• Tidak ada hasil yang ditemukan

Peramalan Nilai Penjualan Energi Listrik PT.PLN (PERSERO) Provinsi Sumatera Utara Tahun 2017

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Peramalan Nilai Penjualan Energi Listrik PT.PLN (PERSERO) Provinsi Sumatera Utara Tahun 2017"

Copied!
10
0
0

Teks penuh

(1)

PERAMALAN NILAI PENJUALAN ENERGI LISTRIK PT.PLN (PERSERO) PROVINSI SUMATERA

UTARA TAHUN 2017

TUGAS AKHIR

EDLIN WIRANANTA 132407104

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2016

(2)

PERAMALAN NILAI PENJUALAN ENERGI LISTRIK PT.PLN (PERSERO) PROVINSI SUMATERA

UTARA TAHUN 2017

TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh gelar Ahli Madya

(3)

ii

PERSETUJUAN

Judul : PERAMALAN NILAI PENJUALAN ENERGI LISTRIK PT.PLN (PERSERO) PROVINSI SUMATERA UTARA TAHUN 2017 Kategori : TUGAS AKHIR

Nama : EDLIN WIRANANTA Nomor Induk Mahasiswa : 132407104

Program Studi : DIPLOMA 3 STATISTIKA Departemen : MATEMATIKA

Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di Medan, Juni 2015

Disetujui oleh:

Program Studi D3 Statistika FMIPA USU Pembimbing Ketua,

Dr. Faigiziduhu Bu’ulölö,M.Si Drs. Gim Tarigan, M.Si NIP. 19531218 198003 1 003 NIP. 19550202 198601 1 001

(4)

PERNYATAAN

PERAMALAN NILAI PENJUALAN ENERGI LISTRIK PT.PLN (PERSERO) PROVINSI SUMATERA

UTARA TAHUN 2017

TUGAS AKHIR

Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkna sumbernya.

Medan, Juli 2016

(5)

iv

PENGHARGAAN

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan limpah karunia-Nya Penulis dapat menyelesaikan penyusunan Tugas Akhir ini dengan judul Peramalan Nilai Penjualan Energi Listrik PT. PLN (Persero) Provinsi Sumaterta Utara Tahun 2016.

Terimakasih penulis sampaikan kepada Bapak Drs. Gim Tarigan, M.Si, selaku pembimbing dan Ketua Departemen Matematika FMIPA USU yang telah meluangkan waktunya selama penyusunan tugas akhir ini dan telah memberikan pengarahan. Terimakasih kepada Bapak Dr. Faigiziduhu Bu’ulölö, M.Si dan Bapak Dr. Suwarno Ariswoyo, M.Si selaku Ketua Program Studi D3 Statistika FMIPA USU dan Sekretaris Program Studi D3 Statistika FMIPA USU, Ibu Dr. Mardiningsih, M.Si selaku Sekretaris Departemen Matematika FMIPA USU, Bapak Dr. Kerista Sebayang M.Si selaku Dekan FMIPA USU yang telah

memberikan izin kepada penulis untuk melaksanakan riset, seluruh staff dan Dosen

Program Studi D3 Statistika FMIPA USU, pegawai FMIPA USU dan rekan-rekan kuliah.

Akhirnya tidak terlupakan kepada Ayahanda Edward Effendi, Ibunda Elina Sari dan keluarga yang selama ini memberikan bantuan dan dorongan yang diperlukan. Semoga Tuhan Yang Maha Esa membalasnya.

Medan, Juli 2016

Penulis

(6)

DAFTAR ISI

Halaman

PERSETUJUAN ii

PERNYATAAN iii

PENGHARGAAN iv

DAFTAR ISI v

DAFTAR TABEL vii

DAFTAR GAMBAR viii

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang 1

BAB 2 LANDASAN TEORI

2.1 Pengertian Peramalan 6

2.2 Jenis-Jenis Peramalan 6

2.3 Pemilihan Metode Peramalan 8

2.4 Kegunaan Peramalan 9

2.5 Metode Pemulusan (Smoothing) 9 2.6 Metode Smoothing yang Digunakan 10

2.7 Ketepatan Peramalan 11

BAB 3 PENGOLAHAN DATA

3.1 Pengertian Pengolahan Data 13 3.2 Pengolahan Data dengan Metode Smoothing Eksponensial

Ganda: Metode Linier Satu-Parameter dari Brown 13 3.3 Penaksiran Model Peramalan 18 3.4 Penentuan Bentuk Persamaan Peramalan 29 3.5 Peramalan Nilai Penjualan Energi Listrik untuk Tahun 2015,

