PERAMALAN PENJUALAN ENERGI LISTRIK PRABAYAR RUMAH TANGGA MENGGUNAKAN MODEL VARMAX DI PLN UP3 BALIKPAPAN

Maria Goretti Indrawati Gunawan, Tri Wahyu Adi

Abstract


Penelitian ini bertujuan meramalkan penjualan listrik rumah tangga prabayar di PLN UP3 Balikpapan menggunakan model Vector Autoregressive Moving Average with Exogenous Variables (VARMAX) dengan variabel endogen penjualan (kWh) dan jumlah pelanggan, serta variabel eksogen suhu, PDRB, dan inflasi. Fokus penelitian pada segmen prabayar karena pertumbuhannya yang pesat dan mendominasi populasi pelanggan rumah tangga. Data bulanan periode 2020–2024 dianalisis melalui uji stasioneritas, identifikasi lag optimal, estimasi parameter, dan diagnostik residual. Hasil identifikasi membandingkan beberapa spesifikasi model, di mana VARMAX(1,0,1) dengan lag eksogen p=1, q=0, dan s=1 dipilih sebagai model terbaik karena memiliki nilai AIC/SC terendah yang memenuhi syarat uji stabilitas serta bersifat white noise.

Hasil peramalan penjualan didapatkan untuk periode 2025–2028 yang menunjukkan tren meningkat secara konsisten, penjualan diproyeksikan naik dari 570,96 juta kWh menjadi 737,38 juta kWh atau bertumbuh +29,1% dan CAGR 8,9%. Dalam analisis ini juga menunjukkan bahwa pertumbuhan pelanggan berpengaruh signifikan terhadap penjualan pada lag-1, sementara faktor makroekonomi seperti PDRB dan inflasi terbukti signifikan, sementara suhu berperan sebagai faktor musiman jangka pendek. Temuan ini menegaskan bahwa VARMAX relevan digunakan sebagai alat prediktif untuk mendukung perencanaan energi, penyusunan RKAP, serta strategi manajerial berbasis data di PLN.


Keywords


VARMAX, peramalan, energi listrik, pelanggan prabayar, suhu, PDRB, inflasi.

Full Text:

PDF

References


H. Siregar and D. Putri, “Efisiensi dan kepuasan konsumen pada sistem listrik pintar (prepaid electricity),” Jurnal Teknik Elektro, vol. 8, no. 1, pp. 15–22, 2019.

A. Susanto and R. Hidayat, “Analisis perbandingan sistem listrik pascabayar dan prabayar di Indonesia,” Jurnal Energi dan Kelistrikan, vol. 12, no. 2, pp. 55–62, 2020, doi: 10.33322/jek.v12i2.456.

Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral Republik Indonesia, “Handbook of Energy & Economic Statistics of Indonesia 2021,” Jakarta, 2021.

PT PLN (Persero), “Peraturan Direksi PT PLN (Persero) Nomor 0730.K/DIR/2023 tentang Listrik Prabayar (Listrik Pintar),” Jakarta, 2023.

Kementerian PPN/Bappenas, “Dampak Pembangunan IKN terhadap Pertumbuhan Ekonomi Balikpapan,” 2024.

PT PLN (Persero), “Profil Kinerja PLN 2024,” 2024.

H. Lütkepohl, New Introduction to Multiple Time Series Analysis. Berlin: Springer, 2005.

W. Enders, Applied Econometric Time Series, 4th ed. Wiley, 2014.

C. W. J. Granger and P. Newbold, Forecasting Economic Time Series, 2nd ed. San Diego: Academic Press, 1986.

R. J. Hyndman and G. Athanasopoulos, Forecasting: Principles and Practice, 3rd ed. OTexts, 2021.

J. D. Hamilton, Time Series Analysis. Princeton University Press, 1994.

G. E. P. Box, G. M. Jenkins, and G. C. Reinsel, Time Series Analysis: Forecasting and Control, 5th ed. Wiley, 2015.

Badan Pusat Statistik, “Statistik Wilayah Kota Balikpapan,” 2024.

Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, “Data Suhu Rata-Rata Bulanan Kota Balikpapan 2020–2024,” 2025.

Bank Indonesia, “Indeks Harga Konsumen dan Inflasi Daerah Kalimantan Timur,” 2024.




DOI: https://doi.org/10.35334/eb.v12i1.7015

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Address:

Gedung D Lt. 3 Kampus Universitas Borneo Tarakan. Jl. Amal Lama No. 1, Tarakan, Kalimantan Utara, Indonesia. Kodepos: 77123.

Email:elektrika@borneo.ac.id
Hp :+62 813-5064-4775

 

All Publications

by JEB (Jurnal Elektrika Borneo)

are licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License