## Ecosains: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembangunan
Volume 10, Nomor 2, November 2021, Hal 126-137 http://ejournal.unp.ac.id/index.php/ekosains P-ISSN: 2302-8408; e-ISSN: 2655-6480

## Upaya Pengentasan Kemiskinan: Haruskah Fokus pada
Perempuan?
Fakhruddin a* , Nurdasila a , Tasdik b , Ema Alemina c
a Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Syiah Kuala
b Badan Pusat Statistik, Kantor Wilayah Aceh c Badan Perencanaan Pembangunan – Aceh * Korespondensi: fakhruddin@unsyiah.ac.id

## Abstract
This study aims to determine the characteristics of the poor population that make it difficult for them to get out of poverty and what interventions must be done by the Aceh government to get the poor out of poverty. The research method used is Inference  Analysis,  which  consists  of  Analysis  of  independence,  Multiple Classification  Analysis  (MCA),  and  Additive  Linear  Assumptions.  The  study results  concluded  the  characteristics  of  the  poor  population  who  have  the potential to get the highest income if they have characteristics: Female gender; 30 years of age and above; Work; residence is of 45 square meters or more, and; Receiving  social  assistance.  While  the  characteristics  of  the  population  that  is difficult to get out and poverty is male; 20-29 years old; Not working; The house has a floor of less than 45 square meters, and; Not receiving social assistance. Keywords:

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  karakteristik  penduduk  miskin  yang menyebabkan  sulitnya  mereka  keluar  dari  kemiskinan  dan  Intervensi  apa  yang harus dilakukan oleh pemerintah Aceh untuk membuat penduduk miskin keluar dari kemiskinan. Metode penelitian yang digunakan adalah  Analisis Inferensia, yang terdiri dari Analisis independensi; Analisis Klasifikasi Berganda (MCA) dan Asumsi  Linier  Aditif.  Dari  hasil  penelitian  disimpulkan  karakteristik  penduduk miskin  yang  berpotensi  mendapatkan  pendapatan  tertinggi  jika  memiliki karakteristik:  Berjenis  kelamin  perempuan;  Berumur  30  tahun  keatas;  Bekerja; Rumah  tinggalnya  berluas  lantai  45  meter  persegi  atau  lebih,  dan;  Menerima bantuan  sosial.  Sementara  karakteristik  yang  penduduk  yang  sulit  keluar  dan kemiskinan  adalah  Berjenis  kelamin  laki-laki;  Berumur  20-29  tahun;  Tidak bekerja; Rumah tinggalnya berluas lantai kurang dari 45 meter persegi, dan; Tidak menerima bantuan sosial.
Kata Kunci :
Kode Klasifikasi JEL: I32; P46; C12

## PENDAHULUAN
Kemiskinan masih terus menjadi permasalahan pembangunan di Aceh, terutama disebabkan oleh  melambatnya  penurunan  angka  kemiskinan  Aceh.  Kondisi  ini  diperparah  dengan pandemi global Covid 19 yang meluluh-lantakkan berbagai tatanan kehidupan hampir seluruh dunia. Covid 19 adalah silent killer yang telah menyebabkan gelombang kematian melebihi dasyatnya gelombang tsunami Aceh tahun 2004 silam.
Rilis BPS untuk hasil Survey Sosial Ekonomi Nasional Maret 2020 menunjukkan bahwa angka  kemiskinan  Aceh  sebesar  14,99  persen.  Hal  yang  sangat  menggembirakan  adalah  di tengah  gempuran  pandemi  Covid  19,  Aceh  menorehkan  catatan  baik  penurunan  angka kemiskinan. BPS mencatat bahwa Aceh mengalami penurunan angka kemiskinan sebesar 0,31 poin dari 15,32 persen pada periode maret tahun 2019 yang mencapai 15,32 persen. Namun

## Info Artikel
Diterima: 15 Juni 2021
Disetujui: 20 September 2021
Terbit daring:
4 November 2021

## DOI: -
Sitasi: Fakhruddin., Nurdasila., Tasdik., & Alemina, Ema. (2022). Upaya Pengentasan Kemiskinan: Haruskah Fokus pada Perempuan?. Ecosains: Jurnal ilmiah ekonomi dan pembangunan, 10(2), 126-137.
poor people, analysis of independence, multiple classification analysis (MCA), additive linear assumptions
penduduk miskin, analisis independensi, analisis klasifikasi berganda, analisis linier aditif
demikian, pada Susenas September 2020 Aceh kembali mengalami guncangan, dimana Angka Kemiskinan Aceh melonjak kembali menjadi 15,43 persen.

