1
Apakah Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia Menjadi Penyebab
Rusaknya Lingkungan Hidup?
Fransiska Alda Setyani S.
3SE-1. 13.7629
Abstract
This paper is a research for the impact of economic growth that cause the degradation of enviroment in Indonesia using Kuznetz theory. This paper examines the CO2 emissions as the dependent variable have relationship with economic growth and opennes as the independent variables. The data is using time series data 1960-2011 world development indicators (WDI) from world bank. The model is using ECM model which is have significantly relationship between GDP and CO2 emissions.
Keywords: Economic growth, CO2 emissions,Environmental Kuznets Curve, ECM.
1. Latar Belakang
Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu indikator apakah suatu negara sudah digolongkan menjadi negara maju atau belum. Tidak bisa dipungkiri bahwa pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu dampak dari majunya sumber daya baik manusia, alam dan teknologi. Suatu negara maju pasti memiliki sumber daya dengan kualitas yang baik. Tetapi pertumbuhan ekonomi suatu negara ternyata juga memiliki pengaruh negatif terhadap alam. Misalnya saja di sektor industri pengolahan yang masih belum bisa mengolah limbah agar tidak tercemar, sektor transportasi yang selama ini masih menggunakan bahan bakar dan mengeluarkan gas beracun seperti CO,CO2,dll, pemakaian pupuk kimia terhadap tanaman-tanaman membuat tanah menjadi tercemar, dan lain sebagainya. Tidak heran jika semakin bertambahnya pencemaran-pencemaran ini menyebabkan fenomena bencana alam. Grafik 1 memperlihatkan emisi gas CO2 yang memiliki trend positif dari tahun ke tahun bahkan setelah tahun 2007 emisi CO2 semakin meningkat tajam.
Sumber: World Development Index, World Bank
Oleh karena itu Kuznets (1955) mengemukakan bahwa pembangunan ekonomi tidak boleh berorientasi pada pertumbuhan ekonomi saja namun juga harus memperhatikan dampak lingkungan. Menurut Kuznets pembangunan ekonomi ini akan merusak lingkungan hidup. Pernyataan Kuznets ini terkenal dengan teori Enviromental Kuznets Curve (EKC). Teori EKC ini menjelaskan bahwa di negara-negara yang sedang berkembang, seiring dengan berjalannya waktu
0
CO2 Emissions (kt) in Indonesia
1960-2011
2 akan semakin merusak lingkungan hidup. Dan sebaliknya pada negara-negara yang sudah maju akan memperbaiki lingkungan hidup, seiring berjalannya waktu (Eunho Choi, 2010).Penelitian ini akan membahas pengaruh dari PDB terhadap emisi gas CO2 menggunakan Error Correction Model (ECM).
2. Metode keterbukaan terhadap emisi gas CO2 di Tunisia
Mihael Grubb, Benito Muller, Lucy Butler (2011)
Di awal 1950-an seiring bertambahnya PDB per kapita di negara maju seperti UK dan US, emisi gas CO2 semakin bertmabah. Namun di tahun 1990-an peningkatan PDB di negara tersebut sudah tidak lagi diikuti dengan penambahan emisi gas CO2. (Pembuktian Environmental Kuznets Curve)
Terdapat 3 kurva berbeda untuk pengaruh pertumbuhan ekonomi dengan emisi CO2 di 3 negara. Korea memiliki U curve untuk pengaruh GDP dan Opennes terhadap emisi gas CO2.
China memiliki N curve untuk pengaruh GDP dan Opennes terhadap emisi gas CO2 yaitu di satu periode tertentu peningkatan PDB tidak diikuti oleh peningkatan emisi CO2, namun di periode berikutnya akan meningkat kembali.
Jepang memiliki inverted N curve untuk pengaruh GDP dan Opennes terhadap emisi gas CO2.
2.2 Analisis Data
ECM adalah suatu model yang digunakan untuk melihat pengaruh jangka pendek dan jangka panjang dari masing-masng peubah bebas terhdap peubah terikat dengan memasukkan penyesuaian untuk melakukan koreksi bagi ketidakseimbangan (speed of adjustment). Fungsi dari ECM ini adalah untuk menghindari spurious regression. Estimasi persamaan jangka pendek dengan memasukkan residual yang sudah di dapat pada persamaan jangka panjang. Tahapan pemodelan ECM adalah :
1. Lakukan uji stasioneritas pada semua variabel. Jika semua variabel tidak stasioner di level namun stasioner di difference pada tingkat yang sama maka ada kemungkinan variabel tersebut terkointegrasi.
2. Estimasi persamaan jangka pendek dengan menggunkan data yang belum stasioner (data pada tingkat level). Kemudian lakukan uji stasioneritas pada residualnya. Jika hasil uji menyatakan bahwa residual stasioner maka dapat dikatakan variabel tersebut terkointegrasi dan memiliki hubungan jangka panjang, sehingga model ECM bisa dilanjutkan.
3. Langkah selanjutnya mengestimasi persamaan jangka panjang dengan Eroor Correction Model menggunakan residual yang didapat pada persamaan jangka panjang. Sehingga hasil regresi menggunakan residual ini biasa disebut dengan persamaan jangka pendek.
