Vol. 12 No. 3 Mei-Juni 2024
Pengaruh Kemiskinan dan Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten Belitung Tahun 2016-2020
AB Christono 1 , Agnes Amelia 2
Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Unisadhuguna Jakarta Email: ab.christono@ubs-usg.ac.id, ameliagnes24@gmail.com

## Abstrak
Studi  ini  mengeksplorasi  peran  penting  pertumbuhan  ekonomi  dalam  menilai kesejahteraan masyarakat di Kabupaten Belitung, mengatasi dinamika kemiskinan yang kompleks dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Dengan menganalisis data dari  tahun  2016-2020,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  pemahaman mendalam  tentang  bagaimana  kesenjangan  ekonomi,  tingkat  kesejahteraan,  dan akses  terhadap  pendidikan  dan  layanan  kesehatan  berdampak  pada  pertumbuhan ekonomi  di  wilayah  tersebut.  Temuan-temuan  tersebut  diharapkan  dapat memberikan  kontribusi  yang  signifikan  terhadap  perumusan  kebijakan pembangunan di Kabupaten Belitung, dan menjadi landasan bagi upaya masa depan untuk  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  dan  mendorong  pembangunan berkelanjutan.
Kata  kunci :  kemiskinan,  indeks  pembangunan  manusia,  pertumbuhan  ekonomi, kabupaten belitung.

## Abstract
This study explores the pivotal role of economic growth in assessing societal well- being  in  Belitung  Regency,  addressing  the  complex  dynamics  of  poverty  and  the Human Development Index (HDI). By analyzing data from 2016-2020, the research aims to provide a deep understanding of how economic inequality, well-being levels, and access to education and healthcare impact the region's economic growth. The findings are expected to contribute significantly to the formulation of development policies in Belitung Regency, serving as a foundation for future efforts to enhance community well-being and foster sustainable development.
Keywords: Poverty, Human Development Index, Economic Growth, Belitung Regency.

## Pendahuluan
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan  salah  satu  indikator  yang  paling  penting  dan sering digunakan dalam menentukan keberhasilan suatu pembangunan daerah ataupun negara (Sari, Nasrun, & Putri, 2020). Semakin tinggi pertumbuhan ekonomi suatu daerah, maka semakin baik pula kondisi perekonomian daerah tersebut (Adyatma & Oktaviani, 2015). Namun, pertumbuhan ekonomi yang tinggi tidak selalu menjamin kesejahteraan masyarakat  di  daerah  tersebut  Hal  ini  dikarenakan  pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi belum tentu diikuti dengan peningkatan kesejahteraan masyarakat, terutama masyarakat miskin (Pratiwi & Indrajaya, 2019).
Kemiskinan  merupakan  salah  satu  indikator  yang  digunakan  untuk  mengukur kesejahteraan  Masyarakat  (Mulia  &  Putri,  2022).  Semakin  tinggi  tingkat  kemiskinan suatu  daerah,  maka  semakin  rendah  pula  kesejahteraan  masyarakat  di  daerah  tersebut (Suharlina, 2020). Kemiskinan dapat menghambat pertumbuhan ekonomi karena dapat
menurunkan daya beli masyarakat, sehingga permintaan masyarakat terhadap barang dan jasa  juga  menurun  (Ningsih  &  Andiny,  2018).  Hal  ini  dapat  menyebabkan  produksi barang  dan  jasa  menjadi  menurun,  sehingga  pertumbuhan  ekonomi  juga  menjadi menurun (Putri, Amar, & Aimon, 2015). Penurunan kemiskinan mengindikasikan bahwa kesejahteraan jumlah penduduk semakin meningkat dalam standar kecukupan sandang, pangan, dan papan (Sudirman & Sakinah, 2020). Dengan demikian terdapat peningkatan kinerja  dari  pemerintah  negara  di  perkotaan  maupun  pedesaan  untuk  lebih memperhatikan dan peduli terhadap masyarakat yang kurang mampu sudah sangat baik, serta  meluasnya  lapangan  pekerjaan  yang  mulai  merambah  ke  daerah-daerah  pelosok sehingga pendapatan yang didapat mulai meningkat (Nisa, Wulandari, & Rahayu, 2020).
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan indikator yang digunakan untuk mengukur  pencapaian  pembangunan  manusia  dari  suatu  daerah/wilayah  dalam  tiga dimensi  dasar  pembangunan  meliputi:  umur  panjang  dan  sehat,  pengetahuan/tingkat pendidikan dan standar hidup layak (Yanthi & Budiantara, 2016). Semakin tinggi nilai IPM  suatu  daerah,  menunjukkan  pencapaian  pembangunan  manusianya  semakin  baik (Siswati & Hermawati, 2018). IPM yang tinggi dapat mendukung pertumbuhan ekonomi karena  dapat  meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia  (Prasetyoningrum  & Sukmawati, 2018). Hal ini dikarenakan masyarakat yang memiliki kualitas sumber daya manusia  yang  tinggi  akan  lebih  produktif  dan  inovatif,  sehingga  dapat  meningkatkan produksi  barang  dan  jasa,  sehingga  pertumbuhan  ekonomi  juga  menjadi  meningkat (Maulida & Sari, 2015).
Berdasarkan uraian di atas, dapat disimpulkan bahwa kemiskinan dan IPM dapat mempengaruhi pertumbuhan ekonomi (Utami, 2020). Oleh karena itu, perlu dilakukan penelitian  untuk  mengetahui  pengaruh  kemiskinan  dan  IPM  terhadap  pertumbuhan ekonomi (Dewi, Yusuf, & Iyan, 2017).
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kemiskinan dan IPM terhadap pertumbuhan  ekonomi  Kabupaten  Belitung  tahun  2016-2020.  Penelitian  ini menggunakan data sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Belitung. Metode analisis yang digunakan adalah regresi data panel dengan metode fixed effect model.
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi yang bermanfaat bagi pemerintah  daerah  Kabupaten  Belitung  dalam  penyusunan  kebijakan  pembangunan daerah untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat.

