Abstrak — Masalah  klasik  yang  hingga  kini  masih  menjadi persoalan  utama  di  Jawa  Timur  adalah  masalah  kemiskinan. Pada  tahun  2011,  tingkat  kemiskinan  Jawa  Timur  melebihi tingkat kemiskinan nasional. Padahal di tahun yang sama, per- tumbuhan ekonomi Jawa Timur menunjukkan angka yang lebih besar  dibandingkan  pertumbuhan  ekonomi  nasional.  Tahun 2013  Jawa  Timur  menjadi  provinsi  dengan  jumlah  penduduk miskin  terbanyak  di  Indonesia.  Dengan  mengetahui  faktor  – faktor  yang  mempengaruhi  jumlah  penduduk  miskin,  di- harapkan dapat menurunkan tingkat kemiskinan di Jawa Timur. Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  adalah  regresi  data panel, dimana metode tersebut melibatkan data cross section dan time series.Untuk itu, dalam penelitian ini akan dilakukan anali- sa  mengenai  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  ke- miskinan Kabupaten/Kota di Jawa Timur menggunakan regresi data panel. Data dalam penelitian ini merupakan data sekunder mengenai kemiskinan yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS). Terdapat tiga variabel respon yang digunakan, yaitu per- sentase  penduduk  miskin,  indek  kedalaman  kemiskinan,  dan indeks  keparahan  kemiskinan.  Sedangkan  variabel  prediktor yang  digunakan  adalah  sebanyak  8  variabel.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa metode estimasi terbaik untuk ketiga vari- abel  respon  adalah  FEM  dengan  efek  cross  section.  Variabel prediktor yang sama-sama signifikan pada masing-masing mod- el adalah angka melek huruf, tingkat partisipasi angkatan kerja, penduduk  yang  bekerja  di  sektor  pertanian,  serta  PDBR  per kapita.  Sedangkan  variabel  prediktor  yang  sama-sama  tidak signifikan  pada  masing-masing  variabel  respon  adalah penduduk tanpa akses kesehatan.
Kata Kunci — Jawa Timur, Kemiskinan, Regresi Data Panel

## I. PENDAHULUAN
rioritas  utama  bagi  setiap  negara  dalam  menyusun strategi  pembangunan  adalah  masalah  kemiskinan. Yudhoyono  dalam  Munajat  mengemukakan  bahwa  ke- miskinan  merupakan  masalah  kritis  yang  harus  ditangani dalam pembangunan nasional [1]. Hal ini dikarenakan salah satu  indikator  keberhasilan  pembangunan  adalah  sejauh- mana kemiskinan dapat dikendalikan dan diupayakan untuk dikurangi  secara  nyata  dari  waktu  ke  waktu  dengan  tujuan agar tercapainya keadilan dan kemakmuran bersama.
Jawa  Timur  dapat  dikatakan  sebagai  provinsi  yang berkembang  dalam  bidang  ekonomi.  Namun,  Jawa  Timur masih memiliki permasalahan ekonomi yang mencemaskan, yaitu  tingkat  kemiskinan  yang  tinggi.  Dikutip  dari  laman resmi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  di  tahun  2011  tingkat kemiskinan  Jawa  Timur  adalah  sebesar  14,23  persen  yang lebih  tinggi  dibanding  tingkat  kemiskinan  nasional  sebesar 12,49 persen. Pada tahun 2013, jumlah penduduk miskin di Jawa Timur mencapai 4,86 juta jiwa. Angka ini merupakan angka  tertinggi  diantara  provinsi  lainnya  di  Indonesia.  Di
tahun  2014,  jumlah  penduduk  miskin  di  Jawa  Timur  men- capai  angka  4,7  juta  jiwa.  Meskipun  angka  ini  mengalami penurunan, namun jumlah penduduk miskin tertinggi masih terjadi di Jawa Timur.
Faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan perlu di- ketahui  sehingga  dapat  diharapkan  mengatasi  masalah  ke- miskinan  di  Jawa  Timur.  Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  ber- pengaruh  terhadap  kemiskinan  adalah  regresi  data  panel. Regresi data panel merupakan regresi yang melibatkan data cross  section dan time  series .  Regresi  data  panel  memiliki keunggulan  yaitu  merupakan  gabungan  data cross  section dan time  series yang  mampu  menyediakan  data  yang  lebih banyak sehingga akan menghasilkan degree of freedom (de- rajat  bebas)  yang  lebih  besar,  serta  menggabungkan  infor- masi dari data cross section dan time series dapat mengatasi masalah yang timbul ketika ada masalah penghilangan vari- abel ( omitted-variable ).
Berdasarkan  uraian  yang  telah  dijelaskan,  maka  pada penelitian  ini  akan  dilakukan  analisa  mengenai  faktor  – faktor  yang  berpengaruh  terhadap  kemiskinan  Kabupat- en/Kota di Jawa Timur melalui pemodelan regresi data pan- el.  Penelitian  dengan  regresi  data  panel  telah  banyak  dil- akukan.  Salah  satunya  adalah  penelitian  yang  dilakukan oleh  Sembodo  (2014)  mengenai  pengaruh  pendapatan  asli daerah (PAD) dan dana alokasi umum (DAU) terhadap bel- anja  daerah  pada  Kabupaten/Kota  di  Jawa  Timur  dan didapatkan  hasil  model  yang  sesuai  adalah  model menggunakan  pendekatan  FEM  dengan  seluruh  variabel prediktor berpengaruh positif terhadap belanja daerah [2].

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Data Panel dan Regresi Data Panel
Data  panel  merupakan  data  gabungan  antara  data cross section dengan  data time  series. Data  panel  dapat  diartikan sebagai data cross section yang dilakukan pengamatan ber- ulang  kali  pada  individu  yang  sama  [3].  Model  umum  dari regresi data panel adalah sebagai berikut [4]:
𝑦 𝑖𝑡 = 𝛼 + X ′ it β + 𝜀 𝑖𝑡 (1)
dengan i = 1, 2, …,  n; t = 1, 2, …, T 𝑦 𝑖𝑡 = individu ke- i untuk periode waktu ke- t pada variabel respon 𝛼 = intersep
X ′ it = individu ke- i untuk periode waktu ke- t pada variabel prediktor.
β = parameter regresi (slope koefisien) berukuran 𝑘 × 1

## Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan Kabupaten/Kota di Jawa Timur Menggunakan Regresi Data Panel
Nur Fajriyah dan Santi Puteri Rahayu
Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : santi_pr@statistika.its.ac.id
P
𝜀 𝑖𝑡 = eror regresi dari individu ke- i untuk periode waktu ke- t

## B. Metode Estimasi Model Regresi Data Panel
Terdapat  tiga  metode  estimasi  model  regresi  data  panel, yaitu CEM, FEM, dan REM.
Common  Effect  Model (CEM)  adalah  metode  estimasi yang  mengasumsikan nilai intersep dan slope koefisien  un- tuk  semua  unit cross  section dan time  series adalah  sama. Adapun model CEM adalah sebagai berikut [5]:
𝑦 = 𝛼 + X 1 𝛽 1 + X 2 𝛽 2 + ⋯ + X k 𝛽 𝑘 + 𝜀 (2)
Metode  estimasi  untuk  model  CEM  adalah Ordinary  Least Square (OLS) [6].
Fixed  Effect  Model (FEM)  adalah  metode  estimasi  re- gresi  data  panel  dengan  asumsi  bahwa  nilai  intersep  dari unit cross  section atau time  series berbeda,  namun  dengan slope  koefisien  yang  tetap.  Model  FEM  untuk  efek cross section dapat dinyatakan sebagai berikut [6]:
𝐲 i = 𝐃 i 𝛼 𝑖 + 𝐗 𝐢 𝛃 + 𝜺 i (3)
dengan
𝐲 i(T×1) = [ y i1 y i2 ⋮ y iT ] ; 𝐗 i(T×1) = [ 𝑋 1𝑖1 𝑋 2𝑖1 … 𝑋 𝑘𝑖1 𝑋 1𝑖2 𝑋 2𝑖2 … 𝑋 𝑘𝑖2 ⋮ 𝑋 1𝑖𝑇 ⋮ 𝑋 2𝑖2 ⋱ ⋮ … 𝑋 𝑘𝑖𝑇 ] ; 𝐃 i(T×1) = [ 1 1 ⋮ 1 ] ; 𝜺 i(T×1) = [ 𝜀 i1 𝜀 i2 ⋮ 𝜀 iT ]
Metode estimasi parameter pada pendekatan FEM adalah Least  Square  Dummy  Variable (LSDV),  dimana  LSDV merupakan  suatu  metode  yang  dipakai  dalam  pendugaan parameter  regresi  linear  dengan  menggunakan  OLS  pada model yang melibatkan variabel dummy sebagai salah salah satu variabel prediktor.
Random  Effect  Model (REM)  merupakan  metode  yang mengasumsikan  perbedaan  intersep  pada  unit cross  section merupakan  variabel  acak  ( random  variable ).  Persamaan model REM adalah sebagai berikut [7]:
𝑦 𝑖𝑡 = (𝛼 + 𝑢 𝑖 ) + 𝐗′ 𝐢𝐭 𝛃 + 𝜀 𝑖𝑡 𝑦 𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝐗′ 𝐢𝐭 𝛃 + 𝜀 𝑖𝑡 (4)
dengan 𝑣 𝑖𝑡 = 𝑢 𝑖 + 𝜀 𝑖𝑡 𝑢 𝑖 = komponen eror cross section 𝜀 𝑖𝑡 = kombinasi komponen eror cross section dan time series Beberapa asumsi dalam model REM adalah eror 𝜀 𝑖𝑡 tidak saling berkorelasi dan tidak berautokorelasi antar unit cross section maupun  antar  unit time  series. Eror 𝑣 𝑖𝑡 memiliki varians  konstan,  namun  memiliki  korelasi  pada  dua  titik waktu  yang  berbeda  di  suatu  unit cross  section. Metode estimasi  untuk  model  REM  adalah Generalized  Least Square (GLS).
C. Pemilihan Metode Estimasi Model Regresi Data Panel Uji Statistik F digunakan untuk memilih antara CEM dan FEM dengan statistik uji [6]:
𝐹 = (𝑅 𝐿𝑆𝐷𝑉 2 − 𝑅 𝑃𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 2 )/(𝑛 − 1) (1 − 𝑅 𝐿𝑆𝐷𝑉 2 )/(𝑛𝑇 − 𝑛 − 𝑘)
(5)
dengan 𝑅 𝐿𝑆𝐷𝑉 2 adalah  koefisien  determinasi  model  FEM, 𝑅 𝑃𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 2 adalah  koefisien  determinasi  model  CEM.  Hasil
pengujian dikatakan  signifikan jika nilai F  hitung lebih be- sar dibanding F tabel pada taraf signifikansi α dengan dera- jat  bebas n-1 dan nT-n-k .  Jika  pengujian  signifikan  maka model  yang  sesuai  adalah  model  FEM.  Sebaliknya,  jika pengujian  tidak  signifikan  maka  model  yang  sesuai  adalah model CEM.
Uji Lagrange Multiplier (LM)  digunakan untuk  memilih antara CEM dan REM dengan statistik uji [6]:
𝐿𝑀 = 𝑛𝑇 2(𝑇 − 1) [ ∑ (𝑇𝑒̅ 𝑖. ) 2 𝑛 𝑖=1 ∑ ∑ 𝑒 𝑖𝑡 2 𝑇 𝑡=1 𝑛 𝑖=1 − 1] 2 (6)
Pengujian LM dikatakan signifikan jika nilai statistik uji LM lebih besar dibanding chi-square pada taraf signifikansi α dengan  derajat  bebas  1  dan  model  yang  sesuai  adalah model  REM.  Sebaliknya,  jika  pengujian  tidak  signifikan maka model yang sesuai adalah model CEM.
Uji Hausman digunakan untuk memilih model REM dan FEM dengan statistik uji [6]:
𝑊 = [𝐛 − 𝛃 ̂]′𝛙 ̂ −1 [𝐛 − 𝛃 ̂] (7)
dengan 𝛙 ̂ = Var[𝐛] − Var[𝛃̂] (8)
Pengujian  dikatakan  signifikan  jika  nilai  statistik  uji W lebih  besar  dibanding chi-square pada  taraf  signifikansi α dengan derajat bebas k dan model yang sesuai adalah model FEM.  Sebaliknya,  jika  pengujian  tidak  signifikan  maka model yang sesuai adalah model REM.
