Judul: Pengaruh Dinamis Bauran Energi, Emisi Karbon Dioksida, dan Pertumbuhan Ekonomi Indonesia
Abstrak: Energi berperan penting sebagai faktor produksi dalam pertumbuhan ekonomi Indonesia. Karena pertumbuhan ekonomi, permintaan energi Indonesia diprediksi akan meningkat sebesar 5% per tahun. Pada tahun 2050, permintaan energi diprediksi akan didominasi oleh listrik dari pembangkit listrik berbahan bakar fosil (batu bara, minyak bumi, dan gas alam) karena meningkatnya konsumsi listrik on grid dari sektor industri dan komersial, yang memicu peningkatan emisi gas rumah kaca (GRK). Indonesia telah menetapkan kebijakan bauran energi untuk mengurangi emisi CO2 di sektor energi. Kebijakan ini menetapkan target energi baru terbarukan (EBT) pada tahun 2025 dan 2050 masing-masing sebesar 23% dan 31%. Namun, kapasitas terpasang EBT Indonesia di tahun 2017 masih jauh lebih rendah dari total potensi EBT. Selain itu, Direktorat Jenderal Energi Baru Terbarukan dan Konservasi Energi (DJEBTKE) menunjukkan bahwa pencapaian bauran EBT di tahun 2020 hanya 11,20% dengan pencapaian paling besar pada PLTA. Selain memiliki capaian terbesar pada bauran EBT tahun 2020, PLTA memiliki target paling besar dalam penambahan kapasitas pembangkit listrik Indonesia periode tahun 2021 hingga tahun 2030 sebagaimana tertuang dalam Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik (RUPTL) 2021-2030. PLTA diprediksi dapat menurunkan pencemaran lingkungan akibat pertumbuhan ekonomi. Dalam hipotesis Environmental Kuznets Curve (EKC), pertumbuhan ekonomi akan meningkatkan pencemaran lingkungan hingga titik balik EKC. Pengembangan PLTA sebagai bagian dari green energy menjadi salah satu solusi dalam menurunkan emisi CO2 sehingga diprediksi akan mempercepat Indonesia untuk mencapai titik balik EKC melalui pertumbuhan ekonomi berkelanjutan. Guna mengetahui peran PLTA dan pengaruh konsumsi bahan bakar fosil terhadap emisi CO2 di Indonesia, penelitian ini menggunakan metode Autoregressive Distributed Lag (ARDL) dan Granger’s Causality dengan data sekunder. Data tersebut mencakup emisi CO2, PDB Indonesia, produksi listrik dari PLTA, serta konsumsi batu bara, minyak bumi, dan gas alam dalam bentuk per kapita dari tahun 1980 hingga tahun 2018. Studi ini menunjukkan tiga hasil utama. Pertama, konsumsi bahan bakar fosil, yaitu batu bara dan minyak bumi, berpotensi dalam meningkatkan emisi CO2 per kapita baik jangka pendek maupun panjang. Hal ini terjadi karena jumlah konsumsi dan potensi emisi CO2 dari batu bara dan minyak bumi yang tinggi dibandingkan gas alam. Sementara itu, konsumsi gas alam tidak signifikan meningkatkan emisi CO2. Selanjutnya, peningkatan produksi listrik dari PLTA berpotensi dalam menurunkan emisi CO2 per kapita. Kedua, dari tahun 2000 hingga 2018, Indonesia masih belum mencapai tingkat PDB per kapita yang berkelanjutan. Kegiatan ekonomi tetap dilakukan dengan tidak mempertimbangkan dampak lingkungan sehingga timbul eksternalitas negatif terhadap lingkungan dan sosial. Kondisi ini menunjukkan Indonesia masih berada dalam posisi scale effect. Peningkatan produksi listrik dari PLTA diperlukan untuk mencapai pertumbuhan ekonomi berkelanjutan. Ketiga, adanya hubungan dua arah antara PDB dengan total emisi CO2 yang menunjukkan bahwa Indonesia membutuhkan pertumbuhan ekonomi yang berkelanjutan. Hubungan dua arah juga terjadi pada produksi listrik dari PLTA dengan emisi CO2. Hubungan ini menunjukkan bahwa peningkatan kapasitas PLTA menjadi salah satu solusi penurunan emisi CO2 di Indonesia. Sementara itu, hubungan searah terjadi pada PDB ke produksi listrik dari PLTA. Indonesia membutuhkan pertumbuhan ekonomi yang stabil untuk meningkatkan kapasitas PLTA. Hubungan searah juga terdapat pada konsumsi batu bara ke PDB. Karena itu, Indonesia membutuhkan strategi yang tepat untuk mengurangi konsumsi batu bara tanpa mengurangi pertumbuhan ekonomi.
Keyword: emission, fossil fuel, hydropower, sustainable development

Judul: The Effect of Coal Energy Consumption on Industrial Growth and Greenhouse Gasses Emissions in Indonesia
Abstrak: Batu bara merupakan sumber energi primer terbesar di Indonesia dengan share pada tahun 2020 sebesar 37,1%. Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral (KESDM) terus mencari cadangan baru batu bara dengan melakukan kegiatan survey geologi untuk menjaga rasio produksi dan cadangan, untuk memenuhi kebutuhan energi nasional. Total konsumsi energi final batu bara mengalami peningkatan yang pesat selama tahun 2015-2020, yang didominasi oleh penggunaan untuk bahan bakar pembangkit listrik dan bahan bakar sektor industri. Batu bara digunakan di industri pengolahan sebagai sumber energi yang merupakan input penting dalam kegiatan produksi untuk mendorong peningkatan output yang akan berimplikasi pada peningkatan Pendapatan Domestik Bruto (PDB). Selama tahun 2010-2020, kontributor tertinggi terhadap PDB nasional adalah sektor industri pengolahan. Hal ini tidak terlepas dari peran penggunaan energi sebagai input produksi di industri pengolahan. Berdasarkan data KESDM tahun 2020, jenis energi yang paling banyak digunakan di industri pengolahan tahun 2019 adalah batu bara. Batu bara dipilih karena harganya relatif lebih murah dibandingkan dengan jenis energi lainnya dan ketersediaannya diperkirakan akan mampu memenuhi kebutuhan hingga tahun 2050. Batu bara merupakan salah satu jenis energi yang lebih murah dan mudah didapatkan dibandingkan energi fosil lainnya seperti minyak dan gas. Akan tetapi, perlu diperhatikan juga bahwa dalam pemanfaatan batu bara menghasilkan emisi dengan faktor emisi yang tinggi. Dengan demikian, penelitian ini mengkaji hubungan antara harga batu bara, konsumsi batu bara, PDB, dan emisi GRK, dengan fokus pada sektor industri pengolahan. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Vector Error Correction Model (VECM), Granger’s Causality, Model Pentahelix, dan Multi-criteria Policy (Multipol) dengan menggunakan data sekunder dan primer. Hasil estimasi VECM mengindikasikan bahwa pada jangka pendek kenaikan harga batu bara secara signifikan tetap meningkatkan konsumsi batu bara di industri pengolahan. Konsumsi energi batu bara tidak responsif terhadap kenaikan harga batu bara karena harga batu bara masih relatif lebih murah dibandingkan dengan jenis energi lain. Selain itu, teknologi yang digunakan di industri pengolahan sudah didesain untuk batu bara dalam jangka waktu tertentu. Selanjutnya kenaikan konsumsi batu bara di industri pengolahan akan meningkatkan PDB dan emisi GRK sektor industri pengolahan dalam jangka pendek, tetapi peningkatannya tidak terlalu besar. Sebaliknya pada jangka panjang, emisi GRK sektor industri pengolahan menurun secara signifikan, meskipun konsumsi batu baranya meningkat. Hal ini dikarenakan adanya penggunaan teknologi ramah lingkungan di beberapa industri pengolahan. Berdasarkan Uji Kausalitas Granger, menunjukkan bahwa tinggi rendahnya energi batu bara yang digunakan di industri pengolahan akan memengaruhi jumlah emisi GRK yang dikeluarkan, tetapi tidak berlaku sebaliknya. Selanjutnya 2 hasil estimasi VECM juga menunjukkan bahwa pengaruh dari penggunaan energi batu bara terhadap emisi GRK lebih besar dibandingkan dengan pengaruhnya terhadap pertumbuhan sektor industri pengolahan. Mengingat bahwa batu bara tetap diminati, maka perlu menjadi perhatian agar penggunaan batu bara tidak mencemari lingkungan lebih lanjut. Guna meminimalkan trade-off antara capaian target PDB dan emisi GRK, diperlukan percepatan pengembangan teknologi ramah lingkungan dan bauran energi alternatif yang lebih ramah lingkungan. Strategi untuk mengurangi emisi GRK di industri pengolahan yaitu melalui kebijakan teknologi, ekonomi, dan sosial. Kebijakan yang menjadi prioritas adalah kebijakan ekonomi yang dapat diimplementasikan melalui program insentif dan kepastian supply biomassa, kemudian kebijakan teknologi melalui program inovasi, aturan, pajak karbon, dan
Keyword: coal energy consumption, energy efficiency, GHG emissions, renewable new energy, Vector Error Correction Model (VECM)

Judul: Perbandingan SOM dan LVQ pada Identifikasi Citra Wajah dengan Wavelet sebagai Ekstraksi Ciri
Abstrak: Face recognition is one of challenging research topics in computer science because human face is difficult to be modelled. In this research, SOM and LVQ are proposed for frontal face recognition. The purpose is to compare LVQ and SOM based on identification accuracy. Training uses 400 images from 20 different individuals, and the dimension is 180 x 200 pixels. The data are retrieved from University of Essex, UK. Coefficient approximation at Haar wavelet level 6 is used as feature for classification and clustering process. K-fold cross validation with 10-fold is used to divide training and testing data. The experiment is divided into 3 sets, i.e., the experiment using SOM, LVQ, and LVQ initialized by SOM. The highest accuracy achieved by SOM is 97.8974%, while both LVQ and LVQ initialized by SOM achieve 100% accuracy. Based on the accuracy, LVQ proves to be better than SOM for frontal face recognition. This research needs to be improved in order to recognize various poses and changing expressions.
Keyword: Self Organizing Map (SOM), Learning Vector Quantization (LVQ), K-fold cross validation, Haar wavelet, frontal face recognition