KAJIAN PERENCANAAN PERMINTAAN DAN PENYEDIAAN
ENERGI LISTRIK MENGGUNAKAN PERANGKAT LUNAK
LEAP
Oleh:
SIGIT KURNIAWAN JATI WICAKSANA 30000516420015
PROGRAM MAGISTER ENERGI
SEKOLAH PASCA SARJANA
UNIVERSITAS DIPONEGORO
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan kepada Tuhan YME karena dengan limpahan rahmat dan anugerah-Nya yang tak ada habisnya, penulis dapat menyelesaikan Makalah ini. Makalah yang berjudul “Kajian Perencanaan Permintaan dan Penyediaan Energi Listrik di suatu wilayah Menggunakan Perangkat Lunak LEAP” ini dapat menjadi sumbangan bagi kekayaan ilmu pengetahuan.
BAB I PENDAHULUAN
I.1. Latar Belakang
Ketersediaan energi listrik merupakan aspek yang sangat penting dan bahkan menjadi suatu parameter untuk mendukung keberhasilan pembangunan suatu daerah. Pengelolaan sumber daya energi listrik yang tepat dan terarah dengan jelas akan menjadikan potensi yang dimiliki suatu wilayah berkembang dan termanfaatkan secara optimal. Oleh karena itu, perencanaan dan pengelolaan energi secara umum termasuk di dalamnya adalah energi listrik perlu mendapatkan perhatian serius dari Pemerintah Daerah. Hal tersebut tentu juga seiring dan searah dengan peningkatan peran Pemerintah Daerah dalam mengelola sumber daya energi.
Ketersediaan energi listrik yang memadai dan tepat sasaran akan memacu perkembangan pembangunan daerah seperti sektor industri, komersial, pelayanan publik dan bahkan kualitas hidup masyarakat dengan semakin banyaknya warga yang menikmati energi listrik. Kemudian secara langsung maupun tidak langsung, hal itu akan mempengaruhi pertumbuhan ekonomi dan tingkat kesejahteraan masyakarat.
Perencanaan ketenagalistrikan di Indonesia dan di manapun perlu dilakukan untuk mengantisipasi adanya krisis energi. Apabila terjadi krisis energi, maka akan menghambat pertumbuhan ekonomi di sektor industri, komersial, bisnis, pelayanan publik dan sebagainya yang tentunya akan menghambat peningkatan kesejahteraan masyarakat. Dari adanya data perkembangan penduduk dan juga pertumbuhan ekonomi, serta profil konsumsi energi, maka dengan menggunakan perangkat lunak LEAP (Long-range Energy Alternative Planning system) hal itu bisa diprediksikan. I.2. Perumusan Masalah
Perencanaan ketenagalistrikan di Indonesia sudah sejak lama dilakukan. Metode yang digunakan sebagian besar menggunakan MARKAL. Namun yang menjadi masalah adalah bahwa perencanaan ketenagalistrikan yang dituangkan dalam dokumen Rancangan Umum Ketenagalistrikan Daerah (RUKD) masih dikeluarkan atau disusun di tingkat Propinsi. Padahal dalam UU No 30 Tahun 2009 Tentang Ketenagalistrikan diatur bahwa Pemerintah Daerah termasuk Kabupaten/Kota memiliki wewenang dalam pengembangan energi di wilayahnya. Oleh karena itu perlu adanya suatu kajian tentang perencanaan ketenagalistrikan.
Namun dalam penelitian ini, yang menjadi lingkup kajian atau batasan masalah dalam penelitian ini adalah:
1. Prakiraan permintaan energi listrik per sektor pemakai yang digunakan
2. Penelitian ini tidak mengkaji secara teknis distribusi dan jaringan kelistrikan yang ada di suatu daerah.
Dalam melakukan analisis permintaan dan penyediaan energi digunakan alat bantu berupa perangkat lunak komputer yaitu LEAP (Long-range Energy Alternative Planning system). Metode perhitungan dalam LEAP didasarkan pada perhitungan analitis (end-use) dan ekonometrika.
I.3. Tujuan
Penelitian ini dimaksudkan untuk memperoleh hasil prakiraan permintaan dan ketersediaan energi listrik di suatu wilayah yang berupa:
1. Prakiraan permintaan energi listrik per sektor pemakai di suatu wilayah 2. Tingkat pemanfaatan energi listrik ditinjau dari elastisitas energi.
3. Kajian penyediaan energi berdasarkan potensi sumber energi terbarukan di suatu wilayah.
I.4. Manfaat
BAB II DASAR TEORI
2.1. Teori Perencanaan Ketenagalistrikan
2.1.1. Perencanaan Ketenagalistrikan di Indonesia
Perencanaan ketenagalistrikan di Indonesia dilakukan dalam lingkup nasional maupun daerah. Perencanaan ketenagalistrikan seperti yang tercantum dalam Undang-undang No 30 tahun 2009, merupakan kewajiban bagi penyelenggara pemerintahan yaitu Pemerintah dan Pemerintah Daerah. Rencana kebijakan bidang ketenagalistrikan dituangkan dalam Rencana Umum Ketenagalistrikan Nasional (RUKN) dan Rencana Umum Ketenagalistrikan Daerah (RUKD). Dalam melakukan penyusunan RUKD harus mempertimbangkan RUKN dan disusun sesuai pedoman yang dikeluarkan oleh pemerintah[1,2].
