Elektron Jurnal Ilmiah Volume 15  Nomor  1 Juni  2023
DOI : https://doi.org/10.30630/eji.15.1.340

## Peramalan Beban Listrik Kabupaten Pesisir Selatan Dengan Analisis Regresi
Zulka Hendri 1* , Efendi 2 , Junaidi Asrul 3 , Fitriadi 4 1,2,3,4 Prodi Listrik, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Padang *Coresponding Author, email : zulka.hendri04@gmail.com
Abstrak— Semakin banyaknya bermunculan kendaraan listrik, akan semakin meningkatkan kebutuhan listrik di setiap daerah. Ini akan mendorong pihak penyedia energi listrik untuk menambah jumlah atau kapasitas  pembangkit.  Pembangunan  pembangkit  baru  membutuhkan  peramalan  beban  untuk memastikan  berapa  kapasitas  pembangkit  yang  akan  di  bangun.  Penelitian  ini  ditujukan  untuk meramalkan  beban  listrik  di  Kabupaten  Pesisir  Selatan,  Sumatera  Barat  sampai  tahun  2031  dengan menggunakan analisis regresi linear berganda dan time series. Peramalan dilakukan persektor pelanggan PLN.  Sektor  yang  diramalkan  bebannya  yaitu  sektor  rumah  tangga,  bisnis,  sosial  dan  pemerintahan. Empat kriteria pengujian yang dilakukan yaitu uji koefiesien determinasi (R 2 ), statistik uji F, statistik uji T  dan  mean  absolute  percentage  error  (MAPE).  Hasil  peramalan  menunjukkan  bahwa  pada  tahun  2031 beban  listrik  sektor  rumah  tangga  sebesar  120,1  MW,  sektor  bisnis  5,7  MW,  sektor  sosial  6,3  MW  dan pemerintahan 9,5 MW.
Keywords: Analisis Regresi Linear Berganda (ARLB), R 2 , Uji F, Uji T dan MAPE.
Abstract— The more electric vehicles emerge, the more electricity demand will increase in each region. This will encourage electricity providers to increase the number or capacity of generators. The construction of a new power plant requires load forecasting to determine how much capacity the plant will build. This study aims to predict the electrical load in Pesisir Selatan, West Sumatra until 2031 using linear regression analysis and time series. Forecasting is done on each sector of PLN customers. Forecasting is done based on the PLN customer sector. The forecasting sectors are the household, business, social and government sectors. The four test criteria were  carried  out  are  namely  the  coefficient  of  determination  test  (R2),  the  F  test,  the  T  test  and  the  mean absolute  percentage  error  (MAPE).  The  forecasting  results  show  that  in  2031  the  electricity  load  for  the household sector is 120.1 MW, the business sector is 5.7 MW, the social sector is 56.9 MW and the government is 9.5 MW.
Keywords: Multiple Linear Regression Analysis, R 2 , F Test, T Test and MAPE.
© 2023 Elektron Jurnal Ilmiah

## I. PENDAHULUAN
Dengan  diterbitkannya  perpres  no  55  tahun  2019 [27],  tentang  percepatan  kendaraan  bermotor  bebasis baterai  maka  ini  akan  memicu  meningkatnya kebutuhan listrik di setiap daerah yang ada di tanah air. Dengan  meningkatnya  kebutuhan  listrik  maka  akan mendorong  pihak  penyedia  energi  listrik  untuk menambah jumlah atau kapasitas pembangkit.
Pada  perencanaan  pengembangan/  pembangunan pembangkit baru, peramalan beban merupakan langkah yang  sangat  penting  untuk  dilakukan.  Pentingnya keakurasian peramalan dalam proses perencanaan yaitu untuk  memastikan  ketersediaan  suplai  listrik  sesuai dengan  kebutuhan,  dan  untuk  menghindari  produksi berlebih  (listrik  tidak  dapat  disimpan  dalam  kapasitas besar  [7])  atau  produksi  kurang  serta  memprediksi kapasitas  produksi  yang  terbaik  yaitu  produksi  yang seimbang dengan kebutuhan [7]. Peramalan yang keliru akan  menyebabkan  prencanaan  yang  jelek  dan  akan menghabiskan  biaya.  Peramalan  yang  terlalu  tinggi akan menyebabkan terlalu besarnya kapasitas
pembangkit  yang  di  buat  dan  akan  menghasilkan pembangkitan yang tidak dibutuhkan. Peramalan yang terlalu  rendah  akan  menghambat  pertumbuhan ekonomi,  akan  meningkatkan  biaya  instalasi  dan mahalnya  biaya  menghidupkan  generator.  Biaya akhirnya akan dibebankan kepada konsumen [1].
Terdapat dua teknik  yang umum digunakan dalam peramalan  beban  listrik  yaitu  regresi  dan time  series. Metoda  regresi  didasarkan  pada  mencari  formula hubungan antara komponen-kompenen yang mempengaruhi  beban  listrik  dengan  total  beban  yang dibutuhkan  [3,5].  Metoda time  series juga  merupakan tipe  regresi  dengan  cara  mendapatkan  pola  beban sebagai  sebuah  sinyal  dan  meramalkan  beban kedepannya [4]. Beban kedepannya di ramalkan hanya dengan  memanfaatkan  pola  dari  beban  sebelumnya, dengan metod time series penting untuk diketahui data historis  beban  pada  sector  yang  akan  diramalkan. Energi  listrik  yang  dikonsumsi  oleh  suatu  komunitas ditentukan  oleh  beberapa  faktor  yaitu  jumlah penduduk, pendapatan perkapita dll [1].
Zulka Hendri,dkk: Peramalan Beban Listrik Kabupaten Pesisir Selatan Dengan Analisis Regresi
Motoda  regresi  linear  telah  digunakan  secara  luas untuk meramalkan beban listrik [1,7], motoda ini juga telah  digunakan  untuk  menggambarkan  hubungan antara beban listrik dan cuaca [2,6].
Tujuan  dari  penulisan  jurnal  ini  adalah  untuk meramalkan beban listrik di salah satu kabupaten kota di  Sumatera  Barat  yaitu  Kabupaten  Pesisir  Selatan sampai  tahun  2031.  Peramalan  ini  dilakukan  dengan memanfaatkan data beban listrik daerah ini selama 20 tahun  terakhir,  untuk  sektor;  badan  sosial,  rumah tangga,  badan  usaha,  industry,  pemerintahan,  dan peneranga.  Peramalan  dan  analisis  dilakukan  dengan memanfaatkan metoda regresi linear berganda dan time series .

## II. METODE
Peramalan  beban  listrik  dibagi  dalam  beberapa kategori yaitu [8];
1. Peramalan Beban Jangka Pendek (PBJPd) PBJPd  biasanya  berdurasi  mulai  satu  jam sampai satu minggu.
2. Peramalan  Beban  Jangka  Menengah  (PBJM). PBJM berdurasi lebih dari satu minggu sampai satu  tahun.  PBJM  biasanya  digunakan  untuk meramalkan biaya bahan bakar.
3. Peramalan Beban Jangka Panjang (PBJPj). PBJPj berdurasi besar dari satu tahun.
Pada  penelitian  kali  ini  penulis  membuat  PBJPj dengan  memanfaatkan  metoda  Analisis  Regeresi Linear Berganda (ARLB) yang dikombinasikan dengan time  series. ARLB  dimanfaatkan  untuk  melihat  pola hubungan  antara  pertumbuhan  beban  listik  dengan faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pertumbuhannya. Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  perkembangan beban  yaitu  jumlah  pelanggan,  jumlah  penduduk,  dan pendapatan domestik regional bruto (PDRB) [8] daerah ini.  Faktor-faktor  tersebut  bisa  berbeda  untuk  sektor beban  berbeda.  Sektor  beban  yang  di  analisis  pada bagian ini  yaitu beban rumah tangga, social, industry. Sedangkan time  series digunakan  untuk  melihat  pola pertumbuhan beban listrik dari tahun ke tahun.
A. Pembentukan dan Pemilihan Persamaan Terbaik
Pada penelitian ini variabel yang dijadikan variabel bebas  adalah  variabel  yang  memiliki  hubungan langsung  dengan  pemakaian  energi  listrik.  Variabel bebas  tersebut  yaitu;  jumlah  pelanggan  listrik  (sektor sosial,  rumah  tangga,  badan  usaha,  industri  dan pemerintahan), PDRB, jumlah penduduk dan angkatan kerja.  Varibel  terikat  yang  akan  digunakan  untuk memprediksi pemakaian energi listrik adalah konsumsi energi listrik berdasarkan kelompok beban.
Hubungan  antara  masing-masing  faktor  (variabel bebas)  dengan  pertumbuhan  beban  di  uji  dengan menggunakan uji korelasi. Variabel bebas dengan nilai korelasi  diatas  0,2  akan  di  manfaatkan  untuk
membentuk  persamaan  regresi.  Sedangkan  urutan masuknya  variabel  bebas  ke  persamaan  berdasarkan nilai  korelasi  yang  didapat,  dimana  variabel  bebas dengan  nilai  korelasi  lebih  tinggi  akan  dimasukan kepersamaan  lebih  awal.  Persamaan  terbaik  diperoleh dengan  mempertimbangkan  hasil  dari  beberapa pengujian  yaitu;  uji  koefiesien  determinasi  (R 2 ), statistic  uji  F,  statistik  uji  T  dan mean  absolute percentage error (MAPE).

## B. Uji Koefisien Determinasi
Uji  Koefisien  Determinasi  (R 2 )  ditujukan  untuk menguji  akurasi  prediktif  model  [11],  sebagai  ukuran tepat  atau  tidaknya  garis  tersebut  digunakan  sebagai pendekatan.  Hasil  uji  R 2 berada  dalam  rang  0-1,  nilai yang  semakin  mendekati  satu  menunjukkan  variabel bebas  memberikan  hampir  semua  informasi  yang dibutuhkan  untuk  memprediksi  variabel  terikat  [12]. Uji R 2 dilakukan dengan cara membandingkan jumlah kesalahan  prediksi  kuadrat  dengan  jumlah  deviasi kuadrat dari Y seperti pada persamaan berikut [11];
𝑅 2 = ∑ (𝑦 𝑖 −𝑦̂) 2 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑦 𝑖 −𝑦̅) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Dimana;  R 2 koefisien  determinasi, 𝑦̂ taksiran  nilai 𝑦 𝑖 yang nilainya sama dengan 𝑦̂ = 𝑏 0 + 𝑏 𝑖 𝑥 𝑖 dan 𝑦̅ adalah nilai 𝑦 𝑖 rata-rata.

## C. Statistik Uji F
F test ditujukan untuk mengetahui apakah variabel bebas  dan  variabel  terikat  berpengaruh.  Uji  simultan merupakan  uji  gabungan  seluruh  parameter  dalam model  regresi,  yang  bertujuan  untuk  menguji  apakah hubungan antara variabel bebas dan terikat berpengaruh  terhadap  variabel  terikat  secara  simultan [9,10].

## C. Statistik Uji T
T-test  disebut  juga  test  coefisien  regresi.  T-test digunakan  untuk  menentukan  apakah  variabel  bebas mempengaruhi  variabel  terikat  (kebutuhan  beban listrik).  T-test  ditujukan  untuk  menguji  apakah persamaan regresi  yang diperoleh dapat dimanfaatkan untuk  memprediksi  pertumbuhan  beban  kedepannya dan  persamaan  regresi  yang  diperoleh  merupakan persamaan yang benar [9,10].
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  empat parameter uji diatas maka di peroleh persamaan terbaik yang  selanjutkan  akan  digunakan  untuk  meramalkan beban listrik pada masing-masing sektor di Kabupaten Pesisir Selatan sampai tahun 2031.

