## ANALISIS KAUSALITAS ANTARA KEMISKINAN, KETIMPANGAN PENDAPATAN DAN TINGKAT PENDIDIKAN DI PROVINSI SUMATERA BARAT
Damrul Ahmad, Mike Triani
Jurusan Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Padang Jl. Prof Dr. Hamka, Kampus UNP Air Tawar Barat Padang telp. 445089
Fax. (0751) 447366, e-mail info@fe.unp.ac.id Email : damrulahmad28@gmail.com
Abstract: This study aims to determine and analyze the causal relationship between poverty, income inequality and  education  level  in  West  Sumatra.  This  type  of  research  is  descriptive  and  associative  research,  where  the data used is secondary data in the form of panel data from 2010 to 2017 with documentation data collection and literature study techniques obtained from related institutions and institutions. Data analysis used is the data used is descriptive analysis and inductive analysis. In inductive analysis there are several tests, namely: (1) Unit Root Test (2)Cointegration Test (3) Optimal Lag Determination (4) Granger Causality Test (5) PVAR Test.
The  results  of  this  study  indicate  that  (1)  income  inequality  Poverty  and  income  inequality  have  a  causality relationship  where  the  probability  of  poverty  to  income  inequality  =  0.0307  and  the  probability  of  income inequality  against  poverty  =  0.0166  (2)  There  is  a  one-way  relationship  between  poverty  and  education  level where  poverty  affects  the  level  of  education  with  a  probability  =  0.0024  while  the  level  of  education  does  not affect poverty with probability = 0.2402 (3) income inequality and education level do not have a one-way or two- way relationship where income inequality does not affect the level of education with probability = 0, 2445 and the  level  of  education  also  does  not  affect  income  inequality  with  a  probability  =  0.5248  in  the  study  period. Based  on  the  results  of  this  study,  the  authors  suggest  that  the  government  combine policies  on  income  equity and poverty such as the application of progressive taxes and subsidies to basic needs, equitable distribution of education in districts / cities in regencies / cities in West Sumatra. in addition, it is also expected that an increase in the nine economic sectors so that all three issues such as poverty, income inequality and education levels can be overcome.
Keyword: Poverty, Income Inequality, Education Level, PVAR

## PENDAHULUAN
Setiap pemerintahan di suatu negara selalu berupaya untuk mewujudkan kesejahteraan bagi masyarakatnya, karena  kesejahteraan  masyarakat  adalah  tujuan  utama  dari  pemerintahan  di  suatu  negara.  Masyarakat  yang sejahtera  merupakan  masyarakat  yang  dapat  memenuhi  kebutuhan  hidupnya  secara  madiri.  Namun,  masalah yang  sering  di  jumpai  di  berbagai  negara    dalam  hal  kesejahteraan  masyarakat  adalah  ketidaksanggupan masyarakat  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidup.  Hal  itu  terjadi  karena  masih  besarnya  tingkat  kemiskinan  yang dapat membatasi mereka dalan pemenuhan standar kebutuhan hidup sehari-hari.
Kemiskinan menjadi sumber dari segala permasalahan dan  keterbelakangan, karna itu kemiskinan menjadi isu yang cukup penting dibahas baik itu dari kalangan pemerintah maupun dari kalangan peneliti. Suradi (2007), kemiskinan  merupakan  suatu  kondisi  sebaliknya  dari  pembangunan  manusia.  Apabila  dalam  konsep pembangunan manusia ditunjukkan untuk kemajuan manusia atau derajat manusia dalam memenuhi  kebutuhan hidup,  maka  kemiskinan  ditunjukkan  dengan  ketidakmampuan  manusia  dalam  memenuhi  kebutuhan  hidup. Dengan  kata  lain,  antara  pembangunan  manusia  dan  kemiskinan  merupakan  kondisi  yang  masing-masing menempati kutub yang berlawanan.
Berbicara  tentang  kemiskinan  dimana  Indonesia  sebagai  Negara  berkembang  terbesar  di  Asia  Tenggara tentunya  tidak  luput  dari  masalah  kemiskinan.  Dimana  kemiskinan  masih  menjadi  masalah  pokok  yang  harus mendapat perhatian khusus dari pemerintah. Meskipun tren penduduk miskin di Indonesia terus menurun setiap tahunnya,  namun  secara  absolute  jumlah  penduduk  Indonesia  yang  hidup  dibawah  garis  kemiskinan  ternyata masih cukup tinggi. Dari data Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2016 jumlah penduduk  Indonesia  yang hidup dibawah  garis  kemiskinan  adalah  sebesar  27.76  juta  orang    atau  sekitar  10.70  persen  dari  total  penduduk Indonesia.
Tidak  hanya  kemiskinan,  Dua  masalah  besar  lainnya  yang  juga  sering  dihadapi  oleh  negara-negara berkembang termasuk Indonesia adalah  ketimpangan dalam distribusi pandapatan antara kelompok  masyarakat berpendapatan  tinggi  dan  kelompok  masyarakat  berpendapatan  rendah  yang  dapat  diukur  dengan  Indeks  Gini. Serta  rendahnya  tingkat  pendidikan  yang  dapat  diukur  dengan  menggunakan  data  rata-rata  lama  sekolah. Dimana  kemiskinan,  ketimpangan  pendapatan  serta  tingkat  pendidikan  merupakan  tiga  masalah  utama  yang saling  berkaitan  antara  satu  dengan  yang  lainnya.  Kemiskinan  menjadi  faktor  penyebab  rendahnya  tingkat pendidikan,  dimana  keluarga  miskin  memiliki  peluang  yang  lebih  kecil  untuk  melanjutkan  pendidikannya  ke jenjang  yang  lebih  tinggi.  Rendahnya  tingkat  pendidikan  juga  akan  berpengaruh  pada  meningkatnya ketimpangan pendapatan karena tingkat penghasilan seseorang sangat dipengaruhi oleh tingkat pendidikannya.
Hal ini dibuktikan oleh penelitian Ogbeide dan Agu (2015), dimana penelitian ini menemukan bahwa ada garis  langsung  kausalitas  antara  kemiskinan  dan  ketidaksetaraan  serta  saluran  tidak  langsung  ketidaksetaraan yang  memperburuk  kemiskinan  di  Nigeria.  Pernyataan  diatas  juga  diperkuat  dengan  penelitian  yang  dilakukan oleh Sudiharta dan Sutrisna (2014) dimana hasil penelitian menunjukkan bahwa pendidikan yang diukur dengan data  rata-rata  lama  sekolah  (MYS)  secara  parsial  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  kemiskinan. Sedangkan korelasi antara ketimpangan pendapatan tingkat pendidkan dibuktikan oleh penelitian yang dilakukan oleh  Ariutama  dan  Syahrul  (2017)  dimana  hasil  penelitian  menunjukkan  adanya  hubungan  timbal  balik  yang positif antara tingkat pendidikan (MYS) dengan ketimpangan pendapatan (Indeks Gini).
Pada  era  otonomi  daerah  saat  ini,  tiga  masalah  utama  tersebut  tentunya  tidak  hanya  menjadi  tanggung jawab  suatu  Negara  tetapi  juga  menjadi  tanggung  jawab  dari  setiap  pemerintah  daerah  yang  bersangkutan. Dengan  kebijakan  pemerintah  daerah  serta  potensi  yang  dimiliki  masing-masing  daerah  yang  nantinya  dapat menanggulangi masalah kemiskinan, ketimpangan pendapatan serta tingkat pendidikan yang rendah di masing- masing  daerah.  Karena  sejatinya  tidak  ada  satu  daerahpun  di  Indonesia  yang  dapat  terlepas  dari  tiga  masalah utama  tersebut  termasuk  Provinsi  Sumatera  Barat. dimana  tingkat  kemiskinan  berada  di  angka  7,09  persen  di tahun  2016,  dengan  ketimpangan  pendapatan  (Indeks  Gini)  berkisar  di  angka  0,33  serta  tingkat  pendidikan (MYS) yang hanya berkisar di angka 8,59 yang masih rendah dari harapan pemerintah. Untuk lebih jelas Dapat dilihat  pada  tabel  1.1  yang  memaparkan  data  perkembangan  persentase  penduduk  miskin,  ketimpangan pendapatan (Indeks Gini) serta tingkat Pendidikan (MYS) di Provinsi Sumatera Barat menurut Kabupaten/Kota selama periode 2012-2016.
Tabel 1.1 Perkembangan Persentase Penduduk Miskin, Ketimpangan Pendapatan serta Tingkat Pendidikan Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2012-2016
Sumber : Badan Pusat Statistik, 2018
No Kabupaten/Kota Persentase penduduk miskin Indeks Gini Tingkat Pendidikan 2014 2015 2016 2014 2015 2016 2014 2015 2016 1 Kab.Kep. Mentawai 14,96 15,52 15,12 0,31 0,28 0,31 6,19 6,27 6,52 2 Kab.Pesisir Selatan 7,82 8,46 7,92 0,29 0,28 0,27 8,10 8,11 8,12 3 Kab.Solok 9,53 10,00 9,32 0,25 0,29 0,31 7,56 7,57 7,58 4 Kab.Sijinjung 7,74 7,87 7,60 0,32 0,29 0,33 7,32 7,33 7,50 5 Kab.Tanah Datar 5,29 5,82 5,68 0,26 0,33 0,30 7,80 7,93 8,12 6 Kab.Padang Pariaman 8,39 8,86 8,91 0,29 0,30 0,26 6,88 6,89 7,00 7 Kab.Agam 7,02 7,58 7,83 0,27 0,31 0,29 8,10 8,17 8,18 8 Kab.Lima Puluh kota 7,48 7,65 7,59 0,24 0,33 0,27 7,59 7,91 7,92 9 Kab.Pasaman 7,60 8,14 7,65 0,26 0,30 0,30 7,62 7,63 7,64 10 Kab.Solok Selatan 7,33 7,52 7,35 0,29 0,38 0,31 7,97 7,98 7,99 11 Kab.Dharmasraya 6,97 7,17 7,16 0,32 0,36 0,30 7,99 8,03 8,23 12 Kab.Pasaman Barat 7,08 7,93 7,40 0,26 0,29 0,31 7,53 7,83 7,84 13 Kota padang 4,56 4,93 4,68 0,33 0,35 0,35 10,93 10,97 11,24 14 Kota Solok 4,16 4,12 3,86 0,30 0,34 0,34 10,75 10,77 10,79 15 Kota Sawahlunto 2,25 2,22 2,21 0,35 0,33 0,32 9,65 9,66 9,92 16 Kota Padang Panjang 6,40 6,74 6,75 0,37 0,37 0,38 10,79 11,09 11,42 17 Kota Bukittinggi 4,96 5,36 5,48 0,34 0,34 0,33 10,71 10,79 10,98 18 Kota Payakumbuh 7,01 6,67 6,46 0,31 0,37 0,34 9,96 10,29 10,30 19 Kota Pariaman 5,12 5,42 5,23 0,30 0,33 0,34 9,94 9,96 10,09 Provinsi Sumatera Barat 6,89 7,31 7,09 0,32 0,34 0,33 8,29 8,42 8,59
Jika  dikaji  lebih  lanjut,  dimana  kabupaten  atau  kota  yang  memiliki  persentase  kemiskinan  tertinggi  di Sumatera Barat dengan peringkat pertama di tempati oleh kabupaten Kepulauan Mentawai yakni sebesar 15,12 persen,  peringkat  kedua  di  susul  oleh  kabupaten  Solok  yakni  sebesar  9,32  persen  di  tahun  2016.  Sedangkan tingkat  kemiskinan  terendah  dengan  peringkat  pertama  di  tempati  kota  Sawahlunto  yakni  sebesar  2,21  persen, dan peringkat kedua disusul oleh kota Solok yakni sebesar 3,86 persen di tahun 2016. Dan rata-rata Indeks Gini di  Sumatera  Barat  dalam  5  tahun  terakhir  mengalami  fluktuasi.  Yang  mana  pada  tahun  2016  ketimpangan pendapatan tertinggi terjadi di Kota Padang Panjang yaitu sebesar 0,38. Dan peringkat kedua disusul oleh kota Padang  yang  mengalami  peningkatan  di  tahun  2015  dan  2016  dengan  Indeks  Gini  mencapai  0,35.  Sedangkan ketimpangan  terendah  terjadi  di  Kabupaten  Padang  Pariaman,  yang  mana  pada  tahun  2016  sebesar  0,26.  Dan peringkat  kedua  terendah  disusul  oleh  kabupaten  Pesisir  Selatan  dan  Lima  Puluh  Kota  dengan  Indeks  Gini masing-masing sebesar 0,27.
Serta tingkat pendidikan dengan data rata-rata lama sekolah di provinsi Sumatera Barat masih berada pada tingkat  yang rendah  yaitu berkisar di angka 8 tahun atau setingkat  kelas 2 Sekolah Menengah Pertama (SMP). Meskipun  secara  keseluruhan  rata-rata  lama  sekolah  penduduk  di  Sumatera  Barat  terus  meningkat  setiap tahunnya  namun  peningkatannya  tidak  begitu  signifikan.  Bila  kita  lihat  berdasarkan  kabupaten/kota  dimana tingkat  pencapaian  pendidikan  terendah  berada  di  kabupaten  Kepulauan  Mentawai  dengan  tingkat  pencapaian pendidikan  hanya  berkisar  di  angka  6,52  tahun  bersekolah,  dan  peringkat  kedua  terendah  berada  di  kabupaten Padang  Pariaman  dengan  tingkat  pencapaian  pendidikan  hanya  7,00  tahun  bersekolah.  Sedangkan  tingkat pencapaian  pendidikan  tertinggi  berada  di  kota  Padang  Panjang  dengan  tingkat  pencapaian  pendidikan  11,42 tahun bersekolah dang peringkat kedua berada di kota Padang dengan tingkat pencapaian pendidikan 11,24 tahun bersekolah.
Dari  uraian  data  diatas  dapat kita  lihat  bahwa  terjadinya  fenomena  dimana  rendahnya  tingkat  kemiskinan tidak  serta  merta  menurunkan  ketimpangan  pendapatan,  hal  ini  terlihat  di  Kota  padang  dan  kota  solok  dimana dengan  tingkat  kemiskinan  yang  relatif  rendah  namun  ketimpangan  pendapatan  relatif  tinggi.  Dan  relatif rendahnya  ketimpangan  pendapatan  tidak  berpengaruh  terhadap  peningkatan  pencapaian  pendidikan,  hal  ini dapat  dilihat  di  kabupaten  Padang  Pariaman  dan  Kepulauan  Mentawai  dimana  dengan  relatif  rendahnya ketimpangan pendapatan tidak bisa memperbaiki tingkat pencapaian pendidikan. Dimana tingkat pendidikannya masih terbilang cukup rendah dan masih jauh dari target yang di canangkan pemerintah.
Berdasarkan data dan fenomena diatas  menarik  minat peneliti  untuk  melakukan penelitian secara  statistik apakah variabel diatas memiliki hubungan timbal balik (kausalitas) atau tidak memiliki hubungan timbal balik. Dengan tidak mengabaikan variabel lain maka perlu dibuktikan suatu penelitian ilmiah  yang dituangkan dalam bentuk skripsi yang berjudul “ Analisis  Kausalitas  Antara  Kemiskinan,  Ketimpangan  Pendapatan  dan    Tingkat Pendidikan di Provinsi Sumatera Barat ”.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  digolongkan  kepada  penelitian  deskriptif  dan  asosiatif.    Penelitian  deskriptif    adalah  salah satu  jenis  penelitian  yang  berusaha  menggambarkan  dan  menerangkan  yang  diteliti  apa  adanya  dan  data  yang digunakan berbentuk angka-angka. Sedangkan yang dimaksud dengan penelitian asosiatif adalah penelitian yang ditujukan  untuk  menggambarkan  dan  menganalisa  hubungan  yang  erat  tentang  pengaruh  variabel  yang  satu terhadap  variabel  yang  lainnya.  Dimana  metode  yang  digunakan  untuk  menganalisis  data  dalam  penelitian  ini dengan  metode  kuantitatif  menggunakan Vector  Autoreggression (VAR)  dan  sebagai  alat  pengujian  hipotesa menggunakan  program Eviews . Analisis  VAR  merupakan  alat  analisis  yang  sangat  berguna,  baik  di  dalam memahami adanya hubungan timbal balik ( interrelationship ) antara variabel-variabel ekonomi, maupun di dalam pembentukan model ekonomi berstruktur.
Gujarati,  dalam  Ekananda  (2016:  259),  Model  penelitian  dengan  menggunakan  model  standar  VAR menjadi sebagai berikut :
KMSit = β 10 +
β 11 KMSit + β 12 KPAit + β 13 TPEit+ε it (1)
KPAit = β 20 + β 21 KMSit + β 22 KPAit + β 23 TPEit+ε it (2)
TPEit = β 30 + β 31 KMSit + β 32 KPAit + β 33 TPEit+ε it (3)
Dimana : KMS  = Kemiskinan KPA  = Ketimpangan Pendapatan TPE = Tingkat Pendidikan
β = konstanta
Bentuk  VAR  di  atas  adalah  bentuk  VAR  biasa  yang  bebas  restriksi  digunakan  jika  data  stationer  pada tingkat  level.  Variasi  bentuk  VAR  biasanya  terjadi  akibat  perbedaan  derajat  integrase  data  dari  variabel,  yang dikenal dengan nama VAR in level dan VAR in difference. VAR level digunakan jika data penelitian memiliki bentuk  stationer  dalam  level.  Apabila  data  tidak  stationer  ( Unit  Root )  dalam level, namun  tidak  memiliki hubungan kointegrasi, maka estimasi VAR dilakukan dalam bentuk difference . . HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Data Uji Akar Unit ( Unit Roots Test )
Uji akar unit dilakukan untuk melihat tingkat ke Stasioneran data, apakah mengandung unit root atau tidak, dalam penelitian ini menggunkan uji Panel root test karena data dalam penelitian ini menggunakan data panel:
Tabel 1.2 Uji Stationer Variabel Kemiskinan, Ketimpangan Pendapatan dan Tingkat Pendidikan di Sumatera Barat Variabel Method Statistic Prob. Cross- Sections Obs Null: Unit root (assumes common unit root process) KMS (Level) Levin, Lin & Chu t* -12.7721 0.0000 19 114 KPA (Level) -7.41470 0.0000 TPE(Level) -9.78973 0.0000

## Sumber: Olah data Eviews 8,2018
Hasil dari pengolahan data menggunkan Eviews-8 menunjukkan data kemiskinan, ketimpangan pendapatan dan  tingkat  pendidikan  stasioner  pada  tingkat leve l.  Karena  nilai  probabilitas  Levin,  Lin  &  Chu  t  semua  data kecil dari tingkat signifikan yaitu sebesar 0,05. Hal ini dapat dilihat bahwa nilai probabilitas Kemiskinan sebesar 0.0000,  ketimpangan  pendapatan  nilai  probabilitas  sebesar  0,0000,  dan  tingkat  pendidikan  dengan  nilai probabilitas sebesar 0,0000. Hal ini menandakan bahwa semua data sudah stationer pada tingkat level .
Uji Kointegrasi ( Panel Cointegration Test ) Uji kointegrasi dalam penelitian ini menggunakan Pedroni Resedual Cointegration Test . Suatu persamaan dikatakan  terkointegrasi  didasarkan  pada  nilai  probabilitas  yang  dihasilkan  oleh Panel  v-statistic , Panel  rho- statistic, Panel PP-statistic , dan Panel ADF-statistic . Tabel  1.3 Output  Uji  Kointegrasi  Variabel  Kemiskinan,  Ketimpangan  Pendapatan  dan  Tingkat Pendidikan di Sumatera Barat
Alternative hypothesis: common AR coefs. (within-dimension) Statistic Prob. Weighted Statistic Prob. Panel v-Statistic -1.877282 0.9698 -1.406290 0.9202 Panel rho-Statistic 2.200479 0.9861 1.878670 0.9699 Panel PP-Statistic -2.837636 0.0023 -3.550346 0.0002 Panel ADF-Statistic 0.205177 0.5813 -0.504875 0.3068 Alternative hypothesis: individual AR coefs. (between-dimension) Statistic Prob. Group rho-Statistic 3.673507 0.9999 Group PP-Statistic -4.331485 0,0000 Group ADF-Statistic 0.356994 0.6395 Sumber: Olah data Eviews 8,2018
Dapat dilihat bahwa nilai probabilitas untuk masing-masing nilai probabilitas dari Panel v-statistic , Panel rho-statistic , Panel  PP-statistic, dan Panel  ADF-statistic sebagian  besar  dan  kecil  dari  konvensional  0,05.  Hal ini menandakan bahwa tidak ada kointegrasi pada ukuran konvensional 0,05.

## Lag Optimal
Penentuan  jumlah  Lag  Optimal  sangat  diperlukan  untuk  melakukan  uji  kointegrasi  dan granger  causality agar  kita  memperoleh  hasil  yang lebih baik. Penentuan jumlah lag dalam  model VAR  ditentukan pada  kriteria informasi  yang  direkomendasikan  oleh Final  Prediction  Error (FPE). Aike  Information  Criterion (AIC), Schwarz  Criterion (SC),  dan Hannan-Quinn (HQ).  Tanda  bintang  menunjukkan  lag  optimal  yang dikomendasikan oleh kriteria tersebut.
Tabel 1.4 Output Uji Lag Optimal Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -91.23997 NA 0.005478 3.306666 3.414195 3.348455 1 158.7073 464.8143 1.17e-06 -5.147626 -4.717510* -4.980468 2 172.8786 24.86179 9.77e-07 -5.329072 -4.576369 -5.036546 3 189.2563 27.00890 7.60e-07 -5.587940 -4.512650 -5.170046 4 196.1591 10.65690 8.29e-07 -5.514353 -4.116476 -4.971090 5 215.1995 27.39155* 5.96e-07* -5.866650* -4.146186 -5.198019*

## Sumber: Olah data Eviews 8,2018
Pada  hasil  ouput  pengolahan  data  pada  Tabel  4.4  dapat  dilihat  bahwa  pada  tanda  *  yang  paling  banyak, pada output di atas tanda * yang paling banyak berada pada lag 5 atau kita juga bisa melihat jumlah AIC dan SC terkecil  untuk  menentukan  lag  yang  mana  yang  akan  digunakan.  Sedangkan  untuk  penelitian  ini  melihat  SC terkecil untuk mendapatkan hasil yang lebih baik atau berada pada lag 5.

## Hasil Uji Kausalitas Granger
Uji kausalitas granger digunakan untuk melihat hubungan sebab-akibat antar variabel. Hubungan kausalitas ini bisa terjadi satu arah antara variabel satu dengan yang lainnya, bisa juga terjadi dua arah atau timbal baik antara variabel satu dengan yang lainnya
Tabel 1.5 Output Uji Kausalitas Granger Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. KPA does not Granger Cause KMS 57 2.72729 0.0307 KMS does not Granger Cause KPA 3.11965 0.0166 TPE does not Granger Cause KMS 4.37492 0.0024 KMS does not Granger Cause KPE 1.40510 0.2402 KPE does not Granger Cause KPA 1.39329 0.2445 KPA does not Granger Cause KPE 0.84536 0.5248

## Sumber: Olah data Eviews 8,2018
Hasil  Kausalitas  granger  yang    menunjukkan  bahwa  dari  keseluruhan  variabel  yang  di  uji  dengan  tingkat keyakinan 95%  dimana  hasilnya  menemukan bahwa  kemiskinan  mempengaruhi ketimpangan pendapatan  yang di  ukur  dengan  Indeks  Gini  dan  ketimpangan  pendapatan  juga  mempengaruhi  kemiskinan,  Artinya  terdapat hubungan  kausalitas  antara  kemiskinan  dan  ketimpangan  pendapatan  di  Propinsi  Sumatera  Barat.  Serta kemiskinan    mempengaruhi  tingkat  pendidikan  yang  di  ukur  dengan  Rata-Rata  Lama  Sekolah  dan  tingkat pendidikan  tidak  mempengaruhi  kemiskinan,  artinya  terdapat  hubungan  satu  arah  antara  kemiskinan  dengan tingkat  pendidikan  di  Sumatera  Barat.  Sedangkan  ketimpangan  pendapatan  tidak  mempengaruhi  tingkat pendidikan  dan  tingkat  pendidikan  juga  tidak  mempengaruhi  ketimpangan  pendapatan,  artinya  tidak  terdapat hubungan kausalitas antara ketimpangan pendapatan dengan tingkat pendidikan di Sumatera Barat.
Hasil Estimasi Model Panel Vector Autoregression (PVAR)
Untuk  melihat  pengaruhi  X  dan  Y  dapat  diketahui  dengan  membandingkan  nilai  t-statistik  hasil  estimasi terhadap nilai t-tabelnya, maka dapat dikatakan bahwa variabel X mempengaruhi Y. Pada pengujian t dilakukan dengan  membandingkan  nilai  t-tabel  dengan  nilai  t-statistik  dan  juga  melihat  signifikan  dari  hasil  pengolahan data yang diperoleh dengan α = 0,05 yang digunakan dalam penelitian ini. Jadi cara pengukuran pengukuran ada atau tidaknya pengaruh dari variabel bebas terhadap variabel terikat akan dilakukan dengan membandingkan t- statistik : t-tabel dan sig : α = (5%) dengan df = n-k atau df = 57-3 = 54, maka nilai t-tabel adalah sebesar 1,67.
Tabel 1.6 Output Uji Vector Autoregression (VAR) Variabel Kemiskinan, Ketimpangan Pendapatan dan Tingkat Pendidikan di Sumatera Barat
KMS KPA TPE KMS(-1) 0.914057 0.000159 -0.002951 (0.09175) (0.00670) (0.02214) [ 9.96287] [ 0.02375] [-0.13328] KMS(-2) -0.013757 0.002353 0.002627 (0.08531) (0.00623) (0.02059) [-0.16126] [ 0.37776] [ 0.12757] KPA(-1) -0.906084 0.219220 -0.090199 (1.32697) (0.09687) (0.32027) [-0.68282] [ 2.26295] [-0.28163] KPA(-2) -0.425816 0.127254 0.062228 (1.24253) (0.09071) (0.29989) [-0.34270] [ 1.40289] [ 0.20750] TPE(-1) 0.636708 -0.027203 0.968023 (0.19551) (0.01453) (0.04804) [ 3.19898] [-1.87216] [ 20.1510] TPE(-2) -0.713211 0.039916 0.047399 (0.19551) (0.01427) (0.04719) [-3.64797 ] [ 2.79660] [ 1.00449] C 1.444129 0.075922 -0.012801 (0.52898) (0.03862) (0.12767) [ 2.73001] [ 1.96598] [-0.10026]
Sumber: Olah data Eviews 8,2018 Berdasarkan  hasil Panel  Vector  Autoregression (PVAR)  dapat  dilihat  bahwa  kemiskinan  pada  Lag Pertama,  kemiskinan  berpengaruh  positif  terhadap  dirinya  sendiri  dengan  koefisien  regresi  0.09175  dan  t- statistik  sebesar  9.96287  dan  tidak  berpengaruh  baik  secara  positif  maupun  negatif  terhadap  ketimpangan pendapatan  dan  tingkat  pendidikan.  Sedangkan  pada  lag  kedua    tidak  terdapat  pengaruh  baik  positif  maupun negatif  terhadap  dirinya  sendiri  maupun  variabel  ketimpangan  pendapatan  maupun  tingkat  pendidikan. ketimpangan  pendapatan  pada  Lag  Pertama    berpengaruh  terhadap  dirinya  sendiri    dengan  koefisien  regresi sebesar 0.09687 dan tidak berpengaruh baik postif maupun negatif terhadap kemiskinan dan tingkat pendidikan. Sedangkan pada Lag Kedua ketimpangan pendapatan tidak berpengaruh positif maupun negatif terhadap dirinya sendiri maupun terhadap kemiskinan dan tingkat pendidikan. tingkat pendidikan pada lag pertama berpengaruh terhadap  dirinya  sendiri  dengan  koefisen  regresi  sebesar  0.04804  dan  t-statistik  sebesar    20.1510,  dan berpengaruh  negatif  terhadap  kemiskinan  dengan    3.19898  koefisien  regresi  sebesar  0.19551  dan  t-statistik  - 3.64797 selain itu juga berpengaruh negatif terhadap ketimpangan pendapatan dengan koefisien regresi sebesar 0.01453  dengan  t-statistik  sebesar  -1.87216.  Pada  lag  kedua  tingkat  pendidikan  tidak  berpengaruh  terhadap dirinya  sendiri  dan  berpengaruh  negatif  terhadap  kemiskinan  dengan    koefisien  regresi  sebesar  0.19551  dan  t- statistik -3.64797 selain itu juga berpengaruh positif terhadap ketimpangan pendapatan dengan koefisien regresi sebesar 0,01427 dan t-statistik 2.79660.

## Hasil Uji Stabilitas
Uji  Stabilitas  dilakukan  untuk  melihat  kestabilan  dalam  model  penelitian  VAR,  dikarenakan  apabila didapatkan  model VAR  yang  tidak stabil  maka analisis IRF dan VD  menjadi tidak valid. Implikasi dari  model yang  tidak  stabil,  diperkirakan  menghasilkan impulse yang  sulit  menguji  kestabilan  pada  jangka  panjang.  Uji kestabilan menjadi syarat agar impulse mendekati kestabilan yang diinginkan, namun demikian tidak selamanya kestabilan  yang  ditunjukkan  oleh  uji  ini  menjamin  impulse  akan  menuju  kestabilan  pada  periode  yang diinginkan.
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
Gambar 1. Hasil Uji Stabilitas Vector Auto Reggression (VAR) Sumber: Olah data Eviews 8,2018
Dari  Gambar  diatas  dapat  dilihat  titik Inverse  Roots  of  AR  Characteristic  Polynominal semuanya  berada didalam  lingkaran  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  gambar  di  atas  model  VAR  stabil.  Sehingga  hasil  untuk pengujian Impulse Respon Function dan Variance Decompositionnya dapat dipercaya.
Implementasi Model Panel Vektor Autoregression (VAR) Uji Respon Variabel ( Impulse Response Function )
Impulse  Response  Function  melacak  efek  perubahan  satu  standar  deviasi  dari  salah  satu  inovasi  satu variabel terhadap nilai sekarang dan masa depan sebuah variabel lain dalam sistem persamaan VAR. Metode ini dapat digunakan untuk mengetahui respon suatu variabel endogen terhadap variabel tertentu, karena sebenarnya shock  suatu  variabel  ke  1  tidak  hanya  berpengaruh  terhadap  variabel  ke  1  itu  saja,  tetapi  juga  ditansmisikan kepada semua variabel endogen lainnya melalui struktur dinamik atau struktur lag dalam VAR.
-.2 .0 .2 .4 .6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 R es ponse of KM S to KM S -.2 .0 .2 .4 .6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Respons e of KM S to KPA -.2 .0 .2 .4 .6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 R espons e of KM S  to TPE -.01 .00 .01 .02 .03 .04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 R esponse of KPA to KM S -.01 .00 .01 .02 .03 .04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 R es ponse of KPA to KPA -.01 .00 .01 .02 .03 .04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Res ponse of KPA to T PE -.05 .00 .05 .10 .15 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 R esponse of TPE to KM S -.05 .00 .05 .10 .15 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 R es ponse of TPE to KPA -.05 .00 .05 .10 .15 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Res ponse of TPE to T PE Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Gambar 2. Impulse Response Function (IRF)
Sumber: Olah data Eviews 8,2018
Hasil analisis IRF menunjukkan perubahan (shock) yang terjadi pada ketimpangan pendapatan selalu positif dan  berfluktuasi  dari  tahun  pertama  sampai  terakhir  dan  mendekati  titik  keseimbangan.  Secara  ekonomi  dapat disimpulkan bahwa ketimpangan pendapatan di Sumatera Barat mengalami pertumbuhan positif dan berfluktuasi dari  tahun  ke  tahunnya.  Kedua  adalah  respon  kemiskinan  terhadap  tingkat  pendidikan,  hasil  dari  analisis  IRF menunjukkan  bahwa  perubahan  atau shock yang  terjadi  pada  tingkat  pendidikan  direspon  positif  pada  tahun pertama  hingga  tahun  ketujuh  dan  mendekati  garis  keseimbangan.  Namun,  pada  tahun  ketujuh  mengalami peningkatan negatif tapi masih mendekati titik keseimbangan.
Ketiga adalah respon ketimpangan pendapatan terhadap kemiskinan. Hasil dari analisis  IRF menunjukkan bahwa  perubahan  atau shock yang  terjadi  pada  kemiskinan  direspon  positif,  dari  tahun  pertama  sampai seterusnya,  kemiskinan  mengalami  kenaikan  namun  masih  mendekati  titik  keseimbangan.  Keempat  adalah respon ketimpangan pendapatan terhadap tingkat pendidikan, hasil dari analisis menunjukkan bahwa  perubahan
atau shock yang  terjadi  pada tingkat  pendidikan  direspon  tidak  selalu  positif  pada  tahun  pertama  hingga  tahun kelima  karena  direspon  berfluktuasi  yaitu  merepon  positif  dan  negatif  (naik-turun).  Pada  tahun  ketiga fluktuasinya mulai mengecil dan mendekati titik keseimbangan.
Kelima  adalah  respon  tingkat  pendidikan  terhadap  kemiskinan,  hasil  dari  analisis  menunjukkan  bahwa perubahan  atau shock yang  terjadi  pada  kemiskinan  direspon  positif,  dari  tahun  pertama  sampai  seterusnya cenderung  stabil dan tidak  mengalami kenaikan ataupun penurunan  yang  masih  mendekati titik  keseimbangan. Keenam  adalah  respon  tingkat  pendidikan  terhadap  ketimpangan  pendapatan  Hasil  dari  analisis  IRF menunjukkan bahwa perubahan atau shock tang terjadi pada ketimpangan di respon positif dan berfluktusi yang namun  tidak  begitu  mendekati  titik  keseimbangan.  Secara  ekonomi  dapat  disimpulkan  bahwa  ketimpangan pendapatan di Sumatera Barat mengalami respon positif dari tahun ketahunnya.
Uji Kontribusi Variabel ( Variance Decomposition ) Variance  Decomposition (VD)  menjelaskan  proporsi  pergerakan  suatu  variabel  akibat shock variabel  itu sendiri terhadap dampaknya pada pergerakan variabel lain secara berurutan. Dengan kata lain, VD menjelaskan variabel aman yang shocknya mempunyai peranan dalam menjelaskan perubahan suatu variabel.
Tabel 1.7 Hasil Analisis Variance Decomposition (VD) Kemiskinan Variance Decomposition of KMS: Period S.E. KMS KPA TPE 1 0.448783 100.0000 0.000000 0.000000 2 0.613464 98.79321 0.035392 1.171396 3 0.718282 98.33609 0.261716 1.402190 4 0.792149 98.09550 0.476327 1.428171 5 0.846221 97.95610 0.676864 1.367037 6 0.886738 97.86946 0.850535 1.280004 7 0.917594 97.79888 1.002591 1.198526 8 0.941409 97.72090 1.137195 1.141902 9 0.960024 97.61909 1.258471 1.122439 10 0.974769 97.48235 1.369442 1.148203

## Sumber: Olah data Eviews 8,2018
Hasil    memperlihatkan  variabel  kemiskinan,  dimana  ketimpangan  pendapatan  pada  periode  pertama, perkiraan  error  variance  seluruhnya  100%  dijelaskan  oleh  variabel  kemiskinan  itu  sendiri  yang  artinya  dari tingkat probabilitas kemiskinan dipengaruhi oleh dirinya sendiri dibanding shock yang terjadi dari ketimpangan pendapatan  dan  tingkat  pendidikan  serta  yang  mengguncang  atau  memberikan  perubahan (shock) yang  paling besar  adalah  tingkat  pendidikan  yang  mana  variabel  tingkat  pendidikan Variance  Decomposition lebih  besar ketika  memberikan  guncangan  atau shock kepada  kemiskinan  dibandingkan  guncangan  atau shock yang diberikan oleh ketimpangan pendapatan terhadap kemiskinan.
Tabel 1.7 Hasil Analisis Variance Decomposition (VD) Ketimpangan Pendapatan
Variance Decomposition of KPA: Period S.E. KMS KPA TPE 1 0.032763 0.471910 99.52809 0.000000 2 0.033503 0.463342 98.81975 0.716911 3 0.034089 0.675757 98.57599 0.748257 4 0.034225 0.861675 98.26993 0.868396 5 0.034338 1.053950 97.81715 1.128900 6 0.034432 1.217469 97.34671 1.435816 7 0.034522 1.354664 96.87506 1.770274 8 0.034606 1.466232 96.42268 2.111086 9 0.034686 1.556138 95.99200 2.451864 10 0.034763 1.628035 95.58256 2.789401
Sumber: Olah data Eviews 8,2018
Variance  Decomposition dari  variabel  ketimpangan  pendapatan,  dapat  dilihat  bahwa  tingkat  probabilitas ketimpangan  pendapatan    dipengaruhi  tinggi  oleh  dirinya  sendiri  dibandingkan shock yang  diberikan  oleh kemiskinan dan tingkat pendidikan. Dan variabel yang mengguncang atau memberikan perubahan (shock) yang paling dominan terhadap ketimpangan pendapatan adalah tingkat pendidikan  yang mana nilai tingkat pendidikan lebih besar dari kemiskinan pada Variance Decomposition .
Tabel 4.12 Hasil Analisis Variance Decomposition (VD) Tingkat Pendidikan
Variance Decomposition of TPE: Period S.E. KMS KPA TPE 1 0.108317 0.446750 6.868591 92.68466 2 0.150181 0.365584 6.241230 93.39319 3 0.183971 0.340168 6.247247 93.41259 4 0.213097 0.324253 6.240678 93.43507 5 0.239422 0.313932 6.255058 93.43101 6 0.263775 0.306316 6.267446 93.42624 7 0.286686 0.300431 6.278875 93.42069 8 0.308494 0.295676 6.288406 93.41592 9 0.329434 0.291722 6.296419 93.41186 10 0.349679 0.288359 6.303160 93.40848
Sumber: Olah data Eviews 8,2018
Hasil  memperlihatkan  variabel  tingkat  pendidikan,  dimana    tingkat  pendidikan    lebih  dipengaruhi  oleh dirinya  sendiri  dibanding shock yang  terjadi  dari  ketimpangan  pendapatan  dan  kemiskinan  serta  yang mengguncang  atau  memberikan  perubahan  ( shock) yang  paling  besar  adalah  ketimpangan  pendapatan  yang mana  variabel  ketimpangan  pendapatan Variance  Decomposition lebih  besar  ketika  memberikan  guncangan (shock) kepada tingkat pendidikan dibandingkan guncangan atau shock yang diberikan oleh kemiskinan terhadap tingkat pendidikan.

## Uji Hipotesis Hipotesis 1
Hipotesis  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah  Terdapat  hubungan  kausalitas  antara  kemiskinan  dengan ketimpangan  pendapatan,  Tabel  4.7  memperlihatkan  hasil  estimasi  kemiskinan  mempengaruhi  ketimpangan pendapatan  dengan  nilai  probabilitanya  sebesar  0.0307  atau    kecil  dari  α  =  0,05.  Sedangkan  ketimpangan pendapatan  juga  mempengaruhi  kemiskinan  dengan  nilai  probabilitas  0.0166    atau  lebih  kecil  dari  α  =  0,05. Akibatnya  H0  ditolak  dan  Ha  diterima.  Sehingga  hipotesis  dalam  penelitian  ini  diterima,  bahwa  terdapat hubungan kausalitas antara kemiskinan dan ketimpangan pendapatan.

## Hipotesis 2
Hipotesis  Kedua  dalam  penelitian  ini  adalah  Terdapat  hubungan  kausalitas  antara  kemiskinan  dengan tingkat pendidikan. Dari hasil olahan data  yang sajikan pada Tabel 4.7 dapat dilihat hasil estimasi Kemiskinan mempengaruhi  Tingkat  Pendidikan  dengan  probabilitas  0,0024  atau    kecil  dari  α  =  0,05.  Sedangkan  Tingkat Pendidikan tidak mempengaruhi Kemiskinan dengan probablitas 0,2402 atau besar dari  α = 0,05 Akibatnya H0 diterima dan Ha ditolak, sehingga hipotesis alternatif yang diajukan dalam penelitian ini ditolak dengan α = 0,05 bahwa tidak terdapat hubungan kausalitas antara kemiskinan dengan  Tingkat pendidikan

## Hipotesis 3
Hipotesis ketiga dalam penelitian ini adalah terdapat hubungan  kausalitas antara ketimpangan pendapatan dengan  tingkat  pendidikan.  Dari  hasil  olahan  data  yang  sajikan  pada  Tabel  4.7  dapat  dilihat  hasil  estimasi ketimpangan  pendapatan  tidak  mempengaruhi  tingkat  pendidikan  dengan  probabilitas  0.2445  atau  lebih  besar dari  α  =  0,05.  Sedangkan  tingkat  pendidikan  juga  tidak  mempengaruhi  ketimpangan  pendapatan  dengan probabilitas 0.5248, atau besar dari α = 0,05 Akibatnya H0 diterima dan Ha ditolak, sehingga hipotesis alternatif yang  diajukan  dalam  penelitian  ini  ditolak  dengan  α  =  0,05  bahwa  tidak  terdapat  hubungan  kausalitas  antara ketimpangan pendapatan dengan tingkat pendidikan.

## PEMBAHASAN

## Kausalitas Kemiskinan dan Ketimpangan Pendapatan
Berdasarkan  hasil  uji Granger  Causality dapat  diketahui  bahwa  kemiskinan  mempengaruhi  ketimpangan pendapatan.  kondisi  kemiskinan  akan  mempersulit  masyarakat  berpenghasilan  rendah  dalam  mengejar  laju pendapatan  masyarakat  menengah  atas,  dan  inilah  faktor  utama  penyebab  naiknya  ketimpangan  pendapatan  di Kabupaten/Kota di Sumatera  Barat. Sebagaimana  yang dikatakan oleh Deputi Neraca dan Analisis BPS Kecuk Haryanto (2011) yang  mengatakan  ketimpangan pendapatan di Indonesia sudah di berada di zona kuning  yang berarti mengkawatirkan dikarenakan ketidakmampuan masyarakat miskin dalam mengejar kecepatan tumbuhnya
harta  masyarakat  golongan  menengah  atas,  sehingga  dapat  di  simpulkan  kemiskinan  di  Sumatera  Barat  turut andil  dalam  meningkatnya  ketimpangan  pendapatan. Ketimpangan  pendapatan  mempengaruhi  kemiskinan,  hal Ini dikarenakan sebuah distribusi pendapatan yang lebih baik akan membantu orang dari kelompok menengah ke bawah  untuk  terus  meningkatkan  pendapatan  mereka  sehingga  mereka  dapat  keluar  dari  garis  kemiskinan, ataupun  sebaliknya  distribusi  pendapatan  yang  lebih  buruk  akan  mempersulit  masyarakat  menengah  kebawah atau masyarakat miskin untuk dapat meningkatkan pendapatan dan mempersulit mereka untuk keluar dari garis kemiskinan,
Hasil  penelitian  ini  diperkuat  oleh  pendapat  Stevans  dan  Sesi,  2008  dan  pendapat  Hassan  et  al,  2015 dimana  ada  hubungan  timbal  balik  antara  ketimpangan  pendapatan  dan  kemiskinan  sebagai  hubungan  ini tergantung  pada  kondisi.  Alasan  di  balik  hubungan  timbal  balik  dibenarkan  dalam  konteks  tingkat  kebijakan pembangunan  dan  Pemerintah.  Hubungan  ini  berarti  dengan  peningkatan  ketimpangan  pendapatan mempengaruhi kemiskinan dan peningkatan kemiskinan juga akan mempengaruhi ketimpangan pendapatan. Ini menunjukkan  untuk  negara-negara  berkembang,  seperti  tingkat  pertumbuhan  PDB  yang  rendah  menyebabkan ketidaksetaraan  pendapatan  tinggi  dan  meningkatkan  kesenjangan  kemiskinan  sehingga  memiliki  hubungan positif dengan ketimpangan pendapatan dan kemiskinan. Sehingga dapat disimpulkan yang terjadi di Kabupaten atau  kota  di  Sumatera  Barat  meningkatnya  masyarakat  miskin  di  akibatkan  oleh  semakin  melebarnya Ketimpangan Pendapatan. Berdasarkan  hal  tersebut  dapat  dikatakan  terdapat  hubungan  kausalitas  antara Kemiskinan  dan  Ketimpangan  Pendapatan  penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Ogbeide  (2002)  yang  menemukan  tidak  ada  hubungan  kausalitas  antara  kemiskinan  dengan  ketimpangan pendapatan  dikarenakan  langkah  langkah  dalam  menuju  pengurangan  kemiskinan  di  Nigeria  tidak  hanya berkonsentrasi  pada  kemiskinan,  tetapi  lebih  kepada  menggabungkan  kebijakan  pemerataan  untuk  mengurangi ketimpangam melalui pajak dan subsidi.

## Kausalitas Kemiskinan dan Tingkat Pendidikan
Berdasarkan  hasil  uji Granger  Causality dapat  diketahui  bahwa  kemiskinan  mempengaruhi  tingkat pendidikan.  Ini  diakibatkan  oleh  ketidakmampuan  masyarakat  miskin  dalam  membiayai  biaya  pendidikan sehingga  kondisi  kemiskinan  menjadi  faktor  penyebab  rendahnya  tingkat  pendidikan,  sebagaimana  yang dikatakan oleh veron dan Fabre (2004) yang membahas pertukaran antara akumulasi modal manusia dan pekerja anak  dimana  ia  mengatakan  orang  miskin  tidak  mampu  mengirim  anak-anak  mereka  ke  lembaga  pendidikan untuk  mencapai  kualitas  pendidikan  yang  tinggi.  Artinya  kondisi  tingkat  pendidikan  yang  ada  di  Kabupaten/ Kota di Sumatera Barat di sumbangkan oleh faktor kemiskinan karena ketidakmampuan dalam membiayai biaya pendidikan.
Sedangkan  tingkat  pendidikan  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  kemiskinan  ini  disebabkan  karena  tidak jarang  masyarakat  dengan  tingkat  pendidikan  yang  rendah  mampu  mendirikan  usaha  sendiri,  selain  itu  juga masyarakat yang memiliki tingkat pendidikan tinggi lebih banyak menginginkan bekerja di perkantoran ataupun bekerja di sektor lapangan pekerjaan yang jumlahnya terbatas, sehingga dapat disimpulkan Tingkat pendidikan tidak  mempengaruhi  kemiskinan  di  Kabupaten/Kota  di  Sumatera  Barat.  Dimana  hasil  ini  sejalan  dengan penelitian  yang  dilakukan  Maulidah  dan  Soejoto  (2015)  menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  pengaruh  tingkat pendidikan  terhadap  kemiskinan  karena  kondisi  pendidikan  berbeda  di  suatu  daerah  dengan  daerah  lainnya dimana  di  Jawa  Timur  masyarakat  dengan  pendidikan  tinggi  belum  mampu  menerapkan  ilmu  yang  telah didapatkan  di  kehidupan  sehari-hari  dan  masyarakat  dengan  pendidikan  tinggi  lebih  dominan  memilih  jenis pekerjaan kantoran sehingga tidak terdapat pengaruh antara tingkat pendidikan dengan kemiskinan.
Berdasarkan  hal  tersebut  dapat  diartikan  tidak  terdapat  hubungan  kausalitas  antara  kemiskinan  dengan tingkat pendidikan melainkan hanya memiliki hubungan satu arah. Hal ini tidak sesuai dengan penelitian Afzal et  al ,  (2010)  yang  dalam  penelitiannya  menemukan  adanya  hubungan  timbal  balik  antara  kemiskinan  dan pendidikan dimana kemiskinan mempengaruhi pendidikan dan begitupun sebaliknya.

## Kausalitas  Ketimpangan Pendapatan dan Tingkat Pendidikan
Berdasarkan  hasil  uji Granger  Causality dapat  diketahui  bahwa  ketimpangan  pendapatan  Tidak mempengaruhi  tingkat  pendidikan.  Hal  ini  disebabkan  karena  banyak  faktor  yang  menjadi  penyebab  tinggi
maupun rendahnya tingkat pendidikan. Salah satu faktor utama yang sangat  mempengaruhi tingkat pendidikan seseorang adalah  motivasi serta dorongan  yang kuat dari keluarga terutama orang tua dalam dunia pendidikan. Karena dalam kenyataannya masih banyak keluarga terutama orang tua yang kurang peduli terhadap pendidikan anak-anaknya, hal ini diakibatkan  karena sikap orang tua  yang lebih  mementingkan karir ataupun pekerjaanya, sehingga mengorbankan pendidikan formal maupun non formal bagi anaknya sendiri. Dimana hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Bustomi (2012)  yang menemukan bahwa tidak adanya pengaruh yang signifikan ketimpangan pendapatan terhadap ketimpangan pendidikan. Hal ini terjadi karena baik dari sisi indeks  gini  pendidikan  maupun  indeks  gini  rasio  yang  dimiliki  oleh  Provinsi  Jawa  tengah  adalah  kategori ketimpangan yang rendah.
Berdasarkan  hasil  uji Granger  Causality juga  terlihat  bahwa  tingkat  pendidikan  tidak  mempengaruhi ketimpangan  pendapatan.  Tidak  adanya  pengaruh  tingkat  pendidikan  terhadap  ketimpangan  pendapatan disebabkan  karena  masih  banyaknya  pengangguran  berpendidikan  tinggi  karena  kurangnya  keahlian  maupun softskill  yang  dimiliki  sehingga  tidak  dapat  bersaing  dalam  dunia  kerja.  Adapun  seseorang  dengan  tamatan sekolah dasar terkadang memiliki keahlian maupun softskill sehingga mampu bersaing dalam dunia kerja. Inilah yang menyebabkan tingkat pendidikan tidak berpengaruh terhadap ketimpangan pendapatan kabupaten atau kota di sumatera barat. Hasil penelitian ini  sejalan dengan penelitian  Rubiarko dan Sakti (2013)  Yang  menemukan bahwa  tidak  adanya  pengaruh  pendidikan  dengan  data  angka  partisipasi  kasar  (APK)  terhadap  disparitas pendapatan di Provinsi Jawa Timur.
Berdasarkan hal tersebut dapat diartikan tidak terdapat hubungan kausalitas antara ketimpangan pendapatan dengan  tingkat  pendidikan  maupun  hubungan  satu  arah.  Hal  ini  tidak  sejalan  dengan  penelitian  Ariutama  dan Syahrul, (2013) dalam penelitiannya ditemukan bahwa adanya hubungan timbal balik antara tingkat pendidikan dan ketimpangan pendapatan dimana tingkat pendidikan mempengaruhi ketimpangan pendapatan dan begitupun sebaliknya.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa  pertama, kemiskinan  mempengaruhi  ketimpangan pendapatan  dan  ketimpangan  pendapatan  mempengaruhi  kemiskinan,  sehingga  dapat  di  artikan    antara kemiskinan  dan  ketimpangan  pendapatan  memiliki  hubungan  kausalitas.  Kedua,  kemiskinan  mempengaruhi tingkat  pendidikan  dan  tingkat  pendidikan  tidak  mempengaruhi  kemiskinan,  sehingga  dapat  diartikan  antara kemiskinan dan tingkat pendidikan hanya memiliki hubungan satu arah. Ketiga, ketimpangan pendapatan tidak mempengaruhi tingkat  pendidikan,  dan  tingkat  pendidikan  tidak  mempengaruhi  ketimpangan  pendapatan, sehingga  dapat  disimpulkan  antara  ketimpangan  pendapatan  dan  tingkat  pendidikan  tidak  memiliki  hubungan satu arah maupun dua arah.
Dari  simpulan  diatas  maka  peneliti  menyarankan  pertama,  diharapkan  kepada  pemerintah  untuk  dapat memperkecil  angka  kemiskinan  dan  pemerataan  distribusi  pendapatan  dengan  menggabungkan  kebijakan pemerataan  pendapatan  dan  kemiskinan  seperti  penerapan  pajak  progresif  dan  subsidi  pada  kebutuhan  dasar. Kedua , Memberikan  kemudahan  pada  akses  pendidikan  bagi  masyarakat  miskin  sehingga  dapat  menurunkan beban  ketidakmampuan  masyarakat  miskin  dalam  mencapai  tingkat  pendidikan  yang  lebih  tinggi.  Selain  itu pemerataan  pendidikan  di  Kabupaten/Kota  di  Sumatera  Barat  lebih  di  optimalkan. Ketiga , Peningkatan  pada sembilan  sektor  perekonomian  sehingga  memberikan  kontribusi  bagi  penurunan  angka  kemiskinan  dan ketimpangan  pendapatan,  dan  mempermudah  masyarakat  dalm  mencapai  tingkat  pendidikan  yang  lebih  tinggi. Keempat , Diharapakan  kepada  peneliti  lebih  lanjut  yang  membahas  hubungan  kausalitas  antara  kemiskinan, ketimpangan  pendapatan  dan  tingkat  pendidikan  sebagai  bahan  acuan  agar  dapat  memperoleh  hasil  penelitian yang  lebih  baik  sehingga  dapat  memberikan  saran  yang  lebih  baik  untuk  menangani  masalah  kemiskinan, ketimpangan pendapatan dan tingkat pendidikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Afzal, Muhammad. Malik, Muhammad Ehsan. Begum, Ishrat. Sarwar, Kafeel. Fatima, Hina. 2010. Relationship among  Education,  Poverty  and  Economic  Growth  in  Pakistan:  An  Econometric  Analysis. Journal  of Elementary Education . Vol 22 No 1 Pages 23-45
Ariutama,  I  Gede  Agus.  Syahrul.  2017.  Analisis  Panel  VAR:  Tingkat  Pendidikan,  Tingkat  Kesehatan,  dan Ketimpangan Pendapatan di Indonesia. Google Scholar . Vol 1 (1), 1-16
Badan Pusat Statitstik Sumbar. 2018. Persentase Penduduk Miskin Menurut Kabupaten/Kota Provinsi Sumatera Barat ,2010-2017 ( https://www.bpssumbar.go.id/ ) Diakses Pada 15 Mei 2018
Badan Pusat Statitstik Sumbar. 2018. Gini Ratio Menurut Kabupaten/Kota Provinsi Sumatera Barat ,2010-2017 ( https://www.bpssumbar.go.id/ ) Diakses Pada 25 Mei 2018
Badan Pusat Statistik Sumbar. 2018. Rata-rata Lama Sekolah Menurut Kabupaten/Kota Provinsi Sumatera Barat 2010-2017 ( https://www.bpssumbar.go.id/ ) Diakses Pada 11 September 2018
Bustomi, Muhammad Ja’far. 2012. Ketimpangan Pendidikan Antar kabupaten/Kota dan implikasinya di Provinsi jawa Tengah. Economics Development Analysis Journal . EDAJ 1 (2)
Ekananda, Mahyus. 2016. Analisis Ekonometrika Time Series . Jakarta: Mitra Wacana Media
Hassan,  Syeda  Anam.  Zaman,  Khalid.  Gul,  Shah.  2015.  The  Relationship  Between  Growth-Inequality-Poverty Triangle and Enviromental Degradation: Unveiling the Reality. Scencedirect . 10(2015)57-71
Maulidah,  Fadlliyah.  Soejoto,  Ady.  2015.  Pengaruh  Tingkat  Pendidikan,  Pendapatan  dan  konsumsi  Terhadap Jumlah  Penduduk  Miskin  di  Provinsi  Jawa  Timur.  Universitas  Negeri  Surabaya.  Vol.  3.  No.  1,  Tahun 2015
Ogbeide, Evelyn Nwamaka Osaretin . Agu, David Onyinyechi. 2015. Poverty And Income Inequality In Nigeria: Any Causality?. Asian Economic and Financial Review . 5(3):439-452
Rubiarko,  Sabda  Imani.  Sakti,  Rahmad  Kresna.  2013.  Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Disparitas Pendapatan di Jawa Timur Tahun 2008-2011. Fakultas Ilmu Ekonomi dan Bisnis Universitas Barwijaya.
Stevans,L,K.,  and  Sessions,D,N.,  (2008).  The  Relationship  between  Poverty  and  Economic  Growth  Revisited. Journal of Income Distribution . Vol. 17, Issue No.1,pp. 5-20.
Sudiharta, Putu Seruni Pratiwi. Sutrisna, Ketut. 2014. Pengeruh PDRB Per Kapita, Pendidikan, dan Produtifitas Tenaga  Kerja  Terhadap  Kemiskinan  di  Provinsi  Bali. E-Jurnal  Ekonomi  Pembangunan  Universitas Udayana. 3 [10] : 431-439
Sugiyanto.  Mulyo,  Jangkung  Handoyo.  Seleky,  Rosalina  Natalia.  2015.  Kemiskinan  dan  Ketimpangan Pendapatan Rumah Tangga di Bojonegoro. Universitas Gadjah Mada . Vol. 26/No. 2, Desember 2015.
Suradi.  2007.    Pembangunan  Manusia,  Kemiskinan  dan  kesejahteraan  Sosial:  Kajian  Tentang  Kebijakan Pembangunan  Kesejahteraan  Sosial  di  Nusa  Tenggara  Barat. Jurnal  Penelitian  dan  Pengembangan Kesejahteraan sosial. Vol 12, No.03, 2007: 1-11
Todaro, Michael dan Stephen C Smith. 2006. Pembangunan Ekonomi edisi ke sembilan. Jakarta: Erlangga.
Veron, Emmanuelle Augeraud. Fabre, Alice. (2004). Education, poverty and child labour. Econometric Society 2004. Far Eastern Meetings 738. Econometric Society