Jurnal Ekonomi Pembangunan, 16 (1), Juni 2015, 61-74

## Household Characteristics That Influence Simple Household Demand On Electricity

## Tongam Sihol Nababan
Faculty of Economics, University of HKBP Nommensen, Medan Jln. Sutomo No.4A Medan Sumatera Utara Indonesia Telp: + 62-061-4522922, E-mail: ts_nababan@yahoo.com
Received: March 2015; Accepted: May 2015

## Abstract
This  research  aims  to  analyze  the  characteristics  of  households  that  affect  the  electric  energy consumption of simple households. The second objective is to analyze the probability of each of the factors affecting the electricity energy consumption of small household. The research was conducted in Medan City in the period of March 2014 to November 2014 with samples of 143 small households, the customer of PT. PLN (Persero) Medan, which use the power of electricity for TR-1 /450VA. Data were analyzed by using the logistic regression model. The estimation results indicated that (1) the higher  the  willingnes  to  pay  (WTP)  of  households,  the  higher  the  tendency  to  consume  electrical energy per month. (2) the closer the households residence to the city center, the higher the tendency to  consume  electrical  energy  than  of  the  households  residence  in  the  suburbs,  (3)  increasingly unfavourable response to electrical quality, the higher the opportunity to consume a greater electric power monthly.
Keywords : simple household, electric energy, willingness to pay, electricity rates JEL Classification : D12, L94, Q41

## Karakteristik Rumah Tangga yang Mempengaruhi Permintaan Energi Listrik Rumah Tangga Sederhana

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan menganalisis karakteristik rumah tangga yang mempengaruhi konsumsi energi  listrik  rumah  tangga  sederhana.  Tujuan  kedua  adalah  menganalisis  probabilitas  dari masing-masing  faktor  yang  berpengaruh  terhadap  konsumsi  energi  listrik  rumah  tangga sederhana.  Penelitian  dilaksanakan  di  Kota  Medan  pada  periode  Maret  2014 – Nopember  2014 dengan  jumlah  sampel  143  rumah  tangga  sederhana  pelanggan  PT.  PLN  (Persero)  Kota  Medan yaitu pengguna listrik PT. PLN (Persero) untuk TR-1/450VA. Data dianalisis dengan menggunakan model Regresi Logistik. Hasil estimasi menunjukkan bahwa: pertama, semakin tinggi kemampuan bayar  (WTP)  keluarga,  maka  kecenderungan  keluarga  tersebut  mengkonsumsi  energi  listrik semakin  besar, kedua, semakin  ke  tengah  kota  tempat  tinggal  keluarga  maka  kecenderungan keluarga  tersebut  mengkonsumsi  energi  listrik  semakin  besar  daripada  keluarga  yang  tinggal  di pinggir  kota,  ketiga, semakin  kurang  baik  tanggapan  terhadap  kualitas  listrik  maka  semakin tinggi peluang untuk mengkonsumsi energi listrik lebih besar perbulannya.
Kata kunci: rumah tangga sederhana, energi listrik, willingness to pay, tarif listrik Klasifikasi JEL : D12, L94, Q41

## 1. Pendahuluan
Pembangunan  ketenagalistrikan  di  Indonesia dihadapkan  pada  berbagai  tantangan  dan permasalahan,  yaitu:  keterbatasan  kapasitas
pembangkit,  keterbatasan  kemampuan  penda- naan, kurangnya kemandirian industri ketena- galistrikan, tingginya ketergantungan terhadap bahan bakar minyak, rendahnya kinerja sarana dan  prasarana  dan  belum  tercapainya  tingkat
Jurnal Ekonomi Pembangunan, 16 (1), Juni 2015, 61-74
tarif yang ekonomis. Perekonomian Indonesia yang sudah mulai membaik  ditandai  dengan  pertumbuhan  eko- nomi  rata-rata  4,2  persen  per  tahun  selama  5 tahun  terakhir  (2010–2015)  menyebabkan  per- tumbuhan  penjualan  energi  listrik  PLN  rata- rata  7  persen  per  tahun.  Realisasi  jumlah pelanggan  listrik  PLN  selama  periode  2005– 2013  juga  mengalami  peningkatan  rata-rata 5,52  persen  per  tahun.  Jumlah  pelanggan listrik  PLN  sebagian  besar  (93  persen)  adalah pelanggan  rumah  tangga. Rasio  elektrifikasi (perbandingan  jumlah  rumah  tangga  yang sudah  berlistrik  dengan  jumlah  rumah  tangga yang ada) juga mengalami kenaikan dari 63,75 persen  tahun  2009  menjadi  78,06  persen  pada tahun 2013 (Statistik PLN, 2013).
Menurut  Kuswara  (1997),  peningkatan permintaan  kebutuhan  listrik  secara  umum dapat  disebabkan  oleh  tiga  faktor  yaitu  1) peningkatan  kegiatan  ekonomi  yang  sejalan dengan  pertumbuhan  GDP (Gross  Domestic Product) , 2) peningkatan tingkat coverage atau tingkat  elektrifikasi,  dan  3)  pergantian  pem- bangkit captive (pembangkit  sendiri)  yang biasanya  kurang  efisien  karena  skala  ekono- misnya  rendah  dan  tumbuhnya  pembangkit captive karena  kurangnya  distribusi  dan transmisi  PT  PLN.  Selain  ketiga  faktor  utama di  atas,  pertumbuhan  penduduk  juga  menjadi salah  satu  faktor  utama  yang  harus  dipertim- bangkan  (RUPTL  2006–2015).  Tingginya  per- mintaan  listrik  dapat  juga  dipengaruhi  oleh kegiatan ekonomi, khususnya di daerah perko- taan (urban  areas) ,  dan  peningkatan  kegiatan ekonomi  perkotaan  ini  akan  menarik  masya- rakat pedesaan (rural people) untuk bermigrasi ke  kota,  sehingga  kebutuhan  listrik  pun  akan meningkat (Resosudarmo dan Tanujaya, 2002). Selain  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi permintaan energi listrik sebagaimana disebut- kan  di  atas,  salah  satu  faktor  yang  paling penting pengaruhnya adalah faktor harga atau tarif  listrik.  Dalam  penetapan tarif  listrik pemerintah  berusaha  agar  masyarakat  menca- pai kesejahteraan yang maksimum, yaitu pada suatu tingkat produksi yang biaya marginalnya sama  dengan  kemampuan  dan  kemauan masyarakat  membayar  harga (ability  and
willingness to pay) . Di  masa  yang akan  datang,  pertumbuhan ekonomi,  jumlah  penduduk,  jumlah  pelanggan listrik  PLN,  dan  rasio  elektrifikasi  diproyek- sikan  tetap  meningkat.  Hasil  pertumbuhan ekonomi  akan  meningkatkan  pendapatan masyarakat dan mendorong meningkatnya per- mintaan  akan  barang-barang/peralatan  listrik seperti radio, televisi, alat pendingin, lemari es, serta alat-alat listrik rumah tangga lainnya. Bartel & Fiebeg (2000), Rab (2001), Meeta- mehra  (2002),  Larsen  &  Nesbakken  (2002), Sweeney (2004) mengemukakan bahwa peman- faatan energi  listrik  untuk  menghasilkan  jasa- jasa  energi  dalam  rumah  tangga  haruslah dilihat  sebagai  hubungan  antara  ketersediaan atau  stok  peralatan (capital  stock,  or  stock  of appliances,  or  stock  of  equipment) dan  intensi- tas  penggunaan  peralatan (utilization  rate) tersebut.  Sedangkan  Guertin et  al. (2003)  dan Halvorsen et  al. (2003)  berpendapat  bahwa dalam  penggunaan  energi  listrik  juga  harus mempertimbangkan  karakteristik  demografik rumah tangga yang dapat mempengaruhi utili- tas energi listrik tersebut.
Fenomena-fenomena atau isu yang menun- jukkan  berbagai  karakteristik  penggunaan energi  listrik  dalam  rumah  tangga  menjadi sangat  penting  dan  menarik  untuk  dikaji. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeskripsi- kan  dan  menganalisis  tentang  karakteristik- karakteristik  penggunaan  energi  listrik  yang diyakini  dapat  mempengaruhi  permintaan energi  listrik  rumah  tangga. Secara  umum, karakteristik  ini  meliputi  lamanya  menjadi pelanggan, jumlah ruangan, jumlah alat listrik yang  dimiliki,  jumlah  energi  listrik yang digunakan,  dan  sumber  energi  lain  sebagai pengganti  listrik  dan  karakteristik  lainnya. Dalam  penelitian  karakteristik  rumah  tangga difokuskan  pada  variabel  konsumsi  energi listrik,  pendapatan,  WTP (willingness  to  pay) , penggunaan  alat-alat  listrik,  lokasi  tempat tinggal  rumah  tangga,  serta  tanggapan  terha- dap  kecukupan  daya  listrik,  kualitas  listrik, dan tarif listrik.
Konsumen  energi  listrik  kelompok  rumah tangga  yang  berlangganan  pada  PT  PLN (Persero) Cabang Kota Medan yang didasarkan
Jurnal Ekonomi Pembangunan, 16 (1), Juni 2015, 61-74
pada  penggolongan  tarif  dan  batas  daya  yang terdiri atas R-1/TR 450 VA, R-1/TR 900 VA, R- 1/TR  1300  VA,  R-1/TR  2200  VA,  R-2/TR  2201 s.d.  6600  VA,  dan  R-3/TR  >  6600  VA.  Dalam penelitian  ini  yang  menjadi  responden  adalah kelompok  rumah  tangga  sederhana  dengan golongan tarif dan batas daya yang R-1/TR 450 VA. Penelitian  ini  bertujuan  untuk:  (1)  meng- analisis karakteristik rumah tangga yang dapat mempengaruhi  konsumsi  energi  listrik  rumah tangga  sederhana  (pengguna  listrik  TR-1/450 VA), (2) menganalisis probabilitas dari masing- masing  faktor  yang  berpengaruh  terhadap konsumsi  energi  listrik  rumah  tangga  seder- hana dengan menggunakan regresi logistik.
Model  Permintaan/Konsumsi  Energi Listrik  Rumah  Tangga. Secara  umum,  kon- sumsi energi listrik tergantung pada stok atau keberadaan/ketersediaan  peralatan-peralatan listrik  dan  intensitas  penggunaan  peralatan- peralatan listrik tersebut dalam rumah tangga (Wilder  &  Willenborg,  1975;  Garbacz,  1984). Oleh  karena  itu,  dalam  membuat  estimasi fungsi permintaan energi listrik rumah tangga harus  memasukkan  unsur  stok  kapital  atau stok  peralatan-peralatan  listrik  dan  tingkat penggunaannya,  dengan  asumsi  bahwa  dalam jangka  pendek  stok  kapital  dianggap  tidak berubah atau tetap (Wilder & Willenborg, 1975; Amarullah,  1984;  Silk  &  Joutz, 1997;  Reiss  & White,  2001).  Namun,  estimasi  fungsi  permin- taan  energi  listrik  rumah  tangga  tidak  hanya memasukkan  variabel-variabel  yang  menyang- kut  energi  listrik  itu  sendiri  seperti  harga listrik,  jumlah  energi  listrik,  stok  kapital  alat- alat  listrik,  tetapi  juga  mempertimbangkan variabel-variabel  lain  yang  dapat  mempenga- ruhi  fungsi  utilitas  permintaaan  energi  listrik seperti  unsur-unsur  demografi  dan  sosial tempat  rumah  tangga  berada.  Dengan  demi- kian,  permintaan  atau  konsumsi  energi  listrik rumah  tangga  dipengaruhi  oleh  pendapatan rumah  tangga,  harga  atau  tarif  energi  listrik, stok alat-alat  listrik (appliances) , karakteristik rumah  tangga (household  characteristics) , karakteristik  rumah (housing  characteristics) , dan variabel-variabel lain yang relevan.
Salah  satu  faktor  yang  paling  penting
dalam permintaan energi listrik rumah tangga adalah harga/tarif listrik. Namun dalam studi empirik, penggunaan  proksi  harga/tarif  ini berbeda-beda,  apakah  menggunakan  harga rata-rata  atau  harga  marginal. Pilihan  antara menggunakan harga rata-rata ataupun harga marginal  merupakan  isu  metodologi  yang penting  dalam  analisis  permintaan  energi listrik. Dalam  penelitiannya,  Wilder  & Willenborg  (1975)  menggunakan  harga  rata- rata (average  price) yang  didasarkan pada rekening listrik bulanan, dengan alasan bahwa konsumen  kurang  mengerti  tentang  harga marginal. Alasan lain, sebagaimana dibuktikan oleh  Halvorsen  (1975),  McKean  dan  Winger (1992)  bahwa  dalam  bentuk log-linear baik untuk  fungsi  permintaan,  maupun  fungsi  har- ga;  nilai  elastisitas  permintaan  dengan  meng- gunakan  harga  rata-rata  tidak  jauh  berbeda dengan  nilai  elastisitas  permintaan  apabila menggunakan harga marginal.
Sehubungan  dengan  harga/tarif  listrik, sampai saat ini di Indonesia harga listrik masih ditetapkan  berdasarkan  sudut  pandang  produ- sen  saja,  dalam  hal  ini  PT  PLN  dan  peme- rintah.  Penetapan  harga  belum  sesuai  dengan harga pasar karena harga listrik selalu ditetap- kan oleh pemerintah (regulated) dengan alasan bahwa listrik adalah barang publik yang harus disubsidi  untuk  tujuan-tujuan  keadilan  dan sosial.  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini harga/tarif  listrik  akan  diproksi  dengan variabel WTP (willingness to pay) dengan meng- gunakan  metode  CV (contingent  valuation). Proksi harga/tarif dengan WTP melalui metode CV diartikan sebagai upaya untuk memperoleh langsung  berapa  kemauan/ kesediaan  konsu- men  untuk  membayar  terhadap  harga/tarif listrik yang digunakan. Adapun format metode CV  yang  akan  digunakan  untuk  memperoleh nilai  WTP  adalah closed-ended  referendum format (pertanyaan tertutup). Penggunaan  variabel  WTP  sebagai  proksi terhadap  harga/tarif  listrik  dapat  dimungkin- kan  dengan  alasan  1)  WTP  konsumen  dapat mengungkapkan nilai atau harga yang sebenar- nya  dari  suatu  barang  atau  jasa (Nam  &  Son, 2005), 2) sistem penetapan harga/tarif listrik di Indonesia  berbentuk increasing  block-rate
Jurnal Ekonomi Pembangunan, 16 (1), Juni 2015, 61-74
pricing sehingga  harga  berbeda  untuk  setiap tingkat  penggunaan  dan  strata  golongan  tarif (daya).  Variabel  harga  yang  sesuai  dengan bentuk  ini  adalah  harga  marginal  ataupun harga rata-rata, tetapi jika datanya adalah data runtut  waktu (time  series) (Amarullah,  1984). Sedangkan  dalam  penelitian  ini  data  yang digunakan adalah data cross section dari konsu- men rumah tangga.
Estimasi  model  atau  fungsi  permintaan energi  listrik  rumah  tangga  dapat  dispesifi- kasikan  dalam  bentuk  persamaan  tunggal  dan persamaan  simultan.  Beberapa  studi  seperti yang  dilakukan  oleh  Amarullah  (1983),  Wilder (1992),  Jung  (1993)  menggunakan  model  per- mintaan  energi  listrik  rumah  tangga  dalam bentuk  persamaan  tunggal  dengan  menggu- nakan Ordinary  Least  Square  (OLS) .  Estimasi model  atau  fungsi  permintaan  energi  listrik rumah  tangga  yang  dispesifikasikan  dalam bentuk  persamaan  simultan  telah  dilakukan antara  lain  oleh  Wilder  &  Willenborg (1975), Maddigan et al (1983), dan Garbacz (1984). Namun dalam penelitian ini, untuk meng- estimasi  karakteristik-karakteristik  rumah tangga  yang  mempengaruhi  konsumsi  energi listrik rumah tangga digunakan Model Regresi Logistik.  Model  Regresi  Logistik merupakan suatu  metode  analisis  data  yang  digunakan untuk  mencari  hubungan  antara  variabel respon  ( y )  yang  bersifat biner atau  dikotomus dengan variabel prediktor ( x ) yang bersifat poli- kotomus (Hosmer dan Lemeshow, 2000). Spesifikasi  Model  Regresi  Logistik. Model Regresi Logistik digunakan untuk memo- delkan  hubungan  antara  variabel  respon  (Y) yang  berskala  biner  dengan  variabel  indepen- den  kategori  dan  atau  kontinu.  Model  ini adalah  bentuk  umum  dari  model  logit  untuk respon biner. Untuk variabel Y dengan kategori nominal  memiliki  sebaran  Bernouli  dengan fungsi sebaran peluang:
( = ) = (1 − ) 1 – yi (1)
dengan =  peluang  suatu  kejadian  ke-i  yang bernilai Y = 1, di mana nilai y i antara 0 dan 1.
Model dari regresi logistik adalah:
0 i ij p pj 0 i ij p pj i exp{      x         x } 1 exp{{      x         x (x)
} π                 (2)
Model  tersebut  kemudian  ditransformasi logit menjadi: g (x) = ln (3) dengan penduga linier: g (x) = + + … +
, dengan p = jumlah peubah penjelas dan j = 1,…,n.
Untuk  memeriksa  peranan  variabel inde- penden  dalam  model,  dilakukan  pengujian  ter- hadap  parameter  model.  Uji  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah Statistik Uji-G dan Statistis Uji-Wald (W).
Statistik  Uji-G  adalah  uji  rasio  kemung- kinan (likelihood  ratio  test) yang  digunakan untuk menguji peranan variabel independen di dalam  model  secara  bersama-sama  (Hosmer dan  Lemeshow,  2000).  Rumus  umum  uji-G untuk menguji hipotesis:
H 0 : 1 = 2 = . . . = P = 0 H 1 : minimal ada satu 1 ≠ 0, dengan i = 1,2, …, adalah:
likelihood tanpa variabel independen G=2ln likelihood dengan variabel independen
      (4)
di mana  statistik  uji  ini  mengikuti  sebaran dengan derajat bebas p .
Statistik Uji Wald digunakan untuk meng- uji  parameter secara  parsial.  Rumus  umum dari uji-Wald untuk menguji hipotesis:
H 0 : i = 0
H 1 : i ≠ 0 dengan I = 1,2,…p, adalah:
W i = ( )
Jurnal Ekonomi Pembangunan, 16 (1), Juni 2015, 61-74
di mana i adalah penduga i dan S ( i ) meru- pakan penduga galat baku dari i . Statistik uji- Wald  mengikuti  sebaran  normal  baku  jika hipotesis i = 0. Setelah  diperoleh  model  terbaik  berdasar- kan kriteria  uji-uji  tersebut,  dilakukan  inter- pretasi koefisien untuk melihat pengaruh nyata dari variabel-variabel independen yang terpilih. Interpretasi  koefisien  untuk  model  ini  dapat dilakukan dengan melihat nilai ratio odds -nya. Rasio odds adalah  ukuran asosiasi  yang  mem- perkirakan berapa besar kecenderungan penga- ruh  peubah-peubah  penjelas  terhadap  peubah respon. Rasio odds untuk Y = j terhadap Y = k yang dihitung pada dua nilai (misal x = a dan x = b) adalah:
ᴪ (a, b) = ⟨ | ⟩/ ⟨ | ⟩ ⟨ | ⟩/ ⟨ | ⟩
= exp { i (a-b)} (5)
sehingga  jika  a-b  =  1  maka ᴪ =  exp  ( i )  dan memiliki ukuran ᴪ yang selalu positif.
Dalam  interpretasi  koefisien  dari  rasio odds untuk  peubah  penjelas  yang  berskala nominal, X = 0 memiliki kecenderungan untuk Y  =  0  sebesar ᴪ kali  dibandingkan  dengan peubah X = 1. Sedangkan untuk peubah penje- las yang kontinu, jika ᴪ lebih besar atau sama dengan  satu,  maka  semakin  besarnya  nilai peubah  X  diikuti  dengan  semakin  besarnya kecenderungan  untuk  Y = 0  (Hosmer  dan Lemeshow, 2000).

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  berada  di  Kota  Medan  yang termasuk  dalam  daerah  operasional  PT  PLN (Persero)  Wilayah  Operasional  II  Provinsi Sumatera  Utara,  yaitu  PT.  PLN  (Persero) Cabang Medan yang terdiri atas 4 rayon dan 4 ranting  yang  tersebar  di  seluruh  Kota  Medan dan  sekitarnya.  Daerah  rayon  terdiri  atas
Rayon Medan Kota, Rayon Medan Baru, Rayon Medan  Selatan,  dan  Rayon  Medan  Timur. Sedangkan  ranting  terdiri  atas  Ranting  Bela- wan,  Ranting  Helvetia,  Ranting  Sunggal,  dan Ranting Labuhan.
Dalam  penelitian  ini  tidak  seluruh  rayon ataupun  ranting  yang  disurvei,  tetapi  hanya dua  rayon  dan  dua  ranting  saja  yang  dipilih untuk  mewakili  masing-masing  rayon  (tengah kota) ataupun ranting (pinggir kota). Pemilihan dua  rayon  dan  dua  ranting  didasarkan  pada homogenitas dalam pola  penggunaan (konsum- si)  listrik  untuk  setiap  golongan/strata,  yang meliputi jenis dan jumlah alat-alat listrik yang digunakan, waktu penggunaan listrik dan pola hidup.  Setelah  dilakukan  survei,  untuk  mewa- kili  rayon  (tengah  kota),  dipilih  Rayon  Medan Kota dan Rayon Medan Timur. Untuk mewakili ranting  (pinggir  kota)  dipilih  Ranting  Helvetia dan  Ranting  Sunggal.  Pemilihan  kedua  rayon dan  ranting  didasarkan  pada  homogenitas dalam pola penggunaan energi listrik.

