## ANALISIS KEBUTUHAN ENERGI LISTRIK SISTEM BALI 2013-2017 DENGAN APLIKASI SIMPLE E
Oleh
I Wayan Dikse Pancane, I Wayan Suriana, I Wayan Sugara Yasa
Dosen Program Studi Teknik Elektro, Universitas Pendidikan Nasional Denpasar, Jln Bedugul No. 39, Sidakarya Denpasar Bali, Indonesia Email: diksepancane@undiknas.ac.id
ABSTRACT :Electric energy cannot be kept in big scale hence this energy must always available at the time of required. As a result arises problem in facing requirement of erratic electricity from time to time, how operating an electric power system the always can fulfill request of energy power in each  the  time,  with  good  grade.  If  energy  power  sent  from  generator  far  bigger  than  requests  of energy power  at payload, hence will arise problem of dissipation of energy  at  electrical company. While if energy power awakened sent and to be lower or does not fulfill requirement of consumer payload  hence  there  will  be  local  extinction  at  payload,  as  a  result  harms  the  side  of  consumer. Therefore is required adaptation between evocations with energy power request. Conditio sine qua non that is firstly must be conducted for reachs the purpose is the side of electrical company knows payload or request of electricity is future. In consequence short term payload forecast, middle and length is important task in planning and operation of power system. Intention of the research is to forecasting  of  payload  system  Bali  in  5  next  year  causing  is  got  requirement  forecast  number  of electric power appropriate, with method that is simple.
Keyword : Payload Forecasting, Simple E, Energy Power

## PENDAHULUAN
Pulau  Bali  yang  mayoritas  penduduknya bekerja  di  sektor    pariwisata  kebutuhan    akan energy  listrik  merupakan    kebutuhan  yang sangat  vital,  hal  ini  dikarenakan  kebutuhan akan  penggunaan  alat-alat  elektronik  seperti AC, TV dan kulkas bagi hotel-hotel berbintang merupakan  suatu  kewajiban  yang  harus  di penuhi  guna  memberikan  kenyamanan  bagi wisatawan
Energi listrik tidak dapat disimpan dalam skala  yang  besar  karenanya  tenaga  ini  harus selalu tersedia pada saat dibutuhkan. Akibatnya timbul persoalan dalam menghadapi kebutuhan daya  listrik  yang  tidak  tetap  dari  waktu  ke waktu, bagaimana mengoperasikan suatu sistem tenaga  listrik  yang  selalu  dapat  memenuhi permintaan  daya  pada  setiap  saat,  dengan kualitas  baik.  Apabila  daya  yang  dikirim  dari
pembangkit  jauh  lebih  besar  daripada permintaan daya pada beban, maka akan timbul persoalan  pemborosan  energi  pada  perusahaan listrik. Sedangkan apabila daya yang dibangkitkan dan dikirimkan lebih rendah atau tidak  memenuhi  kebutuhan  beban  konsumen maka  akan  terjadi  pemadaman  lokal  pada beban,  yang  akibatnya  merugikan  pihak konsumen.  Oleh  karena  itu  diperlukan penyesuaian  antara  pembangkitan  dengan permintaan  daya.  Syarat  mutlak  yang  pertama harus  dilaksanakan  untuk  mencapai  tujuan  itu adalah  pihak  perusahaan  listrik  mengetahui beban  atau  permintaan  daya  listrik  dimasa depan.  Karena  itu  prakiraan  beban  jangka pendek,  menengah  dan  panjang  merupakan tugas  yang  penting  dalam  perencanaan  dan pengoperasian sistem daya

## TELSINAS
Dalam
sistem ketenagalistrikan
dibutuhkan  ramalan  beban  listrik  dengan  baik untuk  mengetahui  kebutuhan  tenaga  listrik dalam  kurun  waktu  tertentu  baik  itu  jangka pendek,  jangka  menengah  ataupun  jangka panjang  dan  kebutuhan  beban  puncak  untuk mengurangi ketidakpastian perhitungan anggaran  perusahaan,  maupun  harapan  stake- holder (lingkungan)  perusahaan.  Hasil  ramalan beban listrik digunakan untuk membuat rencana pembangunan infrastruktur ketenagalistrikan di unit kerja.
Bertolak  dari  hal  tersebut  diatas  maka pada  proyek  akhir  ini  diusahakan  untuk melakukan  peramalan  terhadap  beban  system Bali  dengan  menggunakan  metode  ekonometri dengan bantuan aplikasi simple E. PLN sendiri sebelum  tahun  2010  menggunakan  model peramalan program DKL 3.02. (milik PLN) dan mulai  tahun  2010  PLN  menggunakan kecenderungan/statistik  model  SEEx  (Simple Econometric  Simulation  System,  Expanded  or Simple E. Expanded).
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan adalah  data  sekunder  dari  BPS  (Biro  Pusat Statistik), PT PLN (Persero) Distribusi Bali dan dari sumber lainnya yang relevan.

