## PENGARUH URBANISASI, PERTUMBUHAN PDB SEKTOR INDUSTRI DAN PERTUMBUHAN PDB SEKTOR TRANSPORTASI TERHADAP POLUSI LINGKUNGAN DI INDONESIA

## Abstract
This   study   analyze   the   effect   of   urbanization, GDP growth of industrial sector and GDP growth of transportation   sector   on   environmental   pollution   in Indonesia. It employed Autoregressive Distributed Lag (ARDL) model on annual time series data from 1994 to 2016. Results found that there is a short-term and long- term   relationship   between   research   variables. Furthermore, in the long term variables urbanization and GDP growth of transportation sector are affecting the environmental pollution in Indonesia positively and significantly. The GDP growth of industrial sector also has positive but not significant effect both in long term and   short   term.  Based   on   these   results   the   study recommends   that   environmental   pollution   should   be diminished   by   strengthening   the   transmigration program   and   creating   public   green   space   in   urban environments. The study also stressed the importance of green economy policies so that the GDP growth may be increased without hurt the environment.

## Nur Phazillah Helda
Magister Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Syiah Kuala nurphazillahhelda@gmail.com

## Abd Jamal
Staf Pengajar Fakultas Ekonomi dan Bisnis  Universitas Syiah Kuala abdjamal@unsyiah.ac.id
Taufiq C. Dawood
Staf Pengajar Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Syiah Kuala taufiq.dawood@unsyiah.ac.id
Keywords: ARDL, Environmental Pollution, Urbanization, GDP Growth of Industrial Sector, GDP Growth of Transportation Sector

## PENDAHULUAN
Pembangunan   ekonomi   yang   ideal   adalah   pembangunan   yang   berkelanjutan (sustainable development) .   Hal   yang   dimaksud   disini   ialah  kegiatan   ekonomi   harus   dapat   berjalan   secara bersamaan dengan lingkungan untuk menciptakan keseimbangan ekologis (Mehrizi et al., 2012). Hal ini   mengingat   pembangunan   semestinya   memberikan   efek   kesejahteraan   tidak   hanya   dari   sudut pertumbuhan ekonomi melainkan juga dari sudut lainnya yang tidak kalah penting yaitu kualitas lingkungan yang akan mempengaruhi taraf kualitas kehidupan masyarakat (Ariesa, 2016). Namun kenyataannya banyak pembangunan ekonomi yang dilakukan seringkali hanya mengejar pendapatan, tanpa   memperdulikan   permasalahan   lingkungan   sehingga   muncul   kerusakan   lingkungan   yang diakibatkannya.
Salah satu bentuk polusi lingkungan yang dialami oleh negara berkembang seperti Indonesia adalah   polusi  udara   (Zuhri,  2014).  Munculnya   polusi  udara   biasanya  ditandai   adanya   emisi   gas karbon   dioksida   (CO2).   Emisi   tersebut   dapat   berasal   dari   industri,   transportasi,   pertanian   dan kehutanan (Gupito & Kodoatie, 2013). Hubungan antara polusi lingkungan dengan pertumbuhan ekonomi dari sektor industri dapat digambarkan melalui  hipotesis EKC (Environmental Kuznetz Curve) ,   di   mana   degradasi   lingkungan   signifikan   terjadi   di   negara-negara   berkembang   dengan pendapatan   per   kapita   rendah.   Sebab   pertumbuhan   industrialisasi   yang   besar   berfokus   untuk memajukan perekonomian dan menyerap tenaga kerja  (Was’an, 2012). Hal ini didukung juga oleh pendapat  Panayotou (1993) dalam Hutabarat (2010) menyatakan bahwa bahwa suatu lingkungan akan mengalami degradasi (penurunan) ketika struktur ekonomi beralih dari desa ke kota, dari sektor pertanian ke sektor industri. Ini artinya  peningkatan sektor industri dapat menyebabkan polusi di negara berkembang semakin meningkat.
Selain sektor industri, sektor transportasi juga berpengaruh terhadap peningkatan emisi gas CO2, hal ini dapat dilihat fungsi moda transportasi atau kendaraan sebagai urat nadi pertumbuhan ekonomi di mana percepatan pertumbuhan ekonomi di negara berkembang dapat meningkat karena adanya   layanan   transportasi   (Mikayilov   et   al.,   2017).   Namun,   semakin   meningkatnya   layanan transportasi menyebabkan jumlah kendaraan semakin bertambah sangat pesat khususnya di daerah perkotaan, yang berdampak pada peningkatan polusi lingkungan.
Di tengah maraknya pembangunan ekonomi yang ada di Indonesia sangat terlihat jelas dari pertumbuhan ekonomi di kota-kota besar. Pembangunan ekonomi perkotaan menyebabkan sebagian besar masyarakat yang tinggal di kota-kota besar merupakan pendatang dari daerah-daerah yang ada di   Indonesia   dengan   beragam   tujuan.   Hal   ini   biasa   disebut   dengan   urbanisasi.  Namun,   tingkat urbanisasi yang tinggi jika tidak didukung dengan perencanaan perkotaan yang baik akan menambah masalah baru bagi lingkungan. Urbanisasi menjadi pendorong pencemaran lingkungan perkotaan

## Pengaruh Urbanisasi, Pertumbuhan PDB Sektor Industri dan Pertumbuhan PDB
misalnya kemacetan karena lalu lintas kota yang padat sehingga menambah polusi di perkotaan dan munculnya pemukiman kumuh di jalur kereta api, di daerah jalur hijau dan bantaran sungai akibat banyak diantara mereka yang datang ke kota tidak mendapatkan pekerjaan, serta dikembangkannya industri-industri baru dan fasilitas transportasi (Ischak, 2001).
Selain itu, urbanisasi mendorong aktivitas ekonomi semakin berkembang di wilayah perkotaan mengakibatkan intensitas penggunaan energi menjadi lebih tinggi. Intensitas kebutuhan terhadap energi yang tinggi akibat urbanisasi dan aktivitas ekonomi berdampak pada produksi emisi turut meningkat. Hal tersebut dijelaskan bahwa energi merupakan faktor yang merangsang pembangunan ekonomi   dan   sosial   untuk   meningkatkan   kualitas   kehidupan   manusia   namun   dapat   juga menyebabkan   lingkungan   menjadi   terkontaminasi   khususnya   jika   konsumsi   energi   tidak   efisien (Mehrizi et al., 2012). Peningkatan polusi lingkungan terlihat dari emisi gas CO2 yang dihasilkan dari energi yang berasal dari pembakaran fosil berupa transportasi, serta zat berbahaya lainnya dari kegiatan perindustrian, rumah tangga dan lain-lain yang meningkatkan emisi gas rumah kaca.
Berawal   dari   fenomena   di   atas   adanya   urbanisasi   ini   menimbulkan   kekhawatiran   terhadap aktivitas   manusia   yang   menghasilkan   emisi   gas   di   atmosfer   dan   dapat   menjadi   tekanan   bagi lingkungan dan kehidupan itu sendiri. Terutama perekonomian yang mengandalkan sebagian besar pendapatannya dari sumberdaya alam tidak dapat diperbaharui menyebabkan eksploitasi sumberdaya tersebut sehingga ketersediaannya semakin menipis. Maka dari itu, penilaian dampak dari urbanisasi dan pertumbuhan PDB dari sektor industri dan sektor transportasi terhadap emisi gas CO2 sangat penting   dilakukan   untuk   mengetahui   dampak   emisi   yang   ditimbulkan   sebagai   pengawasan   dan menjadi bahan pertimbangan untuk pengelolaan lingkungan secara berkelanjutan, dan juga sebagai evaluasi bahwa pentingnya bagi masyarakat perkotaan untuk menjaga lingkungan sehingga dapat memberikan   kontribusi   jangka   panjang   dalam   hal   kenyamanan   lingkungan   khususnya   perkotaan yang menjadi tujuan para pelaku urbanisasi.

## TINJAUAN TEORITIS

## Pengaruh Urbanisasi Terhadap Emisi Gas CO2
Pada   tahap   urbanisasi   dan   industrialisasi   mulai   muncul   di   berbagai   negara-negara   sedang berkembang akan ditandai dengan dengan kenaikan pendapatan dan kerusakan lingkungan hidup. Dengan pengertian lain, peningkatan urbanisasi mempunyai pengaruh negatif terhadap lingkungan, seperti polusi udara, air, dan tanah (Todaro, 2003). Akan tetapi menurut teori transisi lingkungan perkotaan   yang   menghubungkan   aspek   lingkungan   dengan   pembangunan   perkotaan   bahwa urbanisasi memiliki dampak positif dimana kepadatan urbanisasi yang lebih tinggi dalam mencapai
JURNAL EKONOMI DAN KEBIJAKAN PUBLIK INDONESIA Volume 5 Nomor 2, November 2018 E-ISSN. 2549-8355
skala   ekonomi   menimbulkan   kesadaran   masyarakat   tentang   masalah   lingkungan   sehingga mendorong peningkatan permintaan untuk energi intensif produk yang pada akhirnya menyebabkan tingkat pencemaran akan berkurang ( Shahbaz et al., 2015) .

## Pengaruh Pertumbuhan PDB Terhadap Emisi Gas CO2
Secara teori hubungan pertumbuhan PDB sektor industri dan PDB sektor transportasi terhadap emisi gas CO2 dapat digambarkan oleh teori kurva lingkungan Kuznetz (environmental Kuznetz curve) ,   yang   yang   menghubungkan   pertumbuhan   ekonomi   dengan   polusi   lingkungan   (emisi   gas CO2) (Suparmoko, 2008:12).
Namun ketika suatu negara telah mencapai pada tingkat pendapatan tinggi akan terjadi titik balik.   Hal   ini   dapat   dilihat   dari   Kurva   lingkungan   Kuznetz,   pada   tahap   pertama (pre-industrial economics) dan tahap kedua (industrial economics) ditandai oleh transformasi ekonomi dari sektor pertanian   ke   sektor   industri   (industrialiasi)   maka   pembangunan   ekonomi   akan   diikuti   oleh peningkatan polusi lingkungan. Setelah itu pada tahap ketiga (post-industrial economics), sektor industri  mulai   beralih   ke  sektor  jasa.   Pergerakan  ini  akan   diikuti   oleh   penurunan  polusi  seiring dengan   peningkatan   pendapatan.   Selanjutnya   peningkatan   permintaan   akan   kualitas   lingkungan berjalan seiring dengan peningkatan pendapatan (Panayotou, 2003).

## Penelitian Sebelumnya
Literatur empiris tentang pengaruh urbanisasi terhadap polusi lingkungan yang diproksikan melalui emisi gas karbon dioksida telah menghasilkan temuan yang bervariasi. Misalnya,  Lu & Huang (2011) menganalisis dampak urbanisasi pada emisi CO2 untuk energi di Cina dari 1980-2009. Model yang digunakan yaitu kausalitas Ganger dan VECM. Hasil menunjukkan bahwa urbanisasi mempengaruhi emisi karbon untuk energi di Cina. Hubungan variabel tersebut hanya ditemukan dalam jangka panjang.
Mehrizi et al. (2012) melakukan penelitian tentang hubungan dan jangka panjang dari lima variabel: emisi CO2, intensitas penggunaan energi, tingkat pertumbuhan produk domestik bruto, populasi perkotaan dan pertumbuhan populasi di Iran selama tahun 1973-2008. Dalam penelitian ini digunakan   model   vektor   autoregresif   (VAR).   Hasil   penelitian   menunjukkan   semua   variabel berpengaruh positif pada emisi gas CO2.
Penelitian lainnya, Hossain (2012) membahas hubungan kausal dinamis antara emisi karbon dioksida, konsumsi energi, pertumbuhan ekonomi, perdagangan luar negeri dan urbanisasi untuk

## Pengaruh Urbanisasi, Pertumbuhan PDB Sektor Industri dan Pertumbuhan PDB
Nur Phazillah Helda, Abd Jamal, Taufiq C. Dawood
periode   1960-2009   dengan   menggunakan ARDL   Bound   Test dan VEC   Model .   Hasil   penelitian memperlihatkan urbanisasi mempengaruhi emisi gas CO2 secara negatif dan tidak signifikan.
Hasil ini didukung juga oleh Keho (2015) melakukan penelitian mengenai determinan emisi CO2 dalam jangka panjang di Cote d'Ivoire dengan pendekatan bounds testing cointegration dan ARDL dari periode 1970-2010. Hasil penelitian ini menemukan koefisien urbanisasi adalah negatif dan signifikan pada level 10 persen, artinya urbanisasi berkontribusi untuk mengurangi emisi karbon dioksida per kapita di Cote d’Ivoire.
Hasil   yang   sama   juga   ditunjukkan   Ali   et   al.   (2017)   dengan   menggunakan     pendekatan Autoregressive distributed lags (ARDL), ia menemukan dampak negatif urbanisasi terhadap emisi karbon di Singapura, yang berarti bahwa pembangunan perkotaan di Singapura bukan penghalang untuk peningkatan kualitas lingkungan.
Shahbaz et al. (2015) menyelidiki dampak urbanisasi pada emisi CO2 di Malaysia selama periode 1970Q1-2011Q4 dengan menerapkan model STIRPAT, ARDL dan uji kausalitas VECM Granger. Hasil empiris menyatakan hubungan antara urbanisasi dan emisi CO2 adalah berbentuk U yaitu urbanisasi awalnya mengurangi emisi CO2, tetapi setelah di ambang batas, urbanisasi justru meningkatkan   emisi   CO2.   Hal   ini   diperkuat   dengan   analisis   kausalitas   menunjukkan   bahwa urbanisasi menyebabkan emisi gas CO2.
Poku (2016) memeriksa secara empiris hubungan antara urbanisasi, populasi dan CO2 emisi di 45 negara Sub-Sahara Afrika (SSA) dengan menggunakan data panel dari 1990-2010 dan model panel heterogen dinamis. Studi ini menyimpulkan peningkatan dalam urbanisasi dan populasi secara signifikan meningkatkan emisi CO2 baik jangka panjang dan pendek.
Dalam penelitian Zhang et al. (2017) menganalisis pengaruh urbanisasi terhadap emisi karbon di   Provinsi   Jiangsu   dengan   mengembangkan   penelitian   milik   Kaya.   Hasil   studi   menunjukkan urbanisasi   merupakan   faktor   penting   yang   mempengaruhi   total   emisi   karbon.   Efek   urbanisasi marjinal akan tetap meningkat hingga tingkat urbanisasi mencapai 78,94 persen.
Penelitian-penelitian   sebelumnya membuktikan   PDB   cenderung   mendorong   terjadinya degradasi lingkungan. Gupito & Kodoatie (2013) menyelidiki emisi CO2 dan PDRB per kapita di Jawa Tengah dari empat sektor yang diteliti dengan menggunakan metode OLS dari tahun 2009- 2010. Hasil empiris menunjukkan bahwa PDRB per kapita sektor transportasi berhubungan positif, sementara sektor industri  berpengaruh negatif terhadap emisi gas CO2.
Hutabarat (2010) meneliti pengaruh PDB sektor industri terhadap kualitas lingkungan dari emisi CO2 dan sulfur di 5 negara ASEAN periode 1980-2000. Hasil penelitian ini memperlihatkan pada tahap awal, emisi sulfur dan CO2 terus seiring dengan pembangunan ekonomi. Namun setelah
JURNAL EKONOMI DAN KEBIJAKAN PUBLIK INDONESIA Volume 5 Nomor 2, November 2018 E-ISSN. 2549-8355
melewati   titik   balik   pertama,   pertumbuhan   ekonomi   menyebabkan   emisi   gas   sulfur   dan   CO2 menurun. Namun dampak positif pertumbuhan ekonomi ini tidak berlangsung lama.
Penelitian   lainnya,   Novara   (2015)   menganalisis   pengaruh   pertumbuhan   PDB   sektoral khususnya sektor industri dan transportasi domestik terhadap emisi gas CO2 di Indonesia dari tahun 1991-2013   dengan   menggunakan   model Ordinary   Least   Square (OLS).   Hasil   penelitian menunjukkan   bahwa   pertumbuhan   PDB   sektor   industri   berpengaruh   negatif   dan   signifikan, sedangkan pertumbuhan PDB sektor transportasi tidak berpengaruh signifikan terhadap emisi gas CO2 di Indonesia.

## Hipotesis
Diduga urbanisasi, pertumbuhan PDB sektor industri dan pertumbuhan PDB sektor transportasi berpengaruh positif terhadap peningkatan emisi gas CO2 proksi dari polusi lingkungan di Indonesia.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Jenis dan Sumber Data
Berdasarkan   jenis   dan   menurut   sumbernya,   data   yang   digunakan   adalah   data   sekunder. Pengumpulan data sekunder diperoleh melalui situs World Bank , BP Statistical Review of World Energy dan   Badan   Pusat   Statistik   (BPS)   serta   studi   empiris   yang   mempunyai   relevansi   dengan penelitian ini. Jenis data yang digunakan adalah bentuk runtun waktu ( times series ) tahunan mulai tahun 1994-2016 yakni data populasi urbanisasi, pertumbuhan PDB sektor industri dan pertumbuhan PDB sektor transportasi, serta emisi gas karbon dioksida (CO2).

## Model Analisis
Model analisis yang digunakan penelitian ini adalah bersifat kuantitatif dengan menggunakan metode Autoregressive Distributed Lag (ARDL). Metode ARDL pertama kali diperkenalkan oleh Pesaran et al. (2001). ARDL merupakan model regresi Model ARDL juga menghasilkan respon yang berbeda baik untuk jangka panjang maupun jangka pendek dari variabel terikat terhadap satu unit perubahan nilai penjelas (Gujarati, 2003). Metode ARDL memiliki beberapa kelebihan dibandingkan teknik  kointegrasi  tradisional yang  disarankan oleh  Engle  Granger  (1987),  Johansen  (1988)  dan Johansen  &  Juselius   (1990).  Metode  kointegrasi  tradisional  memperkirakan   hubungan   jangka panjang dalam sistem persamaan dan mengharuskan semua variabel stasioner pada diferensiasi yang sama, sementara metode ARDL hanya menggunakan satu persamaan reduce form dan semua variabel penelitian   tidak   perlu   diintegrasikan   dengan  diferensiasi  yang   sama  sehingga   variabel   dengan

## Pengaruh Urbanisasi, Pertumbuhan PDB Sektor Industri dan Pertumbuhan PDB
Nur Phazillah Helda, Abd Jamal, Taufiq C. Dawood
integrasi I(0), I(1) atau keduanya dapat digunakan, namun demikian, integrasi tidak boleh melebihi satu. Kemudian, ARDL bisa digunakan pada jumlah data yang kecil dan terbatas (Pesaran & Shin, 1999 dan Pesaran et al., 2001 dalam Ali et al., 2017)
Secara umum, model persamaan ARDL dinyatakan sebagai berikut :
ΔY t = β 0 + ∑ i = 1 k β 1 ΔY t-i + ∑ i = 1 k β 2 ΔX 1t-i + ∑ i = 1 k β 3 ΔX 2t-i + ∑ i = 1 k β 4 ΔX 3t-i + θ 1 Y t-i + θ 2 X 1t-i + θ 3 X 2t-i + θ 4 X 3t-i + ε t ......................................................................................................................... (1) Dimana : β 0 = Konstanta, β 1 β 2 β 3 β 4 = Koefisien Jangka Pendek, θ 1 θ 2 θ 3 θ 4 = Koefisien Jangka Panjang, L = Logaritma, Δ = First difference , k = Panjang lag , i = Urutan lag , ε t = Error Term .
Spesifikasi model ARDL yang akan digunakan penelitian ini mengacu pada persamaan model yang dimiliki Hossain (2012),  Shahbaz et al. (2015), Keho (2015) dan  Ali et al. (2017).  Keempat studi tersebut menggunakan ARDL sebagai model dalam menganalisis variabel yang diuji. Pada model   penelitian   ini,   peneliti   memasukkan   variabel   pertumbuhan   PDB   sektor   industri   dan pertumbuhan   PDB   sektor   transportasi.  Untuk   memudahkan   dalam   menganalisa,   maka   peneliti memformulasikan model yang digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut :
LCO2 = β 0 + β 1 Urpop + GDPI + GDPT + ε t ..................................................................... (2) Bentuk model ARDL dalam penelitian ini dapat disusun menjadi :
ΔLCO2 t = β 0 + ∑ i = 1 k β 1 ΔLCO2 t-i + ∑ i = 1 k β 2 ΔUrpop 1t-I + ∑ i = 1 k β 3 ΔGDPI 2t-i + ∑ i = 1 k β 4
ΔGDPT 3t-i + θ 1 LCO2 t-i + θ 2 Urpop 1t-i + θ 3 GDPI 2t-i + θ 4 GDPT 3t-i + ε t ............................................ (3) Dimana : CO2 t-i : lag dari Emisi gas CO2 (juta ton); Urpop t-i : lag dari Urbanisasi (%); GDPI t-i : lag dari Pertumbuhan PDB Sektor Industri (%); GDPT t-i : lag dari Pertumbuhan PDB Sektor Transportasi (%).
Pengaruh jangka panjang pada penelitian ini bisa dituliskan :
ΔLCO2 t = β 0 + θ 1 CO2 t-i + θ 2 Urpop 1t-i + θ 3 GDPI 2t-i + θ 4 GDPT 3t-i + ε t ................................ (4) Sedangkan pengaruh jangka pendek bisa dituliskan :
ΔLCO2 t = β 0 + ∑ i = 1 k β 1 ΔLCO2 t-i + ∑ i = 1 k β 2 ΔUrpop 1t-i + ∑ i = 1 k β 3 ΔGDPI 2t-i + ∑ i = 1 k β 4 ΔGDPT 3t-i + δECT t-i + ε t ............................................................................................................... (5)

## JURNAL EKONOMI DAN KEBIJAKAN PUBLIK INDONESIA
Volume 5 Nomor 2, November 2018 E-ISSN. 2549-8355
Keterangan :  δ adalah koefisien dari Error Correction Term (ECT) yang menggambarkan kecepatan penyesuaian   dari   jangka   pendek   ke   keseimbangan   jangka   panjang.  Maksudnya   adalah, ketidakseimbangan   akibat   guncangan   di   tahun   sebelumnya   akan   dikoreksi   pada   keseimbangan jangka panjang pada tahun ini. Menurut Salomo (2007) agar model yang dikoreksi ( Error Correction Model /ECM) menjadi model yang valid maka variabel-variabel yang berkointegrasi harus memiliki nilai ECT yang negatif dan signifikan secara statistik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Uji Akar-akar Unit ( Unit Roots Test )
Tahap pertama yang harus dilakukan dalam model ARDL adalah menguji tingkat stasioneritas data. Hal ini penting dilakukan untuk memastikan bahwa variabel tidak boleh stasioner pada ordo I (2) untuk menghindari regresi palsu (Keho, 2015). Menurut F-statistik Pesaran  et al. (2001) stasioner hanya   berlaku   jika   variabel   adalah   I   (0)   atau   I   (1).   Untuk   itu   dalam   penelitian   ini   pengujian stasioneritas yang digunakan adalah pendekatan Phillips Perron .
Tabel 1 Hasil Uji Akar-akar Unit ( Unit Roots Test ) dengan Pendekatan Phillips Perron (PP) Variabel Nilai Statistik ADF Hasil At Level First Difference LCO2 - -4.354389 (0.0029) *** I(1) URPOP -4.770531 (0.0011) *** - I(0) GDPI -5.553957 (0.0002) *** - I(0) GDPT -3.136279 (0.0384) ** - I(0)
Keterangan: *** , ** , * signifikan pada 1%, 5%,10%. Sumber: Hasil Pengolahan Data, diolah dengan menggunakan Eviews 10 (2018)
Dari hasil pengujian ditemukan bahwa variabel urbanisasi (Urpop), pertumbuhan PDB sektor industri (GDPI), pertumbuhan PDB sektor transportasi (GDPT) stasioner  pada tingkat  level I(0) dengan tingkat signifikansi 1-5 persen, sedangkan untuk variabel emisi gas CO2 (LCO2) proksi dari polusi lingkungan mempunyai unit root pada tingkat level sehingga perlu dilakukan pengujian pada tingkat first difference dan didapatkan hasil bahwa variabel emisi gas CO2 (LCO2) stasioner pada tingkat first   difference I(1)   dengan   tingkat   signfikansi   1   persen.   Hasil   uji   stasioner   ini   dapat disimpulkan bahwa variabel telah terintegrasi pada ordo yang berbeda yaitu I(0) dan I(1), hal ini memenuhi syarat model ARDL sebelumnya (Pesaran et al., 2001 dalam Ali et al., 2017).

## Hasil Uji Lag Optimal ( Lag Length Criteria )
Setelah  diketahui  bahwa metode  yang  cocok  digunakan  untuk  penelitian  ini  adalah  model ARDL, langkah selanjutnya adalah  menentukan panjang lag optimal. Uji lag optimal  diperlukan untuk menjelaskan berapa lama pengaruh antara suatu variabel terhadap variabel lainnya.

## Pengaruh Urbanisasi, Pertumbuhan PDB Sektor Industri dan Pertumbuhan PDB
Tabel 2
Hasil Uji Panjang Lag (Lag Length Criteria) Lag AIC SC HQ 0 12.82945 13.02860 12.86833 1 4.656204 5.651937 4.850582 2 4.779862 6.572180 5.129742 3 0.423396 * 3.012300 * 0.928777 *
Sumber: Hasil Pengolahan Data, diolah dengan menggunakan Eviews 10 (2018)
Penentuan panjang lag berdasarkan dari jumlah bintang terbanyak kriteria Akaike Information Criteria (AIC), Schwarz   Information   Criteria dan Hannan-Quinn   Information   Criteria .  Tabel   2 menunjukkan bahwa panjang lag optimal berada pada lag 3.
Hasil Uji Kointegrasi ( Cointegration Test )
Uji kointegrasi dilakukan untuk melihat keseimbangan jangka panjang di antara variabel penelitian. Uji kointegrasi dalam penelitian ini menggunakan Bound Test Cointegration.
Tabel 3 Hasil Uji Kointegrasi ( Bound Test Cointegration ) F-statistics: 4.762535 Critical Values Kesimpulan Lower Bound Upper Bound 1% significance level 4.29 5.61 Berkointegrasi 5% significance level 3.23 4.35 10% significance level 2.72 3.77
Sumber: Hasil Pengolahan Data, diolah dengan menggunakan Eviews 10 (2018)
Tabel 4.4 menunjukkan hasil bahwa F-statistik yang dihitung adalah 4,76 lebih besar dari nilai kritis batas atas 4,35 pada tingkat signifikansi 5 persen. Sehingga hipotesis nol yang menyatakan tidak ada kointegrasi adalah ditolak, yang artinya ada hubungan kointegrasi jangka panjang yang stabil di antara variabel polusi lingkungan atau emisi gas CO2, urbanisasi, pertumbuhan PDB sektor industri dan pertumbuhan PDB sektor transportasi.

## Hasil Estimasi ARDL (Model Estimation)
Setelah   diketahui   adanya   kointegrasi   atau   keseimbangan   jangka   panjang   dalam   model penelitian   ini   maka   mengestimasi   model  ARDL   dapat   dilakukan..   Berikut   ini   pemilihan   model
JURNAL EKONOMI DAN KEBIJAKAN PUBLIK INDONESIA Volume 5 Nomor 2, November 2018 E-ISSN. 2549-8355
berdasarkan Akaike Information Criterion menunjukkan model ARDL (3,2,3,3) yang terbaik seperti yang terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Hasil Estimasi Model ARDL
Variabel Koefisien t-statistik Prob. LCO2 (-1) 0.168582 0.536126 0.6149 LCO2 (-2) -0.395659 -1.300474 0.2502 LCO2 (-3) -1.361272 -2.962079 0.0314 ** URPOP -0.991383 -1.520603 0.1888 URPOP (-1) 2.099529 1.779106 0.1354 URPOP (-2) -0.962796 -1.849225 0.1237 GDPI 0.005413 0.627049 0.5581 GDPI (-1) -0.011089 -1.515446 0.1901 GDPI (-2) -0.003455 -0.504883 0.6351 GDPI (-3) 0.016478 1.485483 0.1976 GDPT 0.005900 1.010928 0.3584 GDPT (-1) 0.011709 1.845967 0.1242 GDPT (-2) -0.000675 -0.120908 0.9085 GDPT (-3) 0.010531 1.848940 0.1237 C 8.179507 3.944029 0.0109 R square = 0.996411 Adj. R square = 0.986361 DW statistic = 3.085654 F-statistics = 0.000038
Keterangan: *** , ** , * signifikan pada 1%, 5%,10%. Sumber: Hasil Pengolahan Data, diolah dengan menggunakan Eviews 10 (2018)
Tabel 4 memperlihatkan masing-masing variabel mengalami perubahan dinamis dari periode saat ini hingga lag 3. Namun demikian, nilai R- square dan R- square adjusted model ARDL tersebut relatif  tinggi  yaitu  sekitar  0,99  dan 0,98.  Nilai  R- square sebesar  0.996411,  yang  artinya  bahwa sebanyak 99,6 persen variasi variabel terikat LCO2 mampu dijelaskan oleh masing-masing variabel bebas pada penelitian ini. Hal ini mengindikasikan model penelitian ini cukup baik untuk di analisis.

## Pengaruh Jangka Panjang dan Jangka Pendek
Dari hasil estimasi ARDL kita dapat melihat pengaruh jangka panjang dan jangka pendek emisi gas   CO2,   pertumbuhan   PDB   sektor   industri   dan   pertumbuhan   PDB   sektor   transportasi.   Hasil pengaruh jangka panjang dapat dilihat pada Tabel 5 di bawah ini.
Tabel 5 Pengaruh Jangka Panjang ( Long Run Model ) Variabel Dependen : LCO2 Variabel Koefisien t-statistik Prob. URPOP 0.056156 42.87796 0.0000 *** GDPI 0.002839 0.393463 0.7102 GDPT 0.010612 2.504408 0.0542 * C 3.160126 30.06513 0.0000

## Pengaruh Urbanisasi, Pertumbuhan PDB Sektor Industri dan Pertumbuhan PDB
Nur Phazillah Helda, Abd Jamal, Taufiq C. Dawood
Keterangan: *** , ** , * signifikan pada 1%, 5%,10%. Sumber: Hasil Pengolahan Data, diolah dengan menggunakan Eviews 10 (2018)
Estimasi jangka panjang ARDL dari Tabel 5 di atas menunjukkan bahwa dalam jangka panjang yang menjadi faktor penentu polusi lingkungan (emisi gas CO2) adalah urbanisasi (URPOP), hal ini sebab   nilai   koefisien   estimasi   urbanisasi   paling   besar   di   antara   dua   variabel   lainnya   dan   juga memiliki   pengaruh   positif   dan   signifikan.   Selain   itu,   variabel   pertumbuhan   PDB   dari   sektor transportasi (GDPT) juga berpengaruh positif dan signifikan terhadap emisi gas CO2 pada tingkat 10 persen. Akan tetapi, hasil estimasi jangka panjang pada variabel pertumbuhan PDB sektor industri menunjukkan tidak berpengaruh signifikan terhadap emisi gas CO2 dalam jangka panjang.
Sementara itu dalam analisis pengaruh  jangka pendek  model ARDL yang dapat dilihat dari estimasi Error Correction Method (ECM) pada Tabel 6 menunjukkan bahwa variabel pertumbuhan PDB sektor industri dan pertumbuhan PDB sektor transportasi memiliki pengaruh positif meskipun tidak   signifikan   secara   statistik,   kecuali   variabel   perubahan   urbanisasi   memiliki   nilai   negatif signifikan dalam jangka pendek.

## Tabel 6
Pengaruh Jangka Pendek ( Short Run Model ) Variabel Dependen : D(LCO2) Variabel Koefisien t-statistik Prob. D(URPOP) -0.991383 -5.254765 0.0033 *** D(GDPI) 0.005413 1.507174 0.1921 D(GDPT) 0.005900 1.899175 0.1160 CointEq(- 1) -2.588348 -5.916112 0.0020 ***
Keterangan: *** , ** , * signifikan pada 1%, 5%,10%. Sumber: Hasil Pengolahan Data, diolah dengan menggunakan Eviews 10 (2018)
Hasil representasi model ECM-ARDL ditunjukkan dalam Tabel 6 diperoleh koefisien ECT adalah  negatif dan signifikan pada tingkat 1 persen yaitu -2.588348.  Hal ini menunjukkan model ECM  yang   dijalankan   cukup   valid.   Nilai   koefisien   ECT tersebut   mempunyai   arti   bahwa  proses penyesuaian dari penyimpangan jangka pendek cukup lambat. Lebih tepatnya, hanya sekitar 2,5 persen   setiap   tahunnya   kecepatan   penyesuaian   dari disequilibrium periode   sebelumnya   menuju keseimbangan jangka panjangnya pada periode saat ini.
Dengan   demikian   dari   kedua   tabel   (5   dan   6)   dapat   ditarik   kesimpulan   bahwa   urbanisasi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap emisi gas CO2 pada jangka pendek dan sebaliknya pada jangka panjang berpengaruh positif dan signifikan. Hasil analisis tersebut sesuai teori dan hipotesis yang dibangun bahwa urbanisasi mempunyai hubungan positif, ketika urbanisasi meningkat maka emisi gas CO2 ikut meningkat sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Mehrizi et al. (2012)
JURNAL EKONOMI DAN KEBIJAKAN PUBLIK INDONESIA Volume 5 Nomor 2, November 2018 E-ISSN. 2549-8355
bahwa   karena  peningkatan   populasi   perkotaan   maka   penggunaan   infrastruktur,   transportasi   dan energi   akan   meningkat   serta   transisi   dari   pertanian   ke   industri   juga   akan   meningkatkan   polusi lingkungan. Penelitian terdahulu seperti Lu & Huang (2011), Poku (2016), Zhang et al. (2017) juga membuktikan urbanisasi dapat mendorong bertambahnya polusi lingkungan.
Selanjutnya hasil analisis pertumbuhan PDB sektor transportasi terhadap emisi gas CO2 di Indonesia menunjukkan pengaruh yang positif namun tidak signifikan dalam jangka pendek.  Hasil analisis ini disebabkan karena pada awal pembangunan ekonomi biasanya melakukan pembangunan infrastruktur   yang   dibutuhkan   untuk   mendukung   kelancaran   transportasi   itu   sendiri,   sehingga pengaruhnya terhadap polusi masih minim karena transportasi belum banyak digunakan. Sedangkan dalam jangka panjang pertumbuhan PDB sektor transportasi berpengaruh positif dan signifikan pada tingkat   signifikansi   10   persen,   artinya   ketika   pertumbuhan   PDB   sektor   transportasi   mengalami peningkatan akan menyebabkan emisi gas CO2 meningkat. Hasil analisis tersebut sejalan dengan teori dan hipotesis yang dibangun bahwa pertumbuhan PDB sektor transportasi berhubungan positif dengan emisi gas CO2. Menurut Jones (2004) dalam penelitian Agung dkk. (2017) kota merupakan titik sentral produksi yang artinya seluruh kegiatan produksi akan berpusat di daerah perkotaaan. Peningkatan   konsentrasi   di   perkotaan   ini   mendorong   kebutuhan   transportasi   semakin   meningkat maka   penggunaan   bahan   bakar   fosil   juga   akan   meningkat   yang   kemudian   menyebabkan bertambahnya polusi lingkungan. Temuan ini konsisten dengan penelitian Gupito & Kodoatie (2013) bahwa PDRB per kapita sektor transportasi berhubungan positif, juga sejalan dengan temuan Novara (2015)   yang   menyatakan   pertumbuhan   PDB   sektor   transportasi   tidak   memiliki   pengaruh   yang signifikan terhadap emisi gas CO2 di Indonesia.
Disisi lain, variabel pertumbuhan sektor industri berpengaruh positif dan tidak signifikan baik dalam   jangka   pendek   dan   jangka   panjang.   Pengaruh   tidak   signifikan   tersebut   diduga   karena kontribusi gas buang yang dihasilkan cerobong asap industri maupun limbahnya jumlahnya tidak sebanding   gas   buang   kendaraan   bermotor   dari   sektor   transportasi   yang   sering   digunakan   dalam menjalankan   aktivitas   sehari-hari.   Perkembangan   jumlah   kendaraan   umumnya   lebih   cepat   bila dibandingkan pertumbuhan industri sebab untuk membangun suatu industri dan/atau kegiatan usaha diperlukan   perizinan   masalah   dampak   lingkungan   (AMDAL)   dalam   rangka   perlindungan   dan pengelolaan   lingkungan   hidup.   Meskipun   demikian   pertumbuhan   PDB   sektor   industri   bisa menyebabkan peningkatan emisi gas CO2, hal ini dibuktikan dari hubungannya sejalan dengan teori dan hipotesis yang dibangun bahwa pertumbuhan PDB sektor industri berpengaruh positif pada emisi gas CO2. Hasil ini konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Hutabarat (2010), yang meneliti PDB sektor industri dan kualitas lingkungan dari emisi CO2 dan sulfur di 5 negara ASEAN. Salah satu kesimpulannya menyatakan  pada tahap awal, emisi sulfur dan CO2 mengalami peningkatan

## Pengaruh Urbanisasi, Pertumbuhan PDB Sektor Industri dan Pertumbuhan PDB
seiring dengan pembangunan ekonomi. Setelah melewati titik balik pertama, pertumbuhan ekonomi menyebabkan tingkat emisi sulfur dan CO2 menurun. Namun kondisi ini tidak berlangsung lama sebab pembangunan kembali memperburuk kualitas lingkungan.

## Hasil Uji Diagnosis (Diagnostic Test)
Uji diagnosis sangat penting untuk menunjukkan hasil regresi yang baik dan hubungan yang signifikan. Uji ini terkait dengan asumsi model regresi linier klasik seperti normalitas, autokorelasi dan heteroskedastisitas.
Tabel 7 Hasil Uji Diagnosis Pengujian Nilai statistik p-value Normalitas ( Jarque-Bera test ) 0.961045 0.618460 Autokorelasi ( LM Lagrange Multiplier ) 9.727481 0.0946 Heteroskedastisitas ( Breusch Godfrey test ) 1.163021 0.4687

## Sumber: Hasil Pengolahan Data, diolah dengan menggunakan Eviews 10 (2018)
Hasil uji diagnosis pada Tabel 7 memperlihatkan bahwa model penelitian ini melewati semua tiga pengujian asumsi klasik. Dengan demikian data terdistribusi secara normal, tidak terkorelasi secara serial, dan residual bersifat homoskedastisitas.

## Hasil Uji Stabilitas (Stability Test)
Uji stabilitas berguna untuk memeriksa stabilitas parameter jangka panjang serta penyesuaian jangka pendek dalam ECM-ARDL. Jika plot statistik CUSUM dan CUSUMSQ terletak di dalam batas-batas kritis pada tingkat signifikansi 5 persen maka hipotesis nol semua koefisien dalam regresi adalah stabil.

## Gambar 1
Hasil Cumulative Sum (CUSUM) of Recursive Residuals dan Cumulative Sum of Squares (CUSUMSQ) of Recursive Residuals
-8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 2012 2013 2014 2015 2016 CUSUM 5% Significance -0.4 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 2012 2013 2014 2015
2016 CUSUM of Squares 5% Significance JURNAL EKONOMI DAN KEBIJAKAN PUBLIK INDONESIA Volume 5 Nomor 2, November 2018 E-ISSN. 2549-8355

## Sumber : Hasil Pengolahan Data, diolah menggunakan Eviews 10 (2018)
Gambar 1 menunjukkan bahwa plot CUSUM dan CUSUMSQ statistik berada dalam batas kritis 5 persen yang menyiratkan kestabilan koefisien jangka pendek dan koefisien jangka panjang dalam Error Correction Method (ECM)-ARDL. Kestabilan model juga ditunjukkan dalam penelitian Hossain (2012) dan Ali et al. (2016).

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Terdapat hubungan jangka pendek dan jangka panjang di antara variabel penelitian.
2. Dalam jangka panjang, variabel urbanisasi dan pertumbuhan PDB transportasi secara positif dan signifikan berpengaruh pada polusi lingkungan di Indonesia. Pertumbuhan PDB sektor industri juga berpengaruh positif namun tidak signifikan baik dalam jangka panjang dan jangka pendek.

## Saran
Berdasarkan kesimpulan yang telah dijelaskan, maka penulis mengemukakan beberapa saran sebagai berikut :
1. Pemerintah perlu melakukan pemerataan pembangunan di seluruh wilayah hingga pedesaan dan menggiatkan program transmigrasi agar dapat mengurangi jumlah penduduk yang datang ke kota serta menambah ruang terbuka hijau publik di lingkungan perkotaan.
2. Untuk sektor industri lebih diperhatikan bagi pengusaha industri yang limbahnya mencemari lingkungan agar sekiranya limbah tersebut dapat di daur ulang kembali. Dan pemerintah perlu membatasi pembangunan pabrik di sekitar pemukiman masyarakat dengan membuat kawasan khusus industri di wilayah tertentu.
3. Diharapkan kepada pemerintah untuk  membuat kebijakan terkait lalu lintas untuk mengurangi kemacetan akibat banyaknya kendaraan bermotor seperti menambah ruas jalan di perkotaan dan mengaktifkan kembali fungsi moda transportasi publik. Kemudian bagi masyarakat dianjurkan menggunakan kendaraan dengan bahan bakar yang lebih irit seperti Pertamax atau Pertalite guna mengurangi polusi lingkungan.
4. Sudah saatnya pembangunan ekonomi Indonesia menerapkan kebijakan green economy dengan mengutamakan inovasi dan produksi yang ramah lingkungan pada setiap kegiatan ekonomi, hal

## Pengaruh Urbanisasi, Pertumbuhan PDB Sektor Industri dan Pertumbuhan PDB
ini   untuk   menghindari   penggunaan   sumber   daya   secara   berlebihan   dan   mendukung   upaya Pemerintah dalam menurunkan emisi Gas Rumah Kaca (GRK).

## DAFTAR PUSTAKA
Agung, Prima., Djoni Hartono & Agni A. Awirya. (2017). Pengaruh Urbanisasi Terhadap Konsumsi Energi dan Emisi CO2 : Analisis Provinsi di Indonesia. Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan. Vol. 1, No. 2 : 9-17.
Ali, Hamisu Sadi., AS Abdul Rahim & M. Bashir Ribadu. (2017). Urbanization And Carbon Dioxide Emissions   in   Singapore   :   Evidence   from   the  ARDL Approach. Enviromental   Science   and Pollution Research. Vol. 24, Issue 2 : 1967-1974.
Ariesa, Yuni. (2016). Analisis Pengaruh Proses Pembangunan Terhadap Degradasi Lingkungan di Indonesia. Jurnal Manajemen Prima Fakultas Ekonomi Universitas Prima Indonesia . Vol. VI, No. 1.
Gupito, Katrin Retno & Johanna M. Kodoatie. (2013). Keterkaitan PDRB Per Kapita dari Sektor Industri, Transportasi, Pertanian dan Kehutanan Terhadap Kualitas Lingkungan Diukur dari Emisi CO2 di Jawa Tengah. Diponegoro Journal of Economics. Vol. 2, No.1 : 1-7.
Gujarati, Damodar. (2003). Ekonometrika Dasar Edisi Pertama. Jakarta : Erlangga.
Hossain,   Sharif.   (2012).   An   Econometric   Analysis   for   CO2   Emissions,   Energy   Consumption, Economic Growth, Foreign Trade and Urbanization of Japan. Low Carbon Economy . 3: 92- 105.
Hutabarat, L. (2010). Pengaruh PDB Sektor Industri terhadap Kualitas Lingkungan Ditinjau dari Emisi   Sulfur   dan   CO2   di   Lima   Negara   Anggota   ASEAN   Periode   1980-2000 .   Skripsi. Universitas Diponegoro.
Ischak. (2001). Urbanisasi dan Dampaknya Terhadap Lingkungan. Humaniora. Vol. XIII, No. 3: 275- 283.
Keho, Yaya. (2015). An Econometric Study of the Long-Run Determinants of CO2 Emissions in Cote d’Ivoire. Journal of Finance and Economics . Vol. 3, Issue 2 : 11-21.
Lu, Yuanqing & Fang Huang. (2011). The Impact of Urbanization on Co2 Emissions for Energy in China. International   Conference   of   Information   Technology,   Computer   Engineering   and Management Sciences : 150-152.
Mehrizi, Masoud Abouie, S. M. Atashi & Marzie Elahi. (2012). The Effect of Variables Population Growth, Urbanization and Economic Growth on CO2 Emissions In Iran. African Journal of Business Management. Vol.6 (28) : 8414-8419.

## JURNAL EKONOMI DAN KEBIJAKAN PUBLIK INDONESIA
Volume 5 Nomor 2, November 2018 E-ISSN. 2549-8355
Mikayilov, J. et al. (2017). Does Urbanization Boost Pollution from Transport?. Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis, 65(5) : 1709–1718.
Novara, Nadia. (2015). Pengaruh Pertumbuhan PDB Sektoral Terhadap Emisi CO2 di Indonesia . Skripsi. Universitas Syiah Kuala.
Panayotou, Theodore (2003). Economics Growth and the Environmental . Harvard University and Syprus International Intitute of Management.
Pesaran, H. M., Y. Shin, & R.J. Smith. (2001). Bounds Testing Approaches to The Analysis of Level Relationships. J. Appl. Econ ., 16(3) : 289-326.
Poku, Frank Adusah. (2016). Carbon Dioxide Emissions, Urbanization and Population : Empirical Evidence in Sub Saharan Africa. Energy Economic Letters . 3(1): 1-16.
Salomo,   Ronny.   (2007).   Peranan   Perdagangan   Internasional   Sebagai   Salah   Satu   Sumber Pertumbuhan Ekonomi Indonesia. Departemen Perdagangan R.I Program Pascasarjana Ilmu Ekonomi.
Shahbaz, Muhammad, et al. (2015). How Urbanization Affects CO2 Emissions in Malaysia? The Application of STIRPAT Model. MPRA Paper No. 6822 .
Suparmoko, M. (2008). Ekonomi Sumber Daya Alam dan Lingkungan, Suatu Pendekatan Teoritis. Edisi Empat Revisi. Yogyakarta : BPFE.
Todaro, Michael P. (2003). Pembangunan Ekonomi Di Dunia Ketiga . Jilid 2. Alih Bahasa Haris Munandar. Jakarta : Erlangga.
Was’an,   Guruh   H.   (2012). Dampak   Pertumbuhan   Ekonomi   di   Sektor   Pertanian   dan   Industri Terhadap Degradasi Lingkungan. Skripsi. Bogor : Institute Pertanian Bogor.
Zhang, Xinlin., Yuan Zhao, Xin Xu & Changjian Wang. (2017). Urbanization Effect on Energy- Related Carbon Emissions in Jiangsu Province from the Perspective of Resident Consumption. Pol. J. Environ. Stud. Vol. 26, No. 4 : 1875-1884.
Zuhri,   M.   Syaikhuddin.   (2014).   Pengaruh   Faktor-faktor   Demografi   Terhadap   Emisi   Udara   di Indonesia. JIEP . Vol. 14, No. 2 : 13-37.