Jurnal Metris, 14 (2013): 121 – 130
Jurnal Metris
ISSN: 1411 - 3287
Dampak Kenaikan Tarif Dasar Listrik Terhadap Institusi Rumah Tangga di Indonesia dengan Model Computable General Equilibrium

## Yuki Tiara Wiharja, Christine Natalia*
Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik Unika Atma Jaya Jalan Jendral Sudirman 51, Jakarta 12930, INDONESIA * Corresponding author: Tel. 021-5708826, Fax: 021-57900573
Received 01 November 2013; Accepted 26 November 2013

## Abstract.
Electricity price has risen for 10% every year in average . The reason for making the price rising is to reduce the electricity subsidy that been given by PLN as the main distributor of electricity in Indonesia. The aim of reducing  the  subsidy  is  increase  the  process  of  electricity  equalization  among  other  remote  regions  in Indonesia. In 2008, Indonesian Bureau of Statistics (BPS) noted that household institutions absorbed around 50% of national electricity consumption. For that reason, household institutions were in the first place as the highest  user  of  electricity,  while  industrial  sectors  were  in  the  second  place. Computable  General Equilibrium (CGE) is a mathematical model that formulates the general equilibrium problems. CGE model was started from the economy theory, economic mathematic, and computation theory. Formulation of CGE model will be further analyzed by the aid of software called GAMS. GAMS is a software developed by GAMS Development  Corporation.  GAMS  is  the  first  software  that  using  an  algebraic  modeling  language  for  its input. By using a CGE method. It is expected to give a picture of the impact in implementing a new policy related  to  the  rising  price  of  electricity.  After  the  simulation  process,  the  result  showed  that  the  rising  of electricity price affect other commodities price.
Key words : CGE, SAM, GAMS, electricity price rising

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  tahun  Tarif  Dasar  Listrik  (TDL)  naik  rata- rata sebesar 10%. Alasan untuk menaikkan TDL ini adalah  untuk  mengurangi  subsidi  listrik yang diberikan  oleh  Perusahaan  Listrik  Negara  (PLN) sebagai  pengelola  utama  dari  sistem  kelistrikan yang  ada  di  Indonesia.  Pengurangan  subsidi dilakukan  agar  dana  yang  masuk  ke  PLN  dapat digunakan  untuk  meningkatkan aspek pemerataan listrik  di  setiap  pelosok  daerah  Indonesia. Pemerataan  listrik  bertujuan  untuk  meningkatkan pertumbuhan  perekonomian  serta  pembangunan yang ada di seluruh wilayah Indonesia. Koordinator Perekonomian, Hatta Rajasa,
menjelaskan bahwa untuk mendorong pertumbuhan ekonomi sebesar 1 persen, dibutuhkan pertumbuhan  pasokan  listrik  1,25  kali. J umlah permintaan  akan  listrik  yang  terus  meningkat mewajibkan  Perusahaan  Listrik  Negara  (PLN) untuk memenuhi kebutuhan konsumennya, sebagai konsekuensinya PLN  membutuhkan  tambahan biaya  untuk  memenuhi  keseluruhan  permintaan akan  listrik  tersebut.  Maka  dari  itu,  PLN  harus mengurangi  jumlah  subsidinya  dan  menaikkan TDL. Kenaikan  harga  TDL  bertujuan  untuk
meningkatkan seluruh sektor perekonomian di Indonesia,  Namun,  apabila  tingkat  kenaikan  harga TDL  ini  dibiarkan  terlalu  tinggi,  maka  dapat menimbulkan  dampak  yang  sangat  tidak  baik  bagi pertumbuhan  ekonomi  itu  sendiri.  Harga-harga kebutuhan  pokok  lainnya  akan  ikut  meningkat sejalan dengan naiknya harga TDL. Naiknya harga- harga  kebutuhan  lainnya  menyebabkan  turunnya daya  beli  masyarakat.  Masalah  ini  merupakan masalah  serius  yang  tidak  hanya  merugikan Indonesia  dari  aspek  ekonomi  saja,  tetapi  juga banyak  aspek. Keseimbangan  dalam  penentuan kebijakan  tarif  dasar  listrik  menjadi  penting mengingat  dampaknya  yang  luas  terhadap  sektor perekonomian  di  Indonesia.  Kajian  mengenai masalah  kebijakan  dan  masalah  keseimbangan ekonomi  merupakan  bagian  dari  ilmu  ekonomi. Mengingat  pentingnya  masalaj  kenaikan  listrik bagi  pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia,  maka kajian lebih  lanjut  mengenai  dampak  apabila  TDL dinaikkan perlu dilakukan. Analisa yang dilakukan adalah  dengan  menggunakan Computable  General Equilibirium (CGE). Dengan menggunakan metode Computable  General  Equilibirium atau  lebih dikenal dengan CGE diharapkan dapat menemukan
dampak yang  terjadi  terkait  kenaikan  TDL  yang diterapkan  oleh  pemerintah.  Hasil  analisa  terhadap simulasi yang dilakukan diharapkan dapat dipergunakan  sebagai  langkah  antisipasi  untuk mencegah terjadinya penurunan ekonomi, terutama dari institusi rumah tangga di Indonesia.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Skema Penelitian
Penelitian  ini  mencoba  untuk  melakukan  simulasi terhadap  kebijakan  pemerintah  terkait  listrik dengan  menggunakan  model  CGE. Adapun  skema state of the art dari penelitian ini dapat dilihat pada Gambar  1.Dalam  proses  pengembangan  model  hal utama yang harus dilakukan adalah mendefinisikan sistem  penelitian  dan  menentukan  sektor  serta komoditas  kajian  yang  akan  dibahas  lebih  lanjut. Setelah  komoditas  dan  sektor  kajian  ditentukan, langkah  selanjutnya  adalah  dengan  merumuskan model  matematis  CGE.  Model  CGE  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  mengacu  pada model yang dikembangkan oleh Sherman Robinson dan  Moataz  El-Said  pada  tahun  1998.  Namun, model  matematis  yang  sudah  dikembangkan  harus
dimodifikasi dan disesuaikan berdasarkan karakteristik  dan  data  dasar  yang  sesuai  dengan lingkup  penelitian.  Data  yang  dipergunakan  dalam model  merupakan  data  sekunder  yang  berasal  dari Badan Pusat  Statistik (BPS). Data  yang digunakan adalah data SNSE (Sistem Neraca Sosial Ekonomi) Indonesia  pada  tahun  2005  dan  tabel Input-Output Indonesia  2005. Dari  data  awal  berupa  data  SNSE ini  dilakukan  pembentukan  neraca  SNSE  acuan sebagai  tahap  awal  pembentukan  model  CGE. Selain  itu,  dilakukan  penentuan  parameter- parameter  elastisitas  tertentu yang diperlukan dalam  proses  simulasi  model  CGE  penelitian. Dilakukan  pula  pendefinisian  Parameter  Faktor Produksi  dan  Investasi  Sektoral. Selanjutnya, Simulasi  kebijakan  dilakukan  dengan  bantuan perangkat  lunak  GAMS.  Simulasi  juga  dilakukan dengan  melakukan  perubahan parameter  ataupun variabel  tertentu  untuk  melihat  dampaknya  terkait dengan tujuan penelitian. Diperlukan syntax-syntax khusus  yang  dimasukkan  ke  dalam  piranti  lunak GAMS agar tujuan penelitian dapat dicapai. Aliran kerja dari simulasi dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 1. Skema State of The Art
Gambar 2. Aliran Kerja Simulasi

## 2.2 Pengembangan Model
Tahap awal dalam penelitian ini adalah pembentukan  neraca  SNSE  acuan  dengan  tujuan untuk  mempermudah  proses  pembentukan  model CGE  agar  mampu  mencapai  tujuan  penelitian. Perbedaan  mengenai  struktur  SNSE  acuan  dengan SNSE  Indonesia  tahun  2005  dapat dilihat  pada Tabel 1. Tabel 1 menjelaskan bahwa dalam proses pembentukan  neraca  SNSE  acuan  terjadi  proses agregasi  maupun  proses  disagregasi  akun-akun
pada  neraca  SNSE  Indonesia tahun  2005.  Proses- proses tersebut meliputi penggabungan akun tenaga kerja, penggabungan akun komoditas domestik dan impor,  penggabungan  akun  marjin  perdagangan dan pengangkutan, pembuatan akun tarif impor/bea masuk, pembuatan akun pajak konsumsi dan pajak ekspor,  pengubahan  aliran  transaksi  subsidi, penggabungan akun sektor produksi dan komoditas dan pembuatan matriks output sektor produksi.
Tabel 1. Perbedaan Struktur Akun SNSE Awal dan Acuan

## Spesifikasi Model
Model  CGE  yang  digunakan  pada  penelitian berdasarkan  atas  model  CGE  yang  sudah dikembangkan  oleh  Robinson  dan  El-Said.  Model tersebut  terbagi  atas  lima blok,  yaitu  blok  harga, blok kuantitas, blok penerimaan, blok pengeluaran,
dan  blok  pembatas  sistem  dan  makroekonomi. Setiap  blok  terdiri  dari  beberapa  persamaan matematis  yang  menggambarkan  keterkaitan  antar elemen  dalam  sistem  perekonomian  Indonesia. Berikut beberapa contoh persamaan model matematis untuk Blok harga :
1. Harga impor = · ( 1 + ) · i ϵ IM (1)
ℎ ( ) = ℎ ( ) · · ( ) · (
Persamaan di atas menunjukkan proses transformasi harga impor dari harga dunia menjadi harga dalam satuan rupiah. Seluruh komoditas impor akan dinilai berdasarkan mata uang lokal negara tujuan  impor  (Rupiah).  Transformasi  harga  impor  tersebut  dipengaruhi  oleh  harga  dunia,  tarif rate dan exchange rate.
2. Harga ekspor = · ( 1 − ) ·
i ϵ IE (2)
ℎ ( ) = ℎ
( ) · · ( ) · (
Persamaan di atas menentukan harga ekspor dalam satuan mata uang lokal yang dipengaruhi oleh harga dunia, pajak ekspor dan exchange rate terhadap mata uang lokal.
3. Harga komoditas produksi domestik = i ϵ I (3)
ℎ
= ℎ
Persamaan di atas menentukan harga komoditas untuk aktivitas domestik. Melalui persamaan di atas  dapat  terlihat  bahwa  harga  komoditas  domestik  sama  dengan  harga  ekspor  komoditas tersebut.  Komoditas  produksi  domestik  merupakan  komoditas  yang  diproduksi  di  dalam  negeri dan dipasarkan serta dikonsumsi di dalam negeri.

## Pendefinisian Parameter Elastisitas
Parameter-parameter  elastisitas  tertentu  diperlukan dalam  proses  simulasi  model  CGE  penelitian. Parameter  elastisitas  menggambarkan  tingkat sensitivitas nilai suatu faktor atau variabel terhadap perubahan  faktor  lainnya.  Parameter-parameter elastisitas  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini antara  lain  elastisitas  substitusi  impor (CES) atau elastisitas  Armington,  elastisitas  transformasi ekspor (CET),  elastisitas  substitusi  faktor  produksi (CEP), elastisitas  permintaan  ekspor (EDP), elastisitas  pengeluaran  rumah  tangga (EHH). Pada penelitian  ini  menggunakan  dua  jenis  parameter elastisitas  substitusi,  yaitu CES dan CEP..  Nilai dari setiap koefisien  mengacu pada penelitian Dwi Haryono  (2008)  mengenai  pembentukan  model CGE  untuk  sektor  agroindustri  Indonesia,  Lofgren (2004), serta Robinson dan El-Said (1998).

## 2.3. Pendefinisian Parameter Faktor Produksi dan Investasi Sektoral
Parameter  lain  dibutuhkan  dalam  proses  simulasi model CGE penelitian. Selain parameter-parameter yang  telah  disebutkan  pada  sub-bab  sebelumnya, parameter-parameter  yang  dibutuhkan  adalah parameter  yang terkait dengan faktor produksi dan investasi  sektoral.  Parameter-parameter  tersebut terdiri  atas  tingkat  depresiasi  dan  jumlah  investasi tetap  tiap sektor,  matriks  komposisi capital  dan suplai faktor produksi tiap sektor.

## 2.4. Perancangan Simulasi Kebijakan
Simulasi  kebijakan  dilakukan  dengan  bantuan perangkat  lunak  GAMS.  Simulasi  juga  dilakukan dengan  melakukan  perubahan  parameter  ataupun variabel  tertentu  untuk  melihat  dampaknya  terkait dengan tujuan penelitian. Simulasi kebijakan dalam penelitian  ini  dilakukan  melalui  beberapa  jenis skenario.  Skenario-skenario  kebijakan  tersebut diperoleh berdasarkan artikel  berita  maupun opini- opini  publik  lainnya.  Terdapat  tiga  buah  skenario antara lain:
1) Simulasi kebijakan skenario 1 Harga  TDL  untuk  institusi  rumah  tangga bertambah  10%  sedangkan  harga  TDL  untuk seluruh sektor naik 20%, dengan pengurangan beban subsidi ke sektor LGA sebesar 10%
2) Simulasi kebijakan skenario 2 Harga  TDL  untuk  institusi  rumah  tangga bertambah  15%  sedangkan  harga  TDL  untuk seluruh sektor naik 25%, dengan pengurangan beban subsidi ke sektor LGA sebesar 15%
3) Simulasi kebijakan skenario 3 Harga  TDL  untuk  institusi  rumah  tangga bertambah  20%  sedangkan  harga  TDL  untuk seluruh sektor naik 30%, dengan pengurangan beban subsidi ke sektor LGA sebesar 20%.
Berikut ini adalah contoh pendefinisian persamaan dan  pertidaksamaan  dengan  menggunakan  GAMS untuk skenario 1:
Yuki Tiara W., Cristine N.
*========================================================================= *               PENDEFINISIAN PERSAMAAN DAN PERTIDAKSAMAAN *========================================================================= *BLOK HARGA PMDEF(IM)..    PM(IM)=E=pwm(IM)*EXR*(1+tm(IM)); PEDEF(IE)..    PE(IE)=E=PWE(IE)*EXR*(1-te(IE)); PDADEF(I)..    PDA(I)=E=PE(I); PDDEF(I)..     PDC(I)=E=SUM(J,make(I,J)*PDA(J)); PQDEF(I)..     PQ(I)=E=(PDC(I)*DC(I)+PM(I)*M(I))/Q(I); PCDEF(I)..     PC(I)=E=PQ(I)*(1+ttax(I)-SPC(I)); PXDEF(I)..     PX(I)=E=(PDA(I)*DA(I)+PE(I)*E(I))/X(I); PVDEF(I)..     PV(I)=E=PX(I)-SUM(J,ax(J,I)*PC(J)); PKDEF(I)..     PK(I)=E=SUM(J,PC(J)*b(J,I)); PINDEXDEF..    PINDEX=E=SUM(I,pwts(I)*PX(I)); PINDCONDEF..   PINDCON=E=SUM(I,cwts(I)*PC(I)); PINDDOMDEF..   PINDDOM=E=SUM(I,dwts(I)*PDA(I)); *BLOK KUANTITAS ACTIVITY(I)..  X(I)=E=ad2(I)*(SUM(F,alpha2(I,F)*(FDSC(I,F)**(-rhop(I))))**(-1/rhop(I))); FDSCEQ(I,F)..  WF(F)*WFDIST(I,F)=E=alpha2(I,F)*PV(I)*X(I)/FDSC(I,F); INTEQ(I)..     INT(I)=E=SUM(J,ax(I,J)*X(J)); MAKEEQ(I)..    DA(I)=E=SUM(J,make(I,J)*DC(I)); CET(IE2)..     X(IE2)=E=at(IE2)*(gamma(IE2)*E(IE2)**rhot(IE2)+(1-gamma(IE2))*DA(IE2)**rhot(IE2))**(1/rhot(IE2)); CET2(IEN)..    X(IEN)=E=DA(IEN); ESUPPLY(IE2).. E(IE2)=E=DA(IE2)*((PE(IE2)/PDA(IE2))*((1-gamma(IE2))/(gamma(IE2)))**(1/(rhot(IE2)-1))); ARMINGTON(IM)..Q(IM)=E=ac2(IM)*((delta(IM)*M(IM)**(-rhoc(IM)))+(1-delta(IM))*(DC(IM)**(-rhoc(IM)))**(- 1/rhoc(IM))); ARMINGTON2(IMN)..Q(IMN)=E=DC(IMN); COSTMIN(IM)..  M(IM)=E=DC(IM)*(((PDC(IM)*delta(IM))/(PM(IM)*(1-delta(IM))))**(1/(1+rhoc(IM))));

