## J UIK ( JURNAL ILMU KOMPUTER ) - V OL . 2 N O . 1 (2022) F EBRUARI 2022

## LISTRIK BERDAYA RENDAH LEBIH EFISIEN DI PERKOTAAN : PENDEKATAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS

## Ghinia Anastasia Muhtar
Program Studi Teknik Geologi, Universitas Bosowa Email: ghiniastraw@gmail. com

## Abstrak
This study divides the households into two groups according to the power electricity in housing type 36 (900VA) and in housing type 45 (1.300VA). We investigated using survey data of 189 households with spreading questionaires to electricity consumption, family total and income total. LQ analysis and GIS approach are used to see the distribution of electricity consumption efficiency. This study discovers electricity consumption efficiency that is not determined by how much power electricity is installed by households. it is proven by housing type 36 that has power electricity 900VA but it is is not electricity consumption efficiency dominantly than housing type 45. Even though, electricity consumption total in housing type 36 is lower than housing type 45. The other words efficiency in housing type 36 is reverse from in housing type 45, namely there are five Kecamatans in housing type 36 that are not efficiency but in housing type 45 the same Kecamatans, they are efficiency. Next, we study also about the factors that influence electricity consumption efficiency. Multiple Regresion is used indetification effect from total family and income total to electricity consumption efficiency. The results show family total affected significantly increase of electricity consumption in housing type 36 and housing type 45. Income factor only affected significantly in housing type 36 but it did not affected in housing type 45. Column R.Square shows family total and income total only affect electricity consumption efficiency by 14,7 % in housing type 36 and 33% in housing type 45. There are 60% other factor s that effect electricity consumption efficiency

## Keywords: Lower Power Electricity, Electricity Consumption Efficiency, Geographic Information System, Household
Penelitian  ini  membagi  rumah  tangga  menjadi  dua  kelompok  berdasarkan  daya  listrik  pada  perumahan  tipe  36  (900VA)  dan  pada perumahan tipe 45 (1.300VA). Kami menyelidiki menggunakan data survei dari 189 rumah tangga dengan menyebarkan kuesioner untuk konsumsi  listrik,  jumlah  keluarga  dan  total  pendapatan.  Analisis  LQ  dan  pendekatan  GIS  digunakan  untuk  melihat  distribusi  efisiensi konsumsi  listrik.  Studi  ini  menemukan  efisiensi  konsumsi  listrik  yang  tidak  ditentukan  oleh  seberapa  besar  daya  listrik  yang  dipasang oleh rumah tangga. Hal ini dibuktikan dengan perumahan tipe 36 yang memiliki daya listrik 900VA tetapi efisiensi konsumsi listriknya tidak lebih dominan dibandingkan dengan perumahan tipe 45. Padahal, total konsumsi listrik pada perumahan tipe 36 lebih rendah dari pada perumahan tipe 45. Dengan kata lain efisiensi pada perumahan tipe 36 kebalikan dari pada perumahan type 45 yaitu terdapat lima kecamatan pada perumahan type 36 yang tidak efisien tetapi pada perumahan type 45 kecamatan yang sama yaitu efisiensi. Selanjutnya, kami  juga  mempelajari  tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  efisiensi  konsumsi  listrik.  Regresi  Berganda  digunakan  efek identifikasi dari total keluarga dan pendapatan total terhadap  efisiensi  konsumsi  listrik. Hasil penelitian  menunjukkan  jumlah keluarga berpengaruh  nyata  terhadap  peningkatan  konsumsi  listrik  pada  perumahan  tipe  36  dan  perumahan  tipe  45.  Faktor  pendapatan  hanya berpengaruh  signifikan  pada  perumahan  tipe  36  tetapi  tidak  berpengaruh  signifikan  pada  perumahan  tipe  45.  Kolom  R.Square menunjukkan jumlah keluarga dan total pendapatan saja berpengaruh terhadap efisiensi konsumsi listrik sebesar 14,7 % pada perumahan type 36 dan 33% pada perumahan type 45. Terdapat 60% faktor lain yang mempengaruhi efisiensi konsumsi listrik
Kata Kunci :  Rendahnya Daya Listrik, Efisiensi Konsumsi Listrik, Sistem Informasi Geografis, Rumah Tangga

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  terpadat  keempat  di  dunia pada  tahun  2019[1]  yang  memiliki  banyak  pekerjaan  untuk menyediakan  perumahan  dan  pemukiman  bagi  semua  orang. Sejak  tahun  2013  sampai  dengan  tahun  2016 terjadi  penurunan rumah milik sendiri dari 78% menjadi 69,59%[2,3]. Artinya ada sekitar  30%  penduduk  yang  menyewa  rumah  atau  tinggal bersama  keluarganya.  Oleh  karena  itu,  pemerintah  Indonesia membuat  program  perumahan  subsidi.  Perumahan  tipe  21  dan rumah  tipe  36  merupakan  tipe  rumah  yang  mendapat  subsidi
dari  pemerintah[4,5].  Salah  satu  fasilitas  yang  disediakan  di Perumahan  tipe  36  adalah  listrik  900  VA.  Berbeda  dengan rumah  tipe  45,  bukan  rumah  subsidi  yang  berlistrik  1.300  VA. Daya  listrik  900VA  memiliki  keterbatasan  daya  listrik  dalam menggunakan  barang  elektronik  berdaya  tinggi  tidak  secara bersamaan,  sedangkan  daya  listrik  1300VA  memiliki  daya listrik  yang  besar,  sehingga  dapat  digunakan  menggunakan barang  elektronik  berdaya  tinggi  secara  bersamaan.  Semakin besar  daya  listriknya,  maka  akan  semakin  besar  pula  peluang akan boros energi. Di  masa lalu, beberapa studi efisiensi energi
telah  diterbitkan  [6,7,8]  berdasarkan  data  makro  agregat. Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  metode  analisis  seperti data envelopment analisis. audit energy dan sistem perencanaan alternatif  energi  jarak  jauh.  Sayangnya,  penelitian  yang  telah dipublikasikan  mengenai  efisiensi  konsumsi  listrik  di  rumah tangga masih sangat jarang di Indonesia. Dua penelitian tersebut menyatakan  bahwa  efisiensi  konsumsi  listrik  di  rumah  tangga dipengaruhi  oleh  banyaknya  barang  elektronik  yang  digunakan dalam  rumah  tangga[9,10].  Selain  itu,  masyarakat  dapat menggunakan peralatan  hemat  energi  dan  mengatur daya  listrik untuk menghasilkan efisiensi konsumsi listrik.
Sistem Informasi Geografis (SIG) adalah sistem informasi yang  dibuat  berdasarkan  data  spasial  dan  non-spasial berdasarkan  lokasi,  melakukan  analisis  statistik  berdasarkan informasi  pada  peta  dan  dapat  digunakan  dalam  pengambilan keputusan  [11,12,13]  .  SIG  digunakan  oleh  para  ahli  geografi untuk  menganalisis  suatu  data  berbasis  wilayah  yang ditampilkan  pada  peta,  sehingga  berguna  untuk  melihat  pola persebaran wilayah yang memiliki karakteristik yang sama atau wilayah  yang  membedakannya  dengan  wilayah  lainnya. Location  quotient  (LQ)  merupakan  salah  satu  analisis  yang digunakan  untuk  menginterpretasikan  sebaran  spasial  baik  di bidang  ekonomi,  industri,  urbanisasi  maupun  perencanaan wilayah[14,15,16].  Pada  dasarnya  LQ  dapat  digunakan  untuk mengukur  perbandingan  antara  faktor  lokal  dengan  faktor regional  atau  kecil  dengan  besar.  Berbicara  membandingkan, efisiensi  adalah  membandingkan  antara  input  dengan  output. Input  yang  kecil  dapat  menghasilkan  output  yang  besar  yang disebut  efisiensi.  Sehingga,  LQ  dapat  digunakan  untuk identifikasi  efisiensi  konsumsi  listrik  yang  ditampilkan  dalam peta  dengan  menggunakan  menggunakan  Pendekatan  GIS. Akhir  kata,  penelitian  ini  bermakna  dari  penelitian-penelitian lain  yang  pernah  dilakukan  karena  penelitian  ini  akan  menjadi yang  pertama  kali  menggunakan  pendekatan  LQ  dan  GIS sebagai alat untuk mengidentifikasi efisiensi konsumsi listrik di rumah  tangga,  terutama  antara  subsidi  perumahan  (perumahan tipe  36)  dan  perumahan  non-perumahan.  subsidi  (perumahan tipe 45).

## 2. METODOLOGI
Pada Maret 2019, tujuh kabupaten di Kota Gorontalo mengikuti survei ini. Kami menyebarkan 189 kuesioner di rumah tangga di Kota  Gorontalo  (Tabel  1),  yang  dibagi  menjadi  2  tipe  rumah, yaitu rumah tipe 36 (101 rumah tangga) dan rumah tipe 45 (88 rumah  tangga).  Perumahan  tipe  36  merupakan  rumah  subsidi yang  memiliki  daya  listrik  900  VA  dan  perumahan  tipe  45 adalah  rumah  tanpa  subsidi  yang  memiliki  daya  listrik  1.300 VA.  Perbedaan  kedua  tegangan  ini  akan  mempengaruhi besarnya  konsumsi  daya  listrik  (kilowatt-hour,  KwH).  Ada beberapa  kondisi  dalam  rumah  tangga  yang  kami  sebarkan kuesioner,  yaitu  rumah  tersebut  telah  ditinggali  oleh penghuninya  minimal  3  bulan  dan  rumah  tersebut  tidak digunakan  sebagai  ruko,  hanya  sebagai  tempat  tinggal.  Kondisi ini dilakukan karena peneliti hanya akan menganalisis konsumsi listrik  di  rumah  tangga  secara  riil.  Survei  tersebut  berisi pertanyaan :
1. Identifikasi  penggunaan  listrik  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi  efisiensi  konsumsi listrik  di 7 kecamatan pada setiap tipe perumahan
2. Identifikasi  yang  digunakan  anggota  keluarga  yang
berpengaruh terhadap efisiensi konsumsi listrik
3. Pendapatan  digunakan  untuk  identifikasi  yang berpengaruh terhadap efisiensi konsumsi listrik
Tabel 1 . Sampel Rumah Tangga Kecamatan Sample Total Tipe 36 Tipe 45 Dungingi 16 11 Kota Tengah 16 10 Kota Selatan 17 11 Sipatana 8 15 Kota Utara 18 22 Kota Timur 15 12 Kota Barat 11 7 Total 101 88
Analisis  data  merupakan  bagian  terpenting  dalam  menjawab pertanyaan dari tujuan penelitian ini. Oleh karena itu, penelitian ini memiliki analisis data, yaitu:
Analisis  Location  quotient  (LQ).  LQ  menghasilkan  2 nilai  yaitu  LQ  >  1  dan  LQ≤  1.  LQ  >  1  berarti  daerah  dapat memenuhi  kebutuhannya  dan  merupakan  ekspor  atau  basis ekonomi  dan  LQ≤  1  berarti  ,  daerah  tidak  cukup  untuk memenuhi  kebutuhannya  dan  kadangkala  adalah  impor  atau ekonomis.  Kemudian,  kita  mengartikan  LQ  >  1  sebagai  tidak ada efisiensi dan LQ≤ 1 sebagai efisiensi. Prosedur umum untuk menghitung nilai LQ berdasarkan konsumsi listrik untuk semua kabupaten diberikan di bawah ini [17, 15]: LQ=  (ECi/ECTi)/(EC/ECT) (1)
Yang  mana, ECi adalah konsumsi listrik tipe 36 atau tipe 45 di suatu kecamatan, ECTi adalah total konsumsi listrik tipe 36 dan tipe  45  di  suatu  kecamatan,  EC  adalah  konsumsi  listrik  tipe  36 atau  tipe  45  di  tujuh  kecamatan,  ECT  adalah  konsumsi  listrik total tipe 36 dan tipe 45 di tujuh kabupaten
Analisis  GIS.  SIG  digunakan  untuk  melihat  efisiensi konsumsi  listrik  spasial  yang  diperoleh  dari  perhitungan  LQ  di setiap kecamatan dan ditampilkan pada peta. Dengan demikian, peta  akan  menunjukkan  model  distribusi  efisiensi  konsumsi listrik
Analisis  Regresi  Berganda.  Analisis  ini  akan  menjelaskan apakah  jumlah  keluarga  dan  pendapatan  total  berpengaruh secara  signifikan  terhadap  efisiensi  konsumsi  listrik  di  setiap kecamatan berdasarkan perumahan tipe 36 dan tipe 45.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Konsumsi Listrik Secara Spasial
Kami  telah  memusatkan  studi  kami  menggunakan  pendekatan kuantitatif  berdasarkan  pengukuran  efisiensi  konsumsi  listrik antara  perumahan  tipe  36  dan  perumahan  tipe  45.  Kami menganalisis efisiensi konsumsi listrik menggunakan pendekatan  GIS  yang  menggabungkan  analisis  LQ  di  tujuh kabupaten.  Data  yang  disajikan  pada  Gambar  1  menunjukkan bahwa  sebagian  besar  rumah  tangga  di  perumahan  tipe  36 memiliki  konsumsi  listrik  yang  tidak  efisien  daripada  di perumahan tipe 45. Padahal total konsumsi listrik di perumahan tipe  36  lebih  rendah  dari  rumah  tipe  45,  yang  mana  nilai minimum konsumsi listrik di perumahan tipe 36 adalah 74 KwH dan  konsumsi  listrik  maksimum  adalah  296  KwH  dan  nilai maksimum konsumsi listrik pada perumahan tipe 45 lebih tinggi dari pada perumahan tipe 36, yaitu 341 KwH dan nilai minimum adalah  68  KwH  (Tabel  2).  Kabupaten  Kota  Tengah,  Kota Selatan,  Kota  Utara,  Kota  Timur  dan  Kota  Barat  pada perumahan tipe 36 memiliki konsumsi listrik yang tidak efisien,
sedangkan  pada  perumahan  tipe  36  hanya  terdapat  dua kecamatan (Kecamatan Dungingi dan Kabupaten Sipatana) yang memiliki konsumsi listrik yang efisien.
