aq INDICATORS Vol 1 (2) (2019)

## INDICATORS
Journal of Economics and Business
http://indicators.iseisemarang.or.id/index.php/jebis
KAUSALITAS KONSUMSI
ENERGI

## HYDROELECTRICITY, EMISI KARBON  DIOKSIDA  TERHADAP  PERTUMBUHAN  EKONOMI  DI INDONESIA
Nani Dwi I.S., Fika Rahmadani, Dewi Pardian I.P.  , Devana Shofi Yudatama

## Jurusan Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi, Universitas Negeri Semarang
Info Artikel ________________ Sejarah Artikel: Diterima Mei 2019
Disetujui Agustus 2019 Dipublikasikan November 2019 ________________
Keywords: emisi CO2, konsumsi energi
hydroelectricity, gross domestic product __________________

## ABSTRAK
_______________________________________________________________
Penitian ini bertujuan untuk mengetahui kausalitas konsumsi energi hydroelectricity dan emisi CO2 terhadap perekonomian di Indonesia pada periode 1981-2017. Data penelitian ini berasal dari World Bank dan IEA tahun 2017. Metode  yang  digunakan  yaitu Granger  causality dan  VAR  untuk mendapatkan  hasil kausalitas.  Hasil  uji kausalitas menunjukkan bahwa ada kausalitas satu arah Konsumsi  Energi Hydroelectricity CO2  dan Gross  Domestic  Bruto ,  namun  untuk  Konsumsi  Energi Hydroelectricity dan CO2 menunjukan kausalitas dua arah di Indonesia.
 Alamat korespondensi:
Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Semarang Gedung L1, Lantai 1, Kampus Sekaran Gunungpati Semarang E-mail: (dewiintan19@students.unnes.ac.id)

## PENDAHULUAN
Energi  merupakan  hal  yang  sangat penting  dalam  berlangsungnya  perekonomian bangsa.  Khususnya  bahan  bakar  fosil  telah menjadi  komponen  yang  paling  banyak  yang digunakan  untuk  kegiatan  ekonomi  di  seluruh dunia.  Namun,  adanya  perluasan  yang memakan  energi  di  negara-negara  maju  dan berkembang yang membuat keprihatinan utama yakni  menipisnya  sumber daya energi terutama minyak  bumi  dan  juga  masalah  pemanasan global yang disebabkan oleh meningkatnya emisi gas  rumah  kaca  seperti  karbon  dioksida  (Co 2 ). Tantangan  energi  yang  bersifat  global  ini mengharuskan  sumber  daya  energi  terbarukan dikelola dan dipergunakan dengan tepat. Energi terbarukan  umumnya  didefinisikan  sebagai energi  yang  dihasilkan  dari  matahari,  angin, panas  bumi,  air,  dan  biomassa.  Berlawanan energi konvensional, energi terbarukan itu aman, bersih, dan tidak pernah habis. Oleh karena itu, energi  terbarukan  ini  berkembang  cepat  di seluruh  dunia  dan  di  prediksi  bisa  menggeser energi  konvensional  dalam  keseluruhan  energi. Seperti  contoh,  di  China  pembangkit  tenaga angin  meningkat  lebih  dari  pembangkit  dari batubara.
Energi terbarukan
dengan cepat memperkuat perannya dalam pasokan energi di seluruh  dunia.  Artinya,  investasi  dalam  energi terbarukan semakin cepat berkembang di banyak negara  maju  dan  negara  berkembang.  Menurut REN21,  ASEAN  menyumbang  rata-rata  45.7% dalam  menggunakan  energi  terbarukan  pada 2019, Filipina berkontribusi
dalam mengkonsumsi energi terbarukan sebesar 47.5% dan  Indonesia  sebeasar  47%  terutama  pada konsumsi hyropower dan bio energi. Munculnya hydroelectricity sebagai energi alternatif  yang  ramah  lingkungan  dapat membantu  mengurangi  kelangkaan  energi  dan tentunya mengurangi emisi CO2. Hydroelectricity atau  tenaga  air  adalah  energi  yang  dihasilkan dari air yang mengalir. Pembangkit energi yang memanfaatkan  air  dengan  cara  membendung aliran  air,  seperti  di  sungai  dan  bendungan. Hydroelectricity bisa dimanfaatkan untuk menghasilkan energi listrik yang bisa digunakan
baik  untuk  kebutuhan  rumah  tangga  maupun industri. Hydroelectricity memiliki  beberapa manfaat  yaitu  lebih  hemat,  lebih  bersih, terbarukan, dan ramah lingkungan.
Semakin tinggi pendapatan suatu negara, maka  negara  tersebut  akan  lebih  melek  akan kondisi lingkungannya. Negara dengan pendapatan  tinggi  akan  memikirkan  kondisi lingkungan nya dan kualitas udaranya. Sehingga negara  tersebut  akan  memilih  menggunakan energi terbarukan dan melakukan pembangunan berkelanjutan.  Negara-negara  yang  sudah menerapkan  hydroelectricity  yaitu  negara ASEAN-4 yaitu Indonesia, Malaysia, Thailand, Filipina  serta  3  Negara High  income yaitu Amerika Serikat, Inggris, dan Jepang.
Indonesia merupakan negara berkembang yang  memiliki  tingkat  pertumbuhan  ekonomi menengah.  Dalam  11  tahun  dari  tahun  2008- 2017  memiliki  pertumbuhan  ekonomi  yang cenderung  meningkat  pada  setiap  tahunnya. Sedangkan Negara High Income, dari namanya sajasudah jelas yaitu memiliki pendapatan yang tinggi. Tentunya memiliki tingkat pertumbuhan yang  tinggi  pula.  Negara  High  Income merupakan  negara  yang  sudah  maju  dan memiliki  perekonomian  yang  sudah  sangat bagus. Infrastruktur yang bagus dan fasilitas yang sudah  memadai.  Tentunya  mereka  memilih energi  terbarukan  untuk  diterapkan  pada negaranya.  Supaya  negaranya  dapat  ramah lingkungan  dan  memiliki  kualitas  limgkungan yang  baik.  Kondisi  lingkungan  juga  harus diperhatikan, tidak
hanya
pada perekonomiannya  saja.  Negara-negara  di  atas dapat  dikatakan  memiliki  perekonomian  yang sudah  baik  sehingga  kondisi  dan  kualitas lingkungan  pun  mulai  dilirik  dan  diperbaiki. Dengan  menerapkan  energi hydroelectricity di negara nya masing-masing dapat menekan emisi CO2.
Dalam  perjanjian  Kyoto  Protocol  to  the United  Nations  Framework  Convention  on Climate  Change (Protokol  Kyoto  mengenai Konvensi Rangka Kerja PBB tentang Perubahan Iklim)  menyatakan  bahwa  Negara-negara  yang meratifikasi  protokol  ini  berkomitmen  untuk mengurangi emisi/pengeluaran karbon dioksida dan lima gas rumah kaca lainnya, atau
bekerja  sama  dalam perdagangan  emisi jika mereka  menjaga  jumlah  atau  menambah  emisi gas-gas tersebut, yang telah dikaitkan dengan pemanasan  global.  Dengan  menekan emisi CO2 dapat mengurangi pemanasan global. Energi terbarukan berperan penting dalam target pengurangan 50% CO2 global pada tahun 2050 jika  rata-rata  jangka  panjang  kenaikan  suhu global  dibatasi  antara  2  dan  2.41C.  Selain keberhasilannya  dalam  memerangi  pemanasan global, energi terbarukan cenderung mengurangi ketergantungan  pada  energi  bahan  bakar  fosil yang diimpor dan meningkatkan pasokan.Baru- baru  ini,  korelasi  antara  pertumbuhan  ekonomi dan  konsumsi  energi  terbarukan  telah  menjadi bidang  penelitian  substansial.  Khususnya, memeriksa  signifikansi  arah  kausalitas  antara kedua variabel sangat bermanfaat, karena dapat memberikan  wawasan  berharga  bagi  pembuat kebijakan.