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setalah  dilakukan  pengembangan  model  dan penentuan  skenario  kebijakan,  maka  model matematis  CGE  disimulasikan  dengan  bantuan perangkat  lunak  GAMS.  Hasil  yang  diperoleh merupakan  dampak  dinaikkannya  variabel  harga dari sektor LGA,
3.1.  Hasil  dan  Analisis  Simulasi  Kebijakan terhadap Insitusi Rumah Tangga
Sesuai dengan hasil simulasi kebijakan berdasarkan tiga  buah  skenario  yang  telah  dibuat,  maka  akan dikaji  seberapa  besar  dampak  dari  kenaikan  TDL terhadap institusi rumah tangga. Hal-hal yang akan dibahas  berkaitan  dengan  institusi  rumah  tangga antara  lain pendapatan  rumah  tangga,  keinginan rumah  tangga  untuk  menabung  (MPS),  konsumsi total tiap institusi rumah tanggga dan konsumsi tiap rumah  tangga  untuk  masing-masing  komoditas. Variabel  pendapatan  rumah  tangga  dan  keinginan rumah  tangga  untuk  menabung  menurut  hasil skenario  bernilai  tetap  untuk  masing-masing skenario.  Hal  ini  dikarenakan  tidak  adanya kenaikan pendapatan untuk faktor produksi (tenaga kerja  dan  non-tenaga  kerja).  Sedangkan  variabel MPS  dipengaruhi  oleh  variabel  pendapatan  rumah tangga. Nilai untuk kedua variabel ini bernilai tetap sesuai dengan nilai awalnya (base).

## Analisa Kebijakan Skenario 1
Konsumsi total rumah tangga dan konsumsi rumah tangga untuk tiap komoditas mengalami perubahan sesuai dengan skenario yang telah dibuat. Kenaikan nilai  konsumsi  masingmasing  rumah  tangga  rata-
rata  meningkat  sebesar  14%  dibandingkan  dengan nilai  awalnya.  Peningkatan  konsumsi  terbesar dialami  oleh  kelompok  rumah  tangga  kelas  atas yang  tinggal  di  perkotaan (HH-AGR-6).  Apabila dibandingkan  dengan  nilai  awal  (base) nya  maka komoditas  yang  mengalami penurunan  konsumsi antara  lain  komoditas  makanan  dan  tembakau, komoditas tekstil, komoditas manufaktur, komoditas  jasa public,  komoditas  jasa  lain. Penurunan konsumsi  ini  diakibatkan  oleh  naiknya konsumsi  masing-masing  kelompok  rumah  tangga atas komoditas LGA yang disebabkan oleh naiknya TDL  atas  rumah  tangga.  Komoditas  yang mengalami  kenaikan  konsumsi  hanya  terjadi  pada komoditas LGA.

