Temuan Utama

Penelitian ini memberikan model hybrid deret waktu multivariate melalui pendekatan Bayesian Vector Autroregressive (BVAR) pada data emisi gas karbon dioksida, energi terbarukan, pertumbuhan ekonomi dan luas area hutan. Model BVAR dapat dugunakan pada kajian ini dengan hasil yang baik hasil yang baik dalam memprediksi emisi gas karbondioksida walau memiliki data yang sedikit, hal ini dapat dilakukan kerane kemampuan pendekatan soft computing dengan metode Bayesian dapat menghasilkan paramater yang stabil. Model BVAR menunjukkan keterkaitan antara peningkatan emisi gas karbon dioksida di Indonesia berkaitan erat dengan pertumbuhan ekonomi dan belum termanfaatkan dengan baik penggunaan energi terbarukan serta luas area hutan yang semakin sempit. Hal ini juga menunjukkan bahwa apabila pertumbuhan ekonomi Indoesia terus meningkat tetapi luas hutan dan konsumsi energi terbarukan di Indonesia terus menurun, maka kadar emisi gas karbondioksida yang ada di Indonesia akan terus mengalami peningkatan. Upaya untuk mengurangi kadar emisi gas karbondioksida atau setidaknya menekan peningkatan kadar gas karbondioksida, maka perlu mempertahankan luas wilayah hutan serta menekan angka penebangan dan pembakaran hutan di Indonesia, dan juga perlu digencarkan lebih lanjut untuk penggunaan energi terbarukan.

Potensi Manfaat

Model BVAR menunjukkan akurasi prediktif yang substansial berdasarkan waktu, yang menyoroti kesesuaiannya untuk menganalisis data lingkungan dan ekonomi dalam skenario keterbatasan sumber daya. Temuan ini menekankan pentingnya tindakan kebijakan yang terarah di Indonesia, termasuk menjaga kawasan hutan, mengatasi penebangan dan pembakaran liar, serta mempercepat transisi menuju energi terbarukan. Studi ini memberikan aplikasi baru model BVAR dalam penelitian lingkungan, yang menunjukkan potensinya untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dalam pengelolaan emisi gas karbondioksida. Penelitian ini berkontribusi pada pemahaman yang semakin luas tentang pembangunan berkelanjutan, menawarkan pendekatan inovatif untuk mendukung pembuatan kebijakan berbasis data empirik guna mengurangi emisi gas karbondioksida dan memitigasi dampak perubahan iklim.Potensi manfaat riset ini meliputi deteksi peningkatan emisi gas karbon dioksida dimasa yang akan datang. Hasil riset ini memberikan ulasan untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi harus memperhatikan kerusakan lingkungan akibat meningkatnya esmisi gas karbon diaksida, selain itu usaha yang jelas dalam penggunaan energi terbarukan serta kebijakan penggunaan hutan dan penebangan liar.