Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 10. No. 1  April 2022 P - ISSN : 2503-4413 E - ISSN
: 2654-5837, Hal  82 - 95

## ANALISIS KAUSALITAS ANTARA KORUPSI DAN PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN DI ASIA TENGGARA
Oleh : Lana Setiadi Universitas Ahmad Dahlan
Rfiki Khoirudin Universitas Ahmad Dahlan Email korespondensi : rifki.khoirudin@ep.uad.ac.id Article Info Abstract Article History : Received  10 April - 2022 Accepted  24 April - 2022 Available Online 30 April - 2022 The purpose of this study is to ascertain the causal link between corruption and  sustainable  development.  The  Corruption  Perception  Index  (CPI), Human Development Index (HDI), Carbon Dioxide Emissions (CO2), and
Foreign  Direct  Investment  (FDI) variables  were used in  this study. The data  for  this  analysis  were  derived  from  secondary  sources  such  as  the World  Bank,  the  United  Nations  Development  Programme,  and Transparency  International.  The  stationary  test,  cointegration  test, optimum  lag  test,  and  Granger  causality  test  were  all  employed  in  this study.  The  study's  findings  indicate  that  corruption  and  sustainable development  are  causally  related.  Corruption  and  sustainable development  have  a  two-way  causative  link  from  a  socioeconomic viewpoint,  a  one-way  causal  relationship  from  an  environmental perspective,  and  a  one-way  causation  relationship  between  corruption and foreign direct investment. Corruption has proven to be an obstacle to the sustainable development of every country.
Keyword : Corruption, Sustainable
Development, Causality
1. PENDAHULUAN
Pembangunan berkelanjutan adalah pendekatan  pembangunan holistik  yang memperhatikan kepentingan
generasi mendatang selain memenuhi tuntutan saat ini. Pembangunan  berkelanjutan  bukanlah  ide baru.  Sejak  Konferensi  Tingkat  Tinggi  Bumi tahun 1992 yang dilaksanakan Rio de Janeiro, pembangunan  berkelanjutan  telah  menjadi penekanan  internasional  dan  konsep  populer. Sekarang semua negara memakai pembangunan  berkelanjutan  sebagai  jargon pembangunan yang mereka lakukan.
Pentingnya  pembangunan  berkelanjutan  dari aspek  multidimensi  menjadi  pusat  perhatian.
Melalui Perserikatan
Bangsa-Bangsa,
Sustainable  Development  Goals  (SDGs) dideklarasi  pada  25  September  2015.  SDGs secara  keseluruhan adalah penerus Millenium Development Goals (MDGs) dengan 17 tujuan global  dan  169  target  yang  bertujuan
memastikan  pembangunan  berkelanjutan  di seluruh dunia. Pada dasarnya, SDGs membentuk latar belakang untuk minimalisasi dan penghapusan bertahap semua faktor mikro dan makroekonomi yang menghambat perkembangan  ekonomi,  masyarakat  dan lingkungan di seluruh dunia.
Mewujudkan Pembangunan
berkelanjutan  di  negara  berkembang  lebih rumit  karena  beberapa  alasan.  Masalah anggaran merupakan faktor penghambat yang signifikan  untuk  meningkatkan  kapasitas nasional  mencapai  tujuan  pembangunan berkelanjutan  (Munasinghe,  2004),  Jumlah penduduk miskin yang tinggi (United Nations, 2007),  Konsumsi  energi  yang  tinggi  akibat petumbuhan  penduduk  yang  cepat  juga menjadi  kendala  di  negara  berkembang (United Nations, 2007). Di sisi lain, rendahnya kualitas status kesehatan dan prestasi pendidikan juga  menjadi  ancaman
bagi terwujudnya masyarakat yang
berkelanjutan (Mederly dkk, 2003).
Korupsi juga dipandang sebagai hambatan yang signifikan terhadap dua tujuan inti SDGs, tujuannya adalah untuk memberantas  kemiskinan  ekstrem  di  tahun 2030  dan  meningkatkan  kekayaan  bagi  40 persen  masyarakat  termiskin  di  dunia.  Selain itu,  Tujuan  Pembangunan  Berkelanjutan (SDGs) memprioritaskan pemberantasan korupsi  karena  efeknya  yang  merugikan terhadap ekonomi dan pembangunan ekonomi. Korupsi  tidak  hanya  menjadi  permasalahan bagi  negara  maju  tetapi  juga  negara berkembang. Menurut (United Nations Development  Program,  2020)  di  negara- negara  berkembang  dana  yang  hilang  akibat korupsi 10 kali lipat lebih banyak dari jumlah bantuan  pembangunan  resmi.    Setiap  tahun sebanyak  2,5  triliun  dolar  dicuri  melalui korupsi  dan  1  triliun  dolar  dibayar  dalam bentuk  suap,  jumlah  tersebut  setara  bahwa lebih  dari  5% Produk  Domestik  Bruto  (PDB) global.
Masalah  korupsi  di  negara-negara berkembang  menunjukkan  bahwa  korupsi telah  berkembang  luas,  sehingga  tindakan korupsi yang dilakukan oleh pejabat pemerintah  atau  orang  dapat  disahkan. Korupsi  akan  menjadi  jauh  lebih  buruk mempengaruhi
keadaan ekonomi, menghambat  investasi,  menurunkan  tingkat kesejahteraan,  dan  mendatangkan  malapetaka pada  lingkungan  dan  pembangunan  ekonomi. Persoalannya, korupsi telah merugikan struktur ekonomi, politik, dan sosial masyarakat atau negara. Menurut (Damanhuri, 2010)  budaya  jaman  kerajaan  dulu  masih diwariskan  sampai  saait  ini  yaitu  kebiasaan hubungan  patron-klien  yang  merupakan penyakit  neopatrimonalisme, memicu korupsi di  Asia  Selatan  dan  Tenggara.  Benua  Asia terdapat  wilayah  yang  dikenal  sebagai  Asia Tenggara.  Wilayah  terdiri  dari  Indocina, Semenanjung Malaya, dan pulau-pulau lainnya.  Thailand;  Vietnam;  Filipina;  Laos; Kamboja;  Myanmar;  Singapura;  Brunei Darussalam;  Malaysia;  Indonesia;  dan  Timur Leste  adalah  negara  yang  terletak  dikawasan Asia Tenggara.
Tujuan  SDGs  ke  16  berusaha  untuk mendorong  masyarakat  yang  damai  dan inklusif untuk mencapai pembangunan berkelanjutan,  untuk  memberikan  akses
menyeluruh  terhadap  keadilan,  dan  untuk memperkuat lembaga-lembaga yang mempromosikan tata pemerintahan yang baik dan  anti-korupsi.  Tujuan  SDGs  ke  16 menekankan  bahwa  pemberantasan  korupsi sangat  penting  untuk  mencapai  tujuan  SDGs lainnya,  terutama  di  negara-negara  dengan tingkat  korupsi  yang  tinggi.  Pembangunan sosial didasarkan pada fakta bahwa pencapaian kesejahteraan  ekonomi  saja  tidak  menjamin kesejahteraan sosial karena mungkin distribusi kesejahteraan  ekonomi  tidak  tersebar  secara proporsional  di  antara  populasi.  Hal  ini  yang menyebabkan,  pembangunan  ekonomi  tidak sesesuai  dengan  aspek  pembangunan  sosial. Selain  itu,  pengembangan  sumber  daya manusia  juga  diyakini  saling  terkait  dengan pembangunan sosial yang pada akhirnya akan melengkapi  keseluruhan  pembangunan  sosial ekonomi suatu negara (Terziev, 2017).
Bersamaan dengan hal tersebut, pembangunan lingkungan juga telah dimasukan  menyusul  keprihatinan  dunia mengenai  kesulitan  perubahan  iklim  global yang  terjadi.  Diyakini  bahwa  dengan  tidak adanya kelestarian lingkungan, kemajuan yang dibuat  sehubungan  dengan  pembangunan sosial ekonomi di seluruh dunia dapat dirusak dan  dibalikkan  karena  tekanan  lingkungan yang  telah  terakumulasi  selama  bertahun- tahun  (OECD,  2012).  Dengan  demikian, pembangunan berlanjutan dapat diklasifikasikan  sebagai  proses  kumulatif untuk  memastikan  keberlanjutan  ekonomi, sosial  dan  lingkungan.  Dalam  hal  ini,  transisi dari penggunaan energi yang tidak terbarukan ke energi terbarukan sering diyakini melengkapi target keberlanjutan energi pemerintah di seluruh dunia (Murshed, 2018). Korupsi  akan  menjadi  bencana  besar jika  tidak  diberantas  secara  agresif.  Korupsi akan menjadi jauh lebih buruk, mempengaruhi keadaan  ekonomi,  menghambat  investasi, menurunkan tingkat kesejahteraan, dan mendatangkan  malapetaka  pada  lingkungan dan  pembangunan  ekonomi.  Penulis  tertarik untuk  melakukan  penelitian  berdasarkan penjelasan  latar  belakang  tersebut  terkait hubungan  kausalitas  antara  korupsi  terhadap pembangunan berkelanjutan di Asia Tenggara. Penulis  melakukan  penelitian  yang  berjudul “Analisis  Hubungan  Kausalitas  Antara Korupsi  dan  Pembangunan  Berkelanjutan  di Asia Tenggara”
Pertanyaan  yang  timbul  akibat  dari penjelasan  penelitian  diatas  di  rangkum sebagai berikut:
1. Apakah  terdapat  hubungan  kausalitas antara  korupsi  dengan  Pembangunan Berkelanjutan di Asia Tenggara?
2. Apakah terdapat hubungan kausalitas antara korupsi dengan investasi asing langsung di Asia Tenggara?

## 2. KAJIAN PUSTAKA DAN PEGEMBANGAN HIPOTESIS
Menurut  World  Bank  dan  IMF,  korupsi berarti  tindakan  penyelewengan  wewenang untuk  keuntungan  pribadi  atau  kelompok. Korupsi didefinisikan sebagai perbuatan yang memenuhi unsur-unsur perbuatan yang melawan hukum, peraturan perundang- undangan, kesempatan atau sarana diri sendiri, orang  lain,  atau  suatu  korporasi,  dan merugikan keuangan negara dari segi hukum. Transparency International mengartikan bahwa korupsi adalah penyalahgunaan kekuasaan  yang  dilakukan  untuk  kepentingan pribadi.  Pengertian  ini  meliputi  praktik  untuk sektor  swasta  dan  publik.  Korupsi  dapat didefinisikan sebagai penyelewengan wewenang  untuk  keuntungan  pribadi  atau kolektif,  korupsi  adalah  perilaku  tidak  jujur, terutama  yang  dilakukan  pejabat  publik, dimana politisi dan pekerja publik menguntungkan  diri  mereka  sendiri  secara tidak  pantas  dan  memanfaatkan  kekuasaan yang  dipercayakan  kepada  mereka  untuk keuntungan pribadi (Nawatmi, 2016). Korupsi  di  pemerintahan  (sektor  publik) merupakan penghalang jalan menuju pembangunan,  pengentasan  kemiskinan,  dan pembangunan  jangka  panjang.  Korupsi  sulit diukur  karena  data  objektif  seringkali  sangat lengkap  dan  sulit  untuk  dibandingkan. Organisasi yang menaungi penanganan masalah korupsi adalah Transparency
International (TI).  Komite  yang  bernama Index  Advisory  Committee (IAC)  didirikan pada  tahun  1996  yang  berfungsi  sebagai pemberi  masukan  terhadap  alat  ukur  korupsi yang  berlaku  secara  global,  selain  itu organisasi  ini  mengembangkan  pengukuran tingkat  korupsi  suatu  negara  yang  dinamakan dengan Corruption  Perception  Index (CPI). Kinerja pemerintah dalam hal pelayanan bebas korupsi dikumpulkan dari perspektif pengusaha  dan  pakar.  Banyak  pihak  merasa
bahwa  data  indeks  persepsi  korupsi  tahunan Transparency  International akurat  dalam mengukur  praktik  korupsi  suatu  negara (Transparency International, 2019)
Menurut (Ordóñez & Duinker, 2010) Pembangunan  berkelanjutan  adalah  sebuah usaha untuk menjaga stabilitas ekologi, social dan  ekonomi  dalam  pemindahan  jasa  biosfer kepada  manusia,  selain  itu  optimalisasi kebutuhan  saat  ini  dan  generasi  yang  akan datang  juga  harus  terpenuhi  oleh  karena  itu pembauran  aspek  yang  saling  mendukung seperti  etika,  ekonomi,  sosial  dan  lingkungan harus dapat berjalan secara selaras dengan cara kesimbangan  anatara  kegiatan  manusia  dan lingkungan atau alam.
Undang–Undang  Nomor  32      Tahun 2009  tentang  Perlindungan  dan  Pengelolaan
Lingkungan
Hidup, mengartikan pembangunan  berkelanjutan  sebagai  usaha nyata  dan  terukur  dalam  memasukkan  faktor lingkungan,  ekonomi,  dan  sosial  ke  dalam strategi pembangunan untuk menjaga kesehatan lingkungan hidup, serta kesejahteraan  dan  kualitas  hidup  generasi sekarang dan mendatang.
(International  Union  for  Conservation of Nature and Natural Resources, 1980) dalam World  Conservation  Strategy  mendefinisikan pembangunan berkelanjutan harus dilaksanakan  dengan  memperhatikan  faktor lingkungan,  ekonomi  dan  sosial  dengan  basis sumberdaya  kehidupan  serta  pertimbangan keuntungan atau kerugian jangka panjang dan jangka pendek dari tindakan yang berbeda.
Konferensi  Dunia  tentang  Agenda Pembangunan  Berkelanjutan,  yang  diadakan di  Johannesburg  pada  tahun  2002,  bertujuan untuk menegaskan kembali komitmen masyarakat internasional
terhadap pembangunan berkelanjutan. Konferensi memutuskan  untuk  memasukkan  konsep keberlanjutan ke dalam pembangunan berkelanjutan.  Pembangunan  berkelanjutan bertujuan untuk mencapai tiga pilar pembangunan berkelanjutan, yaitu pemerataan ekonomi, kesejahteraan sosial, dan pelestarian lingkungan, dalam suatu sistem pembangunan yang saling terkait.
Investasi adalah jenis pengeluaran yang dilakukan  oleh  investor  atau  organisasi berbadan  hukum  yang  mengadakan  transaksi atau  pembelian  barang  modal  dan  peralatan manufaktur  untuk  meningkatkan  keluaran
maksimum produksi atau memperluas jangkauan  layanan  yang  tersedia  dalam perekonomian.  Kegiatan  ini  biasa  disebut dengan  pembentukan  modal  (Todaro,  2002). United  Nations  Conference  on  Trade  and
Development (UNCTAD)
memberikan definisi  investasi  asing  langsung  (FDI) sebagai  investasi yang  dilakukan oleh perusahaan  di  satu  negara  ke  perusahaan  di negara lain  dengan  maksud  untuk menguasai kendali  operasi perusahaan di  negara  lain tersebut. Jika induk perusahaan dan perusahaan  terkait  di  negara  lain  memiliki hubungan  dengan  FDI,  dapat  dijelaskan. Investasi  induk  perusahaan  harus  dapat mengendalikan operasi entitas asosiasi di luar negeri  agar  dapat  dipertimbangkan  sebagai FDI.
Hipotesis  merupakan  solusi  sementara dari  rumusan  masalah  penelitian,  maka rumusan masalah seringkali berbentuk rangkaian  pertanyaan.  Hal  ini  dimungkinkan untuk  menarik  kesimpulan,  berikut  hipotesis sementara yang dapat dijabarkan:
a. Terdapat hubungan  kausalitas  antara korupsi dengan pembangunan berkelanjutan di Asia Tenggara
b. Terdapat  hubungan  kausalitas  antara korupsi dengan investasi asing langsung di Asia Tenggara

## 3. METODE PENELITIAN
Data dalam penelitian ini adalah kuantitatif.  Data  kuantitatif  adalah  informasi berdasarkan angka, yang dapat diturunkan dari pengukuran atau dikonversi dari data kualitatif.  Analisis  data  bersifat  statistik, dengan  tujuan  menguji  hipotesis  yang  telah ditetapkan, metode pendekatan yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif. Dalam bentuk  tabel,  grafik,  atau  diagram,  analisis deskriptif  digunakan  untuk  menjelaskan  atau menggambarkan  hasil  dari  variabel  yang dianalisis.  (Sugiyono,  2016)  menjelaskan bahwa  analisis  deskriptif  adalah  teknik statistik  untuk  menganalisis  data  dengan  cara mendeskripsikan data tanpa menarik kesimpulan secara umum.
Data  untuk  penelitian  ini  berasal  dari sumber  sekunder.  Data  sekunder  adalah informasi dari suatu penelitian yang dikumpulkan  secara  tidak  langsung.  Bukti, dokumen  atau  laporan  sejarah  yang  telah
tersusun  dalam  arsip,  atau  data  dokumenter merupakan contoh dari data sekunder. Sumber data  penelitian  ini  diperoleh  dari  website World  Bank,  UNDP,  dan  transparency International.
Penelitian ini membahas 6 negara yang terdapat  Asia  Tenggara  yaitu  meliputi Indonesia,  Malaysia,  Filipina,  Singapura, Thailand,  dan  Vietnam.  Penelitian  ini menggunakan  kurun  waktu  pada  tahun  1997- 2018.
Riset  kepustakaan  dan  dokumentasi digunakan dalam penelitian ini. Riset kepustakaan  adalah  pengumpulan  informasi dari  perpustakaan  dalam  bentuk  buku,  karya ilmiah,  atau  artikel,  sedangkan  dokumentasi adalah  informasi  yang  dikumpulkan  melalui website World Bank , UNDP, dan Transparency International .
Sebelum melakukan analisis, penjelasan definisi operasional variabel penelitian berusaha  untuk  memahami  makna  dari  setiap variabel  penelitian.  Menurut  (Sugiyono, 2016),  variabel  penelitian  pada  hakekatnya adalah  segala  sesuatu  yang  dihasilkan  oleh apapun yang peneliti tentukan untuk diselidiki guna mengumpulkan informasi dan mengembangkan  kesimpulan.  Sebagaimana telah dikemukakan sebelumnya, berikut adalah variabel-variabel  yang  digunakan  dalam penelitian ini:
a. Variabel  Corruption  Perception  Index (CPI ), banyak  orang  merasa  bahwa Corruption Perception Index (CPI) tahunan yang di keluarkan Transparency
International memberikan  statistik  yang dapat diandalkan untuk menilai korupsi di suatu  Negara.  Data  bersumber  dari Transparency International dan menggunakan  skor  CPI  tahunan  untuk negara-negara studi dari 1997 hingga 2018 dengan satuan indeks
b. Variabel  Indeks  Pembangunan  Manusia atau Human  Development  Index (HDI), HDI  membahas  bagaimana  masyarakat dapat memiliki akses ke hasil pembangunan
seperti pendapatan, kesehatan, dan pendidikan. Data besumber dari United Nations Development
Programme  (UNDP)  menggunakan  nilai rata-rata  geometric  tahunan  untuk  negara- negara studi dari 1997 hingga 2018 dengan satuan indeks
c. Variabel  CO 2 (Emisi  Karbon  Dioksida),
Emisi Karbon Dioksida  (CO2) merupakan salah  satu  bentuk  emisi  gas  rumah  kaca yang  berkontribusi  terhadap  pemanasan global,  atau  lebih  spesifiknya  perubahan iklim.  Data  bersumber  dari  World  Bank, data  yang  digunakan  adalah  emisi  karbon perkapita  tahunan  untuk  negara-negara studi dari 1997 hingga 2018 dengan satuan metrik ton per kapita.
d. Variabel Foreign Direct Investment (FDI), FDI  adalah  investasi  asing  langsung sebagai  investasi yang  dilakukan oleh perusahaan di satu negara ke perusahaan di negara lain dengan maksud untuk menguasai  kendali  operasi perusahaan di negara  lain  tersebut.  Data  bersumber  dari World  Bank,  data  yang  digunakan  adalah jumlah  bersih  aliran  masuk  FDI  atau  FDI net  inflow  tahunan  untuk  negara-negara studi dari 1997 hingga 2018 dengan satuan milyar USD.
Sebelum  melakukan  pengujian  dengan menggunakan metode kausalitas, maka diperlukan pengujian stasioner untuk mengetahui  stasioneritas  data.  Uji  stasioner dilakukan  untuk  menghindari  regresi  yang salah  (regresi  lancung).  Uji  stasioneritas  ini juga diperlukan untuk mengidentifikasi tingkat integrasi kelompok data (order of integration). Jika hasil uji akar unit menunjukkan tren pada tingkat  data  level,  maka  untuk  menghindari temuan yang menyesatkan, diperlukan pembedaan pertama ( first differencing ).
Dibandingkan  dengan  tes  root  unit berdasarkan deret waktu individual, manajemen  data  panel  berdasarkan  tes  root unit  memiliki  banyak  kekuatan,  menurut referensi  terbaru.  Uji  akar  unit  data  panel digunakan  oleh  (Levin  dkk,  2002),  yang memperhitungkan  spesifikasi  ADF  dasar berikut:
𝐷𝑌 𝑖𝑡 = 𝛼𝑌 𝑖𝑡−1 + ∑ 𝛽 𝑖𝑡−𝑗 + 𝑝𝑖 𝑡=1 𝑋 ∗ 𝑖𝑡 𝛿 + 𝜀 𝑖𝑡 Langkah  pertama  dalam  melakukan  uji kointegrasi  adalah  menentukan  apakah  data ekonomi yang digunakan stasioner atau tidak. Teknik  kointegrasi  panel  Fisher  johansen dapat digunakan untuk uji kointegrasi. Tujuan kointegrasi adalah untuk menentukan keseimbangan  jangka  panjang  antara  variabel yang  diamati  (Ekananda,  2015).  Untuk mengetahui  hasil  kointegrasi  pada  data  panel
Uji  Pedroni  ( Pedroni  Residual  Cointegration Test )  digunakan  dalam  penelitian.  (Pedroni,
1995) menyatakan Uji Philips-Perron digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  ini, menghasilkan kointegrasi Y dan X menggunakan  penduga  koefisien  autoregresif data panel yang dirumuskan sebagai berikut:
𝜸 ̂ 𝑵, 𝑻 −𝟏 = ∑ ∑ ( 𝑻 𝒕=𝟐 𝑵 𝒊=𝟏 𝒆̂ 𝒊,𝒕−𝟏 𝜟𝒆̂ 𝒊,𝒕−𝟏 − 𝝀̂ 𝒊 ) ∑ ∑ 𝒆̂ 𝒊,𝒕−𝟏 𝟐 𝑻 𝒕=𝟐 𝑵 𝒊=𝟏 Selain itu terdapat pembatasan distribusi dari model yang di tunjukan dalam persamaan model berikut
𝑃𝑃 − 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐 = √𝛾̂ 𝑁, 𝑇 −1
√2 , 𝑁(0,1)
Uji Pedroni untuk kointegrasi data panel menggunakan  residu.  Dalam  penelitian  ini, nilai t-statistik atau nilai probabilitas dibandingkan  untuk  mengetahui  apakah  data terkointegrasi  atau  tidak.  Data  terkointegrasi dapat  dilihat  dari  nilai  t-statistik    >    nilai  t- kritis,  sebaliknya.  Data  dianggap  tidak terkointegrasi  jika  nilai  t-statistik  <    nilai  t- kritis.  Selanjutnya,  data  penelitian  dianggap terkointegrasi  jika  nilai  probabilitas  uji Pedroni lebih kecil dari nilai kritis.
Pengaruh waktu yang diperlukan setiap variabel  terhadap  variabel  sebelumnya  dapat diketahui dengan melakukan Uji Lag Optimal. Hal ini memerlukan penentuan lag yang ideal. Besarnya  lag  yang  memiliki  pengaruh  atau respon  yang  substansial  disebut  sebagai  lag optimal.  Panjang  lag  ditentukan  dalam penelitian ini dengan melihat nilai terbesar dari sequential  modified  LR  test  statistic ,  dengan panjang lag  yang disertakan berkisar antara 0 hingga 1.
Tujuan  dari  uji  kausalitas  Granger adalah  untuk  menyelidiki  apakah  faktor endogen  dapat  dianggap  seperti  variabel eksogen  dan  sebaliknya.  Uji  ini  sering dilakukan  karena  peneliti  tidak  yakin  apakah satu variabel memiliki pengaruh atau hubungan dengan variabel lain, sehingga harus dilakukan uji kausalitas Granger. Jika ada dua variabel, y dan x, maka x akan menyebabkan variabel  y  baik  y  menyebabkan  x  atau sebaliknya. Variabel  y menyebabkan  variabel x  menyiratkan  seberapa  besar  nilai  x  periode sekarang dapat dijelaskan oleh nilai x periode sebelumnya dan nilai y periode sebelumnya
Berdasarkan  penjelasan  diatas  maka dapat diformulasikan model matematis sebagai berikut
𝑋 𝑡 = ∑ 𝑎 𝑖 𝑋 𝑡−𝑖 𝑚 𝑖=1 + ∑ 𝑏 𝑗 𝑌 𝑡−𝑗 𝑛 𝑗=1 + 𝑢 𝑖
𝑌 𝑡 = ∑ 𝑐 𝑖 𝑋 𝑡−𝑖 𝑟 𝑖=1 + ∑ 𝑑 𝑗 𝑌 𝑡−𝑗 𝑠 𝑗=1 + 𝑣 𝑖
Model  di  atas  menghasilkan  empat kemungkinan  nilai  untuk  setiap  koefisien, sebagai berikut:
a. ∑ 𝑏 𝑗 ≠ 𝑛 𝑗=1 0 dan ∑ 𝑑 𝑗 = 𝑠 𝑗=1 0 ,  menyatakan bahwa  terdapat  hubungan  kausalitas  satu arah dari variabel Y ke X
b. ∑ 𝑏 𝑗 = 𝑛 𝑗=1 0 dan ∑ 𝑑 𝑗 ≠ 𝑠 𝑗=1 0 ,  menyatakan bahwa  terdapat  kausalitas  satu  arah  dari variabel X ke Y
c. ∑ 𝑏 𝑗 = 𝑛 𝑗=1 0 dan ∑ 𝑑 𝑗 = 𝑠 𝑗=1 0 ,  menyatakan bahwa variabel X dan Y bebas antara satu dengan  yang  lain  atau  tidak  terdapat kausalitas antara dua variabel tersebut. d. ∑ 𝑏 𝑗 ≠ 𝑛 𝑗=1 0 dan ∑ 𝑑 𝑗 ≠ 𝑠 𝑗=1 0 ,  menyatakan bahwa  terdapat  kausalitas  dua  arah  antara variabel Y ke X

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Uji Stasioner
Menurut  (Winarno,  2015)  persamaan regresi  yang  mengunakan  variabel  tidak stasioner  menyebabkan  regresi  yang  salah (regresi  lancung).  Uji  Stasioner  adalah  syarat penting sebelum melakukan analisis kausalitas.  Dalam  penelitian  ini  uji  stasioner yang  digunakan  adalah  dengtan  metode Levine–Lin–Chu (LLC). Adapun uji stasioner data  panel  dengan Levine–Lin–Chu  (LLC) pada tingkat level sebagai berikut:
Tabel  1. Uji Stasioner Tingkat Level Metode Level Statistic Prob.** Cross sections Obs Series KORUPSI_CPI Levin, Lin & Chu t* 0.85581 0.8039  6 120  Tidak Stasioner Series HDI Levin, Lin & Chu t* - 4.31538 0.0000  6 120  Stasioner

## Series CO2
Levin, Lin & Chu t* 0.49599 0.6900  6 120  Tidak Stasioner Series FDI Levin, Lin & Chu t* 1.36333 0.9136  6 120  Tidak Stasioner

## Sumber : Data diolah, 2022.
Dari  tabel  1  di  atas  dapat  diketahui bahwa  terdapat  tiga  variabel  tidak  stasioner pada  tingkat  level  dan  satu  variabel  stasioner pada tingkat level. Hal tersebuat dapat dilihat pada masing masing variabel sebagai berikut:
a. Nilai  probabilitas  variabel Corruption Perception  Index (CPI)  yaitu  0,8039  lebih tinggi  dari  0,05    pada  uji Levine  Lin  Chu tingkat level, menunjukkan bahwa variabel Corruption  Perception  Index (CPI)  tidak stasioner.
b. Nilai probabilitas variabel Human Development  Index (HDI)  0,0000  lebih rendah  dari  0,05  pada  uji Levine  Lin  Chu tingkat level, menunjukkan bahwa variabel
Human Development Index (HDI)
stasioner.
c. Nilai  probabilitas  variabel  Emisi  Karbon Dioksida  (CO2)  yaitu  0,6900  lebih  besar dari  0,05  pada  uji Levine  Lin  Chu tingkat level,  menunjukkan  bahwa  variabel  Emisi Karbon Dioksida (CO2) tidak stasioner.
d. Nilai  probabilitas  variabel Foreign  Direct Investment (FDI)  yaitu  0,9136  lebih  besar dari  0,05  pada  uji Levine  Lin  Chu tingkat level, menunjukkan bahwa variabel Foreign  Direct  Investment (FDI)  tidak stasioner.
Terdapat  satu  variabel  yang  memiliki data  stasioner  yaitu Human  Development Index (HDI)  sedangkan  tiga  variabel  lainnya tidak  memilik  data  yang  stasioner  yaitu Corruption  Perception  Index (CPI),  Emisi Karbon  Dioksida  (CO2), Foreign  Direct Investment (FDI). Pada uji tersebut seharusnya semua  variabel  stasioner  oleh  sebab  itu  maka data  tersebut  dilakukan  uji  pada  tingkat First Difference .  Adapun  uji  stasioner  data  panel dengan Levine–Lin–Chu (LLC)  pada First Difference sebagai berikut:
Tabel 2.

## Uji Stasioner First Difference
Metode First Difference Stati stic Prob.** Cross sections Obs
Series KORUPSI_CPI Levin, Lin & Chu t*
- 4.54 069 0.0000 6 114 Stasi oner Series HDI Levin, Lin &
Chu t* -
2.76 241 0.0029 6 114 Stasi oner
Series CO2 Levin, Lin &
Chu t*
- 3.62 171 0.0001 6 114 Stasi oner Series FDI Levin,
Lin & Chu t* - 7.02 603 0.0000 6 114 Stasi oner
Sumber : Data diolah, 2022.
Seperti  yang  ditunjukkan  pada  tabel  2, semua variabel dalam penelitian ini memenuhi kriteria stasioner pada tingkat First Difference . Berikut adalah hasil dari setiap variabel: a. Nilai  probabilitas  variabel Corruption Perception Index (CPI) yaitu 0,0000 lebih kecil  dari  0,05    pada  uji Levine  Lin  Chu tingkat First  Difference ,  menunjukkan bahwa  variabel Corruption  Perception Index (CPI) stasioner.
b. Nilai probabilitas variabel Human
Development  Index (HDI)  0,0029  lebih rendah dari 0,05 pada uji Levine Lin Chu tingkat First  Difference ,  menunjukkan bahwa  variabel Human  Development Index (HDI) stasioner.
c. Nilai  probabilitas  variabel  Emisi  Karbon Dioksida (CO2) yaitu 0,0001 lebih rendah dari 0,05 pada uji Levine Lin Chu tingkat First  Difference ,  menunjukkan  bahwa variabel  Emisi  Karbon  Dioksida  (CO2) stasioner.
d. Nilai probabilitas variabel Foreign Direct Investment (FDI)  yaitu  0,0000  lebih rendah dari 0,05 pada uji Levine Lin Chu tingkat First  Difference ,  menunjukkan bahwa variabel Foreign Direct Investment
(FDI) stasioner.
Dari pengujian diatas, variabel penelitian  ini  stasioner  pada  tingkat First Difference .  Tahap  selanjutanya  dalam  uji kasusalitas  granger  dapat  dilakukan  karena semua variabel data sudah stasioner.
Uji Kointegrasi
Tujuan kointegrasi adalah untuk menentukan  keseimbangan  jangka  panjang antara  variabel  yang  diamati.  Penelitian  ini
mengunakan uji Pedroni Residual Cointegrasi untuk  menguji  kointegrasi.  Kointegrasi  suatu persamaan di dasarkan pada nilai probabilitas yang dihasilkan dari Panel PP-Statistic dengan ketentuan  nilai  probabilitas  <  alpha  0,05 berarti  terdapat  kointegrasi  antar  variabel. Sebaliknya jika nilai probabilitas > alpha 0,05 berarti  tidak  terdapat  kointegrasi  antar variabel.

## Tabel 3. Tabel Uji Kointegrasi
Statistic  Prob.  Weighted Statistic Prob. KORUPSI_CPI HDI Panel PP- Statistic -6.227362  0.0000  -3.865990  0.0001 KORUPSI_CPI CO2 Panel PP- Statistic -6.090071  0.0000  -5.184109  0.0000 KORUPSI_CPI FDI Panel PP- Statistic
-6.377195  0.0000  -4.849492  0.0000
Sumber : Data diolah, 2022.
Berdasarkan tabel di atas di ketahui bahwa dari tiga persamaan diatas terdapat hubungan kointegrasi dengan kata lain dari ketiga persamaan yang disebutkan di atas terdapat  hubungan  jangka  panjang  antara variabel seperti di jelaskan dibawah ini:
a. Variabel Corruption  Perception  Index (CPI)  dan Human  Development  Index (HDI) terkointegrasi. Hal ini ditunjukkan dengan signifikansi uji PP- Statistic  Panel  yang  memiliki  nilai probabilitas 0,0000 < 0,05.
b. Variabel Corruption  Perception  Index (CPI)  dan  Emisi  Karbon  Dioksida
(CO2) terkointegrasi. Hal ini ditunjukkan dengan signifikansi uji PP- Statistic  Panel  yang  memiliki  nilai probabilitas 0,0000 < 0,05.
c. Variabel Corruption  Perception  Index (CPI)  dengan  variabel Foreign  Direct Investment (FDI) terkointegrasi. Hal ini ditunjukkan dengan signifikansi uji PP- Statistic  Panel  yang  memiliki  nilai probabilitas 0,0000 < 0,05.