## Analisa Kebijakan Skenario 2
Konsumsi total rumah tangga dan konsumsi rumah tangga untuk tiap komoditas mengalami perubahan sesuai dengan skenario yang telah dibuat. Kenaikan nilai  konsumsi  masingmasing  rumah  tangga  rata- rata  meningkat  sebesar  21%  dibandingkan  dengan nilai  awalnya.  Peningkatan  konsumsi  terbesar dialami  oleh  kelompok  rumah  tangga  kelas  atas yang  tinggal  di  perkotaan  (HH-AGR-6).  Apabila dibandingkan  dengan  nilai  awal  (base) nya  maka komoditas  yang  mengalami penurunan  konsumsi antara  lain:  komoditas  peternakan,  komoditas makanan dan tembakau, komoditas tekstil, komoditas manufaktur, komoditas restoran, komoditas  perhotelan,  komoditas  angkutan  darat, komoditas  komunikasi,  komoditas  real  estate, komoditas  jasa  publik  dan  komoditas  jasa  lain. Penurunan  konsumsi  ini  diakibatkan  oleh  naiknya
125 Dampak kenaikan tarif dasar listrik terhadap  institusi …

## …rumah
konsumsi  masing-masing  kelompok  rumah  tangga atas komoditas LGA yang disebabkan oleh naiknya TDL  atas  rumah  tangga.  Komoditas  yang mengalami  kenaikan  konsumsi  hanya  terjadi  pada komoditas LGA.

## Analisa Kebijakan Skenario 3
Konsumsi total rumah tangga dan konsumsi rumah tangga untuk tiap komoditas mengalami perubahan sesuai dengan skenario yang telah dibuat. Kenaikan nilai  konsumsi  masingmasing  rumah  tangga  rata- rata  meningkat  sebesar  27%  dibandingkan  dengan nilai  awalnya.  Peningkatan  konsumsi  terbesar dialami  oleh  kelompok  rumah  tangga  kelas  atas yang  tinggal  di  perkotaan  (HH-AGR-6).  Apabila dibandingkan  dengan  nilai  awal  (base) nya  maka komoditas  yang  mengalami  penurunan  konsumsi antara  lain: Komoditas  peternakan , 2. Komoditas makanan  dan  tembakau, Komoditas  tekstil, Komoditas manufaktur, Komoditas restoran, Komoditas  perhotelan,  komoditas  angkutan  darat, komoditas  komunikasi,  komoditas  real  estate, komoditas  jasa public,  komoditas  jasa  lain. Penurunan  konsumsi  ini  diakibatkan  oleh  naiknya konsumsi  masing-masing  kelompok  rumah  tangga atas komoditas LGA yang disebabkan oleh naiknya TDL  atas  rumah  tangga.  Komoditas  yang mengalami  kenaikan  konsumsi  hanya  terjadi  pada komoditas LGA.

## Analisa Seluruh Skenario
Berdasarkan  hasil  simulasi  kebijakan  yang  telah dilakukan,  maka  dapat  dilihat  dampak  kenaikan TDL terhadap institusi rumah tangga di Indonesia.
Secara  menyeluruh,  konsumsi  untuk  institusi rumah  tangga  meningkat  apabila  kebijakan  ini diterapkan.  Persentase  kenaikan  konsumsi  tiap jenis  kelompok  rumah  tangga  dapat  dilihat  pada Gambar 3.

## 3.2.  Analisa  Dampak  Terhadap  Ekonomi
Makro di Indonesia
Simulasi  kebijakan  dijalankan  sesuai  dengan skenario yang telah dirancang sebelumnya sehingga  memperoleh  suatu  nilai  yang  akan dibandingkan  dengan  nilai  dasar (base) untuk setiap variabel ekonomi makro Indonesia. Pengambilan  keputusan  untuk  masing-masing skenario  kebijakan  dapat  disesuaikan  dengan kondisi  saat  ini.  Gambaran  mengenai  variabel ekonomi  makro  Indonesia  sesuai  hasil  simulasi dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Variabel  konsumsi pemerintah  apabila  dibandingkan  dengan  nilai dasar (base) mengalami  penurunan  untuk  masing- masing skenario kebijakan. Gambar 4 menunjukkan  grafik  penurunan  nilai  dari  variabel konsumsi  pemerintah.  Pergerakan  nilai  untuk konsumsi  pemerintah  berbanding  terbalik  dengan naiknya  harga  TDL.  Semakin  tinggi  harga  TDL, maka  nilai  untuk  konsumsi  pemerintah  semakin menurun.  Hal  ini  dikarenakan  tingginya  harga  dan keterbatasan  output  produksi  pada  sektor-sektor yang  terkait  dengan  sektor  LGA.  Selanjutnya, untuk  variabel  pajak  konsumsi  dan  pendapatan pemerintah  dapat  dilihat  pada  Gambar 5 dan Gambar 6.
Gambar 3. Persentase Kenaikan Konsumsi Tiap Jenis Kelompok Rumah Tangga
0.05 0.11 0.14 0.13 0.14 0.16 0.16 0.16 0.12 0.20 0.08 0.16 0.22 0.19 0.21 0.24 0.24 0.24 0.18 0.30 0.10 0.21 0.29 0.26 0.29 0.33 0.32 0.32 0.24 0.39 HH-AGR-1 HH-AGR-2 HH-AGR-3 HH-AGR-4 HH-NAGR-1 HH-NAGR-2 HH-NAGR-3 HH-NAGR-4 HH-NAGR-5 HH-NAGR-6 Konsumsi Rumah Tangga (%) Skenario 1 (TDL rumah tangga +10%, TDL sektor usaha +20%, subsidi -10%) Skenario 2 (TDL rumah tangga +15%, TDL sektor usaha +25%, subsidi -15%)
Skenario 3 (TDL rumah tangga +20%, TDL sektor usaha +30%, subsidi -20%)
Tabel 2. Dampak Terhadap Ekonomi Makro Indonesia
Variabel Base (milliar) Skenario 1 (milliar) Skenario 2 (miliar) Skenario 3 (milliar) Konsumsi pemerintah 138.446,6 129.225,9 140.273 14.0195,9 Pajak Konsumsi 9.870,12 10.755,18 11.197,71 11.640,24 Penjualan komoditas 87.390,29 72.825,25 69.912,24 67.223,3 Kuantitas domestik 87.390,32 72.825,27 69.912,26 67.223,33 PDB riil 6.194.327 5.343.242 6.176.771 6.174.070 Pendapatan pemerintah 547.181,9 548.066,9 548.509,4 548.952
Gambar 4. Perubahan Nilai Konsumsi Pemerintah
Gambar 5. Perubahan Nilai Pajak Konsumsi
Gambar 6. Perubahan Pendapatan Pemerintah
Kedua variabel ini memiliki kesamaan karakteristik.  Nilai  untuk  pajak  konsumsi  dan pendapatan  pemerintah  akan  meningkat  seiring
dengan  naiknya  harga  TDL.  Semakin  tinggi  harga TDL  maka  harga  konsumen  untuk  komoditas  ini juga  akan  meningkat.  Peningkatan  harga  tidak

