p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Peramalan Kebutuhan Energi Listrik Menggunakan Metode Gabungan
Sahrul #1 , Purwoharjono #2 , Rudy Gianto #3
# Program Studi Sarjana Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak, Kalimantan Barat 78124
1 sahrulsahrul@student.untan.ac.id
2 purwo.harjono@ee.untan.ac.id
3 rudy.gianto@ee.untan.ac.id

## Abstrak
Kebutuhan  energi  listrik  suatu  daerah  makin  lama  terus  meningkat  beriringan  terhadap  laju  pertumbuhan ekonomi  dan  jumlah  penduduk  sebagai  konsumen  energi  listrik.  Untuk  mengimbangi  hal  tersebut  maka  perlu melakukan  peramalan  kebutuhan  energi  listrik  dimasa  depan.  Pengkajian  ini  mengamati  suatu  daerah  di Kabupaten Kubu Raya untuk meramalkan kebutuhan energi listrik pada tahun 2023-2032 menggunakan metode gabungan. Penelitian ini dilakukan terhadap jumlah konsumen, pemakaian energi listrik, dan daya tersambung di Kabupaten Kubu Raya. Untuk hasil keseluruhan di Kabupaten Kubu Raya, jumlah pelanggan  pada tahun  2032 adalah 381.899 pelanggan dengan pertumbuhan jumlah konsumen sebesar 5,04% per tahun, pemakaian energi listrik pada tahun 2032 adalah 1.042.943,60 MWh dengan pertumbuhan konsumsi energi listrik sebesar 7,13% per  tahun  dan  pertumbuhan  daya  tersambung  sebesar  5,04%  pertahun.  Total  kapasitas  daya  yang  harus disiapkan  PT.  PLN  (Persero)  UP3  Kota  Pontianak  pada  tahun  2032  yaitu  516.501,90  kVA.  Hingga  pada  2021, daya yang tersambung sekitar 300.757,28 kVA, sehingga PT. PLN (Persero) Kota Pontianak perlu menambahkan daya sebesar 215.744,62 kVA.
Kata kunci: Peramalan Kebutuhan Energi Listrik, Metode Gabungan, Kabupaten Kubu Raya

## Forecasting the Demand for Electrical Energy Using the Combined Method

## Abstract
The need for electrical energy in a region continues to increase in tandem with the rate of economic growth and the  population  as  consumers  of  electrical  energy.  To  compensate  for  this,  it  is  necessary  to  forecast  future electricity demand. This study observes an area in Kubu Raya Regency to predict the need for electrical energy in 2023-2032  using  a  combined  method.  This  research  was  conducted  on  the  number  of  consumers,  electricity consumption,  and  connected  power  in  Kubu  Raya  Regency.  For  the  overall  results  in  Kubu  Raya  Regency,  the number  of  customers  in  2032  is  381,899  customers  with  a  growth  in  the  number  of  consumers  of  5.04%  per year, the use of electrical energy in 2032 is 1,042,943.60 MWh with a growth in electricity consumption of 7.13 % per year and connected power growth of 5.04% per year. The total power capacity that must be prepared by PT.  PLN  (Persero)  UP3  Pontianak  City  in  2032,  namely  516,501.90  kVA.  Until  2021,  the  connected  power  is around 300,757.28 kVA, so that PT. PLN (Persero) Pontianak City needs to add power of 215,744.62 kVA.
Keywords: Electrical Energy Demand Forecasting, Combined Method, Kubu Raya Regency

## I. P ENDAHULUAN
Energi  listrik  selama  ini  merupakan  salah  satu kebutuhan utama masyarakat, baik rumah tangga maupun kelompok industri. Contohnya keperluan dalam penggunaan lampu, pendingin ruangan, televisi dan kulkas, serta  untuk  industri  seperti  motor  listrik  dan  peralatan yang  terdapat  dalam  industri  tersebut.  Tuntutan  dalam upaya  menyediakan  energi  listrik  merupakan  salah  satu tantangan  di  masa  mendatang.  Berdasarkan  data  yang didapat dari BPS Kabupaten Kubu Raya jumlah penduduk dan  PDRB  setiap  tahunnya  mengalami  kenaikan,  dengan demikian konsumsi energi listrik juga akan ikut naik.