## D. Mengukur Keakurasian Peramalan
Tujuan utama memodelkan dan meramalkan beban adalah  untuk  mendapatkan  gambaran  kondisi  beban listrik  kedepannya  [1].  Ada  banyak  metoda  yang  bisa
Zulka Hendri,dkk: Peramalan Beban Listrik Kabupaten Pesisir Selatan Dengan Analisis Regresi
digunakan  untuk  mengukur  tingkat  ke  akurasian  hasil peramalan. Pada penelitian kali ini kami menggunakan metoda mean absolute percentage error (MAPE) yang ditampilkan dalam persen yang dihitung dengan rumus [12];
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | 𝐴𝑡−𝐹𝑡 𝐴𝑡 | 𝑛 𝑡=1 (2)
Dimana 𝐴 𝑡 adalah nilai sebenarnya, 𝐹 𝑡 adalah nilai peramalan dalam periode pertentu.
E. Data dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 12 data  yang  bersumber  dari  Kabupaten  Pesisir  Selatan Dalam Angka, Badan Pusat Statistik Kabupaten Pesisir Selatan dari tahun 2008 (data tahun 2007) sampai tahun 2020 (data tahun 2019) [19]. Peramalan yang dilakukan di mulai dari tahun awal data yaitu tahun 2007 sampai tahun  2031  sehingga  bisa  dilakukan  pembandingan data hasil peramalan dengan data beban listrik sampai tahun 2019.
Tabel 1. Pemakaian Listrik Berdasarkan Jenis Pelanggan.
Tahu n Pemakaian Listrik Berdasarkan Jenis Pelanggan S R B I P 2007 1.293.8 00 33.050.6 00 2.339.95 0 205.800 682.950 2008 1.440.4 50 33.911.7 00 3.299.50 0 205.800 1.087.2 00 2010 1.575.9 50 36.020.0 50 3.559.90 0 205.800 1.149.1 00 2011 1.665.8 50 40.600.7 00 3.507.95 0 205.800 1.143.6 50 2012 998.650 25.168.5 50 3.059.75 0 205.800 1.082.1 00 2013 2.112.5 00 53.958.7 50 4.319.80 0 369.800 1.375.6 00 2014 1.211.0 50 28.377.0 50 3.640.80 0 205.800 1.317.3 50 2015 2.343.0 00 62.308.8 00 6.618.30 0 566.800 1.448.6 00 2016 2.676.9 50 67.554.9 50 7.952.65 0 599.800 1.561.3 00 2017 2.999.8 50 71.346.5 00 9.487.00 0 868.800 1.960.6 50 2018 3.675.6 00 77.067.8 50 9.088.90 0 3.167.4 00 2.548.8 00 2019 4.116.5 00 81.752.5 00 13.192.7 00 5.071.4 00 2.798.8 00 Keterangan: S=Sosial, R=Rumah tangga, B=Badan usaha, I=Industri, P=Pemerintahan.
Tabel 2. Jumlah Pelanggan Listrik Berdasarkan Jenis Pelanggan.
Jumlah Pelanggan Listrik Berdasarkan Jenis Pelanggan
Tahun S R B I P 2008 1.591 51.025 1.485 4 189 2009 1.628 51.846 1.558 0 265 2010 1.755 54.037 1.667 3 278 2011 1.826 58.749 1.741 3 265 2012 1.948 35.512 1.214 3 208 2013 2.129 73.248 2.075 4 324 2014 1.035 38.932 1.429 3 201 2015 2.300 82.486 2.572 5 323
2016 2.416 48.849 3.464 5 339 2017 2.578 91.289 4.617 7 446 2018 2.745 97.020 6.178 12 516 2019 2.868 101.346 7.036 16 565 2020 2.952 105.471 8.576 19 448 2021 2.998 107.128 9.455 18 459 Keterangan: S=Sosial, R=Rumah tangga, B=Badan usaha, I=Industri, P=Pemerintahan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Peramalan Beban Listrik Rumah Tangga Untuk memprediksi pemakaian listrik sektor rumah tangga  diajukan  5  model  persamaan.  Kelima  model tersebut  kemudian  di  uji  dengan  beberapa  pengujian yaitu: uji R 2 , Uji F, Uji T dan MAPE. Setelah dilakukan pengujian  didapatkan  suatu  model  persamaan  yang memenuhi  syarat  dari  semua  mekanisme  pengujian. Persamaan  tersebut  kemudian  digunakan  untuk memprediksi pemakaian listrik sektor rumah tangga.
