## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2023 Vol. 5 N o .   1 Hal:  56-62 e-ISSN: 2714-8491

## Pengaruh Infrastruktur terhadap Kemiskinan dengan Menggunakan Data Panel 34 Provinsi di Indonesia
Fery Andrianus 1  , Khaira Alfatih 2
1,2 Universitas Andalas

## feryandrianus2007@gmail.com

## Abstract
This study aims to analyze how the influence of infrastructure consisting of sanitation, electricity and roads on poverty levels in  Indonesia,  either  simultaneously  or  partially.  This  study  uses  a  quantitative  method  in  the  form  of  multiple  regression analysis with panel data. The type of data used is secondary data from 34 provinces in Indonesia during the 2015-2019 period obtained from the Central Statistics Agency which includes: data on the percentage of the number of poor people, data on the length of roads and the area of the province, data on the percentage of households that have access to PLN electricity, and data on the percentage of households that have access to proper sanitation services. The results of the analysis using a random effect  model approach show that sanitation, electricity and road infrastructure have a significant negative effect on poverty levels.  This  means  that  an  increase  in  each  infrastructure  has  an  effect  on  reducing  the  percentage  of  poor  people  in Indonesia. Thus, it is evident that the increase in each variable of sanitation, electricity and roads has a significant effect on reducing the percentage of the number of poor people in Indonesia.
Keywords: Poverty, Infrastructure, Panel Data, Sanitation, Quantitative.

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  bagaimana  pengaruh  infrastruktur  yang  terdiri  dari  sanitasi,  listrik  dan  jalan terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Indonesia,  baik  secara  simultan  maupun  parsial.  Penelitian  ini  menggunakan  metode kuantitatif  berupa  analisis  regresi  berganda  dengan  data  panel.  Jenis  data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  dari  34 provinsi  di  Indonesia  periode  2015-2019  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  yang  meliputi:  data  persentase  jumlah penduduk miskin, data panjang jalan dan luas provinsi, data persentase rumah tangga yang memiliki akses listrik PLN, dan data  persentase  rumah  tangga  yang  memiliki  akses  layanan  sanitasi  yang  layak.  Hasil  analisis  dengan  menggunakan pendekatan model random effect menunjukkan bahwa sanitasi, listrik dan infrastruktur jalan berpengaruh negatif signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Artinya, peningkatan pada masing-masing infrastruktur berdampak pada penurunan persentase penduduk  miskin  di  Indonesia.  Dengan  demikian  terbukti  bahwa  peningkatan  pada  masing-masing  variabel  sanitasi, kelistrikan dan jalan berpengaruh signifikan terhadap penurunan persentase jumlah penduduk miskin di Indonesia.
Kata kunci: Kemiskinan, Infrastruktur, Data Panel, Sanitasi, Kuantitatif.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Pembangunan  ekonomi  yang  berjalan  hingga  saat  ini merupakan  suatu  proses  berkelanjutan  dalam  upaya peningkatan  kesejahteraan  umum,  sebagaimana  yang tercantum  dalam  pembukaan  Undang-Undang  Dasar 1945.  Salah  satu  indikator  tingkat  kesejahteraan masyarakat  adalah  kemiskinan  [ 1 ].  Kemiskinan merupakan derivation  of  well  being atau  kondisi hilangnya  kesejahteraan.  Dewasa  ini,  kemiskinan masih  menjadi  permasalahan  global,  terutama  di negara-negara berkembang [ 2 ]. Penanggulangan kemiskinan  merupakan  suatu  hal  yang  penting  dan memperoleh  perhatian  lebih  karena  kemiskinan berdampak  pada  turunnya  kualitas  hidup  masyarakat yang dapat berakibat pada meningkatnya beban sosial- ekonomi,  rendahnya  produktifitas  SDM  (sumber  daya manusia)  dan    rendahnya  partisipasi  masyarakat,  serta memburuknya  kepercayaan  terhadap  pemerintah  dan menurunnya  mutu  generasi  yang  akan  datang  [ 3 ]. Melihat  luasnya  dampak  kemiskinan,  maka  dapat dikatakan bahwa kemiskinan merupakan permasalahan
multidimensional  yang  menyangkut  semua  aspek kehidupan manusia, bukan hanya persoalan rendahnya pendapatan  dalam  aspek  ekonomi,  namun  juga menyangkut  aspek  sosial,  budaya  dan  aspek-aspek kehidupan lainnya. Sehingga pada dasarnya, penanggulangan kemiskinan adalah inti dari permasalahan  pembangunan  dan  tujuan  utama  dari kebijakan pembangunan di banyak negara [ 4 ].