## 140.534,757
140.357,322 140.272,991 140.195,911
Milliar Rupiah

## Konsumsi Pemerintah
Base Skenario 1
Skenario 2 Skenario 3
9.870,12 10.755,178 11.197,708 11.640,238 Milliar Rupiah

## Pajak Konsumsi
Base Skenario 1
Skenario 2 Skenario 3
547.181,86 548.066,918 548.509,448 548.951,978 Milliar Rupiah

## Pendapatan Pemerintah
Base Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3
127 Dampak kenaikan tarif dasar listrik terhadap  institusi …

## …rumah
Yuki Tiara W., Cristine N.
hanya  terjadi  pada  komoditas  TDL,  namun  sektor produksi yang terkait TDL juga akan meningkatkan harga untuk output produksinya. Hal ini menyebabkan  kontribusi  terhadap  pajak  konsumsi menjadi meningkat, hal ini juga yang menyebabkan naiknya  pendapatan  pemerintah.  Perubahan  nilai juga  terjadi  pada  variabel  penjualan  serta  kuatitas domestik  untuk  komoditas  LGA. Gambar 7 dan Gambar 8 menunjukkan  nilai  variabel  penjualan untuk  komoditas  LGA  serta  kuantitas  domestik untuk  komoditas  LGA. Perubahan  nilai  penjualan
dan  nilai  kuantitas  domestik  saling  berhubungan. Nilai  dari  kedua  variabel  ini  berubah  dikarenakan adanya  perubahan  harga  yang  menyebabkan perubahan  permintaan  konsumen.  Semakin  tinggi harga,  maka  permintaan  akan  semakin  menurun untuk  komoditas  tersebut,  begitu  juga  sebaliknya. Variabel  terakhir  yang  dibahas  dalam  kaitannya dengan ekonomi makro Indonesia adalah PDB Riil. Pendapatan  Domestik  Bruto  (PDB)  Riil  untuk  tiap skenario  cenderung  mengalami  penurunan,  hal  ini dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 7. Perubahan Nilai Penjualan Komoditas LGA
Gambar 8. Perubahan Kuantitas Domestik untuk Komoditas LGA
87.390,29 72.825,24
69.912,235 67.223,303
Milliar Rupiah Penjualan Komoditas
(LGA)
Base Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 87.390,32 72.825,27
69.912,26 67.223,327
Milliar Rupiah
Kuantitas Domestik (LGA) Base Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3
6.194.326,633 6.179.696,982 6.176.771,052 6.174.070,193 Milliar Rupiah

## PDB Riil
Base Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3
Yuki Tiara W., Cristine N.
Penurunan  nilai  PDB  Riil  sebagai  dampak  dari naiknya  harga  TDL  cukup  wajar  terjadi,  hal  ini dikarenakan nilai PDB Riil diperoleh melalui hasil perkalian output komoditas  dengan  beberapa koefisien  pajak.  Kenaikan  harga  pada  komoditas LGA  menyebabkan  permintaan  akan  komoditas LGA menurun. Penurunan permintaan tidak hanya terjadi  pada  komoditas  LGA,  namun  terjadi  juga pada  beberapa  komoditas  lain  yang  sangat bergantung dengan komoditas ini.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  simulasi  yang  telah diperoleh,  maka  dapat  ditarik  beberapa kesimpulan, antara lain:
1. Peningkatan  Tarif  Dasar  Listrik  (TDL)  untuk institusi rumah tangga dan sektor-sektor usaha di  Indonesia  memberikan  dampak  negatif terhadap PDB riil di Indonesia.
2. Kenaikan  TDL  berdampak  positif  terhadap pendapatan  pemerintah,  hal  ini  dikarenakan pajak  konsumsi  yang  meningkat  karena kenaikan harga TDL.
3. Daya  beli  institusi  rumah  tangga  terhadap komoditas  LGA  cenderung  menurun,  hal  ini juga  terjadi  terhadap komoditas  lain  yang menaikkan  harga  dikarenakan  naiknya  harga dari komoditas LGA.
4. Institusi rumah tangga non-agrikultur
Indonesia cenderung lebih konsumtif dibandingkan  dengan  institusi  rumah  tangga agrikultur.
5. Sektor  usaha  yang  paling  terpengaruh  atas kenaikan  TDL  adalah  sektor  manufaktur, industri kimia, tekstil, makanan dan tembakau serta sektor jasa.
6. Masing-masing skenario yang dibuat memiliki keuntungan dan kerugiannya sendiri. Pengambilan  keputusan  atas  kenaikan  TDL dan  pemotongan  subsidi  harus  dikaji  dengan lebih  mendalam  agar  tidak  merugikan  pihak- pihak lain.
Berdasarkan  hasil  yang  telah  diperoleh  dari penelitian  ini,  maka berikut  ini  adalah  beberapa saran yang dapat disampaikan:
a. Model  CGE  tidak  dapat  digunakan  untuk mengkaji  suatu  kebijakan secara  rinci, namun  model  ini  dapat  memberikan gambaran  dampak  suatu  kebijakan.  Hal ini dapat menjadi pertimbangan awal bagi pengambil  keputusan  untuk  menerapkan kebijakan tersebut.
b. Peneliti  selanjutnya  dapat  menggunakan model  CGE  lain  yang  lebih  rinci  untuk mengkaji dampak suatu kebijakan. Contoh model CGE yang dapat digunakan adalah model CGE recursive dynamic.
c. Data  dasar  yang  digunakan,  SNSE
Indonesia,  sebaiknya  diperbaharui  setiap tahunnya,  Hal  ini  berguna  bagi  peneliti untuk  mengetahui  kondisi  perekonomian Indonesia secara berkala.
d. Pengembangan  model  terhadap  model yang  sudah  dibangun  masih  dapat dilakukan  mengingat  bahwa  cakupan sistem  perekonomian  makro  sangatlah luas.  Pengembangan  dapat  diarahkan dengan mengembangkan model dinamis. e. Apabila  pemerintah ingin  memotong subsidi terhadap sektor LGA dan menaikkan  TDL,  maka  pemerintah  dapat menaikkan  pendapatan  institusi  atas faktor  produksi  agar  keseimbangan  dapat dijaga sesuai kondisi awal.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
1. Badan Pusat Statistik (2009). Pendapatan Nasional Indonesia. Jakarta: Badan Pusat Statistik
2. Badan  Pusat  Statistik  (2009). Statistik Listrik  PLN.  Jakarta:  Badan  Pusat Statistik
3. Badan Pusat Statistik (2005). Tabel Input Output  Indonesia  2005.  Jakarta:  Badan Pusat Statistik
4. Badan  Pusat  Statistik  (2008). Sistem Neraca  Sosial  Ekonomi  Indonesia  tahun 2005. Jakarta: Badan Pusat Statistik
5. Bandara, J.S. (1991). Computable
General
Equilibrium Models for
Developmen  Policy  Analysis  in  LDCs. Journal  of  Economic  Surveys.  Vol.5,
No.1, p.3-69.
6. Bappenas.  (2007).    Penyusunan  Model Perencanaan  Lintas  Wilayah  dan  Lintas Sektor  Tahun  2006.  Jakarta:  Direktorat Kewilayahan 1, Bappenas
7. Bergman,  L.  and  M.  Henrekson  (2003) CGE  Modeling  of  Environmental  Policy and Resource Management, Lecture Note, Stockholm School of Economics.
8. Coupal,  R.H  &  Holland,  D.  (2002). Economic  Impact  of  Electric  Power Industry  Deregulation  on  the  State  of Washington:  A  General  Equilibrium Analysis. Journal  of  Agricultural  and Resource Economics, 27(1):244-260
9. Djojohadikusumo, S. (1994). Perkembangan pemikiran ekonomi, dasar teori  ekonomi  pertumbuhan  dan  ekonomi pembangunan. Jakarta: LP3ES
10. Dornbusch,  R  &  Fischer,  S.  (1987). Makroekonomi. (Terjemahan:  Mulyadi, J.A). Jakarta: Erlangga
Dampak kenaikan tarif dasar listrik terhadap  institusi …

## …rumah
Yuki Tiara W., Cristine N.
11. Haryono, D. (2008). Dampak Industrialisasi  Pertanian  terhadap  Kinerja Sektor Pertanian dan Kemiskinan Pedesaan: Model CGE
Recursive
Dynamic.  Disertasi.  Institut  Pertanian Bogor. 12. Hermeling,  C.  &  Mennel,  T.  (2008).
Sensitivity Analysis in Economic
Simulations – A  Systematic  Approach,
Discussion  Paper  No.  08-068.  Centre  for European Economic Research
13. Hosoe,  N.  (1999) Opening  up  the  Black Box:  Scrutinization  of  the  Internal Structure  of  CGE  Models,  Unpublished PhD Dissertation, Osaka University.
14. Hosoe,N.  (2004). Computable  General Equilibrium Modeling with GAMS.
National  Graduate  Institute  for  Policy Studies
15. Hulu, E. (1995). Topologi Model
Komputasi Keseimbangan Umum, Ekonomi dan Keuangan Indonesia, Vol.XLIII, No.1.
16. Iswarna, I. A. (2010). “Dampak
Perubahan  Nilai  Investasi  dan  Anggaran Pemerintah  di  Sektor  Logistik  dengan Menggunakan Model Computable General”. Tugas  Akhir  Sarjana, Jurusan
Teknik Industri, Institut Teknologi Bandung, Bandung.
17. Jhingan, M.L. (1996). Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan. Jakarta: Radar Jaya Offset
18. Kompas. (2010). Dampak Kenaikan TDL.
(on-line)
http://kompas.com/news/read/data/2010.0 6.14.04511828 (diakses tanggal 22 Agustus 2010). 19. Lewis,  J.D.  (1991).  A  Computable
General  Equilibrium  (CGE)  Model  of Indonesia, Development Discussion Paper No.378, Harvard University.
20. Lipsey,  R.G.  &  Steiner,  P.O.  (1984). Pengantar  Ilmu  Ekonomi.  (Terjemahan: Sidik, A). Jakarta: PT. Bina Aksara. 21. Lofgren,  H,  Harris,  R.L,  Robinson,  S. (2002) A  Standard  Computable  General Equilibrium  (CGE)  Model  in  GAMS, Microcumputer  in  Policy Research  No.5, International Food Policy Research Institute.
22. Lofgren,  H.  (2003). Exercises  in  General Equilibrium  Modeling  using  GAMS. Microcumputer in Policy Research No.4a,
International Food Policy Research Institute. 23. Mankiw, N.G. (2000). Pengantar Ekonomi. (Terjemahan:  Munandar,  H).
Jakarta: Erlangga
24. McCarl,  B.A.  (2010). McCarl  GAMS User  Guide.  Washington,  D.C,  USA: GAMS Development Corporation.
25. Pogany,  P.  (1996)  Computable  General Equilibrium Models: An Historical Perspective, Working  Paper  No.96-09-B, U.S. International Trade Commission.
26. Putri,  R.E.    (2010).  Impact  of  Electricity Tariff  Increase:  A  DyRec-CGE  Analysis. Indonesia Update Bank Mandiri
27. Robinson,  S,  El-Said,  M.,  San,  N.N. (1997). Rice  Policies  in  Indonesia:  A Computable  General  Equilibrium  (CGE) Analysis.  Washington:  Intenational  Food Policy Research Institute.
28. Rosenthal,  R.E.  (2008). GAMS- A  User’s Guide.  Washington,  D.C,  USA:  GAMS Development Corporation
29. Silva,  A.K  &  Horridge,  M.  (1996). Economies  of  Scale  and  Imperfect Competition  in  an  Applied  General Equilibrium  Model  of  the  Australian Economy. Working  Paper  No  OP-84. Centre  of  Policy  Studies  and  the  Impact Project
30. Sugiyono,  A.  (2009).  Dampak  Kebijakan Energi Terhadap Perekonomian Di Indonesia: Model Komputasi Keseimbangan Umum. Kolokium Nasional Program Doktor 2009
31. Sukirno, S. (1994). Makroekonomi: Teori Pengantar.  Ed  ke-3.  Jakarta:  PT  Raja Grafindo Persada
32. Syahadat, A. T. (2010). “Analisis Kebijakan  Harga  Beras  dan  Pupuk
Nasional  dengan  Menggunakan  Model Computable
General Equilibrium
(CGE)”. Tugas  Akhir  Sarjana, Jurusan Teknik Industri, Institut Teknologi Bandung, Bandung
33. Tvonenews    (2009).    PLN  Siapkan Skenario  Kenaikan  TDL  20-30%.  (on- line) http://www.tvonenews.tv/www/berita/225 90/pln_siapkan_skenario_kenaikan_tdl_2
030.html (diakses tanggal 25 April 2011) 34. Wobst,  P.  (2001). Structural  Adjustment and  Intersectoral  Shift  in  Tanzania:  A
Computable General Equilibrium Analysis. Research Report 117. International Food Policy Research
Institute. Washington, D.C.