## Analisis Kausalitas antara Produksi Listrik RE dengan CPI dan GDP di Indonesia
Yusri Syam Akil 1,* , Andi Abdul Halik Lateko 2
1 Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin Jln. Poros Malino KM. 6, Gowa 92171 INDONESIA Email: yusakil@unhas.ac.id
2 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Makassar Jln. Sultan Alauddin No. 259, Makassar 90221 INDONESIA Email: halik@unismuh.ac.id
Abstract-  This  paper  aims  to  examine  the  causal  relationship between  electricity  production  from  renewable  energy  (PRLE) with  consumer  price  index  (CPI)  and  gross  domestic  product (GDP) in Indonesia. To achieve this goal, a number of steps were carried  out,  including  the  unit  root  test,  lag  length  test, cointegration test, and Granger causality test. The results of data analysis between 1971 and 2014 show that the variables considered in the stationary model are at the first-differences stage, and the optimal lag length for the proposed model is lag 4. The other main results  show  that  there  is  a  long-term  relationship  between  the variables used. In addition, there is a two-way causal relationship between the PLRE variables with CPI and GDP. The interaction between  renewable  energy  production,  CPI,  and  GDP  shows  the link  between  energy  and  the  economic  system.  This  underscores the  importance  of  a  holistic  approach  to  energy  and  economic policy-making,  recognizing  that  decisions  in  one  field  may  have impact on another.
Abstrak-  Paper  ini  bertujuan  mengkaji  hubungan  kausalitas antara  produksi  listrik  dari  renewable  energy  (PRLE)  dengan consumer  price  index  (CPI)  dan  gross  domestic  product  (GDP)  di Indonesia.  Untuk  mencapai  tujuan  tersebut,  sejumlah  tahapan dilakukan mencakup uji unit root, uji panjang lag, uji kointegrasi, dan uji kausalitas Granger. Hasil analisis data antara tahun 1971 sampai 2014 menunjukkan variabel yang dipertimbangkan dalam model stasioner pada tahap first-differences dan dengan panjang lag optimal untuk model yang diusulkan adalah pada lag 4. Hasil utama lainnya  menunjukkan   bahwa terdapat hubungan jangka panjang antara variabel yang dikaji. Selain itu terdapat hubungan kausalitas dua arah antara variabel PLRE dengan CPI dan GDP. Interaksi  antara  produksi  energi  terbarukan  dengan  CPI  dan GDP  menunjukkan  keterkaitan  antara  energi  dan  sistem ekonomi.  Hal  ini  menandakan  pentingnya  pendekatan  holistik terhadap  pembuatan  kebijakan  energi  dan  ekonomi  dengan menyadari bahwa keputusan di satu bidang dapat mempengaruhi bidang lainnya.
Kata  Kunci:  Analisis  kausalitas,  produksi  listrik  RE,  CPI,  GDP, Indonesia.

## I. P ENDAHULUAN
Permintaan listrik dari tahun ke tahun semakin meningkat dibanyak  tempat  termasuk  di  Indonesia.  Untuk  menjaga kebersambungan  dan  kualitas  pelayanan  ke  konsumen, keseimbangan  permintaan  dan  produksi  listrik  pada  sisi pembangkitan penting untuk dijaga setiap waktu. Terputusnya layanan  listrik  ke  konsumen  dapat  memberikan  berbagai
dampak negatif misalnya terhadap perekonomian sebagaimana akan mengganggu kegiatan di rumah, aktifitas atau layanan di tempat bisnis, termasuk proses produksi di industri. Selain itu akses  terhadap  layanan  sosial,  termasuk  masalah  keselamatan dan keamanan juga dapat terganggu [1,2].
