Permintaan Dan Penyediaan Energi

ANALISIS SISTEM

No.13, Tahun VI, 1999

PERMINTAAN DAN PENYEDIAAN ENERGI BERDASARKAN KONDISI PEREKONOMIAN DI INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN MODEL NONLINEAR PROGRAMMING Oleh: Agus Sugiyono*) ABSTRACT Energy demand and supply model is developed using combination of top-down and bottom-up paradigm. Mathematically, the model is represented as a nonlinear programming problem and solved using GAMS software. The model is implemented to forecast energy demand and supply in Indonesia from the year 2000 until 2030. Using personal computer with Pentium 200 MHz processor, the problem is solved in 3 minutes. Two scenarios were built to analyze the output, i.e. NOK scenario for a condition if there is no economic crisis and BAU scenario for the current situation with economic crisis. Output of the model shows that under NOK scenario energy demand grow with 4.3 % per year and with BAU scenario the growth is only 2.9 % per year. Coal is a main energy supply to fulfill the demand if there is no economic crisis. Under the current situation, natural gas and coal have a big share for primary energy supplies.

I PENDAHULUAN 1. Latar Belakang Secara umum ada dua paradigma dalam membuat model energi, yaitu paradigma model top-down dan model bottom-up. Model top-down membuat analisis perilaku perekonomian secara makro yang berdasarkan harga dan elastisitas. Model bottom-up mempertimbangkan berbagai pilihan teknologi untuk penyediaan energi dan sektor pengguna energi dalam terminologi biaya, bahan bakar dan karakteristik emisi. Dalam model top-down, representasi pilihan teknologi kurang terinci bila dibandingkan dalam model bottom-up. Saat ini beberapa model telah dikembangkan dengan menggabungkan dua paradigma tersebut. Model gabungan menggunakan pendekatan bottom-up untuk sektor energi dan digabungkan dengan sektor ekonomi lainnya melalui paradigma model top-down. *)

Di Indonesia berbagai model energi telah digunakan untuk membantu para pengambil keputusan dalam perencanaan energi. Model yang berdasarkan ekonometrik, seperti MEDEE-S, digunakan untuk membuat proyeksi kebutuhan energi. Teknik optimasi dengan fungsi obyektif meminimumkan biaya, seperti MARKAL, digunakan untuk membuat strategi penyediaan energi. Model energi yang digunakan di Indonesia saat ini belum menerapkan teknik penggabungan dua paradigma seperti di atas. 2. Tujuan Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk membuat proyeksi permintaan dan penyediaan energi di Indonesia. Untuk keperluan tersebut dibuat model permintaan dan penyediaan energi yang menggunakan paradigma gabungan top-down dan bottomup. Proyeksi permintaan dan penyediaan energi dilakukan untuk dua kasus perekonomian di Indonesia yaitu sebelum

Staf Peneliti Direktorat Teknologi Konversi dan Konservasi Energi, BPPT

ISBN:0854-9117

16

ANALISIS SISTEM

No.13, Tahun VI, 1999

dan setelah krisis ekonomi. Penelitian dilakukan di Laboratorium Mori, Science Universitas of Tokyo, Jepang pada tahun 1994 - 1995 dan dilanjutkan di BPPT, Jakarta pada tahun 1997 - 1999. 3. Metodologi 3.1. Metode Metode yang digunakan dalam pembuatan model guna penelitian permintaan dan penyediaan energi di Indonesia adalah model kesetimbangan umum (general equilibrium model). Metode ini diadaptasi dari model ETA-MACRO seperti pada Gambar 1[4][5]. Kesetimbangan umum dalam model ini direpresentasikan sebagai persamaan matematik dalam bentuk nonlinear programming.

Tenaga Kerja

Sumber Daya Energi Energi (Listrik & Non Listrik) Teknologi Energi (Listrik & Non-Listrik)

Konsumsi

MACRO

ETA

Investasi

Harga/Permintaan Energi Modal

Sumber : Manne, A.S. and Richels, R.G., 1992; Sugiyono, A. and Mori, S., 1995

Gambar 1. Model ETA-MACRO

Model dibuat dengan tahun dasar 1995 dan untuk memproyeksikan permintaan dan penyediaan energi di Indonesia sampai tahun 2030. Periode proyeksi diambil 5 tahun untuk 1 periode, sehingga ada 7 periode dalam model. Untuk periode pertama (tahun 2000) ada beberapa hal yang harus diperhitungkan akibat adanya krisis ekonomi di Indonesia yang terjadi mulai tahun 1997. Beberapa parameter harus diubah supaya sesuai dengan kondisi krisis tersebut. Discount rate untuk seluruh periode diambil 10 %. Satuan energi yang digunakan adalah MTOE (Million Ton Oil Equivalent) dan

