OPTIMISASI JARINGAN TRANSMISI GAS BUMI
UNTUK KEBUTUHAN DI PULAU JAWA
Widodo Wahyu Purwanto dan Aly Rasyid
Departemen Teknik Gas dan Petrokimia, Universitas Indonesia, Kampus Depok 16424 aly.rasyid@conocophillips.com, widodo@che.ui.edu
Abstrak
Pemanfaatan gas untuk sektor domestik terutama di Pulau Jawa yang merupakan pusat konsumen gas terbesar di Indonesia akan semakin meningkat, disebabkan oleh pasar LNG dunia yang sangat kompetitif, peningkatan kebutuhan gas untuk listrik, kenaikan harga bahan bakar minyak, isu lingkungan, dan fakta kebutuhan gas yang semakin besar. Walaupun demikian, lokasi cadangan gas bumi yang tersedia sebagai pusat suplai lokasinya jauh dan tersebar yaitu berada di Sumatra, Kalimantan, Sulawesi, Laut Natuna, Papua dan sekitar Jawa sendiri. Oleh karena itu, optimisasi suatu sistem jaringan transmisi gas bumi terintegrasi yang menghubungkan pusat suplai ke pusat konsumen di Pulau Jawa menjadi hal yang sangat diperlukan, baik berupa jaringan pipa, melalui Liquefaction Natural Gas (LNG) maupun Compressed Natural Gas (CNG).
Makalah ini akan membahas optimisasi jaringan transmisi gas untuk pulau Jawa. Metode optimisasi yang dipakai adalah metode algoritma genetik, dengan tujuan memperoleh cost of supply total yang paling minimum. Hasil optimisasi menunjukkan bahwa cost of supply total yang paling minimum dengan menggunakan data cadangan P1+P2+P3 adalah 36.9 milyar US$, dengan konfigurasi pusat suplai dan sistem moda transmisi penyaluran gas ke Jawa sebagai berikut: Jawa-Pipa, Sumatera I-Pipa, Sumatera II-Pipa, Jawa Timur-CNG, Jawa Barat-Pipa, Kalimantan Timur-Pipa, Sulawesi-Pipa, Sumatera Tengah-Pipa, dan Natuna-LNG. Supply cost total yang paling minimum dengan menggunakan data cadangan P1, adalah 42.3 milyar US$, dengan konfigurasi sistem moda transmisi penyaluran gas ke Jawa: Jawa-Pipa, Sumatera I-Pipa, Sumatera II-Pipa, Jawa Barat-CNG, Kalimantan Timur-CNG, Sulawesi-Pipa, Natuna-LNG, Papua-LNG, dan LNG impor.
Keywords: Natural Gas Transmission, Optimization, Java Island I. PENDAHULUAN
Permasalahan dalam memenuhi kebutuhan gas bumi di Pulau Jawa adalah belum adanya sistem transmisi gas bumi terintegrasi yang menghubungkan pusat suplai yang lokasinya tersebar ke Pulau Jawa. Makalah ini menganalisa sistim transmisi gas bumi untuk memenuhi permintaan Pulau Jawa yang
memberikan biaya penyaluran gas (cost of supply total) yang paling minimum dengan metode optimisasi
algoritma genetik. Jaringan transmisi yang dimaksud adalah infrastruktur penyaluran gas bumi dari pusat-pusat cadangan gas yang berada di luar Pulau Jawa dan di Pulau Jawa sendiri dengan alternatif moda transportasi gas melalui pipa, LNG, CNG, atau gabungan dari ketiganya. Disamping itu, pengembangan sistem transmisi harus mempertimbangkan seluruh potensi ketersediaan gas bumi di Indoensia baik dari sisi waktu produksi, besarnya cadangan, jarak, dan biaya transportasi. Permintaan gas di Pulau Jawa sampai tahun 2025 dianggap sebagai parameter eksogen dan diprediksi dengan metode ekonometrik.
II. MENGAPA PASAR GAS DOMESTIK MENJADI PENTING
Ada beberapa hal yang menjadikan pasar domestik gas menjadi potensial. Pertamaadalah kehadiran
produsen LNG baru seperti Qatar, Australia, Russia, dan Malaysia, yang menjadi kompetitor sehingga hanya 22% yang dikuasai oleh Indonesia dari seluruh pasar LNG dunia saat ini [BP Statistical Review, 2004], merupakan pemicu untuk produsen gas di Indonesia untuk melirik pasar domestik.
Kedua, adanya pengurangan subsidi bahan bakar minyak (BBM) oleh pemerintah. Hal ini secara langsung akan merangsang harga gas menjadi lebih bisa bersaing, sehingga bisa dijadikan substitusi BBM. Jika saat ini harga gas berkisar antara 4 - 5 US$/MMBTU, maka harga BBM Rp. 4200/lt untuk solar dan harga Rp. 4.500/lt untuk bensin, asumsi kurs 1 US$ = Rp. 10.000 adalah setara dengan 12.9 US$/MMBTU untuk solar dan 13.8 US$/MMBTU untuk bensin, sehingga harga gas untuk saat ini masih jauh lebih murah dibandingkan dengan BBM.
Ketiga, kekurangan kapasitas terpasang listrik di pulau Jawa. Sebagai contoh angka elektrifikasi Jawa saat ini baru sekitar 56% sehingga masih diperlukan kapasitas terpasang hampir 100% dari kapasitas listrik untuk rumah tangga saat ini (68,257,719 kwh) [PEUI, 2004].
Keempat adalah isu lingkungan, dimana gas memiliki emisi gas buang CO2 yang lebih rendah
dibanding dengan minyak dan batubara.
Sedangkan yang terakhir, adalah fakta bahwa kebutuhan gas di pulau Jawa yang diprediksi akan meningkat dikarenakan adanya pengembangan infrastruktur gas yaitu proyek pipanisasi Sumatera-Jawa yang akan selesai tahun 2006, serta perkembangan industri di Pulau Jawa.
III. INFRASTRUKTUR TRANSMISI GAS BUMI INDONESIA 3.1 Pipa Gas
Infrastruktur untuk gas yang telah ada di Indonesia adalah pipa gas, dan LNG plant. Dari data pipa gas yang telah dibangun untuk ukuran pipa 16 hingga 42 in, hanya sekitar 2.5% yang dipakai untuk menyuplai gas ke Pulau Jawa, sedangkan sisanya untuk ekspor line 3.3%, sedangkan yang paling banyak adalah untuk infrastruktur pemipaan/gathering line LNG yaitu 92% dari total panjang pipa 28,473 km. Jaringan pipa gas di Indonesia selengkapnya dapat dilihat pada Tabel. 1.
Tabel 1 Pipa gas yang sudah ada
No Nama pipa gas Diameter Panjang Kapasitas Lokasi Keterangan
(in) (km) (MMSCFD)
Gathering line
1 Offshore-lhoksumawe 30 109 1000 Aceh LNG Plant
2 Onshore-Arun 16-42 34 200-2000 Aceh LNG Plant
3 Badak-Bontang 42 57 2000 East Kalimantan LNG Plant
4 Field-Badak-Bontang 20-36 25,842 30-1500 East Kalimantan Gas Processing
5 Offshore-West Java 16-26 70 200-600 West Java Proc. Platform
6 Grissik Field 16-26 13-50 200-600 South Sumtera To Sales Line
Sales Line
7 Offshore-T Priok 16-26 55 200-600 North Java Power Plant
8 Cilamaya-Cilegon 24 220 500 West Java Industries
9 Pagerungan-Gresik 24-28 3-370 500-700 East Java Power Plant
10 Prabumulih-Palembang 20-28 50 300-500 South Sumtera Power Plant
11 Grissik-Duri 28 550 700 Sumatera Duri Steam Flood
12 Natuna-Singapure 16-28 470 200-700 South Cina Sea Export
13 Grissik-Sakernan 28 135 700 Riau Transmision
14 Sakernan-Batan-Singapure 28 335 700 Sumatera Export
Sumber: PGN, www.pgn.co.id
Selain pipa-pipa gas tersebut di atas, ada juga proyek pipa transmisi gas PGN yang sedang dalam tahap penyelesaian, seperti dapat dilihat pada Tabel 2. Infrastruktur yang dibangun ini, diharapkan akan mendorong pertumbuhan pemakaian gas di Pulau Jawa, serta membentuk pasar domestik baru.
Tabel 2.
Pipa Gas Dalam Tahap Pembangunan
Pipa Transmisi Sumatera - Jawa Fase I
Pipa transmisi Pagardewa – Labuhan Maringgai (32”- 270km) 250 MMSCFD 2006
Pipa transmisi Labuhan Maringgai – Cilegon (32”- 100km) 20 tahun
Pipa transmisi Cilegon – Cimanggis (24”- 129km)
Pipa Transmisi Sumatera - Jawa Fase II
Gresik – Pagardewa (onshore 36”- 185km)
Labuhan Maringgai – Muara Tawar – Muara Karang (offshore 32”- 189km) 400 MMSCFD 2006
Pagardewa – Labuhan Maringgai Looping (onshore 32”- 270km) 18 tahun
Sumber : USA Embassy, Petroleum Report, 2004
3.2 Kilang LNG
Hampir semua kilang LNG di Indonesia didedikasikan untuk memenuhi ekspor LNG ke luar negeri. Kilang-kilang LNG besar yang ada di Indonesia antara lain adalah: Kilang LNG Badak/Bontang dan Kilang LNG Arun. Jadi hingga saat ini, belum ada satupun kilang LNG yang khusus dibangun untuk keperluan gas domestik, khususnya untuk pasar di Jawa. Dalam Tabel 3 dapat dilihat produksi kilang LNG.
Tabel 3
Kilang LNG di Indonesia
Nama Kilang LNG Kapasitas Tujuan Ekspor
Terpasang
Bontang 22.59 Juta ton/tahun Jepang
Arun 6.8 Juta ton/tahun Jepang, Korea
Rencana
Bontang II 3 juta ton/tahun (2007+) Jepang
Tangguh 0.55 Juta ton/year , 20 year Korea
2.6 Juta ton/year, 20 tahun China
3.7 Juta ton/year, 20 tahun USA
Source : BP Migas, ww.bpmigas.com
IV. PROYEKSI SUPLAI DAN PERMINTAAN GAS UNTUK PULAU JAWA 4.1 Suplai Gas
Sangat sulit untuk mendapatkan data cadangan gas bumi yang akurat, karena sangat confidential
bagi perusahaan-perusahaan minyak dan gas bumi. Sehingga data yang didapatkan adalah data sekunder.
Data cadangan gas bumi secara komersial dapat dibagi menjadi dua, yaitu committed dan
uncommitted. Committed gas artinya cadangan gas tersebut telah dijual untuk pembeli tertentu untuk jangka waktu dan harga yang telah disepakati, bisa untuk ekspor dalam bentuk LNG, ataupun ekspor melalui pipa.
Sedangkan uncommitted gas adalah cadangan gas yang belum ada pembelinya, atau belum ada kontrak
penjualan.
Data suplai gas bumi yang potensial adalah data cadangan gas yang telah committed untuk Jawa dan yang masih uncommitted. Data lengkapnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4
Data potensi suplai gas ke Pulau Jawa
CADANGAN COMMITTED GAS UNCOMMITTED
P1 P2 P3 P1+P2+P3 Ekspor Non
Jawa Jawa Total P1+P2+P3
Lokasi Daerah
Jawa Barat 4.90 1.00 0.60 6.50 325 0 0 124 124 201 Jawa Timur 2.20 0.50 0.40 3.10 155 0 0 103 103 52 Sumatera Selatan 7.90 5.60 11.80 25.30 1,265 106 154 311 572 693 Kalimantan Timur 25.30 8.70 13.40 47.40 2,370 1,195 0 0 1,195 1,175 Sulawesi 2.90 1.00 0.50 4.40 220 0 0 0 0 220 Sumatera Tengah 2.00 1.40 4.20 7.60 380 0 83 0 83 297 Laut Natuna 11.10 7.50 2.60 21.20 1,060 219 0 0 219 841 Aceh 2.90 2.30 4.90 10.10 505 331 0 0 331 174 Papua 14.60 4.00 5.30 23.90 1,195 356 0 0 356 839 Total 73.80 32.00 43.70 149.5 7,475.0 2,207 237 538 2,982
Source : [BP Migas, 2004],[Bappenas ,2005], [USA Embassy, 2004], BCF/y dihitung dengan asumsi 20 tahun
4.2 Proyeksi Kebutuhan Gas Jawa
Model permintaan gas bumi mengasumsikan bahwa permintaan gas ditentukan oleh nilai Gross
Domestic Regional Product (GDRP). Hipotesanya, terdapat hubungan yang positif antara permintaan gas dengan GDP; semakin tinggi GDP maka permintaan gas akan semakin tinggi pula. Model permintaan inilah yang akan dijadikan basis metode proyeksi kebutuhan gas di Jawa.
Model permintaan gas di suatu wilayah secara umum adalah sebagai berikut:
( )ε (1)
r g
r f GDRP
D =
Dimana adalah permintaan gas, GDRPr adalah GDP Regional, dan r merujuk pada region/wilayah
tertentu. ε adalah elastisitas yaitu rasio perubahan permintaan terhadap perubahan GDP.
g
D
Data yang digunakan sebagai basis regresi permintaan gas di jawa adalah data PDRB Jawa dan data permintaan gas Jawa dari tahun 2002-2003 [PEUI, 2004]. Persamaan permintaan gas Jawa adalah sebagai berikut:
ln(Djwg )=−5.538+0.65∗ln(GDRPjw) (2)
Pertumbuhan GDP untuk pulau Jawa diasumsikan 6% untuk kurun waktu 2005 hingga 2010, kemudian menjadi 8% pada tahun 2011 hingga tahun 2015, dan berikutnya hingga tahun 2025 adalah 7%. Hasil proyeksi permintaan gas bumi di Jawa dapat ditampilkan pada Gambar 1.
0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025 Tahun BC F Gambar 1.
Proyeksi permintaan gas bumi Jawa
V. METODE PERHITUNGAN BIAYA SUPLAI (SUPPLY COST)
Metode optimisasi supply cost total adalah dengan menggunakan metode algoritma genetik.
Algoritma genetik adalah algoritma pencarian yang berdasarkan pada mekanisme sistem natural yakni genetik dan seleksi alam. Dalam aplikasi algoritma genetik, variabel solusi dikodekan kedalam struktur string yang merepresentasikan barisan gen, yang merupakan karakteristik dari solusi problem. Berbeda dengan teknik pencarian konvensional, algoritma genetik berangkat dari himpunan solusi yang dihasilkan secara acak. Himpunan ini disebut populasi. Sedangkan setiap individu dalam populasi disebut kromosom yang merupakan representasi dari solusi. Kromosom-kromosom berevolusi dalam suatu proses iterasi yang berkelanjutan yang disebut generasi. Pada setiap generasi, kromosom dievaluasi berdasarkan suatu fungsi evaluasi. Setelah beberapa generasi maka algoritma genetik akan konvergen pada kromosom terbaik, yang diharapkan merupakan solusi optimal [Gen dan Cheng,1997].
Biaya suplai gas bumi, adalah keseluruhan biaya dari tahun awal yang ditetapkan sampai tahun tertentu, merupakan total penjumlahan komponen biaya suplai gas bumi dari produsen hingga ke konsumen. Tahun awal ditetapkan tahun 2005, sedangkan tahun akhir adalah 2025.
Supply Cost tersebut dapat diformulasikan sebagai berikut:
[
]
∑ ∑
= − = ⎥⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ + + + = N j ij i ij ij ij ij ij ij x B x C x xV x r A SC 1 1 20 1 ) 1 ( ) ( ) ( ) ( α β δ (3) dimana:SC = Supply Cost, US$
Aij, Bij, Cij = cost factor untuk pipa, LNG, dan CNG pada tahun i dan lokasi j, US$/MMSCF ij
ij ij β δ
α , , = nilai proporsi untuk pipa, LNG dan CNG pada tahun i dan lokasi j.
Vij = volume suplai gas pada tahun i dan lokasi j, MMSCF
r = interest rate (asumsi sebesar 0.05)
N = Jumlah lokasi titik suplai ij
ij ij B C
A, , meliputi penjumlahan dari harga wellhead, biaya transportasi, dan biaya proses.
Harga wellhead dan biaya proses seperti storage dan regasifikasi untuk LNG dianggap konstan,
sedangkan untuk biaya transport adalah mengikuti fungsi jarak [Economides and Oligney, 2004], dengan rumus:
TPipa = 0.001x + 0.4034 (4) TLNG = 0.0002x + 0.2376 (5) TCNG = 0.0004x + 0.5352 (6)
Dimana x adalah jarak lokasi j ke Jawa, km
TPipa, TLNG , TCNG = Biaya transportasi masing-masing untuk pipa, LNG, dan CNG, US$/MMBTU.
Dengan constraint:
0 ≤
α
ij+
β
ij+
δ
ij ≤ 1 untuk setiap tahun i, dan lokasi j (7)[ ]
i N j ij D V ≤ ≤∑
=1 0 pada tahun i, (8)dimana Di adalah kebutuhan gas di Jawa pada tahun i
Penyelesaian dengan menggunakan algoritma genetic dengan fungsi fitness sebagaia berikut
[
]
∑ ∑
= − = ⎥⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ + + + = N j ij i ij ij ij ij ij ij ij ij ij ij V A x B x C x xV x r f 1 1 20 1 ) 1 ( ) ( ) ( ) ( ) , , , (α β δ α β δ (9)Perhitungan algoritma genetik dilakukan dengan memakai Toolbox Algoritma Genetik dari Matlab Software, sehingga dapat dihitung αij,βij,δij,Vij yang menghasilkan supply cost yang paling minimum. Secara garis besar metodologi perhitungan dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Berdasarkan data cadangan gas suplai uncommitted, dan jarak lokasi suplai ke Jawa ditentukan
mode transportasi yang layak, berdasarkan role of thumb moda transportasi. 2. Kalkulasi harga cost factor untuk masing-masing moda transportasi (harga A, B, C). 3. Masukan harga-harga A, B, C pada tahap 2, kedalam rumus fungsi fitness (rumus no. 7).
4. Lakukan optimisasi dengan metode algoritma genetik, dengan menggunakan fungsi fitness dan
constraint yang sudah dijelaskan di atas, sehingga dihasilkan generasi yang konvergen yang merupakan solusi untuk supply cost yang paling minimum.
VI. HASIL PERHITUNGAN
Asumsi-asumsi dasar perhitungan untuk setiap kasus, dapat dilihat pada Tabel 5, sedangkan supply cost hasil perhitungannya dapat dilihat pada Gambar 2. Penjadwalan, besarnya volume suplai serta konfigurasi sistem transmisi untuk tiap-tiap Case dapat dilihat berturut-turut pada Gambar 3, Gambar 4, dan Gambar 5.
Hasil perhitungan untuk Case I (Gambar 3) yang menggunakan asumsi cadangan P1+P2+P3
menghasilkan angka supply cost 36.9 milyar US$. Berdasarkan perhitungan pada Case I, ketersediaan gas
lokal masih cukup banyak untuk menutup kebutuhan gas di Jawa, jadi tidak diperlukan impor gas dari negara lain, bahkan masih ada pusat suplai yang belum terutilisasi yaitu Papua.
Dari perhitungan Case II (Gambar 4) yang hanya menggunakan asumsi jumlah cadangan P1 (Proven
Reserve), menghasilkan angka supply cost sebesar 42.3 milyar US$. Dari sisi besarnya volume suplai hasil
perhitungan Case II menunjukan bahwa diperkirakan gas yang harus disalurkan ke Pulau Jawa akan mulai
kekurangan mulai tahun 2021.
Case III (Gambar 5) menguji hasil studi Asian Development Bank (ADB) [Pendawa etc, 2005],
menunjukan bahwa supply cost untuk Case III lebih tinggi sekitar 8.7% dari Case I, yaitu dari 36.9 milyar US$ menjadi 40.1 milyar US$. Kalau dilihat dari pusat suplai yang digunakan dalam studi ADB ini, maka jelas riset ini hanya mementingkan kelompok suplai yang memiliki cadangan besar, padahal masih ada kelompok suplai yang memiliki cadangan mulai yang kecil hingga moderat, yang kalau dimanfaatakan seperti pada Case I maka akan menghasilkan angka supply cost yang lebih rendah.
Tabel 5. Parameter asumsi
Penjadwalan
Case Cadangan Gas
Lokasi Suplai
Case I P1 + P2 + P3 Jawa, Sumatera I, II
Case II P1 Jawa, Sumatera I, II
36.9 42.3 40.1 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43
Case I Case II Case III
Suppl y C os t ( U S$ M ilya r) Gambar 2
Total Supply Cost
0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 Tahun BC F LNG Natuna Pipa SumTeng Pipa Sulaw esi Pipa Kaltim Pipa Jaw a Barat CNG Jaw a Timur Pipa Sumatera II Pipa Sumatera I Supply Java
Gambar 3 Hasil Perhitungan Case I
0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 200 5 2006 2007 200 8 200 9 201 0 201 1 201 2 2013 201 4 2015 2016 201 7 201 8 2019 202 0 202 1 202 2 202 3 202 4 2025 Tahun BC F LNG Import LNG Papua LNG Natuna Pipa Sulaw esi CNG Kaltim CNG Jaw a Barat Pipa Sumatera II Pipa Sumatera I Supply Java Gambar 4
Hasil Perhitungan Case II 0 200 400 600 800 1,000 1,200 1,400 1,600 1,800 2,000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 Tahun BC F LNG Papua LNG Natuna Pipa Kaltim Pipa Sumatera II Pipa Sumatera I Supply Java Gambar 5
Hasil Perhitungan Case III
VII. KESIMPULAN
Dari hasil analisis diatas dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Cost of supply total yang paling minimum untuk Case I dengan menggunakan data cadangan P1+P2+P3 adalah 36.9 milyar US$, dengan konfigurasi sistem moda transmisi gas ke Jawa sebagai berikut: Jawa Timur-CNG , Jawa Barat-Pipa, Kaltim-Pipa ,Sulawesi-Pipa, Sumatera Tengah-Pipa, dan Natuna-LNG.
2. Untuk Case II dengan menggunakan data cadangan P1 didapat supply cost sebesar 42.3 milyar US$, dengan konfigurasi sistem moda transmisi gas ke Jawa sebagai berikut: Jawa Barat-CNG, Kalimantan Timur - CNG, Sulawesi-Pipa, Natuna-LNG, Papua-LNG, dan LNG impor .
3. Untuk Case III, yang menggunakan hasil riset ADB didapat supply cost sebesar 40.1 milyar US$.
Konfigurasi sistem moda transmisi: Jawa-Pipa, Sumatera I-Pipa, Sumatera II-Pipa, Kalimantan Timur-Pipa, LNG West Java , LNG East Java.
4. Keakuratan data cadangan gas sangat penting, karena pengaruhnya sangat signifikan terhadap
perhitungan supply cost, maupun konfigurasi moda transportasi.
5. Perlu kehati-hatian bagi pemegang kebijakan, dalam menentukan prioritas infrastruktur untuk moda
transportasi yang akan dibangun, sehingga diperoleh supplycost yang paling optimum.
DAFTAR ACUAN
1. Arlie, M., Skov, P.E., “An Analysis of Forecasts of Energy Supply, Demand, and Oil Prices”, SPE
30058, Society Petroleum Engineers, 1987
2. Bappenas, Gas Transportation Project Through Public-Private Partnership, Beicip-Franlab, Sofragaz,
Pendawa, , August, 2005 (Report Meeting).
3. British Petroleum, BP Statistical Review of World Energy, June 2004.
4. Dougherty, E.L and M.S Al Blehed, “Free World Total Primary Energy Demand: An Econometric
Approach”, SPE 16290, Society Petroleum Engineers, 1987
5. Economides M, Oligney R, “Natural Gas: The Excriating Transition”, SPE 77371, Society Petroleum
Engineer, 2002.
6. Gen, M. Dan Cheng, R., Genetic Algorithm and Engineering Design, Ashikaga Institute of Technology
7. Wagner J.V., Steven Wagensveld, “Marine Transportation of Compressed Natural Gas A Viable Alternative to Pipeline or LNG”, SPE Journal No. 77925, Society Petroleum Engineers, 2002.
8. Pengkajian Energi Universitas Indonesia, Indonesia Energy Outlook and Statistis 2004, Universitas
Indonesia, Depok, 2004
9. Terasaki D, Fujita K, “The Role of Unconventional Natural Gas in the Next 30 years in Asia”, SPE
Journal No. 93779, Society Petroleum Engineers, 2002.
10. USA Embassy, Petroleum Report 2002-2003, Jakarta, 2004
11. Official website BP Migas: http://www.BPmigas.com
12. Official website PGN: http://www.pgn.co.id
