Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 10. No. 1  April 2022 P - ISSN : 2503-4413 E - ISSN : 2654-5837, Hal  203 - 216

## ANALISIS PERGESERAN POLA KONSUMSI ENERGI DAN DAMPAK EKONOMINYA PADA SAAT COVID-19 DI PROVINSI RIAU
Oleh : Darmayuda
Dosen Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Riau Email : darmayuda@lecturer.unri.ac.id
Eka Armas Pailis
Dosen Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Riau Email : ekapailis@unri.ac.id
Ando Fahda Aulia
Dosen Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Riau Email : ando.aulia@lecturer.unri.ac.id
M. Hasnan
Mahasiswa Pascasarjana Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Riau
Email : asnanalayyubi@gmail.com Article Info Abstract Article History : Received  10 April - 2022 Accepted  24 April - 2022 Available Online 30 April - 2022 The  purpose  of  this  study  was  to  find  out  how  the  shift  in  energy consumption  before  and  during  Covid-19  in  Riau  Province  and  its economic  impact.  This  study  uses  two  independent  variables,  namely economic growth (growth) 12 and conditions before and during Covid-19 (dummy)  with  the  observation  year  2019-2020  in  12  regencies/cities  in Riau Province. The method used in this study is a quantitative method with a simple regression model and multiple regression using panel data. The results showed that growth and dummy had a significant effect on pertalite consumption. However, it has no significant effect on the consumption of premium  and  bio-diesel.  Meanwhile,  on  3  Kg  LPG  only  dummy  has  a significant effect and on 12 Kg LPG only growth has a significant effect. In addition, the dummy has a significant effect on electricity consumption in  Riau Province. The shift in energy consumption  patterns from fuel  to LPG  and  electricity  is  not  entirely  bad  for  the  economy.  This  shift  in energy use also has implications for reducing the amount of subsidies for fuel, which so far have been considered quite large, and relatively not on target. In addition, this shift can also have an impact on a better condition for  the  environment,  because  gas  and  electricity  are  considered  energy sources that are relatively more friendly to the environment.
Keyword : Energy  Consumption,  Covid- 19, BBM, LPG, Electricity and Subsidies

## 1. PENDAHULUAN
Situasi pandemi Covid 19 saat ini yang di Indonesia khususnya Provinsi Riau
berimplikasi terhadap perekonomian.
Guncangan  ekonomi  akibat  pandemi  terjadi diseluruh  sektor  ekonomi  sebagai  akibat menurunnya  aktivitas  ekonomi  pada  saat Covid.  Hal  ini  terlihat  dari  laju  pertumbuhan ekonomi Provinsi Riau pada periode triwulan 1 2019  hingga  triwulan  4  2020  mengalami fluktuasi  penurunan.  Pertumbuhan  ekonomi
tahun  triwulan  1  2019  sebesar  2,98%,  turun pada  tahun  triwulan  4  2020  menjadi  0,90% (BPS, 2021). Penurunan pertumbuhan ekonomi diikuti  oleh  seluruh  sektor  utama  di  Provinsi Riau  yaitu  sektor  pertanian,  pertambangan, industri,  perdagangan  dan  transfortasi.  Imbas perlambatan pertumbuhan sektor utama Provinsi Riau adalah berkurangnya permintaan energi  secara  agregat  dari  seluruh  seluruh sektor ekonomi.
Kondisi  ini  disebabkan  oleh  penurunan sebagian  besar  aktivitas  industri  dalam  negri sebagai  akibat  penurunan  permintaan  produk secara  agregat.  Hal  ini  berpengaruh  terhadap kinerja industri yang tercermin dari Purchasing Managers’  Index (IHS  Markit)  yang  berada pada dibawah 50 pada bulan Maret sampai Juni 2020. Implikasi dari penurunan kinerja industri adalah  penurunan  permintaan  energi  secara nasional khususnya Provinsi Riau.
Selain  itu,  mobilitas  masyarakat  keluar rumah  untuk  bekerja,  belanja,  sekolah  dan rekreasi  mengalami  penurunan  signifikan. Kondisi  ini  akan  berdampak  kepada  seluruh sektor  yaitu  sektor  perdagangan,  hotel  dan restoran,  sektor  jasa  serta  sektor  transportasi yang  merupakan  sektor  pendukung  aktivitas seluruh  sektor  pengguna  energi.  Kedati demikian, dari seluruh sektor yang mengalami penurunan,  hanya  sektor  rumah  tangga  yang mengalami  peningkatan  penggunaan  energi sebagai akibat meningkatnya aktivitas masyarakat  berada  dirumah.  Data  dari  BPS menunjukkan  pertumbuhan  sektor  pengadaan listrik  dan  gas  Provinsi  Riau  pada  triwulan  1 2019 tumbuh sebesar 6,09% meningkat hingga triwulan  1  2020  menjadi  25,85%  dan  turun kembali hingga triwulan 4 2020 menjadi 8,19% (BPS, 2021).
Menurut  Agus,  Adiarso  dan  Hilmawan (2020)  Covid-19  menyebabkan  penurunan kebutuhan  energi  pada  sektor  utama  ekonomi yang  meliputi  sektor  manufaktur,  transportasi, perdagangan  dan  sektor  lainnya.  Hanya kebutuhan liquefied  petroleum  gas (LPG)  dan listrik  diprediksi  mengalami  peningkatan signifikan akibat peningkatan aktivitas masyarakat  di  rumah.  Kendati  demikian, Pergeseran  penggunaan  energi  dari  BBM  ke LPG  dan  listrik  tidak  sepenuhnya  berdampak buruk bagi perekonomian. Pergeseran penggunaan  energi  ini  juga  berimplikasi  pada berkurangnya besaran subsidi untuk BBM yang selama ini dinilai cukup besar, dan relatif tidak tepat  sasaran.  Hasil  kajian  Bank  Dunia  yang dikutip dari hasil kajian Kementrian Keuangan (2015)  menunjukkan  bahwa  77  %  alokasi subsidi  BBM  justru  dinikmati  oleh  kelompok 25  %  rumah  tangga  dengan  pengeluaran  per bulan  tertinggi.  Sementara,  25  %  kelompok masyarakat  dengan  pengeluaran  terbawah hanya menikmati subsidi BBM sekitar 15 %.
Selain  itu,  pergeseran  ini  juga  dapat berdampak  kepada  keadaan  lebih  baik  bagi lingkungan,  karena  gas  dan  listrik  dianggap
sumber  energi  yang  relatif  lebih  ramah  bagi lingkungan. Kemungkinan meningkatnya kualitas  lingkungan,  diperkirakan  juga  dapat mempengaruhi  kualitas  hidup  masyarakat dalam  jangka  panjang.  Hal  ini  juga  dapat berimplikasi  pada  biaya  kesehatan  yang  harus dikeluarkan  pemerintah  dan  masyarakat  untuk kesehatan.
Terdapat penelitian terkait pola pergeseran konsumsi  energi  pada  saat  Covid-19  yaitu  di berbagai  negara  yaitu  Kuzemko et  al. (2020) meneliti  dampak  covid-19    terhadap  politik transisi energi berkelanjutan dengan mengidentifikasi  beberapa  dampak  awal  dari lockdown terhadap  permintaan  sumber  energi berkelanjutan  dan  fosil  pada  negara-negara  di dunia  yang  terdampak  Covid-19.  Kanda  dan Kivimaa  (2020)  meneliti  tentang  transisi keberlanjutan  pada  listrik  dan  mobilitas  di Negara  Finlandia  dan  Swedia.  Edomah  dan Ndulue (2020) menganalisis pengaruh lockdown terhadap  perilaku  konsumsi  listrik dan pengaruhnya terhadap transisi sesaat dalam penggunaan listrik di Logos Nogeria. Penelitian Cheshmehzangi (2020) meneliti tentang dampak  COVID-19  pada  penggunaan  energi rumah tangga di Cina dengan sampel sebanyak 352  rumah  tangga.  Saova et  al. (2021) menganalisis  dampak  pandemi  COVID-19 terhadap  pertumbuhan  ekonomi  dan  konsumsi listrik di Negara Rumania. Selain itu, penelitian yang  dilakukan  di  Indonesia  yaitu  Agus, Adiarso dan Hilmawan (2020) meneliti tentang dampak  Covid-19  terhadap  sektor  energi  di Indonesia.
Adapun  maksud  pembuatan  kajian  ini adalah untuk menjelaskan bagaimana pergeseran  pola  konsumsi  energi  dan  dampak ekonominya  pada  saat  Covid-19  di  Provinsi Riau. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah (1)  Untuk  mengetahui  bagaimana  pergeseran konsumsi energi sebelum dan pada saat Covid- 19  di  Provinsi  Riau;  (2)  Untuk  mengetahui bagaimana dampak ekonomi yang ditimbulkan dari pergeseran pola konsumsi energi sebelum dan pada saat Covid-19 di Provinsi Riau.
2. KAJIAN PUSTAKA DAN PEGEMBANGAN HIPOTESIS
Secara teori, permintaan energi merupakan fungsi  dari  harga  dan  pendapatan.  Variabel eksogen  lainnya  juga  dapat  menjelaskan variabel permintaan energi, antara lain efisiensi energi,  kondisi  iklim  dan  variabel  lain  yang juga dapat mempengaruhi permintaan energi.
Cooper (2003) meneliti tentang elastisitas harga permintaan minyak mentah di 23 negara. Penelitian serupa dilakukan oleh Phoumin dan kimura (2014) meneliti tentang pola elastisitas harga  dan  pendapatan  dari  permintaan  energi. Penelitian  ini  melihat  pola  permintaan  energi pada  negara-negara  ASEAN  dan  Asia. Penelitian ini menggunakan model permintaan energi standar, yaitu:
E t = f (Y t ,P t ) dimana  E t adalah  permintaan  energi;  Y t adalah pendapatan, dan dalam hal ini berbentuk PDB  pada  harga  konstan  2010;  dan  P t adalah harga  energi,  dan  dalam  hal  ini  telah disesuaikan dengan harga konstan oleh deflator PDB.
Adapun Zuldareva (2017) melihat
hubungan  konsumsi  energi  dan  PDB  dengan menghitung elastisitas konsumsi energi terhadap  output  nasional.  Elastisitas  (E) tersebut dapat diformulasikan sebagai berikut:
E = (∆EC/EC) / (∆PDB/PDB)
E =  Elastisitas Konsumsi Energi ∆EC =  Incremental  Konsumsi  Energi Pada  selang  waktu  tertentu  (EC2 EC1) EC =  Konsumsi  energi  pada  waktu tertentu (EC1) ∆PDB  =  Incremental  PDB  pada  selang waktu tertentu (PDB2-PDB1)
PDB =  Produk  Domestik  Bruto  pada waktu tertentu
Terdapat  banyak  penelitian  terdahulu terkait  dengan  konsumsi  listrik  diberbagai negara  yaitu  Kuzemko et  al. (2020)  dampak covid-19    terhadap  politik  transisi  energi berkelanjutan dengan mengidentifikasi beberapa dampak awal dari lockdown terhadap permintaan  sumber  energi  berkelanjutan  dan fosil.  Hasil  penelitian  menunjukkan lockdown mengakibatkan terjadi perubahan prilaku dalam struktural jangka panjang terhadap permintaan bahan bakar fosil, kualitas udara, dan dukungan untuk  mitigasi  perubahan  iklim.  Diperkuat penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kanda  dan Kivimaa  (2020)  meneliti  tentang  transisi keberlanjutan  pada  listrik  dan  mobilitas  di Negara Finlandia dan Swedia. Hasil penelitian menunjukkan konsekuensi jangka panjang dari pandemi COVID-19 kemungkinan akan memicu perubahan yang lebih permanen terkait dengan  digitalisasi  pekerjaan  dan  aktivitas sehari-hari  lainnya,  sehingga  mengurangi
kebutuhan mobilitas dan konsumsi energi fosil secara keseluruhan.
Adapun  Edomah  dan  Ndulue  (2020) menganalisis  pengaruh lockdown terhadap perilaku  konsumsi  listrik  dan  pengaruhnya terhadap  transisi  sesaat  dalam  penggunaan listrik.  Penelitian  ini  menggunakan  data konsumsi  listrik  untuk  konsumen  perumahan, komersial  dan  industri.  Hasil  penelitian menunjukkan perubahan konsumsi dan penggunaan listrik yang mengarah pada transisi energi sesaat. Di sektor perumahan, peningkatan memasak, mencuci rumah, mandi, dan  beberapa  praktik  profesional  yang  pindah ke  rumah  berdampak  pada  konsumsi  listrik yang lebih tinggi. Pengurangan aktivitas diluar rumah menyebabkan kinerja sektor manufaktur dan  komersil  mengalami  penurunan  yang berdampak  terhadap  pengurangan  penggunaan listrik pada sektor ini.
Diperkuat oleh penelitian Cheshmehzangi (2020)  meneliti  tentang  dampak  COVID-19 pada  penggunaan  energi  rumah  tangga. Penelitian ini dilakukan di Cina dengan sampel sebanyak 352 rumah tangga dan secara khusus fokus  pada  penggunaan  energi  primer.  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  terjadi  40% peningkatan penggunaan mobil pribadi dengan tambahan  lalu  lintas  dan  energi.  Angkutan umum mengalami 80% penurunan penggunaan konsumsi energi. Selain itu terjadi peningkatan penggunaan  energi  sebanyak  40%  untuk memasak  pada  saat lockdown serta  terjadi peningkatan sebanyak 60% penggunaan energi untuk  pendinginan  dan  pemanasan,  dan  40% untuk  pencahayaan  pada  saat locldown. Pasca berakhirnya lockdown penggunaan  energi rumah  tangga  kembali  turun,  akan  tetap  tidak berada  pada  titik  normal  sebelum  terjadinya lockdown.
Selain itu Soava et al. (2021) menganalisis dampak pandemi COVID-19 terhadap pertumbuhan ekonomi dan konsumsi listrik dan menyelidiki  hipotesis  pengaruh  konsumsi  ini terhadap  produk  domestik  bruto  (PDB) Rumania.  Dengan  menggunakan  deret  waktu pada  konsumsi  listrik  bulanan  dan  PDB triwulanan  dan  model  regresi  multi-linear. Hasil analisis mengkonfirmasi bahwa guncangan penurunan aktivitas akibat pandemi COVID-19  berdampak  negatif  parah  pada konsumsi  energi  listrik  dan  PDB  pada  paruh pertama  tahun  2020,  diikuti  dengan  sedikit pemulihan.  Dengan  menggunakan  model regresi  linier,  ditemukan  hubungan  jangka
panjang  antara  PDB  dan  konsumsi  listrik domestik dan non-rumah tangga.
Agus,  Adiarso  dan  Hilmawan  (2020) menganalisis dampak pandemi terhadap sektor energi di Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan terjadi pola pergeseran konsumsi energi  dari  energi  fosil  ke  LPG  dan  listrik. Pergeseran  penggunaan  energi  dari  BBM  ke LPG  dan  listrik  tidak  sepenuhnya  berdampak buruk bagi perekonomian. Pergeseran penggunaan  energi  ini  juga  berimplikasi  pada berkurangnya besaran subsidi untuk BBM yang selama ini dinilai cukup besar, dan relatif tidak tepat  sasaran.  Selain  itu,  pergeseran  ini  juga dapat  berdampak  kepada  keadaan  lebih  baik bagi  lingkungan,  karena  gas  dan  listrik, dianggap  sumber  energi  yang  relatif  lebih ramah bagi lingkungan. Kemungkinan meningkatnya kualitas lingkungan, di perkirakan  juga  dapat  mempengaruhi  kualitas hidup masyarakat dalam jangka panjang.
Dari  uraian  diatas  maka  pengembangan hipotesis  dalam  penelitian  adalah  diduga Covid-19 berpengaruh signifikan terhadap pola konsumsi energi di Provinsi Riau.

## 3. METODE PENELITIAN
Jenis  data    yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  sekunder  diperoleh dari publikasi oleh instansi yang kredibel dalam hal  ini  adalah  Dinas  Energi  dan  Sumber  Daya Mineral  Provinsi  Riau,  PT.  PLN  (Perseroan) UIW  Riau-Kepri,  Kementerian  Keuangan Republik  Indonesia  dan  Badan  Pusat  Statistik Indonesia  Selain  itu  melakukan  studi  literatur terkait  teori  dan  penelitian  terdahulu  melalui buku, artikel dan jurnal terkait.
Metode yaang digunakan dalam
menganalisis  data  pada  penelitian  ini  berupa metode  deskriptif  untuk  menjelaskan  pola pergeseran konsumsi energi pada saat Covid-19 di Provinsi Riau. Adapun pendekatan kuantitatif digunakan melihat dampak pergeseran  pola  konsumsi  energi  di  Provinsi Riau  pada  saat  Covid-19  terhadap  ekonomi. Adapun  metode  analisis  yang  digunakan didalam  penelitian  ini  adalah  analisis  regresi data panel.
Menurut  Jaya  dan  Sunengsih  (2009) regresi  panel  merupakan  model  statistic  yang digunakan  untuk  melakukan  pengamatan hubungan  dan  pengaruh  variabel  indipenden terhadap  dependen.  Panel  merupakan  data dengan  karakteristik  data series dan cros saction dimana  data  penelitian  terdiri  dari
beberapa  tahun  pengamatan  dan  banyak Kabupaten/Kota.  Sebelum  melakukan  analisis regresi  panel  maka  perlu  dilakukan  tahapan pengujian untuk menentukan model mana yang paling  tepat  dari  model  lainnya.  Menurut Basuki  dan  Pratowo  (2016),  dalam  metode estimasi  model  regresi  dengan  menggunakan data  panel  dapat  dilakukan  melalui  tiga pendekatan, antara lain :
1. Common Effect Model
Merupakan  model  yang  sederhana  dimana perlakuan  pada  model  ini  mengabaikan dimensi  waktu  ataupun cross  section pada data  pengamatan.  Sehingga  asumsi  yang berlaku  pada  model  ini  adalah  data mempunyai prilaku yang sama dalam kurun waktu  pengamatan.  Berikut  adalah  rumus Common  Effect  Model yaitu  (Basuki  dan Pratowo, 2016):
Y it = α + X 1 it β it + ε it
Y = Variabel Dependent α = Konstanta X 1 = Variabel Indipendent β = Koefisien Regresi ε = Error Terms t = Periode Waktu i = Cross Section

