## Analisis Peramalan Kebutuhan Energi Listrik untuk Kabupaten Bireuen Menggunakan Perangkat Lunak LEAP
Devi Sutri Insani, Badriana, dan Muhammad Daud *
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Malikussaleh
* Corresponding author, e-mail: mdaud@unimal.ac.id
Abstrak — Meningkatnya konsumsi energi listrik suatu daerah karena berkembangnya perekonomian harus diantisipasi  sedini  mungkin  agar  energi  listrik  dapat  tersedia  dalam  jumlah  yang  cukup  dan  harga  yang terjangkau. Salah satu  yang perlu dilakukan dalam mengantisipasi hal tersebut adalah peramalan  kebutuhan energi  listrik.  Makalah  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  kebutuhan  energi  listrik  menggunakan  perangkat lunak Long-range  Energy  Alternatives  Planning  system  (LEAP) dengan  mengambil  kasus  pada  Kabupaten Bireuen.  Berdasarkan  data-data  historis  sejak  tahun  2012  berupa  perkembangan  penduduk,  jumlah pelanggan,  rasio  elektrifikasi,  intensitas  energi,  dan  profil  konsumsi  energi  listrik,  maka  dilakukan  analisis untuk memprakirakan kebutuhan energi listrik di Kabupaten Bireuen untuk masa mendatang sampai dengan tahun 2026. Hasil analisis data meramalkan bahwa pada tahun 2026, jumlah pelanggan listrik akan mencapai 183.016 pelanggan dengan rata-rata pertumbuhan adalah 4,7 % per tahun,  dan konsumsi energi listrik akan mencapai 563,02 GWh dengan rata-rata pertumbuhan sebesar 10,67 % per tahun. Selain  itu, diperoleh juga bahwa  rasio  elektrifikasi  akan  meningkat  terus  mencapai  99,42  %  pada  tahun  2026  sedangkan  elastisitas energi akan menurun terus mencapai angka 0,61 pada tahun tersebut.
Kata Kunci: energi listrik, kebutuhan energi listrik, rasio elektrifikasi, elastisitas energi, LEAP.
Abstract —  Increasing  electrical  energy  consumption  in  a  region  due  to  economic  development  must  be anticipated as early as possible hence the electricity  will be available  sufficiently  and at affordable prices. Therefore, forecasting electrical energy consumption is a crucial thing to be done. This paper aims to forecast electrical  energy  consumption  in  Bireuen  District  for  2026.  The  forecast  was  using  Long-range  Energy Alternatives  Planning  system  (LEAP)  software    which  based  on  historical  data  since  2012  in  the  form  of population development, number of customers, electrification ratio, energy intensity, and profile of electrical energy  consumption.  The  results  predict  that  in  2026,  electricity  customers  will  reach  183,016  customers with  an  average  growth  of  4.7%  per  year,  and  electricity  consumption  will  reach  563.02  GWh  with  an average growth of 10.67% per year. It was also obtained that the electrification ratio will continue to increase to 99.42% in 2026 while the energy elasticity will continue to decline to reach 0.61 in that year.
Keywords: electrical energy, electrical energy consumption, electrification ratio, energy elasticity, LEAP.

## Pendahuluan
Perkembangan  pembangunan  berkelanjutan selalu  diiringi  dengan  kemajuan  teknologi  dan kemajuan  ekonomi  serta  peningkatan  taraf  hidup yang  signikan.  Kemajuan  ini  menyebabkan konsumsi  energi  listrik  yang  terus  meningkat. Kondisi  ini  tentunya  harus  diantisipasi  sedini mungkin  agar  penyediaan  energi  listrik  dapat tersedia dalam jumlah yang cukup dan harga yang terjangkau.
Salah  satu  cara  yang  perlu  ditempuh  untuk mengantisipasi  hal  tersebut  adalah  dengan melakukan peramalan atau prakiraan ( forecasting ). Peramalan merupakan suatu usaha/kegiatan untuk
memprediksi  kondisi  di  masa  yang  akan  datang. Pada  sistem  kelistrikan,  strategi  prakiraan  juga sangat  dibutuhkan  untuk  memprakirakan  secara tepat  seberapa  besar  kebutuhan  energi  listrik  di masa mendatang. Prakiraan yang tidak tepat akan mengakibatkan tidak cukupnya energi listrik yang disalurkan  ke  masyarakat,  sebaliknya  jika prakiraan  beban  yang  terlalu  besar  maka  akan mengakibatkan kelebihan kapasitas energi sehingga menyebabkan kerugian. Dengan mengetahui  prakiraan  permintaan  listrik,  upaya yang  harus  dilakukan  untuk  memasok  kebutuhan listrik  dapat  dilaksanakan  secara  efisien  dan terencana. Oleh sebab itu, peramalan energi listrik sangatlah diperlukan. Adanya data perkembangan
penduduk,  rasio  elektrifikasi,  jumlah  pelanggan, intensitas  energi,  serta  profil  konsumsi  energi, maka  dengan  menggunakan  perangkat  lunak Long-range  Energy  Alternatives  Planning  system (LEAP) hal itu bisa diramalkan.
Terkait peramalan atau prakiraan energi listrik yang menggunakan LEAP ini, di antara penelitian yang  pernah  dilakukan  adalah  penelitian  yang memproyeksikan  kebutuhan  dan  penyediaan energi  listrik  di  Jawa  Tengah  yang  menyajikan hasil  prakiraan  berupa  neraca  komuditas  litrik, konsumsi  energi,  dan  produksi  energi  listrik  [1]. Penelitian lain adalah analisa pertumbuhan beban terhadap  ketersedian  energi  listrik  di  Sulawesi Selatan  [2],  yang  menggunakan  perangkat  lunak LEAP untuk meramalkan konsumsi energi listrik, beban  puncak,  dan  produksi  energi  listrik.  Juga penelitian  kajian  perencanaan  energi  listrik  di wilayah  Kabupaten  Sorong  [3],  yang  juga menggunakan  perangkat  lunak  LEAP  serta membandingkannya  dengan  hasil  perhitungan secara manual.
Beranjak  dari  penelitian-penelitian  tersebut, maka  penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  data menggunakan  perangkat  lunak  LEAP  untuk meramalkan  kebutuhan  energi  listrik  pada Kabupaten  Bireuen  di  Provinsi  Aceh.  Kabupaten Bireuen merupakan sebuah kabupaten dengan luas daerah  sebesar  1.796,32  km 2 dan  jumlah penduduk sebanyak 453.224 jiwa, dan merupakan sebuah  daerah  yang  berkembang  maju  dengan signifikan  khususnya  di  bidang  perdagangan  dan pemerintahan  [4].  Hal  ini  mendorong  penulis untuk  menjadikan  Kabupaten  Bireuen  sebagai obyek penelitian ini.
Penyediaan  energi  listrik  untuk  wilayah Kabupaten  Bireuen  selama  ini  disuplai  oleh  PT PLN  melalui  jaringan  transmisi  dengan  kapasitas satu gardu induk yang berlokasi di Desa Juli km 7. Gardu induk  Bireuen  ini memiliki  dua  trafo  daya dengan  kapasitas  masing-masing  60  MVA  dan terdiri  dari  10  penyulang.  Dari  gardu  induk  ini daya  disalurkan  ke  empat  gardu  hubung  yaitu gardu hubung Samalanga, gardu hubung Bireuen, Gardu  Hubung  Matang,  dan  gardu  hubung Gerugok  yang  diteruskan  dengan  jaringan distribusi untuk melayani para pelanggan.
Adapun prakiraan atau peramalan energi listrik dalam  studi  ini  didasarkan  pada  analisis  data tahun  2012  –  2016  untuk  memperoleh  proyeksi jumlah  pelanggan  listrik,  konsumsi  energi  listrik, rasio elektrifikasi, dan elastistas energi pada tahun 2017 – 2026.

