FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN DI PROVINSI SUMATERA UTARATAHUN 2013-2017 DENGAN
MENGGUNAKAN METODE REGRESI DATA PANEL
RISKA SYAHPITRI 170823038
PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN 2019
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN DI PROVINSI SUMATERA UTARATAHUN 2013-2017 DENGAN
MENGGUNAKAN METODE REGRESI DATA PANEL
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Sains
RISKA SYAHPITRI 170823038
PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN 2019
PERSETUJUAN
Judul : Faktor-faktor yang Mempengaruhi
Tingkat Kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara Tahun 2013-2017 dengan Menggunakan Metode Regresi Data Panel
Kategori : Skripsi
Nama : Riska Syahpitri
NomorIndukMahasiswa : 170823038
Program Studi : Sarjana (S1) Matematika Departemen : Matematika
Fakultas : Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara
Disetujui di Medan, November 2019
Komisi Pembimbing: Diketahui/Disetujui oleh:
Pembimbing Ketua Program Studi
Drs. Open Darnius, M.Sc Dr. Suyanto, M.Kom
NIP. 196410141991031004 NIP.195908131986011002
PERNYATAAN
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT KEMISKINAN DI PROVINSI SUMATERA UTARA TAHUN 2013-2017DENGAN
MENGGUNAKAN METODE REGRESI DATA PANEL
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, November 2019
Riska Syahpitri 170823038
PENGHARGAAN
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, atas limpahan karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini dengan judul
“Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan Di Provinsi Sumatera Utara tahun 2013-2017 Dengan Menggunakan Metode Regresi Data Panel” dengan baik, guna melengkapi syarat memperoleh gelar S1-Matematika pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam di Universitas Sumatera Utara.
Dalam kesempatan ini, penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada semua pihak yang telah membantu dan membimbing penulis dalam penyusunan skripsi ini, ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada:
1. Bapak Dr. Open Darnius M.Sc selaku Dosen Pembimbing atas segala waktu dan arahan yang diberikan selama penyusunan skripsi ini.
2. Bapak Dr. Suyanto, M.Kom dan Bapak Drs. Rosman Siregar selaku Dosen Pembanding dan sekaligus Ketua dan Sekretaris Departemen Matematika FMIPA USU.
3. Bapak Prof Dr. Kerista Sebayang, MS selaku Dekan FMIPA USU serta semua Wakil Dekan FMIPA USU.
4. Semua Dosen pada Departemen Matematika FMIPA-USU dan pegawai di FMIPA-USU.
5. Ibu Dwi Aryani selaku pegawai Kantor BPS Sumatera Utara yang bersedia membantu memberikan data riset kepada penulis sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini.
6. Ayahanda Eridani dan Ibunda Rusmiati yang memberikan doa, pengertian, perhatian, kasih sayang, semangat dan dorongan yang luar biasa kepada penulis.
Penulis menyadari bahwa masih terdapat banyak kekurangan dalam penulisan skripsi ini. Maka dari itu, diperlukan kritik dan saran dari pembaca untuk penyempurnaan skripsi ini.
Medan, November 2019
Penulis,
Riska Syahpitri
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN DI PROVINSI SUMATERA UTARA TAHUN 2013-2017DENGAN
MENGGUNAKAN METODE REGRESI DATA PANEL
ABSTRAK
Masih tingginya tingkat kemiskinan di Sumatera Utara yang ditunjukkan oleh banyaknya jumlah penduduk miskin, menunjukkan proses pembangunan ekonomi yang belum bisa meningkatkan kesejahteraan rakyatnya. Untuk mengatasi masalah kemiskinan tersebut, terlebih dahulu perlu dilakukan analisis faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kemiskinan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis fator-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di Sumatera Utara selama periode tahun 2013-2017. Penelitian ini menggunakan data sekunder dengan analisis panel data, yang terdiri dari data times series selama periode 2013-2017 dan data cross section 33 kabupaten/kota Sumatera Utara. Metode yang digunakan dalam penelitian adalah regresi data panel. Hasil analisis menunjukkan bahwa faktor-faktor yang signifikan mempengaruhi tingkat kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara adalah jumlah penduduk, pertumbuhan ekonomi, indeks pembangunan manusia,pendidikan dan tingkat pengangguran terbuka. Ada dua faktor berbeda pengaruh terhadap kemiskinan, yaitu: pertumbuhan ekonomi dan indeks pembangunan manusia berpengaruh positif dan signifikan meningkatkan kemiskinan dan pengangguran dan pendidikan berpengaruh negatif dan signifikan mengurangi kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara.
Keyword: Kemiskinan, jumlah penduduk, pertumbuhan ekonomi, tingkat pengangguran, dan pendidikan regresi data panel.
FACTORS AFFECTING POVERTY IN NORTH SUMATERA PROVINCE IN 2013-2017 USING PANEL DATA REGRESSION METHODS
ABSTRACT
The high level of poverty in North Sumatra, which is indicated by the large number of poor people, shows the process of economic development that has not been able to improve the welfare of its people. To overcome the problem of poverty, it is necessary to first analyze the factors that influence poverty. The purpose of this study is to analyze the factors that influence poverty in North Sumatra during the period 2013-2017. This study uses secondary data with panel data analysis, which consists of times series data for the 2013-2017 period and cross section data for 33 districts or cities in North Sumatra. The method used in the study is panel. The results of the analysis show that significant factors affecting poverty levels in North Sumatra Province are population, economic growth, human development index, education and open unemployment rates. There are two different factors influencing poverty, namely: economic growth and the human development index have a positive and significant effect on increasing poverty and unemployment and education has a negative and significant effect on reducing poverty in North Sumatra Province.
Keywords: Poverty, population, economic growth, unemployment rate, and panel data regression education.
DAFTAR ISI
Halaman
PERNYATAAN i
PENGESAHAN ii
ABSTRAK iii
ABSTACT iv
DAFTAR ISI v
DAFTAR TABEL vi
DAFTAR GAMBAR viii
ix
BAB 1 PENDAHULUAN 1
1.1 Latar Belakang 1
1.2 Perumusan Masalah 2
1.3 Batasan Masalah 2
1.4 Tujuan Penelitian 3
1.5 Manfaat Penelitian 3
BAB 2 LANDASAN TEORI 4
2.1 Defenisi Kemiskinan 4
2.2.1 Defenisi Kemiskinan Menurut Para Ahli 6
2.2 Teori Kemiskinan 7
2.3 Indikator Kemiskinan 9
2.4 Jenis-Jenis Kemiskinan 10
2.5 Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Penduduk Miskin 11
2.5.1 Jumlah Penduduk 12
2.5.2 Pertumbuhan Penduduk 12
2.5.3 Indeks Pembangunan Manusia 14
2.5.4 Pengangguran 14
2.5.5 Pendidikan 16
2.6 Data Panel 16
2.7 Metode Analisis 17
2.7.1 Metode Estimasi Data Panel 17
2.7.2 Pemilihan Model Regresi Panel 21
2.7.3 Pengujian Asumsi Klasik 23
2.7.4 Pengujian Signifikasi 24
BAB 3 METODE PENELITIAN 27
3.1 Variabel Penelitian Dan Defenisi Operasion 27
3.1.1 Variabel Penelitian 27
3.2 Jenis Dan Sumber Data 27
3.3 Metodologi Penelitian 28
30
BAB 4 PEMBAHASAN DAN HASIL
4.1 Pengumpulan Data 30
4.2 Pemilihan Model Regresi Data Panel 39
4.2.1 Uji Chow 39
4.2.2 Uji Hausman 42
4.3 Uji Asumsi Klasik 43
4.3.1 Uji Normalitas 43
4.3.2 Uji Multikolinearitas 44
4.3.3 Uji Heteroskedasitas 44
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan 46
5.2 Saran
46 DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN
i
DAFTAR TABEL
Nomor Tabel Judul Halaman
Tabel 2.1 Jumlah Penduduk 12
Tabel 2.2 Jumlah Pertumbuhan Ekonomi Tahun 2013-2017 13 Tabel 2.3 Jumlah Indeks Pembangunan Manusia Tahun 2013-2017 14
Tabel 2.4 Jumlah Penganguran Tahun 2013-2017 15
Tabel 2.5 Jumlah PendidikanTahun 2013-2017 16
Tabel 3.1 Jenis Dan Sumber Data 27
Tabel 4.1 Jumlah Dan Rata-Rata Pertumbuhan Penduduk 31
Tabel 4.2 Pertumbuhan Ekonomi 32
Tabel 4.3 Indeks Pembangunan Manusia 34
Tabel 4.4 Penganguran 36
Tabel 4.5 Pendidikan 38
Tabel 4.6 Hasil Regresi Panel Dengan Common Effect Model 40
Tabel 4.7 Hasil Regresi Panel Dengan Fixed Effect Model 40
Tabel 4.8 Hasil Uji F-Hitung dan F-Tabel 41 Tabel 4.9 Hasil Regresi Panel Dengan Fixed Effect Model 41
Tabel 4.10 Hasil Regresi Panel Dengan Uji Chow 42
Tabel 4.11 Hasil Regresi Panel Dengan Rendom Effect Model 42
Tabel 4.12 Hasil Regresi Panel Dengan Uji Hausman 42
Tabel 4.13 Uji Multikolonearitas 44
Tabel 4.14 Uji Heteroskedasitas 44
ii iii iv
DAFTAR GAMBAR
Nomor
Gambar Judul Halaman
Gambar 2.1 Lingkaran Kemiskinan Menurut G. Myrdall 8
Gambar 2.2 Pertumbuhan Ekonomi 2017 13
Gambar 2.3 Tingkat Pengangguran menurut Provinsi 15 Gambar 4.7 Uji Normalitas 43
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Kemiskinan adalah salah satu permasalahan mendasar di dunia. Khususnya di negara berkembang, standar hidup dari sebagian penduduknya cenderung sangat rendah.
Standar hidup yang rendah diakibatkan oleh tingkat pendapatan yang sangat rendah dan mengakibatkan tingkat kemiskinan semakin meningkat. Kemiskinan merupakan suatu keadaan yang sering dihubungkan dengan kebutuhan, kesulitan dan kekurangan dalam berbagai keadaan hidup. Perkembangan kondisi kemiskinan di suatu negara secara ekonomis merupakan salah satu indikator untuk melihat perkembangan kesejahteraan masyarakat, sehingga dengan semakin menurunnya angka kemiskinan dapat disimpulkan meningkatnya kesejahteraan masyarakat.
Kemiskinan adalah suatu keadaan yang menyangkut ketidakmampuan dalam memenuhi tuntutan kehidupan yang paling minimum, khususnya dari aspek konsumsi dan pendapatan (Elvira et al. 2018).
Widodo et al. (2019) Kemiskinan merupakan persoalan komplek yang masih sulit terpecahkan hampir disetiap daerah di Indonesia dilihat dari Indeks Pembangunan Manusia (IPM), tingkat pengangguran terbuka, gini rasio, dan angka partisipasi kasar. Penelitian ini ingin mengetahui pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM), tingkat pengangguran terbuka, gini rasio dan angka partisipasi kasar terhadap persentase penduduk miskin di Indonesia.
Juhar Monang S. Tambun dan Rita Herawat (2018) melakukan penelitian mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi indeks kedalaman kemiskinan dan indeks keparahan kemiskinan kabupaten/kota di Sumatera Utara menggunakan regresi data panel, menyimpulkan bahwa berdasarkan hasil analisis regresi data panel menunjukkan bahwa 3 dari 8 variabel bebas yang digunakan dalam penelitian berpengaruh signifikan terhadap variabel respon, yaitu pertumbuhan pengeluaran rumah tangga dan rata-rata lama sekolah yang berpengaruh negatif dan angka melek
yang berpengaruh positif terhadap indeks kedalaman kemiskinan dan indeks keparahan kemiskinan.
Analisis regresi panel adalah salah satu pendekatan pemodelan yang mengikutsertakan pengaruh waktu tersebut kedalam model. Selain itu pemodelan data panel secara umum akan memberikan informasi yang lebih informatif dibandingkan pemodelan yang hanya menggunakan data lintas individu (cross section) atau data deret waktu (times series) saja. Data panel sendiri merupakan data gabungan antara data lintas individu dan deret waktu (Kosmoryati 2019).
Kemiskinan menjadi masalah yang harus dituntaskan di Provinsi Sumatera diakibatkan oleh beberapa keadaan seperti kurangnya kesempatan kerja sehingga menimbulkan pengangguran, kualitas pendidikan yang rendah, dan pendapatan yang rendah. Berdasarkan latar belakang tersebut akan dilakukan penelitian permasalahan tentang kemiskinan dengan judul “Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan Di Provinsi Sumatera Utara Tahun 2013-2017 Dengan Menggunakan Metode Regresi Data Panel”.
1.2 Perumusan Masalah
Tingginya persentase penduduk miskin di Sumatera Utara berdasarkan data di BPS (Badan Pusat Statistika) merupakan masalah yang harus diselesaikan oleh pemerintah Sumatera Utara menuju keberhasilan. Adapun misi dalam pembangunan Sumatera Utara yaitu membangun Sumatera Utara untuk mengatasi suatu masalah kemiskinan. Dalam hal ini perlu di kaji faktor-faktor yang menyebabkan masih tingginya tingkat kemiskinan. Masih tingginya tingkat kemiskinan di Sumatera Utara merupakan masalah pokok yang diangkat dalam penelitian ini. Untuk mengatasi masalah kemiskinan tersebut sebelumnya perlu adanya analisis faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kemiskinan di Sumatera Utara sehingga nantinya dapat dirumuskan strategi dan kebijakan yang tepat. Dalam penelitian ini akan dibahas pengaruh faktor pertumbuhan ekonomi, jumlah penduduk, tingkat pengangguran, pendidikan dan indeks pembangunan manusia terhadap kemiskinan di Sumatera Utara.
1.3 Batasan Masalah
Batasan masalah dalam penelitian ini adalah menentukan pengaruh tingkat kemiskinan terhadap jumlah penduduk, Indeks Pembangunan manusia, pertumbuhan ekonomi, pengangguran dan pendidikan di provinsi Sumatera Utara agar kedepannya dapat menurunkan tingkat kemiskinan dan kebijakan dalam mensejahterakan masyarakat.
1.4 Tujuan Penelitian
Berdasarkan latar belakang dan perumusan masalah di atas maka tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis fator-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di Sumatera Utara selama periode tahun 2013-2017.
1.5 Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini adalah memberikan gambaran keadaan kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara selama periode analisis yang dilakukan. Hasil dari penelitian ini mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara dapat digunakan untuk menentukan dalam menangani penurunan tingkat kemiskinan dan kebijakan dalam mensejahterakan masyarakat.
BAB 2
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Defenisi Kemiskinan
Berdasarkan Undang-Undang No. 24 Tahun 2004, kemiskinan adalah kondisi sosial ekonomi seseorang atau sekelompok orang yang tidak terpenuhinya hak-hak dasarnya untuk mempertahankan dan mengembangkan kehidupan yang bermartabat.
Kebutuhan dasar yang menjadi hak seseorang atau sekelompok orang meliputi kebutuhan pangan, kesehatan, pendidikan, pekerjaan, perumahan, air bersih, pertanahan, sumber daya alam, lingkungan hidup, rasa aman dari perlakuan atau ancaman tindak kekerasan, dan hak untuk berpartisipasi dalam penyelenggaraan kehidupan sosial dan politik. Laporan Bidang Kesejahteraan Rakyat yang dikeluarkan oleh Kementrian Bidang Kesejahteraan (Kesra) tahun 2004 menerangkan pula bahwa kondisi yang disebut miskin ini juga berlaku pada mereka yang bekerja akan tetapi pendapatannya tidak mencukupi untuk memenuhi kebutuhan pokok atau dasar.
Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (Bappenas) mendefinisikan kemiskinan sebagai kondisi dimana seseorang atau sekelompok orang tidak mampu memenuhi hak-hak dasarnya untuk mempertahankan dan mengembangkan kehidupan yang bermartabat. Hak-hak dasar antara lain: terpenuhinya kebutuhan pangan kesehatan, pendidikan, pekerjaan, perumahan, air bersih, pertanahan, sumberdaya alam dan lingkungan, rasa aman dari perlakuan atau ancaman tindak kekerasan.
Menurut Badan Pusat Statistik (2014) terdapat dua kondisi yang menyebabkan terjadinya kemiskinan, yaitu:
a. Kemiskinan kultural yaitu kemiskinan yang disebabkan oleh adanya faktor-faktor adat atau budaya suatu daerah tertentu yang membelenggu seseorang atau sekelompok masyarakat tertentu sehingga membuatnya tetap melekat dengan kemiskinan. Kemiskinan seperti ini bisa dihilangkan atau sedikitnya bisa
dikurangi dengan mengabaikan factor-faktor yang menghalangi untuk melakukan perubahan kearah tingkat kehidupan yang lebih baik.
b. Kemiskinan struktural yaitu kemiskinan yang terjadi sebgai akibat ketidakberdayaan seseorang atau sekelompok masyarakat tertentu terhadap system atau tatanan social yang tidak adil, karenanya mereka berada pada posisi tawar yang sangat lemah dan tidak memiliki akses untuk mengembangkan dan membebaskan diri mereka sendiri dari perangkap.
Menurut BPS (Badan Pusat Statistik) merupakan suatu kondisi dimana seseorang hanya dapat memenuhi makanannya kurang dari 2100 kalori per kapita per hari. BPS menyatakan ada 14 kriteria suatu keluarga/ rumah tangga dikategorikan miskin, yaitu:
1. Luas lantai bangunan tempat tinggal kurang dari 8 per orang 2. Jenis lantai tempat tinggal terbuat dari tanah/bambu/ kayu murahan
3. Jenis dinding tempat tinggal dari bambu/ rumbia/ kayu berkualitas rendah/tembok tanpa plester 16
4. Tidak mempunyai fasilitas buang air besar/ bersama-sama dengan rumah tangga lain
5. Sumber penerangan rumah tangga tidak menggunakan listrik
6. Sumber air minum berasal dari air sumur/ mata air tidak terlindung/ sungai/ air hujan
7. Bahan bakar untuk memasak sehari-hari adalah kayu bakar/ arang/
minyak tanah
8. Hanya mengkonsumsi daging/ susu/ ayam satu kali dalam seminggu 9. Hanya membeli satu stel pakaian baru dalam setahun
10. Hanya sanggup makan sebanyak satu/ dua kali dalam sehari
11. Tidak sanggup membayar biaya pengobatan pengobatan di puskesmas/ poliklinik
12. Sumber penghasilan kepala rumah tangga adalah: petani dengan luas lahan 500 buruh tani, nelayan, buruh bangunan, buruh perkebunan, dan atau pekerjaan lainnya dengan pendapatan di bawah Rp 600.000,00 per bulan, atau pendapatan per kapita Rp 166.697,00 per kapita per bulan.
Sedangkan bentuk kemiskinan secara konseptual menurut Badan Pusat Statistik(2014) dibedakan menjadi dua macam, yaitu:
a. Kemiskinan relatif merupakan kondisi miskin karena pengaruh kebijakan pembangunan yang belum mampu menjangkau seluruh lapisan mesyarakat sehingga menyebabkan ketimpangan distribusi pendapatan. Standar penilaian relatif merupakan standar kehidupan yang ditentukan dan ditetapkan secara subjektif oleh masyarakat setempat dan bersifat local serta mereka yang berada dibawah standar penilaian tersebut dikategorikan sebagai miskin secara relatif.
b. Kemiskinan absolut ditentukan berdasarkan ketidakmampuan untuk mencukupi kebutuhan pokok minimum seperti pangan, sandang, kesehatan, perumahan dan pendidikan yang diperlukan untuk bias hidup dan bekerja. Standar penilaian kemiskinan secara absolut merupakan standar kehidupan minimum yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan dasar yang diperlukan, baik makanan maupun non makanan.
2.1.1 Definisi Kemiskinan Menurut Para Ahli
Mencoba menggunakan indikator-indiktor sosial untuk mengukur tingkat-tingkat kehidupan (the level of living index).
Menurut Drewnowski terdapat tiga tingkatan kebutuhan untuk menentukan tingkat kehidupan seseorang yaitu:
a. Kehidupan fisik dasar (basic fisical needs), yang meliputi gizi atau nutrisi, perlindungan atau perumahan (shelter or housing) dankesehatan.
b. Kebutuhan budaya dasar (basic cultural needs), yang meliputi pendidikan, penggunaan waktu luang dan rekreasi dan jaminan sosial (social security).
c. High income, yang meliputi pendapatan yang surplus atau melebihi takarannya.
Definisi Kemiskinan Menurut Oscar Lewis
Orang-orang miskin adalah kelompok yang mempunyai budaya kemiskinan sendiri yang mencakup karakteristik psikologis sosial, dan ekonomi. Kaum liberal memandang bahwa manusia sebagai makhluk yang baik tetapi sangat dipengaruhi oleh lingkungan. Budaya kemiskinan hanyalah semacam realistic and situational adaptation pada linkungan yang penuh diskriminasi dan peluang yang sempit. Kaum radikal mengabaikan budaya kemiskinan, mereka menekankan peranan struktur ekonomi, politik dan sosial, dan memandang bahwa manusia adalah makhluk yang kooperatif, produktif dan kreatif.
Definisi Kemiskinan Menurut Amartya Sen
Seseorang dikatakan miskin bila mengalami "capability deprivation" dimana seseorang tersebut mengalami kekurangan kebebasan yang substantive.
Definisi Kemiskinan Menurut Soerjono Soekanto
Soerjono soekanto, mengatakan bahwa kemiskinan diartikan sebagai suatu keadaan diamana seseorang tidaksanggup memelihara dirinya sendiri sesuai dengan taraf kehidupan kelompok dan juga tidak mampu memanfaatkan tenaga mental, maupun fisiknya dalam kelompok tersebut. Menurut sejarah kaya dan miskin secara berdampingan tidak merupakan masalah sosial sampai saatnya perdagangan berkembang dengan pesat dan timbulnya nilai-nilai sosial yang baru. Deangan berkembangnya perdagangan seluruh dunia akan dtetapkannya taraf kehidupan tertentu sebagai suatu masalah sosial. Pada masa itu indifidu sadar akan kedudukan ekonomisnya sehingga mereka mampu menilai dan mengatakan apakah dirinya kaya atau miskin. Masalah sosial apabila perbedaan ekonomis pada warga masyarakat ditentukan secara tegas.
Definisi Kemiskinan Menurut Hall dan Midgley
Menyatakan kemiskinan dapat didefenisikan sebagai kondisi deprivasi materi dan sosial yang menyebabkan individu hidup di bawah standar kehidupan yang layak,
atau kondisi di mana individu mengalami deprivasi relatif dibandingkan dengan individu yang lainnya dalam masyarakat.
Definisi Kemiskinan Menurut Gillin dan Gillin
Kemiskinan adalah kondisi ketika seseorang tidak dapat mempertahankan skala hidup yang cukup tinggi untuk memberikan efisiensi fisik dan mental untuk memungkinkan dia dan keluarganya menjalankan fungsi sebagaimana mestinya sesuai dengan standar masyarakat baik karena pendapatan yang tidak memadai ataupun pengeluaran yang tidak bijaksana.