## 2. Fixed Effect Model
Asumsi pada model adalah perbedaan pada jenis data terlihat dari perbedaan intersepnya  yang  ditangkap  menggunakan teknik dummy  variabel untuk  melihat perbedaan  jenis  data  konsumsi  energi. Metode  ini  disebut  dengan least  Squares Dummy  Variable  (LDSV). Berikut  adalah rumus fixed  effect  model (Basuki  dan Pratowo, 2016):
Y it = α + iα 1 X 1 it β it + ε it
3. Random Effect Model Pada  model random  effect perbedaan intersep  diakomodasi  oleh error  terms masing-masing  jenis  konsumsi  energi. Keuntungan menggunakan model  ini  yakni tidak diwajibkan untuk melakukan pengujian  asumsi  klasik.  Hal  ini  didukung oleh pernyataan Basuki dan Prawoto (2016) uji normalitas bukan merupakan syarat dari BLUE  ( Best  Linier  Unbias  Estimator )  dan autokorelasi tidak terdapat pada karakteristik data panel
yang menggabungkan  antara  jenis  data time series dan cross section sehingga  tidak diperlukan  pengujian  autokorelasi  pada
Keterangan Cross-section F Prob. Pertalite 91.451289 0.0000 Premium 110.411737 0.0000 Bio Solar 16.945629 0.0001 Keterangan Chi-Sq. Statistic Prob. Pertalite 0.000000 1.0000 Premium 0.000000 1.0000 Bio Solar 2.618442 0.2700
Keterangan Cross-section P Value Pertalite 11.10732 0.0009 Premium 10.06783 0.0015 Bio Solar 7.332959 0.0068
Keterangan F-statistic Prob (F-statistic) Pertalite 4.203317 0.029149 Premium 7.985733 0.002635 Bio Solar 1.220598 0.315148 Variabel t-Statistic Probabilitas Growth 2.633378 0.0155 Dummy 2.802843 0.0107
Variabel t-Statistic Probabilitas Growth 1.219789 0.2361 Dummy -1.138825 0.2676
model.  Selain  itu  pendapat  lainnya  yaitu Gujarati  (2004)  yaitu  model random  effect termasuk  jenis  model Generalized  Least Squares (GLS) yang mampu menghilangkan masalah heteroskedastisitas.
Model  tersebut  merupakan  model  yang sudah tahan terhadap masalah asumsi klasik. Berikut adalah rumus random effect : Y it = X 1 it β it + ε it Dimana: V it = c i + d t + ε it c i = Konstanta yang bergantung pada i d t = Konstanta yang bergantung pada t 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Konsumsi Bahan Bakar Minyak
Sebelum  melakukan  pengujian  regresi, ditentukan  terlebih  dahulu  model  regresi  yang tepat  apakah fixed  effect,  common  effect,  dan random effect dengan menggunakan uji chow, uji husman dan uji LM.

## A. Pemilihan Model
Hasil  uji  chow  menunjukkan  nilai probabilitas (Prob.) untuk Cross-section F dari pertalite, premium dan bio solar lebih kecil dari nilai  α  yaitu  0.05,  artinya  model fixed  effect lebih  tepat  dari  pada  model common  effect . Berikut adalah hasil uji chow pada Tabel 1:
Tabel 1. Uji Chow
Sumber: Hasil Olahan, 2021 Adapun  hasil  uji  hausman  menunjukkan nilai probabilitas (Prob.) untuk Chi-Sq. Statistic dari pertalite, premium dan bio solar lebih besar dari  nilai  α  yaitu  0.05,  artinya  model random effect lebih  tepat  digunakan  dari  pada model fixed  effect .  Berikut  adalah  Tabel  hasil  uji husman, yaitu:
Tabel 2. Uji Hausman
Sumber: Hasil Olahan, 2021 Hasil uji LM menunjukkan  nilai P Value dari Cross-section untuk pertalite, premium dan bio  solar  lebih  kecil  dari  nilai  α  yaitu  0.05. Sehingga  dapat  disimpulkan  model random effect lebih  tepat  digunakan  dari  pada  model common effect . Tabel 3. Uji LM
Sumber: Hasil Olahan, 2021
Dari hasil uji chow (Tabel 1), uji husman (Tabel  2)  dan  uji  LM  (Tabel  2)  maka  dapat disumpulkan  bahwasannya  penggunaan  model random effect lebih tepat digunakan dari model fixed effect, common effect.
B. Uji Hipotesis
Hasil  uji simultan  pada  Tabel  4 menunjukkan pertumbuhan ekonomi ( Growth ) dan  kondisi  sebelum  dan  sesudah  Covid-19 ( Dummy )  secara  bersama-sama  berpengaruh signifikan  terhadap  konsumsi  pertalite  dan premium  karena  nilai  Prob  (F-statistic)  lebih kecil  dari  nilai  alpa  yaitu  0,05.    Adapun pertumbuhan  ekonomi  ( Growth )  dan  kondisi sebelum  dan  sesudah  Covid-19  ( Dummy ) secara bersama-sama berpengaruh tidak signifikan  terhadap  konsumsi  bio  solar  karena nilai Prob (F-statistic) lebih besar dari nilai alpa yaitu 0,05.
Tabel 4. Uji Simultan (F)
Sumber: Hasil Olahan, 2021
Hasil  uji  parsial  menunjukkan  nilai probabilitas  t-statistik growth sebesar  0.0155, lebih kecil dari nilai alpa 0,05. Artinya growth berpengaruh  signifikan  terhadap  konsumsi pertalite.  Adapun  nilai  probabilitas  t-statistik dummy sebesar  0.0107,  lebih  kecil  dari  nilai alpa  0,05.  Artinya dummy berpengaruh signifikan  terhadap  konsumsi  pertalite  di Provinsi Riau. Berikut  adalah Tabel  hasil  uji  t pertalite, yaitu:
Tabel 5. Uji Parsial (Uji-t) Pertalite
Sumber: Hasil Olahan, 2021
Hasil  uji  t  premium  menunjukkan  nilai probabilitas  t-statistik growth sebesar  0.2361, lebih besar dari nilai alpa 0,05. Artinya growth tidak berpengaruh signifikan terhadap konsumsi  premium.  Adapun  nilai  probabilitas t-statistik dummy sebesar  0.2676,  lebih  besar dari  nilai  alpa  0,05.  Artinya dummy tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  konsumsi premium di Provinsi Riau. Berikut adalah Tabel hasil uji t premium, yaitu:
Tabel 6. Uji Parsial (Uji-t) Premium
Variabel t-Statistic Probabilitas Growth 0.284442 0.7789 Dummy -0.680417 0.5037
Variabel R 2 Pertalite 0.285875 Premium 0.431994 Bio Solar 0.104141
Variable Coefficient  Std. Error  t-Statistic Prob. GROWTH 1270.133  482.3207  2.633378 0.0155 DUMMY 6102.897  2177.395  2.802843 0.0107 C 14660.14  6286.615  2.331960 0.0297
Variable Coefficient  Std. Error  t-Statistic Prob. GROWTH 1087.655  891.6746  1.219789 0.2361 DUMMY -4582.732  4024.087  -1.138825 0.2676 C 59994.27  12426.03  4.828114 0.0001 Sumber: Hasil Olahan, 2021
Hasil  uji  t  bio  solar  menunjukkan  nilai probabilitas  t-statistik growth sebesar  0.7789, lebih besar dari nilai alpa 0,05. Artinya growth tidak berpengaruh signifikan terhadap konsumsi bio solar. Adapun nilai probabilitas t- statistik dummy sebesar 0.5037, lebih besar dari nilai  alpa  0,05.  Artinya dummy tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  konsumsi  bio solar  di  Provinsi  Riau.  Berikut  adalah  Tabel hasil uji t bio solar, yaitu:
Tabel 7. Uji Parsial (Uji-t) Bio Solar
Sumber: Hasil Olahan, 2021 Sedangkan  hasil  pengujian  koefisien determinasi  menenujukan  nilai  koefisien determinasi  (R 2 )  pertalite  adalah  sebesar 0.285875  atau  28,58%  pengaruh growth dan dummy terhadap  konsumsi  pertalite,  sisannya sebesar  71,42%  dipengaruhi  oleh  variabel lainnya  yang  tidak  diukur  didalam  model penelitian.  Adapun  nilai  koefisien  determinasi (R 2 )  premium  adalah  sebesar  0.431994  atau 43,19% pengaruh growth dan dummy terhadap konsumsi  premium,  sisannya  sebesar  56,81% dipengaruhi  oleh  variabel  lainnya  yang  tidak diukur  didalam  model  penelitian.  Sedangkan nilai koefisien determinasi (R 2 ) bio solar adalah sebesar  0.104141  atau  10,41%  pengaruh growth dan dummy terhadap  konsumsi  bio solar, sisanya sebesar 89,56% dipengaruhi oleh variabel  lainnya  yang  tidak  diukur  didalam model  penelitian.  Berikut  adalah  Tabel  hasil koefisien determinasi (R 2 ), yaitu:
Tabel 8. Uji Koefisien Determinasi (R 2 )
Sumber: Hasil Olahan, 2021

