Jurnal En Rec Copyrig
ISSN: 27 is an op Attributi

## Pemo Sema

## Low ‐
Hapsoro
1 Magiste Email : h
Abstrak kebutuh Disebutk suatu um pasti aka suatu da suatu pe kemudia keseimb langkah berkaitan dilakuka ekonome proyeksi berada d (BaU) ya dan stud hasil pem
indikasi dengan mempen Kata Ku
Abstract that hum
nergi Baru &
ceived : 17 Jan
ght: © 2022 b 722 ‐ 6719 ) pub pen access a ion ‐ ShareAli

## odelan P
arang Ta ‐ Emissio o Bagus Wica
er Teknik Kim
hapsoro@stu
k : Manusia han primer kan bahwa e mat manusia an bersinggu aerah diperlu emodelan m an kebutuh angan supla suatu daer n dengan p an dengan etri. Ketiga i kebutuhan di Kota Sema ang mana m di kasus ini m modelan dip oversupply e
studi kasu ngaruhi juml
unci : Kebutu
t : Humans a
mans should
& Terbarukan nuari 2023
by the autho blished by M
article distri
ike 4.0 Intern

## Proyeks
ahun 20
on Analy
aksono 1 , Had mia, Departe dents.undip
sejatinya m yang harus energi meru a, dan serta s ungan denga ukan adanya matematis da han energi ai dan permi ah dalam m pengelolaan berbagai m metode ters energi. Pene arang. Pemo merupakan se memodelkan peroleh bahw nergi ataupu s Kota Sem lah kebutuha uhan Energi,
actually have d have such

## Terbarukan
n, 2023, Vol. 4 Accepte
ors. Jurnal E
Master Progra
ibuted unde national Lice
i Supply 020 ‐ 2030
ysis Pla diyanto 1 emen Teknik .ac.id (H.B.W memiliki bebe s dimiliki m upakan suatu seluruh kegi an kebutuhan a studi proye alam mempe tersebut di intaan energ menyusun da dan pemanf metode sepe sebut adalah elitian ini dila odelan yang ebuah skena n kebutuhan e wa supply, and un shortage e marang ini an energi di K
Kebijakan En e several pri
h as clothing
4, No. 1, pp 1 ed : 20 Februa
Energi Baru am of Energy
er the terms nse (CC BY ‐
y and De

## Mengg
atform ( L
k Kimia, Univ
W.), hadiyant erapa kebut manusia ada u hal yang s iatan manusi n energi. Da eksi kebutuh erkirakan su ibandingkan gi. Proyeksi k an mempert faatan energ erti: metode h metode ya akukan untu dilakukan d ario dasar un energi Kota S d demand ene nergi. Kemu adalah bah Kota Semara nergi, Kota S imary needs, g, food, shel 15 – Error! B ari 2023
dan Terbar
y, School of P s and condi SA 4.0).

## emand E gunakan
LEAP ) versitas Dipo to@lecturer.u
tuhan yang alah sandan sangat esens ia dalam me alam rangka han energi. P atu kebutuh n dengan s kebutuhan en timbangkan gi. Proses pr e trendline, ang paling s uk mengetah dalam studi k ntuk menen Semarang da ergi Kota Sem udian yang d hwa pertum ang. Semarang
, in the Hasl
lter, and en ookmark no Published
rukan (p ‐ ISS Postgraduate ition of the
Energi d n Perang onegoro; undip.ac.id (H
primer, dala ng, pangan, sial bagi keb enunjang keb pemenuhan Proyeksi kebu han energi p suplai energ nergi juga m kebijakan a royeksi kebu metode en esuai denga hui supply, an kasus ini ada tukan supply ari Tahun 20 marang setim dapat disimp mbuhan juml low Hierarch
nergy. It is s ot defined.
d : 25 Maret 2
SN: 2809 ‐ 545 e Studies. Th Creative C
di Kota gkat Lun H), am Haslow H
papan, dan berlangsunga berlangsunga n kebutuhan utuhan energ pada daerah gi agar ter merupakan s ataupun atur utuhan ener nd ‐ use, dan an proses pe d demand ene alah Business
y, and deman
020 ‐ 2030. Ber mbang, dan t pulkan dari p lah pendud hy the prima stated that e 2023
56 and e ‐ his article Commons
nak
Hierarchy n energi. an hidup an hidup energi di gi adalah tertentu, rciptanya alah satu ran yang rgi dapat metode emodelan ergi yang s as Usual nd energi, dasarkan tidak ada penelitian duk akan
ary needs energy is
Jurnal Energi Baru & Terbarukan, 2023 Halaman 16 dari Error! Bookmark not defined. Vol. 4, No. 1, pp 15 – Error! Bookmark not defined. doi: 10.14710/jebt.2023.16900
something that is very essential for the survival of a human being, and all human activities in supporting the survival of life will intersect with energy needs. To meet energy needs in an area, it is necessary to have a projected study of energy needs. Energy demand projection is mathematical modeling in estimating an energy demand in a certain area, then the energy demand is compared with the energy supply to create a balance of energy supply and demand. Projection of energy needs is also one of the steps of a region in formulating and considering policies or regulations related to the management and use of energy. The energy demand projection process can be carried out using various methods such as the trendline method, end ‐ use method, and econometric method. These three methods are the most suitable for the process of modeling energy demand projections. This research was conducted to determine the supply and demand for energy in the city of Semarang. The modeling carried out in this case study is Business as Usual (BaU) which is a basic scenario for determining energy supply and demand, and this case study models Semarang City ʹ s energy needs from 2020 ‐
2030. Based on the modeling results, it was found that energy supply and demand in Semarang City were balanced, and there was no indication of energy oversupply or energy shortage. Then what can be concluded from this research with a case study in the city of Semarang is that population growth will affect the amount of energy demand in the city of Semarang.
Keywords : Energy Demand, Energy Policy, Semarang City 1. Pendahuluan
Energi adalah suatu kemampuan untuk melakukan suatu kerja, atau suatu daya yang digunakan untuk mengolah ataupun memproses suatu kegiatan. Energi sendiri memiliki beberapa sumber
adapun beberapa contoh sumber energi yang ada di Indonesia saat ini terbagi atas dua sumber energi
yaitu: energi berasal dari fosil ( fossil fuel ), dan energi baru terbarukan ( renewable energy ) (Cleveland, 2004). Kedua sumber tersebut memiliki kelebihan dan kekurangannya masing ‐ masing, namun yang menjadi konsiderasi baik fossil fuel ataupun renewable energy akan memiliki tujuan yang sama yaitu
untuk memproduksi suatu energi yang dibutuhkan oleh umat manusia. Saat ini di Indonesia juga telah melaksanakan diversifikasi energi dengan melakukan pembauran energi fosil dengan energi
baru dan terbarukan (Institute for Essential Service Reform (IESR), 2022), hal ini didasari karena
energi adalah suatu hal yang esensial bagi keberlangsungan hidup masyarakat, sehingga suatu kebutuhan energi harus diperhitungkan dengan sumber energi yang ada sehingga agar tidak terjadi adanya shortage supply maupun over supply suatu energi (Coburn & Farhar, 2004), baik untuk energi
fosil maupun energi baru terbarukan. Kebutuhan energi merupakan parameter yang berkembang mengikuti perkembangan jumlah penduduk yang ada pada suatu daerah tertentu. Sehingga apabila
suatu daerah mengalami peningkatan jumlah penduduk maka akan berdampak pada pertumbuhan kebutuhan energi yang akan meningkat sesuai dengan laju pertumbuhan penduduk, hal ini menunjukkan bahwa akses ke suatu energi adalah suatu hal yang primer bagi masyarakat (International Institute for Sustainable Development, 2022).
Jurnal Energi Baru & Terbarukan, 2023 Halaman 17 dari Error! Bookmark not defined. Vol. 4, No. 1, pp 15 – Error! Bookmark not defined. doi: 10.14710/jebt.2023.16900
1.1. Latar Belakang
1.1.1. Peranan Energi dan Prediksi Kebutuhan Energi dalam Kehidupan Manusia Energi merupakan salah satu bagian dari physiological needs yang dikemukakan oleh Maslow.
Maslow membuat sebuah hierarki kebutuhan manusia dari yang paling primer hingga paling tersier,
adapun urutannya adalah sebagai berikut: physiological needs (sandang, pangan, papan, biologis, udara, dan air), kemudian safety needs (penjaga keamanan, sumber daya, dan asuransi), love and belonging needs (persahabatan, rasa pertemanan, dan keharmonisan bersama saudara), esteem needs
(status sosial, pandangan masyarakat, dan pengikut), dan yang terakhir adalah self ‐ actualization needs
(kebutuhan manusia untuk divalidasi oleh orang lain atas pencapaian, atau hal yang dimiliki oleh
suatu umat manusia (Maslow, 2019). Pada akhirnya kita dapat mengatakan bahwa energi adalah
suatu hal yang primer dan harus dapat diakses oleh umat manusia demi keberlangsungan hidup manusia. Energi harus dipetakan dan diprediksikan dengan baik dan benar agar seluruh manusia mendapatkan porsi energi yang setimbang berdasarkan parameter ‐ parameter kehidupan dari manusia tersebut. Namun, ada beberapa kasus di daerah tertentu bahwa ada satu keadaan sumber energi tidak dapat mencukupi kebutuhan energi darah tersebut sehingga terjadinya peristiwa berupa
shortage yang menyebabkan terjadinya unstability dalam berkehidupan bermasyarakat, sesuai apa yang telah disampaikan sebelumnya bahwa energi merupakan kebutuhan primer umat manusia,
ketika salah satu dari beberapa kebutuhan primer umat manusia tidak dapat dipenuhi maka akan
terjadinya unstability dalam berkehidupan bermasyarakat.