ISBN:0854-9117

nilai mata uang menggunakan konstant US dollar tahun 1990. 3.2. Perangkat Lunak Model dibuat menggunakan bahasa GAMS (General Algebraic Modeling System). Model ini mempunyai 1556 persamaan dan 1225 variabel. Dengan menggunakan personal komputer yang mempunyai processor Pentium 200 MHz dibutuhkan waktu sekitar 3 menit untuk mengeksekusi model. GAMS dapat dijalankan pada personal komputer baik yang berbasis Windows maupun DOS (Disk Operating System). GAMS menggunakan metode simpleks standard yang dikembangkan oleh G. Danzig untuk menyelesaikan persamaan linear programming. Untuk menyelesaikan persoalan nonlinear programming ada dua metode yang digunakan : - Algoritma Lagrangean yang dikembangkan oleh S. M. Robinson bila yang tidak linear adalah fungsi pembatas. - Algoritma Reduced Gradient yang dikembangkan oleh P. Wolfe dikombinasikan dengan Algoritma Quasi-Newton yang dikembangkan W.C. Davidon bila yang tidak linear adalah fungsi obyektif. Baik untuk menyelesaikan persoalan linear maupun nonlinear programming, ada modul tambahan yang digunakan bila jumlah variabelnya besar. Modul OSL dapat digunakan hanya untuk menyelesaikan persoalan linear programming. Sedangkan modul MINOS dapat digunakan untuk menyelesaikan persoalan baik linear maupun nonlinear programming. 3.3. Perangkat Keras Perangkat keras minimum yang diperlukan untuk menjalankan model ini adalah personal komputer yang menggunakan processor Intel 486 atau yang lebih tinggi dengan RAM (Random

17

ANALISIS SISTEM

Access Memory) minimal 8 Mbyte dan hardisk sebesar 200 Mbyte. 3.4. Data Data yang berkaitan dengan kondisi makroekonomi diperoleh dari IMF (International Monetary Fund) dan BPS (Biro Pusat Statistik) dari tahun 1980 sampai tahun 1996. Sedangkan data yang berhubungan dengan energi diperoleh dari beberapa publikasi dari institusi yang berhubungan dengan bidang energi seperti DJLPE (Direktorat Jenderal Listrik dan Pengembangan Energi), KNI-WEC (Komite Nasional Indonesia - World Energy Council), PT PLN Persero, BPPT, dan Pertamina. Data setelah terjadi krisis ekonomi diperoleh dari berbagai artikel di surat kabar dan majalah yang terbit selama tahun 1997 sampai dengan awal tahun 1999. II MODEL NONLINEAR PROGRAMMING Secara umum penyelesaian persoalan nonlinear programming lebih sulit untuk mendapatkan solusi yang optimal bila dibandingkan dengan persoalan linear programming. Pembuatan model harus dilakukan secara bertahap, mulai dari yang paling sederhana dan kemudian dikembangkan secara bertahap hingga menjadi kompleks sesuai dengan spesifikasi yang diharapkan. Persoalan nonlinear programing kebanyakan dapat mudah memperoleh solusi yang optimal jika variabel utama ada nilai awalnya. Nilai awal ini dapat diimplementasikan dengan menggunakan konstanta, bound dan scaling variable dalam bahasa GAMS. 1. Aliran Energi-Ekonomi Dalam model, Indonesia dibagi menjadi 4 wilayah yaitu Jawa, Sumatera, Kalimantan, dan pulau lainnya. Tiap wilayah dapat mengimport maupun mengeksport energi ke wilayah lain. Di

ISBN:0854-9117

No.13, Tahun VI, 1999

wilayah Jawa ditambah lagi dapat mengimport energi dari luar negeri. Untuk masing-masing wilayah diasumsikan tidak ada mobilitas dalam hal modal maupun tenaga kerja. Blok diagram model secara global ditunjukkan pada Gambar 2. Y merepresentasikan output dari fungsi produksi, K adalah modal, L adalah tenaga kerja, E adalah energi listrik, dan N adalah energi non-listrik. Sedangkan T merepresentasikan jumlah penyediaan energi total yang terdiri atas produksi (PRO), import dari luar negeri (IMPF, khusus wilayah Jawa), import domestik (IMPD) dan eksport domestik (EXPD). IMPF

KALIMANTAN

JAWA

IMPD atau EXPD Y = f (K,L,E,N) Y = f (K,L,E,N) T = Σ (PRO+IMPD-EXPD) T = Σ (PRO+IMPF+IMPD-EXPD) IMPD atau EXPD

IMPD atau EXPD

PULAU LAIN

SUMATERA Y = f (K,L,E,N) T = Σ (PRO+IMPD-EXPD)

IMPD atau EXPD Y = f (K,L,E,N) T = Σ (PRO+IMPD-EXPD)

Sumber : Sugiyono, A. and Mori, S., 1995

Gambar 2. Blok Diagram Model Masing-masing wilayah mempunyai aliran energi seperti pada Gambar 3. Aliran energi ini merupakan jaringan yang menghubungkan sisi penyedia energi ke sisi pemakai energi melalui teknologi energi dan berbagai jenis bahan bakar. Untuk mengurangi kerumitan, energi primer dibagi menjadi lima kelompok yaitu : batubara, gas alam, minyak bumi, energi terbarukan (selain biomasa yaitu tenaga air, dan geothermal) dan biomasa (sebagai energi tidak komersial). Sisi pemakai dikelompokkan menjadi tiga yaitu : sektor industri, sektor transportasi dan sektor lainnya. Sedangkan energi sekunder dikelompokkan menjadi energi listrik dengan teknologi pembangkit listrik dan energi non-listrik yang teknologi penggunaannya tergantung dari jenis pemanfaatan di sisi pemakai.

18

ANALISIS SISTEM

No.13, Tahun VI, 1999

Tabel 1. Cadangan Energi Primer Cadangan Jawa Sumatera Kalimantan Pulau Lainnya Indonesia

Minyak 109 TOE 0,275 0,834 0,193 0,108 1,411

Gas Alam Batubara TSCF 109 TOE 109 Ton 109 TOE 8,89 0,217 0,06 0,028 19,84 0,484 24,68 12,955 22,81 0,556 11,5 6,033 38,49 0,938 0,1 0,056 90,03 2,195 36,34 19,071

Energi Air Geothermal GW 109 TOE GW 109 TOE 4,5 0,001 7,8 0,004 15,8 0,007 4,9 0,003 21,6 0,010 33,6 0,015 3,4 0,001 75,5 0,033 16,1 0,007

Sumber : Symon, A., 1997; Sugiyono, A. and Mori, S., 1995

2. Rumus Matematik Rumus utama adalah fungsi produksi Cobb-Douglas untuk menghitung gross domestic product atau output (Y) pada periode t untuk wilayah r. ELVS (1− ELVS) ESUB Yt , r = At , r [KtKPVS L(t1, r− KPVS) ](1− ESUB)[ Eind ] ,r ,t , r Nind ,t , r

(1)

Eind,t,r dan Nind,t,r menyatakan produksi energi listrik dan non-listrik untuk sektor industri dalam satuan MTOE. L adalah tenaga kerja yang merupakan fungsi eksogenous. K menyatakan modal dan A adalah faktor technical progress. Parameter ekonomi makro yang digunakan adalah ESUB yang menyatakan nilai pangsa energi, KPVS dan ELVS masing-masing menyatakan nilai pangsa kapital dan nilai pangsa energi listrik.

IMPD EXPD

Batubara

Pembangkit Listrik Batubara

Penyiapan Bahan Bakar

Batubara untuk Industri Batubara untuk Sektor Lainnya

Sektor Industri

Gas Alam untuk Industri IMPD EXPD

Gas Alam

Pembangkit Listrik Gas Alam

Penyiapan Bahan Bakar

Sektor Transportasi Minyak untuk Industri IMPD

Minyak Bumi

EXPD

Energi Terbarukan

Pembangkit Listrik Minyak Bumi

Etra ,t ,r EFtra ,t ,r

N lain ,t ,r +

≥ Btra ,t ,r Ytα,r L(t1, r−α )

Elain ,t , r EFlain ,t ,r

≥ Blain ,t ,r Yt ,βr L(t1,r− β )

(2) (3)

Parameter α dan β menyatakan nilai pangsa pendapatan untuk sektor transportasi dan sektor lainnya. EF menyatakan efisiensi penggunaan energi listrik dan B adalah konstanta. Fungsi pembatas yang lain adalah ketersediaan sumber energi (RES), khususnya sumber energi fosil seperti batubara, gas alam dan minyak bumi. Jumlah energi yang diproduksi ditambah eksport (EXPD) dan dikurangi import (IMPD dan IMPF) harus lebih kecil atau sama dengan ketersediaan sumber energi (Tabel 1).

Minyak untuk Transportasi

∑ (E

t ,r

+ N t ,r + EXPDt ,r − IMPDt ,r − IMPFt ,r ) ≤ RESr

(4)

t

Minyak untuk Sektor Lainnya

Pembangkit Listrik Terbarukan

Energi Listrik

Penyiapan Bahan Bakar

Biomasa

N tra ,t ,r +

Gas Alam untuk Transportasi Gas Alam untuk Sektor Lainnya

Penyiapan Bahan Bakar

energi listrik dan non-listrik harus mampu memenuhi permintaan energi.

Sektor Lainnya

Bahan Bakar Biomasa

Sumber : Sugiyono, A. and Mori, S., 1995

Gambar 3. Aliran Energi [5]

Total import dan eksport domestik harus setimbang dan jumlah totalnya sama dengan nol.

∑ (EXPD

t ,r

− IMPDt , r ) = 0

(5)

t

Permintaan energi untuk sektor transportasi dan sektor lainnya dihitung dengan menggunakan Persamaan 2 dan Persamaan 3. Penyediaan energi baik untuk

ISBN:0854-9117

Dalam model ini, cadangan energi primer diasumsikan tetap dan tidak ada penemuan baru selama periode proyeksi. Produksi

19

ANALISIS SISTEM

No.13, Tahun VI, 1999

energi terbarukan untuk setiap periode dibatasi sesuai dengan kapasitas cadangannya seperti ditunjukkan pada Persamaan 6 untuk cadangan energi air dan geothermal (RESREN) dan Persamaan 7 untuk energi biomasa (RESBIO). Et , r ≤ RESREN t ,r

(6)

N t ,r ≤ RESBIOt , r

(7)

Produksi dapat dimanfaatkan menjadi konsumsi (C), investasi (I) dan untuk membayar biaya penggunaan energi. Biaya penggunaan energi (EC) terdiri atas biaya produksi dan biaya transportasi. Biaya produksi ditunjukkan pada Tabel 2 sedangkan biaya transportasi ditunjukkan pada Tabel 3. Jarak antar wilayah diasumsikan sebesar 1000 km. Tabel 2. Biaya Produksi Energi Biaya Produksi US Dollar per TOE Minyak Bumi

Gas Alam

Batu bara

Air & Geoth.

Biomasa

Listrik (ECST) 500 480 550 600 Non-Listrik (NCST) 105 73 84 50 Sumber : Fujii, Y., 1993; Sugiyono, A. and Mori, S., 1995

Tabel 3. Biaya Transportasi Energi Biaya Transportasi (CSTR) US Dollar/TOE/1000 km

LNG Pipa Gas Alam Minyak Bumi Batubara Jaringan Listrik

4,79 19,00 0,67 0,98 170,11

Sumber : Fujii, Y., 1993; Sugiyono, A. and Mori, S., 1995

Yt ,r = C t ,r + I t ,r + EC t ,r

(8)

EC t , r = ([ E t , r × ECST ] + [ N t , r × NCST ] + [ IMPD + IMPF + EXPD ] × CSTR ) × n

(9)

n menyatakan jumlah tahun dalam satu periode dan dalam model ini nilainya adalah 5. Nilai modal untuk periode t+1 merupakan fungsi dari modal sebelumnya

ISBN:0854-9117

dan nilai investasi seperti pada Persamaan 10. K t +1,r = (1 − δ ) n K t ,r + n × I t ,r (10) Parameter δ adalah tingkat depresiasi. Untuk menghindari pertumbuhan teknologi baru yang terlalu cepat maka dibuat fungsi pembatas seperti pada Persamaan 11 untuk energi listrik dan Persamaan 12 untuk energi non-listrik. Et +1,r = (1 − δ ) n Et ,r

(11)

N t +1,r = (1 − δ ) N t ,r

(12)

n

Fungsi obyektif dari model ini adalah memaksimumkan kesejahteraan sosial yang dinyatakan dengan Persamaan 13. S adalah pangsa pendapatan per kapita untuk setiap wilayah dan d adalah discount rate.  C t ,r Max ∑ ( S r × Lt , r × log t ,r  Lt , r

  × (1 − d ) t ) (13)  

Penggunaan energi akan menghasilkan emisi seperti SO2, NO2 dan CO2. Dalam model ini hanya emisi CO2 yang diperhitungkan sesuai dengan semaraknya pembicaraan masalah pemanasan global akhir-akhir ini. Emisi CO2 dihitung secara langsung dari penggunaan energi untuk setiap sektor dengan teknologi tertentu. Rumus yang digunakan ditunjukkan pada Persamaan 14 dan koefisien emisi setiap jenis energi baik menggunakan teknologi untuk pembangkit (ECH) maupun teknologi non-pembangkit (NCH) ditampilkan pada Tabel 4. CO 2 t , r = ( Et , r × ECH + N t ,r × NCH )

(14)

III HASIL PENELITIAN Dalam makalah ini dianalisis hasil dari eksekusi model yang dibuat. Dua skenario dibuat untuk dianalisis yaitu skenario bila tidak terjadi krisis ekonomi (NOK) dan skenario base line (BAU) yang

20

ANALISIS SISTEM

No.13, Tahun VI, 1999

merupakan kondisi seperti saat ini setelah terjadi krisis ekonomi. Skenario NOK merepresentasikan studi yang dilakukan sebelum terjadinya krisis ekonomi. Disamping itu juga dilakukan analisis sensitivitas terhadap discount rate untuk melihat pengaruhnya terhadap permintaan energi dan terhadap pertumbuhan ekonomi. Tabel 4. Koefisien emisi CO2 dalam ton CO2 per TOE Koefisien Emisi CO2 Bahan Bakar

Pembangkit Listrik

Batubara Minyak Bumi Gas Alam Energi Terbarukan

3.667 3.025 2.119 0.000

Non Pembangkit Listrik

3.667 3.025 2.119 0.000

Sumber : Manne, A.S. and Richels, R.G., 1992.

1. Pendapatan Nasional Proyeksi pendapatan nasional untuk skenario NOK dan BAU ditunjukkan pada Gambar 4. Untuk skenario NOK pada tahun 2000 pendapatan nasional diperkirakan masih mengalami pertumbuhan sebesar 6,0 % per tahun dan rata-rata pertumbuhan sebesar 5,4 % per tahun untuk jangka panjang. Hasil ini sangat optimistik yang bertitik-tolak dari data historis selama kurun waktu 15 tahun yang menunjukkan bahwa pertumbuhan ekonomi Indonesia rata-rata tumbuh sebesar 6,5 % per tahun.

Juta US $

1000

Karena terjadi krisis ekonomi yang mengakibatkan banyak proyek infrastruktur tertunda dan berkurangnya jumlah produksi dari industri besar dan menengah, maka untuk skenario BAU pendapatan nasional pada tahun 2000 diperkirakan hanya tumbuh sebesar 0,3 % per tahun dan untuk jangka panjang akan tumbuh rata-rata sebesar 4,5 % per tahun. 2. Permintaan Energi Sektoral Pertumbuhan permintaan energi selaras dengan pertumbuhan ekonomi dan penduduk. Pertumbuhan ekonomi sudah dibahas sebelumnya, sedangkan pertumbuhan penduduk dalam model ini diasumsikan sebagai fungsi eksogenous yang tumbuh sebesar 1,8 % per tahun sampai tahun 2000 dan menurun pertumbuhannya menjadi sebesar 1,0 % per tahun untuk jangka panjang. Permintaan energi untuk setiap sektor ditunjukkan pada Gambar 5. Permintaan energi untuk skenario NOK mengalami pertumbuhan dari 90 MTOE pada tahun 1995 menjadi sebesar 549 MTOE pada tahun 2030 atau tumbuh sebesar 4,3 % per tahun. Untuk jangka panjang sektor industri merupakan sektor terbesar dalam menggunakan energi yaitu sebesar 72 % dari total permintaan energi. Untuk skenario BAU pertumbuhan permintaan energi hanya sebesar 2,9 % per tahun. Pada tahun 1995 permintaan energi adalah sebesar 90 MTOE dan naik menjadi sebesar 241 MTOE pada tahun 2030. Pangsa terbesar dalam penggunaan energi tetap didominasi oleh sektor industri.

Skenario NOK

800 600 400 200

2025

2030

2010

2015

2005

1995

2000

2020

Skenario BAU

0

Gambar 4. Pendapatan Nasional

ISBN:0854-9117

3. Penyediaan Energi Primer Untuk memenuhi permintaan energi, batubara dan gas alam merupakan energi primer yang paling ekonomis untuk memenuhi sebagian besar kebutuhan tersebut. Penyediaan energi untuk skenario NOK ditunjukkan pada Gambar 6 dan untuk skenario BAU ditunjukkan pada Gambar 7.

21

ANALISIS SISTEM

No.13, Tahun VI, 1999

600

Sektor Lain 500

Transportasi

Skenario BAU

Industri

400 MTOE

Skenario NOR

300

200

100

0

1995

2000

2005

2010

2015

2020

2025

2030

Gambar 5. Permintaan Energi Sektoral

600

Biomasa 500

Hydro&Geo Minyak Bumi

MTOE

400

Gas Alam Batubara

300 200 100 0 1995

2000

2005

2010

2015

2020

2025

2030

Gambar 6. Penyediaan Energi Skenario NOK

300

Biomasa 250

Hydro&Geo Minyak Bumi

MTOE

200

Gas Alam Batubara

150

bisa hanya dipenuhi oleh gas alam sehingga batubara merupakan pilihan yang paling ekonomis. Minyak bumi tidak banyak mengalami pertumbuhan karena adanya keterbatasan sumber dalam negeri. Pada akhir periode proyeksi, batubara mempunyai pangsa sebesar 67,6 % diikuti oleh gas alam (16,8 %), minyak bumi (7,1 %), biomasa (6,5 %) dan sisanya adalah energi air dan geothermal. Pada skenario BAU, batubara dan gas alam mengalami pertumbuhan rata-rata sebesar 6,6 % dan 4,7 % per tahun. Sedangkan energi terbarukan (energi air dan geothermal) juga tumbuh rata-rata sebesar 3,9 % per tahun. Untuk jangka panjang, pangsa terbesar dari penyediaan energi adalah gas alam (49,1 %) diikuti oleh batubara (20,2 %), minyak bumi (16,1 %), dan biomasa (11,2 %). Energi air serta geothermal tetap di posisi terkecil dengan pangsa sebesar 3,5 %. 4. Emisi CO2 Dengan meningkatnya penggunaan bahan bakar fosil, khususnya batubara maka emisi CO2 juga akan meningkat. Perbandingan emisi CO2 akibat penggunaan energi, baik untuk skenario NOK maupun BAU ditampilkan pada Gambar 8.

100

1800

50

1600 0 2000

2005

2010

2015

2020

2025

2030

Gambar 7. Penyediaan Energi Skenario BAU

Skenario NOK

1400 Juta ton CO2

1995

1200 1000 800 600 Skenario BAU

400 200 0 1995

Pada tahun dasar pangsa batubara hanya sekitar 6 % dari total penyediaan energi. Pangsa terbesar penyediaan energi adalah dari minyak bumi sebesar 45 % dan diikuti gas alam sebesar 26 %, serta biomasa sebesar 20 %. Sisanya diisi oleh energi air dan geothermal. Pada skenario NOK, batubara meningkat dengan tajam yaitu sebesar 12,5 % per tahun. Hal ini akibat kenaikan permintaan energi tidak

ISBN:0854-9117

2000

2005

2010

2015

2020

2025

2030

Gambar 8. Emisi CO2 5. Analisis Sensitivitas Analisis sensitivitas dilakukan dengan mengubah harga discount rate dari 10 % menjadi 5 %. Makin rendah nilai discount rate maka akan menaikkan pendapatan nasional. Hal ini pada akhirnya akan

22

ANALISIS SISTEM

meningkatkan permintaan energi. Dengan discount rate 10 % maka pada tahun 2020 Indonesia akan menjadi net importir minyak. Dengan discount rate yang lebih rendah maka lebih murah mengimport minyak dari pada memproduksi minyak sendiri. IV KESIMPULAN Permintaan energi akan tumbuh sebesar 4,3 % per tahun seandainya tidak terjadi krisis ekonomi. Dalam kondisi krisis ekonomi seperti saat ini, pertumbuhan permintaan energi diproyeksikan hanya sebesar 2,9 % per tahun. Untuk memenuhi kebutuhan energi tersebut batubara menjadi primadona sebagai sumber energi primer bila tidak terjadi krisis. Dengan adanya krisis ekonomi yang mengakibatkan permintaan energi tidak mengalami banyak kenaikan maka gas alam dan batubara yang berperan besar sebagai sumber energi primer. Dengan berperannya bahan bakar fosil sebagai energi di masa depan maka emisi CO2 dari penggunaan energi juga akan meningkat. Dalam model ini hanya emisi CO2 yang diperhitungkan. Untuk pengembangan studi selanjutnya, model dapat dikembangkan untuk menganalisis emisi seperti SO2, NO2, dan debu.

No.13, Tahun VI, 1999

5. Sugiyono, A. and Mori, S., 1995, Energy-Economy Model to Evaluate the Future Energy Demand-Supply in Indonesia, Proceeding of Energy System and Economic Conference, The Institute of Energy and Resource, Japan. p. 365-370. 6. Symon, A., 1997, Energy in Indonesia, Financial Times Energy Publishing Asia Pacific, Singapore.

DAFTAR PUSTAKA 1. Brooke, A., Kendrick, D., and Meeraus, A., 1992, GAMS: A User's Guide, The Scientific Press, USA. 2. Fujii, Y., 1993, Energy System for Mitigation and Evaluation of CO2 Emission Problem, in Japanese, Ph.D. Dissertation, Tokyo University, Tokyo. 3. Loulou, R., Shukla, P.R., and Kanudia, A., 1997, Energy and Environment Policies for a Sustainable Future, Allied Publishers Limited, New Delhi. 4. Manne, A.S. and Richels, R.G., 1992, Buying Greenhouse Insurance : The Economic Costs of CO2 Emission Limit, The MIT Press.

ISBN:0854-9117

23

Paper/Publication Available at www.geocities.com/Athens/Academy/1943/paper.htm Published Paper 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11. 12. 13.

14. 15. 16. 17. 18.

19.

20.

Agus Sugiyono, Renewable Energy Development Strategy in Indonesia: CDM Funding Alternative, Proceeding of the 5th Inaga Annual Scientific Conference and Exibition, p. 64-69, ISBN 979-8918-28-2, Yogyakarta, 7-10 March 2001. Agus Sugiyono, Indikator Pembangunan Sektor Tenaga Listrik yang Berkelanjutan, dalam Aryono, N.A. dkk., Editor, Pengelolaan dan Pemanfaatan Energi dalam Mendukung Pembangunan Nasional Berkelanjutan, hal. 150-155, ISBN 979-95499-11, BPPT, Jakarta, 2000. M. Sidik Boedoyo dan Agus Sugiyono, Optimasi Suplai Energi dalam Memenuhi Kebutuhan Tenaga Listrik Jangka Panjang di Indonesia, dalam Wahid, L.O.M.A. dan E. Siregar, Editor, Pengaruh Krisis Ekonomi terhadap Strategi Penyediaan Energi Nasional Jangka Panjang, hal. 19-23, ISBN 979-95999-0-3, BPPT, Jakarta, 2000. Agus Sugiyono, Prospek Penggunaan Teknologi Bersih untuk Pembangkit Listrik dengan Bahan Bakar Batubara di Indonesia, Jurnal Teknologi Lingkungan, Vol.1, No.1, hal. 90-95, ISSN 141-318X, BPPT, Jakarta, Januari 2000 Agus Sugiyono, Pengembangan Industri Padat Energi di DAS Mamberamo sebagai Pusat Pertumbuhan Ekonomi di Kawasan Timur Indonesia, Prosiding Teknologi, Ekonomi dan Otonomi Daerah, hal. 2-89 - 2-96, ISBN 979-9344-01-8, BPPT, Jakarta, 1999. Agus Sugiyono, Energy Supply Optimization with Considering the Economic Crisis in Indonesia, Proceeding of the 8th Scientific Meeting, p. 65-68, ISSN 09187685, Indonesia Student Association in Japan, Osaka, September 1999. Agus Sugiyono, Permintaan dan Penyediaan Energi Berdasarkan Kondisi Perekonomian di Indonesia dengan Menggunakan Model Nonlinear Programming, Majalah Ilmiah Analisis Sistem, No. 12, Tahun VI, ISSN 0854-9117, BPPT, Jakarta, 1999. Agus Sugiyono, Kendali Sistem Energi untuk Pertanian Rumah Kaca, Prosiding Seminar Nasional Penerapan Teknologi Kendali dan Instrumentasi pada Pertanian, hal. S5-5.1 - S5-5.4, ISBN 979-8263-19-7, MASDALI - BPPT, Oktober 1998. Agus Sugiyono, Social, Economic, and Culture Aspects for Mamberamo RCA Development, Mamberamo Now Quarterly Newsletter, Vol.2, No.3, ISSN 1410-5578, October 1998, MIC. Agus Sugiyono, Assessment of Environmental Impact in Upstream Mamberamo, Mamberamo Now Quarterly Newsletter, Vol.2, No.2, ISSN 1410-5578, July 1998, MIC. Agus Sugiyono, Strategi Penggunaan Energi di Sektor Transportasi, Majalah BPP Teknologi, No. LXXXV, hal 34-40, ISSN 0216-6569, Mei 1998, Penerbit BPPT. Agus Sugiyono, Overview of Nickel Industry in Indonesia, Mamberamo Now Quarterly Newsletter, Vol.2, No.1, ISSN 1410-5578, April 1998, MIC. Agus Sugiyono, Teknologi Turbin Gas/Gasifier Biomasa Terintegrasi untuk Industri Gula, Prosiding Energi Terbarukan dan Efisiensi Energi, DJLPE dan BPPT, hal. 28 - 41, ISBN 979-95441-0-6, Januari 1998. Agus Sugiyono, Hydroelectric Potentials in Mamberamo 1, Mamberamo 2, and Edi Valen, Mamberamo Now Quarterly Newsletter, Vol.1, No.3, October 1997, MIC. Agus Sugiyono, Mamberamo Related Information on the WEB, Mamberamo Now Quarterly Newsletter, Vol.1, No.2, July 1997, MIC. Agus Sugiyono, Teknologi Daur Kombinasi Gasifikasi Batubara Terpadu, Prosiding Hasil-hasil Lokakarya Energi 1996, KNI WEC, Oktober 1996. Agus Sugiyono, Proses Hydrocarb untuk Biomas dan Bahan Bakar Fosil, INNERTAPIndonesia, DJLPE, September 1995. Agus Sugiyono and Shunsuke Mori, Energy-Economy Model to Evaluate the Future Energy Demand-Supply in Indonesia, The Institute of Energy and Resource, Japan, Januari 1995. (+GAMS Source Program) Agus Sugiyono and Shunsuke Mori, Integrated Energy System to Improve Environmental Quality in Indonesia, The Institute of Instrumentation and Control System, Japan, Oktober 1994. Agus Sugiyono, Prospek Pembangkit Listrik Daur Kombinasi Gas untuk Mendukung Diversifikasi Energi, Komite Nasional Indonesia, World Energy Council, Juli 1991.

21. Setiadi Indra D.N. dan Agus Sugiyono, Pola Pemakaian dan Distribusi Gas Bumi di Indonesia pada Perioda Pembangunan Tahap Kedua, Komite Nasional Indonesia, World Energy Council, Juni 1990. 22. Agus Sugiyono, Proyeksi Pemanfaatan Gas Alam untuk Pembangkit Tenaga Listrik, BPP Teknologi, Januari 1990. 23. Agus Sugiyono, Model Komputer Pertumbuhan Ekonomi Makro dengan Menggunakan Bahasa Pascal, Biro Hukum dan Humas, Deputi Bidang Administrasi, BPP Teknologi, Januari 1990. Technical Note 1. 2. 3. 4.

5. 6. 7.

8.

9.

10. 11.

12.

13. 14.

15. 16. 17.

Agus Sugiyono, Pembuatan, Pemasangan dan Pengoperasian Tungku Perlakuan Panas untuk Pande Besi, Laporan Teknis, Maret 2000. Agus Sugiyono, Studi Pendahuluan untuk Analisis Energi-Exergi Kota Jakarta, Laporan Teknis, Maret 2000. Agus Sugiyono, Sistem Informasi Pengembangan PLTA Mamberamo di Internet, Laporan Teknis, Desember 1999. M Sidik Boedoyo, Endang Suarna, and Agus Sugiyono, Case Studies on Comparing Sustainable Energy Mixes for Electricity Generation in Indonesia, Presented at Co-ordination Research Project Meeting on Case Study to Assess and Compare Different Sources in Sustainable Energy and Electricity Supply Strategies, Zurich, Switzerland, 14-16 December 1999. Agus Sugiyono dan M. Sidik Boedoyo, Perubahan Pola Penggunaan Energi dan Perencanaan Penyediaan Energi, submitted, KNI-WEC, 1999. Agus Sugiyono, Aspek-Aspek dalam Desain PLTA Mamberamo, Laporan Teknik, Pebruari 1999. Agus Sugiyono, Prospek Pemanfaatan Pembangkit Listrik Tenaga Air (PLTA) Skala Besar Mamberamo I, Mamberamo II, dan Edi Vallen di Irian Jaya, Laporan Teknik, Pebruari 1999. Agus Sugiyono, La Ode M.A. Wahid, Irawan Rahardjo, and Farid S. Kresna, Electricity Planning in Indonesia using DECADES Tools, Presented at IAEA Regional Training Course on Comparative Assessment of Nuclear Power & Other Energy Sources in Support of Sustainable Energy Developments, 8 June - 3 July 1998, Taejon, Korea. Agus Sugiyono and Dadang Hilman, Mitigation of GHGs from Energy and Forestry Sector in Indonesia, Presented at Climate Change Mitigation in Asia and Financing Mechanism Conference, UNEP-GEF-World Bank, Goa, India, 4-6 May 1998. Agus Sugiyono, Perencanaan Energi Nasional dengan Model MARKAL, Laporan Teknis, Desember 1997. Abubakar Lubis and Agus Sugiyono, DECADES Tool to Make Comparative Assessment of Electricity Generation in Indonesia, Presented at Review of Experience in Using the Agency's Databases and Software Packages for Assessment of Nuclear and Other Energy Systems, Argonne National Laboratory, USA, 2-13 December 1996. Abubakar Lubis and Agus Sugiyono, Overview of Energy Planning in Indonesia, Presented at Technical Committe Meeting to Assess and Compare the Potential Rule of Nuclear Power and Other Options in Allevating Health and Environmental Impacts from Electricity Generation, IAEA, Vienna 14 - 16 October 1996. Agus Sugiyono, Buku Panduan Jaringan Komputer di Direktorat Teknologi Energi, BPP Teknologi, Laporan Teknis, DTE BPPT, April 1996. Agus Sugiyono and Agus Cahyono Adi, Comparative Assessment of Electricity Supply Strategies in Indonesia, Presented at Coordination Meeting on Case Studies to Assess and Compare the Potential Role of Nuclear Power and other Options in Reducing the Emissions and Residuals from Electricity Generation, 27 to 29 March 1996, Bucharest, Rumania. Agus Sugiyono, Model Energi Global, Laporan Teknis, Direktorat Teknologi Energi, BPPT, Desember 1995. Agus Sugiyono, Strategi Penyediaan Energi yang Berkesinambungan, Laporan Teknis, Direktorat Teknologi Energi, BPPT, Desember 1995. Agus Sugiyono, Metodologi Studi Markal, Disampaikan pada Workshop on Environmental Analysis Using Energy and Power Evaluation Programme (ENPEP), BATAN, September 1995.