KAJIAN PERENCANAAN PERMINTAAN DAN PENYED

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
SEMARANG
2017

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.
Telah banyak tenaga, pikiran dan waktu yang penulis curahkan untuk

mewujudkan tugas akhir ini dan banyak pula bantuan-bantuan dari pihak-pihak yang
dengan ikhlas membantu terselesaikannya tugas akhir ini. Penghargaan yang tinggi
serta ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya penulis tujukan kepada berbagai
pihak yang turut menyumbang kontribusi dalam penyelesaian makalah ini.

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.
Salah satu solusi yang bisa digunakan adalah melakukan kajian dan simulasi
menggunakan perangkat lunak LEAP (Long-range Energy Alternative Planning
system). Dengan menggunakan perangkat lunak ini dapat diperoleh tentang prediksi
permintaan dan penyediaan energi listrik sepanjang tahun periode yang diinginkan.

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
Dari hasil penelitian ini diharapkan akan mempermudah perencanaan dan
pengembangan bidang ketenagalistrikan. Selain itu, dari penelitian ini diharapkan juga

mampu menjadi salah satu bahan studi dalam melakukan penelitian tentang
perencanaan bidang energi listrik maupun energi secara umum.

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 Undangundang 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].
2.1.2. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kebutuhan Energi Listrik
Penggunaan tenaga listrik diperkirakan akan selalu meningkat setiap tahunnya.
Hal ini dikarenakan oleh semakin berkembangnya kebutuhan

masyarakat yang harus dipenuhi. Banyak faktor yang berpengaruh terhadap tingkat
kebutuhan tenaga listrik, seperti faktor ekonomi, kependudukan, kewilayahan, dan lainlain. 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
Untuk melakukan perencanaan dalam bidang apapun, tentu harus ada metode
yang baku yang digunakan. Ada berbagai model pendekatan untuk menyusun prakiraan
kebutuhan tenaga listrik yang tersedia antara lain pendekatan ekonometrik, pendekatan
proses, pendekatan time series, pendekatan end-use, pendekatan trend maupun
gabungan dari berbagai model pendekatan perencanaan. Dari beberapa metode
tersebut, yang sering digunakan sebagai pendekatan untuk proyeksi kebutuhan energi

listrik adalah metode pendekatan ekonometri dan pendekatan end-use. Perbedaan

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.
2.1.4.2. Pergeseran Kurva Penawaran

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)
CCP adalah sebuah perangkat lunak yang dirancang terutama untuk membantu
anggota ICLEI untuk Kampanye Perlindungan Iklim (Climate Protection Campaign)
mengembangkan rencana aksi iklim lokal. ICLEI adalah Dewan Internasional untuk

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
MESSAGE digunakan untuk merumuskan dan mengevaluasi strategi pasokan
energi alternatif di bawah yang ditetapkan pengguna yang berbeda dan kendala fisik.
Contohnya antara lain membatasi investasi baru, tingkat penetrasi pasar untuk
teknologi baru, ketersediaan dan perdagangan bahan bakar, emisi lingkungan, dll.
MESSAGE sangat fleksibel dan dapat juga digunakan untuk menganalisa energi/listrik
pasar dan isu perubahan iklim. Model ini memiliki karakteristik yang sama model
sebagai MARKAL, EFOM dan KALI. MESSAGE dapat memilih biaya yang paling
efektif dan sistem teknologi termasuk sistem distribusi energi yang digunakan untuk
memenuhi kebutuhan layanan energi yang sudah ditentukan. Tidak seperti model
optimasi lain, aplikasi ini tidak memerlukan pembelian GAMS, atau solver komersial.
Di dalamnya sudah tersedia Linear Programming (LP) sebagai solver gratis.

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).
LEAP memiliki fitur yang dirancang untuk membuat dan menciptakan skenario,
mengelola dan mendokumentasikan data dan asumsi, serta melihat laporan hasil

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
utama, yaitu Driver Variable, Demand, Transformation, dan Resources. 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

Gambar Struktur model LEAP

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
Elastisitas energi adalah perbandingan pertumbuhan konsumsi energi terhadap
pertumbuhan produk atau keluaran (∆ konsumsi energi terhadap ∆ produk atau
keluaran) [12]. Menurut [13], elastisitas energi yakni perbandingan pertumbuhan
konsumsi listrik dengan pertumbuhan ekonomi. Semakin rendah angka elastisitas,
semakin efisien pemanfaatan energinya. Elastisitas energi merupakan perbandingan
antara pertumbuhan konsumsi intensitas energi terhadap GDP (Gross National Product)
[14].

BAB III PELAKSANAAN PENELITIAN
3.1. Bahan Penelitian
NoNama
1 Data
Pelanggan
wilayah

Sumber Data

Keterangan

Jumlah PT PLN (Persero) Data per bulan Juni tahun
PLN APJ Yogyakarta 2006-2009
dalam
format
Microsoft Access

2 Data Konsumsi Listrik PT PLN (Persero) Data per bulan Juni tahun
APJ Yogyakarta 2006-2009
dalam
format
Microsoft Access
3 Data Daya Terpasang PT PLN (Persero) Data per bulan Juni tahun
Listrik
APJ Yogyakarta 2006-2009
dalam
format
Microsoft Access
4 Data
PDRB BPS-Bappeda
Kabupaten
Sleman
5 Data
Administrasi BPS-Bappeda
Kewilayahan
Sleman
6 Data Kependudukan

BPS-Bappeda
Sleman

Data dalam bentuk
Buku Laporan
Data dalam bentuk Buku
Laporan terdiri nama Dusun &
Desa
Data dalam bentuk
Buku Laporan

3.2 Simulasi LEAP
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
Langkah pertama dalam simulasi adalah mengatur dan menentukan parameter
dasar simulasi. Di dalam parameter dasar, lingkup kerja ditentukan yaitu hanya pada

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.
Skenario BAU merupakan suatu kondisi dengan mendasarkan bahwa dalam
rentang waktu simulasi (2009-2015) tidak ada kebijakan baru di bidang
ketenagalistrikan . Pada skenario BAU asumsi yang digunakan untuk area berupa
pertumbuhan intensitas energinya untuk Sektor Bisnis adalah 1,7%, Sektor Industri

3,59%, Sektor Publik (-1,22%), Sektor Sosial 12,27% dan Sektor Rumah Tangga
4,19%.
Untuk pertumbuhan pelanggan menggunakan pertumbuhan per tahun untuk
Sektor Bisnis adalah 4,85%, Sektor Industri 4,07%, Sektor Publik 9,99%, Sektor Sosial
3,48% dan Sektor Rumah Tangga 2,94%. Data masukkan adalah data pertumbuhan
intensitas energi listrik dan pertumbuhan pelanggan masing-masing sektor tarif.

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
Tingkat konsumsi energi listrik sesuai pemodelan dalam penelitian ini
dipengaruhi oleh tingkat intensitas energi dan pelanggan. Pertumbuhan kedua faktor
tersebut menjadi dasar perhitungan dengan tahun 2008 sebagai tahun dasar. Hasil dari
proyeksi konsumsi/permintaan energi listrik ditunjukkan oleh Gambar 4.2 dan Tabel
4.1.

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

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

Bisnis
Publik

35,59 38,67

42,01

45,65

49,59

53,88

58,54

31,27 36,33 42,21 49,04 56,97 66,19 76,90
Sosial
Rumah 357,28 383,19 410,99 440,80 472,77 507,06 543,84
Tangga
Total

63,60
89,34
583,28

663,56 714,94 770,55 830,76 896,01 966,76 1.043,53 1.126,91

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-rata pada tahun 2006-2008 adalah 7,4%, sedangkan untuk tahun 2009-2015 ratarata 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
Tarif
Bisnis

2006
20,7

Proporsi (%)
2008
2015
18,8
17,5

Industri
Publik
Sosial
Rumahtangga
Total

16,0
4,9
4,2
54,2
100,0

17,3
5,4
4,7
53,8
100,0

17,2
5,6
7,9
51,8
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
Konsumsi Energi
PDRB
Tahun GWh Pertumbuhan (%) PDRB (juta Rp)Pertumbuhan (%)Elastisitas energi

2006 575,16
8910407
16,18
2007 619,58 7,72
9972010,00
11,91
0,65
2008 662,84 6,98
12298210,15 23,33
0,30
2009 714,94 7,86
14391792,05 17,02
0,46
2010 770,55 7,78
16755931,45 16,43
0,47
2011 830,76 7,81
19390628,35 15,72
0,50
2012 896,01 7,85
22295882,75 14,98
0,52
2013 966,76 7,90
25471694,65 14,24
0,55
2014 1043,537,94
28918064,05 13,53
0,59
2015 1126,917,99
32634990,95 12,85
0,62
Tabel 4.27. Pertumbuhan PDRB(harga berlaku), konsumsi energi dan elastisitas
energi 2006-2015
Konsumsi Energi
PDRB
Tahun GWh Pertumbuhan(%) PDRB(juta Rp) Pertumbuhan(%)Elastisitas energi
2006 575,16
2007 619,58 7,72
2008 662,84 6,98

5315872
5553498,00
5960021,56

4,63
4,47
7,32

1,73
0,95

2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015

714,94 7,86
770,55 7,78
830,76 7,81
896,01 7,85
966,76 7,90
1043,537,94
1126,917,99

6317878,92
6705169,40
7121907,16
7568106,96
8043784,23
8548955,08
9083636,33

6,00
6,13
6,22
6,27
6,29
6,28
6,25

1,31
1,27
1,26
1,25
1,26
1,26
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.
Perhitungan lain jika menggunakan data ekonomi berdasarkan harga konstan,
maka perhitungan elastisitasnya menjadi tidak efisiien. Rata-rata pertumbuhan
permintaan energinya adalah 7,8% dan pertumbuhan ekonominya adalah 6%,
sehingga elastisitasnya berada pada angka 1,30. Angka ini di atas 1 dan mempunyai
karakteristik yang sama dengan elastisitas energi nasional, yaitu bersifat boros atau
tidak efisien. Namun, data inipun juga perlu dikaji dan dibandingkan dengan
perhitungan elastisitas energi yang melibatkan berbagai sektor energi.

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.
3. Dari sisi penelitian selanjutnya di masa yang akan datang, sangat diperlukan untuk
melakukan kajian proyeksi permintaan energi yang terintegrasi dengan penyediaan
energi listrik dari sumber energi terbarukan. Hal ini menyangkut seberapa besar
ketersediaan energi terbarukan yang mampu dikonversi serta rugi-rugi yang terjadi
selama proses distribusinya.

DAFTAR PUSTAKA
[1]
[2]
[3]

[4]

[5]
[6]

[7]

[8]
[9]

[10]

[11]
[12]
[13]
[14]
[15]

[16]
[17]

UU RI No. 30 Tahun 2007 Tentang Energi
UU RI No 30 tahun 2009 Tentang Ketenagalistrikan
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.
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.
Baolei Guo, Yanjia Wang and Aling Zhang. “China Energy Future: LEAP Tool
Application in China”. Tsinghua University.
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.
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.
Muhammad Ery Wijaya and Bundit Limmeechokchai. Thammasat Int. J. Sc.Tech,
Vol. 14, No. 4, October-December: 1-14, 2009.
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.
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.
Pedoman Penyusunan Rencana Umum Ketenagalistrikan. Keputusan Menteri.
2003.
Penjelasan Pasal 19 ayat (1) huruf b PP no 70 tahun 2009 Tentang Konservasi
Energi. 2009.
Bidang Niaga dan Distribusi. Data Pelanggan. Data Teknis. PLN APJ Yogyakarta,
Yogyakarta, 2009.
Kajian Potensi dan Kebutuhan Energi Listrik 2010-2015. Pemerintah . 2009.
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.
LEAP Training Exercise 2008, Stockholm Environment Institute, 2008.
Charles Heaps, An Introduction to LEAP, Stockholm Environment Institute,

[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/?
hal=tampil_menu.php&id_menu=9