Jurnal Energi Baru & Terbarukan, 2024, Vol. 5, No. 4, pp 30 – 49
Received : 29 Mei 2024 Accepted : 5 Juni 2024 Published : 31 Juli 2024
Copyright: © 2022 by the authors. Jurnal EBT (p-ISSN: 2809-5456 and e-ISSN: 2722-6719 ) published by Master  Program  of  Energy,  School  of  Postgraduate  Studies.  This  article  is  an  open  access  article distributed  under  the  terms  and  condition  of  the Creative  Commons  Attribution-ShareAlike  4.0 International License (CC BY-SA 4.0).
Analisis  Pemetaan  Potensi  dan  Realisasi  Energi  Baru Terbarukan (EBT) dengan Pemodelan Determinan Konsumsi dan Metode Grouping Analysis EBT di Indonesia
Reinhard Jordan Sianipar 1 , Ralditiya Rifki Januar 1 , Stevay David Christian Silalahi 1
1 Program  Studi  Sarjana  Terapan  Pembangunan  Ekonomi  Kewilayahan;  Universitas  Gadjah  Mada, Indonesia;
Email  : Reinhardjordansianipar2003@mail.ugm.ac.id (R.J.S), ralditiyarifkijanuar2804@mail.ugm.ac.id (R.R.J), stevaydavidchristiansilalahi@mail.ugm.ac.id (S.D.C.S);
Abstrak : Indonesia merupakan negara yang menyimpan potensi Energi Baru Terbarukan (EBT) yang sangat besar, terutama dalam rangka memenuhi kebutuhan energi nasional. Akan tetapi, pemanfaatan dari  EBT  di  Indonesia  masih  tergolong  sangat  kecil  apabila  dibandingkan  dengan  jenis  energi  lain. Sumber energi utama Indonesia selama 10 tahun terakhir didominasi oleh sumber energi fosil dengan persentase sekitar 92%, sedangkan sisanya sebesar 8% baru dimanfaatkan dari EBT. Tujuan penelitian ini  adalah  untuk  melakukan  pemetaan  realisasi  dan  potensi  dari  sumber  EBT  di  setiap  daerah  di Indonesia,  serta  melakukan  pemodelan  terhadap  determinan  dalam  penggunaan  EBT  di  Indonesia. Analisis  ini  menggunakan  metode  pemetaan  Grouping  Analysis  untuk  melihat  pengelompokan realisasi dan potensi EBT serta metode VAR dalam menganalisis hubungan antara persentase konsumsi EBT di Indonesia terhadap produksi minyak mentah serta rata-rata penggunaan listrik per kapita. Hasil analisis  menunjukkan  persebaran  dari  potensi  EBT  yang  sangat  besar  di  Indonesia  belum  sejalan dengan  realisasi  dari  pemanfaatannya.  Hasil  ini  juga  menunjukkan  adanya  pengaruh  negatif  dari produksi minyak bumi, baik secara jangka panjang, maupun secara jangka pendek terhadap konsumsi EBT.  Sedangkan,  penggunaan  listrik  per  kapita  menunjukkan  adanya  pengaruh  positif,  baik  secara jangka panjang, maupun secara jangka pendek terhadap konsumsi EBT di Indonesia. Hasil analisis ini diharapkan  menjadi  acuan  dalam  pemanfaatan  EBT  dalam  lingkup  spasial,  terutama  yang  merujuk pada  kebijakan  Rencana  Umum  Energi  Daerah  (RUED),  serta  melihat  faktor  yang  mempengaruhi konsumsi EBT di Indonesia.

## Kata Kunci : Energi Baru Terbarukan, Grouping Analysis, VAR
Abstract : Indonesia is a country that holds enormous potential for Renewable Energy (RE), especially in order to meet national energy needs. However, the utilization of RE in Indonesia is still relatively
Vol. 5, No. 2, pp 30 – 49 doi: 10.14710/jebt.2024.22970
small when compared to other types of energy. Indonesia's main energy source for the last 10 years has been dominated by fossil energy sources with a percentage of around 92%, while the remaining 8% has only  been  utilized  from  RE.  The  purpose of  this  study  is  to  map  the  realization  and  potential  of  RE sources in each region in Indonesia, as well as model the determinants in the use of RE in Indonesia. This analysis uses the Grouping Analysis mapping method to see the grouping of RE realization and potential  as  well  as  the  VAR  method  in  analyzing  the  relationship  between  the  percentage  of  RE consumption in Indonesia to crude oil production and the average electricity use per capita. The results of the analysis show that the distribution of the huge potential of RE in Indonesia has not been in line with  the  realization  of  its  utilization.  This  result  also  shows  the  negative  influence  of  petroleum production, both in the long and short term on RE consumption. Meanwhile, per capita electricity use shows a positive influence, both in the long and short term on RE consumption in Indonesia. The results of  this  analysis  are  expected  to  be  a  reference  in  the  use  of  RE  in  the  spatial  scope,  especially  those referring to the Regional Energy General Plan (REGP) policy, as well as looking at the factors that affect RE consumption in Indonesia.

