PEMANASAN GLOBAL DAN PENGARUHNYA TERHADAP PEREKONOMIAN

Oleh :

Muhamad Khairul Bahri

( Bappeda Kota Mataram – Alumni Program Magister Studi Pembangunan – Institut Teknologi Bandung )

Fenomena Global Warming dalam Model dan Pengaruhnya bagi Perekonomian

Sejauh ini banyak orang dan pakar telah menjelaskan apa itu Global Warming atau pemanasan

global. Sejumlah artikel juga telah menampilkan penyebab pemanasan global dan fenomena

alam yang diakibatkan oleh pemanasan global.

Untuk menambah pemahaman kita mengenai pemanasan global, artikel ini mencoba

menampilkan bagaimana pengaruh pemanasan global terhadap perekonomian dan menampilkan

beberapa diagram dan model ( dalam bentuk system dynamics ) bagaimana pengaruh pemanasan

global terhadap perekonomian kita.

Selain dampak ke kehidupan manusia dan lingkungan, dampak paling menakutkan dari

fenomena pemanasan global adalah terhadap perekonomian. Bahkan para ahli memperkirakan

dampak pemanasan global terhadap perekonomian dunia bisa jauh lebih parah dari kerusakan

yang diakibatkan oleh kombinasi dua Perang Dunia dan depresi ekonomi dunia tahun 1930-an.

Data yang diungkapkan mantan ekonom Bank Dunia, Nicholas Stern, emisi karbon dioksida

(CO2) selama ini sebagian besar bersumber dari penggunaan energi berbahan bakar fosil yang

sangat berperan besar dalam menopang kegiatan dan pertumbuhan ekonomi di seluruh dunia.

Ironisnya, bahan bakar fosil yang mencemari lingkungan ini diperkirakan masih akan menjadi

sumber energi yang dominan bagi dunia hingga beberapa dekade ke depan.

Penggunaan energi ini terutama (61 %) untuk pembangkit listrik, pemanasan, transportasi, dan

industri. Perubahan fungsi lahan seperti penggundulan hutan (deforestasi) dan pertanian juga

menyumbang besar pada pemanasan global, yakni 18 % dan 14 %. Belakangan, kebutuhan

energi untuk transportasi bahkan menggusur kebutuhan untuk aktivitas lainnya. Emiten terbesar

gas rumah kaca sekarang ini masih negara-negara maju, yakni Amerika Serikat (AS) dan Uni

Eropa. Negara-negara maju secara bersama-sama bertanggung jawab atas sekitar 79 % emisi

gas rumah kaca global dalam 50 tahun terakhir. Namun, posisi negara maju sebagai pencemar

biosfir ini diperkirakan Stern sudah akan tergusur oleh kelompok negara berkembang dalam

satu dekade atau lebih mendatang. Dan dalam 20-25 tahun ke depan, sekitar 70 % emisi gas

rumah kaca di perkirakan akan disumbangkan oleh negara-negara berkembang sekarang ini.

PricewaterhouseCoopers memperkirakan produksi COz global akan meningkat dua kali lipat

lebih dari yang sekarang pada tahun 2050 jika negara-negara di dunia ini tidak melakukan apa-

apa (business as usual). Berdasarkan beberapa skenario model yang dibuatnya, Stern

mempredikasikan bakal terjadi pemangkasan pertumbuhan ekonomi global hingga 3 % jika

temperatur global meningkat hingga 2-3 derajat Celsius, di bandingkan jika tidak ada perubahan

iklim. Jika temperatur naik hingga 5 derajat Celsius, penurunan ekonomi bisa sampai 10 %.

Skenario terburuk adalah jika negara-negara di dunia ini tidak melakukan apa pun untuk

menekan tingkat emisi gas rumah kaca. Berdasarkan skenario terburuk ini, perekonomian global

berisiko mengalami pemangkasan pertumbuhan yang sifatnya permanen hingga 20 %

dibandingkan jika tidak ada pemanasan global. Itu artinya rata-rata penduduk dunia akan 20 %

lebih miskin dibandingkan yang seharusnya.

Stern sendiri memperkirakan kemungkinan besar kenaikan suhu bisa mencapai 5-6 derajat

Celsius dalam satu abad mendatang. Sedangkan biaya (cost) yang harus ditanggung

perekonomian global mencapai 9 triliun dollar AS. Artinya, dampaknya jauh lebih dahsyat dari

dampak gabungan dua perang dunia atau depresi ekonomi tahun 1930-an. Angka itu belum

memperhitungkan dampak pada kesehatan manusia dan lingkungan.

Dan yang menjadi masalah lain, beban dampak pemanasan global ini tidak dibagi secara merata.

Rakyat miskin dan negara-negara paling miskin adalah yang paling banyak menanggung

kerugian karena ketidaksiapan mereka dan juga karena ketergantungan kehidupan mereka pada

kondisi cuaca selama ini.

Prediksi Stern itu kurang lebih sejalan dengan perkiraan Intergovernmental Panel on Climate

Change (IPCC). Menurut IPCC, stabilisasi konsentrasi CO2 pada level antara 445-535 part per

million (ppm) yang sekarang akan memangkas pertumbuhan ekonomi global hingga 3 %.

Kalangan perusahaan asuransi global yang mengelola 26 triliun dollar AS aset perusahaan

dunia, termasuk industri bahan bakar fosil, memperkirakan kerugian per tahun akibat

pemanasan global pada dekade mendatang bisa mencapai 150 miliar dollar AS per tahun, atau

lima kali lipat pendapatan total penduduk Nigeria per tahun. Seperti Stern, Andrew Dlugolenski

yang ikut menyusun laporan IPCC juga melihat dampak ekonomi akan paling berat dihadapi

oleh negara Dunia Ketiga seperti Banglades, sebagian wilayah India seperti Mumbai, dan

Indonesia, antara lain karena garis pantai yang rendah.

IPCC Working Group II memperkirakan 75 juta-250 juta penduduk di berbagai wilayah Benua

Afrika akan menghadapi kelangkaan pasokan air pada tahun 2020. Kelaparan juga akan meluas.

Di Asia Timor dan Asia Tenggara, produksi pertanian diperkirakan akan meningkat 20 %,

namun sebaliknya di Asia Selatan dan Asia Tengah merosot sekitar 30 %. Area pertanian yang

mendapatkan hujan berkurang separuhnya di Afrika hingga 2020. Sekitar 20 -40 % spesies

satwa dan tanaman terancam punah jika suhu meningkat 1,5 - 2,5 derajat Celsius. Menurut

IPCC, emisi gas rumah kaca meningkat 70 % sejak 1970 dan akan meningkat 25-90 % dalam 25

tahun ke depan. Akan tetapi, sekali lagi, perkiraan kondisi di atas adalah jika dunia tidak

melakukan tindakan apa-apa dan bersikap business as usual. Berdasarkan model yang

dikembangkan Stern, mimpi buruk itu hanya bisa dicegah jika ada tindakan secara simultan dari

seluruh masyarakat dunia untuk melakukan mitigasi dan antisipasi.

Global Warming dalam Model dan Pengaruhnya bagi Perekonomian

Dari bagan dibawah ini kita bisa melihat bahwa penyebab pemanasan global adalah

pertumbuhan populasi manusia yang menyebabkan peningkatan konsumsi BBM (Bahan Bakar

Minyak), deforestasi (penebangan hutan) yang berujung pada peningkatan konsentrasi CO2

diatmosfer bumi kita.

Untuk memperjelas bagaimana pengaruh pertumbuhan populasi terhadap pemanasan global dan

aktivitas perekonomian manusia, berikut ini kami tampilkan model yang mensimulasikan

pengaruh populasi manusia terhadap pemanasan global dan efek pemanasan global terhadap

perekonomian (dalam model gangguan berupa penurunan jumlah panen dan pendapatan

petani).

Strukutur fenomena pemanasan global secara sederhana dapat dijelaskan dalam bagan di bawah ini:

Bagan Aktivitas Manusia dan Pemanasan Global

Model 1: Pengaruh Aktivitas Manusia terhadap pemanasan global warming:

Simulasi menunjukkan bahwa siklus karbon mencapai ekuilibrium, jika populasi manusia tidak

mengalami pertumbuhan (populasi konstan). Sebaliknya siklus karbon tidak mengalami

ekuilibrium jika populasi manusia mengalami pertumbuhan. Fenomena global warming adalah

suatu fenomena yang menunjukkan peran manusia dalam merubah/memperlambat kondisi

equilibrium CO2/siklus karbon.

