## PENGARUH KINERJA PEREKONOMIAN TERHADAP KUALITAS LINGKUNGAN HIDUP DI INDONESIA
Astrid Maria Esther 1* , Agustina Suparyati 2 12 Program Studi Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Trisakti Jl. Kyai Tapa No 1, Grogol, Jakarta 11440, Indonesia *Coressponding Author Email: astrid.maria@trisakti.ac.id ABTRACT Purpose : The  purpose  of  this  study  is  to  analyze  the  impact  of  economic performance which consists of growth in per capita income, Human Development  Index,  Public  Consumption  Expenditure  and  Poverty Level on Environmental Quality in Indonesia (EQI). Design/Methodology /Approach : This  study  focuses  on  34  provinces  in  Indonesia  from  2016-2020 using  the  panel  data  analysis  method.  Data  obtained  from  the Statistics Processing Agency (BPS) and Bank Indonesia (BI) . Findings : The  regression  results  show  that  economic  growth,  public consumption  spending  and  the  poverty  rate  do  not  affect  the environmental  quality  index  and  only  the  Human  Development
Index  which  has  a  positive  effect  on  environmental  quality, especially  from  the  high  education  component  forming  a  society that  is  intellectually  educated  and  has  a  lifestyle  that  is  influential in terms of consumption of environmentally friendly products. Keywords : HDI, EQI, growth in per capita income, Public Consumption Expenditure, Poverty JEL Classification : O44, E20

## PENDAHULUAN
Pembangunan  Berkelanjutan  telah  menjadi  paradigma  pembangunan  yang  ada  di  mana- mana,  baik  dalam  bentuk  slogan  lembaga  bantuan  internasional,  jargon  perencana pembangunan, tema konferensi dan makalah akademis, serta slogan aktivis pembangunan dan lingkungan hidup (Ukaga, Maser, & Reichenach, 2011). Konsep ini tampaknya telah menarik  perhatian  luas  yang  tidak  dimiliki  oleh  konsep  pembangunan  lainnya,  dan tampaknya siap untuk tetap menjadi paradigma pembangunan yang meluas untuk waktu yang  lama  (Scopelliti et  al.,  2018;  Shepherd  et  al.,  2016).  Namun,  meskipun  konsep ini tersebar  luas  dan  populer,  kekecewaan  terhadap  konsep  ini  tersebar  luas  ketika masyarakat  terus  bertanya  tentang  makna  atau  definisinya  dan  apa  implikasi  serta implikasinya  bagi teori dan  praktik  pembangunan,  tanpa jawaban  yang  jelas (Montaldo, 2013; Shahzalal & Hassan, 2019)
Media Ekonomi Vol. 31 No. 1 April 2023 : 29 - 44 ISSN : 2442-9686 (online) DOI:  http://dx.doi.org/10.25105/me.v31i1.16231 ISSN : 0853-3970 (print) Submission date: 7 February 2023 Accepted date: 18 September 2023
Media Ekonomi Vol. 31 No. 1 April 2023_____________________________________________
Konsep  pembangunan  berkelanjutan  diinisiasi  akan  kekhawatiran  terhadap  dampak  dari pembangunan  yang  dilakukan  secara  besar-besaran  tanpa  memperhatikan  kerusakan lingkungan  yang  diakibatkan  dari  pembangunan  tersebut  ( environment  sustainability ) ( Stoddart, 2011). Di Indonesia, pembangunan berkelanjutan sudah diatur dalam beberapa aturan  undang-undang  antara  lain  pasa  3  UU  No  4  tahun  1982  tentang  pengelolaan lingkungan hidup. Pasal tersebut berisi pernyataan bahwa dalam pengelolaan lingkungan hidup  perlu  dilakukan  pembangunan  yang  berkesinambungan  untuk  meningkatkan kesejahteraan  manusia  dengan  tetap  memberikan  batas  atau  aturan  dalam  menggunakan sumber  daya  alam,  karena  jika  digunakan  secara  berlebihan  tentu  generasi  selanjutnya tidak  bisa  menikmati  akan  keberadaan  sumber  daya  alam,  yang  artinya  hanya  generasi saat  ini  yang  sejahtera  namun  generasi  yang  akan  datang  terabaikan  kesejahteraannya. Pernyataan ini mengacu pada Pasal 4 UU No Tahun 1982 juga menyatakan bahwa tujuan dari  pengelolaan  lingkungan  hidup  yaitu  terlaksananya  pembangunan  yang  berwawasan lingkungan  untuk  generasi  saat  ini  dan  yang  akan  datang.  Keberadaan  aturan  ini  juga berfungsi  untuk  mengurangi  potensi  akan  adanya  pencemaran  lingkungan  yang  berasal dari udara, limbah, dan zat beracun lainnya.
Dalam beberapa dasawarsa ini, lingkungan menjadi sesuatu yang menjadi perhatian dunia bersamaan dengan makin pentingnya aspek pembangunan manusia. Ilmu lingkungan dan ekonomi seolah menjadi dua kutub yang harus berjalan beriringan menuju pembangunan berkelanjutan, baik dalam lingkup dunia, nasional, maupun daerah (Ongan et al., 2020). Ilmu  lingkungan  secara  ekologis  melibatkan  hubungan  makhluk  hidup  dengan lingkungan  atau  ekosistemnya,  termasuk  dengan  komponen-komponen  penyusunnya yaitu faktor abiotik dan biotik (Miller & Spoolman, 2015). Lingkungan diartikan sebagai daerah  (kawasan  dan  sebagainya)  sebagai  batas  dari  aktivitas  ekonomi  yang mempengaruhi perkembangan kehidupan didalamnya.
Suistainable  Development  Goals (SDGs)  merupakan  sebuah  acuan  yang  digunakan sebagai  kerangka  pembangunan  berkelanjutan  yang  merupakan  kelanjutan  dari  MDGs setelah  berakhir  di  tahun  2015. Konsep  pembangunan  berkelanjutan  SDGs  bertujuan untuk  mendorong  berbagai  perubahan  berdasarkan  hak  asasi  manusia  serta  kesetaraan pembangunan sosial, ekonomi, dan lingkungan hidup. Indonesia merespon SDGs melalui Peraturan Presiden (Perpres) No 59 Tahun 2017 tentang Pelaksanaan Pencapaian Tujuan Pembangunan  Berkelanjutan  dan  Perpres  No  111  Tahun  2022  tentang  Pelaksanaan Pencapaian  Tujuan  Pembangunan  Berkelanjutan.  Di  dalam  SDGs  terdapat  17  tujuan dengan 169 target yang diharapkan dapat tercapai pada 2030. Di Indonesia, ke-17 tujuan dan  169  target  SDGs  dirangkum  ke  dalam  Empat  Pilar  Tujuan  Pembangunan Berkelanjutan  yaitu  Pilar  Pembangunan  Sosial,  Pilar  Pembangunan  Ekonomi,  Pilar Pembangunan Lingkungan, dan Pilar Pembangunan Hukum dan Tata kelola.
Selama  ini  pengukuran  kualitas  pembangunan  banyak  difokuskan  pada  pembangunan pilar pembangunan ekonomi, namum pengukuran capaian kualitas pembangunan dengan hanya  berpatokan  pada  pembangunan  ekonomi  sudah  pasti  tidak  cukup  untuk menggambarkan kondisi kesejahteraan seutuhnya (Koengkan et al., 2020). Hal ini dapat diartikan  bahwa  paradigma  keberhasilan  pembangunan  daerah  juga  berpatokan  pada indikator  komposit  yang  bukan  hanya  mengukur  dari  sisi  material  saja  tetapi  juga
Pengaruh Kinerja Perekonomian terhadap Kualitas Lingkungan Hidup di Indonesia___________
kemajuan-kemajuan yang terkait dengan sisi harkat kesejahteraan manusia (Syaifullah & Malik,  2017).  Indikator  kesuksesan  pembangunan  berkelanjutan  yang  berorientasi  pada pengelolaan  lingkungan  hidup  yang  diukur  dengan  indeks  kualitas  lingkungan  hidup (IKLH)  suatu  negara  dapat  dilihat  dari  beberapa  indikator  antara  lain  dikaitkan  dengan pencapaian  kinerja  perekonomian  yang  menunjukkan  bahwa  keterbukaan  perdagangan, industri  dan  pertumbuhan  penduduk  memiliki  hubungan  negatif  dan  berpengaruh signifikan  terhadap  IKLH,  sedangkan  IPM  memiliki  hubungan  positif  dan  berpengaruh signifikan terhadap IKLH. Pada variabel FDI tidak berpengaruh signifikan  dan memiliki hubungan  negatif  terhadap  IKLH  di  Indonesia  (Triani  Nurbaeti,  2021).  Di  Indonesia perkembangan  IKLH dan  IPM bergerak searah dengan peningkatan IPM dalam  sepuluh tahun terakhir.
Sumber: data olahan (2020)
Gambar 1 Perkembangan IKLH dan IPM di Indonesia 2010-2020
Variabel  Indeks  Pembangunan  Manusia  berpengaruh  signifikan  terhadap  Indeks Kualitas  Lingkungan  Hidup  di  Indonesia.  Model  regresi  data  panel  yang  terbentuk mampu menjelaskan variabilitas Indeks Kualitas Lingkungan Hidup di Indonesia sebesar 99,65% (Salsabila Salmasauzan, dkk, 2021).
Pola  hubungan  IPM  dengan  IKLH  di  negara  maju  berbeda  dengan  negara  berkembang. Nilai IPM yang tinggi di negara maju, menyebabkan masyarakatnya memiliki angka yang tinggi  dalam  setiap unsur yaitu  pendidikan,  kesehatan  dan  pendapatan  sebagai indikator IPM.  Tingkat  pendidikan  yang  tinggi  membentuk  masyarakat  yang  teredukasi  secara intelektual dan memiliki pola hidup yang berpengaruh dalam hal konsumsi produk yang ramah  lingkungan,  akan  tetapi,  berbeda  dengan  negara  berkembang  yang  memiliki  pola hubungan yang negatif dan berbanding terbalik. Negara berkembang berada dalam tahap awal perkembangan sehingga cenderung memiliki pola hidup konsumtif yang tinggi dan membentuk  masyarakat  dengan  kebudayaan  yang  berbeda  dengan  negara  maju.  Namun demikian dari hipotesis awal dan anggapan yang seringkali ditemui dimasyarakat adalah semakin  tinggi  IPM,  maka  semakin  baik  kualitas  lingkungannya.  Pendidikan  sebagai bagian dari IPM dapat membentuk dorongan dari dalam setiap individu untuk melakukan
62 64 66 68 70 72 74 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 IKLH IPM
Media Ekonomi Vol. 31 No. 1 April 2023_____________________________________________
perilaku pro-environmental behaviours untuk membuat keputusan dan bertindak menjaga keberlanjutan lingkungan hidup (Marshall, 2017).
Peningkatan  kegiatan  ekonomi  yang  mengarah  pada  pertumbuhan  ekonomi  diduga menjadi  faktor  penyebab  degradasi  lingkungan.  Sementara  beberapa  penelitian  lain berpendapat  bahwa  seiring  dengan  pertumbuhan  ekonomi,  terdapat  kemungkinan terjadinya  redistribusi  sumber  daya  yang  dapat  menciptakan  keseimbangan  lingkungan, sehingga  menimbulkan  argumen  mengenai  posisi  yang  saling  melengkapi  dan  saling bertentangan dalam hubungan pertumbuhan lingkungan hidup. Kualitas lingkungan ialah kondisi  yang  memberikan  dukungan  bagi  kehidupan  manusia  disuatu  daerah.  Namun, keadaan lingkungan tidak lepas dari emisi CO2 yang berasal dari energi yang digunakan oleh  alat  transportasi.  Sektor  transportasi  menjadi  salah  satu  sumber  penurunan  kualitas lingkungan yang diukur dengan pengeluaran emisi CO2, selain itu pertumbuhan ekonomi melalui  eksploitasi  sumber  daya  alam  juga  menyebabkan  terdegradasinya  lingkungan hidup. Studi yang dilakukan di Negara Nigeria (Oluwabunmi Opeyemi Adejumo, 2020) menemukan bukti adanya hubungan yang saling bertentangan antara kualitas lingkungan (CO2)  dan  pertumbuhan  ekonomi  yang  diukur  dengan  pertumbuhan  Produk  Domestik Bruto per kapita .
Panayotou,  T  (2003),  menggambarkan  kaitan  antara  tahapan  pembangunan  ekonomi dengan  degradasi  lingkungan  dalam  bentuk  kurva  Kuznet  yang  dikenal  sebagai Environmental  Kuznet  Curve  –  EKC  yang  dibagi  atas  tiga  tahap,  seperti  terlihat  pada gambar  1  mengilustrasikan  bahwa  pada  tahap  pertama,  pembangunan  ekonomi  akan diikuti  oleh  peningkatan  kerusakan  lingkungan  yang  disebut  sebagai pre-industrial economics , tahap kedua dikenal sebagai industrial economics , dan tahap ketiga, dikenal sebagai post-industrial economics (service economy).

## Sumber : Mason dan Swanson, 2003

## Gambar 2
Environmental Kuznet Curve (EKC)
Industrialisasi  berawal  dari  industri  kecil  dan  kemudian  bergerak  ke  industri  berat. Pergerakan  ini  akan  meningkatkan  penggunaan  sumberdaya  alam,  dan  peningkatan degradasi  lingkungan.  Setelah  itu  industrialisasi  akan  memperluas  perannya  pada pembentukan produk nasional domestik yang semakin stabil. Adanya investasi asing juga telah mendorong terjadinya transformasi ekonomi dari sektor pertanian ke sektor industri.
Peningkatan peran sektor industri dalam perekonomian suatu negara akan menyebabkan terjadinya  peningkatan  polusi  di  negara  tersebut.  Pada  tahap  berikutnya  transformasi ekonomi akan terjadi berupa pergerakan dari sektor industri ke sektor jasa. Pergerakan ini akan diikuti oleh penurunan polusi yang sejalan dengan peningkatan pendapatan. Selain itu peningkatan permintaan akan kualitas lingkungan berjalan seiring dengan peningkatan pendapatan.  Pada  gilirannya  peningkatan  pendapatan  akan  diikuti  oleh  peningkatan kemampuan  masyarakat  untuk  membayar  kerugian  lingkungan  yang  ditimbulkan  oleh kegiatan  ekonomi.  Sehingga  menurut  Andreoni  &  Levinson  (2004),  pada tahap ini juga ditandai  oleh  timbulnya  kemauan  masyarakat  untuk  mengorbankan  konsumsi  barang lainnya  demi  terlindunginya  lingkungan.  Environmental  Kuznets  Curve  ini  dikenal sebagai  teori  pertama  yang  menggambarkan  bagaimana  hubungan  antara  tingkat pertumbuhan  ekonomi  dengan  degradasi  lingkungan  sebuah  negara.  Menurut  teori  ini ketika pendapatan suatu negara masih tergolong rendah, maka perhatian nagara tersebut akan  tertuju  pada  bagaimana  cara  meningkatkan  pendapatan  negara,  baik  melalui produksi,  investasi  yang  mendorong  terjadinya  peningkatan  pendapatan  dengan  menge- sampingkan permasalahan kualitas lingkungan. Akibatnya pertumbuhan pendapatan akan diikuti  oleh  kenaikan  tingkat  polusi  dan  kemudian  menurun  lagi  dengan  pertumbuhan yang  tetap  berjalan.  Teori  ini  dikembangkan  atas  dasar  permintaan  akan  kualitas lingkungan  yang  meningkatkan  pengawasan  sosial  dan  regulasi  pemerintah  sehingga masyarakat akan lebih sejahtera (Mason dan Swanson, 2003).
Fenomena yang banyak menarik perhatian para ekonom adalah keterkaitan antara tingkat kemiskinan  dengan  kualitas  lingkungan  hidup.  Kemiskinan  adalah  salah  satu  penyakit perekonomian  yang  harus  ditemukan  solusi  untuk  mengentaskannya.  Kemiskinan merupakan  masalah  multidimensional  dan  masih  merupakan  fokus  utama  pemerintah. Selanjutnya  pengentasan  kemiskinan  dan  perubahan  lingkungan  adalah  dua  agenda penting  dalam  tujuan  pembangunan  berkelanjutan  (SDGs).  Kemiskinan  menjadi  salah satu  penyebab  utama  degradasinya  kualitas  lingkungan  hidup  dan  degradasi  akan  terus berlanjut jika kemiskinan tidak dapat dikurangi (Kocak, et al, 2019). Mayoritas Penduduk miskin  di  pedesaan  pada  umumnya  terlibat  langsung  dengan  aktivitas  pertanian  dengan upah yang rendah serta tidak memiliki pilihan selain mengeksploitasi sumber daya yang tersedia  untuk  bertahan  hidup  (IrishAid,  2006),  sehingga  kepentingan  pribadi  lebih diutamakan daripada kepedulian terhadap kelangsungan hidup lingkungandi masa depan (Zaman, Ikram and Shah, 2010).
Pengeluaran  konsumsi  masyarakat  erat  kaitannya  dengan  degradasi  kualitas  lingkungan hidup terutama konsumsi untuk energi khususnya energi berbahan dasar minyak dan batu bara  yang  akan  mengakibatkan  pencemaran  lingkungan.  Dampak  dari  limbah  rumah tangga juga  sangatlah  mengganggu  lingkungan  hidup  karena  mengancam  kehidupan ekosistem  air,  menyebabkan  penyakit,  menurunnya  kualitas  air,  tumbuhnya  kuman penyakit,  membuat  air  tak  layak  untuk  di  konsumsi  dan  menyebabkan  banjir  (Umer Shahzad, 2020)
Berdasarkan  informasi  diatas,  maka  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengestimasi pengaruh  dari  kinerja  ekonomi  makro  yang  terdiri  dari  Indeks  pembangunan  manusia, pertumbuhan  ekonomi,  pengeluaran  konsumsi  dan  tingkat  kemiskinan  terhadap  indeks
kualitas  lingkungan  hidup  di  34  provinsi  di  Indonesia  tahun  2016-  2020  dengan menggunakan analisa regresi data panel .

## METODE PENELITIAN
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  pengaruh  dari  kinerja  perekonomian yang  diukur  dengan  besarnya  pertumbuhan  ekonomi,  pembangunan  persektoral, ekspor, investasi  dan indeks  pembangunan  manusia  terhadap  kualitas  lingkungan  hidup  pada periode  2016-2021  dengan  wilayah  penelitian  pada  33  provinsi  di      Indonesia.  Data sekunder yang digunakan bersumber dari data yang dipublikasikan oleh Bank Indonesia (BI) dan Badan Pusat Statistik (BPS). Penelitian ini bersifat korelatif untuk menganalisis hubungan  antara  variabel  terikat  dan  variabel  bebas  dengan  menggunakan  metode analisis regresi data panel
Data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  yang  terdiri  dari  variabel  dependen adalah Indek Kualitas Lingkungan Hidup (IKLH) dan variabel independennya terdiri dari pertumbuhan  ekonomi,  IPM,  Infrastruktur  ,  kontribusi  sektor  persektor  antara  lain pertanian,  pertambangan,  manufaktur,  pengeluaran  konsumsi  terhadap  PDRB  setiap provinsi.
Untuk  mengestimasi  model  regresi  data  panel  dibutuhkan  terhadap  intersep,  slope,  dan variabel  gangguannya.  Dalam  melakukan  estimasi  dengan  model  regresi  panel  terdapat tiga  pendekatan  yang  sering  digunakan,  antara  lain common  effect  model,  fixed  effect model, dan random effect model.

## Common Effect Model (CEM)
Model Common Effect adalah suatu estimasi yang paling simpel dengan asumsinya yaitu antar waktu dan antar individu sama (tidak berbeda) dalam estimasi regresi, Pendekatan ini  tidak  memperdulikan  heterogenitas  antar  unit  cross  section  ataupun  antar  waktu. Perilaku  data  antar  unit cross  section diasumsikan  sama  dalam  berbagai  kurun  waktu. Estimasi model common effect dilakukan dengan  metode Ordinary Least Square (OLS). (Widarjono, 2009).

## Fixed Effect Model (FEM)
Model fixed  effect adalah  model  dengan intercept berbeda-beda  untuk  setiap  subjek ( cross  section ),  tetapi slope setiap  subjek  tidak  berubah  seiring  waktu  (Gujarati,  2004). Model ini mengasumsikan bahwa intercept adalah berbeda setiap subjek sedangkan slope tetap sama antar subjek.

## Random Effect Model (REM)
Model Random  Effect ialah  salah  satu  estimasi  regresi  yang  memperhatikan derajat kebebasan dengan asumsi bahwa adanya hubungan error antar waktu atau error tahun ini.

## Uji Spesifikasi Model
Uji        spesifikasi        model        dilakukan  untuk  mengetahui  model  mana  yang  akan digunakan. Uji ini dilakukan sebelum model diestimasi. Terdapat dua jenis uji spesifikasi model, diantaranya adalah sebagai berikut.

## Uji Chow
Pengujian Chow ( F- Test) yaitu salah satu pengujian yang berfungsi untuk memilih model estimasi  regresi  yang  sesuai  antara  model  CEM  dengan  FEM.  Dasar  pengambilan keputusan dalam uji chow dilihat dari nilai probability cross-section F .
1. Jika  nilai probability  cross  section  F >  0,05  ,  maka  model  yang  dipilih  adalah pendekatan common effect .
2. Jika  nilai probability  cross  section  F <  0,05  ,  maka  model  yang  dipilih  adalah pendekatan fixed effect .

## Uji Hausman
Pengujian  Hausman  ( Hausman  Test )  yaitu  salah  satu  pengujian  yang  dilakukan untuk memilih  antara  FEM  dengan  REM.  Dasar  pengambilan  keputusan  dalam uji hausman dilihat dari nilai probability cross-section random ( Widarjono, 2009) .
1. Jika  nilai probability cross-section  random <  0,05,  maka  model  yang  dipilih  adalah pendekatan efek tetap ( fixed effect ).
2. Jika  nilai probability  cross-section random  >  0,05,  maka    model  yang  dipilih  adalah pendekatan efek acak ( random effect ).
Uji Langrange Multiplier
Pengujian LM ( Langrange Multiplier )yaitu salah satu pengujian yang dilakukan       agar dapat memilih antara estimasi regresi REM dengan CEM.
Adapun Persamaan data panel yang digunakan sebagai berikut : IKLHit  =  αit  +  β 1 IPMit  +   β 2 GROWTHit +    β3CONSit  + β4POVit + εit.......(1)
Tabel 1 Definisi Variabel Operasional dan Pengukurannya Variabel Definisi Operasional Variabel Satuan IKLH Indeks  Kualitas  Lingkungan  Hidup  yang  terdiri  dari  tiga komponen  yakni Indeks  Kualitas  Air,  Indeks  Kualitas Udara dan Indeks Kualitas Tutupan Lahan Index GROWTH Pertumbuhan ekonomi yang dihirung dari pertumbuhan PDRB per kapita harga konstan setiap provinsi Persentase IPM Indeks        Pembangunan        Manusia        untuk mengukur pencapaian  hasil  pembangunan  dari  suatu  daerah/wilayah dalam tiga dimensi dasar pembangunan yaitu: lamanya hidup, pengetahuan/tingkat pendidikan dan standard hidup layak. index CONS Rasio Pengeluaran konsumsi terhadap PDRB Persentase POV Tingkat kemiskinan yang diukur dengan presentasi jumlah penduduk miskin Persentase .α dan β Parameter .i dan t Nama provinsi dan waktu
Uji Signifikansi Parameter: Uji Serentak (Uji F), Uji individu (Uji t) dan Koefisien Determinasi (R 2 )
Uji  Serentak  (Uji  F)  dilakukan  untuk  menguji  pengaruh  variabel  independen  secara bersama-sama  terhadap  variabel  dependen  dari  hasil  estimasi  model  regresi.  Sedangkan Uji  Parsial  (Uji  t) adalah Uji  parsial  digunakan  untuk  menguji  pengaruh  dari  variabel independen  (bebas) terhadap  variabel  dependen  (terikat)  secara parsial. Dan juga serta mengukur  Nilai  koefisien  determinasi  ( Goodness  of  Fit )  atau  sering  disebut  dengan  R- square dapat  mengukur  seberapa  besar  variasi  dari  variabel  dependen  yang  dapat diterangkan oleh variabel independen. Dengan kata lain, nilai koefisien determinasi dapat menerangkan seberapa kuat hubungan antara variabel dependen dan variabel independen yang  diteliti.  Namun  koefisien  determinasi  memiliki  kekurangan,  salah  satunya    ketika memasukkan    lebih    banyak  variabel    independen    maka    nilai    koefisiensi  determinasi akan  semakin  besar.  Oleh  karena  itu,  disarankan  untuk    memakai  Adjusted  R 2 atau koefisien   determinasi yang  telah disesuaikan (Ghozali, 2009).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Salah  satu  tantangan  pembangunan  nasional  maupun regional (daerah)  di  Indonesia adalah  masalah  pendayagunaan  sumberdaya  untuk  ekonomi  dan  pengelolaan  sumber daya  berwawasan lingkungan.  Pengembangan  sumber  daya  wilayah  berperan  ganda dalam  perannya  sebagai  modal  pertumbuhan  ekonomi  ( resourced  based  economy )  dan sekaligus sebagai penopang sistem kehidupan ( life support economy ).
Dalam  konteks  pembangunan  berkelanjutan,  keberhasilan  pembangunan  wilayah senantiasa  dikaitkan  dengan  daya  dukung  lingkungan  yang  diukur  dengan  Indeks Kualitas Lingkungan Hidup atau biasa disebut IKLH. Dalam istilah internasional, IKLH sering  disebut  sebagai Environmental  Quality  Index (EQI).  Indeks  ini  menggambarkan indikasi  awal  untuk  melihat  kondisi  lingkungan  hidup  pada  sebuah  periode  tertentu (Lobdell et al., 2014). Selain itu, IKLH  sering        dijadikan sebagai acuan untuk kualitas lingkungan  di  suatu  daerah.  Di  Indonesia,  perhitungan  IKLH  didasarkan  pada  cara analisis  yang  dikembangkan  oleh  Virginia  Commonwealth  University  (VCU).  Oleh karena itu tidak mengherankan jika studi-studi tentang IKLH lebih banyak dilakukan oleh perguruan tinggi di luar negeri daripada di Indonesia. Indikator yang diukur pada IKLH, yaitu: kualitas udara, kualitas sungai, dan tutupan hutan. Pengembangan wilayah adalah upaya  pemanfaatan  sumber  daya  wilaya  untuk  dimanfaatkan  sebesarbesarnya kemakmuran rakyat dengan tetap memperhatikan kelestarian fungsi lingkungan hidupnya (Muta’ali  et  al.,  2012).  Oleh  karena  itu,  evaluasi  pembangunan  daerah  dan  lingkungan menjadi  fenomena  yang  perlu  segera  dirumuskan  keterkaitannya  dalam  aspek  indikator outcome makro  ekonomi  daerah,  khususnya  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  dan indikator outcome lingkungan di daerah yang diwujudkan dalam  bentuk  Indeks  Kualitas Lingkungan  Hidup  (IKLH).  Secara  konseptual,  evaluasi  dianggap  perlu  sebagai jembatan  dalam  memotret fenomena keseimbangan  pengelolaan sumber daya alam yang menghasilkan  nilai  ekonomis  dan  nilai  ekologis  yang  seimbang  ( economics  and ecological  balance ).  Evaluasi  dilakukan  dengan  melihat  pola  IKLH  dengan  IPM  pada tahun 2019 untuk 34 provinsi di Indonesia.
Tabel 2

