Available at http://jurnal.stie-aas.ac.id/index.php/jie Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 7(01), 2021, 123-129
Analisis Pengaruh Pembiayaan Bank Syariah, Belanja Pemerintah dan Pertumbuhan Ekonomi terhadap Tingkat Kemiskinan di Kota Ternate
Fadly 1) Fathy Inat 2*) Muhammad Iryanto 3) Cici Aryansi Quilim 4) 1,2,3,4 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam, IAIN Ternate, Indonesia *Email korespondensi: fathyinat@iain-ternate.ac.id

## Abstrak
Tujuan  studi  ini  untuk  menguji  apakah  ada  korelasi  signifikan  antara  pembiayaan  bank  syariah,  belanja pemerintah fungsi  pendidikan dan kesehatan, dan pertumbuhan ekonomi terhadap tingkat kemiskinan di Kota Ternate.  Penelitian ini  menggunakan  teknik  analisis regresi berganda  dengan metode kuadrat terkecil  (OLS). Observasi  dimulai  tahun  2011  hingga  2019.  Hasil  estimasi  membuktikan  bahwa  ada  korelasi  negatif  dan signifikan  pada  variabel  IBF  (Pembiayaan  Bank  Syariah)  dan  BP  (Belanja  Pemerintah  Fungsi  Pendidikan). Untuk variabel BK (Belanja Pemerintah Fungsi Kesehatan) meskipun memiliki korelasi negatif, namun belum signifikan mereduksi kemiskinan. Hasil berbeda terjadi pada pertumbuhan ekonomi (G) yang secara teoritis akan menciptakan kesempatan kerja baru, secara empiris tidak memberikan manfaat langsung kepada kaum miskin, justru menambah jumlah orang miskin baru.

## Kata kunci: kemiskinan, pembiayaan, belanja pemerintah, pertumbuhan ekonomi

## Abstract
Analysis  of  Islamic  Banking  Financing,  Government  Expenditure,  and  Economic  Growth  Effect  on  Poverty Levels  in  Ternate  City—The  purpose  of  this  study  is  to  examine  whether  there  is  a  significant  correlation between  Islamic  banking  financing,  government  spending  on  education  and  health  functions,  and  economic growth  on  poverty  rate  in  Ternate  City. This  study  uses  multiple  regression  analysis  techniques  with  the Ordinary Least Squares (OLS) method. Observations began in 2011 to 2019. The estimation results prove that there  is  a  negative  and  significant  correlation  in  the  variables  IBF  (Islamic  Bank  Financing)  and  BP (Government  Expenditures  for  Education  Function).  For  BK  variable  (Government  Expenditures  for  Health Function),  although  it  has a  negative  correlation,  it  has  not  significantly  reduced  poverty.  A  different result occurs in economic growth (G), which theoretically will create new job opportunities, empirically, it does not provide direct benefits to the poor, even increases the number of new poor people.

## Keywords: poverty, Islamic banking financing, government expenditure, economic growth
Saran sitasi: Fadly., Inat, F., Iryanto, M., & Quilim, C. A. (2021). Analisis Pengaruh Pembiayaan Bank Syariah, Belanja  Pemerintah  dan  Pertumbuhan  Ekonomi  terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Kota  Ternate. Jurnal  Ilmiah Ekonomi Islam, 7 (01), 123-129. doi:http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v7i1.1858
DOI: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v7i1.1858

## 1. PENDAHULUAN
Sejak  tahun  2011  hingga  2016  terjadi  tren penurunan  tingkat  kemiskinan  di  Kota  Ternate. Namun,  tiga  tahun  berikutnya,  angka  kemiskinan mengalami  kenaikan  signifikan,  dari  2,67%  pada tahun  2017  bertambah  menjadi  3,14%  pada  tahun 2019. Artinya, terdapat 7.250 jiwa warga Kota Ternate yang  terpaksa  bertahan  hidup  dengan  pengeluaran kurang  dari  Rp.578.180  per  bulan.  Fenomena  ini
membawa  keprihatinan  sekaligus  catatan  penting  di tengah  komitmen  global  untuk  mewujudkan  dunia tanpa kemiskinan pada tahun 2030 yang dideklarasikan  dalam  SDGs/Tujuan  Pembangunan Berkelanjutan.
Gambar 1. Tingkat Kemiskinan Kota Ternate,
2011-219
Sumber: BPS Kota Ternate, 2020 (diolah)
Al-Quran  menyebut faqir-miskin sebagai  orang yang  tak  berdaya  dalam  memenuhi  kebutuhan hidupnya,  dan  wajib  ditolong  karena  setiap  manusia memiliki  hak  atas  penghidupan  yang  layak.  Quraish Shihab  (1996)  menjelaskan  dalam  Tafsir  Maudhu’i- nya,  kata  “ Faqir” berasal  dari  kata “faqr” berarti tulang  punggung. “Faqir” adalah  orang  yang  patah tulang  punggungnya  akibat  beratnya  beban  yg  harus dipikul. Kata miskin terambil dari kata “sakana ” yang berarti  diam  atau  tenang,  yang  bermakna  sikap berdiam  diri,  enggan,  atau  tidak  dapat  bergerak  dan berusaha.
Sejumlah  riset  yang  mempelajari  fenomena kemiskinan  modern  sampai  pada  kesimpulan  bahwa kemiskinan adalah problem multidimensional ketakberdayaan  mencapai  hidup  secara  layak. Ketidakberdayaan itu hasil dari tatanan ekonomi yang terlalu timpang dan liberal (lihat Seabrook, 2006; Sen, 2000;  Todaro  &  Smith,  2011;  World  Bank,  2015), yang merampas kapabilitas manusia dengan menutup akses  pada  sumber  daya  kehidupan.  Kenyataan  ini oleh  Amartya  Sen  disebut  sebagai capability deprivation.
Karenanya,  ikhtiar  penanggulangan  kemiskinan juga  mesti  bersifat  multidimensi  atau  lintas  sektor, dengan  ciri  utama  memuat  unsur  perlindungan  dan pemberdayaan.  Instrumen  kebijakannya  ada  dalam pengeluaran  pemerintah—merujuk  pada  lingkaran setan  kemiskinan  ( vicious  cycle  of  poverty )  Nurkse dan anjuran dari J.M. Keynes tentang perlunya belanja pemerintah  untuk  mengintervensi  pasar—karena terdapat  belanja  yang  secara  natural  bersentuhan langsung  dengan  ikhtiar  mengentaskan  miskinan. Antara  lain, belanja  kesehatan  dan  pendidikan  (Sen, 2006; Sepulveda & Martinez-Vazquez, 2011; Todaro &  Smith,  2011).  Dengan  belanja  ini,  kaum  miskin
akan mendapat proteksi lewat kemudahan memperoleh kesehatan dan pendidikan yang berkualitas  yang  sulit  disediakan  pasar.  Syarat utamanya adalah desain anggran bersifat pro-poor.
Para ahli lintas zaman telah menekankan hal ini, bahkan  dalam  Islam  sistem  nilainya  sangat komprehensif dan secara operasional telah dipraktikkan  dengan  begitu  hebat  oleh  Nabi  saw. Baitul-maal sebagai term keuangan publik diorganisir oleh  Nabi  saw  dengan  prioritas  belanja  untuk memenuhi  kebutuhan  kaum  lemah  (Chapra,  2000; Mannan, 1995)
Di  sisi  lain,  kehadiran  bank  Islam  memberikan harapan  baru  dalam  usaha  mereduksi  kemiskinan. Secara  konseptual  fungsi  intermediasi  pada  bank syariah  akan  berjalan lebih  efektif dan sehat sebagai konsekuensi pelarangan bunga dan praktik spekulatif (Elhachemi  &  Othman,  2015;  Mannan,  1995):  dana akan  mengalir  ke  sektor  riil  yang  secara  statistik didominasi  oleh  pelaku  usaha  berskala  mikro  dan kecil  (UMK),  sehingga  akan  lebih  menjangkau  kum miskin.  Bank  Islam  juga  menyediakan  akses  khusus bagi kaum miskin lewat produk Qardul-hasan .
Studi  ini  bermaksud  mempelajari  dampak  dari kehadiran bank syariah terhadap ikhtiar penanggulangan  kemiskinan  di  Kota  Ternate.  Juga, bagaimana  pengaruh  yang  ditimbulkan  dari  belanja pemerintah  dan  pertumbuhan  ekonomi  yang  selama ini  diyakini  dapat  mereduksi  kemiskinan.  Untuk  itu, pendekatan analisis menggunakan metode OLS yang akan menguji secara empiris apakah terdapat korelasi antara variabel independen (pembiayaan bank syariah, belanja pemerintah fungsi pendidikan dan kesehatan, dan pertumbuhan ekonomi) terhadap tingkat kemiskinan di Kota Ternate dalam kurun waktu 2011 hingga 2019.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah metode  kuantitatif  dengan  alat  analisis  regresi  liner berganda.  Analisis  regresi  berkenan  dengan  studi ketergantungan satu variabel dengan variabel lainnya yang  mengambarkan  pengaruh  hubungan  antara variabel  yang  diteliti  (Gujarati,  1995;  Widarjono Ph.D,  2016).  Teknik  analisis  menggunakan  metode kuadrat terkecil (OLS/ ordinary least squares ). Model umum penelitian adalah; PV= f(IBF, BP, BK, dan G). Selanjutnya, dari model umum tersebut diformulasikan ke dalam bentuk persamaan ekonometrik menjadi;
9.880 7.950 6.610 6.610 6.370 5.740 6.041 6.760 7.250 5,16 4,00 3,24  3,16 2,99 2,67  2,73 3,00  3,14 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00 5,50 3.000 4.000 5.000 6.000 7.000 8.000 9.000 10.000 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Jiwa Persen
PV =  0 +  1 ln(IBF) +  2 ln(BP) +  3 ln(BK) +  4 G + e Keterangan notasi:
PV =  Tingkat kemiskinan/ Head Count (%) IBF =  Pembiayaan bank syariah (BUS & BPRS) (Rp. Miliar) BP =  Belanja pemerintah fungsi pendidikan (Rp. Miliar) BK =  Belanja pemerintah fungsi kesehatan (Rp. Miliar) G =  Pertumbuhan ekonomi (%) e =  Residual
 0,1,2,3,4 = Koefisien
Ln
=  Logaritma natural
f =  fungsi
Variabel  dependen  penelitian  ini  adalah  tingkat kemiskinan (PV) dengan indikator head count /jumlah orang  miskin  dalam  satuan  persen.  Indikator  ini menjadi  ukuran  resmi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) dalam  mengukur  kemiskinan  di  Indonesia  yang berbasis  pada  konsep  kemiskinan  absolut:  seseorang dikategorikan  miskin  bila  jumlah  pengeluaran  untuk memenuhi  kebutuhan  dasarnya (basic  need) kurang dari  standar  terminimal/garis  kemiskinan.  BPS memformulasikan garis kemiskinan (GK) terdiri dari komponen  makanan  (GKM)  dan  non-makanan (GKNM),  sehingga  GK  =  GKM  +  GKNM.  Garis kemiskinan  makanan  (GKM)  merupakan  nilai pengeluaran  kebutuhan  minimum  makanan  yang disetarakan  dengan  2.100  kilokalori  per  kapita  per hari,  diwakili  oleh  52  jenis  komoditi.  Garis kemiskinan non-makanan (GKNM) adalah kebutuhan minimum untuk perumahan, sandang, pendidikan, dan kesehatan (BPS, 2020)
Sementara  itu,  variabel  independen  terdiri  dari: (1)  pembiayaan  bank  syariah  (IBF),  adalah  total pembiayaan  Bank Umum Syariah  (BUS)  dan  Bank Pembiayaan Syariah (BPRS) yang beroperasi di Kota Ternate,  dalam  satuan  miliar  Rupiah,  (2)  realisasi belanja  pemerintah  fungsi  pendidikan  (BP)  dan  (3) kesehatan (BK) dalam satuan miliar Rupiah, serta (4) pertumbuhan ekonomi (G) dalam satuan persen.
Sumber  data  bersifat  sekunder  yang  diperoleh dari publikasi resmi dari Badan Pusat Statistik (BPS), Otoritas Jasa Keuangan (OJK), BPKAD Kota Ternate, dan  Bank  Indonesia  (BI)  serta  sumber-sumber  data pendukung lainnya. Data yang digunakan adalah data time series (deret waktu) mulai tahun 2011.q1 hingga 2019.q4.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Penelitian
Hasil  estimasi  menunjukkan  bahwa  koefisien determinasi  R 2 (Adjusted  R  Squared) bernilai 0.925703.  Angka  ini menjelaskan  kelayakan  empiris model  penelitian.  Maknanya  adalah,  perubahan tingkat  kemiskinan  di  Kota  Ternate  92%  nya dipengaruhi  oleh  semua  variabel  independen  dalam model.  Sisanya  sebesar  8%  dijelaskan  oleh  variabel lain di luar model.