## KAJIAN PUSTAKA
Teori  yang  menghubungkan  degradasi lingkungan  dengan  tingkat  pendapatan  per kapita  disebut  sebagai  Environmental  Kuznets Curve  (EKC).  Hipotesis  EKC  menyatakan bahwa  ketika  pendapatan  suatu  daerah  masih rendah,  perhatian  daerah  tersebut  akan  tertuju pada  cara  meningkatkan  pendapatan  dengan mengesampingkan permasalahan kualitas lingkungan.  Ketika  pendapatan  suatu  daerah terus bertumbuh seiring pembangunan ekonomi, produksi  manufaktur  akan  menyumbang sejumlah  besar  produk  domestik  regional  bruto dan  diiringi  dengan  kenaikan  tingkat  polusi (Nuriah Alfisyahri, Syafruddin KArimi, 2020). Menurut  Kuznets  (dalam  Zakiah  Husna  & Idris2019)  pertumbuhan  ekonomi  merupakan kenaikan  kemampuan  suatu  negara  dalam jangka panjang untuk memberikan berbagai jenis barang  ekonomi  rakyatnya.  Kemampuan tumbuh  sesuai  dengan  kemajuan  teknologi, penyesuaian kelembagaan dan perlunya ideologi.  Definisi  ini  memiliki  3  (tiga) komponen,  pertama  pertumbuhan  ekonomi suatu bangsa terlihat dari meningkat secara terus- menerus  sehingga  menjadi  persediaan  barang. Kedua,  teknologi  canggih  merupakan  faktor dalam  pertumbuhan  ekonomi  memastikan
pertumbuhan  tingkat  kemampuan  dalam penyampaian berbagai banyak hal untuk rakyat. Ketiga,  penggunaan  teknologi  secara  luas  dan efisien  perlu  penyesuaian  dalam  kelembagaan dan  ideologi  sehingga  inovasi  yang  dihasilkan oleh  manusia  sains  dapat  digunakan  dengan tepat.

## Konsumsi  energi  tenaga  air  dan  pertumbuhan ekonomi
Abakah (1993) meneliti hubungan antara tiga sumber konsumsi energi yang berbeda, yaitu :  arang,  minyak  bumi,  dan  pembangkit  listrik tenaga air serta pertumbuhan ekonomi di Ghana selama periode 1976-1990. Penulis menemukan bahwa  konsumsi  listrik  tenaga  air  dan  minyak bumi memiliki dampak positif pada pertumbuhan  ekonomi  di  Ghana  dalam  jangka pendek dan panjang, sedangkan konsumsi arang berhubungan  negatif  dengan  pertumbuhan ekonomi.
Selanjutnya  Okafor  (2012),  meneliti hubungan  kausal  antara  konsumsi  energi terpilah,  antara  lain  :  batubara,  hidro,  dan minyak  serta  pertumbuhan  ekonomi  di  Nigeria dan  Afrika  Selatan  selama  kurun  waktu  1970 – 2010. Mereka menemukan hubungan kausal dua arah  antara  konsumsi  energi  tenaga  air  dan pertumbuhan ekonomi.
Ziramba (2013) meneliti hubungan antara konsumsi listrik tenaga air dengan pertumbuhan ekonomi  di  tiga  negara  Afrika,  yaitu:  Mesir, Afrika Selatan, dan Aljazair selama 1980 – 2009. Hasil  empiris  menunjukkan  bahwa  konsumsi listrik  tenaga  air  memiliki  dampak  positif  pada pertumbuhan  ekonomi  di  kedua  negara  (Mesir dan  Afrika  Selatan).  Selanjutnya,  mereka menemukan  kausalitas  dua  arah  antara konsumsi  listrik  tenaga  air  dan  pertumbuhan ekonomi  di  Aljazair,  padahal  sudah  ada  dari kausalitas searah dari pertumbuhan ekonomi ke konsumsi  listrik  tenaga  air  di  Afrika  Selatan. Namun  tidak  hubungan  sebab  akibat  yang terjalin antara kedua variabel di Mesir.
Degan menggunakan pendekatan pengujian  batas  ARDL,  Bildirici  (2014) menyelidiki  hubungan  antara  konsumsi  energi tenaga  air,  emisi  CO2,  dan  ekonomi pertumbuhan di 15 negara dengan periode waktu
yang  berbeda.  Hasil  menunjukkan  keberadaan hipotesis  pertumbuhan  di  Austria,  hipotesis konservasi di Jerman, dan hipotesis kenetralan di Inggris. Namun, hipotesis umpan balik didirikan antara  konsumsi  energi  tenaga  air  dan pertumbuhan ekonomi di negara-negara lain.
Sebuah studi terbaru oleh Bildirici (2016) menemukan  kehadiran  kausalitas  satu  arah mengalir dari konsumsi energi tenaga air untuk pertumbuhan ekonomi di negara-negara OECD dengan  negara-negara  berpenghasilan  tinggi. Studi  ini  juga  mengkonfirmasi  kausalitas  satu arah  berjalan  dari  pertumbuhan  ekonomi  ke konsumsi  energi  tenaga  air  di  Brasil,  AS, Finlandia,  Meksiko,  dan  Turki  dalam  jangka pendek.  Selanjutnya,  mereka  melaporkan kausalitas  dua  arah  antara  kedua  variabel  ini dalam jangka panjang.

## Konsumsi energi tenaga air dan emisi CO2
Dalam  dua  dekade  terakhir,  banyak penelitian  telah  melaporkan  bahwa  konsumsi energi mengarah pada emisi CO2 di negara maju dan  negara  berkembang.  Karena  itu,  banyak pemerintah negara dan pembuat kebijakan telah mengakui  peran  konsumsi  energi  terbarukan dalam  memenuhi  permintaan  energi  mereka tanpa  adanya  degradasi  lingkungan.  Dalam beberapa  tahun  terakhir,  ada  minat  yang meningkat  untuk  memeriksa  nexus  antara konsumsi  energi  tenaga  air  dan  emisi  CO2. Misalnya,  Bildirici  (2014)  meneliti  hubungan diantara  konsumsi  energi  tenaga  air,  ekonomi pertumbuhan,  dan  emisi  CO2  pada  15  negara. Penulis  mendokumentasikan  tidak  adanya hubungan  sebab  akibat  antara  konsumsi  energi tenaga air dan emisi CO2 di Belgia, Islandia, dan Inggris.  Namun,  terdapat  kausalitas  satu  arah dari emisi CO2 menuju konsumsi energi tenaga air di seluruh negara.
Lau  et  al.  (2016)  juga  menganalisis hubungan  antara  konsumsi  pembangkit  listrik tenaga  air,  pertumbuhan  ekonomi,  dan  emisi CO2  di  Malaysia  selama  1965-2010.  Hasil empiris  mereka  terungkap  bahwa  konsumsi pembangkit listrik tenaga air Granger menyebabkan emisi CO2 dalam jangka pendek. Namun,  pertumbuhan  ekonomi  dan  Granger
konsumsi  listrik  tenaga  air  menyebabkan  emisi CO2 dalam jangka panjang.
Bildirici dan Gökmeno ğ lu (2017)
menyelidiki  hubungan  antara  konsumsi  energi tenaga  air,  pertumbuhan  ekonomi,  dan  emisi CO2 di negara-negara G7 dalam kerangka kerja multivarian, yang mencakup periode 1961-2013. Temuan mereka mengkonfirmasi bukti kausalitas searah dari konsumsi energi tenaga air hingga pertumbuhan
ekonomi secara keseluruhan dan kausalitas dua arah antara dua variabel ini di beberapa negara G7. Pelajaran ini juga menemukan kausalitas searah yang berasal dari  emisi  CO2  ke  konsumsi  energi  tenaga  air dalam  rezim  pertama,  kedua,  dan  ketiga, sedangkan  kausalitas  searah  diamati  dari konsumsi  energi  tenaga  air  ke  emisi  CO2  di beberapa  negara  G7.  Selanjutnya  terdapat kausalitas  dua  arah  antara  emisi  CO2  dan pertumbuhan ekonomi dalam seluruh rezim.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan kuantitatif  dengan  jenis  penelitian  kausal    dan menggunakan    data    sekunder.  Penelitian  ini bertujuan untuk mencari kemungkinan terjadinya  hubungan  sebab  dan  akibat  antar variabel.  Penelitian  ini  menggunakan  data sekunder  dengan  tahun  periode  1981  hingga 2017. Data diperoleh dari IEA dan World Bank. Dengan  sampel  yang  digunakan    negara Indonesia.
Periode  yang  digunakan  berjumlah  37 tahun, mulai dari tahun 1981 hingga 2017 dalam penelitian  ini  menggunakan  data-data  terbaru diharapkan  bisa  menjelaskan  fenomena  di lapangan  dengan  lebih  baik.  Jangka  waktu  37 tahun  dipilih  bertujuan  untuk  mencakup  lebih banyak  data  yang  akan  diteliti  sehingga  lebih relevan.  Karena  dalam  periode  tersebut  yakni tahun 2000-an beberapa negara di dunia sedang gencar-gencarnya dalam meningkatkan perekonomian  salah  satunya  dengan  naiknya proses  produksi  disektor  industri.  Hal  tersebut mengakibatkan  emisi  CO2  naik  pada  setiap tahunya,  karenanya  kesadaran  pemerintah  dan masyarat  dunia  terhadap  kualitas  lingkungan jauh lebih besar.
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah    analisis restricted  vector autoregressive (VAR). Metode ini digunakan untuk menganalisis hubungan pengaruh atau kausalitas antar  variabel,  baik  terdapat  kausallitas  2  arah, kausalitas  satu  arah,  maupun  tidak  ada kausalitas. Dengan menggunakan data  tahunan ( time series ) dari tahun 1981 sampai 2017. Dalam model VAR, null-hypothesis yang dirumuskan adalah variabel
x tidak mempengaruhi  y  dan  hipotesis  alternatifnya adalah  variabel  x  dapat  mempengaruhi  y. Analisis  VAR  merupakan  model  VAR  yang setiap  variabel  penelitiannya  tidak  dapat  terus saling  mempengaruhi  satu  sama  lain  terhadap seluruh  variabel,  melainkan  ada  batasan hubungan  pengaruh  (restriksi).  Restriksi  ini ditentukan  berdasarkan teori-teori bersangkutan yang ada.
Sebagai  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  menganalisis  kointegrasi,  kausalitas Granger  dan  dinamika  keterkaitan  di  antara variabel-variabel  yang  menarik,  kami  tentukan vektor  autoregresif  berikut  (VAR)  sistem  untuk menemukan hubungan di antaranya: GDP t = β 0 + β 1 HDR t-1 + β 2 CO2 t-1 + e t Di  mana  CO2  adalah  Emisi  karbon  dioksida; HDR  adalah  konsumsi hydroelectricity ;  GDP adalah Pendapatan Domestik Bruto dan t adalah periode tahun.
Hubungan  pengaruh  yang  akan  diuji adalah  konsumsi hydroelectricity ,  pertumbuhan ekonomi dan emisi CO2. Sehingga dalam proses analisis ini, jumlah variabel yang diteliti adalah sebanyak  3  variabel  dengan  menggunakan  lag optimumnya.
Dalam melalukan proses analisis menggunakan model VAR, terdapat beberapa tahap pengujian yang  harus  dilakukan.  Tahap-tahap  pengujian tersebut antara lain sebagai berikut:
1. Uji Unit Root
Sebelum  melakukan  analisis  hubungan pengaruh,  perlu  dipastikan  terlebih  dahulu apakah  data  dari  variabel-variabel  yang digunakan  sudah  stationer  atau  belum.  Jika belum  perlu  dianalisis  lebih  lanjut  lagi  sampai datanya stationer. Stasioneritas data merupakan syarat  awal  sebelum  melakukan  analisis Vector
Autoregressive (VAR)  ataupun  tes  hubungan pengaruh,  karena  jika  datanya  tidak  stasioner bisa mengakibatkan fenomena kesimpulan yang salah.  Untuk  mengetahui  hal  tersebut,  dapat digunakan  uji  unit  root  yang  merupakan  salah satu metode dalam menganalisis data time series. Terdapat  banyak  jenis  tes  unit  root  dengan metodenya  yang  berbeda-beda  dan  dalam penelitian  ini  jenis  tes  yang  digunakan  adalah augmented Dickey-Fuller (ADF), Phillips-Perron (PP)  dan  tes Kwiatkowskie-Phillipse-Schmidte-Shin (KPSS).  Tipe  tes  yang  digunakan  merupakan analisis  khusus  data  tren  time  series.  Pada penggunaanya  dalam  pengujian  VAR,  hasil  uji unit  root  yang  digunakan  harus  konsisten,  itu artinya  hanya  hasil  uji  dari  salah  satu  jenis  tes saja  yang  digunakan.  Penentuan  jenis  tes  yang paling  efektif  digunakan  nantinya  tergantung dari  hasil  stasioneritas  yang  paling  baik.  Oleh karena  itu,  terlebih  dahulu  dilakukan  ketiga metode uji unit root tersebut.
2. Penentuan Lag Optimal Ketika melakukan regresi data time series menggunakan  metode  VAR  dan  kointegrasi, biasanya  penting  untuk  memasukkan  nilai  lag optimal.  Dalam  menentukan  berapa  besar  lag yang optimal untuk digunakan tersebut, terdapat beberapa kriteria seleksi yang dapat diterapkan. Tiga kriteria yang paling populer adalah Akaike Information  Criterion  (AIC),  Hannan-Quinn (HQ) dan Schwarz' Information Criterion (SIC). Gabungan ketiga metode kriteria penentuan lag optimal tersebut merupakan cara penentuan lag optimal yang digunakan dalam penelitian ini.
3. Analisis Impulse Response Function
Secara umum, impulse response merupakan  reaksi  suatu  sistem  dinamik  dalam merespon  berbagai  perubahan  eksternal.  Lebih lanjut,  impulse  response  menjelaskan  reaksi shock  sebuah  sistem  terhadap  suatu  fungsi waktu.  Sehingga  impulse  response  dapat didefinisikan  sebagai  suatu  model  yang menganalisis  reaksi  pengaruh  oleh  shock  suatu variabel terhadap variabel lain yang akan terjadi di dalam  periode waktu data penelitian. Reaksi pengaruh tersebut dapat berupa pengaruh positif maupun  negatif,  tergantung  pada  teori  yang
bersangkutan.  Besar  shock  suatu  variabel terhadap  respon  dari  variabel  yang  dipengaruhi adalah  satu  dan  dua  dari  besar  standar  deviasi. Ini ditujukan untuk menentukan apakah sebuah respon  pada  horizon  tertentu  significantly different from zero atau tidak.

## 4. Uji Kausalitas
Uji  ini  dilakukan  untuk  mengetahui signifikansi  pengaruh  atau  kausalitas  antar variabel  penelitian  yang  telah  ditentukan. Pengaruh yang akan diuji adalah pengaruh dari masing-masing  variabel  yaitu  Hydroelectricity, Pertumbuhan Ekonomi, dan emisi CO2.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Unit Root Test
Prosedur  pengujian  dalam  penelitian  ini  yang pertama  yaitu  uji  unit  root  pada  level  dan 1st
difference yang  dilakukan  untuk  menentukan apakah  masing-masing  variabel  stasioner  atau non-stasioner.  Uji  unit  root  menggunakan Augmented  Dickey  Fuller  (ADF)  tes  yang dikembangkan  oleh  Dickey  dan  Fuller  (1979). Tes Augmented Dickey-Fuller digunakan untuk menentukan  tingkat  atau  derajat  integrasi variabel dan juga untuk mengoreksi urutan serial korelasi yang lebih tinggi dengan menambahkan dari  segi  perbedaan  lag.  Tabel  berikut  akan menunjukkan  hasil  uji  unit  root  untuk  setiap variabel :
1. Variabel GDP
Berdasarkan  hasil  pengujian  unit  root  test, variabel GDP tidak stasioner pada tingkat  level akan  tetapi  setelah  diturunkan  pada  tingkat  1 st difference  menjadi  stasioner  karena  nilai  Prob <0.05. Oleh karena itu, variabel GDP stasioner pada tingkat pertama.

## Tabel 1. Pengujian Unit Root Test Variabel GDP

## Variabel Hydroelectricity
Berdasarkan  hasil  pengujian  unit root  test,  variabel  hydroelectricity  tidak stasioner  pada  tingkat  level  akan  tetapi setelah diturunkan pada tingkat 1 st
difference  menjadi  stasioner  karena  nilai Prob  <0.05.  Oleh  karena  itu,  variabel hydroelectricity  stasioner  pada  tingkat pertama.

## Tabel 2. Pengujian Unit Root Test Variabel Hydroelectricity
Variabel CO2 (Karbondioksida)
Berdasarkan hasil pengujian unit root test, variabel  CO2  tidak  stasioner  pada  tingkat  level akan  tetapi  setelah  diturunkan  pada  tingkat  1 st difference  menjadi  stasioner  karena  nilai  Prob <0.05.  Oleh  karena  itu,  variabel  CO2  stasioner pada tingkat pertama.
Tabel 3. Pengujian Unit Root Test Variabel CO2
Dari  ketiga  tabel  di  atas,  dapat  ditarik kesimpulan bahwa variabel GDP,
Hydroelectricity,  dan  CO2  tidak  stasioner  pada tingkat level. Namun, setelah diturunkan pada 1st
difference semua variabel stationer. Oleh karena itu, semua  variabel  tidak  stationer  pada  tingkat  level dan terintegrasi pada tingkat pertama.

## Uji Kointegrasi
Setelah  menetapkan  bahwa  variabel  GDP, Konsumsi Hydroelectricity dan  Emisi  Karbon dioksida  (CO2)  stasioner  pada  tingkat  pertama, selanjutnya  adalah  menguji  apakah  terdapat hubungan  jangka  panjang  di  antara  mereka.
Pengujian kointegrasi dimaksud untuk mengetahui  hubungan  dalam  jangka  panjang masing-masing  variabel.  Syarat  dalam  estimasi VAR,  yaitu  ada  hubungan  kointegrasi  di dalamnya.  Apabila  tidak  terdapat  hubungan kointegrasi, maka estimasi VAR batal digunakan, melainkan  harus  menggunakan  model  VECM. Dalam  penelitian  ini,  pengujian  kointegrasi digunakan  metode Johansen’s Cointegration  Test yang tersedia dalam software eviews dengan critical value 0,05. Hasil uji kointegrasi ditunjukkan oleh tabel 4:
Tabel 4. Uji Kointegrasi Johansen’s Cointegration Test
Dari  tabel  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  nilai probabilitas none 0.36  lebih  besar  dari  nilai probabilitas  0.05  sehingga  penelitian  ini  tetap menggunakan  estimasi  VAR.  Oleh  karena  itu dalam  variabel  GDP, hydroelectricity dan  CO2 tidak terdapat hubungan.