Peningkatan  pada  sektor  pekonomian  mengakibatkan juga  peningkatan  kegiatan  masyarakat  dibeberapa  sektor kehidupan,  termasuk  rumah  tangga,  bisnis,  industri  dan sektor  publik.  Meningkatnya  aktivitas  masyarakat menyebabkan meningkatnya kebutuhan akan energi listrik. Untuk  memenuhi  kebutuhan  energi  listrik  yang  terus meningkat,  PLN  berupaya  untuk  terus  memenuhi kebutuhan  tersebut.  Seperti  mendirikan  pembangkit tenaga  listrik  diberbagai  daerah,  selain  itu  perlu  juga upaya  dalam  meningkatkan  kualitas  pendistribusian  daya listrik yang baik kepada pelanggan.
Kubu  Raya  adalah  daerah  yang  memiliki  kebutuhan energi  listrik  yang  semakin  naik  setiap  tahunnya. Berdasarkan  data  beban  yang  didapatkan  dari  PT.  PLN (Persero)  UP3  Kota  Pontianak    pada  tahun  2017  beban sebesar 215.429,19 kVA dan pada tahun 2021 meningkat sebesar  300.757,28  kVA.  Pemicu  dari  pertumbuhan kegiatan  penggunaan  tenaga  listrik  adalah  PDRB. Berdasarkan data BPS Kabupaten Kubu Raya, nilai PDRB pada  tahun  2017  sebesar  16.424.299,1  juta  rupiah    dan pada  tahun  2021  meningkat  menjadi  18.754.974,1  juta rupiah.  Pertumbuhan  penduduk  Kabupaten  Kubu  Raya terus meningkat, dengan jumlah penduduk meningkat dari 562.917  pada  tahun  2017  menjadi  615.125  pada  tahun 2021. [1].
Berdasarkan  permasalahan  di  atas  penulis  melakukan penelitian  yang  berjudul  “Peramalan  Kebutuhan  Energi Listrik  Menggunakan  Metode  Gabungan”.  Topik  ini diambil  karena  penulis  melihat  adanya  potensi  kenaikan kebutuhan energi listrik di Kabupaten Kubu Raya di masa mendatang,  hal  tersebut  dipicu  oleh  pertumbuhan  jumlah penduduk,  pertumbuhan  perekonomian  di  Kubu  Raya. Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode gabungan  dikarenakan  metode  gabungan  merupakan metode  yang  dianggap  responsif  untuk  melakukan peramalan.  Metode  gabungan  adalah  suatu  metode  yang disusun  dari  beberapa  metode  yaitu  metode  analitis, ekonometri,  dan  kecenderungan.  Dalam  penelitian  ini, proyeksi  yang  diharapkan  adalah  peramalan  kebutuhan energi  listrik  selang  waktu  10  tahun  mendatang    di Kabupaten  Kubu  Raya,  agar  pihak  PLN  mempunyai gambaran mengenai jumlah energi yang selalu bertambah dalam setiap tahunnya.

## II. L ANDASAN TEORI
A. Peramalan Kebutuhan Energi Listrik Dalam  upaya  mencukupi  kebutuhan  energi  listrik kepada pelanggan, peramalan kebutuhan ( demand forecast ) energi listrik adalah proses awal terhadap Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik (RUPTL). Peramalan pemakaian  energi  listrik  pada  unit  PLN  di  setiap  daerah mempunyai peran  penting dalam pembuatan RUPTL. Hal tersebut  bisa  dilihat  pada  tahap-tahap pembuatan  RUPTL yang dirincikan sebagai berikut[4]:
a. top-down :  penentuan  kebijakan  umum  dan  asumsi- asumsi dasar,
b. bottom-up : demand  forecast ,  rencana  pembangkitan, rencana  transmisi–GI,  rencana  distribusi,  dan  rencana daerah yang terisolasi,
c. penyusunan  disesuaikan  dengan  kewenangan  masing- masing UB PLN,
d. koordinasi  atau  forum  perencanaan  unit  terkait sekurang-kurangnya 2 (dua) kali dalam setahun,
e. penggabungan oleh PLN Pusat,
f. persetujuan dilakukan oleh PLN pusat,
g. pengesahan  dilakukan  oleh  menteri  ESDM,  dan RUPTL menjadi acuan pembuatan RKAP.
B. Metode Peramalan
Pada  metode  peramalan  kebutuhan  energi  listrik memiliki  empat  metode  yang  biasanya  digunakan  oleh perusahaan yang bergerak dibidang penyedia energi listrik. Sebagai pengaplikasiannya dalam mengupayakan prediksi yang bagus serta presisi dibutuhkan beberapa tipe metode yang  disetiap  metodenya  mempunyai  keuntungan  dan kerugian[5].
1) Metode Analitis ( End Use )
Metode  ini  bekerja  menyesuaikan  data  dan  analisa pemakaian  akhir  terhadap  masing-masing  pelanggan pemakai  tenaga  listrik.  Cara  kerja  metode  ini  ialah menghitung  secara  spesifik pada  pemakaian  energi  listrik oleh  setiap  konsumen,  kemudian  hasil  hitung  penjualan tenaga  listrik  terhadap  metode  ini  bisa  meramalkan  tipe dan  total  peralatan  listrik  yang  dipakai  serta  pemakaian secara  detail  setiap  jenis  alat  listrik.  Metode  ini  memiliki kelebihan  seperti  hasil  dari  perhitungan  adalah  gambaran dari  pemakaian  energi  listrik  di  masyarakat  dengan  lebih detail  dan  bisa  menggambarkan  transformasi  teknologi, serta perilaku pemakian konsumen. Sedangkan kekurangannya  ialah  upaya  dalam  penyiapan  banyaknya data dan terkadang sulit didapatkan terhadap sumber data.

## 2) Metode Ekonometri
Ekonometri  tersusun  oleh  indikasi  statistic  dan ekonomi  yang  memperlihatkan  suatu  tenaga  listrik memiliki  peran  yang  penting  untuk  mendorong  aktivitas perekonomian.  Perlu  juga  mempertimbangkan  adanya ketersediaan sumber data, sehingga kemudian dibuat suatu bentuk  formula  yang  mendeskripsikan  pendapat  di  atas dengan  metode  ekonometri.  Selain  itu,  untuk  hasil perkiraan  peramalan  yang  didapatkan  setelahnya  dari
perhitungan  regresi  ini  nantinya  diperlukan  pada  proses perhitungan.
3) Metode Kecenderungan (Trend) Metode  yang  disebut  pula  sebagai trend ialah  metode yang  dibentuk  menyesuaikan  kecenderungan  korelasi fakta  di  waktu  lampau  dengan  tidak  mempertimbangkan pemicu  ataupun  faktor  yang  berimbas  (ekonomi,  iklim, teknologi, dan lain-lain). Kemudian fakta di waktu lampau itu  dirumuskan  kedalam  formula  yang  berbentuk  waktu dengan  fungsi  matematik.  Karenanya  metode  ini  dapat dikatakan juga time series . Biasanya cara ini diperuntukkan sebagai perhitungan perkiraan dalam kurun waktu yang pendek.
4) Metode Gabungan
Ketiga  jenis  metode  diatas  memiliki  kelebihan  serta kelemahan  tersendiri.  Kemudian  dari  kelebihan  serta kelemahan tersebut membuat perusahaan penyedia energi listrik  mulai  memanfaatkan  sebuah  metode  yang  dapat dikatakan pengelompokkan dari beberapa metode. Setelah itu  akan  diperoleh  sebuah  metode  yang  responsif  dengan faktor  kegiatan  ekonomi,  harga  listrik,  perubahan  pola pemakaian  energi,  perkembangan  teknologi,  kebijakan pemerintah dan sosiogeografi.
C. Jangka Waktu Peramalan Jangka  waktu  peramalan  dapat  diklasifikasikan berdasarkan lama waktunya, yaitu[5]:
1) Peramalan Jangka Panjang
Peramalan  ini  ialah  perhitungan  untuk  jangka  waktu yang  cukup  lama  untuk  beberapa  tahun  kedepan.  Dalam tahap  ini  pemasalahan  makro  ekonomi  yaitu    salah  satu masalah  eksternal  penyedia  energi  menjadi  alasan  pokok yang  dapat  menentukan  orientasi  peramalan  kebutuhan energi tersebut.
2) Peramalan Jangka Menengah
Peramalan  ini  merupakan  perhitungan  terhadap  kurun waktu  dari  bulanan  hingga  waktu  satu  tahun.  Dalam perhitungan  perkiraan  ini  alasan-alasan  pengelolaan perusahaan  menjadi  alasan  pokok  yang  menjadi  penentu hal tersebut.
3) Peramalan Jangka Pendek
Peramalan  ini  ialah  perhitungan  perkiraan  terhadap skala  waktu  yang  dinotasikan  dengan  satuan  jam  hingga dengan mingguan.
D. Model Pendekatan Peramalan Pendekatan yang dibutuhkan untuk melakukan peramalan  diharuskan  bisa  mensimulasikan  hubungan antara  keperluan  energi  listrik  terhadap  faktor  lainnya yang  terdapat  ditengah  masyarakat  yaitu  PDRB.  Untuk memformulasikan hubungan tersebut perlu disusun model pendekatan  untuk  mempermudah  pembuatan  peramalan. Pendekatan  yang  dapat  dilakukan  untuk  pendekatan peramalan antara lain sebagai berikut[5]:
1) Pendekatan Sektoral Pendekatan  ini  dilakukan  untuk  membuat  peramalan kelas  cabang  dan  wilayah,  kemudian  diperoleh  hasil estimasi  pemasaran  energi  untuk  masing-masing  sektor pelanggan listrik.
2) Pendekatan Lokasi
Model  ini  dapat  dilakukan  sebagai  upaya  dalam membuat  peramalan  terhadap  wilayah  yang  digolongkan terisolasi, karena wilayah tersebut tidak terhubung dengan sistem interkoneksi.
E. Jenis Beban Dalam Sistem Tenaga Listrik
Sistem  tenaga  listrik  merupakan  sumber  dari  pembuat energi  lstrik  dalam  melayani  beban.  Dalam  upaya melayani pelanggan terdapat jenis-jenis beban pelanggan. Jenis-jenis  beban  menurut  konsumen  pada  umumnya dapat  diklasifikasikan  kedalam  beberapa  jenis  pelanggan sebagai berikut[5]:
1) Rumah Tangga
2) Komersial 3) Industri
4) Umum
F. Analisis Kecenderungan (Trend) Analisis  kecenderungan  merupakan  upaya  mendalami perilaku  dari  sebuah  objek  dalam  serentetan  waktu,  atau proses  waktu  sebelumnya  dan  sekarang,  setelah  itu membuat  model  matematikanya,  sehingga  perilaku setelahnya  bisa  diketahui  lebih  awal.  Model  yang mengikuti  analisis  kecenderungan  diberi  perlakuan dengan  memasukan  perumusan  matematik  berkelanjutan kedalam  fakta  yang  konkret,  sebagai  upaya  dalam memperoleh kemungkinan kesalahan paling kecil. [5]
1) Trend Linier
Persamaan linier ditulis kedalam persamaan garis lurus yaitu: Y = a + bx.....................................................................(2.1) Keterangan: Y = Konstanta yang diperkirakan a dan b  = bilangan konstan x = variabel waktu
2) Trend Eksponensial
Pada  persamaan  ini  merupakan  penggambaran  kelas perkembangan yang terus bertambah begitu cepat, dengan formulasinya antara lain:
Y = ab x ..........................................................................(2.2)
Terdapat  banyak  macam  trend  yang  bukan  dikategorikan kedalam bentuk linier, namun tetap bisa dibentuk kedalam persamaan  linier,  yaitu  membuat  transformasi  bentuk. Cara  tersebut  antara  lain  dengan  melakukan  peramalan pertumbuhan  penduduk,  pemakaian  listrik,  faktor  beban dan lainnya.

## G. Asumsi-Asumsi Dasar
Berdasarkan  skenario  perhitungan  dengan  metode gabungan,  kemudian  harus  menambahkan  konstanta  baru terhadap persepsi dasar, antara lain:
1) Pertumbuhan Jumlah Pelanggan
Pada  tahap  ini  dianalisa  dengan  memperhatikan  data pengguna  energi  listrik    selama  5  tahun  sebelumnya. Dengan persamaan matematisnya antara lain:
.................................................(2.3) Keterangan: pP = Pertumbuhan Pelanggan Pel t-1 = Jumlah pelanggan tahun sebelumnya Pel t-5 = Jumlah pelanggan 5 tahun sebelumnya
2) Pertumbuhan Konsumsi Energi Listrik
Pada  tahap  ini  dapat  dianalisa  dengan  memperhatikan data pemakaian energi listrik selama 5 tahun sebelumnya. Dengan persamaan matematisnya sebagai berikut:
.................................................(2.4)
Keterangan: pE
=  Pertumbuhan pemakaian energi E t-1
=  Pemakaian energi tahun sebelumnya E t-5 =  Pemakaian energi 5 tahun sebelumnya
3) Elastisitas Energi
Elastisitas  energi  adalah  hasil  komparasi  antara perkembangan pemakaian energi listrik terhadap perkembangan  ekonomi.  Dimana  jika  nilai  elastisitasnya semakin  kecil  menyebabkan  akan  semakin  bagus  pada penggunaan energinya.
Secara  matematik  dapat  disajikan  kedalam  formulasi antara lain:
.......................................................................(2.5) Keterangan: eE = Elastisitas energi pE = Pertumbuhan pemakaian energi
g = Pertumbuhan ekonomi (PDRB)
4) Faktor Pelanggan
Faktor  pelanggan  adalah  bentuk  komparasi  terhadap jumlah  pengguna  disetiap  divisi  dengan  pertumbuhan ekonomi,  secara  matematik  dapat  disajikan  kedalam formulasi antara lain:
...........................................................................(2.6)
Keterangan:
CF =  Faktor pelanggan pP =  Pertumbuhan jumlah pelanggan g
=  Pertumbuhan ekonomi (PDRB)
5) Rata-Rata Daya Tersambung Per Pelanggan
Pada variabel ini dapat dihitung dengan memperhatikan daya  tersambung  dan  jumlah  pelanggan.  Dengan persamaan matematisnya seperti berikut:
.....................................................................(2.7) Keterangan: D r =  Rata-rata daya tersambung D t-1 =  Daya tersambung tahun sebelumnya Pel t-1
=  Jumlah pelanggan tahun sebelumnya

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Data yang peneliti kelola adalah informasi monumental dari  tahun  2017  sampai  dengan  tahun  2021  dari  BPS Kabupaten  Kubu  Raya dan  PT.  PLN  (Persero)  UP3  Kota Pontianak.  Bahan-bahan  yang  peneliti  kelola,  yaitu  data- data ekonomi, data total pelanggan, data pemakaian energi listrik dan data beban.
T ABEL I P RODUK D OMESTIK R EGIONAL B RUTO Tahun PDRB Kabupaten Kubu Raya  (Juta Rupiah) 2017 16.424.299,1 2018 17.287.111,1 2019 18.268.641,2 2020 17.831.725,2 2021 18.754.974,1
(Sumber : Data Publikasi BPS Kabupaten Kubu Raya)
T ABEL II D ATA TOTAL P ELANGGAN , P EMAKAIAN E NERGI L ISTRIK DAN BEBAN Tahun Total Pelanggan Konsumsi Energi Listrik(MWh) Daya Tersambung (kVA) 2017 173.918 346.484,41 215.492,19 2018 188.658 380.360,41 243.230,25 2019 200.675 419.671,73 262.581,13 2020 210.925 458.866,68 282.241,33 2021 222.378 488.921,02 300.757,28
(Sumber : PT. PLN (Persero) UP3 Pontianak )

## A. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  dipakai  penulis  disini  ialah dengan  menggunakan  metode  studi  literatur.  Studi literatur  adalah  kajian  terhadap  sumber-sumber  yang berkaitan  dengan  pengkajian,  baik  berupa  sumber  buku, karya  ilmiah  dan  sumber  lainnya.  Yang  nantinya  dapat digunakan  dalam  pedoman  penelitian  dan  pengumpulan data  dengan  mencari  informasi  dari  PT.  PLN  (Persero) UP3  Kota  Pontianak  dan  kantor  BPS  Kabupaten  Kubu Raya .

## B. Diagram Alir
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## IV. H ASIL D AN A NALISA
A. Perhitungan Peramalan
Pada  perhitungan  peramalan  akan  diperlihatkan  hasil perhitungan  dari  pengkajian  yang  telah  dilakukan diantaranya  peramalan  jumlah  pengguna,  pemakaian energi listrik dan data beban dari tiap-tiap divisi pengguna yang  dihitung  per  tahun  mulai  dari  tahun  2022  hingga tahun 2032.
T ABEL III P ERAMALAN TOTAL PELANGGAN , PEMAKAIAN E NERGI L ISTRIK D AN BEBAN Tahun Pelanggan Pemakaian Energi Listrik (MWh) Daya tersambung (kVA) 2022 233.584 523.781,08 315.912,94 2023 245.354 561.126,67 331.831,42 2024 257.717 601.134,99 348.551,89 2025 270.704 643.995,92 366.114,91 2026 284.344 689.912,82 384.563,77 2027 298.673 739.103,60 403.941,78 2028 313.723 791.801,68 424.296,26 2029 329.531 848.257,13 445.675,89 2030 346.136 908.737,86 468.133,40 2031 363.578 973.530,86 491.722,90 2032 381.899 1.042.943,60 516.501,23
( Sumber : Hasil Perhitungan)
Hasil  peramalan  pada  tabel  diatas  merupakan  hasil perhitungan  kebutuhan  energi,  dimana  didapatkan peramalan  total  pelanggan,  pemakaian  energi  listrik  dan beban di Kabupaten Kubu Raya.
Berikut  ini  merupakan  grafik  yang  ditampilkan  dari tabel diatas dari tahun 2023 sampai dengan tahun 2032 di Kabupaten  Kubu  Raya.  Grafik  pada  Gambar  a,  b  dan  c dibuat berdasarkan Gambar 2.
Gambar 2    (a) Grafik total pengguna (Pelanggan).
(b) Grafik pemakaian energi  listrik (MWh). (c) Grafik beban (kVA).
B. Analisa Hasil Peramalan  dilakukan  dengan memperhatikan data  total pelanggan,  pemakaian  energi  listrik,  dan  data  beban  dari PT.  PLN  (Persero)  UP3  Kota  Pontianak  serta  data ekonomi  dari  BPS  Kabupaten  Kubu  Raya.  Analisis peramalan  dihitung  secara  keseluruhan  berdasarkan  data konsumsi  energi  listrik  di  Kabupaten  Kubu  Raya  dari tahun  2017  hingga  tahun  2021  yang  diperoleh  dari  PT. PLN  (Persero)  UP3  Kota  Pontianak.  Adapun  pengkajian ini  memiliki  tujuan  sebagai  cara  mengetahui  kebutuhan energi listrik, pertumbuhan kebutuhan energi listrik,  serta berapa  banyak  daya  yang  harus  dipersiaplan  oleh  pihak PT.  PLN  (Persero)  Kota  Pontianak  sebagai  upaya pemenuhan  kebutuhan  energi  listrik  di  Kabupaten  Kubu Raya.  Berdasarkan  perhitungan  peramalan  kebutuhan energi  listrik  di  Kabupaten  Kubu  Raya  dapat  dilihat pertumbuhannya  mulai  dari  tahun  2023  sampai  dengan tahun 2032 sehingga mendapatkan gambaran perkembangan  kebutuhan  energi  listrik  beberapa  tahun kedepan.  Grafik  perkembangan  pemakaian  energi  listrik total  di  mulai  dari  tahun  2023-2032  dapat  dilihat  pada Gambar 3 berikut.

## Gambar 3. Perkembangan Kebutuhan  Energi Listrik Tahun 2023-2032
Dari  grafik  diatas  dapat  diketahui  bahwa  pertumbuhan jumlah pelanggan total di Kabupaten Kubu Raya memiliki rata-rata  pertumbuhan  per  tahun  dimulai  dari  tahun  2023 sampai  dengan  2032  sebesar  5,04%.  Pertumbuhan prakiraan  pelanggan  dipengaruhi  oleh  pertumbuhan ekonomi  pada  tahun  sebelumnya,  semakin    tinggi
pertumbuhan  ekonomi  maka  semakin  tinggi  juga prakiraan  pertumbuhan  jumlah  pelanggan  pada  tahun selanjutnya.    Pertumbuhan  pelanggan  terus  meningkat setiap  tahunnya,  berdasarkan  hasil  peramalan  jumlah pelanggan  di  tahun  2023  sebanyak  245.354  pelanggan meningkat  pada  tahun  2032  menjadi  sebanyak  381.899 pelanggan.  Diperkirakan  pelanggan  akan  bertambah sekitar 136.545 untuk 10 tahun kedepan.
Pertumbuhan konsumsi energi listrik total di Kabupaten Kubu  Raya  memiliki  rata-rata  pertumbuhan    pertahun dimulai  dari  tahun  2023  sampai  dengan  tahun  2032 sebesar  7,13%.  Pertumbuhan  prakiraan  pelanggan dipengaruhi  oleh  pertumbuhan  ekonomi  pada  tahun sebelumnya.  Dimana  pertumbuhannya  berbanding  lurus. Pertumbuhan  pemakaian  energi  listrik  bertambah  setiap tahunnya,  berdasarkan  hasil  prakiraan  konsumsi  energi listrik  pada  tahun  2023  sebanyak  523.781,08  MWh meningkat pada tahun 2032 menjadi sebanyak 1.042.943,60  MWh.  Diperkirakan  konsumsi  energi  listrik akan  bertambah  sekitar  554.021,98  kWh  untuk  10  tahun kedepan.
Pertumbuhan  daya  tersambung  total  di  Kabupaten Kubu  Raya  memiliki  rata-rata  pertumbuhan    pertahun dimulai  dari  tahun  2023  sampai  dengan  tahun  2032 sebesar  5,04%.  Pertumbuhan  prakiraan  daya  tersambung dipengaruhi  oleh  pertumbuhan  ekonomi  pada  tahun sebelumnya, semakin  tinggi pertumbuhan ekonomi maka semakin  tinggi  juga  prakiraan  pertumbuhan  daya tersambung.  Selain  itu  pertumbuhan  daya  tersambung juga dipengaruhi oleh daya tersambung rata-rata pertahun sebelumnya,  semakin  tinggi  rata-rata  daya  tersambung tahun  sebelumnya  maka  semakin  tinggi  prakiraan pertumbuhan  daya  tersambung  pada  tahun  selanjutnya. Pertumbuhan  pertumbuhan  daya  tersambung  terus meningkat  setiap  tahunnya,  berdasarkan  hasil  prakiraan beban  pada  tahun  2023  sebanyak  331.831,42  kVA meningkat  pada  tahun  2032  menjadi  sekitar  516.501,90 kVA.  Diperkirakan  beban  akan  bertambah  sekitar 184.670,48 kVA untuk 10 tahun kedepan.
Diketahui  pertumbuhan  rata-rata  pertahun  jumlah pelanggan  dan  daya  tersambung  sama  sebesar  5,04% namun  pertumbuhan  kebutuhan  energi  listrik  pertahun lebih  tinggi  yaitu  7,13%  hal  ini  menunjukan  walaupun pertumbuhan  jumlah  pelanggan  dan  daya  tersambung berbanding lurus namun kebutuhan energi listrik pertahun lebih  besar.  Dimana  konsumsi  energi  listrik  lebih  besar 2,09%  dari  pertumbuhan  pelanggan  dan  beban,  sehingga hal  ini  menunjukan  pemakaian  energi  sektor  pelanggan sangat tinggi pertahunnya.
Dari  hasil  peramalan  dapat  diketahui  total  kebutuhan energi  listrik  di  Kabupaten  Kubu  Raya  di  tahun  2032 adalah  1.042.943,60  MWh.  Sedangkan  total  beban  yang dipersiapkan  oleh  pihak  PT.  PLN  (Persero)  Kota Pontianak  pada  tahun  2032  yaitu  516.501,90  kVA. Kemudian  ditahun  2021,  beban  yaitu  sekitar  300.757,28 kVA,  sehingga  PT.  PLN  (Persero)  Kota  Pontianak  perlu menambahkan  daya  sebesar  215.744,62  kVA.  Sedangkan untuk peramalan jumlah pelanggan pada tahun 2032 yaitu sebesar  381.899 pelanggan.

## A. Kesimpulan
Dari  analisis  perhitungan  peramalan  kebutuhan  energi listrik  di  Kabupaten  Kubu  Raya  dari  tahun  2023  hingga 2032, dapat ditarik kesimpulan:
1) Hasil peramalan pemakaian energi listrik di Kabupaten Kubu  Raya  tahun  2032  yaitu  didapatkan  jumlah pengguna 381.899 pelanggan, pemakaian energi listrik 1.042.943,60  MWh,  dan  daya  tersambung  516.501,90 kVA.
2) Jumlah  pengguna  terus  bertambah  dengan  rata-rata pertumbuhan pertahun sebesar 5,04% mulai dari tahun 2023  sampai  pada  tahun  2032,  pertumbuhan pemakaian  energi  juga  bertambah  dengan  rata-rata pertumbuhan  pertahun  7,13%  mulai  dari  tahun  2023 sampai  pada  tahun  2032,  dan  daya  tersambung  juga bertambah  dengan  rata-rata  pertumbuhan  pertahun 5,04% mulai dari tahun 2023 sampai pada tahun 2032.
3) Total daya yang perlu dipersiapkan PT. PLN (Persero) Kota  Pontianak  tahun  2032  ialah  516.501,90  kVA. Hingga  tahun  2021,  daya  tersambung  sekitar 300.757,28  kVA,  sehingga  PT.  PLN  (Persero)  Kota Pontianak perlu menambahkan daya sebesar 215.744,62 kVA.
B. Saran
Untuk  memperoleh  hasil  perhitungan  peramalan  yang lebih teliti dan lebih mudah dalam melakukan perhitungan maka  pada  pengkajian  berikutnya  dapat  dilakukan  saran- saran berikut:
1) Menggunakan  fakta  monumental  yang  lebih  banyak maka  akan  dapat  melihat  trend  pertumbuhan  yang lebih baik minimal 5 tahun terakhir.
2) Penelitian ini tidak membahas biaya penambahan daya dan rencana penambahan Gardu Induk sehingga perlu dilakukan penelitian lebih lanjut.
3) Pada  pengkajian  berikutnya  dapat  menganalisis dengan metode lain seperti metode regresi, time series, jaringan  syaraf (Neural  Network), logika fuzzy guna mendapatkan hasil peramalan yang lebih akurat.

## D AFTAR P USTAKA
[1] BPS  (Badan  Pusat  Statistik)  Kabupaten  Kubu Raya. Kabupaten  Kubu  Raya  Dalam  Angka . Kabupaten Kubu Raya: BPS. 2022.
[2] Ginting,  Rosnani.  Sistem  Produksi.  Yogyakarta: GRAHA ILMU. 2007.
[3] Syafriwel,  Ali  Hanafiah  Rambe  ,  dan  Dadan Ramdan.”  Analisis  Peramalan  Kebutuhan  Energi Listrik  Provinsi  Sumatera  Utara  Menggunakan Metode  Peramalan  Kuantitatif  Sektoral”:Medan: Fakultas Teknik Universitas Sumatra Utara. 2016.
[4] Nasih  Ulwan  ,  Ayong  Hiendro  ,  Managam Rajagukguk.”Prakiraan  Kebutuhan  Energi  Listrik Kota  Pontianak  Pada  Tahun  2021-2025  Dengan Metode  Gabungan”;Pontianak;  Fakultas  Teknik Universitas Tanjungpura. 2021.
[5] Arsito  Surya  Pradana  “Analisa  Meningkatnya
Jumlah  Pelanggan  Dan  Konsumsi  Energi  Listrik Terhadap Sistem Distribusi Ketenagalistrikan Kota Surabaya Menggunakan Metode DKL 3.2”:Surabaya:  Fakultas  Teknik  Elektro  dan Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama
Surabaya. 2020.
[6] Firnando  Akbar  Prabowo.”  Analisis  Prakiraan Kebutuhan  Energi  Listrik  Provinsi  Dki  Jakarta Tahun 2019-2028 Menggunakan Metode Analistis, Ekonometri,  Dan  Trend  (Metode  Gabungan) Pendekatan Sektor Kelompok Pelanggan”. Skripsi.
Institut Teknologi PLN. Jakarta. 2020.
[7] Arkan  Farid  Ramadan.”  Analisa  Prakiraan Kebutuhan Energi Listrik Rayon Boyolali Menggunakan  Metode  Dkl  3.2.  Skripsi.  Fakultas Teknik  Universitas  Muhammadiyah  Surakarta.
2021.
[8] Bagas  Sevyanto,  Yusril.  “Analisis  Peramalan Kebutuhan  Energi  Listrik  di  Wilayah  Provinsi Nusa  Tenggara  Barat”,  Jurnal  Dielektrika, Universitas Mataram. 2022.
[9] Dwi Cahyo, Mukti. “Prediksi Beban Energi Listrik Apj  Kota  Semarang  Menggunakan  Metode  Radial Basis  Function  (RBF)”,  Jurnal  Dielektrika, Universitas Semarang. 2019.
[10] Yudiartono. “Analisis Prakiraan Kebutuhan Energi Nasional  Jangka  Panjang  Untuk  Mendukung Program  Peta  Jalan  Transisi  Energi  Menuju Karbon Netral”, Jurnal Energi Baru & Terbarukan, Universitas Diponegoro. 2022.
[11] Al Farid, Muhammad. “Studi Proyeksi Kebutuhan dan  Penyediaan  Energi  Listrik  Kota  Bukittinggi tahun 2020-2030”, Jurnal  Teknik  Elektro,
Universitas Bung Hatta. 2021.
[12] Wahyu Kristanto, Mardika. “Peramalan Kebutuhan Energi  Listrik  Dengan  Metode  Time  Series Analysis  Pada  Sektor  Industri  UID  Jawa  Timur”, Jurnal Teknik Elektro, Universitas Negri Surabaya. 2021.
[13] Adamma  Diwanda,  Axel.  “Peramalan  Kebutuhan Energi  Listrik  Jangka  Panjang  Di  Provinsi  Bali Rentang Tahun 2020  - 2030 Menggunakan Neural Network”,  Jurnal  Teknik  Elektro,  Universitas Udyana. 2021.
[14] Noto  Susilo,  Defi.  “Analisis  Prakiraan  Kebutuhan Dan Ketersediaan Energi Listrik Tahun 2020-2024 Di Provinsi Riau)”, Skripsi, Sains Dan Teknologi, Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim Riau. 2021.
[15] Mangera,  Paulus.  “Perkiraan  Kebutuhan  Energi Listrik  Jangka  Panjang  Pada  PT.  PLN  (Persero) Wilayah  Papua  Dan  Papua  Barat  Area  Merauke Dengan  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier”, Jurnal  Teknik  Elektro,  Universitas  Musamus Merauke. 2018.