VOLUME 3 ISSUE 1 JULY 2021 E-ISSN: 2685-5771 | P-ISSN: 2685-5860
Publisher: Agribusiness Department Agriculture Faculty State University of Gorontalo Website: http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jaj

## PENGARUH PERTUMBUHAN EKONOMI, POPULASI PENDUDUK KOTA, KETERBUKAAN PERDAGANGAN INTERNASIONAL TERHADAP EMISI KARBON DIOKSIDA (CO 2 ) DI NEGARA ASEAN
Retno Febriyastuti Widyawati *)1) , Ermatry Hariani 1) , Andi Lopa Ginting 2) , Elisabeth Nainggolan 3)
1) Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Wijaya Kusuma Surabaya, Surabaya, Indonesia
2) Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi, Universitas Terbuka, Jakarta, Indonesia
3) Program Studi Manajemen, STIE Eka Prasetya, Medan, Indonesia
*) E-mail Penulis Korespondensi: retnofebriyastutiwidyawati@uwks.ac.id

## ABSTRAK
Tujuan  penelitian  ini  menganalisis  pengaruh  pertumbuhan  ekonomi,  populasi penduduk kota ( urban population ), dan keterbukaan perdagangan internasional ( trade openness )  terhadap  emisi  karbon  dioksida  (CO 2 )  di  Negara  ASEAN.  Penelitian  ini menggunakan  data  panel  mulai  dari  tahun  2000  sampai  dengan  tahun  2014.  Unit analisis  yaitu  Negara  ASEAN:  Brunei  Darussalam,  Indonesia,  Kamboja,  Laos, Myanmar,  Malaysia,  Philippines,  Singapore,  Thailand,  dan  Vietnam.  Tehnik  analisis data menggunakan regresi linier data panel, dengan bantuan software Eviews-9. Hasil penelitian menunjukkan, variabel pertumbuhan ekonomi dan keterbukaan perdagangan  internasional  masing-masing  mempunyai  pengaruh  negatif  dan signifikan terhadap emisi gas karbon dioksida, sedangkan variabel populasi penduduk kota berpengaruh positif dan signifikan terhadap emisi gas karbon dioksida di Negara ASEAN  tahun  2000-2014.  Variabel-variabel  dalam  penelitian  ini  dapat  digunakan sebagai  upaya  dalam  mengurangi  emisi  karbon  dioksida  di  Negara  ASEAN  dengan memperhatikan kebijakan pembangunan berkelanjutan ramah lingkungan, penekanan angka  kelahiran  untuk  menekan  jumlah  penduduk  kota,  dan  berspesialisasi keunggulan komparatif dalam menghasilkan produk negara.
Kata Kunci :   Emisi  Karbon  Dioksida  (CO 2 );  Pertumbuhan  Ekonomi;  Populasi Penduduk Kota; Keterbukaan Perdagangan Internasional; ASEAN.

## PENDAHULUAN
Isu  lingkungan  yang  serius  di  dunia  adalah  pemanasan  global  ( global  warming ). Dampak pemanasan global yaitu tejadinya pergeseran musim dan cuaca yang ekstrim di belahan dunia. Hal ini dikarenakan terjadi peningkatan Gas Rumah Kaca (GRK), meliputi “gas karbon dioksida (CO 2 ), metana (CH 4 ), nitro oksida (N2 O ), dan tiga kategori gas-gas yang mengandung  fluor  (HFCs,  PFCs  dan  SF 6 ) ”. Enam komponen tersebut, gas karbon dioksida menyumbang kontribusi paling tinggi 75% (Sukardi, 2012). Karakaya dan Ozcag (2005)  mengatakan  disaat  komponen  gas  lain  dalam  GRK  menurun,  emisi  dari  gas karbon  dioksida  meningkat.  Sumber  emisi  CO 2 tersebut  berasal  dari  kegiatan  manusia sebesar 80%, sisanya 20% dari deforestasi dan degradasi hutan (Sukardi, 2012).
ASEAN  memberikan  kontribusi  pertumbuhan  emisi  CO 2 pada  tahun  2030  (OECD, 2011).  Maka  dari  itu,  partisipasi  aktif  anggota  ASEAN  dalam  menurunkan  emisi  CO 2 sangat diperlukan sehingga dapat mengendalikan pemanasan global yang terjadi saat ini. Faktor  pendorong  emisi  CO 2 ,  Dietz  dan  Rosa  (1997)  menjelaskan  bahwa  faktor-faktor
antropogenik, seperti “(1) jumlah penduduk; (2) aktivitas ekonomi; (3) kemajuan teknologi; (4)  politik  dan  lembaga  ekonomi;  (5)  sikap  dan  keyakinan ”.  Suparmoko  (1997) menyatakan  semakin  meningkatnya  jumlah  penduduk,  maka menyebabkan  peningkatan permintaan terhadap barang dan jasa. Akibatnya, SDA semakin menipis dan peningkatan pencemaran  lingkungan  semakin  meningkat.  Hal  ini  akan  menyebabkan  Gas  Rumah Kaca (GRK) menipis. Faktor kedua, yaitu aktivitas ekonomi yang dilihat dari pertumbuhan ekonomi.  Pertumbuhan  ekonomi  mengukur  pertumbuhan  suatu  negara  dalam menghasilkan  barang  dan  jasa.  Variabel  lain  yang  berpengaruh  terhadap  emisi  CO 2 adalah keterbukaan perdagangan internasional ( trade openness ).