## Impulse Respond
1. GDP
• Pada  periode  pertama,  variabel  GDP dapat menjelaskan dirinya sendiri sebesar 100%.
• Pada periode kedua, variabel GDP dapat menjelaskan  dirinya  sebesar  98.57%,
sedangkan  sisanya  dijelaskan  oleh variabel hydroelectricity sebesar 1.32% dan
variabel CO2 sebesar 0.10%.
• Pada periode ketiga, variabel GDP dapat menjelaskan  dirinya  sebesar  99.05%, sedangkan  sisanya  dijelaskan  variabel hydroelectricity  sebesar  0.87  %  dan variabel CO2 sebesar 0.07%.
• Pada  periode  keempat,  variabel  GDP dapat  menjelaskan  dirinya  sebesar 98.83%,  sedangkan  sisanya  dijelaskan variabel  hydroelectricity  sebesar  0.9  %
dan variabel CO2 sebesar 0.26%.
• Pada periode kelima, variabel GDP
dapat  menjelaskan  dirinya  sebesar
98.46 %, sedangkan sisanya
dijelaskan  variabel  hydroelectricity sebesar  0.96  %  dan  variabel  CO2 sebesar 0.57%.
• Pada periode keenam, variabel GDP dapat  menjelaskan  dirinya  sebesar 97.99%,
sedangkan sisanya dijelaskan  variabel  hydroelectricity
sebesar  0.97%  dan  variabel  CO2 sebesar 1.02%.
• Pada periode ketujuh, variabel GDP dapat  menjelaskan  dirinya  sebesar 97.44%,
sedangkan sisanya dijelaskan  variabel  hydroelectricity sebesar  0.95%  dan  variabel  CO2
sebesar 1.60%.
• Pada  periode  kedelapan,  variabel GDP  dapat  menjelaskan  dirinya sebesar  96.8%,  sedangkan  sisanya dijelaskan  variabel  hydroelectricity sebesar  0.89%  dan  variabel  CO2 sebesar 2.3%.
• Pada  periode  kesembilan,  variabel GDP  dapat  menjelaskan  dirinya sebesar  96.06%,  sedangkan  sisanya dijelaskan    dijelaskan  variabel hydroelectricity  sebesar  0.85%  dan variabel CO2 sebesar 3.08%.
• Pada  periode  kesepuluh,  variabel
GDP  dapat  menjelaskan  dirinya sebesar  95.19%,  sedangkan  sisanya dijelaskan  variabel  hydroelectricity sebesar  0.86%  dan  variabel  CO2 sebesar 3.94%.

## Tabel 5 Variance Decomposition Variabel

## GDP

## 2. Hydroelectricity

## Tabel 6 Variance Decomposition Variabel
Hydroelectricity
• Pada  periode  pertama,  variabel hydroelectricity  dapat  menjelaskan dirinya  sebesar  84.73%,  sedangkan sisanya  dijelaskan  oleh  variabel GDP sebesar 15.26%.
• Pada  periode  kedua,  variabel hydroelectricity  dapat  menjelaskan dirinya  sebesar  83.68%,  sedangkan sisanya  dijelaskan  oleh  variabel DGP  sebesar  16.27%  dan  variabel
CO2 sebesar 0.03%
• Pada  periode  ketiga,  variabel hydroelectricity  dapat  menjelaskan dirinya  sebesar  82.91%,  sedangkan sisanya  dijelaskan  variabel  GDP sebesar  016.09%  dan  variabel  CO2 sebesar 0.99%
• Pada  periode  keempat,  variabel hydroelectricity  dapat  menjelaskan
dirinya  sebesar  82.79%,  sedangkan sisanya  dijelaskan  variabel  GDP sebesar  16.04%  dan  variabel  CO2 sebesar 1.16%
• Pada  periode  kelima,  variabel hydroelectricity  dapat  menjelaskan dirinya  sebesar  82.07  %,  sedangkan sisanya  dijelaskan  variabel  GDP sebesar  16.48%  dan  variabel  CO2 sebesar 1.44%.
• Pada  periode  keenam,  variabel hydroelectricity  dapat  menjelaskan dirinya  sebesar  80.9%,  sedangkan sisanya  dijelaskan  variabel  GDP sebesar  17.32%  dan  variabel  CO2 sebesar 1.77%.
• Pada  periode  ketujuh,  variabel hydroelectricity  dapat  menjelaskan dirinya  sebesar  79.32%,  sedangkan sisanya  dijelaskan  variabel  GDP sebesar  18.5%  dan  variabel  CO2 sebesar 2.16%.
• Pada  periode  kedelapan,  variabel hydroelectricity  dapat  menjelaskan dirinya  sebesar  77.53%,  sedangkan sisanya  dijelaskan  variabel  GDP sebesar  19.86%  dan  variabel  CO2
sebesar 2.6%.
• Pada  periode  kesembilan,  variabel hydroelectricity  dapat  menjelaskan dirinya  sebesar  75.68%,  sedangkan sisanya  dijelaskan  variabel  GDP sebesar  21.22%  dan  variabel  CO2 sebesar 3.08%.
• Pada  periode  kesepuluh,  variabel hydroelectricity  dapat  menjelaskan dirinya  sebesar  73.85%,  sedangkan sisanya  dijelaskan  variabel  GDP
sebesar  22.52%  dan  variabel  CO2 sebesar 3.62%.