Persamaan tersebut yaitu;
𝑃𝐵𝐿𝑅𝑇 = 782,77. 𝑃𝑅𝑇 + 236512 …………….. (3)
Sedangkan untuk memprediksi pertumbuhan pelanggan rumah tangga digunakan rumus.
𝑃𝑅𝑇 = 4971,7. 𝑋 + 33922 …………………….. (4)
Dimana ;
PBLRT = Peramalan Beban Listrik Rumah Tangga PRT  = jumlah pelanggan RT X = tahun berjalan
Perebandingan  data  statistik  dengan  data  hasil peramalan seperti terlihat pada gambar.1
Gambar 1. Perbandigan data dengan data hasil peramalan kebutuhan listrik sektor rumah tangga
Gambar 2. Grafik Hasil Peramalan Beban Sektor Rumah Tangga
Zulka Hendri,dkk: Peramalan Beban Listrik Kabupaten Pesisir Selatan Dengan Analisis Regresi
Setelah  membandingkan hasil peramalan dengan data yang ada, diperoleh besarnya persentase kesalahan rata-rata  hasil  peramalan  listrik  pemerintahan  sebesar 3%  (MAPE = 3 % ). Karena nilai MAPE kecil dari 4 %  maka  model  yang  diperoleh  bisa  digunakan  untuk meramalkan  beban  listrik  pada  sektor  rumah  tangga. Hasil  peramalan  beban  listrik  sektor  rumah  tangga  di perlihatkan pada gambar 2. Disana terlihat bahwa pada tahun  2031  beban  listrik  sektor  rumah  tangga  sebesar 120 MW.
B. Peramalan Beban Listrik Sektor Bisnis
Peramalan listrik sektor bisnis memanfaatkan 4 model persamaan  yang  selanjutnya  akan  di  uji  dengan menggunakan 4 jenis pengujian yaitu: uji R 2 , uji SSE, Uji  F  dan  Uji  T.  Dari  empat  model  persamaan  yang diujikan hanya satu persamaan yang memenuhi syarat berdasarkan  semua  kriteria  pengujian.  Selanjutnya persamaan  tersebut  digunakan  untuk  meramalkan kebutuhan  beban  sektor  bisnis.  Persamaan  tersebut yaitu:
𝑃𝐵𝐿𝑆𝐵 = 1636,5. 𝑃𝑆𝐵 + 1000000 …………….. (5)
Sedangkan untuk memprediksi pertumbuhan pelanggan listrik sektor bisnis digunakan rumus.
𝑃𝑆𝐵 = 78,839. 𝑋 2 − 561,68. 𝑋 + 2287,3 …..….. (6)
Dimana ; PBLSB = Peramalan Beban Listrik Sektor Bisnis PSB  = jumlah pelanggan Sektor Bisnis X = tahun berjalan
Perbandingan  data  kebutuhan  beban  sektor  bisnis dengan  peramalan  beban  sektor  bisnis  di  perlihatkan pada  gambar  3.  Pada  gambar  tersebut  terlihat  bahwa hasil  peramalan  listrik  sektor  bisnis  memiliki  hasil peramalan  yang  mendekati  kebutuhan  listrik  pada sektor  ini.  Sedangkan  hasil  peramalan  listrik  sektor bisnis sampai tahun 2031 diperlihatkan pada gambar 4. Pada gambar tersebut terlihat  bahwa pada tahun 2031 beban listrik sektor bisnis 56,9 MW.
