## Penentuan Harga Bahan Bakar Gas Kendaraan Menggunakan Simulasi Monte Carlo
Badaruddin Andi Picunang 1 , Sarah Dampang 2# , Vita Efelina 3 , Billy Nugraha 4
1 Program Pascasarjana, Universitas Satyagama Jakarta Jl. Kamal Raya No. 2a, Kota Jakarta Barat, Jakarta 11730, Indonesia
2 Program Studi Teknik Kimia, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. H. S. Ronggowaluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, Indonesia
3,4 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. H. S. Ronggowaluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, Indonesia
# sarah.dampang@staff.unsika.ac.id

## Abstrak
Moda  transportasi  baik  kendaraan  pribadi,  angkutan  umum,  maupun  angkutan  barang  yang  merupakan  potensi market yang strategis bagi industri energi. Hal ini khususnya dalam upaya melakukan konversi pemakaian Bahan Bakar Minyak (BBM) ke Bahan Bakar Gas (BBG). Dengan demikian, optimasi penentuan harga BBG dibanding dengan harga BBM  perlu  dilakukan  untuk  memperoleh  harga  ideal,  sehingga  dapat  memberikan  kontribusi  bagi  para  pelaku  usaha baik dari sisi efiesiensi, safety maupun keuntungan ekonomi jangka panjang. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan optimasi  penentuan  harga  BBG  menggunakan  simulasi Monte  Carlo. Dalam  penelitian  ini,  dipilih  suatu  uji sampling dengan tingkat akurasi yang baik untuk memprediksi variabel-variabel acak dan dalam jumlah iterasi data yang banyak. Simulasi Monte  Carlo dilakukan  dengan  perangkat Crystal  Ball yang  merupakan  metode  statistik  yang  sudah  umum digunakan  dalam  uji sampling suatu  variabel  untuk  memprediksi  segala  kemungkinan  yang  terjadi  terhadap  berbagai pilihan  alternatif. Hasil  penelitian  menunjukkan  wilayah  Jakarta  memiliki  harga  gas  paling  rendah  menggunakan metode  agregasi  yaitu  sekitar  Rp.  2.900,  sedangkan  paling  tinggi  menggunakan  metode real yaitu  sekitar  Rp.  3.300. Wilayah  Jawa  Barat  memiliki  harga  gas  paling  rendah  menggunakan  metode real yaitu  sekitar  Rp.  3.000,  sedangkan paling tinggi menggunakan metode agregasi dan floating USD yaitu sekitar Rp. 3.100. Untuk wilayah Banten harga gas paling  rendah  menggunakan  metode  agregasi  yaitu  sekitar  Rp.  2.900,  sedangkan  paling  tinggi  menggunakan  metode floating USD yaitu sekitar Rp. 3.400.
Kata kunci: gas fuel , floating , sampling , real

## Abstract
Modes  of  transportation  both  private  vehicles,  public  transportation,  and  transportation  of  goods  which  is  a potential strategic market for the energy industry. This is especially in the effort to convert the use of fuel oil (BBM) to gas fuel (BBG). Thus, optimization of CNG pricing compared to fuel prices needs to be done to obtain an ideal price, so that it can contribute to businesses both in terms of efficiency, safety and long-term economic benefits. This study aims to optimize the determination of CNG prices using Monte Carlo simulations. In this study, a sampling test with a good degree of accuracy was chosen to predict random variables and in a large number of iterations of data. Monte Carlo simulation is carried out with a Crystal Ball device which is a statistical method that is commonly used in the sampling test of a variable to predict all possibilities that occur with various alternative choices. The results showed the Jakarta region  has  the  lowest  gas  prices  using  the  aggregation  method  of  around  Rp.  2,900,  while  the  highest  uses  the  real method which is around Rp. 3,300. The West Java region has the lowest gas prices using the real method of around Rp. 3,000,  while  the  highest  uses  the  USD  aggregation  and  floating  method  which  is  around  Rp.  3,100.  For  Banten,  the lowest  gas  price  uses  the  aggregation  method,  which  is  around  Rp.  2,900,  while  the  highest  uses  the  USD  floating method which is around Rp. 3,400.
Keywords: gas fuel, floating, sampling, real

