THE EFFECT OF DEMOGRAPHIC STRUCTURE ON CARBON DIOXIDE (CO2) EMISSIONS: TOP EMITTERS CASE STUDY
Bela Nurrahmawati 1
Deni Kusumawardani 2
1,2 Department of Economics, Faculty of Economics and Business, Universitas Airlangga

## ABSTRACT
This study aims to analyze how the demographic structure affects carbon dioxide (CO 2 ) emis- sions in Top Emitters, namely China, the United States, the European Union (EU-28), India, Indonesia, Russia, Brazil, Japan, Canada, and Mexico. This study uses panel data from ten countries stated in Top Emitters for the period 2000-2014 sourced from the World Resource Institute, World Bank and UNESCO Institute for Statistics. This study uses the Panel Data Regression method with the best model chosen is the Random Effect Model (REM) and four demographic structure variables, namely the dependency ratio, sex ratio, higher education ratio, industrial employment ratio. The results of this study indicate that the dependency ratio, sex ratio, higher education ratio, industrial employment ratio have a significant effect on carbon dioxide (CO 2 ) emissions in Top Emitters. The results of this study are expected to provide policies that can be implemented by the government.
Keywords: Demographic Structure, Top Emitters, Panel Data Regression Method JEL : I25, O15, Q5

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana pengaruh struktur demografi ter - hadap emisi karbon dioksida (CO 2 ) di Top Emitters yakni Cina, Amerika Serikat, Uni Eropa (UE-28), India, Indonesia, Rusia, Brasil, Jepang, Kanada, dan Meksiko. Penelitian ini meng - gunakan data panel sepuluh negara yang dinyatakan dalam Top Emitters selama periode 2000-2014 yang bersumber dari World Resource Institute, World Bank dan UNESCO Insti - tute for Statistic. Studi ini menggunakan metode Regresi Data Panel dengan model terbaik yang terpilih adalah Random Effect Model (REM) dan empat variabel struktur demografi yaitu dependency ratio, sex ratio, higher education ratio, industrial employment ratio. Ha - sil penelitian ini menunjukkan bahwa dependency ratio, sex ratio, higher education ratio, industrial employment ratio berpengaruh signifikan terhadap emisi karbon dioksida (CO 2 ) di Top Emitters. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kebijakan yang dapat diimpilementasikan oleh pemerintah.
Kata Kunci: Struktur Demografi, Top Emitters, Metode Regresi Data Panel
JEL : I25, O15, Q5

## RIWAYAT ARTIKEL
Tanggal Masuk:
16 Maret 2021 Tanggal Revisi: 25 Mei 2021 Tanggal Diterima: 15 Juni 2021 Tersedia Online : 25 Juni 2021 *Korespondensi Deni Kusumawardani
E-mail: deniku@feb.unair.ac.id
Open access under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International
(CC BY-SA)
JIET (Jurnal Ilmu Ekonomi Terapan) Vol. 6 No. 1 (2021): 32-43

## Pendahuluan
Pemanasan global telah menjadi isu lingkungan yang dihadapi masyarakat di seluruh dunia saat ini. World Meteorological Organization -WMO (2018) melaporkan bahwa kenaikan emisi  GRK  di  atmosfer  saat  ini  telah  mencapai  146%  lebih  tinggi  dibandingkan  pada  saat pra-industri. World Resource Institute- WRI (2014) melaporkan bahwa terdapat sepuluh nega - ra yang menyumbang emisi CO 2 tertinggi. Negara tersebut dikelompokkan ke dalam kategori Top Emitters yang meliputi Cina, Amerika Serikat, Uni Eropa, India, Indonesia, Rusia, Brasil, Jepang, Kanada, dan Meksiko. Diantara negara-negara dalam Uni Eropa (UE-28), Jerman mer- upakan negara yang memiliki emisi tertinggi sebesar 816,64 MtCO 2 . Top Emitters berkontri- busi 75% terhadap total emisi global yang berasal dari total including Land Use Change and Forestry (LUCF) dan lainnya berasal dari total excluding Land Use Change and Forestry (LUCF).
Konsentrasi emisi CO 2 di atmosfer berkembang pesat sebagai akibat dari beragamn- ya aktivitas manusia yang tidak berkelanjutan dan rendahnya tingkat kepedulian terhadap lingkungan (Salam & Noguchi, 2005) . Adapun sumber emisi CO 2 sebagian besar diakibatkan oleh aktivitas manusia atau sering disebut dengan “ anthropogenic emission ”, yaitu bersumber dari pembakaran bahan bakar fosil yang mencapai 80% sedangkan sisanya 20% dari kegiatan lain (Bongaarts, 1992; Schlesinger, 2005) .
Dietz & Rosa (1997) menyatakan  bahwa  peningkatan  emisi  CO 2 yang  relatif  cepat dapat disebabkan oleh beberapa faktor antropogenik yaitu (1) penduduk, (2) pendapatan, (3) teknologi, (4) politik dan ekonomi. Dari beberapa faktor tersebut, penduduk, pendapatan dan teknologi diyakini sebagai faktor pendorong meningkatnya emisi CO 2 . Keterkaitan ketiga fak - tor tersebut kemudian ditransformasikan ke dalambentuk Model IPAT ( Impact Population Af - fluence Technology ). Model IPAT dapat digunakan untuk melihat pengaruhnya terhadap GRK dan semua perubahan lingkungan antropogenik.
Beberapa  studi  tentang  pengaruh  penduduk  terhadap  lingkungan  lebih  membahas mengenai jumlah penduduk, seperti Dietz & Rosa (1997) ; Shi (2003) ; York et al., (2003) . Semen- tara studi yang lain lebih mengembangkan pada jumlah penduduk dengan aspek demografi. Cole & Neumayer (2004) memasukkan struktur umur ( age structure ) seperti penduduk beru - sia di bawah 14 tahun dan penduduk berusia 15-64 tahun. Sedangkan beberapa studi terbaru juga mulai mengembangkan aspek demografi melalui beberapa indikator. Li & Zhou (2019 ) di China menggunakan data panel tahun 1996-2015 memasukkan rasio ketergantungan ( depen- dency ratio ), rasio jenis kelamin ( sex ratio ) , rasio tenaga kerja industri ( industrial employment ratio ), rasio pendidikan tinggi ( higher education  ratio ). Uddin (2014) di Bangladesh meng - gunakan data time series tahun 1974-2010 memasukkan pendidikan ( education ). Hassan & Salim (2015) di 25 negara OECD menggunakan data panel tahun 1980-2009 memasukkan pen - duduk usia tua ( ageing ). Guo et al. (2016) di China menggunakan data panel tahun 2000-2013 memasukkan penduduk usia muda ( children ), penduduk usia tua ( elderly ), pendidikan tinggi ( collage ). Li & Zhou (2019) di China menggunakan data panel tahun 2005-2016 memasukkan rasio penduduk laki-laki dan perempuan ( gender ) .
Secara umum, pengaruh dari beberapa studi-studi tersebut terdapat kesimpulan hasil yang sama untuk indikator demografi seperti variabel sex ratio dan gender (Shijie Li & Zhou, 2019 ; Shiran Li et al., 2019 ) , higher education ratio , education (Shijie Li & Zhou, 2019 ; Uddin, 2014) yang berpengaruh positif terhadap polusi udara. Namun, terdapat perbedaan hasil un - tuk variabel collage (Guo et al., 2016) yang berpengaruh negatif terhadap polusi udara, seh - ingga dapat diperoleh kesimpulan bahwa pengaruh dari aspek demografi terhadap emisi CO 2 bervariasi diberbagai studi-studi yang telah dilakukan dan untuk negara-negara yang berbeda.
Nurrahmawati & Kusumawardani The Effect of Demographic Structure on Carbon Dioxide (CO 2 ) Emissions: Top Emitters Case Study
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat  pengaruh  struktur  demografi  terhadap  emi - si CO 2 yang mengacu pada penelitian Shijie Li & Zhou (2019) di China. Subjek penelitian ini menggunakan 10 negara yang dikategorikan ke dalam Top Emitters dan menggunakan data panel tahun 2000-2014. Penelitian mengenai pengaruh struktur demografi terhadap emisi CO 2 menarik untuk diteliti kembali dengan asumsi bahwa terdapat hasil yang bervariasi untuk beberapa studi-studi yang telah dilakukan.