Saat  ini  penggunaan  bahan  bakar  fosil  untuk  penyediaan listrik cenderung dikurangi karena dikaitkan dengan sejumlah hal  seperti semakin menipisnya  cadangan  yang ada,  kenaikan harga bahan bakar termasuk isu lingkungan yang ditimbulkan. Oleh  karena  itu,  porsi  produksi  listrik  yang  bersumber  dari energi terbarukan ( renewable energy ) terus ditingkatkan untuk memenuhi  beban  listrik  ke  depan.  Bagaimanapun  sumber energi yang dimiliki suatu tempat dapat berbeda satu sama lain, oleh  karena  itu  skema  yang  ditempuh  dalam  memproduksi listrik  untuk  memenuhi  kebutuhan  listrik  juga  dapat  berbeda. Terkait  hal  ini,  strategi  penggabungan  atau  pendayagunaan berbagai  sumber  energi  untuk  pembangkitan  listrik  yang terdapat    pada  suatu  tempat  umum  dilakukan.  Di  Indonesia, bauran energi baru dan terbarukan pembangkitan energi listrik ditargetkan sebesar 23% pada akhir tahun 2025 [3].
Sebagaimana  penyediaan  dan  konsumsi  listrik  dapat dikaitkan dengan  sejumlah  hal  seperti pertumbuhan ekonomi, emisi CO 2 ,  dan besar investasi, oleh karena  itu  penting untuk mengetahui  variabel-variabel  yang  dapat  mempengaruhi penggunaan  energi  listrik  pada  suatu  tempat.  Sejumlah penelitian sebelumnya terkait konsumsi energi termasuk listrik dan ragam hubungannya dengan berbagai variabel menggunakan  metode  tertentu  dapat  ditemukan  dalam  [4-9]. Studi  ini  fokus  untuk  mengkaji  hubungan  kausalitas  antara produksi  listrik  dari renewable  energy (PRLE)  diluar  hidro dengan consumer price index (CPI) dan gross domestic product (GDP)  di  Indonesia.  Analisis  kausalitas  Granger  digunakan untuk  mengeksplorasi  potensi  hubungan  sebab  akibat  antara variabel-variabel  yang  ditinjau.  Terkait  variabel  yang dipertimbangkan, CPI adalah sebuah indikator untuk mengukur perubahan  harga  yang  dibayarkan  oleh  konsumen  untuk sejumlah barang dan jasa yang mewakili dari waktu ke waktu [10].  CPI  merupakan  ukuran  yang  banyak  digunakan  untuk inflasi  [10,11].  Pergerakannya  mencerminkan  tekanan  inflasi atau deflasi dalam perekonomian dan berdampak pada daya beli konsumen  dan  kesehatan  perekonomian  secara  keseluruhan. Sedangkan GDP berfungsi sebagai ukuran kinerja perekonomian  suatu  tempat.  Ini  merupakan  total  nilai  barang dan jasa yang diproduksi di dalam batas negara selama periode
tertentu.  Keterhubungan  antara  produksi  listrik  energi terbarukan,  CPI,  dan  GDP  mempunyai  potensi  untuk menjelaskan  apakah  perluasan  penggunaan  energi  terbarukan dapat  merangsang  pertumbuhan  ekonomi  dan  memitigasi tekanan  inflasi  atau  sebaliknya.  Temuan  dari  studi  ini diharapkan  dapat  memberikan  tambahan  informasi  tentang keterkaitan antara penerapan energi berkelanjutan, inflasi, dan pertumbuhan  ekonomi  secara  utama  bagi  para  pembuat kebijakan, investor, dan atau pemangku kepentingan dibidang energi dan ekonomi.

## II. D ATA DAN M ETODOLOGI
Data  yang  digunakan  dalam  studi  ini  adalah world development indicators dari database world bank mulai tahun 1971 hingga 2014 untuk mengidentifikasi sifat hubungan antara produksi  listrik renewable  energy (PLRE)  dengan consumer price  index (CPI)  dan  pertumbuhan  ekonomi  (GDP)  di Indonesia.  Data  setiap  variabel  yang  dianalisis  secara  grafis ditunjukkan pada Gambar 1 sampai 3.
