PERAMALAN BEBAN LISTRIK KOTA AMBON TAHUN 2016 – 2022
Arnold J. Kastanja 1) , Johanis Tupalessy 2)
1,2) Teknik Elektro Politeknik Negeri Ambon
1) aj_kastanja@yahoo.co.id

## ABSTRAK
Permintaan  kebutuhan  energi  listrik di  Kota  Ambon  cenderung  terus  meningkat  karena  peningkatan  jumlah penduduknya  dan  pertumbuhan  ekonomi  setiap  tahunnya yang  terus bertambah. Setiap  sektor  baik  itu  sektor residensial,  komersial,  publik,  maupun  industri  akan  terus  membutuhkan pertambahan  pasokan  energi  listrik  untuk kelangsungan aktifitasnya. Sehubungan dengan permintaan (demand) energi listrik yang terus meningkat, PT. PLN (Persero)  Wilayah  Maluku  sebagai  pemegang  kuasa  usaha  ketenagalistrikan  berkewajiban  untuk  memenuhi  setiap permintaan  energi  listrik yang  ada. Pemenuhan  kebutuhan  energi  listrik  di  kota  Ambon  saat  ini  dilakukan  dengan memanfaatkan  dua  sistem  yang  saling  terintekoneksi,  yaitu  PLTD  Poka  (RumahTiga)  dengan  kapasitas  daya  yang terpasang sebesar 53,6 MW dan mempunyai daya mampu sebesar 38,1 MW dan PLTD Hative Kecil (Galala) dengan kapasitas  daya  terpasang  sebesar  27,6  MW  dan  daya  mampu  sebesar  12,9  MW.  Jadi  keseluruhan  kapasitas  daya terpasang di kota Ambon sebesar 81 MW dan daya mampu sebesar 50 MW. Dengan menggunakan metode Analisis Regresi Linear untuk peramalan beban listrik Kota Ambon Tahun 2016-2022, Hasil prediksi yang dilakukan dengan menggunakan  metode  regresi  tahun  2016  sampai  tahun  2022  prosentase  lebih  kecil  dari  beban  listrik  aktual  tahun 2016 sebesar 48,503 MW.

## Kata Kunci : Analisis Regresi Linear; Peramalan Beban Listrik
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Permintaan  kebutuhan  energi  listrik  di  Kota Ambon  cenderung  terus  meningkat  karena  peningkatan jumlah  penduduknya  dan  pertumbuhan  ekonomi  setiap tahunnya yang  terus bertambah. Setiap  sektor  baik  itu sektor  residensial,  komersial,  publik,  maupun  industri akan  terus  membutuhkan pertambahan  pasokan  energi listrik  untuk kelangsungan aktifitasnya.  Sehubungan dengan  permintaan  (demand)  energi  listrik  yang  terus meningkat, PT. PLN (Persero) Wilayah Maluku sebagai pemegang  kuasa  usaha  ketenagalistrikan  berkewajiban untuk  memenuhi  setiap  permintaan  energi  listrik yang ada.
Pemenuhan  kebutuhan  energi  listrik  di  kota Ambon  saat  ini  dilakukan  dengan  memanfaatkan  dua sistem  yang  saling  terintekoneksi,  yaitu  PLTD  Poka (RumahTiga) dan PLTD Hative Kecil (Galala). Diantara mesin-mesin  pembangkit  yang  ada,  sudah  tidak  dapat beroperasi dengan  baik dikarenakan  oleh faktor  umur mesin yang sudah overhaul.
Menurut  hasil  penelitian, data terbaru yang diperoleh dari pihak penyedia jasa energi listrik PT PLN (Persero) Wilayah Maluku pada tahun 2013 bahwa pada pembangkit  PLTD  Poka  (RumahTiga) Semuanya memiliki kapasitas  daya  yang  terpasang  sebesar  53,6 MW  dan  mempunyai  daya  mampu  sebesar  38,1  MW. Pada pembangkit PLTD Hative Kecil (Galala) kapasitas daya  terpasang  sebesar  27,6  MW  dan  daya  mampu sebesar 12,9 MW. keseluruhan kapasitas daya terpasang di kota Ambon sebesar 81 MW dan daya mampu sebesar 50 MW.
Dengan  mempertimbangkan  kapasitas  daya terpasang dan daya mampu di Kota Ambon, maka dapat dikatakan  bahwa  kapasitas  daya  tersebut  mampu  untuk melayani  kebutuhan  energy  listrik  di  Kota  Ambon minimal  sampai  pada  tahun  2015.  Tetapi  dalam kenyataannya,  pada  periode  2015  sampai  dengan  2016 saat  ini  kondisi  energy  listrik  di  Kota  Ambon  sangat terpuruk,  hal  ini  dapat  dibuktikan  dengan  terjadinnya pemadaman listrik secara bergiliran. Kondisi ini sangat- sangat  merisaukan  masyarakat  dan  pada  akhirnya masyarakat  sendiri  dapat  mengclaim  bahwa  PT.  PLN (Persero)  Wilayah  Maluku  tidak  mampu  menyediakan energy listrik untuk memenuhi kebutuhan Kota Ambon.
Melihat  kondisi  tersebut  diatas,  maka  perlu adanya suatu solusi untuk dapat menjawab permasalahan  akan  kebutuhan  energy  listrik  di  Kota Ambon  diantaranya  adalah  peramalan  beban listrik khususnya  peramalan  beban    jangka  menengah  karena berdasarkan  jangka  waktu  dikenal  tiga  jenis  peramalan beban  listrik,  yaitu  peramalan  listrik  jangka  pendek, jangka  menengah  dan  jangka  panjang.  Masing- masing jenis  peramalan  beban  listrik  ini  mempunyai  aplikasi dalam  perencanaan  dan  pengoperasianya  (Masruid, 2006).  Metode  yang  digunakan  dalam  peramalan  beban listrik  Kota  Ambon  adalah  regresi  linier  dengan variabelnya adalah data pertumbuhan penduduk dan data kelistrikan Kota Ambon.

