## Jurnal REP Vol 4/ No.1/2019
Jurnal REP (Riset Ekonomi Pembangunan)
http://jurnal.untidar.ac.id/index.php/REP P-ISSN: 2541-433X E-ISSN: 2508-0205

## DETERMINAN KEMISKINAN (STUDI KASUS 29 KOTA/KABUPATEN DI PROVINSI PAPUA)
DETERMINANTS OF POVERTY (CASE STUDY 29 CITIES / DISTRICT IN PAPUA PROVINCE)

## Fajrin Hardinandar 
Magister Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan Universitas Diponegoro

## Abstrak
___________________________________________________________________ Provinsi  Papua  merupakan  Povinsi  dengan  tingkat  kemiskinan  tertinggi  di  Indonesia,  dengan  rata-rata penduduk  yang  hidup  di  bawah  garis  kemiskinan  lebih  besar  dari  rata-rata  penduduk  miskin  secara Nasional.  Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  tingkat kemiskinan  pada  29  Kota/Kabupaten  di  Provinsi  Papua  sejak  tahun  2010  -  2016.  Metode  analisis  yang digunakan yaitu metode regresi data panel dengan pendekatan Error Components Model (ECM). Penggunaan metode Feasible Generalizes Least Square (FGLS) dilakukan untuk mengurangi efek heterokedaktidsitas pada observasi,  dan  penggunaan  diferensiasi  tingkat  pertama  untuk  menghindari  dampak  autokorelasi  pada residual.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  tenaga  kerja  tidak  berpengaruh  terhadap  tingkat kemiskinan. Hal tersebut disebabkan oleh pergeseran  usia kerja dan faktor subsisten, dimana sekitar 63,83 persen  penduduk  Papua  bekerja  pada  sektor  pertanian.  Kondisi  tersebut  tidak  pernah  bergeser  selama beberapa  tahun  terakhir  dan  menyebabkan  masyarakat  Papua  terperangkap  dalam  kemiskinanan. Sedangkan  tingkat  pendidikan  dan  PDRB  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  kemiskinan  di Provinsi Papua, namun pengaruh PDRB memiliki elastisitas yang rendah
Kata kunci : ECM, Kemiskinan, Tenaga kerja, Pendidikan, PDRB

## Abstract
________________________________________________________________
Papua Province  is  a province  with  the highest poverty  rate  in  Indonesia,  with  the  average  population living below  the poverty  line  greater  than  the  average  national  poor.  The  purpose  of  this  study  is  to  analyze  the  factors  that  influence poverty in 29 cities / regencies in Papua Province since 2010 - 2016. The analytical method used is panel data regression method using the Error Components Model (ECM). The use of the Feasible Generalizes Least Square (FGLS) method was  carried  out  to  reduce  the  heterokedactivity  effect  on  observation,  and  the  use  of  first  level  differences  to  avoid  the influence  of  residual  autocorrelation.  The  results  of  this  study  indicate  the  fact  that  labor  does  not  reflect  the  level  of poverty. This is related to the movement of times and subsistence factors, where around 63.83 percent of the population of Papua works in the agricultural sector. This condition has not shifted over the past few years and has caused the Papuan community to be caught up in poverty. While the level of education and GRDP influence negatively and significantly on poverty in the Papua Province, the influence of GRDP has a low elasticity
Keywords: ECM, Poverty, Labor, Education, GRDP
 Corresponding author:
E-mail: fajrinhardinandar.pascaundip@gmail.com
© 2019, Fakultas Ekonomi Universitas Tidar

## PENDAHULUAN
Provinsi  Papua  merupakan  Provinsi dengan  tingkat  kemiskinan  tertinggi  di Indonesia.  Tercatat  pada  tahun  2016  tingkat kemiskinan  di  Provinsi  Papua  sebesar  28,40 persen dari total populasi. Angka tersebut jauh lebih tinggi dibandingkan Provinsi Papua Barat yaitu  sebesar  24,88  persen,  NTT  22,01  persen, Maluku  19.26  persen  dan  Gorontalo  17,63 persen. (BPS Nasional, 2017).
Selain  itu,  gambar  di  bawah  ini menunjukkan  bahwa  persentase  penduduk miskin  di  Papua  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  persentase  penduduk  miskin  secara Nasional sejak tahun 2014 hingga 2016.
Gambar 1. Perbandingan Tingkat Kemiskinan Di Provinsi Papua dan Nasional
Masalah  kemiskinan  di  Provinsi  Papua menjadi  semakin  kompleks  dengan  jumlah angkatan  kerja  yang  semakin  meningkat  tiap tahunnya.  Terakhir  di  tahun  2016,  BPS mencatat  jumlah  angkatan  kerja  meningkat menjadi 1,77 juta jiwa. Namun disisi lain tenaga kerja yang terserap pada lapangan pekerjaan di tahun  2016  menurun  dari  tahun  sebelumnya. Hal tersebut  terjadi karena adanya pergeseran penduduk usia kerja menjadi pekerja rumahan.
Sekitar  31,99  persen  penduduk  usia  kerja memilih untuk menjadi pekerja rumahan/tidak dibayar,  di  mana  79,15  persen  diantaranya adalah pekerja perempuan.
Ada beberapa faktor yang melatarbelakangai  pergeseran  tersebut,  yang pertama keterbelakangan karena tingkat pendidikan  yang  rendah.  Menurut  data  BPS Nasional  (2017)  Provinsi  Papua  merupakan Provinsi  dengan  Angka  Partisipasi  Murni (APM)  pada  jenjang  SMA  terendah  di Indonesia.  Pada  tahun  2017  APM  Provinsi papua  hanya  sebesar  43,48  persen.  Angka tersebut  jauh  di  bawah  Provinsi  Kalimantan Barat  sebesar  50,96  persen  pada  tahun  yang sama.
Pendidikan merupakan salah satu solusi untuk  mempersiapkan  individu  memasuki pasar  tenaga  kerja,  sebab  dengan  pendidikan, kemiskinan akan mampu teratasi dalam jangka panjang. Hal itu dapat terjadi akibat banyaknya tenaga  kerja  terampil  yang  dihasilkan  melalui tahapan  pendidikan  yang  sistemik,  (Achmad Dardiri, 2005).
Selain itu, pertumbuhan ekonomi dapat dijadikan  sebagai  indikator  untuk  melihat keberhasilan  pembangunan  dan  merupakan syarat  keharusan  ( necessary  condition) bagi penggurangan tingkat kemiskinan (Yetty Agustini, 2017). Ukuran tersebut
menitikberatkan  perhatiannya  pada  jumlah Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB) dalam ukuran regional.

## LANDASAN TEORI

## Tenaga Kerja
Menurut  Irawan  &  Suparmoko  (2002  : 114),  tenaga  kerja  merupakan  penduduk  pada usia  kerja  yaitu  antara  15  sampai  64  tahun. Penduduk  dalam  usia  kerja  ini  dapat digolongkan menjadi dua, yaitu angkatan kerja ( Labor  force )  dan  bukan  angkatan  kerja.
2014 2015 2016 10.96 11.13 10.7 27.8 28.58 28.4 Nasional
Prov. Papua
Angkatan  kerja  tergolong  dari  tenaga  kerja yang  bekerja  dan  menganggur  atau  mencari pekerjaan (Rahardjo Adisasmita, 2006).
Menurut  lewis  angkatan  kerja  yang homogen  dan  terampil  dianggap  bisa  bergerak dan  beralih  dari  sektor  tradisional  ke  sektor modern  secara  lancar  dan  dalam  jumlah  yang tidak  terbatas.  Dalam  keadaan  demikian, peranan  tenaga  kerja  mengandung  sifat elastisitas  yang  cukup  tinggi  akibat  dari meningkatnya  permintaaan  atas  tenaga  kerja yang  bersumber  dari  ekspansi  kegiatan  sektor modern.  Pergeseran  ini  tentunya  berdampak bagi pertumbuhan ekonomi, selanjutnya diharapakan akan mengurangi angka kemiskinan.

## Pendidikan
Menurut
Romer, menempatkan pengetahuan  SDM  menjadi  salah  satu  faktor produksi  merupakan  hal  yang penting, sehingga  tingkat  pertumbuhan  dapat  terus ditingkatkan sesuai dengan kemampuan masing-masing  daerah  untuk  meningkatkan dan  menciptakan  pengetahuan  bagi  SDM  yang terampil.
) ( AL f Y = (1)
Secara  teoritik,  dengan  menggunakan jumlah  tenaga  kerja  yang  sama,  namun  ada peningkatan  pada  pengetahuan/metode  baru produksi  maka  akan  terjadi  peningkatan  pada output    di  mana marginal  productivity of  labor (MPL) meningkat seiring dengan meningkatnya  pengetahuan.  Hal  itu  dapat diterangkan melalui gambar di bawah ini:
AL
S
MPL2 MPL1 MPL Y Y=f(AL)2 Y=f(AL)1 AL
Gambar 2. Marginal Productivity of Labor
Romer dalam bukunya berjudul “Advanced  Macro  Economics” menyebutkan bahwa teori ini menganggap bahwa pertumbuhan ekonomi ditentukan oleh sistem
produksi,  bukan  berasal  dari  luar  system. Kemajuan  teknologi  atau  cara  memproduksi merupakan  hal  yang  endogen,  pertumbuhan merupakan  bagian  dari  keputusan  pelaku- pelaku  ekonomi  untuk  berinvestasi  dalam pengetahuan.  Peran  modal  (pengetahuan) lebih besar dari sekedar bagian dari pendapatan apabila modal yang tumbuh bukan hanya modal fisik saja tapi menyangkut modal manusia “Human  Capital” .  (Dewi  Kurniawati Sunisi, et.al, 2014).

## Pertumbuhan Ekonomi
Dalam  kegiatan  perekonomian  yang sebenarnya,  pertumbuhan  ekonomi  berarti perkembangan fiskal produksi barang dan jasa yang  berlaku  di  suatu  Negara,  seperti pertambahan  dan  jumlah  produksi  barang industri, perkembangan infrastruktur, pertambahan  jumlah  sekolah,  pertambahan produksi  sektor  jasa  serta  pertambahan produksi barang modal (Sukirno, 2013 : 423).
Gambaran kasar mengenai pertumbuhan  ekonomi  yang  dicapai  suatu Negara/daerah  adalah  tingkat  pendapatan nasional  rill  yang  dicapai  atau  Produk Domestik  Bruto  (PDB)  untuk  ukuran  nasional dan  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB) untuk ukuran daerah.

## 1. Teori Pertumbuhan Klasik
Teori  ini  dipelopori  oleh  Adam  Smith, David  Ricardo,  Malthus,  dan  John  Stuart  Mill. Menurut Teori Klasik pada mulanya pertambahan
penduduk (diasumsikan pertambahan  pada  angkatan  kerja)  akan menyebabkan kenaikan pendapatan perkapita. Namun jika jumlah penduduk terus bertambah maka  hukum  hasil  lebih  yang  semakin berkurang ( The law diminishing return to scale ) akan  mempengaruhi  fungsi  produksi  yaitu
produksi marginal akan mengalami penurunan, dan akan membawa pada keadaan pendapatan  perkapita  sama  dengan  produksi marginal.
2. Teori Pertumbuhan Harrod-Domar
Teori  ini  melengkapi  teori  Keynes,  di mana Keynes melihatnya dalam jangka pendek (kondisi  statis),  sedangkan  Harrod-Domar melihatnya  dalam  jangka  penjang  (kondisi dinamis).  Teori  Harrod-Damar  didasarkan pada  asumsi  a)  perekonomian  bersifat tertutup. b) hasrat menabung ( MPS = s ) adalah konstan. c) proses produksi memiliki koefisien yang  tetap.  d)  pertumbuhan  pada  angkatan kerja.
Model ini menerangkan dengan asumsi agar perekonomian dapat mencapai pertumbuhan yang kuat (steady growth) dalam jangka panjang. Asumsi yang dimaksud di sini adalah  kondisi  di  mana  barang  modal  telah mencapai kapasitas penuh, tabungan memiliki proporsional  yang  ideal  dengan  tingkat pendapatan  nasional,  rasio  antara  modal dengan  produksi  ( Capital  Output  Ratio/COR ) tetap, perekonomian terdiri dari dua sektor ( y = C + I ).  Atas  dasar  asumsi-asumsi  khusus tersebut, Harrod-Domar membuat analisis dan menyimpulkan  bahwa  pertumbuhan  jangka panjang  (seluruh  kenaikan  produksi  dapat diserap oleh pasar) hanya bisa tercapai apabila terpenuhi  syarat-syarat  keseimbangan  sebagai berikut: G = K = n Di mana: g : Growth (tingkat pertumbuhan  output) K :  Capital  (tingkat pertumbuhan modal) n : Tingkat pertumbuhan  angkatan  kerja,  (Ayu  Nur Irwinesia Putri, 2017).

## 3. Teori Pertumbuhan Solow-Swan
Teori pertumbuhan neo-klasik dikembangkan  oleh  Robert  M.  Solow  (1956) dan  T.W.  Swan  (1956).  Model  Solow-Swan menggunakan  unsur  pertumbuhan  penduduk,
akumulasi kapital, kemajuan teknologi (eksogen),  dan  besarnya  output  yang  saling berinteraksi.
Tingkat  pertumbuhan  berasal  dari  tiga sumber yaitu: akumulasi modal, bertambahnya penawaran  tenaga  kerja,  dan  kemajuan teknologi. Teknologi ini terlihat dari peningkatan  skill  atau  kemajuan  teknik sehingga  produktivitas  meningkat.  Dalam model Solow-Swan, masalah teknologi dianggap fungsi dari waktu.
  ) ( ), ( ), ( ) ( t A t L t K f t Y = (2)
Waktu  tidak  masuk  dalam  fungsi produksi secara langsung, tetapi hanya melalui K,  L  dan  A,  yaitu  output  akan  berubah terhadap  waktu  hanya  jika  input  produksinya berubah. Teknologi (A) berfungsi meningkatkan produktivitas input-input. Asumsi  penting  dalam  model  yang  terkait dengan fungsi produksi adalah constant return to  scale yang  dijelaskan  dengan  dua  input, yaitu capital dan effective  labor ,  dengan menggandakan  jumlah  kapital  dan  tenaga kerja efektif.

## 4. Teori Pertumbuhan Endongen
Teori  Pertumbuhan  endogen  yaitu teori  yang  menolak  asumsi  model  solow tentang perubahan teknologi yang berasal dari luar (eksogen). Ketiadaan pengembalian modal yang  kian  menurun  merupakan  perbedaan penting  antara  model  pertumbuhan  endogen dan pertumbuhan solow, (Mankiw, 2006).
Sebaliknya dalam pertumbuhan endogen, tabungan dan investasi bisa mendorong
pertumbuhan yang berkesinambungan.  Namun  penganut  teori pertumbuhan  endogen  berpendapat  bahwa asumsi  pengembalian  modal  konstan  (bukan yang  kian  menurun)  lebih  bermanfaat  jika kapital  (K)  diasumsikan  lebih  luas.  Kasus
terbaik  untuk  model  pertumbuhan  endogen adalah memandang ilmu pengetahuan sebagai sejenis modal.

## Kemiskinan
Di indonesia sendiri ada beberapa cara untuk  menetapkan  indikator  kemiskinan. Bappenas mendefinisikan kemiskinan sebagai : a)  kondisi  dimana  seseorang  atau  sekelompok orang,  laki-laki  atau  perempuan  tidak  mampu memenuhi hak-hak dasarnya (pangan, pendidikan, kesehatan, perumahan, air bersih, trnsportasi dan sanitasi)
untuk mempertahankan dan mengembangkan kehidupan yang
bermatabat, b)
ketidaktentraman  hidup,  c)  ketidakberdayaan, dan d) ketidakmampuan menyalurkan aspirasinya.  Sedangkan  BPS  mendefinisikan kemiskinan  dengan  melihat  besarnya  rupiah yang  dibelanjakan  per  kapita  sebulan  yang digunakan untuk memenuhi kebutuhan minimum  makanan  (dengan  standar  2.100 kalori  per  hari  dan  tidak  terpaku  pada  satu bahan  makanan)  dan  bukan  bahan  makanan (meliputi  pengeluaran  untuk  perumahan, sandang serta aneka barang dan jasa lainnya).
Menurut Nurske, penyebab kemiskinan ini  bermuara  pada  teori  lingkaran  setan kemiskinan (vicious  circle  of poverty). Adanya keterbelakangan,  ketidaksempumaan  pasar, dan kurangnya modal menyebabkan rendahnya produktifitas. Rendahnya
produktivitas mengakibatkan rendahnya pendapatan  yang  mereka  terima.  Rendahnya pendapatan akan berimplikasi pada rendahnya tabungan  dan  investasi.  Rendahnya  investasi berakibat pada keterbelakangan, dan seterusnya. (Nurkse dalam Kuncoro, 1997:132).

## Indikator Kemiskinan
Kemiskinan  tidak  hanya  berkaitan dengan  aspek-aspek  materil  saja,  tetapi  juga berhubungan  dengan  aspek  non  materil.
Dengan  demikian  mengukur  kemiskinan sebagai suatu  fenomena atau gejala yang pada dasarnya  bersifat integrated  poverty .  Jadi kemiskinan  bukan  memiliki  satu  dimensi.
Kaitannya dengan hal tersebut maka indikator kemiskinan  dibagi  menjadi  dua  kelompok, yaitu  indikator  ekonomi  dan  indikator  sosial, baik secara fisik maupun non fisik .
Tabel 1. Indikator-indikator Kemiskinan Indikator Kemiskinan Fisik Non Fisik Ekonomi 1. Kepemilikan lahan 2. Lahan garapan 3. Kulaitas  rumah  perabot rumah tangga 4. Sarana transport 1. Pendapatan keluarga 2. Pengeluaran untuk perumahan
3. Pengeluaran untuk pendidikan
4. Pengeluaran untuk kesehatan 5. Pengeluaran untuk pangan Sosial 1. Fasilitas pendidikan 2. Fasilitas kesehatan 3. Fasilitas sampah 4. Fasilitas air bersih 5. Fasilitas sanitasi 1. Tidak buta huruf 2. Kesehatan ibu
3. Kesehatan balita
4. Penyerapan anak usia SD
5. Kegotongroyongan
Sumber : Rahardjo Adisasmita (2005:94).

## Penelitian Terdahulu
Peneitian yang dilakukan oleh Matthew Collin  dan  David  Weil  (2018)  menunjukkan bahwa variabel pendidikan sangat berpengaruh dalam upaya pengentasan kemiskinan  di  banyak  Negara.  Namun pertimbangan dimensi waktu sangat diperhatikan  dalam  kasus  ini,  karena  manfaat investasi  modal  manusia  yang  lebih  tinggi memiliki  periode  yang  panjang.  Selanjutnya penelitian  dari  Baltasar  Ama  Weran.  et.al (2017)  menunjukkan  bahwa  variabel  PDRB tidak  berpengaruh  terhadap  kemiskinan  di Kabupaten  Flores,  sementara  pertumbuhan penduduk  yang  diikuti  oleh  peningkatan jumlah  angkatan  kerja  berpengaruh  signifikan terhadap pengentasan kemiskinan di Kabuapten  Flores.  Hal  serupa  dikemukakan oleh  Jiandong  Chen.  et  .  al  (2016).  Hasil penelitiannya
menunjukkan bahwa pertumbuhan  ekonomi  tidak  lagi  menjadi bagian  terpenting  dalam  upaya  pengentasan kemiskinan pedesaan di Cina, namun pertambahan penduduk dengan asumsi
peningkatan jumlah angkatan kerja berpengeruh  signifikan  dalam  pengentasan kemiskinan pedesaan di Cina.  Sementara hasil penelitian yang diajukan oleh Dewi Kurniawati. et. al. (2014). Menunjukkan bahwa variabel  tenaga  kerja  berpengaruh  terhadap pengentasan  kemiskinan  di  Sulawesi  Utara, namun  tingkat  pendidikan  tidak  memberikan dampak  banyak  bagi  pengentasan  kemiskinan di Sulawesi Utara.

## METODE PENELITIAN

## Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  ini  tergolong  dalam penelitian kuantitatif asosiatif. Dimana penelitian asosiatif merupakan penelitian yang bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  atau hubungan  antara  dua  variabel  atau  lebih (Sugiyono 2003: 11).

## Waktu dan Tempat Penelitian
Objek  penelitan  ini  fokus  pada  29 Kota/Kabupaten  yang  ada  di  Provinsi  Papua.
Periode  data  yang  diambil  sejak  tahun  2010- 2016.
Target/Subjek Penelitian Teknik penentuan sample dalam penelitian  ini  menggunakan  teknik non probability  sampling dengan  pendekatan Purposive  sampling. Yaitu  teknik  penentuan sample dengan pertimbangan tertentu. (Sugiyono, 2017 :144). Sample dalam penelitian ini  adalah  persentase  penduduk  miskin  (Y), Jumlah  tenaga  kerja  (X1),  Rata-rata  lama sekolah  (X2)  dan  PDRB  atas  dasar  harga konstan  (X3)  di  29  Kota/Kabupaten  yang  ada di  Provinsi  Papua.  Peneltian  ini  dibantu dengan menggunakan Software Eviews versi 10.

## Data, Instrumen dan Teknik Pengumpulan Data
Sumber  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  data  sekunder,  yang diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi Papua. Sementara itu untuk teknik pengumpulan  data  dilakukan  dengan  teknik dokumentasi.

## Teknik Analisis Data
Pengujian Asumsi Klasik Penggunaan  metode Ordinary  Least Square mensyaratkan  pemenuhan  beberapa asumsi,  biasa  disebut  asumsi  klasik  :  Gauss- Markov. (Doddy Ariefianto,
2012:26). Pengujian  asumsi  klasik  terdiri  dari  beberapa point. a)
Uji normalitas.
b)
Uji Multikolinearitas c) Uji Heterokedaktisitas dan d) Uji Autokorelasi.

## Regresi data Panel
Data  penel  merupakan  kombinasi antara  data time  series dan  data cross  section . Dalam  data  panel,  unit  individu  yang  sama disurvei  dari  waktu  ke  waktu.  Secara  singkat,
data panel memiliki dimensi ruang dan waktu. (Gujarati & Porter, 2012:235).
Ada  tiga  metode  untuk  mengestimasi data panel yaitu, 1) model Pooled Least Square ( common  effect ),  2)  model  pendekatan  efek tetap  ( Fixed  Effect ),  pada  model  ini  estimasi dapat  dilakukan  dengan  tanpa  pembobotan ( no  weight )  atau Least  Square  Duummy Variable (LSDV)  dan  dengan  pembobot  ( cross section  weight )  atau General  Least  Square (GLS),  dan  3)  model  pendekatan  efek  acak (random  effect).  model  regresi  yang  diajukan dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut:
it it it it it u GRDP Educ Labor Pov + + + + = 3 2 1 0     (3)
Dimana: Pov = Kemiskinan Labor  = Tenaga Kerja Educ  = Pendidikan GRDP  = PDRB ADHK  = Intercept dan Slope u = Residual i = objek ke i ( cross section ) t = tahun ( time series )

## 1. Uji Hipotesis
Pengujian  hipotesis  dilakukan  untuk menguji  hipotesis  yang  diajukan,  dimana apabila  H0  diterima  artinya  tidak  terdapat pengaruh variabel independen terhadap variabel  dependen  secara  spasial.  Namun apabila  H0  ditolak  maka  terdapat  pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.  Untuk  menguji  hipotesis  koefisien regresi parsial dapat digunakan uji t statistik.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Gambaran Umum Objek Penelitian
Provinsi  Papua  merupakan  sebuah Provinsi  yang  terletak  di  ujung  timur Indonesia,  dengan  ibukota  Jayapura.  Luas
wilayah  Papua  mencapai  316  ribu 𝑘𝑚 2 dan tercatat  sebagai  Provinsi  terluas  di  Indonesia. Hingga saat ini Provinsi Papua terbagi menjadi 28  Kabupaten  dan  1  kotamadya.  (Statistik Daerah Provinsi Papua, 2017).

## Kemiskinan Di Provinsi Papua
Kemiskinan  di  Provinsi  Papua  bisa dikatakan cukup tinggi dibanding dengan rata- rata  penduduk  miskin  secara  nasional.
Ditengah keberhasilan pengentasan
kemiskinan secara
nasional, tingkat kemiskinan  di  Provinsi  Papua  justru  terlihat fluktuatif.
Gambar  di  bawah  ini  memperlihatkan trend kemiskinan  di  Provinsi  Papua  sejak tahun  2011  hingga  2016.  Pada  tahun  2014 persentase  kemiskinan  mengalami  penurunan yang  cukup  signifikan,  dari  31,52  persen menjadi  27,8  persen  ,  namun  pada  tahun- tahun berikutnya mengalami sedikit kenaikan, hingga  pada  tahun  2016  mencapai  28,54 persen.
Gambar 3. Tingkat Kemiskinan Di Provinsi Papua Tahun 2011 – 2016
Secara  spasial  sumbangan  terbesar terhadap  angka  kemiskinan  di  Provinsi  papua sejak  tahun  2014 – 2016  yaitu  ada  pada Kabupaten  deiyai  dengan  rata-rata  45,12 persen, dan daerah dengan tingkat kemiskinan terendah ada pada Kota Jayapura, dengan rata- rata persentase 10.80 persen.

## Uji Normalitas
Tabel 2. Hasil Uji Normalitas Metode Pengujian Nilai Prob Interpretasi Jarque-Bera 0.23 > 0.05 Terdistribusi Normal

## Hasil Estimasi dan Analisis
1. Pengujian Asumsi Klasik
Berdasarkan  hasil  pengujian  asumsi klasik  bahwa  seluruh  hasil  pengujian  telah memenuhi  syarat.  Artiya  parameter  yang
diperoleh  bersifat Best  Linier  Unbiased Estimator (BLUE).  Berikut  hasil  pengujian asumsi klasik:
Uji Heterokedaktiditas

## Uji Multikolinearitas
Tabel 3. Hasil Uji Multikolinearitas Metode Pengujian Labor Educ GRDP Interpretasi Zaro Order Correlation Labor 1 0.05 0.30 Tidak terjadi multikolinearitas Nilai zero order < 0.8 Educ 0.05 1 0.53 GDRB 0.30 0.53 1
31.25 30.66
31.52 27.8 28.17 28.54 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Dengan  menggunakan  Uji Breusch Pagan  Godfrey ditemukan  hasil  bahwa  pada sebaran data
terdeteksi adanya heterokedaktisitas,
sehingga diperlukan langkah
koreksi.
Prosedur koreksi
menggunakan Feasible  Generalized  Least
Square (FGLS).  Metode  ini  dilakukan  dengan cara  mengestimasi  dengan regresi  auxiliary untuk membentuk pembobot dan ditransformasikan  ke  dalam  model  awal. (Doddy  Ariefianto,  2012:44).  Prosedur FLGS dilakukan dengan metode sebagai berikut:
Regrasi persamaan awal denganl OLS :
it it it it it u GRDP Educ Labor Pov + + + + = 3 2 1 0    
(4)
Regresi log residual dari persamaan 5 :
it it it it it e GRDP Educ Labor u + + + + = 3 2 1 0 ) log(     it it g e = (5)
Regresi residual dari persamaan 6 :
it it it it it it g GRDP Educ Labor g e  + + + + = = 3 2 1 0     (6)
Auxiliary regression  − = it it g g v ,  = v (7)
Pembobot  ditransformasikan ke persamaan 5 berdasarkan metode FGLS :
it it it it it it it it it it it u GRDP Educ Labor Pov           / ) / ( ) / ( ) / ( ) / 1 ( / 3 2 1 0 + + + + = (8)

## Tabel 4. Hasil Uji Heterokedaktisitas
Metode Pengujian Nilai Prob Interpretasi FGLS 0.43 > 0.05 Tidak terjadi heterokekdaktisitas

## Uji Autokorelasi
Dengan  melihat  nilai Durbin  Watson maka  ditemukan  hasil  bahwa  dalam  model terdeteksi  adanya  autokorelasi,  sehingga  perlu  dilakukan  langkah  koreksi.  Prosedur  Koreksi menggunakan diferensiasi tingkat pertama dimana  diketahui. Berikut adalah model koreksi :
) ( ) ( ) ( ) ( 1 1 3 1 2 1 1 1 − − − − − − + − + − + − = − t t t t t t t t t t u u GDRB GDRB Educ Educ Labor Labor Pov
Pov    (9) Tabel 5. Hasil Uji Autokorelasi Metode Pengujian Nilai DW Interpretasi Diferensiasi pertama 2 < 2,18 < 2,201 Tidak terjadi autokorelasi
2. Hasil Estimasi dan Pengujian

## Hipotesis
Setelah  model  dipastikan  terbebas dari  penyimpangan  asumsi  klasik,  maka dilakukan  estimasi  regresi  linier  berganda dengan  pendekatan  data  panel.  Pengujian
data  panel  dalam  model  ini  memutuskan bahwa  model  yang  digunakan  adalah  model Error  Component  Model (ECM).  Dengan menggunakan  bantuan software  Eviews  versi 10, diperoleh  hasil  yang  dapat  ditulis  secara formal sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Estimasi Error Component Model
LogPov = 8.4695 + 0.0002Log_Labor – 1,1316Log_Educ – 0.006Log_GDRB + w SE            (0.42)               (0.00)                     (0.19)                       (0.00)
t-stat        (19.76)*           (0.731)                  (-5.726)*                 (-4.109)* F-stat       = 82.18 R-square = 0.56 *Signifikan pada alpha 5 persen Sumber : Eviews version 10, data diolah
Interpretasi  dari  hasil  estimasi  di  atas menunjukkan    bahwa  jumlah  tenaga  kerja yang  terserap  ke  dalam  lapangan  pekerjaan tidak berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan  di  Provinsi  papua.  Sedangkan tingkat  pendidikan  berpengaruh  negatif  dan signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  di Provinsi  Papua.  Artinya  apabila  terdapat kenaikan  1  persen  pada  level  pendidikan maka  akan  mengurangi  angka  kemiskinan sebesar  1,1316.  Begitu  pun  dengan  PDRB, dimana  terdapat  pengaruh  PDRB  yang negatif  dan  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan di Provinsi Papua, artinya apabila terjadi  kenaikan  pada  1  persen  pada  PDRB maka  akan  mengurangi  angka  kemiskinan sebesar 0.006. Namun koefisien PDRB sangat kecil dibandingkan dengan tingkat pendidikan,  yaitu  hanya  sebesar  0.006. Sementara  angka  koefisien  determinasi  ( R- Square )  sebesar  0.56,  yang  menunjukkan bahwa kemampuan model dalam memprediksi  tingkat  kemiskinan  di  Provinsi Papua sebesar 56 persen.
Analisis  di  atas  memperlihatkan bahwa  peranan  pendidikan  sangat  tinggi dalam  upaya  mengurangi  angka  kemiskinan di  Provinsi  Papua.  Penyerapan  tenaga  kerja
pada sektor padat modal tentunya membutuhkan  keterampilan  dan  keahlian yang  diperoleh  dari  dunia  pendidikan. Faktor-faktor  produksi  yang  terampil  inilah yang  memberikan  sumbangsih  besar  bagi pengentasan  kemiskinan  di  Provinsi  Papua, meskipun  pada  kenyataannya  rata-rata  lama sekolah  di  Provinsi  papua  masih  sangat rendah,  begitupun  dengan  Angka  Partisipasi Murni  (APM).  Berbeda  dengan  PDRB, meskipun  memiliki  pengaruh  terhadap pengentasan  kemiskinan  di  Provinsi  papua, namun  elastisitas  PDRB  terhadap  tingkat kemiskinan  sangat  kecil,  yaitu  hanya  sebesar 0.06  persen.  Hal  ini  mengindikasikan  masih adanya ketidakmerataan distribusi
pendapatan.
Sementara  itu  variabel  tenaga  kerja sendiri tidak berpengaruh terhadap kemiskinan  di  Provinsi  Papua,  hal  tersebut disebabkan  oleh  beberapa  faktor.  Yang pertama,  pergeseran  penduduk  usia  kerja. Pada tahun 2016, jumlah penduduk usia kerja di  Papua  mencapai  2.245.462  orang,  yang terdiri dari angkatan kerja sebanyak 1.722.162 orang  dan  bukan  angkatan  kerja  sebanyak 523.300 orang. Dibandingkan periode agustus tahun lalu, jumlah angkatan kerja mengalami
sedikit  penurunan,  sebaliknya  jumlah  bukan angkatan  kerja  justru  mengalami  kenaikan 16,9 persen. TPAK Provinsi papua pada tahun 2016  sebesar  76,6  persen,  Jika  dibandingkan dengan  tahun  sebelumnya,  TPAK  papua menunjukkan  penurunan.  Hal  tersebut kemungkinan  disebabkan  oleh  bergesernya penduduk  usia  kerja  menjadi  mengurus rumah  tangga.  Hal  ini  dibuktikan  pula  oleh jumlah  status  pekerja  yang  bekerja  sebagai pekerja  keluarga/tidak  dibayar  pada  tahun 2016  sebanyak  31.9  persen.  Diantaranya  79,15 persen merupakan pekerja perempuan.
Yang kedua, dilihat menurut lapangan kerja utama, sebanyak 65,83 persen penduduk  papua  bekerja  pada  sektor pertanian.  Artinya  sebagian  besar  penduduk Provinsi papua masih mengantungkan hidupnya  pada  sektor  subsisten  (Pertanian). Hal ini sejalan dengan apa yang dikemukakan dalam Irawan & Suparmoko (2002 :15), bahwa aspek-aspek  kemiskinan  yaitu  terletak  pada struktur produksinya yang terdiri dari bahan dasar  dan  bahan  makanan,  di  mana sebagaian  besar  penduduknya  bekerja  pada sektor  pertanian  dan  sektor  produksi  primer non  pertanian.  Juga  yang  disampaikan Nurske  dalam  Kuncoro  (1997:131)  bahwa penduduk  suatu  daerah  tersebut  miskin karena  menggantungkan  diri  pada  sektor pertanian  yang  subsisten  dan  metode produksi yang tradisional.

## SIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Berdasarkan hasil estimasi dan analisis  yang  dijelaskan  di  atas,  maka kesimpulan yang dapat diambil adalah :
1. Tenaga kerja tidak berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi papua
2. Tingkat  Pendidikan  berpengaruh  negatif terhadap kemiskinan di Provinsi Papua
3. PDRB  berpengaruh  negatif  terhadap kemiskinan di Provinsi Papua

## Saran
Dengan  kesimpulan  tersebut,  maka dapat  dikemukakan  saran  bahwa  hal  yang paling fundamental adalah, investasi pemerintah  dalam  hal  pendidikan  perlu ditingkatkan,  agar  dalam  jangka  panjang tenaga  kerja  terdidik  akan  dengan  mudah terserap  ke  dalam  lapangan  kerja  (sektor padat modal), dengan begitu akan meningkatkan pendapatan per kapita, mengurangi ketimpangan distribusi pendapatan  dan  selanjutnya  mengurangi angka kemiskinan.

## DAFTAR PUSTAKA
Adisasmita,  Rahardjo.  (2005).  Dasar-dasar Ekonomi Wilayah. Yogyakarta : Graha Ilmu.
Agustini,  Yetty.  (2017).  Pengaruh  Investasi
PMDN, PMA, dan Penyerapan Tenaga Kerja Terhadap Pertumbuhan
Ekonomi  dan  Jumlah  Penduduk Miskin  Kabupaten/Kota  di  Provinsi
Kalimantan  Barat.  Jurnal  Ekonomi Bisnis  dan  Kewirausahaan,  Vol.  6  , No. 2, 97-119.
Ariefianto, Moch. Doddy. (2012). Ekonomometrika-esensi  dan  aplikasi dengan menggunakan Eviews . Jakarta : Penerbit Erlangga.
Baltasar, et al. (2017). Pengaruh Pertumbuhan
Ekonomi dan Pertumbuhan Penduduk Terhadap Tingkat
Kemiskinan  Kabupaten  Flores  Timur.
Jurnal  Riset  Edisi  XIV – UNIBOS Makassar.
Chen, Jiandong, et al. (2016). The Influaces of Aging  Population  and  Economic Growth  on  Chinese  Rural  Poverty . Journal  of  Rurl  Studies-  Science Direct.
Collin,  Matthew,  Weil,  David.  (2018). The Effect  Increasing  Human  Capital Investment  On  Economic  Growth  and Poverty. diakses  10  Oktober  2018  dari http://documents.worldbank.org Dardiri,  Ahmad.  (2005).  Ilmu  Pendidikan.
Yoyakarta : Universitas Yogyakarta.
Gujarati,  Damoar  N  and  Porter  dawn  C. (2012).  Dasar-Dasar  Ekonometrika. Buku  1.  (Terjemahan  Raden  Carlon Mangunsong).  Jakarta  :  Salemba Empat.
Gujarati,  Damoar  N  and  Porter  dawn  C. (2012).  Dasar-Dasar  Ekonometrika. Buku  2.  (Terjemahan  Raden  Carlon Mangunsong).  Jakarta  :  Salemba Empat. Irawan  &  Suparmoko.  (2002).  Ekonomika Pembangunan  (Ed.6).  Yogyakarta  : BPFE – Yogyakarta.
Jumlah  penduduk  miskin  menurut  Provinsi 2007-2017.  Diakses  8  Oktober  2018 dari https://www.bps.go.id/statictable/200
9/07/02/1489.html. Kuncoro, Mudrajad. (1997). Ekonomi
Pembangunan  :  Teori,  Masalah  dan Kebijakan. Diakses tanggal 14 oktober 2018. Dari http://repository.usu.ac.id Mankiw, N. Gregory. (2016). Macro
Economics. (9 th ed) . New york : Worth Publisher Mihai,  Mihaela,  et  al.  (2015). Education  and Poverty.  Journal  Procedia  Economics
and finance . Science Direct. Romer, David. (1996). Advanced
Macroeconomics. ( 2 th ed)  . Ney York : McGraw-Hill. Putri,  Ayu  Nur  Irwanesia.  (2017).  Dampak
Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga, DAU, Investasi Dan Pengeluaran  Pemerintah  Terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  Inndonesia Tahun 2010-2015 . Tesis , tidak dipublikasikan. Universitas Diponegoro. Sanusi,  Dewi  Kurniawati.  et.  al.    (2014) Anaisis  Pengaruh  Jumlah  Tenaga Kerja, Tingkat Pendidikan, Pengeluaran Pemerintah Pada Pertummbuhan Ekonomi Dan Dampaknya Terhadap Kemiskinan Di Sulawesi  Utara  Tahun  2001 – 2010. Diakses  tangal  5  September  2018  dari https://ejournal.unstrat.ac.id.
Sugiyono.  (2003).  Metodologi  Penelitian
Bisnis. Diakses 15 april 2017.
http://repository.widiyatama.ac.id
Sugiyono (2017). Metodologi Penelitian Bisnis Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif, Kombinasi  dan  R&D.  Bandung  : Penerbit Alfabeta.
Sukirno,  Sadono.  (2013).  Makro  Ekonomi- Teori  Pengantar  (Ed  3). Jakarta  :  PT Rajagrafindo Persada.