Volume 9 Nomor 1, pp 1-16, 2026 DOI: https://doi.
org/10.
33005/jedi.
ISSN (Onlin.
: 2614-2384 Journal of Economics Development Issues U R L : https://jedi.
id/index.
php/jedi Dampak Pertumbuhan Ekonomi.
Sektor Pertanian, dan Ketimpangan terhadap Kedalaman Kemiskinan di Jambi Reza Ilyas PratamaA*.
Candra MustikaA.
A,AProgram Studi Ekonomi Pembangunan.
Fakultas Ekonomi dan Bisnis.
Universitas Jambi.
Jambi.
Indonesia
Diterima: 27 Januari 2026 | Revisi: 11 Februari 2026 | Disetujui: 20 Januari 2026 | Diterbitkan: 03
Maret 2026
ABSTRACT
This study analyzes the dynamic impact of GRDP per capita.
Agricultural Sector Contribution, and income inequality (Gini Rati.
on the Poverty Gap Index in Jambi Province .
2Ae2.
using the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) approach.
Data were sourced from Statistics of Jambi Province and reconstructed to ensure time-series This research offers novelty by empirically decomposing the "sign reversal" mechanism in the agricultural sector and providing evidence of growth asymmetry that was previously unexplored in regional studies.
The results reveal a development paradox: in the short run.
GRDP per capita and Agricultural Sector Contribution in the current year are associated with a reduction in poverty depth.
However, a "sign reversal" occurs in the Agricultural Sector Contribution in previous periods .
, which correlates positively with poverty, indicating vulnerability to Farmers' Terms of Trade (NTP) shocks.
Furthermore.
Gini Ratio is significantly associated with increasing poverty depth.
The Error Correction Term shows a rapid adjustment to equilibrium.
In the long run, the insignificance of variables confirms a "growth without development" phenomenon.
A limitation of this study is the reliance on annual data, which potentially masks high-frequency seasonal fluctuations.
These findings suggest that poverty alleviation in Jambi Province lacks structural foundations, necessitating agricultural industrialization and adaptive social protection.
Keywords: Agricultural sector contribution.
ARDL.
Gini ratio.
GRDP per capita.
Poverty gap index
ABSTRAK
Studi ini menganalisis dampak dinamis PDRB per kapita.
Kontribusi Sektor Pertanian, dan ketimpangan pendapatan (Gini Rati.
terhadap Indeks Kedalaman Kemiskinan di Provinsi Jambi .
2Ae2.
menggunakan pendekatan ARDL.
Data bersumber dari BPS Provinsi Jambi yang direkonstruksi untuk menjamin konsistensi deret waktu.
Kebaruan studi ini terletak pada dekomposisi empiris mekanisme "pembalikan arah" .
ign reversa.
sektor pertanian dan bukti asimetri pertumbuhan yang belum banyak terungkap dalam studi regional.
Hasil penelitian mengungkap paradoks pembangunan: dalam jangka pendek.
PDRB per kapita dan Kontribusi Sektor Pertanian pada tahun berjalan berasosiasi dengan penurunan kedalaman kemiskinan.
Namun, ditemukan fenomena "pembalikan arah" pada Kontribusi Sektor Pertanian di periode sebelumnya .
, yang justru berkorelasi positif dengan kemiskinan akibat kerentanan terhadap guncangan Nilai Tukar Petani (NTP).
Selain itu.
Gini Ratio secara signifikan berasosiasi dengan peningkatan kedalaman kemiskinan.
Error Correction Term menunjukkan penyesuaian cepat menuju keseimbangan.
Dalam jangka panjang, ketidaksignifikanan statistik variabel makro mengindikasikan bahwa penurunan kemiskinan lebih didorong oleh dinamika jangka pendek daripada transformasi struktural, sebuah pola yang relevan dengan kerangka interpretasi 'pertumbuhan tanpa pembangunan'.
Keterbatasan penelitian ini terletak pada penggunaan data tahunan yang mungkin belum menangkap volatilitas musiman frekuensi tinggi.
Temuan ini menyiratkan perlunya transformasi struktur ekonomi melalui industrialisasi pertanian dan perlindungan sosial adaptif.
Kata kunci: ARDL.
Gini ratio.
Indeks kedalaman kemiskinan.
Kontribusi sektor pertanian.
PDRB per kapita nC Corresponding author email: rezailyaspratama@gmail.
This is an open-access article under the CC-BY License Reza Ilyas Pratama & Candra Mustika / Journal of Economics Development Issues Vol.
9 No.
How to cite:
Pratama.
, & Mustika.
Dampak Pertumbuhan Ekonomi.
Sektor Pertanian, dan Ketimpangan terhadap Kedalaman Kemiskinan di Jambi.
Journal of Economics Development Issues.
Vol 9 .
, pp 1-16.
https://doi.
org/10.
33005/jedi.
PENDAHULUAN
Pengentasan kemiskinan merupakan tujuan fundamental dalam agenda pembangunan ekonomi global, namun paradigma modern menuntut pemaknaan yang melampaui sekadar hitungan kuantitas individu di bawah garis kemiskinan .
eadcount inde.
Sebagaimana dikemukakan Sen .
, kemiskinan esensinya adalah perampasan kapabilitas .
apability deprivatio.
yang menghambat kebebasan individu untuk mencapai standar hidup layak.
Dalam konteks ini, penggunaan Indeks Kedalaman Kemiskinan (Poverty Gap Index atau PCA) menjadi krusial karena mampu menangkap intensitas deprivasi ekonomi dengan mengukur rata-rata kesenjangan pengeluaran penduduk miskin terhadap garis kemiskinan.
Berbeda dengan indikator PCA yang bersifat statis.
PCA memberikan informasi yang lebih sensitif mengenai besarnya sumber daya atau transfer pendapatan yang dibutuhkan untuk mengangkat penduduk miskin keluar dari jerat kemiskinan (Foster et , 1.
Penelitian ini secara spesifik memilih Indeks Kedalaman Kemiskinan (P.
sebagai fokus analisis dibandingkan Indeks Keparahan Kemiskinan (P.
dengan pertimbangan urgensi kebijakan fiskal dan karakteristik intervensi.
Secara teoritis.
Foster et al.
menegaskan bahwa keunggulan utama P1 terletak pada kemampuannya mengestimasi kesenjangan sumber daya agregat .
ggregate resource ga.
, yaitu besaran transfer minimum yang dibutuhkan untuk mengangkat penduduk miskin ke garis kemiskinan, informasi yang jauh lebih krusial bagi perumusan anggaran daerah dibandingkan P2 yang lebih sensitif pada distribusi ketimpangan semata.
Selain itu, pemilihan P1 didukung oleh temuan empiris mutakhir Agyepong & Kuuwill .
yang menunjukkan bahwa intervensi pendidikan dan sosial dasar seringkali hanya efektif menurunkan jumlah orang miskin (P.
, namun gagal mengurangi kedalaman kemiskinan (P.
Studi tersebut mengimplikasikan bahwa pengurangan P1 menuntut intervensi yang bersifat remedial dan struktural pada basis pendapatan, sebuah argumen yang relevan dengan konteks Jambi yang membutuhkan transformasi struktur ekonomi pertanian Provinsi Jambi menyajikan sebuah paradoks pembangunan yang signifikan, di mana terdapat kesenjangan fenomena .
henomenon ga.
yang tajam antara indikator makroekonomi dan realitas kesejahteraan.
Data empiris menunjukkan bahwa pada periode 2014 hingga 2016.
Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) per kapita Provinsi Jambi atas dasar harga konstan meningkat dari Rp35,87 juta menjadi Rp37,72 juta (BPS Provinsi Jambi, 2024.
Secara sektoral, terjadi penguatan pada sektor basis di mana kontribusi sektor pertanian terhadap PDRB tumbuh dari 27,81% menjadi 30,05% pada periode yang sama (BPS Provinsi Jambi.
Namun, perbaikan indikator makro ini justru beriringan dengan memburuknya kualitas hidup masyarakat bawah.
Indeks Kedalaman Kemiskinan atau P1 melonjak drastis dari 1,12% .
menjadi 1,47% .
(BPS Provinsi Jambi, 2024.
Divergensi ini mengindikasikan bahwa pertumbuhan ekonomi di Jambi tidak hanya gagal efek menetes ke bawah .
rickle-down effec.
, tetapi juga bersifat tidak inklusif sebuah fenomena yang mengonfirmasi kritik Kakwani & Pernia .
tentang pentingnya karakter pertumbuhan .
he character of economic growt.
dalam menentukan efektivitas pengentasan kemiskinan.
Anomali tersebut berakar pada dua faktor struktural yang saling memperkuat.
Pertama, melebarnya ketimpangan distribusi pendapatan yang mencapai titik puncak pada tahun 2015 dengan Gini Ratio sebesar 0,361(BPS Provinsi Jambi, 2024.
, level yang mengkonfirmasi hipotesis Kuznets .
tentang fase awal pembangunan di negara berkembang.
Kedua, adanya kerentanan terhadap guncangan harga komoditas unggulan yang bersifat covariate (Dercon, 2.
Pada tahun 2015, harga CPO domestik anjlok 37,81% dari Rp8.
777/kg menjadi Rp5.
458/kg (Azzahra, 2.
, sementara harga karet internasional (TSR .
merosot 45,63% dari US$2,52/kg menjadi US$1,37/kg (World Bank, 2.
Guncangan harga ini menciptakan transmisi guncangan ekonomi: Nilai Tukar Petani (NTP) terperosok ke zona defisit terendah 95,43 (BPS Provinsi Jambi, 2024.
, yang secara langsung menggerus daya beli 43,6% rumah tangga perdesaan yang bergantung pada sektor pertanian, meskipun output fisik mereka relatif stabil.
Mekanisme ini mengonfirmasi teori distress absorption di mana sektor pertanian berubah dari safety net menjadi poverty trap saat menghadapi terms-of-trade shock (Warr, 2.
Paradoks Jambi ini menjadi lebih kompleks secara temporal ketika dianalisis dalam rentang waktu yang lebih panjang.
Periode pemulihan 2020-2024 justru menunjukkan pola yang kontras: peningkatan Reza Ilyas Pratama & Candra Mustika / Journal of Economics Development Issues Vol.
9 No.
PDRB per kapita dari Rp41,92 juta .
menjadi Rp47,50 juta .
beriringan dengan penurunan IKK ke level terendah 1,06% (BPS Provinsi Jambi, 2024e, 2024.
Kontras efektivitas pertumbuhan antara periode 2014-2016 pertumbuhan tanpa pembangunan .
rowth without developmen.
dan 2020-2024 .
nclusive recover.
ini menyoroti sifat kontingen dari hubungan pertumbuhan-kemiskinan, yang sangat bergantung pada faktor mediasi seperti stabilitas harga komoditas, distribusi pendapatan, dan quality of growth (Ravallion, 2001.
Todaro & Smith, 2.
Berdasarkan anomali data tersebut, rumusan masalah utama dalam penelitian ini adalah terjadinya kegagalan transmisi .
ransmission failur.
kesejahteraan di Provinsi Jambi, di mana kinerja positif indikator makroekonomi (PDRB dan Sektor Pertania.
pada periode tertentu justru berkoexistensi dengan peningkatan kedalaman kemiskinan.
Divergensi ini memunculkan pertanyaan fundamental yang belum terjawab: Apakah struktur ekonomi daerah yang bergantung pada pertanian sebenarnya bertindak sebagai pengungkit kesejahteraan atau justru sumber kerentanan saat menghadapi guncangan eksternal? Ketiadaan jawaban empiris yang pasti mengenai kausalitas ini menghambat perumusan kebijakan pengentasan kemiskinan yang Permasalahan empiris tersebut semakin diperumit oleh adanya kesenjangan riset .
esearch ga.
dalam literatur terdahulu yang belum memberikan konklusi yang konsisten.
Pertumbuhan ekonomi sering kali ditemukan berpengaruh negatif terhadap kemiskinan (Utama & Sari, 2.
, namun temuan Amaliza et .
di Kota Jambi justru menunjukkan ketidaksignifikanan pengaruh tersebut.
Perdebatan serupa terjadi pada pengaruh Gini Ratio.
Nofita et al.
menemukan pengaruh positif kuat, sementara Reswara .
tidak menemukan pengaruh signifikan.
Inkonsistensi temuan ini diduga bersumber dari dua limitasi metodologis: .
penggunaan model statis yang gagal menangkap dinamika penyesuaian waktu .
ime la.
dan mekanisme error correction (Nkoro & Uko, 2.
asumsi hubungan instan antara variabel makro dan kesejahteraan, padahal kebijakan ekonomi memerlukan waktu untuk terinternalisasi dalam struktur sosial-ekonomi masyarakat.
Meta-analisis mutakhir oleh Haile .
mengkonfirmasi bahwa heterogenitas hasil penelitian tentang determinan kemiskinan sangat tinggi, dan sebagian besar dapat dijelaskan oleh perbedaan dalam desain penelitian dan konteks regional.
Kebaruan .
penelitian ini terletak pada dekomposisi empiris terhadap paradoks pembangunan melalui tiga kontribusi strategis.
Pertama, penelitian ini mengungkap mekanisme asimetri temporal .
emporal asymmetr.
dalam hubungan pertumbuhan-kemiskinan.
Berbeda dengan studi statis terdahulu, penggunaan pendekatan Autoregressive Distributed Lag (ARDL) dalam studi ini berhasil memisahkan dampak signifikan pertumbuhan ekonomi dalam jangka pendek yang kemudian menghilang .
dalam jangka panjang, memberikan bukti empiris bagi hipotesis immiserizing growth pada tingkat regional (Bhagwati, 1958.
Todaro & Smith, 2.
Kedua, penelitian ini memberikan kontribusi pada literatur ekonomi pertanian dengan mendeteksi fenomena pembalikan arah .
ign reversa.
pada kontribusi sektor pertanian.
Temuan ini memvalidasi hipotesis distress absorption (Warr, 2.
, di mana sektor pertanian terbukti berperan ganda: sebagai jaring pengaman .
afety ne.
pada periode berjalan, namun berubah menjadi perangkap kemiskinan .
overty tra.
pada periode lag akibat guncangan nilai tukar perdagangan .
erms of trad.
Hal ini mengisi kesenjangan literatur yang selama ini mengasumsikan peran pertanian bersifat linier positif dalam pengentasan kemiskinan.
Ketiga, dari sisi metodologis, penelitian ini melakukan rekonstruksi data runtun waktu panjang .
2Ae2.
melalui teknik backward calculation untuk mengatasi diskontinuitas perubahan tahun dasar PDRB.
Langkah ini menawarkan presisi estimasi parameter jangka panjang yang lebih robust dibandingkan penggunaan data panel pendek atau cross-section yang umum digunakan dalam studi sejenis di tingkat Dengan demikian, penelitian ini bertujuan menjawab tiga pertanyaan fundamental: .
Bagaimana asimetri pengaruh PDRB per kapita terhadap kedalaman kemiskinan antara jangka pendek dan jangka panjang, serta faktor apa yang memediasi efektivitasnya? .
Apakah sektor pertanian menunjukkan fenomena pembalikan arah .
ign reversa.
bertindak sebagai jaring pengaman .
afety ne.
di jangka pendek namun berubah menjadi sumber kerentanan di jangka panjang akibat guncangan harga? .
Sejauh mana rigiditas ketimpangan pendapatan (Gini Rati.
menghambat transmisi penurunan kemiskinan dan memperlambat kecepatan penyesuaian .
peed of adjustmen.
menuju keseimbangan jangka panjang? Reza Ilyas Pratama & Candra Mustika / Journal of Economics Development Issues Vol.
9 No.
KAJIAN LITERATUR
Dari Vicious Circle Menuju Kapabilitas Penelitian ini dibangun di atas sintesis empat pilar pemikiran ekonomi pembangunan untuk membedah paradoks kemiskinan di Jambi.