## 1.2 Tujuan Khusus
Tujuan Peramalan beban listrik kota Ambon dari Tahun 2016 sampai dengan Tahun 2022 adalah :
1. Memproyeksi kebutuhan Daya Listrik guna memenuhi kebutuhan daya listrik Kota Ambon.
2. Mengetahui  daya  listrik  yang  akan  disalurkan  ke pelanggang (Daya/Tahun).

## 1.3 Permasalahan
Mengetahui  kebutuhan  daya  listrik  Kota
Ambon dari tahun 2016-2022.
Berdasarkan uraian latar belakang maka dirumuskan masalah penelitian sebagai berikut:
1. Bagimana  memprediksi  beban  listrik  Kota  Ambon dari  Tahun    2016  sampai  2022    mendatang  dengan menggunakan metode Regresi Linear.
2. Berapa besar beban listrik yang diprediksi dari tahun 2016 sampai tahun 2022.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Ghiassi  dkk,  (2006) meneliti  tentang  peramalan beban  listrik  jangka  menengah  dengan  metode  jaringan syaraf  tiruan Dynamis  Artificial  Neural  Network (DANN). Penelitian  ini membandingkan metode jaringan  syaraf  tiruan  (DANN)  dengan  metode Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA). Hasil penelitian mereka menunjukkan bahwa metode jaringan syaraf  tiruan  lebih  efektif, dengan hasil  akurasi peramalan yang didapat sebesar 99% dan MAPE (Mean Absolute  Percentage  Error) di  bawah  1%), jika dibandingkan  dengan Auto  Regressive  Integrated Moving  Average (ARIMA). Artificial  Neural  Network juga  merupakan  metode  yang  mampu  memberikan pemecahan  terhadap  permasalahan non liniear  dengan mudah dan tanpa memerlukan analisis perhitungan yang rumit.
Ngakan  Putu  Satriya  Utama  (2007)  dalam  hasil penelitiaannya  tentang  Prakiraan  Kebutuhan  Tenaga Listrik  Provinsi  Bali  Sampai  Tahun  2018  dengan Metode  Regresi  Berganda  Deret  Waktu    menjelaskan bahwa  Hasil  prakiraan  menunjukkan  bahwa  kebutuhan energi  listrik  untuk  sektor  rumah  tangga  mengalami peningkatan dengan rata-rata peningkatan sebesar 55.71 GWh  per  tahun.  Untuk  sektor  komersial,  publik  dan industri  menunjukkan  peningkatan  dengan  rata-rata masing-masing  adalah  73.39,  5.64  dan  0.46  GWh  per tahun. Pada tahun 2018 kebutuhan tenaga listrik Propnsi Bali  adalah  sebesar  3700,03  GWh  dengan  rata-rata peningkatan pertahun sebesar 135,202 GWh.
Iriansyah BM. Sangadji (2012) dalam penelitiannya  tentangKomparasi  Model  Regresi  Untuk prakiraan  Beban  Listrik  Jangka  Pendek  Menggunakan Koefisien  dan  Pembangkit  Data  Random,  menjelaskan bahwa  Pola  beban  daya  listrik  diprediksi  modelregresi terjadi  yang  menggunakan  generator  data  acak  model dalam rangka untuk mencari nilai-nilai yang hilang hasil prediksi  beban  listrik  berdasarkan  pola  data  yang  telah memiliki  deviasi  rata-rata  8,6%  pada  prediksi  harian.
Pada  periode  bulanan prediksi  untuk  nilai  deviasi  rata- rata  nilai  7,5%  menunjukkan  bahwa  akurasi  prediksi dekat  dengan  nilai  penyimpangan  toleransi  yang  telah ditentukan  oleh  PLN  dalam  prediksi  beban  listrik  yang sama dengan 5%.

## 2.1. Peramalan Beban Listrik Jangka Menengah
Peramalan  beban  listrik  mempunyai  peranan yang  cukup  penting  dalam  perencanaan,  pengoperasian dan  pengontrolan  sistem  energi  listrik.  Peramalan merupakan  studi  untuk  memprediksi  besarnya  beban (daya  aktif)  aktual  yang  akan  terjadi.  Dalam merencanakan  dan  mengoperasikan  aplikasi  peramalan beban listrik  ini diperlukan jangka  waktu tertentu,  yang biasanya disebut dengan interval peramalan. Pemodelan yang  akurat  dalam  peramalan  beban  listrik  sangat penting dalam menunjang perencangan dan pengoperasian  energi  listrik  pada  perusahaan  penyedia energi  listrik  di  Indonesia  oleh  PT.  PLN  (Persero). Peramalan  permintaan  beban akan  sangat membantu dalam  penyediaan energi  listrik dan untuk  menentukan. keputusan  penting  dalam  penyediaan  energi  listrik. Keputusan itu termasuk keputusan pembelian pembangkit  energi  listrik,  pengalihan  beban  dan pembangunannya.  Peramalan  beban  listrik juga sangat penting  bagi  para  penyedia  energi  listrik  dan  pihak- pihak  lain  yang  berhubungan  dengan  pembangkit, transmisi,  distribusi  dan  pemasaran  energi  listrik. Selanjutnya,  peramalan  beban  listrik  untuk  beberapa jangka  waktu  yang  berbeda akan  dapat memberikan informasi  penting tentang  perbedaan  pengoperasian dalam penyedia energi listrik.

## 2.2. Klasifikasi Metode Peramalan Beban Listrik
Berdasrkan  kategori  jangka  waktu,  metode peramalan  beban  listrik  dibagi  menjadi  tiga  kategori sebagai berikut (Marsudi, 2006):
1) Peramalan beban listrik jangka pendek Peramalan  beban  listrik  jangka  pendek  adalah peramalan  beban  untuk  jangka  waktu  beberapa  jam sampai  satu  minggu  168  jam.  Dalam  peramalan  jangka pendek  terdapat  batas  atas  untuk  beban  maksimum  dan batas bawah untuk beban minimum.
2) Peramalan beban listrik jangka menengah Peramalan  beban  listrik  jangka menengah  adalah peramalan  beban  untuk  jangka  waktu  beberapa  bulan sampai  satu  tahun.  Pada  peramalan  jangka  menengah digunakan  untuk  melakukan  perencanaan  perluasan jaringan  distribusi,  perluasan  jaringan  transmisi,  dan penembahan pembangkit listrik yang baru.
3) Peramalan beban listrik jangka panjang
Peramalan  beban  listrik  jangka  panjang  adalah Peramalan  beban  untuk  jangka  waktu  diatas  satu  tahun tahun.  Pada peramalan  beban  jangka  panjang ini, yang menjadi  faktor  utama penentu hasil  peramalan  beban adalah  faktor  ekonomi.  Hasil  peramalan  ini  digunakan
sebagai  dasar  untuk  perencanaan  produksi  dan  sumber daya.
2.3. Faktor yang Mempengaruhi Peramalan
Beban Listrik Jangka Menengah Suatu sistem beban listrik merupakan penjumlahan  dari  semua  beban  yang  digunakan konsumen dalam  satu  waktu tertentu.  Tujuan  sistem peramalan  beban  listrik  adalah  untuk  memprediksi sistem  beban  yang  akan  datang, dan merupakan pengetahuan  yang  baik  terhadap  karakteristrik  sistem beban.  Hal  ini sangat  membantu  dalam  perancangan model  peramalan  yang  valid dalam  pemilihan  model yang sesuai. Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi  perilaku  sistem  beban  listrik.  Faktor- faktor  ini  dapat  diklasifikasikan  kedalam  beberapa kategori antara lain:
1) Jumlah Penduduk
Jumlah  seluruh  penduduk  di  Kota  Ambon. Fungsi variabel  ini  adalah  sebagai  indikator  untuk  mengetahui tingkat kebutuhan energi listrik yang harus disediakan di kota Ambon.
2) Data Kelistrikan
Data  kelistrikan  diantaranya  data  beban  puncak  pada sistem  kelistrikan  di  kota  Ambon  digunakan  sebagai data target.

## 2.4. Analisis Regresi
Regresi  pertama-tama  dipergunakan  sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir Francis Galton yang  melakukan  studi  tentang  kecenderungan  tinggi badan  anak.  Hasil  studi  tersebut  merupakan  suatu kesimpulan  bahwa  kecenderungan tinggi  badan  anak yang  lahir  terhadap  orangtuanya  adalah  menurun (regress)  mengarah  pada  tinggi  badan  rata-rata penduduk. Istilah regresi pada  mulanya bertujuan  untuk membuat  perkiraan  nilai  satu  variabel  (tinggi  badan anak)  terhadap  satu  variabel  yang  lain  (tinggi  badan orangtua).  Selanjutnya  berkembang  menjadi  alat  untuk membuat  perkiraan  nilai  suatu  variabel  dengan menggunakan beberapa variabel lain  yang berhubungan dengan  variabel  tersebut.  Sehingga  dalam  ilmu statistika,  teknik  yang  umum  digunakan  untuk menganalisis  hubungan  antara  dua  atau  lebih  variabel adalah  analisis  regresi.  Analisis  Regresi  (regression analysis)  merupakan  suatu  teknik  untuk  membangun persamaan  garis  lurus  dan  menggunakan  persamaan tersebut  untuk  membuat  perkiraan  (prediction).  Model matematis  dalam  menjelaskan  hubungan  antar  variabel dalam  analisis  regresi  menggunakan  persamaan  regresi, yaitu  suatu  persamaan  matematis  yang  mendefinisikan hubungan antara dua variabel.
Menurut Abdurahman (2011), secara umum ada dua macam hubungan antara dua variabel atau lebih, yaitu bentuk hubungan dan keeratan hubungan. Analisis regresi digunakan untuk mengetahui bentuk hubungan
antara dua variabel atau lebih, terutama untuk menelusuri pola hubungan yang modelnya belum diketahui dengan sempurna, atau untuk mengetahui bagaimana variasi dari beberapa variabel independen mempengaruhi variabel dependen dalam suatu fenomena yang kompleks. Jika X1, X2,..., Xi adalah variabel- variabel independen dan Y adalah variabel dependen, maka terdapat hubungan fungsional antara X dan Y, dimana variasi dari X akan diiringi pula oleh variasi dari Y. Secara matematika hubungan di atas dapat dijabarkan sebagai berikut: Y = f(X1, X2,..., Xi, e), dimana Y adalah variabel dependen, X adalah variabel independen dan e adalah variabel residu (disturbance term).
Menurut Hasan (2008), analisis linier berganda adalah di mana variabel terikatnya (Y) dihubungkan atau dijelaskan lebih dari satu variabel, mungkin dua, tiga, dan seterusnya variabel bebas (X1, X2, X3, ..., Xn) namun masih menunjukkan diagram hubungan yang linear. Penambahan variabel bebas ini diharapkan dapat lebih menjelaskan karakteristik hubungan yang ada walaupun masih saja ada variabel yang terabaikan. Bentuk umum persamaan regresi linear berganda dapat dituliskan sebagai berikut.
(1) Dimana:
Y= variabel terikat b 1 , b 2 , b 3 , ..., b k = koefisien regresi X 1 , X 2 , X 3 , ..., X k = variabel bebas e = kesalahan pengganggu (disturbance termal), artinya nilai- nilai dari variabel lain yang tidak dimasukkan dalam persamaan. Nilai ini biasanya tidak dihiraukan dalam perhitungan .

## 3. Regresi Linier Sederhana
Regresi  linier  sederhana  adalah  regresi  yang melibatkan hubungan antara satu variabel tak bebas (Y) dihubungan  dengan  satu  variabel  bebas  (X).  Bentuk umum persamaan regresi linier sederhana adalah:
y = a + bx (2)
Dimana: y = variabel tak bebas a = intersep (titik potong kurva terhadap sumbu y)
b = kemiringan (slope) kurva linear
x = variabel bebas

## 2.5. Regresi Linier Ganda
Regresi  linier  berganda  adalah  regresi  yang melibatkan hubungan antara satu variabel tak bebas (Y) dihubungan  dengan  dua  atau  lebih  variabel  bebas. Bentuk umum persamaan regresi linier berganda adalah:
Yi = a 0 + a 1 X 1 + a 2 X 2 + a 3 X 3 +…+ a n X n+ Ɛ i dengan i = 1,2,…n (3)
Dimana:
Yi = variabel tak bebas ke-i ,

## Xi = variabel bebas ke-I,
Ɛ  i    =  kesalahan  (error)  pada  pengamatan ke-i
Secara manual, persamaan regresi berganda dengan tiga variabel  bebas  masih  memungkinkan  untuk  dibangun seperti berikut ini:
(4)
Dengan: X 1 , X 2 , X 3 : variabel bebas a 0 , a 1 , a 2 , a 3 : koefisien regresi

## 3. METODOLOGI
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  Regresi.Linier  Tujuan  penggunaan  metode  ini adalah  untuk  menghubungkan  dua  buah  variable  yaitu data kependudukan dan data kelistrikan.
Adapun tahapan-tahapan  dalam  penelitian  ini  dapat ditunjukan dalam gambar 3.1 di bawah ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Normalisasi Data
Sesuai  dengan  kerangka  penelitian  berupa pelatihan, pengujian dan peramalan beban listrik jangka
menengah, maka  pemilihan  variabel input yang  tepat berpengaruh secara langsung  terhadap kecepatan proses pembelajaran  dan  akurasi  model  peramalan  yang dibentuk.  Oleh  karena  itu, pada bagian  ini  data  beban listrik  dan  data  penduduk  yang  digunakan  dalam penelitian  akan  dianalisis  secara  mendalam.  Selain digunakan regtresi sebagai perangkat/mekanisme pemilihan input optimal,  pemilihan  variabel input juga dilakukan  dengan  analisis  untuk  mengetahui  hubungan keeratan  yang  terjadi  antara  variabel.  Data  permintaan beban  listrik  kota  Ambon  per  tahun  2016  sampai  tahun 2020,  serta  data  penduduk  dan  beban  listrik  Kota Ambon  digunakan  dalam  eksperimen/percobaan  dalam pemilihan variabel input.
Tabel 1. Normalisasi data aktual penduduk dan beban tahun 1990-2013
4.2 Analisis  Permintaan  Beban  Listrik  Kota Ambon dan Persebaranya
Gambar 2. Grafik Persebaran Permintaan Beban Listrik Per Area Kot Ambon
Gambar 3. Persebaran Permintaan Beban Listrik Per Rayon Kota Ambon
4.3. Proyeksi  Permintaan  Beban  Listrik  dan Penduduk Kota Ambon.
Tabel 2.
Proyeksi Permintaan Beban Listrik
Gambar 4. Proyeksi Permintaan Beban Listrik
Menggunakan Metode Regresi Linear 4.4. Hasil  Peramalan  Beban  Listrik  Dengan Metode Regresi Linear
Tabel 3. Peramalan beban listrik regresi (MW)
Gambar 5. Peramalan beban listrik regresi (MW)
4.5. Proyeksi  Peramalan  Beban  Listrik  Model Regresi Tahun 2016 - 2022
Gambar 6. Peramalan beban listrik model regresi
tahun 2016-2022
4.6. Analisa Peramalan Beban Listrik Menggunakan Metode Regresi Linear
1. Dengan  prosentase  kenaikan  energi  listriknya 2%,  peramalan  permintaan  beban  listrik periode tahun 2016 sebesar 48,503 MW
2. Dengan  prosentase  kenaikan  energi  listriknya 2%,  peramalan  permintaan  beban  listrik  pada periode tahun 2017 sebesar 49,502 MW
3. Dengan  prosentase  kenaikan  energi  listriknya 2%,  peramalan  permintaan  beban  listrik  pada periode tahun 2018 sebesar 50,509 MW
4. Dengan  prosentase  kenaikan  energi  listriknya 2%,  peramalan  permintaan  beban  listrik  pada periode tahun 2019 sebesar 51,524 MW
5. Dengan  prosentase  kenaikan  energi  listriknya 2%,  peramalan  permintaan  beban  listrik  pada periode  tahun  2020  energi  listrik  mencapai 52,548 MW
6. Dengan  prosentase  kenaikan  energi  listriknya 2%.  peramalan  permintaan  beban  listrik  pada periode  tahun  2021  energi  listrik  mencapai 53,462 MW
Dengan  prosentase  kenaikan  energi  listriknya  2%.  dan peramalan  permintaan  beban  listrik  pada  periode  tahun 2022  energi  listrik  mencapai  54,603  MW,  dengan prosentase kenaikan energi listriknya 2%.

## 5. PENUTUP
5.1 Kesimpulan
1. Dengan menggunakan analisa Regresi Linear, maka beban listrik Kota Ambon dari Tahun 2016 – 2022 mencapai 54,603 MW.
2. Sampai dengan tahun 2022 dapat dikatakan bahwa ada terjadinya peningkatan beban listrik Kota
Ambon dengan prosentase 2 % lebih kecil dari beban listrik aktual tahun 2016 sebesar 48,503 MW.

## DAFTAR PUSTAKA
Antonov.,  Arief  Rahman.,  2015.  “ Prakiraan  Dan Analisa  Kebutuhan  Energi  Listrik  Provinsi Sumatera  Barat  Hingga  Tahun  2024  Dengan Metode  Analisis  Regresi  Linier  Berganda ”
Jurnal Teknik Elektro ITP, Volume 4, No. 2; Juli 2015
Iriansyah  BM.  Sangadji.,  2012.  “ Komparasi  Model Regresi  Untuk  Prakiraan  Beban  Listrik Jangka  Pendek  Menggunakan  Koefisien  Dan Pembangkit Data Random ” Jurnal Pengkajian dan Penerapan Teknik Informatika (PETIR) Ngakan  Putu  Satriya  Utama., 2007. “  Prakiraan
Kebutuhan  Tenaga  Listrik  Propinsi  Bali Sampai  Tahun  2018  Dengan  Metode  Regresi Berganda  Deret  Waktu “  Teknologi  Elektro Vol.6 No. 1 Januari – Juni. Permatasari,  AI.,  Mahmudy,  WF  2015, “ Pemodelan regresi  linear  dalam  konsumsi  Kwh  listrik  di Kota Batu menggunakan algoritma genetika ” , DORO:  Repository  Jurnal  Mahasiswa  PTIIK Universitas Brawijaya, vol. 5, no. 14.
Yusuf  S.  Nugroho.,  Sasongko  P.  Hadi.,    T.  Haryono.,
2009.  “ Penggunaan  Software SPSS  Untuk Analisis  Faktor  Daya  Beli  Pada  Sektor Rumah Tangga Dengan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda (Studi Kasus Kota  Salatiga) ”  Simposium  Nasional  RAPI VIII 2009 ISSN : 1412-9612