## Model pengentasan kemiskinan melalui peran financial inclusion di Indonesia
Firdha Aksari Anindyntha 1* , Dwi Susilowati 2 , Eris Tri Kurniawati 3 1,2,3 Universitas Muhammadiyah Malang, Indonesia

## Abstract
The poverty rate in Indonesia is quite high compared to other Asean countries. Indonesia has a poverty rate of 9.8% higher than Thailand and Malaysia. The financial sector through financial inclusion is an alternative policy implemented by the government as an effort to relieve poverty in Indonesia. The fact in Indonesia there is still quite a lot of people who have not been able to access financial services, especially banking sector. This study aims to determine the model of poverty alleviation through the role of financial inclusion in Indonesia. The data analysis technique used PLS-SEM. The results showed that two of three financial inclusion variables, namely access and usage had a significant negative effect on poverty, which means when the role of financial inclusion in Indonesia increases can reduce the poverty in Indonesia. Access variable has a negative effect on poverty which means that increasing public access to debit card ownership, bank accounts, and e-money cards can reduce poverty in Indonesia. Usage variable has a negative effect on poverty which means the increasing use of financial services as reflected with the volume of debit transactions and credit transactions, it can reduce poverty in Indonesia.
Keywords: financial inclusion, poverty, partial least square
Permalink/DOI : https://doi.org/10.21067/jem.v17i3.5617 How to cite :  Anindyntha,  F.  A.,  Susilowati, D., & Kurniawati, E. T. (2021). Model pengentasan kemiskinan melalui peran financial inclusion di Indonesia. Jurnal Ekonomi Modernisasi , 17 (3), 173-184. Article info :  Received: June 2021; Revised: August 2021; Accepted: August 2021 *Corresponding Author: ISSN 0216-373X (print) Universitas Muhammadiyah Malang        ISSN 2502-4578 (online) Jl. Raya Tlogomas No. 246, Malang 65144, Jawa Timur, Indonesia E-mail: firdhaaksari@umm.ac.id

## Jurnal Ekonomi Modernisasi
http://ejournal.unikama.ac.id/index.php/JEKO

## Abstrak
Tingkat kemiskinan di Indonesia dibandingkan negara Asean lainnya masih cukup tinggi. Indonesia memiliki tingkat kemiskinan sebesar 9,8% lebih besar dibandingkan Thailand dan Malaysia. Sektor keuangan melalui financial inclusion adalah suatu alternatif kebijakan yang diterapkan pemerintah sebagai upaya untuk mengentaskan kemiskinan di Indonesia. Realitanya di Indonesia masih cukup banyak masyarakat yang belum mampu mengakses layanan jasa keuangan khususnya perbankan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model pengentasan kemiskinan melalui peran financial inclusion di Indonesia. Teknik analisis data menggunakan PLS- SEM. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa dua dari tiga variabel financial inclusion, yaitu access dan usage pengaruhnya negatif signifikan terhadap kemiskinan yang artinya ketika peran financial inclusion di Indonesia meningkat, maka kemiskinan di Indonesia akan berkurang. Variabel acces memiliki pengaruh negatif terhadap kemiskinan yang artinya peningkatan akses masyarakat terhadap kepemilikan kartu debit, rekening pada bank, maupun kartu e-money dapat menurunkan kemiskinan di Indonesia. Begitu pula dengan variabel usage yang berpengaruh negatif terhadap kemiskinan, dimana artinya seiring dengan meningkatkanya penggunanaan layanan keuangan yang tercermin dari volume transaksi debit dan volume transaksi kredit dapat mengurangi kemiskinan di Indonesia.
Kata kunci: inklusi keuangan, kemiskinan, partial least square
Jurnal Ekonomi Modernisasi, 17(3) 2021, 173-184