Teori Vicious Circle of Poverty (Nurkse, 1.
memberikan kerangka dasar bahwa kemiskinan melanggengkan dirinya sendiri melalui mekanisme sirkular rendahnya akumulasi modal, yang relevan untuk menjelaskan stagnansi daerah berbasis sumber daya alam.
Namun, untuk memahami intensitas kemiskinan, penelitian ini mengadopsi Pendekatan Kapabilitas Sen .
yang mendefinisikan kemiskinan sebagai capability deprivation.
Perspektif ini memberikan justifikasi filosofis bagi penggunaan Indeks Kedalaman Kemiskinan (P.
sebagai variabel dependen, karena ukuran ini memenuhi Aksioma Monotonisitas (Monotonicity Axio.
yang sensitif terhadap intensitas deprivasi sebuah fitur yang tidak dimiliki oleh Headcount Ratio (P.
(Foster et al.
, 1.
Penggunaan standar kemiskinan BPS (Kebutuhan Dasa.
dalam studi ini juga dipilih karena relevansi kebijakan lokalnya dalam menangkap biaya hidup spesifik rumah tangga petani, dibandingkan standar paritas daya beli global.
Kualitas Pertumbuhan dan Asimetri Transmisi Pemilihan PDRB per kapita .
ukan PDRB riil agrega.
sebagai proksi pertumbuhan dalam penelitian ini didasarkan pada relevansinya dalam mencerminkan kapasitas pendapatan rata-rata individu, yang lebih representatif terhadap standar hidup riil dibandingkan sekadar ukuran besaran ekonomi total .
Secara teoretis, pertumbuhan pendapatan per kapita dianggap sebagai syarat perlu .
ecessary conditio.
untuk memutus siklus kemiskinan (Todaro & Smith, 2.
Namun, efektivitasnya sangat bergantung pada Elastisitas Pertumbuhan terhadap Kemiskinan, yang ditentukan oleh tingkat ketimpangan awal dan kualitas institusi (Ravallion, 2.
Kakwani dan Pernia .
menegaskan bahwa pertumbuhan hanya akan efektif menekan kemiskinan jika bersifat pro-poor, yakni memberikan manfaat proporsional yang lebih besar kepada penduduk miskin.
Meskipun studi Utama dan Sari .
mengonfirmasi adanya efek menetes ke bawah .
rickle-down effec.
di Jawa, bukti empiris di Jambi menunjukkan anomali.
Amaliza et al.
menemukan bahwa pertumbuhan ekonomi tidak signifikan menekan kedalaman kemiskinan karena manfaatnya terkonsentrasi pada pemilik modal.
Divergensi ini mengindikasikan gejala immiserizing growth (Bhagwati, 1.
, di mana pertumbuhan ekonomi tanpa pemerataan gagal menciptakan transmisi kesejahteraan, bahkan berpotensi memperburuk deprivasi relatif dalam jangka pendek.
Dualisme Sektor Pertanian: Antara Livelihood dan Kerentanan Pasar Sektor pertanian memegang peran krusial dalam pengentasan kemiskinan di wilayah agraris seperti Jambi.
Secara operasional.
Badan Pusat Statistik (BPS) mendefinisikan sektor ini mencakup spektrum luas mulai dari tanaman pangan, hortikultura, perkebunan, hingga perikanan (Ministry of Agriculture, 2.
Dalam perspektif pembangunan daerah.
Hayati et al.
mengidentifikasi empat peran strategis sektor ini:
penyedia pangan, penyerap tenaga kerja utama, penyedia bahan baku industri, serta sumber devisa daerah.
Sejalan dengan teori Agriculture-Led Growth, sektor pertanian berfungsi sebagai jaring pengaman .
afety ne.
karena sifatnya yang padat karya dan kemampuannya menyerap tenaga kerja berketerampilan rendah, sehingga memiliki elastisitas pengurangan kemiskinan yang tinggi (Suryahadi et al.
, 2.
Namun, efektivitas peran tersebut bersifat kontingen dan sangat bergantung pada nilai tukar perdagangan .
erms of trad.
Penelitian ini secara spesifik menggunakan variabel Kontribusi Sektor Pertanian berdasarkan Harga Berlaku (ADHB) untuk menangkap transmisi efek harga ini.
Pemilihan ADHB krusial karena dalam ekonomi terbuka, kesejahteraan petani tidak hanya ditentukan oleh volume produksi, tetapi juga oleh daya beli riil yang dipengaruhi fluktuasi harga global (Warr, 2.
Peningkatan kontribusi PDRB pertanian yang didorong oleh keuntungan tak terduga .
indfall profi.
komoditas dapat mengurangi kemiskinan secara drastis.
Sebaliknya.
Dercon .
menyoroti risiko kovariat .
ovariate ris.
, di mana guncangan harga eksternal dapat membalikkan peran sektor pertanian.
Kondisi ini mengindikasikan fenomena distress absorption, di mana sektor pertanian menyerap tenaga kerja saat krisis harga, namun dengan tingkat pendapatan yang rendah.
Akibatnya, tanpa perbaikan harga komoditas, ekspansi sektor pertanian justru berpotensi Reza Ilyas Pratama & Candra Mustika / Journal of Economics Development Issues Vol.
9 No.
berasosiasi dengan peningkatan kedalaman kemiskinan, mengubah fungsinya dari pengungkit kesejahteraan menjadi perangkap kemiskinan .
overty tra.
Dinamika Ketimpangan dan Mekanisme yee > yeO Distribusi pendapatan, yang diproksikan melalui Gini Ratio, merupakan determinan struktural yang memediasi dampak pertumbuhan ekonomi terhadap kemiskinan.
Meskipun Kuznets .
menghipotesiskan pola kurva U-terbalik dalam transformasi ekonomi, konteks modern lebih tepat dijelaskan melalui kerangka dinamis Piketty .
dengan dalil fundamental yc > yci.
Dalil ini menjelaskan bahwa ketika tingkat pengembalian modal .
tumbuh lebih cepat daripada laju pertumbuhan ekonomi .
, akan terjadi akumulasi kekayaan yang tidak proporsional pada pemilik aset, menciptakan ketimpangan patrimonial .
atrimonial inequalit.
yang bersifat memperkuat diri sendiri .
elf-reinforcin.
Dalam konteks struktur ekonomi Provinsi Jambi yang berbasis sumber daya alam, mekanisme ini memberikan penjelasan relevan mengapa pertumbuhan PDRB .
sering kali tidak cukup untuk mengimbangi akumulasi kekayaan pemilik modal perkebunan/tambang .
Tingginya ketimpangan diduga menghambat mekanisme efek menetes ke bawah .
rickle-down effec.
Data empiris mendukung dugaan ini, di mana lonjakan Gini Ratio ke level tertinggi 0,361 pada tahun 2015 bertepatan dengan titik puncak Indeks Kedalaman Kemiskinan (P.
(BPS Provinsi Jambi, 2024.
Studi Nofita et al.
mengonfirmasi bahwa ketimpangan berpengaruh positif signifikan terhadap kedalaman kemiskinan.
Namun, penelitian lain seperti Reswara .
menemukan hasil yang tidak signifikan, menyarankan bahwa dampak ketimpangan mungkin bersifat dinamis dan bergantung pada horizon waktu analisis.
5 Pengembangan Hipotesis Berdasarkan sintesis literatur teoretis dan empiris di atas, serta untuk menjawab kesenjangan penelitian mengenai dinamika waktu, penelitian ini merumuskan hipotesis sebagai berikut:
ycya : PDRB per kapita memiliki pengaruh negatif terhadap indeks kedalaman kemiskinan.
Namun, terdapat asimetri temporal di mana pengaruh penurunan kemiskinan lebih signifikan terjadi dalam jangka pendek melalui efek pendapatan langsung .
ncome effec.
, sedangkan pengaruh jangka panjang cenderung melemah akibat hambatan struktural yang menghalangi efek menetes ke bawah .
rickle-down effec.
ycya : Kontribusi sektor pertanian menunjukkan pola pembalikan arah .
ign reversa.
sektor ini berperan mengurangi kemiskinan pada periode berjalan sebagai jaring pengaman .
afety ne.
, namun berasosiasi dengan peningkatan kemiskinan pada periode sebelumnya .
akibat kerentanan terhadap guncangan nilai tukar perdagangan .
erms of trad.
ycyc : Ketimpangan pendapatan (Gini Rati.
berpengaruh positif signifikan terhadap indeks kedalaman kemiskinan, di mana peningkatan ketimpangan akan memperlebar jurang kemiskinan dengan respons yang cepat .
mmediate respons.
karena terkonsentrasinya manfaat pertumbuhan pada pemilik modal.
METODOLOGI PENELITIAN
Desain Penelitian dan Sumber Data Penelitian ini menerapkan desain kuantitatif kausalitas dengan pendekatan ekonometrika dinamis untuk mengestimasi pengaruh variabel makroekonomi terhadap kedalaman kemiskinan di Provinsi Jambi.
Data yang digunakan adalah data sekunder runtun waktu .
ime serie.
tahunan periode 2002Ae2024.
Sumber data utama berasal dari publikasi resmi Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jambi, meliputi laporan "Provinsi Jambi Dalam Angka" dan "Statistik Kesejahteraan Rakyat".
Mengingat adanya diskontinuitas data PDRB akibat perubahan tahun dasar .
eri 2000 ke 2.
, peneliti melakukan rekonstruksi data periode 2002Ae2009 menggunakan teknik backward calculation dengan bantuan Deflator Indeks Harga Konsumen (IHK) guna menjamin konsistensi deret waktu (SNA, 2.
(Commission et al.
, 2.
Transformasi logaritma natural .
diterapkan pada variabel PDRB Per Kapita untuk menstabilkan varians dan memungkinkan interpretasi koefisien sebagai elastisitas (Gujarati & Porter, 2.
Reza Ilyas Pratama & Candra Mustika / Journal of Economics Development Issues Vol.
9 No.
Operasional Variabel Variabel dependen adalah Indeks Kedalaman Kemiskinan .
cE1 ) yang mengukur rata-rata kesenjangan pengeluaran penduduk miskin terhadap Garis Kemiskinan (Foster et al.
, 1.
Variabel independen meliputi: .
PDRB Per Kapita .
coycuycU1 ) atas dasar harga konstan 2010.
Kontribusi Sektor Pertanian .
cU2 )berdasarkan harga berlaku untuk menangkap struktur ekonomi riil dan fluktuasi harga komoditas (Warr, 2.
Gini Ratio .
cU3 ) sebagai proksi ketimpangan distribusi pendapatan.
No.
Variabel Notasi Tabel 1.
Operasional Variabel Definisi Operasional Variabel Dependen Indeks Indikator yang mengukur rata-rata yayayayc Kedalaman jarak .
pengeluaran penduduk Kemiskinan ycE1yc (Y) miskin dari Garis Kemiskinan, dihi(Poverty Gap tung berdasarkan metodologi Foster.
Inde.
Greer, dan Thorbecke .
dengan =1.
Nilai yang lebih tinggi menunjukkan kedalaman kemiskinan yang lebih parah, yaitu rata-rata penduduk miskin semakin jauh dari standar hidup minimum.
Variabel Independen
Produk Do- ycoycuycEyaycIyaAycEyayc
Data periode 2010Ae2024
mestik Remenggunakan PDRB Per Kapita
(XCA)
gional Bruto ADHK 2010 yang dipublikasikan Per Kapita oleh BPS, sedangkan periode 2002Ae 2009 diperoleh melalui proses rekonstruksi menggunakan Deflator melalu IHK.
Untuk memenuhi asumsi linieritas dan memudahkan interpretasi elastisitas, variabel ini ditransformasi ke dalam bentuk logaritma natural .
Kontribusi Variabel ini diukur sebagai proporsi yaycIycEyc Sektor Pernilai tambah sektor pertanian ter(X.
hadap total PDRB berdasarkan Atas Dasar Harga Berlaku (ADHB).
secara spesifik menangkap efek harga .
rice effec.
dan fluktuasi terms of trade yang memengaruhi pendapatan riil petani.
Pendekatan ini dipilih karena kemiskinan merupakan fenomena moneter yang ditentukan oleh daya beli aktual, bukan sekadar volume produksi fisik, terutama saat terjadi guncangan harga komoditas global (Warr, 2002.
Dercon, 2.
Satuan Skala
Sumber
Data
Persen
(%)
Rasio
BPS
Provinsi
Jambi
Ribu
Rupiah
alam Rasio
BPS
Provinsi
Jambi
(PDRB
ADHK
Persen
(%)
Rasio
BPS
Provinsi Jambi Reza Ilyas Pratama & Candra Mustika / Journal of Economics Development Issues Vol.
9 No.
Gini Ratio Koefisien Gini yang mengukur tingkat ketimpangan distribusi pengeluaran penduduk dengan rentang nilai 0 hingga 1, di mana nilai yang semakin mendekati 1 menunjukkan ketimpangan yang semakin tinggi.
Dihitung berdasarkan data pengeluaran per kapita rumah tangga hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional.
yaycIyc (X.
Indeks .
Rasio
BPS
Provinsi Jambi Sumber: Penulis .
Keterangan: Notasi "t" menunjukkan periode waktu .
ahun observas.
Transformasi logaritma pada PDRB Per Kapita memungkinkan interpretasi koefisien regresi sebagai elastisitas, di mana koefisien sebesar menunjukkan bahwa kenaikan 1% PDRB Per Kapita diasosiasikan dengan perubahan % pada IKK, ceteris Prosedur Estimasi Autoregressive Distributed Lag (ARDL) Teknik analisis menggunakan pendekatan Autoregressive Distributed Lag (ARDL) yang dikembangkan oleh (Pesaran et al.
, 2.
Pemilihan model ini didasarkan pada kemampuannya mengakomodasi variabel dengan ordo integrasi campuran, baik ya .
maupun ya .
, serta memberikan estimasi yang tidak bias pada sampel kecil (Nkoro & Uko, 2.
Tahapan estimasi diawali dengan uji stasioneritas Augmented Dickey-Fuller (ADF) (Dickey & Fuller, 1.
dan penentuan lag optimal berdasarkan Akaike Information Criterion (AIC) (Akaike, 1.
Spesifikasi model ARDL Unrestricted Error Correction Model (UECM) diformulasikan sebagai berikut (Pesaran et al.
, 2.
yc1 ycy yc2 yc3 iycUyc = 0 Oc 1ycn iycUycOeycn Oc 2ycn iycoycuycU1ycOeycn Oc 3ycn iycU2ycOeycn Oc 4ycn iycU3ycOeycn 1 ycUycOe1 2 ycoycuycU1ycOe1 ycn=1 ycn=0 ycn=0 3 ycU2ycOe1 4 ycU3ycOe1 Ayc A .
ycn=0 Keterangan: i adalah operator first difference.
0 konstanta.
ycy, yc panjang lag.
koefisien jangka pendek.
koefisien jangka panjang.
ACu white noise.
Keberadaan kointegrasi diuji menggunakan Bounds Testing dengan hipotesis nol ya0 : 1 = 2 = 3 = 4 = 0.
Nilai F-statistik dibandingkan dengan nilai kritis upper bound yang dikembangkan oleh Narayan .
untuk sampel kecil.
Jika kointegrasi terkonfirmasi, analisis dilanjutkan dengan estimasi Error Correction Model (ECM) untuk melihat kecepatan penyesuaian menuju ekuilibrium (Nkoro & Uko, 2.
ycy yc1 yc2 yc3 iycUyc = 0 Oc 1ycn iycUycOeycn Oc 2ycn iycoycuycU1ycOeycn Oc 3ycn iycU2ycOeycn Oc 4ycn iycU3ycOeycn yayaycNycOe1 Ayc A .
ycn=1 ycn=0 ycn=0 ycn=0 Di mana adalah koefisien Error Correction Term (ECT) yang harus bernilai negatif dan signifikan sebagai validasi mekanisme koreksi kesalahan (Narayan, 2.
Uji Diagnostik dan Stabilitas Model Untuk menjamin model bersifat Best Linear Unbiased Estimator (BLUE), dilakukan uji asumsi klasik yang meliputi: .
Uji Normalitas Jarque-Bera.
Uji Autokorelasi Breusch-Godfrey.
Uji Heteroskedastisitas ARCH.
Uji Spesifikasi Model Ramsey RESET (Gujarati & Porter, 2.
Stabilitas parameter diuji menggunakan plot Cumulative Sum of Recursive Residuals (CUSUM) dan CUSUM of Squares (Brown et al.
, 1.
Reza Ilyas Pratama & Candra Mustika / Journal of Economics Development Issues Vol.
9 No.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji Stasioneritas dan Penentuan Model Tahapan awal dalam analisis data runtun waktu adalah memastikan sifat stokastik variabel guna menghindari regresi lancung .
purious regressio.
Berdasarkan hasil uji Augmented Dickey-Fuller (ADF) pada Tabel 1, seluruh variabel penelitian memiliki akar unit pada tingkat level (Prob > 0,.
, namun mencapai stasioneritas setelah dilakukan diferensiasi pertama pada tingkat signifikansi 1% dan 5%.
Konsistensi ordo integrasi pada I.
ini memberikan legitimasi bagi penggunaan model Autoregressive Distributed Lag (ARDL) yang fleksibel terhadap campuran integrasi (Pesaran et al.
, 2.
Tabel 1 Hasil Uji Stasioneritas (Augmented Dickey-Fulle.
Variabel Prob.
Level Prob.
First Difference Kesimpulan Indeks Kedalaman Kemiskinan (Y) 0000*** Stasioner yc.
PDRB Per Kapita (X.
Stasioner yc.
Kontribusi Sektor Pertanian (X.
0018*** Stasioner yc.
Gini Ratio (X.
0068*** Stasioner yc.
Sumber: Hasil Olah Data .
Keterangan: *** yu = ya.
** yu = ye Penentuan panjang lag optimal menjadi krusial untuk menangkap dinamika penyesuaian ekonomi Jambi.
Merujuk pada kriteria Akaike Information Criterion (AIC) dan Hannan-Quinn (HQ) pada Tabel 2, struktur lag 3 dipilih karena memiliki nilai statistik paling minimum (Akaike, 1.
Melalui proses evaluasi model otomatis, spesifikasi final yang terpilih adalah ARDL.
, 3, 3, .
, yang mengindikasikan bahwa variabel dependen merespons perubahan fundamental makroekonomi dengan rentang waktu tunda yang bervariasi.
Tabel 2 Hasil Uji Kriteria Panjang Lag Optimum (VAR) Lag
LogL
FPE
AIC
39e-08* Sumber: Hasil Olah Data .
Tanda (*) menunjukkan lag terbaik.
Uji Kointegrasi dan Diagnostik Model Untuk membuktikan keberadaan hubungan keseimbangan jangka panjang, dilakukan Bounds Testing.
Hasil pada Tabel 3 menunjukkan nilai F-statistik sebesar 4.
7245, yang melampaui nilai kritis upper bound I.
306 pada = 5%.
Sesuai prosedur (Pesaran et al.
, 2.
, hipotesis nol ditiadakan, yang berarti terdapat hubungan kointegrasi yang stabil antara PDRB per kapita, sektor pertanian, ketimpangan, dan kedalaman kemiskinan di Provinsi Jambi.
Tabel 3 Hasil Uji Kointegrasi (Bounds Tes.
Model F-Statistik Batas Bawah (I.
Batas Atas (I.
Kesimpulan ARDL .
, 3, 3, .
Terdapat Kointegrasi Sumber: Hasil Olah Data .
Nilai kritis pada = 5% Kualitas statistik model divalidasi melalui rangkaian uji diagnostik yang disajikan pada Tabel 4.
Estimator yang dihasilkan bersifat Best Linear Unbiased Estimator (BLUE) karena memenuhi asumsi-asumsi klasik ekonometrika.
Uji Normalitas dengan metode Jarque-Bera menghasilkan nilai probabilitas 0.
> 0.
, yang mengindikasikan bahwa residual model berdistribusi normal.
Uji Autokorelasi menggunakan Breusch-Godfrey LM Test menunjukkan nilai probabilitas 0.
1034 (> 0.
, membuktikan tidak adanya korelasi serial dalam residual.
Uji Heteroskedastisitas dengan metode Breusch-Pagan-Godfrey menghasilkan 2241 (> 0.
, mengkonfirmasi bahwa varians residual bersifat konstan .
Uji Spesifikasi Model melalui Ramsey RESET Test menghasilkan nilai F-statistik 2.
051089 dengan probabilitas 2115 (> 0.
, yang menegaskan bahwa bentuk fungsional model linear telah tepat dan tidak terdapat variabel penting yang terabaikan.
Reza Ilyas Pratama & Candra Mustika / Journal of Economics Development Issues Vol.
9 No.
Uji Multikolinearitas mengungkap pola yang menarik.
Nilai Variance Inflation Factor (VIF) menunjukkan bahwa variabel Kontribusi Sektor Pertanian (KSP) dan Gini Ratio (GR) masing-masing memiliki VIF 55 dan 3.
98 (< .
, mengindikasikan tidak adanya multikolinearitas serius antar variabel independen utama.
Namun, variabel PDRB Per Kapita dalam bentuk logaritma (LNPDRBPK) menunjukkan VIF Tingginya nilai VIF pada LNPDRBPK ini merupakan konsekuensi metodologis yang wajar dalam model dinamis ARDL, di mana variabel dengan banyak lag .
alam hal ini LNPDRBPK memiliki lag .
secara alami berkorelasi tinggi dengan nilai masa lalunya.
Tingginya VIF pada LNPDRBPK tidak mengindikasikan multikolinearitas antar variabel struktural, melainkan korelasi serial antar lag variabel yang merupakan karakteristik inheren model dinamis ARDL.
Fenomena ini tidak mengganggu validitas model ARDL selama variabel independen utama tanpa lag tidak menunjukkan multikolinearitas parah, yang dalam kasus ini telah terpenuhi.
Tabel 4 Ringkasan Uji Diagnostik dan Stabilitas Model Metode Uji Nilai Statistik Prob Kesimpulan Berdistribusi Normal Normalitas Jarque-Bera (Prob > 0.
Breusch-Godfrey Bebas Autokorelasi (Prob Autokorelasi ycCycayc O ycI2 = 4.
LM Test > 0.
Breusch-PaganHomoskedastis / Varians Heteroskedastisitas ycCycayc O ycI2 = 16.
Godfrey Konstan (Prob > 0.
Model Linear Tepat Spesifikasi Model Ramsey RESET F-statistic = 2.
(Prob > 0.
tidak mengindikasikan LNPDRBPK= 65.
Multikolinearitas Centered VIF KSP = 5.
struktural antar variabel GR = 3.
utama (VIF < .
Sumber: Hasil Olah Data .
Jenis Pengujian Mengingat tingginya koefisien determinasi (R 2=0.
pada ukuran sampel terbatas, evaluasi potensi overfitting dilakukan secara ketat melalui uji ketahanan .
obustness chec.
dengan membandingkan model terpilih ARDL.
,3,3,.
terhadap spesifikasi alternatif yang lebih parsimonious, yaitu ARDL.
,0,1,.
Hasil komparasi menunjukkan bahwa penurunan lag semata-mata demi parsimony justru menurunkan validitas model secara drastis.
Model pembanding .
teridentifikasi mengalami kegagalan pada uji normalitas (Jarque-Bera p < 0.
dan terindikasi autokorelasi (LM Test p < 0.
Lebih jauh, evaluasi stabilitas struktural menunjukkan bahwa model parsimonious mengalami instabilitas parameter, di mana plot CUSUM keluar dari batas kritis 5% pada periode 2016Ae2024.
Sebaliknya, model ARDL.
,3,3,.
menunjukkan konsistensi penuh di mana plot CUSUM dan CUSUMSQ berada stabil dalam koridor signifikansi 5% (Gambar .
(Brown et al.
, 1.
Terkait nilai VIF variabel PDRB yang tinggi, pengujian ulang menggunakan regresi bantu .
uxiliary regressio.
tanpa lag menghasilkan nilai Centered VIF yang sepenuhnya berada di bawah ambang batas 10, yaitu LnPDRBPK .
KSP .
, dan GR .
Hal ini mengonfirmasi bahwa nilai VIF tinggi pada estimasi awal hanyalah konsekuensi mekanis antar-lag .
nter-lag correlatio.
dan bukan gangguan struktural (Brien, 2.
Dengan demikian, spesifikasi ARDL.
,3,3,.
dipertahankan sebagai estimator terbaik (Best Linear Unbiased Estimato.
Yang merefleksikan dinamika penyesuaian riil, bukan hasil overfitting.
Dengan terpenuhinya seluruh asumsi klasik dan stabilitas model, hasil estimasi yang diperoleh dapat dianggap valid dan reliabel untuk analisis lebih Reza Ilyas Pratama & Candra Mustika / Journal of Economics Development Issues Vol.
9 No.
CUSUM
CUSUM of Square s 5% Significance 5% Significance Gambar 1.
Hasil Uji CUSUM & CUSUMSQ.
Sumber: Hasil Olah Data .
Estimasi Hubungan Dinamis Jangka Pendek dan Jangka Panjang Hasil estimasi model ARDL disajikan pada Tabel 5.
Model ini menunjukkan daya penjelas .
xplanatory powe.
yang sangat tinggi, dengan nilai koefisien determinasi (RA) sebesar 0,95997.
Hal ini mengindikasikan bahwa 95,997% variasi dalam kedalaman kemiskinan (PCA) di Provinsi Jambi selama periode 2002-2024 dapat dijelaskan oleh kombinasi variabel PDRB per kapita, kontribusi sektor pertanian, dan Gini Ratio yang digunakan dalam model.
Nilai Adjusted RA sebesar 0,873289 tetap menunjukkan kebaikan fit model setelah disesuaikan dengan jumlah variabel independen.
Signifikansi simultan model juga terkonfirmasi dengan nilai F-statistik sebesar 11,06833 yang signifikan pada tingkat 1% (Prob(F-sta.
= 0,003.
, mengindikasikan bahwa ketiga variabel secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap kedalaman kemiskinan.
Tabel 5 Hasil Estimasi Model ARDL .
, 3, 3, .
Variabel
Koefisien
t-Statistik
Probabilitas Koefisien Jangka Panjang LNPDRBPK
KSP
Konstanta (C) Koefisien Jangka Pendek (ECM) 0018*** yo IKK (-.
0040*** yo LNPDRBPK
0030***
yo LNPDRBPKt-1
0032***
yo LNPDRBPKt-2
yo KSP
yo KSPt-1
yo KSPt-2
0009***
yo GR
0016***
yo GRt-1
ECTt-1
0008***
Statistik Model F-Statistik R-squared .
acya ) Adj.
R-squared Prob(F-Sta.
Sumber: Hasil Olah Data .
Keterangan: *** sig 1%, ** sig 5%.
Reza Ilyas Pratama & Candra Mustika / Journal of Economics Development Issues Vol.
9 No.
Hasil estimasi dinamis pada Tabel 5 mengungkapkan temuan krusial mengenai kecepatan penyesuaian ekuilibrium.
Nilai Error Correction Term (ECTCuCUCA) sebesar -0.
ignifikan pada 1%) membuktikan validitas mekanisme koreksi kesalahan.
Hal ini mengimplikasikan bahwa sekitar 54,88% dari penyimpangan jangka pendek akan terkoreksi menuju keseimbangan jangka panjang dalam waktu satu tahun (Narayan, 2.
, menunjukkan mekanisme penyesuaian yang cukup cepat dalam sistem ekonomi Jambi.
Hasil estimasi menunjukkan nilai konstanta sebesar 5,619 yang signifikan pada tingkat kepercayaan 95% .
= 0,0.
Hal ini mengindikasikan bahwa apabila seluruh variabel independen (PDRB per kapita, sektor pertanian, dan Gini Rati.
diasumsikan konstan atau bernilai nol, maka indeks kedalaman kemiskinan di Provinsi Jambi secara teoretis akan tetap berada pada level yang cukup tinggi.
Signifikansi konstanta ini merefleksikan adanya faktor-faktor eksogen di luar model penelitian.
Dinamika Responsivitas PDRB Per Kapita terhadap Kedalaman Kemiskinan Analisis empiris mengungkap adanya asimetri efektivitas pertumbuhan ekonomi antara jangka pendek dan jangka panjang.
Dalam jangka pendek.
PDRB per kapita memiliki pengaruh negatif yang sangat signifikan dan elastis dengan koefisien pada tahun berjalan sebesar -1.
-stat = -4.
p = 0.
Dampak pengentasan kemiskinan ini bersifat persisten, yang ditunjukkan oleh signifikansi variabel lag satu tahun sebelumnya dengan koefisien -1.
-stat = -4.
p = 0.
serta lag dua tahun sebelumnya dengan koefisien -1.
-stat = -4.
p = 0.
Temuan ini membuktikan bahwa pada periode berjalan hingga lag 2, akselerasi pendapatan riil Jambi berasosiasi kuat dengan penurunan intensitas deprivasi ekonomi dan berkelanjutan.
Selain pengaruh langsung PDRB Per Kapita, model juga mengungkap mekanisme koreksi internal melalui koefisien lag Indeks Kedalaman Kemiskinan .
IKKCuCUCA) sebesar -0.
-stat = -5.
Nilai negatif ini menunjukkan adanya mean reversion, di mana peningkatan kedalaman kemiskinan pada periode sebelumnya cenderung diikuti penurunan pada periode berjalan.
Fenomena ini mengindikasikan bahwa kemiskinan di Jambi tidak bersifat eksplosif atau permanen, melainkan memiliki mekanisme penyesuaian alami melalui adaptasi rumah tangga, intervensi kebijakan, maupun dinamika pasar tenaga kerja.
Validitas pengaruh jangka pendek ini juga terkonfirmasi oleh peran krusial transfer sosial dalam menjaga likuiditas rumah tangga miskin.
Pada periode ketidakpastian ekonomi 2020-2021, stabilitas konsumsi ditopang oleh perluasan cakupan Bantuan Pangan .
,30% hingga 10,11% rumah tangg.
dan Program Keluarga Harapan (PKH) yang mencapai 8,74% rumah tangga.
Bahkan pada tahun 2024, cakupan PKH meningkat menjadi 12,25% seiring pemulihan ekonomi (BPS Provinsi Jambi, 2024.
Fakta ini menegaskan bahwa elastisitas penurunan kemiskinan jangka pendek sangat dipengaruhi oleh kombinasi pertumbuhan pendapatan (PDRB) dan transfer bantuan sosial.
Pendapatan yang bersumber dari transfer fiskal ini berkontribusi melalui mekanisme injeksi likuiditas langsung .
irect liquidity injectio.
yang memungkinkan rumah tangga miskin melakukan perataan konsumsi .
onsumption smoothin.
saat menghadapi guncangan.
Tambahan pendapatan non-kerja .
nearned incom.
ini secara efektif menaikkan posisi pengeluaran rumah tangga mendekati garis kemiskinan, sehingga secara matematis memperkecil rata-rata kesenjangan kemiskinan (P.
dengan respons yang jauh lebih cepat dibandingkan menunggu mekanisme tetesan pertumbuhan ekonomi .
rickle-down effec.
dari sektor riil.
Temuan ini menjawab pertanyaan mengenai faktor yang memediasi efektivitas pertumbuhan: transfer sosial dan bantuan pangan terbukti menjadi variabel mediator utama yang menjaga daya beli masyarakat miskin dalam jangka pendek, meskipun struktur ekonomi riil belum sepenuhnya inklusif.
Namun, pada jangka panjang, pengaruh tersebut kehilangan signifikansinya dengan koefisien -0.
-stat = -0.
p = 0.
Ketidaksignifikanan statistik ini terverifikasi secara empiris oleh fakta struktural ekonomi Provinsi Jambi yang mengalami gejala disconnected growth.
Data BPS Provinsi Jambi mengonfirmasi adanya dualisme ekstrem: Sektor Pertambangan dan Penggalian memberikan kontribusi signifikan terhadap PDRB mencapai 15,31% .
Ae 13,41% .
, namun sektor padat modal ini hanya mampu menyerap tenaga kerja yang sangat minim, yakni sekitar 3,77% .
Ae 3,35% .
dari total penduduk bekerja.
Sebaliknya.
Sektor Pertanian menanggung beban penyerapan tenaga kerja terbesar mencapai 45,19% .
Ae 43,92% .
, yang mengindikasikan rendahnya produktivitas marjinal tenaga kerja di sektor ini.
Ketimpangan alokasi ini menciptakan 'keterputusan rantai nilai' .
isconnected value Reza Ilyas Pratama & Candra Mustika / Journal of Economics Development Issues Vol.
9 No.
, di mana lonjakan output di sektor modern tidak menetes ke bawah .
rickle-dow.
karena minimnya penciptaan lapangan kerja, sementara mayoritas masyarakat miskin tetap terperangkap di sektor pertanian dengan pendapatan rendah.
Kondisi inilah yang memvalidasi teori Immiserizing Growth dalam jangka panjang Temuan ini menempatkan fenomena immiserizing growth bukan sebagai kesimpulan kausalitas mutlak, melainkan sebagai konteks yang menjelaskan mengapa pertumbuhan ekonomi belum menjadi daya ungkit kesejahteraan yang signifikan secara statistik di Jambi (Amaliza et al.
, 2025.
Dewi, 2.
Sektor Pertanian: Peredam Kejutan atau Pemicu Kerentanan? Hasil estimasi menunjukkan perilaku unik sektor pertanian yang mengalami pembalikan arah .
ign Pada periode berjalan .
, peningkatan kontribusi sektor pertanian berkorelasi dengan penurunan kedalaman kemiskinan dengan koefisien -0.
-stat = -2.
p = 0.
, namun berubah menunjukkan asosiasi positif dengan tingkat kemiskinan pada lag 1 dengan koefisien 0.
-stat = 3.
dan lag 2 dengan koefisien 0.
-stat = 2.
p = 0.
Koefisien D(KSP(-.
) sebesar 0.
ignifikan pada 5%) menunjukkan bahwa dampak kontribusi sektor pertanian bersifat berkelanjutan namun melemah seiring waktu.
Pengaruh positif yang lebih kecil dibandingkan lag satu tahun mengindikasikan adanya mekanisme penyesuaian bertahap, di mana efek negatif awal terhadap kedalaman kemiskinan mulai mereda setelah dua tahun.
Dinamika ini memberikan bukti empiris mengenai hipotesis distress absorption (Suryahadi et al.
Fenomena pembalikan arah ini tercermin jelas pada periode 2014Ae2016, di mana anjloknya Nilai Tukar Petani (NTP) ke zona defisit menggerus pendapatan riil petani secara masif meskipun output sektor secara statistik meningkat.
Dekomposisi data berdasarkan tipe daerah .
rban-rural breakdow.
memperlihatkan disparitas struktural yang tajam: rata-rata Indeks Kedalaman Kemiskinan perdesaan selama 2010Ae2024 hanya 0,954, jauh lebih rendah dan stabil dibandingkan wilayah perkotaan yang mencapai 1,72.
Bahkan pada tahun 2024, ketika kontribusi sektor pertanian meningkat.
PCA perdesaan berhasil ditekan ke 0,83, berbanding terbalik dengan perkotaan yang melonjak ke 2,27 (BPS Provinsi Jambi, 2024b, 2024.
Data ini mengonfirmasi peran pertanian sebagai mekanisme penyangga ekonomi .
conomic buffe.
yang efektif bagi masyarakat perdesaan.
Berbeda dengan dinamika jangka pendek yang sangat responsif tersebut, hasil estimasi jangka panjang menunjukkan bahwa Kontribusi Sektor Pertanian tidak memiliki pengaruh yang signifikan secara statistik terhadap Indeks Kedalaman Kemiskinan, dengan koefisien -0.
-stat = -0.
p = 0.
Hasil estimasi ini menyarankan bahwa dalam ekuilibrium jangka panjang, kontribusi sektor pertanian secara agregat tidak memiliki dampak statistik yang nyata terhadap level kedalaman kemiskinan.
Hal ini mengisyaratkan bahwa tanpa adanya transformasi produktivitas dan perbaikan terms of trade, peran sektor pertanian cenderung netral dan belum mampu menjadi mesin pengentasan kemiskinan struktural (Warr.
Temuan empiris ini sejalan dengan penelitian Kusuma et al.
di Lampung dan Ridwan et .
di Kawasan Indonesia Timur, yang menyimpulkan bahwa pertumbuhan sektor pertanian seringkali tidak berpengaruh signifikan karena tidak dibarengi dengan transformasi struktural dan perbaikan stabilitas pendapatan riil.
Lebih jauh, fenomena ketidaksignifikanan jangka panjang ini dapat dijelaskan melalui perspektif struktural involusi pertanian di Jambi.
Sebagaimana diungkapkan (Zulgani et al.
, 2.
dalam studinya, sektor pertanian cenderung berperan sebagai buffer economy yang menyerap limpahan tenaga kerja informal saat sektor lain terkontraksi, menciptakan low-productivity trap di mana peningkatan kontribusi PDRB tidak diikuti oleh peningkatan pendapatan riil petani secara signifikan.
Dengan demikian, hasil penelitian ini menegaskan posisi teoritis (Warr, 2.
bahwa efektivitas sektor pertanian dalam mengurangi kemiskinan sangat bergantung pada nilai tukar perdagangan .
erms of trad.
dan produktivitas, bukan sekadar volume kontribusi terhadap PDRB.
Absennya pengaruh signifikan dalam jangka panjang mengindikasikan bahwa struktur pertanian di Provinsi Jambi masih didominasi oleh aktivitas ekstraktif primer yang rentan.
Keuntungan ekonomi yang diperoleh pada masa boom komoditas seringkali bersifat sementara dan tergerus kembali saat siklus harga turun, sehingga gagal menciptakan akumulasi modal dan kesejahteraan yang permanen bagi rumah tangga petani miskin.
Reza Ilyas Pratama & Candra Mustika / Journal of Economics Development Issues Vol.
9 No.
Ketimpangan Pendapatan sebagai Akselerator Kedalaman Kemiskinan Gini Ratio terbukti menjadi faktor dengan koefisien positif terbesar dalam model ini dengan dampak yang sangat kuat dalam jangka pendek.
Koefisien jangka pendek mencapai 8.
-stat = 6.
p = 0.
pada tahun berjalan dan 9.
-stat = 5.
p = 0.
pada lag 1.
Besaran koefisien ini memiliki implikasi ekonomi yang serius: Secara praktis, angka ini bermakna bahwa setiap kenaikan Gini Ratio sebesar 0,01 poin .
isalnya dari 0,32 ke 0,.
diasosiasikan dengan peningkatan Indeks Kedalaman Kemiskinan sebesar 0,0846% pada tahun yang sama, dan efek rambatannya akan terus meningkat hingga 0,0948% pada tahun berikutnya.
Signifikansi statistik ini terkonfirmasi jelas oleh data periode krisis komoditas 2015.
Data menunjukkan bahwa pada tahun tersebut.
Gini Ratio Provinsi Jambi meningkat tajam mencapai rekor tertinggi 0.
361 atau tumbuh 9,73% dibandingkan tahun 2014 (BPS Provinsi Jambi, 2024.
Tidak ditemukannya lag kedua pada variabel Gini Ratio dalam model ini menunjukkan bahwa dampak ketimpangan terhadap kemiskinan bersifat cepat dan kuat dalam jangka pendek, tanpa mekanisme koreksi lanjutan yang signifikan pada periode berikutnya.
Lebih lanjut, asosiasi positif yang kuat antara ketimpangan dan kedalaman kemiskinan ini juga dapat dijelaskan melalui struktur ketimpangan antar-wilayah.
Data menunjukkan bahwa sumber ketimpangan utama di Provinsi Jambi berasal dari wilayah perkotaan, dengan rata-rata Gini Ratio 2010-2024 sebesar 0,355, lebih tinggi dibandingkan wilayah perdesaan yang relatif lebih egaliter dengan ratarata 0,304 (BPS Provinsi Jambi, 2024.
Hal ini mengindikasikan bahwa akumulasi kekayaan di pusat-pusat pertumbuhan kota tidak terdistribusi merata, sementara struktur ekonomi di perdesaan .
asis pertania.
cenderung lebih inklusif dalam mendistribusikan pendapatan kepada lapisan bawah.
Absennya signifikansi jangka panjang dengan koefisien 6.
-stat = 0.
p = 0.
ketidaksignifikanan Gini Ratio dalam jangka panjang menunjukkan bahwa meskipun ketimpangan pendapatan berkorelasi dengan peningkatan kedalaman kemiskinan secara temporer .
ransient povert.
, pengentasan kemiskinan jangka panjang .
hronic povert.
di Provinsi Jambi menunjukkan gejala inelastisitas struktural .
tructural inelasticit.
Hal ini terkonfirmasi oleh temuan bahwa baik variabel distribusi (Gini Rati.
maupun variabel pertumbuhan (PDRB per kapit.
sama-sama tidak memiliki pengaruh signifikan secara statistik dalam jangka panjang.
Kondisi ini mengimplikasikan bahwa penurunan kemiskinan kronis tidak dapat diserahkan semata-mata pada mekanisme pasar atau pertumbuhan makro, melainkan sangat bergantung pada efektivitas intervensi langsung pemerintah melalui skema perlindungan sosial dan pemberdayaan Dalam kerangka dinamis ARDL, rigiditas struktural ketimpangan tercermin dalam koefisien Gini Ratio yang sangat besar di jangka pendek .
namun tidak signifikan di jangka panjang.
Pola ini mengindikasikan bahwa ketimpangan di Jambi bersifat fluktuatif namun memiliki inertial effect sekali melebar, dampaknya bertahan hingga satu tahun berikutnya sebelum terkoreksi.
Mekanisme r > g Piketty .
menjelaskan rigiditas ini: akumulasi modal .
di sektor perkebunan skala besar tumbuh lebih cepat daripada ekonomi agregat .
, menciptakan structural lock-in yang menghambat redistribusi manfaat Penjelasan logis atas temuan ini dapat ditelusuri dari tren data Gini Ratio yang menunjukkan pola reversibilitas atau kembali ke rata-rata .
ean reversio.
Setelah mencapai puncak ketimpangan 0.
361 di tahun 2015.
Gini Ratio secara bertahap terkoreksi membaik kembali ke level keseimbangan 0.
32 pada periode 2019Ae2022, dan kembali turun ke 0.
32 pada tahun 2024 (BPS Provinsi Jambi, 2024.
Temuan ketidaksignifikanan jangka panjang ini secara ilmiah didukung dan sejalan dengan hasil penelitian Saputri dan Udjianto .
dan Reswara .
, yang menyimpulkan bahwa ketimpangan pendapatan tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap kedalaman kemiskinan dalam jangka panjang, karena faktor fundamental lain seperti pertumbuhan ekonomi dan pendidikan lebih mendominasi struktur sosial Absennya pengaruh signifikan Gini Ratio dalam jangka panjang ini juga terkonfirmasi secara teoritis oleh temuan Nitami et al.
dalam studinya di D.
Yogyakarta.
Melalui uji Kausalitas Granger, mereka membuktikan bahwa tidak terdapat hubungan kausalitas langsung dari ketimpangan distribusi pendapatan terhadap indeks kedalaman kemiskinan.
Terakhir, besarnya dampak Gini Ratio pada periode lag .
atu tahun sebelumny.
dalam model ini selaras dengan temuan Nofita et al.
pada tingkat nasional.
Dalam model ARDL-nya.
Nofita Reza Ilyas Pratama & Candra Mustika / Journal of Economics Development Issues Vol.
9 No.
menemukan bahwa Gini Ratio pada lag sebelumnya memiliki koefisien positif yang sangat signifikan terhadap indeks kedalaman kemiskinan.
Hal ini mengonfirmasi adanya mekanisme time-lag dalam transmisi ketimpangan, guncangan distribusi pendapatan yang terjadi hari ini tidak langsung terserap habis, melainkan menciptakan efek rambatan .
ipple effec.
yang memperlebar jurang kemiskinan pada periode-periode berikutnya sebelum akhirnya mereda kembali ke titik keseimbangan.
SIMPULAN
Penelitian ini menyimpulkan bahwa terdapat hubungan kointegrasi jangka panjang yang stabil antara PDRB per kapita, kontribusi sektor pertanian, dan Gini Ratio terhadap Indeks Kedalaman Kemiskinan di Provinsi Jambi.
Validitas model ini terkonfirmasi oleh signifikansi mekanisme koreksi kesalahan (Error Correction Ter.
yang mengindikasikan bahwa sistem ekonomi Jambi memiliki responsivitas tinggi, di mana distorsi akibat guncangan jangka pendek akan terkoreksi dengan cepat untuk kembali menuju keseimbangan jangka panjang dalam kurun waktu satu tahun.
Namun, ditemukan fenomena asimetri pada variabel pertumbuhan ekonomi, di mana PDRB per kapita efekti berasosiasi kuat dengan penurunan kedalaman kemiskinan dalam jangka pendek tetapi kehilangan daya ungkitnya secara signifikan dalam jangka panjang.
Kondisi ini merefleksikan adanya ketimpangan horison waktu .
ime horizon ga.
dalam pembangunan daerah, di mana kesejahteraan penduduk miskin sangat sensitif terhadap transmisi pendapatan jangka pendek .
eperti bantuan sosial dan panen ray.
, namun belum ditopang oleh fondasi struktur ekonomi yang kokoh untuk menjamin perbaikan taraf hidup dalam jangka panjang.
Sektor pertanian menunjukkan dinamika kontradiktif melalui pola pembalikan arah .
ign reversa.
, di mana kontribusi sektor ini bertindak sebagai jaring pengaman pada tahun berjalan tetapi berubah mengindikasikan kerentanan pada periode lanjutan akibat sensitivitas terhadap guncangan harga komoditas global.
Sementara itu, ketimpangan pendapatan teridentifikasi memiliki hubungan positif yang paling elastis terhadap kemiskinan dalam jangka pendek, yang mencerminkan adanya rigiditas struktural dalam distribusi manfaat ekonomi.
Berdasarkan temuan tersebut, implikasi kebijakan strategis yang relevan bagi Pemerintah Provinsi Jambi adalah percepatan transformasi struktural melalui hilirisasi agroindustri untuk memutus ketergantungan pada ekspor bahan mentah.
Diperlukan pula pengembangan sistem perlindungan sosial yang responsif atau Early Warning System berbasis fluktuasi harga komoditas riil guna mengantisipasi jatuhnya Nilai Tukar Petani di bawah ambang batas kritis .
Selain itu, pemerintah perlu memprioritaskan pemerataan akses terhadap aset produktif, seperti percepatan sertifikasi lahan dan fasilitasi kredit peremajaan tanaman, yang dibarengi dengan investasi modal manusia melalui pendidikan vokasi di kantong-kantong kemiskinan kronis.
Penelitian ini memiliki keterbatasan pada penggunaan data tahunan yang mungkin belum mampu menangkap fluktuasi bulanan atau kuartalan secara mikro, serta belum mengintegrasikan variabel kebijakan fiskal daerah secara spesifik.
Oleh karena itu, penelitian mendatang diharapkan dapat mengembangkan analisis dengan data yang lebih granular atau menggunakan pendekatan spasial untuk memetakan disparitas kedalaman kemiskinan antarwilayah di Provinsi Jambi secara lebih presisi.
DAFTAR PUSTAKA