## MODELING OF ECONOMIC GROWTH AND POVERTY WITH SIMULTANEOUS EQUATION APPROACH

## Hendra Dukalang
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam, IAIN Sultan Amai Gorontalo E-mail : hendra.statistika@iaingorontalo.ac.id

## ABSTRAK
Pertumbuhan ekonomi merupakan indikator yang digunakan untuk mengetahui kualitas hidup dan kemakmuran suatu wilayah demikan halnya juga dengan kemiskinan yang menjadi indikator dalam mengukur kesejahteraan masyarakat.  Dalam  pemodelan  dampak  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  penurunan  angka  kemiskinan digunakan  salah  satu  model  ekonometrika  yaitu  system  persamaan  simultan.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan pemodelan  menggunakan  model  simultan  antara  pertumbuhan  ekonomi  dan  kemiskinan.  Estimasi  parameter yang digunakan adalah Two-Stage Least Square Estimation (2SLS). Data yang dignakan adalah data mengenai pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  inflasi  dan  kemiskinan  berpengaruh signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  sementara  itu  investasi,  angka  harapan  hidup,  angka  melek  huruf, dan lama pendidikan berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan.
Kata kunci: Persamaan Simultan, Pertumbuhan Ekonomi, Kemiskinan

## ABSTRACT
Economic  growth  is  an  indicator  used  to  determine  the  quality  of  life  and  prosperity  of  an  area  as  well  as poverty which is an indicator in measuring the welfare of society. In modeling the impact of economic growth on poverty  reduction,  an  econometric  model  is  used,  namely  a  system  of  simultaneous  equations.  In  this  study, modeling  was  carried  out  using  a  simultaneous  model  between  economic  growth  and  poverty.  The  parameter estimation  used  is  Two-Stage  Least  Square  Estimation  (2SLS).  The  data  used  is  data  on  economic  growth  in Indonesia in 2000 - 2018.The results of the analysis show that inflation and poverty have a significant effect on economic  growth,  meanwhile  investment,  life  expectancy,  literacy,  and  length  of  education  have  a  significant effect on poverty.
Keywords : Simultaneous Equations, Economic Growth, Poverty

