## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
ANALISIS KAUSALITAS PARIWISATA, KONSUMSI ENERGI FOSIL, PERTUMBUHAN EKONOMI DAN EMISI CO2 DI INDONESIA
Riska Juliani 1 , Dwi Rahmayani 2 , Naswa Tabriza Akmala 3 , Lisa Fatkul Janah 4
Universitas Negeri Semarang 1,2,3,4

## Abstrak
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang  memproduksi  emisi  CO2 terbesar  di  dunia,  seperti  yang  diketahui  jika  perubahan  emisi  CO2  dapat mempengaruhi  perubahan  iklim  dunia.  Adanya  penelitian  ini  agar  dapat  melihat perubahan hubungan antar tahun dari pariwisata, konsumsi energi fosil, pertumbuhan ekonomi  dan  emisi  CO2  di  Indonesia.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis hubungan kausalitas antara variabel pariwisata, konsumsi energi fosil, pertumbuhan ekonomi, dan emisi CO2 yang ada di Indonesia. Teori Kuznet digunakan sebagai dasar teori penelitian ini. Metode yang digunakan dalam penelitian adalah Vector  Error  Correction  Model  (VECM),  dengan  data  periode  tahun  1971  hingga 2019. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa variabel pariwisata dan pertumbuhan ekonomi baik pada jangka panjang maupun jangka pendek berpengaruh negatif dan signifikan  terhadap  emisi  CO2.  Sementara  itu,  variabel  energi  fosil  menunjukkan pengaruh hubungan yang tidak signifikan baik pada jangka panjang maupun jangka pendek  terhadap  emisi  CO2.  Oleh  karena  itu,  program  mitigasi  dan  pemulihan lingkungan baik pemerintah, masyarakat dan para pelaku kepentingan (stakeholder) ini  sangat  diperlukan  guna  mendukung  pertumbuhan  ekonomi  yang  lebih  ramah lingkungan dan berkelanjutan.
Kata  Kunci :  Emisi  CO2, Energi  Fosil,  Kuznet,  Pariwisata,  Pertumbuhan  Ekonomi, Vector Error Correction Model (VECM).
Kode JEL: Q49, Q54, Q56

## PENDAHULUAN
Perubahan  iklim  yang  disebabkan  oleh  emisi  CO2  pada  saat  ini  tengah menjadi perhatian utama oleh dunia internasional karena kondisi suhu bumi yang terus mengalami peningkatan. Peningkatan suhu bumi ini sangat dipengaruhi oleh tingginya konsentrasi  gas  rumah  kaca  (GRK)  di  atmosfer  sehingga  menyebabkan  terjadinya pemanasan  global (global  warming). Pemanasan  global  merupakan  suatu  proses dimana  rata-rata  suhu  permukaaan  bumi  mengalami  peningkatan  (Pratama  & Parinduri, 2019)
Adanya  pemanasan  global  ini  dapat  mempengaruhi  perubahan-perubahan yang terjadi pada ekosistem di bumi. Perubahan-perubahan tersebut meliputi proses perubahan iklim terjadi sangat ekstrim, naiknya permukaan air laut yang disebabkan karena es di kutub mencair, serta dapat mengancam populasi flora dan fauna di bumi (Surtani, 2015). Selain itu, peningkatan pemanasan global juga menyebabkan kualitas udara yang ada di bumi semakin memburuk akibat konsentrasi gas rumah kaca (GRK)

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
mengalami peningkatan. Untuk itu, peningkatan suhu bumi secara terus menerus dapat berdampak buruk terhadap kondisi lingkungan di bumi.
Indonesia merupakan salah satu negara yang memproduksi emisi CO2 terbesar di dunia. Pada tahun 1990 hingga 2015, emisi gas rumah kaca (GRK) yang dihasilkan oleh  negara  Indonesia  mengalami  peningkatan  hingga  mencapai  tiga  kali  lipat. Peningkatan  laju  gas  rumah  kaca  ini  diprediksi  akan  terus  mengalami  peningkatan hingga tahun 2030. Pada saat ini, sektor yang memproduksi gas rumah kaca terbesar di  Indonesia  adalah  sektor  kehutanan  dan  energi  dimana  menyumbang  porsi  yang sangat  dominan  terhadap  emisi  gas  rumah  kaca  secara  keseluruhan  di  Indonesia. Peningkatan emisi CO2 di Indonesia salah satu penyebabnya yaitu penggunaan energi oleh sektor-sektor sehingga menyumbang emisi CO2 dari total gas rumah kaca (GRK) nasional.  Tercatat  bahwa  pada  tahun  2012  hingga  2017  peningkatan  emisi  CO2  di Indonesia disebabkan karena adanya pembangkit listrik, sektor transportasi, dan sektor industri  yang  mengkonsumsi  energi  khususnya  penggunaan  energi  fosil.  Adanya peningkatan  emisi  CO2  di  Indonesia  ini  tentunya  menyebabkan  resiko  terhadap perubahan iklim yang sangat ekstrim.
Perubahan  iklim  yang  terjadi  di  Indonesia  semakin  buruk  akibat  adanya kenaikan  suhu  bumi  hingga  mencapai  3°C.  Untuk  itu,  perubahan  iklim  ini  sangat berdampak  pada  kondisi  pangan,  air,  ekosistem,  kesehatan  dan  habitat  manusia. Berikut merupakan data emisi CO2 yang dihasilkan oleh negara Indonesia.

## Gambar 1 Total Emisi CO2 di Indonesia

## Sumber: World Bank, 2021.
Pada  grafik  di  atas  terlihat  bahwa  emisi  CO2  di  Indonesia  terus  mengami peningkatan setiap tahunnya. Tercatat pada tahun 2015 total emisi CO2 di Indonesia hanya sebesar  490,84 miliar ton. Kemudian angka ini mengalami peningkatan hingga mencapai 617,97 miliar ton pada tahun 2019.  Semakin meningkatnya total emisi CO2 di Indonesia menunjukkan bahwa kualitas udara semakin buruk yang diakibatkan oleh meningkatnya konsentrasi gas rumah kaca (GRK). Produksi emisi CO2 di Indonesia ini  tidak  terlepas  dari  aktivitas  yang  dilakukan  oleh  manusia  (Labiba  et  al.,  2018).
491 495 533 583 618 0 100 200 300 400 500 600 700 2015 2016 2017 2018 2019 M il ia r To n