Tabel 1. Hasil Regresi Dependent Variable: PV Method: Least Squares, Sample: 2011Q1 2019Q4, Included observations: 36 HAC standard errors & covariance (Bartlett kernel,
Newey-West fixed bandwidth = 4.0000)
Variable  Coefficient  Std. Error  t-Statistic  Prob.
C 20.20237  2.493705  8.101346 0.0000 LOG(IBF) -0.723893  0.398101  -1.818366 0.0787 LOG(BP) -2.513068  0.535645  -4.691669 0.0001 LOG(BK) -0.424153  0.612385  -0.692625 0.4937 G 0.295742  0.087845  3.366630 0.0020 R-squared 0.934194  Mean dependent var  3.401250 Adjusted R- squared 0.925703     S.D. dependent var  0.753864 S.E. of regression 0.205485     Durbin-Watson stat  0.318098 F-statistic 110.0203     Prob(F-statistic) 0.000000 Sumber: Olah data (Eviews9) Uji F (Kelayakan Model) Pengujian F digunakan untuk melihat signifikansi  semua  variabel  independen  dalam mempengaruhi  variabel  dependen.  Hasil  estimasi membuktikan bahawa nilai Prob(F-Statistic) 0.000000, lebih kecil dari alpha =5% (0.05) sehingga dapat  diterjemahkan  bahwa  model  regresi  yang diestimasi  dalam  penelitian  ini  layak  digunakan. Dengan  kata  lain,  semua  variabel  independen  (IBF, BP, BK, G) secara bersama-sama terbukti mempengaruhi variabel
dependen (tingkat kemiskinan di Kota Ternate).

## Uji t (Parsial)
Koefisien  variabel  pembiayaan  bank  syariah (IBF)  adalah  -0.723893  dengan  nilai  prob.  (0.0787) lebih  kecil  dari  alpha  =  10%  (0.1).  Maknanya,  pada derajat signifikansi 90% terdapat korelasi negatif atau hubungan terbalik antara variabel IBF dengan variabel PV. Bila terjadi penemabahan pembiayaan sebesar 1 persen,  maka  akan  mengurangi  tingkat  kemiskinan sebesar 0.72 persen. Hubungan yang sama terjadi juga
pada  variabel  belanja  pendidika  (BP)  dengan koefisien  sebesar  -2.613068  dan  nilai  prob. (0.0001) lebih kecil dari alpha = 1% (0.01). Artinya, bila terjadi peningkatan  belanja  pemerintah  fungsi  pendidikan sebesar  1  persen,  maka  dapat  menurunkan  tingkat kemiskinan sebesar 2.61 persen.
Variabel  belanja  kesehatan  meskipun  bertanda negatif  namun  tidak  signifikan.  Sementara  itu, variabel pertumbuhan ekonomi berkorelasi positif dan signifikan  pada  alpha  =  5%  (0.05).  Maknanya, peningkatan  pertumbuhan  eknomi  sebesar  1  persen akan mendorong naiknya tingkat kemiskinan sebesar 0.29 persen. Seluruh interpretasi ini mengasusmsikan keadaan lain tak berubah ( cateris paribus )
Uji Asusmsi Klasik
Hasil pengujian Varience Inflation Factor (VIF) untuk  mendeteksi  multikolinieritas  mengindikasikan terdapat satu variabel (BK) yang memiliki nilai di atas 10.  Sementara  variabel  lainnya  (IBF,  BP  dan  G) bernilai  lebih  kecil  dari  10.  VIF  mensyaratkan terbebas  multikolinieritas  jika  nilai Centered  VIF tidak  melebihi  angka  10  (Tabel  2).  Meski  begitu, Gujarati  (1995)  dan  Widarjono  Ph.D  (2016) menegaskan bahwa model yang terdeteksi multikolinieritas  masih  tetap  bisa  digunakan  dan estimator  yang  dihasilkannya  tetap  tidak  bias,  linier dan tetap mempunyai varian yang minimum (BLUE).
Tabel 2. Multikolinieritas Variance Inflation Factors Sample: 2011Q1 2019Q4, Included
observations: 36 Coefficient  Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF C 6.218565 3721.585 NA LOG(IBF) 0.158484 2742.036 9.762238 LOG(BP) 0.286915 5041.002 1.960682 LOG(BK) 0.375015 3435.832 13.06880 G 0.007717 285.6398 1.543317 Sumber: Olah data (Eviews9)
Uji  Heteroskedastis  dengan  teknik Hervey maupun Breusch-Pagan-Godfrey menghasilkan semua nilai Prob. tidak signifikan karena lebih besar dari  alpha  =  5%  (0.05).  Hasil  ini  mengindikasikan bahwa  model  penelitian  terbesas  dari  masalah heteroskedastisitas  (Tabel  3).  Selanjutnya,  hasil estimasi mengindikasikan terdapat masalah outokorelasi, diindikasikan melalui nilai DW ( Durbin- Watson  Stat )  yang  kecil.  Tentunya,  otokorelasi
menyebabkan  sifat  BLUE  dalam  metode  OLS  tidak berfungsi. Akibatnya, uji t serta uji F tidak valid atau tidak  bisa  dipercaya  lagi.  Untuk  mengatasi  hal  ini, perlu  melakukan  tindakan  perbaikan,  salah  satunya lewat  metode Newey,  Whitney dan Kenneth (HAC/ Newey-West ). Widarjono Ph.D (2016) menjelaskan,  Metode  HAC  memberikan standard error yang konsisten, sehingga evaluasi terhadap uji t dan  uji  F  bisa  dilakukan  meskipun  ada  masalah outokorelasi (lihat Tabel 3)
Tabel 3. Heteroskedastis Heteroskedasticity Test: Harvey F-statistic 1.592256 Prob. F(4,31) 0.2011 Obs*R-squared 6.135692 Prob. Chi- Square(4) 0.1892 Scaled explained SS 3.840336 Prob. Chi- Square(4) 0.4280 Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic 2.154378  Prob. F(4,31)  0.0976 Obs*R-squared 7.830639 Prob. Chi- Square(4) 0.0980 Scaled explained SS 3.426753 Prob. Chi- Square(4) 0.4891
Sumber : Olah data (Eviews9)
Uji  normalitas  juga  mengindikasikan  data terdistribusi  seacara  normal  karena  nilai prob  JB berada  di  atas  alpha  0,05  (Gambar  2).  Dengan demikian, setelah mengikuti prosedur yang disyaratkan  dalam  metode  OLS,  maka  hasil  regresi metode OLS dalam penelitian ini tetap memiliki sifat BLUE  sehingga  interpretasi  terhadap  uji  t  dan  uji  F bersifat valid dan tidak bias.
Gambar 2. Uji Normalitas
0 1 2 3 4 5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 Series: Residuals Sample 2011Q1 2019Q4 Observations 36 Mean 3.00e-15 Median -0.019411 Maximum 0.394822 Minimum -0.389545 Std. Dev. 0.193387 Skewness 0.135942 Kurtosis 2.180313 Jarque-Bera 1.118711 Probability 0.571577
Sumber: Olah data (Eviews9)

## 3.2. Pembahasan
Per Desember 2019, terdapat 5 bank syariah yang beroperasi  di  Kota  Ternate;  3  Bank  Umum Syariah/BUS  (Bank  Muamalat,  Bank  Syariah Mandiri/BSM,  dan  BNI  Syariah),  dan  2  Bank Pembiayaan  Rakyat  Syariah/BPRS  (BPRS  Bahari Berkesan dan BPRS Bobato Lestari). Bank Muamalat adalah  bank  syariah  pertama  di  Kota  Terante,  mulai beroperasi pada tahun 2004. Kegiatan bisnis lima bank ini  telah  memberikan  efek  langsung  yang  signifikan dalam  mengurangi  kemiskinan  di  Kota  Ternate. Bahkan dengan pangsa pasar pembiayaan yang sangat terbatas,  hanya  5  persen  dari  total  dana  yang disalurkan  perbankan  di  provinsi  Maluku  Utara. Kenyataan ini mengkonfirmasi applicable -nya fungsi sosio-ekonomi  bank  syariah  dalam  mewujudkan tujuan kemaslahatan.
Tohirin & Husaini (2019) juga menemukan hasil serupa  di  tingkat  nasional,  bahwa  pembiayaan  bank syariah  memberikan  manfaat  pada  kaum  miskin, bahkan  pengaruhnya  lebih  kuat  dibandingkan  kredit pada  bank  konvensional.  Sementara  studi  yang dilakukan  Iskandar &  Possumah (2018) menemukan wilyah  dengan  indeks  inklusifitas  keuangan  syariah (ISFI/ Index  of    Syariah  Financial  Inclusion )  yang tinggi  cenderung  lebih  mampu  menekan  angka kemiskinan.
Lebih  lanjut,  sistem  bagi  hasil  dan  pelarangan spekulasi menciptakan stabilitas sistem keuangan dan meredam  inflasi  pada  level  rendah  sehinga menjadikan  perekonomian  lebih resilienc (Hossain, 2016). Inflasi yang tinggi menambah beban bagi kaum miskin  sekaligus  mencipatkan  kemiskinan  baru, karena  kelompok  rentan  yang  hidup  sedikit  di  atas garis  kemiskinan  akan  jatuh  di  bawah  garis kemiskinan.
Tabel 4. Indikator Kemiskinan, Belanja Pemerintah dan Pertumbuhan Ekonomi Kota
Terante Deskripsi 2011 2015 2019 Garis Kemiskinan (Rp) 361.752 459.551 578.180 Pembiayaan Bank Syariah (Rp. Miliar) 123,00 189,00 495,00 Pertumbuhan Ekonomi (%) 9,65 8,09 8,25 Total Belanja Pemerinta (Rp. Miliar) 527.081  831,370  1.079,155
Deskripsi 2011 2015 2019 Fungsi Pendidikan (Rp. Miliar) 195,00 311,00 221,38 Fungsi Keseahatan (Rp. Miliar) 31,00 56,00 75,72
Sumber:  BPS  Kota  Ternate,  BPKAD  Kota  Ternate, SPS-OJK, (2019)
Belanja fungsi pendidika terbukti secara empiris berpengaruh  menurukan  tingkat  miskin.  Hal  ini mengisyaratkan  belanja  tersebut  telah  mampu membuka  akses  kaum  miskin  pada  pendidikan. Sejumlah  studi  yang  mendalami  subjek  ini  juga menemukan  hasil  serupa,  bahwa  belanja  pendidikan telah  menjadi  investasi  publik  dan  mendorong peningkatan human capital, dan produktivitas (Fan et al.,  2002;  Todaro  &  Smith,  2011;  Sepulveda  & Martinez-Vazquez, 2011), serta secara lebih esensial, membuka  kesempatan  bagi  kaum  miskin  untuk mengembangankan  diri (human  capability), tidak hanya aspek ekonomi tapi juga pada aspek kehidupan lainnya  (Sen,  2000).  Fakta  ini  ditemukan  di  banyak negara  di  dunia,  seperti  Jepang,  China  dan  negara- negara di Eropa.
Selama  masa  observasi,  belanja  pendidikan mengambil porsi besar, rata-rata di atas 30 persen dari total  belanja  APBD  Kota  Ternate  (Tabel  4).    Mulai tahun  2016,  Bantuan  Operasional  Sekolah  Daerah (BOSDA) untuk tingkat pendidikan dasar direalisasikan  dalam  APBD.  Kebijakan  ini  kian memperkuat efek perluasan akses sekaligus menjamin keberlanjutan  warga  kota  memperoleh  pendidikan dasar  dan  menengah,  yang  sejak  tahun  2011  telah mencapai  angka  rata-rata  lama  sekolah  10,53  tahun, dan  di  tahun  2019  meningkat  menjadi  11,29  tahun (BPS  Kota  Ternate,  2020).  Artinya,  seluruh  warga kota usia sekolah telah mengenyam pendidikan dasar (SD  hingga  SMP),  sementara  tingkat  SMA  baru mencapai angka 83,01%.
Konsistensi  belanja  penidikan pro-poor dengan penekanan  pada  perluasan  akses  dan  peningkatan kualitas  pendidikan,  hasilnya  akan  terlihat  dalam jangka  panjang:  mengembalikan capability yang hilang,  mengurangi  kemiskinan,  dan  menciptakan kesejahteraan bersama di Kota Ternate.
Untuk  belanja  fungsi  kesehatan,  studi  ini memperlihatkan hasil berbeda dalam hal signifikansinya. Meskipun sifat alamiyah dari belanja
ini  tetap  terbukti  dapat  membantu  kaum  miskin (bertanda  negatif),  namun  belum  signifikan  untuk kurun waktu 2011-2019. Temuan ini mengisyaratkan pemanfaatan  anggaran  belum  terlalu  tepat  sasaran (tidak pro-poor ).  Faktanya, sampel belanja kesehatan tahun 2014 menunjukkan hanya  30 persen (Rp. 14,2 Miliar) dari total belanja fungsi kesehatan dialokasikan  pada  pos  belanja  langsung/belanja publik,  dan  70%  nya  untuk  belanja  tidak  langsung yang lebih berorientasi pada belanja aparatur/pegawai. Sementara  secara  total,  belanja  fungsi  kesehatan hanya mengambil porsi rata-rata 6,5 persen dari total APBD Kota Ternate (Tabel 4). Artinya, masih belum memenuhi  persyaratan  Undang-Undang  Kesehatan Nomor 36/2009 yang secara tegas menyebutkan batas minimum  anggaran  kesehatan  adalah  10%  (di  luar gaji) dari total APBD. Boleh jadi, kecilnya anggaran kesehatan  ini  mengawetkan  hambatan-hambatan klasik  seperti  rendahnya  mobilitas  tenaga  kesehatan dan  keterbatasan  fasilitas  kesehatan,  sehingga pelayanan  kesehatan  tak  mampu  menjangkau  kaum miskin secara layak.
Selanjutnya, hasil estimasi variabel pertumbuhan ekonomi mengindikasikan hubungan searah (bertanda positif)  dengan  tingkat  kemiskinan.  Secara  teoritis, pertumbuhan ekonomi menjelaskan bahwa perekonomian  yang  mampu  meningkatkan out-put agregatnya akan menciptakan lebih banyak kesempatan kerja. Semakin tinggi pertumbuhan, maka akan  meningkatkan  tingkat  pendapatan  rata-rata penduduk. Hingga kini, indikator pertumbuhan masih digunakan  untuk  mengukur  kinerja  ekonomi  suatu negara.  Meskipun  dalam  banyak  kasus  pertumbuhan ekonomi  bukan  lagi  indikator  kuat  untuk  menilai kesejahteraan  tapi  hanya  menunjukkan  tingkat kekayaan  dan  produktivitas,  dan  menjadi  bahan evaluasi dalam mewujudkan pembangunan yang lebih merata dan manusiawi.
Temuan  studi  ini  membuktikan  hal  itu,  bahwa Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  Kota Ternate  yang  tiap  tahun  bertumbuh  rata-rata  8,3% justru  hanya  menambah  jumlah  orang  miskin. Bappenas  (2015)  menemukan  gejala hight-growth, less-pro job and less-pro poor : pertumbuhan ekonomi Kota  Ternate  yang tinggi  tidak memberikan  dampak terhadap  pengurangan  kemiskinan.  Pertumbuhan ekonomi  seperti  ini  cenderung  tidak  memihak  kaum lemah,  hanya  menambah  kekayaan  kelompok  yang sudah  makmur,  dan  tentu  kian  memperlebar ketimpangan sosial-ekonomi.

## 4. KESIMPULAN
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menguji  apakah terdapat  korelasi  signifikan  antara  pembiayaan  bank syariah  (IBF),  belanja  pemerintah  fungsi  pendidikan (BP) dan kesehatan (BK), serta pertumbuhan ekonomi (G)  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Kota  Ternate. Hasil  estimasi  dengan  menggunakan  metode  OLS membuktikan  bahawa  ada  korelasi  negatif  dan signifikan pada variabel IBF dan BP. Untuk Variabel BK  meskipun  memiliki  korelasi  negatif  terhadap tingkat kemiskinan namun belum signifikan mereduksi  kemiskinan.  Hasil  berbeda  terjadi  pada pertumbuhan ekonomi—secara teoritis akan menciptakan  kesempatan  kerja  baru  yang  akan berdampak  pada  penurunan  kemiskinan—secara empiris  tidak  memberikan  manfaat  langsung  kepada kaum miskin, justru menambah jumlah orang miskin baru.
Dengan  demikian,  sebagai  ikhtiar  mereduksi kemiskinan  di  Kota  Ternate,  studi  ini  memberikan catatan  bahwa  penting  bagi  bank  syariah  untuk meningkatkan  dana  pihak  ketiga  agar  pembiayaan perbankan  syariah  kepada  kelompok  yang  berada  di bawah  garis  kemiskinan  dapat  diperluas  dan selanjutnya menjangkau kelompok rentan yang berada sedikit  di  atas  garis  kemiskinan.  Di  samping  itu, desain hingga implementasi belanja pemerintah yang bersifat pro-poor harus diaplikasikan secara konsisten, karena hal ini juga akan membawa dampak langsung  pada  pertumbuhan  ekonomomi  yang berkualitas:  merepresentasikan  keberpihakan  pada kaum  miskin  dan  berkelanjutan. “Dan  pada  harta- harta  mereka  ada  hak  untuk  orang  miskin  yang meminta  dan  orang  miskin  yang  tidak  mendapat bagian (tidak meminta)” . (QS. al-Zariyat, 51:19)

## 5. REFERENSI
Bappenas.  (2015). Seri  Analisis  Pembangunan Wilayah Provinsi Maluku Utara 2015 . BPS  Kota  Ternate.  (2020). Statistik  Daerah  Kota Ternate Tahun 2020 .
BPS  Maluku  Utara.  (2020).  Profil  Kemiskinan Provinsi Maluku 2019. In Badan Pusat Statistik Maluku Utara .
Chapra,  M.  U.  (2000). Sistem  Moneter  Islam .  Gema Insani Press, Jakarta & Tazkia Cendikia.
Elhachemi, H. G., & Othman, M. A. (2015). Empirical Analysis on the Nexus Between Islamic Banking Development  in  Terms  of  Size  and  Activity  , Economic Growth and Financial Crisis in Islamic Republic  of  Iran. International  Journal  of Scientific Research and Innovative Technology , 2 (6), 27–44.
Fan,  S.,  Zhang,  L.,  &  Zhang,  X.  (2002).  Growth, inequality,  and  poverty  in  rural  China. International  Food  Policy  Research  Institute
(IFPRI) , June 2014 .
http://www.ifpri.org/publication/growth- inequality-and-poverty-rural-china Gujarati,  D.  (1995). Ekonometrika  Dasar .  Penerbit Erlangga, Jakarta.
Hossain,  A.  A.  (2016).  Inflationary  shocks  and  real output growth in nine Muslim-majority countries:  Implications  for  Islamic  banking  and finance. Journal of Asian Economics , 45 , 56–73. https://doi.org/10.1016/j.asieco.2016.06.004
Iskandar, A., & Possumah, B. T. (2018). Inklusifitas Keuangan Syariah dan Kemiskinan di Indonesia.
Nukhbatul ’Ulum , 4 (2), 1–18.
https://doi.org/10.36701/nukhbah.v4i2.38
Mannan,  M.  A.  (1995). Teori  dan  Praktek  Ekonomi Islam (D.  Drs  H.M.  Sonhadji  (ed.)).  PT  Dana Bakti Wakaf, Yogyakarta.
Seabrook,  J.  (2006). Kemiskinan  Global,  Kegagalan Model Ekonomi Neoliberalisme . Resist Book. Sen,  A.  (2000). Demokrasi  Bisa  Memberantas Kemiskinan . Mizan.
Sepulveda, C. F., & Martinez-Vazquez, J. (2011). The Consequences  of  Fiscal  Decentralization  on Poverty and  Income  Equality. Environment  and Planning C: Government and Policy , 29 (2), 321–
343. https://doi.org/10.1068/c1033r
Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2011). Pembangunan Ekonomi (11th ed.). Penerbit Erlangga, Jakarta. Tohirin,  A.,  &  Husaini,  F.  (2019).  Does  Islamic Banking Financing Help the Poor ? International Accounting,  Business  &  Economics , 1955 ,  41– 50.
Widarjono Ph.D, A. (2016). Ekonometrika: Pengantar  &  Aplikasinya .  UPP  STIM  YKPN, Yogyakarta.
World  Bank.  (2015). Ketimpangan  Yang  Semakin Lebar, Ringkasan Eksekutif .