Jurnal SEKURITAS (Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi ) , Vol.5, No.2, Januari  2022 ….. 169

## SEKURITAS
(Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi )

## Faktor yang Memengaruhi Konsumsi Listrik  Pelanggan Industri di Pulau Jawa

## Nuryati
Badan Pusat Statistik , email : nuryati100611@gmail.com
ARTICLES
INFORMATION ABSTRACT JURNAL SEKURITAS ( Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi )
Vol. 5, No.2, Januari 2022 Halaman  : 169 – 180
© LPPM & Prodi Manajemen UNVERSITAS   PAMULANG
ISSN ( online )  : 2581-2777 ISSN ( print )     : 2581-2696
Keyword : Listrik, PDRB, Rata-rata Harga Solar, Rata-rata Harga Jual Listrik, Fixed Effect.
JEL. classification : C33, G21, G24, N15, N25
Contact Author :

## PRODI MANAJEMEN UNPAM
JL.Surya Kencana No.1 Pamulang Tangerang Selatan –
Banten Telp. (021) 7412566, Fax (021) 7412491
Email : sekuritas@unpam.ac.id
Listrik  ialah  sumber  energi  yang  sangat  berarti  dalam keperluan  manusia,  baik  untuk  keperluan  industri,  bisnis, ataupun  rumah  tangga.  Pulau  Jawa  mempunyai  tingkatan mengkonsumsi  listrik  terbanyak  bila  dibanding  dengan  pulau- pulau besar  yang lain di Indonesia. Penelitian ini untuk menilai berbagai  faktor  yang  memengaruhi  penggunaan  listrik  untuk pelanggan  industri  di  pulau  Jawa.  Beberapa  faktor  yang memengaruhi  konsumsi  listrik  dalam  studi  ini  adalah  PDRB industri  pengolahan  atas  dasar  harga  konstan,  rata-rata  harga jual  listrik  pelanggan  industri  dan  rata-rata  harga  solar  yang digunakan  oleh  industri  besar  sedang.  Model Fixed  Effect digunakan untuk studi ini dalam menganalisis data panel. Model tersebut  menyatakan  bahwa  PDRB  industri  pengolahan  atas dasar harga konstan dan rata-rata harga solar yang digunakan oleh sektor industri besar memberikan pengaruh signifikan dan positif  terhadap  konsumsi  listrik.  Rata-rata  harga  jual  listrik pelanggan  industri  memberikan  pengaruh  signifikan  dan berlawanan terhadap konsumsi listrik. Jika harga jual listrik naik maka konsumsi listrik juga berkurang.
Electricity  is  a  source  of  energy  that  is  very  useful  for human life, both for industrial activities, commercial activities, or households.  Java  Island  has  the  highest  level  of  electricity consumption  when  compared  to  other  large  islands  in Indonesia. This study is aimed at examining a variety of factorss affecting electricity consumption for industrial customers on the island  of  Java.  Several  factors  that  influence  electricity consumption  in  this  study  are  the  GRDP  of  the  processing industry  at  constant  prices,  the  average  selling  price  of electricity  for  industrial  customers  and  the  average  price  of diesel  fuel  used  by  large  and  medium  industries.  The  Fixed Effect Model is used in this this research to analyze panel data. it is stated that the GRDP  of the manufacturing industry based on constant prices and the average price of diesel fuel used by the  large  industrial  sector  has  a  significant  and  positive influence  on  electricity  consumption.  The  average  selling  price of  electricity  for  industrial  customers  has  a  significant  and opposite influence on electricity consumption. If the selling price of  electricity  rises,  the  consumption  of  electricity  will  also decrease.
Jurnal SEKURITAS (Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi ) , Vol.5, No.2, Januari  2022 ….. 170

