## PENGARUH TINDAK KORUPSI TERHADAP KEMISKINAN DI NEGARA-NEGARA ASIA TENGGARA DENGAN MODEL PANEL DATA *
Aditya Firman Baktiar 1 , Herpanindra Fadhilah 2 , Margareth Dwiyanti Simatupang 3 , Mulawarman 4 , Salsavira 5 , dan Rani Nooraeni 6 ‡
1 Politeknik Statistika STIS, Indonesia, adityafirmanb@gmail.com
2 Politeknik Statistika STIS, Indonesia, herpanindrafadhilah1@gmail.com
3 Politeknik Statistika STIS, Indonesia, mds1708@gmail.com
4 Politeknik Statistika STIS, Indonesia, rhyuuzaki@gmail.com
5 Politeknik Statistika STIS, Indonesia, salsvir25@gmail.com
6 Politeknik Statistika STIS, Indonesia, raninoor@stis.ac.id
‡ corresponding author
Indonesian Journal of Statistics and Its Applications (eISSN:2599-0802) Vol 4 No 2 (2020), 311 - 320
Copyright  ©  2020  Aditya  Firman  Baktiar,  Herpanindra  Fadhilah,  Margareth  Dwiyanti  Simatupang, Mulawarman,  Salsavira,  and  Rani  Nooraeni.    This  is  an  open-access  article  distributed  under  the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

## Abstract
Poverty is still being an issue all over the world. It also happens in Southeast Asia that  mostly  consists  of  developing  countries  that  identic  with  high  poverty  rates. Countries in the world have tried to eradicate the problem of poverty, it's just that it can be  hampered  due  to  the  high  level  of  corruption.  This  study  aims  to  look  at  suitable models  and  the  relationship  between  corruption  and  poverty.  The  data  source  in  this study  is  secondary  data  from  ten  countries  in  Southeast  Asia  from  2015  to  2018. Analysis of the data used in this study is panel data. The result obtained is a panel data regression model that is more suitable for modeling the effect of corruption on poverty in Southeast Asian countries is a fixed effect model. Based on the model, the corruption represented  by  Corruption  Perception  Index  (CPI)  and  the  poverty  represented  by Human Development Index (HDI) is directly proportional which means every increase in one unit of CPI will also increase the HDI score by 0.001443 unit.
Keywords : corruption, poverty, panel data.
* Received Feb 2020; Accepted Jun 2020; Published online on Jul 2020