## Sistem Tenaga Listrik di Indonesia
Tenaga  listrik  dihasilkan  dari  pusat pembangkit  dan  disalurkan  ke  konsumen melalui  beberapa  tahapan  atau  komponen. Secara  umum,  komponen-komponen  yang  ada pada  sistem  tenaga  listrik,  adalah  sebagai berikut;    (1)  Stasiun  pembangkit,  (2)  Jaringan transmisi  tegangan  ekstra  tinggi  500  KV,  (3) Gardu  Induk,  (3)  Jaringan  transmisi  tegangan tinggi, (4) Gardu Induk Distribusi, (5) Jaringan distribusi 20 KV, dan (6) Konsumen. Diagram sistem  tunggal  tenaga  listrik  dari  pusat pembangkit sampai
Agar  diperoleh  sistem  penyaluran tenaga listrik yang lebih baik, diperlukan sistem interkoneksi. Dengan
interkoneksi dimungkinkan  tidak  terjadi  pembebanan  lebih pada  salah  satu  stasiun,  dan  kebutuhan  beban
bisa disuplai dari stasiun lain secara seimbang. Sistem  interkoneksi  kelistrikan  merupakan sistem terintegrasinya seluruh pusat pembangkit  menjadi  satu  sistem  pengendalian. Dengan  cara  ini  akan  diperoleh  suatu keharmonisan  antara  pembangunan  stasiun pembangkit  dengan  saluran  transmisi  dan saluran  disribusi  agar  bisa  menyalurkan  daya dari  stasiun  pembangkit  ke  pusat  beban  secara ekonomis,  efesien,  dan  optimum  dengan keandalan yang tinggi.
Keandalan
sistem merupakan probabilitas  bekerjanya  suatu  peralatan  dengan komponen-komponennya  atau  suatu  sistem sesuai  dengan  fungsinya  dalam  periode  dan kondisi  operasi  tertentu.  Faktor-faktor  yang mempengaruhi  keandalan  sistem  tersebut adalah kemampuan untuk mengadakan perubahan jaringan atau peralatan
pembangkitan  dan  perbaikan  dengan  segera terhadap  peralatan  yang  rusak.  Keuntungan sistem interkoneksi, antara lain bisa memperbaiki  dan  mempertahankan  keandalan sistem,  harga  operasional  relatif  rendah sehingga  menjadikan  harga  listrik  per  KWH yang  diproduksi  lebih  murah.  Hal  ini  dengan asumsi  bahwa  pembangunan  pembangkit dengan  kapasitas  yang  besar  akan  menekan harga listrik.
Sesuai dengan UU no 15/1985 mengenai Ketenagalistrikan, sistem kelistrikan di Indonesia  ditangani  oleh  PLN  sebagai  BUMN listrik.  Sistem  kelistrikan   dibagi  menjadi beberapa  wilayah  yang  terinterkoneksi  yaitu Sistem  Jawa-Bali,  Sumatera   Bagian  Selatan (Riau,  Sumatera  Barat,  Jambi,  Sumatera Selatan  dan  sebagian  Riau),  Sumatera  bagian Utara  (Sumatera  Utara  dan  NAD).  Selebihnya di  Pulau-pulau  lain  belum  ada  sistem interkoneksi  seperti  di  Jawa  dan  Bali (Indonesian  Commercial  Newsletter,  2008). Sistem  Jawa  Bali  adalah  sistem  kelistrikan terbesar  di  Indonesia  yang  menghubungkan berbagai  pembangkit  listrik  dan  pusat-puat beban  di  seluruh  P.  Jawa,  P.  Madura  dan  P. Bali.  Sistem  ini  terdiri  dari  pembangkit  listrik
dengan  total  kapasitas  22.236  MW  yang dihubungkan dengan saluran transmisi tengangan  ekstra  tinggi  500KV  dan  tegangan tinggi  150  KV  dan  70  KV.  Jaringan  transmisi tegangan  ekstra  tinggi  500  KV  telah menghubungkan pembangkit diseluruh wilayah  P.   Jawa melalui  jaringan  transmisi sepanjang  pantai  utara  P,  Jawa  dan  diperkuat dengan  jaringan transmisi  di  daerah  Selatan. Sistim  interkoneksi  Jawa  Bali  dikelola  oleh PLN  Penyaluran  dan  Pusat  Pengatur  Beban (PLNP3B) Jawa Bali.
Pusat-pusat  pembangkit  berskala  besar dari  beberapa  wilayah  di  Jawa,  seperti Suralaya,  Saguling,  Paiton,  dan  Cirata,  saling dihubungkan  melalui  stasiun  atau  gardu-gardu induk.  Dengan  sistem  ini  apabila  kebutuhan daya  dari  wilayah  tertentu  tidak  bisa  dipenuhi oleh  pembangkit  setempat,  maka  bisa  dibantu dengan  suplai  dari  berbagai  stasiun  yang terhubung. Demikian pula jika terjadi kelebihan catu daya, pusat pembangkit bisa mengirimkannya ke wilayah-wilayah lain yang tersambung dalam sistem interkoneksi.
Guna  memperluas  jaringan  interkoneksi di  Indonesia,  pemerintah  merencanakan  akan membangun  sistem  interkoneksi  Sumatera- Jawa. Interkoneksi Sumatera-Jawa diperkirakan akan  menghubungkan  Musi  Rawas  dan  Muara Enim yang nantinya akan menjadi sebuah pusat pembangkitan  listrik  mulut  tambang  dan wilayah  sekitar  Jakarta  sebagai  pusat  beban. Panjang  saluran  transmisi  diperkirakan  sekitar 700  km.  Dimana  40  km  dari  panjang  tersebut merupakan  kabel  bawah  laut  yang  melintasi Selat  Sunda  dengan  menghubungkan  Kalianda dengan  Suralaya.  Daya  yang  ditransmisikan diperkirakan  lebih  dari  2000  MW.  Dengan spesifikasi  tersebut  maka  pilihan  teknologi yang  dianggap  paling  tepat  adalah  dengan menggunakan  sistem  transmisi  HVDC  ( High Voltage Direct Current ).

