## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 3, No 3, Februari 2022, Hal 521 − 530 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v3i3.1174

## Efek Komposisi Sektoral Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Kemiskinan di Riau
Dahlan Tampubolon * , Cut Endang Kurniasih
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Ekomomi Pembangunan, Universitas Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* dahlan.tampubolon@lecturer.unri.ac.id, 2 cutendang@lecturer.unri.ac.id Email Penulis Korespondensi: dahlan.tampubolon@lecturer.unri.ac.id Submitted: 15/01/2022 ; Accepted: 19/02/2022 ; Published: 25/02/2022
Abstrak −Studi  tentang  pertumbuhan  ekonomi  dan  kemiskinan  adalah  salah  satu  tema  penelitian  utama  ekonomi  sosial  dan pembangunan saat ini. Studi ini menganalisis efek komposisi pertumbuhan total dan sektoral yang berbeda terhadap kemiskinan. Penelitian dilakukan di Provinsi Riau, meliputi 12 wilayah dengan data time series antara tahun 2017-2020 sebagai data panel. Analisis  pengaruh  pertumbuhan  ekonomi  sektoral  terhadap  kemiskinan  menggunakan  model  Ravallion  dan  Datt  (1996)  dan Christiaensen  et  al.  (2011).  Semua  estimasi  regresi  menggunakan  estimator  efek  tetap  dan  efek  acak.  Hasil  estimasi mengungkapkan bahwa produktivitas tenaga kerja dan perluasan angkatan kerja mengurangi kemiskinan di Riau masing-masing sebesar  3.82%  dan  2.85%  pada  sektor  pertanian  sedangkan  0.10%  dan  1.97%  pada  sektor  bukan  pertanian.  Sektor  pertanian cenderung memiliki pengaruh yang lebih tinggi untuk produktivitas tenaga kerja dan perluasan angkatan kerja daripada sektor non- pertanian.  Pada  akhirnya,  berdasarkan  temuan  penelitian  ini  menawarkan  beberapa  kebijakan  untuk  pengentasan  kemiskinan: mendorong pertumbuhan sektor pertanian lebih tinggi dan sektor-sektor lainnya yang berkaitan erat dengan sektor pertanian dan bercirikan potensi pro-poor yang tinggi, dalam hal ini sektor perdagangan, industri pengolahan hasil pertanian dan jasa transportasi. Di samping itu juga, perlu penciptaan lapangan kerja yang lebih baik guna tersedia kesempatan kerja pada sektor formal mengingat sektor informal seringkali menjadi sektor transisi bagi tenaga kerja sektor pertanian yang tidak terampil dan semi terampil, pada akhirnya meningkatkan standar hidup rakyat dan mengurangi kemiskinan.
Kata Kunci: Komposisi Pertumbuhan; Tenaga Kerja; Produktivitas; Kemiskinan
Abstract −The  study  of  economic  growth  and  poverty  is  one  of  the  main  research  themes  of  today’s  social  economics  and development.  This  study  analyzes  the  decomposition  of  different  total  and  sectoral  growth  effects  on  poverty.  The  study  was conducted in Riau Province, covering 12 regions with time-series data between 2017-2020 as panel data. Analysis of the effect of sectoral economic growth on poverty using the models of Ravallion and Datt (1996) and Christiaensen et al. (2011). All regression estimates use fixed effect and random effects estimators. The estimation results revealed that labor productivity and expansion of labor force reduce poverty in Riau by 3.82% and 2.85% in the agricultural sector, respectively, while 0.10% and 1.97% in the non- agricultural sector. Agricultural sector are likely to have higher effect of labor productivity and labor force expansion than the non- agricultural sector. Eventually, based on research findings, this study offers some policy for alleviating poverty: encourage higher growth in the agricultural sector and other sectors that are closely related to the agricultural sector and characterized by high pro- poor potential, in this case the trade sector, agricultural product processing industry and transportation services. In addition, it is necessary to create better job opportunities in order to provide employment opportunities in the formal sector considering that the informal sector is often a transitional sector for unskilled and semi-skilled agricultural sector labor, which in turn increase the living standard of people and reduce poverty.
Keywords : Composition of Growth; Labor; Poverty; Productivity

## 1. PENDAHULUAN
Hubungan antara pertumbuhan ekonomi dan kemiskinan merupakan salah satu tema penelitian utama sosial ekonomi dan  pembangunan  saat  ini.  Sebagian  besar  penelitian  mendapati  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  total  mengurangi kemiskinan total. Sedangkan pembuat kebijakan memerlukan hasil yang lebih rinci dalam membuat keputusan tentang alokasi sumber daya. Oleh karena itu, pemahaman peran pertumbuhan ekonomi dalam mengurangi kemiskinan sangat penting  untuk  mendorong  pembangunan  ekonomi  inklusif  dan  berkelanjutan.  Meskipun  banyak  kajian  tentang kontribusi pertumbuhan terhadap pengurangan kemiskinan, temanya masih beragam mengikut hubungan antar ruang dan waktu.
Peran  pertumbuhan  ekonomi  dalam  pengurangan  kemiskinan  dibuktikan  oleh  Odhiambo  (2009)  di  Afrika Selatan;  Ebunoluwa  &  Yusuf  (2018) di  Nigeria;  Garza-Rodriguez  (2018) di  Meksiko; dan  terbaru  Nguyen, Le, & Nguyen (2020) di Vietnam menunjukkan adanya pengaruh negatif dari pertumbuhan ekonomi terhadap kemiskinan. Sementara itu, Hang & Hoi (2012) dan Nindi & Odhiambo (2011) memperoleh hasil sebaliknya, yakni pertumbuhan ekonomi berpengaruh positif terhadap kemiskinan. Dalam konteks Indonesia, sejumlah penelitian menggunakan data agregat  maupun  provinsi.  Jonaidi  (2012)  menemukan  kausalitas  antara  pertumbuhan  ekonomi  dan  kemiskinan, dimana pertumbuhan ekonomi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kemiskinan. Ternyata dalam penelitian lainnya menunjukkan bahwa kemiskinan tidak dipengaruhi oleh  pertumbuhan seperti Efendi, Indartono, & Sukidjo (2019), Sastraningsih, Rosyadi, & Prakoso (2020), Mardiana et al. (2022) dan sebagainya.
Literatur  lainnya  mengamati  seberapa  kuat  pengaruh  pertumbuhan  terhadap  kemiskinan  melalui  elastisitas. Besley  &  Burgess  (2003)  dan  Kalwij  &  Verschoor  (2007)  berpendapat  bahwa  elastisitas  pertumbuhan  dari pengurangan  kemiskinan  bervariasi  tergantung  ukuran  kemiskinan  yang  digunakan.  Sebagai  contoh,  Bourguignon (2003)  menunjukkan  elastisitas  pertumbuhan  kemiskinan  berhubungan  langsung  dengan  rasio  garis  kemiskinan terhadap pendapatan rata-rata. Hasil penelitian Balisacan, Pernia, & Asra (2002) ditemukan kesejahteraan masyarakat

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 3, No 3, Februari 2022, Hal 521 − 530 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v3i3.1174
miskin  di  Indonesia  merespon  cukup  kuat  terhadap  pertumbuhan  pendapatan.  Temuan  lainnya  adalah  ada kecenderungan  meningkatnya  respon  kemiskinan  terhadap  pertumbuhan  dengan  perubahan  pendapatan  per  kapita (Christiaensen, Demery, & Kuhl, 2011; Fosu, 2009; Kalwij & Verschoor, 2007). Sedangkan Lenagala & Ram (2010) justru menemukan adanya penurunan elastisitas pertumbuhan terhadap kemiskinan negara-negara di dunia selama era globalisasi  1990-an  dan  2000-an  dibandingkan  era  1980-an,  yang  mengindikasikan  bahwa  dampak  pertumbuhan ekonomi semakin melemah. Untuk elastisitas pertumbuhan di Indonesia bernilai negatif terhadap kemiskinan selama 1970-2018, kecuali pada tahun 1997/98 akibat krisis keuangan Asia dan tahun 2006 akibat kenaikan harga minyak dunia (Hill, 2021).
Dalam  upaya  untuk  memastikan  jenis  pertumbuhan  yang  paling  efektif  dalam  mengurangi  kemiskinan  dan paling bermanfaat bagi masyarakat miskin, beberapa penelitian difokuskan pada komposisi pertumbuhan ekonomi. Studi  yang  meneliti  pengaruh  komposisi  sektoral  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  kemiskinan  umumnya  membagi ekonomi suatu negara menjadi dua sektor: pertanian dan bukan pertanian. Montalvo & Ravallion (2010) menyebutkan dua  alasan  mengapa  komposisi  sektoral  dan  atau  wilayah  dari  kegiatan  ekonomi  mempengaruhi  hubungan pertumbuhan-kemiskinan: (i) pertumbuhan ekonomi dapat terjadi di sektor atau wilayah yang tidak menguntungkan masyarakat  miskin;  dan  (ii)  komposisi  kegiatan  ekonomi  dapat  mempengaruhi  ketimpangan  pendapatan,  yang berimplikasi pada dampak pertumbuhan kemiskinan selanjutnya.
Ada banyak penelitian empiris yang menemukan bahwa pertumbuhan di sektor pertanian sangat efektif dalam mengurangi  kemiskinan,  bukan  hanya  melalui  pengaruh  langsungnya  (melalui  pendapatan  pertanian)  tetapi  juga melalui hubungan pertumbuhan ekonomi lainnya (Christiaensen et al., 2011; Dercon, 2009; Janvry & Sadoulet, 2010). Responsivitas kemiskinan terhadap pertumbuhan pertanian berkurang sejalan dengan pembangunan (Christiaensen et al.,  2011;  Ferreira,  Leite,  &  Ravallion,  2010).  Pertumbuhan  sektoral  mempengaruhi  kemiskinan  bergantung  pada karakteristik negara. Misalnya, pertumbuhan sektor pertanian efektif dalam pengurangan kemiskinan di Asia Selatan dan Afrika Sub-Sahara, pengurangan kemiskinan di Asia Timur didorong oleh pertumbuhan industri dan di Amerika Latin oleh pertumbuhan sektor jasa, sementara di Amerika Latin dan Karibia, peningkatan produktivitas pertanian tidak membuat kemiskinan pedesaan turun karena bersifat padat modal dan kesempatan kerja lebih sedikit (Hasan & Quibria, 2004).
Dimensi  pertanian  dan  bukan-pertanian  menjadi  tema  utama  dalam  kajian  pertumbuhan,  namun  tetap mempertimbangkan dimensi lain. Ravallion & Datt (1996) menguraikan pertumbuhan konsumsi rata-rata di pedesaan dan perkotaan. Mereka menemukan bahwa pertumbuhan konsumsi pedesaan menjadi pendorong utama pengurangan kemiskinan. Loayza & Raddatz (2010) melihat komposisi pertumbuhan dengan penggunaan buruh tidak terampil pada sektor pertanian, konstruksi dan manufaktur sangat penting untuk pengentasan kemiskinan. Suryahadi, Suryadarma, &  Sumarto  (2009)  membawa  dekomposisi  wilayah  ini  selangkah  lebih  maju  dengan  menguraikan  pertumbuhan pedesaan  dan  perkotaan  menurut  sektor  ekonomi.  Dengan  menggunakan  data  dari  Indonesia,  mereka  menemukan bahwa  kemiskinan  provinsi  sangat  responsif  terhadap  pertumbuhan  di  sektor  jasa  perkotaan  dan  pedesaan.  Hasil senada  juga  ditunjukkan  Suryahadi,  Hadiwidjaja,  &  Sumarto  (2012)  tentang  kemiskinan  Indonesia  sebelum  dan sesudah krisis keuangan Asia, Montalvo & Ravallion (2010) di Brazil, dan Ravallion & Datt (2002) di India.
Secara umum, ada pemikiran bahwa pengentasan kemiskinan muncul melalui pertumbuhan pendapatan rata- rata,  redistribusi  pendapatan atau  keduanya.  Meskipun pengurangan  kemiskinan  jangka panjang  selalu  melibatkan peningkatan pendapatan rata-rata dan redistribusi secara kontinu. Idealnya pengentasan kemiskinan harus berpihak pada  kaum  miskin.  Perlu  adanya  pengukuran  evolusi  kemiskinan  dan  komponennya,  terutama  dekomposisi perubahannya. Tujuan untuk menilai pentingnya faktor-faktor yang menjelaskan perubahannya, menguraikan faktor- faktor yang berkontribusi terhadap perubahan kemiskinan dan variasi efek di dalam dan antar sektor.
Dalam sepuluh tahun terakhir pertumbuhan PDRB Riau 2.24% dengan rata-rata kemiskinan pada 2020 sekitar 6.82%. Rata-rata penurunan jumlah penduduk miskin di Riau mencapai 1.59%. Data September 2020 menunjukkan jumlah penduduk miskin di pedesaan masih relatif besar mencapai 312 ribu orang, namun menurun dibanding tahun sebelumnya.  Kemiskinan  perkotaan  lebih  sedikit  hanya  178  ribu  orang  namun  meningkat  dibanding  tahun sebelumnya.  Berkaitan  dengan  data kemiskinan  di  atas,  struktur  ekonomi  menunjukkan adanya peningkatan  peran sektor  pertanian  di  dalam  pembentukan  PDRB.  Pada  tahun  2010  hanya  23.46%  menjadi  27.61%  pada  2020. Fenomena  ini  sejalan  dengan  penurunan  angka  kemiskinan  di  pedesaan  dengan  meningkatnya  kontribusi  sektor pertanian.  Menurut  laju  pertumbuhan  sektoral,  sebagian  sektor  bukan  pertanian  memiliki  pertumbuhan  tertinggi sebesar 15.93% tepatnya sektor jasa kesehatan dan kegiatan sosial, kemudian diikuti pengadaan listrik dan gas 14.57% dan informasi dan komunikasi 12.58%, sedangkan yang terendah terjadi pada sektor jasa perusahaan minus 24.56%, transportasi  minus  24.44%  dan  akomodasi  minus  22.10%  akibat  kegiatan  yang  dilakukan  pelaku  usaha  dan masyarakat umum (persewaan alat pesta dan sejenisnya) mengalami penurunan dalam mencegah penyebaran Covid- 19 (BPS Provinsi Riau, 2021).
Pengetahuan  tentang  bagaimana  kemiskinan  berubah  berdasarkan  karakteristik  sosio-ekonomi  seperti pekerjaan, sektor kegiatan, zona tempat tinggal dan wilayah sangat penting untuk kebijakan, tetapi sayangnya masih kurang  dieksplorasi  di  Riau.  Sangat  sedikit  yang  diketahui  tentang  kontribusi  pasti  dari  komponen  intra  dan  antar sektoral  terhadap  perubahan  kemiskinan  agregat  2017  –  2020.    Oleh  karena  itu,  faktor  penentu  perubahan  dalam kemiskinan perlu lebih dipertimbangkan oleh pengambil keputusan. Pengetahuan tersebut diperlukan untuk kebijakan publik. Terutama di era semakin menonjolnya pemberantasan kemiskinan dalam menu kebijakan.

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 3, No 3, Februari 2022, Hal 521 − 530 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v3i3.1174
Dasar  dilakukannya  penelitian  ini  mengikuti  literatur  sebelumnya  yang  menggunakan  model  pembangunan dua sektor oleh Lewis (1954) (Christiaensen et al., 2011; Diao & McMillan, 2018; Emran & Shilpi, 2018; Hang & Hoi,  2012;  Pham  &  Riedel,  2019).  Model  dua  sektor  memandang  perubahan  struktural  ekonomi  ditandai  dengan realokasi  tenaga  kerja  dari  sektor  pertanian  di  perdesaan  ke  sektor  manufaktur  dan  jasa  (modern)  di  perkotaan. Kekayaan suatu perekonomian dihasilkan oleh sektor industri, sedangkan sektor pertanian tidak dapat diinvestasikan karena  rendahnya  produktivitas.  Ia  menekankan  pentingnya  peran  sektor  industri  modern  dalam  meningkatkan pertumbuhan  ekonomi  serta  peningkatan  pendapatan  masyarakat  miskin  melalui  migrasi  desa-kota.  Karenanya, penelitian ini akan memberi kontribusi untuk menambah khazanah kajian kemiskinan dengan  menghubungkan dua komponen sektoral pertumbuhan ekonomi yang dianalisis dalam penelitian ini: pertanian dan bukan pertanian, serta mempertimbangkan  intensitas  tenaga  kerja  sektoral  sebagai  mekanisme  pola  pertumbuhan  yang  penting  untuk pengentasan  kemiskinan.  Tujuan  utama  dilakukan  kegiatan  ini  adalah  untuk  (1)  menganalisis  dekomposisi  efek pertumbuhan  total  dan  sektoral  terhadap  kemiskinan;  (2)  menganalisis  efek  spasial  terhadap  kemiskinan  total; (3) merumuskan kebijakan percepatan penurunan jumlah penduduk miskin menurut wilayah.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Lokasi Penelitian
Penelitian tentang efek komposisi sektoral pertumbuhan ekonomi terhadap kemiskinan di Provinsi Riau merangkumi 12 kabupaten dan kota yang ada di Riau dengan data runtut waktu dari tahun 2017 hingga tahun 2020 dan merupakan penggabungan data spasial dan time series menjadi data panel.

