## Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur
( Factors that Affect The Level of Poverty in East Java Province (Case Studies in 10 Counties with The Highest Poverty Levels) )
Dwi Bagus Mei Alfianto, Nanik Istiyani * , Teguh Hadi Priyono Jurusan Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Jember (UNEJ) Jln. Kalimantan 37, Jember 68121
E-mail : istiyanife@gmail.com

## Abstrak
Pembangunan harus dilakukan secara terpadu dan berkesinambungan, salah satunya dengan mengarahkan pembangunan pada daerah-daerah yang memiliki tingkat kesejahteraan yang rendah agar masalah tingkat kemiskinan dapat teratasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui besarnya pengaruh jumlah penduduk, Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Timur. Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa tingkat kemiskinan, jumlah penduduk, Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) pada 10 Kabupaten di Provinsi Jawa Timur yang meliputi Kabupaten Sampang, Kabupaten Bangkalan, Kabupaten Probolinggo, Kabupaten Sumenep, Kabupaten Pamekasan, Kabupaten Tuban, Kabupaten Pacitan, Kabupaten Bojonegoro, Kabupaten Ngawi dan Kabupaten Lamongan yang memiliki tingkat kemiskinan tertinggi di Provinsi Jawa Timur tahun 2010- 2015. Dengan alat analisis yang digunakan adalah regresi data panel. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dengan alat analisis data panel jumlah penduduk dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Timur tahun 2010 – 2015, sedangkan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Timur tahun 2010 – 2015 .
Kata kunci: Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Jumlah Penduduk, Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Tingkat Kemiskinan.

## Abstract
Development must be done in an integrated and sustainable, one of them with direct development on areas that have a low level of well-being so that the problem of poverty level can be resolved. This research aims to know the magnitude of the influence of population, human development index (HDI) and gross Regional domestic product (GDP) against the level of poverty in East Java province. This study uses secondary data in the form of poverty levels, population, human development index (HDI) and gross Regional domestic product (GDP) in 10 regencies in East Java province which includes the Districts of Sampang, Bangkalan Regency Regency Probolinggo Regency, Sumenep, Pamekasan Regency of Tuban, Bojonegoro, district of Pacitan Regency, the districts of Wonogiri and Lamongan which has the highest rate of poverty in East Java province year 2010-2015. With the analysis tools used is regression of the data panel. The results of this research show that the panel data analysis tools with the population and human development index (HDI) has a negative influence and significantly to the level of poverty in East Java province year 2010 – 2015, while Domestic Products (GDP) gross regional influence positively and significantly to the level of poverty in East Java province year 2010 – 2015.
Keywords: Human Development Index (HDI), Population, Gross Regional Domestic Product (GDP), The Level of Poverty.

## Pendahuluan
Pembangunan   ekonomi   merupakan  suatu   proses   yang menyebabkan  kenaikan pendapatan riil per kapita penduduk suatu   negara   dalam   jangka   panjang   yang   disertai   oleh perbaikan   sistem   kelembagaan   (Arsyad,   1999:11). Pembangunan   harus   dilakukan   secara   terpadu   dan berkesinambungan   agar   sesuai   prioritas   dan   kebutuhan masing-masing   daerah   dengan   akar   dan   sasaran pembangunan   yang   telah   ditetapkan   melalui   pembangunan jangka   panjang   dan   jangka   pendek.   Salah   satunya   dengan mengarahkan   pembangunan   pada   daerah-daerah   yang memiliki tingkat kesejahteraan yang rendah. Oleh karena itu salah   satu   indikator   keberhasilan   pembangunan   nasional adalah laju penurunan jumlah penduduk miskin (Simatupang dan Saktyanu, 2003).
Kemiskinan menjadi perhatian secara global. Secara global muncul   konsep   Pembangunan   Millenium   ( Millenium Development  Goals, MDGs ). Sasaran  utama MDGs adalah penghapusan   kemiskinan   ekstrim   ( exteme   poverty )   dan kelaparan   pada   tahun   2015.   Beberapa   negara   masih menghadapi masalah kemiskinan yang cukup tinggi termasuk Indonesia.   Sekalipun   sudah   merupakan   komitmen   global, upaya   penanggulangan   kemiskinan   bukan   merupakan   hal sederhana,   karena   kemiskinan   bersifat   kompleks.   Menurut para   ahli   ekonomi   kemiskinan   di   Indonesia   bersifat multidimensonial.  Kemiskinan di Indonesia masih terbilang tinggi karena mayoritas penduduknya di sektor pertanian dan banyak dalam kategori penduduk miskin.  Menurut para ahli ekonomi kemiskinan di Indonesia bersifat multidimensonial. Kemiskinan yang bersifat multidimensional dapat dilihat dari berbagai aspek diantaranya aspek primer dan aspek sekunder.
* Corresponding author
e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi, 2019, Volume VI (1) : 85-90
Aspek primer berupa  miskin aset, organisasi  sosial  politik, dan   pengetahuan   serta   keterampilan   yang   rendah.   Aspek sekunder   berupa   miskin   akan   jaringan   sosial,   sumber keuangan dan informasi. Oleh karena itu upaya pengentasan kemiskinan harus dilakukan secara komprehensif, mencakup berbagai   aspek   kehidupan   masyarakat,   dan   dilaksanakan secara terpadu (M. Nasir, dkk 2008).
Kemiskinan   Ragnar   Nurkse   atau   dikenal   sebagai   teori lingkaran setan kemiskinan (vicious circle of poverty) adalah suatu   lingkaran   yang   merupakan   rangkaian   yang   saling mempengaruhi   satu   dengan   yang   lainnya,   sehingga menyebabkan   suatu   keadaan   dimana   negara   akan   tetap mengalami   kemiskinan   dan   mengalami   kesulitan   dalam mencapai   pembangunan   yang   lebih   baik   kedepannya (Nurdiansyah,  2016). Robert Chambers (1987) mengatakan bahwa kemiskinan merupakan suatu intergrated concept dan inti dari masalah kemiskinan terletak pada apa yang disebut deprivation trap atau perangkap kemiskinan. Hal ini dinilai sesuai   kenyataan   dan   secara   konseptual   jelas.   Secara   rinci deprivation trap terdiri dari lima unsur, yaitu : kemiskinan itu sendiri (poverty) ,   kelemahan   fisik (physical   weakness) , keterasingan   atau   kadar   isolasi (isolation) ,   kerentanan (vulnerability) ,   dan   ketidakberdayaan (powerlessness) . Kelima  unsur ini  saling berkaitan  antara  satu dengan  lain, sehingga perangkap kemiskinan ini benar-benar terjadi, yang bisa menjerat keluarga miskin.
Pada   umumnya   terdapat   dua   indikator   untuk   mengukur tingkat   kemiskinan   di   suatu   wilayah,   yaitu   kemiskinan absolut  dan   kemiskinan   relatif.  Kemiskinan   absolut  diukur dengan mengacu pada garis kemiskinan, sedangkan konsep kemiskinan yang pengukurannya tidak didasarkan pada garis kemiskinan   disebut   kemiskinan   relatif   (Tambunan,   2003). Bank   Dunia   mengukur   garis   kemiskinan   berdasarkan   pada pendapatan per kapita. Penduduk yang memiliki pendapatan kurang dari US$ 2 per hari masuk dalam kategori keluarga miskin. Selain itu ada indikator lain yang dikemukakan oleh komite penanggulangan kemiskinan yang jauh lebih spesifik dalam   melihat   kondisi   kemiskinan   yang   dialami   oleh masyarakat.
Tingkat   kemiskinan   di   pulau   Jawa   berbeda   di   setiap provinsinya.  Salah   satunya   di   Provinsi   Jawa   Timur, perkembangan   kemiskinan  dalam   kurun   waktu   2010-2015, secara jumlah dan persentase mengalami penurunan. Dimana pada tahun  2010 jumlah penduduk miskin sebesar 5529,30 ribu   jiwa   dan   persentase   penduduk   miskin  sebesar   14,87 persen,   kemudian   dari   tahun   ke   tahun   menurun   menjadi 4893,01   ribu   jiwa   pada   tahun   2013   dengan   persentase penduduk   miskin   sebesar   12,73   persen.   Pada   tahun   2014 jumlah   penduduk   miskin   4748,40   ribu   jiwa   dengan persentase penduduk miskin 12,28 persen. Pada tahun 2015 jumlah   penduduk   miskin   sebesar   4775,97   ribu   jiwa   dan persentase   penduduk   miskin   12,28   persen.   Jawa   Timur dikenal   sebagai   pusat   Kawasan   Timur   Indonesia   dan memiliki signifikasi perekonomian yang cukup tinggi, yakni berkontribusi   14,85%   terhadap   Produk   Domestik   Bruto nasional, namun hal itu tidak menghindarkan Provinsi Jawa Timur dari masalah kemiskinan yang tinggi.
Meskipun dari tahun ke tahun tingkat kemiskinan mengalami penurunan,   namun   masih   terjadi   tingkat   kemiskinan   yang tidak merata di Jawa Timur yang diakibatkan tidak meratanya pembangunan di setiap daerah. Tingkat kemiskinan di Jawa
Timur   merupakan   tingkat   kemiskinan   agregat   dari   29 kabupaten dan 9 kota di Jawa Timur, sebagian besar tingkat kemiskinan masih tinggi di daerah-daerah tertentu. Untuk itu perlu dicari faktor-faktor yang dapat mempengaruhi tingkat kemiskinan di kabupaten/kota yang masih memiliki tingkat kemiskinan yang tinggi, sehingga dapat  digunakan  sebagai acuan   bagi   kabupaten/kota   dalam   usaha   mengatasi kemiskinan.
Pemerintah   Provinsi   Jawa   Timur   sudah   melaksanakan berbagai   program   kebijakan   untuk   menekan   tingkat kemiskinan. Ada dua cara yang dilakukan pemerintah yaitu mengurangi  beban  biaya bagi  rumah tangga sangat  miskin dan   meningkatkan   pendapatan   rumah   tangga   miskin   serta hampir   miskin.   Meski   sudah   dilakukan   usaha   demikian, namun masih ada kemiskinan yang cukup tinggi terjadi. Oleh karena   itu   diperlukan   suatu   strategi   penanggulangan kemiskinan   yang   terpadu,   terintregasi   sehingga   mampu mengurangi masalah kemiskinan.
Fenomena   tingkat   kemiskinan   dalam   penelitian   ini   yaitu mengenai tingkat kemiskinan pada 10 kabupaten di Provinsi Jawa   Timur   yang   memiliki   tingkat   kemiskinan   tertinggi. Sehingga   penulis   mengambil   judul   “Faktor-faktor   yang mempengaruhi tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Timur”, dengan pokok permasalahan seberapa besar pengaruh jumlah penduduk   terhadap   tingkat   kemiskinan   di   Provinsi   Jawa Timur,   seberapa   besar   pengaruh   IPM   terhadap     tingkat kemiskinan   di   Provinsi   Jawa   Timur,   dan   seberapa   besar pengaruh   PDRB   terhadap   tingkat   kemiskinan   di   Provinsi Jawa Timur. Adapun tujuan penelitian ini untuk mengetahui besarnya   pengaruh   jumlah   penduduk,   IPM   dan   PDRB terhadap   tingkat   kemiskinan,   terutama   di   10   kabupaten Provinsi   Jawa   Timur   yang   memiliki   persentase   penduduk miskin tertinggi.

## Metode

## Rancangan atau Desain Penelitian
Penelitian   ini   menggunakan   pendekatan   kuantitatif,   seperti yang   dikemukakan   Stokes   (2006:21)   penelitian   kuantitatif merupakan metode yang didasarkan pada informasi numeric atau   kuantitas   dan   dapat   diasosiasikan   dengan   analisis statistika.   Jenis explanatory   research ,   Herjanto   (2007:96) menyatakan   bahwa   penelitian explanatory merupakan penelitian   yang   diasumsikan   adanya   hubungan   antara variabel   bebas   (independen)   dengan   vaariabel   terikat (dependen) yang dipengaruhinya.

## Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Jenis data yang digunakan adalah data kurun waktu ( time   series )   dari   tahun   2010-2015   dan cross   section sebanyak 10 Kabupaten di Provinsi Jawa Timur. Sumber data penelitian   ini   diperoleh   dari   Badan   Pusat   Statistik   (BPS) Provinsi Jawa Timur dan berdasarkan penelitian terdahulu.

## Unit Analisis
Unit analisis dalam penelitian ini yaitu Badan Pusat Statistika (BPS)   Provinsi   Jawa   Timur   dengan   10   Kabupaten   yang memiliki   tingkat   kemiskinan   tertinggi   di   Provinsi   Jawa Timur.

## Metode Analisis Data
e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi, 2019, Volume VI (1) : 85-90                                                            ISSN : 2355-4665