## Karakteristik Umum Beban Listrik
Tujuan  utama  dari  sistem  distribusi tenaga  listrik  adalah  mendistribusikan  tenaga
listrik  dari  gardu  induk  atau  sumber  ke sejumlah  pelanggan  ataubeban.  Suatu  faktor utama yang paling penting, dalam perencanaan sistem  distribusi  adalah  karakteristik  dari berbagai beban. Karakteristik beban diperlukan agar sistem tegangan dan pengaruh thermis dari pembebanan  dapat  dianalisis  dengan  baik. Analisis  tersebut  termasuk  dalam  menentukan keadaan  awal yang akan di proyeksikan dalam perencanaan selanjutnya.
Penentuan
karakteristik beban listrik suatu gardu distribusi sengat  penting  artinya  untuk  mengevaluasi pembebanan  gardu  distribusi  tersebut,  ataupun dalam  merencanakan  suatu  gardu  distribusi yang  baru.  Karakteristik  beban  ini  sangat memegang  peranan  penting  dalam  memilih kapasitas  transformator  secara  tepat  dan ekonomis. Di lain pihak sangat penting artinya dalam  menentukan  rating  peralatan  pemutus rangkaian,  analisa  rugi-rugi  dan  menentukan kapasitas  pembebanan  dan  cadangan  tersedia dan  suatu  gardu.  Karakteristik  beban  listrik suatu gardu sangat tergantung pada jenis beban yang dilayaninya.

## Kebutuhan (demand) listrik
Kebutuhan  sistem  listrik  adalah  beban pada  terminal  terima  secararata-rata  dalam suatu  selang  (interval)  waktu  tertentu.  Beban tersebut bisa dalam satuan Ampere, kiloAmpere, kiloWatts dan kiloVoltAmpere.Kebutuhan  beban  listrik  pada suatu  daerah  tergantung  dari  keadaan penduduk, pertumbuhanekonomi, rencana penggembangannya  dalam  waktu  dekat  dan waktu  yang  akan  datang.  Sehingga  kebutuhan mendatang  sangat  bergantung  pada  faktor- faktor yang dapat diketahui tersebut.

## Beban Terpasang (Connected Load)
Beban  terpasang dari  suatu  sistem adalah jumlah total daya dari seluruh peralatan sesuai dengan KW atau KVA yang tertulis pada papan  nama  (name  plat)  peralatan  yang  akan dilayani oleh system tersebut.

## Beban Rata-Rata
Beban  rata-rata  (Br )  didefinisikan  sebagai perbandingan  antara  energi  yang  terpakai dengan  waktu  pada  periode.  Atau  dituliskan menurut persamaan 1 periode tahunan :
Br =

## kWh yang terpakai selama tahun 365 x 24

## Beban Puncak (Peak Load)
Beban Puncak (Pmax) adalah nilai terbesar dari pembebanan sesaat pada suatu interval demand tertentu

## Faktor Beban (load factor)
Faktor beban adalah perbandingan antara beban rata-rata  terhadap  beban  puncak  yang  diukur dalam  suatu  periode  tertentu.  Beban  rata-rata dan  beban  puncak  dapat  dinyatakan  dalam kilowatt, kilovolt-amper, amper dan sebagainya,  tetapi  satuan  dari  keduanya  harus sama.  Faktor  beban  dapat  dihitung  untuk periode  tertentu  biasanya  dipakai  harian, bulanan  atau  tahunan.  Beban  puncak  yang dimaksud  disini  adalah  beban  puncak  sesaat atau  beban  puncak  rata-rata  dalam  interval tertentu  (demand  maksimum),  pada  umumnya dipakai  demand  maksimum  15  menit  atau  30 menit.  Definisi  dari  faktor  beban  ini  dapat dituliskan dalam persamaan berikut ini:

## Br =
Beban rata-rata Beban Puncak
Faktor  beban  dapat  diketahui  dari  kurva bebannya.  Sedangkan  untuk  perkiraan  besaran faktor  beban  di  masa  yang  akan  datang  dapat didekati  dengan  kata  data  statistik  yang  ada berdasarkan jenis bebannya.
Bila diterapkan pada pusat pembangkit maka di dapat, menurut definisi :

## Faktor Penilaian Beban
Faktor-faktor  penilaian  beban  adalah  faktor yang  dapat  memberikan  gambaran  mengenai karakteristik  beban,  baik  dari  segi  kuantitas pembebanannya maupun dari segi kualitasnya. Faktor-faktor  ini  sangat  berguna  dalam meramalkan  karakteristik  beban  masa  datang
atau  dalam  menentukan  efek  pembebanan terhadap kapasitas sistem secara menyeluruh.

## Faktor Keragaman (Diversity Factor)
Faktor  keragaman  (fdiv)  didefinisikan  sebagai perbandingan  antara  jumlah  beban  maksimum dari  masing  masing  unit  beban  yang  ada  pada suatu sistem terhadap beban maksimum sistem secara keseluruhan.

## Faktor Keserempakan (Coincidence Factor)
Faktor  keserempakan  (fcf)  adalah  keba1ikan dari  factor  keragaman,  yang  didefinisikan sebagai  perbandingan  antara  beban  maksimum dari suatu kumpulan beban dari sistem terhadap jumlah beban  maksimum  dari  masing-masing  unit beban.

## Peramalan Beban
Peramalan  energi  listrik  sangat  diperlukan untuk  memperkirakan  kebutuhan  energi  listrik beberapa  tahun  kedepan.  Peramalan  pada dasarnya  merupakan  suatu  dugaan  atau prakiraan  mengenani  terjadinya  suatu  kejadian atau  peristiwa  dimasa  yang  akan  datang. Dengan  meninjau  secara  umum  pendekatan yang  digunakan  dalam  menghitung  kebutuhan energi,  maka  pemakai  (konsumen)  listrik dikelompokkan  menjadi  empat  konsumen mengikuti  pengelompokan  beban  di  PT  PLN (Persero) yaitu:
 Sektor Rumah Tangga (R).
 Sektor Komersial (B).
 Sektor Industri (I).
 Sektor Publik (P)
Ke  empat  pengelompokan  tersebut  akan mendasari  segala  bentuk  perkiraan  kebutuhan energy  listrik  di  PT  PLN  (Persero)  Distribusi Bali

## Metode Peramalan Beban
Beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  untuk menghitung  prakiraan  beban  antara  lain  yaitu metode  analitis,  ekonometri  dan  gabungan. Setelah  pemilihan  metode  lalu  dilakukan pembuatan model yang akan mempresentasikan data  dan  informasi  menjadi  suatu  fungsi
matematis untuk menghitung proyeksi kebutuhan  daya  listrik.  Dalam  hal  ini pendekatan yang digunakan dalam menghitung kebutuhan  listrik  adalah  dengan  model  yang meninjau  secara  umum  (makro)  dengan menyederhanakan variabel yang mempengaruhi penjualan  energi  listrik.Korelasi  antara  satu variabel dengan variabel yang lain merupakaninformasi kuantitatif dengan
menerapkan tiga konsdisi sebagai berikutini :
a. Tersedia  informasi  tentang  masa  lalu (historis),
b. Informasi  tersebut  dapat  dikuantitatifkan dalam bentuk data numerik,
c. Dapat  diasumsikan  bahwa  beberapa  aspek pola  masa  lalu  akan  terus  berlanjut  di  masa mendatang.  Kondisi  terakhir  ini  dikenal sebagai asumsi berkesinambungan (assumption of continuity).

## METODE ANALISIS
Metode  ini  dibangun  berdasarkan  data  dari analisa  penggunaan  akhir  tenaga  listrik  pada setiap  konsumen  pemakai.  perolehan  data merupakan  hasil  survei  ke  lapangan.  Pada umumnya data diperlukan  ialah  data  yang  memberi  gambaran penggunaan peralatan listrik di masyarakat atau kemampuan  masyarakat  membeli  peralatan listrik.  Keuntungan  metode  ini  ialah  hasil prakiraan  merupakan  hasil  simulasi  dari penggunaan  tenaga  listrik  dimasyarakat, sederhana  dan  mengurangi  masalah  validitas parameter  model.  Dan  sebeliknya  metode  ini tidak  tanggap  terhadap  perubahan  parameter ekonomi,  sebagai  contoh  pengaruh  kenaikkan tarif listrik, pendapatan (PDRB) dan sebagainya.

## Metode Ekonometri
Suatu metode yang dibangun dengan mengikuti idikator indikator ekonomi. Prakiraan beban ini didasarkan  adanya  hubungan  antara  penjualan energi  listrik  dan  beban  puncak  dengan beberapa  variabel  ekonomi  seperti  pendapatan (Produk  Domestik  regional  Bruto),  harga  dan
penggunaan peralatan listrik. Saling ketergantungan  ini  dapat  di  tulis  secara matematis sebagai berikut;
Penjualan  atau  beban  puncak  =  f(pendapatan, harga dan penggunaan peralatan listrik) Metode ekonometri ini cocok diterapkan untuk suatu  kasus,  misalnya  hanya  berlaku  untuk suatu daerah atau wilayah.

## Metode Gabungan
Metode  gabungan  merupakan  gabungan  dan metode  analitis  dan  ekonometri.  Metode dikembangkan berdasarkan keadaan sosioekonomi  dan  penggunaan  akhir  tenaga listrik disuatu daerah atau wilayah.

## Peramalan  dengan  Aplikasi  Simple-E (Simple Econometric Simulation System, for Excel)
Simple  E  merupakan  suatu  tools  yang ditambahkan  untuk  aplikasi  Excel,  simple  E dapat  digunakan  untuk  peramalan  beban dengan  metode  Ekonometri,  simple  E merupakan  digunakan  sebagai  pengganti aplikasi  DKL  yang  merupakan  aplikasi peramalan  beban  yang  digunaka  oleh  PLN sebelumnyasecara garis besar Simple-E memiliki kelebihan antara lain :
 Tools berbasis ilmu statistik
 Berbentuk modul yang disisipkan kedalam excel
 Untuk membuat forecast
 Menggunakan metode regresi
 Disediakan  beberapa  pilihan  model regresi
 Indikator statistik langsung ditampilkan
 Grafik mudah dibuat
 Mudah dalam analisa
 Dapat  dipertanggung  jawabkan  secara ilmu statistik
 Digunakan  di  DJLPE  untuk  RUKN  dan perusahaan besar listrik di Jepang
Konsep dasar dalam aplikasi simple E : File aplikasi Simple E Expanded adalah sebuah file  kerja  Excel  yang  terdiri  dari  tiga  kertas

## TELSINAS
kerja/”sheet”  yaitu  Data,  Model  dan  Simulasi. Simple  E  tidak  dapat  berfungsi  tanpa  ketiga kertas kerja tersebut. Ada tiga proses dari input data sampai simulasi, yaitu :
 Cek Model
 Penyelesaian Model dan
 Simulasi
Setelah  data  disusun  dan  dimasukkan  table/ worksheet  dilanjutkan  pemilihan  model  dari menu yang ada dan diadakan simulasi.
Hasil  indikator  statistik  dapat  diketahui.  dari percobaan  pemilihan  beberapa  model  untuk satu  macam  deret  data  dapat  dibandingkan indicator  statistic  yang  paling  cocok/  fit  untuk suatu model.
Gambar 2.8  Alur Perhitungan Simple E

