How to cite: Nadya Chinthya, Muhammad Handry Imansyah, Dewi Rahayu (2022) Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat  Kemiskinan  Kabupaten/  Kota  di  Kalimantan  Tengah, (7)  10. Doi: 10.36418/syntax- literate.v7i10.13233 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 7, No. 10, Oktober 2022

## FAKTOR-FAKTOR  YANG  MEMPENGARUHI  TINGKAT  KEMISKINAN KABUPATEN/ KOTA DI KALIMANTAN TENGAH

## Nadya Chinthya, Muhammad Handry Imansyah, Dewi Rahayu
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Lambung Mangkurat, Indonesia E-mail: nadyachinthya@gmail.com, mhimansyah@ulm.ac.id, dewirahayu@ulm.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh upah minimum, pendapatan perkapita,  tingkat  pengangguran  terbuka,  pengeluaran  pemerintah  bidang pendidikan,  pengeluaran  pemerintah  bidang  kesehatan,  dan  sektor  pertanian terhadap tingkat kemiskinan kabupaten/kota di Kalimantan Tengah.  Alat  analisis yang  digunakan  adalah  regresi  data  panel,  menggunakan  data panel tahun 2010- 2019  pada  14  kabupaten/kota  di  Provinsi  Kalimantan  Tengah.  Teknik  estimasi data panel  yang  digunakan adalah fixed effect  model  (FEM) dengan pendekatan generalized least square (GLS) . Hasil yang diperoleh yaitu secara simultan upah minimum,  pendapatan  perkapita,  tingkat  pengangguran  terbuka,  pengeluaran pemerintah  bidang  pendidikan,  pengeluaran  pemerintah  bidang  kesehatan,  dan sektor  pertanian  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan kabupaten/kota  di  Kalimantan  Tengah.  Secara  parsial  upah  minimum  dan pengeluaran  pemerintah  bidang  pendidikan  berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap tingkat  kemiskinan kabupaten/kota di  Kalimantan Tengah. Pendapatan perkapita dan pengeluaran pemerintah bidang kesehatan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kemiskinan kabupaten/kota di Kalimantan Tengah. Sedangkan tingkat pengangguran terbuka dan pengeluaran pemerintah bidang kesehatan tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  kabupaten/kota  di Kalimantan Tengah.
Kata  kunci: Upah  minimum,  pendapatan  perkapita,  tingkat  pengangguran  terbuka, pengeluaran pemerintah bidang pendidikan, pengeluaran pemerintah bidang kesehatan, sektor pertanian

## Abstract
This  study  aims  to  analyze  the  effect  of  the  minimum  wage,  per  capita  income, open unemployment rate, government education expenditure, government health expenditure,  and  the  agricultural sector on the poverty level of districts/cities in Central Kalimantan. The analytical tool used  is  panel  data  regression,  by  using panel  data  for  2010-2019 in  14 districts/cities in Central Kalimantan Province.
The  panel  data  estimation  technique  used  is  a  fixed  effect  model  (FEM)  with a generalized least square (GLS) approach. The results obtaine that simultaneously the  minimum  wage,  per  capita  income,  open  unemployment  rate,  government education expenditure, government health expenditure, and the agricultural sector have  a  significant  effect  on  the  poverty  level  of  districts/cities  in  Central Kalimantan. Partially, the minimum wage and government spending on education have  a  negative and  significant  effect  on  the  poverty  level  of  districts/cities  in Central  Kalimantan.  Per  capita  income  and  government  expenditure  on  health have  a  positive  and  significant  impact  on  poverty  in  districts/cities  in  Central Kalimantan. Meanwhile, the open unemployment rate and government spending on health have no significant effect on the poverty level of districts/cities in Central Kalimantan.
Keywords:  Minimum  wage,  per  capita  income,  open  unemployment  rate,  government education expenditure, government health expenditure, agriculture sector.

## Pendahuluan
Kemiskinan merupakan permasalahan yang masih menjadi fokus yang berusaha dituntaskan  atau  setidaknya  dikurangi  di  setiap  negara  khususnya  negara  berkembang seperti Indonesia. Pemerintah Indonesia baik di tingkat pusat maupun daerah senantiasa mengeluarkan kebijakan-kebijakan yang bertujuan untuk mengentaskan kemiskinan.
Angka kemiskinan di Indonesia mencapai 9,41% dari jumlah penduduk per Maret 2019 atau mencapai 25,14 juta jiwa. Jika dibandingkan dengan Maret 2018 yang berada di angka 9,82% atau 25,95 juta jiwa, angka kemiskinan turun sebesar 41 basis poin (bps) atau sebanyak 810 ribu jiwa. Dari 34 provinsi, terdapat 16 provinsi yang memiliki angka kemiskinan di atas angka nasional dan 18 provinsi lainnya berada dibawah angka nasional (Badan Pusat Statistik, 2020).
Lima provinsi yang memiliki angka kemiskinan terbesar berada di kawasan timur Indonesia.  Provinsi  tersebut  adalah  Papua  (26,55%),  Papua  Barat  (21,51%),  Nusa Tenggara Timur (20,62%), Maluku (17,65%), dan Gorontalo (15,31%). Sedangkan lima provinsi yang memiliki angka kemiskinan terendah adalah DKI Jakarta, Bali, Kalimantan Selatan, Kepulauan Bangka Belitung, dan Kalimantan Tengah.
Kalimantan Tengah merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang juga tidak terlepas dari masalah kemiskinan. Faktanya pada tahun 2019 sekitar 4,81% penduduk di Kalimantan Tengah merupakan penduduk miskin. Secara umum jumlah penduduk miskin di Provinsi Kalimantan Tengah selama 10 Tahun terakhir yaitu sejak tahun 2010 hingga tahun  2019  terus  mengalami  penurunan.  Pada  tahun  2010  jumlah  penduduk  miskin  di Kalimantan Tengah mencapai 166.003 jiwa sedangkan pada tahun 2019 mecapai 134.590 jiwa artinya telah terjadi penurunan jumlah penduduk miskin sekitar 31.413 jiwa. Tetapi jumlah  penduduk  miskin  di  daerah  perkotaan  naik  sebanyak  431  jiwa,  dari  yang sebelumnya berjumlah 48.127 jiwa pada September 2018 menjadi 48.558 jiwa pada Maret 2019,  sementara  di  daerah  peperdesaan  berkurang  sebanyak  2.283  orang,  dari  yang
sebelumnya berjulah 88.319 jiwa pada September 2018 menjadi 86.036 jiwa pada Maret 2019.
Berbeda  dengan  jumlah  penduduk  miskin,  daerah  dengan  persentase  penduduk miskin tertinggi di Provinsi Kalimantan Tengah berada di Kabupaten Seruyan (17,9%), Kabupaten  Barito  Timur  (6,32%),  dan  Kabupaten  Murung  Raya  (6,0  %).  Sedangkan daerah  dengan  persentase  penduduk  miskin  terendah  berada  di  Kabupaten  Lamandau (3,01%), Kabupaten Sukamara (3,16), dan Kota Palangkaraya (3,35%).
Kemiskinan  dipandang  sebagai  ketidakmampuan  dari  sisi  ekonomi  untuk memenuhi  kebutuhan  dasar  makanan  dan  bukan  makanan  yang  diukur  dari  sisi pengeluaran. Jadi penduduk miskin adalah penduduk yang memiliki rata-rata pengeluaran perkapita  perbulan  dibawah  garis  kemiskinan  (Badan  Pusat  Statistik,  2020).  Besarnya kemiskinan  dapat  diukur  dengan  atau  tanpa  mengacu  pada  garis  kemiskinan  ( poverty line ),  konsep  yang  mengacu  pada  garis  kemiskinan  disebut  kemiskinan absolute (Tambunan, 2001).
Peranan  komoditi  makanan  terhadap  garis  kemiskinan  di  Kalimantan  Tengah sebesar 79,05 persen jauh lebih besar dari peranan komoditi bukan makanan. Tiga jenis komoditi  makanan  yang  berpengaruh  paling  besar  terhadap  nilai  garis  kemiskinan  di Kalimantan  Tengah  adalah  beras,  rokok  kretek  filter,  daging  ayam  ras  untuk  daerah perkotaan sedangkan daerah perdesaan dipengaruhi oleh beras, rokok kretek filter, telur ayam ras. Kemudian terdapat lima komoditi bukan makanan yang paling dominan yaitu biaya  perumahan,  listrik,  bensin,  pendidikan  dan  perlengkapan  mandi  (Widodo  et  al., 2011).
Menurut Aprilia (2016) salah satu faktor yang menyebabkan kemiskinan adalah upah  minimum.  Dalam  penelitiannya  menyebutkan  adanya  pengaruh  yang  negatif  dan signifikan antara upah minimum dan kemiskinan di Jawa Timur. Gagasan upah minimum yang sudah dimulai dan dikembangkan sejak awal tahun 1970-an dengan tujuan sebagai jaring pengaman terhadap pekerja atau buruh agar tidak diekspolitasi dalam bekerja dan mendapat  upah  yang  dapat  memenuhi  kebutuhan  hidup  layak  (KHL).  Jika  kebutuhan hidup layak dapat terpenuhi, maka kesejahteraan pekerja dapat meningkat dan terbebas dari masalah kemiskinan.
Selain  upah  minimum  Aprilia  (2016)  juga  menyebutkan  bahwa  tingkat pengangguran terbuka juga memberikan pengaruh yang positif dan signifikan terhadap kemiskinan di Jawa Timur. Hal ini sejalan dengan penelitian Fadlillah et al., (2016) yang juga menyebutkan bahwa tingkat pengangguran terbuka memiliki hubungan yang positif dan signifikan terhadap kemiskinan di Jawa Tengah.
Menurut  Sukirno  (2004)  efek  buruk  dari  pengangguran  adalah  mengurangi pendapatan masyarakat yang pada akhirnya mengurangi tingkat kemakmuran yang telah dicapai  seseorang.  Semakin  rendah  kesejahteraan  masyarakat  akibat  menganggur tentunya  akan  meningkatkan  peluang  mereka  terjebak  dalam  kemiskinan  karena  tidak memiliki pendapatan.
Dalam  penelitian  yang  sama  Fadlillah  et  al.,  (2016)  juga  menyebutkan  adanya faktor lain yang mempengaruhi kemiskinan di Jawa Tengah yaitu pendapatan perkapita
dimana memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap kemiskinan. Pendapatan perkapita  merupakan  salah  satu  ukuran  kemakmuran  bagi  tiap  daerah.  Semakin  tinggi pendapatan  tersebut  maka  semakin  tinggi  daya  beli  penduduk,  dan  daya  beli  yang bertambah ini akan meningkatkan kesejahteraan masyarakat (Sukirno, 2006).
Intervensi  pemerintah  dalam  mengentaskan  kemiskinan  tentunya  masih  sangat diperlukan.  Beberapa  tahun  terakhir  ini  pemerintah  Kalimantan  Tengah  telah mengeluarkan  banyak  kebijakan  yang  berhubungan  dengan  pengentasan  kemiskinan melalui  sekolah  dan  kesehatan  gratis  bagi  penduduk  miskin.  Hal  ini  sejalan  dengan amanat dari Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 20 Tahun 2003 Pasal 49 tentang Sistem Pendidikan Nasional dan Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 36 Tahun 2009  Pasal  171  tentang  Kesehatan  agar  mengalokasikan  20  persen  untuk  sektor pendidikan dan 10 persen untuk sektor kesehatan.
Menurut Baruwadi (2018) dalam penelitiannya menyebutkan bahwa pengeluaran pemerintah sektor pendidikan dan pengeluaran pemerintah sektor kesehatan merupakan faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kemiskinan  di  Gorontalo.  Pengeluaran  pemerintah sektor pendidikan memiliki pengaruh yang positif dan signifikan sedangkan pengeluaran pemerintah sektor kesehatan memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan.
Struktur perekonomian kabupaten/kota di  Kalimantan Tengah relatif bervariasi. Secara  umum  Lapangan  Usaha  Pertanian  masih  mendominasi  kecuali  Kota  Palangka Raya.  Lapangan  usaha  lainnya  yang  cukup  berperan  penting  dalam  perekonomian kabupaten/kota  adalah  Industri  Pengolahan,  Perdagangan  Besar  dan  Eceran,  Reparasi Mobil dan Sepeda Motor, dan Pertambangan dan Penggalian.
Dalam  sektor  pertanian  peningkatan  luas  panen,  produktivitas  dan  produksi tanaman pangan, khususnya padi merupakan tanaman unggulan dan prioritas di Provinsi Kalimantan  Tengah  sehingga  pemerintah  terus  berupaya  mengoptimalisasi  lahan pertanian  dan  meningkatkan  produktivitas.  Hal  ini  menjadi  penting  karena  Provinsi Kalimantan  Tengah  khususnya  Kabupaten  Kapuas  dan  Kabupaten  Pulang  Pisau  di gadang-gadang akan menjadi Lumbung Pangan Nasional atau Food Estate .
Selain padi, salah satu sub sektor pertanian Provinsi Kalimantan Tengah  secara keseluruhan  yang  paling  menonjol  adalah  perkebunannya.  Sebagian  besar  perkebunan kelapa  sawit  di  pulau  Kalimantan  terletak  di  Kalimantan  Tengah.  Kalimantan  Tengah menjadi  sentra  produksi  kelapa  sawit  dan  memberikan  kontribusi  ekonomi  yang  besar untuk  PDRB  masing-masing  daerah  yang  berada  di  Kalimantan  Tengah,  yang  juga merupakan  penghasil  kelapa  sawit  terbesar  di  Indonesia  selain  Provinsi  Riau  dan Sumatera.
Sihombing  &  Bangun  (2019)  melakukan  analisis  korelasi  sektor  pertanian terhadap tingkat  kemiskinan di  sumatera utara menunjukkan bahwa terdapat  hubungan signifikan  yang  bersifat  negatif  antara  sektor  pertanian  dengan  kemiskinan.  Sejalan dengan  penelitian  Purnami  &  Saskara  (2016)  menemukan  bahwa  kontribusi  sektor pertanian  berpengaruh  signifikan  positif  pada  kemiskinan.  Sektor  pertanian  masih merupakan sektor yang menyerap tenaga kerja dalam jumlah yang banyak yaitu sebesar 38,1% dan hal ini diharapkan dapat menurunkan kemiskinan.
Penelitian  dalam  tesis  ini  berbeda  dengan  penelitian-penelitian  terdahulu  yang telah  dilakukan  terutama  dilihat  dari  periode  waktu  penelitian  dan  pendekatan  analisis datanya.  Penelitian  ini  dilakukan  di  14  kabupaten/kota  Provinsi  Kalimantan  Tengah dengan  periode  Tahun  2010-2019  dengan  menggunakan  Analisis  Regresi  Data  Panel  . Variabel  yang  digunakan  adalah  Upah  Minimum,  Pendapatan  Perkapita,  Tingkat Pengangguran  Terbuka,  dan  Pengeluaran  Pemerintah  Bidang  Pendidikan,  Pengeluaran Pemerintah Bidang Kesehatan dan Sektor pertanian.
Kemudian  dari  aspek  fenomena  empiris  Kalimantan  Tengah  berbeda  dengan Provinsi-Provinsi  lainnya  di  Indonesia  yang  memiliki  tingkat  kemiskinan  tinggi. Kalimantan  Tengah  justru  mengalami  penurunan  tingkat  kemiskinan  yang  cukup signifikan dari tahun ke tahun. Bahkan faktanya Kalimantan Tengah berada di posisi ke- 5  kategori  Provinsi  di  Indonesia  yang  memiliki  jumlah  penduduk  dan  persentase penduduk  miskin  terendah  setelah  Kalimantan  Utara,  Kepulauan  Bangka  Belitung, Maluku  Utara,  serta  Kepulauan  Riau.  Hal  inilah  yang  membuat  peneliti  tertarik  untuk mengetahui  apa  saja  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  kemiskinan  di  Provinsi Kalimantan Tengah.
Berdasarkan kepada rumusan masalah diatas maka tujuan penelitian ini adalah: (1)  Untuk  mengidentifikasi  apakah  Upah  Minimum,  Pendapatan  Perkapita,  Tingkat Pengangguran  Terbuka,  dan  Pengeluaran  Pemerintah  Bidang  Pendidikan,  Pengeluaran Pemerintah  Bidang  Kesehatan  dan  Sektor  pertanian  secara  parsial  dan  simultan berpengaruh  signifikan  terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  14  Kabupaten/Kota  Provinsi Kalimantan Tengah.  (2)  Untuk  mengidentifikasi  faktor  manakah  yang  paling  dominan mempengaruhi  tingkat  kemiskinan  di  14  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Kalimantan Tengah.
Manfaat penelitian ini adalah : (1) Dapat dijadikan sebagai bahan masukan atau sumbangan dari pemikiran kepada pihak-pihak yang berkepentingan dan terkait dengan masalah  kemiskinan.  (2)  Sebagai  bahan  referensi  peneliti  lain  yang  sedang  melakukan penelitian  dalam  bidang  sejenis.  (3)  Untuk  mengembangkan  ilmu  pengetahuan  serta memperkaya pustaka dan menambah pengalaman bagi penulis.

## Metode Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar tingkat kemiskinan yang ada  di  14  kabupaten/kota  di  Provinsi  Kalimantan  Tengah  dan  faktor-faktor  yang mempengaruhinya. Variabel  yang digunakan adalah Upah Minimum (X1),  Pendapatan Perkapita  (X2)  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (X3),  Pengeluaran  Pemerintah  Bidang Pendidikan (X4), Pengeluaran Pemerintah Bidang Kesehatan (X5) dan Sektor Pertanian (X6).  Jenis  penelitian  yang  dilakukan  ini  adalah  penelitian  menggunakan  pendekatan kuantitatif  dengan  analisis  statistik  yang  diperlukan  untuk  memecahkan  masalah penelitian  (Sugiyono,  2014).  Metode  analisis  yang  digunakan  adalah  metode  analisis regresi data panel.
Koefisien  Determinasi  (R 2 )  menunjukkan  persentase  pengaruh  semua  variabel independen terhadap variabel dependen. Menurut Gujarati & Porter (2003) besarnya R 2
dikenal  sebagai  koefisien  determinasi  (sampel)  yang  merupakan  ukuran  paling  umum digunakan  untuk  mengukur goodness  of  fit dari  sebuah  garis  regresi.  Nilai  tersebut melihat seberapa besar proporsi atau presentasi pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.
Tingkat  ketepatan  regresi  ditentukan  oleh  besarnya  nilai adjusted R 2 antara  0 sampai  dengan  1  (0≤  R 2 ≤1).  Semakin  nilai  R 2 mendekati  angka  1,  berarti  variabel independen  dapat  menjelaskan  pengaruh  terhadap  variabel  dependen  dengan  semakin baik.
Uji Simultan ( Uji F)
Uji F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan kedalam  model mempunyai  pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikat atau dependen.
Pengujian ini dilakukan hipotesa sebagai berikut : H0: β1, β2, β3 = 0, artinya semua variabel independen bukan merupakan variabel penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen.
H1:  β1,  β2,  β3  ≠  0,  artinya  semua  variabel  independen  secara  simultan  merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen.
Keputusan diambil dengan cara melakukan perbandingan terhdap F hitung dengan F  tabel.  H0  diterima  dan  H1  ditolak  apabila  F  hitung  <  F  tabel,  yang  artinya  variabel penjelas  secara  bersama-sama  tidak  mempengaruhi  variabel  yang  dijelaskan  secara signifikan. H0 ditolak dan H1 diterima apabila F hitung > F tabel, yang artinya variabel penjelas  secara  serentak  dan  bersama-sama  mempengaruhi  variabel  yang  dijelaskan secara signifikan.
Uji Parsial (Uji t)
Menurut  Gujarati  &  Porter  (2003)  uji  signifikansi  merupakan  sebuah  prosedur yang  digunakan  untuk  menguji  kebenaran  atau  kesalahan  dari  hasil  hipotesis  nol  dari sampel.  Ide  dasar  pengujian  signifikansi  dilatar  belakangi  oleh  uji  statistik  (estimator) dari distribusi sampel dari suatu statistik di bawah hipotesis nol.
Hipotesis dalam uji t-statistik adalah :
H0:βi = 0 Variabel independen tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. H1:β1 ≠ 0 Variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen
Sebuah  statistik  dikatakan  siginifikan  secara  statistik  apabila  nilai  dari  uji statistiknya  berada  di  daerah  tolak.  Sebaliknya,  sebuah  pengujian  dikatakan  tidak signifikan secara statistik, jika nilai dari uji statistiknya berada di daerah penerimaan. H0 diterima  jika  t  hitung  >  t  tabel,  artinya  tidak  ada  pengaruh  signifikan  antara  variabel independen terhadap variabel dependen. H1 diterima jika t hitung < t tabel, artinya ada pengaruh antara signifikan variabel independen terhadap variabel dependen.
Selain  itu  tingkat  signifikansi  pengaruh  masing-masing  variable  independen terhadap variable dependen dapat dilihat melalui nilai probabilitas t dari setiap variabel independen pada hasil regresi data panel dengan alpha atau taraf nyata. Jika p-value atau nilai  probabilitas  t  <  alpha maka menunjukan bahwa variabel  independen berpengaruh terhadap variable dependen.

## Hasil dan Pembahasan
A. Hasil dan Analisis
Dalam  pembahasan  menjawab  hipotesis  adalah  mengestimasi  model  regresi terlebih dahulu sesuai dengan teknik analisis yang ditemukan dalam metode penelitian. Peneliti dengan bantuan program Eviews 9 memperoleh hasil perhitungan koefisien regresi tiap variabel penelitian yang dapat dilihat sebagai berikut:

## Tabel 1
Hasil Regresi Data Panel Dependent Variable : Tingkat Kemiskinan Variabel Common Effect Fixed Effect (GLS) Random Effect Konstanta 33,8413*** 40,96036*** 39,80571*** UM -2,258814*** -2,846332*** -2,440796*** PKP -0,938009 0,949902* 0,336179 TPT -0,083574 -0,006662 -0,054278* EDUC -0,360054** -0,078424* -0,087561 HEALTH 0,702373*** 0,104714 0,074348 FARM 0,002224 0,077676** 0,025950 R-square 0,339681 0,947062 0,717941 Adj R-square 0,309892 0,938680 0,705216 F-test 11,40295 112,9894 56,42195 Durbin Watson 0,172792 1,288860 0,845725 Uji Redundant 69,441448*** Uji Hausman 31,377634*** Sumber:  Hasil  Olah  Data  Regresi  Panel  Data  dengan  Eviews  (Lampiran) Keterangan :   * = signifikan pada alpha 10% *** = signifikan pada alpha 1%
** = signifikan pada alpha 5%
Berdasarkan  hasil  regresi  data  panel  maka  dapat  dilihat  bahwa  model common effect memiliki r-square sebesar  0,339681  atau 33,96%. Model fixed effect memiliki r- square sebesar 0,947062 atau 94,70%. Sedangkan model random effect memiliki r-square sebesar 0,717941 atau 71,79%. R-square disebut juga sebagai koefisien determinasi yang menjelaskan seberapa jauh variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel independen. Berdasarkan nilai r-square model fixed effect adalah yang memiliki nilai tertinggi yaitu 94,70%.
Penentuan model yang paling tepat antara model common effect, fixed effect dan random effect dapat dilihat dari pengujian yang telah dilakukan. Dalam penelitian ini uji redundant/ uji chow digunakan untuk menentukan model estimasi terbaik antara model common  effect atau fixed  effect yang  paling  tepat  digunakan  dalam  mengestimasi  data panel. Hipotesis dari uji redundant/uji chow sebagai berikut.
H0: model common effect H1: model fixed effect
Jika nilai probabilitas lebih kecil dari tingkat signifikansi (α) dapat disimpulkan model  estimasi  yang  terbaik  adalah  model fixed  effect, yang  berarti  H0  ditolak. Berdasarkan  Tabel  5.5  hasil  uji  redundant/  menunjukkan  nilai  signifikan  pada  tingkat kepercayaan  α=1%  yang  berarti  hipotesis  nol  (H0)  ditolak,  maka  model  yang  terbaik adalah model fixed effect .
Selanjutnya  dilakukan  uji  hausman  untuk  menentukan  model  estimasi  antara model fixed  effect atau  model random  effect yang  paling  tepat  digunakan  dalam mengestimasi data panel. Hipotesis dari uji Hausman sebagai berikut:
H0: model random effect H1: model fixed effect
Kriteria  penolakan  hipotesis  nol  (H0)  apabila  nilai  probabilitas  lebih  kecil  dari tingkat signifikansi (α). Berdasarkan tabel 5.5 nilai uji hausman signifikan pada tingkat kepercayaan  α=1%  yang  berarti  hipotesis  nol  (H0)  ditolak,  maka  model  yang  terbaik adalah model fixed effect .
Model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan Fixed  Effect  Model dengan  pendekatan  GLS.  Metode  GLS  ( Generalized  Least  Square )  dipilih  dalam penelitian ini karena adanya nilai lebih yang dimiliki oleh GLS dibandingkan OLS dalam mengestimasi parameter regresi dan menurut Iswati et al., (2014) bahwa parameter GLS lebih  efisien  dan  stabil  dibandingkan  parameter  OLS.  Metode  OLS  yang  umum  tidak mengasumsikan  bahwa  variansi  variabel  adalah  heterogen.  Metode  GLS  sudah memperhitungkan heterogenitas yang terdapat pada variabel independent secara eksplisit, sehingga metode ini mampu menghasilkan estimator yang memenuhi kriteria BLUE ( Best Linear Unbiased Estimator ) Gujarati & Porter (2009). Salah satu kelebihan metode GLS yaitu tidak perlu memenuhi asumsi klasik. (Kosmaryati et al., 2019).

## B. Hasil estimasi penentuan model
Dari hasil uji Chow dan uji Hausman model terbaik yang akan digunakan untuk mengetahui  pengaruh  upah  minimum,  pendapatan  perkapita,  tingkat  pengangguran terbuka,  pengeluaran  pemerintah  bidang  pendidikan,  pengeluaran  pemerintah  bidang kesehatan  dan  sektor  pertanian  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  provinsi  Kalimantan Tengah adalah model Fixed Effect (GLS).

## C. Uji analisis statistik
Uji  analisis  statistik  adalah  tahapan  yang  dilakukan  setelah  memilih  estimasi model  terbaik  untuk  menjawab  dari  hipotesis  dalam  penelitian  ini.  Setelah  melalui pengujian pemilihan model model terbaik yang terpilih adalah model Fixed Effect (GLS) . Berdasarkan  hasil  regresi  yang  telah  dilakukan  maka  persamaan  regresinya  sebagai berikut:
TK = 40,960 – 2,846 UM + 0,949 PKP - 0,006 TPT- 0,078 EDUC + 0,104 HEALTH + 0,077 FARM + e
Tabel 2 Ringkasan Hasil Estimasi Regresi Model Fixed Effect (GLS) Variabel Coefficient  Standart error  t-statistic Prob. Keterangan Konstanta 40,96036 4,289867 9,548166 0,0000 UM -2,846332 0,373100 -7,628865  0,0000 negatif dan signifikan PKP 0,949902 0,501096 1,895650 0,0604 positif dan signifikan TPT -0,006662 0,026183 -0,254451  0,7996 tidak signifikan EDUC -0,078424 0,046831 -1,674610  0,0966 negatif dan signifikan HEALTH 0,104714 0,109784 0,953813 0,3421 tidak signifikan FARM 0,07676 0,031822 2,440918 0,0161 positif dan signifikan R² 0,947062 Adjusted R² 0,938680 Prob. F 0,0000

## Sumber: Lampiran (diolah)
1. Uji Koefisien determinasi (R²)
Koefisien determinasi (R²) adalah suatu nilai yang menunjukkan seberapa besar  variasi  dari  variabel  dependen  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  independen. Semakin  besar  nilai  koefisien,  maka  semakin  baik  model  tersebut  dalam menjelaskan pengaruh variabel-variabel independen terhadap dependen.
Berdasarkan  hasil  estimasi  pada  Tabel  5.6  menunjukkan  bahwa  nilai koefisien  R²  sebesar  0,9470  yang  berarti  variasi-variasi  dari  perubahan  variabel pengaruh  upah  minimum,  pendapatan  perkapita,  tingkat  pengangguran  terbuka, pengeluaran  pemerintah  bidang  pendidikan,  pengeluaran  pemerintah  bidang kesehatan dan sektor pertanian, dapat menjelaskan sebesar 94,70% terhadap variasi variabel  tingkat  kemiskinan,  sedangkan  sebesar  5,3%  dijelaskan  oleh  variasi variabel-variabel lain diluar model yang tercermin dalam variabel penganggu ( error term ).
2. Uji simultan (uji F)
Uji  secara  simultan  dasarnya  dilakukan  untuk  menunjukkan  apakah  upah minimum,  pendapatan  perkapita,  tingkat  pengangguran  terbuka,  pengeluaran pemerintah  bidang  pendidikan,  pengeluaran  pemerintah  bidang  kesehatan  dan sektor  pertanian  mempunyai  pengaruh  secara  bersama-sama  terhadap  tingkat kemiskinan.
Berdasarkan Tabel 5.6 hasil regresi data panel menggunakan model Fixed Effect (GLS) menunjukkan bahwa nilai probabilitas F adalah 0,0000 yang berarti bahwa probabilitas F < α=1%. Dapat disimpulkan bahwa keputusannya H0 ditolak
atau  H1  diterima  yang  berarti  secara  simultan  atau  bersama-sama  variabel  upah minimum,  pendapatan  perkapita,  tingkat  pengangguran  terbuka,  pengeluaran pemerintah  bidang  pendidikan,  pengeluaran  pemerintah  bidang  kesehatan  dan sektor pertanian berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Kalimantan Tengah.
Hasil  uji  F  menunjukkan  bahwa  besar  kecilnya  tingkat  kemiskinan  di Provinsi  Kalimantan  Tengah  dipengaruhi  oleh  upah  minimum,  pendapatan perkapita,  tingkat  pengangguran  terbuka,  pengeluaran  pemerintah  bidang pendidikan,  pengeluaran  pemerintah  bidang  kesehatan  dan  sektor  pertanian  yang dimiliki  oleh  masing-masing  daerah  kabupaten/kota  di  Provinsi  Kalimantan Tengah.
3. Uji individual (uji t)
Uji  individual  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  membandingkan  tingkat signifikansi pengaruh masing-masing  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen dapat dilihat melalui nilai probabilitas t dari setiap variabel independen pada hasil regresi data panel dengan alpha atau taraf nyatanya.
Berdasarkan  Tabel  5.8  uji  signifikansi  individual  variabel  upah  minimum menunjukkan  nilai  probabilitas  0,0000  lebih  kecil  dari  nilai  alpha  α=1%,  yang  berarti bahwa upah minimum berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Kalimantan Tengah.
Variabel pendapatan perkapita menunjukkan nilai probabilitas 0,0604 lebih kecil dari nilai alpha α=10%, yang berarti bahwa pendapatan perkapita berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Kalimantan Tengah.
Variabel  tingkat  pengangguran  terbuka  menunjukkan  nilai  probabilitas 0,7996  lebih  besar  dari  nilai  alpha  α=10%,  yang  berarti  bahwa  tingkat pengangguran  terbuka  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan di Provinsi Kalimantan Tengah.
Variabel  pengeluaran  pemerintah  bidang  pendidikan  menunjukkan  nilai probabilitas  0,0966  lebih  kecil  dari  nilai  alpha  α=10%,  yang  berarti  bahwa pengeluaran  pemerintah  bidang pendidikan  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Kalimantan Tengah.
Variabel pengeluaran pemerintah bidang kesehatan menunjukkan nilai probabilitas 0,3421  lebih  besar  dari  nilai  alpha  α=10%,  yang  berarti  bahwa  pengeluaran  pemerintah bidang kesehatan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Kalimantan Tengah.
Variabel sektor pertanian menunjukkan nilai probabilitas 0,0161 lebih kecil dari  nilai  alpha  α=5%,  yang  berarti  bahwa  sektor  pertanian  berpengaruh  secara signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Kalimantan Tengah.
Berdasarkan hasil uji parsial atau uji individual dapat disimpulkan bahwa variabel upah minimum adalah faktor yang paling dominan mempengaruhi tingkat kemiskinan di Kalimantan Tengah .

## Pembahasan
1. Pengaruh Upah Minimum Terhadap Tingkat Kemiskinan
Hasil penelitian menunjukkan bahwa upah minimum berpengaruh negatif dan signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Kalimantan  Tengah  dengan  koefisien sebesar -2,8. Hal ini dapat dijelaskan bahwa jika ada kenaikan upah minimum sebesar 1  persen,  maka  dapat  menurunkan  tingkat  kemiskinan  sebesar  2,8  persen.  Hasil penelitian sesuai dengan hipotesis penelitian yang diajukan, maka hipotesis penelitian diterima.
Berdasarkan penelitian terdahulu Aprilia (2016) upah minimum berpengaruh negatif  terhadap  tingkat  kemiskinan.  Dengan  adanya  standar  upah  minimum  yang telah ditetapkan oleh pemerintah, maka akan memberikan penghasilan yang layak bagi para  pekerja/karyawan,  sehingga  dapat  meningkatkan  kesejahteraan  pekerja  dan produktivitas pekerja juga akan meningkat. Hal tersebut juga merupakan perlindungan bagi para pekerja agar tidak terjerat dalam kemiskinan.
Sejalan dengan penelitian Kurniawati et al., (2017) yang menyatakan adanya pengaruh  negatif  dan  signifikan  antara  upah  minimum  dengan  kemiskinan dikarenakan  kenaikan  upah  minimum  dapat  meningkatkan  pendapatan  dari  pekerja sehingga  dapat  membantu  mereka  keluar  dari  kemiskinan  ketika  pekerja  tersebut termasuk  dalam  kategori  miskin.  Penetapan  upah  minimum  juga  salah  satu  upaya untuk mengurangi kesenjangan upah terendah dan upah tertinggi dan meningkatkan penghasilan pekerja pada tingkat bawah.
Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan  tujuan  penetapan  upah  minimum  yang disampaikan  oleh  Kaufman  (2000)  yaitu  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  pekerja sehingga terbebas dari kemiskinan. Penetapan upah minimum yang mendekati KHM (Kebutuhan Hidup Minimum) dan diatas garis kemiskinan telah mampu menurunkan tingkat kemiskinan.
Berikut  adalah  perbandingan  Upah  Minimum  Provinsi  pada  Regional Kalimantan pada tahun 2019:
a. Kalimantan Utara : 2.765.463,00
b. Kalimantan Timur : 2.747.561,00
c. Kalimantan Tengah : 2.663.435,00
d. Kalimantan Selatan : 2.651.782,00
e. Kalimantan Barat : 2.211.500,00
Kalimantan Tengah berada pada urutan 3, lebih tinggi daripada upah minimum Kalimantan Selatan dan Kalimantan Barat namun lebih rendah daripada Kalimantan Utara dan Kalimantan Timur. Artinya UMP di Kalimantan Tengah berada pada posisi yang  relatif  ditengah-tengah,  tidak  terlalu  tinggi  dan  tidak  terlalu  rendah  jika dibandingkan provinsi di sekitarnya.
Upah  minimum  di  Indonesia  sejak  Januari  2001,  otoritas  penetapannya didesentralisasikan  kepada  Gubernur.  Penetapan  upah  minimum  dan  persetujuan penangguhan  pelaksanaan  merupakan  kewenangan  pemerintah/gubernur.  Proses perumusan  angka  UMP/  UMK,  diatur  mengikuti  prosedur  yakni  melalui  Dewan
Pengupahan  (lembaga  non-struktural)  baik  di  tingkat  Provinsi  maupun kabupaten/kota. Hal ini dimaksudkan agar dalam merumuskan UMP/ UMK itu, benar- benar merupakan hasil kajian menggunakan data yang dapat dipertanggungjawakan. Dengan demikian diharapkan upah minimum yang ditetapkan bersifat akseptabel.
Status Dewan Pengupahan adalah sebagai unit pemikir yang bersifat tripartit yang bertugas memberikan saran, dan pertimbangan kepada pemerintah dalam rangka perumusan kebijakan pengupahan dan pengembangan sistem pengupahan, juga saran dan  pertimbangan  penetapan  UMP  dan  UMK.  Disebut  tripartit  karena  keanggotaan Dewan  Pengupahan  terdiri  atas  unsur  pemerintah,  Organisasi  Pengusaha,  Serikat Pekerja/Serikat Buruh, akademisi, dan pakar (Sudiarta & Putra, 2015).
Dengan demikian penetapan upah minimum dapat menjaga stabilitas hubungan kerja  di  Kalimantan  Tengah  dan  juga  dapat  dijadikan  sebagai  instrumen  kebijakan untuk menurunkan kemiskinan.
2. Pengaruh Pendapatan Perkapita Terhadap Tingkat Kemiskinan
Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendapatan perkapita berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Kalimantan Tengah dengan koefisien sebesar 0,94. Hal ini dapat dijelaskan bahwa jika ada kenaikan pendapatan perkapita sebesar 1 persen, maka dapat meningkatkan kemiskinan sebesar 0,94 persen.
Penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan  Sukirno  (2006)  yang  menyatakan pendapatan  perkapita  masyarakat  di  suatu  daerah  dapat  dijadikan  suatu  parameter kesejahteraan masyarakat di daerah tersebut. Ketika pendapatan perkapita naik maka masyarakat dapat memenuhi kebutuhan dasarnya dengan mudah sehingga kemiskinan dapat  berkurang.  Hal  ini  juga  mengidentifikasi  bahwa  semakin  besar  pendapatan perkapita suatu masyarakat maka seharusnya semakin sejahtera juga suatu wilayah.
Sektor  terbesar  yang  mendukung  perekonomian  di  Provinsi  Kalimantan Tengah  adalah  sektor  pertanian,  industri  pengolahan,  perdagangan  besar  &  eceran reparasi  mobil  &  sepeda.  Secara  umum  terlihat  bahwa  pendapatan  perkapita Kalimantan  Tengah  cukup  tinggi  disebabkan  karena  dukungan  sektor  pertanian sebesar 20,12 % terhadap total PDRB secara keseluruhan. Kemudian didukung juga oleh sektor industri pengolahan yang menyumbangkan sebesar 14,98 % terhadap total PDRB.  Selanjutnya  adalah  sektor  perdagangan  besar  &  eceran  reparasi  mobil  & sepeda yang menyumbangkan sebesar 13,25 % dari total PDRB secara keseluruhan.
Jika dilihat sektor yang paling dominan yaitu sektor pertanian pada tahun 2019, distribusi persentase PDRB pertanian terbesar adalah dari subsektor perkebunan yaitu 59,96%.  Sedangkan  untuk  subsektor  lain  tanaman  pangan  8,91  %,  tanaman hortikultura 2,64%, peternakan 8,74%, perburuan 3,08%, kehutanan dan penebangan kayu 4,71% serta perikanan 11,96%. Artinya dalam sektor pertanian masih didominasi oleh  perkebunan  yaitu  lebih  spesifik  lagi  adalah  perkebunan  kelapa  sawit  yang mempengaruhi pendapatan perkapita di Kalimantan Tengah.
Permasalahan yang terjadi, manfaat ekonomi dari sub sektor perkebunan yang didominasi oleh perkebunan kelapa sawit ini tidak dinikmati oleh seluruh masyarakat. Ini  disebabkan  karena  88,92  %  perkebunan  kelapa  sawit  di  Kalimantan  Tengah  di
kuasai oleh swasta sedangkan hanya sedikit saja yang merupakan perkebunan rakyat yaitu  11,08  %.  Artinya  keuntungan  dari  tingginya  sektor  pertanian  khususnya  sub sektor  perkebunan  hanya  dinikmati  oleh  perusahaan  dan  membuat  pendapatan perusahan yang semakin tinggi, namun tidak dinikmati oleh masyarakat Kalimantan Tengah secara umum.
Penelitian  ini  sejalan  dengan  Marmujiono  (2014)  yang  menyatakan  bahwa pendapatan perkapita berpengaruh positif dan signifikan terhadap kemiskinan karena dampak peningkatan pendapatan perkapita belum merata ke seluruh masyarakat dan hanya sekelompok masyarakat saja yang merasakan peningkatannya.
Indeks Gini atau Rasio Gini adalah indikator yang digunakan untuk mengukur ketimpangan pendapatan antar penduduk. Nilai Rasio Gini berkisar antara 0 hingga 1. Nilai  Rasio  Gini  yang  semakin  mendekati  1  mengindikasikan  tingkat  ketimpangan yang  semakin  tinggi.  Rasio  Gini  bernilai  0  menunjukkan  adanya  pemerataan pendapatan  yang  sempurna,  atau  setiap  orang  memiliki  pendapatan  yang  sama. Sedangkan, Rasio Gini bernilai 1 menunjukkan ketimpangan yang sempurna, atau satu orang  memiliki  segalanya  sementara  orang-orang  lainnya  tidak  memiliki  apa-apa. Dengan kata lain, Rasio Gini diupayakan agar mendekati 0 untuk menunjukkan adanya pemerataan distribusi pendapatan antar penduduk (Badan Pusat Statistik, 2019).
Rasio Gini di Indonesia pada tahun 2019 berada pada angka 0,38. Tiga provinsi dengan tingkat ketimpangan pendapatan tertinggi yang jauh di atas rata-rata nasional adalah Daerah Istimewa Yogyakarta (0,42), kedua adalah Gorontalo (0,41), dan yang ketiga  adalah  Jawa  Barat  (0,39).  Ketimpangan  pendapatan  (Gini  Ratio)  Kalimantan Tengah  tahun  2019  berada  pada  angka  0,336  hanya  memiliki  selisih  0,04  saja  dari ketimpangan nasional (0,38) dan hanya memiliki selisih 0,08 dari gini rasio provinsi dengan ketimpangan pendapatan tertinggi di  Indonesia (0,42). Hal ini membuktikan bahwa distribusi pendapatan di Kalimantan Tengah tidak merata.
Pendapatan  perkapita  tidak  memcerminkan  pemerataan  pendapatan. Perhitungan  pendapatan  perkapita  secara  garis  besar  merupakan  nilai  keseluruhan PDRB  dibagi  dengan  jumlah  penduduk.  Jika  dilihat  dari  nilai  PDRB  tinggi  yang merupakan  sumbangsih  sub  sektor  perkebunan  khususnya  sawit  kemudian  dibagi secara  merata  terhadap  jumlah  penduduk  di  Kalimantan  Tengah  tentu  tidak  akan memberikan gambaran riil tentang seberapa besar sesungguhnya pendapatan perkapita masyarakat  di  Kalimantan  Tengah.  Hal  ini  tidak  dapat  pula  dijadikan  acuan  untuk mengukur  seberapa  besar  kesejahteraan  dan  kemampuan  daya  beli  masyarakat sehingga  wajar  jika  pendapatan  perkapita  meningkat  maka  kemiskinan  akan  ikut meningkat.
3. Pengaruh Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Tingkat Kemiskinan
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  tingkat  pengangguran  terbuka  tidak berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Kalimantan Tengah. Hasil tersebut tidak sesuai  dengan  teori  dan  penelitian  terdahulu  yang  menjadi  landasan  teori  dalam penelitian  ini  dan  tidak  sesuai  hipotesis  penelitian  yang  diajukan,  maka  hipotesis penelitian tidak diterima.
Tidak  semua  orang  yang  sementara  menganggur  itu  selalu  miskin.  Karena seperti halnya penduduk yang termasuk dalam kelompok pengangguran terbuka ada beberapa  macam  penganggur,  yaitu  mereka  yang  mencari  kerja,  mereka  yang mempersiapkan  usaha,  mereka  yang  tidak  mencari  pekerjaan  karena  merasa  tidak mungkin  mendapatkan  pekerjaan  dan  yang  terakhir  mereka  yang  sudah  punya pekerjaan tetapi belum mulai bekerja. Diantara empat kategori pengangguran terbuka diatas  bahwa  sebagian  diantaranya  ada  yang  masuk  dalam  sektor  informal,  dan  ada juga yang mempunyai pekerjaan dengan jam kerja kurang dari yang ditentukan.
Selain  itu  ada  yang  sedang  berusaha  atau  mempersiapkan  usaha  sendiri,  ada juga yang sedang menunggu mulainya bekerja, ada juga yang mempunyai pekerjaan paruh  waktu  (part  time)  namun  dengan  penghasilan  melebihi  orang  bekerja  secara normal, dan yang mana semua golongan tersebut masuk dalam kategori pengangguran terbuka.  Menurut  Anjari  &  Nurhasanah  (2012)  kemiskinan  mungkin  tidak  selalu berhubungan dengan masalah ketenagakerjaan.
Hal  ini  diperkuat  dengan  pendapat  Arsyad  (2016)  yang  menyatakan  bahwa salah jika beranggapan setiap orang yang tidak mempunyai pekerjaan adalah miskin, sedang yang bekerja secara penuh adalah orang kaya. Hal ini karena kadangkala ada pekerja di perkotaan yang tidak bekerja secara sukarela karena mencari pekerjaan yang lebih baik yang lebih sesuai dengan tingkat pendidikannya. Mereka menolak pekerjaan yang  mereka  rasakan  lebih  rendah  dan  mereka  bersikap  demikian  karena  mereka mempunyai sumber lain yang bisa membantu masalah keuangan mereka.
Hasil penelitian ini juga sejalan dengan penelitian Mukhtar et al., (2019) yang menyatakan  bahwa  tingkat  pengangguran  terbuka  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  kemiskinan  karena  orang-orang  yang  disebut  menganggur  belum  tentu miskin. Sama juga halnya adalah, banyaknya individu yang mungkin bekerja secara penuh per hari, tetapi tetap memperoleh pendapatan yang sedikit. Banyak pekerja yang mandiri disektor informal yang bekerja secara penuh tetapi mereka tetap miskin.
Tidak  berpengaruhnya  tingkat  pengangguran  terbuka  terhadap  tingkat kemiskinan  di  Kalimantan  Tengah  bisa  disebabkan  karena  tingkat  pengangguran terbuka kurang dapat mencerminkan pengangguran secara keseluruhan di Kalimantan Tengah.  Hal  ini  dikarenakan  tingkat  pengangguran  terbuka  hanya  dapat menggambarkan  pengangguran  yang  ada  di  perkotaan  saja  sedangkan  untuk  daerah perdesaan sesungguhnya juga terdapat pengangguran terselubung.
4. Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  Bidang  Pendidikan  Terhadap  Tingkat Kemiskinan
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pengeluaran  pemerintah  bidang pendidikan  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  di Kalimantan Tengah dengan koefisien sebesar  -0,07. Hal  ini dapat  dijelaskan bahwa jika ada kenaikan pengeluaran pemerintah bidang pendidikan sebesar 1 persen, maka dapat  menurunkan  tingkat  kemiskinan  sebesar  0,07  persen.  Hasil  penelitian  sesuai dengan hipotesis penelitian yang diajukan, maka hipotesis penelitian diterima.
Pengeluaran pemerintah bidang pendidikan dalam jangka pendek dan jangka
panjang memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat  kemiskinan. Hal ini terjadi dikarenakan hubungan pendidikan dengan tingkat kemiskinan sangat besar karena  pendidikan  memberikan  kemampuan  untuk  berkembang  lewat  penguasaan. Ilmu  dan  keterampilan  yang  akan  meningkatkan  kesempatan  untuk  mendapatkan pekerjaan. Ketika seseorang memiliki perkerjaan yang sesuai dengan pendidikannya maka  akan  mendapatkan  upah  atau  gaji  yang  layak,  sehingga  dengan  memiliki penghasilan yang layak seseorang dapat memenuhi kebutuhan dasar sehari-hari. Pada akhirnya  ketika  seseorang  dapat  memenuhi  kebutuhan  hidupnya  maka  sesorang terhindar dari tingkat kemiskinan. Oleh karena itu ketika pendidikan meningkat maka akan menyebabkan tingkat kemiskinan menurun.
Hasil ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh (Sudiharta & Sutrisna, 2014)  bahwa pendidikan secara parsial  berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kemiskinan. Selain itu penelitian ini juga menyatakan bahwa semakin tinggi jenjang pendidikan  yang  di  tempuh,  maka  akan  tinggi  juga  produktivitas  kerjanya.  Seperti yang  dikemukakan  oleh  (Arsyad,  1999)  bahwa  pendidikan  berperan  penting  dalam mengurangi  tingkat  kemiskinan  melalui  perbaikan  produktivitas  dan  pelatihan  pada golongan  miskin  sehingga  akan  meningkatkan  pendapatan.  Peningkatan  kualitas sumberdaya manusia dalam ilmu ekonomi sering disebut dengan mutu modal manusia atau human capital.
Menurut  Wahyudi  (2020)  dukungan  anggaran  pemerintah  untuk  pendidikan merupakan  wujud  nyata  dari  investasi  sumber  daya  manusia  (human  capital investment)  untuk  meningkatkan  produktivitas  masyarakat  dalam  jangka  panjang. Dalam konteks ini, alokasi anggaran untuk bidang pendidikan terus diupayakan relatif lebih  besar  dibandingkan  bidang  lainnya.  Alokasi  anggaran  sektor  publik  ini difokuskan  peningkatan  sarana  dan  prasarana  pendidikan  termasuk  peningkatan tenaga pendidikan yang pada dasarnya ditujukan untuk meningkatkan kualitas sumber daya  manusia,  sehingga  akan  memberi  dampak  secara  langsung  terhadap  proses pembangunan dan peningkatan pertumbuhan ekonomi di masing-masing daerah.
5. Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  Bidang  Kesehatan  Terhadap  Tingkat Kemiskinan
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  belanja  kesehatan  tidak  berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan tidak sesuai dengan hipotesis penelitian yang diajukan, maka hipotesis penelitian tidak diterima.
Hasil  penelitian  sesuai  dengan  penelitian  Demak  et  al.,  (2020)  berdasarkan pada  studinya  secara  umum  penelitian  tersebut  mengemukakan  bahwa  pengeluaran pemerintah  bidang  kesehatan  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap tingkat  kemiskinan.  Setiap  terjadi  peningkatan  satu  unit  pengeluaran  pemerintah bidang kesehatan, tidak diikuti oleh penurunan tingkat kemiskinan.
6. Pengaruh Sektor Pertanian Terhadap Tingkat Kemiskinan
Hasil penelitian menunjukkan bahwa sektor pertanian berpengaruh positif dan signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Kalimantan  Tengah  dengan  koefisien sebesar  -0,07.  Hal  ini  dapat  dijelaskan  bahwa  jika  ada  kenaikan  sektor  pertanian
sebesar 1 persen, maka dapat meningkatkan kemiskinan sebesar 0,07 persen.
Penelitian  ini  tidak  sesuai  dengan  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh Sihombing  &  Bangun  (2019)  yang  menyatakan  terdapat  korelasi  yang  kuat  namun arah  negatif  antara  kemiskinan  dengan  sektor  pertanian.  Ginantie  (2016)  juga menyatakan bahwa pertumbuhan sektor pertanian terbukti mampu mengurangi tingkat kemiskinan. Namun  masih  diperlukan adanya langkah diversifikasi  sektor pertanian guna  meningkatkan  value  added  pertanian  serta  sinergitas  sektor  pertanian  dengan sektor-sektor  lainnya.  Hal  ini  karena  wilayah  dengan  basis  pertanian  ternyata  lebih lambat  dalam  mengurangi  kemiskinan  dibandingkan  dengan  wilayah  nonbasis pertanian.
Tetapi  hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  (Salqaura,  2020)  yang menyatakan adanya hubungan positif dan signifikan antara sektor pertanian terhadap kemiskinan. Hal ini disebabkan karena persentase jumlah penduduk miskin justru yang tertinggi  berada  di  daerah-daerah  yang  merupakan  sentra  pertanian  di  perdesaan. Sehingga  perlu  dilakukan  upaya  perbaikan  untuk  mengentaskan  kemiskinan mengingat pencaharian utama penduduk perdesaan adalah bertani.
Provinsi Kalimantan Tengah merupakan daerah yang masih sangat bergantung pada sektor pertanian. Terbukti sebesar 20,12% dari total PDRB Kalimantan Tengah berasal  dari  sektor  pertanian.  Berdasarkan  lapangan  pekerjaan  pada  Agustus  2019, lapangan pekerjaan utama paling banyak di Kalimantan Tengah terdapat pada sektor Pertanian, Kehutanan dan Perikanan 38,01%, sektor Perdagangan Besar dan Eceran, Reparasi Mobil dan Sepeda Motor 15,69%, serta Adminitrasi Pemerintah, Pertahanan dan Jaminan Sosial 7,89% (Badan Pusat Statistik, 2019).

## Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  dan  hasil  analisis  tentang  pengaruh  upah  minimum, pendapatan  perkapita,  tingkat  pengangguran  terbuka,  pengeluaran  pemerintah  bidang pendidikan,  pengeluaran  pemerintah  bidang  kesehatan  dan  sektor  pertanian  terhadap tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Kalimantan  Tengah  tahun  2010-2019  yang  telah dilakukan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai  berikut:  (1)  Upah  minimum, pendapatan  perkapita,  tingkat  pengangguran  terbuka,  pengeluaran  pemerintah  bidang pendidikan,  pengeluaran  pemerintah  bidang  kesehatan  dan  sektor  pertanian  secara simultan (bersama-sama) berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Kalimantan Tengah. (2) Upah minimum dan pengeluaran pemerintah bidang pendidikan berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Kalimantan Tengah.  Pendapatan  perkapita  dan  sektor  pertanian  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Kalimantan  Tengah.  Sedangkan tingkat  pengangguran  terbuka  dan  pengeluaran  pemerintah  bidang  kesehatan  tidak memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Kalimantan  Tengah.  (3) Upah  minimum  merupakan  faktor  yang  paling  dominan  mempengaruhi  kemiskinan  di Provinsi Kalimantan Tengah.

## BIBLIOGRAFI
Adji, W., Suwerli, & Suratno. (2007). Ekonomi Jilid 2 . Erlangga.
Alfian,  Tan,  M.  G.,  &  Soemardjan,  S.  (1980). Kemiskinan  Struktural :  Suatu  Bunga Rampai . Pulsar.
Anjari, A. ., & Nurhasanah, A. . (2012). Analisis Pengaruh Pdrb Per Kapita Dan Tingkat Pengangguran  Terbuka  Terhadap  Kemiskinan  Di  Provinsi  Banten  Tahun  2010  – 2011 . UIN Sjarif Hidayatullah.
Aprilia,  R.  D.  (2016).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Upah  Minumum,  Pendidikan, dan Tingkat  Pengangguran Terhadap Kemiskinan. Jurnal Ilmiah  Mahasiswa FEB Universitas Brawijaya .
Arsyad, L. (1999). Pengantar Perencanaan dan Pembangunan Ekonomi Daerah . BPFE.
Arsyad, L. (2016). Ekonomi Pembangunan . UPP STIM YKPN.
Badan Pusat Statistik. (2019a). Keadaan Ketenagakerjaan Provinsi Kalimantan Tengah Agustus 2019 . BPS Provinsi Kalimantan Tengah.
Badan Pusat  Statistik.  (2019b). Produk Domestik Regional Bruto Provinsi Kalimantan Tengah Menurut Lapangan Usaha 2015-2019 . BPS Provinsi Kalimantan Tengah.
Badan  Pusat  Statistik.  (2020). Kalimantan  Tengah  Dalam  Angka  Tahun  2020 .  BPS Provinsi Kalimantan Tengah.
Baruwadi,  M.  A.  (2018). Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  Sektor  Pendidikan  dan Kesehatan  Terhadap  Kemiskinan  di  Kabupaten/  Kota  Provinsi  Gorontalo . Universitas Negeri Gorontalo.
Boediono. (1993). Ekonomi Makro, Seni Sinopsis Pengantar Ilmu Ekonomi . BPFE.
Cervantes-Godoy,  D.,  &  Dewbre,  J.  (2010).  Economic  Importance  of  Agriculture  for Poverty Reduction. OECD Food, Agriculture and Fisheries Working Papers, .
Demak,  S.  N.  K.,  Masinambow,  V.  A.  .,  &  Londa,  A.  T.  (2020).  Pengaruh  Belanja Pendidikan, Belanja Kesehatan, Belanja Modal, dan Inflasi Terhadap Kemiskinan di Kota Manado. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , Volume 20 .
Fadlillah, N., Sukiman, & Dewi, A. S. (2016). Analisis Pengaruh Pendapatan Perkapita, Tingkat Pengangguran, IPM dan Pertumbuhan Penduduk Terhadap Kemiskinan di Jawa Tengah Tahun 2009-2013. EKO-REGIONAL , 11 .
Ginantie,  B.  (2016).  Analisis  Dampak  Pertumbuhan  Sektor  Pertanian  Terhadap Kemiskinan Jawa Timur. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB Universitas Brawijaya .
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2003). Ekonometrika Dasar . Erlangga.
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2009). Dasar-Dasar Ekonometrika . Salemba Empat.
Hendra,  R.  (2010). Determinan  Kemiskinan  Absolut  di  Kabupaten/  Kota  Provinsi Sumatera Utara Tahun 2005-2007 . Universitas Indonesia.
Iswati, Helmi, Syahni, R., & Maiyastri. (2014). Perbandingan Penduga Ordinary  Least Square  (OLS)  dan  Generalized  Least  Square  (GLS)  Pada  Model  Regresi  Linier dengan  Regresor  Bersifat  Stokastik  dan  Galat  Model  Berautokeralasi. Jurnal Matematika UNAND .
Jhingan,  M.  L.  (2000). Ekonomi  Pembangunan  dan  Perencanaan .  PT  Raja  Grafindo Persada.
Kartasasmita,  G.  (1996). Pembangunan untuk Rakyat : Memadukan Pertumbuhan dan Pemerataan . CIDES.
Kaufman, B. E. (2000). The Economic of Labor Markets (Fifth) . The Dryden Press.
Kosmaryati, Handayani, C. A., Isfahani, R. N., & Widodo, E. (2019). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi  Kriminalitas  di  Indonesia  Tahun  2011-2016  dengan  Regresi  Data Panel. Indonesian Journal of Applied Statistic , Volume 2 N .
Kuncoro, M. (1997). Ekonomi Pembangunan, Teori, Masalah Dan Kebijakan . YPKN.
Kurniawati, A., Gunawan, B. T., & Indrasari, D. P. R. (2017). Dampak Upah Minimum Terhadap  Kemiskinan  di  Indonesia  Tahun  2006-2014. Journal  of  Research  in Economics Management , Volume 17, .
Lanjouw. (2001). Poverty, Education and Health in Indonesia. Who Benefits From Public Spending? World Bank Working Paper No 2379.
Mahmudi. (2007). Manajemen Kinerja Sektor Publik . UPP STIM YKPN.
Mangkoesoebroto.  (1994). Kebijakan  Publik  di  Indonesia  Subtansi  dan  Urgensi .  PT Gramedia Pustaka Utama.
Marmujiono, S. P. (2014). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan dan strategi pengentasan kemiskinan di KAB. Brebes tahun 2009-2011. Economics Development Analysis Journal UNNES .
Mukhtar, S., Saptono, A., & Arifin, A. S. (2019). The Analysis of The Effects of Human Development Index and Opened Unemployment Levels to the Poverty in Indonesia. Jurnal Ecoplan .
Nachrowi, D., & Usman, H. (2006). Pendekatan Populer dan Praktis Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan . Universitas Indonesia.
Nanga,  M.  (2001). Makroekonomi : Teori,  Masalah dan Kebijakan .  PT  Raja  Grafindo Persada.
Purnami,  N.  M.  S.,  &  Saskara,  I.  A.  N.  (2016).  Analisis  Pengaruh  Pendidikan  Dan Kontribusi  Sektor  Pertanian  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Serta  Jumlah Penduduk  Miskin  Di  Provinsi  Bali  Tahun  2004-2013. E-Jurnal  Ekonomi Pembangunan Universitas Udayana .
Richardson, H. W. (1991). Dasar-dasar Ilmu Ekonomi Regional . Lembaga Penerbit FE UI.
Sajogyo. (1996). Garis Kemiskinan dan Kebutuhan Minimum Pangan . Aditya Media.
Salqaura,  S.  S.  (2020).  Analisis  Korelasi  Sektor  Pertanian  Dengan  Kemiskinan  di Provinsi Sumatera Utara. Jurnal Agristan .
Samuelson, P. A., & Nordhaus, W. D. (2004). Ilmu Makro Ekonomi. (Alih Bahasa Gretta, Theresa T, Bosco C, Anna E) . Media Global Edukasi.
Sharp,  A.  M.,  Register,  C.  A.,  &  Leftwich,  R.  H.  (1996). Economics  of  Social  Issues . Richard D. Irwin.
Sihombing, A. O., & Bangun, R. H. (2019). Analisis Korelasi Sektor Pertanian Terhadap Tingkat  Kemiskinan  di  Provinsi  Sumatera  Utara. Agrica  (Jurnal  Agribisnis Sumatera Utara) .
Simanjuntak, P. J. (1985). Pengantar Ekonomi Sumber Daya Manusia . Lembaga Penerbit FE UI.
Soetrisno. (1984). Dasar-dasar Ilmu Keuangan Negara . BPFE.
Sudiarta,  K.,  &  Putra,  I.  B.  W.  (2015).  Kebijakan  Pemerintah  Dalam  Penetapan  Upah Minimum. Journal Ilmu Hukum , Vol. 03 , N .
Sudiharta, P. S. P., & Sutrisna, K. (2014). Pengaruh PDRB Perkapita, Pendidikan, dan Produktivitas  Tenaga  Kerja  Terhadap  Kemiskinan  di  Provinsi  Bali. E-Jurnal  EP Unud , Vol. 3 , No .
Sugiyono. (2014). Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D . Alfabeta.
Sukirno, S. (2004). Pengantar Teori Makro Ekonomi . PT Raja Grafindo Persada.
Sukirno,  S.  (2006). Ekonomi  Pembangunan:  Proses,  Masalah,  dan  Dasar  Kebijakan . Prenada Media Group.
Sukirno, S. (2012). Makro Ekonomi Teori Pengantar . PT Raja Grafindo Persada.
Sumarsono,  S.  (2009). Ekonomi  Sumber  Daya  Manusia  Teori  dan  Kebijakan  Publik . Graha Ilmu.
Sumarsono,  S.  (2013). Ekonomi  Manajemen  Sumber  Daya  Manusia  dan Ketenagakerjaan . Graha Ilmu.
Suryana.  (2000). Ekonomi  Pembangunan:  Problematika  serta  Pendekatan .  Salemba Empat.
Tambunan,  T.  (2001). Perekonomian  Indonesia  Teori  dan  Temuan  Empiris .  Ghalia Indonesia.
Todaro, M. P. (2003). Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga . Erlangga.
Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2006). Pembangunan Ekonomi . Erlangga.
Wahyudi.  (2020).  Pengeluaran  Pemerintah  dan  Implikasinya  Terhadap  Pertumbuhan Ekonomi  dan  Tingkat  Kemiskinan  di  Indonesia. Prosiding  Seminar  Akademik Tahunan Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan .
Widarjono,  A.  (2013). Ekonometrika:  Pengantar  dan  Aplikasinya  Disertai  Panduan Eviews . UPP STIM YKPN.
Widodo,  A.,  Waridin,  &  Johanna  Maria  K.  (2011).  Analisis  Pengaruh  Pengeluaran Pemerintah di Sektor Pendidikan dan Kesehatan Terhadap Pengentasan Kemiskinan Melalui  Peningkatan  Pembangunan  Manusia  di  Provinsi  Jawa  Tengah. Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan , Vol. 1 .
Wongdesmiwati.  (2009).  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Pengentasan  Kemiskinan  di Indonesia Tahun 1990-2004. Jurnal Ekonomi Pembangunan .

## Copyright holder:
Nadya Chinthya, Muhammad Handry Imansyah, Dewi Rahayu (2022)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: