HASIL DAN PEMBAHASAN
4.3 Konsumsi listrik di PT Inalum (Persero) dan Prakiraannya 10 Tahun yang Akan Datang
4.3.1 Konsumsi listrik PT Inalum (Persero)
Konsumsi listrik di PT Inalum (Persero) di klasifikasikan dalam beberapa sektor, yaitu:
a. Konsumsi listrik sektor reduksi aluminium ingot b. Konsumsi listrik sektor KTS-PLN
c. Konsumsi listrik sektor power plant d. Konsumsi listrik sektor perumahan
Pemakaian konsumsi listrik memiliki persentase yang berbeda-beda tehadap masing-masing sektor. Persentasi konsumsi listrik PT Inalum (Persero) pada tahun
2017 berdasarkan data pada Tabel 3.4 dapat dilihat pada diagram lingkaran Gambar 4.34.
Gambar 4.34. Persentase perbandingan konsumsi listrik PT
Inalum(Persero)pada tahun 2008-2017 terhadap masing-masing sector
Pada Gambar 4.34 menunjukan bahwa secara umum konsumsi listrik di PT Inalum (Persero) paling banyak dikonsumsi pada sektor reduksi aluminium ingot dimana mencapai 91,93% dari konsumsi secara keseluruhan. Kemudian berikutnya diikuti oleh konsumsi sektor KTS-PLN sebesar 7,45%, konsumsi sektor power plant0,37%, dan konsumsi sektor perumahan sebesar 0,25%.
91,93%
7,45%
0,37%
0,25%
Reduksi Aluminium Ingot KTS-PLN
Power Plant Perumahan
4.3.2 Pemodelan dan prakiraan konsumsi listrik persektor PT Inalum (Persero) tahun 2018-2027 menggunakan program SEEX
Pemodelan dan prakiraan konsumsi listrik persektor di PT Inalum (Persero) menggunakan program SEEX dilakukan melalui tahapan seleksi dalam pemilihan dan penentuan model yang layak digunakan dalam menentukan hasil prakiraan konsumsi listrik tahun 2018-2027.Penetapan model yang digunakan didasarkan pada uji indikator statistik dan uji logika yang telah sesuai dengan ketentuan yang ada pada literatur sehingga didapatkan hasil prakiraan konsumsi listrik yang realistis.Dokumen hasil pemodelan, prakiraan dan simulasi dapat dilihat pada lembar lampiran.
4.3.2.1 Pemodelan dan prakiraan konsumsi listrik sektor reduksi aluminium ingot di PT Inalum (Persero)
Hasil prakiraan konsumsilistrik didapatkan dari hasil pemodelan terhadap variabel yang mempengaruhi hasil konsumsi listrik pada sektor reduksi aluminium ingot. Pemodelan prakiraan konsumsi listrik dilakukan dengan menggunakan program SEEX. Pengujian dilakukan beberapa model pada program SEEX, didapatkan model untuk prakiraan komsumsi energi listrik pada sektor reduksi aluminium ingot adalah model Semi-Log dengan Persamaan (4.1).
KLRAI= EXP ( 228.417+0.000000000114373*PAST-0.243584*LDT+
0.0000034258*PAI-0.0000010037*HAI+0.00291799*BPST………...(4.1)
dimana:
KLRAI = Konsumsi Listrik Reduksi Aluminium Ingot PAST = Penggunaan Air SGP & TNP
PAI = Produksi Aluminium Ingot HAI = Harga Aluminium Ingot
BPST = Beban Puncak Siguragura Tangga LDT = Level air danau Toba
Persamaan (4.1) merupakan persamaan yang digunakan dalam memprakirakan konsumsi listrik aluminium ingot yang didapatkan dari pemodelan berlandaskan pada uji statistik dan uji logika yang paling baik. Semua variabel yang mempengaruhi mempunyai korelasi yang baik karena mempunyai nilai koefisien korelasi determinasi yang sangat baik yaitu 0,949 (94,9%). Hubungan linearitas variabel bebas dengan konsumsi listrik sektor reduksi aluminium ingot dapat dilihat pada Gambar 4.35.
Gambar 4.35. Hubungan linear konsumsi listrik sektor reduksi aluminium ingot dengan variabel bebas
Pada Gambar 4.35 terliha tkonsumsi listrik sektor reduksi aluminium ingot dipengaruhi oleh variabel yang telah ditentukan sesuai dengan model yang telah diuji.Korelasi yang baik dari konsumsi listrik reduksi aluminium ingot dengan variabel yang mempengaruhinya terlihat dari ada kemiripan dari grafik konsumsi listrik secara aktual dengan berdasarkan model. Prakiraan konsumsi listrik sektor reduksi aluminium ingot dipengaruhi lima variabel bebas yaitu penggunaan air SGP
& TNP, level air danau Toba, produksi aluminium ingot, harga aluminium dan beban puncak listrik.Pemodelan yang dihasilkan merupakan pemodelan yang memiliki tren negatif yang secara terus – menerus mengalami penurunan setiap Hasil nilai uji statistik yang didapat pada pemodelan adalah R = 0,949 (94,9%); AR = 0,885 (88,5%); DW = 2,85; t = 2,78; F = 5,83. Detail hasil uji statistik dari program SEEX dapat dilihat pada Gambar 4.36.
Gambar 4.36. Hasil uji statistik pemodelan konsumsi listrik sektor reduksi aluminium ingot pada program SEEX
Dari masing-masing uji logika dan uji statistik yang didapati, maka model semi-log dengan menggunakan variabel penggunaan air SGP & TNP, level air danau
Toba, produksi aluminium ingot, harga aluminium dan beban puncak listrik sebagai
variabel bebas dapat digunakan untuk prakiraan konsumsi listrik sektor reduksi aluminium ingot di PT Inalum (Persero). Hasil prakiraan konsumsi listrik reduksi aluminium ingot dilihat pada Tabel 4.5.
Tabel 4.5.Prakiraan konsumsi reduksi aluminium ingot (GWh)
No. Tahun
Konsumsi Listrik
Sektor Reduksi Aluminium Ingot (GWh)
Pada Tabel 4.5 hasil prakiraan konsumsi listrik sektor reduksi aluminium ingot mengalami penurunan setiap tahun. Penurunanrata-rata konsumsi listrik sektor reduksi aluminium ingot tahun 2018-2027 mencapai 8.828,64 GWh per tahun atau 1,9% per tahun dibanding tahun 2008-2017. Prakiraan penurunan ini disebabkan beberapa faktor antara lain kondisi level air danau Toba yang menurun, produksi aluminium menurun dan harga aluminium dunia yang menurun.
Grafik prakiraan pertumbuhan rata-rata konsumsi listrik sektor reduksi
Gambar 4.37. Grafik prakiraan konsumsi reduksi aluminium ingot dan pertumbuhan rata-ratahingga tahun 2027
4.3.2.2 Pemodelan dan prakiraan konsumsi listrik sektor KTS-PLN di PT Inalum (Persero)
Hasil prakiraan konsumsi energi listrik sektor KTS-PLN didapatkan dari hasil pemodelaan terhadap variabel yang mempengaruhi hasil konsumsi listrik pada sektor KTS-PLN. Pemodelan prakiraan konsumsi listrik dilakukan dengan menggunakan program SEEX. Setelah dilakukan pengujian beberapa model pada program SEEX, didapatkan model untuk prakiraan konsumsi energi listrik pada sektor KTS-PLN adalah model semi-log dengan Persamaan (4.2).
KLKPN = EXP (1715.23+0.00497468*RGD+1.92378*LDT
-0.00000000288049*PAST) ………...(4.2)
dimana:
KLKPN = konsumsi listrikKTS - PLN PAST = penggunaan air SGP & TNP LDT = level air danau Toba
RGD = rugi-rugi daya listrik
Persamaan (4.2) merupakan persamaan yang digunakan dalam memprakirakan konsumsi listrik sektor KTS-PLN yang didapatkan dari pemodelan berlandaskan pada uji statistik dan uji logika yang baik. Semua variabel yang mempengaruhi mempunyai korelasi yang baik karena mempunyai nilai koefisien korelasi yangbaik yaitu 0,693 (69,3%). Hubungan linearitas variabel dengan konsumsi listrik sektor KTS-PLN dapat dilihat Gambar 4.38.
Gambar 4.38.Hubungan linear konsumsi listrik sektor KTS-PLN dengan variabel bebas
Pada Gambar 4.38 terlihat bahwa penurunan konsumsi listrik sektor KTS-PLN dipengaruhi oleh variabel yang telah ditentukan sesuai dengan model yang diuji.Korelasi yang baik dari konsumsi listrik KTS-PLN dengan variabel yang mempengaruhinya terlihat ada kemiripan dari grafik konsumsi listrik secara aktual denganberdasarkan model. Prakiraan konsumsi listrik sektor KTS-PLN dipengaruhi 3 variabel bebas yaitu penggunaan air SGP & TNP, level air Danau Toba dan rugi-rugi daya listrik. Pemodelan yang dihasilkan merupakan pemodelan yang memiliki trennegatif yang secara terus – menerus mengalami penurunan setiap tahun. Hasil nilai uji statistik yang didapat pada pemodelan adalah R = 0,693 (69,3%); AR = 0,641 (64,1%); DW = 2,50; t = 2,45; F = 8,91. Detail hasil uji statistik dari program SEEX dapat dilihat pada Gambar 4.39.
Gambar 4.39. Hasil uji statistik pemodelan konsumsi listrik sektor KTS-PLN pada program SEEX
Dari Gambar 4.39 pemodelan statistik untuk konsumsi listrik sektor KTS-PLN adalah model semi-log. Untuk variabel penggunaan air SGP & TNP, level air danau Toba dan rugi-rugi daya listrik dapat digunakan sebagai variabel bebas prakiraan konsumsi listrik sektor KTS-PLN di PT Inalum (Persero). Hasil prakiraan konsumsi listrik sektor KTS-PLN dapat dilihat pada Tabel 4.6.
Pada Tabel 4.6 hasil prakiraan konsumsi listrik sektor KTS-PLN mengalami penurunan setiap tahun. Penurunanrata-rata konsumsi listrik sektor KTS-PLN tahun 2018-2027 mencapai 5.534,33GWh per tahun atau 7,6% per tahun dibanding tahun 2008-2017. Prakiraan penurunan ini disebabkan faktor kondisi level air danau Toba yang menurun yang menyebabkan penggunaan air yang menurun.
Tabel 4.6.Prakiraan konsumsi listrik sektor KTS-PLN (GWh)
No. Tahun
Prakiraan Konsumsi Listrik Sektor KTS-PLN
Grafik penurunan konsumsi listrik sektor KTS-PLN dapat dilihat pada Gambar4.40.
Gambar 4.40. Grafik prakiraan konsumsi listrik sektorKTS-PLN dan pertumbuhan rata-ratatahun 2008-2027
4.3.2.3 Pemodelan dan prakiraan konsumsi listrik sektor power plant di PT Inalum (Persero)
Pemodelan prakiraan konsumsi listrik dilakukan dengan menggunakan program SEEX. Pengujian beberapa model dilakukan pada program SEEX dan didapatkan model prakiraan konsumsi energi listrik pada sektor power plant adalah model Constant Adjusment dengan Persamaan (4.3).
KLPP = 17825.3-0.00000000529321*PAST+19.7398*LDT
+0.728794*BPST+0.0362999*RGD ………..(4.3) dengan:
KLPP = konsumsi listrikpower plant PAST = penggunaan air sgp & tnp LDT = level air danau Toba RGD = rugi-rugi daya listrik
BPST = beban puncak siguragura tangga
Persamaan (4.3) merupakan persamaan yang digunakan dalam memprakirakan konsumsi listrik sektor power plant yang didapatkan dari pemodelan yang berlandaskan pada uji statistik dan uji logika yang paling baik. Semua variabel yang mempengaruhi mempunyai korelasi yang baik karena mempunyai nilai R determinasi yang sangat kuat / erat yaitu 0,975 (97,5%). Hubungan linearitas variabel dengan konsumsi listrik sektor power plant dapat dilihat pada Gambar 4.41.
Gambar 4.41. Hubungan linear konsumsi listrik sector power plant dengan variabel bebas
Pada Gambar 4.41 terlihat penurunan konsumsi listrik sector power plant dipengaruhi oleh variabel yang telah ditentukan sesuai dengan model yang diuji.Korelasi yang baik dari konsumsi listrik power plant dengan variabel yang mempengaruhinya terlihat ada kemiripan antara grafik konsumsi listrik secara aktual dengan konsumsi listrik berdasarkan model. Prakiraan konsumsi listrik sektorpower plant dipengaruhi 4 variabel bebas yaitupenggunaan air SGP & TNP, level air danau
Toba,beban puncak listrik dan rugi-rugi daya listrik. Pemodelan yang dihasilkan merupakan pemodelan yang memiliki trennegatif yang secara rata-rata mengalami penurunan setiap tahun. Hasil nilai uji statistik yang didapat pada pemodelan adalah R = 0,975 (97,5%); AR = 0,956 (95,6%); DW = 2,59; t = 2,57; F = 6,59. Detail hasil uji statistik dari program SEEX dapat dilihat pada Gambar 4.42.
Gambar 4.42. Hasil uji statistik pemodelan konsumsi listrik sector power plant pada program SEEX
Dari Gambar 4.42 pemodelan statistik untuk konsumsi listrik sektor power plant adalah model constant adjusment. Untuk variabel penggunaan air SGP & TNP,
level air danau Toba, rugi-rugi daya listrik dan beban puncak listrik dapat digunakan sebagai variabel bebas prakiraan konsumsi listrik sector power plant di PT Inalum (Persero). Hasil prakiraan konsumsi listrik sektor power plant dapat dilihat pada Tabel 4.7.
Dari Tabel 4.7 hasil prakiraan konsumsi listrik sector power plant mengalami penurunan setiap tahun. Penurunanrata-rata konsumsi listrik sektor KTS-PLN tahun 2018-2027 mencapai 19,09GWh per tahun atau 1,1% per tahun dibanding tahun 2008-2017.Prakiraan penurunan ini disebabkan faktor kondisi level air danau Toba yang menurun yang menyebabkan penggunaan air untuk pembangkitan PLTA di PT Inalum turut mengalami penurunan.
Tabel 4.7.Prakiraan konsumsi listrik sektor power plant(GWh)
No. Tahun
Prakiraan Konsumsi Listrik Sektor Power Plant
(GWh)
1 2018 170.42
2 2019 168.12
3 2020 165.82
4 2021 163.52
5 2022 161.22
6 2023 158.92
7 2024 156.63
8 2025 154.33
9 2026 152.03
10 2027 149.73
Grafik penurunan konsumsi listrik sektorpower plant ini dapat dilihat pada Gambar 4.43.
Gambar 4.43. Grafik prakiraan konsumsi listrik sektor power plant dan pertumbuhan rata-rata tahun 2008-2027
4.3.2.4 Pemodelan dan prakiraan konsumsi listrik sektor perumahan di PT Inalum (Persero)
Hasil prakiraan konsumsi energi listrik didapatkan dari hasil pemodelan terhadap variabel yang mempengaruhi pada sektor perumahan .Pemodelan dilakukan dengan menggunakan program SEEX pada beberapa model dan hasilnya adalah model constant adjustment dengan Persamaan (4.4).
KLPR = 171.2572+0.162378*JPI ………(4.4) dengan:
KLRA = konsumsi listrik perumahan JPI = jumlah pegawai Inalum
Persamaan (4.4) digunakan dalam memprakirakan konsumsi listrik sektor perumahan yang didapatkan dari pemodelan berlandaskan pada uji statistik dan uji logika yang paling baik. Semua variabel yang mempengaruhi mempunyai korelasi yang baik karena mempunyai nilai koefisien korelasi yangbaik yaitu 0,572 (57,2%).
Hubungan linearitas variabel dengan konsumsi listrik sektor perumahan dapat dilihat pada Gambar 4.44.
Gambar 4.44. Hubungan linear konsumsi listrik sektor perumahan Dengan variabel bebas
Pada Gambar 4.44 terlihat bahwakonsumsi listrik sektor perumahan dipengaruhi oleh variabel yang telah ditentukan sesuai dengan model yang diuji.Korelasi yang baik dari konsumsi listrik perumahan dengan variabel yang mempengaruhinya terlihat ada kemiripan dari grafik konsumsi listrik secara aktual denganberdasarkan model.Prakiraan konsumsi listrik sektor perumahan dipengaruhi satu variabel bebas yaitu jumlah pegawai.Pemodelan yang dihasilkan merupakan pemodelan yang memiliki tren negatif yang secara rata-rata mengalami penurunan setiap tahun. Hasil nilai uji statistik yang didapat pada pemodelan adalah R = 0,572 (57,2%); AR = 0,521 (52,1%); DW = 2,16; t = 2,31; F = 241. Detail hasil uji statistik dari program SEEX dapat dilihat pada Gambar 4.45.
Gambar 4.45. Hasil uji statistik pemodelan konsumsi listrik sektor perumahan pada program SEEX
Dari Gambar 4.45 pemodelan statistik untuk konsumsi listrik sektor perumahan adalah model constant adjusment.Untuk variabel jumlah pegawai dapat digunakan sebagai variabel bebasprakiraan konsumsi listrik sektor perumahan di PT Inalum (Persero).Hasil prakiraan konsumsi listrik sektor perumahan dapat dilihat pada Tabel 4.8.
Dari Tabel 4.8 hasil prakiraan konsumsi listrik sektor perumahan mengalami kenaikan setiap tahun. Kenaikanrata-rata konsumsi listrik sektor perumahan tahun 2018-2027 mencapai 36,95GWh per tahun atau 2,9% per tahun dibanding tahun 2008-2017.Prakiraan kenaikan ini disebabkan adanya ekspansi dari PT Inalum (Persero) untuk membuka pabrik aluminium alloy dan billet sehingga membutuhkan penambahan tenaga kerja / pegawai.
Tabel 4.8.Prakiraankonsumsi listrik sektor perumahan(GWh) No. Tahun Prakiraan Konsumsi Listrik
Sektor Perumahan (GWh)
1 2018 159,15
2 2019 159,71
3 2020 160,26
4 2021 160,82
5 2022 161,37
6 2023 161,92
7 2024 162,48
8 2025 163,03
9 2026 163,59
10 2027 164,14
Grafik kenaikan konsumsi listrik sektor perumahan ini dapat dilihat pada Gambar 4.46.
Gambar 4.46. Grafik prakiraan konsumsi listrik sektor perumahan dan pertumbuhan rata-ratatahun 2008-2027
4.3.3 Prakiraan konsumsi listrik dan persentase perbandingan konsumsi per sektor di PT Inalum (Persero)
Hasil prakiraan konsumsi listrik persektor di PT Inalum (Persero) secara keseluruhan dapat dilihat pada Tabel 4.9.
Tabel 4.9. Hasil prakiraan konsumsi listrik persektor di PT Inalum (Persero) tahun 2018 -2027
Hasil prakiraan konsumsi listrik persektor di PT Inalum (Persero) yang disajikan dalam bentuk grafik dapat dilihat pada Gambar 4.47.
Gambar 4.47.Grafik hasil prakiraan konsumsi persektor di PT Inalum (Persero)
Hasil persentase perbandingan konsumsi persektor pada tahun 2018-2027 diPT Inalum (Persero)dapat dilihat pada Gambar 4.48.
Gambar 4.48. Persentase konsumsi listrik per sektor di PT Inalum (Persero)tahun 2018-2027
Pada Tabel 4.9 hasil prakiraan konsumsi listrik di PT Inalum (Persero)tahun 2018-2027 diprakirakan konsumsi listrik mencapai 379.487,70GWh. Konsumsi ini mengalami penurunan sebesar 22,1% ataurata-rata per tahun turun sebesar 2,2%
dalam rentang selama 10 tahun dibanding tahun 2008-2017. Pada prakiraan konsumsi listrik tahun 2018-2027, kenaikan konsumsi pada sektor reduksi aluminium ingot tetap memiliki nilai dominasi yang lebih besar darikonsumsi listrik sektor lain, hal ini tampak pada Gambar 4.25. Rincian persentase konsumsi listrik per sektor PT Inalum (Persero) tahun 2018-2027 yaitu sektor reduksi aluminium ingot sebesar 94,63%, sektor KTS-PLN sebesar 4,52%, sektor power plant sebesar 0,43% dan sektor perumahan sebesar 0,42%. Namun jika dibandingkan dengankonsumsi listrik tahun 2008-2017,konsumsi listrik sektor yang mengalami penurunan yaitu reduksi aluminium ingotsebesar 107.210,22 GWh dari 486.688,92 GWh menjadi 379.487,70 GWh, sektor KTS-PLN sebesar 19.093,52 GWh dari 36.249,77 GWh menjadi 17.156,25 GWh, sektor power plant sebesar 190.91 GWh dari 1.791,65 GWh menjadi 1.600.74 GWh. Tetapi untuk sektor perumahan mengalami kenaikan sebesar 369,57 GWh dari 1.246,90 GWh, hal ini terjadi karena adanya usaha ekpansi PT Inalum (Persero) membangun pabrik aluminium alloy dan billet di lokasi Kuala Tanjung sehingga ke depan membutuhkan penambahan tenaga kerja yang cukup banyak yang akan berbanding lurus terhadap meningkatnya konsumsi energi listrik di perumahan.
Berdasarkan hasil prakiraan konsumsi listrik yang didapat untuk beberapa tahun kedepan konsumsi listrik PT Inalum (Persero) mengalami penurunan. Hal ini disebabkan beberapa faktor antara lain kondisi level air danau Toba yang rata-rata per
tahun mengalami penurunan, yang mana danau Toba merupakan sumber air utama pembangkitan PLTA PT Inalum (Persero) dan harga aluminium yang menurun yang berdampak pada penurunan produksi aluminium ingot PT Inalum (Persero).
Disarankan untuk PT Inalum (Persero) untuk mengatasi kekurangan energi listrik dengan cara yaitu melakukan pengembangan dan inovasi mencari alternatif bisnis lain untuk sumber pendapatan baru perusahaan, melakukan program penghijauan (go green) di sekitar danau Toba dan mencari sumber energi yang terbaru melengkapi sumber pembangkitan PLTA yang sudah ada saat ini di PT Inalum (Persero).
BAB 5