## Pemodelan Konsumsi Energi Listrik Pada Sektor Industri di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Metode Regresi Data Panel
1 Marsha Fitrantie dan 2 Wahyu Wibowo Jurusan Statistika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : 2 wahyu_w@statistika.its.ac.id dan 1 marsha.fitrantie@gmail.com
Abstrak —Konsumsi  energi  listrik  sektor  industri  di Provinsi  Jawa  Timur  terdapat  permasalahan  dalam penyediaan jumlah pasokan distribusi listrik. Keberagaman  konsumsi  energi  listrik  sektor  industri  pada masing-masing Area akan menjadi informasi bagi PT PLN (Persero)  dalam  menentukan  jumlah  pasokan  distribusi listrik  pada  masing-masing  Area.  Dari  informasi  tersebut nantinya  akan  dapat  diduga  Area  manakah  yang  menjadi menjadi  konsumen  energi  listrik  tertinggi  sehingga menyebabkan terjadinya kekurangan pasokan energi listrik hingga mencapai 600 Mega Watt setiap harinya. Oleh sebab itu, penelitian ini akan menggunakan Metode Regresi Data Panel  yang  secara  khusus  akan  memperhatikan  model dengan  koefisien  intersep  berbeda-beda  pada  masing- masing  individu/subjek  (Area).  Data  penelitian  digunakan mulai  tahun  2004  hingga  tahun  2014  dengan  jumlah  unit individu  (subjek)  sebanyak  16  Kantor  Area  PT  PLN (Persero).  Variabel  prediktor  yang  digunakan  adalah Banyaknya  Pelanggan  (X 1 )  dan  Daya  Terpasang  (X 2 )  yang diamati  setiap  tahun.  Hasil  penelitian  diperoleh  bahwa pemodelan  regresi  data  panel  yang  terbaik  menggunakan Fixed  Effect  Model (FEM)  dengan  koefisien  determinasi sebesar 99,57%. Berdasarkan nilai intersep dapat diketahui Area Pasuruan, Area Surabaya Barat, dan Area Mojokerto merupakan  konsumen  energi  listrik  sektor  industri tertinggi.
Kata  Kunci —Konsumsi  Energi  Listrik,  Regresi  Data Panel, Sektor Industri.

## I. PENDAHULUAN
olongan  pelanggan  PT  Perusahaan  Listrik  Negara (Persero) dibagi menjadi tujuh yaitu industri, rumah tangga, sosial, usaha dan hotel, gedung/kantor, jalan, dan jasa pelayanan khusus. Pada golongan pelanggan industri terdapat permasalahan dalam penyediaan jumlah pasokan distribusi  listrik  yang  dikonsumsi  oleh  perusahaan industri  di  Provinsi  Jawa  Timur.  Hingga  saat  ini perusahaan industri belum bekerja secara optimal karena jumlah  pasokan  energi  listrik  masih  dibawah  jumlah kebutuhan  energi  listrik  [1].  Menteri  Perindustrian Republik  Indonesia  telah  memberikan  himbauan  agar sektor industri di Provinsi Jawa Timur menerapkan sikap hemat  energi  listrik  sebab  setiap  harinya  terjadi  defisit sebesar 600 Mega Watt [2]. Selain itu, beban gardu induk di kawasan Area Kota Surabaya dan Area Pasuruan kini mendekati  ambang  atas  sehingga  daerah  tersebut  tidak bisa  cepat  terlayani  saat  ada  permintaan  tambahan  daya terpasang sektor industri [3].
Keberagaman  konsumsi  energi  listrik  sektor  industri pada  masing-masing  Area  akan  menjadi  informasi  bagi PT  PLN  (Persero)  dalam  menentukan  jumlah  pasokan
distribusi  listrik  pada  masing-masing  Area.  Dari informasi  tersebut  nantinya  akan  dapat  diduga  Area manakah  yang  menjadi  menjadi  konsumen  energi  listrik tertinggi  sehingga  menyebabkan  terjadinya  kekurangan pasokan  energi  listrik  hingga  mencapai  600 Mega  Watt setiap harinya. Konsumsi energi listrik sektor industri di Provinsi  Jawa  Timur  mengalami  ketidakstabilan  yaitu terdapat Area yang mengalami kenaikan dan penurunan, namun  terdapat  pula  Area  yang  cenderung  tetap.  Oleh sebab  itu,  penelitian  ini  akan  menggunakan  Metode Regresi  Data  Panel  yang  secara  khusus  akan memperhatikan model dengan koefisien intersep berbeda-beda  pada  masing-masing  unit  individu/subjek (Area).  Metode  ini  menghasilkan  parameter  yang memperhitungkan keberagaman dampak variabel independen  terhadap  variabel  dependen  selama  kurun waktu observasi yang ditentukan.
Berdasarkan  uraian  tersebut,  penelitian  ini  akan melakukan  Pemodelan  Konsumsi  Energi  Listrik  pada Sektor  Industri  di  Provinsi  Jawa  Timur  menggunakan Regresi  Data  Panel.  Data  penelitian  digunakan  mulai tahun  2004  hingga  tahun  2014  dengan  jumlah  unit individu  (subjek)  sebanyak  16  Kantor  Area  PT  PLN (Persero).  Variabel  prediktor  yang  digunakan  adalah Banyaknya Pelanggan dan Daya Terpasang yang diamati setiap tahun.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## Regresi Data Panel
Regresi  data  panel  merupakan  metode  regresi  untuk dapat  mengetahui  hubungan  antara  variabel  prediktor terhadap  variabel  respon  dengan  menggunakan  struktur data  panel  yaitu  gabungan  antara  data  lintas  individu ( cross-section )  dan  data  lintas  waktu  ( time-series ).  Data panel mempunyai beberapa kelebihan diantaranya adalah mampu memperhitungkan heterogenitas individu dengan mengizinkan variabel spesifik-individu digunakan dalam persamaan ekonometrika.
Kemampuan data panel dalam mengontrol heterogenitas  setiap  individu  dapat  digunakan  untuk menguji  dan  membangun  model  perilaku  yang  lebih kompleks daripada dengan data murni cross-section atau time-series .  Dengan  meningkatnya  jumlah  observasi, penggunaan  data  panel  memberikan  hasil  yang  lebih informatif [4].
Koefisien  determinasi (R 2 ) menunjukkan  proporsi keragaman  atau  variasi  total  di  sekitar  nilai  tengah  [5]. Nilai  koefisien  determinasi adalah  0  ≤ R 2 ≤  1.  Rumus perhitungan R 2 sebagai berikut
G
(2.1)
𝑅 2
= ∑ ∑ (𝑌̂ 𝑖𝑡 −𝑌̅) 2 𝑇 𝑡=1 𝑛 𝑖=1 ∑ ∑ (𝑌 𝑖𝑡 −𝑌̅) 2 𝑇 𝑡=1 𝑛 𝑖=1 (1)

