Analisa Perkiraan Energi Menggunakan Metode Koefisien Energi. (Studi Kasus : PT.PLN (PERSERO) Area Gorontalo)

dokumen-dokumen yang mirip
Yuningsih Akili 1 Yasin Mohamad 2. Abstrak

METODE KOEFISIEN ENERGI UNTUK PERAMALAN BEBAN JANGKA PENDEK PADA JARINGAN JAWA MADURA BALI

UNIVERSITAS INDONESIA METODE KOEFISIEN ENERGI UNTUK PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK PADA JARINGAN JAWA-MADURA-BALI

STUDI PRAKIRAAN KEBUTUHAN ENERGI LISTRIK TAHUN WILAYAH KOTA PADANG SIDIMPUAN DENGAN METODE GABUNGAN

BAB I PENDAHULUAN. pertumbuhan bisnis, industri, dan lain sebagainya. Sehingga diperlukan peramalan

1. BAB I PENDAHULUAN

Keadaan atau kejadian-kejadian pada masa yang akan datang tidaklah akan selalu sesuai dengan yang diharapkan, oleh karena itu perlu dilakukan suatu

BAB II LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. melonjak dengan tinggi dan cepat, khususnya kebutuhan listrik bagi rumah

PEMODELAN DAN SISTEM INFORMASI PREDIKSI KAPASITAS PEMBANGKIT LISTRIK MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK (SEKTOR RUMAH TANGGA)

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

1.1. Latar Belakang Masalah

BAB IV PERHITUNGAN DAN ANALISIS

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Tarif dan Koreksi Faktor Daya

KEPUTUSAN PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 48 TAHUN 2000 TENTANG HARGA JUAL TENAGA LISTRIK YANG DISEDIAKAN OLEH PERUSAHAAN PERSEROAN (PERSERO)

BAB I PENDAHULUAN. merupakan suatu keharusan yang harus dipenuhi. Ketersediaan energi listrik yang

ANALISIS PERAMALAN KEBUTUHAN ENERGI LISTRIK PLN AREA BATAM MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Kebutuhan akan tenaga listrik dari pelanggan selalu bertambah dari waktu

Bidang Studi Teknik Sistem Tenaga Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

PERAMALAN BEBAN PUNCAK LISTRIK JANGKA PENDEK MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN

2014 ESTIMASI BEBAN PUNCAK HARIAN BERDASARKAN KLUSTER TIPE HARI BERBASIS ALGORITMA HYBRID SWARM PARTICLE-ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

LAMPIRAN I KEPUTUSAN PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA NOMOR : 48 TAHUN 2000 TANGGAL : 31 MARET 2000 GOLONGAN TARIF DASAR LISTRIK

PERHITUNGAN LOAD FORECAST PADA KAPASITAS FEEDER 20 KV (APLIKASI PT. PLN RAYON BELANTI PADANG)

ESTIMASI KEBUTUHAN DAYA LISTRIK SULAWESI SELATAN SAMPAI TAHUN Harifuddin Jurusan Pendidikan Teknik Elektro FT UNM. Abstrak

TINJAUAN PUSTAKA. Prediksi pada dasarnya merupakan dugaan atau prediksi mengenai terjadinya

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

PROYEKSI KEBUTUHAN LISTRIK PLN TAHUN 2003 S.D 2020

Vol.17 No.2. Agustus 2015 Jurnal Momentum ISSN : X

BAB III METODE PENELITIAN

BAB II KAJIAN PUSTAKA

ANALISIS RAMALAN KEBUTUHAN BEBAN ENERGI LISTRIK DI REGIONAL SUMATERA UTARA TAHUN DENGAN METODE GABUNGAN

BAB I PENDAHULUAN. Menurut UU No. 22 Tahun 1999 yang telah diganti dengan UU No. 34 Tahun 2004

NO. GOLONGAN TARIF BATAS DAYA KETERANGAN

KERANGKA ACUAN KERJA (KAK)

STUDI KEAMANAN SUPLAI ENERGI LISTRIK BALI SAMPAI DENGAN TAHUN 2025

BAB I PENDAHULUAN. masyarakat di seluruh Indonesia. Melalui mutu pelayanan dan keamanan yang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Zenny Jaelani, 2013

