E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 7, No. 7, Juli 2022

## DETERMINAN  TINGKAT  KEMISKINAN  DI  KEPULAUAN  NIAS  TAHUN 2011 - 2019: PENDEKATAN REGRESI SPASIAL

## Reliusman Dachi, Didi Nuryadin, Joko Susanto
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Yogyakarta, Indonesia Email: reliusman.d@gmail.com, didinuryadin@upnyk.ac.id, jokosusanto@upnyk.ac.id.

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang  memengaruhi tingkat  kemiskinan  di  Kepulauan  Nias  dengan  pendekatan  regresi  spasial: Geographical Weight Panel Regression (GWPR). Data yang digunakan merupakan data  sekunder  4  kabupaten  dan  1  kota  di  Kepulauan  Nias  yang  bersumber  dari Badan Pusat Statistika (BPS) Sumatera Utara dan Kementerian Keuangan Republik Indonesia selama periode 2011-2019. Adapun variabel bebas yang digunakan untuk mengestimasi  determinan  tingkat  kemiskinan  (PVRate)  terdiri  dari  tingkat pengangguran terbuka (TPT), derajat desentralisasi fiskal (DDF) dan belanja modal (GCE).  Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  ditemukan  bahwa Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) merupakan model terbaik untuk menjelaskan pengaruh  variabel  bebas  terhadap  tingkat  kemiskinan  (PVRate)  sebagai  variabel terikat  di  Kepulauan  Nias.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  nilai  determinasi  (R 2 )  pada GWPR  model  (0.7673)  lebih  besar  dibandingkan  dengan  model  regresi  global (0.4604), serta nilai Root Mean Square Error (RMSE) pada model GWPR (0.0134) lebih  kecil  dibandingkan  dengan  model  regresi  global  (0.0223).  Hasil  analisis model  GWPR  menunjukkan  pengaruh  spasial  tinggi  di  daerah  yang  lebih  dekat dengan  Gunungsitoli  sebagai  pusat  kota  dan  pusat  ekonomi  di  Kepulauan  Nias, seperti  Kabupaten  Nias  Utara  dan  Kabupaten  Nias.  Selain  itu  ditemukan  bahwa, pengaruh  variabel  bebas  terhadap  tingkat  kemiskinan  berbeda-beda  untuk  setiap lokasi  pengamatan.  Pertama,  variabel  tingkat  pengangguran  terbuka  berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Kota  Gunungsitoli, Kabupaten  Nias  dan  Kabupaten  Nias  Utara,  sedangkan  untuk  lokasi  pengamatan lainnya  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan.  Kedua,  derajat  desentralisasi fiskal  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  di Gunungsitoli  dan  Nias  Utara,  sedangkan  untuk  lokasi  pengamatan  lainnya  tidak memiliki  pengaruh  yang  signifikan.  Terakhir,  variabel  belanja  modal  tidak berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di seluruh daerah Kepulauan Nias.
Kata Kunci : Kemiskinan, Spasial, Nias

## Abstract
This  study  aims  to  analyze  factors  which  affect  the  poverty  rate  in  Nias  Islands using  the  spatial  regression  method:  Geographical  Weight  Panel  Regression (GWPR). The data used in this study are secondary data from 4 districts and 1 city in the Nias Islands which are sourced from the Central Statistics Agency (BPS) of
North  Sumatra  and  the  Ministry  of  Finance  of  the  Republic  of  Indonesia  during 2011-2019.  The  independent  variables  used  in  this  study  are  the  open unemployment  rates  (TPT),  the  ratio  of  fiscal  decentralization  (DDF)  and  the government capital expenditures (GCE). Based on the results of this study, it was found  that  the  Geographically  Weighted  Panel  Regression  (GWPR)  is  the  best model to explain the effect of independent variable on the poverty rate (PVRate) as dependent  variabele  in  the  Nias  Islands.  This  is  evidenced  by  the  value  of determination  (R 2 )  in  the  GWPR  model  (0.7673)  is  greater  than  the  global regression  model  (0.4604),  and  the  value  of  Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  in the  GWPR  model  (0.0134)  is  smaller  than  the  global  regression  model  (0.0223). The  results  of  the  analysis  using  the  GWPR  model  show  a  high  spatial  effect  in areas closer to Gunungitoli as the city center and economic center in Nias Islands, such  as  North  Nias  District  and  Nias  District.  In  addition,  it  was  also  found  that the  effect  of  the  independent  variable  on  the  poverty  level  was  different  for  each observation location. First, the open unemployment  has a positive and significant impact  on  the  poverty  rate  in  Gunungsitoli  City,  Nias  Regency,  and  North  Nias Regency,  while  other  locations  do  not  have  a  significant.  Secondly,  the  ratio  of fiscal  decentralization  has  a  negative  and  significant effect  on the  poverty  rate in Gunungsitoli  and  North  Nias,  while  for  other  observation  locations  it  has  no significant effect. Furthermore, government capital expenditure has  not impact on poverty rate in all areas of the Nias Islands.

## Keywords: Poverty, Spatial, Nias

## Pendahuluan
Salah  satu  agenda  nawacita  Presiden  Joko  Widodo,  yaitu  pembangunan dilakukan  dari  pinggiran  dengan  menguatkan  sisi  sosial,  ekonomi  dan  pembangunan sumber  daya  manusia,  termasuk  daerah  tertinggal  di  kepulauan  terluar  dan  daratan. Penetapan  daerah  tertinggal  melalui  Peraturan  Presiden  (Perpres)  Nomor  131  (2015) dan perpres nomor 122 (2020) tentang penetapan daerah tertinggal, terdapat 24 provinsi yang  memiliki  daerah  tertinggal  pada  tahun  2015  dan  pada  tahun  2011  menjadi  11 provinsi  termasuk  provinsi  Sumatera  Utara.  Sumatera  Utara  yang  terdiri  dari  25 Kabupaten  memiliki  4  daerah  tertinggal  sejak  periode  2015  hingga  periode  2020. Keempat  daerah  tersebut  adalah  Kabupaten  Nias,  Kabupaten  Nias  Selatan,  Kabupaten Nias  Barat  dan  Kabupaten  Nias  Utara.  Keempat  Kabupaten  ini  terletak  di  satu kepulauan  yang  dinamakan  kepulauan  Nias.  Selain  keempat  kabupaten  tersebut, terdapat 1 kota yang ada di Kepulauan Nias yaitu Kota Gunungsitoli.
Penetapan  daerah  tertinggal  di  Indonesia  ditentukan  berdasarkan  kriteria ketertinggalan dan salah satu indikatornya adalah persentase penduduk miskin. Ditinjau dari persentase penduduk miskin di Kepulauan Nias (tabel 1) dapat ditemukan bahwa 4 kabupaten dan 1 kota di Kepulauan Nias memiliki rata-rata angka persentase penduduk miskin sebesar 20.1 persen. Apabila dibandingkan dengan persentase penduduk miskin di  tingkat  Provinsi  Sumatera  Utara  pada  periode  yang  sama  yakni  sebesar  8.8  persen, maka  dapat  disimpulkan  bahwa  seluruh  daerah  di  kepulauan  Nias  merupakan  daerah dengan tingkat kemiskinan yang tinggi di Provinsi Sumatera Utara.

## Tabel 1
Persentase Penduduk Miskin Kepulauan Nias, 2020. Wilayah Persentase Penduduk Miskin (P0) Indeks Kedalaman Kemiskinan (P1) Indeks Keparahan Kemiskinan (P2) Nias Barat 25.7% 3.21 0.61 Nias Utara 25.1% 4.12 0.97 Nias Selatan 16.7% 2.82 0.76 Nias 16.6% 1.91 0.32 Gunungsitoli 16.4% 1.74 0.30 Rata-Rata Kepulauan Nias 20.1% 2.76 0.59 Sumatera Utara 8.8% 1.51 0.39 Sumber: BPS Sumatera Utara (2020)
Berdasarkan data kemiskinan pada tabel 1 ditemukan bahwa ukuran kemiskinan antar  wilayah  di  Kepulauan  Nias  memiliki  kemiripan  satu  dengan  yang  lainnya. Contohnya  tingkat  kemiskinan  di  Kabupaten  Nias  Utara  dan  Kabupaten  Nias  Barat memiliki persentase penduduk miskin yang tidak jauh beda, yaitu 25.7 persen dan 25.1 persen.  Hal  yang  sama  juga  terjadi  di  daerah  lainnya  yaitu  Kabupaten  Nias  Selatan, Kabupaten  Nias  dan  Kota  Gunungsitoli  dengan  nilai  berturut-turut  16.7  persen,  16.4 persen  dan  16.1  persen.  Ditinjau  dari  indeks  kedalaman  kemiskinan  ditemukan  bahwa seluruh  daerah  di  Kepulauan  Nias  memiliki  indeks  kedalaman  kemiskinan  yang  lebih tinggi  dibdandingkan  dengan  tingkat  provinsi  sebesar  1.51  pada  periode  yang  sama. Kota  Gunungsitoli  dan  Kabupaten  Nias  menjadi  daerah  dengan  indeks  keparahan kemiskinan  paling  rendah  dibandingkan  dengan  3  daerah  lainnya  termasuk  jika dibandingkan dengan tingkat provinsi yaitu 0.39 pada periode yang sama.
Berdasarkan informasi ini, diduga bahwa terdapat pengaruh spasial pada angka kemiskinan  antara  satu  wilayah  dengan  wilayah  yang  lainnya.  Artinya  bahwa  kondisi kemiskinan  di  suatu  wilayah  dapat  dipengaruhi  oleh  wilayah  lain  dan  sebaliknya. Pengaruh  spasial  antara  satu  wilayah  dengan  yang  lain  akan  memiliki  nilai  yang berbeda-beda, hal ini sesuai dengan hukum pertama tentang geografi yang dikemukakan oleh  W.  Tobler  dalam (Lv,  Zhang,  &  Atli  Benediktsson,  2017) bahwa  “ everything  is related  to everything  else,  but  near  things  are  more  related than  distant  things ”, yang artinya segala sesuatu saling berhubungan satu dengan yang lainnya, tetapi sesuatu yang dekat lebih mempunyai pengaruh daripada sesuatu yang jauh.
Untuk  menyelesaikan  permasalahan  kemiskinan  di  Kepulauan  Nias  maka  hal yang sangat penting untuk dilakukan pertama kali adalah mengidentifikasi faktor-faktor apa  saja  yang  memengaruhi  tingkat  kemiskinan  itu  sendiri (Tambunan,  2019) .  Upaya menurunkan  tingkat  pengangguran  dan  menurunkan  tingkat  kemiskinan  adalah  sama pentingnya (Arsyad,  2010) .  Apabila  masyarakat  tidak  menganggur  (mempunyai pekerjaan)  berarti  memiliki  penghasilan,  dengan  demikian  maka  penghasilan  yang dimiliki  diharapkan  dapat  mencukupi  kebutuhan  hidupnya (Yacoub,  2013) .  Apabila
kebutuhan  hidup  tercukupi  dalam  hal  ini  pengeluaran  penduduk  di  atas  garis kemiskinan,  maka  masyarakat  tidak  akan  dikategorikan  sebagai  penduduk  miskin. Artinya  bahwa  pengangguran  memiliki  hubungan  positif  dengan  kemiskinan,  semakin tinggi  angka  pengangguran  maka  angka  kemiskinan  akan  semakin  meningkat  dan  hal yang sama terjadi sebaliknya yaitu apabila angka pengangguran mengalami penurunan maka  angka  kemiskinan  juga  akan  semakin  menurun.  Studi  terkait  hubungan kemiskinan  dan  pengangguran  antara  lain  dilakukan  oleh (Gamba,  Maijamaa,  & Goyilla,  2021) di  mana  pengangguran  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap kemiskinan  di  Nigeria.  Studi  lain  oleh (Amiati,  Adnan,  &  Yendra,  2020) mengemukakan bahwa tingkat pengangguran terbuka berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Riau.
Selain  faktor  pengangguran,  kemampuan  keuangan  daerah  juga  dapat memberikan kontribusi pada naik-turunnya angka kemiskinan di setiap daerah (Puspita, Militina, & Effendi, 2020) . Kemampuan keuangan daerah dapat diukur dengan  Derajat Desentralisasi  Fiskal  (DDF)  dan  menggambarkan  bagaimana  kemampuan  suatu pemerintah daerah dalam membiayai sendiri kegiatan pemerintahan, pembangunan dan pelayanan kepada masyarakat yang telah membayar pajak dan retribusi sebagai sumber pendapatan  yang  diperlukan  daerah.  Penelitian  oleh (Wibowo  &  Oktivalerina,  2022) bahwa  kemampuan  keuangan  daerah  yang  diukur  dengan  derajat  desentralisasi  fiskal memiliki  hubungan  negatif  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Indonesia.  Studi  yang dilakukan  oleh (Soleh  &  Ardilla,  2018) ditemukan  bahwa  derajat  desentralisasi  fiskal memiliki hubungan positif  terhadap penyerapan tenaga kerja di  Kota Jambi dan secara tidak langsung berpengaruh negatif terhadap tingkat kemiskinan.
Faktor lain yang  diduga berpengaruh pada angka kemiskinan adalah persentase belanja modal pemerintah. Belanja modal merupakan pengeluaran yang ditujukan untuk kepentingan  publik  dalam  rangka  meningkatkan  kemampuan  masyarakat  dan menumbuhkan  perekonomian (Joy,  Okafor,  &  Ohiorenuan,  2021) .  Belanja  modal pemerintah  diprioritaskan  untuk  melindungi  dan  meningkatkan  kualitas  kehidupan masyarakat  dalam  upaya  memenuhi  kewajiban  daerah  yang  diwujudkan  dalam  bentuk peningkatan  pelayanan  dasar  seperti  pendidikan  dasar,  penyediaan  fasilitas  pelayanan kesehatan, fasilitas sosial dan fasilitas umum yang layak serta mengembangkan jaminan sosial  sesuai  amanat  Undang-Undang  Nomor  32  tahun  2004  tentang  Pemerintahan Daerah.  Penelitian  oleh (Mukarramah,  Ruslan,  Yolanda,  &  Hardianti,  2020) menunjukan  bahwa  belanja  modal  berpengaruh  negatif  terhadap  tingkat  kemiskinan  di Provinsi  Aceh.  Artinya  kenaikan  belanja  modal  akan  memberikan  dampak  pada penurunan tingkat kemiskinan.
Berdasarkan  paparan  di  atas,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis dan mengetahui pengaruh tingkat pengangguran terbuka, kemampuan keuangan daerah dan belanja modal terhadap tingkat kemiskinan di Kepulauan Nias.

## Metode Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  yang bersumber  pada  laporan  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  Kementerian  Desa  Republik Indonesia, dan Kementerian Keuangan Republik Indonesia. Jenis data yang digunakan adalah data panel yaitu gabungan time series dan cross section . Data time series periode tahun  2011-2019  sedangkan  data cross  section adalah  4  kabupaten  dan  1  Kota  di Kepulauan Nias.
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  data  panel  ( pooled  data )  sebagai  alat pengolahan data dengan menggunakan software Stata sebagai alat analisis regresi data panel  dan  R-Studio  sebagai  alat  analisis  GWPR.  Adapun  model  data  panel  yang digunakan seperti berikut:
(1) Dengan PVRate : Tingkat Kemiskinan (%) X : Variabel independen yang terdiri dari TPT : Tingkat Pengangguran Terbuka (persen) DDF : Kemampuan Keuangan Daerah (persen) GCE : Proporsi Belanja Modal Pemerintah (persen) i : Cross section/Data Observasi Wilayah (5 Kabupaten/Kota) t : Time Series/Periode data 2011-2019 (9 Tahun) n : Banyaknya variabel Independen (3 variabel)
: Intercept ( Konstanta )
: Koefisien regresi X (variabel independen)
: Nilai Error.
Mengingat  obyek  penelitian  memiliki  hubungan  ketetanggaan  yang  sangat dekat,  memungkinkan  adanya  pengaruh  heterogenitas  spasial.  Heterogenitas  spasial adalah  suatu  keadaan  dimana  terdapat  data  spasial  yang  mungkin  bervariasi  dan merujuk  pada  adanya  keberagaman  dalam  hubungan  kewilayahan (Rahayu,  2017) . Adanya  heterogenitas  pada  data  dapat  diketahui  dengan  melakukan  uji heteroskedasticity .  apabila  hasil  uji heteroskedasticity terbukti  bahwa  data  memiliki efek  spasial, maka  selanjutnya  data  dianalisis  dengan  model Geographically  Weighted Panel  Regression (GWPR).  Model GWPR  merupakan  pengembangan  dari  model regresi  dimana  parameter  dihitung  pada  setiap  lokasi  pengamatan,  sehingga  setiap lokasi pengamatan mempunyai nilai parameter yang berbeda-beda (Li, Cao, Qiu, & Li,
2020) . Berikut model GWPR yang digunakan dalam penelitian ini:
(2) Dimana adalah  koordinat latitude dan longitude dari  suatu  lokasi geografis ke-i dengan memberikan pembobot spasial yang mewakili letak data observasi satu dengan lainnya.  Dengan demikian maka dari dua model di atas akan dipilih model yang  terbaik  dalam  menggambarkan  tingkat  kemiskinan  di  Kepulauan  Nias  dengan melihat  nilai  determinan  (R 2 )  tertinggi  dari  kedua  model.  Namun  demikian,  apabila hasil  uji heteroskedasticity ternyata  tidak  memiliki  efek  spasial,  maka  model  yang digunakan  tetap  model  regresi  linier  berganda  dengan  tiga  pendekatan  yaitu Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM) dan Random effect Model (REM).

## Hasil dan Pembahasan
Pada  tahap  awal  data  dianalisis  dengan  pendekatan Common  Effect  Model (CEM), Fixed  Effect  Model (FEM)  dan Random  Effect  Model (REM)  dengan  hasil seperti  pada  gambar  1.  Selanjutnya  dilakukan  uji  chow  untuk  memilih  model  terbaik antara CEM dengan FEM (tabel 2). Berdasarkan hasil uji chow dengan nilai (Prob>F) = 0.0000,  maka  model  regresi  terbaik  antara  FEM  dan  CEM  adalah Fixed  effect  model (FEM) hal ini ditandai dengan nilai (Prob>F) lebih kecil dari 0.05. Setelah melakukan uji chow dan ternyata model yang terpilih adalah FEM maka langkah selanjutnya adalah memilih model terbaik antara FEM atau REM melalui uji hausman (tabel 3).
Gambar 1
Hasil Estimasi dengan pendekatan
CEM, FEM dan REM
Gambar 2
Hasil Uji Chow
Berdasarkan  hasil  uji  hausman  dengan  nilai  (Prob  >  F)  sebesar  0.0102  maka model  regresi  terbaik  yang  terpilih  adalah Fixed  effect  model (FEM)  hal  ini  ditandai dengan  nilai  (Prob  >  F)  lebih  kecil  dari  0.05.  Dengan  demikian  maka  model  pertama yang terpilih pada penelitian ini adalah model FEM.
Gambar 3 Hasil Uji Hausman Gambar 4 Hasil Uji Multikolinieritas
Terpilihnya FEM sebagai model terbaik maka asumsi klasik yang harus dipenuhi untuk regresi data panel adalah asumsi multikolinieritas dan homoskedastisitas (Basuki, 2016) .  Hasil  uji  multikolinearitas  (gambar  4)  dengan  pendekatan variance  inflation factor (VIF)  ditemukan  bahwa  semua  variabel  bebas  memiliki  nilai  VIF<10,  artinya bahwa  data  pada  penelitian  ini  dengan  model  FEM  sudah  bebas  dari  gejala multikolinieritas.

## Gambar 5 Hasil Uji Heteroskedastisitas dengan Modified Wald Test
Hasil  pengujian  heteroskedastisitas  dengan modified  wald  test (gambar  5) ditemukan  adanya  heteroskedastisitas  pada  model Fixed  Effect  Model (FEM)  dengan nilai (Pr)<0.05. Dengan kata lain model FEM mengandung heterogenitas spasial yakni kondisi  di  mana  terdapat  aspek  spasial  yang  bervariasi  dan  merujuk  pada  adanya keberagaman dalam hubungan kewilayahan obyek penelitian.
Estimasi  model  GWR data  panel  diawali  dengan  penentuan bandwidth yang optimum  dari  masing-masing  fungsi  pembobot  spasial  yang  digunakan,  yaitu  fungsi kernel Adaptive  Gaussian,  Bisquare dan  fungsi  kernel Adaptive  Tricube. Dalam penghitungan matriks pembobot ini diperlukan data jarak antar lokasi pengamatan yang dihitung  dengan  menggunakan  jarak Euclidean yang  dapat  diperoleh  dari  informasi lokasi  yang  ada  yaitu  data longitude dan latitude dari  masing-masing  lokasi pengamatan. Dari ketiga hasil pembobot spasial tersebut maka akan dipilih model yang terbaik  yaitu  fungsi  dengan  nilai  CV  ( cross  validation )  yang  lebih  kecil  dari  fungsi lainnya.  Selain  dari  nilai  CV,  dapat  juga  dilihat  dari  nilai  determinasi  (R 2 )  nilai  AIC ( Akaike Information Criterion ). Estimasi nilai pembobot spasial dengan tiga pendekatan tersebut dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2

## Perbandingan Hasil Pembobot Spasial Kernel Adaptive
Diagnostics Gaussian Bisquare Tricube R 2 0.5325847 0.7637136 0.6113722 AIC -224.1671 -247.4441 -230.7617 CV 0.02288697 0.02011703 0.0212805 Sumber: Hasil Analisis Penulis dengan R-Studio
Nilai  R 2 pada  fungsi  kernel adaptive  bisquare lebih  besar  dari  fungsi  yang lainnya dengan nilai CV dan AIC yang lebih kecil dari fungsi yang lainnya. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa nilai bandwidth yang optimum akan didapatkan apabila fungsi pembobot  spasial  yang  digunakan  adalah  fungsi  kernel adaptive  bisquare .  Dengan demikian,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  mencari  nilai bandwidth spasial  dengan fungsi kernel adaptive bisquare dan hasilnya seperti pada tabel 3.

## Tabel 3

## Bandwidth Dengan Fungsi Kernel Adaptive Bisquare
Code Kab/kota Bandwidth 1 Kota Gunungsitoli 3.663553 2 Kab. Nias Selatan 4.480999 3 Kab. Nias 2.495829 4 Kab. Nias Barat 2.764932 5 Kab. Nias Utara 4.480999 R 2 0.7637136 AIC -247.4441
Sumber: Hasil Analisis Penulis dengan R-Studio
Selanjutnya  matriks  pembobot  spasial  yang  dihasilkan  akan  digunakan  untuk menduga  nilai  parameter.  Hasil  estimasi  parameter  spasial  dengan  fungsi  kernel adaptive bisquare dapat dilihat pada tabel 4 dengan nilai signifikansi ( P-Value ) seperti pada tabel 5.

## Tabel 4 Estimasi Parameter GWPR
Code Kab/kota Intercept TPT DDF GCE 1 Kota Gunungsitoli 2.15842 0.52803 -0.94314 0.48060 2 Kab. Nias Selatan -1.91679 0.09114 -0.04212 0.18516 3 Kab. Nias 2.51321 0.25684 -0.03157 0.56969 4 Kab. Nias Barat 2.95310 0.13226 -0.10524 0.29853 5 Kab. Nias Utara -8.43236 0.33589 -0.63850 0.77333
Sumber: Hasil Analisis Penulis dengan R-Studio
Tabel 5

## Nilai Signifikansi GWPR
Code Kab/kota TPT DDF GCE 1 Kota Gunungsitoli 0.000 0.008 0.208 2 Kab. Nias Selatan 0.167 0.847 0.515 3 Kab. Nias 0.002 0.907 0.098 4 Kab. Nias Barat 0.145 0.781 0.605 5 Kab. Nias Utara 0.001 0.050 0.053
Sumber: Hasil Analisis Penulis dengan R-Studio
Setelah  menemukan  hasil  estimasi  dengan  model  GWPR,  selanjutnya  akan dibandingkan  dengan  model  FEM  yang  terpilih  pada  tahapan  sebelumnya.  Untuk menentukan  model  terbaik  antara  regresi  panel  global  dengan  GWPR  dalam menggambarkan  variabilitas  data  tingkat  kemiskinan  di  Kepulauan  Nias  tahun  2011- 2019 maka perlu dilakukan pengujian model secara serentak untuk menguji kesesuaian ( goodness of fit ) pada kedua model seperti ditampilkan pada tabel 6.
Tabel 6

## Perbandingan Regresi Global dengan GWPR
Model Prob>F R 2 Adj.R 2 RMSE Regresi Panel Global  0.0000 0.4604  0.3583  0.0223 GWR Panel 0.0080 0.7637  0.6363  0.0134
Sumber: Hasil Analisis Penulis dengan R-Studio dan Stata
Pemilihan  model  terbaik  dapat  ditentukan  dengan  membandingkan  nilai determinasi (R 2 ) dan Root Mean Square Error (RMSE) pada kedua model. Model yang terbaik adalah model yang memiliki nilai  R 2 terbesar dengan nilai RMSE yang terkecil (Haryanto  &  Andriani,  2021) .  Berdasarkan  tabel  6  ditemukan  bahwa  model  GWPR lebih  baik  dibandingkan  dengan  model  regresi  global,  karena  nilai  determinasi  (R 2 ) model  GWPR  sebesar  0.7637  lebih  besar  dengan  nilai  determinasi  (R 2 )  pada  model regresi  global  dan  nilai  RMSE  model  GWPR  sebesar  0.0134  lebih  kecil  dengan  nilai RMSE  pada  model  regresi  global.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  model GWPR  adalah  model  terbaik  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  untuk mengestimasi  pengaruh  variabel  bebas  terhadap  variabel  tingkat  kemiskinan  di Kepulauan  Nias.  Berdasarkan  nilai  (Prob>F)  sebesar  0.0080  (kurang  dari  5  persen), maka  dapat  disimpulkan  bahwa  secara  serentak  variabel  bebas  memengaruhi  variabel terikat  sehingga  model  ini  sudah layak  digunakan  sebagai  alat analisis  pada  penelitian ini.  Selain  itu,  dengan  melihat  nilai  determinasi  (R 2 )  pada  model  GWPR  maka  dapat disimpulkan bahwa model ini dapat menjelaskan variabilitas data tingkat kemiskinan di Kepulauan  Nias  sebesar  76.73  persen,  sedangkan  sisanya  dijelaskan  oleh  variabel  lain yang tidak dimasukkan ke dalam model.
Hasil  estimasi  parameter  (tabel  4)  memiliki  nilai  yang  berbeda-beda  di  setiap lokasi  pengamatan.  Hal  ini  terjadi  karena  setiap  lokasi  pengamatan  mempunyai penimbang  yang  berbeda-beda  tergantung  dari  jarak  dan  nilai bandwidth yang
dihasilkan.  Keberagaman  nilai  koefisien  regresi  ini  merupakan  salah  satu  bentuk ketidakstabilan  struktural  ( structural  instability )  yang  menggambarkan  adanya keheterogenan wilayah pada data pengamatan. Selain parameter, nilai signifikansi (tabel 5) variabel bebas yang memengaruhi tingkat kemiskinan pada setiap lokasi pengamatan juga  berbeda-beda.  Sehingga  model  yang  dihasilkan  pada  pemodelan  GWPR  panel berbeda pada setiap lokasi pengamatan seperti ditampilkan pada tabel 7 berikut ini.
Tabel 7 Pemodelan tingkat kemiskinan dengan GWPR di Kepulauan Nias Lokasi Pengamatan Model GWPR Kota Gunungsitoli PVRate  =  2.15842  +  0.52803TPT*  -  0.94314DDF*  + 0.4806GCE Kab. Nias Selatan PVRate  =  -1.91679    +    0.09114TPT  -  0.04212DDF  + 0.18516GCE Kab. Nias PVRate  =  2.51321  +  0.25684TPT*  -  0.03157DDF  + 0.56969GCE Kab. Nias Barat PVRate  =  2.9531  +  0.13226TPT  -  0.10524DDF  + 0.29853GCE Kab. Nias Utara PVRate  =  -8.43236  +  0.33589TPT*  -  0.6385DDF*  + 0.77333GCE
*signifikan pada α = 5%, Sumber: Analisis Penulis dengan R-Studio
Berdasarkan  signifikansi  variabel  yang  memengaruhi  tingkat  kemiskinan  di Kepulauan  Nias,  terlihat  bahwa  terdapat  pengaruh  spasial  yang  sangat  tinggi  antara Kota Gunungsitoli dengan Kabupaten Nias Utara dan Kabupaten Nias. Apabila ditinjau dari  berbagai  ukuran  kemiskinan  seperti  persentase  penduduk  miskin  (P0),  kedalaman kemiskinan  (P1)  dan  keparahan    kemiskinan  (P2)  serta  rata-rata  penurunan  tingkat kemiskinan per tahun di Kepulauan Nias (tabel 8) ditemukan bahwa Kota Gunungsitoli merupakan  daerah  dengan  ukuran  kemiskinan  tertinggi  sekaligus  menjadi  daerah dengan  tingkat  penurunan  kemiskinan  tertinggi  (8.1  persen)  dibandingkan  dengan daerah kabupaten selama periode penelitian (2011-2019). Selain itu, Gunungsitoli juga menjadi  pusat  kota  dan  pusat  ekonomi  di  Kepulauan  Nias  sehingga  diduga  bahwa daerah yang lebih dekat dengan Kota Gunungsitoli akan memiliki pengaruh yang lebih besar dibanding dengan daerah lainnya.
Tabel 8
Rata-rata Ukuran kemiskinan di Kepulauan Nias, Tahun 2011-2019 Ukuran Kemiskinan Daerah Kota Daerah Kabupaten P0 25.2% 23.3% P1 4.45 3.75 P2 1.15 0.93 Penurunan tingkat kemiskinan per tahun -8.1% -2.0% Sumber: BPS Kepulauan Nias
Berdasarkan tabel 9, daerah yang paling dekat dengan Kota Gunungsitoli adalah Kabupaten  Nias  Utara  (25  kilometer)  dan  Kabupaten  Nias  (26  kilometer).  Sehingga variabel  yang  mempengaruhi  kemiskinan  di  Kota  Gunungsitoli  akan  mempengaruhi kondisi  kemiskinan  di  Kabupaten  Nias  Utara  dan  Kabupaten  Nias.  Seperti  variabel tingkat pengangguran yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Kota Gunungsitoli, Kabupaten Nias dan Kabupaten Nias Utara dan tidak signifikan di daerah lainnya  yang  lebih  jauh  dari  Kota  Gunungsitoli.  Sedangkan  variabel  derajat desentralisasi  fiskal  berpengaruh  signifikan  di  Kota  Gunungsitoli  dan  Kabupaten  Nias Utara dan tidak berpengaruh signifikan di daerah lainnya yang lebih jauh.

## Tabel 9

## Jarak Antar Lokasi Pengamatan (Dalam Meter)
Kota Longitude  Latitude Nias Selata n Nias Nias Barat Nias Utara Gunungsitoli 97.6147 1.2805 67,893  25,744  33,371  24,762 Nias Selatan 97.8286 0.7086 43,160  51,238  83,039 Nias 97.7417 1.0869 30,126  46,247 Nias Barat 97.4814 1.0116 35,251 Nias Utara 97.3949 1.3166 0
Sumber: Ina-Geoportal, diolah oleh Penulis.
Berdasarkan  hasil  estimasi  pada  penelitian  ini,  maka  variabel-variabel  yang memengaruhi  tingkat  kemiskinan  di  setiap  lokasi  pengamatan  dapat  dikelompokkan menjadi tiga kategori seperti terlihat pada tabel 10.

## Tabel 10 Nilai Signifikansi Spasial
Kategori Variabel Signifikansi spasial pada taraf 5% I TPT Kota Gunungsitoli, Kab Nias, Kab. Nias Utara II GCE - III DDF Kota Gunungsitoli, Kab. Nias Utara Sumber: Analisis Penulis dengan R-Studio
Kategori  pertama  adalah  kelompok  lokasi  pengamatan  atau  kabupaten/kota  di Kepulauan  Nias  dengan  variabel  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT)  dan memengaruhi  tingkat  kemiskinan  secara  signifikan.  Kategori  pertama  ini  terdiri  dari Kota  Gunungsitoli  dan  Kabupaten  Nias  Utara.  Berdasarkan  hasil  estimasi  dengan pendekatan  GWPR  ditemukan  bahwa  pengangguran  di  Kota  Gunungsitoli,  Kabupaten Nias  dan  Kabupaten  Nias  Utara  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan  dengan  koefisien  berturut-turut  0.52803,  0.25684  dan  0.33589.  Artinya bahwa  kenaikan  1  persen  pengangguran  akan  berpengaruh  pada  naiknya  tingkat kemiskinan  sebesar  0.53  persen  di  Kota  Gunungsitoli,  0.26  persen  di  Kabupaten  Nias dan 0.34 persen di Kabupaten Nias Utara dengan asumsi variabel lain bernilai konstan. Hasil  estimasi  ini  sejalan  dengan  studi  yang  dilakukan  oleh (Amiati  et  al.,  2020) di
mana  tingkat  pengangguran  terbuka  berpengaruh  positif-signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan  di  Provinsi  Riau.  Dari  hasil  estimasi  dapat  dikemukakan  bahwa pengangguran  di  lokasi  pengamatan  lainnya  yaitu  Kabupaten  Nias  Selatan  dan Kabupaten  Nias  Barat  tidak  mempengaruhi  tingkat  kemiskinan  di  daerahnya  masing- masing.
Kategori  kedua  adalah  kelompok  lokasi  pengamatan  dengan  variabel  proporsi belanja  modal  tidak  berpengaruh  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  seluruh  daerah Kepulauan  Nias.  Hasil  estimasi  ini  bertolak  belakang  dengan  temuan (Mukarramah  et al., 2020) yang menemukan bahwa belanja modal berpengaruh negatif terhadap tingkat kemiskinan  di  Provinsi  Aceh.  Hal  ini  juga  bertolak  belakang  dengan  pendapat (Joy  et al.,  2021) bahwa  belanja  modal  dapat  berpengaruh  pada  penurunan  angka  kemiskinan melalui  pertumbuhan  ekonomi.  Artinya  bahwa  temuan  pada  penelitian  ini mengindikasikan adanya alokasi belanja modal yang tidak tepat sasaran sehingga tidak berpengaruh  pada  penurunan  tingkat  kemiskinan  di  Kepulauan  Nias.  Alih-alih  dapat menurunkan  tingkat  kemiskinan,  belanja  modal  ternyata  memiliki  pengaruh  dalam meningkatkan  tingkat  kemiskinan  di  Kabupaten  Nias  dan  Kabupaten  Nias  utara  pada taraf  signifikansi  (α)  10  persen.  Hal  ini  sesuai  dengan  hasil  studi  oleh (Kaligis,  2017) bahwa  secara  tidak  langsung  belanja  modal  tidak  berpengaruh  terhadap  kemiskinan melalui pertumbuhan ekonomi sebagai variabel intervening di Minahasa Utara.
Kategori  terakhir  adalah  kelompok  lokasi  pengamatan  dimana  variabel kemampuan keuangan daerah yang diukur dengan  Derajat Desentralisasi Fiskal  (DDF) mempengaruhi  tingkat  kemiskinan  secara  signifikan.  Wilayah  pada  kategori  ini  terdiri dari  Kota  Gunungsitoli  dan  Kabupaten  Nias  Utara.  Berdasarkan  hasil  estimasi  dengan pendekatan GWPR pada penelitian ini ditemukan bahwa kemampuan keuangan daerah berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  dengan  koefisien sebesar  0.94  untuk  Kota  Gunungsitoli,  0.64  untuk  Kabupaten  Nias  Utara.  Artinya bahwa  kenaikan  kemampuan  keuangan  daerah  sebesar  1  persen  akan  memberikan dampak  pada  penurunan  tingkat  kemiskinan  sebesar  0.94  persen  di  Kota  Gunungsitoli dan 0.64 persen di Kabupaten Nias Utara dengan asumsi variabel lain bernilai konstan. Hal  ini  sesuai  dengan  hasil  studi  oleh (Wibowo  &  Oktivalerina,  2022) bahwa kemampuan keuangan daerah yang diukur dengan derajat desentralisasi fiskal memiliki hubungan negatif terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia.
Selanjutnya  kemampuan  keuangan  daerah  Kabupaten  Nias,  Nias  Selatan  dan Nias  Barat  ternyata  tidak  memiliki  pengaruh  yang  berarti  terhadap  penurunan  tingkat kemiskinan di daerahnya masing-masing. Hal ini diduga karena rendahnya kemampuan pemerintah  dalam  menggali  potensi  keuangan  di  daerahnya  yang  selanjutnya berdampak  pada  terbatasnya  ketersediaan  anggaran  untuk  program  pengentasan kemiskinan.  Hal ini sesuai dengan studi (Suartini, 2020) bahwa kemampuan keuangan daerah tidak berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Sulawesi Tengah.  Rendahnya kemampuan daerah dalam menggali sumber pendapatan (khususnya pajak dan retribusi daerah)  disebabkan  oleh  berbagai  faktor (Widadari,  Rares,  &  Dengo,  2017) seperti rendahnya  basis  pajak  dan  retribusi  daerah,  kemampuan  administrasi  pemungutan  di
daerah  yang  masih  rendah,  sehingga  pungutan  pajak  cenderung  dibebani  oleh  biaya pungut  yang  besar  serta  kemampuan  perencanaan  dan  pengawasan  keuangan  yang lemah  sehingga  mengakibatkan  penerimaan  daerah  mengalami  kebocoran-kebocoran yang sangat berarti bagi daerah.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  yang  telah  dijelaskan  pada  sub-bab sebelumnya, dapat diambil beberapa kesimpulan seperti berikut ini. 1). Geographically Weighted  Panel  Regression (GWPR)  merupakan  model  terbaik  untuk  menjelaskan pengaruh  tingkat  pengangguran  (TPT),  kemampuan  keuangan  daerah  yang  diukur dengan Derajat Desentralisasi Fiskal (DDF) dan proporsi belanja modal (GCE) terhadap tingkat  kemiskinan  (PVRate)  di  Kepulauan  Nias  tahun  2011-2019.  2).  Gunungsitoli sebagai pusat kota dan pusat ekonomi di Kepulauan Nias memberikan pengaruh spasial yang  lebih  besar  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  daerah  yang  lebih  dekat  seperti Kabupaten Nias Utara dan Kabupaten Nias. 3). Variabel tingkat pengangguran terbuka berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Kota  Gunungsitoli, Kabupaten  Nias  dan  Kabupaten  Nias  Utara  dengan  koefisien  berturut-turut  0.52803, 0.25684  dan  0.33589.  Artinya  bahwa  kenaikan  1  persen  pengangguran  akan berpengaruh pada naiknya tingkat kemiskinan sebesar 0.53 persen di Kota Gunungsitoli, 0.26 persen di Kabupaten Nias dan 0.34 persen di Kabupaten Nias Utara dengan asumsi variabel lain bernilai konstan. Sedangkan untuk lokasi pengamatan lainnya (Kabupaten Nias  Selatan  dan  Kabupaten  Nias  Barat),  variabel  pengangguran  tidak  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  setiap  daerahnya  masing- masing.  4).  Variabel  derajat  desentralisasi  fiskal  berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Kota  Gunungsitoli  dan  Kabupaten  Nias  Utara  dengan koefisien  sebesar  0.94  untuk  Kota  Gunungsitoli,  0.64  untuk  Kabupaten  Nias  Utara. Artinya  bahwa  kenaikan  kemampuan  keuangan  daerah  sebesar  1  persen  akan memberikan  dampak  pada  penurunan  tingkat  kemiskinan  sebesar  0.94  persen  di  Kota Gunungsitoli  dan  0.64  persen  di  Kabupaten  Nias  Utara  dengan  asumsi  variabel  lain bernilai  konstan.  Sedangkan  untuk  lokasi  pengamatan  lainnya  yaitu  Kabupaten  Nias Selatan, Kabupaten Nias dan Kabupaten Nias Barat, variabel derajat desentralisasi fiskal tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap tingkat kemiskinan di daerahnya. 5). Variabel  proporsi  belanja  modal  tidak  berpengaruh  terhadap  tingkat  kemiskinan  di seluruh daerah Kepulauan Nias.

## BIBLIOGRAFI
Amiati, Mia, Adnan, Arisman, & Yendra, Rado. (2020). Poverty Data Analysis In Riau Province  Using  Geographically  Weighted  Regression  Model  With  Exponential And Tricube Adaptive Kernels . Google Scholar
Arsyad, Lincoln. (2010). Edisi 5, Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta: Unit Penerbit Ekonomi Pembangunan Dan Percetakan STIM YKPN . Google Scholar
Basuki,  Agus  Tri.  (2016). Analisis  Regresi  dalam  Penelitian  Ekonomi  &  Bisnis:
Dilengkapi Aplikasi SPSS & Eviews . Jakarta: Rajawali Pers.
Gamba,  Sheba  Liman,  Maijamaa,  Danjuma,  &  Goyilla,  Abigail  Elisha.  (n.d.). Unemployment  and  Poverty  in  Developing  Economies:  The  case  of  Nigeria . Google Scholar
Haryanto,  Sugi,  &  Andriani,  Gilang  Axelline.  (2021).  Pemodelan  jumlah  penduduk miskin  di  Jawa  Tengah  menggunakan  Geographically  Weighted  Regression (GWR). Jurnal  Litbang  Sukowati:  Media  Penelitian  Dan  Pengembangan , 4 (2), 50–59. Google Scholar
Joy,  Jideofor  Nnennaya,  Okafor,  Michah  Chukwuemeka,  &  Ohiorenuan,  Ikhite  Hope.
(2021).  Impact  of  public  capital  expenditure  on  poverty  rate  in  Nigeria. International Journal Papier Public Review , 2 (4), 46–55. Google Scholar
Kaligis,  Ezra.  (2017).  Pengaruh  Belanja  Modal  Terhadap  Kemiskinan  di  Minahasa Utara  Melalui  Pertumbuhan  Ekonomi  sebagai  Intervening  Variabel. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 17 (02). Google Scholar
Li,  Tao,  Cao,  Xiaoshu,  Qiu,  Menglong,  &  Li,  Yu.  (2020).  Exploring  the  spatial determinants  of  rural  poverty  in  the  interprovincial  border  areas  of  the  loess plateau  in  China:  A  village-level  analysis  using  geographically  weighted regression. ISPRS  International  Journal  of  Geo-Information , 9 (6),  345. Google Scholar
Lv,  Zhiyong,  Zhang,  Penglin,  &  Atli  Benediktsson,  Jón.  (2017).  Automatic  object- oriented,  spectral-spatial  feature  extraction  driven  by  tobler’s  first  law  of geography for very high resolution aerial imagery classification. Remote Sensing ,
9 (3), 285. Google Scholar
Mukarramah, Irsad Lubis, Ruslan, Dede, Yolanda, Cindy, & Hardianti, Anisha. (2020). Analysis  of  the  Effects  of  Capital  Expenditure,  Human  Development  Index  and Labor  Absorbed  to  Economic  Growth  and  Poverty  in  Aceh  Province . Google Scholar
Puspita, Ditha Pradnya, Militina, Theresia, & Effendi, Aji Sofyan. (2020). Employment Opportunities and Poverty Levels in Pro V Insi Kalimantan Timur. International Journal  of  Economics,  Business  and  Accounting  Research  (IJEBAR) , 4 (01).

## Google Scholar
Rahayu,  Nunik  Sri.  (2017). Geographically  Weighted  Panel  Regression  untuk pemodelan  persentase  penduduk  miskin  di  Provinsi  Jawa  Tengah .  Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Google Scholar
Soleh, Ahmad, & Ardilla, Ayu. (2018). Peran Desentralisasi Fiskal Terhadap IPM Dan Penyerapan Tenaga Kerja Di Kota Jambi. Jurnal Ekonomi Dan Kebijakan Publik Volume 1 Nomor 2, Desember 2018 . Google Scholar
Suartini, Sri. (2020). Pengaruh Kinerja Keuangan Daerah Terhadap Kemiskinan: Studi Kasus  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Sulawesi  Tengah. Inovasi , 17 (2),  195–202. Google Scholar
Tambunan, Yohana. (2019). Pemodelan Regresi Spasial Kemiskinan Provinsi Sumatera Utara Tahun 2017 . Google Scholar
Wibowo,  Eko  Agung,  &  Oktivalerina,  Alfia.  (2022).  Analisis  Dampak  Kebijakan Desentralisasi Fiskal terhadap Penurunan Tingkat Kemiskinan pada Kabupaten/Kota:  Studi  Kasus  Indonesia  pada  2010-2018. Bappenas  Working Papers , 5 (1), 97–119. Google Scholar
Widadari,  Krisya,  Rares,  Joyce  Jacinta,  &  Dengo,  Salmin.  (2017).  Pengaruh Kemampuan  Keuangan  Daerah  terhadap  Penyelenggaraan  Otonomi  Daerah  di Kabupaten Halmahera Utara. Jurnal Administrasi Publik , 2 (044). Google Scholar
Yacoub, Yarlina. (2013). Pengaruh tingkat pengangguran terhadap tingkat kemiskinan Kabupaten/Kota di Provinsi Kalimantan Barat . Google Scholar

## Copyright holder:
Reliusman Dachi, Didi Nuryadin, Joko Susanto (2022)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: