…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)

## MODEL TRIPLE SARIMA BERBASIS VERY SHORT-TERM LOAD FORECASTING
Oleh Muhammad Leon Alfahrezi 1 , Muhammad Giovani 2 , Dimas Try Anggono 3 , Syalam Ali Wiradinata 4 , Muliady Faisal 5 1,2,3,5 Department  of  Mathematics  and  Information  Systems,  Mathematics  Study Program, Kalimantan of Institut Technology
4 Department of Mathematics and Information Systems, Statistics Study Program, Kalimantan of Institut Technology E-mail: 1 02181022@student.itk.ac.id , 2 02181021@student.itk.ac.id ,
3 02181012@student.itk.ac.id , 4 syalam_ali_wira_dinata@lecturer.itk.ac.id , 5 muliadyfaisal@ilecturer.tk.ac.id
Article History:
Received: 13-10-2023 Revised: 20-10-2023 Accepted: 16-11-2023
Abstract: Beban  listrik  adalah  segala  sesuatu  yang ditanggung oleh pembangkit listrik. Perkiraan tenaga listrik yang  digunakan  oleh  masyarakat  dapat  dilakukan  dengan beberapa  metode  peramalan.  Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  penggunaan  beban  listrik  di Netherlands yang memiliki pola musiman, sehingga metode yang  sesuai  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  Triple Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (Triple- SARIMA).  Model  Triple-SARIMA  merupakan  model  ARIMA yang mengandung tiga pola musiman.  Data diperoleh  dari website  data  open  power  system  dalam  skala  waktu  per seperempat jam diamati selama 01 Januari 2015 hingga 30 September  2020.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menentukan model terbaik dalam memprediksi penggunaan beban listrik dan menganalisis hasil peramalan. Pemodelan diawali  dengan  mengidentifikasi  data  yang  meliputi stasioneritas  baik  dalam  rata-rata  maupun  variansi. Kemudian melakukan estimasi dan uji signifikasi parameter model  Triple-SARIMA,  dilanjutkan  dengan  melakukan  cek diagnosa  yang  meliputi  uji  white  noise  dan  uji  distribusi normal. Langkah identifikasi model untuk menentukan orde model  Triple-SARIMA  dilakukan  dengan  menggunakan program  MINITAB  dan  program  SAS  untuk  menguji. Pemilihan  model  terbaik  dari  beberapa  model  terpilih dilakukan  dengan  cara  membandingkan  nilai  MAPE  out sample yang telah dirata-ratakan.

## Keywords:
Beban Listrik, Triple-SARIMA, MAPE, Prediksi

## PENDAHULUAN
Metode peramalan adalah bagian penting dari statistik. Peramalan adalah kegiatan yang dirancang untuk memprediksi suatu peristiwa atau situasi yang akan terjadi di masa yang  akan  datang.  Ada  dua  kategori  metode  peramalan,  yaitu  metode  kuantitatif  dan metode  kualitatif.  Metode  kuantitatif  adalah  metode  yang  memasukkan  dan  menguji
Journal of Innovation Research and Knowledge

## Vol.3, No.6, Novemberber  2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
variabel-variabel  yang  diduga  mempengaruhi  variabel  terikat  (dependen),  sedangkan metode  kualitatif  adalah  metode  yang  memasukkan  pendapat  atau  hasil  asumsi  dalam model peramalan.
Muatan listrik adalah segala sesuatu yang dihasilkan oleh pembangkit tenaga listrik atau  bisa  juga  disebut  segala  sesuatu  yang  memerlukan  listrik.  Kebutuhan  listrik  kota ataupun negara tergantung pada penggunaan perangkat listrik kota atau negara tersebut, sehingga  PLN  berkewajiban  untuk  menyesuaikan  kebutuhan  listrik  kota  maupun  negara dari  dari  waktu  ke  waktu.  Meningkatnya  permintaan  dan  jumlah  konsumen  berbanding lurus dengan meningkatnya permintaan konsumen pengguna listrik dari waktu ke waktu. Jika  permintaan  lebih besar  dari  pasokan,  atau sebaliknya,  listrik  akan  sia-sia  dan  sistem akan gagal. PLN bertugas mengestimasi konsumsi listrik kota maupun negara. Perkiraan ini didasarkan  pada  data  penggunaan  muatan  listrik  di  masa  lalu.  Perkiraan  jumlah  listrik yang  dikonsumsi  digunakan  untuk  mengoptimalkan  penggunaan  konsumen  listrik  di masyarakat  untuk  menghindari  pemborosan  atau  pemadaman  listrik.  Perkiraan  beban listrik  yang  digunakan  oleh  masyarakat  dapat  dibuat  dengan  menggunakan  berbagai metode peramalan, salah satunya adalah Triple Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average  (Triple-SARIMA).  Untuk  itu  perlu  dilakukan  prediksi  penggunaan  beban  listrik untuk  mengendalikan  dan  mempertanggungjawabkan  pemeliharaan  sistem  kelistrikan untuk mengurangi permasalahan yang timbul.
Penelitian  tentang  peramalan  penggunaan  beban  listrik  jangka  pendek  di Netherlands,  model  peramalan  yang  digunakan  dalam  penelitian  tersebut  adalah  model Triple-SARIMA.  Pada  penelitian  ini  Triple-SARIMA  diterapkan  untuk  meramalkan  data runtun waktu penggunaan beban listrik jangka pendek di Netherlands dalam skala waktu 15  menit  yang  memiliki  pola  musiman.  Beberapa  percobaan  data  in  sample  dilakukan untuk  selanjutnya  dipilih  satu  model  terbaik  berdasarkan  MAPE  out  sample  yang membentuk rata-rata setiap waktunya.

## Beban Listrik di Netherlands
Dalam kasus ini data yang digunakan adalah data penggunaan beban listrik jangka pendek  yang  ada  di  Netherlands  dengan  periode  waktu  15  menit  atau  seperempat  jam dengan  observasi  data  dari  01  Januari  2015  hingga  30  September  2020.  Dimana  dalam analisis  dalam  waktu  5  tahun  memiliki  total  data  201598  dimana  data  tersebut  dibagi menjadi dua bagian, bagian pertama dinamakan in-sample dengan total data 163583 dan bagian  kedua  dinamakan out-sample dengan  total  data  38015  data.  Pada  Figure  1  dapat dilihat bahwa pola musimannya sangat terlihat.
Figure 1: Penggunaan Beban Listrik di Netherlands pada tahun 2015 - 2020
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)
Berdasarkan gambar diatas dari panjang siklus yang ditentukan yaitu siklus intraday ( 𝑠 1 ),  intraweek (𝑠 2 ) dan  intramonth (𝑠 3 ) .  Dimana  sesuai  data  yang  digunakan  yaitu  15 menit  atau  seperempat  jam  dimana 𝑠 1 = 96, 𝑠 2 = 672 dalam  siklus  intramonth menggunakan periode yang telah ditentukan 𝑠 3 = 672 ∗ 4 = 2688 .