BAB I PENDAHULUAN. diberikan kepada pelanggan atau konsumen. Pelayanan ialah usaha melayani

PRAKIRAAN KEBUTUHAN BEBAN DAN ENERGI LISTRIK KABUPATEN KENDAL

BAB I PENDAHULUAN. Era globalisasi yang terjadi saat ini membawa dampak terhadap perekonomian

1. BAB I PENDAHULUAN

KEPUTUSAN PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 83 TAHUN 2001 TENTANG

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. akan terpenuhi. Kebutuhan seseorang dikatakan terpenuhi apabila ia dapat

BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN

Politeknik Negeri Sriwijaya BAB I PENDAHULUAN

BAB II GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

PERBANDINGAN METODE GABUNGAN DAN METODE KECENDERUNGAN (REGRESI LINIER) UNTUK PRAKIRAAN KEBUTUHAN ENERGI LISTRIK WILAYAH SUMATERA UTARA

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

Session 11 Interconnection System

BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Listrik merupakan salah satu komoditi strategis dalam perekonomian

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

PRISMA FISIKA, Vol. III, No. 3 (2015), Hal ISSN :

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PLN Dari 1973 Sampai 2005

BAB 1 PENDAHULUAN. energi perlu dilaksanakan secara berdaya guna dan berhasil guna. Disisi lain

PROYEKSI KEBUTUHAN DAYA LISTRIK DI PROPINSI SULAWESI TENGAH TAHUN

PRESS RELEASE PAPARAN PUBLIK 2015 PT KMI WIRE AND CABLE Tbk 11 AGUSTUS 2015

Secara garis besar penyusunan proyeksi permintaan energi terdiri dari tiga tahap,

Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XV Program Studi MMT-ITS, Surabaya 4 Pebruari 2012

BAB III METODE PENELITIAN

LOSS OF LOAD PROBABILITY (LOLP) INDEX UNTUK MENGANALISIS KEANDALAN PEMBANGKIT LISTRIK (Studi Kasus PT Indonesia Power UBP Suralaya)

BAB I PENDAHULUAN. sebagai mesin penggerak pembangunan di Indonesia. Selain berkontribusi

Kata kunci: beban GI, perkiraan, regresi linier berganda

BAB I PENDAHULUAN. memperkirakan pertumbuhan ekonomi Indonesia sebesar 5,1% dan akan. mengalami peningkatan menjadi sebesar 5,2% pada tahun 2015.

2015 EVALUASI RUGI-RUGI D AYA TEGANGAN SISTEM TRANSMISI 150 KV REGION II JAWA BARAT

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Gambaran Umum Objek Penelitian

BAB III PEMBAHASAN. ekonomi, dan pihak lainnya yang telah dikembangkan berdasarkan kebutuhan dan

PEMETAAN TINGKAT KEBISINGAN AKIBAT AKTIVITAS TRANSPORTASI DI JALAN KALIWARON-KALIKEPITING SURABAYA

KARAKTERISTIK POTENSI ENERGI ANGIN DI PROPINSI GORONTALO. Abstrak

BAB I PENDAHULUAN. adanya polusi yang menyebabkan terjadinya flashover pada isolator-isolatornya.

BAB I PENDAHULUAN. dapat digunakan sebagai alat untuk mengkomunikasikan data keuangan atau

BAB I PENDAHULUAN. masyarakat dapat terpenuhi secara terus menerus. mengakibatkan kegagalan operasi pada transformator.