Manusia

Konsumsi BBM Penebangan Hutan

Pertanian dan Aktivitas Manusia Lain

Methan (CH4) dan CFC CO2 CO2

Peningkatan Konsentrasi CO2 di atmosfer

Peningkatan Temperatur

Melelehnya Es di Kutub

Meningkatnya Permukaan Air Laut

Perubahan Iklim yang Ekstrim (El

Nina dan El Nino)

Tenggelamnya pulau-pulau

Banjir, Kekeringan, Kebakaran Hutan

Terganggunya aktivitas perekonomian yang bisa berakibat penurunan pendapatan masyarakat.

Grafik disebalah kiri menyatakan konsentrasi CO2 diatmosfer. Garis 1 adalah konsentrasi CO2 jika populasi disimulasikan tanpa pertumbuhan dan garis 2 menampilkan konsentrasi CO2 jika pertumbuhan populasi diskenariokan 1.25%/thn.

Time

The

_Wor

ld_P

opul

atio

n

0 20 40 60 80 1000

1e9

2e9

3e9

4e9

5e9

6e9

7e9

1 2 12

1

2

1

2

1

2

1

2

Time

peni

ngka

tan_

tem

pera

tur_

glob

al

0 20 40 60 80 100

0

5

10

15

20

25

1 2 1

2

1

2

1

2

1

2

1

2

Time

Atm

osfe

r

0 20 40 60 80 100

500

1.000

1 2 12

1

2

1

2

1

2

1

2

Diagram dibawah menjelaskan kurangnya pemahaman manusia mengenai siklus kehidupan. Siklus alam yang kita namakan proses respirasi dan fotosintesis (link negatif – goal seeking ) di “ganggu” oleh tindakan negatif penebangan hutan. Kegiatan Penebangan Hutan dan Konsumsi BBM meningkatkan dominasi loop produksi CO2 dibandingkan dengan loop pengolahan CO2

menjadi O2.

pCO2_min

Khs

pCO2_atm

population_DOT

population_growth

Atmosfer

Fotosintesis_max

Fotosintesis_Tumbuhan Litter_Fall

T_sens_p

Respirasi_TumbuhanT_sens_r

peningkatan_temperatur_global

Atmosfer Biota_Tanah Soil

pCO2_atm

Dead_Plant

pCO2_eff

Fossil_Fuel

CO2_emisi

The_World_Population

switch_population

Soil_Respiration_plus_Emisi_CO2

Minyak_Bumi

Sedangkan diagram dibawah ini menunjukkan proses fotosintesis yang diimbangi oleh proses respirasi tumbuhan, litter fall yang diimbangi oleh soil respiration.

Litter Fall: Proses dimana menumpuknya fosil tumbuhan (yang mengandung senyawa karbon) ke

atas tanah.

Soil Respiration: Proses dimana mikroba melakukan respirasi (mengolah fosil tumbuhan yang

mengandung senyawa karbon) dan melepas senyawa karbon ke atmosfer. Para ahli ekologi

memperkirakan tahapan ini berlangsung antar 1 s/d 3 tahun.

Sensitivitas Temperatur: Menyatakan bahwa temperatur merupakan faktor penting bagi proses

fotosintesis dan proses soil respiration. Namun terlalu tinggi temperatur juga dapat menghambat

proses fotosintesis. Dalam model ini disituasikan tidak ada batas terhadap temperatur, dengan kata

lain makin tinggi temperatur makin meningkat proses fotosintesis dan soil respiration.

O2

+

-

+

-

Aktivitas Manusia

(Metabolisme)

Penebangan Hutan Tumbuhan CO2 -

+

-

+

-

-

Konsumsi BBM

+

CO2 di Biota Tanah

CO2 di Atmosfer CO2 di Soil Fotosintesis Litter Fall

+

-

-

-

-

-

-

+

+

+

Respirasi Tumbuhan

Soil Respiration

-

-

-

-

-

-

Model 2. Pengaruh global warming terhadap perekonomian:

Dalam simulasi berikut diketengahkan bagaimana faktor climate change (perubahan iklim)

sebagai faktor eksogenous mempengaruhi perekonomian (pendapatan petani).