## Analisa runtun waktu :
Merupakan  anailsa  yang  dilakukan  terhadap pola  data  di  masa  lalu  yang  mungkin  akan berulang di masa mendatang Dengan  analisa data runtut waktu akan terlihat empat  komponen  yang  mempengaruhi  suatu
Volume 2, No. 2 September 2019 e-ISSN 2621-5276 (online)
kerja/”sheet”  yaitu  Data,  Model  dan  Simulasi. Simple  E  tidak  dapat  berfungsi  tanpa  ketiga kertas kerja tersebut. Ada tiga proses dari input
etelah  data  disusun  dan  dimasukkan  table/ worksheet  dilanjutkan  pemilihan  model  dari menu yang ada dan diadakan simulasi.
Hasil  indikator  statistik  dapat  diketahui.  dari percobaan  pemilihan  beberapa  model  untuk satu  macam  deret  data  dapat  dibandingkan cator  statistic  yang  paling  cocok/  fit  untuk
Gambar 2.8  Alur Perhitungan Simple E
Merupakan  anailsa  yang  dilakukan  terhadap pola  data  di  masa  lalu  yang  mungkin  akan
Dengan  analisa data runtut waktu akan terlihat empat  komponen  yang  mempengaruhi  suatu
pola  data  masa  lalu  dan  sekarang,  yang cenderung berulang dimasa mendatang Empat  komponen  yang  ditemukan  dalam analisis runtut waktu adalah:
 Trend, yaitu komponen jangka mendasari  pertumbuhan  (atau  penurunan) suatu data runtut waktu.
 Siklikal (cyclical), yaitu suatu pola fluktuasi atau  siklus  dari  data  runtut  waktu  akibat perubahan kondisi ekonomi.
 Musiman (seasonal), yaitu fluktuasi musiman  yang  sering  dijumpai  pada  data kuartalan, bulanan atau mingguan.
 Stationer,  yaitu  pola  data  statis  dari  waktu ke waktu dan tidak ada perubahan
5276 (online)
pola  data  masa  lalu  dan  sekarang,  yang cenderung berulang dimasa mendatang Empat  komponen  yang  ditemukan  dalam
Trend, yaitu komponen jangka panjang yang mendasari  pertumbuhan  (atau  penurunan) Siklikal (cyclical), yaitu suatu pola fluktuasi atau  siklus  dari  data  runtut  waktu  akibat
Musiman (seasonal), yaitu fluktuasi ng  sering  dijumpai  pada  data kuartalan, bulanan atau mingguan. Stationer,  yaitu  pola  data  statis  dari  waktu ke waktu dan tidak ada perubahan
Asumsi  Dalam  Prakiraan  Kebutuhan Tenaga Listrik
Penyusunan  prakiraan  kebutuhan  listrik  dibuat dengan  menggunakan  software  Simple-E.
Software tersebut memperhitungkan pertumbuhan  ekonomi  dan  pertumbuhan penduduk sebagai driver pertumbuhan kebutuhan  listrik.  Pendekatan  yang  digunakan merupakan  kombinasi  antara  ekonometri  dan analisa  kecenderungan  secara  statistik.Model prakiraan beban ini membagi konsumen dalam empat kategori/kelompok berdasarkan karakteristik  pemakaiannya  dan  faktor-faktor yang  mempengaruhi  permintaannya,  yaitu rumah tangga, komersil, publik, dan industri.
Simple-E  sendiri  merupakan  suatu  sistem simulasi  terpadu  yang  dikembangkan  dari sistem  ekonometrik,  proses  perhitungannya menggunakan model regresi dan model forecast yang tahapan pengoperasiannya secara otomatis dan pada waktu proses bersamaan
Data-Data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) sebagai  inputan simple E
1. Pertumbuhan Ekonomi BPS Provinsi Bali
Pertumbuhan  perekonomian  di  wilayah  PT PLN (Persero) Distribusi Bali selama 10 tahun terakhir  yang  dinyatakan  dalam  Produk Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  dengan harga konstan tahun 2000 mengalami kenaikan rata-rata 4.96 % per-tahun, pertumbuhan  tahun 2002  adalah  sebesar  2.93%  sedangkan pertumbuhan ekonomi pada tahun 2011 adalah sebesar
6.1  %.  Pertumbuhan  ekonomi  dari  tahun  2002 sampai  dengan  tahun  2011  diperlihatkan  pada Tabel 3-1 berikut ini :

## Tabel 3-1 : Tabel Realisasi Pertumbuhan Ekonomi Tahun 2002-2011
Walalupun  terjadi  krisis  financial  global  pada tahun 2008, Perekonomian di wilayah PT PLN (Persero)  Distribusi  Bali    pada  tahun  2008 mengalami  pertumbuhan  sebesar  5.06%, sementara  laju  pertumbuhan  ekonomi  pada tahun  2011  sebesar  6,1  %,  krisis  finansial global  tahun  2008  awalnya  terjadi  di  Amerika Serikat  dan  kini  berimbas  pada  perekonomian Indonesia.
Namun dalam perspektif perencanaan jangka panjang, peristiwa- peristiwa ekstrim yang tidak  biasa dan bersifat temporer  lazimnya  tidak  mengubah  proyeksi jangka panjang.
Krisis finansial global yang terjadi mulai tahun 2008  diperkirakan  tidak  akan  berdampak  pada perekonomian di Bali hal itu terlihat dari masih normalnya  laju  pariwisata  di  Bali,  sehingga diprediksi  tidak  berpengaruh  banyak  terhadap pertumbuhan ekonomi jangka panjang.