Gambar 1 menunjukkan Kecamatan Kota Tengah, Kota Selatan, Kota Utara, Kota Timur dan Kota Barat pada perumahan tipe 45 sudah efisien, sedangkan hanya ada dua kecamatan (Kecamatan Dungingi  dan  Kecamatan  Sipatana)  pada  perumahan  tipe  45 yang  tidak  efisien.  Berdasarkan  perhitungan  efisiensi  (LQ)  , perumahan  tipe  36  dan  perumahan  tipe  45  menunjukkan  hasil yang  unik,  yaitu  ketika  Kecamatan  Dungingi  pada  perumahan tipe  36  adalah  efisiensi,  maka  Kecamatan  Dungingi  pada perumahan tipe 45 adalah non efisiensi. itu terjadi di kabupaten lain  (Gambar.1).  Dengan  kata  lain  efisiensi  pada  housing  type 36 adalah kebalikan dari housing type 45
Gambar.1 Efisiensi Pemakaian Listrik
Data yang disajikan pada Tabel.2 menunjukkan bahwa efisiensi konsumsi  listrik  tidak  dipengaruhi  oleh  lebih  sedikit  atau  lebih banyak  konsumsi  listrik  di  setiap  kecamatan.  Contoh  kasus, Kecamatan  Dungingi  pada  perumahan  tipe  36  adalah  efisiensi, tetapi  konsumsi  listriknya  lebih  tinggi  dibandingkan  pada perumahan  tipe  45  (1934  KwH  pada  perumahan  tipe  36  dan 1895  KwH  pada  perumahan  tipe  45).  Perlu  diketahui  bahwa analisis  LQ  merupakan  perbandingan  konsumsi  listrik  antara
kabupaten  dengan  kota  (kecil  ke  tinggi).  Tabel  3  menunjukkan nilai  perbandingan  konsumsi  listrik  di  wilayah  kecamatan  di Kecamatan  Dungingi  pada  perumahan  tipe  36  lebih  rendah dibandingkan dengan konsumsi listrik di wilayah kota yaitu 0,50 :  0,51.  Berbeda  dengan  kasus  di  Kecamatan  Dungingi  pada perumahan tipe 36, Kabupaten Kota Utara pada perumahan tipe 36 tidak  efisien,  namun konsumsi  listriknya  lebih rendah (3145 KwH)  dibandingkan  Kecamatan  Kota  Utara  pada  perumahan tipe  45  yaitu  efisiensi  (4770  KwH).  Jawaban  yang  sama  di Kecamatan Dungingi bahwa nilai perbandingan konsumsi listrik di wilayah kecamatan di Kabupaten Kota Utara pada perumahan tipe  36  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  konsumsi  listrik  di wilayah kota, yaitu 0,53:0,51.
Perumahan  tipe  36  memiliki  daya  listrik  yang  lebih  rendah (900VA)  dibandingkan  dengan  perumahan  tpe  45  (1300VA). Daya  listrik  900VA  memiliki  keterbatasan  daya  dalam menggunakan  elektronika  berdaya  tinggi.  Contoh,  saat  AC dihidupkan dengan kulkas, rice cooker, mesin cuci dan charging handphone  secara  bersamaan  maka  akan  terjadi  pemadaman listrik. Orang harus memilih yang mana barang elektronik yang akan  menyala  pada  waktu  yang  sama.  Berbeda  dengan  daya listrik  1300VA,  orang  bisa  menggunakan  semua  barang elektronik  secara  bersamaan,  seperti  AC,  kulkas,  rice  cooker, mesin cuci, dan charging handphone.
Kota  Tengah,  Kota  Selatan,  Kota  Utara,  Kota  Timur  dan  Kota Barat  memiliki  LQ  >1,  yang  berarti  kabupaten-kabupaten tersebut  tidak  efisien.  Meskipun  kabupaten-kabupaten  ini memiliki  daya  listrik  900VA,  mereka  mengkonsumsi  listrik lebih  banyak  daripada  kecamatan  yang  sama  di  perumahan  tpe 45. Beberapa penelitian telah dilakukan tentang hubungan antara konsumsi  listrik  dan  pencemaran  lingkungan  yang  menyatakan bahwa  konsumsi  listrik  yang  berlebihan  dapat  menyebabkan perubahan iklim karena peningkatan konsentrasi CO2 [18]  dan PM2,5  [19]  .  Studi  yang  telah  dilakukan  di  Indonesia menunjukkan  bahwa  efisiensi  konsumsi  energi  di  sektor  rumah tangga  berperan  signifikan  dalam  mengurangi  emisi  CO2  di Indonesia[20]  dan  pembangkit  listrik  menggunakan  batubara yang menghasilkan[ emisi CO2 [21] .
3.2 Karakteristik Sosial Mempengaruhi Konsumsi Listrik
Regresi Berganda digunakan untuk mengidentifikasi karakteristik  sosial  yang  mempengaruhi  efisiensi  konsumsi listrik.  Tabel  4  menunjukkan  bahwa  konsumsi  listrik  pada perumahan  tipe  36  dipengaruhi  secara  signifikan  oleh  total  sig keluarga. 0,000<0,05, tetapi total pendapatan tidak berpengaruh signifikan  terhadap  efisiensi  konsumsi  listrik  dengan  sig. 0,249>0,05.  Perumahan  tipe  45  dipengaruhi  secara  signifikan oleh  jumlah  keluarga  dan  jumlah  pendapatan  dengan  nilai signifikansi kurang dari 0,05. Persamaan antara konsumsi listrik, jumlah  keluarga  dan  jumlah  pendapatan  dapat  ditulis  sebagai (lihat kolom b) :
Y = 36 + 18 X1 + 4 X2      (2)perumahan tipe 36 Y = 38 + 26 X1 + 8X2 (3)perumahan tipe 45
Berdasarkan  persamaan  2  dan  persamaan  3  di  atas,  efisiensi konsumsi listrik pada perumahan tipe 36 menunjukkan pengaruh positif terhadap jumlah keluarga dan jumlah pendapatan. Ketika jumlah  keluarga  bertambah  satu  orang,  maka  konsumsi  listrik akan  meningkat  18  kwH.  Hal  yang  sama  terjadi  ketika  total pendapatan meningkat dalam satu tingkat, maka konsumsi listrik akan  meningkat  4  KwH.  Perumahan  tipe  45  memiliki peningkatan  konsumsi  listrik  untuk  total  keluarga  yang  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  perumahan  tipe  36,  dimana konsumsi  listrik  akan  meningkat  26  KwH  ketika  jumlah keluarga bertambah satu orang.
Selain  itu,  peningkatan  konsumsi  listrik  untuk  total  pendapatan lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  perumahan  tipe  36,  yang konsumsi  listriknya  akan  meningkat  8  KwH.  Kolom  R.Square menunjukkan  jumlah  keluarga  dan  pendapatan  total  hanya mempengaruhi  efisiensi  konsumsi  listrik  sebesar  14,7%  pada perumahan tipe 36 dan 33% pada perumahan tipe 45. Ada 60% faktor  lain  yang  mempengaruhi  efisiensi  konsumsi  listrik, seperti  latar  belakang  pendidikan  keluarga,  jenis  kelamin rumah[22] , luas lantai dan umur rumah[23].

## 4. KESIMPULAN
Efisiensi konsumsi listrik di Kota Gorontalo diteliti dengan menggunakan  data  survei  189  rumah  tangga.  Analisis  LQ  dan pendekatan  GIS  digunakan  untuk  menyesuaikan  distribusi efisiensi  listrik.  Studi  ini  menemukan  efisiensi  konsumsi  listrik yang  tidak  ditentukan  oleh  seberapa  besar  daya  listrik  yang dipasang  oleh  rumah  tangga.  Namun  dipengaruhi  oleh  perilaku dalam rumah tangga. Hasil estimasi menunjukkan bahwa rumah tangga  perwakilan  di  perumahan  tipe  36  mengkonsumsi  listrik lebih  banyak  daripada  rumah  tangga  di  perumahan  tipe  45. Konsumsi  listrik  yang  berlebihan  di  perumahan  tipe  36  dan perumahan tipe 45 secara langsung dipengaruhi oleh banyaknya keluarga  yang  tinggal  di  rumah  tangga  dan  pendapatan  yang besar.  Padahal,  total  pendapatan  di  perumahan  tipe  36  tidak secara  langsung  berpengaruh  terhadap  peningkatan  konsumsi listrik.  Penerapan  kebijakan  pemerintah  yang  tepat  berpotensi untuk  mendorong  perilaku  hemat  energi  di  kalangan  rumah tangga.  Kebijakan  tentang  peringkat  efisiensi  energi  wajib bangunan  dan  peralatan  dapat  mempengaruhi  keputusan pembelian  penghuni  serta  mengurangi  konsumsi  energi  total bangunan.  Kebijakan  pemerintah  untuk  mendukung  kampanye informasi  dalam  rangka  meningkatkan  kesadaran  lingkungan masyarakat juga dapat mendorong perubahan perilaku penghuni.
36
Kecamatan Min Max Total
45 Kecamatan Min Max Total Dungingi 90 164 1934 Dungingi 95 218 1895 Kota Tengah 90 237 2248 Kota Tengah 95 218 1990 Kota Selatan 104 164 1828 Kota Selatan 68 218 1584 Sipatana 89 148 1007 Sipatana 82 341 2863 Kota Utara 111 296 3145 Kota Utara 136 273 4770 Kota Timur 74 259 2902 Kota Timur 170 273 2553 Kota Barat 104 148 1320 Kota Barat 95 136 911 Total - - 14384 Total - - 16566 36 Kecamatan Distict Level City Level LQ 45 Kecamatan Distict Level City Level LQ Dungingi 0.50 0.51 0.99 Dungingi 0.50 0.49 1.01 Kota Tengah 0.53 0.51 1.04 Kota Tengah 0.47 0.49 0.96 Kota Selatan 0.52 0.51 1.02 Kota Selatan 0.48 0.49 0.98 Sipatana 0.31 0.51 0.62 Sipatana 0.69 0.49 1.40 Kota Utara 0.53 0.51 1.05 Kota Utara 0.47 0.49 0.95 Kota Timur 0.55 0.51 1.08 Kota Timur 0.45 0.49 0.92 Kota Barat 0.59 0.51 1.16 Kota Barat      0.41 0.49 0.83 Variabel Independent Sig. B R Square 36 45 36 45 36 45 Constant 0.006 0.142 61 38 Jumlah Keluarga 0.000 0.000 18 26 0.147 0.330 Pendapatan Total 0.249 0.036 4 8

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami mengucapkan terima kasih yang sebesar- besarnya atas pendanaan USAID melalui program SHERA - Center for Development of Sustainable Region (CDSR). Pada tahun 2017-2021 CDSR dipimpin oleh Pusat Studi Energi – UGM.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] http://worldpopulationreview.com/
[2] Badan Pusat Statistik (BPS). 2013. Statistik perumahan dan permukiman, Jakarta
[3] Badan Pusat Statistik (BPS). 2016. Statistik perumahan dan permukiman, Jakarta
[4] Luthfi, A. 2017. Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi  Permintaan  Rumah  Subsidi  di  Kabupaten Jember. Universitas Jember. 097086-8.91027-4
[5] Murniati,  H.  2010.  Subsidi  pada  perumahan  bumi  sudiang permai makassar. Tesis. Universitas Diponegore, Semaran
[6] Ates,  S.  A.  (2015).  Energy  efficiency  and  CO2  mitigation potential  of  the  Turkish  iron  and  steel  industry  using  the LEAP  (long-range  energy  alternatives  planning)  system. Energy , 90 , 417–428.
https://doi.org/10.1016/j.energy.2015.07.059
[7] Gillingham,  K.,  &  Tsvetanov,  T.  (2018).  Nudging  energy efficiency audits: Evidence from a field experiment. Journal of      Environmental  Economics  and  Management , 90 ,  303– 316. https://doi.org/10.1016/j.jeem.2018.06.009
[8] Nadimi,  R.,  &  Tokimatsu,  K.  (2019).  Potential  energy saving  via  overall  efficiency  relying  on  quality  of  life. Applied  Energy , 233 234 (October  2018),  283–299. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2018.10.039
[9] Sanurya,  P.P.  2014.  Audit  energi  dan  analisis  peluang penghematan  konsumsi  energi  listrik  pada  rumah  tangga Journal media mesin Vol.15(1). ISSN:1411-4348.
[10] Setiono,  I.  2010.  Perencanaan  dan  pengelolaan pemakaian energi pada rumah tinggal suatu tinjauan dari pemakaian  energi  listrik.  Prosiding  seminar  nasional sains dan teknologi, Vol 1 (1). ISBN : 978-602-8273-25-
1
[11] Janipella,  R.,  Gupta,  V.,  &  Moharir,  R.  V.  (2019). Application of Geographic Information System in Energy Utilization . Current Developments in Biotechnology and
Bioengineering . Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/b978-0-444-64083-3.00008-7
[12] Manson, S. M., Bonsal, D. B., Kernik, M., & Lambin, E. F. (2015). Geographic Information Systems and Remote Sensing . International  Encyclopedia  of  the  Social  & Behavioral  Sciences:  Second  Edition .  Elsevier  Ltd. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-
[13] Yue,  T.-X.,  Du,  Z.-P.,  &  Song,  Y.-J.  (2009). Spatial
Models and Geographic
Information Systems . Encyclopedia  of  Ecology (2nd  ed.).  Elsevier  Inc. https://doi.org/10.1016/b978-008045405-4.00233-0
[14] Abu  Hanif,  Anika  Tabassum,  Antora.M.H,  Rifat Hossain,  Sarwar  Jahan  and  Anindya.K.D.  (2015). Determination of Location Quotient (LQ) of Districts of Bangladesh  based  on  Level  of  Urbanization  and  their Regionalization  to  study  the  Regional  Disparities  based on  Indicators  of  Urban  Area  of  Bangladesh.  Europe Academic Research Vol.3 Issue 2. ISSN 2286-4822.
[15] Ning  Xu  ,  Yuning  Cheng    and  Xiaodong  Xu.  2018. Using  Location  Quotients  to  Determine  Public–Natural Space  Spatial  Patterns:  A  Zurich  Model.  Sustainability 2018, 10, 3462; doi:10.3390/su10103462
[16] Stephen.B.B and Erik.B.J. 2012. The location quotient as
an  estimator  of  industrial  concentration.  Regional Science and Urban Economics 42, 642–647. doi:10.1016/j.regsciurbeco.2012.03.003
[17] Ghinia.A.M.  2017.  Penggunaan  Sistem  Informasi Geografis  Dalam  Ekonomi    Pembangunan  Di  Provinsi Banten. Bindhe Vol.2, Num.1. ISSN:2301-5713.
[18] Alvi,  S.,  Mahmood,  Z.,  &  Nawaz,  S.  M.  N.  (2018). Dilemma of direct rebound effect and climate change on residential  electricity  consumption  in  Pakistan. Energy Reports , 4 , 323–327. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2018.04.002
[19] You, S., Neoh, K. G., Tong, Y. W., Dai, Y., & Wang, C. H. (2017). Variation of household electricity consumption and potential impact of outdoor PM2.5concentration:  A  comparison  between  Singapore and Shanghai. Applied Energy , 188 , 475–484. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.12.019
[20] Kurniawan,  R.,  Sugiawan,  Y.,  &  Managi,  S.  (2018). Cleaner  energy  conversion  and  household  emission decomposition analysis in Indonesia. Journal of Cleaner Production , 201 , 334–342.
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.051
[21] Saptoro,  A.,  &  Huo,  K.  C.  (2013).  Influences  of Indonesian  coals  on  the  performance  of  a  coal-fired power  plant  with  an  integrated  post  combustion  CO2 removal  system:  A  comparative  simulation  study. Energy  Conversion  and  Management , 68 (2013),  235– 243. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2013.01.015
[22] Permana,  A.  S.,  Aziz,  N.  A.,  &  Siong,  H.  C.  (2015).  Is mom  energy  efficient?  A  study  of  gender,  household energy  consumption  and  family  decision  making  in Indonesia. Energy  Research  and  Social  Science , 6 ,  78– 86. https://doi.org/10.1016/j.erss.2014.12.007
[23] Su,  Y.  W.  (2019).  Residential  electricity  demand  in Taiwan:  Consumption  behavior  and  rebound  effect.
Energy Policy , 124 (June 2018), 36–45. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2018.09.009