## I. P ENDAHULUAN
Laju pertumbuhan perekonomian bangsa Indonesia  akhir-akhir  ini  mengalami  peningkatan. Pembangunan  diberbagai  sektor  terus  terjadi khususnya dibidang industri. Seiring laju pertumbuhan  ekonomi  tersebut,  kebutuhan  akan sumber  energi  dengan  sendirinya  menjadi  tinggi. Situasi  ini  tentu  memberikan  kesadaran  bagi pemerintah untuk menerapkan kebijakan diversifikasi  energi  di  segala  sektor  sebagaimana tercantum  dalam  kebijakan  energi  nasional  melalui Peraturan Presiden No. 5 tahun 2006 [1]. Salah satu wujud  nyata  dari  implementasi  kebijakan  energi nasional,  pemerintah  melalui  Kementrian  Energi dan  Sumber  Daya  Mineral  (ESDM)  mengeluarkan kebijakan  sebagaimana  tertuang  dalam  Peraturan Menteri No. 19 tahun 2010 tentang besaran  alokasi penggunaan  gas  bumi  oleh  Kontraktor  Kontrak Kerjasama (KKKS) sebesar 40% di sektor hulu dan 25% di sektor hilir bagi badan usaha niaga gas bumi [2].
Moda  transportasi  baik  kendaraan  pribadi, angkutan  umum,  maupun  angkutan  barang  antar wilayah antar provinsi akan menjadi potensi market yang strategis bagi industri energi khususnya dalam hal  upaya  konversi  pemakaian  BBM  ke  BBG. Berdasarkan  data  dari  Kementerian  Perhubungan tahun  2013  jumlah  kendaraan  Antar  Kota  Antar Provinsi  (AKAP) dari Pulau Jawa sebanyak  15.000 unit  lebih  dengan  77%  berada  di  wilayah  DKI Jakarta,  Jawa  Tengah,  dan  Jawa  Barat.  Selain  itu menurut data 2014 dari Dinas Perhubungan, jumlah kendaraan pribadi untuk wilayah Jakarta saja  sudah mencapai angka hampir 10 juta unit [3]. Banyaknya jenis  transportasi  baik  pribadi  maupun  untuk angkutan  sebagai  moda  sarana  perpindahan  barang dan penduduk dengan tingkat mobilitas yang tinggi akan  memberikan  dampak  yang  signifikan  dalam hal  penghematan  konsumsi  energi  BBM  bila  dapat dilakukan konversi ke penggunaan  BBG. Selain  itu pertimbangan  ekonomi  bagi  para  pelaku  usaha disektor  transportasi  maupun  pemakai  kendaraan pribadi  akan  berusaha  untuk  membandingan  nilai penghematan  biaya  jika  BBM  dikonversi  menjadi BBG  [4].  Dengan  demikian  diperlukan  sebuah metode  optimasi  untuk  menentukan  harga  BBG, khususnya untuk konsumsi bahan bakar kendaraan.
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  adalah simulasi Monte  Carlo. Filosofi  dasar  metode simulasi Monte Carlo adalah memberikan nilai dari tiap  variabel  yang  akan  dikaji.  Berbagai  variabel memiliki tingkat kemungkinan yang akan disimulasikan.  Salah  satu  cara  untuk  membuat distribusi  variabel  kemungkinan  terhadap  suatu permasalahan  adalah  dengan  merujuk  pada  nilai-
nilai yang ada sebelumnya (data historis). Frekuensi atau  kemungkinan  nilai  suatu  variabel  didapatkan dengan  membagi  frekuensi  suatu  data  dengan jumlah  keseluruhan  dari  jumlah  data  yang diobservasi [5].  Penelitian  sebelumnya  telah membahas  penentuan  harga  opsi barrier dengan suku  bunga  tak  konstan  menggunakan  simulasi Monte  Carlo. Hasilnya  menunjukkan  bahwa membesarnya harga strike menyebabkan harga opsi barrier  up-and-out  call , up-and-in  call ,  dan down- and-out  call menjadi  semakin  kecil  [6].  Dengan demikian  optimasi  penggunaan  BBG  dibanding dengan  penggunaan  BBM  melalui  serangkaian simulasi  perlu  dilakukan  untuk  memperoleh optimasi harga ideal agar upaya konversi dari BBM ke BBG dapat menarik bagi pelaku usaha baik dari sisi  efiesiensi, safety maupun  keuntungan  ekonomi jangka panjang.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan optimasi  penentuan  harga  BBG  dengan  metode Monte  Carlo .  Metode  tersebut  menggunakan simulasi  dengan  empat  skenario  hasil  yaitu  harga riil,  agregasi,  kurs mengambang dan  agregasi, serta kurs  mengambang.  Harga  termurah  dicapai  dengan harga  gas  yang  memiliki  sistem  kurs  tetap. Penelitian  ini  juga  difokuskan  pada  potensi market bagi pengguna kendaraan pribadi.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Identifikasi dan Inventarisasi Data
Tahap  awal  pelaksanaan  penelitian  ini  yaitu mengidentifikasi dan inventarisasi data yang  terkait dengan  kebijakan  pelaksanaan  usaha  gas,  baik  dari sisi penyusunan formula harga gas, maupun potensi permasalasahan  gas  bumi  untuk  transportasi  serta ketersedian  infrastruktur  untuk supply  chain gas bumi. Pada tahap ini akan dikumpulkan data:
a. kebijakan  yang  mendukung  perhitungan  harga bahan bakar gas;
b. potensi permasalahan dari bahan bakar gas;
c. formula  harga  gas  bumi  baik  di  hilir  maupun  di hulu; dan
d. infrastruktur rantai supply-demand gas bumi Data  yang  dikumpulkan  adalah  jenis  kendaraan pribadi  kelas  menengah  dengan  volume  kendaraan yang  rutin  dipakai  sebagai  kendaraan  operasional harian  oleh  para  pemilik  kendaraan  tersebut. Sumber  data  dapat  diperoleh  dari  dokumen  yang dikeluarkan  oleh  pihak-pihak  terkait  misalnya  data Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  Sistem  Administrasi Manunggal  Satu  Atap  (SAMSAT),  dan  Gabungan Industri
Kendaraan Bermotor Indonesia
(GAIKINDO) dalam periode tertentu. Dari keseluruhan  jumlah  total  kendaraan  pribadi  yang didapatkan  tersebut  sebanyak  20%  dari  total
kendaraan  pribadi  akan  dianalisa  terkait  kebutuhan konsumsi  BBG  yang  terpakai  sehingga  didapatkan kelayakan secara bisnis dalam konversi  BBG untuk moda  trasporatsi  pribadi.  Tahap  selanjutnya  adalah menentukan supply  chain untuk  menyalurkan natural  gas  tersebut  ke  masing-masing  SPBG  yang akan dibangun.

## B. Penyusunan Formula Harga Gas
Setelah data pada tahap awal sudah dianalisa dan dievaluasi, maka selanjutnya disusun formula harga gas  bumi  baik  di  hulu  maupun  di  hilir  sektor transportasi  darat.  Dasar  perhitungan  harga supply- chain gas di hulu dan di hilir sampai menjadi BBG. Penentuan  struktur  harga  dan  perhitungan  masing- masing komponen penyusun struktur harga dilakukan untuk mendapatkan harga BBG. Perhitungan  biaya  komponen  penyusun  harga  BBG dilakukan dengan menggunakan pendekatan statistik.  Adapun  formula  perhitungan  harga  jual gas adalah sebagai berikut.
(1)

## C. Metode Simulasi Monte Carlo
Dalam  penelitian  ini  akan  dipilih  suatu  metode penelitian uji sampling dengan tingkat akurasi yang baik untuk memprediksi variable-variabel  acak dan dalam  jumlah  iterasi  data  yang  banyak.  Metode tersebut lebih dikenal dengan simulasi Monte Carlo dengan  perangkat Crystal  Ball yang  merupakan metode  statistik  yang  sudah  umum  digunakan dalam uji sampling suatu variabel untuk memprediksi  segala  kemungkinan  yang  terjadi terhadap berbagai pilihan alternatif. Dengan metode ini dapat definisikan hasil dari setiap skenario yang menghasilkan  rentang  nilai  untuk  menilai  suatu resiko.  Metode  ini  dapat  diaplikasikan  dalam berbagai  bidang  studi  kajian  seperti  pendidikan, perencanaan  finansial,  industri,  dan  sebagainya. Filosofi dasar metode simulasi Monte Carlo adalah memberikan  nilai  dari  tiap  variabel  yang  akan dikaji. Berbagai variabel memiliki tingkat kemungkinan yang akan disimulasikan [7].
Selain penentuan probabilitas dari suatu variabel, perangkat Crystall Ball juga dapat menentukan nilai sensitivitas  dari  variabel  yang  memiliki  tingkat ketidakpastian  yang  tinggi.  Metode Monte  Carlo
dengan  perangkat Crystal  Ball dapat  menghasilkan data  simulasi  dengan  tiga  karakteristik input data yang digunakan sebagai berikut [8]: a. Assumption Cell , berisi data-dataasumsi b. Decision Cell , berisi data-datakeputusan, dan c. Forecast Cell , hasil yang akandiramalkan Untuk  menentukan  suatu  data  dalam  proses penentuan  probabilitas  suatu  kejadian  atau  nilai, umumnya  digunakan Goodness  of  Fit  Test untuk menguji  distribusi  mana  yang  memiliki  nilai  lebih akurat.  Sekian  banyak  data  histori  yang  didapatkan misalnya trend pergerakan  harga  saham  ataupun data  estimasi  biaya,  metode  dengan  proses  data fitting akan  lebih  membantu  dari  sisi  validasi  data dibandingkan  dengan  penentuan  secara  manual untuk  penetuan  parameter  distribusi.  Dalam  data fitting , Crystal  Ball secara  otomatis  menyesuaikan data yang dimasukkan terhadap distribusi probabilitas  diskrit  atau  kontinyu. Crystal  Ball memilih  distribusi  probabilitas  berdasarkan  standar Goodness of Fit Test. Terdapat  tiga jenis Goodness of  Fit  Test dalam Crystal  Ball ,  yaitu: Chi  Square , Kolmogorov Smirnov dan Anderson Darling.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  hasil  dan  pembahasan  ini  akan  dibahas terkait struktur formula penentuan harga teroptimasi BBG untuk sektor kendaraan pribadi di wilayah  Jakarta,  Depok,  Tangerang,  dan  Bekasi (Jadetabek). Penelitian ini akan mengacu pada data terkait tingkat kebutuhan pengembangan infrastruktur  penyaluran  BBG  untuk  kendaraan Natural  Gas  Vehicle (NGV)  dan Liquified  Natural Gas (LNG)  yang  menggunakan  sumber  gas  dalam bentuk LNG yang akan disalurkan atau didistribusikan dengan menggunakan LNG Trucking .  Cakupan  wilayah  yang  akan  dikaji  pada penelitian  ini  meliputi  wilayah  Jadetabek  yang menerapkan SPBG LNG – LCNG ( daughter station ) untuk  wilayah  Jakarta  dan  pembangunan  CNG Whosale untuk wilayah lainnya [9].

## A. Data Jumlah Kendaraan di Wilayah Jadetabek
Menurut  data  yang  dikeluarkan  oleh  Dinas Perhubungan Jakarta, volume kendaraan di wilayah Jadetabek  mengalami  peningkatan  setiap  tahunnya. Adapun  rata-rata  peningkatan  volume  kendaraan tersebut  sejumlah  13%.  Dengan  kondisi  demikian dipastikan  kebutuhan  akan  BBM  akan  mengalami peningkatan. Tabel 1 menunjukkan data pertambahan jumlah kendaraan di wilayah Jadetabek dalam periode 2008-2014.
Tabel 1. Jumlah kendaraan di wilayah Jadetabek Tahun Jumlah Mobil Jumlah Motor Pertambahan Mobil/Tahun Pertambahan Mobil/Hari Pertambahan Motor/Tahun Pertambahan Motor/Hari 2008 2.882.202 6.765.723 128.410 351 791.550 2.168 2009 2.976.591 7.518.098 94.389 258 752.375 2.061 2010 3.233.389 8.764.130 256.798 703 1.246.032 3.413 2011 3.486.351 9.861.451 252.962 693 1.097.321 3.006 2012 3.732.773 10.727.273 246.422 675 865.822 2.372 2013 4.123.589 11.949.280 390.816 1.070 1.222.007 3.347 2014 1.224.053 6.396.997 2.899.536 7.943 5.552.283 15.211
Sumber: Dishub DKI Jakarta
Tabel 2. Jumlah kendaraan berdasarkan jenisnya Wilayah Jenis Kendaraan Bermotor Mobil Penumpang Mobil Barang Mobil Bus Sepeda Motor Jumlah Jakarta Selatan 533.889 108.089 99.548 863.687 1.605.213 Jakarta Timur 135.137 38.327 16.443 592.084 781.981 Jakarta Utara 121.820 40.017 15.227 453.973 631.087 Jakarta Barat 496.192 132.895 78.806 952.973 1.660.866 Jakarta Pusat 260.298 94.950 46.702 716.905 1.118.855 Total Jakarta 1.547.336 414.278 256.766 3.579.622 5.798.002 % Jenis kendaraan 26,7% 7,1% 4,4% 61,7% 100,0% Tangerang 175.727 56.397 39.500 1.162.117 1.434.281 Bekasi 134.984 39.378 14.433 899.334 1.088.129 Depok 58.422 8.398 7.633 333.100 407.553 Total Detabek 369.133 104.713 61.566 2.394.551 2.929.963 % Jenis Kendaraan 12,6% 3,6% 2,1% 81,7% 100,0% Total Jadetabek 1.916.469 518.991 318.332 5.974.173 8.727.965
Sumber: Direktorat Lalu Lintas Polda Metro Jaya
Jumlah  kendaraan  terdaftar  pada  Ditlantas Wilayah  Hukum  Polda  Metro  Jaya  tidak  hanya mendaftar  pemilikan  kendaraan  penduduk  Jakarta, tetapi  juga  kota-kotadi  sekitarnya  yaitu  Kota Tangerang,  Kota  Bekasi,  Kota  Karawang  dan  Kota Depok.  Kecenderungan  pertumbuhan  kendaraan menunjukkan total kendaraan mobil terdaftar secara drastis  meningkat  dari  2,8  juta  kendaraan  mobil pada tahun 2008 menjadi 12,2 juta pada tahun 2014, dengan  kenaikan  rata-rata  13%  pertahun.  Dari  data di atas dapat diketahui jumlah volume kendaraan di wilayah  Jadetabek  selalu  mengalami  pertambahan setiap tahunnya sehingga dapat diasumsikan jumlah kendaraan pada tahun 2015  berjumlah sekitar 14,5 juta unit. Merujuk pada data yang dikeluarkan oleh Badan  Pusat  Statistik  DKI  Jakarta,  jumlah  mobil pribadi  khusus  untuk  wilayah  DKI  Jakarta  saja hingga  akhir  tahun  2015  sudah  berjumlah  sekitar 3.226.009  unit  atau  sekitar  22%  persen  dari  total kendaraan  mobil  yang  yang  ada  di  wilayah Jadetabek.  Pada  penelitian  ini,  proyeksi  volume jumlah  kendaraan  pribadi  dibatasi  hanya  sampai pada  tahun  2015.  Dengan  demikian  perhitungan kebutuhan gas pada wilayah dilakukan berdasarkan proyeksi volume kendaraan pribadi sampai 2015.

## B. Penentuan Skala Konversi dari BBM ke   BBG untuk Wilayah Jadetabek
Program  konversi  BBM  ke  BBG  yang dicanangkan oleh pemerintah untuk sektor transportasi  darat  sudah  dapat  dilaksanakan khususnya  pada  wilayah-wilayah  yang  terdapat insfrastruktur  pipa  gas.  Kota  Jakarta  adalah  salah satu  wilayah  yang  sudah  melakukan  program konversi  dari  BBM  ke  BBG  untuk  transporatsi darat.  Program  yang  dimaksud  adalah  penggunaan BBG  pada  moda  transportasi  darat  seperti busway Transjakarta  yang  diterapkan  sejak  tahun  2006 sampai  tahun  2015,  jumlah  kendaraan busway Transjakarta  yang  beroperasi  sekitar  545  unit. Selain busway ,  konversi  BBM  ke  BBG  juga diterapkan  pada  tarsnporatsi  bajaj  sebanyak  2.775 unit.  Pada  penelitian  ini  akan  ditekankan  pada potensi  kebutuhan  BBG  bagi  kendaraan  pribadi  di wilayah Jadetabek dengan asumsi sekitar 20% total kendaaran  pribadi  akan  melakukan  konversi  dari BBM ke BBG. Untuk wilayah Jadetabek, data pada Tabel  2  menunjukkan  jumlah  kendaraan  yang tersebar  di  wilayah  Jadetabek  pada  tahun  2008.
Tabel 3. Asumsi persentase jumlah kendaraan pribadi yang berpotensi untuk dilakukan konversi
BBM ke BBG Jumlah Kendaraan Pribadi Potensi Jumlah Kendaraan Terkonversi (Unit) Keterangan 20% volume jumlah total 3.266.787 645.359 Asumsi ini didasarkan pada kesediaan pemilik kendaraan untuk beralih ke bahan bakar gas dengan adanya biaya tambahan converter
Dari data diatas menunjukan bahwa peningkatan kendaraan  pribadi  rata-rata  12,6%  pertahun.  Jika diasumsikan  peningkatan  tersebut  berjalan  secara konsisten,  maka  sampai  akhir  tahun  2015,  volume kendaraan pribadi diperkirakan mengalami kenaikan  sekitar  113%  sehingga  untuk  wilayah Detabek, kendaraan pribadi diasumsikan mengalami peningkatan  sebanyak  787.730  unit.  Dengan demikian,  jika  ditotal  volume  kendaraan  pribadi sampai  akhir  2015  untuk  wilayah  Jadetabek mencapai  3.226.787  unit.  Pada  kenyataanya, penerapan  program  konversi  dari  BBM  ke  BBG yang  telah  dicanangkan  oleh  pemerintah  masih mengalami kendala. Baik itu di wilayah Jakarta dan sekitaranya  maupun  kota-kota  lainnya.  Kendala- kendala  tersebut  dapat  dipetakan  dalam  beberapa kondisi  yaitu  terbatasnya  infrastruktur  SPBG  yang dibangun.
Dalam  rangka  untuk  mensukseskan  program pemerintah  terkait  upaya  konversi  BBM  ke  BBG dalam  skala  yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan apa  yang  sudah  berjalan  saat  ini,  maka  dalam penelitian  ini  akan  dilakukan  proyeksi  potensi jumlah  kendaraan  pribadi  yang  akan  dikonversi  ke BBG sampai tahun 2015 dalam rangka menentukan demand gas/LNG  untuk  wilayah  Jadetabek  dengan asumsi  20%  kendaraan  pribadi  tersebut  dapat dilakukan  konversi.  Tabel  3  menunjukkan  asumsi persentase  kendaraan  pribadi  yang  akan  dikonversi dari BBM ke BBG.
Dengan pendekatan asumsi tersebut diatas, maka didapatkan  jumlah  kendaraan  pribadi  di  wilayah Jadetabek yang berpotensi untuk dilakukan konversi  ke  BBG.  Dengan  proyeksi  jumlah kendaraan pribadi yang berpotensi untuk dilakukan konversi  ke  BBG,  maka  dapat  diperkirakan kebutuhan  gas  perhari  dan  pertahun  untuk  wilayah Jadetabek.
Tabel 4. Asumsi konsumsi BBG jenis kendaraan pribadi Perhitungan Harian Tahunan Jumlah BBG kendaraan pribadi yang dibutuhkan (liter setara premium) (lsp) 6.453.590 2.355.560.350 Jumlah energi gas yang dibutuhkan dalam Million Metric British Thermal Unit (MMBTU) 208.853 76.231.257,36 Jumlah gas dibutuhkan dalam Million Metric Standard Cubic Feet (MMSCF) 208,85 76.231,26
Kebutuhan BBG untuk kendaraan pribadi dalam penggunaan  harian  setara  10    liter  setara  premium (lsp)  [10]  sehingga  kebutuhan  BBG  untuk  wilayah Jadetabek dapat ditunjukan sebagaimana Tabel 4.
Berdasarkan  data  asumsi  pada  Tabel  4,  maka dapat  diperhitungkan  total  konsumsi  BBG  untuk wilayah  Jadetabek  yaitu  sebesar  6.453.590  lsp NGV/hari  atau  setara  dengan  10.756  lsp  LNG/hari karena  1  lsp  NGV  adalah  1/600  dari  lsp  LNG. Dengan  demikian,  bila  mengacu  pada  data  tabel tersebut diatas maka kebutuhan BBG untuk wilayah Jadetabek  sebesar  208,85  MMSCFD  perhari  atau 76.231,26  MMSCFD  pertahun.  Dengan  jumlah demikian  dapat  dikatakan  bahwa  kebutuhan  akan pasokan  energi  untuk  wilayah  Jadetabek  cukup besar sehingga untuk mensukseskan konversi BBM ke  BBG  menjadi  keharusan  bagi  pemerintah  untuk menyediakan pasokan sesuai kebutuhan konsumen.

## C. Formula  atau  Harga  Gas  Bumi  di  Hilir maupun di Hulu
Harga gas di hulu ( wellhead ) pada penelitian ini didasarkan  pada  pendekatan  statistik  data  lapangan atau  sumur  gas  yang  berada  pada region wilayah Jawa  bagian  Barat.  Hal  ini  dilakukan  karena menyesuaikan  cakupan  wilayah  yang  menjadi kajian  dalam  penelitian  ini  khususnya  wilayah Jadetabek.  Tabel  5  menunjukkan  data  biaya perekonomian  di wellhead Jawa  bagian  Barat  baik difasilitas offshore maupun onshore .
Berdasarkan  hasil data  fitting untuk Wellhead Cost (Jawa  Barat -  Onshore ) , didapatkan  jenis distribusi logistik dengan rata-rata sebesar US$  0,61/MMBTU.  Sementara  untuk Production Facility Cost didapatkan jenis distribusi Lognormal dengan  rata-rata  sebesar  US$  0,23/MMBTU,  dan untuk  OPEX  didapatkan  jenis  distribusi  logistik
dengan  rata-rata  sebesar  US$  1,07/MMBTU.  Pada Gambar 1 sampai dengan Gambar 5 akan diberikan kurva  distribusi  hasil  data fitting dari  kedua region yang telah diberikan.
Dengan  infrastruktur supply gas  eksisting  saat ini,  kebutuhan  panjang  jalur  pipa  dapat  ditentukan. Dari  hasil  perhitungan  panjang  pipa  yang dibutuhkan adalah 130 km. Karena pada kenyataannya  terdapat  perubahan  elevasi  dan penghalang  pada  pipa  maka  diperlukan  adanya
koreksi  terhadap  perhitungan  yang  mengasumsikan pipa  akan  dipasang  lurus  sesuai  kondisi  di  peta. Oleh karena itu, diasumsikan adanya tambahan 10% dari panjang pipa dibutuhkan sehingga panjang pipa menjadi  143  km.  Suplai  yang  diperuntukan mengacu  pada  kapasitas  SPBG  yang  ada  yaitu  1 MMSCFD.  Oleh  karena  itu,  pada  jalan  tol  suplai SPBG  dibuat  kurang  dari  kapasitasnya.  Harga  gas pada  pipa  transmisi  untuk  wilayah region Jawa barat dapat dilihat pada Tabel 6 dan Tabel 7.
Tabel 5. Data biaya perekonomian di wellhead (Jawa Barat- Onshore ) No Lapangan Wellhead Cost ($/MMBTU) Prod facility cost ($/MMBTU) OPEX ($/MMBTU) 1 WJ-1 0,44 0,21 0,71 2 WJ-10 0,47 0,66 1,62 3 WJ-12 1,11 0,87 0,65 4 WJ-18 1,04 1,19 0,55 5 WJ-19 0,71 1,39 1,02 6 WJ-1 0,44 0,21 0,73 7 WJ-10 0,47 0,66 1,62 8 WJ-12 1,11 0,87 0,65 9 WJ-18 1,04 1,19 0,55 10 WJ-19 0,71 1,39 1,02 11 WJ-1 0,44 0,21 0,73 12 WJ-10 0,47 0,66 1,62 13 WJ-12 1,11 0,87 0,65 14 WJ-18 1,04 1,19 0,55 15 WJ-19 0,71 1,39 1,02 16 WJ-1 0,44 0,21 0,73 17 WJ-10 0,47 0,66 1,62 18 WJ-23 0,50 0,09 0,75 19 WJ-4 0,50 0,61 1,50
Sumber: PT Pertamina EP
Gambar 1. Distribusi biaya wellhead wilayah Jawa Barat
Gambar 2. Distribusi biaya OPEX wilayah Jawa Barat
Gambar 3. Distribusi biaya Production Facility wilayah Jawa Barat
Gambar 4. Distribusi biaya CPP dan ORF
Gambar 5. Distribusi biaya transmisi
Tabel 6. Harga gas pada pipa transmisi region Jawa Barat No Penjual Pembeli Harga Desember 2013 (US$/M MBTU) 1 CNOOC PLN Cilegon 5,56 2 PT. Pertamina Hulu Energi ONWJ LTD. PLN Muara Karang 2,65 3 PT. Pertamina Hulu Energi ONWJ LTD. PLN Tanjung Priok 2,65 4 PT. Pertamina EP Cilarang Listrindo 4,00 5 PT. Pertamina EP ITP-PLTG Citeureup 2.81 6 PT. Pertamina EP Manggala G. Karya 2,85 7 PT. Pertamina EP Pembangkit Jawa Bali 5,95 8 PT. Pertamina EP Tata J.Sejahtera-Region Jawa 2,80 9 PT. Pertamina Hulu Energi ONWJ LTD Pupuk Kujang – Jawa Barat 4,35 10 PT. Pertamina EP Pupuk Kujang 1B – Region Jawa 5,66 11 PT. Pertamina EP PGN Cabang CRB/Sunyaragi 5,97 12 PT. Pertamina EP PGN Cabang JKT/ Cibitung 5,97 13 PT. Pertamina EP PGN Cirebon (USD) 3,86 14 PT. Pertamina EP PGN JRR 4,46 15 PT. Pertamina Hulu Energi ONWJ LTD Kilang RU VI 5,65 16 PT. Pertamina EP Banten Inti Grasindo – Reg Jawa 3,00 17 PT. Pertamina EP Bayu B. Gemilang – Rwg Jawa 2,85 18 PT. Pertamina EP Bina B. W. Mukti – Reg Jawa 4,95 19 PT. Pertamina EP EHK/ Bitung – Reg Jawa 2,77 20 PT. Pertamina EP EHK/ Tegal Gede – Reg Jawa 2,75 21 PT. Pertamina EP EHK/BHP & Cabot –Reg Jawa 2,8 22 PT. Pertamina EP Fajar S. Wisesa – Reg Jawa 5,97 23 PT. Pertamina EP Indo Raya Kimia – Reg Jawa 4,01 24 PT. Pertamina EP Krakatau Steel – Reg Jawa 4,01 25 PT. Pertamina EP Ogspiras Basya Pratama – Reg Jawa 2,65 26 PT. Pertamina EP PT. Pertiwi Nusantara KHR 3,88 27 PT. Pertamina EP Pelangi C. Losarang – Reg Jawa 5,57 28 PT. Pertamina EP TAC SENSL PT. Pertiwi Nusantara – Reg SMTR 6,15 29 PT. Pertamina EP Rabara G. Makmur – Reg Jawa 2,71 30 PT. Pertamina EP S P I J – Reg Jawa 3,00 31 PT. Pertamina EP Sadikun NR/Cikarang –Reg Jawa 2,8 32 PT. Pertamina EP Sadikun NR/ Cilegon – Reg Jawa 3,00 33 PT. Pertamina EP Sadikun NR/Karawang – Reg Jawa 3,00 34 PT. Pertamina EP Sumber Daya Kelola 7,96 35 PT. Pertamina EP UP VI FEED Gas – KLNG Reg Jawa 5,85 36 PT. Pertamina EP UP VI NatGas – KLNG Reg Jawa 5,85 37 PT. Pertamina EP Sinergi Patriot Bekasi 2,79 38 PT. Pertamina EP Jabar Energi 2,88 Sumber: PT Pertamina EP
Tabel 7. Biaya pipa transmisi region Jawa Barat Nama Perusahaan Hak Khusus Ruas Transmisi Tarif (US$/MMBTU) Tarif (US$/MMBTU.km) PT. Pertamina Gas SKG Mundu - PLTG Sunyaragi 0,44 1.38E-02 PT. Pertamina Gas SKG Mundu – Balongan 0,15 8.33E-03 PT. Pertamina Gas Balongan - Kandang Haur Timur 0,39 1.15E-02 PT. Pertamina Gas Kandang Haur Timur - Cilamaya 0,59 1.00E-02 PT. Pertamina Gas Kandang Haur Timur - Cilamaya 0,73 1.24E-02 PT. Pertamina Gas Cilamaya – Citarik 0,05 2.38E-03 PT. Pertamina Gas Cilamaya – Citarik 0,05 2.38E-03 PT. Pertamina Gas Citarik – Dauwan 0,03 4.29E-03 PT. Pertamina Gas Citarik - Tegal Gede 0,15 3.33E-03 PT. Pertamina Gas Citarik - Tegal Gede 0,16 3.64E-03 PT. Pertamina Gas Tegal Gede – Nagrak 0,15 5.56E-03 PT. Pertamina Gas Nagrak – Bitung 0,07 1.37E-03 PT. Pertamina Gas Bitung – Cilegon 0,30 4.05E-03 Sumber: PT Pertamina Gas

## D. Perhitungan Biaya Supply Gas
Untuk  menentukan  nilai  ekonomis  BBG  yang akan dijual, maka perlu dianalisa terkait biaya yang diperlukan  selama feed gas  tersebut  dalam  proses pendistibusianya.  Selanjutnya,  untuk  perhitungan pada mother station , dilakukan analisis menggunakan rumusan yang diambil dari buku Peta Jalan  Kebijakan  Gas  Bumi  Nasional  2014,  dengan menggunakan persamaan:
(  )           (    )
(        )
(2)
Dengan  demikian,  diperoleh  nilai  untuk  pipa  ke mother  station. Selanjutnya  diperoleh  tabulasi seluruh  harga trucking seperti  pada  Tabel  8. Selanjutnya, perhitungan dilanjutkan ke titik supply chain berikutnya  yaitu  54  SPBG  dan  berikut  ini akan dilakukan tabulasi seluruh harga SPBG seperti pada Tabel 9.
Dari  keseluruhan  perhitungan  pada  tiap  titik  pada supply  chain,  dilakukan  penjumlahan  atas  seluruh perhitungan yang telah dilakukan berdsarkan rumus di bawah ini:
(                                                                                      )        ( )
(                ) (3)
Tabel 8. Tabulasi harga mother station Perhitungan
Jar ak T P -M S ( KM) Vol. Gas T er salu rk an (M M S CF D) Uni t E n er gi Gas (M M B T U/D) Diam et er ( In ch ) CA P E X (Ju ta
USD/T ah u n
Am or tis as i CA P E X/T ah u n
CA P E X
p er u n it /h ar i (USD/MM B T U) OP E X (5%

## CA
P E X) ( Ju ta USD)
OP E X/M M B T U
OP E X p er u n it /h ar i (USD/MM B T U ) T ot al B iaya (USD/MM B T U)
TP-M/S Bitung 2,1 9,5 9500 14 0,019  0,0003  0,00009  0,0009  0,938  0,0003  0,0004 TP-M/S Nagrak 1 1,73 10 10000 14 0,015  0,0002  0,00006  0,0007  0,733  0,0002  0,0002 TP-M/S Nagrak 2 2,35 10,5 10500 14 0,019  0,0003  0,00008  0,0009  0,949  0,0002  0,0003
Perhitungan Vol. Gas T er salu rk an (M M S CF D) Uni t E n er gi Gas (M M B T U/D)
CA P E X (Ju ta USD )
Am or tis as i
CA P E X/T ah u n CA P E X p er u n it /h ar i
(USD/MM B T U) OP E X (5% CA P E X) (Ju ta USD /T ah u n ) OP E X p er M M B T U
(USD/MM B T U ) T ot al B iaya (USD/MM B T U) SPBG dari Bitung (24 buah) 0,25 250 0,850  0,0137  0,1507 1,02 0,4657  0,6165 SPBG dari Bitung  (1 buah) 3 3000 2,900  0,0469  0,0428  0,145  0,1324  0,1752 SPBG dari Nagrak (24 buah) 0,25 250 0,85 0,0137  0,0137 1,02 0,4657  0,6165 SPBG dari Nagrak (5 buah) 3 3000 2,9 0,0469  0,0469  0,725  0,1324  0,1752

## Gambar 6. Nilai perhitungan harga BBG di titik Nagrak
Dari rumusan tersebut, maka dapat  dihitung  dan dibuat forecast dengan  menggunakan Crystal  Ball. Dengan  ini,  untuk  hasil  yang  didapat,  akan diberikan  4  skenario,  yakni  harga  riil  dengan  kurs tetap,  harga  riil  dengan  kurs  mengambang,  harga aggregasi  dengan  kurs  tetap,  dan  harga  aggregasi dengan  kurs  mengambang.  Pada  perhitungan  ini, harga gas di titik Nagrak mencakup wilayah Jakarta Timur,  Jakarta  Selatan,  Depok,  dan  Bekasi  (Jawa Barat),  sedangkan  harga  gas  di  titik  Bitung mencakup  wilayah  Tangerang  (Banten)  dan  Jakarta Selatan.
Skenario  pertama , untuk perhitungan harga riil dengan  kurs  tetap,  didapatkan  nilai  perhitungan harga BBG dari titik Nagrak seperti pada Gambar 6 dengan certainty 80-85%  didapatkan  harga  BBG pada range Rp. 2.999-Rp. 3.037. Untuk perhitungan harga  BBG dari  titik  Bitung  ditunjukkan  Gambar  7 dengan certainty 80-85%  didapatkan  harga  BBG pada range Rp. 3.253-Rp. 3.382.
Gambar 7. Nilai perhitungan harga BBG di titik Bitung
Gambar 8. Harga gas di transmisi Bitung dengan sistem aggregasi
Skenario  kedua, yakni  harga  aggregasi  dengan kurs  tetap,  didapat  harga  di  pipa  transmisi  yang berbeda  dengan  skenario  harga  riil.  Untuk  di wilayah  Bitung,  distribusinya  ditunjukkan  Gambar 8.  Pada  sistem  aggregasi,  distribusi  harga  yang terjadi  dianggap  normal  sehingga  kita  dapat mengetahui  nilai mean -nya  dan  juga  angka deviasinya.  Dengan  sistem  distribusi  normal,  maka forecast yang didapat ditunjukkan Gambar 9.
Gambar 9. Harga CNG aggregasi Bitung

## Gambar 10. Harga gas di transmisi Nagrak dengan sistem aggregasi
Harga yang didapat dengan sistem aggregasi dari titik  bitung  pada  kisaran  kepastian  antara  80-85% adalah  sebesar  Rp.  2.941-Rp.  2.979,  yang  berarti harga tersebut sedikit lebih murah jika dibandingkan  dengan  harga  yang  didapat  tanpa sistem  aggregasi,  walaupun  besarnya  tidak  begitu signifikan.  Demikian  pula  dari  titik  Nagrak,  dapat kita  lihat  harga  di  pipa  transmisinya  seperti  pada Gambar  10.  Harga  yang  didapat  dengan  sistem aggregasi  dari  titik  Nagrak  pada  kisaran  kepastian antara 80-85% adalah sebesar Rp. 3.034-Rp. 3.090, yang  berarti  harga  tersebut  sedikit  lebih  murah  jika dibandingkan  dengan  harga  yang  didapat  tanpa sistem  aggregasi,  walaupun  besarnya  tidak  begitu signifikan.  Gambar  11  adalah  kurva forecast harga gas di transmisi di titik Nagrak.
Gambar 11. Harga CNG aggregasi Nagrak
Skenario  ketiga ,  yakni  harga  CNG  riil  dengan menggunakan  sistem  kurs  mengambang.  Dengan sistem  kurs  mengambang,  didapat  dua  hasil,  yakni hasil forecast dari  harga  gas  di  transmisi  dan  juga hasil forecast dari  harga  gas  CNG  untuk  BBG. Tujuan  didapatkannya  hasil  harga  gas  di  transmisi adalah  agar  kita  dapat  mengetahui  harga  kepastian gas  di  transmisi  dengan  kepastian  yang  tinggi sehingga  walau  dengan  kurs  mengambang  orang akan  tetap  tertarik.  Gambar  12  adalah  kurva forecast harga gas di transmisi di titik Bitung. Dari kurva  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa  kisaran  harga gas  di  transmisi  titik  Bitung  dengan  sistem  kurs mengambang  adalah  sebesar  Rp.  2.841-Rp.  2.969. Untuk  kurva  hasil forecast harga  CNG  dari  titik Bitung  dengan  sistem  kurs  mengambang  dapat dilihat  pada  Gambar  13.  Dari  kurva  tersebut, didapat  harga  CNG  dari  titik  Bitung  dengan  kurs mengambang  adalah  sebesar  Rp.  3.325-Rp.  3.458. Gambar  14  adalah  kurva forecast harga  gas  di transmisi di titik Nagrak. Dari kurva tersebut, dapat dilihat  bahwa  kisaran  harga  gas  di  transmisi  titik Nagrak  dengan  sistem  kurs  mengambang  adalah sebesar Rp. 2.527-Rp. 2.568.
Untuk  kurva  hasil forecast harga  CNG  di wilayah  Nagrak  dengan  sistem  kurs  mengambang ditunjukkan  Gambar  15.  Dari  kurva  tersebut, didapat  harga  CNG  dari  titik  Nagrak  dengan  kurs mengambang adalah sebesar Rp. 3.060-Rp. 3.100.
Gambar 12. Harga gas di transmisi Bitung dengan sistem kurs mengambang
Gambar 13. Harga CNG wilayah Bitung dengan sistem kurs mengambang
Skenario  keempat, yaitu  harga  gas  CNG dengan  menggunakan  sistem  aggregasi  dan  juga kurs  mengambang,  adalah  menggabungkan  sistem aggregasi dengan menggunakan  kurs mengambang. Untuk  skenario  ini,  didapat  hasil forecast harga pada  pipa  transmisi  yang  menggunakan  kurs mengambang, dan juga hasil forecast dari harga gas
Gambar 14. Kurva harga gas di transmisi Nagrak dengan sistem kurs mengambang
Gambar 15. Harga CNG wilayah Nagrak dengan sistem kurs mengambang
CNG dengan sistem aggregasi dan kurs mengambang.  Untuk  titik  Bitung,  kurva forecast dari  harga  pipa  di  transmisi  dengan  menggunakan sistem aggregasi dan kurs mengambang ditunjukkan Gambar 16.
Gambar 16. Kurva forecast harga pipa di transmisi Bitung dengan skema aggreggasi dan kurs
mengambang
Dari  kurva  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  kisaran harga  gas  di  transmisi  titik  Bitung  dengan  sistem kurs  mengambang  adalah  sebesar  Rp.  2.520-Rp. 2.559.  Dari  kurva  transmisi  saja  dapat  terlihat bahwa  harga  yang  didapat  dengan  sistem  aggregasi dibandingkan dengan sistem riil terlihat lebih murah, walaupun  hanya  beberapa  rupiah  saja.  Dan  untuk kurva  hasil forecast harga  CNG  di  wilayah  Bitung dengan  sistem  kurs  mengambang  ditunjukkan Gambar 17. Dari Kurva tersebut didapat harga CNG titik  Bitung  dengan  kurs  mengambang  adalah sebesar Rp. 3.003-Rp. 3.042. Dengan harga tersebut, dapat  diketahui  bahwa  dengan  kurs  mengambang harga yang didapat akan lebih mahal dengan sistem aggregasi kurs tetap.
Untuk  titik  Nagrak,  kurva forecast dari  harga pipa  di  transmisi  dengan  menggunakan  sistem aggregasi  dan  kurs  mengambang  ditunjukkan Gambar 18. Dari kurva tersebut dapat dilihat bahwa kisaran  harga  gas  di  transmisi  titik  Nagrak  dengan sistem kurs mengambang adalah sebesar Rp. 2.561- Rp.  2.619.  Dari  kurva  transmisi  saja  dapat  terlihat bahwa  harga  yang  didapat  dengan  sistem  aggregasi dibandingkan dengan sistem riil terlihat lebih murah, walaupun hanya sedikit. Untuk kurva hasil forecast harga  CNG  dari  titik  Nagrak  dengan  sistem  kurs mengambang ditunjukkan Gambar 19.
Gambar 17. Harga CNG wilayah Bitung dengan system kurs mengambang dan aggregasi
Gambar 18. Kurva forecast wilayah Nagrak dengan sistem agregasi dan kurva kurs mengambang
Dari kurva tersebut didapat harga CNG dari titik Nagrak  dengan  kurs  mengambang  adalah  sebesar Rp.  3.092-Rp.  3.152.  Dengan  harga  tersebut,  dapat diketahui  bahwa  dengan  kurs  mengambang  harga yang  didapat  akan  lebih  mahal  dengan  sistem aggregasi kurs tetap.
Tabel 10. Harga CNG wilayah Jakarta Jenis Harga Wilayah Jakarta Barat (Bitung Based ) Wilayah Jakarta Timur dan Jakarta Selatan (Nagrak Based ) Harga Gas Real Rp. 3.253 – Rp. 3.382 Rp. 2.999 – Rp. 3.037 Harga Gas Aggregasi Rp. 2.941 – Rp. 2.979 Rp. 3.034 – Rp. 3.090 Harga Gas Floating USD Rp. 3.325 – Rp. 3.458 Rp. 3.060 – Rp. 3.100 Harga Gas Aggregasi & Floating USD Rp. 3.003 – Rp. 3.042 Rp. 3.092 – Rp. 3.152

## Gambar 19. Harga CNG Nagrak dengan sistem kurs mengambang dan aggregasi
Dari data-data yang sudah disajikan, maka dapat diolah  hasil  untuk  wilayah  Jakarta  dengan  metode forecast menggunakan program Crystal Ball. Harga CNG di Jakarta yang diperoleh dalam (Rupiah/LSP) dapat dilihat pada Tabel 10.
Berdasarkan  tabel  tersebut,  dapat  kita  lihat bahwa  rata-rata  harga  gas  dari  wilayah  Tangerang (Nagrak)  lebih  murah  dibandingkan  dengan  harga gas  dari  wilayah  Jawa  Barat  (Bitung).  Hal  ini disebabkan  karena  harga  rata-rata  gas  di  transmisi di  wilayah  Nagrak  lebih  murah  dibandingkan dengan  harga  rata-rata  gas  di  transmisi  di  wilayah Bitung.  Selain  itu,  dari  beberapa  pilihan  tersebut, harga  gas  yang  di  aggregasi  terlihat  lebih  murah, tetapi  selisihnya  tidak  banyak.  Dengan  demikian, baik  dengan  harga  aggregasi  maupun  harga  riil, ataupun dengan harga kurs mengambang atau tidak, sebenarnya  memiliki  kisaran  harga  yang  hampir sama. Untuk wilayah Jawa Barat, dapat dilihat pada Tabel  11  dan  untuk  wilayah  Banten,  dapat  dilihat dari Tabel 12.
Tabel 11. Harga CNG wilayah Jawa Barat
Jenis Harga Harga CNG Wilayah Depok dan Bekasi (Nagrak Based ) Harga Gas Real Rp. 2.999 – Rp.3.037 Harga Gas Aggregasi Rp. 3.034 – Rp. 3.090 Harga Gas Floating USD Rp. 3.060 – Rp. 3.100 Harga Gas Aggregasi & Floating USD Rp. 3.092 – Rp. 3.152 Tabel 12. Harga CNG wilayah Tangerang (Banten) Jenis Harga Harga CNG Wilayah Tangerang (Bitung Based ) Harga Gas Real Rp. 3.253 – Rp. 3.382 Harga Gas Aggregasi Rp. 2.941 – Rp. 2.979 Harga Gas Floating USD Rp. 3.325 – Rp. 3.458 Harga Gas Aggregasi & Floating USD Rp. 3.003 – Rp. 3.042
Berdasarkan hasil penelitian, secara  keseluruhan dapat  disimpulkan  bahwa  penentuan  harga  BBG dapat  dilakukan  menggunakan  simulasi Monte Carlo seperti  yang  telah  dilakukan  [6].  Dengan simulasi  ini,  maka  dapat  diketahui  kisaran  harga untuk setiap skenario yang ditentukan.

## IV. K ESIMPULAN
Penentuan  harga  BBG  menggunakan  simulasi Monte  Carlo telah  dilakukan  pada  penelitian  ini. Dari  hasil  penelitian,  dapat  dilihat  bahwa  pada regional Jakarta, Jawa Barat, dan Banten (Tangerang),  harga  termurah  dicapai  dengan  harga gas  dengan  sistem  kurs  tetap.  Hal  ini  dikarenakan pada  kurs  mengambang,  harga  kursnya  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  tetapan  kurs.  Tetapi  secara keseluruhan,  perbedaan  harga  yang  terjadi  tidak begitu  jauh  antara  hasil  harga  satu  dengan  yang lainnya.  Agar  konversi  dari  BBM  ke  BBG  untuk sektor  transportasi  dapat  berhasil,  maka  disarankan pemerintah  untuk  mengeluarkan  beberapa  paket kebijakan, diantaranya penetapan formula harga jual LNG  untuk  kepentingan  domestik  dan  khususnya untuk  sektor  transportasi.  Hal  ini  dapat  dikaji kembali melalui penelitian selanjutnya.

## R EFERENSI
[1]  (2020) Website Peraturan BPK. [Online]. Available:https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/ 41945/perpres-no-5-tahun-2006 [2]  Keputusan Menteri ESDM No. 2261
K/12/MEM/2013 tentang Harga Jual Gas Bumi dari Kontraktor Kontrak  Kerjasama (KKKS) dan Badan Usaha  Pemegang  Izin  Usaha  Niaga  Gas  Bumi melalui Pipa  yang dialokasikan untuk Bahan Bakar Gas Transportasi Jakarta.
[3]  (2020)  Website  Data  Jakarta.  [Online].  available: https://data.jakarta.go.id/dataset/data-perbandingan- jumlah-kendaraan-pribadi-dan-angkutan-umum- dki-jakarta
[4]  V.  Susanti,  A.  Hartanto,  R.  A.  Subekti,  H.  M. Saputra,  E.  Rijanto,  and  A.  Hapid,  “Pengurangan Subsidi  BBM  dan  Polusi  Udara  Melalui  Kebijakan Program  Konversi  dari  BBM  ke  BBG  untuk Kendaraan  di  Propinsi  Jawa  Barat,” Journal  of Mechatronics,  Electrical  Power,  and  Vehicular Technology , vol. 01,  no 2, pp. 43-52, 2010.
[5]  W.  N.  Cahyo,  “Pendekatan  Simulasi  Monte  Carlo untuk  Pemilihan  Alternatif  dengan  Decision  Tree pada  Nilai  Outcome  yang  Probabilistik,” Jurnal Teknoin , vol. 13,  no. 2, 2008.
[6]   D. Lessy, “Simulasi Monte Carlo Dalam Penentuan Harga  Opsi  Barrier. Jurnal  Matematika  dan Pembelajarannya ,” vol. 1, no. 2, pp. 110-118, 2013.
[7]  K.  Noury  and  B.  Abbasi,  “Implementation  of  The Modified  Monte  Carlo  Simulation  for  Evaluate  of Barrier  Option  Prices,” Journal  of  Taibah University  for  Science ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  233-240, 2015.
[8]  Oracle, Crystal  Ball  Getting  Started  Guide . Redwood City ,  United  States:  Oracle  Corporation, 2007.
[9]  R.  Ahmad,  “Penetapan  Harga  Bahan  Bakar  Gas untuk Transportasi  Natural Gas  for Vehicle  (NGV) dan  Liquefied  Natural  Gas  (LNG)  di  Indonesia,” Tesis  Magister  Kekhususan  Manajemen  Gas ,
Universitas Indonesia, 2013.
[10]  Presentasi Balitbang LSP, “ Implementasi Pemakaian CNG pada Bis Transjakarta” , 2015.