## Uji Asumsi Multikolinieritas
Pengujian  asumsi  multikolinearitas  dilakukan  untuk mengetahui  apakah  terdapat  hubungan  linier  yang  kuat diantara  variabel  prediktor  dalam  model  regresi  [6]. Dalam  penelitian  ini  akan  dihitung  nilai  koefisien korelasi dengan rumus
𝑟 𝑥𝑧 = ∑ 𝑥 𝑖 𝑧 𝑖 −𝑛𝑥𝑧 ̅̅̅̅ 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝑥 𝑖 2 −𝑛𝑥̅ 2 𝑛 𝑖=1 √∑ 𝑧 𝑖 2 −𝑛𝑧̅ 2 𝑛 𝑖=1 (2)
Dimana x dan z merupakan variabel prediktor. Apabila hasil 𝑟 𝑥𝑧 lebih besar dari 0,60 maka terjadi multikolinieritas.

## Metode Estimasi Regresi Data Panel
Regresi  data  panel  dapat  diestimasi  dengan  tiga metode pendekatan yaitu Common Effect Model (CEM), Fixed  Effect  Model (FEM),  dan Random  Effect  Model (REM).
Pemodelan  menggunakan  CEM  diperoleh  koefisien intersep  ( 𝛼 )  dan slope ( β )  sama  untuk  setiap  individu yang dianalisis. Persamaan CEM adalah sebagai berikut 𝑦 𝑖,𝑡 = ∝ + 𝛽𝑥 𝑖,𝑡 + 𝜀 𝑖,𝑡 (3)
Keterangan: 𝑦 𝑖𝑡 = variabel respon unit individu ke- i dan waktu ke- t ∝ = koefisien intersep sama untuk masing-masing unit individu yang diamati
𝛽 = koefisien slope variabel prediktor 𝑥 𝑖,𝑡 = variabel prediktor unit individu i dan waktu t 𝜀 𝑖𝑡 = residual pada unit individu ke i dan waktu ke t Pemodelan  menggunakan FEM  diperoleh  koefisien intersep  ( 𝛼 )  yang  berbeda  untuk  setiap  subjek  agar diketahui keberagaman  (heterogenitas) unit individu dan unit  waktu  yang  dianalisis  terutama  pada  variabel independen. Persamaan FEM sebagai berikut
𝑦 𝑖,𝑡 = ∝ 𝑖 + 𝜆 𝑡 + 𝛽𝑥 𝑖,𝑡 + 𝜀 𝑖,𝑡 (4)
Pemodelan  menggunakan REM  memiliki  unsur  lain yang  menjelaskan  heterogenitas  individu  yaitu  unsur  μ i yang merupakan komponen random (acak) dari observasi unit ke- i yang tetap sepanjang waktu [4].
𝑦 𝑖,𝑡 = ∝ +𝛽𝑥 𝑖,𝑡 + (3μ 𝑖 + 𝜀 𝑖,𝑡 ) (5)