## 2.2. Sampel dan Data
Populasi penelitian ini adalah konsumen energi listrik kelompok rumah tangga sederhana yang berlangganan  pada  PT  PLN  (Persero)  Cabang Kota  Medan  yaitu  golongan  tarif  dan  batas daya R-1/TR 450 VA. Penentuan sampel dalam penelitian ini menggunakan metode Multistage Sampling  with  purposive ,  yaitu purposive -nya adalah  sampel  rumah  tangga  yang  hanya menggunakan  energi  listrik  untuk  keperluan konsumsi  rumah  tangga  saja,  di  mana  energi listrik  sebagai  produk  akhir.  Dalam  pengam- bilan  sampel cluster nya  adalah  daerah  tengah kota daerah pinggir kota.
Jumlah  sampel  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  sebanyak  170  sampel  rumah tangga.  Penarikan  sampel  rumah  tangga dilakukan  secara random dengan  sistematis. Namun  setelah  semua  data  dikumpulkan, kemudian dilakukan pengeditan, ternyata tidak semua  data  (kuesioner)  yang  terkumpul  bisa digunakan  dalam  penelitian  ini.  Ada  beberapa data rumah tangga untuk data tertentu kosong dan  tidak  konsisten  dengan  karakteristiknya. Setelah  data  diseleksi,  jumlah  responden  atau
Jurnal Ekonomi Pembangunan, 16 (1), Juni 2015, 61-74
sampel  yang  digunakan  sebanyak  143  sampel rumah tangga.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer meliputi: 1) jumlah permin- taan  atau  konsumsi  energi  listrik  rata-rata rumah  tangga  selama  tiga bulan  terakhir;  2) rekening  energi  listrik  selama  tiga  bulan terakhir;  3)  stok-kapital  alat-alat  listrik  dalam rumah tangga ; 4) pendapatan rumah tangga; 5) WTP konsumen rumah tangga terhadap energi listrik;  6)  karakteristik-karakteristik  rumah tangga,  seperti:  jumlah  anggota  keluarga,  usia anggota keluarga, tingkat pendidikan, pekerja- an  kepala  keluarga,  kegiatan  keluarga,  etnis, lokasi, dan persepsi terhadap pelayanan listrik secara umum oleh PT PLN (Persero); 7) karak- teristik-karakteristik  bangunan  rumah,  seperti jumlah ruangan/kamar, ukuran/luas bangunan.
Pengumpulan  data  dilakukan  selama  periode bulan  Januari  2014  sampai  dengan  periode bulan September 2014.

## 2.3. Definisi Operasional
Variabel respon (Y) terdiri dari konsumsi energi listrik  tumah  tangga,  sedangkan  variabel  pre- diktor  terdiri  dari  pendapatan,  WTP (willing- ness  to  pay) ,  indeks  penggunaan  alat-alat listrik,  lokasi  tempat  tinggal  rumah  tangga, serta  tanggapan  terhadap  kecukupan  daya listrik,  kualitas  listrik  dan  tarif  listrik.  Untuk memudahkan pengenalan  terhadap  variabel- variabel  dalam  model,  baik  variabel  respon maupun  variabel  prediktor,  perlu  diuraikan defenisi  operasional  serta  pengukuran  dari setiap variabel seperti disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Definisi Operasional Variabel Penelitian Variabel Definisi Kategori Kode Konsumsi Energi Listrik Rumah Tangga (Variabel respon : Y) Jumlah energi listrik yang dikonsumsi oleh konsumen rumah tangga yang diperoleh langsung dari rekening listrik bulanan selama 3 bulan terakhir yang diukur dalam kilowatt- hours (KWh). - Di bawah 100 KWh - Di atas 100 KWh 0 1 Pendapatan (PEND1 dan PEND2) Total pendapatan yang diperoleh anggota rumah tangga, baik dari kepala rumah tangga maupun anggota rumah tangga yang memanfaatkan listrik selama 3 bulan terakhir, diukur dalam rupiah per bulan (Rp/bulan). Pendapatan 1 (PEND1) : - Di bawah Rp 2 juta - Lainnya Pendapatan 2 (PEND2) : - Rp 2 juta – Rp 4 juta - Lainnya 0 1 0 1 Willingness To Pay *) (WTP) Kesediaan atau kemauan konsumen rumah tangga untuk membayar harga energi listrik yang digunakannya setiap bulan, diukur dalam rupiah per bulan (Rp/bulan). - Di bawah Rp 100 ribu - Di atas Rp 100 ribu 1 0 Indeks Alat Listrik **) (INDAL) Indeks yang mengukur stok-kapital dan penggunaan (utilization rate) peralatan listrik yang dimiliki oleh setiap konsumen rumah tangga . Untuk mengukur indeks ini digunakan model Jung (1993). - Di bawah 20 - Di atas 20 1 0 Lokasi Tempat Tinggal (LOKASI) Tempat yang menunjukkan posisi strategis di rayon atau di ranting mana konsumen rumah tangga berada atau bertempat tinggal. - Pinggir Kota - Tengah Kota 1 0
Jurnal Ekonomi Pembangunan, 16 (1), Juni 2015, 61-74
Kecukupan Daya Listrik (DAYA) Tanggapan atau respon rumah tangga terhadap kecukupan daya listrik sebesar 450 VA yang digunakan sebagai sumber energi. - Tidak Cukup - Cukup 1 0 Kualitas Listrik (KUAL) Tanggapan atau respon rumah tangga terhadap kualitas listrik sebesar 450 VA yang digunakan sebagai sumber energi. - Kurang Baik - Baik 1 0 Tarif/harga Listrik (TARIF) Tanggapan atau respon rumah tangga terhadap tarif atau harga listrik yang berlaku saat ini. - Tidak Terjangkau (Mahal) - Cukup Terjangkau 1 0 Catatan :
*) Data WTP untuk harga listrik ini diperoleh dengan menggunakan metode contingent economic valuation survey dalam bentuk closed ended referendum elicitation format (bidding game format), atau pertanyaan tertutup  dalam  kuesioner  sebagaimana  telah  digunakan  oleh Economy  and  Environtment  Program  for Southeast Asia (EEPSEA) (Nam & Son, 2001, 2005).
**) Untuk mengukur indeks alat-alat listrik ini digunakan model Jung (1993) sebagai berikut:        n k k k n k k i k C B O B INDAL 1 1 , 100
INDAL adalah appliances index , Oi,k adalah jumlah peralatan listrik k yang dimiliki oleh rumah tangga i. Denominator (penyebut) INDAL diperoleh dengan mengalikan rata-rata daya dari masing- peralatan listrik (Bk  dalam  watt)  dengan jumlah  maksimum  peralatan  listrik  dari  masing-masing  rumah  tangga  (Ck), sedangkan  enumerator  (pembilang)  diperoleh  dengan  mengalikan  rata-rata  daya  (Bk)  dengan  jumlah peralatan listrik (Oi,k).
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Karakteristik Variabel-variabel yang Berhubungan dengan Konsumsi Energi Listrik Rumah Tangga Sederhana TR-1/ 450VA
Karakteristik  konsumsi  energi  listrik  rumah tangga responden menggambarkan  bagaimana variabel-variabel  yang  berhubungan  langsung terhadap  proses  pemanfaatan  energi  listrik  di rumah  tangga  sederhana.  Secara  umum, variabel-variabel ini meliputi: jumlah konsumsi listrik per bulan, pendapatan perbulan, willing- ness  to  pay (kemampuan  membayar),  lamanya menjadi  pelanggan,  jumlah  ruangan,  jumlah alat  listrik  yang  dimiliki,  jumlah  energi  listrik yang  digunakan,  dan  sumber  energi  lain sebagai  pengganti  listrik,  lokasi,  tanggapan terhadap  kecukupan  daya  listrik,  dan  kualitas listrik. Namun  dalam  penelitian  ini  variabel- variabel  yang  dieksplorasi  hanyalah  variabel- variabel  utama  saja  yaitu:  jumlah  konsumsi listrik  perbulan,  jumlah  pendapatan, jumlah
willingness to pay, indeks alat-alat listrik, lokasi, tanggapan  terhadap  kecukupan  daya  listrik, kualitas listrik, dan tarif listrik.
Berdasarkan  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa rata-rata jumlah energi listrik yang digunakan per bulan adalah 107,05 KWh. Jika dibanding- kan  dengan  rata-rata  penggunaan  pelanggan Kota  Medan,  maka  rata-rata  penggunaan  per bulan  rumah  tangga  responden sudah  di  atas rata-rata penggunaan Kota Medan yang hanya 95  KWh  perbulan.  Total  pendapatan  tertinggi responden rumah tangga sebesar Rp8 juta dan terendah  Rp1  juta.  Pada  Gambar  1  dapat dilihat  bahwa  sebagian  besar  kepala  rumah tangga  responden  bekerja  sebagai  wiraswasta, yang  diindikasikan  lebih  banyak pendapatan- nya dibandingkan dengan jenis pekerjaan lain. Sedangkan WTP ( willingness to pay ) responden rumah tangga rata-rata Rp43.286,71 per bulan. Pemilikan dan penggunaan jenis peralatan listrik  ini  disesuaikan  dengan  besarnya  daya listrik yang dimiliki oleh rumah tangga. Untuk rumah  tangga  sederhana  TR-1/450  VA  umum- nya menggunakan peralatan listrik yang biasa
Jurnal Ekonomi Pembangunan, 16 (1), Juni 2015, 61-74
dipakai untuk kebutuhan-kebutuhan pokok dan mempunyai  daya  (watt)  yang  rendah,  seperti bola  lampu,  setrika,  televisi,  tape/radio,  kipas angin,  kulkas. Tabel  2  menunjukkan  bahwa kepemilikan alat listrik rata-rata 14,32 unit per rumah  tangga  dengan  rata-rata  indeks  alat listrik adalah sebesar 20,07. Deskripsi tanggap- an  terhadap  kecukupan  daya  listrik,  kualitas listrik, serta tarif listrik disajikan pada Gambar 2, Gambar 3, dan Gambar 4.

## 3.2. Hasil Estimasi Regresi Logistik
Dengan  menggunakan  perangkat  lunak  SPSS version 19.0 dapat ditentukan hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen di  dalam  model  serta  kelayakan  model,  yang meliputi validasi model dan kalibrasi model.

## 3.2.1. Validasi Model
Analisis  penentuan  hubungan  antara  variabel dependen  dan  variabel  independen  di  dalam model  serta  kelayakan  model  di dalam

## Tabel 2. Data Deskriptif Variabel-variabel Yang Mempengaruhi Konsumsi Listrik
Rumah Tangga Sederhana TR-1/450VA Variabel Minimum Maximum Rata-rata Konsumsi Listrik (KWh/bulan) 22,67 232,67 107,05 Pendapatan (Rupiah/bulan) 1.000.000 8.000.000 2.680.594,41 WTP (Rupiah/bulan) 10.000 200.000 43.286,71 Jumlah alat listrik (unit) 6 36 14,32 Indeks Alat Listrik 5,93 50,09 20,07
Sumber : Hasil Pengolahan Data, 2014.
Jurnal Ekonomi Pembangunan, 16 (1), Juni 2015, 61-74
menyatakan  hubungan antara  variabel  depen- den  dengan  variabel  independen,  dapat  dilihat pada Tabel 3.
Pada  Tabel 3 terlihat  bahwa  untuk  model konsumsi energi listrik rumah tangga sederha- na  mempunyai  peluang chi-square 46,507 dengan  tingkat  signifikansi  0,000  atau  model konsumsi  energi  listrik  rumah  tangga  seder- hana mempunyai signifikansi pada tingkat 5%. Ini  menunjukkan  bahwa  model  yang  disusun mempunyai  hubungan  yang  signifikan  antara variabel dependen dengan variabel independen- nya.
Tabel 3. Omnibus Tests of Model Coefficient
Chi-square df Sig. Step 1 Step 46,507 8 ,000 Block 46,507 8 ,000 Model 46,507 8 ,000
Tabel  4 menunjukkan  nilai  Nagelkerke  R 2 sebesar 0,376  dapat  diinterpretasikan  seperti koefisien determinasi  pada  regresi  linier  ber- ganda,  yang  berarti bahwa  proporsi  varians dari  konsumsi  energi  listrik  rumah  tangga sederhana dapat dijelaskan oleh model sebesar 37,60%.
Mengacu kepada Washington, et al. (2003), dijelaskan  bahwa  pada  model  pilihan  dengan model  logistik,  semakin  tinggi  nilai pseudo R 2 ( goodness  of  fit ),  semakin  baik  model  yang disusun. Akan tetapi hal ini tidak selalu tepat. O’Donnel  dan  Connor  (2002)  sebagaimana dikutip  oleh  Woro  (2011)  menyatakan  bahwa secara  praktis  nilai  tersebut  dapat  diabaikan karena  untuk  model  regresi  logistik  ini  tidak ada nilai baku pseudo R 2 yang dapat dijadikan sebagai  acuan  kelayakan  model.  Nilai  ini mempunyai batas atas baik secara teoritis dan empiris  yang  selalu  kurang  dari  satu.  Oleh karena itu digunakan cara lain untuk menentu- kan kelayakan model yaitu dengan uji Hosmer and Lemeshow (H-L test).
Tabel 4. Koefisien Determinasi Model Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 147.761 a ,281 ,376
Uji  kelayakan  model  atau  model goodness of  fit dilakukan  dengan  menggunakan  prinsip Hosmer and Lameshow (H-L test). Jika nilai uji H-L  sama  atau  kurang  dari  5%  berarti  ada perbedaan  yang  signifikan  antara  model dengan  nilai  observasinya,  dimana  kelayakan model tidak baik karena  model dianggap tidak bisa memprediksi nilai observasinya. Jika nilai statistik Hosmer and Lameshow’s goodness of fit lebih besar dari 5% berarti model mampu untuk memprediksi  nilai  observasinya  dengan  keper- cayaan 95%.
Tabel 5. Uji Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square df Sig. 1 3,234 8 ,919
Tabel 5 memperlihatkan nilai  signifikansi berdasarkan  uji  Hosmer  dan  Lameshow  (H-L) adalah 0.919 (>5%), maka model regresi logistik yang  disusun  bisa  digunakan  untuk  mempre- diksi nilai observasi dengan kepercayaan 95%.
Akurasi  klasifikasi  model  umumnya  ada- lah  25%  atau  lebih  tinggi  daripada  proporsi data. Kegunaan  analisis  akurasi  klasifikasi model  adalah  untuk  membandingkan  akurasi model  nol  (model  hanya  dengan  konstanta tanpa variabel  independen)  dengan full  model atau  model  dengan  menyertakan  variabel  be- bas. Proporsi akurasi klasifikasi model dihitung dengan  menggunakan  proporsi  klasifikasi variabel tidak bebasnya. Akurasi proporsi data dan akurasi model dapat dilihat pada Tabel 6.
Jurnal Ekonomi Pembangunan, 16 (1), Juni 2015, 61-74
Tabel 6. Akurasi Proporsi Data dan Model
Proporsi Data n Marginal Percentage Konsumsi energi listrik ≤ 100 Kwh per bulan 64 45,50% > 100 Kwh per bulan 77 54,50% Akurasi Model Observed Predicted ≤ 100 Kwh > 100 Kwh Percent ≤ 100 Kwh 42 22 65,60 > 100 Kwh 15 62 80,50 Overall Percentage 73,80
Untuk model proporsi data adalah 0,4550² +  0,5450²  =  0.50405  (50,405%).  Akurasi  model dengan  regresi  logistik (full  model) adalah
73,80%  dan  lebih  besar  dari  akurasi  proporsi data.  Oleh  karena  itu ‘full  model’ konsumsi energi  listrik  rumah  tangga  sederhana  lebih baik  daripada  model  nolnya.  Perbandingan akurasi  model memperlihatkan bahwa  penam- bahan  variabel  bebas  di  dalam  kedua  model yang  disusun  memberikan  hasil  yang  lebih akurat  dibandingkan  model  tanpa  variabel independen  sehingga  dapat  dijadikan  prediksi dalam  konsumsi  energi  listrik  rumah  tangga sederhana  di  Kota  Medan  di  masa  yang  akan datang. Berdasarkan kriteria uji-uji tersebut di atas  dapat  disimpulkan  bahwa  secara  umum model sudah layak untuk diinterpretasikan.

## 3.2.2. Kalibrasi Model
Kalibrasi  adalah  penentuan  nilai  parameter (konstanta  dan  koefisien)  dari  suatu  model. Kalibrasi  dan  interpretasi  model  dapat  dilihat pada Tabel 7 yaitu menganalisis variabel bebas yang mampu memberikan nilai ekspektasi yang signifikan.
Hasil estimasi parameter model dapat dili- hat  pada  tabel  7.  Pada  tabel 7 dapat  juga dilakukan analisis multikolinieritas  atau  ada- nya korelasi yang erat di antara masing-masing variabel bebas. Nilai standard error (S.E) setiap
Tabel 7. Variabel-variabel dalam Model Variabel B S.E. Wald df Sig. Exp(B) PEND1(1) 1.128 1.073 1.106 1 ,293 3.090 PEND2(1) ,429 1.048 ,167 1 ,683 1.535 WTP(1) -1.548 ,705 4.823 1 ,028 ,213 INDAL(1) -,292 ,432 ,459 1 ,498 ,746 LOKASI(1) -,827 ,416 3.961 1 ,047 ,437 DAYA(1) -.458 ,449 1.040 1 ,308 ,632 KUAL(1) 2.146 ,564 14.476 1 ,000 8.548 TARIF(1) -,502 ,443 1.282 1 ,258 ,605 Constant -,263 1.446 ,033 1 ,856 ,769 Keterangan :
PEND1  (1): Pendapatan  keluarga  antara  Rp  2  juta – Rp  4  juta  per  bulan, PEND2  (1): Pendapatan keluarga  lebih  dari  Rp  4  juta  per  bulan, WTP(1) :  Harga  atau  Willingness  To  Pay  keluarga untuk membayar  biaya listrik      dibawah      Rp  100  ribu  perbulan ,    INDAL    (1)  : Indeks  Alat  Listrik  keluarga dibawah 20, LOKASI (1) : Lokasi tempat tinggal keluarga di pinggir kota, DAYA  (1): Daya energi listrik untuk rumah tangga tidak cukup, KUAL  (1) : Tanggapan terhadap kualitas energi listrik kurang baik, TARIF (1) : Tanggapan terhadap harga energi listrik tidak terjangkau
Jurnal Ekonomi Pembangunan, 16 (1), Juni 2015, 61-74
variabel  bebas diketahui  bahwa tidak terdapat nilai  yang  melebihi  2,0  sehingga  dapat  dikata- kan  tidak  terdapat  persoalan  multikolinieritas (ketergantungan  yang  kuat  antara  satu  varia- bel bebas yang satu dengan variabel yang lain- nya) di dalam model tersebut.
Setelah dilakukan uji signifikansi parame- ter  di  atas  maka  model  regresi  logistik  dapat dibentuk  dengan  menggunakan  nilai  taksiran parameter pada Tabel 7, sebagai berikut:
Ln (p/p-1) = - 0,263 + 1,228PEND1(1) +
0,429PEND2(1) - 1,548WTP(1) - 0,292INDAL(1) - 0,827LOKASI(1) - 0,458DAYA(1) + 2,146KUAL(1) - 0,502TARIF(1). (5)
Persamaan  menunjukkan  bahwa  nilai konstan  = -0,263.  Artinya,  ln (p/p-1)  = -0,263 pada saat semua variabel berharga 0 yaitu saat responsen  memiliki  karakteristik  sebagai  ber- ikut:  Pendapatan  keluarga  antara ≤Rp2  juta per  bulan,  Pendapatan  keluarga  antara  >  Rp2 juta – Rp4 juta per bulan, harga atau Willing- ness  To  Pay keluarga  untuk  membayar  biaya listrik, indeks alat listrik keluarga, lokasi tem- pat  tinggal  keluarga,  kecukupan  daya  listrik, tanggapan terhadap kualitas listrik, tanggapan terhadap  harga  listrik.  Dengan  demikian  ln (p/p-1)  =  e -0,263 atau  besarnya  proporsi  atau probabilitas p = (e -0,263 /1+ e -0,263 ) = 0,769 Tabel  7 memperlihatkan  ada  3  variabel yang  berpengaruh  terhadap  konsumsi  energi listrik  rumah  tangga  sederhana  Kota  Medan pada tingkat 5% atau dengan kepercayaan 95% yaitu Willingness to Pay (WTP), Lokasi tempat tinggal  keluarga  (LOKASI),  dan  Tanggapan terhadap kualitas listrik (KUAL).
Pengaruh dari masing-masing faktor terse- but  dapat  dideskripsikan  dengan  melihat  nilai ekspektasi nilai variabel bebasnya (Exp(B) atau odss ratio :
1) Variabel WTP (1) memiliki odds ratio sebe- sar 0,213. Artinya keluarga dengan Willingness to  Pay atau kemampuan  membayar  perKWh  <
Rp100 ribu perbulan cenderung 0,213 kali lebih rendah  untuk  mengkonsumsi  energi  listrik  > 100  KWh  per  bulan.  Atau  dapat  juga  dinyata- kan  semakin  tinggi  kemampuan  bayar (WTPKWh)  keluarga,  maka  kecenderungan keluarga  tersebut  untuk  mengkonsumsi  energi listrik > 100 KWh perbulan sebesar 4,694 (atau 1/0,213) kali lipat dari keluarga dengan Willing- ness  to  Pay atau  kemampuan  membayar perKWh < Rp 100 ribu perbulan. Berarti, semakin tinggi kemampuan bayar (WTP)  keluarga  maka  semakin  besar  peluang untuk mengkonsumsi energi listrik > 100 KWh perbulan.
2) Variabel  LOKASI  (1)  memiliki odds  ratio sebesar  0,437.  Hal  ini  berarti  keluarga  yang tinggal  di  pinggir  kota  cenderung  0,437  kali lebih rendah mengkonsumsi energi listrik > 100 KWh perbulan dibanding dengan keluarga yang tinggal di tengah kota. Atau semakin ke tengah kota  tempat  tinggal  keluarga  maka  kecende- rungan keluarga tersebut untuk mengkonsumsi energi  listrik  >  100  KWh  perbulan  sebesar 2,288  (atau  1/0.437)  kali  lipat  dari  keluarga yang tinggal di pinggir kota. Berarti semakin ke tengah  kota  tempat  tinggal  keluarga  maka semakin  besar  peluang  untuk  mengkonsumsi energi listrik > 100 KWh perbulan.
3) Variabel  KUAL  (1)  memiliki odds  ratio sebesar  8,548.  Artinya  keluarga  yang  membe- rikan tanggapan bahwa kualitas listrik kurang baik  cenderung  8,548  kali  lipat  mengkonsumsi energi  listrik  >  KWh  perbulan  dibanding dengan  keluarga  yang  memberikan  tanggapan bahwa  kualitas  listrik  baik. Atau  dengan  kata lain, semakin kurang baik tanggapan terhadap kualitas  listrik  makan  semakin  tinggi  peluang untuk mengkonsumsi energi listrik > 100 KWh perbulan.
Dengan  demikian  model  yang  terbentuk adalah:
       
( 0,263 1,548 1 0,827 1 2,146 (1) 1 ( 0,263 1,548 1 0,827 1 2,146 ) ˆ (1 exp WTP
LOKASI KUAL exp WTP LOKASI KUAL

          (6)
Temuan di  atas dapat untuk memprediksi responden rumah  tangga  yang  mempunyai
Jurnal Ekonomi Pembangunan, 16 (1), Juni 2015, 61-74
rata-rata pendapatan dan WTP yang lebih ting- gi akan terus meningkatkan penggunaan energi listrik.  Secara  umum  dapat  dikatakan  bahwa perubahan  pendapatan  akan  mempengaruhi WTP  yang  selanjutnya  akan  mempengaruhi konsumsi energi listrik.
Konsumsi energi listrik berbeda secara sig- nifikan  antara  rumah  tangga  yang  tinggal  di tengah  kota  dan  yang  tinggal  di  pinggir  kota. Hasil temuan ini mengindikasikan bahwa kon- sumsi energi  listrik  lebih  banyak  pada  rumah tangga di tengah kota dibanding dengan rumah tangga di pinggir kota. Hal ini dapat dibuktikan bahwa rumah tangga sederhana di tengah kota lebih  peka  terhadap  faktor  lingkungan  seperti suhu rumah yang lebih panas, susunan rumah yang  cenderung  sempit  sehingga  banyak menggunakan  alat-alat  listrik  seperti  kipas angin,  lampu,  kulkas,  dan  lain-lain  dengan durasi penggunaan listrik yang lebih lama.
Temuan  yang  menarik  lainnya  adalah semakin  kurang  baik  tanggapan terhadap kualitas  listrik  maka  semakin  tinggi  peluang untuk mengkonsumsi energi listrik. Tanggapan terhadap  kualitas  listrik  yang kurang  baik dapat  mencakup:  sering  terjadi  pemadaman dan  informasinya  tidak  diketahui  oleh  rumah tangga  secara  luas,  serta  daya  listrik  yang sering  turun  naik.  Kondisi  ini  mengkhawatir- kan rumah tangga karena dapat merusak alat- alat  listrik  yang  mereka  gunakan.  Dengan demikian  untuk  mempertahankan  kualitas listrik  yang  baik  dan  tidak  merusak  alat-alat listrik, maka rumah tangga cenderung menggu- nakan  alat stabilizer. Penggunaan  alat stabili- zer tentu saja akan menaikkan konsumsi energi listrik.

