Vol. 8, No.1,  52-63,  Juli  2011
Penggunaan Model Regresi Klasik untuk Mengetahui Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Angka Kemiskinan di Provinsi Sulawesi Selatan
Anisa 

## Abstrak
Salah  satu  sasaran  pembangunan  nasional  adalah  menurunkan  tingkat  kemiskinan. Kemiskinan merupakan salah satu penyakit dalam ekonomi, sehingga harus disembuhkan atau paling tidak dikurangi. Pada penelitian ini digunakan model regresi klasik atau Common Effect Model (CEM)  untuk  mengetahui  faktor-faktor  atau  variabel  yang  mempengaruhi  angka kemiskinan  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  pada  tahun  2005-2008.  Parameter-parameter  pada model  regresi  klasik    diestimasi  dengan  metode Ordinary  Least  Square (OLS).  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  2  variabel  independen  yang  berpengaruh    secara signifikan  pada  angka  kemiskinan  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  yaitu  laju  pertumbuhan ekonomi  dan  angka  harapan  hidup.    Hasil  juga  menunjukkan  bahwa  pengujian  nilai  tengah untuk  angka kemiskinan per tahun selama 4 tahun periode waktu amatan tidak menunjukkan perbedaan  yang  nyata.  Dapat  dikatakan  bahwa  program-program  pengentasan  kemiskinan yang dilakukan dalam periode waktu amatan selama 4 tahun ini belum memperlihatkan hasil sesuai yang diharapkan.
Kata kunci : Angka kemiskinan, model regresi klasik atau CEM.

## 1. Pendahuluan
Salah  satu  tujuan  pembangunan  nasional  adalah  meningkatkan  kinerja  perekonomian agar mampu  menciptakan lapangan kerja dan menata kehidupan yang layak bagi seluruh rakyat yang  pada  gilirannya  akan  mewujudkan  kesejahteraan  penduduk  Indonesia.  Salah  satu  sasaran pembangunan  nasional  adalah  menurunkan  tingkat  kemiskinan.  Kemiskinan  merupakan  salah satu penyakit dalam ekonomi, sehingga harus disembuhkan atau paling tidak dikurangi.
Kemiskinan  merupakan  hal  yang  sangat  kompleks  dan  berkaitan  erat  dengan  kualitas sumber  daya  manusia.  Oleh  karena  itu,  upaya  pengentasan  kemiskinan  harus  dilakukan  secara komprehensif, mencakup berbagai aspek kehidupan masyarakat, dan dilaksanakan secara terpadu. Kemiskinan  mungkin  muncul  karena  sumber  daya  manusia  yang  tidak  berkualitas  begitu  pula sebaliknya. Membangun pengertian kemiskinan bukanlah perkara yang mudah karena kemiskinan mencakup  berbagai  macam  dimensi.  Dimensi  kemiskinan  yang  didefinisikan  oleh  [9] menjelaskan  bahwa  kemiskinan  merupakan  permasalahan  yang  kompleks  dan  bersifat multidimensional,  yaitu  dalam  dimensi  ekonomi,  kesehatan,  sosial  dan  budaya,  sosial-politik, pendidikan, dan dimensi agama dan budi pekerti. Sedangkan Chambers (dalam [10]) mengatakan bahwa  kemiskinan  adalah  suatu  konsep  menyeluruh  ( intergrated  concept ) yang  memiliki  lima dimensi,  yaitu  kemiskinan,  ketidak  berdayaan,  kerentanan  menghadapi  situasi  darurat, ketergantungan,  dan    keterasingan,   baik  secara  geografis  maupun sosiologis.  Banyaknya  faktor yang bisa dianggap sebagai variabel-variabel yang mempengaruhi kemiskinan ini menjadi salah
 Jurusan Matematika, Fak. Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Hasanuddin, Jl. Perintis Kemerdekaan Km.10 Makassar, nkalondeng@gmail.com
satu alasan dilakukan analisis kemiskinan dengan melihat keterhubungan antar variabel-variabel tersebut. Hubungan antara variabel tersebut diasumsikan mengikuti suatu model regresi tertentu, dimana model yang dihasilkan sangat bergantung pada variabel-variabel yang digunakan. Kutner [8]  menyatakan  bahwa  model  hubungan  antar  variabel  yang  dihasilkan  dengan  menggunakan analisis regresi merupakan suatu landasan bagi pemodelan statistika pada umumnya
Angka kemiskinan merupakan amatan yang tidak hanya dapat di amati perkembangannya pada  satu  waktu  tertentu,  tetapi  untuk  mendapatkan  gambaran  yang  lebih  komprehensif  dan menyeluruh  sebaiknya  diamati  pada  beberapa  periode  waktu  sehingga  diperoleh  gambaran mengenai keterkaitan antar variabelnya dan perkembangannya dalam periode waktu tertentu [11]. Menurut  [5]  pengamatan  terhadap  variabel  penelitian  yang  digunakan  pada  suatu  unit pengamatan  di  satu  waktu  yang  sama  disebut  data  sekat  silang  ( cross  section ),  sedangkan pengamatan  terhadap  variabel  pada  suatu  unit  pengamatan  dari  waktu  ke  waktu  pada  periode waktu  yang  berbeda  disebut  data  Panel    atau  sering  disebut  juga  dengan  data  Longitudinal. Sehingga dapat dikatakan bahwa angka kemiskinan merupakan suatu bagian dari data Panel. Dari uraian  di  atas  dapat  dikatakan  bahwa  data  Panel  merupakan  gabungan  dari  data cross  section yang  diamati  pada  satu  waktu  tertentu  dan  data runtun  waktu  ( time  series )  yang  diamati perkembangannya dari tahun ke tahun [5, 7, 11].
Dibandingkan dengan data yang diperoleh pada studi sekat silang ( Cross Sectional Study ) yang  umumnya  dilakukan  pada  bidang  sosial  dan  ekonomi,  dimana  pengukuran    terhadap  unit pengamatan hanya dilakukan sekali saja, data Panel memiliki keunggulan, yaitu kemampuannya dalam  mengenali  pengaruh  waktu  pengukuran  terhadap  respons.  Studi  terhadap  data  Panel mampu  membedakan  keragaman  respons  yang  disebabkan  karena  pengukuran  yang  dilakukan berulangkali terhadap suatu unit pengamatan dengan keragaman yang disebabkan oleh perbedaan antar unit pengamatan. [5] telah menunjukkan bahwa suatu analisis yang dilakukan terhadap data cross  section yang  seharusnya  dilakukan  pada  data  Panel  memberikan  gambaran  yang  berbeda terhadap  suatu  masalah.  Sedangkan  Batalgi  dalam  [11]  mengatakan  terdapat  beberapa keuntungan  menggunakan  data  Panel,  antara  lain  adalah  data  lebih  informatif,  lebih  bervariasi, lebih  efisien,  dapat  menghindari  multikolinearitas,  lebih  unggul  dalam  mempelajari  perubahan yang dinamis, dapat mengukur pengaruh-pengaruh yang tidak dapat diobservasi pada data cross section murni dan time series murni, serta dengan membuat data tersedia dalam jumlah banyak, data Panel dapat meminimumkan bias yang dapat terjadi bila mengagregatkan individu ke dalam agregat yang luas.
Terdapat  tiga  pendekatan  dalam  mengestimasi  data  Panel  dengan  menggunakan  model regresi menurut [11], yaitu model regresi klasik atau Common Effect Model (CEM), Model Efek Tetap atau Fixed Effect Model (FEM), dan Model Efek Acak atau Random Effect Model (REM). Pada CEM, parameter diestimasi menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS), pada FEM parameter  diestimasi  menggunakan  OLS  melalui  penambahan  variabel  boneka  atau dummy variable ,  sedangkan  pada  REM  parameter  diestimasi  menggunakan Generalized  Least  Square (GLS)  dengan  galatnya  diasumsikan  acak.  Sukendar  dan  Zainal  dalam  [11]  mengatakan  bahwa pada model regresi klasik, yang selanjutnya akan disebut CEM, diasumsikan bahwa nilai intersep masing-masing variabel adalah sama, begitu pula slope koefisien untuk semua unit cross-section dan time series. Dengan adanya asumsi ini, maka pemodelan angka kemiskinan yang merupakan suatu  data  Panel  memberikan  kemudahan  namun  model  mungkin  mendistorsi  gambaran  yang sebenarnya  dari  keterhubungan  antar  variabel  pada  unit cross-section [11].  Berdasarkan  uraian ini,  maka  penelitian  ini  akan  difokuskan  untuk  memodelkan  angka  kemiskinan  di  Provinsi Sulawesi Selatan menggunakan CEM.

## 2. Model Regresi Klasik atau Common Effect Model (CEM)

## Anisa
Pada bagian sebelumnya telah dijelaskan bahwa analisis regresi adalah analisis Statistika yang  dilakukan  untuk  mengetahui  keterhubungan  antara  variabel¸  dalam  hal  ini  antara  variabel respon/dependen  ( dependent )  atau  variabel  yang  dipengaruhi,  dengan  variabel  independen  atau variabel bebas yang dianggap mempengaruhi respon. Secara umum hubungan antara satu variabel dependen  dengan  satu  atau  lebih  variabel  independen  dengan  hanya  mempertimbangkan  unit cross-section saja  dapat  dinyatakan  dalam  model  regresi  linier.  Hubungan  tersebut  dapat dinyatakan pada persamaan berikut.
dimana variabel  dependen, , , , adalah k buah  variabel  independen, , , , parameter yang tidak diketahui, dan error regresi. Jika dilakukan pengamatan sebanyak n , maka model untuk pengamatan ke- i adalah
Dalam  bentuk  vektor  dan  matriks,  model  persamaan  (2)  dapat  dinyatakan  dalam  persamaan berikut
dimana vektor  berukuran ,  matriks berukuran dimana , vektor berukuran ,  dan vektor  berukuran
.  Dalam  model  regresi  linier  ada  asumsi  (asumsi normalitas) yang harus dipenuhi, yaitu
Jika unit cross section tersebut diobservasi secara berulang selama beberapa waktu, maka data amatan yang dimiliki menjadi data panel. Jika disesuaikan dengan struktur data panel yang diberikan pada Tabel 1 (lihat [1]), maka model regresi data panel secara umum dapat dinyatakan pada persamaan berikut
dimana:
=  unit cross section ke- i untuk periode waktu ke- t , =  efek group/individu dari unit cross section ke- i yang bernilai konstan sepanjang waktu t atau bahkan berbeda-beda untuk setiap unit cross section ke- i,
=  observasi pada variabel ke- i untuk periode waktu ke- t , =  konstanta , =  error regresi untuk group ke- i untuk periode waktu ke- t, = 1, 2, …, N ,
t  = 1, 2, …, T
d diasumsikan bahwa tidak berkorelasi terhadap variabel independen dan berdistribusi IIDN .

## Anisa
Tabel 1. Struktur Data Panel Secara Umum .
Tahun ( t ) Group ( i ) Variabel Dependen ( ) Variabel Independen ( ) Variabel Independen ( ) Variabel Independen ( ) 1 1 1 1 2
N
2 2
2 1 2 N T T
T 1 2

## N
Menggunakan  regresi  panel  akan  menghasilkan  intersep  dan  slope  koefisien  yang berbeda-beda pada setiap individu dan setiap periode waktu. Oleh karena itu, dalam mengestimasi data  panel  akan  sangat  bergantung  pada  asumsi  yang  dibuat  mengenai  intersep,  slope  koefisien dan  error  [7].  Untuk  CEM,  maka  asumsi  yang  digunakan  adalah  intersep  dan  slope  tetap sepanjang  waktu  dan  individu  serta  perbedaan  intersep  dan  slope  dijelaskan  oleh  variabel pengganggu. Modelnya dituliskan pada (4).
Menurut  Draper  dan  Smith  dalam  [6],  OLS  teknik  pengepasan  garis  lurus  terbaik  pada data  tertentu  untuk  menghubungkan  variabel  dependen  dengan  respon.  Metode  OLS  banyak digunakan  dalam  analisis  regresi  linier  (dalam  parameter)  untuk  mendapatkan  penduga  bagi parameter.  Bentuk umum menduga parameter dengan OLS sebagai berikut

## ̂   ( )

## 3. Metodologi Penelitian

## 3.1 Sumber Data
Berdasarkan  [2,  3]  maka  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  data sekunder  yang  dipublikasikan  oleh  BPS  Propinsi  Sulawesi  Selatan.  Data  panel  yang  digunakan ialah data panel seimbang  yang  merupakan data kemiskinan penduduk pada 23 kabupaten/ kota pada provinsi Sulawesi Selatan  dari tahun 2005-2008. Sehingga jumlah observasi pada penelitian ini sebanyak 92.

## 3.2 Definisi Variabel
Variabel dependen ( ) dalam penelitian ini adalah presentase penduduk miskin menurut kabupaten/kota  Provinsi  Sulawesi  Selatan  tahun  2005-2008.  Seperti  yang  telah  dipaparkan sebelumnya  bahwa  kemiskinan  mencakup  berbagai  macam  dimensi  yaitu  dimensi  ekonomi, dimensi kesehatan, dimensi sosial dan budaya, dimensi sosial politik, dimensi pendidikan, agama dan budi pekerti. Sehingga angka buta huruf (ABH), pertumbuhan ekonomi (Pekonomi), tingkat pengangguran  terbuka  (TPT),  tingkat  partisipasi  angkatan  kerja  (TPAK),  tingkat  kematian  bayi per  1000  kelahiran  hidup  (ABK),  dan  angka  harapan  hidup  (AHH)  digunakan  menjadi  variabel independen  ( X )  menurut  variabel-variabel  yang  mempengaruhi  kemiskinan  seperti  yang dikeluarkan  oleh  [2,  3].  Secara  lengkap  variabel-variabel  yang  digunakan  di  ringkaskan  dalam Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Ringkasan Variabel yang Digunakan.
Nama Variabel Simbol Variabel Satuan Keterangan Angka Kemiskinan PMiskin persen Variabel Respon Angka Buta Huruf Umur 15 Tahun ke Atas ABH persen Variabel Independen Laju Pertumbuhan Ekonomi Pekonomi persen Variabel Independen Tingkat Pengangguran Terbuka TPT persen Variabel Independen Tingkat partisipasi angkatan kerja TPAK persen Variabel Independen Angka Kematian Bayi per 1000 Kelahiran Hidup AKB jiwa Variabel Independen Angka Harapan Hidup AHH tahun Variabel Independen
Sedangkan penjelasan tentang variabel-variabel tersebut akan diuraikan berikut ini.

## Angka Kemiskinan
Angka  kemiskinan  yang  umumnya  kita  ketahui  merupakan  suatu  indeks  yang  disebut Headcount  Index .  Indeks  ini  mengukur  persentase  jumlah  penduduk  miskin  terhadap jumlah  penduduk  total  di  suatu  wilayah.  Penduduk  dikategorikan  miskin  jika  memiliki pendapatan  di  bawah  garis  kemiskinan.  Karena  itu, Headcount  Index mengukur persentase  jumlah  penduduk  yang  memiliki  pendapatan  di  bawah  garis  kemiskinan terhadap jumlah penduduk total.

## Angka Buta Huruf
Kemampuan  membaca  dan  menulis  bagi  setiap  penduduk  merupakan  hal  yang  sangat mendasar untuk dapat lebih berperan aktif dalam pembangunan bangsa. Angka buta huruf adalah presentase penduduk usia 15 tahun keatas yang tidak bisa membaca dan menulis serta tidak bisa mengerti sebuah kalimat sederhana dalam kehidupannya sehari-hari.

## Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan  ekonomi  adalah  perkembangan  kegiatan  dalam  perekonomian  yang menyebabkan  barang  dan  jasa yang  diproduksikan  dalam  masyarakat  bertambah  dan kemakmuran  masyarakat  meningkat.  Masalah  pertumbuhan  ekonomi  dapat  dipandang sebagai  masalah  makro  ekonomi  dalam  jangka  panjang.  Perkembangan  kemampuan memproduksi barang dan jasa sebagai akibat pertambahan produksi pada umumnya tidak selalu  diikuti  oleh  pertambahan  produksi  barang  dan  jasa  yang  sama  besarnya. Pertambahan  potensi  memproduksi  seringkali  lebih  besar  dari  pertambahan  produksi yang  sebenarnya.  Dengan  demikian  perkembangan  ekonomi  adalah  lebih  lambat  dari potensinya.
Laju pertumbuhan ekonomi digunakan untuk mengukur kemajuan ekonomi sebagai hasil pembangunan  nasional  Pendapatan  perkapitanya  dipergunakan  untuk  mengukur  tingkat kemakmuran  penduduk,  sebab  semakin  meningkat  pendapatan  perkapita  dengan  kerja konstan semakin tinggi tingkat kemakmuran penduduk dan juga produktivitasnya.

## Tingkat Pengangguran Terbuka
Pengangguran  Terbuka  merupakan  bagian  dari  angkatan  kerja  yang  tidak  bekerja  atau sedang  mencari  pekerjaan  (baik  bagi  mereka  yang  belum  pernah  bekerja  sama  sekali maupun  yang  sudah  penah  berkerja),  atau  sedang  mempersiapkan  suatu  usaha,  mereka yang  tidak  mencari  pekerjaan  karena  merasa  tidak  mungkin  untuk  mendapatkan pekerjaan dan mereka yang sudah memiliki pekerjaan tetapi belum mulai bekerja.

## Partisipasi Angkatan Kerja
Tingkat partisipasi angkatan kerja merupakan faktor yang dapat menggambarkan keadaan penduduk  yang  berumur  15  tahun  ke  atas  yang  berpartisipasi  dalam  kegiatan  ekonomi. Tingginya  angka  ini  perlu  dicermati,  karena  apabila  disebabkan  oleh  bertambahnya penduduk  yang  bekerja  menunjukkan  partisipasi  yang  baik,  akan  tetapi  jika  disebabkan oleh bertambahnya jumlah pencaria kerja maka rendahnya kesempatan kerja.

## Angka Kematian Bayi
Salah  satu  penyebab  yang  mencerminkan  derajat  kesehatan  masyarakat  adalah  tingkat kematian bayi, karena bayi sangat rentan terhadap perubahan sosial ekonomi masyarakat. Kematian  bayi  adalah  kematian  yang  terjadi  antara  saat  setelah  bayi   lahir  sampai  bayi belum berusia  tepat satu tahun. Banyak hal yang dikaitkan dengan kematian bayi. Secara garis  besar,  dari  sisi  penyebabnya,  kematian  bayi  ada  dua  macam  yaitu  endogen  dan eksogen.

## Angka Harapan Hidup
Angka Harapan Hidup pada suatu umur x adalah rata-rata tahun hidup yang masih akan dijalani  oleh seseorang  yang  telah  berhasil  mencapai umur x ,  pada suatu tahun tertentu, dalam  situasi  mortalitas  yang  berlaku  di  lingkungan  masyarakatnya.  Angka  harapan hidup saat lahir adalah rata-rata hidup yang akan dijalani oleh bayi yang baru lahir pada tahun tertentu.
Angka  Harapan  Hidup  merupakan  alat  untuk  mengevaluasi  kinerja  pemerintah  dalam meningkatkan  kesejahteraan  penduduk  pada  umumnya,  dan  meningkatkan  derajat kesehatan  pada  khususnya.  Angka  Harapan  Hidup  yang  rendah  di  suatu  daerah  harus diikuti  dengan  program  pembangunan  kesehatan,  dan  program  lainnya  termasuk kesehatan  lingkungan,  kecukupan  gisi  dan  kalori  termasuk  program  pemberantasan kemiskinan.

## 3.3 Metode Analisis Data
Langkah-langkah  yang  dilakukan  berkaitan  dengan  tujuan  penelitian  adalah  sebagai berikut :
a. Mengestimasi parameter pada analisis data panel menggunakan model regresi klasik atau Common Effect Model (CEM) dengan menggunakan penduga parameter Ordinary Least Square (OLS) dengan tahapan sebagai berikut.
b. Melihat  variabel-variabel  yang  signifikan  mempengaruhi  angka  kemiskinan  di  Provinsi Sulawesi Selatan.
c. Memberikan  rekomendasi  model  terbaik  untuk  angka  kemiskinan  Provinsi  Sulawesi dengan menggunakan model regresi klasik atau CEM.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Deskripsi Variabel
Berdasarkan  data  angka  kemiskinan  dari  23  kabupaten/kota  yang  ada  di  Provinsi Sulawesi  Selatan,  maka  pada  Tabel  3  pada  halaman  berikut  diberikan  deskripsi  variabel  untuk masing-masing kabupaten/kota yang ada di provinsi ini.
Dari  Tabel  3  terlihat  bahwa  jumlah  penduduk  miskin  terbesar  terdapat  di  Kabupaten Jeneponto  dengan  persentase  sebesar  23,82%,  sedangkan  jumlah  penduduk  miskin  terendah  di Kota Makassar dengan persentase 6,11%. Angka buta huruf untuk umur 15 tahun ke atas tertinggi terdapat di Kabupaten Jeneponto dengan persentase sebesar 25,96%, sedangkan angka buta huruf terendah di Kota Makassar dengan persentase 3,69%. Laju pertumbuhan ekonomi tertinggi terjadi di  Kota  Makassar  dengan  laju  8,47%,  sedangkan  laju  terendah  di  Kabupaten  Jeneponto  dengan laju  3,75%.  Tingkat  pengangguran  terbuka  tertinggi  terdapat  di  Kota  Palopo  dengan  persentase 17,77%,  sedangkan  yang  terendah  terdapat  di  Kabupaten  Enrekang  dengan  persentase  5,20%. Tingkat partisipasi angkatan kerja untuk penduduk berumur 15 tahun ke atas tertinggi terjadi di Kabupaten  Bantaeng  dengan  persentase  67,94%,  sedangkan  yang  terendah  di  Kabupaten  Barru dengan persentase 53,28%.  Angka kematian bayi tertinggi terjadi di Maros dengan jumlah 62,08 jiwa per 1000 kelahiran hidup, sedangkan yang terendah terjadi di Kabupaten Tana Toraja dengan jumlah  13,78  jiwa  per  1000  kelahiran  hidup.  Angka  harapan  hidup  tertinggi  terdapat  di Kabupaten Tana Toraja dengan umur 74 tahun, sedangkan yang terendah di Kabupaten Jeneponto dengan umur 64,5 tahun.
Tabel 3.   Deskripsi  Variabel  Kabupaten/Kota  yang  Ada  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan,  Data Tahun 2005-2008. Kab./Kota Rata-rata Variabel PMiskin ABH Pekon TPT TPAK AKB AHH Selayar 20,62 12,54 5,80 11,90 58,16 23,92 67,22 Bulukumba 12,93 15,86 6,06 11,35 62,02 32,97 70,90 Bantaeng 11,45 25,22 5,39 9,47 67,94 53,65 72,07 Jeneponto 23,82 25,96 3,75 10,29 59,17 40,47 64,50 Takalar 13,88 21,61 5,93 10,78 57,61 41,60 68,07
Anisa Gowa 14,59 21,51 6,25 13,73 57,14 36,17 71,00 Sinjai 14,13 13,62 6,05 6,09 60,28 35,20 70,72 Maros 19,71 17,81 4,41 12,43 57,62 62,08 70,45 Pangkep 22,98 15,16 6,20 13,36 57,10 55,20 68,20 Barru 13,46 12,96 5,44 11,62 53,28 41,60 67,78 Bone 17,84 16,09 5,88 10,56 59,93 30,43 68,45 Soppeng 6,73 16,04 5,65 10,88 57,89 29,35 71,28 Wajo 10,76 19,30 6,23 7,16 60,85 54,73 69,20 Sidrap 8,07 12,25 7,23 14,30 56,25 26,48 70,88 Pinrang 9,97 11,04 5,51 11,26 56,93 23,60 70,98 Enrekang 22,02 12,75 5,32 5,20 67,44 23,00 73,75 Luwu 19,88 9,13 5,98 10,83 60,67 39,85 72,28 Tana Toraja 19,45 15,97 5,36 11,25 60,89 13,78 74,00 Luwu Utara 15,38 8,58 8,20 6,97 62,15 31,78 70,80 Luwu Timur 11,40 7,89 3,94 12,74 61,17 32,25 70,53 Makassar 6,11 3,69 8,47 14,72 54,28 22,75 72,45 Pare-Pare 7,33 4,42 6,87 16,85 55,59 24,50 73,20 Palopo 12,46 3,45 7,01 17,77 57,07 20,88 71,40

## 4.1 Model Regresi Klasik atau CEM
Pemodelan  data  angka  kemiskinan  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  menggunakan  model regresi  klasik  atau  CEM  dengan  asumsi  periode  waktu  antara  tahun  2005  sampai  2008  konstan dalam mempengaruhi angka kemiskinan diperoleh model berikut
PMiskin = 63,7 + 0,056 ABH – 0,639 PEkonomi – 0,156 TPT + 0,215 TPAK - 0,0138 AKB – 0,803 AHH
dengan nilai R 2 sebesar 25,9%. Hal ini berarti bahwa hanya sekitar 25,9% keragaman pada angka kemiskinan yang dapat dijelaskan oleh variabel-variabel independen yang digunakan sedangkan sisanya  dijelaskan  oleh  faktor  lain.  Melihat  hasil  tersebut  maka  perlu  dilakukan  pengujian variabel-variabel yang secara signifikan dapat mempengaruhi data angka kemiskinan yang ada di provinsi  ini.  Hasilnya  pengujian  per  variabel  berdasarkan  model  di  atas  ditunjukkan  pada  tabel berikut.
Tabel 4. Hasil Pengujian Variabel Data Angka Kemiskinan Provinsi Sulawesi
Selatan Tahun 2005-2008. Variabel Signifikansi Konstanta 0,01 Angka Buta Huruf (ABH) 0,596 Pertumbuhan Ekonomi (Pekonomi) 0,050 Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) 0,339 Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) 0,095 Angka Kematian Bayi (AKB) 0,749 Angka Harapan Hidup (AHH) 0,004

## Anisa
Berdasarkan  hasil  pengujian  per  variabel,  terlihat  bahwa  yang  signifikan  mempengaruhi  angka kemiskinan  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  adalah  angka  harapan  hidup  penduduk  di  provinsi  ini dan laju pertumbuhan ekonomi berdasarkan model regresi klasik atau CEM. Ini terlihat dari nilai signifikansi yang lebih kecil atau sama dengan 0,05.
Selanjutnya  berdasarkan  hasil  di  atas,  maka  model  CEM  data  angka  kemiskinan  tahun 2005 sampai 2008 di provinsi ini dengan variabel yang signifikan mempengaruhi model adalah
PMiskin = 67,6 – 0,701 PEkonomi – 0,694 AHH
dengan nilai R 2 sebesar 16,5%. Nilai koefisien determinasi R 2 sebesar 16,5% dengan dua variabel independen,  yaitu  laju  pertumbuhan  ekonomi  dan  angka  harapan  hidup,    dianggap  lebih  layak menjelaskan model regresi klasik angka kemiskinan di provinsi ini dibandingan  nilai R 2 sebesar 25,9%  dengan  6  variabel  yang  ada  di  dalam  model,  yaitu  variabel  angka  buta  huruf,  laju pertumbuhan  ekonomi,  tingkat  pengangguran  terbuka,  tingkat  partisipasi  angkatan  kerja,  angka kematian  bayi  per  1000  kelahiran  hidup,  dan  angka  harapan  hidup.  Dapat  dikatakan  bahwa keragaman  pada  data  angka  kemiskinan  yang  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  angka  buta  huruf, tingkat  pengangguran  terbuka,  tingkat  partisipasi  angkatan  kerja,  dan  angka  kematian  bayi  per 1000 kelahiran hidup adalah hanya sekitar 9,4% (diperoleh dari selisih nilai R 2 = 25,9% untuk 6 variabel dengan nilai R 2 = 16,5% untuk 2 variabel).
Berdasarkan hasil pengujian model dimana kedua variabel signifikan ada di dalam model dengan menggunakan tabel analisis variansi seperti yang ditunjukkan pada tabel berikut, terlihat bahwa model signifikan, dengan nilai signifikansi sebesar 0,00 < 0,05.
Tabel 5. Hasil Analisis Variansi Data Angka Kemiskinan Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2005- 2008, dengan 2 Variabel Ada di Dalam Model.
Sumber Keragaman    DF       SS                      MS                 F        Signifikansi Regresi                          2      435.61               217.80            8.81           0.000 Residual Error              89  2199.14                  24.71 Total                             91  2634.75
Selanjutnya,  berdasarkan  plot  sisaan  dari  error  untuk  model  regresi  klasik  dengan  2 variabel  signifikan  di  atas  terlihat  bahwa  sisaan  mendekati  normal,  sebagaimana  yang diperlihatkan pada Gambar 1 berikut. Ini juga terlihat dari bentuk histogram error yang mendekati bentuk  distribusi  normal.  Sedangkan  plot  sisaan  dengan  nilai  dugaan  pada  respon  atau  variabel dependen  yang  tidak  memperlihatkan  pola  tertentu  dan  menyebar  acak  di  sekitar  rata-rata menunjukkan  bahwa  model  angka  kemiskinan  dengan  2  variabel  mempunyai  ragam  yang homogen.  Atau  dengan  kata  lain  tidak  terjadi  heterokedastisitas  pada  data  dengan  2  variabel independen dalam model regresi klasik yang terbentuk.
Residual P er ce nt 10 0 -10 99.9 99 90 50 10 1 0.1 Fitted Value R es id ua l 20 15 10 10 5 0 -5 -10 Residual Fr eq ue nc y 8 4 0 -4 -8 -12 16 12 8 4 0 Observation Order R es id ua l 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1 10 5 0 -5 -10 Normal Probability Plot of the Residuals Residuals Versus the Fitted Values Histogram of the Residuals Residuals Versus the Order of the Data Residual Plots for PMiskin
Gambar 1. Plot Sisaan Model Regresi Klasik Data Angka Kemiskinan Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2005-2008 dengan 2 Variabel Independen.
Selanjutnya,  pengujian  perbedaan  nilai  tengah  pada  data  angka  kemiskinan  dilakukan untuk  melihat  bagaimana  perkembangan  angka  kemiskinan  dari  tahun  ke  tahun  selama  4  tahun periode pengamatan, yaitu tahun 2005 sampai 2008, pada 23 kabupaten/kota yang ada di provinsi ini.  Uji yang digunakan adalah menggunakan uji median untuk melihat apakah terjadi kenaikan ataupun  penurunan  angka  kemiskinan  setiap  tahun  dalam  4  tahun  periode  pengamatan.  Hasil pengujian selengkapnya diberikan pada tabel berikut.
Tabel 6. Hasil Uji Median Data Angka Kemiskinan Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2005-2008.
Tahun 2005 2006 2007 2008 Penduduk Miskin > Median 12 12 12 9 < Median 11 11 11 14
Dari hasil pengujian dengan menggunakan nilai Chi-square terlihat bahwa nilai signifikansi yang dihasilkan  adalah    0,759  >  0,05.  Hal  ini  berarti  bahwa  angka  kemiskinan  dari  tahun  ke  tahun relatif  tidak  mengalami  perkembangan  cukup  berarti  dari  4  tahun  periode  waktu  amatan,  yaitu dari  tahun  2005  sampai    2008.  Dapat  dikatakan  bahwa  jikalau  ada  program  pengentasan kemiskinan  yang  diterapkan  oleh  kabupaten/kota  pada  periode  waktu  amatan,  maka  program tersebut  bisa  dikatakan  belum  memperlihatkan  hasilnya  secara  positif.  Hasil  ini  mungkin  dapat diterima  untuk  sementara  karena  waktu  amatan  untuk  data  angka  kemiskinan  di  provinsi  ini relatif  singkat  selama  4  tahun  saja.  Perlu  dilakukan  penelitian  lanjut  di  masa-masa  yang  akan datang untuk melihat keberhasilan program-program pengentasan kemiskinan yang dicanangkan oleh pemerintah daerah Provinsi Sulawesi Selatan.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  uraian  analisis  dan  pembahasan  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  melalui pendekatan  model  regresi  klasik  atau  CEM  pada  data  kemiskinan  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan tahun  2005-2008  memberikan  hasil  bahwa  terdapat  2  variabel  independen  yang  berpengaruh terhadap  angka  kemiskinan  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan    yaitu  laju  pertumbuhan  ekonomi  dan angka  harapan  hidup.  Sedangkan  berdasarkan  pengujian  nilai  tengah  dapat  dikatakan  angka kemiskinan untuk tiap kabupaten/kota yang ada di Provinsi Sulawesi Selatan tidak menunjukkan perubahan  yang  signifikan  dari  tahun  ke  tahun,  atau  tidak  terjadi  penurunan  angka  kemiskinan selama  4  tahun  periode  amatan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini.  Sehingga  dapat  dikatakan bahwa  program-program  pengentasan  kemiskinan  yang  dilakukan  oleh  pemerintah  daerah Sulawesi Selatan belum memperlihatkan hasil yang nyata dalam menurunkan angka kemiskinan di daerah ini.
Penelitian selanjutnya disarankan untuk menggunakan pendekatan dengan mempertimbangkan  data cross-section dan  runtun  waktu  secara  bersamaan  atau  melakukan analisis  data  panel  pada  data  angka  kemiskinan  di  provinsi  ini,  dan  membandingkan  hasilnya dengan  model  regresi  klasik  atau  CEM  untuk  memperoleh  model  yang  lebih  sesuai  untuk  data angka  kemiskinan  ini.  Penelitian  dapat  dikembangkan  dengan  menggunakan  tahun  pengamatan yang lebih lama, dengan begitu data yang tersedia juga dalam jumlah yang banyak sehingga dapat meminimumkan bias.

## Daftar Pustaka
[1]  Astuti  A.M.,  2009. Fixed  Effect  Model (FEM)  pada  Regresi  Data  Panel:  Studi  Kasus Tentang  Persentase  Mahasiswa  yang  Lulus  Tepat  Waktu  di  Institut  Teknologi  Sepuluh November Surabaya. Tesis , Surabaya.
[2] BPS  Provinsi  Sulawesi  Selatan, 2009. Statistik  Sosial  Sulawesi  Selatan  Tahun  2008 .  BPS Provinsi Sulawesi Selatan, Makassar.
[3] BPS Provinsi Sulawesi Selatan, 2010. Statistik Sosial Sulawesi Selatan Tahun 2008 . BPS Provinsi Sulawesi Selatan, Makassar.
[4]  Data  Statistik  Indonesia,  2011. Statistics  Indonesia. URL: http://www.datastatistik- indonesia.com [Diakses tanggal 6 Mei 2011].
[5]  Diggle  P.J.K.,  Liang  K.Y.,  dan  Zeger  S.L.,  1995. Analysis  of  Longitudinal  Data .  Oxford, Clarendon Press.
[6]  Draper  N.  dan  Smith  H., 1992. Analisis  Regresi  Terapan,  Edisi  Kedua .  Gramedia  Pustaka Utama, Jakarta.
[7]  Hsiao  C.,  2003. Analysis  of  Data  Panel ,  2 nd Edition.  Cambridge  University  Press,  West Nyack, NY, USA.
[8]  Kutner  M.H.,  2004.  Applied  Linear  Regression  Models,  4 th Edition.  McGraw  Hill Education, Singapura.

## Anisa
[9]  Sukartika,  2009.  Analisis  Data  Panel  pada  Return  Saham  Abnormal. Skripsi .  FMIPA Universitas Sebelas Maret, Surakarta.
[10]  Suryawati  C.,  2005. Memahami  Kemiskinan  secara  Multidimensional .  FKM  Universitas Diponegoro, Semarang.
URL: http://www.scribd.com/doc/37837045/Memahami-Kemiskinan-Secara- Multidimensional [ Diakses tanggal 17 Juni 2011 ].
[11]  Yuniarti  D.,  Linuwih  S.,  Setiawan,    2010.  Pemodelan  Persentase  Penduduk  Miskin  di Provinsi  Jawa  Timur  Tahun  2004-2008  dengan  Regresi  Panel. Skripsi .  Jurusan  Statistika FMIPA ITS, Surabaya.