## DOI 10.37600/ekbi.v6i2.1137

## PENGARUH PERTUMBUHAN EKONOMI DAN FORIGN DIRECT INVESTMENT TERHADAP DEGRADASI LINGKUNGAN DI ASEAN-5
Febri Azka Dzikrullah 1) , Deris Desmawan 2) 1-2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa email: febriazkad@gmail.com, derisdesmawan@untirta.ac.id

## ABSTACT
Environmental degradation and global warming are serious challenges occurring in the world today, and their damaging impacts are closely linked to economic activity. Along with rapid economic growth, human activities, such as industry, transportation, and agriculture, have increased greenhouse gas (GHG) emissions. The purpose of this study is to analyze the impact of Foreign Direct Investment (FDI) and economic growth on environmental degradation and test the existence of the Environmental Kuznets Curve (EKC) in five ASEAN countries namely Indonesia, Malaysia, Thailand, Philippines, and Vietnam in the period 2001 to 2019. In this study, panel regression was used for data analysis with the estimation model is Fixed Effect Cross-Section Weights. The results showed that economic growth has a significant  positive  effect  on  environmental  degradation.  FDI  has  a  positive  and  significant  effect  on environmental  degradation.  Economic  growth  variable  has  a  positive  direction  and  GDP  per  capita squared  has  a  negative  direction  on  environmental  degradation.  This  means  that  the  Environmental Kuznets Curve Analysis applied in this study confirms the existence of an "Inverted U-Curve" formed in 5 ASEAN countries.
Keywords : Environmental degradation, EKC , economic growth, FDI, C02

## 1. PENDAHULUAN
Degradasi  lingkungan  dan  pemanasan global  merupakan  tantangan  serius  yang  terjadi di dunia saat ini, dan dampaknya yang merusak sangat  erat  terkait  dengan  aktivitas  ekonomi. Seiring  dengan  pertumbuhan  ekonomi  yang pesat,  aktivitas  manusia,  seperti  industri, transportasi,  dan  pertanian,  telah  meningkatkan emisi  Gas  Rumah  Kaca  (GRK)  atau  terjadi degradasi  lingkungan  [1].  Emisi  gas  karbon dioksida  (CO2)  adalah  salah  satu  faktor  utama yang menyebabkan perubahan iklim global  dan peningkatannya  secara  umum  disebabkan  oleh aktivitas ekonomi yang tidak ramah lingkungan [2].  Untuk  mengontrol  peningkatan  tingkat degradasi  lingkungan,  sangat  penting  untuk menganalisis komponen yang berpotensi menyebabkan  kerusakan  lingkungan.  Teori
Pollution  Haven  Hypothesis (PHH)  dan Environmental Kuznets Curve (EKC)
menjelaskan  faktor-faktor  yang  menentukan kerusakan lingkungan. Kedua teori ini menjelaskan  bahwa  terdapat  hubungan  antara foreign  direct  investment (FDI)  dan  PDB  per
kapita terhadap degradasi lingkungan [3] Hipotesis Environmental Kuznets Curve (EKC)  menjelaskan  hubungan  yang  memiliki bentuk  huruf  U  terbalik  antara  degradasi lingkungan  dan  pertumbuhan  ekonomi.  Hal  ini berarti  tekanan  lingkungan  meningkat  pada tahap  awal  pertumbuhan  ekonomi  karena meningkatnya pelepasan polutan serta eksploitasi sumber daya alam yang ekstensif dan intensif  yang  terkait  dengan  penggunaan produksi yang lebih besar [4] . Menurut teori ini, hubungan  PDB  per  kapita  terhadap  kerusakan lingkungan bersifat positif dalam jangka pendek dan negatif dalam jangka panjang [5] . Temuan empiris  yang  telah  menguji  hubungan  antara pendapatan  per  kapita  dengan  kerusakan lingkungan  dengan  menggunakan  teori  EKC adalah seperti penelitian, [6], [7], [8].
