http://journal.uny.ac.id/index.php/jee/
Gagat Dwiyoko 1 , Toto Sukisno 2 , Eko Swi Damarwan 3 123 Jurusan Pendidikan Teknik Elektro Universitas Negeri Yogyakarta Email: gagatdwiyoko48@gmail.com

## ABSTRACT
The purpose of this study is to project the electrical energy needs of each customer sector and the peak load  in  Purbalingga  Regency  until  2030  using  the  LEAP  software.  The  projected  results  are  expected  to  be  a reference  in  the  supply  of  electrical  energy  in  Purbalingga  Regency  to  ensure  the  availability  of  electricity  in Purbalingga  Regency.  This  method  of  projecting  electrical  energy  needs  is  carried  out  with  the  Econometry, Trend, and End-Use approaches. The development and manufacturing phases consist of: (1) needs analysis, (2) simulation  design,  (3)  simulation  phase,  and  (4)  testing  process  with  two  scenarios.  The  projected  electrical energy requirements in this research are tested with two scenarios, namely the Business As Usual scenario and the  Policy  scenario.  The  results  of  the  projected  electricity  needs  of  Purbalingga  Regency  in  2030  use  the Business As Usual scenario in the household customer sector of 296.015,6 MWh, the business  sector 78.311,3 MWh,  the  public  sector  62.219,4  MWh  and  the  industrial  sector  equal  to 209.346,3  MWh  with  a  peak  load  of 94,6 MW. In the policy scenario, the household sector's electricity needs are 297.541 MWh, the business sector is  43.129,3  MWh,  the  public  sector  is  36.756,2  MWh,  and  the  industrial  sector  is  99.216,6  MWh  with  a  peak load of 69,8 MW. In the Business As Usual scenario, it is necessary to increase the capacity of the transformer by 90 MW or 300% of the previous capacity, but if the policy scenario applied is to increase the capacity of the transformer by  60 MW or 200% of the previous capacity. Additional transformer capacity is needed to ensure the availability of electricity in Purbalingga Regency until 2030.
Keywords : Projected electrical energy requirements, LEAP software

## ABSTRAK
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memproyeksikan kebutuhan energi listrik tiap sektor pelanggan serta beban puncak di Kabupaten Purbalingga hingga tahun 2030 menggunakan software LEAP . Hasil proyeksi diharapkan dapat menjadi acuan dalam penyediaan energi listrik  dan guna menjamin ketersediaan energi listrik di  Kabupaten  Purbalingga.  Metode  proyeksi  kebutuhan  energi  listrik  ini  dilakukan  dengan  pendekatan Ekonometri, Trend, dan End-Use .  Tahap-  tahap  pengembangan  dan  pembuatan  yang  terdiri  dari:    (1)  analisis kebutuhan, (2) perancangan simulasi, (3) tahap simulasi, dan (4) proses pengujian dengan dua skenario. Proyeksi kebutuhan  energi  listrik  dalam  penelitian  ini  diuji  dengan  dua  skenario  yaitu  skenario Business  As  Usual dan skenario  Kebijakan.  Hasil  proyeksi  kebutuhan  energi  listrik  Kabupaten  Purbalingga  tahun  2030  menggunakan skenario Business As Usual pada sektor pelanggan rumah tangga sebesar 296.015,6 MWh, sektor bisnis 78.311,3 MWh,  sektor  publik  62.219,4  MWh  dan  sektor  industri  sebesar  209.346,3  MWh  dengan  beban  puncak    94,6 MW. Pada skenario kebijakan kebutuhan energi listrik sektor rumah tangga sebesar 297.541 MWh, sektor  bisnis 43.129,3 MWh, sektor publik 36.756,2 MWh dam sektor industri sebesar 99.216,6 MWh dengan beban puncak 69,8 MW. Pada skenario Business As Usual diperlukan penambahan kapasitas trafo sebesar 90 MW atau 300% kapasitas  sebelumnya  namun  jika  skenario  kebijakan  yang  diterapkan  penambahan  kapasitas  trafo  sebesar  60 MW atau 200% dari kapasitas sebelumnya. Penambahan kapasitas trafo diperlukan guna menjamin ketersediaan energi listrik di Kabupaten Purbalingga hingga tahun 2030.
Kata kunci: Proyeksi kebutuhan energi listrik, software LEAP

## PROYEKSI KEBUTUHAN ENERGI LISTRIK KABUPATEN PURBALINGGA TAHUN 2030 MENGGUNAKAN SOFTWARE LEAP

## PENDAHULUAN
Ketersediaan  energi  listrik  merupakan aspek  yang  sangat  penting  dan  bahkan  menjadi suatu parameter untuk mendukung keberhasilan pembangunan  suatu  daerah.  Energi  listrik  yang memadai  dan  tepat  sasaran  akan  memacu perkembangan  pembangunan  daerah  seperti sektor  industri,  bisnis,  pelayanan  publik,  dan bahkan  kualitas  hidup  masyarakat.  Penggunaan energi  listrik    secara  langsung  maupun  tidak langsung  akan  mempengaruhi  pertumbuhan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat.
Penggunaan  energi  listrik  diperkirakan  akan selalu  meningkat  setiap  tahunnya.  Hal  ini dikarenakan  oleh  semakin  berkembangnya kebutuhan  masyarakat  yang  harus  dipenuhi. Banyak  faktor  yang  berpengaruh  terhadap tingkat  kebutuhan  tenaga  listrik,  seperti  faktor ekonomi,kependudukan, rencana pembangunan, dan lain-lain (Suhono, 2009:16).
Kabupaten  Purbalingga  merupakan  salah satu  daerah  yang  kebutuhan  energi  listriknya terus  meningkat.  Hal  itu  disebabkan  karena  di Kabupaten  Purbalingga  jumlah  penduduk  serta faktor  ekonominya  terus  meningkat  (Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah (RPJMD)  Kab.  Purbalingga  2016-2021,  2018: 82). Ditambah lagi dengan banyaknya pembangunan
industri-industri yang
memerlukan  banyak  energi  listrik.  Untuk mengantisipasi kurangnya pemenuhan kebutuhan  energi  listrik  di  masa  yang  akan datang  maka  perlu  adanya  proyeksi  kebutuhan energi listrik agar penyedia energi listrik dalam hal  ini  PT.  PLN  mempunyai  acuan  untuk menambah  kapasitas  suplai  energi  listrik  di Kabupaten Purbalingga.