METODE PENGATURAN PENGGUNAAN TENAGA LISTRIK DALAM UPAYA PENGHEMATAN BAHAN BAKAR PEMBANGKIT DAN ENERGI. Oleh : Widodo *)

ANALISIS KEBUTUHAN DAN PENYEDIAAN LISTRIK

I. PENDAHULUAN. negara, tetapi pembangunan memiliki perspektif yang luas lebih dari itu. Dimensi

LEMBARAN DAERAH KOTA TARAKAN TAHUN 2010 NOMOR 1 PERATURAN DAERAH KOTA TARAKAN NOMOR 1 TAHUN 2010 TENTANG

PERATURAN BANK INDONESIA NOMOR: 6/25/PBI/2004 TENTANG RENCANA BISNIS BANK UMUM GUBERNUR BANK INDONESIA,

BAB 11 KARAKTERISTIK BEBAN TENAGA LISTRIK

BAB 1 PENDAHULUAN. dilakukan manusia dalam memenuhi kebutuhan hidupnya, baik melalui

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. Dewasa ini negara-negara berkembang sedang giat-giatnya melaksanakan

STUDI KEANDALAN KETERSEDIAAN DAYA PERENCANAAN PEMBANGKIT LISTRIK PT PLN SISTEM SULSELBAR TAHUN

BAB IV PEMBAHASAN. Penerapan dan Pemungutan Pajak Penerangan Jalan, Pajak Hotel dan. Pajak Sarang Burung Walet di Kabupaten Karawang

BAB I PENDAHULUAN. Listrik merupakan salah satu kebutuhan pokok yang diperlukan dalam

PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA,

SKRIPSI. Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan Dalam Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi Jurusan Ilmu Ekonomi. Oleh:

BAB I PENDAHULUAN. berbagai variasi prosedur perencanaan. Perencanaan operasi meliputi metodologi

MEDIA ELEKTRIK, Volume 3 Nomor 1, Juni 2008

BAB III PENGGUNAAN KAPASITOR SHUNT UNTUK MEMPERBAIKI FAKTOR DAYA. daya aktif (watt) dan daya nyata (VA) yang digunakan dalam sirkuit AC atau beda

ANALISIS RUGI-RUGI ENERGI SISTEM DISTRIBUSI PADA GARDU INDUK SEI. RAYA

1. BAB I PENDAHULUAN

BAB I PENDAHULUAN. adalah laba yang optimal, kelangsungan hidup yang terus-menerus dan

BAB I PENDAHULUAN. sehari-hari. Selain itu ketenagalistrikan akan mempengaruhi laju perekonomian dari berbagai

BAB I PENDAHULUAN. Era globalisasi saat ini menuntut organisasi ataupun perusahaan untuk

Analisis Krisis Energi Listrik di Kalimantan Barat

BAB 1 PENDAHULUAN. bidang produksi, penelitian dan riset, bidang pertahanan dan keamanan, bidang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Energi adalah salah satu kebutuhan yang paling mendasar bagi umat manusia

LOSS OF LOAD PROBABILITY (LOLP) INDEX UNTUK MENGANALISIS KEANDALAN PEMBANGKIT LISTRIK (Studi Kasus PT Indonesia Power UBP Suralaya)

Transkripsi:

