Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Volume 6 Nomor 3 .
1681-1691 P-ISSN 2656-274x E-ISSN 2656-4691 DOI: 10.
47476/reslaj.
Determinan Kemiskinan: Studi Kasus 10 Kota/Kabupaten di Provinsi Nusa Tenggara Barat Periode 2017-2022 Muti Dian Pramesti1.
Agung Riyardi2 Prodi Ilmu Ekonomi Studi Pembangunan.
Universitas Muhammadiyah Surakarta1,2 mutipramesti20@Gmail.
com1, agungriya@yahoo.
ABSTRACT
Poverty is a condition when a person cannot fulfill their basic needs or live a decent life.
Poverty basically arises due to many factors such as difficulty finding work, limited capital, low quality of education and other factors.
This research aims to study how the GRDP rate, unemployment rate, and human development index affect the poverty rate of 10 cities/districts in West Nusa Tenggara in the period 2017-2022.
Secondary data is used in this technique and uses panel data regression to analyze the data.
The model selection test results show that the Fixed Effect Model is the best.
According to the partial significance test results, the human development index affects the poverty rate at alpha .
The coefficient of determination (R.
994, which means that the simultaneous contribution of the independent variable to the dependent variable is 99.
4 percent.
Other additional variables not included in the model affect the remaining part.
Keywords: Poverty rate.
GRDP.
Unemployment.
HDI
ABSTRAK
Kemiskinan adalah suatu kondisi dimana seseorang tidak dapat memenuhi kebutuhan dasarnya atau hidup layak.
Kemiskinan pada dasarnya muncul karena banyak faktor seperti sulitnya mendapatkan pekerjaan, keterbatasan modal, rendahnya kualitas pendidikan dan faktor lainnya.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana tingkat PDRB, tingkat pengangguran, dan indeks pembangunan manusia berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di 10 kota/kabupaten di Nusa Tenggara Barat pada periode 2017-2022.
Data sekunder digunakan dalam penelitian ini dan menggunakan regresi data panel untuk menganalisis data.
Hasil uji pemilihan model menunjukkan bahwa Fixed Effect Model adalah yang terbaik.
Berdasarkan hasil uji signifikansi secara parsial, indeks pembangunan manusia berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan pada alpha .
Nilai koefisien determinasi (R2 ) sebesar 0,994 yang berarti kontribusi simultan variabel independen terhadap variabel dependen sebesar 99,4 persen.
Variabel-variabel tambahan lain yang tidak dimasukkan dalam model mempengaruhi sisanya.
Kata kunci: Tingkat Kemiskinan.
PDRB.
Pengangguran.
IPM
PENDAHULUAN
Kemiskinan menjadi salah satu tantangan sosial yang kompleks di seluruh dunia (Solikatun et al.
, 2.
termasuk Kabupaten/Kota di Nusa Tenggara Barat.
Provinsi yang terdiri dari 8 kabupaten dan 2 kota, menurut BPS tercatat sebagai salah satu provinsi dengan tingkat kemiskinan tertinggi 2022-2023.
Tingkat kemiskinan yang tinggi dapat menyebabkan keterbatasan akses terhadap sumber daya dan 1681 | Volume 6 Nomor 3 2024 Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Volume 6 Nomor 3 .
1681-1691 P-ISSN 2656-274x E-ISSN 2656-4691 DOI: 10.
47476/reslaj.
peluang, serta berdampak negatif pada kesejahteraan masyarakat.
Dalam rangka mengurangi kemiskinan perlu dilakukan upaya tepat waktu dan terpadu.
Upaya ini harus mencakup berbagai aspek kehidupan sosial secara komprehensif (Marmujiono.
Penting untuk memahami beberapa faktor yang dapat berkontribusi di daerah ini pada tingkat kemiskinan.
Salah satu di antaranya adalah PDRB yaitu total nilai bruto pada suatu daerah yang bersumber dari semua sektor perekonomian.
Faktor pertumbuhan ekonomi yang dapat berpengaruh kepada tingkat kemiskinan (Tapparan, 2.
Pertumbuhan ekonomi yang melambat atau tidak merata dapat menyebabkan ketimpangan pendapatan dan kesenjangan sosial, yang pada gilirannya dapat memperburuk masalah kemiskinan pada suatu daerah.
Oleh sebab itu, penelitian ini akan menganalisis keterkaitan antara laju PRDB terhadap tingkat kemiskinan di Kabupaten/Kota Nusa Tenggara Barat.
Gambar 1.
Persentase Penduduk Miskin Provinsi Nusa Tenggara Barat Selain PDRB, pengangguran juga menjadi faktor yang signifikan dalam menjelaskan tingkat kemiskinan (Zannah et al.
, n.
Tingkat pengangguran yang tinggi menunjukkan ketidakmampuan masyarakat untuk memperoleh pekerjaan yang layak, yang dapat mengakibatkan kondisi keuangan yang sulit dan kemungkinan akan jatuh ke dalam kemiskinan (Rahmawati & Nurwati, 2.
Tingkat kemiskinan terus mengalami peningkatan di Nusa Tenggara Barat, hingga pada tahun 2021 terjadi peningkatan kemiskinan sebesar 0,26%.
Faktor paling berpengaruh salah satunya akibat Covid-19, banyak pengurangan pegawai dari berbagai sektor ekonomi yang berakibat tingginya tingkat pengangguran.
Terdapat beberapa faktor lain yang dapat digunakan untuk analisis tingkat kemiskinan yaitu indeks pembangunan manusia (Rorong, 2.
Indeks pembangunan manusia menaksir keberhasilan pendapatan, kesehatan, dan pendidikan pada suatu daerah.
Tingkat kemiskinan yang tinggi sering kali berkorelasi dengan indeks pembangunan manusia yang rendah, karena rendahnya akses 1682 | Volume 6 Nomor 3 2024 Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Volume 6 Nomor 3 .
1681-1691 P-ISSN 2656-274x E-ISSN 2656-4691 DOI: 10.
47476/reslaj.
terhadap layanan kesehatan dan pendidikan (Nasruddin & Azizah, 2.
Indeks pembangunan manusia dapat juga digunakan dalam pengklasifikasian sebuah negara apakah negara berkembang, negara maju, atau tertinggal yang menjadi tanda kualitas hidup (Kotambunan et al.
, 2.
Berdasarkan pemahaman yang telah diuraikan dari beberapa faktor-faktor di atas, selanjutnya penelitian ini akan mengamati apakah PDRB, pengangguran, dan IPM dapat berdampak pada tingkat kemiskinan yang ada pada Provinsi Nusa Tenggara Barat.
KAJIAN LITERATUR
Kemiskinan Menurut Woryati dalam (Fauzi et al.
, 2.
kemiskinan adalah hambatan yang kompleks yang melibatkan apakah seorang individu dapat memenuhi kebutuhan dasarnya dalam tiga aspek kehidupan.
Pertama, terkait dengan kekurangan dalam pemenuhan kebutuhan makanan, pakaian, tempat tinggal, dan Kedua, terkait dengan kebutuhan sosial dalam masyarakat, seperti ketergantungan, sulit berpartisipasi dalam bersosial.
Ketiga, kurangnya pendapatan dan sumber daya materi.
Tingkat kemiskinan mengacu pada sejauh mana individu atau populasi tidak mampu mencukupi kebutuhan primer mereka, seperti makan, kesehatan, pakaian, tempat tinggal dan pendapatan.
Ini dapat diukur dengan berbagai indikator, termasuk pendapatan per kapita, tingkat pengangguran, akses ke layanan kesehatan, dan Tingkat kemiskinan biasanya digunakan sebagai alat untuk mengukur sejauh mana masalah kemiskinan ada dalam suatu daerah atau negara.
Menurut Larasati Prayoga dan rekan dalam (Priseptian et al.
, 2.
Faktor penyebab kemiskinan di antaranya.
kualitas kehidupan masih buruk, peluang pekerjaan sedikit diimbangi dengan bertambahnya pengangguran dari tahun ke kemiskinan disebabkan oleh sejumlah faktor, termasuk upah minimum yang tidak mencukupi, kualitas hidup masyarakat yang buruk, serta pertambahan angka pengangguran setiap tahun tanpa peluang pekerjaan tambahan.
Todaro dan Stephen C dalam (Priseptian et al.
, 2.
menjelaskan bahwa upah minimum diciptakan untuk meningkatkan kesejahteraan pekerja, dengan harapan bahwa hal ini dapat mengurangi tingkat kemiskinan.
Kualitas hidup masyarakat tercermin melalui peningkatan dalam pengetahuan, keterampilan, dan bakat.
Pangiuk dalam (Priseptian et al.
, 2.
menjelaskan bahwa pertumbuhan ekonomi dapat membawa kesejahteraan masyarakat melalui pembangunan sosial dan ekonomi yang beragam, yang bertujuan untuk mengatasi masalah kemiskinan.
Menurut O'Campo dalam (Priseptian et al.
, 2.
, terbatasnya lapangan kerja yang tersedia diidentifikasi sebagai penyebab utama tingginya tingkat pengangguran dan berdampak langsung pada kemiskinan.
1683 | Volume 6 Nomor 3 2024 Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Volume 6 Nomor 3 .
1681-1691 P-ISSN 2656-274x E-ISSN 2656-4691 DOI: 10.
47476/reslaj.
PDRB
Tujuan utama pembangunan adalah untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat, dalam hal tersebut telah dilakukan berbagai upaya oleh pemerintah.
Terdapat indikator untuk melihat pencapaian pemerintah.
Menurut BPS.
PDRB merupakan indikator yang salah satunya untuk mengukur sebuah peningkatan Secara umum menunjukkan bahwa semakin tinggi nilai PDRB mengindikasikan tingkat output yang lebih tinggi di wilayah tersebut.
Menurut Adam Smith dalam (Liow et al.
, 2.
mengaitkan jumlah output yang terus bertambah ( modal, tenaga kerja, dan tana.
dalam kenaikan modal dan perkembangan daya produksi tenaga kerja akan berdampak dalam meningkatnya properti umum.
Menurut BPS.
PDRB merupakan seluruh output bidang ekonomi yang dapat dihasilkan pada periode tertentu yang ada dalam suatu wilayah.
Menurut Rahardjo Adisasmita dalam (Liow et al.
, 2.
menjelaskan bahwa laju PDRB dapat digunakan sebagai parameter dalam mengukur pertumbuhan ekonomi.
Pemilihan PDRB sebagai parameter dalam mengukur laju pertumbuhan ekonomi karena PDRB adalah total nilai tambah yang dapat dihasilkan dari seluruh aktivitas perekonomian.
Hal tersebut dapat diartikan bahwa meningkatnya PDRB menggambarkan sebagai bentuk balas jasa terhadap faktor produksi sebagai bentuk kontribusi dalam kegiatan produksi.
Pengangguran Pengangguran menjadi tantangan umum yang banyak dijumpai terutama negara menuju kemajuan.
Pengangguran merupakan sebuah keadaan yang dihadapi individu untuk mendapatkan pekerjaan dimana termasuk angkatan kerja tetapi belum mendapatkan kerja.
Pengangguran mencakup individu yang tidak memiliki pekerjaan dan sedang giat mencari kerja, yang dalam proses mempersiapkan diri untuk memulai bisnis, yang merasa putus asa karena tidak segera mendapat pekerjaan, atau individu yang belum mulai bekerja tetapi telah diterima pekerjaan (Sarbaini et al.
, 2.
IPM
Kesejahteraan suatu wilayah atau negara salah satunya dinilai melalui indeks pembangunan manusia, menggambarkan tiga aspek utama: tingkat melek huruf, ratarata laam sekolah, dan angka harapan hidup.
Meningkatnya nilai dari aspek utama ini menjadikan IPM semakin tinggi dimana mencerminkan peningkatan pembangunan ekonomi negara, sesuai dengan UNDP Indonesia menurut Bhakti dalam (Diana Astari Harahap, 2.
IPM merupakan sebuah angka yang menghitung pencapaian pembangunan manusia atas hasil aktivitas produksi yang dipengaruhi oleh gabungan dari beberapa elemen dasar kualitas hidup(Saputra, n.
Terdapat tiga perhitungan yang dilakukan untuk menilai IPM:
a Pengukuran Tingkat Kesehatan Dalam konteks pengukuran kesehatan, indeks ini dijelaskan dengan mengurangkan angka harapan hidup dengan angka harapan hidup minimum.
1684 | Volume 6 Nomor 3 2024 Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Volume 6 Nomor 3 .
1681-1691 P-ISSN 2656-274x E-ISSN 2656-4691 DOI: 10.
47476/reslaj.
Selanjutnya mengurangkan angka harapan hidup maksimum dengan angka harapan hidup minimum.
a Mengukur Tingkat Pendidikan Pada pengukuran indeks pendidikan, dilakukan dengan menggabungkan total indeks harapan lama sekolah dan indeks rata-rata lama sekolah, yang kemudian dibagi dua.
a Mengukur Tingkat Pengeluaran Selesai melakukan perhitungan untuk masing-masing komponen, langkah berikutnya adalah menghitung IPM menggunakan rumus.
Berdasarkan hasil akhir, menurut Perserikatan Bangsa- Bangsa dalam (Saputra, n.
) telah ditetapkan peringkat capaian pembangunan manusia antara 0,0 sampai dengan 100 hasil dapat dikategorikan sebagai berikut :
a Indeks kurang dari 50,0 .
a Indeks antara 50,0 - 65,9 .
enengah bawa.
a Indeks antara 66,0 - 79,9 .
enengah ata.
a Indeks lebih dari 80,0 .
METODE PENELITIAN Adapun metode yang dipakai pada pengujian ini yaitu analisis data panel menggunakan Eviews 10, dengan tingkat kemiskinan sebagai variabel terikat serta Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), pengangguran, dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) sebagai variabel bebas.
1685 | Volume 6 Nomor 3 2024 Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Volume 6 Nomor 3 .
1681-1691 P-ISSN 2656-274x E-ISSN 2656-4691 DOI: 10.
47476/reslaj.
Terdapat tiga langkah pendekatan estimasi pada pengujian data panel:
Pendekatan .
Common Effect Model, .
Fixed Effect Model, .
Random Effect Model (Iqbal, n.
Setelah melakukan tiga langkah pendekatan kemudian melaksanakan Uji Chow.
Uji Hausman dan Uji Lagrange Multiplier untuk menentukan model estimasi terbaik(Minta et al.
, 2.
Selanjutnya melakukan uji kebenaran atau validitas pada model yang terpilih terhadap variabel independen.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Tujuan dari analisis data panel yang telah dilaksanakan yaitu untuk melihat apakah PDRB, tingkat pengangguran, serta IPM sebagai variabel independen berpengaruh terhadap jumlah penduduk miskin kabupaten/ kota di Nusa Tenggara Barat.
Berdasarkan analisis regresi yang telah dilakukan, estimasi yang paling tepat adalah Fixed effect model.
Tabel 1.
Hasil Estimasi Model Terpilih Variable Coefficient 202,4249 PDRB
5,31E-05
-0,777657
IPM
-1,829948
Sumber: BPS .
Std.
Error
41,13686
7,78E-05
0,754953
0,588391
t-Statistic Prob.
4,920766
0,682508
-1,030074
-3,110087
0,0000
0,4983
0,3082
0,0032
Persamaan hasil regresi Fixed effect model sebagai berikut:
Yit = 202,4249 5,31E-05 PDRB
- 0,777657 TP
,4.
,3.
R = 0,994.
DW = 1,261479.
F = 898,0791.
Prob.
F = 0,0000
Sumber: BPS, .
1686 | Volume 6 Nomor 3 2024
- 1,829948 IPM
,0.
Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Volume 6 Nomor 3 .
1681-1691 P-ISSN 2656-274x E-ISSN 2656-4691 DOI: 10.
47476/reslaj.
Tabel 2.
Uji Chow Tabel 2.
Diketahui nilai P .
-valu.
, dengan probabilitas Cross-section Chisquare yaitu .
,0000 < 0,.
, dimana H0 tidak diterima.
Kesimpulan Fixed effect model adalah model yang tepat.
Tabel 3.
Uji Hausman Tabel 3.
Terlihat nilai P .
-valu.
, dengan probabilitas Cross-section random sebesar .
,0373 < 0,.
dimana H0 tidak diterima.
Kesimpulan Fixed effect model adalah model yang tepat.
Tabel 4.
Uji Parsial Variabel PDRB memiliki nilai probabilitas yaitu .
,4983 > 0,.
dapat diartikan variabel PDRB tidak mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel persentase penduduk miskin.
Variabel Tingkat pengangguran mempunyai nilai probabilitas yaitu .
,3082 > 0,.
maka dapat diartikan variabel tingkat pengangguran tidak mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel persentase penduduk miskin.
Variabel Indeks pembangunan manusia mempunyai nilai probabilitas yaitu .
,0032 < 0,.
dapat membuktikan jika indeks pembangunan manusia memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel tingkat kemiskinan.
Mempunyai hubungan linier-linier dengan besarnya koefisien -1,829948.
Apabila IPM mengalami kenaikan satu persen maka tingkat kemiskinan akan menurun sebesar 1,829984% dan sebaliknya, apabila IPM menurun sebesar satu persen maka tingkat pengangguran akan naik sebesar 1,829984% .
Tabel 5.
Uji F 1687 | Volume 6 Nomor 3 2024 Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Volume 6 Nomor 3 .
1681-1691 P-ISSN 2656-274x E-ISSN 2656-4691 DOI: 10.
47476/reslaj.
Uji F menunjukkan seberapa besar pengaruh variabel bebas dalam menjelaskan variabel terikat secara simultan.
Uji F dilakukan dengan membandingkan dengan nilai Prob statistik.
Jika nilai Prob statistik (< 0,.
maka H0 tidak diterima, sedangkan jika nilai Prob Statistik lebih dari 0,05 maka H0 diterima.
Dari tabel 5.
Dapat dilihat besarnya f-statistic sebesar 898.
0791 dengan nilai prob statistik yaitu .
,0000 < 0,.
Kesimpulan yaitu variabel dependen PDRB.
Tingkat pengangguran, dan Indeks pembangunan manusia secara signifikan simultan terhadap variabel jumlah penduduk miskin.
Interpretasi Koefisien Determinasi Koefisien determinasi adalah menjelaskan besarnya variabel bebas dalam menjelaskan variabel terikat.
Diketahui besarnya nilai Adjusted R-square yaitu 0,994.
Karena itu, dapat diartikan kontribusi variabel bebas terhadap variabel terikat secara simultan sebesar 99,4%, sedangkan bagian yang tersisa dipengaruhi variabel yang tidak dimasukkan dalam model.
Tabel 6.
Efek dan Konstanta Kabupaten/Kota Efek Konstanta Lombok Barat Lombok Tengah Lombok Timur Sumbawa Dompu Bima Sumbawa Barat Lombok Utara Mataram Kota Bima Sumber : Lampiran 1, diolah Efek dan konstanta masing-masing wilayah, dilihat pada tabel 6.
Kabupaten Lombok Tengah, memiliki nilai konstanta tertinggi sebesar 7.
Menjelaskan jika pengaruh variabel IPM, laju PDRB, dan tingkat pengangguran kepada variabel tingkat kemiskinan cenderung tinggi pada tahun 2017-2022, maka Kabupaten Lombok Tengah mempunyai indeks pembangunan manusia cukup tinggi dibanding dengan kabupaten lain.
Sementara itu kabupaten yang mempunyai nilai konstanta paling sedikit yaitu Kabupaten Bima, sebesar -4.
Artinya pengaruh variabel indeks pembangunan manusia, laju pertumbuhan ekonomi, dan tingkat pengangguran di Kabupaten Bima cenderung rendah dibanding kabupaten lain.
1688 | Volume 6 Nomor 3 2024 Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Volume 6 Nomor 3 .
1681-1691 P-ISSN 2656-274x E-ISSN 2656-4691 DOI: 10.
47476/reslaj.
Terdapat dua kabupaten yang memiliki konstanta rendah yaitu Kabupaten Sumbawa Barat dan Kota Bima.
Interpretasi Ekonomi Tingkat kemiskinan periode 2017-2022 dipengaruhi oleh indeks pembangunan manusia (IPM) secara signifikan.
Hasil pengujian menjelaskan faktor indeks pembangunan manusia memiliki pengaruh dan memiliki hubungan negatif, dengan nilai koefisien -1,829948 ketika indeks pembangunan manusia naik 1% kemudian tingkat kemiskinan akan turun senilai 1,829948%.
Penelitian ini didukung dengan hasil penelitian sebelumnya oleh (Ningrum et al.
, 2.
menunjukkan jika indeks pembangunan manusia mempunyai pengaruh signifikan terhadap tingkat Penelitian lain yang sejalan yaitu oleh (Prasetyoningrum & Sukmawati, 2.
menjelaskan bahwa IPM berpengaruh signifikan dan mempunyai hubungan negatif di Indonesia.
Menurunnya indeks kemiskinan akibat meningkatnya indeks pembangunan manusia menjadi indikator bahwa peningkatan IPM dapat meningkatkan produktivitas, yang pada akhirnya berujung pada peningkatan pendapatan serta mendapat kehidupan yang layak.
Sementara itu laju PDRB dan tingkat pengangguran tidak memiliki pengaruh signifikan akan tingkat kemiskinan.
Penelitian ini sejalan dengan (Giovanni, 2.
menunjukkan hasil penelitiannya yaitu tingkat pengangguran tidak berdampak secara signifikan pada kemiskinan yang ada di Provinsi Jawa Barat.
DIY, dan Jawa Tengah.
Penelitian lain oleh (Nugraha, n.
menerangkan jika PDRB juga tidak memiliki pengaruh yang signifikan pada kemiskinan yang ada di Jawa Barat, hal tersebut dikarenakan adanya ketimpangan pembangunan serta dapat berpengaruh pada pendapatan yang berdampak pada laju PDRB.
KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil pembahasan dan pengujian yang telah dipaparkan dia tas, mengenai Determinan Kemiskinan Provinsi Nusa Tenggara Barat Tahun 2017-2022.
Maka dapat diambil kesimpulan berikut :
Berdasarkan pengolahan data, model estimator paling tepat yaitu Fixed Effect Model.
Nilai koefisien determinasi pada Fixed Effect Model yaitu 0,994, dapat diartikan secara simultan kontribusi variabel bebas terhadap variabel terikat senilai 99,4%, sedangkan yang tersisa dipengaruhi variabel yang tidak dimasukkan dalam model.
Melalui Uji F membuktikan bahwa nilai Prob.
(F-statisti.
yaitu 0,000, karena itu dapat disimpulkan variabel bebas PDRB, indeks pembangunan manusia, dan tingkat pengangguran mempengaruhi variabel terikat yaitu tingkat kemiskinan secara bersamaan.
Melalui Uji T Statistik dapat diketahui secara parsial indeks pembangunan manusia signifikan berpengaruh pada tingkat kemiskinan 10 kabupaten/kota di Provinsi Nusa Tenggara Barat.
IPM juga menunjukkan hubungan negatif 1689 | Volume 6 Nomor 3 2024 Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Volume 6 Nomor 3 .
1681-1691 P-ISSN 2656-274x E-ISSN 2656-4691 DOI: 10.
47476/reslaj.
terhadap variabel kemiskinan, artinya pada saat IPM mengalami kenaikan maka angka kemiskinan mengalami penurunan.
Dari beberapa poin yang telah disampaikan di atas diharapkan dapat menjadi dasar yang kuat untuk pengembangan kebijakan yang lebih efektif dalam menekan angka kemiskinan serta agar terciptanya masyarakat yang lebih sejahtera di daerah
DAFTAR PUSTAKA