## Dampak Tenaga Air dan Bahan Bakar Fosil terhadap Implementasi Ekonomi Hijau di Indonesia

## The Impact of Hydropower and Fossil Fuel on Green Economy Implementation in Indonesia
Siti Allifah 1 , Yusman Syaukat 2 , Pini Wijayanti 1 * 1 Program Studi Ekonomi Sumberdaya dan Lingkungan, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB University, Jl. Raya Dramaga, Bogor 16680, Indonesia
2 Program Studi Ekonomi Pertanian, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB University, Jl. Raya Dramaga, Bogor 16680, Indonesia
*Email korespondensi : pini_wijayanti@apps.ipb.ac.id

## ABSTRAK
Pertumbuhan  ekonomi  penting  bagi  masyarakat,  tetapi  jika  kerusakan  lingkungan  seperti pencemaran  udara  dan  emisi  CO 2 yang  terus  meningkat  maka  justru  akan  merugikan masyarakat.  Dalam  hal  ini,  konsep green  economy muncul  untuk  mencapai  pembangunan berkelanjutan salah satunya melalui sektor energi, dimana pengembangan PLTA menjadi salah satu  upayanya.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengestimasi  pengaruh  jangka  pendek  dan panjang  produksi  listrik  dari  PLTA  serta  konsumsi  batu  bara,  gas  alam,  dan  minyak  bumi terhadap emisi CO 2 di Indonesia dan mengevaluasi hipotesis Environmental Kuznets Curve (EKC) dalam konteks energi baru terbarukan (EBT) Indonesia. Untuk menguji hal tersebut, penelitian ini menggunakan metode Autoregressive Distributed Lag (ARDL) dengan data sekunder dari tahun 2000-2018. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konsumsi bahan bakar fosil akan meningkatkan emisi gas rumah kaca (GRK) jangka pendek maupun panjang sementara peningkatan produksi listrik  dari  PLTA  akan  menurunkan  emisi  gas  rumah  kaca.  Hingga  saat  ini,  Indonesia  masih berada  di  posisi scale  effect ,  artinya  kerusakan  lingkungan  dengan  indikator  emisi  CO 2 terus meningkat akibat aktivitas perekonomian.
Kata kunci: bahan bakar fosil, emisi, ekonomi hijau, pembangunan berkelanjutan, PLTA

## ABSTRACT
Economic growth is important for society, but if environmental damage e.g., air pollution and CO 2 emission continuously increases, rhen it will cost society. In this case, the concept of a green economy appears to achieve sustainable development, one of which is through the energy sector. Hydropower development is one of the efforts in the green economy. The purpose of this study is to estimate the short- and long-term effects of electricity production from hydropower and the consumption of coal, natural gas, and oil on CO 2 emissions in Indonesia and evaluate the Environmental Kuznets Curve (EKC) hypothesis in the context of Indonesia's new and renewable energy (EBT). To test this, this study uses the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) method with secondary data from 2000-2018. The results show that the consumption of fossil fuels  will  increase  short  and  long-term  greenhouse  gas  (GHG)  emissions  while  increasing  electricity production from hydropower will reduce environmental damage in Indonesia. Currently, Indonesia is still in a position of scale of effect, meaning that environmental damage with CO 2 emission indicators continues to increase due to economic activity.
Keywords: fossil fuel, emission, green economy, sustainable development, hydropower

## PENDAHULUAN
Kerusakan  lingkungan  dan  rendahnya kesadaran masyarakat terhadap lingkungan mendorong perlunya penerapan
pembangunan  berkelanjutan.  Kerusakan lingkungan terjadi karena tingginya tingkat eksploitasi  sumber  daya  alam  untuk memenuhi  kepentingan  ekonomi  tanpa diiringi  kesadaran  menjaga  lingkungan (Dutu,  2016).  Pilar  lingkungan  ini merupakan salah satu dari tiga pilar dalam pembangunan berkelanjutan (sosial, ekonomi,  dan  lingkungan)  yang  masih terkendala dalam penerapannya
di
Indonesia (Bappenas, 2014). Sejalan dengan penerapan pembangunan  berkelanjutan,  konsep green economy dicetuskan  untuk  mencapai pembangunan
berkelanjutan
secara bertahap. Konsep ini menekankan pertumbuhan ekonomi yang
mengutamakan  keadilan  sosial  dan  tanpa mengabaikan  perlindungan  lingkungan baik melalui sisi produksi seperti di bidang energi  dan  konsumsi  dari  tingkat  individu hingga perusahaan (Bappenas, 2014).
Khususnya  di  sektor  energi,  penerapan ekonomi  hijau  masih  jauh  dari  harapan karena ketergantungan pada sumber energi fosil  seperti  batu  bara,  minyak  bumi,  dan gas alam masih tinggi. Hal ini terjadi dalam penambangan,  pengolahan  menjadi  bahan bakar,  dan  penggunaan  yang  berdampak pada  peningkatan  emisi  GRK,  khususnya emisi CO 2, jenis emisi GRK paling dominan di  sektor  energi  Indonesia  dengan share 93.87% pada tahun 2016 (KESDM, 2017). Di sisi lain, Indonesia memiliki potensi sumber energi terbarukan (EBT) yang besar, seperti seperti  tenaga  air,  angin,  maupun  bahan bakar  nabati  (BBN)  yang  belum  banyak direalisasikan (Bappenas, 2014). Karena itu, konsep  energi  berkelanjutan  ( green  energy ) harus  diterapkan  untuk  mengurangi ketergantungan bahan bakar fosil.
Pemanfaatan  EBT  di  Indonesia  masih menunjukkan  capaian  yang  rendah. Kapasitas terpasang pembangkit listrik EBT di  tahun  2015,  hanya  2%  dari  total  potensi EBT di Indonesia yaitu sebesar 443.208 MW dan capaian bauran EBT di tahun 2021 baru mencapai 11.70% dengan realisasi penambahan kapasitas terbesar pada PLTA,
yaitu  320  MW  (Perpres , 2017;  DJEBTKE, 2021).  Dalam  bauran  energi  yang  diatur dalam  PP  No.  79  Tahun  2014  tentang Kebijakan  Energi  Nasional,  Indonesia menargetkan EBT setidaknya 23% di tahun 2025  dan  31%  di  tahun  2050  (DJPPI,  2017). Target  ini  setara  dengan  45.20  GW pembangkit listrik EBT di tahun 2025 yang terdiri dari Pembangkit Listrik Panas Bumi (PLTP), PLTA, dan lainnya.
Pengembangan  EBT  berkontribusi  pada bauran  energi  sekaligus  akan  menurunkan emisi  CO 2 ,  khususnya  PLTA.  Dalam Rencana  Usaha  Penyediaan  Tenaga  Listrik (RUPTL) 2021-2030, PLTA merupakan EBT yang  memiliki  target  terbesar  dalam penambahan  kapasitas  pembangkit  listrik Indonesia  periode  2021-2030,  yaitu  sebesar 10.40  GW  atau  25.6%  dari  kapasitas  total (PLN,  2021).  Pengembangan  tersebut  akan memberikan dampak positif bagi
lingkungan seperti sumber pasokan air, dan rekreasi,  namun  dapat  berdampak  negatif juga pada lingkungan, contohnya terganggunya  aliran  sungai  (Tahseen  & Karney, 2017).
Penelitian  terdahulu  telah  banyak menganalisis pengaruh PLTA serta konsumsi bahan bakar fosil terhadap emisi CO 2 .  Secara  umum,  konsumsi  bahan  bakar fosil  akan  meningkatkan  emisi  CO 2 yang kemudian menurunkan kualitas lingkungan karena polusi udara. Sedangkan, EBT - salah satunya PLTA, dapat meningkatan kualitas lingkungan  secara  bertahap.  Hal  ini ditunjukkan  oleh  Ridzuan  et  al.,  (2020)  di Thailand,
Malaysia, dan Indonesia. Selanjutnya,  Murshed  et  al.,  (2021) melakukan
penelitian dengan
menggunakan  variabel  konsumsi  energi dari batu bara, gas alam, minyak bumi, dan liquefied petroleum gas (LPG) di Bangladesh. Konsumsi dari batu bara dan minyak bumi menunjukkan  pengaruh  negatif  pada kualitas lingkungan di Bangladesh.
Penggunaan  teknologi  yang  lebih modern dan bersih seperti PLTA diprediksi akan menurunkan pencemaran lingkungan sebagai  dampak  pertumbuhan  ekonomi (Murshed  et  al.,  (2021).  Dalam  hipotesis EKC, pertumbuhan ekonomi akan meningkatkan  pencemaran  lingkungan dalam  jangka  pendek  namun  seiring meningkatnya perekonomian dalam jangka
panjang  akan  menurunkan  pencemaran tersebut  (Ozatac  et  al.,  2017).  Adanya pengembangan  PLTA  diharapkan  dapat memperbaiki  kualitas  lingkungan  di Indonesia  dalam  jangka  pendek  maupun panjang.  Hal  ini  disebabkan  oleh  adanya pengaruh  dari  pengembangan  teknologi yang  rendah  emisi  pada  hubungan  jangka pendek maupun panjang (Ali et al., 2021).
Penelitian  ini  secara  umum  bertujuan untuk  menganalisis  peran  bauran  energi terhadap kualitas
lingkungan
dan pembangunan  ekonomi  Indonesia.  Tujuan umum  tersebut  dapat  dicapai  dengan menjawab  dua  tujuan  khusus,  yaitu  1) mengestimasi pengaruh jangka pendek dan panjang  produksi  listrik  dari  PLTA  serta konsumsi batu bara, gas alam, dan minyak bumi  terhadap  emisi  CO 2 di  Indonesia,  2) mengevaluasi hipotesis Environmental Kuznets  Curve (EKC)  dalam  konteks  energi baru terbarukan (EBT) Indonesia.

## BAHAN DAN METODE

## Model dan Metode Analisis Data
Penelitian  ini  membagi  variabel  konsumsi bahan  bakar  fosil  menjadi  konsumsi  batu bara,  gas  alam,  dan  minyak  bumi  serta produksi listrik dari PLTA sebagai alternatif energi.  PLTA  mendominasi  rencana penambahan  kapasitas  pembangkit  listrik berbasis  EBT  periode  2021-2030  dan  tiga jenis  bahan  bakar  fosil  tersebut  adalah bahan bakar untuk listrik yang tertinggi di Indonesia  (DEN,  2019;  PLN,  2021).  Selain itu,  penelitian  terdahulu  masih  berfokus pada  konsumsi  energi  dari  PLTA  dan penelitian terkait produksi listrik dari PLTA masih  terbatas,  khususnya  di  Indonesia. Model kualitas lingkungan dalam penelitian ini disajikan pada Persamaan 1.
𝐿𝑛𝐶𝑂 2𝑡 = 𝛾 0 + 𝛾 1 𝐿𝑛𝐻𝑦𝑑𝑟𝑜 𝑡
+ 𝛾 2 𝐿𝑛𝐶𝑜𝑎𝑙 𝑡 + 𝛾 3 𝐿𝑛𝑁𝐺𝑎𝑠 𝑡 + 𝛾 4 𝐿𝑛𝑂𝑖𝑙 𝑡 + 𝛾 5 𝐿𝑛𝑅𝐺𝐷𝑃 𝑡 + 𝛾 6 (𝐿𝑛𝑅𝐺𝐷𝑃) 2 𝑡 +   𝑢 𝑡 …….. (1)
Keterangan:
𝐶𝑂 2𝑡 =  Emisi  CO 2 (metrik  ton  per kapita)
𝐻𝑦𝑑𝑟𝑜 𝑡 =  Total  produksi  listrik  dari PLTA   (kWh per kapita)
𝐶𝑜𝑎𝑙 𝑡 =  Total konsumsi batu bara (BOE per kapita)
𝑁𝐺𝑎𝑠 𝑡 =  Total konsumsi gas alam (BOE per kapita)
𝑂𝑖𝑙 𝑡
=  Total konsumsi minyak olahan (BOE per kapita)
𝑅𝐺𝐷𝑃 𝑡 =  PDB  riil  per  kapita  (konstan
2010 USD) Seluruh  variabel  ditransformasikan  ke dalam logaritma natural untuk
menunjukkan nilai elastisitas. Hipotesis dari Persamaan  1  adalah 𝛾 2 , 𝛾 3 , 𝛾 4 ,  dan 𝛾 5 >  0 serta 𝛾 1 dan 𝛾 6 < 0 (Murshed et al., 2021).
1. Pengaruh Jangka Pendek dan Panjang Produksi  Listrik  dari  PLTA  serta Konsumsi Batu Bara, Gas Alam,  dan Minyak Bumi terhadap Emisi CO 2 di Indonesia
Metode  analisis  yang  digunakan  untuk mengestimasi pengaruh jangka pendek dan panjang  produksi  listrik  dari  PLTA  dan konsumsi bahan bakar fosil terhadap emisi CO 2 adalah metode Autoregressive Distributed-lag (ARDL). Uji praestimasi yang perlu dilakukan sebagai berikut:
a. Uji Stasioneritas Uji unit root dilakukan untuk mengevaluasi sifat  stasioneritas  dari  variabel time  series pada
penelitian ini. Adanya
ketidakstasioneran  akan  meningkatkan kemungkinan  dalam  perkiraan  elastisitas palsu atau fenomena regresi palsu ( spurious regression ).  Uji unit  root yang  digunakan adalah  Phillips-Perron  test  (PP  test). Hipotesis  nol  dari  PP  test  adalah  adanya unit root dalam deret tersebut (Gokmenoglu et al., 2015).
b. Uji Kointegrasi
Uji  kointegrasi  dalam  penelitian  ini menggunakan Bounds  Testing  Cointegration yang  dikembangkan  oleh  (Pesaran  et  al., 2001).  Hal  ini  dilakukan  untuk  menguji adanya  kointegrasi  pada  model  yang memiliki  stasioneritas  terintegrasi  pada level  dan first  difference .  Hubungan kointegrasi  antar  variabel  dapat  dilihat dengan  menggunakan  F-statistik.  Jika  F- statistik yang dihitung lebih besar dari nilai
kritis batas atas, 𝐻 0 ditolak  dan  sebaliknya, 𝐻 0 tidak dapat ditolak. Selanjutnya, jika nilai tersebut terletak di antara batas bawah dan atas,  kointegrasi  tidak  dapat  disimpulkan atau tidak meyakinkan.
c. Uji Lag Optimum
Uji lag optimum digunakan untuk memilih urutan lag optimal dari variabel. Penelitian ini menggunakan Akaike Information Criterion (AIC) untuk memilih maksimal lag yang relevan (Jumhur, 2020). Penentuan lag optimum  dilakukan  dengan  memilih lag yang menghasilkan nilai AIC terendah.
d. Estimasi Model ARDL
Pemodelan  ARDL  mencakup  model estimasi Unrestricted  Error-Correction  Model (UECM).  Sesuai  hipotesis  EKC,  bentuk kuadrat dari PDB riil per kapita (LnRGDP) 2 diperhitungkan dalam model. Model UECM dengan  emisi  CO 2 sebagai  variabel dependen dinyatakan pada Persamaan 2.
∆𝐿𝑛𝐶𝑂 2𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝐿𝑛𝐶𝑂 2𝑡−1 + 𝛽 2 𝐿𝑛𝐻𝑦𝑑𝑟𝑜 𝑡−1 + 𝛽 3 𝐿𝑛𝐶𝑜𝑎𝑙 𝑡−1 + 𝛽 4 𝐿𝑛𝑁𝐺𝑎𝑠 𝑡−1 + 𝛽 5 𝐿𝑛𝑂𝑖𝑙 𝑡−1 + 𝛽 6 𝐿𝑛𝑅𝐺𝐷𝑃 𝑡−1 +   𝛽 7 (𝐿𝑛𝑅𝐺𝐷𝑃) 2 𝑡−1
+ ∑ 𝛼 𝑎 ∆𝐿𝑛𝐶𝑂 2𝑡−𝑎 𝑚 𝑎=1 + ∑ 𝛼 𝑏 ∆𝐿𝑛𝐻𝑦𝑑𝑟𝑜 𝑡−𝑏 𝑛 𝑏=1 + ∑ 𝛼 𝑐 ∆𝐿𝑛𝐶𝑜𝑎𝑙 𝑡−𝑐 𝑜 𝑐=1 + ∑ 𝛼 𝑑 ∆𝐿𝑛𝑁𝐺𝑎𝑠 𝑡−𝑑 𝑝 𝑑=1 + ∑ 𝛼 𝑒 ∆𝐿𝑛𝑂𝑖𝑙 𝑡−𝑒 𝑞 𝑒=1 + ∑ 𝛼 𝑓 ∆𝐿𝑛𝑅𝐺𝐷𝑃 𝑡−𝑓 𝑟 𝑓=1 + ∑ 𝛼 𝑔 ∆(𝐿𝑛𝑅𝐺𝐷𝑃) 2 𝑡−𝑔 𝑟 𝑔=1 +   𝜀 𝑡 … (2)
Keterangan:
𝛽 0 =  Intersep, 𝛽, 𝛼
=  Koefisien, 𝑎 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑎𝑖 𝑓 = Lag , ∆ = first difference.
Model Restricted  Error  Correction  Model (RECM)  menunjukkan  pengaruh  jangka pendek atau elastisitas jangka pendek, yang diestimasi dari Persamaan 3.
∆𝐿𝑛𝐶𝑂 2𝑡
= 𝛿 1 + ∑ 𝛼 𝑎 ∆𝐿𝑛𝐶𝑂 2𝑡−𝑎 𝑚 𝑎=1 + ∑ 𝛼 𝑏 ∆𝐿𝑛𝐻𝑦𝑑𝑟𝑜 𝑡−𝑏 𝑛 𝑏=1 + ∑ 𝛼 𝑐 ∆𝐿𝑛𝐶𝑜𝑎𝑙 𝑡−𝑐 𝑜 𝑐=1 + ∑ 𝛼 𝑑 ∆𝐿𝑛𝑁𝐺𝑎𝑠 𝑡−𝑑 𝑝 𝑑=1 + ∑ 𝛼 𝑒 ∆𝐿𝑛𝑂𝑖𝑙 𝑡−𝑒 𝑞 𝑒=1 + ∑ 𝛼 𝑓 ∆𝐿𝑛𝑅𝐺𝐷𝑃 𝑡−𝑓 𝑟 𝑓=1 + ∑ 𝛼 𝑔 ∆(𝐿𝑛𝑅𝐺𝐷𝑃) 2 𝑡−𝑔 𝑟 𝑔=1 + 𝜑𝐸𝐶𝑇 𝑡−1 +   𝜀 𝑡
… ……(3)
Keterangan:
𝛿 1 =  Intersep Koefisien ECT t-1 menunjukkan nilai kecepatan penyesuaian dari ketidakseimbangan.  Koefisien  tersebut harus negatif dan signifikan secara statistik (Khan et al., 2019). Nilai tersebut diestimasi dengan  menggunakan  residu  persamaan jangka panjang pada Persamaan 4.
