BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Dalam bidang ekonomi, manusia berperan sebagai produsen sekaligus sebagai
konsumen yang selalu berupaya dalam memenuhi kebutuhan hidup melalui alat
pelengkap kebutuhan yang tersedia dan beraneka ragam. Berbagai macam usaha
dilakukan manusia dalam memenuhi kebutuhan hidup, baik melalui pemanfaatan
energi dari sumber daya alam yang tersedia maupun pengolahan kembali
produk-produk yang sudah lama tidak digunakan lagi agar bisa dimanfaatkan kembali.
Apabila dilihat dari sumbernya, energi dapat dibagi menjadi dua bagian
yaitu energi primer dan energi final. Energi primer adalah energi yang belum
mengalami pengelolaan teknologi dan biasanya diperlukan sebagai bahan untuk
menghasilkan energi final. Misalnya minyak bumi, gas bumi, batu bara, tenaga
air, panas bumi dan lain-lain. Energi final adalah energi yang siap digunakan oleh
konsumen akhir. Misalnya bahan bakar minyak (seperti minyak tanah, solar,
bensin dan lain-lain), gas/LPG, dan listrik yang siap pakai.
Energi listrik adalah salah satu kebutuhan yang sangat penting dalam
kehidupan manusia khususnya pada era globalisasi dan modernisasi.
Perkembangan teknologi yang semakin canggih membutuhkan banyak hal yang
dapat mendukung kemajuan IPTEK, salah satunya adalah dengan energi listrik.
Perkembangan kehidupan manusia yang terus meningkat sangat dipengaruhi oleh
ketersediaan tenaga listrik, karena dalam aspek kehidupan manusia seperti
kehidupan rumah tangga, dunia usaha, industri, pemerintahan, dan pendidikan
membutuhkan energi listrik demi berlangsungnya proses kegiatan masing-masing
aspek. Menurut Abdul Karir (1996) yang mengatakan bahwa tenaga listrik
merupakan landasan bagi kehidupan modern dan ketersediaannya alam jumlah
yang memadai menjadi syarat bagi suatu masyarakat yang memiliki taraf
kehidupan yang baik dan perkembangan industri yang maju.
PT. PLN (Persero) Cabang Medan merupakan salah satu daerah yang
pertumbuhannya terus meningkat ke area modernisasi dan pertumbuhan penduduk
2
semakin padat pada tiap tahunnya. Maka besar kemungkinan membutuhkan
energi listrik dalam kapasitas yang semakin besar. Pertumbuhan penduduk yang
semakin padat merupakan suatu tantangan dan masalah yang cukup penting bagi
PT. PLN (Persero) dalam mempersiapkan dan menyediakan kapasitas energi
listrik bagi para pelanggan pengguna listrik untuk masa yang akan datang.
Lembaga yang menangani listrik negara mulai dari produksi, penjualan
hingga pada penyaluran energi lstrik kepada masyarakat, industri dan
pemerintahan adalah PLN (Perusahaan Listrik Negara). Penulis ingin mengetahui
berapa besar energi listrik (dalam kWh) yang disalurkan PT. PLN (Persero) Cabang Medan pada Tahun 2018, maka penulis memberi judul “Metode Pemulusan (Smoothing) Eksponensial Ganda dalam Meramalkan Banyaknya Energi Listrik yang Disalurkan di PT. PLN (Persero) Cabang Medan Tahun 2018”.
1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan permasalahan dalam latar belakang, maka yang menjadi rumusan
masalah adalah bagaimana mengetahui banyaknya energi listrik yang disalurkan
PT. PLN (Persero) Cabang Medan Tahun 2018.
1.3 Batasan Masalah
Agar pembahasan yang akan dilakukan terarah maka ditentukan beberapa
pembatasan permasalahan, yaitu:
1. Untuk mengetahui banyaknya energi listrik yang disalurkan Tahun 2018 PT.
PLN (Persero) Cabang Medan, maka diramalkan untuk tiga tahun ke
depan berdasarkan data yang ada.
2. Data yang dibutuhkan yaitu banyaknya energi listrik yang disalurkan PT.
PLN (Persero) Cabang Medan Tahun 2005 sampai 2015.
1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan adalah untuk memberikan ramalan gambaran umum tentang banyaknya
energi listrik yang disalurkan PT. PLN (Persero) Cabang Medan Tahun 2018. Dan
semoga dapat memberikan manfaat bagi PT. PLN (Persero) Cabang Medan
3
sebagai informasi atau prediksi yang dapat bermanfaat dalam mempersiapkan
kapasitas energi listrik kepada para pelanggan listrik dan dengan informasi
besarnya dugaan pasokan penyaluran listrik untuk waktu yang akan datang, maka
penyaluran energi listrik kepada pelanggan juga semakin baik dan efektif.
1.5 Tinjauan Pustaka
Menurut Makridakis, Wheelright dan Mc. Gee (1999), bahwa metode peramalan
merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien.
Metode peramalan terdiri atas dua metode, yaitu metode peramalan kualitatif dan
metode peramalan kuantitatif. Metode smoothing eksponensial ganda adalah
metode linier satu parameter dari Brown yang digunakan penulis termasuk ke
dalam metode peramalan kuantitatif karena tersedianya informasi atau data di
masa yang akan datang berbentuk numerik sesuai dengan data pada tahun
sebelumnya yang berbentuk numerik juga dan akan terus berlanjut sampai waktu
yang akan datang.
Persamaan yang dipakai dalam Smoothing Eksponensial Linier Satu
4
= hasil peramalan untuk m periode ke depan yang akan diramalkan
t
e = kesalahan pada periode ke-t
1.6 Metode Penelitian
Metode yang digunakan penulis adalah sebagai berikut:
1. Studi Kepustakaan (Study Literature)
Studi kepustakaan (study literature) yaitu pengumpulan data dan informasi
dari perpustakaan dengan membaca dan mempelajari buku-buku, referensi,
bahan-bahan, yang bersifat teoritis, pelajaran yang didapat di perkuliahan
ataupun umum, serta sumber informasi lainnya yang berhubungan dengan
objek yang diteliti.
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan data untuk keperluan penelitian dilakukan penulis dengan
menggunakan data sekunder. Data sekunder adalah data primer yang
diperoleh pihak lain yang umumnya disajikan dalam bentuk tabel atau
diagram.
3. Teknik Analisis Data
Data penelitian dianalisis dengan menggunakan Metode Deret Berkala dari
tahun 2005 sampai tahun 2015 PT. PLN (Persero) Cabang Medan.
4. Pengolahan Data
Pengolahan data menggunakan metode peramalan smoothing eksponensial
ganda yaitu metode linier satu parameter dari Brown. Adapun
langkah-langkah yang dilakukan dalam pengolahan data adalah:
a. Menghitung jumlah kuadrat error dari masing-masing α dengan
menggunakan persamaan-persamaan yang telah ditetapkan.
b. Menentukan nilai MSE dari masing-masing α.
c. Menentukan nilai MSE terkecil.
d. Menentukan bentuk persamaan peramalan dengan menggunakan α dari
nilai MSE terkecil.
e. Menentukan peramalan untuk periode berikutnya.
5. Membuat Kesimpulan