## Metode
Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian kuantitatif. Metode penelitian kuantitatif merupakan pendekatan yang bersifat sistematis, terencana, dan terstruktur secara jelas dari awal hingga pembuatan desain penelitiannya. Penelitian ini menggunakan data sekunder dengan pendekatan kurun waktu (time series) dari tahun 2016-2020, yang diperoleh dari Badan Pusat Statistika (BPS) Kabupaten Belitung sebagai instrumen  pengumpulan  data.  Hasil  data  tersebut  akan  diolah  menggunakan  software SPSS versi 26.

## Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  adalah  teknik  dokumentasi,  di mana  data-data  yang  diperlukan  untuk  penelitian  ini  sudah  tersedia  dalam  bentuk dokumen,  yaitu  data  statistik  kemiskinan,  indeks  pembangunan  manusia,  dan pertumbuhan ekonomi Kabupaten Belitung dari tahun 2016 hingga 2020. Data-data tersebut dikumpulkan dari berbagai sumber, yaitu:
1) Badan Pusat Statistik (BPS)
2) Kementerian Perencanaan Pembangunan Nasional/ Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (PPN/ Bappenas)
3) Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (Bappeda) Kabupaten Belitung
4) Perpustakaan
5) Jurnal ilmiah
6) Situs web resmi pemerintah
Data-data  yang  dikumpulkan  kemudian  diolah  menggunakan  metode  statistik deskriptif  dan  inferensial  untuk  mendapatkan  gambaran  mengenai  hubungan  antara kemiskinan,  indeks  pembangunan  manusia,  dan  pertumbuhan  ekonomi  Kabupaten Belitung.

