## AFTA DAN KUALITAS LINGKUNGAN HIDUP DI INDONESIA
1
Michael Gilbert 2
PT Shopee International Indonesia; sebelumnya penulis berafiliasi di World-Wide Fund for Nature (WWF) Indonesia

## ABSTRACT
The  effect  of  economic  integration  on  environmental  quality  in  the  member  country  is  still debatable.  Economic  intergration  is  believed  to  increase  economic  activity  in the  country,  and  if Environmental  Kuznets  Curve  (EKC)  hypothesis  is  confirmed,  increased  national  income  will accelerate the environmental quality improvement. Indonesia is the member of several economic integrations, including AFTA. This study aims to investigate the effect of AFTA on environmental quality in Indonesia, through investigating Environmental Kuznets Curve (EKC). An Ordinary Least Square (OLS) regression analysis is employed, and CO 2 emission as environmental quality indicator is  used  as  dependent  variable  (it  was  planned  that  this  study  also  used  forest  cover,  and  SO 2 emission, as dependent variables; but data limitation problem on those variables has withdrawn the plan). Two independent variables, namely: number of population and economy opennes, other than Indonesia’s GDP per capita. The result suggests that AFTA does not affect the environmental quality in Indonesia.
Keywords: Economic  Integration,  AFTA,  environmental  quality,  Environmental  Kuznets Curve

## ABSTRAK
Pengaruh  integrasi  ekonomi  terhadap  kualitas  lingkungan  hidup  di  negara  anggotanya  masih menjadi  perdebatan.  Integrasi  ekonomi  dipercaya  meningkatkan  kegiatan  ekonomi,  dan  jika hipotesis Environmental Kuznets Curve (EKC) berlaku, maka peningkatan pendapatan nasional dapat  mempercepat  perbaikan  kualitas  lingkungan.  Indonesia  tergabung  dalam  beberapa integrasi ekonomi, termasuk AFTA. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh AFTA terhadap  kualitas  lingkungan  hidup  di  Indonesia,  melalui  pengujian  hipotesis  EKC.  Analisis regresi menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS) dengan emisi CO 2 sebagai indikator kualitas  lingkungan  digunakan  sebagai  variabel  terikat  (awalnya  penelitian  ini  merencanakan untuk  menggunakan  luas  tutupan  hutan  dan  emisi  S0 2 sebagai  variabel-varibel  terikat  lain; tetapi  keterbatasan  data  untuk  dua  variabel  tersebut  membatalkan  rencana  tersebut).  Dua variabel, yaitu: jumlah penduduk dan tingkat keterbukaan ekonomi, digunakan sebagai variabel bebas,  selain  PDB  per  kapita.  Hasil  penelitian  menyimpulkan,  AFTA  tidak  mempengaruhi kualitas lingkungan hidup Indonesia.
Kata kunci: Integrasi Ekonomi, AFTA, kualitas lingkungan hidup, Environmental Kuznets Curve

## 1. PENDAHULUAN
Pengaruh  integrasi  ekonomi  terhadap  kualitas  lingkungan  hidup  masih  menjadi perdebatan.  Ada  pendapat  yang  menyatakan  bahwa  integrasi ekonomi memiliki  dampak  yang positif  terhadap  kualitas  lingkungan.  Artinya,  integrasi  ekonomi  akan  mendorong  perbaikan kualitas  lingkungan  hidup.  Argumen  ini  biasanya  didasarkan  pada  berlakunya  hipotesis Environmental Kuznets Curve (EKC). Integrasi ekonomi akan mempercepat negara untuk mulai peduli pada kelestarian lingkungan hidup (Gallagher, 2004).
1 Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Ibu  Siwi  Nugraheni,  atas  bimbingannya  dalam  melakukan penelitian ini.
2 E-mail: 27.michael.gilbert@gmail.com

## 182 | Bina Ekonomi
Di  sisi  lain  banyak  pihak  yang  menganggap  bahwa  integrasi  ekonomi  justru  akan menurunkan kualitas lingkungan hidup. Argumen tersebut didasarkan pada hipotesis pollution haven (PH). Integrasi ekonomi yang menghilangkan hambatan terhadap mobilitas modal antar negara  anggota  dapat  mendorong  terjadinya  perpindahan  polusi  melalui Foreign  Direct Investment (FDI), dari negara dengan peraturan lingkungan yang ketat ke  negara anggota  lain dengan  peraturan  lingkungan  relatif  longgar  (Gallagher,  2004).  Masih  adanya  perdebatan mengenai dampak integrasi ekonomi terhadap kualitas lingkungan hidup mendorong perlunya penelitian lebih lanjut tentang topik tersebut.
Indonesia tergabung dengan banyak integrasi ekonomi, salah satunya adalah ASEAN Free Trade  Area (AFTA).  Secara  umum  negara-negara  ASEAN  membentuk  AFTA  karena  adanya dorongan dari kondisi perekonomian dunia antara awal tahun 1980 sampai pertengahan tahun 1980 dianggap stagnan , mendukung kepentingan bisnis di kawasan ASEAN yang mulai terlihat menuju  langkah-langkah  integrasi  ekonomi,  serta  untuk  mempertahankan  posisi  organisasi ASEAN  di  kawasan  yang  dianggap  mengalami  perubahan  dan  perkembangan  pesat  (Bowles, 1997). Dorongan tersebut membuat Indonesia bersama Singapura, Malaysia,  Brunei, Thailand, dan Filipina sepakat untuk membentuk integrasi ekonomi yaitu AFTA yang dideklarasikan pada tahun 1992. Di AFTA, negara-negara anggota mengadaptasi skema common effective prefential tariff (CEPT)  untuk  menurunkan  tarif  perdagangannya  agar  antar  negara  anggota  menjadi terintegrasi.  Peningkatan  perdagangan  karena  adanya  AFTA  dapat  meningkatkan  kegiatan ekonomi di  negara anggotanya, yang berpotensi mengubah kualitas lingkungan hidup negara- negara  tersebut.  Peningkatan  kegiatan  ekonomi  dapat  mempercepat  peningkatan  PDB  per kapita  untuk  mencapai  posisi  titik  balik  dalam  kurva  EKC,  yang  menjadi  awal  tahap  ketika peningkatan  pendapatan  akan  memperbaiki  kualitas  lingkungan.  Alur  pemikiran  pengaruh AFTA terhadap kualitas lingkungan di negara anggotanya dapat dilihat di Gambar 1.

## Gambar 1. Pengaruh AFTA terhadap Kualitas Lingkungan Hidup Negara Anggotanya

## Sumber: penulis
Bergabungnya  Indonesia  dengan  AFTA  memberikan  manfaat  bagi  perekonomian Indonesia. Menurut (Okabe & Urata, 2013), AFTA telah memberikan manfaat lebih besar dalam bentuk trade creation untuk negara-negara anggota awal AFTA, termasuk Indonesia. Dalam hal Foreign  Direct  Investment (FDI),  penelitian  Verico  (2015)  menyimpulkan  bahwa  AFTA memberikan  dampak  positif  terhadap  arus  FDI  ke  Indonesia.  Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa AFTA  memberikan manfaat  bagi  perekonomian  Indonesia melalui meningkatnya  perdagangan dan  FDI.  Dengan  menggunakan  kerangka  pikir  pada  Gambar  1,  muncul  pertanyaan:  apakah AFTA memengaruhi kualitas lingkungan hidup di Indonesia? Jika ya, bagaimana pengaruh AFTA terhadap kualitas lingkungan hidup di Indonesia?

## 2. ASEAN FREE TRADE AREA (AFTA)
ASEAN Free Trade Area (AFTA) adalah bentuk integrasi ekonomi antara negara-negara anggota ASEAN, yang dideklarasikan pada tahun 1992, dengan anggota awal adalah: Indonesia, Malaysia, Singapura, Filipina, Thailand, dan Brunei Darusalam. Menurut (Bowles, 1997) terdapat tiga  faktor  pendorong  negara-negara  ASEAN  membentuk  AFTA,  yaitu:  kondisi  perekonomian dunia  antara  awal  tahun  1980  sampai  pertengahan  tahun  1980  yang  mengalami  stagnansi, mendukung kepentingan bisnis di kawasan ASEAN yang mulai terlihat menuju langkah-langkah integrasi ekonomi, serta untuk mempertahankan posisi organisasi ASEAN sebagai kawasan yang mengalami  perubahan  dan  terus  berkembang.  Berdasarkan  hal  tersebut,  keenam  negara anggota awal AFTA sepakat untuk membentuk skema Common Effective Prefential Tariff (CEPT). Secara umum skema CEPT merupakan mekanisme yang digunakan negara-negara anggota AFTA dalam  menurunkan  hambatan  perdagangan  antar  negara  anggota,  sedangkan  perdagangan antara  negara  non-anggota  integrasi  ekonomi  tetap  ditentukan  oleh  masing-masing  negara. Melalui  skema  CEPT  tarif  perdagangan  antar  negara  anggota  AFTA  menjadi  hilang,  sehingga AFTA menjadi bentuk integrasi ekonomi di wilayah ASEAN.
Sepanjang  perjalanannya,  AFTA  terus  mengalami  perkembangan.  Seperti  pada penjelasan sebelumnya, pada awalnya hanya terdapat enam negara yang tergabung dalam AFTA. Pada tahun-tahun berikutnya, negara anggota ASEAN lainnya (Vietnam, Kamboja, Myanmar, dan Laos)  ikut  bergabung.  Skema  CEPT  untuk  negara-negara  yang  baru  bergabung  dengan  AFTA dibedakan  dengan  negara-negara  anggota  awal  AFTA.  Negara-negara  anggota  awal  AFTA memiliki due date untuk menurunkan tarif perdagangan intra-regional hingga 0%-5% di tahun 2002, sedangkan untuk negara-negara yang baru bergabung due date untuk menurunkan tarif perdagangan  hingga  0%-5%  adalah  tahun  2006-2010  (Okabe  &  Urata,  2013).  Perkembangan juga terjadi pada skema penurunan tarif. Untuk mendukung terbentuknya Masyarakat Ekonomi ASEAN  (MEA),  skema  penurunan  tarif  CEPT  direvisi  dengan  membuat  skema  penurunan  tarif yang baru, yaitu ASEAN Trade in Goods Agreement (ATIGA). Pada skema ATIGA negara anggota awal  memiliki  tenggat  waktu  untuk  menurunkan  tarif  perdagangan  intra-regional  hingga  0% pada  tahun  2010,  sedangkan  negara  CMLV  (Kamboja,  Myanmar,  Laos  dan  Vietnam)  memiliki tenggat  waktu  hingga  2015  (Okabe  &  Urata,  2013).  Setelah  seluruh  negara  anggota  AFTA memenuhi  tenggat  waktu  tersebut,  pada  tahun  2016  ASEAN  memasuki  bentuk  integrasi ekonomi yang lebih terbuka, yaitu common market dengan nama MEA.

## 3. INTEGRASI EKONOMI DAN KUALITAS LINGKUNGAN HIDUP
Secara umum dampak integrasi ekonomi terhadap kualitas lingkungan hidup berbeda- beda  di  setiap  negara.  Penelitian-penelitian  terdahulu  menunjukkan  adanya  pengaruh  positif dan  negatif  dari  integrasi  ekonomi  terhadap  kualitas  lingkungan  hidup.  Penelitian  Antweiler, Copeland, & Taylor (2001); Tariq & Rahim (2016); Dean (2002) menunjukkan pengaruh positif dari  integrasi  ekonomi  terhadap  lingkungan  hidup.  Penelitian  Gallagher  (2004);  Shen  (2008) menunjukkan integrasi ekonomi dapat berhubungan negatif untuk jenis polutan tertentu, tidak terpengaruh  dengan  polutan  tertentu  atau  berhubungan  positif  dengan  polutan  tertentu. Sementara  itu,  laporan  sintesis  United  Nations  (1999)  yang  merangkum  pengaruh  integrasi ekonomi terhadap lingkungan hidup untuk negara Banglades, Cili, India, Filipina, Rumania, dan Uganda  menunjukkan  adanya  pengaruh  negatif  dari  integrasi  ekonomi  terhadap  kualitas lingkungan hidup untuk negara Banglades, India, dan Uganda, sedangkan pengaruh positif dari integrasi  ekonomi  terlihat  di  negara  Cili.  Hasil  penelitian  Azhar,  Khalil,  &  Ahmed  (2007)

## 184 | Bina Ekonomi
menunjukkan  integrasi  ekonomi  memperburuk  kualitas  lingkungan  hidup  di  Pakistan. Berdasarkan  temuan-temuan  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  integrasi  ekonomi  dapat berpengaruh positif atau negatif terhadap kualitas lingkungan hidup, lantas apa yang mendasari pengaruh positif dan negatif dari integrasi ekonomi terhadap kualitas lingkungan hidup?
Secara  teoritis  terdapat  beberapa  aspek  yang  mendasari  pengaruh  positif  dan  negatif dari integrasi ekonomi. Menurut Copeland & Taylor (2004) keunggulan komparatif suatu negara dan  ketetatan  peraturan lingkungan  hidup suatu  negara  menjadi  alasan  pengaruh  positif  atau negatif  integrasi  ekonomi  terhadap  kualitas  lingkungan  hidup.  Integrasi  ekonomi  dapat meningkatkan  kegiatan  ekonomi  suatu  negara  melalui  peningkatan  peradagangan  atau peningkatan arus Foreign Direct Investment (FDI) yang masuk ke negara tersebut. Suatu negara dengan  keunggulan  komparatif  di  sektor  yang  relatif  banyak  menghasilkan  polusi,  maka integrasi  ekonomi  relatif  menurunkan  kualtias  lingkungan  hidup  di  negara  tersebut  melalui peningkatan kegiatan produksi di negara tersebut. Hasil penelitian Dean (2002) menunjukkan adanya  pengaruh  positif  liberalisasi  perdagangan  terhadap  polusi  di  Cina,  akibat  dari peningkatan  skala  produksi.  Sebaliknya,  jika  keunggulan  komparatif  negara  sebuah  negara adalah  sektor  yang  relatif  kecil  menghasilkan  polusi,  maka  integrasi  ekonomi  relatif berpengaruh kecil untuk kualitas lingkungan hidup negara tersebut. Penelitian Gallagher (2004) menunjukkan  NAFTA  yang  relatif  tidak  memengaruhi  kualitas  lingkungan  hidup  di  Meksiko salah  satunya  disebabkan  oleh  keunggulan  komparatif  Meksiko  adalah  industri  padat  karya dengan unskilled  labor, sehingga  menghasilkan  polusi  yang  relatif  kecil.  Peraturan  lingkungan hidup  menjadi  aspek  yang  mempengaruhi  pengaruh  positif  atau  negatif  integrasi  ekonomi terhadap  kualitas  lingkungan  hidup.  Hasil  penelitian  Dean  (2002),  selain  menunjukkan pengaruh  negatif  integrasi  ekonomi  terhadap  kualitas  lingkungan  hidup,  juga  menunjukkan adanya pengaruh integrasi ekonomi tidak langsung dalam bentuk mitigasi. Mitigasi merupakan bentuk  kebijakan  pemerintah  untuk  mengurangi  polusi  melalui  sumber  polusi,  sehingga integrasi  ekonomi  baik  untuk  lingkungan  hidup.  Berdasarkan  hal  tersebut,  dapat  dikatakan peningkatan peraturan lingkungan hidup dapat membuat integrasi ekonomi berpengaruh positif terhadap  kualitas  lingkungan  hidup.  Hubungan  antara  integrasi  ekonomi  dengan  kualitas lingkungan hidup dapat dijelaskan dengan hipotesis Environmental Kuznets Curve (EKC).
Hipotesis EKC menunjukkan hubungan antara pertumbuhan ekonomi dengan degradasi lingkungan. Hipotesis EKC muncul dalam penelitian yang dilakukan Grossman & Krueger (1991) yang menguji hubungan antara tingkat polusi dengan pertumbuhan ekonomi di 42 negara. Hasil penelitian  Grossman  &  Krueger  (1991)  menunjukkan  peningkatan  pendapatan  dapat meningkatkan  degradasi  lingkungan,  namun  pada  suatu  tingkat  pendapatan  tertentu,  akan mencapai titik balik terjadinya penurunan degradasi lingkungan seiring terjadinya peningkatan pendapatan. Dalam bentuk grafik, jika kerusakan lingkungan adalah sumbu tegak (ordinat), dan PDB per kapita adalah sumbu datar (absis), maka EKC akan berbentuk seperti huruf-U-terbalik (lihat Gambar 2.).
Pola  EKC  yang  berbentuk  huruf-U-terbalik  seperti  terlihat  pada  Gambar  2  di  bawah digunakan  sebagai  landasan  atas  argumen  yang  menyatakan  bahwa  integrasi  ekonomi  dapat meningkatkan  kualitas  lingkungan.  Integrasi  ekonomi  akan  meningkatkan  pertumbuhan ekonomi  dan  dengan  demikian  akan  mempercepat  negara  mencapai  posisi  titik  balik  ketika meningkatnya pendapatan per kapita akan memperbaiki kualitas lingkungan (Gallagher, 2004).

## Gambar 2. Environmental Kuznets Curve (EKC)
Hubungan  antara  integrasi  ekonomi  dengan  kualitas  lingkungan  hidup  melalui  EKC dapat dijelaskan melalui tiga efek, yaitu: efek skala, efek komposisi dan efek teknik. Efek skala adalah  perubahan  kualitas  lingkungan  hidup  akibat  perubahan  skala  output,  efek  komposisi adalah perubahan kualitas lingkungan hidup akibat perubahan komposisi produsen (ramah dan tidak  ramah  lingkungan),  sedangkan  efek  teknik  adalah  perubahan  kualitas  lingkungan  hidup akibat  perubahan  kebijakan  pemerintah  serta  teknik  dalam  produksi  (Gallagher,  2004). Mekanisme  bekerjanya  ketiga  efek  tersebut  menggunakan  asumsi  bahwa  polusi  per  output adalah  konstan.  Integrasi  ekonomi  dapat  meningkatkan  kegiatan  produksi  untuk  memenuhi kebutuhan  ekspor  sehingga  dapat  dikatakan  integrasi  ekonomi  meningkatkan  skala  output suatu  negara.  Proses produksi selalu menghasilkan polusi, karena polusi merupakan koefisien dari  kegiatan  ekonomi  (Nordström  &  Vaughan,  1999).  Integrasi  ekonomi  yang  dapat meningkatkan skala  output  serta  polusi  adalah  koefisien  dari  kegiatan  ekonomi menunjukkan adanya efek skala menurunkan kualitas lingkungan hidup dari adanya integrasi ekonomi.
Di  sisi  lain  efek  skala  dapat  mendorong  perbaikan  kualitas  lingkungan  hidup  melalui peningkatan willingness  to  pay output  proses  produksi  yang  ramah  lingkungan  (Nordström  & Vaughan,  1999).  Peningkatan  skala  produksi  dapat  meningkatkan  pendapatan  masyarakat. Peningkatan  pendapatan  masyarakat  dapat  menjadi  pendorong  peningkatan  permintaan kualitas lingkungan hidup yang lebih baik. Peningkatan permintaan kualitas lingkungan hidup yang  lebih  baik  dapat  mendorong  pemerintah  untuk  membuat  kebijakan  atau  memperkuat peraturan lingkungan hidup, sehingga dapat meningkatkan kualitas lingkungan hidup.
Efek  komposisi  ditunjukkan  dari  perubahan  komposisi  produsen  (ramah  dan  tidak ramah  lingkungan). Integrasi ekonomi mendorong peningkatan spesialisasi produksi di sektor yang  memiliki  keunggulan  komparatif,  sehingga  akan  meningkatkan  produsen  dalam  sektor tersebut.  Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  efek  komposisi  dapat  berdampak  buruk  pada  suatu negara  dengan  keunggulan  komparatif  pada  sektor  yang  relatif  menghasilkan  polusi  dalam jumlah  besar.  Pernyataan  tersebut  didasari  oleh  beralihnya  produsen  menuju  sektor  yang cenderung  tidak  ramah  lingkungan,  sehingga  komposisi  produsen  di  negara  tersebut  lebih banyak  memproduksi  output  dari  sektor  yang  relatif  tidak  ramah  lingkungan.  Efek  komposisi dapat memberikan dampak baik jika pemerintah membuat kebijakan atau memperkuat aturan mengenai  perbaikan  lingkungan  hidup.  Kondisi  tersebut  dapat  mendorong  perubahan

## 186 | Bina Ekonomi
keunggulan  komparatif  suatu  negara,  mengingat  salah  satu  aspek  yang  mempengaruhi keunggulan  komparatif  adalah  peraturan  pemerintah  untuk  lingkungan  hidup.  Perubahan keunggulan  komparatif  tersebut  dapat  mengubah  komposisi  perusahaan  menjadi  mayoritas perusahaan  yang  ramah  terhadap  lingkungan.  Untuk  memenuhi  sektor  yang  tidak  ramah lingkungan, pemerintah dapat mengimpor produk-produk tersebut.
Efek  yang  ketiga  adalah  efek  teknik.  Seperti  pada  penjelasan  sebelumnya  efek  teknik adalah  perubahan  kualitas  lingkungan  hidup  akibat  dari  perubahan  kebijakan  maupun  teknik dalam proses produksi. Pengubahan kebijakan mengenai lingkungan hidup dapat terjadi karena desakan  untuk  spesialisasi  maupun  karena  permintaan  masyarakat  terhadap  kualitas lingkungan  hidup  yang  lebih  baik.  Berdasarkan  hal  tersebut,  integrasi  ekonomi  dapat mendorong  negara  dengan  keunggulan  komparatif  di  sektor  yang  relatif  kotor,  dapat mendorong pemerintah untuk membuat kebijakan yang cenderung merugikan lingkungan hidup dengan  alasan  mendukung  sektor  unggulan,  sehingga  berdampak  pada  penurunan  kualitas lingkungan  hidup.  Di  sisi  lain,  tingginya  permintaan  terhadap  kualitas  lingkungan  hidup  yang lebih  baik  dapat  mendorong  pemerintah  untuk  membuat  kebijakan  yang  memperhatikan kualitas  lingkungn  hidup  lingkungan  hidup,  termasuk  kebijakan  dalam  proses  produksi. Berdasarkan  hal  tersebut  adanya  integrasi  ekonomi  dapat  meningkatkan  kualitas  lingkungan melalui efek teknik.
Salah  satu  riset  yang  menguji  hubungan  antara  integrasi  ekonomi  dengan  kualitas lingkungan melalui EKC dilakukan oleh Gallagher (2004). Dalam penelitiannya, Gallagher (2004) mencoba  menemukan  pengaruh North  America  Free  Trade  Agreement (NAFTA)  terhadap kualitas  lingkungan  hidup  di  Meksiko.  Penelitian  tersebut  menggunakan  indikator  kualitas lingkungan  erosi  tanah,  sampah  padat  perkotaan,  polusi  air,  CO 2 ,  dan  kriteria  polusi  udara  di Meksiko  (SO x ,  NO x ,  CO  dan  TSP)  di  Meksiko  dari  tahun  1985  sampai  2000.  Hasil  penelitian Gallagher  (2004)  menyimpulkan  bahwa,  hanya  indikator  kualitas  lingkungan  CO 2 yang menunjukkan  pola  EKC.  Hal  tersebut  karena  status  Meksiko  sebagai  produsen  minyak  bumi yang mengalami penurunan penggunaan minyak bumi sepanjang tahun 1985-2000 (Gallagher, 2004).  Penggunaan minyak  bumi menghasilkan CO 2 ,  sehingga  penurunan  penggunaan  minyak bumi menurunkan emisi CO 2 sepanjang tahun 1985-2000 di Meksiko (Gallagher, 2004).
Peneliti lain yang menguji hipotesis EKC dalam menganalisi pengaruh integrasi ekonomi terhadap kualitas lingkungan hidup adalah (McCarney & Adamowicz, 2005). Keduanya menguji pengaruh  liberalisasi  perdagangan  terhadap  kualitas  lingkungan  hidup.  Penelitian  tersebut menggunakan  indikator  kualitas  lingkungan  CO 2 dan  emisi  polutan  organik  (BOD)  di  air. Pengujian CO 2 menggunakan data dari 143 negara dalam periode tahun 1970-2000, untuk BOD menggunakan data dari 119 negara dengan periode 1980-1995. Hasil penelitian menunjukkan EKC  berlaku  untuk  indikator  kualitas  lingkungan  BOD  dan  indikator  kualitas  lingkungan  CO 2 (McCarney & Adamowicz, 2005).
Naidoo  &  Adamowicz  (2001)  juga  melakukan  analisis  untuk  menemukan  hubungan antara  Pendapatan  Nasional  Bruto  (PNB)  dengan keragaman hayati  sebagai  indikator  kualitas lingkungan.  Peneltian  tersebut  menggunakan  data  lebih  dari  100  negara  dengan  indikator mahkluk  hidup  yang  diprediksi  terancam  punah  dibagi  ke  dalam  tujuh  kelompok,  yaitu: tumbuhan,  hewan  mamalia,  burung,  hewan  amfibi,  reptil,  ikan  dan  hewan  invertebrata. Penelitian  Naidoo  &  Adamowicz  (2001)  mengestimasi  ketujuh  kelompok  tersebut  secara terpisah.  Hasil  pengujian  EKC  menunjukkan  hanya  pada  kelompok  burung  ditemukan  bentuk huruf-U-terbalik.  Pola  EKC  yang  ditemukan  hanya  pada  spesies  burung,  menurut  Naidoo  & Adamowicz  (2001)  karena  elastisitas  pendapatan,  kelembagaan  dan  karakteristik  biologis.
Kelembagaan  merupakan  bentuk  perlindungan  terhadap  habitat  tertentu,  sedangkan karakteristik biologis merupakan habitat tertentu dari suatu kelompok mahkluk hidup.
Hal  lain  yang  juga  dapat  disimpulkan  dari  penelitian-penelitian  sebelumnya  yang menganalisis  hipotesis  EKC  adalah  kualitas  lingkungan  tidak  hanya  dipengaruhi  oleh pendapatan nasional per kapita, tetapi juga oleh faktor-faktor lain. Penelitian Gallagher (2004) menunjukkan bahwa aspek yang memengaruhi kualitas lingkungan hidup adalah harga output, sementara  pada  penelitian  Naidoo  &  Adamowicz  (2001)  menunjukkan  bahwa  kualitas lingkungan  hidup  juga  dipengaruhi  oleh  bentuk  lembaga  serta  karakteristik  alami  indikator kualitas lingkungan hidup tertentu.

## 4. METODE PENELITIAN
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  pengaruh  AFTA  terhadap  kualitas lingkungan  hidup  di  Indonesia.  Untuk  mencapai  tujuan  tersebut,  penelitian  ini  menggunakan hipotesis Environmental  Kuznets  Curve (EKC)  sebagai  landasan.  Seperti  pada  penelitian Gallagher (2004), dan McCarney & Adamowicz (2005), pengujian hipotesis EKC dilakukan untuk mengetahui  pengaruh  AFTA  terhadap  kualitas  lingkungan  hidup  di  Indonesia  lewat pertumbuhan  ekonomi  Indonesia.  Pengukuran  kualitas  lingkungan  hidup  menggunakan  emisi karbon dioksida (CO2) 3 .
3 Awalnya peneliti merencanakan akan menggunakan tiga jenis kerusakan lingkungan, yaitu: emisi karbon dioksida  (CO 2 ),  perubahan  luas  tutupan  hutan,  dan  emisi  sulfur  dioksida  (SO 2 ).  Luas  tutupan  hutan digunakan karena selama kurun waktu 10 tahun, luas hutan di Indonesia menurun hingga tersisa hanya 56%,  dengan  laju  deforestasi  sekitar  satu juta hektar  per  tahun  pada  tahun  1990  (Sunderlin  & Resosudarmo,  1996).  Data  luas  tutupan  hutan  dari  World  Bank  (2016a)  menunjukkan  bahwa  pada periode  tahun  1991-2014,  luas  tutupan  hutan  di  Indonesia  terus  mengalami  penurunan,  tetapi  dengan kecepatan  penurunan  yang  berbeda  antara  periode  satu  dan  periode  lainnya.  Penurunan  paling  tinggi terjadi pada tahun 2002. Hal tersebut diduga berkaitan erat dengan kondisi politik di Indonesia. Setelah reformasi di Indonesia tahun 1998 muncul peluang-peluang bagi masyarakat dalam menyuarakan haknya, termasuk  mengenai  masalah  kehutanan.  Bentuk  aspirasi  masyarakat  tersebut  menjadi  undang-undang, yaitu Undang-Undang Nomor 41 tahun 1999 tentang Kehutanan. Pada tahun 2001, Megawati yang waktu itu menjabat sebagai Presiden Republik Indonesia membuat kebijakan mengenai sertifikasi penebangan berkelanjutan  untuk  perusahaan-perusahaan  penebang  sebagai  upaya  mengurangi  laju  kegiatan penebangan  lahan  hutan  (Down  to  Earth,  2002).  Peraturan  dan  kebijakan  pemerintah  Indonesia  dapat menjadi  alasan  laju  penurunan  luas  tutupan  hutan  menjadi  melambat.  Pada  tahun  2006  hutan  di Indonesia kembali mengalami percepatan dalam penurunan luas tutupan hutan. Kenyataan bahwa hutan merupakan  sektor  yang  memiliki  potensi  yang  besar  dalam  perekonomian  Indonesia,  membuat eksploitasi hutan kembali meningkat tetapi tidak seburuk masa sebelum reformasi. Emisi sulfur dioxida (SO 2 )  juga  merupakan  salah  satu  bentuk  emisi  GRK  di  mana  Indonesia  juga  menjadi  salah  satu  negara kontributor  terbesar  di  dunia.  Emisi  SO 2 berasal  dari  penggunaan  minyak  tanah,  batubara,  smelter, biomassa, dan bahan  bakar fosil  (Smith,  Van Aardanne,  Klimont, Andres, Volke, & Delgado, 2011)    Data dari  artikel  Smith et  al. (2011),  menunjukkan  bahwa  untuk  periode  tahun  1980-2005,  emisi  SO 2 di Indonesia  memperlihatkan  peningkatan.  Hal  itu  tidak  lepas  dari  perkembangan  sektor  pertambangan batubara  di  Indonesia.  Batubara  merupakan  salah  satu  sumber  emisi  SO 2 yang  utama,  baik  dari  sisi konsumsi  maupun  proses  pertambangan  batubara.  Dari  sisi  penggunaan,  batubara  belum  banyak digunakan  di  Indonesia,  tetapi  dari  sisi  produksi,  Indonesia  merupakan  salah  satu  produsen  batubara terbesar  di  dunia.  Kegiatan  penambangan  batubara  memunculkan  partikel-partikel  debu  dan  limbah padat  batubara.  Penghangatan  limbah  batubara  menghasilkan  emisi  SO 2 dalam  jumlah  besar  (Ghose  & Majee,  2000).  Dari  sisi  konsumsi,  pembakaran  batubara  juga  menghasilkan  emisi  SO 2 .  Berdasarkan  hal tersebut tren positif produksi dan konsumsi batubara di Indonesia secara akan terus meningkatkan emisi SO 2 di Indonesia.

## 188 | Bina Ekonomi
Pengujian  hipotesis Environmental  Kuznets  Curve (EKC)  menggunakan  analisis  regresi, dengan variabel terikat emisi karbon dioksida (CO 2 ); serta, PDB per kapita, indeks keterbukaan ekonomi,  dan  jumlah  penduduk  sebagai  variabel  independen. Unit  of  analysis penelitian  ini adalah perekonomian Indonesia tahun 1980 sampai tahun 2014. Model regresi ditunjukkan oleh persamaan  (1);  dan  selanjutnya ordinary  least  square (OLS)  digunakan  untuk  melakukan estimasi terhadap koefisien regresi dari masing-masing persamaan.
CO 2t = β 0 – β 1 X 1t + β 2 (X 1t ) 2 + β 3 X 2t + β 4 X 3t + ε t .......... (1) keterangan :
CO 2t = Emisi karbon dioksida di Indonesia pada tahun t X 1t = PDB riil per kapita Indonesia pada tahun t X 2t = Indeks keterbukaan perekonomian Indonesia pada tahun t X 3t = Jumlah penduduk Indonesia pada tahun t β 0 , = Konstanta
β 1 , β 2 , β 3 , β 4 , = Koefisien regresi ε t = e rror term
Seperti  diketahui,  hipotesis  EKC  menggambarkan  hubungan  antara  kerusakan lingkungan  hidup  dan  pendapatan  per  kapita.  Dalam  penelitian  ini  variabel  independen  yang digunakan tidak hanya PDB riil per kapita (sebagai indikator pendapatan per kapita), tetapi juga indeks keterbukaan perekonomian dan jumlah penduduk.
Indeks  keterbukaan  perekonomian  digunakan  untuk  menguji  hubungan  AFTA  dengan ketiga  indikator  kerusakan  lingkungan.  Hubungan  antara  indeks  keterbukaan  perekonomian dengan  ketiga  indikator  kualitas  lingkungan  diharapkan  positif.  Hal  tersebut  didasari  konsep bahwa integrasi ekonomi dapat mendorong kegiatan ekonomi, dan polusi adalah koefisien dari kegiatan ekonomi. Variabel PDB riil per kapita kuadrat digunakan untuk menguji hipotesis EKC. Hubungan  antara  PDB  riil  per  kapita  dengan  ketiga  jenis  kerusakan  lingkungan  diharapkan negatif, sehingga membentuk pola huruf-U-terbalik atau hipotesis EKC terbukti. Selain PDB per kapita  dan  indeks  keterbukaan  perekonomian,  penelitian  ini  menggunakan  jumlah  penduduk sebagai salah satu variabel independen. Variabel jumlah penduduk digunakan sebagai variabel kontrol.  Lebih  dari  itu  pertumbuhan  penduduk  juga  menjadi  salah  satu  penyebab  utama  dari penurunan  luas  tutupan  hutan  (Sunderlin  &  Resosudarmo,  1996).  Berdasarkan  hal  tersebut, jumlah penduduk diharapkan berpengaruh positif terhadap emisi CO 2 dan emisi SO 2 , sedangkan untuk TH, jumlah penduduk diharapkan memiliki hubungan negatif.
Jika hasil estimasi sesuai dengan harapan, artinya hipotesis EKC terbukti, maka integrasi ekonomi, dalam hal ini AFTA, dapat diharapkan memberi manfaat untuk peningkatan kualitas lingkungan  hidup  Indonesia.  Hubungan  positif  antara  indeks  keterbukaan  dengan  setiap  jenis kerusakan  lingkungan  memang  menunjukkan  bahwa  integrasi  ekonomi  menurunkan  kualitas lingkungan  hidup,  tetapi  jika  hipotesis  EKC  terbukti,  maka  peningkatan  PDB  riil  per  kapita selanjutnya dapat diharapkan akan menurunkan degradasi lingkungan (meningkatkan kualitas lingkungan) di Indonesia. Hal tersebut sesuai dengan argumen pihak yang mendukung pengaruh positif dari integrasi ekonomi.

## 5. DATA
Penelitian ini menggunakan data sekunder yang didapat dari World Bank , Badan Pusat Statistik (BPS), dan penelitian-penelitian yang sudah pernah dilakukan sebelumnya. Data yang
digunakan adalah data time series tahunan, dari tahun 1980 sampai 2014, namun analisis regresi dan  korelasi  menggunakan  data  dengan  periode  waktu  yang  berbeda-beda,  sesuai  dengan ketersediaan data. Di bawah ini deskripsi tentang variabel, sumber data, serta analisis singkat atas  data  yang  digunakan  dalam  penelitian.  Tabel  1.  memuat  ringkasan  tentang  variabel  dan sumber datanya.
Tabel 1. Variabel dan Sumber Data Variabel Sumber Data Emisi CO 2 World Bank PDB riil Indonesia Badan Pusat Statistik (BPS) ; World Bank Indeks keterbukaan perekonomian Indonesia  Badan Pusat Statistik Jumlah penduduk Indonesia World Bank
Sumber: World Bank (2016a), World Bank (2016b), World Bank (2016d), Badan Pusat Statistik (1981, 1982, 1984, 1986, 1988, 1990, 1992, 1994, 1996, 1998, 2000, 2002, 2004, 2006, 2008, 2010, 2012, 2014, 2015, 2016)

## 5.1. Emisi Karbon Dioksida (CO 2 )
Emisi  karbon  dioksida  (CO 2 )  merupakan  salah  satu  variabel  untuk  mengukur  kualitas lingkungan hidup di Indonesia. Emisi CO 2 relevan untuk Indonesia karena negara ini berada di urutan ketiga terbesar sebagai penghasil emisi gas rumah kaca (GRK) (Measey, 2010). Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan CO 2 yang dihasilkan dari pembakaran bahan bakar padat, cair, dan gas termasuk yang digunakan oleh industri-industri, dan diperoleh dari World Bank (2016a), untuk periode tahun 1980 sampai 2011.
Emisi CO 2 Indonesia pada tahun 1980 sampai 2011 memiliki tren yang positif.  Emisi CO 2 Indonesia sebagian besar berasal dari tindakan manusia. Measey (2010) menyatakan bahwa CO 2 di Indonesia sebagian besar disebabkan oleh  kebakaran hutan. Selain kebakaran hutan sektor transportasi perkotaan (kendaraan bermotor) juga menghasilkan CO 2 dalam jumlah yang besar. Kebakaran  hutan  yang  terus  terjadi  di  Indonesia  serta  meningkatnya  jumlah  kendaraan bermotor  membuat  CO 2 di  Indonesia  terus  mengalami  peningkatan.  Pada  tahun  1997-1998 Indonesia mengalami kebakaran hutan hebat akibat kekeringan karena El Nino . Dampak dari hal tersebut  terhadap  CO 2 dapat  terlihat  dari  emisi  CO 2 yang  mengalami  puncaknya  pada  tahun 1997.

## 5.2. PDB Riil per Kapita Indonesia
Data ini merupakan hasil olahan data PDB rill dan jumlah penduduk, yaitu membagi PDB riil  dengan  jumlah  penduduk.  Kedua  data  tersebut  didapat  dari World  Bank dengan  periode tahun  1980-2014.  Nilai  PDB  rill  per  kapita  Indonesia  pada  tahun  1984-2014  memiliki kecenderungan  meningkat.  Penurunan  tajam  terjadi  pada  saat  krisis  ekonomi  melanda,  yaitu pada  tahun  1997-1998.  Rata-rata  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  pada  tahun  1980  sampai 1997  adalah  ±7%  per  tahun.  Setelah  krisis  finansial  Asia  tahun  1997-1998,  pertumbuhan ekonomi  Indonesia  turun.  Tahun  1999  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  berada  pada  angka ±0,3%. Pada masa-masa pemulihan, pertumbuhan ekonomi Indonesia meningkat sebatas  rata- rata  ±4,6%.  Perubahan  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia,  tetap  membuat  PDB  riil  perkapita Indonesia meningkat mengingat pertumbuhan tetap berada di angka positif.