## Gambar 1. Fluktuasi Persentase Penduduk Miskin Aceh 2015-2020 Sumber: BPS, Susenas (2020)
Sementara  itu,  berdasarkan  jumlah  penduduk  miskin,  dari  tahun  2015  sampai  dengan 2020  terus  mengalami  fluktuasi.  Meskipun  ada  periode  tertentu  terjadi  penurunan  angka kemiskinan,  namun  jumlah  penduduk  miskin  mengalami  kenaikan.  Hal  ini  diindikasikan sebagai akibat dari adanya pertambahan penduduk karena kembalinya para pekerja dari luar daerah (karena pandemi) atau karena naiknya persentase pertumbuhan penduduk Aceh.
Tujuan  penelitian  adalah  menemukan  karakteristik  penduduk  miskin  yang  berpeluang lebih  besar  untuk  keluar  dari  kemiskinan  serta  merumuskan  intervensi  yang  tepat  guna mengeluarkan penduduk dari kemiskinan.

## TINJAUAN LITERATUR
Merujuk  pada  pada  Laporan  Pelaksanaan  Penanggulangan  Kemiskinan  Aceh  Tahun  2020, kemiskinan di Aceh umumnya disebabkan oleh 5 (lima) faktor sebagai berikut: (1). Tingginya beban  pengeluaran  penduduk  miskin  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar  makanan  (beras, umbi-umbian,  ikan,  daging,  telur,  susu,  makanan  dan  minuman  jadi  serta  rokok  dan tembakau) dan kebutuhan non makanan (perumahan, pendidikan, bahan bakar, air, sanitasi, dan  pakaian  jadi);  (2).  Rendahnya  pendapatan penduduk  miskin  yang  kemudian  berakibat pada rendahnya pengeluaran untuk memenuhi standar hidup layak; (3). Rendahnya tingkat pendidikan dan ketrampilan penduduk miskin yang mengakibatkan rendahnya sumber daya manusia;  (4).  Tingginya  biaya  transaksi  ekonomi  (akibat  terbatasnya/mahalnya  biaya transportasi,  konektivitas  antar  wilayah,  serta  terbatasnya  ketersediaan  sarana  prasarana produksi); (5). Meningkatnya harga-harga bahan kebutuhan pokok strategis (yang ditandai dengan naiknya Garis Kemiskinan terus menerus)
Guna mempercepat penurunan angka kemiskinan, dibutuhkan intervensi yang tepat pada kelompok  yang  tepat.  Oleh  sebab  itu  dirasa  penting  untuk  dapat  mengetahui  karakteristik penduduk miskin yang memiliki peluang lebih besar untuk keluar dari kemiskinan.

## METODE PENELITIAN

## Analisis Inferensia
Analisis  inferensia  digunakan  untuk  mempelajari  hubungan  antara  variabel  bebas karakteristik penduduk miskin terhadap variabel terikat misalnya pendapatan pekerja miskin.
Dalam  hal  ini,  berbagai  karakteristik  demografi  dan  kondisi  perumahan  keluarga  dapat mempengaruhi variabel terikat.

## Analisis Independensi
Untuk mengetahui ketergantungan antara dua variabel dilakukan uji independensi. Statistik uji yang digunakan adalah Pearson Chi-Square. Uji ketergantungan dengan Likelihood Ratio juga digunakan karena dalam jumlah sampel yang besar, nilainya akan sama dengan Pearson Chi-Square (Santoso, 2010).
Hipotesis yang diuji adalah:
H0
: ada ketergantungan antara variabel terikat dengan variabel bebas.
H1 : tidak ada ketergantungan antara variabel terikat dengan variabel bebas. Dengan tingkat keyakinan 95 persen (α = 5%), maka H0 diterima jika nilai Asymp. Sig. (2 - sided), lebih besar dari 0,05 dan H0 ditolak jika nilai Asymp. Sig. (2-sided) lebih kecil dari 0,05.
Uji statistik lainnya yang digunakan untuk mengetahui besarnya hubungan antara dua buah variabel secara simetris atau tanpa menentukan salah satunya sebagai variabel terikat dan  yang  lainnya  sebagai  variabel  bebas,  akan  dilakukan  yaitu  dengan  statistik  uji  Phi, Cramer’s V dan Contingency Coefficient (Santoso, 20 10). Hipotesis nol (H0) yang digunakan adalah  tidak  ada  hubungan  antara  kedua  variabel.  Hipotesis  alternatifnya  (H1)  terdapat hubungan antara kedua variabel.
Tahap  analisis  tersebut  bertujuan  untuk  menguji  keterkaitan  masing-masing  variabel bebas (X) dengan variabel tak bebas (Y). Hasil uji ketergantungan lebih lanjut dapat digunakan sebagai  pertimbangan  untuk  memilih  variabel  yang  akan  dimasukkan  ke  dalam  model Multiple Classification Analysis atau biasa disingkat model MCA.

## Analisis Klasifikasi Berganda
Untuk  menganalisis  faktor-faktor penentu  yang mempengaruhi pendapatan  digunakan  alat analisis Multiple Classification Analysis (MCA) atau Analisis Klasifikasi Berganda. Andrews et. Al  (1973)  menyatakan  bahwa  MCA  adalah  suatu  metode  analisis  di  mana  variabel  bebas berskala kategorik dengan sebuah variabel terikat yang berskala numerik. Selain itu, MCA juga dapat menjelaskan hubungan linier dan non linier antara variabel bebas dan variabel terikat. MCA mensyaratkan data yang dianalisis harus berupa data individu.
Tabel MCA dapat dilihat sebagai suatu metode untuk lebih memaparkan hasil ANOVA, terlebih apabila interaksi antarfaktor tidak signifikan. Metode ini akan sangat berguna untuk melihat  bagaimana  suatu  sifat  individu  (variabel  atribut)  mempengaruhi  suatu  faktor  yang diteliti  dan  karenanya  harus  dikontrol.  Dengan  MCA  akan  dapat  dilihat  apakah  pengaruh variabel  atribut  tersebut  bersifat  mengganggu  atau  mendorong.  Dalam  hal  ini  MCA menguraikan pengaruh dari setiap kategori dari variabel terhadap grand mean dari faktor yang diteliti. Disyaratkan di sini bahwa faktor yang diteliti diukur secara interval sedangkan variabel prediktor diukur secara kategori.
Salah satu kegunaan yang penting dari MCA adalah melihat pengaruh dari satu prediktor terhadap  prediktor  yang  lain  dan  variabel  kontrol  pada  setiap  prediktor.  Dengan  melihat perubahan besaran ai, bj, ck, dan seterusnya sebelum dibebaskan dari prediktor lain, sesudah dibebaskan  dari  prediktor  lain,  dan  sesudah  dikontrol  dengan  variabel  atribut  maka  akan diketahui pengaruh murni dari setiap prediktor dan pengaruh dari variabel atribut.
Beberapa  kelebihan  MCA,  antara  lain  adalah  MCA  memiliki  kemampuan  untuk menunjukkan pengaruh masing-masing variabel bebas sebelum dan sesudah dikontrol oleh variabel bebas lain dan kovariat (variabel atribut).
Pengaruh setiap variabel bebas dalam persamaan MCA dapat dinyatakan dalam bentuk nilai  rata-rata  keseluruhan  dari  variabel  tidak  bebas  setelah  mengontrol  variabel-variabel lainnya.  Sebab  itu  adjusted  mean  score  atau  angka  rata-rata  yang  telah  disesuaikan  dapat dihitung  dan  akan  lebih  mudah  menginterpretasikannya  daripada  nilai  atau  koefisien  beta yang dihasilkan melalui analisis regresi dengan varibel dummy. Dalam analisis regresi dengan dummy variable,  ketika menyusun  persamaan  regresi,  salah satu  kategori  (kategori referen yang  bernilai  0)  harus  dikeluarkan  dari  analisis.  Dengan  demikian,  pada  kategori  yang dihilangkan  dari  analisis  regresi  tidak  akan  diperoleh  betanya,  padahal  koefisien-koefisien
beta lainnya dinyatakan  sebagai  penyimpangan dari kategori yang dihilangkan. Sebaliknya, koefisien MCA dihitung untuk seluruh kategori pada variabel bebasnya, yaitu dalam bentuk variabel berskala nominal dan dinyatakan sebagai penyimpangan dari angka rata-ratanya.
MCA  bebas  dari  pembatasan-pembatasan  penggunaan  skala  ukuran  untuk  variabel bebasnya,  artinya  variabel  bebas  dapat  berskala  ukuran  yang  paling  lemah  (nominal) (Andrews,  1973).  MCA  merupakan  analisis  lebih  lanjut  dari  tabel  ANOVA,  sehingga  model yang digunakan adalah model linier aditif. Secara matematik, Model MCA dapat ditunjukkan dengan persamaan sebagai berikut:
Y ijk... =  +A i +B j +C k +...+ e ijklmnop
di mana: Yijk... adalah  variabel terikat pada kategori ke-i variabel A, kategori ke-j variabel B, kategori  ke-k  variabel  C,  dan  seterusnya, adalah  rata-rata  keseluruhan  variabel terikat(Grand Mean), Ai adalah efek kategori ke-i dari variabel A, Bj adalah efek kategori ke-j dari variabel B, Ck adalah  efek kategori ke-k dari variabel C, eijk... adalah error untuk individu yang bersesuaian dengan Yijk..., Koefisien a i ˆ, b j ˆ, c k ˆ , ... adalah nilai estimasi dari parameter  model  dari  variabel  A,  B,  C,  dan  seterusnya  yang  dapat  dicari  dengan  metode kuadrat terkecil melalui persamaan normal:
Dimana: Ai adalah Nilai rata-rata dari Y untuk kasus pada kategori ke-i dari variabel bebas A atau variabel terikat yang diperoleh pada kategori ke-i pada variabel A. Wi adalah banyaknya individu/amatan katagori ke-i pada variabel A,  Hal yang sama juga berlaku pada variabel B, C, D, dan seterusnya.

## Asumsi Linear Aditif
Merujuk pada teori Andrews, dkk (1973), sebelum menggunakan metode MCA lebih lanjut, ada asumsi yang harus dipenuhi terlebih dahulu, yaitu simple linear additivity, artinya setiap variabel bebas yang mempengaruhi variabel tidak bebasnya tidak saling berinteraksi. Dengan kata lain tidak ada variabel bebas yang merupakan pengganti atau bagian dari variabel bebas lainnya.  Untuk  menguji  asumsi  ada/tidaknya  interaksi  antara  pasangan  variabel  bebas, digunakan  prosedur  pengujian  dengan  Anova.  Nilai  nyata  F  (p-value)  pada  tabel  Anova dibandingkan deng an nilai α atau tingkat signifikansi sebesar 5 persen. Hipotesis yang akan diuji adalah sebagai berikut: H0 : Tidak ada interaksi antara pasangan variabel bebas H1: Ada interaksi antara pasangan variabel bebas H0 akan ditolak jika nilai signifikansi F kurang dari 5 persen, sebaliknya H0 akan diterima jika nilai signifikansi lebih dari 5 persen. Secara sistematis pengujian interaksi yang dilakukan, dirincikan dalam tiga tahap, yaitu:

## Menguji nilai F
Jika nilai signifikansi F < 5 persen, berarti ada interaksi antar variabel yang diuji (pengujian dilanjutkan pada tahap ke- 2). Jika nilai signifikansi F  ≥ 5%, berarti tidak ada interaksi antar variabel yang diuji (pengujian asumsi cukup sampai tahap ini) Menghitung rasio terhadap main effect
𝑅𝑎𝑠𝑖𝑜 = 𝑆𝑆 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑎𝑛𝑡𝑎𝑟 𝑝𝑎𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑣𝑎𝑟 𝑏𝑒𝑏𝑎𝑠 (𝐴𝐵) 𝑆𝑆 𝑚𝑎𝑖𝑛 𝑒𝑓𝑓𝑒𝑐𝑡 Jika  hasil  rasio  >  10  persen,  berarti  ada  interaksi  antar  variabel  yang  diuji  yang  tidak  bisa diabaikan, dan pengujian dilanjutkan pada tahap ketiga. Sebalik nya hasil rasio  ≤ 10 persen, maka interaksi antar variabel yang diuji dapat diabaikan dan pengujian asumsi berhenti.

## Menghitung rasio terhadap total
𝑅𝑎𝑠𝑖𝑜 = 𝑆𝑆 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑎𝑛𝑡𝑎𝑟 𝑝𝑎𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑣𝑎𝑟 𝑏𝑒𝑏𝑎𝑠 (𝐴𝐵)
𝑆𝑆 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 Jika  rasio  >  1  persen,  berarti  ada  interaksi  antar  variabel  yang  diuji,  dan  analisis  dengan menggunakan  MCA  tidak  dapat  dilakukan. Jika  rasio  ≤  1  persen,  berarti  interaksi  antar variabel yang diuji  boleh diabaikan atau dapat dikatakan interaksi benar-benar tidak ada dan asumsi model aditif dapat terpenuhi.
Bila terjadi interaksi yang signifikan antar variabel yang diuji, salah satu variabel bebas yang  mempunyai  pengaruh  utama  (main  efect)  paling  rendah  dikeluarkan  dari  analisis. Demikian seterusnya sehingga  diperoleh Anova yang tidak lagi mengandung interaksi yang signifikan (Andrews, 1973).

## Koefisien Eta, Beta, dan R2
Pada tabel MCA, semua pengaruh diekspresikan sebagai deviasi-deviasi dari rata-rata akhir. Dalam tabel juga dihasilkan nilai Eta dan Beta yang merupakan koefisien korelasi.
Eta (η) adalah nilai keeratan hubungan suatu variabel bebas dengan variabel tidak  bebas sebelum  diperhitungkan  variabel  bebas  lainnya,  sedangkan  Beta  (β) adalah nilai eta setelah dibebaskan dari pengaruh prediktor lain dan variabel atribut (variabel kontrol). Selanjutnya keeratan hubungan masing-masing variabel bebas disebut juga korelasi parsial. Perhitungan eta dan beta adalah sebagai berikut:
Koefisien Eta (η)
di mana, ηi adalah korelasi parsial variabel bebas ke-I, JKGi = jumlah kuadrat antar kategori variabel ke-i
Dimana,  JKT adalah jumlah kuadrat total, adalah rata-rata kategori ke-j variabel ke-I, adalah rata-rata total (Grand Mean), dan n adalah banyak kasus kategori ke-j variable ke- i.
Koefisien Beta (β)
di  mana, β i  adalah  korelasi  parsial  adjusted  variable  ke-I,  JKSi  adalah  jumlah  kuadrat adjusted antar variable kategori ke-i.
Besarnya  variasi  variabel  terikat  yang  dapat  diterangkan  oleh  variabel  bebasnya  dapat diketahui dari nilai koefisien determinasi R2. Seperti koefisien eta dan beta, untuk R2 dapat dihitung sebelum adjusted. Perhitungan proporsi variasi dari variabel tidak bebas yang dapat dijelaskan  oleh  variabel  bebasnya  masih  memasukkan  unsur  variabel  bebas  yang  masih dipengaruhi  faktor variabel bebas  lainnya.  Sedangkan  R2  adjusted  dalam  penghitungannya sudah memasukkan unsur variabel bebas yang tidak dipengaruhi oleh faktor lain.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik Responden
Berdasarkan data hasil pendataan responden penelitian penduduk miskin seperti terlihat pada Tabel 1. Diperoleh gambaran responden terdiri atas 156 keluarga yang terdiri dari 597 individu. Yaitu sejumlah 308 laki-laki dan 289 perempuan, namun untuk karakteristik lain, beberapa individu tidak terisi (nonrespon).

## Tabel 1. Responden Menurut Karakteristik
Karakteristik Jumlah Persentase % Jenis Kelamin Laki-laki 308 51.59% Perempuan 289 48.41% Umur (tahun) <20 176 32.90% 20-29 110 20.56% 30+ 249 46.54% Status kerja tidak bekerja 332 55.61% Bekerja 265 44.39% Luas lantai (m 2 ) <= 45 499 86.03% > 45 81 13.97% Menerima bantuan sosial Ya 387 74.57% Tidak 132 25.43%

## Sumber: Data Survei 2021 (diolah)
Apabila  dilihat  dari  sisi  jenis  kelamin,  sebanyak  52  persen  individu  tercatat  berjenis kelamin laki-laki dan 48 persen lainnya adalah kaum perempuan. Dari sisi usia, sebanyak 47 persen berumur 30 tahun atau lebih, serta 33 persen lainnya berumur kurang dari 20 tahun. Sebanyak 44 persen responden menyatakan bekerja, berbanding 56 persen lainnya yang tidak bekerja. Sebagian besar dari mereka (86 persen) tinggal dalam rumah yang lantainya paling besar 45 meter persegi. Demikian pula kebanyakan dari mereka memperoleh bantuan sosial (75 persen).

## Analisis Klasisfikasi Berganda atau Multiple Classification Analysis (MCA)
MCA (Multiple Classification Analysis) digunakan untuk mengetahui main effect (pengaruh utama)  setiap  variabel  bebas  terhadap  variabel  tidak  bebas  baik  sebelum  maupun  setelah pengaruh variabel lain dibebaskan dalam analisis. Besarnya pengaruh variabel bebas dapat ditunjukkan pada perbedaan rata-rata pendapatan dan juga sampai pada besarnya korelasi setiap variabel bebas (korelasi parsial/beta) dan koefisien determinasi (R2).

## Main Effect dan Signifikasi Model
Main effect atau pengaruh utama adalah pengaruh langsung variabel bebas terhadap variabel tidak  bebas  (Ghozali,  2003).  Sama  halnya  seperti  pengujian  perbedaan  rata-rata  yang menggunakan Tabel Anova, demikian juga berlaku pada pengujian main effect dari masing- masing variabel bebas model MCA.
Berdasarkan  Tabel  2.  dalam  taraf  kepercayaan  5  persen,  tidak  semua  variabel  bebas signifikan. Setidaknya dalam 4 variabel terdapat perbedaan rata-rata pendapatan per kapita responden  (penduduk  miskin),  yakni  pada  variabel  umur,  status  bekerja,  luas  lantai,  dan bantuan sosial. Sementara variabel jenis kelamin secara parsial tidak berpengaruh nyata pada pendapatan per kapita responden.
Selain  itu,  pengujian  keberartian  model  yang  memuat  semua  variabel  bebas  juga dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut:
H0 : efek variabel bebas secara simultan adalah tidak berarti dalam model H1 : efek variabel bebas secara simultan adalah berarti dalam model
Tabel 2.

## Main Effect Variabel Bebas terhadap Pendapatan
ANOVAa,b Hierarchical Method Sum of Squares df F Sig. Main Effects (Combined) 6 11.765 .000 Jenis Kelamin 1 .621 .431 umur 2 3.597 .028 Status kerja 1 4.948 .027 Luas lantai 1 33.068 .000 menerima bantuan sosial 1 24.758 .000
Sumber: Data Survei 2021 (diolah)
Hasil Anova di atas menunjukkan bahwa p-value combined pengujian adalah signifikan, sehingga diputuskan untuk menolak H0  dan dapat disimpulkan bahwa efek variabel bebas secara  simultan  adalah berarti  dalam  model. Hal  ini  bisa  dipahami  karena  pengujian  main effect masing-masing variabel bebas memberikan pengaruh yang nyata terhadap pendapatan.

## Uji Asumsi Linier Aditivity
Karena model MCA mensyaratkan tidak ada interaksi di antara variabel bebas (linier aditif), maka  sebelum  analisis  dilakukan  terlebih  dahulu  dilihat  ada  tidaknya  interaksi  di  antara variabel bebas dengan menggunakan Tabel Anova.
Hipotesis yang diajukan dalam pengujian asumsi ini adalah: H0 : Tidak ada interaksi antara kedua variabel bebas H1 : Ada interaksi antara kedua variabel bebas Dua variabel bebas dikatakan memiliki interaksi bila p-value pengujian dari kedua variabel bebas tersebut lebih kecil dari α = 0,05.
Berdasarkan  Tabel  Anova,  diperoleh  p-value  masing-masing  pasangan  variabel  bebas yang diuji seperti Tabel 3. Berdasarkan hasil pengujian tahap I, dapat dinyatakan bahwa dari 10  interaksi  yang  terjadi,  interaksi  antara  jenis  kelamin  dan  luas  lantai,  jenis  kelamin  dan bantuan sosial, dan luas lantai dan bantuan sosial, tidak memenuhi asumsi linier aditif. Oleh karena masih terdapat interaksi antar variabel, maka perlu dilakukan pengujian tahap kedua, apakah interaksi yang terjadi benar-benar nyata atau interaksi yang terjadi dapat diabaikan. Pada tahap ini yang perlu dilakukan adalah menghitung rasio antara jumlah kuadrat pasangan variabel bebas yang berinteraksi tersebut dengan jumlah kuadrat main effect.

## Tabel 3.

## Hasil Uji Linier Aditif antara Variabel Bebas
Hierarchical Method F Sig. Keputusan (Combined) 2.689 .001 Jenis Kelamin  * umur .034 .966  Tolak H0 Jenis Kelamin  * status kerja .008 .929  Tolak H0 Jenis Kelamin  * luas lantai 3.851 .050  Terima H0 Jenis Kelamin * menerima bantuan sosial 4.667 .031  Terima H0 umur * status kerja .040 .961  Tolak H0 umur * luas lantai 1.859 .157  Tolak H0 umur * menerima bantuan sosial .952 .387  Tolak H0 Status kerja * luas lantai 1.167 .281  Tolak H0 Status kerja * menerima bantuan sosial 3.474 .063  Tolak H0 Luas lantai * menerima bantuan sosial 25.842 .000  Terima H0

## Sumber: Data Survei 2021 (diolah)
Setelah dilakukan pengujian tahap II (Tabel 4), ternyata masih ditemukan pasangan variabel yang  saling  berinteraksi  dimana  rasio  terhadap  main  effect  lebih  besar  dari  10  persen  dan harus dilakukan uji tahap III.

## Tabel 4. Hasil Uji Linier Aditif Antara Variabel bebas Tahap II
Hierarchical Method F Rasio thd Main effect Batas Rasio Keputusan Jenis Kelamin  * luas lantai 3.851 0.102309399 .10 Terima H0 Jenis Kelamin * bantuan sosial 4.667 0.123979661 .10 Terima H0 Luas lantai * bantuan sosial 25.842 0.686561703 .10 Terima H0

## Sumber: Data Survei 2021 (diolah)
Berdasarkan hasil uji tahap III yaitu dengan menghitung rasio jumlah kuadrat pasangan variabel bebas terhadap jumlah  kuadrat total (sebagaimana Tabel 5) diperoleh hasil bahwa rasio ke tiga pasangan variabel bebas masih dibawah 1 persen. Hal ini berarti interaksi dapat diabaikan,  dengan  kata  lain  model  MCA  dapat  dilanjutkan  dengan  menggunakan  semua variabel bebas tersebut.

## Tabel 5.

## Hasil Uji Linier Aditif Antara Variabel bebas Tahap III
Hierarchical Method F Rasio thd Total Batas Rasio Keputusan Jenis Kelamin  * luas lantai 3.851 0.0073426 .010 Tolak H0 Jenis Kelamin * menerima bantuan sosial 4.667 0.0088979 .010 Tolak H0 Luas lantai * menerima bantuan sosial 25.842 0.0492736 .010 Terima H0

## Sumber: Data Survei 2021 (diolah)

## Pengaruh Karakteristik Demografi Terhadap Pendapatan
Besarnya  pengaruh  setiap  variabel  bebas  yang  masih  dipengaruhi  oleh  variabel  bebas  lain ditunjukkan oleh nilai eta (η), sedangkan pengaruh setiap variabel bebas terhadap pendapatan pekerja miskin setelah dibebaskan dari pengaruh variabel lain ditunjukkan oleh nilai beta (β). Variabel bebas yang mempunyai nilai beta yang paling besar dapat dikatakan sebagai variabel yang memiliki pengaruh paling besar terhadap pendapatan pekerja miskin bila dibandingkan dengan variabel bebas lainnya.
Berdasarkan Tabel 2, dari hasil MCA terlihat bahwa pada kategori responden, variabel bebas  luas  lantai  mempunyai  efek  paling  besar  terhadap  pendapatan  per  kapita  bila dibandingkan  dengan  variabel  bebas  lainnya  baik  sebelum  atau  sesudah  dibebaskan  dari pengaruh variabel lain. Hal ini ditunjukkan dengan nilai eta dan beta yang dihasilkan yakni sebesar  0,262  dan  0,356.  Besarnya  pengaruh  luas  lantai  rumah  tinggal  antara  lain diindikasikan oleh kemampuan penduduk secara ekonomi karena mampu menempati rumah tanggal  yang  cukup  memadai,  dimana  dibutuhkan  dana  yang  cukup  besar  untuk membiayainya.

## Tabel 6. Pengaruh Variabel Bebas Terhadap Pendapatan
Variabel Eta (η) Beta (β) Adjusted for Factors Pendapatan Jenis Kelamin .034 .041 Umur .119 .088 Status kerja .110 .096 Luas lantai .262 .356 Bantuan sosial .087 .243

## Sumber: Data Survei 2021 (diolah)
Pengaruh  yang  cukup  besar  lainnya  disebabkan  oleh  variabel  status  kerja  dengan  beta sebesar 0.096 dan nilai eta sebesar 0,11. Sementara umur mempunyai nilai beta 0,088 dan pengaruh eta sebesar 0,119.
Hal  berbeda  terjadi  pada  saat  kita  lihat  pengaruh  variabel  bebas  bantuan  sosial.  Saat pengaruh  variabel  bebas  lainnya  belum  dibebaskan,  variabel  bantuan  sosial  hanya berpengaruh  0,087.  Namun,  pada  saat  variabel  lainnya  dibebaskan  justru  pengaruhnya meningkat drastis menjadi  0,243.  Barangkali  fenomena  ini dapat mudah  dipahami,  karena
saat  variabel  lainnya  tidak  berpengaruh  pada  pendapatan  per  kapita,  maka  bantuan  sosial sangat menentukan.

## Interpretasi Pengaruh Karakteristik Responden terhadap Pendapatan
Berdasarkan  penjelasan sebelumnya,  penghitungan  dengan  Multiple  Classification  Analysis (MCA)  diperoleh  besaran  pengaruh  masing-masing  variabel  bebas  terhadap  variabel  tidak bebas pendapatan per kapita per bulan yang ditunjukkan dengan besaran koefisien eta dan beta.  Selanjutnya  akan  dibahas  bagaimana  pengaruh  variabel  bebas  tersebut  berdasarkan kategori dari masing-masing variabel bebas. Tabel di bawah ini akan membantu menjelaskan bagaimana pengaruh variabel berdasarkan kategori masing-masing terhadap pendapatan.
Tabel 7.

## Hasil Penghitungan MCAT
Independent Variables % N Predicted Mean Unadjusted Jenis Kelamin Laki-laki 50.47 445545 Perempuan 49.53 460022 umur <20 33.18 427622 20-29 21.80 434177 30+ 45.02 480180 Status kerja tidak kerja 55.69 432082 kerja 44.31 478644 Luas lantai <= 45 84.83 429392 > 45 15.17 583177 Menerima bantuan sosial Ya 78.91 462162 Tidak 21.09 417368
Sumber: Data Survei 2021 (diolah)
Berdasarkan hasil penghitungan MCA di atas menunjukkan bahwa rata-rata pendapatan per kapita responden laki-laki lebih rendah dibandingkan perempuan baik sebelum maupun sesudah dibebaskan dari pengaruh faktor lain. Pendapatan per kapita perempuan Rp 460.022, lebih tinggi daripada pendapatan laki-laki yang sebesar Rp 445.545.
Berdasarkan kelompok umur, pendapatan per kapita responden usia dibawah 30 tahun lebih  rendah  daripada  responden  yang  berusia  30  tahun  keatas.  Responden  usia  30  tahun keatas lebih besar sekitar Rp 17 ribu  dibandingkan rata-rata pendapatan secara umum (Rp 480.180). Sementara responden kelompok umur 20-19 tahun lebih rendah Rp 30 ribu lebih daripada rata-rata pendapatan pada umumnya.
Pengaruh  kegiatan  status  bekerja  terhadap  pendapatan  per  kapita  dapat  ditunjukkan dengan hasil  MCA  bahwa  pada  saat telah  dibebaskan  dari pengaruh  faktor  lain, responden yang  bekerja  cenderung  mempunyai  pendapatan  lebih  tinggi  (Rp  478.644)  dibandingkan responden  yang  tidak  bekerja.  Selisih  pendapatan  antara  keduanya  mencapai  Rp  46.562. Responden yang tidak bekerja lebih rendah Rp 18 ribu daripada rata-rata pendapatan secara umum. Sebaliknya, pendapatan responden yang bekerja bertambah hampir Rp 23 ribu.
Responden  yang  mempunyai  luas  lantai  rumah  lebih  luas  (>45m2),  ternyata berpendapatan lebih besar daripada rata-rata responden yang luas lantainya paling luas 45 m2. Jika diperhatikan lebih jauh, terdapat selisih Rp 153.785 antara responden yang luas lantai rumah tinggalnya ≤45 m2 dengan responden yang luas lantai rumah tinggalnya leb ih dari 45 meter persegi.
Pendapatan  per  kapita  responden  yang  mempunyai  luas  lantai  rumah  tinggalnya  lebih dari  45meter  persegi,  mengindikasikan  bahwa  mereka  cenderung  lebih  mampu  secara ekonomi  daripada  kelompok  lainnya.  Tanpa  melihat  kepemilikan  rumah  tanggal  pun, setidaknya hal ini memperlihatkan kemandirian ekonomi lebih baik.
Responden  yang  menerima  bantuan  sosial  nyata-nyata  mempunyai  pendapatan  per kapita per bulan lebih tinggi daripada responden yang tidak menerima bantuan sosial. Hal ini sangat mudah dipahami, karena mereka yang memperoleh bantuan sosial berarti memperoleh tambahan pendapatannya. Responden yang memperoleh bantuan sosial bertambah lebih dari Rp 26 ribu, sebaliknya yang tidak memperoleh bantuan sosial lebih rendah Rp 99 ribu per bulan.

## Model Aditif Pendapatan Pekerja Miskin
Berdasarkan  uraian  hasil  MCA  pada  bahasan  sebelumnya,  selanjutnya  dapat  kita  lihat pengaruh aditif dari variabel bebas menurut kategori berdasarkan deviasi adjusted.
Model aditif pendapatan terbentuk adalah sebagai berikut:
Y  =  452715  +  JENIS_KELAMINi  +  UMURl  +  STATUS_KERJAk  +  LUAS_LANTAIl  + BANTUAN_SOSIALm
Dimana  kombinasi  pengaruh  kategori  dari  masing-masing  variabel  bebas  akan menghasilkan berbagai kombinasi rata-rata pendapatan yang diperoleh oleh seseorang (dalam hal  ini  responden  penduduk  miskin).  Berdasarkan  model  tersebut,  maka  seseorang  akan memperoleh  pendapatan  tertinggi  jika:  (1).  Berjenis  kelamin  perempuan;  (2).  Berumur  30 tahun keatas; (3). Bekerja; (4). Rumah tinggalnya berluas lantai 45 m2 atau lebih, dan; (5). Menerima bantuan sosial.
Dengan  karakteristik  demikian,  seseorang  responden  (yang  merupakan  penduduk miskin)  akan  memperoleh  pendapatan  sebesar  Rp.  653.325,-.  Sedangkan  pendapatan terendah  dari  responden  dalam  kajian  survei  ini  adalah  sebesar  Rp.  341.150,-.  Pendapatan tersebut diperoleh pada kondisi dimana karakteristiknya adalah: (1). Berjenis kelamin laki- laki; (2). Berumur 20-29 tahun; (3). Tidak bekerja; (4). Rumah tinggalnya berluas lantai ≤ 45 m2, dan; (5). Tidak menerima bantuan sosial.

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  kesimpulan  yakni  karakteristik penduduk  miskin  yang  berpotensi  mendapatkan  pendapatan  tertinggi  jika  memiliki karakteristik:  Berjenis  kelamin  perempuan;  Berumur  30  tahun  keatas;  Bekerja;  Rumah tinggalnya  berluas  lantai  45  meter  persegi  atau  lebih,  dan;  Menerima  bantuan  sosial. Sementara  karakteristik  yang  penduduk  yang  sulit  keluar  dan  kemiskinan  adalah  Berjenis kelamin  laki-laki;  Berumur  20-29  tahun;  Tidak  bekerja;  Rumah  tinggalnya  berluas  lantai kurang dari 45 meter persegi, dan; Tidak menerima bantuan sosial.

## DAFTAR RUJUKAN
Andrews, Frank et al (1973): Multiple Classification Analysis. A Report on a Computer Program for Multiple Regression Using Categorical Predictors. Second Edition. The University of Michigan.Andersson, M., Engvall, A., & Kokko, A. (2006). Determinants of poverty in Lao DPR. Working Paper 223.
Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  (2021).  Persentase  Penduduk  Miskin  September  2020  naik menjadi 10,19 persen. https://www.bps.go.id/pressrelease/2021/02/15/1851/ persentase-penduduk-miskin-september-2020-naik-menjadi-10-19-persen.html
Bappeda Aceh. Laporan Pelaksanaan Penanggulangan Kemiskinan Aceh Tahun 2020
Ghozali, Imam. 2013. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 21 Update PLS Regresi. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Purwantini,  T.  B.,  &  Rusastra,  I.  W.  (2015).  Dinamika  Kemiskinan  Rumah  Tangga.  In Indonesian Agency for Agricultural Research and Development. Indonesian Agency for Agricultural Research and Development.
Ravallion,  M.  and  S.  Chen  (2007).  China’s  (Uneven)  Progress  against  Poverty.  Journal  of Development Economics, 82(1), 1 – 42.
Santoso, Singgih. (2010). Statistik Parametrik. PT. Elex Media Komputindo, Jakarta.Sayogyo. 2000. Kemiskinan dan Indikator Kemiskinan. Gramedia. Jakarta.
TNP2K.  (2012).  Kebijakan  Percepatan  Penanggulangan  Kemiskinan.  Rapat  Kerja  Teknis TNP2K, 2 – 3.
TNP2K.  (2010).  Penanggulangan  Kemiskinan:  Situasi  Terkini,  Target  Pemerintah,  dan Program Percepatan. Jakarta.
Todaro,  M.  P.,  &  Smith,  S.  C.  (2006).  Pembangunan  Ekonomi  Jilid  1  Edisi  Kesembilan. Erlangga.
Van Den Berg. (2001). Economic Growth and Development. McGraw-Hill.
World Bank (2000). World Development Report 2000/2001: Attacking Poverty. Washington, DC: World Bank.
World Bank (2006). Making the New Indonesia Work for the Poor. The World Bank