## 3. CO2

## Tabel 7 Variance Decomposition

## Variabel CO2
• Pada periode pertama, variabel CO2 dapat  menjelaskan  dirinya  sendiri sebesar  88.53%,  sedangkan  sisanya dijelaskan  variabel  GDP  sebesar
7.73%  dan  variabel  hydroelectricity sebesar 3.72%.
• Pada  periode  kedua,  variabel  CO2 dapat  menjelaskan  dirinya  sebesar 81.54%, sedangkan sisanya dijelaskan  oleh  variabel  GDP sebesar 7.61% dan variabel
hydroelectricity sebesar 10.83%.
• Pada  periode  ketiga,  variabel  CO2 dapat  menjelaskan  dirinya  sebesar 74.59%, sedangkan sisanya
dijelaskan  variabel  GDP  sebesar 6.07 % dan variabel hydroelectricity sebesar 19.32%.
• Pada periode keempat, variabel CO2 dapat  menjelaskan  dirinya  sebesar 70.36%, sedangkan sisanya
dijelaskan  variabel  GDP  sebesar
5.07 % dan variabel hydroelectricity sebesar 24.55%.
• Pada  periode  kelima,  variabel  CO2
dapat  menjelaskan  dirinya  sebesar 66.34 %, sedangkan sisanya
dijelaskan  variabel  GDP  sebesar 4.76%  dan  variabel  hydroelectricity sebesar 28.89%.
• Pada periode keenam, variabel CO2 dapat  menjelaskan  dirinya  sebesar 62.53%, sedangkan sisanya dijelaskan  variabel  GDP  sebesar
5.14%  dan  variabel  hydroelectricity sebesar 32.31%.
• Pada periode ketujuh, variabel CO2 dapat  menjelaskan  dirinya  sebesar
59.28%, sedangkan sisanya
dijelaskan  variabel  GDP  sebesar 6.07%  dan  variabel  hydroelectricity sebesar 34.64%.
• Pada  periode  kedelapan,  variabel CO2  dapat  menjelaskan  dirinya sebesar  56.44%,  sedangkan  sisanya dijelaskan  variabel  GDP  sebesar 7.5%  dan  variabel  hydroelectricity sebesar 36.05%.
• Pada  periode  kesembilan,  variabel
CO2  dapat  menjelaskan  dirinya sebesar  53.93%,  sedangkan  sisanya dijelaskan    variabel  GDP  sebesar 9.32%  dan  variabel  hydroelectricity sebesar 36.74%.
• Pada  periode  kesepuluh,  variabel CO2  dapat  menjelaskan  dirinya sebesar  51.7%,  sedangkan  sisanya dijelaskan  variabel  GDP  sebesar
11.41% dan variabel hydroelectricity sebesar 36.87%.

## Lag Maximum
Pengujian  lag  maksimum  untuk  analisis VAR  ditentukan  melalui  uji  gabungan  ketiga metode kriteria penentuan lag maksimum, yaitu Akaike  Information  Criterion  (AIC),  Hannan Quinn  dan  Schwarz'  Information  Criterion (SIC).  Besar  lag  maksimum  yang  efektif  untuk dipilih sebagai input dalam analisis VAR, dapat diketahui melalui hasil pengujian yang terdapat pada  information  criteria.  Tabel  8  adalah  hasil penentuan lag maksimum :

## Tabel 8 Hasil Penentuan Lag Maksimum
Berdasarkan  hasil  penentuan  lag  optimal menurut ketiga metode tersebut, lag yang paling optimal dan akan efektif untuk digunakan dalam analisis VAR adalah sebanyak 2 lags atau p = 2.

## Uji Kausalitas
Uji  kausalitas  dilakukan  untuk  mengetahui apakah suatu variabel endogen dapat diperlakukan  sebagai  variabel  eksogen.  Uji kausalitas  dapat  dilakukan  dengan  berbagai metode  diantaranya  metode Granger’s  Causality dan Error  Correction  Model  Causality .  Pada penelitian  ini,  digunakan  metode Granger’s Causality . Granger’s  Causality untuk  menguji adanya hubungan kausalitas antara dua variabel.
Dari  dua  pengujian  data  sebelumnya,  semua variabel telah memenuhi
persyaratan
stasioneritas  data  uji  ADF  dimana,  stasioner pada  tingkat first  difference .  Oleh  karena  semua variabel  data  sudah  stasioner  pada  tingkat first difference ,  dapat  dilakukan  langkah  selanjutnya yaitu dengan melakukan uji kointegrasi. Setelah didapati  hasil  bahwa  nilai  probabilitas  >0.05 maka  model  yang  digunakan  dalam  estimasi adalah  Model  VAR.    Terakhir,  langkah  yang dilakukan  adalah  melakukan  uji  kausalitas. Setelah dilakukan uji ini didapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 9. Uji Kausalitas
Berdasarkan  hasil  uji  kausalitas  diatas  dapat dijelaskan  bahwa  variabel  yang  memiliki hubungan  kausalitas  granger  ialah  variabel dengan nilai probabilitas lebih kecil dari α = 0,05. Penjelasannya sebagai berikut :
a. Variabel  Hydroelectricity  tidak  ada kausalitas dengan variabel GDP karena nilai    probabilitas  0,0773  >  0,05  dan untuk variabel GDP ada kausalitas satu arah  terhadap  variabel  Hydroelectricity karena nilai probabilitas 0,0271 < 0,05. Dapat  disimpulkan  bahwa  terjadi kausalitas  searah  antara  variabel  GDP dan  Hydroelectricity,  yaitu  variabel Hydroelectricity  yang  secara  statistik berkausalitas  terhadap  variabel  GDP, namun tidak berlaku sebaliknya. Hal ini sejalan dengan penelitian oleh Alfisyahri,  et  al  (2020),  dengan  hasil penelitian  variabel  GDP  memiliki
kausalitas  satu  arah  terhadap  variabel Hydroelectricity  pada  negara  China, India, Turki, Kanada, dan Prancis.
b. Variabel  CO2  memiliki  kausalitas terhadap  variabel  GDP  karena  nilai probabilitas  0,0498  <  0,05  dan  untuk variabel GDP tidak memiliki kausalitas terhadap  variabel  CO2  karena  nilai probabilitas  0,2598  >  0,05.  Dapat disimpulkan  bahwa  variabel  CO2 menjadi  kausalitas  dari  variabel  GDP. Dengan  didukung  penelitian  oleh Karimi,  et  al  (2020)  dengan  variabel CO2  memiliki  kausalitas  satu  arah terhadap  GDP  pada  negara  China, India, dan Rusia.
c. Variabel  CO2  ada  kausalitas  terhadap variabel  Hydroelectricity  karena  nilai probabilitas 0,0222 < 0,05 dan variabel
Hydroelectricity  memiliki  kausalitas terhadap  CO2  karena  nilai  probabilitas 0,0026  <  0,05.  Dapat  disimpulkan bahwa terjadi kausalitas dua arah antar variabel Hydroelectricity dan CO2 yang bisa diartikan variabel tersebut memiliki timbal balik antar keduanya. Hal ini di dukung  penelitian  oleh  Karimi,et  al (2020), yang hasilnya adanya kausalitas dua  arah  antara  Hydroelectricity terhadap CO2 hanya  pada  Negara Uni Eropa  yang  mempengaruhi  dalam jangka pendek.

