## Analisis Pemakaian Energi Listrik di Kantin Kampus 2 Universitas Pamulang
Heri Kusnadi 1 , Hafidz Nurfadilah 2 , Mardiansyah 3 , Romdhoni 4
1,3,4 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Sutomo, Serang 1 herikusnadi087@gmail.com, 3 marrdiansyah@gmail.com, 4 isasromdhoni@gmail.com
2 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Pamulang, Tangerang Selatan 2 systemlogin0110@gmail.com

## Abstrak
Energi listrik merupakan salah satu kebutuhan yang sangat penting untuk kehidupan serta dibutuhkan dalam berbagai kegiatan. Seiring perkembangan zaman kebutuhan listrik akan meningkat  dengan  adanya  peningkatan  dan  perkembangan  baik  dari  jumlah  penduduk, jumlah  investasi,  perkembangan  teknologi  termasuk  didalamnya  perkembangan  dunia pendidikan untuk semua jenjang pendidikan. Universitas Pamulang merupakan salah satu lembaga  pendidikan  yang  memiliki  kantin  dengan  konsumsi  energi  listrik  cukup  besar dengan total daya terpasang 24.700  VA  (24,7  kVA)  yang  terbagi  dalam  19 kios  aktif  dan  3 kios  tidak  aktif,  dimana  masing-masing  kios  memiliki  daya  1.300  VA.  Pada  penelitian  ini dilakukan analisis kapasitas, kebutuhan, dan biaya energi listrik di kantin belakang Kampus 2 UNPAM. Hasil dari penelitian ini  memperlihatkan perbandingan rekening listrik dengan hasil analisis  dari  perhitungan  beban,  perhitungan energi dan  perhitungan  kapasitas  daya terpakai. Hasilnya dapat dilihat hasil dari rekening listrik lebih besar dari pada hasil analisis, hal  tersebut  terjadi  karena  hasil  analisis  yang  dihitung  ideal  sehingga  tidak  mengetahui pemakaian  yang  tidak  terkontrol  serta  faktor  dari  jam  nyala  yang  berlebihan  sehingga menyebabkan pemakaian energi pada peralatan listrik menjadi besar dan adanya tambahan biaya beban dari pihak PLN persero.
Kata kunci: energi, listrik, analisis

## Abstract
Electrical  energy  is  one  of  the  most  important  needs  for  life  and  is  needed  in  various activities. Along with the times, the need for electricity will increase with the increase and development of both the population, the amount of investment, technological developments including the development of the world of education for all levels of education. Pamulang University  is  one  of  the  educational  institutions  that  has  a  canteen  with  a  fairly  large consumption of electrical energy with a total installed power of 24,700 VA (24.7 kVA) which is divided into 19 active kiosks and 3 inactive kiosks, where each kiosk has a power of 1,300 VA.  In  this  study,  an  analysis  of  the  capacity,  needs,  and  costs  of  electrical  energy  in  the canteen  behind  Campus  2  UNPAM  was  carried  out.  The  results  of  this  study  show  a comparison  of  electricity  bills  with  the  results  of  the  analysis  of  load  calculations,  energy calculations and calculations of used power capacity. The results can be seen that the results

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 1 April 2023 Hal 157 - 168
of  the  electricity  bill  are  greater  than  the  results  of  the  analysis,  this  happens  because  the results  of  the  analysis  are  calculated  ideally  so  that  they  do  not  know  uncontrolled  usage and  the  factor  of  excessive  hours  of  ignition,  causing  energy  consumption  in  electrical equipment to be large and additional costs the burden of the state-owned PLN.
Keywords: energy, electricity, analysis

