Peramalan Kebutuhan Beban Listrik Sektor Rumah Tangga Area Distribusi Jawa Timur Menggunakan Metode Analisis Time Series : Model Exponential Growth Curve dan Model Linear 

Forecasting Electric Load Demand for Household Sector in East Java Distribution Area Using Time Series Analysis Method: Exponential Growth Curve Model and Linear Model

Semakin tingginya pertumbuhan populasi penduduk membuat permintaan akan ketersediaan energi listrik juga akan mengalami peningkatan. Untuk memenuhi permintaan akan kebutuhan energi listrik maka dilakukan sebuah peramalan akan ketersediaan energi listrik. Metode yang digunakan adalah Metode Time Series model Exponential Growth Curve dan model Linear. Tujuan dilakukan penelitian ini untuk meramalkan kebutuhan beban listrik jangka panjang pada sektor rumah tangga di Area Distribusi Jawa Timur. Sebelum melakukan analisis langkah yang dilakukan oleh penulis yaitu pengumpulan data lapangan di UP3 Surabaya Barat. Dalam penelitian ini penulis menganalisis hasil nilai error terkecil MAPE pada Area Distribusi Jawa Timur dengan bantuan software minitab v19. Teknik analisis data dilakukan dengan membandingkan hasil peramalan energi terjual pada Area Distribusi Jawa Timur dengan hasil produksi energi listrik pada RUPTL (Rencana Usaha Penyedia Tenaga Listrik) Unit Gardu Distribusi 2019-2028. Berdasarkan hasil dari simulasi menggunakan Minitab v19 diperoleh hasil jumlah pelanggan sebesar 12.393.186 dengan nilai MAPE 2,54%, berikutnya didapatkan nilai daya tersambung  sebesar 10.703,4 MVA dengan nilai MAPE 2,84%, berikutnya didapatkan nilai dari energi terjual sebesar 15.942,4 GWh dengan nilai MAPE 2,26%. Sedangkan hasil dari RUPTL tahun 2019-2028 diperoleh rata-rata energi terjual sebesar 15.430,8 GWh. Berdasarkan dari hasil simulasi penelitian diperoleh energi terjual sebesar 15.942,4 GWh artinya dari hasil perhitungan yang telah dilakukan masih memenuhi kebutuhan energi pada sektor rumah tangga pada tahun 2021-2025 pada Area Distribusi Jawa Timur. Hasil penelitian ini dapat menjadi sebuah masukan bagi PLN Unit Induk Distribusi Jawa Timur dalam penyediaan kebutuhan energi listrik oleh pelanggan listrik di Provinsi Jawa Timur.

Kata Kunci: Peramalan, Metode Time Series, UID Jawa Timur

The higher the population growth, the demand for the availability of electrical energy will also increase. To meet the demand for electrical energy needs, forecasting of the availability of electrical energy is carried out. The method used is the Time Series method with the Exponential Growth Curve model and the Linear model. The purpose of this research is to predict the long-term electricity load demand in the household sector in the East Java Distribution Area. Before analyzing the steps carried out by the author, namely collecting field data at UP3 West Surabaya. In this study, the authors analyzed the results of the smallest MAPE error value in the East Java Distribution Area with the help of Minitab v19 software. The data analysis technique is carried out by comparing the results of forecasting the energy sold in the East Java Distribution Area with the results of electrical energy production at the Electricity Provider Business Plan Distribution Substation Unit 2019-2028. Based on the results of the simulation using Minitab v19, the number of customers is 12,393,186 with a MAPE value of 2.54%, the next obtained a connected power value of 10,703.4 MVA with a MAPE value of 2.84%, the next obtained the value of energy sold is 15,942, 4 GWh with a 2.26% MAPE value. While the results of the 2019-2028 RUPTL obtained an average of 15,430.8 GWh of energy sold. Based on the results of the simulation, the energy sold was 15,942.4 GWh, meaning that from the results of the calculations that have been carried out it still meets the energy needs of the household sector in 2021-2025 in the East Java Distribution Area. The results of this study can be an input for PLN East Java Distribution Main Unit in supplying electrical energy needs for customers in East Java Province.

Keywords: Forecasting, Time Series Method, UID East Java.