## 190 | Bina Ekonomi

## 5.3. Indeks Keterbukaan Perekonomian Indonesia
Data  ini  digunakan  sebagai  representasi  integrasi  ekonomi.  Data  ini  merupakan  hasil pengolahan data total perdagangan Indonesia dengan lima negara ASEAN (Malaysia, Singapura, Filipina, Brunei Darussalam, dan Thailand) dengan data PDB riil Indonesia. Untuk mendapatkan data indeks keterbukaan perekonomian digunakan rumus sebagai berikut:

## 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑝𝑒𝑟𝑑𝑎𝑔𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑛𝑒𝑠𝑖𝑎 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑙𝑖𝑚𝑎 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑟𝑎 𝐴𝑆𝐸𝐴𝑁 𝑃𝐷𝐵 𝑅𝑖𝑖𝑙 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑛𝑒𝑠𝑖𝑎
Penggunaan  lima  negara  ASEAN  tersebut  karena  sulitnya  menemukan  data  empat negara ASEAN lainnya. Selain itu, pemilihan lima negara ASEAN tersebut juga didasari anggapan bahwa kelima negara tersebut adalah negara-negara yang lebih dahulu tergabung dalam AFTA. Menurut penelitian Okabe & Urata (2013) trade creation dari AFTA lebih besar dirasakan oleh negara-negara anggota  awal AFTA. Berdasarkan hal  tersebut penelitian ini menggunakan data perdagangan  Indonesia  dengan  lima  negara  ASEAN.  Data  total  perdagangan  didapatkan  dari Badan Pusat Statistik, sedangkan data PDB riil perkapita didapatkan dari World Bank . Periode tahun data indeks keterbukaan perekonomian adalah 1980-2014.
Indeks  keterbukaan  perekonomian  Indonesia  merupakan  hasil  pengolahan  data  total perdagangan Indonesia dengan lima negara ASEAN (Singapura,  Filipina,  Brunei, Thailand, dan Malaysia)  dibagi  dengan  PDB  riil  Indonesia.  Semakin  tinggi  nilai  indeks  keterbukaan perekonomian  Indonesia  menunjukkan  ratio  perdagangan  Indonesia  dengan  kelima  negara ASEAN  terhadap  PDB  riil  Indonesia  semakin  besar,  artinya  perekonomian  Indonesia  semakin terbuka terhadap perdagangan luar negeri. Data tahun 1980-2014 menunjukkan bahwa indeks keterbukaan perekonomian Indonesia bersifat fluktuatif namun menunjukkan tren yang positif.

## 5.4. Jumlah Penduduk Indonesia
Jumlah  penduduk  yang  dimaksud  adalah  total  penduduk  Indonesia  tanpa  dipengaruhi oleh status hukum atau kependudukan (metode sensus de facto ) ( World Bank , 2016d). Artinya data jumlah kependudukan ini tidak hanya mencatat penduduk yang tercatat secara hukum di Indonesia (memiliki KTP). Data ini didapat dari World Bank dengan periode tahun 1980-2014.

## 6. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Untuk  menjawab  pertanyaan  penelitian  apakah  AFTA  berpengaruh  terhadap  kualitas lingkungan  di  Indonesia,  maka  dilakukan  uji  hipotesis Environmental  Kuznets  Curve (EKC). Dalam  pengujian  hipotesis  EKC,  yang  digunakan  hanya  satu  jenis  degradasi  lingkungan,  yaitu emisi  CO 2 .  Sebelumnya  dikatakan  akan  menggunakan  tiga  jenis  degradasi  lingkungan,  namun karena  jumlah  observasi  luas  tutupan  hutan  dan  emisi  SO 2 kurang  dari  30,  maka  diputuskan kedua  jenis  degradasi  lingkungan  tersebut  tidak  gunakan.  Sebelum  melakukan  pengujian hipotesis EKC perlu dilakukan beberapa penyesuaian terhadap data-data yang akan digunakan, karena satuan dari masing-masing yang berbeda. Untuk itu seluruh data akan diubah kedalam betuk logaritma natural (ln). Estimasi koefisien dalam analisis regresi untuk menguji hipotesis EKC perlu didahului dengan pengujian stasioneritas data dan pengujian asumsi klasik. Pengujian stasioneritas  data  diperlukan  agar  hasil  persamaan  regresi  tidak  menghasilkan spurious regression.
Pengujian stasioneritas dalam penelitian ini menggunakan uni root test dengan metode Augmented  Dickey  Fuller  Test (Uji  ADF)  terhadap  variabel  dependen  maupun  independen. Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  ADF  t-statistic  dengan  nilai  statistik  Mc Kinnon 1996 one sided p-value pada tingkat signifikansi (α) 1%, 5%, dan 10%. Hasil uji ADF akan menunjukkan  data  yang  stasioner  jika  nilai  ADF t-statistic lebih  besar  dari  nilai  statistik  pada tabel Mc Kinnon 1996 one sided p-value .
Pada  Tabel  2  dapat  terlihat  hasil  uji  stasioneritas  menggunakan  uji  ADF  pada  tingkat level.  Dari  hasil  uji  ADF  pada  tingkat  level  dapat  diketahui  hanya  data  variabel  lnpopulasi (- 6.144679) yang stasioner pada tingkat α terendah 1%.
Tabel 2. Hasil Uji ADF Pada Tingkat Level
Variabel  ADF T-Statistics McKinnon 1996 one sided P Value Remarks 1% 5% 10% ln CO 2 -2.891066 -4.28458  -3.562882  -3.215267  NOT STATIONARY lnX 1 -1.320421 -4.28458  -3.562882  -3.215267  NOT STATIONARY lnX 12 -0.971288 -4.28458  -3.562882  -3.215267  NOT STATIONARY lnX 2 -2.758032 -4.28458  -3.562882  -3.215267  NOT STATIONARY lnX 3 -6.144679 -4.374307  -3.603202  -3.238054 STATIONARY
Karena  hanya  data  variabel  lnpopulasi  yang  stasioner,  maka  uji  ADF  pada  diferensiasi tingkat pertama perlu dilakukan untuk data variabel ln CO 2, lnX 1 , lnX 12 , lnX 2 , dan lnX 3 . Dari hasil uji ADF pada diferensiasi tingkat pertama (lihat Tabel 3) dapat terlihat bahwa seluruh data variabel ln CO 2, lnX 1 , lnX 12 , lnX 2 , dan lnX 3 stasioner pada tingkat α terendah (1%). Berdasarkan hal tersebut, seluruh data yang digunakan dalam penelitian ini stasioner pada tingkat level dan diferensiasi tingkat pertama.
Tabel 3. Hasil Uji ADF Pada Diferensiasi Tingkat Pertama
Variabel  ADF T-Statistics McKinnon 1996 one sided P Value Remarks 1% 5% 10% ln CO 2 -5.912065 -4.296729  -3.568379  -3.218382 STATIONARY lnX 1 -5.887907 -4.296729  -3.568379  -3.218382 STATIONARY lnX 12 -5.78085 -4.296729  -3.568379  -3.218382 STATIONARY lnX 2 -6.241743 -4.296729  -3.568379  -3.218382 STATIONARY
Pengujian  asumsi  klasik  diperlukan  agar  menghasilkan  koefisien  model  regresi  hasil estimasi yang Best Linier Unbiased Estimator (BLUE) (Gujarati, 2004). Secara umum uji asumsi klasik  meliputi:  uji  heteroskedastisitas,  uji  autokorelasi  dan  uji  multikolinearitas.  Pengujian asumsi  klasik  pertama  yang  akan  dilakukan  adalah  pengujian  asumsi  heterokedastisitas. Pengujian  heterokedastisitas  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan white-test, dengan  cara membandingkan  nilai probabilty  chi-square hasil white-test dengan  nilai  kritis chi-square pada tingkat  signifikansi  yang  ditentukan.  Nilai probabilty  chi-square hasil  estimasi  untuk  masing- masing persamaan regresi tersebut ditunjukkan oleh Tabel 4. Berdasarkan nilai probabilty chi- square dapat diketahui bahwa hasil estimasi CO 2 (0,7616) yang nilai probabilty chi-square di atas nilai kritis chi-square pada tingkat signifikansi paling besar yaitu 10% (0,1). Berdasarkan hasil pengujian white-test dapat  disimpulkan  hasil  estimasi  CO 2 tidak  mengalami  masalah heteroskedastisitas.

## 192 | Bina Ekonomi
Tabel 4.  Hasil Estimasi Model Persamaan Awal
Variabel Dependen: ln CO 2 Variabel Independen Koefisien p-value lnX 1 1.3729 (0,0123) lnX 12 -0,0816 (0,0296) lnX 2 0,01489 (0,7024) lnX 3 2,63158 (0,000) Observasi 32 R-Squared 0,986567 Prob. Chi-Square White-test 0,7616 D-W stat 1,208294
Uji asumsi klasik kedua yang dilakukan adalah uji autokorelasi. Untuk dapat mengetahui apakah hasil etimasi mengalami autokorelasi atau tidak, dapat dilakukan dengan melakukan uji Durbin-Watson  (D-W).  Pengujian  D-W  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  D-W  hitung dengan  nilai  D-W  pada  tabel  dengan  tingkat  signifikansi  tertentu.  Jika  nilai  D-W  hitung  lebih kecil dari nilai DL pada tabel D-W, maka hasil tersebut mengalami masalah autokorelasi positif. Nilai  D-W  hitung  yang  berada  diantara  nilai  DL  dan  DU,  menunjukkan  adanya  keragu-raguan mengenai hubungan residual pada tahun (t) dengan residual pada tahun (t-1).  Selanjutnya, jika nilai D-W hitung berada diantara nilai DU dengan nilai 4-DU, maka hasil estimasi tersebut tidak mengalami masalah autokorelasi atau memenuhi asumsi klasik. Nilai D-W hitung yang berada di antara  nilai  4-DU  dengan  4-DL  maka  masih  terdapat  keraguan  mengenai  adanya  autokorelasi dalam hasil estimasi. Jika nilai D-W hitung lebih besar dari  4-DL maka hasil estimasi mengalami masalah autokorelasi negatif. Berdasarkan keterangan tersebut maka dapat dilakukan uji D-W untuk mengetahui apakah hasil estimasi awal mengalami masalah autokorelasi.
Pada Tabel 4 diketahui nilai D-W hitung estimasi dan pada Tabel 5 diketahui nilai D-W tabel  persamaan  regresi  yang  diestimasi.  Seperti  pada  penjelasan  sebelumnya,  untuk  dapat mengetahui  bahwa  sebuah  model  memiliki  masalah  autokorelasi  dapat  dilihat  dengan membandingkan  nilai  D-W  hitung  dengan  nilai  tabel.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  dapat diketahui  bahwa  hasil  estimasi  CO 2 tidak  lolos  dari  uji  autokorelasi  dengan  nilai  D-W  hitung sebesar 1,208294 berada di antara nilai DL dan DU.
Tabel 5. Pengujian Durbin-Watson DL DU 4-DU 4-DL CO 2 0,978 1,509 2,491 3,022
Uji  asumsi  klasik  terakhir  yang  dilakukan  adalah  uji  multikolinearitas.  Pengujian multikolinearitas  dilakukan  dengan  memerhatikan  nilai Variance  Inflation  Factor (VIF),  yang didapat dari hasil perhitungan dengan rumus:
VIF= 1 (1−𝑟 2 )
Nilai  VIF  di  bawah  10  menandakan  bahwa  tidak  terjadi  multikolinearitas  dalam persamaan  regresi,  namun  jika  nilai  VIF  diatas  10  maka  terjadi  multikolinearitas  dalam persamaan regresi.
Tabel 6. menunjukkan nilai VIF pada setiap variabel independen. Pada Tabel 6, terlihat bahwa  semua  nilai  VIF  dari  masing-masing  variabel  independen  bernilai  di  bawah  10.  Hal
tersebut  menunjukkan  bahwa  persamaan  regresi  diatas  tidak  memiliki  masalah multikolinearitas.
Tabel 6. Uji Multikolinearitas dengan VIF Variabel Independen r 2 VIF lnX1 0,6718 3,046923 lnX2 0,4743 1,902226 lnX3 0,7395 3,838772
Berdasarkan  hasil  uji  asumsi  klasik,  perlu  dilakukan  koreksi  hasil  estimasi.  Pada  hasil estimasi  CO 2 ,  hasil  uji  asumsi  klasik  menunjukkan  bahwa  hasil  estimasi  tersebut  mengalami masalah  autokorelasi.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  ditambahkan  variabel auto  regression (AR1) sebagai variabel independen untuk meningkatkan angka D-W hitung hasil estimasi CO 2 . Langkah ini membuat hasil estimasi CO 2 lolos dari uji  autokorelasi. Setelah koreksi dilakukan, persamaan  regresi  yang  digunakan  ditunjukkan  pada  persamaan  (6).  Hasil  estimasi  terhadap koefisien regresi pada model tersebut di atas disajikan dalam Tabel 7.
lnCO 2t = β 0 – β 1 lnX 1t + β 2 ln(X 1t ) 2 + β 3 lnX 2t + β 4 lnX 3t + AR(1) + ε t …….. (6) keterangan : lnCO 2t :  Logaritma natural emisi karbon dioksida Indonesia pada tahun t lnX 1t
:  Logaritma natural PDB riil per kapita Indonesia pada tahun t lnX 2t :  Logaritma natural indeks keterbukaan perekonomian Indonesia pada tahun t lnX 3t :  Logaritma natural jumlah penduduk Indonesia pada tahun t AR(1)  : Auto Regression
Tabel 7. Koefisien Regresi dan p-value Hasil Regresi Persamaan (6)
Variabel Dependen: lnCO 2 Variabel Independen Koefisien p-value lnX 1 1.148397 (0,0763)** lnX 12 -0.0658 (0.1447) lnX 2 -0,022226 (0,6816) lnX 3 2.806673 (0,0000)* AR(1) 0,40962 Observasi 31 R-Squared 0,987815 Prob. Chi-Square White-test 0.2352 D-W stat 1,667055 Keterangan: angka dalam kurung menunjukkan p-value ; * signifikan pada α = 1%; ** signifikan pada α = 5%; *** signifikan pada α = 10%;
Berdasarkan  analisis  regresi  pada  model  persamaan  yang  terakhir,  dapat  disimpulkan bahwa AFTA tidak mempengaruhi ketiga jenis kerusakan lingkungan (emisi CO 2 ) di Indonesia. Hal tersebut dapat dilihat dari p-value variabel lnX 2 (indeks keterbukaan perekonomian) pada setiap  hasil  estimasi,  yang  mana p-value variabel  lnX 2 tidak  lebih  kecil  dari  nilai  kritis  tingkat signifikansi (α = 0,1; 0,05; dan 0,01). Berdasarkan hal tersebut dapat disimpulkan bahwa AFTA tidak memengaruhi kualitas lingkungan hidup di Indonesia dari sisi peningkatan perdagangan.
Salah  satu  penjelasan  mengenai  mengapa  hasil  estimasi  menunjukkan  pengaruh  AFTA terhadap kualitas lingkungan hidup Indonesia tidak signifikan adalah melalui penciptaan dagang

## 194 | Bina Ekonomi
akibat  AFTA.  Menurut  Okabe  &  Urata  (2013)  penciptaan  perdagangan  ( trade  creation )  akibat AFTA tidak terjadi pada seluruh komoditas perdagangan antar negara-negara anggotanya. Tabel 8  memperlihatkan  komoditas  perdagangan  negara  ASEAN  yang  mengalami  penciptaan perdagangan  ( trade  creation )  adalah  sektor-sektor  agrobisnis  dan  sektor  dengan  kegiatan perakitan.  Penciptaan  perdagangan  tidak  signifikan  untuk  komoditas-komoditas  yang  relatif menghasilkan polusi serta membuka hutan dalam jumlah besar. Berdasarkan hal tersebut maka terdapat indikasi bahwa penciptaan perdagangan akibat AFTA yang signifikan pada komoditas tertentu menyebabkan hasil estimasi menunjukkan AFTA tidak signifikan dalam memengaruhi indikator kualitas lingkungan hidup.

## Tabel 8. Komoditas dan Penciptaan Perdagangan karena AFTA
Nama Komoditas dan Penciptaan Perdagangan karena AFTA
Signifikan Tidak Signifikan ● Produk agrikultur
● Produk minuman dan produk tembakau
● Material karet mentah
● Fiber tekstil
● Material hewan dan Sayur-sayuran
● Minyak hewan dan nabati
● Produk-produk Kimia
● Material pengolahan
● Mesin-mesin listrik
● Peralatan transportasi
● Barang pabrikan lainnya
● Kayu, pulp dan kertas
● Bahan bakar mineral
● Batu bara dan kimia mentah
● Produk farmasi dan kesehatan
● Pupuk dan bahan peledak

## Sumber: Okabe & Urata (2013)
Kemungkinan  lain  yang  membuat  hasil  estimasi  menunjukkan  AFTA  tidak  signifikan memengaruhi  kualitas  lingkungan  hidup  adalah  keunggulan  komparatif  Indonesia.  Menurut Copeland  &  Taylor  (2004),  pengaruh  integrasi  ekonomi  terhadap  kualitas  lingkungan  hidup dipengaruhi  oleh  keunggulan  komparatif  suatu  negara  serta  kekuatan  peraturan  lingkungan hidup  negara  suatu  negara.  Indonesia  memiliki  sumber  daya  alam  yang  melimpah  serta mengingat  Indonesia  merupakan  negara  berkembang,  maka  mayoritas human  capital tenaga kerja  di  Indonesia  termasuk  rendah.  Pernyataan  tersebut  dapat  dibuktikan  dengan  mayoritas penduduk  Indonesia  bekerja  di  sektor  pertanian,  peternakan,  perkebunan,  kehutanan, perburuan,  dan  perikanan  (Badan  Pusat  Statistik,  2016).  Sektor-sektor  tersebut  merupakan sektor  padat  karya.  Menurut  Gallagher  (2004)  sektor  padat  karya  relatif  menghasilkan  polusi yang lebih rendah dibandingkan sektor-sektor padat modal. Berdasarkan hal tersebut terdapat kemungkinan  bahwa  hasil  estimasi    AFTA  yang  tidak  signifikan  dalam  memengaruhi  kualitas lingkungan  hidup  Indonesia  disebabkan  oleh  keunggulan  komparatif  Indonesia  adalah  sektor padat  karya.  Peningkatan  kegiatan  produksi  di  sektor  padat  karya  tidak  signifikan  dalam meningkatkan ketiga jenis kerusakan lingkungan.
Selain  menunjukkan  bahwa  AFTA  tidak  signifikan  memengaruhi  indikator  kualitas lingkungan  hidup  Indonesia,  hasil  estimasi  juga menunjukkan  bahwa  EKC untuk  CO 2 terbukti. Dalam Tabel 6 pernyataan tersebut ditunjukkan oleh p-value variabel lnX 12 (PDB rill per kapita) yang lebih kecil dibandingkan nilai α (0,05), sehingga pola menyerupai huruf U -terbalik terbukti pada  hasil  estimasi  CO 2 .  Hal  ini  menunjukkan  adanya  peningkatan  kualitas  lingkungan  hidup seiring dengan peningkatan PDB Perkapita Indonesia. Peningkatan tersebut dapat didorong oleh permintaan masyarakat akan perbaikan kualitas lingkungan yang lebih baik. Hasil estimasi juga menunjukkan indikator kualitas lingkungan hidup emisi CO 2 signifikan dipengaruhi oleh jumlah penduduk, yang dibuktikan dengan cara yang sama seperti variabel lnX 2 dan X 12 .  Berdasarkan hal tersebut, hipotesis EKC terbukti di Indonesia.
Pada  Tabel  6  juga  dapat  diketahui  berapa  persen  variabel-variabel  independen  dapat menjelaskan  variabel  dependen,  yang  ditunjukkan  oleh  nilai  R-squares,  yang  mana menunjukkan  nilai  R-squares  hasil  estimasi  lebih  tinggi  dari  0,5.  Hal  tersebut  menunjukkan bahwa 0,987 (98.7) variabel-variabel independen mampu menjelaskan variabel dependen dan sisanya dijelaskan oleh faktor-faktor lain. Nilai tersebut menunjukkan bahwa variabel-variabel PDB  riil  per  kapita,  indeks  keterbukaan  perekonomian  dan  populasi  penduduk  mampu menjelaskan indikator kualitas lingkungan hidup sebesar 98.7%  sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel-variabel lain.
Hasil estimasi EKC terhadap indikator kualitas lingkungan hidup dapat dijelaskan oleh beberapa hal. Menurut Measey (2010) sumber utama emisi CO 2 di Indonesia adalah kebakaran hutan. Kebakaran hutan yang terjadi di Indonesia bukan hanya meningkatkan CO 2 melalui asap kebakaran,  tetapi  terdapat opportunity  cost dari  hilangnya  pohon.  Hutanmemiliki non-timber forest  product ,  salah  satunya  adalah  jasa  lingkungan  sebagai  penyerap  CO 2 (carbon sequestration).  Kebakaran  hutan  secara  tidak  langsung  akan  meningkatkan  CO 2 melalui pengurangan  penyerapan  CO 2 .  Meskipun  demikian,  dorongan  dari  masyarakat  Indonesia  dan masyarakat  dunia  agar  pemerintah  Indonesia  menindak  lanjuti  kasus  kebakaran  hutan  dan mengupayakan  pencegahan  kebakaran  hutan,  dapat  menjadi  faktor  yang  mendorong  adanya perbaikan indikator kualitas lingkungan hidup (dalam hal ini adalah penurunan tingkat CO 2 ). Hal tersebut  ditanggapi  pemerintah  Indonesia  dengan  mengadopsi  berbagai  inisiatif  terkait pembangunan  berkelanjutan  seperti  Kyoto  Protocol,  REDD,  REDD+,  dll  kedalam  kebijakan, undang-undang, dan rancangan pembangunan, sehingga pola EKC dapat terbentuk.
Di  sisi  lain,  kebakaran  hutan  di  Indonesia  bukan  hanya  disebabkan  oleh  kegiatan ekonomi,  tetapi  juga  terdapat  faktor  demografi. The  World  Bank (1994:  p.51),  seperti  dikutip oleh Sunderlin & Resosudarmo (1996) menunjukkan bahwa 67% dari deforestasi di Indonesia disebabkan  oleh  kebijakan  pemerintah  (transmigrasi).  Kebijakan  transmigrai  dapat  membuat daerah tujuan transmigrasi dibuka hutannya untuk menyediakan tempat tinggal penduduk yang datang. Pada tabel 6 juga dapat dilihat hasil estimasi menunjukkan jumlah penduduk signfikan meningkatkan  emisi  CO 2 .  Mengingat  bahwa  hutan  memiliki non-timber  forest  product sebagai penyerap CO 2 , maka faktor jumlah penduduk dapat menyebabkan peningkatan CO 2 .

## 7. SIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh AFTA terhadap kualitas lingkungan hidup  di  Indonesia.  Hipotesis  EKC  digunakan  dalam  menganalisis  pengaruh  AFTA  terhadap kualitas lingkungan hidup di Indonesia. Berdasarkan hasil pengolahan data, dapat disimpulkan bahwa AFTA tidak signifikan dalam mempengaruhi kualitas lingkungan hidup di Indonesia. Hal tersebut dapat disebabkan oleh mayoritas sektor perdagangan di AFTA merupakan sektor yang relatif  berbasis  pertanian  dan  perakitan.  Selain  komoditas  perdagangan,  kemungkinan  bahwa keunggulan  komparatif  Indonesia  adalah  sektor  padat  karya  yang  membuat  peningkatan kegiatan  ekonomi  cenderung  tidak  signifikan  dalam  menurunkan  kualitas  lingkungan. Berdasarkan hal tersebut maka AFTA tidak signifikan dalam mempengaruhi kualitas lingkungan hidup di Indonesia.
Pada  pengujian  hipotesis  EKC  tidak  ditemukan  hubungan  yang  signifikan  pada  jenis degradasi  lingkungan  CO 2 .  Sumber  dari  CO 2 yang  berasal  dari  aspek  kehutanan  menjadi kemungkinan penyebab EKC tidak signifikan pada jenis indikator kualitas tersebut. Berdasarkan

## 196 | Bina Ekonomi
hal  tersebut,  hasil  estimasi  menunjukkan  hipotesis  EKC  tidak  terbukti  untuk  emisi  CO 2 di Indonesia.
Meskipun  hasil  estimasi  pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  AFTA  tidak memengaruhi  kualitas  lingkungan  hidup,  tetapi  penelitian  ini  banyak  memiliki  kekurangan. Keterbatasan  data  untuk  melakukan  uji  hipotesis EKC  di  dua  jenis  degradasi  lingkungan  yang lainnya (perubahan luas tutupan hutan dan emisi sulfur dioksida), sehingga indikator kualitas lingkungan hidup pada penelitian ini belum dapat menunjukkan pengaruh AFTA pada kualitas lingkungan hidup di Indonesia secara umum.
Topik  mengenai  pengaruh  integrasi  ekonomi  terhadap  kualitas  lingkungan  hidup  di Indonesia masih menarik untuk diteliti. Dalam pengujian hipotesis Environmental Kuznets Curve (EKC), penelitian ini hanya menggunakan satu macam indikator kualitas lingkungan, yaitu emisi CO 2 .  Penggunaan  jenis  indikator  kualitas  lingkungan  yang  lain  perlu  dilakukan  untuk mengetahui pengaruh dari AFTA terhadap kualitas lingkungan hidup di Indonesia secara lebih menyeluruh.  Pengujian  terhadap  hipotesis Polution  Haven (PH) dapat  dilakukan  sebagai pembanding dari hipotesis EKC.
Penggunaan bentuk integrasi ekonomi yang lain juga masih dapat dilakukan. Indonesia tergabung  di  lebih  dari  satu  bentuk  integrasi  ekonomi.  Pengujian  bentuk  integrasi-integrasi ekonomi  yang  lain  dengan  kualitas  lingkungan  hidup  di  Indonesia  masih  perlu  dilakukan. Penelitian-penelitian  selanjutanya  mengenai  pengaruh  integrasi  ekonomi  terhadap  kualitas lingkungan  hidup  di  Indonesia  diharapkan  dapat  menjadi  landasan  kebijakan  agar pembangunan ekonomi di Indonesia adalah pembangunan ekonomi yang tetap memperhatikan kelestarian lingkungan.

## DAFTAR PUSTAKA
Antweiler, W., Copeland, B. R., & Taylor, M. S. (2001). Is free trade good for the environment? The American Economic Review, 91 (4), 877-908.
Azhar,  U.,  Khalil,  S.,  &  Ahmed,  H.  (2007).  Environmental  effects  of  trade  liberalisation:  a  case study of Pakistan. The Pakistan Development Review, 46 (4), 645-655.
Badan Pusat Statistik. (1981). Statistik Indonesia 1981. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (1982). Statistik Indonesia 1982. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (1984). Statistik Indonesia 1984. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (1986). Statistik Indonesia 1986. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (1988). Statistik Indonesia 1988. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (1990). Statistik Indonesia 1990. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (1992). Statistik Indonesia 1992. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (1994). Statistik Indonesia 1994. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (1996). Statistik Indonesia 1996. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (1998). Statistik Indonesia 1998. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (2000). Statistik Indonesia 2000. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (2002). Statistik Indonesia 2002. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (2004). Statistik Indonesia 2004. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (2006). Statistik Indonesia 2006. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (2008). Statistik Indonesia 2008. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (2010). Statistik Indonesia 2010. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (2012). Statistik Indonesia 2012. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (2014). Statistik Indonesia 2014. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (2015). Statistik Indonesia 2015. Badan Pusat Statistik.
Badan  Pusat  Statistik.  (2016). Penduduk  15  tahun  ke  atas  yang  bekerja  menurut  lapangan pekerjaan utama 1986 – 2016. Badan Pusat Statistik.
Bowles, P. (1997). ASEAN, AFTA, dan the "new regionalism". Pasific Affairs, 70 (2), 219-233.
Copeland, B. R., & Taylor, M. S. (2004). Trade, growth, and the environment. Journal of Economic Literature, 42 (1), 7-71.
Dean, J. M.  (2002). Does trade liberalization harm the  environment?  a new test. The  Canadian Journal of Economics/Revue canadienne d'Economique, 35 (4), 819-842.
Down to Earth. (2002). Forests, people, and right (special report). Down to Earth.
Gallagher, K. P. (2004). Economic integration and the environment in Mexico: lessons for future trade  agreements. Working  Group  on  Development  and  Environment  in  the  Americas. Discussion Paper, 6 , 1-20.
Ghose, M. K., & Majee, S. R. (2000). Source of air pollution due to coal mining and their impacts in Jharia coalfield. Environment International, 26 (1-2), 81-85.
Grossman, G. M., & Krueger, A. B. (1991). Environmental impacts of a North American free trade agreement. Natural Bureau of Economic Research Working Paper no. 3914 , 1-39.
Gujarati, D.N. (2004). Basic Econometric, (4th Ed.). The McGraw-Hill Companies. NewYork.
McCarney, G., & Adamowicz, W. L. (2005). The effects of trade liberalization on the environment: an  empirical  study. Annual  Meeting,  July  6-8,  2005. San  Fransisco,  CA  34157:  Canadian Agricultural Economics Society.
Measey, M. (2010). Indonesia: a vulnerable country in the face of climate change. Global Majority E-Journal, 1 (1), 31-45.
Naidoo, R., & Adamowicz, V. L. (2001). Effect of economic prosperity on numbers of threatened species. Conservation Biology, 15 (4), 1021-1029.
Nordström,  H.,  &  Vaughan,  S.  (1999). Special  studies  4:  Trade  and  environment. Diunduh  dari WTO  Publication:  https://www.wto.org/english/res_e/publications_e/special_studies4_ e.htm
Okabe, M., & Urata, S. (2013). The impact of AFTA on Intra-AFTA trade. ERIA Discussion Paper Series No. 2013-05 , 1-43.
Shen, J. (2008). Trade liberalization and environmentla degradation in China. Applied Economics, 40 , 997-1004.
Smith,  S.  J.,  Van  Aardanne,  J.,  Klimont,  Z.,  Andres,  R.  J.,  Volke,  A.,  &  Delgado,  A.  S.  (2011). Anthropogenic  sulfur  dioxide  emissions:  1850 – 2005. Atmospheric  Chemistry  and Physiscs, 11 (3).
Sunderlin,  W.,  &  Resosudarmo,  I.  A.  (1996).  Rates  and  causes  of  deforestation  in  Indonesia: towards a resolution of the ambiguities. Occasional Paper No. 9 , 1-19.
Tariq, B., & Rahim, R. A. (2016). The environmental effects of intra-industry trade in the SAARC region. International Journal of Business and Society, 17 (1), 113-130.
United  Nations.  (1999). Trade  liberalisation  and  the  environment:  lessons  learned  from Bangladesh, Chile, India, Philippines, Romania and Uganda. United Nations.
Verico, K. (2015). Open-ended impact of AFTA on FDI inflows: evidence from macro-level data of Indonesia,  Malaysia,  Thailand  and  firm-level  data  of  Indonesia. Journal  of  Economic Cooperatioin and Development, 36 (2), 91-124. World Bank. (2016a). CO2 emissions (kt). Diunduh dari http://data.worldbank.org/indicator/EN.ATM.CO2E.KT?view=chart World Bank. (2016b). GDP (current US$). Diunduh dari http://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.CD?view=chart World Bank. (2016c). Forest area (sq. km). Diunduh dari http://data.worldbank.org/indicator/AG.LND.FRST.K2 World Bank. (2016d). Population, total. Diunduh dari http://data.worldbank.org/indicator/SP.POP.TOTL?view=chart

## LAMPIRAN
• Hasil Uji Stasioneritas  Variabel CO 2 • Hasil Uji Stasioneritas  Variabel PDB Per Kapita
Null Hypothesis: D(LNCO2) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.912065 0.0002 Test critical values: 1% level -4.296729 5% level -3.568379 10% level -3.218382 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNCO2,2) Method: Least Squares Date: 08/13/18   Time: 12:58 Sample (adjusted): 1982 2011 Included observations: 30 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LNCO2(-1)) -1.220853 0.206502 -5.912065 0.0000 C 0.052756 0.037251 1.416238 0.1681 @TREND(1980) 0.000976 0.001902 0.513188 0.6120 R-squared 0.567684     Mean dependent var 0.006666 Adjusted R-squared 0.535661     S.D. dependent var 0.132233 S.E. of regression 0.090106     Akaike info criterion -1.881010 Sum squared resid 0.219218     Schwarz criterion -1.740890 Log likelihood 31.21515     Hannan-Quinn criter. -1.836185 F-statistic 17.72719     Durbin-Watson stat 1.950855 Prob(F-statistic) 0.000012
Null Hypothesis: D(LNPDBPERKAPITA) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.887907 0.0002 Test critical values: 1% level -4.296729 5% level -3.568379 10% level -3.218382 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNPDBPERKAPITA,2) Method: Least Squares
Date: 08/13/18   Time: 13:05 Sample (adjusted): 1982 2011 Included observations: 30 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LNPDBPERKAPITA(-1)) -1.109299 0.188403 -5.887907 0.0000 C -0.058577 0.078533 -0.745897 0.4622 @TREND(1980) 0.007547 0.004335 1.740790 0.0931 R-squared 0.562764     Mean dependent var 0.000263 Adjusted R-squared 0.530377     S.D. dependent var 0.290554 S.E. of regression 0.199114     Akaike info criterion -0.295237 Sum squared resid 1.070455     Schwarz criterion -0.155117 Log likelihood 7.428553     Hannan-Quinn criter. -0.250411 F-statistic 17.37580     Durbin-Watson stat 2.061286 Prob(F-statistic) 0.000014
• Hasil Uji Stasioneritas Variabel Indeks Keterbukaan • Hasil Uji Stasioneritas Variabel PDB Per Kapita 2
Null Hypothesis: D(LNINDEKSKETERBUKAAN) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.241743 0.0001 Test critical values: 1% level -4.296729 5% level -3.568379 10% level -3.218382 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNINDEKSKETERBUKAAN,2) Method: Least Squares Date: 08/13/18   Time: 13:08 Sample (adjusted): 1982 2011
Included observations: 30 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LNINDEKSKETERBUKAAN(-1)) -1.180578 0.189142 -6.241743 0.0000 C -0.010711 0.099175 -0.108006 0.9148 @TREND(1980) 0.001987 0.005335 0.372494 0.7124 R-squared 0.590721     Mean dependent var 0.002951 Adjusted R-squared 0.560404     S.D. dependent var 0.380336 S.E. of regression 0.252170     Akaike info criterion 0.177216 Sum squared resid 1.716927     Schwarz criterion 0.317335 Log likelihood 0.341767     Hannan-Quinn criter. 0.222041 F-statistic 19.48480     Durbin-Watson stat 2.048232 Prob(F-statistic) 0.000006
Null Hypothesis: D(LNPDBPERKAPITA2) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.780850 0.0003 Test critical values: 1% level -4.296729 5% level -3.568379 10% level -3.218382 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNPDBPERKAPITA2,2)
Method: Least Squares Date: 08/13/18   Time: 13:12
Sample (adjusted): 1982 2011 Included observations: 30 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LNPDBPERKAPITA2(-1)) -1.091003 0.188727 -5.780850 0.0000 C -0.906558 1.044115 -0.868255 0.3929 @TREND(1980) 0.112316 0.058079 1.933865 0.0637 R-squared 0.553862     Mean dependent var 0.021687 Adjusted R-squared 0.520815     S.D. dependent var 3.816404 S.E. of regression 2.641838     Akaike info criterion 4.875466 Sum squared resid 188.4413     Schwarz criterion 5.015586 Log likelihood -70.13199     Hannan-Quinn criter. 4.920292 F-statistic 16.75969     Durbin-Watson stat 2.052632 Prob(F-statistic) 0.000019
• Hasil Uji Stasioneritas Variabel Jumlah Penduduk Indonesia • Hasil Uji Estimasi Ordinary Least Square Null Hypothesis: LNPOPULASI has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 6 (Automatic based on SIC, MAXLAG=7)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.144679 0.0002 Test critical values: 1% level -4.374307 5% level -3.603202 10% level -3.238054 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNPOPULASI) Method: Least Squares Date: 08/13/18   Time: 13:14 Sample (adjusted): 1987 2011 Included observations: 25 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LNPOPULASI(-1) -0.015154 0.002466 -6.144679 0.0000 D(LNPOPULASI(-1)) 1.808785 0.187046 9.670276 0.0000 D(LNPOPULASI(-2)) -1.396151 0.424468 -3.289175 0.0046 D(LNPOPULASI(-3)) 0.384449 0.533670 0.720387 0.4817 D(LNPOPULASI(-4)) 0.413675 0.510923 0.809663 0.4300 D(LNPOPULASI(-5)) -0.711035 0.353446 -2.011719 0.0614 D(LNPOPULASI(-6)) 0.385743 0.127473 3.026077 0.0080 C 0.287513 0.046786 6.145311 0.0000 @TREND(1980) 0.000210 3.38E-05 6.214953 0.0000 R-squared 0.999984     Mean dependent var 0.014965 Adjusted R-squared 0.999976     S.D. dependent var 0.002076 S.E. of regression 1.01E-05     Akaike info criterion -19.90109 Sum squared resid 1.62E-09     Schwarz criterion -19.46229 Log likelihood 257.7636     Hannan-Quinn criter. -19.77939 F-statistic 127538.4     Durbin-Watson stat 1.976418 Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: LNCO2 Method: Least Squares Date: 08/13/18   Time: 13:26 Sample: 1980 2011 Included observations: 32 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LNINDEKSKETERBUKAAN 0.014891 0.038564 0.386127 0.7024 LNPDBPERKAPITA 1.372911 0.511468 2.684257 0.0123 LNPDBPERKAPITA2 -0.081619 0.035541 -2.296493 0.0296 LNPOPULASI 2.631583 0.157509 16.70747 0.0000 C -43.45455 2.895636 -15.00691 0.0000 R-squared 0.986567     Mean dependent var 12.27668 Adjusted R-squared 0.984577     S.D. dependent var 0.514508 S.E. of regression 0.063897     Akaike info criterion -2.520496 Sum squared resid 0.110235     Schwarz criterion -2.291475 Log likelihood 45.32794     Hannan-Quinn criter. -2.444582 F-statistic 495.7408     Durbin-Watson stat 1.208294 Prob(F-statistic) 0.000000

## 202 | Bina Ekonomi
• Hasil Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedasticity Test: White F-statistic 1.611561     Prob. F(18,12) 0.2012 Obs*R-squared 21.92862     Prob. Chi-Square(18) 0.2352 Scaled explained SS 19.41392     Prob. Chi-Square(18) 0.3668 Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 08/17/18   Time: 12:02 Sample: 1981 2011 Included observations: 31 Collinear test regressors dropped from specification
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -24.75244 34.32247 -0.721173 0.4846 GRADF_01 20.84704 30.71489 0.678728 0.5102 GRADF_01^2 -5.820307 7.573139 -0.768546 0.4570 GRADF_01*GRADF_02 0.821820 1.081346 0.759998 0.4619 GRADF_01*GRADF_03 -0.041238 0.880933 -0.046812 0.9634 GRADF_01*GRADF_04 0.286158 0.218504 1.309622 0.2148 GRADF_01*GRADF_06 3.023300 3.261003 0.927108 0.3721 GRADF_02 -1.254911 2.051884 -0.611590 0.5522 GRADF_02^2 -0.028729 0.038133 -0.753375 0.4657 GRADF_02*GRADF_03 0.003513 0.064158 0.054757 0.9572 GRADF_02*GRADF_04 -0.040704 0.035078 -1.160377 0.2685 GRADF_02*GRADF_06 -0.213299 0.221781 -0.961754 0.3552 GRADF_03 -0.440281 2.039258 -0.215903 0.8327 GRADF_03^2 -0.019894 0.022294 -0.892346 0.3898 GRADF_03*GRADF_04 0.039813 0.151446 0.262886 0.7971 GRADF_03*GRADF_06 0.113072 0.211238 0.535284 0.6022 GRADF_04*GRADF_06 -0.175188 0.722520 -0.242468 0.8125 GRADF_05*GRADF_06 -7.023505 17.55980 -0.399976 0.6962 GRADF_06^2 -0.426769 0.292914 -1.456977 0.1708 R-squared 0.707375     Mean dependent var 0.002955 Adjusted R-squared 0.268437     S.D. dependent var 0.004956 S.E. of regression 0.004239     Akaike info criterion -7.812380 Sum squared resid 0.000216     Schwarz criterion -6.933485 Log likelihood 140.0919     Hannan-Quinn criter. -7.525882 F-statistic 1.611561     Durbin-Watson stat 2.133360 Prob(F-statistic) 0.201236