## 4. Simpulan
Berdasarkan hasil estimasi  regresi  logistik  di atas dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
Di  antara delapan  variabel karakteristik rumah  tangga  yang  diobservasi  yang  mempe- ngaruhi  konsumsi  energi  istrik  rumah  tangga sederhana  TR-1/450VA,  ternyata  hanya  tiga variabel  yang  berpengaruh  secara  signifikan yaitu  WTP (willingness  to  pay) ,  lokasi  tempat
tinggal  dan  tanggapan terhadap  kualitas listrik. Semakin  tinggi  kemampuan  bayar  (WTP) keluarga, maka kecenderungan keluarga terse- but  untuk  mengkonsumsi  energi  listrik  >  100 KWh perbulan sebesar 4,694 (atau 1/0,213) kali lipat  dari  keluarga  dengan Willingness  to  pay atau kemampuan  membayar perKWh  <  Rp100 ribu perbulan.
Semakin  ke  tengah  kota  tempat  tinggal keluarga  maka  kecenderungan  keluarga terse- but  untuk mengkonsumsi  energi  listrik  >  100 KWh perbulan sebesar 2,288 (atau 1/0.437) kali lipat dari keluarga yang tinggal di pinggir kota.
Semakin  kurang  baik  tanggapan  terhadap kualitas  listrik  makan  semakin  tinggi  peluang untuk mengkonsumsi energi listrik > 100 KWh perbulan.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  maka saran  yang  dapat  disampaikan  adalah sebagai berikut: 1) Penelitian  ini  dapat  dikembangkan lagi  dengan  menganalisis  kelompok  konsumen energi  listrik  lainnya,  seperti  kelompok  rumah tangga menengah dan mewah, kelompok bisnis, dan  industri  dengan  cakupan  wilayah  yang lebih  luas. 2) Penelitian  ini  dapat  dikembang- kan  lagi dengan  menggunakan  variabel inde- penden  yang  lebih  kompleks,  3) Peran  serta pihak  PT.  PLN  (Persero)  sangat  dibutuhkan agar  sistem  pelayanan kelistrikan  dapat  mem- berikan  kepuasan  terhadap  masyarakat. 4) Bagi  penelitian  selanjutnya  dianjurkan  meng- gunakan  model-model  lainnya  agar  dapat digunakan  sebagai  pembanding  di  dalam mengestimasi  faktor-faktor  yang  mempenga- ruhi konsumsi energi listrik rumah tangga.

## 5. Daftar Pustaka
Agresti, A. 2002. Categorical data analysis . New Jersey: John Wiley & Sons, Hoboken.
Amarullah, M. 1983. The pricing of electricity in Indonesia ,  Dissertation,  The  Faculty  of the Department of Economics, University of  Houston,  Texas,  USA.  (tidak  dipubli- kasikan).
Amarullah,  M.  1984. Electricity  demand  in Indonesia:  An  econometric  analysis.
Jurnal Ekonomi Pembangunan, 16 (1), Juni 2015, 61-74
Publikasi  LMK ,  No.  01-EP-84, Jakarta: Pusat  Penyelidikan  Masalah  Kelistrikan, PLN.
Bartels,  R.,  and  Denzil  G.  Fiebig.  2000. Residential end-use  electricity  demand: results  from  a  designed  experiment. The Energy Journal , Vol. 21., No. 2, 2000, pp. 51-81.
Garbacz, C. 1984. A National micro-data based model  of residential  electricity  demand: New evidence  on  seasonal  variation. Southern  Economic  Journal ,  Vol.  51,  Iss. 1, July 1984, pp. 235-249.
Guertin, C.,  Subal C. Kumbhakar, and Ananta K.  Duraiappah.  2003. Determining de- mand  for  energy  services:  Investigating income-driven  behaviours.  international institute for sustainable development, 161 Portage Avenue East, 6 th Floor Winnipeg, Manitoba,  Canada,  http://www.iisd. org/ pdf/2003/energy determining-demand.pdf [13 Oktober 2010].
Halvorsen,  B.,  Bodil  M.  Larsen,  and  Runa Nesbakken.  2003. Possibility  for hedging from price increases in residential energy demand. Discussion Papers No. 347, April 2003, Statistics Norway, Research Depart- ment. http://www.ssb.no/publiskasjoner/DP/dp.3 47.pdf [14 Oktober 2010].
Halvorsen,  R.  1975. Residential demand  for electric  energy. The  Review  of  Economics and Statistics , Vol. 57, Issue 1, pp. 12-18. Hosmer, D. W. dan Lemeshow, S. 2000. Applied logistic regression . New York: John Wiley and Son.
Jung,  T.Y.  1993. Ordered logit  model  for residential  electricity  demand  in Korea. Energy Economics, Vol.15, pp. 205-209.
Kuswara,  U.  D.  1997. Kajian ringkas  tentang energi  listrik  di Indonesia:  Antisipasi kebutuhan  dan  mismanajemen  dam  pe- ngelolaan. Kelola,  Gadjah  Mada  Univer-
sity  Business  Review, No.  15/VI/1997,  pp. 105 – 114.
Larsen, B. M., and Runa Nesbakken. 2002. How to quantify  household  electricity  end-use consumption., Discussion Papers No. 346, March  2002,  Statistics  Norway,  Research Department, http://www.ssb.no/publiskasjoner/DP/dp.
346.pdf [14 Oktober 2011].
Maddigan,  R.  J.,  Wen  S.  Chern,  and  Colleen Gallagher  Rizy.  1983. Rural residential demand  for  electricity. Land  Economics , Vol. 59, No. 2, May 1983, pp. 150-162.
McKean,  J.  R.,  and  Wendell  D.  Winger  1992. Simultaneous equation estimates of elect- ricity  demand  for  the  rural  south: Revenue projection  when  prices  are administered. Journal of Forecasting , Vol. 11, pp. 225-240.
Meetamehra.  2002. Demand forecasting  for electricity”, http://www.teriin.org/division/regdiv/docs/ ft13.pdf.[11September 2008].
Nam,  P.  K.,  and  Tran  Vo  Hung  Son.  2005. Household demand  for  improved  water services  in  ho  chi  min  city:  a  comparison  of contingent  valuation  and  choice  modelling estimates. Research  Report  No.  2005-RR3, pp.1-23,  Economy  and  Environment  Pro- gram  foe  Southeast  Asia  (EEPSEA), Singapore, http://www.  eepsea. org [9 Agustus 2010].
Rab,  M.  A.  2001. Household energy demand  in the  south  asia:  an  approach  towards discrete/ Continuos  Models ,  Dissertation, The University of Texas at Dallas.
Reiss,  P.  C.,  Matthew  W.  White.  2001. House- hold electricity  demand, Revisited. http://www. nberg.org/ [12 Mei 2009].
Resosudarmo, dan  Tanujaya. 2002. Energy demand  in  indonesia:  past  and  future trend. The  Indonesian  Quarterly ,  Vol. XXX/2002, No.2, pp.158 – 174.
Jurnal Ekonomi Pembangunan, 16 (1), Juni 2015, 61-74
RUPTL  (Rencana  Usaha  Penyediaan  Tenaga Listrik)  Tahun  2006-2015, http://www. pln.go.id.[24-3-2008].
Silk,  J.  I.,  and  Frederick  L.  Joutz.  1997. Short and long-run elasticities in US residential electricity  demand:  a  co-integration  ap- proach, Energy Economics (ENG) , Vol. 19, Iss. 4, Oct. 1997, pp. 493-513.
Sweeney,  J.  L.  2004. Properties  of energy resources  and  energy  commodities. Eco- nomics  Energy ,  Article:  48,  Volume:  4.9,
Department  of  Management  Science  and Engineering, Terman Engineering Center, 323  Stanford  University,  Stanford,  CA
94305-4026. http://www .stanford.edu/ jsweeney/paper/energy%20  economics.pdf. [16 September 2010].
Washington,  S.P.,  Karlaftis,  M.G.,  Mannering, F.l.  2003. Statistical and  econometric methods  for  transportation  data  analysis . USA: Chapman & Hall.