## EULER: Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi
Journal Homepage: http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/Euler DOI: https://doi.org/10.34312/euler.v11i1.19504 Juni 2023, Vol. 11, No. 1, pp. 98-110

## Analisis Kausalitas Antara Pendidikan, Kemiskinan, dan PDRB Menggunakan Panel Vector Autoregression
Sisilia Jesika Pririzki 1* , Ineu Sulitiana 2 , Adriyansyah 3 1,2,3 Jurusan Matematika, Universitas Bangka Belitung 33121, Indonesia
*Penulis Korespondensi. Email: sisiliajesika3@gmail.com

## Abstrak
Kondisi  pendidikan  di  Provinsi  Kepulauan  Bangka  Belitung  masih  jauh  dari  pendidikan  dasar dengan  Rata-rata  Lama  Sekolah  (RLS)  yaitu  7,84  tahun.  Selain  dari  sisi  pendidikan,  jumlah kemiskinan  yang  ada  juga  cenderung  fluktuatif  untuk  setiap  tahunnya.  Sama  halnya  dengan gambaran  ekonomi  berdasarkan  nilai PDRB  yang  mengalami  ketidakmerataan  antara  Kabupaten dan  Kota  di  Provinsi  Kepulauan  Bangka  Belitung.  Tujuan  dari  Penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  hubungan  kausalitas  antara  pendidikan,  kemiskinan  dan  PDRB.  Metode  pendekatan yang  dilakukan  adalah  menggunakan  metode Panel  Vector  Autoregression (PVAR)  dengan melakukan  uji  kausalitas  Granger.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  tidak  terdapat  hubungan kausalitas,  namun  memiliki  hubungan  satu  arah  antara  kemiskinan  dengan  pendidikan  yang memiliki  nilai  probabilitas  lebih  kecil  dari  α  sebesar  5%  yaitu  0,0246.  Tidak  terdapat  hubungan kausalitas  antara  pendidikan  dan  PDRB  dengan  nilai  probabilitas  sebesar  0,1020  dan  0,4706. Terdapat hubungan kausalitas antara kemiskinan dan PDRB dengan nilai probabilitas pada masing- masing variabel sebesar 2 × 10 −9 dan 8 × 10 −6 .
Kata Kunci: Kausalitas; Kemiskinan; PDRB; Pendidikan; PVAR

## Abstract
The condition of education in the Bangka Belitung Islands Province is still far from basic education with the Average Years of Schooling (RLS) of 7.84 years. Apart from the education side, the number of existing poverty also tends to fluctuate every year. It is the same with the economic picture based on GRDP values which experience inequality between Regencies and Cities in the Bangka Belitung Islands  Province.  The  purpose  of  this  study  is  to  determine  the  causal  relationship  between education,  poverty  and  GRDP.  The  approach  method  used  is  to  use  the  Panel  Vector Autoregression (PVAR) method by conducting a Granger causality test. The results of this study are  that  there  is  no  causality  relationship,  but  has  a  one-way  relationship  between  poverty  and education which has a probability value smaller than α of 5%, namely 0.0246. There is no causal relationship between education and GRDP with probability values of 0.1020 and 0.4706. There is a  causal  relationship  between  poverty  and  GRDP  with  a  probability  value  for  each  variable 2 × 10 −9 and 8  × 10 −6 .
Keywords: Causality ; Poverty ; GRDP ; Education ; PVAR

## 1. Pendahuluan
Pembangunan  disetiap  daerah  menjadi  parameter  keberhasilan  pemerintah  dalam mempertimbangkan  tingkat  kesejahteraan  masyarakat  [1].  Kesejahteraan  dapat  dinilai  dari  sisi pendidikan,  ekonomi,  kesejahteraan  manusia  dan  kesehatan  [2].  Sisi  pendidikan  yang  dijadikan sebagai  parameter  kesejahteraan  masyarakat  dapat  dilihat  dari  tingkat  pendidikan  perindividu. Tingkat  pendidikan  perindividu  dapat  meningkatkan  kualitas  hidup  masyarakat  dan  kinerja perindividu  lebih  menguntungkan.  Pengaruh  ini  merupakan  faktor  penting  dalan  meningkatkan kesejahteraan  masyarakat.  Masyarakat  tidak  akan  sejahtera  jika  sudut  pandang  dan  prestasi masyarakat  lemah,  maka  masyarakat  tidak  memiliki  prestasi  dan  sudut  pandang    yang  baik  jika pendidikannya rendah [3].
Rata-rata  Lama  Sekolah  (RLS)  yang  ditempuh  dapat  digunakan  untuk  mengukur  tingkat pendidikan.  Terdapat  lebih  dari  satu  daerah  di  Indonesia  yang  memiliki  RLS  jauh  diluar  batas pendidikan dasar yakni 12 tahun, salah satu daerah yang belum memenuhi pendidikan dasar yakni Provinsi Kepulauan Bangka Belitung. Menurut Survey Ekonomi Sosial Nasional (SUSENAS) tahun 2018, RLS di provinsi ini rata-rata berusia 7,84 tahun, atau setara dengan kelas 2 Sekolah Menengah Pertama  (SMP).  Laju  pertumbuhan  pendidikan  Kabupaten/  Kota  di  Provinsi  Kepulauan  Bangka Belitung diperkirakan akan meningkat secara signifikan setiap periode waktu. Peningkatan ini dapat dilakukan dengan meminimialkan tingkat kemiskinan di wilayah tersebut [4].
Suatu  individu  dapat  dikategorikan  sebagai  penduduk  miskin  jika  tidak  dapat  memenuhi kebutuhan kehidupan dasar seperti makanan, pakaian, tempat tinggal, kesehatan dan pendidikan [5]. Menurut Todaro dan Todatua pada tahun 2016, kondisi ini dapat menyebabkan masyarakat sulit untuk mendapatkan  fasilitas-fasilitas  yang  dapat  menjadi  faktor  kesejahteraan  masyarakat  sehingga menyebabkan  terhambatnya  kesejahteraan  masyarakat  yang  ada  [6].  Berdasarkan  data  Jumlah Penduduk  Miskin  (KMS),  dapat  diketahui  bahwa  KMS  untuk  tujuh  Kabupaten/  Kota  di  Provinsi Kepulauan Bangka Belitung dari tahun 2010 hingga 2021 cenderung fluktuatif [7]. Ada berbagai cara untuk menekan laju pertumbuhan kemisikinan, namun salah satu yang paling efektif adalah dengan melaksanakan  proyek-proyek  konstruksi  sekaligus  meningkatkan  kondisi  ekonomi  masyarakat setempat. Laju pertumbuhan kemiskinan tertinggi terjadi di Kabupaten Bangka pada tahun 2010 yaitu sekitar 21,7 miliar jiwa, sedangkan laju terendah terjadi di Kota Pangkalpinang pada tahun 2019 yaitu sekitar 4,25 miliar jiwa.
Pembangunan  ekonomi  pada  suatu  daerah  dapat  dilihat  dari  pertumbuhan  ekonomi  yang menjadi  gambaran  dari  kegiatan  ekonomi  di  daerah  tersebut  pada  periode  tertentu  [8].  Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) dapat dijadikan tolak ukur pertumbuhan ekonomui. PDRB dapat didefinisikan sebagai jumlah semua barang dan jasa yang diproduksi di wilayah tertentu selama suatu kurun  waktu,  biasanya  dalam  satu  tahun  [9].  Menurut  data  PDRB,  dari  tahun  2010  sampai  tahun 2021di Kabupaten/ Kota di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung mengalami fluktuasi [7]. Pada tahun 2015 terjadi insiden PDRB yang cukup signifikan di Kabupaten Belitung Timur dengan total sekitar Rp.  10.895.223.  Sebaliknya,  Kabupaten/Kota  dengan  ekonomi  lokal  terkuat  tahun  2015  adalah Kabupaten  Bangka  yang  memiliki  PDRB  sekitar  Rp.  3.579.809.  Studi  ini  dilakukan  untuk  lebih memahami hubungan antara PDRB, kemiskinan dan pendidikan.
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode Panel Vector Autoregression (PVAR) yang dikembangkan oleh Christoper A. Sims pada  tahun 1980 sebagai  teknik estimasi yang dapat menggambarkan hubungan kausalitas (sebab akibat) antara variabel dalam sistem [10]. Penelitian ini dilakukan  dengan berlandaskan  dari  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [11] dengan  melakukan  pengujian  kausalitas  pada  pendidikan,  kemiskinan  dan  pertumbuhan  ekonomi dengan menggunakan metode Panel Vector Auto Rgression (PVAR). Adapun hasil yang didapatkan adalah  tidak  terdapat  hubungan  kausalitas  antara  pendidikan  dengan  kemiskinan,  tidak  terdapat hubungan kausalitas antara pertumbuhan ekonomi dengan kemiskinan serta terdapat hubungan satu arah  antara  pendidikan  dengan  pertumbuhan  ekonomi  dengan  variabel  kemiskinan  menggunakan indikator  persentase  penduduk  miskin,  variabel  pendidikan  menggunakan  indikator  rata-rata  lama sekolah dan kondisi ekonomi menggunakan distribusi pendapatan. Berbeda dengan penelitian yang dilakukan  [12]    yang  mengatakan  bahwa  terdapat  hubungan  kausalitas  atau  timbal  balik  antara pendidikan  dengan  kemiskinan.  Serta  terdapat  hubungan  satu  arah  antara  pendidikan  dengan pertumbuhan  ekonomi  dan  terdapat  hubungan  kausalitas  antara  pertumbuhan  ekonomi  dengam kemiskinan. Penelitian ini dilakukan dengan metode autoregressive distributed lag .
Berdasarkan  hasil-hasil  yang  telah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  didapatkan  hasil  dari kausalitas  yang  berbeda  sesuai  dengan  kondisi  di  daerah  penelitian.  Terdapat  banyak  faktor  yang
dapat mempengaruhi hasil penelitian. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya dan mendapatkan  hasil  yang  berbeda,  maka  peneliti  ingin  melakukan  pengujian  kausalitas    dengan indikator  yang  berbeda  dari  peneliti  sebelumnya.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk menganalisis  dan mengetahui  hubungan  kausalitas  antara  pendidikan  dengan  kemiskinan.  Selanjutnya  untuk mengetahui  hubungan  kausalitas  antara  pendidikan  dengan  PDRB  sebagai  nilai  dari  pertumbuhan ekonomi serta untuk mengetahui hubungan kausalitas antara kemiskinan   dengan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat  memberikan  masukan  atau  bahan  pertimbangan  bagi  pemerintah  pusat  maupun  pemerintah daerah  di  Provinsi  Kepulauan  Bangka  Belitung  dalam  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  di daerah setempat sehingga dapat memilih strategi dalam pengambilan kebijakan.

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian yang dilakukan menggunakan pendekatan dengan jenis penelitian kuantitatif deskriptif. Penelitian ini dilakukan dengan data sekunder dari website Badan Pusat Statistika (BPS) Provinsi  Kepulauan  Bangka  Belitung  dengan  data  yang  digunakan  yaitu  data  panel  pada  rata-rata lama sekolah, jumlah penduduk miskin, dan PDRB Atas Dasar Harga Konstan (ADHK) dari tahun 2010  sampai  dengan  tahun  2021.  Teknik  analisis  data  mengunakan Panel  Vector  Autoregression (PVAR). Analisis ini dilakukan untuk menunjukkan hubungan antar variabel dalam suatu sistem yang berkualitas tinggi (penyebabnya) [10]. Tahapan analisis dari penelitian ini sebagai berikut:

## 1) Uji stasioneritas data
Pada uji stasioneritas data ini akan dilakukan dengan uji Augmented Dickey Fuller (ADF). Data dapat dikatakan stasioner jika memiliki nilai probabilitas lebih rendah dari nilai  sebesar 5%. Data yang tidak stasioner harus dilakukan proses transformasi diferensiasi sebanyak satu kali atau lebih.

## 2) Uji lag optimum
Tahapan ini  dilakukan  untuk  mengetahui  panjang  lag  yang  optimal.  Penentuan  lag  optimal dapat diketahui dengan membandingkan nilai Final Prediction Error Correction (FPE),  serta jumlah dari Akaike  Information  Criteria (AIC), Schwarz  Information  Criteria (SIC)  dan Hannan-Quin information (HQ) paling kecil.

## 3) Uji stabilitas model
Sebelum melanjutkan ke tahapan selanjutnya, perlu  diketahui apakah model yang digunakan stabil atau tidak.  Suatu model dapat dikatakan stabil apabila nilai modulus yang dimiliki < 1 serta berada pada posisi yang optimal.

## 4) Uji kointegrasi
Tahapan selanjutnya yaitu menentukan apakah model yang digunakan terkointegrasi atau tidak. Suatu model yang terkointegrasi dapat menggunakan analisis Panel Vector Eror Correction Model (PVECM).  Namun  jika  model  tidak  terkointegrasi  maka  dapat  melakukan  analisis  dengan Panel Vector Autoregression (PVAR).
5) Panel Vector Auto Regression (PVAR)
Pada tahapan ini akan menggambarkan hubungan antara variabel yang ingin diuji. Hasil dari model ini akan dilakukan perbandingan 𝑡 hitung dengan 𝑡 tabel yang telah ditentukan. Perbandingan ini akan bertujuan untuk mengetahui signifikan atau tidaknya pengaruh dari variabel tersebut.

## 6) Uji Kausalitas Granger
Uji kausalitas granger dilakukan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan sebab akibat atau hubungan timbal balik antar masing-masing variabel yang digunakan. Kausalitas granger ini memiliki konsep  dimana  masa  lalu mempengaruhi masa  kini  atau masa  yang  akan  datang akan  tetapi  masa datang tidak dapat mempengaruhi masa lalu.

## 7) Impulse Response Function (IRF)
Pada tahapan ini akan menggambarkan lamanya pengaruh dari shock suatu variabel terhadap variabel lain. Lamanya pengaruh ini akan dilihat hingga pengaruhnya hilang atau sampai kembali ke titik keseimbangan.

## 8) Variance Decomposition (VD)
Pada  tahapan  ini  berguna  untuk  melihat seberapa  besar  kontribusi  yang  terjadi  sebelum  dan sesudah adanya shock . Kontribusi ini berlaku pada periode saat ini hingga periode yang akan datang.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Uji Stasioneritas Data
Pada penelitian untuk mengetahui apakah variabel yang digunakan stabil atau tidak. Pengujian ini  diselesaikan  dengan  menggunakan  uji Augmented  Dickey  Fuller .  Untuk  memahami  ada  atau tidaknya satuan, dilakukan penguji dengan menggunakan hipotesis yang diuraikan di bawah ini. Jika α = 𝜌 − 1 diasumsikan, maka nilai α yang dihipotesiskan. Hasil dari pengujian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Uji Stasioneritas Data dengan Uji Augmented Dickey Fuller Variabel Level P-Value Diferensiasi P-Value Keterangan ADF Test ADF Test ADF Test RLS 0,7740 0,0002 Stasioner pada orde I KMS 0,0147 0,0004 Stasioner pada orde I PDRB berdasarkan Harga Konstan 0,0918 0,0052 Stasioner pada orde I
Berdasarkan Tabel 1 terlihat bahwa jumlah penduduk pada variabel miskin dan PDRB untuk variabel RLS didasarkan pada harga konstanta yang digunakan pada saat order 1. Hal ini ditunjukkan dengan ambang probabilitas yaitu ditetapkan sekitar 0,05 (5%), untuk setiap variabel yang sedang diuji.

## 3.2 Uji Lag Optimum
Tujuan perhitungan lag optimal adalah untuk menentukan jumlah lag optimal. Jumlah latensi dengan  latensi  penalti  yang  signifikan,  juga  dikenal  sebagai  latensi  optimal,  digunakan  untuk menentukan konsistensi panjang latensi. Lag optimal berguna untuk memahami pembelajaran dari setiap variabel ke variabel selanjutnya  [13]. Dasar untuk kesimpulan ini adalah perbandingan dari kesalahan prediksi akhir (FPE), kriteria informasi Akaike (AIC), kriteria informasi Schwarz (SIC), dan nilai informasi Hannan-Quin (HQ). Hasil kerja kisi yang optimal akan ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Penentuan Lag Optimum
Lag FPE AIC SIC HQ 0 8,74 x 10 12 36,01 36,12 36,05 1 3,58 x 10 11 35,11 35,58 35,29 2 2,66 x 10 11 34,81 35,62 35,12 3 2,07 x 10 11 34,55 35,70 34,99 4 1,35 x 10 10 * 34,10* 35,60* 34,67*
Hasil lag yang optimal ditentukan berdasarkan salah satu kriteria dengan threshold terendah pada  Tabel  2  yaitu  lag  4.  Situasi  saat  ini  menunjukkan  bahwa akan terjadi trade-off yang  optimal antara satu variabel dengan variabel lainnya dalam jangka waktu empat periode. Nantinya, lag 4 dapat digunakan dalam proses Granger untuk mengestimasi estimasi parameter PVAR/PVECM.

## 3.3 Uji Stabilitas Model
Dalam  menentukan  apakah  model  PVAR/PVECM  yang  akan  digunakan  stabil  atau  tidak, dilakukan studi stabilitas model secara mendalam. Model yang digunakan dalam penelitian ini harus dalam keadaan stasioner. Hal ini dikarenakan analisis Impulse Respons Function (IRF) dan Variance Decomposition (VD) menjadi tidak valid jika model PVAR yang digunakan tidak stabil.  Jika null modulus berada pada radius kurang dari satu maka model PVAR dapat dikatakan stabil dan berada pada  posisi  ideal  [14].  Stabilitas  model  diperoleh  dari  perhitungan  stabilitas  model  [15].  Hasil investigasi stabilitas model akan ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Uji Stabilitas Model Root Modulus -0,135611 – 0,929359i 0,939201 -0,135611 + 0,929359i 0,939201 0,565451 – 0,730764i 0,923986 0,565451 + 0,730764i 0,923986 -0,812015 – 0,417949i 0,913263 -0,812015 + 0,417949i 0,913263 -0,430973 – 0,520354i 0,675652 -0,430973 + 0,520354i 0,675652 0,121852 – 0,440018i 0,456578 0,121852 + 0,440018i 0,456578 0,222689 0,222689 -0,130565 0,130565
Berdasarkan Tabel 3, terlihat jelas bahwa model yang digunakan dapat dicirikan dalam kondisi stabil.  Model  yang  dimaksud  dikatakan  stabil  karena  berada  pada  posisi  yang  ideal.  Posisi  ideal didefinisikan sebagai memiliki modulus elastisitas < 1.

## 3.4 Uji Kointegrasi Data
Uji kointegrasi dilakukan untuk menentukan apakah variabel yang digunakan memiliki koneksi jangka panjang atau tidak. Pedroni Residual Cointegration Test adalah metodologi yang digunakan dalam  Uji  Kointegrasi.  Jika  ambang  batas  probabilitas  uji  pedroni  lebih  tinggi  dari  ambang  batas kritis,  maka  akan  terjadi  integrasi  lintas  variabel.  Model  yang  dikointegrasikan  akan  dilanjutkan analisisnya menggunakan Panel Vector Error Correction Model (PVECM). Namun, jika probabilitas
dari  kriteria  pertama  atau  semua  lebih  besar  dari  5%,  Panel  Vector  Autoregression  (PVAR)  akan digunakan untuk melanjutkan analisis. Hasil studi integrasi akan ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Uji Kointegrasi Data Test Statistic Statistic Prob. Weighted Statistic Prob. Panel v-Statistic 0,180248   0,4285 -0,740027 0,7704 Panel rho-Statistic -0,586421  0,2788 -0,463399 0,3215 Panel PP-Statistic -6,739405 0 -3,609268 0,0002 Panel ADF-Statistic -3,449005  0,0003 -2,899912 0,0019 Group rho-Statistic 0,751984 0,774 Group PP-Statistic -5,774513 0 Group ADF-Statistic  -2,114889  0,0172
Hasil percobaan kointegrasi yang disajikan pada Tabel 4. menunjukkan bahwa probabilitas dari ketiga jenis statistik panel v-statistic , panel rho-statistic dan grup rho-statistic lebih besar dari nilai kritis, yaitu sekitar 5% . Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa penelitian saat ini dapat dilanjutkan dengan menggunakan metode PVAR.

## 3.5 Panel Vector Auto Regression (PVAR)
Dalam  Dalam  hasil  estimasi  PVAR,  dimungkinkan  untuk  melihat  bagaimana  satu  variabel mempengaruhi  variabel  lainnya.  Koreksi  ini  dapat  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  nol mutlak  dari  t-statistik  dan  aturan  praktis  kritis.  Bila  angka  mutlak  dari 𝑡 -statistik  lebih  tinggi  dari angka rule  of  thumb kritis,  yaitu  1,98,  berarti  hasilnya  signifikan  dan  sebaliknya.  Hasil  estimasi PVAR akan ditampilkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Pengujian PVAR D(RLS) D(KMS) D(PDRB) 𝐷(𝑅𝐿𝑆 𝑖𝑡−1 ) 0,127323 0,544038 -5327111,1 [ 0,71860] [ 0,09405] [-1,48433] 𝐷(𝑅𝐿𝑆 𝑖𝑡−2 ) -0,205293 -0,629587 -781791,8 [-1,47360] [-0,13842] [-0,27705] 𝐷(𝑅𝐿𝑆 𝑖𝑡−3 ) -0,059575 -0,77426 -2526139 [-0,55696] [-0,22171] [-1,16596] 𝐷(𝑅𝐿𝑆 𝑖𝑡−4 ) -0,024304 0,306826 -601034,9 [-0,41229] [ 0,15942] [-0,50336] 𝐷(𝐾𝑀𝑆 𝑖𝑡−1 ) 0,005818 -0,457394 36392,09 [ 1,10605] [-2,66317] [ 0,34154] 𝐷(𝐾𝑀𝑆 𝑖𝑡−2 ) 0,014722 -0,461869 440397,3 [ 3,08016] [-2,95972] [ 4,54884] 𝐷(𝐾𝑀𝑆 𝑖𝑡−3 ) 0,009944 -0,086193 399158,1 [ 1,94762] [-0,51707] [ 3,85961] 𝐷(𝐾𝑀𝑆 𝑖𝑡−4 ) 0,010238 -0,08739 194938,5 [ 2,57431] [-0,67307] [ 2,42002] 𝐷(𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡−1 ) -4,28 x 10 -9 7,68 x 10 -7 -0,960395 [-0,58716] [ 3,22400] [-6,50089] 𝐷(𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡−2 ) -1,82 x 10 -7 -3,56 x 10 -7 -0,766035 [-1,86309] [-1,11351] [-3,86098]

## Tabel 6. Hasil Pengujian PVAR (Lanjutan)
𝐷(𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡−3 ) -1,78 x 10 -8 -8,54 x 10 -7 -0,982139
[-2,11579] [-3,11073]  [-5,76839]
𝐷(𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡−4 ) -1,25 x 10 -8 -8,90 x 10 -7 -0,560267 [-1,42548] [-3,11254]  [-3,16000] C 0,117591 -0,147736 1171855 [ 4,29102] [-0,16512] [ 2,11115]
Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  hubungan  antara  RLS  dengan  KMS  serta hubungan  antara  RLS  dengan  PDRB  berdasarkan  harga  konstan  yaitu  tidak  memiliki  hubungan secara signifikan baik positif maupun negatif pada lag 1, lag 2, lag 3 dan lag 4. Dikarenakan nilai mutlak dari t-statistik lebih kecil dari nilai kritis rule of thumb sebesar 1,98. Adapun persamaan model untuk RLS adalah sebagai berikut.
𝑅𝐿𝑆 𝑖𝑡 = 0,127323 ∗ 𝑅𝐿𝑆 𝑖𝑡−1 − 0,205293 * 𝑅𝐿𝑆 𝑖𝑡−2 − 0,059575 * 𝑅𝐿𝑆 𝑖𝑡−3 − 0,024304 * 𝑅𝐿𝑆 𝑖𝑡−4 + 0,005818 * 𝐾𝑀𝑆 𝑖𝑡−1
+0,014722 * 𝐾𝑀𝑆 𝑖𝑡−2 + 0,009944 * 𝐾𝑀𝑆 𝑖𝑡−3 + 0,010238 * 𝐾𝑀𝑆 𝑖𝑡−4 − 4,28 × 10 −9* 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡−1 − 1,82 × 10 −7 * 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡−2 −1,78 × 10 −8 * 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡−3 − 1,25 × 10 8 ∗ 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡−4 + 0,117591 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (1)
Hubungan antara KMS dengan RLS adalah terdapat hubungan satu arah secara positif.  KMS berpengaruh pada lag 2 dengan nilai mutlak dari t-statistik [3,08016] lebih lebih besar dari nilai kritis rule of thumb sebesar 1,98. Selain pada lag 2, KMS juga berpengaruh secara positif pada lag 4 dengan koefisien sebesar 0,010238 dan signifikan terhadap RLS karena nilai mutlak dari t-statistik [2,57431] lebih besar dari nilai kritis rule of thumb sebesar 1,98.
Hubungan antara KMS dengan PDRB berdasarkan harga konstan  yaitu terdapat hubungan dua arah secara positif pada lag 2, lag 3 dan lag 4. Hal ini dikarenakan nilai mutlak dari masing-masing t-statistik  pada  setiap  lag  adalah  [2,57431],  [3,85961],  dan  [2,42002].  Nilai  mutlak  dari  masing- masing lag tersebut lebih besar dari nilai kritis rule of thumb sebesar 1,98. Persamaan model untuk model KMS adalah sebagai berikut.
𝐾𝑀𝑆 𝑖𝑡 = 0,544038 * 𝑅𝐿𝑆 𝑖𝑡−1 − 0,629587 * 𝑅𝐿𝑆 𝑖𝑡−2 − 0,77426 * 𝑅𝐿𝑆 𝑖𝑡−3
+ 0,306826 * 𝑅𝐿𝑆 𝑖𝑡−4 − 0,457394 * 𝐾𝑀𝑆 𝑖𝑡−1
−0,461869 * 𝐾𝑀𝑆 𝑖𝑡−2 − 0,086193 * 𝐾𝑀𝑆 𝑖𝑡−3 − 0,08739 * 𝐾𝑀𝑆 𝑖𝑡−4
− 7,68 × 10 −7 ∗ 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡−1 − 3,56 × 10 −7 * 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡−2
−8,54 × 10 −7 * 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡−3 − 8,90 × 10 −7 * 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡−4 − 0,147736 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (2)
Hubungan  antara  PDRB  berdasarkan  harga  konstan  dengan  dengan  RLS  adalah  terdapat hubungan secara negatif pada lag 3. PDRB berdasarkan harga konstan memiliki koefisien sebesar −1,78 × 10 −8 dengan nilai 𝑡 -statistik sebesar [-2,11579]. Nilai 𝑡 -statistik ini tersebut  lebih besar dari nilai kritis rule of thumb sebesar 1,98. Selain memiliki hubungan dengan  RLS, PDRB berdasarkan harga konstan juga memiliki hubungan dengan KMS pada lag 1 secara positif dan memiliki hubungan secara  negatif  pada  lag  3  dan  lag  4  dengan  koefisien  masing-masing  sebesar 7,68 × 10 −7 , −8,54 × 10 −7 , dan −8,90 × 10 −7 . Hubungan ini signifikan dengan nilai 𝑡 -statistik pada setiap lag
adalah  [  3,22400],  [-3,11073]  dan  [-3,11254].  Nilai  mutlak  ini  lebih  besar  dari  nilai  kritis rule  of thumb sebesar 1,98, maka dapat dikatakan signifikan. Persamaan model PVAR untuk variabel PDRB berdasarkan harga konstan sebagai berikut.
𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡 = −5327111, 1 * 𝑅𝐿𝑆 𝑖𝑡−1 − 781791, 8 * 𝑅𝐿𝑆 𝑖𝑡−2 − 2526139 * 𝑅𝐿𝑆 𝑖𝑡−3 − 601034, 9 * 𝑅𝐿𝑆 𝑖𝑡−4
+36392,09 * 𝐾𝑀𝑆 𝑖𝑡−1 + 440397, 3 * 𝐾𝑀𝑆 𝑖𝑡−2 + 399158, 1 * 𝐾𝑀𝑆 𝑖𝑡−3
+ 194938, 5 * 𝐾𝑀𝑆 𝑖𝑡−4 − 0,960395 * 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡−1
−0,766035 * 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡−2 − 0,982139 * 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡−3 − 0,560267 * 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡−4 + 1171855 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . … … … … … … … … … . (3)

## 3.6 Uji Kausalitas Granger
Hubungan  sebab  akibat  atau  timbal  balik  antar  variabel  dapat  diartikan  sebagai  hubungan kausalitas. Koneksi ini bergantung pada jenis analisis statistik yang digunakan, seperti PVECM atau PVAR.  Jika  dalam  penelitian  menggunakan  model  PVECM,  maka  dilakukan  analisis  data  secara kualitatif  untuk  mengetahui  hubungan  antara  jangka  panjang  maupun  jangka  pendek.  Analisis hubungan  antara  kualitas  dan  jangka  panjang  dapat  dilakukan  sesuai  dengan  berbagai  metodologi kesian  atau Error  Correction  Term (ECT).  Nilai  koefisien  arus  ECT  dapat  dilihat  pada  koefisien signifikansi koefisien dengan menggunakan teknik  uji statistik. Jika model yang digunakan adalah model PVAR, maka tujuan dari analisis kualitatif yang digunakan adalah untuk mengetahui hubungan antara masing-masing variabel yang digunakan dengan jangka pendek. Uji kausalitas yang digunakan adalah Uji Kausalitas Granger.
Untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan antara timbal balik (kausalitas) dengan variabel penelitian,  dalam  penelitian  ini  dievaluasi  kausalitas  Granger.  Penilaian  Granger  terhadap  kualitas data menggunakan tingkat signifikansi sekitar 0,05. Berdasarkan temuan penelitian ini, jika tingkat probabilitas dari hasil penelitian lebih besar dari 0,05, maka tidak akan ada hubungan antar variabel; sebaliknya  jika  lebih  kecil  dari  0,05  maka  akan  terjadi  hubungan  antar  variabel.  Hasil  penilaian kualitas Granger akan tercantum pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Uji Kausalitas Granger No Null Hipotesis Prob. 1 D(KMS) tidak menyebabkan Granger D(RLS) 0,0246 D(RLS) tidak menyebabkan Granger D(KMS) 0,2626 2 D(PDRB) tidak menyebabkan Granger D(RLS) 0,1020 D(RLS) tidak menyebabkan Granger D(PDRB) 0,4706 3 D(PDRB) tidak menyebabkan Granger D(KMS) 2 × 10 −9 D(KMS) tidak menyebabkan Granger D(PDRB) 8 × 10 −6
Berdasarkan hasil kajian pada Tabel 7 diketahui bahwa tidak ada keterkaitan antara pendidikan dan  kemiskinan,  tetapi  ada  satu  mata  rantai  dengan  peluang  sekitar  0,0246.  Tidak  ada  hubungan antara  PDRB  dan  pendidikan,  yang  memiliki  setiap  peluang  sekitar  0,1020  dan  0,4706.  Terdapat keterkaitan antara PDRB dan kemisikinan dengan probabilitas antara 2 × 10 −9 dan 8 × 10 −6 untuk masing-masing kasus.

## 3.7 Impluse Response Function (IRF)
IRF digunakan  untuk  melihat  bagaimana  sistem  peubah  tertentu  berubah  dalam  kaitannya dengan sistem peubah lain secara dinamis. Menurut grafik IRF, goncangan yang terjadi pada frame pendek akan dikenali. Berikut hasil IRF dari masing-masing variabel RLS, serta  KMS dan  PDRB berdasarkan harga berlaku. Peringatan terkait perubahan variabel RLS terkait jumlah subjek manusia akan ditampilkan pada Gambar 1.
-.04 .00 .04 .08 .12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(RLS) to D(RLS) -.04 .00 .04 .08 .12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(RLS) to D(KEMISKINAN) -.04 .00 .04 .08 .12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(RLS) to D(PDRB) -4 -2 0 2 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(KEMISKINAN) to D(RLS) -4 -2 0 2 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(KEMISKINAN) to D(KEMISKINAN) -4 -2 0 2 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(KEMISKINAN) to D(PDRB) -2,000,000 -1,000,000 0 1,000,000 2,000,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(PDRB) to D(RLS) -2,000,000 -1,000,000 0 1,000,000 2,000,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(PDRB) to D(KEMISKINAN) -2,000,000 -1,000,000 0 1,000,000 2,000,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(PDRB) to D(PDRB) Response to Cholesky  One S.D. Innov ations ± 2 S.E.
Gambar 1. Hasil IRF
Hasil IRF pada Gambar 1. menunjukkan perubahan yang terjadi pada masing-masing variabel. Ketika satu variabel mengalami goncangan, maka variabel lainnya juga mengalami goncangan. Hal ini  terjadi  sepanjang  jangka  pendek  dari  periode  pertama  hingga  periode  terakhir.  Misalnya,  data tanggapan IRF dari RLS mengenai jumlah orang miskin. Data yang ada menunjukkan bahwa RLS akan  merespon  jika  ada  insiden  penganiayaan  yang  melibatkan  banyak  orang.  Data  menunjukkan bahwa  ketika  sejumlah  besar  penduduk  miskin  mengalami  goncangan,  RLS  juga  mengalaminya. Situasi ini bertahan hingga periode ke-10.

## 3.8 Variance Decomposition (VD)
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memahami  kontribusi  mendasar  atau  komposisi pengaruh  masing-masing  variabel  terhadap  variabel  lainnya.  Variabel  dengan  potensi  perolehan terbesar  akan  digunakan  sebagai  pengganti  grafik  dan  tabel  persentase  kontribusi. Variance decomposition akan  memberikan  informasi  tentang  rasio  tingkat  pertumbuhan  goncangan  satu
variabel dibandingkan dengan pertumbuhan goncangan variabel lain untuk periode saat ini dan yang akan datang. Hasil Variance decomposition akan ditampilkan pada Gambar 2.
0 40 80 120 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Percent D(RLS) variance due to D(RLS) 0 40 80 120 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Percent D(RLS) variance due to D(KEMISKINAN) 0 40 80 120 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Percent D(RLS) variance due to D(PDRB) 0 40 80 120 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Percent D(KEMISKINAN) variance due to D(RLS) 0 40 80 120 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Percent D(KEMISKINAN) variance due to D(KEMISKINAN) 0 40 80 120 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Percent D(KEMISKINAN) variance due to D(PDRB) -40 0 40 80 120 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Percent D(PDRB) variance due to D(RLS) -40 0 40 80 120 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Percent D(PDRB) variance due to D(KEMISKINAN) -40 0 40 80 120 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Percent D(PDRB) variance due to D(PDRB) Variance Decomposition ± 2 S.E.
Gambar 2. Hasil Variance Decomposition (VD)
Berdasarkan  hasil  VD  pada  Gambar  2  dapat  diketahui  variabel  yang  memberikan  kontibusi paling besar pada perubahan RLS adalah variabel KMS.

## 3.9 Hubungan Kausalitas antara KMS dengan RLS (RLS)
Hubungan antara jumlah orang miskin dan RLS adalah hubungan yang tidak memiliki dasar yang  kuat  tetapi  memiliki  satu  busur.  KMS  mempengaruhi  RLS  karena  tingkat  probabilitas  yang digunakan, yaitu sekitar 0,0246, yang sedikit kurang dari 5%, dan RLS terhadap KMS, yaitu sekitar 0,2626,  yang  sedikit  lebih  dari  5%.  Berdasarkan  observasi  ini,  dapat  dinyatakan  bahwa  terdapat hubungan sebab akibat antara variabel KMS dan RLS pada satu titik. Berdasarkan itu, dimungkinkan untuk mempertimbangkan hubungan model berikut.
𝐾𝑀𝑆 𝑡 = −0,264𝐾𝑀𝑆 𝑡−1 − 0,09. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (4)
𝑅𝐿𝑆 𝑡 = 0,002𝐾𝑀𝑆 𝑡−1 − 0,02𝑅𝐿𝑆 𝑡−1 + 0,109. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . … … … (5)
Persamaan (4) dan (5) mengatakan nilai masa lalu dari KMS dapat menjadi gambaran terhadap RLS  di  masa  depan.  KMS  dapat  mempengaruhi  RLS  di  Wilayah  Provinsi  Kepulauan  Bangka
Belitung dengan artian ketika KMS meningkat, maka RLS akan berpengaruh sehingga RLS menjadi kecil.
Kemiskinan  yang  dilihat  berdasarkan  KMS  dapat  menjadi  hambatan  dalam  mencapai pendidikan yang unggul. Untuk mencapai pendidikan yang unggul memerlukan banyak biaya yang harus  dikeluarkan.  Semakin  tinggi  pendidikan,  maka  biaya  pendidikan  yang  dikeluarkan  juga semakin tinggi. Tingginya biaya pendidikan menyebabkan ketidakmampuan bagi penduduk miskin untuk memenuhi hal tersebut. Ketidakmampuan untuk membiaya biaya pendidikan membuat banyak masyarakat yang memilih putus sekolah dan lebih memilih untuk bekerja.

## 3.10 Hubungan Kausalitas antara PDRB dengan RLS
Hubungan  antara  PDRB  berdasarkan  harga  konstan  dengan  RLS  adalah  tidak  memiliki hubungan kausalitas karena nilai probabilitas dari PDRB berdasarkan harga konstan terhadap  RLS yaitu sebesar 0,102 dan nilai probabilitas dari RLS terhadap PDRB berdasarkan harga konstan yaitu sebesar  0,4706.  Jika  nilai  peluang  dari  kedua  hubungan  tersebut  yaitu  >  α  =  5%.  Maka  dapat dinyatakan  bahwa  tidak  terdapat  sebab  akibat  antara  variabel  PDRB  berdasarkan  harga  konstan dengan  RLS  sehingga  tidak  terdapat  hubungan  yang  saling  mempengaruhi  antara  keduanya. Persamaan model sistematis dari variabel tersebut sebagai berikut.
𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑡 = −0,559𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑡−1 + 71030,17. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (6)
𝑅𝐿𝑆 𝑡 = −0,016𝑅𝐿𝑆 𝑡−1 + 0,109. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (7)
Perbandingan  model  (6)  dan  (7)  menunjukkan  bahwa  setiap  variabel  hanya  diperbaiki  oleh variabel itu sendiri pada waktu sebelumnya tanpa bantuan variabel lain. Kajian ini mempersentasikan tidak  ada  sebab  akibat  antara  PDRB  dan  RLS  berdasarkan  harga  kostan  yang  artinya  pada  saat perekonomian  mengalami  keterpurukan.  Akibatnya,  situasi  tersebut  tidak  berdampak  pada  lama sekolah masyarakat di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung di seluruh Kabupaten dan Kota. Selain itu, saat RLS naik maka tidak akan ada dampak pada nilai PDRB berdasarkan harga mata uang lokal.

## 3.11 Hubungan Kausalitas antara PDRB dengan KMS
Hubungan  dari  Produk  Domestik  Regional  Burto  (PDRB)  dan  KMS  yaitu  terjadi  hubungan sebab akibat antara kedua variabel tersebut. PDRB berdasarkan harga konstan mempengaruhi KMS dan  KMS  juga  mempengaruhi  PDRB  berdasarkan  harga  konstan.  Hal  ini  disebabkan  karena  nilai probabilitas  dari  PDRB  berdasarkan  harga  konstan  terhadap  KMS  sebesar  2  x  10 -9 dan  nilai probabilitas dari KMS terhadap PDRB berdasarkan harga konstan yaitu sebesar 8 x 10 - 6 yang lebih kecil  dari  α  sebesar  5%.  Berdasarkan  nilai  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  terjadi  sebab  akibat antara variabel PDRB berdasarkan harga konstan dengan KMS. Adapun persamaan model untuk hasil tersebut adalah sebagai berikut.
𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑡 = −0,593𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑡−1 − 9598,8𝐾𝑀𝑆 𝑡−1 + 56358,63 … … … … … … … … … (8)
𝐾𝑀𝑆 𝑡 = 1,12 × 10 −6 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑡−1 + 0,127𝐾𝑀𝑆 𝑡−1 − 0,118. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . … (9)
Pada  persamaan  (8)  dan  (9)  merupakan  persamaan  model  antara  PDRB  berdasarkan  harga konstan dengan KMS. Pada persamaan tersebut menunjukkan bahwa terdapat hubungan kausalitas antara PDRB berdasarkan harga konstan dengan KMS yang dipengaruhi oleh masing-masing variabel pada masa lalu. Pada persamaan (8) menunjukkan bahwa nilai dari variabel KMS di masa lalu mampu menghasilkan  prakiraan  yang  lebih  baik  terhadap  nilai  dari  variabel  PDRB  berdasarkan  harga
konstan.  Hal  yang  sama  terjadi  pada  persamaan  (9)  yang  menunjukkan  bahwa  nilai  dari  variabel PDRB berdasarkan harga konstan di masa lalu mempengaruhi jumlah dari variabel penduduk miskin di masa sekarang.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan analisis hubungan antara PDRB, Kemiskinan, dan Pendidikan di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung, ternyata tidak ada hubungan tetapi antara jumlah orang yang bekerja di lapangan dan RLS memiliki hubungan satu arah. Selain itu tidak ada hubungan antara PDRB dan RLS berdasarkan harga serta terdapat hubungan kausaltas (timbal balik) antara jumlah orang yang bekerja di lapangan dan PDRB.
Selain  itu,  terdapat  keterkaitan  yang  kuat  antara  PDRB  dengan  Hubungan  Pendidikan Kemiskinan.  Hal  ini  ditentukan  oleh  respon  masing-masing  variabel  individu  yaitu  RLS,  jumlah subjek  manusia,  dan  PDRB  berdasarkan  harga  rata-rata  grafik  fungsi  respon  impuls  yang menunjukkan goncangan. Ketika salah satu variabel mengalami masalah, maka variabel lainnya akan mengalami efek timbal balik dalam jangka pendek. Kontribusi utama dibidang yang mempengaruhi variabel  tertentu  akan  ditentukan  oleh  hasil  dekomposisi  varians.  Variabel  yang  memberikan kontribusi  paling  penting  pada  RLS  adalah  variabel  KMS.  Sebaliknya  variabel  yang  memberikan kontribusi terbesar terhadap jumlah konsumen miskin adalah PDRB berdasarkan harga produk,dan variabel  yang  memberikan  kontribusi  terbesar  terhadap  PDRB  berdasarkan  harga  produk  adalah jumlah konsumen.

## Referensi
[1] P.  Teki.,  Rotinsulu,  D.  C.,  and  Tumangkeng,  S.  Y,  "Efektivitas  Pemanfaatan  Dana  Desa Terhadap  Tingkat  Kesejahteraan  Masayakat  di  Kecamatan  Gemeh  Kabupaten  Kepulauan Talaud," J. Berkala Ilmiah Efisiensi , 2020 , pp. 110–125.
[2] R.  A.  Mulia  and  N.  Saputra,  “Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Kesejahteraan Masyarakat  Kota  Padang,” J.  El-Riyasah. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  67–83,  2020,  doi: 10.24014/jel.v11i1.10069.
[3] D.  M.  Saputra,  “Analisis  Ketimpangan  Pendidikan  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di Provinsi Aceh,” J. Ilmu Ekonomi: Program Pascasarjana Unsyiah , 2015, pp. 1–9.
[4] D. Ahmad and M. Triani, “Analisis Kausalitas Antara Kemiskinan, Ketimpangan Pendapatan dan Tingkat Pendidikan di Provinsi Sumatera Barat” J. Ecogen. , vol. 1, no. 3, pp. 604–615, 2018, doi: 10.24036/jmpe.v1i3.5031.
[5] B. Nafi’ah, “Analisis Faktor-Faktor yang Dapat Mempengaruhi Pengentasan Kemiskinan  di Indonesia  (2016-  2019),” J.  Ilmu  Ekonomi  Islam. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  953–960,  2021,  doi: 10.29040/jiei.v7i2.2206.
[6] N.  C.  Sari and Z.  Azhar,  “Analisis  Kausalitas  Kriminalitas,  Pendidikan  dan  Kemiskinan  di Indonesia,” J.  Kajan  Ekonomi  dan  Pembangunan. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  635–644,  2019,  doi: 10.24036/jkep.v1i2.6288.
[7] P. Kepulauan and B. Belitung, “POTRET Triwulan I-2022, 2022.
[8] M.  Iksan  and  S.  Arka,  “Pengaruh  Upah,  Pendidikan,  dan  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap Kesempatan  Kerja  Serta  Kemiskinan  Provinsi  Jabar  Bagian  Selatan,” E-Jurnal  EP  Unud , 2017, pp. 147–175.
[9] M. Yusuf, R. N. Ichsan, and Saparuddin, “Determinasi Investasi dan Pasar Modal Syariah,” J.
Kaji. Ekon. dan Kebijak. Publik , 2021, pp. 397–401.
[10]  K. Dea, and Syamlan, Y. T, " Faktor–Faktor yang Mempengaruhi Mismatch pada Bank Umum Syariah  dan  Unit  Usaha  Syariah  di  Indonesia," Al-Idarah:  Jurnal  Manajemen  dan  Bisnis Islam. , vol. 3, no. 2, pp. 61–79, 2022, doi: 10.35316/idarah.2022.v3i2.61-79.
[11]  S. Adriani, and A. Ariusni, “Kausalitas Pertumbuhan Ekonomi, Kemiskinan, Pendidikan dan Distribusi Pendapatan di Pulau Sumatera", J. Kajan Ekonomi dan Pembangunan ., vol. 2, no. 3, pp. 45–50, 2020, doi: 10.24036/jkep.v2i3.12677
[12]  M. Afzal and M. E. Malik, “Relationship among Education, Poverty and Economic Growth in Pakistan : An Econometric Analysis,” J. of Elementary Educatio. 2012, pp. 23–45.
[13]  H. Husril, N. Zukhri, and D. Valeriani, “Hubungan antara Pendapatan Daerah, Belanja Daerah dan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung dengan Analisis Panel Vector Auto Regression (PVAR),” J. Ekon. Pembang. , vol. 10, no. 3, pp. 168– 177, 2021, doi: 10.23960/jep.v10i3.261.
[14]  P. R. Sihombing, A. M. Arsani, A. Satwika, and A. G. Rochman, “Implementasi Model Panel VAR Pada Hubungan Inflasi dan Pertumbuhan Inflasi dan Pertumbuhan Jumlah Uang Beredar (Studi Kasus 6 Negara ASEAN Tahun 1994-2020 ),” J. Ilmiah Statistika dan Ekonometrika. , vol. 2, no. 2, pp. 116–125, 2022, doi: 10.46306/bay.v2i2.34.
[15]  H.  Novela  and  H.  Aimon,  “Analisis  Kausalitas  Pertumbuhan  Ekonomi,  Pengeluaran Pemerintah dan Kualitas Sumberdaya Manusia Di Provinsi Sumatera Barat,” J. Ekonomi dan Pembangunan. , vol. 1, no. 1, pp. 97–110, 2019, doi: 10.24036/jkep.v1i1.5354.