## PENGARUH INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DAN PRODUK
DOMESTIK BRUTO (PDRB) TERHADAP KEMISKINAN

## PROVINSI SUMATERA UTARA
1) Chyntia Dewi Elviera, 2) Dedi Irawan
1) Prodi Pendidikan Ekonomi, Fakultas Ekonomi, Universitas Negeri Medan email: chyntiadewi2204@gmail.com
2) Prodi Pendidikan Ekonomi, Fakultas Ekonomi, Universitas Negeri Medan
email: simdigdedyirawan@gmail.com

## Abstrak
As  a  developing  country,  poverty  is  still  a  major  problem  in  Indonesia.  The  research aimed  to  see  how  the  effects  of  economic  indicators,  namely  the  human  development index, per capita GRDP, and minimum  wages on the  poverty rate in North Sumatra in 2001-2017.  This  study  uses  secondary  data  and  multiple  data  regression  analysis.  The results of this study indicate that the human development index, per capita GRDP have a significant and negative effect on poverty levels  in North Sumatra.Kata Kunci : Tingkat Kemiskinan  Indeks  Pembangunan  Manusia(IPM),  Produk  Domestik  Regional Bruto(PDRB) Per Kapita, Upah Minimum
Keywords: Poverty Rate of Human Development Index (HDI), Gross Regional Domestic Product (GRDP) Per Capita, Minimum Wage

## PENDAHULUAN
Pembangunan adalah suatu proses perubahan menuju ke arah yang lebih baik dan terus menerus untuk mencapai tujuan yakni  mewujudkan  masyarakat  Indonesia yang  berkeadilan,  berdaya  saing,  maju, dan  sejahtera  dalam  wadah  Negara
Kesatuan Republik Indonesia. Pembangunan harus diarahkan
sedemikian  rupa  sehingga  setiap  tahap semakin mendekati tujuan. Masalah besar dalam  pembangunan  yang  dihadapi banyak  negara  berkembang  termasuk Indonesia  adalah  kemiskinan  atau  jumlah orang  berada  di  bawah  garis  kemiskinan (poverty line). Kemiskinan adalah kondisi dimana  seseorang  atau  keluarga  tidak
mampu  memenuhi  kebutuhan  primer. Indonesia  adalah  sebuah  negara  yang penuh  paradoks,  negara  ini  subur  dan kekayaan  alamnya  melimpah,  namun cukup  besar  rakyatnya  yang  tergolong miskin.  Pada  hakikatnya  pembangunan perekonomian merupakan rangkayan kegiatan  dengan  memanfaatkan  seluruh potensi sebagai modal dasar  yang epektif dan  efisien  melalui  perancanaan  dalam rangka meningkatkan kesejahtraan masyarakat. Pembagunan di tujukan untuk peningkatan  pendapatan  masyarakat  yang tidak lepas dari keberasilan pembangunan ekonomi  dan  di  ukur  dalam  tingkat pertumbuhan  ekonomi  disuatu  wilayah (Amri Amir, 2009 ).
Salah satu sumber yang menyebabkan pengaruh jumlah penduduk miskin  salah  satunya  adalah  Indeks Pembangunan Manusia. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan suatu terobosan dalam menilai pembangunan manusia. Indeks
pembangunan  manusia  adalah  salah  satu tolok  ukur  pembangunan  suatu  wilayah yang  berkorelasi  negatif  terhadap  kondisi kemiskinan  di  wilayah  tersebut.  Karena itu  diharapkan  suatu  daerah  yang memiliki  nilai  IPM  tinggi,  idealnya kualitas hidup masyarakat juga tinggi atau dapat dikatakan pula bahwa jika nilai IPM tinggi,
maka seharusnya tingkat kemiskinan rendah. IPM dihitung berdasarkan data yang dapat
menggambarkan  keempat  komponen, yaitu  angka  harapan  hidup  yang mengukur  keberhasilan  dalam  bidang kesehatan,  angka  melek  huruf  dan  rata- rata  lamanya  bersekolah  yang  mengukur keberhasilan  dalam  bidang  pendidikan, dan  kemampuan  daya  beli  masyarakat terhadap sejumlah kebutuhan pokok yang dilihat dari rata-rata besarnya pengeluaran per kapita sebagai pendekatan pendapatan yang  mengukur  keberhasilan  dalam bidang pembangunan hidup yang layak.
Pertumbuhan ekonomi atau peningkatan PDRB  merupakan salah satu ukuran dan indikasi penting untuk menilai keberhasilan  dari  pembangunan  ekonomi suatu
daerah ditinjau
dari sisi ekonominya.  Namun  demikian  tingginya PDRB  tidak  menjamin  bahwa  seluruh penduduk disuatu wilayah telah menikmati  kemakmuran.  PDRB  hanya merupakan  gambaran  secara  umum  dari kesejahteraan  masyarakat.  Membaiknya indikator
pertumbuhan ekonomi diharapkan  dapat  memberikan  dampak positif terhadap masalah kemiskinan yang menjadi  isu  penting.  PDRB  sering digunakan
sebagai indikator pembangunan.  Semakin  tinggi  PDRB suatu  daerah,  maka  semakin  besar  pula potensi  sumber  penerimaan  daerah tersebut  dikarenakan  semakin  besar pendapatan  masyarakat  daerah  tersebut
(Thamrin,  2001).  Hal  ini  berarti  juga semakin  tinggi  PDRB  semakin  sejahtera penduduk suatu wilayah. Dengan kata lain jumlah penduduk miskin akan berkurang. PDRB  merupakan  data  statistik  yang merangkum  perolehan  nilai  tambah  yang tercipta  akibat  proses  peroduksi  baik barang ataupun jasa di suatu wilayah/region pada satu periode tertentu, biasanya  setahun  atau  triwulan  tanpa memperhatikan asal/domisili pelaku produksinya PDRB merupakan salah satu indikator  ekonomi  makro  yang  dapat digunakan untuk melihat tingkat perkembangan dan steruktu
perekopnomian di suatu daerah.

## METODOLOGI PENELITIAN
Data kepustakaan yang digunakan dalam  penelitian  ini  merupakan  data sekunder yang telah diolah dan dipublikasikan  didalam  berita  resmi statistik  oleh  lembaga  Badan  Pusat Statistik  (BPS).  Data  yang  digunakan adalah gabungan dari data time series dan cross  section  runtutan  waktu  dari  tahun 2001-2017. Data dibagi menjadi dua garis besar  yaitu  time-series  dan  cross-section. Metode  analisis  data  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan analisis  regresi  linear  berganda  dengan menggunakan software SPSS versi 24

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## HASIL PENELITIAN
Analisis  regresi  linear  beraganda adalah hubungan secara linear antara dua atau lebih variabel independen (X) dengan variabel  dependen  (Y).Analisis  ini  untuk mengetahui arah hubungan antara variabel independen  dengan  variabel  dependen apakah  positif  atau  negatif  dan  untuk memprediksi  nilai  dari  variabe  dependen apabila  independen  mengalami  kenaikan atau  penurunan.  Berikut  hasil  uji  regresi dengan  menggunakan  program  SPSS.

## A. UJI NORMALITAS
Gambar 1. Uji Normalitas B. Uji Run Test
Tabel 1. Uji Run Test
Runs Test Unstandardized Residual Test Value a -545.62831 Cases < Test Value 9 Cases >= Test Value 9 Total Cases 18 Number of Runs 8 Z -.729 Asymp. Sig. (2-tailed) .676 a. Median Analisis Run Test termasuk dalam statistik nonparametrik. Uji ini digunakan untuk  menguji  pada  kasus  satu  sampel. Sampel  yang  diambil  dari  populasi, apakah  sampel  yang  diambil  berasal  dari sampel  acak  atau  bukan  .  Pengujian  ini untuk  kasus  satu  sampel.  Prosedur pengujian dilakukan dengan mengurutkan
data  sampel  dan  mencari  letak  nilai mediannya.  Pada  hasil  output  SPSS tersebut di atas menunjukkan
nilai asymtotic  significant uji  Runs  test sebesar 0.676 (> 0.05), maka hipotesis nol (H0) diterima dan tidak terdapat autokorelasi.

## C. UJI MULTIKOLINEARITAS
Uji  Multikolinearitas  bertujuan  untuk menguji  apakah  model  regresi  ditemukan adanya  korelasi  antar  variabel  bebas  atau independen.  Model  regresi  yang  baik seharusnya  tidak  terjadi  korelasi  diantara
variabel  independen.  Menurut  Gujarati (2006), jika koefisien korelasi antarvariabel  bebas  lebih  dari  0,8  maka dapat disimpulkan bahwa model mengalami  masalah  multikolinearitas. Sebaliknya, koefisien korelasi kurang dari
0,8 maka model bebas dari
multikolinearitas.
Tabel 2. Uji Multikolinearitas Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficient s t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleranc e VIF 1 (Constan t) 546475.97 9 1023281.59 3 .534 .60 2 IPM 18902.943  14328.706 .192 1.31 9 .21 0 .908 1.10 1 PDRB -.844 .156 -.789 - 5.42 3 .00 0 .908 1.10 1

## a. Dependent Variable: KEMISKINAN

## D. Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  bertujuan untuk  menguji  apakah  dalam  model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari
residual  satu  pengamatan  ke  pengamatan yang  lain.  Kriteria  keputusan  diambil berdasarkan  bersebaran  titik-titik  yang melewati titik 0
Gambar 2.  Uji Heteroskedastisitas
UJI HIPOTESIS
1. UJI F
Pengujian ini akan memperlihatkan hubungan atau pengaruh  variabel  independen  secara bersama-sama terhadap variabel
dependen  uji-F  juga  dapat  dilakukan dengan  cara  Quick  Look,  yaitu dengan  melihat  nilai  probability  dan derajat  kepercayaan  yang  ditentukan dalam penelitian atau melihat nilai F- tabel  dengan  F-hitungnya.  Jika  nilai probabilty  <  0,05  atau  α  =  5%  yang berarti menolak H0 dan menerima H1
dan sebaliknya. Hal ini menunjukkanbahwa variabel independen  secara  bersama-sama mempengaruhi  variabel  dependennya dan  sebaliknya  (Kuncoro,  2003). Statistik F pada dasarnya menunjukkan  apakah  semua  variabel bebas berpengaruh signifikan terhadap  variabel  terikat  secara simultan. Tabel 3. Uji F ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression  516664789703.681  2  258332394851.840  19.524  .000 b Residual 172005509559.319  13  13231193043.025 Total 688670299263.000  15 a. Dependent Variable: KEMISKINAN b. Predictors: (Constant), PDRB, IPM

## 2. UJI T
Uji  ini  digunakan  untuk  melihat signifikansi  dari  pengaruh  variabel independen  secara  individu  terhadap variabel dependen dengan variabel yang lain  konstan.  Untuk  menguji  pengaruh setiap  variabel  independen  tersebut, maka  nilai  t  hitung  harus  dibandingkan dengan t tabel. Selain dengan
menggunakan  cara  diatas,  uji-t  juga
dapat  dilakukan  dengan  cara  Quick Look , yaitu dengan melihat probability <  0,05  atau  α  =  5%  dan  jika  nilai  t- hitung  lebih  tinggi  dari  t-tabel  yang berarti  menolak  Ho  dan  menerima  Ha dan  sebaliknya.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  variabel  independen  secara individual mempengaruhi variabel dependennya  dan  sebaliknya  (Kuncoro,
2003) Tabel 4. Uji T Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficient s t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleranc e VIF 1 (Constan t) 546475.97 9 1023281.59 3 .534 .60 2 IPM 18902.943  14328.706 .192 1.31 9 .21 0 .908 1.10 1 PDRB -.844 .156 -.789 - 5.42 3 .00 0 .908 1.10 1 a. Dependent Variable: KEMISKINAN 3. KOEFISIEN DETERMINASI Koefisien determinasi (R2) bertujuan untuk mengukur seberapa jauh
kemampuan  model  dalam  menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien  determinasi  adalah  antara  nol dan satu (0 <R2   <1).    Nilai  R2   yang kecil    menandakan    bahwa  kemampuan variabel-variabel  independen  dalam menjelaskan  variable  dependen  sangat terbatas,
sedangkan nilai
yang
mendekati  satu  memberikan  arti  bahwa variabel  independen  secara  menyeluruh telah  menjelaskan  dan  memberikan informasi  pada  variabel  dependen (Kuncoro  2003).Berdasarkan  data  R square  dijelaskan  bahwa  variabel  Y dijelaskan  sebesar  0,750  atau  65%  oleh Variabel X
Tabel 5. Koefisien Determinasi Model Summary b Mod el R R Squar e Adjuste d R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbi n- Watso n R Squar e Chang e F Chang e df 1 df 2 Sig. F Chang e 1 .86 6 a .750 .712 115026.9 23 .750 19.52 4 2  13 .000  1.008
a. Predictors: (Constant), PDRB, IPM b. Dependent Variable: KEMISKINAN

## HASIL DAN PEMBAHASAN
IPM  terdiri  dari  3  dimensi (kesehatan,  pendidikan,  dan  hidup  layak) yang sangat menentukan kualitas manusia.  Pendidikan  memainkan  peranan penting dalam  meningkatkan kemampuan dalam  menyerap  teknologi  modern  dan mengembangkan kapasitas dalam mewujudkan pertumbuhan dan pembangunan.  Dalam  upaya  mencapai pembangunan ekonomi yang berkelanjutan, sektor pendidikan memainkan  peranan  sangat  strategis dalam  mendukung  proses  produksi  dan aktivitas ekonomi lainnya. Semakin tinggi pendidikan seseorang maka akan meningkatkan produktivitas orang tersebut,  karena  ilmu  dan  pengetahuan diperoleh  lebih  banyak.  Selain  itu,
kesehatan  merupakan  syarat  dalam meningkatkan produktivitas, karena dengan  kesehatan,  pendidikan  mudah  di capai.  Dalam  hal  ini,  kesehatan  dan pendidikan merupakan komponen penting pembangunan  ekonomi  dalam  membantu mengurangi kemiskinan. Dengan pendidikan dan kesehatan maka
pendapatan  tinggi  akan  mudah  di  dapat. Begitu  sebaliknya  dengan  pendapatan tinggi  maka  akan  mudah  mengeluarkan
dana  untuk  kesehatan  dan  pendidikan. Menurut  Todaro  (2000),  mengatakan bahwa pembangunan manusia merupakan tujuan  pembangunan  itu  sendiri.  Yang mana pembangunan manusia memainkan peranan kunci dalam membentuk kemampuan sebuah negara dalam menyerap  teknologi  modern  dan  untuk mengembangkan kapasitasnya agar tercipta  pertumbuhan  serta  pembangunan yang  berkelanjutan.  Berdasarkan  hasil penelitian bahwa IPM memiliki pengaruh yang  negatif  dan  signifikan  terhadap kemiskinan,  maka  salah  satu  upaya pemerintah  yang  dapa  dilakukan  untuk mengurangi  tingkat  kemiskinan  adalah dengan melakukan pembangunan manusia atau  peningkatan  kualitias  SDM.  Karena SDM  adalah  kunci  dari  pembangunan ekonomi itu sendiri.
Berdasarkan hasil penelitian bahwa variabel PDRB per kapita memiliki pengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap kemiskinan,  oleh  karena  itu  perlu dilakukan upaya peningkatan produktifitas output ekonomi di masingmasing  wilayah  kabupaten/kota yang ada di pulau Jawa.  Dengan tinginya produktifitas  output ekonomi  maka akan semakin tinggi pula pendapatan
masyarakat.  Pendapatan  masyarakat  yang
tinggi  akan  menciptakan  kemampuan masyarkat  dalam  memenuhi  kebutuhan hidup layak.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan regresi  pada  tingkat  kepercayaan  95%  , maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa variabel  independen  dalam  penelitian  ini, yakni  indeks  pembangunan  manusia (IPM), laju pertumbuhan PDRB, dan upah minimum  memiliki  pengaruh  negatif  dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara.

## REFERENSI
Badan  Pusat  Statistik.  (2017).  Berita Resmi Statistik “Profil Kemiskinan Di Indonesia September  2017.  Jakarta:  Badan
Pusat Statistik.
Case Karl E, R. C. (2010). Prinsip-prinsip Ekonomi  Makro  Edisi  Kelima. Jakarta:  Erlangga.  Cassandra. (2016).  “Analisis  faktor-faktor yang memengaruhi
tingkat kemiskinan di Indonesia”.  Bogor :  IPB.  Christiani,  C.  Pratiwi  T. dan Bambang
M.  (2012).  Analisis  Dampak  Kepadatan Penduduk  Terhadap  Kualitas Hidup  Masyarakat  Provinsi  Jawa
Tengah.  Semarang:  UNTAG. Dermoredjo, P. S. (2003). Produksi  Domestik  Bruto,  Harga, dan Kemiskinan.
LPEM:  Media  Ekonomi  dan  Keuangan Indonesia (Vol. 51).
Efendi,  Nury  dan  Marman  S.  (2014). Ekonomertrika  Pendekatan  Teori dan  Terapa.  Jakarta  :  Salemba Empat.
Edy,  W.,  Eli  S.,  dan  Intan  P.R.  (2019). Analisis  Regresi  Panel  pada Kasus  Kemiskinan  di    Indonesia. Yogyakarta: UII. Greene
W.H. (1997). Economic Analysis. Pretence-Hall  Internasional,  Lnc. USA  Gujarati,  D.  (2006).  Dasar- dasar Ekonometrika. Edisi Kedua, Jakarta: Erlangga. Gujarati, D. (2013). Dasar-dasar Ekonometrika.  Edisi  Kelima.
Mangunsong, R., C. , penerjemah. Jakarta: Salemba Empat.
Hamid,  A.  (2010).  Panduan  Penulisan Skripsi.  Cetakan  kesatu.  Jakarta  : FEIS  UIN  Press.  Hasan,  R.,  dan Quibria,  M.G.  (2002).  Poverty and  Patterns  of  Growth.  ERD Working Paper No.18.
Hasanuddin,  Rachman.  (2005).  Pengaruh Pengupahan  Sebagai  langkah Strategis Stabilitas Dalam Hubungan Industrial. Jakarta.
Hasan, I. M. (2017). Pokok-pokok Materi Statistik. Jakarta: PT. Bumi Aksara.
Kaufman,  Bruce.  (2000).  The  Economics of  Labor  Markets,  Fifth  Edition,  The Dryden Press. New York.
Kementrian Pekerjaan Umum dan Perumahan  Rakyat.  (2017).  Buku
Informasi  Statistik  2017.  Jakarta: Kementrian PU