## PENGARUH KETIMPANGAN DISTRIBUSI PENDAPATAN TERHADAP PERSENTASE PENDUDUK MISKIN DI PROVINSI BANTEN
TAHUN 2000- 2012
Sri Saraswati, M Muhlis Darmawan STIE Unisadhuguna Jakarta, Indonesia atiekwibowo@gmail.com, mukhlis_darmawan11@yahoo.com

## Abstrak
Pendahuluan: Kemiskinan selalu menjadi masalah di setiap negara berkembang, bahkan  di  negara  maju.  Di  Indonesia,  tingginya  jumlah  penduduk  miskin dipengaruhi oleh berbagai faktor, termasuk adanya ketimpangan dalam distribusi pendapatan per kapita antara satu provinsi ke provinsi lainnya.
Tujuan: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  seberapa  besar  pengaruh Indeks  Gini  dan  Indeks  Williamson  terhadap  persentase  penduduk  miskin  di Provinsi Banten pada tahun 2000 - 2012.
Metode: Metode analisis dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi linier berganda dengan metode kuadrat terkecil biasa (OLS). Dengan bantuan perangkat lunak Eviews 4.1.
Hasil: Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  distribusi  ketimpangan pendapatan  per  kapita  (indeks  Gini)  mempengaruhi  secara  positif  dan memberikan  dampak  yang  signifikan  terhadap  persentase  penduduk  miskin  di provinsi  Banten,  sementara  ketimpangan  distribusi  pendapatan  antar kabupaten/kota  indeks  Williamson  tidak  mempengaruhi  persentase  penduduk miskin di Provinsi Banten pada tahun 2000 - 2012.
Kesimpulan: Provinsi  Banten  terjadi  ketidakmerataan  distribusi  pendapatan perkapita  (Indeks  Gini)  dalam  kategori  sedang,  yaitu  dengan  rata  rata  indeks sebesar  0.36  per  tahun  hal  ini  berarti  bahwa  perpedaan  / gap ,  pendapatan  antara individu  masih  relative  sama.  dan  ketimpangan  antar  kabupaten/kota  (Indeks Williamson) dalam ketegori tinggi yakni dengan rata-rata 0.74 per tahun. Artinya bahwa distribusi pendapatan antar kabupaten/kota, tidak merata.
Kata kunci: Persentase Kemiskinan, Distribusi Ketimpangan Incoome, Indeks Gini, Indeks Williamson

## Abstract
Introduction: Poverty  has  always  been  a  problem  in  every  developing  country, even  in  developed  countries.  In  Indonesia,  the  high  number  of  poor  people  is influenced  by  various  factors,  including  the  inequality  in  the  distribution  of  per capita income from one province to another.
Objective:  This  study  aims  to  analyze  how  much  influence  the  Gini  Index  and Williamson  Index  have  on  the  percentage  of  poor  people  in  Banten  Province  in 2000 - 2012.
Methods: The  analytical  method  in  this  study  uses  multiple  linear  regression analysis with the usual least squares method (OLS). With the help of Eviews 4.1 software.
Results: The results of this study indicate that the variable distribution of income inequality  per  capita  (Gini  index)  has  a  positive  and  significant  impact  on  the percentage  of  poor  people  in  Banten  province,  while  the  inequality  of  income
distribution  between  districts/cities  Williamson  index  does  not  affect  the percentage of poor people in Banten Province. Banten in 2000-2012.
Conclusion: Banten  Province  has  an  unequal  distribution  of  income  per  capita (Gini Index) in the moderate category, with an average index of 0.36 per year, this means  that  thegap,  income  between  individuals  is  still  relatively  the  same.  and inequality between districts/cities (Williamson Index) in the high category with an average  of  0.74  per  year.  This  means  that  the  distribution  of  income  between districts/cities is not evenly distributed.
Keywords: Percentage of Poverty, Inequality Distribution of Incoome, Gini Index, Williamson Index

## Pendahuluan
Kemiskinan  merupakan  masalah  yang  dihadapi  oleh  semua  negara  di  dunia, terutama  negara  sedang  berkembang,  kemiskinan  merupakan  masalah  kompleks (Sukmaraga  &  Hayati,  2011)  yang  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor  yang  saling berkaitan,  antara  lain  tingkat  pendapatan  masyarakat,  pengangguran,  kesehatan, pendidikan,  akses  terhadap  barang  dan  jasa,  lokasi,  geografis,  gender,  dan  lokasi lingkungan  selain  itu  juga  dipengaruhi  oleh  tidak  meratanya  distribusi  pendapatan (Zuhdiyaty & Kaluge, 2017). Menurut (Talib, 2016) Pemerintah diseluruh Negara baik pusat  maupun  daerah  telah  berupaya  dalam  melaksanakan  berbagai  kebijakan  dan program-program  penanggulangan  kemiskinan  namun  masih  jauh  dari  induk permasalahan.  Kebijakan  dan  program  yang  dilaksanakan  belum  menampakkan  hasil yang  optimal.  Masih  terjadi  kesenjangan  antara  rencana  dengan  pencapaian  tujuan karena  kebijakan  dan  program  penanggulangan  kemiskinan  lebih  berorientasi  pada program  sectoral  (Sumirat,  2019).  Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu  strategi penanggulangan  kemiskinan  yang  terpadu,  terintegrasi  dan  sinergi  sehingga  dapat menyelesaikan  masalah  secara  tuntas.  Kesenjangan  ekonomi  atau  ketimpangan  dalam distribusi pendapatan merupakan sebuah realita yang ada di tengah-tengah masyarakat dunia ini, baik di negara maju maupun negara berkembang, dan juga selalu menjadi isu penting  untuk  ditinjau.  Di  negara  berkembang  masalah  ketimpangan  telah  menjadi pembahasan  utama  dalam  menetapkan  kebijakan.  Perhatian  ini  timbul  karena  adanya kecenderungan  bahwa  kebijakan  pembangunan  yang  mengutamakan  pertumbuhan ekonomi  telah  menimbulkan  semakin  tingginya  tingkat  kesenjangan  yang  terjadi. (Siagian  et  al.,  2020)  menemukan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  yang  pesat  selalu diikuti  dengan  meningkatnya  kesenjangan  terutama  pada  tahap  awal  proses pembangunan  ekonomi.  Hasil  penelitian  ini  telah  mengembangkan  anggapan  yang menyatakan  bahwa  antara  pertumbuhan  ekonomi  yang  pesat  dan  pembagian pendapatan,  terdapat  suatu trade-off, di  mana  pertumbuhan  ekonomi  yang  pesat  akan membawa  konsekuensi  meningkatnya  ketimpangan  pembangunan  dan  hasilhasilnya sebaliknya, pemerataan pembangunan dan hasil-hasilnya yang cukup baik akan dicapai dengan  pertumbuhan  ekonomi  yang  relatif  lambat.  Permasalahan  ketimpangan
Pengaruh Ketimpangan Distribusi Pendapatan Terhadap Persentase Penduduk Miskin Di Provinsi Banten Tahun 2000-2012
pendapatan tidak dapat dipisahkan dari permasalahan kemiskinan, biasanya terjadi pada negara miskin dan berkembang.
Indonesia  sebagai  Negara  berkembang  terus  berupaya  untuk  meningkatkan pertumbuhan  ekonomi,  berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  menunjukan bahwa  rata  –  rata  pertumbuhan  Indonesia  tahun  2000  hingga  2012  sebesar  12%  per tahun. Indonesia secara konsisten telah melakukan pembangunan nasional mulai zaman Orde Baru (tahun 1966 sampai dengan 1998) dan dilanjutkan dengan Orde Reformasi (1998  sampai  sekarang)  tidak  lepas  dari  permasalahan  kemiskinan.  Jumlah  penduduk miskin di tahun 1970 berjumlah 70 juta jiwa (60%) turun menjadi 22 juta jiwa (11%) pada tahun 1997, tetapi meningkat pesat menjadi 80 juta jiwa (naik sekitar 400%) pada tahun  1998  ketika  krisis  ekonomi  melanda  Indonesia  dan  kini  jumlah  kemiskinan Indonesia pada tahun 2013 sebesar 28.07 juta jiwa (11.37%) (Nasution, 2014).
Sebagai  suatu  negara  yang  terdiri  dari  ribuan  pulau,  perbedaan  karakteristik wilayah  adalah  konsekuensi  yang  tidak  dapat  dihindari  oleh  Indonesia  (Rahayu, Koleangan, & Kawung, 2014). Karena karakteristik wilayah mempunyai pengaruh kuat pada  terciptanya  pola  pembangunan  ekonomi,  sehingga  suatu  kewajaran  bila  pola pembangunan ekonomi di Indonesia tidak seragam (Siwu, 2019). Ketidakseragaman ini berpengaruh  pada  kemampuan  untuk  tumbuh  yang  pada  gilirannya  mengakibatkan beberapa  wilayah  mampu  tumbuh  dengan  cepat  sementara  wilayah  lainnya  tumbuh lambat.  Kemampuan  tumbuh  ini  kemudian  menyebabkan  terjadinya  ketimpangan  baik pembangunan  maupun  pendapatan  antar  daerah.  Salah  satu  daerah  di  Indonesia  yang tingkat  kemiskinanya  masih  relatif  tinggi  adalah  provinsi  Banten,  kondisi  ini  menarik untuk  dijadikan  bahan  penelitian  karena  jika  dilihat  dari  letak  georafisnya,  Banten merupakan  provinsi  penyangga  Ibu  kota  dan  juga  memiliki  pelabuhan  sebagai penghubung  pulau  Jawa  dengan  pulau  sumatera,  selain  itu  juga  terdapat  parik-parik manufaktur  besar.  Keuntungan  geografis  tersebut  nyatanya  belum  juga  mampu menurunkan jumlah dan persentase penduduk miskin (Sayifullah & Gandasari, 2016).
Jumlah  dan  persentase  penduduk  miskin  Provinsi  Banten  pada  tahun  2002-2010 seperti  tercantum  pada  memperlihatkan  besaran  yang  fluktuasi  sampai  dengan  tahun 2006 kemiskinan di Banten setiap tahun menunjukan kecenderungan yang bergerak naik (Nugroho  &  Pujiyono,  2014).  Namun  mulai  tahun  2007-2010  kemiskinan  di  Provinsi Banten  mulai  bergerak  turun.  Pada  tahun  2006,  jumlah  penduduk  miskin  di  Banten mencapai puncaknya yaitu tercatat 904.300 penduduk miskin (9.79%) berada dibawah garis  kemiskinan.Hal  tersebut  mengindikasikan  bahwa  telah  terjadi  disparitas pendapatan perkapita maupun antar kabupaten/kota di provinsi Banten.
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  dijelaskan,  penulis  ingin  melakukan penelitian  untuk  mengetahui  pengaruh  ketimpangan  distribusi  pendaptan  terhadap persentase  penduduk  miskin  selama  tahun  2000-2012,  dengan  judul  “Pengaruh Ketimpangan Distribusi Pendapatan Terhadap Persentase Penduduk Miskin Di Provinsi Banten  Tahun  2000-2012”.  Berdasarkan  judul  tersebut,  maka  penulis  akan memfokuskan  penelitian  pada  permasalahan  sebagai  berikut  :  (1)  Untuk  menganalisis apakah  terjadi  ketimpangan  distribusi  pendapatan  di  provinsi  banten.  (2)  Untuk
menganalisis  apakah  ketimpangan  distribusi  pendapatan  berpengaruh  positif  terhadap persentase penduduk miskin di Provinsi Banten. (3) Untuk menganalisis seberapa besar pengaruh  ketimpangan  distribusi  pendapatan  terhadap  persentase  penduduk  miskin  di Provinsi Banten.

## Metodologi Penelitian
Variabel penelitian merupakan konsep yang dapat diukur dengan berbagai macam nilai  untuk  memberikan  gambaran  yang  nyata  mengenai  fenomena  yang  diteliti. Penelitian  ini  menggunakan  dua  variabel  yaitu  variabel  independen  dan  variabel dependen.
1. Variabel Dependen
Variabel  dependen  dalam  penelitian  ini  adalahpersentase  penduduk  miskin yang ada di Provinsi Banten menurut tahun 2000-2012.
2. Variabel Independen Variabel  independen  dalam  penelitian  ini  adalah  ketimpangan  distribusi pendapatan  perkapita (Indeks  Gini) dan  ketimpangan  distribusi  pendapatan  antar kabupaten/kota (Indeks Williamson) tahun 2000-2012.
Dalam  melakukan  penelitian  ini  data-data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder yaitu data yang bersumber pada instansi pemerintah yang telah dipublikasikan dan data yang  diolah  kembali  dari  data  sekunder  yang  diterbitkan  oleh  instansi  pemerintah seperti  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  melalui  www.bps.go.id  lembaga  pemerintah  yang diakui dan mempunyai legalitas dalam menerbitkan data statistik di Indonesia.
Data  yang  digunakan  untuk  mencapai  tujuan  dalam  penelitian  ini  sepenuhnya melalui  data  sekunder.  Data  yang  diperoleh  merupakan  data-data  dari  literatur  yang berkaitan  baik  berupa,  dokumen,  Jurnal,  dan  penelitian  sebelumnya.  Data  yang diperoleh kemudian disusun dan diolah sesuai dengan kepentingan dan tujuan penelitian (Hermawan & Yusran, 2017).
Metode  analisis  kuantitatif  dengan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah menggunakan analisis indikator ketimpangan yakni dengan menggunakan Indeks Gini  untuk  mengukur  ketimpangan  distribusi  pendapatan  perkapita  dan  Indeks Williamson untuk menggukur ketimpangan distribusi pendapatan antar kabupaten/kota, dengan menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS) (Syahputra & Karim, 2017) . Indeks Gini merupakan koefisien yang didasarkan pada kurva lorenz, yaitu sebuah kurva pendapatan kumulatif yang membandingkan distribusi dari suatu variabel tertentu (misalnya pendapatan) dengan distribusi uniform (seragam) yang mewakili persentase kumulatif penduduk. Indeks gini didefinisikan sebagai A/(A+B), jika A=0 koefisien gini bernilai  0  yang  berarti  pemerataan  sempurna,  jika  B=0  koefisien  gini  akan  bernilai  1 yang berarti ketimpangan sempurna.
Nilai  angka  indeks  yang  semakin  kecil  atau  mendekati  nol  menunjukan ketimpangan  yang  semakin  kecil  atau  makin  merata  dan  bila  semakin  jauh  dari  nol menunjukan ketimpangan yang semakin melebar.
Pengaruh Ketimpangan Distribusi Pendapatan Terhadap Persentase Penduduk Miskin Di Provinsi Banten Tahun 2000-2012
Analisis regresi adalah studi ketergantungan dari variabel dependen pada satu atau lebih  variabel  independent.  Dalam  analisis  ini  dilakukan  bantuan  program  Eviews  4.1 dengan  tujuan  untuk  melihat  pengaruh    variabel-variabel  independen  terhadap variabel dependennya. Penelitian adalah menggunakan regresi berganda dengan metode kuadrat terkecil sederhana Ordinary Least Squares (OLS). sebagai berikut:
Y1 = ß0+ ß1X1+ ß2X2+ e Dimana : Y1 = (Persentase penduduk miskin) X1 = Indeks Gini X2 = Indeks Williamson E  = Error ß0  = Konstanta ß1- ß2 = Koefisien masing-masing variabel independen
Uji  asumsi  klasik  normalitas  mengasumsikan  bahwa  distribusi  probabilitas  dari gangguan µt memiliki rata-rata yang diharapkan sama dengan nol, tidak berkorelasi dan mempunyai varian yang konstan. Dengan asumsi ini penaksir akan memenuhi sifat-sifat statistik yang diinginkan seperti unbiased dan memiliki varian yang minimum. Metode untuk mengetahui normal atau tidaknya distribusi residual antara lain Jarque-Bera Test (J-B Test) dan metode grafik. Jika nilai probabilitas JB lebih besar dari 0.05 berarti JB statistik tidak berbeda dengan 0 atau tidak menolak H0. Jika nilai probabilitas JB lebih kecil dari 0.05 maka H0 ditolak.
Multikolinearitas  berhubungan  dengan  situasi  dimana  ada  hubungan  linier  baik yang pasti atau mendekati pasti diantara variabel independent (Damodar N. dan Dawn C.  Porter  Gujarati,  2012)  .  Dalam  penelitian  ini  uji  multikolinieritas  akan  dilakukan dengan menggunakan auxilliary regression untuk mendeteksi adanya multikolinearitas. Kriterianya adalah jika R2 regresi persamaan utama lebih dari R2 regresi auxiliary maka didalam model tidak terjadi multikolinearitas.
Uji  ini  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi  terjadi ketidaksamaan  varian  dari  residual  suatu  pengamatan  ke  pengamatan  yang  lain. Heteroskedastisitas  terjadi  apabila  variabel  gangguan  tidak  mempunyai  varian  yang sama  untuk  semua  observasi.  Akibat  adanya  heteroskedastisitas,  penaksir  OLS  tidak bias tetapi tidak efisien (Damodar Gujarati, 2012)
Autokorelasi  adalah  keadaan  dimana  variabel  gangguan  pada  periode  tertentu berkorelasi dengan variabel yang pada periode lain, dengan kata lain variabel gangguan tidak  acak  (Damodar  Gujarati,  2012)  Untuk  menguji  ada  tidaknya  autokorelasi  salah satunya  diketahui  dengan  melakukan  Uji  Breusch-Godfrey  Test  atau  Uji  Langrange Multiplier  (LM).  Dari  hasil  uji  LM  apabila  nilai  Obs*R-squared  lebih  besar  dari  nilai X2 tabel dengan probability X2 < 5% menegaskan bahwa model mengandung masalah autokorelasi.
Uji  F  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  variabel-variabel  independen  secara keseluruhan signifikan secara statistik dalam mempengaruhi variabel dependen. Apabila nilai  F  hitung  lebih  besar  dari  nilai  F  tabel  maka  variabel-variabel  independen  secara keseluruhan  berpengaruh  terhadap  variabel  dependen.  Hipotesis  yang  digunakan (Ghozali, 2018)
Uji  t  dilakukan  untuk  melihat  signifikansi  dari  pengaruh  variabel  bebas  secara individual terhadap variabel terikat dengan menganggap variabel bebas lainnya adalah konstan.  Koefisien  Determinasi  (R²)  digunakan  untuk  mengukur  kebenaran  model analisis regresi. Dimana apabila nilai R² mendekati 1 maka ada hubungan yang kuat dan erat  antara  variabel  terikat  dan  variabel  bebas  dan  penggunaan  model  tersebut dibenarkan.

## Hasil dan Pembahasan

## 1. Indikator Ketimpangan
Indeks Gini, Provinsi Banten tahun 2000 –2012 sebesar 0,36. Dari rata – rata tersebut  dapat  diketahui  bahwa  tingkat  ketimpangan  distribusi  pendapatan  di Banten  selama  tahun  2000-2012  masih  berada  pada  kategori  ketidakmerataan sedang,  artinya  dalam  jumlah  penduduk  sebesar  9.308.944  Jiwa  masing-masing memiliki tingkat pendapatan yang relatif sama.
Indeks Williamson, Provinsi Banten tahun 2000 –2012 rata-rata sebesar 0,74. Dari rata – rata tersebut dapat diketahui bahwa tingkat ketimpangan pendapatan di Banten selama tiga belas tahun masih berada pada kategori ketidakmerataan tinggi. Artinya  bahwa  ketimpangan  distribusi  pendapatan  antar  kabupaten/kota,  tidak merata, dapat dilihat dari PDRB antar kanbupaten/kota, Pandegelang sebesar: 9.619 Milyar,  Lebak  sebesar:  9.312  Milyar,  Tanggerang  sebesar:  39.993  Milyar,  Serang sebesar:  14.241,  Kota  Tanggerang  sebesar:  63.774  Milyar,  dan  Kota  Cilegon sebesar:  34.476.  terlihat  bahwa  perbedaan  jumlah  PDRB  masing  masing kabupaten/kota  cukup  tinggi  yang  berarti  bahwa  distribusi  pendapatan  antar kabupaten di provinsi Banten tidak merata.
2. Uji Asumsi Klasik
Uji  Normalitas.  Hasil  dari  pengujian  uji  normalitas  yang  dilakukan  dengan menggunakan program eviews 4.1 pada model. menghasilkan probabilitas Jarque- Bera sebesar α (0.593757 >0.05) yang artinya model berdistribusi normal sehingga uji  statistik  yaitu  uji  t  dan  uji  F  dapat  dilakukan  untuk  melihat  signifikansi  dari model.
3. Uji Heteroskedastisitas .
Hasil pengujian diperoleh hasil probabilitas Obs*R-square lebih besar dari α (0.813866>0.05), maka model regresi ketimpangan distribusi pendapatan terhadap persentase penduduk miskin tidak terdapat heteroskedastis.
4. Uji Autokorelasi .
Diperoleh  hasil  probabilitas  Obs*R-square  lebih  besar  dari  α  (0.834204>0.05), maka bahwa model menegaskan bahwa model terbebas dari masalah autokorelasi.
Pengaruh Ketimpangan Distribusi Pendapatan Terhadap Persentase Penduduk Miskin Di Provinsi Banten Tahun 2000-2012
5. Uji Statistik
Uji Statistik F . Probabilitas F statistik pada model regrasi sebesar 0.016926. dengan tingkat kepercayaan 95% (α 0.05), karena nilai probalilitas lebih kecil dari tingkat  kepercayaan  (0.016926  <  α  0.05).  artinya  variabel  independen  yakni ketimpangan  distribusi  pendapatan  perkapita  (Indeks  Gini)  dan  ketimpangan distribusi  pendapatan  antar  kabupaten/kota  (Indeks  Williamson)  secara  bersama- sama berpengaruh terhadap persentase penduduk miskin di provinsi Banten selama periode 2000 – 2012
Uji  Statistik  t .  Uji  t  merupakan  pengujian  yang  dilakukan  secara  individu terhadap  masing  masing  variabel  indepeneden  terhadap  variabel  dependen.  Dari hasil  olah  data  menunjukan  bahwa  ketimpangan  distribusi  pendapatan  perkapita (Indeks  Gini)  berpengaruh  positif  terhadap  persentase  penduduk  miskin.  Hal tersebut  dapat  dilihat  dari  nilai  probalility  t-statistik  variabel  Indeks  Gini  (C2)  = 0.0159  <  α  0.05.  yang  artinya  variabel  independen  tersebut  secara  parsial berpengaruh  positif  terhadap  persentase  penduduk  miskin  diporovinsi  Banten selama periode 2000–2012.
Untuk  variabel  independen  ketimpangan  distribusi  pendapatan  antar kabupaten/kota  (Indeks  Williamson)  tidak  berpengaruh  terhadap  persentase penduduk  miskin,  terlihat  dari  nilai  probability  t-statistik  indeks  Williamson  (C3) sebesar  =  0.9180  >  α  0.05.  yang  artinya  ketimpangan  distribusi  pendapatan  antar kabupeten/kota  secara  parsial  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  persentase penduduk miskin diprovinsi banten selama periode tahun 2000 – 2012.
Koefisien  Determinasi,  atau  R2  menggambarkan  seberapa  besara  variabel independen  secara  bersama-sama  dapat  menjelaskan  variabel  dependenya. Berdasarkan  hasil  olahh  data  R-square  sebesar  0.557705.  artinya  variabel independen  yang  terdiri  dari  ketimpangan  distribusi  pendapatan  (indeks  gini)  dan ketimpangan  pembangunan  ekonomi  antar  kabupaten/kota  (indeks  Williamson) secara  bersama-sama  berpengaruh  dan  dapat  menjelaskan  55.7705%  terhadap tingkat  persentase  penduduk  miskin  di  provinsi  banten  periode  2000-2012. Sedangakan sisanya dijelaskan oleh variabel diluar model.
Berdasarkan  penelitian  menunjukan  hasil  yaitu  bahwa  selama  tahun  2000- 2012  rata  rata  persentase  penduduk  miskin  di  provinsi  Banten  sebesar  8,92%, dengan  rata  rata  Indeks  Gini,  0,36%  dan  Indeks  Williamson  0,74%  seperti ditunjukan pada tebel berikut:

## Kesimpulan
Provinsi  Banten  terjadi  ketidakmerataan  distribusi  pendapatan  perkapita  (Indeks Gini) dalam kategori sedang, yaitu dengan rata rata indeks sebesar 0.36 per tahun hal ini berarti  bahwa  perpedaan  / gap ,  pendapatan  antara  individu  masih  relative  sama.  dan ketimpangan  antar  kabupaten/kota  (Indeks  Williamson)  dalam  ketegori  tinggi  yakni dengan  rata-rata  0.74  per  tahun.  Artinya  bahwa  distribusi  pendapatan  antar kabupaten/kota, tidak merata.
Secara  bersama  sama  kedua  variabel  yakni  Indeks  Gini  dan  Indeks  Williamson berpengaruh  positif  terhadap  persentase  penduduk  miskin  di  provinsi  Banten.Hal tersebut  menunjukan  bahwa  ketidakmetaraan  distribusi  pendapatan  yang  terjadi  baik akan  meningkatkan  jumlah  penduduk  miskin,  begitu  pila  sebaliknya,  penurunan ketimpangan  ketimpangan  distribusi  pendapatan  berdampak  terhadap  penurunan persentase penduduk miskin di provinsi Banten.
Ketimpangan  distribusi  pendapatan  berpengaruh  terhadap  persentase  penduduk miskin  di  provinsi  Banten  sebesar  55,  77%.  Hal  tersebut  berarti  bahwa  jumlah persentase penduduk miskin di provinsi Banten sebesar 55,77% disebabkan oleh adanya ketidakmerataan  distribusi  pendapatan,  baik  tidak  meratanya  distribusi  pendapatan perkapita maupun tidak meratanya distribusi pendapatan antar kabupaten/kota.
Pengaruh Ketimpangan Distribusi Pendapatan Terhadap Persentase Penduduk Miskin Di Provinsi Banten Tahun 2000-2012

## DAFTAR PUSTAKA
Ghozali,  Imam.  (2018). Aplikasi  analisis  multivariate  dengan  program  IBM  SPSS  25 . Gujarati, Damodar. (2012). Basic Econometric .
Gujarati, Damodar N. dan Dawn C. Porter. (2012). Dasar-Dasar Ekonometrika . Jakarta: Salemba Empat.
Hermawan,  Asep,  &  Yusran,  Husna  Leila.  (2017). Penelitian  Bisnis  Pendekatan Kuantitatif . Kencana.
Nasution,  Zulkarnain.  (2014).  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Kemiskinan. ECOBISMA (Jurnal Ekonomi, Bisnis Dan Manajemen) , 1 (2), 1–10. Nugroho,  Purwo,  &  Pujiyono,  Arif.  (2014). Analisis  Pertumbuhan  Ekonomi  dan Tingkat  Ketimpangan  Antar  Kecamatan  di  Kabupaten  Demak  tahun  2008-2010 . Fakultas Ekonomika dan Bisnis.
Rahayu,  Hesty,  Koleangan,  Rosalina  A.  M.,  &  Kawung,  George  M.  (2014).  Analisis Ketimpangan  Wilayah  Di  Provinsi  Sulawesi  Utara  Tahun  2001-2012.  Daftar  Isi, 194.
Sayifullah, Sayifullah, & Gandasari, Tia Ratu. (2016). Pengaruh indeks pembangunan manusia  dan  pengangguran  terhadap  kemiskinan  di  Provinsi  Banten. Jurnal Ekonomi-Qu , 6 (2).
Siagian,  Valentine,  Rahmadana,  Muhammad  Fitri,  Basmar,  Edwin,  Purba,  Pratiwi Bernadetta,  Nainggolan,  Lora  Ekana,  Nugraha,  Nur  Arif,  Siregar,  Robert  Tua, Lifchatullaillah, Endang, Marit, Elisabeth Lenny, & Simarmata, Hengki Mangiring Parulian. (2020). Ekonomi dan Bisnis Indonesia . Yayasan Kita Menulis.
Siwu,  Hanly  Fendy  Djohar.  (2019).  Strategi  pertumbuhan  dan  pembangunan  ekonomi daerah. Jurnal Pembangunan Ekonomi Dan Keuangan Daerah , 18 (6). Sukmaraga,  Prima,  &  HAYATI,  Banatul.  (2011). Analisis  Pengaruh  Indeks Pembangunan  Manusia,  PDRB  per  kapita,  dan  Jumlah  Pengangguran  terhadap Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi Jawa Tengah . Universitas Diponegoro.
Sumirat, Fajar. (2019). Analisis Inovasi Kebijakan Daerah dalam Rangka Pengurangan Kesenjangan Wilayah. Bappenas Working Papers , 2 (2), 270–293.
Syahputra,  Ibnu  Dharma,  &  Karim,  Abdul.  (2017).  Perbandingan  Metode  Ordinary Least  Square  (OLS)  dan  Regresi  Robust. Prosiding  Seminar  Nasional  & Internasional .
Talib,  Kartini  Aboo.  (2016).  Dilemma  Kemiskinan:  Falsafah,  Budaya  dan  Strategi (Poverty Dilemma: Philosophy, Culture and Strategies). Akademika , 86 (2), 65–78. Zuhdiyaty,  Noor,  &  Kaluge,  David.  (2017).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Kemiskinan  Di  Indonesia  Selama  Lima  Tahun  Terakhir. Jurnal Ilmiah Bisnis Dan Ekonomi Asia , 11 (2), 27–31.