## Keywords : Renewable Energy, Grouping Analysis, VAR

## 1. Pendahuluan
Energi  Baru  Terbarukan  (EBT)  atau  renewable  energy  merupakan  suatu  sumber  energi  yang disediakan  oleh  alam  dengan  potensi  pemanfaatan  secara  bebas  dan  dapat  digunakan  secara  terus menerus.  Dunia  saat  ini  sedang  membutuhkan  energi  baru  yang  melimpah  dan  lebih  bersahabat dengan lingkungan sekitar guna menghadapi tantangan perubahan iklim, adanya keamanan energi, hingga  stabilisasi  perekonomian  sebagai  beberapa  desakan  untuk  mengganti  sumber  daya  fosil  dan beralih menggunakan sumber daya energi yang baru (Hassan et al., 2024).
Indonesia merupakan negara yang memiliki kekayaan alam yang luar biasa, di mana salah satu bentuk kekayaan alam tersebut terlihat dari sumber Energi Baru Terbarukan (EBT)  yang sangat besar. Potensi EBT di Indonesia umumnya berasal dari energi surya, air, bayu (angin), biomassa, laut, dan panas bumi. Namun, dengan besarnya potensi dan kekayaan dari EBT tersebut tidak sebanding dengan realisasinya.  Energi  listrik  yang  dapat  dihasilkan  dari  potensi  EBT  tersebut  diperkirakan  dapat mencapai  432  GW  (Kementerian  ESDM,  2019),  dalam  kata  lain  dapat  memenuhi  kebutuhan  listrik masyarakat  Indonesia.  Namun,  dari  total  potensi  besar  tersebut,  hanya  sekitar  7  GW  yang  telah dimanfaatkan dalam bentuk komersial.
International  Energy  Agency  (IEA)  pada  tahun  2019  melaporkan  bahwa  sebagian  besar  pasokan energi  primer  di  dunia,  yaitu  sebesar  81%  berasal  dari  bahan  bakar  fosil.  Jumlah  tersebut  sangat mengejutkan  karena  melihat  pada  kandungan  bahan  fosil  sendiri  yang  telah  menimbulkan  dampak terhadap lingkungan yang signifikan seperti kenaikan emisi karbon, pemanasan global, dan ancaman hilangnya  keanekaragaman  hayati  secara  besar-besaran.  Oleh  sebab  itulah,  banyak  negara-negara dunia  yang  mulai  untuk  melakukan  transformasi  energi  dengan  beralih  menggunakan  energi  baru terbarukan secara berangsur-angsur.
Penelitian yang dilakukan oleh  (Hassan et al., 2024)  menunjukkan bahwasanya sejumlah besar kawasan  negara  di  dunia  sudah  mulai  beralih  untuk  menggunakan  energi  baru  terbarukan.  Benua Eropa  menjadi  pemimpin  gerakan  transisi  energi  tersebut  melalui  negara  Denmark  yang
Vol. 5, No. 2, pp 30 – 49 doi: 10.14710/jebt.2024.22970
mengintegrasikan energi angin sebesar 45% disusul dengan negara Jerman yang menginisiasi kebijakan “Energiewende” dengan total bauran pemanfaatan energi baru terbarukan sebesar 38%. Hal ini sejalan dengan  studi  yang  dilakukan  oleh  (Shang  et  al.,  2024)  yang  menganalisis  bagaimana  pengaruh  dari adanya  risiko  iklim  terhadap  perspektif  energi  terbarukan  sebagai  pengganti  alternatif  solusi  dari energi  yang  lebih  ramah  lingkungan  dibandingkan  dengan  energi  fosil.  Hasil  studi  menunjukan bahwasannya  sejak  tahun  2000,  peralihan  dari  energi  fosil  menuju  energi  baru  terbarukan  semakin banyak dilakukan oleh negara-negara yang memiliki risiko iklim yang tinggi. Total 123 negara telah melakukan  transisi  dan  memproduksi  energi  baru  terbarukan  secara  terus  menerus.  Studi  tersebut mendukung hasil studi sebelumnya yang dilakukan oleh (Chan et al., 2022) yang menyebutkan bahwa negara-negara  yang  memiliki  kerentanan  terhadap  risiko  iklim  menunjukan  dukungan  positif  yang signifikan terhadap gerakan transisi menuju energi baru terbarukan.
Perencanaan  energi  daerah  yang  dijelaskan  dalam  Rencana  Umum  Energi  Daerah  (RUED) menjabarkan bahwa 34 pemerintah provinsi di Indonesia  memiliki target kapasitas EBT pada tahun 2025 sebesar 48 GW. Hal ini menunjukkan cita-cita transformasi energi berkelanjutan masih berbanding terbalik  dengan  potensi  yang  dimiliki  di  dalamnya.  Oleh  karena  itu,  sudah  seharusnya  dilakukan perencanaan pemanfaatan EBT yang maksimal agar dapat memaksimalkan potensi dari EBT tersebut. Hal ini dapat menjadi peluang emas dalam menciptakan ketahanan energi yang berkelanjutan sebagai salah satu prioritas nasional serta menjaga kebutuhan konsumsi energi nasional agar tidak bergantung pada sumber energi fosil yang tidak dapat diperbarui.
Sesuai  data  dari  IESR  (2019),  persentase  konsumsi  EBT  masih  tergolong  sangat  rendah,  hanya sebesar 13% dari total konsumsi energi di Indonesia. Hal  ini  berbanding terbalik dengan persentase konsumsi energi fosil sebesar 87% dari total konsumsi energi di Indonesia. Konsumsi dari energi fosil, terutama minyak bumi masih menjadi  sumber energi yang paling banyak digunakan. Minyak bumi merupakan salah satu jenis sumber energi yang memiliki berbagai dampak bagi kehidupan manusia karena  telah  dimanfaatkan  secara  masif  dalam  kurun  waktu  yang  lama.  Namun,  seiring  dengan berbagai  manfaat  yang  dirasakan  oleh  manusia,  sumber  energi  minyak  bumi  memiliki  banyak kekurangan,  mulai  dari  keterbatasan  jumlah  di  alam  hingga  dampak  yang  ditimbulkan  terhadap lingkungan dari penggunaan secara terus-menerus sumber energi minyak bumi.
Dampak buruk ini tentu akan menjadi salah satu ancaman bagi keberlangsungan hidup manusia karena  dalam  perkembangannya,  dibutuhkan  energi  yang  mempunyai  sifat  berkelanjutan  sehingga dapat digunakan oleh manusia tanpa harus memikirkan dampak buruk yang harus ditimbulkan. Oleh karena itu, perkembangan energi terbarukan menjadi salah satu hal yang perlu dilakukan agar menjadi sumber  energi  di  masa  depan  yang  berkelanjutan  dan  dapat  dimanfaatkan  oleh  semua  masyarakat. Energi  terbarukan  sebagai  salah  satu  sumber  energi  alternatif  akan  menghasilkan  berbagai  macam energi yang dapat dimanfaatkan oleh manusia, terutama energi listrik. Di Indonesia, energi terbarukan akan secara berkesinambungan dimanfaatkan untuk menjadi sumber energi dalam pembangkit listrik yang akan memenuhi kebutuhan listrik setiap masyarakat.
Studi yang dilakukan oleh (Alifdini et al., 2018) mencoba untuk menganalisis wilayah potensial dari studi selanjutnya yang mana terbagi menjadi tiga wilayah studi, yaitu Meulaboh, Kuta Selatan, dan Manokwari, sebagai ketiga wilayah representasi perwakilan wilayah Indonesia bagian Barat, Tengah, dan Timur. Hasil riset menunjukkan bahwa daerah Kuta Selatan memiliki potensi energi gelombang tertinggi  dan  stabil  yang  dapat  dihasilkan.  Hal  ini  dapat  diperoleh  karena  daerah  tersebut  memiliki karakteristik dan periode gelombang yang tinggi, serta memiliki rata-rata angin dan musim yang juga
Vol. 5, No. 2, pp 30 – 49 doi: 10.14710/jebt.2024.22970
tinggi.  Melalui  hal  tersebut,  dapat  dikembangkan  selanjutnya  menjadi  wilayah  untuk  mendongkrak pemanfaatan energi baru terbarukan di Indonesia secara perlahan setiap periode waktunya.
Perencanaan energi di daerah sekarang tengah berfokus pada pengembangan energi terbarukan sebagai  sumber  energi  daerah.  Di  dalam  penelitian  ini  akan  dibahas  mengenai  hubungan  yang terbentuk antara konsumsi energi terbarukan, produksi minyak bumi dan konsumsi energi listrik di Indonesia  dalam  jangka  pendek  dan  jangka  panjang.  Adapun  daerah-daerah  di  Indonesia  memiliki karakteristik yang unik sehingga diperlukan analisis spasial dalam bentuk klasifikasi pemetaan baik potensi  EBT  dan  realisasinya,  hingga  jenis-jenisnya.  Hal  tersebut  bertujuan  untuk  menggolongkan daerah supaya dapat memberikan kebijakan secara general sesuai kelompok jumlah potensi dan jumlah kapasitas  serta  kebijakan  secara  spesifik  berdasarkan  jenis-jenis  yang  sangat  berpotensi  dalam pengembangan EBT di suatu wilayah.
Penelitian  ini  ingin  mengetahui  apakah  ada  kausalitas  yang  terbentuk  dari  variabel  intensitas konsumsi  energi,  produksi  minyak  bumi,  dan  konsumsi  listrik,  dalam  konteks  pemanfaatan  energi terbarukan  yang  ada.  Penelitian  ini  juga  dilakukan  untuk  mengetahui  dan  mengidentifikasi  jenis hubungan  yang  terbentuk  antara  variabel  intensitas  konsumsi  energi,  produksi  minyak  bumi,  dan konsumsi listrik dalam  jangka panjang. Sebagai salah satu langkah lanjutan analisis, pada penelitian ini  juga  bertujuan  untuk  memetakan  persebaran  golongan  potensi  EBT,  realisasi  EBT,  serta  potensi jenis-jenis EBT di setiap wilayah seluruh provinsi Indonesia. Hal ini dilakukan untuk meninjau sejauh mana  dan  seberapa  besar  peluang  yang  dapat  digunakan  untuk  memaksimalkan  potensi  energi terbarukan yang ada.
Penelitian ini diharapkan dapat menjawab segala pertanyaan mengenai ada tidaknya hubungan kausalitas  yang  signifikan  dari  variabel  intensitas  konsumsi  energi,  produksi  minyak  bumi,  dan konsumsi listrik, dalam konteks pemanfaatan energi terbarukan yang ada. Sebagai hasil perhitungan yang  dilakukan,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  mengidentifikasi  jenis  hubungan  yang  terbentuk antara variabel intensitas konsumsi energi, produksi minyak bumi, dan konsumsi listrik dalam  jangka panjang.  Pada  fungsinya  sebagai  pemberi  rekomendasi  saran  dan  luaran  kebijakan,  penelitian  ini diharapkan dapat mengeluarkan pemetaan secara komprehensif terhadap persebaran golongan potensi EBT, realisasi EBT, serta potensi jenis-jenis EBT di setiap wilayah seluruh provinsi Indonesia. Hal ini tentunya akan sangat bermanfaat bagi pembuat kebijakan seperti pemerintah dalam menindaklanjuti potensi energi terbarukan yang ada, serta dapat menjadi dasar acuan data bagi penelitian selanjutnya. Meninjau  pada  cakupan  analisis  yang  masih  berada  pada  proses  identifikasi  hubungan  kausalitas sektor konsumsi energi, minyak bumi, dan konsumsi listrik, diharapkan pada penelitian selanjutnya dapat  menganalisis  secara  lebih  komprehensif  terkait  determinan  lainnya  yang  dapat  memengaruhi sektor energi terbarukan tersebut.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang memuat data tentang proyeksi dan realisasi pemanfaatan EBT di Indonesia pada periode 2019. Sumber data diperoleh melalui dokumen  Rencana  Usaha  Penyediaan  Tenaga  Listrik  (RUPTL)  PLN  2019-2028.  Data  tersebut  akan digunakan  untuk  membuat  klasifikasi  spasial  terkait  dengan  pemanfaatan  energi  terbarukan  di Indonesia. Selain itu, penelitian ini juga akan mengambil data persentase konsumsi EBT di Indonesia,
Vol. 5, No. 2, pp 30 – 49 doi: 10.14710/jebt.2024.22970
produksi minyak bumi, serta rata rata penggunaan listrik per kapita dari periode tahun 1990 hingga tahun  2022.  Data  tersebut  akan  digunakan  untuk  memodelkan  pengaruh  yang  ditimbulkan  melalui analisis statistika inferensial, dengan menggunakan analisis time series. Sumber data diperoleh melalui website  Our  World  In  Data  Energy  dan  juga  menggunakan  metode  pengkajian  studi  pustaka  untuk menghimpun landasan teori penelitian-penelitian yang telah dilakukan sebelumnya untuk dijadikan sebagai sumber referensi yang kredibel dan memiliki kesamaan tema besar penelitian yang dilakukan.

## 2.2 Metode Analisis

## 2.2.1 Analisis Vector Autoregressive (VAR)
Analisis  data  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  analisis  Vector Autoregressive  (VAR)  dengan  menggunakan  software  EViews  untuk  menganalisis  data.  Alasan menggunakan metode ini adalah untuk memahami fenomena yang terbentuk antara tiap variabel yang nantinya akan diamati berdasarkan hasil VAR. (Widarjono, 2018) menjabarkan bahwa dalam analisis VAR sendiri merupakan salah satu bentuk peramalan antara variabel yang saling berhubungan dan ditujukan  untuk  melihat  dampak  dan  hubungan  antar  waktu  dalam  sistem  VAR  tersebut.  Dalam analisis VAR, dapat dijelaskan beberapa asumsi yang digunakan untuk memenuhi analisis VAR, yakni semua data dan variabel harus bersifat stasioner dalam artian memiliki rata-rata nol, serta variance dan covariance yang konstan antar waktu atau tidak memiliki perubahan yang signifikan pada data. Hal ini mengakibatkan data yang akan dianalisis lebih akurat dan tidak memiliki fluktuasi yang terlalu ekstrem sehingga  mengakibatkan  ketidakstabilan  pada  data  saat  dianalisis.  Dalam  model  persamaan  VAR, dapat dirumuskan seperti persamaan berikut, yakni:
𝒀 𝒕 =  𝜶  +  𝑨 𝟏 𝒀 𝒕 −𝟏 +  𝑨 𝟐 𝒀 𝒕 −𝟐 + ⋯ + 𝑨 𝒑 𝒀 𝒑−𝟏 +   ∈ 𝒕
Di mana, Yt  adalah vektor dari variabel time series atau runtun waktu (n×1); α adalah vektor dari intersep (n×1); Ai adalah koefisien dari matriks (n×n); εt adalah vektor dari observasi yang tidak terdeteksi (n×1). Sesuai dengan aturan dari penggunaan analisis VAR, terdapat beberapa langkah atau prosedur yang harus dilakukan, antara lain :

## (a) Uji Stasioner
Uji ini dilakukan untuk menguji stasioneritas data yang digunakan dalam penelitian, dimana dilakukan menggunakan Augmented Dickey Fuller Test (ADF)
(b) Uji Lag Optimal
Dalam menentukan besaran lag optimum yang akan digunakan dalam model penelitian dengan analisis VAR ini akan ditentukan oleh beberapa kriteria uji  dengan penentuan nilai terkecil.

## (c) Uji Stabilitas Model VAR
Uji Stabilitas model dilakukan menggunakan perhitungan nilai akar fungsi polinomial dalam model  uji.  Apabila  nilai  modulus  dari  akar  fungsi  polinomial  tersebut  kurang  dari  atau  sama dengan satu, maka dapat dikatakan bahwa data yang telah digunakan telah stabil.

## (d) Uji Kausalitas Granger
Tahap selanjutnya setelah uji stabilitas model adalah uji kausalitas granger. Tahapan ini dapat menampilkan hubungan sebab akibat seperti yang disampaikan oleh (Widarjono, 2018).
(e) Analisis Impulse Response Function
Vol. 5, No. 2, pp 30 – 49 doi: 10.14710/jebt.2024.22970
Tahapan  uji  ini  dimaksudkan  untuk  menggambarkan  bagaimana  respon  kedepannya  dari variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini.

## 2.2.2 Analisis Spasial
Untuk melakukan uji secara spasial, maka perlu dilakukan beberapa tahap sebagai berikut:
(a) Klasifikasi Natural Breaks (Jenks)
Untuk menganalisis klasifikasi atau penggolongan interval data, penulis menggunakan metode klasifikasi Natural Breaks (Jenks). Pada klasifikasi tersebut, diharapkan varian dalam satu golongan memiliki interval jauh lebih minimal sehingga lebih memiliki kategori yang mirip dan varian antar golongan jauh lebih maksimal sehingga antar golongan sangat kontras (Himayah et al., 2023)
(b) Indeks Global Moran (Global Moran’s I)
Pada  umumnya,  data  spasial  tentu  memiliki  keterkaitan  antar  daerah.  Untuk  itu,  statistika spasial menawarkan uji autokorelasi guna melihat apakah data tersebut memiliki kecenderungan untuk  tersebar, berkelompok, ataupun acak. Salah satu uji autokorelasi yakni Uji Global Moran’s Index (Viton, 2010). Adapun uji tersebutkan dirumuskan sebagai berikut:
𝑰 = 𝒏 ∑ ∑ 𝒘 𝒊𝒋 (𝒙 𝒊 − 𝒙̅)(𝒙 𝒋 − 𝒙̅) 𝒏 𝒋=𝟏 𝒏 𝒊=𝟏 ∑ (𝒙 𝒊 − 𝒙̅) 𝟐 𝒏 𝒊=𝟏
Di mana I: Indeks Moran, n: banyaknya lokasi kejadian, xi: nilai pada lokasi ke-i, xj: nilai pada lokasi ke-j, : rata-rata dari jumlah nilai, wij: unsur pembobot.