## 1. Pendahuluan
Prakiraan konsumsi listrik sangat penting berkaitan dengan pembuatan kebijakan [1], terlebih Universitas Pamulang saat ini sudah memiliki Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS)  dengan  kapasitas  100  KWp  yang  sudah  dibuat  dan  dioperasikan  di  kampus  2. Dengan  adanya  analisis  pemakaian  daya  listrik  di  kantin  kampus  2  Universitas Pamulang  akan  sangat  membantu  untuk  melaksanakan  control  pemakaian  listrik  yang rencananya akan mulai dialihkan secara bertahap ke PLTS yang dimiliki oleh Universitas Pamulang.
Profil beban listrik yang terperinci untuk bangunan  merupakan persyaratan penting untuk analisis yang akurat dari manajemen sisi permintaan. Penggunaan peralatan listrik di dalam bangunan  sangat bervariasi terhadap waktu, terutama sesuai dengan aktivitas dan  perilaku  penghuninya.  Hal  tersebut  akan  memungkinkan  kepercayaan  yang  lebih besar dalam ukuran, misalnya, mengadopsi sumber energi terbarukan [2].
Listrik  merupakan  salah  satu  kebutuhan  terpenting  dalam  kehidupan  manusia. Untuk mencukupi kebutuhan tersebut, kebutuhan listrik perlu diprediksi terlebih dahulu. Melakukan  studi  berorientasi  produksi  berdasarkan  hasil  estimasi  adalah  suatu keharusan  [3].  Perguruan  tinggi  memiliki  sumber  daya  pendidikan  yang  lebih  banyak dan konsumsi listrik per kapita yang lebih tinggi [4]. Menginformasikan pengembangan tolak ukur energi, pedoman, dan kebijakan energi berbasis data yang sangat dibutuhkan [5].
Penelitian  ini  berfokus  pada  analisis  pemakaian  energi  listrik  di  kantin  kampus  2 Universitas  Pamulang  yang  terbagi  dalam  19  kios  aktif  dan  3  kios  tidak  aktif,  dimana masing-masing kios memiliki daya 1.300 VA. Hasil analisis tersebut akan sangat berguna dalam pengambilan keputusan untuk membuat sebuah perencanaan alokasi energi listrik terbarukan  yang  akan  dihasilkan  oleh  PLTS  yang  juga  berada  di  kampus  2  Universitas Pamulang.

## 2. Tinjauan Pustaka
Karakteristik konsumsi daya dari pengguna daya sangat penting bagi perusahaan [6]. Konsumsi  daya  merupakan  faktor  yang  sangat  penting  dalam  smart  grid  untuk  proses manajemen  beban.  Peramalan  konsumsi  energi  adalah  langkah  pertama  dalam menangani  manajemen  beban  [7].  Untuk  tempat  yang  dianalisis  dalam  jaringan,  arus dihitung dari jatuh tegangan dan arus yang dihasilkan dari konsumsi listrik [8].
Tujuan  pengoptimalan  adalah  untuk  secara  otomatis  memprediksi  dan menyesuaikan konsumsi daya peralatan rumah tangga, mengontrol konsumsi daya total [9].  Masalah  utama  yang  umumnya  diperhatikan  oleh  kedua  sisi  pemasok  listrik  dan konsumen  ditemukan  dengan  menganalisis  karakteristik  dan  perilaku  konsumsi  [10]. Peramalan konsumsi listrik presisi tinggi tidak hanya dapat memastikan pengoperasian sistem tenaga yang aman dan andal, tetapi juga membawa manfaat ekonomi yang cukup
besar  [11].  Sistem  manajemen  kelistrikan  memungkinkan  terciptanya  kondisi  untuk mode manajemen konsumsi listrik yang terarah [12].

## 2.1.   Energi Listrik
Efisiensi energi menghadirkan solusi untuk krisis energi yang dihadapi dunia karena memberikan solusi terbaik dalam pembangunan ekonomi ketika diterapkan [13]. Energi merupakan salah satu faktor biaya utama dan penting bagi setiap industri karena krisis energi  [14].  Energi  listrik  secara  terus  menerus  diubah  menjadi  bentuk  energi  lain. Misalnya,  ketika  arus  mengalir  dalam  konduktor,  energi  listrik  diubah  menjadi  energi panas  di  dalam  konduktor.  Medan  listrik,  yang  disuplai  oleh  sumber  tegangan, mempercepat elektron bebas, meningkatkan energi kinetiknya untuk waktu yang singkat. Peningkatan  energi  kinetik  ini  diubah  menjadi  energi  panas  melalui  tumbukan  dengan ion-ion struktur kisi konduktor. Daya sebagai laju dimana pekerjaan dilakukan oleh gaya yang diukur dalam watt. Daya juga dapat didefinisikan sebagai laju perpindahan energi.

