## Jurnal Ecogen
Universitas Negeri Padang
Vol. 6 No. 3 2023 Page 351-368

## Apakah Pertumbuhan Ekonomi mampu berjalan beriringan dengan
Keberlanjutan Lingkungan?
Melti Roza Adry 1 , Dewi Zaini Putri 2* & Tiara Aprilia Putri Hernanda 3 IPB University 1 , IPB University 2 , Kementerian Pertanian Lampung 3 *Corresponding author : dewizainiputri@apps.ipb.ac.id
This is an open access article distributed under the Creative Commons 4.0 Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. ©2023 by author.

## PENDAHULUAN
Manusia  sebagai  makhluk  sosial  tidak  bisa  dilepaskan  dari  alam  dan  lingkungannya. Dalam  pemenuhan  kebutuhannya,  manusia  selalu  memanfaatkan  sumber  daya  alam.  Sumber daya  alam  tidak  hanya  sebagai  penyedia  sumber  daya  untuk  produksi    saja  tapi  juga  sebagai penyedia ekosistem alam (Milligan et al., 2014). Sumber daya alam merupakan salah satu modal

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Received 16 Juni 2023 Accepted 29 September 2023 Published 30 September 2023
Keywords: pertumbuhan ekonomi, keberlanjutan lingkungan, regresi polinomial.

## DOI :
http://dx.doi.org/10.24036/jmpe.v6i3.14870
The influence of human activity on the environment is becoming one of the world's significant problems. This arises because of growing concerns about the influence of  each  country's  economic  activity  on  the  global environment. On the other hand, sustainable economic growth  and  human  well-being  are  recognized  as dependent  on  the  benefits  derived  from  the environment. The objectives of this study is to analyze the  impact  of  economic  growth  on  environmental quality in Indonesia.  To analyze the impact, regression analysis of polynomial panels was used by using panel data from 34 provinces in Indonesia in 2014 – 2019. The results found that non-linear GDP per capita only had a  significant  effect  on  the  quality  of  land  cover  and water  quality  in  Indonesia,  but  it  did  not  have  a significant effect on air quality. As for provinces in Java and Bali, it was found that non-linear GDP per capita only  had  a  significant  effect  on  air  quality  and  land cover  but  did  not  have  a  significant  effect  on  water quality in the area. Unlike provinces outside Java and Bali,  GDP  per  capita  non-linearly  has  a  significant effect on air and water quality, but it does not have a significant  effect  on  land  cover  quality.  These  results provide different recommendations for each  regional cluster.
pembangunan  dan  lebih  dari  empat  dasawarsa  telah  menjadi  mesin  pertumbuhan  ekonomi Indonesia (Fauzi, 2014). Pelaksanaan pembangunan yang lebih mengutamakan aspek ekonomi dan  sering  mengabaikan  aspek  lingkungan  dan  sosial  merupakan  pelaksanaan  pembangunan yang jauh dari konsep pembangunan berkelanjutan ( sustainable development ).
Kajian  tentang  pertumbuhan  ekonomi  dan  keberlanjutan  semakin  meningkat  dalam beberapa dekade terakhir (Mundia et al., 2019), meskipun kebijakan tentang keberlanjutan masih sangat  terbatas  (Donkor  et  al.,  2022).  Beberapa  argumen  telah  dibuat  melawan  teori  ekonomi tradisional yang mengklaim bahwa teori tersebut mengabaikan trade-off antara pertumbuhan dan keberlanjutan,  dan  pertumbuhan  ekonomi  merupakan  syarat  untuk  kelestarian  lingkungan (Borghesi & Vercelli, 2003; Hill et al., 2002; Krueger, 1995). (Krueger, 1995) menemukan bahwa ketika  pertumbuhan  ekonomi  meningkat  akan  berdampak  pada  kualitas  lingkungan,  seperti ditunjukkan hubungan berbentuk U terbalik, yang populer disebut Environmental Kuznets Curve (EKC) . Beberapa penelitian telah mengkonfirmasi hipotesis EKC, misalnya, (Alhassan et al., 2022; Baajike et al., 2022; Erdoğan et al., 2022; Kahia et al., 2021; Kihombo et al., 2022; Luo et al., 2021; Wei  et  al.,  2021;  Weimin  et  al.,  2022)  namun  (Amri  et  al.,  2020;  Samimi  et  al.,  2011)  tidak mengkonfirmasi  hipotesis  EKC.  Selain  itu,  pertumbuhan  ekonomi  dapat  memberikan  banyak dampak terhadap kehidupan, terutama terhadap lingkungan (Umar et al., 2020). Selanjutnya (W. Fan  &  Hao,  2020)  juga  menemukan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  juga  berdampak  terhadap lingkunga yang semakin tercemar akibat adanya investasi, ekspor dan kekuatan politik.
(Farooq  et  al.,  2023)  dalam  penelitiannya  menemukan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi, investasi  asing,  investasi  pariwisata,  dan  kepadatan  penduduk  berdampak  positif  terhadap volume CO 2 , sementara perdagangan dan perkembangan perbankan berdampak positif terhadap emisi  CO 2 .  Hasil  penelitiannya  merekomendasikan  pentingnya  kebijakan  pertumbuhan  yang mendukung  pelestarian  lingkungan  agar  keberlanjutan  lingkungan  dapat  terjaga.  Selanjutnya (Donkor  et  al.,  2022)  dalam  penelitiannya  menemukan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi menyebabkan terjadinya degradasi lingkungan dalam jangka pendek di Kawasan Eropa Timur. Pertumbuhan penduduk dan air minum berdampak positif terhadap kelestarian lingkungan baik dalam  jangka  pendek  maupun  jangka  Panjang.  Hasil  penelitiannya  juga  menunjukkan  bahwa kelestarian  lingkungan  bersifat  searah  dipengaruhi  oleh  pertumbuhan  ekonomi.  (Yang  et  al., 2023) juga menemukan bahwa FDI, pertumbuhan ekonomi, keterbukaan perdagangan, kualitas isntitusional,  urbanisasi  dan  infrastruktur  transportasi  mendorong  terjadinya  kenaikan  emisi karbon sehingga menurunkan kualitas lingkungan.
Dalam  upaya  untuk  menawarkan  kemungkinan  pilihan  kebijakan  menuju  pencapaian pembangunan berkelanjutan penelitian ini bertujuan untuk (1) melakukan meta analisis tentang pertumbuhan  ekonomi  dan  keberlanjutan;  (2)  melakukan  pemetaan  wilayah  berdasarkan pertumbuhan  ekonomi  dan  keberlanjutan;  Selain  itu,  tulisan  ini  menganalisis  dampak pertumbuhan ekonomi terhadap kualitas lingkungan  di Indonesia.
Mempertimbangkan hal tersebut di atas, tulisan ini bertujuan untuk menganalisis dampak pertumbuhan  ekonomi  terhadap  kualitas  lingkungan.  Kontribusi  dari  penelitian  ini  pada kebijakan  lingkungan  terutama  kualitas  udara,  air  dan  tutupan  lahan  sebagai  indikator  dari kualitas  lingkungan  hidup  di  Indonesia.  Temuan  penelitian  ini  akan  membantu  dalam
mengembangkan  kebijakan  pertumbuhan  ekonomi  yang  memperhatikan  keberlanjutan lingkungan.

## METODE PENELITIAN

## Sumber Data
Untuk  mencapai tujuan penelitian, data  panel dari 34 provinsi di Indonesia dari tahun 2014 – 2019 digunakan dalam  penelitian ini, variabel  yang  digunakan  berdasarkan ketersediaan data indikator kualitas lingkungan dan pertumbuhan ekonomi (i) Data PDB per kapita mengacu pada total  nilai  bruto  yang  diciptakan  oleh  semua  produsen  yang  merupakan  penduduk  ekonomi, ditambah  pajak  produk  dan  dikurangi  subsidi  apa  pun,  dibagi  dengan  populasi  pertengahan tahun, bersumber sebagai proksi pertumbuhan ekonomi dari Bank Dunia
(https://databank.worldbank.org/)  (Błazejowski  et  al.,  2019  _  ;  Jones,  2022).  (ii) Data  kualitas lingkungan  diukur  dengan  menggunakan  indikator  indeks  kualitas  air  (IKA),  Indeks  Kualitas Udara  (IKU)  dan  Indeks  Kualitas  Tutupan  Lahan  (IKTL)  yang  bersumber  dari https://ppkl.menlhk.go.id.  Selain  itu  digunakan  beberapa  variabel  kontrol  sebagai  penentu kualitas lingkungan di Indonesia, seperti disajikan pada tabel 1.
Tabel 1. Deskripsi Variabel
Nama Variabel dan simbol Pengukuran Data Sumber Data Dependent variabel Indeks Kualitas Udara (IKU) Indeks kualitas udara Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan Indeks  Kualitas  Tutupan  Lahan (IKTL) Indeks Kualitas Tutupan Lahan (IKTL) Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan Indeks Kualitas Air (IKA) Indeks Kualitas Air (IKA) Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan Main Explanatory Variable Pertumbuhan ekonomi PDRB perkapita (Jutaan Rupiah) BPS Pertumbuhan Ekonomi Kuadrat PDRB perkapita 2 (Jutaan Rupiah) BPS Pertumbuhan ekonomi Kubik PDRB perkapita 3 (Jutaan Rupiah) BPS Control Variabel BPS netekspor_ahdk Net  Export  Indonesia  atas  dasr harga konstan BPS kepadatan_penduduk Kepadatan penduduk per km 2 BPS PMA Pembentukan Modal Asing BPS IPM Indeks Pembangunan Manusia BPS gini_desa Ketimpangan Pendapatan di Desa BPS gini_kota Ketimpangan Pendapatan di Kota BPS tingkat_kemiskinan Tingkat Kemiskinan (%) BPS
354 Apakah Pertumbuhan Ekonomi mampu berjalan beriringan dengan Keberlanjutan Lingkungan? pmtdb Investasi yang diproxy dari pembentukan  modal  tetao  bruto (Jutaan Rupiah) BPS Jumlah_kendaraan Jumlah kendaraan bermotor (unit) BPS

## Analisis Klaster
Analisis Klaster adalah teknik klasifikasi statistik yang bertujuan untuk mengelompokkan entitas  (unit  geografis)  dalam  klaster  yang  secara  internal  homogen  dan  heterogen  di  antara mereka sendiri, misalnya berbeda antar kelompok dan semirip mungkin dalam setiap kelompok. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa Analisis Klaster memberikan respon yang solid dalam pengelompokan  wilayah  geografis,  dan  beberapa  metode  pengelompokan  (hierarkis  dan  non- hierarkis)  yang  digunakan  menunjukkan  konstitusi  kelompok  yang  sama,  dalam  hal  unit geografis, yang menegaskan tingginya konsistensi dan kekokohan dari cluster yang terbentuk.
Metode  ini  memiliki  tujuan  untuk  mengidentifikasi  suatu  kelompok  yang  diambil  dari kemiripan  atribut.  Clustering  merupakan  metode  yang  unsupervised  sebab  tidak  ada  atribut apapun  yang  digunakan  untuk  memandu  proses.  Algoritma  clustering  dibangun  pada  suatu model dengan  serangkaian pengulangan dan akan terhenti bila  model  sudah berkumpul atau memusat.  Analisis  klaster  dilakukan  dengan  menggunakan  data  mining  melalui  software orange.

## Alur Penambangan Data pada Aplikasi Orange Data Mining
Gambar 1. Alur Penambangan Data Mining Pada Aplikasi Orange

## Model Empiris
Secara  teori,  pertumbuhan  ekonomi  memiliki  dampak  terhadap  kerusakan  lingkungan yang  serius  (Ageli,  2022).  (Ali  et  al.,  2023)  mengklaim  bahwa  pertumbuhan  penduduk meningkatkan degradasi lingkungan. Untuk mencapai tujuan yang dinyatakan, model empiris
kualitas lingkungan di Indonesoa adalah fungsi polinomial pangkat dua dan tiga untuk variabel pertumbuhan ekonomi dengan indikator PDRB per kapita.
Analisis regresi panel digunakan untuk  mengestimasi pengaruh pertumbuhan ekonomi terhadap  kualitas  lingkungan  di  Indonesia.  Untuk  model  EKC  dengan  U-shape  digunakan persamaan regresi panel sebagai berikut:
Env = f(PDRBCap, PDRBCap 2 , Xit, e) ln⁡(𝐸𝑛𝑣) 𝑖𝑡 = 𝛼 𝑖𝑡 + 𝛽 1 ln(𝐺𝐷𝑃𝐶𝑎𝑝) 𝑖𝑡 + 𝛽 2 (ln⁡(𝐺𝐷𝑃𝐶𝑎𝑝) 𝑖𝑡 2 + 𝛽 3 𝑋 𝑖𝑡 + ⁡⁡ 𝜀 𝑖𝑡 Sedangkan  untuk  model  EKC  dengan  N-shape  digunakan  persamaan  regresi  panel sebagai berikut;
Env = f(PDRBCAP, PDRBCAP 2 , PDRBCAP 3 , Xit, e) ln⁡(𝐸𝑛𝑣) 𝑖𝑡 = 𝛼 𝑖𝑡 + 𝛽 1 ln(𝐺𝐷𝑃𝐶𝑎𝑝) 𝑖𝑡 + 𝛽 2 (ln⁡(𝐺𝐷𝑃𝐶𝑎𝑝) 𝑖𝑡 2 + 𝛽 3 (ln⁡(𝐺𝐷𝑃𝐶𝑎𝑝) 𝑖𝑡 3 + 𝛽 4 𝑋 𝑖𝑡 + ⁡⁡ 𝜀 𝑖𝑡 Dimana Env menunjukkan kualitas lingkungan yang diukur dengan 3 indikator yaitu IKU, IKA dan  IKTL,  PDRBCAP  adalah  proxy  dari  pertumbuhan  ekonomi,  sedangkan  Xit  menunjukkan variabel kontrol dan e adalah error term.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Cluster ing
Analisis Cluster ing Wilayah berdasarkan nilai IKLH dan PDRB per Kapita
Hasil  analisis  scatter  plot  dengan  membandingkan  nilai  IKLH  dan  PDRB  tahun  2020 dengan menggunakan program SPSS diperroleh hasil sperti disajikan pada gambar 2.
Sumber: Data diolah 2023
Gambar 2. Scatter Plot Provinsi di Indonesia berdasarkan nilai PDRB per kapita dan IKLH tahun 2020
Secara lebih jelas pengelompokan wilayah tersebut dapat dilihat pada tabel 2 dan gambar 3. Hasil analisis memperlihatkan bahwa daerah yang berada pada (1). cluster I adalah provinsi dengan  PDRB  perkapita  tinggi  dan  IKLH  tinggi  yaitu  Sumatera  Barat,  Riau,  Kepulauan  Riau,
Kalimantan  Timur,  Kalimantan  Utara  dan  Sulawesi  Utara,  Papua  Barat,  (2).  cluster  II  adalah wilayah dengan PDRB perkapita rendah dan IKLH tinggi yaitu Aceh, Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, Jawa Tengah, D,I, Yogyakarta, Jawa Timur, Banten, Bali, Nusa Tenggara Barat,  Nusa  Tenggara  Timur,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Selatan, Sulawesi Tengah, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Maluku, Maluku Utara dan Papua, (3). Cluster III  adalah  provinsi  dengan  PDRB  perkapita  rendah  dan  IKLH  rendah  yaitu  Sumatera  Utara, Kepulauan  Bangka  Belitung,  Jawa  Barat,  Sulawesi  Selatan  dan  Sulawesi  Barat,  (4)  Cluster  IV adalah provinsi dengan PDRB perkapita tinggi dan IKLH rendah adalah DKI Jakarta.
Tabel 2. Analisis Cluster Wilayah berdasarkan nilai IKLH dan PDRBPerkapita tahun 2020
Cluster I Cluster II Cluster III Cluster IV Sumatera Barat Aceh Sumatera Utara DKI Jakarta Riau Jambi Kepulauan Bangka Belitung Kepulauan Riau Sumatera Selatan Jawa Barat Kalimantan Timur Bengkulu Sulawesi Selatan Kalimantan Utara Lampung Sulawesi Barat Sulawesi Utara Jawa Tengah Papua Barat D,I, Yogyakarta Jawa Timur Banten Bali Nusa Tenggara Barat Nusa Tenggara Timur Kalimantan Barat
Kalimantan Tengah Kalimantan Selatan Sulawesi Tengah
Sulawesi Tenggara
Gorontalo
Maluku Maluku Utara
Papua
Sumber: Data diolah 2023
Hasil  ini  memperlihatkan  bahwa  pada  cluster  III  merupakan  daerah  yang  perlu mendapatkan  perhatian  serius,  ketika  tingkat  kesejahteraan  masyarakatnya  rendah  kualitas lingkungan hidup juga rendah atau sudah tercemar baik dari sisi indeks kualitas udara, air dan tutupan lahan. Sementara daerah DKI Jakarta sebagai ibu kota Republik Indonesia terlihat bahwa dari sisi  kesejateraan DKI Jakarta memiliki  PDRB perkapita paling tinggi se Indonesia  namun juga memiliki nilai IKLH dibawah rata-rata. Hal ini menunjukkan bahwa di DKI Jakarta sudah
menunjukkan  tingkat  polusi  yang  tinggi,  dan  peningkatan  pendapatan  perkapita  justru menyebabkan penurunan kualitas lingkungan.
Sumber: Data diolah 2023 Gambar  3. Cluster Wilayah  berdasarkan  nilai  IKLH  dan  PDRB  Perkapita  Provinsi  Indonesia Tahun 2020
Analisis Cluster dengan Orange Data Mining
Hasil analisis hierarchy cluster dengan mengggunakan orange data mining menemukan dua  klaster  provinsi  di  Indonesia  berdasarkan  variabel  indeks  kualitas  lingkungan  hidup, pertumbuhan  ekonomi  dan  pendapatan  perkapita  seperti    ditunjukkan  oleh  gambar  4  dan  5. Pada kluster pertama adalah provinsi yang berada di luar pulau Jawa dan Bali sedangkan kluster dua  adalah  provinsi  di  Pulau  Jawa  dan  Bali.  Oleh  sebab  ini  analisis  dampak  pertumbuhan ekonomi  terhadap  kualitas  lingkungan  dilakukan  agregasi  untuk  keseluruhan  provinsi  di Indonesia, provinsi di Pulau Jawa dan Bali dan provinsi di luar Pulau Jawa dan Bali. Gambar tersebut memberikan makna bahwa Provinsi di Pulau Jawa dan Bali memiliki karakteristik yang sama. Provinsi yang memiliki karakteristik yang paling dekat adalah Provinsi Jawa Tengah dan Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Sedangkan  untuk cluster Provinsi  di  luar  Pulau  Jawa  dan  Bali Provinsi  Sulawesi  Selatan  dan  Sulawesi  Tenggara  memiliki  karakteristik  paling  dekat, selanjutnya Provinsi Sumatera Selatan dan Provinsi Bengkulu juga memiliki karakteristik yang dekat.
Gambar  4.  Analisis  Hierarchical Cluster ing Provinsi di Indonesia Gambar 5. Pemetaan Cluster ing Wilayah
Sumber: Data diolah 2023
Untuk  mengetahui  seberapa  baik  cluster  yang  dibuat,  dilakukan  analisis  menggunakan silhouette plot seperti yang terdapat pada Gambar 3 berikut.
Gambar 5.  Silhouette Plot .
Pada Gambar 5 dapat dilihat bahwa sebagian besar cluster memiliki silhouette score yang besar. Berdasarkan skor ini, peneliti menganggap bahwa dua cluster merupakan jumlah cluster yang optimal. Cluster yang dibentuk dapat dilihat pada Tabel 1 berikut ini.
Tabel 3. Tabel Kluster Provinsi
Kluster Provinsi Jumlah Provinsi C1 Maluku, Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Maluku Utara, Sulawesi Barat, Gorontalo, Bengkulu, Kalimantan Barat, Aceh,  Papua,  Lampung,  Kalimantan  Timur,  Kepulauan  Riau, Sulawesi  Utara,  Riau,  Kalimantan  Utara,  Kalimantan  Selatan, Sumatera  Barat,  Sulawesi  Tenggara,  Kepulauan  Bangka Belitung, Sumatera Utara, Papua Barat, Jambi, Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan. 27 C2 Jawa  Timur,  Banten,  Bali,  Jawa  Barat,  DKI  Jakarta,  DI Yogyakarta, Jawa Tengah 7 Sumber : Data diolah, 2023
Gambar 6 menunjukkan keterkaitan pola pertumbuhan ekonomi masing-masing klaster. Provinsi  Papua  Barat,  Kalimantan  Utara,  Kepualuan  Riau,  Kalimantan  Timur,  Riau,  dan  DKI Jakarta,  memiliki  pola  pertumbuhan  ekonomi  yang  berbeda  dengan  provinsi  lainnya.  Hal  ini dapat dilihat bahwa provinsi ini tidak terhubung dengan provinsi lainnya seperti yang terdapat pada  gambar  6.  Sementara  provinsi  lainnya  memeliki  kemiripan  pola  pertumbuhan  ekonomi karena saling terkait satu sama lainnya seperti yang terdapat pada gambar.
Proses selanjutnya yaitu menentukan karakteristik setiap klaster yang telah dibuat. Untuk melakukan analisis ini, peneliti menggunakan diagram kotak garis (box plot) untuk menentukan karakteristik tiap-tiap variabel pada dataset dengan klaster-nya.
Gambar 6. Visualisasi MDS dengan menggunakan Klaster
Berdasarkan tabel 4 statistic box plot dapat disimpulkan bahwa: (1) Klaster 1 (C1), memiliki kualitas  lingkungan  hidup  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  klaster  2.  Dari  sisi pertumbuhan ekonominya juga masih lebih tinggi dibandingkan dengan klaster 2. (2) Klaster 2 (C2), memiliki rata-rata pendapatan perkapita yang lebih tinggi dibandingkan dengan klaster 1.

## Tabel 4. Statistik dari Box Plot
Klaster Pertumbuhan Ekonomi IKLH PDRB per Kapita Q1 C1 -1,63 70,29 24633,49 Q2 -0,623 73,03 39981,48 Median -0,91 72,79 33670,44 Q3 -0,44 75,46 39624,64 Q1 C2 -3,03 63,02 28967,50 Q2 -3,61 65,01 52225,08 Median -2,65 67,07 34216,52
Q3 -2,45 68,49 38425,67
Box Plot LPE Box Plot IKLH

## Box Plot PDRB per kapita
Gambar 7. Box Plot Pertumbuhan Ekonomi, IKLH dan PDRB perkapita

## Analisis Dampak Pertumbuhan Ekonomi terhadap Kualitas Lingkungan
Tabel 5. Analisis Regresi Panel Indikator Lingkungan di Indonesia
Variabel IKU IKTL IKA lpdrbcap 3,8483450 45,205330** 90.58551 ** lpdrbcap 2 -0,3476694 -4,489465** -8.507635 ** lpdrbcap 3 0,0104324 0,147946** .2660932 ** netekspor_ahdk -0,0000002 -0,000001** kepadatan_penduduk -0,0001024*** -0,001433*** -.0000683 *** lpma -0,019928* .0198682 lipm 0,6192726*** 2,660828*** -.0098969 lgini_desa 0,1561807* -0,149955 tingkat_kemiskinan 0,0017745 0,004615 lpmtdb -0,0313996 lgini_kota -0,1485338* Gini kota -1.168937 ljumlah_kendaraan 0,0176041 -.0363018 _cons -11,9609800 -157,947900** -315.548**
Sumber: data diolah 2023
Hasil  analisis  pada  tabel  5  memperlihatkan  bahwa  pendapatan  perkapita  tidak berpengaruh signifikan secara non linear terhadap indeks kualitas udara, namun berpengaruh signifikan  terhadap  indeks  kualitas  tutupan  lahan  dan  indeks  kualitas  air.  Hasil  tersebut
mengindikasikan bahwa pada kondisi awal peningkatan PDRB perkapita meningkatkan kualitas tutupan lahan dan kualitas air di Indonesia sampai pada titik tertentu dengan peningkatan PDRB per kapita menyebabkan penurunan kualitas tutupan lahan dan kualitas air. Setelah mengalami titik  terendah  kualitas  tutupan  lahan  kembali  meningkat  seiring  dengan  meningkatnya pendapatan per kapita.
Hasil analisis pada tabel 6 memperlihatkan bahwa pendapatan perkapita secara non linear berpengaruh  siginifikan  terhadap  indeks  kualitas  udara  dan  indeks  kualitas  tutupan  lahan, namun tidak berpengaruh signifikan terhadap kualitas udara di provinsi di Pulau Jawa dan Bali. Kualitas  udara  dengan  model  polinomial  orde  dua  menunjukkan  bahwa  peningkatan  PDRB perkapita  pada  awalnya  meningkatkan  kualitas  udara,  namun  setelah  mencapai  titik  puncak terjadi penurunan kualitas udara akibat meningkatnya PDRB perkapita provinsi di Pulau Jawa dan Bali. Sedangkan untuk kualitas tutupan lahan dengan  model regresi polinomial orde tiga memperlihatkan  bahwa  pada  awalnya  peningkatan  PDRB  perkapita  menyebabkan  terjadinya penurunan kualitas lingkungan, sampai mencapai titik minimum kualitas tutupan lahan kembali mengalami kenaikan seiring dengan meningkatnya PDRB perkapita, ketika telah mencapai titik maksimum  terjadi  penurunan  kembali  kualitas  tutupan  lahan  akibat  dari  peningkatan  PDRB perkapita.
Tabel 6. Analisis Regresi Panel Indikator Lingkungan di Pulau Jawa dan Bali
Variabel IKU IKTL IKA Ln(pdrbcap) .8860901** -339.7573 *** -19.2858 Ln(pdrbcap) 2 -.0422801** 30.91481*** .9411141 Ln(pdrbcap) 3 -.9335756*** Ln(pma) -.0403289 .0499127 *** .0431468 Net eksport -7.63e-07 2.26e-07 1.06e-07 Kepadatan penduduk -.0001179 -.0001255** -.000244** Tingkat kemiskinan -.0473243** _cons 51.37084 1243.412 *** 102.2356 Model REM REM CEM
Sumber: data diolah 2023
Hasil estimasi pada tabel 7 untuk Provinsi di luar Pulau Jawa dab Bali memperlihatkan bahwa secara non linear pendapatan perkapita hanya berpengaruh signifikan terhadap kualitas udara dan air, namun tidak berpengaruh signifikan terhadap indeks kualitas tutupan lahan. Pada model regresi polinomial orde dua terlihat koefisien PDRB perkapita 2 bertanda negatif, artinya peningkatan PDRB perkapita pada awalnya menyebabkan meningkatnya kualitas udara dan air provinsi di luar pulau Jawa dan Bali, namun ketika mencapai titik puncak peningkatan PDRB perkapita malah menyebabkan terjadinya penurunan kualitas udara dan air.  Dengan demikian hasil  ini  terbukti  bertentangan  environmental  Kuznet  curve  dimana  pada  kondisi  awal peningkatan  PDRB  perkapita  menyebabkan  semakin  meningkatnya  emisi  atau  semakin
memburuknya  kualitas  lingkungan,  namun  sampai  di  titik  puncak  peningkatan  pendapatan perkapita malah semakin membaiknya kondisi lingkungan atau turunnya emisi. Tabel 7. Analisis Regresi Panel Indikator Lingkungan di Luar Pulau Jawa dan Bali
Variabel IKU IKTL IKA lpdrbcap .8860901** -.9606691 3.279513** lpdrbcap 2 -.0422801** .0422273 -.155316** netekspor_ahdk 7.18e-07** -1.46e-06** 1.58e-06 kepadatan_penduduk .0000342 -.0015725 -.0010426** ipm .0054606* .0493676* .0225423* Tingkat kemiskinan .0018505 -.0019177 .0090475 lpmtdb -.0424895*** -.0821519 -.0062658 lpma .0084858 -.0198674 .0158887 _cons .1563697 7.866948 -14.64432

## Sumber: Data diolah 2023

## Pembahasan
Temuan penelitian menemukan bahwa adanya perbedaan hasil antar cluster provinsi di Indonesia terkait dengan dampak pertumbuhan ekonomi terhadap kualitas  lingkungan.  Untuk keseluruhan provinsi di Indonesia, ditemukan bahwa bahwa PDRB per kapita hanya berdampak signifikan terhadap kualitas tutupan lahan dan kualitas air, sedangkan di Provinsi yang berada di  pulau  Jawa  dan  Bali  PDRB  per  kapita  hanya  berdampak  terhadap  kualitas  udara  dan  air, namun  pada  provinsi  di  luar  Pulau  Jawa  dan  Bali  PDRB  per  kapita  berpengaruh  signifikan terhadap kualitas udara dan air. Berdasarkan temuan ini, N-shape yang berlawanan untuk kasus di keseluruhan  provinsi di Indonesia, artinya  pada awalnya  ketika terjadi kenaikan PDRB per kapita menyebabkan terjadinya peningkatan kualitas tutupan lahan dan kualitas air atau dengan kata  lain  terjadinya  penurunan  kerusakan  lingkungan,  namun  ketika  mencapai  titik  puncak ketika  terjadi  kenaikan  pendapatan  perkapita  menyebabkan  terjadi  penurunan  kualitas lingkungan  atau  semakin  meningkatnya  kerusakan  lingkungan,  tapi  setelah  mencapai  titik minimum  terjadi  kenaikan  kualitas  lingkungan  seiring  dengan  meningkatnya  pendapatan. Temuan  ini  agak  berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  mengamati  hubungannya mungkin berbentuk N antara pendapatan perkapita dengan kerusakan lingkungan  (Lorente & Álvarez-Herranz, 2016), yang menunjukkan bahwa degradasi lingkungan akan mulai meningkat lagi  melampaui  tingkat  pendapatan  tertentu.  Namun  hasil  penelitian  di  Indonesia  ini dikonfirmasi oleh penelitian (Allard et al., 2018) yang menyatakan bahwa pertumbuhan ekonomi pada awalnya akan meningkatkan kualitas lingkungan sampai pada tingkat pendapatan tertentu dimana hasil positif sebelum yang lagi menjadi negatif. Ini adalah temuan  menarik yang sulit dijelaskan.  Kemungkinan,  ini  bisa  menjadi  konsekuensi  dari  efisiensi  energi  yang  tinggi, mengkompensasi peningkatan emisi yang disebabkan oleh efek skala. Selanjutnya, hal itu juga bisa menjadi konsekuensi dari meningkatnya jumlah investasi asing langsung dan perusahaan multinasional  yang  beroperasi  di  negara-negara  tersebut,  yang  menyebabkan  masuknya teknologi dari negara-negara yang lebih maju.
EKC berbentuk N-Shape hanya ditemukan pada kualitas tutupan lahan pada provinsi di Pulau Jawa dan Bali. Hal ini mengindikasikan bahwa pada awalnya kenaikan pendapatan per kapita  berdampak  terhadap  penurunan  kualitas  lingkungan,  dalam  arti  kata  berdampak terhadap  peningkatan  kerusakan  lingkungan  sampai  pada  titik  minimum,  kemudian  terjadi peningkatan kualitas tutupan lahan seiring dengan meningkatnya pendapatan perkapita sampai mencapai  titik  maksimum,  kemudia  mengalami  penurunan  kualitas  tutupan  lahan  kembali akibat  peningkatan  pendapatan  perkapita.  Hasil  penelitian  ini  mengkonfirmasi  beberapa penelitian  sebelumnya  yang  menemukan  bahwa  hubungan  berbentuk  N  ditemukan  untuk negara-negara  EU27  di  mana  kurang  dari  20%  listrik  negara  tersebut  dihasilkan  dari  energi terbarukan (Allard et al., 2018). Penelitian lain juga menemukan menemukan EKC berbentuk N ketika menggunakan FEM dan cross-sectional OLS (Moomaw & Unruh, 1997). EKC berbentuk N juga ditemukan untuk Austria saat menggunakan gabungan OLS (Friedl dan Getzner 2003) dan untuk  28  negara  OECD  saat  menggunakan  generalized  least  squares  (Alvarez-Herranz  & Balsalobre-Lorente, 2015). Saat menggunakan FEM, hubungan berbentuk N ditemukan untuk 15 negara  Amerika  Latin  (Poudel  et  al.,  2009),  28  negara  OECD  (Alvarez-Herranz  &  Balsalobre- Lorente, 2015), dan 17 negara OECD (Lorente & Álvarez-Herranz, 2016).
Menurut  teori  EKC,  yang  pertama  kali  diusulkan  oleh  (Grossman  &  Krueger,  1991), pertumbuhan ekonomi dan degradasi lingkungan memiliki bentuk U terbalik. EKC berbentuk N menunjukkan bahwa hipotesis EKC asli tidak akan berlaku dalam jangka panjang. Sebaliknya, di  luar  tingkat  pendapatan  tertentu,  peningkatan  pendapatan  mungkin  sekali  lagi  mengarah pada hubungan positif antara pertumbuhan ekonomi dan degradasi lingkungan (De Bruyn et al., 1998).
Sementara untuk model regresi panel dengan menggunakan analisis regresi polinomian pangkat dua juga baik untuk provinsi diluar Pulau Jawa dan Bali maupun provinsi di Pulau Jawa dan Bali juga menemukan u-shape yang berlawanan. Hasil menunjukkan bahwa koefisien PDRB per  kapita  kuadrat  bernilai  negatif  artinya  pada  awalnya  kenaikan  pendapatan  per  kapita menyebabkan semakin membaiknya kualitas lingkungan dan sampai pada titik puncak dengan peningkatan PDRB perkapita menyebabkan menurunnya kualitas lingkungan atau dengan kata lain semakin meningkatnya kerusakan lingkungan. Hal ini hanya berlaku untuk kualitas udara di Pulau Jawa – Bali dan Luar Pulau Jawa – Bali dan kualitas air di provinsi di Pulau Jawa dan Bali.  Beberapa penelitian juga menyatakan tidak dapat membuktikan kurva EKC berbentuk U- shape  seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Amri  et  al.,  2020)  di  negara-negara  MENA  dan (Samimi  et  al.,  2011)  dengan  sampel  beberapa  negara  berkembang.  Hasil  penelitian  ini menyiratkan  bahwa  tingkat  kerusakan  lingkungan  meningkat  seiring  dengan  meningkatnya pertumbuhan ekonomi. Ini adalah bukti kuat terhadap hipotesis EKC. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian (Djellouli et al., 2022) bahwa hipotesis EKC tidak berlaku untuk negara-negara Afrika yang dipilih. Temuan ini konsisten dengan hasil yang disajikan oleh (Halliru et al., 2020; Pata & Aydin, 2020; Pata & Caglar, 2021); tetapi bertentangan dengan hasil (Sun et al., 2020; Vural, 2020) .
Selain itu, hasil penelitian terkait dampak pertumbuhan ekonomi yang diukur dari nilai PDRB per kapita terhadap kualitas lingkungan didukung oleh beberapa riset terdahulu. (M. Liu
et al., 2023) menemukan bahwa GDP berpengaruh positif dan signifikan terhadap emisi CO2 di negara-negara Eropa Selatan, (Akadiri & Adebayo, 2022; Pachiyappan et al., 2022) di India juga menemukan  bahwa  PDB  berpengaruh  signifikan  positif  terhadap  emisi  CO2,  PDB  perkapita memiliki hubungan searah dengan emisi CO2  (Ageli, 2022), (S. Liu et al., 2022) juga menemukan bahwa  pertumbuhan  ekonomi  berdampak  terhadap  kerusakan  lingkungan  di  negara-negara BRICS. Dalam model non linear (Weimin et al., 2022) menemukan bahwa pertumbuhan ekonomi kuadrat  berkontribusi  terhadap  keberlanjutan  lingkungan  di  negara-negara top  globalized economies dan  juga  menemukan  hubungan  U  terbalik  antara  emisi  CO2  dan  pertumbuhan ekonomi (Erdoğan et al., 2022; Weimin et al., 2022) . Sejalan dengan itu, (Mohsin et al., 2022) juga menemukan  bajwa  pertumbuhan  ekonomi  juga  berdampak  terhadap  emisi  CO2  di  Pakistan. Sementara temuan penelitian di China yang dilakukan oleh (Adebayo et al., 2022; B. Fan et al., 2022)  juga  menemukan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  juga  berdampak  positif  terhadap peningkatan  emisi  CO2.  Penelitian  di  Kazakhstan  juga  menemukan  bahwa  PDB  berdampak terhadap peningkatan emisi CO2.

## SIMPULAN
Simpulan  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah  (1).  Pertumbuhan  ekonomi  yang diukur dari  PDRB perkapita memiliki pola tersendiri sesuai dengan karakteristik wilayahnya, (2). Provinsi yang berada di Pulau Jawa dan Bali memiliki kualitas lingkungan yang lebih rendah dibandingkan dengan di provinsi lain di Luar Pulau Jawa dan Bali, namun memiliki nilai PDRB perkapita  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  Provinsi  di  Luar  Jawa  dan  Bali,  (3).  Secara umum EKC hanya terbukti untuk kualitas tutupan lahan provinsi di Pulau Jawa dan Bali namun untuk  kasus  provinsi  di  Indonesia,  EKC  untu  kualitas  air  dan  kualitas  udara  menemukan  N- shape yang berlawanan. Sementara untuk  kualitas  udara di Pulau Jawa – Bali dan luar Pulau Jawa Bali dan Kualitas Air menemukan EKC U-Shape yang berlawanan.
Berdasarkan hasil temuan penelitian ini maka rekomendasi kebijakan adalah (1) untuk mendorong pertumbuhan ekonomi tanpa merusak lingkungan diperlukan kebijakan pemerintah yang  pro  green  growth  sehingga  tidak  berdampak  terhadap  kerusakan  lingkungan,  (2). Diperlukan  komitmen  dari  pemerintah  untuk  mengaplikasikan  program  green  growth  yang sudah  di  rancang  demi  mendukung  pembangunan  berkelanjutan  di  Indonesia,  (3).  Perlunya pemerataan  pembangunan  antara  wilayah  pulau  Jawa – Bali  dan  luar  Jawa-Bali  dengan memperhatikan aspek keberlanjutan

## REFERENSI
Adebayo,  T.  S.,  Altuntaş,  M.,  Goyibnazarov,  S.,  Agyekum,  E.  B.,  Zawbaa,  H.  M.,  &  Kamel,  S.
(2022). Dynamic effect of disintegrated energy consumption and economic complexity on environmental  degradation  in  top  economic  complexity  economies. Energy  Reports , 8 , 12832 – 12842. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.09.161
Ageli,  M.  M.  (2022).  Bootstrap  ARDL  on  health  expenditure,  green  energy,  environmental sustainability,  and  economic  growth  nexus  in  Saudi  Arabia. Frontiers  in  Environmental Science , 10 . https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.993634 Akadiri, S. Saint, & Adebayo, T. S. (2022). Asymmetric nexus among financial globalization, non-
renewable energy, renewable energy use, economic growth, and carbon emissions: impact on  environmental  sustainability  targets  in  India. Environmental  Science  and  Pollution Research , 29 (11), 16311 – 16323. https://doi.org/10.1007/s11356-021-16849-0 Alhassan,  H.,  Kwakwa,  P.  A.,  &  Donkoh,  S.  A.  (2022).  The  interrelationships  among  financial development, economic growth and environmental sustainability: evidence from Ghana.
Environmental Science and Pollution Research , 29 (24), 37057 – 37070.
https://doi.org/10.1007/s11356-021-17963-9
Ali, S., Yan, Q., Razzaq, A., Khan, I., & Irfan, M. (2023). Modeling factors of biogas technology adoption:  a  roadmap  towards  environmental  sustainability  and  green  revolution.
Environmental Science and Pollution Research , 30 (5), 11838 – 11860.
https://doi.org/10.1007/s11356-022-22894-0
Allard, A., Takman, J., Uddin, G. S., & Ahmed, A. (2018). The N-shaped environmental Kuznets curve: an empirical evaluation using a panel quantile regression approach. Environmental Science and Pollution Research , 25 (6), 5848 – 5861. https://doi.org/10.1007/s11356-017-0907-0 Alvarez-Herranz, A., & Balsalobre-Lorente, D. (2015). Energy Regulation in the EKC Model with a  Dampening  Effect. Journal  of  Environmental  Analytical  Chemistry , 02 (03). https://doi.org/10.4172/2380-2391.1000137
Amri, F., Arouri, M., & Bélaïd, F. (2020). Economic growth and environmental degradation: The role of sectoral dynamics and social sustainability in mena countries. Journal of Energy and Development , 45 (2),  159 – 173.  https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-
85103783994&partnerID=40&md5=d1f5d4feabbc15da4e73196feadabaf8
Baajike,  F.  B.,  Ntsiful,  E.,  Afriyie,  A.  B.,  &  Oteng-Abayie,  E.  F.  (2022).  The  effects  of  economic growth, trade liberalization, and financial development on environmental sustainability in
West Africa. The role of institutions.
Research in Globalization , 5 .
https://doi.org/10.1016/j.resglo.2022.100104
Borghesi,  S.,  &  Vercelli,  A.  (2003).  Sustainable  globalisation. Ecological  Economics , 44 (1),  77 – 89. https://doi.org/10.1016/S0921-8009(02)00222-7
De  Bruyn,  S.  M.,  Van  Den  Bergh,  J.  C.  J.  M.,  &  Opschoor,  J.  B.  (1998).  Economic  growth  and emissions: Reconsidering the empirical basis of environmental Kuznets curves. Ecological Economics , 25 (2), 161 – 175. https://doi.org/10.1016/S0921-8009(97)00178-X Djellouli, N., Abdelli, L., Elheddad, M., Ahmed, R., & Mahmood, H. (2022). The effects of non- renewable energy, renewable energy, economic growth, and foreign direct investment on the sustainability of African countries.
Renewable Energy , 183 , 676 – 686.
https://doi.org/10.1016/j.renene.2021.10.066
Donkor, M., Kong, Y., Manu, E. K., Ntarmah, A. H., & Appiah-Twum, F. (2022). Economic Growth and Environmental Quality: Analysis of Government Expenditure and the Causal Effect.
International Journal of Environmental
Research and Public Health , 19 (17). https://doi.org/10.3390/ijerph191710629
Erdoğan, S., Onifade, S. T., Altuntaş, M., & Bekun, F. V. (2022). Synthesizin g urbanization and carbon emissions in Africa: how viable is environmental sustainability amid the quest for economic  growth  in  a  globalized  world? Environmental  Science  and  Pollution  Research ,
29 (16), 24348 – 24361. https://doi.org/10.1007/s11356-022-18829-4
Fan, B., Zhao, H., Kamran, H. W., & Tahir, S. H. (2022). Environmental sustainability targets: the role  of  green  investment,  ICT  development,  and  economic  growth. Economic  Research- Ekonomska Istrazivanja . https://doi.org/10.1080/1331677X.2022.2151490
Fan, W., & Hao, Y. (2020). An empirical research on the relationship amongst renewable energy consumption, economic growth and foreign direct investment in China. Renewable Energy ,
146 , 598 – 609. https://doi.org/10.1016/j.renene.2019.06.170
Farooq, U., Tabash, M. I.,  Anagreh, S., Al-Rdaydeh,  M., & Habib, S. (2023). Economic growth, foreign investment, tourism, and electricity production as determinants of environmental quality: empirical evidence from GCC region. Environmental Science and Pollution Research ,
45768 – 45780. https://doi.org/10.1007/s11356-023-25545-0
Fauzi, A. (2014). Valuasi Ekonomi dan Penilaian kerusakan Sumber Daya Alam dan Lingkungan . IPB Press.
Grossman,  G.  M.,  &  Krueger,  A.  B.  (1991). Environmental  impacts  of  a  North  American  free  trade agreement . 3914 .
Halliru,  A.  M.,  Loganathan,  N.,  Golam  Hassan,  A.  A.,  Mardani,  A.,  &  Kamyab,  H.  (2020).  Re- examining  the  environmental  kuznets  curve  hypothesis  in  the  economic  community  of West  African  states:  A  panel  quantile  regression  approach. Journal  of  Cleaner  Production ,
276 , 124247. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.124247 Hassan,  S.  T.,  Khan,  D.,  Zhu,  B.,  Batool,  B.,  Wu,  Y.  Y.,  Chen,  S.,  Bandyopadhyaya,  V., Bandyopadhyaya, R., Baig, F., Zhang, D., Lee, J. J., Xu, H., Gong, D., Ren, L., Liu, S., Yan, X.,  Nordfjærn,  T.,  Şimşekoğlu,  Ö.,  Rundmo,  T.,  …  Ziedan,  A.  (2022).  A  spatial analytics decision support system for analyzing the role of sea transport in public transportation. Case Studies on Transport Policy , 10 (1), 484 – 491.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.tre.2021.102426
Hill, R. J., Magnani, E., & Hill, R. (2002). an Exploration of the Conceptual and Empirical Basis of the Environmental Kuznets Curve. Australian Economic Papers .
Kahia, M., Omri, A., & Jarraya, B. (2021). Does green energy complement economic growth for achieving  environmental  sustainability?  Evidence  from  Saudi  Arabia. Sustainability (Switzerland) , 13 (1), 1 – 12. https://doi.org/10.3390/su13010180 Kihombo, S., Vaseer, A. I., Ahmed, Z., Chen, S., Kirikkaleli, D., & Adebayo, T. S. (2022). Is there a tradeoff  between  financial  globalization,  economic  growth,  and  environmental sustainability?  An  advanced  panel  analysis. Environmental  Science  and  Pollution  Research ,
29 (3), 3983 – 3993. https://doi.org/10.1007/s11356-021-15878-z Krueger, G. M. G. and A. B. (1995). Economic Growth and the Environment. The Quarterly Journal of Economics , 21 (3), 550. https://doi.org/10.2307/2977834
Liu, M., Chen, Z., Sowah  Jr, J. K., Ahmed, Z., & Kirikkaleli, D. (2023). The dynamic impact of energy  productivity  and  economic  growth  on  environmental  sustainability  in  South
European countries. Gondwana Research , 115 , 116 – 127.
https://doi.org/10.1016/j.gr.2022.11.012
Liu, S., Gao, L., Hu, X., Shi, J., Mohsin, M., & Naseem, S. (2022). Does industrial eco-innovative development  and  economic  growth  affect  environmental  sustainability?  New  evidence from BRICS
countries.
Frontiers in Environmental Science , 10 . https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.955173
Lorente,  D.  B.,  &  Álvarez-Herranz,  A.  (2016).  Economic  growth  and  energy  regulation  in  the environmental Kuznets curve. Environmental Science and Pollution Research , 23 (16), 16478 – 16494. https://doi.org/10.1007/s11356-016-6773-3
Luo, R., Ullah, S., & Ali, K. (2021). Pathway towards  sustainability in selected asian countries: Influence  of  green  investment,  technology  innovations,  and  economic  growth  on  CO2 emission. Sustainability (Switzerland) , 13 (22). https://doi.org/10.3390/su132212873 Milligan,  B.,  Terama,  E.,  Jim é nez-Aybar,  R.,  &  Ekins,  P.  (2014).  2nd  GLOBE  Natural  Capital Accounting Study. 2nd GLOBE Natural Capital Accounting Study .
Mohsin, M., Naseem, S., Sarfraz, M., Zia-UR-Rehman, M., & Baig, S. A. (2022). Does energy use
and  economic  growth  allow  for  environmental  sustainability?  An  empirical  analysis  of Pakistan. Environmental  Science  and  Pollution  Research , 29 (35),  52873 – 52884. https://doi.org/10.1007/s11356-022-19600-5 Moomaw, W. R., & Unruh, G. C. (1997). Are environmental Kuznets curves misleading us? The case  of  CO2  emissions. Environment  and  Development  Economics , 2 (4),  451 – 463. https://doi.org/DOI: 10.1017/S1355770X97000247 Mundia, C. W., Secchi, S., Akamani, K., & Wang, G. (2019). A Regional Comparison of Factors A ffecting  Global  Sorghum  Production:  The  Case  of  North  America,  Asia  and  Africa’s Sahel. Sustainability , 11 (7), 2135. https://doi.org/10.3390/su11072135
Pachiyappan,  D.,  Alam,  M.  S.,  Khan,  U.,  Khan,  A.  M.,  Mohammed,  S.,  Alagirisamy,  K.,  & Manigandan, P. (2022). Environmental sustainability with the role of green innovation and economic  growth  in  India  with  bootstrap  ARDL  approach. Frontiers  in  Environmental Science , 10 . https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.975177 Pata, U. K., & Aydin, M. (2020). Testing the EKC hypothesis for the top six hydropower energy- consuming countries: Evidence from Fourier Bootstrap ARDL procedure. Journal of Cleaner Production , 264 , 121699. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.121699 Pata,  U.  K.,  &  Caglar,  A.  E.  (2021).  Investigating  the  EKC  hypothesis  with  renewable  energy consumption, human capital, globalization and trade openness for China: Evidence from augmented  ARDL  approach  with  a  structural  break. Energy , 216 ,  119220. https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.119220
Poudel, B. N., Paudel, K. P., & Bhattarai, K. (2009). Searching for an Environmental Kuznets Curve in Carbon Dioxide Pollutant in Latin American Countries. Journal of Agricultural and Applied Economics , 41 (1), 13 – 27. https://doi.org/10.1017/s1074070800002522
Samimi, A. J., Ghaderi, S., & Ahmadpour, M. (2011). Environmental sustainability and economic growth: Evidence from some developing countries. Advances in Environmental Biology , 5 (5),
961 – 966. https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-
79960395569&partnerID=40&md5=eafaf749646acc4ac6b37fd9d8123ce3 Sun, H., Enna, L., Monney, A., Tran, D. K., Rasoulinezhad, E., & Taghizadeh-Hesary, F. (2020).
The  Long-Run  Effects  of  Trade  Openness  on  Carbon  Emissions  in  Sub-Saharan  African Countries. In Energies (Vol. 13, Issue 20). https://doi.org/10.3390/en13205295
Umar, M., Ji, X., Kirikkaleli, D., Shahbaz, M., & Zhou, X. (2020). Environmental cost of natural resources  utilization  and  economic  growth:  Can  China  shift  some  burden  through globalization  for  sustainable  development? Sustainable  Development , 28 (6),  1678 – 1688. https://doi.org/10.1002/sd.2116
Vural,  G.  (2020).  How  do  output,  trade,  renewable  energy  and  non-renewable  energy  impact carbon emissions in selected Sub-Saharan African Countries? Resources Policy , 69 , 101840. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2020.101840
Wei, G., Asghar, N., Ahmad, I., Yin, W., Abbas, Q., ur Rahman, S., & Farooq, F. (2021). Economic growth,  fiscal  imbalance,  and  environmental  sustainability:  What  is  desirable  and undesirable for developing economies? Environmental Science and Pollution Research , 28 (37),
52283 – 52294. https://doi.org/10.1007/s11356-021-14379-3
Weimin,  Z.,  Sibt-e-Ali,  M.,  Tariq,  M.,  Dagar,  V.,  &  Khan,  M.  K.  (2022).  Globalization  toward environmental sustainability and electricity consumption to environmental degradation: does EKC inverted U-shaped hypothesis exist between squared economic growth and CO2 emissions in top globalized economies. Environmental Science and Pollution Research , 29 (40), 59974 – 59984. https://doi.org/10.1007/s11356-022-20192-3 Yang, Y., Xu, X., Yin, J., & Zhang, T. (2023). An empirical analysis of FDI and institutional quality
on  environmental  quality  and  economic  growth,  evidence  from  the  panel  of  asian  oil- producing  and  non-oil-producing  economies. Frontiers  in  Environmental  Science , 10 (January), 1 – 16. https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.1066221