## (c) Grouping Analysis
Grouping Analysis merupakan suatu proses pengelompokan objek-objek yang mempunyai sifat serupa ke dalam kelas yang sama. Proses ini disebut juga dengan proses segmentasi data karena membagi kumpulan data yang besar menjadi kelompok data yang lebih kecil dengan karakteristik serupa.  Grouping  Analysis  didasarkan  pada  prinsip  bahwa  objek-objek  dalam  suatu  kelas mempunyai  karakteristik  yang  sangat  mirip  (homogen),  namun  antar  kelas  mempunyai karakteristik yang berbeda (heterogen) (Suraya & Wijayanto, 2022). Berikut merupakan formulasi analisis cluster menurut Han dan Kimber (2006) dalam (Suraya & Wijayanto, 2022) sebagai berikut:
𝒅(𝒊, 𝒋) = √(𝒙 𝒊𝟏 − 𝒙 𝒋𝟏 ) 𝟐 + (𝒙 𝒊𝟐 − 𝒙 𝒋𝟐 ) 𝟐 + ⋯ + (𝒙 𝒊𝒏 − 𝒙 𝒋𝟐 ) 𝟐
Di mana d(i,j) adalah jarak antara objek i dengan objek j, xi,n adalah data dari subjek ke-i pada variabel ke-n, dan xj,n adalah data dari subjek ke-j pada variabel ke-n.
Vol. 5, No. 2, pp 30 – 49 doi: 10.14710/jebt.2024.22970

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Hasil Penelitian

## Analisis Statistika Deskriptif
Dalam  mendefinisikan  data  dalam  penelitian,  perlu  dilakukan  analisis  deskriptif  untuk  dapat melihat deskripsi data sampel yang akan digunakan. Hasil dari analisis ini akan berisi nilai mean, nilai maks, nilai min dan nilai dari standar deviasi (Ghozali, 2018).
Tabel 1. Analisis Deskriptif (Eviews 10, Diolah). Variabel Mean Max Min Std. dev Konsumsi Energi Terbarukan 4,728664 11,13923 2,477279 2,240388 Produksi Minyak Mentah 55893,91 80619 30681 16919,76 Konsumsi Energi Listrik 587,1404 1173 161,8578 316.4491
Variabel konsumsi EBT diketahui memiliki nilai maksimum sebesar 11,13%, dan nilai minimum sebesar 2,47%. Variabel produksi minyak mentah memiliki nilai maksimum sebesar 80.619 (kt) dan nilai minimum sebesar 30.681 (kt), serta variabel konsumsi energi listrik memiliki nilai maksimum sebesar 1173  (kWh)  dan  nilai  minimum  sebesar  161,85  (kWh).  Data  dapat  dikatakan  layak  untuk  dianalisis apabila memiliki nilai standar deviasi yang lebih rendah bila dibandingkan dengan nilai rata ratanya, karena  akan  menunjukkan  kecenderungan  variasi  yang  lebih  kecil  dan  atau  sama  dengan  rata-rata sehingga  dapat  digunakan  untuk  mewakili  data  secara  menyeluruh.  Sesuai  dengan  hasil  analisis deskriptif yang terdapat pada Tabel 1 dapat diambil kesimpulan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini dapat menjelaskan atau mewakili data secara menyeluruh (standar deviasi < nilai mean).

## Analisis Statistika Inferensial

## Uji Stasioneritas
Uji stasioneritas ini dilakukan untuk menguji varian dan rata rata tiap variabel selama periode penelitian  untuk  menghindari  hasil  yang  spurious  atau  tidak  memiliki  hubungan  secara  eksplisit. Pengujian  ini  merupakan  tahap  pertama  sebelum  melakukan  analisis  selanjutnya.  Variabel-variabel dalam  penelitian  ini  akan  menggunakan  Augmented  Dickey-Fuller  Test  (ADF  Test),  di  mana  data dianggap stasioner bila data tidak memiliki unit root. Hasil uji menunjukkan keadaan data non-stasioner pada  tingkat  level.  Namun,  hasil  uji  ini  menunjukkan  keadaan  data  yang  stasioner  di  tingkat  1st difference.
Vol. 5, No. 2, pp 30 – 49 doi: 10.14710/jebt.2024.22970

## Tabel 2.
Uji Stasioneritas Tingkat Level (Eviews 10, Diolah).
Konsumsi. ET Produksi Minyak Konsumsi listrik ADF test statistic 1,4698 0,3549 2,5238 Critical values 1% -2,6392 -3,6537 -3,6537 5% -1,9516 -2,9571 -2,9571 10% -1,6105 -2,6174 -2,6174 Probability 0,96 0,97 1,00
Berdasarkan  hasil  uji  unit  root  yang  dilakukan  pada  tingkat  level  (raw  data),  dapat  diketahui bahwa  variabel  konsumsi  EBT,  produksi  minyak  bumi,  dan  konsumsi  listrik  di  Indonesia  tidak stasioner pada periode waktu penelitian, ditunjukkan dari nilai probabilitas yang lebih besar dari nilai alpha (5%) sehingga tidak signifikan secara statistik atau gagal menolak H0. Data yang memiliki  unit root  atau  tidak  stasioner  tidak  dapat  dijadikan  model  dalam  analisis  ini  karena  akan  menghasilkan analisis lancung atau tidak memiliki hubungan yang jelas. Hasil pengujian pada tingkat level yang tidak stasioner  akan  dilanjutkan  dengan  uji  stasioneritas  dengan  transformasi  data  pada  bentuk  turunan pertama atau first difference.

## Tabel 3.
Uji Stasioneritas Tingkat First Difference (Eviews 10, Diolah).
Konsumsi. ET Produksi Minyak Konsumsi listrik ADF test statistic -5,7257 -3,9189 -7,9606 Critical values 1% -2,6416 -2,6416 -2,6443 5% -1,9520 -1,9520 -1,9524 10% -1,6104 -1,6104 -1,6102 Probability 0,00 0,00 0,00
Berdasarkan  hasil  dari  uji  unit  root  yang  dilakukan  pada  bentuk  data  first  difference,  diketahui bahwa variabel konsumsi ET, produksi minyak bumi, dan konsumsi listrik tidak memiliki unit root atau telah stasioner pada periode waktu penelitian, dilihat dari nilai probability yang kurang dari dari alpha (5%) sehingga signifikan secara statistik dan atau menolak H0. Karena semua variabel telah stasioner di  tingkat  first  difference,  maka  analisis  dapat  dilanjutkan  ke  tahapan  analisis  selanjutnya,  yakni pengujian lag optimal.