Kemiskinan  di  suatu  negara  merefleksikan  tingkat kesejahteraan  penduduknya.  Semakin  rendah  tingkat kemiskinan  di  suatu  negara,  maka  dapat  dikatakan semakin  sejahtera  penduduknya  [ 5 ].  Di  Indonesia sendiri,  penurunan  angka  kemiskinan  masih  menjadi permasalahan  utama  dalam  proses  pembangunan. perkembangan  persentase  jumlah  penduduk  miskin  di Indonesia  selama  dua  puluh  tahun  terakhir  cenderung mengalami  penurunan.  Namun,  selama  lima  tahun terakhir, penurunannya cenderung mengalami perlambatan  dan  hingga  2019,    tingkat  kemiskinan Indonesia masih terbilang tinggi, yaitu 9.2 persen atau 24.78 juta jiwa penduduk Indonesia masih hidup dalam
kondisi  miskin.  Jika  dibandingkan  dengan  sesama negara  ASEAN,  tingkat  kemiskinan  ekstrim  di Indonesia menempati peringkat kedua tertinggi setelah Laos  dan  menjadi  negara  dengan  jumlah  kasus kemiskinan ekstrim terbanyak di ASEAN, yaitu masih terdapat  lebih  dari  10,5  juta  jiwa  penduduk  Indonesia yang hidup dalam kemiskinan ekstrim [ 6 ].
Kemiskinan  merupakan  permasalahan  yang  sangat kompleks, dimana tidak hanya disebabkan oleh adanya lack  of  income and asset (kekurangan  pendapatan  dan harta),  tetapi  juga  karena  faktor  non-income,  salah satunya  adalah  kurangnya  akses  terhadap  layanan publik  dan  fasilitas-fasilitas  kesejahteraan.  Tingginya angka kemiskinan sering kali dikaitkan dengan kurang memadainya  infratruktur  di  beberapa  wilayah  di Indonesia, sementara ketersediaan infrastruktur memainkan  peran  penting  dalam  kegiatan  sosial ekonomi  [ 7 ].  Kemudahan  akses  infrastruktur  dasar seperti  jalan  raya,  listrik,  air  minum  dan  fasilitas layanan  dasar  lainnya  memiliki  dampak  yang signifikan terhadap  kualitas  hidup masyarakat, khususnya masyarakat kurang mampu. Ketika masyarakat  memiliki  akses  terhadap  jalan  raya, kesempatannya  untuk  memasuki pasar akan  lebih luas dan  peluangnya  untuk  memperoleh  pendapatan  yang lebih  layak  akan  semakin  besar.  Begitu  juga  dengan akses  terhadap  sanitasi  layak  yang  berpengaruh  pada kondisi  kesehatan  dan  berimplikasi  pada  peningkatan kualitas  manusia.  Ketersediaan  infrastruktur  berperan dalam  peningkatan  kesejahteraan  masyarakat  dan merupakan  prakondisi  penting  dalam  penanggulangan kemiskinan [ 8 ]. Sebaliknya, pembangunan infrastruktur yang lambat dapat menjadi halangan bagi pembangunan  dan  pertumbuhan  secara  keseluruhan [ 9 ].
Di  era  pemerintahan  Presiden  Joko  Widodo,  isu kemiskinan menjadi salah satu fokus pemerintah. Salah satu  kebijakan  yang  ditujukan  untuk  menanggulangi kemiskinan  adalah  dengan  meningkatkan  ketersediaan dan  cangkupan  layanan  dasar  seperti  kesehatan, pendidikan, sanitasi, listrik, dan jalan bagi  masyarakat kurang  mampu  [ 10 ].  Dalam  beberapa  tahun  terakhir, pemerintah  menjadikan  pembangunan  infrastruktur sebagai prioritas, hal ini terlihat dari direalisasikannya berbagai  proyek  pembangunan  infrastruktur  guna mendorong  pemerataan  dan  ekspansi  ekonomi  lebih lanjut  [ 11 ].  Namun,  apakah  pembangunan  tersebut sudah  tepat  dan  berperan  dalam  menurunkan  angka penduduk miskin di Indonesia?. Berdasarkan penjelasan  tersebut,  maka  studi  ini  bertujuan  untuk menganalisis  pengaruh  infrastruktur,  dalam  hal  ini terdiri  atas  infrastruktur  sanitasi,  listrik  dan  jalan terhadap  kemiskinan  di  Indonesia.  Adapun  hipotesis dari studi ini adalah masing-masing infrastruktur, baik sanitasi,  listrik  maupun  jalan  diduga  memiliki pengaruh  yang  negatif  dan  signifikan  terhadap kemiskinan di Indonesia [ 12 ].
Menurut Badan Pusat Statistik (BPS) dan Departemen Sosial,  kemiskinan  terjadi  saat  individu  atau  keluarga tidak  mampu  memenuhi  kebutuhan  dasar  minimal
(makanan  dan  non-makanan)  agar  dapat  hidup  secara layak.  Secara  umum,  konsep  kemiskinan  dapat  dilihat dari  dua  sisi,  yaitu  secara  absolut  dan  secara  relatif. Kemiskinan  absolut  atau  kemiskinan  mutlak  mengacu pada  standar  hidup  minimum  suatu  masyarakat  yang diwujudkan  dalam  bentuk poverty  line (garis kemiskinan)  yang  bersifat  tetap.  Garis  Kemiskinan adalah  perwujudan  kemampuan  seseorang  atau keluarga  dalam  suatu  masyarakat  untuk  memenuhi kebutuhan  dasar  hidup  pada  suatu  waktu  di  lokasi tertentu  guna  menjalani  kehidupan  secara  layak. Seseorang  akan  tergolong  miskin  secara  absolut apabila memiliki pendapatan di bawah garis kemiskinan sehingga tidak mampu mencukupi kebutuhan  dasanya  [ 13 ].  Sedangkan  secara  relatif, kemiskinan  dilihat  dari  dimensi  ketimpangan  antar kelompok  masyarakat.  Pendekatan  ketimpangan  tidak berdasarkan  pada  garis  kemiskinan,  jadi  seseorang yang mampu memenuhi kebutuhan dasar minimumnya tidak bisa dikategorikan tidak miskin jika pendapatannya  jauh  dibawah  pendapatan  masyarakat di lingkungan sekitarnya [ 14 ].
