KAUSALITAS PEMANFAATAN SUMBER DAYA ALAM DAN ENERGI TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI INDONESIA PENDEKATAN VECTOR EROR CORRECTION MODELPERIODE 1971-2012Karya Tulis IlmiahDiajukan untuk mengikuti Economics Event (Eccents 7th 2014)

Ditulis olehTraheka Erdyas Bimanatya10/296978/EK/17866

Muhammad Zaenuddin10/299068/EK/17982

JURUSAN ILMU EKONOMIFAKULTAS EKONOMIKA DAN BISNISUNIVERSITAS GADJAH MADA2014KATA PENGANTAR

Puji syukur penulis panjatkan ke hadirat Allah SWT, yang telah memberikan rahmat dan hidayat-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan proses penulisan karya tulis ilmiah Kausalitas pemanfaatan sumber daya alam dan energi terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia. Terselesaikannya karya tulis ilmiah ini tentunya tidak terlepas dari dorongan dan uluran tangan berbagai pihak. Oleh karena itu, tak salah kiranya bila penulis mengungkapkan rasa terima kasih dan penghargaan sebesar-besarnya kepada:

1. Prof. Tri Widodo, M.Ec.Dev., Ph.D. selaku dosen yang telah membantu penulis dalam penyelesaian Karya Tulis Ilmiah ini.2. Segenap keluarga penulis -orang tua penulis beserta ketiga kakak- atas semua dukungan yang diberikan kepada penulis, yang penulis tidak bisa detilkan satu per satu macam dukungan yang telah diberikan.3. Semua pihak yang telah banyak membantu penulis yang tidak dapat penulis sebutkan satu per satu

Semoga Allah SWT membalas kebaikan dan ketulusan semua pihak yang telah membantu penulis menyelesaikan karya tulis ini dengan melimpahkan rahmat dan karunia-Nya. Dengan segala keterbatasan yang ada, penulis menyadari masih terdapat kelemahan dalam penulisan karya tulis ini. Oleh karena itu penulis menerima kritik dan saran untuk penulisan selanjutnya agar menjadi lebih baik. Akhir kata, semoga karya tulis ini dapat memberikan manfaat dan memberikan tambahan wawasan serta pengetahuan tentang pemanfaatan sumber daya alam dan energi di Indonesia.

Yogyakarta, 14 Mei 2014

Penulis

LEMBAR PENGESAHAN

Judul Karya Tulis: Kausalitas Pemanfaatan Sumber Daya Alam dan Energi terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Atas Nama:

Nama: Traheka Erdyas BimanatyaNIM: 10/296978/EK/17866Jurusan: Ilmu EkonomiFakultas: Ekonomika dan Bisnis

Nama: Muhammad ZaenuddinNIM: 10/299068/EK/17982Jurusan: Ilmu EkonomiFakultas: Ekonomika dan Bisnis

Menyatakan dengan sebenarnya bahwa Karya Tulis Ilmiah (KTI) yang saya tulis ini benar merupakan hasil karya saya sendiri dan bukan merupakan pengambilalihan tulisan atau pikiran orang lain yang saya akui sebagai hasil tulisan atau pikiran sendiri.

Apabila di kemudian hari terbukti atau dapat dibuktikan bahwa Karya Tulis Ilmiah (KTI) ini hasil jiplakan, maka saya bersedia menerima sanksi atas perbuatan tersebut sesuai ketentuan yang berlaku.Yogyakarta, 14 Mei 2014 Hormat Kami,

Muhammad ZaenuddinNIM 10/299068/EK/17982

Traheka Erdyas Bimanatya10/296978/EK/17866

MengetahuiWakil Dekan Bidang Akademik dan Kemahasiswaan

B.M. Purwanto, M.B.A., Ph.D

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL.......................................................................................................iDAFTAR ISI....................................................................................................................iiDAFTAR TABEL.............................................................................................................iiiDAFTAR GAMBAR........................................................................................................ivDAFTAR LAMPIRAN......................................................................................................hI. PENDAHULUAN1.1 Latar Belakang..............................................................................................11.2 Rumusan Masalah.........................................................................................51.3 Pertanyaan Penelitian....................................................................................71.4 Tujuan Penelitian..........................................................................................81.5 Manfaat Penelitian........................................................................................81.6 Pembatasan Penelitian..................................................................................91.7 Sistematika Penulisan...................................................................................9II. LANDASAN TEORI DAN METODOLOGI2.1Tinjauan Pustaka..........................................................................................112.1.1Peran energi terhadap pertumbuhan ekonomi....................................H2.1.2Hal 2.................................................................................................H2.2Penelitian Terdahulu.....................................................................................H2.3Model............................................................................................................H2.4Hipotesis Penelitian.......................................................................................H2.5Alat Analisis..................................................................................................H2.5.1Alat 1.................................................................................................H2.5.2Alat 2.................................................................................................HIII. HASIL DAN PEMBAHASAN3.1Statistik Deskriptif.........................................................................................H3.2Tahapan Analisis.....................................................................................H3.2.1Hal 1.................................................................................................H3.2.2Hal 2.................................................................................................H3.2.3Hal 3.................................................................................................H3.2.4Hal 4.................................................................................................H3.3Hasil dan Temuan..........................................................................................H3.3.1Hal 1...................................................................................................H3.3.1.1 SubHal 1................................................................................H3.3.1.2SubHal 2................................................................................H3.3.2Hal 2.................................................................................................H3.3.2.1 SubHal 1................................................................................H3.3.2.2SubHal 2................................................................................H3.3.3Hal 3.................................................................................................H3.3.3.1 SubHal 1................................................................................H3.3.3.2SubHal 2................................................................................H3.4Pembahasan Hasil Penelitian..........................................................................H3.4.1Hal 1...................................................................................................H3.4.2Hal 2...................................................................................................H3.4.3Hal 3...................................................................................................HIV. PENUTUP4.1Kesimpulan....................................................................................................H4.2Saran..............................................................................................................H

DAFTAR PUSTAKA.........................................................................................................HLAMPIRAN.......................................................................................................................H

