## Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265

## MENAKAR KETERHUBUNGAN IPM DAN TINGKAT KEMISKINAN DI PROVINSI ACEH

## Abstract
This study aims to see the causality between the  Human  Development  Index  (HDI)  and  the Poverty Level in Aceh Province. Where to identify whether HDI has an effect on the poverty level or the  poverty  level  which  affects  HDI  more.  This study uses Granger Causality analysis and PVAR Modeling  to  find  answers  to  the  research objectives.  As  well  as  using  regional  Panel  data for a period of 2015 to 2019. The results show that there  is  a  causal  relationship  between  HDI  and poverty  levels  in  Aceh  Province.  Where  the  HDI affected negatively the level  of  poverty.  Where it can  be  used  as  input  for  social  and  population policies  of  Aceh  Province,  namely  the  need  to increase  development  that  concentrates  on  HDI. In  addition,  it  is  necessary  to  know  the  level  of inequality  of  HDI  between  regions  in  Aceh Province considering that HDI can affect the level of poverty.

## Gedung EKP, Prodi Ekonomi Pembangunan
FEB Unsyiah Kopelma Darussalam, Banda Aceh, Indonesia - 23111 Telp/Fax: (0651) 7551265 Email: ekapi.ekp@feb.unsyiah.ac.id
© 2020 FEB Unsyiah. All rights reserved.
Prayudi Setiawan Prabowo 1 1

## (Prodi S1 Ekonomi)
Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Surabaya E-mail:prayudiprabowo@unesa.ac.id

## Keywords:
IPM, Kemiskinan, Kausalitas

## INFORMASI ARTIKEL
Dikirim:22 September 2020 Diterima setelah revisi:September 2020 Diterima: November 2020
Dipublikasi: November 2020

## 1. Pendahuluan

## 1.1. Latar Belakang
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  dan  Tingkat  Kemiskinan  telah    menjadi  acuan ketercapaian  pembangunan  ekonomi  suatu  daerah  .  Baik  Pemerintah  pusat  maupun  daerah menjadikan  keduanya  sebagai  acuan  dalam  pembangunan  ekonomi.  IPM  Indonesia  dari  tahun 2015  hingga  tahun  2019  terus  mengalami  peningkatan,  begitu  halnya  dengan  peningkatan  IPM Provinsi Aceh. Sebagaimana terlihat pada gambar 1, dapat diketahui bahwa IPM Provinsi Aceh termasuk  ke  dalam  status  tinggi  sejak  tahun  2016.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pembangunan fasilitas  Pendidikan,  Kesehatan  dan  Ekonomi  yang  merupakan  kebutuhan  untuk  menunjang penilaian komponen dari IPM telah menjadi fokus utama Provinsi Aceh.
Gambar 1. Pergerakan IPM Provinsi Aceh dan Indonesia

## Sumber: BPS, 2020
Untuk Tingkat Kemiskinan sebagaimana terlihat pada gambar 2, diketahui bahwa Persentase tingkat kemiskinan di  Provinsi Aceh telah menurun. Akan tetapi persentase angka kemiskinan di Provinsi  Aceh  dapat  dikatakan  cukup  tinggi.  Sebagaimana  diketahui  bahwa  sejak  2015  hingga 2019,  presentase  penduduk  miskin  di  Provinsi  Aceh  jauh  berada  di  atas  angka  12%  yang merupakan  besaran  persentase  kemiskinan  Indonesia.  Meskipun  Persentase  angka  kemiskinan dapat dikatakan cukup tinggi, akan tetapi pada tahun 2019 Provinsi Aceh termasuk 7 Provinsi yang mengalami penurunan persentase penduduk miskin terbesar.
Dapat diketahui bahwa Provinsi Aceh memiliki status IPM tinggi, bahkan berdekatan dengan IPM Indonesia. Sedangkan untuk tingkat Kemiskinan, dengan melihat persentasenya, maka dapat diketahui bahwa Persentase Tingkat Kemiskinan masih jauh di atas persentase penduduk  miskin Indonesia  meskipun  Provinsi  Aceh  termasuk  dalam  7  Provinsi  yang  mengalami  penurunan persentase besar (BPS,2020). Sehingga peneliti merasa perlu untuk melakukan penelitian dengan melihat  keterkaitan  antara  IPM  dan  Tingkat  Kemiskinan  dengan  Studi  Kausalitas  Panel  untuk tingkat Kab/Kota.
68 68,5 69 69,5 70 70,5 71 71,5 72 72,5 2015 2016 2017 2018
2019
ACEH Indonesia

## Gambar 2. Pergerakan IPM Provinsi Aceh dan Indonesia
Sumber: BPS, 2020. Berdsarkan data Triwulan pertama tiap tahunnya.

## 1.2. Tujuan Penelitian
Pada bagian ini akan di bahas tentang tujuan dari diadakannya penelitian. Sebagaimana yang telah    disampaikan  dalam  latar  belakang,  bahwa  terdapat  perbedaan  dalam  hal  perubahan  IPM serta  tingkat  kemiskinan  dari  Provinsi  Aceh.  Karenanya  peneliti  akan  mengajukan  pertanyaan: Apakah  terdapat  kausalitas  antara  Tingkat  Kemiskinan  dengan  IPM  di    Provinsi  Aceh?. Bagaimanakah pengaruh variabel Tingkat Kemiskinan terhadap IPM dan sebaliknya di Provinsi Aceh?

