Pemodelan Kemisikinan di Indonesia dengan Generalized Method Momment Arellano dan Bond Arya Fendha Ibnu Shina
PEMODELAN KEMISIKINAN DI INDONESIA DENGAN GENERALIZED METHOD MOMMENT ARELLANO DAN BOND
Arya Fendha Ibnu Shina UIN Sunan Kalijaga , e- mail : aryafendha@gmail.com

## Abstract
Poverty is one of the important indicators to see the success of a country's development. Every country will try optimally to reduce poverty. On the other hand poverty is one of the economic variables that is dynamic, meaning that the value of a variable is influenced by the value of other variables and also the value of the variables concerned in the past. The purpose of this study was to analyze the effect of lag from poverty indicators, GDP, Gini Index, HDI, and on poverty levels. Based on the results of the study concluded that the lag coefficients of poverty and HDI indicators significantly influence the poverty of provinces in Indonesia. In addition, if there is an increase in HDI of 1% then in the short term it will cause a decrease in poverty of 1.747% and in the long term of 2.085
Keywords: Poverty, Dynamic Panel Data Regression, GMM Arellano-Bond

## Abstrak
Kemiskinan adalah salah satu indikator yang penting untuk melihat keberhasilan pembangunan suatu negara. Setiap negara akan berusaha optimal untuk menekan tingkat kemiskinan. Di sisi lain kemiskinan  merupakan  salah  satu  variabel  ekonomi  yang  bersifat  dinamis  artinya  nilai  suatu variabel dipengaruhi oleh nilai variabel lain dan juga nilai variabel yang bersangkutan di masa lalu.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  pengaruh lag dari  indicator  kemiskinan, PDRB,  Indeks  Gini,  IPM,  dan  terhadap  tingkat  kemiskinan.  Berdasarkan  hasil  penelitian disimpulkan bahwa koefisien lag indikator kemiskinan dan IPM berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan provinsi-provinsi di Indonesia. Di samping itu, jika terdapat kenaikan IPM sebesar 1% maka secara jangka pendek akan menyebabkan penurunan kemiskinan sebesar 1,747 % dan secara jangka panjang sebesar 2,085.
Kata kunci: Kemiskinan, Regresi Data Panel Dinamis, GMM Arellano-Bond
Pemodelan Kemisikinan di Indonesia dengan Generalized Method Momment Arellano dan Bond Arya Fendha Ibnu Shina

## I. PENDAHULUAN
Kemiskinan  adalah  suatu  standar hidup  yang  rendah,  yaitu  adanya  tingkat kekurangan materi yang dialami seseorang atau  segolongan  orang  jika  dibandingkan dengan  standar  kehidupan  yang  umum berlaku  di  dalam  masyarakat.  Standar hidup  yang  rendah  ini  akan  berdampak terhadap tingkat kesehatan dan kehidupan sosial yang bersangkutan.
Berawal dari masalah kemiskinan, berbagai  masalah  sosial  dan  kriminal dapat  terjadi.  Oleh  karena  itu  upaya pengentasan  kemiskinan  tetap  menjadi tujuan  pembangunan  yang  mendasar. Sejalan  dengan  tujuan  tersebut,  berbagai kebijakan  pembangunan  telah  dilakukan pada daerah  yang relatif memiliki tingkat kemiskinan yang semakin naik dari tahun ke tahun.
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan salah satu indikator keberhasilan perekonomian suatu negara. Pertumbuhan ekonomi suatu wilayah diukur
menggunakan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). PDRB adalah jumlah nilai tambah  barang  dan  jasa  yang  dihasilkan dari seluruh kegiatan pekonomian di suatu wilayah  dalam  satu  tahun.  Suliswanto (2010) mengatakan bahwa secara sepintas kinerja  ekonomi  Indonesia  semakin  baik, namun  apabila  dicermati  ada  indikasi bahwa  pertumbuhan  ekonomi  tersebut bersifat  semu (bubble  economics). Hal tersebut  ditandai  dengan  masih  tingginya angka  kemiskinan  di  Indonesia  meskiun pertumbuhan PDB dikatakan bagus.
Pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi belum tentu memberikan jaminan ketimpangan (Gini  Ratio/  Indeks  Gini) rendah.  Beberapa  negara  berkembang mengalami  pertumbuhan  ekonomi  yang tinggi (±7%/tahun), namun ketidakmerataan distribusi pendapatan dan kemiskinannya juga tinggi. Teori  pertumbuhan  baru  mengatakan bahwa peranan pemerintah sangat penting dalam meningkatkan pembangunan
kualitas sumber daya manusia. Peranan ini dapat  berupa  penciptaan  regulasi  oleh pemerintah  bagi  tercapainya  tertib  sosial (Mirza, 2012). Salah satu tolok ukur yang digunakan  untuk  melihat  kualitas  hidup manusia  adalah  Indeks  Pembangunan Manusia  (IPM).  IPM  diukur  melalui kualitas tingkat Pendidikan, kesehatan dan ekonomi (daya beli). Melalui peningkatan ketiga  indikator  tersebut  diharapkan  akan terjadi penekanan tingkat kemiskinan.
Dalam melakukan penelitian mengenai kemiskinan  suatu  wilayah  tidak  cukup hanya  menggunakan  data cross  section . Data time  series diperlukan  karena  perlu dilakukan  pengamatan  perilaku  unit penelitian  pada  berbagai  periode  waktu. Oleh  karena  itu  dalam  penelitian  ini digunakan data panel.
Kemiskinan  merupakan  salah  satu variabel  ekonomi  yang  bersifat  dinamis artinya  nilai  suatu  variabel  dipengaruhi oleh  nilai  variabel  lain  dan  juga  nilai variabel  yang  bersangkutan  di  masa  lalu. Dengan  demikian  dalam  penelitian  ini akan  digunakan  model  regresi  data  panel dinamis. Model regresi data panel dinamis juga  dapat  digunakan  untuk  menganalisa dampak jangka pendek dan jangka panjang dari suatu kebijakan ekonomi. Pada model data  panel  dinamis  terdapat lag dari variabel  dependen  yang  berkedudukan sebagai variabel eksplanatori. Variabel ini berkorelasi dengan error. Dengan demikian  estimasi  menggunakan  OLS akan  menghasilkan  estimator  yang  bias dan  tidak  konsisten.  Untuk  mengatasi  hal tersebut,  metode  estimasi  yang  akan digunakan  adalah  GMM  Arellano-Bond. GMM Arellano-Bond menghasilkan estimator  yang  tak  bias,  konsisten,  dan efisien. Berdasarkan uraian di atas, tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis pengaruh lag dari  variabel  kemiskinan, PDRB,  Indeks  Gini,  IPM,  dan  terhadap tingkat kemiskinan.
Pemodelan Kemisikinan di Indonesia dengan Generalized Method Momment Arellano dan Bond Arya Fendha Ibnu Shina

## II. METODE PENELITIAN

## 1. Sumber Data
Sumber data yang digunakan adalah data sekunder  dari  BPS  Indonesia  tahun  2012 sampai  dengan  2017  meliputi  34  provinsi. Pengolahan  data  dilakukan  menggunakan aplikasi ekonometrika yaitu software Stata . 2. Spesifikasi Model Spesifikasi model kemiskinan dibangun berdasarkan  model Cobb  Douglas adalah sebagai berikut : ‘ 𝐻𝐶 𝑖,𝑡 =   𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖,𝑡 𝛼 1 𝐼𝐺 𝑖,𝑡 𝛼 2 ‘ 𝐼𝑃𝑀 𝑖,𝑡 𝛼 3 𝐻𝐶 𝑖,𝑡−1 𝛼 4 𝑒 𝑢 𝑖𝑡 (1) ‘ 𝑙𝑛𝐻𝐶 𝑖,𝑡 =   𝛼 1 𝑙𝑛𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖,𝑡 + 𝛼 2 𝑙𝑛𝐼𝐺 𝑖,𝑡 ‘ +𝛼 3 𝑙𝑛𝐼𝑃𝑀 𝑖,𝑡 +   𝛼 4 𝑙𝑛𝐻𝐶 𝑖,𝑡−1 ‘ + 𝑢 𝑖𝑡 (2)
Hipotesis : 𝛼
1 , 𝛼 3 < 0 ;  𝛼 2 , 𝛼 4 > 0
Tabel 1. Definisi Operasional Masing-masing Variabel
Variabel Nama Variabel Keterangan HC Head Count Presentase penduduk miskin PDRB Produk Domestik Regional Bruto PDRB  atas  dasar  harga  konstan  masing- masing provinsi (milyar rupiah) IG Indeks Gini Indikator distribusi pendapatan IPM Indeks Pembangunan Manusia Pengukuran perbandingan dari harapan hidup, melek  huruf,  Pendidikan  dan  standar  hidup untuk semua negara. 𝑖 Identity Provinsi-provinsi di Indonesia 𝑡 Time Periode waktu 𝑢 𝑖𝑡 Error 𝑙𝑛 Logaritma Natural 3. Model Regresi Data Panel Dinamis
Salah satu model yang sering digunakan untuk menggambarkan hubungan antar variabel ekonomi adalah model regresi data  panel  dinamis.  Banyak  variabel ekonomi bersifat dinamis artinya nilai suatu variabel dipengaruhi oleh nilai variabel lain dan juga nilai variabel yang bersangkutan di masa lalu. Model panel dinamis digambarkan dalam persamaan (1) di bawah ini ;
‘ 𝑦 𝑖,𝑡 = 𝛿𝑦 𝑖,𝑡−1 + 𝒙 𝑖,𝑡 ′ 𝜷 + 𝑢 𝑖,𝑡 ‘ 𝑖 = 1,2, … , 𝑁;
‘ 𝑡 = 1,2, … 𝑇         (3) dengan 𝛿 adalah  skalar, 𝒙 𝑖,𝑡 ′ adalah  vektor variabel  independen  yang berukuran 1  × 𝐾 , dan 𝜷 adalah vektor konstanta yang berukuran 𝐾  ×  1 .  Diasumsikan 𝑢 𝑖𝑡 merupakan  komponen error satu  arah.
Diasumsikan 𝑒 𝑖 ~𝐼𝐼𝐷𝑁(0, 𝜎 𝑒 2 ) dan 𝑣 𝑖,𝑡 ~𝐼𝐼𝐷𝑁(0, 𝜎 𝑣 2 ) .  Lai,  dkk  (2008) mengatakan bahwa dalam model regresi
panel  dinamis  koefisian 𝛽 adalah  efek jangka  pendek  dari  perubahan 𝑥 𝑖,𝑡 . 𝛽 disebut  sebagai short  run  multiplier .
Sedangkan ( 𝛽 (1−𝛿) ) adalah  efek  jangka panjang dari perubahan 𝑥 𝑖,𝑡 atau disebut pula sebagai long run multiplier . Apabila 𝑦 𝑖,𝑡 adalah  fungsi  dari 𝑢 𝑖,𝑡 akibatnya 𝑦 𝑖,𝑡−1 juga merupakan fungsi dari 𝑢 𝑖,𝑡 .  Dengan  kata  lain,  regressor  pada  sisi kanan (endogen eksplanatori) 𝑦 𝑖,𝑡−1 berkorelasi  dengan 𝑢 𝑖,𝑡 .  Penggunakan metode  estimasi  panel  statis  seperti  OLS pada  model  persamaan  panel  dinamis  akan bias dan tidak konsisten (Baltagi, 2005).
4. Model Cobb Douglas
Fungsi  Cobb-Douglas  diperkenalkan oleh  Knut  Wicksell  (1851-1926)  dan kemudian diuji secara statistik oleh Charles Cobb  dan  Paul  Douglas  pada  tahun  1982. Pada  tahun  1982  Charles  Cobb  dan  Paul Douglas memodelkan
pertumbuhan
Pemodelan Kemisikinan di Indonesia dengan Generalized Method Momment Arellano dan Bond Arya Fendha Ibnu Shina
ekonomi Amerika pada periode 1899-1922.
Mereka mengemukakan
pandangan sederhana  dalam  ekonomi  bahwa  hasil produksi (production  output) ditentukan oleh banyaknya tenaga kerja yang dilibatkan dan  besarnya  modal  yang  digunakan (invested) . Fungsi Cobb-Douglas digambarkan pada persamaan berikut ini : 𝑃(𝐿, 𝐾) = 𝑐𝐿 𝑎 𝐾 𝑏 (4) dimana : 𝑃 = total produksi (production/ output) 𝐿 = tenaga kerja (Labor) 𝐾 = modal (Capital) 𝑐 = konstanta 𝑎 = elastisitas dari tenaga kerja 𝑏 = elastisitas dari modal
Fungsi  Cobb-Douglas  sering  dipakai oleh  peneliti  dalam  penelitian  di  bidang ekonomi.  Hal  ini  disebabkan  penyelesaian fungsi  Cobb-Douglas  relatif  mudah,  yakni menggunakan transformasi logaritma.
Setelah  dilogaritmakan,  persamaan (4) menjadi:
lnP = c + a lnL+b lnK     (5) dimana :
𝑃 ∗ = 𝑙𝑛𝑃 𝐿 ∗ = 𝑙𝑛𝐿
𝐾 ∗ = 𝑙𝑛𝐾 .
Model  (5)  sudah  linier.  Koefisien regresi 𝑎 dan 𝑏 merupakan  besaran elastisitas produksi, yaitu presentase perubahan output sebagai akibat berubahnya input  sebesar  satu  persen.  Sebagai  contoh apabila 𝑎 = 0,15 maka  berarti  setiap kenaikan 1% tenaga kerja akan meningkatkan hasil produksi sekitar 0,15% . 5. Generalized Method Momment Generalized  Moethod  of  moment (GMM) adalah  perluasan  dari  metode momen. GMM menyamakan momen kondisi  dari  populasi  dan  momen  kondisi dari  sampel.  Masalah  paling  mendasar  dari model  data  panel  dinamis  adalah  adanya korelasi  antara  variable  lag  endogen  (yang berposisi  sebagai  variabel  eksplanatori) dengan galat, sehingga OLS akan menghasilkan  estimasi  yang  bias  dan  tidak konsisten.  Oleh  karena  itu  digunakan metode estimasi GMM Arellano-Bond yang dapat menghasilkan estimasi parameter yang tak  bias,  konsisten,  serta  efisien.  Hasil estimasi  parameter  pada  persamaan  (1) adalah sebagai berikut : ( 𝜹 ̂ 𝜷 ̂) = [(𝑁 −1 ∑(𝚫𝒚 𝑖,𝑡−1 , 𝚫𝒙 𝒊 ) ′ 𝑁 𝑖=1 𝒁 𝑖 ) 𝚲 ̂ −𝟏 (𝑁 −1 ∑ 𝒁 𝑖 ′ (𝚫𝒚 𝑖,𝑡−1 , 𝚫𝒙 𝒊 ) 𝑁 𝑖=1 )] −1 [(𝑁 −1 ∑(𝚫𝒚 𝑖,𝑡−1 , 𝚫𝒙 𝒊 ) ′ 𝑁 𝑖=1 𝒁 𝑖 ) 𝚲 ̂ −𝟏 (𝑁 −1 ∑ 𝒁 𝑖 ′ Δ𝒚 𝑖 𝑁 𝑖=1 )].                            (4)
6. Uji Spesifikasi Model Uji  spesifikasi  model  yang  digunakan menurut  Arellano  dan  Bond  (1991),  adalah uji Arellano dan Bond (uji konsistensi) dan uji Sargan (uji validitas instrumen).
a. Uji Arellano dan Bond (AB Test)
Arellano dan Bond (1991) mengusulkan suatu pengujian untuk menguji bahwa tidak terdapat korelasi serial orde kedua dari error pada  persamaan first  difference . ∆𝑣 𝑖𝑡 merupakan first differencing dari error yang tidak  berkorelasi, 𝐸(∆𝑣 𝑖𝑡 ,  ∆𝑣 𝑖𝑡−1 ) tidak harus  bernilai  nol,  namun  konsistensi estimator  GMM  bergantung  pada  asumsi 𝐸(∆𝑣 𝑖𝑡 , ∆𝑣 𝑖𝑡−2 ) = 0 . Hipotesis null menyatakan  bahwa ∆𝑣 𝑖𝑡 dan ∆𝑣 𝑖𝑡−2 tidak berkorelasi serial atau random walk .
Uji statistik Arellano dan Bond untuk korelasi  serial  komponen  order  ke −2 pada first differencing adalah sebagai berikut :
‘m(2) = ∆𝒗 ̂ 𝒊,𝒕−𝟐 ′ ∆𝒗 ̂ ∗ (∆𝒗 ̂ )
𝟏 𝟐 𝑎̃ 𝑁(0,1)                   (5)
dimana :
∆𝒗 ̂ 𝒊,𝒕−𝟐 ′ = vektor error pada lag ke −2 dengan orde 𝑞 = ∑ 𝑇 𝑖 − 4 𝑁 𝑖=1 ∆𝒗 ̂ ∗ ′ =vektor error terpangkas yang bersesuaian dengan ∆𝒗 𝒊𝒕−𝟐 berukuran 𝑞 × 1 ‘ ∆𝒗 ̂ = ∑ ∆𝒗 ̂ 𝒊,𝒕−𝟐 ′ ∆𝒗 ̂ ∗ ∆𝒗 ̂ ∗ ′ ∆𝒗 ̂ 𝒊,𝒕−𝟐 𝑵 𝒊=𝟏 − 2∆𝒗 ̂ 𝒊,𝒕−𝟐 ′
‘ 𝚫𝒙[(𝚫𝒚 −𝟏 , 𝚫𝒙) ′ 𝒁𝚲 ̂ −𝟏 𝐙 ′ (𝚫𝒚 −𝟏 , 𝚫𝒙) ′ ] −1 ‘ [∑ 𝒁 𝑖 ′ 𝑁 𝑖=1 𝚫𝒗 𝒊 𝚫𝒗 𝒊∗ ′ ∆𝒗 ̂ 𝒊,𝒕−𝟐 ] +∆𝒗 ̂ 𝒕−𝟐 ′ 𝚫𝒙 𝒂𝒗𝒂𝒓 ̂ (𝜹 ̂)𝚫𝒙′∆𝒗 ̂ 𝒕−𝟐 .
Pemodelan Kemisikinan di Indonesia dengan Generalized Method Momment Arellano dan Bond Arya Fendha Ibnu Shina
Hipotesis  akan  tolak 𝐻 0 jika 𝑍 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝑍 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 .  Jadi  konsistensi  GMM  ditunjukkan nilai  statistik  yang  tidak  signifikan  (gagal tolak 𝐻 0 ) pada 𝑚 2 . b. Uji Sargan
Uji Sargan digunakan untuk mengetahui validitas variabel instrumen yang jumlahnya melebihi parameter yang diestimasi (kondisi overidentifying ).  Hipotesis  nol  menyatakan bahwa  variabel  instrumen  tidak  berkorelasi dengan  eror  yang  berarti  bahwa  instrumen valid.  Menurut  Arellano  dan  Bond  (1991), statistik uji Sargan adalah sebagai berikut :
‘ 𝑆 = 𝒗 ̂′𝒁(∑ 𝒁 𝒊 ′ 𝒗 ̂ 𝒊 𝒗 ̂ 𝒊 ′ 𝒁 𝒊 𝑵 𝒊=𝟏 ) −𝟏 ‘ 𝒁′𝒗 ̂   𝑎̃ 𝜒 𝐿−(𝑘+1) 2 (6)
dengan 𝒁 merupakan  matriks  variabel instrumen,  sedangkan 𝑣̂ adalah  komponen error  dari  estimasi  model.  Statistik  Uji 𝑆
berdistribusi  asimtotik 𝜒 𝐿−(𝑘+1) 2 dengan 𝐿
adalah jumlah kolom matriks 𝒁 dan (𝑘 + 1) jumlah  parameter  yang  diestimasi. 𝐻 0 akan ditolak  jika  nilai 𝜒 𝐿−(𝑘+1) 2
lebih  besar  dari
khi quadrat tabel. III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil pengolahan data menggunakan software  Stata  diringkas  di  dalam  Tabel.2. Dari  hasil  tersebut  terdapat  dua  koeisien yang secara signifikan berpengaruh terhadap tingkat  kemiskinan,  yaitu  lag  dari  variabel kemiskinan dan IPM.
Tabel 2. Hasil Estimasi Persamaan Regresi Data Panel Dinamis untuk Kemiskinan
lnHC Estimated Coefficients Standard Error Z P-Value Short-run Multiplier Long-run Multiplier lnHCt-1 0,162 0,058 2,77 0,006* lnPDRB 0,007 0,007 1,08 0,281 0,007 0,008 lnIG 0,048 0,065 0,74 0,457 0,048 0,057 lnIPM -1,747 0,195 -8,94 0,000* -1,747 -2,085 AB Test Z P-Value Arellano- Bond m2 0,1353 0,8924 Sargan Test 17,143 P-Value      =    0,249 Keterangan : *Signifikan pada α=0,01 Metode panel dinamis dengan pendekatan  GMM  Arellano-Bond  telah memenuhi kriteria
kekonsistensian estimator.  Konsistensi  estimastor  pada persamaan  struktural  indikator  kemiskinan (HC) ditunjukkan oleh hasil Arellano-Bond (AB)  nilai  statistik  m2  sebesar  0,1353  dan nilai  probabilitas  sebesar  0,8924  tidak signifikan  pada  taraf  nyata  1%.  Kriteria kesempurnaan  model  dinamis  dilihat  dari estimasi  sargan  dengan  nilai  statistik sebesar 17,143 dan probabilitas 0,249 tidak signifikan  pada  taraf  nyata  1%.  Dengan demikian kondisi instrumen valid terpenuhi.
Tahap  selanjutnya  adalah  interpretasi pada  variabel-variabel  yang  signifikan mempengaruhi indikator kemiskinan
provinsi-provinsi di Indonesia. Berdasarkan tabel 2 dapat disimpulkan bahwa koefisien lag indikator  kemiskinan  berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  kemiskinan provinsi-provinsi  di  Indonesia.  Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa penduduk  miskin  pada  tahun t didominasi oleh  penduduk  yang  berstatus  miskin  pada tahun  sebelumnya.  Di  sisi  lain  IPM bepengaruh negatif dan signifikan terhadap kemiskinan.  Jika  terdapat  kenaikan  IPM
Pemodelan Kemisikinan di Indonesia dengan Generalized Method Momment Arellano dan Bond Arya Fendha Ibnu Shina
sebesar 1% maka secara jangka pendek akan menyebabkan penurunan kemiskinan sebesar 1,747 % dan secara jangka panjang sebesar  2,085.  Dengan  demikian  dapat disimpulkan  bahwa  pengaruh  pengaruh peningkatan  IPM  terhadap  penurunan kemiskinan  secara  jangka  panjang  lebih besar dari pada pengaruh jangka pendek . IV. KESIMPULAN DAN SARAN 1. Kesimpulan Beberapa kesimpulan yang dapat diambil berdasarkan pembahasan yang telah diuraikan  sebelumnya  dan  merujuk  pada tujuan penelitian, yaitu:
a. Model regresi data panel dinamis sering ditemui  dalam  persamaan  ekonomi. Dalam  model  ini  terdapat  variabel endogen eksplanatori yaitu lag variabel dependen berkorelasi dengan error. Hal ini  menyebabkan  estimasi  OLS  pada regresi data panel dinamis menghasilkan  penduga  koefisien  yang bias  dan  tidak  konsisten.  Untuk mengatasi permasalahan tersebut,
digunakan Generalized  Method  of Moments  Arellano  and  Bond untuk menghasilkan  penduga  koefisien  yang tak bias, konsisten dan efisien.
b. Penerapan  estimasi  GMM  Arellano-
Bond pada analisis kemiskinan Indonesia menunjukkan bahwa koefisien lag indikator  kemiskinan berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  kemiskinan  provinsi-provinsi di  Indonesia.  Dengan  demikian  dapat disimpulkan  bahwa  penduduk  miskin pada tahun t didominasi oleh penduduk yang  berstatus  miskin  pada  tahun sebelumnya. Di sisi lain IPM bepengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap  kemiskinan.  Jika  terdapat kenaikan IPM sebesar 1% maka secara jangka  pendek  akan  menyebabkan penurunan kemiskinan sebesar 1,747 % dan  secara  jangka  panjang  sebesar 2,085.
2. Saran
Berdasarkan hasil analisis serta
kesimpulan di atas, maka dapat dirumuskan beberapa    saran  untuk  penyempurnaan berkelanjutan  dari  hasil  penelitian  ini sebagai berikut:
a. Penelitian berikutnya difokuskan untuk mencari variabel-variabel eksogen lainnya  yang  berpengaruh  signifikan terhadap  pertumbuhan  ekonomi  dan menambah  periode  penelitian  sehingga dihasilkan  model  yang  memenuhi kriteria  kesempurnaan  model  panel dinamis
V. DAFTAR PUSTAKA/REFERENSI
[1] Arellano,  M.,  dan  Bond,  S.  (1991), "Some Test of Specification for Panel Data : Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations", The Review of Economic Studies , Vol.58, hal.277-297.
[2] Baltagi,  B.  H.  (2005), Econometric Analysis  of  Panel  Data ,  New  York:
John Wiley dan Sons. [3] Lai,  T.  L,  Small,  D.S  dan  Liu,  J., (2008),  "Statistical  Inference  in Dynamic Panel Data Models", Journal  of  Statistical  Planning  and Inference , Vol.138, hal.2763-2776. [4] Mirza, D.S 2012, “ Pengaruh Kemiskinan, Pertumbuhan Ekonomi,  Dan  Belanja  Modal t erhadap  Indeks  Pembangunan Manusia  Di  Jawa  Tengah  Tahun 2006-2009 ”, Economics Development
Analysis Journal, 1 (1) (2012).
[5] Suliswanto, M. S. W., 2010
“Pengaruh  Produk  Dosestik  Bruto (PDRB)  dan  Indeks  Pembangunan Manusia  (IPM)  terhadap  Angka Kemiskinan  di  Indonesia”,  Jurnal Ekonomi Pembangunan, Vol 8, No.2, hal. 354-366.