## Analisa Peramalan Beban pada Gardu Induk 150 KV Mranggen dengan Metode Regresi Linear dan Eksponensial
Firman Yuris Setyadi 1 , Dedi Nugroho 2 , Agus Adhi Nugroho 3
1,2,3 Teknik Elektro,Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Sultan Agung Jln. Kaligawe Raya Km. 4 Kota Semarang, Jawa Tengah 50112, INDONESIA Email: 1 firmanyuris551@gmail.com, 2 dedi.nugroho@unissula.ac.id, 3 agusadhi@unissula.ac.id
Abstract- The increasingly rapid growth of the population every year  is  accompanied  by  a  significant  increase  in  electricity demand. The growing population results in an increasing demand for  electrical  energy,  thus  increasing  the  supply  of  electricity distributed to customers. This study aims to forecast the capacity of transformers to meet the power demand at the Mranggen main substation  in  the  next  10  years.  This  research  uses  linear regression and exponential methods to estimate the load on the 150 kV Mranggen main substation. The results of this study indicate that  for  Transformer  I,  using  the  linear  regression  method,  the load  in  2032  is  projected  to  reach  54.07  MVA  or  90.35%. Meanwhile,  for  Transformer  II,  the  load  in  2032  is  projected  to reach 66.53 MVA or 110.88%. As for the forecasting results, for Transformer I using the exponential method, the load is projected to reach 52.83 MVA with a load percentage of 88.05% in the next 10 years. Meanwhile, for Transformer II, the forecasted load using the linear regression method for the next 10 years is 66.53 MVA with a load percentage of 110.88%. The calculation of the standard error  values  shows  that  for  Transformer  I,  the  standard  error values  for  estimation  using  linear  regression  and  exponential methods  are  0.73  and  3.31,  respectively.  Meanwhile,  for Transformer  II,  the  standard  error  values  for  estimation  using linear  regression  and  exponential  methods  are  0.63  and  4.45, respectively.
Keywords: Transformer, Forecasting, Substation, Methods, Load
Intisari-  Semakin  lajunya  pertumbuhan  penduduk  setiap tahunnya  yang  semakin  pesat.  Kebutuhan  listrik  pun  ikut mengalami  peningkatan  yang  sangat  signifikan.  semakin banyaknya  penduduk  mengakibatkan  banyaknya  kebutuhan energi listrik yang dibutuhkan, maka semakin besar juga pasokan listrik  yang  disalurkan  ke  pelanggan.    Penelitian  ini  bertujuan untuk  meramalkan  kapasitas  transformator  untuk  memenuhi daya  pada  gardu  induk  Mranggen  dalam  10  tahun  mendatang. Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  regresi  linear  dan metode  eksponensial  untuk  memperkirakan  pembebanan  pada gardu induk 150 kv  mranggen. Hasil  dari  penenlitian ini adalah transformator  I  dengan  menggunakan  metode  regresi  linear pembebanan  pada tahun 2032 sudah  mencapai 54,07 MVA atau sudah  sebesar  90,35%.  Sementara  pada  transformator  II pembebanan  pada tahun 2032 sudah  mencapai 66,53 MVA atau sudah  sebesar  110,88%.  Sedangkan  hasil  peramalan  pada transformator I dengan menggunakan metode eksponensial untuk 10  tahun  mendatang  kapasitas  pembebanannya  sudah  sebesar 52,83  MVA  dengan  presentase  pembebanan  sudah  mencapai 88,05%.  Sementara  pada  transformator  II  hasil  peramalan dengan  menggunakan  metode  regresi  linear  untuk  10  tahun mendatang kapasitas pembebanan nya sudah sebesar 66,53 MVA dengan  presentase  pembebanan  sudah  mencapai  110,88%Hasil perhitungan  nilai  kesalahan  baku  menunjukkan  bahwa,  Pada trasnformator  I  nilai  kesalahan  baku  estimasi  dengan
menggunakan  metode  regresi  linear  dan  metode  eksponensial sebesar  0,73  dan  3,31.  Sementara  pada  transformator  II  nilai kesalahan  baku  estimasi  dengan  menggunakan  metode  regresi linear dan metode eksponensial sebesar 0,63 dan 4,45.
Kata  Kunci:  Transformator,  Peramalan,  Gardu  Induk,  Metode, Pembebanan

## I. P ENDAHULUAN
Energi  listrik  merupakan  suatu  energi  yang  sangat dibutuhkan oleh masyarakat saat ini. Hal ini dapat dilihat pada permintaan  kebutuhan  energi  listrik  pada  masyarakat  yang setiap  tahunnya  terus  mengalami  peningkatan  yang  cukup signifikan.  Dari  masalah  tersebut  maka  perlu  direncanakan pengembangan sistem tenaga listrik baik meliputi pembangkit energi listrik, jaringan transmisi maupun jaringan distribusinya. Salah  satu  yang  pada  sistem  tenaga  listrik  yang  perlu peningkatan yaitu gardu induk.[1]
Semakin  lajunya  pertumbuhan  penduduk  setiap  tahunnya yang  semakin  pesat.  Kebutuhan  listrik  pun  ikut  mengalami peningkatan  yang  sangat  signifikan.  semakin  banyaknya penduduk  mengakibatkan  banyaknya  kebutuhan  energi  listrik yang dibutuhkan, maka semakin besar juga pasokan listrik yang disalurkan  ke  pelanggan.  Transformator  berperan  penting dalam  sistem  penyaluran  energi  listrik  ke  pelanggan  yang berfungsi sebagai alat untuk mentransformasikan energi listrik dari  tegangan  tinggi  150  KV  ke  tegangan  menengah  20  KV. Oleh  karena  itu  begitu  pentingya  dalam  hal  ini  peranan transformator. Karena transformator yang mengalami pembebanan  hingga  melebihi  persentase  pembebanan  yang sudah  ditentukan  sesuai  Surat  Edaran  Direksi  Nomor 0017.E/DIR/2014  dimana  dijelaskan  bahwa  persentase  ideal berkisar 60%-80%.[2]
Hal ini juga berlaku pada transformator daya 150/20 kV pada Gardu Induk 150 KV Mranggen yang mengalami peningkatan catu daya dalam penyediaan tenaga listrik setiap tahunnya. Pada Gardu  Induk  Mranggen  dilayani  oleh  dua  buah  transformator daya  150/20  kV  dengan  masing  –  masing  transformator berkapasitas  60  MVA.  Pada  saat  ini  transformator  1  telah mencapai  32  MW  yaitu  sudah  mencapai  62,7%  dan transformator 2 telah mencapai 37,4 MW yaitu sudah mencapai 73,3%  dari  kapasitas  transformator  yang  tersedia  sebesar  60 MVA  dengan  nilai  cos  sebesar  0,85.  Maka  dari  itu  untuk mengatasi  pertumbuhan  beban  yang  semakin  meningkat tersebut  diperlukan  evaluasi  kenaikan  kapasitas  beban  dan kelayakan operasi transformator daya 150/20 kV Gardu induk 150  KV  Mranggen  dengan  meramalkan  beban  yang  akan dipikul pada masa yang akan datang. Maka dari itu, harus ada
data  5  tahun  sebelumnya  dari  tahun  2018-2022  guna  untuk meramalkan  kapasitas  beban  transformator  daya  selama  10 tahun kedepan.
Pada  penelitian  ini  membahas  tentang  Analisa  Peramalan Beban  Pada  Gardu  Induk  150  KV  Mranggen,  dengan  metode regresi linear dan eksponensial. Agar dapat mengetahui dari dua metode tersebut mana yang mendapatkan nilai kesalahan baku terkecil  guna  untuk  diterapkan  dalam  metode  perhitungan peramalan kapasitas beban transformator. Supaya tahu apakah transformator  kondisinya  masih  layak  untuk  menopang kapasitas beban 10 tahun kedepan.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Sistem Tenaga Listrik
Sistem Tenaga Listrik adalah suatu sistem yang terdiri dari beberapa komponen berupa pembangkitan, transmisi, distribusi dan  beban  yang  saling  berhubungan  dan  berkerja  sama  untuk melayani  kebutuhan  tenaga  listrik  bagi  pelanggan  sesuai kebutuhan. Secara garis besar Sistem Tenaga Listrik :

## Gambar 1. Single Line Sistem Tenaga Listrik
Sistem Tenaga Listrik terdiri dari sejumlah pusat listrik dan pusat  beban  yang  terhubung  melalui  jaringan  transmisi  dan distribusi.  Pusat-pusat  listrik  seperti  PLTA,  PLTU,  PLTG, PLTGU,  dan  PLTP menghasilkan  listrik,  yang  kemudian disalurkan  melalui  saluran  transmisi  dan  didistribusikan  ke beban melalui saluran distribusi.[3]
B. Transformator
Transformator merupakan peralatan statis dimana rangkaian magnetik  dan  belitan  yang  terdiri  dari  2  atau  lebih  belitan, secara induksi elektromagnetik, mentransformasikan daya (arus dan tegangan) sistem AC ke sistem arus dan tegangan lain pada frekuensi  yang  sama.  Transformator  menggunakan  prinsip elektromagnetik  yaitu  hukum  hukum  ampere  dan  induksi faraday,  dimana  perubahan  arus  atau  medan  listrik  dapat membangkitkan medan magnet dan perubahan medan magnet / fluks medan magnet dapat membangkitkan tegangan induksi.[4]