Gambar 3. Perbandingan Beban Listrik Sektor Bisnis Dengan Peramalan Beban Sektor Bisnis.
Setelah  membandingkan hasil peramalan dengan data yang ada, diperoleh besarnya persentase kesalahan rata-rata  hasil  peramalan  listrik  pemerintahan  sebesar 2%  (MAPE = 2 % ). Karena nilai MAPE kecil dari 2
%  maka  model  yang  diperoleh  bisa  digunakan  untuk meramalkan beban listrik pada sektor bisnis.

## Gambar 4. Grafik Hasil Peramalan Beban Sektor Bisnis

## C. Peramalan Listrik Sektor Sosial
Sebanyak  4  model  persamaan  di  ujikan  untuk meramalkan  kebutuhan  listrik  sektor  sosial,  namun tidak  satupun  dari  model  tersebut  yang  memenuhi untuk  semua  kriteria  pengujian  yang  disyaratkan. Sehingga untuk meramalkan beban listrik sektor sosial hanya memanfaatkan trend line dari data beban listrik sektor  ini.  Grafik  data  beban  listrik  sektor  sosial  dan trend line data diperlihatkan pada gambar 5.
Gambar 5. Beban Listrik Sektor Sosial dan Trend line datanya
Hasil  perhitungan  persentase  kesalahan  rata-rata hasil peramalan beban listrik sektor sosial sebesar 3 % (MAPE  =  3  %  ).  Karena  nilai  MAPE  kecil  dari  4  % maka  model  yang  diperoleh  bisa  digunakan  untuk meramalkan  beban  listrik  sektor  sosial.  Perbandingan peramalan beban listrik sektor sosial dengan data beban di  perlihatkan  pada  gambar  6  sedangkan  hasil peramalan  beban  listrik  sektor  sosial  tahun  2031 sebesar  6,3  MW,  grafik  data  hasil  peramalan  beban listrik sektor sosial diperlihatkan pada gambar 7.
Zulka Hendri,dkk: Peramalan Beban Listrik Kabupaten Pesisir Selatan Dengan Analisis Regresi
Gambar 6. Perbandingan Beban Listrik Sektor Sosial Dengan Peramalanya
Gambar 7. Peramalan Beban Listrik Sektor Sosial

## D. Peramalan Beban Listrik Pemerintahan
Untuk  meramalkan  kebutuhan  listrik  pemerintahan digunakan trend  line untuk  mendapatkan  persamaan matematisnya.  Selanjutnya  persamaan  yang  didapat akan  digunakan  untuk  meramalkan  kebutuhan  listrik sektor pemerintahan. Grafik trend line data tersebut di perlihatkan pada gambar 8.
Gambar 8. Data Beban Listrik Sektor Sosial dan Trend Line Datanya
Gambar  9  memperlihatkan  perbandingan  data  hasil peramalan dan data statistik beban listrik pemerintahan di  Kabupaten  Pesisir  Selatan.  Warna  biru  merupakan data real sedangkan warna oranye merupakan data hasil peramalan.

## Gambar 9. Perbandingan Beban Listrik Pemerintahan Dengan Peramalanya
Setelah  membandingkan hasil peramalan dengan data yang ada, diperoleh besarnya persentase kesalahan rata-rata  hasil  peramalan  listrik  pemerintahan  sebesar 0,66 %  (MAPE = 0,66 % ). Artinya persamaan  yang digunakan  dapat  digunakan  untuk  meramalkan  beban listrik pemerintahan di Kabupaten Pesisir Selatan. Hasil peramalan  beban  listrik  sektor  pemerintahan  pada tahun  2031  adalah  sebesar  9,5  MW  sebagaimana diperlihatkan pada gambar 10.
Gambar 10. Peramalan Beban Listrik Sektor Pemerintahan
R ata-rata  eror  hasil  peramalan  dari  semua  sektor sebesar  2,15  %.  Sebagai  perbandingan  perhitungan error  hasil  peramalan  beban  listrik  dari  beberapa peniliti diperlihatkan pada tabel  3. Pada tabel tersebut terlihat  bahwa  penilitian  ini  memiliki  eror  peramalan (MAPE) yang relative kecil.
Tabel 3. Perbandingan MAPE hasil peramalan Kota Priode Peramalan Referensi Metode MAPE New Zealand 2000-2015 [14] Multiple linear regresion 4 New England 2000-2002 [17] ANN - Fuzzy 5,7 Iran 2006-2008 [15] GA - ANN 3,68 Italy 2008-2030 [13] Multiple linear regresion 3,02 Iran – U.S 2010-2030 [16] IPSO-ANN 1,33 Penelitian ini 2020-2031 Multiple linear regresion 2,15
Zulka Hendri,dkk: Peramalan Beban Listrik Kabupaten Pesisir Selatan Dengan Analisis Regresi

## IV. KESIMPULAN
Jurnal  ini  fokus  pada  bagaimana  meramalkan  beban listrik  pada  empat  sektor  dengan  kebutuhan  energi listrik paling besar. Sektor tersebut yaitu sektor rumah tangga,  bisnis,  badan  sosial  dan  pemerintahan. Berdasarkan  pengujian  dan  analisa  yang  dilakukan dapat  disimpulkan  bahwa  semua  model  persamaan yang  di  ajukan  dapat  digunakan  untuk  meramalkan beban  listrik  pada  masing-masing  sektor.  Hasil peramalan  beban  listrik  Kabupaten  Pesisir  Selatan tahun 2031 pada sektor rumah tangga adalah 120 MW, sekor  bisnis  56,9  MW,  Sektor  sosial  6,3  MW  dan pemerintahan  9,5  MW.  Perhitungan  Eror  hasil peramalan  pada  masing-masing  sektor  diperoleh  nilai eror yang kecil dari 4 %.

## UCAPAN TERIMA KASIH (ACKNOWLEDGEMENT)
Kami  mengucapkan  terimakasih  kepada  Badan  Pusat Statistik  Kabupaten  Pesisir  Selatan  yang  sudah menyediakan  data  statistik  yang  dapat  diakses  secara bebas sehingga memudahkan kami dalam mendapatkan sumber data.

## REFERENSI
[1] M  Apel,  Isolated  Area  Load  Forcasting  Using  Linear Regression  Analysis:  Practical  Approach.  Energy  and  Power Engineering, 2011, 3, 547-550
[2] A. D. Papalxopoulos and T. C. Hiterbeg, “A Regression-Based Approach to Short-Term Load Forecasting,” IEEE Transactions on  Power  Systems,  Vol.  5,  No.  4,  1990,  pp.1535-1547. doi:10.1109/59.99410
[3] D. Park, M. Al-Sharkawi, R. Marks, A. Atlas and M. Damborg, “Electric  Load  Forecasting  Using  an  Artificial  Neural Network,”  IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 6, No. 2, 1991, pp. 442-449. doi:10.1109/59.76685
[4] G. Gross and F. D. Galianan, “Short-Term Load Fore-casting,” Proceedings of the IEEE, Vol. 75, No. 12, 1987, pp. 1558-1572. doi:10.1109/PROC.1987.13927
[5] A. D. Papalxopoulos and T. C. Hiterbeg, “A Regression- Based Approach to Short-Term Load Forecasting,” IEEE Transactions on  Power  Systems,  Vol.  5,  No.  4,  1990,  pp.  1535-1547. doi:10.1109/59.99410
[6] G.  T.  Heinemann,  D.  A.  Nordman  and  E.  C.  Plant,  “The Relationship between Summer Weather and Summer Loads,”
IEEE  Transactions  on  Power  Apparatus  and  Sys-tems,  Vol. PAS-85, No. 11, 1966, pp. 1144-1154. doi:10.1109/TPAS.1966.291535
[7] J. Gonçalves,  Â.  P.  Ferreira  and  P. Odete. (2019,  May 28)
A linear regression pattern for electricity price forecasting in the iberian  electricity  market,  Revista  Facultad  de  Ingeniería Universidad de Antioquia. [Online]. Available: https://www.doi.org/10.17533/udea.redin.20190522
[8] Reddy,  M.  Vishali,  N.  2017/05/18  "Load  Forecasting  using Linear Regression Analysis in Time series model for RGUKT,
R.K.  Valley  Campus  HT  Feeder"  V6  International  Journal  of
Engineering Research http://dx.doi.org/10.17577/IJERTV6IS050443 [9] Alita,Debby.,  Dewi  P,  Ade.,  Darmis,  D.  2021."Analysis  of
Classic  assumption  test  and  multiple  linear  regression coefficient test for employee structural office recommendation"IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems);Vol.15, No.3, July 2021, pp. 295~306 ; https://doi.org/10.22146/ijccs.65586
[10] D. A. Nani, M. T. K. Handayani, And V. A. D. Safitri, “Fraud Dalam  Proses  Akademik  Pada    Perilaku    Mahasiswa,”    Jaf- Journal  Account.  Financ.,  Vol.  5,  No.  1,  Pp.  11–20, 2021.
