Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 11 No. 1 Juli 2022 P - ISSN
: 2503-4413
E - ISSN : 2654-5837, Hal 361 – 367
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT KEMISKINAN DI DUA ZONA WILAYAH INDONESIA (WIB & WITA) TAHUN 2014-2020 MENGGUNAKAN MODEL EKONOMETRIKA DATA PANEL DINAMIS DENGAN PENDEKATAN GENERALIZED METHOD OF MOMENT ARELLANO-BOND
Oleh : Dedi Setiawan 1 ,
Didit Welly Udjiyanto 2 , Akhmad Syari’udin 3
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Yogyakarta Email : dedisetyawan146@gmail.com , diditwellyudjiyanto@gmail.com, sariudinbimbingan@gmail.com . Article Info Abstract Article History : Received  16  July - 2022 Accepted  25 July - 2022 Available Online 31 July - 2022 Various  countries  in  the  world  face  the  same  problem,  namely poverty.  Poverty  is  a  problem  that  is  often  discussed  in  the  media and  is  a  source  of  major  problems  in  every  country,  especially  in Indonesia. The phenomenon of poverty will continue to exist every year and become a major problem for the government to eradicate poverty in Indonesia. The problem of poverty should not be ignored but must be minimized so that the case of poverty in Indonesia can be resolved optimally. Macroeconomic factors on the development of  poverty  levels  in  Indonesia  in  this  study  will  only  discuss  the causes  of  poverty  in  the  form  of  macro  characteristics.  Macro characteristics that will be used in this study include gross regional domestic product (GRDP), human development index (IPM), open unemployment, inflation rate, and information and communication technology (ICT). This study aims to examine the effect of regional gross  domestic  product,  human  development  index,  open unemployment, inflation rate, and information and communication technology in two zones of Indonesia (WIB & WITA) in 2014-2020 from  the  results  of  poverty  reduction,  so  that  it  can  be  used  as consideration in policy making. This research data was taken from the website of the Central Statistics Agency (BPS) in Indonesia. The dynamic panel data regression analysis method with the Generalized Method of Moment Arellano-Bond approach is carried out using the E-views  10  application.  The  results  of  the  dynamic  panel  data regression model chosen are the first difference generalized method of moment (FD-GMM). Based on the results of the analysis, it shows that the GRDP in the western zone (WIB) has a significant effect on the  poverty  level  and  the  central  zone  (WITA)  has  no  significant effect  on  the  poverty  level.  HDI  and  Open  Unemployment  in  the western  zone  (WIB)  and  the  central  zone  (WITA)  have  the  same significant effect on poverty levels. Inflation rates and Information and Communication Technology (ICT) in the western zone (WIB) and the central zone (WITA) have the same not significant effect on poverty levels Keyword : Poverty, GRDP, HDI, Open
Unemployment, Inflation Rate, Information and Communication Technology

## 1. PENDAHULUAN
Persentase penduduk miskin di Indonesia pada  periode  tahun  2010  hingga  tahun  2020 mengalami  kecenderungan  yang  menurun,  yakni dari sebesar 13,33 persen pada tahun 2010 menjadi 9,99 persen pada tahun 2020 (Grafik 1.1). Masalah kemiskinan merupakan isu strategis dan mendapatkan  prioritas  utama  untuk  ditangani sehingga perlu dilakukan penelitian dan pengkajian  ilmiah  lebih  lanjut  agar  outputnya
dapat  dimanfaatkan  dalam  upaya  mengatasi masalah  kemiskinan  di  Indonesia.  Berdasarkan uraian  diatas,  maka  judul  penelitian  ini  adalah “Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Tingkat  Kemiskinan  di  Dua  Zona  Wilayah Indonesia  (WIB  &  WITA)  Tahun  2014-2020 Menggunakan  Model  Ekonometrika  Data  Panel Dinamis Dengan Pendekatan Generalized Method of Moment Arellano-Bond .
Grafik 1.1. Tingkat Kemiskinan di Indonesia, Tahun 2014-2020
Sumber: Badan Pusat Statistik Indonesia, berbagai tahun terbitan (diolah)
Tingkat  kemiskinan  di  Indonesia  periode 2014-2020 berjalan seiring dengan pergerakan laju pertumbuhan  ekonomi  atau  PDRB  (grafik  1.2). Pada  periode  2015-2018  saat  laju  pertumbuhan ekonomi  meningkat,  diikuti  dengan  tingkat kemiskinan  yang  menurun.  Sebaliknya,  pada periode 2018-2020 saat laju pertumbuhan ekonomi
menurun, diikuti dengan tingkat  kemiskinan  yang meningkat.  Tingkat  kemiskinan  meningkat  cukup tajam  pada  tahun  2020  disebabkan  oleh  pandemi covid-19  yang  berdampak  pada  melesunya perekonomian  akibat  kebijakan lockdown ,  PPKM level,  dan  pembatasan  mobilitas  penduduk  di Indonesia.
Grafik 1.2
Laju Produk Domestik Regional Bruto dan Tingkat Kemiskinan di Indonesia Tahun 2014-2020 (Persen)
Sumber: Badan Pusat Statistik Indonesia, berbagai tahun terbitan (diolah)
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  melaporkan IPM untuk tahun 2020 berada di posisi 70,94. Ada kenaikan  0,20  poin  dibanding  tahun  sebelumnya
yang berada di 70,92. Angka IPM yang berada di rentang  70-80  mengindikasikan  bahwa  skornya tinggi.  Apabila  ditinjau  secara  keseluruhan
11.11 11.18 10.78 10.38 9.74
9.32 9.99 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

## TINGKAT KEMISKINAN
Tingkat Kemiskinan
3.81 3.52 3.72 3.79 3.93 3.82 -3.15 11.11 11.18 10.78 10.38
9.74 9.32 9.99 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Tingkat Pertumbuhan PDRB Perkapita Tingkat Kemiskinan
memang indikator IPM Indonesia statusnya tinggi. Namun apabila dilihat dari jauh per provinsi masih ada  disparitas.  DKI  Jakarta  sebagai  jantung perekonomian  nasional  statusnya  sangat  tinggi dengan angka IPM di atas 80. BPS mencatat ada 22 provinsi di Indonesia dengan status IPM tinggi.
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  mencatat jumlah pengangguran di Indonesia mencapai 8,75 juta  orang  pada  bulan  Februari  2021.  Jumlah tersebut  meningkat  26,26% dibandingkan  periode yang  sama  tahun  lalu  sebesar  6,93%  juta  orang. Sehingga  angka  pengangguran  tersebut  menurun 10,44%  dibandingkan  pada  Agustus  2020  yang mencapai  9,77  juta  orang.  Adapun  tingkat pengangguran  terbuka  di  Indonesia  mencapai 6,26%  pada  bulan  Februari  2021.  Tingkat pengangguran terbuka tersebut naik dibandingkan 1,32%  poin  dibandingkan  Februari  2020  yang sebesar 4,99%. Namun angkanya turun 0,81% poin dibandingkan  bulan  Agustus  2020  yang  sebesar 7,07%. Tingkat pengangguran terbuka pada bulan Februari  2021  tercatat  berada  di  perkotaan mencapai  8%.  Sementara  tingkat  pengangguran terbuka di perdesaan sebesar 4,11%.
