## Jurnal EMT KITA
Indonesian Journal for the Economics, Management and Technology .
Jurnal Ekonomi dan Manajemen Teknologi (EMT) KITA, 8(2), 2024, 740-749 Available online at  http://journal.lembagakita.org/index.php/emt
Hubungan Antara Kemiskinan dan Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Sulawesi Barat: Pendekatan Vector Autoregresive (VAR)
Luthfannisa Afif Nabila 1* , Nayla Desviona 2 , Ikhsan Abdul Latif 3 1* Institut Teknologi dan Bisnis Muhammadiyah Purbalingga, Kabupaten Purbalingga, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia.
2 Universitas Muhammadiyah Jambi, Kota Jambi, Provinsi Jambi, Indonesia.
3 Institut Teknologi dan Bisnis Muhammadiyah Purbalingga, Kabupaten Purbalingga, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia
Abstrak. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara kemiskinan dan pertumbuhan ekonomi daerah di provinsi sulawesi barat. Menggunakan data panel lima kabupaten kota selama periode 2011-2022, model analisis yang diterapkan  adalah  vector  autoregressive  yang  kemudian  dilengkapi  dengan  Granger  causality  test.  Hasil  kajian mengungkapkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  secara  signifikan  menurunkan  tingkat  kemiskinan.  Sebaliknya,  tingkat kemiskinan tidak mempengaruhi pertumbuhan ekonomi. Hasil Granger causality test  mengungkapkan adanya kausalitas satu  arah  dari  pertumbuhan  ekonomi  ke  kemiskinan.  Tingkat  kemiskinan  respon  terhadap  perubahan  pertumbuhan ekonomi.  Sebaliknya,  pertumbuhan  ekonomi  tidak  respon  terhadap  perubahan  tingkat  kemiskinan.  Temuan  ini berimplikasi bahwa peningkatan pertumbuhan ekonomi menjadi sangat penting ketika pemerintah daerah provinsi Sulawesi Barat berupaya menurunkan tingkat kemiskinan.
Kata kunci: Tingkat Kemiskinan; Pertumbuhan Ekonomi; Vector Autoregressive.
Abstract. This research aims to analyze the relationship between poverty and regional economic growth in West Sulawesi province.  Using  panel  data  from  five  city/districts  during  the  2011-2022  period,  the  analysis  model  applied  is  vector autoregressive which is then equipped with a Granger causality test. The study results reveal that economic growth significantly reduces poverty levels. On the other hand, the poverty rate does not affect economic growth. The results of the Granger causality test reveal the existence of one-way causality from economic growth to poverty. The poverty rate responds to changes in economic growth. On the other hand, economic growth does not respond to changes in poverty rate. This finding has the implication that increasing economic growth is very important when regional governments of west sulawesi province effort to reduce poverty rate.
Keywords: Poverty Rate; Economic Growth; Vector Autoregressive.
* Corresponding Author. Email: luthfannisaafifnabila@gmail.com 1* . DOI: https://doi.org/10.35870/emt.v8i2.2436
Received: 24 March 2024, Revision: 3 April 2024, Accepted: 15 April 2024, Available Online : 30 April 2024.
Print ISSN: 2579-7972; Online ISSN: 2549-6204. Copyright @ 2024. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET).

## Pendahuluan
Pertumbuhan  ekonomi  dan  kemiskinan merupakan dua aspek yang saling terkait dalam pembangunan  suatu  negara  atau  wilayah (Adams,2004;  Mastromarco et  al .,  2014; Li,2014). Kedua variabel makro ekonomi sering menjadi  fokus  kajian  peneliti  ekonomi  dan keberadaannya  saling  bertolak  belakang  satu sama  lain.  Kenaikan  pertumbuhan  ekonomi merefleksikan perbaikan kesejahteraan masyarakat  (Amri,  2017),  dan  sebaliknya, peningkatan kemiskinan mengindikasikan adanya  penurunan  kesejahteraan  (Amri et  al ., 2023; Siregar et al ., 2023).
Di  Provinsi  Sulawesi  Barat,  kedua  variabel makro ekonomi ini menjadi fokus utama dalam upaya  peningkatan  kesejahteraan  masyarakat. Pemerintah  daerah  berupaya  mendorong pertumbuhan  ekonomi  di  satu  sisi  dan menurunkan  tingkat  kemiskinan  disisi  lain. Namun,  meskipun  telah  dilakukan  berbagai upaya  dan  kebijakan  untuk  mendorong pertumbuhan ekonomi dan mengurangi tingkat kemiskinan,  pemerintah  daerah  tersebut  masih menghadapi tantangan yang besar dalam upaya meningkatkan kesejahteraan masyarakatnya. Pertumbuhan  ekonomi  yang  berkelanjutan  di Sulawesi  Barat  menjadi  krusial  untuk mengurangi  tingkat  kemiskinan  yang  masih tinggi. Namun, hubungan antara pertumbuhan ekonomi  dan  kemiskinan  seringkali  kompleks dan dapat saling mempengaruhi satu sama lain. Pada satu sisi, pertumbuhan ekonomi yang kuat dapat  menciptakan  peluang  ekonomi  baru, meningkatkan  pendapatan  rumah  tangga,  dan secara bertahap mengurangi tingkat kemiskinan. Namun, pada sisi lain, ketidakmerataan  distribusi  pendapatan  dan kesempatan  ekonomi  dapat  memperburuk ketimpangan sosial dan memperdalam kesenjangan antara kelompok-kelompok ekonomi  yang  berbeda,  bahkan  memperkuat siklus kemiskinan. Oleh karena itu, pemahaman yang  mendalam  tentang  hubungan  dinamis antara  pertumbuhan  ekonomi  dan  kemiskinan menjadi  sangat  penting  bagi  perumusan kebijakan  yang  efektif  di  tingkat  regional, khususnya  di  Sulawesi  Barat.  Dalam  konteks ini, penggunaan pendekatan analisis ekonometrika,  seperti Vector  Autoregressive (VAR),  dapat  memberikan  wawasan  yang
berharga  dalam  memahami  pola  hubungan antara variabel-variabel tersebut secara dinamis. Pendekatan  VAR  tidak  hanya  dapat  dapat mengidentifikasi  pengaruh  langsung  dari pertumbuhan  ekonomi  terhadap  kemiskinan, tetapi  juga  dampak  jangka  panjang  dan  saling mempengaruhi  antara  kedua  variabel  tersebut. Dengan  demikian,  penelitian  ini  bertujuan untuk menyelidiki hubungan antara pertumbuhan  ekonomi  dan  kemiskinan  di Provinsi  Sulawesi  Barat  dengan  menggunakan pendekatan  VAR,  yang  diharapkan  dapat memberikan kontribusi penting bagi perumusan kebijakan  pembangunan  yang  lebih  efektif  dan inklusif. Dengan memahami hubungan dinamis antara  pertumbuhan  ekonomi  dan  kemiskinan di  Provinsi  Sulawesi  Barat,  diharapkan  dapat memberikan  dasar  yang  lebih  kuat  bagi perencanaan  dan  implementasi  kebijakan  yang bertujuan  untuk  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat secara menyeluruh dan berkelanjutan.

## Tinjauan Literatur
Pertumbuhan  ekonomi  dan  tingkat  kemiskinan adalah  dua  aspek  yang  terkait  erat  dalam pembangunan  ekonomi  suatu  negara  (Klasen, 2008;  Breunig  &  Majeed,  2020).  Beberapa penelitian  telah  menyoroti  hubungan  antara kedua  variabel  ini,  namun  temuan-temuan tersebut seringkali mengungkapkan kompleksitas  hubungan  tersebut.  Studwell (2013),  dalam  bukunya  " How  Asia  Works ", menekankan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi yang  berkelanjutan  dapat  berperan  sebagai motor pengurangan kemiskinan yang signifikan. Ia  menggarisbawahi  pentingnya  kebijakan industrialisasi yang berorientasi pada pengembangan  sektor  manufaktur  yang  kuat sebagai kunci untuk menciptakan lapangan kerja dan  meningkatkan  pendapatan  bagi  masyarakat miskin.  Namun,  pendapat  ini  diimbangi  oleh argumen dari Sen (1999), yang menggarisbawahi bahwa  pentingnya  aspek-aspek  non-ekonomi dalam  memahami  kemiskinan.  Dalam  karyanya yang  berjudul  " Development  as  Freedom ",  Sen menyoroti  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  yang tidak  diimbangi  dengan  perbaikan  dalam  akses terhadap  kebutuhan  dasar,  seperti  pendidikan dan layanan kesehatan, dapat gagal mengurangi kemiskinan secara signifikan.
Selain  itu,  Dollar  &  Kraay  (2002)  melakukan analisis  empiris  yang  mendalam  tentang hubungan  antara  pertumbuhan  ekonomi  dan tingkat  kemiskinan  berdasarkan  data  dari berbagai  negara.  Meskipun  menemukan korelasi  positif  yang  signifikan  antara pertumbuhan  ekonomi  dan  pengurangan tingkat kemiskinan, Dollar & Kraay menekankan bahwa dampaknya dapat bervariasi  tergantung  pada  faktor-faktor kontekstual,  seperti  tingkat  ketimpangan ekonomi  dan  efektivitas  kebijakan  redistribusi. Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  pertumbuhan ekonomi  memainkan  peran  penting  dalam pengurangan kemiskinan, namun efektivitasnya sangat  bergantung  pada  kebijakan-kebijakan yang  mendukung  distribusi  pendapatan  yang adil dan perbaikan akses terhadap layanan dasar bagi masyarakat miskin.
Dalam kompleksitas hubungan antara pertumbuhan  ekonomi  dan  kemiskinan,  Sen (1999)  memberikan  refleksi  yang  penting bahwa  pertumbuhan  ekonomi  adalah  satu aspek dari pembangunan. Pentingnya pembangunan  tidak  hanya  terletak  pada kenaikan  pendapatan,  tetapi  pada  pelebaran kesempatan  manusia.  Dengan  demikian, penting  bagi  negara-negara  untuk  mengadopsi pendekatan  holistik  yang  tidak  hanya  fokus pada pertumbuhan ekonomi semata, tetapi juga memperhatikan  aspek-aspek  non-ekonomi seperti  pendidikan,  kesehatan,  dan  kesetaraan dalam mengatasi masalah kemiskinan.

## Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  panel  lima daerah  kabupaten  kota  di  provinsi  Sulawesi Barat selama periode tahun 2011 hingga 2022. Daerah  dimaksud  adalah  Majene,  Polewali Mandar,  Mamasa,  Mamuju  dan  Pasangkayu. Sedangkan  satu  daerah  lagi  yakni  kabupaten Mamuju Tengah tidak dapat dimasukkan dalam analisis  dikarenakan  ketidaklengkapan  data. Sesuai  dengan  fokus  penelitian,  variabel  yang dioperasionalkan terdiri dari tingkat kemiskinan dan pertumbuhan ekonomi.
