## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 1, Agustus 2022, Hal 269 − 274 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i1.1992

## Pengaruh Perubahan Iklim Terhadap Konsumsi Listrik Rumah Tangga Provinsi Banten

## Muhamad Fakhrudin*, Ahmad Fatoni
Jurusan Ekonomi Syariah, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Jl. Raya Palka No.Km 3, Panancangan, Kec. Cipocok Jaya, Kabupaten Serang, Banten, Indonesia Email: 1 *muhamadfakhrudin@untirta.ac.id, 2 ahmadfatoni@untirta.ac.id Email Penulis Korespondensi: muhamadfakhrudin@untirta.ac.id Submitted: 27/07/2022 ; Accepted: 29/08/2022 ; Published: 29/08/2022
Abstrak- Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh perubahan iklim terhadap konsumsi listrik rumah tangga Provinsi Banten. Penelitian menggunakan metode kuantitatif data panel dari 4 kabupaten dan 4 kota di Provinsi Banten selama tahun 2016 sampai dengan tahun 2020. Penelitian ini menggunakan 3 variabel untuk melihat perubahan iklim yaitu suhu udara, penyinaran matahari dan curah hujan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara parsial Suhu Udara memiliki pengaruh positif signifikan terhadap konsumsi listrik rumah  tangga,  Penyinaran  Matahari  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  konsumsi  listrik  rumah  tangga,  dan Curah  hujan  memiliki pengaruh  positif  signifikan  terhadap  konsumsi  listrik  rumah  tangga.  Secara  simultan  ketiga  variabel  tersebut  memiliki  pengaruh terhadap konsumsi listrik rumah tangga di Provinsi Banten.
Kata Kunci: Perubahan Iklim; Konsumsi; Listrik Rumah Tangga
Abstract- This  study  aims  to  examine  the  effect  of  climate  change  on  household  electricity  consumption  in  Banten  Province.  The research uses a quantitative method of panel data from 4 districts and 4 cities in Banten Province during 2016 to 2020. Three indicators are used to see climate change, namely air temperature, solar radiation and rainfall. The results showed that partially air temperature had a significant positive effect on household electricity consumption, solar radiation had a positive effect on household el ectricity consumption, and rainfall had a significant positive effect on household electricity consumption. Simultaneously these three variables have an influence on household electricity consumption in Banten Province.
Keywords: Climate Change; Household Electricity; Consumption

## 1. PENDAHULUAN
Konsumsi  energi  adalah  salah  satu  faktor  dinamis  untuk  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  (Belke  et  al.,  2011  dan Danish et al., 2017) pembangunan berkelanjutan (sustainable development) (Kahouli, 2017) dan elemen kunci produksi barang dan jasa (Islam et al., 2013). Disisi lain peningkatan konsumsi energi telah memberikan tekanan yang luar biasa pada  lingkungan.  Banyak  studi  empiris  menemukan  bahwa  konsumsi  energi  memiliki  hubungan  positif  dan  signifikan terhadap peningkatan emisi CO2 yang mengarah pada degradasi lingkungan (Rehman & Rashid, 2017 dan Sterpu et al., 2018).  Perubahan  iklim  sebagai  respon  meningkatnya  emisi  CO2  dimana  suhu  udara  rata-rata  meningkat.  Badan Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG)  mencatat  tren  suhu  di  Indonesia  secara  umum  memiliki  tren  yang bernilai positif dengan besaran 0,03°C setiap tahunya. Berdasarkan data dari 91 stasiun pengamatan BMKG, normalnya suhu udara periode 1981-2010 di Indonesia adalah sebesar 26,6°C dan suhu udara rata-rata pada tahun 2020 adalah 27,3°C. Tahun 2016 merupakan tahun terpanas dengan nilai anomali 0,8°C sedangkan tahun 2020 menempati urutan kedua sebagai tahun terpanas dengan anomali 0,7°C sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Anomali dan Suhu Udara Rata-Rata Tahunan (91 Stasiun Pengamatan) Tahun 1981-2020
Masyarakat merespon suhu udara yang panas dengan menggunakan peralatan elektronik pendingin ruangan seperti Air  Conditioner,  Air  Cooler,  dan  Kipas  Angin.  Padahal  penggunaan  pendingin  ruangan  merupakan  pendorong  utama