3 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi yang digunakan adalah:
1. Asumsi normalitas, asumsi normalitas (Jarque-Bera) yang digunakan untuk menguji apakah suatu series data berdistribusi normal. H0 dari uji asumsi ini adalah data berdistribusi normal
2. Asumsi homoskedastisitas. Asumsi ini digunakan untuk melihat apakah varians residual konstan seiring pertambahan waktu. H0 dari uji asumsi ini adalah varians residual konstan atau homoskedastis.
3. Asumsi non-autokorelasi. Asumsi ini digunakan untuk melihat apakah ada hubungan korelasi di dalam data variabel independennya. H0 dari uji ini adalah data bersifat white noise (non autokorelasi)
2.3 Data
Data yang digunakan adalah data tahunan beruntun dari tahun 1993-2011 dengan emisi CO2 sebagai variabel dependen dan PDBHK 2000 sebagai variabel independen. Data emisi CO2 diperoleh dari World Bank dan data PDB diperoleh dari Badan Pusat Statistik.
3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Analisis Deskriptif
Tabel 1. Statistik deskriptif variabel-variabel
Variabel Mean Std. Deviation Skewness Kurtosis CO2 320932,173 94667,00602 0,846 1,014 PDB 1657523,502 383942,5525 -0,461 1,014
Tabel di atas menunjukkan bahwa rata-rata keluaran gas CO2 di Indonesia adalah sekitar 320.932 kilo ton dan rata-rata PDB di Indonesia setiap tahun adalah 1.657.523 miliar rupiah.
3.2 Pengaruh PDB terhadap emisi gas CO2
Model yang digunakan untuk melihat pengaruh pertumbuhan PDB terhadap keluaran gas CO2 dengan model ECM. Hasil uji stastioneritas masing-masing variabel adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Uji Stasioneritas variabel dependen dan independen
Variabel
Dari tabel 1 hasil ADF test menunjukkan bahwa data tidak stasioner di level dan stasioner pada first difference. Tahap selanjutnya adalah meregresikan data level (tidak stasioner) dengan OLS sehingga didapat persamaan :
4 Dari model tersebut didapat residual yang sudah diuji stasioner dengan ADF test. Hasil ADF untuk residualnya adalah stasioner pada tingkat level. Dapat dikatakan bahwa variabel-variabel saling berkointegrasi. Model di atas biasa disebut sebagai model jangka panjang. Selanjutnya adalah proses regresi dengan variabel yang sudah stasioner (1st difference) dan ditambah dengan residual persamaan jangka panjang sebagai variabel bebas. Model yang terbentuk adalah :
��� � = − , + , ��� �− , �−
Dari model di atas dapat dilihat:
1. Koefisien dari Et-1 biasa dikenal dengan speed of adjustment dan diharapkan bernilai negatif. Pada model di atas speed of adjusment sudah negatif dan bernilai cukup besar. Sekitar 73% dari ketidaksesuaian antara jangka panjang dan jangka pendek dapat dikoreksi selama satu periode sehingga dapat mencapai ekuilibrium
2. Variabel PDB signifikan dan secara positif mempengaruhi emisi gas CO2
Selanjutnya diagnostic model yang terbentuk dengan uji asumsi klasik. Hasil yang diperoleh menggunakan software eviews 8.
a. Homoskedastisitas
Nilai probabilitas pada hasil pengujian heteroskedastisitas menggunakan uji adalah 0,8587 (lebih besar � = 5%) maka dapat disimpulkan data bersifat homoskedastisitas.
b. Autokorelasi
Nilai durbin watson dalam model ECM adalah 1,47 nilai tersebut berada pada rentang dl < d < du sehingga tidak dapat disimpulkan asumsi non autokorelasi terpenuhi atau tidak terpenuhi
c. Normalitas Indonesia dapat disimpulkan beberapa hal yaitu:
1. Sekitar 66 % variasi dalam emisi gas CO2 di Indonesia mampu dijelaskan oleh pertumbuhan PDB, sisanya dijelaskan oleh variabel lain.
2. Peningkatan pertumbuhan PDB dalam jangka pendek berpengaruh signifikan dan positif terhdap emisi gas CO2 di Indonesia, begitu juga dalam jangka panjang PDB juga berpengaruh secara positif terhadap emisi gas CO2.
5
Daftar Pustaka
1. Putra, Rico Tantowi, 2012. Fenomena Deindustrialisasi di Provinsi Sulawesi Tenggara Tahun 1990-2010: Berdasarkan Error Correction Model(ECM).Jakarta: Sekolah Tinggi Ilmu Statistik
2. Choi, Eunho, dkk. 2010. An Empirical Study of the Relationships between CO2 Emissions, Economic Growth and Openness. Germany
3. bps.go.id
4. data.worldbank.org
Lampiran
Lampiran 1
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) -,021 ,019 -1,066 ,303
dlpdb 1,640 ,306 ,755 5,361 ,000
Unstandardized Residual -,732 ,231 -,446 -3,171 ,006
a. Dependent Variable: dlco2
Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 ,840a ,705 ,666 ,06056 1,477
a. Predictors: (Constant), Unstandardized Residual, dlpdb
b. Dependent Variable: dlco2
6