D. Uji Asumsi Regresi
Tidak  terjadi  kasus  multikolinearitas artinya  tidak  ter- dapat  korelasi  antar  variabel  prediktor.  Multikolinearitas dapat  dideteksi  menggunakan  nilai Variance  Inflation  Fac- tors (VIF) [7].
Residual  Identik menunjukkan  bahwa  antar  residual memiliki  varians  yang  konstan  atau  disebut  juga  homoske- dastisitas.  Salah  satu  cara  untuk  mengidentifikasi  residual identik adalah melalui uji Breusch-Pagan [7].
Residual  Independen menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat kovarian antar residual atau tidak adanya autokorelasi antar residual.  Identifikasi  autokorelasi  dapat  dilakukan  dengan pengujin Durbin-Watson dan Run Test [7].
Residual  Berdistribusi  Normal dapat  diidentifikasi menggunakan statistik uji Kolmogorov-Smirnov [8].
E. Pengujian Parameter
Pengujian Serentak untuk mengetahui pengaruh variabel prediktor secara bersama-sama terhadap variabel respon dengan statistik uji:
𝐹 = (∑ ∑ (𝑦̂𝑖𝑡−𝑦̅𝑖) 2)/𝑘 𝑇 𝑡=1 𝑛 𝑖=1 (∑ ∑ (𝑦𝑖𝑡−𝑦̂𝑖𝑡)2 𝑇 𝑡=1 𝑛 𝑖=1 )/(𝑛×𝑇−𝑘−1) (9)
Daerah penolakan H 0 adalah jika 𝐹 > 𝐹 𝛼 2 ,(𝑘,(𝑛×𝑇−𝑘−1))
Pengujian Parsial untuk mengetahui pengaruh variabel prediktor secara individu terhadap variabel respon dengan statistik uji [9]:
𝑡 = 𝛽̂ 𝑘 𝑆𝐸(𝛽̂ 𝑘 ) (10)
Daerah penolakan H 0 adalah jika 𝑡 > 𝑡 𝛼 2 ,(𝑛×𝑇−𝑘−1)

## F. Kemiskinan
Kemiskinan  adalah  keadaan  dimana  terjadi  ketidak- mampuan untuk memenuhi kebutuhan dasar seperti makan- an, pakaian, tempat berlindung, pendidikan, dan  kesehatan.
Terdapat  tiga  indikator  kemiskinan  yang  digunakan,  yaitu [10]:
1. Head  Count  Index (HCI-P 0 )  yaitu  persentase  penduduk miskin yang berada di bawah garis kemiskinan
2. Indeks  Kedalaman  Kemiskinan  ( Poverty  Gap  Index- P 1 ) yang  merupakan  ukuran  rata-rata  kesenjangan  penge- luaran  masing-masing  penduduk  miskin  terhadap  garis kemiskinan.  Semakin  tinggi  nilai  indeks,  semakin  jauh rata-rata pengeluaran penduduk dari garis kemiskinan.
3. Indeks  Keparahan  Kemiskinan  ( Poverty  Severity  Index- P 2 )  yaitu  indeks  yang  memberikan  gambaran  mengenai penyebaran  pengeluaran  diantara  penduduk  miskin.  Se- makin  tinggi  nilai  indeks,  semakin  tinggi  ketimpangan pengeluaran diantara penduduk miskin.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data  pada  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  yang didapatkan  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Jawa  Timur mengenai  kemiskinan  Kabupaten/Kota  Jawa  Timur  beserta faktor yang diduga berpengaruh terhadap kemiskinan tahun 2005-2013.  Variabel  yang  digunakan  disajikan  melalui Tabel 1.
Tabel 1 Variabel Penelitian Variabel Simbol Nama Satuan Respon
Y 1 Penduduk Miskin Persen Y 2 Indeks Kedalaman Ke- miskinan - Y 3
Indeks Keparahan Ke- miskinan - Prediktor
X 1 Angka Melek Huruf
Persen X 2 Penduduk yang Tidak Mendapatkan Akses Air Bersih Persen X 3 Angka Partisipasi Sekolah Usia Menengah (APS) Persen X 4 Penduduk yang Tidak Mendapatkan Akses Fasilitas Kesehatan Persen X 5 Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) Persen X 6 Pekerja di Sektor Pertanian Persen X 7 Laju Pertumbuhan Ekonomi Persen X 8 PDRB Per Kapita Juta Rupiah

## B. Langkah Analisis
Langkah  analisis  yang  dilakukan  untuk  mencapai  tujuan penelitian adalah sebagai berikut:
1. Melakukan  identifikasi  terhadap  karakteristik  dari  mas- ing – masing variabel menggunakan statistika deskriptif
2. Pemodelan persentase penduduk miskin dengan langkah sebagai berikut:
a. Mengidentifikasi  ada  tidaknya  multikolinearitas dengan VIF.
b. Pemodelan dengan pendekatan CEM melalui metode estimasi OLS.
c. Pemodelan  dengan  pendekatan  FEM.  Dalam  hal  ini dilakukan  pemodelan  dengan  asumsi  efek  individu tetap.  Metode  estimasi  yang  digunakan  adalah LSDV.
d. Pemodelan dengan pendekatan REM dimana metode estimasi yang digunakan adalah metode GLS.
e. Melakukan  pengujian  statistik  F  untuk  memilih metode estimasi yang terbaik antara CEM dan FEM. Jika  dihasilkan  Tolak  H 0 maka  dilanjutkan  ke
langkah  (e).  Jika  dihasilkan  Gagal  Tolak  H 0 maka dilanjutkan ke langkah (f).
f. Melakukan  uji Hausman untuk  memilih  metode  es- timasi  yang  terbaik  antara  FEM  dan  REM.  Jika dihasilkan  Tolak  H 0 maka  metode  estimasi  terbaik adalah  FEM.  Jika  dihasilkan  Gagal  Tolak  H 0 maka metode estimasi terbaik adalah REM.
g. Melakukan  pengujian Lagrange  Multiplier untuk memilih  model  yang terbaik  antara CEM dan  REM. Jika  dihasilkan  Tolak  H 0 maka  metode  estimasi  ter- baik  adalah  REM.  Jika  dihasilkan  Gagal  Tolak  H 0 maka metode estimasi terbaik adalah CEM.
h. Melakukan  uji  asumsi  residual  identik,  independen, dan berdistribusi normal.
i. Melakukan  uji  signifikansi  parameter.  Jika  masih terdapat  variabel  yang  tidak  signifikan,  maka  dil- akukan  pemodelan  kembali  tanpa  mengikutsertakan variabel  yang  tidak  signifikan  ke  dalam  model.  Se- hingga mengulang dari langkah (b).
j. Menginterpretasi model yang telah diperoleh.
k. Penarikan kesimpulan.
3. Mengulangi  Langkah  2  untuk  variabel  respon  indeks kedalaman  kemiskinan  dan  indeks  keparahan  ke- miskinan

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Spesifikasi Model
Model regresi untuk masing-masing variabel respon ada- lah sebagai berikut:
ln(𝑦 𝑖𝑡 ) = 𝛼 0𝑖 + 𝛽 1 𝑋 1𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝑋 2𝑖𝑡 + 𝛽 3 𝑋 3𝑖𝑡 + 𝛽 4 𝑋 4𝑖𝑡 +𝛽 5 𝑋 5𝑖𝑡 + 𝛽 6 𝑋 6𝑖𝑡 + 𝛽 7 𝑋 7𝑖𝑡 + 𝛽 8 𝑋 8𝑖𝑡 + 𝜀
Model  yang  digunakan  adalah  model inverse  semilogarith- mic .  Transformasi ln pada  variabel  respon  dilakukan  untuk memenuhi  asumsi  residual  berdistribusi  normal.  Adapun tanda  yang  diharapkan  dari  masing-masing  parameter  ada- lah sebagai berikut:
a. 𝛼 0𝑖 > 0 karena 𝛼 0𝑖 menunjukkan  kemiskinan  di  Ka- bupaten/Kota  ke- i ketika  variabel  prediktor  bernilai nol, sehingga besarnya 𝛼 0𝑖 tidak mungkin negatif b. Tanda  yang  diharapkan  dari 𝛽 1 , 𝛽 3 , 𝛽 5 , 𝛽 7 , dan 𝛽 8 ada- lah  negatif  ( 𝛽 1 < 0, 𝛽 3 < 0, 𝛽 5 < 0, 𝛽 7 < 0, dan 𝛽 8 < 0 ).
c. Tanda  yang  diharapkan  dari 𝛽 2 , 𝛽 4 , , dan 𝛽 6 adalah positif ( 𝛽 2 > 0, 𝛽 4 > 0, dan 𝛽 6 > 0 ).

## B. Pengujian Multikolinearitas
Sebelum dilakukan pemodelan, terlebih dahulu dilakukan pengujian  multikolinearitas  dengan  VIF.  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  semua  variabel  prediktor  memiliki nilai VIF<10. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak ter- jadi kasus multikolinearitas.

## C. Pemodelan dengan Semua Variabel Prediktor
Selanjutnya  dilakukan  pemodelan  masing-masing  varia- bel respon dengan semua variabel prediktor masuk ke dalam model.  Untuk  mengetahui  metode  estimasi  yang  sesuai, maka dilakukan pengujian. Adapun hasil pengujian statistik F adalah sebagai berikut:
Tabel 2 Uji Statistik F dengan Semua Variabel Prediktor
Variabel Respon Fhi- tung Ftabel P-value Keputusan ln Y 1 25,497 1,451 0,000 Tolak H 0 ln Y 2 9,916 1,451 0,000 Tolak H 0
ln Y 3 6,209 1,451 0,000 Tolak H 0
Berdasarkan  Tabel  2  pengujian  menunjukkan  keputusan Tolak H 0 dengan pvalue=0 . Sehingga metode estimasi FEM lebih sesuai dibandingkan metode estimasi CEM.
Pengujian  dilanjutkan  dengan  uji Hausman dengan  hasil pengujian dapat dilihat melalui Tabel 3.
Tabel 3 Uji Hausman dengan Semua Variabel Prediktor Variabel Respon 𝑾 Chi- Square P-value Keputusan ln Y 1 15,339 15,51 0,0529 Gagal Tolak H 0 ln Y 2 24,135 15,51 0,0022 Tolak H 0 ln Y 3 23,601 15,51 0,0027 Tolak H 0
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  pada  model  persentase penduduk  miskin  didapatkan  keputusan  Gagal  Tolak  H 0 yang  artinya  model  estimasi  yang  sesuai  adalah  model REM.  Sedangkan  model  indeks  kedalaman  dan  keparahan kemiskinan  didapatkan  keputusan  Tolak  H 0 yang  artinya model estimasi yang sesuai adalah model FEM.
Metode  estimasi  untuk  pemodelan  persentase  penduduk miskin  di  Kabupaten/Kota  Jawa  Timur  tahun  2005-2013 dengan  semua  variabel  prediktor  adalah  metode  estimasi Random Effect Model (REM), yaitu ln(𝑦̂ 1𝑖𝑡 ) = 6,219 − 0,0267𝑋 1 𝑖𝑡 + 0,0105𝑋 2 𝑖𝑡 − 0,0015𝑋 3 𝑖𝑡 + 0,0003𝑋 4 𝑖𝑡 − 0,0163𝑋 5 𝑖𝑡 + 0,0057𝑋 6 𝑖𝑡 −0,0243𝑋 7 𝑖𝑡 − 0,0038𝑋 8 𝑖𝑡 dengan R 2 sebesar 61,23 persen. Adapun komponen random error untuk  masing-masing  Kabupaten/Kota  disajikan  me- lalui Tabel 4.
