Judul: Fenomena Natural Resource Curse dalam Pembangunan Wilayah di Indonesia.
Abstrak: Fenomena Natural Resource Curse (NRC) telah diamati di banyak negara. Istilah resource curse secara resmi pertama kali diperkenalkan oleh Auty pada tahun 1993 setelah penelitiannya menemukan bahwa negara-negara yang kaya akan sumber daya alam tidak mampu memanfaatkan sumber daya alam tersebut untuk mendorong perekonomiannya sehingga memiliki pertumbuhan ekonomi yang lebih lambat dari negara-negara yang hanya memiliki sumber daya alam yang sedikit. Sachs dan Warner (1995) adalah yang pertama kali melakukan studi empiris untuk membuktikan adanya pengaruh negatif antara ketergantungan sumber daya alam dan pertumbuhan ekonomi. Setelah temuan Sachs dan Warner, banyak kajian empiris dengan berbagai pendekatan dan alat analisis memperkuat temuan tentang adanya fenomena tersebut di banyak negara. Di Indonesia fenomena NRC diduga terjadi di tingkat daerah, namun masih sangat jarang penelitian empiris yang menganalisis secara mendalam fenomena tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk: 1) Mengukur indeks NRC di tingkat provinsi di Indonesia; 2) Mengidentifikasi dan menganalisis kondisi kausal yang dapat menjelaskan terjadinya fenomena NRC di antara provinsi-provinsi penghasil utama tambang di Indonesia; 3) Memprediksi fenomena NRC di provinsi-provinsi tersebut di masa mendatang; dan 4) Melakukan analisis prospektif untuk merumuskan variabel strategis dan peran para stakeholders dalam upaya mengatasi fenomena NRC di provinsi yang mengalami fenomena NRC tertinggi. Penelitian ini menggunakan empat jenis metode analisis. Metode Indeks Komposit digunakan untuk menghitung Natural Resource Dependency Index (NRDI), Regional Sustainable Development Index (RSDI) dan Regional Resource Curse Index (RRCI) di seluruh provinsi di Indonesia, kecuali Kalimantan Utara. Untuk menganalisis kondisi kausal yang dapat menjelaskan terjadinya fenomena NRC pada tujuan kedua digunakan metode fuzzy-set Qualitative-Quantitative Comparative Analysis (fsQCA). Metode Artificial Neural Network (ANN) digunakan untuk menjawab tujuan ketiga yaitu melakukan prediksi fenomena NRC di masa datang. Terakhir, untuk melakukan analisis prospektif pada tujuan keempat digunakan metode MICMAC dan MACTOR. Analisis dibatasi pada sumber daya alam tambang. Analisis pada tujuan pertama hingga ketiga menggunakan data sekunder kurun waktu 2013-2017, sedangkan tujuan keempat menggunakan data primer yang diperoleh dari focus group discussion dan wawancara mendalam dengan sejumlah stakeholders yang terkait dan terlibat dengan pengelolaan sumber daya alam tambang. Hasil penelitian membuktikan bahwa fenomena NRC terjadi di tingkat provinsi di Indonesia. Ada empat temuan terkait hubungan antara tingkat ketergantungan daerah terhadap sumber daya alam tambang dengan capaian kinerja pembangunan berkelanjutan. Pertama, ketergantungan ekonomi dan keuangan yang besar terhadap sumber daya alam tambang tidak menjamin suatu daerah mampu menciptakan kinerja pembangunan berkelanjutan yang tinggi. Kedua, fenomena NRC lebih rentan terjadi pada provinsi dengan ketergantungan sumber daya alam tambang yang lebih besar. Ketiga, provinsi penghasil minyak dan gas bumi mengalami fenomena NRC yang lebih besar dibandingkan provinsi lain yang hanya mengandalkan mineral dan batubara. Keempat, provinsi dengan skor keberlanjutan yang lebih tinggi dalam pembangunan daerahnya menunjukkan kecenderungan yang lebih besar untuk terhindar dari fenomena NRC. Di antara 20 provinsi penghasil utama tambang di Indonesia, Kalimantan Timur merupakan provinsi yang mengalami fenomena NRC paling tinggi, diikuti oleh Papua Barat, Papua, Riau, dan Aceh. Tujuh kondisi kausal membentuk kombinasi pada empat pathway berbeda dan secara baik mampu menjelaskan terjadinya fenomena NRC di 15 provinsi yang dikategorikan mengalami fenomena NRC tinggi. Tujuh kondisi kausal tersebut adalah: 1) rendahnya sumbangan sektor di luar pertambangan dan
Keyword: natural resource curse, pembangunan berkelanjutan, fuzzy set qualiquantitative comparative analysis, korupsi, analisis prospektif