Rencana Umum Ketenagalistrikan Nasional (RUKN) merupakan dokumen kebijakan Pemerintah di bidang ketenagalistrikan dalam lingkup nasional. RUKN berisikan antara lain prakiraan kebutuhan tenaga listrik nasional, potensi dan pemanfaatan sumber energi primer nasional, Jaringan Transmisi Nasional, kebijakan pengembangan ketenagalistrikan nasional, sasaran dan rencana pembangunan pengembangan ketenagalistrikan (pembangkit, transmisi dan distribusi), rencana desa dan rumah tangga yang akan memperoleh tenaga listrik, dan kelestarian fungsi lingkungan, serta kebutuhan dana pembangunan ketenagalistrikan nasional.
Rencana Umum Ketenagalistrikan Daerah (RUKD) adalah dokumen kebijakan Pemerintah Daerah di bidang Ketenagalistrikan dalam lingkup daerah baik untuk tingkat Kabupaten/Kota maupun Provinsi. RUKD mencakup antara lain prakiraan kebutuhan tenaga listrik daerah, potensi dan pemanfaatan sumber energi primer setempat, jalur lintas transmisi sesuai dengan Rencana Umum Tata Ruang Daerah, kebijakan pengembangan ketenagalistrikan daerah, sasaran dan rencana pengembangan ketenagalistrikan daerah (pembangkit, transmisi dan distribusi), rencana desa dan rumah tangga yang akan memperoleh tenaga listrik, dan kelestarian fungsi lingkungan serta kebutuhan dana pembangunan tenaga listrik. Prakiraan kebutuhan dan penyediaan tenaga listrik daerah mencakup yang terhubung ke Jaringan Transmisi Nasional maupun yang tidak terhubung ke Jaringan Transmisi Nasional.
Alur pikir dalam penyusunan RUKD adalah dengan mempertimbangkan dan mengakomodasi hasil dari dokumen RUKN. Karena RUKD merupakan dokumen kebijakan Pemerintah Daerah di bidang ketenagalistrikan yang memuat sifat-sifat spesifik kedaerahan, maka isinya hendaknya merupakan perpaduan dari RUKN namun dengan menambahkan unsur atau sifat spesifik kedaerahan[1,2,11].
masyarakat yang harus dipenuhi. Banyak faktor yang berpengaruh terhadap tingkat kebutuhan tenaga listrik, seperti faktor ekonomi, kependudukan, kewilayahan, dan lain-lain. Menurut [10] tingkat kebutuhan energi listrik dipengaruhi oleh faktor-faktor berikut ini :
1) Faktor Ekonomi
Faktor ekonomi yang mempengaruhi tingkat kebutuhan tenaga listrik adalah pertumbuhan PDRB (Produk Domestik Regional Bruto). Secara umum, PDRB dapat dibagi menjadi 3 sektor, yaitu PDRB sektor komersial (bisnis), sektor industry dan sektor publik. Kegiatan ekonomi yang dikategorikan sebagai sektor komersial/bisnis adalah sektor listrik, gas dan air bersih, bangunan dan konstruksi, perdagangan, serta transportasi dan komunikasi. Kegiatan ekonomi yang termasuk sektor publik adalah jasa dan perbankan, termasuk lembaga keuangan selain perbankan. Sektor Industri sendiri adalah mencakup kegiatan industri migas dan manufaktur.
2) Faktor Pertumbuhan Penduduk
Pertumbuhan penduduk memiliki pengaruh besar terhadap kebutuhan tenaga listrik selain faktor ekonomi. Sesuai dengan prinsip demografi, pertumbuhan penduduk akan terus turun setiap tahunnya sampai pada suatu saat akan berada pada kondisi yang stabil.
3) Faktor Perencanaan Pembangunan Daerah
Berjalannya pembangunan daerah akan sangat dipengaruhi oleh tingkat perekonomian daerah itu sendiri. Dalam hal ini baik langsung maupun tidak langsung, faktor ekonomi sangat berpengaruh terhadap kebutuhan energi listrik seiring dengan berjalannya pembangunan. Pemerintah Daerah sebagai pelaksana pemerintahan di tingkat daerah akan mengambil peran penting dalam perencanaan pengembangan wilayah. Hal itu berbentuk kebijakan yang tertuang dalam berbagai produk peraturan daerah. Termasuk di dalamnya adalah perencanaan tentang tata guna lahan, pengembangan industri, kewilayahan, pemukiman dan faktor geografis.
4) Faktor Lain-lain
Selain 3 faktor di atas, ada beberapa faktor lain yang mempengaruhi tingkat kebutuhan energi listrik di antaranya luas bangunan konsumen, tingkat pekerjaan, jumlah anggota keluarga dan lain-lain. Namun beberapa faktor tersebut hanya berpengaruh dalam kajian spesifik masing-masing sektor tarif dan bukan dalam skala makro.
2.1.3. Model dan Pendekatan Perencanaan Energi
utama dari kedua metode tersebut adalah pada jenis data yang dimasukkan (data input). Pada model ekonometri, data yang digunakan sebagai data masukan seperti pendapatan daerah, pendapatan per kapita dan data lain yang bersifat ekonomi, kemudian dihubungkan dengan kebutuhan energi.
