Vol. 2 No. 2 (2022) https://doi.org/10.35877/454RI.daengku874
Daengku: Journal of Humanities and Social Sciences Innovation  is licensed under an Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)

## The Effect of Education, Income, Unemployment, and Poverty toward the Gini Ratio in Member of OIC Countries
Hasna Fauziana, Akhmad Kusuma Wardhana, & Sulistya Rusgianto *
Departemen Ekonomi Islam, Fakultas Ekonomi & Bisnis (60286), Universitas Airlangga, Surabaya, Indonesia

## Abstract
This study aims to observe the effect of the Gini Ratio with factors of education, income, unemployment, and poverty in OIC member countries. This study uses purposive sampling in collecting data in the form of 24 OIC countries between 2010-2019. The data were observed using a random effect model after the Chow and Iju Hausman tests were carried out. The results show that only povert y has a significant effect on the Gini ratio. Poverty which is certainly caused by inequality in income received against expenditure causes a serious increase in poverty which in turn affects the Gini index number. Factors such as income, primary school education, and unemployment have no significant effect on the Gini ratio.
Keywords: Education, gini ratio, OIC, income, poverty, unemployment

## 1. Pendahuluan *
Konsep pembangunan dalam ekonomi adalah berdasar pada kesejahteraan untuk rakyat berupa mengurangi kemiskinan dan  kesenjangan.  Kesenjangan  sendiri  berdasar  definisi  menurut  Tambunan  (2011)  adalah  ketimpangan  dalam distribusi pendapatan  yang umumnya terjadi antara kelompok  masyarakat berpenghasilan tinggi dengan  masyarakat berpenghasilan rendah atau tingkat kemiskinan dengan  jumlah orang yang berada di bawah garis kemiskinan  (Anis, 2017).
Pengentasan  kemiskinan  untuk  mengurangi  kesenjangan  salah  satunya  adalah  meningkatkan  kualitas  sumber  daya manusia agar mereka mampu memeenuhi kebutuhan secara layak dengan mempunyai pendapatan yang berkecukupan. Pendapatan yang berkecukupan sendiri akan didapat oleh manusia jika ia tidak menganggur dan memiliki pekerjaan yang dilakukan. Peningkatan kualitas sumber daya juga dapat dilakukan dengan berbagai cara salah satunya pendidikan baik formal maupun informal (Fatima & Sultana, 2009). Terdapat tiga komponen untuk mengurangi kesenjangan dalam ekonomi keadilan, yaitu kesetaraan, kebebasan, dan kesempatan bagi setiap orang untuk menggunakan semua sumber daya yang tersedia, kebebasan dalam tukar-menukar, serta kebebasan distribusi (Huda, 2017). Beberapa hal ini apabila dikaitkan  dengan  pembangunan  ekonomi  adalah  meliputi  pengentasan  kemiskinan,  agar  kehidupan  sama  rata,  juga mengurangi pengangguran agar masyarakat memiliki pendapatan per kapita yang stabil.
Akumulasi  pengukuran  kesenjangan  umumnya  ditunjukkan  oleh  perhitungan  rasio  gini  di  berbagai  negara.  Sebuah studi dari Bahmani-Oskooee & Ardakani (2020) mengungkapkan bawasanya adanya fenomena gini rasio disebabkan oleh  adanya  ketidaksamaan  pendistribusian  pendatan  sehingga  menyebabkan  perekonomian  tidak  merata  dan  ini umumnya  terjadi  pada  negara-negara  berkembang.  Gini  Rasio  juga  dapat  diartikan  sebagai  kesenjangan  dalam  hal ketidak setaraan hak yang dimiliki oleh setiap individu dalam upaya meraih kesejahteraannya  (Saputri & Suryowati, 2018).
Adanya  konsep  kesenjangan  ini  berubungan  erat  dengan  bentuk  keadilan  sebagai  salah  satu  refleksi  dari  indikator pembangunan  nasional  (Mulyani,  2017).  Apabila  tingkat  kesenjangan  atau  ketimpangan  terjadi  maka  hal  ini
* Corresponding author.
E-mail address : sulistya@feb.unair.ac.id
menunjukkan adanya ketidak adilan pada suatu negara. Padahal, konsep keadilan dalam Islam sudah diatur sedemikian rupa  yang  merupakan  salah  satu  ciri  penting  yang  disampaikan  di  dalam  AlQur’an  dalam  QS.  An-Nahl:  90  dan dipraktikkan langsung oleh Rasulullah Saw dan keadilan merupakan objek sentral dalam Islam (Mahri et al., 2021).
Maka  apabila  berbicara  mengenai  kesenjangan  dan  keadilan  yang  berkaitan  dengan  pembangunan  ekonomi  suatu negara, dapat dilihat mengenai bagaimana penerapannya dalam negara yang tergabung dalam organisasi Islam, salah satunya  adalah  pada  negara-negara  anggota  OKI  (Organisasi  Kerjasama  Islam).  Sebab  terkait  dengan  konsep kesenjangan dalam Islam, negara anggota OKI juga bersepakat untuk memulai upaya konkret dalam merestrukturisasi Sekretariat  OKI,  terutama  pada  empat  aspek,  yaitu  perampingan  struktur,  metodologi,  peningkatan  kemampuan keuangan, dan  sumber  daya  manusia.  Namun  dalam  website  resmi  milik  negara  OKI  ( www.sesric.org )  dipaparkan bahwasanya negara dengan kategori low income dan low middle income adalah sebanyak 36 negara dari total seluruh anggota sebanyak 57 negara OKI. Ini mengartikan bahwasanya lebih dari 50% anggota memiliki kesenjangan dalam ekonominya. Berdasarkan latar belakang diatas, studi ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang dimungkinkan berhubungan dengan kesenjangan dalam hal ini yaitu Gini Rasio dengan faktor pendidikan, pendapatan, pengangguran, dan  kemiskinan  dengan  negara  anggota  OKI  utamanya  kategori low  income  idan  low  middle  income sebagai  objek penelitian.

## 2. Kajian Teori

## 2.1. Kemiskinan sebagai Permasalahan Global
Studi oleh (Alkire & Shen, 2017) menyatakan bahwa kemiskinan adalah permasalahan global dimana tidak hanya sulit untuk diputus siklusnya, tapi juga sulit dihilangkan penyebabnya. Penyebab kemiskinan tidak hanya disebabkan oleh kurangnya  lapangan  pekerjaan  dan  rendahnya  kompetensi  sumber  daya  manusia  saja,  tapi  juga  akibat  konflik berkepanjangan, birokrasi yang korup, wabah, bencana alam dan cuaca, serta marginalisasi. Hal ini menyebabkan rantai kemiskinan dibeberapa negara berkembang sulit untuk diputus.
Menurut studi oleh (Zuhdiyaty & Kaluge, 2017)  kemiskinan tidak hanya merugikan individu ataupun keluarga yang mengalaminya, tapi juga berdampak secara nasional. Kemiskinan yang meningkat akan menyebabkan beban anggaran belanja negara bertambah akibat alokasi untuk dana sosial, peningkatan kompetensi bagi masyarakat kalangan bawah, serta  pemberian  modal  usaha  bagi  orang  miskin.  Peningkatan  angka  kriminalitas  akibat  kemiskinan  juga  akan berdampak pada iklim investasi secara nasional.
Studi oleh (Maipita et al., 2010) mengemukakan bahwa kemiskinan merupakan masalah yang disebabkan oleh tidak meratanya kekayaan pada suatu negara. Kekayaan negara disini tidka hanya berupa sumber daya alam, tapi juga berupa fasilitas serta kesempatan untuk meraih kehidupan yang layak. Kemiskinan adalah suatu keadaan atau kondisi di mana seseorang atau masyarakat kekurangan sumber daya keuangan dan kebutuhan pokok untuk memenuhi kebutuhan hidup dasar  (Wardhana,  2021).  Kemiskinan  dapat  pula  disebabkan  oleh  tingkat  pendapatan  dari  pekerjaan  sangat  rendah sehingga  kebutuhan  dasar  manusia  tidak  dapat  dipenuhi.  Setiap  negara  memiliki  kriteria  sendiri  untuk  menentukan berapa banyak penduduknya yang hidup dalam kemiskinan. Kemiskinan di negara maju tentunya akan berbeda dengan kemiskinan di negara berkembang (Carvalho & White, 1997).

## 2.2. Kontribusi Pendidikan
Studi oleh (Leer, 2016) mengemukakan bahwa pendidikan merupakan tombak dari kemajuan setiap bangsa. Semakin maju  sistem  pendidikan  sebuah  bangsa,  semakin  berkualitas  pula  para  sumber  daya  manusianya.  Negara  yang mempunyai sumber daya manusia berlimpah dengan skill yang kompeten dalam perekonomian sanggup menciptakan banyak inovasi yang bisa dijual pada pasar global. Banyak negara-negara berkembang mempunyai kualitas pendidikan yang  rendah,  sehingga  banyak  masyarakatnya  yang  tidak  terdidik  untuk  berkompetisi  pada  pasar  global.  Tanpa pendidikan  yang  berkualitas, banyak  masyarakat menjaid tidak kompeten saat harus terjun kepada pasar kerja  (Naz, 2019).
Studi oleh (Morrar et al., 2017) menyatakan bahwa pendidikan diera modern kini telah berfokus kepada pemanfaatan teknologi digital untuk mempercepat pembelajaran dan peningkatan kompetensi diri. Pembelajaran tipe ini lebih cepat dibandingakn pada era-era sebelumnya, dimana pada era revolusi industri keempat segala bentuk informasi mengenai materi  dan  pelatihan  beredar  secara  bebas  di  internet.  Berbeda  dari  era  sebelumnya  dimana  jika  seseorang  tidak menuasai  skill  tertentu  maka  dia  harus  melalui  pendidikan  formal,  diera  revolusi  industri  keempat  ini  individu  bisa belajar  secara  otodidiak  untuk  mengisi  kekurangan  skillnya  (Nwaohiri  &  Nwosu,  2021).  Dalam  Islam  sendiri, pendidikan penting untuk diutamakan, selain menjalankan rukun Islam dikarenakan umat Islam hanya bisa kuat jika telah  menempuh  pendidikan,  sehigga  bisa  berkompetisi  dengan  non  muslim.  Allah  menaikkan  derajat  orang  yang berilmu serta beragama (Berezhna & Prokopenko, 2020).

## 2.3. Pengangguran Akibat Dampak Perubahan Zaman
Penelitian oleh  (Bennett  & Lemoine, 2014)  menjelaskana dimana dunia  memasuki  era disrupsi  yang begitu berbeda dari era-era sebelumnya. Pada era 4th industrial revolution ini, terjadi volatilitas, ketidakpastian, komplkesitas, serta ambiguitas pada pasar  kerja  serta aktivitas perekonomian  yang  bisa disebut sebagai V.U.C.A (volatility, ambiguity, complexity,  and  ambiguity).  Keempat  faktor  tersebut  mendorong  setiap  masyarakat  global  untuk  terus  mengasah kemampuan mereka agar tidak tertinggal dalam persaingan. Tertinggal dalam persaingan bisa berakibat disrupsi dalam bisnisnya ataupun kalah bersaing sebagai karyawan. Hal ini secara tidak langsung juga menciptakan pengangguran bagi pihak-pihak yang tidak bisa berkembang mengikuti zaman.
Studi oleh (Avny, 2021) juga menjelaskan bahwa kecepatan penyaluran informasi menjadi kunci untuk memenangkan persaingan pada pasar bebas. Peran teknologi digital tersebar hampir pada setiap lini kehidupan masyarakat, terutama pada kegiatan perekonomian. Individu yang mempunyai informasi akan menjadi pemenang, baik sebagai pengusaha maupun sebagai pekerja. Sebaliknya, individu yang tidak mempunyai informasi akan tersingkir dengan sendirinya dan menjadi pengangguran pada akhirnya.
Senada dengan Avny, spenelitian oleh (Dombrowski & Wagner, 2014) menyatakan bahwa era 4th industrial revolution ini mendesak masyarakat untuk berpikir kreatif tentang proses manufaktur, rantai nilai, distribusi, dan proses layanan pelanggan.  Pasar  kerja  dimasa  depan  menekankan  pemanfaatan  "Internet  of  Things"  untuk  efisiensi  biaya  dan memaksimalkan  output  produksi.  Hal  ini  menyebabkan  pengangguran  masal  dikarenakan  tenaga  manusia  akan tergantikan oleh robot. Memang akan tercipta  pasar kerja baru yang belum pernah ada dizaman sebelumnya, namun hanhya yang mempunyai skill yang sesuai yang bisa berpartisipasi didalamnya.

## 2.4. Gini Ratio dan Ketimpangan Sosial Ekonomi Nasional
Indeks Gini digunakan untuk mengukur distribusi pendapatan disuatu negara berdasarkan total jumlah penduduk negara tersebut. Gini ratio lebih banyak digunakan untuk mengukur ketidaksetaraan ekonomi lewat distribusi pendapatan atau distribusi kekayaan pada rakyat disuatu negara. Skor gini ratio dimulai dari angka dengan 0 atau 0% berarti mendekati kesetaraan  pendapatan  atau  kekayaan  dimasyarakat  sempurna  dan  angka  1  (100%)  menunjukkan  ketidaksetaraan sempurna. Gini ratio pada negara berkmebang lebih banyak dibandingkan dengan negara maju, dikarenakan kurangnya akses pada sumber daya, terutama pendidkan kepada masyarakatnya. Berikut rumus indeks gini:
GR = 1 - ∑fi [Yi + Yi-1]
dengan: ∑fi= Persentase jumlah masyarakat dengan pendapatan “i” Yi = Jumlah jumlah kumulatif (%) pendapatan masyarakat pada kelas “i”
Kesetaraan  pendapatan  dan  kekayaan  menjadi  kunci  dalam  pengukuran  gini  ratio  ini.  Dalam  Islam  sendiri  keadilan dalam pemerataan kekayaan sudah menjadi kewajiban dalam segala aktivitas perekonomian. Hal ini diatur dalam surat A-Hasyr ayat 7:
ىٰلَع ُ هاللّٰ َءۤاَفَا ٓاَم
ِلْيِبَّسلا  ِنْبا َو  ِنْيِكٰسَمْلا َو ى ٰمٰتَيْلا َو ىٰب ْرُقْلا ىِذِل َو ِل ْوُس َّرلِل َو ِ ه ِ َ فَلِل ى ٰرُقْلا  ِلْهَا  ْنِم  ٖهِل ْوُس َر
ْوُس َّرلا ُمُكىٰتٰا ٓاَم َو  ْْۗمُكْنِم  ِءۤاَيِنْغَ ْلَا  َنْيَب ۢ ًةَل ْوُد  َن ْوُكَي  َلَ ْيَك ُل ْناَف ُهْنَع ْمُكى ٰهَن اَم َو ُه ْوُذُخَف ِباَقِعْلا ُدْيِدَش َ هاللّٰ َّنِاْۗ َ هاللّٰ اوُقَّتا َو ۚا ْوُهَت
“Apa saja (harta yang diperoleh tanpa peperangan) yang dianugerahkan Allah kepada Rasul-Nya dari penduduk beberapa negeri adalah untuk Allah, Rasul, kerabat (Rasul), anak yatim, orang miskin, dan orang yang dalam perjalanan. (Demikian) agar harta itu tidak hanya beredar di antara orang-orang kaya saja di antara kamu. Apa yang diberikan Rasul  kepadamu terimalah. Apa yang dilarangnya bagimu tinggalkanlah. Bertakwalah  kepada Allah. Sesungguhnya Allah sangat keras hukuman-Nya.”
Pendapatan disini merupakan fokus dari perhitungan gini. Pendapatan merupakan tolak ukur seberapa mampus sebuah individu membiayai dirinya sendiri maupun keluarganya. Pendpaatan juga disebut sebagai “purchasing power”, dimana semakin besar pendapatan suatu individumaka daya beli terhadap produk semakin besar pula. daya belilah yang menjadi penyebab ketimpangan pemerataan pendapatan, dimana semakin besar pendapatan suatu individu, semakin besar pula kesmepatannya untuk memenuhi apapun keinginan pribadi serta pengaruhnya pada masyarakat  (Garcia et al., 2018). namun dalam Islam penumpukna kekayaan lewat ketidakadilan pendapatan tidak diperbolehkan, karena prisnip dalam Islam menekankan keadilan dalam aktivitas perekonomian (Choudhury & Malik, 2016).

## 2.5. Hipotesis
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  dapat  disusun  beberapa  hipotesis  sebagia  landasan  dalam  menganalisis  hasil penelitian ini sebagai berikut:
H1: Pendidikan berpengaruh signifikan terhadap Gini Ratio H2: Pendapatan berpengaruh signifikan terhadap Gini Ratio H3: Pengangguran berpengaruh signifikan terhadap Gini Ratio H4: Kemiskinan berpengaruh signifikan terhadap Gini Ratio

## 3. Metode Penelitian

## 3.1. Variabel
Variabel  dependen  (Y)  dari  penelitian  ini  adalah Gini  Ratio, sedangkan  variabel  independen  (X)  yaitu  Pendidikan, Pendapatan, Pengangguran, dan Kemiskinan. Tabel 1 menjabarkan definisi operasional variable.
Tabel 1 Definisi Operasional Variabel No Variabel Definisi Indikator Sumber 1. Gini Ratio (Y) Sebuah indikator untuk mengukur ketimpangan distribusi pendapatan dan kesenjangan kesejahteraan suatu negara Gini Ratio Index Our World in Data 2. Pendidikan (X1) Tingkat pendidikan formal yang dilihat dari rata-rata partisipasi pada pendidikan dasar Gross Enrollment Rate Primary Education (%) SESRIC 3. Pendapatan (X2) Pendapatan nasional bersih per kapita yang disesuaikan  dengan dikurangi konsumsi modal tetap dan penipisan sumber daya alam. Adjusted net national income per capita (current US$) Worldbank Data 4. Pengangguran (X3) Tingkat pengangguran yang digiolongkan berdasarkan jenis kelamin total (baik laki-laki maupun perempuan pada batas usia memasuki usia kerja. Unemployment rate by sex and age (%) ILO Stat 5. Kemiskinan (X4) bagian dari populasi di bawah garis kemiskinan berupa pendapatan kurang dari $10.00 per hari $10.00 per day - share of population below poverty line (US$) Our World in Data

## 3.2. Data dan Sampel
Data dalam penelitian ini merupakan jenis data sekunder yang diambil dari SESRIC, WorldBank, Our World in Data, dan ILOstat. Sampel diambil dengan menggunakan teknik Purposive Sampling, yaitu cara pengambilan sampel dengan kriteria tertentu yaitu memiliki publikasi data yang lengkap dan termasuk ke dalam negara anggota OKI kategori Low Income dan Low Middle Income sebab penelitian ini membahas mengenai fenomena kesenjangan (gini ratio).
Populasi berupa 57 negara OIC sedangkan sampel diambil dari negara yang memiliki ketersediaan data selama periode penelitian yaitu 2010-2019 sebanyak 24 negara yang masuk dalam kriteria yaitu: Algeria, Burkina Faso, Benin, Chad, Comoros,  Cote  d’Ivoire,  Guinea,  Guinea-Bissau,  Indonesia,  Iran,  Kyrgyzstan,  Mali,  Mauritania,  Morocco, Mozambique, Niger, Senegal, Somalia, Sudan, Syria, Togo, Yemen, Tajikistan, Uzbekistan.

## 3.3. Teknik Analisis Data
Penelitian ini merupakan jenis penelitian dengan pendekatan kuantitatif. Menurut Sugiyono (2013) metode penelitian kuantitatif  merupakan pendekatan  yang digunakan untuk meneliti pada populasi  atau sampel tertentu, pengumpulan data  menggunakan  instrumen  penelitian,  analisis  data  bersifat  kuantitatif  /  statistik,  dengan  tujuan  untuk  menguji hipotesis yang telah ditetapkan (Sugiyono, 2013). Penelitian kuantitatif  yang menekankan analisisnya pada data-data numerikal (angka) yang diolah dengan metoda statistika. Teknik analisis data dalam penelitian ini menggunakan regresi data panel dengan bantuan software EVIEWS .
Data panel sendiri dapat didefinisikan sebagai sebuah kumpulan data yang terdiri dari perilaku unit cross section dan time series (Ghozali & Ratmono, 2020) . Adapun dalam penelitian ini cross section (N) terdiri dari 24 negara anggota OKI  dan  time  series  (t)  sebanyak  5  tahun  periode  waktu.  Secara  umum  persamaan  model  ekonometrika  data  panel dalam penelitian ini dapat dilihat melalui persamaan sebagai berikut:
Y it = β + β 1 X1 it + β 2 X2 it + β 3 X3 it + β 4 X4 it +  it
Dari paparan persamaan berikut, maka dapat diketahui Y it merupakan variabel Y yaitu Gini Ratio individu ke-i pada waktu  ke-t,  dan  X1 it ,  X2 it ,  X3 it ,  X4 it secara  berturut-turut  adalah  Pendidikan,  Pendapatan,  Pengangguran,  dan Kemiskinan  individu  ke-i  pada  waktu  ke-t,  β  merupakan  i ntercept, β 1 β 2 β 3 β 4 merupakan  koefisien  regresi,  dan  merupakan error term.
Model  data  panel  memiliki  3  pendekatan  yang  umumnya  digunakan  yaitu common  effect, fixed  effect, dan random effect. Model mana yang akan tepat digunakan ditentukan oleh uji-uji sebelumnya yang telah dilakukan antara lain uji chow untuk  memilih  apakah  model commen  effect atau fixed  effect yang  akan  digunakan,  dan  uji hausman untuk menentukan  model  panel  terbaik  antara fixed  effect atau random  effect. Selain  itu,  model  panel  yang  baik  haruslah menghasilkan  estimasi  yang  linear  dan  tidak  bias (Best  Estimator  Linear  Estimator), maka  dilakukan  uji  asumsi diagnostik dasar seperti uji normalitas, uji multikolonieritas, dan uji heteroskedastisitas.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Hasil

## 4.1.1. Statistik Deskriptif
Dari tabel statistik deskriptif tersebut dapat diketahui bahwa:
1. Variabel  Y  yaitu Gini  Ratio memiliki  nilai maximum atau  tertinggi  sebesar  5400.000  dan  nilai  terendah  atau minimum 2678.000. Sehingga memperoleh hasil mean 3859.208 serta standart deviasi 644.5350. 2. Variabel  X1  yaitu  pendidikan  memiliki  nilai maximum atau  tertinggi  sebesar  11872.00  dan  nilai  terendah  atau minimum 66.42000. Sehingga memperoleh hasil mean 497.9679 serta standart deviasi 2105.419 .
3. Variabel  X2  yaitu  pendapatan  memiliki  nilai maximum atau  tertinggi  sebesar  99365.00  dan  nilai  terendah  atau minimum 11049.00. Sehingga memperoleh hasil mean 75,3559 serta standart deviasi 24372.36.
4. Variabel X3 yaitu pengangguran memiliki nilai maximum atau tertinggi sebesar 0.500000 dan nilai terendah atau minimum 18.900000. Sehingga memperoleh hasil mean 47.207500 serta standart deviasi 4.708318. 5. Variabel  X4  yaitu  kemiskinan  memiliki  nilai maximum atau  tertinggi  sebesar  9963.000  dan  nilai  terendah  atau minimum 4050.000. Sehingga memperoleh hasil mean 0,649 serta standart deviasi 9000.175.

## Tabel 2

## Statistik Deskriptif
Y X1 X2 X3 X4 Mean 3859.208 497.9679 61601.48 7.207500 9000.175 Median 3716.500 102.8350 61214.00 6.850000 9560.000 Maximum 5400.000 11872.00 99365.00 18.90000 9963.000 Minimum 2678.000 66.42000 11049.00 0.500000 4050.000 Std. Dev. 644.5350 2105.419 24372.36 4.708318 1338.804

## 4.1.2. Pemilihan Model Panel Terbaik
Tabel 3 Uji Chow Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 944.609026 (23,92) 0.0000 Cross-section Chi-square 656.244284 23 0.0000
Uji Chow dilakukan dalam penelitian ini yang berguna untuk menentukan antara model yang akan dipakai Common Effect Model atau Fixed Effect Model (Suliyanto, 2011). Adapun hipotesis uji ini adalah :
H 0 : Common Effect Model H 1 : Fixed Effect Model
Uji  ini  dilakukan  dengan  membandingkan  perhitungan  cross  section  F  dan  nilai  signifikansi  sebesar  5%  atau  0,05, apabila nilai probability sebesar > 0.05 maka H 1 ditolak atau H 0 diterima,  sebaliknya apabila nilai probability < 0,05 maka H 1 diterima dan H 0 ditolak. Dari nilai Probbality tersebut adalah 0.0000 sehingga nilai < 0,05 maka uji yang lebih baik digunakan adalah Fixed Effect Model.

## Tabel 4
Uji Hausman Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 7.018521 4 0.1349
Uji Hausman digunakan untuk menentukan antara pemakaian model Random Effect Model atau Fixed Effect Model yang lebih tepat digunakan. Hipotesis dari pengujian ini adalah:
H 0 : Random Effect Model H 1 : Fixed Effect Model
Uji  ini dilakukan dengan  membandingkan perhitungan  skor Probability dan  nilai signifikansi sebesar 5% atau 0,05, apabila  skor  P  sebesar  >  0.05  maka  H 1 ditolak  atau  H 0 diterima,    sebaliknya  apabila  skor  P  hitung  <  0,05  maka  H 1
diterima  dan  H 0 ditolak.  Dari  nilai  Probbality  tersebut  adalah  0.1349  sehingga  nilai  >0,05  maka  uji  yang  lebih  baik digunakan adalah Random Effect Model.

## 4.1.3. Uji Asumsi Klasik
Tabel 5 Uji Normalitas 0 2 4 6 8 10 12 14 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 Series: Standardized Residuals Sample 2015 2019
Observations 120 Mean 9.31e-13 Median -183.9211 Maximum 1465.445 Minimum -1170.772 Std. Dev. 639.4830 Skewness 0.493441 Kurtosis 2.539213 Jarque-Bera 5.931298 Probability 0.051527
Dari tabel uji normalitas melalui tabel histogram tersebut dapat diketahui nilai Jarque Bera sebesar 2.532913 dan nilai Probability  lebih  besar  atau  sama  dengan  dari  0.05  maka  menandakan  data  dalam  penelitian  ini  sudah  terdistribusi secara normal.
Tabel 5. Uji Multikolonieritas X1 X2 X3 X4 X1 1.000000 0.072456 -0.049617 0.093073 X2 0.072456 1.000000 -0.010547 0.084468 X3 -0.049617 -0.010547 1.000000 -0.248055 X4 0.093073 0.084468 -0.248055 1.000000
Suatu  data  dapat  dikatakan  terbebas  dari  masalah  multikolonieritas  adalah  apabila  nilai  korelasi  antara  variabel independen  dan  variabel  dependen  tidak  lebih  dari  0.80  atau  8%.  Sehingga  jika  merujuk  ke  tabel  4  tersebut  maka mendandakan semua data sudah terdistribusi normal dan tidak terdapat masalah multikolonieritas.
Tabel 5. Uji Heteroskedastisitas
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -205.3860 293.6692 -0.699379 0.4857 X1 -0.097163 0.004487 -21.65384 0.0000 X2 -0.001642 0.000549 -2.990957 0.0034 X3 17.73805 8.643875 2.052095 0.0424 X4 0.073841 0.030161 2.448191 0.0159
Uji  Heteroskedastisitas  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  uji  Glejser  yaitu  dengan  cara  meregresikan  variabel independen dengan niali absolute residualnya. Hasil uji heteroskedastisitas dalam tabel tersebut menampilkan bahwa tidak ada satupun variabel dengan nilai probability yang lebih dari 0,05 maka dapat dikatakan bahwasanya model telah terbebas  dari  gejala  heteroskedastisitas.  Sehingga  secara  umum  keseluruhan  penyimpangan  asumsi  klasik  tidak ditemukan dalam model ini.

## 4.1.4. Uji Hipotesis
Uji ini akan membuktikan adakah pengaruh pada variabel independen terhadap variabel dependen. Ini dapat diketahui melalui  seberapa  besar  level  signifikansinya . Apabila  level  signifikansinya  yang  akan  dijadikan  patokan  adalah bilangan sebesar 5 % atau (α) = 0,05. Maka apabila nilai probability > 0,05 maka H a ditolak tetapi sebaliknya apabila signifikansi  t  <  0,05  maka  H a diterima  dan  berarti  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  variabel  independen terhadap variabel dependen.
Tabel 5. Hasil Analisis Regresi Random Effect Model Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3267.840 327.9747 9.963696 0.0000 X1 0.000283 0.004339 0.065123 0.9482 X2 -0.000862 0.000537 -1.605365 0.1112 X3 -2.962535 9.375130 -0.315999 0.7526 X4 0.073965 0.032714 2.260979 0.0256 Weighted Statistics R-squared 0.076964     Mean dependent var 116.1628 Adjusted R-squared 0.044858     S.D. dependent var 42.86931 S.E. of regression 41.89675     Sum squared resid 201863.9 F-statistic 2.397207     Durbin-Watson stat 0.901476 Prob(F-statistic) 0.054264
Berdasarkan tabel 5, maka dapat diketahui bahwa:
1. Hipotesis 1: Pendidikan berpengaruh signifikan terhadap Gini Ratio
Hasil  perhitungan  uji  secara  parsial  terhadap  variabel  X1  (Pendidikan)  memperoleh  nilai  probability  sebesar 0,9482 karena lebih besar dari 0.05, maka dapat disimpulkan X1 (pendidikan) tidak berpengaruh terhadap Y ( Gini Ratio ), maka hipotesis H1  ditolak dan Ho  diterima.
2. Hipotesis 2: Pendapatan berpengaruh signifikan terhadap Gini Ratio
Hasil  perhitungan  uji  secara  parsial  terhadap  variabel  X2  (Pendapatan)  memperoleh  nilai  probability  sebesar 0,1112 karena lebih besar dari 0.05, maka dapat disimpulkan X2 (Pendapatan) tidak berpengaruh terhadap Y ( Gini Ratio ), maka hipotesis H2  ditolak dan Ho  diterima.
3. Hipotesis 3: Pengangguran berpengaruh signifikan terhadap Gini Ratio
Hasil  perhitungan  uji  secara parsial  terhadap  variabel  X2 (Pengangguran)  memperoleh  nilai  probability  sebesar 0,7256 karena lebih besar  dari 0.05,  maka dapat  disimpulkan  X3  (Pengangguran) tidak berpengaruh terhadap Y ( Gini Ratio ), maka hipotesis H3  ditolak dan Ho  diterima.
4. Hipotesis 4: Urban population memoderasi pengaruh Kesehatan terhadap Gini Ratio
Hasil  perhitungan  uji  secara  parsial  terhadap  variabel  X4  (Kemiskinan)  memperoleh  nilai  probability  sebesar 0,0256 karena lebih kecil dari 0.05, maka dapat disimpulkan X4 (Kemiskinan) berpengaruh signifikan terhadap Y ( Gini Ratio ), maka hipotesis H4  diterima dan Ho ditolak.

## 4.1.5. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi (Adj R 2 ) digunakan untuk menghitung seberapa nilai yang dapat dijelaskan variabel dependen oleh variasi variabel independen. Apabila Adj R 2 mendekati satu, maka semakin besar nilai pengaruhnya. Sebaliknya
apabila  semakin  mendekati  nol,  maka  semakin  sedikit  pengaruh  variabel  independen  dalam  menerangkan  variabel dependen.
Dalam  penelitian  ini,  secara  simultan  atau  bersama-sama  variabel  X1,  X2,  X3,  dan  X4  tidak  berpengaruh  dengan variabel Y dengan nilai probability sebesar 0.054246 sehingga apabila memakai standar signifikansi 5% atau 0,05 maka dapat  dikatakan  bahwa  secara  bersama-sama  pendidikan,  pendapatan,  pengangguran,  dan  kemiskinan  tidak berpengaruh  terhadap Gini  Ratio. Hal  ini  dimungkinkan  apabila  melihat  nilai  koefisien  determinasinya  yaitu  hanya 0,04548 atau hanya 4% saja, sedangkan sisanya sebesar 96% dipengaruhi oleh variabel lain diluar penelitian .

## 4.2. Pembahasan
Berdasarkan  hasil  diatas,  kemiskinan  jelas  berpenaruh  terhadap  rasio  ini.  Kemiskinan  adalah  suatu keadaan  dimana seseorang  tidak  dapat  memenuhi  kebutuhan  dasar  dalam  hidup.  Orang  miskin  tidak  berdaya  dan  tidak  memiliki wewenang untuk membantu diri mereka sendiri. Jika di goncangan ekonomi negara terjadi, mereka yang akan menjadi korban adalah orang-orang miskin, namun orang orang kaya dan kaum konglomerat hampir tidak terdampak. Hal ini sangat  mempengaruhi  indeks  gini  yang  merupakan  indeks  pengukur  ketimpangan  dalam  pendapatan,  diaman  saat terjadi resesi ekonomi, justru pendapatan orang miskin akan berkurang dan pendapatan orang kaya dan kontglomerat tidak terdampak.
Hasil diatas linier dengan studi oleh (Afandi et al., 2017) dimana kemiskinan sendiri terjadi akibat adanya ketimpangan antara  penerimaan  pendapatan  dalam  masyarakat  akibat  sistem  kerja.  Walaupun  memiliki  beban  kerja  yang  sama, seseorang dengan koneksi dan  jabatan  mampu  menghasilkan penghasilan  yang  jumlahnya  berkali  lipat. Kemiskinan yang  secara  terstruktur  juga  bisa  mengakibakan  ketimpangan  pendapatan  secara  turun  temurun  yang  akhirnya  ikut meningkatkan angka rasion gini.
Hasil studi diatas juga memperlihatkan bahwa tingkat pendidikan ang diukur lewat tingkat partisipasi pendidikan dasar tidak berpengaruh terhadap rasio gini. Studi oleh (Zulmasyhur, 2018) mengemukakan bahwa tingkat partisipasi pada pendidikan dasar tidak begitu berpengaruh terhadap ketimpangan pendapatan yang akhirnya mempengaruhi rasio gini, dikarenakan  tidak  semua  masyarakat  yang  partisipasi  pada  sekolah  dasar  tinggi  mendapatkan  gaji  yang  lebih  besar dibandingkan yang dulunya jumlah partisipasi waktu pada sekolah dasar lebih rendah. Finlandia yang mempunyai jam belajar sekolah dasar lebih tinggi buktinya bisa menyalip Indonesia yang lebih banyak jam sekolah dasarnya.
Senada dengan hal diatas, studi oleh (Anwar et al., 2021) menjelaskan bahwa partispasi pada sekolah dasar tidak begitu mempengaruhi karier yang dicapai seseorang. Pendidikan tinggi dan kecocokan dengan kompetensi yang dibutuhkan oleh penyedia kerjalah yang menentukan besaran pendapatan yang diterima. Hampir semua lapisan masyarakat pada negara OKI pada kategori low-income serta low-middle income memperoleh pendidikan dasar dengan jam yang sama. Namun,  kecocokan  antara  skill  yang  dipelajari,  baik  pada  saat  sekolah  kejuruan  ataupun  pendidikan  tinggilah  yang dapat  menyerap tenaga kerja secara cepat, yang pada akhirnya  juga  mempengaruhi tingkat ketimpangan pendapatan seseorang.
Hasil  pada  studi  ini  juga  menunjukkan  bahwa  jumlah  pendapatan  serta  pengangguran  tidak  secara  signifikan mempengaruhi nilai rasio gini. Menurut studi oleh (Zulkarnain et al., 2020), ketimpangan distribusi pendapatan sebagai nilai acuan gini tidak  serta merta dilambangkan dengan  besaran pendapatan  yang diperoleh oleh  masyarakat. Tidak semua kebutuhan dasar, sekunder, serta tersier masyarakat bergantung pada besarana pendapatan. Bisa juga dari alokasi sumber daya alam  yang digunakan untuk memenuhi kebutuhan  masyarakat yang  lain. Selain  itu, pengukuran angka besaran pendapatan, terutama pada negara low-income serta low-middle income OKI cenderung tidak transparan. Salah satu sebabnya yakni untuk menghindari pajak penghasilan yang akan dibebankan kepada masyarakat. Hal ini tentunya akan membuat data menjadi rancu, sehingga rasio gini tidak sepenuhnya benar.
Untuk angka pengangguran, menurut studi oleh (Hutagaol et al., 2019) menyatakan bahwa angka pengangguran yang didefinisikan sebagai bekerja dibawah jam kerja penuh, termasuk kerja paruh waktu tidak serta merta bisa menghitung angka ketimpangan pendapatan dalam suatu negara, masyarakat. Beberapa kerja dibawah jam kerja penuh bahkan bisa mendapatkan pendapatan lebih tinggi dibandingkan kerja penuh waktu. Senada dengan hal tersebut, studi oleh (Sinaga, 2020)  menyatakan  bahwa  kebanyakan  data  jumlah  pengangguran  yang  digunakan  sebagai  penentu  rasio  gini  suatu
Fauziana et.al |  Daengku: Journal of Humanities and Social Sciences Innovation, 2022, 2(2): 181–191
negara merupakan jumlah penduduk yang tidka bekerja penuh waktu pada instansi formal. Banyak pula para pekerja sektor formal yang tidak terdaftar secara resmi pada Dinas Tenaga Kerja yang tidak terdata.
Studi oleh (Saputri & Suryowati, 2018) mengemukakan bahwa peran negara, contohnya Indonesia, pemerintah daerah yang  secara  sengaja  tidak  mencantumkan  ketimpangan  distribusi  pendapatan  di  masyarakat  bertujuan  agar  dinila i kompeten  dalam  kinerjanya.  Angka  ini  secara  kumulatif  akan  mempengaruhi  rasio  gini,  sehingga  rasio  gini  terlihat seperti baik. Kenyataanya, manpulasi data ketimpangan pendapatan agar dipuji oleh merintah pusat menjadi kendala tersebdiri bagi pemerintah pusat untuk melakukan verifikasi pada daerah yang bersangkutan.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat  partisipasi  pendidikan  dasar,  angka  pengangguran,  serta jumlah pendapatan tidak mempengaruhi rasio gini negara-negara OKI sebagai sampel studi ini. Jumlah populasi yang berada pada garis kemiskinan berpengaruh terhadap rasio gini egara anggota OKI yang dikategorikan sebagai low dan low-middle  income.  Hal  ini  dikarenakan  kemiskinan  secara  langsung  disebabkan  oleh  ketimpangan  distribusi pendapatan, sehingga tidak bisa memenuhi kebutuhan dasar mereka.
Studi ini juga menyarankan agar penelitan kedepan lebih berfokus pada aspek-aspek kemiskinan yang mempengaruhi rasio gini. Kemudian dibandingkan antara negara anggota OKI dan non-OKI. Hal ini agar bisa membuktikan apakah kemiskinan pada negara anggota OK cednerung bisa memepengaruhi rasio gini jika dibandingkan negara non-OKI.

## References
Afandi, A., Wahyuni, D., & Sriyana, J. (2017). Policies to eliminate poverty rate in Indonesia. International Journal of Economics and Financial Issues , 7 (1), 435–441.
Alkire, S., & Shen, Y. (2017). Exploring  multidimensional poverty  in China:  2010 to 2014. Research on Economic Inequality , 25 , 161–228. https://doi.org/10.1108/S1049-258520170000025006
Anis, T. (2017). Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Ketimpangan Distribusi Pendapatan Di Pulau Jawa Tahun 2010- 2015. Angewandte Chemie International Edition, 6(11), 951–952. , 13 (April), 15–38.
Anwar, A. F., Asnun, A. P., & Wahab, A. (2021). Measuring the Impact of Inclusive Economic Growth; Empirical Study of SDGs in Indonesia. Technium Social Sciences Journal , 25 , 192–218.
Avny, R. (2021). The Influence of the Fourth Industrial Revolution on the Entrepreneur Leadership Attributes .
Bahmani-Oskooee,  M.,  &  Ardakani,  A.  (2020). Does  GINI  respond to  income  volatility  in  an  asymmetric  manner?
Evidence from 41 countries. Economic Systems , 44 (2), 100756. https://doi.org/10.1016/j.ecosys.2020.100756
Bennett, N., & Lemoine, G. J. (2014). What a difference a word makes:  Understanding threats to  performance  in  a VUCA world. Business Horizons , 57 (3), 311–317.
Berezhna, S., & Prokopenko, I. (2020). Higher Education Institutions in Ukraine during the Coronavirus, or COVID- 19, Outbreak: New Challenges vs New Opportunities. Revista Romaneasca Pentru Educatie Multidimensionala , 12 (1Sup2), 130–135.
Carvalho, S., & White, H. (1997). Combining the quantitative and qualitative approaches to poverty measurement and analysis: the practice and the potential (Vol. 23). World Bank Publications.
Choudhury, M. A., & Malik, U. A. (2016). The foundations of Islamic political economy . Springer.
Dombrowski, U., & Wagner, T. (2014). Mental strain as field of action in the 4th industrial revolution. Procedia Cirp , 17 , 100–105.
Fatima, A., & Sultana, H. (2009). Tracing out the U-shape relationship between female labor force participation rate and  economic  development  for  Pakistan. International  Journal  of  Social  Economics , 36 (1-2),  182–198. https://doi.org/10.1108/03068290910921253
Garcia, M. T., Sato, P. M., Trude, A. C. B., Eckmann, T., Steeves, E. T. A., Hurley, K. M., Bógus, C. M., & Gittelsohn, J. (2018). Factors associated with home  meal preparation and  fast-food sources use among  low-income urban African American adults. Ecology of Food and Nutrition , 57 (1), 13–31.
Ghozali,  I.,  &  Ratmono,  D.  (2020). Analisis  Multivariat  dan  Ekonometerika  (Teori,  Konsep,  dan  Aplikasi  dengan EViews 10) . Badan Penerbit Undip Semarang.
Huda, N. (2017). Ekonomi Pembangunan Islam . Prenada Media Grup.
Hutagaol,  D.  T.,  Tarmizi,  H.  B.,  &  Daulay,  M.  (2019).  An  Analysis  on  the  Influence  of  Population  Growth  Rate, Economic Growth, Human Development Index, Income Distribution, and Unemployment Rate toward Poverty in All Provinces in Indonesia. International Journal of Research & Review , 6 (1), 101–108.
Leer, J. (2016). After the Big Bang: Estimating the effects of decentralization on educational outcomes in Indonesia through a difference-in-differences analysis. International Journal of Educational Development , 49 , 80–90.
Mahri, A. J. W., Cupian, Arif, M. N. R., Arundina, T., Widiastuti, T., Mubarok, F., Fajri, M., Azizon, & Nurasyiah, A.
(2021). Ekonomi Pembangunan Islam .
Maipita, I., Jantan, M. D., & Razak, N. A. A. (2010). dampak kebijakan  fiskal terhadap kinerja ekonomi dan angka kemiskinan di Indonesia. Buletin Ekonomi Moneter Dan Perbankan , 12 (4), 421–456.
Morrar,  R.,  Arman,  H.,  &  Mousa,  S.  (2017).  The  fourth  industrial  revolution  (Industry  4.0):  A  social  innovation perspective. Technology Innovation Management Review , 7 (11), 12–20.
Mulyani, E. (2017). Ekonomi Pembagunan. In Angewandte Chemie International Edition (Vol. 6, Issue 11).
Naz, S. (2019). Impact of Globalization on Higher Education in Pakistan: Challenges and Opportunities. International Journal of Innovation in Teaching and Learning (IJITL) , 2 (2).
Nwaohiri, N. M., & Nwosu, M. C. (2021). Reskilling the Library Workforce for the Fourth Industrial Revolution. In Examining the Impact of Industry 4.0 on Academic Libraries . Emerald Publishing Limited.
Saputri, W. A. K., & Suryowati, K. (2018). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Gini Ratio Di Provinsi Papua Dengan Model Spasial Data Panel. Jurnal Statistika Industri Dan Komputasi , 03 (2), 1–11.
Sinaga, M. (2020). Analysis of Effect of GRDP (Gross Regional Domestic Product) Per Capita, Inequality Distribution Income,  Unemployment  and  HDI  (Human  Development  Index)  on  Poverty. Budapest  International  Research and Critics Institute (BIRCI-Journal): Humanities and Social Sciences , 3 (3), 2309–2317.
Sugiyono. (2013). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan Tindakan . Alfabeta.
Suliyanto. (2011). Ekonometrika Terapan : Teori dan Aplikasi dengan SPSS . ANDI.
Wardhana,  A.  K.  (2021).  The  Application  of  Waqf  and  Endowment  Fund  Based  on  the  Principles  in  the  Sharia Maqashid  Pillar  Society. Prosperity:  Journal  of  Society  and  Empowerment , 1 (2),  107–119. https://doi.org/10.21580/prosperity.2021.1.2.8829
Zuhdiyaty, N., & Kaluge, D. (2017). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi  Kemiskinan Di Indonesia Selama Lima Tahun Terakhir. Jurnal Ilmiah Bisnis Dan Ekonomi Asia , 11 (2), 27–31.
Zulkarnain, A., Mus, A. R., & Sudirman, B. S. R. (2020). Goverment spend, economics growth development rate on income of Kolaka regency. International Journal of Scientific and Technology Research , 9 (3).
Zulmasyhur,  Z.  (2018).  Reexamining  the  economic  growth–education  inequality–income  distribution  nexus  in Indonesia. Journal of Applied Economic Sciences (JAES) , 13 (58), 979–988.