## Studi  Kasus  Kemiskinan  Di  Indonesia  Level  Provinsi  Dan  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhinya Menggunakan Regresi Linear Berganda

## Andri Herdiana
Badan Pusat Statistik, andri.herdiana@bps.go.id

## Fajar Kurniawan
Badan Pusat Statistik
ABSTRAK ,  Upaya  untuk  mengentaskan  kemiskinan selalu  menjadi  hal  yang  sangat  diperhatikan  terutama  di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi tingkat  kemiskinan  di  Indonesia  level  provinsi  serta variabel  apa  saja  yang  mempengaruhinya.  Berdasarkan hasil analisis Regresi Linear Berganda (RLB), Pertumbuhan  Ekonomi  (PE)  dan  Indeks  Pembangunan Manusia  (IPM)  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan level provinsi di Indonesia.

## Kata Kunci: IPM, Kemiskinan, PE, Regresi

## 1. PENDAHULUAN
Kehidupan  masyarakat  yang  sejahtera merupakan  impian  dari  negara  manapun termasuk Indonesia. Indikator yang paling dapat menggambarkan kesejahteraan masyarakat Indonesia tidak lain adalah tingkat kemiskinan di Indonesia.  Tingkat  kemiskinan  menunjukkan persentase penduduk yang hidup di bawah garis kemiskinan. Semakin rendah tingkat kemiskinan di  Indonesia  berarti  semakin  sedikit  jumlah penduduk  miskin,  yaitu  penduduk  yang  hidup dibawah garis kemiskinan. Semakin kecil tingkat kemiskinan  berarti  semakin  banyak  masyarakat yang hidup diatas garis kemiskinan.
Upaya  untuk  mengentaskan  kemiskinan selalu  manjadi  hal  yang  sangat  diperhatikan bahkan di level dunia. Hal ini dapat dilihat dari tujuan pertama dari Agenda
Tujuan Pembangunan Berkelanjutan ( Sustainable Development  Goals ).  Untuk  menuntaskan permasalahan  kemiskinan  tentunya  kita  perlu untuk  mengetahui  faktor  apa  saja  yang mempengaruhinya.  Penelitian  ini  bertujuan untuk mengidentifikasi kemiskinan level provinsi di Indonesia dan variabel-variabel yang memperngaruhinya
Windra [1] melakukan penelitian mengenai pengaruh inflasi, pertumbuhan ekonomi  dan  tingkat  pengangguran  terhadap kemiskinan  di  Indoneisa.  hasilnya  mengatakan
bahwa  pertumbuhan  ekonomi  dan  tingkat pengangguran  berpengaruh  signifikan  terhadap kemiskinan di Indonesia. Dari penelitian tersebut juga  disimpulkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi berpengaruh  negatif  dan  tingkat  pengangguran berpengaruh positif.
Selain  itu,  Andykha  [2]  juga  melakukan analisis  mengenai  tingkat  kemiskinan  di  Jawa Tengah.  Variabel  yang  digunakan  dalam penelitan  tersebut  adalah  pertumbuhan  PRDB, tingkat pengangguran, dan IPM. Hasilnya ketiga variabel berpengaruh signifikan.
Romi  [3]  melakukan  penelitian  mengenai pengaruh  pertumbuhan  ekonomi  dan  upah minimum  terhadap  kemiskinan  di  Kota  Jambi. Hasilnya upam minimum berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan.
Fithri  [4]  melakukan  penelitian  mengenai analisis pengaruh pengeluaran pemerintah sektor pendidikan  dan  kesehatan  terhadap  kemiskinan di Jawa Timur. Pengeluaran pemerintah di sektor pendidikan  berpengaruh  negatif  dan  tidak signifikan.  Pengeluaran  pemerintah  di  sektor kesehatan  berpengaruh  positif  dan  tidak signifikan.
Prasetyoningrum [5] melakukan penelitian mengenai analisis pengaruh
Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM),  pertumbuhan ekonomi, dan pengangguran terhadap kemiskinan  di  Indonesia.  Penelitian  tersebut menggunakan  analisis  jalur.  Hasilnya,  IPM berpengaruh  secara  langsung  dan  negatif terhadap tingkat kemiskinan. Begitupun dengan tingkat  pengangguran  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Sedangkan pertumbuhan ekonomi tidak berpengaruh signifikan. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan tersebut penelitian ini dilakukan untuk mengetahui  pengaruh  variabel  upah  minimum, pertumbuhan ekonomi, dan indeks pembangunan manusia terhadap tingkat kemiskinan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## REGRESI LINEAR BERGANDA
Analisis Regresi adalah suatu statistik yang memanfaatkan hubungan statistik antar dua atau lebih  variabel  kuantitatif  sehingga  satu  variabel dapat  diprediksi  dari  variabel  yang  lainnya  [6]. Atau lebih sering disebut variabel dependen dan variabel  independen.  Regresi  Linear  Berganda (RLB)  merupakan  pengembangan  dari  Regresi Linear  Sederhana  (RLB).  Pada  analisis  RLB, variabel  dependen  dipengaruhi  oleh  lebih  dari satu  variabel  independen.  Model  dari  Regresi Linear Berganda adalah sebagai berikut:
𝑌 𝑖 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 𝑖1 + … + 𝛽 𝑛 𝑋 𝑖𝑛 + 𝜀 𝑖 (1)
dengan :
𝑌 : variabel dependen 𝛽 : koefisien regresi
𝑋 : variabel independen i  : sampel ke-i n : banyaknya variabel independen 𝜀 : error
Asumsi  yang  digunakan  dalam  Regresi  Linear Berganda adalah :
1. Asumsi Normalitas
Asumsi ini menyatakan bahwa 𝜀 𝑖 berdistribusi  normal  dengan  rata-rata  0  dan varian  konstan 𝜎 2 .  Asumsi  ini  dapat dinyatakan secara matematis sebagai berikut:
𝜀 𝑖 = 𝑁(0, 𝜎 2 ) (2)
2. Asumsi Homoskedastisitas
Asumsi ini menyatakan bahwa variasi error untuk  setiap 𝑋 𝑖 adalah  konstan.  Secara matematis, dinyatakan dengan:
𝑉𝑎𝑟(𝜀 𝑖 |𝑋 𝑖 ) = 𝐸[𝜀 𝑖 − 𝐸(𝜀 𝑖 )] = 𝜎 2 (3)
3. Asumsi Non-Multikolinieritas Asumsi  ini  menyatakan  bahwa  tidak  ada hubungan  linear  antar  variabel-variable independen yang digunakan.
4. Asumsi non-autokorelasi
Asumsi ini menyatakan bahwa tidak terdapat korelasi  antar  waktu  dari  variabel  yang digunakan.  Autokorelasi  biasanya  terjadi pada kasus data time series [7].

## 3. METODOLOGI
Penelitian  ini  ingin  melihat  kondisi  pada keadaan normal. Karena pada tahun 2020 terjadi pandemi  covid-19  sehingga  digunakanlah  data cross-section tahun  2019  per  provinsi.  Data  ini diambil  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS). Adapun variabel yang digunakan pada penelitian ini  adalah  variabel  tingkat  kemiskinan  yang direpresentasikan  oleh  persentase  penduduk miskin,  variabel  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM), variabel pertumbuhan ekonomi (PE) dan variabel Upah Minimum Provinsi (UMP). Ho  pada  penelitian  ini  adalah  Pertumbuhan ekonomi,  IPM  dan  Upah  Minimum  Provinsi secara  simultan  tidak  berpengaruh  terhadap Tingkat  Kemiskinan.  Untuk  mempermudah analisis  data,  peneliti  menggunakan  aplikasi eviews sebagai tools analisis.

## Prosedur Analisis
Langkah-langkah analisis dengan metode regresi pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Mencari nilai estimasi parameter.
2. Membentuk  model  regresi  linear  berganda berdasarkan hasil estimasi
𝑃𝑜 ̂ = 𝛽 0 ̂ + 𝛽 1 ̂𝐼𝑃𝑀 + 𝛽 2 ̂𝑃𝐸 + 𝛽 3 ̂𝐿𝑛_𝑈𝑀𝑃 3. Melakukan uji asumsi klasik regresi linear.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deskriptif
Gambar  1  menunjukkan  tingkat  kemiskinan  di Indonesia  menurut  provinsi  pada  tahun  2019. Pada tahun 2019 tingkat kemiskinan berada pada rentang 3,47 persen hingga 27,53 persen dengan persentase  penduduk  miskin  terendah  berada
Gambar  1. Persentase  Penduduk  Miskin Menurut Provinsi tahun 2019
pada  Provinsi  DKI  Jakarta  dan  persentase penduduk miskin tertinggi berada pada Provinsi Papua.  Secara  agregat  tingkat  kemiskinan Indonesia  pada  tahun  2019  berada  pada  angka 9,41 persen dengan 17 provinsi memiliki tingkat kemiskinan  di  bawah  tingkat  kemiskinan Indonesia  dan  17  provinsi  memiliki  tingkat kemiskinan diatas tingkat kemiskinan Indonesia.
Gambar  2  menunjukkan  nilai  upah  minimum menurut  provinsi  pada  tahun  2019.  Pada  tahun 2019  upah  minimum  provinsi  di  Indonesia berada pada rentang 1,57 juta rupiah hingga 3,94 juta  rupiah  dengan  upah  minimum  terendah berada  pada  Provinsi  DI  Yogyakarta  dan tertinggi pada Provinsi DKI Jakarta. Secara rata- rata,  nilai  rata-rata  UMR  2019  adalah  sebesar 2,45  juta  rupiah,  dengan  19  provinsi  memiliki upah  minimum  di  bawah  rata-rata  dan  15 provinsi  memiliki  upah  minimum  diatas  rata- rata.
Gambar  3  menunjukkan  pertumbuhan  ekonomi di Indonesia menurut provinsi pada tahun 2019. Pertumbuhan  ekonomi  dari  provinsi-provinsi  di
Indonesia berada pada rentang 8,83 persen dan - 15,75  persen.  Pertumbuhan  ekonomi  tertinggi dicapai  oleh  Provinsi  Sulawesi  Tengah.  Pada tahun  2019,  ekonomi  Sulawesi  Tengah  tumbuh 8,83  persen  dibandingkan  dengan  tahun  2018. Sementara  itu,  pada  tahun  2019  hanya  Provinsi Papua yang pertumbuhan ekonominnya mengalami  kontraksi  (-15,75  persen).  Hal tersebut  terjadi  karena  menurunnya  produksi tambang Freeport [8]. Pada tahun tersebut sedang terjadi  peralihan  sistem  tambang  Freeport  ke underground atau penambangan bawah tanah.
Gambar 4 menunjukkan nilai indeks pembangunan  manusia  menurut  provinsi  pada tahun  2019.  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM) di Indenesia pada tahun 2019 berada pada rentang  60,84  dan  80,76.  Hal  tersebut menunjukan  bahwa  pembangunan  manusia  di provinsi-provinsi Indonesia berada pada kategori sedang  hingga  sangat  tinggi.  DKI  Jakarta merupakan  satu-satunya  provinsi  di  Indonesia yang  memiliki  nilai  IPM  berkategori  sangat tinggi  yakni  sebesar  80,76.  Provinsi  Papua memiliki  nilai  IPM  terendah  yakni  60,84  yang menyebabkan  Provinsi  Papua  masuk  ke  dalam kategori sedang. Selain Provinsi Papua, terdapat 10  provinsi  lainnya  yang  memiliki  nilai  IPM dengan kategori sedang serta 22 provinsi lainnya memiliki nilai IPM dengan kategori tinggi.

## Uji Asumsi Klasik
Uji normalitas dilakukan  untuk menguji apakah error dari data tersebut berdistribusi normal atau tidak. Uji ini dilakukan dengan menggunakan Uji Jaque-bera. H 0 dari Uji Jaque-bera adalah bahwa error mengikuti distribusi normal. Dari hasil uji
Gambar  2. Upah  Minimum  Provinsi  tahun 2019
Gambar  4 .  Indeks  Pembangunan  Manusia menurut  Provinsi tahun 2019
Gambar 3 . Pertumbuhan Ekonomi menurut Provinsi tahun 2019
Gambar 5 . Hasil uji normalitas
didapatkan  nilai  Jaque-bera  sebesar  1,491772 dengan probability 0,474314.  Dengan  nilai probability yang lebih  besar  dari  nilai  α=10% dapat  dikatakan  bahwa  error  data  tersebut berdistribusi normal
Tabel 1 . Hasil uji heteroskedastisitas
Uji  Glejser  dilakukan  untuk  menguji  asumsi homoskedastisitas.  Hiptesis  nol  dari  uji  Glejser adalah  varian  dari  eror  konstan.  Berdasarkan hasil uji Glejser, diperoleh hasil nilai Probability F sebesar 0,8966. Nilai ini lebih besar dari nilai α=10%, yang berarti bahwa asumsi homoskedastisitas terpenuhi.
Tabel 2. Hasil uji multikolinieritas Variance Inflation Factors Date: 08/20/21   Time: 15:45 Sample: 1 34
Included observations: 34 Coefficient  Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF C 2743.915 5566.183 NA IPM 0.044116 452.9674 1.330087 PE 0.050911 3.720128 1.451883 LN_UMP 12.89300 5647.056 1.128988
Untuk  mengetahui  apakah  antar  variabel independen  terdapat  hubungan  atau  tidak  bisa dilakukan  penghitungan  Varian  Inflation Factor (VIF). Berdasarkan table 3, nilai VIF untuk tiap variabel berada di sekitar 1. [7] Dengan nilai VIF
yang kurang dari 5, dapat dikatakan bahwa tidak terdapat multikolinieritas antar variabel bebas.

## Inferensia
Hasil  analisis  regresi  menunjukan  bahwa Pertumbuhan ekonomi, IPM dan Upah Minimum Provinsi  secara  simultan  berpengaruh  terhadap Tingkat  Kemiskinan.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari nilai signifikansi F-Statistic yang memiliki nilai lebih  kecil  dibandingkan  nilai  α=10%.  Apabila dilihat  secara  parsial,  variable  IPM  dan Pertumbuhan  Ekonomi  berpengaruh  signifikat terhadap Tingkat Kemiskinan sedangkan variabel Upah Minimum Provinsi tidak berpengaruh signifikan. Adapun persamaan yang diperoleh  dari  model  regresi  tersebut  adalah sebagai berikut:
𝑃𝑜 ̂ = 133,4322 - 0,850868*IPM – 0,393529*PE -4,108602*Ln_UMP
Tabel 3 . Hasil Analisis Regresi
Berdasarkan model regresi yang diperoleh, diketahui bahwa variabel-variabel bebas berpengaruh negatif terhadap variabel tak bebas. Artinya setiap kenaikan nilai variabel bebas akan menurunkan  nilai  variabel  tak  bebas.  Apabila nilai  IPM  naik  sebesar  1  poin  dan  variabel  lain dalam  kondisi ceteris  paribus ,  maka  tingkat kemiskinan  akan  turun  sebesar  0,850868  poin. Apabila  nilai  Pertumbuhan  Ekonomi  naik
Heteroskedasticity Test: Glejser F-statistic 0.198537     Prob. F(3,30) 0.8966 Obs*R-squared 0.661886     Prob. Chi-Square(3) 0.8821 Scaled explained SS 0.495365     Prob. Chi-Square(3) 0.9199
Dependent Variable: P0 Method: Least Squares
Date: 08/20/21   Time: 15:43
Sample: 1 34 Included observations: 34
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 133.4322 52.38239 2.547272 0.0162 IPM -0.850868 0.210037 -4.051028 0.0003 PE -0.393529 0.225635 -1.744101 0.0914 LN_UMP -4.108602 3.590682 -1.144240 0.2616 R-squared 0.543302     Mean dependent var 10.77618 Adjusted R-squared 0.497632     S.D. dependent var 5.776106 S.E. of regression 4.093983     Akaike info criterion 5.767045 Sum squared resid 502.8210     Schwarz criterion 5.946617 Log likelihood -94.03976     Hannan-Quinn criter. 5.828284 F-statistic 11.89631     Durbin-Watson stat 1.078993 Prob(F-statistic) 0.000027
sebesar  1  poin  dan  variabel  lain  dalam  kondisi ceteris  paribus ,  maka  tingkat  kemiskinan  akan turun  sebesar  0,393529  poin.  Sedangkan  untuk variabel Upah Minimum Provinsi, apabila UMP berubah 1%, dalam kondisi ceteris paribus maka tingkat  kemiskinan  akan  menurun  4,108602 poin.
Dari  tabel  3  juga  diperoleh  bahwa  nilai koefisien determinasi (R-Squared) adalah sebesar  0,543302.  Hal ini  berarti  bahwa varibel IPM, Pertumbuhan Ekonomi dan Upah Minimum  Provinsi mampu  menjelaskan  tingkat kemiskinan  sebesar  54,33%  sementara  sisanya dijelaskan oleh faktor lain ataupun variabel lain yang tidak ada dalam model.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  hasil penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Indonesia berkisar pada rentang 3,47 persen dan 27,53 persen  dengan  50%  tingkat  kemiskinan Provinsi berada di bawah tingkat kemiskinan nasional.
2. Indeks Pembangunan Manusia berpengaruh negatif  dan  signifikan  terhadap  Tingkat Kemiskinan di Provinsi Indeonesia
3. Pertumbuhan Ekonomi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Indoensia
4. Upah  Minimum  Provinsi  berpengaruh negatif  tidak  signifikan  terhadap  Tingkat Kemiskinan di Provinsi Indonesia.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Windra  dkk.  2016. “Analisis  Pengaruh Inflasi, Pertumbuhan Ekonomi, dan Tingkat Pengagguran
terhadap
Kemiskinan  di  Indonesia”. Jurnal  Ilmiah Progresif  Manajemen  Bisnis  (JIPMB), Vol. 14, No. 2, November 2016.ISSN:2354 - 5682, h.19.
[2]  Andykha,  Ridho  dkk.  2018. “Analisis
Pengaruh  PDRB,  Tingkat  Pengangguran,
dan IPM terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi  Jawa  Tengah”. Media  Ekonomi dan Manajemen, Vol. 33, No. 2, Juli 2018: 113-123.
[3]   Romi,  Syahrur  dan  Etik  Umiyati.  2018.
“Pengaruh  pertumbuhan  ekonomi  dan upah  minimum  terhadap  kemiskinan  di Kota Jambi”. e-Jurnal Perspektif Ekonomi dan  Pembangunan  Daerah,  Vol.  7,  No.  1, Januari-April 2018.ISSN:2303-1255.
[4]  Fithri,  Naylal  dan  David  Kaluge.  2017. “Analisis Pengaruh Pengeluaran Pemerintah sektor Pendidikan dan
Kesehatan  terhadap  Kemiskinan  di  Jawa Timur”. Jurnal  Ekonomi  Pembangunan,
Vol. 15, No. 2, Desember 2017.
[5]  Prasetyoningrum,  Ari  Kristin  dan  U.  Sila Sukmawati.  2018. “Analisis  Pengaruh Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM), Pertumbuhan Ekonomi dan Pengangguran terhadap  Kemiskinan  Indonesia”. Jurnal Ekonomi Syariah, Vol. 6, No. 2, 2018.
[6]  Neter,  Jhon  dkk.  1983. ”Applied  Linear Regression  Model”. Illinois:  Richard  D. Irwin Inc.
[7]  Santoso,  Singgih.  2019.  “Mahir  Statistik Parametrik”.  Jakarta:PT  Elex  Media Komputindo.
[8]  Putri, Cantika Adinda. 2020. “Pertumbuhan  Ekonomi  Papua  2019 Minus 15,72%, Gegara Freeport”, https://www.cnbcindonesia.com/news/202
00205142934-4-135483/pertumbuhan- ekonomi-papua-2019-minus-1572-gegara- freeport, diakses pada 23 Agustus 2021