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

Ghinia Anastasia Muhtar

Abstract


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

Keywords


Rendahnya Daya Listrik, Efisiensi Konsumsi Listrik, Sistem Informasi Geografis, Rumah Tangga

Full Text:

PDF

References


http://worldpopulationreview.com/

Badan Pusat Statistik (BPS). 2013. Statistik perumahan dan permukiman, Jakarta

Badan Pusat Statistik (BPS). 2016. Statistik perumahan dan permukiman, Jakarta

Luthfi, A. 2017. Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Permintaan Rumah Subsidi di Kabupaten Jember. Universitas Jember. 097086-8.91027-4

Murniati, H. 2010. Subsidi pada perumahan bumi sudiang permai makassar. Tesis. Universitas Diponegore, Semaran

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

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

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

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.

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

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

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-

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

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.

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

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

Ghinia.A.M. 2017. Penggunaan Sistem Informasi Geografis Dalam Ekonomi Pembangunan Di Provinsi Banten. Bindhe Vol.2, Num.1. ISSN:2301-5713.

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

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

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

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

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

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


DOI: http://dx.doi.org/10.31314/juik.v2i1.1448

Article metrics

Abstract views : 211 | views : 118

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2022 JUIK (Jurnal Ilmu Komputer)

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.