## Gambar 2. Transformator

## Gambar 3. Transformator

## C. Prinsip Dasar Transformator
Prinsip  dasar  suatu  transformator  adalah  induksi  bersama antara  dua  rangkaian  yang  dihubungkan  oleh  fluks  magnet. Dalam  bentuknya  yang  paling  sederhana,  ia  terdiri  dari  dua kumparan  induktif  yang  dipisahkan  secara  elektrik  namun dihubungkan secara magnetis melalui jalur dengan kerenggangan  rendah.  Kedua  kumparan  memiliki  induktansi timbal balik yang tinggi. Jika salah satu kumparan dihubungkan
ke  sumber  tegangan  bolakbalik,  fluks  bolak-balik  akan terbentuk  pada  inti  yang  dilaminasi,  yang  sebagian  besar dihubungkan  dengan  kumparan  lain  yang  menghasilkan  ggl yang saling diinduksi (menurut Hukum Induksi Elektromagnetik Faraday e = MdI/ dt). [5]

## D. Karakteristik Beban
Karakteristik  beban  adalah  perilaku  beban  yang  diukur dalam besarnya beban (ampere, KW, atau MW) sebagai fungsi dari waktu (menit atau jam) dalam suatu jangka waktu tertentu. Karakteristik  beban  pada  suatu  hari  biasanya  dihitung  secara manual  selama  24  jam,  dan  kemudian  digambarkan  dalam bentuk grafik yang dikenal sebagai "kurva beban" dapat dilihat dalam contoh gambar 3.[6]
Gambar 4. Karakteristik Beban

## E. Proyeksi Pertumbuhan Penduduk
Proyeksi  penduduk  merupakan  ramalan  jumlah  penduduk tetapi  suatu  penghitungan  ilmiah  yang  didasarkan  komponen yang  berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  penduduk  dimasa yang akan datang. Dengan demikian proyeksi penduduk sangat bermanfaat  dan  merupakan  kunci  aktivitas  perencanaan pembangunan,  karena  sebagai  evaluasi  pencapaian  kegiatan pembangunan baik pada jangka pendek, jangka menengah juga jangka panjang. Pada penelitian ini cara untuk memproyeksikan jumlah penduduk masa yang akan datang menggunakan metode eksponensial  sesuai  pada  buku  proyeksi  pertumbuhan penduduk.[7]
1. Metode Eksponensial
Metode eksponensial menggambarkan pertambahan penduduk  yang  terjadi  secara  sedikit-sedikit  sepanjang  tahun. Persamaan yang digunakan pada metode eksponensial adalah:
𝑃 𝑡 = 𝑃 0 𝑒 𝑟𝑡 dengan 𝑟 = 1 𝑡 𝑙𝑛( 𝑃𝑡 𝑃0 ) (1)
Dimana,
𝑃 𝑡 = jumlah penduduk pada tahun t 𝑃 0 = jumlah penduduk pada tahun dasar 𝑟   = laju pertumbuhan penduduk 𝑡   = periode waktu antara tahun dasar dan tahun t (dalam tahun) 𝑒   = bilangan  pokok  dari  sistem  logaritma  natural  (ln)  yang besarnya adalah 2,71828
F. Peramalan Beban
Peramalan  beban  adalah  ilmu  yang  digunakan  untuk memprediksi bagaimana beban masa depan yang akan dihadapi oleh sistem dalam jangka waktu tertentu. Biasanya peramalan permintaan (kebutuhan energi elektrik/watt jam) dan peramalan beban  (beban  tenaga  elektrik/watt  jam).  Pada  penelitian  ini menggunakan  2  metode  dalam  melakukan  peramalan  beban kapasitas transformator.
1. Metode Regresi Linear
a. Regresi Linear Sederhana
Analisis  regresi  linear  sederhana  adalah  sebuah  metode pendekatan  untuk  pemodelan  hubungan  antara  satu  variabel dependen dan satu variabel independen. Dalam regresi, variabel independen  menerangkan  variabel  dependennya.  Model analisis regresi linear sederhana sesuai dengan buku statistika dibawah ini:[8]
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑥 (2) yang mana :
Y = garis regresi/ variable response a = konstanta (intersep), perpotongan dengan sumbu vertikal b = konstanta regresi (slope) X = variabel bebas/ predictor

## Gambar 5. Garis Regresi Linear
Besarnya konstanta a dan b dapat ditentukan menggunakan persamaan :
𝑎 = (∑ Y)(∑ X 2 ) − (∑ X)(∑ XY)
(n)(∑ X 2 ) − (∑ X) 2 (3)
𝑏 = (𝑛) (∑ 𝑋𝑌)−(∑ 𝑋) (∑ 𝑌)
(𝑛)(∑ 𝑋 2 ) − ( ∑ 𝑋) 2 (4)
Dimana :
∑ 𝑋 = Jumlah pertumbuhan penduduk
∑ 𝑌 = Jumlah beban transformator pertahun
n     = Banyaknya variabel X dan Y
b. Analisa Of Varians
Model  regresi  dikatakan  layak  jika  memiliki  signifikansi pada ANOVA yang dapat diketahui melalui nilai p value atau F hitung pada tabel ANOVA. Output dari Analisa of varias ini yaitu  regression  dan  residual  serta  nilai  total  dari  keduanya. Komponen  Analisa  of  varians  meliputi  sum  of  square regression/model,  sum  of  square/error,  degree  of  freedom regression/model,  degree  of  freedom  residual/error,  mean square regression/model, F value, uji signifikan F value. Dalam menentukan  nilai  komponen  tersebut  terdapat rumus  dibawah ini:
𝑆𝑆𝑅 =   ∑(Ŷ − Ȳ) 2 (5) 𝑆𝑆𝐸 =   ∑(𝑌 − Ŷ) 2 (6) 𝑑𝑓 𝑆𝑆𝑅 = (𝐾 − 1) (7) 𝑑𝑓 𝑆𝑆𝐸 = (𝑛 − 𝐾) (8) 𝑀𝑆𝑅 = 𝑆𝑆𝑅 𝑑𝑓 𝑆𝑆𝑅 (9)
𝑀𝑆𝐸 = 𝑆𝑆𝐸 𝑑𝑓 𝑆𝑆𝐸 ( 10) 𝐹 = 𝑀𝑆𝑅 𝑀𝑆𝐸 (11)
Dimana :
Ŷ = Estimasi nilai Y Ȳ = Nilai rata -  rata Y Y = Nilai Y K = jumlah variabel dependen dan independent n = jumlah data
2. Metode Eksponensial
Regresi  eksponensial  adalah  regresi  non-linier  yang variabel  terikatnya  berdistribusi  eksponensial,  lalu  dalam scatter plot terbentuk garis seperti eksponesial dan merupakan pengembangan dari regresi linier dengan memanfaatkan fungsi logaritmik.[9]

## Gambar 6. Garis Regresi Eksponensial
Kecenderungan trend eksponensial data yang lalu digambar dengan grafik logaritmik untuk memberikan proyeksi perkiraan dalam  bentuk  garis  lurus  maka  untuk  mempermudah mendapatkan nilai pertumbuhan beban tahunan sesuai dengan data beban dalam satuan MVA.
𝑆 𝑛 =   𝑆 0 ( 1 +  𝛼) 𝑡 (12)
Dengan ,
𝑆 𝑛 =  Kecepatan  pertumbuhan  rata  -  rata  tahunan  yang diamati selama n tahun
𝑆 0 = Pemakaian beban pada perhitungan tahun pertama t      = Waktu tahun ke t 𝛼 = Rata – rata pertumbuhan beban dalam prosentase Dimana ,
𝛼 = 𝑀𝑉𝐴 𝑛 − 𝑀𝑉𝐴 𝑛−1
𝑀𝑉𝐴 𝑛 × 100% (13) Dengan , α = Faktor pembebanan tahunan
𝑀𝑉𝐴 𝑛 = Daya pada tahun n 𝑀𝑉𝐴 𝑛−1 = Daya pada tahun n-1 tahun

## G. Presentase Pembebanan Transformator
Penentuan kapasitas transformator daya yang sesuai dengan beban  konsumen  akan  menyebabkan  efisiensi  yang  baik Presentase pembebanan transformator daya pada penenlitian ini dapat dicari dengan perbandingan antara data daya pembebanan yang  diperoleh  dengan  kapasitas  transformator  daya,  yang dapat  dinyatakan  dalam  persen  (%)  atau  dengan  persamaan dibawah ini:[10]
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑃𝑒𝑚𝑏𝑒𝑏𝑎𝑛𝑎𝑛 = 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑒𝑏𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑒𝑟𝑜𝑙𝑒ℎ 𝐾𝑎𝑝𝑎𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑜𝑟 × 100% (14)

