## Regresi Data Panel dengan Pendekatan Common Effect
Model (CEM), Fixed Effect model (FEM) dan Random Effect Model (REM)
(Studi Kasus: Persentase Penduduk Miskin Menurut Kabupaten/Kota di Kalimantan Timur Tahun 2015-2018)
Eka Nur Amaliah 1* , Darnah 2 , Sifriyani 3 1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas MIPA, Universitas Mulawarman, Samarinda , 75119, Indonesia * Corresponding author, email: ekanuramaliah2805@gmail.com

## Abstract
Panel  data  regression  is  a  regression  that  combines  cross  section  data  and  time  series  data. Panel  data  regression  estimation  can  be  done  through  3  estimates  namely  CEM,  FEM  and REM.  This  research  will  make  a  modeling  of  the  percentage  of  poor  people  according  to regencies / cities in East Kalimantan using panel data regression analysis. Poverty occurs due to lack of income and assets to meet basic needs. For this reason, variables that are assumed to affect the percentage of the poor are used, including the Population Growth Rate (LPP), Human Development  Index  (HDI),  and  Adjustable  Per  capita  Expenditure  (PPD).  By  using  3  CEM, FEM  and  REM  approaches  based  on  testing,  the  best  FEM  model  is  obtained.  Based  on  the FEM  model  the  factors  that  significantly  influence  are  the  HDI  and  PPD.  A  value  of  0.7755 means  that  the  HDI  and  PPD  can  explain  the  percentage  of  poor  people  according  to  the Regency  /  City  in  East  Kalimantan  of  77.55%  while  the  remaining  22.45%  is  influenced  by other variables not yet included in the model.
Keywords : CEM, FEM , Panel Data Regression,  Poverty, and REM .

## Abstrak
Regresi  data  panel  merupakan  regresi  yang  menggabungkan  data  cross  section  dan  data  time series.  Estimasi  regresi  data  panel  dapat  dilakukan  melalui  3  estimasi  yakni  CEM,  FEM  dan REM.  Pada  peneltian  ini  akan  dibuat  pemodelan  persentase  penduduk  miskin  menurut Kabupaten/Kota  di  Kalimantan  Timur  menggunakan  analisis  regresi  data  panel.  Kemiskinan terjadi  diakibatkan  karena  kurangnya  pendapatan  dan  aset  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar. Atas  dasar  tersebut  maka  digunakan  variabel  yang  diasumsikan  mempengaruhi  persentase penduduk  miskin  diantaranya  Laju  Pertumbuhan  Penduduk  (LPP),  Indeks  Pembangunan Manusia  (IPM),  dan  Pengeluaran  Perkapita  Disesuaikan  (PPD).  Dengan  menggunakan  3 pendekatan CEM, FEM dan REM berdasarkan pengujian didapatkan model FEM yang terbaik. Berdasarkan  model  FEM  faktor  yang  berpengaruh  signifikan  adalah  IPM  dan  PPD.  Nilai sebesar  0,7755 artinya  IPM  dan  PPD  dapat  menjelaskan  persentase  penduduk  miskin  menurut Kabupaten/Kota  di  Kalimantan  Timur  sebesar  77,55%  sedangkan  sisanya  22,45%  dipengaruhi oleh variabel lain yang belum masuk ke dalam model.
Kata Kunci : CEM, FEM, Kemiskinan, Regresi Data Panel dan REM.

## 1. Pendahuluan
Analisis  regresi  merupakan  metode  statistika  yang  digunakan  untuk  mempelajari dan  mengukur  hubungan  statistik  yang  terjadi  antara  dua  atau  lebih  variabel  [6].  Jenis data yang biasanya digunakan pada analisis regresi umumnya adalah data cross section . Namun  beberapa  observasi  perilaku  unit  ekonomi  seperti  rumah  tangga,  perusahaan atau negara, data observasi yang digunakan tidak hanya dilakukan pada unit-unit dalam waktu  tertentu  tetapi  juga  dilakukan  pada  unit-unit  dalam  periode  waktu  tertentu. Sehingga munculah gabungan data cross section dan data time series yang disebut data pooling atau data panel [8].
Analisis  regresi  yang  menggunakan  data  panel  disebut  model  regresi  data  panel. metode  regresi  data  panel  mempunyai  beberapa  keuntungan  diantaranya  adalah  data panel merupakan gabungan dua data time series dan cross section mampu menyediakan data  yang  lebih  banyak  sehingga  akan  menghasilkan degree  of  freedom yang  lebih besar.  Menggabungkan  informasi  dari  data time  series dan cross  section dapat mengatasi  masalah  yang  timbul  ketika  ada  masalah  penghilangan  variabel  ( ommited- variable ) [10].
Pada  model  regresi  data  panel  terdapat  3  macam  estimasi  yakni Common  Effect Model (CEM), Fixed  Effect  Model (FEM)  dan Random  Effect  Model (REM).  CEM adalah  pendugaan  yang  menggabungkan  (pooled)  seluruh  data time  series dan cross section dan    menggunakan  pendekatan Ordinary  Least  Square (OLS)  untuk  menduga parameternya. Metode OLS merupakan salah satu metode populer untuk menduga nilai parameter  dalam  persamaan  regresi  linier.  FEM  adalah  Pendugaan  parameter  regresi panel  dengan  menggunakan  teknik  penambahan  variabel dummy sehingga  metode  ini seringkali  disebut  dengan Least  Square  Dummy  Variable  Model [1].  Sedangkan  pada REM,  efek  individu  diasumsikan  bersifat random .  REM  lebih  tepat  diestimasi  dengan metode generalized  least  square (GLS)  karena  adanya  potensi  korelasi  antara  variabel gangguan dalam persamaan [11].
Kemiskinan merupakan permasalahan negara berkembang yang sulit terpecahkan.  Hampir  setiap  daerah  di  Indonesia  masih  menjadikan  kemiskinan sebagai salah satu persoalan di bidang ekonomi. Selain itu, kemiskinan merupakan salah satu  parameter  kondisi  sosial  ekonomi  dalam  menilai  keberhasilan  pembangunan  di suatu daerah. Menurut  Badan Pusat Statistik (BPS)  tahun 2019  kemiskinan  merupakan suatu  kondisi  dimana  tingkat  pendapatan  yang  dianggap  perlu  dipenuhi  untuk memperoleh  standar  hidup  masih  minim  [2].  Kemiskinan  dapat  diakibatkan  dengan kurangnya pendapatan dan aset untuk memenuhi kebutuhan dasar. Kebutuhan dasar ini adalah  berupa  pangan,  sandang,  dan  papan.  Kemiskinan  dapat  pula  berkaitan  dengan keterbatasan  lapangan  pekerjaan  atau  pengangguran,  akses  pendidikan  dan  kesehatan yang  tidak  memadai.  Upaya  mengatasi  masalah  kemiskinan  ini  tidak  dapat  dilakukan
Eka Nur Amaliah, Darnah, Sifriyani
secara terpisah dari kondisi ekonomi, pendidikan, kesehatan dan masalah kompleks lain yang berkaitan dengan kemiskinan [12] dan indeks pembangunan manusia [13].
Pada  penelitian  ini  akan  dibahas  pemodelan  regresi  data  panel.  Studi  kasus  yang digunakan  adalah  data  persentase  penduduk  miskin  yang  ada  di  Kalimantan  Timur menurut  Kabupaten/Kota  untuk  periode  2015-2018.  Variabel  yang  diasumsikan mempengaruhi  persentase  penduduk  miskin  diantaranya  Laju  Pertumbuhan  Penduduk (LPP),  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM),  dan  Pengeluaran  Perkapita  Disesuaikan (PPD).

## 2. Material dan Metode
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder yang bersumber dari Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Kalimantan  Timur.  Data  yang  diambil  adalah  10 Kabupaten/Kota di Kalimnatan Timur pada Tahun 2015 sampai dengan 2018. Variabel dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  1  variabel  dependen  dan  3  variabel  independen. Variabel Persentase Penduduk Miskin sebagai variabel dependen ( Y ), laju pertumbuhan penduduk,  indeks  pembangunan  manusia  dan  pengeluaran  perkapita  disesuaikan sebagai  variabel  independen  ( X 1 ,  X 2 ,  X 3 ) ,    Penelitian  ini  dibantu  menggunakan  paket software R.
Data  panel  atau pooled  data adalah  kombinasi  dari  data time  series dan cross section . Jumlah observasi akan  bertambah secara signifikan tanpa melakukan treatment apapun  terhadap  data.  Dengan  mengakomodasi  informasi  baik  yang  terkait  dengan variabel-variabel cross section maupun time series , data panel secara subtansial  mampu menurunkan masalah omitted variable atau mengabaikan variabel yang relevan [5].

## 2.1 Model Regresi Data Panel
Regresi data panel adalah regresi yang menggunakan data pengamatan terhadap satu atau  lebih  variabel  pada  unit  secara  terus  menerus  selama  beberapa  periode  waktu  [7]. Model  regresi  data  panel  memeriksa  pengaruh  unit cross  section ,  pengaruh  unit time series atau keduanya  untuk  mengatasi  pengaruh  heterogen  yang  mungkin  teramati  atau tidak teramati. Pengaruh-pengaruhnya adalah pengaruh tetap ( fixed effect ) atau pengaruh acak  ( random  effect ). Fixed  effect diperiksa  jika  intersep  bervariasi  antar  unit cross section atau unit time series . Sementara random effect diperiksa jika terdapat perbedaan komponen varians galat antar unit cross section dan unit time series [9].
Model regresi data panel secara umum [3] ditunjukkan pada persamaan (1).
0 ; 1, 2,..., ; 1, 2,..., it it it Y i
N t T        it x β (1)

## 2.2 Estimasi Model Regresi Data Panel
Terdapat  tiga  cara  estimasi  pada  model  regresi  data  panel,  yakni Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM) dan Random Effect Model (REM).
1. Common Effect Model (CEM)
Pada  model Common  Effect  Model (CEM)  seluruh  data  digabungkan  tanpa mempertimbangkan  waktu  dan  individu  sehingga  hanya  mempunyai  satu  data  yang terdiri  dari  variabel  dependen  dan  variabel-variabel  independen.  Sehingga  model ini sama seperti model regresi linear pada umumnya [8].
Persamaan model untuk CEM ditunjukkan pada persmaan (2).
0 ; 1, 2,..., ; 1, 2,..., it it Y i N t T        it x β (2)
dimana:
it Y = nilai variabel dependen unit cross section ke- i untuk periode ke- t
0  = intersep atau konstanta unit cross section
it x = 1 2 [ ... ] it it it k x x x vektor variabel independen berukuran (1 x k ) ' β = 1 2 [ ... ] k    vektor slope atau koefisien regresi sebanyak k variabel independen berukuran ( k x 1)
it  = galat regresi unit cross section ke- i untuk periode ke- t ; 2 ~ (0, ) it N   
2. Fixed Effect Model (FEM)
Salah  satu  cara  memperhatikan  heterogenitas  unit cross-section pada  model regresi  data  panel  adalah  dengan  membeda-bedakan  nilai  intersep  namun slope konstan [4]. Model ini dikenal dengan Fixed Effect Model (FEM), persamaannya ditunjukkan pada persamaan (3).
0 i it it Y      it x β (3)
dimana:
it Y = nilai variabel dependen unit cross section ke- i untuk periode ke- t
0 i  = intersep atau konstanta unit cross section ke- i
it x = 1 2 [ ... ] it it it k x x x vektor variabel independen berukuran (1 x k )
' β = 1 2 [ ... ] k    vektor slope atau koefisien regresi sebanyak k variabel independen berukuran ( k x 1)
it  = galat regresi unit cross section ke- i untuk periode ke- t ; 2 ~ (0, ) it N   
3. Random Effect Model (REM)
Pendekatan  dengan  model random efek  (REM)  diasumsikan 0 i  merupakan variabel random dengan mean 0  dan variansi 2   [11]. Sehingga intersep ditunjukkan pada persamaan (4).
2 0 0 ; ~ (0, ) i i i iid N         (4)
Dengan i  merupakan galat random yang mempunyai mean 0 dan variansi 2   . Model efek acak dapat diestimasi dengan  metode Generalized Least  Square (GLS) sebab  jika diestimasi dengan OLS hasil estimasi tidak efisien  [4]. Secara umum persamaan model efek acak ditunjukkan pada persamaan (5).
0 it it Y w     it x β (5)
dimana w it ditunjukkan pada persamaan (6)
2 ; ~ (0, ) it i it it iid w w u w N     (6)
Nilai it w mengandung galat untuk data cross section ( i  ) dan untuk data berkala ( it u ) dengan  asumsi  bersifat independent and  identically  distributed (IID)  normal  dengan mean 0 dan variansi 2 w  [4].

## 3. Hasil dan Diskusi

## 3.1 Analisis Statistika Deskriptif
Gambaran  variabel  dependen  dan  independen  yang  digunakan  secara  umum disajikan pada Tabel 1 sebagai berikut:
Tabel  1.  Gambaran  data  berdasarkan  variabel  dependen  dan  independen  tahun  2015-
2018 Variabel N Rata-Rata Median Minimum  Maksimum Standar Deviasi Y (%) X 1 (%) X 2 (indeks) X 3 (Ribu Rp) 40 40 40 40 7,10 1,93 73,19 11,54 7,600 2,030 72,050 10,936 2,640 0,160 64,890 7,162 11,620 4,280 79,930 16,698 2,46 1,08 4,42 2.529,12
Berdasarkan  Tabel  4.1,  diperoleh  bahwa  persentase  penduduk  miskin  menurut Kabupaten/Kota di Kalimantan Timur mempunyai nilai rata-rata 7,10% dengan standar deviasi  2,46%.  Kabupaten/Kota  yang  memiliki  persentase  penduduk  miskin  terendah adalah  Kota  Balikpapan  sedangkan  persentase  penduduk  miskin  tertinggi  adalah Kabupaten Mahakam Ulu.
Rata-rata  laju  pertumbuhan  penduduk  1,93%  dengan  standar  deviasi  1,08%. Kabupaten/Kota yang  memiliki  laju petumbuhan penduduk terendah adalah Kabupaten Mahakam Ulu sedangkan laju pertumbuhan penduduk tertinggi adalah Kabupaten Kutai Timur.  Rata-rata  indeks  pembangunan  manusia  adalah  73,19  dengan  standar  deviasi 4,42.  Kabupaten/Kota  yang  memiliki  indeks  pembangunan  manusia  yang  terendah adalah  Kabupaten  Mahakam  Ulu  sedangkan  indeks  pembangunan  manusia  yang tertinggi  adalah  Kota  Samarinda.  Rata-rata  pengeluaran  perkapita  adalah  11.539  Ribu Rupiah  dengan  standar  deviasi  2.529,12  Ribu  Rupiah.  Kabupaten/Kota  yang  memiliki

## Regresi Data Panel dengan Pendekatan ...
pengeluaran  perkapita  disesuaikan  yang  terendah  adalah  Kabupaten  Mahakam  Ulu sedangkan pengeluaran perkapita disesuaikan yang tertinggi yakni Kota Bontang.

## 3.2 Estimasi Model Regresi Data Panel
1. Common Effect Model (CEM)
Model regresi data panel pada data persentase penduduk miskin diestimasi dengan Common Effect Model (CEM) ditunjukkan pada persamaan (7).
1 2 3 ˆ 39,8875 0, 2471 0, 4297 0, 0002 it it it it Y X X X     (7)
2. Fixed Effect Model (FEM)
Model regresi data panel pada data persentase penduduk miskin diestimasi dengan Fixed Effect Model (FEM) ditunjukkan pada persamaan (8).
1 2 3 ˆ 0, 231 0, 500 0, 001 19, 542 17, 945 22,153 16, 336 17, 928 16,822 14, 220 16, 292 16, 031
20, 433 it it it it Berau Bontang BPP
Kubar Kukar Kutim Mahulu Paser PPU SMD Y X X X D D D D D D D D D D    
         (8)

## 3. Random Effect Model (REM)
Model regresi data panel pada data persentase penduduk miskin diestimasi dengan Random Effect Model (REM) ditunjukan pada persamaan (9).
1 2 3 ˆ 5, 699 0, 218 0,367 0, 001 it it it it Y X X X      (9)

## 3.3 Penentuan Model Estimasi Regresi Data Panel
1. Uji Chow
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah teknik regresi data panel dengan model FEM lebih baik daripada model CEM. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan p- value sebesar 2,2  ×  10 -16 dan  lebih  kecil  dari = 5%  maka  diputuskan 0 H ditolak. Berdasarkan pengujian tersebut maka  model estimasi  yang  baik antara CEM dan FEM adalah model FEM.

## 2. Uji Hausman
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah sebaiknya model REM atau FEM yang  digunakan.  Berdasarkan  hasil  pengujian  didapatkan p-value sebesar  0,000 dan lebih  kecil  dari = 5%  maka  diputuskan 0 H ditolak.  Berdasarkan  pengujian  tersebut maka  model  estimasi  yang  baik  antara  REM  dan  FEM  adalah  model  FEM.  Sehingga model  regresi  data  panel  diestimasi  dengan  FEM  unit cross  section atau  individu (Kabupaten/Kota).

## 3.4 Pengujian Signifikansi Parameter
Model  regresi  data  panel  yang  sesuai  untuk  data  persentase  penduduk  miskin Kabupaten/Kota  di  Kalimantan  Timur  adalah  diestimasi  dengan Fixed  Effect  Model (FEM).  Setelah  didapatkan  model  estimasi  yang  digunakan  yakni  model  FEM  sesuai dengan  persamaan  (8),  maka  dilakukan  pengujian  signifikansi  parameter  baik  secara serentak maupun parsial.
1. Uji Serentak
Berdasarkan hasil pengujian didapatkan nilai F sebesar 312,140 dan lebih besar dari
(12);(27);0,05 F =  2,13  maka  diputuskan 0 H ditolak  artinya  secara  serentak  terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen.
2. Uji Parsial
Berdasarkan hasil pengujian didapatkan nilai probabilitas statistik t dan kesimpulan disajikan pada tabel 2 sebagai beikut:
Tabel 2. Uji Parsial
Variabel                                             Koefisien p-value Kesimpulan
X 1 (Laju Pertumbuhan Penduduk)             0,231        0,594   Tidak Berpengaruh X 2 (Indeks Pembangunan Manusia)          0,500        0,023          Berpengaruh X 3 (Pengeluaran Perkapita Disesuaikan)  -0,001       0,035          Berpengaruh
Berdasarkan  Tabel  2  didapatkan  bahwa  pada  taraf  signifikansi = 5%  variabel laju  pertumbuhan  penduduk  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  persentase penduduk  miskin,  sedangkan  variabel  indeks  pembangunan  manusia  dan  pengeluaran perkapita  disesuaikan  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  persentase  penduduk miskin.  Variabel dummy yang  signifikan  yakni  D8  (Kabupaten  Paser)  dan  D9 (Kabupaten Penajam Paser Utara)
Hasil estimasi model Fixed Effect Model (FEM) dengan variabel independen dan variabel dummy yang berpengaruh signifikan disajikan pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Hasil Estimasi Model FEM  dengan Variabel Independen dan Variabel Dummy yang Berpengaruh Signifikan Variabel Koefisien X 2 X 3 D paser D PPU
0,500 -0,001 -4,209 -2,488
Dari  Tabel  3  maka  diperoleh  model estimasi  FEM  dengan  variabel  independen  dan variabel dummy yang berpengaruh signifikan ditunjukkan pada persamaan (10).
2 3 ˆ 0,500 0, 001 4, 209 2, 488 it it it Paser PPU
Y X X D D     (10)

## Regresi Data Panel dengan Pendekatan ...
Eka Nur Amaliah, Darnah, Sifriyani
Model (10) dapat diinterpretasikan bahwa jika nilai Indeks Pembangunan Manusia (IPM)  mengalami  kenaikan  sebesar  1  satuan  dan  perubahan  nilai  variabel  pengeluaran perkapita  disesuaikan  tetap  maka  akan  meningkatkan  persentase  penduduk  miskin sebesar 0,500% dan bertambahnya Pengeluaran Perkapita Disesuaikan (PPD) sebesar 1 Ribu  Rupiah  dan  perubahan  nilai  variabel  indeks  pembangunan  manusia  tetap  maka akan  menurunkan persentase penduduk  miskin sebesar 0,001%.  Kemudian Paser D akan mengalami  penurunan  kemiskinan  sebesar  4,209%  ketika  persentase  kemiskinan Kabupaten/Kota  lainnya  0  dan PPU D akan  mengalami  penurunan  kemiskinan  sebesar 2,488%  ketika persentase kemiskinan Kabupaten/Kota lainnya 0.

## 3.5 Deteksi Penyimpangan Asumsi Klasik
1. Deteksi Multikolinearitas
Pengujian  asumsi  multikolinearitas  dapat  dilakukan  dengan  uji  VIF.  Berdasarkan hasil  pengujian  didapatkan  nilai VIF  sebesar  12,135  >  10  artinya  terjadi multikolinearitas pada model FEM. Sehingga  model FEM tidak  memenuhi asumsi non multikolinearitas.
2. Deteksi Heteroskedastisitas
Pengujian  asumsi  heteroskedastisitas  dapat  dilakukan  dengan  uji Breusch- Pagan .(BP)  Berdasarkan  hasil  pengujian  didapatkan  nilai p-value sebesar  0,096  lebih besar  dari = 5%  maka  diputuskan 0 H diterima  artinya  model  FEM  memenuhi asumsi non heteroskedastisitas (memenuhi asumsi homoskedastisitas).
3. Deteksi Otokorelasi
Pengujian  asumsi  otokorelasi  dapat  dilakukan  dengan  uji  Durbin - Watson  (DW). Berdasarkan  hasil  pengujian  didapatkan  nilai p-value sebesar  1,143  lebih  besar  dari = 5%  maka  diputuskan 0 H diterima  artinya  model  FEM  memenuhi  asumsi  non otokorelasi.
4. Deteksi Normalitas
Pengujian  asumsi  normalitas  dapat  dilakukan  dengan  uji Jarque-Bera (JB). Berdasarkan  hasil  pengujian  didapatkan  nilai p-value sebesar  0,126  lebih  besar  dari = 5%  maka  diputuskan 0 H diterima  artinya  model  FEM  memiliki  galat  yang berdistribusi normal.
5. Mengatasi Multikolinearitas
Berdasarkan  hasil  pengujian  didapatkan  nilai  VIF  sebesar  12,135  >  10  artinya terjadi  multikolinearitas pada model FEM. Sehingga untuk mengatasi  multikolinearitas dilakukan  dengan  transformasi  variabel  ke  dalam  bentuk  diferensi  pertama  ( first difference) . Kemudian berdasarkan hasil pengujian asumsi kembali didapatkan nilai VIF sebesar 7,808 dan lebih kecil dari 10 artinya tidak terjadi multikolinearitas pada model FEM. Sehingga model FEM memenuhi asumsi non multikolinearitas.
6. Koefisien Determinasi
Berdasarkan  hasil  pengujian  didapatkan  nilai  koefisien  determinasi  ( R 2 )  adalah sebesar  0,7755.  Nilai  ini  memiliki  arti  bahwa  Indeks  Pembangunan  Manusia  dan Pengeluaran  Perkapita  Disesuaikan  dapat  menjelaskan  persentase  penduduk  miskin menurut  Kabupaten/Kota  di  Kalimantan  Timur  sebesar  77,55%  sedangkan  sisanya 22,45% dipengaruhi oleh variabel-variabel lain yang belum masuk dalam model.

## 3.6 Model Akhir Regresi Data Panel
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  diperoleh  model  regresi  data  panel untuk persentase penduduk miskin menurut Kabupaten/Kota di Kalimantan Timur yaitu model  estimasi Fixed  Effect  Model (FEM)  setelah  dilakukan transformasi  ke  dalam bentuk first  difference pada  variabel  Persentase  Penduduk  Miskin  ( Y ),  Indeks Pembangunan  Manusia  ( X 2 ),  Pengeluaran  Perkapita  Disesuaikan  (X 3 )  dan  variabel dummy tidak  ada  yang  signifikan  sehingga  tidak  dimasukkan  ke  dalam  model ditunjukkan pada persamaan (11).
0 2 3 ˆ ˆ 0,363 0, 001 i it it it Y X X     (11)
Model  (11)  dapat  diinterpretasikan  bahwa  jika  nilai  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM)  mengalami  kenaikan  sebesar  1  satuan  dan  perubahan  nilai  variabel  pengeluaran perkapita disesuaikan tetap maka akan menurunkan persentase penduduk miskin sebesar 0,363%  dan  bertambahnya  Pengeluaran  Perkapita  Disesuaikan  (PPD)  sebesar  1  Ribu Rupiah  dan  perubahan  nilai  variabel  indeks  pembangunan  manusia  tetap  maka  akan menurunkan persentase penduduk miskin sebesar 0,001%.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
a) Model regresi data panel pada data persentase penduduk miskin diestimasi dengan Common Effect Model (CEM) adalah sebagai berikut:
1 2 3 ˆ 39,8875 0, 2471 0, 4297 0, 0002 it it it it Y X X X    
b) Model regresi data panel pada data persentase penduduk miskin diestimasi dengan Fixed Effect Model (FEM) adalah sebagai berikut:
1 2 3 ˆ 0, 231 0, 500 0, 001 19, 542 17, 945 22,153 16, 336 17, 928 16,822 14, 220 16, 292 16, 031
20, 433 it it it it Berau Bontang BPP Kubar Kukar Kutim Mahulu Paser PPU SMD Y X X X D D D D D D D D D
D    
       

c) Model regresi data panel pada data persentase penduduk miskin diestimasi dengan Random Effect Model (REM) adalah sebagai berikut:
1 2 3 ˆ 5, 699 0, 218 0,367 0, 001 it it it it Y X X X     
d) Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  menggunakan  3  pendekatan Common  Effect Model (CEM), Fixed  Effect  Model (FEM)  dan Random  Effect  Model (REM) didapatkan  model  FEM  yang  terbaik.  Berdasarkan  model  FEM  faktor  yang berpengaruh  signifikan  adalah  Indeks  Pembangunan  Manusia  dan  Pengeluaran Perkapita Disesuaikan.

## Daftar Pustaka
[1]   Baltagi, B. H. Econometrics Analysis of Panel Data Third Edition . Great Britain: Anthony Rowe Ltd, Chippenham, Wiltshire, 2005.
[2]   BPS  Indonesia.  Berita  Resmi  Statistik  Profil  Kemiskinan  di  Indonesia September 2018, 2019.
[3]   Greene.  William  H. Econometrics  Analysis  6th  Edition .  New  Jersey: Prentice Hall, 2007.
[4]   Gujarati,  Damodar  N. Basic  Econometrics  Fourth  Edition. New  York:  The McGraw-Hill Companies, 2004.
[5]   Gujarati,  Damodar  N. Dasar-dasar  Ekonometrika .  Terjemahan:  Mangunsong,  R. C. Jakarta: Salemba Empat, 2012.
[6]   Harinaldi. Prinsip-prinsip  Statistik  untuk  Teknik  dan  Sains .  Jakarta:  Erlangga, 2005.
[7]   Hsiao,  C. Analysis  Of  Panel  Data.Cambridge .  Southern  California:  University Press, 2003.
[8]   Setiawan & Kusrini. Ekonometrika . Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2010.
[9]   Susanti,  Sussy.  Pengaruh  Produk  Domestik  Regional  Bruto,  Pengangguran  dan Indeks  Pembangunan  Manusia  terhadap  Kemiskinan  di  Jawa  Barat  dengan Menggunakan  Analisis  Data  Panel. Jurnal  Matematika  Integratif ,  9(1),  1-18, 2013.
[10]   Widarjono,  Agus. Ekonometrika  Teori  dan  Aplikasi  untuk  Ekonomi  dan  Bisnis . Yogyakarta: Ekonisia FE UII, 2007.
[11]  Widarjono,  Agus. Ekonometrika:  Pengantar  dan  Aplikasinya .  Yogyakarta: Ekonisia, 2009.
[12] World  Bank . Era  Baru  dalam  Pengetasan  Kemiskinan  di  Indonesia .  Jakarta: Gradasi Aksara, 2006.
[13]  Hufaini,  A.S.F.R,  Raupong,  &  Ilyas,  N.  Regresi  Model  Data  Panel  Efek  Tetap dengan Metode Within Group pada Data Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Sulawesi  Selatan. ESTIMASI:  Journal  of  Statistics  and  Its  Application , 1(1) , 10- 20, 2020.