Prediksi kebutuhan energi adalah suatu metode yang esensial dalam menentukan suatu energi yang dibutuhkan suatu daerah agar daerah tersebut tidak mengalami oversupply energy ataupun energy shortage . Kebutuhan energi pada kasus ini yang disorot adalah kebutuhan energi yang
berfokus pada sektor households atau yang biasa disebut sebagai rumah tangga, kebutuhan energi
dalam sektor rumah tangga terbagi atas tiga komponen energi utama yaitu: energi listrik, energi gas ( natural gas , liquified petroleum gas , atau compressed gas ) (Kidnay, 2019), dan bahan bakar minyak.
Ketiga komponen energi tersebut merupakan hal yang esensial dalam keberlangsungan hidup dari suatu rumah tangga. Setiap rumah tangga akan memiliki kebutuhan energi yang variatif berdasarkan beberapa parameter seperti: keadaan finansial keluarga, lokasi tempat tinggal, dan keadaan sosial keluarga. Dalam pemenuhan kebutuhan energi yang memadai dan tepat sasaran akan memberikan multiplier effect yang positif terhadap sektor lain seperti: sektor perekonomian daerah, sektor bisnis,
pelayanan dan kebijakan publik, pemerintahan, dan serta taraf hidup masyarakat. Kebutuhan energi dari suatu daerah akan mengalami peningkatan yang signifikan selama
masih adanya pertumbuhan penduduk. Pertumbuhan penduduk diukur dengan parameter berupa laju pertumbuhan penduduk, selama laju pertumbuhan penduduk mengalami peningkatan maka kebutuhan energi dari suatu daerah akan mengalami pertumbuhan yang linear dengan pertumbuhan penduduk. Selain pertumbuhan penduduk, kebutuhan energi juga dipengaruhi oleh beberapa faktor
lain seperti: pertumbuhan penduduk, pertumbuhan ekonomi, kebijakan dan peraturan pemerintah,
pembangunan infrastruktur, stabilitas ekonomi dan sosial dari suatu daerah. 1.1.2. Kondisi Umum yang Berkaitan dengan Kebutuhan Energi di Kota Semarang Kota Semarang merupakan salah satu kota metropolitan yang ada di Indonesia, dan Kota Semarang juga merupakan ibukota dari Provinsi Jawa Tengah, sehingga pertumbuhan baik dalam perspektif ekonomi, pertumbuhan penduduk, dan pertumbuhan pembangunan infrastruktur lebih
Jurnal Energi Baru & Terbarukan, 2023 Halaman 18 dari Error! Bookmark not defined. Vol. 4, No. 1, pp 15 – Error! Bookmark not defined. doi: 10.14710/jebt.2023.16900
ramai dibandingkan beberapa kota non ‐ metropolitan lain yang berada di Provinsi Jawa Tengah. Sehingga, dengan beberapa faktor tersebut akan mempengaruhi peningkatan kebutuhan energi yang dibutuhkan di Kota Semarang. Berdasarkan data statistik yang dihimpun oleh Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Semarang yang dipublikasi dalam suatu data komprehensif yang bertajuk “Kota Semarang
Dalam Angka 2021” disebutkan bahwa pada Tahun 2020 pertumbuhan penduduk mengalami pertumbuhan penduduk sebesar 0.25% dari tahun sebelumnya, hal ini menyebabkan adanya pertambahan kebutuhan energi karena pertambahan penduduk yang meningkat. Selain pertumbuhan penduduk di Kota Semarang, adapun beberapa pembangunan infrastruktur dan adanya beberapa kebijakan baru terkait energi yang disahkan oleh Pemerintah Kota Semarang yang membuat adanya kebutuhan energi mengalami peningkatan. Selanjutnya, menurut data yang dihimpun oleh BPS Kota
Semarang dalam publikasi yang bertajuk “Kota Semarang Dalam Angka 2022” disebutkan bahwa
pada Tahun 2021 laju pertumbuhan penduduk mencapai titik terendahnya sebesar 0.14%, dan pada publikasi lainnya yang bertajuk “Kota Semarang Dalam Angka 2021” disebutkan bahwa pada Tahun 2020 laju pertumbuhan penduduk sebesar 0.59%. Hal ini menunjukkan bahwasanya pada Tahun 2021
pertumbuhan penduduk menurun drastis, dan merupakan laju pertumbuhan penduduk Kota
Semarang terendah sepanjang dua dekade terakhir. Kemudian apabila ditinjau dari segi energi dapat dipastikan nilai pertumbuhan kebutuhan energi juga akan berbanding lurus dengan laju pertumbuhan penduduk. Namun hal yang dapat ditarik dari beberapa data yang dihimpun oleh BPS
Semarang, bahwasanya laju pertumbuhan penduduk akan selalu meningkat dari tahun ke tahun, sehingga pada akhirnya dari tahun ke tahun total kebutuhan energi secara menyeluruh akan mengalami peningkatan yang signifikan.
1.2. Tujuan Penilitian
Penelitian ini secara garis besar bertujuan untuk melakukan pemodelan terhadap kebutuhan
energi di Kota Semarang di masa depan, pada Tahun 2020 hingga Tahun 2030. Adapun tujuan
spesifik lain terhadap penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Dapat melakukan pemodelan terhadap nilai supply and demand energi di Kota Semarang pada rentang waktu Tahun 2020 hingga Tahun 2030. 2. Dapat meninjau bagaimana pengaruh laju pertumbuhan penduduk terhadap beberapa aspek lain yang dapat mempengaruhi penambahan demand energy final unit di Kota Semarang 2. Tinjauan Pustaka
2.1. Model Perhitungan dalam Pemodelan Proyeksi Kebutuhan Energi Ukuran Pada studi kasus Kota Semarang, dalam prediksi kebutuhan energi hal yang digarisbawahi dalam penelitian ini adalah energi yang bersifat esensial dalam kehidupan masyarakat dalam berumah tangga, sehingga energi yang dianalisis pada sektoral rumah tangga hanya berkisar
pada tiga energi utama seperti: energi listrik, energi gas, dan bahan bakar minyak. Dalam kontekstual pemenuhan kebutuhan energi yang sesuai dan tepat sasaran diperlukan adanya analisis prediksi kebutuhan energi yang dilakukan untuk menentukan forecasting energy demand dari Kota Semarang agar tidak terjadi adanya energy shortage ataupun oversupply energy . Dalam melakukan prediksi kebutuhan energi di Kota Semarang diperlukan adanya metode forecasting yang sesuai, dalam melakukan forecasting ada beberapa metode pendekatan yang dapat dilakukan seperti: pendekatan menggunakan trendline projection, metode pendekatan ekonometrik, metode pendekatan delphi ,
Jurnal Energi Baru & Terbarukan, 2023 Halaman 19 dari Error! Bookmark not defined. Vol. 4, No. 1, pp 15 – Error! Bookmark not defined. doi: 10.14710/jebt.2023.16900
metode pendekatan end ‐ use , metode pendekatan time ‐ series , dan gabungan dari beberapa metode yang ada. Pada studi kasus prediksi kebutuhan energi di Kota Semarang akan menggunakan analisis pendekatan menggunakan metode pendekatan berupa: metode pendekatan trendline , metode pendekatan ekonometri, metode pendekatan end ‐ use . Perbedaan dari ketiga metode tersebut memiliki definisi dan parameter yang berbeda ‐ beda.

## 2.1.1. Metode Pendekatan Trendline
Metode pendekatan trendline adalah suatu metode pendekatan yang menggunakan data historis dari beberapa waktu sebelumnya, kemudian data tersebut dikumpulkan menjadi satu set data, kemudian setelah itu data ‐ data historis tersebut diberikan suatu garis ekstrapolasi yang membentuk pola dari data ‐ data historis yang telah digabungkan sebelumnya. Pendekatan dengan trendline ini sering digunakan pada beberapa studi kasus seperti prediksi perkembangan pertumbuhan suatu saham perusahaan, kemudian metode pendekatan trendline juga dapat digunakan dalam memproyeksikan suatu kebutuhan supply and demand dari suatu komoditas, dan bahkan pendekatan trendline dapat dijadikan acuan dalam memprediksi kebutuhan energi dari suatu wilayah (Dwiyoko, Sukisno, & Damarwan, 2020). Dalam suatu metode pasti akan menemukan kelebihan, dan kekurangan dibandingkan metode lainnya, adapun metode pendekatan trendline ini memiliki beberapa keunggulan seperti: mudah dalam aplikasi pemodelan dibandingkan modelnya,
parameter yang cenderung mudah untuk dianalisis, tidak memerlukan banyak parameter perhitungan yang rumit (Djohar & Musaruddin, 2017). Namun di sisi lain, metode pendekatan menggunakan trendline ini dinilai memiliki akurasi yang cenderung rendah dibandingkan metode
lain. Kelemahan dari metode pendekatan menggunakan trendline ini dipicu oleh parameter dan
perhitungan yang cenderung lebih sederhana dibandingkan lainnya.
2.1.2. Metode Pendekatan Ekonometri Metode pendekatan ekonometri adalah suatu metode yang serupa dengan metode pendekatan trendline , namun pada metode pendekatan ekonometri ada hal yang menjadi pembeda,
hal tersebut adalah hadirnya data yang berkaitan dengan parameter keekonomian dari suatu hal yang akan dimodelkan (Dwiyoko, Sukisno, & Damarwan, 2020). Dalam studi kasus ini hal yang akan diprediksikan adalah kebutuhan energi di Kota Semarang, maka data yang diperlukan dalam pemodelan di antaranya adalah: pendapatan per kapita penduduk Kota Semarang, alokasi dana Pemerintah Kota Semarang, dan beberapa data keekonomian Kota Semarang yang berkorelasi dengan kebutuhan energi di Kota Semarang. Setelah data ‐ data tersebut telah terhimpun dalam satu set data, maka selanjutnya adalah menerapkan metode ekonometri ini untuk mendapatkan korelasi antara data keekonomian, dan pada akhirnya akan mendapatkan simulasi perhitungan kebutuhan energi
dari Kota Semarang dari tahun ke tahun, sehingga dengan data kebutuhan energi Kota Semarang dari tahun ke tahun akan dapat dikorelasikan ke masa depan untuk melakukan forecasting terhadap energy demand yang terdiri dari: energi listrik, energi gas, dan bahan bakar minyak di Kota Semarang.