## Analisis Regresi Data Panel
Ekananda (2016:35), menyatakan di dalam teori ekonometri, proses   penyatuan   data   antar   waktu   ( time   series )   dan   data antar   individu   ( cross   section )   disebut   dengan pooling . Sedangkan data yang dihasilkan disebut dengan pooled data atau panel data atau longitudinal data .
Dalam  model   data   panel   persamaan   model   dengan menggunakan   data cross   section dapat   ditulis   sebagai berikut :
Yi = α+ β1 Xi + єi ; i = 1, 2, ..., N dimana N adalah banyaknya data cross-section.
Sedangkan model data panel dengan persamaan model data time-series adalah :
Yt = α + β1 Xt + ; єt t = 1, 2, ..., T dimana T adalah banyaknya data time-series.
Data  panel  merupakan  gabungan dari  data time series dan cross section , maka model dapat ditulis dengan :
Yit= α + β1 Xit + єit t = 1, 2 ,…,T ; dan i = 1, 2, …N
Keterangan :
T  = Banyaknya waktu
N = Banyaknya observasi
N x T= Banyaknya data panel
Adapun fungsi model ekonomi dari variabel-variabel diatas, sebagai berikut:
Tikem= f (JP, IPM, PDRB)
Fungsi   diatas   kemudian   dapat   ditransformasikan   ke   dalam model ekonometri sehingga ditulis :
Tikem = α + β1JPit + β2IIPMit + β3PDRBit + єit dimana :
Tikem = Tingkat Kemiskinan (%)
JP        = Jumlah Penduduk (jiwa)
IPM = Indeks Pembangunan Manusia (%) PDRB  = Produk Domestik Regional Bruto (Milyar) α = Intersep βit
= Koefisien variabel
є = Error term
i = 1, 2, …, N (banyaknya sampel/observasi)
t = 1, 2, …, T (banyaknya waktu)
Berkaitan  dengan  penggunaan panel  data dalam  penelitian ini,  maka   digunakan   tiga   teknik  analisis,   yaitu  (Ekananda, 2015;405) :
A.Metode Pooled Least Square (PLS) atau Common Effect
Model pooled juga   sering   disebut   sebagai   model common atau homogenity . PLS adalah struktur model estimasi paling sederhana   yang  mengkombinasikan  antara  data time  series
dan cross   section .   Di   mana   estimator   akan   menghasilkan intersep α   dan slope β   sama   untuk   setiap   individu (α1=α2=α3=...= αi dan βk1= βk2= βk3=...= βki). Dimana k adalah jenis variabel dan i adalah observasi ke-i. Persamaan yang digunakan adalah:
Tikemi,t = α + β1JPi,t + β2IPMi,t + β3PDRBi,t + єi,t\
Struktur model ini mengasumsikan  tidak adanya perbedaan karakteristik  tingkat   kemiskinan   (Tikem)  di   Provinsi   Jawa Timur selama waktu observasi.
B. Metode Fix Effect Model (FEM)
FEM   merupakan   model   yang   memperhatikan   adanya keberagaman   (heterogenitas)   dari   variabel   independen menurut  individu. Keberagaman  individu diketahui  melalui intersep α yang berbeda untuk setiap individu. Dampak dari setiap variabel independen dipertahankan sama untuk setiap individu sepanjang waktu observasi (α1≠α2≠α3≠...≠ αi  dan β1k= β2k= β3k=...= βik). Persamaan yang digunakan adalah:
Tikemi,t = αi + β1JPi,t + β2IPMi,t + β3PDRBi,t + єi,t
Struktur   model   ini   mengasumsikan   adanya   perbedaan karakteristik  tingkat   kemiskinan   (Tikem)  di   Provinsi   Jawa Timur selama waktu observasi. Penggunaan kata fixed pada model   FEM   menunjukkan   bahwa   faktor   penyebab heterogenitas  setiap   individu  di   asumsikan   tetap  sepanjang waktu   observasi.   Pengaruh   yang   tetap   dapat   dilihat   dari penggunaan nilai yang sama (yaitu 1) sepanjang waktu. Nilai 1 ditempatkan pada individu tertentu dan nol untuk individu lainnya. Konsep ini disebut sebagai variabel dummy . Secara umum struktur model dalam  bentuk Least  Square Dummy Variabel (LSDV) adalah:
Tikemi,t=αiD1+ α2D2  + α3D3 + α4D4  + α5D5 +β1JP1i  + β2IPM2i + β3PDRB3i+ eit
C. Metode Random Effect Model (REM)
Pendekatan random   effect mempertimbangkan   setiap persamaan   karakteristik   individu.   Penentuan   α   dan   β didasarkan   pada   asumsi   bahwa intersep α   terdistribusi random antar unit µi. dengan kata lain, slope memiliki nilai yang tetap tetapi, intercept bervariasi untuk setiap individu. Sehingga persamaan untuk model ini adalah:
Tikemit = α1i + βJPJPit + βIPMIPMit + βPDRBPDRBit + µit Dari  model ini  dapat  dilihat  bahwa slope β  memiliki  nilai tetap,   tetapi intersep α1i  memiliki   nilai   yang   bervariasi karena pengaruh random єi terhadap intersep α1 (α1i = α1 + єi) yang bernilai tetap. Dengan model ini diasumsikan bahwa pengaruh dari setiap individu sama.

## Pemilihan Model Data Panel

## A.Uji Chow
Uji Chow digunakan untuk memilih salah satu model terbaik pada regresi data panel, yaitu antara model efek tetap (fixed effect model) dengan Pooled Least Square Model (PLS).
B.Uji Hausman
e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi, 2019, Volume VI (1) : 85-90 ISSN : 2355-4665
Uji   Hausman   dilakukan   untuk   menentukan   metode   mana yang paling tepat antara Fixed Effect atau Random Effect.

## C. Uji Lagrance Multiplier (LM)
Apabila dalam uji Hausman hasil model yang terbaik adalah Random   Effect, maka   dilanjutkan   dengan   uji Lagrance Multiplier (LM) yang dikembangkan oleh Breusch-Pagan.

## Hasil dan Pembahasan

## Hasil
Tabel   1.   Perbandingan   Estimasi Panel   Data Model   PLS, FEM dan REM.
1
Berdasarkan hasil estimasi panel data pada Tabel 1  dengan variabel   terikat   Tingkat   Kemiskinan, Fixed   Effect   Model (FEM)   menunjukkan   hasil   yang   lebih   baik   dibandingkan Random   Effect   Model (REM)   dan Pooled   Least   Square (PLS). Hal  ini  bisa dilihat  dari  nilai  koefisien regresi  dari masing-masing variabel bebasnya. Selain itu, nilai R- square (R2) yang lebih baik terdapat pada Fixed Effect Model (FEM) dibandingkan model lainnya. Setelah dilakukan analisis untuk model   tersebut,   maka   untuk   memilih   model   yang   terbaik antara Pooled Least Square (PLS), Fixed Effect Model (FEM) dan Random Effect Model REM) dapat dilakukan dengan uji Chow,   Hausman   dan Lagrange   Multiplier (LM).  Hasil estimasi  mengenai  model  terbaik Fixed Effect  Model akan dipaparkan dalam Tabel 4.9 berikut ini.
Tabel 2. Fixed Effect Model (FEM)
Berdasarkan hasil estimasi panel data pada Tabel 4.9 dengan menggunakan   pendekatan Fixed   Effect   Model (FEM) diperoleh hasil persamaan:
TIKEM   =   129.4447   –   6.97E-05   *JP   –   0.700986   *IPM   + 0.000140 *PDRB + [CX=F]
Persamaan regresi panel data di atas menjelaskan bahwa :
1.Nilai Konstanta tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Timur sebesar 129,4447 menunjukkan apabila variabel JP, IPM, dan
PDRB   diasumsikan   bernilai   konstan   maka   diperkirakan tingkat   kemiskinan   pada   10   Kabupaten   di   Provinsi   Jawa Timur sebesar 129,4447 persen.
2.Variabel   Jumlah   Penduduk   berpengaruh   negatif   terhadap tingkat   kemiskinan   dengan   koefisien   regresi   sebesar -0,0000697. Hal ini berarti apabila variabel jumlah penduduk meningkat 1 jiwa per tahun maka akan menurunkan tingkat kemiskinan   pada   10   kabupaten   di   Provinsi   Jawa   Timur sebesar 0,0000697 persen.
3.Variabel   IPM   berpengaruh   negatif   terhadap   tingkat kemiskinan dengan koefisien regresi sebesar -0,700986. Hal ini   berarti   apabila   variabel   IPM   meningkat   1%   per   tahun maka   akan   menurunkan   tingkat   kemiskinan   pada   10 kabupaten di Provinsi Jawa Timur sebesar -0,700986 persen.
4.Variabel   PDRB   berpengaruh   positif   terhadap   tingkat kemiskinan dengan koefisien regresi sebesar 0,000140 yang berarti   setiap   penambahan   1   Milyar   variabel   PDRB   maka akan meningkatkan tingkat kemiskinan pada 10 kabupaten di Provinsi Jawa Timur sebesar 0,000140 persen .

## A. Uji R2 (Koefisien Determinan)
Hasil estimasi panel data Tabel 4.9  menunjukkan nilai R2 sebesar   0,987676,   artinya   total   variasi   tingkat   kemiskinan pada 10 kabupaten di provinsi Jawa Timur mampu dijelaskan oleh   variabel-variabel   independen   JP,   IPM,   dan   PDRB sebesar 98,76%, sedangkan sisanya 1,24% dijelaskan variabel lain diluar model.
B. Uji F Simultan
Berdasarkan estimasi panel data Tabel 4.9, nilai probabilitas Fstatistik  sebesar 0,0000 lebih kecil dari nilai probabilitas kritis(α = 5%), maka hipotesis nol (H0) ditolak dan menerima hipotesis alternatif (HA), artinya semua variabel independen mampu menjelaskan variabel dependen atau secara bersama- sama variabel independen JP, IPM, dan PDRB berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen tingkat kemiskinan.
C. Uji t Parsial
Berdasarkan uji t dapat disimpulkan bahwa :
1.Variabel JP memiliki nilai probabilitas tstatistik lebih kecil daripada   nilai   kritis   α   =   5%   (0.0000   <   0,05).   Dengan demikian hipotesis nol (H0) ditolak dan menerima hipotesis alternatif   (HA)   yang   berarti   JP   berpengaruh   signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Jawa Timur.
2.Variabel   IPM   memiliki   nilai   probabilitas   tstatistik  lebih kecil daripada nilai kritis α = 5% (0.0000 < 0,05). Dengan
e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi, 2019, Volume VI (1) : 85-90                                                            ISSN : 2355-4665
D e p e n d e n t V a r ia b le : T I K E M V a ria b e l P L S P r o b . F E M P r o b . R E M P ro b . C 7 9 .5 9 8 4 4 0 .0 0 0 0 1 2 9 .4 4 4 7 0 .0 0 0 0 9 0 .7 6 5 1 4 0 .0 0 0 0 J P 8 .1 0 E -0 6 0 .0 0 0 0 -6 .9 7 E -0 5 0 .0 0 0 0 -3 .0 4 E -0 6   0 .2 1 7 1 IP M -1 .0 3 6 4 5 5 0 .0 0 0 0 -0 .7 0 0 9 8 6 0 .0 0 0 0   -1 .1 0 8 5 2 1   0 .0 0 0 0 P D R B -0 .0 0 0 1 4 5 0 .0 0 0 0 0 .0 0 0 1 4 0 0 .0 1 6 2 8 .7 9 E -0 5 0 .0 3 2 7 R - s q u a re d 0 .9 0 4 3 2 6 0 .9 8 7 6 7 6 0 .8 3 1 7 9 2 S u m b e r  : L a m p ira n  C ,D ,E V a r ia b le C o e f f ic ie n t S td . E r r o r t- S ta tis tic P r o b . C 1 2 9 .4 4 4 7 6 .8 4 9 5 5 9 1 8 .8 9 8 2 5 0 .0 0 0 0 J P - 6 .9 7 E - 0 5 1 .1 1 E - 0 5 - 6 .3 0 7 6 5 9 0 .0 0 0 0 I P M - 0 .7 0 0 9 8 6 0 .1 2 2 5 3 2 - 5 .7 2 0 8 2 0 0 .0 0 0 0 P D R B 0 .0 0 0 1 4 0 5 .6 2 E - 0 5 2 .4 9 5 0 2 2 0 .0 1 6 2 R - s q u a r e d 0 .9 8 7 6 7 6       M e a n  d e p e n d e n t v a r 2 0 .1 2 4 6 7 A d ju s te d  R - s q u a r e d 0 .9 8 4 5 3 0       S .D . d e p e n d e n t v a r 4 .1 5 1 1 7 4 F - s ta tis tic 3 1 3 .9 0 0 5       D u r b in - W a ts o n  s ta t 1 .6 2 4 9 9 6 P r o b ( F - s ta tis tic ) 0 .0 0 0 0 0 0 S u m b e r  : L a m p ir a n  E Tabel 4.10 Uji t-statistik Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. JP -6.97E-05 1.11E-05 -6.307659 0.0000 IPM -0.700986 0.122532 -5.720820 0.0000 PDRB 0.000140 5.62E-05 2.495022 0.0162 Sumber : Lampiran D
demikian hipotesis nol (H0) ditolak dan menerima hipotesis alternatif   (HA)   yang   berarti   IPM   berpengaruh   signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Jawa Timur.
3.Variabel PDRB memiliki nilai probabilitas tstatistik  lebih kecil daripada nilai kritis α = 5% (0.0162 < 0,05). Dengan demikian hipotesis nol (H0) ditolak dan menerima hipotesis alternatif   (HA)   berarti   PDRB   berpengaruh   signifikan terhadap terhadap tingkat kemiskinan di Jawa Timur.

## D. Uji Asumsi Klasik
Uji   normalitas   menunjukkan   nilai   probabilitas  sebesar 0,078342   >   nilai   probabilitas   kritis   α   =   5%   (0,05),   dapat ditarik   kesimpulan   bahwa   model panel   data tersebut terdistribusi normal karena nilai probabilitas JBstatistik lebih besar dibanding nilai probabilitas kritis α = 5%.
Uji  multikolinearitas menunjukkan bahwa hubungan antara masing-masing variabel bebas (JP, IPM, dan PDRB) semua berada di bawah 80% atau 0,8 ( rule of thumb ) sehingga dapat dinyatakan   tidak   terdapat   masalah   multikolinearitas   dalam model penelitian.
Uji   heteroskedastisitas   menunjukkan   hasil   pengujian heterokedastisitas   menggunakan   uji   Glejser,   variabel dependen terhadap variabel independen secara parsial maka dapat dijelaskan sebagai berikut :
1.Variabel JP memiliki nilai probabilitas tstatistik lebih besar daripada   nilai   kritis   α   =   5%   (0,7141   >   0,05).   Dengan demikian H0  diterima yang berarti variabel JP tidak terjadi masalah heterokedastisitas.
2.Variabel   IPM   memiliki   nilai   probabilitas   tstatistik  lebih besar daripada nilai kritis α = 5% (0,1343 > 0,05). Dengan demikian H0 diterima yang berarti variabel IPM tidak terjadi masalah heterokedastisitas
3.Variabel PDRB memiliki nilai probabilitas tstatistik  lebih besar daripada nilai kritis α = 5% (0,6062 > 0,05). Dengan demikian   H0  diterima   yang   berarti   variabel   PDRB   tidak terjadi masalah heterokedastisitas.
Uji autokorelasi menunjukkan hasil penelitian menggunakan Durbin-Watson   untuk   menguji   ada   atau   tidaknya   masalah autokorelasi dalam model, pada Tabel 4.9 diperoleh dengan nilai   Durbin-Watson   sebesar   1,624996.   Dengan   nilai   dL sebesar 1,4797 dan dU sebesar 1,6875, serta merujuk pada kriteria pengujian nilai Durbin-Watson, maka nilai tersebut masuk dalam kriteria kedua dengan kriteria dL < dw < dU atau 1,4797 < 1,6249 < 1,6875.

## Pembahasan
Pembahasan   ini   didasarkan   pada   hasil   analisis   yang   telah dilakukan   pada   pembahasan   sebelumnya.   Pembahasan   ini bertujuan  untuk mengetahui  pengaruh  faktor  JP, IPM, dan PDRB   terhadap   tingkat   kemiskinan   pada   10   kabupaten   di Provinsi Jawa Timur. Dimana tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa   Timur   ini   adalah   10   kabupaten   dengan   tingkat kemiskinan   tertinggi   yang   ada   di   Provinsi   Jawa   Timur. Selanjutnya   akan   diuraikan   antara   temuan   empiris   hasil
penelitian yang telah diuji secara statistik dengan teori dan penelitian sebelumnya.

## Pengaruh   JP   terhadap   Tingkat   Kemiskinan  pada   10 kabupaten di Provinsi Jawa Timur
Berdasarkan   hasil   estimasi   persamaan   regresi   data   panel selama   tahun   2010-2015   menunjukkan   bahwa   variabel   JP mempunyai pengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan  pada   10   kabupaten  di  Provinsi   Jawa   Timur. Variabel jumlah penduduk mempunyai nilai koefisien regresi -0,0000697 dan probabilitas t statistik 0,0000 memiliki arti jika variabel jumlah penduduk meningkat sebesar 1 jiwa per tahun,   maka   akan   menurunkan   tingkat   kemiskinan   sebesar 0,0000697   persen.  Hasil   penelitian   yang   menunjukkan jumlah   penduduk   berpengaruh  negatif  terhadap   tingkat kemiskinan, hal ini tidak sesuai dengan hipotesis penelitian yang   diajukan,   sehingga   hipotesis   penelitian   tidak   dapat diterima. Namun hal ini serupa dengan hasil penelitian oleh Mahsunah   (2013)   yang   menyatakan   jumlah   penduduk memiliki pengaruh negatif, hal tersebut menunjukkan adanya hubungan yang berbanding terbalik antara jumlah penduduk dengan kemiskinan, yaitu jika jumlah penduduk tinggi maka kemiskinan akan menurun.
Jumlah penduduk yang meningkat pada setiap 10 kabupaten tersebut  tidak   mempengaruhi   tingginya   tingkat   kemiskinan yang   ada,   hal   ini   karena   distribusi   jumlah   penduduk didominasi   oleh   usia-usia   produktif.   Usia   produktif mendominasi   sehingga   banyak   tersedia   tenaga   kerja   yang dapat   mendorong  pembangunan  ekonomi,  sehingga   jumlah penduduk yang lebih banyak adalah penduduk yang bekerja, terlibat secara aktif di pasar tenaga kerja baik dengan status bekerja, mencari pekerja atau sedang mempersiapkan usaha, hal   ini   dapat   mendorong   peningkatan   kesempatan   kerja karena usia produktif lebih mendominasi.

## Pengaruh   IPM   terhadap   Tingkat   Kemiskinan  pada   10 kabupaten di Provinsi Jawa Timur
Dari   hasil   estimasi   menunjukkan   bahwa   variabel   Indeks Pembangunan Manusia (IPM) mempunyai pengaruh negatif dan   signifikan   terhadap   tingkat   kemiskinan  pada   10 kabupaten   di  Provinsi   Jawa   Timur.   Nilai   koefisien   regresi -0,700986   dan   probabilitas   t   statistik   0,0000   memiliki   arti setiap   penambahan   1%   variabel   IPM   akan   menurunkan tingkat   kemiskinan   pada  10   kabupaten  di   Provinsi   Jawa Timur sebesar 0,7 persen. Hal ini selaras dengan pernyataan Arsyad   (1999:242)   salah   satu   strategi   pengentasan kemiskinan   adalah   dengan   pembangunan   sumber   daya manusia, perbaikan akses terhadap konsumsi pelayanan sosial (pendidikan, kesehatan  dan gizi) merupakan  alat  kebijakan penting dalam strategi pemerintah secara keseluruhan untuk mengurangi   angka   kemiskinan   dan   memperbaiki kesejahteraan penduduk untuk meningkatkan kualitas sumber daya manusia. IPM merupakan ukuran untuk pembangunan manusia   secara   relatif,   apabila   IPM   meningkat   berarti kesejahteraan masyarakat juga meningkat, dengan demikian kemiskinan menurun.
Terdapat   tiga   dimensi   dasar   IPM   yaitu   tingkat   pendidikan atau pengetahuan, umur panjang dan hidup sehat dan standar hidup   layak.   Menurut   Idris   (2016:30)   penerapan   dari pendekatan   teori human   capital adalah   pendidikan   dan pelatihan   sebagai   faktor   penting   dalam   pengembangan kualitas sumber daya manusia, selain menambah pengetahuan
e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi, 2019, Volume VI (1) : 85-90 ISSN : 2355-4665
tetapi   juga   meningkatkan   keterampilan   bekerja   sehingga mampu meningkatkan produktivitas kerja.

## Pengaruh PDRB terhadap Tingkat Kemiskinan pada 10 kabupaten di Provinsi Jawa Timur
Dari   hasil   estimasi   menunjukkan   bahwa   variabel   PDRB berpengaruh   positif   dan   signifikan   terhadap   tingkat kemiskinan pada 10 kabupaten di Provinsi Jawa Timur. Nilai koefisien regresi sebesar 0,000140 dan probabilitas t statistik 0,0162   yang   berarti   setiap   penambahan   1   Milyar   variabel PDRB maka akan meningkatkan tingkat kemiskinan sebesar 0,000140.  Hasil penelitian ini serupa dengan penelitian dari Purnamasari   (2017)   yang   berjudul   “Analisis   Pengaruh Pertumbuhan   Ekonomi   dan   Ketimpangan   Pendapatan Terhadap Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur tahun 2010- 2014”   yang   menyatakan   bahwa   variabel   pertumbuhan ekonomi   mempunyai   pengaruh   positif   dan   signifikan terhadap kemiskinan di Jawa Timur pada tahun 2010-2014.
Pertumbuhan   ekonomi   tanpa   disertai   dengan   penambahan kesempatan   kerja   akan   mengakibatkan   ketimpangan   dalam pembagian   dari   penambahan   pendapatan,   yang   selanjutnya akan   menciptakan   suatu   kondisis   pertumbuhan   ekonomi dengan   peningkatan   kemiskinan   (Tambunan,   2003:40-41). Selanjutnya   pembangunan   ekonomi   tidak   hanya   diukur berdasarkan   peningkatan   PDRB   secara   keseluruhan,   tetapi harus   memperhatikan   sejauh   mana   distribusi   pendapatan telah menyebar ke lapisan masyarakat serta siapa saja yang telah menikmati hasil-hasilnya. Jadi dalam hal ini memang PDRB   meningkat   namun   peningkatan   ini   didominasi   dari kelas   menengah   keatas,   sehingga  orang   yang   kaya   akan semakin kaya, tetapi kemiskinan juga semakin bertambah. Ini terjadi karena tidak diimbangi dengan pemerataan  distribusi pendapatan  serta pemerataan hasil-hasil ekonomi keseluruh lapisan   golongan   masyarakat,   sehingga   menyebabkan ketimpangan pendapatan.

## Simpulan
Berdasarkan   hasil   analisa   dan   pembahasan   yang   telah dilakukan   dapat   diambil   kesimpulan   sebagai   berikut:  1) Jumlah   Penduduk   (JP)   memiliki   pengaruh   negatif   dan
signifikan   terhadap   tingkat   kemiskinan   di   setiap   wilayah analisis   Provinsi   Jawa   Timur   tahun   2010   –   2015.  Hal   ini berarti bahwa Jumlah Penduduk meningkat akan menurunkan tingkat kemiskinan;  2) indeks Pembangunan Manusia (IPM) memiliki   pengaruh   negatif   dan   signifikan   terhadap   tingkat kemiskinan di setiap wilayah analisis Provinsi Jawa Timur tahun   2010   –   2015.   Hal   ini   berarti   bahwa   semakin   tinggi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) maka akan menurunkan tingkat   kemiskinan;   3)   Produk   Domestik   Regional   Bruto (PDRB) memiliki  pengaruh  positif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan di setiap wilayah analisis Provinsi Jawa Timur tahun 2010 – 2015.

## Referensi
Arsyad, Lincolin. 1999. Ekonomi Pembangunan. Yogyakarta: STIE YKPN. Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur. 2016. Jawa Timur dalam Angka .
Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur.
Ekananda,   Mahyus.   2015. Ekonometrika   Dasar .   Jakarta:   Mitra   Wacana Media.
Ekananda, Mahyus. 2016. Ekonometrika Data Panel . Jakarta: Mitra Wacana Media.
Herjanto, Eddy. 2007. Manajemen Operasi edisi ketiga . Jakarta : Grasindo. Idris,   Amiruddin.   2016. Pengantar   Ekonomi   Sumber   Daya   Manusia. Yogyakarta : Deepublish.
Mahsunah,   Durrotul.  2013. Analisis   Pengaruh   Jumlah   Penduduk, Pendidikan,   dan   Pengangguran   Terhadap   Kemiskinan   Di   Jawa Timur. Jurnal . Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Surabaya Nasir Muh M, Saichudin dan Maulizar. 2008. Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi Kemiskinan Rumah Tangga di Kabupaten Purworejo . Jurnal eksekutif. Vol 5. No.4, agustus 2008. Lipi : Jakarta
Nurdiansyah,   Sudrajat.   2016. Analisis   faktor-faktor   yang   mempengaruhi kemiskinan  di karisidenan  Besuki  dan  Lumajang  tahun  2008-2013 . Skripsi. Fakultas Ekonomi Universitas Jember.
Purnamasari, Oktina. 2017. Analsisi Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Ketimpangan   Pendapatan   Terhadap   Kemiskinan   di   Provinsi   Jawa Timur 2010-2014 . Jurnal. Fakultas Ekonomi Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga Yogyakarta.
Simatupang, Pantjar  dan Saktyanu. 2003. Produk Domestik Bruto, Harga, dan Kemiskinan . Media Ekonomi dan Keuangan Indonesia, hal 191- 324, vol. 51, no.3.
Stokes, Jane. 2006. Panduan untuk Melaksanakan Penelitian dalam Kajian Media dan Budaya. Yogyakarta : Bentang Pustaka Tambunan,  Tulus  H.  2003. Perekonomian  Indonesia  :  Teori dan  Temuan Empiris . Jakarta: Ghalia Indonesia.