## SIMPULAN
Menurut  hasil  analisis  di  atas  dapat disimpulkan bahwa
konsumsi
energi hydropower  terdapat  kausalitas  dua  arah terhadap  gross  domestic  product  pada  Negara Indonesia.  Munculnya  energi  terbarukan  yaitu energy  hydropower  dapat  mengakibatkan  gross domestic product meningkat. Begitupula dengan kondisi  gross  domestic  product  yang  semakin tinggi  pada  suatu  negara  mendorong  negara tersebut  akan  memanfaatkan  energi  terbarukan sebagai sumber energi di negaranya.
GDP  (gross  domestic  product)  terdapat kausalitas  satu  arah  terhadap  Emisi  karbon dioksida. Yang berarti bahwa terdapat pengaruh antara  emisi  karbon  dioksida  terhadap  gross domestic  product.    Sedangkan  gross  domestic product  terhadap  emisi  karbon  dioksida  tidak terdapat pengaruh.
Emisi karbon dioksida terdapat kausalitas dua arah terhadap konsumsi energi hydropower. Berarti  bahwa  semakin  tinggi  emisi  karbon dioksida  pada  suatu  negara  maka  konsumsi energi  terbarukan  yaitu  energi  hydropower semakin  meningkat.  Dengan  diterapkannya energy  hydropower  pada  suatu  negara  maka emisi  karbon  dioksidanya  akan  semakin menurun  karena  energi  tersebut  ramah lingkungan.

## DAFTAR PUSTAKA
Abakah EM (1993) A review of economic growth and energy consumption in a developing country; Ghana. OPEC Energy Rev 17(1):47 – 61
Bildirici  ME  (2014)  Hydroelectricity  energy consumption,  environmental  pollution,  and economic growth. J Energy Dev 40(1/2):189 – 208. Bildirici  M  (2016)  The  relationship  between hydroelectricity  energy  consumption  and economic  growth.  Proc  Econo  Finance 38:264 – 270.
Bildirici,  M.  E.,  &  Gökmeno ğ lu,  S.  M.  (2017). Environmental  pollution,  hydroelectricity energy  consumption  and  economic  growth:
Evidence  from  G7  countries. Renewable  and
Sustainable  Energy  Reviews , 75 (October),  68 – 85. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.10.052 Nuriah Alfisyahri, Syafruddin KArimi, E. R. (2020).
Hubungan  Kausalitas  Konsumsi  Energi Hydroelectricity,  Emisi  Karbon  Dioksida dan  Pertumbuhan  Ekonomi  pada  Negara- negara G20. Jurnal Ilmiah MEA (Manajemen, Ekonomi, Dan Akuntansi) , 4 (1), 114 – 127.
Okafor  HO  (2012)  Testing  the  relationship  between energy  consumption  and  economic  growth: evidence  from  Nigeria  and  South  Africa.  J Econ Sustain Dev 3(11):111 – 124
Zakiah Husna, I. (2019). Pengaruh Konsumsi Energi dan Rezim Terhadap Pertumbuhan Ekonomi. Jurnal  Kajian  Ekonomi  Dan Pembangunan , 1 (2), 401 – 408. https://doi.org/10.1017/CBO97811074153
24.004.
Ziramba E (2013) Hydroelectricity consumption and economic  growth  nexus:  time  series experience of three African countries. Eur Sci J 9(1):85 – 96 Basyiran,  T.  B.  (2016).  Konsumsi  Energi  Listrik, Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Penduduk Terhadap  Emisi  Gas  Rumah  Kaca Pembangkit Listrik Di Indonesia. 1-54. Eduardo Heyko, Z. H. (2016). Strategi Pemanfaatan Energi Terbarukan Dalam Rangka Kemandirian  Energi  Daerah  Provinsi Kalimantan Timur. Jurnal Ekonomi Keuangan dan Manajemen , 1-28.
Mallesh  Ummalla,  A.  S.  (2018).  The  Impact  Of
Hydropower  Energy  Consumption  On Economic  Growth  And  CO2  Emissions  in China. Environmental  Science  and  Pollution Research , 35725-35737.
Serdo Nurdi Putra, A. S. (2019). Analisis Hubungan Kausalitas  Pengguna  Energi,  Pertumbuhan Ekonomi  Dan  Emisi  Lingkungan  Di Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 49- 68.
1