## 2.1.3. Metode Pendekatan End ‐ Use
Metode pendekatan end ‐ use adalah salah satu metode yang memiliki nama lain engineering approach method (Djohar & Musaruddin, 2017). Pada metode ini hal yang menjadi pembeda dari beberapa metode yang telah disebutkan adalah hadirnya parameter data berupa total activity , dan
Jurnal Energi Baru & Terbarukan, 2023 Halaman 20 dari Error! Bookmark not defined. Vol. 4, No. 1, pp 15 – Error! Bookmark not defined. doi: 10.14710/jebt.2023.16900
intensity yang membuat metode ini sangat cocok untuk melakukan proyeksi sesuatu hal, salah satu penerapan contoh engineering approach method adalah proses proyeksi kebutuhan energi dari suatu
regional ataupun daerah tertentu (Dwiyoko, Sukisno, & Damarwan, 2020). Sebuah alasan kuat yang mendasari metode end ‐ use merupakan metode yang sangat sesuai untuk melakukan proyeksi adalah
karena metode ini menggunakan perhitungan dengan parameter ‐ parameter yang mendetail, namun formula perhitungan yang cenderung lebih mudah dibandingkan kedua metode lain.
.
3. Metodologi Penelitian
3.1. Pemodelan Perangkat Lunak Low Emission Analysis Platform (LEAP) Dalam kontekstual pemodelan proyeksi energi dapat menggunakan beberapa perangkat lunak berdasarkan tipe data yang diolah, pada studi kasus ini pemodelan proyeksi kebutuhan energi yang dilakukan di Kota Semarang disimulasikan menggunakan perangkat lunak berupa The Low Emission Analysis Platform (LEAP ). LEAP merupakan sebuah perangkat lunak yang berfungsi untuk melakukan analisis terhadap kebijakan energi, perubahan iklim, mitigasi, dan proyeksi kebutuhan energi. LEAP diciptakan oleh Stockholm Environment Institute , dan sampai saat ini LEAP digunakan oleh beberapa instansi kenegaraan dari beberapa negara guna untuk melakukan analisis terhadap energi. Perangkat lunak LEAP dapat dikatakan sebagai perangkat lunak yang bersifat user ‐ friendly karena seluruh rangkaian algoritmanya menggunakan parameter yang relatif mudah, maka dapat melakukan pemodelan konsumsi energi, eksplorasi dan produksi suatu sources , dan juga korelasi antara energi dan ekonomi. Fitur lain yang dihadirkan oleh perangkat lunak LEAP adalah dapat melakukan simulasi pengembangan renewable energy dan serta menganalisis tingkat emisi, polutan, dan serta short ‐ lived climate pollutants ( SLCP ) (Heaps, 2022). Proses analisis pendekatan metode pendekatan trendline , metode pendekatan ekonometri, dan metode pendekatan end ‐ use akan dilakukan simulasi menggunakan perangkat lunak berupa Long Range Energy Alternative Planning (LEAP). Perangkat lunak LEAP mengadopsi sistem simulasi bermodel end ‐ use method sehingga data esensial yang akan disimulasikan akan berkaitan dengan pertumbuhan suatu parameter dan intensitas masing ‐ masing unit demands (Qolbi & Utomo, 2020). Dalam proses pemodelan LEAP menggunakan empat driver parameter utama yang menjadi bekal untuk melakukan perhitungan dan analisis terkait energi, adapun driver parameter utama yang terdapat pada perangkat lunak LEAP adalah: Key Assumption Parameter , Demand Parameter ,
Transmission and Distribution Parameter , dan yang terakhir adalah Resources Parameter (Winarno, 2005). Keempat driver tersebut akan memiliki perannya masing ‐ masing dalam proses perhitungan dan analisis energi. Berikut adalah fungsi dari keempat driver parameter yang digunakan pada LEAP :
 Parameter – Key ‐ Assumption
Parameter ini adalah parameter yang paling esensial dalam proses pemodelan menggunakan LEAP , hal ini dikarenakan key ‐ assumption digunakan data dasar yang digunakan untuk perhitungan driver parameter selanjutnya. Data yang dimasukkan ke dalam key ‐ assumption salah satunya adalah: jumlah penduduk, jumlah rumah, jumlah kendaraan, dan sebagainya.
Data yang dimasukkan dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan tidak terpaku, namun yang menjadi poin penting adalah data yang dimasukkan key ‐ assumption harus berkorelasi dengan studi kasus.
Jurnal Energi Baru & Terbarukan, 2023 Halaman 21 dari Error! Bookmark not defined. Vol. 4, No. 1, pp 15 – Error! Bookmark not defined. doi: 10.14710/jebt.2023.16900
 Parameter – Demand
Parameter demand merupakan parameter pendamping dari key ‐ assumption , pada parameter ini data yang dimasukkan ke sistem akan dikalkulasikan bersama dengan key ‐ assumption . Parameter demand berisi beberapa parameter yang berkaitan dengan suatu intensitas energi yang digunakan pada suatu daerah tersebut. Data yang dimasukkan ke dalam parameter
demand adalah: level aktivitas suatu energi, intensitas penggunaan suatu energi, dan biaya kebutuhan suatu energi (Heaps, 2022).
 Parameter – Transformation and Distribution
Parameter ini merupakan parameter yang berfungsi untuk menghitung sumber pasokan energi. Pada parameter ini data dikategorikan menjadi dua jenis energi yaitu: energi primer (minyak bumi, gas alam, dan sebagainya), dan yang kedua adalah energi sekunder (bahan bakar minyak, gas tabung (LPG), listrik, dan sebagainya) (Heaps, 2022).
 Parameter – Resources Parameter ini terbagi atas dua tipe yaitu energi primer, dan energi sekunder yang merupakan hasil pemodelan data yang telah dimasukkan dalam parameter transformation and distribution secara otomatis, namun data tersebut perlu dilengkapi lebih lanjut dengan memasukkan parameter berdasarkan masing ‐ masing energi yang digunakan, adapun parameter yang
dimasukkan adalah: total resources (minyak bumi, gas alam, dan sebagainya), kemudian potensi energi lainnya (Heaps, 2022).
3.2. Analisis Kebutuhan Energi Final pada Sektor Rumah Tangga dan Sektor Transportasi Studi kasus ini akan memetakan proyeksi kebutuhan energi final pada tahun 2030 terkhusus
pada sektor rumah tangga dan sektor transportasi rumah tangga saja. Kedua sektor tersebut merupakan salah satu sektor yang memiliki konsumsi tertinggi di antara sektor lainnya. Pada studi
kasus proyeksi kebutuhan energi final sektor rumah tangga, dan sektor transportasi akan dipengaruhi oleh beberapa faktor yang mendasari proses pemodelan proyeksi kebutuhan energi final di Kota
Semarang yang berfokus pada sektor rumah tangga dan sektor transportasi. Pada sektor rumah tangga resources yang digunakan akan terbagi menjadi dua jenis bentuk energi, yaitu adalah: energi listrik, dan energi gas yang berasal dari tabung liquified petroleum gas ( LPG ) dengan berbagai macam ukuran. Selain itu gas yang diperhitungkan pada pemodelan dapat berbentuk gas yang bersifat untreaten atau yang bisa dikatakan sebagai raw gas yang terproduksi bersama produksi minyak (Riazi, 2013). Berikut adalah persamaan untuk melakukan pemodelan proyeksi kebutuhan energi final pada sektor rumah tangga yang telah ditentukan jenis energinya: (Yudiartono, Windarta, & Adiarso, 2022)
E ൌ A ൈ U Efisiensi
(1) Keterangan persamaan: E = Kebutuhan energi final sektor rumah tangga A = Total aktivitas dari suatu parameter dalam sektor rumah tangga
Jurnal Energi Baru & Terbarukan, 2023 Halaman 22 dari Error! Bookmark not defined. Vol. 4, No. 1, pp 15 – Error! Bookmark not defined. doi: 10.14710/jebt.2023.16900
U = Intensitas energi dari suatu parameter dalam sektor rumah tangga Efisiensi = Nilai efisiensi dari suatu parameter dalam sektor rumah tangga Selanjutnya adalah proses perhitungan kebutuhan energi final untuk kasus transportasi, pada proses pemodelan untuk sektor transportasi dapat digolongkan pada masing ‐ masing sektor, pada kasus ini transportasi yang disimulasikan hanya transportasi yang digunakan pada skala sektor rumah tangga, sehingga transportasi yang disimulasikan adalah: sepeda motor, mobil berbasis gasoline , dan mobil berbasis gasoil . Berikut adalah metode perhitungan yang dapat diaplikasikan: (Yudiartono, Windarta, & Adiarso, 2022)
E ൌ S ൈ D C
(2) Keterangan persamaan: E = Kebutuhan energi final transportasi S = Jumlah moda transportasi berdasarkan jenis transportasi D = jarak tempuh moda transportasi C = Nilai konsumsi specific energy pada satuan jarak tempuh 3.3. Skenario Pemodelan Proses pemodelan proyeksi kebutuhan energi final pada perangkat lunak LEAP dapat menggunakan basis skenario yang beragam yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan pengguna.
Pada perangkat lunak LEAP terdapat beberapa jenis skenario di antaranya adalah: skenario business as usual , skenario transisi energi, skenario kebijakan energi, dan berbagai kebijakan lainnya. Skenario pada perangkat lunak LEAP berfungsi untuk mempermudah perhitungan yang terdiri atas beberapa parameter yang kompleks dan variatif pada setiap skenario yang diinginkan. (Masus, Tarigan, & Bale,
2019)
Studi kasus pemodelan proyeksi kebutuhan energi Kota Semarang pada sektor rumah tangga
dan sektor transportasi akan menggunakan skenario dasar berupa Skenario Business as Usual (BaU). Skenario BaU adalah sebuah skenario dasar yang digunakan dalam proses pemodelan kebutuhan energi, pada skenario ini akan berpatokan pada beberapa parameter data yang telah dimasukkan ke dalam perangkat lunak LEAP pada key ‐ assumption . Skenario BaU ini adalah murni skenario dasar
tanpa adanya pengaruh ataupun dari kendali dari parameter lain seperti: parameter keadaan ekonomi suatu daerah, parameter kebijakan pemerintah, ataupun beberapa parameter yang akan mempengaruhi skenario BaU (Dwiyoko, Sukisno, & Damarwan, 2020).
4. Model dan Asumsi Pada Pemodelan Proyeksi Kebutuhan Energi Kota Semarang 4.1. Detail Model pada Kebutuhan Sektor Rumah Tangga Kota Semarang merupakan salah satu kota metropolitan yang memiliki total aktivitas yang lebih dinamis dibandingkan beberapa kota lain, salah satunya adalah total aktivitas pada sektor rumah tangga. Adapun beberapa parameter yang diperhitungkan pada sektor rumah tangga ini adalah total aktivitas energi, dan intensitas penggunaan energi untuk setiap rumah tangga di Kota Semarang. Sektor rumah tangga pada studi kasus ini terdiri atas energi primer yang digunakan oleh
Jurnal Energi Baru & Terbarukan, 2023 Halaman 23 dari Error! Bookmark not defined. Vol. 4, No. 1, pp 15 – Error! Bookmark not defined. doi: 10.14710/jebt.2023.16900
seluruh rumah tangga yang ada di Kota Semarang, adapun energi primer pada sektor rumah tangga adalah: energi listrik, dan energi gas. Berdasarkan data dari BPS Kota Semarang, bahwasanya saat ini Kota Semarang memiliki total elektrifikasi dari Perusahaan Listrik Negara (PLN) sebesar 100%, sehingga dapat disimpulkan bahwa seluruh rumah tangga di Kota Semarang sudah menikmati listrik secara penuh oleh PLN (Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah, 2022), dan (Badan Pusat Statistik
Kota Semarang, 2022). Pada setiap rumah tangga akan menghasilkan nilai output penggunaan energi
listrik yang variatif, hal ini disebabkan karena setiap rumah tangga dengan rumah tangga yang lain
akan memiliki jenis ‐ jenis perabotan elektronik yang berbeda (Windarta, Purwanggono, & Hidayanto, 2018). Sehingga pada studi kasus ini untuk parameter penggunaan energi listrik akan berpatokan pada penggunaan barang elektronik yang umum seperti: lampu, televisi, handphone, penanak nasi,
telepon seluler, dan kulkas. Energi primer selanjutnya adalah energi gas yang digunakan untuk memasak sehari ‐ hari oleh seluruh rumah tangga yang berada di Kota Semarang. Namun, pada studi kasus ini diasumsikan bahwa seluruh rumah tangga di Kota Semarang menggunakan kompor gas konvensional dengan
sumber energi gas yang berasal dari tabung gas LPG dengan berbagai ukuran. Asumsi ini diterapkan pada pemodelan ini dikarenakan jaringan gas Kota Semarang belum dapat diakses secara menyeluruh oleh rumah tangga di Kota Semarang, dan saat ini masih dalam pengembangan lebih lanjut agar seluruh rumah tangga di Kota Semarang dapat menikmati jaringan gas oleh Perusahaan
Gas Negara (PGN).
Pemodelan proyeksi kebutuhan energi sektor rumah tangga dimodelkan dengan data yang telah dimasukkan pada key ‐ assumption . Data yang akan mempengaruhi nilai kebutuhan energi dari
sektor rumah tangga adalah: jumlah penduduk Kota Semarang, laju pertumbuhan penduduk Kota
Semarang, konsumsi listrik tahunan per rumah tangga, dan harga listrik per kilowatt ‐ hour ( kWh ).
4.2. Detail Model pada Kebutuhan Sektor Transportasi
Pada model kebutuhan energi sektor transportasi terdapat dua parameter esensial yang menjadi patokan dalam proses pemodelan proyeksi kebutuhan energi untuk sektor transportasi, adapun parameter tersebut adalah: jenis kendaraan, dan jumlah kendaraan. Pada studi kasus Kota
Semarang kendaraan terbagi atas dua jenis yaitu sepeda motor, dan mobil penumpang. Selanjutnya kedua jenis kendaraan tersebut dibagi kembali atas beberapa parameter model lain seperti: jenis bahan bakar minyak, dan tipe spesifik bahan bakar minyak yang digunakan. Sehingga, pada studi kasus kebutuhan energi untuk sektor transportasi di Kota Semarang akan terbagi menjadi dua transportasi master data yaitu: transportasi berbasis gasoline , dan transportasi berbasis gasoil (diesel). Kemudian, untuk transportasi berbasis gasoline akan terbagi menjadi sub ‐ data berupa transportasi sepeda motor bahan bakar gasoline , dan mobil penumpang bahan bakar gasoline . Sedangkan untuk transportasi berbahan gasoil hanya diisi oleh satu sub ‐ data berupa mobil penumpang bahan bakar gasoil . Selanjutnya adalah jenis bahan bakar spesifik yang digunakan, pada studi kasus ini akan terdapat jenis bahan bakar spesifik yang dimodelkan, data tersebut adalah: Gasoline – Pertalite, Gasoline – Pertamax, Gasoline Pertamax Turbo, Gasoil – Biosolar, Gasoil – Dexlite, dan Gasoil – Pertamina Dex. Seluruh jenis bahan bakar spesifik yang dimodelkan pada studi kasus ini berdasarkan dengan data yang telah dihimpun oleh BPS Kota Semarang dengan adanya beberapa asumsi yang diterapkan. Asumsi yang diterapkan pada model proyeksi kebutuhan energi di Kota Semarang pada sektor transportasi adalah sebagai berikut:
Jurnal Energi Baru & Terbarukan, 2023 Halaman 24 dari Error! Bookmark not defined. Vol. 4, No. 1, pp 15 – Error! Bookmark not defined. doi: 10.14710/jebt.2023.16900
 Bahan Bakar Minyak (BBM) untuk tipe gasoline yang beredar memiliki persentase edar sebagai berikut: Pertalite (54%), Pertamax (39%), dan Pertamax Turbo (7%)  Bahan Bakar Minyak (BBM) untuk tipe gasoil yang beredar memiliki persentase edar sebagai berikut: Biosolar (44%), Dexlite (0.41%), dan Pertamina Dex (15%).
 Perbandingan antara kendaraan sepeda motor dan mobil penumpang yang berada di Kota Semarang memiliki perbandingan 6:1
 Persentase jumlah mobil bahan bakar gasoline adalah 74.2%, dan persentase jumlah mobil bahan bakar gasoil adalah 25.8%

## 5. Hasil dan Pembahasan
5.1. Variabel Input Data Key ‐ Assumption Sebelum melakukan pemodelan secara komprehensif menggunakan LEAP , hal yang dilakukan pertama adalah melakukan input data untuk menjadi bahan acuan dasar dalam pemodelan proyeksi kebutuhan final di Kota Semarang. Data yang dimasukkan ke dalam sistem perangkat lunak LEAP disebut sebagai base ‐ year data, pada kasus ini data key ‐ assumption for base ‐ year dimulai dari Tahun 2020, dan disimulasikan hingga Tahun 2030. Adapun, data key ‐ assumption for base ‐ year untuk studi kasus proyeksi kebutuhan energi di Kota Semarang adalah sebagai berikut: Tabel 1. Parameter Data Key ‐ Assumption Studi Kasus Kota Semarang (Badan Pusat Statistik Kota Semarang, 2021), dan (Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah, 2021) Parameter Data Base Year Data – Tahun 2020 Jumlah Unit Jumlah Penduduk 1,653,524 Jiwa Laju Pertumbuhan Penduduk 59 % Jumlah Rumah Tangga 486,476 Jiwa Rata ‐ Rata Penduduk Per Rumah 3.399 Jiwa Jumlah Sepeda Motor Gasoline 1,382,000 Unit Jumlah Mobil Penumpang Gasoline 171,000 Unit Jumlah Mobil Penumpang Gasoil 60,000 Unit Kemudian, data yang telah dimasukkan ke dalam perangkat lunak LEAP akan dimodelkan menggunakan engineering approach method , atau yang disebut sebagai end ‐ use untuk menjadi suatu data prediksi hingga Tahun 2030. Pada key ‐ assumption data yang telah dimasukkan dengan skenario
BaU diberikan tambahan perhitungan function berupa “ Growth ”, function growth ini bertujuan untuk melakukan prediksi nilai keseluruhan data yang terdapat pada key ‐ assumption hingga tahun 2030. Adapun data tambahan untuk dimasukkan ke key ‐ assumption ini adalah berupa data laju pertumbuhan penduduk di Tahun 2021 yang memiliki laju pertumbuhan penduduk sebesar 0.14%, dan dengan adanya peningkatan laju pertumbuhan penduduk, maka data yang telah dimasukkan sebelumnya akan disimulasikan berdasarkan Informasi pada function growth yang terdapat di LEAP . Berikut adalah hasil proyeksi total penduduk Kota Semarang berdasarkan hasil simulasi:
Jurnal Energi Baru & Terbarukan, 2023 Halaman 25 dari Error! Bookmark not defined. Vol. 4, No. 1, pp 15 – Error! Bookmark not defined. doi: 10.14710/jebt.2023.16900
Tabel 2.
Proyeksi Penduduk Kota Semarang Rentang Tahun 2020 – Tahun 2030 Tahun Jiwa Tahun Jiwa 2020 1,653,524 2026 1,666,934 2021 1,655,514 2027 1,669,628 2022 1,657,632 2028 1,671,605 2023 1,659,952 2029 1,673,945 2024 1,662,276 2030 1,676,288 2025 1,664,603 Dalam key ‐ assumption bukan hanya data kependudukan saja yang dimasukkan ke dalam LEAP , namun terdapat variabel berupa kendaraan transportasi, yang nantinya akan digunakan untuk
menghitung kebutuhan energi final berdasarkan bahan bakar pada kendaraan tersebut, berikut
adalah data jumlah kendaraan dari tahun 2020 beserta proyeksi data dari 2020 ‐ 2030: Tabel 3. Laju Pertumbuhan Transportasi Kota Semarang Pada Tahun 2020 dan Tahun 2021 (Badan Pusat Statistik Kota Semarang, 2022) , dan (Badan Pusat Statistik Kota Semarang, 2021) Parameter Data Laju Pertumbuhan Transportasi Tahun 2020 (%) Tahun 2021 (%) Sepeda Motor BBM Gasoline 2.61 2.37 Mobil Penumpang BBM Gasoline 2.37 21.78 Mobil Penumpang BBM Gasoil 1.14 19.21 Kemudian setelah laju pertumbuhan jumlah transportasi pada masing ‐ masing jenis kendaraan, maka LEAP akan menyimulasikan total jumlah kendaraan dari 2020 ‐ 2030, dan pada akhirnya data
intensitas dari mode transportasi yang ada di Kota Semarang akan disimulasikan lebih lanjut menjadi data kebutuhan energi final.
5.2. Variabel Data Demand , dan Hasil Pemodelan Demand Energy Final Unit
Pada parameter demand ini LEAP akan melakukan pemodelan untuk menentukan nilai kebutuhan energi secara menyeluruh, adapun nilai demand ini akan disimulasikan berdasarkan key ‐ assumption yang telah disimulasikan sebelumnya. Parameter yang digunakan untuk pemodelan demand adalah dengan melakukan perhitungan intensitas energi dari masing ‐ masing energi yang digunakan oleh masyarakat Kota Semarang. Perhitungan demand Kota Semarang membutuhkan prasyarat data berupa energy intensity untuk masing ‐ masing energi, kemudian nilai energy intensity akan dimodelkan dengan berbagai metode end ‐ use , dan pada akhirnya akan menghasilkan tiga komponen data utama berupa: kebutuhan listrik tahunan, kebutuhan LPG tahunan, dan kebutuhan bahan bakar minyak ( gasoline dan gasoil ). Data “Kebutuhan Energi Final – Kota Semarang” diperoleh dari gabungan tiga master data berupa “Kebutuhan Energi Final – Sektor Rumah Tangga” yang terdiri atas dua parameter berupa intensitas penggunaan Gas LPG pada rumah tangga, dan intensitas
Jurnal En Vol. 4, N doi: 10.1
penggun data ked adalah d dari dat bahan b perincian Tangga” Be Kota Sem assumpti yang ter Gambar Hasil nergi Baru & No. 1, pp 15 – 4710/jebt.202
naan listrik p dua yang dib data berupa “ ta intensitas bakar minya n dari masi ” dan “Kebut erikut adalah marang, yan on , dan sert dapat pada p
r 1 . Grafik H Simulasi Keb & Terbarukan
– Error! Book 23.16900
pada rumah butuhkan un “Kebutuhan penggunaan ak spesifik y ing ‐ masing tuhan Energi h hasil simul ng diperhitun ta beberapa perhitungan Hasil Simulas Da butuhan Ene
Tahun 2020
n, 2023
kmark not de
tangga yang ntuk melakuk Energi Final n bahan bak yang diguna data yang i Final – Sekt lasi perhitun ngkan meng asumsi yan tersebut:
i Kebutuhan alam Rentan ergi Final Lis Rentang Ta Juta 0.
Ha efined.
g disimulasik kan simulasi l – Sektor Ru kar minyak b akan pada m menyusun tor Rumah T gan “Kebutu ggunakan be g berfungsi
n Energi Fina ng Tahun 202
Tabel 4.
strik Pada Se ahun 2020 – T a SBM 675
alaman 26 da kan menggun i “Kebutuhan umah Tangga berdasarkan masing ‐ masi “Kebutuhan Transportasi” uhan Energi eberapa data untuk mela al Pada Sekto
20 – Tahun 20
ktor Rumah Tahun 2030 Tahun 2026
ari Error! Bo
nakan end ‐ us n Energi Fin a” yang terd n pada jenis ing transpor n Energi Fin ”. Final – Sekto a yang telah akukan peny
or Rumah Tan 030 Tangga Kot Juta SB
0.691
se method . Ke nal – Kota Se diri atas hasil kendaraan, rtasi. Beriku nal – Sektor or Rumah Ta dimasukkan yederhanaan ngga Kota Se
a Semarang BM 1
emudian,
emarang”
l simulasi dan tipe ut adalah r Rumah angga” di n ke key ‐ n variabel
emarang
Dalam
Jurnal Energi Baru & Terbarukan, 2023 Halaman 27 dari Error! Bookmark not defined. Vol. 4, No. 1, pp 15 – Error! Bookmark not defined.
doi: 10.14710/jebt.2023.16900
2021 0.680 2027 0.693 2022 0.683 2028 0.696 2023 0.685 2029 0.699 2024 0.688 2030 0.701 2025 0.688 Tabel 5. Hasil Simulasi Kebutuhan Energi Final LPG Pada Sektor Rumah Tangga Kota Semarang Dalam Rentang Tahun 2020 – Tahun 2030 Tahun Juta SBM Tahun Juta SBM 2020 0.735 2026 0.753 2021 0.738 2027 0.756 2022 0.741 2028 0.759 2023 0.744 2029 0.762 2024 0.747 2030 0.765 2025 0.750 Berikut adalah hasil simulasi perhitungan “Kebutuhan Energi Final – Sektor Transportasi” di
Kota Semarang. Pada perhitungan ini terdiri atas dua datasets yaitu: “Kebutuhan Energi Final – Transportasi Bahan Bakar Gasoline ”, dan “Kebutuhan Energi Final – Transportasi Bahan Bakar Gasoil ”. Dua datasets tersebut disimulasikan dan pada akhirnya akan menjadi “Kebutuhan Energi Final – Sektor Transportasi”. Perhitungan kedua datasets tersebut berasal dari proses simulasi data yang telah dimasukkan ke key ‐ assumption , dan serta beberapa asumsi yang berfungsi untuk melakukan penyederhanaan variabel yang terdapat pada perhitungan tersebut:
Jurnal En Vol. 4, N doi: 10.1 Gamb Hasil Sim Tahu 202
202 202 202 202 202 202 202 202 202 203 nergi Baru & No. 1, pp 15 – 4710/jebt.202 bar 2. Grafik Ga mulasi Kebut
Pertalite un
Ju 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 & Terbarukan – Error! Book
23.16900 k Hasil Simul asoline Kota S
tuhan Energ
Kota Sema uta SBM 0.926 1.025 1.137 1.262 1.403 1.563 1.743 1.948 2.181 2.446 2.750 n, 2023 kmark not de lasi Kebutuh Semarang Da gi Final Listri arang Dalam Tahun 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 Ha efined. han Energi Fi alam Rentan Tabel 6. ik Sektor Tra m Rentang Ta Pertamax Juta 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
alaman 28 da
inal Pada Sek ng Tahun 202
ansportasi Se ahun 2020 – T a SBM .049 .055 .061 .067 .075 .083 .093 .104 .116 .131 .147 ari Error! Bo
ktor Transpo 20 – Tahun 20
peda Motor Tahun 2030 Pertam Tahun 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 ookmark not
ortasi Bahan
030
Bahan Bakar
max Turbo Juta SB 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
Bakar
r Gasoline BM 02
03 03 03 04 04 04 05 06 06 07
Jurnal En Vol. 4, N doi: 10.1
Hasil S
Tahu 202 202 202 202 202 202 202 202 202 202 203 Gambar nergi Baru & No. 1, pp 15 – 4710/jebt.202
Simulasi Keb Ga Pertalite un Ju 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
r 3. Grafik Ha
& Terbarukan – Error! Book 23.16900
butuhan Ener
asoline Kota S uta SBM 0.221 0.245 0.272 0.302 0.336 0.374 0.417 0.466 0.522 0.585 0.658
asil Simulasi
Kota Sema
n, 2023 kmark not de
rgi Final List
Semarang Da Tahun 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
i Kebutuhan arang Dalam
Ha efined.
Tabel 7. trik Sektor T alam Rentan Pertamax Juta 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Energi Final m Rentang Ta
alaman 29 da
ransportasi M ng Tahun 202 a SBM .012 .013 .014 .016 .018 .020 .022 .025 .028 .031 .035 l Pada Sektor ahun 2020 – T ari Error! Bo
Mobil Penum 20 – Tahun 20 Pertam Tahun 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
r Transporta Tahun 2030 ookmark not
mpang Bahan
030 max Turbo Juta SB 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
asi Bahan Bak t defined.
n Bakar BM 01 01 01 01 01 01 01 01 01 02 02
kar Gasoil
Jurnal En Vol. 4, N doi: 10.1
Hasil S
Tahu 202 202 202 202 202 202 202 202 202 202 203 Gambar nergi Baru & No. 1, pp 15 – 4710/jebt.202
Simulasi Keb G Biodiesel un Ju 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
r 4. Grafik H
& Terbarukan – Error! Book 23.16900
butuhan Ener
Gasoil Kota Se uta SBM 0.050 0.059 0.071 0.084 0.101 0.120 0.143 0.170 0.203 0.242 0.289
asil Simulasi
n, 2023 kmark not de
rgi Final List emarang Dal Tahun 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
i Total Kebut 202
Ha efined.
Tabel 8. trik Sektor T lam Rentang Dexlite Juta 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 tuhan Energ
20 – Tahun 2
alaman 30 da
ransportasi M g Tahun 2020 a SBM .043 .052 .061 .073 .087 .104 .124 .148 .176 .210 .251
gi Final Kota 2030 ari Error! Bo
Mobil Penum 0 – Tahun 203 Perta Tahun 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
Semarang D
ookmark not mpang Bahan 30 amina Dex Juta SB 0.00 0.00 0.00 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.02 0.02 0.03
Dalam Rentan t defined.
n Bakar BM 06 07 08 10 12 14 17 20 24 28 34
ng Tahun
Jurnal Energi Baru & Terbarukan, 2023 Halaman 31 dari Error! Bookmark not defined. Vol. 4, No. 1, pp 15 – Error! Bookmark not defined. doi: 10.14710/jebt.2023.16900
Tabel 9. Hasil Simulasi Total Kebutuhan Energi Final Pada Sektor Rumah Tangga Kota Semarang Dalam Rentang Tahun 2020 – Tahun 2030 Tahun Juta SBM Tahun Juta SBM 2020 1.410 2026 1.443 2021 1.416 2027 1.449 2022 1.421 2028 1.455 2023 1.427 2029 1.460 2024 1.432 2030 1.466 2025 1.438 Tabel 10. Hasil Simulasi Total Kebutuhan Energi Final Pada Sektor Transportasi Bahan Bakar Gasoline Kota Semarang Dalam Rentang Tahun 2020 – Tahun 2030 Tahun Juta SBM Tahun Juta SBM 2020 1.211 2026 2.281 2021 1.341 2027 2.549 2022 1.487 2028 2.854 2023 1.652 2029 3.201 2024 1.836 2030 3.599 2025 2.045 Tabel 11. Hasil Simulasi Total Kebutuhan Energi Final Pada Sektor Transportasi Bahan Bakar Gasoil Kota Semarang Dalam Rentang Tahun 2020 – Tahun 2030 Tahun Juta SBM Tahun Juta SBM 2020 0.099 2026 0.284 2021 0.118 2027 0.338 2022 0.140 2028 0.403 2023 0.167 2029 0.481 2024 0.200 2030 0.573 2025 0.238 5.3. Variabel Data Transformation and Distribution , dan Hasil Pemodelan Transformation and Distribution
Pada parameter transmisi dan distribusi merupakan sebuah parameter yang menjelaskan mengenai proses electricity generation , dan primary energy distribution untuk di suatu daerah yang dijadikan studi kasus pemodelan proyeksi kebutuhan energi. Pada studi kasus Kota Semarang akan memiliki nilai parameter transmisi dan distribusi yang berbeda apabila dibandingkan dengan daerah kota atau kabupaten lain, hal ini dikarenakan setiap kota akan memiliki jumlah penduduk yang berbeda, intensitas demand yang berbeda, dan jenis transformasi dan distribusi yang berbeda. Kota Semarang memiliki parameter transformasi dan distribusi yang cukup menarik, Kota Semarang memiliki dua jenis pembangkit listrik, dan satu buah gas plant . Pembangkit listrik yang
Jurnal Energi Baru & Terbarukan, 2023 Halaman 32 dari Error! Bookmark not defined. Vol. 4, No. 1, pp 15 – Error! Bookmark not defined. doi: 10.14710/jebt.2023.16900
terdapat di Kota Semarang berjumlah dua unit pembangkit listrik yang terdiri dari: Pembangkit
Listrik Tenaga Gas dan Uap (PLTGU) Tambak Lorok, dan Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU) Tambak Lorok. PLTGU Tambak Lorok di Kota Semarang memiliki kapasitas listrik sebesar 1034 Mega
Watt , dan menggunakan output fuel berupa natural gas memiliki nilai output fuel sebesar 18 billion British thermal unit per day ( BBTUD ). Dalam operasi PLTGU Tambak Lorok setiap harinya memproduksi listrik untuk kebutuhan keseluruhan Kota Semarang dalam pemenuhan listrik dalam
sektor rumah tangga, dan industri. Berbeda dengan PLTU Tambak Lorok yang memiliki kapasitas hanya sebesar 300 Mega Watt , yang memiliki output fuel berupa marine fuel oil ( MFO ), PLTU Tambak
Lorok setiap harinya memproduksi listrik khusus untuk memenuhi kebutuhan rumah tangga di Kota
Semarang. Kemudian parameter terakhir yang terdapat pada transformasi dan distribusi Kota Semarang adalah Compressed Natural Gas (CNG) Plant Tambak Lorok, gas plant tersebut berfungsi untuk menjadi primary supply resources untuk PLTGU Tambak Lorok (Nugroho, Haddin, &
Kurniawan, 2018). CNG Plant Tambak Lorok memiliki kapasitas harian sebesar 50 billion British thermal unit per day ( BBTUD ) yang digunakan sebagai penunjang PLTGU Tambak Lorok pada fase
peak load untuk menjaga electricity generation agar tetap stabil. Berikut adalah perincian data yang digunakan:
Tabel 12. Parameter Data Transformasi dan Distribusi Studi Kasus Kota Semarang Parameter Data Transformasi dan Distribusi
Kapasitas Unit Pada Tahun 2020 Kapasitas Produksi Unit Output Fuel PLTGU Tambak Lorok 1034 Mega Watt Natural Gas PLTU Tambak Lorok 300 Mega Watt Marine Fuel Oil CNG Gas Plant Tambak Lorok 50 Billion British Thermal Unit Per Day Natural Gas Selanjutnya setelah data kapasitas telah dimasukkan beserta jenis output fuel yang digunakan pada masing ‐ masing parameter yang terdapat pada transformasi dan distribusi, maka selanjutnya perangkat lunak LEAP akan melakukan simulasi terintegrasi mengenai parameter transformasi dan
distribusi tersebut diubah menjadi sebuah parameter hasil berupa outputs per output fuel . Parameter hasil outputs per output fuel adalah sebuah parameter yang menjelaskan seberapa kapasitas produksi dari masing ‐ masing pembangkit listrik atau gas plant untuk memproduksikan suatu output yang diperhitungkan dengan output fuel yang diperlukan oleh masing ‐ masing pembangkit listrik ataupun
gas plant dalam konteks generate energy dalam per satuan hari. Pada studi kasus Kota Semarang, untuk CNG Gas Plant Tambak Lorok tidak dilakukan pemodelan outputs per output fuel dikarenakan gas plant tersebut hanya bersifat sebagai penyimpan natural gas sementara yang berasal dari Pertamina EP
Cepu (Lapangan Gundih, Cepu) dan kemudian pada akhirnya natural gas tersebut langsung digunakan untuk PLTGU Tambak Lorok untuk memproduksi listrik pada keadaan peak load (PT Perta Daya Gas, 2018). Kemudian, Kota Semarang tidak memiliki gas well yang berproduksi, sehingga Kota Semarang hanya memanfaatkan natural gas yang berasal dari Lapangan Gundih yang berbentuk compressed gas. Compressed gas adalah suatu gas alam atau fuel gas yang memiliki kandungan CH 4 yang kemudian dimampatkan hingga >1% (Kasem, 2019). Sehingga pada studi kasus Kota Semarang ini
Jurnal En Vol. 4, N doi: 10.1
yang dim Tambak bersama Semaran pembang
LEAP da listrik be Gambar Hasil nergi Baru & No. 1, pp 15 – 4710/jebt.202
modelkan ha
Lorok. Kem a parameter T ng, sehingga gkit listrik y alam memod erdasarkan d
r 5. Grafik Ha l Simulasi Ou
& Terbarukan – Error! Book 23.16900
anyalah dua mudian hasi Transmisi Di dapat meng yang terdapa delkan jumla dari output fu asil Simulasi utputs per Ou
Transmis Tahun 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 n, 2023 kmark not de
pembangkit l pemodelan istribusi yan getahui baga at di Kota Se ah output ya
el dari masin
i Outputs per utput Fuel Ko si Distribusi Juta SB 0.675 0.677 0.680 0.683 0.685 0.688 0.691 0.693 0.696 0.699 0.701
Ha efined.
t saja yang te n dari kedu ng merupaka imana keada emarang. Be ang dihasilka ng ‐ masing pa Output Fuel Tahun 2030 Tabel 13. ota Semarang Pem BM T 5 7 0 3 5 8 1 3 6 9 1 alaman 33 da erdiri dari: P a pembangk an sebuah nil aan transform erikut adalah an oleh trans arameter ters
Kota Semara 0 g Dalam Rent mbangkit List Tahun 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
ari Error! Bo
PLTGU Tamb kit tersebut lai listrik yan masi dan dis h hasil simu smisi distrib sebut:
ang Dalam R
tang Tahun 2 trik Gabunga Juta SBM 0.712 0.714 0.717 0.720 0.723 0.726 0.728 0.731 0.734 0.737 0.740
ookmark not bak Lorok, d dimodelkan ng di distribu stribusi listri ulasi perangk busi, dan pem Rentang Tahu
2020 – Tahun an M
dan PLTU n kembali usikan di ik beserta kat lunak mbangkit un 2020 – n 2030
Jurnal En Vol. 4, N doi: 10.1
5.4. Va
De Pa buatan d suatu da adalah s Kemudia sehingga yang did
energy re Gamba nergi Baru & No. 1, pp 15 – 4710/jebt.202
ariabel Data emand Final ada paramete dari perangk aerah menja sebuah energ an, untuk e a dapat dini dapatkan da esources yang
ar 6. Grafik P
& Terbarukan – Error! Book 23.16900
a Resources , l Unit
er resources a kat lunak LEA adi dua jenis gi yang dibe energi sekun kmati oleh m ari hasil pem g terdapat pa Primary Resou n, 2023
kmark not de
dan Hasil P
adalah sebua AP untuk me s kategori ya erikan langsu nder adalah masyarakat. modelan yang ada studi kas
urces Supply K Ha efined.
Pemodelan A ah parameter engetahui da aitu energi p ung oleh ala sebuah ene Studi kasus g telah dilak sus Kota Sem Kota Semaran alaman 34 da
Alokasi Reso r yang dibua an memilah b primer, dan am, dan tida ergi yang su s Kota Semar kukan sebelu marang:
ng Dalam Re ari Error! Bo
ources dalam at secara otom beberapa en energi seku ak adanya p udah dipros rang terdiri umnya. Beri
entang Tahu ookmark not m Pemenuha matis oleh ke nergi yang ter under. Energ roses yang b ses sedemik atas dua jen kut adalah p
un 2020 – Tah t defined.
an Energy
epintaran rdapat di gi primer berlanjut. kian rupa nis energi perincian hun 2030
Jurnal En Vol. 4, N doi: 10.1 Hasil Gambar nergi Baru & No. 1, pp 15 – 4710/jebt.202
Simulasi Pri r 7. Grafik Se
& Terbarukan – Error! Book 23.16900
mary Resourc condary Reso n, 2023 kmark not de
ces Supply Ko Tahun 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
urces Supply
Ha efined.
Tabel 14. ota Semarang Natural Gas n Ju 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 Kota Semara
alaman 35 da
g Dalam Ren uta SBM 1.576 1.582 1.588 1.594 1.601 1.607 1.613 1.619 1.626 1.632 1.638 ang Dalam R
ari Error! Bo
ntang Tahun
Rentang Tahu ookmark not
2020 – Tahu
un 2020 – Ta t defined.
un 2030 ahun 2030
Jurnal En Vol. 4, N doi: 10.1
Hasil S Gas Tahun 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 S dilakuka antara pr
berupa pemodel
Gamb nergi Baru & No. 1, pp 15 – 4710/jebt.202
Simulasi Seco soline Juta SBM 1.21132 1.34149 1.48746 1.65151 1.83629 2.04491 2.28102 2.54893 2.85371 3.20140 3.59912 Setelah dipe an oleh LEA rimary resour
Kombinasi R lan LEAP :
ar 8. Grafik K
& Terbarukan – Error! Book 23.16900
ondary Resour Diesel / G Tahun 2020 0 2021 0 2022 0 2023 0 2024 0 2025 0 2026 0 2027 0 2028 0 2029 0 2030 0 roleh data be AP adalah m rces , dan seco
Resources Su Kombinasi R
n, 2023 kmark not de
rces Supply K Gasoil R Juta SBM Ta 0.09886 2 0.11785 2 0.14049 2 0.16747 2 0.19964 2 0.23800 2 0.28372 2 0.33822 2 0.40319 2 0.48064 2 0.57297 2 erupa primar melakukan p ondary resour upply untuk
Resources Sup
Ha efined.
Tabel 15. Kota Semaran Residual Fuel O ahun Ju SB 2020 0.64 2021 0.64 2022 0.64 2023 0.64 2024 0.65 2025 0.65 2026 0.65 2027 0.65 2028 0.66 2029 0.66 2030 0.66 ry resources , s
pemodelan ces yang pad studi kasus ply Kota Sem
alaman 36 da
ng Dalam Re Oil uta BM Tahun 4009 2020 4259 2021 4510 2022 4762 2023 5015 2024 5268 2025 5523 2026 5779 2027 6036 2028 6293 2029 6552 2030 secondary reso untuk mene da akhirnya m s Kota Sema marang Dalam
ari Error! Bo
ntang Tahun LPG n Juta SBM 0.73549 0.73836 0.74124 0.74413 0.74704 0.74995 0.75288 0.75582 0.75877 0.76173 0.76471 ources , maka entukan kes mendapatka arang, berik
m Rentang T ookmark not
n 2020 – Tahu Electri Tahun 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 hal yang sel seimbangan an sebuah gr kut adalah h
Tahun 2020 –
un 2030 icity Juta SBM 0.00004 0.00004 0.00004 0.00004 0.00004 0.00004 0.00004 0.00004 0.00004 0.00004 0.00004 lanjutnya resources afik hasil hasil dari
– Tahun
Jurnal Energi Baru & Terbarukan, 2023 Halaman 37 dari Error! Bookmark not defined. Vol. 4, No. 1, pp 15 – Error! Bookmark not defined. doi: 10.14710/jebt.2023.16900
Tabel 16. Hasil Simulasi Kombinasi Resources Supply Kota Semarang Dalam Rentang Tahun 2020 – Tahun 2030 Primary Resources Secondary Resources Tahun Juta SBM Tahun Juta SBM 2020 1.576 2020 2.686 2021 1.582 2021 2.840 2022 1.588 2022 3.014 2023 1.594 2023 3.211 2024 1.601 2024 3.433 2025 1.607 2025 3.686 2026 1.613 2026 3.973 2027 1.619 2027 4.301 2028 1.626 2028 4.676 2029 1.632 2029 5.107 2030 1.638 2030 5.602 Setelah primary resources , dan secondary resources telah dimodelkan sehingga mendapat hasil akhir berupa Kombinasi Resources Supply , maka selanjutnya LEAP akan memodelkan data yang paling akhir menjadi sebuah data berupa Keseimbangan Resources Terhadap Energy Demand Final Units .
Parameter tersebut merupakan sebuah pemodelan kombinasi resources supply diberikan nilai kesetimbangannya agar dapat memenuhi parameter Energy Demand Final Units , dan serta dapat tetap
menjaga kestabilan antara supply energy , dan demand energy pada tahun yang akan datang. Berikut adalah hasil pemodelan untuk parameter berupa Keseimbangan Resources Terhadap Energy Demand Final Units pada studi kasus Kota Semarang:
Jurnal En Vol. 4, N doi: 10.1 Gamb Hasil R
Tahu 202 202 202 202 202 202 202 202 202 202 203
6. Kes
6.1. K
Ko
hal ini d terbesar. nergi Baru &
No. 1, pp 15 – 4710/jebt.202
ar 9. Grafik K l Simulasi Ke Rumah Tang un Ju 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 simpulan da esimpulan ota Semaran disebabkan ka
. Berdasarka
& Terbarukan
– Error! Book 23.16900 Keseimbang
eseimbangan
gga uta SBM 2.951 2.963 2.975 2.986 2.998 3.010 3.021 3.033 3.045 3.057 3.069 an Saran ng memiliki k arena adany an hasil simu n, 2023 kmark not de
an Resources Rentang Ta
n Resources S Rentang Ta Transp Tahun 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 kebutuhan e ya pengaruh ulasi proyeks
Ha efined.
Supply Terh ahun 2020 – T Tabel 17. upply Terhad ahun 2020 – T portasi – Gaso Juta 1 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 energi yang m dari laju per
si kebutuhan alaman 38 da
hadap Energy
Tahun 2030
dap Energy D Tahun 2030 oline a SBM .211 .341 .487 .652 .836 .045 .281 .549 .854 .201 .599 mengalami p rtumbuhan p n energi di Ko
ari Error! Bo
y Demand Kot
Demand Kota Transpo Tahun 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 peningkatan penduduk ya ota Semaran
ookmark not ta Semarang Semarang D ortasi ‐ Gasoil Juta SB 0.09 0.11 0.14 0.16 0.20 0.23 0.28 0.33 0.40 0.48 0.57 dari tahun k ang member ng, seluruh p
g Dalam Dalam l BM 99
18 40 67 00 38 84 38 03 81 73 ke tahun, ikan efek parameter
Jurnal Energi Baru & Terbarukan, 2023 Halaman 39 dari Error! Bookmark not defined. Vol. 4, No. 1, pp 15 – Error! Bookmark not defined. doi: 10.14710/jebt.2023.16900
kenaikan didominasi oleh pengaruh dari laju pertumbuhan penduduk. Laju pertumbuhan penduduk di Kota Semarang dari dua dekade terakhir hingga saat ini selalu mengalami surplus penduduk, dan
di Kota Semarang tidak pernah terjadi angka moralitas melebihi angka natalitas, sehingga angka pertumbuhan penduduk akan selalu meningkat. Hal mendasar mengapa laju pertumbuhan penduduk dapat mempengaruhi seluruh aspek simulasi dari proyeksi kebutuhan energi karena peningkatan penduduk berarti adanya jiwa baru yang bertambah, kemudian pada akhirnya jiwa yang bertambah tersebut juga harus dipenuhi kebutuhan primernya yang salah satunya adalah kebutuhan energi. Sehingga, pada akhirnya dengan hasil simulasi proyeksi kebutuhan energi di Kota Semarang memiliki peningkatan yang drastis, yang semula pada keadaan base ‐ year Tahun 2020 jumlah penduduk hanya berkisar di 1,653,000 jiwa, kemudian pada last ‐ year simulation Tahun 2030 diperkirakan bahwa jumlah penduduk di Kota Semarang mencapai 1,676,288 jiwa (dengan catatan
asumsi laju pertumbuhan penduduk yang cukup rendah pada Tahun 2020, dan Tahun 2021). Pada akhirnya kenaikan jumlah jiwa atau penduduk di Kota Semarang dapat memicu adanya kebutuhan energi yang berkesinambungan, hal ini berkorelasi dengan bertambahnya jumlah penduduk bahwa
pada hasil pemodelan dengan LEAP diperoleh pada base ‐ year Tahun 2020 energy demand final units
berjumlah sekitar 4.261 juta setara barel minyak (SBM), dan pada last ‐ year simulation Tahun 2030 diperoleh energy demand final units berjumlah sekitar 7.241 juta setara barel minyak (SBM). Dalam rangka pemenuhan kebutuhan energi di Kota Semarang yang merata adalah karena
hasil dukungan dari parameter yang bekerja dalam pemenuhan kebutuhan energi, adapun parameter yang membantu mendukung pemenuhan kebutuhan energi di Kota Semarang adalah: Pembangkit
Listrik Tenaga Gas dan Uap (PLTGU) Tambak Lorok, Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU)
Tambak Lorok, dan Compressed Natural Gas Plant Tambak Lorok. Ketiga parameter tersebut adalah
daya penggerak utama dalam rangka pemerataan transformasi dan distribusi energi di Kota Semarang. Selain transformasi dan distribusi, sumber daya alam juga memberikan dukungan penuh
dalam pemenuhan transformasi dan distribusi serta pemenuhan konsumsi energi pada sektor rumah
tangga, pada studi kasus energy resources di Kota Semarang terbagi atas dua jenis resources yaitu: primary resources dan secondary resources . Primary resources di Kota Semarang bersumber dari natural gas yang disalurkan oleh CNG Gas Plant Tambak Lorok untuk memberikan output fuel untuk PLTGU Tambak Lorok, yang mana PLTGU Tambak Lorok adalah salah satu pembangkit utama Kota Semarang dalam rangka electricity generation pada keadaan peak load . Kemudian, adapun secondary resources yang terdapat pada studi kasus ini adalah: gasoline , residual fuel oil ( marine fuel oil ), liquefied petroleum gas , electricity, dan yang terakhir adalah diesel . Kemudian dengan hasil akhir berupa “ demand energy final units ” yang telah disimulasikan berdasarkan empat driver parameter yang terdiri dari: key ‐ assumption , energy demand, transformation and distribution , dan resources , maka dapat disimpulkan dan dapat dibuktikan bahwa semakin meningkatnya jumlah penduduk di suatu daerah, maka kebutuhan energi dari daerah tersebut juga mengalami peningkatan yang linear dengan bertambahnya jumlah penduduk.
Hadirnya penelitian terkait pemodelan proyeksi kebutuhan energi di Kota Semarang adalah salah satu langkah dalam membuat suatu kebijakan dan peraturan yang sesuai serta berkaitan dengan pengelolaan, dan pengembangan energi di Kota Semarang. Proyeksi pemodelan kebutuhan energi di
Kota Semarang dilakukan karena untuk menciptakan terjadinya energy balance , sehingga fenomena oversupply energy ataupun fenomena berupa shortage energy supply yang mungkin dapat terjadi di Kota
Jurnal Energi Baru & Terbarukan, 2023 Halaman 40 dari Error! Bookmark not defined. Vol. 4, No. 1, pp 15 – Error! Bookmark not defined. doi: 10.14710/jebt.2023.16900
Semarang dapat terhindarkan, pasalnya saat ini energi adalah salah satu kebutuhan primer bagi umat manusia, khususnya pada studi kasus Kota Semarang.
6.2. Saran
Dalam suatu proyeksi kebutuhan energi di suatu daerah akan berbeda dengan daerah yang lainnya, hal ini disebabkan oleh adanya beberapa parameter pembeda dari satu daerah dan daerah yang lainnya, selain itu hasil dari proyeksi kebutuhan energi akan bersifat dinamis mengikuti keadaan dari daerah, dan tahun pemodelan. Sehingga, suatu penelitian proyeksi kebutuhan energi di suatu daerah dianjurkan untuk dilakukan pemodelan setiap tahunnya berdasarkan data riil yang telah dihimpun oleh Badan Pusat Statistik (BPS), karena dengan adanya data terkini yang diperoleh dari BPS maka suatu model proyeksi energi akan bertambah lebih keakuratannya. Selain itu, fungsi
dan tujuan dari pemodelan proyeksi kebutuhan energi adalah untuk memberikan suatu data pendukung dalam menunjang penentuan dan pelaksanaan suatu aturan dan kebijakan yang berkaitan
dengan pengembangan, dan pengelolaan energi di suatu daerah tertentu. Kemudian dalam proses pelaksanaan pemodelan proyeksi kebutuhan energi di suatu daerah juga akan menghasilkan data yang berbeda dikarenakan bisa saja menggunakan teori referensi yang berbeda, ataupun asumsi ‐ asumsi yang digunakan untuk melakukan proses pemodelan proyeksi kebutuhan energi dari suatu daerah tersebut. Sehingga, disarankan untuk selalu berkoordinasi dengan beberapa lembaga, instansi, ataupun pakar di bidang energi serta bidang statistik di suatu
daerah tersebut agar dapat melakukan pemodelan proyeksi kebutuhan energi yang sesuai, dan memiliki nilai deviasi yang tergolong rendah, sehingga pada akhirnya pemerintah ataupun instansi
yang memiliki wewenang dalam mengatur pengelolaan dan pengembangan suatu energi dapat berperan aktif untuk menjaga kestabilan supply dan demand sebuah energi dari daerah tersebut. Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik Kota Semarang. (2021). Kota Semarang Dalam Angka 2021. Kota Semarang,
Indonesia: Badan Pusat Statistik Kota Semarang. Badan Pusat Statistik Kota Semarang. (2022). Kota Semarang Dalam Angka 2022. Kota Semarang,
Indonesia: Badan Pusat Statistik Kota Semarang.
Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah. (2021). Provinsi Jawa Tengah Dalam Angka 2021. Kota Semarang, Indonesia: Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah. Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah. (2022). Provinsi Jawa Tengah Dalam Angka 2022. Kota Semarang, Indonesia: Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah. Cleveland, C. J. (2004). Encyclopedia of Energy. Amsterdam, The Netherlands: Elsevier Inc.
Coburn, T. C., & Farhar, B. C. (2004). Public Reaction to Renewable Energy Sources and Systems. Encyclopedia of Energy , 207 ‐ 222.
Djohar, A., & Musaruddin, M. (2017). Analisis Kebutuhan dan Penyediaan Energi Listrik di Kabupaten Konawe Kepulauan Tahun 2017 ‐ 2036dengan Menggunakan Perangkat Lunak Leap. Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro (FORTEI 2017) (pp. 293 ‐ 298). Kota Gorontalo,
Indonesia: Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo.
Dwiyoko, G., Sukisno, T., & Damarwan, E. S. (2020). PROYEKSI KEBUTUHAN ENERGI LISTRIK KABUPATEN PURBALINGGA TAHUN 2030 MENGGUNAKAN. Jurnal Edukasi Elektro, Vol.
4, No. 1 , 29 ‐ 40.
Jurnal Energi Baru & Terbarukan, 2023 Halaman 41 dari Error! Bookmark not defined. Vol. 4, No. 1, pp 15 – Error! Bookmark not defined. doi: 10.14710/jebt.2023.16900
Heaps, C. G. (2022). LEAP: The Low Emissions Analysis Platform Stockholm Environment Institute . Retrieved from LEAP: The Low Emissions Analysis Platform [Software version: 2020.1.84]:
https://leap.sei.org
Institute for Essential Service Reform (IESR). (2022). Indonesia Energy Transition Outlook 2022. South Jakarta, Indonesia: Institute for Essential Service Reform (IESR). International Institute for Sustainable Development. (2022). Indonesia’s Energy Policy Briefing. Central Jakarta, Indonesia: International Institute for Sustainable Development.
Kasem, Y. (2019). Basics of Gas Field Processing: Operation of Natural Gas Dehydration and Sweetening Plants. New Delhi, India: Independently Published.
Kidnay, A. J. (2019). Fundamentals of Natural Gas Processing, Third Edition. Boca Raton, Florida, United States: CRC Press.
Maslow, A. H. (2019). A Theory of Human Motivation. Pennsylvania, United States: General Press.
Masus, Y. A., Tarigan, B. V., & Bale, J. S. (2019). Analisis Kebutuhan Energi di Universitas Nusa Cendana Tahun 2018 ‐ 2050 Menggunakan Perangkat Lunak Long ‐ range Energy Alternative Planning system (LEAP). LONTAR Jurnal Teknik Mesin Undana, Vol. 06, No. 01 , 1 ‐ 12.
Nugroho, A. A., Haddin, M., & Kurniawan, M. R. (2018). OPTIMALISASI REKONFIGURASI PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA GAS DAN UAP TAMBAK LOROK SEMARANG. Seminar Nasional Edusainstek ‐ FMIPA UNIMUS 2018 (pp. 280 ‐ 288). Kota Semarang, Indonesia: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam ‐ Universitas Muhammadiyah Semarang. PT Perta Daya Gas. (2018). Profil CNG Plant Tambak Lorok . Retrieved from PT Perta Daya Gas Official Website: https://pertadayagas.co.id/cng ‐ plant ‐ tambak ‐ lorok ‐ semarang/
Qolbi, A., & Utomo, A. (2020). Forecasting Indonesia ʹ s electricity generation: an application of long ‐ range energy alternatives planning. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 1 ‐ 7.
Riazi, M. R. (2013). Petroleum Refining and Natural Gas Processing. West Conshohocken, Pennsylvania, United States: ASTM International.
Winarno, O. T. (2005). Long ‐ range Energy Alternative Planning System: Panduan Perencanaan Energi. Kota Bandung, Indonesia: Pusat Kajian Kebijakan Energi ‐ Institut Teknologi Bandung.
Windarta, J., Purwanggono, B., & Hidayanto, F. (2018). Application of LEAP model on long ‐ term electricity demand forecasting in Indonesia, period 2010 ‐ 2025. SHS Web of Conferences, 49 , 1 ‐ 8.
Yudiartono, Windarta, J., & Adiarso. (2022). Analisis Prakiraan Kebutuhan Energi Nasional Jangka Panjang Untuk Mendukung Program Peta Jalan Transisi Energi Menuju Karbon Netral. JEBT:
Jurnal Energi Baru & Terbarukan , 201 ‐ 217.
Filename: 16900 ‐ 69517 ‐ 1 ‐ CE.docx Directory: C:\Users\FSM 02\Downloads Template: C:\Users\FSM 02\AppData\Roaming\Microsoft\Templates\Normal.dotm Title: Subject: Author: PC ‐ ME Keywords: Comments: Creation Date: 12/25/2022 2:50:00 AM Change Number: 50 Last Saved On: 9/5/2023 9:41:00 PM Last Saved By: FSM 02 Total Editing Time: 336 Minutes Last Printed On: 9/5/2023 10:05:00 PM As of Last Complete Printing Number of Pages: 27 Number of Words: 9,111 (approx.) Number of Characters: 51,934 (approx.)