## C. Analisis Regresi Panel
Dalam  penelitian  ini  model  persamaan regresi  panel  di  susun  untuk  mengetahui pengaruh antara pertumbuhan ekonomi ( Growth )  dan  kondisi  sebelum  dan  sesudah Covid-19 ( Dummy )
sebagai variable
independen terhadap konsumsi pertalite, premium  dan  bio  solar  sebagai  variable dependen.  Hasil  persamaan  regresi  adalah sebagai berikut : ”

## Tabel 9. Hasil Persamaan Regresi Panel untuk Pertalite
Sumber: Hasil Olahan, 2021
Berdasarkan  Tabel  9  maka  persamaan regresi  linier  berganda  dengan  2  variabel independen sebagai berikut:
Y = 14660,14 + 1270,13 X1 + 6102,89 X2 Persamaan  regresi  tersebut  dapat  dijelaskan sebagai berikut:
a. Koefisien Konstanta (a) sebesar 14660,14 Dari persamaan diatas diketahui konstanta sebesar  14660,14  hal  ini  menunjukan konsumsi  pertalite  sebelum  pandemi sebesar  14660,14,  dengan  asumsi  jika variabel  independen  yaitu growth dan dummy tidak terjadi perubahan.
b. Variabel growth (X1) sebesar 1270,13
Dari  persamaan  diatas  diketahui  variabel growth benilai  positif  hal  ini  menyatakan bahwa  setiap  kali  terjadi  perubahan  1% pada growth ,  maka  akan  terjadi  kenaikan konsumsi  pertalite  sebesar  1270,13. Dengan asumsi variabel lain tetap.
c. Variabel dummy (X2) sebesar 6102.89
Dari  persamaan  diatas  diketahui  nilai koefisien variabel dummy sebesar 6102.89.  Hal  ini  menunjukkan  konsumsi pertalite Provinsi Riau pada saat pandemi bertambah sebesar 6102.89.
Tabel 10. Hasil Persamaan Regresi Panel untuk Premium
Sumber: Hasil Olahan, 2021
Berdasarkan  Tabel  10  maka  persamaan regresi  linier  berganda  dengan  2  variabel independen sebagai berikut:
Y = 59994,27 + 1087,65 X1 – 4582,73 X2 Persamaan  regresi  tersebut  dapat  dijelaskan sebagai berikut:
a. Koefisien Konstanta (a) sebesar 59994,27
Keterangan Cross-section F Prob. LPG 3 Kg 432.427388 0.0000 LPG 12 Kg 84.110901 0.0000
Keterangan Cross-section P Value LPG 3Kg 10.07758 0.0015 LPG 12Kg 9.558809 0.0020
Dari persamaan diatas diketahui konstanta sebesar  59994,27  hal  ini  menunjukan konsumsi  premium  sebelum  pandemi sebesar  59994,27,  dengan  asumsi  jika variabel  independen  yaitu growth dan dummy tidak terjadi perubahan.
b. Variabel growth (X1) sebesar 1087,65
Dari  persamaan  diatas  diketahui  variabel growth benilai  positif  hal  ini  menyatakan bahwa  setiap  kali  terjadi  perubahan  1% pada growth ,  maka  akan  terjadi  kenaikan konsumsi  premium  sebesar  1087,65. Dengan asumsi variabel lain tetap.
c. Variabel dummy (X2) sebesar -4582,73 Dari  persamaan  diatas  diketahui  nilai koefisien  variabel dummy sebesar  - 4582,73.  Hal  ini  menunjukkan  konsumsi premium Provinsi Riau pada saat pandemi berkurang sebesar 5581,18.

## Tabel 11. Hasil Persamaan Regresi Panel
untuk Bio Solar
Sumber: Hasil Olahan, 2021 Berdasarkan  Tabel  11  maka  persamaan regresi  linier  berganda  dengan  2  variabel independen sebagai berikut: Y = 66155,24 + 510,87 X1 – 5581,18 X2 Persamaan  regresi  tersebut  dapat  dijelaskan sebagai berikut:
a. Koefisien Konstanta (a) sebesar 66155,24 Dari persamaan diatas diketahui konstanta sebesar  66155,24  hal  ini  menunjukan konsumsi  bio  solar  sebelum  pandemi sebesar  66155,24,  dengan  asumsi  jika variabel  independen  yaitu growth dan dummy tidak terjadi perubahan.
b. Variabel growth (X1) sebesar 510,87
Dari  persamaan  diatas  diketahui  nilai koefisien  variabel growth adalah  positif hal  ini  menyatakan  bahwa  setiap  kali terjadi  perubahan  1%  pada growth ,  maka akan  terjadi  kenaikan  konsumsi  bio  solar sebesar  510,87.  Dengan  asumsi  variabel lain tetap.
c. Variabel dummy (X2) sebesar -5581,18 Dari  persamaan  diatas  diketahui  nilai koefisien  variabel dummy sebesar  - 5581,18.  Hal  ini  menunjukkan  konsumsi bio solar Provinsi Riau pada saat pandemi berkurang sebesar 5581,18.

## 2. Konsumsi Gas
Sebelum  melakukan  pengujian  regresi, ditentukan  terlebih  dahulu  model  regresi  yang tepat  apakah fixed  effect,  common  effect,  dan random effect dengan menggunakan uji chow, uji husman dan uji LM.
A. Pemilihan Model Hasil uji chow menunjukka nilai probabilitas (Prob.) untuk Cross-section F dari LPG 3 Kg dan LPG 12 Kg lebih kecil dari nilai α  yaitu  0.05,  artinya  model fixed  effect lebih tepat  dari  pada  model common  effect .  Beriku adalah Tabel hasil uji chow, yaitu:
Tabel 12. Uji Chow
Sumber: Hasil Olahan, 2021 Hasil  uji  hausman  menunjukkan  nilai probabilitas (Prob.) untuk Chi-Sq. Statistic dari LPG 3 Kg dan LPG 12 Kg lebih besar dari nilai α yaitu 0.05, artinya model random effect lebih tepat  digunakan  dari  pada  model fixed  effect . Berikut adalah Tabel hasil uji hausman, yaitu:
Tabel 13. Uji Hausman

## Sumber: Hasil Olahan, 2021
Sedangkan  hasil  uji  LM  menunjukkan nilai P Value dari Cross-section dari LPG 3 Kg dan  LPG  12  Kg  lebih  kecil  dari  nilai  α  yaitu 0.05.  Sehingga  dapat  disimpulkan  model random  effect lebih  tepat  digunakan  dari  pada model common effect .Berik adalah Tabel hasil uji LM, yaitu:
Tabel 14. Uji LM
Sumber: Hasil Olahan, 2021
Dari hasil uji chow (Tabel 12), uji husman (Tabel  13)  dan  uji  LM  (Tabel  14)  maka  dapat disumpulkan  bahwasannya  penggunaan  model random effect lebih tepat digunakan dari model fixed effect, common effect.
B. Uji Hipotesis Hasil  uji  simultan  (F)  menunjukkan
pertumbuhan  ekonomi  ( Growth )  dan  kondisi
Variable Coefficient  Std. Error  t-Statistic Prob. GROWTH 510.8777  1796.068  0.284442 0.7789 DUMMY -5581.180  8202.582  -0.680417 0.5037 C 66155.24  11532.55  5.736394 0.0000
Keterangan Chi-Sq. Statistic Prob. LPG 3 KG 1.777048 0.4113 LPG 12 KG 1.929098 0.3812
Variabel t-Statistic Probabilitas Growth 4.382480 0.0003 Dummy 1.116061 0.2770
sebelum  dan  sesudah  Covid-19  ( Dummy ) secara  bersama-sama  berpengaruh  signifikan terhadap konsumsi LPG 3 Kg dan LPG 12 Kg karena  nilai  Prob  (F-statistic)  lebih  kecil  dari nilai alpa yaitu 0,05.  Berikut adalah Tabel hasil uji f, yaitu:
Tabel 15. Uji Simultan (F)
Sumber: Hasil Olahan, 2021 Adapun  hasil  uji  t  menunjukkan  nilai probabilitas  t-statistik growth sebesar  0.0524, lebih besar dari nilai alpa 0,05. Artinya growth tidak berpengaruh signifikan terhadap konsumsi LPG 3 Kg. Adapun nilai probabilitas t-statistik dummy sebesar  0.0377,  lebih  kecil dari nilai alpa 0,05. Artinya dummy berpengaruh  signifikan  terhadap  konsumsi LPG 3 Kg di Provinsi Riau. Berikut adalah hasil uji t LPG 3 Kg, yaitu:
Tabel 16. Uji Parsial (Uji-t) LPG 3 Kg
Sumber: Hasil Olahan, 2021 Hasil uji t LPG 12 Kg menunjukkan nilai probabilitas  t-statistik growth sebesar  0.0003, lebih kecil dari nilai alpa 0,05. Artinya growth berpengaruh  signifikan  terhadap  konsumsi LPG 12 Kg. Adapun nilai probabilitas t-statistik dummy sebesar  0.2770,  lebih  besar  dari  nilai alpa  0,05.  Artinya dummy tidak  berpengaruh signifikan  terhadap  konsumsi  LPG  12  Kg  di Provinsi Riau. Berikut  adalah Tabel  hasil  uji  t LPG 12 Kg, yaitu:
Tabel 17. Uji Parsial (Uji-t) LPG 12 Kg
Sumber: Hasil Olahan, 2021
Sedangkan  hasil  pengujian  koefisien determinasi (R 2 ) menunjukkan nilai R 2 LPG 3 Kg  adalah  sebesar  0.712974  atau  71,29% pengaruh growth dan dummy terhadap konsumsi LPG 3 Kg, sisannya sebesar 28,71% dipengaruhi  oleh  variabel  lainnya  yang  tidak diukur didalam model penelitian. Adapun nilai koefisien  determinasi  (R 2 )  LPG  12  Kg  adalah
sebesar  0.643071  atau  64,30%  pengaruh growth dan dummy terhadap konsumsi LPG 12 Kg, sisannya sebesar 35,70% dipengaruhi oleh variabel  lainnya  yang  tidak  diukur  didalam model penelitian. Beikut adalah Tabel hasil uji koefisien determinasi (R 2 ), yaitu:
Tabel 18. Uji Koefisien Determinasi (R 2 )

## Sumber: Hasil Olahan, 2021

## C. Analisis Regresi Panel
Dalam  penelitian  ini  model  persamaan regresi  panel  di  susun  untuk  mengetahui pengaruh antara pertumbuhan ekonomi ( Growth )  dan  kondisi  sebelum  dan  sesudah
Covid-19 ( Dummy ) sebagai variable independen terhadap konsumsi  LPG 3 Kg dan 12  Kg  sebagai  variable  dependen.  Hasil persamaan regresi adalah sebagai berikut : ” Tabel 19. Hasil Persamaan Regresi Panel untuk LPG 3 Kg
Sumber: Hasil Olahan, 2021
Berdasarkan  Tabel  19  maka  persamaan regresi  linier  berganda  dengan  2  variabel independen sebagai berikut:
Y = 12175,98 - 122,22 X1 + 594,10 X2 Persamaan  regresi  tersebut  dapat  dijelaskan sebagai berikut:
a. Koefisien Konstanta (a) sebesar 12175,98 Dari persamaan diatas diketahui konstanta sebesar  12175,98  hal  ini  menunjukan konsumsi  LPG  3  Kg  sebelum  pandemi sebesar  12175,98,  dengan  asumsi  jika variabel  independen  yaitu growth dan dummy tidak terjadi perubahan.
b. Variabel growth (X1) sebesar 122,22
Dari  persamaan  diatas  diketahui  variabel growth benilai negatif hal ini menyatakan bahwa  setiap  kali  terjadi  perubahan  1% pada growth , maka akan terjadi penurunan konsumsi  LPG  3  Kg  sebesar  122,22. Dengan asumsi variabel lain tetap.
c. Variabel dummy (X2) sebesar 594,10
Dari  persamaan  diatas  diketahui  nilai koefisien variabel dummy sebesar 594,10. Hal ini menunjukkan konsumsi LPG 3 Kg
Keterangan F-statistic Prob (F-statistic) LPG 3 Kg 26.08205 0.000002 LPG 12 Kg 18.91760 0.000020 Variabel t-Statistic Probabilitas Growth -2.056246 0.0524 Dummy 2.218100 0.0377
Variabel R 2
LPG 3 Kg
0.712974 LPG 12 Kg 0.643071 Variable Coefficient  Std. Error  t-Statistic Prob. GROWTH -122.2247  59.44072  -2.056246  0.0524 DUMMY 594.1018  267.8426  2.218100  0.0377 C 12175.98  1584.052  7.686605  0.0000
F-statistic 1.893199     Prob. F(1,22) 0.1827 Obs*R-squared 1.901661     Prob. Chi-Square(1) 0.1679 Scaled explained SS 1.297207     Prob. Chi-Square(1) 0.2547 F-statistic 1.879874     Prob. F(2,20) 0.1786 Obs*R-squared 3.797765     Prob. Chi-Square(2) 0.1497
Keterangan F-statistic Prob (F-statistic) Listrik 14.53583 0.000952
Variabel t-Statistic Probabilitas Dummy 3.812589 0.0010
Provinsi Riau pada saat pandemi bertambah sebesar 594,10.
Tabel 20. Hasil Persamaan Regresi Panel untuk LPG 12 Kg
Sumber: Hasil Olahan, 2021
Berdasarkan  Tabel  20  maka  persamaan regresi  linier  berganda  dengan  2  variabel independen sebagai berikut:
Y = 769,76 + 179,22 X1 + 206,12 X2 Persamaan  regresi  tersebut  dapat  dijelaskan sebagai berikut:
a. Koefisien Konstanta (a) sebesar 769,76 Dari persamaan diatas diketahui konstanta sebesar  769,76  hal  ini  menunjukan konsumsi  LPG  12  Kg  sebelum  pandemi sebesar  769,76,  dengan  asumsi  jika variabel  independen  yaitu growth dan dummy tidak terjadi perubahan.
b. Variabel growth (X1) sebesar 179,22
Dari  persamaan  diatas  diketahui  variabel growth benilai negatif hal ini menyatakan bahwa  setiap  kali  terjadi  perubahan  1% pada growth , maka akan terjadi penurunan konsumsi  LPG  12  Kg  sebesar  179,22. Dengan asumsi variabel lain tetap.
c. Variabel dummy (X2) sebesar 206,12 Dari  persamaan  diatas  diketahui  nilai koefisien variabel dummy sebesar 206,12.
Hal  ini  menunjukkan  konsumsi  LPG  12 Kg  Provinsi  Riau  pada  saat  pandemi bertambah sebesar 206,12.
3. Konsumsi Listrik
A. Asumsi Klasik
Berdasarkan  uji  ini  dihasilkan  bahwa nilai  Prob  statistik  JB  sebesar  0.393097  >  α = 0,05  maka  dapat  dikatakan  model  sudah memiliki  residual  yang  berdistribusi  normal. Berikut adalah hasil uji normalitas, yaitu:
Gambar 2. Uji Normalitas
Berdasarkan  uji  heteroskedastisitas  maka diperoleh  nilai  prob  ( Obs*R-squared) sebesar
0,1679 > α = 0,05, sehingga disimpulkan model regresi terbebas dari
masalah heteroskedastisitas.  Berikut  adalah  Tabel  hasil pengujian heteroskedastisitas, yaitu:
Tabel 21. Uji Heteroskedastisitas
Sumber: Hasil Olahan, 2021
Hasil  uji  autokorelasi  adalah  nilai  Prob. Chi Square (2) yang merupakan nilai p value uji Breusch-Godfrey Serial Correlation LM, yaitu sebesar  0.1497  >  0,05  sehingga  dapat disimpulkan  model  regresi  terbebas  dari masalah  autokorelasi.  Berikut  adalah  hasil  uji autokorelasi, yaitu:
Tabel 22. Uji Autokorelasi
Sumber: Hasil Olahan, 2021

## B. Uji Hipotesis
Hasil  uji  simultan  menunjukkan  kondisi sebelum  dan  sesudah  Covid-19  ( Dummy ) secara  bersama-sama  berpengaruh  signifikan terhadap konsumsi konsumsi listrik karena nilai Prob (F-statistic) lebih kecil dari nilai alpa yaitu 0,05.  Berikut adalah hasil uji f, yaitu:
Tabel 23. Uji Simultan (F) Listrik
Sumber: Hasil Olahan, 2021
Hasil uji t menunjukkan nilai probabilitas t-statistik  probabilitas dummy sebesar  0.0010, lebih kecil dari nilai alpa 0,05. Artinya dummy berpengaruh  signifikan  terhadap  konsumsi listrik di Provinsi Riau. Berikut adalah hasil uji t, yaitu:
Tabel 24. Uji Parsial (Uji-t) Konsumsi
Listrik
Sumber: Hasil Olahan, 2021 Hasil  pengujian  koefisien  determinasi menenujukan nilai R 2 adalah sebesar 0.397851 atau  39,78%  pengaruh dummy terhadap konsumsi  listrik,  sisannya  sebesar  60,22% dipengaruhi  oleh  variabel  lainnya  yang  tidak
Variable Coefficient  Std. Error t-Statistic Prob. GROWTH 179.2284 40.89657 4.382480 0.0003 DUMMY 206.1270 184.6916 1.116061 0.2770 C 769.7649 499.6320 1.540664 0.1383
Variabel R 2 Listrik 0.397851 Kabupaten /Kota Premium Pertalite Biosolar 2019 2020 2019 2020 2019 2020 Bengkalis 79.160 72.720 11.741 14.580 112.544 71.853 Rohil 64.128 50.707 10.688 15.972 100.248 85.411 Rohul 64.109 38.945 13.199 22.781 49.294 46.866 Dumai 26.684 19.176 13.030 14.849 41.324 35.714 Pekanbaru 189.046  170.480 82.630 69.813 139.807  105.625 Inhil 47.670 43.215 8.332 8.938 40.803 46.484 Inhu 52.018 53.307 14.105 17.217 64.048 75.457 Kampar 85.592 69.277 38.965 40.829 115.095  109.331 Kuansing 40.356 35.797 8.906 13.120 44.698 48.484 Meranti 17.339 15.754 479 439 6.050 5.777 Pelalawan 50.543 43.621 13.588 14.068 70.860 58.754 Siak 46.390 46.164 10.594 9.806 29.338 34.420 Riau 763.035  659.163  226.257  242.412  814.109  724.176
Kabupaten/Kota LPG 3 kg LPG 12 kg 2019 2020 2019 2020 Bengkalis 14.283 15.220 1.103 724 Rohil 13.714 14.984 1.447 820 Rohul 9.535 10.664 - - Dumai 7.880 8.258 2.454 1.196 Pekanbaru 24.582 27.109 6.929 4.968 Inhil 13.097 14.259 - - Inhu 10.273 10.858 1.318 850 Kampar 17.301 18.636 1.476 1.044 Kuansing 6.787 7.562 - - Meranti 4.138 4.534 204 66 Pelalawan 7.746 9.115 414 421 Siak 11.932 12.691 995 670 Riau 141.267 153.891 16.341 10.758
diukur  didalam  model  penelitian.  Berikut adalah hasil koefisien determinasi, yaitu:
Tabel 25. Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) Listrik
Sumber: Hasil Olahan, 2021

## C. Analisis Regresi Panel
Dalam  penelitian  ini  model  persamaan regresi  panel  di  susun  untuk  mengetahui kondisi  sebelum  dan  sesudah  Covid-19 ( Dummy ) sebagai variable independen terhadap konsumsi  listrik  sebagai  variable  dependen. Hasil persamaan regresi adalah sebagai berikut : ”

## Tabel 26. Hasil Persamaan Regresi Konsumsi Listrik
Sumber: Hasil Olahan, 2021 Berdasarkan  Tabel  26  maka  persamaan regresi linier sederhana sebagai berikut: Y =  389000000 + 26672782 X1 Persamaan  regresi  tersebut  dapat  dijelaskan sebagai berikut:
a. Koefisien Konstanta (a) sebesar 389000000 Dari  persamaan  diatas  diketahui  konstanta sebesar  389000000  hal  ini  menunjukan konsumsi  listrik  sebelum  pandemi  sebesar 389000000.
b. Variabel dummy (X2) sebesar 26672782
Dari  persamaan  diatas  diketahui  nilai koefisien variabel dummy sebesar 26672782.  Hal  ini  menunjukkan  konsumsi listrik  Provinsi  Riau  pada  saat  pandemi bertambah sebesar 26672782.

## 4. Pengaruh  Pergeseran  Pola  Konsumsi Energi dan Dampak Ekonominya
Covid-19 memberikan dampak penurunan konsumsi energi konsumsi dan pergeseran pola konsumsi energi. Penyebabnya adalah perkantoran  menerapkan  kebijakan work  from home ,  penurunan  aktivitas  industri  karna berkurangnya permintaan produk secara agregat, turunnya aktivitas perekonomian serta pengetatan  pada kebijakan  pengendalian Covid-19  yang  berakibat  pada  berkurangnya
aktivitas  masyarakat  diluar  rumah  secara signifikan  sehingga  menyebabkan  penurunan pada  permintaan  kebutuhan  energi.  Berikut adalah  konsumsi  energi  bahan  bakar  minyak menurut  jenis  energi  di  Provinsi  Riau,  yaitu sebagai berikut:
Tabel 27. Konsumsi Energi Bahan Bakar Menurut Jenis Energi Provinsi Riau (Kilo Liter)
Sumber: Dinas ESDM Provinsi Riau, 2021 Pada  Tabel  27  menunjukkan  konsumsi premium pada tahun 2019 sebesar 763.035 kilo liter,  turun  pada  tahun  2020  menjadi  659.163 kilo liter,  konsumsi bio solar pada  tahun 2019 sebesar  814.109  kilo  liter,  turun  menjadi 724.176 kilo liter pada tahun 2020. Sedangkan kosumsi  pertalite  pada  tahun  2019  sebesar 226.257  kilo  liter,  naik  menjadi  242.412  kilo liter  pada  tahun  2020.  Penurunan  konsumsi pertalite  signifikan  terjadi  di  Kota  Pekanbaru pada tahun 2019 sebesar 82.630 kilo liter, turun menjadi  69.813  kilo  liter  pada  tahun  2020. Penurunan  ini  utamanya  disebabkan  oleh kebijakan  ketat  dalam  rangka  penanggulangan penyebaran Covid-19 di Kota Pekanbaru.
Kebijakan ketat dalam rangka penanggulangan  penyebaran  Covid-19  telah memaksa  masyarakat  untuk  tetap  berada dirumah  mulai  dari  pekerjaan,  sekolah  serta aktivitas  lainnya.  Kondisi  ini  berdampak terhadap peningkatan konsumsi LPG masyarakat  pada  saat  pandemi  Covid-19. Berikut  adalah  konsumsi  LPG  menurut jenisnya di Provinsi Riau, yaitu: Tabel 28. Konsumsi LPG Menurut Jenis
Provinsi Riau (Metrik Ton)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DUMMY 26672782 6995977. 3.812589 0.0010 C 3.89E+08 4284143. 90.73467 0.0000
BULAN 2019 2020 JAN 374.645.743 407.106.300 FEB 349.254.411 367.708.916 MAR 397.633.520 409.204.786 APR 376.014.067 396.004.631 MEI 410.738.956 411.303.272 JUN 364.079.907 398.035.424 JUL 399.858.181 419.697.216 AGU 405.056.196 425.642.297 SEP 393.534.052 413.813.111 OKT 398.924.153 430.522.857 NOV 384.568.524 415.066.296 DES 392.477.384 428.452.990 TOTAL 4.646.785.094 4.922.558.095

## Sumber: Dinas ESDM Provinsi Riau, 2021
Data  dari  Dinas  Energi  Sumber  Daya Mineral Provinsi Riau menunjukkan konsumsi LPG  3  Kg  pada  tahun  2019  sebesar  141.267 metrik  ton,  naik  menjadi  153.891  metrik  ton pada  tahun  2020.  Daerah  dengan  konsumsi LPG  3  Kg  terbesar  adalah  Kota  Pekanbaru, Kabupaten  Kampar  dan  Kabupate  Bengkalis. Adapun konsumsi LPG 12 Kg pada tahun 2019 sebesar  16.341  metrik  ton,  turun  pada  tahun 2020  menjadi  10.758  metrik  ton.  Daerah dengan  konsumsi  LPG  12  Kg  terbesar  adalah Kota  Pekanbaru,  Kota  Dumai  dan  Kabupaten Kampar.
Covid-19 menyebabkan masyarakat harus terpaksa  berada  di  rumah  dengan  segala aktivitasnya  baik  itu  bekerja,  sekolah  dan aktivtas  lainnya.  Kondisi  ini  menyebabkan terjadinya  penurunan  konsumsi  bahan  bakar dan  naiknya  konsumsi  LPG  3  Kg  di  Provinsi Riau.  Akan  tetapi  konsumsi  LPG  12  Kg mengalami  penurunan,  hal  ini  menunjukkan terjadi  pelemahan  aktivitas  usaha.  Diperkuat oleh  Studi  yang  dilakukan  oleh  Nielsen  pada tahun 2020 menemukan Covid-19 menyebabkan  konsumen  terjadi  pergeseran prilaku  dengan  gaya  hidup  baru.  Dimana banyak  konsumen  lebih  memilih  untuk  tetap dirumah  mengerjakan  segara  aktivitas  baik bekerja, sekolah dan aktivitas lainnya. Kondisi ini  menyebabkan  sebanyak  50%  konsumen telah  mengurangi  hiburan  di  luar  rumah,  dan 46%  mengurangi  makan  di  luar.  Di  sisi  lain, 49% konsumen lebih sering memasak di rumah.
Sejalan dengan itu, kajian yang dilakukan
Inventure  (2021)  tentang  Marketing  Outlook 2021  menyatakan  sebanyak  59,7%  responden menjawab  mereka  masih  ragu  pergi  ke  resto karena  tidak  yakin  resto  telah  menerapkan standar  protokol  kesehatan  yang  lengkap. Sehingga tidak ada pilihan lain bagi ibu rumah tangga  harus  terpaksa  memasak  dan  belajar memasak karna faktor kemanan dan kesehatan keluarga yang terancam akibat Covid-19.
Selain  peningkatan  kosumsi  LPG  3  Kg, dampak lain dari aktivitas masyarakat di rumah adalah  meningkatnya  konsumsi  listrik  sebagai aktivitas  pekerjaan,  sekolah  dan  aktivitas lainnya yang utamanya menggunakan perangkat elektronik. Berikut adalah konsumsi listri Provinsi Riau, yaitu:
Tabel 5.29. Konsumsi Listrik Provinsi Riau (Kwh)
Sumber: PLN UIW Riau-Kepri, 2021 Data dari PLN Unit Induk Wilayah (UIW) Riau-Kepri menunjukkan konsumsi listrik pada tahun  2019  sebesar  4.646.785.094  Kwh,  naik pada tahun 2020 menjadi 4.922.558.095 Kwh. Kajian yang dilakukan Nugroho dan Muhyidin (2021) menyatakan penurunan konsumsi listrik terjadi di perkantoran, pusat-pusat perbelanjaan dan  sebagian  industri.  Untuk  kalangan  rumah tangga  terjadi  kenaikan  konsumsi  listrik sebagai  akibat  aktivitas  masyarakat  dilakukan di rumah.
Penurunan  dan  pergeseran  pola  konsumsi energi  akan  berdampak  pada  postur  subsidi energi  di  Indonesi  khususnya  subsidi  BBM. Selain itu subsidi BBM juga dianggap sebagai kebijakan  tidak  tepat  sasaran  karna  banyak dinikmati  oleh  kalangan  mampu.  Sehingga penurunan  pada  subsidi  listrik  dianggap  baik untuk keuangan negara. Berikut adalah subsidi energi Indonesia sebelum dan pada saat Covid- 19, yaitu:
Gambar 3. Subsidi Energi Indonesia Sebelum dan Saat Covid-19 (Triliun Rupiah)
Sumber: Transisienergi.id, 2021
Gambar  3  menunjukkan  konsumsi  BBM pada  tahun  2018  sebesar  38,87  Triliiun,  turun hingga  tahun  2021  menjadi  16,6  Triliun. Adapun subsidi LPG pada tahun 2018 sebesar 58,14 Triliun, turun hingga tahun 2020 menjadi 23,5 Triliun dan naik kembali pada tahun 2021 menjadi 40,3 Triliun. Sedangkan subsidi listrik pada  tahun  2018  sebesar  56,51  Triliun,  turun pada  tahun  2019  menjadi  52,67  Triliun,  naik
kembali pada tahun 2020 menjadi 61,1 Triliun dan  turun  kembali  menjadi  53,6  Triliun  pada tahun 2021.
Studi yang dilakukan oleh Ernawati (2015) menemukan  bahwa  defisit  neraca  migas disebabkan  oleh  tingginya  subsidi  pada  BBM sebagi akibat dari fluktuasi harga minyak dunia yang relatif tinggi. Selain itu tingginya subsidi BBM cendrung sangat membebani APBN serta dinilai  tidak  tepat  sasaran.  Diperkuat  oleh kajian dari Katadata.co.id (2014) menunjukkan sebanyak  53%  subsidi  BBM  dikonsumsi  oleh masyarakat kelas menengah atas dan sebanyak 40%  dikonsumsi  oleh  masyarakat  yang mempunyai sepesa motor serta 3% dikonsumsi oleh angkutan umum. Selain itu Rivani (2014) besarnya  subsidi  BBM  akan  berdampak terhadap  pelebaran  defisit  fiskal  yang  akan memberatkan APBN dan mengganggu keseimbangan perekonomian nasional.
Selain  itu  kajian  yang  dilakukan  oleh Rivani (2019) menemukan subsidi pada LPG 3 Kg tidak tepat sasaran. Hal ini disebabkan oleh kacaunya  pola  distribusi  LPG  yang  dilakukan secara  terbuka  sehingga  ditemukan  banyak masyarakat golongan mampu dengan mudahnya membeli LPG 3 Kg. Untuk itu perlu adanya pola pengaturan distribusi tabung gas 3 Kg  agar  subsidi  lebih  tepat  sasaran  pada golongan masyarakat yang berhak menerima.
Kendati demikian, Gas merupakan energi alternatif yang ramah lingkungan. Berdasarkan kajian  yang  dilakukan  oleh  Purnadi  dan Arijanto (2014) Gas LPG ( Liquified Petroleum Gasses )  adalah  bahan  bakar  alternatif  yang ramah  lingkungan  dengan  emisi  gas  buangan yang dihasilkan relatif rendah bila dibandingkan dengan jenis energi lainnya. Dari hasil  pengujian  bila  dibandingkan  dengan premium, pertamax plus mengalami penurunan kadar CO sebesar 24,18 % sampai 28,81 %. Gas elpiji mengalami penurunan kadar CO sebesar 24,37 % sampai 65,50 %. Blue gaz mengalami penurunan  kadar  CO  sebesar  26,16  %  sampai 80,92 %.
Selain itu subsidi listrik dinilai sudah tepat sasaran  karna  mengacu  pada  data  masyarakat miskin  dan  tidak  mampu  dari  Kementrian Sosial  melalui  Keputusan  Menteri  Sosial  No. 32/HUK/2016 yang diberikan kepada pelanggan listri dengan daya 450 VA dan 900 VA (Kementrian ESDM, 2016).
Adapun  penggunaan  energi  fosil  dalam jangka  panjang  dapat  menebabkan  dampak yang  serius  terhadap  lingkungan.  Mengacu
pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Harjanto (2008) menunjukkan dampak dari penggunaan energi  fosil  dalam  jangka  panjang  adalah pemanasan global, efek rumah kaca,menipisnya  cadangan  sumber  daya  alam, hujan  asam,  perubahan  iklim  serta  dampak lainnya  yang  mampu  merusak  lingkungan. Disisi lain, lebih dari 60% pembangkit listrik di Indonesia adalah berbasis batu bara (risetpro.brin.go.id).  Untuk  itu  pemerintah harus  mengenjot  pembangkit  listrik  berbasis energi  baru  terbarukan  agar  peningkatan subsidi  listrik  dapat  memberikan  dampak terhadap lingkungan dan perekonomian masyarakat.
Pergeseran  pola  konsumsi  energi  dari BBM  ke  LPG  dan  listrik  tidak  sepenuhnya berdampak buruk bagi perekonomian. Pergeseran  penggunaan  energi  ini  juga berimplikasi  pada  berkurangnya  besaran subsidi  untuk  BBM  yang  selama  ini  dinilai cukup  besar,  dan  relatif  tidak  tepat  sasaran. Selain itu, pergeseran ini juga dapat berdampak kepada  keadaan  lebih  baik  bagi  lingkungan, karena gas dan listrik, dianggap sumber energi yang  relatif  lebih  ramah  bagi  lingkungan. Untuk  itu,  berkurangnya  subsidi  BBM  dapat dimanfaatkan  untuk  pengembangan  energi alternatif seperti bahan bakar nabati dan listrik sebagai sumber energi masa depan yang ramah lingkungan.

## 5. KESIMPULAN
1. Hasil  pemilihan  model  regresi  panel menunjukkan  metode random  effect lebih tepat  digunakan  dari  pada  metode fixed effect dan common  effect pada  seluruh pengujian  menurut  jenis  energi  yaitu pertalite, premium, bio solar, LPG 3 Kg dan LPG 12 Kg.
2. Hasil uji F menunjukkan growth dan dummy berpengaruh  signifikan  terhadap  seluruh jenis energi kecuali bio solar.
3. Hasil  uji  parsial  (t)  menunjukkan growth dan dummy perngengaruh signifikan terhadap  konsumsi  pertalite.  Akan  tetapi tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap konsumsi premium dan bio solar. Sedangkan  pada  LPG  3  Kg  hanya dummy yang berpengaruh signifikan dan pada LPG 12  Kg  hanya growth yang  berpengaruh signifikan.  Selain  itu dummy berpengaruh signifikan  terhadap  konsumsi  listrik  di Provinsi Riau.
4. Hasil  uji  koefisien  determinasi  (R 2 ) menunjukkan pengaruh growth dan dummy terhadap pertalite sebesar 28,58%, premium sebesar  43,19%,  bio  solar  sebesar  10,41%, LPG 3 Kg sebesar 71,29% dan LPG 12 Kg sebesar  64,30%.  Adapun  pengaruh dummy terhadap konsumsi listrik sebesar 39,78%.
5. Terjadi penurunan dan pergeseran konsumsi energi di Provinsi Riau. Konsumsi premium dan bio solar pada saat Covid-19 di Provinsi Riau mengalami penurunan. Adapun pertalite mengalami peningkatan, hanya saja di  Kota  Pekanbaru  mengalami  penurunan pada  saat  Covid-19.  Karna  banyaknya aktivitas  masyarakat  di  rumah  pada  saat Covid-19  menyebabkan  konsumsi  LPG  3 Kg  dan  listrik  mengalami  peningkatan. Akan  tetapi  pada  LPG  12  Kg  mengalami peningkatan  akibat  turunnya  kinerja  sektor usaha akibat Covid-19 di Provinsi Riau.
6. Dampak  ekonomi yang  timbul  dari penurunan  dan  pergeseran  pola  konsumsi energi  di  Provinsi  Riau  adalah  penurunan subsidi BBM dan peningkatan pada subsudi energi  ramah  lingkungan  seperti  gas  dan listrik.
7. Pengurangan subsidi BBM akan berdampak kepada  perekonomian.  Karena  kebijakan subsidi yang tidak tepat sasaran hanya akan membebani APBN. Selain itu mengalihkan subsidi  BBM  ke  subsidi  Gas  LPG  akan membantu perekonomian masyarakat
dengan catatan subsidi Gas LPG disalurkan tepat  sasaran  dengan  mekanisme  kebijakan yang  efektif  dan  efisien.  Selain  itu penurunan subsidi BBM dapat
dimanfaatkan  untuk  pengembangan  energi alternatif  seperti  bahan  bakar  nabati  dan listrik  sebagai  sumber  energi  masa  depan yang ramah lingkungan.

## 6. REFERENSI
Basuki,  Agus  Tri  dan  Prawoto,  Nano.  (2016).
Analisis Regresi Dalam Penelitian Ekonomi  &  Bisnis  :  Dilengkapi  Aplikasi SPSS & EVIEWS . Depok : PT Rajagrafindo Persada
Cheshmehzangi,  Ali.  (2020).  COVID-19  and Household Energy Implications: What are the  Main  Impacts  on  Energy  Use?. Heliyon . Vol 6.
Cooper,J.  C.  B.(2003).  Price  Elasticity  of
Demand  for  Crude  Oil:  Estimates  for  23 Countries. Organization of the Petroleum
Exporting Countries (OPEC) Review. Vol.
27, No. 1. COVID-19: Tracking the impact on media and consumer  behavior.  nielsen.com.  (20 Oktober 2021). https://www.nielsen.com/us/en/insights/ar ticle/2020/covid-19-tracking-the-impact- on-fmcg-and-retail/
Dampak  Negatif  Kendaraan  Listrik  Terhadap
Lingkungan. risetpro.brin.go.id. (7 Oktober 2021). https://risetpro.brin.go.id/web/2021/10/07
/dampak-negatif-kendaraan-listrik- terhadap-lingkungan/
Edomah,  Norbert  dan  Gogo  Ndulue.  (2020).
Energy  Transition  in  a  Lockdown:  An Analysis  of  the  Impact  of  COVID-19  on Changes  in  Electricity  Demand  in  Lagos Nigeria. Global Transitions. Vol 2. Ermawati, Tuti. (2015). Analisis Subsidi Energi dalam Pengembangan Energi Terbarukan. Jurnal  Ekonomi  dan  Pembangunan .  Vol. 23, No. 1.
Ghozali,  Imam.  (2011). Aplikasi  Analisis Multivariate dengan Program SPSS, Edisi Keenam .  Semarang:  Badan  Penerbit Universitas Diponegoro.
Gujarati,  Damodar.  (2006). Dasar-Dasar Ekonometrika .Jakarta: Erlangga Harjanto, Nur Tri. (2008).Dampak Lingkungan Pusat  Listrik  Tenaga  Fosil  dan  Prospek PLTN  Sebagai  Sumber  Energi  Listrik Nasional.  Pusat  Teknologi  Bahan  Bakar Nuklir. No. 01. ISSN 1979-2409.
Inventure. 2021. Marketing Outlook 2021. The
Key Insights Post COVID-19
Nugroho,  Hanan  dan  Muhyiddin.  (2021).
Menurun  dan  Meningkat,  Maju  Namun Belum  Cukup:  Kinerja  Pembangunan Sektor Energi di Tengah Pandemi Covid- 19  Tahun  2020 .  Bappenas  Working Papers . Vol. 4, No. 1.
Sugiyono,  Agus,  Adiarso  dan  Edi  Hilmawan.
(2020). Outlook  Energi  Indonesia  2020  : Dampak  Pandemi  COVID-19  terhadap Sektor Energi di Indonesia . Jakarta: Pusat Pengkajian  Industri  Proses  dan  Energi, BPPT
Kajian  Mekanisme  Kebijakan  Subsidi  BBM yang Lebih Tepat Sasaran. Kemenkeu.go.id. (2015) https://fiskal.kemenkeu.go.id/kajian/2015/
09/28/162748138132068-kajian- mekanisme-kebijakan-subsidi-bbm-yang- lebih-tepat-sasaran
Kuzemo, Caroline et al. (2020). Covid-19 and the  Politics  of  Sustainable  Energy Transitions. Energy  Research  &  Social Science. Vol 68. Kanda,  Wisdom  dan  Kivimaa  Paula.  (2020). What Opportunities Could the COVID-19
Outbreak Offer for Sustainability Transitions  Research  on  Electricity  and
Mobility?. Research & Social Science. Vol 68. Jaya,  I.  G.  N.  M.,  &  N.  Sunengsih.  (2009). Kajian  Analisis  Regresi  dengan  Data
Panel. Prosiding Seminar Nasional Penelitian . Yogyakarta: Universitas Negeri Yogyakarta.
Kementrian Energi dan Sumber Daya Mineral.
(2017). Tanya Jawab Pelaksanaan Kebijakan Subsidi Listrik Tepat Sasaran.
Phoumin,  Han  dan  Shigeru  Kimura.  (2014).
Analysis  on  Price  Elasticity  of  Energy
Demand in East Asia: Empirical Evidence and  Policy  Implications  for  ASEAN  and East Asia. Economic Research Institute for ASEAN and East Asia. Paper Series ERIA- DP-2014-05 Priyatno,  Duwi.  (2013). Mandiri  Belajar Analisis  Data  Dengan  SPSS .  Sleman: Mediakom. Purnadi,  Heri  dan  Arijanto  .(2014).  Pengaruh
Bahan Bakar Gas LPG terhadap Emisi Gas
Buang  Sepeda  Motor  Karburator. Jurnal Teknik Mesin . Vol. 2, No. 4. Rivani,  Edmira.  (2014).  Kebijakan  Subsidi BBM dan Efisiensi Perekonomian. Kajian Ekonomi  dan  Kebijakan  Publik .  Vol.  VI, No.9. Rp  100  Triliun  Subsidi  BBM  Dinikmati Pengguna  Mobil  Pribadi.  Katadata.co.id. (6 Juni 2014). https://katadata.co.id/arsip/infografi k/5e9a574c683df/separoh-subsidi-bbm- dinikmati-oleh-pengguna-mobil-pribadi Rivani,  Edmira.  (2019).  Distribusi  LPG  3  Kg
Tepat  Sasaran  Dalam  Mengurangi  Beban Subsidi. Kajian  Singkat  Terhadap  Isu Aktual dan Strategis . Vol. 11, No.12. Subsidi  Energi  Indonesia.  transisienergi.id. (2021). https://transisienergi.id/data_input/subsidi -energi-indonesia/ Soava,  Georgeta et  al. (2021).  The  Impact  of the  COVID-19  Pandemic  on  Electricity Consumption  and  Economic  Growth  in Romania. Energies. Vol. 14, No. 2394.