## 1. Indentifikasi Time Series
Berdasarkan  siklus  yang  telah  ditentukan  maka  pada  identifikasi  ini  ditampilkan plot  data  penggunaan  beban  listrik  ACF  dan  PACF  serta  plot  distribusi  normal  di Netherlands  pada  Figure  2  menunjukkan  pada  data  siklus  reguler  yang  tidak  mengalami proses differencing .  Oleh  karena  itu  dilakukanlah  sebuah  pengolahan  yang  menerapkan terkait differencing reguler 𝑑 = 1 , differencing musiman  pertama 𝐷 1 = 1, 𝑠 1 = 96 , differencing musiman  kedua 𝐷 2 = 1,  𝑠 2 = 672 , differencing musiman  ketiga 𝐷 3 = 1, 𝑠 3 = 2688 dimana differencing ini  bertujuan  agar  mereduksi  data  yang  tidak  stasioner  pada tahap reguler maupun data musiman.
Figure 2: Plot seperempat jam penggunaan beban listrik di Netherlands
Figure 3: Plot ACF dan PACF dari data penggunaan beban listrik 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag A ut oc or re la ti on Autocorrelation Function for Electric Load In Netherlands (with 5% significance limits for the autocorrelations) 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag Pa rt ia l A ut oc or re la tio n Partial Autocorrelation Function for Electric Load In Netherlands (with 5% significance limits for the partial autocorrelations)
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
Figure 4: Plot Distribusi Normal dari data penggunaan beban listrik
Berdasarkan  gambar  diatas  didapatkan  tujuan  dalam  penelitian  ini  harus mengembangkan program untuk menganalisa model Triple-SARIMA. Dalam penelitian ini, dikembangkan  dalam  analisis  statistik  dimana  koefisien  paramter  dari  model  estimasi menggunakan  metode  kuadrat  terkecil,  untuk  mendapatkan  model  Triple-SARIMA  maka dilakukan  proses  reduksi  stasioner  reguler  hingga  musiman  maka  didapatkan  sebagai berikut :
Figure 5: Plot seperempat jam penggunaan beban listrik di Netherlands setelah 𝑑 = 1, 𝐷 1 = 1, 𝐷 2 = 1, 𝐷 3 = 1
Figure 6: Plot ACF dan PACF seperempat jam penggunaan beban listrik di Netherlands setelah 𝑑 = 1, 𝐷 1 = 1, 𝐷 2 = 1, 𝐷 3 = 1 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag A ut oc or re la ti on ACF after d=1, D1=1, D2=1, D3=1, Electric Load in Netherlands 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag Pa rt ia l A ut oc or re la ti on
PACF after d=1, D1=1, D2=1, D3=1, Electric Load in Netherlands
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)
Figure 7: Plot Distribusi Normal seperempat jam penggunaan beban listrik di Netherlands setelah 𝑑 = 1, 𝐷 1 = 1, 𝐷 2 = 1, 𝐷 3 = 1
Dimana  berdasarkan  Figure  5,6  dan  7  kita  dapat  melihat  setelah data  penggunaan beban listrik di Netherlands sudah tereduksi stasioneritasnya mulai dari stasioner reguler hingga musiman,

## 2. Seasonal ARIMA
2.1 Single Seasonal ARIMA untuk siklus intraday
Dimana  pada  penelitian  ini  berisi  model  yang  dimana  untuk  melihat  siklus musiman intraday dan intraweek dalam data  penggunaan  beban  listrik,  dimana  siklus intraweek dimodelkan  dengan  cukup  baik,  tidak  perlu  ada  model intraday .  Dimana model  ARIMA  dari  siklus yang  akan  ditentukan  dapat dilihat  pada persamaan  sebagai berikut:
𝜙(𝐵)Φ S 2 (𝐵 𝑆 2 )(𝑦 𝑡 − 𝑎 − 𝑏 𝑡 ) = 𝜃(𝐵)Θ 𝑆 2 (𝐵 𝑆 2 )𝜀 𝑡
𝑦 𝑡 adalah data penggunaan beban listrik dari periode 𝑡 , dimana 𝑎 merupakan suku konstan, 𝑏 adalah  koefisien  dari  tren  deterministik  liner, 𝜀 𝑡 adalah  istilah  dari kesalahan white  noise (residual), 𝜙 & Φ merupakan  komponen  non-musiman  dan musiman  dari 𝐴𝑅 ,  untuk 𝜃 & Θ adalah  komponen  non-musiman  dari 𝑀𝐴 .  Dimana didapatkan tabel berikut dari siklus musiman single intrahour dengan menggunakan program SAS didapatkan sebagai berikut :
Tabel 1. Estimasi Parameter dari siklus musiman single intrahour .
Estimasi Kuadrat Terkecil Bersyarat Parameter  Estimasi  Standard  Lag MA1,1 -0.25059  0.0022545 1 MA2,1 0.60544  0.0018656  672
Berdasarkan  hasil  estimasi  parameter  dari  siklus  musiman  yang  telah  didapatkan, maka didapatkan model estimasi dari siklus musiman single intrahour yaitu :
𝑦 𝑡 = (1 + 0.25059𝐵)(1 − 0.60544𝐵 𝑆 1 )𝜀 𝑡
Journal of Innovation Research and Knowledge

## Vol.3, No.6, Novemberber  2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
Berdasarkan  hasil  estimasi  dari  model  yang  telah  dibentuk  berdasarkan  Tabel  1 diatas, maka selanjutnya dilakukan hasil AIC dan SBC dari siklus musiman singel intrahour dari  model  yang  telah  dibentuk,  dan  didapatkan  hasil  AIC  dan  SBC  dari  siklus  musiman sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil AIC dan SBC dari siklus musiman single intrahour Estimasi Variansi 5385.339 Estimasi Standar Error 73.38487 AIC 2162895 SBC 2162915
Berdasarkan  Tabel  2  diatas  maka  hasil  AIC  sebesar  2162895  dan  SBC  2162915 dengan  Estimasi  Variansi  sebesar  5385.339  dan  Estimasi  Standar  Error  sebesar 73.38487.

## 2.2 Double Seasonal ARIMA untuk siklus intraweek and intramonth
Dimana pada penelitian ini berisi model yang dimana untuk melihat siklus musiman intraweek dan intramonth dalam  data  penggunaan  beban  listrik,  dimana  siklus intramonth dimodelkan dengan cukup baik, tidak perlu ada model intraweek / intraday . Dimana model ARIMA  dari siklus yang akan ditentukan dapat dilihat pada persamaan sebagai berikut :
𝜙(𝐵)Φ S 1 (𝐵 𝑆 1 )Φ S 2 (𝐵 𝑆 2 )(𝑦 𝑡 − 𝑎 − 𝑏 𝑡 ) = 𝜃(𝐵)Θ 𝑆 1 (𝐵 𝑆 1 )Θ 𝑆 2 (𝐵 𝑆 2 )𝜀 𝑡 𝑦 𝑡 adalah data penggunaan beban listrik dari periode 𝑡 , dimana 𝑎 merupakan suku konstan, 𝑏 adalah koefisien dari tren deterministik liner, 𝜀 𝑡 adalah istilah dari kesalahan white  noise (residual), 𝜙 & Φ merupakan  komponen  non-musiman  dan  musiman  dari 𝐴𝑅 ,  untuk 𝜃 & Θ adalah  komponen  non-musiman  dari 𝑀𝐴 .  Dimana  didapatkan  tabel berikut  dari  siklus  musiman double intraday dan intraweek dengan  menggunakan program SAS didapatkan sebagai berikut :
Tabel 3. Estimasi Parameter dari siklus musiman double intraday dan intraweek .
Estimasi Kuadrat Terkecil Bersyarat Parameter  Estimasi  Standard  Lag MA1,1 -0.23960  0.0022063 1 MA2,1 0.56563  0.0019165 96 MA3,1 1.00000 7.54478  672
Berdasarkan  hasil  estimasi  parameter  dari  siklus  musiman  yang  telah  didapatkan, yang  dimana  didefiniskan 𝑆 1 merukapan intraday dan 𝑆 2 merupakan intraweek ,  maka didapatkan model estimasi dari siklus musiman single intrahour yaitu :
𝑦 𝑡 = (1 + 0.23960𝐵)(1 − 0.56563𝐵 𝑆 1 )(1 − 1.00000𝐵 𝑆 2 )𝜀 𝑡 Berdasarkan  hasil  estimasi  dari  model  yang  telah  dibentuk  berdasarkan  Tabel  3 diatas, maka selanjutnya dilakukan hasil AIC dan SBC dari siklus musiman double intraday dan intraweek dari model yang telah dibentuk, dan didapatkan hasil AIC dan SBC dari siklus musiman sebagai berikut :
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)
Tabel 4. Hasil AIC dan SBC dari siklus musiman double intraday dan intraweek
Estimasi Variansi 5411.185 Estimasi Standar Error 73.56076 AIC 2142876 SBC 2142907
Berdasarkan  Tabel  4  diatas  maka  hasil  AIC  sebesar  2142876  dan  SBC  2142907 dengan Estimasi Variansi sebesar 5411.185 dan Estimasi Standar Error sebesar  73.56076. Selanjutnya  dilakukan  estimasi  untuk  siklus  musiman double yaitu intraweek dan intramonth dengan menggunakan program SAS didapatkan sebagai berikut : Tabel 5. Estimasi Parameter dari siklus musiman double intraweek dan intramonth .
Estimasi Kuadrat Terkecil Bersyarat Parameter  Estimasi  Standard Lag MA1,1 -0.19464 0.0022315 1 MA2,1 0.79835  0.00019990 672 MA3,1 0.98842 0.0015699  2880
Berdasarkan  hasil  estimasi  parameter  dari  siklus  musiman  yang  telah  didapatkan, yang  dimana  didefiniskan 𝑆 1 merukapan intraweek dan 𝑆 2 merupakan intramonth ,  maka didapatkan model estimasi dari siklus musiman single intraweek yaitu :
𝑦 𝑡 = (1 + 0.19464𝐵)(1 − 0.79835𝐵 𝑆 1 )(1 − 0.0.98842𝐵 𝑆 2 )𝜀 𝑡 Berdasarkan  hasil  estimasi  dari  model  yang  telah  dibentuk  berdasarkan  Tabel  5 diatas, maka selanjutnya dilakukan hasil AIC dan SBC dari siklus musiman double intraweek dan intramonth dari  model  yang  telah  dibentuk,  dan  didapatkan  hasil  AIC  dan  SBC  dari siklus musiman sebagai berikut :
Tabel 6. Hasil AIC dan SBC dari siklus musiman double intraweek dan intramonth
Estimasi Variansi 4190.602 Estimasi Standar Error 64.73486 AIC 2116729 SBC 2116759
Berdasarkan  Tabel  6  diatas  maka  hasil  AIC  sebesar  2116729  dan  SBC  2116759 dengan Estimasi Variansi sebesar 4190.602 dan Estimasi Standar Error sebesar 64.73486.

## 2.3 Triple Seasonal ARIMA
Dimana  pada  penelitian  ini  berisi  model  yang  dimana  untuk  melihat  siklus musiman intrawday,  intraweek dan intramonth dalam  data  penggunaan  beban listrik,  dimana  siklus intramonth dimodelkan  dengan  cukup  baik,  tidak  perlu  ada model intraweek / intraday . Dimana model ARIMA dari siklus yang akan ditentukan dapat dilihat pada persamaan sebagai berikut :
𝜙(𝐵)Φ S 1 (𝐵 𝑆 1 )Φ S 2 (𝐵 𝑆 2 )Φ 𝑆 3 (𝐵 𝑆 3 )(𝑦 𝑡 − 𝜀 𝑡 ) = 𝜃(𝐵)Θ 𝑆 1 (𝐵 𝑆 1 )Θ 𝑆 2 (𝐵 𝑆 2 )Θ 𝑆 3 (𝐵 𝑆 3 )𝜖 𝑡 𝑦 𝑡 adalah data penggunaan beban listrik dari periode 𝑡 , dimana 𝑎 merupakan suku konstan, 𝑏 adalah  koefisien  dari  tren  deterministik  liner, 𝜀 𝑡 adalah  istilah  dari  kesalahan
Journal of Innovation Research and Knowledge

## Vol.3, No.6, Novemberber  2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
white  noise (residual), 𝜙 & Φ merupakan  komponen  non-musiman  dan  musiman  dari 𝐴𝑅 , untuk 𝜃 & Θ adalah  komponen  non-musiman  dari 𝑀𝐴 .  Dimana  didapatkan  tabel  berikut dari  siklus  musiman triple intraday,  intraweek dan intramonth dengan  menggunakan program SAS didapatkan sebagai berikut :
Tabel 7. Estimasi Parameter dari siklus musiman triple intraday, intraweek dan intramonth .
Estimasi Kuadrat Terkecil Bersyarat Parameter  Estimasi  Standard Lag MA1,1 -0.18153  0.0022369 1 MA2,1 0.79120  0.0010171 96 MA3,1 0.92239  0.0020550 672 MA4,1 0.99005  0.0016535  2880
Berdasarkan  hasil  estimasi  parameter  dari  siklus  musiman  yang  telah  didapatkan, yang  dimana  didefiniskan 𝑆 1 merukapan intraday , 𝑆 2 merupakan intraweek dan 𝑆 3 merupakan intramonth ,  maka  didapatkan  model  estimasi  dari  siklus  musiman triple intraday, intraweek dan intramonth yaitu :
𝑦 𝑡 = (1 + 0.18153𝐵)(1 − 0.79120𝐵 𝑆 1 )(1 − 0.92239𝐵 𝑆 2 )(1 − 0.99005𝐵 𝑆 3 )𝜀 𝑡
Berdasarkan  hasil  estimasi  dari  model  yang  telah  dibentuk  berdasarkan  Tabel  7 diatas, maka selanjutnya dilakukan hasil AIC dan SBC dari siklus musiman triple intraday, intraweek dan intramonth dari  model  yang  telah  dibentuk,  dan  didapatkan  hasil  AIC  dan SBC dari siklus musiman sebagai berikut :
Tabel 8. Hasil AIC dan SBC dari siklus musiman triple intraday, intraweek dan intramonth
Estimasi Variansi 4282.402 Estimasi Standar Error 65.44006 AIC 2097716 SBC 2097757
Berdasarkan  Tabel  8  diatas  maka  hasil  AIC  sebesar  2097716  dan  SBC  2097757 dengan Estimasi Variansi sebesar 4282.402 dan Estimasi Standar Error sebesar 65.44006.

## 3. Evaluasi Prediksi dari setiap model
Berdasarkan  data  yang  telah  diperolah  dan  diolah  dengan  berbagai  metode  yang dimana  bergantung  pada  musiman,  dimana  bahwa  untuk  menentukan  akurasi  prediksi yang  akurat  melihat  dari  rata-rata  mape  dari  setiap  waktunya  yang  disimpulkan berdasarkan gambar 8 berikut, dimana disajikan hasil MAPE rata-rata untuk model ARIMA pada  setiap  waktunya.  Plot  menunjukkan  disetiap  peningkatakn  penting  dalam  akurasi perkiraan  saat  menggunakan  pola  musiman  tunggal  daripada  menggunakan  pola  dua musiman  atau  tiga  musiman  dan  bahwa  ada  perbedaan  lebih  signifikan  dalam  rata-rata yang dapat dilihat.
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)
Figure 8. Rata-rata MAPE dari Seasonal ARIMA dalam data penggunaan beban listrik di Netherlands
Berdasarkan  Figure  8  diatas  ketika  memprediksi  menggunakan  data insample didapatkan model intraday memiliki presentase rata-rata error yang rendah dari beberapa model yang ada untuk memprediksi data outsample .

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  yang  telah  dilakukan  dan  mempertimbangkan beberapa  model  Seasonal  ARIMA  yang  dapat  mereduksi  efek  musiman  dari  data  yang digunakan,  model intraday dengan  pendekatan  yang  sederhana  ini  dapat  menghasilkan rata-rata  setiap  waktu  dengan  error  yang  rendah.  Dimana  model intraday ini  dapat digunakan  untuk  memprediksi  data  penggunaan  beban  listrik  di  Netherlands  ini  yang memili pola musiman untuk mendapatkan hasil yang baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Mohamed,  N.,  Ahmad,  M.  and  Ismail,  Z. Double  Seasonal  ARIMA  Model  for ForecastingLoad Demand . MATEMATIKA. 2010. 26 (2) : 217 – 231.
[2] Taylor,  J.  W. Triple  seasonal  methods  for  short-term  electricity  demand  forecasting . European Journal of Operational Research. 2010. 204: 139 – 152.
[3] Wei,  W.  W. Time  Series  Analysis,  Univariate  and  Multivariate  Methods,  2nd  Ed . NewYork: Pearson, Addison Wesley. 2006.
Journal of Innovation Research and Knowledge

## Vol.3, No.6, Novemberber  2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)

## HALAMAN INI SENGAJA DIKOSONGKAN