## Studi Prakiraan Beban Listrik Secara Mikrospasial Berdasarkan Simulasi Tata Guna Lahan

## Adri Senen
Program Studi Teknik Elektro, Politeknik Swadharma, Indonesia, 85000
Email: ad_senen@yahoo.com

## Abstrak
Saat  ini  prakiraan  beban  listrik  sektoral  menjadi  lebih  sederhana  dan  mudah  untuk diimplementasikan/  Akan  tetapi,  kondisi  ini  dihadapkan  pada  suatu  keadaan  dimana  hasil prakiraannya masih bersifat makro sehingga tidak  memperlihatkan  pusat-pusat beban  pada wilayah yang  lebih  kecil  (grid)  dan  mengakibatkan  lokasi  gardu  distribusi  tidak  dapat  ditentukan  dengan pasti.  Disamping  itu,  keakuratannya  akan  cendrung  bias  pada  suatu  wilayah  yang  memiliki keterbatasan data dan area yang mengalami perubahan tata guna lahan yang cepat. Oleh karena itu, dalam  paper  ini  akan  menguraikan  permasalahan  tersebut  dengan  melakukan  penelitian  prakiraan beban  listrik  pada  wilayah  yang  lebih  kecil.  Metode  penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan teknik  clustering  untuk  mengatasi  masalah  besarnya  volume  proses  hitung.  Manfaat  penelitian  ini diharapkan nantinya mampu memberikan informasi penentuan besarnya beban, kapan terjadinya dan dimana  lokasi  beban  tersebut  berada  dengan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi,  sehingga  cocok digunakan untuk dasar perencanaan pengembangan jaringan distribusi tenaga listrik. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  hasil  pengolahan  matriks  korelasi  antara  variabel-variabel  dengan  teknik clustering  diperoleh  4  cluster  dari  107  kelurahan  yang  terdapat  di  AJ  Kebayoran.  Kemudian pertumbuhan  rata-rata  kebutuhan  listrik  tiap  tahun  (2007-2016  )  per  sektor    AJ  Kebayoran  adalah: 6.38 % (Perumahan: 6.4%;  Industri: 6.2%; Bisnis: 6.4%; dan sosial: 6.0%).

## Abstract
Current  electricity  load  forecasting  sectoral  become  simpler  and  easier  to  implement.  However, these conditions are faced with a situation where the results of macro forecasts still so do not show the  load  centers  on  a  smaller  area  (grid)  and  resulted  in  no  distribution  substation  location  can  be determined with certainty. In addition, the accuracy  would  tend to  bias in a region that has limited data and the area  of land  use  change that  fast.  Therefore, in  this  paper will  outline the problem by conducting  research  on  the  electric  load  forecasting  smaller  area.  This  research  method  is  to  use clustering  techniques  to  overcome  the  problem  of  the  large  volume  of  arithmetic  processes. Expected benefits of this research will be able to provide information determining the magnitude of the  load,  when  it  happens  and  where  is  the  location  of  the  burden  of  a  higher  level  of  accuracy, making  it  suitable  to  be  used  for  basic  planning  of  power  distribution  network  development.  The results  showed  that  the  processing  of  the  correlation  matrix  between  variables  with  clustering techniques  gained  4  cluster  of  107  villages  located  in  Kebayoran  AJ.  Then  the  average  growth  of electricity demand per year (2007-2016) per sector: 6:38% (Estate: 6.4%; Industry: 6.2%; Business: 6.4%, and the social: 6.0%).
Keyword :  Payload Forecast, Micro Spacial, Grid, Clustering, Payload Growth

