Peramalan jumlah produksi listrik PLN di Kecamatan Timpah Kabupaten Kapuas menggunakan metode triple exponential smoothing holt-winters

ABSTRAK:

Produksi listrik saat ini merupakan kebutuhan yang sangat penting bagi kehidupan masyarakat. Hal ini mengakibatkan produksi listrik yang harus dihasilkan sesuai dengan kebutuhan yang diharapkan pelanggan. Kebutuhan yang akan datang terus naik. Sehingga masalah ini dapat diatasi dengan kecerdasan buatan yang mampu meramal produksi listrik PLN dimasa yang akan datang dengan menggunakan bulan-bulan produksi sebelumnya yang dapat menentukan jumlah produksi listrik yang akan datang. Salah satu metode untuk diimplementasikan dalam melakukan peramalan yaitu Triple Exponential Smoothing Holt-Winters. Metode ini banyak digunakan untuk kasus peramalan berdasarkan waktu sebelumnya atau waktu di masa lampau. Metode Triple Exponential Smoothing memiliki tiga tahapan pemulusan dalam peramalan. Hasil dari pengujian metode Triple Exponential Smoothing untuk meramal produksi listrik dapat menghasilkan 3 hasil terbaik dengan yang memiliki nilai MAPE yang beragam. Dari percobaan metode Triple Exponential Smoothing menghasilkan yang terbaik, yaitu peramalan model aditif periode 3 bulan sebesar 5,9%, model multiplikatif periode 12 bulan sebesar 6,649%, dan model aditif periode 6 bulan sebesar 7,05%. Model terbaik adalah model aditif periode 3 bulan dikarenakan nilai peramalan cenderung meningkat pada setiap periode yang disebabkan oleh beberapa faktor, seperti trend positif, efek musiman yang meningkat dan komponen level mengikuti pola peningkatan.

ABSTRACT:

Electricity production is currently a very important requirement for people's lives. This results in the production of electricity that must be generated in accordance with the expected needs of the customer. Future needs continue to rise. So that this problem can be overcome with artificial intelligence that is able to predict PLN's future electricity production by using the previous months of production which can determine the amount of electricity production in the future. One of the methods to be implemented in forecasting is Triple Exponential Smoothing Holt-Winters. This method is widely used for forecasting cases based on previous times or times in the past. The Triple Exponential Smoothing method has three stages of smoothing in forecasting. The results of testing the Triple Exponential Smoothing method to predict electricity production can produce the 3 best results with various MAPE values. From the experiment, the Triple Exponential Smoothing method produced the best results, namely forecasting a 3-month period additive model of 5.9%, a 12-month multiplicative model of 6.649%, and a 6-month period additive model of 7.05%. The best model is the additive model for the 3-month period because the forecasting value tends to increase in each period due to several factors, such as positive trends, increasing seasonal effects and level components following an increasing pattern.

مستخلص البحث:

إنتاج الكهرباء اليوم هو ضرورة مهمة جدا لحياة الناس. وهذا يؤدي إلى إنتاج الكهرباء التي يجب توليدها وفقا للاحتياجات المتوقعة من قبل العملاء. وتستمر الاحتياجات المستقبلية في الارتفاع. بحيث يمكن التغلب على هذه المشكلة بالذكاء الاصطناعي القادر على التنبؤ بإنتاج الكهرباء في PLN في المستقبل باستخدام أشهر الإنتاج السابقة التي يمكنها تحديد كمية إنتاج الكهرباء التي ستأتي. إحدى الطرق التي سيتم تنفيذها في التنبؤ هي التنعيم الأسي الثلاثي Holt-Winters. تستخدم هذه الطريقة على نطاق واسع في حالة التنبؤ بناء على الوقت أو الوقت السابق في الماضي. تحتوي طريقة التجانس الأسي الثلاثي على ثلاث مراحل من التنعيم في التنبؤ. يمكن أن تؤدي نتائج اختبار طريقة التجانس الأسي الثلاثي للتنبؤ بإنتاج الكهرباء إلى 3 أفضل النتائج بقيم MAPE مختلفة. من تجربة طريقة التجانس الأسي الثلاثي، أنتجت الأفضل، وهي التنبؤ بالنموذج الإضافي لفترة 3 أشهر بنسبة 5،9٪، والنموذج الضربي لفترة 12 شهرا بنسبة 6،649٪، والنموذج الإضافي لفترة 6 أشهر بنسبة 7،05٪. أفضل نموذج هو النموذج الإضافي لمدة 3 أشهر حيث تميل قيمة التنبؤ إلى الزيادة في كل فترة بسبب عدة عوامل، مثل الاتجاهات الإيجابية وزيادة التأثيرات الموسمية ومكونات المستوى التي تتبع نمطا متزايدا.