ANALISIS PENGARUH PERTUMBUHAN EKONOMI, PENDIDIKAN, INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) TERHADAP TINGKAT (STUDI KASUS KOTA / KABUPATEN PROVINSI NUSA TENGGARA

(1)

ANALISIS PENGARUH PERTUMBUHAN EKONOMI, PENDIDIKAN, INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) TERHADAP TINGKAT (STUDI KASUS KOTA / KABUPATEN PROVINSI NUSA TENGGARA

BARAT TAHUN 2011

JURUSAN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS BRAWIJAYA

ANALISIS PENGARUH PERTUMBUHAN EKONOMI, PENDIDIKAN, INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) TERHADAP TINGKAT

KEMISKINAN

(STUDI KASUS KOTA / KABUPATEN PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT TAHUN 2011-2017)

JURNAL ILMIAH

Disusun oleh :

Fitri Ningsih 155020101111010

JURUSAN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS BRAWIJAYA MALANG

2019

ANALISIS PENGARUH PERTUMBUHAN EKONOMI, PENDIDIKAN,

INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) TERHADAP TINGKAT

(STUDI KASUS KOTA / KABUPATEN PROVINSI NUSA TENGGARA

(2)

ANALISIS PENGARUH PERTUMBUHAN EKONOMI, PENDIDIKAN, INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) TERHADAP TINGKAT KEMISKINAN (STUDI KASUS KOTA / KABUPATEN PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT TAHUN

2011-2017) Fitri Ningsih

Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Jurusan Ilmu Ekonomi, Program Studi Ekonomi Pembangunan, Universitas Brawijawa, Malang

Email :fitningsih@yahoo.com

ABSTRAK

Kemiskinan merupakan salah satu masalah ekonomi dan sosial yang terus dihadapi banyak Negara di dunia tidak terkecuali Indonesia. Permasalahan kemiskinan yang cukup serius dialami oleh salah satu provinsi di Indonesia yaitu Provinsi Nusa Tenggara Barat yang secara nasional tercatat berada diurutan ke delapan paling miskin dari total 34 provinsi pada tahun 2017. Penelitian ini bertujuan untuk Menganalisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Pendidikan, Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Terhadap Tingkat Kemiskinan (Studi Kasus Kota/Kabupaten Provinsi Nusa Tenggara Barat Tahun 2011- 2017) dengan menggunakan metode analisis data panel dengan analisis Eviews9. Hasil analisis menunjukkan Pertumbuhan Ekonomi berpengaruh negatif terhadap tingkat kemiskinan. Artinya kemiskinan akan turun saat pertumbuhan ekonomi meningkat. Akan tetapi pertumbuhan ekonomi juga menunjukkan pola hubungan yang tidak signifikan terhadap tingkat kemiskinan yang dikarenakan pertumbuhan ekonomi Provinsi Nusa Tenggara Barat masih sangat didominasi oleh sektor pertanian dan pertambangan serta terjadinya penurunan hasil produksi dari PT. Newmont yang memberikan kontribusi besar terhadap pertumbuhan ekonomi. Pendidikan berpengaruh signifikan positif terhadap tingkat kemiskinan. Ketika angka buta huruf naik maka kemiskinan akan naik yag disebabkan oleh rata-rata lama sekolah penduduk serta angka partisipasi sekolah (APS) yang rendah. Sedangka Indeks Pemangunan Manusia (IPM) berpengaruh signifikan negatif terhadap tingkat kemiskinan. Ketika indeks pembangunan manusia (IPM) naik maka tingkat kemiskinanakan menurut.

Kata kunci : Pertumbuhan Ekonomi, Pendidikan, Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Kemiskinan

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Kemiskinan merupakan salah satu masalah ekonomi dan sosial yang terus dihadapi dan menjadi perhatian banyak negara di dunia, tidak terkecuali bagi Indonesia. Sebagai Negara berkembang, Indonesia terus dihadapkan pada permasalahan kemiskinan yang terjadi diberbagai daerah hingga saat ini.

Kemiskinan juga menjadi salah satu faktor utama penghambat dari proses pembangunan dimana pengentasan kemiskinan sendiri menjadi salah satu prioritas utama bagi pembangunan pemerintah Indonesia. Pembangunan di Indonesia sendiri masih kurang merata dan tidak menjangkau seluruh daerah di Indonesia.

(3)

Presentase Penduduk Miskin di Indonesia

Sumber :BPS, 2018

Data di atas menunjukkan angka kemiskinan di Indonesia yang mengalami penurunan dari tahun 2011 hingga periode September 2017. Tahun 2011 tercatat angka kemiskinan di Indonesia sebesar 12,49% mengalami penurunan pada periode September 2017 menjadi 10,12%. Artinya dari 250 juta penduduk Indonesia sekitar 25 juta penduduk Indonesia yang tergolong miskin. Jumlah kemiskinan yang cukup besar dan akan menjadi masalah serius apabila tidak segera diatasi.

Kemiskinan juga menjadi salah satu permasalahan yang cukup serius bagi Provinsi Nusa Tenggara Barat. Pemerintah daerah Provinsi Nusa Tenggara Barat menempatkan masalah kemiskinan selain kesehatan dan pendidikan sebagai prioritas utama dalam kebijakan umum pembangunan daerah seperti yang tertuang di dalam Rencana Pembangunan Jangka Menengah (RPJM) Nusa Tenggara Barat.

Beberapa cara yang ditempuh oleh Pemerintah daerah Provinsi Nusa Tenggara Barat dalam menurunkan angka kemiskinan serta mengurangi kesenjangan antara lain; pemenuhan kebutuhan masyarakat miskin, penanganan gizi buruk, revitalisasi pelayanan keluarga berencana (KB) dan kesehatan ibu, dan perbaikan sistem bantuan dan jaminan sosial serta berbagai program pengentasan kemiskinan lainnya. Upaya penurunan tingkat kemiskinan di Provinsi Nusa Tenggara Barat dirasa belum efektif. Provinsi Nusa Tenggara Barat merupakan salah satu provinsi dengan kekayaan alam melimpah ini masih menunjukkan presentase angka kemiskinan yang relatif tinggi.

Presentase Penduduk Miskin 3 Provinsi di Indonesia Bagian Tengah Tahun 2011 Sampai September 2017

Sumber : BPS, 2018

12.49 11.66 11.47 10.96 11.13 10.7

10.12

0 2 4 6 8 10 12 14

2011 Semester 2 (September)

2012

Semester 2 (September)

2013

2014

2015

2016

2017

12.49 11.66 11.47 10.96 11.13 10.7 10.12

21.23 20.41 20.24 19.6 22.58 22.01 21.38

19.73 18.02 17.25 17.05 16.54 16.02 15.05

4.2 3.95 4.49 4.76 5.25 4.15 4.14

2 0 1 1 S E M E S T E R 2 ( S E P T E M B E R )

2 0 1 2

S E M E S T E R 2 ( S E P T E M B E R )

2 0 1 3

2 0 1 4

2 0 1 5

2 0 1 6

2 0 1 7 Nasional NTT NTB Bali

(4)

Presentase penduduk miskin Provinsi Nusa Tenggara Barat mengalami penurunan dari tahun ke tahun hingga mencapai angka 15,05% pada periode September 2017 dari 19,73% pada tahun 2011. Walaupun terjadi penurunan, akan tetapi presentase kemiskinan Provinsi Nusa Tenggara Barat masih menjadi yang terbesar ke dua setelah Nusa Tenggara Timur dan berada di atas presentase kemiskinan nasional. Angka kemiskinan Provinsi Nusa Tenggara Barat yang masih sangat tinggi mengharuskan Pemerintah Daerah untuk terus melakukan percepatan dan peningkatan berabagai upaya serta strategi untuk mempercepat proses penanggulangan kemiskinan. Hal ini dapat dilakukan melalui beberapa cara yaitu penciptaan serta perluasan kesempatan kerja, peningkatan keterampilan kerja, penyediaan bantuan serta stimulasi modal usaha, memberikan kemudahan akses modal bagi usaha mikro dan UKM, memperbaiki iklim investasi dalam rangka menarik minat investor, perbaikan serta peningkatan pembangunan infrastruktur, serta pemenuhan kebutuhan dan hak dasar penduduk miskin dibidang pendidikan dan kesehatan yang memadai secara gratis.

Faktor yang menyebabkan tingginya angka kemiskinan adalah pertumbuhan ekonomi suatu daerah.

Sebagai wilayah yang memiliki sumberdaya alam yang melimpah sudah seharusnya menjadikan Provinsi Nusa Tenggara Barat menjadi Provinsi yang makmur. Namun, karena masih banyak sekali kekayaan alam yang belum digali dan dimanfaatkan secara optimal menjadikan masyarakat di Provinsi Nusa Tenggara Barat memiliki pendapatan yang rendah. Secara nasional berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik, laju pertumbuhan ekonomi Provinsi Nusa Tenggara Barat pada tahun 2017 hanya sebesar 0,11%.

Menempatkan Provinsi Nusa Tenggara Barat pada posisi pertama dengan laju pertmbuhan ekonomi terendah secara nasional dari 34 Provinsi yang ada di Indonesia.

Laju Pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto Atas Dasar Harga Kosntan 2010 di 3 Provinsi di Indonesia Bagian Tengah Tahun 2011-2017 (%)

Sumber : BPS NTB, 2018

Pertumbuhan ekonomi Provinsi Nusa Tenggara Barat sempat berada dititik terendah yaitu berkisar pada angka -3% pada tahun 2011 meningkat pada tahun 2012 sebesar -1%. Akan tetapi kenaikan pertumbuhan ekonomi dari tahun 2011 ke 2012 masih berada pada angka negatif, hal ini disebabkan oleh turunnya tingkat produktivitas dari PT. Newmont yang pada kenyataannya selama ini telah memberikan kontribusi terhadap pertumbuhan. Laju pertumbuhan ekonomi kembali menunjukkan peningkatan dari tahun 2013 hingga tahun 2015 yang mencapai 21.77%. Peningkatan yang cukup signifikan jika dibandingkan dengan tahun-tahun sebelumnya. Akan tetapi pertumbuhan ekonomi kembali menunjukkan penurunan yang cukup signifikan pada tahun 2017 hingga berada pada angka 0,11%.

Kemiskinan tidak hanya dipandang sebagai keterbatasan dalam segi ekonomi saja, akan tetapi kemiskinan juga perlu dipandang sebagai salah satu bentuk kegagalan dalam memenuhi hak-hak dasar masyarakat termasuk pendidkan.

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

PDRB %

NTT 5.67 5.46 5.41 5.05 4.92 5.17 5.16

NTB -3.91 -1.54 5.16 5.17 21.76 5.82 0.11

BALI 6.66 6.96 6.69 6.73 6.03 6.32 5.59

-1010152025-505

PRESENTASE

(5)

Presentase Penduduk Buta Huruf Usia 15 Tahun ke Atas 3 Provinsi Indonesia Bagian Tengah Tahun 2011 sampai 2017

Sumber : NTB Dalam Angka, BPS NTB

Tren presentase buta huruf penduduk usia 15 tahun ke atas Provinsi Nusa Tenggara Barat mengalami penurunan dari tahun 2011 hingga tahun 2017. Namun, walaupun mengalami penurunan akan tetapi dunia pendidikan di Provinsi Nusa Tenggara Barat khususnya penduduk yang mengalami buta huruf relatif cukup tinggi. Tahun 2017, presentase buta huruf penduduk mencapai angka 12,86% dari 17,35% pada tahun 2011. Presentase buta Provinsi Nusa Tenggara Barat menjadi yang tertinggi di bandingkan dengan Provinsi Nusa Tenggara Timur dan Bali bahkan berada diatas presentase buta huruf penduduk secara nasional yang berada pada angka 4,5% pada tahun 2017.

Faktor lain yang menyebabkan kemiskinan adalah Indeks Pembangunan Manusia. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) menjelaskan tentang penduduk disuatu daerah yang memiliki kesempatan untuk mendapatkan kesempatan dalam hal pendidikan, kesehatan, pendapatan dan hak lain. Kualitas Indeks Pembangunan Manusia (IPM) sangat mempengaruhi perkembangan angka kemiskinan disuatu daerah. Jika diamati lebih jauh Provinsi Nusa Tenggara Barat dengan infrastruktur yang yang cukup memadai dan potensi ekonomi dua pulaunya (Pulau Lombok dan pulau Sumbawa), sangat sulit dipercaya bahwa angka indeks pembangunan manusia (IPM) Provinsi Nusa Tenggara Barat masih berada pada urutan yang sangat rendah ditingkat nasional.

Indeks Pembagunan Manusia Provinsi Nusa Tenggara Barat Tahun 2011-2017

Sumber : BPS, 2018

Indeks pembangunan manusia Provinsi Nusa Tenggara Barat berada di bawah angka pertumbuhan indeks pembangunan manusia nasional. Indeks pembangunan manusia Provinsi Nusa Tenggara Barat dari tahun ke tahun terus mengalami peningkatan hingga mencapai angka 66,58 pada tahun 2017 akan tetapi

12.15 11.23 9.64 8.82 8.55 8.48 8.3217.35 17.08 15.33 13.04 13.03 12.94 12.86

11.31 10.08 9.16 7.44 7.23 7.18 7.17.56 7.03 6.08 4.88 4.78 4.62 4.5

2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7

P R E S E N T A S E P E N D U D U K U S I A 1 5 + NTT NTB Bali Nasional

62.14 62.98 63.76 64.31 65.19 65.81 66.58

67.09 67.7 68.31 68.9 69.55 70.18 70.81

2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7

I P M NTB Nasional

(6)

peningkatan tersebut masih berada di bawah indeks pembangunan manusia nasional yang mencapai angka 70,81.

Berdasarkan permasalahan di atas, maka peneliti merumuskan masalah sebagai berikut : 1. Bagaimana pengaruh dari pertumbuhan ekonomi terhadap tingkat kemiskinan Provinsi Nusa

Tenggara Barat?

2. Bagaimana pengaruh dari pendidikan terhadap tingkat kemiskinan Provinsi Nusa Tenggara Barat?

3. Bagaimana pengaruh dari indeks pembangunan manusia terhadap tingkat kemiskinan Provinsi Nusa Tenggara Barat?

TINJAUAN PUSTAKA

Kemiskinan

Badan Pusat Statistik (BPS), mejelaskan kemikinan sebagai ketidakmampuan memenuhi standar (makanan dan bukan mananan) yang minimum untuk layak hidup. Untuk mengukur tingkat kemiskinan, Badan Pusat Statistik (BPS) menggunakan konsep kemampuan memenuhi kebutuhan dasar (basic needs approach).

Bank Dunia (Word Bank) menjelaskan penyebab dari kemiskinan salah satunya adalah pendapatan dan asset yang kurang (Lack of Income and Assets) untuk memenuhi kebutuhan dasar makanan, pakaian, perumahan, tingkat kesehatan dan pendidikan yang diterima. Dalam hal ini kemiskinan dikaitkan dengan terbatasnya lapangan pekerjaan. Mereka yang tergolong miskin adalah yang tidak memiliki pekerjaan serta memiliki tingkat pendidikan dan kesehatan yang rendah dan tidak memadai.

Secara konseptual, BPS menglasifikasikan kemiskinan menjadi dua, yaitu;

1. Kemiskinan Relatif

Kemiskinan relatif yaitu kondisi kemiskinan yang disebabkan oleh pengaruh pembanguanan yang tidak merata dan belum mampu menjangkau seluruh lapisan masyarakat yang berakibat pada tejadinya ketimpangan distribusi pendapatan.

2. Kemiskinan Absolut

Kemiskinan absolut adalah ukuran kemiskinan yang ditentukan berdasarkan ketidakmampuan untuk memenuhi kebutuhan pokok yang minimum seperti pangan, sandang, kesehatan, perumahan dan pendidikan yang diperlukan untuk bertahan hidup dan mendapatkan pekerjaan.

Pertumbuhan Ekonomi

Pertumbuhan ekonomi dapat disefinisikan sebagai kondisi dimana peningkatan atau kenaikan terhadap output produksi pada suatu Negara atau daerah dalam jangka waktu yang panjang. Toeri trickle-down effect yang dikembangkan oleh Arthur Lewis (1954) bahwa kesejahteraan yang didapatkan oleh sekelompok masyarakat dalam hal ini masyarakat golongan kaya akan dengan sendirinya memberikan pengaruh kebawah yang akan membuka peluang kesempatan kerja dan berbagai peluang ekonomi lainnya sehingga akan mampu menciptakan kondisi persebaran hasil dari pertumbuhan ekonomi yang lebih merata.

(7)

Pendidikan

Badan Pusat Statistik (PBS) mendefinisikan angka buta huruf sebagai proporsi penduduk usia tertentu yang tidak memiliki kemampuan untuk membaca dan menulis huruf latin dan huruf lainnya terhadap penduduk usia tertentu.

Buta huruf dapat dijadikan sebagai salah satu tolak ukur untuk melihat perkembangan pendidikan penduduk suatu Negara atau daerah. Buta huruf juga menunjukkan bahwa penduduk atau masyarakat tidak memiliki bekal ilmu pengetahuan yang baik dan memadai. Hal tersebut menunjukkan bahwa tingginya angka buta huruf mengindikasikan bahwa tingkat pendidikan penduduk atau masyarakat rendah. Hal tersebut berakibat pada sulitnya masyarakat untuk memilih dan memperoleh pekerjaan yang baik dan layak, akhirnya akan berdampak pada tingkat pendapatan penduduk atau masyarakat yang sangat rendah. Pendapatan yang rendah berdampak pada sulitnya masyarakat memnuhi kebutuhan hidup sehingga semakin banyak penduduk atau masyarakat yang terjerumus dalam lingkaran kemiskinan dengan kualitas hidup dan tingkat kesejahteraan yang sangat rendah.

Indeks Pembangunan Manusia (IPM)

United Nations Development Programme (UNDP) pertama kali memperkenalkan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) pada tahun 1990. Dijelaskan bahwa Indeks pembangunan manusia merupakan pengukuran perbandingan dari melek huruf, harapan hidup, standar hidup dan pendidikan yang berlaku untuk semua Negara di dunia.

Indekspembangunan manusia disusun berdasarkan tiga konsep:

1. Umur yang panjang serta pola hidup sehat (a long and healty life).

2. Tingkat pendidikan.

3. Standar hidup yang layak (decent standart of living).

METODE PENELITIAN

Ruang Lingkup Penelitian

Penelitan ini menggunakan pendekatan kuantitatif untuk menguji apakah terdapat pengaruh variabel pertumbuhan ekonomi, pendidkan (buta huruf), dan indeks pembangunan manusia (IPM) terhadap tingkat kemiskinan di 10 Kota / Kabupaten Provinsi Nusa Tenggara Barat tahu 2011 hingga tahun 2017 dengan menggunakan analisis kunatitatif deskriptif. Penelitian ini menggunakan jenis data sekunder yaitu data terkait dengan kemiskinan, pertumbuhan ekonomi, pendidikan (buta huruf) dan indeks pembangunan manusia (IPM) didapatkan dari dokumentasi intansi dan publikasi Badan Pusat Statistik.

Definisi Operasional Variabel

Adapun variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah:

1. Variabel dependen

Dalam penelitian ini menggunakan variabel dependen tingkat kemiskinan Kota / Kabupaten Provinsi Nusa Tenggara Barat dari tahun 2011 sampai tahun 2017.

2. Variabel Independen

(8)

• Pertumbuhan ekonomi

Variabel pertumbuhan ekonomi sebagai variabel bebas pertama (X1) yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pertumbuhan ekonomi di Provinsi Nusa Tenggara Barat dari tahun 2011 sampai tahun 2017 dalam satuan persen.

• Pendidikan

Dalam penelitian ini, data pendidikan yang digunakan yaitu data presentase buta huruf penduduk usia 15 tahun ke atas Provinsi Nusa Teggara Barat dari tahun 2011 sampai tahun 2017 dalam satuan persen.

• Indeks pembangunan manusia (IPM)

Menurut Badan Pusat Statistik (BPS) indek pembangunan manusia (IPM) merupakan indikator mengukur capaian pembangunan manusia yang telah dilakukan pada suatu daerah.

Metode Analisis Data

Penelitian ini menggunakan metode analisis data panel dengan menggunakan alat analisis Eviews9. Penelitian ini menggunakan analisis data panel. Widarjono (2013) menyebuttkan bahwa analisis data panel merupakan kombinasi dari data Cross Section dan data Time Series. Model dalam penelitian ini adalah:

Yit = α + β1X1it + β2X2 it+ β3X3it + eit

Dimana :

Y = Tingkat Kemiskinan X1 = Pertumbuhan Ekonomi X2 = Pendidikan (Buta Huruf)

X3 = Indeks Pembangunan Manusia (IPM)

α = Konstanta

β1, β2, β3 = menunjukkan koofisien regresi masing-masing variable e = Faktor Error

Terdapat tiga metode pengujian yang dapat digunakan untuk memilih model yang tepat diantara Common Effect Model (CEM), Fixed effect Model (FEM) atau Random Effect Model (REM) dalam penelitian inin yaitu Uji Chow (Chow Test), Uji Hausman (Hausman Test) dan Uji Langrange Multiplier (Langrange Multiplier Test). Adapun uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini adalah ujiMultikolinearitas, uji Heterokedastisitas, uji Autokorelasi, Uji R-squared, Uji F dan Uji t.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Uji Chow (Chow Test)

Uji Chow (Chow Test) dilakukan untuk mengetahui model terbaik antara Common Effect Model (CEM) dengan Fixed Effect Model (FEM) dilihat dari nilai Prob. Cross-section Chi-square. Apabila Prob. Cross-section Chi-square <0,05% maka Fixed Effect Model (FEM) dipilih dan sebaliknya.

Hasil Uji Chow (Chow Test)

Effects Test Statistic d.f Prob

Cross-section F 601.568049 (9,57) 0.0000

Cross-section Chi-square 391.493018 9 0.0000

(9)

Sumber: Hasil Olah Eviews 9

Berdasarkan hasil pengujian yang ditampilkan terlihat nilai Prob. Cross-section Chi-square <0,05%

yaitu sebesar 0.00%. maka dapat disimpulkan bahwa model yang dipilih adalah Fixed Effect Model (FEM).

Uji Hausman (Hausman Test)

Uji Hausman (Hausman Test) dilakukan untuk mengetahui model terbaik antara Random Effect Model (REM) dengan Fixed Effect Model (FEM).

Hasil Uji Hausman (Hausman Test)

Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f Prob.

Cross-section random 7.291356 3 0.0632

Berdasarkan hasil pengujian yang ditampilkan terlihat bahwa nilai dar P-Value pada kolom Both dibaris Breusch-pagan 0,05% atau sebesar 0,00% maka model terbaik yang dipilih dan paling tepat digunakan dalam penelitian ini adalah Random Effect Model (REM).

Uji Langrange Multiplier (Langrange Multiplier Test)

Uji Langrange Multiplier (Langrange Multiplier Test) digunakan untuk meetahui model terbaik antara Random Effect Model (REM) dan Common Effect Model (CEM).

Hasil Uji Langrange Multiplier (Langrange Multiplier Test)

Test Hypothesis

Cross-section Time Both

Breusch-Pagan 194.2499 2.433305 196.6832

(0.0000) (0.0000)

Berdasarkan hasil pengujian yang ditampilkan pada tabel 4.5 terlihat bahwa nilai dar P-Value pada kolom Both dibaris Breusch-pagan 0,05% atau sebesar 0,00% maka model terbaik yang dipilih dan paling tepat digunakan dalam penelitian ini adalah Random Effect Model (REM).

Uji Asumsi Klasik Uji Multikolinearitas

Uji Multikolinearitas dilakukan untuk melihat adanya korelasi yang kuat antara variabel independen dalam model. Model pengujian dikatakan baik jika dalam model tidak terdapat keterkaitan atau korelasi yang kuat dengan menggunakan kriteria nilai dari Corr<0,8. Apabila Corr <0,8maka tidak terjadi gejala mutikolineariats dala model dan sebaliknya.

(10)

Hasil Uji Multikolinearitas

X1 X2 X3

X1 1.000000 -0. 028555 0.030166

X2 -0.028555 1.000000 -0.602283

X3 0.030166 -0.602283 1.000000

Berdasarkan hasil uji multikolinearitas yang ditampilkan terlihat bahwa nilai Corr antar variabel <0,8 yang artinya tidak terdapat atau tidak terjadi gejala multikolineariats didalam model.

Uji heterokedastisitas

Uji heterokedastisitas idlakukan untuk melihat apakah terdapat ketidaksamaan residual suatu pengamatan ke pengamatan lain didalam model. Dikatakan terjadi gejala homokedastisitas apabila varian dari suatu pengamatan ke pengamatan lain tetap. Sebaliknya jika terdapat ketidaksamaan varian residual suatu pengamatan ke pengamatan lain maka model di sebut heterokedastisitas.

Hasil Uji Heterokedastisitas Variable

Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 9.420619 5.834540 1.614629 0.1112

X1 0.015404 0.024028 0.641054 0.5237

X2 0.175532 0.050567 3.471286 0.0009

X3

-0.130044 0.082750 -1.571530 0.1208

Berdasarkan hasil uji heterokedastisitas yang ditampilkan terlihat bahwa variabel X1 dan X3 terbebas dari gejala heterokodastisitas dengan nilai Prob >0,05% atau masing-masing sebesar 0,5237 dan 0,1208.

Sedangkan variabel X2 memiliki nilai Prob<0,05% atau sebesar 0,0009 yang menunjukkan terjadi gejala heterokedastisitas dalam model.

Uji Autokorelasi

Berdasarkan perbandingan antara nilai Durbin-Waston pada tabe 4.8 dengan tabel Durbin-Waston diperoleh nilai Durbin-Waston sebesar 1.039183, nilai dl sebesar 0.5253 dan nilai du sebesar 2.0163 (4-du

= 1.9837). Adapun Kriteria yang terpenuhi dari hasil uji autokorelasi adalah dl <d < du atau (4-du) atau 0.5253 < 1.039183 < 2.0163 (1.9837) yang artinya tidak dapat disimpulkan apakah terjadi jegala autokorelasi atau tidak didalam model.

Uji R² (R-squared)

Berdasarkan hasil pengujian terlihat bahwa nilai dari koofisien determinasi R-square sebesar 0,493570 atau sebesar 49,35%. Hal ini menujukkan bahwa variabel bebas atau variabel independen dalam hal ini variabel pertumbuhan ekonomi, pendidikan (buta huruf) serta indeks pembangunan manusia

(11)

mampu menjelaskan tingkat kemiskinan di Provinsi Nusa Tenggara Barat sebesar 49,35% dan sisanya sebesar 50,65% dijelaskan oleh variabel lain diluar model.

Uji F (Uji Simultan)

Berdasarkan hasil uji F (uji simultan) terlihat bahwa nilai prob (F-statistic) sebesar 0.000000 dengan kriteria nilai <0,05%. Dapat disimpulkan bahwa variabel independen atau variabel bebas dalam model yaitu variabel pertumbuhan ekonomi, pendidikan (buta huruf) serta indeks pembangunan manusia secara bersama-sama dan signifikan mempengaruhi variabel terikat atau variabel dependen yaitu tingkat kemiskinan di Provinsi Nusa Tenggara Barat.

Uji t (Uji Parsial atau Individu)

Dimana dalam penelitian ini akan melihat apakan variabel pertumbuhan ekonomi, pendidikan (buta huruf) dan indeks pembangunan manusai memiliki pengaruh secara individu terhadap tingkat kemiskinan di provinsi Nusa Tenggara Barat.

Hasil Uji t (Uji Parsial atau Individu)

Variable Coeffeicient Std. Error t-Statistic Prob.

C 63.12579 10.06869 6.269512 0.0000

X1 -0.009001 0.041466 -0.217078 0.8288

X2 0.161938 0.087263 1.855743 0.0680

X3 -0.728574 0.142802 -5.102000 0.0000

1. Variabel pertumbuhan ekonomi (X1) memiliki nilai probabilitas >0,05% yaitu sebesar 0.8288.

Artinya variabel pertumbuhan ekonomi secara pasrisal atau secara individu tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan Provinsi Nusa Tenggara Barat.

2. Variabel pendidikan (buta huruf) (X2) memiliki nilai Probalitas >0,05% yaitu sebesar 0,0680 dan nilai Coefficient sebesar 0,161938. Artinya variabel pendidikan (buta Huruf) secara parsial atau secara individi tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan Provinsi Nusa Tenggara Barat.

3. Variabel indeks pembangunan manusia (IPM) memiliki nilai Probabilitas <0,05% yaitu sebesar 0,0000 dan nilai coefficient negatif sebesar -0,525270. Artinya variabel indeks pembangunan manusia (IPM) secara parsial atau secara individu berpengaruh signifikan negatif terhadap tingkat kemiskinan.

Hasil Analisis Model Random Efek (Random Effect Model)

Variabel Coefficient t-statistic Probability

C 50.78235 13.62166 0.0000

X1 -0.001092 -0.238817 0.8120

X2 0.084000 5.900095 0.0000

X3 -0.525270 -10.19531 0.0000

Probailitas (F-statistic)

0.000000

(12)

R²

0.829053 Sumber: Hasil Olah Eviews 9

Persamaan regresi dalam penelitian ini :

Y = 50.78235 – 0.001092 (X1) + 0.084000 (X2) – 0.525270 (X3) + ε

Dari persamaan diatas, adapun hubungan antara variabel bebas atau variabel independen dengan variabel terikat atau variabel dependen dapat diinterpretasikan sebagai berikut :

1. Nilai c (konstanta) sebsar 50.78235. Artinya apabila Variabel lain dianggap tetap atau kosntan (variabel pertumbuhan ekonomi, pendidikan (buta huruf) dan indeks pembangunan manusia) maka tingkat kemiskinan Provinsi Nusa Tenggara Barat sebesar 50.78235.

2. Variabel bebas pertumbuhan ekonomi (X1) memilki nilai yang negatif sebesar -0.001092 dan tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Nusa Tenggara barat tahun 2011 hingga tahun 2017 dengan nilai probalilitas >0,05%.

3. Variabel pendidikan (buta huruf) memiliki nilai yang positif sebesar 0.084000 dan berpengaruh positif terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Nusa Tenggara Barat tahun 2011 hingga tahun 2017 dengan nilai probalilitas <0,05%. Artinya ketika nilai variabel pendidikan (buta huruf) naik sebesar 1 persen maka kemiskinan meningkat sebesar 0.084000.

4. Variabel indeks pembangunan manusia memiliki nilai negatif sebesar -0.525270 dan berpengaruh signifikan negatif terhadap tingkat kemiskinan Provinsi Nusa Tenggara Barat tahun 2011 hingg tahun 2017 dengan nilai probabilitas <0,05%. Artinya ketika nilai variabel indeks pembangungan manusia naik sebesar 1 persen maka tingkat kemiskinan akan menurun atau berkurang sebesar 0.525270.

KESIMPULAN DAN SARAN

Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah diuraikan menggunakan data panel dengan bantuan Eviews 9 pada bab sebelumnya, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :

1. Variabel pertumbuhan ekonomi menunjukkan pola hubungan yang negatif dan tidak signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Walaupun variabel pertumbuhan ekonomi menunjukkan pola hubungan yang negatif akan tetapi variabel pertumbuhan ekonomi juga menujukkan pengaruh yang tidak signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Hal tersebut disebabkan oleh pertumbuan ekonomi yang tidak merata diseluruh wilayah dan adanya penurunan hasil produksi dari tambang Pt.

Newmont. Selain itu pertumbuhan ekonomi Provinsi Nusa Tenggara barat juga sangat fluktuatif dari tahun 2011 hingga tahun 2017.

2. Variabel pendidikan menunjukkan pola hubungan yang signifikan positif terhadap tingkat kemiskinan. Adanya pengaruh posistif dari tingkat pendidikan dalam hal ini buta huruf salah satunya disebebkan oleh rendahnya kuliatas siswa dan guru atau tenaga pengajar serta prasarana pendidikan.

3. Variabel indeks pembangunan manusia menujukkan pola hubungan negatif dan signifkan terhadap tingkat kemiskinan. Dengan nilai yang signifikan maka dapat dikatakan bahwa kualitas indeks pembangunan manusia yang baik dapat memberikan pengaruh yang besar terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Nusa Tenggara Barat. Indeks pembangunan manusia yang berkualitas akan

(13)

mendorong peningkatan produktifitas dan peningkatan terhadap pendapatan masyarakat. Akhirnya angka kemiskinan data ditekan.

Saran

Berdasarkan hasil dan pembahasan, maka peneliti dapat memberikan saran sebagai berikut :

1. Pemerintah daerah Provinsi Nusa Tenggara Barat dituntut untuk melakukan pengawasan untuk memastikan apakah distribusi pendapatan dan pertumbuhan ekonomi didistribusikan secara merata dam menjangkau seluruh lapisana masyarakat. Selain itu pemerintah juga seharusnya mendorong adanya investasi di bidang industri kreatif serta lebih mengembangkan kekayaan alam dan keraifan lokal yang dimiliki seperti daerah pariwisata baik darat maupun laut, budaya yang sangat indah serta wilayah pertanian yang masih sangat luas yang juga dapat memberikan kontribusi yang cukup baik terhadap pertumbuhan ekonomi. Dengan laju pertumbuhan ekonomi yang tinggi dan baik diharapkan dapat menekan atau menurunkan angka kemiskinan.

2. Pemerintah daerah dituntut untuk melakukan perbaikan kualitas pendidikan terutama kualitas tenaga pengajar, sarana dan prasarana pendidikan, serta memberikan akses pendidikan gratis dan berkualitas terutama di daerah-daerah dengan tingkat buta huruf yang relative sangat tinggi.

3. Pemerintah juga diharapkan mampu meningkatkan indeks pembangunan manusia yang dapat ditempuh dengan cara perbaikan terhadap fasilitas pendidikan melalui pemberian beasiswa bagi penduduk yang ingin melanjutkan jenjang pendidikan, perbaikan dan peningkatan kualitas tenaga pengajar serta perbaikan fasilitas kesehatan seperti lebih intens untuk memberikan pelayanan kesehatan gratis. Hal tersebut diutamakan kepada masyarakat miskin yang berada didaerah-daerah tertinggal.

DAFTAR PUSTAKA

Badan Pusat Statistik. 2018. Jakarta.

Badan Pusat Statistik NTB. 2018. Mataram Nusa Tenggara Barat.

Badan Pusat Statistik Provinsi Nusa Tenggara Barat. 2012. Provinsi Nusa Tenggara Barat Dalam Angka 2012. BPS Nusa Tenggara Barat.

Badan Pusat Statistik Provinsi Nusa Tenggara Barat. 2018. Provinsi Nusa Tenggara Barat Dalam Angka 2018. BPS Nusa Tenggara Barat

(14)

Hardiansyah, Mochamad Fitra. 2014. Pengaruh Tata Kelola Ekonomi Daerah Terhadap Tingkat Kemiskinan di Wilayah Nusa Tenggara. Skripsi Departemen Ilmu Ekonomi Studi Pembangunan. Fakultas Ekonomi dan Manajemen. Institut Pertanian Bogor:

Bogor

Keputusan Kepala Perwakilan BPKP Provinsi Nusa Tenggara Barat. 2015. Rencana Strategis Badan Pengawasan Keuangan Dan Pembangunan Perwakilan Provinsi Nusa Tenggara Barat 2015-2019. Mataram NTB.

Laporan Kajian. 2008. Meneropong Kebutuhan Pencapaian MDGs di Nusa Tenggara Barat(NTB). Pemerintah Daerah Provinsi Nusa Tenggara Barat.

Latifah, Nenny, Debby C.H Rotinsulu, Richard L.H Tumilaar. 2017. Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan ManusiaTerhadap Tingjat Pengangguran Terbuka dan Dampaknya Pada Jumlah Penduduk Miskin di Kota Manado. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi. Vol. 17 Nomor 02. Universitas Sam Ratulangi. Manado.

NasionalBuku I Agenda Pembangunan Nasional. 2014. Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 2 Tahun 2015 Tentang Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) 2015-2019. Kementrian Perencanaan Pembangunan Nasional / Badan Perencanaan Pembangunan

Novianto, Setyo. 2018. Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, IPM, Inflasi, dan Pengangguran Terhadap Tingkat Kemiskinan di Kota / Kabupaten Jawa Tengah.

Skripsi Fakultas Ekonomi. Universitas Islam Indonesia: Yogyakarta.

Supraba, Sylvia Yasmin. 2018. Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia, Pertumbuhan Ekonomi, Pengangguran dan Inflasi Terhadap Tingkat Kemiskinan di Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun 2007-2015. Skripsi Fakultas Ekonomi.

Universitas Islam Indonesia: Yogyakarta.

Zainal, M. 2018. Analisis Pengaruh Petumbuhan Ekonomi, Pengangguran, Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Kota dan Kabupaten Provinsi Kalimantan Barat 2010-2016. Skripsi. Universitas Brawijaya:

Malang.

(15)