## 2.2 Jenis Data dan Metode Pengumpulan Data
Langkah pertama yang dilakukan dalam penyusunan kajian efek komposisi sektoral pertumbuhan ekonomi terhadap kemiskinan di Provinsi Riau adalah menentukan jenis data yang diperlukan yakni data sekunder.  Data lebih banyak dikumpulkan melalui teknik dokumenter, yaitu mengumpulkan dokumen-dokumen dari berbagai instansi yang terkait. Hal yang akan dikumpulkan meliputi: tingkat kemiskinan, PDRB sektoral dan jumlah tenaga kerja sektoral, jumlah penduduk dan data-data sosial ekonomi yang berkaitan dengan kemiskinan di Provinsi Riau.
Tabel 1. Jenis Data Sekunder Yang Dikumpulkan No Jenis Data Nama Data Sumber Data 1 Penduduk Riau Jumlah penduduk kabupaten dan kota se Riau 2017 - 2020  BPS Provinsi Riau
2 Kemiskinan
Kemiskinan kabupaten dan kota se Riau 2017 - 2020 BPS Provinsi Riau 3 Kegiatan ekonomi PDRB menurut sektor kabupaten dan kota se Riau 2017 – 2020 ADHB dan ADHK BPS Provinsi Riau 4 Tenaga kerja Tenaga kerja menurut sektor kabupaten dan kota se Riau 2017 – 2020 BPS Provinsi Riau 5 Produktivitas Produktivitas  tenaga  kerja  menurut  sektor  kabupaten  dan kota se Riau 2017 – 2020 BPS Provinsi Riau

## 2.3 Teknik Analisis
Bagian ini menguraikan alat analisis untuk menganalisis pengaruh komposisi sektoral pertumbuhan ekonomi terhadap kemiskinan. Sebelum melakukan estimasi tersebut. terlebih dahulu mengidentifikasi perubahan atau pergeseran suatu sektor dengan membandingkan perubahannya di daerah yang diinginkan dengan perubahan di daerah referensi yang relevan. Dari perhitungan ini akan diketahui perbedaan kondisi ekonomi regional dari tren tingkat nasional.
Analisis shift share adalah metode umum yang digunakan untuk mengukur berbagai dinamika ekonomi seperti perubahan  lapangan  kerja,  produktivitas  dan  sektor  ekonomi  ke  dalam  tiga  efek yaitu  pertumbuhan  nasional  (N ij ), pertumbuhan proporsional (M ij ) dan keunggulan kompetitif (C ij ). Formula shift share :
D ij = N ij + M ij + C ij ........................................................................................................................................................................................................... (1)
Efek  pertumbuhan  nasional  ditunjukkan  oleh  N ij .Nilai  positif  N ij berarti  sektor  i  di  kabupaten/kota  tumbuh akibat dari  perekonomian provinsi yang  meningkat lebih cepat, begitu sebaliknya. Efek pertumbuhan proporsional ditunjukkan oleh Mij. Nilai Mij bernilai positif berarti sektor i maju dan tumbuh lebih cepat dari rata-rata pertumbuhan ekonomi secara keseluruhan, begitu sebaliknya. Efek kompetitif ditunjukkan oleh Cij. Nilai Cij bernilai positif berarti terdapat daya saing yang tinggi pada sektor i, begitu sebaliknya. Berdasarkan pergeseran total yang ditunjukkan oleh Dij  mempunyai  nilai  positif  artinya  sektor  i  mengalami  peningkatan  yang  lebih  pesat  (progresif)  dibandingkan perekonomian provinsi secara keseluruhan.
Selain  itu, analisis bagaimana komposisi sektoral pertumbuhan ekonomi mempengaruhi kemiskinan dibangun atas  model  Ravallion  &  Datt  (1996)  dan  Christiaensen  et  al.  (2011)  dengan  beberapa  variabel  yang  dimodifikasi. Ukuran  kemiskinan  ditunjukkan  oleh P it sedangkan Y it merupakan  produk  domestik  regional  bruto  (PDRB)  untuk

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 3, No 3, Februari 2022, Hal 521 − 530 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v3i3.1174
wilayah i pada waktu t .  Persamaan (2) menjadi dasar model penelitian (Bourguignon, 2003; Klasen & Misselhorn, 2008):
.................................................................................................................... (2)
di mana Δ adalah perbedaan waktu yang terpisah, α i menggambarkan tren waktu spesifik per wilayah, β it mewakili parameter yang akan diestimasi, dan ε it adalah residual. Nilai β memungkinkan berbeda di setiap wilayah dan waktu. Pertama-tama peneliti menguraikan pertumbuhan PDRB per kapita menjadi komponen  yang terkait dengan pertumbuhan  di  sektor  pertanian  dan  pertumbuhan  di  sektor  bukan  pertanian.  PDRB  per  kapita  dapat  dituliskan sebagai Y = Y a + Y n dimana Y a dan Y n masing-masing mewakili nilai tambah per kapita pada sektor pertanian dan non pertanian. Perbedaan total PDRB per kapita selanjutnya dapat dituliskan sebagai berikut:
.......................................................................................................... (3)
di mana ψ a dan ψ n masing-masing menunjukkan bagian sektor pertanian dan bukan pertanian dalam PDRB. Dengan demikian, persamaan (3) menyatakan bahwa pertumbuhan PDRB per kapita sama dengan jumlah pertumbuhan nilai tambah per kapita tertimbang di setiap sektor.
Sebagaimana dibahas di atas, peneliti lebih tertarik pada sejauh mana dampak pengurangan kemiskinan dari pertumbuhan sektoral disebabkan oleh pertumbuhan produktivitas tenaga kerja atau perluasan lapangan kerja. Untuk tujuan ini, nilai tambah per kapita untuk sektor j ∈ {a, n} dapat dinyatakan sebagai Y j = y jωj di mana y j dan ω j masing- masing menunjukkan nilai tambah per pekerja dan ukuran angkatan kerja sektor (dalam istilah per kapita). Perbedaan total nilai tambah sektoral per kapita kemudian dapat dituliskan sebagai d ln Y j = d ln y j + d ln ω j , yang dapat kita substitusikan ke dalam Persamaan (2), sebagai berikut:

## ......................................................................... (4)
Menurut Persamaan (4), pertumbuhan PDRB per kapita dapat diuraikan menjadi komponen-komponen yang terkait  dengan:  (i)  pertumbuhan  produktivitas  pertanian; (ii)  perluasan  angkatan kerja  pertanian;  (iii) pertumbuhan produktivitas bukan pertanian; dan (iv) perluasan angkatan kerja bukan pertanian.
Semua regresi diestimasi menggunakan regresi data panel dengan penaksir efek tetap ( fixed effect atau FE) dan efek acak (random effect atau RE) pada kesalahan baku yang dikelompokkan menurut tingkat wilayah. Dengan uji Hausman, peneliti menguji hipotesis nol berkenaan kekonsistenan penaksir RE. Model FE lebih disukai, tetapi akan muncul  pendapat  bahwa  hilangnya  pengamatan  membiaskan  estimasi.  Untuk  memeriksa  masalah  ini,  peneliti memperkirakan  Persamaan  (5)  dan  (6)  melalui  OLS  menggunakan  sampel  penuh  wilayah  dan  sekali  lagi  setelah menetapkan wilayah dengan satu pengurai kemiskinan. Spesifikasi model yang akan dianalisis adalah sebagai berikut :
Untuk model pertanian : POV jt = b o + b 1 lnPROD_AGR jt + b 2 lnLAGR_POP jt + e it .......................................... (5)
Untuk model bukan pertanian : POV jt = b o + b 1 lnPROD_NONAGR jt + b 2 lnLNONAGR_POP jt + e it ..................  (6)
Dimana,
POV it : Kemiskinan (%) PROD_AGR it
: Produktivitas tenaga kerja pertanian daerah j tahun t
PROD_NONAGR it
: Produktivitas tenaga kerja bukan pertanian daerah j tahun t
AGR_POP it : Perluasan lapangan kerja pertanian dari rasio tenaga kerja pertanian terhadap populasi daerah j tahun t NONAGR_POP it : Perluasan lapangan kerja bukan pertanian dari rasio tenaga kerja bukan pertanian terhadap populasi daerah j tahun t b o
: Intersep
b 1, b 2 : Koefisien regresi e it
: Error term

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Identifikasi Komposisi Sektoral Pertumbuhan Wilayah Provinsi Riau
Pertumbuhan  ekonomi  Riau  dapat  tumbuh  dan  berkembang  karena  ditopang  oleh  sektor  ekonomi  daerah  tersebut maupun  dipengaruhi  oleh  daerah  di  atasnya.  Hasil  efek  komposisi  pertumbuhan  ekonomi  Riau  pada  tahun  2017 sebagai tahun awal dan tahun 2020 sebagai tahun akhir pengamatan disajikan pada Tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2. Hasil Dekomposisi Sektor Ekonomi pada 12 Kabupaten/Kota di Provinsi Riau
Wilayah Dekomposisi Sektor Ekonomi 1 2 3 4,5 6 7 8 9 10 11,12,13
14 15 16 17 N ij 1408 -177 772 4 123 -12 -21 -7 25 27 2 16 12 -8

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Wilayah Dekomposisi Sektor Ekonomi 1 2 3 4,5 6 7 8 9 10 11,12,13 14 15 16 17 Kuantan Singingi M ij 985 -217 506 3 64 -43 -25 -9 22 16 -20 12 11 -12 C ij -83 120 61 -3 -4
3 21 7 -8 -5
5 -4 -4 -1 D ij 2310 -275 1339 4 182 -52 -24 -9 39 38 -14 24 20 -21 Indragiri Hulu N ij 1090 -443 1025 8 295 -43 -65 -36 60 59 2 28 19 -17 M ij 762 -544 672 7 153 -151 -78 -45 52 35 -18 20 17 -25 C ij -22 324 -183 -5 -141 61 23 6 -9 -14 0 -3 -3 7 D ij 1831 -662 1514 10 307 -132 -120 -74 104 81 -17 45 32 -35 Indragiri Hilir N ij 2590 -61 1332 7 177 -92 -92 -32 79 57 2 28 19 -15 M ij 1811 -75 873 6 92 -324 -110 -39 68 34 -28 20 17 -23 C ij -697 188 -235 -5 -59
253 28 8 -21 -5 -13 -3 -2 0 D ij 3704 52 1969 9 209
-163 -174 -63 126 86
-40 46 34 -38 Pelalawan N ij 1593 -113 1944 3 61 -14 -15 -8 54 37 1 14 15
-8 M ij 1114 -138 1274 3 32 -48 -18 -10 47 22 -14
10 13 -11 C ij -283 97 -117 -1 -24 -6 10 3 -18 -11 -95 -6 -6 1 D ij 2423 -154 3101 5 68 -67
-23 -16 83 49
-107 18 23 -18 Siak N ij 1568 -2386 2566 2 187 -17 -13 -4 43 43 2 36 38
-25 M ij 1096 -2927 1682 2 97 -59 -15 -4 37 26 -19 26 33
-37 C ij -139 -528 -39 -1 -29
13 10 3 -9 -6 -5 -7 -9 -10 D ij 2525 -5841 4209 2 255 -62 -18 -6 71 63
-23 55 62 -72 Kampar N ij 1962 -2330 1661 8 272
-24 -33 -7 63 70 3 34 30
-13 M ij 1372 -2859 1089 7 141
-87 -39 -8 54 42 -30 24 27
-19 C ij 608 138 89 -3 -101 -46 34 4 -28 4 2 8 -6 3 D ij 3942 -5052 2838 12 312
-157 -38 -11 90 117
-26 66 52 -29 Rokan Hulu N ij 1627 -177 736 5 58 -18 -26 -10 75 37 2 12 15
-9 M ij 1137 -217 483 4 30 -63 -30 -13 65 22 -27 9 13 -13 C ij -78 138 140 -2
2 -1 26 3 -17 -7 -14 -2 -4 3 D ij 2686 -256 1359 7 90 -83 -30 -19 123 52
-39 19 23 -20 Bengkalis N ij 1091 -8708 1528 8 183 -71 -48 -30 101 47 3 29 22
-16 M ij 763 -10685 1002 7 95
-252 -58 -37 87 28 -30 21 20
-24 C ij 350 184 -33 -5
26 -13 0 6 -10 0 16 7 -6 7 D ij 2203 -19209 2497 10 304 -336 -106 -62 179 75
-11 57 36 -33 Rokan Hilir N ij 2131 -2976 1132 4 47 -36 -15 -14 42 33 1 18 12
-8 M ij 1490 -3651 742 3 25
-126 -18 -18 36 20 -14 13 10
-12 C ij -533 29 -115 -3 -12 28 9 6 -30 -8 -7 -3 -6 -1 D ij 3088 -6597 1759 5 60
-133 -24 -26 48 45
-19 27 17 -21 Kep Meranti N ij 611 -274 412 1 40 -15 -60 -4 23 9 1 3 3 -3
M ij 428 -337 270 1 21 -53 -71 -5 20 5 -10
2 2 -4 C ij -149 346 -103 -1 25
47 -54 4 -6 -2
1 -1 -2 3 D ij 890 -265 580 2 86 -22 -186 -5 37 13
-7 4 4 -4 Pekanbaru N ij 131 -2 1699 41 1531 -289 -342 -178 567 411
7 87 110
-62 M ij 92
-2 1114 35 794 -1023 -407 -222 491 246 -85 62 97
-92 C ij -10 2 -224 14
317
89 22 -20 330 35
48 4 80 2 D ij 212 -3 2589 90 2642 -1224 -727 -421 1388 692 -30 153 286 -151 Dumai N ij 160 -14 1485 6 193 -63 -138 -27 81 37 1 14 12
-10 M ij 112 -17 973 5 100 -224 -165 -34 70 22 -16 10 11
-14 C ij -51 12 879 23 -110 -174 -47 8 -17 -11 0 -3 0 3 D ij 221 -20 3337 34 183 -460 -350 -53 135 48
-14 21 23 -21
Keterangan : N ij = National Share; M ij = Proportional Shift; C ij = Competitive Effect; D ij = Net Shift; warna merah mempunyai nilai yang positif ≥0. 1.  Pertanian,  Kehutanan,  dan  Perikanan  2.  Pertambangan  dan  Penggalian  3.  Industri  Pengolahan  4.  Pengadaan  Listrik  dan  Gas  5.  Pengadaan  Air, Pengelolaan  Sampah,  Limbah,  dan  Daur  Ulang  6.  Bangunan  7.  Perdagangan  Besar  dan  Eceran;  Reparasi  dan  Perawatan  Mobil  dan  Sepeda  Motor  8. Transportasi  dan  Pergudangan  9.  Penyediaan  Akomodasi  Makan  dan  Minum  10.  Informasi  dan  Komunikasi  11.  Jasa  Keuangan  dan  Asuransi  12.  Jasa Persewaan Bangunan 13.  Jasa Perusahaan  14. Administrasi  Pemerintahan, Pertanahan, dan Jaminan Sosial 15. Jasa Pendidikan 16. Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 17. Jasa Lainnya
Sumber : Hasil Penelitian, diolah (2022).
Efek  yang pertama yaitu  pertumbuhan nasional  (N ij ) menjelaskan bahwa pertumbuhan sektoral yang ada di kabupaten/kota  dipengaruhi  oleh  pertumbuhan  tingkat  di  provinsi  secara  positif  maupun  negatif.  Pada  Tabel  2 menunjukkan  bahwa  semua  kabupaten/kota  di  Riau  memiliki  nilai  pertumbuhan  nasional  yang  positif  pada  sektor pertanian. Ini artinya, ketika pertumbuhan ekonomi di tingkat provinsi meningkat, maka akan memberikan efek positif juga  bagi  pertumbuhan  sektoral  di  kabupaten/kota.  Dalam  penelitian  sebelumnya  Rachmawati  et  al.  (2020), menyebutkan hal tersebut bisa terjadi karena dipengaruhi langsung oleh intervensi dari pemerintah provinsi/nasional. Sehubungan hasil tersebut, maka kebijakan yang dilakukan pemerintah baik program peningkatan produksi maupun pendapatan  tercermin  nilai  tukar  petani,  dinilai  sudah  cukup  membantu  meningkatkan  perkembangan  pertanian  di seluruh Riau. Hasil estimasi pada Tabel 2 memperlihatkan juga ada 5 (lima) sektor ekonomi bukan pertanian yang mempunyai  nilai  pertumbuhan  nasional  negatif  antara  lain  sektor  pertambangan  dan  penggalian;  perdagangan, transportasi,  akomodasi  dan  jasa  lainnya.  Artinya  pertumbuhan  ekonomi  di  provinsi  belum  nyata  meningkatkan pertumbuhan  PDRB  kabupaten/kota  di  Riau,  diduga  karena  kurang  optimalnya  kebijakan  dari  provinsi  ketika diterapkan di level bawahnya (kabupaten/kota).
Pada  tabel  yang  sama  mengenai  hasil  dekomposisi  sektor  ekonomi  memperlihatkan  sebagian  besar  efek pergeseran proportional (M ij ) memiliki nilai yang positif di semua daerah, yang mencerminkan bahwa pertumbuhan sektor-sektor di tingkat provinsi dapat memberikan efek pertumbuhan yang cepat terhadap sektor yang sama di tingkat kabupaten/kota.  Efek  positif  ini  terjadi  pada  sektor  pertanian  dan  beberapa  sektor  bukan  pertanian,  yaitu  industri pengolahan, listrik dan gas, konstruksi, informasi dan komunikasi, jasa keuangan, real estate, jasa perusahaan, jasa pendidikan dan jasa kesehatan, sehingga  pertumbuhan sektor tersebut relatif cepat. Seperti diketahui bahwa sektor pertanian dan industri pengolahan menjadi kontributor terbesar dalam  menggerakkan perekonomian Riau, berturut- turut sebesar 26,83% dan 28,27% untuk tahun 2020. Sektor informasi dan komunikasi, jasa keuangan, jasa pendidikan dan jasa kesehatan tumbuh positif di tengah wabah Covid-19.

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 3, No 3, Februari 2022, Hal 521 − 530 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v3i3.1174
Sementara itu, pada sektor-sektor lainnya, pengaruh pertumbuhan masing-masing kabupaten/kota mengalami perbedaan pertumbuhan dengan tingkat pertumbuhan di provinsi. Hal tersebut terlihat pada sektor pertambangan dan penggalian,  perdagangan,  transportasi,  akomodasi,  administrasi,  dan  jasa  lainnya.  Sektor-sektor  tersebut  memiliki pertumbuhan  negatif  terhadap  pertumbuhan  PDRB  Riau,  yang  artinya  laju  pertumbuhan  sektor  di  tingkat kabupaten/kota mengalami kontraksi dalam perekonomian Riau. Beberapa faktor penyebab melambatnya sektor ini karena produksi sektor pertambangan terus berkurang dan tidak dapat diperbaharukan (unrenewable) . Dari segi harga pun sangat rentan terpengaruh oleh pergerakan pasar internasional, ditambah dengan kondisi Covid-19 berimbas pada pembatasan  kegiatan  dan  berkurangnya  tenaga  kerja  sektor  perdagangan,  transportasi  dan  akomodasi.  Kondisi  ini dibuktikan oleh penelitian  Kurniasih & Tampubolon (2021) yang terbaru di Kabupaten Kampar menemukan adanya pertumbuhan  tenaga  kerja  yang  lambat  di  beberapa  sektor  tersebut,  dimana  yang  paling  parah  penurunan  pekerja terjadi di sektor akomodasi akibat berkurangnya jumlah kunjungan wisatawan.
Terakhir efek keunggulan kompetitif (C ij ) menggambarkan daya saing sektor di daerah tertentu dibandingkan dengan sektor yang sama di daerah lain. Dapat dilihat bahwa sektor pertanian justru memiliki nilai negatif di hampir seluruh kabupaten/kota, kecuali Kabupaten Kampar dan Bengkalis. Hal ini berarti bahwa sektor pertanian cenderung tidak  mampu  berkompetitif  di  tingkat  provinsi.  Hal  tersebut  mengindikasikan  bahwa  produk  pertanian  kurang menguntungkan,  karena  tidak  memiliki  nilai  tambah  bila  masih  menjual  produk  mentah.  Sementara  sektor  bukan pertanian memiliki nilai daya saing yang bervariasi pada setiap wilayah.

## 3.2 Pengujian Model Data Panel
Analisis  data  panel  bertujuan  untuk  mengestimasi  pengaruh  komposisi  sektoral  pertumbuhan  ekonomi  terhadap kemiskinan melalui beberapa pendekatan data panel antara lain efek umum (common), tetap (fixed) dan acak (random effect). Penentuan terbaik didapat berdasarkan hasil uji F, Hausman dan Lagrange Multiplier . Berikut hasil pengujian model data panel :
Tabel 3. Pengujian Model Penelitian No Pemilihan Model Model Pertanian Model Bukan Pertanian Chi-square statistic P-value Chi-square statistic P-value 1 Uji Chow (CEM/FEM) 229.934541 0.0000 *** 236.219096 0.0000 *** 2 Uji Hausman (REM/FEM) 8.169824 0.0168 ** 0.288023 0.8659 3 Uji LM (CEM/REM) - - 69.56850 0.0000 ***
Keterangan : ***,**,** signifikan pada ɑ = 1%,5%,10%. Sumber : Hasil Penelitian, diolah, Eviews 9.0 (2022).
Tabel 3. menunjukkan hasil pengujian model persamaan pertanian dan bukan pertanian dalam memilih metode estimasi yang terbaik antara efek umum, tetap dan acak. Pada hasil uji Chow kedua model persamaan  diperoleh nilai p-value sebesar 0.000 kurang dari 5%, artinya menolak hipotesis H 0. sehingga pada uji Chow dipilih model efek tetap dibandingkan  efek  umum.  Selanjutnya,  hasil  uji  Hausman  diperoleh  nilai  signifikansi  yang  berbeda  antara  model persamaan pertanian dan bukan pertanian, dimana p-value pada persamaan pertanian signifikan pada 5% dengan nilai 0.0168, sementara p-value pada persamaan bukan pertanian tidak signifikan dengan nilai 0.8659. Signifikannya nilai probabilitas dari model persamaan pertanian berarti efek tetap lebih baik dibanding efek acak. Uji LM hanya dilakukan pada model bukan pertanian sebab model yang terpilih pada uji Hausman adalah efek acak. Hasil pengujian LM pada model  persamaan  bukan  pertanian  mengkonfirmasi  efek  acak  lebih baik dibandingkan  efek  umum,  terlihat  dari p- value sebesar  0.000  kurang  dari  5%.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang    digunakan  untuk persamaan pertanian adalah efek tetap, sedangkan untuk persamaan bukan pertanian adalah efek acak.

## 3.3 Analisis Pengaruh Komposisi Sektoral Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Kemiskinan
Penelitian ini menggunakan dua model estimasi yakni efek tetap dan acak terhadap model sektor pertanian dan bukan pertanian  untuk  menguji  pengaruh  sektor  tersebut  terhadap  kemiskinan.  Berdasarkan  hasil  regresi  yang  dilakukan menunjukkan bahwa terdapat hubungan negatif antara produktivitas tenaga kerja, perluasan lapangan kerja (diukur dari rasio lapangan kerja terhadap populasi) dan kemiskinan baik dilihat pada model pertanian atau bukan pertanian. Hasil selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 4 dan 5.
Tabel 4 memperlihatkan variabel produktivitas tenaga kerja dan lapangan kerja sektor pertanian berpengaruh negatif signifikan terhadap kemiskinan. Artinya setiap peningkatan produktivitas dan lapangan kerja sektor pertanian sebesar  1%  akan menurunkan  kemiskinan berturut-turut  sebesar  3.82%  dan  2.85%.  Hal ini  dapat dipahami bahwa peningkatan  produksi  pertanian  (output)  akan  meningkatkan  pendapatan  bagi  petani  miskin  yang  kemudian meningkatkan permintaan terhadap barang dan jasa yang dihasilkan oleh miskin pedesaan non-pertanian. Output yang lebih tinggi dari sektor pertanian merangsang lapangan kerja di sektor non-pertanian pedesaan dan perkotaan baik ke depan  maupun  ke  belakang.  Kemiskinan  di  perkotaan  juga  akan  berkurang  karena  terjadi  perlambatan  migrasi  ke daerah  perkotaan.  Dengan  demikian,  pertumbuhan  pertanian  tidak  hanya  bermanfaat  bagi  petani  miskin  dengan kenaikan produksi dan lapangan kerja, harga pangan yang lebih murah tetapi juga menguntungkan baik masyarakat miskin perkotaan maupun pedesaan  melalui penciptaan peluang ekonomi di sektor bukan pertanian   (Mellor 1999, Hanmer & Naschold 2000 dalam Schneider & Gugerty, 2011).

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 3, No 3, Februari 2022, Hal 521 − 530 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v3i3.1174
Tabel 4. Hasil Estimasi Efek Tetap Pengaruh Komposisi Sektor PertanianTerhadap Kemiskinan di Riau, 2017-2020
Variabel Koefisien Prob. C 15.09882 0.2861 lnPROD_AGR -3.818002  0.0090 *** lnLAGR_POP -2.844761 0.0280 ** R-squared 0.993496 Adjusted R-squared 0.991010 DW stat 1.169012 F-statistic 399.5264 Prob(F-statistic) 0.000000 Keterangan : ***,**,* signifikan pada ɑ = 1%,5%,10%. Sumber : Hasil Penelitian, diolah, Eviews 9.0 (2022).
Pemerintah, di tingkat daerah dan pusat memperoleh tambahan penerimaan pajak dari peningkatan produksi pertanian. Penerimaan pajak selanjutnya digunakan untuk membiayai pembangunan infrastruktur di wilayah pertanian seperti membangun irigasi, kanal, dan jalan raya, yang selanjutnya akan meningkatkan produktivitas sektor pertanian. Terlebih  bila  produk  pertanian  diekspor  mendorong  pemasukan  mata  uang  asing  sehingga  ada  lebih  banyak  dana tersedia untuk membeli mesin pertanian. Pada akhirnya, pertumbuhan produktivitas pertanian akan terus meningkat melalui manfaat dari perbaikan infrastruktur, lebih banyak investasi barang modal, dan makanan yang  bergizi dari dampak  awal.  Proses  ini  akan  terus  berlanjut  dan  menopang  pertumbuhan  ekonomi  ke  akhirnya  mencapai  tujuan pengentasan kemiskinan (Thath, 2016).
Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  Thath  (2016),  menunjukkan  bahwa  peningkatan  produktivitas  lahan  dan khususnya  tenaga  kerja  mengurangi  kemiskinan  di  dua  daerah  penghasil  beras  Kamboja.  Pada  penelitian  Headey (2013)  dalam  Christiaensen  et  al.  (2011)  mengkonfirmasi  pertumbuhan  pertanian  merupakan  cara  paling  efektif meningkatkan  pendapatan  masyarakat  miskin.  Peningkatan  produktivitas  pertanian  tidak  hanya  mengurangi kemiskinan,  dengan  melepaskan  tenaga  kerja  (pertanian)  ke  aktivitas  bukan  pertanian.  Namun  dapat  juga  melalui menarik kelebihan tenaga kerja rumah tangga produksi yang kurang produktif ke pertanian (Emran & Shilpi, 2018). Ketika produktivitas pertanian meningkat, rumah tangga miskin memperoleh keuntungan langsung sebagai produsen. Christiaensen  et  al.  (2011)  melihat  peran  berkelanjutan  pertanian  dalam  mempercepat  pengentasan  kemiskinan. Manfaat pengentasan kemiskinan dari pertumbuhan produktivitas pertanian berubah karena inovasi diadopsi secara lebih luas. Peningkatan keuntungan produsen (dan upah pekerja) bergeser ke penurunan harga konsumen (Castañeda et al., 2018). Hal yang sama juga ditunjukkan oleh Berardi & Marzo (2015) dalam hasil penelitiannya menekankan bahwa pentingnya komposisi pertumbuhan diukur menurut intensitasnya. Maksudnya disini adalah kebijakan dalam mengidentifikasi  sektor-sektor  yang  memiliki  dampak  paling  kuat  terhadap  pengentasan  kemiskinan,  jika pertumbuhan berkonsentrasi di sektor-sektor dengan potensi pro-kaum miskin yang langka, seperti pertumbuhan yang didorong oleh komoditas pertanian.
Tabel 5. Hasil Estimasi Efek Acak Pengaruh Komposisi Sektor Bukan Pertanian
Terhadap Kemiskinan di Riau, 2017-2020 Variabel Koefisien Prob. C 5.988714 0.0157 lnPROD_NONAGR  -0.105367 0.6191 lnLNONAGR_POP -1.972397  0.0373 ** R-squared 0.101108 Adjusted R-squared 0.061158 DW stat 0.887786 F-statistic 2.530826 Prob(F-statistic) 0.090869 Keterangan : ***,**,** signifikan pada ɑ = 1%,5%,10%. Sumber : Hasil Penelitian, diolah, Eviews 9.0 (2022).
Untuk pertumbuhan sektor bukan pertanian seperti yang disajikan pada Tabel 5, variabel produktivitas tenaga kerja bukan pertanian secara statistik memiliki koefisien yang tidak signifikan mempengaruhi kemiskinan di Riau. Hasil  ini  mungkin dikarenakan  sektor  bukan  pertanian  yang  dibahas  pada  penelitian  ini merupakan kumulatif  dari semua sektor bukan pertanian yaitu pertambangan, industri dan jasa. Hasil empiris menyebutkan bahwa ada beragam substansi  efek  pengurangan  kemiskinan  dari  non  pertanian  di  berbagai  sub  sektornya  (Dorosh  &  Thurlow,  2018). Kemiskinan lebih elastis terhadap pertumbuhan perdagangan dan jasa transportasi yang berkaitan dengan pertanian dan industri pengolahan hasil pertanian. Peningkatan produktivitas perdagangan dan transportasi mengurangi biaya transaksi  produk  yang  dipasarkan.  Sektor  perdagangan  sering  disediakan  oleh  pedagang  informal  sehingga berhubungan dengan masyarakat miskin.

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 3, No 3, Februari 2022, Hal 521 − 530 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v3i3.1174
Sebaliknya  efek  pengentasan  kemiskinan  di  sektor  pertambangan,  jasa  keuangan  dan  bisnis  serta  jasa pemerintah sangat terbatas (Dorosh & Thurlow, 2018; Ivanic & Martin, 2018). Meskipun sektor jasa pemerintah turut memberikan  bagian  nilai  tambah  tenaga  kerja  yang  tinggi  dalam  total  PDRB,  namun  sektor  ini  cenderung menguntungkan bagi tenaga kerja yang terampil seperti dokter, guru, dan birokrat. Seringkali layanan publik, seperti kesehatan  dan  pendidikan  disediakan  secara  gratis  oleh  pemerintah,  sehingga  tidak  menyebabkan  pengeluaran konsumsi rumah tangga miskin (Dorosh & Thurlow, 2018).  Bahkan kenaikan pendapatan di sektor bukan pertanian akan diikuti oleh kesenjangan pendapatan di perdesaan (Arham, 2020). Oleh karena itu, sebagian besar nilai tambah tenaga kerja dari sektor bukan pertanian, para pekerjanya cenderung tidak berada atau dekat dengan garis kemiskinan.
Dalam  penelitian  lainnya  justru  menemukan  bahwa  nilai  output  per  kapita  dari  sektor  jasa  menyebabkan kemiskinan bertambah dibandingkan sektor industri dan pertanian (Pham & Riedel, 2019), mengingat mayoritas orang miskin berada di sektor jasa adalah tenaga kerja sektor informal. Akibat keterbatasan keahlian menyebabkan orang miskin sulit bekerja di sektor jasa formal, sehingga dapat dikatakan bahwa sektor jasa formal tidak berperan positif dalam  meningkatkan  taraf  hidup  masyarakat  miskin.  Dari  pemaparan  di  atas  mengindikasikan  bahwa  penurunan kemiskinan  sangat  ditentukan  oleh  sektor-sektor  bukan  pertanian  yang  berhubungan  juga  dengan  sektor  pertanian primer, seperti sektor manufaktur dan perdagangan.
Sementara itu, dari hasil pengujian didapat  perluasan lapangan kerja di sektor bukan pertanian berpengaruh negatif  signifikan  terhadap  kemiskinan.  Artinya  kesempatan  kerja  sektor  bukan  pertanian  dapat  membantu mengurangi persentase orang miskin sebesar 1.97%. Hasil ini mendukung penelitian Diao & McMillan (2018), bahwa realokasi  tenaga  kerja  pertanian  ke  bukan  pertanian  (sektor  terampil)  dengan  produktivitas  yang  lebih  tinggi, merupakan saluran penting dalam pengurangan kemiskinan. Surplus tenaga kerja dari sektor pertanian dapat diserap dalam sektor ekonomi bukan pertanian dan tingkat probabilitas orang menjadi miskin akan lebih rendah jika di antara anggota  rumah  tangganya  setidaknya  memiliki  satu  orang  yang  berpartisipasi  dalam  kegiatan  bukan  pertanian dibandingkan  dengan  mereka  hanya  terkait  dengan  sektor  pertanian.  Hal  ini  sebab  penghasilan  tambahan  yang diperoleh melalui diversifikasi ke dalam kegiatan non-pertanian dapat mengatasi kendala likuiditas, memungkinkan rumah tangga untuk berinvestasi dalam pertanian dengan mempekerjakan lebih banyak pekerja dan memperoleh input dan teknologi yang lebih baik yang pada akhirnya meningkatkan hasil pertanian itu sendiri (Ba, Anwar, & Mughal, 2021).
Terakhir, diantara model pertanian atau bukan pertanian, terlihat bahwa peran variabel produktivitas tenaga kerja dan perluasan lapangan kerja lebih kuat pada sektor pertanian. Hasil ini konsisten dengan penelitian (Ardiansyah, Diartho, & Lestari, 2020; Dorosh & Thurlow, 2018; Ivanic & Martin, 2018; Ligon & Sadoulet, 2018; Montalvo & Ravallion,  2010;  Pham  &  Riedel,  2019)  menyebutkan  bahwa  pertumbuhan  bidang  pertanian  lebih  efektif  dalam mengurangi kemiskinan dibanding pertumbuhan di luar pertanian. Pertumbuhan PDB relatif sama di seluruh sektor, namun pada ekonomi yang lebih miskin porsi pertanan lebih besar. Pertumbuhan pertanian merupakan prioritas untuk pengurangan  kemiskinan  hanya  di  ekonomi  tertutup  (Dercon,  2009).  Sektor  pertanian  lebih  unggul  dibandingkan bukan pertanian dalam mengurangi kemiskinan bagi masyarakat termiskin dan akhirnya mereda ketika negara-negara menjadi lebih kaya (Ligon & Sadoulet, 2018).

## 4. KESIMPULAN
Hubungan antara pertumbuhan ekonomi dan kemiskinan merupakan salah satu tema penelitian utama sosial ekonomi dan pembangunan saat ini. Penelitian ini mengulas sejauh mana dampak pengurangan kemiskinan dari pertumbuhan sektoral  disebabkan  oleh  pertumbuhan  produktivitas  tenaga  kerja  atau  perluasan  lapangan  kerja.  Oleh  karena  itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efek komposisi sektoral pertumbuhan ekonomi terhadap kemiskinan pada 12  daerah  di  Riau  yang  menggunakan  data  panel  dari  tahun  2017-2020.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa pertumbuhan  sektoral  yang  ada  di  kabupaten/kota  dipengaruhi  positif  oleh  pertumbuhan  ekonomi  nasional  (N ij ) terutama  pada  sektor  pertanian,  yang  artinya  ketika  pertumbuhan  ekonomi  tingkat  provinsi  meningkat,  maka memberikan  efek  positif  juga  bagi  pertumbuhan  sektoral  di  kabupaten/kota.  Sebaliknya,  5  (lima)  sektor  ekonomi bukan  pertanian  justru  mempunyai  nilai  pertumbuhan  nasional  negatif  antara  lain  sektor  pertambangan  dan penggalian; perdagangan, transportasi, akomodasi dan jasa lainnya. Artinya pertumbuhan ekonomi di provinsi belum nyata  meningkatkan  pertumbuhan  PDRB  kabupaten/kota  di  Riau.  Pada  komponen  pergeseran  proportional  (M ij ) memiliki  keadaan  yang  cukup  baik  dikarenakan  masih  banyak  sektor  yang  bernilai  positif  di  semua  daerah,  yang mencerminkan  pertumbuhan sektor  tersebut  relatif  cepat. Hal  ini  dapat  dilihat  pada  sektor  pertanian dan  beberapa sektor  bukan  pertanian,  yaitu  industri  pengolahan,  listrik  dan  gas,  konstruksi,  informasi  dan  komunikasi,  jasa keuangan, real estate, jasa perusahaan, jasa pendidikan dan jasa kesehatan. Hal ini dapat dilihat pada sektor pertanian dan beberapa sektor bukan pertanian, yaitu industri pengolahan, listrik dan gas, konstruksi, informasi dan komunikasi, jasa  keuangan,  real  estate,  jasa  perusahaan,  jasa  pendidikan  dan  jasa  kesehatan.  Komponen  pertumbuhan  pangsa wilayah (C ij ) untuk sektor pertanian justru memiliki nilai negatif di hampir seluruh daerah. Sementara sektor bukan pertanian memiliki nilai daya saing yang bervariasi pada setiap wilayah. Dari temuan ini juga menyimpulkan bahwa produktivitas  tenaga  kerja  dan  perluasan  lapangan  kerja  mampu  menurunkan  kemiskinan  di  Riau  masing-masing sebesar  3,82%  dan  2,85%  pada  sektor  pertanian  sedangkan  0,10%  dan  1,97%  pada  sektor  bukan  pertanian.  Efek variabel  produktivitas  tenaga  kerja  dan  perluasan  lapangan  kerja  lebih  kuat  pada  sektor  pertanian  daripada  sektor

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 3, No 3, Februari 2022, Hal 521 − 530 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v3i3.1174
bukan  pertanian,  dibuktikan  dari  model  pertanian  memiliki  nilai  koefisien  dan  signifikansi  yang  lebih  tinggi dibandingkan bukan pertanian. Rekomendasi kebijakan yang dapat diberikan untuk mengatasi masalah kemiskinan adalah mendorong  pertumbuhan sektor pertanian lebih tinggi.  Hal ini mengingat sektor pertanian memiliki tingkat permintaan  tenaga kerja  yang  lebih  tinggi  di  negara  berkembang,  sektor  ini  juga  paling  banyak  diterapkan  negara berkembang  untuk  memihak  pada  orang  miskin (pro  poor). Misalnya  membantu  para petani  untuk  meningkatkan produktivitas dengan mendukung pembangunan pertanian berkelanjutan, dengan harapan pendapatan pekerja di sektor pertanian  dapat  meningkat  dan  menstimulasi  permintaan  barang  dan  jasa  serta  pengembangan  sektor-sektor  yang berkaitan erat dengan sektor pertanian dan bercirikan potensi pro-poor yang tinggi, dalam hal ini sektor perdagangan, industri pengolahan hasil pertanian dan jasa transportasi. Di samping itu juga, perlu penciptaan lapangan kerja yang lebih baik guna memperoleh kesempatan kerja pada sektor formal mengingat sektor informal seringkali menjadi sektor transisi bagi tenaga kerja sektor pertanian yang tidak terampil dan semi terampil, pada akhirnya meningkatkan standar hidup rakyat dan mengurangi kemiskinan.

## REFERENCES
Ardiansyah, F., Diartho, H. C., & Lestari, E. K. (2020). Structural Transformation of Agriculture and Poverty in Indonesia. Wiga : Jurnal Penelitian Ilmu Ekonomi , 10 (1), 1–12. https://doi.org/10.30741/wiga.v10i1.513 Arham, M. A. (2020). Does Agricultural Performance Contribute to Rural Poverty Reduction in Indonesia? Jejak , 13 (1), 69–83. https://doi.org/10.15294/jejak.v13i1.20178
Ba, M., Anwar, A., & Mughal, M. (2021). Non-farm Employment and Poverty reduction in Mauritania. Journal of International Development , 33 (3), 490–514. https://doi.org/10.1002/jid.3533
Balisacan, A. M., Pernia, E. M., & Asra, A. (2002). Revisiting Growth and Poverty Reduction in Indonesia: What Do Subnational Data Show? In Bulletin of Indonesian Economic Studies (No. 25; Vol. 25). Manila.
https://doi.org/10.1080/0007491032000142782
Berardi,  N.,  &  Marzo,  F.  (2015).  The  Elasticity  of  Poverty  with  Respect  to  Sectoral  Growth  in  Africa. Review  of  Income  and Wealth , 1–22. https://doi.org/10.1111/roiw.12203 Besley,  T.,  &  Burgess,  R.  (2003).  Halving  Global  Poverty. Journal  of  Economic  Perspectives , 17 (3),  3–22. https://doi.org/10.1257/089533003769204335 Bourguignon,  F.  (2003). The  Growth  Elasticity  of  Poverty  Reduction :  Explaining  Heterogeneity  Across  Countries  and  Time Periods . Cambrige.
BPS Provinsi Riau. (2021). Overview Perekonomian dan Sosial Riau 2020 “Fundamental Perekonomian dan Kondisi Sosial di Tengah Ketidakpastian Pandemi Covid-19.” Pekanbaru: Badap Pusat Statistik Provinsi Riau. Castañeda, A., Doan, D., Newhouse, D., Nguyen, M. C., Uematsu, H., & Azevedo, J. P. (2018). A New Profile of the Global Poor. World Development , 101 , 250–267. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2017.08.002 Christiaensen,  L.,  Demery,  L.,  &  Kuhl,  J.  (2011).  The  (Evolving)  Role  of  Agriculture  in  Poverty  Reduction-An  Empirical Perspective. Journal of Development Economics , 96 (2), 239–254. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2010.10.006
Dercon,  S.  (2009).  Rural  Poverty:  Old  Challenges  in  New  Contexts.  In World  Bank  Research  Observer (Vol.  24). https://doi.org/10.1093/wbro/lkp003
Diao, X., & McMillan, M. (2018). Toward and Understanding of Economic Growth in Africa: A Reinterpretation of the Lewis Model. World Development , 109 , 511–522. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2016.12.008
Dorosh, P., & Thurlow, J. (2018). Beyond Agriculture Versus Non-Agriculture: Decomposing Sectoral Growth–Poverty Linkages in Five African Countries. World Development , 109 , 440–451. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2016.08.014 Ebunoluwa, O. O., & Yusuf, W. A. (2018). Empirical Assessment of Economic Growth on Poverty Reduction in Nigeria. IOSR Journal of Economics and Finance , 9 (5), 25–29. https://doi.org/10.9790/5933-0905012529 Efendi, R., Indartono, S., & Sukidjo, S. (2019). The Relationship of Indonesia’s Poverty Rate Based on Economic Growth, Health, and Education. International Journal of Multicultural and Multireligious Understanding , 6 (2), 323. https://doi.org/10.18415/ijmmu.v6i2.704
Emran, M. S., & Shilpi, F. (2018). Beyond Dualism: Agricultural Productivity, Small Towns, and Structural Change in Bangladesh. World Development , 107 , 264–276. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2018.02.004
Ferreira, F. H. G., Leite, P. G., & Ravallion, M. (2010). Poverty Reduction Without Economic Growth? Explaining Brazil’s Poverty Dynamics, 1985-2004. Journal of Development Economics , 93 (1), 20–36. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2009.06.001 Fosu, A. K. (2009). Inequality and The Impact of Growth on Poverty: Comparative Evidence for sub-Saharan Africa. Journal of Development Studies , 45 (5), 726–745. https://doi.org/10.1080/00220380802663633 Garza-Rodriguez, J. (2018). Poverty and Economic Growth in Mexico. Social Sciences , 7 (10). https://doi.org/10.3390/socsci7100183
Hang, M. P. T., & Hoi, Q. Le. (2012). Sectoral Composition of Growth and Poverty Reduction in Vietnam. VNU Journal of Science, Economics and Business , 28 (2), 75–86. Hasan, R., & Quibria, M. G. (2004). Industry Matters for Poverty: A Critique of Agricultural Fundamentalism. Kyklos , 57 (2), 253– 264. https://doi.org/10.1111/j.0023-5962.2004.00253.x
Hill, H. (2021). What’s Happened to Poverty and Inequality in Indonesia Over Half a Century? Asian Development Review , 38 (1), 68–97. https://doi.org/10.1162/adev_a_00158
Ivanic,  M.,  &  Martin,  W.  (2018).  Sectoral  Productivity  Growth  and  Poverty  Reduction:  National  and  Global  Impacts. World Development , 109 , 429–439. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2017.07.004
Janvry,  A.  de,  &  Sadoulet,  E.  (2010).  Agricultural  Growth  and  Poverty  Reduction:  Additional  Evidence.  In The  World  Bank Research .
Jonaidi, A. (2012). Analisis Pertumbuhan Ekonomi dan Kemiskinan di Indonesia. Kajian Ekonomi , 1 (April), 140–164. Kalwij, A., & Verschoor, A. (2007). Not by Growth Alone: The Role of the Distribution of Income in Regional Diversity in Poverty Reduction. European Economic Review , 51 (4), 805–829. https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2006.06.003

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 3, No 3, Februari 2022, Hal 521 − 530 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v3i3.1174
Klasen, S., & Misselhorn, M. (2008). Determinants of The Growth Semi-Elasticity of Poverty Reduction (No. 176). Göttingen. Kurniasih, C. E., & Tampubolon, D. (2021). Dekomposisi Produktivitas Pekerja Di Kabupaten Kampar Selama Wabah Covid-19 : Analisis Shift Share. Jurnal Daya Saing , 7 (3), 281–292.
Lenagala,  C.,  &  Ram,  R.  (2010).  Growth  Elasticity  of  Poverty :  Estimates  from  New  Data. International  Journal  of  Social Economics , 37 (12), 923–932. https://doi.org/10.1108/03068291011083008
Ligon, E., & Sadoulet, E. (2018). Estimating the Relative Benefits of Agricultural Growth on the Distribution of Expenditures.
World Development , 109 , 417–428. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2016.12.007
Loayza,  N.  V.,  &  Raddatz,  C.  (2010).  The  Composition  of  Growth  Matters  for  Poverty  Alleviation. Journal  of  Development Economics , 93 (1), 137–151. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2009.03.008
Mardiana,  Eriyati,  Iyan,  N.,  Indrawati,  T.,  &  Tampubolon,  D.  (2022).  The  effect  of per  capita  income  and  labor on poverty  in Rokan Hulu Regency. Economic and Business Management International Journal, 4 (1), 28-35 Montalvo,  J.  G.,  &  Ravallion,  M.  (2010).  The  Pattern  of  Growth  and  Poverty  Reduction  in  China. Journal  of  Comparative Economics , 38 (1), 2–16. https://doi.org/10.1016/j.jce.2009.10.005
Nguyen, H. N., Le, Q. H., & Nguyen, T. T. C. (2020). The Linkages Between Growth, Poverty and Inequality in Vietnam: An Empirical Analysis. Accounting , 6 (2), 177–184. https://doi.org/10.5267/j.ac.2019.10.005
Nindi, A. G. (2011). Poverty and Economic Growth in Swaziland : An Empirical Investigation. International Journal of Healthcare Information Systems and Informatics , 2 (3), 39–48. https://doi.org/10.4018/jhisi.2007070104 Odhiambo,  N.  M.  (2009).  Finance-Growth-Poverty  Nexus  in  South  Africa:  A  Dynamic  Causality  Linkage. Journal  of  Socio- Economics , 38 (2), 320–325. https://doi.org/10.1016/j.socec.2008.12.006 Pham, T. H., & Riedel, J. (2019). Impacts of The Sectoral Composition of Growth on Poverty Reduction in Vietnam. Journal of Economics and Development , 21 (2), 213–222. https://doi.org/10.1108/jed-10-2019-0046
Rachmawati, L., Cahyono, H., Nugraha, J., Watjuba, L., & Hanifa, N. (2020). Shift Share Analysis Indonesia Masa Pandemi Covid- 19. Jurnal Ekonomi Modernisasi , 16 (3), 165–178. https://doi.org/10.21067/jem.v16i3.5042
Ravallion, M., & Datt, G. (1996). How Important to India’s Poor is the Sectoral Composition of Economic Growth? In World Bank Economic Review (Vol. 10). https://doi.org/10.1093/wber/10.1.1
Ravallion, M., & Datt, G. (2002). Why Has Economic Growth Been More Pro-poor in Some States of India than Others? Journal of Development Economics , 68 (2), 381–400. https://doi.org/10.1016/S0304-3878(02)00018-4
Sastraningsih, E., Rosyadi, M. I., & Prakoso, W. D. (2020). The Impact of Economic Growth and Human Development Index on Poverty in Riau Province. Journal of Economics and Sustainable Development , 11 (4), 157–164. https://doi.org/10.7176/jesd/11-4-18
Schneider, K., & Gugerty, M. K. (2011). Agricultural Productivity and Poverty Reduction: Linkages and Pathways. The Evans School Review , 1 (1), 56–74. https://doi.org/10.1111/rode.12062
Suryahadi, A., Hadiwidjaja, G., & Sumarto, S. (2012). Economic Growth and Poverty Reduction in Indonesia Before and After the Asian Financial Crisis. In Bulletin of Indonesian Economic Studies (Vol. 48). https://doi.org/10.1080/00074918.2012.694155 Suryahadi, A., Suryadarma, D., & Sumarto, S. (2009). The Effects of Location and Sectoral Components of Economic Growth on Poverty: Evidence from Indonesia. Journal of Development Economics , 89 (1), 109–117. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2008.08.003
Thath, R. (2016). The Impact of Agricultural Land and Labor Productivity on Poverty: The Case of Rice Farming Households in Cambodia. Munich Personal RePEc Archive , 70920 (70920), 18.