Tabel 4. Random Error Tiap Kabupaten/Kota untuk Model Persentase Penduduk Miskin dengan Semua Variabel Prediktor
Kab/Kota 𝜺̂ 𝒊 Kab/Kota 𝜺̂ 𝒊 Pacitan 0,068062 Magetan 0,02427 Ponorogo -0,23098 Ngawi 0,022049 Trenggalek 0,028904 Bojonegoro 0,175495 Tulungagung 0,043652 Tuban 0,250175 Blitar -0,12772 Lamongan 0,085487 Kediri 0,14898 Gresik 0,405715 Malang -0,13324 Bangkalan 0,243354 Lumajang -0,18302 Sampang -0,23141 Jember -0,30476 Pamekasan 0,11788 Banyuwangi -0,27196 Sumenep 0,178585 Bondowoso -0,21248 Kota Kediri 0,754003 Situbondo -0,36832 Kota Blitar -0,14398 Probolinggo 0,077583 Kota Malang -0,36463 Pasuruan 0,043878 Kota Probolinggo 0,384943 Sidoarjo -0,02782 Kota Pasuruan -0,00368 Mojokerto 0,144051 Kota Mojokerto -0,07814 Jombang 0,186885 Kota Madiun -0,34669 Nganjuk 0,138146 Kota Surabaya -0,03598 Madiun 0,064556 Kota Batu -0,52186
Metode  estimasi  untuk  indeks  kedalaman  kemiskinan  di Kabupaten/Kota  Jawa  Timur  tahun  2005-2013  dengan semua  variabel  prediktor  adalah  metode  estimasi Fixed  Ef- fect Model (FEM), yaitu
ln(𝑦̂ 2𝑖𝑡 ) = 𝛼̂ 𝑖 − 0,0518𝑋 1 𝑖𝑡 + 0,0088𝑋 2 𝑖𝑡 − 0,0085𝑋 3 𝑖𝑡 + 0,0005𝑋 4 𝑖𝑡 − 0,0183𝑋 5 𝑖𝑡 + 0,0081𝑋 6 𝑖𝑡 − 0,0408𝑋 7 𝑖𝑡 −0,0066𝑋 8 𝑖𝑡 dengan  R 2 sebesar  83,20  persen.  Adapun  komponen  inter- sep untuk masing-masing Kabupaten/Kota disajikan melalui Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Intersep Tiap Kabupaten/Kota untuk Model Indeks Ke- dalaman Kemiskinan dengan Semua Variabel Prediktor
Kab/Kota 𝜶 ̂ 𝒊 Kab/Kota 𝜶 ̂ 𝒊 Pacitan 7,5395 Magetan 7,349465 Ponorogo 7,0281 Ngawi 7,230133 Trenggalek 7,5958 Bojonegoro 7,56755 Tulungagung 7,4752 Tuban 7,591759
Blitar 7,3456 Lamongan 7,412907
Tabel 5. Nilai Intersep Tiap Kabupaten/Kota untuk Model Indeks Ke- dalaman Kemiskinan dengan Semua Variabel Prediktor (Lanjutan)
Kab/Kota 𝜶 ̂ 𝒊 Kab/Kota 𝜶 ̂ 𝒊 Kediri 7,6292 Gresik 8,192955 Malang 7,2385 Bangkalan 7,48684 Lumajang 7,0109 Sampang 6,529415 Jember 6,7474 Pamekasan 7,273557 Banyuwangi 7,0382 Sumenep 7,279193 Bondowoso 6,7698 Kota Kediri 9,007919 Situbondo 6,7089 Kota Blitar 7,592541 Probolinggo 7,1498 Kota Malang 7,453194 Pasuruan 7,4536 Kota Probolinggo 8,040763 Sidoarjo 7,7208 Kota Pasuruan 7,705974 Mojokerto 7,6526 Kota Mojokerto 7,614508 Jombang 7,7044 Kota Madiun 7,345512 Nganjuk 7,5558 Kota Surabaya 7,954248 Madiun 7,4647 Kota Batu 7,076166
Metode  estimasi  untuk  indeks  keparahan  kemiskinan  di Kabupaten/Kota  Jawa  Timur  tahun  2005-2013  dengan semua  variabel  prediktor  adalah  metode  estimasi Fixed  Ef- fect Model (FEM), yaitu
ln(𝑦̂ 3𝑖𝑡 ) = 𝛼̂ 𝑖 − 0,0637𝑋 1 𝑖𝑡 + 0,0086𝑋 2 𝑖𝑡 − 0,0126𝑋 3 𝑖𝑡 + 0,0006𝑋 4 𝑖𝑡 − 0,0234𝑋 5 𝑖𝑡 + 0,0099𝑋 6 𝑖𝑡 − 0,085𝑋 7 𝑖𝑡 −0,0071𝑋 8 𝑖𝑡 dengan  R 2 sebesar  74,47  persen.  Adapun  komponen  inter- sep untuk masing-masing Kabupaten/Kota disajikan melalui Tabel 6.
Tabel 6. Nilai Intersep Tiap Kabupaten/Kota untuk Model Indeks Kedala- man Kemiskinan dengan Semua Variabel Prediktor
Kab/Kota 𝜶 ̂ 𝒊 Kab/Kota 𝜶 ̂ 𝒊 Pacitan 8,125083 Magetan 7,775444 Ponorogo 7,474277 Ngawi 7,640088 Trenggalek 8,239098 Bojonegoro 8,211301 Tulungagung 7,983806 Tuban 8,114511 Blitar 7,937709 Lamongan 7,894951 Kediri 8,194759 Gresik 8,932121 Malang 7,775767 Bangkalan 7,957874 Lumajang 7,386582 Sampang 6,71659 Jember 7,103522 Pamekasan 7,684201 Banyuwangi 7,543111 Sumenep 7,654038 Bondowoso 7,150601 Kota Kediri 9,837292 Situbondo 7,083048 Kota Blitar 8,349723 Probolinggo 7,522412 Kota Malang 8,213257 Pasuruan 8,03508 Kota Probolinggo 8,728034 Sidoarjo 8,46405 Kota Pasuruan 8,460002 Mojokerto 8,257348 Kota Mojokerto 8,298864 Jombang 8,299833 Kota Madiun 8,036729 Nganjuk 8,108081 Kota Surabaya 8,827658 Madiun 8,007297 Kota Batu 7,71362
Pengujian  asumsi  residual  menunjukkan  bahwa  pada model  persentase  penduduk  miskin  asumsi  identik  dan  in- dependen  belum  terpenuhi,  namun  residual  telah  berdistri- busi  normal.  Model  indeks  kedalaman  kemiskinan  dan  in- deks  keparahan  kemiskinan  telah  memenuhi  ketiga  asumsi residual.
Pengujian  signifikansi  parameter  menunjukkan  bahwa pada  taraf  signifikansi  5  persen,  variabel  X 3 dan  X 4 tidak signifikan  terhadap  model  persentase  penduduk  miskin. Variabel X 4 tidak signifikan terhadap model indeks kedala- man kemiskinan. Pada model indeks keparahan kemiskinan, variabel X 2 dan X 4 tidak signifikan. Karena  masih terdapat variabel  yang  tidak  signifikan,  maka  perlu  dilakukan pemodelan kembali hingga didapatkan variabel yang signif- ikan dalam model.

## D. Pemodelan dengan Variabel Signifikan
Proses  pemodelan  dengan  variabel  signifikan  adalah dengan  mengeluarkan  variabel  prediktor  yang  tidak  signif- ikan  dalam  model  secara  satu  persatu  hingga  didapatkan
model  dengan  variabel  yang  signifikan.  Setelah  itu,  untuk mengetahui  metode  estimasi  yang  sesuai,  maka  dilakukan pengujian. Adapun hasil pengujian statistik F adalah sebagai berikut:
Tabel 7 Uji Statistik F dengan Variabel Signifikan
Variabel Respon Fhi- tung Ftabel P-value Keputusan ln Y 1 25,622 1,451 0,000 Tolak H 0 ln Y 2 10,926 1,451 0,000 Tolak H 0 ln Y 3 6,674 1,451 0,000 Tolak H 0
Berdasarkan  Tabel  7  pengujian  menunjukkan  keputusan Tolak H 0 dengan pvalue=0 . Sehingga metode estimasi FEM lebih sesuai dibandingkan metode estimasi CEM.
Pengujian  dilanjutkan  dengan  uji Hausman dengan  hasil pengujian dapat dilihat melalui Tabel 8.
Tabel 8 Uji Hausman dengan Variabel Signifikan Variabel Respon 𝑾 Chi- Square P-value Keputusan ln Y 1 15,718 12,50 0,0153 Tolak H 0 ln Y 2 29,314 14,07 0,0001 Tolak H 0 ln Y 3 25,0099 12,59 0,0001 Tolak H 0
Tabel  8  menunjukkan  bahwa  ketiga  model  didapatkan keputusan  Tolak  H 0 yang  artinya  model  estimasi  yang sesuai adalah model FEM.
Metode  estimasi  untuk  pemodelan  persentase  penduduk miskin  di  Kabupaten/Kota  Jawa  Timur  tahun  2005-2013 dengan  variabel  prediktor  yang  signifikan  adalah  metode estimasi Fixed Effect Model (FEM), yaitu ln(𝑦̂ 1𝑖𝑡 ) = 𝛼̂ 𝑖 − 0,0333𝑋 1𝑖𝑡 + 0,0105𝑋 2𝑖𝑡 − 0,0162𝑋 5𝑖𝑡 +0,0063𝑋 6𝑖𝑡 − 0,0053𝑋 8𝑖𝑡 dengan  R 2 sebesar  92,85  persen.  Adapun  nilai  intersep  un- tuk masing-masing Kabupaten/Kota disajikan melalui Tabel 9.
Tabel 9 Nilai Intersep Tiap Kabupaten/Kota untuk Model Persentase Penduduk Miskin dengan Variabel Signifikan
Kab/Kota 𝜶 ̂ 𝒊 Kab/Kota 𝜶 ̂ 𝒊 Pacitan 6,5649 Magetan 6,5280 Ponorogo 6,2199 Ngawi 6,4856 Trenggalek 6,5466 Bojonegoro 6,5849 Tulungagung 6,5750 Tuban 6,7297 Blitar 6,3823 Lamongan 6,5558 Kediri 6,6909 Gresik 6,9624 Malang 6,3740 Bangkalan 6,7443 Lumajang 6,3139 Sampang 6,1460 Jember 6,1594 Pamekasan 6,5722 Banyuwangi 6,2140 Sumenep 6,6423 Bondowoso 6,2199 Kota Kediri 7,6599 Situbondo 6,0607 Kota Blitar 6,4156 Probolinggo 6,5389 Kota Malang 6,2234 Pasuruan 6,5518 Kota Probolinggo 6,9396 Sidoarjo 6,5631 Kota Pasuruan 6,5673 Mojokerto 6,6876 Kota Mojokerto 6,5007 Jombang 6,7168 Kota Madiun 6,2193 Nganjuk 6,6457 Kota Surabaya 6,6094 Madiun 6,5642 Kota Batu 5,9835
Metode  estimasi  untuk  pemodelan  indeks  kedalaman  kem- iskinan  di  Kabupaten/Kota  Jawa  Timur  tahun  2005-2013 dengan  variabel  prediktor  yang  signifikan  adalah  metode estimasi Fixed Effect Model (FEM), yaitu ln(𝑦̂ 2𝑖𝑡 ) = 𝛼̂ 𝑖 − 0,0522𝑋 1𝑖𝑡 + 0,0087𝑋 2𝑖𝑡 − 0,0086𝑋 3𝑖𝑡 −0,0184𝑋 5𝑖𝑡 + 0,0082𝑋 6𝑖𝑡 − 0,0409𝑋 7𝑖𝑡 −0,0066𝑋 8𝑖𝑡 dengan  R 2 sebesar  83,19  persen.  Adapun  nilai  intersep  un- tuk masing-masing Kabupaten/Kota disajikan melalui Tabel 10.
Tabel 10 Nilai Intersep Tiap Kabupaten/Kota untuk Model Indeks
Kedalaman Kemiskinan dengan Variabel Signifikan Kab/Kota 𝜶 ̂ 𝒊 Kab/Kota 𝜶 ̂ 𝒊 Pacitan 7,5958 Magetan 7,397511 Ponorogo 7,0765 Ngawi 7,275258 Trenggalek 7,6495 Bojonegoro 7,62054 Tulungagung 7,5265 Tuban 7,643061 Blitar 7,3943 Lamongan 7,461831 Kediri 7,6790 Gresik 8,243152 Malang 7,2953 Bangkalan 7,554361 Lumajang 7,0613 Sampang 6,595916 Jember 6,8116 Pamekasan 7,337543 Banyuwangi 7,0927 Sumenep 7,348334 Bondowoso 6,8319 Kota Kediri 9,060541 Situbondo 6,7674 Kota Blitar 7,647772 Probolinggo 7,2092 Kota Malang 7,508577 Pasuruan 7,5110 Kota Probolinggo 8,097148 Sidoarjo 7,7743 Kota Pasuruan 7,762017 Mojokerto 7,7055 Kota Mojokerto 7,668497 Jombang 7,7554 Kota Madiun 7,39857 Nganjuk 7,6084 Kota Surabaya 8,00932 Madiun 7,5117 Kota Batu 7,127309
metode  estimasi  untuk  pemodelan  indeks  kedalaman  kem- iskinan  di  Kabupaten/Kota  Jawa  Timur  tahun  2005-2013 dengan  variabel  prediktor  yang  signifikan  adalah  metode estimasi Fixed Effect Model (FEM).yaitu
ln(𝑦̂ 3 𝑖𝑡 ) = 𝛼̂ 𝑖 − 0,0702𝑋 1𝑖𝑡 − 0,0149𝑋 3𝑖𝑡 − 0,0229𝑋 5 𝑖𝑡 +0,0103𝑋 6 𝑖𝑡 − 0,0849𝑋 7 𝑖𝑡 − 0,0073𝑋 8 𝑖𝑡 dengan R 2 sebesar 74,29 persen. Adapun nilai intersep un- tuk masing-masing Kabupaten/Kota disajikan melalui Tabel 11.
Tabel 11 Nilai Intersep Tiap Kabupaten/Kota untuk Model Indeks Keparahan Kemiskinan dengan Variabel Signifikan
Kab/Kota 𝜶 ̂ 𝒊 Kab/Kota 𝜶 ̂ 𝒊 Pacitan 9,1208 Magetan 8,555706 Ponorogo 8,2533 Ngawi 8,3973 Trenggalek 9,2106 Bojonegoro 8,974976 Tulungagung 8,7970 Tuban 8,863702 Blitar 8,7558 Lamongan 8,760799 Kediri 8,9858 Gresik 9,795073 Malang 8,5589 Bangkalan 8,706661 Lumajang 8,1408 Sampang 7,519236 Jember 7,8814 Pamekasan 8,45852 Banyuwangi 8,3700 Sumenep 8,419694 Bondowoso 7,9186 Kota Kediri 10,68474 Situbondo 7,8485 Kota Blitar 9,201313 Probolinggo 8,3118 Kota Malang 9,041752 Pasuruan 8,8203 Kota Probolinggo 9,505054 Sidoarjo 9,2902 Kota Pasuruan 9,270666 Mojokerto 9,0733 Kota Mojokerto 9,12421 Jombang 9,1005 Kota Madiun 8,863746 Nganjuk 8,8908 Kota Surabaya 9,654648 Madiun 8,7771 Kota Batu 8,516648
Pengujian  asumsi  residual  menunjukkan  bahwa  pada model  persentase  penduduk  miskin  asumsi  identik  dan  in- dependen  belum  terpenuhi,  namun  residual  telah  berdistri- busi  normal.  Model  indeks  kedalaman  kemiskinan  dan  in- deks  keparahan  kemiskinan  telah  memenuhi  ketiga  asumsi residual.
Pengujian  signifikansi  parameter  menunjukkan  bahwa pada  taraf  signifikansi  5  persen,  tidak  terdapat  variabel prediktor yang tidak signifikan dalam model.

## E. Interpretasi Model
Setelah didapatkan model dengan variabel prediktor yang signifikan,  maka  dilakukan  interpretasi  untuk  masing- masing model.
Model  persentase  penduduk  miskin  dapat  dituliskan  se- bagai berikut:
𝑦̂ 1𝑖𝑡 = exp(𝛼̂ 𝑖 − 0,0333𝑋 1 𝑖𝑡 + 0,0105𝑋 2 𝑖𝑡 − 0,0162𝑋 5 𝑖𝑡 +0,0063𝑋 6 𝑖𝑡 − 0,0053𝑋 8 𝑖𝑡 )
Interpretasi  dari  model  yang  telah  didapatkan  adalah  se- tiap penambahan satu persen angka melek huruf, maka akan memperkecil persentase penduduk miskin sebesar 100%*(e 0,0333 -1) = 3,38 persen dengan asumsi  variabel lain tetap.  Setiap penambahan satu persen penduduk  yang tidak mendapat akses air bersih, maka akan memperbesar persen- tase  penduduk  miskin  menjadi  sebesar  100%*  (e 0,0105 -1)  = 1,06  persen  dengan  asumsi  variabel  lain  tetap.  Setiap penambahan  satu  persen  tingkat  partisipasi  angkatan  kerja, maka  akan  memperkecil  persentase  penduduk  miskin  men- jadi  sebesar  100%*(e 0,0162 -1)  =  1,63  persen  dengan  asumsi variabel  lain  tetap.  Setiap  penambahan  satu  persen penduduk  yang  bekerja  di  sektor  pertanian,  maka  akan memperbesar  persentase  penduduk  miskin  menjadi  sebesar 100%*(e 0,0063 -1) = 0,63  persen dengan asumsi  variabel lain tetap. Setiap penambahan satu juta rupiah PDRB per kapita ADHB,  maka  akan  memperkecil  persentase  penduduk miskin  menjadi  sebesar  100%*(e 0,0053 -1)  =  0,53  persen dengan asumsi variabel lain tetap.
Model indeks kedalaman kemiskinan dapat dituliskan se- bagai berikut:
𝑦̂ 2𝑖𝑡 = exp(𝛼̂ 𝑖 − 0,0522𝑋 1 𝑖𝑡 + 0,0087𝑋 2 𝑖𝑡 − 0,0086𝑋 3 𝑖𝑡 −0,0184𝑋 5 𝑖𝑡 + 0,0082𝑋 6 𝑖𝑡 − 0,0409𝑋 7 𝑖𝑡 −0,0066𝑋 8 𝑖𝑡 )
Interpretasi  dari  model  yang  telah  didapatkan  adalah  se- tiap penambahan satu persen angka melek huruf, maka akan memperkecil  indeks  kedalaman  kemiskinan  sebesar 100%*(e 0,0522 -1) = 5,36 persen dengan asumsi  variabel lain tetap.  Setiap penambahan satu persen penduduk  yang tidak mendapat akses air bersih,  maka  akan  memperbesar  indeks kedalaman kemiskinan sebesar 100%*(e 0,0087 -1) = 0,87 per- sen  dengan  asumsi  variabel  lain  tetap.  Setiap  penambahan satu persen angka partisipasi  sekolah usia  menengah,  maka akan  memperkecil  indeks  kedalaman  kemiskinan  sebesar 100%*(e 0,0086 -1) = 0,86 persen dengan asumsi  variabel lain tetap.  Setiap  penambahan  satu  persen  tingkat  partisipasi angkatan  kerja,  maka  akan  memperkecil  indeks  kedalaman kemiskinan  sebesar  100%*(e 0,0184 -1)  =  1,86  persen  dengan asumsi  variabel  lain  tetap.  Setiap  penambahan  satu  persen penduduk  yang  bekerja  di  sektor  pertanian,  maka  akan memperbesar  indeks  kedalaman  kemiskinan  sebesar 100*%(e 0,0082 -1) = 0,82 persen dengan asumsi  variabel lain tetap.  Setiap  penambahan  satu  persen  laju  pertumbuhan ekonomi,  maka  akan  memperkecil  indeks  kedalaman  kem- iskinan  sebesar  100%*(e 0,0409 -1)  =  4,17  persen  dengan asumsi variabel lain  tetap.  Setiap penambahan  satu juta ru- piah PDRB per kapita  ADHB,  maka  akan  memperkecil  in- deks kedalaman kemiskinan sebesar 100%*(e 0,0066 -1) = 0,66 persen dengan asumsi variabel lain tetap.
Model indeks keparahan kemiskinan dapat dituliskan se- bagai berikut:
𝑦̂ 3𝑖𝑡 = exp(𝛼̂ 𝑖 − 0,0702𝑋 1 𝑖𝑡 − 0,0149𝑋 3 𝑖𝑡 − 0,0229𝑋 5 𝑖𝑡 +0,0103𝑋 6 𝑖𝑡 − 0,0849𝑋 7 𝑖𝑡 − 0,0073𝑋 8 𝑖𝑡 )
Interpretasi  dari  model  yang  telah  didapatkan  adalah  se- tiap penambahan satu persen angka melek huruf, maka akan
memperkecil indeks keparahan kemiskinan sebesar 100%*(e 0,0702 -1) = 7,27 persen dengan asumsi  variabel lain tetap.  Setiap  penambahan  satu  persen  angka  partisipasi sekolah  usia  menengah,  maka  akan  memperkecil  indeks keparahan kemiskinan sebesar 100%*(e 0,0149 -1) = 1,5 persen dengan  asumsi  variabel  lain  tetap.  Setiap  penambahan  satu persen  tingkat  partisipasi  angkatan  kerja,  maka  akan  mem- perkecil indeks keparahan kemiskinan sebesar 100%*(e 0,0229 -1) = 2,31 persen dengan asumsi  variabel lain tetap. Setiap penambahan satu persen penduduk yang beker- ja  di  sektor  pertanian,  maka  akan  memperbesar  indeks keparahan  kemiskinan  sebesar  100%*(e 0,0103 -1)  =  1,04  per- sen  dengan  asumsi  variabel  lain  tetap.  Setiap  penambahan satu  persen  laju  pertumbuhan  ekonomi,  maka  akan  mem- perkecil indeks keparahan kemiskinan sebesar 100%*(e 0,0849 -1) = 8,86 persen dengan asumsi  variabel lain tetap. Setiap penambahan satu juta rupiah PDRB per kapita ADHB,  maka  akan  memperkecil  indeks  keparahan  kem- iskinan  sebesar  100%*(e 0,0073 -1)  =  0,73  persen  dengan asumsi variabel lain tetap.

## V. KESIMPULAN
Pemodelan  regresi  data  panel  yang  tepat  untuk  ketiga variabel respon adalah dengan metode estimasi Fixed Effect Model dengan efek cross section. Adapun variabel prediktor yang  sama-sama  signifikan  pada  masing-masing  model  an- tara  lain  angka  melek  huruf,  tingkat  partisipasi  angkatan kerja,  penduduk  yang  bekerja  di  sektor  pertanian,  serta PDBR per kapita. Sedangkan variabel prediktor yang sama- sama  tidak  signifikan  pada  masing-masing  variabel  respon adalah penduduk tanpa akses kesehatan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Munajat.  (2009).  Membernaskan  Pembangunan  Pertanian  Sebagai Solusi Mengakar dalam Mengatasi Kemiskinan. Agronobis, 1, 12-18.
[2] Sembodo,  H.  (2014). Pemodelan  Regresi  Panel  pada  Pendapatan Asli  Daerah  (PAD)  dan  Dana  Alokasi  Umum  (DAU)  Terhadap  Bel- anja  Daerah  (Kasus  Pada  Kabupaten/Kota  di  Jawa  Timur  dengan Tingkat Pertumbuhan Ekonomi Rendah). Skripsi, Universitas Brawi- jaya, Malang.
[3] Murray,  M.  P.  (2006). Econometrics:  A  Modern  Introduction. Bos- ton: Pearson Addison Wesley.
[4] Baltagi, B. H. (2005). Econometric Analysis of Panel Data (3rd ed.). England: John Willey & Sons, Ltd.
[5] Hanum,  D.  (2014). Studi  tentang  SUR  untuk  Data  Panel  dengan Model Gravitasi. Tesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Sura- baya.
[6] Greene,  W.  H.  (2003). Econometric  Analysis (5th  ed.).  New  Jersey: Pearson Education, Inc.
[7] Gujarati,  D.  N.  (2004). Basic  Econometrics (4th  ed.).  New  York: McGraw-Hill.
[8] Daniel,  W.  W.  (1989). Statistika  Nonparametrik  Terapan .  Alex  Tri Kantjono W (Trans.). Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama.
[9] Draper, N. R., & Smith, H. (1998). Applied Regression Analysis (3rd ed.). New York: John Willey & Sons, Inc.
[10] Badan  Pusat  Statistik.  (2008). Analisis  dan  Penghitungan  Tingkat Kemiskinan Tahun 2008. Jakarta: Badan Pusat Statistik.