## Pengujian Metode Estimasi Regresi Data Panel
Sebelum melakukan estimasi model regresi data panel, beberapa pengujian dilakukan untuk memperoleh metode pendekatan estimasi yang sesuai.
Uji chow dilakukan untuk memilih diantara CEM dan FEM.
Hipotesis: 𝐻 0 ∶ ∝ 1 =  ∝ 2 = ⋯ =  ∝ 𝑖 atau model CEM terpilih 𝐻 1 ∶ minimal ada satu ∝ 𝑖 ≠∝ ℎ atau model FEM terpilih Taraf nyata: ∝= 0,05 Statistik Uji:
𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = (𝑆𝑆𝐸 1 −𝑆𝑆𝐸 2 )/((𝑛−1)+(𝑇−1)) (𝑆𝑆𝐸 2 )/(𝑛𝑇−(𝑛−1)−(𝑇−1)−𝐾−1)
(6)
Keterangan: 𝑆𝑆𝐸 1 = Sum Square Error CEM 𝑆𝑆𝐸 2 = Sum Square Error FEM 𝑛 = jumlah unit cross section
𝑇 = jumlah unit time series
𝐾 = jumlah variabel prediktor
Keputusan: 𝐻 0 ditolak jika 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 ((𝑛−1)+(𝑇−1),( 𝑛𝑇−(𝑛−1)−(𝑇−1)−𝐾−1;∝)
Uji Hausman dilakukan  untuk  memilih  diantara  FEM dan  REM  serta  untuk  mengetahui  apakah  efek  individu tidak berkorelasi dengan variabel bebas [4].
Hipotesis:
𝐻 0 ∶ 𝑐𝑜𝑟𝑟(𝑋 𝑖,𝑡 , 𝑒 𝑖,𝑡 ) = 0 atau model REM yang terpilih 𝐻 1 ∶ 𝑐𝑜𝑟𝑟 (𝑋 𝑖,𝑡 , 𝑒 𝑖,𝑡 ) ≠ 0 atau model FEM yang terpilih Taraf nyata: ∝= 0,05
Statistik Uji:
𝑊 = (𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 − 𝛽̂ 𝑅𝐸𝑀 ) 𝑇 [𝑉𝑎𝑟(𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 ) − 𝑉𝑎𝑟(𝛽̂ 𝑅𝐸𝑀 )] −1 (𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 − 𝛽̂ 𝑅𝐸𝑀 ) (7) Keterangan: 𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 = parameter FEM 𝛽̂ 𝑅𝐸𝑀 = parameter REM
𝑉𝑎𝑟(𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 ) = matriks kovarian FEM 𝑉𝑎𝑟(𝛽̂ 𝑅𝐸𝑀 ) = matriks kovarian REM Keputusan: 𝐻 0 ditolak jika 𝑊 > 𝜒 (𝑘,∝) 2

## Pengujian Parameter
Pengujian  parameter  dilakukan  untuk  mengetahui apakah variabel prediktor memberikan pengaruh signifikan terhadap variabel respon [5].
Hipotesis:
𝐻 0 ∶  𝛽 = 0 𝐻 1 ∶ 𝛽 ≠ 0 Taraf nyata: ∝= 0,05 Statistik Uji:
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛽 ̂ 𝑆𝐸(𝛽 ̂) (8)
Keterangan: 𝛽̂ = taksiran koefisien slope 𝑆𝐸(𝛽̂) = standard error dari koefisien slope
Keputusan:
𝐻 0 ditolak jika t hitung < 𝑡 𝛼 2 ,(𝑁𝑇−𝐾) atau t hitung > 𝑡 𝛼 2 ,(𝑁𝑇−𝐾)

## Pengujian Asumsi Residual
Pengujian asumsi identik dilakukan untuk mengetahui apakah  residual  identik.  Salah  satu  pengujiannya  adalah uji Breusch-Pagan [7].
Hipotesis: 𝐻 0 ∶ Residual identik 𝐻 1 ∶ Residual tidak identik Taraf nyata: ∝= 0,05 Statistik Uji:
𝐹 ℎ𝑡 = 𝑅 𝑎𝑢𝑥 2 /𝐾 (1−𝑅 𝑎𝑢𝑥 2 )/(𝑛𝑇−𝐾−1) (9)
Keterangan:
Nilai 𝑅 𝑎𝑢𝑥 2 adalah  koefisien  determinasi  dari  regresi auxiliary yang menggunakan kuadrat residual ( 𝑒̂ 𝑖,𝑡 2 ) dari model  regresi  data  panel  terbaik  sebagai  variabel responnya.
Keputusan:
𝐻 0 ditolak apabila nilai 𝐹 ℎ𝑡 > 𝐹 (𝑘,𝑛𝑇−𝑘−1;∝)
Pengujian asumsi normalitas dilakukan untuk mengetahui  apakah  residual  telah  berdistribusi  Normal [8].
Hipotesis: 𝐻 0 ∶ Residual berdistribusi Normal 𝐻 1 ∶ Residual tidak berdistribusi Normal
Taraf nyata: ∝= 0,05
Statistik Uji:
𝐷 = 𝑆𝑢𝑝 𝑥 |𝑆(𝑥) − 𝐹 0 (𝑥)| (10)
Keterangan:
𝑆(𝑥) = 𝑚 𝑛 ; merupakan fungsi peluang komulatif pengamatan  data  sampel  dimana 𝑚 adalah urutan data dan 𝑛 adalah jumlah data 𝐹(𝑥) = fungsi dari distribusi yang belum diketahui 𝐹 0 (𝑥) = fungsi dari distribusi yang dihipotesis Keputusan:
𝐻 0 ditolak apabila nilai 𝐷 > 𝐷 𝑞(1−∝)

## Energi Listrik Sektor Industri
Energi    listrik    merupakan    salah    satu    jenis  energi yang    ketersediaannya    sangat  dibutuhkan    oleh perusahaan,    baik    secara    komersial    maupun    non komersial  [9].  PT  Perusahaan  Listrik  Negara  (Persero) merupakan  perusahaan  yang  berusaha  di  bidang  tenaga listrik  untuk  kepentingan  masyarakat  dan  negara. Pelanggan  PT  PLN  (Persero)  dibagi  menjadi  tujuh  yaitu sosial,  rumah  tangga,  usaha  dan  hotel,  industri, gedung/kantor,  jalan,  dan  jasa  pelayanan  khusus. Pelanggan  sektor  industri  dibagi  menjadi  4  yaitu Golongan I-1/TR (tegangan rendah, daya antara 450 VA sampai  dengan  14  kVA  untuk  industri  kecil/rumah tangga), Golongan I-2/TR (tegangan rendah, daya antara lebih  dari  14  kVA  sampai  dengan  200  kVA  untuk industri sedang), Golongan I-3/TM (tegangan menengah, daya  antara  lebih  dari  200  kVA  sampai  dengan  30.000 kVA  untuk  keperluan  industri  menengah,  dan  Golongan I-4/TT  (tegangan  tinggi,  daya  diatas  30.000  kVA  untuk keperluan industri besar.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  data sekunder  tentang  konsumsi  energi  listrik  pada  sektor industri yang terdiri dari 16 Kantor Area PT Perusahaan Listrik Negara (PLN) di Provinsi Jawa Timur [10]. Data diperoleh  dari  publikasi  yang  diterbitkan  oleh  Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur.

## Variabel Penelitian
Variabel  dalam  penelitian  dimulai  dari  tahun  2004 hingga  tahun  2014  yang  tercantum  dalam  Tabel  1 sebagai berikut
T ABEL 1. V ARIABEL P ENELITIAN Variabel Keterangan Satuan Y Konsumsi energi listrik MWh X 1 Banyaknya pelanggan unit X 2 Daya terpasang kVA

## Langkah Analisis
Langkah-langkah  analisis  dalam  penelitian  sebagai berikut
1. Melakukan analisis karakteristik variabel penelitian Analisis  karakteristik  dilakukan  secara  visual  pada variabel-variabel penelitian yang digunakan.
2. Melakukan analisis regresi data panel Langkah-langkah analisis regresi data panel adalah
a. Mendeteksi terjadinya kasus multikolinearitas
Model  terlebih  dahulu  dideteksi  apakah  terjadi kasus multikolinearitas.
b. Memilih metode estimasi Regresi Data Panel Melakukan  pemodelan  dengan  menggunakan  tiga metode  estimasi  yaitu  CEM , FEM , dan  REM. Langkah  selanjutnya  adalah  pengujian  untuk memilih metode estimasi yang terbaik.
i. Melakukan uji Chow
Uji Chow untuk memilih model terbaik diantara CEM atau FEM. Apabila hasil H 0 ditolak, maka lanjut ke langkah (ii).
ii. Melakukan uji Hausman
Uji Hausman untuk  memilih  model  terbaik diantara  FEM  atau  REM.  Apabila  hasil  H 0 ditolak,  maka  lanjut  model  yang  terpilih  adalah FEM.
c. Melakukan pengujian parameter Uji parameter dilakukan secara serentak dan parsial.
d. Melakukan pengujian asumsi residual Melakukan  pengujian  asumsi  residual  yang  terdiri dari uji asumsi identik, independen, dan normalitas.
3. Melakukan interpretasi model regresi data panel Langkah yang terakhir adalah melakukan interpretasi pemodelan, membuat kesimpulan dan saran.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik Variabel Penelitian
Keberagaman  (heterogenitas)  perilaku  konsumsi energi listrik sektor industri sebagai berikut
Gambar 1. Konsumsi Energi Listrik Sektor Industri
Berdasarkan  Gambar  1  dapat  diketahui  konsumsi energi listrik pada sektor industri mengalami ketidakstabilan  yaitu  terdapat  Area  yang  mengalami kenaikan  dan  penurunan  tajam,  namun  terdapat  pula Area  yang  cenderung  tetap  (tidak  mengalami  kenaikan maupun  penurunan  secara  tajam).  Hal  ini  menandakan terdapat heterogenitas pada masing-masing unit individu (Area).

## Analisis Regresi Data Panel
Spesifikasi  model  regresi  data  panel  untuk  konsumsi energi  listrik  sektor  industri  di  Provinsi  Jawa  Timur sebagai berikut
𝑦 𝑖,𝑡 = 𝛼 𝑖 + 𝛽 1 𝑥 1 𝑖,𝑡 + 𝛽 2 𝑥 2 𝑖,𝑡 + 𝜀 𝑖,𝑡 (14)
Sebelum  memilih  metode  estimasi  terbaik,  terlebih dahulu uji asumsi multikolinieritas. Hasil korelasi parsial diantara  variabel  X 1 dan  X 2 sebesar  0,669  dimana  nilai tersebut lebih  besar  dari  0,6  sehingga terjadi multikolinieritas.  Oleh  sebab  itu  perlu  dilakukan perbaikan  untuk  dapat  menghilangkan  multikolinieritas yaitu  menghilangkan  salah  satu  variabel  prediktornya.
2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2000000 1500000 1000000 500000 0 Tahun K o n su m si E n e rg i L is tr ik Pasuruan Ponorogo Sby Barat Sby Selatan Sby Utara Sidoarjo Situbondo Banyuwangi Bojonegoro Gresik Jember Kediri Madiun Malang Mojokerto Pamekasan Area
Dalam penelitian ini dilakukan pemodelan menggunakan masing-masing variabel prediktor untuk kemudian dipilih pemodelan  manakah  yang  terbaik  berdasarkan  nilai koefisien determinasi (R 2 ) .

## Pemilihan Model Terbaik
i. Pemodelan Menggunakan Variabel Prediktor X 1
Pengujian Chow bertujuan untuk memilih model yang terbaik diantara CEM dan FEM.
Hipotesis:
𝐻 0 ∶ ∝ 1 =  ∝ 2 = ⋯ =  ∝ 𝑖 atau model CEM terpilih 𝐻 1 ∶ minimal ada satu ∝ 𝑖 ≠∝ ℎ atau model FEM terpilih Taraf nyata: ∝= 0,05 Statistik Uji: F hitung = 759,4324
Keputusan:
Hasilnya  diperoleh F hitung (759,4324)> F (25,149;0.05) (1,5801)  sehingga  diambil  keputusan  H 0 ditolak.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  model  FEM  lebih  baik  daripada model  CEM  untuk  pemodelan  konsumsi  energi  listrik sektor industri di Provinsi Jawa Timur.
Pengujian Hausman dilakukan  untuk  mengetahui model yang terbaik diantara estimasi REM dan FEM. Hipotesis:
𝐻 0 ∶ 𝑐𝑜𝑟𝑟(𝑋 𝑖,𝑡 , 𝑒 𝑖,𝑡 ) = 0 atau model REM yang terpilih 𝐻 1 ∶ 𝑐𝑜𝑟𝑟(𝑋 𝑖,𝑡 , 𝑒 𝑖,𝑡 ) ≠ 0 atau model FEM yang terpilih Taraf nyata: ∝= 0,05
Statistik Uji: W = 0,1696 Keputusan:
Hasilnya diperoleh nilai W (0,1696) < χ (1,0.05) 2 (3,8415)
sehingga  diambil  keputusan  H 0 gagal  ditolak.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  model  REM  lebih  baik  daripada model  FEM  untuk  pemodelan  konsumsi  energi  listrik sektor  industri  di  Provinsi  Jawa  Timur.  Oleh  sebab  itu, pemodelan  konsumsi  energi  listrik  sektor  industri  di Provinsi Jawa Timur menggunakan variabel prediktor X 1 (Banyaknya Pelanggan) terpilih pemodelan REM.
ii. Pemodelan Menggunakan Variabel Prediktor X 2 Pengujian Chow bertujuan untuk memilih model yang terbaik diantara CEM dan FEM.
Hipotesis:
𝐻 0 ∶ ∝ 1 =  ∝ 2 = ⋯ =  ∝ 𝑖 atau model CEM terpilih 𝐻 1 ∶ minimal ada satu ∝ 𝑖 ≠∝ ℎ atau model FEM terpilih
Taraf nyata: ∝= 0,05 Statistik Uji: F hitung = 378,8004 Keputusan:
Hasilnya  diperoleh  F hitung (378,8004) >  F (25,149;0.05) (1,5801)  sehingga  diambil  keputusan  H 0 ditolak.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  model  FEM  lebih  baik  daripada model  CEM  untuk  pemodelan  konsumsi  energi  listrik sektor industri di Provinsi Jawa Timur.
Pengujian Hausman dilakukan  untuk  mengetahui model yang terbaik diantara estimasi REM dan FEM. Hipotesis:
𝐻 0 ∶ 𝑐𝑜𝑟𝑟(𝑋 𝑖,𝑡 , 𝑒 𝑖,𝑡 ) = 0 atau model REM yang terpilih 𝐻 1 ∶ 𝑐𝑜𝑟𝑟(𝑋 𝑖,𝑡 , 𝑒 𝑖,𝑡 ) ≠ 0 atau model FEM yang terpilih Taraf nyata: ∝= 0,05
Statistik Uji: W = 35,9283 Keputusan:
Hasil  diperoleh W (35,9283)  < χ (1,0.05) 2 (3,8415) sehingga  diambil  keputusan  H 0 ditolak.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  model  FEM  lebih  baik  daripada model REM. Oleh sebab itu, pemodelan konsumsi energi listrik  sektor  industri  di  Provinsi  Jawa  Timur menggunakan  variabel  prediktor  X 2 (Daya  Terpasang) terpilih pemodelan FEM.

## Pemodelan Regresi Data Panel Terbaik
Berdasarkan  hasil  uji Chow dan  uji Hausman, pemodelan  konsumsi  energi  listrik  menggunakan variabel  prediktor  X 1 (Banyaknya  Pelanggan)  terpilih pemodelan REM sebagai berikut
𝑙𝑛 (𝑦̂ 𝑖,𝑡 ) = 𝜇̂ 𝑖 + 0, 002464 𝑥 1 𝑖,𝑡 (15)
Nilai  koefisien  determinasi (R 2 ) diperoleh  sebesar 0,582176  atau  58,22%.  Nilai  koefisien  determinasi sebesar 58,22% menunjukkan bahwa variabel Banyaknya Pelanggan (X 1 ) mampu menjelaskan perubahan konsumsi  energi  listrik  sebesar  58,22%  dan  sisanya (41,78%)  dijelaskan  oleh  variabel-variabel  lain  yang tidak dimasukkan dalam model.
Berdasarkan  hasil  uji Chow dan  uji Hausman, pemodelan  konsumsi  energi  listrik  menggunakan variabel  prediktor  X 2 (Daya  Terpasang)  terpilih pemodelan FEM sebagai berikut
𝑙 𝑛(𝑦̂ 𝑖,𝑡 ) = ∝ ̂ 𝑖 + 𝜆̂ 𝑡 + (2,88x10 −7 )𝑥 2 𝑖,𝑡 (16)
Nilai  koefisien  determinasi (R 2 ) diperoleh  sebesar 0,995746  atau  99,57%.  Nilai  koefisien  determinasi sebesar  99,57%  menunjukkan  bahwa  variabel  Daya Terpasang (X 2 ) mampu menjelaskan perubahan konsumsi  energi  listrik  sebesar  99,57%  dan  sisanya (0,43%) dijelaskan oleh variabel-variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model.
Berdasarkan kedua pemodelan tersebut dapat diketahui nilai R 2 pada pemodelan menggunakan variabel prediktor X 2 (Daya  Terpasang)  lebih  besar  daripada  nilai R 2 pada pemodelan menggunakan variabel prediktor X 1 (Banyaknya  Pelanggan) . Hal  ini  disebabkan  setiap pelanggan  industri  memiliki  daya  terpasang  yang berbeda-beda dimana pembagiannya terdiri dari pelanggan  industri  kecil  (450  kVA-14  kVA),  industri sedang  (14  kVA-200  kVA),  industri  menengah  (200 kVA-30.000  kVA),  dan  industri  besar  (≥30.000  kVA). Oleh  sebab  itu,  pemodelan  menggunakan  variabel  Daya Terpasang  (X 2 )  hasilnya  lebih  baik  daripada  pemodelan menggunakan variabel Banyaknya Pelanggan (X 1 ).

## Pengujian Parameter
Pengujian  parameter  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  variabel  independen  (prediktor)  memberikan pengaruh signifikan terhadap variabel dependen (respon). Hipotesis:
𝐻 0 ∶  𝛽 = 0 𝐻 1 ∶ 𝛽 ≠ 0 Taraf nyata: ∝= 0,05 Statistik Uji: t hitung = 1,9774648 Keputusan:
Hasil  uji  parameter  diperoleh t hitung (1,9774648)  > t (175;0.025) (1,973612) sehingga  diambil  keputusan  H 0 ditolak,  maka  variabel  daya  terpasang  berpengaruh signifikan terhadap konsumsi energi listrik.

## Pengujian Asumsi Residual
Pengujian  asumsi  residual  identik  bertujuan  untuk mengetahui  apakah  varians  dari  residual  konstan  atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Hipotesis:
𝐻 0 ∶ Residual identik 𝐻 1 ∶ Residual tidak identik Taraf nyata: ∝= 0,05
Statistik Uji: F ht = 2,04 Keputusan:
Hasil  uji Breusch-Pagan diperoleh  F ht (2,04)  < F (1,190;0.05) (3,895)  sehingga  diambil  keputusan  H 0 gagal ditolak, maka residual identik.
Pengujian asumsi Normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah residual berdistribusi Normal.
Hipotesis:
𝐻 0 ∶ Residual berdistribusi Normal 𝐻 1 ∶ Residual tidak berdistribusi Normal Taraf nyata: ∝= 0,05
Statistik Uji: D = 0,052
Keputusan:
Hasil  diperoleh D (0,052) < 𝐷 𝑞(0,95) (0,103)  sehingga diambil keputusan H 0 gagal ditolak yang berarti residual dari pemodelan berdistribusi Normal.

