RIWAYAT HIDUP

ANALISIS EMPIRIS KURVA LINGKUNGAN KUZNET PADA POLUSI AIR SUNGAI DI JEPANG

Penulis dilahirkan di Kabupaten Samosir tanggal 25 Januari 1990. Penulis merupakan anak pertama dari lima bersaudara. Jenjang pendidikan yang telah ditempuh penulis adalah Sekolah Dasar di SDN 173757 Sidihoni (1995-2001), Sekolah Lanjutan Tingkat Pertama di SMP Karya Murni Sidihoni (2001-2004), dan Sekolah Menengah Atas di SMA N Pangururan (2004-2007). Pada tahun 2007, penulis diterima di Departemen Ekonomi Sumberdaya dan Lingkungan, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Saringan Masuk Institut Pertanian Bogor (USMI). Penulis juga memperoleh kesempatan untuk mengikuti Short Term Exchange Student di Utsunomiya University, Jepang pada periode 2010-2011.

Untuk mengembangkan soft skill, penulis pernah aktif baik sebagai anggota, staf divisi, maupun ketua divisi di organisasi seperti Kesatuan Mahasiswa Katolik (KEMAKI), Resource and Environmental Economic Student Association (REESA), dan Kelompok Paduan Suara Puella Domini serta kepanitiaan berbagai acara di kampus. Selain itu, penulis juga sering mengikuti lomba baik di tingkat kampus, nasional, maupun internasional. Pada tahun 2010, penulis menjadi mahasiswa berprestasi di level departemen dan fakultas.

Penulis pernah menerima beasiswa mahasiswa berprestasi dari Bank Central Asia (2011-sekarang), Japan Student Service Organization (JASSO) untuk mengikuti pertukaran pelajar ke Jepang (2010-2011), dan Peningkatan Prestasi Akademik (2008-2009).

LAMPIRAN

LAMPIRAN 1. RANDOM EFFECT MODEL KUADRATIK Dependent Variable: BOD75

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 08/16/11 Time: 14:50

Sample: 1978 2004 Periods included: 27

Cross-sections included: 11

Total panel (balanced) observations: 297

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -2.273474 1.244204 -1.827252 0.0687 INC 0.005772 0.000732 7.888029 0.0000 INC^2 -1.25E-06 1.21E-07 -10.28942 0.0000 POPDEN -6.16E-07 0.000166 -0.003703 0.9970 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 1.589292 0.6614 Idiosyncratic random 1.137159 0.3386 Weighted Statistics

R-squared 0.395064 Mean dependent var 0.455308 Adjusted R-squared 0.388870 S.D. dependent var 1.628471 S.E. of regression 1.273054 Sum squared resid 474.8552 F-statistic 63.78302 Durbin-Watson stat 0.921317 Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared -0.682880 Mean dependent var 3.337710 Sum squared resid 4003.702 Durbin-Watson stat 0.109272 LAMPIRAN 2. FIXED EFFECT MODEL KUADRATIK

Dependent Variable: BOD75 Method: Panel Least Squares Date: 08/15/11 Time: 15:57 Sample: 1978 2004

Periods included: 27

Cross-sections included: 11

Total panel (balanced) observations: 297

C 0.910658 1.259297 0.723147 0.4702 INC 0.006679 0.000739 9.034711 0.0000 INC^2 -1.28E-06 1.22E-07 -10.46102 0.0000 POPDEN -0.001637 0.000294 -5.575686 0.0000

Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.846177 Mean dependent var 3.337710 Adjusted R-squared 0.839111 S.D. dependent var 2.835035 S.E. of regression 1.137159 Akaike info criterion 3.140934 Sum squared resid 365.9559 Schwarz criterion 3.315049 Log likelihood -452.4287 Hannan-Quinn criter. 3.210639 F-statistic 119.7524 Durbin-Watson stat 1.171374 Prob(F-statistic) 0.000000

LAMPIRAN 3. RANDOM EFFECT MODEL KUBIK Dependent Variable: BOD75

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 08/15/11 Time: 16:00

Sample: 1978 2004 Periods included: 27

Cross-sections included: 11

Total panel (balanced) observations: 297

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 8.718165 5.427180 1.606389 0.1093 INC -0.005239 0.005453 -0.960743 0.3375 INC^2 2.40E-06 1.79E-06 1.344883 0.1797 INC^3 -3.81E-10 1.86E-10 -2.052387 0.0410 POPDEN -0.000151 0.000176 -0.859451 0.3908 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 1.710797 0.7001 Idiosyncratic random 1.119819 0.2999 Weighted Statistics

R-squared 0.412364 Mean dependent var 0.417155 Adjusted R-squared 0.404314 S.D. dependent var 1.623429 S.E. of regression 1.252974 Sum squared resid 458.4237 F-statistic 51.22649 Durbin-Watson stat 0.960247 Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared -0.837343 Mean dependent var 3.337710 Sum squared resid 4371.181 Durbin-Watson stat 0.100705 LAMPIRAN 4. FIXED EFFECT MODEL KUBIK

Dependent Variable: BOD75 Method: Panel Least Squares Date: 05/02/12 Time: 14:34 Sample: 1978 2004

Periods included: 27

Cross-sections included: 11

Total panel (balanced) observations: 297

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 18.03372 5.599818 3.220411 0.0014 INC -0.010514 0.005531 -1.900892 0.0583 INC^2 4.41E-06 1.82E-06 2.426544 0.0159 INC^3 -5.92E-10 1.89E-10 -3.135643 0.0019 POPDEN -0.001858 0.000298 -6.243322 0.0000

Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.851360 Mean dependent var 3.337710 Adjusted R-squared 0.843981 S.D. dependent var 2.835035 S.E. of regression 1.119819 Akaike info criterion 3.113396 Sum squared resid 353.6264 Schwarz criterion 3.299948 Log likelihood -447.3393 Hannan-Quinn criter. 3.188079 F-statistic 115.3714 Durbin-Watson stat 1.226062 Prob(F-statistic) 0.000000

LAMPIRAN 5. HAUSMAN TEST MODEL KUADRATIK Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: F

Test cross-section random effects Test Summary

Chi-Sq.

Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 77.213630 3 0.0000 Cross-section random effects test comparisons:

INC 0.006679 0.005772 0.000000 0.0000 INC^2 -0.000001 -0.000001 0.000000 0.0385 POPDEN -0.001637 -0.000001 0.000000 0.0000 Cross-section random effects test equation:

Dependent Variable: BOD75 Method: Panel Least Squares Date: 05/02/12 Time: 14:42 Sample: 1978 2004

Periods included: 27

Cross-sections included: 11

Total panel (balanced) observations: 297

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.910658 1.259297 0.723147 0.4702 INC 0.006679 0.000739 9.034711 0.0000 INC^2 -1.28E-06 1.22E-07 -10.46102 0.0000 POPDEN -0.001637 0.000294 -5.575686 0.0000

Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)

LAMPIRAN 6. HAUSMAN TEST MODEL KUBIK Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: F

Test cross-section random effects Test Summary

Chi-Sq.

Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 28.386740 4 0.0000 Cross-section random effects test comparisons:

INC 0.003841 0.013347 0.000004 0.0000 INC^2 0.000000 -0.000002 0.000000 0.0000 INC^3 -0.000000 -0.000000 0.000000 0.0001 POPDEN -0.001126 -0.000013 0.000000 0.0000

Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: BOD75

Method: Panel Least Squares Date: 05/02/12 Time: 14:17 Sample: 1978 2004

Periods included: 27

Cross-sections included: 11

Total panel (balanced) observations: 297

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.880241 7.126165 -0.123522 0.9018 INC 0.003841 0.006022 0.637720 0.5242 INC^2 2.47E-07 1.89E-06 0.130861 0.8960 INC^3 -1.85E-10 1.95E-10 -0.947280 0.3444 POPDEN -0.001126 0.000305 -3.687352 0.0003

Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Period fixed (dummy variables)

R-squared 0.885160 Mean dependent var 3.337710 Adjusted R-squared 0.867216 S.D. dependent var 2.835035 S.E. of regression 1.033073 Akaike info criterion 3.030491 Sum squared resid 273.2132 Schwarz criterion 3.540401 Log likelihood -409.0280 Hannan-Quinn criter. 3.234626 F-statistic 49.32974 Durbin-Watson stat 1.187347

RINGKASAN

Ellen Paulina Hutagaol. Analisis Empiris Kurva Lingkungan Kuznet pada Polusi Air Sungai di Jepang. Dibimbing oleh AKHMAD FAUZI.

Dewasa ini, terjadi peningkatan penduduk dunia yang cukup signifikan. Malthus memprediksi bahwa populasi penduduk akan meningkat secara eksponensial, sedangkan makanan secara linear. Walaupun kebenaran prediksi ini masih menjadi perdebatan, perkembangan pertanian, perubahan struktur sosial, dan teknologi telah ditemukan sebagai respon terhadap kelangkaan sumber daya

Peningkatan penduduk, pertumbuhan ekonomi, dan sumber daya yang terbatas berpengaruh terhadap kerusakan lingkungan seperti polusi perairan, deforestasi, dan polusi udara. Di Jepang, polusi perairan menjadi perhatian publik karena Jepang berhasil membangun perekonomian yang hancur setelah perang dunia kedua namun diikuti sejumlah permasalahan akibat polusi air seperti penyakit Minamata.

Hubungan antara pertumbuhan ekonomi dengan kerusakan lingkungan digambarkan dengan kurva U terbalik yang kemudian dikenal dengan nama kurva Kuznet. Studi empiris untuk membuktikan kurva ini telah banyak dilakukan untuk berbagai kasus seperti polusi udara dan air. Beberapa studi berhasil terbukti, namun terdapat juga studi yang menemukan kurva berbentuk lain seperti huruf U, N, dan tilted-S. Umumnya, studi ini dilakukan dengan regresi panel data pada sekelompok data negara. Asumsi dasar yang menggeneralisasikan data semua negara ke dalam kelompok panel data dikritik oleh Dinda (2004) karena terdapat hal spesifik yang berpengaruh terhadap kualitas lingkungan di suatu negara sehingga diperlukan adanya studi di tingkat yang lebih rendah, yaitu negara.

Penelitian ini ditujukan untuk mengetahui hubungan tingkat pendapatan per kapita dan polusi air sungai di Jepang, menjelaskan historis polusi air sungai dan peraturan lingkungan di Jepang, dan memperoleh pelajaran yang dapat diambil oleh negara berkembang seperti Indonesia dari pengalaman negara maju seperti Jepang dalam hal permasalahan lingkungan. Indikator polusi air sungai diwakili oleh konsentrasi Biological Oxygen Demand (BOD).

Metode yang digunakan adalah kuantitatif dengan regresi panel data dan deskriptif. Penelitian ini menggunakan data sekunder yaitu konsentrasi BOD, pendapatan per kapita, luar area, dan jumlah penduduk dari 11 kota besar pada periode 1978-2004.Terdapat dua macam pendekatan dalam regresi panel data yaitu Random Effect Model (REM) dan Fixed Effect Model (FEM). Model terbaik kemudian ditentukan dengan Uji Hausman.

Model yang terbaik adalah model FEM dengan bentuk kurva U terbalik dan turning point ¥ 2.608,98. Seiring dengan peningkatan pendapatan per kapita, konsentrasi BOD meningkat sampai tingkat ¥ 2.608,98 kemudian menurun kembali. Nilai elastisitas pendapatan per kapita terhadap BOD adalah -0,508 yang artinya bila pendapatan per kapita meningkat 1%, makan konsentrasi BOD akan menurun 0,508%

Polusi air yang terjadi di Jepang sudah terjadi sejak era Meiji (1868-1912), namun semakin meningkat sejak era industrialisasi. Peraturan mengenai kualitas

lingkungan awalnya dikeluarkan oleh pemerintah daerah yang terkena dampak dan menjadi perhatian pemerintah pusat sejak tahun 1968. Saat ini, Indonesia juga mengalami kerusakan lingkungan seperti polusi perairan terutama di pusat pertumbuhan ekonomi. Terdapat berbagai pelajaran yang dapat diambil Indonesia dari pengalaman Jepang seperti penegakan hukum yang tegas, penggunaan teknologi, pengembangan industri tersier, dan adanya inisiatif pemerintah daerah untuk mengawasi pihak yang berpotensi mencemari lingkungan.

Dalam dokumen Analisis Empiris Kurva Lingkungan Kuznet pada Polusi Air Sungai Di Jepang (Halaman 151-158)