## PUBLIKASI PENELITIAN TERAPAN DAN KEBIJAKAN
e-ISSN:2621-5119 DOI : https://doi.org/10.46774/pptk.v5i2.498
EFEK PERTUMBUHAN EKONOMI, KEPENDUDUKAN, DAN TRANSPORTASI TERHADAP KUALITAS UDARA SUMATERA SELATAN

## THE EFFECT OF ECONOMIC GROWTH, POPULATION, AND TRANSPORTATION ON AIR QUALITY IN SOUTH SUMATRA
Nukke Anastasya 1* , Endan Suwandana 2
1 Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Prabumulih Provinsi Sumatera Selatan, Indonesia
2 Badan Pengembangan Sumber Daya Manusia Daerah Provinsi Banten, Indonesia *Korespondensi Penulis, phone: +6282371688271, e-mail : nukkeanastasya@bps.go.id

## ABSTRACT
The economic growth of an area affects the environmental quality of the area. This study aims to analyze the effect of economic growth, population, and transportation variables on the Air Quality Index (IKU) in South Sumatra. This study uses panel data of Regencies in South Sumatera as a cross section. The analytical method used in this study is panel data regression with Random Effect Model (REM) to explain the factors that influence Air Quality Index (IKU). The results of this study show that Gross  Regional  Domestic  Product  per  capita  (GRDP  Per  Capita),  population density, and the ratio of road length have a significant effect on the Air Quality Index. Population growth that followed by economic activity growth caused the increase  of  environmental  degradation.  Government  policies  the  related  to regulations in the field of environmental management and the use of IT by digitizing the use of resources is needed to help deal with environmental issue.
Keywords: air quality index, kuznets curve, GRDP, road density index, road length ratio

## ABSTRAK
Pertumbuhan  ekonomi  suatu  daerah  mempengaruhi  kualitas  lingkungan  daerah tersebut. Hal ini sejalan dengan adanya komitmen yang disepakati dalam SDGs adalah untuk melindungi lingkungan hidup. Beberapa program telah dilaksanakan oleh  pemerintah  pusat  dan  pemerintah  daerah  dalam  membantu  perlindungan terhadap lingkungan hidup ini. Salah satu indikator untuk menilai kinerja program perbaikan kualitas lingkungan hidup daerah adalah dengan menggunakan Indeks Kualitas Lingkungan Hidup (IKLH). Adapun yang menjadi pembahasan utama dari  penelitian  ini  adalah  untuk  melihat  pengaruh  antara  variabel  pertumbuhan ekonomi,  kependudukan,  dan  transportasi  terhadap  nilai  Indeks  Kualitas  Udara (IKU)  di  Provinsi  Sumatera  Selatan.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah data sekunder yang bersumber dari Dinas Lingkungan Hidup dan Badan Pusat Statistik (BPS). Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi model  panel  dengan Random  Effect  Model (REM).  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan adanya pengaruh yang signifikan dari ketiga variabel bebas dalam penelitian  ini,  yaitu  Produk  Domestik  Regional  Bruto  per  kapita,  kepadatan penduduk, dan rasio panjang jalan, terhadap nilai IKU. Pertumbuhan penduduk yang  diiringi  dengan  pertumbuhan  aktivitas  ekonomi  menyebabkan  degradasi lingkungan meningkat. Untuk itu diperlukan kebijakan pemerintah terkait regulasi di  bidang  pengelolaan  lingkungan  hidup  dan  pemanfaatan  kemajuan  teknologi dengan  membuat  digitalisasi  penggunaan  sumberdaya  untuk  membantu menangani permasalahan lingkungan di setiap daerah yang ada di Indonesia. Kata kunci: indeks kualitas udara, indeks kepadatan jalan, kurva kuznets, PDRB, rasio panjang jalan
Diterima : 08 November 2022
Direvisi : 30 November 2022
Diterbitkan : 31 Desember 2022

## PENDAHULUAN
Setiap  negara  yang  tergabung  dalam Perserikatan  Bangsa-Bangsa  (PBB)  telah menyepakati  komitmen  tujuan  pembangunan global berkelanjutan atau yang dikenal dengan S uistanble  Development  Goals (TPB/SDGs) 2015–2030.  Salah  satu  komitmen  yang disepakati  dalam  SDGs  selain  mengatasi kemiskinan  dan  mengurangi  kesenjangan adalah melindungi lingkungan hidup. (Pratama, Purnomo, & Agustiyara 2020) . Salah  satu  indikator  untuk  menilai kinerja program perbaikan kualitas lingkungan hidup  daerah  adalah  dengan  menggunakan Indeks  Kualitas  Lingkungan  Hidup  (IKLH). Indeks  ini  berperan  sebagai  pembanding atau komparasi  antara  satu  subyek  dengan  subyek lain.  Selain  itu,  IKLH  juga  berperan  sebagai dasar  dalam  pengambilan  kebijakan  yang dapat  membantu  dalam  menentukan  skala prioritas  yang  disesuaikan  dengan  tingkat permasalahan lingkungan. (Dinas Lingkungan Hidup Kota Prabumulih 2022)
Salah  satu  permasalahan  lingkungan yang  dihadapi  adalah  pencemaran  udara. Peningkatan penggunaan energi dan transportasi  diiringi  dengan  meningkatnya pencemaran  udara  akan  berdampak  pada kesehatan manusia dan lingkungan (Kemenlkh 2016).  Sebagai  salah  satu  indikator  untuk menyusun IKLH disusun juga Indeks Kualitas Udara  (IKU).  Tujuan  disusunnya  IKU  adalah sebagai  pelaporan  kualitas  udara  untuk memberikan  informasi  kepada  masyarakat agar  kualitas  udara  lebih  mudah  dimengerti. Selain itu, nilai IKU juga penting sebagai dasar penyusun kebijakan khususnya untuk pengelolaan  kualitas  udara  sehingga  dapat melindungi manusia dan ekosistemnya (Kemenlkh  2016).  Bahkan,  tidak  hanya digunakan  untuk  melihat  aspek  kesehatan, IKU  juga  dapat  digunakan  untuk  melihat kondisi  sosial  ekonomi  suatu  wilayah (Pramana et al. 2020).
Terdapat  beberapa  penelitian  yang mengkaji permasalahan lingkungan khususnya mengenai  kualitas  udara.  Menurut  Oktavia et al. (2021), dalam jangka panjang pertumbuhan ekonomi berpengaruh signifikan terhadap nilai IKU.  Hal  ini  sejalan  dengan  hipotesis Enviromental  Kuznets  Curve (EKC)  yang
menghubungkan antara permasalahan
pertumbuhan ekonomi dan degradasi lingkungan.  Hipotesis  EKC  menjelaskan bahwa pertumbuhan ekonomi memiliki kontribusi  meningkatkan  nilai  emisi,  namun pada tahap selanjutnya pertumbuhan ekonomi mampu menurunkan tingkat degredasi lingkungan  ketika  teknologi  yang  semakin maju  serta  pergeseran  ekonomi  berbasis  jasa dapat  mengatasi  permasalahan  lingkungan (Susanti  2018),  di  mana  grafik  pertumbuhan ekonomi dengan degredasi lingkungan berbentuk  huruf  U  terbalik  (Nikensari, Destilawati, and Nurjanah 2019). Sebaliknya, ada  juga  penelitian  yang  mengatakan  bahwa hubungan  antara  pertumbuhan  ekonomi dengan keadaan lingkungan hidup di Indonesia tidak  terbentuk  huruf  U  terbalik  melainkan berbentuk  U  tidak  terbalik  (Nikensari, Destilawati, & Nurjanah 2019).
Dinamika  perubahan  penduduk  juga merupakan  suatu  hal  yang  tidak  dapat dipisahkan  dengan  permasalahan  lingkungan. Manusia  dengan  berbagai  aktivitas  sangat berpengaruh terhadap kelangsungan lingkungan  hidup.  Begitu  juga  dengan mobilitas manusia yang juga berdampak pada lingkungan  hidup  (Fath  2021).  Interaksi manusia  dan  makhluk  hidup  lain  terhadap lingkungan berdampak pada perubahan ekosistem yang nantinya memengaruhi kelangsungan  hidup  manusia.  Hubungan interaksi  keduanya  dapat  menjadi  sebuah simbiosis  mutualisme.  Jika  perilaku  manusia peduli  terhadap  lingkungan,  maka  respon positif  akan  diterima,  yaitu  lingkungan  hidup yang  baik  diiringi  dengan  meningkatnya kesehatan.  Hal  ini  sesuai  dengan  pernyataan bahwa kesehatan lingkungan adalah keseimbangan  ekologi  antara  manusia  dan lingkungan  yang  menjamin  keadaan  sehat manusia (Nanlohy 2018).
Berbeda dari penelitian-penelitian sebelumnya yang menggunakan nilai pertumbuhan  ekonomi  dan  penduduk  untuk melihat  perubahan  nilai  IKU,  pada  penelitian ini  selain  digunakan  nilai  pertumbuhan ekonomi  dan  penduduk,  juga  digunakan nilai rasio  panjang jalan  dengan jumlah  kendaraan bermotor.  Rasio  ini  didapat  dari  membagi jumlah  unit  kendaraan  dengan  panjang  jalan (PUPR 2016). Nilai rasio ini menggambarkan
kepadatan  jalan  dan  keadaan  kendaraan bermotor  di  suatu  wilayah.  Nilai  rasio  ini digunakan,  karena  emisi  kendaraan  bermotor menjadi  penyumbang  utama  untuk  polusi udara di kota-kota besar (Tahdid et al. 2022). Pencemaran  udara  sangat  erat  kaitannya dengan  konsumsi  energi  bahan  bakar minyak (Arista and Amar 2019).
Dari  hasil  pra  analisis  penelitian  ini diperoleh  bahwa  pertumbuhan  ekonomi, penduduk,  kendaraan  bermotor  Provinsi Sumatera  Selatan  mengalami  perubahan  nilai yang fluktuatif dari tahun 2017 sampai dengan tahun  2021.  Hasil  pra  analisis  itu  pun menunjukkan bahwa pada rentang tahun yang sama  nilai  IKU  Provinsi  Sumatera  Selatan mengalami nilai fluktuatif. Dari hasil-hasil pra analisis  tersebut  serta  pertimbangan  yang dijelaskan  pada  awal  pendahuluan,  penelitian ini  bertujuan  untuk  menganalisis  keterkaitan pertumbuhan  ekonomi,  kepadatan  penduduk, dan transportasi terhadap nilai kualitas udara di Provinsi Sumatera Selatan.

## METODE PENELITIAN
Jenis penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif.  Data  yang  digunakan  adalah  data sekunder yang merupakan data panel gabungan  antara  data time  series dan cross section . Periode data time series yang dipakai adalah tahun 2017 sampai dengan tahun 2021. Sedangkan,  data cross  section mencakup  17 Kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Selatan. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri  dari  satu  variabel  terikat  (Y)  dan  tiga variabel  bebas  ( 𝑋 ).  Indeks  Kualitas  Udara (IKU)  merupakan  variabel  terikat  yang diperoleh dari data sekunder Dinas Lingkungan Hidup Provinsi Sumatera Selatan. Sedangkan  untuk  variabel  bebas  terdiri  dari keadaan  kendaraan  bermotor  yang  dapat dilihat  melalui  rasio  panjang  jalan (𝑋 1 ), pertumbuhan ekonomi yang dapat dinilai dari PDRB  per  kapita (𝑋 2 ),  dan  dari  sisi kependudukan  dilihat  dari  nilai  kepadatan penduduk (𝑋 3 ). Ketiga variabel bebas tersebut diperoleh dari Badan Pusat Statistik.
Metode  analisis  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode analisis deskriptif dan  inferensia.  Metode  analisis  deskriptif digunakan  untuk  menginterpretasikan  data
dalam  bentuk  tabel  atau  grafik.  Sedangkan, metode  analisis  inferensia  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah regresi data panel untuk  melihat  pengaruh  beberapa  variabel terhadap  Indeks  Kualitas  Udara  di  Provinsi Sumatera Selatan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Deskriptif
Provinsi Sumatera Selatan terdiri dari 17 kabupaten/kota terbagi atas 13 kabupaten dan 4  kota.  Kondisi  IKU    di  Provinsi  Sumatera Selatan  pada  tahun  2017–2022  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 . Indeks Kualitas Udara di Provinsi Sumatera Selatan Tahun 2017–2021
Sumber: Olah Data Dinas Lingkungan Hidup Provinsi Sumatera Selatan Tahun 2022
Dari  Gambar  1  dapat  dilihat  bahwa indeks  kualitas  udara  di  Provinsi  Sumatera Selatan  memiliki  nilai  yang  fluktuatif  dari tahun  2017  sampai  dengan  2021.  Nilai  IKU tertinggi ada di tahun 2017 yaitu sebesar 88,88 sedangkan  nilai  IKU  terendah  ada  di  tahun 2018  yaitu  sebesar  85,32.  Rendahnya  IKU pada  tahun  2018  diiringi  dengan  peristiwa kebakaran  hutan  yang  terjadi  pada  tahun tersebut.  Lebih  dari  7000  hektar  lahan  di Sumatera  Selatan  terbakar  sejak  awal  tahun 2018. Lahan yang terbakar mayoritas berada di Ogan  Ilir,  Ogan  Komerng  Ilir,  dan  Musi Banyuasin  yang  merupakan  lahan  gambut (Herawati and Maryani 2018).
Pada  Gambar  2  terlihat  bahwa  Kota Prabumulih  memiliki  Nilai  IKU  terendah dibandingkan  seluruh  kabupaten/kota  di Provinsi  Sumatera  Selatan  pada  tahun  2017– 2021.  Bahkan  nilai  IKU  Kota  Prabumulih berada  dibawah  nilai  IKU  Provinsi  Sumatera
Selatan.  Kabupaten  yang  memiliki  nilai  IKU tertinggi adalah Kabupaten Musi Rawas untuk tahun  2017–2018  dan  2020–2021,  sedangkan tahun  2019  nilai  IKU  tertinggi  berada  di Kabupaten  Ogan  Komering  Ulu  Selatan (OKUS).
Gambar 2. Indeks Kualitas Udara Menurut Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Sumatera  Selatan  Tahun 2017–2021
Sumber: Olah Data Dinas Lingkungan Hidup Provinsi Sumatera Selatan Tahun 2022
Pemodelan regresi panel Indeks Kualits Udara  digunakan  untuk  melihat  hubungan antara  variabel  PDRB  per  kapita,  kepadatan penduduk,  dan  rasio  panjang  jalan  dengan kendaraan  bermotor.  Pemodelan  ini  dimulai dengan melakukan pengujian model yang tepat dengan membandingkan model CEM (Commen  Effect  Model) dan  FEM (Fixed Effect  Model) dengan  uji  Chow,  selanjutnya membandingkan  model  FEM  dan  REM (Random  Effect  Model) dengan  uji  Hausman untuk menentukan model yang sesuai.
Tabel 1. Hasil uji chow dan hausman
Uji Chow Hausman Nilai Statistik 11,369669 6,071863 Nilai P-Value 0,0000 0,1082
Sumber: Olah Data Eviews
Tabel 1 berisi hasil pengujian uji Chow dan Hausman. Dari hasil pengujian dengan Uji Chow  menunjukan  bahwa  nilai  probabilitas (P- value ) dari uji Chi-Squre dan uji F-Statistik adalah 0,0000 yang berarti pada taraf nyata α =  5%  maka  p- value <  α  atau  0,0000  <  0,05, sehingga  hasil  uji  menyatakan  bahwa 𝐻 0 ditolak  artinya  model  yang  terpilih  bukan model  CEM.  Untuk  itu  diperlukan  uji Hausman  untuk  menentukan  apakah  model yang  terpilih  model  FEM  atau  REM.    Dari hasil uji Hausman, diperoleh nilai hasil p-value sebesar 0,1082 dengan tingkat taraf nyata α = 5 % maka p- value > α atau 0,1082  > 0,05 yang berarti  gagal  tolak 𝐻 0 ,  sehingga  model  yang tepat adalah REM. Selanjutnya diperlukan uji F bagi setiap variabel independen.
Pengujian  kriteria  statistik  dengan menggunakan Uji F untuk mengetahui apakah variabel-variabel independen secara keseluruhan  signifikan  secara  statistik  dalam mempengaruhi  variabel  dependen.  Dengan Hipotesis:
𝐻 0 : Variabel rasio panjang jalan, PDRB per  kapita,  dan  kepadatan  penduduk, secara  serentak  dan  bersama-sama tidak  berpengaruh  terhadap  IKU  di Provinsi  Sumatera  Selatan  Tahun 2017–2021.
𝐻 1
: Variabel rasio panjang jalan, PDRB per  kapita,  dan  kepadatan  penduduk secara  serentak  dan  bersama-sama berpengaruh terhadap IKU di Provinsi  Sumatera  Selatan  Tahun 2017–2021.
Hipotesis ini kemudian dilakukan beberapa rangkaian pengujian probabilitas statistik (Tabel 2):
Tabel 2 . Nilai uji probabilitas (f-stat) dan koefisien determinasi ( 𝑅 2 )
Uji Prob (F-Stat) Koefien Determinasi 𝑹 𝟐 ) 0,014307 0,121624
Sumber: Olah Data Eviews
Dari  Tabel  2  nilai  Uji  F  statistik menunjukan  nilai  p- value =  0,014307  <  α  = 0,05  yang  berarti  tolak 𝐻 0 .  Artinya  variabel PDRB  per  kapita,  kepadatan  penduduk,  dan
O gan Ko m er in g U lu Og an Ko m er in g Ili r
M u ar a En im Lah at
M u si R aw as
Mu si B an yu as in
B an yu as in
Og an Ko m er in g Ul u … Og an Ko m er in g Ul u T imu r Og an Il ir
Emp at Law an g P al i M u si R aw as Ut ar a
P al emban g
P rab u mu lih
Pag ar Al am Lu b u k Li n gg au P ro vi n si Su m at er a Se lat an 2017 2018 2019 2020 2021
rasio  panjang  jalan  secara  bersama-sama mempengaruhi  Indeks  Kualitas  udara  di Provinsi  Sumatera  Selatan.  Selain  itu  pada Tabel  2  juga  terlihat  bahwa  ketiga  variabel bebas  secara  nyata  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  IKU.  Nilai  koefisien determinasi  ( 𝑅 2 ) yang  dihasilkan  dari  model sebesar 12,16% yang berarti bahwa keragaman nilai  IKU  dapat  dijelaskan  12,16%  oleh variabel rasio panjang jalan dengan banyaknya kendaraan,  PDRB  per  kapita,  dan  kepadatan penduduk. Sedangkan sisanya dapat dijelaskan oleh  variabel  lain  diluar  model.  Banyaknya variabel lain diluar model menunjukkan bahwa diperlukan  penelitian  lebih  lanjut  untuk menentukan variabel-variabel lain yang dapat menjelaskan IKU di Provinsi Sumatera Selatan Tahun 2017–2021 secara lebih spesifik.
Selain  Uji  F  dilakukan  juga  uji  parsial (uji  t),  yang  digunakan  untuk  melihat signifikansi  dari  pengaruh  variabel  bebas terhadap variabel tidak terikat secara individual  dengan  menganggap  variabel  lain konstan.
Tabel 3. Hasil uji t-statistik

## Sumber: Olah Data Eviews
Pada  Tabel  3,  ditampilkan  hasil pendugaan parameter model regresi data panel. Dari  hasil  pendugaan  parameter  diperoleh hasil  bahwa  pengaruh  ketiga  variabel  bebas dengan  variabel  terikat.  Variabel  yang berpengaruh  nyata  terhadap  nilai  indeks kualitas  udara  pada  taraf  nyata  5%  adalah variabel  PDRB  per  kapita  dan  kepadatan penduduk  sedangkan  variabel  rasio  panjang jalan  dengan  jumlah  kendaraan  berpengaruh nyata  pada  taraf  nyata  10%  terhadap  nilai indeks kualitas udara.
Uji Normalitas digunakan untuk melihat apakah dalam model regresi variabel
penggangu  atau  residual  memiliki  distribusi normal  atau  tidak.  Uji  normalitas  dilakukan dengan  membandingkan  uji Jarque-Bera dengan nilai chi-table.
𝐻 0 : Residual data berdistribusi normal
𝐻 1 :  Residual  data  tidak  berdistribusi normal
Gambar 3 . Uji Normalitas
Sumber: Olah Data Eviews
Terlihat  pada  Gambar  3  bahwa  nilai  p- value 0,202303  lebih  besar  dari  α  =  5%,  sehingga gagal menolak 𝐻 0 yang artinya bahwa residual data berdistribusi normal. Dengan melakukan uji  heteroskedastisitas  dan  autokorelasi,  lalu model  yang  didapatkan  dalam  penelitian  ini adalah  REM  dengan  menggunakan  model estimasi Generalized  Least  Square (GLS). Metode  estimasi  GLS  sudah  dapat  mengatasi adanya  heteroskedastisitas  dan  autokorelasi dalam  suatu  model  regresi  panel,  sehingga hanya  diperlukan  pengujian  normalitas  pada error dan multikolinearitas (Greene 2012).