## Hasil Model Regresi Data Panel Terbaik
Model  konsumsi  energi  listrik  sektor  industri  di Provinsi Jawa Timur menggunakan FEM adalah
𝑙 𝑛(𝑦̂ 𝑖,𝑡 ) = ∝ ̂ 𝑖 + 𝜆̂ 𝑡 + (2,88x10 −7 )𝑥 2 𝑖,𝑡 (17)
Dimana nilai ∝ ̂ 𝑖 adalah efek individu, sedangkan nilai 𝜆̂ 𝑡 adalah  efek  waktu.  Nilai  koefisien slope dari  variabel daya  terpasang  (X 2 )  sebesar  2,88x10 -7 .  Nilai  tersebut bertanda  positif  menunjukkan  semakin  besar  daya terpasang  di  suatu  Area,  maka  semakin  besar  konsumsi energi listriknya.
Sebagai  contoh,  pada  tahun  2004  konsumsi  energi listrik  pada  Area  Surabaya  Selatan  sebesar  980.992 MWh atau 980.992.000 kWh, maka pengaruh nilai slope menjadi  ((2,88x10 -7 )  x  (980.992.000))  =  282,5257. Pengaruh  tersebut  artinya  Area  Surabaya  Selatan  pada tahun  2004,  jika  Daya  Terpasang  (X 2 )  meningkat  1  unit (1 kVA) maka diperkirakan Konsumsi Energi Listrik (Y) meningkat 282,5257 unit (282,5257 kWh). Dampak atau pengaruh  dari slope akan  berbeda  jika  menggunakan Area maupun Tahun yang berbeda.
Nilai intersep pada pemodelan (17) menghasilkan nilai yang  berbeda-beda  baik  pada  setiap  Area  maupun  pada setiap waktu. Area dengan nilai intersep tertinggi sebagai berikut.
T ABEL 2. N ILAI I NTERSEP M ASING - MASING I NDIVIDU UNTUK FEM CSW Tahun Nilai Intersep Tertinggi 2004 Area Pasuruan, Area Surabaya Barat, Area Mojokerto 2005 Area Pasuruan, Area Surabaya Barat, Area Mojokerto
2006 Area Pasuruan, Area Surabaya Barat, Area Mojokerto
2007 Area Pasuruan, Area Surabaya Barat, Area Mojokerto
2008 Area Pasuruan, Area Surabaya Barat, Area Mojokerto
2009 Area Pasuruan, Area Surabaya Barat, Area Mojokerto 2010 Area Pasuruan, Area Surabaya Barat, Area Mojokerto
2011 Area Pasuruan, Area Surabaya Barat, Area Mojokerto
2012 Area Pasuruan, Area Surabaya Barat, Area Mojokerto 2013 Area Pasuruan, Area Surabaya Barat, Area Mojokerto 2014
Area Pasuruan, Area Surabaya Barat, Area Mojokerto
Berdasarkan  Tabel  2  diketahui  tiga  nilai  intersep tertinggi  adalah  Area  Pasuruan,  Area  Surabaya  Barat, dan  Area  Mojokerto.  Sebagai  contoh,  Area  Pasuruan pada  Tahun  2014  mempunyai  nilai  intersep  sebesar 14,4527.  Nilai  tersebut  mencerminkan  perbedaan  Area Pasuruan  terhadap  15  Area  lainnya  yaitu  sebesar 14,4527.  Apabila  diasumsikan  variabel  prediktor  (Daya Terpasang)  tidak  berubah,  maka  konsumsi  listrik  yang digunakan  oleh  perindustrian  di  Area  Pasuruan  hanya akan tergantung dari efek individu dan efek waktu (nilai intersep Area Pasuruan) yaitu sebesar 14,4527.
Area  Pasuruan  menjadi  konsumen  energi  listrik tertinggi  di  Provinsi  Jawa  Timur  sebab  membawahi  4 wilayah pelayanan yaitu Kota Pasuruan, Kota
Probolinggo,  Kabupaten  Pasuruan,  dan  Kabupaten Probolinggo  dimana  pada  daerah  tersebut  terdapat banyak  perusahaan  industri.  Salah  satu  kawasan industrinya adalah pada Kabupaten Pasuruan terdapat PT Pasuruan Industrial Estate Rembang (PIER) yang terletak di Kecamatan Rembang dan hingga saat ini telah berdiri sejumlah  48  perusahaan  industri  pada  kawasan  tersebut. Banyaknya perusahaan industri tersebut menjadikan Area Pasuruan  menjadi  konsumen  energi  listrik  tertinggi  di Provinsi Jawa Timur.
Konsumen  energi  listrik  tertinggi  kedua  adalah  Area Surabaya Barat. Pada area tersebut berdiri sebuah pabrik yang  memproduksi  baja  dan  telah  diekspor  ke  luar negeri. Pabrik tersebut adalah PT Ispat Indo yang hingga saat ini mempunyai kapasitas produksi mencapai 60.000 per tahunnya. Kapasitas produksi yang tinggi menyebabkan  perusahaan  tersebut  menyerap  energi listrik  yang  cukup  tinggi  sehingga  mengakibatkan  Area Surabaya  Barat  menjadi  area  pengguna  energi  listrik tertinggi kedua di Provinsi Jawa Timur.
Peringkat  ketiga  konsumen  energi  listrik  tertinggi  di Jawa Timur diduduki oleh Area Mojokerto. Area tersebut membawahi 4 wilayah yaitu Kota Mojokerto, Kabupaten Jombang, Kabupaten Nganjuk, dan Kabupaten Mojokerto. Pada Kabupaten Mojokerto terdapat kawasan industri  yang  bernama  Ngoro  Industrial  Park  (NIP). Kawasan  tersebut hingga  saat  ini  telah  berdiri  lebih dari 60  perusahaan  industri  sehingga  menjadikan  Area Mojokerto  menjadi  konsumen  energi  listrik  tertinggi ketiga di Provinsi Jawa Timur.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
1. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  Konsumsi Energi  Listrik  (Y)  terdapat  heterogenitas  individu (Area)  dimana  ada  area  yang  mengalami  kenaikan dan  penurunan,  namun  ada  beberapa  Area  yang cenderung tetap.
2. Pemodelan  Pemodelan  regresi  data  panel  pada konsumsi  energi  listrik  sektor  industri  di  Provinsi Jawa Timur yang terbaik menggunakan FEM sebagai berikut
𝑙 𝑛(𝑦̂ 𝑖,𝑡 ) = ∝ ̂ 𝑖 + 𝜆̂ 𝑡 + (2,88x10 −7 )𝑥 2 𝑖,𝑡 Hasil pemodelan diperoleh nilai koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 99,57%. Berdasarkan nilai intersep ( ∝ ̂ 𝑖 + 𝜆̂ 𝑡 )  dapat  diketahui  Area  Pasuruan,  Area  Surabaya Barat,  dan  Area  Mojokerto  merupakan  konsumen energi listrik sektor industri tertinggi.
Saran  untuk  PT  PLN  (Persero)  adalah  memberikan perhatian lebih khususnya dalam hal pembagian pasokan
energi  listrik  sektor  industri  pada  Area  yang  merupakan konsumsi  energi  listrik  tertinggi  yaitu  Area  Pasuruan, Area  Surabaya  Barat,  dan  Area  Mojokerto  sehingga apabila  pada  area  tersebut  terdapat  pelanggan  industri yang  melakukan  permintaan  untuk  menambah  daya terpasang  maka  perlu  dilakukan  pertimbangan  lebih lanjut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kementerian Perindustrian Republik Indonesia. (2012). Perencanaan  Kebutuhan  Energi  Sektor  Industri  Dalam  Rangka Akselerasi Industrialisasi. Jakarta: Biro Perencanaan Kementerian Perindustrian Republik Indonesia.
[2] Kementerian  Sekretariat  Negara  Republik  Indonesia.  (2008).
Menteri  Perindustrian  Minta  Pengusaha  Jatim  Hemat  Energi. http://www.indonesia.go.id/in/pemerintah-daerah/provinsi-jawa- timur/1166-industri/7117-menteri-perindustrian-minta-pengusaha- jatim-hemat-energi (diakses di pada 7 Maret 2016).
[3] Ulum,  M.  (2014). Kawasan  Industri  Terancam  Krisis  Listrik. di http://surabaya.bisnis.com/read/20140421/11/70639/kawasan- industri-terancam-krisis-listrik (diakses pada 7 Maret 2016).
[4] Ekananda,  M.  (2016). Analisis  Ekonometrika  Data  Panel  ( Edisi Kedua). Jakarta: Mitra Wacana Media.
[5] Draper,  N.R.,  &  Smith,  H.  (1992). Applied  Regression  Analysis (2nd  ed.).  Sumantri,  B.  (Trans.).  Jakarta:  PT  Gramedia  Pustaka Utama.
[6] Sunyoto,  D.  (2010). Uji  Khi  Kuadrat  dan  Regresi  untuk Penelitian . Yogyakarta: Graha Ilmu.
[7] Ariefianto,  M.D.  (2012). Ekonometrika  Esensi  dan  Aplikasi dengan Eviews . Jakarta: Erlangga.
[8] Daniel, W.W. (1989). Statistika Nonparametrik Terapan. Alex Tri Kantjono W (Trans.). Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama.
[9] Kamus Besar Bahasa Indonesia. (2016). Arti Kata. http://kbbi.web.id/listrik (diakses pada 8 Februari 2016).
[10] Badan  Pusat  Statistik.  (2007-2015).  Jawa  Timur  Dalam  Angka. Surabaya: Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur .