## Analisis Indikator Tingkat Kemiskinan di Jawa Timur Menggunakan Regresi Panel
Almira Qattrunnada Qurratu’ain dan Vita Ratnasari Jurusan Statistika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : vita_ratna@statistika.its.ac.id , almiraqq@gmail.com
Abstrak —Laju  pertumbuhan  penduduk  mengakibatkan dampak buruk bagi kehidupan sosial-ekonomi masyarakat, salah  satunya  adalah  kemiskinan.  Jawa  Timur  merupakan provinsi  dengan  jumlah  penduduk  miskin  terbanyak  kedua setelah  Jawa  Barat.  Berdasarkan  hal  tersebut,  penelitian mengenai variabel yang berpengaruh terhadap kemiskinan di  Jawa  Timur  penting  dilakukan  sebagai  bahan  referensi pemerintah  dalam  upaya  menekan  angka  kemiskinan. Meningkatnya  angka  kemiskinan  dari  tahun  ke  tahun mengindikasikan  bahwa  waktu  berpengaruh  terhadap kemiskinan  sehingga  waktu  (tahun)  dimasukkan  ke  dalam analisis.  Oleh  karena  itu,  analisis  indikator  yang berpengaruh  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Jawa  Timur dilakukan menggunakan analisis regresi panel. Berdasarkan  analisis  yang  dilakukan  diperoleh  hasil  bahwa untuk  mengestimasi  model  digunakan Fixed  Effect  Model (FEM) dengan efek individu dan waktu. Pemodelan tingkat kemiskinan  dengan  FEM  individu  an  waktu  menghasilkan nilai  R 2 sebesar  96,08  persen  dengan  variabel  yang signifikan adalah Angka Partisipasi Sekolah SMA (X2) dan Persentase  Penduduk  dengan  Akses  Air  Bersih  (X6).  Dari pengelompokkan  berdasarkan  variabel  yang  signifikan didapatkan  hasil  bahwa  pada  tahun  2005  hingga  2008, kabupaten/kota  di  Jawa  Timur  dominan  berada  pada kelompok  dengan  persentase  penduduk  miskin  tinggi. Namun  sejak  tahun  2009,  sebagian  besar  kabupaten/kota berpindah  cluster  menjadi  kelompok  dengan  persentase penduduk miskin rendah.
Kata  Kunci — Cluster,  Fixed  Effect  Model dengan Individu dan Waktu, Kemiskinan, Regresi Panel.

## I. PENDAHULUAN
aju  pertumbuhan  penduduk  di  berbagai  negara  di dunia  semakin  meningkat  termasuk  Indonesia.  Laju pertumbuhan  penduduk  di  Indonesia  selama  periode 2000 hingga 2010 adalah sebesar 1,49 persen [1]. Hal ini menunjukkan  bahwa  penduduk  Indonesia  bertambah sekitar  3,5  juta  jiwa  tiap  tahunnya.  Ledakan  penduduk sebagai  akibat  laju  pertumbuhan  penduduk  yang  cepat memberikan  dampak  yang  buruk  bagi  kehidupan  sosial- ekonomi  masyarakat  yaitu  jumlah  pengangguran  yang semakin  meningkat,  terjadinya  kekurangan  pangan,  dan tingginya angka kemiskinan.  Kemiskinan adalah ketidakmampuan  untuk  memenuhi  standar  hidup minimum  [2].  BPS  mendasarkan  ukuran  standar minimum relatif pada besarnya rupiah yang dibelanjakan perkapita/bulan  untuk  memenuhi  kebutuhan  minimum makanan  dan  nonmakanan.  Kebutuhan  minimum makanan  menggunakan  patokan  2.100  kalori/hari, sedangkan kebutuhan non makanan meliputi perumahan, sandang,  aneka  barang  dan  jasa.  Pemerintah  terus berupaya  untuk  menekan  angka  kemiskinan  tiap tahunnya. Beberapa program penanggulangan kemiskinan telah dilakukan seperti Beras untuk Keluarga
Miskin  (Raskin),  BPJS  Kesehatan,  dan  Bantuan Langsung  Tunai  (BLT).  Namun  upaya  pengentasan kemiskinan tersebut masih belum bisa dikatakan berhasil.
Jawa  Timur  merupakan  salah  satu  provinsi  di Indonesia  yang  terdiri  dari  38  kabupaten/  kota.  BPS melaporkan  bahwa  jumlah  penduduk  miskin  terbanyak berada  di  Provinsi  Jawa  Timur,  kemudian  disusul  Jawa Tengah sebanyak 4,58 juta jiwa dan Jawa Barat sebanyak 4,35  juta  jiwa  [1].  Ketidaktepatan  sasaran  dalam pengentasan kemiskinan menyebabkan tujuan pengentasan  angka  kemiskinan  jauh  dari  harapan. Apabila  pemerintah  mengetahui  variabel  apa  saja  yang secara  signifikan  mempengaruhi  kemiskinan  maka perbaikan  ekonomi  dan  penurunan  angka  kemiskinan dapat dicapai.
Berdasarkan  pemikiran  tersebut,  maka  penelitian  ini bertujuan  untuk mengetahui  variabel  yang  berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Jawa Timur menggunakan  metode  regresi  panel  dari  kurun  waktu 2005-2014.  Variabel  yang  diduga  berpengaruh,  yaitu Angka  Kematian  Bayi  (X1),  Angka  Partisipasi  Sekolah (APS)  SMA  (X2),  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja (TPAK)  (X3),  Persentase  Balita  dengan  Penolong Pertama  Kelahiran  Tenaga  Medis  (X4),  Persentase Pekerja  di  Sektor  Pertanian  (X5),  Persentase  Penduduk dengan  Akses  Air  Bersih  (X6),  PDRB  per  Kapita  (X7), dan  Laju  Pertumbuhan  Ekonomi  (X8).  Regresi  panel digunakan  untuk  memperoleh  informasi  yang  lebih lengkap dari gabungan data cross section dan time series .

