INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 2 Tahun 2023 Page 8631-8643 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Analisis Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto, Keluarga Penerima Manfaat, dan Inflasi Terhadap Konsumsi Rumah Tangga Di Indonesia Dengan Regresi Kuantil
Asih Murwiati 1 ✉ , Ricky Zulkarnain 2
Universitas Lampung Email: rickyzulkarnain12@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Konsumsi merupakan kegiatan yang pasti dilakukan oleh masyarakat di setiap negara. Hal ini menjadikan konsumsi sebagai salah satu kriteria untuk melihat perekonomian sebuah negara. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui bagaimana pengaruh jumlah keluarga penerima manfaat, PDRB dan inflasi terhadap konsumsi rumah tangga di Indonesia pada tahun 2021. Pada analisis ini menggunakan metode regresi kuantil dengan menggunakan data cross section yaitu 34 provinsi di Indonesia pada tahun 2021. Pengujian ini menunjukkan bahwa terdapat dua variabel yang memengaruhi konsumsi rumah tangga secara signifikan, yaitu Produk Domestik Regional Bruto dan jumlah keluarga penerima manfaat. Pada analisis metode regresi kuantil ketika daerah dengan konsumsi rumah tangga terendah maka jumlah keluarga penerima manfaatnya tinggi tetapi PDRB-nya rendah, begitu sebaliknya ketika wilayah tersebut berada di kelompok dengan konsumsi rumah tangga  terbesar  maka  wilayah  tersebut  memiliki  PDRB  yang  besar  tetapi  jumlah  keluarga  penerima manfaatnya sedikit. Kemudian variabel inflasi terhadap konsumsi rumah tangga tidak berpengaruh signifikan. Kata Kunci: Inflasi, Jumlah Keluarga Penerima Manfaat, Konsumsi Rumah Tangga, PDRB, Regresi Kuantil.

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara yang memiliki Gross National Income (GNI) terbesar ke-5  diantara  10  negara  ASEAN.  Indonesia  juga  merupakan  negara  yang  tingkat perekonomiannya berada di tengah-tengah dimana dari 195 negara di  dunia, Indonesia berada di peringkat 73  dengan GNI sebesar US$ 3.870 pada tahun 2020 (World Population Review,  2022).  Pertumbuhan  ekonomi  mencerminkan  seberapa  jauh  kegiatan  ekonomi menghasilkan  penghasilan  tambahan  bagi  masyarakat  selama  jangka  waktu  tertentu (Afiftah, dkk., 2019). Suatu perekonomian dapat tumbuh dan berkembang apabila tingkat kegiatan ekonomi suatu wilayah saat ini lebih tinggi dari yang dicapai pada masa lalu (Padli et al., 2017). Menurut Case & Fair (2007 : 25) salah satu untuk  mengukur  pertumbuhan ekonomi  adalah  dengan  mengukur Gross  Domnestic  Bruto  (GDP)  yang  bisa  dilakukan dengan pendeketan pengeluaran yaitu menjumlahkan dari sisi konsumsi (C), investasi (I), pengeluaran pemerintah (G), dan ekspor dikurang impor ( X – M).
Teori ekonomi makro menjelaskan bahwa konsumsi bergantung pada pendapatan,

## Abstract
Consumption  is  an  activity  that  must  be  carried  out  by  people  in  every  country.  This  makes consumption  one  of  the  benchmarks  to  see  the  economy  of  a  country.  This  study  aims  to determine  how  the  number  of  beneficiary  families,  GRDP  and  inflation  affect  household consumption in Indonesia in 2021. This analysis uses the quantile regression method using cross section data, namely 34 provinces in Indonesia in 2021. This test shows that there are two variables that significantly affect household consumption, namely Gross Regional Domestic Product and the number of beneficiary families. In the quantile regression method analysis, when the region with the lowest household consumption has a high number of beneficiary families but low GRDP, and vice versa, when the region is in the group with the largest household consumption, the region has  a  large  GRDP  but  few  beneficiary  families.  Then  the  inflation  variable  on  household consumption has no significant effect.
Keyword: GRDP,  Household  Consumption,  Inflation,  Number  of  Beneficiary  Families,  GRDP, Quantile Regression.
kebijakan  fiskal  perusahaan,  distribusi  pendapatan  nasional,  dan  banyak  faktor  lainnya (Sanusi  Am  &  Ansar,  2013).  Konsumsi  domestik  yang  meningkat  dapat  mendorong pertumbuhan  ekonomi  negara.  Kenaikan  konsumsi  nasional  secara  tidak  langsung  akan berdampak terhadap perekonomian dan industri dalam negeri yang akan terus tumbuh. Pengeluaran  konsumsi  rumah  tangga  merupakan  salah  satu  variabel  makroekonomi. Konsumsi individu akan berbanding lurus dengan penghasilannya (Akrom, 2020).
Gambar 1. Persentase Konsumsi Rumah Tangga Di Indonesia Tahun 2021 Sumber : Badan Pusat Stataistik, 2023
Gambar  diatas  menunjukkan  grafik  persentase  konsumsi  rumah  tangga  di  setiap provinsi  Indonesia  yang  cukup  beragam.  Pada  grafik  tersebut  terlihat  perbedaan  yang sangat jelas dimana konsumsi rumah tangga terbesar didominasi oleh pulau jawa yaitu DKI Jakarta sebesar 19,52%, Jawa Timur 15,73%, Jawa Barat 15,39%, Jawa Tengah 9,23%, dan Sumatera Utara 4,72%. Sedangkan konsumsi  rumah tangga terendah  berada di wilayah Indonesia bagian timur seperti Maluku 0,37%, Gorontalo 0,29%, Sulawesi Barat dan Papua Barat 0,28%, Maluku Utara 0,25%, dan Kalimantan Utara 0,18%. Keynes menerangkan bahwa keterkaitan antara  pendapatan yang diperoleh  saat ini  mempengaruhi tingkat konsumsi saat  ini.  Selanjutnya,  Keynes  berpendapat  bahwa  fluktuasi  ekonomi  suatu  negara  dapat
0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00
diukur  melalui  perhitungan  konsumsi  dan  pendapatan    pengeluaran  rumah  tangga. Sehingga perbedaan konsumsi rumah tangga di Indonesia bisa disebabkan oleh standar hidup  yang  berbeda-beda  tergantung  dengan  pendapatan  yang  diterima  pada  setiap wilayah tergantung dengan perilaku konsumen. Perilaku konsumen  merupakan kegiatan yang  dilakukan  oleh  konsumen  demi  mencapai  serta  memenuhi  kebutuhannya  baik  itu untuk  menggunakan,  mengonsumsi,  ataupun  menghabiskan  barang  dan  jasa.  (Savira  & Suharsono, 2013).
Dalam  sudut  pandang  ekonomi,  pendapatan  masyarakat  merupakan  salah  satu indikator yang semestinya tidak disimpan (saving) karena menurut para ahli ekonomi itu akan  mengurangi  konsumsi  masyarakat  pada  saat  ini.  Untuk  memenuhi  kebutuhan hidupnya, masyarakat melakukan berbagai cara untuk mendapatkan penghasilan. Semakin tinggi penghasilannya,  semakin banyak juga jumlah belanja barang dan jasa karena dengan penghasilan yang besar mereka cenderung akan menggunakan barang yang diperlukan. Penghasilan  adalah  tingkat  kesanggupan  individu  atau  kelompok  untuk  menggunakan barang dan jasa baik dari segi mutu maupun kuantitas. Apabila penghasilan yang diperoleh semakin  besar,  maka  kapasitas  untuk  memenuhi  kebutuhan  primer  maupun  sekunder semakin  meningkat,  dan  sebaliknya  (Vidiawan  &  Tisnawati,  2015).  Perbedaan  antara pengeluaran dan penghasilam ini dijelaskan dalam teori Keynesian bahwa pengeluaran saat ini sangat dipengaruhi oleh penghasilan yang dapat dibelanjakan sekarang (Hanum, 2018).