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 1, Agustus 2022, Hal 269 − 274 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i1.1992
kerusakan iklim (Rose, 2014). Banten adalah salah satu provinsi di Indonesia dengan rata-rata suhu diatas 28°C dan dengan konsumsi listrik yang tinggi. Badan Pusat Statistik (BPS) mencatat distribusi listrik pada tahun 2019 di provinsi Banten sebesar 24646,11 GWh, nilai tersebut merupakan pemakaian terbesar keempat di antara 34 Provinsi di Indonesia.
Tabel 1. Jumlah Pelanggan, Daya Tersambung, dan Energi Terjual Perusahaan Listrik Negara (PLN) di Provinsi Banten
Tahun 2020 Klasifikasi Jumlah Pelanggan Daya Tersambung (kVA) Energi Terjual (MWh) Sosial 64.033 234.316 315 Rumah Tangga 3.223.519 3.325.217 5.871 Bisnis 186.004 1.900.413 2.651 Industri 6.829 5.632.918 13.027 Pemerintahan 11.538 168.998 241 Lainya 5.035 85.719 246 Jumlah 3.496.958 11.347.580 22.352
Pada tabel  1 menunjukkan bahwa sektor rumah tangga menempati  urutan pertama proporsi  pengguna listrik  di Provinsi Banten dengan besaran 3.223.519 pelanggan, daya tersambung sebesar 3.325.217 kVA, dan energi terjual sebesar 5.871  MWh.  Jika  dilihat  pada  tingkat  daerah,  Kabupaten  Tanggerang  merupakan  pelanggang  listrik  terbanyak  yaitu sebesar 969.308 pelanggan dengan energi terjual sebesar 6.372.014.194 KWh. Beberapa peneliti telah melakukan studi hubungan  perubahan  iklim  terhadap  konsumsi  listrik.  Akbari  &  Taha,  (1992)  melaporkan  bahwa  penggunaan  alat pendingin ruangan akan meningkat sebesar 0,5% menjadi 3% dengan peningkatan suhu 0,6°C di beberapa kota Amerika Serikat. Chen dkk, (2006) dalam penelitianya  melaporkan bahwa penggunaan pemanas ruangan berkurang 5%-30% di Cina utara dan lebih dari 30%  di kota Yangtze. Sementara itu Véliz et al., (2017) menemukan bahwa peningkatan suhu rata-rata  global  sebesar  2°C  meningkatkan  harga  dan  konsumsi  listrik  di  Massachustts  Amerika  Serikat,  sehingga pengeluaran  rata-rata  tahunan  rumah  tangga  untuk  listrik  meningkat  sekitar  12%.  Berbeda  dengan  hasil  penelitian  di Indonesia,  Riskiawan,  (2015)  tidak  menemukan  pengaruh  signifikan  antara  suhu  udara  dan  konsumsi  listrik  di  kota Pekanbaru. Berbeda dari penelitian sebelumnya, penelitian ini memilih lokasi di Provinsi Banten pada periode 2016-2020 dimana pada periode tersebut merupakan puncak suhu panas.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  dengan  menggunakan  data  panel.  Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah seluruh Kabupaten dan Kota di Provinsi Banten diantaranya adalah Kabupaten Pandeglang, Kabupaten Lebak, Kabupaten Tangerang, Kabupaten Serang, Kota Tangerang, Kota Cilegon, Kota Serang, dan Kota Tangerang Selatan. Jenis data yang digunakan adalah data sekunder, yaitu data tahunan dari tahun 2016 sampai dengan tahun 2020. Data ini diperoleh dari Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG)  dan  Perusahaan  Listrik  Negara  (PLN)  Provinsi  Banten. Penelitian  ini  menggunakan  3  variabel  sebagai  proksi  dalam  melihat  perubahan  iklim  yaitu  suhu  udara,  penyinaran matahari, dan curah hujan. Sementara itu spesifikasi model umum dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
𝐾𝐿 𝑖𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑆𝑈 1𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝑃𝑀 2𝑖𝑡 + 𝛽 3 𝐶𝐻 3𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 (1)
Dimana:
KL : Konsumsi Listrik
SU : Suhu Udara PM : Penyinaran Matahari CH : Curah Hujan 𝛽 0 : Intercept / Konstanta 𝜀 : Variabel Pengganggu
Data  panel  adalah  data  yang  merupakan  hasil  dari  pengamatan  beberapa  individu (unit  cross-sectional) yang masing-masing  diamati  dalam  beberapa  periode waktu  yang  berurutan  (unit  waktu)  (Baltagi,  2005).  Dengan  demikian regresi  data  panel  adalah  regresi  dengan  menggabungkan  sekaligus  data  cross-section  dan  time-series  dalam  sebuah persamaan.  Regresi  ini  dikembangkan  untuk  mengatasi  berbagai  masalah  yang  dihadapi  pada  saat  melakukan  regresi dengan data cross section atau data time series secara terpisah. Berbagai masalah tersebut diantaranya adalah kecukupan ketersediaan  data,  masalah  heteroskedastisitas  yang  sering  dihadapi  cross-section,  maupun  masalah  autokorelasi  yang sering  terjadi  pada time  series .  Regresi  ini  dikembangkan  dengan  alasan  efisiensi  dalam  melakukan  estimasi  (Sriyana, 2014).

