## PREDIKSI KEBUTUHAN LISTRIK
JANGKA

## PENDEK MENGGUNAKAN MOVING AVERAGE

## Emidiana
Dosen Tetap Yayasan pada Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas PGRI Palembang e-mail : emidianaal@yahoo.com

## ABSTRAK
Prediksi  kebutuhan  energi  listrik  jangka  pendek  mempunyai  peran  penting  dalam  perencanaan sistem tenaga listrik yaitu untuk penjadwalan dan pengaturan pembangkit cadangan.  Hal ini nantinya akan  berdampak  pada  kemampuan  perusahaan  penyedia  tenaga  listrik  dalam  menyediakan  energi listrik  yang  handal  kepada  konsumen,  namun  tetap  ekonomis.  Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  dalam  prediksi  tersebut  adalah  Moving  Average  yang  merupakan salah  satu  metode penyelesaian untuk time series analysis (analisa runtun waktu)  Pada penelitian ini dilakukan prediksi beban listrik jangka pendek di wilayah Sumbagsel menggunakan metode Moving Average berbasiskan software SPSS 16. Hasil prediksi yang diperoleh, akan dibandingkan dengan hasil aktual.   Dari hasil perhitungan,  dapat  disimpulkan  bahwa  rata-rata  MAPE  hasil  prediksi  selama  satu  minggu, menggunakan  Moving  Average  sebesar  4,7817%  masih  berada  dalam  batas  toleransi  deviasi peramalan beban yang ditentukan oleh PLN yaitu sebesar ± 5%.
Kata kunci : prediksi kebutuhan listrik, Sumbagsel, Moving Average , SPSS, MAPE

## PENDAHULUAN
Listrik  adalah  bentuk  energi  yang  paling  praktis  penggunaannya  oleh  manusia  karena  energi listrik tersebut dapat dengan mudah diubah menjadi bentuk energi yang lain misalnya : energi cahaya pada  lampu,  energi  gerak  pada  motor  listrik,  dll,  sehingga  kebutuhan  listrik  terus  meningkat  dengan karakteristik  pelanggan  yang  bervariasi.  Tenaga  listrik  tidak  dapat  disimpan  dalam  skala  besar, sehingga perusahaan penyedia tenaga listrik harus mampu memprediksi kebutuhan listrik pada periode tertentu  agar  pelayanan  kepada  pelanggan  terjamin  kehandalannya  namun  tetap  ekonomis.  Oleh karena  itu  diperlukan  metode  yang  dapat  memprediksi  kebutuhan  listrik  dengan  hasil  yang  cukup akurat. Salah satu metode tersebut adalah Moving Average . Pada penelitian ini akan dilakukan prediksi beban  listrik  untuk  wilayah  PLN  Sumbagsel,  dengan  menggunakan  data  runtun  waktu (time  series) berupa realisasi konsumsi beban listrik wilayah Sumbagsel yang didapat dari PT PLN (Persero) UPB Sumbagsel.    Hasil  prediksi  dengan  menggunakan  Moving  Average  kemudian  akan  dibandingkan dengan beban aktual.
Dalam penelitian ini dilakukan pembatasan masalah sbb:
1. Beban yang akan diprediksi  adalah beban listrik jangka pendek dengan menggunakan data-data yang diperoleh selama penelitian.
2. Beban yang akan diprediksi adalah beban daya nyata (MW) yang dikonsumsi pelanggan.
3. Data yang digunakan adalah data beban listrik 24 jam per hari, kecuali hari libur bukan minggu, bulan Ramadhan dan saat kondisi gangguan.
4. Wilayah peramalan beban listrik meliputi wilayah Sumbagsel.
5. Pemrograman Moving Average dilakukan dengan pemrograman SPSS 16.
6. Input data dilakukan secara manual.

## TINJAUAN PUSTAKA Prediksi (Peramalan) Beban Listrik
Perencanaan sistem tenaga listrik yang baik menjadi awal manajemen operasi tenaga listrik yang baik.  Salah  satu  langkah  perencanaan  adalah  peramalan  (prediksi)  beban  listrik.  Tidak  ada  rumus eksak untuk memprediksi beban listrik tersebut. Oleh karena itu diperlukan teknik untuk memprediksi kebutuhan  beban  ini  dengan  mengacu  pada  statistik  masa  lalu  dan  berdasarkan  analisis  karakteristik beban yang lalu. Secara garis besar hari-hari prediksi beban listrik dapat dikelompokkan menjadi hari Senin sampai Kamis, Jumat, Sabtu dan Minggu, juga Hari Raya (Djiteng Marsudi, 2011 : 153).
Berdasarkan kegiatan pemakaiannya, konsumen listrik dapat dibedakan atas : konsumen rumah tangga (perumahan) dengan fluktuasi konsumsi listrik yang cukup besar karena dominan dipakai pada malam  hari,  konsumen  industri  dengan  fluktuasi  konsumsi  listrik  sepanjang  hari  akan  sama  dan konsumen komersil dengan beban puncak yang lebih tinggi pada malam hari. (Daman Suswanto, 2009 : 201)

## Analisa Runtun Waktu (Time Series Analysis)
Runtun  waktu  (time  series)  adalah  suatu  himpunan  pengamatan  yang  dibuat  secara  berurutan dalam suatu  waktu atau periode tertentu. Penyusunan data untuk time series diskrit dapat dilakukan dengan 2 cara  yaitu
1. Melalui sampling dari runtun waktu kontinu, artinya data yang kontinu diambil sampelnya dalam interval waktu yang sama.
2. Melalui akumulasi suatu peubah dalam suatu waktu tertentu. Misalnya curah hujan yang biasanya diakumulasikan melalui suatu periode waktu tertentu (hari, bulan, dst) (Siana Halim, 2006 : 1)
Peramalan time series : peramalan berdasarkan perilaku data masa lampau untuk diproyeksikan ke masa depan dengan memanfaatkan persamaan matematika dan statistika. (Arna Fariza)
Tipe pola data runtun waktu (time series) terdiri dari : 1. Gerakan jangka panjang ( long time movement )
Gerakan trend jangka panjang adalah suatu gerakan yang  menunjukkan arah perkembangan atau kecenderungan  secara  umum  dari  deret  berkala  yang  meliputi  jangka  waktu  yang  panjang. Umumnya jangka waktu yang digunakan sebagai ukuran adalah sepuluh tahun lebih, ciri gerakan ini  kadang-kadang  menunjukkan  variasi sekuler  yang  menyerupai  garis lurus,  yang  disebut  garis arah ( trend line ).
2. Gerak musiman ( seasonal variation )
Dengan  ciri  gerakan  yang  mempunyai  pola-pola  tetap  atau  identik  dari  waktu  ke  waktu  dengan jangka waktu tertentu, gerakan tersebut dapat terjadi karena adanya peristiwa-peristiwa tertentu.
3. Gerak melingkar ( siklis )
Gerak ini merupakan variasi rangkaian waktu yang menunjukkan gerakan berayun di sekitar arah atau kurva arah. Lingkaran atau siklik itu bisa bersifat berkala atau tidak.
4. Gerakan acak ( random )
Ditandai  dengan    gerakan  yang  tak  teratur  yang  disebabkan  oleh  faktor-faktor  di  luar  dugaan, seperti wabah, gempa bumi, dan sebagainya. (Budiono, 2004)
Beberapa Metode Penyelesaian Analisa Runtun Waktu (Makridakis , dkk, 1999 : 391) 1. Model Autoregressive (AR) Dengan rumus : Y t = β 0 + β 1 Y t-1 + β 2 Y t-2 + ... + β p Y t-p + ε t
dimana:
Y t = series yang stasioner Y t-1 , Y t-2 = nilai lampau series yang bersangkutan β 0 , β 1 , β 2 = konstanta dan koefisien model ε t = kesalahan peramalan (galat).

## 2. Model Moving Average (MA)
Mempunyai bentuk sebagai berikut : Y t = a 0 +e t – a 1 e t-1 – a 2 e t-2 – ... – a q e t-q dimana:
Y t = Nilai series yang stasioner e t = Kesalahan peramalan (galat) e t-1 , e t-2 = Kesalahan peramalan masa lalu a 0 , a 1 , a 2 = Konstanta dan koefisien model, mengikuti konvensi koefisien pada model ini diberi tanda negatif.

## 3. Model Autoregressive-Moving Average (ARMA)
Gabungan  dari  model Autoregressive (AR)  dan Moving  Average (MA)  dinamakan  model autoregressive-moving average (ARMA).
Dengan bentuk umum sebagai berikut:
Y t = β 0 + β 1 Y t-1 + ... + β p Y t-p +e t – a 1 e t-1 – ... – a q e t-q dimana:
Y t = Nilai series yang stasioner Y t-1 , Y t-p = Nilai lampau series yang bersangkutan e t-1 , e t-q = Kesalahan masa lampau e t = Kesalahan peramalan β 0 , β 1 , β p , a 1 , a q = Konstanta dan koefisien model.

## 4. Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
Model AR, MA, dan ARMA digunakan untuk data time series yang bersifat stasioner. Untuk data  yang    tidak  stasioner  sehingga  harus  melalui  proses differencing sebanyak d kali  agar  menjadi stasioner.  Jika  kita  menggunakan  data time  series yang  sudah  didiferensial  sebanyak d kali  agar stasioner dan diterapkan pada model ARMA (p,q) , maka persamaan ini akan menjadi model ARIMA (p,d,q).
Notasi yang cukup bermanfaat untuk menggambakan proses differencing adalah operator shif mundur (backward shif) B , yang penggunaannya adalah sebagai berikut:
B Y t = Y t-1 Notasi B yang dipasang pada Y t yang mempunyai pengaruh menggeser data satu periode ke belakang. Dua penerapan B untuk shif Y t akan menggeser data tersebut dua periode kebelakang sebagai berikut : B (B Y t ) = B 2 Y t = Y t-2

## Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  merupakan  ukuran  kesalahan  relative.  MAPE menyatakan presentase kesalahan hasil peramalan terhadap permintaan actual selama periode tertentu yang  akan  memberikan  informasi  presentase  kesalahan  terlalu  tinggi  atau  terlalu  rendah.  (Marcelina Rizka Falevy)
MAPE (%) = ∑ | | x 100%
dimana : P A = beban aktual
P F = beban hasil peramalan N = jumlah data (Dinar Atika Sari, 2010)

## METODE PENELITIAN
Program  prediksi  beban  listrik  dengan  metode Moving  Average ,  menggunakan  software  SPSS  16 (Abdul Hadi, 2012 : 71)
1. Inputkan data beban listrik per jam selama 16 hari ( 16 x 24 jam = 384 data)
2. Klik menu Analyze > Time Series > Create Models
3. Isikan  Beban_MW  ke  Dependent  Variables,  kemudian  pada  method  pilih  ARIMA,  pada Criteria Model pada Moving Average (q) isi 360, berarti data yang diperhitungkan sebanyak 360 data.
4. Pada tab Statistics centang :
i. Stationary
ii. R Square
iii. Root mean square error
iv. Mean absolute percentage error
v. Mean absolute error
vi. Goodness of fit
vii. Display forecasts
5. Pada tab Statistics centang : viii. Stationary
ix. R Square
x. Root mean square error
xi. Mean absolute percentage error
xii. Mean absolute error
xiii. Goodness of fit
xiv. Display forecasts
6. Pada tab Statistics centang :
xv. Stationary
xvi. R Square
xvii. Root mean square error
xviii. Mean absolute percentage error
xix. Mean absolute error
xx. Goodness of fit
xxi. Display forecasts
7. Pada tab Plots centang
i. Series
ii. Observed values
iii. Forecasts
iv. Fit values
8. Pada tab Save centang
i. Predicted Values
ii. Lower Confidence Limits
iii. Upper Confidence Limits
9. Pada tab Save centang
iv. Predicted Values
v. Lower Confidence Limits
vi. Upper Confidence Limits
10. Pada tab Options pilih : First case after end of estimation period through a specified date Pada kotak Observation isi 408
Angka  408  menunjukkan  berarti  nilai  yang akan diprediksi sampai dengan 408
11. Hitung nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Prediksi Beban Listrik Selama Seminggu dari Senin (19 September 2012) sampai Minggu (25 September 2012)
Tabel 1. Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban Aktual Hari Senin, 19 September 2012
Jam Aktual MA Error MA (%) 01.00 862.7 889.2 3.0682 02.00 820.7 862.8 5.1285 03.00 804.3 860.8 7.0208 04.00 813.1 877.7 7.9476 05.00 897.8 956.6 6.5458 06.00 994.6 1032.5 3.8064 07.00 876.1 913.6 4.2803 08.00 846.5 904.8 6.8859 09.00 853.2 911.2 6.8042 10.00 889.3 933.5 4.9655 11.00 891.5 926.6 3.9418 12.00 917.0 920.9 0.4242 13.00 928.8 918.1 1.1499 14.00 936.9 931.1 0.6222 15.00 889.1 967.3 8.7954 16.00 926.8 955.4 3.0870 17.00 940.7 1007.7 7.1246 18.00 1,182.1 1189.7 0.6455 19.00 1,342.7 1288.0 4.0717 20.00 1,361.2 1290.4 5.1999 21.00 1,276.5 1245.3 2.4465 22.00 1,164.5 1153.8 0.9171 23.00 1,071.2 1058.1 1.2202 24.00 956.5 963.5 0.7308 MAPE (%) 4.0346
Gambar 7. Grafik Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban Aktual Hari Senin, 19 September
2012
Tabel 2. Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban Aktual Hari Selasa, 20 September 2012
Jam Aktual MA Error MA (%) 01.00  896.3 848.9 5.2905 02.00  842.2 849.8 0.9024 03.00  850.8 839.8 1.2952 04.00  868.4 897.6 3.3625 05.00  943.1 997.5 5.7682 06.00  1,026.7  1034.8 0.7880 07.00  922.8 963.0 4.3563 08.00  804.3 934.1 16.1397 09.00  814.8 934.8 14.7275 10.00  872.3 930.7 6.6949 11.00  947.4 930.7 1.7586 12.00  938.2 911.3 2.8682 13.00  951.6 897.2 5.7157 14.00  964.5 895.4 7.1672 15.00  963.8 919.7 4.5776 16.00  1,008.1  938.5 6.9078 17.00  1,033.4  1,022.1  1.0944 18.00  1,168.4  1,190.0  1.8513 19.00  1,334.8  1,256.6  5.8586 20.00  1,135.8  1,250.2  10.0693 21.00  1,080.2  1,202.4  11.3107 22.00  1,057.1  1,118.0  5.7660 23.00  943.4 1,005.1  6.5413 24.00  860.8 905.9 5.2381 MAPE (%) 5.6688
Gambar 8. Grafik Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban Aktual Hari Selasa, 20 September
2012 0 500 1000 1500 0 1 .0 0 0 3 .0 0 0 5 .0 0 0 7 .0 0 0 9 .0 0 1 1 .0 0 1 3 .0 0 1 5 .0 0 1 7 .0 0 1 9 .0 0 2 1 .0 0 2 3 .0 0 B e ban (M W ) Grafik Senin Aktual MA 0 500 1000 1500 0 1 .0 0 0 3 .0 0 0 5 .0 0 0 7 .0 0 0 9 .0 0 1 1 .0 0 1 3 .0 0 1 5 .0 0 1 7 .0 0 1 9 .0 0 2 1 .0 0 2 3 .0 0 B e ban (M W ) Grafik Selasa Aktual MA
Tabel 3. Perbandingan Hasil Prediksi dan

## Beban Aktual Hari Rabu, 21 September 2012
Jam Aktual MA Error MA (%) 01.00 918.6 887.3 3.4032 02.00 899.6 868.5 3.4571 03.00 868.8 826.8 4.8375 04.00 883.0 856.7 2.9741 05.00 951.4 948.3 0.3248 06.00 1,030.0 956.1 7.1703 07.00 920.8 891.4 3.1918 08.00 849.6 860.5 1.2889 09.00 925.6 866.7 6.3634 10.00 929.9 876.3 5.7630 11.00 975.7 887.1 9.0797 12.00 949.6 876.1 7.7420 13.00 956.9 879.1 8.1304 14.00 988.2 909.3 7.9796 15.00 978.2 903.9 7.5965 16.00 939.6 924.4 1.6156 17.00 931.5 970.4 4.1749 18.00 1,168.1 1160.2 0.6746 19.00 1,149.0 1231.8 7.2063 20.00 1,138.0 1224.8 7.6274 21.00 1,124.8 1173.5 4.3297 22.00 1,071.9 1104.3 3.0227 23.00 968.5 1029.7 6.3191 24.00 912.4 946.2 3.7045 MAPE (%) 4.9157
Gambar 9. Grafik Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban Aktual Hari, Rabu 21 September
2012
Tabel 4. Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban Aktual Hari Kamis, 22 September 2012
Jam Aktual MA Error MA (%) 01.00 871.8 845.9 2.9709 02.00 743.5 869.1 16.8931 03.00 740.5 830.8 12.1945 04.00 772.0 849.6 10.0518 05.00 898.7 925.8 3.0155 06.00 944.4 989.5 4.7755 07.00 802.0 900.8 12.3192 08.00 729.1 914.2 25.3875 09.00 779.1 888.3 14.0162 10.00 871.6 900.4 3.3043 11.00 901.4 893.7 0.8542 12.00 899.1 891.5 0.8453 13.00 899.6 879.4 2.2454 14.00 893.2 890.2 0.3359 15.00 868.2 892.2 2.7643 16.00 864.3 889.1 2.8694 17.00 915.9 923.7 0.8516 18.00 1,147.9 1092.4 4.8349 19.00 1,326.3 1184.6 10.6839 20.00 1,295.8 1114 14.0299 21.00 1,278.1 1068.1 16.4306 22.00 1,186.8 1000.6 15.6892 23.00 1,054.2 932.1 11.5822 24.00 1,048.0 892.3 14.8569 MAPE (%) 8.4918
Gambar 10. Grafik Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban Aktual Hari, Kamis 22 September 2012 0 500 1000 1500 0 1 .0 0 0 3 .0 0 0 5 .0 0 0 7 .0 0 0 9 .0 0 1 1 .0 0 1 3 .0 0 1 5 .0 0 1 7 .0 0 1 9 .0 0 2 1 .0 0 2 3 .0 0 B e ban (M W ) Grafik Rabu Aktual MA 0 500 1000 1500 0 1 .0 0 0 3 .0 0 0 5 .0 0 0 7 .0 0 0 9 .0 0 1 1 .0 0 1 3 .0 0 1 5 .0 0 1 7 .0 0 1 9 .0 0 2 1 .0 0 2 3 .0 0 B aban (M W ) Grafik Kamis Aktual MA
Tabel 5. Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban Aktual Hari Jumat, 23 September 2012
Jam Aktual MA Error MA (%) 01.00 910.6 929.1 2.0316 02.00 836.4 901.4 7.7714 03.00 824.3 841.8 2.1255 04.00 822.0 845.6 2.8735 05.00 904.0 901.2 0.3141 06.00 983.1 954.9 2.8645 07.00 895.5 889.4 0.6812 08.00 817.4 894 9.3685 09.00 901.8 954.2 5.8141 10.00 896.0 960 7.1488 11.00 888.1 975.7 9.8625 12.00 893.0 949 6.2769 13.00 881.1 914.7 3.8158 14.00 859.3 926.7 7.8411 15.00 881.8 898.6 1.9110 16.00 883.4 915 3.5806 17.00 1,020.6 950.9 6.8275 18.00 1,190.8 1136.1 4.5968 19.00 1,337.5 1223.5 8.5227 20.00 1,252.5 1201.4 4.0791 21.00 1,200.5 1169.5 2.5823 22.00 1,094.1 1090.2 0.3601 23.00 989.0 1026.5 3.7917 24.00 913.4 959.7 5.0713 MAPE (%) 4.5880
Gambar 11. Grafik Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban Aktual Hari Jumat, 23
September 2012
Tabel 6. Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban Aktual Hari Sabtu, 24 September 2012
Jam Aktual MA Error MA (%) 01.00 861.6 878.4 1.9475 02.00 843.8 878.3 4.0911 03.00 819.4 869.9 6.1656 04.00 838.2 868.3 3.5960 05.00 920.1 932.5 1.3521 06.00 953.3 938.5 1.5484 07.00 842.1 858.8 1.9807 08.00 798.2 857.6 7.4377 09.00 874.4 852.9 2.4599 10.00 887.3 889.1 0.2074 11.00 919.6 907.0 1.3669 12.00 914.1 920.2 0.6651 13.00 892.0 914.1 2.4776 14.00 870.3 921.9 5.9278 15.00 843.0 912.9 8.2944 16.00 883.5 925.7 4.7788 17.00 911.5 969.5 6.3655 18.00 1,129.3 1,119.8  0.8404 19.00 1,258.2 1,219.2  3.1012 20.00 1,228.5 1,189.2  3.1967 21.00 1,132.7 1,137.6  0.4344 22.00 1,026.1 1,044.0  1.7465 23.00 959.9 963.1 0.3355 24.00 905.4 874.6 3.3997 MAPE (%) 3.0715
Gambar 12. Grafik Perbandingan Hasil Prediksi dan Beban Aktual Hari Sabtu, 24
September 2012 0 500 1000 1500 0 1 .0 0 0 3 .0 0 0 5 .0 0 0 7 .0 0 0 9 .0 0 1 1 .0 0 1 3 .0 0 1 5 .0 0 1 7 .0 0 1 9 .0 0 2 1 .0 0 2 3 .0 0 B e ban (M W ) Grafik Jumat Aktual MA 0 500 1000 1500 0 1 .0 0 0 3 .0 0 0 5 .0 0 0 7 .0 0 0 9 .0 0 1 1 .0 0 1 3 .0 0 1 5 .0 0 1 7 .0 0 1 9 .0 0 2 1 .0 0 2 3 .0 0 B e ban (M W ) Grafik Sabtu Aktual MA
Tabel  7.  Perbandingan  Hasil  Prediksi  dan  Beban Aktual Hari Minggu, 25 September 2012
Jam Aktual MA Error MA (%) 01.00 871.7 862.3 1.0784 02.00 825.8 842.4 2.0102 03.00 804.4 825 2.5609 04.00 839.3 839.7 0.0500 05.00 928.8 907.2 2.3256 06.00 932.9 917.2 1.6850 07.00 878.7 868.1 1.2075 08.00 851.7 850.9 0.0939 09.00 842.7 849.6 0.8152 10.00 835.3 864.1 3.4479 11.00 841.2 856.9 1.8664 12.00 824.8 844.4 2.3825 13.00 815.0 837.2 2.7290 14.00 819.0 827.2 1.0025 15.00 824.0 818.4 0.6796 16.00 829.2 810.1 2.3011 17.00 917.5 881.7 3.9050 18.00 1,123.0 1,049.7 6.5272 19.00 1,245.4 1,153.8 7.3551 20.00 1,212.9 1,161.2 4.2641 21.00 1,081.3 1,126.7 4.2035 22.00 968.6 1,038.4 7.2019 23.00 895.3 922.8 3.0681 24.00 845.0 862.6 2.0792 MAPE (%) 2.7017 Gambar  7.  Grafik  Perbandingan  Hasil  Prediksi dan  Beban  Aktual  Hari  Minggu,  25  September 2012
Sehingga  didapat  tabel  rata-rata  MAPE,  error  minimum  dan  error  maksimum  selama  1  minggu tersebut, seperti pada tabel berikut :
Tabel 8. Rata-rata MAPE, error minimum dan error maksimum Moving Average (MA)
Hari MAPE (%) Error minimum (%) Error maksimum (%) Senin 4.0346 0.4242 8.7954 Selasa 5.6688 0.7880 16.1397 Rabu 4.9157 0.3248 9.0797 Kamis 8.4918 0.3359 25.3875 Jumat 4.588 0.3141 9.8625 Sabtu 3.0715 0.2074 8.2944 Minggu 2.7017 0.0500 7.3551 Rata-rata 4.7817 0.3492 12.1306
0 500 1000 1500 0 1 .0 0 0 3 .0 0 0 5 .0 0 0 7 .0 0 0 9 .0 0 1 1 .0 0 1 3 .0 0 1 5 .0 0 1 7 .0 0 1 9 .0 0 2 1 .0 0 2 3 .0 0 B e ban M W Grafik Minggu Aktual MA
MAPE terbesar terjadi pada hari kamis, yaitu 8,4918% dengan error maksimumnya 25,3875%. Pada hari  Kamis,  mulai  pukul  19.00  –  24.00,  pukul    02.00  –  04.00,  pukul  07.00  –  09.00,    tercatat penggunaan  listrik  jauh  menurun  dari  hari-hari  biasanya,  hal  ini  bisa  juga  disebabkan  terjadinya pemadaman di daerah-daerah tertentu. MAPE terkecil terjadi pada hari Minggu yaitu sebesar 2,7017% dengan error minimum 0,0500% dan error maksimum 7,3551%.

## KESIMPULAN
1. Rata-rata MAPE hasil prediksi menggunakan MA sebesar 4,7817%.
2. Rata-rata error minimum MA nilainya 0,3492%.
3. Rata-rata error maksimum MA adalah 12,1306%
4. MAPE peramalan  menggunakan  MA    masih  dalam  batas  toleransi  deviasi  peramalan  beban yang ditentukan oleh PLN yaitu sebesar ± 5%.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Siana Halim, Diktat Time Series Analysis, 19 Januari 2006, xa.yimg.com/kq/groups/68173314/.../Timeseries+Analysis.pdf ..., diakses 2 November 2016
2. Makridakis/Wheelwright/McGEE. Metode dan Aplikasi Peramalan  Binarupa Aksara: Jakarta, 1999
3. Arna Fariza, Soft Computation Reseach Group, Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya, arna.lecturer.pens.ac.id/Topik.../Peramalan%20Time%20Series.pdf, diakses 2 November 2016
4. Marcelina Rizka Falevy, M.Zen Samsono H,S.T,M.Sc, Akuwan Saleh, SST, Sistem Peramalan Harga Sembako Berbasis Moving Average Dengan Brew Platform Sebagai Mobile Interface. https://www.pens.ac.id/uploadta/downloadmk.php?id=1343 , diakses 2 Juni 2016
5. Dinar Atika Sari, Peramalan Kebutuhan Beban Jangka Pendek Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation , eprints.undip.ac.id/25280/1/ML2F002572.pdf, diakses 3 Juni 2011
6. Djiteng Marsudi, Pembangkitan Energi Listrik,  Penerbit Erlangga, Edisi Kedua, 2011
7. Abdul Hadi, Hartatik, Getut Pramesti, Aplikasi SPSS Dalam Saham, Penerbit PT Elex Media Komputindo, 2012
8. Boediono dan Wayan, K, Teori dan Aplikasi Statistika dan Probabilitas , Bandung : P.T Remaja Rosdakarya Offset, 2004.
9. Daman Suswanto, Sistem Distribusi Tenaga Listrik, edisi 1, 2009, www.cs.unsyiah.ac.id/~frdaus/.../tugas2/data/kulit-muka1. pdf , diakses 2 November 2016