OPTIMASI POLA SENT OUT LIQUIFIED NATURAL GAS UNTUK MEMENUHI KEBUTUHAN GAS ALAM JARINGAN SUMATERA SELATAN – JAWA BARAT
DOI:
https://doi.org/10.53026/sntem2025.v5i1.516Keywords:
ARIMA, Gas Alam, LNG, Penyaluran, SARIMAAbstract
Meningkatnya pertumbuhan ekonomi, berdampak pada peningkatan kebutuhan energi, khususnya gas alam. PT X merupakan sebuah perusahaan transmisi dan distribusi gas bumi di Indonesia yang memiliki salah satu fasilitas jaringan pipa transmisi Sumatera Selatan Jawa Barat (SSJB). Pasokan gas alam pada jaringan tersebut belum dapat memenuhi kebutuhan pelanggan yang sebagian besar adalah pelanggan sektor industri. Penambahan pasokan LNG merupakan salah satu usaha untuk memenuhi kebutuhan gas alam yang semakin hari pasokannya terus menurun. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan jumlah suplai dan permintaan gas alam di Jaringan SSJB yang akan dijadikan sebagai acuan kebutuhan untuk merencanakan pasokan LNG. Peramalan dilakukan dengan menggunakan metode ARIMA pada data suplai gas alam dan SARIMA pada data demand gas alam. Setalah dilakukan peramalan, dilakukan simulasi penyaluran menggunakan Software Pipeline Studio agar tidak terjadi tekanan tinggi pada jaringan SSJB dalam proses penyaluran. Dari hasil peramalan, didapatkan bahwa margin antara as alam semakin bertambah setiap bulannya. Margin pada bulai Mei-Juli 2024 masing-masing sebesar 10.977,90 MMSCF, 10.025,88 MMSCF, dan 9.872,43 MMSCF yang ditutup dengan pasokan LNG. Penelitian juga memberikan hasil bahwa pola penyaluran LNG per hari tertinggi pada hari Selasa sebesar 172,78 MMSCFD dan terendah pada hari minggu sebesar 113,85 MMSCFD. Dengan pola penyaluran tersebut, kondisi pipa masih aman karena tidak terjadi tekanan tinggi dalam proses penyaluran gas alam.
References
M. I. N. Haslin, “Pentingnya Pendidikan Karakter Bagi Siswa Madrasah dalam Mewujudkan Indonesia Emas 2045,” RUKASI: Jurnal Ilmiah Perkembangan Pendidikan dan Pembelajaran, vol. 1, no. 01, pp. 32–40, 2024.
Y. Afriyanti, H. Sasana, and G. Jalunggono, “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Konsumsi Energi Terbarukan di Indonesia,” Dinamic, vol. 2, no. 3, pp. 865–884, 2020.
Adiarso, E. Hilmawan, and A. Sugiyono, Outlook Energi Indonesia 2020 Dampak Pandemi COVID-19 terhadap Sektor Energi di Indonesia. 2020.
A. Wirajaya, N. A. Sasongko, I. Supriyadi, and S. A. Purwantoro, “Analisis Peran Gas Bumi terhadap Transisi Energi di Indonesia,” NUSANTARA: Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial, vol. 11, no. 4, pp. 1646–1658, 2024.
M. Y. F. Zaelani, “Implementasi Model SARIMA dan Algoritma Genetika pada Prediksi Produksi Minyak Bumi,” Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer, vol. 16, no. 2, pp. 1–10, 2020.
M. A. Ismail and E. M. Abd El-Metaal, “Forecasting Residential Natural Gas Consumption in Egypt,” Journal of Humanities and Applied Social Sciences, vol. 2, no. 4, pp. 297–308, 2020.
T. Safitri, N. Dwidayati, and S. Sugiman, “Perbandingan Peramalan Menggunakan Metode Eksponensial Holt-Winters Smoothing dan Arima,” Unnes Journal of Mathematics, vol. 6, no. 1, pp. 48–58, 2017.
M. Taufiq, D. Sugiarto, and A. Rochman, “Peramalan Utilisasi Perangkat Jaringan dan Bandwidth dengan Metode Holt-Winters dan Multi Layer Perceptron,” Ultimatics: Jurnal Teknik Informatika, vol. 12, no. 1, pp. 42–51, 2020.
E. Hermawan, “Perbandingan Metode Box-Jenkins dan Holt-Winters dalam Prediksi Anomali OLR Pentad di Kawasan Barat Indonesia,” Jurnal Sains dan Dirgantara, 9 (1), pp. 25–35, 2011.
P. DWI, “Pencegahan Terjadinya Surge Pressure pada Saat Akhir Pemuatan LNG di Kapal Tangguh Jaya,” Jurnal Ilmiah Nasional Sekolah Tinggi Ilmu Pelayaran Jakarta, vol. 12, no. 2, pp. 1–7, 2019.
A. N. Kusumawati, M. Ghofur, M. A. Putri, and Z. A. Alfatah, “Peramalan Permintaan Menggunakan Time Series Forecasting Model untuk Merancang Resources yang Dibutuhkan IKM Percetakan,” JENIUS: Jurnal Terapan Teknik Industri, vol. 2, no. 2, pp. 105–115, 2021.
A. F. Muzakki, D. Aditama, and I. G. Anugrah, “Penerapan Metode Autoregressive Integrated Moving Average untuk Memprediksi Penggunaan Barang Medis pada Logistik Medis Rumah Sakit Muhammadiyah Gresik,” Indexia: Informatics and Computational Intelligent Journal, vol. 4, no. 1, pp. 1–16, 2022.
H. A. Maulana, “Pemodelan Deret Waktu dan Peramalan Curah Hujan pada Dua Belas Stasiun di Bogor,” Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi, vol. 15, no. 1, pp. 50–63, 2018.
R. A. Wulandari and R. Gernowo, “Metode Autoregressive Integrated Movingaverage (Arima) dan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Anfis) dalam Analisis Curah Hujan,” Berkala Fisika, vol. 22, no. 1, pp. 41–48, 2019.
N. P. N. Hendayanti and M. Nurhidayati, “Perbandingan Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) dengan Support Vector Regression (SVR) dalam Memprediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara Ke Bali,” Jurnal Varian, vol. 3, no. 2, pp. 149–162, 2020.
R. Utari, “Analisa Debit Bangkitan Menggunakan Model Arima (Autoregresif Integrated Moving Average),” Bearing: Jurnal Penelitian dan Kajian Teknik Sipil, vol. 7, no. 3, pp. 159–168, 2022.
M. Azmi, “Penentuan Titik Suplai Gas Yang Optimal Dalam Tambahan Pasokan Gas Di Jaringan Pipa Gas Transmisi SSWJ,” Jurnal Eksakta Kebumian, vol. 1, no. 1, 2020.
Downloads
Published
Conference Proceedings Volume
Section
License
Copyright (c) 2025 Seminar Nasional Teknologi Energi dan Mineral 2025
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