## PENDAHULUAN
Aplikasi  matematika  dan  statistika  dalam  ilmu  ekonomi  dapat  digunakan  untuk menganalisis  masalah  ekonomi  secara  kuantitatif  berdasarkan  data  empiris.  Pendekatan  ini dikenal  dikenal  dengan  Ekonometrika.  Ekonometrika  merupakan  penerapan  statistika  dan matematika  dalam  data  ekonomi  untuk  memberikan  dukungan  empiris  pada  sebuah  model yang  disusuan  dengan  menggunakan  ilmu  matematika  ekonomi  untuk  memperoleh  hasil secara numerik. Salah satu model yang dapat digunakan dalam pemodelan angka kemiskinan dan pertumbuhan ekonomi adalah model persamaan simultan (Simultaneous equation model). Sistem  persamaan  simultan  memiliki  ciri  khusus  secara  matematis  yaitu  persamaan  saling berhubungan sesuai dengan fenomena yang terjadi di dunia nyata.
Berbeda  dengan  sistem  persamaan  tunggal,  model  persamaan  simultan  memiliki variabel endogeneous dan eksplanatori pada  setiap  persamaan.  Variabel endogeneous pada satu  persamaan  dapat  menjadi  variabel eksplanatori pada  variabel  lain.  Akibatnya,  variabel tersebut  menjadi  bersifat  stokastik  dan  berkorelasi  dengan  variabel eksplanatori lainnya.
Dalam hal ini estimasi Ordinary Least Square (OLS) tidak dapat digunakan (Gujarati, 2010). Estimasi OLS dalam sistem persamaan simultan akan menghasilkan estimasi parameter yang bias  dan  tidak  konsisten.  Beberapa  alternatif  estimasinya  adalah  The Reduced-Form Equations,  Two-Stage  Least  Squares  Estimation (2SLS), Indirect  Least Square (ILS),  dan Three-stage  Least  Squares (3SLS).  Metode  2SLS  diperkenalkan  oleh  Theil  (1953)  dan Basmann (1957). Metode ini masih menggunakan aplikasi second-stage OLS. Metode 2SLS lebih  baik  dari  ILS,  karena  mendapatkan  satu estimator untuk  satu  parameter  dan menghasilkan standard error untuk setiap estimator . (Gujarati, 2010).
Dalam  mengidentifikasi persamaan  simultan  terdapat dua  aturan  dalam mengidentifikasi  persamaan  simultan,  yaitu  aturan  kondisi  orde  dan  aturan  kondisi  rank. Sebagaimana  dikutip  dari  Koutsoyiannis  (1977:  350),  “terdapat  dua  aturan  formal  yang digunakan untuk menentukan identifikasi yaitu kondisi orde dan kondisi rank”. Kondisi orde merupakan  suatu  kondisi  yang  diperlukan  ( necessary )  dan  kondisi  rank  menjadi  kondisi cukup  ( sufficient )  untuk  identifikasi.  Dari  identifikasi  tersebut,  akan  diperoleh  tiga  kondisi yang  mungkin  terjadi  terhadap  model  persamaan  simultan,  yaitu:  tidak  teridentifikasi ( unidentified ), teridentifikasi ( identified ), dan terlalu teridentifikasi ( overidentified ).
Pertumbuhan  ekonomi  adalah  indikator  yang  dapat  digunakan  untuk  mengetahui kualitas  hidup  suatu  wilayah  dan  tingkat  kemakmuran  suatu  wilayah . Pertumbuhan  tersebut dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor, diantaranya pengangguran, inflasi, ekspor, investasi, kemiskinan dan lain-lain dapat pula melengkapi gambaran umum perumbuhan perekonomian suatu  negara.  Adanya  pertumbuhan  ekonomi  mengindikasikan  keberhasilan  pembangunan ekonomi  dalam  kehidupan  bermasyarakat.  Kemiskinan  merupakan  masalah  yang  kompleks karena menyangkut berbagai macam aspek seperti hak untuk terpenuhinya pangan, kesehatan, pendidikan,  pekerjaan,  dan  sebagainya.  Apabila  jumlah  penduduk  yang  masih  tinggi  maka berpengaruh pula pada tingkat pendidikan, pekerjaan, dan aspek kehidupan lainnya, sehingga selanjutnya akan berpengaruh pula pada pertumbuhan ekonomi.
Beberapa peneliti telah melakukan penelitian mengenai pertumbuhan ekonomi antara lain  Soemartini  (2016)  melakukan  prediksi  terhadap  PDRB  dan  pertumbuhan  ekonomi dengan  menerapakan  model  persamaan  simultan  dengan  pendekatan  metode  two  stage  least square.  Kemudian  pada  tahun  2019  Misni  dan  Evy  melakukan  penelitian  estimasi  model persamaan  simultan  dengan  metode  two  stage  least  square  pada  pemodelan  kemiskinan  dan pengangguranOleh  karena  itu,  untuk  menganalisis  hubungan  antara  pertumbuhan  ekonomi dan  kemiskinan  diperlukan  metode  sistem  persamaan  simultan.  Metode  estimasi  yang digunakan  adalah  2SLS.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  tersebut  untuk  mendapatkan
model persamaan simultan dan mengetahui faktor-faktor yang signifikan mempengaruhi pada pertumbuhan ekonomi dan kemiskinan.

## TINJAUAN PUSTAKA DAN HIPOTESIS

## Model Persamaan Simultan
Model persamaan simultan merupakan persamaan yang memiliki ciri variabel endogen (variabel  terikat)  pada  suatu  persamaan    menjadi  variabel  penjelas  pada  sistem  persamaan yang  lainnya  (Gujarati,  2004:729).  Dilihat  dari  variabel-variabel  yang  digunakan,  model persamaan  simultan  dengan  model  persamaan  regresi  tidak  jauh  berbeda  karena  sama-sama memiliki varibel bebas dan variabel terikat. Model umum persamaan simultan adalah sebagai berikut (Gujarati, 2010):
Masalah  dalam  persamaan  simultan  yaitu  ketika  ditemukan  adanya  variabel  endogen eksplanatori yang berkorelasi dengan error, maka estimator OLS akan menghasilkan estimator yang bias dan tidak konsisten. Sehingga dibutuhkan alternatif metode estimasi yang lain yang disebut  metode  Two  Stage  Least  Square  (2SLS).  Walaupun  demikian,  jika  pada  kasus  non- simultan digunakan metode 2SLS maka hasil estimasinya akan konsisten namun tidak efisien. Sehingga dibutuhkan pemeriksaan apakah persamaan tersebut simultan atau tidak.

## Estimasi Parameter
Ketika  model  regresi  simultan  sudah  diidentifikasi,  maka  langkah  selanjutnya  yaitu melakukan  estimasi  parameter  model  tersebut.  Metode  yang  dapat  digunakan  untuk mengestimasi parameter dalam model regresi simultan yaitu Metode Two Stage Least Square (2SLS). Two  Stage  Least  Squares (2SLS)  adalah  salah  satu  metode  regresi  yang  termasuk kedalam  kelompok  analisis  persamaan  struktural.  Metode  2SLS  adalah  salah  satu  metode regresi  yang  termasuk  kedalam  kelompok  analisis  persamaan  struktural.  Metode  2SLS merupakan  perluasan  dari  metode  OLS  yang  biasa  digunakan  dalam  perhitungan  analisis regresi. Metode 2SLS dilakukan dengan menggunakan OLS sebanyak dua kali.. Metode 2SLS digunakan  ketika  terjadi  korelasi  antara  variabel  bebas  dengan error .  Dasar  metode  2SLS yaitu menghilangkan korelasi yang terjadi antara variabel bebas dengan error .

## Asumsi Klasik
Pengujian  asumsi  klasik  dibutuhkan  sebagai  dasar-dasar  untuk  memastikan  bahwa pendekatan yang digunakan dapat menghasilkan estimator yang baik. Apabila terdapat asumsi yang tidak terpenuhi, maka diperlukan untuk mengatasi asumsi tersebut, pengujian asumsinya pun tidak harus berurut. Asumsi-asumsi yang perlu dipenuhi yaitu (Syukron dan Fahri,2018) :

## a. Normalitas
Uji  normalitas  diperlukan  untuk  mengetahui  apakah  nilai  dari  residual  pada  persamaan regresi  berdistribusi  normal  atau  tidak  berdistribusi  normal.  Untuk  mengidentifikasi normalitas, dibutuhkan uji Kolmogorov-Smirnov dengan hipotesis sebagai berikut : H 0 : ( ) ( ) residual berdistribusi normal.
H 1 : ( ) ( ) residual tidak berdistribusi normal.
Statistik Uji :
| ( ) ( )|
Daerah penolakan :
Tolak H 0 jika | | atau
b. Multikolinieritas
Uji multikolinieritas diperlukan untuk mengetahui apakah terjadi korelasi yang kuat antar variabel  prediktor.  Untuk  mengidentifikasi  apakah  terindikasi  adanya  multikolinieritas diperlukan nilai Variance Inflation Vector (VIF), dengan persamaan sebagai berikut :
2 1 1 k R k VIF  
dimana 2 k R merupakan  koefisien  determinasi  dari  variabel  prediktor k X yang diregresikan dengan variabel prediktor lainnya. Apabila nilai VIF ≤ 10 maka tidak terjadi kasus  multikolinieritas,  sebaliknya  apabila  nilai  VIF  >  10  maka  terjadi  kasus multikolinieritas.

## c. Uji Heterokedastisitas
Heteroskedastisitas  adalah  kondisi  dimana  varians error -nya  tidak  sama  atau  tidak identik. Salah satu pengujian terjadinya kasus ini dapat dilakukan dengan uji Glejser. Hipotesis :
H 0 : atau tidak terjadi hetokedastisitas
H 1 : atau terjadi hetokedastisitas
Statistik Uji :
̂ ( ̂)
| | ( ) atau
d. Uji Independen
Residual  dikatakan  memenuhi  asumsi  independen  jika  tidak  terdapat  kovarian  antar residual. Uji yang digunakan adalah uji Durbin Watson pada persamaan sebagai berikut . Hipotesis:
H 0 : ρ = 0 (tidak terjadi autokorelasi)
H 1 : ρ ≠ 0 (terjadi autokorelasi)
Statistik Uji :
             N i T t it N i T t it it d 1 1 1 1 2 1 2 ˆ ˆ ˆ    Dengan :  ˆ it : komponen error pada unit individu ke- i waktu ke- t
 ˆ 1  it : komponen error pada unit individu ke- i waktu ke- t -1

## METODOLOGI
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  dari  Badan  pusat  statistik  dengan  jumlah sampel  sebayak  34  propinsi  di  Indonesia.  Penelitian  ini  menggunakan  Analisis  deskriptif dengan menyajikan data dalam bentuk tabel dan grafik, kemudian analisis inferensial dengan menggunakan persamaan simultan. Variabel  yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 7 variabel eksplanatori (pengangguran, investasi, inflasi, ekspor, angka harapan hidup, angka melek  huruf,  dan  lama  pendidikan)  dan  variabel endogeneous (pertumbuhan  ekonomi,  dan kemiskinan).  dalam  hal  ini  variabel  kemiskinan  menjadi  variabel endogeneous dan  dapat menjadi variabel eksplanatori .
Langkah-langkah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Pengumpulan data
Pada  tahap  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mengambil  data  sekunder  yang diperoleh melalui situs web Badan Pusat Statistik Indonesia
b. Penentuan model struktural persamaan simultan
Model Pertumbuhan Ekonomi  = α 0 + α 1 Pengangguran + α 2 Investasi + α 3 Inflasi + α 4 Ekspor + α 5 Kemiskinan + ε 1
Model Kemiskinan   = β 0 + β 1 Pengangguran + β 2 Investasi + β 3 Angka Harapan Hidup + β 4 Angka  melek  huruf + β 5 Lama  pendidikan  +  β 6 Pertumbuhan ekonomi + ε 2
c. Uji identifikasi
Sebelum  memasuki  tahap  analisis  simultan,  tahapan  yang  harus  dilakukan  adalah mengidentifikasi  persamaan  simultan  tersebut  dengan  metode  identifikasi  yaitu  metode yang secara cepat mampu menentukan apakah suatu persamaan simultan dapat diestimasi atau tidak.
d. Uji kesesuaian model dan signifikansinya
e. Uji Asumsi
Uji  asumsi  model  persamaan  simultan  tersebut  untuk  mengetahui  apakah  sudah memenuhi asumsi klasik atau belum. Jika belum memenuhi maka dilakukan perbaikan f. Mengintepretasi model simultan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  uji  identifikasi  model  diperoleh  bahawa  model  pertumbuhan  ekonomi teridikasi  overidentified  dengan  nilai  K-k>m-1  (3>1),  demikian  juga  dengan  persamaan model  kemiskinan  dengan  nilai  K-k>m-1  (2>1).  Kedua  persamaan  struktural  di  atas terindikasi  berlebih  ( overidentified ),  maka  untuk  dapat  menghasilkan  nilai  parameter persamaan  simultan  yang  tepat  digunakan  metode  kuadrat  terkecil  dua  tahap  (Two  Stage Least Square/2SLS).
Berdasarkan  hasil  analisis  data  dengan  menggunakan  SPSS  di  peroleh  model persamaan simultan sebagai berikut:
Pertumbuhan Ekonomi = 10,215 + 0,327Pengangguran – 1,188x Investasi – 0,157inflasi
– 3,403x
Ekspor − 0,427 Kemiskinan + ε 1
Apabila  menggunakan  taraf  signifikasi  5%  atau  0,05.  Maka  dari  model  pertama diperoleh  bahwa  variabel  inflasi  dan  Kemiskinan  berpengaruh  secara  signifikan  sedangkan Investasi,  pengangguran,  eksport  secara  parsial  tidak  berpengaruh  signifikan  pada pertumbuhan  ekonomi.  Secara  simultan  diperoleh  nilai  uji  F  sebesar  32,649  dengan  tara signifikansi 0,000 artinya secara bersama-sama investasi, penganguran, kemiskinan, eksport dan inflasi berpengaruh pada pertumbuhan ekonomi.
Kemiskinan  =  80,630 +  0,523 pengangguran +  6,642E-5 Investasi +  5,864Angka  Harapan Hidup  –  2,667  Angka  Melek  Hidup  -  29,276  Lama  Pendidikan  –  0,078 Pertumbuhan Ekonomi +  ε 2
Dengan  menggunakan  taraf  signifikasi  5%  atau  0,05.  Maka  dari  model  kedua diperoleh  bahwa  variabel  Investasi,  Angka  harapan  hidup,  Angka  Melek  Huruf  dan  lama pendidikan  berpengaruh  signifikan  sedangkan  pengangguran  dan  pertumbuhan  ekonomi tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  kemiskinan  Secara  simultan  diperoleh  nilai  uji  F sebesar  40,656  dengan  tara  signifikansi  0,000  artinya  secara  bersama-sama  investasi, penganguran,  kemiskinan,  eksport  dan  inflasi  berpengaruh  pada  pertumbuhan  ekonomi. Untuk  uji  kesesuaian  model  dengan  bantuan  software  SPSS  dapat  dilihat  seberapa  besar kesesuaian antara data observasi dan data yang diprediksi
Tabel 1. Hasil nilai R-Square Model 1 Model 2 Multiple R ,957 ,972 R Square ,916 ,946
Sumber : Data yang diolah, 2020
Berdasarkan hasil data di atas diperoleh bahwa nilai R-Square untuk model 1 sebesar 0,916 yang berarti variabel predetermined mampu menjelaskan pertumbuhan ekonomi sebesar 91,6%, selain itu diperoleh nilai Adjusted R Square sebesar 0,957 hal ini menujukan besarnya kesesuaian  antara  data  observasi  dengan  data  prediksi  sebesar  95,7%,  demikian  juga  untuk model  2  diperoleh  R-square  sebesar  0,946  yaang  berarti  variabel  determined  mampu menjelaskan kemiskinan sebesar 94,6%. selain itu diperoleh nilai Adjusted R-Square sebesar 0,972  hal  ini  menujukan  besarnya  kesesuaian  antara  data  observasi  dengan  data  prediksi sebesar 97,2%.
Pengujian asumsi model pertumbuhan ekonomi diperoleh bahwa asumsi  klasik untuk model  pertumbuhan  ekonomi  sudah  memenuhi  asumsi  klasik  dimana  data  yang  digunakan sudah beristribusi normal dengan metode kolomogorof simirnof, dengan nilai sig 0,20 > 0,05. Artinya  gagal  tolak  H0  sehingga  persamaan  pertama  berdistribusi  normal.  Model  tersebut juga  tidak  terjadi  multikolinieritas  pada  variabel  bebas  berdasarkan  nilai  VIP  untuk  setiap variabel <10. Kemudian tidak terjadi gejala heteroskedastisitas karena nilai signifikansi untuk setiap variabel > 0,05. Serta tidak terdapat autokorelasi disebabkan nilai durbin-watson 2,073 > 1,964.
Asumsi  klasik  untuk  model  kemiskinan  sudah  memenuhi  asumsi  normalitas,  akan tetapi  terdapat  pelanggaran  asumsi  multikolinieritas.  Untuk  mengatasi  multikolinieritaas dilakukan metode Principle Component Analysis (PCA).

## 1. KMO dan Barlett’s Test
Nilai  KMO  =  0,587  berada  pada  0,5  dan  1,  maka  analisis  faktor  layak  digunakan. Sedangkan Barlett test digunakan digunakan untuk menguji apakah benar variabel variabel tersebut berkorelasi.
Hipotesis:
H 0 = tidak ada korelasi antar variabel bebas
H 1 = ada korelasi antara variabel bebas
Kriteria uji dengan melihat p-value. Terima H 0 jika Sig.> 0,05. Tabel KMO dan Barlett’s Test  menunjukan  bahwa  nilai  Chi-Square  =  95,545  dengan  derajat  kebebasan  10,  dan  p- value(0,000) < 0,05, maka H 0 ditolak, artinya terdapat korelasi antar variabel bebas.
2. Anti Image matriks (MSA)
Berdasarkan  kriteria  angka  MSA,  pada  tabel  MSA  terlihat  bahwa  semua  angka  MSA memiliki nilai di atas 0,5 artinya analisis dapat dilanjutkan
3. Communalitas
Tabel  communalitie s terlihat  bahwa  untuk  variabel  PE,  diperoleh  nilai  sebesar  0,779  = 77,9%.  Hal  ini  berarti  77,9%  variabel  PE  dapat  dijelaskan  oleh  faktor  yang  terbentuk. Demikian juga untuk variabel pengangguran, Investasi, AHH, MH, dan LP.
4. Total Variance Explained
Berdasarkan  hsil  analisis  diperoleh  bahwa  angka  eigenvalues  di  bawah  1  tidak  dapat digunakan  dalam  menghitung  julah  faktor  yang  terbentuk,  sehingga  proses  faktoring terhenti  pada  2  faktor  saja.  Faktor  1  memiliki  eigenvalues  sebesar  3,929  dan  faktor  2 sebesar 1,546, artinya dengan dua faktor ini dapat menjelaskan 91,3% dari total keragaman variabel asal.
5. Component Matriks dan Component Score Coefficients Matriks
Tabel 2. Component Score Coefficient Matrix
Component 1 2 PE ,207 ,416 Investasi ,172 -,313 Pengangguran ,019 ,588 AHH ,257 ,115 AMH ,241 -,081 LP ,258 ,022
Sumber : Data yang diolah, 2020
Setelah diperoleh komponen-komponen hasil PCA yang bebas multikolinieritas maka komponen-komponen  tersebut  dianalisis  menggunakan 2SLS .  Sehingga  di  peroleh  model regresi yang ideal adalah sebagai berikut:
Kemiskinan = 34,256 – 6,133F1 + 0,290F2 + Ԑ
Dimana:  F1 = 0,207 Pertumbuhan Ekonomi + 0,019Pengangguran + 0,172 Investasi +
0,257Angka Harapan Hidup + 0,241 Angka Melek Huruf + 0,258 Lama Pendidikan
F2 = 0,416 PE + 0,588 Pengangguran – 0,313 Investasi + 0,115 Angka Harapan Hidup – 0,081 Angka Melek Huruf + 0,022 Lama Pendidikan
Untuk  uji  heteroskedastisitas  diperoleh  nilai  signifikansi  untuk  masing-masing  variabel  > 0,05,  maka  tidak  terjadi  gejala  heteroskedastisitas.    Untuk  pengujian  autokorelasi  diperoleh nilai durbin-watson 0,962 < 2,124 maka tidak ada kesimpulan yang pasti mengenai ada atau tidaknya  gejala  autokorelasi  dara  data  tersebut.  Sehingga  perlu  dilakukan  Run-Test  dengan bantuan software SPSS. Berdasarkan output run test, di  peroleh nilai sig sebesar 1,000 lebih besar  dari  0,05.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat  gejala  atau  masalah autokorelasi.  Dengan  demikian  maka  model  untuk  kemiskinan  menggunakan  model modifikasi PCA.

## PENUTUP
Berdasarkan  hasil  penelitian  terdapat  hubungan  dua  arah  yang  kuat  antara pertumbuhan  ekonomi  dan  kemiskinan  di  Indonesia.  Pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh signifikan terhadap pengurangan angka kemiskinan, Sebaliknya kemiskinan juga berpengaruh signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Melalui  peningkatan  akses  modal,  kualitas Pendidikan  (peningkatan  melek  huruf  dan  lama  pendidikan)  dan  derajat  kesehatan (peningkatan  harapan  hidup)  penduduk  miskin  diharapkan  mampu  meningkatkan produktivitas mereka dalam berusaha.
Berdasarkan  hasil  penelitian  pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh  signifikan  terhadap kemiskinan  begitu  pula  sebaliknya,  maka  disarankan  kepada  pemerintah  agar  memacu pertumbuhan ekonomi melalui perluasan investasi terutama sekali di sektor pertanian(agribisnis dan agroindustri) di daerah perdesaan di mana penduduk miskin banyak menggantungkan  hidupnya.  Disarankan  kepada  pemerintah  dalam  rangka  memacu pertumbuhan  ekonomi  di  perkotaan  agar  lebih  memprioritaskan  membuka  lapangan  kerja sektor  informal  dimana  pada  umumnya  masyarakat  miskin  melakukan  kegiatan  usaha.
Sedangkan  di  daerah  perdesaan  menjalankan  proyek-proyek  investasi  yang  bersifat  padat modal untuk membuka lapangan pekerjaan terutama di sektor pertanian.

## DAFTAR PUSTAKA
Biro  Pusat  Statistik.  (2019). Jumlah  Ekspor. Diakses  pada  21  Desember  2019,  dari http://www.bps.go.id/subject/8/ekspor-impor.html#subjekViewTab3
Biro  Pusat  Statistik.  (2019). Jumlah  Inflasi. Diakses  pada  21  Desember  2019,  dari http://www.bps.go.id/subject/3/inflasi.html#subjekViewTab3
Biro  Pusat  Statistik.  (2019). Jumlah  Kemiskinan. Diakses  pada  21  Desember  2019,  dari http://www.bps.go.id/subject/23/kemiskinan-dan-ketimpangan.html#subjekView Tab3`
Biro  Pusat  Statistik.  (2019). Jumlah  Angka  harapan  hidup,  Angka  Melek  Huruf,  dan  Lama Pendidikan. Diakses pada 21 Desember 2019,
darihttp://www.bps.go.id/subject/26/indeks-pembangunan-manusia.html#subjek ViewTab3
Biro  Pusat  Statistik.  (2019). Jumlah  Investasi. Diakses  pada  21  Desember  2019,  dari http://www.bps.go.id/subject/13/keuangan.html#subjekViewTab3
Data  boks  kata  data.  (2019). Pertumbuhan  ekonomi Diakses  pada  21  Desember  2019,  dari http://databoks.katadata.co.id/datapublish/2018/01/31/inilah-pertumbuhan-ekonomi- indonesia-sejak-1961
Biro  Pusat  Statistik.  (2019). Tingkat  Pengangguran. Diakses  pada  21  Desember  2019,  dari http://www.bps.go.id/statictable/2014/09/15/981/tingkat-pengangguran  terbuka-tpt- menurut-provinsi-1986---2018.html
Basmann,  R.  L.  (1957).  A  Generalized  Classical  Method  of  Linear  Estimation  of Coefficients in a Structural Equation. Econometrica (25): 77–83.
Gujarati,  D.  N.  (2010). Basic  Econometrics .  New  York:  Mc  Graw-hill  Companies. ISBN:9780071276252
Hill, R. C., Griffiths, W. E., Lim, G. C., Berenson, M.L. (2011). Principles of Econometrics.
4 th Edition. United States: John Wiley & Sons, Inc.