## Korelasi Pendapatan Perkapita ...

## Ery Jayanti, Hismendi, Arjuniadi
KORELASI PENDAPATAN PERKAPITA, KULTUR DEMOGRAFI DAN PENCAPAIAN SDGs-2: COMPARASIDESKRIPTIF WILAYAH BARAT DAN TIMUR INDONESIA
Ery Jayanti 1 , Hismendi 2 , Arjuniadi 3 1, 3) Universitas Jabal Ghafur Sigli
2) Politeknik Negeri Lhokseumawe
Korespondesi penulis: hismendi76@gmail.com

## Abstract
This research is to find out the comparison and test the correlation between per capita income, demographic culture and achievement of SDGs-2 (Poverty and Hunger Index) which is analyzed descriptively  between  the  western  and  eastern  regions  of  Indonesia.  The  research  was conducted by looking at two years of data, namely data for 2016 and 2020, as implicit from the initial transition from the MDGs to SDGs and as an evaluation of the six-year journey of the SDGs program. The research was conducted in two regions in Indonesia, namely the eastern region and the western region of Indonesia, each consisting of 14 provinces through panel data. The  methodology  for  compiling  the  PHI  (Poverty  and  Hunger  Index)  index  is  based  on  the methodology  for  compiling  the  Human  Development  Index  (HDI)  conducted  by  UNDP.  The results of the study show that the value of the poverty and hunger index (PHI) in the eastern and western regions of Indonesia is still high, reflecting that the poverty and hunger index in these regions still needs to be corrected. Based on the data, it is described that in 2020 all regions of the Western region will experience an improvement in the trend of the poverty and hunger index compared to 2016. There is a very close correlation between the variables of the poverty and hunger index and the Demographic Culture in the West and Eastern regions of Indonesia, which includes population density, fertility rate, and incomepercapita
Keywords: SDG2, Poverty Hunger Index (PHI), Demographic Culture, Income Percapita

## ABSTRAK
Penelitian  ini  untuk  menguji  korelasi  antara  variabel  pendapatan  perkapita,  budaya demografi dan pencapaian SDGs-2 yaitu Indeks Kemiskinan dan Kelaparan (IKK) yang dianalisis secara deskriptif antara wilayah barat dan timur Indonesia. Penelitian tersebut dilakukan dengan melihat data dua tahun yaitu data tahun 2016 dan 2020, yang tersirat dari awal transisi MDGs ke SDGs dan sebagai evaluasi perjalanan enam tahun program SDGs. Penelitian dilakukan di dua wilayah di Indonesia yaitu wilayah timur dan wilayah barat  Indonesia  yang  masing-masing  terdiri  dari  14  provinsi  melalui  data  panel. Metodologi  penyusunan  indeks  PHI  (Indeks  Kemiskinan  dan  Kelaparan)  didasarkan pada metodologi penyusunan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) yang dilakukan oleh UNDP. Hasil kajian menunjukkan bahwa nilai indeks kemiskinan dan kelaparan (PHI) di wilayah timur dan barat Indonesia masih tinggi, mencerminkan indeks kemiskinan dan  kelaparan  di  wilayah  tersebut  masih  perlu  dikoreksi.  Berdasarkan  data  tersebut,

## Korelasi Pendapatan Perkapita ...

## Ery Jayanti, Hismendi, Arjuniadi
digambarkan bahwa pada tahun 2020 seluruh wilayah wilayah Barat akan mengalami perbaikan  tren  indeks  kemiskinan  dan  kelaparan  dibandingkan  tahun  2016.  Terdapat korelasi  yang  sangat  erat  antara  variabel  indeks  kemiskinan  dan  kelaparan  dengan Budaya  Demografi  wilayah  Barat  dan  Timur  Indonesia  yang  meliputi  kepadatan penduduk, tingkat kesuburan, dan pendapatan perkapita
Kata kunci: SDGs2, Indeks Kemiskinan dan Kelaparan (IKK), Budaya Demografi, Pendapatan Perkapita

## PENDAHULUAN
Pada tahun 2000 semua negara anggota Perserikatan Bangsa-Bangsa (PBB) berjanji untuk  mendukung  inisiatif  global  baru  untuk  memberantas  kemiskinan  dan  kelaparan. Inisiatif  ini  dilakukan  dengan  membina  dan  memajukan  pembangunan  dengan  tetap menekankan tanggung jawab bersama untuk menjunjung tinggi prinsip harkat, martabat, dan kesetaraan manusia (UNITED Nation, 2000). Tahun 2015 MDGs sudah berakhir, digantikan oleh SDGs sebagai kelanjutan program pembangunan karena dianggap lebih relevan. Hingga saat ini sudah mencapai enam tahun tahun sejak program SDGs dilaksanakan masih dengan tujuan  yang  sama  yaitu  “zero  goal”  untuk  kemiskinan  dan  kelaparan,  Artinya  hasil pembangunan  diharapkan  dapat  mencapai  kondisi  tidak  ada  lagi  penduduk  dunia  yang mengalami kelaparan dan kemiskinan. Dalam capaian SDGs kemiskinan dan kelaparan ini diakomodir  empat  komponen  diantaranya:  proporsi  populasi  yang  hidup  di  bawah  garis kemiskinan, Poverty  gap rasio,  Penduduk  yang  mengkonsumsi  <  1400  ccal/kapita,
Prevalence anak yang mengalami stunting . Keempat komponen tersebut diistilahkan dengan Indeks Kemiskinan dan  Kelaparan (IKK). Penurunan  IKK  ditargetkan  akan tercapai  pada tahun 2030. Tercapai atau tidaknya target dan tujuan IKK sangat tergantung pada strategi dan kebijakan yang diterapkan oleh masing-masing negara.
Untuk Indonesia target ini menjadi suatu tantangan yang sulit apabila memperhatikan strategi  dan  indikator  pendukung  pencapaian  pembangunan  SDGs.  Indonesia  sudah melakukan  sebuah  terobosan  dengan  merencanakan,  melaksanakanpembangunan  sesuai kepentingan wilayah. Kondisi wilayah seperti faktor demografi, melalui tingkat kepadatan penduduk,  tingkat  kelahiran,  dan  tingkat  penghasilan/  pendapatan  yang  menjadi  faktor penentu pencapaian indeks kemiskinan kelaparan. Angka BPS menunjukkan sejak periode SDGs  indeks  kemiskinan  dan  kelaparan  sudah  mengalami  penurunan.  Data  tahun  2015