## H. Nilai Kesalahan Baku Estimasi
Pengujian  standard  kesalahan  metode  regresi  eksponensial dan  linier  dapat  dihitung  dengan  rumus  berikut  ini:  Untuk mencari nilai kesalahan baku estimasi metode regresi linier:
𝑆 𝑥,𝑦 =   √ ∑(𝑌− Ỳ𝑡)2 𝑛−2 (15) Dengan, Sx.y : Standar nilai kesalahan baku Y : Beban masa lalu Ỳ t : Perkiraan perhitungan n : Tahun pengujian
Untuk  mencari  standard  kesalahan  metode  regresi eksponensial :
𝑆 𝑒𝑘𝑠 =   √ ∑(𝑆𝑛− 𝑆0)2 𝑛 (16)
Dengan,
S.eks : Standar kesalahan eksponensial Sn : Perkiraan perhitungan
So   : Beban masa lalu n : Jumlah pengujian

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Model Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara  melakukan  penelitian dokumentasi,  hal  ini  karena  tidak  memungkinkan  untuk melakukan  pengukuran  sendiri.  Bahwasannya  penelitian  ini dilakukan  dengan  pengambilan  data  sebagai  bahan  penelitian yang  ada  pada  Gardu  Induk  150  KV  Mranggen.  Tepatnya mengambil  data  pembebanan  transformator  yang  ada  pada Gardu Induk tersebut.
Gambar 7. Single Line Diagram Transmisi GI 150 kV Mranggen

## B. Data yang digunakan
1. Data Kapasitas Transformator Gardu Induk 150 kV Mranggen 2022
Tabel 1. Data Kapasitas Beban Transformator Gardu Induk 150 kV Mranggen
No Gardu Induk Jumlah Trafo Daya Trafo (MVA) Jumlah Penyulang Beban (MVA) 1 Mranggen 2 1) 60 1) 5 1) 37,6 2) 60 2) 5 2) 44,9 Jumlah Total 2 120 10 82,5
2. Data Pembebanan Transformator I Gardu Induk 150 kV Mranggen Periode 2018 – 2022
Perhitungan  peramalan  beban  pada  Gardu  Induk  150  kV Mranggen  dapat  dipermudah    dengan  melihat  historis  data pembebanan sebagai berikut:
a. Beban Transformator Daya I di Gardu Induk 150 kV Mranggen tahun 2018
Tabel 2. Pembebanan yang dilayani oleh Transformator I Gardu Induk 150 kV
Mranggen tahun 2018 Bulan Beban Transformator I MW MVAR MVA Januari 27,4 11,7 32,2 Februari 27,7 11,8 32,6 Maret 27,3 11,6 32,1
April 25,6 10,3 30,1 Mei 24,5 9,7 28,8 Juni 26,6 10 31,3 Juli 21,4 8 25,2 Agustus 23,3 9,4 27,4 September 24,8 10,2 29,2 Oktober 25,3 10,5 29,8 November 26,7 11 31,4 Desember 24,8 9,9 29,2 Total 305,4 124,1 359,3 Rata-Rata 25,45 10,34 29,94 b. Beban Transformator Daya I di Gardu Induk 150
kV Mranggen tahun 2019
Tabel 3. Pembebanan yang dilayani oleh Transformator I Gardu Induk 150 kV
Mranggen tahun 2019 Bulan Beban Transformator I MW MVAR MVA Januari 23,3 10,5 27,4 Februari 29,5 12,9 34,7 Maret 24,3 9,9 28,6 April 27,1 11,3 31,9 Mei 27,6 11,4 32,5 Juni 30 11,2 35,3 Juli 27,6 10,7 32,5 Agustus 27 10,1 31,8 September 25,5 11,2 30,0 Oktober 29 11,8 34,1 November 29,2 11,9 34,4 Desember 24,3 7,9 28,6 Total 324,4 130,8 381,6 Rata-Rata 27,03 10,90 31,80 c. Beban Transformator Daya I di Gardu Induk 150 kV Mranggen tahun 2020 Tabel 4. Pembebanan yang dilayani oleh Transformator I Gardu Induk 150 kV Mranggen tahun 2020 Bulan Beban Transformator I MW MVAR MVA Januari 27,6 11,6 32,5 Februari 30,6 12,2 36,0 Maret 26,7 11,1 31,4 April 29,2 12,9 34,4 Mei 24,7 10,6 29,1 Juni 27,8 11,8 32,7 Juli 27,1 11 31,9 Agustus 28,9 12,6 34,0 September 26,4 11,2 31,1 Oktober 29,1 11,4 34,2 November 28,6 11,8 33,6 Desember 29,2 12,3 34,4 Total 335,9 140,5 395,2 Rata-Rata 28,0 11,71 32,93 d. Beban Transformator Daya I di Gardu Induk 150
kV Mranggen tahun 2021
Tabel 5. Pembebanan yang dilayani oleh Transformator I Gardu Induk 150 kV
Mranggen tahun 2021 Bulan Beban Transformator I MW MVAR MVA Januari 27 11,2 31,8 Februari 27,2 10,7 32,0 Maret 27 11,4 31,8 April 30,9 13,7 36,4 Mei 28,9 12,5 34,0 Juni 29,2 13,7 34,4 Juli 30,3 11,9 35,6
Agustus 31,3 12,8 36,8 September 30,9 13,6 36,4 Oktober 31,2 14 36,7 November 30 13,7 35,3 Desember 29,8 13,2 35,1 Total 353,7 152,4 416,1 Rata-Rata 29,475 12,70 34,68 e. Beban Transformator Daya I di Gardu Induk 150

## kV Mranggen tahun 2022
Tabel 6. Pembebanan yang dilayani oleh Transformator I Gardu Induk 150 kV
Mranggen tahun 2022 Bulan Beban Transformator I MW MVAR MVA Januari 27,7 11,6 32,6 Februari 30,5 12,8 35,9 Maret 28,5 11,8 33,5 April 29 13,6 34,1 Mei 26 10,6 30,6 Juni 26 10,5 30,6 Juli 30 12,6 35,3 Agustus 27,9 11,7 32,8 September 28,7 12,7 33,8 Oktober 32 15,1 37,6 November 30,8 12,9 36,2 Desember 29,2 12,2 34,4 Total 346,3 148,05 407,4 Rata-Rata 28,9 12,34 33,95
3. Data Pembebanan Transformator II Gardu Induk 150 kV Mranggen Periode 2018 – 2022
Perhitungan  peramalan  beban  pada  Gardu  Induk  150  kV Mranggen  dapat  dipermudah    dengan  melihat  historis  data pembebanan sebagai berikut:

## a. Beban Transformator Daya II di Gardu Induk 150 kV Mranggen tahun 2018
Tabel 7. Pembebanan yang dilayani oleh Transformator II Gardu Induk 150 kV Mranggen tahun 2018 Bulan Beban Transformator I MW MVAR MVA Januari 32,4 14,5 38,1 Februari 27,6 11,8 32,5 Maret 30,2 13,2 35,5 April 28 12 32,9 Mei 26,7 11,9 31,4 Juni 27,1 12,1 31,9 Juli 30,5 13,6 35,9 Agustus 29,6 13,2 34,8 September 27,7 12,4 32,6 Oktober 29,2 13,1 34,4 November 30,1 13,5 35,4 Desember 28,8 12,9 33,9 Total 347,9 154,30 409,29 Rata-Rata 28,99 12,86 34,11 b. Beban Transformator Daya II di Gardu Induk 150 kV Mranggen tahun 2019
Tabel 8. Pembebanan yang dilayani oleh Transformator II Gardu Induk 150 kV Mranggen tahun 2019 Bulan Beban Transformator I MW MVAR MVA Januari 23,1 10,3 27,2 Februari 33,4 14,3 39,3 Maret 32,9 13,1 38,7 April 26,3 11,6 30,9
Mei 26,3 11,6 30,9 Juni 26,6 12,3 31,3 Juli 25,7 11,8 30,2 Agustus 29 12,7 34,1 September 32,8 14,2 38,6 Oktober 29,3 13,9 34,5 November 30,1 13,6 35,4 Desember 28 12,9 32,9 Total 343,5 152,3 404,1 Rata-Rata 28,63 12,69 33,68
c. Beban Transformator Daya II di Gardu Induk 150

## kV Mranggen tahun 2020
Tabel 9. Pembebanan yang dilayani oleh Transformator II Gardu Induk 150 kV Mranggen tahun 2020 Bulan Beban Transformator I MW MVAR MVA Januari 31,2 11,8 36,7 Februari 30,1 11,6 35,4 Maret 29,7 10,7 34,9 April 28,4 10,2 33,4 Mei 34 12,3 40,0 Juni 32,5 12,1 38,2 Juli 27,1 11 31,9 Agustus 30,6 11,4 36,0 September 29,8 10,8 35,1 Oktober 28,6 10,4 33,6 November 27,2 10 32,0 Desember 26,4 9,8 31,1 Total 355,6 132,1 418,4 Rata-Rata 29,63 11,01 34,86 d. Beban Transformator Daya II di Gardu Induk 150 kV Mranggen tahun 2021
Tabel 10. Pembebanan yang dilayani oleh Transformator II Gardu Induk 150
kV Mranggen tahun 2021 Bulan Beban Transformator I MW MVAR MVA Januari 28,1 12 33,1 Februari 35,6 12,3 41,9 Maret 30,6 13 36,0 April 35 12,9 41,2 Mei 35,8 13,2 42,1 Juni 33,4 14,4 39,3 Juli 35,6 12,3 41,9 Agustus 35,4 12,5 41,6 September 29,5 13,5 34,7 Oktober 29,1 13,8 34,2 November 32 12,4 37,6 Desember 28,4 12,2 33,4 Total 388,5 154,5 457,06 Rata-Rata 32,38 12,88 38,09
e. Beban Transformator Daya II di Gardu Induk 150 kV Mranggen tahun 2022
Tabel 11. Pembebanan yang dilayani oleh Transformator II Gardu Induk 150
kV Mranggen tahun 2022 Bulan Beban Transformator I MW MVAR MVA Januari 30 13 35,3 Februari 27 10,5 31,8 Maret 31,3 13,9 36,8 April 34,8 15,1 40,9 Mei 34 14,6 40,0 Juni 38,2 16,7 44,9 Juli 33,8 15,4 39,8
Agustus 33,8 15,4 39,8 September 37,4 15,8 44,0 Oktober 30,7 13,4 36,1 November 38,2 12,6 44,9 Desember 35,2 11,8 41,4 Total 404,4 168,2 475,8 Rata-Rata 33,70 14,02 39,65
4. Data Pertumbuhan Jumlah Penduduk Periode 2015 – 2020 Berikut ini data dari BPS Kabupaten Demak terkait jumlah penduduk  yang  ada  di  6  kecamatan  yang  ada  di  Kabupaten Demak  yang  di  suplai  oleh  Gardu  Induk  150  kV  Mranggen yaitu  Kecamatan  Mranggen,  Kecamatan  Karangawen, Kecamatan  Guntur,  Kecamatan  Kebonagung,  Kecamatan Gajah, dan Kecamatan Dempet. Untuk datanya bisa dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 12. Data pertumbuhan jumlah penduduk
Tahun Jumlah Penduduk (Dalam Ribuan) 2015 480,882 2016 487,947 2017 495,068 2018 502,145 2019 509,234 2020 509,481 Total 2.984.757 C. Tahapan Penelitian
1. Menentukan tempat penelitian
2. Menentukan data yang akan dibutuhkan
3. Mengumpulkan data – data penelitian yang dibutuhkan
4. Data – data penelitian yang di kumpulkan yaitu data rata – rata daya aktif, rata – rata daya reaktif
5. Menentukan  faktor  beban  tahun  berdasarkan  data  5  tahun sebelumnya yaitu dari tahun 2018 sampai 2022
6. Menghitung  peramalan  kapasitas  beban  transformator menggunakan metode regresi linear untuk 10 tahun kedepan
7. Membuat tabel perhitungan konstanta metode regresi linear berdasarkan beban tahun 2018 sampai 2022
8. Menetukan rata – rata besarnya faktor pertumbuhan beban tahunan
9. Menghitung  peramalan  kapasitas  beban  transformator menggunakan metode eksponensial untuk 10 tahun kedepan
10. Membuat tabel perhitungan konstanta untuk metode regresi linear dan eksponensial berdasarkan data tahun 2018 sampai 2022
11. Menghitung  kesalahan  baku  estimasi  dari  metode  regresi linear dan eksponensial
12. Membuat  analisa  kelayakan  operasi  pada  transformator daya pada gardu induk 150 kV Mranggen
13. Membuat kesimpulan dan saran

## D. Flowchart Penelitian

## Gambar 8. Flowchart penelitian IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Menentukan Proyeksi Pertumbuhan penduduk
Berdasarkan tabel 12 data pertumbuhan penduduk dari tahun 2015 sampai dengan 2020 yang digunakan sebagai bahan untuk meproyeksikan  pertumbuhan  jumlah  penduduk  untuk  tahun 2021 sampai dengan 2032 dengan cara :
Menghitung laju pertumbuhan penduduk dulu sesuai dengan persamaan 1:
𝑟 = 1 𝑡 𝑙𝑛( 𝑃 𝑡 𝑃 0 ) 𝑟 = 1 5 𝑙𝑛( 509,481 480,882 ) 𝑟 = 1 5 (0,05777)
𝑟 = 0,01155 𝑎𝑡𝑎𝑢 1,155%
Setelah ketemu nilai laju pertumbuhnya maka kita menghitung proyeksi pertumbuhan penduduk dengan persamaan 1:
𝑃 𝑡 = 𝑃 0 𝑒 𝑟𝑡
𝑃 𝑡2021 = 𝑃 02020 𝑒 𝑟𝑡
𝑃 𝑡2021 = 509,481 × 2,7182818 0,0115×1
𝑃 𝑡2021 = 515,402
Maka  pertumbuhan  penduduk  pada  tahun  2021  sebesar 515,402  ribu  orang.  Untuk  hasil  perhitungannya  dapat  dilihat pada gambar 8 dibawah ini :
Mulai Studi literatur Pengumpulan Data Selesai Menentukan Lokasi Pengolahan dan Analisa Data Metode Regresi Linear Metode Eksponensial Peramalan Transformator Evaluasi Kelayakan Transformator Kesimpulan dan Saran

## Gambar 9. Grafik proyeksi pertumbuhan penduduk

## B. Menentukan Peramalan Beban Transformator I
Pada penelitian ini menggunakan metode regresi linear dan metode eksponensial dalam meramalkan transformator I untuk beban  10  tahun  kedepan.  Maka  harus  melihat  pembebanan paling tinggi yang terjadi pada tahun 2018 sampai 2022.
1. Menentukan pembebanan puncak pada transformator I
Berdasarkan  tabel  2  sampai  6  yang  diperoleh  maka  dapat dilihat  pembebanan  puncaknya  melalui  tabel  13  rekap pembebanan puncak tertinggi dibawah ini :

## Tabel 13. Rekap pembebanan transformator I
No Tahun Beban Puncak (MVA) 1 2018 32,6 2 2019 35,3 3 2020 36 4 2021 36,8 5 2022 37,6 2. Menentukan peramalan beban transformator I dengan metode regersi linear
Berdasarkan data pembebanan puncak dan jumlah penduduk yang  digunakan  untuk  mempermudah  perhitungan  data menggunakan metode regresi linear maka akan dibuatkan tabel perhitungan  konstanta  regresi  linear  seperti  tabel  14  dibawah ini :
Tabel 14. Perhitungan dengan metode regresi linear N o Tahun Operasi transforma tor I Jumlah pendud uk (X) Beban puncak transforma tor I (Y) 𝑋 2 XY 1 2018 502,15 32,6 252149,6 16369, 93 2 2019 509,23 35,3 259319,3 17975, 96 3 2020 509,48 36 259570,9 18341, 32 4 2021 515,40 36,8 265639,0 18966, 78 5 2022 521,39 37,6 271848,9 19604, 31 Total (∑) 2557,65 178,3 1308527, 61 91258, 30
Berdasarkan  tabel  14  diatas  maka  dapat  menghitung  nilai peramalan beban pada tranasformator I pada tahun 2023 sampai dengan  tahun  2032  dengan  persamaan  2  sampai  dengan  4 sebagai berikut :
a. Menghitung nilai konstanta a
𝑎 = (∑ Y)(∑ X 2 )  −  (∑ X)(∑ XY)
(n)(∑ X 2 )  − (∑ X) 2
𝑎 = (178,3)(1308527,61) − (2557,65)(91258,30)
(5)(1308527,61) − (2557,65) 2 𝑎 = −92,1
b. Menghitung nilai konstanta b
𝑏 = (𝑛) (∑ 𝑋𝑌) − (∑ 𝑋) (∑ 𝑌)
(𝑛)(∑ 𝑋 2 )  −  ( ∑ 𝑋) 2
𝑏 = (5) (91258,30) − (2557,65)(178,3)
(5)(1308527,61) − (2557,65) 2
𝑏 = 0,25
Maka  setelah  mengetahui  nilai  dari  konstanta  nilai  a  dan  b maka di dapatkan persamaan regresi linear sebagai berikut :

## 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋
𝑌 =   −92,1 + 0,25𝑋
Maka  dengan  nilai  persamaan  tersebut,  kita  dapat menghitung nilai peramalan beban pada transformator I sebagai berikut :
𝑌 2023 = 𝑎 + 𝑏𝑋
𝑌 2023 = −92,1 + 0,25(527,450) 𝑌 2023 = −92,1 + 131,86
𝑌 2023 = 39,76 𝑀𝑉𝐴
Maka  pembebanan  transformator  pada  tahun  2023 sebesar 39,76 MVA. Untuk hasil perhitungan dapat dilihat pada gambar 9 dibawah ini :
Gambar 10. Grafik peramalan beban transformator I dengan metode regresi inear
3. Menentukan presentase pembebanan transformator I dengan metode regresi linear
Setelah  diperoleh  hasil  perhitungannya,  maka  dapat ditentukan  presentase  pembebanan  dari  data  tersebut  dengan rumus sesuai dengan persamaan 14 di bawah ini :
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑒𝑏𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑒𝑟𝑜𝑙𝑒ℎ 𝐾𝑎𝑝𝑎𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑜𝑟 × 100%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 2023 = 39,76 60 × 100%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 2023 = 66,27%
Untuk hasil perhitungan dapat dilihat pada gambar 10  grafik presentase  pembebanan  transformator  I  dengan  menggunakan metode regresi linear  dibawah ini:
515 521 527 534 540 546 552 559 565 572 579 585 480 500 520 540 560 580 600 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032

## PROYEKSI PERTUMBUHAN PENDUDUK
PROYEKSI PERTUMBUHAN PENDUDUK 39.7 41.3 42.8 44.4 46 47.6 49.2 50.8 52.5 54.2 0 10 20 30 40 50 60 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032

## NILAI PERAMALAN BEBAN TRANSFORMATOR I
PERAMALAN BEBAN

## Gambar 11. Grafik presentase pembebanan pada transformator I

## 4. Menetukan perhitungan analisa of varians
Tabel 15. Perhitungan komponen analisa of varians `NO X Y Ŷ = a+bX Ŷ- Ῡ (Ŷ- Ῡ ) 2 Y- Ŷ (Y- Ŷ ) 2 1 502,1 32,6 33,3 -2,3 5,49 -0,7 0,51 2 509,2 35,3 35,0 -0,5 0,33 0,2 0,05 3 509,4 36 35,1 -0,5 0,26 0,8 0,73 4 515,4 36,8 36,6 0,97 0,93 0,1 0,03 5 521,3 37,6 38,1 2,46 6,06 -0,5 0,27 ∑Total  2557,6  178,3  178,3 0,00 13,0 0,0 1,59 Rata” 511,5 35,6 35,6 0,00 2,62 0,00 0,32
Nilai  perhitungan  analisa  of  varians  dapat  dihitung  dengan representasi  persamaan  5  sampai  11.  Berdasarkan  tabel  15 maka  kita  dapat  menghitung  analisa  of  varians  dengan  cara sebagai berikut :
Menghitung nilai sum of square regression : 𝑆𝑆𝑅 =   ∑(Ŷ − Ȳ) 2 𝑆𝑆𝑅 = 13,08 Menghitung nilai sum of square residual : 𝑆𝑆𝐸 =   ∑(𝑌 − Ŷ) 2 𝑆𝑆𝐸 =  1,59 Menghitung nilai degree of freedom regression/model : 𝑑𝑓 𝑆𝑆𝑅 = (𝐾 − 1) 𝑑𝑓 𝑆𝑆𝑅 = (2 − 1) 𝑑𝑓 𝑆𝑆𝑅 = 1
Menghitung nilai degree of freedom residual/error : 𝑑𝑓 𝑆𝑆𝐸 = (𝑛 − 𝐾) 𝑑𝑓 𝑆𝑆𝐸 = (5 − 2) 𝑑𝑓 𝑆𝑆𝐸 = 3
Menghitung nilai mean square regression/model :
𝑀𝑆𝑅 = 𝑆𝑆𝑅 𝑑𝑓 𝑆𝑆𝑅 𝑀𝑆𝑅 = 13,08 1 𝑀𝑆𝑅 =  13,08 Menghitung nilai mean square/error :
𝑀𝑆𝐸 = 𝑆𝑆𝐸 𝑑𝑓 𝑆𝑆𝐸 𝑀𝑆𝐸 = 1,59
3 𝑀𝑆𝐸 =  0,53 Menghitung nilai F value :

## 𝐹 = 𝑀𝑆𝑅 𝑀𝑆𝐸
𝐹 = 13,08

## 0,53 𝐹 = 24,73
Setelah  diketahui  semua  nilainya,  maka  nilai  perhitungan tersebut dapat dimasukan sesuai tabel 16 berikut :
Tabel 16. Pengujian analisa of varians Model sum of square df mean square Fhitun g Uji signifika si F regression/ model 13,08 1 13,08 24,73 residual/eror 1,59 3 0,53 0,016 Total 14,67 4 13,61
Berdasarkan tabel 16 didapat Fhitung 24,73 dengan tingkat signifikansi  sebesar  0,016.  Karena  probabilitas  (tingkat signifikansi) ini lebih kecil daripada 0,05 maka model regresi ini  bisa  dipakai  untuk  memprediksi  pembebanan  pada transformator.
5. Menentukan peramalan beban transformator I dengan metode eksponensial
Menentukan  pertumbuhan  beban  pertahunya  yaitu  dengan cara sesuai dengan persamaan 13 sebagai berikut :
𝛼 = 𝑀𝑉𝐴 𝑛 −  𝑀𝑉𝐴 𝑛−1 𝑀𝑉𝐴 𝑛 × 100%
𝛼 1 = 𝑀𝑉𝐴2019− 𝑀𝑉𝐴2019−1 𝑀𝑉𝐴2019 × 100% 𝛼 1 = 35,3 −  32,6 35,3 × 100%
𝛼 1 =  7,64%
Maka  pertumbuhan  beban  pada  tahun  2018  sampai  2019 sebesar 7,64 %. Untuk hasil perhitungannya sesuai pada tabel 17 dibawah ini :
Tabel 17. Faktor pertumbuhan beban transformator I 2018 sampai 2022
Tahun Pertumbuhan beban (MVA) 𝛼 1 𝛼 2 𝛼 3 𝛼 4 2018 32,6 7,64% 2019 35,3 1,94% 2020 36 2,17% 2021 36,8 2,12 2022 37,6 Total 13,87%
Maka nilai rata – rata pembebanan dari tahun 2018 sampai dengan 2022 sesuai tabel 20 diatas adalah :
𝛼 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝛼
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛
𝛼 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 = 13,87%
4 𝛼 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 =  0,0346
Maka setelah mengetahui nilai dari rata – rata pertumbuhan beban  maka  didapatkan  persamaan  eksponensial  sebagai berikut :
𝑆 𝑛 =   𝑆 0 ( 1 +  𝛼) 𝑡 𝑆 𝑛 =   𝑆 0 ( 1 +  0,0346) 𝑡
Maka  dengan  nilai  persamaan  tersebut,  kita  dapat menghitung  nilai  peramalan  beban  pada  transformator  I  yang menggunakan persamaan 12 sebagai berikut :
66% 69% 71% 74% 77% 79% 82% 85% 88% 90% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 NILAI PRESENTASE PEMBEBANAN

## TRANSFORMATOR I
PRESENTASE PEMBEBANAN
𝑆 𝑛 =   𝑆 0 ( 1 +  0,0346) 𝑡 𝑆 2023 =  37,6 ( 1 +  0,0346) 1
𝑆 2023 =  37,6 ( 1,0346)
𝑆 2023 =  38,90 MVA Maka pembebanan transformator pada tahun 2023 denagan menggunakan metode eksponensial sebesar 38,90 MVA. Untuk Untuk hasilnya dapat dilihat pada gambar 11 dibawah ini :
Gambar 12. Grafik peramalan beban transformator I dengan metode eksponensial
6. Menentukan presentase pembebanan transformator I dengan metode eksponensial
Setelah  perhitungan,  maka  dapat  ditentukan  presentase pembebanan  dari  data  tersebut  dengan  rumus  sesuai  dengan persamaan 14 di bawah ini :
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑒𝑏𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑒𝑟𝑜𝑙𝑒ℎ 𝐾𝑎𝑝𝑎𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑜𝑟 × 100%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 2023 = 38,90 60 × 100%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 2023 =  64,83 %
Untuk hasil perhitungan dapat dilihat pada gambar 12 grafik presentase  pembebanan  transformator  I  dengan  menggunakan metode eksponensial dibawah ini:
Gambar 13. Grafik presentase pembebanan pada transformator I

## C. Menentukan Peramalan Beban Transformator II
Pada penelitian ini menggunakan metode regresi linear dan metode eksponensial dalam meramalkan transformator II untuk beban 10 tahun kedepan. Dalam hal ini apakah nantinya dalam 10 tahun kedepan transformator masih mampu dalam melayani pembebanan.
1. Menentukan pembebanan puncak pada transformator II
Berdasarkan tabel  7 sampai 11 yang diperoleh maka dapat dilihat  pembebanan  puncaknya  melalui  tabel  18  rekap pembebanan puncak tertinggi dibawah ini :
Tabel 18. Rekap pembebanan puncak transformator II dari tahun 2018 sampai 2022
No Tahun Beban Puncak (MVA) 1 2018 38,1 2 2019 39,3 3 2020 40 4 2021 42,1 5 2022 44,9 2. Menentukan peramalan beban transformator II dengan metode regersi linear Berdasarkan  tabel  rekap  pembebanan  tertinggi  dari  tahun 2018 sampai dengan 2022 yang digunakan untuk mempermudah perhitungan data menggunakan metode regresi linear maka akan dibuatkan tabel perhitungan konstanta regresi linear seperti tabel 19 dibawah ini :
Tabel 19. Perhitungan dengan metode regresi linear
N o Tahun Operasi transforma tor II Jumlah pendud uk (X) Beban puncak transforma tor II (Y) 𝑋 2 XY 1 2018 502,15 38,1 252149,6 19131, 7 2 2019 509,23 39,3 259319,3 20012, 9 3 2020 509,48 40 259570,9 20379, 2 4 2021 515,40 42,1 265639,0 21698, 4 5 2022 521,39 44,9 271848,9 23410, 5 Total (∑) 2557,65 204,4 1308527, 61 104632 ,7
Berdasarkan  tabel  19  diatas  maka  dapat  menghitung  nilai peramalan beban pada transformator II pada tahun 2023 sampai dengan  tahun  2032  dengan  persamaan  2  sampai  dengan  4 sebagai berikut :
a. Menghitung nilai konstanta a
𝑎 = (∑ Y)(∑ X 2 )  −  (∑ X)(∑ XY)
(n)(∑ X 2 )  − (∑ X) 2
𝑎 = (204,4)(1308527,61) − (2557,65)(104632,7) (5)(1308527,61) − (2557,65) 2 𝑎 = −144,16
b. Menghitung nilai konstanta b
𝑏 = (𝑛) (∑ 𝑋𝑌) − (∑ 𝑋) (∑ 𝑌)
(𝑛)(∑ 𝑋 2 )  −  ( ∑ 𝑋) 2
𝑏 = (5) (104632,7) − (2557,65)(204,4)
(5)(1308527,61) − (2557,65) 2
𝑏 = 0,36
Maka  setelah  mengetahui  nilai  dari  konstanta  nilai  a  dan  b maka didapatkan persamaan regresi linear sebagai berikut : 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 𝑌 = −144,16 + 0,36𝑋
Maka  dengan  nilai  persamaan  tersebut,  kita  dapat menghitung nilai peramalan beban pada transformator II sesuai persamaan 2 sebagai berikut:
38.9 40.3 41.6 43.1 44.6 46.1 47.7 49.4 51.1 52.8 0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 NILAI PERAMALAN BEBAN TRANSFORMATOR I PERAMALAN BEBAN 65% 67% 69% 72% 74% 77% 80% 82% 85% 88% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 NILAI PRESENTASE PEMBEBANAN TRANSFORMATOR I PRESENTASE PEMBEBANAN
𝑌 2023 = −144,16 + 0,36(527,450)
𝑌 2023 = −144,16 + 189,882
𝑌 2023 = 45,72 𝑀𝑉𝐴
Maka  pembebanan  transformator  pada  tahun  2023  dengan menggunakan metode regresi linear sebesar 45,72 MVA. Untuk hasil perhitungan dapat dilihat pada gambar 13 dibawah ini :
Gambar 14. Grafik peramalan beban transformator II dengan metode regresi linear
3. Menentukan presentase pembebanan transformator II dengan metode regresi linear
Setelah  diperoleh  hasil  perhitungannya,  maka  dapat ditentukan  presentase  pembebanan  dengan  rumus  persamaan 14 di bawah ini :
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑒𝑏𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑒𝑟𝑜𝑙𝑒ℎ 𝐾𝑎𝑝𝑎𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑜𝑟 × 100%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 2023 = 45,72 60 × 100%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 2023 =  76,20 %
Untuk hasil perhitungan dapat dilihat pada grafik presentase pembebanan  transformator  I  dengan  menggunakan  metode regresi linear dapat dilihat pada gambar 14 dibawah ini:
Gambar 15. Grafik presentase pembebanan pada transformator II
4. Menetukan perhitungan analisa of varians
Untuk memudahkan perhitungan maka akan kita buat tabel perhitungan analisa of varians seperti pada tabel 20 berikut:
Tabel 20. Perhitungan komponen analisa of varians
`NO X
Y
Ŷ = a+bX Ŷ-Ῡ (Ŷ- Ῡ ) 2 Y- Ŷ (Y- Ŷ ) 2 1 502,1 38,1 37,4 -3,4 11,5 0,6 0,38 2 509,2 39,3 40,0 -0,8 0,6 -0,7 0,56 3 509,4 40 40,1 -0,7 0,5 -0,1 0,02
4 515,4 42,1 42,2 1,4 1,9 -0,1 0,03 5 521,3 44,9 44,45 3,57 12,7 0,4 0,21 ∑Total  2557,6  204,4  204,40 0,0 27,4 0,0 1,20 Rata” 511,5 40,88 40,88 0,0 5,49 0,0 0,24
Nilai perhitungan Analisa of varians dapat dihitung dengan representasi  persamaan  5  sampai  11.  Berdasarkan  tabel  20 maka  kita  dapat  menghitung  analisa  of  varians  dengan  cara sebagai berikut ;
Menghitung nilai sum of square regression :
𝑆𝑆𝑅 =   ∑(Ŷ − Ȳ) 2 𝑆𝑆𝑅 = 27,45 Menghitung nilai sum of square residual :
𝑆𝑆𝐸 =   ∑(𝑌 − Ŷ) 2 𝑆𝑆𝐸 =  1,20 Menghitung nilai degree of freedom regression/model : 𝑑𝑓 𝑆𝑆𝑅 = (𝐾 − 1) 𝑑𝑓 𝑆𝑆𝑅 = (2 − 1) 𝑑𝑓 𝑆𝑆𝑅 = 1
Menghitung nilai degree of freedom residual/error : 𝑑𝑓 𝑆𝑆𝐸 = (𝑛 − 𝐾) 𝑑𝑓 𝑆𝑆𝐸 = (5 − 2) 𝑑𝑓 𝑆𝑆𝐸 = 3
Menghitung nilai mean square regression/model :
𝑀𝑆𝑅 = 𝑆𝑆𝑅 𝑑𝑓 𝑆𝑆𝑅
𝑀𝑆𝑅 = 27,45 1
𝑀𝑆𝑅 =  27,45
Menghitung nilai mean square/error : 𝑀𝑆𝐸 = 𝑆𝑆𝐸 𝑑𝑓 𝑆𝑆𝐸 𝑀𝑆𝐸 = 1,20 3
𝑀𝑆𝐸 =  0,40
Menghitung nilai F value : 𝐹 = 𝑀𝑆𝑅 𝑀𝑆𝐸 𝐹 = 27,45 0,40

## 𝐹 = 68,82
Setelah  diketahui  semua  nilainya,  maka  nilai  perhitungan tersebut dapat dimasukan sesuai tabel 21 berikut:
Tabel 21. Pengujian analisa of varians Model sum of square df mean square Fhitung Uji signifikasi F regression/model 27,45 1,00 27,45 68,82 residual/eror 1,20 3,00 0,40 0,0037 Total 28,65 4,00 27,85
Berdasarkan tabel 21 didapat Fhitung 68,82 dengan tingkat signifikansi  sebesar  0,0037.  Karena  probabilitas  (tingkat signifikansi) ini lebih kecil daripada 0,05 maka model regresi ini  bisa  dipakai  untuk  memprediksi  pembebanan  pada transformator II.
5. Menentukan peramalan beban transformator II dengan metode eksponensial
Menentukan  pertumbuhan  beban  pertahunya  yaitu  sesuai dengan persamaan 13 sebagai berikut :
45.7 47.9 50.2 52.4 54.7 57.0 59.4 61.7 64.1 66.5 0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 NILAI PERAMALAN BEBAN TRANSFORMATOR II PERAMALAN BEBAN 76% 80% 84% 87% 91% 95% 99% 103% 107% 111% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 NILAI PRESENTASE PEMBEBANAN TRANSFORMATOR II PRESENTASE PEMBEBANAN
𝛼 = 𝑀𝑉𝐴 𝑛 −  𝑀𝑉𝐴 𝑛−1 𝑀𝑉𝐴 𝑛 × 100%
𝛼 1 = 𝑀𝑉𝐴2019− 𝑀𝑉𝐴2019−1 𝑀𝑉𝐴2019 × 100%
𝛼 1 =  3,05%
Maka  pertumbuhan  beban  pada  tahun  2018  sampai  2019 sebesar  3,05%.  Untuk  hasil  perhitungan  sesuai  pada  tabel  22 dibawah ini :
Tabel 22. Faktor pertumbuhan beban transformator II 2018 sampai 2022
Tahun Pertumbuhan beban (MVA) 𝛼 1 𝛼 2 𝛼 3 𝛼 4 2018 38,1 3,05% 2019 39,3 1,75% 2020 40 4,98% 2021 42,1 6,23 2022 44,9 Total 16,02%
Maka  nilai  rata  –  rata  faktor  pembebanan  dari  tahun  2018 sampai dengan 2022 sesuai tabel 22 diatas adalah:
𝛼 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝛼 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛
𝛼 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 = 16,02%
4 𝛼 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 =  0,0401
Maka setelah mengetahui nilai dari rata – rata pertumbuhan beban  maka  didapatkan  persamaan  eksponensial  sebagai berikut :
𝑆 𝑛 =   𝑆 0 ( 1 +  𝛼) 𝑡 𝑆 𝑛 =   𝑆 0 ( 1 +  0,0401) 𝑡
Maka  dengan  nilai  persamaan  tersebut,  kita  dapat menghitung nilai peramalan beban pada transformator II sesuai dengan persamaan 12 sebagai berikut :
𝑆 𝑛 =   𝑆 0 ( 1 +  0,040) 𝑡 𝑆 2023 =  44,9 ( 1 +  0,0401) 1 𝑆 2023 =  44,9 ( 1,0401) 𝑆 2023 =  46,70 MVA Maka pembebanan transformator pada tahun 2023 denagan menggunakan metode eksponensial sebesar 46,70 MVA. Untuk hasil perhitungan dapat dilihat pada gambar 15 dibawah ini:
Gambar 16. Grafik peramalan beban transformator II dengan metode eksponensial
6. Menentukan presentase pembebanan transformator II dengan metode eksponensial
Setelah  diperoleh  hasil  perhitungannya,  maka  dapat ditentukan  presentase  pembebanan  dengan  rumus  sesuai persamaan 14 di bawah ini:
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑒𝑏𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑒𝑟𝑜𝑙𝑒ℎ 𝐾𝑎𝑝𝑎𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑜𝑟 × 100%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 2023 = 46,70 60 × 100%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 2023 =  77,83 %
Untuk hasil perhitungan dapat dilihat pada grafik presentase pembebanan  transformator  II  dengan  menggunakan  metode eksponensial dapat dilihat pada gambar 16 dibawah ini:
Gambar 17. Grafik presentase pembebanan pada transformator II

## D. Menentukan Nilai Kesalahan Baku Estimasi
Nilai  ini  digunakan  untuk  mengukur  ketepatan  suatu pendugaan  dalam  menduga  suatu  nilai.  Jika  nilai  ini  sama dengan 0 maka pendugaan tersebut memiliki tingkat ketepatan 100%.  Dalam  penelitian  ini  kita  akan  menetukan  nilai kesalahan kesalahan baku estimasi dari metode yang digunakan untuk meramalkan kedua transformator tersebut.
1. Kesalahan baku estimasi pada transformator I
a. Kesalahan baku estimasi pada metode regresi linear
Tabel 23. Perhitungan kesalahan baku estimasi pada regresi linear No X Y 𝑋 2 𝑌 2 XY 1 502,15 32,6 252149,6 1062,7 16369,93 2 509,23 35,3 259319,3 1246,0 17975,96 3 509,48 36 259570,9 1296 18341,32 4 515,40 36,8 265639,0 1354,2 18966,78 5 521,39 37,6 271848,9 1413,7 19604,31
Total (∑)  2557,65  178,3  1308527,61  6372,8  91258,30 Berdasarkan  tabel  23  diatas  maka  kita  dapat  menentukan seberapa  nilai  kesalahan  baku  estimasi  pada  metode  regresi linear  yang  digunakan  untuk  meramalkan  pembebanan  pada transformator I sesuai dengan persamaan 15 sebagai berikut:
𝑆 𝑥,𝑦 =   √ ∑(𝑌 − Ỳ 𝑡 ) 2 𝑛 − 2
Sebelum  menghitung  menggunakan  persamaan  diatas terlebih  dahulu  harus  menentukan  nilai  dari ∑(𝑌 − Ỳ 𝑡 ) 2 dengan cara sebagai berikut : ∑(𝑌 − Ỳ 𝑡 ) 2 = ∑ 𝑌 2 − 𝑎 ∑ 𝑌 −  𝑏 ∑ 𝑋𝑌 ∑(𝑌 − Ỳ 𝑡 ) 2 = 6372,85 − (−92,1 × 178,3) − (0,25 × 91258,30) ∑(𝑌 − Ỳ 𝑡 ) 2 = 1,587 46.7 48.6 50.5 52.6 54.7 56.9 59.1 61.5 64.0 66.5 0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 NILAI PERAMALAN BEBAN TRANSFORMATOR II PERAMALAN BEBAN
78% 81% 84% 88% 91% 95% 99% 102% 107% 111% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032
NILAI PRESENTASE PEMBEBANAN TRANSFORMATOR II PRESENTASE PEMBEBANAN
Setelah  menentukan  nilai ∑(𝑌 − Ỳ 𝑡 ) 2 kita  dapat  mencari nilai kesalahan baku dengan cara sebagai berikut:
𝑆 𝑥,𝑦 =   √ ∑(𝑌 − Ỳ 𝑡 ) 2 𝑛 − 2
𝑆 𝑥,𝑦 =   √ 1,587 5 − 2
𝑆 𝑥,𝑦 = 0,73
b. Kesalahan baku estimasi pada metode
ekspoenensial
Tabel 24. Perhitungan kesalahan baku estimasi pada metode eksponensial
No Tahun 𝑆 𝑜 (MVA) 𝑆 𝑛 (MVA) (𝑆 𝑜 −  𝑆 𝑛 ) 2 1 2018 32,6 32,6 0 2 2019 35,3 36,53 1,51 3 2020 36 38,56 6,55 4 2021 36,8 40,8 16 5 2022 37,6 43,14 30,69 Total (∑) 178,3 191,63 54,76
Berdasarkan  tabel  24  diatas  maka  kita  dapat  menentukan seberapa  nilai  kesalahan  baku  estimasi  pada  metode eksponensial  yang digunakan untuk  meramalkan pembebanan pada  transformator  I  sesuai  dengan  persamaan  16  sebagai berikut :
𝑆 𝑒𝑘𝑠 =   √ ∑(𝑆 𝑛 −  𝑆 0 ) 2 𝑛 𝑆 𝑒𝑘𝑠 =   √ 54,76
5
𝑆 𝑒𝑘𝑠 = 3,31
2. Kesalahan baku estimasi pada transformator II
a. Kesalahan baku estimasi pada metode regresi linear
Tabel 25. Perhitungan kesalahan baku estimasi pada regresi linear No X Y 𝑋 2 𝑌 2 XY 1 502,15 38,1 252149,6 1451,61 19131,7 2 509,23 39,3 259319,3 1544,49 20012,9 3 509,48 40 259570,9 1600 20379,2 4 515,40 42,1 265639,0 1772,41 21698,4 5 521,39 44,9 271848,9 2016,01 23410,5
Total (∑)  2557,65  204,4  1308527,6  8384,52  104632,7 Berdasarkan  tabel  25  diatas  maka  kita  dapat  menentukan seberapa  nilai  kesalahan  baku  estimasi  pada  metode  regresi linear  yang  digunakan  untuk  meramalkan  pembebanan  pada transformator II sesuai dengan persamaan 15 sebagai berikut :
𝑆 𝑥,𝑦 =   √ ∑(𝑌 − Ỳ 𝑡 ) 2 𝑛 − 2
Sebelum  menghitung  menggunakan  persamaan  diatas terlebih  dahaulu  harus  menentukan  nilai  dari ∑(𝑌 − Ỳ 𝑡 ) 2 dengan cara sebagai berikut : ∑(𝑌 − Ỳ 𝑡 ) 2 = ∑ 𝑌 2 − 𝑎 ∑ 𝑌 −  𝑏 ∑ 𝑋𝑌 Maka nilai ∑(𝑌 − Ỳ 𝑡 ) 2 yaitu : ∑(𝑌 − Ỳ 𝑡 ) 2 = ∑ 𝑌 2 − 𝑎 ∑ 𝑌 −  𝑏 ∑ 𝑋𝑌 ∑(𝑌 − Ỳ 𝑡 ) 2 = 8384,52 − (−144,16 × 204,4) − (0,36 × 104632,7) ∑(𝑌 − Ỳ 𝑡 ) 2 = 1,197
Setelah  menentukan  nilai ∑(𝑌 − Ỳ 𝑡 ) 2 kita  dapat  mencari nilai kesalahan baku dengan cara sebagai berikut:
𝑆 𝑥,𝑦 =   √ ∑(𝑌 − Ỳ 𝑡 ) 2 𝑛 − 2
𝑆 𝑥,𝑦 =   √ 1,197 5 − 2
𝑆 𝑥,𝑦 = 0,63

## b. Kesalahan baku estimasi pada metode eksponensial
Tabel 26. Perhitungan kesalahan baku estimasi pada metode eksponensial
No Tahun 𝑆 𝑜 (MVA) 𝑆 𝑛 (MVA) (𝑆 𝑜 −  𝑆 𝑛 ) 2 1 2018 38,1 38,1 0 2 2019 39,3 40,87 2,46 3 2020 40 43,27 10,69 4 2021 42,1 47,37 27,77 5 2022 44,9 52,54 58,37 Total (∑) 204,4 222,15 99,30
Berdasarkan  tabel  26  diatas  maka  kita  dapat  menentukan seberapa  nilai  kesalahan  baku  estimasi  pada  metode eksponensial  yang digunakan untuk  meramalkan pembebanan pada  transformator  II  sesuai  dengan  persamaan  16  sebagai berikut :
𝑆 𝑒𝑘𝑠 =   √ ∑(𝑆 𝑛 −  𝑆 0 ) 2 𝑛 𝑆 𝑒𝑘𝑠 =   √ 99,30 5 𝑆 𝑒𝑘𝑠 = 4,45
E. Evaluasi Kelayakan Transformator I dan Transformator II Tabel 27. Kondisi kelayakan Transformator I Tahun Kapasitas Transformator I (MVA) Data pembebanan yang diperoleh (MVA) Presentase (%) 2023 60 39,77 66,27% 2024 60 41,30 68,83% 2025 60 42,72 71,41% 2026 60 44,28 74,02% 2027 60 45,87 76,67% 2028 60 47,47 79,34% 2029 60 49,09 82,05% 2030 60 50,73 84,78% 2031 60 52,39 87,55% 2032 60 54,21 90,35% Tabel 28. Kondisi kelayakan Transformator II Tahun Kapasitas Transformator II (MVA) Data pembebanan yang diperoleh (MVA) Presentase (%) 2023 60 45,72 76,20% 2024 60 47,93 79,88% 2025 60 50,16 83,60% 2026 60 52,42 87,37% 2027 60 54,70 91,17% 2028 60 57,01 95,02%
2029 60 59,35 98,92% 2030 60 61,72 102,86% 2031 60 64,11 106,85% 2032 60 66,53 110,88%
Berdasarkan tabel nomor 27 dan 28 diatas mengenai kondisi kelayakan transformator, bahwasannya prensetanse pembebanan  dari  transformator  I  pada  10  tahun  mendatang sudah  mencapai  90,35%  sedangkan  pada  trasformator presentase  pembebanannya  pada  10  tahun  mendatang  sudah mencapai 110,88%. Dalam hal ini transformator I dan II pada 10 tahun mendatang sudah mengalami pembebanan yang sudah melebihi  kapasitas  yang  tersedia  dari  transformator  I  dan  II sebesar 60 MVA karena pada 10 mendatang trasnformator I dan II sudah mencapai beban 54,07 MVA dan 66,53 MVA.
Berdasarkan  surat  edaran  direksi  PT  PLN  (PERSERO) nomor : 0017.E/DIR/2014, SPLN 50/1982 dan D3.002-1:2007 yang  mengatur  bahwa  batas  pembebanan  pada  transformator yaitu  sebesar  antara  60  %  sampai  80%  dari  kapasitas transformator  tersebut  serta  berdasarkan  regulasi  dari  PLN (SPLN No.1 Tahun 1995) syarat keandalan sistem antara lain presentase pembebanan transformator tidak boleh melebihi 80% dari bebannya dan persentase jatuh tegangan di sisi pelanggan tidak boleh lebih dari +5% dan -10% dari tegangan normalnya. Maka berdasarkan hal tersebut transformator I layak beroperasi sesuai  dengan  aturaan  sampai  dengan  tahun  ke  7  yaitu  tahun 2029. Sementara untuk transformator II layak beroperasi sesuai dengan pada tahun ke 3 yaitu tahun 2025. Untuk tahun berikut nya beban transformator II akan dimanuver ke transformator I tapi melihat juga besar pembebanan nya dan juga kapasitas dari transformator I.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil penelitian yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Hasil  proyeksi  pertumbuhan  penduduk  dengan  metode eksponensial mengalami peningkatan laju pertumbuhan penduduk  tiap  tahunnya  sebesar  1,15%  sehingga mengakibatkan  kenaikan  jumlah  penduduk  ditiap tahunnya.
2. Pembebanan  transformator  I  pada  tahun  2022  sudah mencapai  37,6  MVA  atau  sudah  sebesar  62,6%.  Hasil peramalan  dengan  menggunakan  metode  regresi  linear maka transformator I dapat memikul pembebanan sesuai dengan  aturan  yang  ditetapkan  oleh  PT  PLN  sampai dengan tahun 2029. Dan hasil peramalan transformator I  pada  tahun  ke  10  sudah  mencapai  54,21  MVA  atau sudah sebesar 90,35%.
3. Pembebanan  transformator  II  pada  tahun  2022  sudah mencapai 44,9 MVA atau sudah sebesar 74,83%. Hasil peramalan  dengan  menggunakan  metode  regresi  linear maka  tranasformator  II  dapat  memikul  pembebanan sesuai  dengan  aturan  yang  ditetapkan  oleh  PT  PLN sampai  dengan  tahun  2025.  Dan  hasil  peramalan transformator II pada tahun ke 10 sudah mencapai 66,53
MVA atau sudah sebesar 110,88%.
4. Hasil  peramalan  pada  transformator  I  dengan menggunakan  metode  eksponensial  untuk  10  tahun mendatang  kapasitas  pembebanannya  sudah  sebesar 52,83  MVA  dengan  presentase  pembebanan  sudah mencapai  88,05%.  Sementara  pada  transformator  II hasil  peramalan  dengan  menggunakan  metode  regresi
linear untuk 10 tahun mendatang kapasitas pembebanan nya  sudah  sebesar  66,53  MVA  dengan  presentase pembebanan sudah mencapai 110,88%
5. Pada  transformator  I  nilai  kesalahan  baku  estimasi dengan menggunakan metode regresi linear dan metode eksponensial  sebesar  0,73  dan  3,31.  Sementara  pada transformator  II  nilai  kesalahan  baku  estimasi  dengan menggunakan  metode  regresi  linear  dan  metode eksponensial sebesar 0,63 dan 4,45.

## R EFERENSI
[1] D.  Saefulloh,  “Perencanaan  pengembangan  gardu induk  untuk  10  tahun  ke  depan,” Tek.  Elektro  Univ. Diponegoro ,  pp.  1–8,  2013,  [Online].  Available: eprints.undip.ac.id/25821/1/ML2F000593.pdf
[2] W.  Setiawan  Anjas  and  M.  Ilham,  “Analisis Pembebanan  Trafo  Sebelum  Penambahan  Gardu Sisipan  Terhadap  Besarnya  Kapasitas  Daya  untuk Memperbaiki  Pembebanan  pada  Gardu  Distribusi,” Vertex Elektro , vol. 14, no. 2, pp. 90–101, 2022.
[3] Machfudiah,  “Analisis  Alirn  Daya  Sistem  Distribusi Radikal  Dengan  Metode  Topology  Network  Berbasis Graphical User Interface (GUI) Mathlab,” Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc. , pp. 07–38, 2016, [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id
[4] G. U. Ilahi, E. T. Hardi, J. Napitupulu, and J. Sinaga, “Analisis  Prakiraan  Masa  Pakai  Trasformator Berdasarkan  Beban  Menggunakan  Metode  Regresi Linier,” J. Teknol. Energi Uda J. Tek. Elektro , vol. 12, no. 1, p. 51, 2023, doi: 10.46930/jteu.v12i1.2847.
[5] Y.  P.  Tondok et  al. ,  “Perencanaan  Transformator Distribusi 125 kVA,” vol. 8, no. 2, pp. 83–92, 2019.
[6] M.  D.  Tobi  and  V.  N.  VAN  HARLING,  “Analisis Pecobaan Karakteristik Beban Nol Generator Induksi 1 Fasa,” Electro Luceat , vol. 5, no. 1, pp. 12–22, 2019, doi: 10.32531/jelekn.v5i1.136.
[7] D. Handiyatmo, I. Sahara, and H. Rangkuti, Pedoman Penghitungan Proyeksi Penduduk dan Angkatan Kerja . 2010.
[8] R.  Mubarak, PENGANTAR  EKONOMETRIKA  Edisi Pertama . 2021.
[9] H.  Dody  and  B.  Tumanggor,  “Analisis  Kelayakan Kapasitas  Transformator  Berdasarkan  Prediksi  Beban Tahunan ( Studi Kasus Pada PT . PLN ( Persero ) Rayon Majenang  ),” Online ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  28–35,  2017,
[Online]. Available: http://ejournal.stt- wiworotomo.ac.id/index.php/iteks/article/view/257
[10] I.  M.  A.  Nugraha  and  I.  G.  M.  N.  Desnanjaya, “Penempatan Dan Pemilihan Kapasitas Transformator Distribusi Secara Optimal Pada Penyulang Perumnas,” J. Resist. (Rekayasa Sist. Komputer) , vol. 4, no. 1, pp. 33–44, 2021, doi: 10.31598/jurnalresistor.v4i1.722.