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## Statistika Deskriptif
Statistika  deskriptif  merupakan  metode-metode  yang berkaitan  dengan  pengumpulan  dan  penyajian  suatu gugus  data  sehingga  memberikan  informasi  yang berguna [3].

## Uji Multikolinieritas
Multikolinearitas  adalah  suatu  keadaan  dimana terdapat  hubungan  linear  diantara  semua  atau  beberapa variabel  prediktor.  Multikolinearitas  dapat  dideteksi menggunakan  nilai Variance  Inflation  Factors (VIF) dengan rumus pada Persamaan (1) sebagai berikut [4].
𝑉𝐼𝐹 𝑘 = 1 1 − 𝑅 𝑘 2 (1)
jika nilai VIF ≤ 10, tidak terdapat multikolinearitas.

## Regresi Data Panel
Data  panel  adalah  kombinasi  dari  data cross  section dan  data time  series .  Secara  umum,  persamaan  model regresi panel dapat ditulis sebagai berikut [5].

## L
𝑦 𝑖𝑡 = α 𝑖𝑡 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘 𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝜀 𝑖𝑡
(1)
Dimana 𝑖 = banyaknya unit individu; dimana N adalah 1, 2, .., N 𝑡 = banyaknya periode waktu; dimana T adalah 1, 2, …, T 𝑘 = variabel prediktor; dimana K adalah banyaknya 1, 2, …, K 𝑦 𝑖𝑡 = variabel respon pada unit individu ke- i dan waktu ke- t ∝ 𝑖𝑡 = koefisien intersep dari individu ke-i dan periode waktu ke-t
β 𝑘 = β 1 , β 2 , … , β 𝑘 merupakan koefisien slope dengan K banyaknya variabel prediktor.
𝑋 𝑘 𝑖𝑡 = variabel prediktor ke-k dari unit individu ke-i dan periode waktu ke-t
𝜀 𝑖𝑡 = residual pada unit individu ke-i dan waktu ke-t Langkah-langkah  regresi  data  panel  terdiri  dari mengestimasi  model,  memilih  model  terbaik,  menguji signifikansi  parameter,  dan  menguji  asumsi  pada residual.

## 1) Estimasi Model Regresi Data Panel
Terdapat  tiga  model  yang  digunakan  untuk mengestimasi  regresi  data  panel  yaitu  pendekatan model common effect (CEM), fixed effect (FEM), dan random effect (REM).
a) Common Effect Model (CEM)
Model ini mengasumsikan bahwa perilaku antar individu sama pada setiap periode waktu. Persamaan model CEM adalah sebagai berikut [6].
𝑦 𝑖𝑡 = 𝛼 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘 𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝜀 𝑖𝑡 (2)
b) Fixed Effect Model (FEM)
Pada model ini diasumsikan bahwa intersep berbeda untuk tiap individu tetapi tetap mengasumsikan bahwa koefisen slope adalah konstan. Terdapat tiga variasi pada model FEM yaitu antar individu, antar waktu dan antar individu dan waktu. Persamaan umum model FEM variasi antar individu dituliskan pada Persamaan (3) berikut
𝑦 𝑖𝑡 = µ 𝑖 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝜀 𝑖𝑡 (3)
Persamaan umum model FEM variasi antar waktu dituliskan pada Persamaan (4) berikut.
𝑦 𝑖𝑡 = 𝜆 𝑡 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘 𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝜀 𝑖𝑡 (4)
Sedangkan persamaan umum model FEM variasi antar individu dan waktu dituliskan pada Persamaan (5) berikut.
𝑦 𝑖𝑡 = µ 𝑖 + 𝜆 𝑡 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘 𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝜀 𝑖𝑡 (5)
c) Random Effect Model (REM)
Pendekatan REM melibatkan korelasi antar error terms karena berubahnya waktu maupun individu. Berikut adalah persamaan model REM
𝑦 𝑖𝑡 = 𝛼 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘 𝑖𝑡 𝐾 𝑘=1 + 𝑣 𝑖𝑡 (6)
dengan 𝑣 𝑖𝑡 = 𝑢 𝑖 + ε 𝑖𝑡 2) Pemilihan Model Regresi Panel
Untuk  mengetahui  model  yang  akan  dipakai,  maka terlebih  dahulu  dilakukan  uji  spesifikasi  model  yang paling  baik  dan  sesuai,  terdiri  dari  uji  Chow,  uji Hausman dan uji Lagrange Multiplier (LM).
a) Uji Chow
Untuk menentukan model terbaik antara CEM dan FEM.
Hipotesis 𝐻 0 µ 1 = µ 2 = ⋯ = µ 𝑁 dan 𝜆 1 = 𝜆 2 = ⋯ =  𝜆 𝑇 (Model yang sesuai CEM)
𝐻 1 :minimal satu µ 𝑖 ≠ µ 𝑚 atau 𝜆 𝑡 ≠ 𝜆 𝑠 (Model yang sesuai   FEM) Statistik Uji
𝐹 = (𝑅 𝐹𝐸𝑀 2 −𝑅 𝑃𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 2 )/(𝑁−1)+(𝑇−1)
(1−𝑅 𝐹𝐸𝑀 2 )/(𝑁−1)(𝑇−1)−𝐾 (8)
dengan : R pooled 2
= R-square model CEM R FEM 2
= R-square model FEM
N = jumlah unit individu
𝑇 = jumlah unit time series 𝐾 = jumlah parameter yang akan
diestimasi
Daerah  Penolakan:  Tolak 𝐻 0 jika 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > F 𝛼;((𝑁−1)+(𝑇−1);(𝑁−1)(𝑇−1)−𝐾) atau pvalue < 𝛼 (dimana α = 0,05).
b) Uji Hausman
Untuk menentukan model terbaik antara FEM dan
REM.
Hipotesis H 0 : 𝑐𝑜𝑟𝑟 (𝑋 𝑖𝑡, ε 𝑖𝑡 ) = 0 (Model yang sesuai REM) H 1 : 𝑐𝑜𝑟𝑟 (𝑋 𝑖𝑡, ε 𝑖𝑡 ) ≠ 0 (Model yang sesuai FEM) Statistik Uji
W = 𝐀 ′ [var(𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 ) − var(𝛽̂ 𝑅𝐸𝑀 )] −1 𝐀 (9)
dengan :
𝐀 = (𝛽̂ 𝐹𝐸𝑀 ) − (𝛽̂ 𝑅𝐸𝑀 )
Daerah  Penolakan:  Tolak 𝐻 0 jika 𝑊 > 𝜒 (𝐾,𝛼) 2 atau pvalue < 𝛼 c) Uji LM
Untuk menentukan model terbaik antara CEM dan REM. Hipotesis H 0 : 𝜎 𝑢 2 = 0 (model yang sesuai adalah CEM) H 1 :  minimal  ada  satu 𝜎 𝑢 2 ≠ 0 (model  yang  sesuai adalah REM) Statistik Uji
𝐿𝑀 = 𝑁𝑇 (2𝑇−1) ( ∑ (∑ 𝜀 𝑖𝑡 𝑇 𝑡=1 ) 2 𝑁 𝑖=1 ∑ ∑ (𝜀 𝑖𝑡 ) 2 𝑇 𝑡=1 𝑁 𝑖=1 − 1) 2 (10)
Daerah  Penolakan:  Tolak 𝐻 0 jika  jika 2 ;K LM   
atau  pvalue < 𝛼
3) Koefisein Determinasi (R 2 )
Koefisien determinasi menunjukkan besarnya keragaman  variabel  respon  yang  dapat  dijelaskan  oleh variabel  prediktor.  Semakin  tinggi  nilai  koefisien determinasi,  maka  model  dapat  dikatakan  semakin  baik. Adapun  rumus  dari  koefisien  determinasi  adalah  pada Persamaan (7) sebagai berikut.
𝑅 2 = 1 − ∑ ∑ (𝑦 𝑖𝑡 −𝑦̂ 𝑖𝑡 ) 2 𝑇 𝑡=1 𝑁 𝑖=1 ∑ ∑ (𝑦 𝑖𝑡 −𝑦̅ 𝑖 ) 2 𝑇 𝑡=1 𝑁 𝑖=1 (7)

## 4) Pengujian Parameter Model Regresi
Digunakan  untuk  mengetahui  hubungan  antara variabel respon dengan prediktor.
a) Pengujian Serentak Untuk memeriksa keberartian koefisien β secara serentak terhadap variabel respon. Hipotesis 𝐻 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ = 𝛽 𝐾 = 0 𝐻 1 : paling sedikit ada satu 𝛽 𝑘 ≠ 0 , 𝑘 = 1, 2, … , 𝐾
Statistik Uji
𝐹 = (∑ ∑ (𝑦̂ 𝑖𝑡 −𝑦̅ 𝑖 ) 2 )/𝐾 𝑇 𝑡=1 𝑁 𝑖=1 (∑ ∑ (𝑦 𝑖𝑡 −𝑦̂ 𝑖𝑡 ) 2 𝑇 𝑡=1 𝑁 𝑖=1 )/(𝑁𝑇−𝐾−1) (11)
Daerah  Penolakan:  Tolak 𝐻 0 jika 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 (𝐾,𝑁𝑇−𝐾−1; 𝛼) atau 𝑝 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 b) Uji Parsial Untuk mengetahui parameter yang berpengaruh signifikan secara individu terhadap model. Hipotesis
𝐻 0 : 𝛽 𝑘 = 0
𝐻 1 : 𝛽 𝑘 ≠ 0 , 𝑘 = 1, 2, … , 𝐾 Statistik Uji
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛽 ̂ 𝑘 𝑆𝐸(𝛽 ̂ 𝑘 ) (12)
Daerah Penolakan Tolak 𝐻 0 jika |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑡 ( 𝛼 2 ; 𝑁𝑇−𝐾−1) atau 𝑝 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 (dimana 𝛼 = 0,05) 1. Pengujian Asumsi
a. Uji Identik Heteroskedastisitas adalah kondisi dimana varians error -nya tidak sama atau tidak identik. Salah satu pengujian terjadinya kasus ini dapat dilakukan dengan uji Glejser.
Hipotesis 𝐻 0 : 𝛽 𝑘 = 0 atau tidak terjadi heteroskedastisitas 𝐻 1 : 𝛽 𝑘 ≠ 0 , 𝑘 = 1, 2, … , 𝐾 Statistik Uji
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛽 ̂ 𝑘 𝑆𝐸(𝛽 ̂ 𝑘 ) (14)
Daerah  Penolakan:  Tolak 𝐻 0 jika |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑡 ( 𝛼 2 ; 𝑁𝑇−𝐾−1) atau 𝑝𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼
b. Uji Independen
Residual  dikatakan  memenuhi  asumsi  independen jika  tidak  terdapat  kovarian  antar  residual.  Uji  yang digunakan  adalah  uji Durbin  Watson pada Persamaan (15) . Hipotesis: H 0 : ρ=0 (tidak terjadi autokorelasi)
H 1 : ρ≠0 (terjadi autokorelasi) Statistik Uji:
𝑑 = ∑ ∑ (𝜀̂ 𝑖𝑡 − 𝜀̂ 𝑖𝑡−1 ) 2 𝑇 𝑡=1 𝑁 𝑖=1 ∑ ∑ 𝜀̂ 𝑖𝑡 2 𝑇 𝑡=1 𝑁 𝑖=1 (15)
dengan 𝜀̂ 𝑖𝑡 =  komponen  eror  pada  unit  individu  ke- i waktu ke- t 𝜀̂ 𝑖𝑡−1 =  komponen  eror  pada  unit  individu  ke- i waktu ke- t-1 Daerah penolakan: Tolak H 0 jika d < dU atau (4-d) < dU atau 𝑝𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 < 𝛼 (dimana α = 0,05).
Apabila  model  panel  terpilih  yang  digunakan merupakan  model  FEM,  maka  tidak  perlu melakukan  uji  autokorelasi.  Hal  ini  dikarenakan model  FEM  memiliki  kelebihan  diantaranya  tidak perlu mengasumsikan bahwa komponen error tidak berkorelasi  dengan  variabel  bebas  yang  mungkin sulit dipahami sehingga hasil uji tentang autokorelasi dapat diabaikan [7].
c. Residual Berdistribusi Normal Uji  normalitas  dilakukan  untuk  melihat  apakah residual  mengikuti  distribusi  normal.  Untuk mengidentifikasi  normalitas  digunakan  statistik  uji Kolmogorov-Smirnov  dengan  prosedur  pengujian pada Persamaan (16) seperti berikut.
Hipotesis: H 0 : 𝑆(𝑥) = 𝐹 0 (𝑥) (Residual  memenuhi  asumsi berdistribusi normal)
H 1 : 𝑆(𝑥) ≠ 𝐹 0 (𝑥) (Residual tidak memenuhi asumsi berdistribusi normal) Statistik uji:
𝐷 = 𝑆𝑢𝑝 𝑥 |𝑆(𝑥) − 𝐹 0 (𝑥)| (16)
Daerah penolakan: tolak H 0 , jika |D| > D α . atau pvalue < 𝛼 (dimana α = 0,05).

## A. Analisis Cluster
Analisis cluster adalah  salah  satu  teknik multivariate interdependence yang bertujuan untuk mengelompokkan obyek  ke  dalam  suatu cluster sehingga  obyek  akan memiliki  kesamaan  maksimal  jika  mereka  di cluster kan ke dalam satu cluster atau sebaliknya [8].
K-Means Cluster Analysis merupakan  salah  satu metode cluster  analysis non-hierarki  yang  berusaha untuk mempartisi objek yang ada kedalam satu atau lebih cluster dengan rumus Euclidan distance sebagai berikut.
𝑑(𝑥, 𝑦) = |𝑥 − 𝑦| = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 ,
𝑖 = 1,2,3 … , 𝑛
(17)
dimana,
𝑥 𝑖 = objek 𝑥 ke- 𝑖 𝑦 𝑖 = objek 𝑦 ke- 𝑖 𝑛 = banyaknya objek

## Kemiskinan
Kemiskinan adalah keadaan dimana terjadi ketidakmampuan  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar seperti makanan, pakaian, tempat berlindung, pendidikan, dan kesehatan. Dalam mengukur kemiskinan,  BPS  menggunakan  konsep  kemampuan memenuhi  kebutuhan  dasar.  Dengan  pendekatan  ini, kemiskinan dipandang sebagai ketidakmampuan dari sisi ekonomi untuk memenuhi kebutuhan dasar makanan dan bukan makanan yang diukur dari sisi pengeluaran. Garis kemiskinan  terdiri  dari  dua  komponen  yaitu  Garis Kemiskinan  Makanan  (GKM)  dan  Garis  Kemiskinan Non-Makanan (GKNM). GKM merupakan nilai pengeluaran  kebutuhan  minimum  makanan  yang disetarakan  dengan  2100  kkal  per  kapita  per  hari. Sedangkan  GKNM  adalah  kebutuhan  minimum  untuk perumahan,  sandang,  pendidikan,  dan  kesehatan.  Nilai garis  kemiskinan  diperoleh  melalui  penambahan  nilai keduanya.
Sedangkan  kemiskinan  merupakan  masalah  dalam pembangunan  yang  ditandai  dengan  pengangguran  dan keterbelakangan,  yang  kemudian  meningkat  menjadi ketimpangan [9]. Lebih lanjut,
Kartasasmita mengemukakan bahwa masyarakat miskin pada umumnya  lemah  dalam  kemampuan  berusaha  dan terbatasnya  akses  terhadap  kegiatan  ekonomi  sehingga tertinggal jauh dari masyarakat lainnya yang mempunyai potensi  lebih  tinggi.  Ginanjar  Kartasasmita,  Menteri Negara  Perencanaan  Pembangunan  Nasional/Ketua Bappenas  tahun  1996,  menyatakan  dalam  buku karangannya  sendiri  yaitu  Pembangunan  Untuk  Rakyat, mengenai  penyebab  suatu  kemiskinan  dapat  disebabkan oleh sekurang-kurangnya empat penyebab, yaitu:
1. Rendahnya taraf pendidikan.
2. Rendahnya derajat kesehatan.
3. Terbatasnya lapangan kerja.
4. Kondisi keterisolasian.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan data  sekunder  tentang  kemiskinan  kabupaten/kota  Jawa Timur  dan  variabel  yang  diduga  berpengaruh  terhadap kemiskinan  mulai  tahun  2005  hingga  tahun  2014  yang diperoleh dari BPS Provinsi Jawa Timur.

## Variabel Penelitian
Variabel-variabel  yang  digunakan  ditunjukkan  pada Tabel 1 sebagai berikut.
T ABEL 1. V ARIABEL P ENELITIAN Variabel Keterangan Tipe Variabel Indikator Y Persentase Penduduk Miskin Kontinu - X 1 Angka Kematian Bayi Kontinu Kesehatan X 2 Angka Partisipasi Sekolah SMA
Kontinu Pendidikan X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8
Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja
Persentase Balita dengan Penolong
Pertama Kelahiran
Tenaga Medis
Persentase Pekerja di
Sektor Pertanian
Persentase Penduduk dengan Akses Air Bersih PDRB per Kapita Laju Pertumbuhan Ekonomi Kontinu Kontinu Kontinu Kontinu Kontinu Kontinu Lapangan
Pekerjaan Kesehatan Keterisolasian Keterisolasian Ekonomi
Ekonomi

## Langkah Analisis
Langkah  analisis  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut 1. Melakukan inputasi data
2. Melakukan identifikasi terhadap karakteristik variabel menggunakan statistika deskriptif
3. Melakukan analisis regresi panel
a. Mengidentifikasi multikolinieritas dengan VIF
b. Melakukan  uji  Chow  untuk  memilih  metode estimasi  terbaik  antara  CEM  dan  FEM.  Jika  hasil gagal  tolak  H 0 maka  model  yang  terpilih  adalah CEM  (pengujian  selesai).  Jika  hasil  tolak  H 0 maka ditentukan FEM dan dilanjutkan ke langkah (c)
c. Melakukan  uji  Haussman  untuk  memilih  metode estimasi  terbaik  antara  FEM  dan  REM.  Jika  hasil gagal  tolak  H 0 maka  model  yang  terpilih  adalah REM  (pengujian  selesai).  Jika  hasil  tolak  H 0 maka ditentukan FEM dan dilanjutkan ke langkah (d)
d. Melakukan  uji  Lagrange  Multiplier  untuk  memilih antara  Cem  dan  REM.  Jika  hasil  gagal  tolak  H 0 maka  model  yang  terpilih  adalah  CEM  (pengujian selesai).  Jika  hasil  tolak  H 0 maka  model  yang terpilih adalah REM (pengujian selesai)
e. Melakukan uji signifikansi parameter. Jika terdapat variabel  yang  tidak  signifikan  maka  dilakukan pemodelan  kembali  dengan  mengeluarkan  variabel prediktor yang tidak signifikan
4. Melakukan interpretasi model
5. Menarik kesimpulan dan saran

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## Analisis Karakteristik Variabel
Analisis statistika deskriptif dilakukan untuk mengetahui  karakteristik  penduduk  miskin  dan  variabel yang  diduga  berpengaruh.  Berikut  adalah  karakteristik variabel  pada  kurun  waktu  2005  hingga  2014  yang disajikan dalam Tabel 2.
T ABEL 2. K ARAKTERISTIK P ERSENTASE P ENDUDUK M ISKIN DAN V ARIABEL YANG D IDUGA B ERPENGARUH Var Rata-Rata  Stand. Deviasi Min Median Maks Y 16.082 7.211 4.470 15.406 41.030 X 1 36.429 13.308 17.990 31.595 71.660 X 2 61.827 13.582 20.170 62.374 93.739 X 3 68.962 4.293 56.650 68.297 83.740 X 4 89.948 7.410 59.140 91.964 100 X 5 42.39 24.19 0.13 45.31 88.89 X 6 92.346 8.240 46.670 94.960 100 X 7 21.89 36.07 3.25 12.69 315.40 X 8 6.0287 1.0986 1.5800 6.0400 13.010
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  secara  keseluruhan selisih  antara  nilai  minimum  dan  maksimum  pada masing-masing variabel bernilai besar. Dapat disimpulkan  bahwa  terjadi  ketidakmerataan  penyebaran antar kabupaten/kota.

## Pemodelan Regresi Data Panel
Sebelum melakukan pemodelan regresi panel, dilakukan  pengujian  multikolinieritas  yang  disajikan pada Tabel 3 sebagai berikut.
T ABEL 3. H ASIL U JI M ULTIKOLINIERITAS
Var VIF Var VIF X 1 2,609 X 5 2,992 X 2 3,727 X 6 1,995 X 3 1,850 X 7 1,248 X 4 3,889 X 8 1,152
Nilai  VIF  dari  masing-masing  variabel  independen pada  Tabel  3  bernilai  kurang  dari  10  sehingga  dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi kasus multikolinieritas.

## 1) Pemodelan Regresi Panel
Untuk  pemodelan  regresi  panel,  dilakukan  pemilihan model regresi panel dengan Uji Chow, Uji Haussman dan Uji Lagrange  Multiplier .  Dengan  menggunakan  metode backward,  didapatkan  hasil  bahwa  variabel  yang signifikan yaitu variabel Angka Partisipasi Sekolah (X2) dan Persentase Penduduk dengan Akses Air Bersih (X6). Berikut adalah hasil Uji Chow yang disajikan pada Tabel 4 sebagai berikut.
T ABEL 4. H ASIL U JI C HOW Pengukuran Nilai F hitung
F tabel Pvalue 76,096 1,4042 0,0000
Tabel 4 menghasilkan nilai F hitung sebesar 76,096 yang lebih  besar  daripada  F tabel =  F (0,05;46;331) sebesar  1,4042 sehingga  disimpulkan  bahwa  model  yang  sesuai  yaitu model  FEM  dengan  efek  individu  dan  waktu.  Langkah selanjutnya  adalah  melakukan  uji  lanjutan  yaitu  uji Haussman.
T ABEL 5. H ASIL U JI H AUSSMAN
Pengukuran Nilai W 𝜒 tabel 2 26,856 5,9914
Pvalue 0,0467
Tabel  5  menunjukkan  bahwa  hasil  uji  Haussman menghasilkan  nilai  W  sebesar  26,856  yang  lebih  besar daripada χ tabel 2 = χ (0,05;2) 2 sebesar  5,9914  sehingga disimpulkan bahwa model yang sesuai yaitu model FEM dengan  efek  individu  dan  waktu.  Karena  model  yang terpilih  adalah  FEM  dengan  efek  individu  dan  waktu, maka tidak dilakukan uji lanjutan Lagrange Multiplier. Untuk  melihat  kebaikan  model  maka  dapat  dilihat menggunakan koefisien determinasi. Berikut adalah nilai R 2 dari model CEM, FEM Individu Waktu, dan REM.
T ABEL 6. P ERBANDINGAN N ILAI K OEFISIEN D ETERMINASI
Model R 2 CEM 0.5470 FEM Individu Waktu 0,9608 REM 0.7992
Berdasarkan  Tabel  6  dapat  diketahui  bahwa  model terbaik  yang  didapatkan  adalah  dengan  menggunakan model  FEM  dengan  individu  waktu.  Model  tersebut memberikan  nilai  R 2 terbesar  dibandingkan  model lainnya  yaitu  sebesar  96,08  persen.  Artinya  variabel prediktor  pada  model  FEM  dengan  individu  dan  waktu dapat  menjelaskan  variabilitas  Y  sebesar  96,08  persen, sedangkan  sisanya  yaitu  3,92  persen  dijelaskan  oleh variabel lain yang belum masuk ke dalam model.
2) Estimasi Model
Dengan  melakukan  estimasi  model  maka  diperoleh model FEM dengan individu dan waktu sebagai berikut.
𝑦̂ 𝑖𝑡 = 28,17747 + µ 𝑖 + λ 𝑡 – 0,063665 X 2it – 0,087965 X 6it (18)
Berdasarkan Persamaan 18 dapat diketahui bahwa jika angka  partisipasi  sekolah  meningkat  sebesar  1  satuan, maka  persentase  penduduk  miskin  menurun  sebesar 0,063665 persen. Jika persentase penduduk dengan akses air bersih meningkat sebesar 1 satuan, maka nilai tingkat kemiskinan menurun sebesar 0,087965 persen.
Sebagai  contoh  ingin  diketahui  persentase  penduduk miskin  di  Kota  Surabaya  tahun  2005,  berikut  adalah taksirannya.
𝑦̂ 𝐾𝑜𝑡𝑎 𝑆𝑢𝑟𝑎𝑏𝑎𝑦𝑎;2005 = 28,17747 - 7,600753 + 3,043862  - 0,063665         (68,65) – 0,087965 (99,73)
= 10,477
3) Pengujian Signifikansi Parameter
Selanjutnya dilakukan uji signifikansi parameter untuk mengetahui variabel-variabel yang berpengaruh signifikan.  Hasil  pengujian  serentak  dapat  dilihat  pada Tabel 7 berikut.
T ABEL 7. H ASIL U JI S ERENTAK FEM I NDIVIDU W AKTU Pengukuran Nilai
F hitung F tabel Pvalue 169,34 3,0196 0,0000
Tabel 7 menunjukkan bahwa F hitung adalah 169,34 yang lebih  besar  daripada  Ftabel  =  F(0,05;2;377)  sebesar 3,0196 sehingga tolak H0. Artinya secara serentak model signifikan  atau  minimal  terdapat  satu  variabel  prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap model. Selanjutnya  dilakukan  pengujian  parsial  yang  disajikan pada Tabel 8.
T ABEL 8. H ASIL U JI P ARSIAL FEM I NDIVIDU W AKTU
Variabel t hitung Pvalue C 12,14723 0.0000 X 2 -4,592441 0,0000 X 6 -3,603767 0,0004
Tabel  8  menunjukkan  bahwa  |t hitung |  selalu  bernilai lebih  besar  daripada  t tabel  = t (0,025;377) sebesar  1,96628 sehingga tolak H0. Artinya secara parsial variabel angka partisipasi sekolah (X2) dan persentase penduduk dengan akses  air  bersih  (X6)  berpengaruh  signifikan  terhadap model.

## 4) Pengujian Asumsi Residual
Selanjutnya  pengujian  asumsi  residual  identik, independen dan normal adalah sebagai berikut.
a) Asumsi Identik
Pengujian  asumsi  identik  dilakukan  untuk  mendeteksi adanya kasus heteroskedastisitas pada model. Uji asumsi identik  dilakukan  menggunakan  uji  Glejser  sebagai berikut.
T ABEL 9. H ASIL U JI G LEJSER Variabel t hitung Pvalue C 1,63 0,104 X 2 -1,65 0,099 X 6 1,05 0,294 Nilai  t tabel =  t (0,025;377) sebesar  1,96628  bernilai  lebih besar untuk semua |t hitung |. Jika dilihat dari masing masing nilai  Pvalue  menghasilkan  Pvalue  untuk  semua  variabel lebih  besar  daripada  α  =  0,05  sehingga  gagal  tolak  H 0 . Dapat  disimpulkan  bahwa  pada  varians  residual  FEM dengan  individu  dan  waktu  tidak  terjadi  kasus heteroskedastisitas.
b) Asumsi Independen
Pengujian  asumsi  independen  pada  model  FEM  tidak perlu  dilakukan.  Hal  ini  dikarenakan  model  FEM memiliki kelebihan diantaranya tidak perlu mengasumsikan bahwa komponen error tidak berkorelasi dengan  variabel  bebas  yang  mungkin  sulit  dipahami sehingga  hasil  uji  tentang  autokorelasi  dapat  diabaikan [8].
c) Asumsi Normalitas
Pengujian  normalitas  digunakan  untuk  mengetahui apakah  residual  berditribusi  normal.  Uji  normalitas digunakan  menggunakan  uji Kolmogorov  Smirnov pada Tabel 10 sebagai berikut.
T ABEL 10. H ASIL U JI K OLMOGOROV S MIRNOV Pengukuran Nilai Kolmogorov-Smirnov Pvalue Keputusan 0,042 0,106 Gagal Tolak H 0
Berdasarkan Tabel 10 dapat diketahui bahwa hasil Uji Kolmogorov  Smirnov menghasilkan  Pvalue  sebesar 0,106.  Nilai  ini  lebih  besar  daripada  α  =  0,05  sehingga gagal  tolak  H 0 .  Dapat  disimpulkan  bahwa  residual  data berdistribusi normal.
Langkah selanjutnya adalah melakukan pengelompokkan  kabupaten/kota  berdasarkan  y  taksiran yang  didapatkan  dari  model.  Pengelompokkan  yang dilakukan  bertujuan  untuk  mengelompokkan  obyek  ke dalam  suatu cluster sehingga  obyek  akan  memiliki kesamaan  maksimal.  Analisis cluster yang  digunakan adalah k-means  cluster dimulai  dengan  menentukan
terlebih  dahulu  jumlah cluster yang  digunakan  yaitu sebanyak 2 cluster. Nilai cut  off berada  pada  angka  16,89781  persen. Sehingga  rentang  nilai  yang  termasuk  kedalam  anggota cluster 1 adalah 3,127269 - 16,89781 sedangkan rentang nilai anggota cluster 2 adalah 16,89782 - 39,54915.
Gambar  1  berikut  ini  memberi  informasi  bahwa persentase  penduduk  miskin  yang  cenderung  tinggi berada  di  Kabupaten  Sumenep,  Kabupaten  Pamekasan, Kabupaten  Sampang,  Kabupaten  Bangkalan,  Kabupaten Probolinggo, Kabupaten Tuban dan Kabupaten Bojonegoro.  Dapat  dilihat  dari  Gambar  4.10  bahwa wilayah  kabupaten  tersebut  stabil  berada  pada cluster 2. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi peningkatan yang signifikan dalam pengentasan kemiskinan  oleh  masing-masing  pemerintah  daerah tersebut.
Hal  ini  berbeda  jauh  dengan  kondisi  kemiskinan  di Kota  Kediri,  Kabupaten  Tulungagung,  Kabupaten Sidoarjo,  Kota  Malang,  Kota  Blitar,  Kota  Batu,  Kota Surabaya,  Kota  Madiun,  dan  Kota  Mojokerto.  Selama kurun  waktu  10  tahun  dari  tahun  2005  hingga  2014, wilayah tersebut memiliki kestabilan berada pada cluster 1  yang  artinya  persentase  penduduk  miskin  adalah rendah.  Berikut  adalah  grafik  hasil  pengelompokkan kabupaten/kota  pada  tiap  tahun  yang  disajikan  dalam Gambar 1.
Namun,  terlihat  pada  Gambar  1  bahwa  Kabupaten Banyuwangi  dan  Kabupaten  Mojokerto  memperlihatkan ketidakstabilan  dengan  berpindah cluster dari cluster 1 pada tahun 2005 menjadi cluster 2 pada tahun 2006 dan kembali menjadi cluster 1 lagi pada tahun 2007.
Gambar 1. Hasil Pengelompokkan Kabupaten/Kota di Jawa Timur

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  hasil  analisis  dan pembahasan pada penelitian ini adalah sebagai berikut. 1. Rata-rata  persentase  penduduk  miskin  di  Jawa  Timur dari tahun 2005 hingga tahun 2014 semakin menurun. Selain itu, selisih antara nilai minimum dan maksimum pada  masing-masing  variabel  berbeda  jauh.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  terjadi  ketidakmerataan  yang ada di kabupaten/kota.
2. Model  estimasi  regrei panel yang  terbaik  adalah FEM dengan efek individu dan waktu sebagai berikut.
𝑦̂ 𝑖𝑡 = 28,17747 + µ 𝑖 + λ 𝑡 - 0,063665 X 2it - 0,087965 X 6it
Variabel  prediktor  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  tingkat  kemiskinan  adalah  variabel  angka partisipasi  sekolah  (X2)  dan  penduduk  dengan  akses air bersih (X6). Sedangkan untuk hasil pengelompokkan,  persentase  penduduk  miskin  di  tiap kabupaten/kota memiliki tren meningkat tiap tahunnya sehingga  terjadi  pergeseran cluster yang  awalnya berada  dalam cluster dengan  persentase  penduduk miskin  tinggi  menjadi cluster dengan  persentase penduduk miskin rendah.

## Saran
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  perlu memperhitungkan  perbedaan  koefisien  pada  variabel yang  signifikan  di  tiap  kabupaten/kota  sehingga didapatkan  model  pada  tiap  kabupaten/kota  pada  tahun tertentu.  Selain  itu  dengan  memperhatikan  variabel- variabel  yang  merupakan  komponen  utama  dalam membentuk variabel persentase penduduk miskin.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan  Pusat  Statistik.  (2014).  Statistik  Daerah  Provinsi  Jawa Timur. Surabaya: BPS Provinsi Jawa Timur.
[2] Kartasasmita,  G.  (1996).  Pembangunan  untuk  Rakyat.  Jakarta: PT. Pustaka CIDESINDO.
[3] Walpole, Ronald E. 1995. Pengantar Statistka Edisi ke-3. Jakarta: Penerbit PT Gramedia Pustaka Utama
[4] Gujarati, D. N. (2004). Basic Econometrics (4th ed.). New York: McGraw-Hill.
[5] Baltagi,  B.  H.  (2005).  Econometric  Analysis  of  Panel  Data  (3rd ed.). England: John Willey & Sons, Ltd.
[6] Hanum,  D.  (2014).  Studi  tentang  SUR  untuk  Data  Panel  dengan Model  Gravitasi.  Tesis,  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember, Surabaya.
[7] Nachrowi,  D.N,  dan  Usman,  Hardius.  (2006), Pendekatan Populer  dan  Praktis  Ekonometrika  Untuk  Analisis  Ekonomi  dan Keuangan. Jakarta:  Lembaga  Penerbit  Fakultas  Ekonomi Universitas Indonesia.
[8] Sharma, S. (1996). Applied Multivariate Techniques, John Wiley and Sons, New York.
[9] Kuncoro, M. (1997). Ekonomi Pembangunan, Teori, Masalah dan Kebijakan.  Yogyakarta:  Unit  Penerbit  dan  Percetakan  AMP YKPN.
Kota Mojokerto Kota Madiun Kota Surabaya Kota Batu Kota Blitar Kota Malang Kab. Sidoarjo Kab. Tulungagung Kota Kediri Kab. Mojokerto Kab. Banyuwangi Kab. Blitar Kab. Ponorogo Kab. Magetan Kab. Malang Kab. Kediri Kab. Lumajang Kab. Jember Kab. Situbondo Kab. Pasuruan Kab. Jombang Kab. Madiun Kota Probolinggo Kab. Nganjuk Kab. Ngawi Kab. Gresik Kab. Bondowoso Kab. Trenggalek Kab. Lamongan Kab. Pacitan Kab. Bojonegoro Kab. Tuban Kab. Probolinggo Kab. Bangkalan Kab. Sampang Kab. Pamekasan Kab. Sumenep 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014