Menurut  pedoman  penyusunan  rencana umum ketenagalistrikan daerah yang diterbitkan oleh  Kementrian  ESDM  (2015),  terdapat  4 sektor  konsumsi  energi  dalam  pembagian pelanggan  yaitu:  sektor  rumah  tangga,  sektor bisnis, sektor publik, dan sektor industri. Sektor tersebut yang akan dilakukan proyeksi kebutuhan energi listriknya.
Terdapat  berbagai  model  pendekatan untuk  menyusun  prakiraan  kebutuhan  tenaga listrik  yang  tersedia  antara  lain:  pendekatan ekonometrik, proses, time series , end-use , trend maupun gabungan dari berbagai model pendekatan perencanaan (Prawaningtyas, 2009). Metode  yang  digunakan  sebagai  pendekatan untuk  proyeksi  kebutuhan  energi  listrik  pada penelitian  ini  adalah  metode  pendekatan ekonometri, trend, dan end-use .  Perbedaan utama  dari  ketiga  metode  tersebut  adalah  pada jenis  data  yang  dimasukkan  (data  input).  Pada model ekonometri, data yang digunakan sebagai data  masukan  seperti  pendapatan  daerah, pendapatan  per  kapita  dan  data  lain  yang bersifat ekonomi, kemudian dihubungkan dengan  kebutuhan  energi  (Herbst,  A.,  Toro,  F., Reitze, F., & Jochem, E., 2012).
Pendekatan trend dilakukan  dengan melakukan proyeksi berdasarkan data historis di masa  lalu  (Suhono,  2009:17).  Data  tersebut kemudian diekstrapolasikan berdasarkan kecenderungan  yang  terjadi.  Keunggulannya adalah data yang diperlukan bersifat sederhana. Namun,  ada  juga  kelemahannya  terutama karena  tidak  dapat  menggambarkan  perubahan struktural  yang  terjadi  dari  masing-masing variabel  yang  berpengaruh  baik  untuk  faktor teknologi  maupun  ekonomi.  Selain  itu,  ada kecenderungan  bahwa  kejadian  di  masa  lalu tidak secara tegas akan menggambarkan kondisi pada masa yang akan datang.
Metode  pendekatan end-use juga  dikenal sebagai pendekatan engineering model . Pendekatan  ini  akan  lebih  detail  walaupun secara  perhitungan  menggunakan  fungsi  yang lebih sederhana (Djohar, A., & Musaruddin, M, 2017).  Pertimbangan  teknologi  yang  digunakan dalam  proses  aliran  energi  juga  menjadi variabel  perhitungan.  Pendekatan  ini  sangat cocok untuk keperluan proyeksi efisiensi energi karena  dimungkinkan  untuk  secara  eksplisit mempertimbangkan  perubahan  teknologi  dan tingkat  pelayanan.  Permintaan  energi  dari masing-masing kegiatan merupakan produk dari dua  faktor,  yaitu  tingkat  aktivitas  (layanan
http://journal.uny.ac.id/index.php/jee/
energi)  dan  intensitas  energi  (penggunaan energi  per  unit  layanan  energi).  Selain  itu, permintaan  total  maupun  permintaan  energi sektoral dipengaruhi oleh rincian kegiatan yang berbeda  yang  membentuk  komposisi,  atau struktur permintaan energi.
Proses  proyeksi  kebutuhan  energi  listrik memerlukan perangkat lunak. Perangkat tersebut  digunakan  untuk  mengolah  serta mendapatkan  hasil  proyeksi  kebutuhan  energi listrik.  Salah  satu  perangkat  lunak  yang  dapat digunakan untuk melakukan proyeksi kebutuhan energi listrik adalah perangkat lunak LEAP (Long Range Energy Alternative
Planning. LEAP terdiri dari empat modul utama yaitu  Modul  Variabel  Penggerak (Driver Variable) yang  dalam  versi  baru  disebut  juga Key Assumptions , Modul Permintaan (Demand), Modul  Transformasi (Transformation) dan Modul  Sumber  Daya  Energi (Resources) (Winarno, O. T, 2006). Gambar software LEAP ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tampilan Software LEAP
Terkait  prakiraan  energi  listrik  yang menggunakan LEAP terdapat beberapa penelitian  yang  relevan.  Penelitian    terkait proyeksi  kebutuhan    dan    penyediaan  energi listrik  di  Jawa  Tengah  yang  menyajikan hasil prakiraan    berupa    neraca    komuditas    listrik, konsumsi  energi,  dan  produksi  energi  listrik (Hermawan,  H.,  &  Karnoto,  K,  2011). Penelitian  lain  berupa  analisis  kebutuhan  dan penyediaan energi listrik di Kabupaten Konawe Kepulauan Tahun 2017-2036 dengan menggunakan perangkat lunak LEAP menyajikan  potensi    energi  yang    dapat dimanfaatkan    untuk    memenuhi    kebutuhan
energi  listrik  Kabupaten  Konawe  Kepulauan diantaranya  yaitu  potensi  energi  air,  potensi energi tenaga surya (Djohar, A., & Musaruddin, M,  2017). LEAP mampu  merangkai  skenario untuk  berapa  konsumsi  energi  listrik  yang dipakai, dikonversi, dan diproduksi dalam suatu sistem  energi  dengan  berbagai  alternatif. Asumsi yang dapat digunakan sebagai alternatif LEAP meliputi  kependudukan,  pembangunan ekonomi,  teknologi,  harga,  dan  sebagainya. Oleh karena itu penelitian ini membahas terkait proyeksi  kebutuhan  energi  listrik  meliputi: pertumbuhan konsumsi energi listrik, persentase kenaikan  beban  puncak,  dan  penambahan kapasitas  trafo  di  Kabupaten  Purbalingga  dari tahun 2015 sampai 2030 menggunakan software LEAP .

## METODE
Metode proyeksi kebutuhan energi listrik dilakukan  dengan  pendekatan  Ekonometri, Trend, dan End-Use dengan  skenario Business As  Usual dan  kebijakan.  Metode  penelitian  ini terdiri  dari  empat  langkah  yaitu  analisis kebutuhan, konsep perancangan, tahap simulasi, dan perencanaan pengujian.
Tahap  Analisis  Kebutuhan,  proyeksi kebutuhan  energi  listrik  di  masa  yang  akan datang diperlukan data-data serta peralatan yang mendukung  proses  proyeksi  kebutuhan  energi listrik.  Data  yan  diperlukan  meliputi:  daftar peralatan, bahan, jumlah penduduk, data Produk Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  Kabupaten Purbalingga, pelanggan energi listrik, konsumsi energi  listrik,  intensistas  energi  lisrik,  faktor kapasitas pelanggan, elastisistas energi, dan data asumsi.
Tahapan Perancangan merupakan tahapan  untuk  merancang  kebutuhan  proses simulasi di perangkat lunak LEAP (Winarno, O. T,  2006).  Pada  tahap  perencanaan Tree  Modul Penggerak  (Key  Assumption), modul  variable Penggerak  ( Key  Assumption) berisi  parameter dasar yang akan mempengaruhi modul permintaan. Parameter modul penggerak berupa
rancangan tree modul variabel penggerak secara rinci terdapat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Rancangan Tree Modul Variabel Penggerak Kategori Branch Units Pelanggan Jumlah Penduduk Jiwa Jumlah Orang Per Rumah Tangga Jumlah Orang/Rumah Tangga Jumlah Rumah Tangga Rumah Tangga Rasio Elektrifikasi Persen Pelanggan Rumah Tangga Pelanggan Pelanggan Publik Pelanggan Pelanggan Bisnis Pelanggan Pelanggan Industri Pelanggan a_Losses Persen a_loadfactor Persen Intensitas Energi Intensitas Energi Rumah Tangga MWh/Pelanggan Intensitas Energi Publik MWh/Pelanggan Intensitas Energi Bisnis MWh/Pelanggan Intensitas Energi Industri MWh/Pelanggan
Perencanaan Tree Modul  permintaan (demand) yaitu  merupakan  modul  yang berfungsi untuk menghitung permintaan energi, penelitian  ini  menghitung  permintaan  energi listrik  berdasarkan  parameter  yang  ada  pada modul variabel penggerak (Key Assumptions) .
Pada tahap Perancangan Skenario Proyeksi,  simulasi  yang  digunakan  berupa  dua skenario  berdasarkan  pendekatan  Ekonometri, Trend dan End-Use yaitu; (1) Skenario Business As  Usual dimana  pertumbuhan  kebutuhan energi  listrik  akan  terus  tumbuh  tanpa  adanya kendali dari faktor ekonomi maupun kebijakan- kebijakan  yang  lainnya.  Selanjutnya  dalam penelitian  ini  skenario Business  As  Usual akan disebut  den gan skenario  satu,  (2)  Skenario Kebijakan  dimana  proyeksi  energi  kebutuhan energi  listrik  akan  dihitung  dari  tahun  2016 hingga  2030.  Perhitungan  menggunakan  dua skenario  pertumbuhan  permintaan  energi  yaitu skenario pertama untuk tahun 2016 - 2021 yang dalam penghitungan pertumbuhannya didasarkan pada data historis tahun sebelumnya tanpa  adanya  pengaruh  faktor  pertumbuhan ekonomi  ataupun  kebijakan  lainnya.  Hal  ini diasumsikan karena dalam RPJMD 2016 – 2021 tidak  disinggung  masalah  kebutuhan  energi listrik  sedangkan  pada  skenario  kedua  untuk
tahun 2022 - 2030 perhitungan pertumbuhannya dipengaruhi  oleh  faktor  pertumbuhan  ekonomi. Diasumsikan  dengan  disusunnya  RPJMD  yang baru  pertumbuhan  kebutuhan  energi  listrik dapat dikontrol dan sebanding dengan pertumbuhan  ekonomi.  Selain  karena  faktor ekonomi,  dalam  skenario  ini  pertumbuhan penduduk  juga  akan  dikendalikan  sesuai kebijakan pemerintah. Selanjutnya dalam penelitian  ini  skenario  kebijakan akan  disebut dengan skenario kedua.
Setelah  konsep  rancangan  telah  dibuat kemudian  dilanjutkan  dengan  Tahap  Simulasi. Tujuan tahap simulasi adalah mengimplementasikan  tahapan  perancangan  ke dalam software LEAP . Tahap simulasi meliputi; (1)  Pengaturan  Parameter  Dasar  dimana pengaturan  parameter  dasar  berupa  pengaturan tahun dasar simulasi, tahun akhir simulasi, serta tahun  awal  skenario,  (2)  Pembuatan Tree  Key Assumptions pada software  LEAP dimana Nama,  Data,  dan Units diisi berdasarkan rancangan  yang  telah  dibuat,  (3)  Pembuatan Tree Demand pada software LEAP, Nama serta susunannya  diisi  berdasarkan  rancangan  yang telah  dibuat,  (3)  Pembuatan  Skenario  untuk mendapatkan  hasil  simulasi  yang  diinginkan berdasarkan  skenario  yang  dirancang,  (4)
http://journal.uny.ac.id/index.php/jee/
Pembuatan  Ekspresi Key  Assumptions dimana Ekspresi  adalah  perintah  yang  digunakan  pada software LEAP yang berfungsi untuk mengolah data-data  sedemikan  rupa  sesuai  kebutuhan, ekspresi  yang  digunakan  yaitu Growth dan Interpm, (5)  Pembuatan  Ekspresi  pada Tree Demand, permintaan energi dihitung
berdasarkan dua variabel yaitu jumlah pelanggan  dan  intensitas  energi  yang  ada  pada Key Assumptions .
Tahap  perencanaan  pengujian  bertujuaan agar proses pengujian memiliki keluaran sesuai kebutuhan  dalam  penelitian  ini.  Dalam  proses pengujian  langkah  –  langkah  yang  dilakukan adalah sebagai berikut; (1) Memastikan seluruh data  yang  dibutuhkan  telah  tersedia,  (2) Memastikan  pengaturan  parameter  dasar  telah setting dengan  benar  dan  sesuai  kebutuhan,  (3) Memastikan  data-data  yang  dimasukan  ke dalam software  LEAP telah  sesuai,  (4) Memastikan  ekspresi/formula  yang  dimasukan ke  dalam software  LEAP benar  dan  sesuai kebutuhan,  (5)  Melakukan  simulasi  proyeksi kebutuhan  energi  listrik  pada software  LEAP pada masing-masing skenario yang telah dibuat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  hasil  proses  proyeksi  menggunakan software  LEAP menghasilkan  data  hasil proyeksi  asumsi  pertumbuhan  PDRB  dimana dalam memproyeksikan kebutuhan energi listrik di  masa  yang  akan  datang  diperlukan  data asumsi  pertumbuhan  PDRB  pada  masing  – masing  sektor  pelanggan.  Data  pertumbuhan PDRB masing-masing sektor pelanggan ditunjukkan pada Tabel 2.
Hasil  proyeksi  pertumbuhan  PDRB  pada Tabel  2  merupakan  proyeksi  yang  diasumsikan bahwa  pertumbuhan  PDRB  dari  tahun  dasar 2015  pada  masing-masing  sektor  sebesar  6,5% pada  sektor  rumah  tangga,  6,9%  sektor  bisnis, 5,9%  sektor  publik  dan  5,1%  pada  sektor industri      akan  mengalami  peningkatan pertumbuhan  PDRB  mencapai  7,5%    di  tahun 2030  pada  masing-masing  sektor  pelanggan.
Pertumbuhan  PDRB  mengacu  pada  pada jurnal Kajian Perencanaan Kebutuhan dan Pemenuhan Energi Listrik di Kota Manado (Rajagukguk, A. S.,  Pakiding,  M.,  &  Rumbayan,  M,  2015). Berdasarkan  Tabel  2  ditunjukkan  bahwa  sektor bisnis  dan  rumah  tangga  memiliki  proyeksi asumsi pertumbuhan PDRB paling besar.
Tabel  2.  Hasil  Proyeksi  Asumsi  Pertumbuhan PDRB
Hasil proyeksi rasio elektrifikasi menentukan  banyaknya  jumlah  pelanggan  pada sektor  rumah  tangga.  Nilai  rasio  elektrifikasi pada  tahun  dasar  didapatkan  dari  presentase hasil pembagian jumlah pelanggan sektor rumah tangga  dengan  jumlah  rumah  tangga.  Semakin besar  nilai  rasio  elektrifikasi  maka  jumlah pelanggan  sektor  rumah  tangga  akan  semakin bertambah.  Hasil  proyeksi  rasio  elektrifikasi ditunjukkan pada Tabel 3.
Berdasarkan  Tabel  3  ditunjukkan  pada tahun  2015  rasio  elektrifikasi  di  Kabupaten Purbalingga  adalah  87,2%  dari  total  rumah tangga sebanyak 225116 (Badan Pusat Statistik (BPS)  Kab.  Purbalingga,  2015).    Rasio elektrifikasi di Kabupaten Purbalingga diharapkan  mencapai  angka  100%  tahun  2030. Artinya seluruh rumah tangga menikmati energi listrik.  Hasil  proyeksi  diperoleh  dari software LEAP menggunakan fungsi interp.
Tahun Empat Sektor Pelanggan Rumah Tangga (%) Bisnis (%) Publik (%) Industri (%) 2015 6,5 6,9 5,9 5,1 2016 6,6 6,9 6 5,3 2017 6,6 7 6,1 5,4 2018 6,7 7 6,2 5,6 2019 6,8 7,1 6,3 5,7 2020 6,9 7,1 6,4 5,9 2021 7 7,1 6,5 6,1 2022 7 7,2 6,6 6,2 2023 7,1 7,2 6,8 6,4 2024 7,1 7,3 6,9 6,5 2025 7,2 7,3 7 6,7 2026 7,2 7,3 7,1 6,9 2027 7,3 7,4 7,2 7 2028 7,4 7,4 7,3 7,2 2029 7,4 7,5 7,4 7,3 2030 7,5 7,5 7,5 7,5

## Tabel 3. Hasil Proyeksi Rasio Elektrifikasi
Hasil Proyeksi Rasio Elektrifikasi Tahun Rasio Elektrifikasi (%) Tahun Rasio Elektrifikasi (%) 2015 87,2 2023 94,0 2016 88,1 2024 94 2017 88,9 2025 94,9 2018 89,8 2026 96,6 2019 90,6 2027 97,4 2020 91,5 2028 98,3 2021 92,3 2029 99,1 2022 93,2 2030 100
Hasil  proyeksi  elastisitas  energi  masing- masing  sektor  pelanggan  digunakan  sebagai faktor  perhitungan  konsumsi  energi  listrik. Hasil  proyeksi  elastisitas  energi  ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Proyeksi Elastisitas Energi
Tahun Sektor Pelanggan Rumah Tangga Bisnis Publik  Industri 2015 0,9 1,3 1,4 2,1 2016 0,9 1,3 1,4 2,1 2017 0,9 1,3 1,3 2,0 2018 0,9 1,2 1,3 1,9 2019 0,9 1,2 1,3 1,8 2020 0,9 1,2 1,3 1,8 2021 0,9 1,2 1,2 1,7 2022 0,9 1,2 1,2 1,6 2023 0,9 1,1 1,2 1,5 2024 0,9 1,1 1,2 1,5 2025 0,9 1,1 1,1 1,4 2026 0,9 1,1 1,1 1,3 2027 0,9 1,1 1,1 1,2 2028 0,9 1,0 1,1 1,2 2029 0,9 1,0 1,0 1,1 2030 0,9 1,0 1,0 1,0
Berdasarkan  Tabel  4  ditunjukkan  bahwa elastisitas  energi  dari  tahun  dasar  2015  pada masing-masing  sektor  sebesar  0,9  pada  sektor rumah  tangga,  1,3  sektor  bisnis,  1,4  sektor publik,  dan  2,1  pada  sektor  industri  akan dibatasi maksimal bernilai 1 pada tahun 2030 di setiap  sektor.  Hal  ini  sesuai  dengan  hasil penelitian  Insani,  D.  S.,  Badriana,  B.,  &  Daud, M.  (2019:  40)  yang  menjelaskan  elastisitias energi  akan  menurun  terus  hingga  mencapai 0,61 pada tahun 2026 di Kabupaten Bireuen.
Hasil  proyeksi  asumsi losses pada penelitian ini digunakan untuk menghitung total
konsumsi energi. Hasil proyeksi losses ditunjukkan Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Proyeksi Asumsi Losses Tahun Losses (%) Tahun Losses (%) 2015 10 2023 7,3 2016 9,7 2024 7,0 2017 9,3 2025 6,7 2018 9,0 2026 6,3 2019 8,7 2027 6,0 2020 8,3 2028 5,7 2021 8,0 2029 5,3 2022 7,7 2030 5,0
Berdasarkan  Tabel  5  ditunjukkan  bahwa  hasil proyeksi  asumsi loses tahun  2015  sebesar  10% turun  menjadi  5,0%  pada  tahun  2030.  Hasil proyeksi losses diasumsikan  berdasarkan  buku ketahanan  energi  nasional  dimana losses diharapkan  di  bawah  10%  ( Dewan  Energi Nasional,  2015) .  Pada  penelitian  ini  losses diasumsikan  akan  terus  berkurang  hingga  5% pada tahun 2030.
Hasil  proyeksi  asumsi load  factor digunakan  dalam  perhitungan  beban  puncak. Hasil  proyeksi  asumsi load  factor ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Proyeksi Asumsi Load Factor Tahun Load Factor (%) Tahun Load Factor (%) 2015 79,0 2023 80,6 2016 79,2 2024 80,8 2017 79,4 2025 81,0 2018 79,6 2026 81,2 2019 79,8 2027 81,4 2020 80,0 2028 81,6 2021 80,2 2029 81,8 2022 80,4 2030 82,0
Berdasarkan  Tabel  6  ditunjukkan  bahwa  hasil proyeksi asumsi load factor tahun 2015 sebesar 79,0%  naik  menjadi  82,0%  pada  tahun  2030. Hasil  proyeksi load  factor pada  penilitian  ini didasarkan  pada  Rencana  Penyediaan  Umum Tenaga Listrik (RUPTL) PT. PLN tahun 2016 – 2025  dimana  pada  tahun  2016 load  factor di Provinsi Jawa Tengah sebesar 79,3% dan tahun
http://journal.uny.ac.id/index.php/jee/
2025  sebesar  89,7%.  Dalam  penelitian  ini load factor diasumsikan  sebesar  79,0%  dan  akan meningkat hingga 82,0% di tahun 2030.
Hasil  proyeksi  pelanggan  ditunjukkan pada  Tabel  7  dan  Tabel  8  merupakan  faktor yang  berpengaruh  terhadap  besar  kecilnya konsumsi  energi  listrik  dari  masing-masing sektor.
Tabel 7. Hasil Proyeksi Pelanggan Skenario Satu
Tahun Pelanggan Rumah Tangga Bisnis Publik  Industri Total 2015 196.378 6.375 3.574 126 206.453 2016 200.224 6.783 3.886 133 211.026 2017 204.206 7.217 4.225 141 215.789 2018 208.248 7.679 4.594 149 220.670 2019 212.351 8.170 4.995 157 225.673 2020 216.516 8.693 5.431 167 230.807 2021 220.743 9.249 5.905 176 236.073 2022 225.034 9.841 6.420 186 241.481 2023 229.388 10.471 6.981 197 247.037 2024 233.808 11.141 7.591 209 252.749 2025 238.294 11.854 8.253 221 258.622 2026 242.846 12.613 8.974 234 264.667 2027 247.466 13.420 9.757 247 270.890 2028 252.154 14.279 10.609 262 277.304 2029 256.912 15.193 11.535 277 283.917 2030 261.741 16.166 12.542 293 290.742
Tabel 8. Hasil Proyeksi Pelanggan Skenario Kedua
Tahun Pelanggan Rumah Tangga Bisnis Publik  Industri Total 2015 196.378 6.375 3.574 126 206.453 2016 200.224 6.783 3.886 133 211.026 2017 204.206 7.217 4.225 141 215.789 2018 208.248 7.679 4.594 149 220.670 2019 212.351 8.170 4.995 157 225.673 2020 216.516 8.693 5.431 167 230.807 2021 220.743 9.249 5.905 176 236.073 2022 224.009 9.342 5.964 178 239.493 2023 227.304 9.435 6.024 180 242.943 2024 230.628 9.530 6.084 182 246.424 2025 233.587 9.625 6.145 183 249.540 2026 236.564 9.721 6.206 185 252.676 2027 239.561 9.819 6.269 187 255.836 2028 242.578 9.917 6.331 189 259.015 2029 245.613 10.016 6.395 191 262.215 2030 248.669 10.117 6.459 193 265.438
Hasil proyeksi pelanggan di Kabupaten Purbalingga  menunjukkan  adanya  peningkatan
dari  2015  hingga  tahun  2030  dengan  total 206.453  pelanggan  menjadi  290.742  pada skenario  satu  dan  menjadi  265.438  pada skenario  kedua.  Peningkatan  jumlah  pelanggan dalam  kurun  waktu  15  tahun  adalah  40%  pada skenario satu dan 28,5% pada skenario kedua.
