BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Masalah kemiskinan merupakan salah satu persoalan mendasar yang menjadi pusat perhatian pemerintah di Negara manapun (Sumodiningrat, 2009). Di Indonesia kemiskinan masih menjadi salah satu masalah besar. Pemerintah baik pusat maupun daerah telah berupaya dalam melaksanakan berbagai kebijakan dan program-program penanggulangan kemiskinan namun dirasa masih belum optimal (Mardianto, Pratiwi). Salah satu aspek yang menjadi peranan penting dalam penanggulangan kemiskinan tepat sasaran adalah tersedianya data kemiskinan yang akurat dan terpercaya. Pengukuran yang dipercaya dapat menjadi elemen penting dalam pengambilan kebijakan terhadap kondisi hidup orang miskin (Tulus Tambunan).
Kemiskinan didefinisikan sebagai kondisi di mana seseorang atau sekelompok orang, laki-laki dan perempuan, tidak terpenuhi hak-hak dasarnya untuk mempertahankan dan mengembangkan kehidupan yang layak (Bappenas, 2004). Kemiskinan telah membuat jutaan anak-anak tidak bisa mengenyam pendidikan yang berkualitas, kesulitan membiayai kesehatan, kurangnya tabungan dan tidak adanya investasi, kurangnya akses ke pelayanan publik, kurangnya lapangan pekerjaan, kurangnya jaminan sosial dan perlindungan terhadap keluarga, menguatnya arus urbanisasi ke kota, dan yang lebih parah, kemiskinan menyebabkan jutaan rakyat memenuhi kebutuhan pangan, sandang dan papan secara terbatas. Permasalahan strategis di pemerintahan Propinsi Sumatera Utara tidak jauh berbeda dengan di pemerintahan pusat (problem nasional), yakni masih tingginya angka kemiskinan.
Utara dapat dibagi menjadi tiga kelompok. Kelompok pertama adalah Kabupaten/Kota dengan persentase penduduk miskin di bawah 10 persen, kelompok kedua antara 10 hingga 30 persen dan kelompok ketiga lebih dari 30 persen.
Pada tahun 2011 mayoritas persentase penduduk miskin di Kabupaten/Kota Propinsi Sumatera Utara berada pada kelompok kedua (10 hingga 30 persen). Sedangkan dikelompok pertama (dibawah 10 persen) hanya terdiri dari empat daerah yaitu Kabupaten Toba Samosir (9,67 persen), Kabupaten Dairi (9,48 persen), Kabupaten Deli Serdang (5,10 persen) dan Kota Medan (9,63 persen). Sementara yang berada pada kelompok ketiga (lebih dari 30 persen) terdiri dari dua daerah yaitu: Kabupaten Nias Utara (30,44 persen) dan Kota Gunung Sitoli (32,12 persen). Tahun 2011 sektor pendidikan di Propinsi SumateraUtara menunjukkan bahwa sekitar 97,32 persen penduduk melek huruf dan sebanyak 2,81 persen penduduk berumur 15 tahun keatas yang tidak/belum pernah sekolah. Sektor ketenagakerjaan menunjukkan sebesar 6,37 persen tingkat pengangguran terbuka penduduk umur 15 tahun ke atas, penduduk miskin dengan status pekerjaan di sektor informal sebesar 68,92 persen serta penduduk miskin yang bekerja di sektor pertanian sebesar 67,71 persen (BPS, SUSENAS 2011).
Dengan melihat data-data di atas ternyata Propinsi Sumatera Utara masih memiliki permasalahan terhadap kemiskinan. Dalam menentukan suatu wilayah tergolong miskin atau tidak, analisis yang digunakan bersifat global, artinya diberlakukan untuk semua lokasi yang diamati (Budhi Made). Hal ini akan menyebabkan asumsi kebebasan antar pengamatan dalam analisis regresi sulit terpenuhi. M. H. Doolittle mengembangkan sebuah metode untuk membantu memecahkan penyelesaian k buah persamaan normal yang kemudian di beri nama metode Doolittle dipersingkat (Abbreviated Doolittle Method). Melalui metode Doolittle dapat diketahui koefisien penduga parameter model, jumlah kuadrat koefisien regresi, ragam dugaan koefisien regresi dan peragam-peragam dugaan di antara pasangan koefisien regresi tersebut Model yang diperoleh selanjutnya diharapkan dapat berguna untuk menduga kemiskinan disuatu daerah (Matthias Aroef, 1991).
Dengan melihat data-data di atas ternyata Propinsi Sumatera Utara masih memiliki permasalahan terhadap kemiskinan. Sehingga berdasarkan uraian di atas maka penulis ingin melakukan suatu penelitian dengan menggunakan data persentase kemiskinan, PDRB, pendidikan dan pengangguran di Kabupaten/Kota Propinsi Sumatera Utara tahun 2010 – 2011. Dalam pemodelan ini penulis menggunakan analisis regresi linier berganda berdasarkan metode Doolittle dipersingkat, sehingga penelitian ini diberi judul “ANALISIS PENGARUH PDRB, PENDIDIKAN DAN PENGANGGURAN TERHADAP KEMISKINAN DI KABUPATEN/KOTA PROPINSI SUMATERA UTARA TAHUN 2010 - 2011”.
1.2 Rumusan Masalah
Dalam penelitian ini yang menjadi pokok permasalahan adalah bagaimana pengaruh variabel Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), pendidikan dan pengangguran terhadap kemiskinan di Kabupaten/Kota Propinsi Sumatera Utara.
1.3 Batasan Masalah
Pembatasan masalah bertujuan untuk memperjelas arah dan tujuan dari suatu masalah yang akan diteliti, sehingga tidak menimbulkan kekeliruan. Dalam penelitian ini definisi operasional yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. Variabel respons dalam penelitian ini adalah persentase kemiskinan (𝒴) dan variabel bebasnya adalah produk domestik regional bruto (𝒳1), penduduk tamat SD (𝒳2), penduduk tamat SLTP (𝒳3), penduduk tamat SLTA (𝒳4), penduduk tamat Universitas (𝒳5), dan tingkat pengangguran terbuka (𝒳6). 2. Data statistik yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data
sekunder yang digunakan adalah periode dari tahun 2010 hingga tahun 2011 dengan 33 data mewakili Kabupaten/Kota di Propinsi Sumatera Utara yang menghasilkan 462 observasi.
3. Metode yang digunakan adalah regresi linier berganda berdasarkan metode Doolittle dipersingkat (Abbreviated Doolittle Method).
4. Selang kepercayaan yang digunakan adalah 95 %.
1.4 Tujuan Penelitian
Sesuai dengan perumusan masalah, tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis pengaruh Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), pendidikan dan pengangguran terhadap kemiskinan di Kabupaten/Kota Propinsi Sumatera Utara.
1.5 Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini di harapkan dapat memberikan manfaat praktis dan teoritis kepada pemerintahan dan akademisi yang dijelaskan sebagai berikut:
1. Secara teoritis dapat menambah atau memperkaya khasanah kepustakaan sehingga dapat dimanfaatkan oleh kalangan akademisi dan peneliti lainnya terhadap studi tentang analisis keterkaitan PDRB, pendidikan dan penganguran terhadap kemiskinan di Kabupaten/Kota Propinsi Sumatera Utara .
2. Secara praktis dapat menjadi sumbangan pikiran bagi pemerintah dalam merumuskan kebijakan dan perencanaan pembangunan dan pengentasan kemiskinan di Kabupaten/Kota Propinsi Sumatera Utara.
1.6 Tinjauan Pustaka
Penulis menggunakan buku-buku yang berkaitan dengan penelitian sebagai referensi, guna membantu dalam penyusunan penelitian ini. Beberapa referensi pendukung teori adalah sebagai berikut :
Analisis Regresi dengan MS Excel 2007 dan SPSS 16 (Nawari, 2010). Analisis regresi adalah suatu metode sederhana untuk melakukan investigasi tentang hubungan fungsional di antara beberapa variabel. Hubungan antara beberapa variabel tersebut diwujudkan dalam suatu model matematis. Pada model regresi, variabel dibedakan menjadi dua bagian, yaitu variabel respons (response) atau biasa juga disebut variabel bergantung (dependent variable) serta variabel explanory atau biasa juga disebut variabel penduga (predictor variable) atau disebut juga variabel bebas (independent variable).
Analisis Regresi (R. K Sembiring). Pengujian parameter regresi dibagi dalam dua kelompok, yaitu :
1. Uji Serentak
Uji serentak bertujuan untuk menguji apakah variabel-variabel bebas 𝒳 dan terikat 𝒴 benar-benar terdapat hubungan linier (linier relation).
Hipotesa : 𝐻0: 𝛽𝑗 = 0, di mana 𝑗 = 1, 2, 3, … , 𝑘 Statistik Uji : 𝐹𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 =𝑀 𝑆𝑅 𝑀 𝑆𝐸 = 𝑆𝑆𝑅𝑒𝑔 𝑘 𝑆𝑆𝑅𝑒𝑠 (𝑛 − 𝑘 − 1) Kriteria pengujian : Tolak 𝐻0 jika 𝐹𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 (𝛼 ,𝑘,𝑛−𝑘−1) 2. Uji Individu
Dalam pengujian ini ingin diketahui apakah jika secara terpisah suatu variabel 𝒳 masih memberikan kontribusi signifikan terhadap variabel terikat 𝒴.
Hipotesa : 𝐻0: 𝛽𝑗 = 0 𝐻0: 𝛽𝑗 ≠ 0
𝑆(𝑏𝑘)
Jika 𝑡𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝑡𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 (𝑛−𝑘) , maka tolak 𝐻0.
Analisis Regresi Terapan (N.R. Draper dan H. Smith, 1992). Metode analisis yang disebut metode kuadrat terkecil (method of least squares) dapat digunakan untuk menganalisis data dan mengambil kesimpulan yang bermakna tentang hubungan ketergantungan yang mungkin ada. Metode analisis ini disebut analisis regresi.
Deny Tisna Amijaya, 2008. Penelitian ini menunjukkan bahwa variabel ketidakmerataan distribusi pendapatan berpengaruh positif terhadap tingkat kemiskinan, variabel pertumbuhan ekonomi berpengaruh negatif terhadap tingkat kemiskinan, sedangkan variabel pengangguran berpengaruh positif terhadap tingkat kemiskinan.
Dian Octaviani, 2001. Penelitiannya menunjukkan bahwa kenaikan angka pengangguran mengakibatkan peningkatan atas angka kemiskinan, sebaliknya semakin kecil angka pengangguran akan menyebabkan semakin rendahnya tingkat kemiskinan di Indonesia.
Ekonometrika Terapan (Prof. Dr. Matthias Aroef, MSIE, 1991). metode Doolittle dilaporkan pertama kali oleh M. H. Doolittle, seorang ahli yang bekerja di kantor penelitian geodesi, pada tanggal 8 November 1978. Keuntungan dari penggunaan metode ini tidak hanya dalam pembalikan matriks setangkup, tetapi juga dapat menghitung berbagai jumlah kuadrat untuk pengujian hipotesis tentang parameter model yang diidentifikasi.
Hermanto Siregar dan Dwi Wahyuniarti (2006). Tulisannya menganalisis tentang pengaruh pertumbuhan ekonomi terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia. Analisis yang dilakukan adalah analisis deskriptif dan ekonometrika dengan menggunakan metode panel data. Model yang digunakan adalah modifikasi model ekonometri sebagi berikut:
𝑃𝑜𝑣𝑒𝑟𝑡𝑦 = 𝛽0+ 𝛽1𝑃𝐷𝑅𝐵 + 𝛽2𝑃𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎𝑠𝑖 + 𝛽3𝐴𝑔𝑟𝑖𝑠𝑎𝑟𝑒 + 𝛽4𝐼𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑖𝑒𝑠𝑎𝑟𝑒 +
𝛽5𝐼𝑛𝑓𝑙𝑎𝑠𝑖 + 𝛽6𝑆𝑀𝑃 + 𝛽7𝑆𝑀𝐴 + 𝛽8𝐷𝐼𝑃𝐿𝑂𝑀𝐴 + 𝛽9𝐷𝑢𝑚𝑚𝑦 𝐾𝑟𝑖𝑠𝑖𝑠 + 𝜀
Keterangan :
𝑃𝑜𝑣𝑒𝑟𝑡𝑦 = Tingkat kemiskinan
𝑃𝐷𝑅𝐵 = Pendapatan PDRB
𝐴𝑔𝑟𝑖𝑠𝑎𝑟𝑒 = Pangsa sektor pertanian dalam PDRB
𝐼𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑖𝑒𝑠𝑎𝑟𝑒 = Pangsa sektor industri dalam PDRB
𝐼𝑛𝑓𝑙𝑎𝑠𝑖 = Tingkat inflasi
𝑆𝑀𝑃 = jumlah lulusan setingkat SMP 𝑆𝑀𝐴 = jumlah lulusan setingkat SMA
𝐷𝐼𝑃𝐿𝑂𝑀𝐴 = jumlah lulusan setingkat Diploma
𝐷𝑢𝑚𝑚𝑦 𝐾𝑟𝑖𝑠𝑖𝑠 = dummy krisis ekonomi
Hasil penelitiannya menyimpulkan bahwa kenaikan PDRB mengakibatkan penurunan atas angka kemiskinan, kenaikan jumlah penduduk mengakibatkan peningkatan atas angka kemiskinan, kenaikan Inflasi mengakibatkan peningkatan atas angka kemiskinan, kenaikan share pertanian dan industri mengakibatkan penurunan atas angka kemiskinan, kenaikan tingkat pendidikan mengakibatkan penurunan atas angka kemiskinan. Di mana pengaruh tingkat pendidikan SMP lebih besar daripada pengaruh share pertanian. Sedangkan kenaikan Dummy krisis mengakibatkan peningkatan atas angka kemiskinan.
Indikator Ekonomi (Drs. Hg. Suseno Triyanto Hadodo, 1990). Setiap Negara yang melaksanakan pembangunan akan menuju pada peningkatan kemakmuran masyarakat luas atau pemerataan kesejahteraan. Pertumbuhan ekonomi yang tinggi menjadi lebih berarti jika diikuti pemerataan atas hasil-hasil pembangunan. Berbagai kebijaksanaan ekonomi untuk menumbuhkan produksi akan lebih berarti jika dirasakan manfaatnya oleh masyarakat luas.
Dalam penelitian ini, penulis akan melakukan langkah-langkah untuk mendapatkan model yang baik di mana harus memenuhi beberapa kriteria :
1. Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan adalah data sekunder yaitu, Data PDRB , Pendidikan (jenjang pendidikan tertinggi yang ditamatkan), pengangguran, dan kemiskinan di 33 Kab/Kota di Propinsi Sumatera Utara tahun 2010-2011, sehingga jumlah data n = 66. Terdapat 33 Kab/Kota di Propinsi Sumatera Utara digunakan sebagai unit observasi dengan tujuh variabel penelitian.
2. Metode Analisis
Analisis yang dipergunakan untuk pengolahan data yang diperoleh dari BPS adalah analisis statistik yaitu analisis regresi linier berganda berdasarkan Metode Doolittle. Persamaan garis regresi linier berganda tentang hubungan antara Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Penduduk yang tamat SD, Penduduk yang tamat SLTP, Penduduk yang tamat SLTA, Penduduk yang tamat Universitas dan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) dengan Persentase kemiskinan adalah sebagai berikut :
𝐾𝑀𝑆 = 𝑓(𝑃𝐷𝑅𝐵, 𝑆𝐷, 𝑆𝐿𝑇𝑃, 𝑆𝐿𝑇𝐴, 𝑈𝑛𝑖𝑣, 𝑇𝑃𝑇)
𝐾𝑀𝑆 = 𝛽0+ 𝛽1 𝑃𝐷𝑅𝐵 + 𝛽2𝑆𝐷 + 𝛽3𝑆𝐿𝑇𝑃 + 𝛽4𝑆𝐿𝑇𝐴 + 𝛽5𝑈𝑛𝑖𝑣 + 𝛽6𝑇𝑃𝑇 + 𝜀
Keterangan :
KMS = Kemiskinan
𝑃𝐷𝑅𝐵 = Produk Domestik Regional Bruto
𝑆𝐷 = Penduduk tamat SD
𝑆𝐿𝑇𝑃 = Penduduk tamat SLTP 𝑆𝐿𝑇𝐴 = Penduduk tamat SLTA 𝑈𝑛𝑖𝑣 = Penduduk tamat universitas 𝑇𝑃𝑇 = Tingkat pengangguran terbuka
3. Kriteria Statistika
Menguji model persamaan regresi untuk mendapatkan model yang baik dan meminimalisir bias yang terjadi. Dalam kriteria statistika dilakukan beberapa pengujian secara parsial (uji-t) dan pengujian secara menyeluruh (uji-F).