## Hubungan IPM dengan IKLH Provinsi d Indonesia tahun 2019
Provinsi IPM Rank IKLH Rank Aceh 71,90 11 76,12 7 Sumatera Utara 71,74 12 62,49 22 Sumatera Barat 72,39 9 69,64 12 Riau 73,00 6 62,47 23 Jambi 71,26 17 68,06 13 Sumatera Selatan 70,02 14 61,41 25 Bengkulu 71,21 18 64,41 20 Lampung 69,57 23 57,37 28 Kep. Bangka Belitung 71,30 16 64,85 18 Kep. Riau 75,48 4 67,00 15 DKI Jakarta 80,76 1 42,84 33 Jawa Barat 72,03 10 51,64 29 Jawa Tengah 71,73 13 60,97 26 DI Yogyakarta 79,99 2 49,24 31 Jawa Timur 71,50 15 60,25 27 Banten 72,44 8 51,09 30 Bali 75,38 5 63,09 21 Nusa Tenggara Barat 68,14 28 64,56 19 Nusa Tenggara Timur 65,23 31 69,67 11 Kalimantan Barat 67,65 29 65,29 16 Kalimantan Tengah 70,91 20 47,20 32 Kalimantan Selatan 70,72 21 61,94 24 Kalimantan Timur 76,61 3 80,87 3 Sulawesi Utara 72,99 12 65,15 17 Sulawesi Tengah 69,50 24 67,61 14 Sulawesi Selatan 71,66 22 80,23 4 Sulawesi Tenggara 71,20 19 72,03 9 Gorontalo 68,49 27 74,97 8 Sulawesi Barat 65,73 30 72,03 10 Maluku 69,45 25 79,55 5 Maluku Utara 68,70 26 78,44 6 Papua Barat 64,70 32 83,96 1 Papua 60,84 33 81,79 2 Indonesia 71,92 66,55

## Sumber: BPS
Hipotesis awal dan anggapan yang seringkali ditemui dimasyarakat adalah semakin tinggi IPM,  maka  semakin  baik  kualitas  lingkungannya.  Pendidikan  sebagai  bagian  dari  IPM dapat  membentuk  dorongan  dari  dalam  setiap  individu  untuk  melakukan  perilaku pro- environmental  behaviours untuk  membuat  keputusan  dan  bertindak  menjaga keberlanjutan  lingkungan  hidup  (Marshall,  2017).  Pembangunan  IPM  selayaknya  tidak berdampak negatif terhadap lingkungan. Kebijakan pemerintah saat ini cenderung terpisah
Media Ekonomi Vol. 31 No. 1 April 2023_____________________________________________
ketika  ingin  melakukan  intervensi  terhadap  IPM  dan  juga  ketika  ingin  melakukan intervensi pada aspek lingkungan (Ummi et al., 2019).
Berdasarkan    tabel    1  yang  menyajikan  data  IPM    dan    IKLH  tahun      2019  maka  jika dilakukan  perbandingan  antara  nilai  IPM  dan  IKLH    provinsi-provinsi    di    Indonesia akan memberikan  gambaran  terjadinya  hubungan yang negatif.      Ketika nilai Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  tinggi  maka nilai   Indeks   Kualitas Lingkungan Hidup (IKLH)  akan  rendah.  DKI  Jakarta  merupakan  provinsi      di  Indonesia  dengan  nilai  IPM tertinggi  pada  tahun  2019 tetapi  nilai IKLH-nya     terendah diantara provinsi-provinsi Indonesia lainnya. Papua Barat memiliki  nilai  IPM  terendah  dibandingkan 33  provinsi lainnya  tetapi  nilai  IKLH-nya cukup tinggi pada tahun 2019. Hasil ini senada dengan penelitian  (Fauzi,  2014),  yang  menyatakan  bahwa  terdapat  perbedaan  yang  sangat mencolok   antara   peringkat   IPM dengan  peringkat  IKLH  pada  tahun  2009-2011. Provinsi  yang  memiliki  IPM  baik, justru  memiliki  peringkat  IKLH  yang  tidak baik.
DKI Jakarta salah satu   provinsi dengan kepadatan penduduk yang tinggi dan memiliki kualitas  sumber  daya  manusia  yang  tinggi  pula  tetapi  pencemaran  udara  yang  terjadi sangat tinggi serta kualitas air bersihnya pun kurang baik untuk di konsumsi masyarakat. Selain  itu  daerah  Jakarta  juga  sering  dilanda  banjir.  Hal    ini  terjadi  karena  kepadatan penduduk  yang  tinggi  membuat  bertambahnya      jumlah      kendaraan  di  DKI  serta hilangnya fungsi lahan akibat daerah penghijaun yang tidak direhabilitasi.

## Hasil Analisis Model Data Panel
Indeks  Kualitas  Lingkungan  Hidup  (IKLH)  di  34  provinsi  di  wilayah  Indonesia  akan diestimasi  dengan  metode  regresi  data  panel  dengan  variabel  independen  yang  terdiri dari  pertumbuhan PDRB perkapita (GROWTH), Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Pengeluaran  konsumsi  (CONS)  dan  tingkat  kemiskinan  (POV)  yang  merupakan indikator  dari  kinerja  perekonomian  selama  periode  2016-2020.  Sebelum  melakukan estimasi maka terlebih dahulu menentukan model regresi data panel yang sesuai sebagai metode estimasi.

## Tabel 3
Estimasi Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM) dan Random Effect Model (REM) Variabel CEM FEM REM Koefisien P-value Koefisien P- value Koefisien P-value C 87.2573 0.0000 -45.05038 0.0622 128.6578 0.0000 IPM 1.024202 0.0000 1.355176 0.0062 -0.664685 0.0198 CONS -0.369145 0.0000 0.160920 0.3971 -0.322641 0.0000 GROWTH 0.159315 0.4379 -0.138581 0.3288 -0.288940 0.0206 POV 1.436554 0.0000 1.000514 0.3179 0.463429 0.0339 Sumber: Hasil olahan

## Uji Spesifikasi Model Uji Chow
Pengujian  pemilihan  model  yang  terbaik  diawali  dengan  Uji  Chow  yang  merupakan pengujian  untuk  melihat  metode  yang  paling  tepat  digunakan  antara  CEM  dan  FEM. Perhitungan uji Chow untuk untuk model  Indeks Kualitas Lingkungan Hidup (IKLH) di Indonesia  diperoleh  nilai  F hitung =    0,00    dan  p-value  =  0,00  yang  kurang  dari  α  =  0,05 maka keputusannya tolak H0 atau dapat disimpulkan bahwa terdapat efek individu pada model persamaan model  Indeks Kualitas Lingkungan Hidup (IKLH) Indonesia, sehingga model yang sesuai adalah model FEM.
Langkah  selanjutnya  dilakukan  uji  Hausman  untuk  menentukan  metode  yang  paling tepat  digunakan  antara  REM  dan  FEM.  Berdasarkan tabel 3   menunjukkan nilai prob. chi-squares untuk  hasil  estimasi  uji  hausman  adalah  0,0002,  karena  nilai  Prob. chi- square kurang  dari  0,05,  maka  dapat  disimpulkan  H1  diterima  yang  artinya  .  estimasi regresi yang digunakan adalah estimasi Fixed Effect Model (FEM).
Tabel 4 Hasil Uji Spesifikasi Model Indeks Kualitas Lingkungan Hidup (IKLH) Uji Chow Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 6.118148 (33,132) 0.0000 Cross-section Chi-square 157.766160 33 0.0000 Uji Hausman Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 22.525743 4 0.0002 Sumber : Hasil olahan
Berdasarkan hasil kedua pengujian model di atas, maka dapat disimpulkan bahwa baik hasil  dari Chow  test dan  uji  Hausman    menentukan  bahwa Fixed  Effect  Model (FEM) merupakan  model  terbaik  untuk  menjelaskan  estimasi  regresi  data  panel  untuk Indeks Kualitas Lingkungan Hidup (IKLH) di Indonesia.
Tabel 5
Hasil Estimasi Fixed Effect Model (FEM) Variabel Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -45.05038 23.95147 -1.880903 0.0622 IPM 1.355176 0.487157 2.781805 0.0062 CONS 0.160920 0.189421 0.849535 0.3971 GROWTH -0.138581 0.141375 -0.980232 0.3288 POV 1.000514 0.997902 1.002617 0.3179 R-squared 0.831130 Mean dependent var 84.81777 Adjusted R-squared 0.783796 S.D. dependent var 32.65610 S.E. of regression 5.111258 Sum squared resid 3448.494 F-statistic 17.55860 Durbin-Watson stat 2.441037 Prob(F-statistic) 0.000000 Sumber : Hasil olahan

## Uji Signifikansi Parameter
Berdsarkan  Uji    serentak    atau    Uji-F    digunakan  untuk    mengetahui    pengaruh    semua variabel  independen      terhadap      variabel      dependen,    hasil  regresi  diperoleh  informasi bahwa p-value sebesar 0,0000 < α =  0.05  sehingga   H0  ditolak  artinya  setidaknya terdapat  satu  variabel  independen  yang  terdiri  dari  pertumbuhan  PDRB  perkapita (GROWTH), Indeks  Pembangunan Manusia (IPM), Pengeluaran konsumsi (CONS) dan tingkat  kemiskinan  (POV)  yang  merupakan  indikator  dari  kinerja  perekonomian berpengaruh  terhadap  variabel  dependen  yaitu  Indeks  Kualitas  Lingkungan  Hidup (IKLH).  Sedangkan  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  yang  dihasilkan  sebesar  0.7837 artinya    78,37%  variabel  terdiri  independen  yang  terdiri  dari  pertumbuhan  PDRB perkapita (GROWTH), Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Pengeluaran
konsumsi(CONS)  dan  tingkat  kemiskinan  (POV)  mampu  menjelaskan  variabilitas  dari variabel Indeks Kualitas   Lingkungan   Hidup (IKLH)  dan   11,63% sisanya  dijelaskan oleh  variabel  lain  yang tidak   dimasukkan   ke dalam  model.