𝐿𝑛𝐶𝑂 2𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝐿𝑛𝐶𝑂 2𝑡
+ 𝛽 2 𝐿𝑛𝐻𝑦𝑑𝑟𝑜 𝑡 + 𝛽 3 𝐿𝑛𝐶𝑜𝑎𝑙 𝑡 + 𝛽 4 𝐿𝑛𝑁𝐺𝑎𝑠 𝑡 + 𝛽 5 𝐿𝑛𝑂𝑖𝑙 𝑡 + 𝛽 6 𝐿𝑛𝑅𝐺𝐷𝑃 𝑡 + 𝛽 7 (𝐿𝑛𝑅𝐺𝐷𝑃) 2 𝑡 +   𝜎 𝑡 ……....(4) Keterangan:
𝜎 𝑡 = Error term
Model  estimasi  ARDL  dievaluasi  dengan menggunakan  berbagai  uji  diagnostik.  Uji Breusch  Godfrey  Lagrange  Multiplier  (χ2 LM) digunakan untuk menguji keberadaan masalah  korelasi  serial  atau  autokorelasi. Stabilitas  dari  model  estimasi  ARDL dievaluasi  dengan  menggunakan  uji cumulative  sum (CUSUM)  dan cumulative
sum  of  squares (CUSUMSQ)  (Khan  et  al., 2019).
2. Evaluasi  Hipotesis Environmental
Kuznet  Curve (EKC)  dalam  Konteks Energi Terbarukan di Indonesia Berdasarkan Persamaan 4, evaluasi hipotesis EKC dilakukan
dengan mempertimbangkan  nilai  parameter  dari PDB  per  kapita  beserta  signifikansinya. Hipotesis  EKC  terbukti  apabila 𝛽 5 > 0 dan 𝛽 6 < 0 dalam  jangka  pendek  maupun panjang  (Ahmad  et  al.,  2021).  Selanjutnya, titik balik pada kurva EKC ditentukan oleh (−𝛽 5 /2 𝛽 6 ) dan  exp (−𝛽 5 /2 𝛽 6 ) yang merepresentasikan nilai moneternya.

## Jenis dan Sumber Data
Penelitian ini  menggunakan data sekunder time series , yaitu emisi CO , produksi listrik dari PLTA, konsumsi bahan bakar fosil dari batu bara, minyak bumi, dan gas alam, serta PDB Indonesia dalam bentuk per kapita dari tahun  2000-2018.  Hal  ini  disebabkan  oleh keterbatasan  data  pada  setiap  variabel. Rincina variabel dan sumber data disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Rincian variabel dan sumber data
No Variabel Definisi (satuan pengukuran) Sumber 1 𝐿𝑛𝐶𝑂 2𝑡 Emisi CO 2
(metrik ton per kapita) World Bank
2 𝐿𝑛𝐻𝑦𝑑𝑟𝑜 𝑡 Total produksi listrik dari PLTA (kWh per kapita) KESDM dan BPS Indonesia 3 𝐿𝑛𝐶𝑜𝑎𝑙 𝑡 Total konsumsi batu bara (BOE per kapita) KESDM dan BPS Indonesia 4 𝐿𝑛𝑁𝐺𝑎𝑠 𝑡 Total konsumsi gas alam (BOE per kapita) KESDM dan BPS Indonesia 5 𝐿𝑛𝑂𝑖𝑙 𝑡 Total konsumsi minyak olahan (BOE per kapita) KESDM dan BPS Indonesia 6 𝐿𝑛𝑅𝐺𝐷𝑃 𝑡 PDB riil per kapita (konstan 2010 USD) World Bank 7 (𝐿𝑛𝑅𝐺𝐷𝑃) 2 𝑡 PDB riil per kapita (konstan 2010 USD)
World Bank

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengaruh  jangka  pendek  dan  panjang produksi listrik dari PLTA serta konsumsi batu  bara,  gas  alam,  dan  minyak  bumi terhadap emisi CO 2 di Indonesia
Pengaruh  Jangka  Pendek  dan  Panjang Produksi Listrik dari PLTA, serta Konsumsi Batu  Bara,  Gas  Alam,  dan  Minyak  Bumi terhadap Emisi CO 2 di Indonesia Pengaruh konsumsi batu bara, gas alam, dan minyak bumi  serta  produksi  listrik  dari  PLTA  di Indonesia  terhadap  emisi  CO 2 dapat diketahui  dalam  jangka  pendek  maupun panjang.  Uji  praestimasi  model  ARDL menunjukkan bahwa semua variabel sudah stasioner  pada first  difference ,  terdapat kointegrasi, lag optimal  sebesar  satu,  dan model  stabil  pada  taraf  nyata  5%.  Hasil estimasi  pengaruh  jangka  pendek  dan panjang disajikan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Hasil estimasi model jangka pendek dan panjang
Variabel independen Nilai koefisien Jangka pendek Jangka panjang LnCoal 0.115 *** 0.082 *** LnOil 0.463 *** 0.328 *** LnRGDP -9.617 *** -6.805 ** (LnRGDP) 2 0.670 *** 0.474 *** LnHydro -0.062 * -0.044 * LnNGas 0.023 0.016 ECTt-1 -1.413 *** C 24.838 **
Sumber: Hasil olah data (2022) Keterangan: ***), **), dan *) signifikan pada taraf nyata 1 persen, 5 persen, dan 10 persen
Tabel  2  menunjukkan  nilai  elastisitas  dari konsumsi batu bara ( LnCoal ), minyak bumi ( LnOil ), gas alam ( LnNGas ), produksi listrik dari  PLTA  ( LnHydro ),  dan  PDB  ( LnRGDP dan  ( LnRGDP ) 2 )  dalam  bentuk  per  kapita terhadap  emisi  CO 2 per  kapita  ( LnCO 2 ). Contohnya,  elastisitas  konsumsi  batu  bara per  kapita  memiliki  arti  bahwa  kenaikan konsumsi  batu  bara  per  kapita  sebesar  1% akan  meningkatkan  emisi  CO 2 sebesar 0.115%  dan  0.082%  dalam  jangka  pendek dan  panjang, ceteris  paribus .  Dari  keenam nilai elastisitas tersebut, elastisitas konsumsi gas alam per kapita terhadap emisi CO 2 per kapita  merupakan  satu-satunya  yang  tidak signifikan  dalam  jangka  pendek  dan panjang.
Sejauh  perkembangkan  produksi  listrik dari PLTA, baik perkiraan elastisitas jangka pendek  dan  jangka  panjang  menegaskan peningkatan  produksi  listrik  dari  PLTA meningkatkan kualitas lingkungan. Namun, nilai elastisitas produksi listrik pada jangka panjang  dari  PLTA  terhadap  emisi  CO 2 (LnHydro)  menunjukkan  nilai  yang  lebih rendah  dibandingkan  dengan  jangka pendek (Tabel 2). Kondisi ini pun terjadi di Brazil  yang  mengembangkan  PLTA  pada bauran energinya (Zambrano-Monserrate et al.,  2016).  Di  Indonesia,  hal  ini  dapat disebabkan oleh persentase produksi listrik dari PLTA yang menurun dari tahun 2000- 2020  karena  peningkatan  jumlah  produksi listrik  dari  PLTU,  sedimentasi,  serta lamanya  waktu  dan  mahalnya  biaya pembangunan yang menurunkan kontribusi PLTA pada penurunan emisi CO 2 di  jangka  panjang  (Gambar  1).  Persentase produksi listrik yang dihasilkan oleh PLTU mendominasi  produksi  listrik  Indonesia. Sementara itu, sedimentasi akan menurunkan  output  listrik,  produksi,  dan pendapatan energi seperti di PLTA Lamajan di Bandung (Wild & Loucks, 2014).
Gambar  1.  Persentase  produksi  listrik  dari PLTA tahun 2000-2020 ( Sumber: KESDM (2019) dan KESDM (2020))
PLTA  berkontribusi  paling  besar  pada bauran  EBT  di  tahun  2021.  Kapasitas terpasang  PLTA  meningkat  dari  6141  MW menjadi  6602  MW  di  tahun  2020  dan  2021 sehingga  kontribusi  EBT  di  tahun  2021 menjadi 11.7%. Capaian tersebut masih jauh dari target bauran EBT sebesar 23% di tahun 2025.  Menurut  DJEBTKE  (2021),  terdapat satu unit PLTA yang mengalami pergeseran
waktu Commercial  Operation  Date (COD) yang  awalnya  direncanakan  akhir  tahun 2021 menjadi 2022, yaitu PLTA Jatigede (2 x 55  MW).  Walau  demikian,  kapasitas terpasang  PLTA  pada  tahun  2021  masih jauh  dari  potensi  PLTA  yang  Indonesia miliki,  yaitu  sekitar  75.091  MW  sehingga sisa potensi yang masih belum terealisasikan  untuk  berkontribusi  dalam bauran  energi  adalah  sebesar  68.489  MW (Perpres, 2017).
Sebaliknya,  konsumsi  bahan  bakar  fosil seperti  batu  bara  berpotensi  meningkatkan emisi  CO 2 .  Pada  penelitian  ini,  pengaruh tersebut  lebih  rendah  daripada  minyak bumi  dan  lebih  tinggi  dari  gas  alam  pada jangka  pendek  dan  panjang.  Hal  ini disebabkan  oleh  konsumsi  batu  bara meningkat setiap tahunnya hingga melebihi gas alam di tahun 2019 namun lebih rendah dari minyak bumi. Selain itu, potensi emisi CO 2 batu  bara  lebih  tinggi  daripada  gas alam,  yaitu  sebesar  1.816  t  CO 2 per  ton (KLH,  2012).  Pengaruh  ini  diprediksi  akan menurun  pada  jangka  panjang  karena adanya  teknologi  untuk  mengurangi konsumsi batu bara. Sektor ketenagalistrikan mengembangkan co-firing , yaitu  pembakaran  dua  bahan  bakar  yang berbeda,  batu  bara  dan  biomassa,  secara bersamaan  yang  telah  diterapkan  di  27 lokasi  PLTU  di  tahun  2021  dan  akan meningkat  hingga  52  unit  di  tahun  2024, contohnya  PLTU  Ketapang  (DJEBTKE, 2021). Di sektor industri, co-processing dapat menurunkan emisi CO 2 dari industri semen dengan penggunaan bahan bakar alternatif, contohnya  substitusi  batu  bara  dengan biomassa oleh PT Semen Indonesia. Kedua teknologi  ini  dapat  berkontribusi  pada penurunan  bauran  batu  bara  yang  masih tinggi dibandingkan dengan target baurannya, yaitu 37.19% di tahun 2021 dari 30% di tahun 2025. Hal ini berbeda dengan penelitian Khan et al., (2019) di Pakistan.
Konsumsi  minyak  bumi  terhadap  emisi CO 2 memiliki pengaruh jangka pendek dan panjang  yang  lebih  tinggi  dibandingkan batu  bara.  Walaupun  potensi  emisi  CO 2 yang  dihasilkan  oleh  batu  bara  lebih  besar dibandingkan  dengan  minyak  bumi, konsumsi energi final Indonesia didominasi oleh  minyak  bumi  sekitar  46%-73%  (KLH, 2012).  Pengaruh  ini  diprediksi  akan
0 2 4 6 8 10 12 14 20 00 20 02 20 04 20 06 20 08 20 10 20 12 20 14 20 16 20 18 20 20 Per sen ta se pr od uks i list rik PLT A (% ) Tahun
menurun  pada  jangka  panjang  seperti  di Peru (Zambrano-Monserrate et al., 2018). Di Indonesia, Kondisi ini terjadi karena adanya penurunan  produksi  minyak  bumi  sebesar 4.9% per tahun karena sumur produksi yang sudah  tua,  sumur  baru  yang  terbatas,  dan lokasi  sumber  daya  di  daerah  perbatasan (BPPT,  2021).  Selain  itu,  adanya  sumber energi  alternatif  ramah  lingkungan  seperti bahan bakar nabati (BBN) untuk mengurangi  bauran  minyak  bumi.  Bauran minyak bumi pada tahun 2021 masih 32.24% lebih  besar  dibandingkan  dengan  target bauran  minyak  bumi  di  tahun  2025  yang harus  lebih  rendah  dari  25%  (DJEBTKE, 2021).
Berbeda dengan gas alam, konsumsi gas alam tidak signifikan dalam meningkatkan emisi CO 2 pada jangka pendek dan panjang. Hal  ini  disebabkan  oleh  dua  faktor,  yaitu jumlah  konsumsi  dari  gas  alam  cenderung stabil dari tahun 2000 hingga tahun 2020 dan potensi  emisi  CO 2 gas  alam  lebih  rendah dibandingkan  dengan  batu  bara,  yaitu sebesar  59.186  x  10 -6 t  CO 2 .SCF -1 untuk  gas alam dan 1.816 t CO 2 per ton untuk batu bara (KLH,  2012).  Gas  bumi  memiliki  target minimum  sebesar  22%  di  tahun  2025  dan 24% di tahun 2050. Pada tahun 2021 capaian gas  bumi  dalam  bauran  energi  hanya sampai 18.87%, artinya masih lebih rendah dibandingkan target gas alam dalam bauran energi tahun 2025 (DJEBTKE, 2021).