Pengujian multikolinearitas dalam penelitian  ini  menggunakan  nilai Variance Inflation  Factor (VIF).    Pada  Tabel  4  dapat dilihat  bahwa  nilai  VIF  dari  semua  variabel bebas  kurang  dari  sepuluh,  artinya  asumsi nonmultikolinearitas  dalam  penelitian  ini sudah terpenuhi.
Variabel t-statistik Nilai p- value Konstanta 13,73249 0,0000 Rasio Panjang Jalan ( 𝑿 𝟏 ) 1,764686 0,0814
PDRB Per Kapita ( 𝑿 𝟐 ) - 2,661078 0,0094 Ln Kepadatan Penduduk ( 𝑿 𝟑 ) - 2,558169 0,0124

## Tabel 4. Nilai Koefisien Varians dan VIF

## Sumber: Olah Data Eviews
Setelah  dilakukan  estimasi  model regresi  data  panel  dengan  pendekatan  model REM,  pengujian  kriteria  statistik,  dan pengujian  asumsi  klasik.  Maka  langkah selanjutnya  adalah  menyusun  persamaan regresi  antar  variabel.  Hasil  estimasi  model regresi  data  panel  dengan  pendekatan  REM disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil pendugaan parameter regresi data panel dengan REM
Sumber: Olah Data Eviews
Model yang didapat dari hasil pendugaan  parameter  regresi  data  panel dengan REM adalah sebagai berikut:
𝑌 = 110,4257 + 0,026006 𝑥 1 – 0,000193 𝑥 2 – 4,023143 𝑥 3
Keterangan: Y = Indeks Kualitas Udara (IKU) 𝑥 1 = Rasio Panjang Jalan dengan Kendaraan Bermotor (Unit/Km)
𝑥 2 = PDRB Per Kapita (Ribu Rupiah) 𝑥 3 = ln Kepadatan Penduduk (Jiwa/Km)
Dari  model  regresi  yang  terbentuk, didapatkan nilai koefisien untuk nilai koefisien
untuk  PDRB  per  kapita  adalah  0,000193  dan bernilai negatif, berpengaruh signifikan terhadap  IKU  di  Provinsi  Sumatera  Selatan pada tingkat kepercayaan (α) lima persen. Hal ini  menunjukkan  bahwa  bentuk  hubungan antara  PDRB  per  kapita  dengan  IKU berbanding  terbalik,  artinya  setiap  kenaikan nilai  PDRB  per  kapita  sebesar  seribu  rupiah maka  IKU  akan  menurun  sebesar  0,000193. Hasil dari penelitian pada variabel ini sejalan dengan  penelitian  sebelumnya.  Semakin meningkat pertumbuhan ekonomi akan diiringi dengan  degradasi  lingkungan  yang  semakin meningkat di negara berkembang. Sebaliknya pada negara maju, degradasi lingkungan akan semakin berkurang seiring dengan pertumbuhan ekonomi (Oktavia et al. , 2021). Begitu  juga  untuk  variabel  kepadatan penduduk mendapatkan nilai koefisien 4,023143  dan  bernilai  negatif,  berpengaruh signifikan  ternadap  nilai  IKU  di  Provinsi Sumatera Selatan pada tingkat kepercayaan (α) lima persen. Sama seperti variabel PDRB per kapita  terhadap  IKU,  hubungan  antara kepadatan  penduduk  dengan  IKU  berbanding terbalik.  Artinya  setiap  kenaikan  kepadatan penduduk sebesar satu jiwa/km akan menurun nilai  IKU  sebesar  4,023143  satuan.  Hal  ini sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang menyatakan  bahwa  apabila  pertumbuhan penduduk meningkat,maka IKU akan menurun,  yang  menandakan  kualitas  udara semakin rendah (Nursiyono & Dewi 2022).
Adapun  untuk  rasio  panjang  jalan menghasilan nilai koefisien sebesar 0,026006 dan  bernilai  positif.  Artinya,  ada  pengaruh signifikan terhadap IKU di Provinsi Sumatera Selatan  pada  tingkat  signifikansi  sepuluh persen,  hal  ini  menunjukan  bahwa  bentuk hubungan  antara  rasio  panjang  jalan  dengan IKU berbanding lurus, yang artinya jika rasio panjang  jalan  naik  sebesar  satu  unit  per kilometer  maka,  IKU  akan  naik  sebesar 0,026006 satuan. Hasil ini tentunya merupakan sebuah  anomali  karena  tidak  sesuai  dengan teori. Sedangkan pada tingkat signifikansi lima persen  rasio  panjang  jalan  tidak  siginifikan terhadap  IKU.  Hal  ini  disebabkan  oleh  rasio panjang jalan belum sepenuhnya menggambarkan  kondisi  kepadatan  jalan  di Provinsi  Sumatera  Selatan  dimana  masih banyaknya jalan atau ruang kosong  yang tidak
Variabel Koefisien Varians VIF Rasio Panjang Jalan ( 𝑿 𝟏 ) 0,000217 3,743387 PDRB Per Kapita ( 𝑿 𝟐 ) 5,25E-09 1,481586
Ln Kepadatan
Penduduk ( 𝑿 𝟑 ) 2,473276 3,116120
Variabel Koefisien Galat baku t-statistik Nilai p- value Konstanta 110,4257 8,014 200 13,73249 0,0000 Rasio Panjang Jalan ( 𝑿 𝟏 ) 0,026006 0,014 737 1,764686 0,0814
PDRB  Per  Kapita ( 𝑿 𝟐 ) -0,000193 7,25E -05 -2,661078 0,0094
padat  kendaraan.  Kepadatan  kendaraan  dan penduduk  berbanding  lurus  dengan  jumlah sampah  yang  dihasilkan  (Novriadhy  et  al. 2018).
Banyak  penelitian  yang  menyatakan bahwa  jumlah  kendaraan  akan  berbanding terbalik dengan kualitas udara, artinya semakin banyak  kendaraan,  maka  kualitas  udara  akan semakin memburuk. Beberapa penelitian yang menunjukkan  hal  demikian  di  antaranya pernah  dilakukan  oleh  Sukmawati  (2011)  di Kota  Makassar,  Kariada  (2011)  di  Kota Semarang,  Ismiyati et  al .  (2014),  Rumselly (2016)  di  Kota  Ambon,  Indrayani  &  Asfiati (2018)  di  Kota  Medan,  Nurmaningsih  (2018) di Kota Surakarta, dan Anjarsari et al. (2019) di  sekitar  kampus  Universitas  Islam  Negeri Sunan Ampel Surabaya.
Pada  penelitian  ini,  variabel  yang digunakan  adalah  bukan  jumlah  kendaraan, melainkan  rasio  panjang  jalan  yang  didapat dengan  membagi  jumlah  kendaraan  dengan panjang jalan. Asalan mengapa tidak menggunakan jumlah kendaraan saja, melainkan  menggunakan  rasio  panjang  jalan dan jumlah kendaraan, karena untuk menggambarkan  banyaknya  kendaraan  dan tingkat  penggunaan  jalan  di  suatu  wilayah. Artinya,  penggunaan  variabel  ini  sudah memperhitungkan  faktor  luas  wilayah  atau panjang ruas jalan antar wilayah yang tentunya berbeda.
Namun  demikian,  karena  keterbatasan data dan waktu, perlu diakui bahwa rasio yang digunakan  dalam  penelitian  ini  hanya dilakukan dengan membagi panjang jalan dan jumlah kendaraan saja, dengan tidak memperhatikan jenis-jenis kendaraannya. Padahal  tentunya,  setiap  jenis  kendaraan memiliki  emisi  yang  berbeda-beda.  Motor, mobil  sedan,  bus,  dan  truk  tentu  memiliki tingkat emisi yang berbeda-beda. Selain jenis kendaraan,  usia  kendaraan  dan  jenis  bahan bakar  kendaraan  juga  berpengaruh  terhadap tingkat emisi. Hal itu sebagaimana disimpulkan  dari  banyak  penelitian  seperti Sutanhaji et al ., 2018), (Nikensari, Destilawati, and Nurjanah 2019), (Fath 2021).
Itulah  yang  diduga  menjadi  penyebab terjadinya  anomali  hubungan  antara  rasio panjang jalan dengan nilai IKU pada penelitian ini. Untuk itu diperlukan penelitian lebih lanjut
untuk  menggambarkan  keadaan  kendaraan  di suatu wilayah selain menggunakan nilai rasio panjang  jalan  dan  jumlah  kendaraan,  juga dengan memperhatikan faktor lain seperti jenis kendaraan,  usia  kendaraan,  dan  jenis  bahan bakar yang digunakan. Hal itu dapat dilakukan dengan  membuat  sebuah  indeks  kepadatan kendaraan dengan memperhitungkan indikator emisi  gas  buang  berbagai  jenis  kendaraan bermotor.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  persamaan  model  yang didapat dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa  pada  tingkat  signifikansi  sepuluh persen,  rasio  panjang  jalan  berpengaruh signifikan  terhadap  IKU  Sumatera  Selatan dengan  koefisien  0,026006.  Artinya  setiap kenaikan  rasio  panjang  jalan  sebesar  satu unit/km,  terjadi  peningkatan  IKU  sebesar 0,026006 satuan.
Pada  tingkat  signifikansi  lima  persen, PDRB  per  kapita  berpengaruh  siginifikan terhadap  IKU  Sumatera  Selatan  dengan koefisien  -0,000193.  Data  ini  dapat  diartikan jika  setiap  peningkatan  PDRB  per  kapita sebesar  seribu  rupiah,  terjadi  penurunan  IKU sebesar  0,000193.  Hal  ini  menggambarkan bahwa  aktivitas  kegiatan  ekonomi  yang digambarkan  dari  pertumbuhan  ekonomi  dan PDRB  per  kapita  mengakibatkan  penurunan nilai  kualitas  udara  di  Provinsi  Sumatera selatan. Aktivitas perekonomian seperti perindustrian dan pertambangan tentunya akan menghasilkan  residu  atau  limbah  yang  dapat menurunkan  nilai  kualitas  udara.  Selain  itu, aktivitas  manusia  dalam  perekonomian  yang dapat dikaitkan dengan pergerakan manusia ke tempat kerja dengan menggunakan kendaraan juga  dapat  menyumbang  emisi  kendaraan bermotor yang berakibat pada penurunan nilai kualitas udara di Provinsi Sumatera Selatan.
Begitu  juga  pada  variabel  kepadatan jalan  menunjukan  pengaruh  terhadap  IKU pada  tingkat  signifikansi  lima  persen  dengan koefisien  nilai  koefisien  -4,023143.  Artinya, setiap kenaikan persentase kepadatan penduduk  menurunkan  nilai  IKU  sebesar 4,023143.
Dari  hasil  kesimpulan  di  atas  dapat dilihat bahwa hubungan antara nilai PDRB per
kapita dan kepadatan penduduk terhadap nilai IKU  sejalan  dengan  hipotesis  EKC  dan penelitian
sebelumnya. Pertumbuhan penduduk  yang    diiringi  dengan  aktivitas ekonomi  yang  semakin  pesat  menyebabkan degradasi  lingkungan  yang  juga  meningkat. Untuk  itu  diperlukan  kebijakan  pemerintah terkait regulasi dibidang pengelolaan lingkungan  hidup  seperti  membuat  peraturan daerah  (Perda)  atau  peraturan  walikota (Perwako) yang mengatur pembuangan limbah, izin usaha pertambangan, pengurangan  penggunaan  kantong  pastik,  dll. Peraturan ini diharapkan menjawab kebutuhan perlindungan  akan  lingkungan  hidup  di wilayah  Kabupaten  dan  Kota.  Saat  ini Pemerintah  Provinsi  Sumatera  Selatan  telah membuat  beberapa  peraturan  yang  mengatur masalah  lingkungan  hidup.  Salah  satunya adalah Pergub (Peraturan Gubernur) Nomor 8 Tahun  2012  tentang  baku  mutu  limbah  cair bagi  kegiatan  industri,  hotel,  rumah  sakit, domestik,  dan  pertambangan  batu  bara. Pergub  ini  hanya  mengkhususkan  peraturan mengenai limbah cair belum mengatur limbah udara yang dihasilkan oleh aktivitas ekonomi dari kegiatan-kegiatan diatas.
Kemajuan  teknologi  di  era  disrupsi seharusnya diiringi dengan digitalisasi penggunaan sumberdaya pada berbagai macam  bidang  seperti  penganganan  sampah dan  penggunaan  listrik  sehari-hari  yang diharapkan mampu untuk mewujudkan pemeliharaan lingkungan hidup menjadi lebih baik. Sedangkan untuk variabel rasio panjang yang  signifikan  pada  tingkat  signifikansi  10 persen  menunjukan  hasil  yang  anomali  atau tidak  sesuai  dengan  teori  sebelumnya.  Untuk itu,  pada  penelitian  selanjutnya  diperlukan penghitungan nilai indeks kepadatan kendaraan  dengan  mempertimbangkan  tidak hanya  jumlah  kendaraan  dan  panjang  jalan, tetapi  juga  bobot  emisi  menurut  jenis kendaraan bermotor, sehingga lebih menggambarkan  tingkat  polusi  kendaraan bermotor di suatu wilayah.

## DAFTAR PUSTAKA
Anjarsari,  Ikhfany,  Ida  Munfarida,  and  Rr  Diah Nugraheni Setyowati. 2019. “Evaluasi Kualitas Udara  Karbon  Monoksida  Akibat Lalu Lintas
Kendaraan  Bermotor.” Jurnal  Ilmu-Ilmu Teknik-Sistem 15 (1): 30–40.
Arista,  Titi  Reneri,  and  Syamsul  Amar.  2019. “Analisis  Kausalitas  Emisi  Co2,  Konsumsi Energi,  Pertumbuhan  Ekonomi,  Dan  Modal Manusia  Di  Asean.” Jurnal  Kajian  Ekonomi Dan
Pembangunan 1 (2): 519. https://doi.org/10.24036/jkep.v1i2.6262.
Dinas  Lingkungan  Hidup  Kota  Prabumulih.  2022.
Dokumen  Informasi  Kinerja  Pengelolaan Lingkungan  Hidup  Kota  Prabumulih  Tahun 2021 . Prabumulih.
Fath, Muhammad Arsya. 2021. “Pengaruh Kualitas Udara Dan Kondisi Iklim Terhadap Perekonomian Masyarakat (Literature Review).” Media  Gizi  Kesmas 10  (2):  329. https://doi.org/10.20473/mgk.v10i2.2021.329- 342.
Greene,  W.H.  2012. Econemetric  Analysis .  8th  ed. New York.
Herawati, Masfia, and Sri Maryani. 2018. “Analisis Konsep Tematik Pada Taman-Taman Di Kebun Raya Sriwijaya Dalam Mendukung Konservasi Lahan  Gambut  Sumatera  Selatan.” Publikasi Penelitian Terapan Dan Kebijakan 1 (2): 49–55.
Indrayani,  Indrayani,  and  Sri  Asfiati.  2018. “Pencemaran Udara Akibat Kinerja Lalu Lintas Di Kota Meda.” Jurnal Pemukiman 13 (1): 13– 20.
Ismiyati, Ismiyati, Devi Marlita, and Deslida Saidah.
2014.  “Pencemaran  Udara  Akibat  Emisi  Gas Buang Kendaraan Bermotor.” Jurnal Manajemen Transportasi & Logistik
(JMTransLog) 01 (03): 241–48.
Kariada,  Nana.  2011.  “Tingkat  Kualitas  Udara  Di Jalan  Protokol  Kota  Semarang.” Sainteknol 9 (2): 111–20.
Kemenlkh.  2016.  “Indeks  Kualitas  Lingkungan Hidup Indonesia 2016.” Jakarta: Kementerian Lingkungan  Hidup  Dan  Kehutanan  Republik Indonesia , 1–149.
Nanlohy,  Dian  Felicia.  2018.  “Manusia  Dan Kepedulian  Ekologis.” KENOSIS:  Jurnal Kajian Teologi 2 (1): 36–55. https://doi.org/10.37196/kenosis.v2i1.32.
Nikensari,  Sri  Indah,  Sekar  Destilawati,  and  Siti Nurjanah. 2019. “Studi Environmental Kuznets Curve  Di  Asia:  Sebelum  Dan  Setelah Millennium  Development  Goals.” Jurnal Ekonomi  Pembangunan 27  (2):  11–25. https://doi.org/10.14203/jep.27.2.2019.11-25.
Novriadhy, Dian, Ani Kurnia, Sri Maryani, Achmad Ubaidillah,  and  Hendrixon.  2018.  “Perspektif
Pemangku Kepentingan Di Kabupaten Penukal Abab  Lematang  Ilir  Tentang  Pengelolaan Sampah Rumah Tangga Stakeholder Perspective  in  Penukal  Abab  Lematang  Ilir District Concerning Household Waste Management.” In Prosiding Seminar Nasional
Lahan  Suboptimal  2018,  "Tantangan  Dan Solusi  Pembangunan  PAJALE  Dan  Kelapa Sawit Generasi Kedua (Replanting) Di Lahan Suboptimal , edited  by  Siti  Herlinda and Et.al.,
347–53. Palembang: Universitas Sriwijaya.
Nurmaningsih, Dyah Ratri. 2018. “Analisis Kualitas Udara Ambien Akibat Lalu Lintas Kendaraan Bermotor Di Kawasan Coyudan, Surakarta.” Al- Ard:  Jurnal  Teknik  Lingkungan 3  (2):  46–53. https://doi.org/10.29080/alard.v3i2.336.
Nursiyono, Joko Ade, and Ima Santika Dewi. 2022.
“Pemanfaatan  Indeks  Kualitas  Udara  (IKU)
Sebagai  Indikator  Pergerakan  Ekonomi  Jawa Timur Di Tengah Pandemi Covid-19.” Jurnal Teknologi Informasi 16 (1): 19–29.
Oktavia, Prisella Ayu Dio, Duwi Yunitasari, and Lilis
Yuliati. 2021.  “Pengaruh  Pertumbuhan Ekonomi Dan Pertumbuhan Penduduk Terhadap Kualitas Udara Di Kawasan Gerbang Kertosusila.” EKOPEM :  Jurnal  Ekonomi Pembangunan 6 (4): 1–9.
Pramana,  Setia,  Dede  Yoga  Paramartha,  Yustiar Adhinugroho,  and  Mieke  Nurmalasari.  2020. “Air Pollution Changes of Jakarta, Banten, and West Java, Indonesia During the First Month of COVID-19  Pandemic.” Journal  of  Business, Economics and Environmental Studies 10 (4):
15–19.
https://doi.org/10.13106/jbees.2020.vol10.no4.1
5.
Pratama,  Nanda  Bhayu,  Eko  Priyo  Purnomo,  and Agustiyara  Agustiyara.  2020.  “Sustainable Development Goals (SDGs) Dan Pengentasan Kemiskinan Di Daerah Istimewa Yogyakarta.”
SOSIOHUMANIORA:  Jurnal  Ilmiah  Ilmu Sosial  Dan  Humaniora 6  (2):  64–74. https://doi.org/10.30738/sosio.v6i2.8045.
PUPR, Pusdatin. 2016. Buku Induk Statistik . Jakarta.
Rumselly, Kornelis Urbanus. 2016. “Analisis Risiko Kesehatan Lingkungan Kualitas Udara Ambien Di  Kota  Ambon.” Jurnal Kesehatan Lingkungan 8: 1–6.
Sukmawati, Sukmawati. 2011. “Studi Kualitas Udara Kota  Makassar  (Studi  Kasus  Konsentrasi NO2).” Jurnal Sains Dan Pendidikan Fisika 7
(July): 47–58.
Susanti,  Eryan  Dwi.  2018.  “Enviromental  Kuznet Curve:  Hubungan  Pertumbuhan  Ekonomi Dengan  Degredasi  Kualitas  Udara  Dalam Pencapaian MDGs Di Indonesia.” Universitas Negeri Yogyakarta.
Sutanhaji,  Alexander Tunggul,  Fajri  Anugroho, and Putri  Ghassani  Ramadhina.  2018.  “Pemetaan Distribusi Emisi  Gas Karbon  Dioksida (CO2) Dengan Sistem Informasi Geografis (SIG) Pada Kota  Blitar.” Jurnal  Sumberdaya  Alam  Dan Lingkungan 5 (1): 34–42. https://doi.org/10.21776/ub.jsal.2018.005.01.5.
Tahdid,  K.A  Ridwan,  Erlinawati,  Trecy  Rezatantia, and Muhammad Aldi Pratama. 2022. “Efisiensi Termal  Dan  Specific  Fuel Consumption  (Sfc) Water  Tube  Boiler  Berdasarkan  Rasio  Udara Bahan  Bakar  Diesel  Dan  Lpg  Untuk Memproduksi  Saturated  Dan  Superheated Steam  Thermal  Efficiency  and  Specific  Fuel Consumption (Sfc) Water Tube Boiler Based on A.” Publikasi  Penelitian  Terapan  Dan Kebijakan 5 (1): 19–26.