Penelitian  Akram  (2012)  menganalisis  dampak  perubahan  iklim  terhadap pertumbuhan  ekonomi  Negara  Asia,  1972 –  2009.  Penelitiannya  menggunakan  data panel  dari  tahun  1972-2009.  Hasil  penelitian  menunjukkan pertumbuhan  ekonomi mempunyai pengaruh negatif terhadap emisi karbon dioksida; pertumbuhan populasi dan urbanisasi  merangsang  emisi  karbon  dioksida; dan pertanian  adalah  sektor  rentan  pada perubahan  iklim,  sedangkan  sektor  manufaktur  adalah  sektor  yang  paling  tidak terpengaruh terhadap pertumbuhan iklim.
Kasman  dan  Duman  (2015)  menyelidiki  hubungan  sebab  akibat  konsumsi  energi, pertumbuhan  ekonomi,  keterbukaan  perdagangan,  dan  urbanisai  terhadap  emisi  karbon dioksida  di  negara  UE  tahun  1992 –  2010.  Hasil  penelitian  menunjukkan terdapat kausalitas panel searah jangka pendek yang berjalan dari konsumsi energi, keterbukaan perdagangan  internasional,  urbanisas  terhadap  emisi  karbon  dioksida. Lebih  lanjut, Sun et  al. (2019)  menyelidiki  perdagangan  dan  emisi  karbon dioksida  (CO 2 )  dengan mengintegrasikan pertumbuhan ekonomi dan penggunaan eneri sebagai penentu potensi utama  di  49  negara  dengan  emisi  tinggi  di  Wilayah  Belt  dan  Road  tahun  1991 –  2014. Metode  penelitian  yaitu metode Vector  Error  Correction  Model (VECM)  dan  U-Kuznet. Periode waktu 1991 – 2014  di 49 Negara yang diklasifikasikan berdasarkan pendapatan tinggi,  pendapatan  meengah,  dan  pendapatan  rendah.  Hasil  VECM  menunjukkan  efek kausal  jangka  panjang  antara  keterbukaan  perdagangan,  pertumbuhan  ekonomi, konsumsi  energi  terhadap  emisi  karbon  dioksida  (CO 2 )  di  Belt  dan  Road  tahun  1991 – 2014.  Hasil  Kurva  Kuznet  Lingkungan  menunjukkan  hubungan  bentuk  U  terbalik  antara perdagangan dan emisi karbon dioksida (CO 2 ).
Beberapa hasil penelitian tersebut terdapat hasil penelitian yang berbeda ( research gap). Perbedaan dengan penelitian sebelumnya yaitu, terdapat debat teori, dimana hasil penelitian  Akram  (2012)  menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  mempunyai pengaruh negatif terhadap emisi karbon dioksida, sedangkan hasil penelitian Shahbaz et al .  (2013)  yang  menyatakan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  mempunyai  pengaruh  positif terhadap  emisi  gas  karbon  dioksida.  Selain  perbedaan  teori,  yang  membedakan penelitian  ini  dengan  penelitian  lainnya  yaitu  tahun  yang  digunakan  tahun  2000 –  2014 dengan unit  analisis  Negara  ASEAN.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  menganalisis  pengaruh pertumbuhan  ekonomi,  populasi  penduduk  kota  ( urban  population ),  dan  keterbukaan perdagangan  internasional  ( trade  openness )  terhadap  emisi  karbon  dioksida  (CO 2 )  di Negara ASEAN.

## METODE
Penelitian ini menggunakan data panel mulai dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2014.  Peneliti  mempunyai  keterbatasan  data  yang  diperoleh  dari World  Bank sehingga hanya  berakhir  sampai  tahun  2014.  Unit  analisis  adalah  Negara  ASEAN:  Brunei Darussalam,  Indonesia,  Kamboja,  Laos,  Myanmar,  Malaysia,  Philippines,  Singapore, Thailand,  dan  Vietnam.  Jumlah  observasi  penelitian  yaitu  sebanyak  140  observasi  (10 Negara ASEAN dengan 14 tahun penelitian).
