KEMISKINAN DI PROVINSI
SUMATERA UTARA
TAHUN 2010
TUGAS AKHIR
SUPRIANTO SIMANJUNTAK
112407010
PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
KEMISKINAN DI PROVINSI
SUMATERA UTARA
TAHUN 2010
TUGAS AKHIR
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh Ahli Madya
SUPRIANTO SIMANJUNTAK
112407010
PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Judul : Penerapan Analisis Jalur Dalam Menentukan Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan Di Provinsi Sumatera Utara Tahun 2010
Kategori : Tugas Akhir
Nama : Suprianto Simanjuntak
Nomor Induk Mahasiswa : 112407010 Program Studi : D3 Statistika Departemen : Matematika
Fakultas : Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam
Universitas Sumatera Utara
Disetujui di Medan, Juli 2014
Disetujui Oleh:
Program Studi D3 Statistika FMIPA USU
Ketua, Pembimbing,
PENERAPAN ANALISIS JALUR DALAM MENENTUKAN FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT
KEMISKINAN DI PROVINSI SUMATERA UTARA
TAHUN 2010
TUGAS AKHIR
Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah hasil karya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, Juli 2014
SUPRIANTO SIMANJUNTAK 112407010
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha
Penyayang, dengan limpah karunia-Nya Penulis dapat menyelesaikan penyusunan
Tugas Akhir ini dengan judul Penerapan Analisis Jalur Dalam Menentukan Faktor
Yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan Di Provinsi Sumatera Utara Tahun
2010.
Terimakasih penulis sampaikan kepada Bapak Drs. Open Darnius, M.Sc,
selaku pembimbing yang telah meluangkan waktunya selama penyusunan tugas
akhir ini. Terimakasih kepada Bapak Dr. Faigiziduhu Bu‟ulölö, M.Si dan Bapak
Dr. Suwarno Ariswoyo, M.Si selaku Ketua dan Sekretaris Program Studi D3
Statistika FMIPA USU, Bapak Prof. Dr. Tulus. M.Si dan Ibu Dr. Mardiningsih,
M.Si selaku Ketua dan Sekretaris Departemen Matematika FMIPA USU Medan,
Bapak Dr. Sutarman M.Sc selaku Dekan FMIPA USU, seluruh staff dan Dosen
Program Studi D3 Statistika FMIPA USU, pegawai FMIPA USU dan rekan-rekan
kuliah. Akhirnya tidak terlupakan kepada Ayahanda tercinta Emerson
Simanjuntak, Ibunda tercinta Rosdiana Simatupang, S.Pd.K dan keluarga yang
selama ini memberikan bantuan dan dorongan yang diperlukan. Semoga Tuhan
Yang Maha Esa akan membalasnya.
Penulis
Halaman
Persetujuan i
Pernyataan ii
Penghargaan iii
Daftar Isi iv
Daftar Tabel vi
Daftar Gambar viii
Bab 1 Pendahuluan
1.1 Latar Belakang 1
1.2 Rumusan Masalah 4
1.3 Batasan Masalah 4
1.4 Tujuan Penelitian 5
1.5 Manfaat Penelitian 5
1.6 Tinjauan Pustaka 5
1.7 Metode Penelitian 7
1.8 Jadwal Penelitian 8
Bab 2 Landasan Teori
2.1 Sejarah Analisis Jalur 9
2.2 Pengertian Analisis Jalur 9
2.2.1 Manfaat Analisis Jalur 11
2.2.2 Asumsi-asumsi Analisis Jalur 11 2.2.3 Beberapa Istilah dalam Analisis Jalur 12
2.2.4 Model Analisis Jalur 14
2.2.5 Diagram Jalur dan Persamaan Struktural 18
2.2.6 Koefisien Jalur 20
2.2.7 Besarnya Variabel Eksogen terhadap Variabel Endogen
22
2.2.8 Pengujian Koefisien Jalur 23
2.3 Kemiskinan 25
Bab 3 Gambaran Umum Provinsi Sumatera Utara 31
3.1 Geografi Sumatera Utara 31
3.1.1 Lokasi dan Keadaan Geografis 31
3.1.2 Iklim 33
3.2 Penduduk Sumatera Utara 33
3.2.1 Jumlah Penduduk 33
3.2.2 Suku dan Agama 35
4.2.1 Menentukan Variabel Eksogen dan Variabel Endogen
42
4.2.2 Merumuskan Hipotesis 42
4.2.3 Model Diagram Jalur 43
4.2.4 Merumuskan Persamaan Struktural 45
4.2.5 Menentukan Matriks Korelasi 47
4.2.6 Menghitung Koefisien Jalur 48
4.2.7 Menghitung Pengaruh Variabel Eksogen terhadap Variabel Endogen
73
Bab 5 Implementasi Sistem
5.1 Pengertian Implementasi Sistem 80
5.2 Sekilas Tentang Program SPSS dan R 80
5.3 Pengolahan Data dengan SPSS 81
5.3.1 Mengaktifkan SPSS 81
5.3.2 Mengoperasikan SPSS 82
5.3.3 Pengisian dan Pengolahan Data 83
5.4 Pengolahan Data dengan R 86
5.4.1 Mengaktifkan R 86
5.4.2 Pengisian dan Pengolahan Data 87
Bab 6 Penutup
6.1 Kesimpulan 90
6.2 Saran 91
Daftar Pustaka Lampiran
Nomor Tabel
Judul Halaman
3.1 Wilayah Kabupaten dan Kota di Provinsi Sumatera Utara 32 4.1 Jumlah dan Persentase Penduduk Miskin Sumatera Utara
Tahun 2010 37
4.2 Laju Pertumbuhan Ekonomi Menurut Kabupaten/Kota Atas
Dasar Harga Konstan 2000 (Persen) Tahun 2010 38 4.3 Jumlah Penduduk Provinsi Sumatera Utara Tahun 2010 38 4.4 Produk Domestik Regional Bruto per Kapita Menurut
Kabupaten/Kota Atas Dasar Harga Konstan 2000 (Rupiah)
Tahun 2010 39
4.5 Penduduk Berumur 15 Tahun ke Atas Menurut
Kabupaten/Kota dan Jenis Kegiatan Seminggu Yang Lalu 39 4.6 Persentase Penduduk Berusia 10 Tahun ke Atas Menurut
Kabupaten/Kota Menurut Kepandaian Membaca dan
Menulis Tahun 2010 40
4.7 Tingkat Kemiskinan, Laju Pertumbuhan Ekonomi, Jumlah Penduduk, PDRB per Kapita, Jumlah Pengangguran, dan
Jumlah Penduduk Buta Huruf di Provinsi Sumatera Utara 41 4.8 Matriks Korelasi Antara Variabel Tingkat Kemiskinan, Laju
Pertumbuhan Ekonomi, Jumlah Penduduk, PDRB per Kapita, Jumlah Pengangguran, dan Jumlah Penduduk Buta
Huruf 47
4.9 Nilai Probabilitas untuk Sub Struktur 1 53 4.10 Nilai Probabilitas dan thitung untuk Sub Struktur 1 setelah
Trimming 59
4.11 Nilai Probabilitas untuk Sub Struktur 2 66 4.12 Nilai Probabilitas dan thitung untuk Sub Struktur 2 setelah
Trimming 71
4.13 Pengaruh Variabel Jumlah Penduduk
1
X terhadap Variabel
Laju Pertumbuhan Ekonomi
Y2 754.14 Pengaruh Variabel PDRB per Kapita
2
X terhadap Variabel
Laju Pertumbuhan Ekonomi
Y2 754.15 Pengaruh Variabel Jumlah Pengangguran
3
X terhadap
Variabel Laju Pertumbuhan Ekonomi
Y2 76 4.16 Pengaruh Variabel Jumlah Penduduk
1
X terhadap Variabel
Tingkat Kemiskinan
Y1 764.17 Pengaruh Variabel PDRB per Kapita (
2
X )terhadap Variabel
Tingkat Kemiskinan
Y1 77
1 774.19 Pengaruh Variabel Laju Pertumbuhan Ekonomi
2
Y
terhadap Variabel Tingkat Kemiskinan
Y1 77 4.20 Pengaruh Variabel Jumlah Penduduk Buta Huruf
4
X
Terhadap Variabel Tingkat Kemiskinan
Y1 78Nomor Gambar
Judul Halaman
2.1 Model Regresi Berganda 14
2.2 Model Mediasi 15
2.3 Model Kombinasi Regresi Berganda dan Mediasi 15
2.4 Model Kompleks 16
2.5 Model Rekursif 16
2.6 Diagram Jalur Yang Menyatakan Hubungan Kausal dari X1
Sebagai Penyebab ke X2 Sebagai Akibat 18 2.7 Diagram Jalur Yang Menyatakan Hubungan Kausal dari X1,
X2,X3, dan X4 19
2.8 Hubungan Kausal dari X1, X2, danX3 ke X4 19 2.9 Hubungan Kausal dari X1dan X2 ke X3 20 4.1 Hubungan Struktural X1, X2, X3, X4, dan Y2 terhadap Y1 44 4.2 Hubungan Struktural X1, X2, X3, X4, dan Y2 terhadap Y1
Beserta Koefisien Jalurnya 45
4.3 Hubungan Sub Struktur 1 yaitu X1, X2, X3 dan X4 terhadap
Y2 51
4.4 Hubungan Sub Struktur 1 yaitu X1 , X2 , dan X3 terhadap Y2 56 4.5 Hubungan Struktural X1, X2, X3, X4, dan Y2 terhadap Y1 63 4.6 Hubungan Struktural Y2 dan X4 terhadap Y1 69 4.7 Hubungan Kausal Empiris antar Variabel X1, X2, X3, X4,Y2,
terhadap Y1 72
4.8 Model Persamaan Struktural Setelah Perhitungan
Koefisien Jalur Secara Simultan 73
5.1 Tampilan Pengaktifan SPSS 17,0 82
5.2 Tampilan Worksheet SPSS 17.0 for Windows 82 5.3 Tampilan Pengisian Data Variabel pada Variabel View 84 5.4 Tampilan Pengisian Data Variabel pada Data View 84 5.5 Tampilan pada Jendala Bivariate Correlations 85 5.6 Tampilan Linear Regression untuk Sub Struktur 1 85 5.7 Tampilan Linear Regression untuk Sub Struktur 2 86
5.8 Tampilan Pengaktifan R-2.15.2 86
5.9 Tampilan Worksheet R-2.15.2 for Windows 87 5.10 Tampilan Perhitungan Invers Matriks Sub Struktur 1
Sebelum Trimming 88
5.11 Tampilan Perhitungan Invers Matriks Sub Struktur 1
Setelah Trimming 88
5.12 Tampilan Perhitungan Invers Matriks Sub Struktur 2 89
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1Latar Belakang
Perkembangan teknologi komputasi saat ini memberikan kemajuan yang cukup
berarti terhadap perkembangan dan penggunaan Ilmu Statistika, sehingga hampir
di seluruh aspek kehidupan manusia statistik dapat diterapkan . Kebijakan dan
keputusan-keputusan yang diambil oleh pakar ilmu pengetahuan dan para pakar
eksekutif (dalam ruang lingkup ilmu mereka) banyak didasarkan dengan metode
statistika. Hasil analisis dan interpretasi data, baik secara kuantitatif maupun
secara kualitatif dapat dijadikan sebagai alat untuk kebijakan, keputusan,
peramalan, dan lain-lain. Telaah statistika menyatakan bahwa untuk tujuan
peramalan atau pendugaan pola hubungan yang sesuai antara nilai variabel terikat
terhadap nilai-nilai variabel bebas mengikuti model regresi namun dalam model
regresi tidak dijelaskan pengaruh langsung dan pengaruh tidak langsung antara
variabel yang diamati. Untuk mengetahui besar pengaruh antar
variabel-variabel yang diamati maka model yang digunakan adalah model analisis Jalur.