## Uji Lag Optimal
Panjang  jeda  (lag)  digunakan  untuk mengetahui  pengaruh  waktu  yang  diperlukan
setiap variabel terhadap variabel sebelumnya. Lag  optimal  adalah  jumlah  lag  yang memberikan  pengaruh  atau  respon  yang signifikan.
Tabel 4. Uji Lag Optimal Lag  LogL LR FPE AIC SC HQ 0 - 3630.64 5 NA 1.34e+20  57.69 277 57.78281  57.7293 5
1 - 2891.40
9 1419.801* 1.38e+15* 46.21 285* 46.66305* 46.3957 5*
Sumber : Data diolah, 2021.
Mengingat  jumlah  data  yang  terbatas oleh karena itu lag optimal yang dipakai dalam penelitian ini adalah lag 1. Hasil pengujian lag optimal dilihat bahwa pengaruh optimal suatu variabel terhadap variabel lainnya terjadi pada horizon waktu 1 periode.

## Uji Kausalitas Granger Panel
Mengidentifikasi hubungan
sebab
akibat antara masing-masing variabel independen  dan  variabel  dependen  dilakukan dengan  Uji  Kausalitas  Granger,  karena  data stabil  pada First  Difference ,  menunjukkan kointegrasi,  dan  optimum  pada  lag  1, pengujian  ini  dapat  dilakukan.  Berikut  ini adalah  hasil  estimasi  dari  uji  Kausalitas Granger Panel:

## Tabel 5. Uji Kausalitas Granger Panel
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. HDI does not Granger Cause KORUPSI_CPI 126 9.18375 0.0030 KORUPSI_CPI does not Granger Cause HDI 13.2307 0.0004 CO2 does not Granger Cause KORUPSI_CPI 126 9.11087 0.0031 KORUPSI_CPI does not Granger Cause CO2 2.70776 0.1024 FDI does not Granger Cause KORUPSI_CPI 126 1.34842 0.2478 KORUPSI_CPI does not Granger Cause FDI 6.08185 0.0150
Sumber : Data diolah, 2022.
Taraf uji yang pakai dalam uji kausalitas granger  di  penelitian  ini,  yaitu  tingkat kepercayaan  0,05  (5  persen).  Berdasarkan tabel  diatas  dapat  terlihat  hubungan  diantara variabel-variabel dengan uji kausalitas granger. Nilai probabilitas dari setiap tes, jika dibandingkan dengan alpha 0,05,
mengungkapkan  hubungan  kausalitas  antar variabel.
Pertama,  Uji  Granger  Causality  yang dilakukan  pada  variabel  CPI  dan  HDI mengungkapkan  bahwa  HDI  berpengaruh terhadap  CPI,  dengan  nilai  probabilitas
0,00030  <  alpha  0,05  ,  dan  variabel CPI)berpengaruh  terhadap  HDI,  dengan  nilai probabilitas  0,0004  <  alpha  0,05.  Dengan demikian,  variabel  CPI  dan  variabel HDI memiliki hubungan kausalitas dua arah.
Kedua,  Uji  Granger  Causality  dari variabel Corruption  Perception  Index (CPI) dengan variabel Emisi Karbon Dioksida (CO2) menunjukan  bahwa  Emisi  Karbon  Dioksida (CO2)  berpengaruh  terhadap Corruption
Perception Index (CPI) karena nilai probabilitasnya 0,0031 < alpha 0,05, sedangkan Corruption Perception Index (CPI) tidak  berpengaruh  terhadap  Emisi  Karbon Dioksida  (CO2)  karena  nilai  probabilitasnya 0,1024  >  alpha  0,05.  Dengan  demikian  tidak terjadi  hubungan  kausalitas  antara  variabel Corruption  Perception  Index (CPI)  dengan variabel Emisi Karbon Dioksida (CO2) namun terdapat hubungan satu arah.
Ketiga,  Uji  Granger  Causality  yang dilakukan  pada  variabel  CPI  dan  FDI menunjukkan  bahwa  FDI  tidak  berpengaruh terhadap  CPI,  karena  nilai  probabilitasnya adalah  0,2478  >  alpha  0,05  ,  sedangkan  CPI berpengaruh  terhadap  FDI  dengan  nilai probabilitas  0,0150  <  alpha  0,05.  Dengan demikian  tidak  terjadi  hubungan  kausalitas antara  variabel Corruption  Perception  Index (CPI)  dengan  variabel Foreign  Direct Investment (FDI) tetapi terjadi hubungan satu arah.

## Uji Kausalitas Granger Per Negara
Tabel 6.
Uji Kausalitas Granger Per Negara
Null Hypothesis: Obs Malaysia Philippines Thailand F- Statistic Prob. F- Statistic Prob. F- Statistic Prob. HDI does not Granger Cause KORUPSI_ CPI 21 0.19380  0.6650  1.65114  0.2151  4.35891  0.0513 KORUPSI_ CPI does not Granger Cause HDI 0.45554  0.5083  0.06118  0.8074  0.00758  0.9316
CO2 does not Granger Cause KORUPSI_ CPI 21 0.18816  0.6696  1.64298  0.2162  3.42319  0.0808 KORUPSI_ CPI does not Granger Cause CO2 0.79736  0.3837  2.32575  0.1446  1.41977  0.2489 FDI does not Granger Cause 21 0.60475  0.4469  0.63784  0.4349  0.26720  0.6115
KORUPSI_
CPI
KORUPSI_ CPI does not Granger Cause FDI 0.02241  0.8827  0.93267  0.3470  3.19299  0.0908
Sumber : Data diolah, 2022.
Hubungan  kausalitas  dapat  dilihat  dari nilai  probabilitas  setiap  tes  dibandingkan dengan alpha 0,05. Dari enam negara yang di teliti  terdapat  tiga  negara  yang  variabel penelitiannya tidak terdapat hubungan kausalitas yaitu negara Malaysia, Filipina, dan Thailand.