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 1, Agustus 2022, Hal 269 − 274 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i1.1992
Sebagaimana  dijelaskan  sebelumnya,  model  regresi  pada  umumnya  menggunakan  data  cross  section  dan  time series. Dengan mengasumsikan kita memiliki variabel terikat Y dan variabel bebas X, maka model regesi untuk data cross section dapat dituliskan dalam bentuk model berikut:
Y i =   β 0 +   β 1 X i +   ε i ; i = 1,2, … , n (2)
Dimana 𝛽 0 adalah intersep atau konstanta, 𝛽 1 adalah koefisien regresi, 𝜀 𝑖 adalah variabel gangguan (eror) dan n adalah  banyaknya  data. Selanjutnya  jika  kita  akan  melakukan  analisis  regresi  atas  variabel  Y  dan X  dengan  data time series, maka bentuk model regresinya adalah:
Y t = β 0 + β 1 X t + ε t ; t = 1,2, … , t (3)
Dimana t menunjukkan banyaknya periode waktu data time series. Mengingat data panel merupakan gabungan dari daa cross section dan data time series, maka model regresi data panel dapat dituliskan sebagai berikut:
Y it = β 0it + ∑ β k X kit + n k=1 ε it (4)
Dimana n adalah banyaknya variabel bebas, i adalah jumlah unit observasi, t adalah banyaknya periode waktu, sehingga besaran (n x t) menunjukkan banyaknya data panel yang akan dianalisis.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat  tiga  model  yang  dapat  dipilih  dalam  regresi  data  panel  yaitu common  effect , fixed  effect dan random  effect . Namun  demikian ketiga model tersebut  harus dipilih  salah satunya untuk  mendapatkan model yang terbaik. Pemilihan model dapat menggunakan uji chow, hausman, dan Lagrange Multiplier (LM). Adapun hasil uji pemilihan model terbaik adalah sebagai berikut:

## 3.1 Uji Chow
Dalam  melakukan  pemilihan  mana  model  yang  terbaik  antara  model common  effect atau fixed  effect ,  penelitian  ini menggunakan uji chow. Adapun hipotesis yang digunakan dalam uji chow adalah sebagai berikut: a. H 0 : common effect adalah model terbaik b. H α : fixed effect adalah model terbaik
Dalam  melakukan  uji  pemilihan  estimasi  terbaik  antara  estimasi  common  effect  dan  fixed  effect  dapat  dilihat melalui p-value jika signifikan (≤ 5%) maka model yang tepat adalah fixed effect. Kemudian jika p-value tidak signifikan (≥ 5%) maka model yang tepat adalah common effect
Tabel 2. Hasil Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 52.284846 (5,49) 0.0000 Cross-section Chi-square 110.767173 5 0.0000
Berdasarkan  Tabel  2  hasil  uji  chow  menunjukan  nilai  probabilitas  0.0000  <  α  5%  maka  hasilnya  signifikan, sehingga menolak H 0 atau menerima H α . Dengan demikian maka model yang tepat adalah model estimasi fixed effect
3.2 Uji Hausman
Dalam melakukan pemilihan mana model yang terbaik antara model  estimasi fixed effect atau random effect , penelitian ini menggunakan Hausman . Adapun hipotesis yang digunakan dalam uji hausman adalah sebagai berikut: a. H 0 : Model yang tepat adalah random effects b. H α : Model yang tepat adalah fixed effect
Dalam melakukan uji pemilihan estimasi terbaik antara fixed effect dan random effect dapat dilihat melalui p-value jika signifikan (≤ 5%) maka model yang tepat adalah fixed effect. Kemudian jika p-value tidak signifikan (≥ 5%) maka model yang tepat adalah random effect
Tabel 3. Hasil Uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 1, Agustus 2022, Hal 269 − 274 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i1.1992
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 0.000000 5 1.0000
Berdasarkan Tabel 3 hasil uji Hausman menunjukan nilai probabilitas 1.0000 > α 5%, sehingga menolak H α atau gagal menolak H 0 . Dengan demikian maka model yang tepat adalah model estimasi random effect .

## 3.3 Uji Lagrange Multiplier (LM)
Dalam  melakukan  pemilihan  mana  model  yang  terbaik  antara  model  estimasi random  effect atau common  effects , penelitian ini menggunakan uji Lagrange Multiplier dengan hipotesis sebagai berikut:
a. H 0 : Model yang tepat adalah common effect
b. H α : Model yang tepat adalah random effects
Dalam melakukan uji pemilihan estimasi terbaik antara random effects dan common effects dapat dilihat melalui p- value jika signifikan (≤ 5%) maka model yang tepat adalah random effect. Kemudian jika p-value tidak signifikan (≥ 5%) maka model yang tepat adalah common effect.
Tabel 4. Hasil Uji Lagrange Multiplier (LM)
Lagrange Multiplier Tests for Random Effects Null hypotheses: No effects Alternative hypotheses: Two-sided (Breusch-Pagan) and one-sided
(all others) alternatives Test Hypothesis Cross-section Time Both Breusch-Pagan 77.15344 1.591229 78.74467 (0.0000) (0.2072) (0.0000)
Berdasarkan Tabel 4 hasil uji LM menunjukan nilai probabilitas 0.0000 < α 5% maka hasilnya signifikan, sehingga menolak H 0 atau menerima H α .  Dengan demikian maka model yang tepat adalah model estimasi random effect .
Tabel 5. Hasil Estimasi Random Effect
Dependent Variable: KL Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 07/03/22   Time: 14:59 Sample: 2016 2020 Periods included: 5 Cross-sections included: 8
Total panel (balanced) observations: 40 Swamy and Arora estimator of component variances Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 184.1565 114.9270 1.602378 0.0155 SU 6.419653 2.738896 2.343884 0.0232 PM 0.087002 0.011547 7.534306 0.0000 CH 0.174996 0.076761 2.279748 0.0270 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 1.180311 0.9684 Idiosyncratic random 0.213181 0.0316 Weighted Statistics Root MSE 0.207960     R-squared 0.423580 Mean dependent var 2.978682     Adjusted R-squared 0.257788 S.D. dependent var 0.303456     S.E. of regression 0.312101 Sum squared resid 3.506662     F-statistic 26.89794 Durbin-Watson stat 1.868682     Prob(F-statistic) 0.000633
Berdasarkan  Tabel  5  hasil  estimasi random  effect maka  dapat  diketahui  variabel  suhu  udara  memiliki  tanda koefisien  yang  sesuai  dengan  dugaan.  Nilai  koefisien  variabel  suhu  udara  adalah  sebesar  6,419653  dengan  nilai

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 1, Agustus 2022, Hal 269 − 274 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i1.1992
probabilitas 0,0232 < α 5% maka menolak H 0 atau menerima H α . Ini berarti menurut statistik menunjukkan bahwa variabel suhu udara berpengaruh positif dan signifikan terhadap konsumsi listrik rumah tangga. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Mansur et al., (2008), Sanquist et al., (2012) dan Vaage, (2000) dimana suhu udara memiliki hubungan yang positif terhadap konsumsi listrik. Namun hasil penelitian ini berbeda dengan penelitian Riskiawan, (2015) yang meneliti pengaruh perubahan suhu udara terhadap konsumsi listrik rumah tangga dan bisnis di kota Pekanbaru dimana suhu udara tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  konsumsi  listrik  Selanjutnya  adalah  penyinaran  matahari  memiliki  nilai koefisien sebesar 0,087002 dengan probabilitas sebesar 0,0000 < α 5% maka menolak H 0 atau menerima H α . Ini berarti menurut statistik menunjukkan bahwa variabel penyinaran matahari berpengaruh positif dan signifikan terhadap konsumsi listrik  rumah  tangga..  Kemudian  variabel  curah  hujan  memiliki  nilai  koefisien  sebesar  0,174996  dengan  probabilitas sebesar 0,0270 < α 5% maka menolak H 0 atau menerima H α . Ini berarti menurut statistik menunjukkan bahwa variabel curah hujan berpengaruh positif dan signifikan terhadap konsumsi listrik rumah tangga. Selanjutnya nilai probabilitas (F- statistic) adalah sebesar 0.000633 < 𝛼 = 5% sehingga hasilnya menolak H 0 atau menerima H α . Artinya secara bersama- sama  (simultan)  variabel  suhu  udara,  penyinaran  matahari,  dan  curah  hujan  memiliki  pengaruh  sihnifikan  terhadap konsumsi  listrik rumah tangga.   Pada tahap selanjutnya adalah melakukan tes diagnosa untuk lebih memastikan model yang  benar  dengan  melakukan  pengujian  asumsi  klasik.  Diantaranya  adalah  pengujian  multikolinieritas  melalui  uji korelasi. Berdasarkan hasil uji korelasi maka tidak terjadi multikolinieritas antar variabel bebas dengan melihat koefisien korelasi variabel bebas < 0.85 dengan demikian tidak terdapatnya masalah multikolinieritas. Sementara dalam melakukan pengujian normalitas  data  dengan metode  Jarque-Bera menunjukkan nilai  probabilitas 0,3832 > 0,05  dengan demikian model terbebas dari masalah normalitas data.

## 4. KESIMPULAN
Perubahan Iklim didefinisikan sebagai pergeseran pola iklim terutama disebabkan oleh emisi gas rumah kaca. Emisi gas rumah  kaca  menyebabkan  panas  terperangkap  oleh  atmosfer  bumi  dan  menjadi  penyebab  utama  pemanasan  global. BMKG melaporkan tahun 2016 dan 2020 merupakan tahun terapanas sejak pengamatan pada tahun 1981. Masyarakat khususnya sektor rumah tangga merespon tingginya suhu udara dengan menggunakan peralatan listrik seperti pendingin ruangan.  Provinsi  Banten  adalah  salah  satu  provinsi  penyumbang  konsumsi  listrik  terbesar  dan  sektor  rumah  tangga termasuk pengguna terbanyak. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh perubahan iklim terhadap konsumsi listrik rumah tangga Provinsi Banten. Penelitian menggunakan metode kuantitatif data panel dari 4 kabupaten dan 4 kota di  Provinsi  Banten selama tahun 2016 sampai dengan tahun 2020.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara parsial Suhu Udara memiliki pengaruh positif signifikan terhadap konsumsi listrik rumah tangga, Penyinaran Matahari memiliki pengaruh positif terhadap konsumsi listrik rumah tangga, dan Curah hujan memiliki pengaruh positif signifikan terhadap konsumsi  listrik  rumah  tangga.  Secara  simultan  ketiga  variabel  tersebut  memiliki  pengaruh  terhadap  konsumsi  listrik rumah tangga di Provinsi Banten.

## REFERENCES
Akbari, H., & Taha, H. (1992). The impact of trees and white surfaces on residential heating and cooling energy use in four Canadian cities. Energy , 17 (2), 141–149. https://doi.org/10.1016/0360-5442(92)90063-6
Belke, A., Dobnik, F., & Dreger, C. (2011). Energy consumption and economic growth: New insights into the cointegration relationship. Energy Economics , 33 (5), 782–789. https://doi.org/ 10.1016/j. eneco.2011 .02.005
Chen, L., Fang, X.-M., Fang, X.-Q., et al., 2006.Impacts of climate warming on heating climatic con-ditions and energy requirements over China in thepast 20 years. Journal of Natural Resources (in Chi-nese). (7), 590-597
Danish, Zhang, B., Wang, B., & Wang, Z. (2017). Role of renewable energy and non-renewable energy consumption on EKC: Evidence from Pakistan. Journal of Cleaner Production , 156 , 855–864. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.03.203
Islam, F., Shahbaz, M., & Alam, M. M. (2013). Munich Personal RePEc Archive Financial development and energy consumption nexus in Malaysia : A multivariate time series analysis. Econ. Modell. 30, 435–441 , 30 (28403), 435–441.
Kahouli,  B.  (2017).  The  short  and  long  run  causality  relationship  among  economic  growth,  energy  consumption  and  financial development: Evidence from South Mediterranean Countries (SMCs). Energy Economics , 68 , 19–30. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2017.09.013
Mansur, E. T., Mendelsohn, R., & Morrison, W. (2008). Climate change adaptation: A study of fuel choice and consumption in the US energy sector. Journal of Environmental Economics and Management , 55 (2), 175–193. https://doi.org/10.1016/j.jeem.2007.10.001 Rehman,  M.  U.,  &  Rashid,  M.  (2017). Energy  consumption  to  environmental degradation,  the  growth  appetite  in  SAARC  nations. Renewable Energy , 111 , 284–294. https://doi.org/10.1016/j.renene.2017.03.100
Riskiawan, H. (2015). Pengaruh Perubahan Suhu Udara Terhadap Konsumsi Listrik Pada Rumah Tangga dan Bisnis Di Kota Pekanbaru. Jurnal Online Fakultas Ekonomi Universitas Riau , 2 (2), 1–14.
Rose, S. (2014). Understanding the Social Cost of Carbon: A Technical Assessment. Electric Power Research Institute . Sanquist, T. F., Orr, H., Shui, B., & Bittner, A. C. (2012). Lifestyle factors in U.S. residential electricity consumption. Energy Policy ,
42 (October), 354–364. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2011.11.092 Sterpu, M., Soava, G., & Mehedintu, A. (2018). Impact of economic growth and energy consumption on greenhouse gas emissions:

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 1, Agustus 2022, Hal 269 − 274 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i1.1992
Testing environmental curves hypotheses on EU countries. Sustainability (Switzerland) , 10 (9). https://doi.org/10.3390/su10093327 Vaage, K. (2000). Heating technology and energy use: A discrete/continuous choice approach to Norwegian household energy demand. Energy Economics , 22 (6), 649–666. https://doi.org/10.1016/S0140-9883(00)00053-0 Véliz, K. D., Kaufmann, R. K., Cleveland, C. J., & Stoner, A. M. K. (2017). The effect of climate change on electricity expenditures in Massachusetts. Energy Policy , 106 (June 2016), 1–11. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2017.03.016