## 1.  Pendahuluan
Kemiskinan  masih  menjadi  isu  yang  sering  dibahas  di  negara-negara  di  dunia. Berdasarkan data yang didapat  dari International Labour Organization (ILO), tingkat kemiskinan di negara-negara maju terus meningkat. Kemiskinan tentunya tidak hanya terjadi  di  negara-negara  maju  tetapi  juga  terjadi  di  negara-negara  berkembang. Menurut  Bank  Dunia,  40%  dari  angka  kemiskinan  global  terdapat  di  negara berkembang.  Bahkan saat  ini  kemiskinan  tidak  hanya  terjadi  pada orang  yang  tidak bekerja, melainkan juga terjadi kepada orang-orang yang bekerja atau yang disebut dengan  pekerja  rentan.  International  Labour  Organization  (ILO)  pada  tahun  2017 mencatat bahwa pekerja rentan banyak tersebar di negara berkembang dengan lebih dari 300 juta orang yang hanya memiliki pendapatan per kapita kurang dari $ 1,9 per hari.  Badan  Pusat  Statistik  yang  merupakan  lembaga  penyedia  data  statistik  di Indonesia  mendefinisikan  kemiskinan  dengan  menggunakan  konsep basic  needs approach .  Konsep  ini  memandang  kemiskinan  sebagai  ketidakmampuan  untuk memenuhi  kebutuhan  dasar,  baik  yang  berupa  makanan  maupun  non  makan.  Jadi penduduk miskin adalah penduduk dengan rata-rata pengeluaran per kapita per bulan di  bawah  garis  kemiskinan.  Menurut  Suparlan  (1993),  kemiskinan  adalah  suatu standar  hidup  yang  rendah  karena  adanya  tingkat  kekurangan  materi  pada sekelompok  orang  apabila  dibandingkan  dengan  standar  kehidupan  yang  umum berlaku dalam masyarakat.
Di sisi lain, masalah korupsi juga bukan merupakan hal yang baru di masyarakat. Kegiatan  penyalahgunaan  wewenang  untuk  mendapatkan  keuntungan  ini  sudah banyak terdengar berbagai kasusnya di media. Korupsi berasal dari bahasa latin yakni corrumpure yang memiliki arti busuk, rusak, menggoyahkan, dan menyogok. Menurut Transparancy  International  (2020),  korupsi merupakan perilaku  petinggi  publik  yang menyalahgunakan  kekuasaan  yang  dimiliki  untuk  memperkaya  diri  sendiri  dengan cara  yang  tidak  sesuai  dengan  peraturan  yang  ada.  Korupsi  tentunya  berdampak buruk bagi negara, contohnya saja di Afrika Selatan, kerugian yang diakibatkan oleh korupsi  hingga  tahun  2015  mencapai  $  46  miliar.  Menurut  Santoso  (2011),  korupsi juga berdampak kepada runtuhnya moral bangsa, mematikan etos kerja masyarakat, eksploitasi sumber daya alam, dan merosotnya human capital .
Negara-negara di dunia sudah berupaya untuk memberantas masalah kemiskinan, hanya saja hal tersebut terhambat akibat tingkat korupsi yang masih tinggi. Beberapa penelitian pun telah dilakukan, diantaranya penelitian yang dilakukan oleh  Chetwynd et al . (2003) yang mengemukakan bahwa terdapat hubungan antara korupsi dengan kemiskinan.  Korupsi  akan  mempengaruhi  faktor  ekonomi  dan  pemerintahan  yang kemudian akan berdampak kepada tingkat kemiskinan. Oleh sebab itu, hasil penelitian tersebut  dapat  dijadikan  acuan  untuk  menilai  seberapa  besar  keterkaitan  tingkat korupsi dengan kemiskinan dalam suatu negara.
Negara-negara di Asia Tenggara mayoritas masih merupakan negara berkembang yang identik dengan tingkat kemiskinannya masih tinggi. Di dalam buletin yang ditulis oleh  Bruno  Jetin  tentang  kemiskinan  di  ASEAN  dinyatakan  bahwa  di  Laos,  Filipina, Indonesia,  dan  Myanmar  kemiskinan  absolut  masih  menjadi  masalah  sosial  yang signifikan.  Maka  dari  itu,  ASEAN  membuat  suatu  komunitas  yang  diarahkan  pada integrasi  ekonomi  kawasan  yang  implementasinya  mengacu pada Asean  Economic
Community (AEC) Blueprint . Salah satu harapan dari AEC 2025, yaitu “Menghasilkan pertumbuhan  ekonomi  yang  lebih  tepat  dan  inklusif  di  ASEAN  untuk  mengurangi kesenjangan  pembangunan,  mengeliminasi  apabila  tidak  mengurangi  kemiskinan secara signifikan, mempertahankan tingkat pertumbuhan  pendapatan per kapita, dan mempertahankan  kelas  menengah  yang  meningkat”.  Namun,  harapan  dari  AED tersebut  tentu  tidak  tercapai  apabila  korupsi  masih  terjadi  di  negara-negara  Asia Tenggara.  Berdasarkan Survey of  Transparency International Corruption Perception Index  (CPI) 2019,  negara  ASEAN,  kecuali  Malaysia,  Singapura,  dan  Brunei Darussalam,  masih memiliki skor dibawah 50 dari 100 yang artinya semakin rendah skor CPI maka semakin tinggi tingkat korupsi di negara tersebut.  Dengan demikian, penelitian  ini  bermaksud  untuk  melihat  gambaran  korupsi  dan  kemisikan  di  negara- negara  Asia  Tenggara,  menentukan  model  regresi  data  panel  terbaik,  dan  melihat hubungan antara keduanya dari tahun 2015 sampai 2018.

