## PENGARUH GINI RATIO, PDRB PERKAPITA DAN TINGKAT
INFLASI TERHADAP TINGKAT KEMISKINAN DI

## PROVINSI SUMATERA UTARA

## Hastina Febriaty
Nurwani
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara Email: hastinafebriaty@umsu.ac.id

## Abstract
Poverty is a living condition that is in shortage experienced by a person or household so as not  being  able  to  meet  the  minimal  or  decent  needs  for  his  life.  And  poverty  is  a  social problem that is always present in the midst of society.
In this research discusses the influence of Gini Ratio, Per Capita GDP and Inflation Rate to Poverty  Level  in  North  Sumatera  Province.  The  purpose  of  this  research  is  to  know  the influence  of  Gini  Ratio,  PDRB  /  Kapita  and  Inflation  rate  to  poverty  level  in  North Sumatera  province,  partially  and  simultaneously,  and  the  dominant  influence  variable  to poverty level in North Sumatera Province. Sources of data used are secondary data taken from  the  Central  Bureau  of  Statistics  and  Bank  of  Indonesia  from  2001  to  2016.Teknik analysis used in this research is multiple linear regression analysis using e-views program 8.1 and perform testing classical assumptions and using hypothesis testing simultaneously (F) and partial (t).
The  results  showed  that  partially  Gini  Ratio  and  PDRB  /  Kapita  have  negative  and significant  effect  to  poverty  level  in  North  Sumatera  Province  while  inflation  rate  have positive  and  insignificant  effect  to  poverty  level  in  North  Sumatera  Province simultaneously  Gini  Ratio,  PDRB  Perkapita  and  inflation  rate  have  significant  effect  of poverty level in North Sumatera Province.
_________________________________ Keywords : Gini Ratio, Per Capita GDP, Inflation Rate and Poverty Level.

## PENDAHULUAN
engentasan  kemiskinan  menjadi  salah  satu  dari  Tujuan Pembangunan  Milenium  atau  Millennium  Development  Goals (MDGs)  yaitu  menanggulangi  kemiskinan  dan  kelaparan,  yang merupakan  hasil  kesepakatan  kepala  negara  dan  perwakilan  dari  189 negara  Perserikatan  Bangsa-bangsa  (PBB)  yang  mulai  dijalankan  pada September 2000. Salah satu target dari tujuan tersebut adalah menurunkan P
persentase  penduduk  yang  pendapatannya  kurang  dari  1  dolar  sehari sebanyak 50 persen tahun 1990-2015 dengan indikator proporsi penduduk yang hidup dibawah garis kemiskinan nasional.
Penyebab  kemiskinan  bermuara  pada  teori  lingkaran  kemiskinan  (vicious circke of poverty) dari Nurkse 1953. Yang dimaksud lingkaran kemiskinan adalah  suatu  rangkaian  kekuatan  yang  saling  mempengaruhi  suatu keadaaan  dimana  suatu  negara  akan  tetap  miskin  dan  akan  banyak mengalami  kesukaran  untuk  mencapai  tingkat  pembangunan  yang  lebih baik.  Adanya  keterbelakangan,  dan  ketertinggalan  SDM  (yang  tercermin oleh  rendahnya  IPM),  ketidaksempurnaan  pasar,  dan  kurangnya  modal menyebabkan rendahnya produktifitas. Rendahnya produktifitas mengakibatkan  rendahnya  pendapatan  yang  mereka  terima  (yang tercermin oleh rendahnya PDRB per kapita). Rendahnya pendapatan akan berimplikasi pada rendahnya tabungan dan investasi. Rendahnya investasi berakibat  pada  rendahnya  akumulasi  modal  sehingga  proses  penciptaan lapangan  kerja  rendah  (tercemin  oleh  tingginya  jumlah  pengangguran). Rendahnya  akumulasi  modal  disebabkan  oleh  keterbelakangan  dan seterusnya
Menurut data BPS Sumatera utara (2015) dari Hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional  (Susenas)  yang  dilaksanakan  pada  bulan  Maret  2015 menunjukkan bahwa jumlah penduduk miskin di Provinsi Sumatera Utara sebanyak  1.463.670  orang  atau  sebesar  10,53  persen  terhadap  jumlah  total penduduk.  Kondisi  ini  lebih  buruk  jika  dibandingkan  dengan  kondisi September  2014  yang  jumlah  penduduk  miskinnya  sebanyak  1.360.600 orang atau sebesar 9,85 persen. Dengan demikian, ada peningkatan jumlah penduduk  miskin  sebanyak  103.070  orang  serta  peningkatan  persentase penduduk  miskin  sebesar  0,68  poin.  Bank  Dunia  menetapkan  garis kemiskinan  internasional  sebesar  1,25  dollar  AS  per  kapita  per  hari. Artinya,  yang  dianggap  miskin  di  dunia  ini,di  negara  manapun  individu tersebut berada adalah yang memiliki pendapatan kurang dari  1,25 dollar AS  per  hari.  Perkembangan  tingkat  kemiskinan  mulai  tahun  1999  sampai dengan tahun 2015, ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Jumlah dan Persentase Penduduk Miskin Sumatera Utara
Tahun 1999 – 2015 Tahun Jumlah (ribu jiwa) Persentase (%) (1) (2) (3) Februari 1999 1 972,7 16,74 Februari 2002 1 883,9 15,84 Februari 2003 1 889,4 15,89 Maret 2004 1 800,1 14,93 Juli 2005 1 840,2 14,68 Mei 2006 1 979,7 15,66 Maret 2007 1 768,4 13,90 Maret 2008 1 613,8 12,55 Maret 2009 1 499,7 11,51 Maret 2010 1 490,9 11,31 Maret 2011 September 2011 1 492,2 1 436,4 11,33 10,83 Maret 2012 1 425,8 10,67 September 2012 1 400,4 10,41 Maret 2013 1 362,4 10,06 September 2013 1 416,4 10,39 Maret 2014 1 286,7 9,38 September 2014 1 360,6 9,85 Maret 2015 1 463,7 10,53
Sumber : Diolah dari data survey sosial ekonomi nasional (Susenas)
Jumlah  penduduk  miskin  Sumatera  Utara  yang  berada  di  daerah perkotaan  pada  Maret  2015  sebanyak  699.300  orang  dan  di  daerah perdesaan  sebanyak  764.370  orang.  Jika  dibandingkan  dengan  penduduk yang  tinggal  pada  masing-masing  daerah  tersebut,  maka  persentase penduduk miskin di daerah perkotaan sebesar 10,16 persen, sedangkan di daerah  perdesaan  sebesar  10,89  persen.  Banyaknya  angka  kemiskinan tentunya  disebabkan  oleh  masalah  ekonomi  di  wilayah  ini.  Perlambatan, penyesuaian  harga  BBM  serta  memburuknya  harga  komoditas  Sumatera Utara  yang  terus  memburuk  menjadi  faktor  utama  melonjaknya  angka kemiskinan  di  wilayah  ini.  Secara  keseluruhan  memburuknya  angka kemiskinan  digambarkan  dengan  penurunan  daya  beli  masyarakat  yang sangat  rendah.  Inflasi  yang  rendah  juga  bisa  diasumsikan  bahwa  ada penurunan daya beli masyarakat semakin miskin.
Dari  data  yang  di  uraikan  diatas,  jika  kita  melihat  kebelakang  bahwa kebijakan  pemerintah  yang  selama  ini  jarang  terjadi  yaitu  melakukan penurunan  harga  BBM  setelah  sempat  dinaikkan,  bisa  memunculkan kelegaan serta mengurangi beban ekonomi yang harus ditanggung rakyat. Namun,  faktanya  kebijakan  menurunkan  harga  BBM  itu,  tidak  terlalu dirasakan  rakyat  manfaatnya.  Sebab,  jauh  sebelumnya  harga-harga kebutuhan  sehari-hari  (sembako)  serta  harga  di  sektor  lainnya,  sudah mengalami  kenaikan  atau  terjadi  inflasi  dan  sukar  diharapkan  akan mengalami penurunan. Situasi ini agaknya ikut mempengaruhi kehidupan masyarakat,  khususnya  di  Sumatera  Utara,  yang  belum  bisa  bangkit  dari keterpurukan, akibat lemahnya pertumbuhan ekonomi serta tidak adanya peningkatan ketersediaan lapangan pekerjaan.
Di  sisi  lain,  adanya  permasalahan  kemiskinan  dan  ketidakmerataan pendapatan juga akan menghambat laju pertumbuhan ekonomi itu sendiri. Selain  itu,  kemiskinan  dan  ketidakmerataan  pendapatan  juga  akan memberikan  dampak  instabilitas  sosial,  ketidakpastian,  dan  tragedi kemanusiaan  seperti  kelaparan,  tingkat  kesehatan  yang  rendah  dan  gizi buruk.  Bila  keadaan  tersebut  terus  berlanjut  pada  akhirnya  akan mengganggu  stabilitas  ekonomi  makro  dan  kelangsungan  pemerintahan yang ada.
Masalah  kependudukan  Indonesia  dalam  hal  kualitas  adalah  masalah kependudukan dalam hal mutu kehidupan dan kemampuan sumber daya manusianya. Di Indonesia, masalah kualitas penduduk yang terjadi, antara lain,  dipengaruhi  oleh  masih  rendahnya  tingkat  pendidikan  dan  kualitas sumber  daya  manusia,  rendahnya  taraf  kesehatan  sehingga  kesemuanya itu  pada  akhirnya  mengarah  pada  rendahnya  pendapatan  perkapita masyarakatnya
Tingkat  ketimpangan  penduduk  di  Sumatera  Utara  yang  diukur berdasarkan  gini  ratio  pada  September  2016  memang  mencapai  0,312. Namun Sumut  masih mencatatkan gini ratio di atas 0,300. Nilai gini ratio berkisar  antara  0-1.  Semakin  mendekati  angka  1,  berarti  gini  ratio menunjukkan ketimpangan yang semakin tinggi.

## Tabel 2 Gini Ratio Provinsi Sumatera Utara
Gini Rasio Kab/
Kota  2015  2014  2013  2012  2011  2010  2009  2008  2007  2006  2005  2004  2003  2002  2001
Sumat
era Utara
0.34  0.31  0.33  0.34  0.32  0.32  0.32  0.32  0.28  0.31  0.34  0.28  0.29  0.29  0.27

## Sumber : BPS Sumatera Utara
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  angka  tingkat  ketimpangan  distribusi pendapatan Sumatera
Utara berdasarkan Indeks Gini Ratio setiap tahun mengalami peningkatan sebesar 0,34 pada tahun 2015 dibandingkan tahun 2014 sebesar 0,31.
Ketimpangan memiliki dampak positif maupun dampak negatif. Dampak positif  dari  adanya  ketimpangan  adalah  dapat  mendorong  wilayah  lain yang  kurang  maju  untuk  dapat  bersaing  dan  meningkatkan pertumbuhannya  guna  meningkatkan  kesejahteraannya.  Sedangkan dampak  negatif  dari  ketimpangan  yang  ekstrim  antaralain  inefisiensi ekonomi,  melemahkan  stabilitas  sosial  dan  solidaritas,  serta  ketimpangan yang  tinggi  pada  umumnya  dipandang  tidak  adil  (Todaro,2011).  Tidak meratanya  distribusi  pendapatan  memicu  terjadinya  ketimpangan pendapatan  yang  merupakan  awal  dari  munculnya  masalah  kemiskinan. Membiarkan  kedua  masalah  tersebut  berlarut-larut  akan  semakin memperparah  keadaan,  dan  tidak  jarang  menimbulkan  konsekuensi negatif terhadap kondisi sosisal dan politik.
Dari  permasalahan  diatas,  maka  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  pengaruh  Gini  Ratio,  PDRB/Kapita  dan  Tingkat  Inflasi terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Provinsi  Sumatera  Utara  secara  parsial dan simultan

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data sekunder dengan jenis data runtun waktu (time  series)  selama  kurun  waktu  2001  sampai  dengan  2016.  Data  yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif yang dapat berupa kuantitas,  nomor,  pengukuran  dan  statistik  (Mustari,2012:37).  Data  yang dipergunakan  dalam  penelitian  adalah  data  sekunder.  Menurut  Sugiyono (2008:129) data sekunder adalah data yang diperoleh dari sumber lain atau
lewat dokumen. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil sumber Badan Pusat Statistik (BPS) yang dipublikasi dari laporan-laporan tahunan dan  Bank  Indonesia  (BI)  dari  Kajian  Ekonomi  Regional  khusus  Sumatera Utara.
Metode  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  observasi non  partisipan  yaitu  teknik  pengumpulan  data  dimana  peneliti  tidak terlibat langsung dan hanya sebagai pengamat independen (Sugiyono,2008)  Penelitian  ini  menggunakan  model  teknik  analisis  data regresi  linear  berganda.  Penelitian  ini  diuji  dengan  menggunakan  uji simultan  (F-test)  dan  uji  parsial  (t-test)  untuk  mengetahui  pengaruh  antar variabel.  Adapun  fungsi  dan  persamaan  dari  regresi  linear  berganda tersebut adalah sebagai berikut :
TKM = f(GR, PDRB/Kapita,  Inf)
Selanjutnya  fungsi  di  atas  dispesifikasi  kedalam  model  estimasi  dengan menggunakan model regresi linear berganda, yaitu :
Persamaan regresi linier berganda dapat dirumuskan sebagai berikut:
TKM = β0 + β1GR + β2PDRB/Kapita+ β3Inf+ ei.................(1)
Dimana:
TKM     : Jumlah penduduk miskin di Provinsi Sumut dalam satuan persen β0 : Intersep β1,, β2, β3 : Koefisien regresi
GR      :  Gini  Ratio  0  –  1.  0  =  Pemerataan  sempurna,  1=  ketimpangan sempurna
PDRB/Kapita   : Pendapatan Perkapita Regional satuan juta Rupiah Inf     : Tingkat Inflasi dalam persen ei    : term of error
Untuk  ketepatan  penghitungan  sekaligus  mengurangi  human  error, digunakan  program  komputer  yang  dibuat  khusus  untuk  membantu pengolahan  data  statistik,  yaitu  program  Eviews  8.1  dengan  tingkat signifikansi pada level of confidence 95 persen atau α = 0.05.

## Uji Asumsi Klasik
Uji  asumsi  klasik  diperlukan  untuk  dapat  melakukan  analisis  regresi berganda  Pengujian  tersebut  dilakukan  untuk  menghindari  atau
mengurangi  bias  atas  hasil  penelitian  yang  diperoleh.  Pengujian  asumsi klasik  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  uji  normalitas,  uji multikolinearitas, uji autokorelasi (Erlina, 2011:102)

## Uji Hipotesis
1. Uji Statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh satu variabel independen  secara  individual  atau  parsial  dapat  menerangkan  variasi variabel terikat.
2. Uji  Statistik  F  pada  dasarnya  menunjukkan  apakah  semua  variabel independen  yang  dimasukkan  dalam  model  mempunyai  pengaruh secara simultan terhadap variabel dependen.
3. Koefisien  Determinasi  (R2)  untuk  menentukan  apakah  model  regresi cukup baik digunakan, maka ditetapkan melalui koefisien determinasi. Nilai  adjusted  R2  dapat  naik  atau  turun  apabila  satu  variabel independen ditambahkan ke dalam model regresi (Ghozali,2006:87).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Normalitas
Uji  normalitas  yang  dimaksud  dalam  asumsi  klasik  pendekatan  OLS adalah  (data)  residual  yang  dibentuk  model  regresi  linier  terdistribusi normal,  bukan  variabel  bebas  ataupun  variabel  terikatnya.  Pengujian terhadap  residual  terdistribusi  normal  atau  tidak  dapat  menggunakan Jarque-Bera Test.
0 1 2 3 4 5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 Series: Residuals Sample 2001 2016 Observations 16
Mean -1.24e-15 Median -0.254911 Maximum 1.933988 Minimum -1.114258 Std. Dev. 0.977418 Skewness 0.670463 Kurtosis 2.353598 Jarque-Bera 1.477279 Probability 0.477764

## Gambar 2. Uji Normalitas Jarque-Bera Test
Sumber: Data Diolah
Keputusan  terdistribusi  normal  tidaknya  residual  secara  sederhana dengan membandingkan nilai Probabilitas JB (Jarque-Bera) hitung dengan tingkat  alpha  0,05  (5%).  Nilai  Prob.  JB  hitung  sebesar  0,477764  >  0,05 sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  residual  terdistribusi  normal  yang artinya asumsi klasik tentang kenormalan telah dipenuhi.
Heterokedastisitas
Heteroskedastisitas  terjadi  pada  saat  residual  dan  nilai  prediksi  memiliki korelasi  atau  pola  hubungan.  Pola  hubungan  ini  tidak  hanya  sebatas hubungan  yang  linier,  tetapi  dalam  pola  yang  berbeda  juga dimungkinkan. Oleh karena itu ada beberapa metode uji heteroskedastisitas salah satunya aalah metode Glejser.
Tabel 3. Uji Heterokedastisitas .

## Heteroskedasticity Test: Glejser
F-statistic 1.295512      Prob. F(3,12) 0.3209 Obs*R-squared 3.914295      Prob. Chi-Square(3) 0.2709 Scaled explained SS 2.173951      Prob. Chi-Square(3) 0.5371

## Sumber: Data diolah
Keputusan  terjadi  atau  tidaknya  heteroskedastisitas  pada  model  regresi linier  adalah  dengan  melihat  Nilai  Prob.  F-statistic  (F  hitung).  Apabila nilai  Prob.  F  hitung  lebih  besar  dari  tingkat  alpha  0,05  (5%)  maka  H0 diterima yang artinya tidak terjadi heteroskedastisitas, sedangkan apabila nilai  Prob.  F  hitung  lebih  kecil  dari  tingkat  alpha  0,05  (5%)  maka  H0 ditolak  yang  artinya  terjadi  heteroskedastisitas.  Nilai  Prob.  F  hitung sebesar  0,3209  lebih  besar  dari  tingkat  alpha  0,05  (5%)  sehingga, berdasarkan  uji  hipotesis,  H0  diterima  yang  artinya  tidak  terjadi heteroskedastisitas.
Multikolinearitas
Uji  multikolinieritas  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Tabel  4 dibawah ini:

## Tabel 4. Uji Multikolinearitas
Variance Inflation Factors Date: 10/24/17   Time: 16:40 Sample: 2001 2016 Included observations: 16
Coefficient  Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF C 19.00291 254.6063 NA Gini Ratio 231.7468 301.0887 1.493072 PDRB/Kapita 8.36E-10 6.545430 1.663352 Tk Inflasi 0.003667 4.277863 1.166777

## Sumber : Data diolah
Hasil  uji  multikolinieritas,  dapat  dilihat  pada  tabel  kolom  Centered  VIF. Nilai  VIF  untuk  variabel  Gini  Ratio  1.493072,  PDRB/Kapita  1.663352  dan Inflasi 1.166777. Karena nilai VIF dari ketiga variabel tidak ada yang lebih besar  dari  10  maka  dapat  dikatakan  tidak  terjadi  multikolinieritas  pada ketiga  variabel  bebas  tersebut.  Berdasarkan  syarat  asumsi  klasik  regresi linier  dengan  OLS,  maka  model  regresi  linier  yang  baik  adalah  yang terbebas  dari  adanya  multikolinieritas.  Dengan  demikian,  model  di  atas telah terbebas dari adanya multikolinieritas.

## Autokorelasi
Guna memastikan apakah model regresi linier terbebas dari autokorelasi, dapat  menggunakan  metode  Brusch-Godfrey  atau  LM  (Lagrange Multiplier) Test.

## Tabel 5. Uji Autokorelasi
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.471707      Prob. F(2,10) 0.6371 Obs*R-squared 1.379333      Prob. Chi-Square(2) 0.5017

## Sumber: Data diolah
Nilai  Prob.  F(2,10)  sebesar  0,6371  dapat  juga  disebut  sebagai  nilai probabilitas  F  hitung.  Nilai  Prob.  F  hitung  lebih  besar  dari  tingkat  alpha 0,05  (5%)  sehingga,  berdasarkan  uji  hipotesis,  H0  diterima  yang  artinya
tidak terjadi autokorelasi. Sebaliknya, apabila nilai Prob. F hitung lebih kecil dari 0,05 maka dapat disimpulkan terjadi autokorelasi.
Hasil Uji Koefisien Determinasi (R-Square)
Nilai  R-Square  pada  tabel  6  di  bawah  ini  besarnya  0,8503  menunjukkan bahwa  proporsi  pengaruh  variabel  gini  ratio,  PDRB/Kapita  dan  tingkat inflasi berpengaruh terhadap variabel tingkat kemiskinan sebesar 85.03%. Artinya  gini  ratio,  PDRB/Kapita  dan  tingkat  inflasi  memiliki  proporsi pengaruh terhadap tingkat kemiskinan sebesar 85.03% sedangkan sisanya 14.97%  (100%  -  85.03%)  dipengaruhi  oleh  variabel  lain  yang  tidak  ada didalam model regresi.

## Tabel 6. Hasil Regresi Koefisien Determinasi, Uji t dan Uji f
Dependent Variable: Tingkat Kemiskinan Method: Least Squares Date: 10/24/17   Time: 16:32 Sample: 2001 2016
Included observations: 16 Variable Coefficient  Std. Error t-Statistic Prob. C 26.18536 4.359233 6.006873 0.0001 Gini Ratio -36.92377 15.22323 -2.425488 0.0320 PDRB/Kapita -0.000126 2.89E-05 -4.375138 0.0009 Tk Inflasi 0.096776 0.060556 1.598134 0.1360 R-squared 0.850331      Mean dependent var 12.84500 Adjusted R-squared 0.812914      S.D. dependent var 2.526476 S.E. of regression 1.092787      Akaike info criterion 3.227658 Sum squared resid 14.33020      Schwarz criterion 3.420805 Log likelihood -21.82126      Hannan-Quinn criter. 3.237548 F-statistic 22.72571      Durbin-Watson stat 1.561241 Prob(F-statistic) 0.000031

## Sumber: Data sekunder diolah
Hasil Uji Simultan (F)
Hasil  uji  F  dapat  dilihat  pada  tabel  6  di  atas.  Nilai  prob.  F  (Statistic) sebesar  0,000031  lebih  kecil  dari  tingkat  signifikansi  0,05  sehingga  dapat disimpulkan bahwa model regresi yang diestimasi layak digunakan untuk
menjelaskan  pengaruh  gini  ratio,  PDRB/Kapita  dan  tingkat  inflasi terhadap  tingkat  kemiskinan  di  provinsi  Sumatera  Utara.  Itu  artinya hipotesis H4 dapat diterima.
Hasil Uji Parsial (t)
a. Gini Ratio
Dari  hasil  regresi,  nilai  koefisien  untuk  variabel  Gini  Ratio  adalah  - 36.92377  dimana  variabel  tersebut  berpengaruh  signifikan  terhadap tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Sumatera  Utara.  Hal  ini  ditunjukkan dengan  nilai =  -2.425488  dan  nilai  probability  sebesar  0.0320  (di bawah  =  5%  atau  0.05).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  hubungan  antara gini  ratio  dengan  kemiskinan  adalah  negatif  dan  signifikan.  Sehingga dapat  dikatakan  bahwa  jika  Gini  Ratio  mengalami  penurunan  maka tingkat  kemiskinan  akan  mengalami  kenaikan,  maka  hipotesis  (H1) Diterima.
b. PDRB/Kapita
Dari  hasil  regresi,  nilai  koefisien  untuk  variabel  PDRB/Kapita  adalah  - 0.000126 dimana variabel tersebut berpengaruh signifikan terhadap tingat kemsikinan  di Provinsi Sumatera Utara. Hal ini ditunjukkan dengan nilai
=  -4.375138  dan  nilai  probability  sebesar  0.0009  (di  bawah  =  5% atau  0.05).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  hubungan  antara  PDRB/Kapita dengan tingkat kemiskinan adalah negatif dan signifikan. Sehingga dapat dikatakan  bahwa  jika  nilai  PDRB/Kapita  mengalami  penurunan  maka tingkat  kemiskinan  akan  mengalami  kenaikan.  maka  hipotesis  (H2) diterima.
c. Tingkat Inflasi
Dari  hasil  regresi,  nilai  koefisien  untuk  variabel  inflasi  adalah  0.096776 dimana  variabel  tersebut  berpengaruh    tidak  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara. Hal ini ditunjukkan dengan nilai
= 1.598134 dan nilai probability sebesar 0.1360 (di atas  = 5% atau 0.05). Hal ini menunjukkan bahwa hubungan antara tingkat inflasi dengan tingkat  kemiskinan  adalah  positif  dan  tidak  signifikan.  Sehingga  dapat dikatakan  bahwa  jika  tingkat  inflasi  naik  maka  tingkat  kemiskinan  akan mengalami kenaikan, maka hipotesis (H3) ditolak
Analisis Regresi Linear Berganda
TKM = 26.18536 – -36.92377 GR – -0.000126 PDRB/Kapita + 0.096776 inf+ 

## SIMPULAN
Hasil  pengujian  hipotesis  yang  pertama  menunjukkan  bahwa  Gini  Ratio berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di Provinsi  Sumatera  Utara  hal  ini  tidak  sejalan  dengan  penelitian  (Pendi, dkk,  2014)  bahwa  Nilai  elastisitas  netto  kemiskinan  terhadap pertumbuhan  ekonomi  (λ)  sebesar  0,958.  ketimpangan  pendapatan  yang terjadi bukan hanya mengurangi keefektifan dari pengaruh pertumbuhan ekonomi,  namun  malah  menaikan  angka  kemiskinan.Pertumbuhan ekonomi  yang  terjadi  pada  periode  tersebut  mengurangi  ketimpangan pendapatan,  namun  pengurangan  ketimpangan  pendapatan  tersebut justru  meningkatkan  kemiskinan.  Kemiskinan  seharusnya  turun  sebesar 0,122  persen  jika  ada  pertumbuhan  ekonomi  sebesar  1  persen,  namun karena  adanya  efek  ketimpangan  pendapatan,  maka  kemiskinan  naik menjadi  sebesar  0,958  persen.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  efek peningkatan  ketimpangan  pendapatan  yang  terjadi  bukan  hanya mengurangi  keefektifan  dari  pengaruh  pertumbuhan  ekonomi,  namun malah  menaikan  angka  kemiskinan.  Pertumbuhan  ekonomi  yang  terjadi pada  periode  tersebut  mengurangi  ketimpangan  pendapatan,  namun pengurangan  ketimpangan  pendapatan  disebabkan  karena  ketimpangan distribusi  pendapatan  terhadap  kemiskinan  dipengaruhi  oleh  adanya peningkatan  jumlah  penduduk.  Pertambahan  penduduk  cenderung berdampak  negatif  terhadap  penduduk  miskin,  terutama  bagi  mereka yang  sangat  miskin.  Sebagian  besar  keluarga  miskin  memiliki  jumlah anggota  keluarga  yang  banyak  sehingga  kondisi  perekonomian  mereka yang  berada  di  garis  kemiskinan  semakin  memburuk  seiring  dengan memburuknya  ketimpangan  pendapatan  atau  kesejahteraan  sehingga salah  satu  penyebab  dari  kemiskinan  adalah  adanya  ketidaksamaan  pola kepemilikan sumber daya yang selanjutnya akan menimbulkan distribusi pendapatan yang timpang (Todaro,2000).
Hasil  pengujian  hipotesis  kedua  menunjukkan  bahwa  PDRB/kapita berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  Kemiskinan  di  Provinsi Sumatera  Utara  sehingga  hipotesis  dalam  penelitian  ini  terjawab.    Hasil penelitian  ini  juga  sejalan  dengan  dengan  penelitian  Chandra  dkk  (2010)
yang  menunjukkan  pendapatan  perkapita  berpengaruh  negatif  terhadap kemiskinan di Jawa Tengah (2003-2010). Pendapatan Perkapita merupakan salah  satu  ukuran  kemakmuran  bagi  tiap  daerah.  Semakin  tinggi pendapatan tersebut maka semakin tinggi daya beli penduduk, dan daya beli  yang  bertambah  ini  akan  meningkatkan  kesehjateraan  masyarakat (Sukirno,  2006).  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  Wiguna  (2013),  pada penelitian  tersebut  mengindikasikan  bahwa  apabila  PDRB  per  kapita meningkat  maka  penduduk  di  wilayah  tersebut  semakin  sejahtera  atau apabila  PDRB  per  kapita  meningkat,  maka  tingkat  kemiskinan  pun  akan berkurang.  Serta,  hal  lain  yang  akan  mendukung  laju  pertumbuhan ekonomi  yang  lebih  tinggi  adalah  dengan  melakukan  pengurangan kemiskinan  dengan  lebih  cepat  dan  tepat  (Rusdarti,  2013).  Penelitian  ini juga  sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Whisnu  (2011),  pada penelitian ini menyatakan semakin tinggi PDRB, maka tingkat kemiskinan akan berkurang.
Hasil  dari  pengujian  hipotesis  ketiga  ini  menyatakan  bahwa  inflasi berpengaruh  positif  terhadap  kemisikinan  di  Provinsi  Sumatera  Utara. Artinya  jika  inflasi  naik  maka  kemiskinan  juga  akan  bertambah dikarenakan  inflasi  yang  ditandai  dengan  kenaikan  harga  tersebut  akan menyebabkan  penduduk  yang  miskin  akan  mengurangi  tingkat konsumsinya  karena  nilai  uang  yang  mereka  pegang  (pendapatan  riil) juga  semakin  kecil  sehingga  menurunkan  tingkat  konsumsi  mereka  dan menyebabkan jumlah penduduk miskin akan bertambah. Hasil penelitian ini  sejalan  dengan  penelitian  Imelia  (2012)  yang  menyatakan  bahwa Variabel  inflasi  berpengaruh  positif  tetapi  tidak  signifikan  terhadap kemiskinan  di    Provinsi  Jambi  Menurutnya  tidak  signifikannya  variabel inflasi  tersebut  dikarenakan  perlu  adanya  penelitian  lebih  lanjut  dengan menggunakan  model  analisis  lain.  Pengukuran  laju  inflasi  yang  terjadi pada  perekonomian  propinsi  Jambi  yang  dilakukan  oleh  BPS  propinsi Jambi  bukan  hanya  didasarkan  pada  indeks  harga  konsumen  (IHK)  kota Jambi tetapi dikota-kota lainnya dalam wilayah propinsi Jambi.
Hasil  dari  uji  simultan  menyatakan  bahwa  Gini  Ratio,  PDRB/Kapita  dan Tingkat  Inflasi  berpengaruh  signifikan  terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di Provinsi  Sumatera  Utara.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel-variabel tersebut  dapat  mempengaruhi  perubahan  tingkat  kemiskinan  ke  arah
yang  lebih  baik  atau  justru  ke  arah  yang  lebih  buruk  yang  dapat berdampak kepada perekonomian khususnya di Provinsi Sumatera Utara.

## DAFTAR PUSTAKA
Boediono. 2008. Ekonomi Makro. Edisi Keempat. Fakultas Ekonomi UGM. Yogyakarta
Badan Pusat Statistik Sumatera Utara . 2015. Sumut Dalam Angka. Sumut
Chandra, A. 2010. Keterkaitan Pertumbuhan Ekonomi dan Pendapatan Per Kapita  terhadap  Kemiskinan  di  Jawa  Tengah  Tahun  2003-2010. Jurnal Media Ekonomi & Teknologi Informasi Vol 20. No.2
Edi  Suharto,  Kemiskinan  dan  Perlindungan  Sosial  di  Indonesia: Menggagas  Model  Jaminan  Sosial  Universal  Bidang  Kesehatan. (Bandung: CV Alfabeta, 2009), hal 17
Erlina. 2011. Metode Penelitian.USU Press. Medan
Ghozali, Imam. 2005. Aplikasi Analisis Multivariate dengan program SPSS, Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang.
Hadi  Sasana.  2001.  “Produk  Domestik  Bruto  dan  Strukturnya”.  Diklat
Teknis  Perencanaan  Pembangunan  Ekonomi  Daerah  Propinsi Jawa Tengah, Oktober-November. Semarang.
Imelia,  2012.  Pengaruh  Inflasi  Terhadap  Kemiskinan  di  Provinsi  Jambi. Jurnal Paradigma Ekonomika Universitas Jambi. Vol.1 No.5 April
2012
Kuncoro,  Mudrajad.  2004.  Otonomi  dan  Pembangunan  Daerah.  Jakarta. Penerbit Erlangga.
Mustari,  Mohamad.  2012.  Pengantar  Metode  Penelitian.  LaksBang. Surabaya.
Nilsen,  R.Sigurd.  2007.  Poverty  in  America:  Consequences  For  Individual  and The  Economy  Paper  Presented  for  United  States  Government Accountabillity Office. Amerika Serikat: GAO.
Norton, Seth W. 2002. Economic Growth and Provery: In Search of Trickle Down. Cato Journal, 22(2), pp: 263-275.
Rusdarti,  Lesta  K.  2013.  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Tingkat Kemiskinan  di  Provinsi Jawa  Tengah. Jurnal  Economia  Volume  9 Nomor 1, Universitas negeri Semarang
Sugiyono. 2008. Metode Penelitian Bisnis. Bandung:Alfabeta.
Sukirno,  2006.  Ekonomi  Pembangunan:  Proses  Masalah  dan  Dasar Kebijakan.    Kencana Jakarta
Sukirno,  Sadono.  2004    “Teori  Pengantar  Makro  Ekonomi”,  PT.Raja
Grafindo Persada, Jakarta
Sukirno, Sadono. 2000. Makro Ekonomi Teori Pengantar. PT. Raja Grafindo Persada. Jakarta.
Suharto,  Edi.  2009.  Kemiskinan  dan  Perlindungan  Sosial  di  Indonesia.
Alfabeta: Bandung.
Todaro,  Michael  P.  and  Smith,  Stephen  C.  2011.  Economic  Development. Eleventh Edition.
United States: Addison Wesley.
Thamrin  Simanjuntak.  2001,  Analisis  Potensi  Pendapatan  Asli  Daerah,
Bunga  Rampai  Manajemen  Keuangan  Daerah.  Yogyakarta:
Penerbit UPP AMP YKPN.
Wiguna,  Van  Indra,  2013.Analisis  Pengaruh  PDRB,  Pendidikan  dan Pengangguran  Terhadap  Kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Tengah Tahun  2005-2010.  Jurnal  Ilmu  Ekonomi,  Fakultas  Ekonomi  dan Bisnis Universitas Brawijaya Malang.
Wishnu,  Bagio  Mukadir,  2011.  Analisis  Pengaruh  Jumlah  Penduduk, PDRB,  IPM,  Pengangguran  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di Kabupaten/Kota  Jawa  Tengah.  Jurnal  Ilmu  Ekonomi  dan  Studi Pembangunan. Fakultas Ekonomi Universitas Diponegoro.