JURNAL GAUSSIAN, Volume 9, Nomor 3, Tahun 2020, Halaman 355 - 363 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## MODEL REGRESI DATA PANEL UNTUK MENGETAHUI FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT KEMISKINAN DI PULAU MADURA
Artanti Indrasetianingsih 1* , Tutik Khalimatul Wasik 2
1,2 Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas PGRI Adi Buana Surabaya
*e-mail : Artanti.indra@gmail.com

## ABSTRACT
Poverty arises when a person or group of people is unable to meet the level of economic prosperity which is considered a minimum requirement of a certain standard of living or poverty is understood as a state of lack of money and goods to ensure survival. Panel data regression is the development of regression analysis which is a combination of time series data and cross section data. Panel data regression is usually used to make observations of data that is examined continuously for several periods. The purpose of this study is to determine the factors that influence the level of poverty in Madura Island in the period 2008  - 2017. In this study the variables used in this study are life expectancy (X 1 ), average length of school (X 2 ), level open unemployment (X 3 ), and labor force participation (X 4 ) with the Comman Effect Model (CEM) approach, Fixed Effect Model and Random Effect Model (REM). To choose the best model from the three is the chow test, the hausman test and the breusch-pagan test. In this study, the best model chosen was the Fixed Effect Model.
Keywords : CEM, Fixed Effect Model, Data Panel Regression, REM, Poverty level.

## 1. PENDAHULUAN
Istilah  kemiskinan  muncul  ketika  seseorang  atau  sekelompok  orang  tidak  mampu mencukupi  tingkat  kemakmuran ekonomi  yang dianggap sebagai  kebutuhan minimal  dari standar  hidup  tertentu  atau  kemiskinan  dipahami  sebagai  keadaan  kekurangan  uang  dan barang untuk menjamin kelangsungan hidup. Kemiskinan adalah suatu konsep menyeluruh ( intergrated  concept )  yang  memiliki  lima  dimensi,  yaitu:  kemiskinan,  ketidakberdayaan, kerentanan  menghadapi  situasi  darurat,  ketergantungan,  dan  keterasingan,  baik  secara geografis maupun sosiologis (Chambers, 1988).
Pulau Madura merupakan pulau yang memiliki 4 kabupaten dengan persentase tingkat kemiskinan 5 besar tertinggi di Propinsi Jawa Timur. Semakin tinggi jumlah dan persentase penduduk  miskin  di  suatu  daerah  tentu  saja  akan  menjadi  beban  pembangunan,  sehingga peran  pemerintah  dalam  mengatasinya  pun  akan  semakin  besar.  Keberadaan  jumlah penduduk  miskin  di  Pulau  Madura  yang  masih  relatif  besar  dapat  menegaskan  bahwa kebijakan  dan  program  pengentasan  kemiskinan  yang  dijalankan  oleh  pemerintah  dalam beberapa tahun terakhir tidak cukup efektif untuk memperbaiki taraf hidup penduduk miskin di Pulau Madura.
Regresi  data  panel  merupakan  pengembangan  dari  analisis  regresi  yang  merupakan gabungan dari data time series dan data cross section . Regresi data panel biasanya digunakan untuk melakukan pengamatan terhadap suatu data yang diteliti secara terus menerus selama beberapa  periode.  Keuntungan  dari  analisis  regresi  data  panel  adalah  mempertimbangkan keragaman yang terjadi dalam unit cross section dan lebih informatif daripada time series sederhana secara keseluruhan.
Menurut  penelitian  sebelumnya  terdapat  beberapa  faktor  yang  telah  terbukti memberikan pengaruh yang signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Seperti penelitian yang dilakukan oleh Rayyan (2018) yaitu “Analisis Regresi Data Panel Pada Faktor – Faktor yang
Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2011 – 2015”, yang menyimpulkan bahwa rata – rata lama sekolah dan laju pertumbuhan penduduk memberikan pengaruh  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan.  Penelitian  yang dilakukan oleh Anisa, dkk (2012) yaitu “Analisis Data Panel Model Efek Acak pada Data Kemiskinan  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan”,  yang  menyimpulkan  bahwa  tingkat pengangguran  terbuka  dan  partisipasi  angkatan  kerja  memiliki  pengaruh  yang  positif terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Sulawesi Selatan.
Metode  analisis  regresi  data  panel  merupakan  metode  yang  tepat  digunakan  untuk menganalisis faktor – faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan di Pulau Madura. Pada penelitian ini, data yang digunakan akan ditabulasikan ke dalam struktur data panel. Data cross section dalam studi kasus ini adalah data 4 kabupaten di Pulau Madura. Sedangkan data time series -nya  adalah data antar waktu  yaitu data  yang dikaji  dalam periode 2008  - 2017.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Regresi Data Panel
Data deret waktu ( time series ) adalah data satu objek yang meliputi beberapa periode waktu. Data cross section adalah data yang terdiri dari beberapa atau banyak objek dalam suatu periode waktu. Penggabungan data time series dengan cross section disebut dengan data panel. Dengan kata lain, data panel adalah data yang diperoleh dari data cross section yang diobservasi berulang pada unit individu (objek) yang sama pada waktu yang berbeda (Gujarati, 2003). Model regresi data panel.
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛽 0𝑖𝑡 + ∑ 𝛽 𝑘𝑖𝑡 𝑋 𝑘𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝜀 𝑖 (1)
dengan,
Y it =  variabel  dependen  (nilai  yang  diprediksikan)  unit cross  section ke- i untuk periode ke- t
X kit = variabel independen ke- k untuk unit cross section ke- i periode ke- t β 0 = konstanta slope 𝜀 𝑖𝑡 = error untuk unit cross section ke- i pada periode ke- t
k = banyak parameter regresi yang akan ditaksir
2.2. Pemilihan Model Estimasi Regresi Data Panel
a. Uji Chow
Uji Chow digunakan untuk memilih antara Fixed Effect Model atau Common Effect Model yang sebaiknya dipakai. Prosedur pengujian uji Chow adalah sebagai berikut (Baltagi, 2005). Hipotesis yang digunakan adalah H 0 : 𝛼 1 = 𝛼 2 = ⋯ = 𝛼 𝑛 = 0 ( Common Effect Model ) H 1 : minimal ada satu 𝛼 𝑖 ≠ 0; 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 ( Fixed Effect Model ) Statistik uji yang digunakan merupakan uji F, yaitu:
𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = (𝑅𝑆𝑆 1 −𝑅𝑆𝑆 2 )/(𝑁−1) 𝑅𝑆𝑆 2 /(𝑁𝑇−𝑁−𝐾) (2)
dengan:
N : jumlah individu (data cross section ) T : jumlah periode waktu (data time series ) K : jumlah variabel penjelas 𝑅𝑆𝑆 1 : residual sum of squares hasil pendugaan Common Effect Model 𝑅𝑆𝑆 2 : residual sum of squares hasil pendugaan Fixed Effect Model

## b. Uji Hausman
Uji ini menguji apakah terdapat hubungan antara galat pada model (galat komposit) dengan  satu  atau  lebih  variabel  penjelas  dalam  model.  Prosedur  pengujian  uji Hausman adalah sebagai berikut (Baltagi, 2005). Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut. H 0 : Korelasi (𝑋 𝑖𝑡 , 𝜀 𝑖𝑡 ) = 0 ( Random Effect Model ) H 1 : Korelasi (𝑋 𝑖𝑡 , 𝜀 𝑖𝑡 ) ≠ 0 ( Fixed Effect Model ) Statistik uji yang digunakan adalah uji Chi-Square berdasarkan kriteria Wald , yaitu:
W = (𝛽̂ 𝑀𝐸𝑇 − 𝛽̂ 𝑀𝐸𝐴 ) ′ [𝑣𝑎𝑟(𝛽̂ 𝑀𝐸𝑇 − 𝛽̂ 𝑀𝐸𝐴 )] −1 (𝛽̂ 𝑀𝐸𝑇 − 𝛽̂ 𝑀𝐸𝐴 ) (3)
dengan:
𝛽̂ 𝑀𝐸𝑇 : vektor estimasi kemiringan Fixed Effect Model 𝛽̂ 𝑀𝐸𝐴 : vektor estimasi kemiringan Random Effect Model
c. Uji Breusch-Pagan
Uji ini Menurut Rosadi (2011) uji Breusch-Pagan digunakan untuk menguji adanya efek waktu, individu atau keduanya dengan hipotesis sebagai berikut. Hipotesis uji Breusch- Pagan adalah sebagai berikut.
H 0 : 𝜎 𝑒 2 = 0 ( Common Effect Model ) H 1 minimal ada 𝜎 𝑒 2 ≠ 0 ( Random Effect Model )
𝐿𝑀 = 𝑁𝑇 2(𝑇−1) [ ∑ [𝑇𝑒̅] 2 𝑁 𝑖=1 ∑ ∑ 𝑒 𝑖𝑡 2 𝑇 𝑡=1 𝑁 𝑖=1 − 1] 2 (4)
dengan:
T : jumlah unit time series
N : jumlah unit cross section e it : residual pada unit ke ke- i dan waktu ke- t

## 2.3. Pengujian Parameter
a. Uji Serentak (F)
Untuk  mengetahui  apakah  model  fixed  effect  pada  data  panel  signifikan  maka dilakukan  uji  hipotesis  menggunakan  uji  F  dengan  mengasumsikan  bahwa  gangguan 𝜀 i didistribusikan  secara  normal.  Statistik  uji  yang  digunakan  untuk  model  dengan  efek individu sama dengan untuk model dengan efek waktu.
F ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = (𝑆𝑆𝐸 𝑃 −𝑆𝑆𝐸 𝐷𝑉 )/(𝑁−1) (𝑆𝑆𝐸 𝐷𝑉 )/(𝑁𝑇−𝑁−1) (5)

## b. Uji Parsial (T)
Untuk  menguji  hipotesis  bahwa  variabel  bebas 𝑋 j tidak  mempengaruhi  variabel terikat 𝑌 (dengan  asumsi  variabel  bebas  lainnya  konstan),  berarti 𝛽 j =  0.  Maka perumusannya adalah sebagai berikut:
H 0 : 𝛽 𝑗 = 0 H 1 : 𝛽 𝑗 ≠ 0, 𝑗 = 0,1,2, … , 𝑘 ( k adalah koefisien slope ) di dalam pengujian hipotesis tentang koefisien regresi parsial ( 𝛽 j ), digunakan statistik uji t sebagai berikut:
𝑡 = 𝛽 ̂ 𝑗 −𝛽 𝑗 𝑠𝑒(𝛽 ̂ 𝑗 ) (6)
karena 𝛽 j akan  diuji  apakah  sama  dengan  0  ( 𝐻 0 ∶ 𝛽 j =  0),  maka  nilai 𝛽 j dalam  persamaan diganti dengan nol sehingga persamaan uji t menjadi:
𝑡 = 𝛽 ̂ 𝑗 𝑠𝑒(𝛽 ̂ 𝑗 ) (7)
persamaan (7) mengikuti distribusi t dengan derajat kebebasan sebesar ( 𝑛 − 𝑘 ).

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data dan Variabel
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang  diperoleh  dari Badan  Pusat  Statistik  Jawa  Timur  terkait  data  persentase  kemiskinan  pada  kabupaten  di Pulau  Madura.  Data  sekunder  yang  digunakan  merupakan  data  pada  tahun  2008  –  2017 dengan unit observasi sebanyak 4 kabupaten di Pulau Madura, yaitu kabupaten Bangkalan, kabupaten Sampang, kabupaten Pamekasan dan kabupaten Sumenep.
Tabel 1. Variabel Penelitian Data Panel Variabel Indikator Skala Dependen Tingkat kemiskinan Rasio Independen Angka harapan hidup Rasio Rata-rata lama sekolah Rasio Tingkat pengangguran terbuka Rasio Partisipasi angkatan kerja Rasio

## 3.2. Metode Analisis Data
Metode  analisis  data  yang  dilakukan  dalam  menghasilkan  analisis  untuk  data  panel dapat dituliskan sebagai berikut.
1. Mengambil  data  faktor  –  faktor  yang  diduga  mempengaruhi  tingkat  kemiskinan pada 4 Kabupaten di Pulau Madura di Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur periode 2008 - 2017. Khusus untuk variabel Tingkat Pengangguran Terbuka (X 3 ) dan Partisipasi Angkatan Kerja (X 4 ) tahun 2016 tidak tersedia di BPS. Maka dalam penelitian  ini  dilakukan mean  substitution (Buuren,  2012),  untuk  menggantikan data  yang missing dengan rata – rata data variabel X 3 dan X 4 dari tahun 2008 – 2015.
2. Menentukan variabel – variabel dalam penelitian ini.
3. Melakukan analisis deskriptif terkait variabel penelitian.
4. Melakukan  pengujian  regresi  data  panel  dengan  menggunakan  Uji Chow ,  Uji Hausman, dan Uji Breusch-Pagan.
5. Mengestimasi parameter model regresi data panel yang terpilih.
6. Melakukan Uji asumsi model regresi data panel.
a. Uji normalitas
b. Uji multikolinearitas
c. Uji heteroskedastisitas
d. Uji autokorelasi
7. Menarik  kesimpulan  dari  model  regresi  data  panel  untuk  faktor  –  faktor  yang berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Pulau Madura berdasarkan hasil yang diperoleh dari analisis regresi data panel

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  untuk  mendapatkan  faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  kemiskinan  di  pulau Madura  diawali  dengan  melakukan  analisis  deskriptif,  pengujian  regresi  data  panel  yaitu
dengan uji chow, uji hausman, uji breushch-pagan, pemodelan dengan efek cross section dan time series, serta pengujian asumsi IIDN. Berikut adalah Hasil analisis statistika deskriptif yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Statistika Deskriptif Data Tingkat Kemiskinan di Madura
Kemiskinan AHH RLS TPT PAK Mean 24.1 66.98 4.73 3.32  72.79 Median 23.39 67.42 4.95 2.54  73.65 Minimum 16 61.69 3.14 1.01  65.86 Maximum 34.53 70.71 6.25 7.26  78.76 Std. Dev 4.68 2.72 0.83 1.66 3.41
Hasil  statistik  deskriptif    ditinjau  dari  nilai  standar  deviasi,  variabel  Tingkat  Kemiskinan mempunyai nilai standar deviasi terbesar yaitu 4.68 dibandingkan dengan variabel yang lain. Standar deviasi merupakan cerminan dari rata – rata penyimpangan data dari mean

## 4.1. Pengujian Regresi Data Panel
a. Uji Chow
Langkah  pertama  untuk  menentukan  model  terbaik  regresi  data  panel  yaitu  dengan melakukan uji chow. Uji chow digunaka untuk memilih model antara Common Effect Model dan Fixed Effect Model. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Uji Chow F hitung P-value 27.3149 5.931e-09
Dari hasil pengujian pada Tabel 2 terlihat nilai F hitung sebesar 27.3149, dengan df 1 (3) dan df 2 (32) diperoleh nilai F tabel sebesar 2.20, artinya model yang terpilih adalah Fixed Effect Model.
b. Uji Hausman
Uji Hausman digunakan untuk memilih antara Fixed Effect Model atau Random Effect Model yang sebaiknya dipakai. Berikut adalah hipotesis yang digunakan dalam pengujian ini. Apabila nilai p-value < α (5%) maka tolak H 0 sehingga model yang terpilih adalah Fixed Effect Model.
Tabel 3. Hasil Uji Hausman Chi-square P-value Hausman Test 33.7704 8.305e-7
Berdasarkan  hasil  uji  hausman  pada  Tabel  3  diperoleh  nilai chi-square sebesar  33.7704, dengan α (0.05) nilai X 2 Tabel = 9.48773. maka X 2 hitung > X 2 Tabel artinya H 0 ditolak. Maka dapat disimpulkan bahwa model terbaik yang dipilih menggunakan uji hausman yaitu Fixed Effect Model.
c. Uji Breusch-Pagan
Uji Breusch-Pagan digunakan untuk memilih antara Common Effect Model atau Random Effect Model yang sebaiknya dipakai. Berikut adalah hasil uji breusch-pagan pada Tabel 4
Tabel 4. Hasil Uji Breusch-Pagan
LM P-value 11.55 0.003105
Tabel  4  diperoleh  nilai lagrange  multiplier sebesar  11.55,  dengan  α  (5%)  nilai X 2 Tabel = 3.84146. maka > X 2 Tabel artinya H 0 ditolak. Maka dapat disimpulkan bahwa model terbaik yang dipilih menggunakan uji hausman yaitu Random Effect Model.

## 4.2. Model Regresi Data Panel
a. Efek Cross Section
Pada model efek cross section , yang diperhitungkan adalah pengaruh unit – unit cross section atau cross section yaitu 4 Kabupaten di Pulau Madura terhadap Tingkat Kemiskinan dengan melibatkan 4 variabel dummy yang mewakili 4 Kabupaten tersebut. Hasil pengujian Regresi Data Panel untuk model efek cross section dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 Estimasi Koefisien Model Efek Cross section
Variabel  Estimasi Variabel  Estimasi X 1 – 1.24026 D 1 85.466 X 2 – 0.31349 D 2 77.332 X 3 0.54124 D 3 86.239 X 4 0.32463 D 4 83.922
Tabel  5  diatas,  model  regresi  data  panel  untuk Fixed  Effect  Model ( cross section)  dapat diduga dengan persamaan sebagai berikut.
𝑌̂ = 85.466𝐷 1 + 77.332𝐷 2 + 86.239𝐷 3 + 83.922𝐷 4 − 1.24026𝑋 1 − 0.31349𝑋 2 + 0.54124𝑋 3 + 0.32463𝑋 4

## b. Efek Time Series
Pada model efek time series , yang diperhitungkan adalah pengaruh unit – unit time series dalam hal ini pengaruh rentang time series dari 2008 – 2017 terhadap Tingkat Kemiskinan dengan  melibatkan  10  variabel dummy yang  mewakili  unit time  series Hasil  pengujian Regresi Data Panel untuk model efek time series dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 6 Estimasi Koefisien Model Efek Time series Variabel Estimasi Variabel  Estimasi  Variabel  Estimasi X 1 – 0.13031 P 1 109.958 P 6 102.639 X 2 – 2.65443 P 2 107.176 P 7 100.972 X 3 – 0.71667 P 3 103.162 P 8 98.274 X 4 – 0.75585 P 4 103.723 P 9 100.469 P 5 103.181 P 10 98.298
Tabel 6 diatas, model regresi data panel untuk Fixed Effect Model ( time series ) dapat diduga dengan persamaan sebagai berikut.
𝑌̂ = 109.958 𝑃 1 + 107.176 𝑃 2 + 103.162 𝑃 3 + 103.723 𝑃 4 + 103.181 𝑃 5 + 102.639 𝑃 6 + 100.972 𝑃 7 + 98.274 𝑃 8 + 100.469 𝑃 9 + 98.298 𝑃 10 − 0.13031𝑋 1 − 2.65443 𝑋 2 − 0.71667𝑋 3 − 0.75585 𝑋 4
(8)
(9)

## 4.3. Pengujian Regresi Data Panel
Pengujian ini dilakukan dengan uji F atau serentak dan uji individu atau uji t pada data tingkat kemiskinan di pulau Madura.

## a. Uji  F
Berdasarkan  hasil  pengujian  serentak  pada  Tabel  7,  diperoleh  nilai  F hitung sebesar 40.1339, dengan α (5%), k = 4 dan n = 40 maka nilai F tabel adalah 2.60. Dengan hasil yang sudh  diketahui,  terlihat  bahwa  F hitung >  F tabel ,  maka  tidak  ada  alasan  untuk  menolak  H 0 . Artinya  variabel  Angka  Harapan  Hidup,  Rata  Lama  Sekolah,  Tingkat  Pengangguran Terbuka  dan  Partisipasi  Angkatan  Kerja  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  Tingkat Kemiskinan baik dari efek cross section maupun time series.
Tabel 7. Hasil Uji F Model Efek Cross Section dan Time Series
Model F P-Value Efek Cross Section 40,1339 4,8617e-12 Efek Time Series 17,7426 3,8915e-07

## b. Uji T
Berdasarkan  Tabel  8  terkait  hasil  pengujian  parsial  pada Fixed  Effect  Model pada variabel Angka Harapan Hidup (X 1 ), Rata Lama Sekolaah (X 2 ), dan Partisipasi Angkatan Kerja (X 4 ) diperoleh t hitung dan p-value kurang dari α (5%). Artinya ketiga variabel tersebut berpengaruh  signifikan  terhadap  Tingkat  Kemiskinan.  Sedangkan  variabel  Tingkat Pengangguran Terbuka (X 3 ) diperoleh t hitung sebesar –  1.7556 dan p-value 0.090939 lebih dari α (5%). Variabel Tingkat Pengangguran Terbuka tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Tingkat Kemiskinan.
Tabel 8. Hasil Uji t dengan efek cross section dan Time Series Efek Cross Section Efek Time Series Variabel t P-Value Variabel t P-Value X 1 – 11.9007 2.73E-13 X 1 – 0.5228  0.605564 X 2 – 0.6689 0.50838 X 2 – 5.9178  3.04E-06 X 3 1.5874 0.12226 X 3 – 1.7556  0.090939 X 4 2.6111 0.01362 X 4 – 3.5274  0.001582
Pada  pengujian  asumsi  untuk  model  regresi  data  panel  diperoleh  hasil  memenuhi  asumsi IIND. Sedangkan pada perbandingan nilai koefisien deterrminasi dari kedua efek diperoleh hasil  bahwa  koefisien  determinasi  untuk  model  dengan  efek  cross  section  lebih  baik dibandingkan dengan model efek time series yaitu 83,38% dan 73,19%.

## 4.4. Interpretasi Model
Dalam Fixed Effect Model terdapat dua model efek yaitu efek cross section dan efek time  series. Dari  dua  pendekatan  tersebut  dipilih  nilai R 2 yang  tertinggi  untuk  dijadikan model terbaik. Dalam penelitian ini, model terbaik yang dipilih untuk menjelaskan pengaruh variabel  Angka  Harapan  Hidup  (X 1 ),  Rata  Lama  Sekolah  (X 2 ),  Tingkat  Pengangguran Terbuka (X 3 ) dan Partisipasi Angkatan Kerja (X 4 ) terhadap tingkat kemiskinan adalah Fixed Effect  Model dengan  efek cross  section, model  regresi  efek cross  section dengan  4 Kabupaten seperti pada persamaan (8).
Pada  Tabel  5  terkait Fixed  Effect  Model diketahui  bahwa  variabel  yang  berpengaruh signifikan adalah Angka Harapan Hidup (X 1 ), Partisipasi Angkatan Kerja (X 4 ) dan 4 variabel dummy  cross  section (Bangkalan,  Pamekasan,  Sampang,  dan  Sumenep)  terhadap  Tingkat Kemiskinan dengan nilai R 2 sebesar 0.8338. Yang berarti variabel Angka Harapan Hidup (X 1 ),  Partisipasi  Angkatan  Kerja  (X 4 )  dan  4  variabel dummy  cross  section (Bangkalan, Pamekasan,  Sampang,  dan  Sumenep)  mampu  menjelaskan  variabel  Tingkat  Kemiskinan sebesar 83.38%.
Model  yang  terpilih,  terlihat  nilai  intersep  tertinggi  berada  pada  Sampang  (D 3 ), Bangkalan (D 1 ) dan Sumenep (D 4 ). Yang berarti Tingkat Kemiskinan pada ketiga Kabupaten di Pulau Madura ini memiliki rata – rata tertinggi. Dapat dilihat pada Lampiran A, bahwa Kabupaten Sampang merupakan Kabupaten dengan Tingkat Kemiskinan tertinggi di Pulau Madura. Dari kurun waktu selama 10 tahun (2008 – 2017) Kabupaten Sampang menenmpati urutan  pertama  terkait  Tingkat  Kemiskinan  tertinggi  di  Pulau  Madura.  Sedangkan  untuk Bangkalan dan Sumenep berada pada urutan kedua/ketiga dari tahun 2008 samapai tahun 2017.  Nilai  intersep  terendah  terlihat  berada  pada  Pamekasan  (D 2 )  dengan  nilai  intersep sebesar  77.332.  Artinya,  Kabupten  Pamekasan  merupakan  Kabupaten  dengan  Tingkat Kemiskinan terendah di Pulau Madura dari tahun 2008 sampai tahun 2010.
Model  yang  terpilih,  variabel  Angka  Harapan  Hidup  memiliki  korelasi  negatif  dan berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  Tingkat  Kemiskinan.  Setiap  kenaikan  Angka Harapan  Hidup  sebesar  1%  mampu  menurunkan  Tingkat  Kemiskinan  sebesar  1.24026% dengan asumsi bebas variabel lainnya bernilai konstan.
Variabel Partisipasi Angkatan Kerja memiliki korelasi positif dan berpengaruh secara signifikan  terhadap  Tingkat  Kemiskinan.  Setiap  kenaikan  1%  mampu  meningkatkan 0.32463%  Tingkat  Kemiskinan.  Karena  semakin  tinggi  Partisipasi  Angkatan  Kerja  dapat memicu bertambahnya pengangguran dengan kata lain Tingkat Kemiskinan akan  semakin tinggi

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan dari hasil analisa sebagai berikut.
1. Tingkat Kemiskinan (Y) di Pulau Madura dalam kurun waktu 10 tahun (2008 – 2017) mengalami  penurunan.  Tingkat  Kemiskinan  pada  tahun  2008  adalah  Tingkat Kemiskinan  tertinggi  dengan  rata  –  rata  sebesar  30.75  dan  pada  tahun  2017  Tingkat Kemiskinan terendah dengan rata – rata sebesar 20.13. Wilayah yang dari tahun – tahun tersebut  berada  pada  Tingkat  Kemiskinan  tertinggi  adalah  Kabupaten  Sampang, sedangkan  untuk  wilayah  yang  memiliki  Tingkat  Kemiskinan  terendah  adalah Kabupaten Pamekasan.
2. Pemilihan  model  terbaik  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  model  terbaik  yaitu  model Fixed  Effect  Model efek cross  section dengan R 2 sebesar  83.38%.  Model  efek cross section dengan 4 Kabupaten seperti yang tertulis pada persamaan 9. Dari model terpilih dapat  dilihat  terdapat  beberapa  variabel  independen  yang  signifikan  yaitu  Angka Harapan  Hidup  (X 1 ),  Partisipasi  Angkatan  Kerja  (X 4 )  dan  variabel dummy dari  efek cross section .

## DAFTAR PUSTAKA
Anisa, Ilyas, N., Hadijah, (2012), Analisis Data Panel Model Acak pada Data Kemiskinan di  Provinsi  Sulawesi  Selatan, Jurnal  Matematika,  Statistika,  dan  Komputasi,  Vol.  8 No. 2, Universitas Hasanuddin, Makassar.
Baltagi,  Bani  H,  2005, Econometric  Analysis  of  Panel  Data  3rd  Ed, West  Sussex:  John
Wiley and Sons Ltd.
Badan  Pusat  Statistik,  2011, Profil  Pendidikan  Sulawesi  Selatan  Tahun  2011 ,  Makassar: Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Selatan.
Badan Pusat Statistik, 2015, Perhitungan dan Analisis Kemiskinan Makro Indonesia Tahun 2015 , Jakarta: Badan Pusat Statistik. Badan Pusat Statistik, 2017, Indikator Kesejahteraan Rakyat Provinsi Jawa Timur Tahun 2016 , Surabaya: Badan Pusat Statistik  Provinsi Jawa Timur. Chambers, Robert, 1983, Rural Development, Putting The Last First. London: Longman. Ismi R,, (2018), Analisis Regresi Data Panel Pada Faktor  – Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat  Kemiskinan  Provinsi  Sulawesi  Selatan  Tahun  2011  –  2015  [Skripsi], Makassar :  Program  Sarjana  Jurusan  Matematika  Fakultas  Sains  dan  Teknologi, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar,
Gujarati, Damodar, 2003, Basic Econometrics 4 th Edition, New York: McGraw – Hill.