## 2.2.   Kantin Universitas Pamulang Kampus 2
Universitas  Pamulang  memiliki  tiga  kampus  di  Kota  Tangerang  Selatan,  kampus pertama  berada  di  depan  Bundaran  Pamulang,  kampus  kedua  berada  di  daerah  Viktor dan kampus ketiga berada di daerah Witanaharja. Semua kampus Universitas Pamulang tersebut  dilengkapi  oleh  kantin  untuk  menunjang  kebutuhan  konsumsi  seluruh  Civitas Academica.  Kantin-kantin  tersebut  dikelola  oleh  Universitas  dan  yang  berjualan  adalah pihak kedua yang sudah memiliki perjanjian sewa tempat dengan Universitas Pamulang.
Gambar 1. Denah Kantin Kampus 2 Universitas Pamulang
Seluruh kantin yang ada di ketiga kampus tersebut saat ini menggunakan listrik dari PLN,  namun  sudah  ada  rencana  untuk  mulai  mengalihkan  energi  listrik  di  kampus  2 Universitas Pamulang menggunakan listrik yang berasal dari PLTS yang juga berada di lokasi yang sama.

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 1 April 2023 Hal 157 - 168

## Gambar 2. Kantin Kampus 2 Universitas Pamulang
Kantin di Universitas Pamulang beroperasi mulai dari jam 08.00 WIB sampai dengan jam 22.00 WIB, kantin buka mulai hari Senin sampai dengan hari Sabtu, namun jika ada kegiatan  Wisuda  pada  hari  Minggu  maka  kantin  akan  beroperasi  sesuai  dengan  waktu pelaksanaan Wisuda.

## 3. Metode
Dalam  penelitian  ini,  objek  penelitian  adalah  kantin  yang  berada  di  kampus  2 Universitas  Pamulang,    kantin  di  kampus  2  lebih  besar  dibandingkan  dengan  kantin yang berada di kampus 1 sehingga membutuhkan  rekomendasi  mengenai  tata  kelola sistem  ketenagalistrikan  yang  baik  serta  melakukan  efisiensi biaya  pemakaian listrik. Gambar    3    merupakan    flow    chart    metodologi    penelitian  yang      menunjukkan bagaimana  proses  pengambilan  dan  pengolahan  data  pemakaian  listrik.  Waktu penelitian dilakukan mulai tanggal 9 Juni 2022 sampai dengan selesai.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  kebutuhan  energi  listrik  pada  kantin. Pada  penelitian  ini  yang  menjadi  objek  penelitian  adalah  total  beban  daya  pemakaian dalam 1 bulan. Kemudian nilai total beban tersebut dapat menjadikan acuan sebagai total pemakaian dan biaya dalam 1 bulan.
Gambar 3. Flow Chart Penelitian

## 4. Hasil dan Pembahasan
Data  pemakaian  energi  listrik  di  kantin  kampus  2  Universitas  Pamulang  pada masing-masing  kWH  meter  yang  dikumpulkan  berdasarkan  data  pembayaran  lsitrik Selama satu bulan, pada tanggal 9 Juni hingga 11 Juli 2022 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Pemakaian Energi Listrik Kantin Selama 1 Bulan No. Nama Minggu ke- KWH/Minggu Total KWH Keterangan 1 Kios 1 Minggu ke-1 43,50 kWH 185,67 kWH Libur pada Minggu ke-2 (16 Mei), Minggu ke-3 (26 Mei), Minggu ke-4 (1 Juni) Minggu ke-2 36,24 kWH Minggu ke-3 36,19 kWH Minggu ke-4 26,27 kWH Minggu ke-5 43,47 kWH 2 Kios 2 Minggu ke-1 43,86 kWH 197,36 kWH Libur pada Minggu ke-2 (16 Mei), Minggu ke-3 (26 Mei), Minggu ke-4 (1 Juni) Minggu ke-2 36,55 kWH Minggu ke-3 36,61 kWH Minggu ke-4 36,44 kWH Minggu ke-5 43,90 kWH
No. Nama Minggu ke- KWH/Minggu Total KWH Keterangan 3 Kios 3 Minggu ke-1 31,62 kWH 142,94 kWH Libur pada Minggu ke-2 (16 Mei), Minggu ke-3 (26 Mei), Minggu ke-4 (1 Juni) Minggu ke-2 26,34 kWH Minggu ke-3 26,88 kWH Minggu ke-4 26,52 kWH Minggu ke-5 31,58 kWH 4 Kios 4 Minggu ke-1 34,74 kWH 156,45 kWH Libur pada Minggu ke-2 (16 Mei), Minggu ke-3 (26 Mei), Minggu ke-4 (1 Juni) Minggu ke-2 28,90 kWH Minggu ke-3 28,93 kWH Minggu ke-4 28,87 kWH Minggu ke-5 35,01 kWH 5 Kios 5 Minggu ke-1 35,7 kWH 160,42 kWH Libur pada Minggu ke-2 (16 Mei), Minggu ke-3 (26 Mei), Minggu ke-4 (1 Juni) Minggu ke-2 29,77 kWH Minggu ke-3 29,73 kWH Minggu ke-4 30,01 kWH Minggu ke-5 35,21 kWH 6 Kios 6 Minggu ke-1 28,08 kWH 126,16 kWH Libur pada Minggu ke-2 (16 Mei), Minggu ke-3 (26 Mei), Minggu ke-4 (1 Juni) Minggu ke-2 23,5 kWH Minggu ke-3 23,16 kWH Minggu ke-4 23,10 kWH Minggu ke-5 28,32 kWH 7 Kios 7 Tidak Beroperasi 8 Kios 8 Minggu ke-1 27,36 kWH 117,53 kWH Libur pada Minggu ke-2 (16 Mei), Minggu ke-3 (26 Mei), Minggu ke-4 (1 Juni) Minggu ke-2 22,8 kWH Minggu ke-3 22,47 kWH Minggu ke-4 22,26 kWH Minggu ke-5 27,64 kWH 9 Kios 9 Minggu ke-1 25,92 kWH 116,31 kWH Libur pada Minggu ke-2 (16 Mei), Minggu ke-3 (26 Mei), Minggu ke-4 (1 Juni) Minggu ke-2 21,6 kWH Minggu ke-3 21,49 kWH Minggu ke-4 21,20 kWH Minggu ke-5 26,1 kWH 10 Kios 10 Minggu ke-1 24,72 kWH 110,9 kWH Libur pada Minggu ke-2 (16 Mei), Minggu ke-3 (26 Mei), Minggu ke-4 (1 Juni) Minggu ke-2 20,5 kWH Minggu ke-3 20,36 kWH Minggu ke-4 20,12 kWH Minggu ke-5 25,2 kWH 11 Kios 11 Minggu ke-1 44,64 kWH 200,83 kWH Libur pada Minggu ke-2 (16 Mei), Minggu ke-3 (26 Mei), Minggu ke-4 (1 Juni) Minggu ke-2 37,3 kWH Minggu ke-3 36,98 kWH Minggu ke-4 37,14 kWH Minggu ke-5 44,77 kWH 12 Kios 12 Minggu ke-1 49,74 kWH 224,42 kWH Libur pada Minggu ke-2 (16 Mei), Minggu ke-3 (26 Mei), Minggu ke-4 (1 Juni) Minggu ke-2 41,50 kWH Minggu ke-3 41,67 kWH Minggu ke-4 41,38 kWH Minggu ke-5 50,13 kWH 13 Kios 13 Minggu ke-1 24,18 kWH 109,65 kWH Libur pada Minggu ke-2 (16 Mei), Minggu ke-3 (26 Mei), Minggu ke-4 (1 Juni) Minggu ke-2 20,27 kWH Minggu ke-3 20,5 kWH Minggu ke-4 20,14 kWH Minggu ke-5 24,56 kWH 14 Kios 14 Minggu ke-1 27,54 kWH 124 kWH
Libur pada Minggu ke-2 (16 Mei),
Minggu ke-3 (26 Mei), Minggu ke-4 Minggu ke-2 22,95 kWH Minggu ke-3 23,1 kWH Minggu ke-4 22,87 kWH

## Analisis Pemakaian Energi Listrik di Kantin Kampus 2 Universitas Pamulang Heri Kusnadi, Hafidz Nurfadilah, Mardiansyah, Romdhoni
No. Nama Minggu ke- KWH/Minggu Total KWH Keterangan Minggu ke-5 27,61 kWH (1 Juni) 15 Kios 15 Minggu ke-1 25 kWH 111,85 kWH Libur pada Minggu ke-2 (16 Mei), Minggu ke-3 (26 Mei), Minggu ke-4 (1 Juni) Minggu ke-2 20,8 kWH Minggu ke-3 20,47 kWH Minggu ke-4 19,98 kWH Minggu ke-5 25,6 kWH 16 Kios 16 Tidak Beroperasi 17 Kios 17 Tidak Beroperasi 18 Kios 18 Minggu ke-1 20,1 kWH 90,76 kWH Libur pada Minggu ke-2 (16 Mei), Minggu ke-3 (26 Mei), Minggu ke-4 (1 Juni) Minggu ke-2 16,75 kWH Minggu ke-3 16,80 kWH Minggu ke-4 16,54 kWH Minggu ke-5 20,57 kWH 19 Kios 19 Minggu ke-1 51,12 kWH 229,41 kWH Libur pada Minggu ke-2 (16 Mei), Minggu ke-3 (26 Mei), Minggu ke-4 (1 Juni) Minggu ke-2 42,5 kWH Minggu ke-3 42,67 kWH Minggu ke-4 42,13 kWH Minggu ke-5 50,99 kWH 20 Kios 20 Minggu ke-1 50,82 kWH 229,18 kWH Libur pada Minggu ke-2 (16 Mei), Minggu ke-3 (26 Mei), Minggu ke-4 (1 Juni) Minggu ke-2 42,35 kWH Minggu ke-3 42,57 kWH Minggu ke-4 42,33 kWH Minggu ke-5 51,11 kWH 21 Kios 21 Minggu ke-1 48,24 kWH 216,62 kWH Libur pada Minggu ke-2 (16 Mei), Minggu ke-3 (26 Mei), Minggu ke-4 (1 Juni) Minggu ke-2 40,2 kWH Minggu ke-3 39,92 kWH Minggu ke-4 40,10 kWH Minggu ke-5 48,16 kWH 22 Kios 22 Minggu ke-1 63,6 kWH 286,69 kWH Libur pada Minggu ke-2 (16 Mei), Minggu ke-3 (26 Mei), Minggu ke-4 (1 Juni) Minggu ke-2 53,14 kWH Minggu ke-3 53,35 kWH Minggu ke-4 53,41 kWH Minggu ke-5 63,19 kWH Total Pemakaian dalam 1 bulan (kWH) 3.137,15 kWH
Berdasarkan  data  pada  Tabel  1  diatas  dapat  dituliskan  total  pemakaian  masing- masing  kios  dengan  menggunakan  grafik  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  3. Berdasarkan  data  pada  grafik  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  energi listrik  terbesar  ada  pada  kios  22  dengan  286,69  kWH/bulan,  sedangkan  penggunaan energi listrik terkecil dengan mengesampingkan kios 7, 16, dan 17 yang tidak beroperasi maka kios 18 adalah pengguna energi listrik terendah dengan hanya 90,76 kWH/bulan.

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 1 April 2023 Hal 157 - 168

## Gambar 3. Grafik Pemakaian Energi Listrik Kantin Selama 1 Bulan
Dengan  data  pemakaian  yang  telah  didapatkan  dapat  dianalisa  total  biaya pemakaian  masing-masing  kios.  Dengan  diketahui  pada  masing-masing  kios menggunakan kWH meter berdaya 1300VA yang mana pada ketentuan PLN pelanggan berdaya  1300VA  pada  tabel  1  masuk  kedalam  golongan  R-1/TR  dengan  tarif  dasar perkWH  Rp  1.467,28    maka  dapat  dihitung  biaya  pemakaiannya  dalam  1  bulan menggunakan rumus sebagai berikut.
∑ Rp/bulan = Gol (Rp/ kWH ) x ∑ kWH/bulan (1)
Berdasarkan  perhitungan  menggunakan  rumus  tersebut  maka  didapatkan  hasil sebagai berikut:
Kios 1 ∑ Rp/bulan = 1.467,28 x 185,67 = Rp 272.429,87-
Kios 2 ∑ Rp/bulan = 1.467,28 x 197,36 = Rp 289.528,38- Kios 3 ∑ Rp/bulan = 1.467,28 x 142,94 = Rp 209.733,00- Kios 4 ∑ Rp/bulan = 1.467,28 x 156,45 = Rp 229.555,95- Kios 5 ∑ Rp/bulan = 1.467,28 x 160,42 = Rp 235.381,05- Kios 6 ∑ Rp/bulan = 1.467,28 x 126,16 = Rp 185.112,04- Kios 7 ∑ Rp/bulan = 1.467,28 x 0 = Rp 0,00- Kios 8 ∑ Rp/bulan = 1.467,28 x 117,53 = Rp 172.449,41- Kios 9 ∑ Rp/bulan = 1.467,28 x 116,31 = Rp 170.659,33- Kios 10 ∑ Rp/bulan = 1.467,28 x 110,9 = Rp 162.721,35- Kios 11 ∑ Rp/bulan = 1.467,28 x 200,83 = Rp 294.673,84- Kios 12 ∑ Rp/bulan = 1.467,28 x 224,42 = Rp 329.286,97- Kios 13 ∑ Rp/bulan = 1.467,28 x 109,65 = Rp 160.887,25- Kios 14 ∑ Rp/bulan = 1.467,28 x 124 = Rp 181.942,72- Kios 15 ∑ Rp/bulan = 1.467,28 x 111,85 = Rp 164.115,26-
Kios 16 ∑ Rp/bulan = 1.467,28 x 0 = Rp 0,00- Kios 17 ∑ Rp/bulan = 1.467,28 x 0 = Rp 0,00- Kios 18 ∑ Rp/bulan = 1.467,28 x 90,76
= Rp 133.170,33-
Kios 19 ∑ Rp/bulan = 1.467,28 x 229,41 = Rp 336.608,70- Kios 20 ∑ Rp/bulan = 1.467,28 x 229,18 = Rp 336.271,23- Kios 21 ∑ Rp/bulan = 1.467,28 x 216,62 = Rp 317.842,19- Kios 22 ∑ Rp/bulan = 1.467,28 x 286,69 = Rp 420.654,50- Total biaya pemakaian energi listrik : Rp 4.603.005,37-

## Analisis Pemakaian Energi Listrik di Kantin Kampus 2 Universitas Pamulang
Heri Kusnadi, Hafidz Nurfadilah, Mardiansyah, Romdhoni
Berdasarkan analisa biaya tarif dasar listrik tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa biaya  terbesar  berdasarkan  penggunaan  energi  listrik  dalam  1  bulan  ada  pada  kios  22 dengan total biaya pemakaian mencapai Rp 420.654,50- sedangkan biaya terkecil dengan mengesampingkan  kios  kosong  di  7,  16,  dan  17  ada  pada  kios  18  dengan  biaya pemakaian Rp 133.170,33- dan total untuk seluruh biaya pemakaian energi listrik kantin mencapai Rp 4.603.005,37-
Rata-rata (mean) energi (kWH) kantin terpakai perbulan berdasarkan rumus berikut ini, dengan hasil perhitungan sebagai berikut:
Mean  = = =    165,11 kWH/Bulan (2)
Dengan  masing  masing  kios  memliki  daya  semu  1.300  VA  ditotal  dengan  22  kios tanpa memasukkan 3 kios tidak beroperasi, maka didapatkan hasil:
∑ kVA = 1.300 VA x (22-3)
(3) = 1.300 VA x 19 = 24.700 VA = 24,7 kVA T = = = = 127,01 Jam/Bulan
Jika faktor daya sistem PLN sebesar Cos   0,85 maka daya yang akan diserap adalah sebesar:
Cos ∑ kVA  = 24.700 x 0,85 = 20.995 = 20,99 kVA
(4)
Jika  dihitung  dengan  menggunakan  rumus  maka  rata-rata  jam  nyala  dalam  satu bulan adalah:
T = = = = 149,4 Jam/Bulan
Dengan  masing  masing  kios  memliki  daya  semu  1.300  VA  ditotal  dengan  22  kios tanpa memasukkan 3 kios tidak beroperasi, maka didapatkan hasil:
Cos   = = = (5) = = = = = = kWH/Jam Cos   = = = = 0,38 (6)
Jika faktor daya sistem PLN sebesar Cos   0,85 maka daya yang akan diserap sebesar:
Cos   = 1.300 VA x 0,85 = 1.105 VA (7) Cos   = = = = 0,45
Berdasarkan hasil perhitungan dapat disimpulkan bahwa Cos  rata-rata pada setiap kWH  meter  berada  dibawah  1,  sesuai  dengan  pernyataan  bahwa  beban  rata-rata  akan selalu lebih kecil dari kebutuhan  maksimum atau beban puncak, sehingga faktor beban akan selalu lebih kecil dari 1.

