ESTIMASI PELANGGAN DAN KEBUTUHAN DAYA LISTRIK KALIMANTAN

SELATAN KATEGORI RUMAH TANGGA

Anton Azwar Ardywinata/J1F109003

Program Studi S-1 Ilmu Komputer Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam,

Universitas Lambung Mangkurat

Jalan Ahmad Yani km. 38,5, Banjarbaru Kalimantan Selatan

Antonpampan@gmail.com

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk

mengestimasi jumlah daya listrik dan

jumlah pelanggan yang tersambung di

Kalimantan Selatan. Jumlah daya listrik

yang tersambung pada PT PLN Wilayah

Kalsel untuk kategori pelanggan rumah

tangga mengalami peningkatan setiap

tahun dan dari hasil estimasi daya listrik

tersambung untuk jenis pelanggan Rumah

tangga ini diperoleh bahwa jumlah daya

listrik tersambung tahun 2014 atau tahun

selanjutnya adalah berkisar antara

641.977.430 va ; 655.951.414 va dengan

selang kepercayaan 95%. Jumlah

pelanggan yang tersambung pada PT PLN

Wilayah Kalsel untuk kategori pelanggan

rumah tangga untuk tahun 2014 atau tahun

selanjutnya adalah berkisar antara 487.920

pelanggan ; 1.213.906 pelanggan dengan

selang kepercayaan 95%.

Kata Kunci: Estimasi, Daya Listrik,

Jumlah Pelanggan, Selang Kepercayaan

I. PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Kemajuan teknologi di segala bidang

meningkat dengan begitu cepat, kemajuan

ini membawa konsekuensi peningkatan

kebutuhan akan daya listrik. Listrik

merupakan salah bentuk energi yang

banyak dibutuhkan, ini dimungkinkan

karena energi listrik mudah dalam

penyaluran dan dapat dengan mudah

dirubah ke bentuk energi lain.

Untuk memenuhi kebutuhan daya

listrik yang ada sekarang, pembangunan

dan pengembangan sistem kelistrikan yang

dikelolah oleh PLN perlu dikembangkan.

Pertambahan penduduk yang semakin

pesat dan diiringi pertumbuhan ekonomi

yang tinggi menyebabkan kebutuhan akan

tenaga listrik semakin meningkat, sehingga

dibutuhkan penyediaan dan penyaluran

tenaga listrik yang memadai, baik dari segi

teknis maupun ekonomisnnya.

Penggunaan tenaga listrik sekarang ini

merupakan salah satu kebutuhan penting

dalam kehidupan masyarakat dan sering

kali dianggap sebagai salah satu tolok ukur

taraf kemajuan rakyat sejalan dengan

perkembangan teknologi.

Makin banyaknya industri yang

berskala menengah maupun besar serta

pertumbuhan pelanggan yang meningkat

setiap tahunnya akan membutuhkan

pelayanan dan penyaluran energy listrik

secara kontinyu dengan kualitas layanan

yang lebih baik. Kegiatan perdagangan,

perekonomian dan industri tumbuh pesat

akhir-akhir ini. Oleh karena itu permintaan

akan tenaga listrik melonjak saat ini dan

pertumbuhan yang cepat ini diperkirakan

akan berlangsung terus untuk tahuntahun

yang akan datang. Untuk memenuhi

kebutuhan pelanggan akan energi listrik,

maka pihak penyuplai energi listrik dalam

hal ini PLN berusaha untuk melayani dan

memenuhi kebutuhan pelanggan yang

semakin meningkat, sehingga PLN harus

menyediakan pembangkit listrik yang

baru.

Propinsi Kalimantan Selatan sebagai

salah satu propinsi di Indonesia tentunya

memerlukan banyak sarana untuk

pembangunan. Salah satu sarana utama

yang penting dan sangat menentukan ialah

tenaga listrik sebagai salah satu roda

penggerak perekonomian.

Bertolak dari kenyataan di atas maka

dianggap perlu untuk mengkaji kebutuhan

daya listrik Kalimantan Selatan dimasa

yang akan datang. Estimasi ketersediaan

daya listrik ialah suatu perkiraan jangka

panjang tentang besarnnya kebutuhan daya

listrik untuk suatu daerah tertentu dengan

menggunakan suatu metode

analisis.Dalam sistem kelistrikan estimasi

sangat dibutuhkan untuk memperkirakan

dengan tepat seberapa besar daya listrik

yang dibutuhkan untuk melayani beban

dan kebutuhan energi dalam distribusi

energi listrik dimasa yang akan datang.

Selain faktor teknis, faktor ekonomi juga

merupakan faktor terpenting yang perlu

diperhitungkan. Bila perkiraan tidak tepat

akan menyebabkan tidak cukupnnya

kapasitas daya yang disalurkan guna

memenuhi kebutuhan beban, sebaliknnya

jika perkiraan beban terlalu besar maka

akan menyebabkan kelebihan kapasitas

pembangkit sehingga menyebabkan

kerugian. Ada beberapa faktor yang saling

mempengarui dan mendorong

melonjaknnya kebutuhan tenaga listrik

tersebut antara lain:

a. Industri tumbuh dengan pesat.

b. Kegiatan ekonomi meningkat dengan

mantap.

c. Tingkat kehidupan yang lebih baik,

standar hidup yang lebih tinggi,

pendapatan perkapita yang terus

meningkat memerlukan energi listrik yang

lebih banyak.

d. Kemampuan penyediaan pembangkitan

dengan kapasitas yang lambat laun

bertambah.

e. Kualitas penyediaan daya listrik yang

semakin membaik.

B. Rumusan Masalah

Berapa jumlah pelanggan dan jumlah

daya listrik yang tersambung pada PLN

wilayah Kalimantan Selatan pada tahun ke

depan untuk jenis pelanggan rumah

tangga?

C. Manfaat dan Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini adalah Dapat menghasilkan pengetahuan

dari hasil Estimasi data Pelanggan

dan jumlah daya Listrik Di PLN

wilayah Kalsel.

Manfaat dari penelitian ini adalah:

Membantu PLN dan Pemerintah dalam memberikan

informasi tentang

memperkirakan penghitungan

jumlah daya yang tersambung.

Membantu pelanggan dalam

mengurangi kemungkinan

adanya pembengkakkan

tagihan rekening listrik PLN

berdasarkan estimasi tagihan

rekening listrik untuk bulan

kedepannya.

D. Batasan Penelitian

Penelitian ini membahas tentang

penghitungan Estimasi daya listrik

yang tersambung pada PLN wilayah kalsel dan jumlah pelanggan untuk

kategori rumah tangga.

II. TINJAUAN PUSTAKA

Beban Listrik PLN

Dalam merencanakan suatu sistem

distribusi maka banyak hal yang harus

diperhatikan, salah satu diantarannya ialah

beban listriknya.

Jenis beban listrik menurut daerah

biasanya digolongkan dalam beberapa

golongan, yaitu:

1) Berdasarkan lingkungan atau

lokasi:

a. Beban pusat pertokoaan

b. Beban perumahan

c. Beban perumahan luar

kota

d. Beban pedesaan

2) Berdasarkan jenis pelanggan:

a. Beban umum

b. Beban industri

3) Berdasarkan jadwal pelayanan

listrik:

a. Beban perumahan

b. Beban penerangan jalan

c. Beban perkantoran

d. Beban industri

4) Berdasarkan jenis kegiatan

pelanggan:

a. Beban perumahan

Beban perumahan adalah

beban yang terdiri dari peralatan-

peralatan listrik yang biasa dipakai

pada rumah-rumah penduduk.

Beban yang harus dilayani

tergantung dari sifat dan tingkat

social seseorang. Semakin maju

peradaban seseorang semakin

banyak pula kebutuhan akan energi

listrik. Pada beban perumahan

kebutuhan maksimum biasannya

berlangsung di malam hari antara

pukul 18.00-22.00, dimana selama

selang waktu tersebut konsumen

paling banyak mengkonsumsi

listrik untuk kebutuhan hiburan

seperti mendengarkan radio/tape

dan televisi. Beban perumahan

jarang menimbulkan masalah

kelistrikan karena biasanya terdiri

dari peralatan- peralatan listrik

yang kapasitasnya kecil.

b. Beban Industri

Beban industri adalah

beban pelanggan yang terdiri

kelompok pabrik atau industri.

Beban ini biasanya terpisah dari

daerah perumahan penduduk untuk

mencegah fluktuasi tegangan yang

sering terjadi di industri yang dapat

mengganggu peralatan rumah

tangga setempat. Kapasitas daya

yang digunakan oleh industri, pada

umumnya lebih besar dibandingkan

dengan yang lainnya. Beban

puncak biasanya terjadi pada siang

hari karena motor motor listrik

beropersi pada saat tersebut.

Dengan demikian penyaluran daya

listrik perlu diperhatikan,

mengingat terhentinya penyaluran

daya listrik yang relatif singkat

akan menimbulkan kerugian yang

cukup besar pada industri.

c. Beban usaha /

Perdagangan

Beban usaha atau

perdagangan adalah beban listrik

yang terdiri dari peralatan peralatan

listrik yang biasa digunakan pada

pusat pusat perbelanjaan, rumah

makan dan perhotelan seperti kipas

angin, AC, pompa listrik dan

sebagainya. Kebutuhan terbesar

untuk kelompok beban ini biasanya

berlangsung antara pukul 08.00

pagi, dimana pada saat itu

puncaknya pada sore hari karena

pada waktu tersebut beban mulai

bertambah dengan bekerjanya

lampu-lampu penerangan.

d. Beban sosial

Beban sosial adalah beban

pelanggan yang terdiri dari tempat-

tempat social seperti rumah sakit,

sekolah, tempat ibadah, dan

sebagainya. Beban puncak

umumnya terjadi pada siang hari

sedangkan pada malam hari

kebanyakan dari beban perumahan

saja.

Data Mining

Dengan semakin besarnya jumlah

data dan kebutuhan akan analisis data

yang akurat maka dibutuhkan

metode analisis data yang tepat.

Data mining merupakan teknik yang

menggabungkan teknik analisis

datatradisional dengan algoritma

untuk pemrosesan data dalam

jumlah yang besar. Data mining

dapat digunakan untuk melakukan

analisis data dan menemukan pola-

pola penting pada data. Secara

sederhana, data mining atau

penambangan data dapat

didefinisikan sebagai proses seleksi,

eksplorasi, dan pemodelan dari

sejumlah besar data untuk

menemukan pola atau

kecenderungan yang biasanya tidak

disadari keberadaannya. Data

mining dapat dikatakan sebagai

proses mengekstrak pengetahuan

dari sejumlah besar data yang

tersedia. Pengetahuan yang

dihasilkan dari proses data mining

harus baru, mudah dimengerti, dan

bermanfaat. Dalam data mining, data

disimpan secara elektronik dan

diproses secara otomatis oleh

komputer mengunakan teknik dan

perhitungan tertentu.

Alasan-alasan utama dalam

penggunaan data mining adalah :

1. Banyaknya jumlah data yang ada

dan akan terus meningkatnya

jumlah data.

2. Kebutuhan untuk menginterpretasikan

data.

Data mining tidak hanya berhubungan

dengan masalah basis data, tetapi

merupakan suatu “titik temu” dari

berbagai macam ilmu pengetahuan

yang dapat digunakan untuk

membangun suatu informasi dalam

memperoleh pengetahuan yang baru

ataupun penting. Disiplin ilmu

tersebut dapat meliputi basis data,

statistik, probabilistik, jaringan saraf

tiruan, data visual, dan sebagainya.

Estimasi

Estimasi merupakan suatu metode

dimana kita dapat memperkirakan nilai

Populasi dengan memakai nilai sampel.

Estimasi biasanya diperlukan untuk

mendukung keputusan yg baik,

menjadwalkan pekerjaan, menentukan

berapa lama proyek perlu dilakukan dan

berapa biayanya, menentukan apakah

proyek layak dikerjakan, mengembangkan

kebutuhan arus kas, menentukan seberapa

baik kemajuan proyek, menyusun

anggaran time phased dan menetapkan

baseline proyek.

Faktor-faktor yg mempengaruhi kualitas

estimasi

1. Horizon Perencanaan

2. Durasi proyek

3. Orang

4. Struktur dan organisasi proyek

5. Menaikkan estimasi

6. Budaya organisasi

7. Faktor lain

Panduan estimasi waktu, biaya dan sumber

daya

1. Tanggung jawab

2. Menggunakan beberapa orang

untuk mengestimasi

3. Kondisi normal

4. Unit waktu

5. Independensi

6. Ketidakpastian (contingency)

7. Menambahkan penilaian risiko

pada estimasi membantu

menghindari kejutan pada

stakeholder.

Koefisien Determinasi Koefisien determinasi dilambangkan

dengan r2, merupakan kuadrat dari

koefisien korelasi. Koefisien ini dapat

digunakan untuk menganalisis apakah

variabel yang diduga / diramal (Y)

dipengaruhi oleh variabel (X) atau

seberapa variabel independen ( bebas )

mempengaruhi variabel dependen ( tak

bebas ).

Kesalahan Standar Estimasi Untuk mengetahui ketepatan

persamaan estimasi dapat digunakan

dengan mengukur besar kecilnya

kesalahan standar estimasi. Semakin kecil

nilai kesalahan standar estimasi maka

semakin tinggi ketepatan persamaan

estimasi dihasilkan untuk menjelaskan

nilai variabel yang sesungguhnya. Dan

sebaliknya, semakin besar nilai kesalahan

standar estimasi maka semakin rendah

ketepatan persamaan estimasi yang

dihasilkan untuk menjelaskan nilai

variabel dependen yang sesungguhnya.

Kesalahan standar estimasi diberi simbol

Se yang dapat ditentukan dengan rumus

berikut :

√

III. METODE PENELITIAN

Jenis Penelitian Penelitian ini merupakan jenis

penelitian ex post facto. Dengan

demikian data yang diteliti tidak

dikendalikan atau dimanipulasi

oleh peneliti, tetapi fakta yang

diungkapkan berdasarkan data

yang ada pada PT. PLN Wilayah

Kalsel.

Defenisi Operasional Variabel

Defenisi Operasional yang akan

diteliti dapat dikemukakan sebagai

berikut:

a. Tahun pengamatan ialah tahun

kejadian dimana data yang diambil

di PT. PLN Wilayah Kalsel yakni

tahun 2003-2013

b. Jumlah daya listrik ialah besar nya daya listrik yang tersambung

setiap tahun yang disediakan oleh

PT. PLN Wilayah Kalsel

c. Jumlah pelanggan ialah jumlah

total pelanggan yang tersambung

pada PLN wilayah kalsel

Teknik Analisis Data.

Analisis data yang digunakan

dalam penelitian ini adalah:

a. Analis Deskriptif

Analisis deskriptif

digunakan untuk mengestimasi

data-data yang diperoleh dalam

bentuk tabel tahunan dari jumlah

pelanggan dan jumlah daya

tersambung yang diperoleh pada

PT PLN Wilayah Kalsel

b. Analisis Estimasi

1. Estimasi untuk data

pelanggan dengan rumusan :

Rata-rata sampel = jumlah

pelanggan ( xi) /jumlah tahun

Varians sampel = (xi-xrata-rata)^2

Standar Deviasi = sqrt (akar dari

varians sampel)

2. Estimasi untuk data jumlah

daya yang tersambung dengan

rumusan :

Rata-rata sampel = jumlah daya (

xi) /jumlah tahun

Varians sampel = (xi-xrata-rata)^2

Standar Deviasi = sqrt (akar dari

varians sampel)

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

A. Hasil

1. Data Jumlah Pelanggan rumah

tangga

No. tahun Jumlah

pelanggan

(xi)

(xi-

xrata2)^2

1 2003 713.513 1.887.876

2 2004 890.794 1.590.494

3 2005 971.030 1.442.809

4 2006 1.034.979 3.388.029

5 2007 1.081.751 3.328.618

6 2008 1.117.599 6.795.719

7 2009 1.138.233 8.255.278

8 2010 1.156.344 9.328.809

9 2011 1.171.302 1.026.491

10 2012 1.188.201 1.137.631

11 2013 1.214.298 1.320.486

Jumlah total 9.360.044 41.502.240

Rata – rata sampelnya adalah 9.360.044/11 = 850.913 pelanggan

Varians sampelnya adalah

41.502.240/(11-1) = 4.150.244

pelanggan2

Standar deviasinya adalah sqrt (4.150.244) = 2.037.214 pelanggan

Estimasi – Pelanggan

Menggunakan batas bawah (L) dan batas

atau (U)

a. Batas bawah (L) = ẍ - Z α /2 • σẍ

b. Batas atas (U) = ẍ + Z α /2 • σẍ

Selang kepercayaan 95%, maka α = 100% - 95% = 5%

Selang kepercayaan 90% maka α =

10%

Misal kita gunakan selang kepercayaan 95%

α = 5%

Z α /2 = 5/2 = 2.5% = 0.025

Dilihat dari tabel distribusi

Nilai 0.024998 ~ 0.0250 terletak

dalam baris 1.9 dan kolom 0.06

sehingga diperoleh 1.9 + 0.06 = 1.96

Z α /2 batas bawah = -1.96 (nilai

negatif)

Z α /2 batas atas = 1.96 (nilai positif)

Tinggal menghitung σẍ

σẍ = σ/sqrt(n) (standar deviasi dibagi akar banyaknya data)

σ = standar deviasi = 2.037.214

n = banyaknya data = 11 tahun

σẍ = σ/sqrt(n) = 2.037.214/sqrt(11) = 185.201

batas bawah (L) = 850.913 –

1.96(185.201) = 487.920

batas atas (U) = 850.913 + 1.96(185.201) = 1.213.906

jadi selang kepercayaan 95% berdasarkan sampel tersebut adalah

(487.920 ; 1.213.906) pelanggan

2. Data Jumlah daya listrik kategori

rumah tangga

N

o.

tah

un

Jumlah

daya

listrik

(va)

rumah

tangga

(xi)

(xi-

xrata2)^2

1 200

3

420.165.2

20

5.234.907.

484

2 200

4

480.346.8

51

2.843.188.

525

3 200

5

568.410.3

21

648.896.31

8

4 200

6

587.666.9

50

375.738.00

7

5 200

7

642.540.1

00

412.719.13

1

6 200

8

685.768.4

00

135.453.27

9

7 200

9

708.360.8

00

352.792.97

2

8 201

0

728.688.2

00

635.588.07

7

9 201

1

743.377.0

50

891.374.43

2

10 201

2

770.108.4

00

1.467.568.

341

11 201

3

803.176.3

50

2.378.131.

874

Jumlah

total

7.138.608

.642

15.376.376

.440

Rata – rata sampelnya adalah 7.138.608.642/11 = 648.964.422 va

Varians sampelnya adalah 15.376.376.440/(11-1) =

1.537.637.644 va2

Standar deviasinya adalah sqrt

(1.537.637.644) = 39.212.722 va

Estimasi – daya listrik rumah

tangga

Menggunakan batas bawah (L) dan batas

atau (U)

c. Batas bawah (L) = ẍ - Z α /2 • σẍ

d. Batas atas (U) = ẍ + Z α /2 • σẍ

Selang kepercayaan 95%, maka α = 100% - 95% = 5%

Selang kepercayaan 90% maka α =

10%

Misal kita gunakan selang kepercayaan 95%

α = 5%

Z α /2 = 5/2 = 2.5% = 0.025

Dilihat dari tabel distribusi

Nilai 0.024998 ~ 0.0250 terletak

dalam baris 1.9 dan kolom 0.06

sehingga diperoleh 1.9 + 0.06 = 1.96

Z α /2 batas bawah = -1.96 (nilai negatif)

Z α /2 batas atas = 1.96 (nilai positif)

Tinggal menghitung σẍ

σẍ = σ/sqrt(n) (standar deviasi dibagi akar banyaknya data)

σ = standar deviasi = 39.212.722

n = banyaknya data = 11 tahun

σẍ = σ/sqrt(n) = 39.212.722/sqrt(11) = 3.564.792

batas bawah (L) = 648.964.422 – 1.96(3.564.792) = 641.977.430

batas atas (U) = 648.964.422 + 1.96(3.564.792) = 655.951.414

jadi selang kepercayaan 95% berdasarkan

sampel tersebut adalah (641.977.430 ;

655.951.414) va.

B. Pembahasan

Dari hasil penelitian ini ada beberapa

faktor yang saling mempengarui dan

mendorong melonjaknnya kebutuhan

tenaga listrik tersebut antara lain:

a. Industri tumbuh dengan pesat.

b. Kegiatan ekonomi meningkat dengan

mantap.

c. Tingkat kehidupan yang lebih baik,

standar hidup yang lebih tinggi,

pendapatan perkapita yang terus

meningkat memerlukan energi listrik yang

lebih banyak.

d. Kemampuan penyediaan pembangkitan

dengan kapasitas yang lambat laun

bertambah.

e. Kualitas penyediaan daya listrik yang

semakin membaik.

IV. KESIMPULAN DAN SARAN

A. Kesimpulan

Berdasarkan uraian estimasi dan

pembahasan hasil penelitian maka dapat

ditarik beberapa kesimpulan, yaitu:

1. Jumlah daya listrik yang tersambung

pada PT PLN Wilayah Kalsel untuk

kategori pelanggan rumah tangga

mengalami peningkatan setiap tahun

dan dari hasil estimasi daya listrik

tersambung untuk jenis pelanggan

Rumah tangga ini diperoleh bahwa

jumlah daya listrik tersambung tahun

2014 atau tahun selanjutnya adalah

berkisar antara 641.977.430 va ;

655.951.414 va dengan selang

kepercayaan 95%.

2. Jumlah pelanggan yang tersambung

pada PT PLN Wilayah Kalsel untuk

kategori pelanggan rumah tangga

untuk tahun 2014 atau tahun

selanjutnya adalah berkisar antara

487.920 pelanggan ; 1.213.906

pelanggan dengan selang kepercayaan

95%.

B. Saran

Berdasarkan simpulan di atas, maka

disarankan:

1. Pihak PT PLN (Persero) Wilayah Kalsel

agar dapat memperhatikan peningkatan

jumlah daya listrik tersambung untuk masa

yang akan datang dan memperhatikan

karakteristik beban di masa lampau,

karena dengan mengetahui karakteristik

beban masa lampau maka pengoperasian

sistem tenaga listrik dapat diatur

sedemikian rupa sehingga diharapkan

suatu operasi sistem tenaga listrik yang

dapat berjalan lebih optimal.

2. Untuk peneliti dimasa mendatang

disarankan agar perumusan model

penelitian melibatkan berbagai variabel

lain seperti pengembangan suatu daerah,

keadaan suatu daerah yang menyebabkan

meningkatnnya pemakaian energi listrik

pada daerah tersebut.

DAFTAR PUSTAKA

B.M Weddy. 1978. Sistem Tenaga Listrik.

Jakarta: Aksara Persada Indonesia.

Hasan, Iqbal . M. 2002. Pokok Pokok

Materi Statistik. Jakarta: Bumi Aksara.

Yusuf, M dan Harifuddin. 1996. Studi

Pengembangan Kelistrikan Kabupaten

Luwu. Makassar: Skripsi Fakultas Teknik

UNHAS.

Kadir, Abdul. 1995. Energi. Jakarta :

Universitas Indonesia.

Pabla. AS. 1986. Sistem Distribusi Tenaga

Listrik. Cetakan ketiga. Terjemahan Ir.

Abdul Hadi. Jakarta: Erlangga.

Sugiyono. 1994. Metode Penelitian

Administrasi.

http://www.metris-

community.com/pengertian-data-mining-

konsep-pdf

Diakses tanggal 22 November 2013