Dengan  beragam  inovasi  penggunaan teknologi  informasi  dan  komunikasi,  seharusnya teknologi  informasi  dan  komunikasi  juga  dapat dimanfaatkan untuk  mengoptimalkan upaya penanggulangan  kemiskinan.  Namun  dengan demikian,  konsep  penanggulangan  kemiskinan dengan  memanfaatkan  teknologi  informasi  dan komunikasi juga belum dapat diterima secara luas karena  telah  terbukti  masih  sedikit  inisiatif pembangunan yang menggunakan kebijakan  yang dirancang.  Hal  ini  tidak  hanya  disebabkan  oleh rendahnya  tingkat  keyakinan  akan  kemungkinan keberhasilan program penanggulangan kemiskinan yang  menggunakan  teknologi  informasi  dan komunikasi  sebagai  dasar  alat  bantu,  melainkan juga disebabkan oleh berbagai faktor ketidakpastian  akan  keberlangsungan  program dengan berbagai cara.
Menurut  (Nasution,  2018)  kemiskinan adalah  ketidakmampuan  untuk  memenuhi  standar minimum kebutuhan dasar yang meliputi kebutuhan  makanan  maupun  non  makanan. Penduduk miskin adalah penduduk yang berada di bawah  suatu  batas  atau  disebut  sebagai  garis kemiskinan.  Garis  kemiskinan  merupakan  nilai rupiah  yang  harus  dikeluarkan  untuk  memenuhi kebutuhan hidup, baik kebutuhan hidup minimum makanan maupun  kebutuhan hidup minimum non makanan.  (Ardyanto,  2021)    kemiskinan  suatu kondisi saat seseorang atau kelompok tidak mampu untuk  memenuhi  kebutuhan  dasarnya  seperti kebutuhan  pangan,  tempat  tingga,  pendidikan, serta kesehatan yang layak. Tentunya hal ini  juga
bisa disebabkan karena pemerintah, lebih tepatnya melalui penetapan garis kemiskinan yang ditentukan melalui kebijakan ekonomi pemerintah. Mengingat  tingkat  kesejahteraan  masyarakat ditentunya  oleh  kebijakan  ekonomi  pemerintah. Itulah mengapa, faktor penyebab kemiskinan bisa juga karena gagalnya perkembangan ekonomi yang sudah direncanakan pemerintah. Menurut (Buleleng,  2016)  kemiskinan  merupakan  keadaan dimana  terjadi  ketidakmampuan  untuk  memenuhi kebutuhan dasar seperti makanan, pakaian, tempat berlindung, pendidikan, dan kesehatan. Kemiskinan dapat disebabkan oleh kelangkaan alat pemenuh  kebutuhan  dasar  ataupun  sulitnya  akses terhadap  pendidikan  dan  pekerjaan.  Berdasarkan beberapa definisi tersebut diatas, kemiskinan dapat diartikan suatu keadaan ketidakmampuan dari sisi ekonomi  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar makanan dan bukan makanan jika diukur dari sisi pengeluaran.
Dalam  pertumbuhan  suatu  wilayah  atau negara  terdapat  indikator  yang  digunakan  untuk mengukur  tingkat  pertumbuhannya  yaitu  Produk Domestik  Regional  Bruto  (PDRB).  PDRB  adalah jumlah  keseluruhan  dari  nilai  tambah  barang  dan jasa  yang  dihasilkan  berdasarkan  semua  kegiatan perekonomian  di  seluruh  wilayah  dalam  periode tahun  tertentu  yang  pada  umumnya  dalam  kurun waktu  satu  tahun.  Proses  pembangunan  yang dilakukan oleh setiap negara hendaknya mencakup seluruh  aspek,  termasuk  pembangunan  manusia. Pembangunan  manusia  penting  untuk  dilakukan demi  mencapai  kemakmuran  penduduk  suatu negara.  Menurut  buku Makroekonomi  Modern pengangguran  adalah  suatu  keadaan  dimana seseorang  yang  tergolong  dalam  angkatan  kerja ingin  mendapatkan  pekerjaan  tetapi  belum  bisa memperolehnya  (Shina,  2016).  Beberapa  faktor penyebab pengangguran antara lain adalah jumlah lapangan  pekerjaan  yang  minim,  kualitas  sumber daya  manusia  yang  masih  rendah,  kemiskinan, kualitas  pendidikan  yang  masih  rendah,  dan sebagainya. Selain masalah dalam bidang ketenagakerjaan,  pengangguran  juga  merupakan masalah dalam bidang makro.

## 2. METODE PENELITIAN
Jenis penelitian ini  adalah kuantitatif. Yang dimaksud  dengan  penelitian  kuantitatif  adalah penelitian  yang  menekankan  analisis  pada  data- data numerikal (angka) yang diolah dengan metode statistik.  Pada  dasarnya  penelitian  kuantitatif dilakukan  pada  penelitian  internal  (dalam  rangka menguji hipotesis) dan menyandarkan kesimpulan hasil pada suatu probabilitas kesalahan penolakan hipotesis  nihil.  Dengan  metode  kuantitatif  akan diperoleh  signifikansi  perbedaan  kelompok  atau
signifikansi  hubungan  antara  variabel  yang  akan diteliti.  Metode  ini  bersifat  validation  yaitu menguji pengaruh satu atau lebih variabel terhadap variabel  lain.  Variabel  yang  memberi  pengaruh dikelompokkan sebagai variabel bebas (independent variable) dan variabel yang dipengaruhi  dikelompokkan  sebagai  variabel terikat (dependent  variable). Penelitian  ini bertujuan  untuk  menguji  proses  analisis  suatu obyek  penelitian  dengan  cara  perhitungan hubungan  pengaruh  antara  Produk  Domestik Regional  Bruto,  Indeks  Pembangunan  Manusia, Pengangguran  Terbuka,  Tingkat  Inflasi,  dan Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  terhadap tingkat kemiskinan 30 provinsi di Indonesia tahun 2014-2020.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tingkat  prosentase  PDRB  selama  periode tahun  2014  sampai  2020,  PDRB  atas  dasar  harga konstan  di  zona  wilayah  indonesia  barat  (WIB) selalu  mengalami  peningkatan  setiap  tahunnya kecuali  pada  tahun  2020  mengalami  penurunan. Masing-masing  prosentase  pada  tahun  2014 sebesar 38,47%, tahun 2015 sebesar 39,60%, tahun 2016 sebesar 40,90%, tahun 2017 sebesar 42,22%, tahun  2018  sebesar  43,73%,  tahun  2019  sebesar 45,28%,  dan  tahun  2020  mengalami  penurunan sebesar  43,79%.  Penurunan  prosentase  tersebut karena  adanya  lonjakan  pandemi  covid-19  yang menyerang  secara  global  yang  didalamnya  juga berdampak  pengaruh  di  negara  Indonesia. Sehingga pada tahun 2014, PDRB atas dasar harga konstan    di  zona  wilayah  indonesia  barat  sebesar 38,47%  dan  pada  tahun  2020  mengalami peningkatan  menjadi  sebesar  43,79%.  Dengan adanya  peningkatan  PDRB  atas  dasar  harga konstan  setiap  tahun  selama  periode  2014  sampai 2019  kecuali  pada  tahun  2020  mengalami penurunan,  maka  perekonomian  di  zona  wilayah indonesia  barat  juga  mengalami  pertumbuhan setiap  tahunnya.  Prosentase  pertumbuhan  PDRB atas dasar harga konstan di zona wilayah barat pada tahun  2014  ke  tahun  2015  sebesar  1,13%,  tahun 2015  ke  tahun  2016  sebesar  1,3%,  tahun  2016  ke tahun  2017  sebesar  1,32%,  tahunn  2017  ke  tahun 2018  sebesar  1,51%,  tahun  2018  ke  tahun  2019 sebesar  1,55%,  tahun  2019  ke  tahun  2020 mengalami penurunan 1,49%. Sehingga prosentase rata-rata  pertumbuhan  PDRB  atas  dasar  harga konstan di zona wilayah indonesia barat dari tahun
2014  sampai  tahun  2020  sebesar  0,88%. Pertumbuhan  PDRB  atas  dasar  harga  konstan tertinggi  terjadi  pada  tahun  2019  yang  tumbuh sebesar  1,55%,  sedangkan  pertumbuhan  PDRB atas  dasar  harga  konstan  terendah  terjadi  pada tahun 2020 dimana mengalami penurunan sebesar 1,49%.  Pertumbuhan  ekonomi  pada  zona  wilayah indonesia  barat  paling  tinggi  berada  di  provinsi DKI  Jakarta  sebesar  173,91%.  negara  dengan menaikkan  pajak,  melakukan  pinjaman,  memberi kemudahan-kemudahan dalam prosedur investasi.
Sedangkan tingkat prosentase PDRB selama periode tahun 2014 sampai 2020, PDRB atas dasar harga  konstan  di  zona  wilayah  indonesia  tengah (WITA)  mengalami  peningkatan  setiap  tahunnya kecuali  tahun  2020.  Prosentase  pertumbuhan ekonomi dari tahun 2014 ke tahun 2015 mengalami peningkatan  sebesar  0,86%,  tahun  2015  ke  tahun 2016  sebesar  0,74%,  tahun  2016  ke  tahun  2017 sebesar 1,24%, tahun 2017 ke tahun 2018 sebesar 1,44%, tahun 2018 ke tahun 2019 sebesar 1,61%, tahun  2019  ke  tahun  2020  mengalami  penurunan sebesar 1,43%. Prosentase PDRB atas dasar harga konstan  di  zona  wilayah  tengah  (WITA)  masing- masing  pada  tahun  2014  sebesar  36,66%,  tahun 2015 sebesar 37,52%, tahun 2016 sebesar 38,26%, tahun  2017  sebesar  39,50%,  tahun  2018  sebesar 40,94%,  tahun  2019  sebesar  42,55%,  dan  tahun 2020  mengalami  penurunan  sebesar  41,12%. Prosentase PDRB atas dasar harga konstan di zona wilayah  indonesia  tengah  tertinggi  tahun  2019 berada  di  provinsi  Kalimantan  Timur  sebesar 130,78%.  Prosentase  tertinggi  tersebut  karena dipengaruhi oleh pencapaian tertinggi pada sektor lapangan  usaha  pertambangan  dan  penggalian, untuk  lapangan  usaha  industri  pengolahan. Sedangkan prosentase terendah tahun 2019 berada di provinsi Nusa Tenggara Timur sebesar 12,71%.

## Uji Asumsi Klasik Uji Normalitas
Uji  Normalitas  adalah  sebuah  uji  yang dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menilai  sebaran data  pada  sebuah  kelompok  data  atau  variabel, apakah sebaran data tersebut berdistribusi normal atau  tidak.  Untuk  pembuktian  uji  ini  dapat dilakukan  dengan  uji  statistik  yang  dapat digunakan antara  lain Uji Chi-Square, Kolmogov Smirnow,  Lilliefors,  Shapiro  Wilk,  dan  Jarque- Bera.
0 2 4 6 8 10 12 14 -1.0 -0.5 0.0 0.5
1.0 1.5 Series: Standardized Residuals Sample 2016 2020 Observations 90 Mean 0.009484 Median 0.035053 Maximum 1.453051 Minimum -1.214717 Std. Dev. 0.423305 Skewness 0.165166 Kurtosis 4.395506 Jarque-Bera  7.712080 Probability 0.021152

## Sumber: Hasil analisis data

## Gambar 4.1. Grafik Uji Normalitas
Dari  gambar  4.1  hasil  menunjukkan  nilai probabilitas  dari  statistik  Jarque-Bera  sebesar 7,712080.  Karena  nilai  probabilitas  atau  p-value sebesar  0,021152  lebih  kecil  daripada  tingkat signifikansi  0,05  maka  itu  artinya  data  tersebut tidak terdistribusi normal.

## Uji Multikolinearitas
Uji  Multikolinearitas  adalah  uji  yang dilakukan untuk memastikan apakah dalam sebuah
model  regresi  ada  interkorelasi  atau  kolinearitas antar variabel bebas. Interkorelasi adalah hubungan  yang  linear  atau  hubungan  yang  kuat antara  satu  variabel  bebas  atau  variabel  prediktor dengan variabel prediktor lainnya di dalam sebuah model  regresi.  Interkorelasi  dapat  dilihat  dengan nilai koefisien korelasi antara variabel bebas, nilai VIF  dan  Tolerance,  nilai  Eigenvalue  dan Condition Index, serta nilai standar error koefisien beta atau koefisien regresi parsial. Tabel 4.1.7 Tabel Uji Multikolinearitas X1 X2 X3 X4 X5 Y(-1) X1 1.000000 0.655996 0.299745 -0.033165 0.665667 -0.516195 X2 0.655996 1.000000 0.162230 -0.204556 0.533266 -0.259665 X3 0.299745 0.162230 1.000000 0.075933 0.150022 -0.330047 X4 -0.033165 -0.204556 0.075933 1.000000 -0.218815 0.042394 X5 0.665667 0.533266 0.150022 -0.218815 1.000000 -0.526129 Y(1) -0.516195 -0.259665 -0.330047 0.042394 -0.526129 1.000000 Sumber: Hasil analisis data
Dari  tabel  4.1.7  hasil  menunjukkan  bahwa jika  kriteria  penilaian  dibawah  0,85  maka  data terbebas  dari  multikolinearitas,  namun  jika  nilai lebih besar dari 0,85 maka data terjangkit masalah multikolinearitas.  Berdasarkan  hasil  pengujian  uji multikolinearitas di atas dapat disimpulkan bahwa data  tidak  terjangkit  masalah  multikolineritas karena semua variabel (PDRB, IPM, Pengangguran Terbuka, Inflasi, dan TIK) hasil uji multikolinearitas nilainya di bawah 0,85.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji  Heteroskedastisitas  dilakukan  pada model  regresi  untuk  menguji  apakah  terdapat ketidaksamaan  varians  dari  residual  pada  suatu pengamatan ke pengamatan lainnya. Biasanya data crossection mengandung situasi heteroskedastisitas  karena  data  ini  menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran kecil, sedang, dan besar.
Tabel 4.1.8 Tabel Uji Heteroskedastisitas Variabel Probabilitas PDRB 0.3289 IPM 0.0394 Pengangguran Terbuka 0.3714 Inflasi 0.0018 TIK 0.0476 Sumber: Hasil analisis data
Dari  tabel  4.1.8  hasil  menunjukkan  bahwa variabel  PDRB  dan  Pengangguran  Terbuka  tidak terjangkit masalah heteroskedastisitas karena nilai probabilitas atau p-value lebih besar daripada 0,05. Sedangkan  variabel  IPM,  Inflasi,  dan  TIK terjangkit masalah heteroskedastisitas karena nilai probabilitas atau p-value lebih kecil daripada 0,05.
Hasil  perhitungan  analisis  penelitian  ini menunjukkan  di  zona  wilayah  indonesia  barat (WIB)  bahwa  PDRB  berpengaruh  signifikan terhadap tingkat  kemiskinan. Hal ini dapat dilihat dari  nilai  signifikansi  sebesar  0,0000  lebih  kecil daripada  nilai  alpha  sebesar  0,05.  Yang  berarti bahwa  apabila  PDRB  naik  sebesar  1%  maka kemiskinan  akan  bertambah  sebesar  5,12.  Hasil penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan oleh Muhammad Sri Wahyudi Suliswanto  (2010)  dimana  PDRB  berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan di  Indonesia.  Sedangkan  perhitungan  analisis penelitian  di  zona  wilayah  indonesia  tengah (WITA) bahwa PDRB tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai signifikansi  sebesar  0,5288  lebih  besar  daripada nilai  alpha  sebesar  0,05.  Yang  berarti  bahwa apabila  PDRB  naik  sebesar  1%  maka  kemiskinan akan  bertambah  sebesar  2,66.  PDRB  memang belum  mampu  mendorong  dalam  menekan tingginya  tingkat  kemiskinan.  Hasil  penelitian  ini tidak  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan oleh Muhammad Sri Wahyudi Suliswanto (2010).
Hasil  perhitungan  analisis  penelitian  ini menunjukkan  di  zona  wilayah  indonesia  barat (WIB) bahwa Pengangguran Terbuka berpengaruh signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan.  Hal  ini dapat dilihat dari nilai signifikansi sebesar 0,0000 lebih kecil daripada nilai alpha sebesar 0,05. Yang berarti bahwa apabila Pengangguran Terbuka naik sebesar  1%  maka  kemiskinan  akan  bertambah sebesar  0,647145.  Sedangkan  hasil  perhitungan analisis  penelitian  di  zona  wilayah  indonesia tengah  (WITA)  menunjukkan  pengangguran terbuka  berpengaruh  signifikan.  Hal  ini  dapat dilihat  dari  nilai  signifikansi  sebesar  0,0007  lebih kecil  daripada  nilai  alpha  sebesar  0,05.  Yang berarti bahwa apabila Pengangguran Terbuka naik sebesar  1%  maka  kemiskinan  akan  bertambah sebesar  0,363900.  Hasil  penelitian  ini  sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dicky Wahyudi  &  Tri  Wahyu  Rejekiningsih  (2013) dimana  pengangguran  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Jawa Tengah. Sama halnya yang dilakukan oleh Marvin J.  Pandu  (2016)  juga  pengangguran  terbuka berpengaruh  signifikan  terhadap  kemiskinan  di provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  (NTT).  Namun
analisis  penelitian  ini  berbeda  dengan  yang dilakukan  oleh  Noor  Zuhdiyati  (2017)  dimana pengangguran terbuka tidak berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan.
Hasil  perhitungan  analisis  penelitian  ini menunjukkan  di  zona  wilayah  indonesia  barat (WIB)  bahwa  TIK  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap tingkat  kemiskinan. Hal ini dapat dilihat dari  nilai  signifikansi  sebesar  0,6884  lebih  besar daripada  nilai  alpha  sebesar  0,05.  Yang  berarti bahwa  apabila  TIK  naik  sebesar  1%  maka kemiskinan  akan  menurun  sebesar  0,013529. Sedangkan perhitungan analisis penelitian di zona wilayah indonesia tengah (WITA) bahwa TIK juga tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai signifikansi  sebesar  0,8497  lebih  besar  daripada nilai  alpha  sebesar  0,05.  Yang  berarti  bahwa apabila  TIK  naik  sebesar  1%  maka  kemiskinan akan bertambah sebesar 0,005582. Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Khoirunnisa & Winih Budiarti (2019) dimana TIK  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap tingkat kemiskinan.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  mengenai  Analisis Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Tingkat Kemiskinan di Dua Zona Wilayah Indonesia (WIB & WITA) Tahun 2014-2020 Menggunakan Model Ekonometrika  Data  Panel  Dinamis  Dengan Pendekatan Generalized  Method  of  Moment Arellano-Bond maka  dapat  disimpulkan  sebagai berikut:
a. Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  di zona  wilayah  barat  (WIB)  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  dan zona wilayah tengah (WITA) tidak berpengaruh secara  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan. Semakin tinggi PDRB tidak akan mengakibatkan  tingkat  kemiskinan  berubah, demikian  pula  sebaliknya  semakin  rendah PDRB  tidak  akan  mengakibatkan  tingkat kemiskinan berubah.
b. Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di  zona wilayah  barat  (WIB)  dan  zona  wilayah  tengah (WITA)  memiliki  kesamaan  berpengaruh secara  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan. Semakin  tinggi  IPM  maka  tingkat  kemiskinan semakin  rendah,  demikian  pula  sebaliknya semakin rendah  IPM maka tingkat kemiskinan semakin tinggi.
c. Pengangguran  Terbuka  di  zona  wilayah  barat (WIB)  dan  zona  wilayah  tengah  (WITA) memiliki kesamaan berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Semakin  tinggi  tingkat  pengangguran  terbuka
maka  tingkat  kemiskinan  semakin  tinggi, demikian  pula  sebaliknya  semakin  rendah tingkat  pengangguran  terbuka  maka  tingkat kemiskinan akan semakin menurun.
d. Tingkat Inflasi di zona wilayah barat (WIB) dan zona  wilayah  tengah  (WITA)  memiliki kesamaan  tidak  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  tingkat  kemiskinan.  Semakin  tinggi tingkat  inflasi  tidak  akan  mengakibatkan tingkat  kemiskinan    berubah,  demikian  pula sebaliknya semakin rendah tingkat inflasi tidak akan mengakibatkan tingkat kemiskinan berubah.
Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) di  zona  wilayah  barat  (WIB)  dan  zona  wilayah tengah (WITA) memiliki kesamaan tidak berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan.  Semakin  tinggi  teknologi  informasi dan komunikasi maka tingkat kemiskinan semakin menurun,  demikian  pula  sebaliknya  semakin rendah  teknologi  informasi  dan  komunikasi  tidak akan mengakibatkan tingkat kemiskinan berubah.

## 5. REFERENSI
Ardyanto,  Fakhriyan.  (2021). 7  Faktor  Penyebab Kemiskinan,  Pengertian,  dan  Dampaknya . Jakarta.
Buleleng,  Pemerintah  Kabupaten.  (2016). Artikel Tentang Kemiskinan . Bali.
Nasution, Ahmadriswan. (2018). Penyelenggaraan Pengukuran  Kemiskinan  Di  Badan  Pusat Statistik:  Pendekatan  Teori  Jejaring-Aktor.
Jurnal  Sosioteknologi , 17 (1),  154–170.
https://doi.org/10.5614/sostek.itbj.2018.17.1.
15
Shina, Arya Fendha Ibnu. (2016). Penerapan 2 SLS GMM-AB  pada  Persamaan  Simultan  Data Panel Dinamis untuk Pemodelan
Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia  sebagai Islamic  Country. Muqtasid:  Jurnal  Ekonomi
Dan Perbankan Syariah , 7 (1), 141. https://doi.org/10.18326/muqtasid.v7i1.141- 162 Maipita,  I.  (2013). Memahami  dan  Mengukur Kemiskinan . Absolute Media. Mudrajat,  K.  (2006). Teori,  Masalah,  dan Kebijakan .
Nasution, A. (2018). Penyelenggaraan Pengukuran Kemiskinan  Di  Badan  Pusat  Statistik: Pendekatan  Teori  Jejaring-Aktor. Jurnal
Sosioteknologi , 17 (1), 154–170. https://doi.org/10.5614/sostek.itbj.2018.17.1. 15 Ndra,  W.  Van.  (2013). Analisis  Pengaruh  PDRB,
PendidikandanPengangguran Terhadap Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah . Nisa,  K.,  &  Budiarti,  W.  (2020).  Pengaruh Teknologi Informasi Dan Komunikasi Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  Di  Indonesia Tahun 2012-2017. Seminar Nasional Official Statistics , 2019 (1), 759–768. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v201 9i1.186
Nopirin.  (2000). Pengantar  Ilmu Ekonomi  Makro dan Mikro .
Pandu,  M.  J.,  &  Rahayu,  S.  P.  (2016). Provinsi Nusa Tenggara Timur Dengan Menggunakan Model  Ekonometrika  Spasial  Data  Panel Dinamis Modeling the Percentage of Poverty in East Nusa Tenggara Using Spatial .