## 2.  Metodologi

## 2.1 Bahan dan Data
Sumber  data pada  penelitian  ini adalah  data  sekunder 10  negara  di  Asia  Tenggara dari  tahun  2015  sampai  2018.  Data  yang  digunakan  berupa Corruption  Perception Index (CPI)  yang  didapat  dari Transparency  International dan  data Human Development  Index (HDI)  yang  bersumber  dari United  Nations  Development Programme (UNDP). Corruption  Perception  Index menggambarkan  tingkat  korupsi yang  terjadi  di  negara  tersebut.  CPI  berupa  skala  rasio  dari  0  hingga  100  dimana semakin tinggi nilai CPI suatu negara maka semakin bersih negara tersebut dari tindak korupsi. Human  Development  Index pada  penelitian  ini  digunakan  menggambarkan tingkat kemiskinan di suatu negara. Hal ini dikarenakan HDI berfokus untuk mengukur prestasi  pembangunan  manusia  yang  dibangun  atas  tiga  dimensi  dasar  kehidupan manusia yakni lamanya hidup, berpengetahuan dan memiliki standar kehidupan yang layak  Jahan  (2002).   Apabila  HDI  suatu  negara  tinggi  maka  semakin  rendah angka kemiskinan di negara tersebut.

## 2.2 Metode Penelitian
Analisis data yang digunakan untuk melihat hubungan antara korupsi dan kemiskinan pada penelitian ini menggunakan data panel yaitu gabungan dari data time series dan data cross  section .  Wanner  dan  Pevalin  yang  dikutip  dalam  Sembodo  (2013) menyatakan  bahwa  regresi  data  panel  merupakan  sekumpulan  teknik  untuk memodelkan pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen pada  data panel. Menurut Basuki & Yuliadi (2015), metode estimasi dengan menggunakan model regresi data panel dapat dilakukan dengan tiga pendekatan yakni:

## a.  Common Effect Model
Model ini merupakan pendekatan paling sederhana karena hanya menggabungkan data deret waktu ( time series ) dan data silang ( cross section ). Common Effect Model (CEM) tidak memperhatikan dimensi waktu maupun individu, sehingga diasumsikan sama dalam berbagai kurun waktu. CEM menggunakan pendekatan Ordinary Least
Square (OLS)  untuk  menduga  parameternya.  Modelnya  adalah  sebagai  berikut (Greene, 2000):
Y it =  α +   α i +   X it β it +   ε it dimana Y : Variabel dependen α : Konstanta
X : Variabel independen β : Koefisien regresi ε : Error terms t : Periode waktu i : Individu

## b.  Fixed Effect Model
Asumsi  pada  model  ini  adalah  perbedaan  antar  individu  dapat  diakomodasi  dari perbedaan  intersepnya. Fixed  Effect  Model mengestimasi  data  panel  dengan menambahkan  variabel dummy untuk  menangkap  perbedaan  intersep  antar  data cross section . Namun, slope- nya tetap sama. Nama lain dari model ini adalah Least Squares Dummy Variable (LDSV). Persamaan model secara umum adalah sebagai berikut:
Y it =  α + X it β it +   ε it

## c.  Random Effect Model
Random  Effect  Model mengasumsikan error saling  berhubungan  antar  waktu  dan individu. Pada model ini perbedaan intersep diakomodasi oleh error terms masing- masing data cross section . REM dapat menghilangkan heteroskedastisitas. Model ini menggunakan  pendekatan Generalized  Least  Square (GLS).  Modelnya  adalah sebagai berikut:
Y it =   β it +   v it v it =   c i +   d t +   ε it
Dimana c i : Konstanta yang bergantung pada i d t : Konstanta yang bergantung pada t
Menurut  Widarjono  (2013)  terdapat  beberapa  uji  yang  dapat  digunakan  untuk memilih model terbaik untuk mengestimasi data panel, yakni:

## a.  Uji Chow
Uji ini merupakan pengujian untuk membandingkan antara model fixed effect dan common effect dengan hipotesis sebagai berikut:
H 0 :  Model yang tepat  untuk regresi data panel adalah model Common Effect Model
H 1 : Model yang tepat untuk regresi data panel adalah model Fixed Effect Model
Statistik  uji  yang  digunakan  adalah  uji  F  dengan  statistik  uji  sebagai  berikut (Baltagi, 2005)
𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = (𝑆𝑆𝐸 1 − 𝑆𝑆𝐸 2 )
(𝑛 − 1) 𝑆𝑆𝐸 2 (𝑛𝑡 − 𝑛 − 𝑘) dalam hal ini 𝑆𝑆𝐸 1
: Sum square error dari model common effect
𝑆𝑆𝐸 2 : Sum square error dari model fixed effect
n   : Jumlah individu
nt  : Perkalian antara time-series dengan cross-section k  : Menyatakan jumlah variabel independen
sedangkan  nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 ~ 𝐹 (𝑛−1,𝑛𝑡−𝑛−𝑘) dalam hal ini: α  : Tingkat signifikansi n   : Jumlah individu nt  : Perkalian antara time-series dengan cross-section k  : Menyatakan jumlah variabel independen
Apabila  F  hitung  yang  didapat  lebih  dari  F  tabel  atau p-value kurang  dari  taraf signifikansi maka akan tolak hipotesis awal sehingga model yang terpilih adalah fixed effect model .

## b.  Uji Hausmann
Uji  ini  digunakan  untuk  memilih  antara  model random  effect dan fixed  effect . Hipotesisnya adalah:
H 0 : Model yang tepat untuk regresi data panel adalah model Random Effect Model
H 1 :  Model  yang  tepat  untuk  regresi  data  panel  adalah  model Fixed  Effect Model
Statistik uji yang digunakan adalah sebagai berikut (Baltagi, 2008)
𝑊 = 𝑞̂ ′ [𝑣𝑎𝑟(𝑞̂ ′ )] −1 𝑞̂ ′ = (𝛽̂ 𝑀𝐸𝑇 − 𝛽̂ 𝑀𝐸𝐴 ) ′ [𝑣𝑎𝑟(𝛽̂ 𝑀𝐸𝑇 − 𝛽̂ 𝑀𝐸𝐴 )] −1 (𝛽̂ 𝑀𝐸𝑇 − 𝛽̂ 𝑀𝐸𝐴 )
salam hal ini 𝛽̂ 𝑀𝐸𝑇 : vektor estimasi slope model fixed effect 𝛽̂ 𝑀𝐸𝐴 : vektor estimasi slope model random effect
Apabila nilai W > 𝜒 2 (𝛼,𝑘) atau nilai p-value kurang dari taraf signifikansi maka  model yang terpilih adalah fixed effect model .

## c.  Uji Breusch-Pagan
Menurut  Rosadi  (2011),  uji  Breusch  Pagan  digunakan  untuk  menguji  apakah terdapat efek waktu, individu atau keduanya dengan hipotesis sebagai berikut:
H 0(1) : Tidak ada efek individu dan waktu
H 1(1) : Ada efek individu dan waktu
H 0(2) : Tidak ada efek lintas individu H 1(2) : Ada efek lintas individu
H 0(3) : Tidak ada efek lintas waktu
H 1(3) : Ada efek lintas waktu
Pada analisis menggunakan data panel tidak diperlukan uji asumsi klasik karena data panel dapat meminimalkan bias yang kemungkinan besar muncul dalam hasil analisis, memberi lebih banyak informasi, variasi, dan degree of freedom (Gujarati, 2012).  Selain  itu,  data  panel  dapat  digunakan  untuk  meminimalkan  bias  yang mungkin  ditimbulkan  oleh  agregasi  data  individu.  Keunggulan-keunggulan  data panel menyebabkan data panel mampu mendeteksi dan mengukur dampak lebih baik,  dimana  hal  ini  tidak  dapat  dilakukan  apabila  hanya  menggunakan  metode cross  section maupun time  series saja.  Panel  data  memungkinkan  mempelajari lebih kompleks mengenai prilaku yang ada dalam model sehingga pengujian data panel tidak memerlukan uji asumsi klasik (Gujarati 1992 dalam Iswanto (2013)).

## 3.  Hasil dan Pembahasan
3.1 Gambaran  Umum  Korupsi  dan  Kemiskinan  di  Negara-Negara  Asia Tenggara
Angka  CPI  di  negara-negara  Asia  Tenggara  cenderung  stabil  dari  tahun  ke  tahun. Berdasarkan Gambar 1, diperoleh angka CPI tertinggi diduduki oleh negara Singapura sebesar 85 pada tahun 2018, angka ini mengalami kenaikan dari tahun sebelumnya dimana  pada  tahun 2017  sebesar  84.  Di  peringkat  kedua  terdapat  negara  Malaysia dengan nilai CPI sebesar 47 pada tahun 2018 dimana angka ini cenderung turun dari tiga tahun sebelumnya dimana CPI Malaysia pada tahun 2015 berada pada nilai 50. Indonesia  menduduki  peringkat  tiga  di  Asia  Tenggara  dengan  nilai  CPI  sebesar  38 pada tahun 2018.
Di sisi lain, angka Corruption Perception Indeks yang terendah berada di negara Kamboja. Angka CPI Kamboja cenderung stabil di kisaran 21 pada tahun 2015 sampai dengan 2017. Pada tahun 2018, angka CPI Kamboja berada pada peringkat terakhir diantara negara-negara Asia Tenggara yaitu sebesar 20.
Gambar 1: Grafik angka Corruption Perception Indeks (CPI) negara-negara di Asia Tenggara tahun 2015-2018
Angka Human  Development  Index negara-negara  di  kawasan  Asia  Tenggara secara umum menunjukkan tren yang meningkat  pada periode 2015-2018 (Gambar 2).  Selama  periode  tersebut,  negara  Singapura  selalu  berada  pada  posisi  pertama untuk angka HDI yang tertinggi.  Hal ini dapat dilihat berdasarkan gambar di bawah ini dimana pada tahun 2018 diperoleh angka HDI tertinggi pada negara Singapura yaitu sebesar 0,935. Selanjutnya di peringkat kedua yaitu negara Malaysia sebesar 0,802 dan  peringkat  ketiga  yaitu  Thailand  sebesar  0,765.  Indonesia  sendiri  berada  pada peringkat kelima di antara negara-negara ASEAN lainnya dengan angka HDI sebesar 0,704.  Di sisi lain, Myanmar berada pada posisi terakhir atau terendah dengan nilai sebesar 0,577.
Gambar 2: Grafik angka Human Development Index (HDI) negara-negara di kawasan Asia Tenggara tahun 2015-2018
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Kamboja Indonesia Laos Malaysia Filipina Singapura Thailand Vietnam MyanmarTimor Leste
2015 2016 2017 2018
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Kamboja Indonesia Laos Malaysia Filipina Singapura Thailand Vietnam MyanmarTimor Leste
2015 2016 2017 2018

## 3.2 Hubungan Korupsi dan Kemisikan dengan Regresi Panel
Human  Development  Index (HDI)  di  ASEAN  akan  diestimasi  dengan  regresi  data panel.  Sebelum  dilakukan  estimasi,  terlebih  dahulu  ditentukan  model  regresi  data panel  yang  sesuai.  Beberapa  model  yang  dapat  dipilih  antara  lain common  effect model (CEM), fixed effect model (FEM), dan random effect model (REM) .
Uji Chow merupakan pengujian untuk melihat metode yang paling tepat digunakan antara CEM dan FEM. Perhitungan uji Chow didapatkan nilai p-value sebesar <2,2 × 〖 10 〗 ^(-16)  sehingga  keputusan  yang  diambil  adalah  tolak H 0 .  Artinya  dengan tingkat signifikansi sebesar 5% terdapat cukup bukti bahwa FEM lebih tepat digunakan daripada CEM.
Selanjutnya dilakukan uji Hausman untuk menentukan metode mana yang paling tepat digunakan antara REM dan FEM. Berdasarkan hasil perhitungan uji Hausman didapatkan  nilai p-value sebesar  <2,2  × 〖 10 〗 ^(-16)    sehingga  keputusan  yang diambil adalah tolak H 0 . Artinya dengan tingkat signifikansi sebesar 5% terdapat cukup bukti bahwa model FEM lebih tepat digunakan daripada REM. Dari hasil uji Chow dan uji  Hausman  dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang  paling  tepat  digunakan  adalah fixed effect model .
Setelah  didapatkan  model  yang  paling  tepat  digunakan  selanjutnya  dilakukan pengujian untuk melihat adanya efek individu dan efek waktu.
Tabel 1: Breusch Pagan Test yang diperoleh . Uji p-value Efek dua arah 2.092 x 10 -12 Efek individu 6.399 x 10 -13 Efek waktu 0.1507
Berdasarkan Tabel 1 didapatkan nilai p-value yang kurang dari 5% untuk hipotesis pertama dan kedua, sehingga keputusannya tolak H 0 . Artinya untuk hipotesis pertama terdapat  efek  individual  dan  efek  waktu,  dan  untuk  hipotesis  kedua  terdapat  efek individu. Sementara untuk hipotesis ketiga didapatkan nilai p-value yang lebih besar dari 5%, sehingga keputusannya gagal tolak. Hal ini berarti tidak terdapat efek waktu.
Berdasarkan  keseluruhan  pengujian  model  yang  dilakukan  maka  model  terbaik yang  digunakan  pada  penelitian  adalah Fixed  Effect  Model dengan  efek  individu. Langkah berikutnya adalah membentuk model regresi data panel dan diperoleh model sebagai berikut.
Y ̂ it = α i +  0.001443 X it
Berdasarkan persamaan model regresi data panel di atas, dapat diketahui bahwa hubungan antara  korupsi  yang  direpresentasikan  dengan  CPI dan  kemiskinan  yang direpresentasikan  dengan  HDI  sejalan,  yang  berarti  setiap  peningkatan  satu  satuan CPI akan memberikan dampak kenaikan pada HDI sebanyak 0.001443 satuan. Hal ini sesuai dengan arti dari CPI itu sendiri, yakni semakin tinggi skor CPI maka semakin rendah tingkat korupsi yang kemudian akan berdampak pada HDI yang semakin tinggi yang artinya tingkat kemiskinannya semakin rendah.
Tabel 2: Nilai efek individual pada fixed effect model. Cross Section  Intercept Individu Filipina 0.6512237 Indonesia 0.6435865 Kamboja 0.5377951 Laos 0.5587180 Malaysia 0.7270959 Myanmar 0.5266617 Singapura 0.8107650 Thailand 0.7038083 Timur Leste 0.5736673 Vietnam 0.6393609
Selanjutnya  adalah  untuk  mengetahui  besar  nilai  yang  pengaruh  dari  masing- masing objek individu berdasarkan Tabel 2 yang merupakan hasil dari nilai intercept setiap objek individu. Setelah didapatkan model regresi data panel maka selanjutnya dilakukan    uji  parsial  terhadap  variabel  korupsi.  Berdasarkan  hasil  uji  parsial didapatkan  nilai p-value sebesar  0.02123  sehingga  keputusan  yang  diambil  adalah tolak H 0 . Artinya dengan tingkat signifikansi sebesar 5% terdapat cukup bukti bahwa variabel korupsi berpengaruh signifikan terhadap variabel kemiskinan . Hasil perhitungan R-Square dari model di atas sebesar 0,16986 atau 16,99%. Hal ini  berarti  variabel  korupsi  dapat  menjelaskan  variabel  kemiskinan  sebesar  16,99% dan sisanya sebanyak 83,01% dapat dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam model.

## 4.  Simpulan
Korupsi di negara-negara Asia Tenggara pada periode 2015-2018 cenderung stabil karena tidak mengalami perubahan yang signifikan. Kemiskinan yang direpresentasikan  dengan  data  HDI  di  negara-negara  Asia  Tenggara  pada  periode 2015-2018  mengalami  tren  yang  meningkat.  Model  regresi  data  panel  yang  lebih sesuai  untuk  pemodelan  pengaruh  tindak  korupsi  terhadap  kemiskinan  di  negara- negara Asia Tengggara adalah fixed effect model dengan efek individual. Dari model tersebut  dapat  diketahui  bahwa  korupsi  yang  direpresentasikan  melalui  CPI  dan kemiskinan yang direpresentasikan dengan HDI berbanding lurus yang berarti setiap peningkatan satu satuan CPI akan memberikan dampak kenaikan pada HDI sebanyak 0.001443 satuan

## Daftar Pustaka
Baltagi, B. H. (2005). Econometrics Analysis of Panel Data (3rd ed.). England: John Wiley & Sons Ltd.
Baltagi, B. H. (2008). Econometrics (4th ed.). Berlin (DE): Springer.
Basuki, A. T., & Yuliadi, I. (2015). Ekonometrika Teori & Aplikasi . Yogyakarta (ID): Mitra Pustaka Nurani.
Chetwynd, E., Chetwynd, F., & Spector, B. I. (2003). Corruption and Poverty: A Review of Recent Literature . Washington (US): Management Systems International.
Greene,  W.  H.  (2000). Econometrics  Analysis (3rd  ed.).  New  Jersey  (US):  Prentice Hall.
Gujarati, D. (2012). Dasar-Dasar Ekonometrika . Jakarta (ID): Salemba Empat.
Iswanto.  (2013). Pengaruh  Efektivitas  dan  Efisiensi  Pengelolaan  Keuangan  Daerah serta  Sistem  Pengendalian  Intern  Terhadap  Keandalan  Laporan  Keuangan Pemerintah  Daerah  (Studi  Empiris  pada  Pemerintah  Kabupaten/Kota  Se- Indonesia) (PhD Thesis). Bandar Lampung (ID): Universitas Lampung.
Jahan, S. (2002). Measuring living standard and poverty: Human development index as an alternate measure [University of Massachusetts Political Economy Research Institute].
Retrieved January 27, 2020, from http://www.peri.umass.edu/fileadmin/pdf/gls_conf/glw_jahan.pdf
Rosadi,  D.  (2011). Ekonometrika  dan  Analisis  Runtun  Waktu  Terapan  dengan  R . Yogyakarta (ID): Andi Offset.
Santoso, I. (2011). Memburu Tikut-Tikus Otonom . Yogyakarta (ID): Gava Media.
Sembodo, H. (2013). Pemodelan Regresi Panel pada Pendapatan Asli Daerah (PAD) dan  Dana  Alokasi  Umum  (DAU)  Terhadap  Belanja  Daerah. Jurnal  Mahasiswa Statistik , 1 (4): 297 –300.
Suparlan, P. (1993). Kemiskinan di Perkotaan . Jakarta (ID): Yayasan Obor Indonesia.
Transparancy  International.  (2020). How  You  Define  Corruption? Retrieved  from https://www.transparency.org/what-is-corruption#define
Widarjono, A. (2013). Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya . Yogyakarta (ID): UPP STIM YKPN.