DAFTAR TABEL

Tabel 1.1Nama Tabel 1...............................................................................................H1Tabel 1.2Nama Tabel 2...............................................................................................H2

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1.Nama..............................................................................................................HLampiran 2.Nama..............................................................................................................HLampiran 3.Nama...........................................................................................H

i

ABSTRAKSI

BAB IPENDAHULUAN Bab ini membahas tentang latar belakang dalam penelitian, rumusan penelitian, pertanyaan penelitian. Selain itu, bab ini juga memaparkan mengenai tujuan dan manfaat penelitian, pembatasan penelitian serta sistematika penulisan penelitian..1.1 Latar Belakang Kondisi perekonomian Indonesia dalam 10 tahun terakhir (2002-2012), dapat dikatakan sangat stabil di kisaran 5,5% 1% dengan pertumbuhan rata-rata sebesar 6,11%, tetapi dengan pendapatan perkapita (GNI percapita) adalah sebesar US$ 4810, menempatkan Indonesia dalam kategori negara berpendapatan rendah sampai menengah atau low middle income country (World Bank, 2013).[footnoteRef:1] [1: Menurut klasifikasi World Bank, negara-negara di dunia dapat dibagi menjadi empat kelompok, yaitu: (1) Negara-negara berpendapatan rendah; (2) Negara-negara berpendapatan menengah bawah; (3) Negara-negara ber-pendapatan menengah atas; dan (4) Negara-negara berpendapatan tinggi ]

Negara-negara yang masuk kedalam kategori low middle income lambat laun akan dihadapkan pada fenomena middle income trap. Fenomena middle income trap adalah kondisi perkembangan ekonomi negara yang sudah berhasil masuk ke kelompok negara berpendapatan menengah, tetapi kemudian mengalami stagnasi dalam jangka waktu cukup lama. Dan tidak berhasil naik ke dalam kelompok negara berpendapatan tinggi[footnoteRef:2]. [2: http://www.tempo.co/read/news/2013/12/12/087536830/Menkeu-RI-Belum-Masuk-Jebakan-Kelas-Menengah, diakses pada tanggal 13 Mei 2014]

.

1.2 Rumusan Masalah

1.3 Pertanyaan PenelitianBerdasarkan latar belakang dan rumusan masalah yang diuraikan oleh peneliti, maka pertanyaan penelitian dirumuskan sebagai berikut:1. Bagaimana hubungan antara pemanfaatan bahan bakar fosil (minyak bumi, batu bara, dan gas alam) terhadap tingkat pertumbuhan ekonomi di Indonesia?2. Bagaimana hubungan antara pemanfaatan hasil hutan terhadap tingkat pertumbuhan ekonomi di Indonesia?3. Bagaimana hubungan antara pemanfaatan hasil mineral tambang terhadap tingkat pertumbuhan ekonomi di Indonesia?1.4 Tujuan PenelitianTujuan penelitian ini adalah:1. Mengetahui hubungan pemanfaatan bahan bakar fosil (minyak bumi, batu bara, dan gas alam) dengan tingkat pertumbuhan ekonomi Indonesia.2. Mengetahui hubungan pemanfaatan hasil hutan dengan tingkat pertumbuhan ekonomi Indonesia.3. Mengetahui hubungan pemanfaatan mineral tambang dengan tingkat pertumbuhan ekonomi Indonesia.1.5 Manfaat PenelitianPenelitian ini diharapkan dapat membawa manfaat sebagai berikut:1. Menjadi sumber referensi bagi kegiatan penelitian berikutnya yang mengangkat tema tentang pemanfaatan bahan bakar fosil dan hasil alam lainnya di negara berkembang.2. Menjadi dasar pemikiran penulis terkait isu pemanfaatan bahan bakar fosil dan sumber daya alam lainnya di Indonesia.3. Memberikan bukti empiris tentang hubungan pemanfaatan bahan bakar fosil dan sumber daya alam lainnya dengan tingkat pertumbuhan ekonomi di Indonesia.

1.6 Pembatasan PenelitianPenelitian ini dibatasi pada beberapa hal. Pertama, periode waktu data yang digunakan dalam penelitian ini berada pada rentang waktu tahun 1971 hingga tahun 2012. Kedua, jenis energi yang diteliti mencakup seluruh bahan bakar fosil yaitu minyak bumi, batu bara, dan gas alam. Ketiga, sumber daya alam lainnya hanya mencakup hasil hutan dan mineral tambang. Keempat, penelitian ini hanya melihat hubungan antara pemanfaatan bahan bakar fosil dan sumber daya alam lainnya dengan tingkat pertumbuhan ekonomi Indonesia.

1.7 Sistematika PenulisanSistematika penulisan bagian utama dari penelitian ini disajikan sebagai berikut:Bab I sebagai bab pendahuluan akan memaparkan tentang hal-hal yang menjadi latar belakang masalah, rumusan masalah, pertanyaan, tujuan, manfaat, pembatasan, dan sistematika penulisan penelitian.Bab II sebagai bab landasan teori akan memaparkan tentang tinjauan pustaka dari judul penelitian, penelitian-penelitian terdahulu yang relevan dengan penelitian ini.Bab III sebagai bab metodologi penelitian akan memaparkan tenatng model, hipotesis, dan alat analisis penelitian yang digunakan untuk menjawab pertanyaan penelitian.Bab IV sebagai bab hasil dan pembahasan akan memaparkan tentang statistik deskriptif dari data yang digunakan dalam model, tahapan-tahapan analisis, pembahasan hasil dan temuan penelitian. Bab V sebagai bab kesimpulan dan saran akan memaparkan tentang kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini dan rekomendasi kebijakan bagi pemerintah serta saran untuk penelitian selanjutnya.

BAB IILANDASAN TEORI

Bab ini membahas tentang teori yang menjadi dasar dalam penelitian mengenai hubungan antara pemanfaatan bahan bakar fosil, hasil hutan, mineral tambang terhadap pertumbuhan ekonomi. Selain itu bab ini juga memaparkan berbagai penelitian terdahulu yang relevan dengan topik penelitian.2.1 Tinjauan Pustaka2.1.1Peran Energi Terhadap Pertumbuhan EkonomiTeori pertumbuhan ekonomi yang menjadi arus utama dalam kajian ekonomika energi adalah Augmented Solow Growth Model. Model tersebut merupakan pengembangan dari model pertumbuhan ekonomi yang dibuat oleh Robert Solow (1956). Pada model itu, energi[footnoteRef:3], terkadang digolongkan sebagai natural resources, menjadi salah satu input yang menentukan banyak sedikitnya output yang tercipta (Berndt & Wood,1975; Griffin & Gregory,1976; Ayres & Warr,2005; Stern, 2011; Stern & Kander,2012; Greiner et all,2012). Wang (2012) secara simpel memodelkannya sebagai berikut: [3: Beberapa literatur membedakan penggunaan istilah energi (energy) dengan eksergi (exergy) seperti dalam Warr & Ayres (2006,2010). Energi merujuk pada segala potensi yang terkandung di suatu materi untuk didayagunakan dalam proses produksi namun membutuhkan katalis. Sedangkan eksergi merupakan bentuk siap guna dari energi.Perbedaan lainnya adalah energi tidak bisa berkurang atau bertambah (hukum pertama termodinamika) sebalinya eksergi bisa habis pakai dan menghasilkan entropi (hukum kedua termodinamika).]

Persamaan (1) mengikuti fungsi Cobb-Douglas dengan tenaga kerja (L), Modal (K), dan energi (E) sebagai variable independen dari output (Y). adalah parameter yang menjelaskan proporsi input K dalam produksi. Sementara adalah parameter yang menjelaskan proporsi input E dalam produksi. Adapun persamaan (2) menunjukkan tingkat pertumbuhan stok modal atau investasi yang telah disesuaikan dengan tingkat konsumsi energi minimum (.Model Wang (2012) sendiri merupakan penyederhanaan dari model pertumbuhan yang dikemukakan oleh David Stern (2011). Dengan demikian asumsi yang digunakan dalam model juga sama. Stern (2011) mengasumsikan bahwa antara energi dengan modal dan tenaga kerja memiliki elastisitas substitusi kurang dari satu. Hal ini mengindikasikan energi menjadi sangat esensial dalam proses produksi sebab sejumlah kuantitas minimal energi selalu dibutuhkan untuk berproduksi dalam tingkat output tertentu (microeconomic limit) dan juga untuk maintenance stok input modal yang tersedia (macroeconomic limit).

2.2 2.3 Penelitian TerdahuluNoNama PenulisJudul PenelitianVariabelMetodeHasil

1.Ching-Chih ChangA multivariate causality test of carbon dioxide emissions, energy consumption and economic growth in ChinaGross mestic Ptoduct (GDP), konsumsi produk minyak bumi (Cr_Con), konsumsi batu bara (Coal_Con), konsumsi gas alam (NG_con), konsumsi listrik (Elec_con) dan emisi karbon dioksidaVECM for the Multivariate causalitytestHasil penelitian menunjukkan adanya hubungan kausalitas bi-directional antara (1) GDP dengan emisi CO2, konsumsi minyak mentah dan batu bara, dan (2) konsumsi listrik terhadap PDB. Selain itu, peningkatan pertumbuhan PDB atau konsumsi energi akan merangsang emisi CO2. Konsumsi listrik juga berkorelasi positif dengan pertumbuhan PDB, dan konsumsi batubara dan emisi CO2.

2.Jo-Hee Hwang Seung-Hoon YooEnergy consumption, CO2 emissions, and economicgrowth: evidence from IndonesiaComposed of energy consumption, CO2 emissions, and real GDP from Indonesia for the period 19652006Granger causality, co-integration dan Eror Corection Modek (ECM)Paper ini telah menjelaskan adanya hubungan kausal antara konsumsi energi, emisi CO2, dan GDP riil serta arah kausalitas. Pertama, uni-directional kausalitas dari pertumbuhan ekonomi terhadap energi konsumsi. Pembangunan ekonomi Indonesia tidak sepenuhnya tergantung pada konsumsi energi. Penelitian ini mendukung argumen bahwa peningkatan pendapatan riil, ceteris paribus, menimbulkan konsumsi energi, meskipun ada banyak faktor lain yang mempengaruhi konsumsi energi, dan pendapatan riil hanya salah satu faktor tersebut

3.Nora Yusma Mohamed YusopAssessing the Relationship between Oil Prices, Energy Consumption and Macroeconomic Performance in Malaysia:Co-integration and Vector Error Correction Model(VECM) ApproachLogarithm transformations of energy consumption (LENG), theemployment (LEMP), economic growth (LGDP) and average world oil price (LOILP)Vector Eror Correction Model (VECM)Hasil dari paper ini adalah bahwa ada hubungan jangka panjang antara harga minyak, pertumbuhan ekonomi, dan pekerjaan dan tingkat pertumbuhan konsumsi energi di Malaysia. Implikasi dari co-integrasi antara variabel yang diteliti akan berarti bahwa semua series dalam model bergerak bersama-sama dalam jangka panjang. Hubungan co-integrasi ini memberikan informasi tentang hubungan jangka panjang. Hubungan negatif antara pertumbuhan ekonomi riil dan konsumsi energi serta hubungan positif antara konsumsi energi dan pertumbuhan lapangan kerja dalam jangka panjang menjadikan suatu implikasi kebijakan yang penting.

BAB IIIMETODE PENELITIAN

3.1 Model Penelitian Peneliti memformulasikan model matematis untuk menjelaskan hubungan antara pemanfaatan bahan bakar fosil dan sumber daya alam lainnya terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia sebagai berikut:

PDB riil per kapita digunakan dalam model untuk menjelaskan variabel pertumbuhan ekonomi (Y).Sedangkan variabel pemanfaatan bahan bakar fosil (FE) dibagi menjadi tiga jenis yaitu minyak bumi, batu bara, dan gas alam. Pembagian tersebut ditujukan untuk mengetahui hubungan tiap jenis bahan bakar fosil secara individual terhadap variabel dependen. Adapun variabel pemanfaatan sumber daya alam lainnya (NR) hanya dibagi menjadi dua kelompok yaitu hasil hutan dan mineral tambang. Selain itu variabel dummy tahun 1998 juga ditambahkan untuk menangkap perubahan pada tren data sebelum dan setelah krisis ekonomi tahun 1997-1998.Peneliti menggunakan metode Vector Error Correction Model (VECM) untuk menguji hubungan keenam variabel di atas. Spesifikasi model pengujian dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

dengan notasi Y merepresentasikan pertumbuhan ekonomi, notasi F adalah tingkat pemanfaatan hasil hutan, M adalah tingkat pemanfaatan mineral tambang, O adalah tingkat pemanfaatan minyak bumi, G adalah tingkat pemanfaatan gas alam, dan C adalah tingkat pemanfaatan batu bara. Variabel dummy krisis ekonomi 1997-1998 dijelaskan oleh notasi D1998.3.2 Hipotesis PenelitianDalam penelitian ini, hipotesis-hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut:1. Pemanfaatan energi fosil (minyak bumi, batu bara, dan gas) memiliki hubungan kausalitas terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia.2. Pemanfaatan hasil hutan memiliki hubungan kausalitas terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia.3. Pemanfaatan mineral tambang memiliki hubungan kausalitas terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia.3.3 Alat Analisis3.3.1Uji Akar UnitUji akar unit merupakan pengujian statistik terhadap data runtut waktu untuk mengetahui stasioneritasnya. Suatu variabel dikatakan stasioner apabila memenuhi ketiga syarat berikut (Seddighi et al, 2000):1. Nilai rata-rata variabel konstan sepanjang waktu

2. Nilai varians variabel konstan sepanjang waktu

3. Nilai kovarian variabel hanya bergantung pada besarnya lag antar periode

Variabel yang tidak memenuhi ketiga syarat di atas maka dikatakan tidak stasioner atau mengandung akar unit.Variabel tersebut kemudian akan menyebabkan regresi menjadi lancung (spurious regression) sehingga koefisien dari hasil regresi tidak bisa dijadikan acuan yang valid (Gujarati & Porter, 2009).Selain itu data-data non stasioner juga dapat menyebabkan autokolerasi dalam estimasi (Wardhana, 2005). Terdapat beberapa macam metode pengujian akar unit. Masing-masing memiliki metode dan hasil pengujian yang berbeda. Namun dalam penelitian ini hanya menggunakan metode yang dikemukakan oleh Peter C.B. Phillips dan Pierre Perron pada tahun 1988 yaitu uji Phillips-Perron (uji PP).Untuk menyelesaikan masalah serialkorelasi uji PP menggunakan metode statistik nonparametrik. Formulasi Uji PP ditunjukkan sebagai berikut (Widarjono, 2009):(1)(tanpa konstanta dan tren)(2)(dengan konstanta)(3)(dengan konstanta dan tren) Pada ketiga persamaan di atas, notasi menunjukkan nilai variabel deret waktu yang diamati pada periode tertentu, , notasi merupakan operator first difference, sedangkan merupakan error term untuk setiap persamaan. Adapun notasi menjelaskan adanya tren waktu dalam model uji akar unit.Selain itu uji PP menggunakan truncation lag q dari Newey-West sebagai metode penentuan panjang kelambanan (lag) dalam proses pengujian. Penentuan stasioneritas data pada uji PP dilakukan dengan cara membandingkan nilai statistik t dari koefisien dengan nilai kritis distribusi Mackinnon untuk setiap tingkat signifikansi[footnoteRef:4]. Apabila nilai absolut statistik t dari koefisien lebih besar dari nilai kritis distribusi Mackinnon maka hipotesis nol data mengandung akar unit dapat ditolak atau dengan kata lain data yang diamati bersifat stasioner, demikian pula sebaliknya. [4: Pada umumnya penelitian ekonomi menggunakan tingkat signifikansi atau sebesar 1 persen, 5 persen, dan 10 persen. ]

2.5.2Vector Error Correction Model (VECM) VECM pertama kali dikenalkan oleh Sargan (1964) dan kemudian dikembangkan oleh Engle dan Granger (1987) serta Johansen (1988).VECM dikenal juga sebagai model Cointegrating Vector Autoregression (CIVAR) atau VAR yang teristriksi (restricted VAR) sebab VECM menggunakan variabel-variabel yang saling berkointegrasi serta menerapkan konsep koreksi kesalahan (Error Corretion) dalam proses estimasi. Widarjono (2009) menyebutkan bahwa penerapankonsep koreksi kesalahan bertujuan untuk merestriksi hubungan perilaku jangka panjang antar variabel agar konvergen ke dalam hubungan kointegrasi namun tetap membiarkan perubahan-perubahan dinamis dalam jangka pendek. Baik konsep kointegrasi maupun koreksi kesalahan digunakan untuk mencegah terjadinya regresi lancung (Lauridsen, 1998). Secara prosedural, VECM dipilih sebagai model estimasi ketika pengujian akar unit menunjukkan variabel-variabel yang ada sebagian besar tidak stasioner pada level namun hasil uji kointegrasi menunjukkan adanya kointegrasi atau dengan kata lain terdapat hubungan teoritis antar variabel.Menurut Obayelu dan Salau (2010), VECM mengasumsikan variabel-variabel tersebut melakukan penyesuaian linear terhadap keseimbangan jangka panjangnya. Sedangkan Engle dan Granger (1987) menyimpulkan bahwa perubahan variabel dependen merupakan fungsi dari perubahan nilai variabel-variabel independen lainnya serta besarnya nilai Error Correction Term (ECT) yang menunjukkan terjadinya ketidakseimbangan pada hubungan kointegrasi antar variabel.

Berdasarkan penjelasan di atas, VECM dapat diformulasikan sebagai berikut (Surjaningsih et al, 2012): (1)dengan notasi menunjukkan (k x 1) vektor variabel endogen, adalah adjustment coefficient yang mengukur tingkat kecepatan penyesuaian variabel endogen i dalam jangka panjang,adalah vektor kointegrasi, merupakan vektor dari deterministic terms, adalah (k x k) matriks koefisien, adalah matriks terkait dengan term deterministic yang digunakan dalammodel seperti konstan, dengan trend atau dummy seasonal; dan merupakan reduced form disturbance. Adapun variabel ECT ditunjukkan oleh gabungan notasi . Harris (1995) dalam Ajija et al. (2011) juga memformulasikan VECM dalam bentuk persamaan berikut:

\

BAB IVANALISIS DAN PEMBAHASAN4.1 Statistik DeskriptifPenelitian ini menggunakan data sekunder yang diambil dari database Bank Dunia. Semua data menggunakan periode waktu tahunan dengan rentang periode mulai dari tahun 1971 hingga 2012. Terdapat enam variabel yang diuji dalam penelitian ini yaitu pertumbuhan ekonomi riil (GDPRCAP), pemanfaatan hasil hutan (FOR), pemanfaatan mineral tambang (MIR), pemanfaatan minyak (OIR), pemanfaatan gas alam (NGR), dan pemanfaatan batu bara (COR). Statistik deskriptif dari setiap variabel tersedia dalam tabel berikut: Tabel 3.1 Analisis Statistik DeskriptifVariabelGDPRCAPFORMIROIRNGRCOR

Mean915.75543.5888800.9515648.1852642.0017520.265375

Median923.66563.0124510.6928765.2516671.8917460.006568

Maximum1731.65312.354093.40946330.348125.7742022.505279

Minimum346.86021.3050070.1875292.6084440.0318430.000000

Std. Dev.389.99462.1567530.7254096.4571501.3919390.582665

Skewness0.2717781.8766151.3066051.6490530.6222192.445018

Kurtosis1.9992957.7705624.6069625.2916183.0050968.378776

Jarque-Bera2.26951464.4787416.46959 28.22578 2.71013992.47646

Probability0.3215000.0000000.0002650.0000010.2579290.000000

Sumber: diolah dari WB database, 2014Sebagai proksi pertumbuhan ekonomi riil, peneliti menggunakan data PDB Riil tahun dasar 2005 per kapita dalam dollar Amerika Serikat yang diperoleh dari Bank Dunia. Per definisi, PDB riil per kapita adalah PDB dibagi dengan jumlah penduduk. Sedangkan definisi PDB sendiri adalah jumlah nilai tambah bruto dari seluruh produsen yang berada di dalam perekonomian ditambah dengan pajak dan dikurangi dengan subsidi. Perhitungan PDB tidak memasukkan unsur depresiasi pada aset tetap serta deplesi dan degradasi pada sumber daya alam. Harga acuan yang dipakai dalam perhitungan PDB adalah harga tahun 2005. Penggunaan harga acuan bertujuan untuk menghindari nilai PDB yang overvalued. Adapun kelima variabel lainnya juga berasal dari database Bank Dunia. Variabel-variabel tersebut menggunakan satuan persen PDB. Untuk menjelaskan pemanfaatan bahan bakar fosil dan sumber daya alam lainnya di Indonesia, peneliti menggunakan data rente ekonomi untuk tiap variabel. Pengertian rente adalah selisih antara nilai pasar suatu komoditas dengan biaya produksinya. Rente batu bara mencakup produksi batu bara berjenis hard dan soft. Rente mineral meliputi berbagai jenis mineral tambang yaitu timah, emas, lead, zinc, besi, tembaga, nikel, perak, bauksit, dan fosfat. Adapun rente minyak hanya menghitung produksi minyak mentah. Rente hutan memiliki rumus penghitungan yang berbeda yaitu jumlah hasil panen kayu dikalikan dengan harga rata-rata kayu di tiap regional.4.2 Tahapan AnalisisTahapan analisis data dalam penelitian ini dijelaskan secara runtut sebagai berikut: 3.2.1 Uji Akar Unit DataDengan menggunakan asumsi model pengujian memiliki tren dan intersep, baik uji ADF maupun PP memperlihatkan bahwa semua variabel tidak stasioner di level. Sebaliknya, pada first difference semua variabel signifikan pada satu persen atau dengan kata lain hipotesis nol bahwa data runtut waktu mengandung akar unit dapat ditolak. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa variabel-variabel dalam penelitian ini terintegrasi pada I(1).

Tabel 3.2 Hasil Uji Akar Unit Metode PPVariabelLevelFirst Difference

Adj. t-statProb.Adj. t-statProb.

GDPRCAP-1.4083340.8436-4.546485*0.0041

FOR-3.7128640.0326-15.09822*0.0000

MIR-3.0543780.1307-8.011448*0.0000

OIR-3.3103430.0788-7.673201*0.0000

NGR-2.2676870.4413-9.283980*0.0000

COR-3.4322760.0610-13.62922*0.0000

Sumber: diolah dari WB database, 2014Keterangan: * menunjukkan signifikansi sebesar 1 persen3.2.2 Penentuan Lag OptimalPenentuan lag optimal model VAR dengan menggunakan berbagai kriteria terangkum dalam tabel 3.3. Kriteria Final Prediction Error (FPE), Schwarz Information Criterion (SIC), Hannan-Quinn Information Criterion (HQ) dan sequential modified LR test statistic (LR) merekomendasikan lag sebesar satu. Sementara Akaike Information Criterion (AIC) menunjukkan lag VAR yang optimal berada pada lag tiga.Tabel 3.3 Hasil Penentuan Lag Optimal dengan Berbagai KriteriaLagLogLLRFPEAICSCHQ

0-604.6464NA 1603990.31.3152031.5711331.40703

1-378.8351370.5621*97.28189*21.5812923.37282*22.22407*

2-346.103243.64253131.697021.7488825.0760122.94263

3-300.762746.50312119.669021.26988*26.1326023.01458

Sumber: diolah dari WB database, 2014Keterangan: * menunjukkan lag yang direkomendasikan oleh tiap kriteria

3.2.3 Uji KointegrasiUji Kointegrasi bertujuan untuk mengetahui ada atau tidaknya kointegrasi pada variabel runtut waktu GDPRCAP, COR, OIR, FOR, MIR dan NGR. Uji kointegrasi dilakukan dengan menggunakan metode yang dikembangkan oleh Johansen (1988). Sebelum melakukan pengujian, penentuan bentuk model kointegrasi berdasarkan kriteria AIC atau SIC perlu dilakukan untuk mendapatkan model yang tepat. Selain itu, uji kointegrasi ini menggunakan lag yang direkomendasikan oleh pengujian sebelumnya sebagai batas interval lag pengujian. Tabel 3.4 menunjukkan model kointegrasi yang direkomendasikan oleh E-Views berdasarkan AIC.Tabel 3.4 Hasil Penentuan Model Kointegrasi Menggunakan Kriteria SICTren Data:Tidak AdaTidak AdaLinearLinearKuadratik

RankatauJumlah Persamaan KointegrasiTanpa IntersepTanpa Tren IntersepTanpa TrenIntersepTanpa TrenIntersepTrenIntersepTren

025.1616325.1616325.4511825.4511825.62869

125.1916725.2685225.4752424.83432*25.05099

225.5305625.5761925.6995525.1429225.26811

326.2250726.1235826.1906425.5912425.66016

427.1217226.9176526.9049126.2765126.40667

528.0952927.9065127.8812127.1519027.23955

629.1635928.9751428.9751428.2249428.22494

Sumber: diolah dari WB database, 2014Keterangan: * menunjukkan model yang direkomendasikan oleh SIC

Hasil uji kointegrasi dengan menggunakan intersep dan tren linear terangkum dalam tabel 3.5. Statistik maximum eigenvalue menunjukkan hipotesis nol bahwa tidak ada persamaan kointegrasi dapat ditolak pada tingkat signifikansi lima persen. Sementara statistik trace menyimpulkan bahwa terdapat tiga persamaan kointegrasi dalam variabel.

Tabel 3.5 Hasil Uji Kointegrasi Metode Johansen

Asumsi Tren: Tren Linear Deterministik (terestriksi)

Variabel: GDPRCAP COR FOR MIR NGR OIR

Variabel Eksogen: D1998

Interval Lag (dalam first differences): 1 hingga 1

HipotesisJumlah Persamaan KointegrasiEigenvalueStatistikMax-Eigen

Statistik Trace

r = 0 0.83728272.62958*(0.0000)176.7820*(0.0000)

r 1 0.58946235.61143(0.0993)104.1525*(0.0025)

r 2 0.52790030.02255(0.0882)68.54104*(0.0192)

r 30.40167520.54484(0.2134)38.51849(0.1286)

r 40.27638212.93965(0.3329)17.97365(0.3457)

r 50.1182535.034001(0.5915)5.034001(0.5915)

Sumber: diolah dari WB database, 2014Keterangan: * menunjukkan signifikansi sebesar 5 persen; angka dalam kurung ( ) menunjukkan besarnya P-Value dari setiap statistik.

3.2.4 Estimasi VECM Dengan menggunakan cointegration rank sebesar 1 (model kointegrasi memiliki intersep dan tren data linier) dan lag interval dari satu sampai satu periode, hasil estimasi menggunakan model VEC secara ringkas tergambar dalam tabel berikut:Tabel 3.6 Hasil Estimasi VECMNilai Koefisien Jangka Panjang

VariabelGDPRCAP(-1)COR(-1)FOR(-1)MIR(-1)NGR(-1)OIR(-1)

CointEq11.000000-59.09370[-1.78288]-74.91254[-6.74418]-62.82367 [-1.86280]29.18608[ 2.42260]-13.77531[-5.71266]

Nilai Koefisien Penyesuaian

VariabelD(GDPRCAP)D(COR)D(FOR)D(MIR)D(NGR)D(OIR)

CointEq1-0.264697[-5.34395]-2.52E-05[-0.04886]0.009844[ 6.10038]0.001774[ 2.83558]0.003348[ 2.31879]0.003684[ 0.55578]

Nilai Koefisien Jangka Pendek

VariabelD(GDPRCAP)D(COR)D(FOR)D(MIR)D(NGR)D(OIR)

D(GDPRCAP(-1))0.262127[ 1.99104]0.002092[ 1.52346]0.010953 [ 2.55369]0.001159[ 0.69740]0.000888[ 0.23132]0.013365[ 0.75862]

D(COR(-1))-7.836888[-0.54030]-0.253201[-1.67342]0.556387[ 1.17747]-0.137904[-0.75288]0.488453[ 1.15522]-0.196711[-0.10134]

D(FOR(-1))-4.736714[-1.24890]-0.033016[-0.83449]0.067738[ 0.54823]0.082701[ 1.72669]-0.117417[-1.06201]1.453881[ 2.86456]

D(MIR(-1))3.857226[ 0.26783]0.703907[ 4.68542]0.310145[ 0.66105]-0.279558[-1.53715]0.739389[ 1.76121]0.458244[ 0.23777]

D(NGR(-1))4.182125[ 0.70443]-0.024954[-0.40293]-0.309764[-1.60157]-0.049255[-0.65696]-0.500726[-2.89326]-0.198640[-0.25003]

D(OIR(-1))-3.300324[-2.39107]-0.011898[-0.82636]0.023521[ 0.52308]0.024176[ 1.38700]0.048144[ 1.19653]-0.107643[-0.58277]

C63.56394[ 5.99715]-0.081979[-0.74145]-1.973508[-5.71546]-0.261966[-1.95720]-0.430955[-1.39481]-0.863855[-0.60905]

D1998-102.6920[-4.85662]0.079775[ 0.36167]3.851920[ 5.59182]0.750511[ 2.81067]0.959187[ 1.55615]1.439339[ 0.50868]

R-squared0.5555630.579274 0.624627 0.294762 0.3509020.257925

Adj. R-squared0.4408690.4707000.5277560.1127650.1833930.066422

F-statistic4.8438955.3352726.4480531.6195952.0948221.346846

Sumber: diolah dari WB database, 2014Keterangan: angka dalam kurung [ ] menunjukkan besarnya t-statistic dari setiap koefisien

3.2.5 Uji Stabilitas VECMHasil uji stabilitas model VEC menunjukkan lag optimum sebesar satu sudah mampu membangun model yang stabil. Hal ini terlihat dari nilai modulus semua roots tidak ada yang terletak di luar unit circle. Tabel 3.7 Hasil Uji Stabilitas VECMRootModulus

1.0000001.000000

1.0000001.000000

1.0000001.000000

1.0000001.000000

1.0000001.000000

-0.6384230.638423

-0.023045 - 0.604488i0.604927

-0.023045 + 0.604488i0.604927

0.5828470.582847

-0.293520 - 0.388401i0.486836

-0.293520 + 0.388401i0.486836

-0.1876480.187648

VEC specification imposes 5 unit root(s).

Sumber: diolah dari WB database, 2014

3.2.6 Uji Asumsi Klasik Penelitian ini melakukan tiga pengujian asumsi klasik yaitu uji serial korelasi, heteroskedastisitas, dan normalitas terhadap residual data. Uji autokorelasi menggunakan metode VEC Residual Series Correlation LM Tests. Uji normalitas menggunakan VEC Residual Normality Tests-Joint JB Tests. Uji heteroskedastisitas menggunakan VEC Residual Heteroskedasticity Tests tanpa cross terms. Adapun tingkat signifikansi yang digunakan adalah sebesar satu persen.Tabel 3.8 Hasil Uji Asumsi Klasik VECM

VEC Residual Series Correlation LM TestsP-Value

1 Lag 53.786430.0286

VEC Residual Normality Tests-Joint JB Tests Orthogonalization: Residual Covariance (Urzua)

210.54380.0723

VEC Residual Heteroskedasticity Tests: No Cross Terms (Joint Test of Chi-Square)

358.85160.0447

Sumber: diolah dari WB database, 2014

Berdasarkan tabel di atas, hasil uji asumsi klasik secara ringkas dapat dijelaskan sebagai berikut:1. Hipotesis nol residual data tidak mengandung serialkorelasi gagal ditolak2. Hipotesis nol residual data terdistribusi normal gagal ditolak3. Hipotesis nol tidak adanya gejala heteroskedastisitas pada residual data gagal ditolak.

4.3 Hasil dan PembahasanBerikut ini terdapat tabel yang menjelaskan pengujian variabel melalui uji kausalitas VECM dalam jangka pendek dan jangka panjang.

Tabel 3.9 Uji Kausalitas VECM - Jangka Pendek dan Jangka PanjangHipotesis NolVariabel Independen

Jangka Pendek(Statistik - 2)Jangka Panjang(Statistik-t)

YCOGFM

Variabel independen tidak berhubungan dengan pertumbuhan ekonomi -0.292(0.589)5.717*(0.017)0.496(0.481)1.560(0.212)0.072(0.789)-5.344*(0.000)

Sumber: diolah dari WB database , 2014Keterangan: *, **, ***secara berturut-turut menunjukkan signifikansi sebesar 1 persen, 5 persen, dan 10 persen; angka dalam kurung ( ) menunjukkan besarnya P-Value dari setiap statistik

Tabel 3.9 Uji Kausalitas VECM-Kekuatan HubunganHipotesis NolVariabel Independen(Statistik - 2)

YCOGFM

Variabel independen tidak berhubungan dengan pertumbuhan ekonomi -29.252*(0.000)28.564*(0.000)30.229*(0.000)28.761*(0.000)29.549*(0.000)

Sumber: diolah dari WB database, 2014Keterangan: *, **, ***secara berturut-turut menunjukkan signifikansi sebesar 1 persen, 5 persen, dan 10 persen; angka dalam kurung ( ) menunjukkan besarnya P-Value dari setiap statistik

Berdasarkan tabel 3.9, uji kausalitas VECM dalam jangka pendek dan jangka panjang variabel independen yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi dalam jangka pendek adalah variabel Oil. Sedangkan dalam jangka panjang, semua variabel akan mempengaruhi pertumbuhan ekonomi.

BAB IVKESIMPULAN DAN SARAN

5.1 KesimpulanSumber daya alam dan energi memiliki pengaruh yang berbeda dengan pertumbuhan ekonomi berdasakan jenis dan jangka waktunya.5.2 SaranPentingya peranan sumber daya alam dalam pembangunan berkelanjutan, tanpa menghindari kepunahan dari sumber daya alam itu sendiri. Oleh karena itu perlu adanya pengelolaan dan pengendalian melalui berbagai usaha antara lain:a. Melestarikan fungsi lingkungan baik sebagai sumber bahan mentah maupun sebagai penampung limbah.b. Menyatukan pemikiran ekonomi dengan ekologi.c. Peran serta masyarakat setempat dalam pengelolaan sumber daya lingkungan ditingkatkan melalui penyuluhan-penyuluhan

DAFTAR PUSTAKA

Ajija, S.R., Sari, D.W., Setianto, R.H., & Primanti, M.R. 2011. Cara Cerdas Menguasai EViews. 1st ed. Jakarta: Salemba Empat, pp.191-192.Ayres, R. U. & Warr, B. (2005). Accounting for growth: the role of physical work.Structural Change And Economic Dynamics, 16 (2), pp. 181--209.Berndt, E. R. & Wood, D. O. (1975).Technology, prices, and the derived demand for energy.The Review Of Economics And Statistics, pp. 259--268.Engle, Robert F. and Clive W. J. Granger (1987).Co-integration and error correction: representation,estimation and testing.Econometrica55 (2): 251-276.Greiner, A., Gruene, L. & Semmler, W. (2012).Economic growth and the transition from non-renewable to renewable energy.Environment And Development Economics, pp. 1--34.Griffin, J. M. & Gregory, P. R. (1976).An intercountry translog model of energy substitution responses.American Economic Review, 66 (5), pp. 845--57.Gujarati, D. and Porter, D., 2009. Basic Econometric. 5th ed. New York: McGraw Hill, pp.747-748,757-759.Harris, R. 1995. Cointegration Analysis in Econometric Modelling. New York: Prentice Hall, pp. 77. Johansen, S. (1988), Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economic Dynamics and Control, 12: 231254.Lauridsen, J. (1998),Spatial cointegration analysis in econometric modelling. department of statistics and demography, Odense University. Campusvey 55 DK-5230 Odense M Available online at www.ou.dk/rrvf/ statdem/lauriden.htmlObayelu, A.E., & Salau,A.S., (2010). Agricultural response to prices and exchange rate in nigeria:application of co-integration and vector error correction model(VECM).J Agri Sci, I(2), 73-81.Phillips, P. and Perron, P., 1988. Testing for a unit root in time series regression.Biometrika, 75(2), pp.335--346.Sargan, J. D. (1964), Wages and prices in the united kingdom: a study in econometric methodology, repr. in D. F. Hendry and K. F. Wallis (ed), Econometrics and Quantitative Economics, Blackwell: Oxford.Seddighi, H., Lawler, K. and Katos, A., 2000. Econometrics. 1st ed. London: Routledge.Solow, R. M. (1956). A contribution to the theory of economic growth.The Quarterly Journal Of Economics, 70 (1), pp. 65--94.Stern, D. I. (2011). The role of energy in economic growth.Annals Of The New York Academy Of Sciences, 1219 (1), pp. 26--51.Stern, D. I., K & Er, A. (2012).The role of energy in the industrial revolution and modern economic growth.Energy Journal, 33 (3).Wang, D. (2012). A dynamic optimization on energy efficiency in developing countries.Wardhana,D. (2005). Analisis uji komplementaris McKinnon terhadap liberalisasi keuangan di indonesia periode 1970-2003: pendekatan vector error correction model. Skripsi S1 FEB UGM.Warr, B. & Ayres, R. (2006). REXS: a forecasting model for assessing the impact of natural resource consumption and technological change on economic growth.Structural Change And Economic Dynamics, 17 (3), pp. 329--378.Warr, B. S. & Ayres, R. U. (2010).Evidence of causality between the quantity and quality of energy consumption and economic growth.Energy, 35 (4), pp. 1688--1693.Widarjono, A., 2009. Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya. 3rd ed. Sleman: EKONISIA, pp.319-323, pp 349.

LAMPIRANobsGDPRCAPCORFORMIRNGROIR

1971346.86020.0000006.3853630.3111710.0318434.703048

1972364.91240.0000007.2929750.2992510.0332225.266587

1973390.72650.00000012.354090.5651000.0342187.148715

1974412.66046.11E-057.7542210.7525260.08051819.40813

1975427.56400.0049555.6760860.3621460.07980314.56611

1976442.29780.0038375.4243380.3545020.15808015.24554

1977469.10150.0037284.4817270.4049250.44864314.85133

1978500.27080.0012065.1181310.4021841.07053012.70387

1979523.32240.0014025.7873120.6225402.00914430.34812

1980555.92700.0030364.3186240.5115191.98742824.77614

1981587.58310.0065363.1229810.3151761.86447719.65731

1982580.77400.0098002.9967000.2159731.82316413.64340

1983616.02400.0049753.4364860.2510912.04157413.28404

1984646.09930.0072772.5717460.2540362.73500013.88427

1985654.73560.0176392.2707820.2488632.49770711.20405

1986679.92100.0100073.8635210.1875292.5466465.236747

1987702.11960.0031834.5620670.2920371.8423628.211879

1988732.75970.0055774.0393530.9739181.5239864.788806

1989784.77140.0175713.7129390.9668651.2107565.886649

1990840.22050.0241503.0445120.6621501.9725537.811760

1991899.35900.0187453.0725190.6142772.0167436.002937

1992947.97230.0230373.5391540.6640341.6424864.973742

1993999.96210.0066012.9407290.4754241.9190143.814363

19941058.1030.0010022.7976000.5766081.6435043.340271

19951129.0610.0164363.0282010.8598261.4680803.256083

19961196.9440.0112962.9742650.7325082.0110833.658098

19971234.7030.0058492.6656430.7217181.9792913.504165

19981057.0890.0000005.7601711.5879013.0678863.927630

19991050.1600.0000002.9590591.0736631.6478044.010339

20001086.0510.0000002.2622621.4413404.4870986.429433

20011109.5220.0968772.4388081.3302204.1547974.928176

20021142.9030.0000002.1797241.2641232.4994043.823771

20031180.4800.0000002.3332391.2801264.0315093.565607

20041222.2300.7794111.6151821.5608493.8436714.305831

20051273.4650.4253691.4182012.0745945.7742025.680236

20061324.4670.5883121.5993602.5915014.2245865.126246

20071388.6060.9650751.6581063.4094633.3349964.499854

20081451.5582.5052791.8367661.7611014.3922485.413709

20091498.0070.8456511.4727451.9000191.5137032.645278

20101570.1531.3896211.3177301.9594961.0746052.704682

20111650.6292.0525801.3050071.7267710.8778072.935683

20121731.6531.2896881.3445361.4066090.4774012.608444

DAFTAR RIWAYAT HIDUP PENULIS

Penulis 1Nama:Traheka Erdyas BimanatyaTempat dan tanggal lahir:Denpasar, 21 Juni 1992Alamat:Pucang Jajar Utara 25 RT 002/ RW 001, Kertajaya, Gubeng, Surabaya, Jawa Timur, 60282Telepon (+62) 85240436767Email trahekaerdyas@gmail.comPendidikan:Program Studi Starta 1 (S1) Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Gadjah MadaPenulis 2Nama:Muhammad ZaenuddinTempat dan tanggal lahir:Magelang, 3 Maret 1992Alamat:Tegal Slerem no 1 RT 006/ RW 002, Sedayu, Muntilan, Magelang, Jawa Tengah, 56412Telepon(+62) 818399331Email:tugas.zaenuddin@gmail.comPemdidikanProgram Studi Starta 1 (S1) Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Gadjah Mada