## Uji Lag Optimal
Menentukan ukuran panjang lag dalam model adalah salah satu hal yang penting dalam estimasi persamaan VAR karena sifatnya yang bergantung atau responsif terhadap panjang dari lag. Pemilihan lag optimal akan menjadi penentu dalam melakukan tahapan analisis selanjutnya, yaitu uji stabilitas model  VAR  dalam  penelitian  sehingga  analisis  ini  dapat  menjadi  kesatuan  yang  terstruktur  dalam
Vol. 5, No. 2, pp 30 – 49 doi: 10.14710/jebt.2024.22970
estimasi  model  VAR  (Gujarati  &  Porter,  2012).  Pemilihan  lag  optimal  yang  kurang  tepat  akan mengakibatkan terjadinya bias dalam mengestimasikan model yang akan dianalisis serta menghasilkan prediksi yang tidak tepat. Hasil uji lag optimum dapat dijelaskan dalam Tabel 4 berikut:
Tabel 4. Uji Lag Optimal (Eviews 10, Diolah). Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -422,3531 NA 1,10e+09 29,33470 29,47614 * 29,37899 1 -410,8814 19,77876 * 9,35e+08 * 29,16424 * 29,73001 29,34143 * 2 -402,3800 12,89863 9,9e+08 29,19862 30,18873 29,50871
Setelah  uji  lag  optimum  telah  dilakukan,  selanjutnya  akan  ditentukan  dengan  memilih  nilai terkecil untuk setiap kriteria uji, yakni AIC, SC, HQ, LR, dan FPE. Sesuai dengan hasil analisis yang dilakukan, dapat dilihat bahwa panjang lag yang memenuhi syarat pemilihan lag adalah pada lag satu, hal tersebut diketahui dari banyak nya kriteria yang memenuhi atau ditandai dengan tanda bintang (*). Pada  lag  satu,  nilai  kriteria  LR,  FPE,  AIC,  dan  HQ  terpenuhi  sebagai  nilai  terkecil  atau  dapat disimpulkan sebagai panjang lag yang paling optimum.

## Uji Stabilitas Model VAR
Uji ini dilakukan untuk menjelaskan stabilitas dalam sistem atau model VAR yang digunakan dalam penelitian ini. Untuk melihat kestabilan model, akan ditentukan dari nilai inverse roots atau jika nilai  modulus  yang  dihasilkan  lebih  kecil  atau  tidak  lebih  besar  dari  satu,  maka  dianggap  model tersebut memenuhi uji stabilitas dan layak untuk dilanjutkan ke tahap analisis selanjutnya, yakni uji kausalitas  dan  IRF  (Ekananda,  2016).  Hasil  uji  stabilitas  model  VAR  dapat  dijelaskan  dalam  Tabel  5 berikut:
Tabel 5. Uji Stabilitas Model VAR (Eviews 10, Diolah). Root Modulus 0,441753 0,441651 -0,342140 0,342138 -0,093723 0,093723
Berdasarkan uji stabilitas model VAR yang telah dilakukan, didapatkan nilai dari modulus yang dihasilkan  kurang  dari  satu  menunjukkan  bahwa  model  VAR  yang  diestimasikan  dalam  penelitian layak dan valid untuk dilanjutkan ke analisis selanjutnya.

## Uji Kausalitas Granger
Tahapan ini bertujuan untuk melihat hubungan dua arah atau searah yang dapat dibentuk antar variabel dalam penelitian ini. Hasil Kausalitas Granger dapat dijelaskan dalam Tabel 6 berikut:
Vol. 5, No. 2, pp 30 – 49 doi: 10.14710/jebt.2024.22970

## Tabel 6.
Uji Kausalitas Granger (EViews 10, Diolah). Null Hypothesis : F-Stat Prob ProdMinyak does not Granger Cause KonsET KonsET does not Granger Cause ProdMinyak 7,298 8,233 0,014 0,003 KonsLis does not Granger Cause KonsET KonsET does not Granger Cause KonsLis 2,131 5,342 0,154 0,011 KonsLis does not Granger Cause ProdMinyak ProdMinyak does not Granger Cause KonsLis 0,944 1,662 0,3393 0,2074
Berdasarkan hasil dari analisis kausalitas Granger, dapat dijelaskan sebagai berikut
● Untuk variabel produksi minyak bumi dengan variabel konsumsi energi terbarukan memiliki hubungan kausalitas dua arah, ditunjukkan dari nilai probabilitas yang kurang dari alpha 5% (signifikan secara statistik), sehingga menolak null hypothesis, atau dengan kata lain terdapat efek mempengaruhi dan dipengaruhi;
● Untuk  variabel  konsumsi  listrik  dengan  variabel  konsumsi  energi  terbarukan  memiliki hubungan  kausalitas  satu  arah,  dimana  variabel  konsumsi  energi  terbarukan  memiliki pengaruh signifikan terhadap konsumsi listrik;
● Untuk variabel konsumsi listrik dan variabel produksi minyak bumi tidak terdapat hubungan yang dibentuk, ditunjukkan dengan nilai prob yang lebih besar dari alpha 5% (tidak signifikan secara statistik).

## Analisis Impulse Response Function (IRF)
Setelah melakukan analisis kausalitas antar variabel, dilakukan tahapan analisis IRF. Analisis IRF akan  menggambarkan  prediksi  akibat  adanya  shock  variabel  endogen  tertentu  terhadap  variabel endogen  lainnya.  Analisis  IRF  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dapat  dijelaskan  pada  gambar berikut:
Gambar 1. Hasil Analisis IRF (EViews 10, Diolah)
Vol. 5, No. 2, pp 30 – 49 doi: 10.14710/jebt.2024.22970
Sesuai dengan hasil penelitian, respon intensitas konsumsi energi terbarukan terhadap produksi minyak bumi di Indonesia memiliki respon yang signifikan negatif. Semakin meningkatnya Produksi minyak  bumi  dalam  periode  waktu  tertentu,  maka  akan  menurunkan  konsumsi  energi  terbarukan, begitu juga sebaliknya peningkatan konsumsi energi terbarukan dalam periode waktu tertentu akan menurunkan produksi minyak bumi. Ini disebabkan karena energi terbarukan dengan minyak bumi bersifat subsitusi atau pengganti.

## Gambar 2. Hasil Analisis IRF (EViews 10, Diolah)
Respon  intensitas  konsumsi  energi  terbarukan  terhadap  konsumsi  listrik  di  negara  Indonesia adalah  bersifat  positif.  Sesuai  dengan  hasil  analisis  kausalitas  dan  IRF,  ditemukan  hasil  yang  sama berupa  pengaruh  yang  signifikan  antara  variabel  konsumsi  energi  terbarukan  dengan  variabel konsumsi  energi  listrik,  dimana  peningkatan  konsumsi  energi  terbarukan  akan  mengakibatkan peningkatan  konsumsi  listrik  pada  periode  waktu  tertentu.  Ini  disebabkan  oleh  energi  terbarukan dengan energi listrik bersifat komplementer atau pelengkap.

## Analisis Spasial
Data untuk analisis spasial berikut meliputi delapan (8) jenis pembangkit listrik energi baru dan terbarukan (EBT) yakni Pembangkit Listrik Tenaga Panas Bumi (PLTP), Pembangkit Listrik Tenaga Air (PLTA), Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS), Pembangkit Listrik Tenaga Bayu (PLTB), Pembangkit Listrik  Tenaga  Minihidro  &  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Mikrohidro  (PLTM-PLTMH),  Pembangkit Listrik  Tenaga  Air  Laut  (PLTAL),  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Bioenergi  (PLTBio),  dan  Pembangkit Listrik Tenaga Sampah (PLTSa).

## Analisis Klasifikasi Potensi dan Realisasi Pembangkit Listrik EBT
Secara  deskriptif,  seluruh  Indonesia  memiliki  persebaran  pembangkit  listrik  EBT.  Namun, potensi  tersebut  belum  mencapai  kata  maksimal.  Untuk  itu,  dilakukan  pembagian  klasifikasi  dalam empat (4) interval total potensi berdasarkan megawatt (MW) dengan metode klasifikasi natural breaks (jenks)  pada  ArcMap  10.8.  Selanjutnya  Mengingat  bahwa  realisasi  pembangkit  tenaga  listrik  EBT  di provinsi-provinsi Indonesia masih banyak di angka 0 MW, maka golongan interval dibagi menjadi 4 dengan interval kedua dimulai dari realisasi 1 MW.
Gambar 3. Klasifikasi Potensi EBT (ArcMap 10.8., Diolah)
Gambar 4. Klasifikasi Realisasi EBT (ArcMap 10.8., Diolah)

## Uji Autokorelasi Indeks Global Moran (Global Moran’s I)
Sebelum  menganalisis  data  secara  lebih  jauh,  maka  perlu  dilakukan  uji  pola  spasial  untuk menjawab  apakah  secara  potensi  dan  realisasi  terdapat  autokorelasi  secara  spasial.  Adapun  metode yang digunakan penulis dalam analisis pola spasial tersebut ialah uji Indeks Global Moran melalui tool Spatial Autocorrelation ArcMap 10.8.

## Tabel 7.
Hasil Uji Indeks Global Moran (ArcMap 10.8., Diolah).
Hasil Uji Indeks Global Moran pada Potensi Pembangkit Listrik EBT
Indeks Moran -0,080701 z-score -0,503998 p-value 0,614263
Vol. 5, No. 2, pp 30 – 49 doi: 10.14710/jebt.2024.22970

## Tabel 8.
Hasil Uji Indeks Global Moran (ArcMap 10.8., Diolah).
Hasil Uji Indeks Global Moran pada Realisasi Pembangkit Listrik EBT
Indeks Moran -0,081327 z-score -0,955502 p-value 0,339324

## Analisis Grouping Analysis
Guna  menghasilkan  kebijakan  yang  berlandaskan  pada  data  potensi  dan  realisasi,  diperlukan analisis  lanjutan  berupa  Grouping  Analysis.  Grouping  analysis  sangat  dibutuhkan  sebagai  alat  untuk mengelompokkan  beberapa  daerah  yang  memiliki  karakteristik  potensi  dan  realisasi  yang  berbeda- beda namun memiliki kecenderungan di dalam suatu kelompok dengan fokus kebijakan yang sama.
Mengacu  pada  analisis  uji  Moran,  diketahui  bahwa  data  potensi  dan  realisasi  disimpulkan  tidak memiliki autokorelasi spasial, sehingga pada analisis ini tidak memasukkan spatial constraint. Adapun analisis  berikut  dilakukan  pada  ArcMap  10.8,  dengan  membagi  empat  (4)  grup  provinsi-provinsi Indonesia. Adapun empat (4) grup tersebut supaya menentukan karakteristik seperti sangat tingginya potensi dan realisasi, hingga karakteristik potensi dan realisasi paling minim.
Gambar 5. Hasil Grouping Analysis (ArcMap 10.8., Diolah)

## Tabel 9.
Provinsi dalam Grup Klasifikasi Karakteristik Potensi dan Realisasi (ArcMap 10.8., Diolah).
Grup Provinsi Karakteristik Grup 1 Jabar [1 provinsi] Berpotensi sangat tinggi bersamaan dengan tinggi realisasi
Vol. 5, No. 2, pp 30 – 49 doi: 10.14710/jebt.2024.22970
Grup 2 Sumut, Sumsel, Jateng, Jatim, Kalbar, Kalteng, Kaltim, NTB, NTT, Papua [10 provinsi] pembangkit listrik EBT berpotensi cukup tinggi dan realisasi tergolong sedang Grup 3 Aceh, Sumbar, Kepri, Jambi, Lampung, Kalsel, Sulteng, Sulsel [8 provinsi] Potensi tergolong sedang dengan rendah realisasi Grup 4 Riau, Bengkulu, Babel, Banten, DKI Jakarta, DIY, Bali, Kaltara, Sulut, Gorontalo, Sulbar, Sultra, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat [15 provinsi] Rendah secara potensi maupun realisasi
Gambar 6. Hasil Parallel Box Plot (ArcMap 10.8., Diolah)
Vol. 5, No. 2, pp 30 – 49 doi: 10.14710/jebt.2024.22970

## Analisis Klasifikasi Potensi Jenis-Jenis Pembangkit Listrik EBT
Gambar 7. Klasifikasi Potensi Jenis-Jenis Pembangkit Listrik EBT (ArcMap 10.8., Diolah)
Potensi  EBT  yang  besar  dan  memiliki  karakteristik  daerah  yang  berbeda-beda,  menyebabkan fokus kebijakan perlu dilakukan secara spesifik dengan menyesuaikan potensi pembangkit listrik EBT yang dominan. Sehingga, perlu dilakukan analisis klasifikasi per setiap jenis pembangkit listrik EBT di Indonesia.  Klasifikasi  tersebut  membagi  empat  (4)  grup,  yang  mana  grup  1  menjadi  grup  ‘tidak tersedia/tidak berpotensi’ apabila bernilai 0 pada daerah tertentu, sehingga interval golongan kedua atau  kategori  ‘rendah’  dimulai  dari  angka  1.  Namun,  jika  suatu  sektor  telah  merata  di  seluruh Indonesia,  maka  nilai  dimulai  dari  potensi  paling  minimum.  Klasifikasi  tersebut  menggunakan klasifikasi natural breaks (jenks) pada ArcMap 10.8.
Vol. 5, No. 2, pp 30 – 49 doi: 10.14710/jebt.2024.22970

## 3.2 Pembahasan
Di dalam hasil penelitian ini hubungan kausalitas dua arah antara konsumsi energi terbarukan dengan produksi minyak bumi dihipotesiskan sebagai hubungan yang bersifat negatif, terutama dalam runtun  waktu  periode  tertentu.  Ketika  terjadi  peningkatan  produksi  minyak  bumi,  maka  dapat menurunkan  konsumsi  dari  energi  terbarukan  yang  disebabkan  adanya  hubungan  substitusi  dari kedua jenis energi ini sebagai sumber energi utama yang digunakan. Berdasarkan analisis kausalitas, penyebab dari rendahnya persentase konsumsi energi terbarukan dibandingkan dengan sumber energi lain disebabkan karena masih tingginya ketergantungan terhadap energi fosil, utamanya minyak bumi (asumsi ceteris paribus). Pendapat ini sejalan dengan penelitian dari (Nurdin et al., 2021) di mana hal tersebut dikarenakan biaya pengembangan dan teknologi dari energi terbarukan yang tinggi, sehingga cenderung  berpengaruh  negatif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Berbanding  terbalik  dengan penggunaan EBT, justru penggunaan dari  minyak bumi malah  memiliki pengaruh signifikan positif dalam peningkatan pertumbuhan ekonomi karena hampir semua sektor masih menggunakan sumber energi fosil.
Akan tetapi, melalui analisis IRF menunjukkan adanya pengaruh respons intensitas konsumsi energi terbarukan terhadap produksi minyak bumi di Indonesia bersifat negatif dalam jangka panjang. Sesuai dengan pernyataan bahwa minyak bumi merupakan sumber energi yang tidak dapat diperbarui dan  memiliki  keterbatasan  penggunaan  sehingga  perlu  dilakukan  transisi  atau  perubahan  sumber energi  dari  energi  fosil  menjadi  sumber  energi  terbarukan  yang  berkelanjutan.  Dikhawatirkan  efek jangka  panjang  penggunaan  minyak  bumi  akan  memiliki  eksternalitas  negatif  terutama  dari  sisi lingkungan dan terbatasnya penggunaan.
Walaupun  transisi  energi  terbarukan  memerlukan  biaya  yang  cukup  besar,  terutama  dari  sisi teknologi,  tetapi  hal  tersebut  hanya  sebatas  efek  jangka  pendek.  Potensi  EBT  yang  sangat  besar  di Indonesia  menjadi  modal  yang  sangat  berharga  didalam  transisi  sumber  energi.  Pada  variabel konsumsi energi terbarukan dengan variabel konsumsi energi listrik, analisis IRF menunjukkan adanya pengaruh  respons  yang  positif  dalam  jangka  panjang.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  semakin  banyak masyarakat yang akan mengonsumsi atau membutuhkan EBT maka diperlukan pengembangan  EBT sebagai solusi utama dalam mengatasi kebutuhan energi terutama dalam jangka panjang. Pembangkit energi listrik seperti PLTA, PLTU, PLTN, dan lain sebagainya ditujukan sebagai sumber energi ramah lingkungan yang akan mencukupi kebutuhan energi di masyarakat.
Demi  mewujudkan  pengembangan  EBT  nasional  sebagai  solusi  kebutuhan  energi  jangka panjang,  maka  diperlukan  analisis  spasial  untuk  mengelompokkan  daerah  berdasarkan  potensi  dan realisasi yang ada. Berdasarkan hasil analisis spasial, diketahui terdapat 19 provinsi dengan potensi EBT yang rendah dan sangat rendah (356 MW - 12.569 MW). Sisahnya, 15 provinsi lainnya tergolong tinggi  dan  sangat  tinggi  (12.570  MW  -  26.841  MW).  Sedangkan  pada  peta  data  realisasi,  diketahui terdapat  32  provinsi  yang  tergolong  belum  terealisasi  hingga  realisasi  pembangkit  listrik  EBT  yang rendah (0 MW - 401 MW). Terdapat hanya 2 provinsi lainnya yang tergolong sedang dan tinggi (402 MW  - 3184 MW). Melalui hasil uji autokorelasi dengan Indeks Global Moran, diketahui bahwa data potensi  dan  realisasi  pembangkit  listrik  EBT  secara  spasial  tidak  memiliki  cukup  bukti  untuk membantah H 0 atau dalam kata lain tidak terdapat pola spasial. Melalui z-score yakni -0,503998 dan - 0,955502 menunjukkan data potensi dan realisasi pembangkit listrik EBT di Indonesia cenderung acak atau  random.  Sehingga  dalam  pembuatan  fokus  kebijakan  guna  mengembangkan  EBT  berdasarkan
Vol. 5, No. 2, pp 30 – 49 doi: 10.14710/jebt.2024.22970
potensi  dan  realisasi  terkini  maka  Grouping  Analysis  ditentukan  tanpa  batasan  spasial  (no  spatial constraint).
PLTP merupakan salah satu pembangkit listrik EBT yang berpotensi besar di sepanjang ring of fire  dan  terkonsentrasi  besar  di  Pulau  Jawa  dan  Sumatera.  Potensi  PLTA  hampir  merata  di  seluruh Indonesia dengan dominasi terbesar di Papua, Aceh, dan Pulau Kalimantan. Setiap provinsi memiliki potensi PLTS yang merupakan dampak posisi geografis Indonesia yang berada di garis khatulistiwa, sehingga mendapatkan sinar matahari sepanjang tahun dengan dominasi terbesar di Pulau Kalimantan dan  Sumsel.  Potensi  PLTB  di  Indonesia  tersebar  di  seluruh  Indonesia  dengan  konsentrasi  di  daerah Indonesia  bagian  bawah  selatan.  Potensi  PLTAL  memiliki  persebaran  di  daerah  yang  cenderung berkepulauan dan laut dangkal. Potensi PLTAL terbesar di Indonesia berada di NTB dan Kepri. Pada potensi PLTM & PLTMH hampir merata di seluruh Indonesia, dengan potensi terbesar di Kalteng dan Kaltim. Potensi PLTBio hampir merata di seluruh Indonesia dengan konsentrasi di Pulau Sumatera dan Jawa.  Terakhir,  potensi  PLTSa  sangat  dominan  di  Pulau  Jawa.  Dengan  gabungan  analisis  Grouping Analysis  dan  Analisis  Klasifikasi  Potensi  Jenis-Jenis  Pembangkit  Listrik  EBT,  dapat  menghasilkan beberapa kebijakan berikut:

## Tabel 10.
Rekomendasi Kebijakan (Hasil Olah Penulis). Tabel 10 Rekomendasi Kebijakan Grup Subgrup Kebijakan I Jabar Mempertahankan dan meningkatkan secara maksimal realisasi EBT. Tempat uji coba aplikasi EBT dan transformasi energi dari energi fosil ke EBT secara masif. II Sumut Mengoptimalkan peningkatan realisasi PLTP, PLTBio, dan PLTM , Mendorong realisasi PLTM dan PLTS, Mengembangkan inovasi optimal PLTSa, PLTB, Sumsel Mengoptimalkan peningkatan realisasi PLTS;PLTP, Mendorong realisasi PLTBio, Mengembangkan inovasi optimal PLTA, PLTM, PLTB, PLTSa Kalbar, Kalteng, Kaltim Mengoptimalkan peningkatan realisasi PLTS, PLTA, PLTM, Mengembangkan inovasi optimal PLTBio, PLTSa Jateng, Jatim Mengoptimalkan peningkatan realisasi PLTP, PLTB, PLTBio, PLTSa, Mendorong realisasi PLTM, PLTS, PLTA NTB, NTT Mengoptimalkan peningkatan realisasi PLTP, PLTB, PLTAL, Mengembangkan inovasi optimal PLTA, PLTS, PLTM, PLTBio, PLTSa Papua Mengoptimalkan peningkatan realisasi PLTA, Mengembangkan inovasi optimal PLTBio III Aceh Mendorong realisasi PLTA, PLTM Sumbar, Jambi Mendorong realisasi PLTP, PLTM, PLTBio Kepri Mendorong realisasi PLTAL
Vol. 5, No. 2, pp 30 – 49 doi: 10.14710/jebt.2024.22970
Lampung Mendorong realisasi PLTAL, PLTP Kalsel Mendorong realisasi PLTA Sulteng, Sulsel Mendorong realisasi PLTB IV Riau Mengembangkan inovasi optimal antara PLTA, PLTS, PLTM, PLTB, PLTSa. Mendorong realisasi PLTBio Bengkulu Mengembangkan inovasi optimal antara PLTBio, PLTB, PLTM, PLTS, PLTA. Mendorong realisasi PLTP Babel Mengembangkan inovasi optimal antara PLTP, PLTS, PLTB, PLTBio Banten, Jakarta Mengembangkan inovasi optimal antara PLTP, PLTS, PLTM, PLTB, PLTBio, PLTSa DIY Mengembangkan inovasi optimal antara PLTP, PLTS, PLTM, PLTB, PLTBio, PLTSa Bali Mengembangkan inovasi optimal antara PLTP, PLTA, PLTS, PLTM, PLTB, PLTAL, PLTBio, PLTSa Kaltara Mengembangkan inovasi optimal PLTB, Mendorong realisasi PLTM Sulut, Gorontalo Mengembangkan inovasi optimal antara PLTA, PLTS, PLTM, PLTB, PLTBio, PLTSa. Mendorong realisasi PLTP Sulbar Mengembangkan inovasi optimal antara PLTP, PLTS, PLTM, PLTB, PLTBio Maluku, Malut, Papua Barat Mengembangkan inovasi optimal antara PLTSa, PLTBio, PLTAL, PLTM, PLTA, PLTP. Mendorong realisasi PLTB, PLTS

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pada  hasil  penelitian  baik  menggunakan  analisis  time-series,  maupun  analisis spasial, didapat beberapa kesimpulan sebagai berikut:
(a) Terdapat  hubungan  kausalitas  dua  arah  dari  variabel  konsumsi  energi  terbarukan  dengan produksi  minyak  bumi,  dimana  rendahnya  konsumsi  energi  terbarukan  disebabkan  karena adanya ketergantungan yang tinggi terhadap minyak bumi. Untuk variabel konsumsi energi terbarukan dengan konsumsi listrik, terdapat hubungan satu arah yang signifikan
(b) Dalam jangka panjang, terbentuk hubungan negatif antara energi terbarukan dengan minyak bumi  dimana  terdapat  sifat  yang  menggantikan  atau  substitusi  antara  kedua  jenis  energi tersebut sebagai sumber energi utama, sedangkan dalam jangka panjang, terbentuk hubungan yang positif antara konsumsi energi terbarukan dengan konsumsi energi listrik di Indonesia.
(c) Pada grup 1, pemerintah dapat berfokus mempertahankan dan meningkatkan secara maksimal realisasi  EBT  di  wilayah  tersebut.  Grup  1  dapat  menjadi  role  model  bagi  grup-grup  lainnya dalam mengembangkan EBT. Adapun Jawa Barat sebagai satu-satunya anggota grup 1, dapat menjadi provinsi pertama tempat uji coba aplikasi EBT dan transformasi energi dari energi fosil ke EBT secara masif. Pada grup 2, pemerintah dapat memperkuat terlebih dahulu realisasi atau mengoptimalkan  di  jenis  pembangkit  EBT  yang  sudah  berkembang  dan  mendorong
Vol. 5, No. 2, pp 30 – 49 doi: 10.14710/jebt.2024.22970
peningkatan realisasi di potensi jenis EBT lainnya. Pada grup 3, pemerintah dapat mendorong potensi  pembangkit  listrik  EBT  yang  masih  terbatas.  Serta,  pemerintah  dapat  melakukan eksplorasi mendalam terlebih dahulu terhadap potensi EBT dan mencari solusi berupa inovasi dan  pengembangan  untuk  meningkatkan  realisasi  EBT  pada  grup  4.  Adapun  grup-grup tersebut menunjukkan urutan prioritas pengembangan potensi dan optimalisasi realisasi EBT di Indonesia.

## Ucapan Terima Kasih
Kami  mengucapkan  terima  kasih  kepada  jajaran  struktural  di  Prodi  D-IV  Pembangunan Ekonomi  Kewilayahan  (PEK)  Universitas  Gadjah  Mada  yang  telah  memberikan  dukungan  dan dorongan selama penulis melaksanakan perlombaan hingga tahap publikasi penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Alifdini, I., Iskandar, N. A. P., Nugraha, A. W., Sugianto, D. N., Wirasatriya, A., & Widodo, A. B. (2018).
Analysis of ocean waves in 3 sites potential areas for renewable energy development in Indonesia. Ocean Engineering, 165, 34–42. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2018.07.013
Ariyanto, D., Pramoedyo, H., & Aini, N. N. (2022). Spatial Cluster Ing Dengan Metode Skater (K’Luster Analysis  By  Tree  Edge  Removal)  Untuk  Pengelompokan  Sebaran  Covid-19  Di  Kabupaten Tulungagung.
Pattimura Proceeding:
Conference of Science and Technology. https://doi.org/10.30598/PattimuraSci.2021.KNMXX
Chan,  H.-W.,  Udall,  A.  M.,  &  Tam,  K.-P.  (2022).  Effects  of  perceived  social  norms  on  support  for renewable energy transition: Moderation by national culture and environmental risks. Journal of Environmental Psychology, 79, 101750. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jenvp.2021.101750
Columbia University Irving Medical Center. (2024). Hot Spot Spatial Analysis. Https://Www.Publichealth.Columbia.Edu/Research/Population-Health-Methods/Hot-Spot- Spatial-Analysis .
Ghozali,  I.  (2018).  Aplikasi  analisis  multivariate  dengan  program  IBM  SPSS  25  edisi  ke-9.  Universitas Diponegoro.
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2012). Basic Econometrics.
Hassan, Q., Viktor, P., J. Al-Musawi, T., Mahmood Ali, B., Algburi, S., Alzoubi, H. M., Khudhair Al- Jiboory, A., Zuhair Sameen, A., Salman, H. M., & Jaszczur, M. (2024). The renewable energy role in the global energy Transformations. Renewable Energy Focus , 48. https://doi.org/10.1016/j.ref.2024.100545
Himayah, S., Somantri, L., Maryani, E., Ihsan, H. M., Aliyan, S. A., & Astari, A. J. (2023). Analisis Spasial Sebaran Lokasi Wisata di Kabupaten Pangandaran. Jurnal Pendidikan Geografi Undiksha, 11(3), 299– 307. https://doi.org/10.23887/jjpg.v11i3.71876
IESR.  (2022).  Indonesia  Energy  Transition  Outlook  2021.  Https://Iesr.or.Id/Pustaka/Indonesia-Energy- Transition-Outlook-2021.
Institute for Essential Services Reform. (2019). Laporan Status Energi Bersih Indonesia. Www.Iesr.or.Id.
Kartiasih, F., Syaukat, Y., Anggraeni, L., Pertambangan, S. S., Energi, D., Statistik, B. P., Ekonomi, F., Manajemen, D., & Pertanian Bogor, I. (2012). The Determinants of Energy Intensity in Indonesia.
Jurnal Ekonomi Dan Pembangunan Indonesia, 12(2), 192–214.
Vol. 5, No. 2, pp 30 – 49 doi: 10.14710/jebt.2024.22970
Li,  W.,  Ji,  Z.,  Dong,  F.,  &  Yang,  Y.  (2024).  Evaluation  of  provincial  renewable  energy  generation efficiency  and  spatio-temporal  heterogeneity  of  influencing  factors  in  China.  Renewable  Energy, 226, 120446. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.renene.2024.120446
Nurdin,  K.,  Syahrul  Fuady,  M.,  &  Keuangan  Negara  STAN,  P.  (2021).  ANALISIS  HUBUNGAN
KAUSALITAS  KONSUMSI  ENERGI  (TERBARUKAN  DAN  TIDAK  TERBARUKAN)  DENGAN
PERTUMBUHAN EKONOMI INDONESIA (Vol. 1, Issue 4).
https://www.bp.com/en/global/corporate/energy-economics/statistical-review-of-world-
Shang, Y., Sang, S., Tiwari, A. K., Khan, S., & Zhao, X. (2024). Impacts of renewable energy on climate risk: A global perspective for energy transition in a climate adaptation framework. Applied Energy, 362, 122994. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.122994
Suraya, G. R., & Wijayanto, A. W. (2022). Comparison of Hierarchical Clustering, K-Means, K-Medoids, and Fuzzy C-Means Methods in Grouping Provinces in Indonesia according to the Special Index for  Handling  Stunting.  Indonesian  Journal  of  Statistics  and  Its  Applications,  6(2),  180–201. https://doi.org/10.29244/ijsa.v6i2p180-201
Viton, P. A. (2010). Notes on Spatial Econometric Model. City and Regional Planning. City and Regional Planning.
Widarjono,  A.  (2018).  Ekonometrika  pengantar  dan  aplikasinya  disertai  panduan  eviews  edisi  kelima.  UPP STIM YKPN.
Zikra, M., Ashfar, P., & Mukhtasor. (2016). Analysis of wave climate variations based on ERA-Interim reanalysis data from 1980 to 2014 to support wave energy assessment in Indonesia. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences.