## Analisis Data Panel dalam Memprediksi Faktor Determinan Kemiskinan di Provinsi
Kalimantan Selatan
Fatekhatul Hasni Nur Fadila*, Najla Hikmalia Dhiyaa Ulhaq, Riziq Apani Khoir, Sulthon Muhammad Al Fatih
Prodi Pembangunan Ekonomi Kewilayahan Departemen Ekonomika dan Bisnis, Sekolah Vokasi, Universitas Gadjah Mada
* fatekhatul.hasni0603@mail.ugm.ac.id

## Abstract
This research aims to understand the level of poverty and the elements that influence the  level  of  poverty  in  the  Province  of  South  Kalimantan.  The  data  used  is  secondary  data sourced from the Satu Data Banua website for South Kalimantan Province, a combination of cross-sectional data from 13 regencies/cities in South Kalimantan Province with time series data from 2017 to 2021. This research uses three independent variables and one dependent variable consisting of the Open Unemployment Rate (X1), Gini Ratio (X2), and Life Expectancy Rate (X3) as well as the Percentage of Poor Population as (Y). The panel data analysis method is carried out by conducting model selection tests on the Common Effect, Fixed, and Random Effects Models to determine the best model in panel data estimation. The results showed that the  random  effect  model  found  that  the  open  unemployment  rate  and  life  expectancy  had  a significant  effect.  In contrast, the Gini  ratio did  not  affect  the percentage  of  poor people in South Kalimantan Province. Based on the hypothesis test, simultaneously (simultaneously), the three independent variables significantly affect the percentage of poverty in South Kalimantan Province.
Keywords: Poverty; TPT; AHH; GR; Influential

## Abstrak
Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk memahami tingkat kemiskinan dan unsur-unsur yang menjadi pengaruh pada tingkat kemiskinan di Provinsi Kalimantan Selatan. Data yang digunakan  yakni  data  sekunder  yang  bersumber  dari website Satu  Data  Banua  Provinsi Kalimantan  Selatan  yang  merupakan  penggabungan  antara  data cross-section dari  13 Kabupaten/Kota di  Provinsi  Kalimantan Selatan  dengan data time series tahun 2017 hingga 2021. Adapun penelitian ini menggunakan tiga variabel independen dan satu variabel dependen yang terdiri dari Tingkat Pengangguran Terbuka (X1), Gini Ratio (X2), dan Angka Harapan Hidup  (X3)  serta  Persentase  Penduduk  Miskin  sebagai  (Y).  Metode  analisis  data  panel dilakukan  dengan  melakukan  uji  pemilihan  model  terhadap Common  Effect  Model,  Fixed Effect Model dan Random Effect Model untuk menentukan model yang terbaik dalam estimasi data panel. Hasil penelitian menunjukan dari model random effect didapatkan bahwa tingkat pengangguran terbuka dan angka harapan hidup berpengaruh signifikan, sedangkan gini ratio tidak  berpengaruh  terhadap  persentase  penduduk  miskin  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan. Berdasarkan  uji  hipotesis,  secara  bersama-sama  (simultan)  ketiga  variabel  independen berpengaruh signifikan terhadap persentase kemiskinan di Provinsi Kalimantan Selatan.
Kata Kunci : Kemiskinan; TPT; AHH; GR; Berpengaruh

## PENDAHULUAN
Permasalahan  sosial-ekonomi  menjadi  hal  yang  umum  terjadi  di  banyaknya  negara- negara  berkembang,  seperti  Indonesia.  Dari  banyaknya  permasalahan  tersebut,  kemiskinan masih  menjadi  masalah  utama  yang  sulit  untuk  diatasi  mengingat  isu  ini  merupakan permasalahan  sosial  jangka  panjang  yang  memerlukan  intervensi  secara  komprehensif  dari berbagai aspek kehidupan yang ada. Kemiskinan sendiri merupakan suatu kondisi tidak dapat
memenuhi kebutuhan dasar yang diperlukan oleh seseorang sehingga dapat dikatakan bahwa tidak berhasil mendapatkan sumber daya yang ada (Alviannor & Fahrati, 2021). Kemiskinan menjadi salah satu indikator dalam melihat kesuksesan pembangunan ekonomi suatu daerah yang  dapat  dilihat  pada  penurunan  angka  kemiskinan  setiap  tahunnya.  Dampak  buruk  yang ditimbulkan daripada masalah kemiskinan yaitu seperti masalah sosial-ekonomi masyarakat di suatu  daerah  yang  diwujudkan  dengan  terjadinya  penurunan  tingkat  kesejahteraan, ketidakstabilan sosial, hingga tindakan kriminalitas.
Secara konseptual yang ada, terdapat beberapa unsur penyebab terjadinya kemiskinan yang  menjadi  penyebab  penurunan  tingkat  kesejahteraan  masyarakat.  Beberapa  unsur penyebab tersebut, seperti upah minimum yang kurang memenuhi, kualitas hidup masyarakat yang  buruk,  dan  peningkatan  pengangguran  setiap  tahunnya  tanpa  dibarengi  peningkatan kesempatan  kerja  (Prayoga,  dkk.,  2021).  Dalam  mengatasi  unsur  penyebab  kemiskinan, pembangunan  memiliki  peran  yang  cukup  potensial  untuk  membantu  mengurangi  angka kemiskinan yang terjadi di suatu daerah. Pembangunan ekonomi yang pesat diharapkan dapat mengatasi  permasalahan  sosial  melalui  berbagai  program  dan  kebijakan  yang  dirancang pemerintah.  Tetapi  kondisi  tersebut  tidak  memperlihatkan  adanya  hubungan  positif  antara pembangunan  dengan  kemiskinan  di  Pulau  Jawa,  yang  mana  masalah  kemiskinan  justru banyak terjadi di Pulau Jawa. Berbeda dengan wilayah di Pulau Kalimantan, sebagian besar provinsi  yang  ada  di  Kalimantan  justru  menunjukan  angka  yang  cukup  rendah  terhadap kemiskinan  yang  terjadi,  padahal  Pulau  Kalimantan  berada  di  luar  Pulau  Jawa  dan  dengan kondisi pembangunan yang relatif masih rendah.
Tabel 1. Persentase Kemiskinan di Pulau Jawa dan Kalimantan Pulau Provinsi Kemiskinan (%) Jawa DKI Jakarta 4,61 Jawa Barat 7,98 Jawa Tengah 10,98 DI Yogyakarta 11,49 Jawa Timur 10,49 Banten 6,24 Kalimantan Kalimantan Barat 6,81 Kalimantan Tengah 5,22 Kalimantan Selatan 4,61 Kalimantan Timur 6,44 Kalimantan Utara 6,86
Sumber: Badan Pusat Statistik, Diolah Kembali
Mengacu dari data kemiskinan di atas, pada tahun 2022 Provinsi Kalimantan Selatan menjadi daerah yang memiliki tingkat kemiskinan terendah di Pulau Kalimantan dan memiliki tingkat  kemiskinan  yang  sama  dengan  DKI  Jakarta  sebagai  daerah  yang  terendah  di  Pulau Jawa. Bahkan pada tahun 2021, Kalimantan Selatan tidak hanya sebagai daerah dengan tingkat kemiskinan terendah di Pulau Kalimantan dan Jawa, tetapi menjadi yang terendah dari seluruh Provinsi di Indonesia. Hal ini menggambarkan kesuksesan Provinsi Kalimantan Selatan dalam
mengatasi  permasalahan  kemiskinan  yang  ada  di  daerahnya  melalui  upaya  pemberdayaan masyarakat  miskin,  regulasi  yang  ditetapkan,  serta  peran  pembangunan  sarana  prasarana  di daerah setempat.
Dalam  menyusun  kebijakan  pengentasan  masalah  kemiskinan,  Pemerintah  Provinsi Kalimantan Selatan berfokus melakukan pemberdayaan masyarakat yang partisipatif melalui beberapa  program  prioritas,  diantaranya  Gerakan  Pembangunan  Masyarakat  Terpadu  untuk Pengentasan Kemiskinan atau biasa disingkat dengan Gerbangmas-Taskin yang memberikan bantuan berupa pelatihan pemberdayaan, pembangunan infrastruktur, dan bantuan dana simpan pinjam serta Program Satu Rumah Satu Sarjana dari Bank Kalsel yang membiayai satu orang anak dari keluarga miskin sampai lulus sarjana (S1). Selain beberapa kebijakan dari Pemerintah Daerah, program pengentasan kemiskinan dari pusat, seperti Kartu Indonesia Pintar, Program Keluarga  Harapan,  dan  BPJS  terbukti  cukup  bermanfaat  untuk  masyarakat  yang  dapat mengurangi risiko kemiskinan ekstrem.
Dengan  melihat  berbagai  macam  permasalahan  kemiskinan  yang  ada  di  Indonesia seperti salah satunya yang sedang terjadi di Provinsi Kalimantan Selatan, hal tersebut menarik penulis  untuk  melakukan  penelitian  mengenai  unsur-unsur  yang  berkontribusi  terhadap kemiskinan di Kalimantan Selatan. Lokasinya yang berada di luar Pulau Jawa dengan akses pembangunan  yang  relatif  masih  rendah,  justru  menunjukan  bahwa  Kalimantan  Selatan berhasil  dalam  pengentasan  kemiskinan  dibandingkan  dengan  daerah  lainnya  di  Indonesia. Penelitian ini akan menguji beberapa faktor penyebab kemiskinan akan pengaruhnya terhadap kemiskinan yang ada di Kalimantan Selatan untuk mengetahui gambaran kondisi yang terjadi di lapangan.

## KAJIAN PUSTAKA Kemiskinan
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  menyatakan  bahwa  kemiskinan  dilihat  sebagai  suatu ketidakberdayaan  yang  berasal  dari  unsur  ekonomi  untuk  dapat  mencapai  pemenuhan kebutuhan  dasar  bukan  makanan  serta  makanan  yang  dihitung  dari  sisi  pengeluaran. Pengukuran  kemiskinan  dapat  dilihat  dari  garis  kemiskinan  dan  jika  pengeluaran  per  kapita seseorang  tidak  melebihi  garis  kemiskinan  maka  termasuk  ke  dalam  kategori  miskin. Kemiskinan  dapat  terjadi  disebabkan  beberapa  faktor  seperti  rendahnya  kemiskinan, pengangguran  yang  meningkat  tanpa  diimbangi  perluasan  kesempatan  kerja,  dan  distribusi pendapatan antar daerah yang tidak merata.

## Tingkat Pengangguran Terbuka
Angkatan kerja dapat dikategorikan menjadi seorang pengangguran jika belum berhasil mendapatkan  pekerjaan  (Yanuar,  2009).  Sehingga,  pengangguran  tidak  hanya  dikategorikan kepada  seseorang  yang  tidak  bekerja,  namun  juga  kepada  angkatan  kerja  yang  belum memperoleh  pekerjaan.  Pengangguran  adalah  fenomena  sosial  yang  biasanya  terjadi  karena keterbatasan  lapangan  pekerjaan  di  masyarakat.  Jumlah  lowongan  kerja  yang  tersedia  di masyarakat  kurang  memadai  berbanding  terbalik  dengan  orang  yang  sedang  mencari pekerjaan.

## Gini Ratio
Perhitungan  angka  ketimpangan  beserta  pemerataan  pendapatan  dan  distribusinya  di suatu daerah dapat dihitung menggunakan Gini ratio. Distribusi pendapatan menggambarkan adanya  ketimpangan  atau  pemerataan  pada  pembangunan  di  suatu  daerah.  Distribusi pendapatan yang tidak merata menggambarkan bahwa kesenjangan antar daerah juga tinggi. Gini Ratio didasarkan melalui Kurva Lorenz. Michael Todaro mengemukakan bahwa :
1) Gini Ratio sebesar 0,50 - 0,70 mengartikan bahwa pemerataan sangat timpang.
2) Nilai Gini Ratio sebesar 0,36 - 0,49 menunjukkan ketimpangan sedang.
3) Gini Ratio sebesar 0,20 - 0,35 menyatakan bahwa pemerataan relatif tinggi (merata).

## Angka Harapan Hidup
Angka  harapan  hidup  yakni  salah  satu  tolak  ukur  guna  menilai  derajat  kesehatan masyarakat  yang  menerangkan  kualitas  hidup.  Angka  harapan  hidup  biasanya  digunakan sebagai  sarana  evaluasi  kinerja  pemerintah  guna  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  di suatu daerah. Angka harapan hidup dipengaruhi oleh beberapa faktor diantaranya pendidikan, pendapatan  per  kapita,  pengangguran,  nilai  tukar,  dan  pengeluaran  pemerintah  di  bidang kesehatan.

## Penelitian Terdahulu
Penelitian  ini  didasarkan  pada  hasil  studi  literatur  atas  penelitian  serupa  sebelumnya yang  masih  relevan  untuk  dijadikan  salah  satu  acuan  sebagai  opsi  pengambilan  keputusan. Penelitian  serupa  yang  diteliti  oleh  Khamilah  (2018)  yang  berjudul  “Pengaruh  Pengeluaran Pemerintah,  Pengangguran  dan  Pertumbuhan  Ekonomi  terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di Provinsi Kalimantan Selatan”. Menggunakan metode regresi linier berganda, didapatkan hasil bahwa hanya variabel pengangguran yang berdampak signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Sementara  itu,  pertumbuhan  ekonomi  serta  pengeluaran  pemerintah  tidak  berdampak signifikan pada tingkat kemiskinan.
Penelitian  lain  dari  Alviannor  dan  Fahrati  (2021)  dengan  berjudul  “Analisis  Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat  Kemiskinan”,  menggunakan  metode  regresi  linier berganda diperoleh model yang paling sesuai yakni Random Effect Model (REM). Dari hasil pengujian  secara  simultan  (uji  F)  didapatkan  bahwa  variabel  pengangguran,  pertumbuhan ekonomi,  serta  indeks  pembangunan  manusia  berdampak  signifikan  pada  persentase kemiskinan.
Penelitian  selanjutnya  dari  Fajriansyah  dan  Chandriyanti  (2022)  yang  berjudul “Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Upah  Minimum  Provinsi  (UMP)  dan  Tingkat Pengangguran  terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan”.  Analisis menggunakan  metode  regresi  linier  berganda  dengan  hasil  yang  dipaparkan  yaitu  tingkat pertumbuhan ekonomi, pengangguran terbuka, serta upah minimum provinsi secara simultan berdampak positif dan signifikan pada tingkat kemiskinan.

## METODE
Deskriptif  kuantitatif  digunakan  sebagai  pendekatan  dalam  penelitian  ini  dengan penggunaan metode analisis data panel yang kemudian dilakukan uji statistik dan uji hipotesis terhadap  model  yang  terbaik  berdasarkan  penentuan  model  regresi  data  panel.  Data  yang digunakan  yakni  data  sekunder  yang  bersumber  dari  website  Satu  Data  Banua  Provinsi Kalimantan  Selatan  yang  merupakan  penggabungan  antara  data cross-section dari  13 Kabupaten/Kota di  Provinsi  Kalimantan Selatan  dengan data time series tahun 2017 hingga 2021.  Adapun  penelitian  ini  memakai  tiga  variabel  independen  dan  satu  variabel  dependen yang terdiri dari Tingkat Pengangguran Terbuka (X1), Gini Ratio (X2), dan Angka Harapan Hidup  (X3)  serta  Persentase  Penduduk  Miskin  sebagai  (Y).  Berikut  ini  model  persamaan regresi yang digunakan, yaitu:
𝑌 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝑋 2 𝑖𝑡 + ⋯ + 𝛽𝑛𝑋𝑛𝑖𝑡 + 𝑒𝑖𝑡
Kemudian persamaan tersebut diterapkan pada penelitian ini menjadi:
MISKIN = 𝛽 0 + 𝛽 1TPT 𝑖𝑡 + 𝛽 2GR 𝑖𝑡 + 𝛽 3AHH 𝑖𝑡 + 𝑒𝑖𝑡
Keterangan: MISKIN : Persentase Penduduk Miskin TPT        : Tingkat Pengangguran Terbuka
GR         : Gini Ratio AHH       : Angka Harapan Hidup 𝛽 0           : Konstanta 𝛽 1, 𝛽 2   : Koefisien variabel independen 𝑡 : Tahun eit          : Error di waktu t
Guna memperhitungkan estimasi model regresi dengan data panel, dapat digunakan 3 (tiga)  pendekatan,  yaitu Common  Effect  Model (CEM), Fixed  Effect  Model (FEM),  dan Random  Effect  Model (REM).  Pada  CEM  semua  data  digabungkan  dengan  tidak mempertimbangkan  individu  dan  waktu,  sehingga  hanya  ada  satu  data  yang  dimiliki  yaitu terdiri dari variabel dependen dan variabel-variabel independen, atau dengan kata lain CEM sama halnya dengan pendekatan Ordinary Least Square (OLS). FEM memakai variabel dummy atau fixed  effect yang  disebut  sebagai covariance  model .  Metode  ini  dapat  dilaksanakan menggunakan  pembobot cross  section  weight atau General  Least  Square (GLS)  serta  tanpa pembobot atau least  square dummy variable . Sedangkan REM mencantumkan dummy yang membawa  konsekuensi  menyusutnya  derajat  kebebasan  ( degree  of  freedom )  akibatnya efisiensi  parameter  dapat  berkurang.  Guna  menanggulangi  masalah  tersebut  dapat  memakai variabel residual yang dikenal dengan random effect . Dari ketiga model yang dapat digunakan dalam regresi  dengan data panel,  maka dilakukan beberapa pengujian untuk  memilih model yang tepat sebagai penduga yang baik.

## Uji Chow
Uji  tersebut  dilaksanakan  guna  memastikan  teknik  regresi  data  panel Fixed  Effects Model (FEM) atau Common  Effects  Model (CEM) yang  lebih  baik.  Apabila  angka probabilitasnya melebihi 0,05 maka digunakanlah CEM sebagai model. Tetapi, apabila angka probabilitasnya  kurang  dari  0,05  maka  digunakanlah  FEM sebagai  model.  Jika  model  yang terpilih yakni FEM maka perlu dilakukan uji hausman.

## Uji Hausman
Uji tersebut dilaksanakan guna memastikan teknik regresi data panel Random Effects Model (REM) atau Fixed Effects Model (FEM) yang lebih baik. Apabila angka probabilitasnya melebihi 0,05 maka digunakanlah REM sebagai model. Tetapi, apabila angka probabilitasnya kurang dari 0,05 maka digunakanlah  FEM sebagai model.

## Uji Lagrange Multiplier (LM)
Uji tersebut dilakukan jika pada uji chow diperoleh Common Effect Model (CEM) dan pada uji hausman diperoleh Random Effects Model (REM). Jika angka prob. Breusch-Pagan kurang  dari  0,05,  maka  digunakanlah  REM sebagai  model.  Tetapi,  apabila  angka prob.Breusch-Pagan melebihi 0,05 digunakanlah CEM sebagai model.
Setelah dilakukan beberapa uji dalam pemilihan model yang sesuai  dengan regresi  data panel, selanjutnya model yang terpilih dilakukan pengujian hipotesis. Uji hipotesis dilakukan untuk mengetahui parameter yang signifikan secara statistik. Uji ini terdiri dari Uji Simultan (berdasarkan  F-hitung),  Uji  Parsial  (berdasarkan  t-hitung),  dan  Koefisien  Determinasi  (R 2 ). Selain itu, model tersebut juga dilakukan uji asumsi klasik guna memastikan bahwa estimasi yang dilakukan dapat digeneralisasikan pada populasi penelitian.

## Uji Hipotesis
Uji  ini  terdiri  dari  Uji  Simultan  (berdasarkan  F-hitung),  Uji  Parsial  (berdasarkan  t- hitung),  dan  Koefisien  Determinasi  (R 2 ).  Uji  simultan  (berdasarkan  F-hitung)  dilaksanakan guna  mengetahui  dampak  variabel  independen  secara  simultan  pada  variabel  dependen.  Uji parsial  (berdasarkan  t-hitung)  dilakukan  guna  mengetahui  dampak  tiap-tiap  variabel independen  pada  variabel  dependen.  Uji  koefisien  determinasi  (R²)  dilakukan  guna
menentukan besarnya dampak dari variabel independen secara bersama – sama pada variabel dependen.

## Uji Asumsi Klasik
Dari beberapa uji asumsi klasik yang ada, penelitian ini hanya menggunakan uji yang wajib untuk dilakukan yakni uji autokorelasi, uji multikolinearitas, serta uji heteroskedastisitas.

## HASIL DAN ANALISIS
Statistik Deskriptif
Tabel 2. Hasil Analisis Statistik Deskriptif Variable Mean Maximum Minimum Std. Deviation Kemiskinan 4,84 6,83 2,55 1,03 TPT 4,25 8,87 1,90 1,69 AHH 68,22 72,10 62,94 2,44 Gini Ratio 0,31 0,41 0,23 0,04 Sumber: Hasil Olah Data ( Excel )
Tabel  di  atas  menunjukan  data  penelitian  dari  13  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Kalimantan  Selatan.  Banyaknya  pengamatan  yang  digunakan  yaitu  sejumlah  65  dari  tahun 2017 hingga 2021. Berdasarkan tabel 2 dapat diketahui bahwa tingkat kemiskinan di Provinsi Kalimantan Selatan rata-rata ( mean ) sebesar 4,84 persen dengan standar deviasi 1,03 persen. Persentase  kemiskinan  tertinggi  ( maximum )  yaitu  sebesar  6,83  persen  yang  terjadi  di Kabupaten  Hulu  Sungai  Utara  pada  tahun  2021,  sedangkan  persentase  kemiskinan  terendah ( minimum ) yaitu sebesar 2,55 persen di Kabupaten Banjar pada tahun 2020.
Nilai rerata variabel Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) adalah sebesar 4,25 persen dan  standar  deviasi  sebesar  1,69  persen.  persentase  TPT  paling  tinggi  terjadi  di  Kota Banjarmasin  tahun  2017  yaitu  sebesar  8,87  persen,  sementara  itu  persentase  TPT  terendah terjadi di Kabupaten Balangan tahun 2017 yaitu sebesar 1,90 persen.
Selanjutnya rata-rata nilai Angka Harapan Hidup (AHH) adalah sebesar 68,22 dengan standar deviasi sebesar 2,44. Nilai AHH tertinggi berada di Kota Banjarbaru pada tahun 2021 yaitu sebesar 72,10, sementara itu nilai AHH terendah terjadi di Kabupaten Hulu Sungai Utara pada tahun 2017 yaitu sebesar 62,94.
Kemudian nilai rata-rata gini ratio adalah sebesar 0,31 dengan standar deviasi sebesar 0,04. Nilai gini ratio tertinggi berada di Kabupaten Balangan pada tahun 2017 yaitu sebesar 0,41, sementara itu nilai gini ratio terendah berada di Kabupaten Tanah Laut pada tahun 2018 yaitu sebesar 0,23.

## Uji Chow
Guna  menentukan  model  regresi  yang  terbaik  dari  tiga  model  yang  ada,  langkah pertama  yaitu  melakukan  pengujian  dengan  uji  chow.  Pengujian  ini  digunakan  untuk menentukan  model  regresi  yang  lebih  tepat  untuk  digunakan  antara Common  Effect  Model (CEM) dan Fixed Effect Model (FEM) dengan melihat hasil probabilitas pada output uji chow. Hasil pengujian untuk membandingkan model CEM dan FEM diperoleh dari tabel berikut:
Tabel 3.

## Hasil Uji Chow dengan Redundant Test
Effect Test Statistic d.f. Prob. Cross-section Chi-square 196,250507 12 0,0000 Sumber: Hasil Olah Data ( Eviews 10 )
Berdasarkan  tabel  3,  diperoleh  nilai  probabilitas Cross-section  Chi-square sebesar 0,0000 yang mana nilainya kurang dari 0,05. Hasil tersebut menunjukan bahwa model yang lebih baik guna digunakan adalah FEM. Selanjutnya yaitu menentukan model yang digunakan antara  FEM  atau REM.  Maka  dari  itu,  untuk  menentukan  model  di  antara  kedua  tersebut dilakukan uji hausman.

## Uji Hausman
Metode pengujian ini digunakan untuk menentukan model yang terbaik  antara Fixed Effect Model (FEM) dan Random Effect Model (REM) dengan melihat hasil probabilitas pada output  uji  hausman.  Pengujian  ini  akan  menjadi  penentuan  apakah  hasil  akhir  yang  akan dipakai dalam regresi data panel adalah FEM atau melakukan pengujian berikutnya jika REM yang terpilih.
Tabel 4. Hasil Uji Hausman Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 1,175294 3 0,7589 Sumber: Hasil Olah Data ( Eviews 10 )
Berdasarkan tabel 4, diperoleh nilai probabilitas Cross-section random sebesar 0,7589 yang  mana  nilainya  melebihi  0,05.  Dengan  begitu  model  yang  lebih  baik  untuk  digunakan adalah  REM.  Karena  pada  uji  hausman  didapatkan  bahwa  REM  lebih  baik,  dengan  begitu langkah  terakhir  yang  dapat  dilakukan  adalah  dengan  menguji  menggunakan lagrange multiplier test . Uji Lagrange Multiplier Pada uji Lagrange Multiplier (LM) akan dipilih model yang terbaik  antara Common Effect Model (CEM)  dan Random  Effect Model (REM)  dengan  melihat  hasil  probabilitas Breusch-Pagan  Both pada  output  LM test .  Pengujian  ini  akan  menjadi  penentu  dalam menggunakan model data panel pada penelitian ini sehingga didapatkan hasil yang terbaik dan dapat digeneralisasikan pada populasi penelitian.
Tabel 5.
Hasil Uji Lagrange Multiplier dengan Breusch-Pagan Test Summary Test Hypothesis (Both) Prob. Breusch-Pagan 113.8624 0.0000 Sumber: Hasil Olah Data ( Eviews 10 )
Berdasarkan Tabel 5, diperoleh nilai probabilitas Breusch-Pagan Both sebesar 0,0000 yang mana nilainya kurang dari 0,05. Dengan begitu model yang lebih baik untuk digunakan adalah REM.

## Model Regresi Random Effect
Setelah dilakukan pengujian pada beberapa model, diperoleh bahwa model yang terbaik untuk digunakan dalam penelitian ini yaitu Random Effects Model (REM). Berikut merupakan hasil estimasi dengan menggunakan REM.
Tabel 6.

## Hasil Estimasi Random Effect Model
Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C 16,29595 5,284366 3,083805 0,0031 TPT 0,178852 0,079457 2,250926 0,0280 AHH -0,185396 0,077368 -2,396284 0,0196 GR 1,381525 1,277841 1,081140 0,2839 R-squared 0,152635 Prob(F-statistic) 0,017064 Durbin-Watson on stat 2,095328 Sumber: Hasil Olah Data ( Eviews 10 )
Berdasarkan  estimasi  REM  pada  tabel  6  dapat  diperoleh  persamaan  regresi  sebagai berikut:
MISKIN 𝒊𝒕 = 16,29595 + 0,178852TPT 𝒊𝒕 - 0,185396AHH 𝒊𝒕 +1,381525GR 𝒊𝒕 + εt MISKIN 𝒊𝒕 = Persentase Penduduk Miskin Provinsi Kalimantan Selatan di Kabupaten/Kota 𝒊 pada tahun ke 𝒕 TPT 𝒊𝒕 =  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Provinsi  Kalimantan  Selatan  di Kabupaten/Kota 𝒊 pada tahun ke 𝒕 AHH 𝒊𝒕 = Angka Harapan Hidup Provinsi Kalimantan Selatan di Kabupaten/Kota 𝒊 pada tahun ke 𝒕 GR 𝒊𝒕 = Gini Ratio Provinsi Kalimantan Selatan di Kabupaten/Kota 𝒊 pada tahun ke 𝒕
Hasil Uji Hipotesis

## Uji Simultan (berdasarkan F-hitung)
Dari tabel 6 data diketahui jika nilai Prob(F-statistic) sebesar 0,017064 < 0,05 yang artinya jika secara bersama-sama variabel tingkat pengangguran terbuka, angka harapan hidup, serta gini ratio berpengaruh signifikan terhadap persentase penduduk miskin.
Uji Parsial (berdasarkan t-hitung)
Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT)
Nilai  probabilitas  daripada  variabel  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  hasilnya  sebesar 0,0280 < 0,05 serta nilai t-statistic (2,250926) > t-tabel (1,66980). Dengan demikian variabel tingkat pengangguran terbuka terhadap persentase penduduk miskin dari 13 Kabupaten/Kota di Provinsi Kalimantan Selatan tahun 2017 - 2021 berpengaruh signifikan. Angka Harapan Hidup (AHH)
Nilai probabilitas daripada variabel Angka Harapan Hidup hasilnya sebesar 0,0196 < 0,05  serta  nilai t-statistic (2,396284)  >  t-tabel  (1,66980).  Dengan  demikian  variabel  angka harapan  hidup  terhadap  persentase  penduduk  miskin  dari  13  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Kalimantan Selatan tahun 2017 - 2021 berpengaruh signifikan.
Gini Ratio (GR)
Nilai  probabilitas  daripada  variabel  Gini  Ratio  hasilnya  sebesar  0,2839  >  0,05  serta nilai t-statistic (1,081140) < t-tabel (1,66980). Dengan demikian variabel gini ratio terhadap persentase  penduduk  miskin  dari  13  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan  tahun 2017 - 2021 tidak berpengaruh signifikan.

## Koefisien Determinasi (R 2 )
Berdasarkan tabel 6 dapat diketahui nilai Adjusted R-Square atau R 2 sebesar 0,152635 yang berarti  variabel  tingkat  pengangguran  terbuka,  angka  harapan  hidup,  serta  gini  ratio  secara bersama-sama  berpengaruh  terhadap  variabel  persentase  penduduk  miskin  sebesar  15,26%, sedangkan sisanya sebesar 84,74% dipengaruhi oleh variabel lain di luar model.
Hasil Uji Asumsi Klasik Uji Autokorelasi
Pada pengujian autokorelasi, metode yang digunakan yaitu Durbin-Watson (DW) dengan melihat  nilai Durbin-Watson  on  stat pada  hasil  estimasi  regresi.  Nilai  tersebut  selanjutnya dibandingkan dengan nilai upper bound (dU) dan lower bound (dL) pada tabel DW. Jika nilai DW  <  dL  berarti  terdapat  autokorelasi  positif  dan  apabila  DW  >  dU  berarti  tidak  terdapat autokorelasi positif. Bila (4-DW) < dL berarti terdapat autokorelasi negatif dan bila (4-DW) > dU berarti tidak terdapat autokorelasi negatif.
Tabel 7. Hasil Uji Autokorelasi Keterangan Nilai N 65 K 4 Durbin-Watson on stat (d) 2.095328 dL 1.314 dU 1.568 (4-DW) 1.904672 Sumber: Hasil Olah Data ( Eviews 10 )
Berdasarkan  tabel  7  dapat  diketahui  jika  data  penelitian  yang  digunakan  tidak  terdapat autokorelasi  positif sebab nilai Durbin-Watson on stat (d) sebesar 2,095328 > 1,6960 (dU). Selain itu, juga tidak terdapat autokorelasi negatif sebab (4-DW) yaitu 1,904672 > 1,6960 (dU).

## Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas dilakukan guna memastikan apakah antar variabel independen terjadi korelasi yang tinggi atau sempurna. Untuk melihat korelasi tersebut dilakukan uji correlation dengan  dasar  pengambilan  keputusan  jika  koefisien  masing-masing  variabel  independen kurang dari 0,8 maka tidak terdapat multikolinearitas.
Tabel 8.
Hasil Uji Multikolinearitas Correlation TPT AHH Gini Ratio TPT 1.000000 0.567520 0.322211 AHH 0.567520 1.000000 0.089817 Gini Ratio 0.322211 0.089817 1.000000 Sumber: Hasil Olah Data ( Eviews 10 )
Berdasarkan  tabel  8  dapat  diketahui  bahwa  data  penelitian  yang  digunakan  tidak terdapat  multikolinearitas  sebab  koefisien  korelasi  masing-masing  variabel  independen kurang dari 0,8.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan guna mengetahui apakah varians residual pada variabel dependen  bersifat  konstan  atau  tidak.  Pada  uji  ini  dilakukan  estimasi  dengan  memasukan variabel residual untuk melihat heterogenitas pada masing-masing variabel independen.
Tabel 9. Hasil Uji Heteroskedastisitas Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -2.779159 4.070856 -0.682696 0.4974 TPT -0.122141 0.068001 -1.796161 0.0774 AHH 0.056236 0.060015 0.937026 0.3524 GR 0.600193 1.172380 0.511944 0.6105 Sumber: Hasil Olah Data ( Eviews 10 )
Berdasarkan  tabel  9  dapat  diketahui  bahwa  data  penelitian  yang  digunakan  tidak terdapat  heteroskedastisitas  sebab  probabilitas  masing-masing  variabel  independen nilainya melebihi 0,05.

## Pengaruh Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Persentase Penduduk Miskin
Pengangguran tidak hanya dikategorikan kepada seseorang yang tidak bekerja. Namun juga kepada angkatan kerja yang masih mencari pekerjaan. Karena masalah pengangguran ini merupakan bagian dari pekerjaan seseorang, maka akan berkaitan erat dengan pendapatan yang dimiliki untuk memenuhi kebutuhan hidupnya. Ketika orang dalam kondisi menganggur (tidak memiliki  pekerjaan)  berarti  dapat  disimpulkan  orang  tersebut  tidak  memiliki  pendapatan sehingga  akan  berpotensi  terhadap  kemiskinan.  Oleh  karena  itu,  pengangguran  secara  tidak langsung akan mengakibatkan terjadinya masalah kemiskinan karena akan berkaitan dengan pemenuhan  kebutuhan  hidup  seseorang.  Hasil  estimasi  di  atas  menunjukan  bahwa  TPT berpengaruh  positif  serta  signifikan  terhadap  persentase  kemiskinan  di  Provinsi  Kalimantan Selatan,  ini  artinya  ketika  terjadi  peningkatan  TPT  maka  akan  mempengaruhi  persentase kemiskinan di Provinsi Kalimantan Selatan menjadi meningkat.
Hasil penelitian di atas serupa dengan penelitian dari Prasetyoningrum (2018), di mana pengangguran  berpengaruh  positif  pada  tingkat  kemiskinan.  Tingkat  pengangguran  yang semakin besar juga akan meningkatkan kemiskinan di Indonesia. Tingkat pengangguran yang berpengaruh terhadap angka kemiskinan menunjukan bahwa pengangguran adalah parameter yang  berkaitan  erat  dengan  kemiskinan.  Masyarakat  yang  tidak  mempunyai  pekerjaan  pasti tidak  memperoleh  penghasilan,  yang  pada  akhirnya  tingkat  akan  mengurangi  tingkat kemakmuran  dalam  memenuhi  kebutuhan.  Kebutuhan  dasar  yang  tidak  terpenuhi  dapat menggolongkan masyarakat ke dalam kategori miskin.

## Pengaruh Angka Harapan Hidup Terhadap Persentase Penduduk Miskin
Berdasarkan  hasil  analisis  regresi  yang  telah  dilakukan,  terlihat  jika  AHH  memiliki hubungan negatif tetapi signifikan terhadap persentase penduduk miskin di 13 Kabupaten/Kota di  Provinsi  Kalimantan  Selatan  pada  tahun  2017  -  2021.  Hal  ini  dibuktikan  dari  adanya kenaikan AHH bersamaan dengan menurunnya persentase penduduk miskin. Menurut data dari Pemerintah Kabupaten Tabalong di Provinsi Kalimantan Selatan, AHH di Provinsi Kalimantan Selatan pada tahun 2020 mengalami kenaikan yang semula AHH hanya sebesar 68,49 di tahun 2019 maka mencapai kenaikan di tahun 2020 sebesar 68,66. Kenaikan AHH ini selaras dengan penurunan  persentase  angka  kemiskinan  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan  pada  tahun  2020. Dikutip dari website Pemerintah Provinsi Kalimantan Selatan, persentase penduduk miskin di tahun 2019 yakni sebesar 192.480 ribu jiwa dan mengalami penurunan menjadi 187.874 ribu jiwa di  tahun 2020. Hasil ini juga didukung  oleh penelitian yang dilakukan oleh  Anggadini (2015) yang menyatakan jika AHH berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kemiskinan. Artinya semakin tinggi AHH berpengaruh langsung terhadap penurunan kemiskinan.

## Pengaruh Gini Ratio Terhadap Persentase Penduduk Miskin
Berdasarkan  hasil  analisis  regresi  yang  telah  dilakukan,  terlihat    gini  ratio  memiliki hubungan  positif  dan  tidak  signifikan  terhadap  persentase  penduduk  miskin  di  13 Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan  pada  tahun  2017  -  2021.  Gini  ratio  dapat dikatakan mempunyai  hubungan positif serta tidak signifikan terhadap persentase penduduk miskin  karena  menghitung  nilai  indeks  ketimpangan  dimana  tingginya  angka  ketimpangan menjadi cerminan bahwa angka kemiskinan di daerah tersebut cenderung tinggi. Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Wijayanto (2016) yang menunjukkan jika terdapat nilai tambah pada gini ratio baik  naik  atau turun, hal  tersebut  mempunyai  hubungan yang positif dengan perubahan nilai kemiskinan serta tidak berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan. Hal tersebut juga menunjukkan jika suatu daerah yang mempunyai nilai indeks gini ratio yang tinggi, maka dapat dikatakan terjadi ketimpangan pendapatan antar masyarakat yang nantinya dapat mempengaruhi tingkat kemiskinan.
Pada  tahun  2020  nilai  gini  ratio  di  Provinsi  Kalimantan  yaitu  sebesar  0,332.  Nilai  ini mengalami penurunan dibandingkan tahun sebelumnya (2019) bahwa nilai gini ratio mencapai 0,334.  Hal  ini  selaras  dengan  data  persentase    penduduk  miskin  yang  juga  mengalami penurunan  yaitu  pada  tahun  2019  persentase  penduduk  miskin  sebesar  4,55%  dan  turun  di tahun 2020 menjadi 4,38% (Badan Pusat Statistik, 2021). Artinya, semakin rendah nilai gini ratio,  maka  semakin  rendah  juga  persentase  penduduk  miskin  sehingga  berpengaruh  positif namun tidak signifikan.

## PENUTUP Kesimpulan
Dari hasil analisis dan uraian yang telah dijelaskan sebelumnya, berdasarkan uji simultan menunjukan nilai probabilitas kurang dari 0,05 yang berarti variabel independen (TPT, AHH, Gini  Ratio)  secara  bersama-sama  berpengaruh  signifikan  terhadap  kemiskinan  di  Provinsi Kalimantan Selatan. Secara parsial, variabel TPT berpengaruh positif dan signifikan terhadap persentase  kemiskinan,  variabel  AHH  berpengaruh  negatif  terhadap  persentase  kemiskinan, serta  variabel  gini  ratio  tidak  berpengaruh  terhadap  persentase  kemiskinan  di  Provinsi Kalimantan Selatan. Meskipun hasil estimasi pada penelitian ini hanya mampu menjelaskan 15,26% terhadap kemiskinan di Provinsi Kalimantan Selatan, tetapi secara keseluruhan model ini dapat digunakan untuk estimasi determinan kemiskinan di Provinsi Kalimantan Selatan.

## Saran
Penurunan  angka  kemiskinan,  pengangguran,  gini  ratio  dan  kenaikan  nilai  AHH membuktikan bahwa pembangunan masyarakat di Provinsi Kalimantan Selatan sudah sangat baik.  Namun,  pembangunan  tersebut  sangat  mendominasi  di  beberapa  daerah  seperti  Kota Banjarbaru,  Kota  Banjarmasin,  dan  Kabupaten  Tabalong  sehingga  pembangunan  di  daerah lainnya belum meningkat secara signifikan. Oleh karena itu masih perlu adanya pemerataan pembangunan secara menyeluruh di Provinsi Kalimantan Selatan. Untuk Penelitian berikutnya, diperlukan  analisis  yang  lebih  komprehensif  terkait  variabel  yang  digunakan  sehingga  hasil estimasi menjadi lebih baik dan dapat digeneralisasikan pada populasi di Provinsi Kalimantan Selatan.

## Keterbatasan Penelitian
Penelitian  yang  dilakukan  untuk  melihat  faktor  determinan  kemiskinan  di  Provinsi Kalimantan Selatan menggunakan variabel yang terbatas, yakni hanya tingkat pengangguran terbuka,  angka  harapan  hidup,  dan  gini  ratio.  Sedangkan  kemiskinan  itu  sendiri  merupakan masalah yang kompleks sehingga diperlukan pengamatan terhadap banyak aspek/faktor yang mungkin  dapat  mempengaruhinya,  dengan  begitu  penelitian  ini  hanya  melihat  faktor kemiskinan dari tiga variabel independen di atas.

## BIBLIOGRAPHY
Alviannor,  Fahrati,  E.  (2021).  Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat Kemiskinan. Jurnal Ilmu Ekonomi dan Pembangunan , 4(1), 75-87.
Amaliyah, E. N., Darnah, Sifriyani. (2020). Regresi Data Panel dengan Pendekatan Common Effect  Model  (CEM), Fixed Effect  Model  (FEM) dan Random  Effect  Model  (REM) (Studi  Kasus:  Persentase  Penduduk  Miskin  Menurut  Kabupaten/Kota  di  Kalimantan Timur Tahun 2015-2018). Journal of Statistics and Its Application , 1(2), 106-115.
Anggadini, F. 2015. Analisis Pengaruh Angka Harapan Hidup, Angka Melek Huruf, Tingkat Pengangguran Terbuka dan Pendapatan Domestik Regional Bruto Perkapita Terhadap Kemiskinan Pada Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Tengah Tahun 2010-2013. e- Jurnal Katalogis , 3(7), 40-49.
Badan Pusat Statistik. Persentase Penduduk Miskin (P0) Menurut Provinsi Provinsi dan Daerah 2021-2022.
Diakses pada 10 April 2023 dari
https://www.bps.go/id/indicator/23/192/1/persentase-penduduk-miskin-p0-menurut- provinsi-dan-daerah.html .
Data Angka Harapan Hidup (AHH) Kabupaten/Kota Se-Kalimantan Selatan. Diakses pada 28 April 2023 dari https://rumahdata.baritokualakab.go.id.
Environmental Geography Student Association. (2019). Apa Itu Pengangguran?. Diakses pada 9  April  2023  dari  Apa  itu  Pengangguran?  –  Environmental  Geography  Student Association (ugm.ac.id).
Fajriansyah,  S.,  Chandriyanti,  I.  (2022).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Upah Minimum  Provinsi  (UMP)  dan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  terhadap  Tingkat Kemiskinan di Provinsi Kalimantan Selatan. Jurnal Ilmu Ekonomi dan Pembangunan , 5(2), 558-570.
Kevin, A. V., Bhinadi, A., Syari’udin, A. 2022. Pengaruh PDRB, Angka Harapan Hidup, dan Rata-Rata  Lama  Sekolah  Terhadap  Kemiskinan  di  Kabupaten/Kota  Provinsi  Jawa Tengah Tahun 2013-2021. Sibatik Journal , 1(12), 2959-2968.
Khalimah,  H.  (2018).  Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah,  Pengangguran  dan  Pertumbuhan Ekonomi  terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan. Jurnal  Ilmu Ekonomi dan Pembangunan , 1(2), 314-324.
Prasetyoningrum,  A.  K.  2018.  Analisis  pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM), pertumbuhan  ekonomi  dan  pengangguran  terhadap  kemiskinan  di  Indonesia. Jurnal Ekonomi Syariah , 6(2), 217-240.
Prayoga, M. L., Muchtolifah, Sishadiyanti. (2021). Faktor Kemiskinan di Sidoarjo. Jembura Economic Education Journal , 3(2), 136-143.
Safitri,  L.,  Effendi,  M.  (2019).  Analisis  Pengaruh  Pendidikan,  Pertumbuhan  Penduduk  dan Investasi  Terhadap  Kemiskinan  di  Kalimantan  Selatan. Jurnal  Ilmu  Ekonomi  dan Pembangunan , 2(4), 842-851.
Satu  Data  Banua  Provinsi  Kalimantan  Selatan.  Diakses  pada  24  Maret  2023  dari http://data.kalselprov.go.id.
Wijayanto,  A.  T.  (2016).  Analisis  Keterkaitan  Pertumbuhan  Ekonomi,  Ketimpangan Pendapatan  dan  Pengentasan  Kemiskinan  di  Provinsi  Sulawesi  Utara  Tahun  2000- 2010. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 16(2), 418-428.