2016 dan 2017

30

BAB 4 IMPLEMENTASI SISTEM

4.1 Pengertian Implementasi Sistem 31

4.2 Microsoft Excel 31

(7)

vi BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

5.2 Saran 38

38 DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN

(8)

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 3.1 Data Nilai Penjualan Energi Listrik Provimsi Sumatera Utara Tahun 2004-2014

13

Tabel 3.2 Perhitungan Peramalan Nilai Penjualan Energi Listrik dengan Smoothing Eksponensial Ganda Linier dari Brown

dengan α = 0,1

20

Tabel 3.3 Perhitungan Peramalan Nilai Penjualan Energi Listrik dengan Smoothing Eksponensial Ganda Linier dari Brown

dengan α = 0,2

21

Tabel 3.4 Perhitungan Peramalan Nilai Penjualan Energi Listrik dengan Smoothing Eksponensial Ganda Linier dari Brown

dengan α = 0,3

22

Tabel 3.5 Perhitungan Peramalan Nilai Penjualan Energi Listrik dengan Smoothing Eksponensial Ganda Linier dari Brown

dengan α = 0,4

23

Tabel 3.6 Perhitungan Peramalan Nilai Penjualan Energi Listrik dengan Smoothing Eksponensial Ganda Linier dari Brown

dengan α = 0,5

24

Tabel 3.7 Perhitungan Peramalan Nilai Penjualan Energi Listrik dengan Smoothing Eksponensial Ganda Linier dari Brown

dengan α = 0,6

25

Tabel 3.8 Perhitungan Peramalan Nilai Penjualan Energi Listrik dengan Smoothing Eksponensial Ganda Linier dari Brown

dengan α = 0,7

26

Tabel 3.9 Perhitungan Peramalan Nilai Penjualan Energi Listrik dengan Smoothing Eksponensial Ganda Linier dari Brown

dengan α = 0,8

27

Tabel 3.10 Perhitungan Peramalan Nilai Penjualan Energi Listrik dengan Smoothing Eksponensial Ganda Linier dari Brown

dengan α = 0,9

28

(9)

viii

(10)

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 4.1 Tampilan Icon Start 32

Gambar 4.2 Tampilan Start 32

Referensi

Dokumen terkait

Tabel 4.3 Peramalan Jumlah Pelanggan listrik menurut besar arus yang dipakai dengan Pemulusan Eksponensial Ganda Linear Satu Parameter dari Brown dengan.. menggunakan α = 0,2

Maka metode peramalan analisis time series yang digunakan untuk meramalkan nilai penjualan energy listrik pada pemecahan masalah ini adalah dengan menggunakan metode smoothing

Dengan demikian maka tabel peramalan nilai penjualan energi listrik yang dipakai adalah pada saat α = 0,9.

Maka metode peramalan analisis time series yang digunakan untuk meramalkan nilai penjualan energi listrik pada pemecahan masalah ini adalah dengan menggunakan Metode

fungsi,susunan dan tata kerja Biro Pusat Statistik.. Magdalena Lumbantobing : Peramalan Nilai Penjualan Energi Listrik Di PT. USU Repository © 2009. e) Keputusan Presiden

Tabel 3.10 Peramalan Jumlah Pelanggan Listrik dengan Pemulusan 26 Eksponensial Ganda Linier Satu Parameter dari Brown. dengan menggunakan α

Pemulusan Eksponensial Ganda Linier dari Brown (α=0,9) 45 Tabel 4.12 Nilai alpa dengan Mean Square Error 46 Tabel 4.13 Data aktual peramalan tingkat pengangguran di

Maka metode peramalan analisis time series yang digunakan untuk meramalkan nilai penjualan energi listrik pada pemecahan masalah ini adalah dengan menggunakan Metode