## PENERAPAN REGRESI LOGISTIK HIERARKI BINER UNTUK MENENTUKAN DETERMINAN KEMISKINAN DI BENGKULU DENGAN MENGGUNAKAN INDEKS AKSESIBILTAS SARANA UMUM (IASU) SEBAGAI VARIABEL KENTEKSTUAL
Yoga Dwi Nugroho
Sekolah Tinggi Ilmu Statistik, Jl.Otto Iskandardinata no.64 C, Jakarta
Email : yogadwinugroho26@gmail.com

## ABSTRACT
Poverty is the condition which a person or community is being not able to fulfill basic needs  in  various  dimension  of  life.  Bengkulu  is  a  province  that  located  in  the  west  of Indonesia  and has  high  levelof poverty.  Eradicating  poverty needs a right policy  from the  government  and  therefore  proper  data  analysis  for  knowing  the  determinants  of poverty.  This  study  aim  to  analyze  poverty  pattern  and  knowing  the  determinant  of poverty  in  Bengkulu  province  using  binary  hierarcy  logistic  regression.  There  are  six independent variables for first level (household) : area classification, size of family, sex of household head, age of household head, job of household head and the education of household  head.  Variable  for  second  level  (regency)  is  accessibility  of  public  facility index  (IASU)  as  contextual  variable.  Dependent  variabel  is  the  status  of  poverty According  to  the  study,  the  significant  variables  as  determinant  of  poverty  are  size  of family, sex of household head, education of household head and IASU.
Keywords : Poverty, IASU, Binary Hierarchy Logit Regression

## PENDAHULUAN
World Bank menyatakan bahwa “Poverty  is  pronounced  deprivation  in well-being.” (Kemiskinan  adalah  keadaan kehilangan  kesejahteraan).  Fenomena kemiskinan  merupakan  suatu  fenomena yang  menjadi  permasalahan  serius  yang dihadapi  oleh  hampir  setiap  negara  di dunia. Hal ini disebabkan karena kemiskinan  dapat  memengaruhi  berbagai aspek  dalam  kehidupan  masyarakat. Pernyataan  ini  didukung  oleh  [8], kemiskinan  adalah  penyebab  utama kelaparan,  keterlantaran,  marginalisasi, dan  penyakit  sosial  lainnya  di  seluruh dunia.  Melihat  banyaknya  aspek  yang dipengaruhi oleh kemiskinan, maka tidak salah  bahwa  fenomena  kemiskinan  ini
menjadi  salah  satu  masalah  utama  yang diperangi oleh negara-negara di dunia.
Kemiskinan  menjadi  fokus  utama untuk  dientaskan  karena  kemiskinan tidak  hanya  terjadi  pada  satu  generasi saja,  tetapi  juga  bisa  menjalar  ke generasi-generasi  berikutnya.  Fenomena kemiskinan  yang  terjadi  secara  terus- menerus  dari  generasi  ke  generasi merupakan  sebuah  indikasi  terjadinya fenomena  yang disebut dengan lingkaran setan  kemiskinan (vicious  circle  of poverty). Oleh  karena  itu,  pengentasan kemiskinan  merupakan  hal  yang  sangat penting  untuk  dilakukan.  Pengentasan kemiskinan  menjadi  fokus  utama  oleh negara-negara  di  dunia.  Hal  ini  sesuai dengan  amanat Sustainable  development goals(SDGs) yaitu no  poverty yang diletakkan  sebagai  fokus  utama.  Poin
inilah  yang  menjadi  landasan  negara- negara di seluruh dunia untuk
mengentaskan kemiskinan,
tidak
terkecuali Indonesia.
Program pengentasan kemiskinan merupakan  tanggung  jawab  pemerintah dalam  upaya  peningkatan  kesejahteraan masyarakat.  Hal  ini  sesuai  dengan Undang-Undang  Dasar  1945  pasal  27 ayat  2  menyatakan  bahwa  setiap  warga negara  berhak  atas  pekerjaan  dan penghidupan  yang  layak.  Dasar  hukum inilah  yang  menjadi  dasar  Pemerintah Republik  Indonesia  dalam  pengentasan kemiskinan, termasuk
Pemerintah
Provinsi  Bengkulu.  Hal  ini  dituangkan dalam  Rancangan  Pembangunan  Jangka Menengah  Daerah  (RPJMD)  Provinsi Bengkulu  tahun  2016-2021  pada  poin pertama,  yaitu  pengentasan  kemiskinan dan  meretas  ketertinggalan.  Hal  ini membuktikan keseriusan pemerintah
Provinsi
Bengkulu dalam upaya mengentaskan kemiskinan. Provinsi Bengkulu  merupakan  salah  satu  provinsi di Indonesia yang mempunyai presentase kemiskinan  yang  tinggi.  Presentase kemiskinan di Bengkulu sebesar
17,88persen  tahun  2015  yang  berada  di atas presentase kemiskinan nasional yaitu sebesar  11,22  persen.  Provinsi  Bengkulu menempati urutan pertama dengan presentase tertinggi di kawasan Indonesia bagian  Barat  untuk  tahun  2015.  Jika ditelaah  dari  tahun  ke  tahun  mulai  tahun 2011  sampai  tahun  2017  presentase kemiskinan di Provinsi Bengkulu cenderung stagnan.

## Sumber: Badan Pusat Statistik
Gambar 1 . Perbandingan Antara Persentase Penduduk Miskin di Bengkulu dan  Indonesia Periode Maret 2011-2017 Berdasarkan  Grafik  1,  terlihat  bahwa dari tahun 2011 hingga 2017, persentase penduduk  miskin  di  Provinsi  Bengkulu selalu  berada  di  atas  persentase  rata-rata secara  nasional.  Hal  ini  menandakan bahwa terdapat permasalahan kemiskinan  yang  terjadi  di  Provinsi Bengkulu  ini selama bertahun-tahun dan belum  terselesaikan  sampai  sekarang. Fenomena  ini  juga  mengindikasikan bahwa  permasalahan  kemiskinan  di Provinsi  Bengkulu  ini  sudah  menjadi masalah  yang  berlarut-larut  dan  perlu diatasi  sesegera  mungkin.  Hal  inilah yang  melatarbelakangi  penulis  untuk melakukan penelitian.
Penelitian bertujuan  untuk  mengetahui  gambaran kemiskinan  dan  determinan  kemiskinan di Provinsi Bengkulu. Penelitian dilakukan  dengan  menggunakan  regresi logistik  biner  hierarki  dengan  level pertama  adalah  rumah  tangga  dan  level kedua adalah kabupaten. Adapun variabel  kontekstual  yang  digunakan adalah  Indeks  Aksesibilitas  Sarana Umum  (IASU)  yang  dihitung  dengan menggunakan Principel Component Analysis (PCA).

## METODE PENELITIAN

## Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  data  sekunder.  Data  sekunder merupakan  data  yang  didapatkan  dari mengumpulkan  dokumen  atau  catatan yang mendukung dalam penelitian ini.Adapun  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  terbagi  atas  data  untuk membangun  Indeks  Aksesibilitas  Sarana Umum (IASU) dan determinan kemiskinan di Provinsi Bengkulu. Indeks  Aksesibilitas  Sarana  Umum
(IASU)  dibangun  oleh  beberapa  variabel yang  bersumber  dari  Provinsi  Bengkulu dalam Angka tahun 2016 yang dipublikasikan oleh Badan Pusat Statistik. Adapun variabel yang
digunakan disajikan pada Tabel 1 sebagai berikut. Tabel 1 . Variabel-variabel pembentuk IASU Indikator Variabel Sarana Ekonomi X 1 Jarak ke Pusat Kota (km) X 2 Jumlah Koperasi Sarana Pendidikan X 3 Fasilitas pendidikan (sekolah) X 4 Tenaga Pendidik X 5 Peserta didik Sarana Kesehatan X 6 Fasilitas Kesehatan X 7 Tenaga Medis Dalam penentuan determinan kemiskinan dikumpulkan variabel-variabel yang bersumber  dari  Data  KOR  SUSENAS tahun  2015  dan  IASU  yang  merupakan hasil pengolahan dari Principal Component  Analysis  (PCA). Adapun variabel  yang  dikumpulkan  disajikan pada Tabel 2 sebagai berikut : Tabel 2 . Variabel-variabel Penelitian Determinan Kemiskinan Variabel Keterangan Skala Sumber Level 1 (Rumah Tangga) Y Status Kemiskinan 1 = Miskin
0 = Tidak Miskin Nominal SUSENAS KOR X 1 R105 = Klasifikasi Daerah
1 = Perdesaan
0 = Perkotaan Nominal X 2 R301 = Banyak ART Rasio X 3 R405 = Jenis Kelamin KRT 1 = Perempuan 0 = Laki-laki Nominal X 4 R407 = Umur KRT Rasio X 5 StatKRT = Status Pekerjaan KRT 1 = Informal 2 = Formal Nominal X 6 PendKRT = Pendidikan yang ditamatkan KRT 1 = dibawah SMA 2 = SMA keatas Ordinal Level 2 (Kabupaten) Z Indeks  Aksesibilitas  Sarana  Umum (IASU) Rasio Pengolahan

## HASIL PENELITIAN
Indeks  Aksesibilitas  Sarana  Umum (IASU)
Indeks  Aksesibilitas  Sarana  Umum (IASU)  sebagai  variabel  kontekstual berkaitan  dengan  salah  satu  determinan kemisikinan  yaitu  dimensi  aksesibilitas
dalam hierarki community level.
Aksesibilitas  adalah  usaha  pergerakan fisik  dari  seseorang  untuk  mendapatkan pelayanan  atau  melakukan  kegiatan  [3] yang tercermin dalam sarana pendidikan, sarana  ekonomi  dan  sarana  kesehatan. Ketiga  komponen  tersebut  sering  disebut sebagai sarana umum.
Tabel 3 . KMO dan Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,512 Bartlett’s Test of Sphericity Approx. Chi- Square 50,992 Df 21 Sig. 0,000 Sumber:  SUSENAS  KOR  2015  (diolah  dengan
SPSS V.23)
Berdasarkan Bartlett’s  Test  of  Sphericity pada Tabel  3. , nilai  sig=0,000<0,05 menunjukkan  bahwa  matriks  korelasi bukan merupakan matriks identitas sehingga dapat dilakuakn analisis komponen  utama.  Disamping  itu,  nilai KMO  yang  dihasilkan  0.512  nilai tersebut  menunjukkan  “data cukup baik” sehingga  layak  untuk  dilakukan  analisis faktor.  Untuk  menentukan  beberapa faktor yang dipakai menjelaskan keragaman  total  maka  dilihat  dari  besar nilai eigen  value nya.  Nilai eigen yang lebih  dari  satu (eigen  value>1) adalah komponen  yang  dipakai.  Terlihat  bahwa pada screeplot pada  gambar  3  terdapat dua faktor dengan eigen value nya Faktor 1  sebesar  3,918  dan  Faktor  2  sebesar 1,470.  Adapun  keragaman  yang  dapat dijelaskan  oleh  Faktor  1  sebesar  55,968 persen dan Faktor 2
sebesar
21.006persen    Total variance yang terjelaskan adalah 76,974persen. Berdasarkan  alasan eigen  value kedua
faktor  yang  lebih  dari  1  dan  besarnya presentase kumulatif kedua faktor sebesar 76,974 persen, dapat
disimppulkan  bahwa  kedua  faktor  sudah cukup  mewakili  keragaman  variabel- variabel asal.
Sumber: SUSENAS KOR 2015(diolah dengan SPSS V.23)
Gambar 3 . Screeplot Tabel output component matrix menunjukkan  besarnya  korelasi  tiap variabel  dalam  faktor  yang  terbentuk.