Menurut Teori Pollution Haven Hypothesis  (PHH),  penanaman  modal  asing adalah  penggerak  utama  pertumbuhan  ekonomi negara  berkembang  karena  merupakan  sumber utama  transfer  teknologi  dan  modal.  FDI  dapat meningkatkan  produktivitas  dengan  membawa

## DOI 10.37600/ekbi.v6i2.1137
pengetahuan, manajemen  canggih, dan jaringan ke  negara  yang  dituju.  Namun,  FDI  juga  dapat merusak  lingkungan.  Hal  ini  disebabkan  oleh fakta  bahwa  bisnis  di  negara  maju  cenderung membangun bisnis mereka di negara berkembang  karena  biaya  tenaga  kerja  dan sumber  daya  yang  lebih  murah.  Negara berkembang juga umumnya memiliki peraturan lingkungan  yang  tidak  terlalu  ketat,  yang merupakan  faktor  lain  yang  pada  akhirnya mengurangi  biaya  produksi,  terutama  untuk produksi  yang  padat  polusi  [9].  Semua  faktor tersebut dapat menjadi daya tarik untuk menarik FDI  ke  negara  berkembang.  Meskipun  FDI membantu meningkatkan pertumbuhan ekonomi di negara penerima, namun di sisi lain, terutama negara  yang  memiliki  industri  yang  berpolusi, FDI  memiliki  hubungan  yang  negatif  terhadap kualitas lingkungan  [10]. Temuan empiris  yang telah menguji  hubungan FDI dengan  kerusakan lingkungan  dengan  menggunakan  teori  PHH adalah  seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh Mert  &  Caglar  [11].  Dalam  penelitian  tersebut,
Mert  &  Caglar [11] juga  menggunakan  FDI sebagai  proksi  untuk  membuktikan  teori pollution  haven  hypothesis.  penelitian  terkait juga dilakukan oleh [12], [13]
Perekonomian  negara-negara  ASEAN berkembang pesat. Secara keseluruhan, kawasan ASEAN  telah  mencapai  tingkat  pertumbuhan rata-rata  sebesar  5,2%  dalam  beberapa  tahun terakhir.  Namun,  meskipun  negara-negara ASEAN  makmur  secara  ekonomi,  pertukaran terus-menerus  antara  pertumbuhan  yang  lebih tinggi dan kualitas lingkungan yang lebih rendah telah  terjadi;  sebagian  besar  diakibatkan  oleh pertumbuhan  ekonomi  yang  ditopang  oleh konsumsi  sumber  daya  alam  dan  fosil  [14], [15].Maka  dari  itu,    pembuat  kebijakan  harus lebih  memperhatikan  pengaruh  sektor  ekonomi dan faktor  ekonomi makro terhadap emisi CO2 [16].  Untuk  mencapai  hasil  yang  signifikan dalam  mengurangi  kerusakan  lingkungan, kebijakan  yang  efektif  sangat  penting.  Namun, pemerintah  juga  tidak  boleh  menghambat pertumbuhan  ekonomi  dengan  menerapkan peraturan  lingkungan  yang  ketat,  yang  akan membahayakan  pertumbuhan  ekonomi  di  masa depan  [17].  Terutama  pertumbuhan  ekonomi pada  kawasan  ASEAN,  sebab  menurut  OECD, dalam Widyawati, dkk [2] ASEAN diperkirakan
akan memberikan kontribusi terhadap peningkatan  emisi  gas  CO2  dalam  skala  global pada  tahun  2030.  Dengan  demikian  penelitian terkait faktor ekonomi terhadap emisi gas rumah kaca  sebagai  indikator  degradasi  lingkungan penting dilakukan.
Studi  ini  berfokus  pada  lima  negara ASEAN  utama:  Filipina,  Indonesia,  Malaysia, Thailand,  dan  Vietnam  (ASEAN-5).  Dengan lebih  dari  660  juta  orang,  negara-negara  ini bertujuan  untuk  memastikan  kerja  sama ekonomi  dan  pembangunan  ekonomi  di  Asia Tenggara,  yang  menyumbang  hampir  3%  dari tingkat  produksi  global  Selain  itu,  Berdasarkan Southeast  Asia  Energy  Outlook  dalam  [18]. Emisi gas rumah kaca di kawasan ASEAN akan berlipat  ganda pada tahun 2040 kecuali  sumber energi  didekarbonisasi  secara  signifikan  atau mencapai  sekitar  2,3  miliar  ton.  kelima  negara Asia  Tenggara  ini  telah  berjanji  untuk berkontribusi pada pencapaian agenda Sustainable  Development  Goals  (SDG)  dari Perserikatan  Bangsa-Bangsa  (PBB)  secara global  dan  juga  telah  meratifikasi  Perjanjian Paris,  maka  wajib  bagi  negara-negara  ini  untuk mengidentifikasi cara yang tepat untuk menghambat  kemerosotan  atribut  lingkungan masing-masing.  Namun  pada  kenyataannya, emisi  gas  rumah  kaca  pada  ASEAN-5  masih mengalami peningkatan. Pada gambar 1 terlihat periode 2018-2022 hanya negara Vietnam yang tidak  mengalami  tren  peningkatan  gas  rumah kaca (CO2,CH4,N20, Fgases Emission ).
Gambar 1. Emisi gas rumah kaca negara- negara ASEAN-5. Tren emisi gas rumah kaca negara-negara ASEAN-5 ditunjukkan pada sumbu sekunder. Sumber : EDGAR, diolah Penelitian  terkait  dampak  FDI  dan pertumbuhan  ekonomi  terhadap  degradasi lingkungan  telah  banyak  diteliti  para    peneliti terdahulu  salah  satunya  adalah  penelitian  yang dilakukan  oleh  Mert  &  Caglar,  [11].  Dalam
450 500 550 600 0 1000 2000 M t C O2e
Malaysia Philippines Thailand
Vietnam Indonesia ASEAN-5

## DOI 10.37600/ekbi.v6i2.1137
penelitiannya, mereka juga menggunakan variabel FDI sebagai proksi untuk membuktikan teori pollution haven hypothesis untuk mengukur  pengaruh  FDI  terhadap  degradasi lingkungan. Kemudian, penelitian yang dilakukan  oleh  Nikensari,  dkk  [19].  Dalam penelitiannya, mereka juga menggunakan pertumbuhan ekonomi sebagai variabel independen  terhadap  degradasi  lingkungan sebagai variabel dependen. Namun, sejauh yang peneliti ketahui, baik penelitian yang dilakukan oleh Mert & Caglar [11] dan Nikensari, dkk [19] maupun penelitian terdahulu lainnya belum ada yang  menggunakan  model  Generalized  Least Squares  (GLS)  untuk  meneliti  pada  negara ASEAN-5  Oleh  karena  itu,  hal  ini  menjadi kebaruan  yang  dimiliki  oleh  penelitian  ini sebagai  sumbangsih  terhadap  ilmu  ekonomi pembangunan.  Dengan  demikian, peneliti merumuskan  tujuan  penelitian  ini  untuk
menganalisis bagaimana pengaruh pertumbuhan ekonomi dan foreign direct investment terhadap degradasi lingkungan di negara ASEAN-5.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Data  sekunder  yang  dipakai  dalam penelitian  ini  merupakan  panel  data  dari  lima negara ASEAN (Indonesia, Malaysia, Thailand, Filipina,  dan  Vietnam)  dari  tahun  2001  hingga 2019.  Data  panel  ini  berasal  dari  sumber  lain yang  tidak  terkait  langsung  dengan  penelitian atau dari lembaga  atau lembaga terkait lainnya. Publikasi World Bank adalah sumber data utama untuk  penelitian  ini.  Tujuan  utamanya  melihat pengaruh variabel dependen (emisi karbon) dan variabel  independent  (PDB  per  kapita  dan penanaman  modal  asing)  serta  menggabungkan model  environmental  Kuznets  curve  dengan menambahkan  variabel  kuadratik  dari  PDB  per kapita.