## 2.  Pertumbuhan  Penduduk  &  Rumah Tangga
Berdasarkan  Data  Statistik  dari  Badan  Pusat Statistik  Provinsi  Bali  tahun  2011  bahwa jumlah penduduk di wilayah PT PLN (Persero) Distribusi Bali pada tahun 2011 adalah sebesar 3989  ribu  orang,  sedangkan  jumlah  rumah tangga  pada  tahun  2011  adalah  sebesar  929,1 ribu  KK.  Dengan  demikian  jumlah  orang  per- rumah adalah rata-rata  sebesar 4.29 orang per-
rumah pada tahun 2011. Pada Tabel 3-2, 3-3, 3- 4 berikut ini dapat dilihat jumlah penduduk dan rumah  tangga  di  wilayah  PT  PLN  (Persero) Distribusi Bali selama 10 tahun terakhir.
Tabel 3-2 : Tabel Realisasi Pertumbuhan Rumah Tangga Tahun 2002-2011
Tabel 3-3 : Tabel Realisasi Rumah Tangga Tahun 2002-2011
Tabel 3-4 : Tabel Realisasi Jumlah orang per Rumah Tangga Tahun 2002-2011
Pertumbuhan  penduduk  5  tahun  ke  depan  atau tahun  2013  sampai  dengan  2017  adalah merujuk  pada  “Proyeksi  Penduduk  Indonesia 2010-2035”  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) BAPPENAS.  Dari  proyeksi  tersebut,  asumsi pertumbuhan penduduk yang digunakan selama lima  tahun  ke  depan  adalah  rata-rata  sebesar 1.1% per-tahun.

## Tabel 3-5 : Tabel Asumsi  Pertumbuhan
Penduduk Bappenas  2013-2017
Jumlah  orang  per-rumah  tangga  diasumsikan menurun  dari  3.78  orang  pada  tahun  2013 menjadi  3.5  orang  pada  tahun  2017  per-rumah tangga. Pada Tabel 3-6, 3-7,  berikut ini dapat dilihat  perkiraan  pertumbuhan  rumah  tangga untuk wilyah PT PLN (Persero) Distribusi Bali lima tahun mendatang.
Tabel 3-6 : Tabel Asumsi  Pertumbuhan Jumlah Rumah Tangga Tahun 2013-2017
Tabel 3-7 : Tabel Asumsi  Jumlah orang per rumah Tangga Tahun 2013-2017

## 3. Data Jumlah Pelanggan Listrik 2002-2011
Berdasarkan Data Pengusahaan PLN Distribusi Bali tahun 2002-2011 bahwa jumlah Pelanggan di  wilayah  PT  PLN  (Persero)  Distribusi  Bali pada tahun 2011 adalah sebesar 838.700 orang. Atau  dapat  dikatakan  meninggkat  sebesar  7% dari  jumlah  pelanggan  tahun  2010  sebesar 783.825.  Pada  Tabel  3-8  berikut  ini  dapat dilihat  jumlah  pelanggan  per  jenis  tarif  di wilayah  PT  PLN  (Persero)  Distribusi  Bali Dalam rentang waktu 2002-2011.
Tabel  3-8  :  Tabel    Jumlah  Pelanggan  Listrik PLN Bali 2002-2011

## 4. Data Jumlah Energi Jual 2002-2011
Sama halnya dengan dengan jumlah pelanggan energy jual PLN Distribusi Bali juga meningkat dari  tahun  ke  tahun,  Berdasarkan  Data Pengusahaan  PLN  Distribusi  Bali  tahun  2002- 2011  bahwa  jumlah  energy  terjual  di  wilayah PT  PLN  (Persero)  Distribusi  Bali  pada  tahun 2011  adalah  sebesar  3224  GWh.  yaitu meninggkat  sebesar  4%  dari  jumlah  energy penjualan listrik tahun 2010 sebesar 3090 Gwh Pada Tabel 3-9 berikut ini dapat dilihat jumlah energy jual listrik per jenis tarif di wilayah PT PLN  (Persero)  Distribusi  Bali  Dalam  rentang waktu 2002-2012.
Tabel 3-9 : Tabel  Jumlah Energi Jual  Listrik PLN Bali 2002-2011 (dalam GWh)
5.  Data  Jumlah  Daya  Tersambung  2002-

## 2011
Berdasarkan Data Pengusahaan PLN Distribusi Bali  tahun  2002-2011  bahwa  jumlah  daya tersambung  di  wilayah  PT  PLN  (Persero) Distribusi Bali pada tahun 2011 adalah sebesar 1824  MVA.  yaitu  meninggkat  sebesar  12  % dari  jumlah  daya  tersambung  pada  tahun  2010 sebesar  1605  MVA  .  Pada  Tabel  3-10  berikut ini  dapat  dilihat  jumlah  daya  tersambung  per jenis  tarif  di  wilayah  PT  PLN  (Persero) Distribusi  Bali  Dalam  rentang  waktu  2002- 2011.
Tabel  3-10  :  Tabel    Jumlah  daya  tersambung PLN Bali 2002-2011 (dalam MVA)

## 6.  Data dan Model dalam simple E
Simbol-Simbol data input dalam simple E dapat dilihat pada table dibawah

## 7. Output Simple E
Untuk  data  output  simple  E  dibuat  seperti bentuk yang biasa digunakan di PLN Distribusi Bali yang berisikan prediksi jumlah pelanggan,
prediksi Energi Jual, prediksi Daya
Tersambung  dan  prediksi  Beban  Puncak  serta Rasio Elektrifik
8.  Prakiraan  Kebutuhan  Tenaga  Listrik 2013-2017
Dengan  menggunakan  asumsi-asumsi  pada butir  3.1.  Kebutuhan  tenaga  listrik  selanjutnya diproyeksikan dan hasilnya merupakan penjualan  tenaga  listrik,  daya  tersambung,  dan jumlah  pelanggan  listik  yang  dikelompokan dalam  sektor  rumah  tangga,  komersil,  publik, dan  industri.  Rasio  elektrifikasi  dapat diproyeksikan dengan membandingkan proyeksi  jumlah  pelanggan  rumah  tangga dengan  proyeksi  jumlah  rumah  tangga  selama sepuluh tahun ke depan.
9.  Proyeksi  Jumlah  Pelanggan  Listrik  2013- 2017
Prediksi  jumlah  pelanggan  listrik  pada  tahun 2013  adalah  sebesar  991.517    pelanggan. Proyeksi  jumlah  pelanggan  listrik  pada  tahun 2017  adalah  sebesar  1.288.056  pelanggan  atau bertambah  rata-rata  per-tahun  sebesar  59.307 pelanggan.  Proyeksi    jumlah  pelanggan  listrik dari  tahun  2013  sampai  dengan  2017 diperlihatkan pada Tabel 3-11 berikut ini :
Tabel 3-11 : Tabel Proyeksi Jumlah Pelanggan Tahun 2013-2017

## 10. Proyeksi Penjualan Energi Listrik 2013- 2017
Prediksi  penjualan  tenaga  listrik  pada  tahun 2013 pada kondisi normal adalah sebesar 3.785 GWh. Selanjutnya penjualan tenaga listrik pada tahun 2017 adalah sebesar 5339 GWh. Proyeksi penjualan tenaga listrik dari tahun 2013 sampai dengan 2017 diperlihatkan pada Tabel 3-12 dan Pada  grafik  3-1  diperlihatkan  grafik  proyeksi penjualan tenaga listrik 2013-2017 berikut ini

## TELSINAS
Tabel 3-12 : Tabel Proyeksi Penjualan Tenaga Listrik Tahun 2011-
Grafik  5-2  :  Grafik  Proyeksi  Prakiraan Penjualan  Tenaga  Listrik  Tahun 2013-2017

## 11. Proyeksi Daya Tersambung
Prediksi  daya  tersambung  pada  tahun  20 adalah  sebesar  2227MVA.  Proyeksi  daya tersambung  pada  tahun  2016  sebesar MVA  atau  bertambah  rata-rata  per sebesar 2915 MVA. Proyeksi daya tersambung dari  tahun  2013  sampai  dengan  2017 diperlihatkan  pada  Tabel 3-13  dan Pada 3-2  diperlihatkan  grafik  proyeksi  Daya Tersambung  2013-2017
e-ISSN 2621-5276 (online)
12 : Tabel Proyeksi Penjualan Tenaga
-2016
2  :  Grafik  Proyeksi  Prakiraan Penjualan  Tenaga  Listrik  Tahun
daya  tersambung  pada  tahun  2011 adalah  sebesar  2227MVA.  Proyeksi  daya tersambung  pada  tahun  2016  sebesar  1.907,94 rata  per-tahun
MVA. Proyeksi daya tersambung 3  sampai  dengan  2017
dan  Pada  grafik diperlihatkan  grafik  proyeksi  Daya
Tabel  3-13:  Tabel  Proyeksi  Daya  Tersambung Tahun 2013-2017
Grafik  5-2  :  Grafik  Proyeksi  Prakiraan  Daya Tersambung Tahun 2013
Proyeksi  rasio  elektrifikasi  diharapkan  sudah mencapai  100%  di  tahun  2020.  Hal  ini mengacu  pada  Visi  75-100  yaitu  rasio elektrifikasi  100%  pada  tahun  2020.  Proyeksi rasio  elektrifikasi  pada  tahun  2017  yaitu sebesar  90%,  terlihat  pada  table  3 ini.  Hal  ini  mengindikasikan  niat    PLN  yang sangat  kuat  untuk  menyediakan  listrik  bagi seluruh  rakyat  di  wilayah  kerja  PT  PLN (Persero) Distribusi Bali.
13:  Tabel  Proyeksi  Daya  Tersambung
Grafik  Proyeksi  Prakiraan  Daya Tersambung Tahun 2013-2017
Proyeksi  rasio  elektrifikasi  diharapkan  sudah mencapai  100%  di  tahun  2020.  Hal  ini 100  yaitu  rasio elektrifikasi  100%  pada  tahun  2020.  Proyeksi rasio  elektrifikasi  pada  tahun  2017  yaitu sebesar  90%,  terlihat  pada  table  3-14  dibawah .  Hal  ini  mengindikasikan  niat    PLN  yang sangat  kuat  untuk  menyediakan  listrik  bagi seluruh  rakyat  di  wilayah  kerja  PT  PLN

## TELSINAS
Tabel 3-14 : Tabel Proyeksi Rasio Elektrifikasi

## Tahun 2013-2017
Prediksi beban puncak pada tahun 20 sebesar  711  MW  dengan  faktor  beban  sebesar 64.1  %.  Proyeksi  beban  puncak  pada  tahun 2017  adalah  sebesar  948  MW  dengan  faktor beban  65.2  %  Proyeksi  beban  puncak  dan faktor  beban  dari  tahun  2013  sampai  dengan 2017 diperlihatkan pada Tabel 5-14 berikut
Tabel  3-15  :  Tabel  Proyeksi  Beban  Puncak 2013-2017

## .Hasil Uji Statistik Untuk Jumlah Pelanggan
Tabel 3-16 : Tabel uji statistic  Jumlah Pelanggan Tahun 201
14 : Tabel Proyeksi Rasio Elektrifikasi
beban puncak pada tahun 2013 adalah sebesar  711  MW  dengan  faktor  beban  sebesar 64.1  %.  Proyeksi  beban  puncak  pada  tahun 2017  adalah  sebesar  948  MW  dengan  faktor beban  65.2  %  Proyeksi  beban  puncak  dan
3  sampai  dengan 14 berikut ini :
15  :  Tabel  Proyeksi  Beban  Puncak
.Hasil Uji Statistik Untuk Jumlah Pelanggan
16 : Tabel uji statistic  Jumlah 13-2017
Hasil Uji Statistik Untuk Energi Jual
Secara  uji  statistic  pertumbuhan  energy  jual masih  sangat baik seperti terlihat pada table di bawah
Tabel 3-17 : Tabel uji statistic  Energi Penjualan Tahun 20
Hasil Uji Statistik Untuk Daya tersambung
Secara  uji  statistic  pertumbuhan  daya tersambung  pelangga  Residential,  Bisnis, Publik  masih  sesuai  namun  untuk  Pelanggan Industri  masih  belum  memenuhi  uji  statistij seperti terlihat pada table di bawah
Tabel 3-18 : Tabel uji statistic  Daya Tersambung Tahun 20

## KESIMPULAN
Dari data yang diperoleh, pengolahan data serta analisa  dan  pembahasan  diperoleh  beberapa kesimpulan antara lain:
 Prakiraan  penjualan  listrik  hasil  simulasi program  Simple  E  lima  tahun  ke  depan tumbuh sekitar 8,2%
pertumbuhan  ini  sudah  cukup  ideal  karena sudah    di  atas  pertumbuhan  ekonomi  Bali

## 5276 (online)

## Hasil Uji Statistik Untuk Energi Jual
Secara  uji  statistic  pertumbuhan  energy  jual masih sangat baik seperti terlihat pada table di

## 17 : Tabel uji statistic  Energi Penjualan Tahun 2013-2017
Hasil Uji Statistik Untuk Daya tersambung
Secara  uji  statistic  pertumbuhan  daya tersambung  pelangga  Residential,  Bisnis, ih  sesuai  namun  untuk  Pelanggan Industri  masih  belum  memenuhi  uji  statistij seperti terlihat pada table di bawah

## 18 : Tabel uji statistic  Daya
Tersambung Tahun 2013-2017
Dari data yang diperoleh, pengolahan data serta ahasan  diperoleh  beberapa
Prakiraan  penjualan  listrik  hasil  simulasi program  Simple  E  lima  tahun  ke  depan 8,2% per tahun, pertumbuhan  ini  sudah  cukup  ideal  karena sudah    di  atas  pertumbuhan  ekonomi  Bali
yang  diprediksi  tumbuh  sekitar  6  sampai 7% per tahun.
 Prakiraan  pertumbuhan  pelanggan  listrik hasil simulasi program Simple E lima tahun ke depan tumbuh rata-rata pertahun sebesar sekitar  59.000  pelanggan.  pertumbuhan  ini sudah  masih  dibawah  pertumbuhan  jumlah pelanggan  di  tahun  2011.  Namun  jika melihat  potensi  perkembangan  pelanggan yang  semakin  tahun  akan  semakin  jenuh maka  prediksi  ini  masih  layak  dijadikan acuan
 Prakiraan  keperluan  daya  tersambung listrik  hasil  simulasi  program  Simple  E sepuluh  tahun  ke  depan  tumbuh  sekitar 12%  per  tahun,  pertumbuhan  ini  sudah cukup ideal untuk menopang kesiapan PLN dalam  memprediksi  kesiapan  anggaran investasi  untuk  membangun  insfrastruktur jaringan  di tahun-tahun mendatang
 Pertumbuhan  beban  puncak  system  bali hasil  simulasi  program  simple  E  5  tahun kedepan  diprediksi  tumbuh  sekitar  8% pertahun
 Hasil uji statistic dari perkiraaan pertumbuhan energy jual sudah sangat baik, baik  dari  pertumbuhan  penjualan  sector residential, bisnis, social dan industri
 Hasil uji statistic dari perkiraaan
pertumbuhan pelanggan sudah sangat baik, baik  dari  pertumbuhan  penjualan  sector residential, bisnis, social dan industri
 Hasil uji statistic dari perkiraaan pertumbuhan energy jual sudah sangat baik, baik  dari  pertumbuhan  penjualan  sector residential, bisnis, social dan industri

## SARAN
Dari  uraian  kesimpulan  diatas  ada  beberapa saran yang dapat diberikan antara lain:
 Perlu kajian lebih
lanjut
untuk mengantisipasi  pertumbuhan  energy  jual, pertumbuhan pelanggan dan beban puncak.
 PLN  perlu  aktif  secara  terus  menerus memperbaharui  informasi  daftar  tunggu
(calon pelanggan seluruhnya dari yang orde MVA  kecil  sampai  orde  MVA  besar)  dan informasi  captive  power  terutama  dari pelanggan  Industri.    Sehingga  prakiraan beban  teoritis  dari  simulasi  program digabung  realita  kebutuhan  lapangan  dapat memberi  gambaran  yang  lebih  riil mengenai  kebutuhan  anggaran  perusahaan, baik  investasi  maupun  operasional  demi melayani  kelistrikan  masyarakat  sebaik- baiknya

## DAFTAR PUSTAKA
1. Gonen, T., 1986, Electric Power Distribution  System  Engineering McGraw- Hill Inc, New York.
2. Basri,  Hasan,  1997, Sistem  Distribusi  Daya Listrik , ISTN, Jakarta.
3. Politeknik  Negeri  Bali,  2005, Standar Konstruksi  Jaringan  Distribusi  PT  PLN (Persero) Distribusi Bali , Bali.
4. Standar  PLN  52  :  1983, Standar  Pola Pengamanan  Sistem  Bagian  tiga  :    Sistem Distribusi 6 kV dan 20 kV.
5. Standar PLN 72 : 1987, Standar Spesifikasi Desain untuk Jaringan Tegangan Menengah (JTM)  dan  Jaringan  Tegangan  Rendah (JTR).