## Perencanaan  dan  Peramalan  Kebutuhan Energi Listrik
Suatu perencanaan dibuat agar dapat membantu  dalam  memilih  alternatif  yang  paling baik dan efisien. Perencanaan ketenagalistrikan di Indonesia  dilakukan  dalam  lingkup  nasional maupun  daerah.  Perencanaan  ketenagalistrikan seperti  yang  dicantumkan  dalam  Undang-Undang nomor 30 tahun 2009, merupakan kewajiban bagi penyelenggara  pemerintahan  yaitu  pemerintah pusat  dan  pemerintah  daerah.  Rencana  kebijakan bidang ketenagalistrikan dirumuskan dalam Rencana  Umum  Ketenagalistrikan  Nasional (RUKN)  dan  Rencana  Umum  Ketenagalistrikan Daerah (RUKD). RUKN dan RUKD harus selaras antar  keduanya.  Oleh  karena  itu,  penyusunan RUKD  harus  mempertimbangkan  RUKN  dan disusun  sesuai  pedoman  yang  dikeluarkan  oleh Pemerintah [5].
Penggunaan  tenaga  listrik  diperkirakan  akan selalu  meningkat  setiap  tahunnya.  Hal  ini dikarenakan  semakin  berkembangnya  kebutuhan masyarakat  yang  harus  dipenuhi.  Banyak  faktor yang  berpengaruh  terhadap  tingkat  kebutuhan tenaga listrik, seperti faktor ekonomi, kependudukan, kewilayahan, perencanaan pembangunan daerah, dan lain-lain [6].
Kebutuhan tenaga listrik suatu daerah bergantung  pada  letak  daerah,  jumlah  penduduk, standar  kehidupan,  rencana  pembangunan  atau pengembangan daerah di masa yang akan datang. Strategi  prakiraan  kebutuhan  energi  listrik  sangat dibutuhkan  agar  dapat  memprakirakan  dengan tepat seberapa besar daya listrik yang dibutuhkan untuk  melayani  beban  dan  kebutuhan  energi dalam  sistem  distribusi  energi  listrik.  Pembagian kelompok peramalan beban terdiri atas peramalan jangka  pendek,  peramalan  jangka  menengah,  dan peramalan jangka panjang [2].

## 2.1. Metode Pendekatan Perencanaan Energi
Ada  berbagai  metode  pendekatan  untuk melakukan  prakiraan  kebutuhan  energi  listrik, diantaranya  pendekatan  ekonometri,  pendekatan proses,  pendekatan time  series ,  pendekatan end- use , dan pendekatan trend . Dari beberapa metode pendekatan tersebut, yang paling sering digunakan  sebagai  pendekatan  untuk  proyeksi kebutuhan energi listrik adalah metode pendekatan  ekonometri  dan  pendekatan end-use [2].
Penelitian ini menggunakan metode
pendekatan end-use yang  juga  dikenal  sebagai pendekatan engineering  model .  Pendekatan  ini akan  lebih  detail  walaupun  secara  perhitungan menggunakan  fungsi  yang  lebih  sederhana. Pertimbangan  teknologi  yang  digunakan  dalam proses  aliran  energi  juga  menjadi  variabel perhitungan.
Lebih  lanjut,  pendekatan end-use dapat diuraikan  sebagai  berikut.  Permintaan  energi  dari masing-masing  kegiatan  merupakan  produk  dari dua faktor, yaitu tingkat aktivitas (layanan energi) dan intensitas energi (penggunaan energi per unit layanan  energi).  Selain  itu,  permintaan  total maupun  permintaan  energi  sektoral  dipengaruhi oleh  rincian  kegiatan  yang  berbeda  yang membentuk  komposisi  atau  struktur  permintaan energi.  Secara  matematis  pendekatan end-use dapat dirumuskan sebagai berikut [1], [2], [3]:
    n i i i i I Q EC 1 (1)
Dimana EC adalah total konsumsi energi ( energy consumption ), Q i adalah  jumlah  dari  layanan energi i ,  dan I i adalah  intensitas  penggunaan energi untuk layanan energi i .
Adapun  layanan  energi  untuk  masing-masing sektor  pelanggan  dapat  dinyatakan  dalam  rumus- rumus sebagai berikut [1], [2], [3]:
a). Sektor rumah tangga
Jumlah pelanggan ( number of customer ) sektor rumah tangga dinyatakan oleh
          100 1 ) 1 ( ) ( E H t H t H g CF NC
NC (2)
Dimana NC H(t) adalah  jumlah  pelanggan  sektor rumah  tangga  tahun t , NC H(t-1) adalah  jumlah pelanggan sektor rumah tangga tahun sebelumnya, CF H adalah faktor kapasitas pelanggan  sektor  rumah  tangga  (yaitu  rasio pertumbuhan  pelanggan  rumah  tangga  terhadap pertumbuhan  pelanggan  rumah  tangga  sebagai referensi),  dan g E adalah  pertumbuhan  pelanggan sektor rumah tangga total.
Sedangkan konsumsi energi ( energy consumption )  sektor  rumah  tangga  dinyatakan oleh
  ) 1 ( ) ( ) ( ) 1 ( ) ( 100 1
  
         
t H t H t H E H t H t H NC NC IE g e EC EC
(3)
Dimana EC H(t) adalah  konsumsi  energi  sektor rumah  tangga  tahun t , EC H(t-1) adalah  konsumsi
energi  listrik  sektor  rumah  tangga  tahun sebelumnya, e H adalah elastisitas konsumsi energi sektor  rumah  tangga  tahun  sebelumnya  (yaitu rasio  pertumbuhan  permintaan  energi  sektor rumah  tangga  terhadap  pertumbuhan  ekonomi total), g E adalah  pertumbuhan  pelanggan  sektor rumah  tangga  total, IE H(t) adalah  intensitas  energi rumah  tangga  baru  tahun t,  NC H(t) adalah  jumlah pelanggan  sektor  rumah  tangga  tahun t,  NC H(t-1) adalah  jumlah  pelanggan  sektor  rumah  tangga tahun sebelumnya.
b). Sektor bisnis Jumlah pelanggan ( number of customer ) sektor bisnis dinyatakan oleh
          100 1 ) 1 ( ) ( B B t B t B g CF NC NC (4)
Dimana NC B(t) adalah  jumlah  pelanggan  sektor bisnis  tahun t , NC B(t-1) adalah  jumlah  pelanggan sektor bisnis tahun sebelumnya, CF B adalah faktor kapasitas  pelanggan  sektor  bisnis  (yaitu  rasio pertumbuhan pelanggan bisnis terhadap pertumbuhan  pelanggan  rumah  tangga  sebagai referensi),  dan g B adalah  pertumbuhan  pelanggan sektor bisnis total.
Sedangkan konsumsi energi ( energy consumption ) sektor bisnis dinyatakan oleh
          100 1 ) 1 ( ) ( B B t B t B g e EC EC (5)
Dimana EC B(t) adalah  konsumsi  energi  sektor bisnis  tahun t , EC B(t-1) adalah  konsumsi  energi listrik  sektor  bisnis  tahun  sebelumnya, e B adalah elastisitas  konsumsi  energi  sektor  bisnis  tahun sebelumnya  (yaitu  rasio  pertumbuhan  permintaan energi  sektor  bisnis  terhadap  pertumbuhan ekonomi total), g B adalah pertumbuhan pelanggan sektor bisnis total.
c). Sektor industri Jumlah pelanggan ( number of customer ) sektor industri dinyatakan oleh
          100 1 ) 1 ( ) ( I I t I t I g CF NC NC (6)
Dimana NC I(t) adalah  jumlah  pelanggan  sektor industri  tahun t , NC I(t-1) adalah  jumlah  pelanggan sektor  industri  tahun  sebelumnya, CF I adalah faktor  kapasitas  pelanggan  sektor  industri  (yaitu rasio  pertumbuhan  pelanggan  industri  terhadap pertumbuhan  pelanggan  rumah  tangga  sebagai
referensi),  dan g I adalah  pertumbuhan  pelanggan sektor industri total.
Sedangkan konsumsi energi ( energy consumption ) sektor industri dinyatakan oleh
          100 1 ) 1 ( ) ( I I t I t I g e EC EC (7)
Dimana EC I(t) adalah  konsumsi  energi  sektor industri  tahun t , EC I(t-1) adalah  konsumsi  energi listrik sektor industri tahun sebelumnya, e I adalah elastisitas  konsumsi  energi  sektor  industri  tahun sebelumnya  (yaitu  rasio  pertumbuhan  permintaan energi  sektor  industri  terhadap  pertumbuhan ekonomi total), g I adalah  pertumbuhan pelanggan sektor industri total.
d). Sektor publik
Jumlah pelanggan ( number of customer ) sektor publik dinyatakan oleh
          100 1 ) 1 ( ) ( P P t P t P g CF NC NC (8)
Dimana NC P(t) adalah  jumlah  pelanggan  sektor publik  tahun t , NC P(t-1) adalah  jumlah  pelanggan sektor  publik  tahun  sebelumnya, CF P adalah faktor  kapasitas  pelanggan  sektor  publik  (yaitu rasio  pertumbuhan  pelanggan  publik  terhadap pertumbuhan  pelanggan  rumah  tangga  sebagai referensi),  dan g P adalah  pertumbuhan  pelanggan sektor publik total.
Sedangkan konsumsi
energi ( energy
consumption ) sektor publik dinyatakan oleh
          100 1 ) 1 ( ) ( P P t P t P g e EC
EC (9)
Dimana EC P(t) adalah  konsumsi  energi  sektor publik  tahun t , EC P(t-1) adalah  konsumsi  energi listrik  sektor  publik  tahun  sebelumnya, e P adalah elastisitas  konsumsi  energi  sektor  publik  tahun sebelumnya  (yaitu  rasio  pertumbuhan  permintaan energi  sektor  publik  terhadap  pertumbuhan ekonomi total), g P adalah pertumbuhan pelanggan sektor publik total.

## 2.2. Perangkat Lunak LEAP
Pada penelitian ini data yang diperoleh  diolah menggunakan perangkat lunak untuk mendapatkan  hasil  yang  dibutuhkan.  Perangkat lunak yang digunakan adalah Long-range Energy Alternatives  Planning  System  (LEAP) .  LEAP adalah  perangkat  lunak  yang  dapat  digunakan untuk  melakukan  analisis  dan  evaluasi  kebijakan dan  perencanaan  energi.  Perangkat  lunak  LEAP
dikembangkan  oleh  Stockholm  Environment Institute,  yang  berkantor  pusat  di  Boston,
Amerika Serikat. Versi pertama LEAP diluncurkan  tahun  1981.  Versi  LEAP  yang berbasis Windows baru dirilis pada tahun 2000 [7].
LEAP  bekerja  berdasarkan  asumsi  skenario yang  diinginkan  pengguna.  Skenario  tersebut dapat  didasarkan  pada  perhitungan  dari  proses konversi  bahan  bakar  menjadi  energi  hingga energi  tersebut  dikonsumsi  masyarakat.  LEAP menggunakan model pendekatan yang mempertimbangkan  penggunaan  akhir  energi (pendekatan end-use ).  LEAP  mendukung  untuk proyeksi  permintaan  energi  akhir  maupun permintaan  pada  energi  yang  sedang  digunakan secara detail termasuk cadangan energi, transportasi,  dan  lain  sebagainya.  Dengan  LEAP, pengguna  dapat  melakukan  analisa  secara  cepat dari sebuah ide kebijakan energi ke sebuah analisa hasil  dari  kebijakan  tersebut.  Hal  ini  dikarenakan LEAP mampu berfungsi sebagai database, sebagai sebuah  alat  peramal  ( forecasting  tool ),  dan sebagai  alat  analisa  terhadap  kebijakan  energi. Dalam  perangkat  lunak  LEAP  disediakan  empat modul  utama,  yaitu  modul  variabel  penggerak ( driver  variable  module ),  modul  permintaan ( demand module ), modul transformasi ( transformation module ), dan modul sumber daya energi  ( resources module )  [7].  Gambar  1 menunjukkan tampilan perangkat lunat LEAP.

## Gambar 1.  Tampilan perangkat lunak LEAP

## Metode Penelitian
3.1. Tahapan-Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahapan, yaitu penyusunan rancangan penelitian, pengumpulan data, pengolahan data, perancangan model  sistem  analisis  pada  LEAP, input  data  dan analisis data menggunakan LEAP, penyajian hasil analisis data, dan penarikan kesimpulan.
Penyusunan  rancangan  penyusunan  berisi langkah-langkah  memilih  pendekatan  metode analisis  atau  peramalan  yang  akan  digunakan, merancang  model  analisis  data,  menentukan variabel-variabel penelitian yang akan diteliti, dan mentabulasi data-data yang diperlukan.
Variabel  penelitian  yang  akan  diteliti  berupa variabel-variabel  input  bagi  sistem  analisis (peramalan)  LEAP  dan  variabel-variabel  output dari analisis. Variabel input terdiri empat variabel, yaitu  jumlah  pelanggan  masa  lalu,  rasio elektrifikasi  masa  lalu,  intensitas  energi,  dan produk domestik regional bruto (PDRB).
Sedangkan  variabel  output  juga  terdiri  empat variabel  yaitu  jumlah  konsumsi  energi,  jumlah pelanggan,  rasio  elektrifikasi,  dan  elastisitas energi listrik masa depan.
Rasio elektrifikasi adalah perbandingan jumlah rumah  tangga  yang  sudah  tersedia  energi  listrik dalam  suatu  daerah  terhadap  total  rumah  tangga dalam  daerah  tersebut  [8],  [9].  Dengan  demikian berarti  semakin  tinggi  rasio  elektrifikasi  maka semakin  merata  penyediaan  energi  listrik  untuk masyarakat dalam daerah tersebut.
Adapun  elastisitas  energi  listrik  adalah perbandingan  antara  pertumbuhan  konsumsi energi listrik dengan pertumbuhan ekonomi. Nilai elastisitas  energi  ini  menyatakan  perubahan persentase  penggunaan  energi  terkait  dengan perubahan  satu  persen  dalam  aktivitas  ekonomi atau  produk  domestik  bruto  [10],  [11].  Dengan kata lain, elastisitas energi menyatakan persentase dalam  konsumsi  energi  untuk  mencapai  satu persen  perubahan  dalam  produk  domestik  bruto [12].  Ini  berarti  semakin  kecil  nilai  elastisitas energi  maka  semakin  efisien  pemanfaatan  energi listrik.
Untuk itu, maka tahapan penelitian berikutnya yakni  pengumpulan  data  dimaksudkan  untuk mengumpulkan data-data untuk memenuhi keperluan  variabel-variabel  input  tersebut  untuk dianilisis  menggunakan  LEAP  agar  diperoleh variabel-variabel output.

## 3.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara mengumpulkan data sekunder dari pihak pemilik/pengumpul  data  data  primer  yang  terkait yaitu  PT  PLN  (Persero)  Area  Bireuen  dan  BPS Kabupaten Bireuen. Data-data yang diperoleh dari
kedua  instansi  tersebut,  setelah  dipilah  dan disusun  sesuai  sektor  pemakai  maka  disajikan tabel-tabel  berikut  ini.  Data  konsumsi  energi listrik  untuk  setiap  sektor  pemakai  dari  tahun 2012 sampai dengan 2016 yang diperoleh dari PT PLN adalah sebagaimana tercantum pada Tabel 1. Adapun  data  jumlah  pelanggan  energi  listrik untuk  setiap  sektor  pemakai  dari  tahun  2012 sampai  dengan 2016 yang juga diperoleh dari PT PLN adalah seperti disajikan pada Tabel 2.
Tabel 1. Konsumsi Energi Listrik Kab. Bireuen Sektor Konsumsi energi listrik (GWh) 2012 2013 2014 2015 2016 Rumah tangga 89,70 93,70 101,33 111,07  123,76 Sosial 7,14 7,81 8,09 9,88 11,96 Bisnis 16,15 16,89 25,53 28,11 29,61 Industri 15,87 17,15 19,68 21,79 23,73 Publik 15,26 15,75 15,91 16,49 18,19 Total 137,08  143,69 163,33 187,34  207,25

## Tabel 2. Jumlah Pelanggan Listrik Kab. Bireuen
Sektor Jumlah pelanggan 2012 2013 2014 2015 2016 Rumah tangga 87.684 91.023 94.237  97.929  101.210 Sosial 2.512 2.611 2.724 2.870 3.027 Bisnis 6.626 7.124 7.850 8.354 9.324 Industri 296 343 451 629 807 Publik 310 339 358 382 460 Total 97.428  101.440  105.620  110.164  114.828
Sementara itu data kependudukan beserta rasio elektrifikasi  Kabupaten  Bireuen  dari  tahun  2012 sampai dengan 2016 adalah sebagaimana disajikan  dalam  Tabel  3.  Sedangkan  data  produk domestik  regional  bruto  (PDRB)  Kabupaten Bireuen  dari  tahun  2012  sampai  dengan  2016 yang  diperoleh  dari  BPS  [4]  adalah  seperti disajikan dalam Tabel 4.
Tabel 3. Data Kependudukan dan Rasio Elektrifikasi Kab. Bireuen Tahun 2012 2013 2014 2015 2016 Jumlah penduduk 406.083  413.817  423,397  435.300  443.627 Jumlah rumah tangga 93.818 95.779 97.818  100.505  102.428 Jumlah pelanggan rumah tangga 87.684 91.023 94.237 97.929  101.210 Rasio elektrifikasi (%) 93,46 95,03 96,34 97,44 98,81
Tabel 4. Data PDRB Kabupaten Bireuen Menurut Harga Berlaku Lapangan usaha
PDRB menurut harga berlaku (dalam juta rupiah)
2012 2013 2014 2015 2016 Pertanian 2.813.134,8 3.035.301,9 3.174.748,4 3.447.123,7 3.645.117,5 Pertambangan 226.280,8 238.149,9 259.019,0 272.471,5 283.740,0 Industri pengolahan 137.353,5 147.992,2 163.042,7 171.521,2 179.996,2 Listrik, gas, dan air 7.572,6 8.425,4 9.581,5 10.813,9 12.760,1 Bangunan 721.401,0 769.698,5 800.513,6 857.204,5 938.910,5 Perdagangan 1.877.112,6 1.975.958,2 2.079.046,6 2.224.594,6 2.391.898,4 Angkutan dan komunikasi 1.156.100,3 1.263.611,2 1.328.983,3 1.367.428,1 1.400.092,2 Lembaga keuangan 345.444,6 362.229,3 383.756,4 410.868,4 452.885,2 Jasa-jasa 960.729,4 1.076.964,4 1.193.618,8 1.309.987,5 1.444.762,5 PDRB Total 8.245.129,6 8.878.331,0 9.392.310,3 10.072.013,4 10.750.162,6

## 3.3. Pengolahan Data
Data  yang  diperoleh  dari  PT  PLN  wilayah Bireuen  masih  berupa  data  mentah  yakni  data pelanggan  dan  konsumsi  energi  listrik  tiap  sektor tarif dengan periode waktu per bulan. Skema tarif dibagi  kedalam  lima  sektor,  yaitu  sektor  sosial, sektor rumah tangga, sektor bisnis, sektor industri, dan sektor publik.
Adapun  untuk  analisis  data  menggunakan LEAP,  di  samping  data  jumlah  pelanggan,  dan konsumsi energi listrik, diperlukan juga data rasio elektrifikasi,  pertumbuhan  jumlah  pelanggan, PDRB,  serta  intensitas  energi  listrik  dan pertumbuhannya. Sehingga perlu dilakukan pengolahan  data  awal  atau  normalisasi  untuk memperoleh data pertumbuhan jumlah pelanggan, intensitas  energi,  dan  pertumbuhan  intensitas energi  tersebut.  Pertumbuhan  jumlah  pelanggan merupakan  persentase  selisih  jumlah  pelanggan tahun t dengan  jumlah  pelanggan  tahun t –1 terhadap  jumlah  pelanggan  tahun t –1.  Intensitas energi  didapat  dari  jumlah  konsumsi  energi  pada Tabel  1  dibagi  dengan  jumlah  pelanggan  pada Tabel 2. Sedangkan pertumbuhan intensitas energi merupakan  persentase  selisih  intensitas  energi tahun t dengan  intensitas  energi  tahun t –1 terhadap intensitas energi tahun t –1.
Data-data  hasil  pengolahan  awal  tersebut disajikan  sebagai  berikut.  Data  pertumbuhan jumlah pelanggan dalam Tabel 5, intensitas energi listrik dalam Tabel 6, dan pertumbuhan intensitas energi  dalam  Tabel  7.  Intensitas  energi  listrik menyatakan  kepadatan  penggunaan  energi  listrik, yaitu  jumlah  konsumsi  energi  masing-masing sektor pelanggan dibagi dengan jumlah pelanggan listrik sektor tersebut.

## Tabel 5. Pertumbuhan Jumlah Pelanggan
Sektor Pertumbuhan jumlah pelanggan (%) Rata- rata 2013 2014 2015 2016
Rumah tangga 3,8079 3,5309 3,9178 3,3504 2,8142 Sosial 3,9411 4,3278 5,3598 5,4704 3,4072 Bisnis 7,5159  10,1909 6,4204  11,6112 6,0318 Industri  15,8784  31,4869  39,4678  28,2989  28,7830 Publik 9,3548 5,6047 6,7039  20,4188 5,4159

## Tabel 6. Intensitas Energi
Sektor Intensitas energi listrik (GWh/pelanggan) 2012 2013 2014 2015 2016 Rumah tangga 0,0010  0,0010 0,0011 0,0011 0,0012 Sosial 0,0028  0,0030 0,0030 0,0034 0,0040 Bisnis 0,0024  0,0024 0,0033 0,0034 0,0032 Industri 0,0536  0,0500 0,0436 0,0346 0,0294 Publik 0,0492  0,0465 0,0444 0,0432 0,0395

## Tabel 7. Pertumbuhan Intensitas Energi
Sektor Pertumbuhan intensitas energi (%) Rata- rata 2013 2014 2015 2016 Rumah tangga 0,6315 4,4550 5,4765 7,8142 4,5943 Sosial 5,2157  -0,7344  15,9379  14,7731 8,7981 Bisnis -2,7099  37,1543 3,4516  -5,6378 8,0646 Industri  -6,7423  -12,7273  -20,6170  -15,0953  -13,7955
Publik -5,6002  -4,3582  -2,8637  -8,4125  -5,3087

## 3.4. Desain Analisis Data pada LEAP
Dalam  perangkat  lunak  LEAP  disediakan empat  modul  utama,  yaitu  modul  variabel penggerak  ( driver  variable  module ),  modul permintaan ( demand module ), modul transformasi ( transformation module ), dan modul sumber daya energi ( resources module ). Oleh karena penelitian ini  hanya  menganalisis  data  untuk  meramalkan kebutuhan  energi  listrik  di  masa  depan,  tanpa merencanakan  upaya  dan  sumber  pemasokan energinya,  maka  hanya  dibutuhkan  dua  modul. Kedua  modul  tersebut  adalah  modul  variabel penggerak  ( driver  variable  module )  dan  modul permintaan ( demand module ).
START
Modul Variabel Penggerak (Driver
Variable Module)
Data Pelanggan (Skenario dan Asumsi) Data Kelistrikan (Skenario dan Asumsi) Data Ekonomi
(Skenario dan Asumsi) Modul Permintaan
(Demand Module) Pertumbuhan Jumlah Pelanggan Pertumbuhan Intensitas Energi
Konsumsi Energi Listrik END
Gambar 2.  Desain  analisis  data  menggunakan perangkat lunak LEAP
Gambar  2  menyajikan  desain  analisis  data yang direncanakan menggunakan perangkat lunak LEAP.  Modul  variabel  penggerak  berfungsi menampung  parameter-parameter  umum  yang dapat digunakan pada modul permintaan nantinya. Parameter  umum  ini  dapat  berupa  jumlah penduduk  dan  PDRB.  Modul  variabel  penggerak ini bersifat komplemen terhadap modul lainnya.
Sedangkan modul permintaan berfungsi menghitung  kebutuhan  energi  setiap  sektor pemakai  energi.  Kebutuhan  energi  dihitung melalui  perkalian  antara  aktifitas  pemakaian energi  (misalnya  jumlah  penduduk,  jumlah kendaraan,  volume  nilai  tambah,  dan  lain-lain) dengan intensitas pemakaian energi yang bersangkutan.  Metode  ini  terdiri  dari  dua  model analisis  yaitu  analisis  permintaan  energi  final ( final  demand  energy  analisis )  dan  analisis permintaan energi terpakai ( useful demand energy analisis ).  Penelitian  ini  menggunakan  model analisis permintaan energi final.

## Hasil dan Pembahasan
4.1. Proyeksi Jumlah Pelanggan Energi Listrik
Hasil  analisis  untuk  peramalan  proyeksi jumlah  pelanggan  energi  listrik  Kabupaten Bireuen  pada  tahun  2017  sampai  dengan  2026 menggunakan  perangkat  lunak  LEAP  adalah seperti  disajikan  dalam  Tabel  8.  Proyeksi  jumlah pelanggan  energi  listrik  Kabupaten  Bireuen menunjukkan akan adanya peningkatan dari tahun 2017  sampai  dengan  2026.  Dari  total  119.782 pelanggan pada tahun 2017 akan menjadi 183.016 pelanggan  pada  tahun  2026.  Dengan  demikian pertumbuhan  pelanggan  dari  tahun  2017  sampai dengan  2026  (selama  10  tahun)  adalah  sebesar 47,72  persen,  dengan  rata-rata  pertumbuhan pelanggan adalah 4,7 persen per tahun.
Tabel 8. Proyeksi Jumlah Pelanggan Energi Listrik Kab. Bireuen Tahun Jumlah pelanggan tiap sektor Total Rumah Tangga Sosial  Bisnis  Industri  Publik 2017 104.906 3.172  10.157 1.039 508 119.782 2018 108.737 3.323  11.065 1.338 562 125.025 2019 112.708 3.482  12.053 1.724 621 130.582 2020 116.824 3.648  13.130 2.220 686 136.507 2021 121.090 3.822  14.303 2.858 759 142.832 2022 125.512 4.005  15.581 3.681 838 149.617 2023 130.095 4.196  16.973 4.740 927 156.931 2024 134.846 4.396  18.490 6.105 1.024 164.860 2025 139.770 4.606  20.142 7.862 1.132 173.511 2026 144.874 4.826  21.941  10.124 1.251 183.061

## 4.2. Proyeksi Konsumsi Energi Listrik
Adapun  proyeksi  konsumsi  energi  listrik  yang diramalkan  menggunakan  perangkat  lunak  LEAP disajikan  dalam  Tabel  9  dan  visualiasinya ditampilkan  pada  Gambar  3.  Hasil  proyeksi konsumsi  energi  listrik  Kabupaten  Bireuen menunjukkan  adanya  peningkatan  dari  total konsumsi  energi  sebanyak  225,11  GWh  pada tahun 2017 akan menjadi 563,02 GWh pada tahun 2026.  Sehingga  rata-rata  pertumbuhan  konsumsi energi listrik dari tahun 2017 sampai 2026 adalah sebesar  10,67  persen  per  tahun.  Rata-rata konsumsi  energi  ini  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  nilai  rata-rata  pertumbuhan  konsumsi energi  dari  rentang  waktu  tahun  2012  sampai dengan 2016 (yaitu 9,67 %).
Gambar 3.  Proyeksi Konsumsi Energi Listrik Kab. Bireuen
Tabel 9. Proyeksi Konsumsi Energi Listrik Kab. Bireuen Tahun Konsumsi listrik tiap sektor (GWh) Total Rumah Tangga Sosial  Bisnis  Industri  Publik 2017 132,29  13,47 34,49 26,04 18,81 225,11 2018 143,44  15,36 40,61 28,91 19,69 248,01 2019 155,54  17,51 47,82 32,10 20,61 273,57 2020 168,65  19,96 56,30 35,64 21,57 302,12 2021 182,87  22,76 66,28 39,57 22,58 334,06 2022 198,28  25,95 78,04 43,94 23,63 369,84 2023 215,00  29,58 91,88 48,78 24,74 409,98 2024 233,12  33,73  108,18 54,16 25,89 455,08 2025 252,77  38,45  127,37 60,14 27,10 505,83 2026 274,08  43,84  149,96 66,77 28,36 563,02

## 4.3. Proyeksi Rasio Elektrifikasi
Sementara itu, hasil proyeksi rasio elektrifikasi daerah  Kabupaten  Bireuen  yang  dianalisis menggunakan  perangkat  lunak  LEAP  adalah seperti  ditunjukkan  dalam  Tabel  10.  Rasio elektrifikasi Kabupaten Bireuen hampir mencapai nilai maksimal yaitu berkisar antara 98 % sampai dengan  99%.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa hanya  sekitar  satu  persen  penduduk  Kabupaten Bireuen belum terkoneksi dengan listrik.
Tabel 10. Proyeksi Rasio Elektrifikasi Kab. Bireuen Tahun Rasio Elektrifikasi (%) 2017 98,87 2018 98,93 2019 98,99 2020 99,05 2021 99,11 2022 99,18 2023 99,24 2024 99,30 2025 99,36 2026 99,42 4.4. Proyeksi Elastisitas Energi Listrik Hasil proyeksi elastisitas energi untuk Kabupaten  Bireuen  ditunjukkan  oleh  Tabel  11. Adapun  nilai  rata-rata  elastisitas  energi  listrik adalah  sebesar  0,64.  Ini  sesuai  dengan  rasio  nilai rata-rata  angka  pertumbuhan  ekonomi  (PDRB) sebesar  6,86  persen  terhadap  nilai  rata-rata pertumbuhan  konsumsi  energi  sebesar  10,72 persen.
Tabel 11. Proyeksi Elastisitas Energi Listrik Kab. Bireuen Tahun Elastisitas Energi 2017 0,68 2018 0,67 2019 0,67 2020 0,66 2021 0,65 2022 0,64 2023 0,63 2024 0,62 2025 0,62 2026 0,61
Menurut  analisis  data  yang  sudah  dilakukan, telah  diperoleh  prakiraan  jumlah  pelanggan  dan kebutuhan energi listrik dalam wilayah Kabupaten Bireuen  di  masa  mendatang  sampai  tahun  2016. Data  ini  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan penting bagi pemerintah dalam rangka merencanakan  penyediaan  energi  di  masa  depan. Adapun  sumber-sumber  energi  energi  listriknya, di  samping  pasokan  daya  listrik  dari  PT  PLN, dimungkinkan  juga  dari  sumber-sumber  energi alternatif  lainnya.  Di  antara  alternatifnya  dapat berupa  sumber  energi  terbarukan,  seperti  energi listrik  dari  sel  surya  [13]  dan  energi  listrik  dari energi  listrik  dari  pengereman  regeneratif  sepeda motor [14].

## Kesimpulan
Hasil  analisis  data  menggunakan  perangkat lunak  LEAP  untuk  meramalkan  perkembangan kebutuhan  energi  listrik  di  Kabupaten  Bireuen untuk  tahun  2017  sampai  dengan  tahun  2026 memberikan  beberapa  kesimpulan  berikut  ini. Jumlah pelanggan energi listrik sebanyak 119.782 pada  tahun  2017  adalah  akan  meningkat  menjadi 183.016 pelanggan  pada tahun  2026  dengan rata- rata pertumbuhan 4,7 persen per tahun. Konsumsi energi  listrik  sebesar  225,11  GWh  pada  tahun 2017  akan  mengalami  peningkatan  terus-menerus menjadi  563,02  GWh  pada  tahun  2026,  dengan rata-rata  pertumbuhan  sebesar  10,67  persen  per tahun.  Rasio  elektrifikasi  pada  tahun  2026  akan mencapai 99,42 persen yang berarti bahwa kurang dari  satu  persen  masyarakat  Bireuen  yang  tidak menggunakan  listrik.  Elastisitas  energi  akan menurun  terus  dan  mencapai  angka  0,61  pada tahun  2026  yang  berarti  bahwa  Kabupaten Bireuen cukup efisien dalam menggunakan energi listrik.
Daftar Pustaka [1] R. K. Dewayana, Hermawan,  and Karnoto, "Proyeksi Kebutuhan dan Penyediaan Energi Listrik di Jawa Tengah Menggunakan  Perangkat  Lunak  LEAP," 2011. Available: http://eprints.undip.ac.id/25245/ [2] C.  P.  Putra,  M.  Tuegeh,  H.  Tumaliang, and  L.  S.  Patras,  "Analisa  Pertumbuhan Beban  Terhadap  Ketersediaan  Energi Listrik  di  Sistem  Kelistrikan  Sulawesi Selatan," Jurnal  Teknik  Elektro  dan Komputer , vol. 3, no. 2, 2014. [3] E. H. Tampubolon, H. Tumaliang, and M. S. Rumbayan, "Kajian Perencanaan Energi  Listrik  di  Wilayah  Kabupaten Sorong  Menggunakan  Perangkat  Lunak
LEAP," Jurnal  Teknik  Elektro  dan Komputer , vol. 3, no. 2, 2014. [4] BPS, Kabupaten  Bireuen  dalam  Angka 2017 .  Bireuen:  Badan  Pusat  Statistik (BPS) Kabupaten Bireuen, 2017. [5] "Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 30 Tahun 2009 Tentang Ketenagalistrikan,". [6] D.  Suswanto, Sistem  Distribusi  Tenaga
Listrik :  Jurusan  Teknik  Elektro  Fakultas Teknik Universitas Negeri Padang, 2009. [7] "LEAP  Training  Exercises,"  Stockhlom
Environment  Institute,  Boston  Center, 2005. [8] ADB, Achieving  Universal  Electricity Access  in  Indonesia .  Mandaluyong  City,
Philippines:  Asian  Development  Bank, 2016.
[9] A.  Aditya,  E.  Suryani,  and  R.  A.
Hendrawan,  "Analysis  of  Electricity
Demand  to  Increase  the  Electrification Ratio  (Case  Study:  Madura  Island),"  in The 2nd International Seminar on Science and Technology , 2016. [10] P. J. Burke and Z. Csereklyei, "Understanding the energy-GDP elasticity:  A  sectoral  approach," CAMA Working Paper , no. 45, 2016.
[11] F.  G.  Adams  and  P.  Miovic,  "On relative fuel efficiency and the output elasticity of energy  consumption  in  Western  Europe,"
Journal  of  Industrial  Economics ,  vol.  17,
no. 1, pp. 41-56, 1968.
[12] Shimi  S.L.  and  Reji  B,  "Elasticity  of
Energy Consumption in India,"
International  Journal  of  Research  in Electrical & Electronics Engineering , vol.
1, no. 2, pp. 19-24, 2013.
[13] N. Arumsari and F. A. Pamuji,
"Peramalan  Irradiance  Cahaya  Matahari pada Sel Surya untuk Memenuhi Kebutuhan  Energi  Listrik  dengan  Metode
Support  Vector Regression  (SVR),"
Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro ,  vol.  6,
no. 1, pp. 18-24, Maret 2017. [14] M.  Latif,  A.  Valdesio,  and  M.  Muharam, "Energi Listrik dari Pengereman Regeneratif Sepeda Motor dengan Menggunakan  Dinamo  Sepeda," Jurnal
Nasional Teknik Elektro , vol. 7, no. 2, pp. 90-95, Juli 2018.

## Biodata Penulis
Devi  Sutri  Insani ,  memperoleh  gelar  sarjana  di Program  Studi  Teknik  Elektro  Universitas Malikussaleh pada tahun 2018.
Badriana , memperoleh gelar Sarjana Teknik dari Universitas  Malikussaleh  pada  tahun  2003. Pendidikan tingkat magister diselesaikannya pada Universitas  Gadjah  Mada  pada  tahun  2012.  Saat ini  beliau  bekerja  sebagai  dosen  pada  Jurusan Teknik  Elektro,  Fakultas  Teknik,  Universitas Malikussaleh sejak tahun 2003. Bidang penelitiannya  meliputi  sistem  distribusi  dan instalasi listrik.
Muhammad  Daud ,  memperoleh  gelar  Sarjana Teknik  dari  Universitas  Sumatera  Utara  pada tahun  2001.  Pendidikan  tingkat  magister  dan doktoral  diselesaikannya  pada  Institut  Teknologi Bandung  masing-masing  pada  tahun  2006  dan 2012.  Saat  ini  beliau  bekerja  sebagai  dosen  pada Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas  Malikussaleh  sejak  tahun  2002.
Beliau  juga  anggota  International  Association  of Engineers (IAENG). Bidang penelitiannya meliputi  sistem  komunikasi  digital,  sistem informasi, dan energi terbarukan.