Analisis data panel digunakan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinan di Kawasan Barat Indonesia dan Kawasan Timur Indonesia. Analisis data panel dilakukan dengan menggunakan data 14 provinsi di Kawasan Barat Indonesia dan 12 provinsi di Kawasan Timur Indonesia pada kurun waktu 2000 sampai 2009.
Pemilihan model regresi terbaik dilakukan untuk mendapatkan hasil estimasi yang baik. Proses ini dilakukan dalam dua tahap, yaitu membandingkan
pooled model dengan fixed effects model kemudian dilanjutkan dengan
membandingkan fixed effects model dengan random effect model. Pada tahap pertama, untuk membandingkan pooled model dengan fixed effects model digunakan uji Chow, sedangkan pada tahap kedua untuk membandingkan fixed
effects model dengan random effect model digunakan uji Hausman.
Berdasarkan hasil uji Chow, baik di Kawasan Barat Indonesia maupun Kawasan Timur Indonesia secara signifikan Ho (pooled model) ditolak atau terdapat heterogenitas individu pada model. Ini ditunjukkan dengan nilai p-value < 0,05. Jika dalam model terdapat heterogenitas individu maka fixed effects model akan memberikan hasil yang lebih baik jika dibandingkan pooled model. Setelah dihasilkan fixed effects model pada langkah pertama, maka langkah selanjutnya membandingkan antara fixed effects model dan random effects model dengan uji Hausman. Statistik uji Hausman mengikuti distribusi statistik Chi-Square dengan derajat bebas sebanyak jumlah variabel bebas. Hasil uji Hausman untuk kedua kawasan menunjukkan nilai p-value (probabilita) < 0,05, hal ini berarti persamaan faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinan memiliki heterogenitas individu tetapi tidak secara random. Dengan demikian fixed effects model lebih sesuai digunakan.
Asumsi yang harus dipenuhi dalam persamaan regresi adalah varian error harus sama dengan σ2
(konstan), atau semua error mempunyai varian yang sama yang disebut dengan homoskedastisitas. Berdasarkan hasil estimasi, ditemukan adanya heteroskedastisitas pada model. Untuk mengatasi pelanggaran asumsi ini,
estimasi dilakukan dengan General Least Square (GLS). Estimasi yang dilakukan dengan fixed effect GLS menunjukkan hasil yang lebih baik dibandingkan fixed
effect OLS. Model yang diestimasi dengan fixed effect GLS lebih banyak
menghasilkan parameter yang signifikan dan nilai adjusted R2 yang lebih tinggi dibanding dengan fixed effect OLS.
Selanjutnya, asumsi model bebas dari autokorelasi. Keputusan ada atau tidaknya autokorelasi dalam model dapat diketahui dari nilai Durbin-Watson. Hasil regresi menunjukkan nilai DW-Statistik < dL sehingga dapat disimpulkan terdapat autokorelasi positif dalam model. Untuk mengatasi adanya autokorelasi dapat dilakukan dengan metode GLS dengan memberikan weights: White Cross
Section. Hasil estimasi yang diperoleh dengan metode ini menunjukkan perbaikan
jika dibandingkan dengan metode fixed effect GLS.
Selain asumsi homoskedastisitas dan autokorelasi, uji normalitas dilakukan dalam model. Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah residual mengikuti distribusi normal atau tidak. Hasil estimasi menunjukkan model faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinan di kedua kawasan mempunyai nilai residual berdistribusi normal. Ini dapat diketahui dari nilai probabilita Jarque-Bera sebesar 0,800708 untuk model di Kawasan Barat Indonesia dan 0,204763 untuk model di Kawasan Timur Indonesia. Nilai probabilita Jarque-Bera lebih besar dari 0,05 sehingga dapat diperoleh kesimpulan nilai residual berdistribusi normal.
Setelah dilakukan pengujian dan diperoleh model dan metode yang paling sesuai, maka dilakukan estimasi dari persamaan tersebut. Estimasi dilakukan dengan metode fixed effect: white cross section. Estimasi dilakukan untuk mengetahui besarnya elastisitas dari setiap variabel bebas (independent variable) terhadap variabel tidak bebas (dependent variable). Variabel tidak bebas yaitu jumlah penduduk miskin, sedangkan variabel bebas meliputi jumlah penduduk, jumlah pekerja sektor pertanian, jumlah penduduk lulusan setingkat SMP, jumlah penduduk lulusan setingkat SMU, jumlah penduduk lulusan setingkat diploma ke atas (PT), Upah Minimum Provinsi (UMP), PDRB perkapita atas dasar harga konstan tahun 2000, pengangguran, infrastruktur jalan dan listrik. Berikut disajikan hasil estimasi faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinan di Kawasan Barat dan Timur Indonesia.
Tabel 8 Hasil estimasi persamaan faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinan di Kawasan Barat Indonesia dan Kawasan Timur Indonesia periode 2000-2009
Variabel bebas
Variabel tidak bebas: ln_jumlah penduduk miskin (LN_MISKIN)
Kawasan Barat Indonesia Kawasan Timur Indonesia
C 0,843637 12,38942*** (3.686109) (2.766154) LN_PDDK 0,872849** -0,780270** (0.426018) (0.367493) LN_TANI 0,035444*** -0,053490*** (0.003662) (0.015188) LN_SMP 0,229980*** 0,115384** (0.080141) (0.047591) LN_SMU -0,339294*** -0,210970*** (0.099039) (0.072550) LN_PT -0,023392 0,192987** (0.032179) (0.075118) LN_UMP -0,072261 -0,050989** (0.057703) (0.021405) LN_PDRBKPT -0,086516*** -0,000232 (0.024081) (0.025145) LN_NGANGGUR 0,149808** 0,038834* (0.073225) (0.020383) LN_JLN -0,023815 -0,034814*** (0.022067) (0.008184) LN_LISTRIK -0,071450 -0,172140** (0.044989) (0.080918) Adjusted R Square 0,991921 0,984084 Prob (F-Statistik) 0,000000 0,000000
Keterangan : angka dalam kurung menunjukkan standard error * : signifikan pada taraf nyata 10 persen
** : signifikan pada taraf nyata 5 persen *** : signifikan pada taraf nyata 1 persen
Hasil estimasi menunjukkan nilai probabilita F-statistik < 0,05 dan ini dapat diartikan bahwa variabel-variabel bebas pada model mampu menjelaskan keragaman jumlah penduduk miskin pada taraf nyata (α) 5 persen. Nilai Adjusted
R-squared (koefisien determinan) untuk model di Kawasan Barat Indonesia
diperoleh angka sebesar 0,991 yang menunjukkan bahwa variabel bebas di dalam model mampu menjelaskan 99,1 persen variasi variabel endogen secara baik.
Sementara itu, nilai Adjusted R-squared (koefisien determinan) untuk model di Kawasan Timur Indonesia diperoleh angka sebesar 0,984 yang menunjukkan bahwa variabel bebas di dalam model mampu menjelaskan 98,4 persen variasi variabel endogen secara baik.
Berdasarkan hasil estimasi, terlihat bahwa ada kesamaan penyebab kemiskinan di Kawasan Barat dan Timur Indonesia, yaitu pengangguran. Pengangguran secara signifikan berpengaruh pada peningkatan jumlah penduduk miskin di Kawasan Barat maupun Timur Indonesia. Pada Kawasan Barat Indonesia, tingkat elastisitas pengangguran sebesar 0,14 yang artinya peningkatan pengangguran sebesar 1 persen akan meningkatkan jumlah penduduk miskin 0,14 persen, ceteris paribus. Sementara itu, tingkat elastisitas pengangguran di Kawasan Timur Indonesia sebesar 0,03 yang berarti peningkatan pengangguran sebesar 1 persen akan meningkatkan jumlah penduduk miskin sebesar 0,03 persen, ceteris paribus.
Antara pengangguran dengan kemiskinan memang saling terkait. Pengangguran menjadi beban perekonomian, dimana mereka tidak menghasilkan pendapatan namun secara rutin mengeluarkan biaya guna memenuhi kebutuhan hidupnya. Untuk memenuhi kebutuhannya mereka menggunakan hasil kerja orang lain, sehingga mengurangi pendapatan perkapita. Jika pendapatan perkapita menurun akibatnya tingkat kesejahteraan juga menurun dan kemiskinan meningkat.
