| dc.description.abstract | Aktivitas manusia dalam penggunaan listrik dari waktu ke waktu akan mengalami peningkatan. Peningkatan kebutuhan listrik tersebut mengharuskan pihak penyedia listrik dapat menyalurkan kebutuhan listrik konsumen agar stabilitas multibidang di masyarakat dapat terjamin. Total daya yang dihasilkan pembangkit harus menyesuaikan kebutuhan daya yang ada pada konsumen. Untuk mengetahui seberapa besar daya yang harus disalurkan ke konsumen, PLN memerlukan suatu perencanaan dengan menggunakan metode peramalan beban listrik agar daya yang transmisikan tepat sasaran dan tepat ukuran. Pada dasarnya ramalan merupakan suatu dugaan atau perkiraan atas terjadinya kejadian di waktu mendatang. Ramalan bisa bersifat kualitatif maupun kuantitatif. Metode peramalan curve fit adalah sebuah metode yang mencocokkan titik data dengan sebuah kurva (curve fit). Hasil perhitungan rata-rata peningkatan pertahun jumlah pelanggan, daya tersambung dan konsumsi daya adalah sebagai berikut : jumlah pelanggan sebesar 3%, 4% dan 6%. Kemudian daya tersambung sebesar 4%, 6%, 9% dan konsumsi daya sebesar 4%, 6%, 9%. Dari hasil perhitungan menggunakn regresi linier dan polinomial orde 2 dan 3, hasil perhitungan regresi polinomial lebih akurat dibandingkan regresi linier, karena bentuk pola jumlah pelanggan, daya tersambung dan konsumsi daya dari PLN tidak beraturan (artinya terdapat data yang pada tahun sekian menurun dan meningkat) sehingga regresi linier tidak cocok digunakan untuk memprediksi data tersebut.
Kata kunci : Kebutuhan Listrik, Metode Curve Fit, Peramalan Beban Listrik, Regresi Linier, Regresi Polinomial | en_US |