Data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder World  Development  Indicator World Bank.  Variabel  Emisi  Karbon  Dioksida  (CO 2 )  sebagai  variabel  dependen,  sedangkan variabel  pertumbuhan  ekonomi,  populasi  penduduk  kota,  dan  keterbukaan  perdagangan
internasional sebagai variabel independen. Definisi operasional variabel dijelaskan dalam Tabel 1:
Tabel 1 . Definisi Operasional Variabel Variabel Penjelasan Alasan Hipotesis Satuan Emisi Karbon Dioksida (C0 2 ) Emisi dari pembakaran bahan bakar fosil dan pembuatan semen yang dihasilkan dari konsumsi padat, cair, dan bahan bakar gas serta pembakaran gas Emisi karbon dioksida dapat dipengaruhi oleh pertumbuhan ekonomi, populasi penduduk kota, dan keterbukaan perdagangan internasional Semakin tinggi emisi karbon dioksida (C0 2 ) maka semakin tinggi pertumbuhan ekonomi, populasi penduduk kota, dan keterbukaan perdagangan internasional. Metric Ton per Kapita Pertumbuhan ekonomi Pertumbuhan ekonomi dilihat dari pertumbuhan Produk Domestik Bruto (PDB riil) Kondisi perekonomian yang baik dari suatu negara dapat dilihat dari pertumbuhan ekonomi yang tinggi. Semakin tinggi pertumbuhan ekonomi maka semakin tinggi emisi karbon dioksida (C0 2 ). Persen Populasi Penduduk Kota Orang yang tinggal di daerah perkotaan Populasi penduduk kota menyumbang peran penting dalam emisi karbon dioksida (C0 2 ) Semakin tinggi populasi penduduk kota maka semakin tinggi emisi karbon dioksida (C0 2 ). Jiwa Keterbukaan perdagangan internasional Rasio penjumlahan total ekspor ditambah dengan penjumlahan total impor barang dan jasa terhadap Produk Domestik Bruto (PDB riil) Keterbukaan perdagangan internasional memainkan peran penting dalam menyumbangkan emisi karbon dioksida (CO 2 ) Semakin tinggi keterbukaan perdagangan internasional maka akan semakin tinggi jumlah emisi karbon dioksida (CO 2 )
Persen
Sumber: Diolah Penulis, 2021
Model penelitian ini dimodifikasi dari penelitian Akram (2012), sehingga persamaan penelitian ini yaitu:
CO 2t = α 1 + ∑ 11 PE t-j + ∑ 12 PPK t-j + ∑ 13 KPI t-j + ε t (1)
Keterangan:
CO 2 : Emisi karbon dioksida; PE : Pertumbuhan ekonomi; PPK : Populasi penduduk kota; KPI : Keterbukaan perdagangan internasional; α
: Konstanta;
t
: Waktu; j : Negara; β : Koefisien variabel; ε : Error term.
Metode  menggunakan  analisis  regresi  linear  berganda  dengan  data  panal  dan dianalisis  dengan  bantuan software Eviews-9.  Tiga  metode  yang  digunakan  yaitu Model
Pooled  Least  Square (PLS), Model  Fixed  Effect (FEM), Model  Random  Effect (REM) (Gujarati  dan  Porter,  2009).    Uji  Chow  untuk  melihat  model common  effect atau fixed effect yang tepat untuk menentukan data panel, hipotesis uji chow sebagai berikut :
H 0 = model mengikuti Common Effect Model H 1 = model mengikuti Fixed Effect Model
Keputusan dilihat dari Cross-Section F. Jika nilai Cross-Section F < (α=0,05) maka H 0 ditolak, H 1 diterima dan model terpilih adalah Fixed effect model . Sedangkan jika Nilai Cross-Section F  > (α=0,05)  maka  H 0 diterima  H 1 ditolak  dan  model  terpilih  adalah C ommon  effect  model. Agar  memperoleh  model  yang  paling  tepat,  perlu  dilakukan pengujian lebih lanjut dengan Uji Hausman (Gujarati dan Porter, 2009).
Uji  Hausman  untuk  memilih  model  estimasi Fixed  effect atau Random  effect. Hipotesis Uji Hasuman, yaitu:
H 0 = Model mengikuti Random Effect Model H 1 = Model mengikuti Fixed Effect Model
Keputusan dilihat dari Cross Section-F . Jika nilai Cross-section Random < (α=0,05) berarti H0 ditolak dan jenis model yang paling tepat digunakan ialah Fixed Effect Model. Sedangkan  jika N ilai Cross-section  Random > (α=0,05)  berarti  H0  diterima  dan  model yang paling tepat digunakan adalah Random effect model (Gujarati dan Porter, 2009). Selanjutnya,  yaitu  Uji  Lagrange  Pengujian  statistik  untuk  menentukan  model estimasi  yang  tepat Random  Effect  Model atau Common  Effect  Model. Hipotesisnya, yaitu:
H 0 = Model mengikuti Common Effect Model H 1 = Model mengikuti Random Effect Model
Uji  LM  dilihat  dari  distribusi chi  square dengan degree  of  freedom jumlah  variabel independen.  Jika  nilai  LM  statistik  lebih  besar  dari  nilai  kritis  statistik chi  squares maka menolak  H 0 ,  artinya  model  yang  paling  tepat  digunakan Random  Effect . Sebaliknya  nilai LM  statistik  lebih  kecil  dari  nilai  statistik chi  square sebagai  nilai  kritis,  maka  H 0 diterima, yang artinya estimasi yang digunakan dalam regresi data panel metode Common Effect . (Gujarati dan Porter, 2009).
Setelah  melakukan  uji  chow,  uji  hausman,  dan  uji  LM,  maka  peneliti  akan melakukan uji asumsi klasik dengan tujuan untuk memastikan bahwa persamaan regresi yang  digunakan  memiliki  ketepatan  dalam  estimasi,  tidak  ada  bias,  dan  konsisten.  Uji asumsi klasik ini dilakukan karena penelitian ini menggunakan pendekatan OLS ( Ordinary Least Square ) atau metode kuadrat kecil.
Uji  asumsi  klasik  penelitian  ini  mencakup:  uji  normalitas,  uji  multikolonieritas,  uji heteroskedastisitas,  dan  uji  autokorelasi.  Uji  normalitas  bertujuan  untuk  mengetahui variabel  independent  dan  variabel  dependen  terdistribusi  secara  normal.  Uji kenormalitasan  penelitian  ini  menggunakan Jarque-Berra  Test .  Keputusannya  yaitu  jika nilai JB hitung < nilai X 2 tabel atau nilai probabiliitas JB hitung > nilai probabilitas α = 5% (0.05) maka hipotesis yang menyatakan bahwa, residual, µt, berdistribusi normal diterima. Namun sebaliknya jika nilai JB hitung > nilai X 2 tabel atau nilai probabilitas JB hitung < α = 5%  (0.05)  maka  hipotesis  yang  menyatakan  bahwa  residual,  µt,  berdistribusi  normal ditolak.
Uji  multikolonieritas  bertujuan  untuk mengetahui  apakah  persamaan model  regresi yang digunakan peneliti mempunyai korelasi antar variabel independent dengan variabel dependennya.  Uji  ini  dilakukan  dengan  cara  melihat  nilai/hasil  korelasi  parsial  antar variabel  independent.  Jika  nilai  dari  korelasi  antar  variabel  >  0,8  maka  terdapat multikolonieritas,  sebaliknya  jika  nilai  korelasi  antar  variabel  <  0,8  maka  tidak  terdapat multikolonieritas.
Uji  heteroskedastiistas  bertujuan  untuk  mengetahui  data  yang  digunakan  oleh peneliti  termasuk  data  yang  memiliki  penyimpangan  atau  tidak.  Uji  Heteroskedastisitas peneliti  menggunakan Breush-Pagan  LM .  Hipotesis  uji  Breush-Pagan  LM,  yaitu  jika  nilai X 2 hitung > nilai X 2 tabel atau nilai probabilitas X2 hitung < nilai probabilitas α = 5% (0.05) maka  hipotesis  yang  menyatakan  bahwa  tidak  ada  heteroskedastisitas  ditolak.  Namun sebaliknya  jika  nilai  X 2 hitung  <  nilai  X 2 tabel  atau  nilai  probabilitas  X2  hitung  >  nilai probabilitas α  =  5%  (0.05)  maka  hipotesis  yang  menyatakan  bahwa  tidak  ada heteroskedastisitas ditolak.
Selanjutnya,  peneliti  melakukan  pengujian  statistik  dengan  menggunakan  uji koefisien determinasi (R 2 ), Uji t, dan Uji F. Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) digunakan untuk mengukur  kemampuan  model  yang  sudah  dibuat  peneliti  dalam  mejelaskan  variabel dependen. Jika R 2 semakin kecil mendekati 0, maka dalam menjelaskan variasi  variabel dependennya semakin lemah, namun jjka nilai 1 maka dalam menjelaskan variasi variabel dependennya semakin baik.
Uji  t  berfungsi  untuk  melihat  signifikansi  atau  tidaknya  setiap  masing-masing variabel  independent/bebas  terhadap  variabel  dependen/terikat  secara  parsial  atau individu. H 0 = variabel  independent (X)  secara parsial tidak berpengaruh signifikan/nyata terhadap  variabel  dependent  (Y),  H 1 =  variabel  independent  (X)  secara  parsial berpengaruh  signifikan/nyata  terhadap  variabel  dependent  (Y).  Keputusan  diambul  jika nilai t hitung < t tabel atau probabilitas t hitung > α = 5% (0.05) maka H0 diterima dan H 1 ditolak, artinya variabel  independen tidak berpengaruh signifikan/nyata  terhadap variabel dependen. Namun sebaliknya, apabila nilai t hitung > t tabel atau probabilitas t hitung < α =  5%  (0.05)  maka  H 0 ditolak  dan  H 1 diterima,  artinya  variabel  independent  berpengaruh signifikan/nyata terhadap variabel dependen.
Uji F berfungsi untuk melihat signifikansi atau tidaknya variabel  independent/bebas terhadap  variabel  dependen/terikat  secara  simultan  atau  bersama-sama.  H 0 =  variabel independent  (X)  secara  simultan  tidak  berpengaruh  signifikan/nyata  terhadap  variabel dependent  (Y),  H 1 =  variabel  independent  (X)  secara  simultan  `berpengaruh signifikan/nyata terhadap variabel dependent (Y). Keputusan diambil jika nilai F hitung < F tabel atau probabilitas F hitung > α = 5% (0.05) maka H 0 diterima dan H 1 ditolak, artinya variabel  independent  (X)  secara  simultan  tidak  berpengaruh  signifikan/nyata  terhadap variabel  dependent  (Y).  Namun  sebaliknya,  apabila  nilai  F  hitung  >  F  tabel  atau probabilitas  F  hitung  < α  =  5%  (0.05)  maka  H 0 ditolak  dan  H 1 diterima,  artinya  variabel independent  (X)  secara  simultan  berpengaruh  signifikan/nyata  terhadap  variabel dependent (Y).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Model  data  panel  yaitu: “ Pooled  Least  Square (PLS), Model  Fixed  Effect (FEM), Model  Random  Effect (REM) ”  (Gujarati  dan  Porter,  2009).  Sebelum  memilih  model, peneliti melakukan uji Chow, Uji Hausman, dan Uji LM.
Tabel 2. Uji Chow Hasil Kriteria Keterangan Hasil yang Dipilih 0.0000 Prob 0.0000 < α = 0.05  Model terpilih adalah Fixed Effect Model Sumber: Data diolah, 2021
Tabel 2, probabilitas uji chow yaitu 0.0000, hasil probabilitas tersebut lebih kecil dari α  =  0.05.  Maka  dapat  disimpulkan  H 0 ditolak  dan  H 1 diterima.  Model  terpilih  yaitu Fixed Effect Model.
Tabel 3. Uji Hausman Hasil Kriteria Keterangan Hasil yang Dipilih 0.4636 Prob 0.0000 > α = 0.05  Model terpilih adalah Random Effect Model Sumber: Data diolah, 2021
Tabel  3,  probabilitas  uji  hausman  yaitu  0.4636,  hasil  probabilitas  tersebut  lebih besar  dari  α  =  0.05.  Maka  dapat  disimpulkan  H 0 diterima  dan  H 1 ditolak.  Model  terpilih yaitu Random Effect Model.
Tabel 4. Uji Lagrange Multiplier Hasil Kriteria Keterangan Hasil yang Dipilih 0.0000 Prob 0.0000 < α = 0.05  Model terpilih adalah Random Effect Model Sumber: Data diolah, 2021
Tabel  4,  probabilitas  uji  lagrange  multiplier  yaitu  0.0000,  dimana  hasil  probabilitas tersebut  lebih  kecil  dari  α  =  0.05.  Maka  dapat  disimpulkan  H 0 ditolak  dan  H 1 diterima. Model yang terpilih yaitu Random Effect Model.
Tabel 5. Hasil Regresi Linear Berganda ( Random Effect Model ) Variabel  Koefisien t-Statistic Probabilitas α Hasil PE -0.123554 -2.158809 0.0325 0.05 Signifikan PPK 0.202180 5.693149 0.0000 0.05 Signifikan KPI -0.019688 -2.865025 0.0048 0.05 Signifikan
Sumber: Data diolah, 2021
Maka  setelah  diolah  dengan  mengggunakan software Eviews  9,  diperoleh persamaan 2 secara keseluruhan yaitu:
Y i = β 0 + β 1 X 1it + β 2 X 2it + β 3 X 3it (2)
= -2.185 – 0.123554X 1 + 0.202180X 2 – 0.019688X 3
Persamaan  tersebut  menunjukkan  bahwa  β 0 atau  C  atau  koefisien  mempengaruhi gas  emisi  karbon  dioksida  (CO 2 )  sebesar  2.185.  Hasil β 1 X 1it atau  variabel  pertumbuhan ekonomi  akan mempengaruhi  gas emisi  karbon  dioksida  sebesar  -0.123554.  Hasil β 2 X 2it atau  variabel  populasi  penduduk  kota  akan  mempengaruhi  gas  emisi  karbon  dioksida sebesar 0.202180. Pada β 3 X 3it atau variabel keterbukaan perdagangan internasional akan mempengaruhi gas emisi karbon dioksida sebesar -0.019688.

## Uji Asumsi Klasik
Uji Normalitas
Gambar  1,  uji  normalitas,  Jarque-Bera  sebesar  186.2870  dengan  nilai  probabilitas 0.000000  <  α  0.05  (lebih  kecil  dari  0.05)  disimpulkan  bahawa  uji  normalitas  dengan menggunakan  Jarque  Berra  data  tidak  terdistribusi  normal.  Akan  tetapi , asumsi Central Limit  Theorem yaitu  jika  data/observasi  lebih  dari  30  (n>30)  maka  data  tersebut  tetap dianggap normal (Gujarati, 2003). Maka data ini tetap berdistribusi normal.
0 4 8 12 16 20 -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14 Series: Standardized Residuals Sample 2000 2014 Observations 150 Mean -2.82e-15
Median -0.336620
Maximum 14.00921 Minimum -5.071679
Std. Dev. 3.510015 Skewness 1.695421 Kurtosis 7.278798 Jarque-Bera  186.2870 Probability 0.000000 Gambar 1. Uji Normalitas Sumber: Data diolah, 2021

## Uji Multikolonieritas
Tabel 6. Uji Multikolonieritas Variabel PE Urban KPI PE 1.000000 -0.401470 -0.149934 PPK -0.401470 1.000000 0.716931 KPI -0.149934 0.716931 1.000000
Sumber: Data diolah, 2021
Tabel 6, Uji Multikolinieritas menggunakan cara Korelasi Parsial antar variabel tidak ada angka lebih dari 0,8. Kesimpulan tidak terdapat multikolonieritas.

## Uji Heteroskedastisitas
Tabel 7. Uji Heteroskedastisitas Test Statistic Prob. Breusch-Pagan LM 190.4742 0.0000 Pesaran scaled LM 14.28024 0.0000 Pesaran CD 4.512549 0.0000 Sumber: Data diolah, 2021
Tabel  7,  Uji  Heteroskedastisitas  Breush-Pagan  LM  sebesar  0,0000,  nilai  tersebut kurang dari α 5% (0,05) maka terdapat gejala heterokesdastisitas. Untuk mengobatinya, peneliti menggunakan uji glejser.
Tabel 8. Uji Glejser Variabel Coefficient t-Statistic Prob. C 0.998547 0,890238 0,3748 PE -0.011237 -0,212275 0,8322 PPK 0,060848 2,659300 0,0087 KPI -0,010905 -2,134534 0,1345 Sumber: Data diolah, 2021
Tabel  8,  Variabel  PE  probabilitas  sebesar  0,8322  > α=  0,05.  Variabel  populasi penduduk  kota  probabilitas  sebesar  0,0087 >  α  =  0,05.  Variabel  keterbukaan perdagangan  internasional  mempunyai  probabilitas  0, 1345  >  α  =  0,05.  Nilai probabilitasnya lebih dari α = 0,05, maka tidak ada heterokesdastisitas.

## Uji Autokorelasi
Tabel 9. Uji Autokorelasi D hitung DW Du dL 4-Du 4-dL Nilai 0.657140 1.7741 1.6926 4- 1.7741 = 2.2259 4- 1.6926 = 2.3071
Sumber: Data diolah, 2021
Tabel  9,  hasil  DW  Hitung  0.657140,  maka  mencari  dL  dan  dU.  Dari  tabel  DW,  dL diperoleh 1.6926, lalu dU sebesar 1.7741. Maka untuk 4 – dL (4 –1.6926) diperoleh hasil 2.3071, untuk 4 – dU (4–1.7741) diperoleh hasil 2.2259. Batas-batas kritis autokorelasi:
Gambar 2 . Gambar Hasil Autokorelasi Sumber: Diolah, 2021
Hasil  Gambar  2,  menunjukkan  bahwa  DW  hitung  berada  di  daerah  autokorelasi positif.  Maka  untuk  mengastasi  terjadinya  autokorelasi,  peneliti  mengobatinya  dengan metode first difference.
Tabel 10. Autokorelasi Metode First Difference D hitung DW Du dL 4-Du 4-dL Nilai 2.196649 1.7741 1.6926 4- 1.7741 = 2.2259 4- 1.6926 = 2.3071
Sumber: Data diolah, 2021
Hasil  gambar  diatas,  menunjukkan  bahwa  DW  Hitung  menggunakan  metode first difference sebesar 2.196649, nilai DW ini berada di daerah tidak terdapat autokorelasi.

## Uji Hipotesis Statistik F dan Statistik t
Uji Statistik F
Tabel 11. Uji Statistik F F- Statistic Prob. (F-Statistic)  Hasil 14,40129 0,000000 Signifikan
Sumber: Data diolah, 2021
Tabel  11,  Statistik  F  sebesar  14,40129  dengan  nilai  probabilitas  0,000000  (kurang dari  0.05).  Kesimpulannya,  variabel  bebas  pertumbuhan  ekonomi,  populasi  penduduk kota,  dan  keterbukaan  perdagangan  internasional  berpengaruh  simultan  dan  signifikan terhadap variabel terikat yaitu emisi gas karbon dioksida.
Uji Statistik t
Tabel 12. Uji Statistik t Variabel Koefisien t-Statistic Probabilitas α Hasil PE -0,123554 -2,158809 0,0325 0,05 Signifikan PPK 0,202180 5,693149 0,0000 0,05 Signifikan KPI -0,019688 -2,865025 0,0048 0,05 Signifikan Sumber: Data diolah, 2021

## 1.  Variabel pertumbuhan ekonomi
Probabilitas 0, 0325, artinya lebih kecil dari tingkat signifikansi α  5% (0,05). Maka H 0 ditolak  dan  H 1 diterima,  artinya  variabel  independent  pertumbuhan  ekonomi berpengaruh signifikan/nyata terhadap variabel dependen emisi gas karbon  dioksida (C0 2 ).  Koefisien  pertumbuhan  ekonomi  sebesar  -0.123554  artinya  apabila  terdapat kenaikan  nilai  variabel  X  (pertumbuhan  ekonomi)  sebesar  1  persen  maka  akan
mengakibatkan  penurunan  nilai  variabel  Y  (emisi  gas  karbon  dioksida)  sebesar  - 0,123554 dan sebaliknya. Jadi, pertumbuhan ekonomi mempunyai pengaruh  negatif dan signifikan terhadap gas emisi karbon dioksida.
2.  Variabel populasi penduduk kota
Probabilitas 0,0000, artinya  lebih kecil dari  tingkat signifikansi α 5% (0,05). Maka H 0 ditolak  dan  H 1 diterima,  artinya  variabel  independent  populasi  penduduk  kota berpengaruh signifikan/nyata terhadap variabel dependen emisi gas karbon dioksida (C0 2 ).  Koefisien  populasi  penduduk  kota  sebesar  0,202180  artinya  apabila  terdapat kenaikan  nilai  variabel  X  (populasi  penduduk  kota)  sebesar  1  jiwa  maka  akan mengakibatkan  kenaikan  nilai  variabel  Y  (emisi  gas  karbon  dioksida)  sebesar 0,202180.  Jadi,  populasi  penduduk  kota  mempunyai  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap gas emisi karbon dioksida.
3.  Variabel keterbukaan perdagangan internasional Probabilitas 0, 0048, artinya lebih kecil dari tingkat signifikansi α 5% (0,05). Maka H 0 ditolak  dan  Ha  diterima,  artinya  variabel  independent  keterbukaan  perdagangan internasional  berpengaruh  signifikan/nyata  terhadap  variabel  dependen  emisi  gas karbon  dioksida  (C0 2 ).  Koefisien  variabel  keterbukaan  perdagangan  internasional sebesar  -0.019688  artinya  apabila  terdapat  kenaikan  nilai  variabel  X  (keterbukaan perdagangan internasional) sebesar 1 persen maka akan mengakibatkan penurunan nilai  variabel  Y  (emisi  gas  karbon  dioksida)  sebesar  -0.019688.  Jadi,  keterbukaan perdagangan internasional mempunyai pengaruh negatif dan signifikan terhadap gas emisi karbon dioksida.
Koefisien Determinasi (R 2 )
Tabel 13. Koefisien Determinasi (R 2 ) R-Squared Adjusted R-Square 0.228346 0.212490
Sumber: Data diolah, 2021
Tabel  13,  R-Squared  sebesar  0.228346  dan  Adjusted  R-Squared  0.212490  maka disimpulkan bahwa hubungan anatara variabel pertumbuhan ekonomi, populasi penduduk kota,  dan  keterbukaan  perdagangan  internasional  terhadap  gas  emisi  karbon  dioksida tahun 2000-2014 hanya sebesar 22.8% dengan itu sisanya yang sebesar 100% – 22.8 % = 77.2 % akan dijelaskan oleh varibel yang tidak ada di dalam penelitian ini.
Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Emisi Karbon Dioksida (CO 2 )
Pertumbuhan  ekonomi  mempunyai  pengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  gas emisi  karbon  dioksida.  Hasil  ini  sesuai  Akram  (2012),  yang  menyatakan  pertumbuhan ekonomi mempunyai pengaruh negatif dan signifikan terhadap gas emisi karbon dioksida. Namun hasil penelitian ini  tidak sesuai dengan hasil  temuan  Shahbaz et al . (2013) yang menyatakan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  mempunyai  pengaruh  positif  terhadap  emisi gas karbon dioksida. Semakin tinggi pertumbuhan ekonomi suatu negara maka gas emisi karbon dioksidanya semakin sedikit. Hal ini terjadi karena suatu negara yang mempunyai pertumbuhan ekonomi yang tinggi, mampu mengurangi gas emisi karbon dioksida dengan cara  tetap  memperhatikan  lingkungan  hidup  dengan  didukung  oleh  berbagai  kebijakan pembangunan berkelanjutan sehingga akan mempengaruhi kualitas lingkungan hidup dan dapat menekan gas emisi karbon dioksida.
Pengaruh Populasi Penduduk Kota Terhadap Emisi Karbon Dioksida (CO 2 )
Populasi  penduduk  kota  mempunyai  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  gas emisi karbon dioksida. Hasil penelitian sesuai Rahmansyah (2012); Jugurnath dan Emrith (2018); yang menyatakan populasi penduduk kota mempunyai pengaruh positif terhadap emisi karbon dioksida. Namun penelitian ini tidak sesuai dengan hasil penelitian Rahman et  al. (2020).  Hasil  penelitian  semakin  banyak  atau  tinggi  populasi  penduduk  kota  suatu
negara,  maka  emisi  karbon  dioksidanya  semakin  tinggi.  Hal  ini  sesuai  dengan  teori, karena jumlah penduduk kota yang semakin tinggi membuat aktivitas kegiatan sehari-hari mereka  biasanya  menggunakan  energi  sehingga  akan  menyumbang  emisi  karbon dioksida yang tinggi atau cukup banyak.
Aktivitas  yang  menyumbang  semakin  tingginya  emisi  karbon  dioksida  contohnya yaitu  penggunaan  infrastruktur,  penggunaan  transportasi,  energi,  dan  transisi  kegiatan dari  pertanian  ke  industri.  Dari  berbagai  aktivitas  tersebut  menyebabkan  penggunaan bahan bakar fosil meningkat yang pada akhirnya akan menyebabkan peningkatan polusi lingkungan atau emisi karbon dioksida. Hal ini juga dipengaruhi oleh kuantitas dari jumlah populasi penduduk kota yang menyebabkan semakin banyaknya emisi karbon dioksida di suatu  negara.  Tingkat  pendidikan  maupun  kesadaran  dari  penduduk  kota  dalam berprilaku dikegiatan sehari-hari akan mempengaruhi lingkungannya.
Pengaruh  Keterbukaan  Perdagangan  Internasional  Terhadap  Emisi  Karbon Dioksida (CO 2 )
Keterbukaan  perdagangan  internasional  mempunyai  pengaruh  negatif  dan signifikan  terhadap  gas  emisi  karbon  dioksida.  Hasil  penelitian  sesuai  Kasman  dan Duman  (2015);  Halicioglu  (2009),  keterbukaan  perdagangan  internasional  mempunyai pengaruh  negatif  terhadap  emisi  karbon  dioksida.  Artinya  semakin  tinggi  keterbukaan perdagangan  internasional  suatu  negara  makan  emisi  karbon  dioksidanya  semakin menurun.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena  negara  tersebut  melakukan  spesialisasi  di  bidang perdagangan  atau  industri  yang  mempunyai  keunggulan  komparatif.  Negara  yang mempunyai  keunggulan  komparatif  tersebut  dapat  mengalokasikan  sumberdaya  yang lebih efisien sehingga meningkatkan kesejahteraan  penduduknya. Apabila kesejahteraan penduduknya  sudah  baik,  maka  pemerintah  akan  memperketat  peraturan  tentang lingkungan.  Hal  ini  akan  mendorong  inovasi  dari  pemerintah  maupun  penduduk  untuk mengurangi emisi karbon dioksida. Namun hasil penelitian ini tidak sesuai dengan Sun et al. (2019)  yang  menyatakan  bahwa  keterbukaan  perdagangan  internasional  dalam hubungan  ekuilibrium  jangka  panjang  serta  hubungan  kausalitas  tidak  bepengaruh signifikan terhadap emisi gas karbon dioksida.

## SIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  dan  keterbukaan perdagangan  internasional  mempunyai  pengaruh  signifikan  terhadap  gas  emisi  karbon dioksida di tahun 2000-2014. Semakin tinggi pertumbuhan ekonomi dan juga keterbukaan perdagangan internasional di Negara ASEAN maka dapat menurunkan gas emisi karbon dioksida.  Kebijakan  pemerintah  untuk  tetap  memperhatikan  gas  emisi  karbon  dioksida tetap diperhatikan dan dijaga dengan menetapkan kebijakan pembangunan berkelanjutan yang  ramah  lingkungan.  Selain  itu  pemerintah  di  Negara  ASEAN  dapat  mengambil spesialisasi  produk  yang  dihasilkan  disetiap  negara  melalui  keunggulan  komparatifnya, sehingga  selain  meningkatkan  pendapatan  negara  tersebut  juga  dapat  menekan  gas emisi karbon dioksida. Disamping itu, peningkatan jumlah populasi penduduk kota  dapat meningkatkan  gas  emisi  karbon  dioksida  di  Negara  ASEAN.  Pemerintah  di  Negara ASEAN  diharapkan  dapat  mengatasi  laju  pertumbuhan  populasi  penduduk  kota  dengan meningkatkan  realisasi  program  yang  dapat  menekan  laju  kelahiran  sehingga penambahan jumlah penduduk kota setiap tahunnya di Negara ASEAN dapat diatasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Akram,  N.  (2012). “Is  Climate  Change  Hindering  Economic  Growth  of  ASIAN Economies? ”. Asia-Pacific Development Journal. 19 (2), 1-18.
Dietz,  T.,  &  Rosa  E.  (1997). “Effects  of  Population  and  Affluence  on  CO 2 Emission”. Proceedings of the National Academy of Sciences . 94 (1), 175 179.
Gujarati, D. (2003). Basic Econometric . 4th ed. McGraw-Hill: New York
Gujarati, D. & Porter, D. C. (2009). Basic Econometric. 5th ed. McGraw-Hill: New York.
Halicioglu,  F.  (2009).  An  econometric  study  of  CO2  emissions,  energy  consumption, income  and  foreign  trade  in  Turkey. Energy  Policy, 37 (3),  1156 –1164. https://doi.org/doi:10.1016/j.enpol.2008.11.012.
Jugurnath,  B.,  &  Emrith,  A.  (2018).  Impact  of  Foreign  Direct  Investment  on  Environment Degradation:  Evidence  from  SIDS  Countries. The  Journal  of  Developing Areas , 52 (2), 13-26.
Karakaya,  E.,  &  Ozcag,  M.  (2005). “Driving  Forces  of  C0 2 Emissions  In  Central  Asia:  A Decomposition  Analysis  of  Air  Pollution  From  Fossil  Fuel  Combustion”. Arid Ecosystems Journal . 11 (26), 49-57.
Kasman,  A.,  &  Duman,  Y.  S.  (2015).  CO2  Emissions,  Economic  Growth,  Energy Consumption,  Trade  and  Urbanization  in  New  EU  Member  and  Candidate Countries: A Panel Data Analysis. Economic Modelling , 44 , 97-103.
OECD.  (2011).  Asia  Tenggara:  Pertumbuhan  Tetap  Kokoh  dalam  Jangka  Menengah – 5.6%  Pada  2012-2016,  http://www.oecd.org/dev/49136551.  diakses  pada  09  Juni 2021.
Rahman, M. M., Saidi, K., & Mbarek, M. B. (2020). Economic  Growth in South Asia: The Role  of  CO2  Emissions,  Population  Density  and  Trade  Openness. Heliyon , 6 (5),
e03903. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e03903.
Rahmansyah, T. A. (2012). The Impact of Human Activities on Carbon Dioxide Emission in  the  Asian  Countries  From  a  Spatial  Econometric  Perspective, University  of Groningen, Faculty of Economics and Business. https://feb.studenttheses.ub.rug.nl . diakses pada 09 Juni 2021.
Shahbaz,  M.,  Hye,  Q.  M.  A.,  Tiwari,  A.  K.,  &  Leitão,  N.  C.  (2013).  Economic  Growth, Energy  Consumption,  Financial  Development,  International  Trade  and  CO2 Emissions in Indonesia. Renewable and Sustainable Energy Reviews , 25 , 109 –121. https://doi.org/doi:10.1016/j.rser.2013.04.009.
Sun,  H.,  Attuquaye  Clottey,  S.,  Geng,  Y.,  Fang,  K.,  &  Clifford  Kofi  Amissah,  J.  (2019). Trade  Openness  and  Carbon  Emissions:  Evidence  From  Belt  and  Road Countries. Sustainability , 11 (9), 1-20. https://doi.org/doi:10.3390/su11092682.
Suparmoko.  (1997). Ekonomi  Sumber  Daya  Alam  dan  Lingkungan:  Suatu  Pendekatan Teoritis. Edisi Ketiga. BPFE: Yogyakarta.