2.1.4. Teori Permintaan dan Penawaran 2.1.4.1. Pergeseran Kurva Permintaan
Permintaan dan penawaran adalah model ekonomi yang berdasarkan pada harga, utilitas dan kuantitas pasar. Hal itu berarti bahwa harga berfungsi sebagai tolok ukur perhitungan kuantitas permintaan dari pelanggan, jumlah penawaran dari produsen, kemudian akan menghasilkan keseimbangan ekonomi dari harga dan kuantitas. Peningkatan jumlah yang diproduksi atau permintaan biasanya akan
mengakibatkan penurunan harga dan juga berlaku sebaliknya[8].
dimana
D : kurva permintaan (Demand) S : kurva penawaran (Supply)
Q : kuantitas equilibrium (Equilibrium Quantity) P : harga equilibrium (Equilibrium Price)
Ketika konsumen meningkatkan kuantitas yang diminta pada harga tertentu, ini disebut sebagai peningkatan permintaan. Peningkatan permintaan dapat digambarkan pada grafik sebagai kurva yang bergeser ke luar. Pada setiap titik harga, kuantitas yang lebih besar yang dituntut, sebagai ditampilkan dari awal D1 kurva ke kurva baru D2. Dalam Gambar 3.1, menunjukkan meningkatnya harga ekuilibrium dari P1 ke P2 yang lebih tinggi. Hal ini menimbulkan kuantitas ekuilibrium dari Q1 ke Q2 yang lebih tinggi. Sebuah pergerakan sepanjang kurva digambarkan sebagai sebuah "perubahan dalam kuantitas yang diminta" untuk membedakannya dari sebuah "perubahan permintaan," yaitu pergeseran kurva. Dalam contoh di atas, telah terjadi peningkatan permintaan yang telah menyebabkan peningkatan (ekuilibrium) kuantitas. Peningkatan permintaan juga bisa datang dari perubahan selera dan mode, pendapatan, melengkapi dan pengganti perubahan harga, ekspektasi pasar, dan jumlah pembeli. Hal ini akan menyebabkan seluruh kurva permintaan bergeser mengubah harga dan kuantitas ekuilibrium.
Ketika perubahan biaya penawaran untuk suatu output, kurva penawaran bergeser ke arah yang sama. Gambar 3.2 menyajikan kurva penawaran bergeser. Produsen akan bersedia untuk menyediakan lebih banyak produk disetiap harga dan ini menggeser kurva penawaran ke luar S1 ke S2, mewakili kenaikan penawaran. Peningkatan pasokan ini menyebabkan harga ekuilibrium untuk penurunan dari P1 ke P2. Kuantitas ekuilibrium meningkat dari Q1 ke Q2 sebagai hasil dari kuantitas permintaan yang meluas pada harga baru yang lebih rendah. Dalam pergeseran kurva penawaran, harga dan kuantitas bergerak dalam arah yang berlawanan.
dimana
D : kurva permintaan (Demand) S : kurva penawaran (Supply)
Q : kuantitas equilibrium (Equilibrium Quantity) P : harga equilibrium (Equilibrium Price)
Jika kuantitas yang ditawarkan berkurang pada harga tertentu, maka yang terjadi adalah sebaliknya. Jika kurva penawaran dimulai pada S2, dan bergeser ke kiri untuk S1, permintaan menyempit, harga ekuilibrium akan meningkat, dan kuantitas keseimbangan akan berkurang. Ini adalah efek perubahan pasokan. Kuantitas yang diminta pada tiap harga adalah sama seperti sebelum terjadi pergeseran (baik pada Q1 dan Q2). Pada keadaan ekuilibrium kuantitas, harga dan suplai berubah.
2.1.5. Perangkat Lunak untuk Perencanaan Energi
Energi merupakan kebutuhan yang sangat penting dalam kehidupan manusia. Pada decade terakhir perhatian terhadap isu energi semakin meningkat bersamaan dengan isu lingkungan. Oleh karena itu, muncul banyak perangkat
lunak yang dapat digunakan sebagai media dalam melakukan perencanaan energi. Developer yang menyediakan program untuk ini juga muncul dari berbagai kalangan, dari akademisi hingga pelaku usaha, dan dari yang bersifat profit sampai non-profit. 2.1.5.1. Cities for Climate Protection Software (CCP)
Inisiatif Lingkungan Lokal (International Council for Local Environmental Initiatives). Perangkat lunak ini dapat digunakan untuk mengembangkan persediaan emisi gas rumah kaca untuk kota-kota berdasarkan penggunaan energi dan limbah generasi. Selain itu juga dapat digunakan untuk membantu menghitung penghematan keuangan, pengurangan polutan udara dan manfaat lain dari strategi pengurangan emisi gas rumah kaca.
2.1.5.2. EnergyPLAN
EnergyPLAN adalah sebuah alat berbasis Windows yang dibuat untuk membantu dalam desain nasional atau regional tentang strategi perencanaan energi. Program ini menggunakan model deterministik masukan/keluaran. Secara umum, inputnya berupa data sumber energi terbarukan, kapasitas stasiun energi, biaya dan sejumlah pilihan yang berbeda menekankan pada strategi peraturan impor/ekspor dan kelebihan produksi listrik. Hasil/keluaran yang dihasilkan berupa keseimbangan energi dan hasil produksi tahunan, konsumsi bahan bakar, impor/ekspor listrik, dan biaya total termasuk pendapatan dari pertukaran listrik. EnergyPLAN telah diterapkan di Denmark dan sejumlah negara Eropa lainnya. Ini adalah model deterministik dengan menggunakan beban simulasi per jam untuk satu tahun.Model ini mampu mengoptimalkan pengoperasian sistem tertentu di semua bahan bakar yang bertentangan dengan model-model yang mengoptimalkan dalam sistem investasi. EnergyPLAN didasarkan pada pemrograman sebagai lawan dari iterasi, pemrograman dinamis atau alat matematika lanjutan.
2.1.5.3. LEAP (Long-range Energy Alternatives Planning)
LEAP adalah perangkat yang sangat komprehensif dalam merencanakan energi. Banyak variabel yang bisa menjadi input variabel seperti pendapatan (PDRB), populasi, teknologi, hingga proyeksi permintaan. Untuk selengkapnya tentang LEAP akan dibahas di bagian lain dalam bab ini.
2.1.5.4. MESSAGE
2.1.5.5. RETScreen
RETScreen International Clean Energy Project Analysis Software dapat digunakan di seluruh dunia untuk mengevaluasi produksi energi, biaya siklus- hidup dan pengurangan emisi gas rumah kaca untuk berbagai jenis hemat energi dan teknologi energi terbarukan (RETs). Software ini juga mencakup produk, biaya dan database cuaca. The RETScreen International Online Product Database menyediakan akses informasi ke lebih dari 1.000 produsen teknologi energi bersih di seluruh dunia, termasuk situs web dan internet langsung link dari dalam perangkat lunak dan RETScreen dari Situs Marketplace. Selain itu, database menyediakan akses ke sejumlah produsen produk yang terkait dengan data kinerja dan spesifikasi produk. Data ini dapat "disisipkan" ke sel-sel yang relevan dalam perangkat lunak RETScreen. Perangkat lunak RETScreen ini termasuk modul untuk mengevaluasi energi angin, hydro kecil, tenaga surya fotovoltaik (PV), gabungan panas dan tenaga, biomassa pemanas, pemanas air matahari, pemanas tenaga surya pasif dan pendinginan.
2.2. Perangkat Lunak LEAP
Sumber pembahasan mengenai LEAP ini merupakan rangkuman kombinasi dari sumber [6,7,8,9,15,16]. LEAP adalah alat pemodelan dengan skenario terpadu yang komprehensif berbasis pada lingkungan dan energi. LEAP mampu merangkai skenario untuk berapa konsumsi energi yang dipakai, dikonversi dan diproduksi dalam suatu sistem energi dengan berbagai alternatif asumsi kependudukan, pembangunan ekonomi, teknologi, harga dan sebagainya. Hal ini memudahkan untuk pengguna aplikasi ini memperoleh fleksibilitas, transparansi dan kenyamanan.
LEAP bukan hanya merupakan sebuah alat hitung dan analisis, tetapi juga dapat menyesuaikan keinginan pengguna dengan menentukan model perhitungan lain berbasis ekonometri. Pengguna dapat melakukan kombinasi dan mencocokkan metodologi ini seperti yang diperlukan dalam suatu analisis. Sebagai contoh, pengguna dapat membuat top-down proyeksi permintaan energi di satu sektor yang didasarkan pada beberapa indikator makroekonomi (harga, PDB), sekaligus menciptakan dengan rinci perkiraan bottom-up berdasarkan analisis pengguna akhir (end-use) di sektor lain. LEAP mendukung untuk proyeksi permintaan energi akhir maupun permintaan pada energi yang sedang digunakan secara detail termasuk cadangan energi, transportasi, dan lain sebagainya. Pada sisi penawaran, LEAP mendukung berbagai metode simulasi untuk pemodelan baik perluasan kapasitas maupun proses pengiriman dari pembangkit. Di dalam LEAP terdapat database Teknologi dan Lingkungan Database (TED) berisi data mengenai biaya, kinerja dan faktor emisi lebih dari 1000 teknologi energi. LEAP dapat digunakan untuk menghitung profil emisi dan juga dapat digunakan untuk membuat skenario emisi dari sektor non- energi (misalnya dari produksi semen, perubahan penggunaan lahan, limbah padat, dll).
dengan mudah dan fleksibel. Sebagai contoh, struktur data utama LEAP secara intuitif ditampilkan sebagai hirarki "pohon" (tree) yang dapat diedit dengan “menyeret dan menjatuhkan” (drag and drop) atau copy dan paste setiap “cabang” (branch) yang ada. Tabel standar neraca energi dan diagram Reference Energy System (RES) secara otomatis digenerasi dan terus disinkronisasi bersamaan dengan pengguna (user) mengedit pohon. Hasil tampilan adalah laporan yang digenerasikan dengan sangat kuat sehingga mampu menghasilkan ribuan laporan dalam bentuk diagram atau tabel.