## SEKURITAS
(Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi )

## A. PENDAHULUAN
Listrik  adalah  sumber  energi  yang  tidak  diragukan  lagi  manfaatnya  untuk memudahkan dan membantu aktivitas manusia, mulai dari aktivitas industri, aktivitas bisnis hingga  rumah  tangga.  Kebutuhan  tenaga  listrik  bakal  menjadi  bertambah  sejalan  dengan pertumbuhan  ekonomi  serta  perkembangan  penduduk.  Dengan  meningkatnya  ekonomi pada sesuatu wilayah menyebabkan mengkonsumsi tenaga listrik menjadi bertambah pula. Keadaan  ini  mesti  diperkirakan  secepat  mungkin  supaya  penyediaan  tenaga  listrik  ada dalam jumlah serta harga yang mencukupi.
Konsumsi  listrik  mengalami  peningkatan  setiap  tahun.  Walaupun  konsumsi  listrik mengalami  peningkatan,  namun  data  Statistik  PLN  pada  tahun  2018  menunjukan  adanya Disparitas  penggunaan  energi  listrik  di  berbagai  daerah  di  Indonesia.  Wilayah  Barat Indonesia  mendominasi  persentase  penggunaan  energi  listrik  Nasional.  Wilayah  timur Indonesia  cenderung  rendah.  Kondisi  ini  merupakan  gambaran  pembangunan ketenagalistrikan di Indonesia belum merata.
Pada tahun 2018, energi listrik terjual kepada pelanggan sebanyak 234.617,88 GWh. Penjualan  ini  meningkat  5,15%  dibandingkan  tahun  sebelumnya.  Pada  tahun  yang  sama pelanggan  rumah  tangga  merupakan  konsumen  listrik  terbesar  yaitu  41.7%  dari  total konsumsi  listrik  nasional,  diikuti  industri  32,8%,  Bisnis  18,77%  dan  lainnya  6,74%  (PLN, 2019).
Pada tahun  2018,  energi  terjual  rata-rata  per jenis  pelanggan  yang terbesar  adalah pelanggan industri yaitu sebesar 872.557,71 Kwh (PLN, 2019). Rata-rata energi yang terjual per  jenis  pelanggan  industri  di  Pulau  dengan  jumlah  penduduk  terbanyak  yaitu  Jawa  lebih besar  dibanding  dengan  di  luar  Pulau  Jawa.  Jumlah  pelanggan  industri  sebanyak  79,22% berada di Pulau Jawa.
Dengan  asumsi  realisasi  kebutuhan  listrik  mulai  tahun  2017,  estimasi  realisasi penjualan listrik tahun 2018, dan pertumbuhan ekonomi rata-rata 6,3% setiap tahun selama sepuluh  tahun ke  depan,  prediksi  atau ramalan penjualan  listrik tahun  2028  mencapai  433 TWh  atau  pertumbuhan  rata-rata  6,42%  selama  satu  dekade  ke  depan  (KESDM,  2019). Sementara  itu,  berdasarkan  data  statistik  PLN  pertumbuhan  rata-rata  ketersediaan  listrik dalam  10  tahun  terakhir  ini  adalah  6.12%.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  Indonesia menghadapi ancaman selisih antara permintaan (konsumsi) listrik dan penawaran (produksi) listrik. Hal tersebut juga dinyatakan dalam “Peluang Investasi Sektor Ketenagalistrikan 2017- 2021” bahwa “kondisi pasokan tenaga listrik pada sistem kelistrikan nasional juga masih ada ketimpangan antara supply dan demand” (KESDM, 2016).
Selain  adanya  permasalahan  dari  sisi  permintaan  (konsumsi),  masalah ketenagalistrikan  juga  terjadi  pada  sisi  penawaran  (produksi).  Penelitian  ini  hanya  dibatasi pada  sisi  permintaan  yaitu  faktor-faktor  yang  memengaruhi  konsumsi  listrik  selama  tahun 2010-2017 untuk golongan pelanggan industri di Pulau Jawa.
Dalam  rangka  menganalisis  dan  menilai  dampak/pengaruh  dari  PDRB  industri pengolahan atas dasar harga konstan, rata-rata harga jual listrik pelanggan industri dan rata- rata harga solar yang digunakan oleh sektor industri besar sedang terhadap konsumsi listrik pelanggan industry, maka penulis melakukan penelitian ini.

## B. KAJIAN LITERATUR

## Teori Permintaan dan Konsumsi
Menurut  hukum  permintaan,  saat  nilai  rupiah  sebuah  produk  naik,  banyaknya permintaan akan menurun. Selain itu, ketika harga suatu produk turun, jumlah produk yang dibutuhkan meningkat.
Jurnal SEKURITAS (Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi ) , Vol.5, No.2, Januari  2022 ….. 171

## SEKURITAS
(Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi )
Keterkaitan  yang  paling  penting  untuk  diperiksa  adalah  keterkaitan  antara  jumlah permintaan untuk suatu produk dan harga. (Sukirno, 2008).
Selain  harga  terdapat  penyebab-penyebab  lain  yang  juga  memengaruhi  permintaan  suatu produk atau jasa.  Beberapa penyebab-penyebabnya adalah:
a. Harga produk substitusi, pelengkap, dan netral..
b. Kondisi keuangan pelanggan
c. Penyebaran penghasilan masyarakat d. Tingkat ketersukaan akan produk dari masyarakat e. Banyaknya penduduk
f.  Harapan untuk masa depan
Dalam  penelitian  ini,  permintaan  diartikan  juga  sebagai  konsumsi.  Dalam  teorinya, Keynes  menyatakan  konsumsi  dipengaruhi  oleh  tingkat  pendapatan.  Hal  ini  berarti, konsumsi masyarakat sangat dipengaruhi oleh besarnya pendapatan. Secara makro, fungsi konsumsi  yang  diajukan  oleh  Keynes  tersebut  memperlihatkan  keterkaitan  antara penghasilan  penduduk  secara  nasional  dan  pengeluaran  untuk  mengonsumsi  suatu produk/jasa pada tingkat harga yang tetap.

## Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
PDRB  atau  dalam  Bahasa  Inggris  disebut Gross  Regional  Domestic  Product ialah jumlah  nilai  tambah  seluruh  unit  bisnis  di  wilayah  tertentu,  atau  nilai  total  produk  serta layanan  akhir  seluruh  unit  ekonomi  (bersih).  PDRB  atas  dasar  harga  konstan memperlihatkan  bahwa  nilai  tambah  dari  produk  serta  jasa  tersebut  ditentukan  dengan memanfaatkan  harga  yang  berlaku  pada  tahun  tertentu.  PDRB  atas  dasar  harga  konstan dimanfaatkan  untuk  menghitung  pertumbuhan  ekonomi  tahunan  (BPS,  2018).  Jika  PDRB suatu  wilayah  semakin  tinggi,  maka  pendapatan  dan  perekonomian  wilayah  tersebut dianggap semakin baik.

## Harga Jual Listrik
Harga  jual  listrik  adalah  biaya  pemakaian  listrik  yang  harus  dibayarkan  oleh pelanggan listrik kepada PLN (Rp/KWh). Listrik adalah komoditas yang harganya ditentukan oleh  kebijakan  pemerintah  dan bukan  produsen.  Besaran  harga  dan  tarif jual  tenaga listrik ditetapkan berdasarkan golongan tarif sesuai dengan Peraturan Menteri Energi dan Sumber Daya Mineral Nomor 19 Tahun 2019. Tarif tenaga listrik yang dimaksud adalah tarif tenaga listrik yang ditawarkan oleh PT PLN untuk pelanggan.

## Industri
Industri manufaktur atau pengolahan adalah tindakan mengubah suatu produk pokok secara mekanis, kimiawi, atau manual menjadi produk jadi atau setengah jadi. Dengan kata lain,  produk  yang  nilainya  lebih  rendah  diubah  menjadi  produk  yang  nilainya  lebih  tinggi sehingga  lebih  mudah  dijangkau  oleh  pihak  akhir  pengguna.  Menurut  BPS,  tenaga  kerja untuk Industri besar berjumlah 100 orang atau lebih, sedangkan Industri sedang berjumlah 20-99 orang.

## Sumber Listrik yang Digunakan dalam Industri Besar Sedang
1. Tenaga listrik yang dibeli dari PLN
Perusahaan  telah  menggunakan  listrik  dari  PLN.  Pemenuhan  kebutuhan  listrik  di Indonesia diatur oleh pemerintah melalui BUMN yaitu PT PLN (Persero).
2. Tenaga listrik yang dibeli dari Non PLN Untuk memenuhi kebutuhan listrik, perusahaan membelinya bukan berasal dari PLN.
3. Tenaga listrik yang dibangkitkan sendiri
Jurnal SEKURITAS (Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi ) , Vol.5, No.2, Januari  2022 ….. 172

## SEKURITAS
(Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi )
Tidak  hanya  dari  PLN  dan  Non  PLN,  perusahaan  di  Industri  Besar  Sedang  turut memanfaatkan  energi  listrik  melalui  pembangkitan  sendiri.  Pembangkitan  listrik menggunakan  mesin  pembangkit  listrik  (generator  set).  Bahan  bakar  sangat  diperlukan untuk menggerakkan mesinnya dalam membangkitkan sendiri listriknya. Solar dan bensin adalah  yang  frekuensi  penggunaannya  paling  banyak  digunakan  oleh  perusahaan Industri Besar Sedang.