Pengangguran akan berpengaruh pada nasib generasi berikutnya. Jika dalam suatu rumah tangga banyak anggota rumah tangga yang menganggur atau bekerja dengan gaji rendah, maka rumah tangga tersebut akan mengalami kesulitan dalam memenuhi kebutuhan rumahtangganya secara layak dan memadai. Kondisi ini akan menggiring mereka hidup dalam kemiskinan. Kesulitan keuangan yang hadapi menyebabkan rumah tangga tersebut tidak dapat memenuhi kebutuhan gizi dan pendidikan bagi anak-anaknya. Akibatnya, anak-anak mereka hanya berpendidikan rendah dimana pada masa yang akan datang mereka akan kesulitan bersaing di dunia kerja. Pada akhirnya anak-anak dari rumah tangga tersebut akan bekerja dengan gaji yang rendah sehingga lingkaran kemiskinan sulit untuk diputuskan. Hasil penelitian ini sejalan dengan beberapa penelitian sebelumnya,
antara lain: NAPS (1999), Sukirno (2004) dan Suparno (2010) yang menyatakan bahwa peningkatan pengangguran menyebabkan peningkatan kemiskinan.
Karena pengangguran menjadi penyebab kemiskinan, maka masalah pengangguran harus segera diatasi untuk mencegah semakin meningkatnya kemiskinan di kedua kawasan. Salah satu cara yang harus ditempuh untuk menurunkan pengangguran adalah dengan meningkatkan pertumbuhan ekonomi yang dicerminkan dengan peningkatan PDRB perkapita. Secara teori, peningkatan pertumbuhan ekonomi akan diikuti dengan peningkatan jumlah lapangan pekerjaan. Lapangan pekerjaan yang tercipta akan memperbesar peluang para penganggur untuk bekerja sehingga tidak menganggur lagi. Dengan demikian kenaikan pertumbuhan ekonomi (PDRB perkapita) akan memberikan manfaat bagi penduduk untuk meningkatkan kesejahteraannya. Hal ini didukung dengan hasil estimasi yang menunjukkan peningkatan PDRB perkapita akan menurunkan kemiskinan baik di Kawasan Barat maupun Timur Indonesia.
Berdasarkan hasil regresi, PDRB perkapita secara signifikan memengaruhi penurunan kemiskinan di Kawasan Barat Indonesia dengan nilai elastisitas sebesar -0,08 yang artinya setiap kenaikan PDRB perkapita 1 persen maka akan menurunkan kemiskinan sebesar 0,08 persen, ceteris paribus. Pengaruh PDRB perkapita terhadap penurunan penduduk miskin relatif kecil karena faktor-faktor produksi yang belum terdistribusi dengan baik antara lain lahan dan aset produktif lainnya. Lahan dan aset produktif lainnya lebih banyak dikuasai oleh golongan masyarakat kaya sehingga keuntungan atau tambahan pendapatan lebih banyak dinikmati oleh mereka daripada masyarakat miskin. Maka dari itu, dalam menanggulangi kemiskinan diperlukan peningkatan pertumbuhan ekonomi yang lebih melibatkan peran serta masyarakat miskin agar lebih memberikan manfaat peningkatan kesejahteraan bagi mereka. Hasil penelitian ini sejalan dengan hasil penelitian Abustan (2010) yang menyatakan bahwa peningkatan PDRB per kapita akan berdampak pada penurunan kemiskinan.
Berbeda dengan Kawasan Barat Indonesia, hasil estimasi pada Kawasan Timur Indonesia menunjukkan bahwa kenaikan PDRB perkapita berdampak pada penurunan kemiskinan namun tidak signifikan. Hal ini diduga distribusi pendapatan yang tidak merata menyebabkan peningkatan PDRB perkapita tidak
terlalu berarti bagi penduduk miskin karena kenaikan pendapatan lebih banyak dirasakan oleh penduduk tidak miskin. Semakin tidak meratanya distribusi pendapatan di Kawasan Timur Indonesia ditunjukkan dengan kenaikan indeks gini, dimana terlihat pada Gambar 12 indeks gini di Kawasan Timur Indonesia cenderung meningkat dan semakin lebih besar dibandingkan dengan indeks gini di Kawasan Barat Indonesia. Ini mengindikasikan bahwa ketimpangan pendapatan di Kawasan Timur Indonesia relatif lebih besar daripada di Kawasan Barat Indonesia.
Sumber: BPS, berbagai tahun terbitan (diolah)
Gambar 12 Perkembangan indeks gini di Kawasan Barat Indonesia dan Kawasan Timur Indonesia, 2000-2009.
Selain indeks gini, tidak meratanya distribusi pendapatan dapat dilihat dari perbandingan antara PDRB perkapita per bulan dengan garis kemiskinan. PDRB perkapita per bulan diperoleh dengan cara PDRB perkapita per tahun dibagi duabelas bulan. Besarnya PDRB perkapita per bulan menunjukkan pengeluaran rata-rata setiap penduduk di suatu wilayah. Semakin tinggi nilai PDRB perkapita menunjukkan rata-rata kesejahteraan penduduk meningkat, dan sebaliknya nilai PDRB per kapita yang rendah menunjukkan tingkat kesejahteraan penduduk masih rendah. Sementara itu, nilai garis kemiskinan menunjukkan besarnya biaya yang dibutuhkan setiap individu untuk memenuhi kebutuhan dasar minimum. Berikut disajikan perkembangan garis kemiskinan dan PDRB perkapita per bulan di Kawasan Barat Indonesia dan Kawasan Timur Indonesia.
Sumber: BPS, Statistik Indonesia, 2005-2009 (diolah).
Gambar 13 Perkembangan PDRB perkapita per bulan dan garis kemiskinan di Kawasan Barat Indonesia dan Kawasan Timur Indonesia, 2005-2009.
Pada periode 2005-2009 besarnya PDRB perkapita per bulan jauh lebih besar daripada garis kemiskinan baik di Kawasan Barat Indonesia maupun di Kawasan Timur Indonesia. Data ini menunjukkan bahwa pengeluaran penduduk Indonesia sangat timpang, dimana dengan garis kemiskinan yang jauh dibawah PDRB perkapita per bulan ternyata penduduk yang hidup di bawah garis kemiskinan sangat banyak (sekitar 32 juta jiwa). Ini berarti tingginya PDRB perkapita per bulan lebih banyak dimiliki oleh golongan penduduk berpenghasilan tinggi, sedangkan penduduk golongan penghasilan rendah tidak banyak mendapatkan manfaat dari peningkatan PDRB perkapita. Hal ini dapat dijadikan perhatian para pengambil kebijakan bahwa pertumbuhan ekonomi penting untuk ditingkatkan, namun pemerataan pendapatan juga perlu ditingkatkan agar kemiskinan tidak terus meningkat.
Terdapat kesamaan cara meningkatkan pertumbuhan ekonomi di Kawasan Barat dan Timur Indonesia, yaitu dengan membangun infrastruktur. Dalam penelitian ini, variabel infrastruktur yang digunakan meliputi dua jenis yakni infrastruktur jalan dan infrastruktur listrik. Kedua jenis infrastruktur tersebut merupakan infrastruktur dasar (basic infrastructure) yang ketersediaannya akan sangat membantu masyarakat dalam melakukan aktivitas ekonomi. Infrastruktur jalan dihitung berdasarkan panjang jalan per jumlah kendaraan. Pada Kawasan Barat Indonesia, pengaruh infrastruktur jalan terhadap kemiskinan secara statistik
tidak signifikan. Jika dilihat data infrastruktur jalan di Kawasan Barat Indonesia maka rasio antara panjang jalan dengan kendaraan semakin kecil dan akibatnya terjadi kemacetan. Kemacetan menyebabkan kelancaran mobilitas manusia dan barang terganggu sehingga efisiensi dari penggunaan jalan berkurang.
Opportunity cost dari menggunakan jalan jadi semakin mahal, kemahalan yang
ditanggung lebih dikarenakan waktu dan tenaga yang terkuras. Oleh karena itu, perlu mendapat perhatian yang serius karena kemacetan dapat mengganggu kegiatan investasi sehingga pada akhirnya akan menghambat pertumbuhan ekonomi dan penurunan kemiskinan.
Sumber: BPS, berbagai tahun terbitan (diolah)
Gambar 14 Perkembangan infrastruktur jalan di Kawasan Barat Indonesia, 2000-2009.
Berbeda dengan di Kawasan Timur Indonesia, infrastruktur jalan secara signifikan berpengaruh terhadap penurunan kemiskinan. Nilai elastisitasnya sebesar -0,03 yang artinya jika terjadi kenaikan infrastruktur jalan (panjang jalan per jumlah kendaraan) sebesar 1 persen, maka akan menurunkan kemiskinan 0,03 persen, ceteris paribus.
Agar kontribusi jalan terhadap peningkatan output dan penurunan kemiskinan semakin meningkat maka pemerintah perlu lebih menggiatkan pembangunan jalan terutama untuk daerah-daerah terpencil dan pedalaman yang biasanya menjadi kantong kemiskinan. Ketersediaan infrastruktur jalan yang memadai di daerah-daerah tersebut merupakan prasyarat utama karena akan lebih memudahkan penduduk untuk akses terhadap pelayanan kesehatan, pendidikan, informasi dan pasar. Dengan kondisi jalan yang semakin baik akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi dan pada gilirannya kemiskinan akan semakin berkurang.
Jenis infrastruktur kedua adalah infrastruktur listrik. Dalam penelitian ini, infrastruktur listrik didefinisikan sebagai jumlah energi listrik yang terjual per rumah tangga. Pada Kawasan Barat Indonesia pengaruh infrastruktur listrik tidak signifikan dalam mempengaruhi kemiskinan. Hal ini dimungkinkan ketersediaan listrik bagi rumahtangga di Kawasan Barat Indonesia sudah cukup memadai sehingga peningkatannya hanya akan memberikan efek marginal yang kecil bagi penurunan penduduk miskin. Namun di Kawasan Timur Indonesia sebaliknya, infrastruktur listrik berpengaruh negatif terhadap jumlah penduduk miskin. Berdasarkan hasil estimasi, tingkat elastisitasnya -0,17 yang artinya setiap kenaikan energi listrik yang terjual per rumah tangga sebesar 1 persen akan menurunkan jumlah penduduk miskin sebesar 0,17 persen, ceteris paribus.
Listrik merupakan salah satu bentuk energi terpenting dalam perkembangan kehidupan manusia, baik untuk kegiatan rumah tangga, pendidikan, kesehatan, usaha, industri maupun kegiatan lainnya. Ketersediaan energi listrik sangat berguna untuk konsumsi rumahtangga antara lain sebagai sumber penerangan, sumber energi bagi sejumlah peralatan rumah tangga. Selain sebagai konsumsi rumah tangga, energi listrik sangat berperan meningkatkan efisiensi biaya produksi pada sektor industri pengolahan. Efisiensi biaya produksi akan berdampak positif pada perusahaan maupun masyarakat. Jika biaya produksi murah maka biaya yang harus dikeluarkan perusahaan untuk proses produksi menjadi lebih sedikit sehingga perusahaan akan menetapkan harga barang produksinya juga murah. Harga barang yang murah akan meningkatkan daya beli masyarakat, kesejahteraan akan meningkat dan kemiskinan akan semakin turun.
Pembangunan infrastruktur akan memudahkan para pelaku ekonomi dalam melakukan aktivitas ekonomi, tidak terkecuali bagi para petani. Pertanian merupakan sektor ekonomi yang masih mendominasi kegiatan perekonomian di Kawasan Barat maupun Timur Indonesia. Keterkaitan pekerja pertanian dengan kemiskinan menunjukkan hasil yang berbeda antara Kawasan Barat dengan Timur Indonesia. Hasil estimasi menunjukkan bahwa banyaknya pekerja pertanian di Kawasan Barat Indonesia menjadi salah satu faktor yang memengaruhi peningkatan kemiskinan. Ini artinya peningkatan pertumbuhan ekonomi yang pro
poor di Kawasan Barat Indonesia tidak lagi terfokus pada penambahan pekerja
sektor pertanian, namun lebih kepada pengolahan hasil-hasil pertanian.
Berdasarkan hasil estimasi, elastisitas jumlah penduduk miskin terhadap jumlah pekerja sektor pertanian yaitu 0,03 yang berarti peningkatan jumlah pekerja sektor pertanian 1 persen dapat meningkatkan jumlah penduduk miskin sebesar 0,03 persen, ceteris paribus. Pengaruh positif dari jumlah pekerja sektor pertanian terhadap jumlah penduduk miskin mengindikasikan bahwa pembenahan kinerja sektor pertanian perlu dilakukan. Hasil estimasi ini sesuai dengan fakta bahwa sebagian besar penduduk miskin bekerja di sektor pertanian. Sektor pertanian merupakan sektor tradisional yang banyak dipengaruhi faktor alam, berteknologi rendah dan tenaga kerja yang melimpah dengan lahan yang semakin sempit sehingga produktivitasnya rendah.
Suparno (2010) menyebutkan bahwa selama periode 2002-2008 manfaat pertumbuhan sektor pertanian lebih banyak dinikmati penduduk tidak miskin daripada penduduk miskin. Menurutnya, proses redistribusi pendapatan di sektor pertanian belum maksimal sehingga peningkatan ketidakmerataan pendapatan di sektor pertanian masih menyebabkan peningkatan tingkat kemiskinan. Selain itu, tingkat kemiskinan di sektor pertanian juga disebabkan oleh relatif rendahnya harga hasil produk pertanian. Hasil produk pertanian mempunyai nilai jual yang rendah di pasaran. Hasil pertanian sebagai bahan input bagi sektor lain dapat diperoleh dengan harga yang relatif murah, namun tidak demikian dengan harga output industri. Harga barang-barang konsumsi hasil industri senantiasa mengalami kenaikan sementara harga output pertanian relatif konstan. Akibatnya, pendapatan riil petani tidak menunjukkan peningkatan bahkan cenderung menurun. Semakin rendahnya pendapatan petani dapat dilihat dari nilai tukar petani yang cenderung menurun dari tahun ke tahun. Pendapatan petani yang semakin rendah dapat diartikan bahwa petani makin tidak sejahtera. Berikut disajikan perkembangan nilai tukar petani Indonesia.
Tabel 9 Perkembangan nilai tukar petani (NTP) di Indonesia Tahun 1996-2008. Tahun Bulan 1996 1999 2002 2005 2008 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Januari 110,70 109,40 119,93 104,50 108,67 Februari 108,65 109,48 120,83 103,08 108,38 Maret 108,00 110,08 118,45 103,70 106,13 April 106,18 110,25 118,78 103,65 106,18 Mei 106,85 110,98 119,83 103,98 100,16 Juni 106,03 105,80 116,15 104,58 100,64 Juli 106,45 106,28 116,43 105,88 101,71 Agustus 106,13 104,60 114,48 106,95 102,00 September 106,25 103,50 116,63 106,61 101,69 Oktober 106,35 104,30 118,15 104,50 99,20 Nopember 107,18 103,95 125,45 104,33 98,36 Desember 107,38 102,63 127,28 103,63 98,99 Rata-rata 107,18 106,77 119,37 104,62 102,68 Sumber : Suparno (2010).
Ket. pada tahun 1996-2002 (1993=100) dan pada tahun 2005-2008 (2003=100).
Terdapat perbedaan pengaruh banyaknya pekerja pertanian terhadap kemiskinan di Kawasan Barat dengan Timur Indonesia. Jika di Kawasan Barat Indonesia peningkatan pekerja pertanian akan meningkatkan penduduk miskin, namun di Kawasan Timur Indonesia tidak demikian, peningkatan jumlah pekerja sektor pertanian justru akan menurunkan kemiskinan. Berdasarkan hasil estimasi, nilai elastisitas jumlah penduduk miskin terhadap jumlah pekerja pertanian di Kawasan Timur Indonesia sebesar -0,05 yang artinya peningkatan jumlah pekerja pertanian sebesar 1 persen akan menurunkan jumlah penduduk miskin 0,05 persen. Melihat pengaruh negatif dari jumlah pekerja sektor pertanian terhadap jumlah penduduk miskin maka sektor pertanian menjadi salah satu faktor penting yang harus diperhitungkan dalam mengambil kebijakan untuk menanggulangi kemiskinan di Kawasan Timur Indonesia. Hasil pengamatan ini sesuai dengan teori pembangunan yang menyebutkan bahwa sektor pertanian merupakan penggerak pembangunan (engine of growth) baik dari segi penyedian bahan baku, kesempatan kerja, bahan pangan, serta sebagai daya beli bagi produk yang dihasilkan oleh sektor lain. Secara alamiah pembangunan harus didukung oleh berkembangnya sektor pertanian yang kuat baik segi penawaran maupun dari segi permintaan. Dengan kuatnya sektor pertanian dipandang dari sisi penawaran
maupun di sisi permintaan maka pertanian akan mampu mendukung dan membuat jalinan dengan sektor kegiatan ekonomi lain.
Terjadinya perbedaan pengaruh jumlah pekerja sektor pertanian terhadap jumlah penduduk miskin antara Kawasan Barat dan Timur Indonesia sangat logis. Jika dilihat data jumlah penduduk yang bekerja di sektor pertanian di kedua kawasan tersebut (Gambar 8), jumlah pekerja pertanian di Kawasan Barat Indonesia jauh lebih banyak dibandingkan di Kawasan Timur Indonesia. Lahan pertanian yang semakin sempit di Kawasan Barat Indonesia akan semakin sulit menampung banyaknya pekerja pertanian, sehingga bertambahnya jumlah pekerja tidak lagi meningkatkan produk marginal tapi justru menurunkannya. Dampaknya adalah pendapatan perkapita pekerja pertanian semakin menurun, kesejahteraan menurun dan kemiskinan akan sulit untuk diturunkan.
Pada Kawasan Timur Indonesia dengan luas wilayah mencapai 67 persen dari luas wilayah nasional tentu lahan pertanian masih terbentang luas. Kesempatan kerja di sektor pertanian masih terbuka lebar dan penambahan tenaga kerja akan meningkatkan produktivitasnya. Dengan fakta ini maka sangat rasional jika penambahan pekerja sektor pertanian di Kawasan Timur Indonesia akan meningkatkan produktivitas pertanian sehingga output pertanian meningkat, kesejahteraan petani meningkat dan kemiskinan menurun.
Argumen di atas diperkuat dengan data PDRB per kapita sektor pertanian di Kawasan Barat Indonesia dan Kawasan Timur Indonesia. Menurut Gambar 15 terlihat bahwa PDRB per kapita sektor pertanian di Kawasan Timur Indonesia lebih tinggi daripada di Kawasan Barat Indonesia. Tingginya PDRB perkapita sektor pertanian di Kawasan Timur Indonesia banyak ditopang oleh subsektor kehutanan dan perkebunan yang secara relatif mempunyai nilai jual yang lebih tinggi dibandingkan subsektor lainnya. Dari tahun 2000-2009 PDRB per kapita sektor pertanian di Kawasan Timur Indonesia cenderung meningkat, sedangkan di Kawasan Barat Indonesia cenderung menurun.
Sumber: BPS, Statistik Indonesia (diolah)
Gambar 15 PDRB perkapita sektor pertanian di Kawasan Barat Indonesia dan Kawasan Timur Indonesia, 2000-2009.
Untuk meningkatkan perekonomian dan penanggulangan kemiskinan tidak terlepas dari peran penduduk. Pada Kawasan Barat Indonesia, nilai elastisitas jumlah penduduk sebesar 0,87 mempunyai arti setiap kenaikan 1 persen jumlah penduduk maka akan meningkatkan jumlah penduduk miskin sebesar 0,87 persen,
ceteris paribus. Hasil estimasi ini sesuai dengan hipotesis bahwa pertumbuhan
jumlah penduduk memberikan pengaruh positif terhadap pertumbuhan jumlah penduduk miskin. Pada tahun 2008, Jhingan mengemukakan pengaruh buruk pertumbuhan penduduk yang tinggi terhadap perekonomian yang dalam hal ini pendapatan per kapita. Pertumbuhan penduduk cenderung memperlambat pendapatan per kapita melalui tiga cara, yaitu: 1) ia memperberat beban penduduk pada lahan; 2) ia menaikkan barang konsumsi karena kekurangan faktor pendukung untuk menaikkan penawaran mereka; 3) memerosotkan akumulasi modal, karena dengan tambah anggota keluarga, biaya meningkat. Kondisi ini akan semakin parah apabila persentase anak-anak pada keseluruhan penduduk tinggi, karena anak-anak hanya menghabiskan dan tidak menambah produk, dan jumlah anak yang menjadi tanggungan keluarga lebih besar daripada jumlah mereka yang menghasilkan, sehingga pendpatan per kapita menjadi rendah.
Nilai elastisitas jumlah penduduk menunjukkan angka terbesar jika