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: Projection of Production and Consumption of Electricity in Indonesia Using Renewable Energy Scenario and It’s Relation to GHG Emissions
Abstrak: Konsumsi energi listrik di Indonesia selalu tumbuh setiap tahunnya. Populasi dan pertumbuhan ekonomi berpengaruh terhadap konsumsi energi listrik. Proses produksi energi listrik dalam mencukupi kebutuhan energi listrik nasional masih bersumber dari energi fosil. Penggunaan bahan bakar fosil dalam pembangkit listrik berkontribusi dalam meningkatnya emisi gas rumah kaca. Potensi energi baru terbarukan sebagai sumber energi rendah emisi belum dimanfaatkan secara optimal. Tujuan penelitian ini adalah memproyeksikan dan menganalisis tingkat produksi dan konsumsi energi listrik disetiap sektor kelistrikan di Indonesia serta emisi GRK yang dihasilkan dengan menggunakan skenario BaU, EBT dan Covid-19. Total proyeksi produksi energi listrik di Indonesia pada tahun 2050 dengan skenario BaU, EBT dan Covid-19 masing-masing sebesar 2.723.780,90 GWh, 2.43 0.434,50 GWh, dan 1.854.526,80 GWh. Total proyeksi konsumsi listrik di Indonesia dengan skenario BaU dan Covid-19 masing-masing sebesar 2.641.061,00 GWh dan 1.745.719,00 GWh. Pada skenario BaU terjadi kelebihan produksi listrik sebesar 82.719,9 GWh sedangkan dengan skenario EBT terjadi kekurangan pasokan listrik sebesar 210.625,5 GWh dan pada skenario Covid-19 terjadi kelebihan pasokan listrik sebesar 108.807,8 GWh. Emisi GRK terbesar dihasilkan dengan proyeksi skenario BaU sebesar 1.896,7 juta ton CO2e. Terjadi penurunan emisi GRK dengan skenario EBT sebesar 318,6 juta ton CO2e dan sebesar 580,5 juta ton CO2e dengan skenario Covid-19., Electricity consumption in Indonesia is always growing every year. Population and economic growth affect the consumption of electrical energy. The process of producing electrical energy to sufficed national electricity needs is still sourced from fossil energy. Utilization of fossil fuels in power plants contributes to increased greenhouse gas emissions. The potential of renewable energy as a source of low emission energy has not been utilized optimally. The purpose of this research is to project and to analyze the level of electricity production and consumption in every electricity sector in Indonesia as well as GHG emissions produced by using BaU, EBT, and Covid-19 scenarios. Total projected electricity production in Indonesia in 2050 with BaU, EBT, and Covid-19 scenarios are 2,723,780.90 GWh, 2,430,434.50 GWh, and 1,854,526.80 GWh. The total projected electricity consumption in Indonesia with BaU and Covid-19 scenarios are 2,641,061.00 GWh and 1,745,719.00 GWh. In the BaU secenario, the excess of electricity production amounted to 82.719,9 GWh, while in the EBT scenario there is a shortage of electricity supply amounted to 210.625,5 GWh, in Covid-19 scenario there is excess supply of electricity amounted to 108.807,8 GWh. Projection of greenhouse gas emissions with BaU scenario amounted to 1.896,7 million tons CO2e. There was a reduction in greenhouse gas emissions under the EBT scenario amounted to 318.6 tons CO2e and 580,5 million tons CO2e under the Covid-19 scenario.
Keyword: Energy Consumption, Energy Production, Electrical Energy Projection, GHG, Long-range Energy Alternative Planning System

Judul: Klasifikasi Sidik Jari Menggunakan Support Vector Machine Dengan Feature Berbasis Minutiae Menggunakan Metode Region
Abstrak: Manual fingerprint classification proceeds by carefully inspecting the geometric characteristics of major ridge curves in a fingerprint image. This research proposed an automatic approach of identifying the geometric characteristics of ridges based on minutiae position and angle. Position and angle of minutiae are analyzed using region method. Region was used to discretize the number of minutiae. Positions of minutiae in a region give information about its relation to another region. Angles of minutiae indicate the ridge flow direction. Support vector machine, a binary classifier, is used to classify the fingerprint based on those characteristics. In this research, the classes are left loop, right loop, whorl, arch and tented arch. This research used 2695 fingerprint images from NIST. Classification performance is measured using 3-fold cross validation method. This research achieved 79.7 % accuracy. As we only used local features in this research, further research needs to be conducted especially to investigate global features.
Keyword: