## Penanganan Endogenitas Modal Sosial Pada Pemodelan Kemiskinan Rumah Tangga di Indonesia Dengan Metode Two Probit Least Square (2PLS)

## Eko Yulian
Pusdiklat Badan Pusat Statistik, Jl. Jagakarsa no. 70, Jagakarsa, Jakarta Selatan, Indonesia
Korespondensi; Email: okeyulian@gmail.com

## Abstrak
Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan mendasar yang telah menjadi perhatian utama berbagai negara di dunia termasuk Indonesia. Agar pengentasan kemiskinan berjalan efektif tentunya perlu diketahui dan diukur kuat pengaruh faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan. Faktor-faktor tersebut diantaranya adalah modal SDM dan modal  sosial.  Untuk mengukur  kontribusi faktor-faktor  tersebut  digunakan analisis  regresi.  Variabel bebas  pada penelitian  ini  bersifat  kategorik  biner  (1=miskin,  0=tidak)  sehingga  analisis  regresi  yang  bisa  digunakan  adalah analisis regresi logistik dan probit. Penelitian ini menggunakan regresi probit untuk mengetahui pengaruh modal sosial dan modal SDM terhadap kemiskinan. Pada analisis regresi probit, asumsi yang harus dipenuhi adalah tidak adanya korelasi antara variabel bebas dan error pada model, apabila hal tersebut tidak terpenuhi maka akan muncul permasalahan yang disebut dengan endogenitas yang mengakibatkan hasil taksiran parameter yang dihasilkan bias. Pada  penelitian  ini  diperoleh  informasi  bahwa  variabel  modal  sosial  merupakan  variabel  endogen  sehingga digunakan  metode Two  Probit  Least  Square  (2PLS)  untuk  mengatasi  permasalahan  endogenitas  yang  terjadi. Berdasarkan hasil regresi probit dengan menggunakan metode 2PLS diperoleh tiga variabel bebas yang berpengaruh negatif  terhadap  peluang  rumah  tangga  menjadi  miskin,  variabel-variabel  tersebut  adalah  modal  sosial,  lama sekolah dan umur. Sedangkan variabel ukuran rumah tangga berpengaruh positif terhadap peluang rumah tangga menjadi miskin di Indonesia.
Kata Kunci 2PLS; Endogenitas; Modal sosial; Probit

## Abstract
Poverty  is one  of  the  fundamental  problems.  It  has  been  a  major  concern  of  governments  in  various  countries around the world, including Indonesia. In order for poverty alleviation to be effective, it is necessary to know and measured strongly the influence of factors affecting poverty. These factors include human capital and social capital. To measure the contribution of these factors is used regression analysis. The independent variables in this study are binary  categorical  (1=poor,  0=no)  so  that  regression  analysis  that  can  be  used  is  logistic  and  probit  regression analysis. This research uses probit regression to know the influence of social capital and human capital to poverty. In  the  probit  regression  analysis,  the  assumption  that  must  be  met  is  the  absence  of  correlation  between  the independent variable and error in the model, if it is not fulfilled then the problem will arise called endogeneity which can lead to bias parameter. In this study obtained information that social capital variable is an endogenous variable, so Two Probit Least Square (2PLS) method used to overcome the problem of endogeneity that happened. Based on the results of probit regression using 2PLS method obtained three independent variables that negatively affect the probability of households to be poor, these variables are social capital, school, and age. While the variable size of households positively affects the probability of households being poor in Indonesia.
Keywords 2PLS; Endogeneity; Probit; Social capital

## Pendahuluan
Berdasarkan data BPS (2017), jumlah penduduk miskin di Indonesia pada tahun 2017 adalah sebanyak 27,77 juta orang atau 10,64 % dari total populasi penduduk. Menurut data yang diperoleh dari Asian Development  Bank  (ADB,  2017),  angka  kemiskinan  di  Indonesia  berada  diperingkat  ke-5  se-Asia
tenggara di bawah Singapura (0,5%), Malaysia (0,6%), Vietnam (7%), dan Thailand (10,5%). Pemerintah Indonesia telah melakukan upaya-upaya untuk mempercepat pengentasan kemiskinan. Hal ini terbukti dari tren angka kemiskinan yang cenderung turun dari tahun ke tahun.
Upaya penanggulangan kemiskinan akan lebih efektif jika diketahui faktor-faktor dan seberapa kuat pengaruh  faktor-faktor  tersebut  dapat  mempengaruhi  kemiskinan.  Analisis  faktor-faktor  yang menyebabkan kemiskinan atau determinan kemiskinan pernah dilakukan oleh Ikhsan (Ikhsan, 1999). Ikhsan, membagi faktor-faktor determinan kemiskinan menjadi empat kelompok, yaitu modal sumber daya  manusia  ( human  capital),  modal  fisik  produktif  (physical  productive  capital),  status  pekerjaan, dan  karakteristik  desa.  Modal  SDM  dalam  suatu  rumah  tangga  merupakan  faktor  yang  akan mempangaruhi kemampuan suatu rumah tangga untuk memperoleh pekerjaan dan pendapatan.
Selain modal SDM, terdapat modal lain yang berpotensi dalam masalah pengentasan kemiskinan yaitu  modal  sosial.  Fukuyama,  1995,  berhasil  meyakinkan  bahwa  modal  sosial  memiliki  kekuatan untuk mempengaruhi prinsip-prinsip yang melandasi kemajuan ekonomi dan kesejahteraan sosial suatu negara. Negara-negara yang dikategorikan sebagai high trust societies, menurut Fukuyama, cenderung memiliki keberhasilan ekonomi yang mengagumkan. Sebaliknya, low trust societies cenderung memiliki kemajuan dan perilaku ekonomi yang lebih lamban dan inferior. Konsep modal sosial telah berkembang selama dua dekade terakhir. Colemann (Coleman, 1988) mengonseptualisasikan modal sosial secara sistematis. Putnam, 1993, menganalisis partisipasi masyarakat (modal sosial) dikaitkan dengan kemajuan pembangunan  di  Italia.  Kesimpulanya  modal  sosial  yang  tinggi  mendorong  pembangunan  di  Italia. Woolcock & Narayan, 2000, menyatakan bahwa modal sosial merupakan norma dan jaringan kerja yang memungkinkan orang melakukan sesuatu secara bersama-sama. Ada hubungan yang erat antara modal  sosial  dan  modal  manusia.  Modal  sosial  adalah  hasil  dari  hubungan  antar  individu  yang memfasilitasi suatu tindakan bersama. Meskipun konsep modal sosial dipahami secara berbeda, telah terjadi konvergensi menuju definisi yaitu berfokus pada jaringan, norma-norma, dan nilai-nilai bersama yang memfasilitasi kerjasama diantara kelompok-kelompok (Healy & Hampshire, 2002).
Agar pengentasan kemiskinan berjalan efektif tentunya perlu diketahui dan diukur kuat pengaruh faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kemiskinan.  Faktor-faktor  tersebut  diantaranya  adalah  modal  SDM dan modal sosial. Pada penelitian ini akan dilihat bagaimana pengaruh modal sosial dan modal SDM terhadap  terjadinya  kemiskinan  di  Indonesia.  Untuk  mengukur  kontribusi  faktor-faktor  tersebut digunakan  analisis  regresi.  Variabel  bebas  pada  penelitian  ini  bersifat  kategorik  biner  (1=miskin, 0=tidak)  sehingga  analisis  regresi  yang  bisa  digunakan  adalah  analisis  regresi  logistik  dan  probit. Perbedaan  regresi  logistik  dan  probit  terletak  pada  link  function  yang  digunakan.  Regresi  logistik menggunakan distribusi kumulatif dari distribusi logistik sebagai link function sedangkan regresi probit menggunakan  distribusi  normal  standar  sebagai  link  function.  Pada  penelitian  ini  akan  digunakan regresi probit untuk mengetahui pengaruh modal sosial dan modal SDM terhadap kemiskinan. Pada analisis regresi, asumsi yang harus dipenuhi adalah tidak adanya korelasi antara variabel bebas dan error pada model, apabila hal tersebut tidak terpenuhi maka akan muncul permasalahan yang disebut dengan  endogenitas  yang  mengakibatkan  hasil  taksiran  parameter  yang  dihasilkan  bias.  Pada kenyataanya variabel modal sosial merupakan variabel endogen di dalam model kemiskinan, seperti yang diungkapkan oleh Adepoju dan Oni, 2012. Seperti halnya pada Analisis regresi, ketika terdapat variabel bebas yang bersifat endogen maka hasil taksiran koefisien regresi probit akan menjadi bias. Oleh  karena  itu  penelitian  ini  difokuskan  terhadap  bagaimana  mengatasi  permasalahan  endogenitas (modal sosial terhadap kemiskinan) pada regresi probit.

## Landasan Teori
Endogenitas Misalkan dimiliki persamaan regresi sebagai berikut
𝑌 𝑖 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 𝑖 + 𝜀 𝑖 (1)
Asumsi  yang  perlu  dipertahankan  agar  kita  dapat  memperoleh  estimator  tidak  bias  adalah  tidak adanya  korelasi  antara  variabel  bebas (𝑋 𝑖 ) dengan  kekeliruan (𝜀 𝑖 ) ,  atau 𝐶𝑜𝑣(𝑋 𝑖 , 𝜀 𝑖 ) = 0 .  Namun
demikian  dalam  praktek  empiris  asumsi  ini  banyak  tidak  terpenuhi.  Terdapat  tiga  penyebab  utama mengapa pelanggaran asumsi ini terjadi, yaitu:
1. Omitted Variable, yang terjadi  jika  kita  tidak  memasukkan suatu variabel ke  dalam model (dan seharusnya ada).
2. Simultaneity, yang terjadi jika variabel tak bebas pada satu persamaan dapat menjadi variabel bebas pada persamaan lain
3. Measurement error, hal ini terjadi disebabkan oleh adanya ketidakakuratan pengukuran pada variabel bebas. Measurement error pada variabel bebas akan menimbulkan masalah endogenitas, sedangkan measurement error pada variabel tidak bebas tidak akan menimbulkan masalah endogenitas.

## Instrumen Variabel (IV)
Instrumen Variabel (IV) pertama kali diperkenalkan oleh Philip Wright, seorang matematikawan dari Harvard University pada tahun 1928. Ide dasar dari IV adalah mengisolasi dampak endogenitas dari variabel endogen dengan cara mencari suatu variabel baru yang berkorelasi dengan variabel endogen tetapi tidak berkorelasi dengan error model. Misalkan kita memiliki model seperti pada persamaan (1) dan diketahui bahwa 𝐶𝑜𝑣(𝑋, 𝜀) ≠ 0 . Untuk mendapatkan estimator yang tidak bias, kita memerlukan informasi tambahan yang bisa diperoleh dari suatu variabel baru. Misalkan kita memiliki variabel baru yaitu 𝑍 . 𝑍 dikatakan suatu instrumen variabel jika: a. Tidak berkorelasi dengan error, 𝐶𝑜𝑣(𝑍, 𝜀) = 0 dan b. Berkorelasi dengan variabel endogen, 𝐶𝑜𝑣(𝑍, 𝑋) ≠ 0

## Regresi Probit
Regresi  Probit  adalah  salah  satu  model  regresi  yang  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen yang bersifat biner (Hill & Griffiths, 2011). Regresi Probit dikenalkan pertama kali oleh Chester Bliss (1934), seorang biologist yang berasal dari Ohio, Amerika  Serikat.    Sebelum  membahas  model  probit  terlebih  dahulu  akan  dibahas  tentang  variabel laten 𝑦 . Variabel laten (𝑦 ∗) adalah suatu variabel yang tidak bisa diobservasi atau dilihat, dimana nilai dari variabel laten tersebut berkisar antara (−∞, +∞) . Adapun model dari variabel laten bisa dituliskan sebagai berikut:
𝑦 𝑖 ∗ = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 𝑖1 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑋 𝑖𝑝 + 𝑢 𝑖
𝑦 𝑖 adalah  variabel  yang  teramati,  dalam  hal  ini 𝑦 𝑖 bernilai 1 dan 0 .  Variabel  laten 𝑦 𝑖 ∗ dapat diinterpretasikan sebagai utility difference antara memilih 𝑦 𝑖 = 1 atau 0. Nilai 𝑦 𝑖 = 1 jika variabel laten bernilai positif dan 0 selainnya.
𝑦 𝑖 = { 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑦 𝑖 ∗ > 0 0 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑦 𝑖 ∗ ≤ 0
Peluang bahwa 𝑦 𝑖 = 1 adalah
𝑃(𝑦 𝑖 = 1|𝑥 𝑖 ) = 𝑃(𝑦 𝑖 ∗ > 0|𝑥 𝑖 ) = 𝑃(𝑥′ 𝑖 𝛽 + 𝑢 𝑖 > 0|𝑥 𝑖 ) = 𝑃(𝑢 𝑖 > −𝑥 ′ 𝑖 𝛽|𝑥 𝑖 ) = 1 −  (−𝑥 ′ 𝑖 𝛽) =  (𝑥 ′ 𝑖 𝛽)
Atau bisa ditulis
𝑃(𝑌 𝑖 = 1|𝑥 𝑖 ) =   𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 𝑖1 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑋 𝑖𝑝 )
Dimana  ( ) adalah  fungsi  kumulatif  suatu  distribusi.  Persamaan  regresi  di  atas  disebut  regresi probit jika fungsi kumulatif distribusi yang digunakan adalah fungsi distribusi kumulatif distribusi normal standar.

## Two Probit Least Square (2PLS)
Terdapat beberapa metode yang bisa  digunakan untuk mengatasi masalah endogenitas pada regresi probit,  salah  satunya  adalah Two  Probit  Least  Square  (2PLS)  yang  dikembangkan  oleh  Rivers  dan Vuong, 1988. Telah disebutkan sebelumnya bahwa pada regresi probit, observasi yang bisa diamati bernilai 1 dan 0, sedangkan nilai yang dihasilkan oleh satu set variabel independen akan berkisar dari -∞ sampai +∞. Maka hubungan antara variabel laten dan variabel observasi adalah sebagai berikut:
* i i i i Y E X u
     (2) 𝑌 𝑖 = { 1,  jika Y i * > 0 0,  jika Y i * ≤ 0
Permasalahan yang timbul adalah jika E i adalah variabel endogen pada persamaan (2) maka perlu dilakukan penanganan. Dengan menggunakan metode 2PLS langkah pertama yang dilakukan adalah memodelkan/meregresikan variabel endogen tersebut terhadap variabel instrumen dan variabel eksogen yang ada pada persamaan (2) sebagai berikut:
i i i i E Z X v      (3)
dimana 𝑌 𝑖 : variabel tak bebas
𝐸 𝑖 : variabel endogen
𝑋 𝑖 : variabel eksogen
𝑍 𝑖 : variabel instrumen 𝑢 𝑖 , 𝑣 𝑖 : error term
Kemudian  nilai  residual  yang  diperoleh  pada  (3)  dimasukkan  ke  persamaan  (2)  sebagai  variabel bebas.  Prosedur  pengerjaan  metode  2PLS  untuk  menangani  permasalahan  endogenitas  yang  terjadi pada regresi probit adalah sebagai berikut:
1. Regresikan 𝐸 𝑖 pada 𝑍 𝑖 dan 𝑋 𝑖 (persamaan 3) untuk mendapatkan 𝛿̂ dan 𝜂̂ , sehingga akan diperoleh nilai residual
  ˆ ˆ ˆ i i i i v E Z X     
2. Masukkan  variabel 𝑣̂ 𝑖 yang  diperoleh  pada  tahap  1  ke  persamaan  (2)  sebagai  variabel  bebas. Lakukan analisis probit 𝑌 𝑖 terhadap variabel-variabel bebas yaitu 𝐸 𝑖 , 𝑋 𝑖 , dan 𝑣̂ 𝑖 .

## Sumber Data dan Variabel Penelitian
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data modal sosial pada Modul Sosial Budaya Pendidikan  (MSBP)  Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  (Susenas)  2012  (BPS,  2013)  dan  indikator kesejahteraan masyarakat dari data Susenas 2012. Variabel – variabel pada penelitian ini adalah variabel status kemiskinan sebagai variabel tak bebas. Modal sosial, lama sekolah, jenis kelamin, umur, status perkawinan, dan ukuran rumah tangga sebagai variabel bebas. Lama tinggal dan banyaknya organisasi yang diikuti sebagai instrumen variabel.
Tabel 1. Definisi dan pengukuran variabel dalam model analisis.
Variabel Definisi Pengukuran Status kemiskinan rumah tangga (Y)  Rumah tangga miskin apabila pengeluaran per kapita  di  bawah  Garis Kemiskinan Bernilai 1 jika rumah tangga miskin, 0 jika lainnya Skor Modal sosial (M) Indeks  komposit  dari  tiga dimensi modal sosial Bernilai 0 -100 Lama sekolah (X1) Pendidikan  kepala  rumah tangga  yang  diukur  dari lama sekolah Lama  sekolah  kepala  rumah  tangga (tahun) Jenis kelamin (X2) Jenis  kelamin  kepala  rumah tangga Bernilai  1  jika  laki-laki,  0  jika perempuan Umur (X3) Umur kepala rumah tangga Umur kepala rumah tangga (tahun) Status perkawinan (X4) Status  perkawinan  kepala rumah tangga Bernilai 1 jika menikah, 0 jika lainnya Ukuran rumah tangga (X5) Ukuran rumah tangga Banyaknya anggota rumah tangga Lama tinggal (Z1) Lama  tinggal  di  lingkungan sekarang Tahun Banyak organisasi (Z2) Banyaknya  organisasi  yang diikuti Jumlah organisasi

## Hasil dan Pembahasan
Deskriptif Variabel Penelitian Terdapat enam variabel prediktor yang diduga berpengaruh terhadap variabel respon status kemiskinan rumah tangga di Indonesia. Keenam variabel prediktor tersebut antara lain adalah modal sosial (M), lama sekolah ( 𝑋 1), jenis kelamin ( 𝑋 2), umur ( 𝑋 3), status perkawinan ( 𝑋 4), ukuran rumah tangga ( 𝑋 5).
Tabel 2. Statistik Deskriptif Variabel Dalam Analisis.
Variabel Status kemiskinan rumah tangga Miskin Tidak miskin Rata-rata  Standar deviasi Rata-rata  Standar deviasi Modal sosial 65,61 19,32 67,18 19,41 Lama sekolah (tahun) 4,72 4,17 7,39 4,84 Jenis kelamin (1=laki-laki) 0,86 0,34 0,86 0,35 Umur (tahun) 46,60 13,71 47,41 13,70 Status perkawinan (1=kawin) 0,81 0,39 0,82 0,38 Ukuran rumah tangga 3,91 1,74 3,80 1,71
Tabel  2  menunjukkan  statistik  deskriptif  masing-masing  variabel  yang  digunakan  dalam  analisis menurut status kemiskinan rumah tangga. Kepala rumah tangga miskin memiliki rata-rata lama sekolah (pendidikan) yang lebih rendah dibanding kepala rumah tangga tidak miskin. Jumlah anggota rumah tangga yang lebih besar banyak dijumpai pada rumah tangga miskin. Rata-rata indeks modal sosial di rumah tangga tidak miskin sebesar 67,18 lebih tinggi dibanding rumah tangga miskin sebesar 65,61.

## Uji Endogenitas Modal Sosial
Uji endogenitas penting dilakukan untuk menentukan metode yang tepat dalam melakukan analisis. Ketika  variabel  tak  bebas  bukan  merupakan  variabel  endogen,  maka  metode  probit  biasa  bisa
digunakan, sebaliknya jika ternyata variabel tak bebas tersebut adalah variabel endogen maka metode 2PLS  lebih  tepat  digunakan  ketimbang  menggunakan  metode  probit  biasa.  Adapun  tes  yang  bisa digunakan  untuk  melihat  apakah  suatu  variabel  tersebut  endogen  atau  bukan  adalah  dengan menggunakan prosedur uji Hausman. berikut ini adalah hasil dari uji endogenitas modal sosial  Hipotesis
𝐻 0 : 𝜆 = 0 (variabel modal sosial eksogen) 𝐻 1 : 𝜆 ≠ 0 (variabel modal sosial endogen)
 Statistik uji
𝜆̂ Standard error 𝑍 p-value 0,0054 0,0016 3,375 0,001  Kriteria pengujian, 𝐻 0 ditolak jika 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 ≤ 𝛼 = 0,05
 Kesimpulan.
Nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 yang dihasilkan sebesar 0,001  <  0,05 sehingga 𝐻 0 ditolak, maka disimpulkan bahwa variabel modal sosial adalah variabel endogen.

## Hasil Two Probit Least Square (2PLS)
Dari uji endogenitas yang telah dilakukan, diperoleh informasi bahwa variabel modal sosial adalah variabel endogen, sehingga metode 2PLS lebih tepat digunakan ketimbang metode regresi probit biasa. Tabel  3  menyajikan  hasil  taksiran  koefisien  instrumen  variabel  dan  variabel  eksogen  dalam  model terhadap modal sosial (tahap pertama).
Tabel 3. Hasil Pendugaan Tahap Pertama 2PLS.
Variabel Variabel tidak bebas: modal sosial Koef. Standard error z p-value Lama sekolah -0,012 0,014 -0,88 0,038 Jenis Kelamin (1=laki-laki) 1,981 0,312 6,35 0,000 Umur 0,045 0,006 7,54 0,000 Status perkawinan (1=kawin) 4,649 0,293 15,89 0,000 Ukuran rumah tangga 0,378 0,043 8,82 0,000 Lama tinggal 0,096 0,004 20,81 0,000 Banyak organisasi 9,102 0,140 64,96 0,000 Konstanta 51,672 0,378 136,47 0,000
Dari  tabel  3  terlihat  bahwa  kedua  instrumen  variabel  yang  digunakan  yaitu lama  tinggal  dan banyaknya organisasi yang diikuti merupakan instrmen yang cukup baik, hal ini terlihat dari koefisien yang signifikan. Selanjutnya nilai residual yang diperoleh pada tahap pertama dimasukkan ke model probit sebagai variabel bebas, hasil taksiran parameter pada tahap kedua dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4.  Hasil Pendugaan Tahap Kedua 2PLS.
Variabel Variabel tidak bebas: miskin (1=miskin dan 0= tidak miskin) Koef. Standard error z p - value Modal sosial -0,0057 0,0015 -3,74 0,000 Lama sekolah -0,0574 0,0015 -36,59 0,000 Jenis Kelamin (1=laki-laki) 0.0630 0,0326 1,93 0,026 Umur -0,0013 0,0006 -2,37 0,009 Status perkawinan (1=kawin) -0,0395 0,0311 -1,27 0,102 Ukuran rumah tangga 0,0082 0,0045 1,84 0,033 Residual 0,0054 0,0016 3,38 0,001 Konstanta -0,7333 0,0947 -7,74 0,000
Dari tabel 4 di atas terlihat bahwa variabel-variabel yang signifikan berpengaruh terhadap peluang rumah tangga menjadi miskin adalah modal sosial, lama sekolah, umur dan ukuran rumah tangga.

## Efek Marginal
Efek marginal dari faktor-faktor yang signifikan mempengaruhi peluang rumah tangga menjadi miskin disajikan  pada  tabel  5.  Efek  marginal  dihitung  dengan  menggunakan  perkiraan  perbedaan  peluang menjadi miskin ketika faktor-faktor yang memengaruhi tersebut mengalami perubahan (misalnya peluang rumah tangga menjadi miskin ketika lama sekolah kepala rumah tangga meningkat).
Tabel 5. Efek Marginal Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Peluang Rumah Tangga Menjadi Miskin.
Variabel Perubahan Peluang rumah tangga miskin Modal sosial -0,00073 Lama sekolah (tahun) -0,00735 Umur -0,00017 Ukuran rumah tangga 0,00106
Tabel 5 menunjukkan efek marginal faktor-faktor yang memengaruhi peluang rumah tangga menjadi miskin.  Efek  marginal  modal  sosial  rumah  tangga  terhadap  peluang  rumah  tangga  menjadi  miskin adalah  -0,00073.  Hal  ini  berarti  peningkatan  satu  satuan  modal  sosial  rumah  tangga  akan mengakibatkan peluang rumah tangga menjadi miskin berkurang sekitar 0,00073. Demikian pula, efek marginal penambahan satu tahun lama sekolah kepala rumah terhadap peluang menjadi miskin adalah -0,00735. Hal ini menyiratkan bahwa setiap terjadi peningkatan satu tahun lama sekolah kepala rumah tangga  maka  peluang  rumah  tangga  menjadi  miskin  berkurang  sekitar  0,00735.  Efek  marginal peningkatan  umur  kepala  rumah  tangga  terhadap  kemungkinan  menjadi  miskin  adalah  -0,00017. Temuan  ini  menunjukkan  bahwa  setiap  peningkatan  satu  tahun  umur  kepala  rumah  tangga  sampai pada batas usia produktif akan mengakibatkan peluang rumah tangga menjadi miskin berkurang sekitar 0,00017.  Efek  marginal  peningkatan  ukuran  rumah  tangga  terhadap  kemungkinan  menjadi  miskin adalah 0,0011. Temuan ini menunjukkan bahwa setiap penambahan satu anggota rumah tangga akan mengakibatkan peluang rumah tangga menjadi miskin bertambah sekitar 0,0011.

## Kesimpulan
Hasil analisis menunjukkan adanya endogenitas modal sosial di dalam model status kemiskinan rumah tangga di Indonesia. Untuk mengatasi masalah endogenitas, penelitian ini menggunakan metode 2PLS dengan menggunakan variabel  instrumen modal sosial yaitu lama  tinggal dan banyaknya organisasi yang  diikuti.  Kedua  instrumen  ini  berkorelasi  dengan  modal  sosial,  tetapi  tidak  berkaitan  langsung dengan kemiskinan.
Modal sosial berpengaruh negatif terhadap peluang rumah tangga menjadi miskin, dimana setiap peningkatan satu satuan modal sosial maka peluang rumah tangga menjadi miskin berkurang sebesar 0,0007346. Begitu juga dengan modal manusia (dalam hal ini lama sekolah dan umur) berpengaruh negatif terhadap peluang rumah tangga menjadi miskin, sedangkan ukuran rumah tangga berpengaruh positif terhadap peluang rumah tangga menjadi miskin.

## Referensi
[1] Asian  Development  Bank.  2017.  Kemiskinan  di  Indonesia.      diakses  tanggal:  3  Oktober  2018,  tersedia  pada https://www.adb.org/id/indonesia/poverty.
[2] Ikhsan,  M.  1999.  The  Disaggregation  of  Indonesian  Poverty:  Policy  and  Analysis. Ph.D.Dissertation.  University  of Illinois, Urbana.
[3] Fukuyama F. 1995. Trust: The social virtues and the creation of prosperity, Free press New York.
[4] Coleman JS. 1988. Social capital in the creation of human capital. American journal of sociology: S95-S120.
[5] Putnam R. 1993. The prosperous community: social capital and public life. The american prospect 13(Spring), Vol.
4.
[6] Woolcock  M,  Narayan  D.  2000.  Social  capital:  Implications  for  development  theory,  research,  and  policy. The Instruments. Econometrica, Vol. 65. 557-586.
[7] Healy K, Hampshire A. 2002. Social capital: a useful concept for social work. Australian Social Work 55(3): 227- 238.
[8] Adepoju A, Oni O. 2012. Investigating Endogeneity Effects of Social Capital on Household Welfare in Nigeria: A Control Function Approach. Quarterly Journal of International Agriculture 51(1): 73.
[9] BPS. 2013. Statistik Modal Sosial 2012. Jakarta, Indonesia: BPS-Statistics Indonesia.
[10] Hill R, Griffiths W. 2011. Principles Of Econometrics 4th. New York: Jhon Wiley & Sons.
[11] Rivers D, Vuong Q. Limited Information Estimators And Exogeneity Staiger D, Stock J. 1997. Instrumental Variables Regression with Weak world bank research observer 15(2): 225-249. (1988).