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 1 April 2023 Hal 157 - 168

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan data pemakaian energi listrik satu bulan, energi listrik yang digunakan kantin kampus 2 Universitas Pamulang cukup besar yakni dilihat dari pemakaian energi dalam 1 bulan yang mencapai 3.137,15 kWH. Hal ini disebabkan oleh hasil analisis yang dihitung  secara  ideal  sehingga  tidak  mengetahui  pemakaian  energi  listrik  yang  tidak terkontrol serta faktor dari jam nyala yang berlebihan sehingga menyebabkan pemakaian energi pada peralatan listrik menjadi besar dan adanya tambahan biaya beban dari pihak PLN persero.
Dari total pemakaian energi listrik dalam 1 bulan tersebut besar pemakaian pada 22 kios dengan tanpa menyertakan 3 kios tidak aktif, pemakaian terbesar ada pada kios 22 dengan  total  pemakaian  dalam  1  bulan  mencapai  286,69  kWH,  sedangkan  pemakaian energi terkecil ada pada kios 18 dengan  hanya total  pemakaian 1 bulan  mencapai 90,76 kWH.
Berdasarkan  tarif  dasar  listrik  yang  ditentukan  PLN  untuk  pelanggan  1.300  VA adalah  Rp  1.467,28/kWH.  Dari  hasil  analisa  didapatkan  bahwa  pembebanan  biaya terbesar ada pada kios 22 dengan biaya 1 bulan mencapai Rp 420.654,50 sedangkan beban biaya terkecil ada pada kios 18 dengan beban biaya 1 bulan mencapai Rp 133.170,33 Total keseluruhan  biaya  pemakaian  energi  listrik  kantin  belakang  UNPAM  Viktor  dalam  1 bulan mencapai Rp 4.603.005,37
Nilai  cos  φ  rata -rata  pada  masing-masing  kWH  meter  0,45  dan  sesuai  dengan ketentuan bahwa beban rata-rata akan selalu lebih kecil dari kebutuhan maksimum atau beban puncak, sehingga faktor beban akan selalu lebih kecil dari 1. Dengan nilai rata-rata pemakaian  0,5  kWH/jam  (500W)  pada  masing-masing  kios  maka  dapat  disimpulkan bahwa  pemakaian  energi  listrik  tersebut  masih  dapat  disediakan  oleh  kWH  meter 1.300VA.

## Daftar Pustaka
[1]  N. Karimtabar, S. Pasban and S. Alipour, "Analysis and predicting electricity energy consumption using data mining techniques — A case study I.R. Iran — Mazandaran province,"  2015  2nd  International  Conference  on  Pattern  Recognition  and  Image Analysis (IPRIA), 2015, pp. 1-6, doi: 10.1109/PRIA.2015.7161634.
[2]  A. M. Tbal, H. S. Rajamani, R. a. Abd-Alhameed and M. K. Jalboub, "Identifying the nature  of  domestic  load  profile  from  a  single  household  electricity  consumption measurements," Eighth International Multi-Conference on Systems, Signals & Devices, 2011, pp. 1-4, doi: 10.1109/SSD.2011.5993570.
[3]  A.  E.  Tümer,  S.  Koçer  and  A.  Koca,  "Estimation  of  the  electricity  consumption  of Turkey  trough  artificial  neural  networks,"  2016  IEEE  17th  International  Symposium on Computational Intelligence and Informatics (CINTI), 2016, pp. 000315-000318, doi: 10.1109/CINTI.2016.7846425.
[4]  H. Ren, Q. Li, Q. Wu, Y. Huang, C. Zhang and Z. Dou, "Investigation and Analysis on Energy  Consumption  of  Typical  Universities  in  Shanghai,"  2021  6th  International Conference  on  Power  and  Renewable  Energy  (ICPRE),  2021,  pp.  924-928,  doi: 10.1109/ICPRE52634.2021.9635532.
[5]  H. Moraliyage, N. Mills, P. Rathnayake, D. De Silva and A. Jennings, "UNICON: An Open  Dataset  of  Electricity,  Gas  and  Water  Consumption  in  a  Large  Multi-Campus
University Setting," 2022 15th International Conference on Human System Interaction (HSI), 2022, pp. 1-8, doi: 10.1109/HSI55341.2022.9869498.
[6]  Y.  Zhang,  F.  Zhang,  X.  Yao,  J.  Yu,  B.  Wang  and  L.  Wang,  "Research  on  the classification  of  electricity  consumption  characteristics  of  massive  users,"  2022  4th International Conference on Intelligent Control, Measurement and Signal Processing (ICMSP), 2022, pp. 679-682, doi: 10.1109/ICMSP55950.2022.9859068.
[7]  M.  Elsaraiti,  G.  Ali,  H.  Musbah,  A.  Merabet  and  T.  Little,  "Time  Series  Analysis  of Electricity  Consumption  Forecasting  Using  ARIMA  Model,"  2021  IEEE  Green Technologies
Conference (GreenTech), 2021, pp. 259-262, doi:
10.1109/GreenTech48523.2021.00049.
[8]  G. Dudek, A. Gawlak, M. Kornatka and J. Szkutnik, "The Method of Detecting Illegal Electricity Consumption Using the AMI System," 2018 15th International Conference on the European Energy Market (EEM), 2018, pp. 1-5, doi: 10.1109/EEM.2018.8470006.
[9]  W.  -J.  Jin,  Y.  Feng,  N.  Zhou  and  X.  Zhong,  "A  Household  Electricity  Consumption Algorithm  with  Upper  Limit,"  2014  International  Conference  on  Wireless Communication and Sensor Network, 2014, pp. 431-434, doi: 10.1109/WCSN.2014.93.
[10]M. Lin-Dong, Q. Rui, L. Er-Chao and L. Zhan-Ming, "Analysis of the Bearing Capacity and  Countermeasures  of  Electricity  Price  in  High-Energy  Consuming  Enterprises," 2013  Fifth  International  Conference  on  Measuring  Technology  and  Mechatronics Automation, 2013, pp. 251-253, doi: 10.1109/ICMTMA.2013.66.
[11] J. Duan, Z. Hou, P. Wang, S. Fang and X. Tian, "Short-Term Electricity Consumption Forecasting Based On Long Short-Term Memory Network," 2021 IEEE 5th Conference on  Energy  Internet  and  Energy  System  Integration  (EI2),  2021,  pp.  3262-3267,  doi: 10.1109/EI252483.2021.9712896.
[12] V.  Nakhodov,  A.  Zamulko  and  M.  I.  Mohammad  Alsharari,  "Motivating  Control System  of  Electricity  Consumption,"  2020  IEEE  7th  International  Conference  on Energy Smart Systems (ESS), 2020, pp. 382-385, doi: 10.1109/ESS50319.2020.9160207.
[13] W. I. Mazimbo, W. Ruziwa and R. Mhundwa, "Energy Consumption Modelling and Optimisation  of  Electric  Water  Heating  Systems,"  2019  International  Conference  on the Domestic Use of Energy (DUE), 2019, pp. 64-68.
[14]M.  H.  Qaisar,  A.  Khattak,  M.  Bilal,  K.  Imran  and  A.  Ulasyar,  "Electrical  Energy Management in Spinning Area of Textile Industry," 2021 4th International Conference on  Energy  Conservation  and  Efficiency  (ICECE),  2021,  pp.  1-6,  doi: 10.1109/ICECE51984.2021.9406279.

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 1 April 2023 Hal 157 - 168

## This Page Intentionally Left Blank