AL-AMWAL: JURNAL EKONOMI DAN PERBANKAN SYARI’AH (2019) Vol 11 (1): 47-58 DOI: 10.24235/amwal.v11i1.4171
Al-Amwal: Jurnal Ekonomi dan Perbankan Syariah ISSN: 2303-1573  e-ISSN: 2527-3876
Homepage: https://www.syekhnurjati.ac.id/jurnal/index.php/amwal email: jurnalalamwal@syekhnurjati.ac.id

## Determinan Kemiskinan di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta
Sodik Dwi Purnomo Politeknik Indonesia Madiun Email: sodikdwipurnomo@yahoo.com

## Abstrak
Persentase kemiskinan di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakata dari peroide 2000-2017 selalu  mengalami  penurunan  namun  ditahun  yang  sama  persentase  kemiskinannya selalu  lebih  tinggi  dari  kemiskinan  Nasional.  Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis pengaruh  tingkat  pendidikan,  infrastruktur,  dan  pertumbuhan  ekonomi  terhadap kemiskinan di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta tahun 2000-2017. Metode analisis yang  digunakan  adalah  regresi  linier  berganda  dengan    pendekatan  model Ordinary Least  Square (OLS)  dan  data  yang    digunakan  yaitu  data  sekunder  atau  data  times series.  Dalam  mengolah  data,  penulis  menggunakan  bantuan software  Eviews  8. Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pengujian  hipotesis  diperoleh  hasil  bahwa  variabel tingkat  pendidikan,  infrastruktur,  dan  pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh  negatif  dan signifikan terhadap kemiskinan di Daerah Istimewa Yogyakarta tahun 2000-2017.
Kata Kunci : Kemiskinan, Inflasi, Pendidikan, Infrastruktur, dan Pertumbuhan Ekonomi

## Abstract
The  percentage  of  poverty  in  the  Special  Province  of  Yogyakarta  from  peroide  2000- 2017 always decreases but in the same year the percentage of poverty is always higher than  the  national  poverty.  This  study  aims  to  analyze  the  influence  of  the  level  of education,  infrastructure,  and  economic  growth  on  poverty  in  the  Special  Province  of Yogyakarta in 2000-2017. The analytical method used is multiple linear regression with the Ordinary Least Square (OLS) model approach and the data used is secondary data or times series data. In processing data, the author uses the help of software Eviews 8. Based on the results of analysis and testing of hypotheses, the results show that the level of  education,  infrastructure,  and  economic  growth  variables  have  a  negative  and significant effect on poverty in Yogyakarta Special Region 2000-2017
Keywords : Poverty, Inflation, Education, Infrastructure, and Economic Growth

## PENDAHULUAN
Pembangunan  ekonomi  di  Indonesia  masih  menghadapi  masalah  besarnya kemiskinan.  Kemiskinan  ditandai  dengan  rendahnya  pendapatan,  sehingga  tidak  dapat memenuhi  kebutuhan  pokoknya.  Pada  umumnya  di  negara  berkembang  masalah pendapatan  yang  rendah  dan  kemiskinan  merupakan  masalah  utama  dalam pembangunan ekonomi (Arsyad, 2010).
Kemiskinan  juga  merupakan  sebuah  hubungan  sebab  akibat  artinya  kemiskinan yang tinggi terjadi karena rendahnya pendapatan per kapita. Pendapatan per kapita yang rendah terjadi karena investasi per kapita yang juga rendah. Tingkat investasi per kapita yang rendah disebabkan oleh permintaan domestik per kapita yang rendah juga dan hal tersebut  terjadi  karena  tingkat  kemiskinan  yang  tinggi  dan  demikian  seterusnya, sehingga  membentuk  sebuah  lingkaran  kemiskinan.  Sebagai  sebuah  hubungan  sebab akibat (Nurkse dalam Kuncoro, 2010).
Menurut  Tim  Nasional  Percepatan  dan  Penanggulangan  Kemiskinan  (TNP2K), pada  tahun  2018  jumlah  penduduk  miskin  di  Indonesia  berkurang  633,2  ribu  orang menjadi 25,95 juta jiwa atau 9,82 persen dibandingkan dengan kondisi September 2017 sebesar 26,58 juta jiwa atau 10,12 persen Indonesia atau sekitar 31,02 juta jiwa. Hal ini dikarenakan, meningkatnya jumlah bantuan sosial tunai pemerintah sebesar 87,6 persen selama triwulan pertama 2018. Hal ini berkontribusi pada naiknya kemampuan belanja rumah  tangga  masyarakat  miskin  sebesar  3,06  persen selama  periode  September  2017 sampai  dengan  Maret  2018.  Selain  itu  program  Beras  Sejahtera  (Rastra)  dan  Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) pada triwulan pertama telah tersalurkan sesuai jadwal (BPS, 2018).
Program penanggulangan kemiskinan yang  diluncurkan pemerintah pusat sampai saat  ini  memang  telah  memberikan  efek  positif  bagi  peningkatan  kemampuan masyarakat dalam pendidikan dasar, memenuhi kebutuhan dasar, seperti akses terhadap air  bersih,  listrik,  jaminan  kesehatan,  dan  lain-lain.  Namun  kebijakan  tersebut  belum secara komprehensif mengentaskan kemiskinan dengan cepat dan menyeluruh terutama dari sisi ekonomi (Saragih, 2015).
Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah  Nasional  (RPJMN)  tahun  2015-2019, menargetkan  kemiskinan pada akhir tahun 2019 adalah sebesar 8,0 sampai dengan 7,0 persen  dari  total  penduduk  Indonesia  (TNP2K,  2018).  Berikut  ini  Tabel  1  yang menunjukkan proyeksi angka kemiskian yang tertuang pada RPJMN tahun 2015 sampai dengan 2019.
Tabel 1.Proyeksi Kemiskinan dan Angka Terealisasi di Indonesia 2015-2019
(dalam persen) Tahun Proyeksi Kemiskinan Terealisasi 2015 9,5-10,5 11,76 2016 9,0-10,0 10,78 2017 8,5-9,50 10,12 2018 7,5-8,80 9,82 * 2019 7,0-8,0 - Sumber: RPJMN, 2015-2019 *) Angka semster 1 tahun 2018
Tabel  1  menunjukkan  proyeksi  kemiskinan  dan  terealisasi  di  Indonesia.  Selama tahun 2015 sampai dengan 2018 proyeksi kemiskinan tidak pernah tercapai. Walaupun proyeksi  kemiskinan  tidak  tercapai,  tetapi  persentase  kemiskinan  selalu  mengalami penurunan yang cukup signifikan.
Pemerintah  pusat  dan  daerah  selalu  berupaya  dalam  menanggulangi  kemiskinan dengan  program  dan  kebijakan  yang  cukup  strategis.  Namum  kebijakan  dan  program tersebut belum sepenuhnya menunjukkan hasil yang memuaskan. Pada faktanya masih banyak daerah di Indonesia yang kemiskinannya lebih tinggi dari nasional. Oleh karena itu  perlu  adanya  sinkronisasi  dan  sinergi  antara  pemerintah  pusat  dan  daerah  dalam membuat kebijakan guna mengurangi kemiskinan, baik nasional maupun daerah.
Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  (DIY)  merupakan  salah  satu  provinsi  di Indonesia  yang  berapa  di  Pulau  Jawa.  Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  memiliki angka  kamiskinan  yang  cukup  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  Indonesia.  Berikut Tabel 2 yang menunjukkan perbandingan persentase kemiskinan DIY dan Indonesia.

## Tabel 2. Persentase Kemiskinan Indonesia dan DIY  2008 – 2018
(dalam persen) Tahun Indonesia DIY 2008 15,42 18,32 2009 14,15 17,23 2010 13,33 16,83 2011 12,49 16,08 2012 11,80 15,96 2013 11,42 15,23 2014 11,11 14,77 2015 11,76 14,03 2016 10,78 13,25 2017 10,12 12,69 Sumber : Badan Pusat Statistik (BPS) 2018
Tabel 2 menunjukan persentase kemiskinan di Indonesia dan Provinsi DIY. Tahun 2018  sampai  dengan  2017  prsentase  kemiskinan  di  Indonesia  dan  Provinsi  DIY mengalami  penurunan  yang  cukup  signifikan.  Namun  walaupun  di  DIY  mengalami penurunan  tapi  persentase  kemiskinannya  lebih  besar  daripada  Indonesia.  Salah  satu penyebabnya  adalah   ketidakakuratan  data  penerima  manfaat,  sehingga  orang  yang berhak  menerima  bantuan  malah  tidak  mendapatkan  yang  seharusnya  didapatkan. Kepala  Badan  Perencanaan  dan  Pembangunan  Daerah  (Bappeda)  DIY  Tavip  Agus Rayanto  mengatakan,  masalah  paling  signifikan  dalam  upaya  pengentasan  kemiskinan di  DIY  adalah  tingginya  angka inclusion  error dan exclusion  error . Inclusion error berarti warga yang masuk dalam kategori mampu, tetapi warga terdaftar mendapat bantuan,  sedangkan exclusion  error ,  sebaliknya,  yaitu  warga  yang  tidak  mampu  justru tidak menerima bantuan.
Kebijakan  pemerintah  Provinsi  DIY  dalam  mengatasi  kemiskinan  sudah  melalui koordinasi  yang  cukup  baik  dengan  pemerintah  pusat.  Beberapa  program  yang digalakkan  pemerintah  pusat  dan  DIY  yaitu  Program  Keluarga  Harapan  (PKH), Program  Pengembangan  Kecamatan  (PPK),  dan  Proyek  Penanggulangan  Kemiskinan Perkotaan  (P2KP),  Beras  Sejahtera,  bantuan  hunian  sederhana  dengan  nama  Rumah
Tidak  Layak  Huni  (Rutilahu).  Selain  itu  juga  ada  Kartu  Indonesia  Pintar   (KIP)  dan Kartu  Indonesia  Sehat  (KIS)  yang  juga  diterapkan  di  seluruh  indonesia  (Kementerian Sosial, 2016).
Dengan  adanya  perencanaan  strategi  atau  program  yang  baik  yang  dapat diterapkan dengan efektif, sehingga dapat mengurangi jumlah kemiskinan dalam jangka panjang  yang  perlu  didasari  dengan  data  pendukung  yang  akurat.  Dengan  demikian yang melatarbelakangi penelitian ini adalah terjadi penurunan persentase kemiskinan di Provinsi  DIY  dan  persentase  kemiskinan  selalu lebih  tinggi  dari  kemiskinan  Nasional, sehingga penelitian ini perlu dilakukan.
Kemsikinan  di  DIY  diduga  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  antara  lain  tingkat pendidikan,  infrastruktur,  dan  pertumbuhan  ekonomi.  Tingkat  pendidikan  sangat menentukan  jenis  pekerjaan  yang  diterima  oleh  seseorang.  Apabila  tingkat  pendidikan seseorag  tinggi  maka  peluang  untuk  mendapatkan  pekerjaan  yang  baik.  Menurut Menurut  Tarabini  &  Jacovkis  (2012),  Zhang  (2014),  dan  Purnomo  (2018)  pendidikan sebagai indikator pertama dalam mengentaskan kemiskinan. Hal ini dikarenakan dengan semakin  tinggi  tingkat  pendidikan  masyarakat  maka  semakin  besar  peluang  dalam mendapatkan pekerjaan dan pendapatan yang layak.
Pembangunan  Infrastruktur  bertujuan  untuk  mempermudah  mobilitas  orang, barang,  dan  jasa  dengan  demikin  roda  pereonomian  semakin  cepat  dan  diharapkan berpengaruh  terhadap  penurunan  kemsikinan.  Menurut  Perkins,  Fedderke,  &  Luis (2005) dan Seetanah, Ramessur, & Rojid (2009) pembangunan infrastruktur dibutuhkan oleh  setiap  negara  guna  menopang  dunia  usaha,  sehingga  peningkatan  infrastruktur diharapkan  dapat  membawa  kesejahteraan  dan  meningkatkan  pendapatan  masyarakat serta mampu mengurangi kemiskinan.
Selain  itu,  pertumbuhan  ekonomi  juga  perpengaruh  terhadap  kemiskinan.  Dalan temuan Paramita & Purbadharmaja (2015), Ramdani (2015), Datt, Ravallion, & Murgai (2016),  dan  Moore  &  Donaldson  (2016)  menemukan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi berpengaruh  negatif  terhadap  kemiskinan.  Artinya  kenaikan  pertumbuhan  ekonomi diikuti dengan penurunan kemiskinan.
Berdasarkan  rumusan  masalah  tersebut,  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  1) menguji  apakah  tingkat  pendidikan  berpengaruh  terhadap  kemiskinan  2)  menguji pengaruh  infrastruktur  terhadap  kemiskinan,  dan  3)  menguji  apakah  pertumbuhan ekonomi berpengaruh terhadap kemiskinan di DIY tahun 2000- 2017.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Teori Kemiskinan Prespektif Islam
Al-Qur‟an berbicara tentang kemiskinan jauh berabad-abad silam sebagai bagian dari  misi  revolusi  masyarakat  Arab  yang  terjebak  dalam  jurang  ketimpangan  antara yang  kaya  dengan  yang  miskin.  Kemiskinan  dianggap  sebagai  petaka,  sehingga  bagi masyarakat  miskin  yang  berada  dalam  garis  kemiskinan  hanya  dijadikan  sebagai masyarakat  yang  marginal  dan  pantas  dijadikan  sebagai  „budak‟  belaka.  Bahkan  di antara  mereka  ada  yang  rela  mengubur  buah  hatinya  karena  takut  menjadi  miskin (Wargadinata, 2011).
Dalam  menjelaskan  konsep  kemiskinan  ini,  al-Qur‟an  biasa  menggunakan  term faqîr  dan  miskîn.  Definisi  faqîr,  menunjukkan  kepada  seseorang  yang  tidak  memiliki harta dan tidak mempunyai usaha tetap untuk mencukupi kebutuhannya, seolah-olah ia adalah orang yang sangat menderita karena kefaqiran hidupnya . Kata miskîn jika dilihat dari  makna  aslinya  yang  berarti  „diam‟,  maka  kata  miskîn  dapat  ditarik  arti  secara
istilah,  yaitu  orang  yang  tidak  dapat  memperoleh  sesuatu  untuk  memenuhi  kebutuhan hidupnya  dan  diamnya  itulah  yang  menyebabkan  kemiskinan.  Orang  tersebut  dapat memperoleh sesuatu dikarenakan ia tidak bergerak dan tidak ada kemauan atau peluang untuk bergerak, sebagaimana yang diisyaratkan dalam QS. al-Kahfi ayat 79. “Adapun  bahtera  itu  adalah  kepunyaan  orang-orang  miskin  yang  bekerja  di  laut,  dan aku  bertujuan  merusak  bahtera  itu,  karena  di  hadapan  mereka  ada  seorang  raja  yang merampas tiap-tiap bahtera. (QS. al-Kahfi: 79)”
Kata miskin juga dapat diartikan dengan orang yang tidak memiliki sesuatu, atau memiliki  sesuatu  namun  tidak  mencukupinya,  atau  orang  yang  dibuat  diam  oleh kefakiran serta dapat pula diartikan dengan orang yang hina dan lemah. Selain itu, kata miskin  juga  dapat  diartikan  sebagai  orang  yang  tidak  memiliki  apa-apadan  ada  juga yang  berpendapat  bahwa  miskin  adalah  orang  yang  tidak  memiliki  sesuatu  yang  dapat mencukupi kebutuhan hidupnya.
Selain  definisi  terminologis  tersebut,  para  pakar  agama  juga  berbeda  pendapat dalam  menetapkan  tolok  ukur  kemiskinan  dan  kefakiran.  Secara  langsung,  tidak  ada informasi al-Qur‟an maupun hadis dalam menetapkan angka tertentu lagi pasti sebagai ukuran  kemiskinan.  Al-Qur‟an  hanya  menegaskan  perintah  untuk  menyantuni  orang fakir  dan  miskin,  larangan  menganiaya  mereka,  larangan  memarginalkan  dan mendiskreditkan  mereka,  larangan  menumpuk  harta,  dan  lain  sebagainya  (Abdullah, 2008).

## Pendidikan
Teori  modal  manusia  ( Human  Capital  Theory )  terdiri  dari  dua  suku  kata  yang memiliki  arti  yang  berbeda  yaitu  manusia  dan  modal.  Modal  merupakan  salah  satu faktor produksi yang digunakan untuk menciptakan barang atau jasa. Dengan demikian, manusia dalam konteks human capital adalah sebagai pelaku atau sebagai bentuk modal seperti  hanya  mesin  atau  teknologi.  Manusia  juga  berperan  penting  dalam  kegiatan ekonomi seperti peoduksi, konsumsi, dan distribusi. Teori modal manusia didefinisikan sebagai  pengetahun  dan  keterampilan  yang  dapat  diperolah  melalui  proses  aktivitas pendidikan,  pelatihan,  pelatihan,  maupun  khursus  (Au,  Altman,  &  Roussel,  2008). Dengan  demikian, human  capital sesuatu  yang  diperoleh  melalui  proses  pembelajaran atau akumulasi yang mealui tahapan tertentu.

## Infrastruktur
Pengertian  infrastruktur  merujuk  pada  sistem  fisik  dalam  menyediakan transportasi,  pengairan,  drainase,  bangunan-bangunan  gedung  dan  fasilitas  publik  lain seperti  listrik,  telekomunikasi,  air  bersih  dan  lain  sebagainya,  yang  dibutuhkan  untuk memenuhi kebutuhan dasar manusia dalam lingkup sosial dan ekonomi  (Grigg, 1988). Sistem  infrastruktur  merupakan  pendukung  utama  fungsi-fungsi  sistem  sosial  dan sistem  ekonomi  dalam  kehidupan  masyarakat.Sistem  infrastruktur  dapat  didefinisikan sebagai  fasilitas-fasilitas  atau  strukturstruktur  dasar,  peralatan-peralatan,  instalasi- instalasi  yang  dibangun  dan  dibutuhkan  untuk  berfungsinya  sistem  sosial  dan  sistem ekonomi  masyarakat  (Posumah,  2015).  Menurut  Lewis  dalam  Posumah  (2015) prasarana  ( Infrastructure )  bisa  dengan  aman  mengikuti  investasi  yang  lain.  Sebagai contoh, jika investasi industri naik, akan terdapat penekanan akan penyediaan listrik dan fasilitas pengangkutan. Orang-orang yang bertanggung jawab atas fasilitas umum harus memperhatikan  naiknya  kebutuhan,  dan  karena  bisnis  itu  baik,  tidak  akan  mendapat kesulitan dalam memperoleh dana untuk membiayai perluasan sistem.
Infrastruktur  pembangunan  pada  dasarnya  dapat  dibagi  menjadi  menjadi  dua, pertama  Infrastruktur  ekonomi,  merupakan  infrastruktur  fisik  yang  diperlukan  untuk menunjang aktivitas ekonomi, meliputi public utilities (listrik, air, sanitasi, gas), public work (jalan,  bendungan,  irigasi,  drainase)  dan  sektor  transportasi  (jalan,  kereta  api, pelabuhan, lapangan terbang). Kedua, infrastruktur sosial yaitu prasarana sosial meliputi infrastruktur pendidikan dan infrastruktur kesehatan

## Pertumbuhan Ekonomi
Model  pertumbuhan  ekonomi  yang  umum  digunakan  sebagai  acuan  adalah exogenous  growth model  atau  Solow growth  model .  Model  Solow  mengasumsikan bahwa pertumbuhan ekonomi hanya dipengaruhi oleh perubahan faktor produksi modal fisik  (tabungan  dan  investasi)  dan  tenaga  kerja  sementara  teknologi  yang menggambarkan  tingkat  efisiensi  merupakan  variabel  eksogen  dan  dianggap  sebagai residual.  Model  Solow  merupakan  pengembangan  dari  model  pertumbuhan  Harrod- Domar  dengan  menambahkan  faktor  tenaga  kerja  dan  teknologi  kedalam  persamaan pertumbuhan. Tenaga kerja dan modal diasumsikan mengalami diminishing returns jika keduanya  dianalisis  secara  terpisah  dan  constant  returns  to  scale  apabila  keduanya dianalisis secara bersama-sama (Todaro dan Smith, 2006).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dan  mengunakan  data times series atau  runtun  waktu.  Bentuk  analisis  yangmenggunakan  data  sekunder  dari  tahun 2003 sampai dengan 2012 yang bersumber dari BPS, padan Perencanaan Pembangunan Nasional  (Bappenas)  dan,  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Daerah  (Bappeda) Provinsi  DIY,  serta  sumber  lainnya  yang  berasal  dari  penelitiansebelumnya.Variabel dependen  penelitian  ini  adalah  kemiskinan  yang  diukur  dengan  persentase  penduduk miskin,  sedangkan  variabel  dependen  dalam  penelitian  ini  tingkat  pendidikan  yang diproksi  dari  tenaga  kerja  yang  berkerja  yang  berpendidikan  SMA  ke  atas  dan  diukur berdasarkan  satuan  jiwa.  Variabel  infrastruktur  diukur  dengan  satuan  kilometer  dan diproksi berdasarkan panjang jalan baik itu panjang jalan kota/kabupaten, provinsi, dan nasional. Selain itu pertumbumbukan ekonomi diukur dengan ukuran persentase.
Model  penelitian  menggunakan  pendekatan  regresi  dengan  metode Ordinary Least  Square .  Dalam  pembahasan  mencakup  estimasi  hubungan  beberapa  faktor terhadap kemiskinan di DIY seperti, tingkat pendidikan, infrastruktur, dan pertumbuhan ekonomi.  Untuk  menjawab  permasalahan  penelitian  yaitu  determinan  kemsikinan kemiskinan  di  DIY,  maka  digunakan  alat  analisis  regresi  linier  berganda,  dengan persamaan sebagai berikut:
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + e Keterangan : Y  : Kemsikinan X 1 : Tingkat pendidikan X 2 : Infrastruktur X 3 : Pertumbuhan ekonomi
1. Pengujian Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji  normalitas  diperlukan  dalam  suatu  penelitian  dengan  tujuan  penaksiran  dan pengujian hipotesis.Untuk itu digunakan uji histogram normality test . Bila hasil uji ini
menunjukkan  nilai probability lebih  besar  dari  tingkatan  signifikan  yang  digunkan (0,05) maka distribusi data menyebar dengan normal dan sebaliknya.
b. Uji Multikolineritas
Uji  multikolinearitas  digunakan  untuk  menentukan  dan  mengetahui  ada tidaknya hubungan  dua  atau  lebih  variabel  yang  saling  berkaitan  dalam  suatu  model.  Pengujian ini dapat dilakukan dengan menggunakan deteksi klien. Deteksi klien dilakukan dengan melakukan regersi suatu variabel independen dengan variabel independen  lain. Rule of thumb dengan  membandingkan  nilai R 2 model  dengan  nilai R 2 Auxiliary .  Bila  nilai R 2 regresi Auxiliary lebih  besar  nilai R 2 model,  maka  model  mengandung  gejala multikolinearitas. Bila nilai R 2 regresi Auxiliary lebih kecil nilai R 2 model, maka model tidak mengandung gejala.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji  Heteroskedastisitas  dilakukan  untuk  menguji  apakah  dalam  sebuah  model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual pengamatan (Algifari, 2000). Untuk menguji tidak adanya heteroskedastisitas, dapat diketahui dengan melakukan uji gleser. Untuk  menerima  asumsi  klasik  bahwa  tidak  terjadi  heteroskedastisitas,  nilai probabilitasnya harus lebih besar dari alpa (α=5%) (Gujarati, 2000).
d. Uji Autokorelasi
Uji  Autokorelasi  digunakan  untuk  menegetahui  ada  tidaknya  penyimpangan asumsi  klasik  autokorelasi  yaitu  korelasi  yang  terjadi  antara  residual  pada  suatu pengamatan  dalam  sebuah  model  regresi.untuk  mengetahui  ada  atau  tidaknya autokorelasi  maka  dibutuhkan  sebuah  metode  pengujian  Breusch-Godfrey  Metode  ini berdasarkan pada nilai F dan Obs*R-squared , dimana jika nilai probabilitas dari Obs*R- squared melebihi  tingkat  kepercayaan,  maka  H 0 diterima.  Artinya  tidak  ada  masalah autokorelasi (Gujarati, 2000).
2. Pengujian Secara Statistik
a. Uji Koefisien Determinasi yang disesuaikan 𝐑 𝟐 adj
Menurut  Gujarati  (2000)  koefisien  determinasi  merupakan  besarnya  kontribusi variabel  bebas  terhadap  variabel  tergantungnya. 𝑅 2 Squared merupakan  besaran  non negatif  dengan  batas  yaitu  0<1<0. Jika  nilai  koefisien  determinasi  semakin  tinggi  atau mendekati  angka  1  (satu),  maka  semakin  tinggi  pula  kemampuan  variabel  independen dalam menjelaskan variasi perubahan pada variabel dependennya.
b. Uji Simultan (Uji F)
Menurut  Gujarati  (2000)  uji  F  secara  bersama-sama  atau  simultan  digunakan untuk  menguji  pengaruh  secara  simultan  variebel  independen  terhadap  variabel dependennya.  Jika  variabel  independen  memiliki  pengaruh  secara  simultan  terhadap variabel dependennya maka model persamaan regresi dapat dikatakan cocok atau fit.
c. Uji Parsial (Uji Statistik t)
Digunakan untuk menguji pengaruh secara parsial terhadap variabel dependenya. Suatu variabel akan memiliki pengaruh signifikan jika nilai t hitung variabel tersebut lebih besar dibandingkan dengan nilai t tabel .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Regresi Linier Berganda Berdasarkan ringkasan hasil regresi linier berganda:
Tabel 3. Ringkasan Regresi Linier Berganda Variabel Koefisien T-hitung Prob. C 12,3628 -12,9649 0,0000 X 1 -10,9038 26,9425 0,0000 X 2 -0,9164 6,9927 0,0009 X 3 -0,7382 5,9352 0,0001 Nilai T-tabel 1,662 Nilai F-hitung 224,863 Nilai F-tabel 0,337 R 2 -squared 0,9575
Sumber : Data diolah, 2018
Berdasarkan  tabel  diatas  maka  dapat  dirumuskan  persamaan  penelitian  sebagai berikut.
Y=12,362-0,903X 1 -10,916X 2 -0,738X 3 Nilai  konstanta  sebesar  12,362  menyatakan  bahwa  jika  variabel  independen dianggap konstan, maka variabel dependen adalah 12,362.
Nilai  koefisien  regresi  variabel  tingkat  pendidikan  sebesar  -10,903  artinya variabel  pendidikan  berpengaruh  negatif  terhadap  kemiskinan.  Hal  ini  artinya  apabila tingkat pendidikan bertambah satu persen maka dapat  menurunkan kemsikinan sebesar 10,903 persen.
Nilai  koefisien  regresi  infrastruktur  sebesar  -0,916  artinya  infrastruktur berpengaruh  negatif  terhadap  kemiskinan.  Hal  ini  artinya  apabila  infrastruktur bertambah satu kilometer maka dapat menurunkan kemsikinan sebesar 0,916 persen.
Nilai  koefisien  regresi  variabel  pertumbuhan  ekonomi  sebesar  -0,738  artinya variabel  pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh  negatif  terhadap  kemiskinan.  Hal  ini artinya  apabila  pertumbuhan  ekonomi  bertambah  satu  persen  maka  dapat  menurunkan kemiskinan sebesar 0,738 persen.

## Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Untuk  menguji  normalitas  dilakukan  analisis  histogram normality  test hasil  uji normalitas  menunjukkan  bahwa  nilai probability sebesar  0,592  atau  lebih  besar dibandingkan  dengan  nilai  alphanya  (α=0,05),  sehingga  ditstribusi  data  variable penelitian adalah normal.
b. Uji Multikolinearitas
Hasil  uji  multikolinearitas  menunjukkan  bahwa  variable  tingkat  pendidikan, infrastruktur, dan pertumbuhan ekonomi menghasilkan nilai Auxiliary ≤ nilai R 2 model. Jadi dapat diartikan bahwa hasil uji klien di atas tidak terjadi multikolinearitas. Berikut ini Tabel 4 yang menunjukkan nilai R 2 Auxiliary dan nilai R 2 model.
Tabel 4. Uji Multikolinearitas Regresi Auxiliary Nilai Auxiliary R 2 Model X1 0.43 0,95 X2 0.54 0,95 X3 0.63 0,95 Sumber : Data diolah, 2018
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dengan menggunakan uji glejser menunjukkan bahwa nilai probabilitas chi-square sebesar 0,217. Berdasarkan criteria bahwa nilai probabilitas chi- square lebih  besar  dari  tingkat  signifikansi  (α=0,05)  maka  uji  di  atas  tidak  terdapat heteroskedastisitas.
d. Uji Autokorelasi
Berdasarkan  uji  autokorelasi  dengan  menggunakan Breusch-godfrey  test (BG). Dan  berdasar  uji  (BG)  dapat  dijelaskan  bahwa  nilai  probabilitas chi-square (2) menunjukkan  nilai  0,3535.  Berdasarkan  criteria  nilai  0,3535  lebih  besar  dari  tingkat signifikasi sebesar (α=0,05) maka uji di atas tidak terdapat masalah autokorelasi.

## Pengujian secara Statistik
a. Uji Adjusted R Square (Koefisien Determinasi)
Dari  hasil  analisis  diketahui  bahwa  nilai  koefisien  R 2 sebesar  0,95  nilai  tersebut mendekati nilai 1, dengan demikian tingkat pendidikan, infrastruktur, dan pertumbuhan ekonomi  berpengaruh  terhadap  kemiskinan  di  DIY.  Berdasarkan  data  tersebut menunjukkan  bahwa  variable  independen  mampu  menjelaskan  presentase  sebesar  95 persen,  sedangkan  sisanya  5  persen  perubahan  besarnya  kemiskinan  dapat  dijelaskan oleh variabel-variabel lain di luar model penelitian ini.
b. Uji Simultan (Uji F)
Dari  hasil  estimasi  model  persamaan  regresi  maka  diperoleh  F-hitung  sebesar 224,863 sedangkan nilai F-tabel sebesar1,662 pada tingkat kepercayaan 95 persen. Hal ini  menunjukkan  bahwa  nilai  F- hitung lebih  besar  dari  F-tabel  (224,863>1,662),  artinya H 0 ditolak.  Kesimpulan  hipotesis  yang  menyatakan  variable  tingkat  pendidikan, infrastruktur,  dan  pertumbuhan  ekonomi  secara  bersama-sama  berpengaruh  terhadap kemiskinan di DIY diterima.

## c. Uji Parsial ( Uji t)
Dari  hasil  analisis  dengan  menggunakan  tingkat  kesalahan  (α)=0,05  diketahui nilai t hitung sebesar 0,337. Dari nilai t tabel maka dapat dijelaskan pengaruh masing-masing variable independen terhadap variable dependen sebagai berikut:
Nilai  t hitung variable  tingkat  pendidikan  sebesar  26,942  dan  nilai  t tabel diperoleh sebesar  0,337.  Dari  hasil  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  nilai  t hitung >t tabel sehingga  H 0 ditolak  berarti  hipotesis  yang  menyatakan  variabel  tingkat  pendidikan  secara  parsial berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan di DIY dapat diterima.
Nilai  t hitung variabel  infrastruktur  sebesar  6,992  dan  nilai  t tabel diperoleh  sebesar 0,337.  Dari  hasil  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  nilai  t hitung >  t tabel sehingga  H 0 ditolak, berarti  hipotesis  yang  menyatakan  variabel  infrastruktur  secara  parsial  berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan di DIY dapat diterima.
Nilai t hitung variabel  pertumbuhan  ekonomi sebesar 5,935 dan nilai t tabel diperoleh sebesar  0,337.  Dari  hasil  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  nilai  t hitung >  t tabel sehingga  H 0 ditolak, berarti hipotesis yang menyatakan variabel pertumbuhan ekonomi secara parsial berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan di DIY dapat diterima.

## Pembahasan
a. Pengaruh Tingkat Pendidikan terhadap Kemiskinan
Variabel  tingkat  pendidikan  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap kemiskinan  di  DIY.  Hal  ini  sesuai  dengan  temuan  Tarabini  & Jacovkis  (2012),  Zhang
(2014), dan Purnomo (2018) bahwa semakin tinggi tingkat pendidikan dari masyarakat maka  akan  semin  besar  pelung  dalam  mendapatkan  pekerjaan.  Temuan  tersesebut selaras  dengan  pernyatan  Arsyad  (2010)  yaitu  salah  satu  strategi  pengentasan kemiskinan  adalah  dengan  pembangan  sumber  daya  manusia.  Apabila  nilai  tingkat pendidikan  menigkat  maka  kualitas  dan  kemampuan  sumber  daya  manusia  juga  akan meningkat.  Hal  ini  akan  menyebabkan  produktivitas  masyarakat  akan  meningkat. Dengan  peningkatan  produktivitas  makan  akan  mampu  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat,  dengan  demikian  kemiskinan  akan  berkurang.  Proksi  dari  pendidikan dalam penelitian ini adalah tingkat pendidikan dari tenaga kerja yang berkerja. Dengan demikian semakin banyak tenaga kerja yang berpendidikan SMA ke atas maka semakin menurunkan  kemsikinan.  Menurut  Permana  (2012)  bahwa  pendidikan  sebagai  tolok ukur  dalam  keberhasilan  mengentaskan  kemiskinan  baik  kemisknan  di  pedesaan maupun kemiskinan diperkotaan.

## b. Pengaruh Infrastruktur terhadap Kemiskinan
Variabel infrastruktur berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kemiskinan di DIY.  Temuan  ini  sejalan  dengan  Menurut  Perkins,  Fedderke,  &  Luis  (2005)  dan Seetanah, Ramessur, & Rojid (2009) pembangunan infrastruktur dibutuhkan oleh setiap negara  guna  menopang  dunia  usaha,  sehingga  peningkatan  infrastruktur  diharapkan dapat membawa kesejahteraan dan meningkatkan pendapatan masyarakat serta mampu mengurangi  kemiskinan.  Pembangunan  infrastruktur  akan  mempermudah  dalam mobilitas  masyarakat,  barang,  dan  jasa  sehingga  akan  berdampak  pada  percepatan perekonomian dengan hal tersebut dapat diharapkan mampu meningkatkan pendapatan masyarakat dan mensejahterakan. Dengan demikian masyarakat miskin akan berkurang dikarenakan adanya pembangunan infrastruktur yang berkelanjutan.
c. Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi terhadap Kemiskinan
Variabel  pertumbuhan  ekonomi  negatif  signifikan  terhadap  kemiskinan  di  DIY. Hal  ini  sesuai  dengn  temuan  Susanti  (2013)  dan  Paramita  &  Purbadharmaja  (2015), Ramdani  (2015),  dan  Moore  &  Donaldson  (2016)  menemukan  bahwa  pertumbuhan ekonomi  berpengaruh  negatif  terhadap  kemiskinan.  Artinya  kenaikan  pertumbuhan ekonomi  diikuti  dengan  penurunan  kemiskinan.  Menurut  Datt,  Ravallion,  &  Murgai (2016)  menyatakan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  dengan  dibarengi  dengan penambahan kesempatan kerja akan mengakibatkan penurunan angka ketimpangandengan  demikian  akan  menciptakan  suatu  kondisi  pertumbuhan  ekonomi dengan penurunan kemiskinan

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  tingkat pendidikan, infrastruktur, dan pertumbuhan ekonomi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap  kemsikinan  di  Provinsi  Daerah  istimewa  Yogyakarta  tahun  2000-2017. Dengan  demikian,  pemerintah  daerah  Provinsi  DIY  harus  meningkakan  pertumbuhan ekonomi  yang  inklusif  artinya  dampak  dari  pertumbuhan  dapat  dinikmati  seluruh elemen masyarakat. Selain itu, variabel pendidikan dan infrastruktur juga menunjukkan pengaruh yang sfnifikan terhadap kemiskinan dengan demikian pemerataan pendidikan dan  infrastruktur  harus  dibangun  secara  merata  dan  menyeluruh,  sehingga  angka kemiskinan di Provinsi DIY dapat berkurang yang cukup signifikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah, Abi (2008). Tafsir al-Qurtubi, Jilid VIII, terjemahan:. Budi Rosyadi. Jakarta: Pustaka Azzam Algifari. (2000). Analisis Regresi, Teori,  Kasudan Teori. Yogyakarta. BPFE. Arsyad, Lincolin. (2010). Ekonomi Pembangunan . Yogyakarta. Penerbit STIE YKPN Au,  A.  K.  M.,  Altman,  Y.,  &  Roussel,  J.  (2008).  Employee  Training  Needs  And Perceived  Value  of  Training  in  The  Pearl  River  Delta  of  China:  A  Human Capital  Development  Approach. Journal  of  European  Industrial  Training ,32 (1): 19-31
Badan  Pusat  Statistik  Jakarta  Pusat  ,  2018. Statistik  Indonesia  Tahun  2018 .  .  Jakarta. Pusat Badan Pusat Statistik.
Datt,  G.,  Ravallion,  M.,  &  Murgai,  R.  (2016).  Growth,  Urbanization  And  Poverty Reduction In India. Nber Working Paper No. 21983 .
Https://Doi.Org/10.1017/Cbo9781107415324.004
Grigg,  N.  (1988).  Infrastructure  Engineering  and  Management. John  Wiley  &  Sons Australia, Limited . Gujarati, Damodar. (2000). Ekonometrika Dasar . Erlangga. Jakarta. Kementerian  Sosial.  (2016). Analisis  Data  Kemiskinan  Berdasarkan  Data  Pendataan Program  Perlindungan  Sosial  (PPLS)  2011 .Jakarta.  Kementerian  Sosial Republik Indonesia.
Kuncoro,  Mudrajad.    (2010). Masalah,  Kebijakan,  dan  Politik,  Ekonomika Pembangunan . Jakarta. Penerbit Erlangga.
Moore, J. D., & Donaldson, J. A. (2016). Human-Scale Economics: Economic Growth and Poverty Reduction in Northeastern Thailand. World Development . 85: 1-15 Paramita,  A.  A.  I.  D.,  &  Purbadharmaja,  I.  B.  P.  (2015).  Pengaruh  Investasi  dan Pengangguran  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  serta  Kemiskinan  di  Provinsi Bali. E-Jurnal Ekonomi Pembangunan . 4(10): 1194-1218
Permana,  Anggit  Yoga  dan  Arianti,  Fitrie.  (2012).  Analisis  Pengaruh  PDRB, Pengangguran,  Pendidikan,  dan  Kesehatan  Terhadap  Kemiskinan  di  Jawa Tengah Tahun 2004-2009. Diponegoro Journal Of Economics (Online). 1 (1): 17 – 31
Posumah,  F.  (2015).  Pengaruh  Pembangunan  Infrastruktur  terhadap  Investasi  di Kabupaten Minahasa Tenggara. Jurnal Berkala Ilmiah Efisien . 15(3): 1-13 Purnomo, S, D. (2018). Determinants of Income of Poor Women-Headed Households in Madiun City. Eko-Regional. 13(2):19-31
Ramdani,  M.  (2015).  Determinan  Kemiskinan  di  Indonesia  Tahun  1982-2012.
Economics Development Analysis Journal . 4(1): 58-64
Saragih, Juli P. (2015). Government Policy to Reduce Poverty in the Special Region of Yogyakarta. Jurnal Ekonomi & Kebijakan Publik . 6 (1): 45 – 59
Susanti, Sussy. (2013).  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 Tarabini,  A.,  &  Jacovkis,  J.  (2012).  The  Poverty  Reduction  Strategy  Papers:  An Analysis of a Hegemonic  Link  Between Education and Poverty. International Journal Of Educational Development . 32(4): 507-516
Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan (TNP2K). (2018). Penganggulangan  kemiskinan:  situasi  terkini,  target  pemerintah,  dan  progam percepata. Jakarta .
Todaro,  Michael  P.  and  Smith,  Stephen  C.  2011. Economic  Development. Eleventh Edition. United States: Addison Wesley.
Wargadinata,  Wildana.  (2011).  Islam  dan  Pengentasan  Kemiskinan.  Malang:  UIN Maliki Press.
Zhang,  H.  (2014).  The  Poverty  Trap  Of  Education:  Education-Poverty  Connections  in Western China. International Journal Of Educational Development . 38: 47-58