PREDIKSI
PERKEMBANGAN KAPASITAS TERPASANG
PLN
Eful Saepullah (1306046)
Jurnal
Sekolah Tinggi Teknologi
Garut
Jl. Mayor Syamsu No. 1
Jayaraga Garut 44151 Indonesia
Abstrak - Deret waktu adalah rangkaian data yang berupa
nilai pengamatan yang diukur selama kurun waktu tertentu,
berdasarkan waktu dengan interval yang uniform sama. Pada akhir Desember 2013, total kapasitas terpasang dan jumlah
unit pembangkit PLN (Holding dan Anak Perusahaan) mencapai 34.206 Mega Watt.
Kata Kunci – Deret, Waktu, Kapasitas, Perkembangan, Prediksi.
I.
PENDAHULUAN
A. Latar
Belakang
Saat ini kebutuhan akan tenaga listrik sudah menjadi
kebutuhan utama mengingat hampir semua peralatan modern menggunakan tenaga
listrik sebagai sumber tenaganya. Kebutuhan akan tenaga istrik terus meningkat seiring dengan perkembangan
teknologi.
PLN adalah salah satu Perusahaan BUMN yang menyelenggarakan
usaha penyediaan tenaga listrik bagi kepentingan umum dalam jumlah dan mutu
yang memadai serta memupuk keuntungan dan melaksanakan penugasan Pemerintah di
bidang ketenagalistrikan dalam rangka menunjang pembangunan dengan menerapkan
prinsip-prinsip Perseroan Terbatas. Untuk
memenuhi peningkatan kebutuan tenaga listrik PLN setiap tahunnya terus
meningkatkan kapasitas daya terpasangnya.
Berdasarkan
latar belakang tersebut maka prediksi perkembangan kapasitas
terpasang PLN dimasa yang mendatang akan disajikan dengan menggunakan metode
deret waktu.
B. Rumusan
Masalah
Dengan
latar belakang diatas dapat dirumuskan masalah yang akan dibahas:
1.
Apa Kapasitas Terpasang
2. Bagaimana
perkembangan kapasitas terpasang PLN dari tahun ke tahun.
3. Menyajikan
ke dalam deret waktu.
C. Tujuan
Dengan
menggunakan deret waktu maka dapat diprediksi
perkembangan kapasitas terpasang PLN di
tahun yang akan datang.
II. LANDASAN TEORI
A. Deret
Waktu
Deret
waktu adalah kumpulan data-data yang merupakan data historis dalam suatu
periode waktu tertentu. Data yang dapat dijadikan deret waktu harus bersifat
kronologis, artinya data harus memiliki periode waktu yang berurutan. Misalnya
data kapasitas terpasang PLN dari tahun 2004 sampai 2013. maka datanya adalah daya
penjualan tahun 2000, tahun 2001, tahun 2002, tahun 2003, tahun 2004 dan tahun
2005.
B.
Komponen Deret Waktu
Terdapat empat komponen
deret waktu, yaitu :
·
Trend (T)
adalah deret waktu yang memiliki kecenderungan naik atau turun dalam jangka
panjang yang nilainya cukup rata (smooth).
·
Siklus (C) adalah deret waktu yang berkarakteristik nilai naik dan
turun dalam satu periode yang lebih dari satu tahun.
·
Musim (S)
adalah deret waktu yang memiliki pola perubahan nilai dalam kurun waktu satu
tahun. Pola ini kemudian berulang pada tahun berikutnya.
·
Irregular (I) adalah deret waktu yang memiliki nilai naik turun tidak
beraturan dan tidak dapat diprediksi.
Sehingga keempat komponen
tersebut dapat mempengaruhi nilai data asli (Y):
Y = T x C x S x I
C.
TREND
Trend terbagi menjadi
beberapa bagian :
1.
Trend Linier
Sering kali data deret
waktu jika digambarkan ke dalam plot mendekati garis lurus. Deret waktu seperti
inilah yang termasuk dalam trend linier. Persamaan trend linier adalah sebagai
berikut:
Yt
= a + bt
Di mana Yt menunjukkan
nilai taksiran Y pada nilai t tertentu. Sedangkan a adalah nilai intercept dari
Y, artinya nilai Yt akan sama dengan a jika nilai t = 0. Kemudian b adalah
nilai slope artinya besar kenaikan nilai Yt pada setiap nilai t. Dan nilai t
sendiri adalah nilai tertentu yang menunjukkan periode waktu.
Metode Least Square
Untuk menentukan nilai Yt
pada trend linier, kita dapat menggunakan metode least square. Persamaan umum
least square adalah:
Yt = a + bt
Dengan nilai a dan b
diperoleh dari formula:
- Trend Kuadtrik
Jika trend linier
merupakan deret waktu yang berupa garis lurus, maka trend kuadratik merupakan
deret waktu dengan data berupa garis parabola.
Persamaan :
Dengan
a, b, c sebagai berikut :
Untuk
mengukur sebuah deret waktu yang mengalami
kenaikan atau penurunan yang cepat maka
digunakan metode trend eksponensial. Dalam metode ini
digunakan persamaan: Y = a . bx
Tetapi
dalam melakukan perhitungannya, persamaan di atas dapat diubah dalam
bentuk semi log sehingga memudahkan untuk mencari
nilai a dan b.
D. Kapasitas
Terpasang
Kapasitas Terpasang adalah Total kapasitas dari generator dalam
membangkitkan listrik pada suatu pembangkit listrik.
Pada akhir Desember 2013, total kapasitas terpasang dan jumlah
unit pembangkit PLN (Holding dan Anak Perusahaan) mencapai 34.206 MW dan 4.925 unit, dengan 26.768 MW (78,26%) berada di Jawa. Total
kapasitas terpasang meningkat 3,96% dibandingkan dengan akhir Desember 2012. Prosentase
kapasitas terpasang per jenis pembangkit sebagai berikut : PLTU 15.554 MW
(45,47%), PLTGU 8.814 MW (25,77%), PLTD 2.848 MW (8,33%), PLTA 3.520 MW
(10.29%), PLTG 2.894 MW (8,46%), PLTP 568 MW (1,67%), PLT Surya dan PLT Bayu
8,37 MW (0,02%).
III.
HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Data Kapasitas
Terpasang PLN dari tahun 2005 sampai 2013
Tahun
|
Kapasitas Terpasang (MW)
|
2005
|
22515
|
2006
|
24834
|
2007
|
25223
|
2008
|
25594
|
2009
|
25637
|
2010
|
26895
|
2011
|
29268
|
2012
|
32901
|
2013
|
34206
|
B. Membuat Trend
TAHUN
|
Y=fakta
|
X
|
XY
|
X2
|
X2Y
|
X4
|
log
Y
|
X.
log Y
|
2005
|
22515
|
-4
|
-90060
|
16
|
360240
|
256
|
4,352471951
|
-17,40988781
|
2006
|
24834
|
-3
|
-74502
|
9
|
223506
|
81
|
4,395046677
|
-13,18514003
|
2007
|
25223
|
-2
|
-50446
|
4
|
100892
|
16
|
4,40179674
|
-8,80359348
|
2008
|
25594
|
-1
|
-25594
|
1
|
25594
|
1
|
4,408138166
|
-4,408138166
|
2009
|
25637
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
4,408867203
|
0
|
2010
|
26895
|
1
|
26895
|
1
|
26895
|
1
|
4,429671549
|
4,429671549
|
2011
|
29268
|
2
|
58536
|
4
|
117072
|
16
|
4,466393046
|
8,932786093
|
2012
|
32901
|
3
|
98703
|
9
|
296109
|
81
|
4,517209098
|
13,55162729
|
2013
|
34206
|
4
|
136824
|
16
|
547296
|
256
|
4,534102291
|
18,13640917
|
JUMLAH
|
247073
|
80356
|
60
|
1697604
|
708
|
39,91369672
|
1,243734621
|
Masukan ke persamaan Trend Linier:
·
Y=
a + bx
·
a =
∑ Y/ n
= 247073/9
= 27452,55556
·
b =
∑XY/∑X2
= 80356/60
= 1339,266667
Y =
27452,55556+ 1339,266667X
Masukan ke persamaan Tren Kuadtrik :
·
Y =
a + b + cx2
·
a =
∑Y . ∑X4 - ∑X2Y . ∑X2
n . ∑X4 – (∑X2)2
= 26360,54978
·
b
= ∑XY
∑X2
= 1339,266667
·
c
= n . ∑X2Y - ∑X2 . ∑Y
n . ∑X4 - (∑X2)2
= 163,8008658
Y = 26360,54978+ 1339,266667X+ 163,8008658X2
Masukan ke persamaan Tren Eksponensial :
·
Y =
a x bx
·
a =
antilog [∑ log Y]
n
= 27217,93617
·
b =
antilog [∑ X log Y]
∑X2
= 1,048887501
Y =
27217,93617 x 1,048887501^X
C.
Memilih
Trend Terbaik
Memilih Trend terbaik
digunakan dengan cara memilih eror yang paling sedikit
y
linier
|
e
linier
|
y
kuadratis
|
e
kuadratis
|
y
eksponensial
|
e
eksponesial
|
22095,48889
|
175989,5723
|
23624,29697
|
1230539,767
|
22487,41578
|
760,8889696
|
23434,75556
|
1957885,015
|
23816,95758
|
1034375,293
|
23586,76935
|
1555584,286
|
24774,02222
|
201581,0449
|
24337,21991
|
784606,3618
|
24739,86757
|
233416,9432
|
26113,28889
|
269660,9501
|
25185,08398
|
167212,3092
|
25949,33788
|
126265,0096
|
27452,55556
|
3296241,975
|
26360,54978
|
523524,2893
|
27217,93617
|
2499359,178
|
28791,82222
|
3597934,543
|
27863,61732
|
938219,5049
|
28548,55306
|
2734237,731
|
30131,08889
|
744922,4301
|
29694,28658
|
181720,2484
|
29944,22049
|
457274,1493
|
31470,35556
|
2046743,526
|
31852,55758
|
1099231,517
|
31408,11861
|
2228694,85
|
32809,62222
|
1949870,898
|
34338,4303
|
17537,78516
|
32943,58305
|
1593696,559
|
14240829,96
|
5976967,075
|
11429289,6
|
Error paling sedikit
adalah dengan persamaan kuadtrik dengan perolehan nilai error kuadratis yaiutu 5976967,075 maka dipilihlah rumus
persamaan :
Y = 26360,54978+ 1339,266667X+ 163,8008658X2
A. Menentukan Hasil
Setelah diketahui maka
memasukan data dengan memasukan nilai waktu (X) yang dimana nilai X itu dari :
Tahun
|
X
|
2014
|
5
|
2015
|
6
|
2016
|
7
|
2017
|
8
|
2018
|
9
|
2019
|
10
|
2020
|
11
|
Masukan ke persamaan :
Prediksi untuk tahun 2014
Y^ = 26360,54978+ 1339,266667X+ 163,8008658X2
Y^ = 26360,54978+ 1339,266667x(5)+ 163,8008658x(5)2
Y^ = 37151,90476
Prediksi untuk tahun 2015
Y^ = 26360,54978+ 1339,266667X+ 163,8008658X2
Y^ = 26360,54978+ 1339,266667x(6)+ 163,8008658x(6)2
Y^ = 40292,98095
Prediksi untuk tahun 2020
Y^ = 26360,54978+ 1339,266667X+ 163,8008658X2
Y^ = 26360,54978+ 1339,266667x(11)+ 163,8008658x(11)2
Y^ = 60912,38788
IV.
KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengamatan terhadap
data yang ada dengan menentukan trend linear, trend kuadratis dan trend
eksponensial, maka dapat ditarik keseimpulan bahwa trend kuadratis adalah trend
terbaik yang dapat digunakan untuk memprediksi jumlah Kapasitas Terpasang PLN
pada tahun 2020 dengan persamaan Y = 26360,54978+ 1339,266667X+ 163,8008658X2 .
Prediksi Kapasitas Terpasang PLN pada
tahun 2020 adalah 60912,38788 Mega Watt.
DAFTAR PUSTAKA
·
http://www.pln.co.id/
·
http://www.pln.co.id/dataweb/STAT/STAT2013IND.pdf
·
http://www.sumartotib13.blogspot.com/