Analisa Perkiraan Energi Menggunakan Metode Koefisien Energi (Studi Kasus : PT.PLN (PERSERO) Area Gorontalo) Yuningsih Akili 1 Yasin Mohamad 2 Abstrak Meningkatnya kebutuhan energi tidak lepas dari jumlah pelanggan yang terus menerus meningkat dari tahun ke tahun, Dari tahun 2008 jumlah pelanggan energi listrik sebesar 107,961, pada tahun 2009 sebesar 108,628 pelanggan, di tahun 2010 berjumlah 113,648 pelanggan, di tahun 2011 menjadi 129,270 pelanggan, dan di tahun 2012 jumlah pelanggannya mencapai 149,799 pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa perkiraan energi listrik jangka pendek yaitu pada tahun 2013 berdasarkan ROT (Rencana Operasi Tahunan ). Rencana Operasi Tahunan (ROT) tahun 2013 adalah sebesar 232329,3611 MWh. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan metode koefisien Energi. Dan sumber data yang digunakan adalah data historis tahun 2011 dan 2012. Berdasarkan hasil perhitungan yang lakukan didapatkan nilai deviasi dengan menggunakan metode koefisien energi adalah sebesar 28 %, sedangkan nilai deviasi terbesar yaitu sebesar 66 % yang terjadi pada minggu ke 6. Kata Kunci : Koefisien Energi, ROT, Perkiraan Beban. 1. PENGANTAR Dengan diresmikannya Provinsi Gorontalo pada tahun 2001 yang terdiri dari dua Kabupaten, yaitu Kabupaten Gorontalo dan Kabupaten Boalemo, dan satu kotamadya yaitu Kota Gorontalo, kemudian dua tahun berikut yaitu pada awal tahun 2003, Provinsi Gorontalo mengalami pemekaran, dimana Kabupaten Gorontalo dimekarkan menjadi Kabupaten Gorontalo dan Kabupaten Bonebolango serta Kabupaten Boalemo di mekarkan menjadi Kabupaten Boalemo dan Kabupaten Pohuwato, dan kabupaten termuda yaitu Gorontalo Utara. Sejak saat itulah sangat terasa adanya peningkatan perekonomian daerah. Dengan peningkatan perekonomian secara tidak langsung memacu aktifitas disemua sektor yang ada, seperti sektor Rumah Tangga, sektor Sosial, sektor Bisnis, sektor Publik, dan sektor Industri yang mengakibatkan meningkatnya kebutuhan energi [4]. Meningkatnya kebutuhan energi tidak lepas dari jumlah pelanggan yang terus menerus meningkat dari tahun ke tahun, seperti tahun 2008 jumlah pelanggan energi listrik sebesar 107,961, pada tahun 2009 sebesar 108,628 pelanggan, di tahun 2010 berjumlah 113,648 pelanggan, di tahun 2011 menjadi 129,270 pelanggan, dan di tahun 2012 jumlah pelanggannya mencapai 149,799 pelanggan. Dibawah ini adalah tabel jumlah pelanggan dari tahun 2008-2012, dilanjutkan dengan grafik pelanggan dan grafik delta pelanggan dari tahun 2008-2012. [2]. Tabel.1 Jumlah pelanggan JUMLAH PELANGGAN TAHUN 2008 2009 2010 2011 2012 PELANGGAN 107.961 108.628 113.648 129.270 146.270 DELTA 1738 0.667 5,020 15,622 17,000 Sumber: PT.PLN (PERSERO) AREA GORONTALO 22

150,000 100,000 50,000 0 2008 2009 2010 2011 2012 Grafik 1 Jumlah Pelanggan 20000 15000 10000 5000 Tahun Delta 0 2008 2009 2010 2011 2012 Gambar 1. Grafik Delta pelanggan 2. LANDASAN TEORI Beban sistem tenaga listrik merupakan pemakaian tenaga listrik dari para pelanggan listrik. Oleh karenanya besar kecilnya beban beserta perubahannya tergantung pada kebutuhan para pelanggan akan tenaga listrik. Tidak ada perhitungan yang eksak mengenai besarnya beban sistem pada suatu saat, yang bisa dilakukan hanyalah membuat perkiraan beban. Tapi selalu diusahakan agar Daya yang dibangkitkan = Beban Sistem [1]. Masalah Perkiraan Beban merupakan masalah yang sangat menentukan bagi perusahaan listrik baik segisegi manajerial maupun bagi segi opersional, oleh karenanya perlu mendapat perhatian khusus. Untuk dapat membuat Perkiraan Beban yang sebaik mungkin perlu beban sistem tenaga listrik yang sudah terjadi dimasa lalu di analisa. Ada 3 kelompok Perkiraan Beban [1]. 1. Perkiraan beban Jangka Panjang Perkiraan beban jangka panjang adalah untuk jangka waktu di atas satu tahun. Dalam perkiraan Beban Jangka Panjang masalahmasalah makro ekonomi yang merupakan masalah ekstern perusahaan listrik merupakan 23 faktor utama yang menentukan arah perkiraann beban. 2. Perkiraan Beban Jangka Menengah Perkiraan beban jangka menengah adalah untuk jangka waktu dari satu bulan sampai dengan satu tahun. Poros untuk perkiraan beban jangka menengah adalah Perkiraan Beban Jangka Panjang, sehingga perkiraan beban jangka menengah tidaklah dapat menyimpang terlalu jauh terhadap perkiraan beban jangka panjang. Dalam perkiraan beban jangka menengah masalahmasalah manajerial perusahaan misalnya kemampuan teknis memperluas jaringan distribusi, kemampuan teknis menyelesaikan proyek saluran transmisi. Masalah penyelsaian proyek ini sesungguhnya tidak sepenuhnya merupakan masalah intern perusahaan listrik, tetapi juga dipengaruhi oleh faktor-faktor ekstern khususnya jika menyangkut masalah pembebasan tanah dan masalah penyediaan dana. Dalam perkiraan beban jangka panjang biasanya hanya diperkirakan beban puncak yang tertinggi yang akan terjadi dalam sistem tenaga listrik, karena perkiraan beban jangka panjang lebih banyak dipergunakan untuk keperluan perencanaan pengembangan sistem. Tetapi dalam perkiraan beban jangka menengah aspek operasional yang menonjol, karena dalam jangka

menengah (kurang dari satu tahun) tidak banyak lagi yang dapat dilakukan dalam segi pengembangan. kemudian di adakan perkiraan untuk masa yang akan datang. 3. Perkiraan Beban Jangka Pendek Berikut beberapa metode perkiraan beban listrik: Perkiraan beban jangka pendek adalah untuk 1. Metode perkiraan beban listrik dengan jangka waktu beberapa waktu beberapa jam koefisien energi. sampai satu minggu (168 jam). Dalam perkiraan Metode ini dipakai untuk meramalkan beban beban jangka pendek terdapat batas atas untuk harian dari suatu sistem tenaga listrik. Beban beban maksimum dan batas bawah untuk beban untuk setiap jam di beri koefisien yang minimum yang ditentukan oleh Perkiraan Beban menggambarkan besarnya beban pada jam Jangka Menengah. Besarnya beban untuk setiap tersebut dalam perbandingannya terhadap beban jam ditentukan dengan memperhatikan langgam puncak. Koefisien-koefisien ini berbeda untuk beban di waktu lalu dengan memperhatikan hari Senin sampai dengan Minggu dan untuk hari berbagai informasi yang dapat mempengaruhi libur bukan Minggu. Setelah didapat perkiraan besarnya beban sistem seperti acara televisi, kurva beban harian dengan metode koefisien, cuaca, dan suhu udara. masih perlu dilakukan koreksi-koreksi berdasarkan informasi-informasi terakhir 2.1 Cara Cara Memperkirakan Beban mengenai perkiraan suhu dan kegiatan Salah satu faktor yang sangat menentukan masyarakat [5]. dalam membuat rencana operasi Sistem Tenaga Listrik adalah perkiraan beban yang akan dialami oleh sistem 2. Energi sistem mingguan dalam setahun tenaga listrik yang bersangkutan. Tidak ada rumus Langkah perkiraan beban untuk keperluan eksak untuk ini karena besarnya beban ditentukan oleh operasi di mulai dari pembuatan kurva energi para pemakai (konsumen) tenaga listrik yang secara selama satu tahun terdiri dari 52 minggu. Kurva bebas dapat menentukan pemakaiannya. Namun karena tahunan merupakan suatu kurva yang dibentuk pada umumnya kebutuhan tenaga listrik seorang oleh energi mingguan selama satu tahun yang konsumen sifatnya periodik maka grafik pemakaian terdiri dari 52 minggu. Kurva ini dibentuk tenaga listrik atau lazimnya disebut sebagai grafik dengan mengetahui dahulu besarnya target beban dari Sistem Tenaga Listrik yang mempunyai pembelian energi untuk menghitung perkiraan sifat periodik. Oleh karenanya statistik beban dari masa energi tahunan disamping data energi mingguan lalu beserta analisanya dapat diuraikan. Oleh dari tahun-tahun sebelumnya. Pembentukan karenanya statistik beban dari masa lalu beserta koefisien energi mingguan selama satu tahun analisanya seperti di uraikan sangat diperlukan untuk dengan data operasional sebagai berikut : memperkirakan beban dimasa yang akan datang yang Koef E MI Koef E M2 Koef E pada umumnya dilakukan dengan cara M3...Koef E M 52 mengekstrapolasir grafik beban di masa lampau ke Koef E M53 Koef E M54 Koef E masa yang akan datang. Sete;ah dilakukan ekstrapolasi M55...Koef E M 104 kemudian ditambahkan koreksi-koreksi terhadap hal- Koef Emrk Energi mingguan tahun ke n = Koef hal khusus, baik untuk perkiraan jangka panjang, Emrk x Energi Tahunan yang di rencanakan jangka menengah maupun jangka pendek.[1] dengan : Grafik beban perlahan-lahan berubah bentuknya Koef E M 1= Koefisien energi mingguan pada baik kwantitatif maupun kwalitatif. Perubahan ini minggu ke-1 untuk data ke-n disebabkan oleh [3] : Koef Emrk = Koefisien energi mingguan 1. Bertambahnya konsumen tenaga listrik selama 1 tahun 2. Bertambahnya konsumen tenaga listrik dari konsumen lama, misalnya karena ia membeli 3. Energi Sistem Harian dalam Setahun perlaatan listrik dari konsumen lama, Pada Sistem Area Gorontalo, periode mingguan misalnya karena ia membeli peralatan listrik dimulai pada hari Jumat sampai hari kamis. tambahan. Ī 䩃 urva Kurva energi ini merupakan rangkaian dari kurva 3. Suhu udara, kalau suhu udara tinggi maka beban harian selama satu minggu yang bentuk pemakaian alat-alat penyejuk udara bertambah kurvan. Karakteristik energi harian pada dan ini menambah pemakaian tenaga listrik dasarnya tidak selalu sama untuk masing-masing 4. Kegiatan ekonomi dalam masyarakat hari. Perumusan untuk mencari koefisien energi 5. Kegiatan sosial dalam masyarakat. harian dalam satu tahun dari data realisasi murni Dari uraian di atas dapatlah dimengerti bahwa tidaklah per hari sebagai berikut : mungkin ditemukan rumus yang eksak untuk Koef H1 Koef H3 Koef H4 menentukan besarnya beban. Tetapi beban dapat... Koef H365 diperkirakan besarnya berdasarkan pengalaman- Koef H366 Koef H367 Koef H368 pengalaman dan pengamatan-pengamatan di masa lalu... Koef H730 24

Koef Hn Energi per hari pada tahun ke-n = Koef Hn x Energi mingguan yang direncanakan dengan : Koef H1 = Koefisien energi harian pada hari ke-1 Koef Hn = Koefisien energi harian selama n hari 4. Energi Sistem per Setengah Jam dalam Setahun Pembuatan energi per setengah jam merupakan koreksi terhadap Energi Sistem Harian. Data energi per setengah jam-an sama dengan proses pembuatan data energi tahunan. Untuk besarnya jumlah hari dalam setahun yaitu 365 hari. Di dalam perhitungan ini masih menggunakan koefisien, tetapi menggunakan rencana energi yang telah di hitung pada perhitungan energi harian. Energi per setengah jam tidak selalu sama untuk masing-masing setengah jam. Maka dari itu, untuk mencari koefisien energi per setengah jam dalam satu tahun dari data realisasi murni sebagai berikut: Jam 00.30 01.00 01.30... 24.00 Energi E1 E2 E3... E364 Ejn Koefisien Koef1 Koef2 Koef3... Koef364 Koefjn Energi per setengah jam dalam tahun ke-n = Koef jn x Energi Harian yang direncanakan dengan : Koef jn = Koefisien per setengah jam pada jam ke-n 5. Pola Beban Pola beban adalah pola konsumsi tenaga listrik dalam kurun harian, bulanan, maupun tahunan. Secara umum, pola beban harian sistem tenaga listrik Area Gorontalo menunjukkan model-model yang berbedabeda, yaitu untuk pola pada hari kerja, hari Sabtu, hari Minggu dan hari libur. Dapat di pahami bahwa pemakaian daya listrik tertinggi hanya terjadi selama kurang lebih 4 jam setiap harinya. Periode ini dikenal dengan periode Waktu Beban Puncak (WBP). Meskipun beban puncak terjadi dalam kurun waktu yang relatif singkat, sistem harus mampu menyediakan kapasitas pembangkitan untuk memasok kebutuhan puncak tersebut. Oleh karena itu, operasi sistem tenaga listrik membutuhkan tersedianya pembangkit yang selalu stand by dan hanya difungsikan pada saat beban puncak. Pembangkit ini disebut sebagai pembangkit pemikul beban puncak. Pola beban suatu sistem seringkali direpresentasikan dengan faktor beban (load factor). Faktor beban adalah rasio antara beban rata-rata sistem dan beban puncak sistem. Angka faktor beban sesungguhnya merefleksikan kegiatan masyarakat setempat. Semakin tinggi faktor beban suatu sistem maka semakin rata penggunaan tenaga listrik sepanjang waktu [1]. 3. METODE PENELITIAN Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode koefisien energi, dan sumber data yang dibutuhkan adalah data historis beban mingguan dari tahun 2011-2012 PLN Cabang Gorontalo. Dalam rekapan pemakaian beban di PT.PLN (Persero) Area Gorontalo di hitung per 7 (tujuh) hari yang dimulai dari tanggal 1 Januari sampai tanggal 7 Januari tahun 2011, begitu seterusnya setiap tujuh hari dalam setiap bulannya, dan perhitungan perminggu ini di hitung dalam 1 (satu) koefisien, dalam hal ini setahun berjumlah 52 koefisien pada tahun 2011, dan hal ini berlaku juga untuk tahun 2012. 4. ANALISA DAN PEMBAHASAN Perhitungan Energi Mingguan Tahun 2013 Dari alur perhitungan koefisien energy, terlebih dahulu kita perlu mengetahui Rencana Operasi Tahunan (ROT) untuk tahun 2013. ROT untuk tahun 2013 yang dibuat PLN adalah 232329,3611 MWh. Dengan menghitung koefisien energi mingguan tahun 2011-2012 maka kita dapat menghitung energi mingguan tahun 2013, seperti dicontohkan berikut ini ; jumlah total energi pada tahun 2011 adalah 267932.1249 MWh, jumlah energi minggu pertama bulan Januari tahun 2011 adalah 14028.72, sehingga koefisien energi minggu pertama bulan Januari tahun 2011 adalah = 0.052359231. Dengan cara di atas kita lanjutkan perhitungan selanjutnya untuk tahun 2012. Setelah mendapatkan koefisien mingguan tahun 2011-2012 maka koefisien tersebut kita rata ratakan. Kemudian hasil dari rata-rata koefisien tahun 2011 dan tahun 2012 kita kalikan dengan nilai ROT tahun 2013 yang telah ada, yaitu 232329,3611 MWh. Langkah selanjutnya yaitu membandingkan energi per mingguan koefisien energi dengan data riil energy selama 4 bulan pada tahun 2013. Berikut tabel hasil perhitungan di atas. 25

Tabel 2. Hasil perhitungan Koefisien Energi mingguan Tahun 2013 Koefisien Koefisien Rata-rata Mingguan selama 2 tahun Energi Mingguan 2013 Minggu Energi Riil ke 1 2011 0.052359231 2012 0.0963596 0.074359415 172758754.7 162750000 2 0.051357559 0.092168728 0.071763143 166726852.6 227780000 27 3 0.052530095 0.096047196 0.074288645 172594335.2 230800000 25 4 0.051903966 0.096439497 0.074171732 172322710.5 207450000 17 5 0.053751673 0.090591474 0.072171574 167675756 235200000 29 6 0.054488203 0.010295975 0.032392089 75256333.33 223200000 66 7 0.053966429 0.093372648 0.073669538 171155967.8 269688000 37 8 0.052972371 0.087541007 0.070256689 163226916.5 247320000 34 9 0.051622029 0.083437217 0.135059246 313782282.9 235050000 33 10 0.052981777 0.084461799 0.068721788 159660890.5 217780000 27 11 0.048120769 0.08629139 0.06720608 156139455.3 216420000 28 12 0.062056164 0.085527479 0.073791822 171440068.5 233110000 26 13 0.067142453 0.084438807 0.07579063 176083885.8 195530000 10 14 0.067254869 0.084063462 0.075659166 175778455.9 211680000 17 15 0.069304119 0.085866899 0.077585509 180253918.3 255740000 30 16 0.068613945 0.082206281 0.075410113 175199833 275920000 37 Jumlah 2770056417 3645418000 28 Selisih % 6 Dari hasil perhitungan Tabel 2, terdapat selisih perhitungan beban menggunakan Metode Koefisien Energi dengan data riil dari pemakaian energi listrik di PT.PLN (Persero) Area Gorontalo yang mana pada minggu ke-1 bulan Januari berjumlah 6 %, minggu ke -2 berjumlah 27 %, minggu ke- 3 berjumlah 25 % dan seterusnya. Selisih dari nilai minggu ke-1 dan ke- 2 berjumlah 21 %, dari minggu ke 2 ke minggu ke 3 turun menjadi 25 %, minggu ke 4 turun lagi menjadi 17 %, kenaikan dari perhitungan koefisien terjadi pada minggu ke-6 yaitu berjumlah 66 %. Naik turunnya hasil perhitungan energi dengan menggunakan metode koefisien energi dengan data riil dari pemakaian energi tahun 2013 itu sendiri disebabkan karena faktor dari dalam system operasional itu sendiri dimana pada beberapa hari dalam sebulan itu ada beberapa mesin-mesin dari pembangkit yang mengalami gangguan dan ada juga yang stand by, selain itu pemakaian energi listrik oleh masyarakat Propinsi Gorontalo dalam bidang ekonomi, industri, pemerintahan dan rumah tangga yang tidak merata setiap waktu. 4.1 Analisa Nilai Deviasi Berdasarkan hasil perhitungan yang penulis lakukan didapatkan nilai deviasi dengan menggunakan metode koefisien energi adalah sebesar 28 %, sedangkan nilai deviasi terbesar yaitu sebesar 66 % yang terjadi pada minggu ke 6. Selanjutnya dipresentasikan melalui grafik Energi seperti di bawah ini. 26

350000000 300000000 250000000 200000000 150000000 100000000 50000000 0 1 3 5 7 9 11 13 15 Minggu ke Energi Mingguan 2013 Energi Riil 2013 Grafik 2. diatas menunjukkan tidak meratanya pemakaian energi riil dari waktu ke waktu di bandingkan dengan data perhitungan energi menggunakan metode koefisien energi melalui data historis tahun 2011 dan tahun 2012. Naik turunnya grafik terlihat jelas, karena perhitungan energi dengan metode ini hanya menggunakan data riil di lapangan yang terjadi dalam kurun waktu tertentu, tanpa memperhatikan karakteristik dan faktor-faktor eksternal yang terjadi di masyarakat, seperti faktor ekonomi, sosial budaya, pemerintahan, pertambahan penduduk dan industri pada waktu itu. 5. Kesimpulan Dari hasil analisa perhitungan perkiraan beban dengan menggunakan metode koefisien energi, dapat disimpulkan bahwa nilai deviasi yang terjadi disebabkan oleh pemakaian beban yang berbeda dari waktu ke waktu, di tambah pula dengan perkembangan perekonomian Propinsi Gorontalo yang Gambar 2. Energi Mingguan Tahun 2013 mengalami kemajuan yang signifikan sehingga memicu pemakaian energi yang maksimal pula di tahun 2013. DAFTAR PUSTAKA [1] Djiteng Marsudi, 2006, Operasi Sistem Tenaga Listrik. [2] Musa Wahab, Ir, 2005, Prakiraan Kebutuhan Listrik Gorontalo sampai tahun 2020 Menggunakan Model Leap, Ejournal.ung.ac.id>beranda>vol 3 no.1 [3] La.Ode Muhammad Abdul Wahid, 2004, Analisa Kebutuhan Dan Penyediaan Listrik, www.reocities.com/markal_ bppt/ /grahardi.pdf [4] Irawan Rahardjo,2000, Analisis Kebutuhan Energi Sektor Industri di Provinsi Gorontalo, www.reocities.com/markal _bppt/ /grahardi.pdf. [5] Kafahri Arya Hamidie,2009, efisien Energi Untuk Peramalan Beban Jngka 27