LEAP dirancang untuk dapat bekerja secara terhubung dengan produk Microsoft Office (Word, Excel, PowerPoint) sehingga mudah untuk impor, ekspor dan menghubungkan ke data serta model yang dibuat di tempat lain. Perancang program aplikasi ini adalah dari Stokholm Environment Institute (SEI) dan memiliki komunitas yang saling berinteraksi yaitu COMMEND (Community for Energy Environment and Development). Administrator dan moderatornya adalah Dr. Charles Heaps.
2.2.1. Bagian-bagian LEAP
Ketika pertama membuka aplikasi LEAP, maka akan muncul tampilan seperti pada Gambar
Bagian-bagian menu yang ada pada tampilan windows sangat mudah dimengerti dan dapat disesuaikan bahasanya sesuai yang tersedia pada Operating System Windows yang digunakan. LEAP memiliki beberapa terminologi umum, di antaranya sebagai berikut :
Area : sistem yang sedang dikaji (contoh : negara atau wilayah)
Current Accounts : data yang menggambarkan Tahun Dasar (tahun awal) dari jangka waktu kajian.
Scenario : sekumpulan asumsi mengenai kondisi masa depan
Tree : diagram yang merepresentasikan struktur model yang disusun seperti tampilan dalam Windows Explorer. Tree terdiri atas beberapa Branch. Terdapat empat Branch
Masing-masing Branch utama dapat dibagi lagi menjadi beberapa Branch tambahan (anak cabang).
Branch : cabang atau bagian dari Tree, Branch utama ada empat, yaitu Modul Variabel Penggerak (Driver Variable), Modul Permintaan (Demand), Modul Transformasi (Transformation) dan Modul Sumber Daya Energi (Resources). Expression : formula matematis untuk menghitung perubahan nilai suatu variabel. Saturation : perilaku suatu variabel yang digambarkan mencapai suatu kejenuhan tertentu. Persentase kejenuhan adalah 0% ≤ X ≤ 100%. Nilai dari total persen dalam suatu Branch dengan saturasi tidak perlu berjumlah 100%.
Share : perilaku suatu variabel yang mengambarkan mencapai suatu kejenuhan 100%. Nilai dari total persen dalam suatu Branch dengan Share harus berjumlah 100%.
LEAP terdiri dari 4 modul utama yaitu Modul Variabel Penggerak (Driver Variable) yang dalam versi baru disebut juga Key Assumptions, Modul Permintaan (Demand), Modul Transformasi (Transformationn) dan Modul Sumber Daya Energi (Resources). Proyeksi penyediaan energi dilakukan pada Modul Transformasi dan Modul Sumber Daya Energi. Sebelum memasukkan data ke dalam Modul Transformasi untuk diproses, terlebih dahulu dimasukkan data cadangan sumber energi primer dan sekunder ke Modul Sumber Daya Energi yang akan diakseskan ke Modul Transformasi. Demikian juga data permintaan dengan beberapa skenario yang telah dimasukkan ke dalam Modul Permintaan, diakseskan ke Modul Transformasi. Pada penelitian ini hanya akan menggunakan 2 modul yaitu modul variabel penggerak dan modul demand. Hal ini karena data yang ada dan kondisi yang tidak memiliki penyediaan energi mandiri. Struktur model LEAP ditunjukkan oleh Gambar
2.2.2. Modul Variabel Penggerak (Driver Variable/Key Assumptions)
Modul variabel penggerak (Driver Variable) yang cabangnya dinamakan dengan cabang “Key Assumptions” digunakan untuk menampung parameter- parameter umum yang dapat digunakan pada Modul Permintaan maupun Modul Transformasi. Parameter umum ini misalnya adalah jumlah penduduk, PDRB (Produk Domestik Regional Bruto), jumlah rumah tangga, intensitas energi, tingkat aktivitas dan sebagainya. Modul Variabel Penggerak bersifat komplemen terhadap modul yang lain. Pada model yang sederhana dapat saja modul ini tidak digunakan.
2.2.2. Modul Permintaan (Demand)
Modul Permintaan (Demand)digunakan untuk menghitung permintaan energi. Analisis yang digunakan dalam model ini menggunakan metode yang didasarkan pada pendekatan end-use (pengguna akhir) secara terpisah untuk masing-masing sektor pemakai (dalam penelitian ini dengan sektor tarif) sehingga diperoleh jumlah permintaan energi per sektor pemakai dalam suatu wilayah pada rentang waktu tertentu. Informasi mengenai variabel ekonomi, demografi dan karakteristik pemakai energi dapat digunakan untuk membuat alternatif skenario kondisi masa depan sehingga dapat diketahui hasil proyeksi dan pola perubahan permintaan energi berdasarkan skenario-skenario tersebut. Sedangkan penentuan proyeksinya menggunakan trend yang terjadi dalam beberapa waktu yang ditentukan. Dalam penelitian ini menggunakan data tahun 2006 s/d 2008 (3 tahun).
Analisis permintaan energi dalam penelitian ini menggunakan metode analisis berdasarkan aktivitas (Activity Level Analysis). Pada metode ini jumlah permintaan energi dihitung sebagai hasil perkalian antara aktivitas energi dengan intensitas energi (jumlah energi yang digunakan per unit aktivitas). Metode ini terdiri atas dua model analisis yaitu Analisis Permintaan Energi Final (Final Energy Demand Analysis) dan Analisis Permintaan Energi Terpakai (Useful Energy Demand Analysis).
2.3. Elastisitas Energi
BAB III PELAKSANAAN PENELITIAN
2 Data Konsumsi ListrikPT PLN (Persero) APJ Yogyakarta
Untuk melakukan simulasi menggunakan LEAP, perlu melihat kembali data yang dimiliki. Hal ini dimungkinkan karena algoritma LEAP yang memiliki fleksibilitas tinggi yang memberi keleluasaan bagi pengguna dalam melakukan simulasi. LEAP dapat diatur sesuai data yang dimiliki. Apabila data yang dimiliki sangat lengkap seperti data emisi buang, teknologi pembangkitan, hingga peralatan elektronik dan penerangan dalam bangunan mampu diakomodasi oleh LEAP. Demikian juga apabila data yang dimiliki sangat terbatas seperti simulasi pada penelitian ini dimana hanya memiliki data yang berkaitan dengan konsumsi energi listrik pun dapat digunakan.
3.2.1. Metode Simulasi
Metode yang digunakan dalam simulasi ini berdasar pada final energy demand analysis atau bisa dikategorikan model end-use.
3.2.2. Basic Parameter
analisis permintaan (demand). Kemudian menentukan tahun dasar simulasi. Dalam penelitian ini yang digunakan sebagai tahun dasar adalah tahun 2008. Alasannya adalah data yang diperoleh sudah pasti dan data PDRB tidak ada untuk 2009. Setelah itu menentukan batas akhir periode simulasi yaitu tahun 2015. Yang terakhir adalah menentukan unit satuan yang digunakan seperti unit energi, unit panjang, massa dan mata uang.
3.2.2. Key Assumptions
Key Assumptions merupakan bagian dari cabang (branch) yang berfungsi sebagai variabel penggerak. Asumsi yang digunakan sebagai kunci adalah intensitas energi dan pelanggan untuk masing-masing sektor tarif, misalnya energy intensity bisnis, energy intensity industri, pelanggan bisnis, pelanggan industri, dan seterusnya. Untuk unit satuan yang digunakan pada intensitas energi adalah MWh/Pelanggan, sedangkan untuk level aktivitas adalah Pelanggan.
Setelah pembuatan asumsi kunci, maka selanjutnya adalah memberikan masukan dalam kondisi current account yaitu kondisi tahun dasar (base year). Karena tahun dasar yang digunakan adalah tahun 2008 maka input awalnya yang ditulis pada bagian
expression
3.2.4. Demand Analysis
Demand Analysis adalah cabang yang menentukan akan seperti apa karakteristik perhitungan nilai permintaan. Dalam penelitian ini permintaan dihitung berdasarkan 2 variabel yaitu intensitas energi dan. Tingkat permintaan ditentukan dengan mengalikan nilai proyeksi intensitas energi dan pelanggan yang ada pada asumsi kunci. Sehingga bentuk dari masukkan untuk expression pada Final Energy Intensity adalah
Key\Pelanggan Bisnis[Pelanggan]*Key\energy intensity bisnis[MWh/Pelanggan]. Satuan yang digunakan dan diharapkan sebagai satuan keluaran/hasilnya adalah MWh. Demand dibagi menjadi 5 sektor tarif yaitu bisnis, industri, publik, sosial dan rumah tangga.
3.2.5. Skenario (Scenario)
Setelah masukkan data current account selesai, maka perlu menentukan scenario yang digunakan. Skenario yang digunakan dalam penelitian ini adalah Business As Usual (BAU). BAU merupakan skenario dimana proyeksi didasarkan pada anggapan bahwa pertumbuhan konsumsi listrik akan berjalan sebagaimana biasanya seperti waktu sebelumnya. Untuk menggunakan skenario BAU dapat dilakukan dengan memilih Refference (REF) pada kotak Scenario. Setelah itu muncul tampilan dimana harus memasukkan data expression.
3,59%, Sektor Publik (-1,22%), Sektor Sosial 12,27% dan Sektor Rumah Tangga 4,19%.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Intensitas Energi
Hasil proyeksi intensitas energi ditunjukkan oleh gambar 4.1
Gambar 4.1 Proyeksi intensitas Energi
Dari Gambar dapat dilihat bahwa intensitas energi untuk akan mencapai 905,5 MWh/Pelanggan pada tahun 2015. Hal ini menunjukkan pertumbuhan tingkat aktivitas energi sekitar 3,4% tiap tahunnya. Total pertumbuhan tingkat aktivitas energi listrik dari tahun 2008 ke 2015 meningkat 26,47%. Meningkatnya tingkat aktivitas energi ini akan mempengaruhi peningkatan konsumsi energi.
Perubahan komposisi atau proporsi setiap sektor terhadap intensitas energi total tidak terlalu signifikan, yaitu hanya berkisar 1%. Intensitas energi yang juga menunjukkan tingkat aktivitas energi masih didominasi oleh sektor industri dengan 837,6 MWh/Pelanggan pada tahun 2015. Nilai tersebut berkontribusi sebesar 92,5%, naik dari 91,4% pada tahun 2008. Sektor Bisnis proporsinya turun dari 1,59% pada tahun 2008 menjadi 1,42% pada tahun 2015. Proporsi intensitas
energi pada sektor Publik juga mengalami penurunan menjadi 4,31% dari 5,49%. Sektor sosial naik dari 0,87% menjadi 1,55%, sedangkan pada sektor Rumah tangga peningkatannya tidak terlalu signifikan yaitu dari 0,21% menjadi 0,22%.
