## APLIKASI METODE MOVING AVERAGE TERHADAP
PERAMALAN BEBAN LISTRIK JARINGAN DISTRIBUSI 20 KV PADA PENYULANG SIMPANG TIGA SATU DI GARDU INDUK KERAMASAN

## Muhar Danus
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Palembang
* Corresponding author, e-mail: mds_danus@yahoo.com
Abstrak --  Prakiraan  kebutuhan  beban  energi  listrik  merupakan  langkah  mula  yang  penting dalam perencanaan dan pengembangan penyediaan tenaga listrik setiap saat secara cukup, baik dan terus menerus. Oleh karena itu diperlukan suatu metode peramalan beban yang akurat  dan mudah di implementasikan berdasarkan ketersediaan data yang ada pada metode Autoregrsive Integrated Moving Average (ARIMA). Maka keunggulan dalam Metode ARIMA ini baik untuk peramalan jangka pendek, fleksibel dan dapat mewakili rentang yang lebar dari karakter deret waktu  yang  terjadi  dalam  jangka  pendek,  terdapat  prosedur  yang  formal  dalam  pengujian kesesuaian model dan interval ramalan dan prediksi sudah mengikuti modelnya. Periode data di kelolah  dengan  cara  mengcluster  data  perbulan  nya,  dari  hasil  pengelompokkan  atau  cluster peramalan beban setiap periode bulanan kedepannya dapat dilakukan.
Kata kunci: Peramalan beban, kluster Data, ARIMA
Abstract —The  forecast  load  requirements  for  electrical  energy  are  an  important  fist  step  in planning  and  developing  electricity  supply  at  any  time  sufficiently,  well  dan  continously. Therefore we need a load forecasting method that is accurate and easy to implement based on available  data  on  the  Autoregrsive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA)  method.  So  the advantages  in  this  ARIMA  Method  are  good  for  short-term  forecasting,  flexible  and  can represent a wide range of time series characters that occur in the short term, there are formal procedures  in  testing  the  suitability  of  the  model  and  forecast  interval  and  predictions  have followed the model. Period of data in school by clustering the monthly data, from the results of cluster clustering forecasting the burden of each monthly period in the future can be done.
Keywords :  load forecasting, cluster data, ARIMA

## PENDAHULUAN
Beban tenaga listrik dalam kehidupan masyarakat sangat bergantung kepada pertumbuhan dalam berbagai suatu perekonomian, perkembangan, dunia industridan pertambahan jumlah penduduk. Pada Fenomena peningkatan kebutuhan listrik di masyarakat saat ini mengharuskan PT. PLN (Perusahaan Listrik  Negara)  selaku  penyalur  utama  listrik  ke  masyarakat,  perlu  melakukan  perencanaan  operasi dan  perencanaan  sistem  pengembangan  tenaga  listrik  untuk  mengetahui  seberapa  besar  daya  listrik yang  harus  disalurkan  ke  konsumen  agar  daya  listrik  [1]  [2]  yang  didistribusikan  tepat  sasaran  dan tepat ukuran. Pemenuhan beban energi listrik di Indonesia, salah satunya di wilayah pelayanan Kota Palembang  terkadang  mengalami  masalah,  yaitu  ditunjukkan  dengan  adanya  pemadaman  listrik bergilir.
Hal  ini  mengindikasikan  adanya  kekurangan  stok  energi  listrik.  Kota  Palembang  memiliki beberapa jumlah    pertumbuhan  pembangunan,  penduduk,  dan  perkembangan  kawasan  industri  yang
cukup pesat. Oleh karena itu, jaringan distribusi pada beban listrik di wilayah harus memiliki suplai daya  yang  memadai  untuk  memenuhi  kebutuhan  beban  energi  listrik  diareanya.  Besar  beban  energi listrik  yang  dikonsumsi  oleh  konsumen  skala  industri  maupun  rumah  tangga  di  area  Palembang, terpantau atau tercatat secara otomatis dan tersaji menjadi data historis beban pemakaian listrik harian selama 24 jam ataupun menjadi data beban puncak pemakaian listrik.
Sistem  pada  pembangkit  beban  tenaga  listrik  di  bangkitkan  dengan  berbagai  macam  pusat pembangkit, seperti Pembangkit Listrik Tenaga Air (PLTA), Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU), Pembangkit Listrik Tenaga Gas (PLTG), dan Pembangkit Listrik Tenaga Diesel (PLTD). Kemudian listrik  disalurkan  melalui  beban  jaringan  distribusi  trasmisi  dengan  tegangan  70  kV-150  kV  [3] melalui transformator penaik teganggan ( step up transformator), kemudian di turunkan kembali pada gardu  induk  distribusi  dengan  trasformator  penurun  tegangan  150  kV-20  kV  ( step  down transformator) sehingga menjadi tegangan distribusi dengan tegangan 380-220 Volt.
Apabila  beban  daya  listrik  yang  bisa  dikirim  dari  pembangkit  itu  jauh  lebih  besar  dari  pada permintaan  daya  beban,  maka  akan  timbul  pemborosan  biaya  pembangkit  energi  listrik  pada perusahaan  listrik  [4]  [5].  Sebaliknya  apabila  daya  yang  bisa  dibangkitkan  dan  dikirimkan  lebih rendah atau bahkan tidak memenuhi kebutuhan konsumen.

