MODEL PENGENDALIAN KEMISKINAN DENGAN PENDEKATAN DIVERSIFIKASI USAHA, SUSTAINABLE DEVELOPMENT GOALDS (SDGS) DAN ECONOMIC VALUE (STUDI PADA DAERAH PEMEKARAN DI SUMATERA UTARA)
Muhamad Toyib Daulay Fakultas Ekonomi Universitas Pembangunan Panca Budi Email: boboy_daulay@yahoo.com

## Abstract
This research has the goal of providing input to economic divesifikasi models which are the most  consistent  in  increasing  economic  value  and  decrease  poverty  in  the  district  town expansion North Sumatra Province. Provide input model Sustaianble Development Goals (SDGs) are the most supportive in the increase in economic value and alleviating poverty in the county town expansion North Sumatra Province. Prove empirically the performance of the economy which interact strongly supported the decline in poverty in the county town of the expansion in North Sumatra Province. This research uses 16 sample extraction area in  North  Sumatra.  The  first  model  of  poverty  alleviation  through  diversified  value-added business community in meeting the needs of the community's life while the second model to determine what variables as policy recommendations for alleviating poverty in the County the  expansion  North  Sumatra  Province.  The  first  model  requires  primary  data  while  the second model requires data skunder time series starting in 2000 up to 2013. data analysis using two models, namely Structural Equation Models (SEM) and Vector Autoregression (VAR). Results of the study and this analysis gives an overview and prove the real poverty mapping  in  areas  of  expansion,  poverty  reduction  actions  based  on  the  poverty  mapping, control variables are very urgent in affects poverty, and controlling poverty continuously. _______________________________
Key words: Poverty, SEM, VAR, SDGS

## PENDAHULUAN
embangunan  ekonomi  memiliki  ukuran  pertumbuhan  ekonomi yang  tinggi.  Pertumbuhan  ekonomi  salah  satunya  memiliki ukurang  keberhasilan  peningkatan  kesejahteraan  masyarakat. Kesejahteraan masyarakat yang rendah salah satunya memunculkan  kemiskinan.  Bukan  hanya  terjadi  di  Indonesia kemiskinan juga terjadi hampir di seluruh negara di dunia bahkan dalam negara  yang  maju  sekalipun.  Permasalahannya  tidak  berhenti  sampai P
disitu  saja,  penduduk  yang  tergolong  tidak  miskin  di  suatu  negara  dapat menjadi  relatif  miskin  dibandingkan  dengan  penduduk  negara  seperti Amerika Serikat (Kuncoro, 2004: 141). Oleh karena itu kemiskinan disebut- sebut  sebagai  permasalahan  global.  Globalitas  masalah  kemiskinan  yang begitu menyita perhatian dunia internasional tercermin sebagai salah satu target  indikator  perbaikan  dunia  yang  tercantum  dalam  Millenium Development  Goals  (MDG’s);  yaitu  menekan  kemiskinan  hingga  50  persen pada 2015.
Masalah-masalah yang dihadapi pada aspek ekonomi cukup beragam dan belum kondusif dalam menggerakkan investasi, pola belanja aparatur, dan pembangunan  yang  belum  sepenuhnya  mendukung  perekonomian  lokal karena  masalah  tempat  tinggal  aparatur,  pemilihan  ibukota  kabupaten yang  belum  dapat  menciptakan  pusat  perekonomian  di  pemekaran, keterbatasan  berbagai  infrastruktur  penunjang  ekonomi  maupun penunjang  pusat  fasilitas  pemerintahan.  Keputusan  untuk  memekarkan suatu  daerah  harus  dilakukan  dengan  sangat  hati-hati.  Sangat  penting untuk  mempersiapkan  suatu  daerah  yang  menginginkan  pemekaran. Periode  persiapan  ini  perlu  disesuaikan  dengan  kondisi  di  lapangan. Dalam  periode  masa  persiapan  yang  bisa  jadi  mencapai  10  tahun,  maka pemerintah  pusat  dan  daerah  induk  dapat  melakukan  fasilitasi  dan persiapan  hal-hal  berikut:  pengangkatan  dan  pengalihan  aparatur pemerintahan  sesuai  fungsi  dan  kapasitasnya,  penyiapan  infrastruktur perekonomian  dan  fasilitas  pemerintahan,  serta  infrastruktur  penunjang bagi  aparatur  pemerintah  beserta  keluarganya.  Setelah  seluruh  persiapan dan  fasilitasi  tersebut  diberikan  dalam  waktu  yang  memadai,  maka evaluasi  selanjutnya  akan  menentukan  apakah  daerah  tersebut  memang akhirnya layak untuk dimekarkan atau tidak.
Selain persiapan dan pemberian fasilitasi, sumber daya yang adapun perlu diatur  pembagiannya  dengan  seksama.  Sumber  daya  tersebut  meliputi: sumber  daya  alam,  sumber  daya  manusia  dan  infrastruktur  penunjang lainnya.  Pembagian  yang  tidak  merata  atau  memiliki  kesenjangan  yang terlalu  besar  akan  berimplikasi  pada  tidak  adanya  perubahan    yang signifikan,  khususnya  di  daerah  pemekaran.  Oleh  karena  itu,  peran pemerintah  pusat  dalam  pembagian  daerah  pemekaran  perlu  dipertegas dalam  perundangan  yang  berlaku.  Pada  aspek  perekonomian  daerah pemekaran,  program-program  pemerintah  sebaiknya  diarahkan  pada
upaya  mendukung  sektor  utama  yakni  pertanian  dalam  arti  luas,  baik ketersediaan  infrastuktur  penunjang  maupun  tenaga-tenaga  penyuluh  di lapangan,  dan  lain  sebagainya.  Pengembangan  sektor-sektor  lainnya diarahkan  pada  upaya  mendukung  sektor  utama  sehingga  percepatan  di daerah pemekaran dapat terwujud. Di sektor pendidikan, studi yang lebih mendalam diperlukan untuk melihat penurunan angka partisipasi sekolah di daerah baru.
Pentingnya  penelitian  ini  adalah  berkaitan  dengan  fenomena  pemekaran yang terjadi di Kabupaten Propinsi Sumatera Utara semakin menyebabkan kemiskinan terpinggirkan, khususnya terhadap kemiskinan wilayah pesisir dan pegunungan seperti Serdang Bedagai, Batubara, Labuhan Batu Utara, Labuhan  Batu  Selatan,  Padang  Lawas  Utara,  Padang  Lawas  Selatan, Humbang Hasundutan, Nias Barat, Nias Utara, Nias Selatan, Samosir dan Pakpak  Bharat,  sehingga  diperlukan  suatu  landasan  kuat  yang  menjadi formula  dalam  pengentasan  kemiskinan  daerah  secara  berkelanjutan (sustainable).  Adapun  arahan  yang  merupakan  landasan  dasar  atau landasan  hukum  strategi  pengentasan  kemiskinan  daerah  ini  adalah  : Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia  Nomnor  15  Tahun  2010  Tentang Percepatan  Penanggulangan  Kemiskinan,  Peraturan  Presiden  Republik Indonesia  Nomor  13  Tahun  2009  Tentang  Koordinasi  Penanggulangan Kemiskinan.  Undang-Undang  Nomor  17  Tahun  2007  tentang  Rencana Pembangunan  Jangka  Panjang  Nasional  2005-2025.  Undang-Undang Nomor  11  Tahun  2009  tentang  Kesejahteraan  Sosial  Undang-Undang Nomor 25 Tahun 2009 tentang Pelayanan Publik. Pembentukan Intitutional framework for sustainable development (IFSD) oleh United Nations, 2011. KTT Bumi (Rio+20) tahun 2012 dengan tema-Ekonomi Hijau dalam konteks pembangunan lestari dan penurunan angka kemiskinan. (green economy in the contex of sustainable development and poverty eradication).
Landasan  tersebut  sebagai  dasar  alasan  kuat  perlu  adanya  suatu  model pengentasan  kemiskinan  secara  sustainable.  Model  pengentasan kemiskinan  tersebut  harus  didukung  oleh  adanya  pembangunan berkelanjutan  atau  Sustainable  development.  Setelah  sekian  lama  upaya- upaya  pembangunan  perkotaan  dan  pedesaan  di  Indonesia,  Sumatera Utara  dan  daerah  pemekaran  dilakukan,  ternyata  hasilnya  belum  seperti yang  diharapkan.  Kemudian  untuk  mendukung  kesuksesan  MDGS  dan jalannya  SDGS,  Tahun  2010  United  Nations  Development  Programme
(UNDP)  memperkenalkan  Indeks  Kemiskinan  Multidimensional  (MPI). Indeks MPI sebagai ukuran internasional baru dari kemiskinan melengkapi ukuran  kemiskinan  berbasis  pendapatan  dengan  mencerminkan  beberapa kekurangan yang dihadapi orang-orang pada saat yang sama di 104 negara berkembang.
MPI  mengidentifikasi  perampasan  di  kesehatan,  pendidikan  dan  standar hidup, dan menunjukkan jumlah orang yang multidimensional miskin dan kekurangan yang mereka hadapi di tingkat rumah tangga.
MPI  tersebut  diyakini  mampu  mengurangi  permasalahan  pembangunan. Permasalahan  pembangunan  yang  belum  terpecahkan  dan  masih menuntut  perhatian  antara  lain  adalah  masih  belum  adanya  identifikasi penduduk  miskin  menyebabkan  strategi  pengentasan  kemiskinan  daerah kurang  maksimal.  Belum  adanya  formula  khusus  yang  digunakan  oleh pemerintah  daerah  dalam  pengentasan  kemiskinan.  Adanya  kesenjangan pembangunan antar daerah (disparitas), urban primacy yang cukup tinggi, relasi  atau  keterkaitan  antara  perkotaan  dan  perdesaan  yang  kurang sinergis,  wilayah-wilayah  yang  tertinggal  dan  persoalan  kemiskinan. Belum  ada  model  koordinasi  yang  jelas  dalam  mengimplementasikan MDGS  dan  SDGs  sebagai  salah  satu  model  kemiskinan  daerah. Diversifikasi usaha tani dan nelayan yang masih belum menemukan value added  yang  tinggi.  Masyarakat  masih  menganggap  usaha  mencari pendapatan hanya diperoleh dari satu sumber saja dan tidak ada keinginan untuk  meningkatkan  economic  value  added  dengan  menambah  atau merubah  cara  meningkatkan  kesejahteraan.  Hal  tersebut  yang  membuat kemiskinan  sulit  teratasi.  Bahkan  tingkat  persoalan  kemiskinan  semakin besar setelah krisis ekonomi terjadi tahun 1998 dan tahun 2008. Disparitas (kesenjangan)  pembangunan  antar  daerah  dapat  dilihat  darikesenjangan dalam:
1. Pendapatan perkapita,
2. Kualitas sumber daya manusia,
3. Ketersediaan  sarana  dan  prasarana  seperti  transportasi,  energi  dan telekomunikasi,
4. Pelayanan  sosial    seperti    kesehatan,    pendidikan,    dan    lain sebagainya,  dan
5. Akses ke perbankan.
Pengurangan angka kemiskinan menjadi tujuan utama dari MDGs ini. Hal initerlihat  dari  poin  pertama  komponen  besar  MDGs  yang  semuanya ditargetkan padatahun 2015. Namun, yang perlu diperhatikan saat ini ialah mengenai  bagaimanaefektivitas  MDGs  ini  dalam  menanggulangi permasalahan  kemiskinan  sebagai  permasalahan  sosial,  serta  bagaimana komitmen  dan  kerjasama  yang  dilakukan  olehnegara  berkembang  dan negara  maju  dalam  mewujudkan  tujuan  MDGs  dengan  sisawaktu  lima tahun  dari  yang  ditargetkan  ini.Paper  ini  merupakan  sumbangan pemikiran  yang  dapat  digunakan  sebagaiacuan  berpikir  dalam  melihat perkembangan MDGs hingga saat ini.
Berdasarkan beberapa kajian kuantitatif baik sosial, ekonomi, kependudukan  dan  ketenagakerjaan.  Propinsi  Sumatera  Utara  tidak memiliki  data  tentang  penduduk  miskin  secara  riil  dan  pemetaan penduduk miskin. Pemetaan penduduk miskin memungkinkan pengambilan  kebijakan  dalam  pengentasan  kemiskinan.  Pemetaan penduduk  miskin  didasarkan  atas  pertimbangan  :  wilayah  (kota,  desa, pesisir), pekerjaan (petani, nelayan, lainnya), tingkat pendidikan (SD, SMP, SMA),  jumlah  keluarga,  akses  ekonomi  (jarak  dengan  pusat  kota,  jarang dengan  jalan  kabupaten/kecamatan),  akses  pendanaan/kredit/pinjaman (jarak  dari  bank/non  bank,  jumlah  kredit  yang  diperoleh,  kemudahan mendapatkan pendanaan).
Akses  penyaluran  hasil  nelayan,  petani  (pasar,  koperasi).  Akses  jaminan stabilitas  harga  (agen,  distributor,  koperasi).  Kajian  dan  analisis  ini  akan memberikan gambaran dan membuktikan secara riil pemetaan kemiskinan daerah  pemekaran,  tindakan  pengentasan  kemiskinan  berdasarkan pemetaan  kemiskinan,  pengendalian  variabel  yang  sangat  urgen  dalam mempengaruhi  kemiskinan,  dan  pengendalian  kemiskinan  secara  terus menerus.

## METODE PENELITIAN
Ruang  lingkup  penelitian  ini  difokuskan  pada  model  pengentasan kemiskinan  yang  terbagi  ke  dalam  dua  model  yaitu  model  diversivikasi ekonomi  masyarakat  dan  model  interaksi  kinerja  ekonomi  terhadap kemiskinan.  Kemiskinan  diukur  dengan  indeks  multidimensional kemiskinan  atau  MPI  (Multidimentional  Poverty  Index).  Model  pertama
pengentasan  kemiskinan  melalui  diversifikasi  nilai  tambah  usaha masyarakat  dalam  memenuhi  kebutuhan  hidup  masyarakat  sedangkan model kedua menentukan variabel apa saja sebagai rekomendasi kebijakan untuk  pengentasan  kemiskinan  di  kabupaten  pemekaran  Propinsi Sumatera  Utara.  Model  pertama  membutuhkan  data  primer  sedangkan model  kedua  membutuhkan  data  skunder  time  series  mulai  tahun  2000 sampai dengan 2015.
Menurut Sims (Manurung,2005) jika simultanitas antara beberapa variabel benar maka dapat dikatakan bahwa variabel tidak dapat dibedakan mana variabel  endogen  dan  mana  variabel  eksogen.  Pengujian  hubungan simultan dan derajat integrasi antar variabel dalam jangka panjang variabel yang  mempengaruhi  kemiskinan  menggunakan  metode  VAR.  Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan simultan (Saling terkait)  antara  variabel  inflasi,  pengangguran  dan  PDRB  sebagai  variabel eksogen  terhadap  kemiskinan  sebagai  variabel  endogen  dengan memasukkan unsur waktu (lag). Pengujian VAR dengan rumus :
LogPDRB t   1 LogINFt  p   2 LogPNGG t  p   3 LogKMSK t  p  et .....................1 LogINFt   1 LogPGNGG t  p   32 LogKMSKt  p   3 LogPDRB t  p 
et………………2
LogPNGG t   1 LogKMSK t  p   2 LogPDRB t  p   3 LogINFt  p  et ……..……….3 LogKMSK t   1 LogPDRB t  p   2 LogINFt  p   3 LogPNGG t  p  et
……………..4
Dengan : KMSK   = Tingkat kemiskinan (orang) INF    = Inflasi (%) PGG t    = Pengangguran (orang) PDRB    = PDRB Medan harga konstan (Rp)
a,b    = koefisien
c     = konstanta
e     = kesalahan penganggu/residual (error terms)
p     = panjang lag

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Confirmatory Factor Analysis (CFA)
CFA  adalah  bentuk  khusus  dari  analisis  faktor.  CFA  digunakan  untuk menilai  hubungan  sejumlah  variabel  yang  bersifat  independent  dengan yang  lain.  Analisis  faktor  merupakan  teknik  untuk  mengkombinasikan pertanyaan  atau  variabel  yang  dapat  menciptakan  faktor  baru  serta mengkombinasikan  sasaran  untuk  menciptakan  kelompok  baru  seraca berturut-turut.
Ada dua jenis pengujian dalam tahap ini yaitu: Confirmatory Factor Analysis (CFA)  yaitu  measurement  model  dan  structual  equation  model  (SEM).  CFA measurement  model  diarahkan  untuk  menyelidiki  unidimensionalitas  dari indikator-indikator  yang  menjelaskan  sebuah  faktor  atau  sebuah  variabel laten.  Seperti  halnya  dalam  CFA,  pengujian  SEM  juga  dilakukan  dengan dua  macam  pengujian  yaitu  uji  kesesuaian  model  dan  uji  signifikansi kausalitas  melalui  uji  koefisien  regresi.  Langkah  analisis  untuk  menguji model  penelitian  dilakukan  melalui  tiga  tahap  yaitu  pertama:  menguji model  konseptual.  Jika  hasil  pengujian  terhadap  model  konseptuap  ini kurang  memuaskan  maka  dilanjutkan  dengan  tahap  kedua  yaitu  dengan memberikan  perlakukan  modifikasi  terhadap  model  yang  dikembangkan setelah  meperhatikan  indeks  modifikasi  dan  dukungan  (justifikasi)  dari teori yang ada.
Selanjutnya,  jika  pada  tahap  kedua  masih  diperoleh  hasil  yang  kurang memuaskan,  maka  ditempuh  tahap  ketiga  dengan  cara  menghilangkan atau  menghapus  (drop)  variabel  yang  memiliki  nilai  C.R  (Critical  Rasio) yang lebih kecil dari 1.96, karena variabel ini dipandang tidak berdimensi sama  dengan  variabel  lainnya  untuk  menjelaskan  sebuah  variabel  laten (Ferdinand,  2002:132).  Loading  factor  atau  lamda  value  (  )  ini  digunakan untuk  menilai  kecocokan,  kesesuaian  atau  unidimensionalitas  dari indikator-indikator  yang  membentuk  dimensi  atau  variabel.  Untuk menguji CFA dari setiap variabel terhadap model keseluruhan memuaskan atau tidak adalah berpedoman dengan kepada kriteria goodness of fit.
CFA Variabel Usaha Penangkapan Ikan
Variabel usaha penangkapan ikan memiliki 4 (empat) indikator yang akan diuji,  yaitu  :  UPI1  =  kapal  tergolong  sedang/bermesin  UPI2  =  kapal  kecil atau sampan dayung UPI3 = pancing, kail, jala, jaring manual UPI4 = tidak
memiliki  alat  penangkapan  Berikut  hasil  gambar  uji  AMOS  20  dengan analisis CFA.

## Gambar 1.1 CFA Usaha Penangkapan Ikan
Berdasarkan output AMOS diketahui bahwa seluruh indikator pembentuk konstruk  firs  order  usaha  penangkapan  ikan  memiliki  nilai loading  factor signifikan,  dimana  seluruh  nilai  loading  factor  melebihi  angka  0,5.  Jika seluruh  indikator  pembentuk  konstruk  sudah  signifikan  maka  dapat digunakan dalam mewakili analisis data.
CFA Variabel Usaha Peternakan Dan Tambak
Variabel  usaha  peternakan  dan  tambak  memiliki  3  (tiga)  indikator  yang akan diuji, yaitu : USPET1 = direct money cost USPET2 = time cost USPET3 = psycological Berikut hasil gambar uji AMOS 20 dengan analisis CFA.

## Gambar 1.2 CFA Usaha Peternakan dan Tambak
Berdasarkan output AMOS diketahui bahwa seluruh indikator pembentuk konstruk  firs  order  usaha  peternakan  dan  tambak  memiliki  nilai  loading factor  signifikan,  dimana  seluruh  nilai  loading  factor  melebihi  angka  0,5. Jika  seluruh  indikator  pembentuk  konstruk  sudah  signifikan  maka  dapat digunakan dalam mewakili analisis data.

## CFA Variabel Pendidikan
Variabel  pendidikan  memiliki  5  (lima)  indikator  yang  akan  diuji,  yaitu  : PDDK1  =  Akses  sekolah  dekat  PDDK2  =  Pendidikan  gratis  PDDK3  = Pendidikan berkualitas Berikut hasil gambar uji AMOS 20 dengan analisis CFA

## Gambar 1.3 CFA Pendidikan
Berdasarkan output AMOS diketahui bahwa seluruh indikator pembentuk konstruk  firs  order  pendidikan  memiliki  nilai  loading  factor  signifikan, dimana  seluruh  nilai  loading  factor  melebihi  angka  0,5.  Jika  seluruh indikator  pembentuk  konstruk  sudah  signifikan  maka  dapat  digunakan dalam mewakili analisis data.
CFA Variabel Akses terhadap air bersih Variabel  pendidikan  memiliki  5  (lima)  indikator  yang  akan  diuji,  yaitu  : AAB1  =  kemudahan  mendapatkan  air  bersih  AAB1  =  kemudahan  dalam mendapatkan  dengan harga  murah  dan  terjangkau  AAB1  =  keberlanjutan untuk  mendapatkan  air  bersih  dalam  waktu  yang  akan  datang  Berikut hasil gambar uji AMOS 20 dengan analisis CFA

## Gambar 1.4 CFA Akses terhadap air bersih
Berdasarkan output AMOS diketahui bahwa seluruh indikator pembentuk konstruk firs order akses air bersih memiliki nilai loading factor signifikan, dimana  seluruh  nilai  loading  factor  melebihi  angka  0,5.  Jika  seluruh
indikator  pembentuk  konstruk  sudah  signifikan  maka  dapat  digunakan dalam mewakili analisis data.
CFA Variabel Economic value
Variabel  economic  value  memiliki  4  (empat)  indikator  yang  akan  diuji, yaitu  :  ECVAL1  =  peningkatan  atas  aktivitas  ECVAL2  =  peningkatan pendapatan  ECVAL3  =  peningkatan  kesejahteraan  masyarakat  Berikut hasil gambar uji AMOS 20 dengan analisis CFA

## Gambar 1.5 CFA Economic value
Berdasarkan output AMOS diketahui bahwa seluruh indikator pembentuk konstruk firs order economic value memiliki nilai loading factor signifikan, dimana  seluruh  nilai  loading  factor  melebihi  angka  0,5.  Jika  seluruh indikator  pembentuk  konstruk  sudah  signifikan  maka  dapat  digunakan dalam mewakili analisis data.

## CFA Variabel Kemiskinan
Variabel  kemiskinan  memiliki  e  (empat)  indikator  yang  akan  diuji,  yaitu: KMSK1  =  kemudahan  untuk  mendapatkan  uang  KMSK2=  =  kemudahan kepemilikan  lahan  KMSK3  =  kondisi  rumah  KMSK4  =  akses  terhadap transportasi  dan  kondisi  infrastruktur  Berikut  hasil  gambar  uji  AMOS  20 dengan analisis CFA
Gambar 1.6 CFA Kemiskinan
Berdasarkan output AMOS diketahui bahwa seluruh indikator pembentuk konstruk  firs  order  kemiskinan  memiliki  nilai  loading  factor  signifikan, dimana  seluruh  nilai  loading  factor  melebihi  angka  0,5.  Jika  seluruh indikator  pembentuk  konstruk  sudah  signifikan  maka  dapat  digunakan dalam mewakili analisis data.

## Pengujian Hipotesis
Untuk  mengetahui  hasil  pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan  melihat nilai  probabilitas  (probability)  atau  dengan  melihat  signifikansi  dari keterkaitan masing-masing variabel penelitian. Adapun kiriterianya adalah jika  P<0.05  maka  hubungan  antar  variabel  adalah  signifikan  dan  dapat dianalisis  lebih  lanjut,  dan  sebaliknya.  Oleh  karenanya,  dengan  melihat angka  probabilitas  (p)  pada  output  Dari  keseluruhan  jalur  menunjukkan nilai yang signifikan pada level 5% atau nilai standardize harus lebih besar dari  1.96  (>1.96).  (Jika  menggunakan  nilai  perbandingan  nilai  t  hitung dengan  t  tabel,  berarti  nilai  t  hitung  di  atas  1.96  atau  >1.96  atau  t  hitung lebih  besar  dari  t  tabel).  AMOS  20  dapat  ditetapkan  kriteria  penerimaan dan penolakan hipotesis sebagai berikut:
Jika P > 0.05 maka H0 diterima (tidak signifikan)
Jika P < 0.05 maka H0 ditolak (siginifikan) (Santoso, 2007)
Hipotesis dalam penelitian ini terbagi ke dalam 3 (tiga) pengujian, yaitu:
1. Usaha  penangkapan  ikan,  usaha  peternakan  dan  tambak,  pendidikan dan  akses  terhadap  air  bersih  berpengaruh  positif  terhadap  economic value di Batu Bara.
2. Usaha  penangkapan  ikan,  usaha  peternakan  dan  tambak,  pendidikan dan akses terhadap air bersih berpengaruh positif terhadap kemiskinan di Batu Bara.
3. Usaha  penangkapan  ikan,  usaha  peternakan  dan  tambak,  pendidikan dan  akses  terhadap  air  bersih  berpengaruh  positif  terhadap  economic value dan kemiskinan di Batu Bara.
Berdasarkan tabel di atas diketahui :
1. Terdapat  pengaruh  signifikan  usaha  peternakan  dan  tambak, pendidikan dan akses terhadap air bersih berpengaruh positif terhadap economic  value  di  Batu  Bara,  dimana  nilai  probabilitas  memiliki bintang  tiga.  Terdapat  pengaruh  tidak  signifikan  usaha  penangkapan ikan terhadap economic value masyarakat miskin di Batu Bara.
2. Terdapat  pengaruh  signifikan  usaha  penangkapan  ikan,  usaha peternakan  dan  tambak  dan  akses  terhadap  air  bersih  terhadap kemiskinan masyarakat miskin di Batu Bara, dimana nilai probabilitas memiliki bintang tiga. Terdapat pengaruh tidak signifikan pendidikan terhadap  kemiskinan  masyarakat  miskin  di  Batu  Bara,  dimana  nilai probabilitas  sebesar  0,969  >  0,05  sehingga  diketahui  pendidikan  tidak signifikan mempengaruhi kepatuhan.
3. Usaha  penangkapan  ikan,  pendidikan,  akses  terhadap  air  bersih economic  value  berpengaruh  positif  terhadap  economic  value  dan kemiskinan masyarakat miskin di Batu Bara. Namun usaha peternakan dan  tambak  berpengaruh  negatif  terhadap  economic  value  dan pendidikan  berpengaruh  negatif  terhadap  kemiskinan  masyarakat miskin di Batu Bara.
Pembahasan Model Kedua Vector Autoregression Kemiskinan
Variabel  Produk  Domestik  Regional  Bruto,  kontribusi  yang  paling  besar terhadap  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  adalah  PDRB  satu semester  sebelumnya  kemudian  disusul  oleh  kemiskinan  satu  semester sebelumnya.  Selain  PDRB  itu  sendiri  yang  mendorong  naiknya  PDRB tahun sekarang tapi juga didukung dengan naiknya kemiskinan. Naiknya kemiskinan  akan  meningkatkan  peengeluaran,  naiknya  pengeluaran  akan mendorong  naiknya  kapasitas  produksi  sehingga  PDRB  juga  akan meningkat.
Variabel  Pendapatan  asli  daerah,  kontribusi  yang  paling  besar  terhadap pendapatan  asli  daerah  adalah  PDRB  satu  semester  sebelumnya  dan pengangguran  satu  semester  sebelumnya.  Naiknya  PDRB  akan meningkatkan  pendapatan  perkapita  penduduk  sehingga  banyak penduduk  yang  masuk  dalam  pendapatan  asli  daerah  baru.  Variabel Inflasi,  kontribusi  yang  paling  besar  terhadap  inflasi  adalah  inflasi  satu semester  sebelumnya  dan  pendapatan  asli  daerah  satu  semester sebelumnya.  Naiknya  inflasi  akan  meningkatkan  inflasi  tahun  yang  akan datang.
Variabel  Pengangguran  Kontribusi  yang  paling  besar  terhadap Pengangguran selain Pengangguran itu sendiri adalah PDRB satu semester sebelumnya.  Naiknya  PDRB  akan  meningkatkan  pendapatan  perkapita penduduk, naiknya pendapatan perkapita akan meningkatkan permintaan
masyarakat terhadap suatu barang, naiknya permintaan akan menurunkan pengangguran meningkat.
Variabel  kemiskinan  kontribusi  yang  paling  besar  terhadap  kemiskinan adalah PDRB  satu semester  sebelumnya  dan Pengangguran  satu  semester sebelumnya.  Naiknya  PDRB  akan  meningkatkan  pendapatan  perkapita penduduk  sehingga  banyak  penduduk  yang  menyumbang  dalam pendapatan asli daerah baru dan membayar sejumlah pajak daerah.
Berdasarkan  hasil  Vector  Autoregression  diketahui  bahwa  variabel sebelumnya  juga  mempengaruhi.  Dimana  dapat  ditunjukkan  pada lampiran  tabel  hasil  estimasi  VAR  bahwa  variabel  masa  lalu  (t-1) berpengaruh  signifikan  terhadap  dirinya  sendiri  dan  variabel  lain.  Dari hasil estimasi tersebut di atas beserta uraiannya ternyata hubungan timbal balik antara variabel Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Pendapatan Asli  Daerah  (PAD),  inflasi  (INF),  Kemiskinan  (KMSK),  Pengangguran (PGGR)  menjadi  semakin  jelas  dan  dengan  demikian  hipotesa  adanya hubungan  timbal  balik  antara  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB), Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD),  inflasi  (INF),  Kemiskinan  (KMSK), Pengangguran (PGGR) sebagai variabel yang diamati dalam penelitian ini terbukti.  Model  VAR  sesuai  dengan ekspektasi perekonomian  daerah lain di  masa  mendatang,  hal  tersebut  dapat  ditunjukkan  pada  trend  beberapa variabel yang berfluktuasi.
Tabel 1.3 Ringkasan Hasil Variance Decomposition
Sumber : hasil uji VAR
Berdasarkan hasil  decomposition terhadap Kemiskinan (KMSK)  diketahui bahwa  rekomendasi  dalam  jangka  pendek  untuk  mengendalikan kemiskinan adalah pendapatan asli daerah (59,96%). Naiknya pendapatan asli  daerah  akan  meningkatkan  kemiskinan,  jadi  dalam  jangka  pendek pemerintah  Kabupaten  Batu  Bara  harus  memperbanyak  pendapatan  asli daerah sehingga secara langsung mampu menurunkan angka kemiskinan.
Dalam  jangka  menengah  rekomendasi  untuk  pengendalian  kemiskinan adalah  PDRB  (52,94%).  Kemudian  dalam  jangka  panjang  rekomendasi untuk  pengendalian  kemiskinan  adalah  PDRB  (53,05%).  PDRB  yang meningkat  akan  mendorong  naiknya  masyarakat  dalam  beraktivitas  dan naiknya pendapatan masyarakat.
Pembahasan  Model  Ketiga  Pemetaan  Kemiskinan  Model  pemetaan kemiskinan  berdasarkan  analisis  AMOS  dan  VAK  di  atas  menujukkan model  yang  memetakan  kemiskinan  berdasarkan  beberapa  pertimbangan berikut:
Gambar 1.7 Pemetaan Pengendalian Kemiskinan
1. Hasil  pemetaan  terhadap  analisis  data  pada  gambar  di  atas menunjukkan  bahwa  ternyata  pendidikan  tidak  cukup  nyata  dalam mempengaruhi kemiskinan di Batu Bara.
2. Pengendalian penduduk miskin dilakukan dengan strategi peningkatan PAD dan PDRB Batu Bara.
3. Penduduk  miskin  yang  paling  banyak  dijumpai  adalah  di  wilayah pesisir dengan mata pencarian sebagai nelayan.
4. Sebagian  besar  penduduk  miskin  tidak  sekolah  dan  tidak  tamat sekolah dasar.
5. Akses  terhadap  ekonomi  tidak  didukung  oleh  peran  koperasi melainkan peran tengkulak/agen.
6. Akses  terhadap  pendanaan tidak  didukung  oleh  peran  koperasi  dan lebih berperan ke rentenir
7. Akses transportasi masih jauh dan ongkos yang masih mahal dengan alat transportasi sebagian besar hanya sepeda.
8. Usaha  penangkapan  ikan  tidak  meningkatkan  economic  value sehingga kesejahteraan tidak meningkat.
9. Pendidikan  tidak  signifikan  mempengaruhi  kemiskinan  sehingga masyarakat  hanya  membutuhkan  tenaga  fisik  untuk  memenuhi kebutuhan hidup.
Terdapat  pengaruh  signifikan  usaha  peternakan  dan  tambak, pendidikan dan akses terhadap air bersih terhadap economic value di Batu Bara,  dimana  nilai  probabilitas  memiliki  bintang  tiga.  Terdapat  pengaruh tidak  signifikan  usaha  penangkapan  ikan  terhadap  economic  value masyarakat  miskin  di  Batu  Bara.  Terdapat  pengaruh  signifikan  usaha penangkapan  ikan,  usaha  peternakan  dan  tambak  dan  akses  terhadap  air bersih terhadap kemiskinan masyarakat miskin di Batu Bara, dimana nilai probabilitas  memiliki  bintang  tiga.  Terdapat  pengaruh  tidak  signifikan pendidikan terhadap kemiskinan masyarakat miskin di Batu Bara, dimana nilai probabilitas sebesar 0,969 > 0,05 sehingga diketahui pendidikan tidak signifikan mempengaruhi kepatuhan.
Usaha penangkapan ikan, pendidikan, akses terhadap air bersih economic value  berpengaruh  positif  terhadap  economic  value  dan  kemiskinan masyarakat  miskin  di  Batu  Bara.  Namun  usaha  peternakan  dan  tambak berpengaruh  negatif  terhadap  economic  value  dan  pendidikan berpengaruh negatif terhadap kemiskinan masyarakat miskin di Batu Bara.

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan,  maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Berdasarkan  hasil  analisa  Vector  Autoregression  diketahui  bahwa  satu variabel  pada  semester  lalu  (t-1)  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel itu sendiri dan variabel lain yang ditunjukan pada
a. Kemiskinan tahun sebelumnya, pertumbuhan ekonomi,
pendapatan  asli  daerah,  inflasi,  dan  Pengangguran  berpengaruh terhadap kemiskinan.
b. Pertumbuhan ekonomi tahun sebelumnya, pendapatan asli daerah, inflasi, Pengangguran, kemiskinan berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi.
c. Pendapatan  asli  daerah  tahun  sebelumnya,  inflasi,  Pengangguran, kemiskinan  dan  pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh  terhadap pendapatan asli daerah.
d. Inflasi tahun sebelumnya,
Pengangguran, kemiskinan, pertumbuhan  ekonomi  dan  pendapatan  asli  daerah  berkontribusi terhadap inflasi
e. Pengangguran  sebelumnya,  kemiskinan,  pertumbuhan  ekonomi, pendapatan  asli  daerah  dan  inflasi  berpengaruh  terhadap pengangguran
2. Hasil analisis Impulse Response Function untuk kemiskinan menunjukan bahwa respon kenaikan satu standar deviasi kemiskinan pada semester 1  dan  semester  2  akan  cendrung  membawa  efek  positif  terhadap variabel  seperti  jumlah  PDRB,  pendapatan  asli  daerah,  Pengangguran dan inflasi.
3. Berdasarkan  hasil  Analisis  Varian  Decomposition  terhadap  kemiskinan penduduk  diketahui  bahwa  rekomendasi  dalam  jangka  pendek  untuk mengendalikan  kemiskinan  adalah  pendapatan  asli  daerah  di Kabupaten Batu Bara.

## DAFTAR PUSTAKA
Arana, Mario J. (2004). Macroeconomic Adjustment and Poverty: The Case of Nicaragua.
Aranibar,  Jaime  (2000).  Bolivia,  Economic  Performance  and  Social  Issues from  the  80’s  up  to  date.  La  Paz,  Bolivia.  The  Task  Force  on National Strategies for Sustainable Development. March.
Bardhan,  Pranab  and  Samuel  Bowles  (1998).  The  Effects  of  Inequality  on Economic  Performance:  A  Progress  Report  and  Proposal.
October.
Barros, Ricardo Paes de, Carlos Corseuil, Rosane Mendonça and Maurício
Cortez Reis (2000).
Bird,  Kelly  and  Chris  Manning (2008).  Minimum  Wages  and Poverty  in  a Developing Country:
Blakely  Fransisco  L  R  dan  Bradshaw  A.  Reivera  Batiz,  2000,  Iternational Finance  and  Open  Economy  Macroeconomic,  Second  Edition,  New York, Macmillan Publishing Company.
Boediono.  2000,  Ekonomi  Moneter,  Edisi  3,  BPFE,  Yogyakarta.  Budiono (2002), Ekonomi Internasional, BPFE UGM, Yogyakarta.
Badan Pusat Statistik, Jakarta. Chambers. 1987. Pembangunan  Desa Mulai dari Belakang. Jakarta: LP3ES
BPS,  2004.  Monitoring  dan  Kajian  terhadap  Program  Kemiskinan  di  Indonesia,
Jakarta. Cameron, Lisa A. (2000). Poverty and Inequality in Java: Examining  the  Impact  of  the  Daulay,  Murni  (2009).  Kemiskinan Pedesaan.  Edisi  Pertama.  Medan  USU  Press.  Dissertation.
University of Illinois, Urbana.
Djoko  Sugeng  Pudjianto,  Kristiani  2006.  Kemiskinan,  Kondisi  Geografis dan  Fasilitas  Pelayanan  Kesehatan  yang  Berhubungan  dengan Kejadian  Kekurangan  Energi  Protein  (KEP)  pada  Balita  di Kabupaten Sragen.
Dornbusch,    Rudriger    and    Fisher,    Stanley.,2004.    ―Macroeconomics‖ , 6th,  ed  International Edition, McGraw-Hill. Inc.
Doktor. Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Global  Reporting  Initiative  (GRI).  Indicator  Protocols  Set:  EC  2000  –  2006 yang  di-  download  dari www.google.com tanggal  15  Agustus 2008.
Greene, Pillanueva, 2001, Intermediate Microeconomic and Its Applications, 9th Edition, Thomson, Soutwestern.
Munandar,  Kurniawan,  Santoso  (2007)  Mencari  Hubungan  Antara Kebijakan  Moneter  Dengan  Kemiskinan  Dan  Ketimpangan Pendapatan:  Kajian  Menggunakan  Data  Regional  Indonesia. Jurnal.  Direktorat  Riset  Ekonomi  dan  Kebijakan  Moneter,  Bank Indoneisa,  Jl.  M.H.  Thamrin  No.  2,  Jakarta  10350,  Indonesia; email: hmunandar@bi.go.id.
Muhammad Edi Kiurniawan (2008) Interaksi Antara Kinerja Ekonomi Dan Kemiskinan  di  Kabupaten  Kutai  Kartanegara.  Penelitian  ini merupakan  hasil  kerjasama  antara  PPIPD  Magister  Ekonomika Pembangunan,  Universitas  Gadjah  Mada  dengan  Bappeda Kabupaten Kutai Kartanegara.
Ikhsan,  M.  1999.  The  Disaggregation  of  Indonesian  Poverty  :  Policy  and Analysis.  Ph.D.  International  Monetary  Fund  (2006).  Cambodia:
Poverty Reduction Strategy Paper.
Washington, D.C. IMF Country Report No. 06/266. July.
Kartasasmita,  Ginanjar  (1996),  “Pemberdayaan  Masyarakat:  Sebuah  Tinjauan

## Administrasi”,  Pidato  Pengukuhan  Jabatan  Guru  Besar  Dalam
Ilmu  Administrasi Pada  Fakultas  Ilmu  Administrasi  Universitas Brawijaya, Malang, 27 Mei 1995.
Manurung,  Jonni  J.,  Manurung,  Adler  H.,  Saragih,  Ferdinand  D 2005.Ekonometrika. Cetakan Pertama. Jakarta. Penerbit Elex Media Computindo.
Manurung,  Jonni  J.,  Manurung,  Adler  H.,2009.  Ekonomi  Keuangan  dan Kebijakan Moneter.
Cetakan Pertama. Jakarta. Salemba Empat.
Nachrowi,  DN  dan  Hardius  Usman,  2006.  Penggunaan  Teknik  Ekonometri,
(Pendekatan  Populer  dan  Praktis  dilengkapi  Teknik  Analisis  dan
Pengolahan Data dengan Menggunakan paket Program SPSS), edisis revisi, Penerbit ; PT.Raja Grafindo Persada, Jakarta
Nanga,  M.  2006.  Dampak  Transfer  Fiskal  Terhadap  Kemiskinan  di Indonesia.  Disertasi  Nopirin.2000.  Ekonomi  Moneter.  Buku  II.
Edisi ke 1. Cetakan Kesepuluh. BPFE UGM.Yogyakarta.
Pohan, Aulia.2008. Potret Kebijakan Moneter Indonesia. Cetakan Pertama. Jakata. PT. Raja Grafindo.
Rahayu, S., Sondi, K., dan Adang, R. 2000. Analisa Pemerataan Pendapatan
Usahaternak  Sapi  Perah  Rakyat  (Survey  Pada  Peternakan  Sapi Perah  Rakyat  di  KUD  Mitra  Yasa  Kabupaten  Tasikmalaya). Fakultas Peternakan, Universitas Padjadjaran. Sumedang.
Samuelson,Paul A. dan Willian D. Nordhaus (2004) Makro Ekonomi. Jakarta : Erlangga. Sunarwan Arif Wicaksana (2007) Analisis Kesenjangan Kemiskinan  Antar  Propinsi  di  Indonesia  Periode  Tahun  2000-2004.
Universitas Islam Indonesia.
Todaro, Michael P. (2000). Economic Development. Seventh Edition. United Kingdom.Addison-Wesley.
Todaro,  Michael  P.  (2000).  Pembangunan  Ekonomi  Di  Dunia  Ketiga.  Edisi Keempat. Jakarta : Erlangga.
Usman,  Bonar  M.  Sinaga,  dan  Hermanto  Siregar  (2004)  Determinan kemiskinan  sebelum  dan  sesudah  desentralisasi  fiskal.  Tesis.  Tidak
Dipublikasikan.
Wahyu  A.P,  Paidi  H,  2007,  Pedoman  Praktis  Penggunaan  Eviews  Dalam Ekonometrika, USU Press, Medan
World  Bank  Institute.  2002.  Dasar-dasar  Analisis  Kemiskinan.  Edisi Terjemahan.  Badan.  Hermanto  Siregar  (2008)  Dampak Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Penurunan Jumlah Penduduk Miskin. IPB & Brighten Institute.