## ANALISIS SPASIAL PENGARUH TINGKAT PENGANGGURAN TERHADAP KEMISKINAN DI INDONESIA
(Studi Kasus Provinsi Jawa Tengah)
Rita Rahmawati 1 , Diah Safitri 2 , Octafinnanda Ummu Fairuzdhiya 3
1,2 Staf Pengajar Jurusan Statistika UNDIP
3 Alumnus Jurusan Statistika UNDIP

## Abstract
Poverty is still being one of big problems in Indonesia. Any efforts are done to find a solution for this problem. Poverty itself can be caused of the high unemployment that occurs. With a number of unemployment, it will be lower income thus reducing also purchasing power and the ability to meet the  needs  of  life  thus  causing  poverty.  This  study  analyzed  the  impact  of  unemployment  to  the poverty  as  involving  spatial  factors,  using  spatial  regression  analysis.  Used  data  on  poverty  and unemployment in each regency in the central java, the analysis shows that based on likelihood ratio test, obtained LR test value 6,038 or p-value 0,014001 which  means there is a spatial correlation. By testing model simultaneously nor individually using Breusch-Pagan test and Wald test, it show that both are significant, with BP = 6,7094; df = 1; p-value = 0,009591 and Wald statistic = 7,0238; p-value  =  0,0080434.  The  results  means  there  are  spatial  element  in  the  relations  between unemployment  and  poverty  in  central  java  so  that  SEM  is  more  proper  used  than  ordinary  linear regression.
Keywords : Spatial Error Model (SEM), Spatial Autocorrelation, Spatial Heterogeneity

## 1. Pendahuluan
Data  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  mencatat  bahwa  terdapat  28,55  juta penduduk Indonesia yang masuk kategori miskin. Penduduk miskin dikategorikan sebagai kalangan  masyarakat  dengan  pengeluaran  per  kapita  per  bulan  di  bawah  Garis Kemiskinan [5] .  Dari  situs  resmi  Kementerian  Keuangan [3] ,  Menteri  Perencanaan Pembangunan  Nasional/Kepala  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional  mengatakan, terdapat  3  hal  utama  yang  ditegaskan  melalui  Musyawarah  Perencanaan  Pembangunan Nasional  (Musrenbangnas)  tahun  2014.  Ketiga  hal  tersebut  adalah  (1)  reformasi  yang berjalan perlu diteruskan,  (2) percepatan pembangunan ekonomi di segala  bidang dan  (3) pembangunan yang inklusif. Pemerintah menargetkan pertumbuhan ekonomi 5,5% sampai 6,3% pada akhir tahun 2015. Adapun laju inflasi akan ditergetkan terkendali pada kisaran 4,5%.  Menurutnya,  pemerintah  juga  menargetkan  penurunan  angka  kemiskinan  dan pengangguran  yang  signifikan  pada  akhir  2015,  dimana  kemiskinan  di  Indonesia  akan turun menjadi 9% hingga 10%. Sedangkan angka pengangguran 5,7% hingga 5,9%.
Secara umum, pengeluaran seseorang akan sangat dipengaruhi oleh pendapatannya. Dan  pendapatan  seseorang  hanya  akan  diperoleh  dengan  baik  jika  orang  tersebut mempunyai  pekerjaan.  Analogi  dengan  hal  tersebut,  banyaknya  kemiskinan  di  suatu wilayah  sangat  mungkin  juga  dipengaruhi  oleh  banyaknya  orang  yang  tidak  mempunyai pekerjaan,  atau  tingkat  pengangguran  di  wilayah  tersebut.  Sehingga  dalam  berbagai kesempatan  seringkali  pembahasan  untuk  pengentasan  kemiskinan  juga  akan  dibarengi dengan  penanggulangan  pengangguran.  Banyaknya  orang  yang  mengganggur  akan mempengaruhi jumlah orang miskin (kemiskinan).
Dalam  statistika,  pengaruh  suatu  variabel  terhadap  variabel  lain  dapat  dibahas dalam analisis regresi. Dengan regresi, akan dihasilkan suatu model persamaan yang dapat digunakan  untuk  memprediksi  variabel  dependen  jika  diketahui  variabel  independennya. Namun regresi biasa dengan metode OLS ( ordinary least square ) ini tidak memperhatikan posisi  atau  lokasi  data  yang  digunakannya.  Regresi  OLS  tidak  memperhatikan  unsur spasial dalam analisisnya. Hukum pertama tentang geografi yang menjadi salah satu dasar pengembangan analisis spasial dikemukakan oleh Tobler yang menyatakan “ everything is related to everything else, but near things are more related than distant things ” [7] . Segala sesuatu saling berhubungan satu dengan yang lainnya, tetapi sesuatu yang lebih dekat akan lebih  berpengaruh  daripada  sesuatu  yang  lebih  jauh.  Pada  umumnya  efek  atau  pengaruh spasial ini adalah memang hal yang cukup lazim terjadi pada setiap data cross section . Dari semua pemaparan di atas, tulisan ini membahas tentang analisis spasial untuk melihat  pengaruh  tingkat  pengangguran  terhadap  kemiskinan  dengan  regresi  spasial. Dengan analisis ini akan lebih diketahui jika memang terdapat juga pengaruh spasial yang tidak  dapat  diabaikan  dalam  suatu  model  regresi,  sehingga  dalam  implementasinya  pun penanggulangan  kemiskinan  dapat  dilakukan  dengan  lebih  komprehensif.  Secara sederhana, dapat dikatakan  bahwa,  untuk  mengatasi kemiskinan di  suatu wilayah tertentu di Indonesia, maka pemerintah pun harus memperhatikan keadaan “tetangga” dari wilayah tersebut.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  melihat  pengaruh  pengangguran  terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia. Dengan data yang digunakan adalah data tiap provinsi di Indonesia,  maka  akan  diketahui  bilamana  pengangguran  di  suatu  provinsi  dapat  juga mempengaruhi  kemiskinan  provinsi  “tetangga”nya  (secara  geografis  berdekatan  dengan provinsi tersebut).

## 2.   Tinjauan Pustaka

## 2.1. Analisis Data Spasial
Data spasial adalah data  yang  berkaitan dengan  lokasi, berdasarkan  geografi  yang terdiri  dari  lintang-bujur  dan  wilayah.  Analisis  data  spasial  tidak  dapat  dilakukan  secara global,  artinya  setiap  lokasi  mempunyai  karakteristik  sendiri.  Sebagian  besar  pendekatan analisisnya  merupakan  eksplorasi  data  yang  disajikan  dalam  bentuk  peta  tematik.  Peta tematik juga disebut sebagai peta statistik atau peta tujuan khusus, menghasilkan gambaran penggunaan  ruangan  pada  tempat  tertentu  sesuai  dengan  tema  yang  diinginkan.  Berbeda dengan peta rujukan yang memperlihatkan pengkhususan geografi (hutan, jalan, perbatasan administratif),  peta-peta  tematik  lebih  menekankan  variasi  penggunaan  ruangan  daripada sebuah  jumlah  atau  lebih  dari  distribusi  geografis.  Distribusi  geografis  bisa  berupa fenomena fisikal seperti iklim atau ciri-ciri khas manusia seperti kepadatan penduduk atau permasalahan  kesehatan [6] . Konsep  Analisis Data Spasial terdiri dari Spatial  Dependence , Spatial Heterogeneity , Spatial Autocorrelation .

## 2.2. Model Regresi Spasial
Menurut  LeSage  (1999) [4] ,  secara  umum  model  regresi  spasial  adalah  sebagai berikut
(1) (2)
dengan : vektor variabel respon berukuran n x 1 : matriks variabel prediktor berukuran n x ( k +1)
: vektor parameter koefisien regresi berukuran ( k +1) x 1 : parameter koefisien spasial lag variabel prediktor
: parameter koefisien spasial pada galat
: vektor galat persamaan (1) berukuran n x1
: vektor galat persamaan (2) berukuran n x1
: matriks pembobot berukuran n x n
: matriks identitas berukuran n x n
Berdasarkan model umum di atas, dapat diperoleh beberapa model berikut:
1. Jika maka  akan  menjadi Spatial  Autoregressive  Model (SAR).  Model  ini menunjukkan  adanya  efek  spasial  pada  variabel  respon.  Sehingga  persamaannya menjadi
2. Jika maka  akan  menjadi Spatial  Error  Model (SEM)  atau  Model  Galat Spasial . Model Galat Spasial adalah model spasial yang menunjukkan adanya efek spasial dalam galat. Sehingga diperoleh persamaan seperti berikut
3. Jika  terdapat  efek  spasial  pada  variabel  respon  dan  variabel  prediktor  disebut Spatial Durbin Model . Sehingga model persamaan seperti berikut

## 2.3. Spatial Error Model (SEM)
Berdasarkan persamaan SEM atau Model Galat Spasial di atas, persamaan tersebut dapat dijabarkan seperti berikut ini
,
(3)

## Estimasi Parameter
Estimasi  parameter  pada  model  galat  spasial  diperoleh  dengan  metode Maximum Likelihood Estimator [1] . Fungsi kepadatan peluang dari
Fungsi kepadatan peluang bersama dari n peubah acak
Berdasarkan Persamaan (3) diperoleh dan Sehingga Fungsi kepadatan peluang bersama dari n peubah tak bebas y

## Fungsi peluang peubah tak bebas y
Pendugaan  parameter  diperoleh  dengan  memaksimalkan  logaritma  dari  fungsi peluang.
Sehingga diperoleh fungsi log-likelihood sebagai berikut
Dengan memaksimumkan fungsi log-likelihood diperoleh pendugaan parameter dan Penduga untuk β adalah
Penduga untuk adalah
Pengujian  signifikansi  parameter  pada  pemodelan  spasial  dalam  penelitian  ini menggunakan uji Wald [1] . Hipotesis : : :
Statistik uji
dengan : estimasi parameter β : varian estimator parameter β Pengambilan keputusan ditolak jika nilai statistik uji Wald >

## 2.4. Uji Efek Spasial
Untuk  mengetahui  adanya  efek  spasial  yaitu spatial  dependence dan spatial heterogenity pada  data,  digunakan  beberapa  metode  pengujian.  Pengujian  dependensi spasial  menggunakan Likelihood  Ratio (LR),  sedangkan  untuk  pengujian  heterogenitas spasial menggunakan metode Uji Breusch-Pagan [1] .
1. Uji Dependensi Spasial ( Spatial Dependence )
Pengujian hipotesisnya adalah
: (tidak ada korelasi spasial) : (ada korelasi spasial)
Fungsi likelihood untuk model galat spasial adalah
Fungsi likelihood pada H 0 adalah
Statistik Likelihood  Ratio  Test (LRT)  merupakan  selisih  dari  kedua  fungsi likelihood di atas, sehingga
dimana :  varian dari galat untuk model tanpa autokorelasi spasial
:  varian dari galat untuk model spasial Untuk menguji signifikansi dari koefisien korelasi spasial digunakan LRT. Pengambilan keputusan ditolak jika nilai . 2. Uji Heterogenitas Spasial ( Spatial Heterogenity )
Heterogenitas  spasial  dapat  diuji  dengan  menggunakan  uji Breusch-Pagan [1] yang mempunyai hipotesis sebagai berikut : Terdapat homogenitas spasial : Terdapat heterogenitas spasial Nilai Uji Breusch-Pagan
dengan elemen vektor f
dimana : galat untuk observasi ke-i
Z :  matriks  berukuran n x  ( p +1)  yang  berisi  vektor  yang  sudah distandarkan (z) untuk setiap observasi Pengambilan keputusan ditolak jika BP > .

## 2.5. Matriks Pembobot Spasial
LeSage  (1999)  menjelaskan  ada  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  dalam menentukan  matriks  pembobot  spasial,  salah  satunya  adalah  metode Queen  Contiguity yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Metode Queen  Contiguity mendefinisikan bahwa W ij = 1 jika lokasi bersinggungan sisi atau sudut dengan lokasi lainnya, sedangkan W ij =  0  jika  tidak  bersinggungan.  Sebagai  ilustrasi,  Gambar  1  merupakan  contoh pembentukan  matriks  pembobot  spasial Queen dengan  lima  entitas  atau  area  sebagai subjek pengamatan.

## Matriks pembobot yang terbentuk untuk wilayah pada Gambar 1 adalah

## 3. Metode Penelitian
Permasalahan  utama  yang  ingin  diselesaikan  dalam  penelitian  ini  adalah membuktikan  dan  menunjukkan  adanya  kemungkinan  masuknya  unsur  spasial  dalam memodelkan kemiskinan sebagai fungsi dari pengangguran. Dalam hal ini digunakan salah satu  jenis  regresi  spasial  yaitu spasial  error  model (SEM),  dengan  prosedur  sebagai berikut:
1. Menentukan matriks pembobot spasial dengan metode Queen Contiguity
2. Melakukan uji dependensi spasial dan heterogenitas spasial
3. Mencari estimasi parameter SEM
4. Melakukan pengujian signifikansi parameter model
5. Membuat kesimpulan
Data yang digunakan diperoleh dari data publikasi BPS pada Jawa Tengah dalam Angka [2] .

## 4. Hasil Dan Pembahasan
4.1. Deskripsi Data Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari  BPS,  yaitu  data  jumlah  pengangguran  (P)  dan  jumlah  penduduk  miskin  (M),  yang masing-masing dalam satuan ribu jiwa, dari 35 Kabupaten/kota di Jawa Tengah, yaitu:
1 Kab. Wonosobo 13 Kab. Pati 25 Kab. Karanganyar 2 Kab. Wonogiri 14 Kab. Magelang 26 Kab. Jepara 3 Kab. Temanggung 15 Kab. Kudus 27 Kab. Grobogan 4 Kab. Tegal 16 Kota Tegal 28 Kab. Demak 5 Kab. Sukoharjo 17 Kota Surakarta 29 Kab. Cilacap 6 Kab. Sragen 18 Kota Semarang 30 Kab. Brebes 7 Kab. Semarang 19 Kota Salatiga 31 Kab. Boyolali 8 Kab. Rembang 20 Kota Pekalongan 32 Kab. Blora 9 Kab. Purworejo 21 Kota Magelang 33 Kab. Batang 10  Kab. Purbalingga 22 Kab. Klaten 34 Kab. Banyumas 11  Kab. Pemalang 23 Kab. Kendal 35 Kab. Banjarnegara 12  Kab. Pekalongan 24 Kab. Kebumen
Berdasarkan data yang diperoleh dari BPS Provinsi Jawa Tengah, pada tahun 2012 jumlah  pengangguran  terbesar  terdapat  di  Kabupaten  Pati  yaitu  sebesar  78.180  jiwa,  dan pengangguran terendah di Kota Magelang, yaitu sebanyak 5.500 jiwa. Sedangkan rata-rata tiap Kab/kota terdapat 27.490 jiwa yang menganggur. Sedangkan jumlah penduduk miskin tertinggi terdapat di  Kabupaten Brebes  yaitu  sebesar 364.900  jiwa, dan  jumlah penduduk miskin  terendah  berada  pada  daerah  yang  juga  jumlah  penganggurannya  paling  sedikit yaitu Kota Magelang.
Kabupaten  Brebes  sendiri  jumlah  penganggurannya  adalah  terbesar  kedua  setelah Kabupaten Pati, yaitu sebesar 65.848 jiwa. Sekilas dari deskriptif di atas, memang terdapat
kecenderungan  bahwa  semakin  banyak  pengangguran  maka  jumlah  penduduk  miskin  di suatu wilayah juga semakin banyak.

## 4.2. Uji Efek Spasial
Uji  efek  spasial  digunakan  untuk  mengetahui  adanya  dependensi  spasial  dan heterogenitas  spasial. Likelihood  Ratio  Test digunakan  untuk  mendeteksi  ketergantungan spasial sedangkan uji heterogenitas spasial dilakukan dengan uji Breusch-Pagan.
1. Dependensi Spasial
Hipotesis  untuk  pengujian  dependensi  spasial  dengan  menggunakan  Likelihood Ratio Test  adalah sebagai berikut:
H 0 : Tidak ada korelasi spasial H 1 : Ada korelasi spasial Hasil  analisis  menunjukkan  nilai  LR test =  6,038    dan  nilai p - value =  0,014001, kurang dari α =  , 5 sehingga H 0 ditolak. Jadi dapat disimpulkan bahwa ada korelasi spasial antar wilayah.
2. Heterogenitas Spasial Hipotesis untuk pengujian heterogenitas spasial dengan menggunakan Uji Breusch-
Pagan  adalah sebagai berikut:
H 0 : Terdapat homogenitas spasial H 1 : Terdapat heterogenitas spasial Hasilnya, nilai BP test = 6,7094 dan nilai p - value =  ,  959  kurang dari α =  , 5 sehingga H 0 ditolak. Jadi terdapat heterogenitas spasial.

## 4.3. Spasial Error Model (Model Galat Spasial)
Pemodelan  Spatial  Error  Model  (SEM)  dilakukan  dengan  menggunakan  dua variable,  jumlah  pengangguran  sebagai  variabel  bebas  (X)  dan  jumlah  penduduk  miskin sebagai  variabel  tak  bebas  (Y).  Langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah memasukkan  ke  dalam  database  peta  Jawa  Tengah  dengan  menggunakan software ArcView  GIS  3.2.  Untuk  menghasilkan  matriks  pembobot Queen  Contiguity ,  digunakan software GeoDa.  Matriks  pembobot  yang  digunakan  adalah  matriks  pembobot  yang distandarkan.  Dalam  melakukan  analisis  Model  Galat  Spasial  pada  penelitian  ini digunakan software R  i386  3.0.2  dengan  paket spdep .  Hasil output R  adalah  sebagai berikut:
> sem5=errorsarlm(M~P,data=miskin,listw=wqueen) > summary(sem5) Call:errorsarlm(formula = M ~ P, data = miskin, listw = wqueen) Residuals:
Min        1Q    Median        3Q       Max -118.5669  -37.6501   -8.1157   34.0490  108.8265 Type: error Coefficients: (asymptotic standard errors)
Estimate Std. Error z value  Pr(>|z|) (Intercept)  54.0674    22.6995  2.3819   0.01722
P             2.8822     0.5933  4.8579 1.186e-06 Lambda: 0.46161, LR test value: 6.038, p-value: 0.014001 Asymptotic standard error: 0.17418 z-value: 2.6502, p-value: 0.0080434 Wald statistic: 7.0238, p-value: 0.0080434 Log likelihood: -191.0657 for error model
ML residual variance (sigma squared): 3053, (sigma: 55.254) Number of observations: 35 Number of parameters estimated: 4 AIC: 390.13, (AIC for lm: 394.17) > bptest.sarlm(sem5) studentized Breusch-Pagan test data: BP = 6.7094, df = 1, p-value = 0.009591
Berdasarkan  uji  dependensi  sebelumnya,  disimpulkan  bahwa  terdapat  dependensi spasial, sehingga bisa dilanjutkan ke SEM (Model Galat Spasial). Dari hasil  analisis pada output , Model Galat Spasial didapatkan estimasi parameter sebagai berikut
Tabel 1 . Estimasi Parameter Model Galat Spasial Parameter Koefisien p-value Kesimpulan (Intercept) 54,0674 0,01722 Signifikan P 2,8822 1,186e -06 Signifikan
Berdasarkan hasil tersebut didapatkan Model Galat Spasial sebagai berikut

## 5.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  hubungan  signifikan bahwa  pengangguran  mempengaruhi  jumlah  penduduk  miskin.  Terdapat  ketergantungan atau  dependensi  spasial  pada  model,  juga  terdapat  heterogenitas  spasial,  sehingga pemodelan regresi spasial yang melibatkan pembobotan data berdasarkan posisi atau lokasi wilayah yang diobservasi lebih tepat digunakan. Dengan spasial error model,  regresi yang dihasilkan adalah

## DAFTAR PUSTAKA
1. Anselin,  L., Spatial  Econometrics:  Methods  and  Models, Kluwer  Academic Publishers, The Netherlands, 1988.
2. BPS, Jawa Tengah dalam Angka 2013, BPS Provinsi Jawa Tengah, 2013.
3. KEMENKEU. 2014. http://www.kemenkeu.go.id/Berita/ pemerintah-targetkan- inflasi-terkedali-kemiskinan-dan-pengangguran-turun-di-2015 [diakses 21 Juli 2014]
4. LeSage,  J.  P., The  Theory  and  Practice  of  Spatial  Econometrics , University  of Toledo, 1999.
5. Liputan6.com.  2014.  http://m.liputan6.com/bisnis/read/790061/ jumlah-penduduk- miskin-indonesia-meningkat-jadi-2855-juta-jiwa [diakses 19 Juli 2014]
6. Pfeiffer,  D  et  al., Spatial  Analysis  in  Epidemiologi ,  Oxford  University  Press,  New York, 2008.
7. Schabenberger  O,  Gotway  CA., Statistical  Methods  for  Spatial  Data  Analysis , Chapman & Hall/CRC, 2005.