Bagan  alir  penelitian  diberikan  pada  Gambar  4.  Untuk melakukan  analisis  kointegrasi,  deret  data  harus  bersifat  non- stasioner pada level 0 dan stasioner di level 1 atau lebih tinggi. Untuk  itu,  pengujian  data  dilakukan  pada  saat  awal  yang dikenal dengan uji unit root dengan menggunakan Augmented Dickey Fuller ADF) dan Phillips-Peron (PP). Bentuk umum uji ADF diberikan oleh Persamaan (1) [12], sementara untuk uji PP diformulasikan dalam Persamaan (2) [13].
0.0E+00 2.0E+09 4.0E+09 6.0E+09 8.0E+09 1.0E+10 1.2E+10 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 k W h
Tahun
Gambar 1. Tipikal produksi listrik dari berbagai sumber energi terbarukan (tidak termasuk hidro) antara tahun 1971 sampai 2014.
0 20 40 60 80 100 120 140 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 C P I
Tahun
Gambar 2. Nilai CPI antara tahun 1971 sampai 2014.
0E+00 2E+11 4E+11 6E+11 8E+11 1E+12 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 G D P Tahun
Gambar 3. Nilai GDP antara tahun 1971 sampai 2014.
Gambar 4. Bagan alir penelitian.
∆𝑌 𝑡 = 𝛼 + 𝛽𝑌 𝑡−1 + ∑ 𝛿 𝑗 ∆𝑌 𝑡−𝑗 + 𝑒 𝑡 𝑛 𝑗=1 (1) ∆𝑌 𝑡 = 𝛼 + 𝑌 𝑡−1 + 𝑒 𝑡 (2)
dimana, 𝑌 𝑡 adalah variabel yang dipilih, ∆ adalah operator first- difference , n adalah  panjang lag optimal  yang  harus diidentifikasi, 𝛼 , 𝛽 ,  dan 𝛿 adalah  parameter  yang  diestimasi,
Tidak Ya Tidak Ya
dan e adalah random  error .  Jika 𝛽 =  0,  persamaan  ini seluruhnya  berada  dalam first-differences dan  variabelnya mengandung unit-root ( non-stasioner ).  Jika 𝛽 ≠ 0,  hipotesis nol yang menyatakan bahwa variabel memiliki unit-root dapat ditolak dan data dapat dikatakan stasioner. Ini ditentukan oleh nilai estimasi dari uji statistik ADF yang lebih besar dari 5%.
Setelah uji unit-root, uji kointegrasi dilakukan untuk melihat apakah  ada  hubungan  jangka  panjang  antara  variabel  yang digunakan. Terkait hal ini, uji kointegrasi Johansen diterapkan dalam  menentukan  stabilitas  termasuk  hubungan  jangka panjang antara variabel melalui trace test (Persamaan (3)) dan maximum eigen value test (Persamaan (4))[14]:
𝜆 𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒 = −𝑇 ∑ ln⁡(1 − 𝜆 𝑖 ) 𝑘 𝑖=𝑟+1
(3)
𝜆 max = −𝑇ln⁡(1 − 𝜆 𝑖+1 ) (4)
dimana, 𝜆 𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒 adalah  nilai  uji trace , 𝜆 max adalah  maksimum nilai eigen, sementara T adalah ukuran sampel.
Pada  tahap  akhir,  uji  kausalitas  Granger  dilakukan  untuk menyelidiki  hubungan  sebab  akibat  antara  variabel  di  dalam model yang dapat berupa interaksi satu arah, dua arah atau tidak ada  interaksi.  Uji  kausalitas  Granger  dinyatakan  dengan persamaan berikut [15].
𝑦 𝑡 = 𝛼 0 + ∑ 𝑎 𝑖 𝑦 𝑡−𝑖 𝑚 𝑖=1 + ∑ 𝛽 𝑗 𝑥 𝑡−𝑗 + 𝑒 𝑡 𝑛 𝑗=1 (5) 𝑥 𝑡 = 𝜔 0 + ∑ 𝜈 𝑖 𝑦 𝑡−𝑖 𝑚 𝑖=1 + ∑ 𝜃 𝑗 𝑥 𝑡−𝑗 + 𝑒 𝑡 𝑛 𝑗=1 (6)
dimana, (x,y) adalah pasangan data runtut waktu yang diuji, m dan n adalah jumlah lag maksimum, dan e adalah random error .

## III. H ASIL DAN A NALISIS

## A. Uji Unit Root
Hasil  pengujian  stasioneritas data  diberikan  pada Tabel  1. Sebagaimana  terlihat  dalam  tabel  tersebut,  nilai  ADF  dan  PP dari  variabel-variabel  yang  dikaji  tidak  stasioner  pada  tahap level yang diindikasikan oleh p-value dari semua variabel lebih besar  dari  0,05.  Sementara  untuk  tahap first-differences, p- value semua variabel diperoleh kurang dari 0,05 mengkonfirmasi bahwa hipotesis nol yang menyatakan bahwa data  tidak  stasioner  dapat  ditolak  pada  level  5%.  Hal  ini mengindikasikan semua variabel yang dipertimbangkan dalam
Table 1. Hasil Uji Unit Root Variabel Level First-differences Nilai ADF p-value Nilai ADF   p-value PLRE 2,0816 0,9999 -4,0958 0,0026* CPI 6,2680 1,0000 -2,9461 0,0486* GDP 0,5672 0,9871 -3,9822 0,0035* Variabel Level First-differences Nilai PP p-value Nilai PP p-value PLRE 2,5973 1,0000 -3,7435 0,0068* CPI 5,2739 1,0000 -2,7532 0,0738** GDP 2,1105 0,9999 -3,9828 0,0035*
*Signifikan pada level 5%, **Signifikan pada level 10%.
model (PLRE, CPI, dan GDP) telah stasioner pada tahap first- differences .

## B. Uji Panjang Lag
Seleksi  panjang  lag  yang  optimal  diperlukan  untuk mendapatkan model terbaik. Untuk itu sejumlah uji panjang lag
diimplementasikan  mencakup Sequential  Modified  LR  Test Statistic (LR), Final  Prediction  Error (FPE), Akaike Information  Criterion (AIC),  and Schwarz  Criterion (SC). Hasil  dari  setiap  seleksi  lag  diberikan  pada  Tabel  2. Berdasarkan  tabel tersebut terlihat panjang lag optimal untuk model yang diusulkan ada pada lag 4. Ini ditunjukkan dengan nilai terendah dari FPE dan AIC didapatkan pada lag 4. Adapun panjang lag optimal untuk LR terdapat pada lag 3, sedangkan SC  berada  pada  lag  1.  Hasil  dari  panjang  lag  optimal  dan  uji stasioneritas  data  inilah  yang  digunakan  untuk  tahap selanjutnya.
Table 2. Hasil dari Kriteria Panjang Lag Lag LR FPE AIC SC 1 303,9486 1,35e+39 98,6112 99,1231 a 2 20,3866 1,14e+39 98,4357 99,3314 3 27,8684 a 7.10e+38 97,9362 99,2159 4 13,2711 7,06e+38 a 97,8873 a 99,5509 5 8,8584 8,21e+38 97,9637 100,0112
a Lag order untuk model.

## C. Uji Kointegrasi
Hasil  uji  kointegrasi  diberikan  pada  Tabel  3.  Nilai  trace statistik  dan  statistik  eigen  maksimum  yang  diperoleh menunjukkan bahwa hipotesis nol (tidak ada hubungan jangka panjang) ditolak pada taraf signifikansi 5% atau ada hubungan kointegrasi yang terdapat hanya di R = 0 sebagaimana p -value yang  diperoleh  lebih  kecil  dari  0,05.  Hal  ini  menunjukkan bahwa variabel yang dianalisis bergerak dengan kecenderungan yang  sama  dalam  jangka  waktu  yamg  lama.  Berdasarkan  hal tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  PLRE,  CPI,  dan  GDP  di Indonesia memiliki hubungan jangka panjang.
Table 3. Hasil Uji Kointegrasi
Hip. nol Trace statistics Nilai eigen maks. t-statistik p-value Statistik eigen maks. p-value *R = 0 35,9608 0,0086 22,0340 0,0373 **R ≤ 1 13,9267 0,0850 13,7390 0,0604 ***R ≤ 2 0,1877 0,6648 0,1877 0,6648
*Jumlah kointegrasi 0; ** Jumlah kointegrasi paling banyak 1; *** Jumlah kointegrasi paling banyak 2.

## D. Uji Kausalitas Granger
Hasil  uji  kausalitas  ditunjukkan  pada  Tabel  4.  Pada  tingkat signifikansi  5%,  variabel  PLRE  dan  CPI  memiliki  hubungan sebab  akibat  yang  bersifat  dua  arah.  Variabel  PLRE berpengaruh signifikan terhadap CPI yang ditunjukkan dengan probabilitas  F-statistik  lebih  kecil  dari  0,05  yaitu  4 x 10 -6 (hipotesis  nol  ditolak).  Begitu  pula  dengan  variabel  lainnya, yaitu PLRE dan GDP mempunyai hubungan sebab akibat dua arah. Sedangkan untuk CPI dan GDP, kedua variabel tersebut mempunyai  hubungan  sebab  akibat  yang  searah  dari  CPI terhadap  GDP  sebagiaman  nilai  probabilitas  F-statistik  tidak melebihi  0,05.  Hal  ini  menegaskan  penggunaan  listrik  RE merupakan salah satu faktor utama peningkatan CPI dan GDP. Oleh  karena  itu,  peran  pemangku  kepentingan  untuk
memberikan akses yang lebih luas atau mengurangi hambatan dalam  pemanfaatan  energi  terbarukan  menjadi  penting  untuk mencapai  pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi.  Selain  itu, pertumbuhan ekonomi juga mempengaruhi harga.
Table 4. Hasil dari Uji Kausalitas No Hipotesis Nol F-Statistik Prob. 1 CPI tidak menyebabkan Granger PLRE 12,2923 4e-06* 2 PLRE tidak menyebabkan Granger CPI 3,1142 0,0290* 3 GDP tidak menyebabkan Granger PLRE 10,0815 2e-05* 4 PLRE tidak menyebabkan Granger GDP 3,8584 0,0117* 5 GDP tidak menyebabkan Granger CPI 1,2417 0,3138 6 CPI tidak menyebabkan Granger GDP 3,5664 0,0167*
* Signifikan pada level 5%.

## IV. K ESIMPULAN
Studi  ini  menyajikan  analisis  kausalitas  terkait  produksi listrik  RE  (PLRE)  terhadap consumer  price  index (CPI),  dan gross domestic product (GDP) di Indonesia menggunakan data tahunan dari tahun 1971 hingga 2014. Berdasakan hasil analisis yang didasarkan sejumlah tahapan mencakup uji unit root, uji panjang  lag,  uji  kointegrasi  Johansen,  dan  uji  kausalitas Granger  dapat  disimpulkan  bahwa  seluruh  variabel    yang ditinjau di dalam model mempunyai hubungan jangka panjang. Hasil  penting  lainnya  menunjukkan  bahwa  antara  variabel PLRE  dengan  CPI  dan  GDP  terdapat  hubungan  sebab  akibat yang bersifat dua arah. Sementara untuk variabel CPI dan GDP memiliki hubungan sebab akibat yang hanya bersifat satu arah yaitu  dari  CPI  terhadap  GDP.  Informasi  yang  dikemukakan dalam  studi  ini  dapat  berguna  dalam  pengambilan  kebijakan terkait pengembangan pembangkit energi terbarukan yang tidak hanya penting dalam  menekan isu lingkungan tetapi juga dalam mendorong pertumbuhan ekonomi di Indonesia.

## R EFERENSI
[1] K. -Y. Wu, Y. -H. Huang, dan J. -H. Wu, “Impact of electricity shortages during energy transitions in Taiwan,” Energy , vol. 151(15), pp. 622-632, 2018.
[2] P.  Nduhuura,  M.  Garschagen,  dan  A.  Zerga,  “Impacts  of  electricity outages in urban households in developing countries: A case of Accra, Ghana,” Energies , vol. 14, pp. 1-26, 2021.
[3] PT. PLN, “Rencana usaha penyediaan tenaga listrik (RUPTL) PT. PLN
Persero tahun 2021-2030,” https://web.pln.co.id/statics/uploads/2021/ 10/ruptl-2021-2030.pdf.
[4] A. Bashir, K. M. H. Thamrin, M. Farhan, Mukhlis, dan D. P. Atiyatna,
“The  causality  between  human  capital,  energy  Consumption,  CO2 emissions, and economic growth: Empirical evidence from Indonesia,”
International  Journal  of  Energy  Economics  and  Policy ,  vol.  9(2),  hal. 98-104, 2019.
[5] T. Bunnag, “Causality relationship between electricity consumption and economic growth in Indonesia and Thailand,” International Journal of Energy Economics and Policy , vol. 10(6), hal. 266-271, 2020.
[6] M. Belloumi, “Energy consumption and GDP in Tunisia: Cointegration and causality analysis,” Energy Policy , vol. 37, hal. 2745–2753, 2009.
[7] M. Shahbaz, Q. M. A. Hye, A. K. Tiwari, dan N. C. Leitão, “Economic growth, energy consumption, financial development, international trade and CO2 emissions in Indonesia,” Renewable and Sustainable Energy
Reviews , vol. 25, hal. 109-121, 2013.
[8] Y.  S.  Akil,  A.  A.  H.  Lateko,  dan  A.  Rahim,  “Hydroelectricity consumption,  power  losses  and  economic  performance  in  Indonesia,” AIP Conference Proceedings , vol. 2097, hal. 030024-1– 030024-5, 2019. [9] G.  Altinay,  dan  E.  Karagol,  “Electricity  consumption  and  economic growth: Evidence from Turkey,” Energy Economics , Vol. 27, hal. 849- 856, 2005.
[10] K. J. Saravanaraj, L. Gerardo, dan S. Sivamani, “Empirical modelling of consumer price index of electricity and percentage inflation for Dhofar governorate in Sultanate of Oman,” Asian Journal of Applied Business and Management , vol. 1(1), hal. 53-62, 2022.
[11] P.  Gooding,  “Consumer  prices  index  and retail  prices  index: the  2011 basket of goods and services,” Economic & Labour Market Review , vol. 5(4), hal. 96-107, 2021.
[12] Y.-W.  Cheung,  dan  K.  S.  Lai,  “Lag  order  and  critical  values  of  the augmented  Dickey–Fuller  test,” Journal  of  Business  &  Economic Statistics , vol. 13(3), hal. 277-280, 1995.
[13] P. C. P.  Phillips, dan P. Perron, “Testing for a unit root  in time series regression”, Biometrica , vol. 75(2), hal. 335-346, 1988.
[14] S.  Johansen,  dan  K.  Juselius,  “Maximum  likelihood  estimation  and inference on cointegration – with application to the demand for money”, Oxford  Bulletin  of  Economics  and  Statistics ,  vol.  52(2),  hal.  169-210, 1990.
[15] C. W. J. Granger, “Ivestigating causal relations by econometric models and  cross-spectral  methods”, Econometrica ,  vol.  37(3),  hal.  424-438, 1969.