Seseorang dapat memperoleh pendapatan atau penghasilan dengan cara bekerja dengan orang lain atau bekerja sendiri, tetapi ada beberapa masyarakat yang mendapatkan penghasilan  dengan  diberikan  bantuan  sosial  dari  pemerintah  karena  rumah  tangga tersebut  dipandang  kurang  mampu  sehingga  mereka  mendapatkan  bantuan  sosial  dari pemerintah. Dalam mengukur GDP sebuah negara, pemerintah Indonesia menganggarkan untuk membuat masyarakat sejahtera dengan program bantuan sosial yang ditujukan bagi mereka yang membutuhkan. Bantuan yang diberikan dapat berupa barang maupun uang tunai.  Bantuan  sosial  yang  disediakan  oleh  pemerintah  mencakup  dukungan  pangan, pendidikan, bantuan keuangan, subsidi energi listrik, bantuan pertanian, dan lain-lain. Dari
segi ekonomi, memberikan bantuan sosial dapat berdampak penting untuk menjaga daya beli  serta  mendukung  pihak  usaha  kecil  dalam  menjaga  kesinambungan  bisnis  serta mengurangi konsekuensi pemutusan hubungan kerja. Tetapi dari perspektif sosial, bantuan sosial dapat menimbulkan gerakan dalam bentuk konflik (Iping, 2020).
Menurut  Grosh  dan  Glewwe  (2000),  metode  moneter  adalah  pendekatan  yang palling  umum  digunakan  untuk  mengukur  kemiskinan  berlandaskan  ketidakcukupan individu atau kelompok  untuk melakukan  aktivitas penggunaan barang  dan  jasa karena penghasilan yang dimilikinya. Dalam pendekatan moneter, tahap inflasi yang tinggi dapat mengakibatkan dampak perubahan seperti menurunnya daya beli masyarakat akibat harga barang dan jasa di pasar meningkat. Turunnya permintaan yang  disebabkan oleh tingginya harga barang dan jasa di pasar membuat masyarakat berfikir ulang untuk spending money (Nursida,  2014).  Inflasi  ialah  tendensi  meningkatnya  nilai  tawar  barang  dan  jasa  secara umum  yang  berlangsung  secara  berkelanjutan.  Inflasi  memiliki  efek  positif  dan  negatif tergantung  seberapa  parahnya  inflasi  tersebut.  Jika  inflasi  ringan,  maka  justru  akan berdampak positif dengan memacu perekonomian lebih baik, meningkatkan pendapatan nasional dan memperkuat semangat kerja orang sehingga akan mendapatkan pendapatan yang nantinya dapat digunakan untuk belanja. Sebaliknya, pada masa inflasi yang tinggi, situasi ekonomi menjadi tidak stabil dan perekonomian terasa lesu.
Pada tahun 1978, Roger Koenker dan Gilbert Basset menghadirkan salah satu metode regresi yang digunakan untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas yaitu metode regresi kuantil ( Quantile Regression). Metode ini dilakukan dengan mengelompokkan data menjadi dua  bagian  atau  lebih  kelompok  ketika  terdapat  kemungkinan  adanya  perbedaan  nilai perkiraan  pada  kuantil-kuantil  tertentu  (Widodo,  2016).  Selain  itu,  regresi  kuantil  dapat menjadi  alternatif  jika  dengan  regresi  linier  berganda  terjadi  pelanggaran  asumsi homoskedastisitas atau data tidak normal karena terdapat data yang berbeda jauh dari titik data lainnya serta keberagaman data (Uthami et al., 2013)

## METODE PENELITIAN

## Jenis Penelitian
Studi ini menerapkan pendekatan kuantitatif karena data yang diperlukan dalam penelitian bersifat  bilangan  dengan  dianalisis  menggunakan  teknik  statistik  serta  penelitian  ini menggunakan data sekunder (Sugiyono, 2008). Data penelitian ini diambil dari 34 provinsi pada tahun 2021. Metode regresi yang dipakai ialah regresi kuantil dimana regresi kuantil merupakan regresi yang mengelompokkan data menjadi dua kelompok atau lebih ketika terdapat kemungkinan  perbedaan nilai estimator pada titik-titik tertentu. Dalam penelitian ini data sekunder dikumpulkan dengan mencari di website instansi resmi yang bisa diakses seperti Badan Pusar Statistik, Bank Indonesia, Bappenas dll.

## Lokasi dan Objek Penelitian
Daerah yang terpilih untuk penelitian ini mencakup 34 provinsi pada tahun 2021. Pemilihan 34 provinsi ini dilakukan untuk mengamati variabel konsumsi rumah tangga yang berbeda di setiap wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk melihat bagaimana dampak PDRB, jumlah keluarga penerima manfaaat, dan inflasi pada konsumsi rumah tangga di Indonesia.

## Pengertian Operasional
Pengertian operasional dalam penelitian ini dipertunjukkan dalam tabel 1 sebagai berikut :
Tabel 1. Variabel, Tanda, Unit dan Sumber Data No  Variabel Tanda Unit Sumber Data 1 Konsumsi Rumah Tangga KRT Milyar Rupiah Badan Pusat Statistik (BPS) 2 Jumlah Keluarga Penerima Manfaat KPM Ribu Jiwa Badan Pusat Statistik (BPS) 3 Produk Domestik Regional Bruto Perkapita PDRB Juta Rupiah Badan Pusat Statistik (BPS) 4 Inflasi Inf Persen (%) Badan Pusat Statistik (BPS)

## Metode Analisis Data
Pada studi  ini,  peneliti akan  menganalisis bagaimana  jumlah keluarga penerima manfaat (X1),  PDRB  perkapita  (X2),  dan  inflasi  (X3),  terhadap  konsumsi  rumah  tangga  (Y).  Model
regresi yang kami gunakan adalah sebagai berikut:
ln(KRT) i = β 0 + β 1 ln(KPM) i + β 2 ln(PDRB) i + β 3 Inf i + ε i Dimana:
KRT i : Konsumsi Rumah Tangga (Juta Rupiah)
β 1 , β 2 , β 3 : Koefisien regresi
KPM i
: Jumlah keluarga penerima manfaat (Ribu Jiwa)
PDRB i : Produk Domestik Regional Bruto Perkapita (Juta Rupiah)
Inf i : Inflasi (%) β 0 : Konstanta
ln : Logaritma Natural
i : Keterangan Individu / cross section
ε i : Error term

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  memanfaatkan  model regresi  kuantil dimana  estimasi  regresi kuantil didapat:
Tabel 2. Hasil Kuantil Menjadi 4 Bagian Kuantil dari lnKRT Freq. Persen Jumlah 1 9 26,47 26,47 2 8 23,53 50,00 3 9 26,47 76,47 4 8 23,53 100,00 Total 34 100,00
Sumber : Stata 16, 2023
Hasil regresi pembagian nilai kuantil untuk konsumsi rumah tangga di 34 provinsi Indonesia pada terbagi menjadi 4 tingkatan yaitu pada tingkatan 1 dengan persentase 26,47 persen terdapat 9 provinsi yang termasuk kedalam tingkatan ini. Kemudian pada tingkatan 2 dengan persentase 50 persen terdapat 8 provinsi yang termasuk kedalam tingkatan ini. Selanjutnya  pada  tingkatan  3  dengan  persentase  76,47  persen  terdapat  9  provinsi  yang
termasuk  kedalam  tingkatan  ini.  Dan  pada  tingkatan  4  dengan  persentase  100  persen terdapat 8 provinsi yang termasuk kedalam tingkatan ini.
Gambar 2 : Persebaran Konsumsi Rumah Tangga di Indonesia

## Sumber : ArcMap
Pada gambar diatas merupakan Persebaran Konsumsi Rumah Tangga di 34 provinsi dengan warna  yang  berbeda-beda.  Hasil  pembagian  nilai  kuantil  untuk  konsumsi  rumah  tangga pada tingkat 1 atau (26,47%) ditandai dengan warna hijau gelap yang terdiri dari 9 provinsi dengan nilai konsumsi rumah tangga yang terkecil yaitu Kalimantan Utara, Maluku Utara, Sulawesi Barat, Papua Barat, Gorontalo, Kep. Bangka Belitung, Bengkulu, dan Kalimantan Tengah. Kemudian pada tingkat 2 atau (50%) ditandai dengan warna hijau cerah yang terdiri dari  8  provinsi  yaitu  Papua,  Sulawesi  Tengah,  Nusa  Tenggara  Timur,  Sulawesi  Utara, Yogyakarta, Kalimantan Selatan, Nusa Tenggara Barat dan Sulawesi Tenggara. Sedangkan pada tingkat 3 atau (76,47%) yang ditandai warna kuning yang terdiri dari  9 provinsi yaitu, Jambi, Kalimantan Timur, Kep. Riau, Kalimantan Barat, Aceh, Bali, Sumatera Barat, Lampung, dan Sulawesi Selatan. Dan pada tingkat 4 atau (100%) yang ditandai dengan warna biru yang terdiri dari 8 provinsi dengan konsumsi rumah tangga terbesar yaitu Riau, Sumatera Selatan, Banten, Sumatera Utara, Jawa Tengah, Jawa Barat, Jawa Timur, dan DKI Jakarta.
Penggunaan  metode  simpleks  dalam  pendugaan  parameter  dapat  diwujudkan  melalui pemodelan  regresi  kuantil.  Teknik  ini  menggeser  titik  paling  ujung  dari  daerah  yang memungkinkan  menjadi  titik  paling  optimal.  Penyelesaian  optimal  ditentukan  melalui perhitungan berulang pada setiap titik ekstrim. Oleh karena itu, penentuan solusi optimal menggunakan  metode  simpleks  melalui  tahap  iterasi.  Tabel  menyajikan  pendugaan parameter regresi kuantil secara singkat ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Penduga Parameter Regresi Kuantil
(1) Ols (2) qr_25 (3) qr_50 (4) qr_75 lnKPM 0,866*** (0,102) 0,960*** (0,0866) 0,900*** (0,0979) 0,866*** (0,102) lnPDRB 1,076*** (0,193) 0,736*** (0,163) 0,919*** (0,185) 1,076*** (0,193) Inflasi 0,0686 (0,163) - 0,177 (0,138) - 0,0986 (0,156) 0,00215 (0,163) _Cons - 3,651 (2,994) - 1,334 (2,534) - 2,450 (2,866) - 3,651 (2,994) N 34 34 34 34
Sumber : Stata 16, 2023.
Pada hasil tabel 3, diperoleh variasi penduga parameter pada setiap kuantil. Koefisien regresi konstanta mengalami penurunan dari τ = 0.25 ke τ = 0.75. Begitu juga dengan penduga parameter jumlah keluarga penerima manfaat yang mengalami penurunan signifikan pada rentang  yang  sama.  Namun,  penduga  parameter  Produk  Domestik  Regional  Bruto mengalami peningkatan seiring naiknya nilai kuantil. Kemudian, penduga parameter inflasi turun  dari  τ  =  0.25  ke  τ  =  0.50,  lalu  naik  kembali  pada  τ  =  0.75.  Perbedaan  penduga parameter  pada  setiap  nilai  kuantil  menunjukkan  bahwa  model  regresi  cocok  untuk manganalisis data pada penelitian ini. Regresi ini memperhitungkan parameter pada setiap kuantil  yang  berbeda-beda.  Regresi  kuantil  sangat  adaptif  terhadap  data  yang  memiliki distribusi tidak simetris karena adanya data yang terpaut jauh dari titik data lainnya. Oleh karena itu, model regresi kuantil pada setiap nilai kuantil adalah:
Y ols = - 3,651 + 0,866 KPM + 1,076 PDRB + 0,00215 Inf
Y 0.25 = - 2,450 + 0,960 KPM + 0,736 PDRB – 0,177 Inf Y 0.50 = - 1,334 + 0,960 KPM + 0,919 PDRB – 0,0986 Inf Y 0.75 = - 3,651 + 0,866 KPM + 1,076 PDRB + 0,00215 Inf
Interpretasi Metode Regresi Kuantil
Penafsiran model regresi kuantil setara dengan regresi berganda secara umum. berikut ini adalah penafsiran model regresi dari setiap kuantilnya, yaitu:
Tingkat variabel inflasi tidak terlalu berpengaruh pada konsumsi rumah tangga dengan p-
value lebih tinggi dari α = 5% pada setiap kuantil.
Interpretasi dari model regresi kuantil τ = 0,25:
1. Nilai konstanta menunjukkan tanda negatif yaitu sebesar -2,450 artinya jika Jumlah Keluarga Penerima Manfaat (KPM), Produk Domestik Regionbal Bruto (PDRB) dan Inflasi  (Inf)  sama  dengan  nol  maka  besarnya  Konsumsi  Rumah  Tangga  (KRT)  di Provinsi Indonesia pada tahun 2021 adalah sebesar -2,450, ceteris paribus. Karena - 2,350    merupakan  bentuk  logaritma  natural  maka  untuk  nilai  KRT  setelah  dianti- logkan adalah sebesar 0,0862 juta.
2. Dari 25% data sampel, disimpulkan bahwa ada hubungan positif dan signifikan antara variabel  (X 1 )  yaitu  jumlah  keluarga  penerima  manfaat  terhadap  konsumsi  rumah tangga  di  Indonesia  sebagai  variabel  terikat.    Karena  0,960    merupakan  bentuk logaritma natural maka untuk nilai KRT setelah dianti-logkan adalah sebesar 2,3773. Oleh karena itu, setiap kenaikan 1% jumlah jumlah keluarga penerima manfaat akan menaikkan konsumsi rumah tangga sebanyak 2,3773% apabila variabel PDRB, dan inflasi tetap ( cateris paribus).
3. Dari 25% data sampel, disimpulkan bahwa ada hubungan positif dan signifikan antara variabel (X 2 ) yaitu PDRB terhadap variabel terikat yaitu KRT di Indonesia.  Karena 0,736 merupakan  bentuk  logaritma  natural  maka  untuk  nilai  KRT  setelah  dianti-logkan adalah sebesar 2,6116. Oleh karena itu, setiap kenaikan 1% PDRB akan menaikkan KRT sebanyak  2,6116%  apabila  variabel  jumlah  keluarga  penerima  manfaat,  dan  inflasi tetap ( cateris paribus).
Interpretasi dari model regresi kuantil τ = 0,50:
4. Nilai konstanta menunjukkan tanda negatif yaitu sebesar -1,334 artinya jika Jumlah Keluarga Penerima Manfaat (KPM), Produk Domestik Regionbal Bruto (PDRB) dan Inflasi  (Inf)  sama  dengan  nol  maka  besarnya  Konsumsi  Rumah  Tangga  (KRT)  di Provinsi Indonesia pada tahun 2021 adalah sebesar -1,334, ceteris paribus. Karena - 1,334 merupakan bentuk logaritma natural maka untuk nilai KRT setelah dianti-logkan adalah sebesar 0,2634 juta.
5. Dari 50% data sampel, disimpulkan bahwa ada hubungan positif dan signifikan antara variabel  (X 1 )  yaitu  jumlah  keluarga  penerima  manfaat  terhadap  konsumsi  rumah tangga  di  Indonesia  sebagai  variabel  terikat.    Karena  0,960    merupakan  bentuk logaritma natural maka untuk nilai KRT setelah dianti-logkan adalah sebesar 2,3773.
Oleh  karena  itu,  setiap  kenaikan  1%  jumlah  keluarga  penerima  manfaat  akan menaikkan  konsumsi  rumah  tangga  sebanyak  2,616%  apabila  variabel  PDRB,  dan inflasi tetap ( cateris paribus).
6. Dari 50% data sampel, disimpulkan bahwa ada hubungan positif dan signifikan antara variabel (X 2 ) yaitu PDRB terhadap variabel terikat yaitu KRT di Indonesia.  Karena 0,919 merupakan  bentuk  logaritma  natural  maka  untuk  nilai  KRT  setelah  dianti-logkan adalah sebesar 2,5067. Oleh karena itu, setiap kenaikan 1% PDRB akan menaikkan KRT  sebanyak  2,5067%,  apabila  variabel  jumlah  keluarga  penerima  manfaat,  dan inflasi tetap ( cateris paribus).
Interpretasi dari model regresi kuantil τ = 0,75:
7. Nilai konstanta menunjukkan tanda negatif yaitu sebesar -3,651 artinya jika Jumlah Keluarga Penerima Manfaat (KPM), Produk Domestik Regionbal Bruto (PDRB) dan Inflasi  (Inf)  sama  dengan  nol  maka  besarnya  Konsumsi  Rumah  Tangga  (KRT)  di Provinsi Indonesia pada tahun 2021 adalah sebesar -3,651, ceteris paribus. Karena - 3,651    merupakan  bentuk  logaritma  natural  maka  untuk  nilai  KRT  setelah  dianti- logkan adalah sebesar 0,0259 juta.
8. Dari 75% data sampel, disimpulkan bahwa ada hubungan positif dan signifikan antara variabel  (X 1 )  yaitu  jumlah  keluarga  penerima  manfaat  terhadap  konsumsi  rumah tangga  di  Indonesia  sebagai  variabel  terikat.    Karena  0,866    merupakan  bentuk logaritma  natural  maka  untuk  nilai  KRT  setelah  dianti-logkan  adalah  sebesar 2,3773.Oleh karena itu, setiap kenaikan 1% jumlah keluarga penerima manfaat akan menaikkan  konsumsi  rumah  tangga  sebanyak  2,3773%,  apabila  PDRB,  dan  inflasi tetap ( cateris paribus).
9. Dari 75% data sampel, disimpulkan bahwa ada hubungan positif dan signifikan antara variabel (X 2 ) yaitu PDRB terhadap variabel terikat yaitu KRT di Indonesia.  Karena 1,076 merupakan  bentuk  logaritma  natural  maka  untuk  nilai  KRT  setelah  dianti-logkan adalah sebesar 2,9329. Oleh karena itu, setiap kenaikan 1% PDRB akan menaikkan KRT  sebanyak  2,9329%,  apabila  variabel  jumlah  keluarga  penerima  manfaat,  dan inflasi tetap ( cateris paribus).
Dari hasil penafsiran tiap-tiap nilai kuantil dapat disimpulkan bahwa model regresi kuantil ke  0,75  adalah  paling  optimal  karena  memberikan  nilai  R 2 tertinggi  serta  berdasarkan interpretasi memiliki nilai yang signifikan dibandingkan dengan nilai kuantil lainnya. Karena
itu, model regresi kuantil pada nilai 0,75 terpilih yaitu:
Y 0.75 = - 3,651 + 0,866 KPM + 1,076 PDRB + 0,00215 Inf

## SIMPULAN
1) Hasil pembagian nilai kuantil untuk konsumsi rumah tangga pada tingkat 1 atau (26,47%) terdapat 9 provinsi dengan nilai konsumsi rumah tangga yang terkecil yaitu Kalimantan Utara,  Maluku  Utara,  Sulawesi  Barat,  Papua  Barat,  Gorontalo,  Kep.  Bangka  Belitung, Bengkulu,  dan  Kalimantan  Tengah.  Kemudian  pada  tingkat  2  atau  (50%)  terdapat  8 provinsi  yang  masuk  ke  kategori  50%  yaitu  Papua,  Sulawesi  Tengah,  Nusa  Tenggara Timur, Sulawesi Utara, Yogyakarta, Kalimantan Selatan, Nusa Tenggara Barat dan Sulawesi Tenggara.  Sedangkan  pada  tingkat  3  atau  (76,47%)  terdapat  9  provinsi  yaitu  Jambi, Kalimantan Timur, Kep. Riau, Kalimantanj Barat, Aceh, Bali, Sumatera Barat, Lampung, dan Sulawesi Selatan. Dan pada tingkat 4 atau (100%) terdapat 8 provinsi yaitu Riau, Sumatera Selatan, Banten, Sumatera Utara, Jawa Tengah, Jawa Barat, Jawa Timur, dan DKI Jakarta. 2) Hasil regresi kuantil pada penelitian ini menunjukkan bahwa R 2 menunjukkan untuk model terbaik ketika nilai kuantil berada di tingkatan 75% dengan model sebagai berikut:
lnKRT 0.75 = - 3,651 + 0,866 lnKPM + 1,076 lnPDRB + 0,00215 Inf

## DAFTAR PUSTAKA
Afiftah, Ari T., Juliprijanto Whinarko., dan Destiningsih, R. (2019). Analysis of The Effect of Government Consumption Expenditure and Household Consumption Expenditure  in Indonesia in 1988-2017. DINAMIC: Directory Journal of Economic, 1(2), 11–22.
Akrom,  Harwin  Muhammad.  (2020).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi
Pengeluaran Rumah Tangga
Di Jawa Timur, http://journal.um- surabaya.ac.id/index.php/JKM/article/view/2203
Case, K. E. & Fair, R. C. (2007). Prinsip-Prinsip Ekonomi Jilid 2 Edisi 8. Diterjemahkan Oleh Y. Andri Zaimur. Jakarta: Erlangga.
Grosh,  M.  dan  Glewwe,  P.  (2000).  Designing  Household  Survey  Questionnaires  For Developing  Countries:  Lesson  From  15  Years  Of  The  Living  Standarts  Measurement Study, Volume 2. Washingtin DC: World Bank.
Hanum, N. (2018). Pengaruh Pendapatan , Jumlah Tanggungan Keluarga Dan Pendidikan Terhadap Pola Konsumsi Rumah Tangga Nelayan Di Desa Seuneubok Rambong Aceh
Timur. Jurnal Samudra Ekonomika, 2(1), 75–84.
https://ejurnalunsam.id/index.php/jse/article/view/779
Iping, Baso. (2020). Perlindungan Sosial Melalui Kebijakan Program Bantuan Langsung Tunai (BLT)  di  Era  Pandemi  Covid-19:  Tinjauan  Perspektif  Ekonomi  dan  sosial.  Jurnal Manajemen Pendidikan Dan Ilmu Sosial, 1, 516 - 526.
Koenker, R. dan Hallock, K.F. 2001. Quantile Regression. The Journal of Economic Perspective. Vol.15, No.4, pp. 143-156. American Economic Acossiation.
Nursida.  (2014).  Skripsi  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Keputusan  Pembelian  Pada Depot  Sehat  Water  Bangko  Sempurna  Kabupaten  Rokan  Hilir.  Journal  of  Chemical Information and Modeling, 53(9), 13–44.
Padli, Hailuddin, & Wahyunadi. (2017). Vol.17 No. 2. Majalah Ilmiah UNIKOM, 17(2), 121–130. Sanusi  Am,  S.  A.,  &  Ansar,  A.  (2013).  Hubungan  Tingkat  Pendapatan  Dengan  Tingkat Konsumsi Masyarakat Di Kecamatan Bontonompo Kabupaten Gowa. Jurnal Ekonomi Balance, 9(1), 1–10. https://doi.org/10.26618/jeb.v9i1.1745
Savira,  F.,  &  Suharsono,  Y.  (2013).  Y.  Suharsono.  Journal  of  Chemical  Information  and Modeling, 01(01), 1689–1699.
Sugiyono. (2008). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, R&D.
Uthami, I. A. P., Sukarsa, I. K. G., & Kencana, I. P. E. N. (2013). Regresi Kuantil Median Untuk Mengatasi  Heteroskedastisitas  Pada  Analisis  Regresi. E-Jurnal  Matematika,  2(1),  6. https://doi.org/10.24843/mtk.2013.v02.i01.p021
Vidiawan,  E.,  &  Tisnawati,  N.  M.  (2015).  Analisis  Pengaruh  Pendapatan,  Jumlah  Anggota Keluarga dan Pendidikan Terhadap Jumlah Konsumsi Rumah Tangga Miskin di Desa Batu Kandik Kecamatan Nusa Penida  Kabupaten Klungkung. E-Jurnal  EP Unud, 4(4), 243–257.
Widodo,  Edy.,  &  Andani,  Febria  Pradita  Prima  (2016).  Regresi  Kuantil  Median  Untuk Mengatasi Heteroskedastisitas, 64–75.
World Population Review. (2023). GDP per Capita By Country. Retreived Mei 30, 2023, From https://worldpopulationreview.com/country-rankings/gdp-per-capita-by-country