Perbedaan pertumbuhan pelanggan sektor rumah  tangga  pada  skenario  satu  dan  dua disebabkan  oleh  faktor  pertumbuhan  penduduk serta pertumbuhan rumah tangga. Pada skenario satu  pertumbuhan  penduduk  dan  rumah  tangga konstan dengan pertumbuhan penduduk sebesar 1,04%  dan  pertumbuhan  rumah  tangga  sebesar 1,01%.  Sedangkan  pada  skenario  kedua pertumbuhan  penduduk  mengalami  penurunan, pada  tahun  2022  pertumbuhan  penduduk sebesar  0,58%  dan  pada  tahun  2025  sebesar 0,41% begitu juga dengan pertumbuhkan rumah tangga  menurun  menjadi  0,55%  pada  tahun 2022  dan  0,38%  di  tahun  2025.  Pertumbuhan penduduk  dan rumah  tangga  pada  skenario  dua didasarkan pada proyeksi perumbuhan penduduk Indonesia Provinsi Jawa Tengah.
Pertumbuhan  pelanggan  sektor  bisnis dalam kurun waktu 15 tahun sebesar 210% pada skenario  satu  dan  80%  pada  skenario  kedua. Selisih  pertumbuhan  skenario  satu  dengan skenario dua sebesar 130%. Perbedaan pertumbuhan  skenario  satu  dengan  dua  di pengaruhi  faktor  pertumbuhan  ekonomi  dan faktor  kapasitas  pelanggan  yang  di  gunakan dalam  skenario  kedua  sedangkan  skenario  satu hanya berdasarkan pertumbuhan tahun sebelumnya.
Pertumbuhan  sektor  pelanggan  publik dalam kurun waktu 15 tahun sebesar 153% pada sekenario satu dan 58,69% pada skenario kedua. Selisih  pertumbuhan  skenario  satu  dengan skenario  dua  sebesar  94.31%.  Perbedaan pertumbuhan  skenario  satu  dengan  dua  di pengaruhi  faktor  pertumbuhan  ekonomi  dan faktor  kapasitas  pelanggan  yang  di  gunakan dalam  skenario  kedua  sedangkan  skenario  satu hanya berdasarkan pertumbuhan tahun sebelumnya.
Pertumbuhan  sektor  pelanggan  industri dalam kurun waktu 15 tahun sebesar 132% pada skenario  satu  dan  53%  pada  skenario  kedua. Selisih  pertumbuhan  skenario  satu  dengan skenario dua sebesar 79%. Perbedaan pertumbuhan  skenario  satu  dengan  dua  di pengaruhi  faktor  pertumbuhan  ekonomi  dan faktor  kapasitas  pelanggan  yang  di  gunakan dalam  skenario  kedua  sedangkan  skenario  satu hanya berdasarkan pertumbuhan tahun sebelumnya.
Hasil proyeksi intensitas energi merupakan faktor yang mempengaruhi besarnya konsumsi  energi  listrik  baik  pada  skenario  satu maupun skenario kedua. Hasil proyeksi intensitas energi masing-masing skenario ditunjukkan pada Tabel  9 dan 10.
Tabel  9.  Hasil  Proyeksi  Intensitas  Energi Skenario Satu
Tahun Intensitas Energi Rumah Tangga Bisnis Publik Industri 2015 1,1 6,0 3,0 355,0 2016 1,1 6,0 3,1 371,9 2017 1,1 6,0 3,1 389,6 2018 1,1 6,1 3,2 408,2 2019 1,1 6,1 3,2 427,6 2020 1,1 6,1 3,3 448,0 2021 1,1 6,1 3,3 469,3 2022 1,1 6,1 3,4 491,6 2023 1,1 6,1 3,4 515,0 2024 1,1 6,2 3,5 539,6 2025 1,1 6,2 3,5 565,2 2026 1,1 6,2 3,6 592,1 2027 1,1 6,2 3,7 620,3 2028 1,1 6,2 3,7 649,9 2029 1,1 6,2 3,8 680,8 2030 1,1 6,2 3,8 713,2
Hasil  proyeksi  konsumsi  energi  listrik  di Kabupaten  Purbalingga  menunjukan  adanya peningkatan  dari    tahun  2015  hingga  2030 dengan  total    konsumsi  energi  295.548,7  MWh menjadi 645.892,6 MWh pada skenario satu dan menjadi  476.643,1  MWh  pada  skenario  kedua. Peningkatan  konsumsi  energi  dalam  kurun waktu 15 tahun adalah 118% pada skenario satu
http://journal.uny.ac.id/index.php/jee/
dan 61,3% pada skenario kedua. Hal ini sejalan dengan  hasil  penelitian  dari  Asri,  R  (2017:  46) yang  menjelaskan  bahwa  proyeksi  konsumsi energi persektor di Sulawesi Selatan selalu naik setiap  tahunnya.  Berdasarkan  hasil  proyeksi diketahui  perbedaan  pertumbuhan  konsumsi energi  listrik  antara  skenario  satu  dengan  dua sebesar 56,7%.
Tabel  10.  Hasil  Proyeksi  Intensitas  Energi Pelanggan Skenario Kedua
Tahun Intensitas Energi Rumah Tangga Bisnis Publik  Industri 2015 1,1 6,0 3,0 355,0 2016 1,1 6,0 3,1 371,9 2017 1,1 6,0 3,1 389,6 2018 1,1 6,1 3,2 408,2 2019 1,1 6,1 3,2 427,6 2020 1,1 6,1 3,3 448,0 2021 1,1 6,1 3,3 469,3 2022 1,1 6,2 3,4 474,0 2023 1,1 6,2 3,4 478,7 2024 1,1 6,3 3,4 483,5 2025 1,1 6,4 3,5 488,4 2026 1,1 6,4 3,5 493,3 2027 1,2 6,5 3,5 498,2 2028 1,2 6,5 3,6 503,2 2029 1,2 6,6 3,6 508,2 2030 1,2 6,7 3,6 513,3
Proporsi  konsumsi  energi  listrik  tahun 2030  di  Kabupaten  Purbalingga  pada  skenario satu  ditunjukkan  pada  Gambar  2  dan  proporsi konsumsi  energi  listrik  pada  skenario  dua ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 2. Proporsi Konsumsi Energi Listrik Skenario Satu
Gambar 3. Proporsi Konsumsi Energi Listrik Skenario Dua
Total konsumsi energi listrik adalah hasil dari  konsumsi  energi  listrik  ditambah  dengan losses. Total  konsumsi  energi  mengalami peningkatan  dari  tahun  ke  tahun  karena dipengaruhi  oleh  konsumsi  energi  yang  terus meningkat. Meskipun losses dari tahun ke tahun semakin  berkurang  tetapi  tidak  membuat  total konsumsi energi menurun. Presentase peningkatan  total  konsumsi  energi  listrik  dari tahun  2015  hingga  tahun  2030  sebesar  107% pada  skenario  satu  dan  52,7%  pada  skenario dua. Selesih pertumbuhan total konsumsi energi listrik  antara  skenario  satu  dengan  dua  sebesar 54,3%.  Hal  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian Kassa,  D.,  Tuegeh,  M.,  &  Pakiding,  M  (2014: 53) yang menjelaskan bahwa berdasarkan  hasil proyeksi    kebutuhan    energi    listrik    Sulut (Sulawesi    Utara)    sampai  2020  mengalami
kenaikan, sehingga diperlukan rencana penambahan kapasitas pembangkit.
Pertumbuhan konsumsi energi listrik dari tahun  2015  hingga  tahun  2030  pada  sektor pelanggan  rumah  tangga  dari  total  konsumsi energi  210.124,5  MWh  menjadi  296.015,6 MWh naik 40,8% pada skenario satu sedangkan pada  skenario  kedua  konsumsi  energi  menjadi 297.541 MWh naik 41,6%.
Pada  sektor  pelanggan  bisnis  total konsumsi  dari  21.494  MWh  menjadi  78.311,3 MWH naik 269% pada skenario satu sedangkan pada  skenario  kedua  konsumsi  energi  menjadi 43.129,3 MWh naik 100%. Ditinjau pada sektor pelanggan  publik  dari  total  konsumsi  energi 19.195,1  MWh  menjadi  62.219,4  MWh  naik 224% sedangkan pada skenario kedua konsumsi energi  menjadi  36.756,2  MWh  naik  91%. Ditinjau  sektor  pelanggan  industri,  dari  total konsumsi energi 44.735 MWh menjadi 209.346,3  MWh  naik  367%  sedangkan  pada skenario  kedua  konsumsi  energi  menjadi 99.216,6 MWh naik 122%.
Hasil  proyeksi  beban  puncak  merupakan hasil  dari  perhitungan  total  konsumsi  energi dengan load  factor. Hasil  proyeksi  beban puncak  ditunjukkan  pada  Tabel  11  dan  Tabel 12.
Tabel  11.  Hasil  Proyeksi  Beban  Puncak Skenario Satu
Tahun Beban Puncak(MW) Tahun Beban Puncak(MW) 2015 47,5 2023 66,3 2016 49,3 2024 69,4 2017 51,2 2025 72,9 2018 53,3 2026 76,6 2019 55,6 2027 80,6 2020 58,0 2028 84,9 2021 60,5 2029 89,6 2022 63,3 2030 94,6
Tabel  12.  Hasil  Proyeksi  Beban  Puncak Skenario Kedua Tahun Beban Puncak(MW) Tahun Beban Puncak(MW) 2015 47,5 2023 62,6 2016 49,3 2024 63,6 2017 51,2 2025 64,6 2018 53,3 2026 65,6 2019 55,6 2027 66,7 2020 58,0 2028 67,7 2021 60,5 2029 68,8 2022 61,5 2030 69,8
Hasil  proyeksi  beban  puncak  diperlukan sebagai acuan dalam  menambah  kapasitas trafo di gardu induk Kabupaten Purbalingga. Proyeksi  beban  puncak  dihitung  berdasarkan dari total konsumsi energi dan nilai load factor . Proyeksi  beban  puncak  pada  tahun  2030  untuk skenario  satu  sebesar  94,6  MW  dan  69,8  MW pada  skenario  dua.  Presentase  peningkatan beban  puncak  dari  tahun  2015  hingga  tahun 2030  sebesar  99,46%  pada  skenario  satu  dan 47,2% pada skenario dua. Selesih pertumbuhan beban  puncak  antara  skenario  satu  dengan  dua sebesar 52,26%.
Kapasitas trafo di gardu induk Kabupaten Purbalingga  sebesar  30  MW.  Kapsitas  tersebut belum cukup untuk menyuplai energi listrik jika dilihat  proyeksinya  sampai  pada  tahun  2030. Perlu  adanya  penambahan  kapasitas  trafo sebesar  90  MW  atau  300%  dari  kapasitas sebelumnya pada skenario satu atau melakukan penambahan  60  MW  atau  200%  dari  kapasitas sebelumnya jika skenario kedua diterapkan oleh pemerintah  Kabupaten  Purbalingga.  Adanya penambahaan  kapasitas  trafo  untuk  menjamin kestabilan energi listrik di Kabupaten Purbalingga hingga tahun 2030

## SIMPULAN
Hasil  proyeksi  pertumbuhan  konsumsi energi listrik di Kabupaten Purbalingga menunjukkan  adanya  peningkatan  dari  2015 hingga  tahun  2030  dengan  total    konsumsi
http://journal.uny.ac.id/index.php/jee/
energi  295.548,7  MWh  menjadi  645.892,6 MWh pada skenario satu dan menjadi 476.643,1
MWh  pada  skenario  kedua.  Peningkatan konsumsi  energi  dalam  kurun  waktu  15  tahun adalah  118%  pada  skenario  satu dan  61,3% pada  skenario  kedua.  Perbedaan  pertumbuhan konsumsi  energi  listrik  antara  skenario  satu dengan  dua  sebesar  56,7%.  Pertumbuhan konsumsi  energi  listrik  dari  tahun  2015  hingga tahun 2030 pada sektor pelanggan rumah tangga dari  total  konsumsi  energi  210.124,5  MWh menjadi  296.015,6  MWh  naik  40,8%  pada skenario  satu  sedangkan  pada  skenario  kedua konsumsi  energi  menjadi  297.541  MWh  naik 41,6%.  Pada  sektor  pelanggan  bisnis  total konsumsi  dari  21.494  MWh  menjadi  78.311,3 MWH naik 269% pada skenario satu sedangkan pada  skenario  kedua  konsumsi  energi  menjadi 43.129,3  MWh  naik  100%.  Pada  sektor pelanggan  publik  dari  total  konsumsi  energi 19.195,1  MWh  menjadi  62.219,4  MWh  naik 224% sedangkan pada skenario kedua konsumsi energi  menjadi  36.756,2 MWh  naik  91%.  Pada sektor  pelanggan  industri  dari  total  konsumsi energi  44.735  MWh  menjadi  209.346,3  MWh naik  367%  sedangkan  pada  skenario  kedua konsumsi  energi  menjadi  99.216,6  MWh  naik 122%.
Presentase  peningkatan  beban  puncak dari  tahun  2015  hingga  tahun  2030  dari  47,5 MW  naik  menjadi  94,6  MW  atau  naik  99,46% pada  skenario  satu  dan  menjadi  69,8  MW  atau naik sebesar 47,2% pada skenario kedua. Selisih pertumbuhan beban puncak antara skenario satu dengan skenario kedua sebesar 52,26%.
Dengan kapasitas trafo sebesar 30 MW di gardu induk Kabupaten Purbalingga maka perlu adanya  penambahan  kapasitas  trafo  sebesar  90 MW atau 300% dari kapasitas sebelumnya pada skenario  satu  atau  melakukan  penambahan  60 MW  atau 200%  dari  kapasitas  sebelumnya  jika skenario  kedua  diterapkan  oleh  pemerintah Kabupaten Purbalingga untuk menjamin kestabilan energi listrik di Kabupaten Purbalingga hingga tahun 2030.

## DAFTAR RUJUKAN
Asri,  R.  2017.  Proyeksi  Jangka  Panjang
Kebutuhan Energi Sulawesi Selatan Menggunakan  Skenario  Sistem  Energi
Bersih. Tesis .  Universitas  Gajah  Mada Yogyakarta.
Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Purbalingga.
2015. Kabupaten  Purbalingga  dalam Angka 2015 . Diunduh pada tanggal 15 Mei 2017 dari, https://purbalinggakab.bps.go.id/website/p df_publikasi/Purbalingga-Dalam-Angka- 2015.pdf
Dewan  Energi  Nasional.  2015. Ketahanan
Energi  Nasional  2015 .  Diunduh  pada tanggal 12 Juni 2017 dari,
www.den.go.id/index.php/publikasi/downl oad/29
Djohar,  A.,  &  Musaruddin,  M.  2017.  Analisis Kebutuhan  dan  Penyediaan  Energi  Listrik di  Kabupaten  Konawe  Kepulauan  Tahun 2017-2036 dengan Menggunakan Perangkat Lunak LEAP. Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro
(FORTEI 2017).
Herbst,  A.,  Toro,  F.,  Reitze,  F.,  &  Jochem,  E. 2012.  Introduction  to  energy  systems modelling. Swiss  Journal  of  Economics and Statistics , Vol 148 (2), 111-135.
Hermawan,  H.,  &  Karnoto,  K.  2011. Proyeksi Kebutuhan  dan  Penyediaan  Energi  Listrik di  Jawa  Tengah  Menggunakan  Perangkat Lunak LEAP (Doctoral dissertation,
University Diponegoro ).
Insani,  D.  S.,  Badriana,  B.,  &  Daud,  M.  2019.
Analisis  Peramalan  Kebutuhan  Energi Listrik untuk Kabupaten Bireuen Menggunakan Perangkat Lunak LEAP. Jurnal Nasional Teknik Elektro , Vol 8 (1), 32-41.
Kassa,  D.,  Tuegeh,  M.,  &  Pakiding,  M.  2014. Ketersediaan  Energi  Listrik  Sulawesi Utara Sampai Tahun 2020. Jurnal Teknik Elektro dan Komputer , Vol 4 (1), 44-54.
Peraturan  Menteri  ESDM  No.  24  Tahun  2015 tentang  Pedoman  Penyusunan  Rencana Umum Ketenagalistrikan. Diunduh
pada tanggal 12 Juni 2017 dari,
http://jdih.den.go.id/download/1210/ped oman-penyusunan-rencana- umum-ketenagalistrikan
Prawaningtyas TD. 2009. Proyeksi dan Optimasi Pemanfaatan Energi Terbarukan. Tesis .  Fakultas  Teknik Universitas Indonesia.
Rajagukguk, A. S., Pakiding, M., & Rumbayan, M. 2015. Kajian Perencanaan Kebutuhan dan  Pemenuhan  Energi  Listrik  di  Kota Manado. Jurnal  Teknik  Elektro  dan Komputer , Vol 4 (3), 1-11.
Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah
Daerah  (RPJMD)  Kab.  Purbalingga Tahun 2016-2021. Diunduh pada tanggal 10 Juni 2018 dari, https://bkppd.purbalinggakab.go.id/wp- content/uploads/2018/05/RPJMD-2016-
2021.pdf
Rencana  Penyediaan  Umum  Tenaga  Listrik (RUPTL) PT. PLN 2016 – 2025. Diunduh pada tanggal 10 Juni 2017 dari, http://jdih.den.go.id/download/1210/ped oman-penyusunan-rencana-umum- ketenagalistrikan
Suhono.  2009.  Kajian  Perencanaan  Permintaan dan  Penyediaan  Energi  Listrik  di Wilayah Kabupaten Sleman Menggunakan  Perangkat  Lunak LEAP .
Skripsi . Universitas Gajah Mada
Yogyakarta.
Winarno,  O.  T.  2006. LEAP  (Long-range Energy  Alternatives  Planning  System): Panduan  Perencanaan  Energi . CAREPI Project.