## 1. Latar Belakang
Metode prakiraan beban sektoral [1,2] yang selama ini ada memang lebih sederhana dan mudah untuk diimplementasikan, namun dihadapkan pada suatu keadaan dimana  tingkat  keakuratannya  akan  cenderung  bias  pada suatu  wilayah  yang  memiliki  keterbatasan  data  dan  area pelayanannya  dinamis,  dalam  artian  wilayah  tersebut mengalami  perubahan  tata  guna  lahan  yang  cepat  sebagai akibat pertumbuhan ekonomi dan populasi penduduk. Hasil prakiraannya  juga  masih  bersifat  makro  sehingga  tidak memperlihatkan pusat-pusat beban pada wilayah yang lebih
kecil (grid) dan mengakibatkan lokasi gardu distribusi tidak dapat ditentukan dengan pasti.
Oleh  karena  itu  diperlukan  teknik  prakiraan  beban  yang berbasis  pada  wilayah  yang  lebih  kecil  (mikrospasial). Umumnya  metode  prakiraan  beban  secara  mikrospasial ini dibedakan  dalam  dua  kategori  [3,4,5,6],  yakni  metode kecenderungan  ( trending )  dan  simulasi  tata  guna  lahan ( land  use  simulation ).  Metode  kecenderungan  merupakan metode  dengan  mengeksplorasikan  data  historis  untuk menentukan  pertumbuhan  beban  ke  depan  dengan menggunakan  teknik  time  series  [7],  ARIMA  [8]  atau
teknik  lainnya.  Metode  ini  tidak  dapat  memprediksi pertumbuhan  beban  untuk  area  kecil  yang  tidak  memiliki data beban historis. Teknik ini juga tidak bisa menunjukkan interaksi faktor-faktor lain yang mempengaruhi pertumbuhan  beban.  Metode  simulasi  tata  guna  lahan [3,5,6,8,9]  adalah  teknik  mensimulasikan  interaksi  faktor- faktor  penyebab  pertumbuhan  beban  dengan  dasar  historis dan kondisi eksisting kawasan dengan membagi area dalam grid-grid tertentu.
Penelitian  ini  mengembangkan  suatu  metodologi  prakiraan pertumbuhan  beban  listrik  secara  mikrospasial  yang mengakomodir perubahan tata guna lahan serta melibatkan faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  pertumbuhan beban  dengan  menggunakan  teknik  clustering.  Metodologi ini  akan  dapat  memproyeksikan  pertumbuhan  beban  pada lingkup  wilayah  yang  kecil  dengan  hasil  prakiraan  yang lebih  teliti,  sehingga  titik-titik  beban  dapat  diperkirakan jumlahnya  pada  setiap  grid  sesuai  dengan  struktur geografisnya.  Akumulasi  dari  pertumbuhan  beban  setiap grid merupakan pertumbuhan beban wilayah (makro).

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Tahap Identifikasi
2.1.1 Analisis Kelompok (Clustering Analysis )
Metode  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan  grid-grid  ke dalam suatu kelompok  yang relatif homogen sehingga  grid dalam satu kelompok mempunyai  karakteristik  yang  mirip. Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  analisis cluster sebagai berikut: a. Menyusun  matrik  jarak  berukuran N  x N  yang  elemen- elemennya  merupakan  jarak euclidean antar  N  obyek. Sebut matriks ini sebagai matriks jarak.
D = {d ij } ; Ij = 1,2,3,…,N …………………(1)
b. Menghitung jarak minimum matriks tersebut, kemudian menggabungkan  keduanya  sebagai  satu  kelompok. Misalkan  kelompok  yang  mempunyai  jarak  minimum adalah  kelompok  U  dan  V,  maka  diperoleh  kelompok baru  (UV).  Metode  revisi  jarak  yang  digunakan  adalah jarak Euclidean yang  merupakan  jarak  antar  obyek yang lazim digunakan.
∑ = − =
1 2 ) ( k jk ik ij v v d …..…………....(2)
Dimana:
- d ij
: jarak Euclidean - V ik ,V jk vc : skor grid ke-i dan ke-j pada variabel k.
Semakin  rendah  jarak Euclidean semakin dekat hubungan grid.  Kemudian  mengulangi  langkah  kedua  dan  ketiga sebanyak  (N-1)  kali  sehingga  semua  obyek  berada  dalam satu kelompok. Terakhir mencatat setiap hasil pengelompokan C j .
c. Hasil pengelompokan dan kekuatan pengelompokan (C j )  dapat digambarkan dalam Dendogram .
d. Berdasarkan dendogram ini dapat ditentukan jumlah cluster dan anggotanya.

## 2.1.2 Analisis Komponen Utama (AKU)
AKU  digunakan  untuk  melihat  variabel-variabel  yang berpengaruh  pada  setiap cluster .  Dengan  proses  AKU  ini variabel-variabel  yang  tidak  berpengaruh  akan  dikeluarkan dari  model  matematis,  sehingga  model  yang  didapatkan lebih  sederhana,  namun  hasilnya  tidak  jauh  berbeda. Penentuan  banyaknya  komponen  utama  berdasarkan  pada proporsi  keragaman  kumulatif  sebesar  75%  atau  lebih  dari keragaman total.

## 2.1.3. Analisis Faktor
Keeratan  hubungan  antara  perubah  asal  dengan  komponen utama  dapat  dilihat  melalui  besarnya  koefisien  korelasi antara perubah asal dengan perubah komponen utama.

## 2.2. Tahap Pendugaan dan Pengujian Model Matematis

## 2.2.1 Penentuan Model Matematis
Peramalan  beban  dalam  tenaga  listrik  umumnya  dalam bentuk linear. Berdasarkan kondisi ini, pembentukan model dapat  dirumuskan  dalam  sebuah  regresi  berganda  yang dibangun berdasarkan model matematis berikut ini:
e X b X b X b b Y k k + + + + + = ... 3 3 2 2 1 ...................(3)
Model  matematis  tersebut  adalah  bentuk  kumpulan persamaan  linear  dengan  multi  variabel  dan  dapat disederhanakan penulisannya dalam bentuk matrik menjadi:
Y = Xb + e………………………………….. (4)
Dimana :
        

            = n Y Y Y Y Y . . . 3 2 1         

            = k b b b b b . . . 3 2 1                       = n e e e e e . . . 3 2 1
Y : kerapatan beban dengan matriks n x 1 X : variabel-variabel dengan matriks n x k B : koefisien regresi dengan matriks k x 1 e : kesalahan dengan matriks k x 1
Untuk  memperoleh  nilai-nilai  b,  jumlah  kuadrat  deviasi harus diminimumkan :
∑ − − = = ) ( )' ( ' 2 Xb Y Xb Y e e e i ..................(5)
Jika e’ = Y – Xb’ adalah transpose e, maka:
b = (X’X) -1 X’Y  ................................ .................... (6)

## 2.2.2 Analisis Korelasi
Analisis korelasi dilakukan untuk menetukan variabel yang mempunyai  hubungan  yang  relatif  lebih  kuat  (signifikan) dengan  inisial  respon.  Variabel  yang  diperoleh  berpeluang besar  memberikan pengaruh yang sangat signifikan,  yakni korelasi antara X dan Y adalah:
Y X XY YY XX XY XY S S Cov Cov Cov
Cov r = = ……………………..(7)
Dimana S X , S Y adalah deviasi stándar X dan Y.
Jika r>  0,5, maka  variabel  tersebut  mempunyai  pengaruh signifikan terhadap variabel kerapatan beban.

## 2.2.3 Pemeriksaan dan Pengujian Model Matematis
Pemeriksaan  dan  pengujian  model  matematis  dilakukan untuk  menguji  apakah  model  matematis  tersebut  sudah layak secara  statistik . [10], yaitu  dengan  uji  F  (uji parameter), uji t (uji koefisien parameter) dan pemeriksaan multikolinearitas [11].

## 3.3. Tahap Peramalan

## 3.1 Trend Variabel
Untuk  mendapatkan  pertumbuhan  kerapatan  beban  tiap tahun berdasarkan model yang diperoleh sebelumnya, maka terlebih  dahulu  perlu  dilakukan  trend  masing-masing variabel  (kecuali  variabel  tata  guna  lahan)  untuk memperoleh  model  pertumbuhan  tiap  tahun  dari  setiap variabel  tersebut.  Adapun  pemilihan  trend  terbaik  dari setiap  variabel  adalah  berdasarkan  nilai  kesalahan (error) (MAPE) yang paling kecil.

## 3.2. Forecasting Kerapatan Beban Cluster Berdasarkan Model
Berdasarkan  hasil  trend  setiap  variabel  yang  diperoleh, maka  model  trend  pertumbuhan  variabel  tersebut digunakan  untuk  memprediksi  kerapatan  beban  di  setiap cluster sesuai dengan model yang diperoleh sebelumnya.

## 3.4  Perhitungan Forecasting Beban Puncak
Hasil forecasting kerapatan beban per tahun yang diperoleh pada  tiap cluster dapat  digunakan  untuk  menghitung kerapatan  beban  masing-masing  sektor  pada cluster yang sama.  Perubahan  luas  sektor  per  tahun  disesuaikan  dengan RT/RW. Proses  selanjutnya adalah  melakukan  perhitungan daya  total  kelurahan  dengan  menjumlahkan  daya  pada masing-masing  sektor  (perumahan,  komersial,  industri  dan sosial)  pada  kelurahan  tersebut.  Secara  matematis  dapat dituliskan dalam bentuk persamaan sebagai berikut:
)) ( ) ( ) ( ) ( ( ) ( t P t P t P t P C t P S I B R f Kelurahan Total + + + = ……....(8)
Dimana : C f : Coincident  factor

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1  Prediksi  Beban Mikrospasial Berdasarkan Simulasi Tata Guna Lahan
Metode  yang  berbasis  pada  pemodelan  simulasi  tata  guna lahan  umumnya  diawali  dengan  membagi  area  pelayanan dan  utilitas  listrik  menjadi  set  wilayah  yang  kecil-kecil. Ukuran  grid  itu  bervariasi  bergantung  pada  ketersediaan data  dan  metode  prakiraan  yang  akan  digunakan.  Secara umum  teknik  yang  dikembangkan  mengikuti  tiga  tahap prosedur  seperti  yang  ditunjukan Gambar  1  dengan  variasi yang ada pada tiap tahapnya  [6].

## Gambar 1. Tiga langkah prosedur prediksi  berbasis tata guna lahan

## 3.2 Penyusunan Metodologi
Metode  prediksi  beban  mikrospasial  berbasis  pada  tata guna  lahan  ini  merupakan  metode  yang  memproyeksikan tipe  dan rapatan beban dari perkembangan suatu area  yang berbasis  pada  perubahan  penggunaan  lahan  eksisting  dan yang akan datang.  Informasi pola perkembangan tata guna lahan kemudian diterjemahkan ke dalam pola perkembangan kebutuhan beban, dengan demikian pertumbuhan beban dapat ditentukan pada lingkup wilayah yang  kecil  dan  diharapkan  hasilnya lebih  teliti. Perkembangan  kebutuhan  beban  ini  direpresentasikan dalam dalam rapatan beban tiap grid per tahun tinjauan.

## 3.3 Model dan Parameter
Prakiraan  diawali  dengan  mengumpulkan  dan  kompilasi variabel-variabel  kedalam  setiap  grid-grid  yang  akan diramal  kebutuhan  listriknya.  Adapun  variabel-variabel tersebut  terdiri  dari  kondisi  eksisting  penggunaan  lahan yang  dinyatakan  dalam  persentase  luas  (mewakili  aspek geografi  dan  tata  guna  lahan),  variabel  demografi  yang
diwakili oleh jumlah rumah tangga, variabel ekonomi yang direpresentasikan  dengan  PDRB,  dan  variabel  kelistrikan berupa  kebutuhan  daya  eksisting  setiap  grid  untuk  melihat kondisi eksisting rapatan beban di  grid  yang  bersangkutan. Data  untuk  akhir  tinjauan  adalah  mengacu  pada  data Rencana  Tata  Ruang  dan  Wilayah  (RT/RW)  grid  yang bersangkutan.
Nilai-nilai  grid  yang  telah  disusun  dan  dikompilasi berdasarkan  data-data  tersebut,  selanjutnya  dilakukan pengelompokkan  atas  grid-grid  ( clustering ).  Clustering dilakukan  karena  grid-grid  tersebut  sangat  banyak.  Dalam hal  ini,  grid  dan  variabel-variabelnya  dapat  dipandang sebagai suatu vektor yang secara matematis disebut dengan objek,  dengan  demikian  vektor-vektor  yang  dibentuk  oleh grid  in  dapat  ditentukan  jarak  antara  satu  dengan  yang lainnya.  Kesamaan cluster dalam  proses  peng cluster an  ini ditentukan  oleh  kedekatan  vektor  (jarak euclidean )  objek tersebut.  Semakin  kecil  jarak  e uclidean ,  maka  semakin besar  keserupaannya,  dan  grid  ini  dimasukkan  dalam  satu kelompok,  kemudian  dilanjutkan  dengan  menganalisis variabel-variabel  berdasarkan  teknik  AKU.  Teknik  AKU ini  akan  menghasilkan  variabel-variabel  yang  dominan setiap  kelompok  terhadap  pertumbuhan  beban  dan selanjutnya  digunakan  untuk  menghitung  kerapatan  beban. Model  kerapatan  beban  yang  didapat  akan  di  uji  melalui teknik-teknik  statistik  yang  baku.  Hasil  dari  kerapatan beban  yang  diperoleh  akhirnya  diproyeksikan  kedalam bentuk  beban  untuk  setiap  tahun  yang  akan  datang berdasarkan tata guna lahan pada setiap grid.

## 3.4 Kebutuhan Data
Kelompok  data-data  yang  diperlukan  secara  umum diklalisifikasikan  menjadi  dua  jenis  data,  yaitu  data  listrik dan  data  non  listrik.  Data  listrik  meliputi  daya  per  sektor (rumah  tangga,  bisnis,  industri,  dan  sosial)  di  setiap kelurahan. Sedangkan  data non listrik yang terdiri dari data jumlah  rumah  tangga,  PDRB,  tata  guna  lahan  untuk  setiap kelurahan,  dan  data  rencana  tata  ruang  dan  tata  wilayah untuk setiap kelurahan.

## 3.4 Pengujian Metodologi
Wilayah yang diambil sebagai objek penelitian adalah area jaringan  Kebayoran  yang  merupakan  bagian  dari  sistim distribusi  Jakarta  Raya  dan  Tanggerang.  Area  tersebut selanjutnya dibagi dalam bentuk grid-grid, dimana satu grid mewakili  satu  kelurahan.  Untuk  setiap  grid  kemudian dinilai  tata  guna  lahan  eksisting,  kependudukan,  ekonomi serta  eksisting  kebutuhan  daya  listriknya.  Data-data tersebut  kemudian  ditabulasi  menurut  kode  kelurahan. Jumlah  kelurahan  pada  AJ  Kebayoran  ini  sebanyak  109 kelurahan terdiri dari 26 kecamatan. Berdasarkan data BPS diperoleh  luas  total  AJ  Kebayoran  1293,31  km 2 dengan perubah-perubahnya  (variabel)  yang  berjumlah  11  buah untuk masing-masing kelurahan.
Area dan variabel-variabel yang terlibat dalam memprediksi  kebutuhan  listrik  wilayah  ini  cukup  banyak, maka perlu dilakukan penyederhanaan struktur dan dimensi untuk memudahkan interpretasi dari seluruh informasi yang ada. Langkah pertama yang dilakukan adalah mengelompokkan  grid-grid  tersebut  ke  dalam  suatu kelompok  yang  relatif  homogen  dengan  tujuan  untuk menyederhanakan  dimensi  grid  yang  diamati  berdasarkan interkasi  antara  variabelnya.  Adapun  teknik  yang  tepat untuk  mengakomodasi  dan  menjawab  permasalahan  ini adalah  melakukan  analisis cluster, sehingga  akan terkelompok kelurahan-kelurahan kedalam suatu kelompok yang  relatif  homogen  dan  mempunyai  karakteristik kawasan  yang  mirip.  Setiap cluster yang  dihasilkan tentunya  akan  mempunyai  variabel-variabel  tertentu  dan berbeda  yang  mempengaruhi  pertumbuhan  beban  secara dominan.  Untuk  dapat    menunjukkan  variabel  mana  yang memberikan  kontribusi  terhadap  pertumbuhan  beban  pada masing-masing wilayah, maka dilakukan AKU dan analisis faktor.    Dengan  menggunakan  teknik  clustering,  objek penelitian  yang  awlnya  terdiri  dari  109  grid  (kelurahan) dapat  disederhanakan  dimensinya  menjadi  4  cluster.  Hasil clustring dapat dilihat pada Tabel 1 dan 2.
3.4  Analisis  Komponen  Utama  (AKU)  dan  Analisis Faktor
Tabel 1. Hasil Pembagian Cluster AJ Kebayoran
Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Parung Serab Lengkong Wetan Paninggilan Sukabumi Selatan Ulujami Gelora Sudimara Selatan Sarua Sudimara Timur Sukabumi Utara Petukangan Selatan Rawajali Pedurenan Jombang Karang Tengah Kelapa Dua Petukangan Utara Pancoran Cipadu Sawah Baru Babakan Kebon Jeruk Lebak Bulus Menteng Atas Kereo Sarua indah Pondok Jagung Duri Kepak Pondok Labu Larangan Utara Sawah Kedoya Selatan Cilandak Barat Larangan Selatan Ciputat Joglo Gandaria Selatan Pinang Cipayung Srengseng Cipete Selatan Perigi Baru Pisangan Meruya Selatan Bangka Pondok Kacang Barat Cireundeu Meruya Utara Pela Mampang Pondok Kacang Timur Cempaka Putih Kembangan Seltan Tegal Parang

## Tabel 1. (Lanjutan)
Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Perigi Lama Pondok Ranji Palmerah Mampang Prapatan Pondok Pucung Rengas Kemanggisan Kuningan Barat Pondok Jaya Rempoa Gandaria Utara Kalibata Pondok Aren Grogol Cipete Utara Pangadegan Jurang Mangu Barat Krukut Pulo Cikoko Jurang Mangu Timur Limo Petogogan Pondok Pinang Pondok Karya Gandul Melawai Kebayoran Lama Selatn Pondok Betung Pangkalanjati Bru Kramat Pela Kebayoran Lama Utara Pamulang Timur Mempang Gunung Cipulir Pondok cabe Udik Pondok Petir Selong Grogol Selatan Pondok Cabe Ilir Serua Rawa Barat Grogol Utara Kedaung Kedaung Senayan Kuningan Timur Bambu Apus Cinangka Bintaro Menteng Dalam Benda Baru Tanah Baru Pesanggrahan Gedong