Mengingat kemiskinan merupakan suatu permasalahan yang  kompleks,  maka  faktor penyebabnya juga sangat beragam.  Kemiskinan  merupakan  sebuah  kesatuan konsep  ( integrated  concept )  yang  terdiri  atas  lima dimensi yang mencangkup dimensi proper, powerless, state  of  emergency,  dependency dan  isolation. Sedangkan tidak adanya akses terhadap salah satu dari modal sumber daya alam, modal sumber daya manusia, modal  infrastruktur,  modal  bisnis,  modal  pengetahuan dan  modal  kelembagaan  juga  dapat  menyebabkan kemiskinan.  Dari  beberapa  literatur  yang  ada, setidaknya dapat disimpulkan bahwa  faktor perbedaan akses  terhadap  modal  dan  keterisolasian  merupakan salah satu faktor penyebab kemiskinan [ 15 ].
Tidak  terdapat  definisi  baku  tentang  pengertian infrastruktur.  Menurutnya,  infrastruktur  dibedakan menjadi  infrstruktur  ekonomi  dan  sosial.  Infrastruktur ekonomi adalah segala prasarana yang secara langsung dapat  menunjang  kegiatan  produktif,  sedangkan infrastruktur  sosial  adalah  prasarana  yang  digunakan untuk meningkatkan kenyamanan sosial dan menunjang  produktivitas  ekonomi  [ 16 ].  Dari  sisi ekonomi, infrastruktur memiliki dua kriteria, yaitu: (1) infrastruktur sebagai capital good, dengan karakteristik bersumber  dari  pengeluaran  investasi,  berjangka panjang,  secara  teknis  tidak  dapat  dibagi-bagi ( technical  indivisibility )  dan  mempunyai  rasio  capital- output yang tinggi, dan (2) infrastruktur sebagai public good ,  dengan  kriteria  barang  yang  konsumsinya  tidak bersifat  not  excludable  dan  not  rival.  Infrastruktur merupakan prakondisi yang penting bagi pembangunan ekonomi.  Menurutnya,  diproduksi  secara  masal  untuk memenuhi  kebutuhan  ekonomi  dan  sosial  merupakan karakteristik dari infrastruktur  material. Karena output yang  dihasilkan  dalam  jumlah  sangat  besar,  maka dibutuhkan  biaya  yang  sangat  besar  pula  untuk membangun  infrastruktur  material  [ 17 ].  Infrastruktur kebutuhan fisik atau material dapat berupa infrastruktur air, listrik dan jalan.
Secara  umum,  terdapat  dua  pemikiran  terkait pengaruh  infrastruktur  terhadap  kemiskinan.  Di  satu sisi  terdapat  pemikiran  yang  memandang  bahwa keberadaan infrastruktur fisik penting bagi penanggulangan  kemiskinan,  khususnya  di  negara- negara  berkembang.  Tetapi  di  sisi  lain,  banyak komunitas pembangunan internasional yang memandang  skeptis  bantuan  untuk  pembangunan infrastruktur  karena  tiga  alasan.  Pertama,  meskipun penting  untuk  mendorong  pertumbuhan  ekonomi, namun  infrastruktur  dianggap  memiliki  sedikit relevansi  dengan  pengurangan  kemiskinan.  Kedua, manfaat  aktual  dari  infrastruktur  secara  signifikan kurang  dari  yang  diantisipasi.  Ketiga,  pemerintah  dan instusi  yang  lemah  dapat  membuka  peluang  bagi praktik  korupsi,  adanya  pilihan  investasi  publik  yang terdistorsi  hingga  pemeliharaan  yang  terabaikan  dapat menyebabkan turunnya kontribusi infrastruktur terhadap pertumbuhan dan  mengalihkan  manfaat  yang seharusnya dinikmati oleh masyarakat miskin. Walaupun  demikian,  kini  terdapat  pengakuan  yang lebih  luas  mengenai  keterkaitan  infrastruktur  dan kemiskinan, terutama dari komunitas donor internasional.  Jika  tata  kelola  dan  kelembagaan diperkuat, maka keterkaitan infrastruktur dan pengurangan kemiskinan bisa menjadi lebih kuat [ 18 ].
Terdapat  cukup  banyak  penelitian  yang  mengkaji bagaimana pengaruh dan dampak infratruktur terhadap kemiskinan. Penyediaan infrastruktur merupakan salah satu  cara  yang  dapat  mengurangi  kemiskinan,  mereka menemukan  bahwa  infrastruktur  memiliki  berbagai pengaruh  terhadap  perekonomian  seperti  terhadap kegiatan  produksi  dan  meningkatkan  pertumbuhan ekonomi  [ 19 ].  Secara  umum  keterkaitan  antara infrastruktur  dan  penanggulangan  kemiskinan  bersifat tidak langsung) [ 20 ].
Pembangunan infrastruktur di berbagai negara berfokus  pada  akses  dasar  dan  konektivitas  manusia, seperti  sanitasi,  air,  listrik,  energi,  dan  transportasi. Infrastruktur yang berkualitas secara efektif dan efisien akan  mendorong  kegiatan  ekonomi,  meningkatkan pertumbuhan  ekonomi  dan  mengurangi  kemiskinan. Daerah  dengan  ketersediaan  infrastruktur  yang  lebih memadai  dapat  mendorong  pertumbuhan  ekonomi yang  lebih  tinggi  dan  tingkat  kemiskinan  yang  lebih rendah  [ 21 ].  Mekanisme  Pengaruh  Infrastruktur  Jalan, Sanitasi dan Listrik terhadap Pengurangan Kemiskinan akan ditampilkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Mekanisme Pengaruh Infrastruktur Jalan, Sanitasi dan Listrik terhadap Pengurangan Kemiskinan
Pada  Gambar  1  terdapat  ketersediaan  infrastruktur yang  memadai  dapat  memperbesar  kemungkinan penduduk  miskin  yang  tinggal  di  daerah  tertinggal dalam  mengakses  peluang  untuk  lebih  produktif, karena  keberadaan  infrastruktur  seperti  jalan  dapat menghubungakan  mereka  dengan  pusat  kegiatan ekonomi  yang  lebih  luas  [ 22 ].  Di  samping  itu,  biaya produksi  dan  transaksi  di  daerah  miskin  dapat  ditekan dengan  keberadaan  infrastruktur  [ 23 ].  Sejalan  dengan itu,  akses  infrastruktur  juga  dapat  meningkatkan  nilai aset masyarakat miskin bahwa pembangunan infrastruktur  dapat  berdampak  pada  peningkatan kualitas sumber daya manusia masyarakat miskin, dan karenanya  dapat  memperluas  peluang  kerja  dan meningkatkan prospek pendapatan mereka [ 24 ].

## 2. Metode Penelitian
Studi  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  berupa analisis regresi berganda dengan data panel. Jenis data yang  digunakan  adalah  data  sekunder  34  provinsi  di Indonesia  selama  periode  2015-2019  yang  diperoleh dari  Badan  Pusat  Statistik.  Data  tersebut  meliputi:  (1) data  persentase  jumlah  penduduk  miskin,  (2)  data panjang  jalan  dan  luas  wilayah  provinsi,  (3)  data persentase rumah tangga yang memiliki akses terhadap listrik PLN, dan (4) data persentase rumah tangga yang memiliki akses terhadap layanan  sanitasi layak. Untuk menganalisis pengaruh infrastruktur terhadap kemiskinan, maka digunakan tiga variabel terikat yang meliputi keterssediaan infrastruktur sanitasi, listrik dan cangkupan  jalan.  Sedangkan  persentase  jumlah penududuk  miskin  digunakan  sebagai  variabel  bebas. Persamaan 1  merupakan  model  yang digunakan  untuk mengestimasi pengaruh variabel-variabel terikat terhadap  variabel  bebas  tersebut.  Rumus  yang  dipakai sebagai berikut:
P_it=β_0+β_1 sanitasi_it+β_2
listrik_it+β_3 cjalan_it+e_it
Dimana β_0 adalah Intersept; β (1-3) adalah Koefisien regresi;  P  adalah  Persentase  jumlah  penduduk  miskin; sanitasi adalah Persentase rumah tangga yang memiliki akses  terhadap  sanitasi  layak  (%);  listrik  adalah Persentase rumah tangga yang memiliki akses terhadap
listrik (%); cjalan  adalah  Cangkupan  jalan  (panjang jalan/ luas wilayah, km/km2); e adalah Standart error; i adalah Provinsi (1-34); t adalah Tahun (2015-2019).

## 3. Hasil dan Pembahasan
Jika  mengamati  perkembangan  sanitasi,  listrik,  jalan dan  kemiskinan  secara  nasional,  terlihat  bahwa  akses rumah  tangga  terhadap  layanan  sanitasi  layak  dan listrik,  serta  panjang  jalan  mengalami  peningkatan setiap tahunnya dan berbanding terbalik dengan jumlah penduduk  miskin  yang  mengalami  penurunan  selama periode 2015-2019. Perkembangan Kemiskinan, Akses Sanitasi  Layak  dan  Akses  Listrik  akan  ditampilkan pada Gambar 2.
11,13 10,7 10,12 9,66 9,22 46,63 52,39 53,51 55,47 66,57 95,58 95,97 96,88 97,45 98,01 2015 2016 2017 2018 2019 Kemiskinan (P0, %) Akses terhadap Sanitasi Layak (%) Akses terhadap Listrik (%)
Gambar 2. Perkembangan Kemiskinan, Akses Sanitasi Layak dan Akses Listrik
Pada Gambar 2 terlihat jelas perkembangan kemiskinan,  akses  sanitasi  layak  dan  akses  listrik. Selanjutnya  Perkembangan  Kemiskinan  dan  Panjang Jalan di Indonesia yang akan ditampilkan pada Gambar 3.
11,13 10,7 10,12 9,66 9,22 529 538 539 542 544 520 525 530 535 540 545 550 0 2 4 6 8 10 12 20 15 20 16 20 17 20 18 20 19 Kemiskinan (P0, %) Panjang Jalan (Ribu Km)

## Gambar 3. Perkembangan Kemiskinan dan Panjang Jalan di Indonesia
Pada  Gambar  3.  Terlihat  jelas  perkembangan kemiskinan dan Panjang jalan di Indonesia.  Walaupun secara nasional akses dan cangkupan ketiga infrastruktur  tersebut  selalu  mengalami  peningkatan setiap  tahunnya,  namun  jika  diamati  persebaran
datanya dapat terlihat bahwa distribusinya masih tidak merata,  baik  itu  dalam  akses  rumah  tangga  terhadap layanan  sanitasi  layak  dan  listrik,  maupun  distribusi cangkupan  jalan  antar  provinsi.  Selanjutnya  Distribusi Akses  Rumah  Tangga  terhadap  Layanan  Sanitasi Layak (%) Tahun 2019 ditampilkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Distribusi Akses Rumah Tangga terhadap Layanan Sanitasi Layak (%) Tahun 2019
Pada  Gambar  4  terlihat  distribusi  akses  rumah  tangga terhadap  layanan  sanitasi  layak.  Untuk  akses  rumah tangga terhadap layanan sanitasi layak sendiri terdapat ketimpangan yang sangat besar antara provinsi dengan akses  tertinggi  yaitu  Provinsi  DI  Yogyakarta  dengan Provinsi  Papua  yang  memiliki  akses  sanitasi  layak terendah.  Dimana  sebesar  94.67  persen  rumah  tangga di  DI  Yogyakarta  sudah  memperoleh  akses  terhadap layanan sanitasi yang layak, sedangkan di Papua hanya sebesar 38,27 persen rumah tangga yang meliliki akses terhadap  sanitasi  layak.  Selanjutnya  Distribusi  Akses Rumah  Tangga  terhadap  Listrik  (%)  Tahun  2019 ditampilkan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Distribusi Akses Rumah Tangga terhadap Listrik (%) Tahun 2019
Pada  Gambar  5  terlihat  distribusi  akses  rumah  tangga terhadap  listrik,  sama  halnya  dengan  akses  terhadap sanitasi  layak,  distribusi  akses  terhadap  listrik  juga memperlihatkan adanya ketidakmerataan. Ketimpangan  antara  provinsi  dengan  akses  terhadap
listrik tertinggi dan terendah juga sangat besar, dimana yang  tertinggi  adalah  DKI  Jakarta  dengan  hampir seluruh  rumah  tangganya  sudah  memperoleh  akses terhadap  listri,  sedangkan  yang  terendah  adalah Provinsi  Papua  yang  aksesnya  masih  dibawah  50 persen. Untuk cangkupan jalan sendiri memperlihatkan distribusi yang cukup merata antar provinsi, walaupun terdapat Provinsi DKI Jakarta dengan cangkupan jalan 10.14  Km/Km2  yang  jauh  lebih  tinggi  dibanding provinsi  lain  yang  cangkupan  jalannya  secara  umum masih  di  bawah  1  Km/Km2.  Selanjutnya  Distribusi Cangkupan  Jalan  (Km/Km2)  Tahun  2019  ditampilkan pada Gambar 6.

## Gambar 6. Distribusi Cangkupan Jalan (Km/Km2) Tahun 2019
Pada  Gambar  6  terlihat  jelas  bahwa  distribusi cangkupan  jalan  (Km/Km2)  tahun  2019.  Selanjutnya hasil regresi model penelitian menggunakan pendekatan  CEM  (Common  Effect  Model),  FEM (Fixed  Effect  Model)  dan  REM  (Random  Effect Model) disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Regresi dengan Pendekatan CEM, FEM dan REM
Variabel CEM FEM REM Sanitasi Listrik Cjalan -0.0665544 ** (0.059) -0.2277060 * (0.000) -0.3023174 (0.181) -0.0406049 * (0.000) -0.08051329 * (0.001) -1.23996 (0.146) -0.0385672 * (0.000) -0.0988714 * (0.000) -0.763896 ** (0.079) Adj R-square/ R-square overall 0.3664 0.2402 0.3101 Number of cross section 34 34 34 Number of observation 170 170 170 Prob > F 0.000 0.000 0.000
Variabel Independen: P Angka di dalam ( ) adalah nilai
* signifikan  pada ** signifikan  pada
Untuk  memilih  pendekatan  terbaik  dari  tiga  model  di Tabel  1,  maka  dilakukan  beberapa  pengujian  yang
terdiri  dari  uji  chow,  uji  hausman  dan  uji  langrange mutiplier yang hasilnya disajikan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Dasar Pemilihan Pendekatan Terbaik Pengujian Hasil Model Terpilih Uji Chow (CEM  atau FEM) FEM Uji Hausman (REM  atau FEM)
REM Uji LM (CEM  atau REM)
REM
(Model Terbaik)
Hasil  pada  Tabel  2  masing-masing  pengujian menunjukkkan  bahwa  random  effect  model  (REM) terpilih sebagai pendekatan terbaik untuk menganalisis model penelitian.
Dari hasil estimasi dengan pendekatan REM diketahui bahwa  koefisien  determinasi  dari  model  penelitian yang  ditunjukkan  oleh  nilai  R-square  overall  adalag sebesar  0.3101,  artinya  pengaruh  variabel  independen sanitasi,  listrik  dan  jalan  secara  simultan    terhadap variabel  tingkat  kemiskinan  adalah  sebesar  30.01 persen,  sedangkan  69.99  persen  lainnya  dipengaruhi oleh  faktor  lain  di  luar  model.  Sedangkan  koefisien masing-masing variabel independen dapat diinterpretasikan sebagai berikut:
a. Dengan asumsi variabel lain tetap, setiap kenaikan 1 persen  akses  rumah  tangga  terhadap  sanitasi  layak akan  menurunkan  tingkat  kemiskinan  sebesar  0.038 persen.
b. Dengan asumsi variabel lain tetap, setiap kenaikan 1 persen  akses  rumah  tangga  terhadap  listrik  akan menurunkan tingkat kemiskinan sebesar 0.099 persen.
c. Dengan asumsi variabel lain tetap, setiap kenaikan 1 unit cangkupan jalan (Kilometer per Kilometer persegi luas  wilayah  provinsi)  akan  menurunkan  tingkat kemiskinan sebesar 0.764 persen.
Nilai  (Prob  >  F)=0.000  atau  lebih  kecil  dari  0.05, menunjukkan  bahwa  variabel  independen  sanitasi, listrik  dan  jalan  secara  bersama-sama  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  variabel  dependen kemiskinan  dan  model  layak  untuk  diestimasi. Selanjutnya Pengaruh Infrastruktur terhadap Kemiskinan ditampilkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Pengaruh Infrastruktur terhadap Kemiskinan
Gambar 7 merangkum bagaimana pengaruh infrastruktur yang terdiri dari sanitasi, listrik dan jalan terhadap  kemiskinan  di  Indonesia  sebagaimana  hasil analisis  data  sebelumnya.  Dari  hasil  estimasi  data menggunakan  pendekatan  REM  ditemukan  bahwa variabel  sanitasi  dan  listrik  memiliki  pengaruh  yang negatif  dan  signifikan  terhadap  kemiskinan  pada tingkat  α=5%,  sedangkan  variabel  jalan  bepengaruh negatif  terhadap  kemiskinan  dan  signifikan  pada tingkat  α=10%. Hal itu membuktikan hipotesis bahwa infrastruktur  secara  langsung  ikut  berperan  dalam pengurangan  jumlah  penduduk  miskin  di  Indonesia. Adanya  pengaruh  negatif  yang  signifikan  dari ketersediaan  infrastruktur  sanitasi,  listrik  dan  jalan terhadap kemiskinan di Indonesia.
Ketersediaan  infrastruktur  sanitasi  diwakili  oleh  akses rumah  tangga  kepada  sanitasi  layak  yang  secara signifikan  berpengaruh  negatif  terhadap  tingkat kemiskinan menjelaskan bahwa peningkatan persentase  rumah  tangga  yang  memiliki  akses  kepada layanan  sanitasi  yang layak dapat  menurunkan tingkat kemiskinan.    Layanan  sanitasi  layak  berkontribusi dalam  peningkatan  kualitas  sumber  daya  manusia, terutama  dari  sisi  kesehatan.  Ketersediaan  sanitasi layak  dapat  mencegah  dan  mengurangi  risiko masyarakat terjangkit berbagai penyakit dan merupakan  salah  satu  tujuan  dari  pembangunan berkelanjutan. Meningkatnya kualitas kesehatan masyarakat  akan  berkontribusi  dalam  peningkatan kualitas  SDM  secara  keseluruhan  yang  kemudian berperan  dalam  mendorong  peningkatan  produktifitas, sehingga  pada  akhirnya  ikut  berperan  terhadap penurunan kemiskinan.
Ketersediaan infrastruktur listrik dicermikan oleh akses rumah  tangga  kepada  listrik  yang  memberikan memiliki  negatif  yang  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan menjelaskan bahwa peningkatan persentase  rumah  tangga  yang  memiliki  akses  kepada sumber  daya  litrik  dapat  menurunkan  tingkat kemiskinan.  Listrik  mencerminkan  akses  terhadap teknologi  yang  secara  langsung  berkontribusi  dalam peningkatan lapangan kerja dan pendapatan masyarakat miskin, serta berperan dalam meningkatkan pertumbuhan.
Cangkupan jalan yang mengukur ketersediaan infrastruktur  jalan  seacara  signifikan  berpengaruh negatif terhadap tingkat kemiskinan. Hal ini menjelaskan  bahwa  meningkatnya  cangkupan  jalan dapat  menurunkan  tingkat  kemiskinan.  Ketersediaan infrastruktur  jalan  dalam  hal  ini  berkaitan  erat  dengan akses  terhadap  sumber  daya  dan  kelancaran  kegiatan ekonomi.  Terbukanya  akses  yang  lebih  luas  terhadap fasilitas-fasilitas  kesejahteraan  dan  sumber  daya ekonomi  secara  langsung  ikut  berperan  dalam menekan tingkat kemiskinan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  analisis  sebelumnya,  dapat disimpulkan  beberapa  hal  adalah  infrastruktur  sanitasi yang  diwakili  oleh  akses  rumah  tangga  terhadap
layanan  sanitasi  layak    secara  signifikan  memberikan pengaruh  negatif  terhadap  tingkat  kemiskinan  di indonesia, infrastruktur listrik yang diwakili oleh akses rumah  tangga  terhadap  listrik  secara  signifikan memberikan  pengaruh  negatif  terhadap  tingkat kemiskinan  di  Indonesia,  dan  infrastruktur  jalan  yang diwakili  oleh  cangkupan  jalan  secara  signifikan memberikan  pengaruh  negatif  terhadap  tingkat kemiskinan  di  Indonesia.  Dengan  demikian  terbukti bahwa kenaikan pada masing-masing variabel sanitasi, listrik dan jalan berpengaruh secara signifikan terhadap pengurangan  persentase  jumlah  penduduk  miskin  di Indonesia.

## Daftar Rujukan
[1] MARISA, M. (2019). Analisis Determinan Tingkat Kemiskinan di  Indonesia. JIEP:  Jurnal  Ilmu  Ekonomi  Dan  Pembangunan,
2 (1), 76. DOI: https://doi.org/10.20527/jiep.v2i1.1156 .
[2] Maria, I., Nurjannah, N., Mudatsir, M., Bakhtiar, B., & Usman, S.  (2020).  Analisis  Determinan  Stunting  Menurut  Wilayah Geografi  di  Indonesia  Tahun  2018. Majalah  Kesehatan,  7 (4), 239–250.
DOI: https://doi.org/10.21776/ub.majalahkesehatan.2020.007.04.4 . [3] Puspita,  D.  W.  (2015).  Analisis  Determinan  Kemiskinan  Di Provinsi Jawa Tengah. Jejak, 8 (1). DOI: https://doi.org/10.15294/jejak.v8i1.3858 .
[4] Setyani,  A.  I.,  &  Sugiarto.  (2021).  Aplikasi  Metode Geographically  Weighted  Regression  Determinan  Kemiskinan Multidimensi  Kabupaten/kota  di  Kawasan  Timur  Indonesia.
Jurnal  Statistika  Dan  Aplikasinya,  5 (2),  121–132.  DOI: https://doi.org/10.21009/jsa.05201 .
[5] Nurmutiazifah, A., & Yuniasih, A. F. (2021).  Penerapan Model Regresi  Data  Panel :  Determinan  Ketimpangan  Capaian Pendidikan  di  Kawasan  Timur  Indonesia  (KTI)  2015-2019. Seminar Nasional Official Statistics, 2020 (1), 1294–1304. DOI: https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2020i1.705 .
[6] Kumaat,  R.  J.  (2021).  Determinan  Pertumbuhan  Ekonomi  dan Dampaknya  Terhadap  Tingkat  Penyerapan  Tenaga  Kerja  Serta Kemiskinan  di  Kabupaten  Kepulauan  Sangihe  dan  Kabupaten Kepulauan  Sitaro. JMBI  UNSRAT  (Jurnal  Ilmiah  Manajemen Bisnis  dan  Inovasi  Universitas  Sam  Ratulangi).,  7 (3).  DOI: https://doi.org/10.35794/jmbi.v7i3.30298 .
[7] Handalani, R. T. (2019). Determinant of Poverty in Indonesian’s Province:  A  Review  of  Public  Policy. Jurnal  Borneo Administrator, 15 (1), 59–80. DOI: https://doi.org/10.24258/jba.v15i1.373 .
[8] Parwodiwiyono,  S.  (2021).  Analisis  Determinan  Kemiskinan  di Pulau  Jawa  dengan  Model  Regresi  Spasial. Seminar  Nasional Geomatika,  97 .  DOI: https://doi.org/10.24895/sng.2020.0- 0.1124 .
[9] Amida,  O.  V.,  &  Sitorus,  J.  R.  H.  (2021).  Penerapan  Regresi Logistik Biner Multilevel dalam Analisis Pengaruh Karakteristik Individu,  Rumah  Tangga,  dan  Wilayah  Terhadap  Status Kemiskinan  Balita  di  Kepulauan  Maluku  dan  Pulau  Papua. Seminar  Nasional  Official  Statistics,  2020 (1),  967–977.  DOI: https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2020i1.569 .
[10] Nugraheni,  W.  P.,  &  Hartono,  R.  K.  (2017).  Determinan Pengeluaran  Kesehatan  Katastropik  Rumah  Tangga  Indonesia Pada  Tahun  Pertama  Implementasi  Program  JKN. Buletin Penelitian Kesehatan, 45 (1). DOI: https://doi.org/10.22435/bpk.v45i1.6069.27-36 .
[11] Iskandar,  A.,  &  Subekan,  A.  (2016).  Analisis  Determinan Kemiskinan  di  Sulawesi  Selatan  (Determinant  Analysis  of Poverty  In  South  Sulawesi). Jurnal  Tata  Kelola  Dan
Akuntabilitas Keuangan
Negara , 1–26. DOI:
https://doi.org/10.28986/jtaken.v2i1.36 .
[12] Puspitasari, F., & Triscowati, D. W. (2022). Determinan Rumah Tangga  Pertanian  Miskin  di  Provinsi  Kalimantan  Utara. Jurnal Ekonomika,
13 (01). DOI:
https://doi.org/10.35334/jek.v13i0.2412 .
[13] Hutajulu, D. M., Panjawa, J. L., Islami, F. S., & Sugiharti, R. R.
(2020).  Determinan  pertumbuhan  ekonomi  berkelanjutan wilayah  induk  dan  pemekaran  di  kawasan  timur  Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Bisnis, 23 (2), 263–284. DOI: https://doi.org/10.24914/jeb.v23i2.3293 .
[14] Mantsani, M., Rumodar, D. A. L., Syukriah, K., & Soegiarto, S. (2020).  Determinan  Kemiskinan  Provinsi  Aceh  Tahun  2017. Seminar  Nasional  Official  Statistics,  2019 (1),  466–477.  DOI: https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2019i1.17 .
[15] Atasoge, I.  A.  B.  (2021).  DETERMINAN  INDEKS KEBAHAGIAAN DI INDONESIA. Jurnal Ekonomi Pembangunan  STIE  Muhammadiyah  Palopo,  7 (2),  34.  DOI: https://doi.org/10.35906/jep.v7i2.877 .
[16] Fadila,  K.  N.,  &  Utomo,  A.  P.  (2021).  Determinan  Status Kemiskinan  Anak  Pada  Rumah  Tangga  Krt  Perempuan  Di Provinsi  Bengkulu  2018. Seminar  Nasional  Official  Statistics,
2020 (1), 616–626. DOI:
https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2020i1.453 .
[17] Hasyim, M. N. A., & Veriyanto, A. (2022). Analisis Determinan Rumah  Tangga  Miskin  Di  Provinsi  Kalimantan  Utara  Tahun 2020. Jurnal Ekonomika, 13 (01). DOI:
https://doi.org/10.35334/jek.v13i01.2422 .
[18] Megawati,  E.,  &  Sebayang,  L.  K.  B.  (2018).  Determinan Kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Tengah  Tahun  2011-2014.
Economics Development Analysis Journal, 7 (3), 235–242. DOI: https://doi.org/10.15294/edaj.v7i3.25255 .
[19] Muhamad,  A.  N.  (2021).  Migrasi  Total  Masuk  Kabupaten/Kota di  Indonesia  Tahun  2015:  Tren  Dan  Determinan. Jurnal  Ilmu Pemerintahan Suara Khatulistiwa, 6 (1), 35–48. DOI: https://doi.org/10.33701/jipsk.v6i1.1560 .
[20] Ritanti,  R.,  &  Permatasari,  I.  (2021).  Determinan  Praktik Pemberian  Asi  EksklusiF. Quality :  Jurnal  Kesehatan,  15 (2), 77–83. DOI: https://doi.org/10.36082/qjk.v15i2.209 .
[21] Jumilah,  J.,  Andriyani,  D.,  &  Nailufar,  F.  (2021).  Pengaruh Inflasi  dan  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (Pdrb)  Sektor Pertanian  Terhadap  Nilai  Tukar  Petani  di  Provinsi  Aceh  Tahun 2008-2019. Jurnal  Ekonomi  Pertanian  Unimal,  4 (1),  9.  DOI: https://doi.org/10.29103/jepu.v4i1.3787 .
[22] Febria,  D.  (2018).  Determinan  Partisipasi  Keluarga  Berencana Pada  Keluarga  Pra  Sejahtera  di  Provinsi  Sumatera  Selatan: Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia. Inovasi, 15 (1), 23– 31. DOI: https://doi.org/10.33626/inovasi.v15i1.25 .
[23] Legawati,  L.,  &  Nugraheni,  S.  A.  (2019).  Determinan  Sosial, Budaya  dan  Kesehatan  Serta  Faktor  Risiko  Kehamilan  Remaja di  Negara  Miskin  dan  Berkembang. Journal  of  Research  In Public Health Sciences, 1 (1). DOI: https://doi.org/10.33486/jrphs.v1i1.13 .
[24] Wahyu  Kusuma,  G.  (2021).  Determinan  Pekerja  Miskin  di Provinsi  Sumatera  Selatan  Tahun  2020  dengan  Regresi Multilevel  Logistik  Biner. Jurnal  Statistika  dan  Aplikasinya,
5 (2), 198–207. DOI: I https://doi.org/10.21009/jsa.05208 .