## Hasil dan Pembahasan Gambaran Umum Tempat Penelitian
Kabupaten Belitung merupakan bagian dari wilayah Provinsi Kepulauan Bangka Belitung, yang terbagi menjadi lima kecamatan dengan Tanjungpandan sebagai ibukota kabupaten.
Potensi yang dimiliki Kabupaten Belitung dalam perekonomian yaitu dari sektor Pertanian,  Perkebunan,  Kehutanan,  dan  Peternakan,  Perikanan  dan  Kelautan, Perindustrian dan Perdagangan, Pertambangan, dan Kawasan Ekonomi Khusus (KEK). Dalam  Pariwisata  yaitu  Pantai  Tanjung  Pendam,  Pantai  Tanjung  Kelayang,  Pantai Tanjung Tinggi, Wisata Museum, Souvenir Khas Belitong, dan Wisata Kuliner seperti Gangan, Mie Belitong, Suto Belitong, Kopi Belitong, Belacan Sijok, Es Jeruk Unci, dan Sambal Lingkong.

## Uji Asumsi Klasik
1) Uji Normalitas
Tabel 1 Hasil Uji Normalitas
Berdasarkan  tabel  di  atas,  nilai  Asymp.  signifikansi  (2-tailed)  sebesar  0.200  lebih besar daripada 0,05, sehingga data dikatakan berdistribusi normal.

## 2) Uji Multikolinieritas

## Tabel 2 Hasil Uji Multikolinieritas
Dapat dilihat bahwa hasil dari uji multikolinieritas tiap variabel independen baik variabel Kemiskinan (X1) maupun Indeks Pembangunan Manusia (X2) memiliki nilai Tolerance 0,142  >  0,10  dan  nilai  VIF  7,023  <  10.  Maka,  mengacu  pada  dasar pengambilan keputusan uji multikolinearitas dapat disimpulkan bahwa semua variabel independen tidak memiliki masalah multikolinearitas.

## 3) Uji Autokorelasi
Tabel 3 Hasil Uji Autokorelasi
Berdasarkan hasil olahan data diatas, pada tabel Durbin-Watson (D-W) diketahui nilai Durbin-Watson (D-W) sebesar 0,847. Berdasarkan dasar pengambilan keputusan, nilai tersebut terletak diantara du (1,6413) dan 4-du (2,3587). Maka dapat disimpulkan bahwa di dalam model tidak terjadi adanya autokorelasi.

## 4) Uji Heteroskedastisitas

## Tabel 4 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Salah  satu  cara  mendeteksi  ada  tidaknya  heteroskedastisitas  adalah  dengan menggunakan uji Glejser.
Dapat  dilihat  bahwa  nilai  signifikansi  (Sig.)  untuk  variabel  Kemiskinan  (X1) adalah  0,633.  Sementara,  nilai  signifikansi  (Sig.)  untuk  variabel  Indeks  Pembangunan Manusia (X2) adalah 0,819. jika nilai signifikansi (Sig.) > 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas.
Maka sesuai dengan dasar pengambilan keputusan dalam uji Glejser, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas dalam model regresi.

## 5) Uji Linier Berganda
Tabel 5 Hasil Uji Linier Berganda
Berdasarkan tabel diatas maka dapat diketahui bahwa persamaan model regresi linear berganda dalam analisis ini adalah:
Y = -85,973 + 3,876X1 + 0,009X2 + e
Interpretasi dari persamaan model regresi linear berganda diatas adalah sebagai berikut:
a) Nilai Constant atau konstanta sebesar -85,973 memiliki arti apabila nilai Kemiskinan dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  diasumsikan  bernilai  0,  maka  Pertumbuhan Ekonomi akan bernilai sebesar -85,973 satuan.
b) Nilai koefisien Kemiskinan (X1) bertanda positif dengan nilai 3,876. Hal tersebut menunjukkan  bahwa  apabila  nilai  Kemsikinan  meningkat,  maka  Pertumbuhan Ekonomi  akan  meningkat.  Jika  nilai  Kemiskinan  naik  satu-satuan  maka  akan meningkatkan Pertumbuhan Ekonomi sebesar 3,876.
c) Nilai  koefisien  Indeks  Pembangunan  Manusia  (X2)  bertanda  positif  dengan  nilai sebesar 0,009. Artinya semakin meningkat nilai Indeks Pembangunan Manusia maka Pertumbuhan  Ekonomi  akan  meningkat.  Jika  nilai  Indeks  Pembangunan  Manusia meningkat  satu-satuan  maka  akan  menambahkan  nilai  Pertumbuhan  Ekonomi sebesar 0,009.

## Uji Statistik
1) Uji T
Tabel 6 Hasil Uji-T
Berdasarkan tabel di atas, dapat disimpulkan bahwa:
a) Pada variabel Kemiskinan (X1), diketahui nilai t hitung sebesar 1,095 dengan nilai Sig. 0,310 > probabilitas 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H1 atau hipotesis pertama tidak  signifikan.  Artinya  tidak  terdapat  pengaruh  Kemiskinan  (X1)  terhadap Pertumbuhan Ekonomi (Y).
b) Pada variabel Indeks Pembangunan Manusia (X2), diketahui nilai t hitung sebesar ,009 dengan nilai Sig. 0,814 > probabilitas 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H2 atau hipotesis  kedua  tidak  signifikan.  Artinya  tidak  terdapat  pengaruh  Indeks Pembangunan Manusia (X2) terhadap Pertumbuhan Ekonomi (Y).

## 2) Uji F
Tabel 7 Hasil Uji F
Hasil  uji  F  simultan  di  atas,  diketahui  nilai  F hitung adalah  sebesar  4,969.  Dasar pengambilan keputusan dalam uji F yaitu bahwa hipotesis diterima apabila F hitung > F tabel . Karena F hitung 4,969 > Ftabel 4,46 dapat disimpulkan bahwa Kemiskinan (X1) dan Indeks Pembangunan Manusia (X2) secara simultan berpengaruh terhadap Pertumbuhan Ekonomi (Y).

## 3) Uji Koefisien Determinasi (R 2 )
Tabel 8 Hasil Uji Koefisien Determinasi
Hasil  pengujian  pada  tabel  8  diatas,  menunjukkan  bahwa  nilai  R square yang dihasilkan ialah 53,1%. Hal ini menyatakan bahwa variabel Kemiskinan (X1) dan Indeks Pembangunan  Manusia  (X2)  secara  simultan  berpengaruh  terhadap  variabel Pertumbuhan Ekonomi (Y) sebesar 53,1%. Sedangkan sisanya, 46,9% (100%- 53,1%) dipengaruhi oleh variabel lain di luar yang diteliti.

## Kesimpulan
1) Nilai  t hitung sebesar  1,095  dengan  nilai  Sig.  0,310  >  probabilitas  0,05,  maka  dapat disimpulkan bahwa H1 atau hipotesis pertama tidak signifikan dan menyatakan hasil pengujian hipotesis pertama secara parsial membuktikan bahwa variabel Kemiskinan tidak berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi Kabupaten Belitung.
2) Nilai  t hitung sebesar  0,245  dengan  nilai  Sig.  0,814  >  probabilitas  0,05,  maka  dapat disimpulkan bahwa H2 atau hipotesis kedua tidak signifikan dan menyatakan hasil pengujian  hipotesis  kedua  secara  parsial  membuktikan  bahwa  variabel  Indeks Pembangunan  Manusia  tidak  berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  ekonomi Kabupaten  Belitung.  Dapat  dilihat  dari  nilai  signifikansi  sebesar  0,825  >  0,05 sehingga H2 ditolak.
3) Nilai F hitung sebesar 4,969 > F tabel 4,46 sehingga H3 diterima dan menyatakan bahwa hasil hipotesis ketiga secara simultan membuktikan bahwa baik variabel Kemiskinan dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  berpengaruh  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi Kabupaten Belitung.

## DAFTAR PUSTAKA
Adyatma,  Erdi,  &  Oktaviani,  Rachmawati  Meita.  (2015).  Pengaruh  pendapatan  asli daerah  dan  dana  alokasi  umum  terhadap  belanja  modal  dengan  pertumbuhan ekonomi sebagai pemoderasi. Dinamika Akuntansi Keuangan Dan Perbankan , 4 (2).
Dewi,  Novita,  Yusuf,  Yusbar,  &  Iyan,  Rita  Yani.  (2017). Pengaruh  kemiskinan  dan pertumbuhan ekonomi terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Riau . Riau University.
Maulida,  Yusni,  &  Sari,  Lapeti.  (2015). Analisis  kualitas  sumber  daya  manusia  dan pengaruhnya  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  kabupaten  Pelalawan .  Riau University.
Mulia,  Rizki  Afri,  &  Putri,  Rianda  Prima.  (2022).  Pengaruh  Tingkat  Kemiskinan  dan Produk  Domestik  Regional  Bruto  Terhadap  Kesejahteraan  Masyarakat. Jurnal Ilmiah Ekotrans & Erudisi , 2 (1), 22–33.
Ningsih,  Desrini,  &  Andiny,  Puti.  (2018).  Analisis  pengaruh  inflasi  dan  pertumbuhan ekonomi terhadap kemiskinan di Indonesia. Jurnal Samudra Ekonomika , 2 (1), 53– 61.
Nisa, Khoirun, Wulandari, Ayu, & Rahayu, Rini Luciani. (2020). Pengaruh ketimpangan pendapatan  terhadap  kemiskinan  di  Provinsi  Kepulauan  Bangka  Belitung  tahun 2009-2018. SOROT , 15 (1), 55–63.
Prasetyoningrum, Ari Kristin, & Sukmawati, U. Sulia. (2018). Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Pertumbuhan Ekonomi dan Pengangguran Terhadap Kemiskinan di Indonesia. Equilibrium: Jurnal Ekonomi Syariah , 6 (2), 217–240.
Pratiwi,  Ni  Putu  Ambar,  &  Indrajaya,  I.  Gusti  Bagus.  (2019).  Pengaruh  Pertumbuhan Ekonomi  dan  Pengeluaran  Pemerintah  Terhadap  Penyerapan  Tenaga  Kerja  Serta Kesejahteraan Masyarakat di Provinsi Bali. Buletin Studi Ekonomi , 24 (2).
Putri, Yosi Eka, Amar, Syamsul, & Aimon, Hasdi. (2015). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi  dan  ketimpangan  pendapatan  di  Indonesia.
Jurnal Kajian Ekonomi , 3 (6).
Sari,  Yovita,  Nasrun,  Aja,  &  Putri,  Aning  Kesuma.  (2020).  Analisis  Pengaruh  Indeks Pembangunan  Manusia  Dan  Kemiskinan  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi Kabupaten/Kota Di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung Tahun 2010-2017. Equity: Jurnal Ekonomi , 8 (1), 1–13.
Siswati, Endang, & Hermawati, Diah Tri. (2018). Analisis indeks pembangunan manusia (IPM) Kabupaten Bojonegoro. Jurnal Ilmiah Sosio Agribis , 18 (2).
Sudirman, Sudirman, & Sakinah, Sakinah. (2020). Pengaruh jumlah penduduk, indeks pembangunan manusia dan angkatan kerja terhadap kemiskinan di Provinsi Jambi. J-MAS (Jurnal Manajemen Dan Sains) , 5 (2), 251–256.
Suharlina,  Helly.  (2020).  Pengaruh  Investasi,  Pengangguran,  Pendidikan  dan Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Kemiskinan  Serta  Hubungannya  dengan Kesejahteraan Masyarakat Kabupaten/Kota di Provinsi Kalimantan Barat. Prosiding Seminar Akademik Tahunan Ilmu Ekonomi Dan Studi Pembangunan , 56 , 72.
Utami,  Farathika  Putri.  (2020).  Pengaruh  indeks  pembangunan  manusia  (IPM), kemiskinan, pengangguran terhadap pertumbuhan ekonomi di Provinsi Aceh. Jurnal Samudra Ekonomika , 4 (2), 101–113.
Yanthi, Ni Putu Dera, & Budiantara, I. Nyoman. (2016). Pemodelan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline di Jawa Tengah. Jurnal Sains Dan Seni ITS , 5 (2).