## Telaah Literatur
Karbon dioksida (CO 2 ) merupakan salah satu senyawa terpenting di atmosfer. CO 2 ada- lah total karbon yang dihasilkan dari keseluruhan antropogenik yang dapat merusak lingkun - gan serta menyebabkan ketidakseimbangan di atmosfer (Azad et al., 2006) . Karbon dioksida dapat dihasilkan dari pembakaran bahan bakar fosil melalui penggunaan sektor energi, in - dustri manufaktur dan konstruksi, transportasi. Selain itu, CO 2 merupakan gas tidak berwarna yang dihasilkan dari semua makhluk hidup (manusia, tumbuhan, hewan) melalui proses respi - rasi dan digunakan oleh tumbuhan dalam fotosintesis (Islam et al., 2017) . Schelling (1992) menjelaskan  bahwa  karbon  dioksida  dapat  menahan  inframerah  yang  ada  pada  sinar  ma - tahari, sehingga ketika inframerah yang tertahan oleh karbon dioksida yang membawa radiasi panas tidak dapat dipantulkan kembali oleh atmosfer bumi.Kemudian, radiasi panas tersebut terperangkap di bumi yang pada akhinya menyebabkan global warming .
Beberapa teori menyatakan mengenai adanya pengaruh struktur demografi terhadap emisi CO 2 . Beberapa penelitian atau studi empiris terdahulu seperti penelitian yang dilakukan oleh Shijie Li & Zhou (2019) dimana tujuan dari penelitiannya  untuk menyelidiki dampak struktur demografi terhadap emisi CO 2 di China pada tingkat nasional dan regional periode 1996-2015. Dengan menggunakan empat variabel struktur demografi yaitu depedency ratio, sex  ratio,  higher  education  ratio,  industrial  employment ratio.  Penelitian  ini  menggunakan metode Panel Cointegration Modelling yang digunakan untuk menguji hubungan jangka pan - jang antara emisi CO 2 dan empat variabel struktur demografi. Hasilnya menunjukkan bahwa hubungan jangka panjang antara emisi CO 2 dan struktur demografis ada di tingkat nasional dan regional. Dependency ratio ditemukan memberikan hubungan negatif pada emisi CO 2 dan hubungan positif sex ratio, higher education, industrial employmet ratio pada emisi.
Penelitian Uddin (2014) memiliki tujuan untuk menguji hubungan antara pendidikan, emisi CO 2 dan pertumbuhan ekonomi di Bangladesh periode 1974-2010. Teknik Vector Error Correction Mechanism (VECM) diterapkan untuk membangun hubungan jangka panjang dan jangka pendek antara variabel dalam model. Hasil temuannya menunjukkan hubungan positif yang kuat antara emisi CO 2 dan pendidikan. Hasil penelitian ini akan membantu untuk mema - hami dampak pertumbuhan ekonomi terhadap penurunan kualitas lingkungan dan mengelola emisi CO 2 dengan menciptakan kesadaran melalui pendidikan.
Terdapat teori yang menyatakan bahwa penduduk tua ( ageing ) dapat mengurangi emi- si CO 2 . Pernyataan ini didukung oleh penelitian Hassan dan Salim (2015) , dimana tujuan dari penelitian ini menunjukkan adanya pengaruh struktur usia terhadap emisi CO 2 di 25 negara OECD periode 1980-2010. Hasil empiris penelitian tersebut menunjukkan bahwa penduduk tua ( ageing ) mengurangi emisi CO 2 dalam jangka panjang. Dalam vektor kointegrasi menun- jukkan bahwa dalam jangka panjang, peningkatan 1 persen dalam populasi penduduk berusia lanjut akan mengurangi emisi CO 2 per kapita sebesar 1,55 persen. Guo et al. (2016) tujuan penelitian ini menganalisis perubahan struktur penduduk pada emisi CO 2 dengan menggu- nakan periode 2003-2012. Menggunakan model Logarithmic Mean Divisia Index (LMDI) . Hasil
JIET (Jurnal Ilmu Ekonomi Terapan) Vol. 6 No. 1 (2021): 32-43
penelitian ini menunjukkan elderly, children, college berpengaruh negatif terhadap emisi CO 2 . Perubahan dalam struktur penduduk, struktur pendidikan, dan struktur pekerjaan pen - duduk dapat mengurangi pertumbuhan emisi CO 2 . Hal ini didukung oleh penelitian Shiran Li et al. (2019) , penelitian ini bertujuan menunjukkan adanya pengaruh rasio penduduk la - ki-laki dan perempuan ( gender ) terhadap emisi CO 2 di China periode 2005-2016. Menggu - nakan metode Bayesian Posterior Probability Model Structure Selection Method . Penelitian menunjukkan bahwa rasio penduduk laki-laki dan perempuan ( gender ) berpengaruh positif dan signifikan terhadap emisi CO 2 . Berdasarkan uraian latar belakang dan teori-teori di atas, maka hipotesis dalam penelitian ini adalah dependency ratio, sex ratio, higher education ratio, industrial employment ratio berpengaruh signifikan terhadap emisi CO 2 di Top Emitters .

## Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan menggunakan Model Re - gresi  Data  Panel.  Dalam  mengestimasi  model  regresi  data  panel  ini  dilakukan  melalui  tiga pendekatan, yaitu Pooled Least Square (PLS), Fixed Effect Model (FEM) , dan Random Effect Model (REM).  Pendekatan kuantitatif ini dilakukan untuk mengestimasi kontribusi variabel dependency ratio, sex ratio, higher education ratio dan industrial employment ratio terhadap emisi CO 2 di Top Emitters . Data yang digunakan merupakan data panel dari beberapa negara di dunia, sedangkan pengujian dan analisis menggunakan “STATA 13”. Model analisa pada pe - nelitian ini mengacu pada penelitian Shijie Li & Zhou (2019) sebagai berikut:
ln ln ln ln LnCE a b DR c SR d HER e IER it it it it it it f = + + + + +
Keterangan:
CE : Emisi Karbon Dioksida (CO 2 ) DR : Dependency Ratio
SR : Sex Ratio HER : Higher Education Ratio
IER : Industrial Employment Ratio
α,b,c,d : Koefisien regresi i : Unit Cross Section, yaitu negara emisi tertinggi ( Top Emitters ) t : Unit Time Series, yaitu tahun 2000-2014 ε : error term

## Jenis dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder, meliputi data kuantitatif dan berbentuk panel. Jenis dan sumber data dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1: Jenis dan Sumber Data No Nama Variabel Jenis Data Sumber Data 1 Emisi CO 2 (CE) Sekunder World Resource Institute 2 Dependency Ratio (DR) Sekunder World Bank 3 Sex Ratio (SR) Sekunder World Bank 4 Higher Education Ratio (HER) Sekunder Unesco Institute for Statistic (1)
Nurrahmawati & Kusumawardani The Effect of Demographic Structure on Carbon Dioxide (CO 2 ) Emissions: Top Emitters Case Study
No Nama Variabel Jenis Data Sumber Data 5 Industrial Employment Ratio (IER) Sekunder World Bank

## Pemilihan Model Panel

## Uji Chow Test atau Uji F Statistic
Uji chow test dapat  digunakan  untuk  memilih  model  terbaik  antara  PLS  dan  FEM.  Dalam mengestimasi data panel penentuan pengujian ini menggunakan rumus:
( )/( )
( )/( ) F R ur n k R ur R m 1 2 2 2 = - - -
Keterangan:
R 2 r : R 2 model Pooled Least Square (PLS) R 2 ur : R 2 model Fixed Effect Model (FEM) m :  jumlah restricted variabel n : jumlah sample
k :  jumlah variabel bebas
Dengan Hipotesis Uji Chow Test adalah sebagai berikut:
H 0 : Model Pooled Least Square (PLS) H 1 : Model Fixed Effect Model (FEM)
Dalam rumus di atas, jika diperoleh nilai F hitung > F tabel maka nilai probabilitas F < α dengan tingkat signifikansi (0.01, 0.05 dan 0.1) menunjukkan H 0 ditolak atau tidak menerima teknik PLS. Kesimpulan dari hasil ini menunjukkan bahwa H 1 tidak ditolak atau menerima teknik Fixed Effect Model (FEM).

## Uji Hausman
H 0 : Model Random Effect Model (REM) H 1 : Model Fixed Effect Model (FEM)
Apabila dalam uji hausman nilai probabilitas < α maka menunjukkan H 0 ditolak atau tidak menerima teknik REM. Kesimpulan dari hasil ini menunjukkan bahwa H 1 tidak ditolak atau menerima teknik Fixed Effect Model (FEM). Namun sebaliknya, apabila uji hausman nilai probabilitas > α maka H 1 tidak ditolak atau menerima teknik REM.
Uji LM Test ( Breusch Pagan Langrangian Multiplier Test )
Uji LM Test dapat dugunakan untuk memilih antara PLS dan REM. Dengan memband - ingkan nilai probabilitas Chi-Square terhadap α (0.01, 0.05 dan 0.1). Hipotesis untuk menguji LM Test adalah:
H 0 : Model Pooled Least Square (PLS) H 1 : Model Random Effect Model (REM)
Apabila dalam uji LM Test nilai probabilitas < α maka menunjukkan H 0 ditolak atau ti - dak menerima teknik PLS. Kesimpulan dari hasil ini menunjukkan bahwa H 1 tidak ditolak atau menerima teknik REM.
(2)

## Uji Signifikansi Statistik
Setelah  melakukan  pengujian  di  atas,  maka  langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan  uji signifikansi statistik pada masing-masing variabel. Pengujian ini dilakukan dengan metode- metode sebagai berikut:

## Uji t (Parsial)
Uji t sering dikenal sebagai uji parsial, pengujian ini digunakan untuk melihat pengaruh signifikansi koefisien masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat. Adapun hipote - sis dalam uji t adalah:
H 0 : β 1 = 0 (tidak ada pengaruh secara parsial variabel bebas terhadap variabel terikat)
H 1 : β 1 ≠ 0 (ada pengaruh secara parsial variabel bebas terhadap variabel terikat)
Secara umum pengujian ini dilakukan dengan melihat hasil regresi t hitung dengan t tabel. Jika nilai t hitung < t tabel maka dapat disimpulkan bahwa H 0 tidak ditolak dan H 1 diterima. Maka kesimpulannya, dimana variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat. Sebaliknya jika t hitung > t tabel maka H 0 ditolak dan H 1 diterima yang artinya variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat.
Selain  itu,  uji  t  dapat  dilakukan  dengan  melihat  nilai  probabilitas  ( p-value ) pada mas- ing-masing variabel. Jika nilai probabilitas < α (0.01, 0.05 dan 0.1) maka variabel bebas sig - nifikan menjelaskan variabel terikat, karena berada pada daerah penolakan H 0 . Dimana sema- kin kecil α maka tingkat kesalahan rendah sehingga hasil yang diperoleh meyakinkan, begitu sebaliknya jika α yang digunakan semakin tinggi sehingga hasil yang diperoleh kurang meya - kinkan.

## Uji F (Simultan)
Uji F sering dikenal sebagai uji simultan, pengujian ini digunakan untuk melihat pen - garuh variabel bebas terhadap variabel terikat secara bersama-sama. Adapun hipotesis dalam Uji F adalah:
H 0 : β 1 = β 2 =…..= β n = 0
H 1 : Paling tidak ada satu parameter β ≠ 0
Secara umum pengujian dalam Uji F tidak jauh beda dengan Uji t, yaitu sama-sama melihat nilai F tabel dan probabilitas ( p-value ). Dalam Uji F dapat dilakukan dengan melihat hasil regresi F hitung dengan F tabel. Jika nilai F tabel < F hitung maka dapat disimpulkan bahwa H 0 diterima dan H 1 ditolak, sehingga secara simultan variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat. Selain itu pengujian F-statistik dapat dilakukan dengan meihat nilai probabilitasnya (uji p-value ). Jika nilai probabilitas ( p-value ) lebih kecil dari tingkat signifikan yaitu α (0.01, 0.05 dan 0.1) maka hasilnya berada pada daerah penolakan atau H 0 ditolak dan H 1 diterima, sehingga variabel bebas secara simultan berpengaruh terhadap variabel terikat.
Koefisien Determinasi (R 2 )
Koefisien  determinasi  ( Goodess  of  Fit ) yang dinotasikan dengan R 2 merupakan suatu ukuran yang penting dalam sebuah regresi, karena dapat menginformasikan baik tidaknya model regresi yang melalui estimasi. Menurut Gujarati (2010:201) koefisien determinasi (R 2 ) mengukur proporsi atau persentase total variasi variabel terikat yang dijelaskan oleh model regresi. Nilai R 2 mencerminkan seberapa besar variasi dari variabel terikat yang dapat dijelas-
Nurrahmawati & Kusumawardani The Effect of Demographic Structure on Carbon Dioxide (CO 2 ) Emissions: Top Emitters Case Study
kan oleh variabel bebas, jika nilai R 2 =0 yang artinya variabel terikat tidak dapat diterangkan oleh variabel bebas. Namun, jika R 2 =1 yang artinya variabel terikat secara keseluruhan dapat diterangkan oleh variabel bebas. Dengan demikian, baik buruknya suatu persamaan regresi dapat ditentukan oleh R 2 yang memiliki nilai antara 0 dan 1.

## Hasil Dan Pembahasan

## Deskriptif Statistik Variabel
Tabel 2 menunjukkan bahwa variabel Emisi CO 2 memiliki rata-rata 2039 sedangkan nilai minimum 402.18 dan nilai maksimum 100016.83 dengan standart deviasi 2130.638. De - pendency ratio memiliki rata-rata 49.625 sedangkan nilai minimum 35.5904 dan nilai maksi- mum 64.7402 dengan standart deviasi 6.95125. Sex Ratio memiliki rata-rata 98.49674 sedang- kan nilai minimum 86.48314 dan nilai maksimum 107.7574 dengan standart deviasi 5.471569. Higher Education Ratio memiliki rata-rata 3.19 sedangkan nilai minimum 20604444 dan nilai maksimum 1.31 dengan standart deviasi 4.07. Industrial Employment Ratio memiliki rata-rata 24.33043 sedangkan nilai minimum 15.911 dan nilai maksimum 33.531  dengan standart de- viasi 4.359674. Adapun analisis deskriptif tersebut disajikan dalam bentuk tabel berdasarkan masing-masing variabel.

## Tabel 2:  Ringkasan Deskriptif Statistik Variabel
Variabel Notasi Obs Mean Min Max SD Emisi CO 2 CE 150 2039 402.18 10016.83 2130.638 Dependency Ratio DR 150 49.62551 35.5904 64.7402 6.95125 Sex Ratio SR 150 98.49674 86.48314 107.7574 5.471569 Higher Eucation Ratio HER 150 3.19e+07 2060444 1.31e+08 4.07e+07 Industrial Empoyment Ratio IER 150 24.33043 15.911 33.531 4.359674

## Sumber: Hasil Olahan STATA Versi 13

## Analisis Model dan Pembuktian Hipotesis

## Hasil Estimasi Regresi Data Panel
Tabel 3 merupakan hasil yang diperoleh dari pengolahan data panel menggunakan tiga metode estimasi diantaranya Pooled Least Square (PLS), Fixed Effect Model (FEM), dan Ran - dom Effect Model (REM). Adapun tujuan penelitian ini adalah menganalisis pengaruh struk - tur demografi terhadap emisi CO 2 pada tahun 2000-2014. Penelitian ini menggunakan satu variabel dependen yaitu emisi CO 2 (LnCE), dan empatvariabel independen yaitu Dependency Ratio (LnDR) , Sex Ratio (LnSR), Higher Education Ratio (LnHER) , Industrial Employment Ratio (LnIER).
JIET (Jurnal Ilmu Ekonomi Terapan) Vol. 6 No. 1 (2021): 32-43 Tabel 3:  Hasil Estimasi Regresi Data Panel Panel (PLS, FEM, REM) Variabel PLS FEM REM C 20.57858 (4.7493) -57.91536 (16.96778) -28.56231 (13.18994) Dependency Ratio (lnDR) -2.814766 (0.3450)*** -0.2865312 (0.3504) -0.5793981 (0.3124)*** Sex Ratio (lnSR) -1.651738 (1.0703) 11.42994 (3.9847)** 6.1788863 (3.1518)*** Higher Education Ratio (lnHER) 0.438917 (0.4769)*** 0.6282545 (0.3028)*** 0.3944071 (0.1797)*** Industrial Employment Ratio ( lnIER) -0.6511936 (0.2728)* 1.076763 (0.2164)*** 0.999594 (0.2432)*** R-squared (R 2 ) 0.5987 0.2565 0.3178 Prob (F-stat) 0.0000 0.000 0.000 Observasi 150 Sumber : Hasil Olahan STATA Versi 13
Keterangan: LnCE: Emisi CO 2, ( ): Standart Error, ***: Signifikan (α=10% )

## Pemilihan Model Analisis
Tabel 4 menunjukkan uji Chow Test dan uji Hausman Test sesuai dengan hasil keputu - san pemilihan metode regresi data panel maka diperoleh kesimpulan H0 ditolak karena prob uji Chow 0.000 yang berarti nilai probabilitas 0.000< 0.1 (α 10%) sehingga model yang terbaik yaitu FEM. Berdasarkan hasil uji Hausman Test maka diperoleh kesimpulan H0 diterima karena prob uji Hausman 0.7471 yang berarti nilai probabilitas 0.7471 > 0.1 (α 10%) sehingga model yang terbaik yaitu REM. Selanjutnya, pembahasan dan analisis yang digunakan adalah Ran - dom Effect Model (REM).
Tabel 4:  Hasil Uji Chow Test dan Uji Hausman Test
PLS atau FEM FEM atau REM
H0 : PLS ( Pooled Least Square )
H1 : FEM ( Fixed Effect Model )
Alpha (α) = 10%
Kriteria Pengujian:
H0 ditolak jika prob uji Chow <10%
H0 diterima jika prob uji Chow > 10%
Kesimpulan :
Prob Uji Chow = 0.000
Jadi, H0 ditolak sehingga model yang terpilih adalah Fixed Effect Model (FEM) H0 : REM ( Random Effect Model ) H1 : FEM ( Fixed Effect Model )
Alpha (α) = 10%
Kriteria Pengujian:
H0 ditolak jika prob uji Hausman             < 10%
H0 diterima jika prob uji Hausman          > 10%
Kesimpulan :
Prob Uji Hausman = 0.7471
Jadi, H0 diterima sehingga model yang terpilih adalah Random Effect Model (REM)
Sumber: Data diolah
Nurrahmawati & Kusumawardani The Effect of Demographic Structure on Carbon Dioxide (CO 2 ) Emissions: Top Emitters Case Study
Persamaan regresi dari pengaruh struktur demografi terhadap emisi CO 2 di Top Emit- ters pada tahun 2000-2014 dapat ditulis sebagai berikut:
. . . . . LnCE LnDR LnSR LnHER LnIER 28 6523 0 5794 6 1789 0 3944 0 9996 it it it it it =- - + + +
\

## Uji t (Parsial)
Uji t (parsial) digunakan untuk melihat pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Pada penelitian ini uji t dilakukan dengan cara membandingkan nilai probabilitas dengan tingkat signifikansinya (α= 0.01 0.05 0.1).

## Tabel 5: Hasil Uji t-statistik REM
Variabel Koefisien Prob t-stat Hubungan Dependency Ratio (LnDR) -0.5793981 0.064 Negatif (-) Sex Ratio (LnSR) 6.178863 0.050 Positif (+) Higher Eucation Ratio (LnHER) 0.3944071 0.028 Positif (+) Industrial Empoyment Ratio (LnIER) 0.999594 0.000 Positif (+)

## Sumber: Data diolah

## Uji F (Simultan)
Hasil  estimasi  menunjukkan  nilai  probabilitas  F-statistik  sebesar  0.000  dengan  sig - nifikan pada 0.1 (α=10%). Berdasarkan uji F diperoleh kesimpulan bahwa variabel dependency ratio, sex ratio, higher education ratio, industrial employment ratio secara bersama-sama ber- pengaruh signifikan terhadap variabel emisi CO 2 di Top Emitters tahun 2000-2014.
Koefisien Determinasi (R 2 )
Hasil  estimasi  menunjukkan  nilai  R 2 sebesar  0.3178,  artinya  0.32  persen  emisi  CO 2 dipengaruhi oleh dependency ratio, sex ratio, higher education ratio, industrial employment ratio , sisanya 0.68 persen dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model. Nilai ini mengindikasikan bahwa model tersebut cukup dalam menjelaskan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.

## Pembuktian Hipotesis
Berdasarkan hasil regresi pada Tabel 4.2 maka dapat disimpulkan pembuktian hipote - sis yaitu variabel dependency ratio, sex ratio, higher education ratio, industrial employment ratio berpengaruh  terhadap  emisi  CO 2 di Top  Emitters .  Hipotesis  ini  terbukti  karena  varia - bel dependency ratio memiliki nilai koefisien negatif dan signifikan terhadap emisi CO 2 di Top Emitters tahun 2000-2014. . Sedangkan, variabel sex ratio, higher education ratio, industrial employment  ratio memiliki  nilai  koefisien  positif  dan  signifikan  terhadap  emisi  CO 2 di Top Emitters tahun 2000-2014.

## Pembahasan
Dependency Ratio dan Emisi CO 2
Hasil studi pada regresi ini menunjukkan bahwa variabel dependency ratio berpen- garuh negatif dan signifikan terhadap emisi CO 2 di Top Emitters . Pada hasil regresi ini mem - punyai nilai koefisien negatif yang menunjukkan bahwa ketika dependency ratio meningkat sebesar 1 persen, maka akan menurunkan emisi CO 2 sebesar 0.5794 persen dengan asumsi variabel lain konstan. Secara teori bahwa hubungan dependency ratio dan emisi CO 2 berpen-
(3)
JIET (Jurnal Ilmu Ekonomi Terapan) Vol. 6 No. 1 (2021): 32-43
garuh negatif, sejalan dengan penelitian Hassan & Salim (2015) menemukan bahwa penduduk usia tua berpengaruh negatif terhadap emisi CO 2 , yang menunjukkan bahwa peningkatan 1 persen dari penduduk usia tua akan mengurangi emisi sebesar 1.55 persen ; Shijie Li & Zhou (2019) menunjukkan  bahwa  rasio  ketergantungan  ( dependency  ratio )  berpengaruh  negatif terhadap emisi CO 2 ; Guo et al. (2016) menemukan bahwa penduduk usia tua ( elderly ) dan penduduk usia muda ( chlidren ) berpengaruh negatif terhadap emisi CO 2 . Pada penelitian ini, koefisien determinasi sebesar 0.2266 berarti variabel dependency ratio dapat menjelaskan 23 persen perubahan emisi CO 2 dengan asumsi variabel lain konstan, sedangkan sisanya 77 persen dijelaskan oleh variabel lain diluar model.

## Sex Ratio Terhadap Emisi CO 2
Hasil studi pada regresi ini menunjukkan bahwa variabel sex ratio berpengaruh posi - tif dan signifikan terhadap emisi CO 2 di Top Emitters . Pada hasil regresi ini mempunyai nilai koefisien positif yang menunjukkan bahwa ketika sex ratio meningkat 1 persen, maka akan menurunkan emisi CO 2 sebesar 6.1789 persen dengan asumsi variabel lain konstan. Secara teori bahwa hubungan sex  ratio dan emsi CO 2 berpengaruh positif  sejalan  dengan peneli - tian Shijie Li & Zhou (2019) menunjukkan bahwa rasio jenis kelamin ( sex ratio ) berpengaruh negatif terhadap emisi CO 2 ; Li dkk (2019) menemukan bahwa rasio penduduk laki-laki dan perempuan ( gender )berpengaruh negatif terhadap emisi CO 2 . Dalam penelitian ini, koefisien determinasi sebesar 0.0897 berarti variabel sex ratio dapat menjelaskan 10 persen perubahan emisi CO 2 dengan asumsi variabel lain konstan, sedangkan sisanya 90 persen dijelaskan oleh variabel lain di luar model.
Higher Education Ratio dan Emisi CO 2
Hasil studi pada regresi ini menunjukkan bahwa variabel higher eduation ratio berpen- garuh positif dan signifikan terhadap emisi CO 2 di Top Emitters . Pada hasil regresi ini mempu - nyai nilai koefisien positif yang menunjukkan bahwa ketika higher education ratio meningkat 1 persen, maka akan menurunkan emisi CO 2 sebesar 0.3944 persen dengan asumsi variabel lain konstan. Secara teori bahwa hubungan higher education ratio dan emsi CO 2 berpengaruh positif sejalan dengan penelitian Shijie Li & Zhou (2019) menunjukkan bahwa rasio pendi - dikan tinggi ( higher education ratio )berpengaruh positif terhadap emisi CO 2 ; Uddin (2014) pendidikan ( education ) berpengaruh positif terhadap emisi CO 2 , sedangkan Guo et al. (2016) pendidikan tinggi ( collage ) berpengaruh negatif terhadap emisi CO 2 . Pada penelitian ini, koe - fisien determinasi sebesar 0.2779 berarti variabel higher education ratio dapat menjelaskan 28 persen perubahan emisi CO 2 dengan asumsi variabel lain konstan, sedangkan sisanya 72 persen dijelaskan oleh variabel lain di luar model.
Industrial Employment Ratio dan Emisi CO 2
Hasil studi pada regresi ini menunjukkan bahwa variabel industrial employment ra- tio berpengaruh positif dan signifikan terhadap emisi CO 2 di Top Emitters . Pada hasil regresi ini mempunyai nilai koefisien positif yang menunjukkan bahwa ketika industrial employment ratio meningkat 1 persen, maka akan menurunkan emisi CO 2 sebesar 0.9996 persen dengan asumsi variabel lain konstan. Secara teori bahwa hubungan industrial employment ratio dan emsi CO 2 berpengaruh positif sejalan dengan penelitian Shijie Li & Zhou (2019) menunjukkan bahwa rasio tenaga kerja industri ( industrial employment ratio ) berpengaruh positif terhadap emisi CO 2 . Gambar 4.9 menunjukkan sebaran data antara industrial employment ratio dan emisi CO 2 . Koefisien determinasi sebesar 0.012 yang berarti variabel industrial employment ratio dapat menjelaskan 1 persen perubahan emisi CO 2 dengan asumsi variabel lain konstan,
Nurrahmawati & Kusumawardani The Effect of Demographic Structure on Carbon Dioxide (CO 2 ) Emissions: Top Emitters Case Study
sedangkan sisanya 99 persen dijelaskan oleh variabel lain di luar model.

## Kesimpulan Dan Saran
Berdasarkan hasil analisa dan pembahasan yang telah diuraikan dalam penelitian ini, maka dapat disimpulkan berdasarkan hasil analisis regresi data panel menunjukkan bahwa secara parsial variabel dependency ratio memiliki nilai koefisien negatif dan berpengaruh sig - nifikan terhadap emisi CO 2 di Top Emitters . Sedangkan, variabel sex ratio, higher education ratio, industrial employment ratio memiliki nilai koefisien positif dan berpengaruh signifikan terhadap emisi CO 2 di Top Emitters . Setelah melihat hasil analisis dalam penelitian yang telah dilakukan, penulis berusaha memberikan beberapa saran. Pertama, tren dalam peningkatan penduduk usia tua dan kurang tersedianya penduduk usia kerja (produktif) maka diharapkan untuk dapat memperhatikan kebijakan perencanaan keluarga khususnya tingkat kesuburan. Kedua, secara khusus dapat mengoptimalkan kesetaraan antara penduduk laki-laki dan per - empuan di daerah yang kurang berkembang. Ketiga, tingkat pendidikan merupakan bagian terpenting dari setiap individu. Jika, dilihat pengaruh pendidikan terhadap lingkungan yang tidak terhindarkan maka diharapkan dapat memberikan kesadaran lingkungan dan pola hidup yang berkelanjutan, gaya hidup yang tidak intensif energi, konsumsi energi secara optimal baik di negara maju dan negara berkembang. Keempat, tenaga kerja di sektor industri memi- liki  peran  penting  dalam  perkembangan  ekonomi.  Namun,  seiring  dengan  perkembangan tersebut berdampak pada peningkatan emisi CO 2 yang semakin tinggi. Terserapnya tenaga kerja di sektor industri harus diimbangi dengan penggunaan teknologi yang ramah lingkungan agar dapat mengurangi peningkatan emisi CO 2 . Sementara itu, industrialisasi harus dipercepat dan pembangunan ekonomi harus diberi prioritas utama di daerah yang kurang berkembang.

## Daftar Pustaka
Azad, A. K., Nashreen, S. W., & Sultana, J. (2006). State of energy consumption and CO2 emission in Bangladesh. Ambio , 35 (2), 86–88.
Bongaarts, J. (1992). Population Growth and Global Warming. Population and Development Review , 18 (2), 299–319.
Cole, M. A., & Neumayer, E. (2004). Examining the Impact of Demographic Factors on Air Pollution. Population and Environment , 26 (1), 5–21.
Dietz, T., & Rosa, E. A. (1997). Effects of population and affluence on CO2 emissions. Pro - ceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America , 94 (1)
Guo, W., Sun, T., & Dai, H. (2016). Effect of Population Structure Change on Carbon Emission in China. Sustainability , 8 (3).
Hassan, K., & Salim, R. (2015). Population ageing, Income growth and CO2 emission: Em - pirical evidence from high income oecd countries. Journal of Economic Studies , 42 (1), 54–67.
Gujarati, Damodar. 2003. Ekonometrika Dasar : Edisi Keenam. Jakarta: Erlangga.
Islam, R., Ghani, A. B. A., & Mahyudin, E. (2017). Carbon dioxide emission, energy consump - tion, economic growth, population, poverty and forest area: Evidence from panel data analysis. International Journal of Energy Economics and Policy , 7 (4), 99–106.
Li, Shijie, & Zhou, C. (2019). What are the impacts of demographic structure on CO(2) emis - sions? A regional  analysis in China via heterogeneous panel estimates. The Science of
JIET (Jurnal Ilmu Ekonomi Terapan) Vol. 6 No. 1 (2021): 32-43
the Total Environment , 650 (Pt 2), 2021–2031.
Li, Shiran, Deng, H., & Zhang, K. (2019). The Impact of Economy on Carbon Emissions: An Empirical Study Based on the Synergistic Effect of Gender Factors. International Journal of Environmental Research and Public Health , 16 (19).
Salam, M. A., & Noguchi, T. (2005). Impact of Human Activities on Carbon Dioxide (CO2) Emissions: A Statistical Analysis. Environmentalist , 25 (1), 19–30.
Schelling, T. (1992). Some Economics of Global Warming. American Economic Review , 82 (1), 1–14.
Schlesinger, W. H. (2005). The Global Carbon Cycle and Climate Change. In W. Sinnott-Arm - strong & R. B. Howarth (Eds.), Perspectives on Climate Change: Science, Economics, Politics, Ethics (Vol. 5, pp. 31–53).
Shi, A. (2003). The Impact of Population Pressure on Global Carbon Dioxide Emissions, 1975– 1996: Evidence from Pooled Cross-Country Data. Ecological Economics , 44 , 29–42.
Uddin, M. M. M. (2014). Causal Relationship between Education, Carbon Dioxide (CO2 ) Emission and Economic Growth in Bangladesh. IOSR Journal of Humanities and Social Science , 19 (4), 60–67.
WMO. 2018. WMO. Press Release, Geneva, (online), ( https://public.wmo.int/en/media/ press-release/greenhouse-gas-levels-atmosphere-reach-new-record diakses pada 25 november 2019).
WRI. 2012. Top 10 Emitters in 2012. (Online)(https://www.wri.org/resources/charts-graphs/ top-10-emitters-2012 diakses pada 15 november 2019).
WRI.  2014.  Graph  explain  the  world’s  top  10  emitters.  (Online),    (https://www.wri.org/ blog/2014/11/6-graphs-explain-world-s-top-10-emitters diakses pada 10 november 2019).
York, R., Rosa, E. A., & Dietz, T. (2003). STIRPAT, IPAT and ImPACT: analytic tools for unpacking the driving forces of environmental impacts. Ecological Economics , 46 (3), 351–365.