Tabel 1. Definisi Operasional Variabel No. Variabel Definisi Operasional Satuan Sumber Data 1 Emisi Karbon Dioksida (CO2) Emisi karbon adalah gas yang bersumber dari penggunaan bahan bakar fosil, proses industri dan penggunaan produk. Sebagai indikator degradasi lingkungan. Kt CO2 World Bank 2 Produk Domestik Bruto Per Kapita (GDPPC) Produk domestik bruto dibagi dengan jumlah orang yang tinggal di suatu wilayah selama periode waktu tertentu disebut produk domestik bruto per kapita. US Dolar World Bank 3 Foreign Direct Investment (FDI) Investasi di mana dananya berasal dari investor asing. Persen World Bank 4 Kuadrat Produk Domestik Bruto Per Kapita (GDPPC2) Kuadrat produk domestik bruto per kapita adalah nilai kuadrat dari PDB per kapita US Dolar World Bank
Model  estimasi  panel  data  dapat  dengan menggunakan tiga pendekatan, yaitu pendekatan Fixed  Effect  Model  (FEM),  Common  Effect Model  (CEM),    dan  Random  Effect  Model (REM) (Widarjono, 2018). Dalam penelitian ini, peneliti memilih dan menggunakan yang terbaik dari  tiga  pendekatan  estimasi.  Pemilihan pendekatan  estimasi  terbaik  dilakukan  dengan uji pemilihan model yaitu : (a) uji chow; (b) uji Hausman; dan (c) uji Breusch (Pagan) (Alvitiani et al.,2019). Dalam penelitian digunakan model persamaan kuadratik (GPC2 ) untuk menentukan apakah  terdapat  pola  U  terbalik  yang  terbentuk dari hubungan antara pertumbuhan ekonomi dan degradasi  lingkungan  dari  teori  Kuznet.  Teori Environmental  Kuznets  Curve  (EKC)  (inverted
U) dapat dibuktikan jika GDPPC2 < 0. Namun, jika GDPPC2 ≥ 0, maka tidak  ada hubungan U terbalik.  Hipotesis  EKC  hanya  terjadi  jika variabel  PDB  per  kapita  signifikan  positif  dan PDB  per  kapita  kuadrat  bernilai  negatif (Nikensari  et  al.,  2019).  Analisi  data  panel digunakan  untuk  menemukan  hubungan  antara variabel dependen dan independen secara parsial dan bersamaan. Model penelitian ini dimodifikasi  dari  penelitian  Shiddiq  &  Wau (2023),  sehingga  persamaan  regresi  penelitian ini adalah sebagai berikut:
𝐶𝑂2 = 𝛽0 +  𝛽1𝐺𝐷𝑃𝑃𝐶 𝐼𝑡 + 𝛽2𝐺𝐷𝑃𝑃𝐶2 𝐼𝑡 + 𝛽3𝐹𝐷𝐼 𝐼𝑡 +  𝜀 𝐼𝑡 (1)

## DOI 10.37600/ekbi.v6i2.1137
Dimana: CO2 : Emisi Karbon GDPPC   : Produk Domestik Bruto GDPPC2 : Kuadrat PDB FDI : Foreign Direct Investment 𝛽0 : Konstanta/ Intercept 𝛽 : Koefisien Regresi e : Standar Eror i : cross section t : time series
Data  panel  adalah  kombinasi  dari  data time  series  tahun  2001  sampai  dengan  tahun 2019  dan  data  cross-section  lima  negara berkembang ASEAN yang memiliki tingkat FDI tertinggi  yaitu  Malaysia,  Indonesia,  Thailand, Filipina, dan Vietnam. Regresi data panel dapat dianalisis  menggunakan  beberapa  metode, diantaranya model efek gabungan (CEM), model efek  tetap  (FEM)  dan  model  efek  acak  (REM) [21]. Metode estimasi OLS digunakan, sehingga asumsi dasar diuji dengan uji asumsi. Uji asumsi yang  dimaksud  meliputi  distribusi  residual, heterogenitas residual, autokorelasi, dan multikolinieritas.  Model  penelitian  yang  dipilih dan  memenuhi  asumsi  diuji  dengan  uji  statistik untuk menentukan tingkat signifikansi parameter yang diestimasi [22] .Uji statistik yang dimaksud adalah  uji  koefisien  determinasi,  uji  statistik parsial  (uji  t),  dan  uji  statistik  simultan  (uji  F). Uji  t  menilai  tingkat  signifikansi  pengaruh variabel  bebas  secara  parsial  terhadap  variabel bebas, kemudian uji F menilai pengaruh seluruh variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat  secara simultan.  Sebaliknya,  koefisien  determinasi memiliki  fungsi  untuk  mengukur  besarnya
kontribusi variabel-variabel bebas dalam menjelaskan  variabel  terikat  yang  ada  dalam model [23].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel  2  melaporkan  jumlah  observasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah  95. Jumlah  rata-rata  emisi  karbon  dioksida  (CO2) yang  dilepaskan  ke  udara  di  seluruh  anggota ASEAN-5 setiap tahunnya adalah 221281.8 kilo ton  karbon  dioksida  per  tahun.  Negara  dengan nilai CO2 terendah adalah negara Vietnam, yaitu sebesar  56722.4  kilo  ton  dan  negara  tertinggi adalah  Indonesia,  yaitu  sebesar  605290.6  kilo ton.  Selanjutnya,  rata-rata  nilai Foreign  Direct Investment yang  diinvestasikan  di  lima  negara ASEAN    selama  periode  pengamatan  adalah sebesar 2,9 persen, negara dengan nilai penerima investasi  tertinggi  adalah  Vietnam  sebesar 9.660000  persen,  sedangkan  negara  penerima investasi  terendah  adalah  Indonesia  sebesar  - 1.860000  persen  dan  standar  deviasi  sebesar 1.957354.  Kemudian  rata-rata  nilai  PDB  per kapita pada lima negara ASEAN selama periode penelitian adalah sebesar 11250.97 USD, negara yang  nilai  PDB  per  kapita  paling  tinggi  adalah Malaysia  sebesar  27674.40  USD,  dan  Vietnam terendah  sebesar  3879.339  dan  standar  deviasi sebesar 6120.678.
Tabel 2. Deskriptif Statistik
Descriptive Co2 GDPPC GDPPC2 FDI Mean 221281.8 11250.97 1.64E + 08 2.915895 Median 202458.6 9050.689 81914963 2.730000 Maximum 605290.6 27674.40 7.66E + 08 9.660000 Minimum 56722.4 3879.339 15049271 -1.860000 Std . Dev . 127077.1 6120.678 1.76E + 08 1.957354 Skewness 0.973301 0.903453 1.606779 0.772142 Kurtosis 3.473615 2.846088 5.004369 4.121384 Jarque - Bera 15.88704 13.01736 56.78011 14.41748 Probability 0.000355 0.001490 0.000000 0.000740

## DOI 10.37600/ekbi.v6i2.1137
Sum 21021775 1068842 . 1.55E + 10 277.0100 Sum Sq . Dev 1.52E+12 3.52E + 09 2.90E + 18 360.1359 Observations 95 95 95 95 Sumber : Eviews 12, (diolah)
Chow  test memiliki  kegunaan  untuk memutuskan  apakah Common  Effect  Model
(CEM)  yang  akan  dipakai  atau Fixed  Effect
Model (FEM) yang digunakan dalam mengstimasi  data  penelitian.  Kriteria  untuk membuat pengambilan keputusan pada uji chow yaitu: Jika p-value < α (taraf signifikansi) maka H0  ditolak,  sehingga  model  penelitian  yang digunakan  yaitu  FEM.  Atau  Jika  p-value  >  α (taraf signifikansi) maka H0 diterima, maka dari itu  model penelitian yang digunakan yaitu CEM. Sedangkan Hausman  test sangat  berguna  untuk memilih  model  terbaik  antara  model  efek  tetap (FEM) dan Random Effect Model (REM) yang akan digunakan untuk mengstimasi data. Kriteria pengambilan keputusan pada uji hausman yaitu: Jika  p-value  <  α  (taraf  signifikansi)  maka  H0 ditolak,  maka  dari  itu  model  penelitian  yang digunakan  yaitu  FEM.  Atau  Jika  p-value  >  α (taraf signifikansi) maka H0 diterima, maka dari itu model penelitian yang digunakan yaitu REM.
Tabel  3  merupakan  hasil  pengujian Chow  dan  Hausman  yang  menunjukkan  bahwa model Fixed  Effect  Model (FEM)  merupakan yang  terbaik  untuk  mengestimasi  regresi  data panel  dalam  penelitian  Pengaruh  pertumbuhan ekonomi dan foreign direct investment terhadap degradasi lingkungan di asean-5
Selanjutnya,  model fixed  effect tersebut diuji  asumsi  klasik  untuk  memastikan  bahwa model  tersebut  memenuhi  unsur  Best  Linear Unbiased Estimator. Hasil uji asumsi klasik pada penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  model terdistribusi secara normal. Namun   juga masih terdapat  heterogenitas  dan  korelasi  serial  pada residualnya.  Pada  metode  OLS,  jika  uji  asumsi klasik tidak terpenuhi, maka risiko hasil regresi menjadi  bias  sangat  besar.  Namun,  berbeda halnya  dengan  metode  GLS.  Penggunaan metode  GLS  dapat  membuat  hasil  estimasi menjadi kebal terhadap masalah yang ditimbulkan  oleh  uji  asumsi  klasik  yang  tidak terpenuhi  [24].  Oleh  karena  itu,  mengubah metode  OLS  menjadi  metode  GLS  merupakan cara  yang  dapat  digunakan  apabila  uji  asumsi klasik  tidak  terpenuhi.  Karena  model  pada penelitian terpilih Fixed Effect tanpa pembobot dengan  metode  OLS,  maka  berdasarkan pertimbangan di atas, penulis mengubah metode OLS menjadi GLS dengan menggunakan Fixed Effect Cross-Section Weights
Tabel 4. Hasil regresi GLS Variabel Dependen : LNCO2 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -11.54245 3.749211 -3.078635 0.0028 FDI 0.018808 0.006418 2.930537 0.0043 LNGDPPC 4.081970 0.811093 5.032678 0.0000 LNGDPPC2 -0.163848 0.043749 -3.745155 0.0003 Summary R-squared 0.978637     Mean dependent var 13.92211 Adjusted R-squared 0.976918     S.D. dependent var 4.862873 S.E. of regression 0.085559     Sum squared resid 0.636873 Tabel 3. Hasil uji Chou dan Hausman Test Chou test Housman teset Prob. 0,0000 0,000 Sumber : Eviews 12, (diolah)

## DOI 10.37600/ekbi.v6i2.1137
F-statistic 569.3496     Durbin-Watson stat 0.403456 Prob(F-statistic) 0.000000 Sumber : Eviews 12 (diolah) Berdasarkan hasil estimasi
menggunakan  model  GLS  pada  tabel  4. Keseluruhan variabel independen yang digunakan  dalam  model  menunjukkan  nilai signifikan  secara  bersamaan,  hal  ini  bisa ditunjukan  dari  nilai  p-value  uji  F  kurang  dari alpha 1%. Selain itu, nilai koefisien determinasi yang sangat tinggi nilai yaitu R-squared  sebesar 0.978 .  Hal  ini menunjukkan    bahwa    variabel bebas yang    terdiri    dari    PDB per kapita dan FDI  mempengaruhi  Emisi  C02  sebesar  97,8%, sedangkan  sisanya  yaitu  dijelaskan    oleh variabel    lainnya    diluar  dari  penelitian.  Hal tersebut, memperkuat temuan ini. Oleh sebab itu, model  yang  diterapkan  pada  penelitian,  sudah termasuk kedalam model yang goodness of fit .
Selanjutnya dilakukan uji statistik secara parsial  untuk  melihat  tingkat  signifikansi masing-  masing  variabel  independen  yang digunakan dalam model. Koefisien variabel FDI sebesar  0.018808  adalah    signifikan,  hal  ini ditunjukkan  dengan  nilai  p-value  yang  lebih kecil dari alpha (0.05). Hal tersebut mengindikasikan jika investasi asing langsung di negara-negara  ASEAN  terus  berlanjut,  maka akan memperparah tingkat kerusakan lingkungan.  Temuan  ini  sejalan  dengan  teori yang  signifikan  berkaitan  dengan  kerusakan lingkungan  yaitu  pollution  haven  hypothesis (PHH).  Teori  PHH  menyatakan  bahwa  negara maju  cenderung  mendirikan  pabrik  atau perusahaan di negara berkembang  karena biaya bahan baku dan tenaga kerja relatif lebih murah. Selain  itu,  negara  berkembang  umumnya memiliki peraturan lingkungan yang tidak terlalu ketat  yang  pada  akhirnya  mengurangi  biaya produksi [25]. Seluruh anggota negara ASEAN- 5 masih dikategorikan sebagai negara berkembang  Fakta empiris ini dapat mendukung argumen terkait teori kerusakan lingkungan yang disebabkan  oleh  FDI  di  atas.  Temuan  ini  juga mendukung penelitian Mert & Caglar [11] yang
menyimpulkan  bahwa  kegiatan  produksi  yang padat polusi diarahkan dari negara-negara  yang relatif  maju  ke  negara  yang  peraturan lingkungannya lebih longgar melalui FDI. Selain itu, penelitian Santi & Sasana [13] menyimpulkan  bahwa  FDI  berpengaruh  positif terhadap  kerusakan  lingkungan  melalui  CO2 di negara-negara  ASEAN.  Kemudian  penelitian Abdouli  &  Hammami  [12]  menemukan  bahwa FDI secara signifikan dan positif meningkatkan kerusakan lingkungan. Demikian juga penelitian oleh  Bakhsh  dkk  [26]  dan  Gökmenoğlu  & Taspinar [6] menyimpulkan bahwa peningkatan FDI membuat lingkungan menjadi lebih buruk.
Hasil  statistik  pada  tabel  4  juga menyatakan  bahwa  PDB  per  kapita  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  degradasi lingkungan.  Hal  tersebut  ditunjukkan  dengan nilai  p-value  yang  kurang  dari  dari  alpha  1%. Nilai  koefisien  dari  variabel  PDB  per  kapita adalah  sebesar  4.081970.  Hal  ini  berarti  jika PDB  per  kapita  terus  meningkat,  maka kerusakan  lingkungan  akan  terus  meningkat. Hasil  ini  sejalan  dengan  teori Environmental Kuznets  Curve (EKC)  mengenai  kerusakan lingkungan  yang  disebabkan  oleh  PDB  per kapita. Teori ini menjelaskan bahwa pembangunan ekonomi pada awalnya
menyebabkan degradasi
lingkungan
(memburuknya  kualitas  lingkungan).  Arah positif dari variabel PDB per kapita memberikan bukti  empiris  bahwa  PDB  pada  negara-negara ASEAN-5 memberikan pengaruh buruk terhadap  kualitas  lingkungan.  Temuan  ini  juga memiliki  kesamaan  dengan  penelitian  Bakhsh, dkk [26] yang menemukan bahwa pertumbuhan ekonomi  dan  konsumsi  energi  meningkatkan kerusakan  lingkungan.  M.  Bildirici,  [27]  juga menemukan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap kerusakan lingkungan di negara-negara G7.  Begitu  juga  dengan  penelitian  yang

## DOI 10.37600/ekbi.v6i2.1137
dilakukan oleh Bardi & Hfaiedh [28] dan Sabir dkk, [29] yang menemukan bahwa peningkatan PDB  per  kapita  dapat  meningkatkan  degradasi lingkungan.
Hasil  temuan  dari  penelitian  ini  juga menghasilkan bukti
empiris bahwa Environmental Kuznet Curve (EKC) atau kurva U terbalik terjadi pada 5 negara anggota Asean. Hal  ini  bisa  dibuktikan  dari  koefisien  PDB  per kapita  kuadrat  bernilai  negatif.  Hal  ini  berarti jika  GDP  per  kapita  5  negara  Asean  terus meningkat, maka kondisi ini akan memperparah kerusakan lingkungan pada tahap awal. Namun, akan  terjadi  titik  balik  di  masa  depan  dimana peningkatan PDB perkapita justru akan menurunkan  degradasi  lingkungan,  kondisi  ini membentuk  kurva  U  terbalik.  Temuan  ini memiliki kesamaan dengan hasil penelitian yang dilakukan  oleh  [19]  yang  hasil  temuannya menyatakan  bahwa  hipotesis  EKC  berbentuk kurva U terbalik terjadi pada negara berpendapatan  tinggi.  Sedangkan  pada  negara- negara berpenghasilan menengah ke bawah, pola hubungan  PDB  per  kapita  dengan  degradasi lingkungan  masih  berbentuk  kurva  U,  atau dengan kata lain hipotesis EKC tidak terjadi pada negara-negara  tersebut  karena  pada  negara- negara  tersebut  masih  pada  tahap  awal pembangunan.[30]  juga  menemukan  EKC dengan  kurva  U  terbalik  antara  pertumbuhan ekonomi dan degradasi lingkungan di India dan juga penelitian lainnya seperti [31], [7], [32], dan [33] juga menemukan hal yang sama.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini dilaksanakan dalam upaya untuk menganalisis bagaimana pengaruh pertumbuhan  ekonomi  dan foreign  direct investment terhadap  degradasi  lingkungan  di  5 negara  ASEAN  yaitu  Thailand,  Indonesia, Malaysia,  Filipina,  dan  Vietnam  pada  periode tahun  2001  hingga  2019.  Hasil  dari  penelitian menunjukkan  bahwa  secara  bersamaan,  seluruh variabel  independen  yaitu  PDB  per  kapita  dan foreign direct investment yang digunakan dalam model  menunjukkan  pengaruh  negatif  dan signifikan.  Kemudian  secara  parsial  PDB  per kapita  memiliki  pengaruh  positif    signifikan terhadap degradasi lingkungan. FDI
berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap degradasi  lingkungan.  Variabel  PDB  per  kapita memiliki  arah  yang  positif  dan  PDB  per  kapita kuadrat  memiliki  arah  yang  negatif  terhadap degradasi  lingkungan.  Hal  ini  berarti  bahwa Analisis Environmental  Kuznets  Curve yang diaplikasikan dalam penelitian ini mengkonfirmasi  adanya  “Kurva  U-Terbalik” yang terbentuk di 5 negara ASEAN.
Kemudian  dengan  tahap  pertumbuhan ekonomi  tinggi  perlu  fokus  pada  pengurangan emisi  karbon,  dimana  kebijakan  sebaiknya difokuskan  pada  sektor-sektor  yang  paling banyak  berkontribusi  terhadap  emisi.  Terkait peningkatan  emisi  karbon  di  ASEAN,  dapat mengimplementasikan  kebijakan  harga  karbon seperti  sistem  perdagangan  emisi  atau  pajak karbon. Memberikan insentif bagi sektor industri dan perusahaan untuk mengurangi emisi karbon dan mendorong inovasi teknologi rendah karbon. Peningkatan  FDI  signifikan  terhadap  degradasi lingkungan,  oleh  sebab  itu  pemerintah  harus menyeleksi FDI yang masuk ke dalam negeri dan memastikan  tidak  merusak  lingkungan  negara penerima.

## 5. REFERENSI
[1] Y. P. Pratama, “ENVIRONMENTAL
KUZNET  CURVE  (EKC),  DAN DEGRADASI  KUALITAS  UDARA DI  INDONESIA  PERIODE  1980- 2018,” DIPONEGORO  JOURNAL OF  ECONOMICS ,  vol.  9,  no.  4,  pp.
1–15,  2020,  [Online].  Available: http://ejournal-
s1.undip.ac.id/index.php/jme
[2] R.  F.  Widyawati,  E.  Hariani,  A.  L. Ginting, and E. Nainggolan, “PENGARUH PERTUMBUHAN EKONOMI, POPULASI PENDUDUK KOTA, KETERBUKAAN PERDAGANGAN INTERNASIONAL
TERHADAP EMISI KARBON DIOKSIDA (CO 2 )  DI  NEGARA  ASEAN,” Jambura Agribusiness  Journal ,  vol.  3,  no.  1,
2021.
[3] S. A. Sarkodie and V. Strezov, “Effect of foreign direct investments,

## DOI 10.37600/ekbi.v6i2.1137
economic  development  and  energy consumption  on  greenhouse  gas emissions  in  developing  countries,”
Science of the Total Environment , vol. 646,  pp.  862–871,  Jan.  2019,  doi: 10.1016/j.scitotenv.2018.07.365.
[4] G.  M.  Grossman  and  A.  B.  Krueger, “Economic growth and the environment,” Q.  J.  Econ. ,  vol.  110, no. 2, pp. 353–377, May 1995.
[5] S.  A.  Sarkodie  and  V.  Strezov,  “A review  on  environmental  Kuznets curve  hypothesis  using  bibliometric and  meta-analysis,” Science  of  the Total Environment , vol. 649, pp. 128–
145, 2019. [6] K.  Gökmenoğlu  and  N.  Taspinar, “The relationship between Co2emissions,  energy  consumption, economic growth and FDI: the case of Turkey,” J.  Int.  Trade  Econ.  Dev. , vol. 25, no. 5, pp. 706–723, Jul. 2016.
[7] T.  S.  Adebayo,  “Testing  the  EKC hypothesis  in  Indonesia:  empirical evidence  from  the  ARDL-  based bounds and wavelet coherence approaches,” Appl Econ , vol. 28, no.
1, pp. 1–23, 2021.
[8] A.  Z.  Isiksal,  A.  Samour,  and  N.  G. Resatoglu,  “Monetary  policy  and exchange  rates  pre-  and  post-global financial crisis: The case of turkey,” J. Hist.  Cult.  Art  Res. ,  vol.  7,  no.  5,  p. 83, Dec. 2018.
[9] M. Singhania and N. Saini, “Demystifying pollution haven hypothesis: Role of FDI,” J Bus Res , vol. 123, pp. 516–528, Feb. 2021, doi: 10.1016/j.jbusres.2020.10.007.
[10]  M.  Bildirici  and  S.  M.  Gokmenoglu, “The impact of terrorism and FDI on environmental  pollution:  Evidence from  Afghanistan,  Iraq,  Nigeria, Pakistan, Philippines, Syria, Somalia, Thailand  and  Yemen,” Environ Impact Assess Rev , vol. 81, p. 106340, Mar. 2020, doi: 10.1016/j.eiar.2019.106340. [11]  M.  Mert  and  A.  E.  Caglar,  “Testing pollution  haven  and  pollution  halo hypotheses  for  Turkey:  a  new
perspective,” Environmental  Science and  Pollution  Research ,  vol.  27,  no. 26, pp. 32933–32943, Sep. 2020, doi: 10.1007/s11356-020-09469-7.
[12]  M.  Abdouli  and  S.  Hammami,  “The
Impact of FDI Inflows and Environmental  Quality  on  Economic Growth:  an  Empirical  Study  for  the MENA  Countries,” Journal  of  the Knowledge  Economy ,  vol.  8,  no.  1, pp.  254–278,  Mar.  2017,  doi: 10.1007/s13132-015-0323-y.
[13]  R.  Santi  and  H.  Sasana,  “Analisis
Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi, Jumlah  Penduduk,  Foreign  Direct Investment (FDI), Energi Use/Consumption dan Krisis Ekonomi Terhadap Kualitas
Lingkungan  Ditinjau  dari  Tingkat Carbon  Footprint  di  ASEAN  8,” Diponegoro  Journal  of  Economics , vol. 2, no. 2, pp. 1–11, 2021.
[14]  C.  Rosenzweig,  W.  Solecki,  S.  A. Hammer,  and  S.  Mehrotra,  “Cities lead  the  way  in  climate–change action,” Nature ,  vol.  467,  2010,  doi: 10.1038/467909a.
[15]  N. Kongbuamai, Q. Bui, H. M. A. U. Yousaf,  and  Y.  Liu,  “The  impact  of tourism  and  natural  resources  on  the ecological  footprint:  a  case  study  of ASEAN  countries,” Environ  Sci Pollut  Res ,  vol.  27,  2020,  doi:
10.1007/s11356-020-08582-x.
[16]  J. Guo, Y.-J. Zhang, and K.-B. Zhang, “The  key  sectors  for  energy conservation  and  carbon  emissions reduction in China: Evidence from the input-output  method,” J.  Clean. Prod. ,  vol.  179,  pp.  180–190,  Apr. 2018.
[17]  S.  C.  Suci,  V.  M.  Zahara,  R.  A.  F. Ginanjar,  and  C.  J.  Anwar,  “Does Globalization Worsen Environmental Quality  in  ASEAN  Countries?,” Jurnal  Ekonomi  Pembangunan ,  vol. 20, no. 2, pp. 173–180, Jan. 2023, doi: 10.29259/jep.v20i2.19176.
[18]  Yusril  Izha  Mahendra,  Marselina, Heru Wahyudi, and Ukhti Ciptawati, “Pengaruh  Populasi  Penduduk,  FDI

## DOI 10.37600/ekbi.v6i2.1137
dan  Control  of  Corruption  terhadap Emisi  CO2  di  9  Negara  ASEAN,” Jurnal  Multidisiplin  Madani ,  vol.  2, no.  10,  pp.  3741–3753,  Oct.  2022, doi: 10.55927/mudima.v2i10.1462.
[19]  S. I. Nikensari, S. Destilawati, and S.
Nurjanah, “STUDI ENVIRONMENTAL KUZNETS CURVE DI ASIA: SEBELUM DAN SETELAH MILLENNIUM DEVELOPMENT  GOALS,” Jurnal Ekonomi  Pembangunan ,  vol.  27,  no. 2,  pp.  11–25,  Dec.  2019,  doi: 10.14203/JEP.27.2.2019.11-25.
[20]  M.  F.  Shiddiq  and  T.  Wau,  “The Impact of FDI and Economic Growth on Environmental Damage in Member Countries of the Organization of Islamic Cooperation,” Jurnal Ekonomi Pembangunan ,  vol.  20,  no.  2,  pp. 135–144, Jan. 2023, doi: 10.29259/jep.v20i2.18807. [21]  Widarjono Agus, Ekonometrika Pengantar  dan  Aplikasinya ,  3rd  ed.
Ekonesia, 2009.
[22]  S.  Alvitiani,  H.  Yasin,  and  M.  A. Mukid, “PEMODELAN DATA KEMISKINAN  PROVINSI  JAWA TENGAH MENGGUNAKAN FIXED EFFECT SPATIAL DURBIN MODEL,” Jurnal   Gaussian ,  vol.  8,
no.  2,  pp.  220–232,  May  2019,  doi: 10.14710/j.gauss.v8i2.26667.
[23]  A. Widarjono, “Estimating Profitability  of  Islamic  Banking  in Indonesia,” Jurnal  Keuangan  dan Perbankan ,  vol.  22,  no.  3,  pp.  568– 579, Aug. 2018, doi: 10.26905/jkdp.v22i3.2197.
[24]  F.  R.  Oliver  and  D.  Gujarati, “Essentials  of  Econometrics.,” J  R Stat Soc Ser A Stat Soc , vol. 156, no. 2, p. 322, 1993, doi: 10.2307/2982744. [25]  G. C. Bulus and S. Koc, “The effects of  FDI and government expenditures on environmental pollution in Korea: the pollution haven hypothesis revisited,” Environmental  Science and  Pollution  Research ,  vol.  28,  no.
28, pp. 38238–38253, Jul. 2021, doi: 10.1007/s11356-021-13462-z.
[26]  K.  Bakhsh,  S.  Rose,  M.  F.  Ali,  N. Ahmad, and M. Shahbaz, “Economic growth,  CO  2  emissions,  renewable waste  and  FDI  relation  in  Pakistan: New  evidences  from  3SLS,” J Environ  Manage ,  vol.  196,  pp.  627– 632, Jul. 2017, doi: 10.1016/j.jenvman.2017.03.029.
[27]  M.  Bildirici,  “Impact  of  military  on biofuels  consumption  and  GHG emissions:  the  evidence  from  G7 countries,” Environmental  Science and  Pollution  Research ,  vol.  25,  no. 14, pp. 13560–13568, May 2018, doi: 10.1007/s11356-018-1545-x.
[28]  W. Bardi and M. A. Hfaiedh, “Causal Interaction  between  FDI,  Corruption and  Environmental  Quality  in  the MENA  Region,” Economies ,  vol.  9, no.  1,  p.  14,  Feb.  2021,  doi: 10.3390/economies9010014.
[29]  S. Sabir, U. Qayyum, and T. Majeed, “FDI and environmental degradation: the  role  of  political  institutions  in South Asian countries,” Environmental Science and Pollution Research , vol. 27, no. 26, pp. 32544– 32553, Sep. 2020, doi: 10.1007/s11356-020-09464-y. [30]  O.  Usman,  P.  T.  Iorember,  and  I.  O. Olanipekun, “Revisiting
the environmental  Kuznets  curve  (EKC) hypothesis  in  India:  the  effects  of energy consumption and democracy,” Environmental Science and Pollution Research , vol. 26, no. 13, pp. 13390– 13400,  2019,  doi:  10.1007/s11356- 019.
[31]  S.  T.  Katircioğlu  and  N.  Taşpinar, “Testing  the  moderating  role  of financial development in an environmental Kuznets
curve: Empirical  evidence  from  Turkey,”
Renewable  and  Sustainable  Energy Reviews ,  vol.  68,  pp.  572–586,  Feb.
2017, doi:
10.1016/j.rser.2016.09.127.
[32]  E.  Dogan,  R.  Ulucak,  E.  Kocak,  and C.  Isik,  “The  use  of  ecological

## DOI 10.37600/ekbi.v6i2.1137
footprint in estimating the environmental Kuznets curve hypothesis for BRICST by considering cross-section dependence and heterogeneity,” Sci Total
Environ ,  vol.  723,  2020,  doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.138063. [33]  E. Beşe and S. Kalayci, “Environmental Kuznets curve (EKC): Empirical relationship between  economic  growth,  energy consumption,  and  CO2  emissions: Evidence from
3 developed countries,” Panoeconomicus , vol. 68, no.  4,  pp.  483–506,  2021,  doi: 10.2298/PAN180503004B.