Proyeksi Permintaan Listrik di Pulau Kalimantan dengan Mempertimbangkan Rencana Pembangunan Ibu Kota Nusantara (IKN)
Kata Kunci:
proyeksi, permintaan listrik, analisis regresi, Kalimantan, IKN, projection, electricity demand, regression analysis, Kalimantan, IKNAbstrak
Studi ini mengembangkan model proyeksi permintaan listrik di Pulau Kalimantan dengan mempertimbangkan rencana dibangunnya Ibu Kota Nusantara (IKN). Proyeksi berbasis analisis regresi dilakukan untuk wilayah Kalbar, KalSelTeng dan KalTimRa, sedangkan di IKN proyeksi didasarkan pada asumsi konsumsi listrik per kapita. Variabel yang sangat berpengaruh terhadap permintaan listrik berdasar analisis data adalah PDRB, PDRB per kapita, jumlah pelanggan dan tarif listrik. Hasil proyeksi menunjukkan bahwa permintaan listrik di Pulau Kalimantan, dengan dibangunnya Kawasan IKN, akan meningkat dari 12.542,20 GWh pada tahun 2022 menjadi 147.639,96 GWh pada tahun 2060. Dari sisi prosentase energi listrik terjual per sektor, terjadi tren penurunan yang signifikan pada sektor Rumah Tangga dan tren kenaikan yang signifikan pada sektor Industri dan Bisnis.
Unduhan
Referensi
Pemerintah Republik Indonesia, “Undang-undang Republik Indonesia Nomor 3 Tahun 2022 Tentang Ibu Kota Negara.” Jakarta, pp. 1–54, 2022.
Kementerian Perencanaan Pembangunan Nasional/ BAPPENAS, Buku Saku Pemindahan Ibu Kota Negara. Jakarta: Kementerian Perencanaan Pembangunan Nasional/ BAPPENAS, 2021.
International Energy Agency, “An Energy Sector Roadmap to Net Zero Emissions in Indonesia,” Paris, 2022. doi: 10.1787/4a9e9439-en.
Pemerintah Republik Indonesia, “Peraturan Pemerintah Republik Indonesia No. 79 Tahun 2014 Tentang Kebijakan Energi Nasional.” Jakarta, pp. 1–36, 2014.
H. Allcott, A. Collard-Wexler, and S. D. O’Connell, “How do electricity shortages affect industry? Evidence from India,” Am. Econ. Rev., vol. 106, no. 3, pp. 587–624, 2016, doi: 10.1257/aer.20140389.
K. Fisher-Vanden, E. T. Mansur, and Q. J. Wang, “Electricity shortages and firm productivity: Evidence from China’s industrial firms,” J. Dev. Econ., vol. 114, pp. 172–188, 2015, doi: 10.1016/j.jdeveco.2015.01.002.
E. Minaye and M. Matewose, “Long Term Load Forecasting of Jimma Town for Sustainable Energy Supply,” Int. J. Sci. Res., vol. 5, no. 2, pp. 1500–1504, 2016, doi: 10.21275/v5i2.nov153183.
J. Steinbuks, “Assessing the accuracy of electricity production forecasts in developing countries,” Int. J. Forecast., vol. 35, no. 3, pp. 1175–1185, 2019, doi: 10.1016/j.ijforecast.2019.04.009.
J. Steinbuks, J. de Wit, A. Kochnakyan, and V. Foster, “Forecasting Electricity Demand: An Aid for Practitioners,” Washington, D. C., 2017. doi: 10.1596/26189.
G. Dudek, P. Piotrowski, and D. Baczyński, “Intelligent Forecasting and Optimization in Electrical Power Systems: Advances in Models and Applications,” Energies, vol. 16, no. 7, 2023, doi: 10.3390/en16073024.
H. M. Al-Hamadi and S. A. Soliman, “Long-term/mid-term electric load forecasting based on short-term correlation and annual growth,” Electr. Power Syst. Res., vol. 74, no. 3, pp. 353–361, 2005, doi: 10.1016/j.epsr.2004.10.015.
G. R. T. Esteves, B. Q. Bastos, F. L. Cyrino, R. F. Calili, and R. C. Souza, “Long term electricity forecast: A systematic review,” Procedia Comput. Sci., vol. 55, no. December 2015, pp. 549–558, 2015, doi: 10.1016/j.procs.2015.07.041.
J. Lin, K. Zhu, Z. Liu, J. Lieu, and X. Tan, “Study on a simple model to forecast the electricity demand under China’s new normal situation,” Energies, vol. 12, no. 11, 2019, doi: 10.3390/en12112220.
M. Rahmad, “Prediksi Beban Persektor di Kota Sawahlunto dengan Pendekatan Ekonometrik Menggunakan Program Simple E. Expanded (SEEx),” Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik, Universitas Andalas, 2016.
T. Tumiran, S. Sarjiya, L. Putranto, E. N. Putra, R. F. S. Budi, and C. F. Nugraha, “Long-Term Electricity Demand Forecast Using Multivariate Regression and End-Use Method: A Study Case of Maluku-Papua Electricity System,” in ICT-PEP 2021 - International Conference on Technology and Policy in Energy and Electric Power: Emerging Energy Sustainability, Smart Grid, and Microgrid Technologies for Future Power System, Proceedings, 2021, pp. 258–263, doi: 10.1109/ICT-PEP53949.2021.9601144.
L. D. T. Ngoc, K. P. Van, N. T. T. Trang, G. S. Choi, and H. N. Nguyen, “A Multiple Variable Regression-based Approaches to Long-term Electricity Demand Forecasting,” Int. J. Adv. Smart Converg., vol. 10, no. 4, pp. 59–65, 2021, doi: http://dx.doi.org/10.7236/IJASC.2021.10.4.59 IJASC.
A. Kaplan and M. Haenlein, “Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence,” Bus. Horiz., vol. 62, no. 1, pp. 15–25, 2019, doi: 10.1016/j.bushor.2018.08.004.
T. A. R. Arungpadang, F. A. Hontong, and L. Tarigan, “Analisis Kebutuhan Energi Listrik dengan Jaringan Syaraf Tiruan,” J. Tekno Mesin, vol. 4, no. 2, pp. 84–89, 2018, [Online]. Available: https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jtmu/article/download/33053/31241.
S. Ha, S. Tae, and R. Kim, “Energy demand forecast models for commercial buildings in South Korea,” Energies, vol. 12, no. 12, 2019, doi: 10.3390/en12122313.
G. Muliawandana, E. Priatna, and I. Usrah, “Proyeksi Kebutuhan dan Penyediaan Energi Listrik di Kabupaten Kuningan Menggunakan Perangkat Lunak LEAP dengan Metode End Use,” J. Energy Electr. Eng., vol. 01, no. 01, pp. 19–24, 2019, [Online]. Available: https://jurnal.unsil.ac.id/index.php/jeee.
L. Cai, W. Ding, F. Shen, and J. Guo, “Simulation Model of Electricity Demand Forecasting from End-user Based on LEAP,” in IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2020, vol. 603, no. 1, doi: 10.1088/1755-1315/603/1/012039.
J. P. Carvallo, P. H. Larsen, A. H. Sanstad, and C. A. Goldman, “Long term load forecasting accuracy in electric utility integrated resource planning,” Energy Policy, vol. 119, pp. 410–422, 2018, doi: 10.1016/j.enpol.2018.04.060.
D. H. S. Tyas, “Pemindahan Ibu Kota Negara dan Transisi ASN untuk Mencapai Pemerintahan yang Berkelas Internasional dan Smart Governance.,” Majalah Simpul Perencana, vol. 43, no. 19, pp. 3–4, 2022.
Kementerian Perencanaan Pembangunan Nasional/BAPPENAS, “Rencana Induk IKN dalam Lampiran UU IKN.” 2022, [Online]. Available: https://bappeda.kaltimprov.go.id/storage/data-paparans/March2022/c9lVSaQqMGEtSQKMiVvt.pdf.
Divisi Perencanaan Sistem PT PLN (Persero), Rencana Pengembangan RUPTL 2021 - 2030 Sistem Kalimantan Mendukung Rencana Ibu Kota Negara Baru di Provinsi Kalimantan Timur. Jakarta: PT PLN (Persero), 2021.
I. M. Yuliara, Regresi Linier Berganda. Denpasar: Jurusan Fisika Fakultas MIPA, Universitas Udayana, 2016.
A. W. Moore, B. Anderson, K. Das, and W.-K. Wong, “CHAPTER 15 - Combining Multiple Signals for Biosurveillance,” in Handbook of Biosurveillance, M. M. Wagner, A. W. Moore, and R. M. Aryel, Eds. Burlington: Academic Press, 2006, pp. 235–242.
I. Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariete SPSS 23, 8th ed. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2016.
W. W. Chin, “The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modeling,” in Modern Methods for Business Research, no. April, Mahwah, New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates Publisher, 1998, pp. 295-336.
BLU P3tek KEBTKE - KESDM and Pusat Kajian Sistem Energi Nuklir - BATAN, “Studi Kelayakan Pembangunan PLTN di Kalimantan Barat Aspek Kelistrikan, Ekonomi dan Keuangan,” 2020.
PT PLN (Persero), PLN Statistics 2010. Jakarta: PT PLN (Persero), 2011.
PT PLN (Persero), Statistik PLN 2011. Jakarta: PT PLN (Persero), 2012.
PT PLN (Persero), PLN Statistics 2012. Jakarta: PT PLN (Persero), 2013.
PT PLN (Persero), PLN Statistic 2013. Jakarta: PT PLN (Persero), 2014.
PT PLN (Persero), Statistik PLN 2014. Jakarta: PT PLN (Persero), 2015.
PT PLN (Persero), Statistik PLN 2015. Jakarta: PT PLN (Persero), 2016.
PT PLN (Persero), Statistik PLN 2016. Jakarta: PT PLN (Persero), 2017.
PT PLN (Persero), PLN Statistics 2017. Jakarta: PT PLN (Persero), 2018.
PT PLN (Persero), Statistics PLN 2018. Jakarta: PT PLN (Persero), 2019.
PT PLN (Persero), Statistik PLN 2019. Jakarta: PT PLN (Persero), 2020.
PT PLN (Persero), Statistik PLN 2020. Jakarta: PT PLN (Persero), 2021.
PT PLN (Persero), Statistik PLN 2021 (Unaudited). Jakarta: PT PLN (Persero), 2022.
Badan Pusat Statistik, PDRB Provinsi-provinsi di Indonesia Menurut Lapangan Usaha 2010 - 2014. Jakarta: Badan Pusat Statistik, 2015.
Badan Pusat Statistik, PDRB Provinsi-provinsi di Indonesia Menurut Lapangan Usaha 2015 - 2019. Jakarta: Badan Pusat Statistik, 2020.
Badan Pusat Statistik, PDRB Provinsi - provinsi di Indonesia Menurut Lapangan Usaha 2017 - 2021. Jakarta: Badan Pusat Statistik, 2022.
Pemerintah Provinsi Kalimantan Selatan, “Peraturan Daerah Provinsi Kalimantan Selatan No. 1 Tahun 2020 Tentang Rencana Umum Energi Daerah.” Banjarmasin, pp. 1–103, 2020.
Pemerintah Provinsi Kalimantan Timur, “Peraturan Daerah Provinsi Kalimantan Timur Nomor 8 Tahun 2019 tentang Rencana Umum Energi Daerah.” Samarinda, pp. 1–82, 2019.
Pemerintah Provinsi Kalimantan Utara, “Peraturan Daerah Provinsi Kalimantan Utara Nomor 3 Tahun 2019 Tentang Rencana Umum Energi Daerah.” Tanjung Selor, pp. 1–159, 2019.
Pemerintah Republik Indonesia, “Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 20 Tahun 2012 Tentang Pembentukan Provinsi Kalimantan Utara.” Jakarta, pp. 1–30, 2012.
PT PLN (Persero), Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik (RUPTL) PT PLN (Persero) Tahun 2021 - 2030. Jakarta: PT PLN (Persero), 2021.
D. Saputra, “Dilakukan Bertahap, Ini Jadwal dan Proses Pemindahan ASN ke IKN,” 2022. https://ekonomi.bisnis.com/read/20220714/9/1555001/dilakukan-bertahap-ini-jadwal-dan-proses-pemindahan-asn-ke-ikn (accessed Oct. 30, 2022).
ANTARA, “Rencana Pemindahan ASN ke IKN,” 2022. https://www.antaranews.com/infografik/2826717/rencana-pemindahan-asn-ke-ikn (accessed Oct. 30, 2022).
Sekretariat Kabinet Republik Indonesia, “Pemindahan Ibu Kota Negara Membutuhkan Anggaran Rp 323 - Rp 466 Triliun,” 2019. https://setkab.go.id/pemindahan-ibu-kota-negara-membutuhkan-anggaran-rp323-rp466-triliun/ (accessed Oct. 30, 2022).
suarakalbar.co.id, “Peningkatan Daya Saing Melalui Optimalisasi Kawasan Industri di Kalbar,” 2022. https://www.suarakalbar.co.id/2022/10/peningkatan-daya-saing-melalui-optimalisasi-kawasan-industri-di-kalbar/ (accessed Aug. 08, 2023).
S. Syaukat, “Batulicin , Tanah Bumbu , Banjarbaru sebagai Kota-Kota Industri Potensial di Kalsel,” 2021. https://kfmap.asia/blog/batulicin-tanah-bumbu-banjarbaru-sebagai-kota-kota-industri-potensial-di-kalsel/1669 (accessed Sep. 01, 2022).
M. Fahrurozi, “Tiga Kawasan Industri Bisa Menjadi Andalan Perekonomian Kaltim,” 2021. https://www.niaga.asia/tiga-kawasan-industri-bisa-menjadi-andalan-perekonomian-kaltim/#:~:text=“Saat ini Provinsi Kaltim telah,8%2F10%2F2021) (accessed Aug. 08, 2023).
Dinas Komunikasi Informatika Statistik dan Persandian Provinsi Kalimantan Utara, “Presiden Sebut KIPI Masa Depan Industri Energi Hijau Indonesia,” 2023. https://diskominfo.kaltaraprov.go.id/presiden-sebut-kipi-masa-depan-industri-energi-hijau-indonesia/ (accessed Apr. 01, 2023).
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2023 Prosiding Seminar Nasional Teknoka
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Supported by :