Bila dilihat variabel-variabel yang berkorelasi  terhadap  setiap  faktornya, ternyata loading  faktor yang  dihasilkan belum  memberikan  arti  sebagaimana yang diharapkan. Seperti variabel
X 6 (fasilitas  kesehatan)  dimana  korelasi varaiabel  ini  dengan  faktor  1  sebesar 0.572, sedangkan dengan faktor 2 sebesar -0.641 (tanda negative hanya
menunjukkan  arah  korelasi).  Hal  ini membuat  kita  sulit  menentukan  apakah variabel  masuk  ke  dalam  faktor  1  atau faktor  2.  Tiap  faktor  belum  dapat diintepretasikan  dengan  jelas  sehingga dilakukan rotasi dengan metode varimax. Rotasi  dengan  metode varimax akan meningkatkan varians dan setiap variabel hanya berkorelasi kuat dengan satu faktor saja.  Hal  ini  terlihat  dari eigen  value nya yang  cukup  besar  yaitu,  faktor  1  sebesar 3.295 dan faktor 2 sebesar 2.093. Adapun varians  yang  terjelaskannya  sebesar 47.069 persen untuk  faktor 1 dan 29.905 persen untuk faktor 2. Variance terjelaskan  ini  akan  digunakan  untuk menghitung bobot masing masing faktor. Pembobot yang dihasilkan adalah unequal weighted.
Tabel 4. Bobot Faktor Faktor Varians Terjelaskan Bobot Faktor 1 47.069% 0.6115 Faktor 2 29.905% 0.3885 Total 76.974% 1 Sumber: SUSENAS KOR 2015(diolah SPSS V.23)
Setelah  menentukan  pembobot,  model IASU  yang  terbentuk  adalah  sebagai berikut:
IASU= 0.6115 Faktor1 + 0.3885 Faktor 2 Arah  positif  menunjukkan  bahwa  faktor- faktor  tersebut  dapat  meningkatkan aksesibilitas  sarana  umum.  Dengan menggunakan
metode tersebut, aksesibilitas terhadap sarana umum dapat dihiyimh  dan  kemudian  dipetakan  untuk memberikan gambaran kondisi aksesibilitas  sarana  umum  di  Provinsi Bengkulu. Skor IASU untuk 10
kabupaten dan kota di Provinsi Bengkulu ditunjukkan pada Tabel 5. Tabel 5. Skor IASU kabupaten/kota  Bengkulu Kab/Kota IASU Rank Kota Bengkulu 1.433417 1 Bengkulu Utara 0.866953 2 Rejang Lebong 0.331234 3 Seluma 0.154192 4 Bengkulu Tengah -0.07697 5 Bengkulu Selatan -0.26602 6 Muko-muko -0.29398 7 Kaur -0.58088 8 Kepahiang -0.61935 9 Lebong -0.94861 10
Sumber: SUSENAS KOR 2015(diolah dengan
SPSS V.23)
Dari  hasil  tabel  5  dapat  digambarkan bahwa  Kota  Bengkulu  memiliki  angka IASU  yang  paling  tinggi.  Angka  yang tinggi  ini  menggambarkan  bahwa  Kota Bengkulu merupakan daerah yang memiliki  akses  terhadap  sarana  umum yang  sangat  baik.  Selain  itu,  Kota Bengkulu didukung bahwa daerah tersebut  merupakan  pusat  pemerintahan tingka  I  (Provinsi)  yang  terkait  dengan pembangunan  dan  kepadatan  penduduk yang  tinggi.  Hal  ini  didukung  oleh penelitian. [7] menyatakan bahwa alokasi pembangunan  daerah  masih  didasarkan pada  kepadatan  penduduk  sehingga sebagian  besar  kegiatan  perekonomian riil  dan  pasar  berlokasi  di  wilayah tersebut.Sedangkan  kabupaten  Lebong memiliki  IASU  yang paling rendah  yang mengindikasikan bahwa daerah ini mempunyai  akses  terhadap  sarana  umu yang  rendah.  Hal  ini  terlihat  dari  jumlah sarana  ekonomi,  sarana  kesehatan  dan sarana  pendidikan  di  daerah  Kabupaten Lebong.
Selanjutnya
IASU akan dipetakan  untuk  mengetahui  persebaran dari  “tinggi”  ke  “sangat  rendah”  seperti tampak dalam Gambar 4 berikut.
Sumber: Pengolahan dengan GeoDa Gambar 4 . Peta Skor IASU Provinsi Bengkulu

## Regresi Logistik Biner
Sebelum  melakukan  pemodelan  yang tepat.  Peneliti terlebih dahulu  melakukan pengujian  terhadap  regresi  logistik  biasa dan  regresi  multilevel  secara  terpisah. Pada regresi logistic biner biasa dilakukan pengujian model fit.Pengolahan  menggunakan  aplikasi statistik SPSS V.23. Pengujian Hipotesis:
H0 : Model fit (tidak ada perbedaan hasil  observasi  dan  hasil  prediksi  dari model)
H1: Model tidak fit (ada perbedaan hasil  observasi  dan  hasil  prediksi  dari model)
Statistik  uji  yang  digunakan  adalah Hosmer  and  Lemeshow  goodness  of  fit. Berdasarkan  hasil  pengolahan,  nilai  chi- squre sebesar 15,629 atau p-value < 0,05 sehingga  keputusan  tolak  H0.  Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  tingkat kepercayaan  95  persen  model  regresi logistic  biner  tidak  fit.  Sehingga  untuk mengetahui  model  mana  yang  tepat digunakan,  dilakukan  pengujian  efek random.
Regresi  Logistik  Hierarki  Biner  Dua Level dengan Random Intercept
Pengujian Signifikansi Efek Random
Berdasarkan  hasil  output program  R , diperoleh p-value sebesar 5.093e-14 yang mendekati  nilai  nol  dan  nilai likelihood Ratio  test sebesar  71,45856  > 𝜒 0,05;1 2 = 3,84  keputusan  yang  diperoleh  yaitu Tolak  H0.  Sehingga  dapat  disimpulkan dengan  kepercayaan  95  persen  terdapat efek random yang  signifikan.  Hal  ini berarti model logistic hierarki biner lebih baik  digunakan  daripada  regresi  logistic biasa.  Setelah  didapatkan  keputusan analisis  yang  tepat,  selanjutnya  akan dihitung Intraclass Correlation (ICC).
Intraclass Correlation (ICC) Hasil pengolahan menggunakan program  R menunjukkan  hasil  ICC sebesar 0,5115 atau sebesar 51,15 persen. Artinya  sebsar  51,15  persen  keragaman status  kemiskinan  di  Provinsi  Bengkulu disebabkan  oleh  perbedaan  karakteristik kabupaten/kota. Sehingga terlihat  adanya pengaruh  kabupaten/kota  dalam  model ini.
Pengujian Parameter secara Simultan Berdasarkan  hasil  output  dengan menggunakan program  R dapat  dihitung nilai G sebagai berikut:
𝐺 =   −2 ln ( 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 ℎ𝑖𝑒𝑟𝑎𝑟𝑘𝑖 𝑡𝑎𝑛𝑝𝑎 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑗𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 ℎ𝑖𝑒𝑟𝑎𝑟𝑘𝑖 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑗𝑒𝑙𝑎𝑠 )
=  3142,877 − 2961,685   =  181,1292
Dari  penghitungan  diatas Likelihood ratio test sebesar 181,1292 > 𝜒 0,05;6 2 =12,592 sehingga tolak H0.
Dengan  tingkat  kepercayaan  95  persen terdapat  minimal  satu  variabel  penjelas yang  memengaruhi  status  kemiskinan  di Indonesia.
Pengujian Parameter secara Parsial Pengolahan  yang  dilakukan  dengan
menggunakan program  R menghasilkan variabel yang memengaruhi status kemiskinan di Provinsi Bengkulu. Variabel  yang  signifikan  adalah  variabel yang  mempunyai p-value <  α=0,05. Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan variabel  yang  mempengaruhi  signifikan terhadap  status  kemiskinan  yaitu  Banyak ART  (X 2 ),Jenis  Kelamin  KRT  (X 3 ), Pendidikan  KRT  (X 6 )  dan  IASU  (Z).
Persamaan  regresi  logistic  hierarki  biner dua  level  dengan random  intercept adalah sebagai berikut:
ln ( 𝜋 𝑖𝑗 1 − 𝜋 𝑖𝑗 ) =   −1,8421 + 0,0912𝑋 1𝑖𝑗 + 0,3019𝑋 2𝑖𝑗 ∗ + 0,5339 𝑋 3𝑖𝑗 ∗ − 0,0037𝑋 4𝑖𝑗 + 0,2379 𝑋 5𝑖𝑗 − 1.3215𝑋 6𝑖𝑗 ∗ − 0.5874 𝑍 𝑗 ∗ Dengan tingkat signifikansi * = 0,05 Kemudian  dilakukan  kembali  pengujian parsial  kembali  dengan  semua  variabel yang signifikan agar dapat diintepretasikan odds ratio atau kecenderungan terhadap status kemiskinan.  Berikut  adalah  hasil  dari pengujian parsial yang diperoleh.
Tabel 6. Hasil estimasi parameter model hierarki logistik biner dengan random intercept (semua variabel signifikan) Variabel Koefisien Z p-value Odds Ratio Faktor Rumah Tangga (level 1) Banyak ART (X 2 ) 0,2980 8,905 0,000* 1,3472 Jenis Kelamin KRT (X 3 ) Laki-laki (reff) Perempuan 0,5369 3,270 0,000* 1,711 Pendidikan KRT (X 6 ) Dibawah SMA (reff) SMA keatas -1,3274 -8,388 0,001* 0,2651 (3,7721) Faktor Kabupaten/Kota (level 2) IASU -0,6001 -2,086 0,036* 0,5488 (1,8222)
*Signifikansi pada 0,05 Sumber : SUSENAS KOR 2015 (diolah dengan program R )
Berdasarkan  Tabel  6,  didapatkan persamaan  hierarki  logistic  biner  dua level  dengan random  intercept (semua variabel signifikan) sebagai berikut:
ln ( 𝜋 𝑖𝑗 1 − 𝜋 𝑖𝑗 ) =   −1,6673 + 0,2980𝑋 2𝑖𝑗 ∗ + 0,5369 𝑋 3𝑖𝑗 ∗ − 1.3274𝑋 6𝑖𝑗 ∗ − 0.6001 𝑍 𝑗 ∗
Dengan tingkat signifikansi * = 0,05
Intepretasi Odds Ratio Adapun intepretasi dari Odds ratio yang telah didapatkan pada Tabel 6 adalah sebagai berikut:
Banyak ART (X 2 )
Banyak  Anggota  Rumah  Tangga (ART)  berpengaruh  signifikan  terhadap status  kemiskinan  di  Provinsi  Bengkulu. Odds  ratio untuk  banyak  ART  sebesar 1,3472.  Hal  ini  berarti  bahwa  setiap penambahan satu Anggota Rumah
Tangga (ART) akan meningkatkan kecenderungan  Rumah  Tangga  untuk miskin  sebesar  1,3472  kali  lebih  besar.
Dengan demikian, Rumah Tangga dengan  jumlah  Anggota  Rumah  Tangga (ART)  yang  lebih  besar  akan  cenderung untuk miskin.
Hasil  ini  didukung  pernyataan  oleh [4], jumlah anggota rumah tangga sangat penting  karena  menunjukkan  korelasi antara  tingkat  kemiskinan  dan  komposisi rumah  tangga.  Besarnya  jumlah  ART menyebabkan  jumlah  pendapatan  yang digunakan  dalam  memenuhi  kebutuhan hidup  semakin  besar.  Semakin  sedikit ART,  semakin  sedikit  pula  kebutuhan yang  harus  dipenuhi  keluarga,  sehingga tingkat  kesejahteraan  tinggi  miskin  bila dibandingkan dengan rumah tangga yang memiliki ART banyak [10].
Jenis Kelamin KRT Jenis  Kelamin  Kepala  Rumah  Tangga (KRT)  berpengaruh  signifikan  terhadap status  kemiskinan  di  Provinsi  Bengkulu. Odds  ratio untuk  Jenis  Kelamin  KRT sebesar 1,711. Hal ini menyatakan bahwa Rumah  Tangga  dengan  Jenis  Kelamin
KRT perempuan memiliki kecenderungan  untuk  miskin  sebesar 1,711  kali  lebih  besar  dibandingkan dengan  Rumah  Tangga  dengan  Jenis Kelamin KRT laki-laki. Dengan demikian,  Rumah  Tangga  dengan  Jenis
Kelamin  KRT  perempuan  cenderung untuk miskin.
Hasil dari penelitian ini sesuai dengan pernyataan  ilmiah  yang  dikemukakan oleh [4] bahwa jenis kelamin dari kepala rumah tangga dipercayai dapat memengaruhi  kemiskinan  rumah  tangga, dengan lebih spesifik, rumah tangga yang dipimpin  oleh  wanita  cenderung  lebih miskin  daripada  rumah  tangga  yang dipimpin laki-laki.
Pendidikan yang ditamatkan KRT Pendidikan  yang  ditamatkan  Kepala Rumah  Tangga  (KRT)  berpengaruh signifikan  terhadap  status  kemiskinan  di Provinsi  Bengkulu. Odds  ratio untuk Pendidikan yang ditamatkan KRT sebesar  3,7721.  Hal  ini  menyatakan bahwa Rumah Tangga
dengan
Pendidikan yang ditamatkan KRT
dibawah  SMA  memiliki  kecenderungan untuk  miskin  sebesar  3,7721  kali  lebih besar  dibandingkan dengan  Rumah Tangga dengan
Pendidikan yang ditamatkan  KRT  SMA  ke  atas.  Dengan demikian, Rumah Tangga dengan
Pendidikan  yang  ditamatkan  KRT  di bawah SMA cenderung untuk miskin.
Hal  ini  sesuai  dengan  hasil  penelitian [6]  yang  menyatakan  bahwa  kepala rumah  tangga  yang  memiliki  tingkat pendidikan  memadai  akan  memiliki produktivitas  tinggi,  karena  dengan pendidikan  yang  relatif  tinggi,  akan diimbangi  dengan  penguasaan  faktor- faktor  produksi  yang  makin  berkualitas. Sehingga akan
meningkatkan
kesejahteraan suatu rumah tangga.
Indeks  Aksesibilitas  Sarana  Umum
(IASU)
Indeks  Aksesibilitas  Sarana  Umum (IASU)  berpengaruh  signifikan  terhadap status  kemiskinan  di  Provinsi  Bengkulu. Odds  ratio untuk  IASU    sebesar  3,7721. Hal  ini  menyatakan  bahwa  penurunan satu  poin  IASU  suatu  Kabupaten/Kota akan meningkatkan kecenderungan Rumah Tangga dalam wilayah Kabupaten/Kota  tersebut  sebesar  1,8222 kali lebih besar.Dengan demikian,
Kabupaten/Kota dengan aksesibilitas terhadap  sarana  umum  (sarana  ekonomi, kesehatan  dan  pendidikan)  yang  rendah akan  meningkatkan  rumah  tangga  dalam wilayah tersebut cenderung untuk miskin.
Penelitian oleh [9] menyatakan bahwa kemiskinan berhubungan dengan kesulitan  memenuhi  kebutuhan  sosial ( social  exclusion ),  ketergantungan  dan ketidakmampuan  untuk  berpartisipasi dalam  masyarakat.  Kemiskinan  dalam arti ini dipahami sebagai situasi kelangkaan pelayanan sosial dan rendahnya aksesibilitas lembaga-lembaga pelayanan sosial, seperti lembaga pendidikan,  kesehatan,  dan  informasi. Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  yang dilakukan  peneliti  semakin  mudah  akses terhadap  sarana  umum  akan  mengurangi kecenderungan untuk miskin.

## KESIMPULAN
Provinsi Bengkulu merupakan Provinsi dengan tingkat kemiskinan yang tinggi  di  Indonesia.  Pola  kemiskinan  di Provinsi Bengkulu dapat dideteksi dengan  Indeks  Aksesibilitas  Sarana Umum  (IASU).  Semakin  tinggi  IASU maka aksesibilitas terhadap sarana umum semakin  mudah  untuk  dijangkau  oleh suatu  rumah  tangga.  Kabupaten/Kota dengan  IASU  tertinggi  adalah  Kota Bengkulu. Kabupaten/Kota dengan IASU terendah  adalah  Kabupaten  Lebong. IASU digunakan sebagai variabel kontekstual dalam level dua (Kabupaten/Kota).  Penerapan  Regresi
Logistik  Hierarki  Biner  menyatakan bahwa  terdapat  pengaruh  perbedaan
Kabupaten/Kota yang
digambarkan dengan IASU terhadap status kemiskinan disetiap  rumah  tangga  dalam  wilayah Kabupaten/Kota  tertentu.  Kemiskina  di Provinsi  Bengkulu  secara  signifikan dipengaruhi  oleh  banyaknya  anggota rumah  tangga  (ART),  jenis  kelamin kepala  rumah  tangga  (KRT),  Pendidikan yang  ditamatkan  oleh  kepala  rumah tangga  (KRT)  dan  Indeks  Aksesibilitas Sarana  Umum  (IASU)  sebagai  variabel kontekstual.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis sangat berterima kasih kepada Bapak  /Ibu  dosen  Sekolah  Tinggi  Ilmu Statistik  yang telah memberi ilmu terkait dengan  Model  Statistik.  Selain  itu, penulis  berterimakasih  secara  khusus kepada  Ibu  Tiodora  Hadumaon  Siagian yang telah memberikan penjelasan mengenai Principal  Component  Analysis
dan  Bapak  Robert  Kurniawan  selaku dosen mata kuliah Analisis Data Kategorik. Penulis juga ingin menyampaikan salam
semangat terkhusus  teman-teman  modul  4  PKL STIS  Angkatan  57  tentang  determinan kemiskinan.atas diskusi dan KSM nya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Azen,  R  dan  Walker,  CM.  2011. Categorical  Data  Analysis  for  the Behavioral  and  Social  Scences. New York: Taylor & Francis Group.
[2] BPS  (Badan  Pusat  Statistik).  2016. Provinsi  Bengkulu  dalam  Angka tahun  2016 .  Jakarta:  Badan  Pusat
Statistik
[3] Culliane,S dan Stokes,G. 2008. Rural Transportation  Policy.2 nd edition .
Emerald,Bingley.
[4] Haughton, J dan SR.Khandker. 2009. Handbook on Poverty and Inequality.
World Bank.
[5] Hox,  J.  2010. Multilevel  Analysis: Technique  and  Application,  Second Edition. Netherlands  :The  Utrecht
University.
[6] Kasim, M. 2006. Karakteristik Kemiskinan di Indonesia dan Strategi Penanggulangannya  (Study  Kasus  di Kabupaten Padang Pariaman). Jakarta: Indomedia
[7] Mappamiring.  2006.  Kajian  Analitik: Prespektif  Alternatif  Pembangunan Kawasan  Indonesia  Timur. Jurnal
Peneliti Desember 2006,Vol.2,No.4.
[8] Naranjo,  Sofia.  2012.  Enabling  food sovereighty  and  a  prosperous  future for  peasants  by  understanding  the factors  that  marginalize  peasant  and lead  to  poverty  and  hunger. Journal Agriculture  and  Human  Values. Vol.29.pp 231-246.
[9] Suharto,Edi.  2009. Kemiskinan  dan Perlindungan  Sosial  di  Indonesia. Bandung: Alfabeta.
[10] [World Bank]. 2005. Introduction of  Poverty  Analysis. World  Bank
Institute.August  2005 JH Revision of August 8,2005.