## Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pengentasan Kemiskinan di Aceh
Periode 2012-2022
Azka Rizkina
Universitas Almuslim, Matang  glumpangdua, Aceh azkaa_rizkina@yahoo.co.id
Article’s History:
Received 21 Juni 2023; Received in revised form 7 Juli 2023; Accepted 24 Juli 2023; Published 1 Agustus 2023. All rights reserved to the Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET).

## Suggested Citation:
Rizkina, A. (2023). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pengentasan Kemiskinan di Aceh Periode 2012-2022. JEMSI (Jurnal Ekonomi, Manajemen, Dan Akuntansi), 9 (4). 1668-1678. https://doi.org/10.35870/jemsi.v9i4.1477
Abstrak:
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi pengentasan kemiskinan di Aceh periode 2012 – 2022. Data yang digunakan dalam penelitian ini dalah data sekunder dalam bentuk panel dari tahun 2012 sampai tahun 2022 dan mencakup 23 kabupaten/kota Aceh.  Total sampel dalam penelitian ini adalah 253 sampel. Secara keseluruhan variabel  IPM  (indeks  Pembangunan  Manusia)  dan  jumlah  penduduk  berpengaruh  terhadap  kemiskinan  provinsi  Aceh. Dimana variabel IPM dan jumlah penduduk berpengaruh terhadap kemiskinan dalam jangka panjang. Hal  ini dapat diliat berdasarkan nilai probabilitas pada masing-masing variabel, dimana probalitas IPM seesar 0.048, sedangkan probabilitas jumlah  penduduk  sebesar  0.000.  Sedangkan  dalam  jangka  pendek  hanya  variabel  IPM  yang  berpengaruh  ,  sedangkan variavel jumlah penduduk tidak berpengaruh terhadap kemiskinan di provinsi Aceh.
kata kunci: Kemiskinan, IPM, Jumlah Penduduk, Panel ARDL

## Pendahuluan
Permasalahan  kemiskinan  merupakan  suatu  permasalahan  yang  masih  dihadapi  oleh  seluh  bangsa didunia,  terutama  di  Negara-negara  yang  masih  seperti  Indonesia.  Kemiskinan  sendiri  merupakan  suatu permasalahan  sosial  yang  sangat  kompleks  dan  banyak  faktor-faktor  yang  menjadi  aspek  dari  penyebab kemiskinan  pada  suatu  Negara (Nafi’ah,  2021) .  Dalam  pembangunan  modern  Indeks  Pembangunan  Manusia berperan  penting  sebab  pembangunan  manusia  yang  baik  tentuanya  akan  menjadikan  faktor-faktor  produksi mampu  untuk  dimaksimalkan.  Pembangunan  manusia  yang  tinggi  akan  mengakibatkan  jumlah  penduduk (Sukirno 2013). Salah satu faktor dari pembangunan adalah kualitas Sumber Daya Manusia (SDM), Pemerintah sebagai pelaksana pembangunan tentunya membutuhkan modal manusia yang berkualitas sebagai modal dasar pembangunan.  Untuk  menghasilkan  manusia  yang  berkualitas  diperlukan  upaya-upaya  untuk  meningkatkan kualitas  SDMnya.  Adapun  kualitas  manusia  dapat  diukur  melalui  Indeks  Pembangunan  Manusia  (Jasasila, 2020).  Dalam  menghasilkan  SDM  yang  berkualitas  diperlukan  orangorang  yang  mampu  berkompentensi. Menurut Adam Smith Inti dari proses pertumbuhan ekonomi dibagi menjadi dua aspek utama yaitu pertumbuhan output  total  dan  pertumbuhan  penduduk.  Mengenai  peranan  penduduk  dalam  pembangunan  ekonomi,  Smith berpendapat  bahwa  perkembangan  penduduk  akan  mendorong  pembangunan  ekonomi.  Penduduk  yang bertambah akan memperluas pasar, maka akan meningkatkan spesialisasi dalam perekonomian tersebut.

## Tinjauan Pustaka
Kemiskinan  menurut  Badan  Statistik  merupakan  ketidakmampuan  memenuhi  standar  minimum kebutuhan dasar yang meliputi kebutuhan makan maupun non makan. Kemiskinan jika dilihat dari ketimpangan sosial, karena ada orang yang telah dapat memenuhi kebutuhan dasar minimumnya akan tetapi masih jauh lebih rendah  dibandingkan  dengan  masyarakat  disekitarnya  (lingkungannya).  Semakin  besar  ketimpangan pendapatan antara golongan atas dan golongan dibawah maka akan semakin banyak jumlah penduduk yang dikatagorukan sebagai penduduk miskin, sehingga kemiskinan akan relatif erat hubungannya dengan masalah distribusi pendapatan (Nafi’ah, 2021) .
Indeks pembangunan manusia merupakan terdapat tiga indikator komposit yang digunakan untuk dapat mengukur pencapaian rata-rata suatu negara dalam pembangunan manusia ialah: lama hidup, pendidikan dan standar  hidup  yang  diukur  dengan  pengeluaran  perkapita  yang  telah  disesuaikan  menjadi  paritas  daya  beli (Baeti, 2013).
Salah  satu  faktor  penyebab  kemiskinan  yang  diteliti  dalam  penelitian  ini  yaitu  jumlah  penduduk. (Damanik  &  Sidauruk,  2020)  menyatakan  bahwa  apabila  jumlah  penduduk  semakin  banyak,  maka  akan meningkatkan jumlah penduduk miskin.

## Metodelogi

## Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dalah  data  sekunder  dalam  bentuk  panel  dari  tahun  2012  sampai tahun 2022 dan mencakup 23 kabupaten/kota Aceh.  Total sampel dalam penelitian ini adalah 253 sampel.

## Model Analisis
Penelitian  ini  menggunakan  model  Panel  Autoregressive  Distributed  Lag  (ARDL).  Penggunaan  model  panel ARDL dengan asumsi bahwa variabel yang digunakan, dan penelitian ini bersifat dinamis.
= + + + + + + + ..........................................................   (1)
Di  mana  K  adalah  kemiskinan,  IPM  adalah  Indeks  Pembangunan  Manusia,  JP  adalah  jumlah  penduduk, sampai dengan adalah koefisien jangka pendek, sampai dengan adalah koefisien jangka panjang. t adalah tahun yaitu 2012-2022, j adalah wilayah 23 kabupaten/kota Aceh, i adalah urutan lag , dan u adalah error term .

## Studi kasus
Uji  stasioneritas  merupakan  syarat  wajib  sebelun  estimasi  model  panel  ARDL  dilakukan.  Hasil  uji stasioneritas  ini  disajikan  di  Tabel  1.  Pengujian  stasioneritas  pada  penelitian  ini  menggunakan  empat pendekatan yakni LLC, IPS, ADF-Fisher dan PP-Fisher dengan individual intercept. Hasil Tabel 1 menjelaskan bahwa setiap variabel terdapat stasioneritas yang berbeda ditingkat level (I(0)) maupun ditingkat first difference (I(1)).  Karena  ada  perbedaan  stasioneritas  maka  model  ARDL  memenuhi  syarat  untuk  digunakan  dalam penelitian ini.
Tabel 1 Panel Unit Root Individual Intercept Variabel LLC IPS ADF-Fisher PP-Fisher Kemiskinan -3.838 (0.000) 1.329 (0.908) 28.869 (0.977) 71.660 (0.009) IPM -6.182 (0.000) -3.876 (0.000) 90.025 (0.000) 191.202 (0.000) JP -8.134 (0.000) -7.563 (0.000) 47.113 (0.426) 131.599 (0.000) ∆kemiskinan -9.103 (0.000) -5.153 (0.009) 116.702 (0.000) 232.169 (0.000) ∆IPM -10.774 (0.000) -6.487 (0.000) 134.565 (0.000) 361.322 (0.000) ∆JP -122.670 (0.000) -15.451 (0.000) 73.103 (0.000) 108.806 (0.000) Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023(diolah)

## Hasil Uji Panel Kointegrasi
Tabel 2 Panel  kointegrasi Predoni Cointegration Test Statistic Weighted Statistic Panel v-Statistic Panel rho-Statistic Panel PP-Statistic Panel ADF-Statistic Group rho-Statistic Group PP-Statistic Group ADF-Statistic 0.524 (0.300) 2.779 (0.997) -2.572 (0.005) (-0.803) (0.210) 4.291 (1.000) -7.918 (0.000) -4.096 (0.000) -0.992 (0.839) 2.574 (0.995) -5.400 (0.000) -3.356 (0.000) KAO Cointegration Test t-statistic ADF -3.679 (0.000)
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023(diolah)
Uji  kointegrasi  dalam  penelitian  ini  menggunakan Panel  Cointegration  with  Predoni  dan  KAO  Based yang bertujuan  untuk  melihat  beberapa  variabel  terintegrasi  pada  ordo  yang  berbeda  I(0)  atau  I(1)  Badalayan,  dkk (2014). Hasil uji panekointegrasi antara K, IPM dan JP ditingkat signifikansi 5 persen dan 1 persen, sehingga dapat disimpulkan bahwa adanya hubungan jangka pendek ke jangka panjang antara ke tiga variabel.

## Pemilihan Lag
Uji  lag  pada  penelitian  ini  menggunakan Akaike  Information  Criterion (AIC).  Pada  dasarnya  penelitian melihat nilai yang paling kecil, dan menjelaskan lag optimal menggunakan kriteria AIC dan didapatkan hasil lag sebanyak 1 lag. Oleh karena itu, pemilihan lag yang terbaik dengan meilhat nilai AIC terkecil sehingga lag yang digunakan dalam penelitian ini adalah 1,1.

## Analisis Panel ARDL
Hasil regresi panel ARDL ini memenuhi syarat karena koefisien error corection term berslope negatif dan  signifikan.  Karena  model  ini  memenuhi  syarat  maka  dapat  digunakan  sebagai  model  analisis  pengaruh pendapatan, inflasi dan jumlah penduduk terhadap konsumsi di Indonesia seperti yang terdapat di Tabel 3.
Tabel 3 Hasil regresi panel ARDL Estimate Variabel Coefficient t-Statistic                       * Jangka Panjang IPM -0.005464 -1.990322                  (0.048) ( Long Run ) JP -0.017709 -11.06392                  (0.000) Jangka Pendek C 334977.6 8.251320                    (0.000) ( Short Run ) ∆IPM 0.001464 1.912293                    (0.057) ∆JP 0.020528 0.786225                     (0.432) ECT(-1) -0.450358 -8.254901                   (0.000)

## Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023(diolah)
Note : *) Tingkat Signifikan
Tabel  3  menjelaskan  bahwa  Variabel  IPM  (indeks  Pembangunan  Manusia)  dan  jumlah  penduduk berpengaruh terhadap kemiskinan dalam jangka panjang. Hal ini dapat diliat berdasarkan nilai probabilitas pada masing-masing variabel, dimana probalitas IPM seesar 0.048, sedangkan probabilitas jumlah penduduk sebesar 0.000. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian (Nurlita, Musa, & Suharto, 2017). Sedangkan dalam jangka
pendek  hanya  variabel  IPM  yang  berpengaruh  ,  sedangkan  variavel  jumlah  penduduk  tidak  berpengaruh terhadap kemiskinan di provinsi Aceh.

## Cross-Section
Gambar  1  memperlihatkan  bahwa  Kabupaten  Aceh  Timur  memiliki  nilai  rata-rata  cross-section  short-run yang  tertinggi.  Kondisi  ini  disebabkan  oleh  tingginya  jumlah  penduduk  yang  banyak  sehingga  menyebabkan tingginya tingkat kemiskinan. Banda Aceh merupakan kota tertinggi ke 2  yang ada di provinsi Aceh jika diliat berdasarkan data rata-rata cross-section short-run.

## Gambar 1
Rata-rata cross-section short-run coefficient
0 200000 400000 600000 800000 1000000 1200000 Sim eu lu e
A. Si n gk il A. Se lat an A. Te n ggara A. Tim u r A. T en gah A. Bara t A. Be sar Pid ie Bir eu en
A. U tara A. Bara t Day a G ay o L u es A. Tamian g N aga n R ay a A. Ja ya Be n er Me riah Pid ie J ay a Ba n d a Ace h Sab an g Lan gs a
Lh o ks e u ma w e Su b u ss ala m
Sumber: Badan Pusat Statistik (2019)

## Kesimpulan
Secara keseluruhan variabel IPM (indeks Pembangunan Manusia) dan jumlah penduduk berpengaruh terhadap kemiskinan provinsi Aceh.  Dimana variabel IPM dan jumlah penduduk berpengaruh terhadap kemiskinan dalam jangka  panjang.  Hal  ini  dapat  diliat  berdasarkan  nilai  probabilitas  pada  masing-masing  variabel,  dimana probalitas IPM seesar 0.048, sedangkan probabilitas jumlah penduduk sebesar 0.000. Sedangkan dalam jangka pendek  hanya  variabel  IPM  yang  berpengaruh  ,  sedangkan  variavel  jumlah  penduduk  tidak  berpengaruh terhadap kemiskinan di provinsi Aceh.

## Referensi
[1]  Baeti,  Nur.2013.  Pengaruh  Pengangguran,  Pertumbuhan  Ekonomi,  dan  Pengeluaran  Pemerintah  terhadap Pembangunan Manusia Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah tahun 2007-2011. Jurnal Ekonomi dan Studi Pembangunan. Vol. 2 (3) (2013).
[2] Badalayan, G., Herzfeld, T., & Rajcaniova, M. (2014). Transport infrastructure and economic growth: Panel data approach for Armenia, Georgia and Turkey. Review of Agricultural and Applied Economics , 17 , 22-31.
[3] Damanik, R. K., & Sidauruk, S. A. (2020). Pengaruh Jumlah Penduduk dan PDRB Terhadap Kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara. Jurnal Darma Agung , 358-368.
[4] Deaton, A. (2018). What do self-reports of wellbeing say about life-cycle theory and policy. Journal of Public Economics, 162 , 18-25.
[5]  Jasasila.  (2020).  Pengaruh  Tingkat  Kemiskinan  dan  Jumlah  Penduduk  Terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia (IPM) Kabupaten Bata Hari @022-2019. Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis , 40-44.
[6] Nafi’ah, B. (2021). Analisis Faktor -Faktor yang Dapat Mempengaruhi Pengentasan Kemiskinan di Indonesia (2016-2019). Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam , 953-960.
[7]  Nurlita,  C.  A.,  Musa,  A.  H.,  &  Suharto,  R.  B.  (2017).  Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  dan Pertumbuhan Ekonomi terhadap Pengangguran dan Jumlah Penduduk Miskin di Samarinda. JIEM , 2715-3797.
[8] Sukirno. 2013. Makroekonomi Teori Pengantar. Jakarta: Rajawali Pers.
[9]  Wang,  N.  (2006).  Generalizing  the  permanent- income  hypothesis:  Revisiting  Friedman’s  conjecture  on consumption. Journal of Monetary Economics, 53 , 737-752.
[10]  Ziliak,  J.  P.  (1998).  Does  the  choice  of  consumption  measure  matter?  An  application  to  the  permanent- income  hypothesis. Journal  of  Monetary  Economics,  41 ,  201-216.  http://www.epl.org/library/strategic-plan- 00.html } .