## Jurnal

## Kajian Ekonomi dan Pembangunan
http://ejournal.unp.ac.id/students/index.php/epb/index

## Analisis Bantuan Sosial, Pendidikan dan Kesehatan di Provinsi Sumatera Barat
Septina 1 , Yeniwati 2
1,2 Program Studi Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Negeri Padang, Indonesia * Korespondensi: septinatina86@gmail.com , yeniwati.unp@gmail.com

## Abstract
Poverty  is  a  complex  and  multidimensional  problem  so  that  it  becomes  a development  priority.  This  study  aims  to  analyze:  (1)  the  effect  of  prosperous rice (Rastra) on poverty. (2) the effect of the prosperous family program (PKH) on  poverty.  (3)  the  effect  of  education  on  poverty.  (4)  the  effect  of  health  on poverty  in  West  Sumatra  Province.  This  research  is  a  descriptive  study  using data  from  the  National  Socioeconomic  Survey  (SUSENAS)  conducted  by  the Central Bureau of Statistics (BPS) in 2017. The population for this study was all households  in  West  Sumatra  Province,  totaling  2,511  people.  This  study  was analyzed  using  ordinary  least  squares  (OLS)  regression  analysis  using  the STATA  MP  14  program.  Based  on  the  results  of  the  study  it  can  be  concluded that  (1)  Rastra  significantly  influences  poverty.  (2)  education  significantly affects  poverty.  (3)  health  significantly  affects  poverty.  (4)  PKH  does  not statistically significantly affect poverty.
Keyword : Social Assistance, Education, Health and Poverty

## Abstrak
Kemiskinan  merupakan  masalah  yang  kompleks  dan  bersifat  multidimensional sehingga  menjadi  prioritas  pembangunan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis  :  (1)  pengaruh  beras  sejahtera  (Rastra)  terhadap  kemiskinan.  (2) pengaruh program keluarga sejahtera (PKH) terhadap kemiskinan. (3) pengaruh pendidikan terhadap kemiskinan. (4) pengaruh kesehatan terhadap kemiskinan di Provinsi Sumatera Barat. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif yang menggunakan  data  Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  (SUSENAS)  yang diselenggarakan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  pada  tahun  2017.  Populasi pada  penelitian  ini  merupakan  seluruh  rumah  tangga  yang  ada  di  Provinsi Sumatera  Barat  yang  berjumlah  2.511  orang.  Penelitian  ini  dianalisis  dengan analisis regresi ordinary least square (OLS) menggunakan program STATA MP 14.  Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  (1)  Rastra    secara signifikan  mempengaruhi  kemiskinan.  (2)  pendidikan    secara  signifikan mempengaruhi  kemiskinan.  (3)  kesehatan    secara  signifikan  mempengaruhi kemiskinan.  (4)  PKH  secara  statistik  tidak  signifikan  mempengaruhi kemiskinan.
Kata Kunci : Bantuan Sosial, Pendidikan, Kesehatan dan Kemiskinan.
Kode Klasifikasi JEL: H75, P36

## PENDAHULUAN
Berbagai teori, konsep dan pendekatan pun terus menerus dikembangkan untuk mengatasi masalah  kemiskinan  ini.  Kemiskinan  adalah  sebuah  keadaan  dimana  masyarakat  tidak berhasil  mencukupi  keperluan  hidup  baik  dalam  sektor  sandang,  papan  ataupun  pangan sekalipun.  Menurut  BPS,  kemiskinan  didefinisikan  sebagai  ketidakmampuan  untuk
Info Artikel Diterima: 28 Juli Mei 2023
Disetujui: 05 Agustus 2023
Terbit daring: 01 September  2023
DOI: -
Sitasi: Septina & Yeniwati (2023). Analisis Bantuan Sosial, Pendidikan dan Kesehatan di Provinsi Sumatera Barat .
memenuhi  kebutuhan  makanan  dan  bukan  makanan  seseorang,  yang  diukur  dengan pengeluaran seseorang. Sedangkan yang dima ksud dengan “miskin” adalah penduduk yang rata-rata  pengeluaran  per  kapita  per  bulannya  berada  di  bawah  garis  kemiskinan  (BPS, 2021).
Salah  satu  wilayah  di  Indonesia,  tepatnya  di  pulau  Sumatera  yang  memiliki  berbagai karakteristik  wilayah  dengan  kekayaan  alam  yang  berlimpah  adalah  Provinsi  Sumatera Barat.  Provinsi  Sumatera  Barat  memiliki  potensi  sumber  daya  yang  sangat  menjanjikan, seperti  potensi  di  bidang  pertambangan  (batu  bara),  potensi  bahan  galian,  perkebunan, peternakan, perikanan, pariwisatan dan sektor lainnya.
Potensi  yang  dimiliki  ini  belum  dimanfaatkan  secara  maksimal,  sehingga  masih  ada permasalahan  tingkat  kemiskinan  di  Sumatera  Barat.  Tingkat  kemiskinan  di  Provinsi Sumatera Barat tergolong standar, tidak menjadi yang tertinggi dan tidak pula menjadi yang terendah.  Jumlah  persentase  penduduk  miskin  di  Provinsi  Sumatera  Barat  menurut Kabupaten/Kota tahun 2017-2021

## Sumber : BPS Sumbar, 2021

## Gambar 1.  Jumlah Persentase Penduduk Miskin Di Provinsi Sumatera Barat Menurut    Kabupaten/Kota Tahun 2017-2021
Berdasarkan  Gambar  1  dapat  dilihat  bahwa  di  provinsi  sumatera  barat  persentase  jumlah penduduk  miskin  paling  tinggi  terjadi  pada  tahun  2017  yaitu  sebesar  6,87%  dan  menurun pada  tahun  2018  sebesar  6,65%.  Pada  tahun  2019  mengalami  penurunan  dari  tahun  2018 yaitu  sebesar  6,42%  dan  menurun  sebesar  6,28%  pada  tahun  2020.  Tetapi  mengalami peningkatan pada tahun 2021 yaitu sebesar 6,63%. Upaya yang dilakukan pemerintah dalam menanggulangi  kemiskinan  ialah  dengan cara memberikan bantuan  sosial  bagi masyarakat miskin.  Salah satu bentuk bantuan sosial yang diberikan pemerintah yaitu melalui Program Rakin  (Beras  Miskin)  atau  Rastra  (Beras  Masyarakat  Sejahtera)  dan  Program  Keluarga Harapan (PKH).
Rastra adalah program yang sama dengan Raskin yang membedakan hanya nama program dan  frekuensi  pembagian  beras  yang  meningkat  dari  12  kali  menjadi  14  kali  per  tahun. Menurut penjelasan DPR- RI (2015),  istilah “beras miskin” (Raskin) diubah menjadi “beras sejahtera” (Rastra) karena dianggap tidak sopan u ntuk didengar. Jumlah penerima manfaat Rastra di Provinsi Sumbar pada tahun 2016 sebanyak 220.991 Keluarga Penerima Manfaat (KPM), menurut Kementerian Koordinator Bidang Pembangunan Manusia dan Kebudayaan Nomor B-12/MENKO/PMK/2017. Angka ini turun dari 275.431 KPM di tahun 2016.
Keluarga yang terdaftar dalam Data Terpadu Kesejahteraan Sosial atau DTKS yang kondisi sosial  ekonominya  paling  rendah  25%  di  wilayah  pelaksanaan  disebut  sebagai  “Keluarga Penerima  Program  Rastra”.  Keluarga -keluarga  ini  berhak  menerima  beras  dari  Program Rastra. Masyarakat miskin menjadi fokus program rastra, yang bertujuan memangkas biaya yang  terkait  dengan  pemenuhan  kebutuhan  pangan.  Program  Keluarga  Harapan  (PKH) memberikan  bantuan  sosial  tambahan  selain  program  beras  sejahtera  (Rastra).  Menurut Singkoh  (2019),  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  merupakan  inisiatif  pemerintah  yang dirancang  untuk  mendorong  pertumbuhan  ekonomi  dan  mengurangi  kemiskinan  di  suatu daerah.  Bantuan  Sosial  Program  Kepercayaan  Keluarga  diizinkan  seperti  jarum  jam. Menurut  Sumbarprov.go.id,  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  mengalokasikan  369,727 miliar rupiah kepada 195.623 keluarga di Provinsi Sumbar pada tahun 2018.
Menurut  Kemensos  (2013),  beberapa  contoh  kelompok  sasaran  bantuan  sosial  adalah keluarga miskin, anak-anak yang menganggur, cacat, lanjut usia, penyandang cacat fisik dan mental,  minoritas,  yatim  piatu,  kepala  keluarga  tunggal,  pengungsi,  dan  korban  konflik sosial.  Secara  umum,  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  bertujuan  untuk  mengurangi kemiskinan,  meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia  (SDM),  dan  mengubah  perilaku rumah tangga berpendapatan rendah (RTM) yang umumnya menentang kenaikan tunjangan kesejahteraan.  Penyaluran  bansos  PKH  secara  nontunai  meliputi:  pembukaan  rekening KPM,  penyaluran  KKS,  penyaluran  dana  bansos,  penarikan  dana  bansos,  rekonsiliasi  hasil penyaluran dana bansos, pemantauan, evaluasi, dan pelaporan.
Menurut  Williamson  (2001)  fenomena  kemiskinan  adalah  masalah  yang  rumit,  di  mana kemelaratan  telah  berkembang  di  berbagai  bidang  termasuk  bidang  yang  berhubungan dengan peningkatan manusia seperti sekolah dan kesejahteraan. Padahal, bidang pendidikan memiliki  kekuatan  untuk  mempengaruhi  kemiskinan  lokal.  Seseorang  akan  dapat  berpikir dan  bertindak  dengan  cara  yang  memungkinkan  mereka  keluar  dari  kemiskinan  dengan pendidikan.  Kemiskinan  diperkirakan  akan  menurun  seiring  dengan  meningkatnya  tingkat pendidikan.  Menurut  Sanz  dkk  (2017:53-66),  menyatakan  bahwa  pendidikan  dapat berdampak  pada  angka  kemiskinan.  Jumlah  uang  yang  akan  dihasilkan  dapat  dipengaruhi oleh pendidikan. Pendapatan yang diperoleh lebih rendah bagi mereka yang berpendidikan lebih rendah.
Sumber : Badan Pusat Statistik (BPS), 2020
Gambar 2. Persentase Rata-Rata Lama Sekolah (RLS) di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2011 - 2020
Berdasarkan Gambar 2 Angka rata-rata lama provinsi sumatera barat cenderung meningkat tiap tahunnya. Untuk masa 2011, angka rata-rata lama sekolah adalah sebesar 8.2 tahun dan
untuk tahun terakhir yaitu tahun 2020, nilai rata-rata lama sekolah menjadi 8.99 tahun. Hal ini  mengindikasikan  adanya  peningkatan  taraf  pendidikan  pada  masyarakat  provinsi sumatera  barat.  Semakin  berkembangnya  zaman,  masyarakat  semakin  menyadari  arti penting  pendidikan  dan  bagaimana  dampaknya  terhadap  kehidupan.  Berbagai  kebijakan dilakukan  oleh  pemerintah  provinsi  sumatera  barat  dalam  meningkatkan  kesadaran masyarakat akan pentingnya pendidikan.
Menurut  Afzal  (2012),  pendidikan  memiliki  dampak  yang  signifikan  terhadap  pengentasan kemiskinan  dan  manfaatnya,  sehingga  diperlukan  investasi  pendidikan  selain  untuk meningkatkan kualitas pendidikan dan mempermudah akses pendidikan. Menurut Anderson (2012),  pendidikan  yang  baik  akan  memudahkan  masyarakat  miskin  untuk  keluar  dari kemiskinan.
Variabel  lain  yang  menentukan  kemiskinan  adalah  kesehatan.  Arsyad,  sebagaimana dinyatakan  dalam  2009:  221)  menjelaskan  bahwa  intervensi  kesehatan  pemerintah merupakan  alat  kebijakan  yang  penting  untuk  mengurangi  kemiskinan.  Peningkatan kesehatan yang akan meningkatkan produktivitas masyarakat miskin merupakan salah satu faktor  yang  mendasari  kebijakan  ini.  Akibatnya,  pemerintah  harus  berupaya  memberikan jaminan  kesehatan  kepada  masyarakat  berpenghasilan  rendah  melalui  penerima  bantuan iuran (PBI).
Penerima  Bantuan  Iuran  (PBI)  atau  peserta  BPJS  yang  iuran  bulanannya  ditanggung  oleh pemerintah. Jenis peserta ini juga termasuk peserta yang sebelumnya sudah tercakup dalam kartu  Jaminan  Kesehatan  Masyarakat  (JAMKESMAS)  atau  Jaminan  Kesehatan  Daerah (JAMKESDA).
Peserta  PBI  saat  ini  memegang  kartu  KIS  (Kartu  Indonesia  Sehat).  Pada  tahun  2017, Program  Jaminan  Kesehatan  Nasional  Kartu  Indonesia  Sehat  (JKN-KIS)  mencapai 187.982.949 orang, atau 72,3% dari target 259.993.081 orang di Indonesia, menurut Laporan Pengelolaan  Program  dan  Laporan  Keuangan  Jaminan  Sosial  Kesehatan. Cakupan kepesertaan Jaminan Kesehatan Nasional (JKN)  di Provinsi Sumatera Barat :

## Sumber : BPJS Kesehatan, 2017

## Gambar 3. Cakupan Kepesertaan Penerima Bantuan Iuran (PBI) di  Provinsi Sumatera Barat Tahun 2017
Berdasarkan  Gambar  3  diatas  kepesertaan  jaminan  kesehatan  nasional  terbagi  menjadi  2 kelompok  yaitu  peserta  Penerima  Bantuan  Iuran  (PBI)  dan  peserta  Non  PBI.  Fokus penelitian  ini  adalah  peserta  penerima  bantuan  iuran  (PBI),  dimana  peserta  PBI  terbagi menjadi  2  yaitu  PBI  APBN  dan  PBI  yang  didaftarkan  Pemda.  Jumlah  peserta  PBI  APBN sebanyak 1.658.677 jiwa sedangkan PBI yang didaftarkan oleh Pemda sebanyak 611.401 jiwa
- 500.000 1.000.000 1.500.000 2.000.000 PBI APBN PBI APBD 1.658.677 611.401
Cakupan Kepesertaan Penerima Bantuan Iuran (PBI) di Prov insi Sumatera Barat T ahun 2017
Septina & Yeniwati: Analisis Bantuan Sosial …………………. 27
dan  total  jumlah  peserta  PBI  adalah  sebanyak  2.270.078  jiwa.  Dengan  adanya  program penerima bantuan iuran ini diharapkan dapat menanggulagi permasalahan kemiskinan.
Menurut Margareni et al. (2016), isu sosial seperti kemiskinan telah berkembang menjadi isu yang persisten di level manapun, baik regional maupun nasional. Akibatnya, harus dicarikan solusi  segera.  Sebagai  aturan  umum,  individu  yang  menjadi  miskin  kekurangan  makanan serta  miskin  karena  tidak  adanya  kantor  atau  bahan.  Kemiskinan  memiliki  dampak  yang beragam, antara lain perilaku kriminal, pengangguran, kesehatan yang buruk dan lain-lain. Provinsi  Sumbar  diharapkan  mampu  mengentaskan  kemiskinan  berkat  adanya  program bantuan sosial seperti rastra, pkh, bantuan pendidikan, dan bantuan iuran kesehatan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode ordinary least square (OLS), karena variabel dependen yang  digunakan  merupakan  data  nominal  yang  tidak  ada  batasannya.  Metode  OLS mengestimasi  garis  regresi  dengan  tujuan  meminimalkan  jumlah  dari  kuadrat  kesalahan setiap observasi terhadap garis tersebut.
Suatu metode ekonometrik yang terdapat variabel independen sebagai variabel penjelas dan variabel dependen sebagai variabel yang dijelaskan dalam suatu persamaan linear (Gujarati, 2003: 129). Jumlah variabel independen dapat lebih dari satu sedangan variabel dependen berjumlah satu. Berikut persamaannnya:
Yi = β 0 + β 1X1i + β 2X2i+ β 3X3i + β 4X4i + ε i (1)
Kemiskinan  (Y)    yang  dimaksud  adalah  ketidakmampuan  dari  aspek  ekonomi  akan penunaian  keperluan  dari  makanan  dan  bukan  makanan  yang  ditakar  berdasarkan  aspek pengeluaran.  Diukur  dengan  pendapatan  rumah  tangga  dalam  satuan  rupiah.  Rastra  (X1) adalah bantuan berupa beras sejahtera rumah tangga miskin yang telah di programkan oleh pemerintah. Diukur menggunakan variabel dummy, dimana : 1 = jika penerima Rastra, 0 = jika  lainnya  (BPNT  dan  Tidak).  PKH  (X2)  adalah  bantuan  yang  diberikan  oleh pemerintah berupa  bantuan  sosial  sosial  bersyarat  kepada  Keluarga  Miskin  (KM)  yang  ditetapkan sebagai keluarga penerima manfaat PKH. Diukur menggunakan variabel dummy, dimana : 1 = jika penerima PKH, 0 = jika tidak penerima PKH.
Pendidikan  (X3)    adalah  suatu  usaha  guna  mengentaskan  kebodohan,  dengan  mengikuti proses  dan  tingkat  pendidikan  yang  telah  diresmikan  pemerintah.  Diukur  menggunakan variabel  dummy,  dimana  :  1  =  jika  jenjang  pendidikan  SD,  0  =  jika  lainnya  (jenjang  SMP, SMA,  D1/D2/D3,  D4/S1  dan  S2/S3).  Sedangkan  Kesehatan  (X4)  adalah    keadaan  dimana badan yang dirasa sejahtera dan memungkinkan seseorang untuk dapat beraktivitas. Diukur menggunakan variabel dummy, dimana : 1 = jika penerima PBI, 0 = jika lainnya (Non PBI, Jamkesda, Asuransi Swasta, Perusahaan/Kantor dan Tidak Punya).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  estimasi  regresi  OLS  ditunjukkan  pada  Tabel  4.  Faktor  yang  berpengaruh  signifikan terhadap pengeluaran rumah tangga untuk pendidikan adalah rastra, pendidikan diukur dari tingkat SD dan kesehatan diukur dari penerima bantuan iuran.  Sedangkan faktor yang tidak terbukti signifikan adalah PKH.
Hasil  perhitungan  F  menunjukkan  nilai  statistik  F(4,  2506)  adalah  56,54  dengan  p-value sebesar 0,000 lebih kecil dari tingkat signifikansi sebesar 5 persen. Oleh karena itu, hipotesis nol (H0: β 1= β2=…= β i = 0) ditolak. Hal ini dapat disimpulkan bahwa secara bersama-sama variabel bebas berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat.
Berdasarkan  hasil  Tabel  1  menunjukan  bahwa  nilai  probabilitas  dari  variabel  rastra, pendidikan  dan  kesehatan  rumah  tangga  semuanya  singnifikan  yaitu  kurang  dari  tingkat singnifikansi 5 persen. Maka dari itu H0 ditolak. Hal ini berarti rastra rumah tangga terbukti signifikan  mempengaruhi  pendapatan  rumah  tangga.  Sedangkan  hasil  dari  variabel  pkh menunjukan  bahwa  nilai  probabilitas  PKH  adalah  0,144.  Hal  ini  menunjukkan  p-value variabel tersebut lebih besar daripada critical value sebesar 5 persen, maka H0 tidak ditolak. Hal ini berarti PKH tidak signifikan terhadap pendapatan rumah tangga.
Tabel 1. Hasil Estimasi Regresi OLS Variabel Coef. Std. Error T-stat p>|t| Konstanta 1613450 31078.58 51.92 0.000 Rastra (Dummy) -362676.9 50937.9 -7.12 0.000 PKH (Dummy) -129922.9 88809.4 -1.46 0.144 Pendidikan Jenjang Sekolah (Dummy) -341087.2 44660.08 -7.64 0.000 Kesehatan Penerima PBI (Dummy) -203239.2 48590.4 -4.18 0.000 N = 2.511 F(4, 2506) = 56.54 p-value = 0.000 Adj R-squared = 0.0813 R-squared = 0.0828 Root MSE = 1.1e+06

## Sumber : Hasil Olahan Stata MP 14
Uji  normalitas  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  apakah  variabel  dependen  dan independen dalam model regresi berdistribusi normal (Gujarati, 2003:108). Pada Tabel 2 di bawah dapat dilihat bahwa nilai prob>chi2 adalah 0,00. Nilai tersebut lebih rendah dari 0,05 maka residual tidak berdistribusi normal.
Tabel 2. Hasil Uji Normalitas Variabel  Observasi Uji Skewness dan Kurtosis Probabilitas (skewness) Probabilitas (Kurtosis) Chi2 (2) Prob>Chi2 res 2.511 0.0000 0.0000 389.64 0.0000
Sumber : Data Olahan Stata MP 14
Pada Tabel 1 dapat dilihat bahwa nilai R-squared rendah yaitu 8,28 persen. Hal ini berarti tidak lebih dari 8,28 persen variasi variabel terikat mampu menjelaskan variasi dari variabel bebas atau kemampuan variabel terikat terhadap variabel bebas kurang erat. Secara umum koefisien determinasi untuk data silang ( cross section ) relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara masing-masing pengamatan. Pada regresi OLS khususnya pada data cross- section ,  ketika R-squared yang  didapat  rendah  namun  pengujian t-stat signifikan  dan arahnya  sesuai  dengan  teori  ekonomi,  maka  model  tersebut  dapat  digolongkan  sebagai model yang layak secara statistik (Gujarati, 2003).
Uji  heteroskedastisitas  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  semua  residual  atau  error mempunyai varian yang sama. Uji Breusch-Pagan pada Tabel 3 terlihat bahwa pob>chi2 = 0,0000  lebih  kecil  dari  tingkat  signifikansi  sebesar  0,05,  maka  H0  ditolak.  Hal  ini
menunjukkan  adanya  masalah  heteroskedastisitas,  sehingga  diperlukan  perbaikan  pada model agar tidak menghasilkan hasil yang bias.
Tabel 3. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Uji Breusch-Pagan/Cook- Weisberg
H0 : Varian Konstan Variabel : nilai yang diuji pendapatan Chi2 (1) = 831,26 pob>chi2 = 0,0000 Sumber : Data Olahan Stata MP 14
Perbaikan  pada  model  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  regresi  robust.  Tabel  4 menunjukkan treatment sudah dilakukan pada model dengan menggunakan regresi robust . Regresi  robust akan  secara  otomatis  menghilangkan  heteroskedastisitas  dengan  cara membobotkan  dengan robust  standart  error ,  sehingga  model  akan  terbebas  dari  masalah heteroskedastisitas.
Tabel 4. Hasil Regresi Robust Variabel Coef. Robust  Std. Error t-stat p>|t| Konstanta 1613450 50937.9 -7.12 0.000 Rastra (Dummy) -362676.9 88809.4 -1.46 0.144 PKH (Dummy) -129922.9 44660.08 -7.64 0.000 Pendidikan Jenjang Sekolah (Dummy) -341087.2 48590.4 -4.18 0.000 Kesehatan  Penerima  PBI (Dummy) -203239.2 31078.58 51.92 0.000 N = 2.511 R-squared = 0.0828 F(4, 2506) = 72,63 Root MSE = 1.1e+06
Prob> F = 0,0000 Sumber : Data Olahan Stata MP 14
Uji multikolinearitas pada penelitian ini menggunakan uji Tolerance and Variance Inflation Factor (VIF) . VIF mengukur keeratan hubungan antar variabel bebas, atau X. Jika nilai VIF lebih besar dari 10 atau tolerance (1/VIF) adalah 0,10 atau kurang, maka mengindikasikan adanya multikolinearitas yang kuat.
Tabel 5. Hasil Uji Tolerance and Variance Inflation Factor (VIF)
Variabel VIF 1/VIF Rastra 1.24 0.807175 PKH 1.16 0.860597 Pendidikan 1.13 0.881927 Kesehatan 1.07 0.935164 Mean VIF 1.15
Sumber : Data Olahan Stata MP 14
Pada  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  nilai  VIF  adalah  sebesar  1,15  yang  berarti  nilai  tersebut tidak lebih besar dari 10. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada variabel yang memiliki hubungan yang sangat erat atau berarti bahwa tidak ada multikolinearitas yang kuat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengaruh Rastra terhadap kemiskinan diukur dari pendapatan
Pada  variabel  rumah  tangga  penerima  rastra  dikelompokkan  berdasarkan  menerima  atau tidaknya bantuan rastra. Rata-rata penerima rastra rumah tangga sebesar 0.3138192. Setiap rumah tangga penerima bantuan rastra terdistribusi merata, dilihat dari nilai standar deviasi yang rendah sebesar 0.4641363. Nilai interval 0 dan 1 menunjukkan dummy setiap penerima bantuan rastra rumah tangga.
Berdasarkan  hasil  analisis  didapatkan  pembuktian  hipotesis  bahwa  nilai  koefisien  regresi untuk  dummy  rastra  sebesar  -362676.9  persen.  Namun  hasil  tersebut  relevan  mengingat nilai p-value yang signifikan pada tingkat signifikansi 0,05, yaitu sebesar 0,0000, serta nilai t hitung yang negatif yaitu -7.12. Nilai probabilitas rastra rumah tangga semuanya signifikan yaitu  kurang  dari  tingkat  signifikansi  5  persen.  Maka  dari  itu  H0  ditolak.  Hal  tersebut menunjukkan bahwa rastra berpengaruh secara signifikan terhadap kemiskinan yang diukur dari pendapatan di Provinsi Sumatera Barat.

## Pengaruh PKH terhadap kemiskinan diukur dari pendapatan
Pada  variabel  PKH  dikelompokkan  berdasarkan  menerima  atau  tidaknya  bantuan  PKH. Rata-rata  penerima  PKH  rumah  tangga  sebesar  0.0696933.  Penerima  bantuan  PKH terdistribusi  merata  pada    rumah  tangga,  dilihat  dari  nilai  standar  deviasi  yang  rendah sebesar 0.254802. Nilai interval 0 dan 1 menunjukkan dummy setiap penerima bantuan PKH rumah tangga.
Berdasarkan  hasil  analisis  didapatkan  pembuktian  hipotesis  bahwa  nilai  koefisien  regresi untuk dummy PKH sebesar -129922.9 persen. Namun hasil tersebut tidak relevan mengingat nilai p-value yang tidak signifikan pada tingkat signifikansi 0,05, yaitu sebesar 0,144, serta nilai  t  hitung  yang  negatif  yaitu  -1.46.  Nilai  probabilitas  PKH  adalah  0,144.  Hal  ini menunjukkan p-value variabel tersebut lebih besar daripada critical value sebesar 5 persen, maka  H0  tidak  ditolak.  Hal  ini  berarti  PKH  tidak  signifikan  terhadap  pendapatan  rumah tangga.

## Pengaruh pendidikan terhadap kemiskinan diukur dari pendapatan
Pada variabel pendidikan  atau jenjang sekolah rumah tangga  dilihat berdasarkan tamatan sekolah  dasar  (SD).  Rata-rata  rumah  tangga  yang  tamatan  sekolah  dasar  (SD)  sebesar 0.4093986. Pendidikan atau jenjang sekolah rumah tangga yang dilihat dari tamatan sekolah dasar (SD) menunjukkan nilai standar deviasi yang rendah sebesar 0.4918208. Nilai interval 0 dan 1 menunjukkan dummy setiap pendidikan atau jenjang sekolah rumah tangga.
Berdasarkan  hasil  analisis  didapatkan  pembuktian  hipotesis  bahwa  nilai  koefisien  regresi untuk  dummy  pendidikan  sebesar  -341087.2  persen.  Namun  hasil  tersebut  relevan mengingat nilai p-value yang signifikan pada tingkat signifikansi 0,05, yaitu sebesar 0,0000, serta  nilai  t  hitung  yang  negatif  yaitu  -7.64. Nilai  probabilitas  pendidikan  jenjang  sekolah dasar (SD) rumah tangga  adalah 0,000. Pada tingkat signifikansi 5 persen maka H0 ditolak. Hal ini berarti variabel pendidikan jenjang sekolah dasar (SD) dapat dijadikan estimator dan signifikan mempengaruhi terhadap pendapatan rumah tangga.

## Pengaruh kesehatan terhadap kemiskinan diukur dari pendapatan
Pada  variabel  kesehatan  rumah  tangga  dilihat  berdasarkan  menerima  atau  tidaknya  PBI. Rata-rata rumah tangga yang menerima PBI sebesar 0.3325368. Hal ini menunjukkan bahwa rumah  tangga  penerima  PBI  memiliki  standar  deviasi  yang  rendah  sebesar  0.471216.  Nilai interval 0 dan 1 menunjukkan dummy setiap penerima bantuan PBI rumah tangga.
Berdasarkan  hasil  analisis  didapatkan  pembuktian  hipotesis  bahwa  Nilai  koefisien  regresi untuk  dummy  kesehatan  sebesar  -203239.2  persen.  Namun  hasil  tersebut    relevan mengingat nilai p-value yang signifikan pada tingkat signifikansi 0,05, yaitu sebesar 0,0000, serta  nilai  t  hitung  yang  negatif  yaitu  -4.18.  Nilai  probabilitas  penerima PBI  adalah  0,000. Pada  tingkat  signifikansi  5  persen  maka  H0  ditolak.  Hal  ini  berarti  variabel  penerima  PBI dapat  dijadikan  estimator  dan  signifikan  mempengaruhi  terhadap  pendapatan  rumah tangga.

## SIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat  pengaruh  Rastra,  PKH,  pendidikan  dan  kesehatan terhadap  kemiskinan  di  Provinsi  Sumatera  Barat  dan  berdasarkan  uraian  diatas  hasil  dari penelitian  ini  memberikan  kesimpulan,  adalah  sebagai  berikut:  Rastra  secara  parsial berpengaruh positif dan signifikan terhadap kemiskinan di Provinsi Sumatera Barat, artinya penambahan  penerima  Rastra  akan  meningkatkan  kemiskinan.  PKH  secara  parsial berpengaruh positif dan signifikan terhadap kemiskinan di Provinsi Sumatera Barat, artinya penambahan  penerima  PKH  akan  meningkatkan  kemiskinan.  Pendidikan  secara  parsial berpengaruh positif dan signifikan terhadap kemiskinan di Provinsi Sumatera Barat, artinya penambahan pendidikan tamat SD akan meningkatkan kemiskinan. Kesehatan secara parsial berpengaruh positif tetapi tidak signifikan terhadap kemiskinan di Provinsi Sumatera Barat, artinya penambahan penerima jaminan kesehatan PBI akan menurunkan kemiskinan.

## DAFTAR RUJUKAN
Afzal,  Muhammad,  Muhammad  Ehsan  Malik,  Ishrat  Begum,  Kafeel  Sarwar,  dan  Hina Fatima.  2012. Relationship  Among  Education,  Poverty,  and  Economic  Growth  in Pakistan : An Econometric Analysis . Journal of Elementary Education, 22(1), pp :23- 45.
Anderson,  Courtney  Lauren.  2013. Opening  Doors  :  Preventing  Youth  Homelessness Through  Housing  and  Education  Collaboration. Seattle  Journal  for  Social  Justice, 11(2), pp : 457-522. Arsyad,  L.,  2009. Ekonomi  Pembangunan,  Edisi  Keempat .  Bagian  Penerbitan  STIE Yogyakarta: YKPN.
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Sumatera  Barat.  (2021). kemiskinan  dan  ketimpangan . Sumatera Barat: Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Barat. Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Sumatera  Barat.  (2021). Provinsi  Sumatera  Barat  dalam angka 2020 . Sumatera Barat: Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Barat. Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Sumatera  Barat.  (2021). Provinsi  Sumatera  Barat  Dalam Angka . Padang: BPS Provinsi Sumatera Barat. Gujarati, Damodar dan Zain, Sumarno. 2003. Ekonometrika Dasar . Jakarta: Erlangga. Kementerian  Sosial  Republik  Indonesia, Pedoman  Pelaksanaan  Program  Keluarga Harapan Tahun 2019. Margareni, Ni Putu Ayu Purnama, I Ketut Djayastra, dan I.G.W Murjana Yasa. 2016. Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan di Provinsi Bali . Jurnal PIRAMIDA Vol. XII No.1 : 101-110.
Pedoman  Umum  Beras  Sejahtera.  2017.  Kementrian  Koordinator  Bidang  Kesejahteraan Rakyat Republik Indonesia.
Singkoh,  J.  T.  T.  J.  E.  K.  F.  (2019). PROGRAM  KELUARGA  HARAPAN  DALAM PENGENTASAN KEMISKINAN DI KAMPUNG MANUMPITAENG . 3(3), 1 – 11. TNP2K,  Program  Penanggulangan  Kemiskinan,tersedia  di: http:  //www.tnp2k.go.id /id/program/sekilas/ (diakses pada Kamis, 23 Desember 2021) TNP2K, Rangkuman Informasi Program Keluarga Harapan (PKH) 2019, h. 9 Williamson, Deanna L. 2001. The Role of The Health Sector in Addresing Poverty . Canadian Journal of Public Health , 92(3), pp : 178-183