## Tabel 7. Uji Kausalitas Granger Per Negara
Null Hypothesis: Obs Indonesia Singapore Vietnam F- Statis tic Prob. F- Statis tic Prob. F-
Statis tic Prob. HDI does not Granger Cause KORUPSI_CP I 21 88.64 57 2.E-08  15.38 18 0.0010  7.954 81 0.011 3 KORUPSI_CP I does not Granger Cause HDI 2.806 25 0.1112  1.074 29 0.3137  0.011 86 0.914 5 CO2 does not Granger Cause KORUPSI_CP
I 21 33.24 37 2.E-05  7.746 35 0.0123  14.29 86 0.001 4 KORUPSI_CP I does not Granger Cause CO2 0.901 51 0.3550  0.013
67 0.9082  0.525 74 0.477 7 FDI does not Granger Cause
KORUPSI_CP
I 21 5.295 36 0.0335  11.41 03 0.0034  6.843 82 0.017 5 KORUPSI_CP I does not Granger Cause FDI
2.814 98 0.1107  0.504 92 0.4865  2.589 23 0.125 0
Sumber : Data diolah, 2022.
Sedangkan untuk Indonesia, Singapura, dan  Vietnam  hanya  terdapat  hubungan  satu arah seperti dijelaskan di bawah ini:
a. Indonesia
Pertama, Uji Kausalitas Granger dari
variabel CPI dengan variabel HDI menunjukan  bahwa  HDI  berpengaruh terhadap  CPI  karena  nilai  probabilitasnya 0,0000  <  alpha  0,05,  sedangkan  CPI  tidak berpengaruh  terhadap  HDI  karena  nilai probabilitasnya 0,1112 > alpha 0,05.
Kedua,  Uji  Kausalitas  Granger  dari variabel Corruption  Perception  Index (CPI)  dengan  variabel  Emisi  Karbon Dioksida (CO2) menunjukan bahwa Emisi Karbon  Dioksida  (CO2)  berpengaruh terhadap Corruption  Perception  Index
(CPI) karena nilai probabilitasnya 0,0000 < alpha 0,05, sedangkan Corruption Perception  Index (CPI)  tidak  berpengaruh terhadap  Emisi  Karbon  Dioksida  (CO2) karena nilai probabilitasnya 0,3350 > alpha 0,05
Ketiga,  Uji  Kausalitas  Granger  dari variabel CPI dengan variabel FDI menunjukan  bahwa  FDI  berpengaruh terhadap  CPI  karena  nilai  probabilitasnya 0,0335  <  alpha  0,05,  sedangkan  CPI  tidak berpengaruh  terhadap  FDI  karena  nilai probabilitasnya 0,1107  > alpha 0,05.
b. Singapura
Pertama, Uji Kausalitas Granger dari
variabel CPI dengan variabel HDI menunjukan  bahwa  HDI  berpengaruh terhadap  CPI  karena  nilai  probabilitasnya 0,0010  <  alpha  0,05,  sedangkan  CPI  tidak berpengaruh  terhadap  HDI  karena  nilai probabilitasnya 0,3137 > alpha 0,05.
Kedua,  Uji  Kausalitas  Granger  dari variabel Corruption  Perception  Index (CPI)  dengan  variabel  Emisi  Karbon Dioksida (CO2) menunjukan bahwa Emisi Karbon  Dioksida  (CO2)    berpengaruh terhadap Corruption  Perception  Index (CPI) karena nilai probabilitasnya 0,0123 < alpha 0,05, sedangkan Corruption Perception  Index (CPI)  tidak  berpengaruh terhadap  Emisi  Karbon  Dioksida  (CO2) karena nilai probabilitasnya 0,9082 > alpha 0,05
Ketiga,  Uji  Kausalitas  Granger  dari variabel CPI dengan variabel FDI menunjukan  bahwa  FDI  berpengaruh terhadap  CPI  karena  nilai  probabilitasnya 0,0034  <  alpha  0,05,  sedangkan  CPI  tidak berpengaruh  terhadap  FDI  karena  nilai probabilitasnya 0,4865 > alpha 0,05.
c. Vietnam Pertama, Uji Kausalitas Granger dari
variabel CPI dengan variabel HDI menunjukan  bahwa  HDI  berpengaruh terhadap  CPI  karena  nilai  probabilitasnya 0,0113  <  alpha  0,05,  sedangkan  CPI  tidak berpengaruh  terhadap  HDI  karena  nilai probabilitasnya 0,9145 > alpha 0,05.
Kedua,  Uji  Kausalitas  Granger  dari variabel Corruption  Perception  Index (CPI)  dengan  variabel  Emisi  Karbon Dioksida (CO2) menunjukan bahwa Emisi Karbon  Dioksida  (CO2)    berpengaruh terhadap Corruption  Perception  Index
(CPI) karena nilai probabilitasnya 0,0014 < alpha 0,05, sedangkan Corruption
Perception  Index (CPI)  tidak  berpengaruh terhadap  Emisi  Karbon  Dioksida  (CO2) karena nilai probabilitasnya 0,4777 > alpha 0,05
Ketiga,  Uji  Kausalitas  Granger  dari variabel CPI dengan variabel FDI menunjukan  bahwa  FDI  berpengaruh terhadap  CPI  karena  nilai  probabilitasnya 0,0175  <  alpha  0,05,  sedangkan  CPI  tidak berpengaruh  terhadap  FDI  karena  nilai probabilitasnya 0,1250 > alpha 0,05.

## Analisis  Hubungan  Kausalitas  antara
Korupsi dengan Pembangunan Berkelanjutan di Asia Tenggara a. Hubungan  Kausalitas  antara  Korupsi dengan Indeks Pembangunan Manusia Berdasarkan pengujian yang dilakukan  antara Corruption  Perception Index  (CPI) dengan Human  Development Index  (HDI) mengindikasikan  terdapat hubungan  kausalitas  dua  arah.  Hal  ini mengartikan  bahwa  tingkat Corruption Perception  Index  (CPI) berpengaruh terhadap Human Development Index (HDI) begitu pula sebaliknya. Oleh karna itu saat terjadi perubahan pada Corruption
Perception  Index  (CPI) suatu  negara  akan berpengaruh dalam
pembangunan berkelanjutan  dari  sisi  sosial  ekonomi, sebaliknya  jika  terjadi  perubahan  pada Human  Development  Index  (HDI) juga akan berpengaruh terhadap tingkat Corruption  Perception  Index  (CPI) suatu negara.  Penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian  Murshed  &  Mredula  (2018) yaitu  bahwa  terdapat  hubungan  kausalitas dua  arah  antara Corruption  Perception Index  (CPI) dengan Human  Development Index  (HDI) dalam  panel  penuh  dan subpanel  Africa  yang  mana  hal  ini menyiratkan  bahwa  secara  efektif  korupsi merangsang
perubahan dalam
pembangunan  berkelanjutan  pada  sisi sosial ekonomi.
b. Hubungan  Kausalitas  antara  Korupsi dengan Emisi Karbon Dioksida Berdasarkan pengujian yang
dilakukan  antara Corruption  Perception
Index  (CPI) dengan Emisi  Karbon Dioksida  (CO2) diperoleh  bahwa  hanya terdapat  hubungan  kausalitas  satu  arah
yaitu Emisi  Karbon  Dioksida  (CO2) ke
Corruption Perception Index (CPI) sedangkan Corruption  Perception  Index (CPI) ke Emisi  Karbon  Dioksida  (CO2) tidak  berpengaruh.  alasan  dibalik  temuan ini  adalah  ketika Emisi  Karbon  Dioksida (CO2) meningkat,  maka  pihak-pihak  yang ikut  terlibat  pada  peningkatan  volume Emisi  Karbon  Dioksida  (CO2) ini  terlibat pada  korupsi  untuk  menyuap  pihak-pihak yang  berkewenagan  untuk  mengendalikan pencemaran lingkungan agar terhindar dari tindakan hukum. Korupsi memiliki hubungan  kausalitas  dua  arah  dengan pembangunan berkelanjutan di Asia Tenggara  dari  sisi  sosial  dan  ekonomi  hal ini membuktikan bahwa terdapat hubungan masa lalu terhadap masa sekarang.
Menurut  (Ulandari,  2018)  dalam penelitiannya  menyatakan  bahwa  terdapat hubungan  positif  dan  signifikan  antara pembangunan manusia dan korupsi. Hubungan  tersebut  berlaku  untuk  jangka pendek  dan  jangka  panjang.  Hubungan jangka pendek menunjukan bahwa pengendalian  korupsi  dapat  dilakukan dengan  meningkatkan  kualitas  penegak hukum  melalui  seleksi  pegawai  dibidang hukum  sedangkan  dalam  jangka  panjang fakta empiris menunjukan bahwa pengendalian  korupsi  dapat  dilakukan dengan meningkatkan pengawasan, meningkatkan  tata  kelola  pemerintah, memperbarui dan menegakkan hukum serta pengambilan  keputusan  dilakukan  sesuai dengan  hukum  internasional  maupun nasional  yang  sesuai  dengan  tingkatan korupsi yang dilakukan.
Hal  ini  diperkuat  oleh  agenda pembangunan 2030 melalui deklarasi Open Government  Partnership (OGP)  yang dilakukan oleh  negara anggota PBB tahun 2015. Hasil deklarasi menyebutkan bahwa korupsi menghambat pembiayaan pembangunan sehingga efektifitas
desentralisasi pembiayaan terhambat, penyebabnya adalah tata kelola pemerintah yang  buruk.  Sehingga  manfaat  pelayanan publik dan pengadaan barang jasa pembangunan tidak dapat dirasakan masyarakat  secara  umum  terkhusus  yang paling membutuhkan. Selain itu, seharusnya  masyarakat  dapat  mengambil peran  dalam  membuat  kebijakan  sampai
program pembangunan dilaksanakan. Artinya  masyarakat  menjadi  tujuan  akhir dari pelaku aktif yaitu pemerintah (Manafe, 2015) Korupsi memiliki
hubungan kausalitas  satu  arah  dengan  pembangunan berkelanjutan  di  Asia  Tenggara  dari  sisi lingkungan  alasan  dibalik  temuan  ini adalah  ketika Emisi  Karbon  Dioksida (CO2) meningkat,  maka  pihak-pihak  yang ikut  terlibat  pada  peningkatan  volume Emisi  Karbon  Dioksida  (CO2) ini  terlibat pada  korupsi  untuk  menyuap  pihak-pihak yang  berkewenagan  untuk  mengendalikan pencemaran lingkungan agar terhindar dari tindakan hukum.

## Analisis  Hubungan  Kausalitas  antara
Korupsi  dengan  Investasi  Asing  di  Asia Tenggara
Berdasarkan percobaan yang dilakukan terhadap korupsi dan penanaman modal asing langsung (FDI), ada hubungan satu arah antara keduanya,  yaitu Corruption  Perception  Index (CPI) berpengaruh  terhadap Foreign  Direct
Investment  (FDI) tetapi  tidak  berlaku sebaliknya.  Berdasarkan  hubungan  tersebut, Corruption Perception Index (CPI) berpengaruh terhadap Foreign Direct
Investment (FDI),  yang  menyatakan  bahwa ketika  korupsi  rendah  (skor  CPI  meningkat), mempengaruhi jumlah investasi yang berpengaruh pada jumlah investasi asing yang masuk  karena  investor  akan  mencari  negara dengan kinerja birokrasi tinggi untuk memastikan investasinya aman. Analisis  Hubungan  Kausalitas  antara Korupsi dengan Pembangunan Berkelanjutan Per Negara Dari enam negara yang di teliti terdapat tiga  negara  yang  variabel  penelitiannya  tidak terdapat  hubungan  kausalitas  antara  Korupsi dengan
Pembangunan Berkelanjutan.
Penelitian  ini  menyatakan  bahwa  negara Malaysia, Filipina, dan Thailand tidak terdapat hubungan  kausalitas  antara  korupsi  dengan pembangunan  berkelanjutan  dari  sisi  sosial ekonomi  (indikator Human  Development Index  (HDI)) sehingga  apabila  terjadi perubahan pada tingkat korupsi ditiap masing- masing negara tersebut tidak akan mempengaruhi  pembangunan  berkelanjutan dari  sisi  sosial  ekonomi  (indikator Human Development  Index  (HDI)) ditiap  masing-
masing negara tersebut begitu juga sebaliknya dan juga antara korupsi dengan pembangunan berkelanjutan  dari  sisi  lingkungan  (indikator Emisi  Karbon  Dioksida  (CO2) sehingga apabila terjadi perubahan pada tingkat korupsi ditiap  masing-masing  negara  tersebut  tidak akan mempengaruhi pembangunan berkelanjutan  dari  sisi  lingkungan  (indikator Emisi Karbon Dioksida (CO2) ditiap masing- masing negara tersebut begitu juga sebaliknya alasan  yang  menyebabkan  hal  ini  terjadi adalah  salah  satunya  dilihat  dari  sistem pemerintahannya  bahwa  ketiga  negara  ini memiliki karakteristik yang sama dalam sistem pemerintahan.
Menurut(  Perdana  &  Santosa,  2012) korupsi  terbentuk  karena  di  pengaruhi  oleh tingkat  keterbukaan  suatu  negara,  stabilitas politik,  perundang-  undangan  dan  tingkat kontrol  pemerintah  dalam  tindak  pidana korupsi.  Maka  dari  itu  hubungan  kausalitas korupsi dengan pembangunan yang berkelanjutan  yang  tidak  terdapat  di  negara Malaysia,  Filipina,  dan  Thailand  disebabkan oleh  sistem  pemerintahan.  Dengan  kata  lain bahwa  ada  faktor  lain  yang  mempengaruhi korupsi dan pembangunan berkelanjutan pada negara Malaysia, Filipina dan Thailand.
Hubungan  kausalitas  untuk  negara Indonesia,  Singapura  dan  Vietnam  dari persamaan  variabel Corruption  Perception Index (CPI) dengan variabel Human Development  Index (HDI)  adalah  kausalitas satu arah Human Development Index (HDI) ke Corruption  Perception  Index (CPI)  hal  ini mengindikasikan bahwa pembangunan berkelanjutan dari sisi sosial ekonomi ( Human Development  Index (HDI))  mempengaruhi korupsi.  Alasan  ini  terjadi  karena  saat penanganan untuk meningkatkan
kesehjahteraan  masyarakat  suatu  negara proses pendistribusian pembiayaan
pembangunan terdapat praktek korupsi sehingga efektifitas desentralisasi pembiayaan terhambat,  penyebabnya  adalah  tata  kelola pemerintah  yang  buruk.  Sehingga  manfaat pelayanan  publik  dan  pengadaan  barang  jasa pembangunan tidak dapat dirasakan masyarakat  secara  umum  terkhusus  yang paling membutuhkan. dan persamaan variabel Corruption  Perception  Index (CPI)  dengan variabel Emisi Karbon Dioksida (CO2) hanya terdapat  hubungan  kausalitas  satu  arah  yaitu Human Development Index (HDI) ke
Corruption Perception Index (CPI) dan Emisi Karbon  Dioksida  (CO2)  ke Corruption Perception  Index (CPI)  sama  halnya  yang terjadi pada data panel alasan bahwa dan Emisi Karbon Dioksida (CO2) menyebabkan korupsi karena  ketika Emisi  Karbon  Dioksida  (CO2) meningkat,  maka  pihak-pihak  yang  ikut terlibat  pada  peningkatan  volume Emisi Karbon  Dioksida  (CO2) ini  terlibat  pada korupsi  untuk  menyuap  pihak-pihak  yang berkewenagan untuk mengendalikan pencemaran  lingkungan  agar  terhindar  dari tindakan hukum.

## Analisis  Hubungan  Kausalitas  antara Korupsi  dengan  Investasi  Asing  Langsung Per Negara
Dari enam negara yang di teliti terdapat tiga  negara  yang  variabel  penelitiannya  tidak terdapat  hubungan  kausalitas  antara  Korupsi dengan Investasi Asing Langsung yaitu negara Malaysia,  Filipina,  dan  Thailand.  Apabila terjadi  perubahan  pada  tingkat  korupsi  ditiap masing-masing  negara  tersebut  tidak  akan mempengaruhi  Investasi  Asing  langsung ditiap  masing-masing  negara  tersebut  begitu juga  sebaliknya.  Alasan  yang  menyebabkan hal ini terjadi adalah salah satunya dilihat dari sistem  pemerintahannya  bahwa  ketiga  negara ini  memiliki  karakteristik  yang  sama  dalam sistem pemerintahan. Dengan kata lain bahwa ada  faktor  lain  yang  mempengaruhi  korupsi dan  Investasi  Asing  Langsung  pada  negara Malaysia, Filipina dan Thailand.
Hubungan  kausalitas  untuk  negara Indonesia,  Singapura  dan  Vietnam  adalah kausalitas satu arah Foreign Direct Investment (FDI)  ke Corruption  Perception  Index (CPI) hal ini mengindikasikan bahwa Foreign Direct
Investment (FDI)  mempengaruhi  korupsi hubungan  ini  adalah  berdasarkan dari persamaan  variabel Corruption  Perception Index (CPI)  dengan  variabel Foreign  Direct Investment (FDI).  Menurut  penelitian  yang dilakukan oleh (Setyadharma, 2007)
masuknya  investasi  asing  langsung  membuat korupsi semakin berkurang ditunjukan dengan semakin
meningkatnya skor CPI. Berkurangnya  campur  tangan  pemerintah secara  langsung  dalam  ekonomi  dapat mengurangi  korupsi  hal  ini  karena  akan mengurangi kesempatan bagi perusahaan atau pegawai  untuk  mengambil  keuntungan  yang dapat berakibat korupsi.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, diperoleh kesimpulan dari temuan yang sesuai dengan  rumusan  masalah  yang  telah  dibuat. Kesimpulan tersebut yaitu meliputi:
a. Berdasarkan  uji  kausalitas  granger  data panel,  korupsi  dengan  pembangunan berkelanjutan  dari  sisi  sosial  ekonomi memiliki hubungan kausalitas dua arah. hal ini membuktikan bahwa terdapat hubungan masa lalu terhadap masa sekarang. variabel Corruption  Perception  Index  (CPI)  dan variabel Human Development Index (HDI) menunjukan  bahwa  Human  Development Index (HDI) berpengaruh terhadap Corruption  Perception  Index  (CPI)  karena nilai  probabilitasnya  0,0030  <  alpha  0,05, dan  Corruption  Perception  Index  (CPI) berpengaruh terhadap Human
Development  Index  (HDI)  karena  nilai probabilitasnya 0,0004 < alpha 0,05.
b. Berdasarkan  uji  kausalitas  granger  data panel,  korupsi  dengan  pembangunan berkelanjutan dari sisi lingkungan memiliki hubungan  kausalitas  satu  arah.  variabel Corruption Perception Index (CPI) dengan variabel  Emisi  Karbon  Dioksida  (CO2) menunjukan bahwa Emisi Karbon Dioksida (CO2)  berpengaruh  terhadap  Corruption Perception  Index  (CPI)  karena  nilai probabilitasnya  0,0031  <  alpha  0,05, sedangkan  Corruption  Perception  Index (CPI)  tidak  berpengaruh  terhadap  Emisi Karbon  Dioksida  (CO2)  karena  nilai probabilitasnya  0,1024  >  alpha  0,05. lingkungan  alasan  dibalik  temuan  ini adalah  ketika  Emisi  Karbon  Dioksida (CO2)  meningkat,  maka  pihak-pihak  yang ikut  terlibat  pada  peningkatan  volume Emisi  Karbon  Dioksida  (CO2)  ini  terlibat pada  korupsi  untuk  menyuap  pihak-pihak yang  berkewenagan  untuk  mengendalikan pencemaran lingkungan agar terhindar dari tindakan hukum.
c. Menurut uji kausalitas Granger data panel, ada hubungan sebab akibat (kausalitas) satu arah  antara  korupsi  dan  investasi  asing langsung. Foreign Direct Investment (FDI) tidak berpengaruh terhadap variabel Corruption Perception Index (CPI)  karena nilai  probabilitasnya  0,2478  >  alpha  0,05, tetapi Corruption  Perception  Index (CPI) berpengaruh  terhadap Foreign  Direct
Investment (FDI) karena nilai probabilitasnya adalah 0,0150 < alpha 0,05.
Oleh karena itu tingkat korupsi yang rendah (skor  CPI  meningkat),  berdampak  pada kuantitas  investasi  asing  yang  masuk karena investor asing akan mencari negara dengan  kinerja  birokrasi  baik  sehingga mereka merasa aman ketika berinvestasi di negara tujuan investasi.
d. Berdasarkan  uji  kausalitas  granger  per negara, terdapat tiga negara yaitu Malaysia, Filipina  dan  Thailand  yang  tidak  terdapat hubungan kausalitas dua arah dan satu arah dari  tiga  persamaan  yang  ada,  hal  ini disebabkan oleh sistem pemerintahan yang ada  dan  terdapat  faktor  lain  yang mempengaruhi  persamaan  tersebut.  Untuk tiga negara yaitu Indonesia, Singapura dan Vietnam hanya memiliki hubungan kausalitas  satu  arah  dari  ketiga  persamaan yang ada.

## Saran
Berdasarkan  hasil  kesimpulan  yang telah disebutkan diatas, maka dapat disampaikan saran seperti berikut: a. Korupsi dengan pembangunan
berkelanjutan mempunyai hubungan kausalitas  baik  dua  arah  atau  satu  arah,
artinya korupsi mempengaruhi pencapaian pembangunan berkelanjutan
yang
diprogramkan  oleh  pemerintahan  setiap negara  oleh  karena  itu  diperlukannya sebuah usaha untuk mengendalikan korupsi salah  satunya  adalah  dengan  memperbaiki sistem kelembagaan yang tentunya berperan sangat penting untuk
mengendalikan  korupsi,  untuk  mencegah pejabat  korup,  prosedur  seleksi  pejabat harus  dilakukan  dengan  baik.  Selain  itu, undang-undang  terhadap  koruptor  harus tegas  dan  cukup  keras  untuk  menjadi  efek jera  bagi  koruptor,  dan  mereka  akan kembali mempertimbangkan untuk melakukan  korupsi.  selain  itu  di  perlukan suatu insentif lain seperti menjaga kelestarian lingkungan.
b. Korupsi  dengan  investasi  asing  langsung mempunyai hubungan kausalitas satu arah yaitu  investasi  asing  langsung  ke  korupsi, artinya  dengan  masuknya  investasi  asing pada  suatu  negara  akan  menurunkan korupsi  hal  ini  tentunya  akan  berdampak baik  untuk  pembangunan  berkelanjutan
suatu negara karena modal untuk meningkatkan pembangunan tersedia. Namun  perlu  memperbaiki  sistem  tata kelola pemerintahan yang baik agar korupsi dapat terkontrol yang berimbas baik dalam penarikan  investasi  asing  langsung  masuk kesuatu negara.
c. Keterbatasan  data  korupsi  diharapkan untuk peneliti selanjutnya
mempertimbangkan untuk menambah varibel  lain  yang  berhubungan  dan menambah  ruang  lingkup  penelitian  agar penelitian semakin terpercaya.

## 6. REFERENSI
Damanhuri, D. S. (2010). Ekonomi Politik dan Pembangunan: Teori, Kritik, dan Solusi bagi Indonesia dan Negara Berkembang. Bogor: IPB Press.
Ekananda,  M.  (2015). Analisis  Ekonometrika Time  Series .  Jakarta:  Mitra  Wacana Media.
International  Union  for  Conservation  of Nature  and  Natural  Resources.  (1980). World  Conservation  Strategy:  Living Resource  Conservation  for  Sustainable Development.  Retrieved  March  23, 2021,  from  Environment  &  Society
Portal website:
http://www.environmentandsociety.org/ mml/iucn-ed-world-conservation- strategy-living-resource-conservation- sustainable-development Levin, Andrew & Lin, Chien-Fu & James Chu, C.-S. (2002). Unit root tests in panel data: asymptotic  and  finite-sample  properties. Journal of Econometrics , 108 (1), 1–24.
Manafe,  D.  (2015,  September  29).  Target SDGs Bisa Gagal Tercapai Bila Korupsi Masih Merajalela. Retrieved October 15, 2021,
from https://beta.beritasatu.com/amp/kesehata n/310678/target-sdgs-bisa-gagal-
tercapai-bila-korupsi-masih-merajalela Mederly,  P.,  Novaeek,  P.,  &  Topercer,  J.
(2003). Sustainable development assessment: Quality and sustainability of life  indicators  at  global,  nationa  and regional level. Foresight . https://doi.org/10.1108/1463668031050 7307
Munasinghe, M. (2004). International Society for  Ecological  Economics  Internet Encyclopaedia of Ecological Economics
Environmental Macroeconomics -- Basic Principles. Mind .
Murshed,  M.,  &  Mredula,  F.  A.  (2018).
Impacts  of  Corruption  on  Sustainable Development: A Simultaneous Equations  Model  Estimation  Approach.
Journal  of  Accounting,  Finance  and Economics ,  (April).  Retrieved  from http://jafepapers.com/uploads/2018/Mar ch/2018_04_17_8. Farzana.pdf Nawatmi,  S.  (2016).  Pengaruh  Korupsi Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Studi Empiris  Negara-Negara  Asia  Pasifik. Media Ekonomi Dan Manajemen , 31 (1),
14–25.
OECD.  (2012). OECD  Internet  Economy Outlook  2012 . Paris:  OECD  Publishing. https://doi.org/10.1787/9789264086463- en
Ordóñez,  C.,  &  Duinker,  P.  N.  (2010).
Interpreting  sustainability  for  urban forests. Sustainability , 2 (6). https://doi.org/10.3390/su2061510
Pedroni,  P.  (1995). Panel  Cointegration ; Asymptotic and Finite Sample Properties of  Pooled  Time  Series  Tests  With  An Application  to  The  PPP  Hypothesis . Bloomington.
Perdana,  P.,  &  Santosa,  P.  B.  (2012). Efektivitas  Lembaga  Birokrasi  Dan Tingkat Korupsi Terhadap Investasi Pada Enam Negara ASEAN (Filipina, Indonesia, Malaysia, Myanmar, Singapura,  dan  Thailand)  Tahun  2004- 2010. Diponegoro Journal of Economics ,
1 (1), 1–11.
Setyadharma,  A.  (2007).  Hubungan  Antara Korupsi  Dengan  Penanaman  Modal Asing : Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis Indonesia , 22 (3), 277–291. Sugiyono. (2016). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D .
Bandung: PT Alfabet.
Terziev,  V.  (2017).  Importance  of  Human
Resources to Social Development. SSRN
Electronic
Journal , (4), 37–39.
https://doi.org/10.2139/ssrn.3310508 Todaro, M. P. (2002). Pembangunan Ekonomi di  Dunia  Ketiga (Edisi  Kede).  Jakarta:
Erlangga.
Transparency International. (2019). 2019 - CPI
- Transparency.org.
Ulandari,  W.  S.  (2018). Korupsi  dan Pembangunan  Manusia  di  Indonesia .
Universitas Syiah Kuala.
Undang-Undang  Republik  Indonesia  No  32 Tahun  2009  tentang  perlindungan  dan pengelolaan lingkungan hidup . , (2009). United Nations. (2007). Indicators of Sustainable  Development :  Guidelines and Methodologies. In New York . United  Nations  Development  Programme.
(2020).  Messages  |  International  Anti- Corruption Day | United Nations.
Winarno, W. W. (2015). Analisis
Ekonometrika  dan  Statistika  dengan Eviews (Empat). Yogyakarta: UPP STIM YKPN.