## Korelasi Pendapatan Perkapita ...

## Ery Jayanti, Hismendi, Arjuniadi
meninformasikan IKK Indonsia 7,11 persen. menurun pada 2020 tahun dibandingkan tahun 2016  menjadi  5,78  persen.,  hingga  tahun  2021  adalah  5,74  persen.  Untuk  wilayah  Barat Indonesia seperti  Aceh  0,27persen, Sumatera  Utara 0,21 persen, DKI Jakarta 0,14 persen dan Bali 0,08 persen, sementara wilayah timur Indonesia masih lebih tinggi yaitu NTB 0,32 persen,  NTT  0,39  persen,  Sulawesi  Barat  0,29  persen,  Maluku  Utara  0,41persen,  Papua sebanyak 0,55 persen dan Papua Barat 0,48 persen (Statistik Kesejahteraan Indonesia, 2015; Statistik Kesejahteraan Indonesia, 2020).
Perbedaan  angka  ini  mengindikasikan  bahwa  terdapat  faktor  yang  berbeda  dalam pencapaian target indeks kemiskinan kelaparan diantara kedua wilayah Indonesia. Dengan memperhatikan data-data pencapaian tersebut, maka perlu dilaksanakan evaluasi bagaimana dan sejauh mana pencapaian IKK diwilayah Barat dan Timur Indonesia, sejak tahun 2016 dan tahun 2021.Evaluasi dilakukan dengan mempertimbangkan data awal SDGs dan data tahun  terakhir  pencapaian  SDGs-2.  Apabila  hasil  evaluasi  sudah  diketahui,  maka  dapat ditelusuri kiranya perbandingan pencapaian antara kedua wilayah disertai perbedaan faktor yang menyebabkan adanya korelasi PHI dan faktor yang menyertainya.
Bagaimana mengukur “kemiskinan dan kelaparan” menjadi tantangan pertama untuk diketahui  kinerja  suatu  wilayah  secara  efektif.  Dalam  hal  ini,  empat  indikator  resmi diidentifikasi, antara lain (1) Proporsi populasi yang hidup di bawah garis kemiskinan; (2) Poverty gab rasio; (3) Penduduk yang mengkonsumsi < 1400 ccal/kapita; dan (4) Prevalence anak yang mengalami stunting . Penelitian ini merupakan penelitian yang urgen dikarenakan program SDGs sudah memasuki tahun ke-6 jadi perlu adanya evaluasi dan sangat penting untuk  mengetahui  faktor  yang  berkorelasi  dari  pencapaian  target  PHI  guna  mendalami kebijakan  strategis  yang  sudah  dijalankan  pemerintah  dan  regulasi  kebijakan  yang diperlukan  berikutnya.  Sementara  dalam  penelitian  sebelumnya  belum  bisa  menjawab persoalan ini secara konfrehensif, terutama menyangkut  perbandingan struktur  demografi penduduk Indonesiayang berkorelasi dengan pencapaian IKK di wilayah Timur dan Barat Indonesia, kondisi-kondisi   yang  disebabkan oleh kepadatan penduduk,  tingkat  kelahiran, kemampuan daya beli,dimana kondisi  diwilayah  Timur sangat berbeda  dengan wilayah Barat.  Tingkat  kepadatanPenduduk  diwilayah  timur  relative  rendah  jika  dibandingkan  di wilayah  Barat,  wilayah  Timur  memiliki  tingkat  kepadatan  rata-rata  0,15  %,  sementara Wilayah  Barat  memiliki  tingkat  kepadatan  0,72  persen  (Statistik  Kesejahteraan,  2019).

## Korelasi Pendapatan Perkapita ...

## Ery Jayanti, Hismendi, Arjuniadi
Demikian juga kondisi tingkat fertilitas, dimana wilayah timur Indonesia rata-rata fertilitas masih  relatif  tinggi  dibandingkan  wilayah  Barat.  Tingkat  fertilitas  rata-rata  wilayah  di wilayah  Timur  adalah  2,4  persen  dibandingkan  wilayah  barat  yang  hanya  1,9  persen keseluruhan variabel tersebut akan dilihat dalam penelitian ini.

## TINJAUAN LITERATUR

## Korelasi Pendapatan dan Indeks Kemiskinan Kelaparan (IKK)
Kelaparan dan  kemiskinan  sangat  terkait  dengan  meningkatnya  populasi, sebagaiman  pernah  dikemukakan  oleh  Malthus  (1778)  dalam theorinya  an  essay  on  the principle of population . Teori Maltus yang menjelaskan bahwa pertumbuhan penduduk akan lebih cepat dari pada pangan itu sendiri. Teori ini juga menjelaskan bahwa suatu saat nanti harga  pangan  akan  semakin  mahal  karena  jumlah  penduduk  yang  semakin  banyak  tidak diimbangi dengan ketersedian pangan yang ada di bumi. Berarti tidak mengherankan jika kelaparan akan terjadi. Teori yang pernah dikemukakan mengenai hal ini bahwa kelaparan dan kemiskinan terkait dengan pendapatan per kapita, dikemukakan oleh Faharuddin (2010), Indeks  kemiskinan  dan  kelaparan  memiliki  hubungan  linier  yang  signifikan  dengan pendapatan  per  kapita.,  sama  dengan  yang  dikemuakan  oleh  Gentilini  (2008),  bahwa pendapatan  mempengaruhi  kemiskinan  11,3  persen  dan  mempengaruhi  kelaparan  9,7 persen. Alkire (2016) menunjukkan hasil uji ekonometrik, kenaikan pendapatan dapat secara signifikan  mengurangi  kemiskinan  secara  multidimensi,  walaupun  dampaknya  kecil. Pendapatan akan mencerminkan kualitas hidup dan tingkat kemiskinan.
Ketika  pendapatan  rumah  tangga  menurun,  prevalensi  ketidakamanan  pangan meningkat, semakin rendah pendapatan semakin besar kemungkinan individu untuk makan makanan dengan porsi lebih kecil dari kebutuhan yang seharusnya mereka makan.83 persen individu  harus  makan  dengan  porsi  kecil  bagi  yang  memiliki  pendapatan  di  bawah  USD 20.000  (Annestrand,  Lenz,  Bird,  James,  2017).  Alarcon  at  all  (2016)  melihat  faktor sosioekonomi  terhadap  malnutrisi,  di  Nairobi,  dengan  cara  melakukan  survei  kecukupan nutrisi  dengan  tipe  rumah  tangga  yang  memiliki  tingkat  pendapatan  berbeda.  Hasilnya menunjukkan karakteritik sosioekonomi (pendidikan dan pendapatan mempengaruhi untuk memiliki anak-anak yang mengalami malnutrisi dan tumbuh kerdil). Sementara pendapatan yang lebih tinggi dikaitkan dengan praktik kesehatan dan gizi yang positif sehingga keluarga

## Korelasi Pendapatan Perkapita ...

## Ery Jayanti, Hismendi, Arjuniadi
tersebut  bisa  mencapai  nutrisi  optimal.  Hampir  sama  dengan  penelitian  Nwokolo  (2017) terhadap  12.000  populasi  dan  114  sampel  di  Kota  Cape  Afrika  Selatan.  Hasilnya  adalah tingkat pendidikan dan sumber pendapatan berhubungan positif terhadap ketahanan pangan rumah  tangga,  ini  menunjukkan  bahwa,  faktor  pendapatan  menyebabkan  kelaparan  dan ketidakamanan pangan karena imbas dari tingkat pendidikan rendah, sehingga menyebabkan mereka tidak mendapatkan pekerjaan yang layak.

## Korelasi Kepadatan Penduduk dan Indeks Kemiskinan Kelaparan
Kepadatan  penduduk  adalah  perbandingan  jumlah  penduduk  dengan  luas  lahan. Secara  umum,  tingkat  kepadatan  penduduk (population  density) adalah  perbandingan banyaknya jumlah penduduk dengan luas daerah berdasarkan satuan luas tertentu. Ketidak seimbangnya  antara  pertambahan  penduduk  dengan  produksi  pangan  dan  sumber  daya lainnya  dapat  berakibat  buruk  bagi  negara  tersebut.  Negara  tersebut  juga  akan  terhambat kemajuanya (Cerdika Ary, 2018). Berkurangnya lahan dapat diartikan sebagai terbatasnya lahan  yang  dapat  dijadikan  tanah  untuk  budidaya  baik  pertanian  atau  peternakan,  yang berdampak  pada  naiknya  harga  pangan,  sehingga  kecukupan  pangan  diragukan  (Pech.S, 2017).
Kepadatan  penduduk  menjadi  momok  bagi  kerawanan  pangan,  logisnya  adalah ditempat yang penduduknya padat ini menjadi masalah serius, dikarenakan distribusi pangan menjadi  tidak  merata  dan  perebutan  makanan  menjadi  pemandangan  biasa.Pada  daerah penduduk  yang  padat  juga  memunculkan  masalah  kemiskinan,  karena  perebutan  lahan pekerjaan,  menjadikan  upah  berdasrkan  subsisten.Artinya  banyak  penduduk  mau  dibayar dengan upah  rendah.Seperti  hasil temuan Waliun (2014), dengan survey  pada dua daerah terpadat di ibukota   Khanzastan, terdapat fakta daerah terpadat didua daerah tersebut sangat banyak memunculkan masalah social dan kemiskinan menjadi terstruktur.
Criastiani,  Tedjo  dan  Soetomo  (2015)  menyimpulkan  tentang  kemiskinan  karena kepadatan  penduduk  secara  kuantitatif,  bahwa  pada  daerah  yang  jumlah  pendduknya 11.754.009 juta jiwa  tingkat kemiskinan 13,7 persen, sementara pada daerah dengan jumlah penduduk 9.234.120 jiwa maka tingkat kemiskinan 9.5 persen.Untuk mengatasi kepadatan guna peningkatan kesejahteraan, maka dilakukan upaya transmigrasi.R, Rank dan A. Hirchil (2013), mengilustrasikan hipotesis hubungan   kepadatan populasi dengan partisipasi kupon

## Korelasi Pendapatan Perkapita ...

## Ery Jayanti, Hismendi, Arjuniadi
makanan.Menunjukkan bahwahubungan positif antara kepadatan populasi dan probabilitas partisipasi  dalam  program  kupon  makanan,  artinya  kepadatan  menentukan  jmlah  pangan yang  harus  disubsidi  yang  mengindikasikan  lebih  banyak  penduduk  yang  tidak  mampu memeuhi makanannya secara mandiri. Food availability, in the future, agriculture wiil be challenged to meet the demand of a population that is projected to grow and urbanize. This implies  that  more  food  will  be  demanded  by  a  population  of  net  food  buyers,  and  food demand  will  have  to  be  met  by  rural  and  peri  urban  arreas  and  by  food  imports .
Ketersediaan  pangan,  di  masa  depan,  menjadi  tantangan  di  masa  depan  untuk  memenuhi permintaan populasi yang diproyeksikan terus  tumbuh karena peningkatan urbanisasi. Ini menyiratkan bahwa lebih banyak makanan  yang diminta  oleh populasi terhadap makanan netto,    akibat  kepadatan  penduduk  dan  permintaan  makanan  maka  harus  dipenuhi  oleh pedesaan dan pinggiran kota dengan cara  oleh impor makanan (Mutisya, 2016).
Bagaimana  tingkat  kelahiran  juga  akan  mempengaruhi  kemiskinan  dan  kelaparan, adalah suatu permaslahan yang akan diteliti dalamkasus ini. Teori yang dikemukakan oleh Aditiono  (2020),  akibat  dari  tingkat  krelahiran  tinggi  akan  menyebabkanKekurangan pangan,  sebagai  akibat  dari  pertumbuhan  penduduk  yang  tidak  seimbang  dengan  jumlah lahan untuk memproduksi pangan.
Perspektif yang sering dilupakan adalah bahwa kemiskinan terjadi karena banyaknya angka  ketergantungan,  sehingga  banyak  orang  diusia  produktif  harus  banyak  menerima beban  anggota  keluarga  yang  harus  ditanggungnya  karena  memang  tidak  bekerja,  usia ketergantungan di bawah 15 tahun yang banyak karena disebabkan wanita yang melahirkan dengan  angka  kesuburan.  Jadi  ada  kemungkinan  TFR  dalam  suatu  wilayah  akan mempengaruhi  persentase  kemiskinan  penduduknya.  Menurut  Ross  (2017),  penurunan proporsi  penduduk  usia  mudaakan  mengurangi  besarnya  investasi  untuk  pemenuhan kebutuhan  mereka,  sehingga  sumber  daya  dapat  dialihkan,  dan  bisa  memicu  peningkatan kesejahteraan keluarga untuk terhindar dari kemiskinan.

## METODE PENELITIAN
Metode  penyusunan  indeks  PHI  ( Poverty  and  Hunger  Index )  didasarkan  pada metodologi  penyusunan Human  Development  Index (HDI)  yang  dilakukan  oleh  UNDP (UNDP, 2008) atau sama dengan metodologi penghitungan Indeks Pembangunan Manusia

## Korelasi Pendapatan Perkapita ...

## Ery Jayanti, Hismendi, Arjuniadi
(IPM) yang dilakukan di Indonesia (BPS, 2008).  PHI disusun menggunakan rumus sebagai berikut:
PHI − P = ∑(xi − min i)/[(max i − min i)].1/4

## 4

## 𝑖=1
Nilai  aktual dari indikator ke-i  serta maks dan min adalah nilai  maksimum  dan minimum dari masing-masing indikator (Gentilini dan Webb, 2008). Nilai maksimum dan minimum indikator PHI disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1

## Poverty and Hunger Index PHI dimensional goal spots
SDGs Indikator Max Min Proportion of population living on less than US$/day Kedalaman kemiskinan Penduduk yang mengkonsumsi dibawah 14000 ccal/hari/kapita Underweight 100 100 100 100 0 0 0 0

## Sumber: Gentilini dan Webb, 2008
Dalam  kerangka  evaluasi  pencapaian  tujuan  SDGs  pada  tahun  2020,  maka  nilai maksimum dan minimum kemudian disesuaikan dengan nilai awal masing-masing indikator pada tahun 2016 serta target  yang akan dicapai  pada tahun 2020. Sehingga rumus di  atas menjadi:
PHI = ∑(xi − 2010)/(2016 − 2010)].1/4 4 𝑖=1
di  mana,  PHI-P  adalah PHI  progress ,  ‘2020’ menunjukan data kondisi  awal  yang paling dekatdengan  tahun  2020  dan  ‘2016’  adalah  kondisi  target  yang  akan  dicapai  pada  tahun 2016.  Berdasarkan  target  nilai  indikator  pada  tahun  2016  yang  telah  ditetapkan pemerintahIndonesia melalui Bappenas (2010 dan 2016) serta kondisi awal indikator pada tahun 2010, ditetapkan nilai maksimum dan nilai minimum untuk keempat indikator di atas. Indikator yangtidak memiliki target angka spesifik, nilai maksimum digunakan setengah dari kondisi awaltahun 2010. Dengan demikian, nilai maksimum dan minimum indikator PHI-P disajikanpada Tabel 2.

## Korelasi Pendapatan Perkapita ...

## Ery Jayanti, Hismendi, Arjuniadi
Tabel 2
Nilai Awal dan Nilai Target Indikator PHI-P dalam Kerangka Evaluasi Pencapaian
SDGs di Indonesia Indikator Nilai awal Nilai Target 1.  Persentase  penduduk  yang  beradadi  bawah  garis kemiskinan 8,50 3,06 *) 2. Indeks Kedalaman kemiskinan dalam persen 2,09 0,98* ) 3. Balita yang mengalami stunting 6,83 1,89 4. Proporsi penduduk dengan konsumsi kurang dari 1400 kkal per hari, dalam persen 11,15 4,32

## Sumber: Bappenas (2016)
Untuk  menafsirkan  hasil  dengan  benar,  harus  diingat  bahwa,di  satu  sisi,  kerangka SDGs  tidak  secara  eksplisit  menetapkan  kuantitatiftarget  untuk  indeks  kemiskinan, menciptakan kesenjangan informasi tentang cara menafsirkan dan mengukur perubahan dari waktu ke waktu. Dengan demikian, sejalan dengan pendekatan ‘zero goals’ yang ditetapkan oleh PBB (Infid, 2015).
Poverty Line Dept Of PovertyLine Underweight Konsumsi  < 1400 ccal PHI 1.00 1.00 20.0 1.00 1.00 0 09 0.08 19.3 0.907 0.80 0.08 0.06 17.05 0.80 0.60 0.07 0.04 15.0 0.76 0.30 0.05 0.02 12.0 0.50 0.167

## Gambar 1.  Pengukuran pada Provinsi DKI Jakarta
Untuk membandingkan nilai pencapaian dan nilai target, pendekatan yang dilakukan adalah  dengan  menghitung  nilai  PHI  menggunakan  rumus  diatas  pada  masing-masing wilayah  timur  dan  Barat  Indonesia.,  nilai  capaian  tahun  2016  diperoleh  dari  perhitungan sebelumnya  melalui  capaian  tahun  2010.  Dengan  acuan  harapan  pemerintah  yang menginginkan setiap tahun ada pengurangan terhadap indikator PHI sebesar 0,5-2 persen. oleh  karena  itu  kami  menetapkan  target  1,5  persen  penurunan  untuk  masing-masing indikator pada tahun 2020. Gambar 1 merupakan salah satu provinsi yang berada diwilayah Barat Indonesia yang dihitung PHI–nya, untuk Provinsi DKI Jakarta .

## Korelasi Pendapatan Perkapita ...

## Ery Jayanti, Hismendi, Arjuniadi

## Mengukur Korelasi Pendapat Perkapita, Kepadatan Penduduk, Fertilitas, dan PHI
Hubungan antara pendapatan perkapita, kepadatan penduduk dan Tingkat Fertilitas dengan  indeks  kemiskinan  dan  kelaparan  dilihat  melalui  nilai  korelasi  dengan  formula ekonometrika.  Uji  statistik  yang  digunakan  untuk  menganalisis  hubungan  antar  variabel secara simetris dilakukan dengan uji Phi.Cramer’sV dan Contigency Coefficient (Winarno, 2015). Hipotesis nol (Ho) yang digunakan adalah tidak ada hubungan antara kedua variabel, dan hipotesis alternatif terdapat hubungan antara kedua variabel. Uji Phi, Cramer’s V dan Contigency Coefficient, dapat diformulasikan sebagai berikut:
Untuk  menganilisis  hubungan  antar  variabel  dependen  dan  independen  digunakan multiple  corelation  analysis ,  yang  menunjukkkan  angka  kuatnya  hubungan  antara  dua variabel  atau  lebih  secara  bersama-sama.  Menurut  Ghozali  (2013),  formulasi  perhitungan korelasi pada variabel berganda adalah;
𝑅𝑦, 𝑥1, 𝑥2. 𝑥3 = √𝑟 2 yx1 ∓ 𝑟 2 yx2 + 𝑟 2 yx3 − 2ryx1. yrx1. rx1x2 − 2yrx2. yr2. x2x3.
1 − 𝑟 2 x1x2x3

## Tabel 3 Variabel Penelitian
Variabel Kategori Terikat Bebas (1) (2) (3) BPHI X1 - KPP j Persentase X2- Tk Fertilitas (FTL j ) Persentase X3- Pendapatan (ICM k ) Nominal TPHI X1 - KPP j Persentase X2- Tk Pertilitas (FTL j ) Persentase X3- Pendapatan (ICM k ) Nominal
Dimana BPHI adalah  Poverty  hunger  indeks  pada  katagori  ke-i  variabel  KKP  (kepadatan penduduk), katagori ke-j variabel FTL (Fertilitas/tingkat kelahiran) dan Tingkat Pendapatan

## Korelasi Pendapatan Perkapita ...

## Ery Jayanti, Hismendi, Arjuniadi
(ICM), PHI yaitu Rata-rata indeks, sedangkan TPHI yaitu perbandingan PHI Untuk wilayah Barat dan Timur Indonesia.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  yang  disajikan  dalam  bagian  ini  didasarkan  pada  data  yang  diberikan  oleh Badan Pusat statistik dan pemetaan  SDGs (2016), serta potret pembangunan berkelanjutan Indonesia (2016), khususya data dari  indikator kesejahteraan rakyak  tahun  2020. Meskipun data mencakup sebagian besar wilayah barat dan timur indonesia, kekurangannya informasi untuk  satu  atau  lebih  dari  lima  empat  dimensi  akan    membatasi  kemungkinan  analisis, terutama ketika membangun trend. Rekomendasi utama artikel ini adalah yang memperkuat uji statistik dengan kapasitas wilayah masing-masing untuk menghasilkan data yang dapat diandalkan tentang  pencapaian  indikator  SDGs-2 adalah penting, tanpanya kita tidak bisa memiliki  pemahaman  yang  jelas  tentang  kemajuan  masing-masing  wilayah  di  Indonesia seperti  DKI  Jakarta,  Aceh,  Papua,  Bali  dan  Sumatera. K omparasi  pencapaian  PHI  antara wilayah  Timur  dan  Barat  Indonesia  dalam  dua  periode  data  yaitu  tahun  2016  sejak permulaan program SDGs dan tahun 2020 setelah lima tahun perjalanan SDGs .
Tabel 4 Perbandingan PHI Antar Provinsi di Indonesia 2016 2020 Wilayah Barat Wilayah Timur Wilayah Barat Wilayah Timur Prov PHI Prov PHI Prov PHI Prov PHI Aceh 0.272 Bali 0.087 Aceh 0.122 Bali 0.320 Sumbar 0.148 NTT 0.391 Sumbar 0.182 NTT 0.321 Sumut 0.215 NTB 0.232 Sumut 0.143 NTB 0.372 Sumsel 0.233 Sulteng 0.236 Sumsel 0.119 Sulteng 0.412 DKI 0.167 Sulsel 0.218 DKI 0.101 Sulsel 0.324 DI Yogya 0.210 Sultengg 0.236 DI Yogya 0.020 Sultengg 0.432 Jabar 0.176 Sulut 0.275 Jabar 0.122 Sulut 0.234 Jatim 0.191 Gorontalo 0.271 Jatim 0.112 Gorontalo 0.327 Jateng 0.243 Maluku 0.411 Jateng 0.110 Maluku 0.450 Jambi 0.209 Sulbar 0.198 Jambi 0.191 Sulbar 0.411 Riau 0.189 Malut 0.345 Riau 0.228 Malut 0.321 Banten 0.130 Papua 0.484 Banten 0.331 Papua 0.402 Kep. Riau 0.145 Papua Barat 0.555 Kep. Riau 0.212 Papua Barat 0.377
Sumber: Authour’s Calculation , 2021
Data  tersebut  menunjukkan  nilai  indeks  kemiskinan  dan  kelaparan  (PHI),  sekaligus menunjukkan perangkingan PHI di wilayah timur dan Barat Indonesia.Nilai PHI yang masih tinggi mencerminkan indeks kemiskinan dan kelaparan di wilayah tersebut masih tinggi. Berdasarkan data

## Korelasi Pendapatan Perkapita ...

## Ery Jayanti, Hismendi, Arjuniadi
tersebut dapat diuraikan bahwa pada tahun 2020 seluruh wilayah wilayah Barat mengalami perbaikan terhadap  trend  indeks  kemiskinan  dan  kelaparan  dibandingkan  tahun  2016.  Seperti  DKI  Jakarta memiliki  nilai  PHI  sebesar  0,167  persen,  Jawa  Barat  sebesar  0,176  Persen, kemudian DI  Yokya sebesar0,210  persen,  sebaliknyadengan  wilayah Timur  tidak  mengalami  perubahan  yang signifikan. Misalnya provinsi NTT menurun indeks kemiskinan dan kelaparan sebesar 0,02 persen dari 0,39 persen tahun 2016 menjadi 0,38 pada tahun 2020, begitu juga dengan NTB hanya menurun 0,05 persen, dari 0,41 persen menjadi 0,40 persen. bahkan Papua sama sekali tidak mengalami penurunan masih tetap di angka 0,41 persen, berbeda dengan papua Barat menurun angka PHI menjadi 0,39 persen pada tahun 2020.  Berikut penjabaran secara grafis terhadap  komparasi  capaian  indikator  PHI  di  beberapa  Provinsi  wilayah  Barat  danTimur Indonesia, seperti diperlihatkan Gambar 2.
Sumatera Utara Provinsi Papua Under Weight poverty line
16 12 8 4 2016 2020` 2016
2020 DKI Jakarta Provinsi NTT 15 13
11 9 7
2016 2020 2016 2020
Gambar 2. Trend Kemiskinan dan Kelaparan pada masing-masing Provinsi Wilayah Barat dan Timur Indonesia

## Korelasi Pendapatan Perkapita ...

## Ery Jayanti, Hismendi, Arjuniadi
Dept of Poverty Line Papua                Poverty Line DI Yogya 2.7 21.2 1.5 10.2 1.7
5.4
0.03
1.84 34.9 34.9 30.23 30.2 25.7 25.7
14.3 14.3 Aceh Underweight. Gorontalo                               Underweight
Gambar tersebut menunjukkan Provinsi di wilayah Barat mengalami trend PHI yang lebih  Baik  dibandingkan  wilayah  Timur  untuk  masing-  masing  indicator.  Misalnya  saja seperti Aceh masalah underweight masih lebih bagus capaiannya di bandingkan di wilayah Timur Seperti Papua, dimana tren untuk indikator underweight masih tinggi.

## Tabel 5

## Pencapaian Indikator PHI Tahun 2020 di Indonesia
Wilayah Barat Wilayah Timur Prov. The  line poverty <Consump 1400 ccal Under weight The  dept  of poverty Prov The  line poverty <Consumpt 1400 ccal Under weight kedalaman Aceh 9.50 9.61 34.19 1.55 Bali 5.57 3.94 14.4 0.65 Sumbar 2.49 7.19 27.47 0.87 NTT 31.45 8.93 43.8 1.39 Sumut 6.32 6.06 30.11 1.50 NTB 18.25 3.67 37.85 2.35 Sumsel 14.31 4.51 30.59 2.19 Sulteng 21.70 6.81 31.45 1.55 DKI 0.07 7.76 19.96 0.64 Sulsel 20.25 7.05 30.59 0.79 Yogya 12.54 2.15 21.64 2.35 Sulteng 21.70 8.28 31.44 1.33 Jabar 11.42 6.57 26.21 1.36 Sulut 12.91 8.96 30.11 0.80 Jatim 16.08 6.67 24.96 1.31 Gorontalo 24.28 5.32 34.29 0.58 Jateng 18.50 8.92 27.68 1.68 Maluku 8.93 10.05 30.33 0.94 Jambi 6.21 8.64 21.64 2.20 Sulbar 25.33 9.69 40.38 1.52 Riau 3.27 9.78 24.31 1.01 Malut 6.88 20.65 23.95 0.97 Banten 4.32 4.42 24.31 0.98 Papua 16.29 25.43 24.36 0.85 K.Riau 1.84 8.59 16.81 1.02 Pa Barat 16.29 20.65 24.58 1.20
Sumber: Laporan BPS, Statistik Kesejahtreraan (2020)
Berdasarkan  data  yang  tersedia,  analisis  korelasi  non-parametrik  diuraikan  pada Tabel 5 mendukung sebagian besar temuan penelitian dari literatur tentang hubungan antara indeks  kemiskinan  dan  kelaparan  dengan  nilai  composit  PHI.  Nilai  composit  PHI  antar wilayah  timur  dan  Barat  sangat  bervariasi,  walaupun  secara  rata-rata  dapat  disimpulkan

## Korelasi Pendapatan Perkapita ...

## Ery Jayanti, Hismendi, Arjuniadi
bahwa selisih nilai composit input PHI dari kedua wilayah tersebut tidak jauh berbeda.
Untuk indikator konsumsi di bawah standar lebih besar persentasenya pada provinsi-provinsi di  wilayah  timur  dibandingkan  dari  provinsi-provinsi  wilayah  barat.  Begitu  juga  untuk indeks kedalaman kemiskinan untuk wilayah timur lebih tinggi dibanding wilayah barat rata- rata  sebesar  0-1,5  persen.  DKI  Jakarta  sebagai  ibu  kota  Indonesia  ternyata  memiliki pencapaian  sangat  baik  pada  beberapa  indikator  seperti  indeks  kedalaman  kemiskinan, persentase yang hidup dibawah garis kemiskinan, dan status balita stunting.

## Tabel 6

## Komparasi Kultur Demografi di wilayah Barat dan Timur Indonesia Tahun 2020
Wilayah Barat Wilayah Timur Provinsi KPP FTR ICM Provinsi KKP FTR ICM Aceh 1.09 2.7 1.040.866 Bali 0.75 2.1 1.506.148 Sumbar 5.13 2.9 1.228.025 NTT 0.11 3.4 1.108.608 Sumut 0.97 2.9 1.077.177 NTB 0.27 3.4 800.000 Sumsel 0.09 2.6 995.047 Sulteng 0.05 2.7 989.044 DKI 0.16 2.2 2.322.246 Sulsel 0.19 2.4 1.045.560 DI Yogya 1.07 2.3 1.442.796 Sultengg 0.07 2.7 1.038.490 Jabar 0.70 2.4 1.293.866 Sulut 0.18 2.2 1.268.167 Jatim 0.83 2.1 1.059.177 Gorontalo 0.10 2.5 1..038.490 Jateng 1.06 2.3 1.000.875 Maluku 0.25 3.3 1.045.942 Jambi 0.07 2.3 1.133.704 Sulbar 0.08 2.7 847.375 Riau 0.08 2.9 1.267.693 Malut 0.03 2.9 1.045.809 Banten 1.36 2.3 1.458.404 Papua 0.01 3.3 1.267.942 Kep. Riau 0.27 2.3 1.498.094 Papua Barat 0.009 3.3 1.348.965 Sumber : Statistik Sosial (2020)
Menarik jika kita perhatikan perbandingan PHI dan pendapatan perkapita. Meskipun peringkat  PHI  dan  indek  pembangunan manusia tidak  selalu  sejalan,  namun  berkorelasi dengan  pendapatan  perkapita  dan  keduanya  memiliki  hubungan  yang  linier  dan  sangat signifikan.
0 500.000 1.000.000 1.500.000 2.000.000 2.500.000 2,7 2,9 2,9 2,6 2,2 2,3 2,4 2,1 2,3 2,3 2,9 2,3 2,3 1,09 5,13 0,97 0,09 0,16 1,07 0,7 0,83 1,06 0,07 0,08 1,36 0,27
Aceh SumbarSumutSumsel DKI Yogya Jabar Jatim Jateng Jambi Riau BantenK. Riau

## Korelasi Pendapatan Perkapita ...

## Ery Jayanti, Hismendi, Arjuniadi
Gambar 3. Komparasi Kultur Demografi di Wilayah Barat dan Timur Indonesia
Tabel 7
Korelasi PHI, FTR, KPP, ICM wilayah Barat Indonesia
PHI KKP FTR ICM PHI Percen Corelation Sig. (2tallt) N 1
13 0,810 **
13 0,065 **
13
0,456 ** 13 FTR Percen Corelation Sig. (2tallt) N 0,082 ** 0,000
13
1 13 0,112 0,000 13 0,321 ** 0,000 13 KPP Percen Corelation Sig. (2tallt) N 0,405 ** 0,000 13 0,832 ** 0,000 13 1 0,000 13 0,0112 13 ICM Percen Corelation Sig. (2tallt) N 0,002
13 0,891 **
13
0,007 13 0,971 ** 13
*** Correlation is significant at the 0.01 level (2-Tailled).
Sumber: data diolah (2021)
Tabel 8 Corellation PHI, FTR, KPP, ICM wilayah Timur Indonesia PHI KKP FTR ICM PHI Percen Corelation Sig. (2tallt) N 1
13 0,716 **
13
0,021 13 0,065 ** 13 FTR Percen Corelation Sig. (2tallt) N 0,082 ** . 13 0,093 0,000 13 0,112 0,000 13 0,321 ** 0,000 13 KPP Percen Corelation Sig. (2tallt) N 0,005 ** . 13 0,832 ** 0,000 13 1 0,000 13 0,0112 13 ICM Percen Corelation Sig. (2tallt) N 0,082 0,000 13 0,891 ** 0,000 13 0,007 13 0,6111 ** 13
*** Correlation is significant at the  0.01 level (2-Tailled).
Sumber: data diolah (2021)
0 500.000 1.000.000 1.500.000 2.000.000 2,1 3,4 3,4 2,7 2,4 2,7 2,2 2,5 3.3 2,7 2,9 3,3 3,3 0,75 0,11 0,27 0,05 0,19 0,07 0,18 0,1 0,25 0,08 0,03 0,01 0,009 Bali NTT NTB SultengSulselSultenggSulut
Grt MalukuSulbar Malut PapuaP. Barat

## Korelasi Pendapatan Perkapita ...

## Ery Jayanti, Hismendi, Arjuniadi
Hasil  uji  korelasi  menunjukkan  bahwa  sangat  erat  kaitan  antar  variabel  Indeks kemiskinan dan kelaparan dengan Kultur Demografi di wilayah Barat dan Timur Indonesia, yang mencakup kepadatan penduduk, tingkat kelahiran, dan pendapatan perkapita. Hasil uji data  menunjukkan,  untuk  tingkat  kepadatan  penduduk  (KKP)  dengan  nilai  signifikansi 0,716, begitu juga terhadap variabel tingkat kelahiran signifikan pada angka 0,082 dan untuk variabel  tingkat  pendapatan  ditunjukan  oleh  angka  0,02,  yang  mengindikasikan  adanya hubugan  kepadatan  penduduk  dengan  pencapaian  nilai  indeks  kemiskinan  dan  kelaparan pada tiga belas provinsi di wilayah Barat Indonesia yang dijadikan sampel penelitian. Data uji juga memperlihatkan kondisi di Wilayah Timur Indonesia, ada sedikit perbedaan hasil penelitian  diantara  keduanya.Bahwa  di  wilayah  timur  menunjukkantidak  semua  variable berkorelasi  positif  terhadap  indeks  kemiskinan  dan  kelaparan.  Seperti  variabel  tingkat tingkat  kelahiran  tidaklah  berkorelasi  dengan  PHI,  ini  ditunjukkan  oleh  hasil  perhitungan yaitu  0,212,  demikian  juga  dengan  variablel  kepadatan  penduduk  (KKP)  juga  tidak berhubungan  positif  ditunjuk  oleh  angka  0,0112.  Hasil  uji  ini  sangat  beralasan  untuk mengemukakan  perbedaan  hasil  penelitian  keduanya,  sesuai  teori  Gentelini  dan  Webb (2018), menghasilkan matriks prioritas wilayah pembangunan akan menentukan pencapaian indeks  PHI,  prioritas  dimaksud  adalah  dalam  membangun  infrastruktur  dan  membangun manusia. Prioritas yang lebih tinggi dalam pembangunan Indonesia adalah berada di wilayah Barat, sedangkan prioritas rendah berada di widlayah papua Barat, Maluku, dan NTT.
Alasan lainnya yang bisa dikemukakan adalah  sektor usaha yang berbeda diantara kedua  daerah,    bahwa  masyarakat  di  Indonesia  belahan  timur  sektor  usahalebih  orientasi pada agrikultur, kebanyakan penduduk memperoleh upah dari bekerja di sektor agribisnis, seperti dikemukakan Colombe dan Mckayy, 2013, bahwa pada masyarakat yang bergerak di bidang usaha agrikultur dan pertanian cendrung mengalami kemiskinan, karena terkadang harga-harga hasil ekonomi agrikultur tidaklah stabil, dan tidak mewakili indeks harga yang sesungguhnya.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Secara deskriptif dapat digambarkan perbedaaan beberapa variabel antara wilayah Barat dan wilayah  timur  Indonesia.Variabel  indeks  kemiskinan  dan  kelaparan  (PHI)  menunjukkan angka  yang  berbeda  di  kedua  wilayah  PHI  yang  lebih  tinggi  terdapat  di  Wilayah  Timur

## Korelasi Pendapatan Perkapita ...

## Ery Jayanti, Hismendi, Arjuniadi
Indonesia, sebaliknya PHI di wilayah Barat relatif lebih rendah. Variabel kultul demografi secara deskriptif dari wilayah Barat Indonesia relatif lebih baik dibandingkan dari wilayah timur Indonesia, seperti  tingkat kelahiran. Rata-rata tingkat kelahiran di wilayah timur lebih tinggi  dibandingkan  di  wilayah  barat,  begitu  juga  dengan  tingkat  pendapatan  penduduk, masih lebih padat diwilayah timur, sedangkan tingkat pendapatan hampir menyamai diantara keduanya.
Berdasarkan hasil penelitian maka diperlukan koreksi yang detil dan sempurna untuk menperkecil gap antara  kedua  wilayah  Barat  dan  Timur  Indonesia  terhadap  indikator Kemiskinan  dan  Kelaparan  (IKK),  dengan  cara  menaikkan  tingkat  pendapatan  penduduk dan merubah kultur demografi dalam berbagai bentuk yang menghambat tercapainya SDGs- 2. Kiranya program SDGs-2 benar-benar harus dimulai dari tingkat desa, tanpa mengabaikan kondisi  kemiskinan  perkotaan,  supaya  indikator  IKK  terlihat  detil  dan  jelas,  agar  bisa disempurnakan pencapaian di tahun 2030.

## DAFTAR PUSTAKA
Adietomo, M. (2018). Pengaruh investasi PMA dan PMD terhadap pertumbuhan ekonomi daerah  provinsi  tingkat  I  Jawa  Tengah,  Yokyakarta ,  Magister  Ekonomi Pemnabangunan UGM. Universitas Gajah Mada.
Alarcon Salas, B Hasler, I.R. Dhoho.K. Colverson, Murage, S. Alonso E. Ferguson, E.M Fevre  Rushton,  D.  Grace,  (2016).  Nutritional  characterization  of  low  income househould  of  Nairobi; socioeconomic,  livestock  and  gender  consideration  and predictors of malnutrition from cross-sectional. 5(9). Volume 11.
Annestrand, Lenz, Bird, James, (2017). The Impact of income Levels on food Insecurity in Rural Community, Undergraduate Journal of Service Learning and Community- Based Research, Volume 5(1). Tarleton State University.
Badan Pusat statistic, (2016). Data Mikro Kemiskinan Indonesia . Katalog 2008735: Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat statistik, (2016). Trend Tenaga Kerja Indonesia dan Sosial , Periode Agustus 2016. Katalog 24111007. Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Cerdika Ary, (2018). Metode Penelitian Kualitatif di bidang Pendidikan sosiologi, edisi revisi, Bandung: PT Remaja Rosdakarya.
Coulobe, H, McKay, A, (2013). Selective Poverty Reduction in a SlowGrowth Environment; Ghana in the 1990. Paper Prepared for the Word Bank

## Korelasi Pendapatan Perkapita ...

## Ery Jayanti, Hismendi, Arjuniadi
Criastiani,  Tedjo  dan  Soetomo  (2015).  Analisis  Dampak  Kepadatan  Penduduk  terhadap kualitas  hidup  Masyarakat  Jawa  Tengah. Jurnal  kependudukan  dan  Sumber  daya Manusia. Serat Acita. Universitas 17 Agustus 1945.
Faharuddin (2012).  Mengukur Pencapaian penanggulangan Kemiskinan dan Kelaparan di Indonesia 2010, Jurnal Agro Ekonomi 30(2), 145-157.
Gentelini U, and Webb P, (2018). “How are Doing Poverty and Hunger reduction? A New meisure of country performance. Journal Food Policy , 33(6), 521-532.
Imam Ghozali, (2013 ). Aplikasi Analisis Multivariat dengan Program IBM SPSS 21, Badan Penerbit Universitas Diponogoro. Semarang.
Infid  (2015), Panduan  Monitoring  dan  Evaluasi  bagi  pelaksanaan  Pencapaian  Tujuan Pembangunan  Berkelanjutan  TPB/SDGs  di  Daerah.  yang  Rensponsif  Gender, Transformatif dan Inklusif.
Malthus, Tri, (1978). An Essay on the Principle of population . J, Johson. London. Library of Economics.
Matisya M, Kandala. N.B, Ngaware M.W and Kabiru C.W, (2016). Househould food in security and nutritional status of urban poor children age 6 to 23 mount in Kenya . BMC Public Health, 1 (15), 1-10.
Nwokolo,  E.E.  (2017).  The  Influence  of  Educational  Level  on  Sourch  of  Income  and Househould  Food  Security  in  Alice,  Eastern  Cape,  South  Africa, Journal  of  Human Ecology, 52 (3), 208-217.
R,  Rank  dan  A.  Hirchil  (2013).  Pech,  Sunada,  2017,  Population  Growth  and  Natural Resourch, Pressures in the Mekong River Basin. A journal of the Human Environment (ANBIO), 411-419.
Rosalina,  Lina,  (2017). Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penyerapan  tenaga  kerja  di Indonesia , Bogor, Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institute Pertanian Bogor.
W. Winarno. (2015). Analisis Econometrics and Statistik menggunakan perangkat Eviews Edition ke empat. UPP STIM YKPN.