## APLIKASI ERROR CORRECTION MECHANISM DALAM ANALISIS DAMPAK PERTUMBUHAN EKONOMI, KONSUMSI ENERGI DAN PERDAGANGAN
INTERNASIONAL TERHADAP EMISI CO 2 DI INDONESIA
Fitri Kartiasih 1 , Adi Setiawan 2
1 Politeknik  Statistika  STIS
2 BPS Provinsi DKI Jakarta
e-mail : fkartiasih@stis.ac.id
DOI: 10.14710/medstat.13.1.104-115
Keywords: CO 2 Emissions,  ECM, Energy Consumption, Environment  Kuznets Curve, Trade
Abstract: Economic  development  is  an  effort  to  improve people's  lives.  However,  economic  development  has negative externalities. Emissions generated from economic  activities  can  pollute  the  environment.  This study  purpose  to  determine  the  relationship  between economic  growth  and  CO 2 emissions  based  on  the Environment  Kuznets  Curve  (EKC)  hypothesis  and analyze  the  influence of energy  use, economic growth  and international  trade  on  CO 2 emissions  in  Indonesia  in  the period  1977-2014  using  Error  Correction  Mechanism (ECM)  analysis.  The  results  showed  that  the  EKC hypothesis  does  not  apply  in  Indonesia,  meaning  that economic  development  carried  out  during  the  research period  still  pursues  increased  income  without  regard  to environmental  quality  so  that  increased  per  capita  income is  accompanied  by  increase  in  CO 2 emissions.  Based  on econometric  analysis  of  ECM,  it  shows  that  the  variables of  energy  use,  economic  growth  and  international  trade have  a  statistically  significant  effect  on  CO 2 emissions  in Indonesia  in  the  long  run.  In  the  short  term,  economic growth,  and  error  correction  terms  have  a  statistically significant effect  while  the  variables  of  energy consumption  and  international  trade  do  not  have  a statistical  effect on CO 2 emissions  in Indonesia.

## 1. PENDAHULUAN
Pembangunan ekonomi diekpektasikan dapat memperbaiki  kualitas  hidup masyarakat.  Namun  proses  pembangunan  memiliki  dampak  sampingan  atau  eksternalitas. Eksternalitas  yang  ditimbulkan  ada  dua  macam,  yaitu  eksternalitas  positif  dan  negatif. Eksteralitas  postif  berupa  meningkatnya  kesejahteraan  hidup,  membaiknya  tingkat kesehatan,  pendidikan  dan  lain-lain.  Eksternalitas  negatif  berupa  menurunnya  kualitas  atau degradasi lingkungan.
Article Info: Received: 31 March 2019 Accepted: 25 June 2020 Available Online: 2 6 June 2020
Permasalahan  mengenai  lingkungan  terutama  terkait  pemanasan  global  dan perubahan  iklim  telah  menjadi  perhatian  seluruh  dunia  dalam  dua  dekade  terakhir. Dampak pemanasan  global  terhadap  ekonomi  dunia  telah  dinilai  secara  intensif  oleh  para  peneliti sejak  tahun  1990-an  (Antonakakis et  al. ,  2017  dan  Halicioglu,  2009). Menurut World Bank (2010)  pemanasan  global  dan  perubahan  iklim  sebesar  58,8  persen  disebabkan  oleh  emisi CO 2. Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change  (IPCC)  pada  tahun  1995  untuk  pertama kalinya  mengemukakan  adanya  bukti  keterlibatan  pengaruh  manusia  pada  iklim  global (IPCC,  1995)    Pemanasan  global  disebabkan  oleh  semakin  meningkatnya  konsentrasi  gas rumah  kaca  (GRK),  serta  aktivitas  antropogenik  lainnya.  Faktor  krusial  yang  menjadi sebab  naiknya  emisi  GRK  ialah  aktivitas  ekonomi  dan  penggunaan  energi  (IPCC,  2014). Jika  dilihat  secara  historis,  negara-negara  maju  bertanggung  jawab  atas  sebagian  besar emisi  di  dunia,  tetapi  dalam  beberapa  tahun  terakhir  emisi  di  negara-negara  berkembang justru  jauh lebih  tinggi  (IEA, 2014).
Pertumbuhan  ekonomi  yang  dikaitkan  dengan  polusi  lingkungan  maupun  pengaruh pertumbuhan  ekonomi  dan  konsumsi  energi  telah  dilakukan  secara  empiris  dan  intensif lebih  dari  dua  dekade.  Hubungan  antara  pertumbuhan  ekonomi  dan  polusi  lingkungan dikenal  dengan  hipotesis  Environmental  Kuznets  Curve  (EKC).  Salah  satu  elemen  yang penting  dalam  pertumbuhan  ekonomi  adalah  konsumsi  energi.  Kartiasih,  Syaukat,  & Anggraeni  (2012)  menyatakan  bahwa  intensitas  energi  di  Indonesia  makin  meningkat dibandingkan  dengan  tahun-tahun  sebelumnya.  Intensitas  energi  Indonesia  pada  tahun 2010  sebesar  0,36  ribu  BOE/miliar  rupiah,  artinya  untuk  menciptakan  output  atau  Produk Domestik  Bruto  (PDB)  1  miliar rupiah dibutuhkan energi sebesar 0,36 ribu BOE ( barrel of oil equivalent ) atau diperlukan cost of energy sebesar 53 juta rupiah.
Studi  mengenai  hubungan  dinamis  antara  emisi  CO 2 ,  pertumbuhan  ekonomi, perdagangan  internasional  serta  penggunaan  energi  di  Indonesia  masih  sangat  sedikit. Shahbaz et  al. (2013)  meneliti  relasi  dinamis  antara  pertumbuhan  ekonomi,  pemakaian energi,  pengembangan  keuangan,  keterbukaan  perdagangan  dan  emisi  CO 2 di  Indonesia selama  periode  1975Q1-2011Q4.  Studi  ini  mengaplikasikan  uji autoregressive-distributed lag (ARDL) bounds untuk  menguji  integrasi  antar  variabel  dan vector  error  correction model (VECM) untuk menguji  arah hubungan  kausal antar variabel.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menginvestigasi  relasi  antara  pertumbuhan  ekonomi dan  emisi  CO 2 berdasarkan  hipotesis Environment  Kuznets  Curve (EKC)  serta menganalisis  pengaruh  pertumbuhan  ekonomi,  penggunaan  energi,  dan  perdagangan internasional  terhadap  emisi  CO 2 di  Indonesia  periode  1977-2014.  Berbeda  dengan  studi- studi  sebelumnya,  penelitian  ini  juga  menguji  apakah  hipotesis  EKC  berlaku  di  Indonesia atau  tidak,  serta  menerapkan  analisis  ekonometrik Error  Correction  Mechanism (ECM) untuk  menyelidiki  hubungan  kausal  antara  emisi  CO 2 ,  pertumbuhan  ekonomi,  perdagangan internasional  dan konsumsi  energi di  Indonesia.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Relasi  pertumbuhan  ekonomi  dan  kualitas  lingkungan  telah  menjadi  sumber kontroversi  dalam  waktu  yang  cukup  lama.  Pada  awal  1990-an  Grossman  &  Krueger (1995)  mengungkapkan  adanya  hubungan  nonlinear  antara  pertumbuhan  ekonomi  dan degenerasi/degradasi  lingkungan.  Mereka  juga  berpendapat  bahwa  hubungan  berbentuk  U terbalik  antara  pendapatan  per  kapita  dan  ketimpangan  pendapatan  yang ditunjukkan dalam Kuznets  (1955)  juga  berlaku  di  pendapatan  per  kapita  dan  degenerasi  lingkungan. Hubungan  antara  pertumbuhan  ekonomi  dan  degenerasi  lingkungan  dapat  disajikan  melalui
kurva  berbentuk  lonceng,  yang  dikenal  sebagai  Environmental  Kuznets  Curve  (EKC). Hipotesis  EKC  menjelaskan  bahwa  degenerasi  lingkungan  naik pada tahap pertama dengan meningkatnya  pertumbuhan  ekonomi  dan  kemudian  berubah  menjadi  menurun  pada  tahap terakhir  setelah  mencapai  pada  tingkat  ambang  batas  ( threshold )  tertentu.  Artinya, hipotesis  EKC  menunjukkan  pertumbuhan  ekonomi  membawa  kesejahteraan  bagi lingkungan  dalam  jangka panjang  (Alam et al. , 2016 dan Mason & Swanson, 2003).
Hipotesis  EKC  ini  telah  diuji  di  beberapa  negara  dan  studi  lintas  negara  baru-baru ini  mempertimbangkan  penerapan  kebijakan  untuk  memecahkan  masalah  degenerasi lingkungan,  menjaga  pertumbuhan  ekonomi  berkelanjutan  (Dinda,  2004).  Tetapi  bukti empiris  dari  hubungan  degenerasi  lingkungan  dan  pertumbuhan  tidak  mencapai  konsensus konklusif.  Satu  kelompok  studi  (Narayan  &  Narayan,  2010;  Saboori et  al. ,  2012;  Sephton &  Mann,  2013)  menemukan  hubungan  nonlinear  berbentuk  U  terbalik  di  jangka  panjang dan  jangka  pendek  antara  emisi  CO 2 dan  pertumbuhan  ekonomi  dan  mendukung  hipotesis EKC.  Tetapi  studi  lain  (Nasir  &  Rehman,  2011;  Shahbaz,  Lean,  &  Shabbir,  2012) menemukan  hipotesis  EKC  terbukti  dalam  jangka  panjang,  dan  bukan  dalam  jangka pendek.  Di  sisi  lain,  beberapa  studi  (Arouri et  al. ,  2012;  Esteve  &  Tamarit,  2012) menemukan  bahwa hubungan  antara emisi CO 2 dan pertumbuhan  ekonomi  adalah linier.
Sumber: Andreoni dan Levinson, 2001
Gambar  1 Environment Kuznets Curve
Lapinskienė et  al. (2013)  menyatakan  bahwa  hipotesis  EKC  menunjukkan hubungan  berbagai  macam  indikator  kerusakan  lingkungan  (polutan  udara  seperti  CO 2 , SO 2 ,  polutan  air,  limbah,  dan  sebagainya)  dan  pembangunan  ekonomi  yang  bisa  dijelaskan oleh  pendapatan  per  kapita  atau  PDB.  Stern  (2004)  menjelaskan  bahwa  pada  tahap  awal pembangunan  ekonomi,  kerusakan  lingkungan  dan  polusi  akan  meningkat.  Kemudian setelah  mencapai  tingkat  pendapatan  per  kapita  tertentu  tren  kerusakan  lingkungan  dan polusi  akan  menurun,  sehingga  pembangunan  ekonomi  justru  akan  diikuti  oleh  perbaikan lingkungan.  Hubungan  antara  kerusakan  lingkungan  hidup  dengan  pertumbuhan  ekonomi sering  disebut  dengan  hipotesis Environment  Kuznets  Curve yang  berbentuk  seperti  huruf U yang terbalik.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tiwari  (2011)  serta  Ozturk  &  Uddin  (2012) mengggunakan  pendekatan  VAR/VECM  untuk  mengetahui  relasi  antara  emisi  CO 2 , penggunaan  energi,  pertumbuhan  ekonomi  serta  menguji  validitas  dari  hipotesis  EKC. Beberapa  penelitian  mengenai  relasi  antara  emisi  karbondioksida,  penggunaan  energi  dan pertumbuhan  ekonomi  juga  diteliti  oleh  Dogan  &  Turkekul  (2016);  Jayanthakumaran et  al.
(2012);  Kasman & Selman (2015);  Kohler (2013);  Kwakwa & Adu (2015).
Halicioglu  (2009)  meneliti  hubungan  antara  emisi  CO 2 ,  pemakaian  energi,  PDB, dan  perdagangan  internasional  di  Turki  periode  1960-2005  dan  menerapkan  metode autoregressive  distributed  lag  (ARDL).  Hasil  penelitiannya  mengkonfirmasi  bahwa variabel  yang  paling  signifikan  menjelaskan  emisi  karbon  di  Turki  adalah  pendapatan (PDB)  kemudian  diikuti  oleh  konsumsi  energi.  Jalil  &  Mahmud  (2009)  menemukan
Emisi Bahan Polutan Pendapatan per Kapita
adanya  relasi  satu  arah  pertumbuhan  ekonomi  dan  emisi  CO 2 di  China.  Hasil penelitiannya juga  mengindikasikan  bahwa  emisi  karbon  terutama  dipengaruhi  oleh  PDB  dan  konsumsi energi  dalam  jangka  panjang.  Iwata,  Okada,  &  Samreth  (2010)  membuktikan  bahwa hipotesis  EKC  berlaku  di  Perancis.  Pemakaian  energi  memiliki  efek  positif  dan  signifikan terhadap emisi  CO 2 .
Studi  Halicioglu  (2009)  diperkuat  oleh  Jayanthakumaran et  al. (2012)  untuk  kasus di  Cina  dan  India  dengan  menggunakan  metode  ARDL  dengan  data  untuk  tahun  1971– 2007.  Selain  itu  Farhani,  Chaibi,  &  Rault  (2014)  menyelidiki  relasi  antara  emisi  CO 2 , penggunaan  energi,  perdagangan  dan  PDB  untuk  Tunisia  dengan  pendekatan  ARDL  dan kausalitas  Granger  dengan  panel  vector  error  correction  model  (VECM)  tahun  1971-2008. Penggunaan  energi,  pertumbuhan  ekonomi  dan  perdagangan  internasional  berhubungan positif  dengan  emisi  CO 2 di  jangka  panjang.  Hipotesis  EKC  juga  valid  dalam  jangka panjang.
Yang et  al. (2012)  meneliti  hubungan  antara  emisi  karbon,  PDB  riil  dan  konsumsi energi  di  Shanghai  tahun  1978-2010.  Data  yang  dipakai  stasioner  di first  difference dan terkointegrasi  sehingga  metode  yang  sesuai  untuk  diterapkan  adalah  VECM.  Pada  jangka panjang  emisi  karbon  berhubungan  positif  dengan  konsumsi  energi,  sebaliknya  memiliki hubungan  negatif  dengan  PDB  riil.  Artinya  pertumbuhan  ekonomi  yang  terjadi  diiringi oleh  penurunan  emisi  karbon. Hal ini  mengkonfirmasi  keberadaan hipotesis  EKC.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  memanfaatkan  analisis  ekonometrika  untuk  mengetahui  efek  dari penggunaan  energi,  perdagangan  internasional  serta  pertumbuhan  ekonomi,  terhadap  emisi CO 2 di  Indonesia.  Ada  beberapa  tahapan  yang  harus  dilakukan  sebelum  estimasi  model ekonometrik  dengan data runtun waktu ( time series ) diterapkan (Gambar 2).
Gambar  2 Tahapan Analisis  Data Runtun Waktu yang Diterapkan dalam  Penelitian
Model  ekonometrik  yang  dipakai  berdasarkan  hasil  uji  stasioneritas  setiap  variabel. Model  ECM  ( Error  Correction  Mechanism )  diaplikasikan  karena  mampu  mengoreksi disekuilibrium  jangka  pendek  menuju  ke  ekulilibrium  jangka  panjang.  ECM  juga dimanfaatkan/dipakai  jika  minimal  salah  satu  variabel  dalam  suatu  persamaan  tidak
Ya Data runtun waktu pada level Uji  stasioneritas data Stasioner Regresi linier Ya Terkointegrasi Tidak Error Correction Mechanism Tidak Stop
stasioner  di  level.  Kelebihan  lain  dari  ECM  yaitu  mampu  mengakomodasi  relasi  jangka pendek  dan  jangka  panjang  dari  setiap  variabel  yang  dianalisis.  Berdasarkan  Gambar  2 dapat  dilihat  bahwa  model  regresi  linear  dapat  diterapkan  jika  setiap  variabel  stasioner  di level.  Model  ECM dituliskan  sebagai berikut:
∆𝑌 𝑡 = 𝛼 0 + 𝛼 1 ∆𝑋 𝑡 + 𝛼 2 𝐸𝐶𝑇 𝑡 + 𝑒 𝑡 (1)
dengan ∆ : delta, 𝐸𝐶𝑇 𝑡 = 𝑒̂ 𝑡−1 = (𝑌 𝑡−1 − 𝑌̂ 𝑡−1 ) = lag 1  periode  dari  nilai  residual yang merupakan  kesalahan keseimbangan ( error correction component ) dari periode waktu sebelumnya  (t-1). 𝑒 𝑡 : adalah error yang memenuhi  asumsi klasik.
Penelitian  ini  mengacu  pada  Halicioglu  (2009)  serta  Kwakwa  &  Adu  (2015) dimana  pengaruh  penggunaan  energi,  perdagangan  internasional,  serta  pertumbuhan ekonomi  terhadap emisi  CO 2 di Indonesia  dapat dituliskan  sebagai berikut:
ln 𝐶𝑂 𝑡 = 𝛼 0 + 𝛼 1 𝑙𝑛𝑌 𝑡 + 𝛼 2 𝑙𝑛𝐸𝐶 𝑡 + 𝛼 3 𝑙𝑛𝐹𝑇 𝑡 + 𝜀 𝑡 (1)
dengan 𝑡 adalah  waktu, 𝛼 0 adalah  konstanta, 𝐶𝑂 adalah  emisi  CO 2 per  kapita  (dalam metrik  ton), 𝑌 adalah  PDB  per  kapita  (PDB  konstan  2005  dalam  US  dollar), 𝐸𝐶 adalah penggunaan  energi  per  kapita  (dalam kg  of  oil  equivalent ), 𝐹𝑇 adalah  perdagangan internasional  yang  diproksi  dengan  rasio  keterbukaan  perdagangan  yaitu  nilai  impor  riil ditambah  nilai  ekspor  riil  dibagi  dengan  PDB  riil  dan 𝜀 𝑡 adalah error  term .  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  data  tahunan  dari  tahun  1977-2014  didapatkan  dari World Development Indicators (WDI) Bank Dunia. Paramater 𝛼 1 , 𝛼 2 dan 𝛼 3 berturut-turut  adalah  elastisitas  jangka  panjang  emisi  CO 2 terhadap  PDB  riil  per  kapita,  konsumsi  energi  dan  perdagangan  internasional.  Berdasarkan hipotesis  EKC, 𝛼 1 dihipotesiskan  bertanda  positif  dan 𝛼 2 dihipotesiskan  bertanda  positif, dikarenakan  penggunaan  energi  yang  meningkat  menyebabkan  kegiatan  perekonomian makin  tumbuh  sehingga  semakin  besar  pula  emisi  CO 2 yang  terjadi.  Sedangkan 𝛼 3 tergantung  dari  tingkat  pembangunan  ekonomi  suatu  negara.  Jika  suatu  negara  termasuk negara  maju,  maka 𝛼 3 dihipotesiskan  bertanda  negatif,  karena  mereka  berhenti memproduksi  barang-barang  yang  padat  polusi  dan  mulai  memasukkan  barang-barang tersebut dari negara-negara lain (impor) dengan undang-undang perlindungan lingkungannya  kurang  ketat.  Sebaliknya 𝛼 3 dihipotesiskan  bertanda  positif  untuk  kasus negara  berkembang  karena  negara  berkembang  cenderung  memiliki  industri  yang  “kotor” dengan polutan  yang berat (Grossman & Krueger, 1995).
Sering  dijumpai  variabel  yang  terdapat  pada  analisis  deret  waktu  tidak  stasioner dimana  antar  variabel  bergerak  pada  arah  yang  sama  atau  mungkin  juga  berlawanan  yang tidak  dilandasi  oleh  suatu  teori.  Hubungan  yang  seperti  ini  menimbulkan  hubungan  semu ( spurious  regression ).  Hubungan  yang  semu  pada  akhirnya  bisa  mengarah  ke  hubungan jangka  panjang  yang  stabil  dengan  catatan  variabel-variabel  tersebut  terkointegrasi.  Untuk mengecek  apakah  X  dan  Y  terkointegrasi  atau  memiliki  hubungan  jangka  panjang  yang stabil,  maka  perlu  dilakukan  uji  kointegrasi  dengan  cara  menguji  residual  dari  persamaan (1). Hipotesis  dari uji  residual  tersebut  dapat ditulis:
𝐻 0 ∶  𝜀 𝑡 mengandung 𝑢𝑛𝑖𝑡 𝑟𝑜𝑜𝑡 (tidak stasioner) 𝐻 1 ∶  𝜀 𝑡 tidak mengandung 𝑢𝑛𝑖𝑡 𝑟𝑜𝑜𝑡 (stasioner) atau dengan kata lain:
𝐻 0 ∶ X dan Y tidak terkointegrasi 𝐻 1 ∶ X dan Y terkointegrasi
Misalkan  variabel  X  dan  Y  masing-masing  tidak  stasioner  pada  suatu  level,  namun terdapat  terkointegrasi  diantara  keduanya,  maka Error  Correction  Mechanism (ECM)
merupakan  model  yang  paling  sesuai  untuk  diterapkan.  Dengan  mengaplikasikan  ECM, relasi  antar  variabel  dapat  diakomodasi  baik  dalam  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang. Di  jangka  pendek  biasanya  variabel  memiliki  deviasi  dari  ekuilibriumnya,  akan  tetapi kemudian  akan kembali  ke ekulibrium  pada jangka panjang.
Berdasarkan  persamaan  (2),  dengan  memasukkan  ketiga  variabel  yang diaplikasikan  pada  studi  ini  maka  persamaan  jangka  pendek  ECM  dapat  dituliskan  sebagai berikut:
∆ ln 𝐶𝑂 𝑡 = 𝛼 0 + 𝛼 1 ∆𝑙𝑛𝑌 𝑡 + 𝛼 2 ∆𝑙𝑛𝐸𝐶 𝑡 + 𝛼 3 ∆𝑙𝑛𝐹𝑇 𝑡 + 𝛼 4 𝐸𝐶𝑇 𝑡−1 + 𝑢 𝑡 (3)
dengan Δ merupakan first difference; ECT merupakan error correction terms (-1 < ECT < 0). Error  correction  term menunjukkan  seberapa  cepat  penyesuaian  pada  jangka  pendek (karena adanya deviasi)  menuju  ke ekuilibrium  jangka panjang.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  awal  ketika  melakukan  analisis  data  runtun  waktu  yaitu  dengan  melakukan uji  pra-estimasi.  Uji  ini  terdiri  dari  uji  akar  unit  serta  uji  kointegrasi.  Uji  ini  sangat diperlukan  dan  penting  sebab  sebagian  besar  data  yang  dimanfaatkan  dalam  model  runtun waktu  seringkali  memiliki  atau  mengandung  akar  unit  yang  pada  akhirnya  menyebabkan hasil  estimasi  bersifat spurious (semu) dan hasilnya invalid  (Gujarati,  2006).

## 3.1.  Uji Stasioneritas
Uji  stasioneritas  dalam  penelitian  ini  menggunakan  dua  jenis  uji  yaitu  uji Augmented-Dickey-Fuller  (ADF)  dan  uji  Phillips-Perron  (PP)  dimana  derajat  kepercayaan yang  dipakai  adalah  95%  atau  dengan  kata  lain  memiliki  taraf  nyata  (alpha  5  %).  Jika  t- ADF  kurang  dari  nilai  kritis  MacKinnon,  dapat  dikatakan  bahwa  data  yang  diterapkan  di model  ini  sudah  memenuhi  stasioneritas  (tidak  mengandung  akar  unit).  Akar  unit  ini diujikan  baik  di level maupun first difference .
Berdasarkan  Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  seluruh  variabel  tidak  stasioner  di level namun  stasioner  di first  difference atau  bisa  dikatakan seluruh variabel terintegrasi di ordo 1  atau  I(1)  baik  menggunakan  uji  unit  root  ADF  maupun  PP.  Kedua  uji  ADF  maupun  PP memiliki  hipotesis  nul  variabel  mempunyai unit  root (tidak  stasioner)  dengan  hipotesis alternatifnya  variabel  tidak  mempunyai unit  root (stasioner).  Dengan  demikian  dapat dikatakan necessary  condition untuk  terjadinya  hubungan  regresi  yang  terkointegrasi terpenuhi.

## 3.2.  Uji Kointegrasi
Untuk  memastikan  apakah  syarat  cukup  ( necessary  condition )  bagi  regresi terkointegrasi  terpenuhi,  maka  langkah  berikutnya  menguji  residual  dari  persamaan  (2) atau 𝜀 𝑡 harus stasioner dengan menggunakan  uji  ADF dan PP.
Berdasarkan  Tabel  2  terlihat  bahwa  residual  persamaan  regresi  (2)  stasioner  pada alpha  1  %.  Hal  ini  menyiratkan  jika  keempat  variabel  yang  terdapat  dalam  model terkointegrasi,  artinya  terdapat  relasi  jangka  panjang  antara  emisi  CO 2 ,  penggunaan  energi, perdagangan internasional,  serta pertumbuhan  ekonomi.
Tabel 1 Ringkasan Hasil Uji  Stasioneritas Variabel Augmented Dickey-Fuller (ADF) Phillips-Perron (PP) Intersep Intersep dan Tren Intersep Intersep dan
Tren Level ln CO 2 -0.57048 -2.94323 -0.30216 -2.93967 ln Y -1.24095 -1.98194 -1.18317 -1.86083 ln EC -0.81392 -1.46953 -0.82049 -1.49371 ln FT -2.77695 -2.68482 -2.71850 -2.52280 First Difference ln CO 2 -6.19848** -6.12569** -6.74010** -6.83897** ln Y -4.23455** -4.19062** -4.23455** -4.20594** ln EC -5.75669** -5.68671** -5.75674** -5.68851** ln FT -7.72850** -7.88498** -7.86816** -7.88498** Sumber: WDI (diolah)
Keterangan: ** signifikan secara statistik dengan taraf nyata ( 𝛼 = 5 % )
Tabel 2 Hasil Uji  Residual Augmented Dickey-Fuller Phillips-Perron t-Statistic -4.278126 -4.275251 Probability* 0.0020*** 0.0020*** Nilai  kritis  1 % -3.646342*** -3.646340*** Nilai  kritis  5 % -2.954021** -2.954027** Nilai  kritis  10 % -2.615817 -2.615826 Sumber: diolah
Keterangan:  *MacKinnon (1996) one-sided p-values, **signifikan pada 𝛼 = 5 % , *** signifikan pada 𝛼 = 1 %

## 3.3.   Hubungan  Pertumbuhan  Ekonomi dan Emisi CO 2 di Indonesia
Untuk  melihat  apakah  relasi  antara  pertumbuhan  ekonomi  dengan  emisi  CO 2 di Indonesia  sesuai  dengan  Hipotesis  Kurva  U-Terbalik  Kuznets  (EKC),  maka  dilakukan  plot terhadap  data-data  tersebut.  Sumbu vertikal (sumbu Y) adalah emisi CO 2 per kapita (dalam logaritma  natural)  dan  PDB  riil  per  kapita  (dalam  logaritma  natural)  sebagai  sumbu horizontal  (sumbu X).
Berdasarkan  Gambar  3  dapat  dilihat  bahwa  kurva  hubungan  antara  PDB  riil  per kapita  dengan  emisi  CO 2 per  kapita  di  Indonesia  pada  tahun  1977-2014  menunjukkan  tren naik.  Kurva  yang  terbentuk  hampir  menyerupai  huruf  U  terbalik,  namun  bentuknya  masih setengah  (belum  sempurna).  Hal  ini  berarti  jika  PDB  per  kapita  makin  besar  akan  diiringi emisi  CO 2 yang  besar  pula,  kemudian  dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  EKC  tidak berlaku  di  Indonesia  selama  periode  tersebut.  Tidak  berlakunya  hipotesis  EKC  juga menyiratkan  bahwa  peningkatan  PDB  per  kapita  yang  terjadi  tidak  dibarengi  dengan penurunan  emisi  CO 2 .  Hal  ini  mencerminkan  pembangunan  ekonomi  yang  dilaksanakan  di Indonesia  selama  periode  penelitian  bukan  merupakan  pembangunan  yang  ramah lingkungan.  Pembangunan  ekonomi  yang  terjadi  belum  memperhatikan  atau  peduli terhadap kualitas  lingkungan.
Sumber: WDI (diolah)
Gambar  3 Kurva Hubungan  antara PDB Riil per Kapita dengan Emisi  CO 2 per Kapita di Indonesia  Tahun  1977-2014
3.4.   Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Konsumsi  Energi  dan  Perdagangan Internasional terhadap Emisi CO 2 di Indonesia
Hasil  estimasi  yang  diperoleh,  hubungan  antara  pertumbuhan  ekonomi,  konsumsi energi  dan  perdagangan  internasional  terhadap  emisi  CO2  pada  persamaan  regresi terkointegrasi  ditunjukkan  oleh  Tabel 3.
Tabel 3 . Hasil Estimasi  Regresi Kointegrasi  (Jangka Panjang) Variabel Koefisien Standar Error t-Statistic Prob Konstanta -7.054117*** 0.262606 -26.86202 0.0000 Pertumbuhan ekonomi 0.440670** 0.181324 2.430288 0.0213 Konsumsi energi 0.662486*** 0.210083 3.153443 0.0037 Perdagangan 0.218099** 0.084376 2.584838 0.0149 R-squared 0.967856 Adjusted R-squared 0.964642 F-statistic 301.1036 Prob (F-statistic) 0.000000 Sumber: diolah
Keterangan:  **signifikan pada 𝛼 = 5 % ,  *** signifikan pada 𝛼 = 1 %
Berdasarkan Tabel 3 didapat  persamaan regresi terkointegrasi  seperti berikut:
ln 𝐶𝑂 𝑡 ̂ = −7,0541 + 0,4407 𝑙𝑛𝑌 𝑡 + 0,6625 𝑙𝑛𝐸𝐶 𝑡 + 0,2181 𝑙𝑛𝐹𝑇 𝑡 (4)
Persamaan  regresi  di  atas  merupakan  persamaan  regresi  kointegrasi.  Persamaan regresi  kointegrasi  merupakan  persamaan  dengan  variabel independent dan dependent mempunyai  hubungan  dalam  jangka  panjang.  Syarat  dari  persamaan  kointegrasi  adalah residual  model  jangka  panjang  harus  stasioner  atau  dengan  kata  lain  residualnya  bersifat white  noise. Pada  persamaan  ini  syarat  tersebut  telah  terpenuhi.  Nilai  peluang  F-Stat  dari uji overall  F-test yang  berada  pada  angka  0,000  mempunyai  arti  bahwa  dengan  tingkat signifikansi  α=5%,  variabel  pertumbuhan  ekonomi,  konsumsi  energi  dan  perdagangan internasional  secara  bersama-sama  memengaruhi  emisi  CO 2 di  Indonesia  dalam  jangka panjang.  Berdasarkan  persamaan  4,  variabel  pertumbuhan  ekonomi  (t=2,43),  konsumsi energi  (t=3,15),  dan  perdagangan  internasional  (t=2,58)  secara  parsial  memiliki  dampak
-1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 24 24.5 25 25.5 26 26.5 27 Em is i C O 2 pe r ka pi ta
(da la m log ar it m a na tur al )
PDB riil per kapita (dalam logaritma natural)
positif  terhadap  emisi  CO2  di  Indonesia  dalam  jangka  panjang.  Sedangkan  hasil  estimasi ECM atau persamaan regresi jangka  pendek yang didapat  adalah:
Tabel 4. Hasil Estimasi  ECM (Jangka Pendek) Variabel Koefisien Standar Error t-Statistic Prob Konstanta -0.017774 0.012357 -1.438319 0.1614 Pertumbuhan ekonomi 1.214432*** 0.243558 4.986209 0.0000 Konsumsi energi 0.210365 0.251797 0.835454 0.4105 Perdagangan -0.073451 0.087561 -0.838854 0.4087 ECT (-1) -0.551509*** 0.151106 -3.649825 0.0011 R-squared 0.659979 Adjusted R-squared 0.611404 F-statistic 13.58695 Prob (F-statistic) 0.000003 Sumber: diolah
Keterangan:  *** signifikan pada 𝛼 = 1 %
Berdasarkan Tabel 4 didapat  persamaan regresi jangka  pendek sebagai berikut:
∆ ln 𝐶𝑂 𝑡 ̂ = −0,0178 + 1,2144 ∆𝑙𝑛𝑌 𝑡 + 0,2104 ∆𝑙𝑛𝐸𝐶 𝑡 −0,0734 ∆𝑙𝑛𝐹𝑇 𝑡 − 0,5515 𝐸𝐶𝑇 𝑡−1 (5)
Berdasarkan  Tabel  4  juga  terlihat  bahwa  koefisien Error  Correction  Term ( ECT) bertanda  negatif  dan  signifikan  secara  statistik.  Dapat  diartikan  bahwa  spesifikasi  model ECM  yang  diterapkan  dalam  studi  ini  sudah  valid.  Nilai  ECT  yang  negatif  berfungsi  untuk mengkoreksi  penyimpangan  yang  ada  sehingga  terjadi  ekulibrium  dalam  jangka  panjang. Pada  saat  nilai  ECT  positif,  maka  arah  pergerakan  semakin  menjauh  dari  ekulibrium jangka  panjang  sehingga  model  yang  digunakan  akan spurious .  Koefisien  nilai  ECT merupakan speed  of  adjustment yang  berarti  kecepatan  disekuilibrium  yang  terjadi  di periode  sebelumnya  dapat  dikoreksi  pada  periode  saat  ini.  Pada  model  jangka  pendek  di atas,  nilai speed  of  adjustment sebesar  0,5515.  Nilai  ini  menunjukkan  bahwa  dengan tingkat  signifikansi  α=1  %,  fluktuasi  ekulibrium  jangka  pendek  akan  dikoreksi  mengarah ke  ekulibrium  jangka  panjang,  yaitu  sebesar  55,11  %  proses  penyesuaiannya  berlangsung pada  tahun  pertama  dan  44,89  %  proses  penyesuaiannya  berlangsung  pada  tahun-tahun berikutnya.
Berdasarkan  persamaan  yang  diperoleh,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  variabel– variabel  pertumbuhan  ekonomi,  konsumsi  energi,  perdagangan  internasional,  dan error correction  term mampu  menjelaskan  61,14  %  variasi  emisi  CO 2 di  Indonesia  sementara sisanya  dijelaskan  oleh  variabel  lain.  Hal  ini  berdasarkan  nilai  a djusted R-squared sebesar 0,6114.  Berdasarkan  o verall  F-test, pada  tingkat  signifikansi  α  =  5  %,  variabel–variabel penggunaan  energi,  pertumbuhan  ekonomi,  perdagangan  internasional,  dan error correction  term secara bersama-sama  mempengaruhi emisi CO 2 di Indonesia dalam jangka pendek.  Hal  tersebut  diperkuat  dengan  bukti  nilai  peluang pada  uji  o verall  F-test dengan nilai  0,000  yang  lebih  kecil  (kurang)  dari  tingkat  signifikansi  α=5  %.  Pengujian  koefisien regresi  persamaan  ECM  secara  parsial  menunjukkan,  dengan  tingkat  signifikansi  α=1  % pertumbuhan  ekonomi,  serta error  correction  term berpengaruh  signifikan  secara  statistik terhadap  emisi  CO 2 di  Indonesia  dalam  jangka  pendek.  Sebaliknya,  dengan  tingkat
signifikansi  α=5%  variabel  konsumsi  energi  serta  perdagangan  internasional  tidak berpengaruh  secara statistik terhadap emisi  CO 2 di Indonesia.

## 4. KESIMPULAN
Studi  ini  menyelidiki  relasi  antara  pertumbuhan  ekonomi  dan  emisi  CO 2 melalui hipotesis Environment  Kuznets  Curve (EKC),  serta  menganalisis  pengaruh  pertumbuhan ekonomi,  penggunaan  energi  dan  perdagangan  internasional  terhadap  emisi  CO 2 di Indonesia  selama  periode  1977-2014  menggunakan  analisis Error  correction  Mechanism (ECM).  Studi  ini  memperlihatkan  hipotesis  EKC  yang  mengasumsikan  ada  hubungan terbalik  antara  pertumbuhan  ekonomi  dengan  degradasi  lingkungan  (emisi  CO 2 )  tidak berlaku  di  Indonesia.  Arrtinya,  pembangunan  ekonomi  yang  dilaksanakan  selama  periode penelitian  masih  mengejar  peningkatan  pendapatan  tanpa  memperhatikan  kualitas lingkungan  sehingga  peningkatan  pendapatan  per  kapita  diiringi  oleh  peningkatan  emisi CO 2 pula.  Berdasarkan  analisis  ekonometrik  ECM,  dengan  tingkat  signifikansi  α=5  % terlihat  bahwa  variabel  pertumbuhan  ekonomi,  penggunaan  energi  dan  perdagangan internasional  memiliki  dampak  yang  signifikan  secara  statistik  terhadap  emisi  CO 2 di Indonesia  dalam  jangka  panjang.  Dalam  jangka  pendek  pada  taraf  nyata  α=5  %, pertumbuhan  ekonomi,  dan error  correction  term berpengaruh  signifikan  secara  statistik terhadap  emisi  CO 2 di  Indonesia.  Sebaliknya,  variabel  konsumsi  energi  dan  perdagangan internasional  tidak  berpengaruh  secara statistik terhadap emisi  CO 2 di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Alam,  M.  M.,  Murad,  M.  W.,  Noman, A. H. M.,  dan Ozturk, I. 2016. Relationships  among Carbon  Emissions,  Economic  Growth,  Energy  Consumption,  and  Population Growth:  Testing  Environmental  Kuznets  Curve  Hypothesis  for  Brazil,  China  ,  India and Indonesia. Ecological Indicators , Vol. 70, hal 466-479. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2016.06.043
Antonakakis,  N.,  Chatziantoniou,  I.,  dan  Filis,  G.  2017.  Energy  Consumption,  CO2 Emissions,  and  Economic  Growth:  an  Ethical  Dilemma. Renewable  and Sustainable Energy Reviews , Vol. 68, hal 808-824. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.09.105
Arouri,  M.  E.  H.,  Youssef,  A. Ben, M’henni, H., dan Rault, C. 2012. Energy  Consumption, Economic  Growth,  and  CO2  Emissions  in  Middle  East  and  North  African Countries. Energy Policy , Vol. 45, hal 342-349. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.02.042
Beckerman,  W.  1992.  Economic  Growth  and  the  Environment:  Whose  growth?  Whose Environment?, World Development , Vol. 20, hal 481-496.
Dinda,  S.  2004.  Environmental  Kuznets  Curve  Hypothesis:  A  Survey. Ecological Economics, Vol. 49, hal 431–455.  https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2004.02.011
Dogan,  E.  dan  Turkekul,  B.  2016.  CO2  Emissions,  Real  Output,  Energy  Consumption, Trade,  Urbanization,  and  Financial  Development:  Testing  the  EKC  Hypothesis  for the USA. Environmental Science and Pollution Research , Vol. 23, hal 1203-1213. https://doi.org/10.1007/s11356-015-5323-8
Esteve,  V.  dan  Tamarit,  C.  2012.  Is  there  an  Environmental  Kuznets  Curve  for  Spain ? Fresh  Evidence  from  Old  Data. Economic  Modelling ,  Vol.  29,  No.  6,  hal  2696- 2703.  https://doi.org/10.1016/j.econmod.2012.08.016
Farhani,  S.,  Chaibi,  A.,  dan  Rault,  C.  2014.  CO2  Emissions,  Output,  Energy Consumption,  and Trade in Tunisia. Economic Modelling , Vol. 38, hal 426-434. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2014.01.025
Gani,  A.  2012.  The  Relationship  between  Good  Governance  and  Carbon  Dioxide Emissions:  Evidence  from  Develpoing  Economies. Journal  of  Economic Development , Vol. 37, No. 1, 77-93.
Grossman,  G.  M.  dan  Krueger,  A.  B.  1995.  Economic  Growth  and  the  Environment. The Quarterly Journal of Economics , Vol. 110, hal 353-377.
Gujarati,  D. 2006. Basic Econometrics Fourth Edition . New York: The McGraw-Hills.
Halicioglu,  F.  (2009).  An  econometric  study  of  CO2  emissions,  energy  consumption, income  and  foreign  trade  in  Turkey. Energy  Policy , 37 ,  1156–1164. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2008.11.012
Heil,  M.  T.  dan  Selden,  T.  M.  2001.  International  Trade  Intensity  and  Carbon  Emissions :
A Cross-Country. Journal of Environmental Development , Vol. 10, hal 35-49.
IEA.  2014. International  Energy  Agency.  CO2  Emissions  from  Fuel  Combustion: Highlights. Retrieved  from  https://www.oecd-ilibrary.org/energy/co2-emissions- from-fuel-combustion-  2014_co2_fuel-2014-en
IPCC.  1995. IPCC  Second  Assessment  Climate  Change  1995 .  Retrieved  from  https:// www.ipcc.ch/site/assets/uploads/2018/06/2nd-assessment-en.pdf
IPCC. 2014. Climate Change 2014 Synthesis Report Summary Chapter for Policymakers . Retrieved from https://www.ipcc.ch/site/assets/uploads/2018/02/AR5_SYR_FINAL_SPM.pdf
Iwata,  H.,  Okada,  K.,  dan  Samreth,  S.  2010.  Empirical  Study  on  the  Environmental Kuznets  Curve  for  CO2  in  France:  The  Role  of  Nuclear  Energy. Energy  Policy , Vol. 38,  No. 8, hal 4057-4063.  https://doi.org/10.1016/j.enpol.2010.03.031
Jalil,  A.  dan  Mahmud,  S.  F.  2009.  Environment  Kuznets  Curve  for  CO2  Emissions:  A Cointegration  Analysis  for  China. Energy  Policy ,  Vol.  37,  No.  12,  hal  5167-5172. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2009.07.044
Jayanthakumaran,  K.,  Verma,  R.,  dan  Liu,  Y.  2012.  CO2  Emissions,  Energy Consumption, Trade  and  Income:  A  Comparative  Analysis  of  China  and  India. Energy  Policy , Vol. 42,  hal 450-460.  https://doi.org/10.1016/j.enpol.2011.12.010
Kartiasih,  F.,  Syaukat,  Y.,  dan  Anggraeni,  L.  2012.  Determinan  Intensitas  Energi  di Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Pembangunan Indonesia , Vol. 12, No. 2, hal 192- 214.
Kasman,  A.  dan  Duman,  Y.  S.  2015.  CO2  Emissions,  Economic  Growth,  Energy Consumption,  Trade,  and  Urbanization  in  New  EU  Member  and  Candidate Countries:  A  Panel  Data  Analysis. Economic  Modelling ,  Vol.  44,  hal  97-103. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2014.10.022
Kohler,  M.  2013.  CO2  Emissions,  Energy  Consumption,  Income,  and  Foreign  Trade:  A South African Perspective. Energy Policy , Vol. 63, hal 1042-1050. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.09.022
Kuznets,  S.  1955.  Economic  Growth  and  Income  Inequality. The  American  Economic Review , Vol 45,  No. 1, hal 1-28.
Kwakwa,  P.  A.  dan  Adu,  G.  2015.  Effects  of  Income,  Energy  Consumption,  and  Trade Openness on Carbon Emissions in Sub-Saharan Africa. The Journal of Energy and Development , Vol. 41, No. 1.
Lapinskienė,  G.,  Tvaronavičienė,  M.,  dan  Vaitkus,  P.  2013.  Analysis  of  the  Validity  of Environmental  Kuznets  Curve  for  the  Baltic  States. Environmental  and  Climate Technologies , Vol. 12, hal 41-46.  https://doi.org/10.2478/rtuect-2013-0015
Mason,  R.  dan  Swanson,  T.  2003.  A  Kuznets  Curve  Analysis  of  Ozone-Depleting Substances  and  The  Impact  of  the  Montreal  Protocol. Oxford  Economic  Papers , Vol. 55,  hal 1–24.
Narayan,  P.  K.  dan  Narayan,  S.  2010.  Carbon  Dioxide  Emissions  And  Economic Growth :  Panel  Data  Evidence  From Developing Countries. Energy Policy , Vol. 38, No. 1, hal 661-666.  https://doi.org/10.1016/j.enpol.2009.09.005
Nasir,  M.  dan  Rehman, F. U.  2011. Environmental Kuznets Curve for  Carbon Emissions In Pakistan:  an  Empirical  Investigation. Energy  Policy ,  Vol.  39,  No.  3, hal 1857-1864. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2011.01.025
Ozturk,  I.  dan  Uddin,  G.  S.  2012.  Causality  among  Carbon  Emissions,  Energy Consumption  and  Growth  In  India. Economic  Research ,  Vol.  25,  No.  3,  hal.  752- 775. https://doi.org/10.1080/1331677X.2012.11517532
Saboori,  B.,  Sulaiman,  J.,  dan  Mohd,  S.  2012.  Economic  Growth  and  CO2  Emissions  in Malaysia:  A  Cointegration  Analysis  of  the  Environmental  Kuznets  Curve. Energy Policy , Vol. 51, hal 184-191.  https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.08.065
Sephton,  P.  dan  Mann,  J.  2013.  Further  Evidence  of  an  Environmental  Kuznets  Curve  in Spain. Energy Economics , Vol. 36, hal 177-181. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2013.01.001
Shahbaz,  M.,  Hye,  Q.  M.  A.,  Tiwari,  A.  K.,  dan  Leitão,  N.  C.  2013.  Economic  Growth, Energy  Consumption,  Financial  Development,  International  Trade  and  CO2 Emissions  in  Indonesia. Renewable  and  Sustainable  Energy Reviews , Vol. 25, hal 109-121.  https://doi.org/10.1016/j.rser.2013.04.009
Shahbaz,  M.,  Lean,  H.  H.,  dan  Shabbir,  M.  S.  2012.  Environmental  Kuznets  Curve Hypothesis  in  Pakistan :  Cointegration  and  Granger  causality. Renewable  and Sustainable Energy Reviews , Vol. 16, No. 5, hal 2947-2953. https://doi.org/10.1016/j.rser.2012.02.015
Stern,  D.  I.  2004.  The  Rise  and  Fall  of  the  Environmental  Kuznets  Curve. World Development , Vol. 32, No. 8, hal 1419-1439. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2004.03.004
Stern,  D.  I.  dan  Common,  M.  S.  1996.  Economic  Growth  and  Environmental  Degradation: The  Environmental  Kuznets  Curve  and  Sustainable  Development. World Development , Vol. 24, 7, hal 1151-1160.
Suri,  V.  dan  Chapman,  D.  1998.  Economic  Growth,  Trade,  and  Energy:  Implications  for the Environmental  Kuznets  Curve. Ecological Economics , Vol. 25, hal 195-208.
Tiwari,  A.  K.  2011.  Energy  Consumption,  CO2  Emissions  and  Economic  Growth:  A Revisit  of  the  Evidence  from  India. Applied  Econometrics  and  International Development , 11 , 165–189.
World Bank.  2010. Development and Climate Change: World Development Report 2010 . Washington,  DC.
Yang,  G.,  Wang,  H.,  Zhou,  J.,  dan  Liu,  X.  2012.  Analyzing  and  Predicting  the  Economic Growth,  Energy  Consumption,  and  CO2  Emissions  in  Shanghai. Energy  and Environment Research , Vol. 2, No. 2, hal 83-91.
https://doi.org/10.5539/eer.v2n2p83