## 1.3. Manfaat Penelitian
Pada  bagian  ini  akan  dikemukakan  manfaat  dari  penelitian  ini  yakni  dapat  diketahuinya hubungan  kausalitas  antara  IPM  dan  Tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Aceh.  Kemudian  dapat diketahuinya  pengaruh  antara  variabel  Tingkat  Kemiskinan  terhadap  IPM  serta  sebaliknya  di Provinsi  Aceh.  Seiring  dengan  diketahuinya  hubungan  kausalitas  serta  pengaruhnya  tersebut, dapat  dijadikan  sebagai  penunjang  untuk  penelitian  selanjutnya  hingga  dapat  digunakan  untuk menyusun kebijakan kedepannya.

## 2. Tinjauan Teoritis

## 2.1. Indeks Pembangunan Manusia
IPM  merupakan  pemikiran  dari  seorang  Amartya  Sen  yang  memikirkan  pentingnya pembangunan  manusia.  Dasar  pemikiran  Sen  (1979),  bahwa  kemampuan  dasar  manusia  adalah inti dari pembangunan manusia. Sebagaimana terlihat pada gambar 3, dikatakan seorang manusia mengalami pembangunan ketika telah memiliki kemampuan untuk dapat memilih dari pemenuhan kebutuhan dasar menuju pemenuhan kebutuhan dasar yang lebih baik ( Conceição ,2019).
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 2015 2016 2017 2018
2019 Aceh
Indonesia
Gambar 3. Pokok pikiran Amartya Sen tentang Pembangunan Manusia Sumber: HDR, 2019
Dari  dasar  pemikiran  tersebut,  Mahbub  Ul  Haq,  Gustav  Ranis  dan  Lord  Meghnad  Desai, mengembangkan  suatu  indeks  yang  dapat  mengukur  pembangunan  manusia.  Indeks  tersebut dikenal  dengan  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  atau  Human  Development  Index  (HDI) (Wikipedia,2020).  Dimana  IPM  diperkenalkan  oleh  United  Nation  Development  Program (UNDP)  pada  tahun  1990,  dan  diterbitkan  dalam  laporan  berkala  Human  Development  Report (HDR) (BPS,2020).
IPM disusun berdasarkan tiga dimensi dasar perhitungan. Tiga dimensi tersebut yakni Umur panjang dan hidup sehat, Pengetahuan, dan standart hidup layak. Perubahan mendasar antara IPM yang diperkenalkan tahun 1990 dengan 2010, yakni dari sisi indikator dan metode penghitungan. Untuk  sisi  indikator,  angka  melek  huruf  digantikan  dengan  angka  harapan  lama  sekolah. Sedangkan  untuk  PDB  perkapita  yg  digunakan  untuk  mengambarkan  pendapatan  masyarakat, digantikan  dengan  PNB  perkapita.  Perubahan  pada  metode  penghitungan,  yakni  terdapat  pada metode agregasi yang semula menggunakan aritmatik menjadi geometrik (BPS,2020).

## 2.2. Kemiskinan
Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  memandang    kemiskinan  sebagai  keadaan  dimana  seseorang tidak  mampu  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasarnya.  Kebutuhan  dasar  yang  dimaksud  adalah kebutuhan  dasar  makanan  dan  bukan  makanan  berdasarkan  pengeluaran  dimana  diukur menggunakan suatu garis kemiskinan (BPS,2020).
Bappenas (2018) dalam laporannya analisis wilayah dengan kemiskinan tinggi, membaginya dalam  dua  yakni  kemiskinan  absolut  dan  kemiskinan  relatif.  Kemiskinan  absolut  yakni  suatu keadaan diamana seseorang tidak dapat memenuhi kebutuhan dasarnya seperti pangan, sandang,
kesehatan, perumahan dan pendidikan. Sedangkan untuk kemiskinan relatif yakni keadaan dimana pengaruh dari  kebijakan belum dapat menjangkau  seluruh lapisan masyarakat.

## 2.3. Keterkaitan IPM dan tingkat Kemiskinan (TK)
Fosu  (2007),  menyimpulkan  pemikiran  Sen,  bahwa  pembangunan  manusia  akan  berjalan beriringan  dengan  tingkat  kemiskinan.  Jahan  (2002),  menyatakan  bahwa  salah  satu  alat  ukur kemiskinan  yakni  PDB  perkapita,  dimana  alat    ukur  tersebut  termasuk  dalam  bagian  dari  IPM. Terdapat  beberapa  sudut  pandang  terkait  hubungan  IPM  dan  tingkat  kemiskinan.  Terdapat hubungan signifikan negatif  antara IPM dan Tingkat kemiskinan, dengan IPM sebagai variabel bebasnya. (Amaluddin dkk,2018; Hutagaol dkk, 2019; Korankye dkk, 2020). Disisi lain terdapat pendapat  bahwa  IPM  tidak  memiliki  hubungan  yang  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan (Sinaga,2020; Ramadhan, 2020). Juga terdapat penelitian yang meletakkan IPM sebagai Variabel Terikat (Regina dkk, 2020; Febrianti dan Indriati, 2020).

## 3. Metodologi Penelitian

## 3.1. Model Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  model  persamaan  kausalitas  Granger  yang  dapat  diturunkan sebagai berikut:
𝑌 𝑡 = ∑ ∝ 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑌 𝑡−1 +   ∑ 𝛽 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑋 𝑡−1 +   𝜀 1𝑡 (1) 𝑋 𝑡 = ∑ 𝛾 𝑖 𝑛
𝑖=1 𝑋 𝑡−1 +   ∑ 𝛿 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑌 𝑡−1 +   𝜀 2𝑡 (2) Dimana Y adalah variable Tingkat Kemiskinan, X adalah variable Indeks Pembangunan Manusia (IPM), dan t menunjukkan seri waktu dari 1,2,…n sedangkan 𝜀 adalah error term.
Untuk menyelesaikan persaman (1), (2), maka dibentuk model regresi dengan restriksi dan model  regresi  dengan  tanpa  restriksi.  Dimana,  Untuk  model  (1),  yang  berfungsi  untuk  melihat apakah IPM mempengaruhi Tingkat kemiskinan, Persamaannya sebagai berikut:
Persamaan Tanpa Restriksi 𝑌 𝑡 = ∑ ∝ 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑌 𝑡−1 +   ∑ 𝛽 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑋 𝑡−1 +   𝜀 1𝑡 (3) Persamaan Dengan Restriksi 𝑌 𝑡 = ∑ ∝ 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑌 𝑡−1 +   𝜀 1𝑡 (4) Sedangkan  untuk  model  (2),  yang  berfungsi  untuk  melihat  apakah  Tingkat  Kemiskinan mempengaruhi IPM, persamaannya sebagai berikut:
Persamaan Tanpa Restriksi 𝑋 𝑡 = ∑ 𝛾 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑋 𝑡−1 +   ∑ 𝛿 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑌 𝑡−1 +   𝜀 2𝑡 (5) Persamaan Dengan Restriksi 𝑋 𝑡 = ∑ 𝛾 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑋 𝑡−1 +   𝜀 2𝑡 (6) Keputusan  untuk  penentuan  apakah  IPM  memiliki  hubungan  kausalitas  terhadap  Tingkat Kemiskinan dan sebaliknya dapat digunakan uji F. Dengan melihat probabilitasnya, maka dapat
diketahui  Persamaan  yang  memiliki  kausalitas  dengan  tingkat  tertentu.  Tahapan  yang  perlu dilakukan  sebelum  melakukan  uji  kausalitas  Granger  yakni  dengan  melakukan  beberapa pengujian.  Adapun  yang  perlu  dilakukan  yakni  uji  akar  unit,  uji  kointegrasi,  serta  dilakukan pengujian untuk menentukan kriteria panjang kelambanan.
Untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  Tingkat  Kemiskinan  terhadap  IPM  dan  sebaliknya digunakan model PVAR sebagai berikut:
𝑦 𝑖𝑡 = 𝜂 𝑖 + 𝐴 𝑗 𝑦 𝑖𝑡−1 + ⋯ . +𝐴 𝑗 𝑦 𝑖𝑡−𝑝 + 𝜇 𝑖𝑡 (7) Dimana:
𝑦 𝑖𝑡 adalah variabel dependen
𝜂 𝑖 adalah intercept
𝐴 𝑗 adalah Matriks vektor
𝑦 𝑖𝑡−1…𝑝 adalah Variabel Independen dengan kelambanan
Kemudian berdasarkan model 7, dapat diturunkan menjadi dua model. Dimana untuk model 8,  variabel  Tingkat  kemiskinan  sebagai  variabel  terikatnya.  Serta  untuk  model  9,  variabel  IPM sebagai  variabel terikatnya. Dapat ditunjukkan sebagai berikut:
𝑇𝐾 𝑖𝑡 = 𝜂 𝑖 + 𝐴 𝑗 𝑇𝐾 𝑖𝑡−1…𝑝 + 𝐴 𝑗 𝐼𝑃𝑀 𝑖𝑡−1..𝑝 + 𝜇 𝑖𝑡 (8) 𝐼𝑃𝑀 𝑖𝑡 = 𝜂 𝑖 + 𝐴 𝑗 𝐼𝑃𝑀 𝑖𝑡−1…𝑝 + 𝐴 𝑗 𝑇𝐾 𝑖𝑡−1..𝑝 + 𝜇 𝑖𝑡 (9) Dimana:
IPM adalah Indeks Pembangunan Manusia
TK adalah Tingkat Kemiskinan.
Untuk  dapat  melakukan  uji  PVAR,  diperlukan  beberapa  rangkaian  pengujian.  Rangkaian pengujian  tersebut  yakni  uji  stabilitas  model  VAR,  uji Impulse  Response ,  uji Variance Decomposition .

## 3.2. Definisi Operasional Variabel Dan Data Penelitian
Variabel Penelitian yang digunakan dalam penelitian yakni IPM dan Tingkat Kemiskinan. Untuk  Variabel  IPM,  menggunakan  data  IPM  Kabupaten/Kota  yang  berada  di  Provinsi  Aceh. Untuk  Variabel  Tingkat  Kemiskinan,  merupakan  data  jumlah  kemiskinan  Kabupaten/Kota  di Provinsi Aceh.
Berdasarkan  kepada  variabel  penelitian  yang  digunakan  di  dalam  penelitian,  maka  dapat ditentukan  sumber  data  yang  akan  digunakan  di  dalam  analisis  penelitian  ini.  Data  yang digunakan dalam  penelitian ini menggunakan data sekunder  yang bersumber dari  Badan Pusat
Statistik (BPS). Dimana baik data IPM dan tingkat kemiskinan menggunakan data panel wilayah dengan jangka waktu  dari  tahun 2015 hingga 2019.

## 3.3.  Hipotesis Penelitian
Berdasarkan tujuan penelitian ini, dapat disampaikan bahwa untuk tujuan penelitian pertama dapat  dijawab  dengan  menggunakan Grangger  Causality  Test. Sehingga  Penulis  mengajukan hipotesis dalam penelitian ini sebagai berikut:
1. H0: IPM tidak berkasualitas terhadap Tingkat Kemiskinan
H1: IPM berkasualitas terhadap Tingkat Kemiskinan
2. H0: Tingkat Kemiskinan Tidak berkasualitas terhadap IPM

## H1: Tingkat Kemiskinan berkasualitas terhadap IPM
Berikutnya  untuk  tujuan  penelitian  kedua  yang  akan  dijawab  menggunakan  model  PVAR, penulis mengajukan hipotesis sebagai berikut:
1. H0: Tingkat Kemiskinan tidak dipengaruhi secara signifikan oleh IPM.
H1: Tingkat Kemiskinan dipengaruhi secara signifikan oleh IPM.
2. H0: IPM tidak dipengaruhi secara signifikan oleh Tingkat Kemiskinan.
H1: IPM dipengaruhi secara signifikan oleh Tingkat Kemiskinan.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1.   Hasil Penelitian
Pada bagian ini akan disampaikan hasil dari penelitian ini. Hasil dari uji Granger Casuality berdasarkan  lampiran  1,  diketahui  hasil  uji  akar  unit  terhadap  variabel  IPM  dan  Tingkat Kemiskinan.  Untuk hasil dari variabel IPM, diketahui bahwa tidak terdapat akar unit pada variabel tersebut. Hal ini dapat ditunjukkan  dengan nilai probabilitas dari ADF- Fisher Chi-Square sebesar 1. Sedangkan untuk variabel Tingkat kemiskinan, diperoleh hasil probabilitas sebesar 0,6316. Hal ini  dapat  dinyatakan  bahwa  tidak  terdapa  akar  unit  pada  variabel  tersebut.  Sehingga  data  yang digunakan dalam setiap variabel dapat digunakan untuk melakukan proses estimasi.
Dengan mengacu kepada lampiran 2, dapat dikatakan tidak terdapat adanya kointegrasi dari model yang dibangun. Hal ini diperoleh dengan melihat nilai probabilitas dari panel ADF-statistic yang  menunjukkan  nilai  0,000.  Sedangkan  cross  section  specific  result,  dengan  menggunakan metode  ADF  diperoleh  lag  sebesar  0.  Jadi  dapat  dikatakan  apabila  variabel  IPM  berubah  akan diikuti  perubahan  pada  variabel  Tingkat  kemiskinan.  Sebaliknya  ketika  variabel  Tingkat Kemiskinan  berubah  akan  merubah  langsung  variabel  IPM.  Dari  lampiran  3,  diperoleh  bahwa
panjang kelambanan yakni pada lag ke 4. Hal ini didasarkan dari metode LR, FPE, AIC, maupun HQ.  Sehingga  dapat  dilihat  perubahan  dari  setiap  variabelnya  yang  dipengaruhi  oleh  periode sebelumnya. Dimana dapat dilihat hingga 4  periode pengamatan sebelumnya.
Dengan berdasarkan kepada hipotesis yang dikemukakan untuk uji Granger Causality , maka dapat diketahui hasil dari penelitian ini. Adapun hasil yang dapat disampaikan bahwa, H0 pada hipotesis  pertama  dapat  ditolak  dimana  nilai  probabilitasnya  sebesar  0,8213.  Seiring  dengan ditolaknya H0 pada hipotesis pertama maka H1 diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa IPM berkausalitas  terhadap  Tingkat  Kemiskinan.  Berikutnya  untuk  Hipotesis  kedua,  H0  diterima dengan  nilai  probabilitas  sebesar  0,0059.  Dimana  dapat  diartikan  bahwa  H1  ditolak.  Sehingga dapat disimpulkan bahwa, Tingkat Kemiskinan tidak berkausalitas terhadap IPM. Dimana seluruh hasil ini tercantum pada Tabel 1 Pairwise Granger Causality Tests.
Tabel 1. Pairwise Granger Causality Tests
Null Hypothesis: Obs* F-Statistic Prob. IPM does not Granger Cause TINGKAT_KEMISKINAN 69 0.19751 0.8213 TINGKAT_KEMISKINAN does not Granger Cause IPM 5.57555 0.0059
* Tahun Sampel: 2015-2019 dengan jumlah Lags: 2 Sumber: Hasil olah data penelitian
Berikutnya,  hasil  dari  uji  model  PVAR. Berdasarkan  lampiran  4,  dapat  diketahui  bahwa model VAR yang disusun tersusun pada kondisi yang stabil. Hal ini mendukung hasil uji akar unit  pada  lampiran  1.    Sehingga  dapat  dilakukan  proses  estimasi  pada  model  PVAR.  Dengan terlebih dahulu mempertimbangkan fungsi Impulse Response dan Variance Decomposition .
Dari lampiran 5 dapat diketahui 4 hal. Pertama, respon Tingkat Kemiskinan terhadap Tingkat kemiskinan. Dimana diketahui  bahwa ketika terjadi  shock pada periode  pertama, pada periode keenam keadaan Tingkat kemiskinan baru dapat kembali pada kondisi semulanya. Kedua, respon Tingkat  kemiskinan  terhadap  IPM.  Dapat  diketahui  terjadi  shock  Tingkat  kemiskinan  pada periode kedua, maka IPM meresponnya dengan kembali pada kondisi semula pada periode ketiga. Ketiga, respon  IPM terhadap Tingkat kemiskinan. Dapat diketahui ketika terjadi shock negatif pada IPM di periode pertama, respon dari tingkat kemiskinan tidak dapat kembali pada keadaan awalnya. Terakhir, respon IPM terhadap IPM itu sendiri. Dimana ketika terdapat shock IPM pada periode pertama, IPM akan meresponnya  berada pada kisaran shock  yang ada selama periode pengamatan.
Dari  lampiran  6,  dapat  diketahui  penyusun  variabel  Tingkat  kemiskinan  pada  periode pertama, tersusun atas Tingkat kemiskinan itu sendiri. Dimana perubahannya mulai nampak pada
periode kedua dan sampai akhir periode, dengan pengaruh IPM yang semakin besar. Sedangkan untuk penyusun variabel   IPM, sejak periode pertama mulai nampak dipengaruhi oleh  Tingkat kemiskinan. Dimana pada periode keempat, pengaruhnya lebih besar daripada IPM itu sendiri.
Dengan  berdasarkan  kepada  hipotesis  yang  dikemukakan  untuk  pengujian  model  PVAR, maka dapat diketahui hasil dari penelitian ini. Berdasarkan hipotesis yang dibentuk untuk model PVAR, dimana daerah tolak H0 : Nilai Stat > 2.02108 atau Nilai stat<-2,02108. Dari lampiran 7, daerah tolak H0 : Nilai Stat > 2.02108 atau Nilai stat<-2,02108. Sehingga dapat diperoleh, bahwa untuk  model  PVAR  persamaan  8  variabel  Tingkat  kemiskinan  dipengaruhi  oleh  Tingkat kemiskinan satu periode dan empat periode sebelumnya. Serta dipengaruhi oleh IPM tiga periode dan empat periode sebelumnya.  Sedangkan untuk persamaan 9, variabel IPM dipengaruhi oleh variabel  tingkat kemiskinan satu periode sebelumnya,serta IPM satu periode sebelumnya beserta interceptnya.
Berdasarkan  lampiran  7  dan  8,  dapat  dibentuk  persamaan  hasil  estimasi  PVAR  dengan mengacu kepada persamaan 8 dan 9 maka dapat dibentuk persamaan 10 dan 11 sebagai berikut:
TINGKAT_KEMISKINAN = 1.09560522823*TINGKAT_KEMISKINAN(-1) + 0.557393268723*TINGKAT_KEMISKINAN(-4) +  4.29482471077*IPM(-3) - 2.4683555485*IPM(-4) - 4.17563026038
IPM =  - 0.0580577571546*TINGKAT_KEMISKINAN(-1) + 1.13911723936*IPM(-1) + 1.51564844506
Berdasarkan  persamaan  10,  bahwa  Tingkat  Kemiskinan  dipengaruhi  oleh  Tingkat Kemiskinan satu periode sebelumnya yang dapat dinyatakan Tingkat Kemiskinan (-1). Kemudian dipengaruhi  Tingkat  Kemiskinan  empat  periode  sebelumnya  yang  dapat  dinyatakan  Tingkat Kemiskinan (-4). Selanjutnya dipengaruhi IPM tiga periode sebelumnya yang dinyatakan IPM (- 3),  serta  IPM  empat  periode  sebelumnya  yang  dinyatakan  IPM  (-4).  Sehingga  dapat  diketahui ketika  Tingkat  Kemiskinan  (-1)  berubah  satu  satuan  maka  Tingkat  Kemiskinan  akan  berubah sebesar  1,09  satuan.  Kemudian  Tingkat  Kemiskinan  (-4)  berubah  satu  satuan  akan  merubah Tingkat kemiskinan sebesar 0,557 satuan. Berikutnya ketika IPM (-3) berubah satu satuan akan merubah tingkat kemiskinan sebessar 4,29 satuan. Serta ketika IPM (-4) berubah satu satuan akan merubah Tingkat kemiskinan -2,468 satuan.
Berdasarkan  persamaan  11,  dapat  diketahui  bahwa  IPM  dapat  dipengaruhi  oleh  IPM  satu periode sebelumnya dapat disebut IPM (-1). Serta Tingkat kemiskinan satu periode sebelumnya dapat disebut Tingkat Kemiskinan (-1). Sehingga ketika IPM (-1) berubah satu satuan, maka IPM akan berubah 1,139 satuan. Sedangkan ketika tingkat kemiskinnan (-1) berubah  satu satuan, maka IPM akan berubah sebesar – 0,05 satuan.
(10)
(11)

## 4.2.   Pembahasan
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  dari  uji Granger Causality  dimana  H0  dari  hipotesis pertama ditolak, dan H0 dari hipotesis kedua diterima. Dari hasil tersebut dapat dinyatakan bahwa, IPM dapat mempengaruhi Tingkat Kemiskinan. Sehingga secara umum, bahwa di Provinsi Aceh diketahui  terdapat  hubungan  kausalitas  antara  IPM  dengan  Tingkat  Kemiskinan.  Adapun hubungannya dapat diketahui yakni IPM mempengaruhi Tingkat kemiskinan.
Berdasarkan hasil uji PVAR, dengan mempertimbangkan hasil uji Granger Casuality . Maka dapat dikatakan bahwa model PVAR yang dapat diterima yakni persamaan 10. Dimana diperoleh hasil ketika Tingkat Kemiskinan (-1) berubah satu satuan maka Tingkat Kemiskinan akan berubah sebesar  1,09  satuan.  Kemudian  Tingkat  Kemiskinan  (-4)  berubah  satu  satuan  akan  merubah Tingkat kemiskinan sebesar 0,557 satuan. Berikutnya ketika IPM (-3) berubah satu satuan akan merubah tingkat kemiskinan sebessar 4,29 satuan. Serta ketika IPM (-4) berubah satu satuan akan merubah Tingkat kemiskinan -2,468 satuan. Serta berdasarkan pada lampiran 3, diperoleh bahwa panjang kelambanan  yakni pada lag ke 4. Sehingga dapat dikatakan H0 pada hipotesis pertama ditolak, untuk kemudian H1 dapat diterima. Serta H0 pada hipotesis kedua diterima, sehingga H1 dapat ditolak.
Dengan  mempertimbangkan  bahwa  H1  dari  hipotesis  pertama  dari  uji  PVAR  diterima, dimana  dapat  dijelaskan  bahwa  IPM  mempengaruhi  Tingkat  Kemiskinan.  Serta  dengan mempertimbangkan lampiran 3, maka dapat dirumuskan persamaan 12 sebagai berikut:
TINGKAT_KEMISKINAN =  - 2.4683555485*IPM(-4)

## (12)
Dapat dikatakan bahwa IPM berhubungan negatif terhadap  Tingkat Kemiskinan. Dimana ketika IPM (-4) berubah satu satuan, akan merubah Tingkat Kemiskinan – 2,468 satuan.
Kesimpulan tersebut sebagaimana penelitian Amaluddin dkk tahun 2018, yang menyatakan bahwa  IPM  memiliki  hubungan  negatif  serta  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan.  Melalui Principal component Analysis (PCA), analisis kluster serta regresi data panel. Kemudian penelitian Hutagaol  dkk  tahun  2019,  dengan  melakukan multiple  linear  regression  model menghasilkan kesimpulan yang sama. Korankye tahun 2020, dengan menggunakan meta analysis disertai dengan fixed and random effects estimation memperoleh hasil yang sama.

## 5. Kesimpulan dan Implikasi Kebijakan

## Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  yakni,  terdapat  kausalitas  antara  IPM  dengan  tingkat
Kemiskinan  di  Provinsi  Aceh.  Dimana  hubungan  tersebut  dapat  dijelaskan  bahwa  IPM mempengaruhi Tingkat Kemiskinan. Berikutnya dapat dikatakan bahwa IPM memiliki pengaruh negatif terhadap Tingkat Kemiskinan.

## Implikasi Kebijakan
Dari  kesimpulan  yang  telah  disampaikan,  sehiungga  didapatkan  implikasi  bagi  kebijakan bagi  Provinsi  Aceh.  Adapun  yang  dapat  dijadikan  masukan  untuk  kebijakan  sosial  dan kependudukan  Provinsi  Aceh  yakni  perlunya  peningkatan  pembangunan  yang  berkonsentrasi kepada  IPM.  Seiring  dengan  peningkatan  pembangunan  yang  berkonsentrasikan  kepada  IPM, dapat  merubah  Tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Aceh.  Meskipun  memerlukan  hingga  empat periode  hingga  dapat  menurunkan  Tingkat  Kemiskinan.  Selain  itu,  Perlunya  diketahui  tingkat ketimpangan  dari    IPM  antar  wilayah  di  Provinsi  Aceh  mengingat  bahwa  IPM  dapat mempengaruhi tingkat kemiskinan.

## Daftar Pustaka
Amaluddin,  A.,  Payapo,  R.  W.,  Laitupa,  A.  A.,  &  Serang,  M.  R.  (2018).  A  Modified  Human Development Index and Poverty in the Villages of West Seram Regency, Maluku Province, Indonesia. International Journal of Economics and Financial Issues , 8 (2), 325.
Aceh, BPS. (2020). Profil kemiskinan di Aceh Januari 2020. Diakses melalui www.aceh.bps.go.id . Aceh,  BPS.  (2020).  Indeks  Pembangunan  Manusia  Provinsi  Aceh  2019.  Diakses  melalui www.aceh.bps.go.id .
Conceição,  P.  (2019). Human  Development  Report  2019:  Beyond  Income,  Beyond  Averages, Beyond Today: Inequalities in Human Development in the 21st Century . United Nations Development Programme.
Febrianti,  S.,  &  Indriyati,  J.  (2020).  THE  EFFECT  OF  INFLATION,  POVERTY,  AND INVESTMENT  ON  SUSTAINABLE  DEVELOPMENT  IN  WEST  KALIMANTAN PROVINCE. Jurnal Ekonomi dan Manajemen (JEM) , 14 (1), 208-218.
Fosu, A. K. (2007). Poverty and development.
Hutagaol, D. T., Tarmizi, H. B., & Daulay, M. An Analysis on the Influence of Population Growth Rate,  Economic  Growth,  Human  Development  Index,  Income  Distribution,  and Unemployment Rate toward Poverty in All Provinces in Indonesia.
https://id.wikipedia.org/wiki/Indeks_Pembangunan_Manusia  .  diakses  tanggal  14  September 2020.
https://www.bps.go.id/ .Diakses 14 September 2020.
Jahan,  S.  (2002).  Measuring  living  standard  and  poverty:  Human  development  index  as  an
alternate  measure. University  of  Massachusetts  Political  Economy  Research  Institute. URL: http://www. umass. edu/peri/pdfs/glw_jahan. pdf .
Sen, A. (1979). Equality of what. The Tanner lecture on human values , 1 .
Sinaga, M. (2020). Analysis of Effect of GRDP (Gross Regional Domestic Product) Per Capita, Inequality Distribution Income, Unemployment and HDI (Human Development Index) on Poverty. Budapest  International  Research  and  Critics  Institute  (BIRCI-Journal): Humanities and Social Sciences , 3 (3), 2309-2317.
Korankye, B., Wen, X., Nketia, E. B., & Kweitsu, G. (2020). The Impact of Human Development on the Standard of Living in Alleviating Poverty: Evidence from Africa. European Journal of Business and Management Research , 5 (5).
Ramadhan, P. R. Analysis of the Effects of Capital Expenditure and HDI on Economic Growth and Poverty in East Aceh District.
Regina, R., Sinring, B., & Arifin, A. (2020). Analysis the Effects of Poverty, General Allocation Fund and Economic Growth to Human Development Index (HDI) in Indonesia. JURNAL ECONOMIC RESOURCE , 3 (1), 1-12.
Yulaswati,  V  (ed).  (2018).  Analisis  wilayah  Dengan  Kemiskinan  Tinggi.  Cetakan  Pertama Desmber  2018.  Jakarta:  Kedeputian  Bidang  Kependudukan  dan  Ketenagakerjaan, Kementerian PPN/Bappenas.

## Lampiran 1. Unit Root Test
Panel unit root test: Summary Series:  IPM Date: 03/04/21   Time: 13:07 Sample: 2015 2019 Exogenous variables: Individual effects Automatic selection of maximum lags Automatic lag length selection based on SIC: 0 Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel Balanced observations for each test
Cross- Method Statistic Prob.** sections Obs Null: Unit root (assumes common unit root process) Levin, Lin & Chu t* 8.48092 1.0000 23 92 Null: Unit root (assumes individual unit root process) Im, Pesaran and Shin W-stat 8.25602 1.0000 23 92 ADF - Fisher Chi-square 7.19884 1.0000 23 92 PP - Fisher Chi-square 12.8306 1.0000 23 92
** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi -square distribution. All other tests assume asymptotic normality.
Panel unit root test: Summary Series:  TINGKAT_KEMISKINAN Date: 03/04/21   Time: 13:09 Sample: 2015 2019 Exogenous variables: Individual effects Automatic selection of maximum lags Automatic lag length selection based on SIC: 0 Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel Balanced observations for each test
Cross- Method Statistic Prob.** sections Obs Null: Unit root (assumes common unit root process) Levin, Lin & Chu t* -7.52240 0.0000 23 92 Null: Unit root (assumes individual unit root process) Im, Pesaran and Shin W-stat -0.86425 0.1937 23 92 ADF - Fisher Chi-square 42.2143 0.6316 23 92 PP - Fisher Chi-square 43.8756 0.5616 23 92
** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi -square distribution. All other tests assume asymptotic normality.

## Lampiran 2. Cointegration Test
Pedroni Residual Cointegration Test Series: TINGKAT_KEMISKINAN IPM Date: 03/04/21   Time: 13:13 Sample: 2015 2019 Included observations: 115 Cross-sections included: 23 Null Hypothesis: No cointegration Trend assumption: No deterministic trend Automatic lag length selection based on SIC with a max lag of 0 Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel
Alternative hypothesis: common AR coefs. (within-dimension)
Weighted Statistic Prob. Statistic Prob. Panel v-Statistic 1.106607 0.1342 -0.478510 0.6839 Panel rho-Statistic 0.366725 0.6431 -0.665178 0.2530 Panel PP-Statistic -4.231512 0.0000 -8.927380 0.0000 Panel ADF-Statistic -4.178477 0.0000 -8.345629 0.0000
Alternative hypothesis: individual AR coefs. (between-dimension)
Statistic Prob. Group rho-Statistic 2.205626 0.9863 Group PP-Statistic -10.47314 0.0000 Group ADF-Statistic -8.087478 0.0000 Cross section specific results Phillips-Peron results (non-parametric) Cross ID AR(1) Variance HAC Bandwidth Obs Simeulue -0.145 0.061471 0.050888 1.00 4 Aceh Singkil -0.166 0.189125 0.150512 1.00 4 Aceh Selatan -0.052 1.020017 1.020017 0.00 4 Aceh Tenggara -0.270 0.457581 0.370347 1.00 4 Aceh Timur -0.888 0.142882 0.142882 0.00 4 Aceh Tengah -0.881 0.094360 0.029397 3.00 4 Aceh Barat -0.730 0.094812 0.027146 2.00 4 Aceh Besar -0.553 0.163468 0.047364 3.00 4 Pidie 0.074 3.458357 3.458357 0.00 4 Bireuen -0.559 2.531763 1.860142 1.00 4 Aceh Utara 0.003 8.444422 8.444422 0.00 4 Aceh Barat Daya -0.092 0.284803 0.284803 0.00 4 Gayo Lues -0.024 0.101646 0.101646 0.00 4 Aceh Tamiang 0.053 0.687346 0.687346 0.00 4 Nagan Raya -0.339 0.174900 0.174900 0.00 4 Aceh Jaya -0.479 0.017047 0.024806 1.00 4 Bener Meriah 0.038 0.190610 0.190610 0.00 4 Pidie Jaya -0.129 0.768704 0.768704 0.00 4 Kota Banda Aceh -0.659 0.014453 0.021867 1.00 4 Kota Sabang -0.123 0.016376 0.016376 0.00 4 Kota Langsa -0.706 0.026953 0.022705 1.00 4 Kota Lhokseumawe -0.059 0.299583 0.299583 0.00 4 Kota Subulussalam -0.379 0.051347 0.037824 1.00 4
Lampiran 3. Penentuan Lag Length criteria
VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: TINGKAT_KEMISKINAN IPM Exogenous variables: C Date: 03/04/21   Time: 13:40 Sample: 2015 2019 Included observations: 23
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -173.1559 NA 14119.42 15.23095 15.32969 15.25578 1 -8.703364 286.0045 0.012349 1.278553 1.574769* 1.353051 2 -5.078297 5.674017 0.012900 1.311156 1.804849 1.435319 3 -2.663815 3.359280 0.015193 1.449027 2.140198 1.622855 4 7.084813 11.86790* 0.009673* 0.949147* 1.837794 1.172639*
* indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion

## Lampiran 4. Penentuan Var Model Stability
Roots of Characteristic Polynomial Endogenous variables: TINGKAT_KEMISKINAN IPM Exogenous variables: C Lag specification: 1 2 Date: 03/04/21   Time: 13:39
Root Modulus 0.985632 0.985632 0.976012 0.976012 0.181367 0.181367 -0.100582 0.100582
No root lies outside the unit circle. VAR satisfies the stability condition.
Lampiran 5. Impulse Response
-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of TINGKAT_KEMISKINAN to TINGKAT_KEMISKINAN -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of TINGKAT_KEMISKINAN to IPM -.4 -.3 -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of IPM to TINGKAT_KEMISKINAN -.4 -.3 -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of IPM to IPM Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Lampiran 6. Variance Decomposition
Variance Decomposition of TINGKAT_KEMISKINAN: Period S.E. TINGKAT_KEMISKINAN IPM 1 0.671042 100.0000 0.000000 2 0.964345 97.70192 2.298077 3 1.149865 98.37825 1.621745 4 1.176335 94.79229 5.207707 5 1.195034 92.79387 7.206125 Variance Decomposition of IPM: Period S.E. TINGKAT_KEMISKINAN IPM 1 0.113389 13.69120 86.30880 2 0.186499 26.69820 73.30180 3 0.288358 46.41683 53.58317 4 0.351984 50.62244 49.37756 5 0.401927 50.22546 49.77454
Cholesky Ordering: TINGKAT_KEMISKINAN IPM
Lampiran 7. PVAR Test
Vector Autoregression Estimates TINGKAT_KEM ISKINAN IPM TINGKAT_KEMISKINAN(-1) 1.095605 -0.058058 (0.16214) (0.02740) [ 6.75728] [-2.11913] TINGKAT_KEMISKINAN(-2) -0.191582 -0.043444 (0.40818) (0.06897) [-0.46935] [-0.62988] TINGKAT_KEMISKINAN(-3) -0.461885 0.149266 (0.45064) (0.07615) [-1.02495] [ 1.96025] TINGKAT_KEMISKINAN(-4) 0.557393 -0.052232 (0.15671) (0.02648) [ 3.55683] [-1.97251] IPM(-1) 1.387769 1.139117 (0.95091) (0.16068) [ 1.45941] [ 7.08937] IPM(-2) -3.181445 0.093524 (1.42027) (0.23999) [-2.24003] [ 0.38970] IPM(-3) 4.294825 -0.319913 (1.68315) (0.28441) [ 2.55166] [-1.12484] IPM(-4) -2.468356 0.077638 (0.99675) (0.16842) [-2.47641] [ 0.46097] C -4.175630 1.515648 (3.15438) (0.53301) [-1.32376] [ 2.84358] R-squared 0.999530 0.999621 Adj. R-squared 0.999262 0.999404 Sum sq. resids 6.304170 0.179998 S.E. equation 0.671042 0.113389 F-statistic 3724.508 4612.553 Log likelihood -17.75133 23.14290 Akaike AIC 2.326203 -1.229818 Schwarz SC 2.770527 -0.785494 Mean dependent 35.62739 71.09478 S.D. dependent 24.70131 4.644689 Determinant resid covariance (dof adj.) 0.004997 Determinant resid covariance 0.001851 Log likelihood 7.084813 Akaike information criterion 0.949147 Schwarz criterion 1.837794
Lampiran 8. Hasil Estimasi PVAR model
Estimation Proc: =============================== LS 1 4 TINGKAT_KEMISKINAN IPM
VAR Model: =============================== TINGKAT_KEMISKINAN = C(1,1)*TINGKAT_KEMISKINAN(-1) + C(1,2)*TINGKAT_KEMISKINAN(-2) +
C(1,3)*TINGKAT_KEMISKINAN(-3) + C(1,4)*TINGKAT_KEMISKINAN(-4) + C(1,5)*IPM(-1) + C(1,6)*IPM(-2) +
C(1,7)*IPM(-3) + C(1,8)*IPM(-4) + C(1,9)
IPM = C(2,1)*TINGKAT_KEMISKINAN(-1) + C(2,2)*TINGKAT_KEMISKINAN(-2) + C(2,3)*TINGKAT_KEMISKINAN(- 3) + C(2,4)*TINGKAT_KEMISKINAN(-4) + C(2,5)*IPM(-1) + C(2,6)*IPM(-2) + C(2,7)*IPM(-3) + C(2,8)*IPM(-4) + C(2,9)
VAR Model - Substituted Coefficients: =============================== TINGKAT_KEMISKINAN = 1.09560522823*TINGKAT_KEMISKINAN(-1) - 0.191581741521*TINGKAT_KEMISKINAN(-2) - 0.46188507347*TINGKAT_KEMISKINAN(-3) + 0.557393268723*TINGKAT_KEMISKINAN(-4) + 1.38776904157*IPM(-1) - 3.18144522262*IPM(-2) + 4.29482471077*IPM(-3) - 2.4683555485*IPM(-4) - 4.17563026038
IPM =  - 0.0580577571546*TINGKAT_KEMISKINAN(-1) - 0.0434440012227*TINGKAT_KEMISKINAN(-2) + 0.149266449536*TINGKAT_KEMISKINAN(-3) - 0.052232223194*TINGKAT_KEMISKINAN(-4) + 1.13911723936*IPM(-1) + 0.0935239402537*IPM(-2) - 0.319912664547*IPM(-3) + 0.0776382969087*IPM(-4) + 1.51564844506