## Tabel 2. Karakteristik Cluster-Cluster AJ Kebayoran
Variabel Cluster 1 Cluster 2 Min Max Mean StDev Min Max Mean StDev Jmlh Rmh_Tng (KK) 1355 15978,0 4275 2358,0 2507 6870,0 4496 2035,0 Luas Perumahan (Ha) 45 4004,0 792 969,0 23,34 79,5 47,9 20,1 Luas Industri (Ha) 0 2844,0 653 761,0 1,4 93,5 31,7 38,6 Luas Bisnis (Ha) 2.5 1896,0 521,4 478,4 3,1 100,9 42,4 41,4 Luas Sosial (Ha) 1.2 1164,0 350,2 336,4 2,2 62,9 17,8 25,5 PDRB ( x 10 Milyar) 1.11 33,0 8.751 6,1 4,5 88,1 29,7 35,5 Beban rata2 Prmahan (kW) 111 9930,0 1963 2403,0 57,9 197,1 118,8 49,9 Beban rata2 Industri (kW) 0 7846,0 1802 2098,0 3,7 257,9 87,5 106,4 Beban rata2 Bisnis (kW) 7 5476,0 1506 1382,0 9,1 291,4 122,3 119,6 Beban rata2 Sosial (kW) 1.5 1435,8 432 415,0 2,7 77,6 22 31,4 Load Density (kW/Ha) 1.58 2,8 2.3994 0,3 1,8 2,7 2.432 0,4 Variabel Cluster 3 Cluster 4 Min Max Mean StDev Min Max Mean StDev Jmlh Rmh_Tng (KK) 992 15029,0 6036 3137,0 911 17547,0 6837 7333,0 Luas Perumahan (Ha) 38,9 496,8 184,4 109,1 20 75,8 44.2 25,7 Luas Industri (Ha) 0 38,0 3,86 8,2 0 20,0 7,35 8,7 Luas Bisnis (Ha) 2,2 123,6 28,71 27,4 8.8 87,0 35 35,3 Luas Sosial (Ha) 3,28 142,6 28,55 29,6 5,4 112,9 67,2 45,0 PDRB ( x 10 Milyar) 45,8 460,2 135,5 86,4 61 608,0 212 265,0 Beban rata2 Prmahan (kW) 1.031 13155,0 4883 2890,0 530 2006,0 1171 680,0 Beban rata2 Industri (kW) 0 3999,0 406 866,0 0 2103,0 773 917,0 Beban rata2 Bisnis (kW) 213 11980,0 2782 2658,0 855 8429,0 3387 3419,0 Beban rata2 Sosial (kW) 100 4334,0 868 901,0 165 3432,0 2042 1368,0 Load Density (kW/Ha) 28,56 57,8 37,03 7,6 33,62 53,4 45,34 9,0

## Tabel 3. Keragaman Variabel yang Diterangkan
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 5.765 57.651 57.651 5.765 57.651 57.651 4.993 49.925 49.925 2 3.636 36.358 94.009 3.636 36.358 94.009 4.408 44.084 94.009 3 .599 5.991 100.000 4 .000 .000 100.000 5 .000 .000 100.000 6 .000 .000 100.000 7 .000 .000 100.000 8 .000 .000 100.000 9 .000 .000 100.000 10 .000 .000 100.000
Tabel 4. Rotated Component Matrix (a) Variabel Komponen 1 2 Rumah_Tangga -.770 .602 Luas Perumahan -.047 .964 Luas Industri .022 -.904 Luas Komersil .990 .102 Luas Sosial .867 -.490 PDRB .966 .225 BR_Perumahan -.047 .964 BR_Industri .022 -.904 BR_Komersil .990 .102 BR_Sosial .867 -.490
Berdasarkan  hasil  pengolahan  AKU,  maka  diperoleh pengelompokkan  AKU  beserta  faktor-faktor  yang  ada didalamnya, seperti yang terlihat dalam Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Analisis Komponen Utama Cluster Komponen Utama Komponen 1 Komponen 2 4 Beban Komersil Beban Permahan Luas Komersil Luas Perumahan PDRB Beban Industri Beban Sosial Luas Industri Luas Sosial Rumah Tangga

## 3.5 Analisis Korelasi
Berdasarkan    hasil  analisis  nilai  korelasi  masing-masing variabel  terhadap  nilai  respon  ( load  density) diperoleh variabel-variabel yang memiliki korelasi cukup erat dengan initial respon.   Hasil perhitungan memperlihatkan varibel- variabel  tersebut  sudah  dapat  menjelaskan  keragaman  dari nilai  rating  sebesar 94,009  % .  Secara  statistik  nilai  ini sudah menunjukkan hasil yang  baik.

## 3.6 Perhitungan Pertumbuhan Kerapatan Beban
Selanjutnya  untuk  mendapatkan  pertumbuhan  kerapatan beban (load  density) tiap  tahun  berdasarkan  model  yang diperoleh sebelumnya, maka terlebih dahulu perlu dihitung trend  masing-masing  variabel  (kecuali  variabel land  use ) untuk  memperoleh  model  pertumbuhan  tiap  tahun  dari setiap varibel tersebut. Adapun pemilihan trend terbaik dari setiap variabel adalah berdasarkan nilai error (MAPE) yang paling  kecil.  Hasil  trend  yang  digunakan  pada  model  ini mengacu pada model trend yang diperoleh sebelumnya. Trend  perubahan  variabel Land  Use (Tata  guna  lahan) didasarkan  pada  rencana  tata  ruang  dan  rencana  wilayah (RT/RW)  dari  daerah  yang  bersangkutan.  Hasil  trend
pertumbuhan  kerapatan  beban  per  sektor  seperti  terlihat pada Tabel 6.

## Tabel 6. Trend Pertumbuhan Kerapatan Beban per
Sektor Tahun Rho Perumahan Rho Industri Rho Bisnis Rho Sosial Rho Sistem (MVA / Km 2 ) (MVA / Km 2 ) (MVA / Km 2 ) (MVA / Km 2 ) (MVA / Km 2 ) 2007 1,54 0,66 1,87 0,82 1,05 2008 1,66 0,68 1,85 0,81 1,08 2009 1,78 0,70 1,89 0,79 1,12 2010 1,91 0,74 1,93 0,80 1,17 2011 2,07 0,77 1,97 0,81 1,23 2012 2,24 0,83 2,05 0,84 1,30 2013 2,45 0,89 2,12 0,88 1,38 2014 2,70 0,96 2,19 0,96 1,49 2015 3,00 1,04 2,29 1,05 1,61 2016 3,35 1,14 2,38 1,20 1,77
Pada  AJ  Kebayoran  kerapatan  bisnis    sampai  tahun  2010 lebih  tinggi,  namun  pada  tahun  berikutnya  kerapatan disektor  perumahan  lebih  tinggi.  Ini  disebabkan  oleh pertumbuhan  natural  dari  sektor  perumahan  dengan  luas areanya cenderung menurun tiap tahun, tapi di sektor sektor bisnis  berlaku  hal  sebaliknya.  Dalam  hal  ini,  berpengaruh pada  sektor  perumahan,  dimana  pertumbuhan  kerapatanya relatif    tajam.  Sedangkan  untuk  sektor  industri  dan  sektor sosial  ada  kecendrungan  pola  pertumbuhan  kerapatannya cenderung  sama,  yakni  relatif  kecil.  Hal  ini  dikarenakan perkembangan  luas  area  industri  dan  sosial  tidak  terlalu signifikan.
Selanjutnya,    berdasarkan  Tabel  6  untuk    sistem pertumbuhan kerapatan 1,3 MVA/Km 2 diperoleh pertumbuhan  kerapatan  beban  per  sektor  yang  paling tertinggi  yakni,  sektor  perumahan  2,24  MVA/Km 2 . Kemudian  diikuti  oleh  sektor  bisnis  2,12  MVA/Km 2 dan sektor  sosial  0,84  MVA/Km 2 .  Kerapatan  beban  yang terendah  adalah  sektor  industri,  yaitu  sebesar  0.83 MVA/Km 2 .  Berdasarkan  model  kerapatan  beban  pada cluster  ini,  maka  selanjutnya  dapat  dihitung  prakiraan pertumbuhan beban dari tahun 2007-2016:
Tabel 7. Prakiraan Pertumbuhan Beban dari Tahun 2007-2016

## 3.2 Pembahasan Hasil Penelitian
Berdasarkan  hasil  dari  pertumbuhan  daya  puncak menunjukkan  kebutuhan  di  sektor  perumahan  lebih  tinggi pada  tahun  2016  dengan  kebutuhan    daya  sebesar  1.289 MVA),  diikuti  oleh  sektor  bisnis  sebesar  874,8  MVA  dan sektor  industri  375,5  MVA.  Sektor  sosial  adalah  yang paling  rendah  yang  membutuhkan  daya  sebesar  269.8 MVA.  Adapun  rincian    kebutuhan  daya  untuk  masing- masing sektor dari tahun 2008-2016 adalah :
- Perumahan : 528,6 MVA - Industri : 156,1 MVA - Bisnis : 353,3 MVA - Sosial : 110,6   MVA
Sedangkan  dalam  bentuk  kebutuhan  energi  untuk  masing- masing sektor tersebut dari tahun 2008-2016 adalah:
- Perumahan : 2593,0 Gwh - Industri : 765,9   Gwh - Bisnis : 1733,0 Gwh - Sosial : 542,7   Gwh
Secara  keseluruhan  untuk  AJ  Kebayoran  diperlukan  daya sebesar  941,9  MVA  dengan  energi  sebanyak  6333,2  Gwh. Gambar  2  menunjukkan  kurva  persentase  pertumbuhan beban per sektor untuk AJ Kebayoran.
Gambar 2.  Kurva Persentase Pertumbuhan Beban per Sektor
Persentase  rata-rata  pertumbuhan  bisnis  dan  perumahan sangat  dinamis  bila  dibandingkan  dengan  beban  di  sektor lainnya.  Namun  pertumbuhan  sistem  naik  secara  linear dengan  rata-rata  pertumbuhan  adalah  6.38  %.  Sedangkan rata-rata pertumbuhan di sektor lain adalah
- Perumahan : 6.41% - Industri : 6.19 % - Bisnis : 6.40 % - Sosial : 5.96  %
Berdasarkan  hasil ini pertumbuhan sektor untuk skenario1 menunjukkan  BAHWA    semua  sektor  pertumbuhan  rata- rata hampir sama, yakni 6%.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dan  pembahasan,  maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Teknik Clustering ini berhasil mengelompokkan objek- objek (kelurahan) dalam bentuk cluster-cluster dimana setiap  cluster  beranggotakan  kelurahan-kelurahan memiliki karakteristik yang bersifat relatif homogeny.
2. Hasil  pengolahan  matriks  korelasi  antara  variabel- variabel  dengan  teknik  clustering  diperoleh  4  cluster dari 107 kelurahan yang terdapat di AJ Kebayoran.
3. Pertumbuhan  rata-rata  kebutuhan  listrik  tiap  tahun (2007-2016  )  per  sektor  AJ  Kebayoran,  rata-rata pertumbuhannya  6,38%  (  Perumahan:  6,4%;  industri: 6,2%; Bisnis: 6,4%; dan sosial: 6,0%).
4. Tingkat  ketelitian  metode  ini  akan  semakin  baik  jika area  pelayanan  listrik  yang  digunakan  semakin  kecil, karena basis dasar dari variabel beban adalah kerapatan beban area pelayanan.
5. Teknik clustering ini  akan  lebih  mudah  N  kali dibanding  metode  sebelumnya  jika  menggunakan analisa  komponen  utama  dalam  analisis  variabel  yang terlibat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Zuhal.  1995. Ketenagalistrikan  Indonesia . Ganeca Prima. Jakarta.
[2]  PT.  PLN  (Persero)  unit  bisnis  distribusi  Jakarta  Raya dan  Tanggerang.  2002. Prediksi  Kebutuhan  Listrik
2002-2006 Menggunakan Beberapa Skenario berdasarkan  pada  :  Pendekatan  Makro  Sektoral  dan Mikrospasial Berbasis Gardu Induk . Jakarta.
[3]  Willis, H.L., 2002. Spatial Electric Load  Forecasting . Second edition, Revised and Expanded. CRC Press.
[4]  Genethliou, E. A., Hajagos, J.T.,  Irrgang, B.G., Rossin, R.J.,  2001. Load  Pocket    Forecasting  Software .  New York  State  Office  of  Science  Technology  and Academic Research. NYSTAR
[5]   Willis,  H.L.,  Tram  H.  ,  1983. A  Cluster  Based  V.A.I. Method  for  Distribution  Load  Forecasting . IEEE Transaction  on  Power  Aparatus  and  Systems,  Vol. PAS-102, No, August 1983. IEEE.
0 2 4 6 8 10 12 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Tahun % P e rt u m b u h a n Prumahan Industri Bisnis
Sosial Sistem Tahun Beban Puncak Prmhn Beban Puncak Indstri Beban Puncak Bisnis Beban Puncak Sosial Beban Puncak Sistem (MVA) (MVA) (MVA) (MVA) (MVA) 2007 760,4 219,4 521,5 159,2 1.361,6 2008 787.5 227,2 535,0 164,8 1.405,8 2009 817.9 234,8 555,4 171,1 1.459,0 2010 854.3 244,6 579,9 178,6 1.523,0 2011 898.3 256,6 608,7 187,8 1.600,2 2012 950.3 271,2 644,8 198,6 1.693,2 2013 1.013,1 289,4 687,5 211,7 1.805,5 2014 1.088,7 311,9 737,8 228,8 1.941,1 2015 1.179,3 340,1 801,0 246,6 2.105,0 2016 1.289,0 375,5 874,8 269,8 2.303,4
[6]    Nurhidajat  S.  1993. Pengembangan  dan  Imp- lementasi  Metodologi  Prakiraan  Beban  Spasial untuk  Wilayah  Kecil  dengan  Laju  Pertumbuhan Ekonomi  yang  Tinggi . Thesis.  Program  Magister Elektroteknik ITB.
[7]     Roken, R.M., Badri, M.A., 2004. Time Series Models for  Forecasting  Electricity  Peak-Load  for  Dubai . U.A.E. University.
[8]  Rahman,  S.,  Baba,  M. An  Integrated  Load Forecasting-Load Management Simulator; Its Design and Performance. IEEE Tansaction on power system, vol. 4, no.1, February 1989. IEEE,
[9]   Hung-Chi Wu, Chi-Shing Tsai, Chan-Nan Lu., 2001. A  Rule  Based  Spatial  Load  Forecast  Method. Journal  of  the  Chinese  Institute  of  Engineers,  Vol. 24,  No.  1,  pp.  37-44. Department  of  Electrical Engineering.  National  Sun  Yat-Sen  University. Kaohsiung, Taiwan 804,
[10]  Markidarkis,  S.,  S.C.  Wheelwright,  &  V.E.  Mc Gee.1983. Forecasting:  Methods  and  Application . 2 nd Edition. Jon Wiley & Sons. New York.
[11]  Gonen,  Turan.  1987. Electric  Power  Distribution System Engineering . Mc. Graw-Hill Int. Ed.