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
Aktivitas tersebut antara lain pada sektor ekonomi, sektor industri, sektor transportasi dan  sektor  lainnya  yang  sangat  berkontribusi  terhadap  produksi  gas  rumah  kaca (GRK). Adanya peningkatan tersebut secara langsung maupun tidak langsung sangat kondisi iklim sehingga dapat menurunkan kualitas lingkungan.
Industri  pariwisata  merupakan  salah  satu  penyumbang  emisi  CO2  di  dunia. Berdasarkan penelitian Nature (2018), industri pariwisata telah menyumbang sebesar 8%  karbondioksida  bagi  bumi.  Tingginya  perjalanan  wisata  membuat  peningkatan penggunaan  fasilitas  penerbangan  udara  sehingga  meningkatkan  pembakaran  bahan bakar fosil. Penelitian dari  (Lenzen et al., 2018) menunjukkan bahwa  , jejak karbon global  pariwisata  mengalami  kenaikan  3,9  hingga  4,5 GtCO2e,  di  mana  empat  kali lebih banyak dari perkiraan sebelumnya, atau berkontribusi sekitar 8% dari emisi gas rumah kaca global. Paris Climate Accord (Kesepakatan Paris)  pada tahun 2015 juga mengatakan jika ekspediksi udara dan bunker digabungkan maka akan menyumbang emisi karbon sebanyak 12%.
Di  Indonesia  sendiri  banyak  wisatawan  asing  dari  mancanegara  yang berdatangan untuk berlibur. Badan Pusat Statistik (BPS) mencatat bahwa kunjungan wisatawan mancanegara  ke Indonesia untuk melakukan pariwisata pada tahun 2015 hanya sebesar 10.230.775 wisatawan mancanegara. Jumlah ini mengalami kenaikan menjadi  16.108.600  wisatawan  mancanegara  pada  tahun  2019.  Hal  tersebut menunjukkan bahwa ketertarikan para wisatawan mancanegara terhadap pariwisata di Indonesia  semakin  tinggi.  Adanya  kedatangan  dan  keberangkatan  wisatawan mancanegara  tentunya  memerlukan  transportasi.  Tingginya  kebutuhan  transportasi berdampak pada meningkatnya jumlah transportasi di Indonesia. Tercatat pada tahun 2015  jumlah  transportasi  yang  ada  di  Indonesia  hanya  sebesar  105.303.310  unit, kemudian  mengalami  peningkatan  hingga  mencapai  133.617.010  unit.  Tentunya dalam  beroperasi  kendaraan  tersebut  mengeluarkan  polusi  berupa  asap  yang menyebabkan timbulnya emisi CO2. Untuk itu, berdampak pada menurunnya kualitas udara di Indonesia.
Sektor  pariwisata  di  Indonesia  tentunya  juga  membutuhkan  sumber  energi yang  sangat  besar.  Peningkatan  aktivitas  pariwisata  berdampak  pada  peningkatan konsumsi  energi.    Konsumsi  energi  merupakan  faktor  penghubung  antara  kualitas lingkungan dan pariwisata (Liu et al., 2019) Hingga saat ini negara Indonesia masih bergantung  pada  bahan  bakar  fosil  seperti  batu  bara,  minyak  bumi,  dan  gas  alam. Badan Pusat Statistik (BPS) mencatat bahwa konsumsi bahan bakar fosil di Indonesia pada tahun 2015 hanya sebesar 68,67 persen, kemudian meningkat menjadi sebesar 72,25  persen  pada  tahun  2020.  Adanya  ketergantungan  Indonesia  terhadap  bahan bakar fosil ini memiliki dampak yang sangat besar yaitu peningkatan emisi CO2 yang menyebabkan meningkatnya pemanasan global.
Peningkatan  industri  pariwisata  telah  menyumbang  PDB  negara  Indonesia. Berdasarkan  data  dari  Kementrian  Pariwisata,  industri  pariwisata  pada  tahun  2015 menyumbang PDB Indonesia sebesar 4,25 persen, yang kemudian meningkat menjadi 4,80 persen pada tahun 2019. Namun, PDB  yang terus meningkat ini menyebabkan peningkatan emisi CO2 di Indonesia. Untuk itu penelitian ini bertujuan untuk mengkaji hubungan kausalitas antara pariwisata, konsumsi energi, pertumbuhan ekonomi, dan emisi CO2 di Indonesia.

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index

## KAJIAN PUSTAKA
Teori  Kuznet  digunakan  sebagai  dasar  teori  penelitian  ini.  Teori  ini menggambarkan hubungan pertumbuhan ekonomi dengan kerusakan lingkungan yang membentuk  kurva  U  terbalik.  Menurut  teori  ini  pertumbuhan  ekonomi  akan  diikuti dengan  adanya  kerusakan  lingkungan,  namun  sampai  titik  balik  kerusakan  tersebut akan  mengalami  penurunan.  Hipotesis  teori  ini  mengatakan  bahwa  kerusakan lingkungan  akan  terus  meningkat  seiring  dengan  tingkat  pendapatan  yang  terus meningkat.  Pada  satu  titik  tertentu  ( turning  point )  dalam  tingkat  pencapaian pertumbuhan  ekonomi  tertentu  kerusakan  lingkungan  akan  mengalami  penurunan yang digambarkan dengan kurva U-terbalik.

## Gambar 2 Diagram Kurva Kuznet

## Sumber: Todaro, 2006
Adanya  pengembangan  pariwasata  yang  semakin  meningkat  di  Indonesia mampu mendorong perekonomian yang ada di daerah tersebut. Hal ini karena dengan pengembangan yang baik maka suatu tempat pariwisata banyak diketahui oleh banyak orang  sehingga  menarik  para  wisatawan  untuk  berkunjung.  Dengan  begitu  banyak membuka lapangan pekerjaan bagi masyarakat setempat sehingga jumlah kemiskinan pun  bisa  terkurangi.  Artinya  pariwisata  mampu  menyumbangkan  Produk  Domestik Bruto dan Devisa negara.
Meningkatnya pertumbuhan ekonomi berakibat pada kesejahteraan masyarakat yang semakin membaik. Hal tersebut karena semakin meningkatnya pertumbuhan ekonomi dapat digunakan untuk pembangunan ekonomi yang dapat berguna bagi masyarakat. Misalnya  apabila  suatu  negara  memiliki  pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi  maka dapat membangun fasilitas negara tersebut, kelengkapan fasilitas dapat mempermudah kehidupan  masyarakat,  sehingga  mampu  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat. Namun  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  harus  dibarengi  dengan  pelestarian lingkungan,  dengan  adanya  pelestarian  lingkungan  diharapkan  dapat  mengurangi dampak  emisi  CO2.  Seperti  halnya  dapat  dilihat  dari  beberapa  penelitian  terdahulu terkait beberapa variabel yang diduga memiliki kausalitas terhadap emisi CO2.

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index

## METODE PENELITIAN

## Desain Penelitian
Penelitian ini menggunakan jenis penelitian kuantitatif. Penelitian kuantitatif merupakan  suatu  proses  dalam  melakukan  penemuan  pengetahuan  dengan menggunakan  data  berbentuk  angka  yang  digunakan  sebagai  alat  analisis  untuk mengetahui  mengenai  sesuatu  yang  ingin  diketahui.  Dalam  penelitian  ini  data  yang digunakan yaitu data sekunder dengan jenis data runtut waktu ( time series ).
Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  mengetahui  hubungan  kausalitas  antara pariwisata, konsumsi energi fosil, pertumbuhan ekonomi, dan emisi CO2 di Indonesia. Periode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu  1971 hingga 2019. Metode  yang digunakan dalam metode ini yaitu Vector Error Correction Model (VECM). Metode VECM ini adalah turunan dari metode VAR ( Vector Autoregresif ). Syarat yang harus dipenuhi  dalam  analisis  menggunakan  metode  VECM  adalah  semua  variabel  harus stasioner pada level yang sama yaitu first difference (Gujarati & Porter, 2015)

## Teknik Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  menggunakan  teknik  pengumpulan  data  berupa  metode kepustakaan  ( library  research ) yaitu  dengan  mengumpulkan  data-data  yang  berasal dari publikasi atau laporan-laporan dan tulisan ilmiah yang memiliki hubungan dengan topik penelitian ini. Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini yaitu data pariwisata, konsumsi energi fosil, pertumbuhan ekonomi, dan emisi CO2 di Indonesia. Periode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  1971  hingga  2019.  Sumber  data  dalam penelitian ini berasal dari data publikasi World Bank dan Badan Pusat Statistik.

## Teknik Analisis Data
Penelitian ini menggunakan jenis penelitian kuantitatif dan lokasi yang diambil yaitu negara Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini antara lain adalah: (i) jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia, (ii) konsumsi energi fosil, (iii) pertumbuhan ekonomi, dan (iv) total emisi CO2. Metode analisis yang digunakan yaitu Vector  Error  Correction  Model (VECM).  Penggunaan  metode  ini  untuk mengetahui hubungan kausalitas baik jangka pendek maupun jangka panjang antara keempat variabel yang digunakan. Pada penelitian ini metode VECM diolah dengan menggunakan software Eviews 9.
Adapun beberapa uji yang harus dilalui dalam menggunakan metode VECM antara lain yaitu:
1. Uji stasioneritas, dimana data runtun waktu ( time series ) harus memiliki sifat yang rata dan variasi yang tidak berbeda-beda di setiap kurun waktu (Gujarati & Porter, 2015)
2. Uji  Lag  Optimum,  untuk  menentukan  panjang  lag  optimum  yang  digunakan. Menurut (Gujarati & Porter, 2015) mengatakan bahwa variabel terikat ke variabel bebas  jarang  terjadi  ketergantungan,  namun  variabel  terikat  biasanya  merespon perubahan variabel bebas dengan jarak waktu.
3. Uji stabilitas VAR untuk mengetahui kesetabilan model yang digunakan.

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
4. Uji kointegrasi yaitu untuk  mengetahui keseimbangan hubungan jangka panjang variabel yang digunakan.
5. Uji kausalitas granger untuk mengetahui hubungan sebab akibat dari variabel yang digunakan.  Dalam  uji  ini  dapat  terdeteksi  apakah  variabel  terikat  dapat diperlakukan  sebagai  variabel  bebas  dan  sebaliknya  dan  antar  variabel  dapat mempengaruhi atau tidak.
6. Uji estimasi VECM unuk mengtahui hubungan jangka panjang dari suatu variabel namun tetap memberikan hasidalam jangka pendek.
7. Uji Impluse Response Function (IRF) dalam uji ini akan mengetahui respon suatu variabel  dalam  menghadapi  guncangan  variabel  tertentu.  Selain  itu  juga  dapat menemukan dampak dari adanya ganggan tersebut.
8. Uji Forecast  Error  Variance  Decomposition (FEVD)  dalam  uji  ini  dilakukan peramalan berbagai kesalahan inovasi suatu variabel terhadap variabel lain. Model ekonometrik  dalam penelitian ini dapat ditulis sebagai berikut:
CO2 t = β 0 + β 1 Log Pariwisata t + β 2 KEF t + β 3 Growth t + e t .…(1)
Di mana:
CO2 =  Emisi Karbondioksida Pariwisata  =  Jumlah Wisatawan Luar Negeri KEF =  Konsumsi Energi Fosil Growth =  Pertumbuhan Ekonomi β =  Koefisien t =  Periode waktu e =  Residual ( error )

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Uji Stasioneritas
Langkah  pertama  dalam  prosedur  pengujian  yaitu  uji  stasioneritas  terhadap variabel pariwisata, konsumsi energi fosil, pertumbuhan ekonomi dan emisi CO2 pada tingkat  level  dan  1st  difference.  Tujuan  dilakukannnya  uji  stasioneritas  ini  untuk mengetahui apakah data yang digunakan pada setiap variabel menunjukkan stasioner atau tidak. Dari pengolahan data yang dilakukan penulis maka hasil yang diperoleh sebagai berikut:
Tabel 1 Uji Stasioneritas Variabel Nilai Krisis 10% Level 1 st Difference Stat. ADF Prob. Stat. ADF Prob. Emisi CO2 -2.599925 -2.442008 0.1360 -5.713444 0.0000 Pariwisata -2.600658 -1.305430 0.6195 -4.252640 0.0015 Konsumsi Energi Fosil 2.599925 -3.431524 0.0146 -6.419954 0.0000 Pertumbuhan Ekonomi -2.599925 -4.872895 0.0002 -7.682109 0.0000
Sumber: Data diolah penulis, 2021.

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
Tabel  1  diatas  menunjukkan  hasil  uji  pada  tingkat  level  dan first  difference . Variabel emisi dan pariwisata tidak bersifat stasioner pada tingkat level. Karena nilai ADF  yang dihasilkan menunjukkan angka kurang dari nilai krisis Mc Kinnon 10%. Sedangkan  data  variabel  konsumsi  energi  fosil  dan  pertumbuhan  ekonomi  stasioner pada tingkat level.
Pada tingkat first difference ke empat variabel bersifat stasioner karena nilai ADF lebih besar dari nilai Mc Kinnon. Maka semua variabel dapat melanjutkan ke uji selanjutnya.

## 2. Uji Lag Optimal
Uji ini dilakukan untuk menetapkan panjang lag yang digunakan dalam uji-uji selanjutnya.  Tujuan  dilakukan  uji  ini  yaitu  agar  dapat  menghasilkan  keakuratan VECM.    Parameter  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu Akaike  Information Criteria (AIC) dalam menentukan lag. Dari hasil uji lag yang dilakukan menunjukkan bahwa lag optimal berada pada lag 6 yang memiliki nilai Akaike Information Criteria AIC terendah. Berikut merupakan hasil dari uji Lag Optimum:
Tabel 2 Hasil Uji Lag Optimum
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -70.09001 NA* 0.000400* 3.528096 3.693588* 3.588755* 1 -55.39769 25.88648 0.000428 3.590366 4.417828 3.893664 2 -43.64239 18.47262 0.000536 3.792495 5.281926 4.338430 3 -24.79143 26.03227 0.000495 3.656735 5.808135 4.445308 4 -9.854395 17.78219 0.000583 3.707352 6.520722 4.738563 5 11.38862 21.24302 0.000553 3.457685 6.933024 4.731534 6 35.86966 19.81799 0.000514 3.053825* 7.191134 4.570313
Sumber: Data diolah penulis, 2021.

## 3. Uji Stabilitas VAR
Uji  Stabilitas  VAR  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  estimasi  yang digunakan valid atau tidak. Pengujian stabilitas VAR dapat dilihat dari nilai modulus lebih kecil dari satu.
Tabel 3 Hasil Stabilitas VAR Modulus Keterangan 0.920206 Stasioner 0.920206 Stasioner 0.909436 Stasioner 0.909436 Stasioner 0.905823 Stasioner 0.905823 Stasioner 0.899900 Stasioner 0.899900 Stasioner

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
0.895405 Stasioner 0.895405 Stasioner 0.878343 Stasioner 0.878343 Stasioner 0.847435 Stasioner 0.847435 Stasioner 0.841309 Stasioner 0.819020 Stasioner 0.819020 Stasioner 0.795544 Stasioner 0.795544 Stasioner 0.775792 Stasioner 0.775792 Stasioner 0.774776 Stasioner 0.774776 Stasioner 0.226255 Stasioner

## Sumber: Data diolah penulis, 2021.
Hasil uji stabilitas VAR pada tabel 3 diatas menunjukkan  bahwa nilai modul berkisar pada angka 0,226225 hingga 0,920206. Dari seluruh nilai modulus tersebut menunjukkan lebih kecil dari 1. Artinya model estimasi VAR dengan menggunakan lag optimum 1 sudah stasioner.

## 4. Uji Kointegrasi Johansen
Pada tahap selanjutnya yaitu dilakukan uji kointegrasi untuk menentukan ada tidaknya  kointegrasi  pada  variabel-variabel  yang  tidak  stasioner.  Selain  itu,  uji kointegrasi  ini  juga  untuk  melihat  hubungan  jangka  panjang  dari  setiap  variabel. Apabila  dari  hasil  uji  yang  dilakukan  terdapat  kointegrasi  maka  penelitian  dengan menggunakan model VECM dapat dilanjutkan.
Uji  kointegrasi  menggunakan  metode  Johansen  Cointegration  dengan membandingkan nilai Trace Statistic dan Max Eigen Statistic. Sehingga apabila nilai tersebut lebih besar dari  = 0,1 artinya ada keseimbangan jangka panjang.

## Tabel 4 Hasil Uji Kointegrasi Johansen
Sumber: Data diolah penulis, 2021.
Trace Statistic 0.05 Critical Value Prob** Max-Eigen Value 0.05 Critical Value Prob** 57.15895 47.85613 0.0053* 34.63712 27.58434 0.0053* 22.52183 29.79707 0.2703 13.87358 21.13162 0.3755 8.648251 15.49471 0.3989 7.174701 14.26460 0.4687 1.473550 3.841466 0.2248 1.473550 3.841466 0.2248

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
Pada  tabel  4    menunjukkan  bahwa  nilai  probabilitas trace  statistic yang memiliki nilai dibawah  = 10%  yaitu sebanyak 1 persamaan dan nilai probabilitas max-eigen dengan nilai dibawah  = 10% juga terdapat 1 persamaan. Kesimpulan dari kedua hasil tersebut bahwa variabel emisi CO2, pariwisata, energi, dan pertumbuhan ekonomi memiliki hubungan jangka panjang.

## 5. Uji Kausalitas Granger
Uji  kuasalitas  dilakukan  untuk  mengetahui  hubungan  timbal  balik  antara variabel  atau  dapat  juga  diartikan  variabel  tersebut  bisa  menjadi  variabel  dependen atau independen. Terdapat berbagai metode untuk melakukan uji kausalitas. Salah satu metode  yang  digunakan  yaitu Granger’s  Causality .  Berikut  merupakan  hasil  uji kausalitas granger.
Tabel 5 Hasil Uji Kausalitas Granger Emisi Pariwisata Fosil Growth Emisi 0.1546 0.1128 0.7661 Pariwisata 0.3455 0.0036* 0.5827 Fosil 0.0695* 0.3388 0.0677* Growth 0.1431 0.1593 0.6900
Sumber: Data diolah penulis, 2021.
Hasil  uji  kausalitas  granger  pada  tabel  5  menunjukkan  hubungan  kausalitas antar  variabel.  Variabel  emisi  CO2  tidak  ada  kausalitas  dengan  variabel  pariwisata dengan  nilai  probabilitas  0,1546  >  0,1.  Begitu  juga  dengan  variabel  pariwisata terhadap  emisi  yang  menunjukkan  tidak  ada  kausalitas  dengan  nilai  probabilitas 0,3455  >  0,1.  Kesimpulannya  bahwa  antara  variabel  emisi  CO2  dan  pariwisata maupun  pariwisata  terhadap  emisi  tidak  terdapat  kausalitas  antar  keduanya. Kedatangan  wisatawan  ke  Indonesia  memiliki  kontribusi  relatif  kecil  terhadap produksi emisi CO2 di Indonesia. Kontribusi terbesar berada pada penggunaan bahan bakar yang digunakan untuk menggerakkan kegiatan pariwisata seperti transportasi. Untuk  itu,  banyaknya  jumlah  wisatawan  tidak  berkontribusi  banyak  terhadap peningkatan produksi emisi CO2. Hal ini didukung oleh penelitian  (Liu et al., 2019) yang mengatakan bahwa pariwisata tidak terdapat pengaruh terhadap emisi CO2.
Variabel emisi CO2 terdapat hubungan kausalitas satu arah terhadap variabel konsumsi  energi  fosil.  Hal  tersebut  dilihat  pada  nilai  probabilitas  0,0695  <  0,1. Sebaliknya,  variabel  konsumsi  energi  fosil  tidak  ada  hubungan  kausalitas  terhadap emisi  CO2  karena  nilai  probabilitas  0,  1128  >  0,1.    Negara  berkembang  seperti Indonesia  masih  bergantung  terhadap  konsumsi  energi  fosil  untuk  meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Penggunaan bahan bakar fosil untuk menghasilkan barang ini sering menimbulkan limbah, salah satunya emisi CO2. Tingginya penggunaan bahan bakar ini sangat berdampak pada peningkatan emisi CO2 karena belum banyak yang menggunakan bahan bakar ramah lingkungan.
Hal ini sesuai dengan penelitian Lotfalipour et al. (2010) yang menyimpulkan bawa  pada  kasus  Iran  dalam jangka  panjang  emisi  CO2  dan  konsumsi  bahan  bakar

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
fosil  tidak  saling  mempengaruhi.  Penelitian  Hanif  et  al.  (2019)  juga  mendukung penelitian  ini  dimana  penggunaan  energi  fosil  memiliki  pengaruh  terhadap peningkatan produksi emisi CO2.
Variabel emisi CO2 terhadap  variabel pertumbuhan ekonomi tidak memiliki kausalitas  karena  nilai  probabilitas  0,7661  >  0,1.  Begitu  pula  dengan  variabel pertumbuhan ekonomi terhadap variabel emisi karena nilai probabilitas 0,1431 > 0,1. Kesimpulannya  bahwa  tidak  ada  kausalitas  baik  antara  variabel  emisi  dan pertumbuhan ekonomi maupun pertumbuhan ekonomi dan emisi. Hal ini disebabkan karena  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  didorong  oleh  konsumsi  rumah  tangga. Konsumsi  rumah  tangga  hanya  berkontribusi  kecil  terhadap  produksi  CO2.  Di Indonesia  sendiri  pertumbuhan  ekonomi  relatif  stagnan  sedangkan  produksi  emisi CO2 terus mengalami peningkatan. Untuk itu besarnya pertumbuhan ekonomi tidak mendorong peningkatan emisi CO2.
Penelitian  ini  didukung  oleh  penelitian  Zulaicha  et  al.  (2020)  dimana pertumbuhan ekonomi tidak memiliki pengaruh terhadap emisi C02. Tang (2017) juga mendukung  penelitian  ini  dimana  pertumbuhan  ekonomi  tidak  memiliki  hubungan dengan emisi CO2.  Artinya pertumbuhan ekonomi memiliki kontribusi sangat kecil terhadap emisi CO2.
Pariwisata  tidak  memiliki  hubungan  kausalitas  dengan  variabel  konsumsi energi  fosil  karena  nilai  probabilitas  0,3388  >  0,1  dan  untuk  konsumsi  energi  fosil terhadap  variabel  Pariwasata  memiliki  hubungan  kausalitas  satu  arah  dengan  nilai probabilitas  0,2901  >  0,1.  Kesimpulannya  bahwa  variabel  pariwisata  dan  variabel konsumsi  energi  fosil  tidak  memiliki  kausalitas  antar  keduanya,  namun  variabel konsumsi energi fosil terhadap variabel pariwisata memiliki hubungan kausalitas satu arah.  Di  Indonesia  kegiatan  pariwisata  sangat  menjadi  penyumbang  devisa  negara. Kegiatan  pariwisata  tentunya  membutuhkan  transportasi  untuk  berpindah  dari  satu tenpat ke tempat yang lain. Hal ini tentunya membutuhkan energi fosil sebagai bahan bakar transportasi tersebut. Untuk itu, pariwisata memiliki hubungan dengan konsumsi energi fosil.
Variabel  pariwisata  tidak  memiliki  hubungan  kausalitas  terhadap  variabel pertumbuhan  ekonomi  karena  nilai  probabilitas  0,1593  >  0,1.  Selain  itu,  variabel pertumbuhan  ekonomi  juga  tidak  memiliki  hubungan  kausalitas  terhadap  variabel pariwisata  karena  nilai  probabilitas  0,5827  >  0,1.  Kesimpulannya  bahwa  variabel pariwisata  dan  varibel  pertumbuhan  ekonomi  maupun  sebaliknya  tidak  memiliki kausalitas  antar  keduanya.  Kegiatan  pariwisata  belum  bisa  meningkatkan perekonomian  di  indoensia.  Salah  satu  penyebabnya  yaitu  pendapatan  pada  sektor pariwisata masih sangat rendah. Selain itu, jumlah wisatawan mancanegara juga belum menunjukkan pertumbuhan yang signifikan.
Penelitian  ini  di  dukung  oleh  penelitian  Ismalisa  &  Anis  (2019)  dimana kegiatan pariwisata tidak memiliki hubungan dengan pertumbuhan ekonomi. Namun, hasil tersebut tidak sesuai dengan penelitian Wardhana et al. (2019)  yang menyatakan bahwa sektor pariwisata memiliki pengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi.
Konsumsi  energi  fosil  tidak  memiliki  hubungan  kausalitas  dengan  variabel pertumbuhan  ekonomi  dengan  nilai  probabilitas  0,6900  >  0,1.  Namun,  variabel pertumbuhan ekonomi memiliki hubungan kausalitas terhadap konsumsi energi fosil

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
karena nilai probabilitas 0,0677 < 0,1. Hal ini karena di Indonesia masih bergantung terhadap  konsumsi  energi  fosil  dalam  melakukan  pembangunan.  Pada  saat  ini pemerintah  Indonesia  terus  mendorong  peningkatan  pembangunan  sarana  dan prasaranan untuk mendorong pertumbuhan ekonomi. Untuk itu, konsumsi energi fosil merupakan  elemen  yang  sangat  penting  dalam  proses  peningkatan  pertumbuhan ekonomi.
Hal ini sesuai dengan penelitian Sugiyanto (2017) yang menyatakan konsumsi energi  fosil  dan  pertumbuhan  ekonomi  tidak    memiliki  kausalitas  antar  keduanya, namun  antara  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  konsumsi  energi  fosil  terdapat kausalitas  antar  keduanya.  Penelitian  Arista  &  Amar  (2019)  juga  mendukung penelitian  ini  dimana  pertumbuhan  ekonomi  memiliki  hubungan  dengan  konsumsi energi

## 6. Hasil Estimasi VECM
Dari  hasil  uji-uji  sebelumnya  dalam  memenuhi  syarat  menggunakan  metode VECM,  maka  penelitian  ini  sudah  memenuhi  syarat  sehingga  tepat  untuk menggunakan model VECM. Oleh karena itu, uji ini dilakukan untuk menunjukkan keseimbangan dalam jangka pendek maupun jangka panjang antar variabel.
Untuk  melihat  apakah  variabel-variabel  tersebut  memiliki  pengaruh  yaitu dengan melihat nilai t-statistik yang menunjukkan angka lebih besar dari nilai t-tabel. Pada  penelitian  ini  didapatkan  nilai  t-tabel  1,679,  serta  didapatkan  hasil  estimasi sebagai berikut:
Tabel 6 Hasil Estimasi VECM Variabel Koefisien t-Statistik Keterangan Jangka Panjang LogEmisi(-1) 1.000000 LogPariwisata(-1) -0.270353 -3.38015 Signifikan Fosil(-1) 0.002887 0.40344 Tidak Signifikan Growth(-1) -0.018048 -3.08847 Signifikan C -0.027798 Jangka Pendek CointEq1 -1.105265 -2.62482 Signifikan D(Emisi(-1)) 0.435415 1.23928 Tidak Signifikan D(Emisi(-2)) 0.014964 0.04013 Tidak Signifikan D(Emisi(-3)) 0.165569 0.51078 Tidak Signifikan D(Emisi(-4)) 0.015421 0.06132 Tidak Signifikan D(Emisi(-5)) -0.065727 -0.36511 Tidak Signifikan D(Emisi(-6)) -0.133366 -0.79612 Tidak Signifikan D(Pariwisata(-1)) -0.336502 -1.90745 Signifikan D(Pariwisata(-2)) -0.282252 -1.74122 Signifikan D(Pariwisata(-3)) -0.047871 -0.27693 Tidak Signifikan D(Pariwisata(-4)) -0.166833 -0.85228 Tidak Signifikan D(Pariwisata(-5)) -0.205508 -0.82820 Tidak Signifikan D(Pariwisata(-6)) -0.326977 -2.04089 Signifikan

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
Sumber: Data diolah penulis, 2021.

## Hubungan Jangka Panjang
Berdasarkan tabel diatas menunjukkan bahwa dalam jangka panjang variabel independen yang memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen emisi yaitu variabel  pariwisata  (-3.38015)  dan  variabel  pertumbuhan  ekonomi  (-3.08847). Sedangkan variabel konsumsi energi fosil tidak berpengaruh signifikan (-3.08847).
Variabel  pariwisata  menerima  hipotesis  alternatif  H1  dan  menolak  hipotesis H0 dengan hasil signifikan berpengaruh negatif dengan nilai koefisien sebesar  -0.27 artinya  setiap  peningkatan  1%  variabel  pariwisata  akan  menyebabkan  emisi mengalami penurunan sebesar 0.27%.
Variabel  energi  menolak  hipotesis  H0  dan  menerima  hipotesis  alternatif  H1 dengan hasil tidak signifikan berpengaruh positif dengan nilai koefisien 0.002 , artinya setiap peningkatan 1% energi akan menyebabkan emisi meningkatkan sebesar 0,002% pada 1 periode setelahnya.
Variabel pertumbuhan ekonomi menerima hipotesis H0 dan menolak hipotesis alternatif  H1  dengan  hasil  signifikan  berpengaruh  negatif  dengan  nilai  koefisien sebesar  -0.018  artinya  setiap  peningkatan  1%  variabel  pertumbuhan  ekonomi  akan menyebabkan emission mengalami penurunan sebesar 0,018%.

## Hubungan Jangka Pendek
Pada tabel diatas menunjukkan koefisien dari error correction term memiliki pengaruh negatif dan signifikan, artinya terdapat hubungan kausalitas jangka pendek yang berjalan dari variabel independen terhadap variabel dependen.
Pada tabel 6 dapat disimpulkan bahwa variabel pariwisata  pada lag 1, variabel pariwisata pada lag 2, variabel pariwisata pada lag 6, variabel pertumbuhan ekonomi pada lag 1, variabel pertumbuhan ekonomi pada lag 2, variabel pertumbuhan ekonomi pada lag 3, variabel pertumbuhan ekonomi pada lag 4, variabel pertumbuhan ekonomi pada lag 5 berpengaruh signifikan negatif dengan emisi  CO2.  Hal ini menunjukkan bahwa  peningkatan  pariwisata  dan  pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia  akan
D(Fosil(-1)) 0.000813 0.11178 Tidak Signifikan D(Fosil(-2)) 0.003165 0.37762 Tidak Signifikan D(Fosil(-3)) -0.006765 -0.83769 Tidak Signifikan D(Fosil(-4)) 0.001832 0.20675 Tidak Signifikan D(Fosil(-5)) -0.005727 -0.66304 Tidak Signifikan D(Fosil(-6)) -0.004444 -0.85785 Tidak Signifikan D(Growth(-1)) -0.016920 -2.55849 Signifikan D(Growth(-2)) -0.012438 -1.87591 Signifikaan D(Growth(-3)) -0.014009 -2.53797 Signifikan D(Growth(-4)) -0.008072 -1.96983 Signifikan D(Growth(-5)) -0.006734 -2.78874 Signifikan D(Growth(-6)) 0.000699 0.28149 Tidak Signifikan R-squared 0.815470 Adj. R-squared 0.527142 F-statistic 2.828269

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
menurunkan emisi CO2. Sedangkan variabel pariwisata pada lag 3, variabel pariwisata pada lag 4, variabel pariwisata pada lag 5, variabel energi pada lag 1 hingga lag 6, dan variabel pertumbuhan ekonomi pada lag 6 tidak signifikan dengan nilai nilai t-tabel lebih dari t-statistik.

## Uji Kelayakan Model
Berdasarkan  hasil  estimasi  VECM  didapatkan  nilai  F-Statistik  sebesar 2.828269  dimana  lebih  besar  dari  F-tabel  2.21.    Selain  itu  didapatkan  nilai  Adj  R- Squared  sebesar  0.527142  artinya  variabel  pariwisata,  konsumsi  energi  fosil  dan pertumbuhan  ekonomi  secara  bersama-sama  mempengaruhi  emisi  CO2  sebesar  52, 71% dan sisanya 47,29% dijelaskan oleh varabel lain.

## 7. Impulse Response Function
Impluse  Response  Function  dilakukan  untuk  mengetahui  respon  variabel dependen terhadap guncangan pada variabel independent. Untuk menunjukkan respon guncangan  pada  variabel  lain  menggunakan  analisis  IRF  dalam  kurun  waktu  10 periode, berikut hasil uji Implus Response Function:
Gambar 3 Impulse Response Function -.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LOGEMISI to LOGEMISI -.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LOGEMISI to LOGPARIWISATA -.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LOGEMISI to FOSIL -.01 .00 .01 .02 .03 .04 .05 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LOGEMISI to GROWTH -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LOGPARIWISATA to LOGEMISI -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LOGPARIWISATA to LOGPARIWISATA -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LOGPARIWISATA to FOSIL -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LOGPARIWISATA to GROWTH -1 0 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of FOSIL to LOGEMISI -1 0 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of FOSIL to LOGPARIWISATA -1 0 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of FOSIL to FOSIL -1 0 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of FOSIL to GROWTH -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of GROWTH to LOGEMISI -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of GROWTH to LOGPARIWISATA -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of GROWTH to FOSIL -2 -1 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of GROWTH to GROWTH
Response to Cholesky  One S.D. Innov ations
Sumber: Data diolah penulis, 2021.
Hasil uji impulse response diatas menunjukkan bahwa respon emisi CO2 yang diakibatkan  oleh  guncangan  satu  standar  deviasi  pariwisata  dapat  menyebabkan fluktuasi  pada  emisi  CO2.  Guncangan  pada  pariwisata  satu  standar  deviasi  tidak langsung  direspon  oleh  emisi  CO2.  Pada  periode  ke-2  emisi  CO2  mulai  merespon positif  yang  menyebabkan  emisi  CO2  bertambah  sebesar  0.004  standar  deviasi. Respon ini terus mengalami kenaikan pada periode 3 hingga periode 9 dengan nilai sebesar 0.045. Namun pada periode 10 mengalami penurunan menjadi 0.038.
Respon  emisi  CO2  yang  diakibatkan  oleh  guncangan  satu  standar  deviasi energi  fosil  dapat  menyebabkan  fluktuasi  pada  emisi  CO2.  Guncangan  pada  energi satu standar deviasi tidak langsung direspon oleh emisi CO2. Pada periode ke-2 emisi CO2 mulai merespon positif yang menyebabkan emisi CO2 bertambah 0.003 standar deviasi. Respon emisi CO2 pada periode 4 menunjukkan nilai  -0.002. Namun, pada periode 7 hingga periode 9 terus mengalami peningkatan sebesar 0.027 dan kembali mengalami penurunan pada periode 10 menjadi 0.017.
Respon  emisi  CO2  yang  diakibatkan  oleh  guncangan  satu  standar  deviasi pertumbuhan  ekonomi  dapat  menyebabkan  fluktuasi  pada  emisi  CO2.  Guncangan

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
pada pertumbuhan ekonomi satu standar deviasi tidak langsung direspon oleh emisi CO2. Pada periode ke-2 emisi CO2 mulai merespon positif yang menyebabkan emisi CO2 bertambah 0.003 standar deviasi. Respon emisi CO2 mengalami kenaikan pada perode 3 sebesar 0.023. Namun, respon ini terus mengalami penurunan pada periode 4 hingga periode 10 dengan nilai sebesar -0.005.

## 8. Variance Decomposition
Analisis variance  decompositionn berfungsi  untuk  mengukur  presentase kontribusi  pengaruh  dari  masing-masing  variabel  independen  terhadap  variabel dependen. Uji ini dapat memperkirakan kontribusi terbesar dari variabel yang diteliti dan  perubahan-perubahan  dari  kontribusi  pada  beberapa  periode  yang  akan  datang. Berikut merupakan hasil uji variance decomposition.

## Tabel 7 Hasil Uji Variance Decomposition
Period S.E. D(LOGEMISSION)  D(LOGPARIWISATA)  D(FOSIL)  D(GROWTH) 1 0.036275 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.038427 92.55861 0.719551 5.339427 1.382409 3 0.045218 77.54897 0.862528 16.02272 5.565781 4 0.050536 62.30730 0.790096 25.70758 11.19503 5 0.055612 54.52729 4.893081 29.02863 11.55101 6 0.056713 53.00890 6.957455 27.99956 12.03408 7 0.057610 52.82130 7.018306 27.86610 12.29429 8 0.061404 46.78448 16.65539 25.73242 10.82771 9 0.062842 45.15151 15.90783 28.53629 10.40437 10 0.065219 42.80544 15.01620 31.29207 10.88629
Sumber: Data diolah, 2021.
Uji Variance Decomposition pada tabel 7 menunjukkan bahwa variabel Emisi C02  pada  periode  pertama  menjelaskan  guncangan  dari  variabel  itu  sendiri.  Pada periode  ke-2  hingga  periode  ke-10  kontribusi  variabel  Emisi  CO2  oleh  guncangan Emisi  CO2  itu  sendiri  mulai  mengalami  penurunan  karena  adanya  pengaruh  dari variabel  lain.  variabel  Emisi  CO2  pada  periode  pertama  sebesar  100%  kemudian mengalami penurunan pada periode ke-2 sebesar 92,5% hingga periodke-10 sebesar 42,8%.
Variabel  pariwisata  pada  periode  pertama  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap emisi  CO2.  Pada  periode  ke-4  variabel  periwisata  mulai  memiliki  kontribusi  besar terhadap  emisi  pada  sebesar  4,8%.  Pengaruh  pariwisata  terhadap  emisi  CO2  terus mengalami peningkatan pada periode ke-8 menjadi 16%. Pada periode ke-9 kontribusi variabel  pariwisata  terhadap  emisi  CO2  mengalami  penurunan  yaitu  sebesar  15,9% dan terus turun pada periode ke-10 menjadi 15%
Variabel konsumsi energi fosil pada periode pertama tidak memiliki pengaruh terhadap emisi CO2. Mulai periode ke-2 varibel konsumsi energi fosil terhadap emisi CO2 sebesar 5,3%. Kontribusi ini terus mengalami peningkatan menjadi 31,2% hingga periode 10 terhadap emisi CO2. Hal ini menunjukkan bahwa variabel konsumsi energy fosil merupakan variabel yang memberikan kontribusi terbesar terhadap dan dominan terhadap emisi CO2.

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
Variabel  pertumbuhan  ekonomi  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  emisi  CO2  pada periode  pertama.  Namun,  pada  periode  ke-2  variabel  pertumbuhan  ekonomi  mulai menunjukkan  pengaruh  terhadap  emisi  CO2  yang  sangat  kecil  yaitu  1,3%.  Hingga periode  ke-10  kontribusi  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  emisi  CO2  hanya  sebesar 10,8%Hal ini perlu menjadi pertimbangan dalam mendorong faktor lain yang memiliki pengaruh  terhadap  emisi  karena  pada  tjangka  panjang  variabel  pariwisata  tidak mendominasi terhadap variabel emisi.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  diatas  maka  dapat  disimpulkan  sebagai  berikut. Pertama,  variabel  pariwisata  pada  jangka  panjang  dan  jangka  pendek  berpengaruh negatif  signifikan  terhadap  emisi  CO2.  Kedua,  variabel  energi  fosil  pada  jangka panjang dan jangka pendek tidak berpengaruh terhadap emisi CO2. Ketiga, variabel perumbuhan  ekonomi  pada  jangka  panjang  dan  jangka  pendek  berpengaruh  negatif dan signifikan terhadap emisi CO2.
Hal  ini  mengindikasikan  setiap    kenaikan  emisi  CO2  dan  pertumbuhan ekonomi akan diiringi kenaikan konsumsi energi fosil, dan kenaikan konsumsi fosil akan meningkatkan pariwisata. Implikasinya, pertumbuhan ekonomi Indonesia yang secara langsung juga bersumber dari sektor pariwisata ini, seharusnya tidak diabaikan begitu saja karena berdampak pada kerusakan lingkungan yang semakin parah akibat kenaikan  emisi  CO2  dan  konsumsi  energi  fosil.  Program  mitigasi  dan  pemulihan lingkungan  diperlukan  guna  mendukung  pertumbuhan  ekonomi  yang  ramah lingkungan dan berkelanjutan.
Adanya keterbatasan data pada penelitian ini dan indikator variabel yang juga terbatas, oleh  karena  itu  diharapkan  untuk  penelitian  selanjutnya  melakukan  analisis  dengan menggunakan data terbaru dan menggunakan indikator variabel lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Arista, T. R., & Amar, S. (2019). Analisis Kausalitas Emisi CO2, Konsumsi Energi, Pertumbuhan Ekonomi, dan Modal Manusia di ASEAN. Jurnal Kajian Ekonomi Dan Pembangunan , 1 (2), 519–532.
Badan Pusat Statistik. (2021). Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara. Diakses 1 Juni 2021 pukul 12.06 WIB. Dalam https://www.bps.go.id/
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2015). Dasar-dasar Ekonometrika . Jakarta: Salemba Empat.
Hanif,  I.,  Faraz Raza,  S.  M.,  Gago-de-Santos, P., &  Abbas, Q. (2019).  Fossil fuels, foreign direct investment, and economic growth have triggered CO2 emissions in emerging  Asian  economies:  Some  empirical  evidence. Energy , 171 ,  493–501. https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.01.011
Ismalisa,  &  Anis,  A.  (2019).  Analisis  Kausalitas  Sektor  Pariwisata,  Indeks Pembangunan  Manusia  dan  Pertumbuhan  Ekonomi  di  Sumatera  Barat. Jurnal

## Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan
https://ejournal.undip.ac.id/index.php/dinamika_pembangunan/index
Kajian Ekonomi Dan Pembangunan , 1 (2), 563–570.
Labiba,  D.,  Labiba,  D.,  &  Pradoto,  W.  (2018).  SEBARAN  EMISI  CO2  DAN IMPLIKASINYA  TERHADAP  PENATAAN  RUANG  AREA  INDUSTRI  DI KABUPATEN  KENDAL. Jurnal  Pengembangan  Kota , 6 (2),  164–173. https://doi.org/10.14710/jpk.6.2.164-173
Lenzen, M., Sun, Y. Y.,  Faturay,  F., Ting, Y. P.,  Geschke, A., & Malik, A. (2018). The carbon footprint of global tourism. Nature Climate Change , 8 (6), 522–528. https://doi.org/10.1038/s41558-018-0141-x
Liu, Y., Kumail, T., Ali, W., & Sadiq, F. (2019). The dynamic relationship between CO2  emission,  international  tourism  and  energy  consumption  in  Pakistan:  a cointegration approach. Tourism Review , 74 (4), 761–779. https://doi.org/10.1108/TR-01-2019-0006
Lotfalipour,  M.  R.,  Falahi,  M.  A.,  &  Ashena,  M.  (2010).  Economic  growth,  CO2 emissions,  and  fossil  fuels  consumption  in  Iran. Energy , 35 (12),  5115–5120. https://doi.org/10.1016/j.energy.2010.08.004
Pratama,  R.,  &  Parinduri,  L.  (2019).  Penanggulangan  Pemanasan  Global. Buletin Utama Teknik , 15 (1), 91–95.
Sugiyanto, H. (2017). The causality between energy consumption and gross domestic product  (GDP)  in  Indonesia,  Malaysia,  Thailand  and  Singapore. Jurnal  Info Artha , 1 (2), 79–90.
Surtani.  (2015).  Efek  Rumah  Kaca  Dalam  Perspektif  Global  (Pemanasan  Global Akibat Efek Rumah Kaca). 1 , 4 , 49.
Tang.  (2017).  Pengaruh  Penanaman  Modal  Asing,  Pendapatan  Domestik  Bruto, Konsumsi Energi, Konsumsi Listrik, Dan Konsumsi Daging Terhadap Kualitas Lingkungan  Pada  41  Negara  Di  Dunia  Dan  17  Negara  Di  Asia  Periode  1999- 2013. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Universitas Surabaya , 2 (2), 1–12.
Wardhana,  A.,  Kharisma,  B.,  &  Morina  Stevani  G,  H.  (2019).  Dampak  Sektor Pariwisata  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  (TLG  Hipotesis  ,  Studi  Kasus :  8 Negara ASEAN). Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 10 , 1193–1208.
World  Bank.  (2021).  Fossil  Fuel  Energy  Comsumption.  Diakses  1 Juni  2021  pukul 19.50 WIB. Dalam https://data.worldbank.org/
World  Bank.  (2021).  Laju  Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia.  Diakses  1  Juni  2021 pukul 03.11 WIB. Dalam https://www.worldbank.org/
Zulaicha,  A.  U.,  Sasana,  H.,  &  Yustirania,  S.  (2020).  ANALISIS  DETERMINASI EMISI CO2 DI INDONESIA TAHUN 1990-2018. Dinamic: Directory Journal of Economic , 2 (2), 487–500.