[11] Michelangelo, 2015. "Multiple Regression" Essential Statistics, Regression,  and  Econometrics.Published  by  Elsevier  Inc.  All rights  reserved. http://dx.doi.org/10.1016/B978-0-12-803459- 0.00010-8
[12] H. White, “A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator  and  a  Direct  Test  for  Heteroskedasticity,” Econometrica, 1980.
[13] Bianco  V,  Manca  O,  Nardini  S.  Electricity  consumption forecasting  in  Italy  using  linear  regression  models.  Energy 2009;34(9):1413 e 21 .
[14] Mohamed Z, Bodger P. Forecasting electricity consumption in New  Zealand  using  economic  and  demographic  variables. Energy 2005;30(10):1833 e 43 .
[15] Azadeh A, Ghaderi SF, Tarverdian S, Saberi M. Integration of artiﬁcial  neural  networks  and  genetic  algorithm  to  predict electrical energy consumption. Appl Math Comput 2007;186(2):1731 e41 .
[16] F.J.  Ardakani,  M.M.  Ardehali,  Long-term  electrical  energy consumption  forecasting  for  developing  and  developed economies based on different optimized models and historical data types,Energy,Volume 65,2014,Pages 452-461,ISSN 0360- 5442,
[17] H. Daneshi, M. Shahidehpour and A. L. Choobbari, "Long-term load forecasting in electricity market," 2008 IEEE International Conference  on  Electro/Information  Technology ,  Ames,  IA, USA, 2008, pp. 395-400, doi: 10.1109/EIT.2008.4554335.
[18] S.  Rahman  and  R.  Bhatnagar,  "An  expert  system  based algorithm for short term load forecast," in IEEE Transactions on Power Systems , vol. 3, no. 2, pp. 392-399, May 1988, doi: 10.1109/59.192889.
[19] Zurada, J., Levitan, A. S., & Guan, J. (2011). A Comparison of Regression  and  Artificial  Intelligence  Methods  in  a  Mass Appraisal Context. The Journal of Real Estate Research , 33 (3), 349–388. http://www.jstor.org/stable/24888380
[20] Al-Hamadi, H. M., & Soliman, S. A. (2005). Long-term/mid- term  electric  load  forecasting  based  on  short-term  correlation and  annual  growth.  Electric  Power  Systems  Research,  74(3), 353–361. doi:10.1016/j.epsr.2004.10.015
[21] Makridakis,  S.,  Wheelright,  S.C.,  &  McGee,  V.  E.  (1999). Metode  dan  Aplikasi  Peramalan,  (U.S.Andriyanto  dan  A. Basith, terj.). Jakarta: Erlangga.
[22] 2007-2019.  Kabupaten  Pesisir  Selatan  Dalam  Angka,  Pesisir Selatan  Regency  in  Figures.  Badan  Pusat  Statistik  Pesisir Selatan.