Estimasi elastisitas juga mengungkapkan bahwa  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia berpotensi  dalam  menghasilkan trade  off antara  ekonomi  dan  lingkungan.  Hal  ini terlihat  pada  koefisien LnRGDP dan ( LnRGDP) 2 yang  bertanda  negatif  dan positif ( lihat Tabel 2). Koefisien LnRGDP dan ( LnRGDP) 2 memiliki  arti  bahwa  kenaikan dari PDB akan memicu kenaikan emisi CO 2 baik dalam jangka pendek maupun panjang. Pertumbuhan ekonomi membutuhkan peningkatan produksi secara konsisten yang kemudian menimbulkan kerusakan lingkungan  melalui  emisi  yang  dihasilkan (Marsiglio  &  Privileggi,  2021).  Di  sisi  lain, kelestarian  lingkungan  juga  berperan penting  dalam  kegiatan  ekonomi  karena emisi  cenderung  akan  mengurangi  jumlah output yang
dapat
dihasilkan perekonomian.
Adanya hubungan jangka panjang pada penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat penyesuaian  pada  jangka  panjang  yang dilihat  dari  koefisien  ECT t-1 (Tabel  2). Koefisien ECT tersebut memiliki arti bahwa ketidakseimbangan  periode  sebelumnya terkoreksi  sebesar  141.3%  pada  periode berikutnya.
Artinya, model
akan menyesuaikan  pada  kecepatan  141.3%  dan akan memakan waktu sekitar 7 bulan (yaitu 1/1.413=0.708)  untuk  menyesuaikan  ke keseimbangan.
Interpretasi tersebut mengacu  pada  Dankumo  et  al.,  (2019)  dan Wang et al., (2021). Hasil estimasi keseluruhan
menunjukkan  bahwa  pengaruh  konsumsi batu bara dan minyak bumi terhadap emisi CO 2 diprediksi  lebih  rendah  pada  jangka panjang  dibandingkan  jangka  pendek  di Indonesia  karena  adanya  pengaruh  dari implementasi  teknologi  bersih  untuk mengurangi  konsumsi  batu  bara  dan menurunnya  ketersediaan  minyak  bumi. Konsumsi  gas  alam  berpotensi  dalam meningkatkan  emisi  CO 2 namun  tidak signifikan pada jangka pendek dan panjang karena tingkat konsumsinya paling rendah. Pengaruh  produksi  listrik  dari  PLTA  pada emisi CO 2 diprediksi lebih rendah di jangka panjang  karena  semakin  menurunnya kontribusi  PLTA  pada  produksi  listrik  di Indonesia  serta  keberlanjutan  PLTA  yang semakin  terancam  karena  kerusakan lingkungan seperti sedimentasi, kekeringan, bencana alam, dan lainnya.
Evaluasi  hipotesis Environmental  Kuznets Curve (EKC)  dalam  konteks  energi  baru terbarukan (EBT) Indonesia Hipotesis  EKC  tidak  terbukti  di  Indonesia karena hasil estimasi paramater pada Tabel 2  menunjukkan  nilai 𝛼 5 dan 𝛼 6 adalah sebesar  -9.617  dan  0.671  dalam  jangka pendek  serta  -  6.805  dan  0.474  dalam panjang.  Hasil  ini  menunjukkan  hubungan yang berbentuk U antara emisi CO 2 dan PDB di Indonesia dengan titik balik sebesar 7.171 (USD  1301)  dalam  jangka  pendek  dan panjang  ( Lihat Gambar  2).  Titik  ini  lebih rendah  dari  nilai  maksimum  pendapatan dalam periode penelitian, yaitu 7.532 (USD 1868).  Artinya,  emisi  CO 2 akan  meningkat secara
monoton
seiring dengan meningkatnya PDB.
Hipotesis  EKC  berpotensi  tidak  terbukti apabila  pertumbuhan  ekonomi  menjadi pemicu  dalam  degradasi  lingkungan.  Saat ini,  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia meningkat  namun  juga  meningkatkan masalah  sosial  dan  lingkungan  karena ekspansi  industri  berbasis  sumber  daya alam,  seperti  tambang,  energi,  pertanian, dan  kehutanan.  Kondisi  ini  menunjukkan Indonesia  masih  dalam scale  effect ,  artinya eksploitasi sumber daya alam dalam proses produksi  yang  mengarah  pada  perusakan alam  (Acaravci  &  Akalin,  2017).  Sesuai dengan penjelasan jalur pertumbuhan EKC yang  membutuhkan  sumber  daya  secara intensif dan menimbulkan biaya lingkungan yang besar (Gill et al., 2018).
Dalam  sektor  energi,  emisi  CO 2 berpotensi  akan  terus  meningkat  apabila ketergantungan  Indonesia  terhadap  bahan bakar  fosil  masih  dominan  dibandingkan dengan EBT dan inefisiensi dalam konsumsi energi.  Pada  periode  tahun  2013-2020, intensitas  energi  Indonesia  menunjukkan tren  yang  terus  meningkat.  Beberapa penyebab kondisi tersebut adalah kebijakan subsidi  energi  baik  listrik  maupun  BBM yang  memicu  pemborosan  energi  karena tidak optimal penggunaannya dan ekspansi sektor  industri  menyumbang  tingginya intensitas  energi.  Pada  tahun  2020, ketergantungan  pada  bahan  bakar  fosil masih  tinggi.  Untuk  mengurangi  hal tersebut,  pengembangan  EBT  contohnya PLTA  menjadi  salah  satu  solusi.  Namun, pengembangan  PLTA  memiliki  beberapa kelemahan dibandingkan dengan jenis EBT yang  lain  seperti  biaya  pembangunan bendungan yang sangat mahal, mempengaruhi  ekosistem  sungai,  dan tantangan  apabila  terjadi  kekeringan (Bagher et al., 2015).
PLTA  masih  menjadi  jenis  EBT  dengan target terbesar dalam penambahan kapasitas  di  tahun  2021.  Menurut (DJEBTKE,  2021),  target  tersebut  adalah sebesar 400 MW dengan realisasi di triwulan empat  baru  mencapai  350  MW.  Di  tahun 2021,  terdapat  dua  PLTA  yang  sudah Commercial  Operation  Date  (COD),  yaitu PLTA  Malea  (90  MW)  serta  PLTA  Poso Peaker 2nd Expantion Unit 1 & 2 (130 MW). Namun, pembangunan PLTA Malea sempat terhambat  di  tahun  2020  karena  banjir bandang  di  lokasi  proyek.  Walaupun penambahan  kapasitas  PLTA  dilakukan, realisasinya  masih  rendah  dari  target penambahan  kapasitas  PLTA  tahunan Indonesia  sehingga  masih  harus  terus ditingkatkan untuk percepatan bauran EBT dan  membantu  Indonesia  mencapai  titik balik  dari  kurva  EKC  atau  pertumbuhan ekonomi yang berkelanjutan.
Hasil  evaluasi  menunjukkan  Indonesia masih belum mencapai tingkat PDB rill per kapita yang berpotensi untuk menurunkan kerusakan  lingkungan  dalam  hal  ini  emisi CO 2 .  Aktivitas  ekonomi  terus  dilakukan dengan  tidak  mempertimbangkan  dampak terhadap
sekitar sehingga timbul
eksternalitas  negatif  terhadap  lingkungan dan memburuknya kondisi sosial, contohnya ketergantungan yang tinggi pada bahan bakar fosil. Kondisi ini menunjukkan Indonesia  masih  dalam  posisi scale  effect . Pemerintah  harus  terus  berupaya  untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi yang lebih  berkelanjutan  agar  ekspansi  ekonomi mencapai  titik  balik  yang  diperkirakan, salah satunya dengan peningkatkan bauran EBT  dengan  PLTA.  Namun,  kendala geologis,  biaya,  teknologi,  dan  lahan menghambat  pengembangan  PLTA  di Indonesia meskipun dengan meningkatkan produksi  listrik  dari  PLTA  terbukti  dapat mengurangi  pelepasan  emisi  CO 2 ke atmosfer.  Pengembangan  ini  diharapkan terus berjalan dalam jangka panjang dengan berbagai  strategi  untuk  mengatasi  kendala dalam  meningkatkan  bauran  EBT  dalam bauran nasionalnya.

## KESIMPULAN
Pengaruh  konsumsi  batu  bara  dan  minyak bumi  terhadap  emisi  CO 2 diprediksi  lebih
Gambar  3.  Hasil  estimasi  EKC  dalam jangka pendek dan panjang
rendah pada jangka panjang dibandingkan jangka pendek di Indonesia karena adanya implementasi  teknologi  bersih  untuk meningkatkan efisiensi konsumsi batu bara dan  semakin  langkanya  ketersediaan minyak  bumi.  Konsumsi  gas  alam  tidak signifikan  dalam  meningkatkan  emisi  CO 2 pada  jangka  pendek  dan  panjang  karena tingkat konsumsinya paling rendah dibandingkan batu bara dan minyak bumi. Pengaruh  produksi  listrik  dari  PLTA  pada emisi CO 2 diprediksi lebih rendah di jangka panjang  karena  semakin  menurunnya kontribusi  PLTA  pada  produksi  listrik  di Indonesia  serta  keberlanjutan  PLTA  yang semakin  terancam  karena  kerusakan lingkungan seperti sedimantasi, kekeringan, dan lainnya.
Indonesia  belum  mencapai  tingkat pertumbuhan ekonomi
berkelanjutan karena  aktivitas  ekonomi  yang  merusak lingkungan  serta  inkonsistensi  kebijakan terhadap
perlindungan
lingkungan.
Indonesia  akan  segera  mencapai  titik  balik pertumbuhan ekonomi berkelanjutan apabila  pemerintah  melakukan  ekspansi ekonomi  yang  diiringi  kebijakan  terkait lingkungan  yang  konsisten  dengan  konsep green  economy ,  khususnya  kebijakan  terkait EBT  untuk  meningkatkan  bauran  EBT dengan PLTA.

## DAFTAR PUSTAKA
Acaravci,  A.,  &  Akalin,  G.  (2017). Environment-economic growth nexus: A  comparative  analysis  of  developed and developing countries. International Journal  of  Energy  Economics  and  Policy ,
7 (5), 34–43.
Ahmad,  M.,  Jabeen,  G.,  &  Wu,  Y.  (2021).
Heterogeneity of pollution haven/halo hypothesis and
Environmental Kuznets  Curve  hypothesis  across development  levels  of  Chinese provinces. Journal of Cleaner Production , 285 (xxxx),
124898.
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.202 0.124898 Ali,  M.  U.,  Gong,  Z.,  Ali,  M.  U.,  Wu,  X., & Yao,  C.  (2021).  Fossil  energy consumption, economic development, inward FDI impact on CO2 emissions in  Pakistan:  Testing  EKC  hypothesis
through  ARDL  model. International Journal of Finance and Economics , 26 (3), 3210–3221. https://doi.org/10.1002/ijfe.1958
[BPPT]  Badan  Pengkajian  dan  Penerapan Teknologi.  (2021). Outlook  Energi Indonesia  2021 (E.  Hilmawan,  I.
Fitriana,  A.  Sugiyono,  &  Adiarso (Eds.)). Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi. {Bappenas] Badan Perencanaan Pembangunan Nasional. (2014). Prakarsa Strategis Pengembangan Konsep Green  Economy .  Badan  Perencanaan Pembangunan Nasional.
Bagher,  A.  M.,  Vahid,  M.,  Mohsen,  M.,  & Parvin,  D.  (2015).  Hydroelectric
Energy Advantages and
Disadvantages. American  Journal  of Energy Science , 2 (2), 17–20. Dankumo, A. M., Ishak, S., Oluwaseyi, Z. A., & Onisanwa, I. D. (2019). Does Okun’s law  explain  the  relationship  between economic  growth  and  unemployment in  Nigeria? Jurnal  Ekonomi  Malaysia ,
53 (3).  https://doi.org/10.17576/JEM- 2019-5303-12
[DEN]  Dewan  Energi  Nasional.  (2019). Indonesia  Energy  Outlook  2019 (S.
Abdurrahman, M. Pertiwi, & Walujanto (Eds.)). DEN.
[DJPPI]  Direktorat  Jenderal  Pengendalian Perubahan  Iklim.  (2017). Strategi Implementasi  NDC (N.  Masripatin (Ed.)). Direktorat Jenderal Pengendalian Perubahan Iklim. http://ditjenppi.menlhk.go.id/reddpl us/images/adminppi/dokumen/stra tegi_implementasi_ndc.pdf
{DJEBTKE]  Direktorat  Jendral  Energi  Baru Terbarukan  dan  Konservasi  Energi. (2021). Laporan  Kinerja  Ditjen  EBTKE 2021 Final . KESDM.
Dutu,  R.  (2016).  Challenges  and  policies  in Indonesia’s  energy  sector. Energy Policy , 98 , 513–519. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2016.
09.009 Gill, A. R., Viswanathan, K. K., & Hassan, S. (2018).  The  Environmental  Kuznets Curve  (EKC)  and  the  environmental problem  of  the  day. Renewable  and Sustainable  Energy  Reviews , 81 (August
2016),
1636–1642.
https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.05 .247 Gokmenoglu,  K.,  Azin,  V.,  &  Taspinar,  N. (2015).  The  relationship  between industrial  production,  GDP,  inflation, and  oil  price:  The  case  of  Turkey. Procedia Economics and Finance , 25 (May), 497–503.
https://doi.org/10.1016/s2212-
5671(15)00762-5
Jumhur, J. (2020). Penerapan autoregressive distributed  lag  dalam  memodelkan pengaruh
inflasi, pertumbuhan ekonomi, dan FDI terhadap pengangguran  di  Indonesia. Jurnal
Ekonomi Bisnis Dan Kewirausahaan , 9 (3), 250.
https://doi.org/10.26418/jebik.v9i3.4
1332
[KESDM] Kementerian Energi dan
Sumberdaya  Mineral.  (2017). Kajian Penggunaan  Faktor  Emisi  Lokal  (Tier  2) dalam  Kajian  Inventarisasi  GRK  Sektor Energi (Issue  Cetakan  Pertama).
Kementerian  Energi  dan  Sumberdaya Mineral.
[KESDM] Kementerian Energi dan Sumberdaya Mineral. (2019). Handbook of  Energy  &  Economic  Statistics  of Indonesia 2019 . KESDM.
[KESDM] Kementerian Energi dan Sumberdaya Mineral. (2020). Handbook of  Energy  &  Economic  Statistics  of Indonesia 2020 . KESDM.
[KLH]  Kementerian  Lingkungan  Hidup.
(2012). Pedoman Penyelenggaraan
Inventarisasi  Gas  Rumah  Kaca  Nasional:
Metodologi  Penghitungan  Tingkat  Emisi GRK Sektor Pengadaan dan Penggunaan
Energi . Kementerian Lingkungan
Hidup.
Khan, M. K., Teng, J. Z., & Khan, M. I. (2019).
Effect  of  energy  consumption  and economic  growth  on  carbon  dioxide emissions  in  Pakistan  with  dynamic ARDL simulations approach. Environmental  Science  and  Pollution Research , 26 (23), 23480–23490.
https://doi.org/10.1007/s11356-019- 05640-x
Marsiglio, S., & Privileggi, F. (2021). On the economic  growth  and  environmental trade-off:  a  multi-objective  analysis. Annals of Operations Research , 296 (1–2),
263–289. https://doi.org/10.1007/s10479-019- 03217-y Murshed, M., Alam, R., & Ansarin, A. (2021). The  environmental  Kuznets  curve hypothesis  for  Bangladesh:  the importance  of  natural  gas,  liquefied petroleum  gas,  and  hydropower consumption. Environmental  Science and  Pollution  Research , 28 (14),  17208– 17227. https://doi.org/10.1007/s11356-020- 11976-6
Ozatac, N., Gokmenoglu, K. K., & Taspinar, N. (2017). Testing the EKC hypothesis by  considering  trade  openness, urbanization, and financial
development:  the  case  of  Turkey. Environmental  Science  and  Pollution Research , 24 (20), 16690–16701. https://doi.org/10.1007/s11356-017-
9317-6
[Perpes 2017] Peraturan Presiden Nomor 22 Tahun  2017  tentang  Rencana  Umum Energi  Nasional  (RUEN)  (pp.  67–69). (2017).
[PLN]  Perusahaan  Listrik  Negara.  (2021).
Rencana  Usaha  Penyediaan  Tenaga Listrik  (RUPTL)  PT  PLN  (Persero) 2021-2030. In Rencana Usaha Penyediaan Tenaga  Listrik  2021-2030 .  Perusahaan Listrik Negara.
Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001). Bounds  testing  approaches  to  the analysis  of  level  relationships. Journal of Applied Econometrics , 16 (3), 289–326. https://doi.org/10.1002/jae.616 Ridzuan, A. R., Albani, A., Latiff, A. R. A., Mohamad,  M.  I.,  &  Murshidi,  M.  H. (2020).  The  impact  of  energy consumption  based  on  fossil  fuel  and hydroelectricity  generation  towards pollution  in  Malaysia,  Indonesia  and Thailand. International Journal of Energy Economics  and  Policy , 10 (1),  215–227. https://doi.org/10.32479/ijeep.8140 Tahseen,  S.,  &  Karney,  B.  W.  (2017). Reviewing  and  critiquing  published approaches  to  the  sustainability assessment  of  hydropower. Renewable and Sustainable Energy Reviews , 67 , 225– 234. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.09 .031
Wang, X. G., Yan, L., & Zhao, X. G. (2021). Tackling  the  ecological  footprint  in china  through  energy  consumption, economic  growth  and  CO2  emission: an  ARDL  approach.
Quality  and
Quantity , 88 .
https://doi.org/10.1007/s11135-021- 01128-4 Wild, T. B., & Loucks, D. P. (2014). Managing flow,  sediment,  and  hydropower regimes in the Sre Pok, Se San, and Se Kong  Rivers  of  the  Mekong  basin. Water  Resources  Research , 50 (6),  5141– 5157.
https://doi.org/10.1002/2014WR0154 57
Zambrano-Monserrate,  M.  A.,  Silva- Zambrano,  C.  A.,  Davalos-Penafiel,  J. L.,  Zambrano-Monserrate,  A.,  & Ruano,  M.  A.  (2018).  Testing environmental Kuznets
curve
hypothesis  in  Peru:  The  role  of renewable  electricity,  petroleum  and dry  natural  gas. Renewable  and Sustainable  Energy  Reviews , 82 (March 2016),
4170–4178. https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.11 .005 Zambrano-Monserrate,  M.  A.,  Valverde-
Bajaña,  I.,  Aguilar-Bohórquez,  J.,  &
Mendoza-Jiménez, M. (2016). Relationship between economic growth and environmental
degradation:  Is  there  evidence  of  an EKC  for  Brazil. International  Journal  of Energy Economics and Policy , 6 (2), 208– 216. https://www.econjournals.com/inde x.php/ijeep/article/view/1850