## Uji Parsial (Uji t)
Uji  Parsial  digunakan  untuk  mengetahui  variabel  independen  yang  berpengaruh signifikan  terhadap  variabel  dependen  secara  individu.  Adapun  pengaruh  parsial  dari empat  variabel  kinerja  perekonomian  yang  terdiri  dari  pertumbuhan  PDRB  perkapita (GROWTH),  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM),  Pengeluaran  konsumsi(CONS)  dan tingkat  kemiskinan  (POV),  berdasarkan  hasil  regresi  menunjukkan  bahwa  hanya  IPM yang  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Indeks  Kualitas  Lingkungan Hidup (IKLH) yang didiperoleh dari   p-value sebesar  0.0062 yang lebih kecil dari  α = 0.05  maka  H0  ditolak  artinya    dengan    taraf    signifikansi    5%    Indeks  Pembangunan Manusia  signifikan  mempengaruhi  Indeks  Kualitas    Lingkungan    Hdup  dengan  nilai koefisien  sebesar  1.355176  menunjukkan  apabila  IPM  naik  satu  poin  maka  Indeks kualitas Lingkungan Hidup (IKLH) akan naik 1.355176  poin.
Sedangkan  variabel  pertumbuhan  PDRB  prkapita  (GROWTH),  pengeluaran  konsumsi (CONS),  dan  tingkat  kemiskinan  (POV)  secara  statistik  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap Indeks Kualitas Lingkungan Hidup (IKLH).

## Model Akhir Regresi Data Panel
Berdasarkan      pengujian      yang      telah    dilakukan  diperoleh  model  akhir  regresi  data panel   untuk   Indeks   Kualitas   Lingkungan  Hidup (IKLH) di Indonesia periode 2016- 2020 yaitu  model fixed   effect (FEM)   dengan Cross  Section Weight , maka selanjutnya diperoleh  model  persamaan  Indeks  Kualitas  Lingkungan  Hidup  (IKLH)  Indonesia sebagai berikut:
IKLH it = -45.05038 + 1.355176 IPM it + 0.160920 CONS it - 0.138581 .GROWTH it + 1.000514. POV it +  ε it ……………………………………………..…[5]
Hasil  regresi  menunjukkan  nilai  konstanta  sebesar  -45.05038  yang  menujukkan  bahwa jika  Indeks  Pembangunan  Manusia,  Pengeluaran  konsumsi  masyarakat,  pertumbuhan ekonomi  dan  tingkat  kemiskinan  dalam  kondisi  tetap  atau  tidak  diperhatikan    maka besarnya kualitas lingkungan hidup mengalami kondisi yang buruk dengan nilai sebesar negatif    45.05038  dan  selanjutnya  untuk  perbedaan  intersep  (konstanta)  antar  individu
(provinsi)  diperoleh hasil tersaji pada tael 5 yang menunjukkan bahwa rata-rata intersep keseluruhan  yaitu  sebesar α it  =  -45.05038,  sedangkan  rentang  nilai  intersept  individu berkisar -33.613 sampai 16.197. Intersept individu terkecil dimiliki provinsi DKI Jakarta yang  artinya  nilai  IKLH  untuk  DKI  Jakarta  sebesar  -33.613  pada  tahun  2016-2020 menunjukkan  bahwa  ketika  kinerja  perekonomian  yang  terdiri  dari  pertumbuhan  PDRB perkapita  (GROWTH),  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM),  Pengeluaran  konsumsi (CONS)  dan  tingkat  kemiskinan  (POV)  tidak  diperhatikan,  sedangkan  Maluku  Utara memiliki  nilai  IKLH  tetap  tinggi  sebesar  16.197  pada  tahun  2016-2020  walaupun provinsi  Maluku  Utara  tidak  memperhatikan  kinerja  perekonomiannya  seperti pertumbuhan  PDRB  perkapita  (GROWTH),  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM), Pengeluaran konsumsi (CONS) dan tingkat kemiskinan (POV), kondisi ini menunjukkan bahwa kualitas lingkungan hidup di Maluku Utara sudah baik.

## Tabel 6
Estimasi Intersep ̂ setiap Provinsi di Indonesia Indeks (i) Provinsi ̂ Indeks (i) Provinsi ̂ 1 Aceh 0.3784 18 NTB -5.6762 2 Sumatera Utara -1.7067 19 NTT -8.7282 3 Sumatera Barat 3.2474 20 Kalimantan Barat 9.6922 4 Riau 1.2094 21 Kalimantan Tengah 7.2264 5 Jambi 2.5724 22 Kalimantan Selatan 3.6582 6 Sumatera Selatan -4.1960 23 Kalimanatan Timur 13.252 7 Bengkulu -5.7788 24 Kalimantan Utara 21.356 8 Lampung -9.5467 25 Sulawesi Utara 2.1609 9 Kepbabel 4.1862 26 Sulawesi Tengah 5.4134 10 Kep. Riau 0.4231 27 Sulawesi Selatan 6.8015 11 DKI Jakarta -33.613 28 Sulawesi Tenggara 5.4134 12 Jawa Barat -14.971 29 Gorontalo 1.7874 13 Jawa Tengah -9.5271 30 Sulawesi barat 11.033 14 DI.Yogyakarta -27.821 31 Maluku 0.1979 15 Jawa Timur -9.1322 32 Maluku Utara 16.197 16 Banten -10.966 33 Papua Barat 15.075 17 Bali 0.2916 34 Papua 10.088
Sumber : Hasil olahan
Indeks  Kualitas  Lingkungan  Hidup  biasa  digunakan  sebagai  bahan  informasi  terkait lingkungan hidup dalam proses perencanaan kebijakan, baik skala nasional maupun lokal. Nilai IKLH secara nasional adalah generalisasi IKLH seluruh provinsi yang ada. Dalam keterkaitannya  dengan  IPM  dan  IKLH,  hasil  analisis  menyimpulkan  bahwa  fenomena yang  terjadi  di  Indonesia  menunjukkan  adanya  hubungan  positif  antara  IPM  dengan IKLH  yang  menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi  IPM  maka  semakin  baik  kualitas lingkungannya.  Hasil  ini  sesuai  dengan  hipotesa  awal  yang  menjelaskan  bahwa  bagian dari  IPM  yang  mendorong  IKLH  semakin  baik  adalah  unsur  Pendidikan  karena Pendidikan  sebagai  bagian  dari  IPM  dapat  membentuk  dorongan  dari  dalam  setiap individu  untuk  melakukan  perilaku pro-environmental  behaviours untuk  membuat keputusan dan bertindak menjaga keberlanjutan lingkungan hidup (Marshall, 2017).

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Kualitas  lingkungan  hidup  sangat  diperlukan  dalam  setiap  aspek  kehidupan,  namun sering kali aktivitas masyarakat untuk meningkatkan perekonomian sering mengabaikan atas kerusakan yang terjadi.

## Saran
Bagi  pemerintah  sebagai  pembuat kebijakan  agar  kualitas  lingkungan  tetap terjaga maka penurunan angka kemiskinan perlu mendapat perhatian.
Pembangunanberkelanjutan  tidak  hanya  meningkatkan gross  national  income tapi  juga siapa  yang  menghasilkannya.    Jika  semua  penduduk  keluar  dari  kemiskinan  maka pembagian kue pertumbuhan ekonomi dapat dirasakan oleh semua pihak

## DAFTAR PUSTAKA
Andreoni, James  &  Levinson,  Arik,  (2004), “The  simple analytics  of the environmental Kuznets Journal of Public Economics, Science Direct, New York.
curve”, Journal of Public Economics, Science Direct, New York.
Badan Pusat Statistik (BPS), 2017 - 2021
Bank Indonesia (BI), 2017- 2021
Irish Aid. (2006). Environment and Poverty Reduction. www.irishaid.gov.ie
Lobdell,  D.,  J.  Jagai,  L.  Messer,  K.,  Rappazzo,  Messier,  K.,  Smith,  G.,  Pierson,  S.,
Rosenbaum,  B.,  &  Murphy,  M.  (2014).  Environmental  Quality  Index-Overview Report.  U.S.  Environmental  Protection  Agency,  Washington,  DC,  EPA/600/R- 14/305, 2014
Marshall,  G.  R.,  Hine,  D.  W.,  &  East,  M.  J.  (2017).  Can  community-based  governance strengthen  citizenship  in  support  of  climate  change  adaptation?  Testing  insights from SelfDetermination Theory. Journal of Environmental Science & Policy, 72,
19.
Mason,  Robin  &  Swanson,  Timothy,  (2002).  “The  Cost  of  uncoordinated  regulation,” European Economic Review.
Miller & Spoolman, Environmental Science, Cengage Learning, 15 edition, 2015.
Montaldo, C. R. B. (2013). Sustainable Development Approaches for Rural Development and Poverty Alleviation & Community Capacity Building for Rural Development and Poverty Alleviation
Muta'ali, L., Kinasih, S.S., Kinasih, K., Sumini. (2012). Daya Dukung Lingkungan Untuk Perencanaan  Pengembangan  Wilayah.  Yogyakarta:  BPFG,  Universitas  Gadjah Mada
Oluwabunmi Opeyemi Adejumo. (2020), Environmental quality vs economic growth in a developing economy: complements or conflicts, Environ Sci Pollut Res Int, 2020, Feb;27(6):6163-6179.
Ongan,  S.,  Isik,  C.,  &  Ozdemir,  D.  (2020).  Economic  growth  and  environmental degradation: evidence from the US case environmental Kuznets curve hypothesis with  application  of  decomposition.  Journal  of  Environmental  Economics  and Policy. doi:10.1080/21606544.2020.1 756419
Payanatou,            Theodore,            2000    “Economic            Growth            and            the Environment”Center  for  International Development at Harvard University, USA.
Salsabila  Salmasauzan  dkk  (2021),  Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  Terhadap Indeks  Kualitas  Lingkungan  Hidup  Di  Indonesia  Menggunakan  Regresi  Data Panel , journal.unpak.ac.id/index.php/ekologia, Volume 21, Nomor 1, April 2021
Scopelliti, M., Molinario, E., Bonaiuto, F., Bonnes, M., Cicero, L., De Dominicis, S., & Bonaiuto,  M.  (2018).  What  makes  you  a  “hero”  for  nature? Sociopsychologicalprofiling  of  leaders  committed  to  nature  and  biodiversity protection  across  seven;  EU  countries.  Journal  of  Environmental  Planning  and Management, 61, 970–993. doi:10.1080/ 09640568.2017.1421526
Stoddart, H. (2011). A Pocket guide to sustainable development governance. Stakeholder Forum.Syaifullah,  A.,  &  Malik,  N.  (2017).  Pengaruh  IPM    dan    PDB    terhadap Tingkat Kemiskinan di ASEAN-4 (Studi pada 4  Negara  ASEAN).  Jurnal  Ilmu Ekonomi Vol.1 Jilid 1, hal. 107-119.
Triani  Nurbaeti,Pengaruh  Keterbukaan  Ekonomi  Terhadap  Indeks  Kualitas  Lingkungan Hidup (Iklh) Di Indonesia Tahun 2011-2017, UNNES, 2021
Ukaga, U., Maser., C., & Reichenbach, M. (2011). Sustainable development: principles, frameworks,  and  case  studies.  International  Journal  of  Sustainability  in  Higher Education, 12(2), Emerald Group Publishing Limited. doi:10.1108/ ijshe.2011.24912bae.005
Umer  Shahzad,  Environmental  taxes,  energy  consumption,  and  environmental  quality: Theoretical survey with policy implications, Environmental Science and Pollution Research volume 27, pages24848–24862 (2020)
Ummi,  I.,  Rusdarti,  &  Yanto,  H.  (2019).  Relationship  of  the  GRDP  Sectors  with Environmental  Quality  Index  in  Indonesia  2012-2017.  Journal  of  Economic Education. Vol 8 No 2 (2019): December 2019.
Zaman, Iqtidar Ali Shah, (2011) Exploring the Link between Poverty-Pollution- Population (3Ps) in Pakistan: Time Series Evidence, Journal of economics and sustainable development