## TINJAUAN PUSTAKA
Beban  pada  energi  listrik  yang  dibangkitkan  oleh  generator  dengan  memanfaatkan  pada sumberenergi primer sebagai penggeraknya pada Gardu Induk (GI). Pada Tegangan yang disalurkan dari pusat pembangkit melalui saluran transmisi diturunkan atau dinaikan oleh gardu induk distribusi. Gardu induk merupakan pusat beban ( bulk power system ) untuk suatu daerah pelanggan tertentu.
Selain  itu  mengingat  sistem  tenaga  listrik  merupakan  sistem  interkoneksi  beban  tegangan  yang dihasilkan  dari  pusat  pembangkit  tenaga  listrik  menuju  ke  pelanggan  atau  beban  melalui  beberapa Tahap ini  dilakukan  dengan  cara  menghitung  rata-rata  bergerak  (M t )  yang  panjangnya  sama  dengan panjang.  Kemudian  bisa  merata-ratakan  berbagai  sejumlah  periode  yang  berbagai  Sejumlah  periode yang sama dengan panjang pola rata-rata bergeraknya [4].

## Layanan Beban
Beban  energi  listrik  yang  dibangkitkan  oleh  generator  dengan  memanfaatkan  sumber  energi primer  sebagai  penggeraknya,  daya  yang  dihasilkan  dikirim  ke  beban  melalui  saluran  transmisi  dan distribusi.  Pada  beban  daya  listrik  akan  dimanfaatkan  sesuai jenis  dan  penggunaanya,  namun  secara operasional diketahui bahwa beban dapat terpasang pada bebagai jenis jaringan listrik [3] [6].

## Pertumbuhan Beban
Pengembangan  kapasitas  pada  penyedian  beban  tenaga  listrik  diarahkan  pada  pertumbuhan yang  realistis  untuk  mampu  mengimbangi  pertumbuhan  beban  yang  terus  naik,  karena  proyeksi pertumbuhan  beban  hingga  2014  dan  2015  terus  diasumsikan  tumbuh  7,1%.  Sehingga  proyeksi kebutuhan  beban  untuk  energi  listrik  akan  mengalami  peningkatan  sampai  239,5  TWh  tahun  2015. Selain itu beban puncak juga akan di perkirakan naik menjadi 43.694 MW pada tahun 2014 dan 2015 sesuai kenaikan pelanggan pada tahun itu sebesar 57,19 juta [1]. Pesat pertumbuhan beban diketahui, beban pada terminal pada tahun ke-n adalah:
(1)
Dengan:
P n = beban pada akhir tahun ke-n
Po= beban awal
G = pesat pertumbuhan tahunan
N = jumlah periode

## Beban Terpasang (connected Load)
Beban terpasang dari suatu sistem adalah jumlah total daya dari seluruh peralatan sesuai dengan kW atau kVA yang tertulis pada name-plate peralatan yang akan dilayani oleh sistem tersebut
∑ (2)
Dengan,
Pi  = Rating kVA dari alat m  = jumlah rata-rata bergerak

## Beban Listrik
Daya listrik dalam bentuk kompleks dapat dinyatakan oleh persamaan:
(3)
Dengan,
S  = Daya semu (VA)
P  = Daya nyata (W)
Q  =Daya reaktif (VAR)
Untuk mencari nilai energi (W),digunakan persamaan:
(4)
Dengan,
dw = Difrensial energi listrik (kWh) p  = Daya yang dihunakan (kW) dt  = Diferensial waktu (jam)

## Analisa Korelasi
Analisa korelasi adalah suatu studi yang membahas tentang derajat hubungan antar dua variabel atau lebih. Untuk perhitungan koefisien korelasi R itu yang akan berdasarkan sekumpulan data berukuran M, terhadap variabel bebas dan terikat [1]

## METODE PENELITIAN
Peramalan  beban  listrik  pada  gardu  induk  keramasan  di  penyulang  Simpang  Tiga  I,  pada  riset  ini menggunakan  metode moving  average untuk  mempermudah  proses  penelitian,  dibuat  dalam  suatu proses diagram alir  (Gambar 1).
Data  penelitian  diambil  dari  tahun  2014-2015  merupakan  data  dari  PLN  yang  didapat  dalam  satuan jam/hari dan dibuat kedalam tabel aplikasi Microsoft Excell. Berupa berdasarkan dari  proses cluster atau  pengelompokan  dari  data  [5]  [1].  Beban  listrik  dijumlahkan  berdasarkan jam,  dimulai  dari jam 00.00 sampai dengan jam 23.00. Uraian data secara lengkap berdasarkan Harian mulai dari hari Senin sampai  dengan  hari  Minggu  dan  selanjutnya  data  dikelompokan  menjadi  mingguan  dan  bulanan selama  2  tahun  atau  24  bulan  dengan  cara  menjumlahkan  beban  harian  menjadi  mingguan  dan bulanan metode moving Average [4].
Berdasarkan  pada  metode moving  average menggunakan  variasi  data  dan  range  data,  metode  ini berdasarkan  referensi  lebih  baik  karena  menghasilkan error yang  relatif  lebih  kecil  [3],  metode  ini biasa disimbolkan dengan penulisan MA (k) dimana k adalah orde yang digunakan adapun modelnya.
(5)
∑ (6)
Dengan:
= Peramalan untuk periode t+1 mendatang
× t = Permintaan untuk periode t t     = Orde yang digunakan
Moving Average atau Rata-rata Bergerak adalah sebagai persamaan umum berikut:
∑
(7)
Dengan:
MA = Moving Average
Σ = Keseluruhan Penjumlahan dari semua data periode waktu yang terdapat perhitungan.
m = Jumlah Periode Rata-ata
Gambar 1. Diagram Alir
Atau dapat ditulis dengan :
(8)
Analisa  dibuat  secara  terperinci  sesuai  dengan  data  awal  dan  data  hasil  perhitungan  dengan  metode moving  average. Data  selama  24  bulan  dihitung  dengan  menggunakan  bantuan Software Aplikasi SPSS Versi 20.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data
Data yang digunakan pada pengolahan data ini adalah data yang didapat melalui proses  Gardu Induk Distribusi Simpang Tiga I Keramasan, data beban yang dipakai adalah beban listrik berdasarkan jam, dimulai  dari  jam  00.00  sampai  dengan  jam  23.00.  Dilanjutkan  arian  mulai  dari  hari  Senin  sampai dengan hari Minggu dan selanjutnya dengan cara menjumlahkan data beban harian menjadi mingguan dan bulanan.
Pada  sistem  peramalan  beban  misalnya  pola  beban  terdapat  24  bulan  selama  2  tahun  untuk menentukan  hasil  jumlah  periode  setiap  bulannya  data  tersebut  di  kelolah  dengan  cara  mengkluster data perbulan nya, sesudah dikluster data nya maka setelah itu di dapatkan jumlah arus (Ampere), N 1 , N 2 dan  jumlah periode rata-rata bergerak kemudian data setiap bulannya terdapat dalam setahun ada 12 bulan yang dapat di peroleh.
Gambar 2. Grafik Arus Pada Tahun 2014
Gambar 3. Grafik Arus Pada Tahun 2015
Dari  data  yang  telah  dikelompokan  maka  bisa  diamati  Arus  (ampere)  setiap  bulanya  dengan melihat  Gambar  1  dan  Gambar  2  dengan  begitu  kita  bisa  menetukan  titik  puncak  beban  yang ditampilkan data grafik. Selanjutnya bisa diteruskan dengan tahap mencari persamaan dengan metode moving  averge untuk  membuat  jumlah  periode  rata-rata  dan  melakuan  perhitungan  permalan  arus setiap bulan kedepannya.
1. Pengolahan Data
Pengolahan  data    menggunakan  aplikasi  SPSS  20.  Pada forecasting berikut  merupakan perhitungan  metode  moving  average  terhadap  peramlan  beban  listrik  jaringan  distribusi  pada penyulang simpang tiga menggunakan aplikasi SPSS sebagai berikut:
2. Langkah Input Data
Data  yang  tersaji  saat  ini  hanya  memiliki  arus  dan  daya  pada  beban  listrik,  Setelah  melakukan setting variabel dengan benar maka langkah selanjutnya adalah menginput data dengan cara mengklik data view, input data tinggal masukkan semua data dari kuesioner ke data view.
3. Langkah  Pemetaan Responden
Setelah  selesai  input  data  selesai  maka  selanjutnya  sudah  dapat  dilakukan  analisa  terhadap  data tersebut, maka langkah selanjutnya adalah memetakan responden, tujuannya agar diperoleh gambaran mengenai  karakteristik  responden.  Langkahnya  klik  menu  utama analize, pilih descriptive  statistic lalu frequencies
- 50.000 100.000 150.000 200.000 - 50.000 100.000 150.000 200.000
Gambar 3. Tabel View Bulanan- Arus di Tahun 2014-2015
Gambar 4. Pemetaan Responden
Maka yang akan muncul jendela frenquencies nya, pada dialog frequencies variabel bulan, arus, dan daya yang merupakan data dari metode moving average peramalan beban listrik.
4. Langkah Meng-compute Variabel
Selanjutnya setelah responden dan jawaban responden dipetakan maka sudah saatnya melakukan uji kualitas data ini menggunakan uji validitas dan uji realibitas. Untuk yang pertama kita lakukan uji validitas.  Sebelum  melakukan  uji  validitas  terlebih  dahulu  konstruk-konstruk  dari  setiap  variabel dijumlahkan terlebih dahulu dengan cara klik menu utama Transform lalu compute varia bel tersebut:
Gambar 5. View Uji Validitas
Dalam  kotak  dialog  compute  variabel  lalu  klik  type&label  ketik  nama  variabel  yang  dimaksudkan pada label
Gambar 6. Dialog Box View Uji Validitas
Berdasarkan  hasil  dari  Gambar  6  mendapatkan  total  dari  variabel  pertama  (dapat  dilihat  pada data  viewnya).  Untuk  variabel  selanjutnya  juga  demikian  disesuaikan  dengan  nama  variabel  dan urutan konstruknya.
5. Langkah Menguji Kualitas Data
Setelah didapat nilai total konstruk dari masing-masing variabel maka telah bisa dilakukan uji validitas, tujuannya untuk melihat korelasi antara setiap konstruk dengan total konstruk. Langkah- langkah adalah klik menu utama analize kemudian correlate lalu bivariate .
Dari.  kotak  dialog bivariate  correlations ,  disini  kita  harus  memasukkan  butir-butir  pertanyaan  atau konstruk per variabel kedalam kotak variabel (s) dan total konstruk yang telah dikompute sehingga di dapat :

## Gambar 7. Hasil Uji Kualitas
Hal ini juga dilakukan untuk setiap variabel yang ada untuk melihat korelasi dari konstruk setiap variabel yang ada untuk melihat korelasi dari konstruk setiap variabel terhadap total konstruknya.
6. Perhitungan melalui bagaimana  dengan menggunakan metode Moving Average
Perhitungan pada moving average dengan cara interval data 3, oleh karena itu kita masukkan rumus  kedalam  sel  ketiga  ketik  rumusnya= AVERAGE (B5;B13  adalah  tiga  data  pertama  dalam rangkaian.  Terus  pilih  sel  formula  ini  dan  klik  tombol  turunkan  desimal  tombol  untuk menyesuaikan tempat desimal hasil rata-rata bergerak tahun 2014 dan 2015.

## Gambar 7. View Perhitungan dengan Moving Average
7.   Pengumpulan Data Analisis
Pengumpulan data Analisis cluster lebih bertujuan mengelompokkan isi variabel, walaupun bisa juga disertai  dengan  pengelompokan  variabel.  Dalam  SPSS  analisis  cluster  adalah  perlakuan  terhadap baris.
Pada  Metode Moving  Average untuk  keseluruhan  penjumlahan  dari  semua  data  periode waktu  yang  dapat  dihitungkan  melalui  dengan  cara  menjumlahkan  pada  periode  rata-rata bergerak pada Arus (ampere) proses penjumlahan dari beban listrik berdasarkan bulanan selama 2 tahun atau 24 bulan dengan cara menjumlahkan beban harian menjadi mingguan dan bulanan.
Tabel 1. Jumlah periode Arus dan N 1 Tahun 2014. Bulan Arus N 1 Januari 116.099 - Februari 123.795 389.936 Maret 150.042 363.325 April 89.488 301.051 Mei 61.521 291.908 Juni 140.899 338.419 Juli 135.999 424.495 Agustus 147.597 386.787 September 103.191 341.178 Oktober 90.390 358.366 November 164.785 369.189 Desember 114.014 278.799
- 100.000 200.000 300.000 400.000 500.000 Jan ua ri Fe br ua ri
M ar et A pr il Mei Jun i Jul i A gus tus Se pt em be r O kt o be r N o ve m be r D ese m be r Arus N₁ 0 100.000 200.000 300.000 400.000 500.000 Jan ua ri Fe br ua ri
M ar et A pr il Mei Jun i Jul i A gus tus
Se pt em be r O kt o be r N o ve m be r D ese m be r Arus N₁ - 200.000 400.000 600.000 800.000 Jan ua ri Fe br ua ri M ar et A pr il Mei Jun i Jul i A gus tus
Se pt em be r O kt o be r N o ve m be r D ese m be r arus N1 N2 - 200.000 400.000 600.000 800.000 Jan ua ri Fe br ua ri M ar et A pr il Mei Jun i Jul i A gus tus Se pt em be r
O kt o be r N o ve m be r D ese m be r Arus N₁ N₂
Gambar 8. Grafik Jumlah periode Arus, N 1 Tahun  2014-2015
Tabel 2 Jumlah periodeArus (Ampere) dan N 1 , N 2 Tahun 2014 Bulan Arus N 1 N 2 Januari 116.099 - - Februari 123.795 389.936 506.035 Maret 150.042 363.325 487.120 April 89.488 301.051 451.093 Mei 61.521 291.908 381.396 Juni 140.899 338.419 399.940 Juli 135.999 424.495 565.394 Agustus 147.597 386.787 522.786 September 103.191 341.178 488.775 Oktober 90.390 358.366 461.557 November 164.785 369.189 459.579 Desember 114.014 278.799 443.584
Gambar 9. Grafik  Jumlah periode Arus dan N 1 , N 2 Tahun 2014-2015

## Analisis Data
Berikut ini merupakan hasil peramalan data berdasarkan arus yang sudah dikelolah dan dihitung dapat  dilihat  hasil  yang  sudah  diperoleh  bahwa  hasil  yang  didapatkan  dan  gambar  10  dimana  hasil yang telah dihitung dengan metode moving average 2014 sampai 2015.
Gambar 10. Grafik  Hasil Analisis terhadap Jumlah periode Arus dan N 1 , N 2, N 3 Tahun 2014-2015 0 1.000.000 2.000.000 3.000.000 Jan ua ri
M ar et Mei Jul i Se pt em be r N o ve m be r Jan ua ri M ar et Mei Jul i Se pt em be r N o ve m be r Arus N₁ N₂ N₃ N
Jumlah error

## KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dan  analisis  adalah  sebagai berikut:
1. Penelitian  dalam  Metode  Moving  Average  Terhadap  Peramalan  Beban  Listrik  Jaringan Distribusi  20  KV  dimulai  pada  tanggal  05  Oktober  2018  dan  berakhir  pada  Januari  2019, Peramalan  beban  listrik  pada  gardu  induk  keramasan  di  penyulang  simpang  tiga  1 menggunakan proses diagram alir.
2. menentukan  hasil  Arus  (Ampere)  dan  jumlah  periode  setiap  bulanan  nya  data  tersebut  di kelolah dengan cara mengcluster data perbulan nya, sesudah dicluster data nya maka setelah itu di cari jumlah Arus (Ampere) dan jumlah periode nya setiap bulan nya. Hasil peramalan yang lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode single  exponentialsmoothing  error dan autoregresive moving average , terbukti dari hasil peramalan periode bulanan kedepan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. S. Pabla, sistem distribusi daya listrik, jakarta: Erlangga, 1991.
[2]  E. Yuniarti, Sistem Distribusi Tenaga Listrik, palembang: tikah press, 2011.
[3]  H. Wibowo, “Peramalan beban listrik jangka pendek terklasifikasi berbasis metode autoregressive integrated moving average,” Electrans, pp. 1-8, September 2012.
[4]  A. Heru, “Aplikasi jaringan syaraf tiruan untuk peramalan beban tenaga listrik jangka panjang pada sistem kelistrikan di Indonesia,” Teknologi, pp. 211-217, 2005.
[5]  J. Perdana, “Prakiraan bebean puncak jangka panjang pada sistem kelistrikan Indonesia menggunakan algoritma adatiptive neuro-fuzzy inference system,” Teknik, pp. 64-69, 2012.
[6]  K. Ana, “Peramalan beban puncak pemakaian listrik di area Semarang dengan Metode Hybrid ARIMA-ANAFIS,” Gausian, pp. 515-723, 2015.
[7]  A. Affandy, “Prakiraan daya beban listrik yang tersambung pada Gardu Induk Sengkaling 2012- 2021 menggunakan metode time series dengan model dekomposisisi,” 2012.