PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER–ALGORITMA GENETIKA

Faktor aktivitas penduduk memengaruhi peningkatan kebutuhan energi listrik. Iklim di Indonesia umumnya beriklim tropis, musim kemarau kadang terjadi dalam jangka waktu yang lama, sehingga suhu ruangan akan menjadi panas dan terjadi peningkatan penggunaan penyejuk ruangan yang menyebabkan permintaan beban listrik meningkat. Suatu usaha diperlukan untuk meramalkan beban listrik. Metode peramalan yang digunakan pada penelitian ini adalah regresi linier dan regresi linier berbasis algoritma genetika. Parameter yang digunakan pada algoritma genetika adalah jumlah populasi 1000, iterasi sebanyak 500 dan laju mutasi sebesar 0,15. Tingkat akurasi dari peramalan dihitung dengan menggunakan MAPE. MAPE pada minggu ke-3 Mei 2020 untuk pemodelan regresi linier berbasis algoritma genetika 6,653% dan untuk regresi linier biasa sebesar 6,669%. Hasil tersebut memperlihatkan bahwa MAPE pemodelan regresi linier berbasis algoritma genetika lebih baik dibandingkan MAPE regresi linier biasa.
Kata Kunci: Beban Listrik, Suhu, Peramalan Beban Listrik, Regresi Linier, Algoritma Genetika, MAPE