## Pengaruh Ekonomi Energi Terhadap Intensitas Emisi Co2 dalam Merepresentasikan Sustainable Development Goals (SGDS)

## Gilang Setyo Asmoro
Universitas Muhammadiyah Surakarta Jawa Tengah Indonesia Gasmoro21@gmail.com

## Abstrak
Tujuan penelitian ini adalah untuk  mengetahui pengaruh  antara Foreign  Direct Invesment , Jumlah konsumsi energi Listrik, Total populasi penduduk, dan Gross Domestic  Product (GDP)  terhadap  intensitas  Emisi  CO 2 atau  Emisi Karbondioksida  dalam  kurun  waktu  pada  tahun  1994  sampai  tahun  2019  di Negara  Indonesia,  yang  nantinya  dapat  menjadi  acuan  dalam  melakukan Pembangunan  untuk  mencapai Sustainable  Development  Goals (SDGs)  di Negara Indonesia. Variabel independen dalam penelitian ini yaitu Foreign Direct Invesment, Jumlah konsumsi energi Listrik, Total populasi penduduk, dan Gross Domestic Product kemudian variabel dependen yaitu Intensitas Emisi CO 2 atau Emisi  Karbondioksida.  Metode  dalam  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini menggunakan  data  sekunder  bertipe  time  series  pada  tahun  1994  hingga  tahun 2019.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  Ordinary  Least  Square  (OLS) regresi  model  linier.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  variabel  independen jumlah  konsumsi  energi  Listrik  berpengaruh  dan  signifikan  terhadap  intensitas karbondioksida  kemudian  total  populasi  penduduk  berpengaruh  dan  signifikan terhadap  intensitas  karbondioksida,  variabel  independen  Foreign  Direct Invesment  dan  Gross  Domestic  Product  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap intensitas Emisi CO 2 atau Emisi karbondioksida.
Kata  kunci:  Foreign  Direct  Invesment ;  konsumsi  energi  litrik;  Populasi  penduduk; GDP; Emisi CO 2

## Abstract
The purpose of this study is to ascertain the impact of foreign direct investment, total  electricity  consumption,  total  population,  and  gross  domestic  product (GDP) on the intensity of carbon dioxide emissions in Indonesia between 1994 and 2019. This information will  be useful in  developing policies and programs that will help the country meet the Sustainable Development Goals (SDGs). The dependent variable in this study is CO 2 emission intensity, also known as carbon dioxide  emissions,  while  the  independent  variables  are  foreign  direct investment,  total  electricity  consumption,  population,  and  gross  domestic product. The research employs a time series approach for gathering secondary data,  spanning  the  years  1994  through  2019.  Regression  using  the  Ordinary Least Square (OLS) linear model is the study methodology.

## Pengaruh Ekonomi Energi Terhadap Intensitas Emisi Co2 dalam Merepresentasikan
Sustainable Development Goals (SGDS)
The  analysis's  findings  indicate  that  the  amount  of  electricity  consumed  has  a significant  impact  on carbon dioxide intensity, followed by the population as a whole. The independent variables foreign direct investment and gross domestic product,  on  the  other  hand,  do  not  significantly  affect  the  intensity  of  carbon dioxide emissions.
Keywords: foreign direct investment; electricity consumption; total population; GDP; CO 2 emissions