2.2 Teori Lingkaran Kemiskinan
Permasalahan kemiskinan yang dihadapi oleh negara-negara di dunia memiliki hubungan antara beberapa permasalahan, sehingga mengakibatkan suatu lingkaran kemiskinan (circle of poverty). Menurut Kuncoro (2000) penyebab kemiskinan adalah sebagai berikut:
1. Ketidaksamaan pola kepemilikan sumber daya yang menimbulkan distribusi pendapatan timpang, sehingga penduduk miskin hanya memiliki sumber daya yang terbatas dan kualitas yang rendah.
2. Kemiskinan diakibatkan oleh perbedaan kualitas sumber daya manusia (SDM).
Kualitas sumber daya manusia yang rendah mengakibatkan produktivitas yang rendah juga, sehingga akan mendapatkan upah yang rendah.
3. Kemiskinan muncul karena adanya akses modal yang kecil. Dengan modal yang kecil, masyarakat miskin akan sulit untuk mengembangkan suatu usaha untuk memperbaiki perekonomian mereka.
Ketiga penyebab kemiskinan ini berawal pada lingkaran kemiskinan (circle of poverty). Dengan adanya keterbelakangan, ketidaksempurnaan pasar, kurangnya modal menyebabkan rendahnya produktivitas. Produktivitas yang rendah akan mengakibatkan rendahnya pendapatan yang diterima,sehingga berimplikasi terhadap rendahnya tabungan dan investasi masyarakat miskin.
Produktvitas Pendapatan
Penduduk Penduduk
Rendah Rendah
Kualitas
Kesehatan Negara
Penduduk Miskin
Rendah
Kualitas Gizi
Pendapatan
Penduduk
Rendah Rendah
Permasalahan kemiskinan juga dijelaskan dalam teori lingkaran kemiskinan yang dikembangkan oleh G. Myrdall dan Nurke dan membagi dalam beberapa konsep yang berbeda. Lingkaran kemisikan (circle of poverty) merupakan suatu rangkaian kekuatan yang saling mempengaruhi satu sama lainnya, sehingga menimbulkan
Gambar 2.1 Lingkaran Kemiskinan menurut G. Myrdall
keadaan suatu negara akan tetap miskin. Teori lingkaran kemiskinan Nurke ini menjelaskan bahwa lingkaran kemiskinan yang terpenting adalah keadaan yang menyebabkan timbulnya hambatan dalam pembentukan modal yang tinggi. Menurut Nurke ada dua jenis lingkaran kemiskinan yang menghalangi negara-negara berkembang untuk mencapai tingkat pembangunan yang pesat, yaitu dari sisi penawaran modal dan sisi permintaan modal (Damanhuri 2010).
Teori lingkaran kemiskinan menurut G. Myrdall sangat bertentangan dengan teori yang dijelaskan oleh Nurke. Menurut Myrdall kemiskinan bukan terletak pada persoalan modal semata, namun lebih dikarenakan lewat kurangnya gizi, pendidikan dan kebutuhan dasar lainnya. Myrdall menjelaskan bahwa kondisi kemiskinan itu diawali dari pendapatan yang rendah mengakibatkan gizi yang buruk, sehingga menyebabkan kesehatan yang juga buruk. Hal ini tentu akan menyebabkan rendahnya produktivitas yang juga akan berdampak lagi kepada pendapatan yang rendah, dan akhirnya menyebabkan kemiskinan seperti pada Gambar 2.1. Pemikiran Myrdall ini pun menjadi strategi pemenuhan kebutuhan dasar (basic need strategy) yang diterapkan oleh ILO (International Labour Organization) untuk memecahkan masalah kemiskinan di negara berkembang.
2.3 Indikator Kemiskinan
Untuk menuju solusi kemiskinan penting untuk menelusuri secara detail indikator- indikator kemiskinan tersebut. Adapun indikator-indikator kemiskinan sebagaimana di kutip dari Badan Pusat Statistika, antara lain sebagai berikut:
a. Ketidakmampuan memenuhi kebutuhan konsumsi dasar (sandang, pangan dan papan).
b. Tidak adanya akses terhadap kebutuhan hidup dasar lainnya (kesehatan, pendidikan, sanitasi, air bersih dan transportasi).
c. Tidak adanya jaminan masa depan (karena tiadanya investasi untuk pendidikan dan keluarga).
d. Kerentanan terhadap goncangan yang bersifat individual maupun massa.
e. Rendahnya kualitas Sumber Daya Manusia dan terbatasnya Sumber Daya Alam.
f. Kurangnya apresiasi dalam kegiatan sosial masyarakat.
g. Tidak adanya akses dalam lapangan kerja dan mata pencaharian yang berkesinambungan.
h. Ketidakmampuan untuk berusaha karena cacat fisik maupun mental.
i. Ketidakmampuan dan ketidaktergantungan sosial (anak-anak terlantar, wanita korban kekerasan rumah tangga, janda miskin, kelompok marginal dan terpencil).
Indikator utama kemiskinan menurut BAPPENAS dapat dilihat dari : a. Kurangnya pangan, sandang dan perumahan yang tidak layak b. Terbatasnya kepemilikan tanah dan alat-alat produktif
c. Kuranya kemampuan membaca dan menulis d. Kurangnya jaminan dan kesejahteraan hidup
e. Kerentanan dan keterpurukan dalam bidang sosial dan ekonomi f. Ketakberdayaan atau daya tawar yang rendah
g. Akses terhadap ilmu pengetahuan yang terbatas.
Menurut Bank Dunia indikator kemiskinan yaitu:
a. Kepemilikan tanah dan modal yang terbatas
b. Terbatasnya sarana dan prasarana yang dibutuhkan c. Perbedaan kesempatan di antara anggota masyarakat d. Perbedaan sumber daya manusia dan sektor ekonomi e. Rendahnya produktivitas
f. Budaya hidup yang jelek
g. Tata pemerintahan yang buruk dan pengolahan sumber daya alam yang berlebihan.
2.4 Jenis-Jenis Kemiskinan
Berikut ini terdapat beberapa jenis-jenis kemiskinan, terdiri atas:
a. Kemiskinan Absolut
Kemiskinan absolut adalah suatu kondisi di mana pendapatan seseorang atau sekelompok orang berada di bawah garis kemiskinan sehingga kurang mencukupi untuk memenuhi kebutuhan standar untuk pangan, sandang, kesehatan, perumahan, dan pendidikan yang diperlukan untuk meningkatkan kualitas hidup.
Garis kemiskinan diartikan sebagai pengeluaran rata-rata atau konsumsi rata-rata untuk kebutuhan pokok berkaitan dengan pemenuhan standar kesejahteraan.
Bentuk kemiskinan absolut ini paling banyak dipakai sebagai konsep untuk menentukan atau mendefinisikan kriteria seseorang atau sekelompok orang yang disebut miskin.
b. Kemiskinan Relatif
Kemiskinan relatif diartikan sebagai bentuk kemiskinan yang terjadi karena adanya pengaruh kebijakan pembangunan yang belum menjangkau ke seluruh lapisan masyarakat sehingga menyebabkan adanya ketimpangan pendapatan atau ketimpangan standar kesejahteraan. Daerah-daerah yang belum terjangkau oleh program-program pembangunan seperti ini umumnya dikenal dengan istilah daerah tertinggal.
c. Kemiskinan Kultural
Kemiskinan kultural adalah bentuk kemiskinan yang terjadi sebagai akibat adanya sikap dan kebiasaan seseorang atau masyarakat yang umumnya berasal dari budaya atau adat istiadat yang relatif tidak mau untuk memperbaiki taraf hidup dengan tata cara moderen. Kebiasaan seperti ini dapat berupa sikap malas, pemboros atau tidak pernah hemat, kurang kreatif, dan relatif pula bergantung pada pihak lain.
d. Kemiskinan Struktural
Kemiskinan struktural adalah bentuk kemiskinan yang disebabkan karena rendahnya akses terhadap sumber daya yang pada umumnya terjadi pada suatu tatanan sosial budaya ataupun sosial politik yang kurang mendukung adanya pembebasan kemiskinan. Bentuk kemiskinan seperti ini juga terkadang memiliki unsur diskriminatif.
2.5 Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Penduduk Miskin
Faktor-faktor tersebut merupakan dimensi dari kesejahteraan atau kemiskinan yang selanjutnya dijadikan sebagai faktor yang menciptakan besarnya penduduk miskin.
2.5.1 Jumlah Penduduk
Pada umumnya perkembangan penduduk di negara sedang berkembang sangat tinggi dan besar jumlahnya. Masalah pertumbuhan penduduk bukanlah sekedar masalah jumlah, masalah penduduk juga menyangkut kepentingan pembangunan serta kesejahteraan umat manusia secara keseluruhan. Dalam konteks pembangunan, pandangan terhadap penduduk terpecah menjadi dua yaitu ada yang menganggap sebagai penghambat pembangunan dan ada pula yang menganggap sebagai pemacu pembangunan.Menurut Todaro dan Smith, Penduduk sebagai pemacu pembangunan karena populasi yang lebih besar sebenarnya adalah pasar potensial yang menjadi sumber permintaan akan berbagai macam barang dan jasa yang kemudian akan menggerakkan berbagai macam kegiatan ekonomi sehingga dapat menciptakan skala ekonomi dalam produksi yang akan menguntungkan semua pihak, menurunkan biaya produksi dan menciptakan sumber pasokan atau penawaran tenaga kerja murah dalam jumlah yang memadai sehingga akan dapat merangsang meningkatkan kesejahteraan masyarakat yang berarti kemiskinan akan menurun.
Tabel 2.1 Jumlah Penduduk Tahun 2013-2017
Tahun
Jumlah Penduduk 2013 13.326.307 2014 13.766.851 2015 13.937.797 2016 14.102.911 2017 14.262.147
Sumber: BPS Provinsi Sumatera Utara
Tabel 2.1 menunujukkan Provinsi Sumatera Utara dari tahun 2013 sampai dengan tahun 2017 jumlah penduduk selalu mengalami kenaikan tiap tahunnya.
2.5.2 Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan ekonomi dapat diartikan sebagai proses kenaikan kapasitas produksi suatu perekonomian yang diwujudkan dalam bentuk kenaikan pendapatan nasional.
Adanya pertumbuhan ekonomi merupakan indikasi keberhasilan pembangunan ekonomi dalam kehidupan masyarakat. Pertumbuhan ekonomi menunjukkan pertumbuhan produksi barang dan jasa di suatu wilayah perekonomian dalam selang waktu tertentu. Semakin tinggi tingkat pertumbuhan ekonomi maka semakin cepat proses pertambahan output wilayah sehingga prospek perkembangan wilayah semakin baik. Dengan di ketahuinya sumber-sumber pertumbuhan ekonomi maka dapat ditentukan sektor prioritas pembangunan. Menurut Todaro dan Smith (2004) terdapat tiga faktor atau komponen utama yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi, yaitu akumulasi modal (capital accumulation), pertumbuhan penduduk (growth in population), dan kemajuan teknologi (technological progress).
Gambar 2.2 Pertumbuhan Ekonomi Tahun 2017
Pada Gambar 2.2 Pertumbuhan Ekonomi menurut provinsi pada tahun 2017 provinsi Sumatera Utara terdapat di posisi kedua puluh empat, artinya pertumbuhan ekonomi Sumatera Utara tergolong masih rendah.
Tabel 2.2 Jumlah Pertumbuhan Ekonomi Tahun 2013-2017
Tahun
Jumlah pertumbuhan
Ekonomi
2013 6,08
2014 5,23
2015 5,1
2016 5,18
2017 5,12
Sumber: BPS Provinsi Sumatera Utara
Tabel 2.2 menunujukkan pertumbuhan ekonomi Provinsi Sumatera Utara pada tahun 2013 meningkat dan pada tahun 2015 mengalami penurunan.
2.5.3 Indeks Pembangunan Manusia
Merupakan salah satu tolak ukur pembangunan suatu wilayah yang berkorelasi negatif terhadap kondisi kemiskinan di wilayah tersebut, karena diharapkan suatu daerah yang memiliki nilai IPM tinggi, idealnya kualitas hidup masyarakat yang tinggi atau dapat dikatakan pula bahwa jika nilai IPM tinggi maka seharusnya kemiskinan rendah. Kualitas sumberdaya manusia juga dapat menjadi faktor penyebab terjadinya penduduk miskin. Kualitas sumber daya manusia juga dapat menjadi faktor penyebab terjadinya penduduk miskin. Kualitas sumber daya manusia dapat dilihat dari indeks kualitas hidup/indeks pembangunan manusia. Teori pembentukan Indeks Pemabangunan Manusia (IPM) dapat diukur dengan 3 dimensi diantaranya adalah : Berumur panjang dan sehat ditunjukkan oleh harapan hidup
ketika lahir yang dirumuskan menjadi Angka Harapan Hidup. Kemudian pada dimensi ilmu pengetahuan yang diukur dari tingkat baca tulis dan rata rata lama sekolah dapat dirumuskan menjadi Indeks Pendidikan. Terakhir adalah dimensi standar hidup layak yang ditunjukkan oleh pengeluaran rill perkapita.
Tabel 2.3 Jumlah Indeks Pembangunan Manusia tahun 2013-2017 Tahun Jumlah IPM
2013 68,36 2014 68,87 2015 69,51
2016 70
2017 70,57
Tabel 2.3 menunujukkan Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Sumatera Utara pada tahun 2013 sampai dengan tahun 2017 mengalami peningkatan setiap tahunnya.
2.5.4 Pengangguran
Pengangguran adalah orang yang digolongkan dalam angkatan kerja secara aktif sedang mencari pekerjaan pada tingkat upah tertentu, tetapi belum mendapatkan pekerjaan yang sesuai dengan apa yang diinginkan. Oleh sebab itu, menurut (Sukirno, 2000) bahwa pengangguran dapat dibedakan menjadi 3 jenis berdasarkan keadaan yang menyebabkannya, diantaranya:
a. Pengangguran Struktural, yaitu pengangguran yang disebabkan adanya perubahan struktur dalam perekonomian.
b. Pengangguran Friksional atau Normal, yaitu pengangguran yang disebabkan oleh full employment.
Sumber: BPS Provinsi Sumatera Utara
c. Pengangguran Teknologi, yaitu yaitu pengangguran yang disebabkan oleh adanya perkembangan teknologi yang pesat.
d. Pengangguran Siklikal, yaitu pengangguran yang disebabkan oleh perubahan kebijakan pemer.
Gambar 2.3 Tingkat Pengangguran menurut Provinsi
Pada gambar 2.1 menunjukkan gambaran tingkat pengangguran pada tahun 2018 menurut provinsi. Menurut data pengangguran ditinjau dari provinsi pada bulan Agustus 2018, yang dirilis oleh BPS ( Badan Pusat Statistik) Sumatera Utara berada di posisi kesebelas dengan angka pengangguran tertinggi.
Tabel 2.4 Jumlah Pengangguran tahun 2013-2017 Tahun
Jumlah Pengangguran
2013 6,53
2014 6,23
2015 6,71
2016 6,20
2017 5,6
Sumber: BPS Provinsi Sumatera Utara
Tabel 2.4 menunujukkan pengangguran Provinsi Sumatera Utara pada tahun 2015 mengalami peningkatan dan tahun 2017 mengalami penurunan.
2.5.5 Pendidikan
Rendahnya taraf pendidikan yang rendah mengakibatkan kemampuan pengembangan diri terbatas dan meyebabkan sempitnya lapangan kerja yang dapat dimasuki. Taraf pendidikan yang rendah juga membatasi kemampuan seseorang untuk mencari dan memanfaatkan peluang.
Tabel 2.5 Jumlah Pendidikan tahun 2013-2017
Tahun
Jumlah Pendidikan
2013 64,99
2014 65,49
2015 70,23
2016 79,79
2017 79,97
Sumber: BPS Provinsi Sumatera Utara
Tabel 2.5 menunujukkan jumlah pendidikan Provinsi Sumatera Utara pada tahun 2013 sampai dengan tahun 2017 mengalami peningkatan setiap tahunnya.
2.6 Data Panel
Analisi data panel adalah analisis regresi untuk data panel yang merupakan gabungan dari data cross-section dan data time series. Terdapat tiga pendekatan yang dapat digunakan pada analisis data panel, salah satunya adalah pendekatan model efek acak (Widodo et al.2019).
M.T. Nwakuya and M.A. Ijomah (2018) analisis data panel memungkinkan kontrol heterogenitas individu untuk menghindari bias dalam estimasi yang dihasilkan. Data panel dapat berupa panel seimbang atau tidak seimbang, pendek atau panjang. Data panel seimbang adalah data dimana setiap subjek (perusahaan,individu) memiliki jumlah pengamatan yang sama. Jika setiap subjek
memiliki jumlah pengamatan yang berbeda,maka data yang dipilih tidak seimbang.
Dalam panel pendek jumlah subjek penampang n lebih besar dari periode waktu.
Menurut Agus Widarjono (dalam Basuki, 2016) terdapat beberapa keuntungan menggunakan data panel. Keuntungan tersebut adalah data lebih informatif, lebih bervariasi, lebih efisien, dapat menghindari masalah multikolinearitas, lebih unggul dalam mempelajari perubahan yang dinamis, lebih dapat mengukur pengaruh yang tidak dapat diobservasi pada data cross section murni dan time series murni, serta dengan membuat data tersedia dalam jumlah lebih banyak,data panel dapat meminimumkan bias yang dapat terjadi bila mengagregatkan individu ke dalam agregat yang luas.
Menurut Gujarati (2003) keuntungan menggunakan data panel yaitu:
a. Mengingat penggunaan data panel juga meliputi data cross section dalam rentang waktu tertentu, maka data panel akan memperhitungkan secara eksplisit heterogenitas tersebut
b. Dengan pengkombinasian, data akan memberikan informasi yang lebih baik, tingkat kolinearitas yang lebih kecil antar variabel dan lebih efisien.
c. Penggunaan data panel mampu meminimalisasi bias yang dihasilkan jika kita meregresikan data individu ke dalam agregasi yang luas.
Dalam data panel, hilangnya suatu variabel akan tetap menggambarkan perubahan lainnya akibat penggunaan data time series. Selain itu, penggunaan data yang tidak lengkap (unbalanced data) tidak akan mengurangi ketajaman estimasi.
2.7 Metode Analisis
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif kualitatif dan kuantitatif. Analisis deskriptif kualitatif digunakan untuk mendeskripsikan fenomena-fenomena yang berkaitan dengan permasalahan yang diteliti. Sedangkan analisis kuantifitatif digunakan untuk menganalisis informasi kuantitatif (data yang dapat diukur, diuji dan diinformasikan dalam bentuk persamaan, tabel dan sebagainya) (Marzuki, 2005). Tahapan analisis kuantitatif terdiri dari: estimasi model regresi dengan menggunakan data panel, regresi
persamaan linier berganda dengan menggunakan metode FEM, uji asumsi klasik dan uji statistik.
2.7.1 Metode Estimasi Data Panel
Model persamaan data panel yang merupakan gabungan dari data cross section dan data time series adalah sebagai berikut:
Yit = α + β1X1it + β2X2it + … + βnXnit + eit (2.1)
dengan:
Yit = variabel terikat (dependent) Xit = variabel bebas (independent) i = entitas ke-i
t = periode ke-t
β (1...2) = koefisien regresi masing-masing variabel independen
eit = error term
Persamaan data panel merupakan model regresi linier berganda dari beberapa variabel bebas dan satu variabel terikat. Estimasi model regresi linier berganda bertujuan untuk memprediksi parameter model regresi yaitu nilai konstanta (α) dan koefisien regresi (βi). Konstanta biasa disebut dengan intersep dan koefisien regresi biasa disebut dengan slope. Regresi data panel memiliki tujuan yang sama dengan regresi linier berganda, yaitu memprediksi nilai intersep dan slope. Penggunaan data panel dalam regresi akan menghasilkan intersep dan slope yang berbeda pada setiap entitas/ perusahaan dan setiap periode waktu. Model regresi data panel yang akan diestimasi membutuhkan asumsi terhadap intersep, slope dan variabel gangguannya.
Menurut Widarjono (2007) ada beberapa kemungkinan yang akan muncul atas adanya asumsi terhadap intersep, slope dan variabel gangguannya:
a. Diasumsikan intersep dan slope adalah tetap sepanjang periode waktu dan seluruh entitas/perusahaan. Perbedaan intersep dan slope dijelaskan oleh variabel gangguan (residual).
b. Diasumsikan slope adalah tetap tetapi intersep berbeda antar entitas/perusahaan.
c. Diasumsikan slope tetap tetapi intersep berbeda baik antar waktu maupun antar individu.
d. Diasumsikan intersep dan slope berbeda antar individu.
e. Diasumsikan intersep dan slope berbeda antar waktu dan antar individu.
Dari berbagai kemungkinan yang disebutkan di atas muncullah berbagai kemungkinan model/teknik yang dapat dilakukan oleh regresi data panel. Dalam banyak literatur hanya asumsi pertama sampai ketiga saja yang sering menjadi acuan dalam pembentukan model regresi data panel.
Untuk mengestimasi parameter model dengan data panel, terdapat tiga teknik (model) yang sering ditawarkan, yaitu:
1. Metode Common Effect Model
Teknik ini merupakan teknik yang paling sederhana untuk mengestimasi parameter model data panel, yaitu dengan mengkombinasikan data cross section dan time series sebagai satu kesatuan tanpa melihat adanya perbedaan waktu dan entitas (individu). Dimana pendekatan yang sering dipakai adalah metode Ordinary Least Square (OLS). Model Commen Effect mengabaikan adanya perbedaan dimensi individu maupun waktu atau dengan kata lain perilaku data antar individu sama dalam berbagai kurun waktu. Adapun persamaan regresi dalam model common effects dapat ditulis sebagai berikut:
= + + (2.2)
dengan:
= Variabel respon pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t
= Variabel predikator pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t = Koefisien slope atau koefisien arah
= Intercept model regresi
= Galat atau komponen error pada unit observasi ke-I dan waktu ke-t i = misalkan nama kota,Siantar, Sibolga...,Nias
t = 2013,2014,...,2017
dimana i menunjukkan cross section (individu) dan t menunjukkan periode waktunya. Dengan asumsi komponen eror dalam pengolahan kuadrat terkecil biasa, proses estimasi secara terpisah untuk setiap unit cross section dapat dilakukan.
2. Fixed Effect Model
Model ini mengansumsikan bahwa perbedaan antar individu dapat diakomodasikan dari perbedaan intersepnya. Untuk mengestimasi data panel model Fixed Effects menggunakan teknik variable dummy untuk menangkap perbedaan intersep, perbedaan intersep bisa terjadi karena perbedaan budaya kerja, manajerial, dan insentif. Namun demikian,slopnya sama. Model estimasi ini sering juga disebut dengan teknik Least Squares Dummy Variable (LSDV) (Basuki, 2016 : 277). Adapun persamaan regresi dalam model fixed effects dapat ditulis sebagai berikut:
= + + (2.3)
= + (2.4) dengan:
= Variabel respon pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t
= Variabel predikator pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t = Koefisien slope atau koefisien arah
= Intercept model regresi
= Variabel dummy
= Intersep masing-masing kota atau kabupaten.
= Galat atau komponen error pada unit observasi ke-I dan waktu ke-t
Teknik seperti diatas dinamakan Least Square Dummy Variabel (LSDV).
Selain diterapkan untuk efek tiap individu , LSDV ini juga dapat mengakomodasi
efek waktu yang besifat sistemik. Hal ini dapat dilakukan melalui penambahan variabel dummy waktu di dalam model.
3. Random Effect Model
Berbeda dengan fixed effects model, efek spesifik dari masing-masing individu diperlakukan sebagai bagian dari komponen error yang bersifat acak dan tidak berkorelasi dengan variabel penjelas yang teramati , model seperti ini dinamakan random effects model (REM). Model ini sering disebut juga dengan error component model (ECM). Dengan demikian, persamaan model random effects dapat dituliskan sebagai berikut:
= + + 2.5) dimana:
= + ; E ( ) = + E( , ) = 0; i ; j ; E( , ) = 0;
E( , ) = E( , ) = E(( , ) = 0 dengan:
= Variabel predikator pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t = Koefisien slope atau koefisien arah
= Intercept model regresi
= Galat atau komponen error pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t = Komponen error cross section
= Komponen error time series
= Komponen error gabungan
Meskipun komponen error w, bersifat homoskedatik, nyatanya terdapat korelasi antara dan wit-s (equicorrelation), yakni:
Corr ( , ) = / ( + )
Karena itu, metode OLS tidak bisa digunakan untuk mendapatkan estimator yang efisien bagi model random effects. Metode yang tepat untuk mengestimasi model random effects adalah Generalized Least Squares (GLS) dengan asumsi homokedastik dan tidak ada cross-sectional correlation.
2.7.2 Pemilihan Model Regresi Panel
Untuk memilih model yang paling tepat digunakan dalam mengelola data panel, dilakukan beberapa pengujian yaitu:
a. Uji Chow
Chow test yakni pengujian untuk menentukan model Fixed Effect atau Random Effect yang paling tepat digunakan dalam mengestimasi data panel (Basuki, 2016 : 277).
Apabila Hasil:
maka metode yang digunakan Commond Effect Model atau pooled OLS.
maka metode yang digunakan Fixed Effect Model.
Dasar penolakan terhadap hipotesis adalah dengan membandingkan perhitungan F-statistik dengan F-tabel. Perbandingan dipakai apabila lebih besar (>) dari maka ditolak yang berarti model yang paling tepat digunakan adalah Fixed Effect Model. Begitupun sebaliknya, jika lebih kecil (<) dari maka diterima dan model yang digunakan adalah Common Effect Model.
Statistik uji yang digunakan merupakan uji F, yaitu = [ ]
(2.6) dengan:
n = jumlah individu(cross section) t = jumlah periode waktu (time series)
K = jumlah variabel penjelas
RRSS =restricted residual sums of squares yang berasal dari model koefisien tetap
URSS =unrestricted residual sums of squares yang berasal dari model efek tetap.
F-tabel = {α : df (n-1, nt-n-k)} (2.7) dengan:
α = Tingkat signifikasi yang dipakai (alfa) n = Jumlah kota/kabupaten (cross section) nt = Jumlah cross section x jumlah time series k = Jumlah variabel independent
Jika nilai > F atau p-value < (taraf signifikansi/alpha), maka tolak hipotesis awal ( ) sehingga model yang terpilih adalah model efek tetap.
b. Uji Hausman
Hausman test adalah pengujian statistik untuk memilih apakah model Fixed Effect atau Random Effect yang paling tepat digunakan (Basuki, 2016 : 277).
Hausman ini akan mengikuti distribusi chi-square sebagai berikut:
W= - )’[var - )] - ) (2.8) dengan:
= vektor estimasi slope model efek tetap
= vektor estimasi slope model efek acak
Jika nilai W > (a,k) atau nilai p-value kurang dari taraf signifikasi yang ditentukan, maka tolak hipotesis ( ) sehingga model yang terpilih adalah model efek tetap.
Menurut Rosadi (2011) uji ini bertujuan untuk melihat apakah terdapat efek random di dalam panel data.
Dalam perhitungan statistik Uji Hausman diperlukan asumsi bahwa banyaknya kategori cross section lebih besar dibandingkan jumlah variabel independen (termasuk konstanta) dalam model. Lebih lanjut, dalam estimasi statistik Uji Hausman diperlukan estimasi variansi cross section yang positif, yang tidak selalu dapat dipenuhi oleh model. Apabila kondisi-kondisi ini tidak dipenuhi maka hanya dapat digunakan model fixed effect.
c. Uji Lagrange Multiplier
Untuk mengetahui apakah model Random Effect lebih baik daripada metode Common Effect (OLS) digunakan uji Lagrange Multiplier (LM) (Basuki, 2016 : 277).
2.7.3 Pengujian Asumsi Klasik
Persamaan yang diperoleh dari sebuah estimasi dapat dioperasikan secara statistik jika memenuhi asumsi klasik, yaitu memenuhi asumsi bebas multikolinearitas, heteroskesidasitas, autokorelasi, serta disturbance term terdistribusi secara normal.
Pengujian asumsi klasik ini dilakukan dengan bantuan software eviews 8.
a. Normalitas
Ada beberapa metode untuk mengetahui normal atau tidaknya distribusi residual antara lain J-B Test dan metode grafik. Penelitian ini akan menggunakan metode J-B test, yang dilakukan dengan menghitung nilai skewness dan kurtosis, apabila J-B hitung < nilai X2 (chi-square) tabel, maka nilai residual berdistribusi normal (Firmansyah, 2006).
Rumus Jarque Bera adalah sebagai berikut:
dengan:
JB: Jarque Bera n: Jumlah Sampel.
dengan:
S:Expected Skewness,
K: Expected Excess Kurtosis.
b. Multikolinearitas
Salah satu asumsi model regresi klasik adalah tidak terdapat multikolinearitas diantara variabel independen dalam model regresi. Menurut Gujarati (2003) multikolinearitas berarti adanya hubungan sempurna atau pasti antara beberapa variabel independen dalam model regresi.
Pengujian terhadap ada tidaknya multikolinearitas ini dilakukan dengan cara melihat koefisien korelasi antar variabel. Apabila tidak ada yang mendekati angka 1 maka dapat dikatakan tidak terdapat multikolinearitas sempurna.
c. Heteroskedastisitas
memiliki varians yang sama atau varians setiap gangguan yang dibatasi oleh nilai tertentu mengenai pada variabel-variabel independen berbentuk nilai konstan yang sama dengan σ2. Dan jika suatu populasi yang dianalisis memiliki gangguan yang variansnya tidak sama maka Salah satu uji penting dalam regresi linier klasik adalah bahwa gangguan yang muncul dalam regresi populasi adalah homoskedastis, yaitu semua gangguan mengindikasikan terjadinya kasus heteroskesidasitas. Untuk mengetahui ada tidaknya heteroskesidasitas dapat digunakan uji white. Secara manual, uji ini dilakukan dengan meregresi residual kuadrat (u12) dengan variabel (2.9)
(2.10)
bebas. Dapatkan nilai R2 untuk menghitung X2, dimana X2 = n*R2 (Firmansyah, 2006). Kriteria yang digunakan adalah apabila X2-hitung lebih kecil daripada X2- tabel, maka hipotesis alternatif adanya heteroskesidasitas dalam model ditolak.
d. Autokorelasi
Autokorelasi adalah keadaan dimana disturbance term pada periode atau observasi tertentu berkorelasi dengan disturbance term pada periode atau observasi lain yang berurutan, dengan kata lain disturbance term tidak random. Salah satu cara yang digunakan untuk mendeteksi autokorelasi adalah dengan uji Breusch & Godfrey Test (BG test) (Gujarati 2003).
2.7.4 Pengujian Signifikasi
Uji signifikansi merupakan prosedur yang digunakan untuk menguji diterima atau ditolaknya (secara statistik) hasil hipotesis nol ( ) dari sampel. Keputusan untuk mengolah dibuat berdasarkan nilai uji statistik yang diperoleh dari data yang ada (Gujarati, 2003).
a. Koefisien Determinasi (R2)
Nilai R2 disebut juga koefisien determinasi. Koefisien determinasi (R2) menunjukkan seberapa besar persentase variasi variabel independen dapat menjelaskan variasi variabel dependennya (goodness of fit test). Nilai R2 berkisar antara nol dan satu (0<R2<1). Nilai R2 yang kecil atau mendekati nol berarti kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Sebaliknya, jika nilai R2 mendekati satu berarti variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen, dan model tersebut dapat dikatakan baik.
b. Pengujian koefisien regresi serentak (Uji F)
Dalam Gujarati (2003), uji F merupakan alat uji statistik secara bersama-sama atau keseluruhan dari koefisien regresi variabel independen terhadap variabel dependen.
Dari uji F dapat diketahui apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model memiliki pengaruh secara bersama-sama atau tidak terhadap variabel
dependen. Hipotesis nol ( ) yang diajukan dalam penelitian ini adalah apakah semua variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen, atau:
: = = = = 0
Sedangkan hipotesis alternatifnya ( ) adalah semua variable
independen mampu mempengaruhi variabel dependen secara bersama-sama, atau:
: = = = ≠0
Kriteria dalam uji F yaitu bila nilai lebih besar dibandingkan
dengan nilai (F>Fα, df), maka ditolak, dan diterima. Atau apabila
lebih besar dari , maka variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen secara bersama-sama. Sebaliknya, apabila lebih kecil dari , maka variabel independen tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen secara bersama-sama. diperoleh dengan derajat kebebasan variasi regresi 𝚔 (banyaknya variabel), dan derajat kebebasan variasi residual 𝚗-𝚔-1 (banyaknya observasi-banyaknya variabel-1)
c. Pengujian koefisien regresi secara individual (Uji t)
Uji t dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independen secara individual mempengaruhi variabel dependennya Uji t dapat dilakukan dengan dua cara, pertama dengan membandingkan nilai t hitung dengan t tabel. Nilai t hitung dapat diperoleh dari nilai t statistik pada output eviews, sedangkan nilai t tabel dapat diperoleh dari tabel t dengan dengan menggunakan degree of freedom (df) sebesar n-k. lebih besar daripada maka ditolak dan diterima, sebaliknya jika lebih kecil daripada maka diterima dan ditolak. Cara kedua yaitu dengan membandingkan nilai probalilitas output eviews dengan nilai α. Apabila nilai probabilitas lebih kecil dari nilai α maka ditolak dan diterima, sebaliknya jika nilai probabilitas lebih besar daripada nilai α maka diterima dan ditolak.
BAB 3
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Variabel Penelitian dan Definisi Operasional
Variabel didefinisikan sebagai atribut seseorang, atau subyek yang mempunyai
”variasi” antara satu orang dengan orang yang lain atau satu obyek dengan obyek yang lain (Hatch dan Farhady dalam Sugiyono). Terdapat dua jenis variabel, yaitu:
variabel independen (pengaruh, bebas, stimulus, prediktor), variabel dependen (dipengaruhi, terikat, output, kriteria, konsekuen), variabel moderator, variabel intervening (antara), dan variabel kontrol.
3.1.1 Variabel Penelitian
Penelitian ini menggunakan satu variabel dependen (terikat) dan empat variabel independen (bebas). Variabel dependen yang digunakan yaitu jumlah penduduk.
Sementara empat variabel independen yang digunakan antara lain: pertumbuhan ekonomi, pengangguran, pendidikan, dan indeks pembangunan manusia.
3.2 Jenis dan Sumber data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder dan diperoleh dari Badan Pusat Statistik. Datanya yang digunakan berupa data cross section yang terdiri dari 33 Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara serta data time series dari tahun 2013 sampai 2017.
Tabel 3.1 Jenis dan sumber data
No. Jenis Data Sumber
1 Jumlah penduduk BPS Sumut
2 Pengangguran BPS Sumut
3 Pertumbuhan ekonomi BPS Sumut
4 Indeks Pembangunan Manusia BPS Sumut
5 Pendidikan BPS Sumut
3.3 Metodologi Penelitian
Metode penelitian yang akan digunakan adalah penelitian studi kasus dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Studi Pendahuluan
Mengumpulkan dan mempelajari berbagai informasi berupa buku-buku ataupun jurnal-jurnal yang berhubungan dengan metode Regresi Data Panel.
2. Mengumpulkan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder dan diperoleh dari Badan Pusat Statistik. Data yang digunakan berupa data cross section yang terdiri dari 33 Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara serta data time series dari tahun 2013 sampai 2017.
3. Metode Analisis Data
Analisis yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif dan analisis kuantitatif.
4. Mengolah Data
Menghitung hasil estimasi pada persamaan (2.5) dengan cara:
a. Menjumlahkan banyak nya data jumlah (Y), (X1), (X2), (X3) dan (X4) setiap waktu (t) nya, kemudian mencari rata rata dari setiap waktu (t) nya.
b. Mengurangkan hasil jumlah (Y), (X1), (X2), (X3) dan (X4) dari setiap waktu (t) dikurang dengan hasil rata-rata.
c. Hasil pengurangan dari rata rata pada setiap (Y), (X1), (X2), (X3) dan (X4) di kuadratkan.
d. Menghitung perkalian dari (YX1), (YX2), (YX3), (YX4).
e. Melakukan Penentuan Metode Estimasi Common Effect Model dengan cara mencari hasil probabilitas estimasi Common Effect Model, Fixed Effect Model, Random Effect Model.
f. Melakukan Uji Chow, membandingkan F-statistik dan F-tabel pada persamaan (2.6) dan (2.7) pemilihan model yang lebih baik antara model common effect dan model fixed effect. Apabila ditolak nilai < α = 0,05 maka pilih fixed effect dan apabila diterima nilai > α = 0,05 maka pilih common effect.
g. Melakukan Uji Hausman, pemilihan model yang lebih baik antara model Random effect dan model Common effect. Apabila ditolak nilai < α= 0,05 maka pilih common effect dan apabila diterima nilai > α = 0,05 maka pilih Random effect.
h. Melakukan uji normalitas, untuk mengetahui hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen terdistribusi normal atau tidak dengan menggunakan metode Jarque Bera pada persamaan (2.9)
i. Melakukan uji multikolonieritas, untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan ada atau tidaknya korelasi antara variabel bebas.
j. Melakukan uji heterokedastisitas, untuk melihat ada atau tidak gangguan (error) yang timbul dalam fungsi regresi.
5. Membentuk persamaan regresi dengan menggunakan persamaan (2.5) 6. Membuat kesimpulan.
BAB 4
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Pengumpulan Data
Data yang diperoleh adalah pengamatan ke Kantor Badan Pusat Statistik dengan data 33 kabupaten/kota di Sumatera Utara. Data-data yang dikumpulkan adalah sebagai berikut:
a. Jumlah penduduk sebagai variabel dependen (Y)
b. Pertumbuhan ekonomi sebagai variabel independen ) c. Indeks pembanguan manusia ebagai variabel independen ( ) d. Pengangguran sebagai variabel independen )
e. Pendidikan sebagai variabel independen )
Badan Pusat Statistik (BPS) mendefinisikan kemiskinan sebagai ketidakmampuan memenuhi standar minimum kebutuhan dasar yang meliputi kebutuhan makan maupun non makan. Berikut data jumlah penduduk miskin, data pertumbuhan ekonomi, data indeks pembangunan manusia, data pengangguran dan data pendidikan di 33 kabupaten/kota Sumatera Utara.