Tingkat
kemiskinan diukur dari rasio jumlah penduduk miskin terhadap total penduduk yang kemudian dinyatakan  dalam  satuan  persen.  Selanjutnya
pertumbuhan ekonomi di- proxi dari pertumbuhan  PDRB  per  kapita  yang  juga dinyatakan  dalam  satuan  persen.  Kedua  data tersebut  bersumber  dari  laporan  BPS  provinsi Sulawesi Barat.
Guna  mengestimasi  arah  kausalitas  dan hubungan  kedua  variabel,  model  analisis  yang digunakan  terdiri  dari vector  autoregressive (VAR) dan Granger causality test . Langkah pertama dalam pengolahan    data    adalah    melakukan  uji    akar unit  ( unit  root  test ).  Dalam  hal  ini  uji  akar unit  menggunakan    metode  Levine – Lin – Chu (LLC), I'm Pesaran dan Shin (IPS), ADF-Fisher X 2 dan ADF  - Choi Z-stat. Penerapan metode statistik  ini  untuk  menyelidiki  gejala  akar  unit data  panel  mengikuti  studi  empiris  yang dilakukan oleh peneliti sebelumnya (Levin et al ., 2002;  I'm et al .,  2003).  Hasil    pengolahan    data menunjukkan    bahwa  dengan      persamaan individual      intercept  kedua  variabel dinyatakan          stasioner.          Hal          ini ditunjukkan        oleh        nilai  p-value  masing- masing  variabel lebih kecil dari 0,05.
Langkah   selanjutnya   adalah   melakukan   uji kointegrasi.  Dalam  studi  ini,  uji  kointegrasi menggunakan  metode  Kao  (1999).  Penerapan uji  kointegrasi  Kao  mengacu  pada  beberapa peneliti sebelumnya (Lee & Chang, 2006; Teles & Joiozo, 2011; Banerjee & Carrion-i-Silvestre, 2015).  Pemeriksaan  statistik  terhadap  gejala kointegrasi  yang  ada  dalam  suatu  sistem persamaan mengacu pada p-value. Jika p-value < 0,05  berarti  terjadi  kointegrasi.  Sebaliknya  p- value > 0,05 berarti tidak terjadi kointegrasi. Seperti    ditunjukkan    dalam    hasil    output Eviews pada    Tabel    3,    hasil    uji    kointegrasi menemukan  bahwa  tidak  terdapat  hubungan jangka  panjang  antara  variabel  yang  diteliti (pertumbuhan        ekonomi        dan        tingkat kemiskinan)  karena  itu  peralatan  analisis  data yang digunakan adalah vector autoregressive (VAR), yang  secara  ekonometrik  seperti  ditunjukkan dalam Model 1 dan 2.
𝑀𝑆𝐾 𝑖𝑡 = 𝛼 0 + 𝛼 1 𝑀𝑆𝐾 𝑖𝑡−1 + 𝛼 𝑛 𝑀𝑆𝐾 𝑖𝑡−𝑛 + 𝛽 1 𝑃𝐸 𝑖𝑡 + 𝛽 𝑛 𝑃𝐸 𝑖𝑡−𝑛 + 𝑢 1
𝑃𝐸 𝑖𝑡 = 𝛿 0 + 𝛿 1 𝑀𝑆𝐾 𝑖𝑡−1 + 𝛿 𝑛 𝑀𝑆𝐾 𝑖𝑡−𝑛 + 𝛾 1 𝑃𝐸 𝑖𝑡 + 𝛾 𝑛 𝑃𝐸 𝑖𝑡−𝑛 + 𝜀 1
Dimana    MSKit    adalah  tingkat  kemiskinan  di daerah  i  pada  periode  t,  dan  PEit  adalah pertumbuhan ekonomi di daerah i pada periode t. Selanjutnya  ,  ,  , dan  adalah   konstanta yang      akan      diestimasi,  serta  μ dan  ν adalah stochastic  error      term.  Selanjutnya      untuk menguji   arah   kausalitas antara pertumbuhan ekonomi  dan  ketimpangan      pendapatan digunakan Granger causality    test .        Pengujian dilakukan        dengan  menggunakan      uji restriksi   koefisien   ( wald test ).

## Hasil dan Pembahasan

## Hasil statistik deskriptif
Sebagaimana  dijelaskan  pada  bagian  data  dan metodologi,  variabel  yang  dioperasionalkan dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  pertumbuhan ekonomi dan tingkat kemiskinan. Menggunakan data  panel  lima  daerah  kabupaten  kota  di provinsi Sulawesi Barat diketahui bahwa selama periode  tahun  2011  hingga  2022  pertumbuhan ekonomi  dan  tingkat  kemiskinan  di  masing- masing  daerah  berbeda.  Bahkan  pertumbuhan dan tingkat kemiskinan pada setiap daerah juga berubah  dari  tahun  ke  tahun.  Perbedaan tersebut  secara  statistik  dapat  dilihat  dari  hasil statistik  deskriptif  masing-masing  variabel seperti ditunjukkan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Hasil statistik deskriptif dan matrik korelasi Hasil statistik deskriptif Pertumbuhan ekonomi (%) Tingkat kemiskinan (%) Mean 5,74 11,57 Median 6,07 13,75 Maximum 16,40 19,66 Minimum -2,73 4,28 Observations 60 60 Matrik korelasi Pertumbuhan ekonomi (%) 1,000 Tingkat kemiskinan (%) -0,114 1,000
Sumber: Hasil kalkulasi penulis menggunakan E-Views 10.
Tabel  1  di  atas  memperlihatkan  nilai maksimum  pertumbuhan  ekonomi  sebesar 16,40 persen, dan nilai nimimum sebesar -2,73 persen. Selanjutnya nilai rata-rata pertumbuhan sebesar  5,74  persen.  Angka  statistik  ini  dapat dimaknai  adanya  daerah  pada  periode  waktu tertentu memiliki tingkat pertumbuhan tertinggi sebesar  5,74  persen,  dan  sebaliknya  juga terdapat  daerah  dengan  tingkat  pertumbuhan terendah. Pertumbuhan terendah dalam hal ini menunjukkan angka negatif yang berarti adanya penurunan  tingkat  pertumbuhan  ekonomi. Kondisi  ini  terjadi  pada  tahun  2020  sebagai akibat adanya pandemi Covid-19 yang juga ikut mendistorsi  pertumbuhan  ekonomi  daerah  di Indonesia  (Ikhsan  &  Amri,  2023),  dan termasuk  pertumbuhan  ekonomi  provinsi Sulawesi Barat.
Seiring dengan perbedaan tingkat pertumbuhan ekonomi  antar  daerah,  selama  periode analisis, tingkat  kemiskinan  masing-masing  kabupaten kota  di  Sulawesi  Barat  juga  berbeda.  Bahkan
tingkat  kemiskinan  pada  daerah  tertentu  juga berbeda  dari  tahun  ke  tahun.  Indikasi  ini  juga dapat dilihat dari hasil statistik deskriptif seperti dalam  Tabel  1  di  atas.  Daerah  dengan  tingkat kemiskinan  tertinggi  sebesar  19,66  persen  dan terendah  sebesar  4,28  persen.  Secara  rata-rata tingkat kemiskinan sebesar 11,57 persen. Angka ini  secara  statistik  menginformasikan  adanya daerah  dengan  tingkat  kemiskinan  di  atas  rata- rata di satu sisi, dan dibawah rata-rata disisi lain.
Hasil unit root test
Seperti  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya, langkah  pertama  dalam  pengolahan  data statistik adalah melakukan uji akar unit ( unit root test ). Apabila suatu variabel terdiri dari data yang mempunyai  akar  unit,  maka  penerapan  model dinamis  dalam  menganalisis  hubungan  antar variabel  akan  menimbulkan  bias  estimasi. Akibatnya  keakuratan  estimasi  koefisien  yang mencerminkan  arah  dan  signifikansi  hubungan antar  variabel  menjadi  lemah.  Mengingat  data yang  dianalisis  dalam  penelitian  ini  merupakan
data  panel,  maka  untuk  mendeteksi  indikasi akar unit, digunakan pendekatan Levin, Lin, & Chu  (LLC),  I'm  Pesaran  &  Shin  (IPS),  ADF- Fisher  X 2 dan  ADF  -  Choi  Z-stat.  Penerapan metode  statistik  ini  untuk  menyelidiki  gejala akar  unit  data  panel  mengikuti  studi  empiris yang dilakukan oleh peneliti sebelumnya (Levin et al ., 2002; I'm et al ., 2003).
Interpretasi statistik mengenai keberadaan akar unit  mengacu  pada  nilai p-value dari  masing- masing pendekatan tersebut. Jika p-value < 0,05 berarti  data  sudah  mencapai  stasioner  atau tidak mempunyai akar unit, dan sebaliknya jika
p-value >  0,05  berarti  data  panel  mempunyai akar  unit  atau  tidak  stasioner  (Ikhsan  &  Amri, 2022).  Hasil  uji  statistik  menunjukkan  nilai statistik yang dihasilkan masing-masing pendekatan  relatif  berbeda  satu  sama  lain. Namun, sebagian besar pendekatan uji akar unit menghasilkan p-value <  0,05.  Berdasarkan pendekatan  LLC  misalnya,  kedua  kelompok data  (kemiskinan  dan  pertumbuhan  ekonomi) memiliki  nilai p-value <0,05.  Artinya  data tersebut  sudah  mencapai  kondisi  stasioner. Secara  ringkas,  hasil  uji unit root untuk  masing- masing variabel disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil panel unit root test Variables Alternative Pendekatan LLC IPS ADF-Fisher X 2 ADF - Choi Z-stat Tingkat kemiskinan Intercept [-1,944] [ 2,194]  [33,246] [2,774] ( 0,025) ( 0,086)  (0,009) (0,097) Intercept & trend [-7,864] [-3,489]  [81,377] [-2,127] (0,000) (0,016)  (0,070) (0,017) Pertumbuhan ekonomi Intercept [-1,797] [0,315]  [ 16,376] [0,208] (0,032) (0,589)  (0,396) (0,072) Intercept & trend [-53,741]  [-2,280]  [77,448] [-2,481] (0,000) (0,011)  (0,121) ( 0,005)
Sumber: Hasil kalkulasi penulis menggunakan E-Views 10.
Catatan: Angka dalam tanda [  ] adalah W-stat untuk  IPS,  X 2 -stat  untuk  ADF-Fisher  dan  Z- stat  untuk  ADF-Choi;  angka  dalam  tanda  (    ) adalah  p-value;  p-value  <  0.1,    <  0.05,  and  < 0.01 mengindikasikan signifikan pada keyakinan 90%,  95%,  dan  99%.  Tabel  2  di  atas menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  nilai  p- value  dari  masing-masing  pendekatan  yang diterapkan dalam unit root test lebih kecil dari 0,05.  Dapat  disimpulkan  bahwa  meskipun terdapat perbedaan p-value , namun unit root test ini  memberikan  kesimpulan  bahwa  kedua variabel  penelitian  telah  mencapai  stasioner pada level.

## Uji kointegrasi
Mengkaji  gejala  kointegrasi  antar  variabel penting  dilakukan  dalam  penerapan  model dinamis  VAR.  Munculnya  gejala  kointegrasi dalam sistem persamaan ekonometrik menunjukkan terwujudnya
hubungan keseimbangan  jangka  panjang  antar  variabel penelitian (Okunade & Karakus, 2001). Dalam kajian ini, uji kontegrasi menggunakan metode
yang  dikembangkan  oleh  Kao  (Kao’s cointegration  test).  Penerapan  uji  kointegrasi Kao  mengacu  pada  beberapa  peneliti sebelumnya  (Lee  &  Chang,  2006;  Teles  & Joiozo,  2011;  Banerjee  &  Carrion-i-Silvestre, 2015).  Pemeriksaan  statistik  terhadap  gejala kointegrasi  yang  ada  dalam  suatu  sistem persamaan  mengacu  nilai p-value .  Jika p-value < 0,05 berarti terjadi kointegrasi. Sebaliknya p-value >  0,05  berarti  tidak  terjadi  kointegrasi.  Uji kointegrasi  antara  tingkat  kemiskinan  dan pertumbuhan ekonomi seperti dalam Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Kao’s cointegration test
Null Hypothesis t-statistics p-value No cointegration -0,393 0,451 Residual Variance 0,014 HAC variance 0,078
Sumber:  Hasil  kalkulasi  penulis  menggunakan  E-views 10.
Tabel  3  diatas  menunjukkan p-value sebesar 0,451  >  0,05.  Oleh  karena  itu,  hal  ini menunjukkan  tidak  adanya  hubungan  jangka
panjang  antara  tingkat  dan  pertumbuhan ekonomi.  Dengan  kata  lain,  hubungan  antara kedua variabel makro ekonomi ini hanya terjadi dalam jangka pendek.
Penentuan lag Optimal
Penentuan  lag  optimal  merupakan  suatu keharusan  dalam  menggunakan  model  VAR dinamis.  Selain  menghilangkan  masalah autokorelasi, lag optimal dapat menginformasikan horizon waktu yang memungkinkan  satu  variabel  memberikan pengaruh  optimal  terhadap  variabel  lainnya. Dalam  kajian  ini,  penentuan  lag  optimal menggunakan kriteria AIC, SC, dan HQ. Hasil uji lag optimal seperti terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil penentuan lag optimal Lag AIC SC HQ 0 11,018 11,102 11,048 1 6,259 6,513* 6,352* 2 6,365 6,787 6,517 3 6,139* 6,731 6,354 4 6,287 7,047 6,562
Sumber:  Hasil  kalkulasi  penulis  menggunakan  E-views 10.
Catatan: AIC: Akaike information criterion, SC: Schwarz information  criterion,  HQ:  Hannan-Quinn  information criterion dan tanda * mengindikasikan lag optimal.
Tabel  4  di  atas  memperlihatkan  bahwa  nilai AIC  minimum  menunjukkan  angka  sebesar 6,139 yakni pada lag 3. Selanjutnya nilai SC dan HQ  minimum  masing-masing  sebesar  6,513 dan 6,352 berada pada lag 1. Dalam kajian ini, pemilihan lag optimal mengacu pada nilai AIC. Dengan demikian estimasi VAR dilakukan pada lag 3.

## Hasil Estimasi VAR
Penggunaan  VAR  sebagai  model  analisis  data menempatkan seluruh variabel pada posisi yang sama,  yaitu  eksogen  dan  endogen.  Sehingga suatu  variabel  tidak  hanya  dipandang  sebagai
variabel  prediktor  tetapi  juga  sebagai  variabel yang  diprediksi.  Selain  itu,  dalam  VAR,  nilai suatu  variabel  endogen  tertentu  tidak  hanya merupakan  fungsi  dari  perubahan  variabel  lain tetapi  juga  dapat  dipengaruhi  oleh  dirinya sendiri dalam periode yang berbeda. Dalam hal ini  tingkat  kemiskinan  tidak  hanya  fungsi  dari pertumbuhan  ekonomi,  tetapi  pertumbuhan ekonomi  juga  fungsi  dari  tingkat  kemiskinan. Hasil  VAR  mengenai  hubungan  fungsional antara  kedua  variabel  tersebut  seperti ditunjukkan dalam Tabel 5.
Penelitian  mengungkapkan  bahwa  tingkat kemiskinan  pada  tahun  tertentu  terkait  dengan tingkat  kemiskinan  pada  periode  tahun sebelumnya.  Dengan  kata  lain,  variabel  makro ekonomi  ini  mempengaruhi  dirinya  sendiri dalam periode ( lag time ) yang berbeda. Pada lag 1 dan lag 3 pengaruh tersebut positif signifikan seperti  terlihat  dari  koefisien  estimasi  masing- masing  sebesar  1,019  dan  0,414,  dengan  t-test masing-masing  sebesar  7,437  dan  3,074. Sebaliknya,  pada  lag  2,  koefisien  estimasi tersebut bernilai negatif sebesar -0,463 dengan t test  sebesar  -2,446.  Mengacu  pada  koefisien estimasi  tersebut  dapat  diartikan  bahwa kenaikan tingkat kemiskinan pada periode tahun tertentu  secara  signifikan  dipengaruhi  oleh kenaikan tingkat kemiskinan pada satu dan tiga tahun  sebelumnya.  Temuan  ini  sejalan  dengan hasil penelitian Amri et al . (2024) menggunakan data  panel  provinsi  di  Indonesia  yang  juga membuktikan  bahwa  tingkat  kemiskinan  pada tahun  tertentu  secara  positif  dan  signifikan dipengaruhi oleh tingkat kemiskinan satu tahun sebelumnya.  Sebaliknya,  tingkat  kemiskinan pada  periode  tertentu  secara  signifikan berdampak pada penurunan tingkat kemiskinan pada  dua  periode  berikutnya.  Untuk  lebih jelasnya mengenai hasil vector autoregressive seperti ditunjukkan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Hasil estimasi VAR Variabel Eksogen Variabel endogen MSK PE MSK(-1) (1,019) (-0,017) [7,437] [-0,017] MSK(-2) (-0,463) -0,782 [-2,446] [-0,541]
MSK(-3) (0,414) (0,887) [3,074] [0,863] PE(-1) (-0,058) (0,242) [-2,973] [1,622] PE(-2) (-0,049) (0,099) [-2,296] [0,607] PE(-3) (0,046) (0,598) [1,541] [2,640] C (0,506) (-2,735) [1,755] [-1,244] R-squared 0,994 0,426 Adj. R-squared 0,993 0,335 F-statistic 1.144,520 4,698 Log-likelihood -15,603 -107,025 Akaike AIC 1,005 5,068 Schwarz SC 1,286 5,349
Sumber: Hasil kalkulasi penulis menggunakan E-views 10. Catatan: angka dalam tanda (  ) adalah koefisien estimasi, dan dalam tanda [  ] adalah nilai statistik, nilai t stat > 1,96 mengindikasikan signifikan pada keyakinan 95%.
Adanya  perbedaan  arah  pengaruh  tingkat kemiskinan terhadap dirinya sendiri mengindikasikan  bahwa  terdapat  variabel  lain yang  dapat  menjelaskan  tingkat  kemiskinan. Seperti  halnya  pemerintah  daerah  lainnya  di Indonesia,  pemerintah  daerah  kabupaten  kota di  Sulawesi  Barat  juga  memiliki  sejumlah program  pembangunan  yang  berorientasi  pada penurunan tingkat kemiskinan dan peningkatan kesejahteraan  masyarakat.  Tingkat  kemiskinan pada  periode  tahun  tertentu  akan  menjadi pertimbangan  penting  bagi  pemerintah  untuk menetapkan  dan  menjalankan  program  kerja yang berkaitan dengan pengentasan kemiskinan pada  periode  tahun  berikutnya.  Upaya  dan program  yang  dijalankan  pada  periode  tahun tertentu  berdampak  pada  penurunan  tingkat kemiskinan  pada  dua  periode  berikutnya.  Hal inilah  yang  menyebabkan  adanya  pengaruh negatif tingkat kemiskinan pada tahun tertentu terhadap  tingkat  kemiskinan  dua  tahun berikutnya.
Seperti  dalam  Tabel  5  di  atas,  pertumbuhan ekonomi  memiliki  pengaruh  yang  ambigu terhadap tingkat kemiskinan. Pada lag 1 dan lag 2, pengaruh tersebut negatif dan signifikan. Hal ini  ditunjukkan  dengan  koefisien  estimasi sebesar -0,058 (t-test = -2,973) pada lag 1, dan sebesar  -0,049  (t-test  =  -2,296)  pada  lag  2. Sebaliknya, pada lag 3, pengaruh pertumbuhan
terhadap  tingkat  kemiskinan  adalah  positif  dan tidak  signifikan,  dengan  koefisien  estimasi sebesar 0,046 (t-test = 1,541). Hasil estimasi ini menjelaskan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi pada  periode  tahun  tertentu  secara  signifikan dapat mendorong penurunan tingkat kemiskinan pada satu dan dua tahun berikutnya, tetapi  tidak  signifikan  untuk  tahun  tiga  tahun berikutnya.
Dengan  menjadikan  pertumbuhan  ekonomi sebagai  variabel  endogen,  penelitian  ini menemukan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi pada  periode  tertentu  secara  negatif  terkait dengan  tingkat  kemiskinan  pada  satu  dan  dua periode  sebelumnya.  Namun  pengaruh  negatif ini  tidak  signifikan  dengan  nilai  t  test  masing- masing sebesar -0,017 dan -0,541. Hal ini dapat diinterpretasikan  bahwa  meskipun  kemiskinan berdampak  buruk  pada  pertumbuhan  ekonomi pada  horizon  waktu  satu  dan  dua  periode, namun  dampak  tersebut  tidak  signifikan. Dengan  kata  lain,  kenaikan  tingkat  kemiskinan pada  periode  tahun  tertentu  tidak  secara signifikan  menurunkan  pertumbuhan  ekonomi pada satu dan dua tahun berikutnya.
Pertumbuhan  ekonomi  juga  dipengaruhi  oleh dirinya  sendiri  pada  lag  3,  dengan  koefisien estimasi sebesar 0,598 ( t test = 2,640). Kenaikan pertumbuhan  ekonomi  pada  periode  tahun
tertentu  secara  signifikan  dapat  mendorong pertumbuhan  pada  tiga  tahun  berikutnya. Adanya pengaruh positif pertumbuhan ekonomi  terhadap  dirinya  sendiri  mendukung hasil  penelitian  Amri et  al .  (2023)  yang  juga membuktikan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi pada  peride  waktu  tertentu  dipengaruhi  oleh pertumbuhan pada periode sebelumnya. Hal ini disebabkan, kemampuan produksi dalam suatu perekonomian  akan  membentuk  akumulasi modal  yang  pada  gilirannya  meningkatkan kemampuan produksi dari waktu ke waktu.

## Hasil Granger Causality Test
Dalam  melakukan  kajian  lebih  mendalam mengenai  hubungan  antara  pertumbuhan ekonomi  dan  tingkat  kemiskinan,  perlu dianalisis  hubungan  kausalitas  antara  kedua variabel tersebut. Oleh karena itu, selain model dinamis  VAR,  kajian  ini  juga  melengkapi analisisnya  dengan  Granger  causality  test. Model  ekonometrika  ini  dapat  menentukan arah  pengaruh  antar  variabel.  Model  ini  juga memberikan  informasi  mana  dari  dua  variabel yang  menyebabkan  perubahan  pada  variabel lain  terlebih  dahulu  (Roebroeck,  2015).  Selain itu,  uji  kausalitas  umumnya  menghasilkan  tiga alternatif  probabilitas,  yaitu  kausalitas  searah dan  dua  arah,  dan  tidak  ada  kausalitas.  Untuk lebih  jelasnya  mengenai  hasil Granger  causality test dapat dilihat Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Granger causality tests Endogen Eksogen PE MSK PE [2,328] (0,507) MSK [20,632]*** (0,000)
Sumber:  Hasil  kalkulasi  penulis  menggunakan  E-views 10.
Catatan:  Angka dalam [  ] adalah nilai X 2 , dan dalam (  ) nilai p-value ;  tanda  ***  mengindikasikan  signifikan  pada keyakinan 99%.
Uji  kausalitas  Granger  antara  pertumbuhan ekonomi dan tingkat kemiskinan menunjukkan nilai chi-square sebesar 20,632 dengan p-value = 0,000  (<0,05).  Nilai  statistik  ini  menunjukkan adanya  kausalitas  satu  arah  dari  pertumbuhan ekonomi  ke  kemiskinan.  Dengan  kata  lain tingkat kemiskinan respon terhadap perubahan dalam  pertumbuhan  ekonomi.  Sebaliknya,
pertumbuhan  ekonomi  tidak  respon  terhadap perubahan  tingkat  kemiskinan.  Hal  ini ditunjukkan  oleh  nilai  chi-square  sebesar  2,328 dengan p-value = 0,507 (> 0,05).
Kesimpulan dan Rekomendasi Kebijakan
Hubungan  antara  tingkat  kemiskinan  dan pertumbuhan  ekonomi  telah  lama  menjadi fokus  kajian  peneliti  ekonomi.  Dalam  kasus provinsi Sulawesi Barat, hubungan antara kedua variabel  ini  menarik  untuk  diteliti.  Hal  ini disebabkan  tidak  semua  daerah  dengan  tingkat pertumbuhan  relatif  baik  memiliki  tingkat kemiskinan  yang  rendah.  Menggunakan  model dinamis vector  autoregressive (VAR)  dan Granger causality  test ,  penelitian  ini  mengungkapkan bahwa  tingkat  kemiskinan  pada  periode  waktu tertentu secara positif dan signifikan dipengaruhi  oleh  tingkat  kemiskinan  pada  satu dan  tiga  periode  sebelumnya.  Pengaruh  negatif pertumbuhan terhadap kemiskinan terjadi pada horizon waktu satu dan dua periode. Selanjutya, tingkat  kemiskinan  berpengaruh  negatif  tetapi tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi pada horizon waktu dua periode. Pertumbuhan ekonomi  pada  periode  waktu  tertentu  secara signifikan  dipengaruhi  oleh  pertumbuhan  pada tiga  periode  sebelumnya.  Hasil Granger causality test mengindikasikan  terdapat unidirectional causality dari  pertumbuhan  ekonomi  ke kemiskinan. Sebaliknya tidak terdapat kausalitas dari kemiskinan ke pertumbuhan ekonomi.
Mengacu  pada  kesimpulan  di  atas,  terdapat beberapa  implikasi  kebijakan  yang  dapat dipertimbangkan  oleh  pemerintah  daerah kabupaten kota di provinsi Sulawesi Barat untuk memperkuat hubungan positif antara pertumbuhan  ekonomi  dan  pengurangan kemiskinan.  Pertama, kebijakan pertumbuhan pro- poor, pemerintah  dapat  mengadopsi  kebijakan ekonomi yang berfokus pada pertumbuhan pro- poor ,  yaitu  pertumbuhan  ekonomi  yang  lebih inklusif  dan  memberikan  manfaat  langsung kepada masyarakat miskin. Ini dapat mencakup program-program  pembangunan  infrastruktur yang  menciptakan  lapangan  kerja  bagi masyarakat  miskin,  serta  insentif  untuk pengembangan  sektor-sektor  ekonomi  yang
berpotensi  memberikan  kesempatan  kerja  dan pendapatan  bagi  mereka.  Kedua, penguatan kebijakan  redistribusi, penting  bagi  pemerintah untuk  memperkuat  kebijakan  redistribusi pendapatan  yang  efektif  untuk  mengurangi kesenjangan  ekonomi  dan  memastikan  bahwa manfaat dari pertumbuhan ekonomi dialokasikan secara adil  kepada seluruh  lapisan masyarakat,  termasuk  yang  berada  di  bawah garis  kemiskinan.  Ketiga,  pentingnya investasi dalam  pendidikan  dan  kesehatan, investasi  dalam pendidikan  dan  kesehatan  juga  merupakan langkah penting dalam mengurangi kemiskinan jangka  panjang.  Dengan  meningkatkan  akses terhadap  pendidikan  yang  berkualitas  dan layanan  kesehatan  yang  terjangkau,  masyarakat miskin  dapat  meningkatkan  kapasitas  mereka untuk  mengambil  bagian  dalam  pertumbuhan ekonomi dan mengurangi risiko jatuh ke dalam kemiskinan.

## Daftar Pustaka
Adams,  R.  H.  (2004). Economic  growth, inequality  and  poverty:  Estimating  the growth  elasticity  of  poverty. World Development,  32(12),  1989 – 2014. DOI: 10.1016/j.worlddev.2004.08.006
Amri,  K.  (2017).  Analisis  pertumbuhan ekonomi  dan  ketimpangan  pendapatan: Panel  data  8  provinsi  di Sumatera. Jurnal Ekonomi dan Manajemen Teknologi ,  1(1),  1-
11.
Amri, K., Fitri, C. D., Ikhsan, I., & Sani, S. R. (2023). Kontribusi pendapatan perempuan  dalam  menurunkan  tingkat kemiskinan:  Bukti  data  panel  di  provinsi
Riau. Selodang  Mayang:  Jurnal  Ilmiah  Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kabupaten Indragiri Hilir , 9 (3), 199-205.
Amri,  K.,  Masbar,  R.,  Nazamuddin,  B.  S.  .,  & Aimon,  H.  (2023).  Does  tax  effort moderate  the  effect  of  government expenditure  on  regional  economic growth?  A  dynamic  panel  data  evidence from  Indonesia. Ekonomika , 102 (2),  6-
27. https://doi.org/10.15388/Ekon.2023 .102.2.1
Amri,  K.,  Masbar,  R.,  Nazamuddin,  B.  S.,  &
Aimon,  H.  (2024).  Does  unemployment moderate  the  effect  of  government expenditure  on  poverty?  A  cross- provinces data evidence from Indonesia. Economic Studies journal , (2), 92- 113.
Banerjee, A., & Carrion-i-Silvestre, J. L. (2015). Cointegration  in  Panel  Data  with Structural  Breaks  and  Cross-Section Dependence. Journal of Applied Econometrics , 30(1), 1 – 23. DOI:10.1002/jae.2348.
Breunig,  R.,  &  Majeed,  O.  (2020).  Inequality, poverty and economic growth. International  Economics,  161,  83 – 99. DOI:10.1016/j.inteco.2019.11.005
Dollar,  D.,  &  Kraay,  A.  (2002).  Growth  is Good  for  the  Poor. Journal  of  Economic Growth ,  7(3),  195-225.  Sen,  A.  (1999). Development as Freedom .  Oxford  University Press.
Ikhsan,  I.,  &  Amri,  K.  (2023).  Sectoral  growth impacts  of  bank  credit  allocation:  The role  of  COVID-19  pandemic  as moderating variable. Economic  Studies journal , (5), 32-50.
Im,  K.  S.,  Pesaran,  M.  H.,  &  Shin,  Y.  (2003). Testing  for  unit  roots  in  heterogeneous panels, Journal  of  Econometrics ,  115(1),  53- 74. https://doi.org/10.1016/S0304- 4076(03)00092-7.
Kao,  C.  (1999).  Spurious  regression  and residual-based  tests  for  cointegration  in panel data. Journal of Econometrics , 90(1), 1- 44. https://doi.org/10.1016/S0304-
4076(98)00023-2. Klasen,  S.  (2008). Economic  Growth  and Poverty  Reduction:  Measurement  Issues using Income and Non-Income Indicators. World  Development,  36(3),  420 –
445. DOI:10.1016/j.worlddev.2007.03.00
Lee,  C.-C.,  &  Chang,  C.-P.  (2006).  Social security expenditure and GDP in OECD countries:  A  cointegrated  panel  analysis.
International  Economic  Journal ,  20(3),  303 – 320. DOI:10.1080/10168730600879372.
Levin, A., Lin, C.F., & Chu, C. (2002) Unit root tests in panel data: Asymptotic and finite- sample  properties, Journal  of  Econometrics ,
108, 1-24. https://doi.org/10.1016/S0304- 4076(01)00098-7. Li, S. (2014). Poverty Reduction and Effects of
Pro-poor  Policies  in  Rural  China. China & World Economy, 22(2), 22 –
41. DOI:10.1111/j.1749- 124x.2014.12060.x
Mastromarco,  C.,  Peragine,  V.,  Russo,  F.,  & Serlenga,  L.  (2014). Poverty,  inequality and  growth  in  Albania. Economics  of Transition, 22(4), 635 –
682. DOI:10.1111/ecot.12048
Okunade, A. A., & Karakus, M. C. (2001). Unit root  and  cointegration  tests:  Time-series versus  panel  estimates  for  international health  expenditure  models. Applied
Economics , 33(9), pp. 1131 – 1137. DOI:10.1080/00036840122612.
Roebroeck,  A.  (2015).  Granger  causality. Brain Mapping , 11, 593 – 597. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-
397025-1.00337-7.
Sen,  A.  (1999).  Development  as  freedom. Oxford:  Oxford  University  Press. Introduction
Siregar,  N.  A.,  Amri,  K.,  &  Riyaldi,  M.  H. (2023).  Peran  belanja  pemerintah  daerah dalam  memoderasi  pengaruh  zakat terhadap kemiskinan di provinsi Aceh. Journal  of  Law  and  Economics , 2 (2), 80 – 89. https://doi.org/10.56347/jle.v2i2.176.
Studwell,  J.  (2013). How  Asia  Works .  Grove Press.
Teles,  V.  K.,  &  Joiozo,  R.  (2011).  Human capital  and  innovation:  evidence  from panel cointegration tests. Applied Economics  Letters ,  18(17),  1629 – 1632. DOI:10.1080/13504851.2011.55658.