Volume 2  No. 2 November 2019
Analisis Pro-poor Growth Melalui Identifikasi Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Ketimpangan Pendapatan dan Kemiskinan Di Indonesia Tahun 2010-2015
Azka Muthia 1 1 Badan Pusat Statistik Kabupaten Banjar
azka.muthia@bps.go.id
Abstract. Economic  growth,  income  distribution  inequality,  and  poverty  should have  interdependent  relationships  with  one  another.  In  2010  to  2015,  Indonesia experienced a decrease in poverty but its economic growth slowed and the Gini ratio was  stagnant.  Therefore  the  author  conducted  research  to  analyze  the  influence  of economic  growth  and  income  disparity  on  poverty  eradication  in  Indonesia  to  find out the level of economic growth influence whether it is pro-poor or anti-poor and to find  out  the  sectors  influencing  the  poverty  eradication.  The  panel  data  obtained from 33 provinces in Indonesia from 2010 to 2015 were analyzed. The result of this study  showed  that  the  economic  growth  had  negative  influence  on  poverty  level. Based on the influence of elasticity value of net poverty on the economic growth, the economic growth can minimize the poverty. The economic growth in Indonesia for 2010-2015  was  pro  poor,  but  the  value  of  gross  elasticity  and  net  poverty  on Indonesia's economic growth is less elastic. As a result, poverty reduction driven by economic growth was not too large.
Keywords : pro poor growth, panel regression analysis, poverty

## 1. Pendahuluan
Menurut Todaro dan Smith [1]  pembangunan ekonomi diperlukan apabila suatu negara ingin meningkatkan taraf hidup dan kesejahteraan rakyatnya. Karena tujuan utama dari  proses  pembangunan  itu  sendiri  adalah  meningkatkan  standar  hidup  dan kesejahteraan  masyarakat,  mengurangi  kemiskinan  serta  memperluas  pilihan  ekonomi dan sosial yang membebaskan masyarakat dari ketergantungan.
Pertumbuhan  ekonomi,  ketimpangan  distribusi  pendapatan,  dan  kemiskinan memiliki  hubungan  saling  ketergantungan  antara  satu  dengan  yang  lain.    Todaro  dan Smith  [1]  menyatakan  bahwa  setinggi  apapun  pendapatan  nasional  per  kapita  dan pertumbuhan  yang  dicapai  suatu  negara  selama  distribusi  pendapatan  tidak  berjalan merata maka tingkat kemiskinan akan tinggi. Sebaliknya, meskipun distribusi pendapatan telah berjalan merata jika pendapatan nasional per kapita dan pertumbuhan rendah maka kemiskinan juga akan meluas.
Bourguignon [2] juga menyatakan bahwa pengurangan kemiskinan akan mampu berjalan  lebih  efektif  jika  pertumbuhan  yang  dihasilkan  diimbangi  dengan  distribusi pendapatan  yang  lebih  merata.  Permasalahan  yang  terjadi  bukan  hanya  bagaimana
menumbuhkan  perekonomian,  namun  juga  bagaimana  memaksimalkan  kualitas  dari pertumbuhan yang dihasilkan.
Masalah  yang  umum  dihadapi  negara  berkembang  seperti  Indonesia  adalah perekonomian  didominasi  oleh  para  pemilik  modal.  Penduduk  golongan  atas  menjadi lebih  dominan  dalam  menerima  manfaat  dari  pertumbuhan  ekonomi  yang  dicapai. Akibatnya permasalahan kemiskinan  masih terjadi dan ketimpangan semakin besar.
Permasalahan kemiskinan dan ketimpangan pendapatan telah mendapat perhatian dunia.  Deklarasi millenium  development  goals (MDGs)  pada  September  2000 menempatkan  penanggulangan  kelaparan  dan  kemiskinan  sebagai  tujuan  pertama  dari delapan butir tujuan yang disepakati. Untuk mendukung kesepakatan tersebut, pemerintah Indonesia  menempatkan  penanggulangan  kemiskinan  sebagai  salah  satu  visi  dalam rencana  pembangunan  jangka  panjang  (RPJP)  2005-2025  dan  rencana  pembangunan jangka  menengah  (RPJM)  dengan  sasaran  utama  mempercepat  penurunan  tingkat kemiskinan hingga mencapai 7-10 persen di akhir tahun 2014. Namun, pada Maret 2015 tingkat kemiskinan masih berada di angka 11,22 persen.
Berdasarkan  data,  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  tahun  2010-2015  cenderung sedikit  melambat  dan  diikuti  dengan  penurunan  tingkat  kemiskinan  yang  juga  lambat. Meskipun  terjadi  pertumbuhan  ekonomi  pada  periode  tersebut,  angka  Gini  rasio  tidak mengalami  perubahan.  Berdasarkan  penjelasan  tersebut,  maka  penelitian  ini  perlu dilakukan  untuk  menganalisis faktor-faktor  yang  memengaruhi  kemiskinan  di  Indonesia selama  periode  waktu  2010-2015  dan  menganalisis  kaitan  pertumbuhan  ekonomi  dan ketimpangan terhadap kemiskinan menggunakan pro poor growth index (PPGI).

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1 Pertumbuhan Ekonomi
Konsep dasar pertumbuhan ekonomi adalah peningkatan hasil kegiatan ekonomi seluruh  unit  ekonomi  dalam  suatu  wilayah  atau  bisa  juga  dikatakan    pertumbuhan ekonomi  suatu  wilayah  adalah  peningkatan  produk  domestik  regional  bruto  (PDRB) dimana  produk  atau  hasil  kegiatan  ekonomi  dari  seluruh  unit  ekonomi  domestik  adalah dalam wilayah kekuasaan atau administratif seperti negara, provinsi, atau kabupaten.

## 2.2 Kemiskinan
Fenomena kemiskinan merupakan sesuatu yang kompleks, dalam arti tidak hanya berkaitan  dengan  dimensi  ekonomi  saja  tetapi  juga  dengan  dimensi-dimensi  lain  diluar ekonomi.  Namun  selama  ini  kemiskinan  lebih  sering  dikonsepsikan  dalam  konteks ketidakcukupan  pendapatan  dan  harta  ( lack  of  income  and  assets )  untuk  memenuhi kebutuhan-kebutuhan  dasar  seperti  pangan,  sandang,  perumahan,  pendidikan  dan kesehatan,  yang  mana  semuanya  berada  dalam  lingkup  dimensi  ekonomi.  Menurut  Sen [4]  kemiskinan  adalah  kegagalan  untuk  berfungsinya  beberapa  kapabilitas  dasar  atau dengan  kata  lain  seseorang  dikatakan  miskin  jika  kekurangan  kesempatan  untuk mencapai/mendapatkan  kapabilitas  dasar  ini.  Sen  [5]  menyatakan  bahwa  kemiskinan jangan  dianggap  hanya  sebagai  pendapatan  rendah  ( low  income ),  tetapi  harus  dianggap sebagai ketidakmampuan kapabilitas ( capability handicap ).

## 2.3 Ketimpangan Pendapatan
Alesina dan Rodrik dalam Hajiji [6] menyatakan bahwa ketimpangan pendapatan akan  menghambat  pertumbuhan.  Hal  ini  karena  ketimpangan  menyebabkan  kebijakan redistribusi  pendapatan  yang  tentunya  akan  mahal.  Indeks  Gini  adalah  murni  ukuran statistik  untuk  variabilitas  dan  ukuran  normatif  untuk  mengukur  ketimpangan.  Wodon dan Yitzhaki [7] mengungkapkan kelebihan utama indeks Gini, yaitu:
1. Sebagai  ukuran  statistik  untuk  variabilitas,  indeks  Gini  bisa  digunakan  untuk menghitung  pendapatan  negatif,  ini  adalah  salah  satu  sifat  yang  tidak  dimiliki  oleh sebagian ukuran ketimpangan.
2. Indeks  Gini  juga  bisa  digambarkan  secara  geometris  sehingga  lebih  mudah  untuk diamati dan dianalisis.
3. Indeks  Gini  memiliki  dasar  teori  yang  kuat.  Sebagai  indeks  normatif,  indeks  Gini bisa  merepresentasikan  teori  kemiskinan  relatif.  Indeks  Gini  juga  bisa  diturunkan sebagai ukuran ketimpangan berdasarkan aksioma-aksioma keadilan sosial.

## 2.4 Model Data Panel
Menurut  Gujarati  dan  Porter  [8]  terdapat  tiga  metode  pendekatan  yang  dapat dilakukan  untuk  mengestimasi  model  regresi  dengan  data  panel  yaitu  model  gabungan, model  pengaruh  tetap,  dan  model  pengaruh  acak.  Model  panel  pengaruh  gabungan ( common effect ), persamaan modelnya sama dengan regresi linier biasa yaitu:
     k j it jit j it X Y 1 0   
Persamaan model panel pengaruh tetap ( fixed effect ) adalah
      k j it i jit j it X Y 1 0    
Sedangkan, persamaan model panel pengaruh acak ( random effect ):
     k j it jit j i it X Y 1 0    dengan i i      0 0
Langkah-langkah mendapatkan model terbaik dari data panel yaitu :
1. Penentuan model estimasi :
 Tanpa uji formal
Jika T > N maka gunakan fixed effect model
Jika T < N maka gunakan random effect model
Dilihat juga dari R 2 , SSE, serta uji F dan t yang signifikan
 Dengan uji formal
a. Chow test
0 ... : 2 1 0     N v v v H = ( common effect model)
1 H : minimal ada satu nilai v i yang tidak sama dengan nol ( fixed effect model)
Statistik uji:
) 1 ( 1 2 2 2       K N NT R N R R F fixed pooled fixed hitung
dengan K : banyak parameter dari X
Daerah penolakan : hitung F > F(  , N, (NT-N-K-1))
Jika  hasilnya  tolak H 0 maka  lanjut  pengujian  model fixed  effect  model atau random effect model .
b. Hausman test
0 ) ,..., , ( : 2 1 0  k i X X X v E
H ( random effect model )
0 ) ,..., , ( : 2 1 0  k i X X X v E H ( fixed effect model )
Statistik uji :
     q q q m 1 )] [var( dengan random fixed q        dan k adalah jumlah variabel bebas.
Daerah penolakan : m > 2 ) , ( k X 
2. Menentukan  model  terbaik  dari  data  panel  apakah  menggunakan  model Common Effect Model, Fixed Effect Model, atau Random Effect Model.

## 2.5 Evaluasi Model
1. Pengujian koefisien regresi secara simultan (Uji F )
Pengujian  koefisien  regresi  secara  simultan  digunakan  untuk  melihat  apakah variabel bebas secara simultan (bersama-sama) mempengaruhi variabel tak bebas.
0 : 4 3 2 1 0         H 1 H :minimal ada satu 0  i  Statistik uji : MSE MSR F 
Daerah penolakan : F > F tabel atau probabilitas kurang dari 
2. Pengujian Koefisien Regresi Secara Parsial (Uji t )
Pengujian koefisien regresi secara parsial digunakan untuk melihat pengaruh dari masing-masing variabel bebas secara parsial terhadap variabel tak bebas dalam model dengan mengasumsikan bahwa variabel lainnya konstan.
0 : 0  i H 
0 : 1  i H 
dengan i : inflasi, PDRB, UMP, DL
Volume 2  No. 2 November 2019

## Statistik uji :
) ( i i s t   
Daerah penolakan : t > t (α/2 ; n-1) atau probabilitas  kurang dari

## 2.6 Uji Asumsi
Menurut  Gujarati  dan  Porter  [8],  metode  estimasi  model  panel  pengaruh  acak ( random effect ) menggunakan metode generalized least square (GLS), sedangkan  model panel pengaruh gabungan ( common effect ) dan model panel pengaruh tetap ( fixed effect ) menggunakan ordinary least square (OLS). Salah satu kelebihan metode GLS yaitu tidak perlu  memenuhi  asumsi  klasik. Jadi,  apabila  model  regresi  menggunakan random  effect maka  tidak  perlu  dilakukan    uji    asumsi    klasik.    Sebaliknya,  apabila  digunakan  model regresi common effect atau fixed effect maka perlu dilakukan uji asumsi klasik. Menurut Gujarati  dan  Porter  [9]  sangat  kecil  kemungkinan  terjadi  multikolinearitas  pada  data panel sehingga peneliti cukup melakukan uji autokorelasi dan uji heteroskedastisitas.

## 2.7 Pro Poor Growth Index (PPGI)
Kakwani  dan  Pernia  [10]  menyatakan  bahwa  konsep pro  poor  growth pertama kali  diperkenalkan  pada  era  1950-an  dan  kemudian  dipertegas  oleh  Chenery  (1974). Konsep pro  poor  growth juga  secara  implisit  dijelaskan  dalam World  Development Report 1990. Indeks ini memiliki beberapa kelebihan, antara lain:
1. Data yang diperlukan tidak terlalu sulit, sehingga mudah dihitung.
2. Indeks  ini  dapat  digunakan  untuk  memformulasikan  kebijakan-kebijakan pro  poor pada tingkat makro dan mikro
3. Indeks ini bisa dihitung menurut sektor ekonomi ataupun wilayah.
Identifikasi pro-poor growth di Indonesia akan dilakukan menggunakan analisis pengaruh  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  ketimpangan  pendapatan  dan  tingkat kemiskinan.  Dalam  menganalisis  mengenai  keterkaitan  pertumbuhan  ekonomi  dan ketimpangan  pendapatan  terhadap  kemiskinan,  penulis  menggunakan  konsep  PPGI. Untuk  mendapatkan  PPGI  penulis  menganalisis  terlebih  dahulu  pengaruh  pertumbuhan ekonomi  terhadap  ketimpangan,  pengaruh  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  kemiskinan. Identifikasi  melalui  analisa  data  panel  melalui  perhitungan  pengaruh  pada  kemiskinan
Volume 2  No. 2 November 2019
akibat dari adanya perubahan rata-rata pendapatan dan distribusinya. Diperlukan adanya identifikasi  terhadap  dampak  dari  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  kemiskinan  ketika distribusi  pendapatan  tidak  berubah  (ketimpangan  pendapatan  konstan),  dan  pengaruh redistribusi  terhadap  kemiskinan  (ketimpangan  pendapatan  berubah).  Model  analisa dikembangkan oleh Woodon [11], sebagai berikut:
Log GINI it = α + β Log PDRBkapita it + α k + ε it (Model 1)
Log PPM it = ω + γ Log PDRB kapita it + δ Log GINI it + ω k + ε it ( gross impacts ) (Model 2)
Log PPM it = φ + λ Log PDRBkapita it + φ k + ε it (net Impacts ) (Model 3)
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  data  variabel  berupa  persentase penduduk  miskin,  PDRB  perkapita,  indeks  pembangunan  manusia  (IPM),  tingkat pengangguran,  dan  Gini  rasio  33  provinsi  di  Indonesia  dari  tahun  2010-2015.  Data diperoleh dari Badan Pusat Statistik.
3 Hasil dan Pembahasan
3.1  Analisis  Data  Panel:  Faktor-faktor  yang  Memengaruhi  Persentase  Penduduk Miskin di Indonesia
Untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi persentase penduduk miskin di  Indonesia,  maka  peneliti  menerapkan  analisis  regresi  data  panel  terhadap  198  total observasi  yang  terdiri  atas  6  periode  waktu  yang  terjadi  pada  tahun  2010  sampai  tahun 2015  dan  33  provinsi  di  Indonesia.  Sebelum  melakukan  estimasi,  dilakukan  pemilihan model terbaik melalui beberapa uji.
Melalui  uji  Chow,  dengan  signifikansi  5%  diketahui  bahwa  nilai Chi-Square sebesar  0,00  menolak  hipotesis  null  yang  menyatakan  model  terbaik  adalah  dengan menggunakan common effect model , sehingga dalam uji Chow dapat disimpulkan model terbaik  adalah  dengan  menggunakan fixed  effect  model .  Kemudian  dilakukan  uji Hausman pada tingkat signifikansi 5%, dan diketahui bahwa nilai Chi-Square menerima hipotesis  null.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  yang  terbaik  adalah  dengan menggunakan random  effect  model (REM).  Model  yang  akan  terbentuk  adalah  sebagai berikut:
PPM it = α + β 1 ln(PDRBkapita it ) + β 2 IPM it + β 3 TPT it + β 4 Gini it + ε it
Berdasarkan  pengujian  terhadap  model,  estimasi  persamaan  secara  umum  yang berlaku di Indonesia adalah sebagai berikut:
PPM it = 74.87805 - 0.928034 ln ( PDRBkapita )
Menggunakan  uji  secara  parsial,  dari  empat  variabel,  yaitu  produk  domestik regional  bruto  (PDRB)  per  kapita,  indeks  pembangunan  manusia  (IPM),  tingkat pengangguran  terbuka  (TPT),  dan Gini  ratio ,  yang  diperkirakan  dapat  berpengaruh terhadap kemiskinan di Indonesia, dengan tingkat signifikansi sebesar 5%, hanya PDRB per  kapita  yang  secara  signifikan  mempengaruhi  persentase  penduduk  miskin  di Indonesia,  sementara  IPM,  TPT,  dan Gini  ratio tidak  mempengaruhi.  Namun,  dengan melakukan uji secara bersama-sama, keempat variabel tersebut mempengaruhi persentase penduduk miskin secara signifikan.
Jika  dengan  menganggap  PDRB  per  kapita  pada  kondisi  yang  konstan,  maka persentase  penduduk  miskin  di  Indonesia  mencapai  74,88%.  Namun,  ketika  terdapat peningkatan PDRB per kapita sebesar 1 satuan, maka akan mempengaruhi secara negatif dengan  menurunkan  penduduk  miskin  sebesar  0,93%.  Model  persamaan  untuk  estimasi persentase  penduduk  miskin,  variabel-variabel  independen  mampu  menjelaskan  model sebesar  25,74%.  Hal  ini  masih  dikategorikan  wajar  karena  hanya  terdapat  satu  variabel yang  berpengaruh  secara  signifikan  yang  kemudian  disebut  sebagai  pertumbuhan ekonomi  terhadap  persentase  kemiskinan  sesuai  dengan  pernyataan  Kuznet,  dimana pertumbuhan  ekonomi  dan  kemiskinan  memiliki  korelasi  yang  kuat.  Pada  tahap  awal proses pembangunan, jumlah orang miskin cenderung meningkat, namun secara bertahap akan berkurang sampai pada tahap akhir pembangunan tersebut.
Peningkatan  PDRB  per  kapita  dalam  hal  ini  mampu  menjelaskan  pertumbuhan ekonomi  tiap  penduduk  secara  nyata.  Ketika  terjadi  peningkatan  PDRB  per  kapita  di Indonesia  maka  perekonomian  juga  turut  membaik.  Membaiknya  perekonomian  di Indonesia  dapat  dilihat  melalui  berkembangnya  infrastruktur  dan  aktivitas  ekonomi masyarakat di Indonesia. Membaiknya perekonomian Indonesia juga dapat dilihat melalui peningkatan  konsumsi  masyarakat  yang  secara  tidak  langsung  menyatakan  bahwa  ada peningkatan  pendapatan  dari  masyarakat  itu  sendiri.  Peningkatan  pendapatan  per  kapita ini cukup dapat menjelaskan penurunan persentase kemiskinan di Indonesia.
Dari  pengujian  terhadap  model,  diketahui  bahwa  provinsi  D.I.  Yogyakarta memiliki  koefisien  dengan  efek  terbesar  terhadap  persentase  penduduk  miskin,  yaitu sebesar 11,45, sementara provinsi dengan koefisien terendah adalah provinsi Kalimantan Selatan sebesar -7,7.

## 3.2 Uji Asumsi Klasik
Uji  asumsi  klasik  yang  dilakukan  terhadap  model  adalah  uji  normalitas  dan multikolinieritas.  Dalam  uji  normalitas,  dengan  melihat  nilai Jarque-Bera dan probabilitas,  pada  signifikansi  5%,  data  keempat  variabel  berdasarkan  33  provinsi  di Indonesia menerima hipotesis null yang menyatakan bahwa data tersebar secara normal.
Dengan  melihat  matriks  varians  kovarians,  dapat  dilihat  apakah  pada  model terjadi  multikolinieritas  atau  tidak.  Jika  nilai  korelasi  antar  variabel  yang  berbeda memiliki  nilai  kurang  dari  0,8,  maka  dapat  dikatakan  terjadi  multikolinieritas  dalam model  tersebut.  Berdasarkan  uji  multikolinieritas,  tidak  ditemukan  nilai  korelasi  antar variabel  lebih  dari  0,8.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  dalam  model  tidak  ditemukan terjadinya multikolinieritas.
3.3 Analisis pro poor growth index (PPGI)
Dari hasil perhitungan didapatkan hasil sebagai berikut :
Model  1  diregresi  menggunakan  model random  effect .  Model random  effect dipilih setelah melalui pengujian yang menyimpulkan bahwa model random effect lebih baik  daripada common  effect ataupun fixed  effect (uji  Chow  dan  uji  Hausman).  Setelah dilakukan  uji  asumsi  klasik random  effect memenuhi  kriteria  asumsi  yaitu  berdistribusi normal dan tidak ada multikolinieritas.
Tabel 1 Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Ketimpangan Pendapatan
R 2 F -statistik β 0,9889 232,2844* 0,0219*
Hasil  pengolahan  menunjukkan  bahwa  nilai β yang  didapat  sebesar  0,0219 artinya peningkatan PDRB per kapita sebesar 1 persen akan meningkatkan  ketimpangan pendapatan  sebesar  0,0219  persen.  Peningkatan  ketimpangan  ini  karena  pertumbuhan ekonomi yang dicapai tidak dinikmati secara merata oleh seluruh kelompok penduduk di Indonesia baik kaya  maupun miskin. Hasil ini sejalan dengan yang didapatkan oleh Lin [12],  Hidayat  dan  Patunru  [13],  dan  Hajiji  [6].  Hasil  di  atas  menunjukkan  bahwa Indonesia pada tahun 2010-2015 tidak sesuai dengan teori Kuznets.
Model  2  diregresi  menggunakan  model random  effect .  Model random  effect dipilih setelah melalui pengujian yang  menyimpulkan bahwa model random effect lebih
Volume 2  No. 2 November 2019
baik  daripada common  effect ataupun fixed  effect (uji  Chow  dan  uji  Hausman).  Setelah dilakukan  uji  asumsi  klasik random  effect memenuhi  kriteria  asumsi  yaitu  berdistribusi normal dan tidak ada multikolinieritas.
Tabel 2 Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Ketimpangan Pendapatan Terhadap Kemiskinan
R 2 F -statistik Γ δ 0,3157  44,9778* -0,0019  -4,2309*
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  ketimpangan  pendapatan  berhubungan  negatif dengan  tingkat  kemiskinan,  artinya  setiap  penurunan  tingkat  ketimpangan  sebesar  1 persen  akan  meningkatkan  kemiskinan  sebesar  4,2309.  Pengurangan  ketimpangan  yang terjadi  dari  pertumbuhan  ekonomi  ini  mengindikasikan  adanya  redistribusi  pendapatan dari  kelompok  tidak  miskin  ke  kelompok  miskin,  namun  sayangnya  pengurangan ketimpangan ini justru meningkatkan kemiskinan. Artinya, redistribusi pendapatan terjadi pada kelompok tidak miskin yang jaraknya dekat dengan garis kemiskinan ke kelompok miskin  sehingga  justru  mendorong  mereka  jatuh  ke  bawah  garis  kemiskinan,  hal  ini sesuai  dengan  penelitian  Laksani  [14].  Pertumbuhan  ekonomi  akan  menurunkan kemiskinan  dengan  elastisitas  sebesar  0,0019  tetapi  secara  statistik  tidak  signifikan. Dalam  penelitian  Hajiji  [6]  dikatakan  bahwa  efek  pertumbuhan  ekonomi  akan  selalu negatif  yaitu  mengurangi  kemiskinan  sedangkan  efek  ketimpangan  bisa  positif  ataupun negatif, jika negatif maka pertumbuhan juga menyebabkan distribusi pendapatan berubah dan menguntungkan kelompok yang tidak miskin.
Model  3  diregresi  menggunakan  model fixed  effect .  Model fixed  effect dipilih setelah  melalui  pengujian  yang  menyimpulkan  bahwa  model fixed  effect lebih  baik daripada common  effect ataupun random  effect (uji  Chow  dan  uji  Hausman).  Setelah dilakukan  uji  asumsi  klasik fixed  effect ternyata  memiliki  heteroskedastisitas  dalam struktur  matriks variance-covariance nya  dan  juga  terdapat cross  sectional  correlation oleh  karena  itu  model  estimasi  yang  digunakan  adalah seemingly  unrelated  regression ( SUR ).
Volume 2  No. 2 November 2019
Tabel 3 Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Ketimpangan Pendapatan Terhadap
Kemiskinan R 2 F -statistik λ 0,3157 445,3806* -0,1095*
Berdasarkan Tabel 3 dapat diketahui bahwa peningkatan pertumbuhan PDRB per kapita  dapat  menurunkan  kemiskinan  sebesar  0,1095  persen.  Hal  ini  berarti  bahwa pertumbuhan  ekonomi  dan  ketimpangan  pendapatan  secara  bersama-sama  akan menurunkan  kemiskinan  sebesar  0,1095  persen.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  Lin [12], Hajiji [6], dan Laksani [14].
Tabel 4. Hasil Penelitian Pertumbuhan Ekonomi dan Ketimpangan Pendapatan
Efek pertumbuhan
pendapatan ) (  Efek ketimpangan
pendapatan ( β x δ ) Elastisitas netto kemiskinan terhadap pertumbuhan ekonomi ( λ ) -0,0019 -0,0929 -0,1095
Berdasarkan  Tabel  4  dapat  diketahui  kemiskinan  akan  turun  sebesar  0,0019 persen  jika  ada  pertumbuhan  ekonomi  sebesar  1  persen  dan  akan  turun  sebesar  0,1095 persen ketika adanya penurunan ketimpangan dan pertumbuhan ekonomi.
ϕ =   = 0019 , 0 1095 , 0   = 57,6316
Hasil  PPGI  menunjukkan  bahwa  Indonesia  tergolong pro  poor .  Hasil  ini  sesuai dengan  penelitian  dari  Suhartini  [15]  yang  menyimpulkan  bahwa  Indonesia  sudah tergolong pro poor dari tahun 2008-2009. Meskipun pertumbuhan ekonomi di Indonesia tergolong pro  poor ,  namun  nilai  elastisitas  bruto  dan  neto  kemiskinan  terhadap pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  kurang  elastis.  Sebagai  akibatnya,  pengurangan kemiskinan  yang  didorong  dari  adanya  pertumbuhan  ekonomi  pun  tidak  terlalu  besar. Selain  itu,  pengaruh  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  kemiskinan  melalui  efek ketimpangan pendapatan pun tergolong lemah.

## 4 Kesimpulan
Pertumbuhan  ekonomi  masih  terjadi  di  Indonesia  yang  ditandai  dengan  PDRB masing-masing provinsi yang cenderung meningkat. Namun tingkat kesejahteraan rakyat masih  rendah  yang  ditandai  dengan  peningkatan  tingkat  pengangguran  terbuka  dan ketimpangan  pendapatan  yang  masuk  kategori  sedang.  Meskipun  begitu,  kesejahteraan rakyat  di  bidang  kesehatan  dan  pendidikan  semakin  membaik  yang  ditandai  dengan peningkatan IPM.
Tingkat kemiskinan provinsi-provinsi di Indonesia dipengaruhi secara signifikan oleh  PDRB  dengan  menurunkan  penduduk  miskin  sebesar  0.93%.  Selain  itu,  IPM, PDRB,  TPT,  dan  rasio  Gini  secara  bersama-sama  memengaruhi  kemiskinan  provinsi- provinsi di Indonesia dengan signifikan. Serta D.I. Yogyakarta memiliki koefisien dengan efek  terbesar  terhadap  persentase  penduduk  miskin,  yaitu  sebesar  11,45,  sementara provinsi dengan koefisien terendah adalah provinsi Kalimantan Selatan sebesar -7,7.
Dari hasil PPGI diketahui bahwa Indonesia telah pro poor . Namun, karena nilai elastisitasnya  kecil  maka  pengurangan  kemiskinan  yang  didorong  dari  adanya pertumbuhan ekonomi pun tidak terlalu besar.

## Daftar Pustaka
[1] Todaro,  M.P.  and  Smith,  S.C.. Economic  Development .  Twelfth  Edition.  New Jersey. 2014.
[2] Bourgoignon, F. The Poverty-Growth-Inequality Triangle . Washington. 2004.
[3] Badan Pusat Statistik. Statistik Indonesia, Tahun 2010-2016. Jakarta. 2017.
[4] Sen, A. A sosiological approach to the meaurement of poverty: a reply to professor peter townsend . Oxford Economic Papers 37: 669-676. 1985.
[5] Sen,  A. The  political  economy  of  targeting .  Di  dalam  Van  de  Walle  D,  Nead  K, editor.  Public  Spending  and  The  Poor.  The  John  Hopkins  University  Press. Baltimore. 1995.
[6] Hajiji,  A. Analisis  Pro-Poor  Growth  Di  Indonesia  Melalui  Identifikasi  Pengaruh Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Ketimpangan  Pendapatan  Dan  Kemiskinan . Bogor. 2010.
[7] Wodon,  Q  and Yitzhaki,  S. Inequality  and  Social  Welfare. Published  in:  A Sourcebook  for  Poverty  Reduction  Strategies  ,  Vol.  1,  (April  2002):  pp.  75-104. Germany. 2002.
[8] Gujarati,  D  dan  Porter,  D. Dasar-Dasar  Ekonometrika (Terjemahan).  Salemba Empat. Jakarta. 2009.
[9] Gujarati, D dan Porter, D. Dasar-Dasar Ekonometrika (Terjemahan), Edisi Lima, Buku Dua. Penerbit Salemba Empat. Jakarta. 2012.
[10] Kakwani,  N  and  Pernia  Ernesto  M. What  is  Pro  Poor  Growth ?.  Asian Development Bank, Vol. 18, No.1. pp. 1-16. 2000.
[11] Wodon, Q. Growth, Poverty and Inequality: A Region Panel for Banglades. Policy Research Working Paper No. 2072. World Bank South Asia Region. 1999.
[12] Lin,  B.  Q.  Economic  Growth,  Income  Inequality,  and  Poverty  Reduction  in people’s Republic of China. Asian Development Review . 20:105-124. 2003.
[13] Hidayat,  S.  dan  Patunru,  A.A. Pertumbuhan  Ekonomi,  Ketidakmerataan Pendapatan  dan  Kemiskinan:  Estimasi  Parameter  Elastisitas  Kemiskinan  Tingkat Provinsi di Indonesia tahun 1996-2005 . Universitas Indonesia. Jakarta. 2007.
[14] Laksani,  C.S. Analisis  Pro-Poor  Growth  Di  Indonesia  Melalui  Identifikasi Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Ketimpangan  Pendapatan  Dan Kemiskinan . Universitas Indonesia. Jakarta. 2010.
[15] Suhartini, A.M. Pro Poor Growth Tingkat Provinsi Di Indonesia. Institut Pertanian Bogor. Bogor. 2011.