Analisis jalur atau yang dikenal dengan path analysis merupakan suatu teknik analisis statistika yang dikembangkan dari analisis regresi berganda.
Analisis regresi hanya meramalkan penduga Y dengan mengetahui pengaruh
variabel bebas terhadap variabel terikatnya, tetapi tidak membedakan apakah
variabel tersebut berpengaruh secara langsung atau tidak langsungnya, tidak
dijelaskan dalam analisis regresi. Oleh karena itu diperlukan analisis jalur sebagai
Banyak kasus yang bisa diamati dengan memanfaatkan analisis jalur.
Untuk kasus demografi misalnya tingkat kemiskinan, kemiskinan adalah
persoalan yang sangat kompleks. Kemiskinan dapat dipandang dari sudut mekanis
sebagai rendahnya tingkat pendapatan. Kemiskinan ditandai oleh keterbelakangan
dan pengangguran yang selanjutnya meningkat menjadi pemicu ketimpangan
pendapatan antar golongan penduduk. Penduduk miskin adalah yang paling
rendah kemampuannya yang juga ditandai oleh malnutrition, tingkat pendidikan yang rendah, bahkah sebagian buta huruf dan rentan terhadap penyakit.
Pertumbuhan ekonomi dan masalah kemiskinan adalah masalah besar
yang dihadapi bangsa indonesia sejak indonesia merdeka. Banyak upaya yang
dilakukan oleh pemerintah untuk memacu pertumbuhan ekonomi dan mengurangi
kemiskinan namun hasilnya jauh dari memuaskan. Kemiskinan atau kemiskinan
absolute adalah situasi penduduk atau sebagian penduduk yang hanya bisa
memenuhi makanan, pakaian, dan perumahan yang sangat diperlukan untuk
mempertahankan tingkat kehidupan yang minimum (Kamus Besar Bahasa
Indonesia : 749). Menurut Todaro (1998) kemiskinan absolut adalah suatu kondisi
masyarakat yang hidup dibawah tingkat pendapatan minimum tertentu.
Menurut Todaro, salah satu yang menyebabkan tingkat kemiskinan adalah
pendapatan yang rendah dan standar hidup yang buruk yang dialami oleh
golongan miskin yang tercermin dari kesehatan gizi dan pendidikan yang rendah
dapat menurunkan produktivitas ekonomi masyarakat dan akibatnya secara
langsung maupun tidak langsung menyebabkan perekonomian bertambah dengan
lambat. Masyarakat yang berpendapatan rendah dan berada dalam garis
menengah, dan atas. Tingkat pendidikan yang rendah inilah salah salah
karakteristik kemiskinan.
Pertumbuhan ekonomi suatu daerah dapat dilihat dari Produk Domestik
Regional Bruto (PDRB) daerah tersebut. PDRB merupakan jumlah dari
pendapatan yang diterima oleh faktor produksi yang dimiliki oleh penduduk
diwilayah tersebut yang ikut serta dalam proses produksi dalam jangka waktu
tertentu. Dengan demikian PDRB dapat mengurangi angka kemiskinan.
Jumlah penduduk yang besar juga sebagai penyebab timbulnya
kemiskinan, tinggi rendahnya jumlah penduduk dipengaruhi oleh proses
demografi yakni: kelahiran, kematian dan migrasi. Tingkat kelahiran yang tinggi
akan meningkatkan pertumbuhan penduduk. Namun demikian, tingkat kelahiran
yang tinggi di Indonesia kebanyakan berasal dari kategori penduduk golongan
miskin. Pertumbuhan penduduk berkaitan dengan kemiskinan dan kesejahteraan
rakyat.
Faktor lain yang menyebabkan timbulnya kemiskinan adalah jumlah
pengangguran atau tuna karya. Penganggguran umumnya disebabkan karena
jumlah angkatan kerja atau para pencari kerja tidak sebanding dengan lapangan
kerja yang ada yang mampu menyerapnya. Pengangguran sering kali menjadi
masalah dalam perekonomian karena adanya pengangguran, produktivitas dan
pendapatan masyarakat akan berkurang.
Tiga kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Utara dengan persentase
penduduk miskin terbesar adalah Kota Gunung Sitoli dengan jumlah penduduk
penduduk miskin sebanyak 40.700 orang (31,94%) dan Kabupaten Nias Barat
dengan jumlah penduduk miskin sebanyak 25.100 orang (30,84%).
Dari uraian tersebut penulis merasa tertarik untuk melakukan suatu
penelitian terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara dengan Judul “
PENERAPAN ANALISIS JALUR DALAM MENENTUKAN FAKTOR YANG
MEMPENGARUHI TINGKAT KEMISKINAN DI PROVINSI SUMATERA
UTARA TAHUN 2010
”.
1.2Rumusan Masalah
Rumusan masalah dalam penulisan ini adalah apakah Laju pertumbuhan ekonomi,
Jumlah penduduk, Produk domestik regional bruto (PDRB) per kapita, Jumlah
pengangguran dan Jumlah penduduk buta huruf berpengaruh terhadap Tingkat
kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara.
1.3Batasan Masalah
Dalam penelitian ini penulis membatasi permasalahan yang akan dibahas yaitu
lima faktor yang mempengaruhi Tingkat kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara
yakni: Laju pertumbuhan ekonomi, Jumlah penduduk, Produk domestik regional
bruto (PDRB) per kapita, Jumlah pengangguran dan Jumlah penduduk buta huruf.
Hal ini dikarenakan penulis menganggap bahwa kelima faktor tersebut
memberikan konstribusi yang paling besar dibandingkan dengan faktor-faktor
1.4Tujuan Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai penulis adalah untuk mengetahui besar pengaruh Laju
pertumbuhan ekonomi, Jumlah penduduk, Produk domestik regional bruto
(PDRB) per kapita, Jumlah pengangguran dan Jumlah penduduk buta huruf
terhadap Tingkat kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara.
1.5Manfaat Penelitian
Adapun manfaat penelitian ini adalah:
1. Memberikan atau menambah wawasan bagi penulis, terutama dalam
penerapan ilmu yang didapat dibangku kuliah dengan menyatukan materi
perkuliahan dengan objek permasalahan yang dijadikan materi pembahasan.
2. Dapat dijadikan pertimbangan bagi pemerintah atau badan-badan terkait
mengenai upaya penurunan tingkat kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara.
1.6Tinjauan Pustaka
Metode analisis jalur adalah suatu teknik untuk menganalisis hubungan sebab
akibat yang terjadi pada regresi linier berganda jika variabel bebasnya
mempengaruhi variabel tergantung (terikat) tidak hanya secara langsung, tetapi
juga secara tidak langsung. (Robert D Rutherford.1993).
Metode analisis data ini biasanya menggunakan model jalur. Model jalur
adalah suatu diagram yang menghubungkan antara variabel bebas (X), variabel
perantara, dan variabel terikat (Y). Pola hubungan ditunjukkan dengan
menggunakan anak panah yang menunjukkan hubungan sebab akibat antara
variabel bebas (X), perantara, dan variabel terikat (Y). Berdasarkan model jalur
dapat dituliskan sebagai berikut:
=
�
1 1+
�
2 2+
+
�
+
�
di mana:
Y = variabel terikat
� = koefisien jalur ke-i, = 1,2,…,
= variabel bebas ke-i
�
= Error
Untuk menghitung besarnya pengaruh langsung dan tidak langsung variabel bebas
terhadap variabel terikat adalah:
1. Besarnya Pengaruh Langsung (Direct Effect atau DE) variabel bebas terhadap variabel terikat Y.
= � 2
,
= 1,2,…,2. Besarnya Pengaruh Tidak Langsung (Indirect Effect atau IE) variabel bebas terhadap variabel terikat Y melalui hubungan korelasi dari
variabel
.
=
�
�
,
= 1,2,…,3. Besarnya Pengaruh Tidak Langsung (Indirect Effect atau IE) variabel terhadap variabel terikat Y melalui variabel bebas
.
1.7Metode Penelitian
1. Jenis data dan sumber data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang
bersifat kuantitatif, yaitu data yang dapat diukur secara langsung atau dinilai
dengan angka yang diperoleh dari kantor Badan Pusat Statistik Provinsi
Sumatera Utara.
2. Teknik Pengumpulan data
Dalam penulisan tugas akhir ini, penulis melakukan penelitian kepustakaan
(Library Research), yaitu penulisan yang dilakukan melalui bahan-bahan kepustakaan berupa jurnal, buku-buku, dan laporan-laporan penelitian yang
ada hubungannya dengan topik yang diteliti. Sedangkan untuk teknik
pengumpulan data dilakukan dengan mencatat data tertulis (mengutip atau
mengumpulkan dokumen) yang terkait dengan penelitian.
3. Metode Pengolahan Data
Adapun metode pengolahan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
a. Menentukan variabel eksogen dan variabel endogen.
b. Merumuskan hipotesis.
c. Menggambarkan diagram jalur lengkap.
d. Merumuskan persamaan struktural.
e. Menghitung koefisien jalur.
f. Menghitung besarnya pengaruh langsung dan tidak langsung dari variabel
eksogen terhadap variabel endogen.
g. Menguji koefisien jalur dan melakukan proses trimming apabila model
h. Membuat kesimpulan.
1.8Jadwal Penelitian
No Kegiatan Bulan Tempat
Februari Maret April Mei Juni
1 Studi literatur
2 Penyusunan proposal
3 Pengumpulan data
4 Pengolahan data
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Sejarah Analisis Jalur
Analisis jalur yang dikenal dengan path analysis dikembangkan pertama tahun 1920-an oleh seorang ahli genetika yaitu Sewall Wright (Joreskog & Sorbom,
1996; Johnson & Wichern, 1992).Teknik analisis jalur sebenarnya merupakan
pengembangan korelasi yang diurai menjadi beberapa interpretasi akibat yang
ditimbulkannya.Lebih lanjut, analisis jalur mempunyai kedekatan dengan regresi
berganda. Dengan kata lain, regresi berganda merupakan bentuk khusus dari
analisis jalur. Teknik ini juga dikenal sebagai model sebab akbat (causing modeling).Penamaan ini didasarkan pada alasan bahwa analisis jalur memungkinkan pengguna dapat menguji proposisi teoritis mengenai hubungan
sebab akibat tanpa memanipulasi variabel-variabel.Memanipulasi variabel
maksudnya ialah memberikan perlakuan (treatment) terhadap variabel-variabel tertentu dalam pengukurannya (Sarwono, 2007).
2.2 Pengertian Analisis Jalur
Analisis jalur adalah suatu teknik untuk menganalisis hubungan sebab akibat yang
terjadi pada regresi berganda jika variabel bebasnya mempengaruhi variabel
tergantung tidak hanya secara langsung tetapi juga secara tidak langsung (Robert
D. Rutherford 1993). Sementara itu defenisi lain menyatakan bahwa Analisis jalur
merupakan pengembangan langsung bentuk regresi berganda dengan tujuan untuk
(significance) hubungan sebab akibat hipotetikal dalam seperangkat variabel (Paul Webley, 1997).
David Garson dari North carolina State University mendefenisikan analisis jalur sebagai model perluasan regresi yang digunakan untuk menguji
keselaransan matriks korelasi dengan dua atau lebih model hubungan sebab akibat
yang dibandingan oleh peneliti. Modelnya digambarkan dalam bentuk gambar
lingkaran dan panah dimana anak panah tunggal menunjukkan sebagai penyebab.
Regresi dikenakan pada masing-masing variabel dalam suatu model sebagai
variabel tergantung (pemberi respons) sedang yang lain sebagai penyebab.
Pembobotan regresi diprediksikan dalam suatu model yang dibandingkan dengan
matriks korelasi yang diobservasi untuk semua variabel dan dilakukan juga
perhitungan uji keselaran statistik (David Garson, 2003).
Analisis jalur juga diartikan oleh Bohrnstedt (1974 dalam Riduwan dan
Engkos Achmad Kuncoro, 2008) bahwa “A technique for estimating the effect’s a
set of independent variables has on a dependent variable from a set of observed correlations, given a set of hyphotesized causal asymetric relation among the variables”. Sedangkan tujuan utama analisis jalur menurut Maruyama (1998
Jadi, model analisis jalur digunakan untuk menganalisis pola hubungan
antar variabel dengan tujuan unutk mengetahui pengaruh langsung maupun tidak
langsung seperangkat variabel bebas terhadap variabel terikat.Model analisis jalur
yang dibicarakan adalah pola hubungan sebab akibat. Oleh karena itu rumusan
masalah penelitian dalam kerangka analisis jalur hanya berkisar pada apakah
variabel bebas (X1,X2,...,Xk) berpengaruh terhadap variabel Y, atau berapa besar
pengaruh kausal langsung, kausal tidak langsung, kausal total maupun simultan
seperangkat variabel bebas (X1,X2,...,Xk) berpengaruh terhadap variabel Y.
(Riduwan dan Engkos Kuncoro, 2008).
2.2.1 Manfaat Analisis Jalur
Menurut Riduwan dan Engkos Kuncoro (2008), manfaat model analisis jalur
adalah untuk:
1. Penjelasan (explanation) terhadap fenomena yang dipelajari atau permasalahan yang diteliti.
2. Prediksi nilai variabel endogen berdasarkan nilai variabel eksogen.
3. Faktor dominan yaitu penentu variabel eksogen mana yang berpengaruh
dominan terhdap variabel endogen, juga untuk mekanisme pengaruh
jalur-jalur variabel eksogen terhadap variabel endogen.
4. Pengujian model dengan menggunakan teori trimming baik untuk uji
reabilitas dari konsep yang sudah ada maupun konsep baru.
2.2.2 Asumsi-asumsi Analisis Jalur
Asumsi yang mendasari analisis jalur sebagai berikut::
2. Tidak adanya adivity, yaitu tidak ada efek-efek interaksi. Semua variabel residual tidak boleh berinteraksi dengan salah satu variabel dalam model
yang diteliti.
3. Sistem aliran kausal hanya satu arah (rekursif) artinya tidak ada arah kausalitas terbalik non-rekursif (reciprocal).
4. Variabel terikat minimal dalam bentuk skala ukur interval dan ratio.
5. Sampling bersifat probability sampling sehingga memungkinkan seluruh anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih menjadi
anggota sampiling.
6. Observed variabel diukur tanpa kesalahan (instrumen valid dan reliable) artinya variabel yang diteliti dapat diobservasi secara langsung.
7. Model yang dianalisis dispesifikasikan berdasarkan teori atau konsep
yang relevan, artinya model yang dikaji atau diuji dibangun berdasarkan
kerangka teoritis tertentu yang mampu menjelaskan hubungan kausalitas
antar variabel.
2.2.3 Beberapa Istilah Dalam Analisis Jalur
Beberapa istilah yang dikenal dalam analisis jalur aalah sebagai berikut:
1. Model Jalur
Model jalur ialah suatu diagram yang menghubungkan antara variabel
bebas, perantara, dan tergantung. Pola hubungan ditunjukkan dengan
menggunakan anak panah.Anak panah-anak panah tunggal
menunjukkan hubungan sebab-akibat antara variabel-variabel exogenus
atau perantara dengan satu variabel tergantung atau lebih.Anak panah
variabel endogenus masing-masing.Anak panah ganda menunjukkan korelasi antara pasangan variabel-variabel exogenus.
2. Variabel exogenus
Variabel exogenus adalah semua variabel yang tidak ada penyebab-penyebab eksplisitnya atau dalam diagram tidak ada anak-anak panah
yang menuju ke arahnya, selain pada bagian kesalahan pengukuran.
Jika antara variabel exogenus dikorelasikan maka korelasi tersebut ditunjukkan dengan anak panah berkepala dua yang menghubungkan
variabel-variabel tersebut.
3. Variabel endogenus
Variabel endogenus ialah variabel yang mempunyai anak panah-anak panah menuju ke variabel tersebut.Variabel yang termasuk didalamnya
mencakup semua variabel perantara dan tergantung.Variabel perantara
endogenus mempunyai anak panah yang menuju ke arahnya dan dari
arah variabel tersebut dalam suatu model diagram jalur.Adapun
variabel tergantung hanya mempunyai anak panah yang menuju ke
arahnya.
4. Koefisien jalur/pembobotan jalur
Koefisien jalur adalah koefisien regresi standar atau disebut „beta‟ yang
menunjukkan pengaruh langsung dari suatu variabel bebas terhadap
variabel tergantung dalam suatu model jalur tertentu. Oleh karena itu,
jika suatu model mempunyai dua atau lebih variabel-variabel penyebab,
maka koefisien-koefisien jalurnya merupakan koefisien-koefisien
terhadap variabel lain dalam suatu modeljalur tertentu yang mengontrol
dua variabel lain sebelumnya dengan menggunakan data yang sudah
distandarkan atau matriks korelasi sebagai masukan.
5. Direct effect
Direct effect ialah pengaruh langsung yang dapat dilihat dari koefisien jalur dari satu variabel ke variabel lainnya.
6. Indirect effect
Indirect effect ialah urutan jalur melalui satu atau lebih variabel perantara.
2.2.4 Model Anlisis jalur
Ada beberapa model jalur mulai dari yang paling sederhana smpai dengan yang
lebih rumit, diantaranya diterangkan di bawh ini:
1. Model Regresi Berganda
Model ini merupakan pengembangan regresi berganda dengan
menggunakan dua variabel exogenous, yaitu X1 dan X2 dengan satu variabel endogenous Y. Model digambarkan sebagai berikut:
Gambar 2.1 Model Regresi Berganda X1
X2
2. Model Mediasi
Model mediasi atau perantara dimana variabel Y memodifikasi pengaruh
variabel X terhadap variabel Z. Model ini digambarkan sebagai berikut:
Gambar 2.2 Model Mediasi
3. Model Kombinasi Regresi Berganda dan Mediasi
Model ini merupakan kombinasi antara model regresi berganda dan
mediasi, yaitu variabel X berpengaruh terhadap variabel Z secara langsung
dan tidak langsung mempengaruhi variabel Z melalui variabel Y. Model
digambarkan sebagai berikut:
Gambar 2.3 Model Kombinasi Regresi Berganda dan Mediasi
4. Model Kompleks
Model ini merupakan model yang lebih kompleks, yaitu variabel X1 secara
langsung mempengaruhi Y2 dan melalui variabel X2 secara tidak langsung Z
Y X
X
Y
mempengaruhi Y2, sementara variabel Y2 juga dipengaruhi oleh variabel
Y1. Model digambarkan sebagai berikut:
Gambar 2.4 Model Kompleks
5. Model Rekursif dan Non Rekursif
Dari sisi pandang arah sebab akibat, ada dua tipe model jalur, yaitu
rekursif dan non rekursif. Model rekursif ialah jika semua anak panah
menuju satu arah seperti gambar berikut:
�41
�21 �31
21 �43
�31
�42
�2 �3
�1
Gambar 2.5 Model Rekursif X1
Y1
X2
Y2
1
3 4
Model sebelumnya dapat diterangkan sebagai berikut:
a. Anak panah menuju satu arah, yaitu dari 1 ke 2, 3, dan 4; dari 2 ke 3 dan
dari 3 menuju ke 4. Tidak ada arah yang terbalik, misalnya dari 4 ke 1
b. Hanya terdapat satu variabel exogenous, yaitu 1 dan tiga variabel
endogenous, yaitu 2, 3, dan 4. Masing-masing variabel endogenous
diterangkan oleh variabel 1 dan error (�1,�2, dan �3).
c. Satu variabel endogenous dapat menjadi penyebab variabel endogenous
lainnya, tetapi bukan ke variabel exogenous.
Model non recursif terjadi jika arah anak panah tidak searah atau terjadi arah yang terbalik (looping), misalnya dari 4 ke 3 atau dari 3 ke 1 dan 2, atau bersifat sebab akibat (reciprocal cause).
6. Model Trimming
Model Trimming adalah model yang digunakan untuk memperbaiki suatu model struktur analisis jalur dengan cara mengeluarkan dari model
variabel bebas yang koefisien jalurnya tidak signifikan. Jadi, model
trimming terjadi ketika koefisien jalur diuji secara keseluruhan ternyata ada variabel yang tidak signifikan.Walaupun ada satu, dua, atau lebih
variabel yang tidak signifikan, tentu perlu memperbaiki model struktur
analisis jalur yang telah dihipotesiskan (Riduwan dan Engkos Achmad
Kuncoro, 2008). Model variabel bebas dikatakan signifikan apabila nilai
probabilitasnya (Sig) ≤0,05.
Cara menggunakan model trimming yaitu menghitung ulang koefisien jalur tanpa menyertakan varibel bebas yang koefisien jalurnya
2.2.5 Diagram Jalur dan Persamaan Struktural
Pada saat akan melakukan analisis jalur, disarankan untuk terlebih dahulu
menggambarkan secara diagramatik struktur hubungan kausal antara variabel
penyebab dengan variabel akibat. Diagram ini disebut diagram jalur (Path Diagram), dan bentuknya ditentukan oleh proposisi teoritik yang berasal dari kerangka pikir tertentu.
X1 X2
�
Gambar 2.6 Diagram Jalur Yang Menyatakan Hubungan Kausal dari X1 Sebagai Penyebab ke X2 Sebagai Akibat
di mana:
X1 adalah variabel eksogenus (exogenous variable) untuk itu selanjutnya variabel penyebab disebut sebagai variabel eksogenus. X2 adalah endogenus (endogenous
variable), sebagai akibat dan ε adalah variabel residu ( residual variable), yang merupakan gabungan dari: (1) Variabel lain, di luar X1, yang mungkin
mempengaruhi X2 dan telah teridentifikasi oleh teori, tetapi tidak dimasukkan
dalam model. (2) Variabel lain, di luar X2, yang mungkin mempengaruhi X2 tetapi
belum teridentifikasi oleh teori. (3) Kekeliruan pengukuran (error of measurement), dan (4) Komponen yang sifatnya tidak menentu (random component).
Gambar 2.6 merupakan diagram jalur yang paling sederhana yang
menyatakan bahwa X2 dipengaruhi secara langsung oleh X1, tetapi di luar X2,
masih banyak penyebab lain yang dalam penelitian yang sedang dilakukan tidak
diukur. Penyebab lain itu dinyatakan oleh ε. Persamaan struktural yang dimiliki
arah menggambarkan pengaruh langsung dari variabel eksogenus terhadap
variabel endogenus.
X1
X2 X4
X3 ε
Gambar 2.7 Diagram Jalur Yang Menyatakan Hubungan Kausal dari X1, X2,X3, dan X4
Gambar 2.7 menunjukkan bahwa diagram jalur tersebut terdapat tiga buah
variabel eksogen, yaitu X1, X2, dan X3, sebuah variabel endogen (X4) serta sebuah variabel residu ε. Pada diagram di atas juga mengisyaratkan bahwa hubungan
antara X1 dengan X4, X2 dengan X4 dan X3 dengan X4 adalah hubungan kausal,
sedangkan hubungan antara X1 dengan X2, X2 dengan X3 dan X1 dengan X3
masing-masing adalah hubungan korelasional. Perhatikan panah dua arah, panah
tersebut menyatakan hubungan korelasional. Bentuk persamaan strukturalnya
adalah: X4 =
ρ
X4.X1. X1 +ρ
X4.X2. X2 +ρ
X4.X3.X3 + εX1
X3 X4
X2 ε1 ε2
Gambar 2.8 Hubungan Kausal dari X1, X2, danX3 ke X4
Perhatikan bahwa pada gambar 2.8 di atas, terdapat dua buah
sub-struktur.Pertama, sub-struktur yang menyatakan hubungan kausal dari X1 dan X2
ke X3, sertakedua sub-struktur yang mengisyaratkan hubungan kausal dari X3 ke
dan X4 =
ρ
X4.X3 .X3 +ε2 .Pada sub-struktur pertama X1 dan X2merupakan variabeleksogen, X4 sebagai variabel endogen dan ε1 sebagai variabel residu.Pada
sub-struktur kedua, X3 merupakan variabel eksogen, X4 sebagai variabel endogen dan ε2 sebagai variabel residu.
2.2.6 Koefisien Jalur
Besarnya pengaruh langsung dari suatu variabel eksogenus terhadap variabel
endogen tertentu, dinyatakan oleh besarnya nilai numeric koefisien jalur (path coefficient) dari eksogenus ke endogen.
X1
ρ
X3.X1rx1.x2 X3
X2
ρ
X3.X2ρ
X3.εGambar 2.9 Hubungan Kausal dari X1dan X2 ke X3
Hubungan antara X1 dan X2 adalah hubungan korelasional. Intensitas keeratan
hubungan tersebut dinyatakan oleh besarnya koefisien korelasirx1.x2 .Hubungan X1
dan X2, ke X3 adalah hubungan kausal.Besarnya nilai numerik koefisien
jalur
ρ
X3.X1 danρ
X3.X2.Koefisien jalurρ
X3.εmenggambarkan besarnya pengaruhlangsung variabel residu (implicit exogenous variable) terhadap X3. Langkah kerja yang dilakukan untuk menghitung koefisien jalur adalah:
1. Gambarkan dengan jelas diagram jalur yang mencerminkan proposisi
hipotetik yang diajukan, lengkap dengan persamaan strukturalnya. Di sini
diagram jalur, sehingga bisa tampak jelas variabel apa saja yang
merupakan variabel eksogen dan apa yang menjadi variabel endogennya.
2. Menghitung matriks korelasi antar variabel.
� =
1 2
1 1. 2 …
2. 1 1 …
⋱
. 1 . 2 … 1. 2.
1
Formula untuk menghitung koefisien korelasi yang dicari adalah
menggunakanProduct Moment Coeffisient dari Karl Pearson. Alasan penggunaan teknik koefisien korelasi dari Karl Pearson adalah karena
variabel-variabel yang hendak dicari korelasinya memiliki skala
pengukuran interval. Rumus:
n j n j j n j n j j n j j n j j n j j j j Y j X Y Y n X X n Y X Y X n r 1 2 1 2 1 2 1 2 1 1 1 di mana:n : Jumlah sampel
j Y j X
r : Korelasi variabel dengan variabel , = 1, 2,…,
3. Identifikasi sub-struktur dan persamaan yang akan dihitung koefisien
jalurnya. Misalkan dalam sub-struktur yang telah diidentifikasi terdapat k
buah variabel eksogen, dan sebuah (selalu hanya sebuah) variabel endogen
Xu yang dinyatakan dengan persamaan :
Kemudian hitung matriks korelasi antar variabel eksogen yang menyusun
sub struktural tersebut:
� �� =
1 2
1 1. 2 …
2. 1 1 …
⋱
. 1 . 2 … 1. 2.
1
4. Menghitung matriks invers korelasi eksogen, dengan rumus:
�−1 �� =
1 2
�
11 12 … 21 22 …
⋱
1 2 …
1 2
5. Menghitung semua koefisien jalur
�
dimana i = 1,2, . . . , k; melaluirumus:
� 1
� 2
�
=
11 12 …
21 22 …
⋱
1 2 …
1 2
1 2
2.2.7 Besarnya Variabel Eksogen Terhadap Variabel Endogen
Pengaruh yang diterima oleh sebuah variabel endogen dari dua atau lebih variabel
eksogen, dapat secara sendiri-sendiri maupun secara bersama-sama.Pengaruh
secara sendiri-sendiri (parsial), bisa berupa pengaruh langsung, bisa juga berupa
pengaruh tidak langsung, yaitu melalui variabel eksogen yang lainnya.
Menghitung besarnya pengaruh langsung, pengaruh tidak langsung serta
pengaruh total variabel eksogen terhadap variabel endogen secara parsial, dapat
dilakukan dengan rumus:
1. Besarnya pengaruh langsung variabel eksogen Xuterhadap variabel
2. Besarnya pengaruh tidak langsung variabel eksogenus Xu terhadap
variabel endogenus Xk melalui hubungan korelasi dari variabel Xi =
�
�
3.
Besarnya pengaruh tidak langsung variabel Xu terhadap variabel Ximelaluivariabel Xk = �
�
4. Besarnya pengaruh total adalah pengaruh lansung dijumlahkan dengan
variabel tidak langsung.
5. Besarnya pengaruh simultan variabel eksogen terhadap variabel endogen
adalah: k u u u k u u u k u x x r x x r x x r x x x x x x x x x x R 2 1 2 1 2 1 2 ) ,..., , ( di mana: a. 2 ) ,..., ,
( 1 2 k
u x x x
x
R adalah koefisien determinasi total X1, X2, … Xk
terhadap Xu atau besarnya pengaruh variabel eksogen secara
bersama-sama (gabungan) terhadap variabel endogen.
b.
�
adalah koefisien jalur ke-i, = 1, 2,…,c.
adalah koefiesien korelasi variabel eksogen Xk dengan variabelendogen Xu.
2.2.8 Pengujian Koefisien Jalur
perbedaan besarnya pengaruh masing-masing variabel eksogen terhadap variabel
endogen, dapat dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Nyatakan hipotesis statistik (hipotesis operasional) yang akan diuji.
Ho :� = 0 , Artinya tidak terdapat pengaruh variabel eksogen Xk
terhadap variabel endogen Xu.
H1 :� ≠ 0 , Artinya tidak terdapat pengaruh variabel eksogenus Xk
terhadap variabel endogenus Xu.
2. Gunakan statistik Uji yang tepat, yaitu:
1. Untuk menguji setiap koefisien jalur
=
�
(1− 2
) ,..., ,
( 1 2 k
u x x x
x R
− −1
di mana:
i = 1, 2, …, k
= Banyaknya variabel eksogen yang dalam sub-struktur
yang diuji.
= Mengikuti tabel distribusi t , dengan derajat kebebasan
nk1
Kriteria Pengujian : Ditolak Ho jika nilai hitung lebih besar dari nilai
tabel ( 0 > � ) dan sebaliknya
=
− −1 2
) ,..., ,
( 1 2 k
u x x x
x R
(1− 2
) ,..., ,
( 1 2 k
u x x x
x R
di mana:
i = 1, 2, …, k
= Banyaknya variabel eksogen yang dalam sub-struktur
yang diuji.
F = Mengikuti tabel distribusi F, dengan dk = (V1 ,V2) dengan
Fα(k, n – k – 1 )
Kriteria pengujian: Ditolak HO jika nilai F hitung lebih besar dari F
tabel atau 0 > � .
2.3 Kemiskinan
Kemiskinan adalah keadaan dimana terjadi ketidakmampuan untuk memenuhi
kebutuhan dasar seperti makanan, pakaian, tempat berlindung, pendidikan, dan
kesehatan. Kemiskinan dapat disebabkan oleh kelangkaan alat pemenuh
kebutuhan dasar, ataupun sulitnya akses terhadap pendidikan dan pekerjaan (
http://Wikipedia.com). Secara garis besar ada dua cara orang memandang
kemiskinan, sebagian orang memandang kemiskinan adalah suatu proses
sedangkan sebagian lagi memandang kemiskinan sebagai suatu akibat atau
fenomena dalam suatu masyarakat (Dillon,1999:19).
Sebagai suatu proses, kemiskinan mencerminkan kegagalan suatu sistem
masyarakat dalam mengalokasikan sumber daya dan dana secara adil kepada
sebagai salah satu akibat dari kegagalan kelembagaan pasar (bebas) dalam
mengalokasikan sumber daya yang terbatas secara adil kepada seluruh anggota
masyarakat. Paham ini mengemukakan konsep tentang kemiskinan relatif atau
sering pula dikenal sebagai kemiskinan struktural.
Pandangan tentang kemiskinan sebagai suatu fenomena atau gelaja dari
suatu masyarakat menghasilkan suatu konsep kemiskinan absolut, sejalan dengan
konsep absolut ini, maka Bank Dunia mendefenisikan kemiskinan sebagai
ketidakmampuan suatu individu untuk memenuhi kebutuhan dasarnya atau
dengan kata lain prespektif dari garis absolut berada dibawah garis kemiskinan
(poverty line). Garis kemiskinan adalah suatu ukuran yang menyatakan besarnya pengeluaran untuk memenuhi kebutuhan dasar minimum makanan dan kebutuhan
non makanan, atau standar yang menyatakan batas seseorang dikatakan miskin
bila dipandang dari sudut konsumsi. Garis kemiskinan digunakan untuk
mengetahui batas seseorang dikatakan miskin atau tidak, sehingga garis
kemiskinan dapat digunakan untuk mengukur dan menentukan jumlah
kemiskinan.
Kemiskinan absolut memberikan gambaran tentang tingkat kesejahteraan
ekonomi yang tidak memadai dibandingkan dengan kebutuhan minimum untuk
hidup sebagai mahluk individu dan sebagai anggota masyarakat.Sebagai mahluk
setiap anggota masyarakat mempunyai kebutuhan yang secara minimal diperlukan
untuk mempertahankan hidup seperti pakaian, pangan, papan, dan
lain-lain.Nurwidiastuti (2001:79) mengatakan bahwa miskin adalah seseorang atau
sekelompok orang yang tidak mampu mencukupi tingkat kemakmuran ekonomi
Kemiskinan relatif menggambarkan tingkat kesejahteraan ekonomi
seseorang (kelompok orang) yang relatif jauh dibawah kondisi ekonomi anggota
masyarakat (kelompok) yang lain didalam suatu lingkungan masyarakat tertentu.
Kemiskinan yang menimpa sekelompok masyarakat berhubungan dengan status
sosial ekonomi dan potensi wilayahnya dikategorikan didalam faktor sosial
ekonomi antara lain beberapa faktor yang berasal dari dalam diri masyarakat
sendiri dan cenderung melekat pada dirinya seperti tingkat pendidikan dan
keterampiloan yang rendah, tingkat kesehatan yang rendah dan produktivitas yang
rendah. Yang dimaksud dengan potensi wilayah adalah faktor-faktor yang berasal
dari luar seperti potensi alamiah, teknologi dan lain-lain. Kedua faktor tersebut
menentukan aksesbilitas masyarakat miskin dalam memanfaatkan
peluang-peluang ekonomi dalam menunjang kehidupannya.
Menurut Hadiwegono dan Pakpahan (1993:25) faktor-faktor yang menjadi
penyebab timbulnya kemiskinan antara lain:
1. Sumber daya alam yang rendah.
2. Teknologi dan unsur penduduknya yang rendah.
3. Sumber daya manusia yang rendah.
4. Sarana dan prasarana termasuk kelembagaan yang belum baik.
Pertumbuhan ekonomi merupakan solusi terbaik untuk mengatasi kemiskinan jika
pemerataanya cukup baik, artinya jikapun pertumbuhan ekonomi cukup tinggi
tidak akan menjamin terselesaikannya masalah kemiskinan apalagi tingkat
pemerataannya tidak baik. Jadi pertumbuhan ekonomi harus diikuti dengan
relatif (Murni Daulay, 2009).Dengan demikian pertumbuhan ekonomi merupakan
syarat bagi pengurangan kemiskinan.
Menurut Nugraheni, pengukuran akan pertumbuhan ekonomi memerlukan
alat ukur yang tepat. Salah satunya adalah Produk Regional Bruto (PDRB).PDRB
merupakan jumlah barang jasa akhir yang dihasilkan oleh suatu perekonomian
dalam satu tahun dan dinyatakan dalam harga pasar. Baik PDB ( Produk
Domestik Bruto) atau PDRB merupakan ukuran yang sifatnya global dan bukan
merupakan alat ukur pertumbuhan ekonomi yang tepat karena belum
mencerminkan kesejahteraan penduduk yang sesungguhnya, padahal
sesungguhnya kesejahteraan harus dinikmati oleh setiap penduduk di negara atau
daerah yang bersangkutan.
Menurut Nelson dan Leibstein (dikutip dari Sadono Sukirno, 1983)
terdapat pengaruh langsung antara pertambahan penduduk terhadap tingkat
kesejahteraan masyarakat. Nelson dan Leibstein menunjukkan bahwa
pertumbuhan penduduk yang pesat di negara berkembang menyebabkan tingkat
kesejahteraan masyarakat tidak mengalami perbaikan yang berarti dan dalam
jangka panjang akan mengalami penurunan kesejahteraan serta meningkatkan
jumlah penduduk miskin.
Besarnya pengaruh jumlah penduduk terhadap pertumbuhan ekonomi pada
tingkat tertentu tergantung pada kondisi konkrit dari masyarakat. Pertumbuhan
penduduk yang cepat akan berpengaruh secara negatif terhadap pertumbuhan
perekonomian nasional jika bagian penduduk yang tidak bekerja dibandingkan
dengan bagian yang bekerja bertambah sampai tingkat tertentu sehingga
ini sering timbul terutama di negara yang tingkat perkembangan ekonominya
masih rendah.
Salah satu faktor yang mempengaruhi kemiskinan adalah jumlah
penduduk yang menganggur. Penganggur adalah orang yang tidak bekerja sama
sekali atau bekerja kurang dari dua hari selama seminggu sebelum pencacahan
dan berusaha memperoleh pekerjaan. Menurut Sadono Sukirno (1997)
pengangguran adalah seseorang yang digolongkan dalam angkatan kerja, yang
secara aktif sedang mencari pekerjaan pada suatu tingkat upah tertentu, tetapi
tidak dapat meperoleh pekerjaan yang diinginkan.Pengangguran merupakan salah
satu masalah ekonomi khususnya ekonomi makro.Masalah pengangguran yang
menyebabkan tingkat pendapatan nasional dan tingkat kemakmuran masyarakat
tidak mencapai potensinya yang maksimal.
Faktor lain yang mempengaruhi tingkat kemiskinan adalah pendidikan,
pendidikan merupakan komponen penting dan vital terhadap pembangunan
terutama dalam meningkatkan pertumbuhan ekonomi yang keduanya merupakan
input bagi total produksi (Todaro, 2003) pendidikan juga berfungsi meningkatkan
produktivitas. Selain dari itu kemampuan untuk menyerap teknologi memerlukan
peningkatan kualitas sumber daya manusia.Oleh karena itu, pembangunan
pendidikan merupakan prioritas pertama bagi setiap pemerintahan negara
berkembang.Program pembangunan pendidikan yang dikembangkan cukup
beragam, dimulai dari pemberantasan buta huruf, pendidikan keterampilan,
sampai pengembangan pendidikan tinggi.
Secara teoritis, pendidikan memang merupakan wahana yang ampuh untuk
kemiskinan. Melalui pendidikan, selain memperoleh kepandaian berupa
keterampilan berolah pikir, manusia juga memperoleh wawasan yang baru yang
BAB 3
GAMBARAN UMUM PROVINSI SUMATERA UTARA
3.1 Geografi Sumatera Utara
3.1.1 Lokasi dan Keadaan Geografis
Provinsi Sumatera Utara berada di bagian barat Indonesia, terletak pada garis 10–
40 Lintang Utara dan 980 – 1000 Bujur Timur. Sebelah utara berbatasan dengan
provinsi Aceh, sebelah timur dengan negara Malaysia di Selat Malaka, sebelah
selatan berbatasan dengan provinsi Riau dan Sumatera Barat, dan disebelah barat
berbatasan dengan Samudera Hindia. Luas daratan provinsi Sumatera Utara
adalah 71.680,68 Km2, Sebagian besar berada di daratan pulau Sumatera dan
sebagian kecil berada di provinsi pulau Nias, pulau-pulau Batu, serta beberapa
pulau kecil, baik dibagian Barat maupun dibagian Timur pantai pulau Sumatera.
Berdasarkan luas daerah menurut kabupaten/kota di Sumatera Utara, luas daerah
terbesar adalah kabupaten Mandailing Natal dengan luas 6.620,70 Km2, atau
sekitar 9,23% dari total luas Sumatera Utara, diiuti kabupaten Langkat dengan
luas 6263,29 Km2 atau 8,74% dari total luas Sumatera Utara, kemudian kabupaten
Simalungun dengan luas 4.386,60 Km2 atau sekitar 6,12% dari total luas Sumatera
Utara. Sedangkan luas daerah terkecil adalah kota Sibolga dengan luas 10,77 Km2
Provinsi Sumatera Utara terdiri dari 25 Kabupaten dan 8 Kota. Adapun
kabupaten/kota yang ada di rovinsi Sumatera Utara adalah sebagai berikut:
Tabel 3.1 Wilayah Kabupaten dan Kota di Provinsi Sumatera Utara
Wilayah Kabupaten Wilayah Kota
Nias Nias Selatan Sibolga
Mandailing Natal Humbang Hasundutan Tanjung Balai
Tapanuli Selatan Pakpak Bharat Pematang Siantar
Tapanuli Tengah Samosir Tebing Tinggi
Tapanuli Utara Serdang Bedagai Medan
Toba Samosir Batu Bara Binjai
Labuhan Batu Padang Lawas Utara Padang Sidimpuan
Asahan Padang Lawas Gunung Sitoli
Simalungun Labuhan Batu Selatan
Dairi Labuhan Batu Utara
Karo Nias Utara
Deli serdang Nias Selatan
Langkat
Berdasarkan kondisi letak dan kondisi alam, Sumatera Utara dibagi dalam
3 (tiga) kelompok wilayah/kawasan yaitu Pantai Barat, Daratan Tinggi, dan Pantai
Timur. Kawasan Pantai Barat meliputi Kabupaten Nias, Kabupaten Nias Utara,
Kabupaten Nias Barat, Kabupaten Mandailing Natal, Kabupaten Tapanuli Selatan,
Kabupaten Padang Lawas, Kabupaten Pdang Lawas Utara, Kabupaten Tapanuli
Tengah, Kabupaten Nias Selatan, Kota Padang Sidempuan, Kota Sibolga, dan
Kota Gunung Sitoli. Kawasan dataran tinggi meliputi Kabupaten Tapanuli Utara,
Kabupaten Toba Samosir, Kabupaten Simalungun, Kabupaten dairi, Kabupaten
karo, Kabupaten Humbang Hasundutan, Kabupaten Pakpak Bharat, Kabupaten
Labuhan Batu, Kabupaten Lbuhan Batu Utara, Kabupaten Batu Bara, Kabupaten
Deli Serdang, Kabupaten Lngkat, Kabupaten Serdang Bedagai, Kota Tanjung
Balai, Kota Tebing Tinggi, Kota Medan, dan Kota Binjai.
3.1.2 Iklim
Karena terletak dekat garis khatulistiwa provinsi Sumatera Utara tergolong
kedalam daerah beriklim tropis. Ketinggian permukaan daratan provinsi Sumatera
Utara sangat bervariasi, sebagian daerahnya datar, hanya beberapa meter diatas
permukaan laut, beriklim cukup panas bisa mencapai 33,40C, sebagian daerahnya
berbukit dengan kemiringan yang landai, beriklim sedang dan sebagian lagi
berada pada daerah ketinggian yang suhunya minimal bisa mencapai 23,70C.
Sebagaimana provinsi lainnya di Indonesia, provinsi Sumatera Utara
mempunyai musim kemarau dan penghujan. Musim kemarau biasanya terjadi
pada bulan Juni sampai dengan September dan musim penghujan biasanya terjadi
pada bulan November sampai dengan bulan Maret. Diantara kedua musim
tersebut diselingi oleh musim pancaroba.
3.2Penduduk Sumatera Utara 3.2.1 Jumlah Penduduk
Provinsi Sumatera Utara merupakan Provinsi keempat terbesar jumlah
penduduknyadi Indonesia setelah Jawa Barat, Jawa Timur, dan Jawa Tengah.
Menurut hasil pencacahan lengkap Sensus Penduduk (SP) 1990 penduduk
Sumatera Utara keadaan tanggal 31 Oktober 1990 (hari sensus) berjumlah 10,26
juta jiwa, dan hasil SP 2000, jumlah penduduk Sumatera Utara sebesar 11,51 juta
penduduk berkelanjutan (P4B). Dari hasil pendaftaran tersebut diperoleh jumlah
penduduk sebesar 11.890.399 jiwa. Selanjutnya dari hasil sensus penduduk pada
bulan Mei 2010 jumlah penduduk Sumatera Utara 12.982.204 jiwa. Kepadatan
penduduk Sumatera Utara tahun1990 adalah 143 jiwa per Km2 dan tahun 2000
meningkat menjadi 161 jiwa per Km2. Laju pertumbuhan penduduk selama kurun
waktu 1990-2000 adalah 1,20% per tahun, dan pada tahun 2000-2010 menjadi
1,22% per tahun.
Pada tahun 2012 penduduk Sumatera Utara berjumlah 13.215.401 jiwa.
Penduduk Sumatera Utara yang berjenis kelamin laki-laki berjumlah sekitar
6.544.299 jiwa dan penduduk perempuan sebesar 6.671.102 jiwa. Dengan
demikian sex ratio penduduk Sumatera Utara sebesar 99,52.
Pada tahun 2012 penduduk Sumatera Utara lebih banyak tinggal di daerah
pedesaan daripada di daerah perkotaan. Jumlah penduduk Sumatera Utara yang
tinggal di pedesaan adalah 6,67 juta jiwa (50,48%) dan yang tinggal di daerah
perkotaan sebesar 6,54 juta jiwa (49,52%).
Jumlah penduduk miskin di Sumatera Utara mengalami perubahan dari
tahun 1990-2010. Akibat terjadinya krisis moneter pada pertengahan tahun 1997,
penduduk miskn di Sumatera Utara meningkat menjadi 16,74% dari total
Sumatera Utara yaitu sebanyak 1,97 juta jiwa. Pada tahun 2003 terjadi penurunan
penduduk miskin baik secara absolute maupun secara persentase, yaitu 1,89 juta
jiwa atau sekitar 15,89%, sedangkan tahun 2004 jumlah dan prsentase penduduk
miskin turun menjadi 1,80 juta jiwa atau sekitar 14,93%, kemudian pada tahun
2005 penduduk miskin turun menjadi 1,84 juta jiwa (14,68%), namum akibat
Oktober 2005 penduduk miskin tahun 2006 meningkat menjadi 1,98 juta jiwa
(15,66%). Pada tahun 2007 jumlah penduduk miskin sebanyak 1,77 juta jiwa
(13,90%), angka ini menurun pada tahun 2008 menjadi 1,61 juta jiwa (12,55%).
Pada tahun 2009 jumlah penduduk miskin kembali turun menjadi 1,50 juta jiwa
(11,51%). Selanjutnya pada kondisi bulan september 2011 jumlah penduduk
miskin Sumatera Utara menjadi 1,42 jua jiwa (10,83%). Pada kondisi bulan
september 2012 jumlah penduduk miskin menjadi 1,38 juta jiwa (10,41%).
3.2.2 Suku dan Agama
Sumatera Utara merupakan provinsi multietnis dengan Batak, Nias, dan Melayu
sebagai penduduk asli provinsi ini. Pusat penyebaran suku-suku di Sumatera
Utara adalah sebagai berikut:
1. Melayu :Pesisir Timur, terutama di Kabupaten Deli
Serdang, Kabupaten Serdang Bedagai, dan
Kabupaten Langkat
2. Batak Karo :Kabupaten Karo, Deli Serdang, Langkat, dan
Medan.
3. Batak Toba :Kabupaten Tapanuli Utara, Kabupaten Humbang
Hasundutan, Kabupaten Samosir, dan
Kabupaten Toba Samosir
4. Batak Mandailing :Kabupaten Mandailing Natal.
5. Batak Angkola :Kabupaten Tapanuli Selatan dan Padang Lawas
6. Batak Simalungun :Kabupaten Simalungun
7. Batak Pakpak :Kabupaten Dairi dan Pakpak Barat
9. Minangkabau :Kota Medan, Kabupaten Batu Bara, dan Pesisir
Barat
10.Aceh :Kota Medan
11.Jawa :Pesisir Timur
12.Tionghoa :Perkotaan pesisir Timur dan Barat
Sebagai provinsi yang multietnis maka pendududk provinsi Sumatera
Utara juga menganut agama ataupun kepercayaan yang beragam. Agama utama di
provinsi Sumatera Utara adalah:
1. Islam, terutama dipeluk oleh suku Melayu, Pesisir, Minangkabau,
Jawa, Aceh, Batak Mandailing, sebagian Batak Karo, Simalungun
dan Pakpak.
2. Kristen (Protestan dan Katolik), terutama dipeluk oleh suku Batak
Karo, Batak Toba, Pakpak, Mandailing, dan Nias.
3. Hindu, terutama dipeluk oleh suku Tamil diperkotaan.
4. Buddha, terutama dipeluk oleh suku Tionghoa di perkotaan.
5. Konghucu, terutama dipeluk oleh suku Tionghoa di perkotaan.
6. Parmalim, dipeluk oleh sebagian oleh suku Batak di Huta Tinggi.
7. Animisme, masih ada dipeluk oleh suku Batak, yaitu Pelebegu
BAB 4
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Penyajian Data
Adapun data tingkat kemiskinan, laju pertumbuhan ekonomi, produk domestik
regional bruto perkapita, jumlah penduduk yang pengangguran, jumlah penduduk
yang buta huruf, dan jumlah penduduk dapat dilihat pada Tabel 4.1 sampai
dengan Tabel 4.7.
Tabel 4.1 Jumlah dan Persentase Penduduk Miskin Sumatera Utara Tahun 2010
j Kabupaten /Kota
Jumlah (000 jiwa)
Persentase (%) j
Kabupaten /Kota
Jumlah (000 jiwa)
Persentase (%)
Kabupaten Kabupaten
1 Nias 26,40 19,98 18 Serdang Bedagai 62,80 10,59
2 Mandailing
Natal 50,90 12,60 19 Batu Bara 46,00 12,29
3 Tapanuli
Selatan 31,50 11,96 20 Padang Lawas Utara 25,00 11,29
4 Tapanuli
Tengah 52,20 16,74 21 Padang Lawas 25,00 11,13
5 Tapanuli
Utara 34,90 12,50 22 Labuhan Batu Selatan 43,40 15,58
6 Toba
Samosir 17,60 10,15 23 Labuhan Batu Utara 40,90 12,32
7 Labuhan
Batu 44,30 10,67 24 Nias Utara 40,70 31,94 8 Asahan 76,30 11,42 25 Nias Barat 25,10 30,89 9 Simalungun 87,70 10,73 Kota
10 Dairi 26,90 9,97 26 Sibolga 11,70 13,91 11 Karo 38,70 11,02 27 Tanjung balai 25,50 16,32 12 Deli Serdang 96,00 5,34 28 Pematang siantar 27,50 11,72 13 Langkat 104,80 10,85 29 Tebing Tinggi 18,90 13,06 14 Nias Selatan 60,10 20,73 30 Medan 212,30 10,05
15 Humbang
Hasundutan 18,20 10,61 31 Binjai 18,00 7,33
16 Pakpak
Bharat 5,60 13,81 32 Padang sidimpuan 20,30 10,53 17 Samosir 19,70 16,51 33 Gunung Sitoli 42,50 33,87
Tabel 4.2 Laju Pertumbuhan Ekonomi Menurut Kabupaten/Kota Atas Dasar Harga Konstan 2000 (persen) Tahun 2010
j Kabupaten/Kota 2010 J Kabupaten/Kota 2010
Kabupaten Kabupaten
1 Nias 6,75 18 Serdang Bedagai 6,14
2 Mandailing Natal 6,41 19 Batu Bara 4,65 3 Tapanuli Selatan 5,06 20 Padang Lawas Utara 6,74 4 Tapanuli Tengah 6,13 21 Padang Lawas 5,56 5 Tapanuli Utara 5,56 22 Labuhan Batu Selatan 5,61 6 Toba Samosir 5,50 23 Labuhan Batu Utara 5,68 7 Labuhan Batu 5,15 24 Nias Utara 6,73
8 Asahan 4,97 25 Nias Barat 6,30
9 Simalungun 5,12 Kota
10 Dairi 5,02 26 Sibolga 6,04
11 Karo 6,03 27 Tanjung balai 4,76
12 Deli Serdang 5,98 28 Pematang siantar 5,85 13 Langkat 5,74 29 Tebing Tinggi 6,04
14 Nias Selatan 4,12 30 Medan 7,16
15
Humbang
Hasundutan 5,45 31 Binjai 6,07
16 Pakpak Bharat 6,77 32 Padang sidimpuan 5,81 17 Samosir 5,59 33 Gunung Sitoli 6,73 Sumber : Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara
Tabel 4.3 Jumlah Penduduk Provinsi Sumatera Utara Tahun 2010
j Kabupaten/Kota
Jumlah Penduduk
(Jiwa)
J Kabupaten/Kota
Jumlah Penduduk
(Jiwa)
Kabupaten Kabupaten
1 Nias 131 377 18 Serdang Bedagai 594 383 2 Mandailing Natal 404 945 19 Batu Bara 375 885 3 Tapanuli Selatan 263 815 20 Padang Lawas Utara 223 531 4 Tapanuli Tengah 311 232 21 Padang Lawas 225 259 5 Tapanuli Utara 279 257 22 Labuhan Batu Selatan 277 673 6 Toba Samosir 173 129 23 Labuhan Batu Utara 330 701 7 Labuhan Batu 415 110 24 Nias Utara 127 244 8 Asahan 668 272 25 Nias Barat 81 807 9 Simalungun 817 720 Kota
10 Dairi 270 053 26 Sibolga 84 481
11 Karo 350 960 27 Tanjung balai 154 445 12 Deli Serdang 1 790 431 28 Pematang siantar 234 698 13 Langkat 967 535 29 Tebing Tinggi 145 248 14 Nias Selatan 289 708 30 Medan 2 097 610
15 Humbang
Tabel 4.4 Produk Domestik Regional Bruto per Kapita Menurut Kabupaten/Kota Atas Dasar Harga Konstan 2000 (Rupiah) Tahun 2010
j Kabupaten/Kota Rupiah j Kabupaten/Kota Rupiah
Kabupaten Kabupaten
1 Nias 3 887 995 18 Serdang Bedagai 7 663 966 2 Mandailing Natal 5 017 866 19 Batu Bara 19 672 216 3 Tapanuli Selatan 6 761 855 20 Padang Lawas Utara 3 479 380 4 Tapanuli Tengah 3 850 869 21 Padang Lawas 3 356 540 5 Tapanuli Utara 5 780 955 23 Labuhan Batu Selatan 10 212 617 6 Toba Samosir 10 176 988 23 Labuhan Batu Utara 9 565 185 7 Labuhan Batu 7 857 113 24 Nias Utara 3 851 851 8 Asahan 8 065 320 25 Nias Barat 3 106 083 9 Simalungun 6 812 974 Kota
10 Dairi 7 593 589 26 Sibolga 8 759 806 11 Karo 9 594 214 27 Tanjung balai 9 043 279 12 Deli Serdang 8 107 952 28 Pematang siantar 8 687 762 13 Langkat 7 452 508 29 Tebing Tinggi 8 024 751 14 Nias Selatan 4 251 105 30 Medan 17 077 622
15 Humbang
Hasundutan 5 864 032 31 Binjai 8 209 884 16 Pakpak Bharat 4 070 571 32 Padang sidimpuan 4 887 204 17 Samosir 8 846 290 33 Gunung Sitoli 6 877 659 Sumber : Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara
Tabel 4.5 Penduduk Berumur 15 Tahun ke Atas Menurut Kabupaten/Kota dan Jenis Kegiatan Seminggu Yang Lalu
j Kabupaten/Kota
Peng- angguran
(Jiwa)
j Kabupaten/Kota
Peng- angguran
(Jiwa)
Kabupaten Kabupaten
1 Nias 1 756 18 Serdang Bedagai 19 109
2 Mandailing Natal 8 571 19 Batu Bara 13 988 3 Tapanuli Selatan 5 012 20 Padang Lawas Utara 4 076 4 Tapanuli Tengah 9 843 21 Padang Lawas 7 893 5 Tapanuli Utara 3 720 22 Labuhan Batu Selatan 6 940 6 Toba Samosir 2 533 23 Labuhan Batu Utara 8 599 7 Labuhan Batu 12 586 24 Nias Utara 1 853
8 Asahan 27 687 25 Nias Barat 222
9 Simalungun 27 181 Kota
10 Dairi 3 490 26 Sibolga 7 616
11 Karo 3 444 27 Tanjung balai 6 433 12 Deli Serdang 84 669 28 Pematang siantar 11 729 13 Langkat 42 424 29 Tebing Tinggi 6 935 14 Nias Selatan 3 986 30 Medan 133 811
15 Humbang
Hasundutan 723 31 Binjai 14 300
Tabel 4.6 Persentase Penduduk Berusia 10 Tahun ke Atas Menurut
Kabupaten/Kota Menurut Kepandaian Membaca dan Menulis Tahun 2010
j Kabupaten /Kota
Laki-laki + Perempuan
j Kabupaten/ Kota
Laki-laki + Perempuan Melek
Huruf
Buta Huruf
Melek Huruf
Buta Huruf
Kabupaten Kabupaten
1 Nias 91,56 8,44 18 Serdang
Bedagai 96,88 3,12
2 Mandailing
Natal 98,75 1,25 19 Batu Bara 95,65 4,35
3 Tapanuli
Selatan 99,13 0,87 20
Padang Lawas
Utara 99,33 0,67
4 Tapanuli
Tengah 95,32 4,68 21 Padang Lawas 98,43 1,57
5 Tapanuli
Utara 97,49 2,51 22
Labuhan Batu
Selatan 98,91 1,09
6 Toba
Samosir 98,58 1,42 23
Labuhan Batu
Utara 97,69 2,31
7 Labuhan
Batu 97,56 2,44 24 Nias Utara 90,25 9,75 8 Asahan 96,58 3,42 25 Nias Barat 86,55 13,45 9 Simalungun 97,72 2,28 Kota
10 Dairi 98,30 1,70 26 Sibolga 98,97 1,03 11 Karo 98,26 1,74 27 Tanjung balai 98,53 1,47
12 Deli
Serdang 98,72 1,28 28
Pematang
siantar 99,18 0,82 13 Langkat 97,31 2,69 29 Tebing Tinggi 98,82 1,18 14 Nias Selatan 84,99 15,01 30 Medan 99,38 0,62
15 Humbang
Hasundutan 96,80 3,20 31 Binjai 98,83 1,17
16 Pakpak
Bharat 96,91 3,09 32
Padang
sidimpuan 99,67 0,33 17 Samosir 96,85 3,15 33 Gunung Sitoli 92,13 7,87
Tabel 4.7 Tingkat Kemiskinan, Laju Pertumbuhan Ekonomi, Jumlah Penduduk, PDRB per Kapita, Jumlah Pengangguran, dan Jumlah Penduduk Buta Huruf di Provinsi Sumatera Utara
j Kabupaten/Kota Y1 Y2 X1 X2 X3 X4
Kabupaten
1 Nias 19,98 6,75 131 377 3 887 995 1 756 8,44
2 Mandailing
Natal 12,60 6,41 404 945 5 017 866 8 571 1,25 3 Tapanuli Selatan 11,96 5,06 263 815 6 761 855 5 012 0,87
4 Tapanuli
Tengah 16,74 6,13 311 232 3 850 869 9 843 4,68 5 Tapanuli Utara 12,50 5,56 279 257 5 780 955 3 720 2,51 6 Toba Samosir 10,15 5,50 173 129 10 176 988 2 533 1,42 7 Labuhan Batu 10,67 5,15 415 110 7 857 113 12 586 2,44 8 Asahan 11,42 4,97 668 272 8 065 320 27 687 3,42 9 Simalungun 10,73 5,12 817 720 6 812 974 27 181 2,28 10 Dairi 9,97 5,02 270 053 7 593 589 3 490 1,70 11 Karo 11,02 6,03 350 960 9 594 214 3 444 1,74 12 Deli Serdang 5,34 5,98 1 790 431 8 107 952 84 669 1,28 13 Langkat 10,85 5,74 967 535 7 452 508 42 424 2,69 14 Nias Selatan 20,73 4,12 289 708 4 251 105 3 986 15,01
15 Humbang
Hasundutan 10,61 5,45 171 650 5 864 032 723 3,20 16 Pakpak Bharat 13,81 6,77 40 505 4 070 571 364 3,09 17 Samosir 16,51 5,59 119 653 8 846 290 424 3,15
18 Serdang
Bedagai 10,59 6,14 594 383 7 663 966 19 109 3,12 19 Batu Bara 12,29 4,65 375 885 19 672 216 13 988 4,35
20 Padang Lawas
Utara 11,29 6,74 223 531 3 479 380 4 076 0,67 21 Padang Lawas 11,13 5,56 225 259 3 356 540 7 893 1,57
22 Labuhan Batu
Selatan 15,58 5,61 277 673 10 212 617 6 940 1,09
23 Labuhan Batu
Utara 12,32 5,68 330 701 9 565 185 8 599 2,31 24 Nias Utara 31,94 6,73 127 244 3 851 851 1 853 9,75 25 Nias Barat 30,89 6,30 81 807 3 106 083 222 13,45
Kota
26 Sibolga 13,91 6,04 84 481 8 759 806 7 616 1,03 27 Tanjung balai 16,32 4,76 154 445 9 043 279 6 433 1,47
28 Pematang
siantar 11,72 5,85 234 698 8 687 762 11 729 0,82 29 Tebing Tinggi 13,06 6,04 145 248 8 024 751 6 935 1,18
30 Medan 10,05 7,16 2 097 610 17 077 622 133
811 0,62 31 Binjai 7,33 6,07 246 154 8 209 884 14 300 1,17
32 Padang
di mana:
1 = Tingkat Kemiskinan (%)
2 = Laju Pertumbuhan Ekonomi (%)
1 = Jumlah Penduduk (Jiwa)
2 = PDRB per Kapita (Rupiah)
3 = Jumlah Pengangguran (Jiwa)
4 = Jumlah Penduduk Buta Huruf (Jiwa), = 1,2,…, 33
4.2 Pengolahan Data
4.2.1 Menentukan Variabel Eksogen dan Variabel Endogen
Variabel eksogen adalah laju pertumbuhan ekonomi, jumlah penduduk, produk
domestik regional bruto (PDRB) per kapita, jumlah pengangguran, dan jumlah
penduduk buta huruf sedangkan variabel endogen adalah tingkat kemiskinan.
4.2.2 Merumuskan Hipotesis
Hipotesis (sebagai H1) dirumuskan sebagai berikut:
1. Hipotesis Pertama
Jumlah penduduk, PDRB per kapita, jumlah pengangguran, dan jumlah
penduduk buta huruf berpengaruh secara signifikan terhadap laju
pertumbuhan ekonomi baik secara simultan maupun secara individual.
2. Hipotesis Kedua
Jumlah penduduk, PDRB per kapita, jumlah pengangguran, jumlah