Deteksi Outlier Pada Model ARIMA Musiman Ganda Untuk Peramalan Beban Listrik Jangka Pendek di Jawa Timur

Indah Kurnia Putri, Suhartono Suhartono
Submission Date: 2015-02-02 14:19:29
Accepted Date: 2015-03-16 09:16:43

Abstract


Perencanaan yang baik akan memberikan kontri-busi besar terhadap pengembangan sistem distribusi karena merupakan ujung tombak dari pelayanan energi listrik yang langsung berhubungan dengan konsumen. Namun karena banyaknya data dalam peramalan beban listrik jangka pendek, membuat peramalan yang dilakukan tidak memenuhi asumsi distribusi normal. Hal ini dikarenakan outlier yang banyak dalam data. Penelitian ini fokus untuk mendeteksi outlier yang terjadi supaya asumsi distribusi normal terpenuhi. Apalagi belum ada software yang mampu mendeteksi outlier pada musiman ganda karena banyaknya outlier. Metode yang digunakan prosedur iteratif dengan pembagian data sebagai pengembangannya. Sebagai pengembangan metode maka diperlukan pemvalidasian metode yang dilakukan dari simulasi AR (1) dengan outlier. Hasil yang didapatkan yaitu metode pendeteksian outlier dari simulasi mampu mengatasi outllier lalu diterapkan terhadap data beban listrik jangka pendek sehingga menghasilkan model ARIMA yang memenuhi asumsi distribusi normal. Pada data I diperoleh outlier pada periode ke 1698 dan ke 1790 dengan efek 20 data setelahnya, jadi ada 22 outlier. Adanya outlier pada data I ini bertepatan dengan pemilu Legislatif tanggal 9 April 2014. Kemudian untuk data II diperoleh outlier sebanyak 177 dimana pada data II bertepatan dengan pemilu presiden tanggal 9 Juli 2014 dan hari Raya Idul Fitri tanggal 28 Juli 2014.

Keywords


ARIMA;Beban Listrik;Deteksi Outlier;Musiman Ganda;Simulasi AR (1)

References


Hinojosa, V. H., & Hoese, A. (2010). Short-Term Load Forecasting Using Fuzzy Inductive Reasoning and Evolutionary Algorithms. IEEE Transactions on Power Systems, 25 (1), 565-574.

Suswanto, D. (2009). Sistem Distribusi Tenaga Listrik, Edisi Pertama. Padang: Jurusan Teknik Elektro Universitas Padang.

Abdullah, A. G. (2008). Short Term Load Forecasting (STLF) Melalui Pendekatan Logika Fuzzy. Electrans, 7, 1-6.

Endharta, A. J., & Suhartono. (2009). Peramalan Konsumsi Listrik Jangka Pendek Dengan ARIMA Musiman Ganda dan ELMAN-Recurrent Neural Network. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi (JUTI), 7 (4), 185-192.

Kotillova, A. (2011). Very Short-Term Load Forecasting Using Exponential Smoothing And ARIMA Models. Journal of Information, Control and Management Systems, 9 (2), 85-92

Mohamed, N., Ahmad, M. H., Suhartono, & Ismail, Z. (2011). Improving Short Term Load Forecasting Using Double Seasonal Arima Model. World Applied Sciences Journal, 15 (2), 223-231.

Rothe, J. P., Wadhwani, A. K., & Wadhwani, S. (2009). Short Term Load Forecasting Using Multi Parameter Regression. (IJCSIS) International Journal of Computer Science and Information Security, 6 (2), 303-306.

Sa'diyah, H. (2008). Model ARIMA Musiman Ganda Untuk Peramalan Beban Listrik Jangka Pendek di PT. PLN (Persero) Gresik. Tugas Akhir, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Taylor, J. W., & McSharry, P. E. (2008). Short-Term Load Forecasting Methods: An Evaluation Based on European Data. IEEE Transactions on Power Systems, 22, 2213-2219.

Taylor, J. W., Menezes, L. M., & McSharry, P. E. (2006). A Comparison of Univariate Methods for Forecasting Electricity Demand Up to a Day Ahead. International Journal of Forecasting, 22, 1-16.

Trapsilasiwi, R. K. (2011). Peramalan Beban Listrik Jangka Pendek Menggunakan Hybrid Improved Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine di PT. PLN Region Jawa Timur Bali. Tugas Akhir, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Tsay, R. S. (1988). Outliers, Level Shifts, and Variance Changes in Time Series. Journal of Forecasting, 7, 1-20.

Gaspersz, P. (2009). Deteksi Outlier Pada Pemodelan Indeks Harga Konsumen Kota Ambon. Thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Chen, C., & Liu, L. (1993). Joint Estimation of Model Parameters and Outliers Effects in Time Series. Journal of The American Statistical Association, 88 (421), 284-297.

Fox, A. J. (1972). Outliers in Time Series. Journal of the Royal Statistical Society, 3, 350-363.

Lin, F., Le, W., & Bo, J. (2010). Research on Maximal Frequent Pattern Outlier Factor for Online High-Dimensional Time-Series Outlier Detection. Journal of Convergence Information Technology, 5 (10), 66-71.

Liu, L.-M., & Hudak, G. B. (1992-1994). Forecasting And Time Series Analysis using The SCA Statistical System. U.S.A: Scientific Computing Assocites Corp.

Wei, W. W. S., (2006). Time Series Analysis. New York: Addison Wesley.


Full Text: PDF

CC Licencing


Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lembaga Penjaminan Mutu, Pengelolaan dan Perlindungan Kekayaan Intelektual (LPMP2KI) ITS
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.