4.2. Konsumsi Energi Listrik
Gambar 4.2. Hasil proyeksi konsumsi listrik 2009-2015 Tabel 4.1. Hasil proyeksi konsumsi listrik 2009-2015
Sektor Konsumsi Listrik (GWh)
Tarif 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Bisnis 124,91 133,30 142,25 151,80 162,00 172,88 184,49 196,88 Industri 114,51 123,45 133,09 143,48 154,68 166,75 179,77 193,81 Publik 35,59 38,67 42,01 45,65 49,59 53,88 58,54 63,60 Sosial
Rumah Tangga
31,27 357,28
36,33 383,19
42,21 410,99
49,04 440,80
56,97 472,77
66,19 507,06
76,90 543,84
Hasil proyeksi permintaan energi listrik menunjukkan adanya peningkatan dari tahun 2008 dengan total konsumsi 663,56 GWh menjadi 1.126,91 GWh. Dengan kata lain peningkatan konsumsinya selama 7 tahun adalah 69%. Nilai ini menjadi sangat signifikan. Bila dibandingkan dengan periode 2006- 2008, maka peningkatannya sekitar 15,2% dalam kurun waktu 2 tahun. Karakteristik pertumbuhan konsumsi listrik rata pada tahun 2006-2008 adalah 7,4%, sedangkan untuk tahun 2009-2015 rata-rata pertumbuhannya 7,9% tiap tahunnya. Perbedaan tingkat pertumbuhannya hanya meningkat 0,5%. Namun, peningkatan secara akumulasi pada akhir tahun 2015 menjadi sangat signifikan. Karakteristik pertumbuhannya ditunjukkan oleh Gambar 4.3.
Gambar 4.3. Konsumsi listrik tahun 2006-2015
Komposisi permintaan energi listrik pada tahun dasar (2008) terdiri dari Sektor Bisnis 18,8%, Sektor Industri 17,3%, Sektor Publik 5,4%, Sektor Sosial 4,7% dan sektor Rumah tangga dengan 53,8%. Untuk tahun 2015 juga masih didominasi oleh sektor Rumah tangga dengan 51,3%. Angka ini turun 2,5% dari tahun 2008. Demikian juga dengan sektor Bisnis yang turun menjadi 17,5% dan sektor Industri menjadi 17,2%. Peningkatan terjadi pada sektor yang lain, yaitu Publik menjadi 5,6% dan Sosial secara signifikan meningkat menjadi 7,9%.
Komposisi permintaan energi listrik secara lengkap ditunjukkan oleh Tabel 4.2. Tabel 4.2. Komposisi permintaan energi listrik
Sektor Proporsi (%)
Tarif 2006 2008 2015
Industri 16,0 17,3 17,2
Publik 4,9 5,4 5,6
Sosial 4,2 4,7 7,9
Rumahtangga 54,2 53,8 51,8
Total 100,0 100,0 100,0
Untuk konsumsi energi listrik setiap kecamatan menunjukkan bahwa permintaan energi yang tertinggi terjadi di Kecamatan Depok. Pada tahun 2015 tingkat permintaan energi listrik akan mencapai 324,19 GWh sehingga terjadi peningkatan bila dibandingkan dengan tahun dasar (2008) yang berada pada angka 205,47 GWh.
4.3. PDRB dan Elastisitas Energi
Hasil proyeksi dan perhitungan elastisitas energi untuk ditunjukkan oleh Tabel 4.26 dan Tabel 4.27. Proyeksi PDRB mengacu pada Laporan Kajian Potensi Kelistrikan . Elastisitas energi dihitung berdasarkan persamaan (3.9).
Elastisitas energi didefinisikan sebagai perbandingan antara pertumbuhan konsumsi energi dengan pertumbuhan ekonomi.
Tabel 4.26. Pertumbuhan PDRB(harga berlaku), konsumsi energi dan elastisitas energi 2006-2015
2009 714,94 7,86 6317878,92 6,00 1,31
2010 770,55 7,78 6705169,40 6,13 1,27
2011 830,76 7,81 7121907,16 6,22 1,26
2012 896,01 7,85 7568106,96 6,27 1,25
2013 966,76 7,90 8043784,23 6,29 1,26
2014 1043,537,94 8548955,08 6,28 1,26
2015 1126,917,99 9083636,33 6,25 1,28
Pertumbuhan konsumsi energi rata-rata berada pada angka 7,8%, sedangkan angka pertumbuhan ekonominya (berdasarkan harga berlaku) rata-rata adalah 15,6%. Perbandingan dari 2 parameter tersebut menghasilkan nilai elastisitas energi yang sangat bagus, yaitu berada pada kisaran 0,5. Apabila mengacu kepada referensi yang ada[13], maka dapat dikatakan sebagai wilayah yang memiliki tingkat efisiensi yang bagus. Angka ini jauh di bawah angka elastisitas energi secara nasional yang mencapai pada angka 1. Bahkan angka ini dapat dikatakan mendekati elastisitas di negara maju, yaitu 0,5. Namun, data elastisitas ini perlu dibandingkan juga dengan perhitungan konsumsi energi yang melibatkan sektor energi lain seperti gas, BBM, dan sumber energi lainnya dalam bidang yang bermacam-macam pula seperti transportasi dan pembangkitan.
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Permintaan energi listrik dari tahun 2008 hingga 2015 akan mengalami peningkatan dari 663,56 GWh menjadi 1.126,91 GWh. Pertumbuhan selama periode tersebut adalah 7,9% per tahun. Komposisi pada tahun 2015 terdiri dari sektor Bisnis dengan proporsi 17,5%, sektor Industri 17,2%, sektor Publik 5,6%, sektor Sosial 7,9% dan sektor Rumah Tangga 51,3%.
2. Elastisitas energi menunjukkan angka rata-rata 0,5. Angka tersebut menunjukkan bahwa cukup efisien dalam memanfaatkan energi listrik. Untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi (PDRB) sebesar 1%, maka diperlukan pertumbuhan permintaan energi listrik sebesar 0,5%.
5.2 Saran
Dari hasil dan kesimpulan penelitian ini, dapat diajukan beberapa saran agar penelitian ini dapat bermanfaat dan dapat dilakukan penelitian lebih lanjut di masa yang akan datang. Beberapa saran yang dapat disampaikan adalah sebagai berikut:
1. Hasil proyeksi permintaan energi listrik hendaknya dapat digunakan sebagai bagian dari penyusunan kebijakan di bidang ketenagalistrikan. Selain itu juga dapat menjadi acuan dalam melakukan perencanaan pengembangan wilayah agar lebih
2. Untuk mengembangkan dan meningkatkan kemampuan masyarakat dalam memanfaatkan energi listrik, ada baiknya dibangun beberapa penyulang baru melalui wilayah yang terisolir dari jaringan listrik PLN saat ini.
DAFTAR PUSTAKA
[1] UU RI No. 30 Tahun 2007 Tentang Energi
[2] UU RI No 30 tahun 2009 Tentang Ketenagalistrikan
[3] Agus Sugiyono dan Endang Suarna. “Optimasi Penyediaan Energi Nasional: Konsep Dan Aplikasi Model Markal”. Seminar Nasional Matematika, Statistika, dan Pendidikan Matematika. hal. 1-7, Bandung, 22 April 2006.
[4] Harald Winkler, Mark Borchers, Alison Hughes, Eugene Visage and Glen Heinrich. Cape Town Energy Futures: Policies and Scenarios for Sustainable City Energy Development. Energy Research Centre University of Cape Town, Cape Town, 2005.
[5] Baolei Guo, Yanjia Wang and Aling Zhang. “China Energy Future: LEAP Tool Application in China”. Tsinghua University.
[6] Muhammad Ery Wijaya and Bundit Limmeechokchai. “Optimization of Indonesian Geothermal Energy Resources for Future Clean Electricity Supply: A Case of Java-Madura-Bali System”. The Conference on Energy Network of Thailand, General of the c-5 Naresuan University, hal.2-3, Phitsanulok, 29 April -1 Mei 2009.
[7] Muhammad Ery Wijaya. Supply Security Improvement of Electricity Expansion Planning and CO2 Mitigation in Indonesia. Tesis, The Joint Graduate School of Energy And Environment at King Mongkut’s University of Technology Thonburi, Thonburi, 2009.
[8] Muhammad Ery Wijaya and Bundit Limmeechokchai. Thammasat Int. J. Sc.Tech, Vol. 14, No. 4, October-December: 1-14, 2009.
[9] Ragil Lanang Widiatmo Tri Purnomo. Kajian Perencanaan Permintaan dan Penyediaan Energi di Wilayah Daerah Istimewa Yogyakarta Menggunakan Perangkat Lunak LEAP. Skripsi. Jurusan Teknik Fisika Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, 2005.
[10] Laporan Akhir Review Penyusunan Rencana Umum KetenagalistrikanDaerah (RUKD) Propinsi Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun Anggaran 2008. Laporan Penelitian, RUKD, Dinas Perindustrian, Perdagangan dan Koperasi Bidang Pertambangan dan Energi Pemerintah Propinsi DIY, Yogyakarta, 2008.
[11] Pedoman Penyusunan Rencana Umum Ketenagalistrikan. Keputusan Menteri. 2003.
[12] Penjelasan Pasal 19 ayat (1) huruf b PP no 70 tahun 2009 Tentang Konservasi Energi. 2009.
[13] Bidang Niaga dan Distribusi. Data Pelanggan. Data Teknis. PLN APJ Yogyakarta, Yogyakarta, 2009.
[14] Kajian Potensi dan Kebutuhan Energi Listrik 2010-2015. Pemerintah . 2009. [15] Suhono. Inventarisasi Permasalahan Pada Instalasi Solar House System di
Wilayah Daerah Istimewa Yogyakarta. Laporan Kerja Praktek. Jurusan Teknik Fisika Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, 2009.
[18] Data Kecamatan. Diakses dari URL http://www.slemankab.go.id/? hal=tampil_menu.php&id_menu=9
[19] LEAP Training Exercise 2008, Stockholm Environment Institute, 2008. [20] Charles Heaps, An Introduction to LEAP, Stockholm Environment Institute,
[21] Data Kecamatan. Diakses dari URL http://www.slemankab.go.id/?