## Pendahuluan
Negara dan organisasi kerjasama regional-multilateral seperti G20, World Bank , IMF, OECD, ADB, dan ASEAN telah lama memberikan perhatian pada masalah kemiskinan dan kesenjangan pendapatan (income inequality) . Kemisikinan dapat menjadi penyebab tingginya angka kriminalitas serta dapat mempengaruhi reputasi suatu negara sehingga hal ini menuntut upaya pemecahan masalah yang segera. Negara dengan tingkat kemiskinan yang tinggi dianggap tidak mampu memberikan kesejahteraan bagi rakyatnya. Selain itu, kemiskinan juga merupakan salah satu hal yang harus diperangi untuk dapat menciptakan pembangunan yang berkelanjutan.
Pada kawasan ASEAN, Indonesia termasuk negara dengan tingkat kemiskinan yang cukup tinggi. Berdasarkan data yang diperoleh dari Asean Development Bank pada tahun 2018, angka kemiskinan Indonesia sebesar 9,8%. Hal ini menunjukkan bahwa sekitar 28.000.000 penduduk Indonesia masih berada di bawah garis kemiskinan. Peringkat kemiskinan Indonesia ini berada di bawah Thailand yang memiliki angka kemiskinan sebesar 7,2%.
Sektor keuangan adalah salah satu sektor yang dapat membantu mengurangi angka kemiskinan melalui financial inclusion . Inklusi keuangan merupakan proses untuk memastikan golongan rentan dan berpenghasilan rendah dapat mengakses layanan keuangan dan kredit yang dibutuhkan dengan biaya rasional (Ouma et al., 2017; Swamy, 2014; Zins & Weill , 2016). Bahkan secara internasional telah menjadi agenda penting tentang keuangan inklusif.
Pada f orum internasional seperti G20, AFI, APEC, OECD dan ASEAN, financial inclusion telah menjadi pembahasan secara intensif, termasuk juga di Indonesia.
Sarma dan Pais (2008) mengatakan bahwa terjaminnya ketersediaan, kemudahan akses, dan penggunaan sistem keuangan formal bagi semua anggota ekonomi merupakan bentuk dari inklusi keuangan.
Financial inclusion memiliki beberapa manfaat antara lain memfasilitasi alokasi sumber daya efisien dan produktif sehingga akan berpotensi mengurangi biaya modal. Selain itu, akses jasa keuangan yang tepat dapat meningkatkan manajemen keuangan. Sebuah sistem keuangan yang inklusif dapat membantu dalam mengurangi pertumbuhan informal sumber-sumber kredit, seperti pemberi pinjaman uang secara eksploitatif. Kelompok masyarakat yang memiliki pendapatan rendah selayaknya menjadi sasaran fokus untuk diberikam layanan jasa-jasa keuangan karena dapat membantu keberlanjutan aktivitas ekonomi lokal serta meningkatkan stabilitas ekonomi (Hannig & Jansen, 2011).
Hasil  laporan dari World Bank pada tahun 2017 dalam Global Findex ( Financial Inclusion Index ) menyebutkan bahwa 52% masyarakat Indonesia belum memiliki rekening di bank, dan hanya 48% yang telah memiliki rekening di bank. Lebih lanjut dilaporkan bahwa ada beberapa faktor penyebab di antaranya 72% karena tidak memiliki dana yang cukup, 33% yang terkendala jarak dengan institusi keuangan, dan hanya 1,69% dari total masyarakat dewasa yang memberikan alasan kurang motivasi atau tidak butuh rekening.
Park dan Mercado (2018) mengungkapkan bahwa unsur penting dari pertumbuhan inklusif adalah keberadaan sistem keuangan inklusif. Financial inclusion berperan memperluas akses layanan keuangan kepada masyarakat miskin. Hal ini memungkinkan masyarakat miskin terhindar dari guncangan ekonomi yang akan merugikan melalui penyeimbangan konsumsi sehingga akan meningkatkan kesejahteraan. Tingkat kemiskinan dapat dikurangi melalui dua cara. Pertama, peningkatan ketersediaan sumber daya keuangan sehingga dapat meningkatkan akses kependidikan, peningkatan wirausaha dan pembangunan manusia yang berperan dalam pengentasan kemiskinan. Kedua berbasis luas akses produk dan jasa

## Anindyntha, Susilowati & Kurniawati / Model pengentasan kemiskinan
keuangan menyebabkan alokasi sumber daya yang efisien, sehingga memberikan leverage keuangan yang lebih baik kepada masyarakat kurang mampu untuk mengurangi kemiskinan.
Penerapan inklusi keuangan dalam penelitian ini dilihat dari Indeks Keuangan Inklusif (IKI). Perhitungan IKI yang dikembangkan oleh Sarma (2008) dan Hanivan dan Nasrudin (2019) menghasilkan tiga indikator yang mencerminkan inklusi keuangan, yaitu availability, access, dan usage . Beberapa penelitian sebelumnya menggunakan variabel independen keuangan inklusif dengan menggunakan beberapa komponen yang mencerminkan indikator indeks keuangan inklusif.
Tujuan penelitian ini adalah untuk menguji model pengentasan kemiskinan secara khusus menguji peran inklusi keuangan di Indonesia. Financial inclusioan digambarkan dengan menggunakan seluruh komponen indikator IKI yang telah digunakan pada penelitian sebelumnya dan indikator dalam Bank Indonesia sebagai otoritas moneter di Indonesia tanpa menghitung kembali nilai dari indeks inklusi keuangan. Penelitian ini penting dilakukan agar pemerintah tidak salah sasaran dalam merumuskan kebijakan penanggulangan kemiskinan.

## Financial Inclusion dengan Kemiskinan
Bank Indonesia (2014) menyebutkan bahwa pertumbuhan ekonomi dapat didorong oleh inklusi keuangan dan menjadi salah satu strategi pembangunan nasional, karena berkontribusi pada pemerataan pendapatan dan pengentasan kemiskinan. Secara umum, inklusi keuangan dalam jangka panjang dapat berdampak pada pertumbuhan ekonomi serta digunakan sebagai usaha mengurangi kemiskinan (Uddin et al ., 2014). Hasil penelitian dari Novianti (2017) menunjukkan bahwa BUMN berperan memberikan layanan inklusi keuangan, berperan  pada  stimulus terhadap tingkat ketimpangan.  Hal ini bisa dilihat dari nilai indeks gini Indonesia yang
trennya semakin menurun, selain itu menurunnya tingkat kemiskinan.
Beberapa studi menyatakan bahwa perkembangan sektor keuangan dapat berdampak pada kemampuan dalam mengetaskan kemiskinan secara tidak langsung (Beck et al., 2007; Ahlin & Jiang, 2008; Odhiambo, 2010; and Donou- Adonsou & Sylwester, 2016). Habibullah (2019) menyebutkan bahwa peningkatan pengetahuan dan pendidikan keuangan dalam masyarakat dapat membuat hidup orang miskin semakin berkualitas serta mengurangi ketimpangan.
Implementasi dari financial inclusion dapat dicerminkan oleh tiga indikator, yaitu availability, access, dan usage . Kim et al . (2017) dalam penelitiannya menyatakan bahwa inklusi keuangan ditunjukkan dengan ketersediaan ( availability ) dari layanan keuangan formal maupun kemudahan aksesibilitas ( access ) seperti deposito bank, kredit, asuransi, dll. untuk semua orang dalam perekonomian. Erlando et al . (2020) menyebutkan inklusi keuangan yang semakin tinggi dapat membuat tingkat kemiskinan semakin rendah, sehingga sektor keuangan mampu berkontribusi mengurangi kemiskinan dengan menyediakan modal. Penyediaan modal oleh sektor keuangan mencerminkan penyaluran kredit oleh lembaga keuangan pada masyarakat yang merupakan bagian indikator dari penggunaan layanan keuangan ( usage ).

## Metode
Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif, menggunakan data sekunder berasal  dari Bank Indonesia dan Badan Pusat Statistik untuk periode 2012-2019. Variabel dependenden (Y) dalam penelitian ini adalah kemiskinan. Indikator yang digunakan untuk mengukur kemiskinan adalah jumlah penduduk miskin (Y 1 ) dan angka gini rasio (Y 2 ). Variabel independen (X) adalah penerapan inklusi keuangan ( financial inclusion ) di Indonesia. Perhitungan Indeks Keuangan Inklusif (IKI) diadopsi
Jurnal Ekonomi Modernisasi, 17(3) 2021, 173-184
dari Sarma (2008), Hanivan dan Nasrudin (2019) terdiri dari availability, access dan usage . Komponen dalam indeks keuangan inklusi mengikuti penelitian dari Hanivan dan Nasrudin (2019) pada table 1.
Analisis data menggunakan Partial Least Square (PLS) Structural Equation Modelling untuk menganalisis peran keuangan inklusif dalam pengentasan kemiskinan karena baik variabel dependen (Y) maupun variabel independen (X) merupakan variabel
laten yang terdiri dari beberapa indikator. Tidak semua komponen sesuai untuk menggambarkan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen, oleh karena itu harus dipilih komponen mana yang dapat menggambarkan indikator inklusi keuangan dan berpengaruh untuk pengentasan kemiskinan di Indonesia.
Terdapat dua model evaluasi yang dilakukan dalam analisis data dengan PLS-
Tabel 1. Pengukuran Variabel
Gambar 1. Rancangan Model Pengentasan Kemiskinan Melalui Inklusi Keuangan
Variabel Pengukuran
Notasi
Availability (X1) Jumlah kantor bank X 1.1 Jumlah mesin ATM X 1.2 Access (X2) Kartu debit X 2.1 Kartu kredit X 2.2 Jumlah Rekening X 2.3 Kartu e-money X 2.4 Usage (X3) Volume transaksi debit X 3.1 Volume transaksi kredit X 3.2 DPK terhadap GDP X 3.3 Kredit terhadap GDP X 3.4
SEM. Pertama, evaluasi model pengukuran ( outer model ) yang meliputi uji validitas konvergen dan validitas diskriminan. Kriteria pengujian validitas konvergen dilihat dari nilai korelasi antara nilai variabel indikator dengan nilai variabel konstruknya. Kriteria validitas diskriminan dilihat dari nilai cross loading . Valid tidaknya indikator dapat dilihat dari perbandingan antara nilai loading factor tertinggi pada variabel konstruk yang dituju dengan nilai loading factor pada variabel konstruk lainnya. Pengujian reliabilitas dengan kriteria apabila nilai dari hasil composite reliability dan nilai cronbach’s alpha adalah lebih besar dari 0,7 (Hair et al ., 2011).
Tahap kedua evaluasi model struktural ( inner model ), menggunakan kriteria nilai R- squared (R 2 ), Predictive Relevance (Q 2 ), koefisien jalur ( path coefficient ) dan uji signifikansi, serta kesesuaian model (model fit) . Nilai R- s quared (R 2 ) mengukur tingkat akurasi model, nilai Predictive relevance (Q 2 ) mengukur seberapa baik nilai observasi dihasilkan oleh model dan estimasi parameternya, jika Q 2 > 0 maka model memiliki predictive relevance yang baik (Ghozali, 2012). Pengujian hipotesis dengan melihat nilai koefisien jalur dan nilai signifikansinya( p-values < 0,05).

## Hasil
Teknik analisis data menggunakan PLS-SEM untuk menguji pengaruh inklusi keuangan terhadap pengentasan kemiskinan di Indonesia. Keuangan inklusif diproksikan dengan tiga indeks keuangan inklusif yaitu availability, access, dan usage.

## Model Pengukuran
Pada model pengukuran dilakukan evaluasi model, yaitu outer model dan inner model. Evaluasi outer model dilakukan melalui uji validitas dan uji reliabiltas. Uji validitas terdiri dari validitas konvergen dan diskriminan.
Tabel 2 menyajikan nilai outer loading, dimana terdapat indikator yang tidak valid karena nilainya kurang dari 0,7 yaitu jumlah kantor bank (X1.1) dan DPK (X3.3), untuk mendapatkan model struktural yang sesuai maka kedua indikator dikeluarkan dari model (exclude) . Nilai cross loading pada tabel 3 diperoleh hasil indikator dari variabel X2 yaitu X2.2 (kartu kredit) dan indikator dari X3 yakni X3.4 (kredit terhadap GDP) tidak valid, maka keduanya dikeluarkan dari model karena nilai loading factor pada
Tabel 2 Hasil Outer Loading 1
Availability
Access Usage Kemiskinan X1 X2 X3 Y X1.1 0,692 X1.2 0,845 X2.1 0,986 X2.2 0,885 X2.3 0,982 X2.4 0,894 X3.1 0,979 X3.2 0,977 X3.3 0,515 X3.4 0,887 Y1 0,969 Y2 0,968

## Anindyntha, Susilowati & Kurniawati / Model pengentasan kemiskinan
Jurnal Ekonomi Modernisasi, 17(3) 2021, 173-184
konstruknya lebih kecil daripada nilai loading factor pada konstruk lainnya. Nilai X2.2 terhadap X2 sebesar 0,885 lebih kecil dari nilai X2.2 terhadap X1 dan X3 sebesar 0,930 dan 0,914. Sedangkan nilai X3.4 terhadap X3 sebesar 0,874 lebih kecil dari nilai X3.4
terhadap X1 sebesar 0,900.
Hasil pengujian  validitas konvergen dan validitas diskriminan terdapat beberapa indikator yang tidak valid dan harus dieliminasi dari model, antara lain X1.1, X2.2, X3.3, dan X3.4. Selanjutnya dilakukan uji validitas konvergen dan diskriminan ulang setelah mengeliminasi ketiga indikator tersebut. Tujuannya adalah
Tabel 3 Hasil Cross Loading 1
Sumber: data diolah
Availability Access Usage Kemiskinan X1 X2 X3 Y X1.2 1,000 0,862 0,968 -0,764 X2.1 0,912 0,986 0,967 -0,942 X2.2 0,930 0,885 0,914 -0,780 X2.3 0,823 0,962 0,922 -0,973 X2.4 0,592 0,894 0,747 -0,919 X3.1 0,927 0,976 0,985 -0,943 X3.2 0,941 0,964 0,982 -0,913 X3.4 0,900 0,701 0,874 -0,617 Y1 -0,690 -0,927 -0,830 0,969 Y2 -0,791 -0,948 -0,894 0,969
Tabel 4. Hasil Outer Loading 2
Sumber: data diolah
Availability Access Usage Kemiskinan X1 X2 X3 Y X1.2 1,000 X2.1 0,967 X2.3 0,988 X2.4 0,934 X3.1 0,997 X3.2 0,996 Y1 0,969 Y2 0,969
mengetahui valid atau tidaknya semua indikator dari variabel endogen maupun eksogen.
Setelah dilakukan analisis ulang dengan mengeluarkan indikator yang tidak valid, hasilnya disajikan pada tabel 4, dimana outer loading menunjukkan seluruh indikator nilainya > 0,7 yang artinya valid. Bagitu pula pada tabel 5 menunjukkan nilai loading factor masing-masing indikator terhadap
konstruknya semuanya lebih besar dibandingkan nilai loading factor terhadap konstruk lainnya. Hasil  modifikasi model setelah analisis ulang yang ditunjukkan pada gambar 2.
Tabel 6 menunjukkan hasil pengujian memenuhi kriteria reliable untuk digunakan dalam penelitian, dimana composite reliability dan cronbach’s alpha setiap konstruk lebih dari 0,7.
Tabel 5. Hasil Cross Loading 2
Sumber: data diolah
Gambar 2. Modifikasi Model Pengentasan Kemiskinan Melalui Inklusi Keuangan
Availability Access Usage Kemiskinan X1 X2 X3 Y X1.2 1,000 0,807 0,937 -0,765 X2.1 0,912 0,967 0,989 -0,943 X2.3 0,823 0,988 0,955 -0,973 X2.4 0,592 0,934 0,786 -0,918 X3.1 0,927 0,955 0,997 -0,943 X3.2 0,941 0,930 0,996 -0,914 Y1 -0,690 -0,960 -0,863 0,969 Y2 -0,791 -0,941 -0,943 0,969
Anindyntha, Susilowati & Kurniawati / Model pengentasan kemiskinan
Jurnal Ekonomi Modernisasi, 17(3) 2021, 173-184
Model Struktural
Hasil pengujian model strukturan diperoleh R-s quared (R 2 ) sebesar 0,980 yang artinya variabel dependen kemiskinan (Y) dijelaskan oleh variabel independen availability, access, dan usage sebesar 98% dan 2% dapat dijelaskan variabel lain di luar model. Hasil dari Q 2 = 0,881 lebih besar dari 0 mengimplikasikan bahwa financial inclusion yang digambarkan oleh availability, access, dan usage mempunyai tingkat prediksi yang baik untuk mengentaskan kemiskinan di Indonesia.
Tabel 7 menyajikan hasil perhitungan bootstrapping dengan hasil untuk variabel availability (X1) berpengaruh positif tidak signifikan terhadap kemiskinan (Y) sebagaimana nilai p-values 0,06 yang lebih besar 0,005 dengan nilai original sample estimate yang bernilai positif sebesar 0,545. Selanjutnya untuk variabel access (X2) dan usage (X3) berpengaruh negatif signifikan terhadap kemiskinan (Y) karena nilai p- values sebesar 0,003 kurang dari 0,005 dengan nilai pada original sample estimate yang
negatif untuk masing-masing sebesar 0,531 pada access (X2) dan 0,940 pada usage (X3). Berdasarkan hasil dalam tabel 7, maka dua variabel laten pada penelitian ini, yaitu access (X2) dan usage (X3) dengan indikator- indikatornya memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel laten kemiskinan (Y) dengan indikator- indikatornya. Hasil dari NFI dala penelitian ini sebesar 0,766 yang artinya model penelitian sudah fit.

## Pembahasan
Hasil analisis menemukan bahwa financial inclusion yang terdiri dari 3 variabel, hanya dua variabel yang memiliki pengaruh secara signifikan terhadap upaya pengentasan kemiskinan di Indonesia, yaitu variabel access atau akses terhadap lembaga keuangan dan usage atau penggunaan layanan keuangan. Variabel yang tidak signifikan terhadap pengentasan kemiskinan dalam penelitian ini adalah availability yang terdiri dari dua indikator,
Tabel 6. Hasil Uji Reliabilitas
Sumber: data diolah
Konstruk
Cronbach's Alpha Composite Reliability Keterangan X1 1,000 1,000 Reliabel X2 0,961 0,975 Reliabel X3 0,993 0,996 Reliabel Y 0,935 0,968 Reliabel
Tabel 7.  Hasil Perhitungan Bootstrapping
Sumber: data diolah Original Sample Estimate Sample Mean Standard Deviation T-Statistics P-Values Availability (X1) → Kemiskinan (Y) 0,545 0,551 1,531 1,805 0,06 Access (X2) → Kemiskinan (Y) -0,531 -0,534 0,178 2,984 0,003 Usage (X3) → Kemiskinan (Y) -0,940 -0,946 0,319 2,947 0,003
yaitu jumlah kantor bank dan mesin ATM. Ini artinya ketersediaan layanan perbankan yang tinggi dan menyebar di seluruh wilayah Indonesia, tidak dapat berpengaruh besar dalam mengurangi kemiskikan ketika tidak diiringi dengan kemudahan masyarakat dalam menjangkaunya serta tingkat pendidikan masyarakat terhadap sektor keuangan.
Peran Financial Inclusion melalui Variabel Access Terhadap Pengentasan Kemiskinan
Variabel laten acces dengan tiga indikatornya memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap kemiskinan di Indonesia yang artinya peningkatan akses masyarakat terhadap kepemilikan kartu debit, rekening di bank, dan kartu e-money dapat menurunkan kemiskinan di Indonesia. Semakin banyak masyarakat Indonesia yang memiliki akun rekening di bank, sekaligus kartu debit, serta kartu e-money menunjukkan bahwa layanan keuangan sudah semakin dekat dengan semua kalangan masyarakat dan dapat dimanfaatkan untuk transaksi seperti transfer maupun pembayaran. Masyarakat yang dikategorikan miskin akan lebih mudah mendapat bantuan dari pemerintah atau pihak lainnya ketika sudah memiliki rekening di bank, kartu debit, dan kartu e-money karena terdapat beberapa jenis bantuan yang diberikan tidak langsung secara tunai melainkan melalui transfer atau dalam bentuk kartu e-money untuk dapat dibelanjakan kebutuhan masyarakat.
Masyarakat yang ingin memulai usaha memiliki akses untuk mendapat bantuan modal berupa pinjaman atau kredit dari lembaga keuangan formal seperti bank karena telah memiliki akun rekening di bank yang mana sifat pinjaman tidak memberatkan masyarakat jika dibandingkan meminjam uang kepada perseorangan atau lembaga keuangan non formal seperti rentenir. Sebagaimana dalam hasil penelitian Erlando et al . (2020) menyebutkan bahwa sektor keuangan mampu berkontribusi m e n g u r a n g i   k e m i s k i n a n   d e n g a n
menyediakan modal. Beberapa studi menyebutkan bahwa akses terhadap lembaga keuangan melalui kepemilikan rekening dan kartu debit dapat membuat masyarakat  memiliki kemudahan untuk mendapat akses terhadap kredit, sehingga memberikan kesempatan masyarakat dalam kegiatan ekonomi yang berdampak pada peningkatan kesejahteraan masyarakat sebagai bentuk implikasi dari penurunan tingkat kemiskinan (Aslan et al ., 2017; Demirguc-Kunt et al ., 2017; Kim et al ., 2017; Koomson et al ., 2020). Pada penelitian ini mencoba menambahkan indikator kepemilikan kartu e-money yang menjadi keterbaruan dan hasilnya dapat mewakili variabel access dalam financial inclusion untuk mengurangi kemiskinan di Indonesia.
Peran Financial Inclusion melalui Variabel Usage Terhadap Pengentasan Kemiskinan
Variabel laten lain yang merupakan indeks financial inclusion adalah usage dengan dua indikatornya juga berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kemiskinan di Indonesia. Artinya, seiring dengan meningkatktnya penggunanaan layanan keuangan yang tercermin dari duan indikator, yakni volume transaksi debit dan volume transaksi kredit dapat mengurangi kemiskinan di Indonesia. Dua indikator tersebut sejalan dengan penelitian Sarma (2008), Park dan Mercado (2018) untuk menggambarkan variabel usage sebagai dimensi dari financial inclusion.
Volume transaksi debit dan kredit menunjukkan seberapa banyak transaksi atau intensitas dari transaksi dilakukan baik secara debit maupun kredit dalam jangka waktu tertentu. Oleh karena itu jika volume transaksi meningkat, mengindikasikan bahwa semakin banyak masyarakat Indonesia yang telah memiliki kartu debit maupun kredit mampu memanfaatkan produk tersebut dengan baik, tidak hanya sekedar memiliki akun saja. Peningkatan volume transaksi baik secara debit maupun

## Anindyntha, Susilowati & Kurniawati / Model pengentasan kemiskinan
Jurnal Ekonomi Modernisasi, 17(3) 2021, 173-184
kredit dapat membantu menurunkan tingkat kemisikinan karena semakin banyak masyarakat Indonesia yang lebih mudah untuk menjangkau dan menggunakan layanan keungan, sehingga memungkinkan konsumsi masyarakat meningkat baik untuk kegiatan yang sifatnya konsumtif maupun produktif.
Hanivan dan Nasrudin (2019) dalam penelitiannya menyebutkan bahwa varibel usage menjadi variabel yang dominan dan penting dalam mendefinisikan financial inclusion index di Indonesia dibandingkan dua variabel lainnya dengan indikator paling dominan adalah transaksi kredit yang diikuti dengan kredit terhadap GDP, serta transaksi debit. Hasil perhitungan index tersebut selanjutnya dikorelasikan dengan ukuran kemiskinan (tingkat kemiskinan dan rasio Gini) yang hasilnya adalah negatif. Begitu pula dengan penelitian dari Park dan Mercado (2018) yang menunjukkan korelasi yang signifikan antara tingginya inklusi keuangan yang lebih tinggi dengan rendahnya kemiskinan dan ketimpangan pendapatan.

## Simpulan
Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan financial inclusion melalui variabel access dan usage secafa signifikan dapat mengurangi kemiskinan di Indonesia. Variabel yang tidak berpengaruh secara signifikan terhadap pengentasan kemiskinan di Indoneisa adalah availability. Jumlah kepemilikan kartu debit, akun rekening, dan kartu e-money yang menigkat menjadi indikator yang menunjukkan akses (access) masyarakat terhadap lembaga keuangan dapat mengurangi kemiskinan. Sedangkan indikator dari variabel penggunaan ( usage ) produk perbankan oleh masyarakat yang berpengaruh untuk mengentaskan kemiskinan di Indonesia adalah meningkatknya volume transaksi debit dan kredit melalui kartu debit dan kartu kredit yang dimiliki masyarakat.
Keterbatasan pada penelitian ini langsung menggunakan tiga variabel, yaitu
availability, access, dan, usage beserta indikator -indikatornya untuk menggambarkan financial inclusion tanpa menghitung Indeks Keuangan Inklusif (IKI). Bagi peneliti selanjutnya hendaknya dapat menghitung IKI untuk menunjukkan financial inclusion , menambahkan indikator lain yang belum masuk pada variabel availability, access, dan, usage, serta memasukkan variabel lain di luar penelitian sebagai proksi dari penerapan financial incluision.
Berdasarkan hasil penelitian dapat diberikan saran kepada pengambil kebijakan dimana dalam upaya penanggulangan kemiskinan di Indonesia melalui sektor keuangan yang berbasis pada implementasi financial inclusion . Pertama, pemerintah bersama bank sentral dan lembaga keuangan harus meningkatkan dan mempercepat akses lembaga keuangan formal, terutama bagi mereka yang merupakan segmen masyarakat yang secara finansial termarjinalkan. Selain itu, mereka harus meningkatkan infrastruktur dan jaringan layanan keuangan di pedesaan agar lebih mudah diakses oleh masyarakat. Kedua, mendorong literasi keuangan bagi masyarakat melalui pemahaman tentang ragam jasa keuangan dan produknya, bagaimana memanfaatkannya dalam aktivitas sehari-hari untuk transaksi keuangan karena adanya perbedaan tingkat pendapatan dan pendidikan, budaya, serta kepercayaan masyarakat di Indonesia. Semakin mudahnya akses lembaga keuangan dan pemanfaatan jasa keuangan akan membuat masyarakat semakin inklusif pada sektor keuangan yang berdampak pada penurunan kesenjangan pendapatan dan angka kemiskinan di Indonesia.

## Daftar Pustaka
Ahlin, C., & Jiang, N. (2008). Can micro- credit bring development? Journal of Development Economics , 86 (1), 1–21. h t t p s : / / d o i . o r g / 1 0 . 1 0 1 6 /
j.jdeveco.2007.08.002
Aslan, G., Deléchat, C., Newiak, M., & Yang, F. (2017). Inequality in Financial Inclusion and Income Inequality, WP/17/236, November 2017 .
Beck, T., Demirgüç-Kunt, A., & Levine, R.
(2007). Finance, inequality and the poor. Journal of Economic Growth , 12 (1),
27–49. https://doi.org/10.1007/ s10887-007-9010-6
BI. (2014). Booklet Keuangan Inklusif .
Departemen Pengembangan Akses Keuangan dan UMKM Bank Indonesia.
Demirguc-Kunt, A., Klapper, L., & Singer,
D. (2017). Financial Inclusion and Inclusive Growth: A Review of Recent Empirical Evidence. Financial Inclusion and Inclusive Growth: A Review of Recent Empirical Evidence , April . https:// doi.org/10.1596/1813-9450-8040
Donou-Adonsou, F., & Sylwester, K. (2016). Financial development and poverty reduction in developing countries: New evidence from banks and microfinance institutions. Review of Development Finance , 6 (1), 82–90. h t t p s : / / d o i . o r g / 1 0 . 1 0 1 6 / j.rdf.2016.06.002
Erlando, A., Riyanto, F. D., & Masakazu, S.
(2020). Financial inclusion, economic growth, and poverty alleviation: evidence from eastern Indonesia.
Heliyon , 6 (10), e05235. https:// doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e05235
Ghozali, I. (2012). Metode Penelitian Kuantitatif. Bandung: Alfabeta .
Habibullah, H. (2019). Inklusi Keuangan Dan Penurunan Kemiskinan: Studi Penyaluran Bantuan Sosial Non Tunai.
Sosio Informa , 5 (1). https:// doi.org/10.33007/inf.v5i1.1657
Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed a silver bullet. Journal of Marketing Theory and Practice , 19 (2), 139–152. https://
d o i . o r g / 1 0 . 2 7 5 3 / M T P 1 0 6 9 - 6679190202
Hanivan, H., & Nasrudin, N. (2019). A financial inclusion index for Indonesia. Buletin Ekonomi Moneter Dan Perbankan , 22 (3), 351–366. h t t p s : / / d o i . o r g / 1 0 . 2 1 0 9 8 / bemp.v22i3.1056
Hannig, A., & Jansen, S. (2011). Financial inclusion and financial stability: Current policy issues. In Financial Market Regulation and Reforms in Emerging Markets (Issue 259). https:// doi.org/10.2139/ssrn.1729122
Kim, D. W., Yu, J. S., & Hassan, M. K.
(2017). Financial inclusion and economic growth in OIC countries. Research in International Business and Finance , 43 , 1–14. https:// doi.org/10.1016/j.ribaf.2017.07.178
Koomson, I., Villano, R. A., & Hadley, D.
(2020). Effect of Financial Inclusion on Poverty and Vulnerability to Poverty: Evidence Using a Multidimensional Measure of Financial Inclusion. Social Indicators Research , 149 (2), 613–639. https:// doi.org/10.1007/s11205-019-02263-0
Novianti  Rosalina, Rina, Wardhono, Adhitya, F. (2017). Sintesa Inklusi Keuangan dan Sinergi BUMN: Usulan Pengentasan Kemiskinan di Indonesia. In Terobosan Mengatasi Kesenjangan Sosial Ekonomi .
Odhiambo, N. M. (2010). Is financial development a spur to poverty reduction? Kenya’s experience. Journal of Economic Studies , 37 (3), 343–353. h t t p s : / / d o i . o r g / h t t p : / / dx.doi.org/10.1108/01443581011061 311
Ouma, S. A., Odongo, T. M., & Were, M. (2017). Mobile financial services and financial inclusion: Is it a boon for savings mobilization? Review of Development Finance , 7 (1), 29–35.

## Anindyntha, Susilowati & Kurniawati / Model pengentasan kemiskinan
Jurnal Ekonomi Modernisasi, 17(3) 2021, 173-184
h t t p s : / / d o i . o r g / 1 0 . 1 0 1 6 / j.rdf.2017.01.001
Park, C.-Y., & Mercado, R. J. (2018). Financial Inclusion: New Measurement a n d   C r o s s - C o u n t r y   I m p a c t Assessment. SSRN Electronic Journal ,
539 . https://doi.org/10.2139/ ssrn.3199427
Sarma, M. (2008). Index of Financial Inclusion .
215 . https://doi.org/10.1007/978-81-
322-1650-6_28
Sarma, M., & Pais, J. (2008). Financial Inclusion and Development: A Cross Country Analysis. In Annual Conference of the Human Development and Capability Association, New Delhi , 168 (10–13), 1–
30. https://doi.org/10.1002/jid
Swamy, V. (2014). Financial Inclusion, Gender Dimension, and Economic Impact on Poor Households. World Development , 56 , 1–15. https:// d o i . o r g / 1 0 . 1 0 1 6 / j.worlddev.2013.10.019
Uddin, G. S., Shahbaz, M., Arouri, M., & Teulon, F. (2014). Financial development and poverty reduction nexus: A cointegration and causality analysis in Bangladesh. Economic Modelling , 36 , 405–412. https:// d o i . o r g / 1 0 . 1 0 1 6 / j.econmod.2013.09.049
Zins, A., & Weill, L. (2016). The determinants of financial inclusion in Africa. Review of Development Finance , 6 (1), 46–57. https://doi.org/10.1016/ j.rdf.2016.05.001