## Gorontalo

## Development Review

## Vol. 6 No. 1  April 2023
P-ISSN: 2614-5170, E-ISSN: 2615-1375

## Tingkat Kemiskinan pada Kabupaten dan Kota Level of Poverty in Cities and Regencies
Sri Nathasya Br Sitepu
Fakultas School Of Businness and Management Universitas Ciputra Surabaya email: nathasya.sitepu@ciputra.ac.id Disubmit: 1 Desember 2022; Direvisi; 1 Februari 2023; Dipublish; 1 April 2023

## Abstract
This study analyzes the poverty rate of regencies/cities on the island of Sumatra using quantitative methodology. Panel data regression analysis techniques with Pooled least Square (PLS), Fixed Effect Model (FEM),  and Random  Effect  Model (REM). The panel data in the study is a combination of time series data for 2010-2019 with cross-section data from 153 regencies/cities on the island of Sumatra. The purpose of the study was to find the best panel data regression model and determine the variables that affect the poverty rate of regencies/cities on the island of Sumatra. The results of the research analysis found a fixed effect model (FEM) as the best model for analyzing the poverty rate (P 0 ) of regencies/cities on  the island of Sumatra. Access  to electricity, access  to adequate drinking water, acquisition of GRDP and government capital expenditure are variables that have a significant impact on the poverty rate (P 0 ). Access to sanitation and population are not variables that affect  the level of poverty (P 0 ). The managerial implications  of  the  government  prioritize  increasing  district/city  GRDP  to  reduce poverty. Keywords : Poverty  Rate;  Pooled  least  Square  (PLS);  Fixed  Effect  Model  (FEM); Random Effect Model (REM)

## Abstrak
Penelitian ini menganalisis tingkat kemiskinan Kabupaten/Kota di Pulau Sumatera menggunakan  metodologi  kuantitatif.  Teknik  analisis  regresi  data  panel  dengan Pooled least Square (PLS) , Fixed Effect Model (FEM) , dan Random Effect Model (REM). Data panel dalam penelitian merupakan gabungan dari data time series tahun 2010- 2019  dengan  data  cross  section  dari  153  Kabupaten/Kota  di  Pulau  Sumatera. Tujuan  penelitian  untuk  menemukan  model  regresi  data  panel  terbaik  serta menentukan variabel-variabel yang mempengaruhi tingkat kemiskinan Kabupaten/Kota  di  Pulau  Sumatera.  Hasil  analisis  penelitian  menemukan fixed effect model (FEM) sebagai model terbaik untuk menganalisis tingkat kemiskinan (P 0 ) Kabupaten/Kota di Pulau Sumatera. Akses listrik, akses air minum layak, perolehan PDRB  dan  belanja  modal  pemerintah  merupakan  variabel  yang  bepengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan (P 0 ). Akses sanitasi dan jumlah penduduk bukanlah  variabel  yang  berpengaruh  terhadap  tingkat  kemiskinan  (P 0 ).  Implikasi managerial pemerintah memprioritaskan peningkatan PDRB kabupaten/kota untuk menurunkan tingkat kemiskinan. Kata kunci: Tingkat Kemiskinan; Pooled least Square (PLS); Fixed Effect Model (FEM);
Random Effect Model (REM)

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan adalah kondisi penduduk yang tidak mampu memenuhi kebutuhan  pokok  untuk  menjamin  keberlangsungan  hidup  yang disebabkan rendahnya pendapatan penduduk (Aisah et al., 2020). Konsep kemiskinan  juga  dijelaskan  oleh badan  pusat  statistik  dan  world  bank. Badan pusat statistik menjelaskan kemiskinan sebagai keadaan ekonomi yang  berhubungan  dengan  ketidak  mampuan  memenuhi  kebutuhan dasar  terdiri  dari:  kebutuhan  makanan  dan non makanan  dengan menggunakan  sisi  pengeluaran  sebagai  indikator.  World  bank  (1990) menjelaskan  penduduk  termasuk  dalam  kategori  miskin  ketika menghasilkan  pendapatan  dibawah  USD  $  1/hari.  Pengukuran kemiskinan dengan head count index /tingkat kemiskinan yang bertujuan untuk mengetahui proporsi persentase penduduk yang termasuk dalam kategori  penduduk  miskin  pada  suatu  wilayah.  Tingkat  kemiskinan diperoleh  dengan  cara  membagi  antara  penduduk  miskin  dengan  total penduduk pada Kabupaten/Kota dan hasilnya dikali seratus persen.
Ketersediaan infrastruktur dasar berupa akses listrik, air minum layak dan  sanitasi.  Akses  air  minum  layak  mampu  menurunkan  kemiskinan (Christiani  &  Nainupu,  2021).  Akses  listrik  sangat  penting  untuk mendorong pertumbuhan ekonomi dan dapat dipenuhi melalui program pengadaan listrik bagi seluruh rumah tangga penduduk (Banerjee et al., 2021).  Sementara  pengadaan  sanitasi  adalah  salah  satu  infrastruktur penting  yang  memiliki  hubungan  dengan  tingkat  kemiskinan  (Jerome, 2011:  Nguyen  et  al.,  2013:  Saleh,  2002).  Akses  infrastruktur  berupa Ketersediaan  air minum  layak  merupakan kebutuhan  dasar penduduk, Air  minum  layak  yang  buruk  menurukan  produktifikas  penduduk  dan berdampak pada penurunan pendapatan. Penduduk dengan pendapatan rendah akan mengalami kemiskinan  (Triono, 2018). Ketersediaan akses air  minum  layak  juga  memiliki  peran  penting  untuk  mempengaruhi (Sukartini & Saleh, 2016).
Aspek  ekonomi  yang  mempengaruhi  kemiskinan  berupa  produk domestik  regional  bruto  (PDRB)  dan  belanja  modal  daripemerintah kabupaten/kota.  Jumlah  PDRB  menggambarkan  kondisi  ekonomi Kabupaten/Kota sekaligus merupakan faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan.  Peningkatan  PDRB  secara  signifikan  menurunkan kemiskinan  (Rusdarti  &  Sebayang,  2013:  Putra  et  al.,  2020).  Variabel ekonomi  berupa  belanja  modal  pemerintah  merupakan  aspek  ekonomi yang berhubungan dengan tingkat kemiskinan. Belanja modal pemerintah kabupaten/kota  memberikan  dampak  signifikan  terhadap  penurunan kemiskinan (Sendouw Agustien et al., 2017: Lantu et al., 2019). Artinya belanja modal yang dikeluarkan pemerintah daerah dapat menurunkan tingkat kemiskinan Kabupaten/Kota.
Kondisi  sosial  berupa  jumlah  penduduk  kabupaten/kota  adalah penduduk  yang  tinggal  menetap  dan  tercatat  sebagai  penduduk Kabupaten/Kota.    Penelitian  terdahulu  menemukan  dua  hasil  yang berbeda.  Azizah  et  al.,  (2018)  dalam  penelitiannya  menemukan  jika jumlah  penduduk  mempengaruhi  tingkat  kemiskinan.  Hasil  penelitian kedua  menemukan  jumlah  penduduk  belum  mampu  mempengaruhi tingkat kemiskinan (Nufus & Ratna, 2021).
Indonesia  memiliki  nilai  tingkat  kemiskinan  yang  tinggi  dimana, sebagian besar Kabupaten/Kota di Pulau Sumatera memiliki nilai tingkat kemiskinan  lebih  tinggi  dibandingkan  nasional  (Ferezagia,  2018). Kemiskinan  di  Pulau  Sumatera  dipengaruhi  oleh  masalah  kesehatan
(Covid 19) ( Sitepu, 2022). Data badan pusat statistik (BPS) menunjukkan 32 dari 153 Kabupaten/Kota memiliki tingkat kemiskinan lebih rendah dibandingkan nilai tingkat kemiskinan nasional. Data 121 Kabupaten/Kota  di  Pulau  Sumatera  memiliki  nilai  tingkat  kemiskinan lebih tingkat kemiskinan nasional. Data tingkat kemiskinan tahun 2019 sebesar 6,56 persen. Kabupaten Sawahlunto dengan tingkat kemiskinan 2,17  persen  merupakan  nilai  tingkat  kemiskinan  terendah  di  Pulau Sumatera.  Tingkat  kemiskinan  tertinggi  sebesar  26,93  persen  di Kepulauan  Meranti  sebagai  daerah  termiskin  di  Pulau  Sumatera. Kabupaten/Kota dengan tingkat kemiskinan berbeda pada gambar 1.
Gambar 1. Tingkat Kemiskinan (P 0 ) Pulau Sumatera Tahun 2019 Sumber: Badan Pusat Statistik, 2019
Kemiskinan  Pulau  Sumatera  penting  untuk  diteliti  hal  ini  dikarenakan seluruh kabupaten/kota di Pulau Sumatera memiliki proporsi penduduk miskin.  Data  dan  hasil  penelitian  menujukkan  tingkat  kemiskinan kabupaten/kota  di  Pulau  Sumatera  tinggi  dan  merupakan  masalah serius. Pemerintah membutuhkan solusi kemiskinan.
Penelitian terdahulu menemukan akses listrik, air minum layak dan sanitasi  merupakan  variabel  yang  mempengaruhi  kemiskinan kabupaten/kota  (Christiani  &  Nainupu,  2021;  Banerjee  et  al.,  2021; Jerome,  2011:  Nguyen  et  al.,  2013:  Saleh,  2002).  Variabel  PDRB  dan belanja  modal  dapat  berpengaruh  terhadap  kemiskinan.  PDRB  yang meningkat akan berdampak terhadap penurunan kemiskinan (Rusdarti & Sebayang,  2013:  Putra  et  al.,  2020).  Peningkatan  belanja  modal pemerintah mengurangi kemiskinan (Rusdarti & Sebayang, 2013: Putra et al.,  2020).  Jumlah  penduduk  memeiliki  peran  penting  terhadap kemiskinan.  Peningkatan  jumlah  penduduk  memiliki  hubungan  yang berlawanan arah dengan kemiskinan (Rusdarti & Sebayang, 2013: Putra et al., 2020).
Kontribusi  praktis  penelitian  ini  menjadi  masukan  bagi  pemerintah kabupaten/kota  untuk  mengatasi  kemiskinan.  Hasil  penelitian  menjadi rujukan bagi pemerintah untuk memilih prioritas pengembangan untuk mengatasi kemiskinan. Tujuan analisis tingkat kemiskinan diantaranya: 1).  Menemukan  model  regresi  data  panel  yang  paling  cocok  untuk mengukur tingkat kemiskinan dan 2) Melakukan analisis apakah akses listrik, sanitasi, air minum layak, PDRB, jumlah penduduk dan belanja modal  memiliki  pengaruh  terhadap  tingkat  kemiskinan.  Penelitian  ini
0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 Si me u lu e A ce h B arat G ayo L u es Ba n d a A ce h Man d ail in g N at al A s a h a n N ias S e latan Pad an g L awas… Si b o lg a, Ko ta Pa d an g… Ta n ah Datar Dh ar m as raya Buk it ti n gg i Pel alaw an Ke p . Me ran ti Ba tan gh ari Ko ta J amb i Mu si R aw as Emp at L aw an g Lu b u k L in gg au Se lu ma La mp u n g B arat,… W ay Ka n an Pes is ir Barat Ba n gk a T en gah N atu n a Pers en ta se Kabupaten/Kota di Pulau Sumatera
menggunakan  analisis  regresi  data  panel  dengan Pooled  least  Square (PLS) ,  Fixed  Effect  Model (FEM) ,  dan  Random  Effect  Model (REM)  untuk menganalisis  tingat  kemiskinan  kabupaten/kota  di  Pulau  Sumatera. Hipotesis penelitian sebagai berikut:
H 1 = Akses listrik, akses air minum layak, akses sanitasi, PDRB, belanja modal  daerah  dan  jumlah  penduduk  berpengaruh  terhadap kemiskinan.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan data numerik bertujuan  menguji  hipotesis.  Populasi  penelitian  terdiri  dari  153 Kabupaten/Kota  di  Pulau  Sumatera.  Teknik  pengambilan  sampel menggunakan  teknik  sampel  jenuh  sehingga  153  Kabupaten/Kota dijadikan  sampel  penelitian.  Penelitian  menggunakan  data  selama sepuluh tahun mulai dari tahun 2010-2019. Sumber data penelitian dari data badan pusat statistik (BPS). Tahapan analisis penelitian terdiri dari: 1) analisis regresi data panel menggunakan pooled least square (PLS), fixed effect model (FEM), random effect model (REM), 2) Pemilihan model dengan Chow test ,  Hausman test dan  Lagrange  Multiplier  (LM) , 3).  Uji  asumsi klasik (normalitas, multikolinearitas, heteroskedastisitas dan autokorelasi)., 4) Uji hipotesis (uji t dan uji F) dan koefisien determinansi R 2 (Gujarati & Porter, 2012).

## Model Regresi Data Panel
Model regresi data panel menggunakan variabel tingkat kemiskinan sebagai  variabel  dependent.  Variabel  independent  terdiri  dari:  akses listrik, akses sanitasi, akses air minum layak, PDRB, jumlah penduduk dan belanja modal dari pemerintah Kabupaten/Kota. Persamaan 1 adalah model regresi data panel yang digunakan pada penelitian.
Y it= β 0+ β 1 Lis it +β 2 San it +β 3 Air it +β 4 PDRB it +β 5 Pop it +β 6 B_Mdl it + 𝜀 it …………….. (1)
Defenisi operasional dari variabel penelitian terdiri dari:
1. Tingkat  kemiskinan  merupakan  variabel  dependent.  Tingkat kemiskinan  merupakan  persentase  dari  proporsi  penduduk  yang masuk  dalam  kategori  miskin  (pendapatan/pengeluaran  lebih  kecil dibandingkan garis kemiskinan).
2. Akses listrik (Lis) merupakan ketersediaan jaringan listrik milik PLN pada  wilayah  tertentu.  Melakukan  perbandingan  jumlah  penduduk yang  berhasil  memperoleh  akses  listrik  terhadap  keseluruhan penduduk, dinyatakan dalam persen (%).
3. Akses sanitasi (San) merupakan perbandingan rumah tangga dengan akses  sanitasi  dengan  total  rumah  tangga  dalam  persen  (%).  Akses sanitasi minimal dilengkapi kloset berbentuk leher angsa dan sistem pembuaangan kotoran pada tangki septik atau ketersediaan instalasi pengolahan air limbah (IPAL).
4. Akses  air  minum  layak  (Air)  adalah  air  keran  milik  pribadi  atau umum,  air  hujan  yang  ditampung,  air  yang  berasal  dari  mata  air, sumur  bor  dengan  jarak  tempuh  10  m  dari  lokasi  pembuangan limbah. Akses air minum layak membandingkan ketersediaan rumah tangga  yang  telah  dilengkapi  akses  air  minum  layak  terhadap keseluruhan rumah tangga pada wilayah,dalam persentase (%).
5. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) menggunakan harga konstan tahun 2010 di Indonesia menggunakan satuan moneter (Rp).
6. Jumlah  penduduk  (Pop)  merupakan  hasil  penjumlahan  dari penduduk yang tinggal dalam kurun waktu selama 6 bulan atau lebih.
7. Belanja  modal  pemerintah  (B_Mdl)  merupakan  biaya  yang dikeluarkan pemerintah Kabupaten/Kota satuan moneter (Rp).

## Pemilihan Model analisis
Pemilihan  model  terbaik  melalui  Chow test ,  Hausman test dan Lagrange Multiplier (LM) test (Gujarati & Porter, 2012). Kriteria pemilihan hipotesis dengan cara membandingkan nilai probabilitas F dengan nilai signifikansi  (0,05).  Gambar  2  merupakan  tahapan  pemilihan  model terbaik pada regresi data panel melalui tahapan Chow test , Hausman test dan Lagrange Multiplier (LM) test .
Gambar 2 Tahapan Pemilihan Model Terpilih Sumber: Gujarati & Porter, (2012)
Gambar  2  merupakan  test  untuk  pemilihan  model  yang  paling representatif  dengan  data  penelitian.  Uji  dilakukan  secara  berurutan dimulai dari uji Chow dan dilanjutkan dengan uji Hausman. Jika hasil uji Chow dan uji Hausman memilih model analisis yang sama  maka, tidak perlu dilanjutkan dengan uji lagrange multiplier. Sementara jika hasil uji Chow dan uji Hausman berbeda maka dibutuhkan uji lagrange multiplier sehingga, memperoleh model yang representatif terhadap data penelitian.

## Uji Asumsi Klasik
Gujarati & Porter, (2012) menjabarkan uji asumsi klasik terdiri dari: uji  multikolinearitas,  uji  heterokedastisitas,  uji  autokorelasi.  Uji multikolinearitas  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  hubungan  diantara variabel independent. Nilai VIF dan TOL digunakan untuk identifikasi uji multikolineritas.  Uji  heterokedastisitas  menguji  asumsi  terkait ketersediaan  korelasi  diantara  variabel  gangguan  pada  observasi. Perolehan  nilai  probabilitas  dibandingkan  dengan  nilai  signifikansi digunakan  untuk  uji  heterokedastisitas.  Uji  autokorelasi  mendeteksi ketersedian korelasi diantara observasi dalam kurun waktu yang berbeda.
H 0 = PLS H 1 = FEM Kriteria penolakan H 0 jika Nilai Prob F > alfa
• Chow Test
H 0 = RE H 1 = FEM Kriteria penolakan H 0 jika Nilai Prob F > alfa • Hausman Test
H 0 = PLS H 1 = REM Kriteria penolakan H 0 jika Nilai Prob F > alfa • Uji Lagrange
Multiplier (LM)
Uji Hipotesis dan Uji Koefisien Deretminansi R 2 .
Gujarati  &  Porter,  (2012)  menjelaskan  uji  t,  uji  F  dan  uji  koefisien determinansi  R 2 menjelaskan  uji  F  berperan  untuk  melihat  signifikansi model yang akan dijelaskan dengan analisis varian ( analysis of variance = ANOVA).  Uji  F  menganalisa  pengaruh  dari  keseluruhan  variabel independent  terhadap  variabel  dependent.  Uji  t  melihat  hubungan variabel independent secara individu terhadap variabel dependent. Hasil uji  t  digunakan  untuk  memilih  salah  satu  dari  hipotesis  penelitian.  Uji koefisien determinansi R 2 menggambarkan kapasitas variabel independent  menjelaskan  variabel  dependent.  Deteksi  autokorelasi menggunalan ketentuan nilai probabilitas -1 < 𝜌 < 1 dimana: jika nilai 𝜌 = 0 maknanya bebas autokorelasi dan nilai 𝜌 = ± 1 terjadi autokorelasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Teori kemiskinan merpakan keadaan penduduk dengan keterbatasan sumber  daya  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidup (Payne,  2012).  Teori kemiskinan  lainnya  juga  digambarkan  sebagai  distribusi  pendapatan  yang  belum merata,  keterbatasan  konsumsi  dan  akses  barang  atau  jasa  (Ray,  1998). Kemiskinan disebabkan oleh tertutupnya akses pada kelompok tertentu. Hal  ini  berdasarkan  teori  paradigma  sosial  yang  merupakan  kritik  bagi sistem pasar bebas ( Cheyne et al., 1997) . Analisis pooled least square (PLS) menemukan variabel akses listrik, akses  sanitasi  akses  air  minum  layak,  PDRB,  jumlah  penduduk  dan belanja  modal  mempengaruhi  tingkat  kemiskinan  secara  signifikan. Peningkatan akses listrik, akses sanitasi, air minum layak dan perolehan PDRB  akan  menurunkan  tingkat  kemiskinan  (P 0 ).  Peningkatan  jumlah penduduk  dan  belanja  modal  secara  signifikan  meningkatkan  tingkat kemiskinan.
Analisis fixed effect model (FEM) pada tabel 1 menunjukkan adanya pengaruh signifikan dari akses listrik, akses air minum layak, PDRB dan belanja modal pemerintah terhadap tingkat kemiskinan. Peningkatan dari perolehan akses listrik, akses air minum layak, PDRB dan belanja modal menurunkan  tingkat  kemiskinan.  Pengaruh  negative  namun  belum signifikan ditemukan pada variabel akses sanitasi dan jumlah penduduk terhadap tingkat kemiskinan.
Hasil  analisis random  effect  model (REM)  terdapat  empat  variabel independent berpengaruh signifikan dan dua variabel tidak berpengaruh signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan.  Peningkatan  perolehan  akses listrik,  air  minum  layak,  PDRB  dan  belanja  modal  secara  signifikan menurunkan  tingkat  kemiskinan  (Rusdarti  &  Sebayang,  2013:  Putra  et al., 2020). Peningkatan perolehan akses sanitasi dan jumlah penduduk tidak  signifikan  untuk  memberikan  pengaruh  terhadap  penurunan tingkat  kemiskinan.  Kemampuan  variabel  independent  untuk menjelasakan tingkat kemiskinan 36 persen berdasarkan perolehan nilai R- squared .
Tabel 1. Hasil Analisis Regresi Data Panel (1) (2) (3) VARIABLES PLS FEM REM Lis -0.0891***  -0.0376*** -0.0421*** (0.0198) (0.00792) (0.00785) San -0.0152* -0.00204 -0.00293 (0.00880) (0.00352) (0.00352) Air -0.0330***  -0.0147*** -0.0161*** (0.00731) (0.00278) (0.00278) lnPDRB -3.313*** -2.774*** -2.573*** (0.269) (0.246) (0.229) lnPop 2.426*** -0.413 0.108 (0.299) (0.305) (0.283) lnB_Mdl 0.858*** -0.545*** -0.570*** (0.277) (0.0791) (0.0781) Constant 23.15*** 79.73*** 71.31*** (6.102) (4.058) (3.555) Observations 1,521 1,521 1,521 R-squared 0.223 0.362 0.360 Number of Codekab 153 153 153 Keterangan: Signifikansi 1% = *** p<0.01,
Signifikansi 5% = ** p<0.05, Signifikansi 1% = * p<0.1
Tabel  1  menunjukkan  hasil  analisis  tingkat  kemiskinan kabupaten/kota  menggunakan pooled  least  square (PLS), fixed  effect model (FEM), random effect model (REM). Tabel 1 menjelaskan perbedaan kemampuan model dalam menganalisis tingkat kemiskinan. Pooled least square (PLS) memiliki nilai R-Squared 0,223. Artinya terdapat 22,3 persen kemampuan  model  PLS  menjelaskan  tingkat  kemiskinan. Fixed  effect model (FEM)  dengan  nilai  R-Squared  0,362. Fixed  effect  model (FEM) memiliki  kemampuan  sebesar  36,2  persen  untuk  menjelasakan  tingkat kemiskinan. Random  effect  model (REM)  mampu  menjelaskan  tingkat kemiskinan sebesar 36,6 persen yang ditunjukkan dari nilai R-Squared.

## Pemilihan Model Terbaik
Hasil Chow test nilai probabilitas 0,0000 sedangkan nilai signifikansi 0,05.  Perolehan  nilai  probabilitas  lebih  kecil  dibandingkan  nilai signifikansi maka, H 0 tidak diterima sementara H 1 diterima. Artinya fixed effect  model (FEM)  merupakan  model  terbaik  pada  Chow test dan dibutuhkan  pengujian  lanjutan  yaitu  Hausman test .    Pemilihan  antara fixed  effect  model (FEM)  dengan random  effect  model (REM)  akan dilakukan dengan Hausman test. Pada Hausman test nilai Chi-Sq sebesar 30,83, nilai probabilitas 0,0000 dan nilai signifikansi 0,05. Perolehan nilai probabilitas  (0,0000)  lebih  kecil  dibandingkan  nilai  signifikansi  (0,05) sehingga terjadi penolakan pada H 0 dan H 1 diterima. Artinya Hausman test memilih fixed effect model (FEM) sebagai model terbaik. Kesamaan hasil
dari Hausman test dan Chow test menjadi dasar untuk tidak melanjutkan Lagrange Multiplier (LM) test. Fixed effect model (FEM) merupakan model terbaik untuk analisis kemiskinan menggunakan regresi data panel.

## Hasil Uji Asumsi Klasik
Fixed  effect  model (FEM)  merupakan  model  terpilih  dilanjutkan dengan  uji  asumsi  klasik.  Pada  uji  asumsi  klasik  ditemukan  adanya multikolinearitas  dikarenakan  nilai  VIF  dari  variabel  independent  lebih dari  10  dan  nilai  TOL  mendekati  nilai  0.  Multikolinearitas  diperbaiki dengan  melakukan  transformasi  variabel  sehingga  terbebas  dari  gejala multikolinearitas. Nilai probabilitas 0,0000 lebih kecil dibandingkan nilai signifikansi 0,05 sehinggaa tidak lolos pada uji heterokedastisitas. Solusi mengatasi heterokedastisitas menggunakan metode white dan newey-west sehingga  terbebas  dari  heterokedastisitas.  Nilai  probabilitas  pada  uji autokorelasi 0,000 lebih kecil jika dibandingkan dengan nilai signifikansi 0,05  artinya  terdapat  autokorelasi.  Penyembuhan  autokorelasi  dengan cara generalized  least  squares (GLS)  sehingga  terbebas  dari  masalah autokorelasi. Hasil analisis yang sudah lolos uji asumsi klasik dilanjukan dengan uji hipotesis dan uji koefisien determinansi.
Uji Hipotesis dan Uji Koefisien Deretminansi R 2 .
Hasil uji f terdapat nilai signifiansi 0,05 lebih besar dibandingankan perolehan nilai probabilitas 0,0000. Berdasarkan nilai probabilitas maka penolakan  diberikan  pada  H 0 sementara,  penerimaan  diberikan  kepada H 1 . Artinya model penelitian ini sudah layak digunakan dimana variabel independent  secara  bersamaan  memiliki  pengaruh  terhadap  variabel dependent.  Hasil  uji  t  dilakukan  dengan  membandingkaan  nilai probabilitas  dengan  nilai  signifikansi.  Tabel  2  menunjukkan  nilai probabilitas dan hasil pemilihan hipotesis.
Tabel 2. Hasil Uji t Variabel Coef t P > │t│ Keputusan Lis -,0376312 -3,08  0,002  H0 Ditolak San -,0020388 -0,20  0,843  H0 Diterima Air -,0147173 -2,36  0,020  H0 Ditolak lnPDRB  -2,773642 -5,84  0,000  H0 Ditolak lnPop -,4130675 -0,61  0,545  H0 Diterima lnB_Mdl  -,5451212 -4,80  0,000  H0 Ditolak Sumber: Data BPS (2010-2019)
Tabel  2  menunjukkan  nilai  probabilitas  dari  variabel  akses  sanitasi dan jumlah penduduk lebih besar dari nilai signifikansi (0,05) sehingga H 0 diterima.  Artinya  variabel  akses  sanitasi  dan  jumlah  penduduk  tidak signifikan  mempengaruhi  tingkat  kemiskinan.  Variabel  akses  listrik, akses  air,  perolehan  PDRB,  dan  belanja  modal  pemerintah  secara signifikan mempengaruji kemiskinan sehingga H 0 ditolak. Nilai koefisien determinansi R 2 sebesar 0,362 menjelaskan bahwa variabel independent mampu menjelaskan variabel dependent sebesar 36,2 persen. Fixed effect model (FEM)  merupakan  model  terbaik  untuk  menganalisis  tingkat kemiskinan Kabupaten/Kota di Pulau Sumatera. Persamaan regresi data panel yang lolos uji asumsi klasik.
Y it  = 79,73 – 0,0376Lis it – 0,00204San it – 0,0147Air it -  2.774PDRB it -
0.413Pop it - 0.545B_Mdl it ………………………………………………. (2)
Peningkatan  perolehan  akses  listrik  signifikan  berdampak  pada penurunan  tingkat  kemiskinan  sebesar  0,0376.  Perolehan  akses  listrik Kabupaten/Kota  di  Pulau  Sumatera  masih  rendah.  Peningkatan  akses listrik  meningkatkan  produktifitas  sehingga,  menghasilkan  tambahan pendapatan digunakan untuk memenuhi kebutuhan hidup dan terbebas dari  kemiskinan.  Pemerintah  Kabupaten/Kota  di  Pulau  Sumatera sebaiknya  memberikan  program  penambahan  akses  listrik  sehingga tingkat  kemiskinan  menurun.  Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan penelitian tingkat kemiskinan yang dilakukan oleh Christiani & Nainupu, (2021) dan Banerjee et al., (2021).
Akses  sanitasi  merupakan  variabel  yang  tidak  signifikan mempengaruhi tingkat kemiskinan. Hasil pebelitian ini bertolak belakang dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Jerome  (2011),    Nguyen  et  al., (2013),  Saleh  (2002)  uang  menemukan  bahwa  akses  sanitasi  memiliki hubungan  dengan  tingkat  kemiskinan.  Peningkatan  akses  sanitasi Kabupaten/Kota  di  Pulau  Sumatera  menurunkan  tingkat  kemiskinan sebesar  0,00204.  Ketersediaan  sanitasi  layak  tidak  signifikan  mampu menurunkan tingkat kemiskinan Kabupaten/Kota di Pulau Sumatera.
Akses air minum layak secara signifikan mamupu menurukan tingkat kemiskinan  Kabupaten/Kota  di  Pulau  Sumatera.  Peningkatan ketersediaan  akses  air  minum  layak  menurunkan  tingkat  kemiskinan sebesar  0,0147.  Perolehan  air  minum  layak  meningkatkan  kesehatan penduduk.  Penduduk  sehat  memiliki  produktifitas  tinggi  menghasilkan pendapatan  sehingga  terlepas  dari  kemiskinan.  Pemerintah  dapat mengembangkan program pengadaan air minum layak. Akses air minum layak  berpengaruh  terhadap  tingkat  kemiskinan  merupakan  hasil penelitian  yang  didukung  oleh  hasil  penelitian  Triono,  (2018)  dan Sukartini & Saleh, ( 2011).
Perolehan PDRB memiliki pengaruh negative serta signifikan terhadap tingkat kemiskinan sesuai dengan penelitian Rusdarti & Sebayang, (2013) dan Halim et al., (2020). Peningkatan jumlah PDRB berhasil menurunkan tingkat kemiskinan sekaligus menjadi variabel dengan pengaruh terbesar pada  model  persamaan  regresi  data  panel.  Pemerintah  berusaha meningatkan  pendapatan  dari  seluruh  sektor  ekonomi  karena memberikan  berdampak  yang  besar  terhadap  pengurangan  tingkat kemiskinan.  Perolehan  PDRB  yang  besar  memampukan  pemerintah untuk membiayai program untuk pengentasan kemiskinan.
Hasil  penemuan  yang  menarik  dimana,  variable  jumlah  penduduk memiliki  pengaruh negative namun  tidak  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan. Peningkatan penduduk memiliki hubungan negative dengan tingkat kemiskinan sebesar 0,413. Peningkatan penduduk Kabupaten/Kota di Pulau Sumatera sebagian besar berada pada usia non- productive sehingga  penduduk  belum  memiliki  pendapatan.  Penduduk usia productive memenuhi  kebutuhan  penduduk  usia non-productive . Kondisi ini menyababkan peningkatan konsumsi namun tidak diimbangi dengan peningkatan pendapatan penduduk. Hal ini yang menyebabkan peningkatan  jumlah  penduduk  tidak  signifikan  menurunkan  tingkat kemiskinan. Hasil temuan ini berbeda dengan penelitian Nufus & Ratna, (2021)  namun,  pengaruh  PDRB  terhadap  tingkat  kemiskinan  sesuai dengan penelitian Azizah et al., (2018).
Belanja  modal  merupakan  salah  satu  cara  pemerintah  untuk mengurangi  tingkat  kemiskinan.  Hasil  analisis  menemukan  bahwa belanja  modal  memiliki  pengaruh  signifikan  sekaligus  menjadi  variabel dengan  pengaruh  terbesar  kedua  untuk  menurunkaan  tingkat kemiskinan.  Peningkaatan  belanja  modal  akan  berpengaruh  sebesar 0,545  terhadap  tingkat  kemiskinan.  Belanja  modal  pemerintah  dalam bentuk  bantuan  langsung  dan  pengadaan  infrastruktur  mampu menurunkan  tingkat  kemiskinan  pada  Kabupaten/Kota  di  Pulau Sumatera.  Belanja  modal  merupakan  variabel  yang  secara  signifikan memberikan  pengaruh  terhadap  penurunan  tingkat  kemiskinan  sesuai dengan penelitian Sendouw Agustien et al., (2017),  Lantu et al., (2019).

## 4.PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Kemiskinan  dipengaruhi  oleh  beberapa  variabel  diantaranya: infrstruktur, ekonomi dan sosial (jumlah penduduk).  Infrastuktur dasar berupa akses listrik, akses sanitasi, akses air minum layak merupakan variabel  yang  mampu  menurunkan  kemiskinan.  Kondisi  ekonomi  yang tercermin dari jumlah PDRB dan jumlah belanja modal yang dikeluarkan oleh pemerintah kabupaten/kota. Keberadaan sosial (jumlah penduduk) merupakan aspek penting. Jumlah penduduk yang besar akan menjadi pembagi dari jumlah pendapataan.
Tujuan  penelitian  pertama  menemukan  model  yang  tepat  untuk mengukur tingkat kemiskinan. Kedua identifikasi terhadap akses listrik, sanitasi,  air  minum  layak,  PDRB,  jumlah penduduk  dan  belanja  modal memiliki  pengaruh  terhadap  tingkat  kemiskinan.  Hasil  penelitian menemukan  akses  listrik,  akses  air  minum  layak,  PDRB  dan  belanja modal pemerintah berpengaruh terdap tingkat kemiskinan. Variabel akses sanitasi dan jumlah penduduk tidak mempengaruhi tingkat kemiskinan.

## 4.2 Saran
Pemerintah mengatasi tingkat kemiskinan berdasarkan kondisi dari masing-masing  kabupaten/kota.  Pengentasan  tingat  kemiskinan  akan lebih  efektif  dan  efisien.  Pengentasan  kemiskinan  dengan  cara memprioritaskan  pada  variabel  yang  memiliki  pengaruh  paling berpengaruh.  Keterbatasan  dari  penelitian  ini  hanya  menganalisis kabupaten/kota  di  Pulau  Sumatera.  Penelitian  selanjutnya  sebaiknya meneliti  seluruh  kabupaten/kota  di  Indonesia  dan  menggunakan  data tahun  2010-2021.  Penambahan  data  penelitian  dapat  menganalisis tingkat kemiskinan sebelum dan setelah terjadi pandemic covid 19.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Jurnal : Aisah, R. N., Wibowo, A. S., Astuti, A., & Suherman. (2020). Kota Cilegon . 13 (2), 315 – 328.
Azizah,  E.  W.,  Sudarti,  &  Kusuma,  H.  (2018).  Pengaruh  Pendidikan, Pendapatan Perkapita dan Jumlah Penduduk terhadap Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur. Jurnal Ilmu Ekonomi , 2 (1), 167 – 180. Banerjee, R., Mishra, V., & Maruta, A. A. (2021). Energy poverty, health and education outcomes: Evidence from the developing world. Energy Economics , 101 (January), 105447. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2021.105447
Christiani,  N.  V.,  &  Nainupu,  A.  E.  (2021).  Pengaruh  Akses  Terhadap Internet , Listrik dan PDRB Per Kapita Terhadap Tingkat Kemiskinan di Nusa Tenggara Timur Tahun Penyedia Data Statistik Berkualitas untuk  Indonesia  Maju  Pengaruh  Akses  Terhadap  Internet  ,  Listrik Dan PDRB Per Kapita Terhadap. Jstar , 1 (1), 37 – 52.
Ferezagia, D. V. (2018). Analisis Tingkat Kemiskinan di Indonesia. Jurnal Sosial Humaniora Terapan , 1 (1), 1 – 6. https://doi.org/10.7454/jsht.v1i1.6
Gujarati,  D.  N.,  &  Porter,  D.  C.  (2012). Dasar-dasar  ekonometrika . Erlangga.
Halim, I. T., Ramadhanty, A. P., Oscarini, D. R., Putra, G. M., Br Tobing, H.  F.,  &  Nooraeni,  R.  (2020).  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Persentase  Penduduk  Miskin  di  Indonesia  Tahun  2015-2018
Menggunakan  Regresi  Data  Panel. Engineering,  MAthematics  and Computer Science (EMACS) Journal , 2 (2), 55 – 63. https://doi.org/10.21512/emacsjournal.v2i2.6368
Jerome,  A.  (2011).  Infrastructure,  Economic  Growth  and  Poverty Reduction in Africa. Journal of Infrastructure Development , 3 (2), 127 – 151. https://doi.org/10.1177/097493061100300203 Lantu, Y. S. M., Koleangan, R. A. M., & Rotinsulu, T. O. (2019). Pengaruh Belanja  Pemerintah  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Dan
Pengentasan  Kemiskinan  Di  Kota  Bitung. Jurnal  Pembangunan Ekonomi Dan Keuangan Daerah , 19 (2), 1 – 19. https://doi.org/10.35794/jpekd.15785.19.2.2017
Nguyen,  C.,  Linh,  V.,  &  Nguyen,  T.  (2013).  Urban  poverty  in  Vietnam:
determinants  and  policy  implications. International  Journal  of
Development  Issues , 12 (2),  110 – 139.  https://doi.org/10.1108/IJDI-
08-2012-0049
Nufus,  J.,  &  Ratna,  H.  (2021).  Pengaruh  PDB,  Jumlah  Penduduk  Dan Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Kemiskinan Pada Kab/Kota Di Provinsi Aceh. Jurnal Ekonomika Indonesia , 10 (1), 33 – 43. Putra,  A.  U.,  Putro,  H.  R.  V.,  Budiman,  L.  S.,  Adlina,  L.,  &  Putri,  R.  F.
(2020). Relation between gross domestic product (GDP) and poverty population  in  East  Kalimantan  Province  from  2013  -  2017. IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science , 451 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/451/1/012108
Rusdarti,  &  Sebayang,  L.  K.  (2013).  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan di Jawa Tengah. Jurnal Economia , 9 , 1 – 9. Saleh,  S.  (2002). Faktor-faktor  penentu  tingkat  kemiskinan  regional  di Indonesia . 7 (2), 87 – 102.
Sendouw  Agustien,  A.Rumate,  V.,  &  Rotinsulu,  D.  C.  (2017).  Pengaruh Belanja Modal, Belanja Sosial, Dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Kota Manado. Jurnal Pembangunan Ekonomi Dan Keuangan Daerah , 18 (5), 1 – 15. https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jpekd/article/view/15780
Sitepu, S. N. B. (2022). Analysis of Provincial Poverty in Indonesia (Case Study:  Before  the  Covid  19  Pandemic  and  During  the  Covid  19 Pandemic). Gorontalo Development Review , 5 (2), 72-86.
Sukartini, N. M., & Saleh, S. (2016). Akses Air Bersih di Indonesia Access to Clean Water in Indonesia. Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan , 9 (2),
89 – 98. https://www.neliti.com/publications/228355/akses-air- bersih-di-indonesia Triono, M. O. (2018). Akses Air Bersih Pada Masyarakat Kota Surabaya Serta  Dampak  Buruknya  Akses  Air  Bersih  Terhadap  Produktivitas
Masyarakat Kota Surabaya. Jurnal Ilmu Ekonomi Terapan , 3 (2), 143 – 153. https://doi.org/10.20473/jiet.v3i2.10072 Buku :
BPS. (2021). Produk Domestik Regional Bruto Kabupaten/Kota di Indonesia 2016-2020 . Badan Pusat Statistik. Jakarta.
BPS.  (2019.a). Persentase  Penduduk  Miskin  (P0)  Menurut  Provinsi  dan Daerah 2012-2019. Badan Pusat Statistik. Jakarta.
BPS. (2019.b) Akses Sanitasi Kabupaten/Kota Di Indonesia Tahun 2019. Badan Pusat Statistik. Jakarta.
BPS.  (2019.c)  Akses  Air  Minum  Layak  Kabupaten/Kota  Di  Indonesia Tahun 2019. Badan Pusat Statistik. Jakarta.
BPS.  (2019.d)  Akses Listrik  Kabupaten/Kota  Di  Indonesia  Tahun  2019. Badan Pusat Statistik. Jakarta.
Cheyne, C., O'Brien, M., & Belgrave, M. (1997). Social policy in Aotearoa New  Zealand:  A  critical  introduction .  Auckland:  Oxford  University Press.
Payne, R. K. (2012). A framework for understanding poverty 10 actions to educate students . 1 – 24. www.ahaprocess.com
Ray, D. (1998). Development economics . Princeton University Press.