Persoalan : Lahan pertanian terganggu karena tingkat produksinya karena adanya climate

change. Terganggunya produksi gabah akhirnya mengurangi pendapatan petani.

Endogenous Exogenous Excluded Penduduk (Jiwa) Fraksi Konversi Lahan (1/yr) Subsidi Beras Suplai Beras (Ton/yr) Fraksi Pembukaan Lahan (1/yr) Export dan Impor Gelap Beras Demand Beras (Ton/yr) Lahan Kosong (Ha) Inflasi Export/Import Beras (Ton/yr) Fertilitas (1/yr) ; Usia Harapan Hidup (yr) Bantuan Beras dari Luar Produksi Gabah (Ton/yr) Konversi Gabah Beras (dimensionless) Bea Impor dan Ekspor Lahan Pertanian (Ha) Fraksi produktivitas gabah (1/yr) Fluktuasi Harga Gabah Pembukaan Lahan Tani (Ha/Yr) Konsumsi beras per kapita (ton/jiwa/yr) Konversi Lahan Tani (Ha/Yr) Delaytime untuk ekspor dan impor (yr) Tingkat Kematian/Kelahiran (jiwa/yr) Harga Beras (Rp/kg) Pendapatan Petani Total (Rp)

Target Harga Beras (Rp/Ton) Harga Gabah (Rp/Ton) Climate Change (dimensionless)

Hasil simulasi menunjukkan bahwa perubahan iklim (climate change diasumsikan berdistribusi

normal ) mengganggu perekonomian dengan cara :

a. Menurunkan pendapatan petani;

Lahan Pertanian

Lahan Kosong

+

-

+

+

+

Konversi Lahan Buka Lahan Pertanian

+

-

Densitas

Produksi Gabah Produksi Beras

-

+

+

+

+

Faktor Konversi

populasi

kelahiran

kematian

+

+

+

-

+

-

Demand Beras

Suplai Beras

Surplus

+

Export Beras

+

Import Beras

-

-

+

-

-

-

+

-

+

-

-

Produktivitas Lahan

+

Harga beras

+

-

+

Climate Change

-

Pendapatan Petani

+

b. Meningkatkan kebutuhan akan desired stok (untuk mengantisipasi perubahan iklim yang

kadangkala sukar diduga);

c. Menurunkan jumlah lahan pertanian yang dapat dipanen.

Hasil simulasi (garis 1 menunjukkan gangguan climate change =0 dan garis 2 menunjukkan climate change = 5%):

Time

desi

red_

stok

_ber

as

0 10 20 30 40 50

50,000

60,000

70,000

80,000

90,000

100,000

110,000

2

21

21

21

21

2

Timepr

oduk

si_g

abah

_akt

ual

0 10 20 30 40 501,300,000

1,350,000

1,400,000

1,450,0001 2 1

2

1 2 1

2

1 2 1

Time

laha

n_pa

nen

0 10 20 30 40 50

200,000

250,000

300,000

350,000

12

12

1 2

1

21 2

1

Time

pend

apat

an_p

etan

i_to

tal

0 10 20 30 40 503,900,000,000,000

4,000,000,000,000

4,100,000,000,000

4,200,000,000,000

4,300,000,000,000

4,400,000,000,0001 2 1

2

1 2 1

2

1

2

1

tingkat_kelahiran

konversi_lhn_tani

tingkat_kematian

jumlah_gabah_tahun_start

produksi_gabah_rata2

produktivitas_per_ha_awal

populasi

lahan_pertanian

lahan_pertanian_awal

lhn_kosong

delay_informasi

produksi_beras_aktual

fertilitas

usia_hrp_hidup

wkt_koreksi

past_time

demand_beras

konversi_gabah

prakiraan_produksi_beras

koreksi_import_1

koreksi_export_1

demand_beras

prakiraan_produksi_beras

technological_change

suplai_beras

koreksi_import_2

stok_beras_tersedia

koreksi_export_3

prakiraan_produksi_beras

pembukaan_lhn_tani

koreksi_import_3

import_aktual

stok_coverage

import_aktual

desired_Ekspor

desired_import

beras_yang_keluar

suplai_berasdemand_beras

defisit_beras

suplai_cadangansuplai_siaga

delay_time_import

delay_eksport

switch_1

switch_export

produktivitas_gabah_ha

produktivitas_per_ha_awal

fraksi_konversi_rata2

ekspor_aktual

prakiraan_produksi_gabah

fraksi_growth

stok_beras_tersedia

wkt_koreksi1

koreksi_export_2

koreksi_import_2

ekspor_aktual

titik_nol

stok_beras_tersedia

ratio_stok

desired_stok_beras

ratio_stok

sdva_climate_change

demand_beras

produktivitas_gabah_ha

desired_stok_beras

produktivitas_DOT

curve_nrm2

lahan_panen

produksi_gabah_aktual

konsumsi_beras_per_kapita

sdva_climate_change

harga_beras_aktual

target_harga_beras

ratio_demand_suplai

produksi_gabah_aktual

pendapatan_petani_total

harga_gabah_per_ton

demand_beras

Lampiran Persamaan Model 1 (Satuan Stok: Giga Ton Satuan Flow: Giga Ton/year (termasuk Pmax) init Atmosfer = 600 flow Atmosfer = +dt*Soil_Respiration_plus_Emisi_CO2

+dt*Respirasi_Tumbuhan -dt*Fotosintesis_Tumbuhan

init Biota_Tanah = 610 flow Biota_Tanah = -dt*Litter_Fall

-dt*Respirasi_Tumbuhan +dt*Fotosintesis_Tumbuhan

init Soil = 1580 flow Soil = -dt*Soil_Respiration_plus_Emisi_CO2

+dt*Litter_Fall init The_World_Population = 2000000000 flow The_World_Population = +dt*population_DOT aux Fotosintesis_Tumbuhan = (Fotosintesis_max*(pCO2_eff/(pCO2_eff+Khs)))*(1+(T_sens_p*peningkatan_temperatur_global)) aux Litter_Fall = (INIT(Fotosintesis_Tumbuhan)-INIT(Respirasi_Tumbuhan))*(Biota_Tanah/INIT(Biota_Tanah)) aux population_DOT = population_growth*The_World_Population*switch_population aux Respirasi_Tumbuhan = Fotosintesis_Tumbuhan*50/100 aux Soil_Respiration_plus_Emisi_CO2 = 0.3*Dead_Plant*(1+(T_sens_r*peningkatan_temperatur_global))+CO2_emisi aux CO2_emisi = Minyak_Bumi*The_World_Population/INIT(The_World_Population) aux Dead_Plant = (49.49/INIT(Soil))*Soil aux Fossil_Fuel = (0.7*Dead_Plant)*(1+(T_sens_r*peningkatan_temperatur_global)) aux Fotosintesis_max = ((Khs+250)*100)/250 aux Minyak_Bumi = DELAYMTR(Fossil_Fuel,1000000,3,Fossil_Fuel) aux pCO2_atm = Atmosfer*280/INIT(Atmosfer) aux pCO2_eff = pCO2_atm-pCO2_min aux peningkatan_temperatur_global = (pCO2_atm-280)*0.1 const Khs = 62.5 const pCO2_min = 30 const population_growth = 0.0125 const switch_population = 1 const T_sens_p = 0.04 const T_sens_r = 0.1

Lampiran Persamaan Model 2 init lahan_pertanian = lahan_pertanian_awal flow lahan_pertanian = -dt*konversi_lhn_tani

+dt*pembukaan_lhn_tani init populasi = 3830600 flow populasi = -dt*tingkat_kematian

+dt*tingkat_kelahiran init produktivitas_gabah_ha = produktivitas_per_ha_awal flow produktivitas_gabah_ha = +dt*produktivitas_DOT init stok_beras_tersedia = 50000 flow stok_beras_tersedia = -dt*beras_yang_keluar

+dt*suplai_beras aux beras_yang_keluar = IF(stok_beras_tersedia>0,demand_beras,0) aux konversi_lhn_tani = lahan_pertanian*fraksi_konversi_rata2 aux pembukaan_lhn_tani = fraksi_growth*(1-lahan_pertanian/(lhn_kosong+lahan_pertanian_awal)) aux produktivitas_DOT = technological_change*produktivitas_gabah_ha aux suplai_beras = produksi_beras_aktual+import_aktual-ekspor_aktual aux tingkat_kelahiran = populasi*fertilitas aux tingkat_kematian = populasi/usia_hrp_hidup aux curve_nrm2 = NORMAL(0,lahan_pertanian*sdva_climate_change) aux defisit_beras = demand_beras-suplai_beras aux demand_beras = populasi*konsumsi_beras_per_kapita aux desired_Ekspor = switch_export*(koreksi_export_1+koreksi_export_2+koreksi_export_3) aux desired_import = (koreksi_import_1+koreksi_import_2+koreksi_import_3)

aux desired_stok_beras = demand_beras*ratio_stok*stok_coverage aux ekspor_aktual = DELAYINF(desired_Ekspor, delay_eksport,1,desired_Ekspor) aux harga_beras_aktual = IF(ratio_demand_suplai<1,target_harga_beras,target_harga_beras*ratio_demand_suplai) aux import_aktual = switch_1*DELAYINF(desired_import, delay_time_import,1,desired_import) aux jumlah_gabah_tahun_start = lahan_pertanian_awal*produktivitas_per_ha_awal aux koreksi_export_1 = MAX(produksi_beras_aktual-prakiraan_produksi_beras,0) aux koreksi_export_2 = IF(stok_beras_tersedia>desired_stok_beras,(stok_beras_tersedia-desired_stok_beras)/wkt_koreksi1,0) aux koreksi_export_3 = MAX(prakiraan_produksi_beras-demand_beras,0) aux koreksi_import_1 = MAX(prakiraan_produksi_beras-produksi_beras_aktual,0) aux koreksi_import_2 = IF(stok_beras_tersedia<desired_stok_beras,(desired_stok_beras-stok_beras_tersedia)/wkt_koreksi,0) aux koreksi_import_3 = MAX(demand_beras-prakiraan_produksi_beras,0) aux lahan_panen = MIN((lahan_pertanian+SAMPLE(curve_nrm2,0,4/12,0)),lahan_pertanian) aux pendapatan_petani_total = produksi_gabah_aktual*harga_gabah_per_ton aux prakiraan_produksi_beras = prakiraan_produksi_gabah*konversi_gabah aux prakiraan_produksi_gabah = FORECAST(produksi_gabah_rata2, past_time,10,produksi_gabah_rata2) aux produksi_beras_aktual = produksi_gabah_aktual*konversi_gabah aux produksi_gabah_aktual = (lahan_panen*produktivitas_gabah_ha) aux produksi_gabah_rata2 = DELAYINF(produksi_gabah_aktual,delay_informasi,1,produksi_gabah_aktual) aux ratio_demand_suplai = demand_beras/suplai_siaga aux ratio_stok = (sdva_climate_change+IF(sdva_climate_change>=0.1,0.3,0.2)) aux suplai_cadangan = stok_beras_tersedia/stok_coverage-defisit_beras aux suplai_siaga = suplai_beras+defisit_beras const delay_eksport = 1/12 const delay_informasi = 4/12 const delay_time_import = 3/12 const fertilitas = (0.0326) const fraksi_growth = 0.7 const fraksi_konversi_rata2 = 0.01 const harga_gabah_per_ton = 3e6 const konsumsi_beras_per_kapita = 0.145 const konversi_gabah = 0.65 const lahan_pertanian_awal = 340635 const lhn_kosong = 900000 const past_time = 5 const produktivitas_per_ha_awal = 4.3 const sdva_climate_change = 0.025 const stok_coverage = 4/12 const switch_1 = 1 const switch_export = 1 const target_harga_beras = 5500 const technological_change = 0.01 const titik_nol = 0 const usia_hrp_hidup = (66) const wkt_koreksi = 1/12 const wkt_koreksi1 = 1/12

This document was created with Win2PDF available at http://www.win2pdf.com.The unregistered version of Win2PDF is for evaluation or non-commercial use only.This page will not be added after purchasing Win2PDF.