## Pendahuluan
Energi sangat dibutuhkan dalam menjalankan aktifitas ekonomi. Sebagai sumber daya  alam,  energi  harus  dimanfaatkan  semaksimal  mungkin  untuk  kemakmuran masyarakat  dan  pengelolaannya  harus  disetujui  dengan  prinsip  pembangunan berkelanjutan  untuk  mencapai Sustainable  Development  Goals (SDGs).  Potensi  energi terbarukan  di  Indonesia  sangat  besar.  Tetapi  belum  dimanfaatkan  secara  maksimal. Seiring dengan meningkatnya taraf hidup masyarakat dan pertumbuhan ekonomi maka kebutuhan  energi  semakin  besar,  diantaranya  mengakibatkan  konsumsi  listrik  nasional semakin  meningkat  sehingga  tren  konsumsi  menyerupai  negara  maju  (EBTKE,  2020). Energi  mempunyai  peranan  yang  sangat  penting  dan  menjadi  kebutuhan  dasar  dalam pembangunan  ekonomi  nasional  yang  berkelanjutan  (Pemerintah  Indonesia  2014). Energi  juga  memiliki  peranan  yang  sangat  penting  dan  strategis  untuk  pencapaian tujuan  sosial,  ekonomi  dan  lingkungan  dalam  pembangunan  berkelanjutan  serta pendorong  kegiatan  ekonomi  dan  pertambahan  jumlah  penduduk  (Abimanyu  & Hendrana,  2014).  Kontinuitas  penyaluran  energi  listrik  merupakan  aspek  utama  dalam menunjang segala aktivitas baik ekonomi, sosial, dan Pembangunan (Monantun, 2014).
Sustainable Development Goals (SDGs) adalah sebuah perencana aksi berskala global  yang  disepakati  oleh  para  pemimpin  dunia,  termasuk  Indonesia  dengan  tujuan mendorong  pembangunan  sosial,  ekonomi  dan  lingkungan  hidup  (Mone  &  Utami, 2021).  Dalam  rangka  mengukur  sejauh  mana  capaian  Indonesia  dalam Sustainable Development  Goals (SDGs)  tentu  diperlukan  suatu  indikator  (Novalia,  2019).  SDGs bertujuan  mengakhiri  kemiskinan  dan  kelaparan  serta  mewujudkan  pembangunan berkelanjutan  selama  15  tahun,  baik  dalam  dimensi  sosial,  ekonomi,  maupun lingkungan (Rizqi, Palupi, Novantia, Wicaksono, & Indrasari, 2022). Menurut Undang- Undang  Republik  Indonesia  nomor  25  Tahun  2007  tentang  Penanaman  Modal  Asing menyatakan  bahwa  “Penanaman  modal  asing  adalah  kegiatan  menanam  modal  untuk melakukan usaha di  wilayah negara Republik  Indonesia  yang dilakukan oleh penanam modal  asing,  baik  yang  menggunakan  modal  asing  sepenuhnya  maupun  yang berpatungan  dengan  penanam  modal  dalam  negeri”  (Saleha,  Abrianto,  &  Nasution, 2021)
Indonesia  Merupakan  salah  satu  Negara  yang  ikut  andil  dalam  melaksanakan tujuan dan sasaran dari SDGs guna mewujudkan kehidupan yang lebih baik. Pencapaian Indonesia  dalam  mewujudkan  SDGs  telah  mencapai  hasil  yang  baik  dengan  berhasil
mengurangi  kesenjangan  melalui  pertumbuhan  ekonomi  yang  inklusif,  perluasan lapangan  pekerjaan  dan  akses  terhadap  Pendidikan  serta  penguatan  Langkah-langkah pencegahan  tanggap  darurat  dan  ketahanan  terhadap  bencana,  keberhasilan  ini  telah dipaparkan dalam pertemuan High Level Political yang diadakan di kantor pusat PBB di New York .
Energi  sangat  dibutuhkan  dalam  menjalankan  kegiatan  ekonomi.  Sebagai sumber daya alam, energi harus dimanfaatkan semaksimal mungkin untuk kemakmuran masyarakat  dan  pengelolaannya  harus  disetujui  dengan  prinsip  pembangunan berkelanjutan  (Afriyanti,  Sasana,  &  Jalunggono,  2020).  Namun  pada  kenyataannya, banyak  pembangunan  ekonomi  yang  dilakukan  seringkali  hanya  untuk  mengejar pendapatan,  tanpa  memperdulikan  permasalahan  lingkungan  sehingga  muncul kerusakan  lingkungan  yang  diakibatkannya.  Indonesia  terutama  masih  banyak menggunakan  bahan  bakar  fosil  sebagai  penunjang  aktivitas  ekonomi  sehingga  dapat menyebabkan intensitas karbon CO 2 tinggi yang dapat menyebabkan pencemaran udara atau polusi udara.
Gambar Grafik 1 Intensitas Emisi Karbon CO 2 di Indonesia Sumber: World Bank, 2023
Menurut  (Prasetyo,  Lamada,  &  Adzillah,  2021),  kualitas  udara  menjadi  rusak dan  terkontaminasi  oleh  zat-zat,  baik  yang  tidak  berbahaya  maupun  yang membahayakan kesehatan manusia. Beberapa gas yang berbahaya di udara seperti : CO, CO 2 , O 3 dan lainnya. Untuk  saat  ini penggunaan Energi  bahan bakar  fosil masih tetap digunakan  karena  belum  ada  pengembangan  energi  berkelanjutan  dengan memperhatikan kondisi lingkungan alam yang terlaksana secara efisien guna menunjang aktivitas  perekonomian.  Energi  listrik  juga  berperan  dalam  menghasilan  emisi  karbon CO 2 yaitu  adanya  aktivitas  ekonomi  berupa  pembangkit  listrik  yang  menggunakan energi  bahan  bakar  fosil  sehingga  menyebabkan  pencemaran  kondisi  lingkungan  yang

## Pengaruh Ekonomi Energi Terhadap Intensitas Emisi Co2 dalam Merepresentasikan
Sustainable Development Goals (SGDS)
dapat  merusak  lingkungan  dan  membahayakan  kesehatan  manusia.  Meningkatnya kebutuhan  energi  listrik  mengakibatkan  bertambahnya  penggunaan  pembangkit  listrik berbahan  bakar  fosil  yang  ketersediaanya  semakin  lama  semakin  menipis  (Hidayat, Winardi, & Nugroho, 2019).
Tingkat  konsumsi  listrik  di  Indonesia  semakin  meningkat  dari  tahun  ke  tahun, mayoritas  pembangkit  listrik  di  Indonesia  masih  mengandalkan  bahan  bakar  fossil (Yordani  &  Sudaryanto,  2021).  Pembakaran  bahan  bakar  fosil  merupakan  penyebab emisi  Karbon  Dioksida  (CO 2 )  terbesar  di  dunia  saat  ini  (Budiman  &  Setiawan,  2021). Penggunaan bahan bakar untuk  memasak merupakan salah satu  penyumbang emis  gas karbon  dioksida  (CO 2 )  pada  sektor  permukiman  yang  menyebabkan  menurunnya kualitas udara (Gobel, Tondobala, & Sela, 2019). Kegiatan pembangunan yang diiringi dengan  perkembangan  teknologi  pada  sektor  transportasi,  permukiman,  dan  industri menyumbangkan  emisi  akibat  penggunaan  bahan  bakar  fosil  berupa  gas  Karbon Dioksida (CO 2 ) yang menyebabkan dampak menurunnya kualitas udara dan lingkungan (Syafaati  &  Mangkoedihardjo,  2021).  Banyak  dari  kegiatan  rumah  tangga  yang  bisa menghasilkan emisi CO 2 , ditambah lagi tidak aktifnya beberapa stasiun Indeks Standar Pencemaran  Udara  (ISPU)  menjadikan  kurangnya  data  spasial  terkait  paparan  dan serapan  emisi  karbon  (CO 2 )  (Hutomo  &  Susetyo,  2020).  Sumber  terbesar  yang menghasilkan  emisi  Karbon  Dioksida  (CO 2 )  dipercaya  berasal  dari  pembangkit  daya yang menggunakan bahan bakar fosil (Budiman, Setiawan, & Fauji, 2021).
Keterkaitan perekonomian dalam suatu negara sebagai akibat dari berkurangnya batasan  perdagangan  dan  tingginya  arus  modal  lintas  perekonomian. Foreign  Direct Investment (FDI)  atau  investasi  langsung  menjadi  salah  satu  modal  pembiayaan  yang penting terhadap suatu negara. Foreign Direct Investment (FDI) dapat berperan negatif terhadap  lingkungan  yaitu  menyebabkan  kerusakan  kondisi  lingkungan  salah  satunya peningkatan  emisi  karbon  CO 2 jika  investasi  yang  masuk  berupa  teknologi  yang  tidak memperhatikan  lingkungan  (RIDA,  2023).  Selain  itu,  tingkat  populasi  penduduk  juga dapat  berperan  dalam  menghasilkan  emisi  karbon  CO 2 karena  penduduk  dalam melakukan  aktifitas  ekonomi  juga  menggunakan  energi  bahan  bakar  fosil  yang  dapat menghambat  tercapainya Sustainable  Development  Goals (SDGs)  (Sulasminingsih, Juwariyah, Siahaan, Putri, & Putra, 2024).
Populasi Penduduk adalah seluruh jumlah orang atau penduduk di suatu daerah. Melalui penjelasan tersebut maka dapat diartikan populasi adalah sebutan untuk orang- orang atau penduduk yang berada dalam suatu wilayah tertentu. Populasi penduduk juga dapat  berdampak  terhadap  Tingkat  emisi  karbon  karena  penggunakan  alat  ataupun transportasi  yang  berbahan  bakar  minyak  fossil  yang  menghasilkan  emisi  karbon dioksida (Dilasari, Ani, & Rizka, 2023).
Produk  Domestik  Bruto  atau Gross  Domestic  Product disingkat  GDP  adalah jumlah  nilai  barang  dan  jasa  suatu  negara  yang  dihasilkan  oleh  faktor  produksi  milik warga  negara  dan  warga  negara  asing  yang  tinggal  di  suatu  Negara  (WATI,  2017). Artinya,  pendapatan  dari  produksi  barang  dan  jasa  yang  dihasilkan  oleh  penduduk  di
luar  negeri  tidak  masuk  dalam  perhitungan  GDP.Jumlah  nilai  barang  dan  jasa  ini dihitung sebagai pendapatan selama satu tahun.
Dalam  konteks  penelitian  ini,  kerangka  penelitian  yang  diperkuat  dengan hubungan  langsung  antara  variabel  yang  diteliti  dan  pencapaian  Sustainable Development Goals (SDGs) menjadi landasan penting. Konsumsi energi listrik, Foreign Direct  Investment  (FDI),  tingkat  populasi  penduduk,  dan  Gross  Domestic  Product (GDP)  diidentifikasi  sebagai  variabel  independen,  sedangkan  intensitas  emisi  karbon CO2  dianggap  sebagai  variabel  dependen  (Daniswara,  2023).  Konsumsi  energi  listrik yang  dominan  dari  bahan  bakar  fosil,  pertumbuhan  FDI  yang  tidak  memperhatikan aspek  lingkungan,  pertumbuhan  populasi  yang  cepat,  dan  pertumbuhan  ekonomi  yang tidak  berkelanjutan  dapat  menyebabkan  peningkatan  emisi  karbon  CO2,  yang bertentangan  dengan  upaya  pencapaian  SDGs.  Oleh  karena  itu,  tujuan  penelitian  yang lebih  spesifik  dan  terukur  adalah  untuk  menganalisis  pengaruh  variabel  independen tersebut terhadap intensitas emisi karbon CO2 di Indonesia, sebagai indikator langsung pencapaian SDGs, dengan memperhatikan aspek ekonomi, lingkungan, dan sosial yang relevan.

## Metode Penelitian
Pendekatan  penelitian  kuantitatif  yang  digunakan  dalam  studi  ini  memiliki keunggulan dalam mengakomodasi kompleksitas hubungan antar variabel yang diteliti. Dengan  menggunakan  metode  analisis  regresi  berganda,  kita  dapat  memeriksa  secara simultan  pengaruh  variabel  independen  seperti  Foreign  Direct  Investment  (FDI), konsumsi  listrik,  populasi  penduduk,  dan  Gross  Domestic  Product  (GDP)  terhadap intensitas  emisi  karbon  dioksida  (CO2).  Pendekatan  ini  memungkinkan  kita  untuk mengidentifikasi  dan  mengevaluasi  kontribusi  relatif  dari  masing-masing  variabel independen terhadap variabel dependen, yaitu intensitas emisi CO2.

## Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah mengguanakan  data  sekunder  bertipe  time  series  dari  tahun  1994  hingga  tahun  2019 yang diperoleh dari instansi atau lembaga resmi yang terkait dengan data tersebut.
Tabel 1 Variabel dan sumber Variabel No. Variabel Sumber 1. Emisi CO 2 (MtCO 2 ) World Bank, 2023 2. Foreign  Direct  Invesment  (Net Inflows) World Bank, 2023 3. Jumlah Konsumsi Listrik (kWh per capita) World Bank, 2023 4. Jumlah Total Populasi Penduduk World Bank, 2023
5. Gross Domestic Product (Juta US$) World Bank, 2023

## Pengaruh Ekonomi Energi Terhadap Intensitas Emisi Co2 dalam Merepresentasikan Sustainable Development Goals (SGDS)
Tabel 1.2 Variabel dan Definisi No. Variabel Definisi 1. Intensitas Emisi CO 2 (Y) Tingkat Intensitas Emisi Karbon Dioksida  yang  dihasilkan  dari  berbagai kegiatan  manusia  seperti  pembakaran bahan bakar fossil. 2. Foreign Direct Invesment (X1) Foreign  Direct  Invesment  merupakan rasio pertumbuhan Investasi Asing langsung ke negara Indonesia yang dapat berpengaruh  terhadap  intensitas  Emisi CO 2 3. Konsumsi Listrik (X2) Jumlah  total  konsumsi  energi  Listrik yang dapat berpengaruh terhadap intensitas Emisi CO 2 4. Jumlah  Total  Populasi  Penduduk (X3) Tingkat populasi penduduk dapat berpengaruh  terhadap  Tingkat  intensitas emisi karbon CO 2 5. Gross Domestic Product (X4) Gross  Domestic  Product  memiliki  tolak ukur  jumlah  nilai  barang  dan  jasa  suatu negara  yang  dihasilkan  oleh  faktor produksi yang dapat berpengaruh terhadap intensitas Emisi CO 2

## Analisis Regresi Berganda
Analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  regresi  linier  berganda yaitu  menjelaskan  hubungan  antara  variabel  dependen  dengan  variabel  independen dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  estimasi  yang  didasarkan  pada  nilai  perubah  bebas yang diketahui. Dalam penelitian ini akan menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS)  regresi  model  linier  dengan  menggunakan  empat  variabel  independen  (X)  dan juga satu variabel dependen (Y) dengan model sebagai berikut:
Keterangan :
Y : Intensitas Emisi CO 2
: Foreign Direct Invesment Net Inflows ( US$ )
: Jumlah Konsumsi Listrik ( kWh perkapita)
: Total Populasi Penduduk ( jiwa/km 2 )
: Gross Domestic Product ( US$ )
: Konstanta
: Koefisien Regresi Variabel Independen
: error term
Hasil dan Pembahasan
Model Terestimasi
Dependent Variable: CE Method: Least Squares Date: 03/27/24   Time: 10:00 Sample: 1994 2019 Included observations: 26
Variable Coefficient Std. Error  t-Statistic Prob. C -13904855 36781950  -3.780348  0.0011 FDI 0.000393  0.000340 1.154981 0.2611 EC -0.012048  0.006051 -1.991112  0.0596 POP 1.292854  0.186215 6.942791 0.0000 GDP -1.891153  1.662971 -0.113721  0.9105 R-squared 0.963343  Mean dependent var 15942349 Adjusted R-squared  0.956361  S.D. dependent var 31805669 S.E. of regression 6644171.  Akaike info criterion 34.42742 Sum squared resid  92704507  Schwarz criterion 34.66936 Log likelihood -442.5564  Hannan-Quinn criter. 34.49709 F-statistic 137.9713  Durbin-Watson stat 1.629585 Prob(F-statistic) 0.000000
CE = C(1) + C(2)*FDI + C(3)*EC + C(4)*POP + C(5)*GDP CE = -13904855 + 0.000393*FDI - 0.012048*EC + 1.292854*POP - 1.891153*GDP

## Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas Residual – Jarque Bera

## Pengaruh Ekonomi Energi Terhadap Intensitas Emisi Co2 dalam Merepresentasikan Sustainable Development Goals (SGDS)
0 1 2 3 4 5 6 -1.5e+07 -9999975 -4999975 25.0000 5000025 1.0e+07 1.5e+07 Series: Residuals Sample 1994 2019 Observations 26 Mean 2.16e-08 Median -636358.5 Maximum 13883696 Minimum -12954195 Std. Dev. 6089483. Skewness 0.143715 Kurtosis 3.030579 Jarque-Bera 0.090514 Probability 0.955752
Interpretasi:  Statistik  JB  terlihat  memiliki  nilai  0,090514  dengan  probabilitas  atau signifikansi  empirik  JB  0,955752  (>0,10),  maka  H 0 diterima.  Kesimpulan,  distribusi residual normal.
2.  Uji Otokorelasi – Breusch Godfrey
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
Null hypothesis: No serial correlation at up to 4 lags F-statistic 0.885997      Prob. F(4,17) 0.4932 Obs*R-squared 4.485192      Prob. Chi-Square(4)  0.3443 Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 03/27/24   Time: 10:06 Sample: 1994 2019 Included observations: 26 Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error  t-Statistic Prob. C -38705333 47112733  -0.821547  0.4227 FDI 0.000283  0.000419 0.674317 0.5092 EC 0.007077  0.009238 0.766124 0.4541 POP 0.189492  0.235022 0.806272 0.4312 GDP -2.23E-05  2.36E-05 -0.944978  0.3579 RESID(-1) -0.050016  0.292233 -0.171150  0.8661 RESID(-2) -0.484157  0.303875 -1.593275  0.1295 RESID(-3) -0.343396  0.348756 -0.984632  0.3386 RESID(-4) -0.177455  0.379663 -0.467402  0.6461
R-squared 0.172507      Mean dependent var  2.16E-08 Adjusted R-squared  -0.216901      S.D. dependent var 6089483. S.E. of regression 6717505.      Akaike info criterion  34.54576 Sum squared resid  7.67E+14      Schwarz criterion 34.98125 Log likelihood -440.0948      Hannan-Quinn criter.  34.67116 F-statistic 0.442999      Durbin-Watson stat 1.894259 Prob(F-statistic) 0.878583
Interpretasi:  Statistik  X 2 [ Obs*R-squared ]  terlihat  memiliki  nilai  4.485192  dengan probabilitas atau signifikansi empirik [ Prob. Chi-Square(4) ] 0.3443 (>0,10), maka H 0 diterima.  Kesimpulan,  tidak  ada  masalah  otokorelasi  dalam  estimasi  model ekonometrik.
3.  Uji Heteroskedastisitas – White with Cross Term
Heteroskedasticity Test: White Null hypothesis: Homoskedasticity F-statistic 3.328788      Prob. F(14,11) 0.0258 Obs*R-squared 21.03498      Prob. Chi-Square(14)  0.1007 Scaled explained SS 13.93234      Prob. Chi-Square(14)  0.4548
Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 03/27/24   Time: 10:08 Sample: 1994 2019 Included observations: 26
Variable Coefficient Std. Error  t-Statistic Prob. C 1.22E+16  2.35E+16  0.519535 0.6137 FDI^2 -4.32E-07  6.02E-07 -0.718730  0.4873 FDI*EC -5.34E-05  3.86E-05 -1.383809  0.1939 FDI*POP 0.000883  0.000738 1.196731 0.2566 FDI*GDP 7.91E-09  4.62E-08 0.171130 0.8672 FDI -174285.1  147661.2 -1.180304  0.2628 EC^2 0.001377  0.000976 1.411134 0.1859 EC*POP -0.044746  0.088928 -0.503167  0.6248 EC*GDP 4.93E-06  5.73E-06 0.860900 0.4077 EC 6391309.  18110558  0.352905 0.7308 POP^2 0.437762  0.683209 0.640744 0.5348

## Pengaruh Ekonomi Energi Terhadap Intensitas Emisi Co2 dalam Merepresentasikan Sustainable Development Goals (SGDS)
POP*GDP -8.75E-05  4.99E-05 -1.752725  0.1074 POP -1.46E+08 2.55E+08  -0.573409  0.5779 GDP^2 1.37E-09  1.35E-09 1.018753 0.3302 GDP 16733.37  8928.917 1.874065 0.0877 R-squared 0.809038      Mean dependent var  3.57E+13 Adjusted R-squared  0.565995      S.D. dependent var 5.18E+13 S.E. of regression 3.41E+13      Akaike info criterion  65.45422 Sum squared resid  1.28E+28      Schwarz criterion 66.18004 Log likelihood -835.9048      Hannan-Quinn criter.  65.66323 F-statistic 3.328788      Durbin-Watson stat 2.982441 Prob(F-statistic) 0.025809
Interpretasi:  Statistik  X 2 [ Obs*R-squared ]  terlihat  memiliki  nilai  21.03498  dengan probabilitas  atau signifikansi  empirik [ Prob. Chi-Square(14) ] 0.1007 (>0,05), jadi H 0 diterima.  Kesimpulan,  tidak  ada  masalah  heteroskedastisitas  dalam  estimasi  model ekonometrik.
4.  Uji Spesifikasi Model – Ramsey Reset
Ramsey RESET Test Equation: UNTITLED Omitted Variables: Squares of fitted values Specification: CE C FDI EC POP GDP
Value df Probability t-statistic 0.966368   20 0.3454 F-statistic 0.933867  (1, 20) 0.3454 Likelihood ratio 1.186536   1 0.2760 F-test summary: Sum of Sq. df Mean Squares Test SSR 4.14E+13  1 4.14E+13 Restricted SSR 9.27E+14  21 4.41E+13 Unrestricted SSR 8.86E+14  20 4.43E+13 LR test summary: Value Restricted LogL -442.5564 Unrestricted LogL -441.9632
Unrestricted Test Equation: Dependent Variable: CE Method: Least Squares Date: 03/27/24   Time: 10:10 Sample: 1994 2019 Included observations: 26
Variable Coefficien t Std. Error  t-Statistic  Prob. C -3.12E+08 1.83E+08  -1.706328  0.1034 FDI 0.000695  0.000463  1.502944  0.1485 EC -0.031154 0.020679  -1.506535  0.1476 POP 2.368158  1.128250  2.098966  0.0487 GDP 9.86E-06  2.06E-05  0.478229  0.6377 FITTED^2 -2.94E-09  3.04E-09  -0.966368  0.3454 R-squared 0.964979      Mean dependent var  1.59E+08 Adjusted R-squared  0.956223      S.D. dependent var  31805669 S.E. of regression 6654657.      Akaike info criterion 34.45871 Sum squared resid 8.86E+14      Schwarz criterion 34.74904 Log likelihood -441.9632 Hannan-Quinn criter. 34.54231 F-statistic 110.2162      Durbin-Watson stat  1.724462 Prob(F-statistic) 0.000000
Interpretasi:  Statistik  F  [ F-statistic ]  terlihat  memiliki  nilai  0.933867  dengan  nilai probabilitas  atau  signifikansi  empirik  0.3454  (>0,10),  jadi  H 0 diterima.  Kesimpulan, spesifikasi model ekonometrik yang digunakan sudah tepat atau linier.

## Uji Parameter Model Terbaik

## 1. Uji t
Variable Coefficient  Std. Error  t-Statistic Prob. C -13904855  36781950  -3.780348  0.0011 FDI 0.000393 0.000340  1.154981 0.2611 EC -0.012048  0.006051  -1.991112  0.0596 POP 1.292854 0.186215  6.942791 0.0000 GDP -1.891153  1.662971  -0.113721  0.9105

## Pengaruh Ekonomi Energi Terhadap Intensitas Emisi Co2 dalam Merepresentasikan Sustainable Development Goals (SGDS)
Pengaruh hasil variabel independent terhadap variabel dependen secara parsial sebagai berikut :
a. Variabel Foreign Direct  Invesment memiliki nilai Probabilitas t-Statistic 0,2611 (> 0,10)  maka  H 0 diterima.  Kesimpulan,  Foreign  Direct  Invesment  tidak  berpengaruh terhadap intensitas Emisi CO 2 .
b. Variabel  jumlah  konsumsi  energi  Listrik  memiliki  nilai  Probabilitas  t-Statistic 0,0596 (< 0,10) maka H 0 ditolak. Kesimpulan, jumlah konsumsi listrik berpengaruh terhadap intensitas Emisi CO 2 .
c. Variabel  total  populasi  penduduk  memiliki  nilai  Probabilitas  t-Statistic  0,0000  (< 0,01) maka H 0 ditolak. Kesimpulan, total  populasi  penduduk berpengaruh terhadap intensitas Emisi CO 2 .
d. Variabel Gross  Domestic  Product memiliki  nilai  Probabilitas  t-Statistic  0,9105  (> 0,10)  maka  H 0 diterima.  Kesimpulan,  Gross  Domestic  Product  tidak  berpengaruh terhadap intensitas Emisi CO 2 .

## 2.  Uji F
R-squared 0.963343 Adjusted R-squared  0.956361 S.E. of regression 6644171. Sum squared resid  92704507 Log likelihood -442.5564 F-statistic 137.9713 Prob(F-statistic) 0.000000
[ F-statistic ]  terlihat  memiliki  Nilai  137.9713  dengan  probabilitas  signifikansi empirik  [ Prob(F-statistic) ]  0,000000  (<  0,01)  maka  H 0 ditolak.  Kesimpulan, Foreign  Direct  Invesment ,  Jumlah  konsumsi  energi  Listrik,  Total  populasi penduduk, dan Gross Domestic Product secara Bersama-sama berpengaruh terhadap Intensitas Emisi CO 2 .
3.  Uji Determinan ( R 2 )
R-squared 0.963343 Adjusted R-squared  0.956361 S.E. of regression 6644171. Sum squared resid  92704507 Log likelihood -442.5564
F-statistic 137.9713 Prob(F-statistic) 0.000000 [ R-squared ]  terlihat  memiliki  Nilai  0,963343  atau  96,3343%.  Kesimpulan, 96,3343% Intensitas Emisi CO 2 dipengaruhi oleh Foreign Direct Invesment , Jumlah konsumsi  energi  Listrik,  Total  populasi  penduduk,  dan Gross  Domestic  Product . Sisanya dipengaruhi oleh variable lain diluar model penelitian ini.
Analisis ini menunjukkan bahwa model regresi linier sederhana yang digunakan mungkin  tidak  memadai  untuk  menggambarkan  hubungan  yang  kompleks  antara variabel. Meskipun model tersebut memberikan koefisien determinasi (R-squared) yang tinggi  sebesar  0.963343,  menunjukkan  bahwa  sekitar  96.33%  dari  variasi  dalam intensitas emisi CO2 dapat dijelaskan oleh variabel independen yang digunakan dalam model,  namun  penting  untuk  diingat  bahwa  model  tersebut  hanya  mampu  menangkap hubungan linier antara variabel-variabel tersebut.
Selain  itu,  analisis  uji  t  menunjukkan  bahwa  tidak  semua  variabel  independen memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  intensitas  emisi  CO2  secara  parsial.  Misalnya, variabel Foreign Direct Investment (FDI) dan Gross Domestic Product (GDP) memiliki nilai  probabilitas  (Prob.)  t-Statistic  yang  lebih  besar  dari  0.10,  sehingga  hipotesis  nol (H0)  diterima,  yang  berarti  kedua  variabel  tersebut  tidak  memiliki  pengaruh  yang signifikan terhadap intensitas emisi CO2 dalam model ini.
Uji  F  menunjukkan  bahwa  secara  bersama-sama,  variabel  independen  yang digunakan  dalam  model  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  intensitas  emisi CO2, dengan nilai probabilitas (Prob(F-statistic)) kurang dari 0.01.
Namun  demikian,  terdapat  beberapa  keterbatasan  dalam  analisis  ini.  Pertama, model  regresi  linier  sederhana  mungkin  tidak  mampu  menangkap  hubungan  yang kompleks antara variabel-variabel tersebut, terutama jika hubungan tersebut tidak linier. Kedua,  ada  faktor-faktor  lain  yang  dapat  memengaruhi  intensitas  emisi  CO2  namun tidak  dimasukkan  dalam  model  ini,  seperti  faktor-faktor  budaya,  politik,  atau  faktor- faktor alam yang sulit diukur secara kuantitatif.
Oleh karena itu, meskipun model regresi linier sederhana memberikan gambaran awal tentang hubungan antara variabel-variabel tersebut, penelitian lebih lanjut dengan menggunakan pendekatan yang lebih kompleks dan inklusif mungkin diperlukan untuk memahami secara menyeluruh faktor-faktor yang memengaruhi intensitas emisi CO2.

## KESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Foreign Direct Invesment , Jumlah konsumsi energi Listrik, Total populasi penduduk, dan Gross Domestic Product terhadap  Tingkat  intensitas  Emisi  CO 2 atau  karbondioksida  dari  tahun  1994  sampai 2019  di  Indonesia.  Variabel  independen  dalam  penelitian  ini  yaitu Foreign  Direct Invesment ,  Jumlah  konsumsi  energi  Listrik,  Total  populasi  penduduk,  dan Gross

## Pengaruh Ekonomi Energi Terhadap Intensitas Emisi Co2 dalam Merepresentasikan Sustainable Development Goals (SGDS)
Domestic  Product dan  variable  dependennya  yaitu  Emisi  CO 2 atau  Emisi karbondioksida.  Model  Estimasi  Penelitian  ini  menggunakan Ordinary  Least  Square (OLS)  regresi  model  linier.  Hasilnya  menunjukkan  dua  varibel  independen  yang berpengaruh secara signifikan terhadap intensitas Emisi CO 2 atau Emisi karbondioksida dari  tahun  1994  sampai  2019  di  Indonesia.  Yaitu,  jumlah  konsumsi  energi  Listrik berpengaruh dan signifikan terhadap intensitas karbondioksida kemudian total populasi penduduk  berpengaruh  dan  signifikan  terhadap  intensitas  karbondioksida,  sedangkan dua  variabel  independen  lainnya  yaitu Foreign  Direct  Invesment dan Gross  Domestic Product tidak  menunjukkan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  intensitas  Emisi  CO 2 atau Emisi  karbondioksida sehingga dari hasil penelitian tersebut  dapat  menjadi  acuan dalam  melakukan  Pembangunan  guna  mencapai Sustainable  Development  Goals (SDGs) di Indonesia.

## DFTARPUSTAKA
Abimanyu,  Haznan,  &  Hendrana,  Sunit.  (2014). Konversi  biomassa  untuk  energi alternatif  di  Indonesia:  tinjauan  sumber  daya,  teknologi,  manajemen,  dan kebijakan . LIPI Press.
Afriyanti,  Yulia,  Sasana,  Hadi,  &  Jalunggono,  Gentur.  (2020).  Analisis  faktor-faktor yang mempengaruhi konsumsi energi terbarukan di Indonesia. Dinamic , 2 (3), 865– 884.
Budiman,  Ihsan,  &  Setiawan,  Reza.  (2021).  Simulasi  Cfd  Analisa  Penambahan Temperatur  Pada  Pembakaran  Oxy-Fuel  Boiler  Dengan  Bahan  Bakar  Gas  Alam. Infomatek: Jurnal Informatika, Manajemen Dan Teknologi , 23 (1), 21–26.
Budiman,  Ihsan,  Setiawan,  Reza,  &  Fauji,  Najmudin.  (2021).  Analisis  komputasi perbandingan  temperatur  pembakaran  boiler  menggunakan  udara  pembakaran konvensional dan pembakaran oxy-fuel. Jurnal Teknik Mesin Indonesia , 16 (1), 30– 34.
Daniswara,  Khrisna.  (2023). Analisis  Hubungan  Dinamis  Antara  Populasi,  Emisi Karbon,  Konsumsi  Listrik,  Dan  Pertumbuhan  Ekonomi  Di  Asean  6 .  Universitas Jambi.
Dilasari, Aranta Prista, Ani, Heti Nur, & Rizka, Rahma Jariatul Hajah. (2023). Analisis Best Practice Kebijakan Carbon Tax Dalam Mengatasi Eksternalitas Negatif Emisi Karbon Di Indonesia. Owner: Riset Dan Jurnal Akuntansi , 7 (1), 184–194.
EBTKE,  Ditjen.  (2020).  Buku  Rencana  Strategis  (Renstra)  Direktorat  Jenderal  Energi Baru Terbarukan dan Konservasi Energi (Ditjen EBTKE) Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral ahun 2020-2024. Jakarta: Direktorat Jenderal Energi Baru,
Terbarukan Dan Konservasi Energi .
Gobel,  Indra  Wirana  Jaya,  Tondobala,  Linda,  &  Sela,  Rieneke  L.  E.  (2019).  Sebaran
Spasial  Emisi  Gas  Karbon  Dioksida  (CO2)  pada  Kawasan  Permukiman  di Kecamatan Singkil Kota Manado. Spasial , 6 (3), 628–636.
Hidayat,  Fian,  Winardi,  Bambang,  &  Nugroho,  Agung.  (2019).  Analisis  Ekonomi Perencanaan  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Surya  (Plts)  Di  Departemen  Teknik Elektro Universitas Diponegoro. Transient , 7 (4), 875.
Hutomo,  Baskara  Adiena,  &  Susetyo,  Cahyono.  (2020).  Pola  Spasial  Produksi  dan Serapan  Emisi  CO2  Primer  pada  Sektor  Perumahan  di  Kecamatan Sukomanunggal. Jurnal Teknik ITS , 8 (2), C108–C115.
Monantun,  Syufrijal  Readysal.  (2014). Jaringan  Distribusi  Tenaga  Listrik .  Jakarta:
Kementrian pendidikan dasar menengah dan kebudayaan republik indonesia.
Mone,  Daniel  M.  V,  &  Utami,  Efri  Diah.  (2021).  Determinan  Kelaparan  di  Indonesia Tahun 2015-2019. Seminar Nasional Official Statistics , 2021 (1), 547–556.
Novalia, Theresa. (2019). Neraca Lahan Indonesia. Seminar Nasional Official Statistics , 2019 (1), 245–254.
Prasetyo,  Dwi  Prasetyo  Dwi,  Lamada,  Ibrahim  Lamada  Ibrahim,  &  Adzillah,  Wilma Nurrul  Adzillah  Wilma  Nurrul.  (2021).  Implementasi  Monitoring  Kualitas  Udara menggunakan Sensor MQ-7 dan MQ-131 berbasis Internet Of Things. Electrician: Jurnal Rekayasa Dan Teknologi Elektro , 15 (3), 239–245.
RIDA,  FAJRIANI.  (2023). Pengaruh  Gdp,  Foreign  Direct  Investment  Dan Pertumbuhan  Industri  Terhadap  Tingkat  Emisi  Karbon  Dioksida  (Studi  Kasus: Negara-Negara Asean) .
Rizqi,  Aniisa,  Palupi,  Hanif,  Novantia,  Novantia,  Wicaksono,  Bayu  Rhamadani,  & Indrasari,  R.  R.  Nila.  (2022).  Forecasting  Produksi  Kayu  Bulat  di  Indonesia. Seminar Nasional Official Statistics , 2022 (1), 285–292.
Saleha, Arti, Abrianto, Heri, & Nasution, Mulia. (2021). Pengaruh Ekspor, Nilai Tukar, Foreign  Direct  Investment  Dan  Utang  Luar  Negeri  Terhadap  Cadangan  Devisa Indonesia  Tahun  2014-2019. Account:  Jurnal  Akuntansi,  Keuangan  Dan Perbankan , 8 (1).
Sulasminingsih,  Sri,  Juwariyah,  Tatik,  Siahaan,  Yehuda,  Putri,  Bunga  Hardiyana,  & Putra, Noval Aulia. (2024). Penerapan Tema SDGs Kehidupan Sehat dan Sejahtera untuk Menangani Polusi Udara di Jakarta. IKRA-ITH Teknologi Jurnal Sains Dan Teknologi , 8 (1), 18–26.
Syafaati,  Salma  Nuradzkia,  &  Mangkoedihardjo,  Sarwoko.  (2021).  Evaluasi  dan Perencanaan  Ruang  Terbuka  Hijau  Berbasis  Serapan  Emisi  Karbon  Dioksida (CO2) di Zona Barat Kota Surabaya. Jurnal Teknik ITS , 9 (2), F222–F229.
Wati,  I.  K.  A.  Murnia.  (2017). Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Investasi

## Pengaruh Ekonomi Energi Terhadap Intensitas Emisi Co2 dalam Merepresentasikan Sustainable Development Goals (SGDS)
Asing Langsung Di Negara Emerging Markets Kawasan Eropa Tahun 2010-2015 . Universitas Negeri Jakarta.
Yordani, Muhammad Fatih, & Sudaryanto, Aris.  (2021). Pengujian Sistem Monitoring Listrik  Berbasis  NodeMCU  Menggunakan  Blackbox  Testing. Informatics, Electrical and Electronics Engineering (Infotron) , 1 (2), 50–55.