## Regresi Data Panel
Model regresi data panel dibagi 3 yaitu: 1. Common Effect Model (CEM)
Model  ini  dibangun  dengan  mengintegrasikan  data  cross  section  dan  time  series. Estimasi  data  panel  menggunakan  Teknik  OLS  (Widarjono,  2009).  Jika  dibandingkan dengan  dua  model  lainnya,  model  ini  adalah  yang  paling  sederhana.  Intersep  yang dimiliki  adalah  tetap  dan  tidak  berubah  secara  acak,  sehingga  tidak  dapat  dibedakan antara variasi lintas lokasi dan titik waktu.
2. Fixed Effect Model (FEM)
Model ini memiliki intersep yang berbeda untuk setiap subjek, tetapi kemiringannya sama untuk  semua  subjek  dan  sepanjang  periode  waktu  (model  efek  tetap)  (Gurajati,  2004). Teknik model ini merupakan teknik estimasi data panel dengan memakai variabel dummy dalam  menangkap  perbedaan  intersep.  Model  ini  disebut  model  Least  Square  Dummy Variables (LSDV).
3. Random Effect Model (REM)
Model  ini  digunakan  untuk memperhitungkan  perbedaan  karakterisik  individu  dan  waktu yang  tidak  diperhitungkan  dalam  kesalahan  model.  Individu  dan  waktu  adalah  dua komponen  yang  berkontribusi  dalam  pembentukan  kesalahan.  Perincian  terpisah  dari kesalahan  acak  untuk  masing-masing  komponen  juga  diperlukan,  yaitu  kesalahan komponen  individu,  komponen  waktu,  dan  perincian  kesalahan  gabungan  (Nachrowi, 2006).
Untuk pemilihan Teknik Estimasi pada Regresi Data Panel dapat dimanfaatkan beberapa uji sebagai berikut:
1. Uji Chow (Uji F) Untuk membandingkan Common Effect Model (CEM) dengan Fixed Effect Model (FEM) dapat memanfaatkan Uji Chow (Widarjono, 2009).
2. Uji Hausman
Uji  ini  digunakan  untuk  mengevaluasi  apakah  model  lebih  sesuai  antara  Fixed  Effect Model (FEM) atau Random Effect Model (REM).
3. Uji Lagrange Multiplier (LM) Uji Lagrange Multiplier (LM) perlu diterapkan dalam mengevaluasi apakah Random Effect Model (REM) lebih baik dari Common Effect Model (CEM).

## Asumsi Klasik dalam Data Panel
1. Normalitas
Untuk mengetahui apakah berdistribusi normal atau tidaknya suatu residual, maka perlu dilakukan pemeriksaan normalitas. Uji Jarque-Bera merupakan salah satu uji formal yang dapat digunakan untuk mendeteksi adanya pelanggaran asumsi ini (Gujarati, 2004).
2. Non Multikolinieritas
Jika ada korelasi antar variabel independen, maka akan mengakibatkan multikolinearitas pada data. Hal ini terjadi karena variabel independen memiliki hubungan dalam populasi atau  hanya pada  sampel.  Korelasi  antar  variabel  independen  dapat  dimanfaatkan  untuk mengetahui  ada  tidaknya  kolinearitas.  Jika  koefisien  korelasi  antar  variabel  independen lebih dari 0,85, maka variabel independen tersebut dianggap berkorelasi kuat (Widarjono, 2009).
Jurnal SEKURITAS (Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi ) , Vol.5, No.2, Januari  2022 ….. 173

## SEKURITAS
(Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi )

## 3. Non Autokorelasi
Adanya  residual  independen  antara  satu  pengamatan  dengan  pengamatan  lainnya mengakibatkan  terbentuknya  autokorelasi.  Kesalahan  individu  memiliki  kecenderungan untuk  terulang kembali pada  individu  yang  sama di  lain waktu.  Uji  Durbin-Watson  dapat dimanfaatkan untuk menentukan ada tidaknya autokorelasi dalam suatu panel data. Jika uji Durbin-Watson menghasilkan nilai yang mendekati 2, maka diasumsikan bahwa model tidak memiliki autokorelasi. (Gujarati, 2004).

## 4. Non Heterokedastisitas/Homoskedastisitas
Heterokedastisitas  terjadi  jika  varian  dari  nilai residual  tidak konstan.  Karena perubahan keadaan  yang  mendasari  tidak  ditangkap  oleh  model,  dapat  mengakibatkan  setiap pengamatan  memiliki  realibilitas  yang  berbeda-beda.  Untuk  mengetahui  apakah  suatu model  terjadi  heteroskedastisitas  atau  tidak  adalah  dengan  membandingkan  hasil  yang diperoleh  dari  model  tanpa  pembobotan  ( unweight )  dan  model  dengan  pembobotan ( weight ).

## Pengujian Keberartian Model Regresi
1. Koefisien Determinasi (R 2 )
Koefisien  determinasi  dimanfaatkan  untuk  mengevaluasi  seberapa  baik  garis  regresi sampel  cocok  dengan  data  yang  dipertimbangkan  (goodness  of  fit).  Dengan  kata  lain, koefisien  ini  memperlihatkan  berapa  persentase  varian  keseluruhan  dalam  variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh model regresi (Gujarati, 2004).
2. Pengujian Koefisien Regresi secara Simultan (Uji-F) Uji-F  dimanfaatkan  untuk  mengetahui  apakah  variabel  independen  mempunyai  efek terhadap  variabel  dependen  pada  waktu  yang  sama  (bersamaan  dengan  variabel independen.
3. Pengujian koefisien Regresi secara Parsial (Uji-t) Uji-t  digunakan  untuk  menilai  masing-masing  koefisien  regresi.  Ini  dimanfaatkan  untuk menentukan  signifikansi  efek  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen sementara semua faktor lainnya dianggap konstan.

## C. METODOLOGI PENELITIAN

## Sumber Data yang Digunakan
Penelitian  ini  memanfaatkan  data  sekunder  tahunan  dari  tahun  2010-2017  yang diperoleh dari:
a. Badan Pusat Statistik
1.  Data  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  industri  pengolahan  atas  dasar  harga konstan dengan tahun dasar 2010 (Miliar Rp)
2.  Data Rata-rata harga solar industri besar sedang (Rp/liter)
b. PT. PLN (Persero)
1. Data energi listrik yang terjual (konsumsi energi listrik) pelanggan Industri (GWh)
2. Data rata-rata harga jual listrik pelanggan industri (Rp/KWh)

## Metode Analisis Inferensia
Analisis  inferensia  pada  penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  menemukan  beberapa penyebab yang memengaruhi konsumsi listrik pelanggan industri di Pulau Jawa tahun 2010- 2017.  Data  yang  dimanfaatkan  adalah  data  panel  dari  6  provinsi  dan  dalam  kurun  waktu tahun 2010-2017. Data diolah dengan software Eviews 8 .
Jurnal SEKURITAS (Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi ) , Vol.5, No.2, Januari  2022 ….. 174

## SEKURITAS
(Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi )

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Model Penelitian
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah: DEMAND it = α i + β 1 PDRB it + β 2 TDL it + β 3 HSI it + ε it
Keterangan
α i
: intersep untuk setiap individu β 1 (i = 1, 2, 3) : koefisian pengaruh setiap variabel independen DEMAND                  : konsumsi listrik pelanggan industri (GWh) PDRB : PDRB industri pengolahan atas dasar harga konstan (Miliar Rp) TDL : rata-rata harga jual listrik pelanggan industri (Rp/KWh) HSI : rata-rata harga solar industri besar sedang (Rp/liter) ε it : error term i : Provinsi t : 2010, 2011, 2012,  …, 2017
Beberapa  Faktor  yang  Memengaruhi  Konsumsi  Listrik  Pelanggan  Industri  di  Pulau Jawa

## Pemilihan Model yang Terbaik
Model  yang  terbaik  dipilih  dengan  mengestimasi  3  kemungkinan  model  dalam analisis  data  panel  yaitu Common  Effect  Model , Fixed  Effect  Model dan Random  Effects Model .  Uji  yang  digunakan  untuk  melakukan  pemilihan  model  yang  paling  baik  dari  ketiga model tersebut adalah uji F ( Chow Test ), Uji Hausman dan Uji LM (Lagrange Multiplier) .
a. Uji F ( Chow Test )
Tabel 1. Uji F ( Chow Test ) Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 184.923123 (4,32) 0.0000 Cross-section Chi-square 127.314010 4 0.0000
Dari  tabel  di  atas  memperlihatkan p-value sebesar  0,0000.  Ini  menunjukan  bahwa Fixed Effects Model lebih baik dari pada Common Effect Model .

## b. Uji Hausman

## Tabel 2. Uji Hausman
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Jurnal SEKURITAS (Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi ) , Vol.5, No.2, Januari  2022 ….. 175

## SEKURITAS
(Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi )
Cross-section random 11.675673 3 0.0086
Dari  tabel  di  atas  menunjukkan p-value sebesar  0.0086.    Ini  berarti  bahwa Fixed Effect Model lebih baik dari pada Random Effect Model .
Dari  Uji  F (Chow  Test) dan  Uji  Hausman  di  atas,  menggambarkan  bahwa  model  terbaik untuk mengetahui beberapa faktor yang memengaruhi konsumsi listrik pelanggan industri di Pulau Jawa adalah Fixed Effect Model . Selanjutnya Uji Lagrange Multiplier (LM) tidak perlu dilakukan.
Uji Asumsi Klasik
a. Normalitas Hipotesis yang digunakan adalah: H 0 = ε it berdistribusi normal H 1 = ε it tidak berdistribusi normal 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 -1000 -500 0 500 1000 1500 Series: Standardized Residuals Sample 2010 2017
Observations 40 Mean -8.24e-14 Median -4.303608 Maximum 1348.990 Minimum -972.8299 Std. Dev. 483.9243 Skewness 0.212489 Kurtosis 3.258542 Jarque-Bera  0.412417 Probability 0.813663

## Gambar 1. Uji Normalitas
Gambar  di  atas  menunjukkan p-value sebesar  0.813663,  maka  H 0 diterima.  Ini  berarti bahwa asumsi normalitas terpenuhi.
b. Non Multikolonieritas
Tabel 3. Uji Non Multikolinieritas
Tabel  di atas memperlihatkan bahwa nilai koefisien korelasi antar variabel dependen lebih kecil dari 0,85. Maka asumsi Non Multikolinier terpenuhi.
PDRB TDL HSI PDRB 1   0.139642 0.092640 TDL 0.139642 1   0.187128 HSI 0.092640 0.187128 1
Jurnal SEKURITAS (Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi ) , Vol.5, No.2, Januari  2022 ….. 176

## SEKURITAS
(Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi )

## c. Non Autokorelasi
Ada  tidaknya  Autokorelasi  dalam  suatu  model  regresi  data  panel  dapat  dilakukan dengan  menguji  nilai  uji Durbi-  Watson (Uji  DW)  dengan  hasil  DW  =  1.51.  Ni lai  uji Durbin-Watson yaitu 1,51 maka asumsi non Autokorelasi terpenuhi.

## d. Non Heteroskedatisitas

## Tabel 4. Uji Non Heteroskedatisitas
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 327.1156 441.6558 0.740657 0.4643 PDRB 0.000465 0.001860 0.249930 0.8042 TDL - 0.181858 0.320036 - 0.568244 0.5738 HSI 0.014491 0.039840 0.363739 0.7184
Dari  tabel  diatas  menunjukkan p-value untuk  semua  variabel  independen  lebih  besar dari 0,05. Ini berarti bahwa asumsi non Heteroskedatisitas terpenuhi.
Semua  asumsi  klasik  terpenuhi,  maka  model  yang  dimanfaatkan  adalah Fixed Effect Model .
Tabel 5. Tabel Fixed Effect Model Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 249.5962 814.2778 0.306525 0.7612 PDRB 0.041495 0.003429 12.09971 0.0000 TDL - 2.066938 0.590048 - 3.503000 0.0014 HSI 0.170276 0.073452 2.318182 0.0270 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.995608     Mean dependent var 11122.35 Adjusted R-squared 0.994647     S.D. dependent var 7301.760 S.E. of regression 534.2379     Akaike info criterion 15.57642 Sum squared resid 9133126.     Schwarz criterion 15.91419 Log likelihood - 303.5283     Hannan-Quinn criter. 15.69855 F-statistic 1036.192     Durbin-Watson stat 1.514759
Jurnal SEKURITAS (Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi ) , Vol.5, No.2, Januari  2022 ….. 177

## SEKURITAS
(Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi ) Prob(F-statistic)
0.000000
Dari tabel di atas diperoleh model umum sebagai berikut :
DEMAND it = α i + 0,0415 PDRB it * - 2,0669 TDL it * + 0,1703 HSI it * + ε it
Hasil  estimasi  model  terbaik  menunjukkan  bahwa prob.(F-statistic) bernilai 0,0000 yang berarti bahwa dengan tingkat kepercayaan 95%, minimal ada satu variabel independen  dalam  model  yang  signifikan  memiliki  pengaruh  terhadap  variabel dependennya.
Semua variabel independen dalam model mampu menjelaskan variasi konsumsi listrik  untuk  pelanggan  industri  di  Pulau  Jawa  sebesar  99,46%,  sedangkan  sisanya 0,54% dijelaskan oleh variabel-variabel lain yang tidak tercakup dalam model.

## Pengaruh  PDRB  industri  pengolahan  atas  dasar  harga  konstan  terhadap  konsumsi listrik pelanggan industri di Pulau Jawa
Setiap  variabel  independen  menjadi  sasaran  uji  t-statistik  untuk  mengevaluasi signifikansinya dalam hal mempengaruhi variabel dependen.
Hipotesisnya sebagai berikut:
H 0 = tidak ada pengaruh variabel PDRB terhadap konsumsi listrik H 1 = ada pengaruh positif variabel PDRB terhadap konsumsi listrik Dari  hasil  estimasi  diperoleh p-value yaitu  0,0000,  maka  H 0 ditolak. Artinya  dengan tingkat kepercayaan 95%, variabel PDRB memberikan pengaruh positif terhadap konsumsi listrik. Semakin meningkat PDRB di Pulau Jawa, maka Konsumsi Listrik pelanggan Industri akan meningkat pula.
Nilai koefisien regresi dari variabel PDRB sebesar 0,0415 menunjukkan bahwa setiap peningkatan  PDRB  sebesar  1  miliar  Rupiah  maka  akan  meningkatkan  konsumsi  listrik sebesar  0,0415  GWh.  PDRB  merupakan  representasi  dari  pendapatan  dan  keadaan perekonomian suatu wilayah regional (Kabupatan/Kota atau Provinsi). Semakin tinggi PDRB suatu  wilayah,  maka  pendapatan  dan  perekonomian  wilayah  tersebut  dianggap  semakin baik.  Sesuai dengan teori yang dinyatakan oleh Keynes, konsumsi dipengaruhi oleh tingkat pendapatan.

## Pengaruh  rata-rata  harga  jual  listrik  pelanggan  industri  terhadap  konsumsi  listrik pelanggan industri di Pulau Jawa
Uji  t-statistik  diimplementasikan  guna  menemukan  signifikansi  setiap  variabel independen dalam mempengaruhi variabel dependen.
Hipotesisnya sebagai berikut:
H 0 = tidak ada pengaruh variabel rata-rata harga jual listrik pelanggan industri terhadap konsumsi listrik
H 1 =  ada  pengaruh  variabel  rata-rata  harga  jual  listrik  pelanggan  industri  terhadap konsumsi listrik
Dari hasil estimasi diperoleh menunjukkan p-value sebesar 0,0014, maka H 0 ditolak. Artinya, variabel variabel rata-rata harga jual listrik pelanggan industri memberikan pengaruh negatif terhadap konsumsi listrik dengan tingkat kepercayaan 95%.
Nilai  koefisien regresi  variabel  rata-rata  harga jual  listrik  pelanggan  industri  sebesar 2,0669  menunjukkan  bahwa  setiap  peningkatan  1  Rp/Kwh  maka  akan  menurunkan
Jurnal SEKURITAS (Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi ) , Vol.5, No.2, Januari  2022 ….. 178

## SEKURITAS
(Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi )
konsumsi  listrik  sebesar  2,0669  GWh.  Dapat  disimpulkan  bahwa  hal  ini  sejalan  dengan hukum  Permintaan,  yaitu  permintaan  suatu  barang  turun  sebagai  respons  terhadap kenaikan  harga  suatu  barang.  Ini  menyiratkan  bahwa  permintaan  untuk  barang  tertentu sebagian besar ditentukan oleh harga di mana barang itu ditawarkan.
Pengaruh  rata-rata  harga  solar  industri  besar  sedang  terhadap  konsumsi  listrik pelanggan industri di Pulau Jawa.
Uji  t-statistik  diimplementasikan  guna  mengetahui  signifikansi  setiap  variabel independen dalam mempengaruhi variabel dependen.
H 0 = tidak ada pengaruh variabel rata-rata harga solar industri besar sedang terhadap konsumsi listrik
H 1 = ada pengaruh positif variabel rata-rata harga solar industri besar sedang terhadap konsumsi listrik
Dari hasil estimasi diperoleh menunjukkan p-value sebesar 0,0270, maka H 0 ditolak. Artinya, variabel  variabel  rata-rata  harga  solar  industri  besar  sedang  memberikan  pengaruh  positif terhadap konsumsi listrik dengan tingkat kepercayaan 95%.
Rata-rata  harga  solar  industri  besar  sedang  memiliki  pengaruh  positif  dalam meningkatkan  konsumsi  listrik.  Nilai  koefisien  regresi  variabel  rata-rata  harga  solar  industri besar sedang sebesar 0,1703 menunjukkan bahwa setiap peningkatan harga solar industri besar sedang sebesar 1 Rupiah/Liter maka akan menaikkan konsumsi listrik sebesar 0,1790 GWh.  Solar  ialah  satu  dari  sekian  banyak  alternatif  bahan  bakar  yang  dipakai  dalam pembangkitan  listrik  sendiri  oleh  Industri  Besar  Sedang.  Listrik  pembangkitan  sendiri merupakan  suatu  substitusi  dari  Listrik  yang  dibeli  dari  PLN.  Jika  rata-rata  harga  solar industri  besar  sedang  naik,  maka konsumsi  listrik  dari  PLN     juga akan meningkat.  Sesuai dengan  teori  yang  telah  dinyatakan  oleh  para  ahli  sebelumnya,  bahwa  tidak  hanya  harga barang itu sendiri, tetapi harga barang substitusi juga berefek terhadap permintaan produk.

## E. KESIMPULAN
Berdasar pada hasil dan pembahasan disimpulkan sebagai berikut:
a. Model  terbaik  untuk  mengetahui  beberapa  faktor  yang  memengaruhi  konsumsi listrik pelanggan industri di Pulau Jawa adalah Fixed Effect Model .
b. PDRB  industri  pengolahan  atas  dasar  harga  konstan  dan  rata-rata  harga  solar industri  besar  sedang  memberikan  pengaruh  signifikan  dan  positif  terhadap konsumsi listrik. Jika PDRB, rata-rata harga solar industri besar sedang meningkat maka konsumsi listrik juga meningkat.
c. Rata-rata harga jual listrik pelanggan industri memberikan pengaruh signifikan dan berlawanan  terhadap  konsumsi  listrik.  Jika  harga  jual  listrik  naik  maka  konsumsi listrik juga berkurang.
Berdasarkan hasil diatas, maka saran penelitian sebagai berikut:
a. Dengan  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  konsumsi  listrik  untuk pelanggan  industri  perlu  memperhatikan  ketersediaan  pasokan  listrik  agar kebutuhan  listrik  terpenuhi,  hal  ini  karena  sector  industri  merupakan  penggerak perekonomian nasional.
b. Untuk peneliti dimasa mendatang disarankan agar perumusan model melibatkan berbagai  variabel  lain.  Selain  itu  juga  diperlukan  analisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi  untuk  pelanggan  lain  seperti  Bisnis  dan  Umum  dan  juga diperlukan untuk analisis di Pulau-pulau besar lainnya di Indonesia
Jurnal SEKURITAS (Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi ) , Vol.5, No.2, Januari  2022 ….. 179

## SEKURITAS
(Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi )

## DAFTAR PUSTAKA
Abdul  Kadim,  K.,  &  Nardi,  S.  (2018).  Eviews  Analysis:  Determinant  Of  Leverage  And Company’s Performance. Global and Stochastic Analysis (GSA) , 5 (7), 249-260.
Abdul  Kadim,  K.,  &  Nardi,  S.  (2018).  Eviews  Analysis:  Determinant  Of  Leverage  And Company’s Performance. Global and Stochastic Analysis (GSA) , 5 (7), 249-260.
Badan  Pusat  Statistik.  (2015). Produk  Domestik  Regional  Bruto  Provinsi-Provinsi  di Indonesia Menurut Lapangan Usaha 2010-2014 . Jakarta: BPS.
Badan  Pusat  Statistik.  (2018). Produk  Domestik  Regional  Bruto  Provinsi-Provinsi  di Indonesia Menurut Lapangan Usaha 2013-2017 . Jakarta: BPS.
Badan  Pusat  Statistik.  (2019). Survei  Industri  Manufaktur,  Pertambangan,  Energi  dan Konstruksi. Modul IBS. Jakarta: BPS.
Baltagi, Badi H. (2008). Econometrics 4 th Edition . USA: Springer.
Dewan Energi Nasional RI. (2017). Ketahanan Energi Indonesia 2017 . Jakarta: DEN RI.
Gurajati, Damodar. (2005). Econometric Analysis 4 th Edition . Singapore: McGraw Hill.
Hakim, L., Sunardi, N. (2017). Determinant of leverage and it's implication on company value of  real  estate  and  property  sector  listing  in  IDX  period  of  2011-2015. Man  in  India , 97 (24), pp. 131-148.
Husain, T.,  &  Sunardi,  N.  (2020).  Firm's  Value  Prediction  Based  on  Profitability  Ratios  and Dividend Policy. Finance & Economics Review, 2(2), 13-26.
KESDM. (2019). Rencana umum ketenagalistrikan nasional. Jakarta: KESDM.
KESDM. (2019). Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik PT.PLN (Persero) 2019 - 2028. Jakarta: KESDM.
Misnawati.  2011. ”Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Konsumsi  Listrik Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah Tahun 2006-2009”. Skripsi. Jurusan Ekonomi Pembangunan. Fakultas
Ekonomi. Universitas
Negeri Semarang. http://lib.unnes.ac.id/id/eprint/13451
Nachrowi, Djalal Nachrowi. (2006). Pendekatan Populer dan Praktis EKONOMETRIKA untuk Analisis  Ekonomi  dan  Keuangan. Jakarta:  Lembaga  Penerbit  Fakultas  Ekonomi Universitas Indonesia.
Nella ,  Katili (2008) Analisa Beberapa Faktor Yang Mempengaruhi  Permintaan Sambungan Listrik Sektor Industri Di Jawa Timur. UPN "Veteran" Jatim.
http://eprints.upnjatim.ac.id/896/
PLN. Statistik PLN 2010 . (2011). Jakarta: Sekretariat Perusahaan PT PLN (Persero).
PLN. Statistik PLN 2011 . (2012). Jakarta: Sekretariat Perusahaan PT PLN (Persero).
PLN. Statistik PLN 2012 . (2013). Jakarta: Sekretariat Perusahaan PT PLN (Persero).
PLN. Statistik PLN 2013 . (2014). Jakarta: Sekretariat Perusahaan PT PLN (Persero).
PLN. Statistik PLN 2014 . (2015). Jakarta: Sekretariat Perusahaan PT PLN (Persero).
PLN. Statistik PLN 2015 . (2016). Jakarta: Sekretariat Perusahaan PT PLN (Persero).
PLN. Statistik PLN 2016 . (2017). Jakarta: Sekretariat Perusahaan PT PLN (Persero).
Jurnal SEKURITAS (Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi ) , Vol.5, No.2, Januari  2022 ….. 180

## SEKURITAS
(Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi )
PLN. Statistik PLN 2017 . (2018). Jakarta: Sekretariat Perusahaan PT PLN (Persero).
PLN. Statistik PLN 2018 . (2019). Jakarta: Sekretariat Perusahaan PT PLN (Persero).
PLN. Statistik PLN 2019 . (2020). Jakarta: Sekretariat Perusahaan PT PLN (Persero).
Sukirno, Sadono. 2008. Makroekonomi Teori Pengantar . Edisi Ketiga , Jakarta: PT RajaGrafindo Persada.
Widarjono, Agus. (2009). Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya . Yogyakarta: Ekonisia.