analisis pengaruh produk domestik regional bruto (pdrb)
advertisement
ANALISIS PENGARUH PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB), PENDIDIKAN, DAN PENGANGGURAN TERHADAP KEMISKINAN DI PROVINSI BANTEN TAHUN 2009-2012 SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Untuk Memenuhi Syarat-syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi (S.E) Disusun Oleh : Dio Syahrullah NIM : 1110084000070 JURUSAN ILMU EKONOMI DAN STUDI PEMBANGUNAN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS ISLAM NEGRI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 1435H/2014M ANALISIS PENGARUH PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB), PENDIDIKAN DAN PENGANGGURAN TERHADAP KEMISKINAN DI PROVINSI BANTEN TAHUN 2009-2012 Skripsi Diajukan kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Untuk Memenuhi Syarat-syarat Meraih Gelar Sarjana Ekonomi Disusun Oleh : Dio Syahrullah NIM : 1110084000070 Di Bawah Bimbingan : JURUSAN ILMU EKONOMI DAN STUDI PEMBANGUNAN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS ISLAM NEGRI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 1434H/2014M LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF Hari ini Senin, 10 Maret 2014 telah dilakukan Ujian Komprehensif atas mahasiswa : 1. 2. 3. 4. Nama : Dio Syahrullah NIM : 1110084000070 Jurusan : Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan Judul Skripsi : Analisis Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Pendidikan Dan Pengangguran Terhadap Kemiskinan Di Provinsi Banten Tahun 2009-2012 Setelah mencermati dan memperhatikan penampilan dan kemampuan yang bersangkutan selama proses ujian komprehensif, maka diputuskan bahwa mahasiswa tersebut di atas dinyatakan LULUS dan diberi kesempatan untuk melanjutkan ke tahap Ujian Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Negri Syarif Hidayatullah Jakarta. Jakarta, Senin 10 Maret 2014 1. Arif Fitrijanto, M.si. NIP. 197111182005011003 2. Zaenal Muttaqin, MPP. NIP. 197905032011011006 3. Zuhairan Y. Yunan, S.E, M.Sc NIP. 19800416 200912 1 002 LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI Hari ini Jumat, 18 Juli 2014 telah dilakukan Ujian Skripsi atas mahasiswa: 1. Nama : Dio Syahrullah 2. NIM : 1110084000070 3. Jurusan : Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan 4. Judul Skripsi : Analisis Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Pendidikan, dan Pengagguran terhadap Kemiskinan di Provinsi Banten tahun 2009-2012. Setelah mencermati dan memperhatikan penampilan dan kemampuan yang bersangkutan selama proses ujian skripsi, maka diputuskan bahwa mahasiswa tersebut diatas dinyatakan lulus dan skripsi ini diterima sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta. Jakarta, 18 Juli 2014 1. Prof, Dr, Abdul Hamid, MS NIP : 19570617 198503 1 002 2. Zuhairan Y Yunan, M.Sc. NIP : 198004162009121002 3. Arief Fitrijanto, M.Si NIP : 19711118 20001 1 003 4. Lukman, Dr, M.Si. NIP : 196406072003021002 5. Zaenal Muttaqin, MPP. NIP : 19790503 201101 1 006 LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH Yang bertanda tangan di bawah ini, Nama : Dio Syahrullah NIM : 1110084000070 Fakultas : Ekonomi dan Bisnis Jurusan : Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan Dengan ini menyatakan bahwa dalam penulisan skripsi ini saya : 1. Tidak menggunakan ide orang lain tanpa mampu mengembangkan dan mempertanggungjawabkan 2. Tidak melakukan plagiat terhadap naskah orang lain 3. Tidak menggunakan karya orang lain tanpa menyebutkan sumber asli atau tanpa izin pemilik karya 4. Tidak melakukan pemanipulasian dan pemalsuan data 5. Mengerjakan sendiri karya ini dan mampu bertanggung jawab atas karya ini Jika di kemudian hari ada tuntutan dari pihak lain atas karya saya, dan melalui pembuktian yang dapat dipertanggungjawabkan ternyata memang ditemukan bukti bahwa saya telah melanggar pernyataan di atas, maka saya siap untuk dikenai sanksi berdasarkan aturan yang berlaku di Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. Demikian pernyataan ini saya buat dengan sesungguhnya. DAFTAR RIWAYAT HIDUP I. IDENTITAS PRIBADI 1. Nama Lengkap : Dio Syahrullah 2. Tempat/Tanggal Lahir : Jakarta, 12 September 1992 3. Alamat : Jl.Bhayangkara, komp. Griya Serang Asri Blok V1 No.16 Cipocok Jaya, SerangBanten 4. Telepon : 08998663702 5. E-mail : [email protected] II. PENDIDIKAN FORMAL 1. SD Negeri 2 Serang Tahun 1998-2004 2. SMP Negeri 2 Kota Serang Tahun 2004-2007 3. SMA Negeri 5 Kota Serang Tahun 2007-2010 4. S1 UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Tahun 2010-2014 III. LATAR BELAKANG KELUARGA 1. Ayah : Drs. H.Irwansyah 2. Tempat/Tanggal Lahir : Bengkulu, 20 July 1959 3. Ibu : Elipianti 4. Tempat/Tanggal Lahir : Bengkulu, 06 November 1960 i 6. Alamat : Jl.Bhayangkara, komp. Griya Serang Asri, Blok V1 No.16 Cipocok Jaya, Serang-Banten 7. Telepon : 08998663702 8. Anak ke dari : 2 dari 2 bersaudara ii ABSTRACT This study aims to analyze the influence of Gross Domestic Product ( GDP ) , Education and Unemployment on Poverty in Banten Province 2009-2012 Panel Data with Random Effects Model is used as an analytical technique in this study . The results showed that poverty in the province of Banten able to be explained by GDP , Education , and the unemployment rate to 53.61 % ( R2 ) . Furthermore, the partial regression coefficient indicates ( 1 ) a significant effect on GDP 5% significance level with a probability value of 0.0102 and negatively related to the value obtained for the coefficient of -0.552266 , ( 2 ) education variable is not significant to the poverty in the province of Banten marked with a probability value of 0.9924 , and ( 3 ) a significant effect of unemployment on the real level of 5% with a probability value of 0.0006 and positively related to the value of the coefficients obtained by 2.947913 . Then poverty in Banten province significantly influenced by GDP , education , and unemployment simultaneously at 10.78 % ( F - statistic ) . Keywords : Gross Domestic Product ( GDP ) , Education , Unemployment, Poverty in Banten Province iii ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Pendidikan, dan Pengangguran terhadap Kemiskinan di Provinsi Banten tahun 2009-2012 Panel Data dengan Random Effect Model digunakan sebagai teknik analisis pada penelitian ini. Hasil penelitian menunjukan bahwa kemiskinan di Provinsi Banten mampu di jelaskan oleh PDRB,Pendidikan, dan pengangguran sebesar 53,61% (R 2). Selanjutnya secara parsial koefisien regresi menunjukan (1) PDRB berpengaruh signifikan pada taraf nyata 5% dengan nilai probabilitas 0,0102 dan berhubungan negatif dengan nilai koefisien yang diperoleh sebesar -0,552266, (2) Variabel pendidikan tidak signifikan terhadap kemiskinan di Provinsi Banten ditandai dengan nilai probabilitas 0,9924, dan (3) pengangguran berpengaruh signifikan pada taraf nyata 5% dengan nilai probabilitas 0,0006 dan berhubungan positif dengan nilai koefisien yang di peroleh sebesar 2,947913. Lalu kemiskinan di Provinsi Banten di pengaruhi signifikan oleh PDRB, Pendidikan, dan Pengangguran secara simultan sebesar 10,78% (F-statistik). Kata kunci : Kemiskinan di Provinsi Banten, Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Pendidikan, dan Pengangguran iv KATA PENGANTAR Assalamu’alaikum Wr, Wb. Segala puji bagi Allah SWT, yang telah melimpahkan segala rahmat, karunia, rezeki, dan hidayahNya kepada penulis, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul “Analisis Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Pendidikan, Dan Pengangguran Terhadap Kemiskinan Di Provinsi Banten Tahun 2009-2012” dengan baik. Shalawat serta salam penulis haturkan kepada nabi besar Muhammad SAW yang telah membimbing umatnya dari zaman kegelapan ke zaman yang terang benderang. Skripsi ini disusun dalam rangka memenuhi syarat-syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi di Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta. Terselesaikannya skripsi ini tentu dengan dukungan, bantuan, bimbingan, semangat, dan doa dari orang-orang terbaik yang ada di sekeliling penulis selama proses penyelesaian skripsi ini. Maka dari itu penulis menyampaikan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada : 1. Allah SWT, karena tanpa kehendak dan segala pertolonganNya tidak mungkin saya dapat menyelesaikan skripsi ini. Terima kasih atas segala nikmat yang Engkau berikan, ya Rabb. 2. Keluarga terbaik dan tersayang yang saya miliki, Ibunda Elipianti yang selalu memberikan yang terbaik dan mencurahkan segala perhatiannya yang tidak pernah henti-hentinya selama ini, terima kasih mama. Ayahanda Irwansyah yang telah bekerja keras demi anak-anak dan keluarga dan yang selalu memberikan masukanv masukan agar anaknya tidak salah arah dalam pengambilan keputusan,terima kasih pa. Abangku satu-satunya yowansyah yang selalu jadi panutan ku,yang selalu membimbing ku,dan yang selalu melindungi serta menghibur di saat suka maupun duka,terima kasih bang. Tanpa didikan, dukungan dan pengorbanan kalian semua adek tidak akan menjadi pribadi seperti sekarang,sekali lagi terima kasih mama,papa, abang. 3. Sepupu terbaik dan tersayang yang seaya miliki, Day Dayang Asih dan Ipan Rasyid yang selalu memberikan batuan dan dorongan moril,serta informasi-informasi baru yang sebelumnya tidak pernah saya tau, terima kasih mba Dayang dan bang Ipan 4. Bapak Prof. Dr. Abdul Hamid, MS selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta yang telah memberikan ilmu yang sangat berharga selama perkuliahan. 5. Bapak Dr. Lukman selaku Dosen Pembimbing Skripsi 1 yang dengan kerendahan hatinya bersedia meluangkan waktu untuk memberikan pengarahan, ilmu yang berharga, serta bimbingan yang sangat berarti selama penyelesaian skripsi. Terima kasih atas semua saran dan arahan yang Bapak berikan selama proses penulisan hingga terselesaikannya skripsi ini. Semoga Allah SWT membalas kebaikan bapak. 6. Bapak Zaenal Muttaqin, MPP selaku dosen Pembimbing 2 yang telah meluangkan waktu, memberikan arahan serta bimbingan yang sangat berarti kepada saya. Terima kasih atas semua saran dan arahan yang bapak berikan sehingga terselesaikannya skripsi ini. Semoga Allah SWT membalas kebaikan bapak. 7. Bapak Zuhairan Y. Yunan, S.E,M.Sc selaku Ketua Jurusan Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, vi 8. Seluruh jajaran dosen Fakultas Ekonomi dan Bisnis yang telah memberikan ilmu yang sangat berguna dan berharga bagi saya. Semoga Allah selalu memberikan pahala yang sebesar-besarnya atas kebaikan para dosen FEB UIN Jakarta. Jajaran karyawan dan staf UIN Syarif Hidayatullah Jakarta yang telah melayani dan membantu saya selama perkuliahan. 9. Sahabat-sahabat terbaik yang saya miliki, Dika Nurhadi, Arien Hardianti, Senja Nuraida Faradilla, Jo Narusalam,dan Mursyid Setiawan yang telah menghabiskan banyak waktu bersama saya dalam suka dan duka, membantu saya dalam penyelesaian skripsi maupun perkuliahan, mengingatkan saya ketika saya melakukan kesalahan, menemani saya disaat saya membutuhkan mereka. Terima kasih atas apa yang kalian lakukan selama ini. Semoga Allah selalu melindungi kalian dan membalas kebaikan-kebaikan kalian. terima kasih waktunya sahabat. “kita selalu bersama”. 10. Sahabat-sahabat terbaik lainya yang saya miliki selama saya kuliah di UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, Masud, Rifki Hasan Al khoiri, Pebi Riswadi, Faisal Aziz, Wildan Hidyatullah, Muhammad Dwinanto sidiq, Ali Al murtadho, Renzy Primadiansa, Kemal Fauzi, Abdul Wahid Hasyim, Muhammad Yusuf Adzhar, Muhammad Syibromalesi, Fajrul Syam Arzani, dan Noni Setianingsih, terimaksih telah menghabiskan banyak waktu bersama saya di saat suka dan duka, membagi kebodohan-kebodohan nya, pembelajarannya, membantu saya dalam menyelesaikan banyak tugas-tugas kuliah, Skirpsi, UTS, UAS, lalu tidak pernah lupa untuk mengingatkan sholat, ketika melakukan kesalahan mengingatkan dengan cara menghina atau mengejek, selalu menemani di saat saya membutuhkan terutama saat vii kesepian, selalu menetertawakan hal yang tidak seharusnya di tertawakan. Terima kasih atas semuanya itu dan hal gila lainnya. Semoga Allah selalu melindungi kalian dan membalas kebaikan-kebaikan kalian. “We are family of Kosan SIM C” 11. Teman-teman terbaik yang saya miliki, Muhammad Adi Rahman, Muhammad Reza Hermanto, Sigit Aji Pambudi, Ravindra Bramastyo, dan Agus setiawan atas semua ilmu yang telah dibagikan ke saya dan juga teman perjalanan terbaik ketika di negara orang. Terima kasih atas waktu yang telah dihabiskan bersama saya selama ini. 12. Kelompok KKN Akamsi Desa Ciasmara ,yang telah menghabiskan waktu hidup satu bulan bersama dengan canda dan tawa serta pelajaran hidup yang sangat berguna bagi saya. 13. Teman-teman IESP angkatan 2010 yang saya cintai dan tidak bisa saya sebutkan satu-persatu. Terima kasih atas empat tahun kebersamaan dengan kalian yang penuh warna. Kita pasti bertemu lagi teman-teman. Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan karena keterbatasan pengetahuan maupun pengalaman yang dimiliki penulis.Oleh sebab itu, penulis mengharapkan segala bentuk saran serta masukan, baik kritik yang membangun dari berbagai pihak. Wassalamu’ alaikum Wr. Wb. Tangerang Selatan, Mei 2014 Dio Syahrullah viii DAFTAR ISI Cover Lembar Pengesahan Pembimbing Lembar Pengesahan Ujian Komprehensif Lembar Pengesahan Ujian Skripsi Lembar Pernyataan Keaslian Karya Ilmiah Daftar Riwayat Hidup ............................................................................. i Abstract ...................................................................................................... iii Abstrak ...................................................................................................... iv Kata Pengantar ......................................................................................... vi Daftar Isi ................................................................................................... ix Daftar Tabel ............................................................................................. xiii Daftar Gambar ......................................................................................... xv Daftar Lampiran ...................................................................................... xvi BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Penelitian ............................................................. 1 B. Perumusan Masalah ...................................................................... 8 C. Tujuan Penelitian .......................................................................... 9 D. Manfaat Penelitian ........................................................................ 10 ix BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Landasan Teori ................................................................................ 11 1. Produk Domestik regional Bruto (PDRB) ............................... 11 2. Pendidikan................................................................................ 21 3. Pengangguran .......................................................................... 25 4. Kemiskinan .............................................................................. 30 5. Pengaruh PDRB Terhadap Kemiskinan .................................. 39 6. Pengaruh Pendidikan Terhadap Kemiskinan .......................... 40 7. Pengaruh Pengagguran Terhadap Kemiskinan ....................... 42 B. Penelitian Terdahulu ....................................................................... 44 C. Kerangka Pemikiran ...................................................................... 54 D. Hipotesis Penelitian ........................................................................ 56 BAB III METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian .............................................................. 58 B. Metode Pemilihan Sampel .............................................................. 59 C. Metode Pengumpulan Data ............................................................ 59 D. Metode Analisis Data ..................................................................... 60 1. Estimasi Regresi Dengan Data Pnael ....................................... 62 a. Pooled Least Square (PLS) ................................................ 62 b. Fixed Effect Model (FEM) ................................................ 63 c. Random Effect Model (REM) ........................................... 63 2. Pemilihan Metode Data Pnel ................................................... 64 a. Uji Chow Test .................................................................... 64 x b. Uji Hausman Test ............................................................... 66 3. Uji Asumsi Klasik …………………………………………… 67 a. Uji Normalitas .................................................................... 67 b. Uji Multikoliniearitas ......................................................... 67 c. Uji Heterokedastisitas ........................................................ 68 d. Uji Autokorelasi ................................................................. 68 4. Pengujian Statistik Analisis Regresi .………………………… 69 a. Koefisien Determinan (Adjusted R2) .................................. 69 b. Pengujian Best Of Fit Model .............................................. 70 1) Uji Simultan (Uji F) ........... ………………………...... 70 2) Uji Parsial (Uji t) ........................................................... 71 E. Definisi Operasional ....................................................................... 72 BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Objek Penelitian ................................................ 75 1. Kondisi Geografis ..................................................................... 75 2. Kondisi Kemiskinan di Provinsi Banten ................................... 76 3. Produk Domestik Regional Bruto di Provinsi Banten .............. 77 4. Tingkat Pendidikan ................................................................... 78 5. Tingkat Pengagguran Terbuka di Provinsi Banten ................... 79 B. Analisis dan Pembahasan ............................................................... 80 1. Uji Asumsi Klasik .................................................................... 80 a. Uji Normalitas .................................................................... 80 b. Uji Multikoliniearitas ......................................................... 81 xi c. Uji Heterokedastisitas ........................................................ 82 d. Uji Autokorelasi ................................................................. 82 2. Hasil Estimasi Model Data Panel ............................................. 83 a. Pendekatan Pooled Least Square (PLS) ............................. 83 b. Pendekatan Fixed Effect Model (FEM) ............................. 84 c. Pendekatan Random Effect Model (REM) ........................ 84 3. Memilih Metode Data Panel .................................................... 84 a. Uji Chow ............................................................................ 84 b. Hausman Test ..................................................................... 85 4. Pengujian Hipotesis ….……………………………………… 86 a. Uji Signifikansi Individual (Uji t) ....................................... 86 b. Uji Signifikan Serentak (Uji F) ........................................... 87 c. Uji Adj R2 (Adjusted R Square) ...……………………........ 88 d. Interpretasi Hasil Analisis ………..……………………….. 89 e. Analisis Ekonomi ................................................................. 91 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan .................................................................................... 94 B. Saran ............................................................................................... 95 DAFTAR PUSTAKA .................................................................................. 97 LAMPIRAN ................................................................................................ 100 xii DAFTAR TABEL No Keterangan Halaman 1.1 Persentase Kemiskinan Provinsi Banten Tahun 2009 – 2012 3 1.2 PDRB Atas Harga Konstan Provinsi Banten Tahun 2009 – 2012 4 1.3 Peersentase Penduduk yang menamatkan SMP Provinsi Banten Tahun 2009 – 2012 5 1.4 Persentase Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Provinsi Banten Tahun 2009 – 2012 6 2.1 Penelitian Terdahulu 48 4.1 Persentase Kemiskinan Provinsi Bante tahnun 2009-2012 76 4.2 PDRB provinsi Banten Atas Dasar Harga Berlaku tahun 2009-2012 78 4.3 Persentase penduduk yang menamatkan SMP Provinsi Banten tahun 2009-2012 79 4.4 Persentase Tingkat Pengangguran Terbuka provinsi Banten 2009-2012 80 4.5 Corelation Matrix 82 4.6 Sum Squared resid 82 4.7 Durbin Watson 83 4.8 Regresi Data Panel Pooled Least Square 83 4.9 Regresi Data Panel Fixed Effect 84 4.10 Regresi Data Panel Random Effect 84 4.11 Hasil Chow test F-Restriced 85 xiii 4.12 Hasil Uji Hausman 85 4.13 Nilai t-Statistik 86 4.14 Nilai Adjusted R2 88 4.15 Interpretasi Koesfisien Random Effect Model 89 xiv DAFTAR GAMBAR No 4.1 Keterangan Histogram Normaliti Halaman 81 xv DAFTAR LAMPIRAN No Keterangan Halaman 1 Data Observasi 100 2 Output Pooled Least Square (PLS) 101 3 Output Fixed Effect Model (FEM) 102 4 Output Random Effect Model (REM) 103 5 Uji Chow test 104 6 Uji Hausman test 105 7 Uji Normalitas 106 8 Uji Heterokedastisitas 107 9 Uji Autokorelasi 108 xvi BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Perencanaan merupakan sebuah upaya untuk mengantisipasi ketidakseimbangan yang terjadi yang bersifat akumulatif. Artinya, perubahan yang terjadi pada sebuah keseimbangan awal dapat menyebabkan perubahan pada sistem sosial yang kemudian akan membawa sistem yang ada menjauhi keseimbangan semula. Perencanaan memiliki peran yang sangat penting dalam proses pembangunan. Salah satu peran perencanaan adalah sebagai arahan bagi proses pembangunan untuk berjalan menuju tujuan yang ingin dicapai disamping sebagai tolok ukur keberhasilan proses pembangunan yang dilakukan. Sedangkan pembangunan sendiri dapat diartikan sebagai upaya yang dilakukan untuk meningkatkan pertumbuhan Produk Domestik Bruto (PDB) di tingkat nasional atau Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) di tingkat daerah. Pemerintah Indonesia menyadari bahwa pembangunan nasional adalah salah satu upaya untuk menjadi tujuan masyarakat adil dan makmur. Sejalan dengan tujuan tersebut, berbagai kegiatan pembangunan telah diarahkan kepada pembangunan daerah khususnya daerah yang relatif mempunyai kemiskinan yang terus naik dari tahun ke tahun. Pembangunan daerah dilakukan secara terpadu dan berkesinambungan sesuai prioritas dan kebutuhan masing-masing daerah dengan akar dan sasaran pembangunan nasional yang telah ditetapkan melalui pembangunan jangka panjang dan jangka pendek. Oleh karena itu, salah satu 1 indikator utama keberhasilan pembangunan nasional adalah laju penurunan jumlah penduduk miskin. Efektivitas dalam menurunkan jumlah penduduk miskin merupakan pertumbuhan utama dalam memilih strategi atau instrumen pembangunan. Hal ini berarti salah satu kriteria utama pemilihan sektor titik berat atau sektor andalan pembangunan nasional adalah efektivitas dalam penurunan jumlah penduduk miskin. (Pantjar Simatupang dan Saktyanu K, 2003). Kemiskinan sendiri merupakan masalah yang menyangkut banyak aspek karena berkaitan dengan pendapatan yang rendah, buta huruf, derajat kesehatan yang rendah dan ketidaksamaan derajat antar jenis kelamin serta buruknya lingkungan hidup (Word Bank, 2004). Menurut Bank Dunia salah satu sebab kemiskinan adalah karena kurangnya pendapatan dan aset (lack of income and assets) untuk memenuhi kebutuhan dasar seperti makanan, pakaian, perumahan dan tingkat kesehatan dan pendidikan yang dapat diterima (acceptable). Pemerintah baik pusat maupun daerah telah berupaya dalam melaksanakan berbagai kebijakan dan program-program penanggulangan kemiskinan namun masih jauh dari induk permasalahan. Kebijakan dan program yang dilaksanakan belum menampakkan hasil yang optimal. Masih terjadi kesenjangan antara rencana dengan pencapaian tujuan karena kebijakan dan program penanggulangan kemiskinan lebih berorientasi pada program sektoral. Oleh karena itu diperlukan suatu strategi penanggulangan kemiskinan yang terpadu, terintegrasi dan sinergis sehingga dapat menyelesaikan masalah secara tuntas. 2 Permasalahan yang dihadapi oleh pemerintahan di Provinsi Banten tidak jauh berbeda dengan permasalahan yang terdapat di pemerintahan pusat, yaitu tingginya angka kemiskinan dan pengangguran. Namun pemerintah daerah provinsi Banten telah memfokuskan kegiatan ekonominya pada peningkatan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Tabel 1.1 Presentase Kemiskinan Provinsi Banten Tahun 2009-2012 Kabupaten / Kota kab.Pandegelang kab.lebak kab.tanggerang kab.serang kota tanggerang kota cilegon kota serang kota tanggerang seelatan 2009 12,01 10,63 6,55 5,8 6,42 4,14 6,19 2,35 2010 11,4 10,38 7,18 6,34 6,88 4,46 7,03 1,67 2011 9,8 9,2 6,42 5,63 6,14 3,98 6,25 1,5 2012 9,27 8,62 5,71 5,28 5,55 3,81 5,69 1,33 Sumber : BPS Banten Penurunan tingkat kemiskinan di provinsi Banten dari tahun 2009 sampai tahun 2012 menunjukkan adanya indikasi program pembangunan yang dijalankan telah berhasil. Penurunan tingkat kemiskinan ini terjadi seiring dengan peningkatan PDRB di provinsi Banten. Selama periode 2010-2011 penurunan tingkat kemiskinan berkisar antara 2% sampai 2,5%. 3 Tabel 1.2 PDRB Provinsi Banten Atas Dasar Harga Konstan 2000 (Miliar Rupiah) Tahun 2009-2012 Kabupaten / Kota kab.Pandegelang kab.lebak kab.tanggerang kab.serang kota tanggerang kota cilegon kota serang kota tanggerang seelatan 2009 4032.4 3895.5 17382.1 6850.9 27562.5 16246.8 2678.3 4947.9 2010 4321.1 4152.2 18549.1 7135.1 29402.9 17111.2 2884.2 5378.3 2011 4547.85 4387.62 19725.85 7536.1 31414.1 18228.29 3110.51 5823.83 2012 4803.37 4607.59 20951.89 7920.12 33428.91 19470.57 3330.16 6303.48 Sumber : BPS Banten Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) provinsi Banten digunakan untuk mengetahui pertumbuhan ekonomi dari tahun ke tahun, sehingga arah perekonomian daerah akan lebih jelas. PDRB juga indikator untuk mengatur sampai sejauh mana keberhasilan pemerintah dalam memanfaatkan sumber daya yang ada dan dapat digunakan sebagai perencanaan dan pengambilan keputusan yang salah satunya untuk mengurangi jumlah kemiskinan Seperti halnya PDRB Pendidikan pun dapat mempengaruhi setiap peningkatan maupun penurunan jumlah kemiskinan. Pendidikan adalah upaya paling efektif untuk meningkatkan kualitas sumber daya manusia. Kualitas sosial-ekonomi, kesehatan, dan gizi yang baik tidak akan dapat bertahan tanpa adanya manusia yang memiliki pendidikan yang berkualitas. Pemerintah melakukan kebijakan wajib belajar 9 tahun untuk meningkatkan kualitas pendidikan di indonesia agar masyarakat indonesia menjadi SDM yang 4 berkualitas,selain itu juga agar dapat mengurangi kemiskinan dan yang ada dengan banyaknya orang-orang yang dapat mengenyam pendidikan untuk merubah taraf kehidupannya. Tabel 1.3 Persentase penduduk yang menamatkan pendidikan menegah pertama (SMP) Provinsi Banten Tahun 2009-2012 Kabupaten / Kota kab.Pandegelang kab.lebak kab.tanggerang kab.serang kota tanggerang kota cilegon kota serang kota tanggerang seelatan 2009 13,65 12,2 19,84 19,35 20,04 21,21 17,75 16,77 2010 15,11 11,99 22,77 17,48 21,69 21,26 17,34 17,68 2011 16,81 13,01 21,62 22,00 23,38 20,45 16,36 18,75 2012 17,62 13,03 23,67 19,86 21,01 23,30 17,79 19,48 Sumber : BPS Banten Peningkatan persentase penduduk yang menamatkan pendidikan menegah pertama (SMP) di setiap daerahnya menujukan bahwa adanya indikasi kebijakan wajib belajar 9 tahun telah berhasil. Banyak orang miskin yang mengalami kebodohan bahkan kebdohan secara sistematis. Karena itu, penting bagi kita untuk memahami bahwa kemiskinan bisa menjadikan kebodohan dan kebodohan jelas identik dengan kemiskinan (winardi, 2010). 5 Tabel 1.4 Persentase Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Provinsi Banten Tahun 2009-2012 Kabupaten / Kota kab.Pandegelang kab.lebak kab.tanggerang kab.serang kota tanggerang kota cilegon kota serang kota tanggerang seelatan 2009 10,98 13,42 15,86 14,45 15,57 18,26 17,55 8,17 2010 11,34 13,35 14,01 16,19 14,09 19,84 17,11 8,22 2011 11,32 12,1 14,42 13,29 12,89 13,14 13,84 11,98 2012 9,3 9,07 11,46 12,96 8,31 11,31 10,8 8,07 Sumber : BPS Banten Meskipun tingkat PDRB meningkat dan tingkat kemiskinan menurun, namun tingkat pengangguran terbuka tidak sepenuhnya menurun juga hal ini dapat di lihat pada kota tanggerang selatan tahun 2010 yang tadinya sebesar 8,22 menjadi 11,98 pada tahun 2011. Hal ini disebabkan karena adanya peertumbuhan penduduk yang masuk dalam usia kerja namun belum mendapatkan pekerjaan karena tidak adanya lapangan pekerjaan yang tersedia. Dari data yang sudah di paparkan sebelumnya masalah perbedaan angka kemiskinan yang cukup besar diantara kabupaten/kota di dalam Provinsi Banten dan di tambah juga masuknya kota tanggerang selatan pada tahun 2008 karena pemekaran wilayah menegaskan adanya variasi kemiskinan antar kabupaten dengan kota. Untuk itu diperlukan analisisa kembali kemiskinan yang terjadi di kabupaten/kota. Agar dapat di ketahui perbedaan kondisi dan perkembangan kemiskinan terutama faktor-faktor (PDRB, Pendidikan, Pengangguran) yang 6 mempengaruhi kemiskinan di kabupaten/kota di Provinsi Banten tersebut, untuk nantinya bisa diambil kebijakan-kebijakan yang tepat agar perbedaan angka kemiskinan antara kabupaten/kota di Provinsi Banten bisa dikurangi. Sebab, jika tidak disikapi dengan kebijakan yang tepat, perbedaan angka kemiskinan yang cukup tajam ini bisa jadi akan memicu kecemburuan sosial dan konflik di daerah sehingga nantinya dapat membuat peningkatan jumlah kemiskinan yang semamkin besar di setiap daerahnya di Provinsi Banten. Pada hakekatnya memusatkan perhatian pembangunan pada daerah pertumbuhan dianjurkan ekonomi saja tidak hanya namun juga mempertimbangkan bagaimana kemiskinan yang dihasilkan dari suatu proses pembangunan daerah tersebut. Menurut Esmara dalam ilmu ekonomi dikemukakan berbagai teori yang membahas tentang bagaimana pembangunan ekonomi harus ditangani untuk mengejar keterbelakangan (Deni tisna.2008). Sampai akhir tahun 1960, para ahli ekonomi percaya bahwa cara terbaik untuk mengejar keterbelakangan ekonomi adalah dengan meningkatkan laju pertumbuhan ekonomi setinggi-tingginya, sehingga dapat melampaui tingkat pertumbuhan penduduk. Dengan cara tersebut angka pendapatan per kapita akan meningkat sehingga secara otomatis terjadi pula peningkatan kemakmuran masyarakat. Seperti yang telah di jelaskan sebelumnya, maka penulis tertarik untuk mengetahui dan memahami lebih jauh seputar masalah tersebut. Oleh karena itu, penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan judul “Analisis Pengaruh 7 PDRB, Pendidikan Dan Pengangguran Terhadap Kemiskinan Di Provinsi Banten Tahun 2009-2012. B. Perumusan Masalah Kemiskinan merupakan salah satu tolak ukur sosial ekonomi dalam menilai keberhasilan pembangunan yang di lakukan pemerintah dalam suatu negara. Banyak sekali masalah-masalah sosial yang bersfat negatif timbul akibat meningkatnya jumlah kemiskinan di indonesia khususnya provinsi Banten. Dari data yang sudah di paparkan sebelumnya masalah perbedaan angka kemiskinan yang cukup besar diantara kabupaten/kota di Provinsi Banten dan di tambah juga masuknya kota tanggerang selatan ke dalam bagian Provinsi Banten pada tahun 2009 karena pemekaran wilayah akan membuat variasi kemiskinan antar kabupaten dengan kota kembali mengalami peberubahan hal itu bisa kearah penurunan jumlah kemiskinan ataupun peningkatan jumlah kemiskinan. Untuk itu diperlukan analisisa kembali kemiskinan yang terjadi di kabupaten/kota. Agar dapat di ketahui perbedaan kondisi dan perkembangan kemiskinan terutama faktor-faktor yang mempengaruhi resiko kemiskinan di tingkat kabupaten/kota tersebut, untuk nantinya bisa diambil kebijakan-kebijakan yang tepat agar perbedaan angka kemiskinan antara kabupaten/kota di Provinsi Banten bisa dikurangi. Sebab, jika tidak disikapi dengan kebijakan yang tepat, perbedaan angka kemiskinan yang cukup tajam ini bisa jadi akan memicu kecemburuan sosial dan konflik di daerah sehingga nantinya dapat membuat peningkatan jumlah kemiskinan yang semamkin besar di setiap daerahnya.Oleh karena itu diharapkan faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan seperti produk domestik 8 regional bruto (PDRB), pendidikan, dan pengangguran dapat terus meminimalisir kemiskinan yang terjadi di provinsi Banten. Berdasarkan masalah yang sudah di jelaskan sebelumnya maka dapat di tarik rumusan masalah untuk menganalisis, “Pengaruh PDRB, Pendidikan dan Pengangguran terhadap kemiskinan di provinsi Banten” sebagai berikut : 1. Seberapa besar PDRB berpengaruh terhadap kemiskinan di Provinsi Banten ? 2. Seberapa besar pendidikan berpengaruh terhadap kemiskinan di Provinsi Banten ? 3. Seberapa besar tingkat pengangguran terbuka berpengaruh terhadap Kemiskinan di Provinsi Banten ? 4. Seberapa besar PDRB, pendidikan, dan tingkat pengangguran terbuka berpengaruh secara bersama-sama (simultan) terhadap kemiskinan di Provinsi Banten C. Tujuan Penelitian 1. Untuk mengetahui seberapa besar PDRB berpengaruh terhadap kemiskinan di Provinsi Banten ? 2. Untuk mengetahui seberapa besar Pendidikan berpengaruh terhadap kemiskinan di Provinsi Banten ? 3. Untuk mengetahui seberapa besar tingkat pengangguran berpengaruh terhadap kemiskinan di Provinsi Banten ? 9 4. Untuk mengetahui seberapa besar PDRB, pendidikan, dan tingkat pengangguran terbuka berpengaruh secara bersama-sama (simultan) terhadap kemiskinan di Provinsi Banten D. Manfaat Penelitian Manfaat yang ingin dicapai dari penulisan skripsi ini antara lain : 1. Bagi Penulis Merupakan suatu pembelajaran yaitu usaha menganalisis suatu pengaruh PDRB dan Pengangguran terhadap Kemiskinan, sehingga penulis dapat mempraktekan teori yang didapat selama perkuliahan dengan menganalisa dan memecahkan masalah. 2. Bagi Pihak lain Diharapkan dapat memberikan pemahaman dan informasi dalam menanggulangi kemiskinan. Dan sebagai bahan referensi peneliti lain, pengaruh PDRB perkapitan dan pengangguran terhadap kemiskinan di Provinsi Banten. 10 BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Landasan teori 1. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) PDRB adalah nilai bersih barang dan jasa-jasa akhir yang dihasilkan oleh berbagai kegiatan ekonomi di suatu daerah dalam periode (Hadi Sasana, 2006). PDRB dapat menggambarkan kemampuan suatu daerah mengelola sumber daya alam yang dimilikinya. Oleh karena itu, besaran PDRB yang dihasilkan oleh masing-masing daerah sangat bergantung kepada potensi faktor-faktor produksi di daerah tersebut. Adanya keterbatasan dalam penyediaan faktor-faktor produksi tersebut menyebabkan besaran PDRB bervariasi antar daerah. Di dalam perekonomian suatu negara, masing-masing sektor tergantung pada sektor yang lain, satu dengan yang lain saling memerlukan baik dari bahan mentah maupun hasil akhirnya. Sektor industri memerlukan bahan mentah dari sektor pertanian dan pertambangan, hasil sektor industri dibutuhkan oleh sektor pertanian dan jasa-jasa. Penghitungan PDRB dapat dilakukan dengan menggunakan dua metode yaitu langsung dan tidak langsung (alokasi). a. Metode Langsung. Cara perhitungan PDRB dapat diperoleh melalui tiga pendekatan, yaitu pendekatan produksi, pendekatan pengeluaran dan pendekatan pendapatan. Rincian penjelasannya sebagai berikut : 1) Menurut Pendekatan Produksi Produk Domestik Regional Bruto adalah jumlah nilai barang dan jasa akhir yang diproduksikan oleh suatu kegiatan ekonomi di daerah tersebut dikurangi biaya antara masing-masing total produksi bruto tiap kegiatan subsektor atau sektor 11 dalam jangka waktu tertentu (satu tahun) (BPS, 2012:26). Unit-unit produksi tersebut dalam penyajiannya dikelompokkan menjadi 9 sektor atau lapangan usaha yaitu; (1) pertanian; (2) pertambangan dan penggalian; (3) industri pengolahan; (4) listrik, gas dan air bersih; (5) bangunan; (6) perdagangan, hotel dan restoran; (7) pengangkutan dan komunikasi; (8) keuangan, persewaan dan jasa perusahaan; dan (9) jasa-jasa. 2) Menurut Pendekatan Pengeluaran Produk Domestik Regional Bruto adalah penjumlahan semua komponen permintaan akhir. Komponen-komponen tersebut meliputi: 1) Pengeluaran konsumsi rumah tangga dan lembaga swasta yang tidak mencari untung. 2) Konsumsi pemerintah. 3) Pembentukan modal tetap domestik bruto. 4) Perubahan stok. 5) Ekspor netto. (BPS, 2012:27) 3) Menurut Pendekatan Pendapatan Produk Domestik Regional Bruto merupakan jumlah balas jasa yang diterima oleh faktor produksi yang ikut serta dalam proses produksi dalam suatu wilayah dalam jangka waktu tertentu. Balas jasa faktor produksi yang dimaksud adalah upah dan gaji, sewa rumah, bunga modal dan keuntungan. Semua hitungan tersebut sebelum dipotong pajak penghasilan dan pajak lainnya. Cara penyajian Produk Domestik Regional Bruto disusun dalam dua bentuk, yaitu : a) Produk Domestik Regional Bruto Atas Dasar Harga Konstan Pengertian Produk Domestik Regional Bruto atas dasar harga konstan yaitu jumlah nilai produksi atau pengeluaran atau pendapatan yang 12 dihitung menurut harga tetap. Dengan cara mendefinisikan berdasarkan harga-harga pada tingkat dasar dengan menggunakan indeks harga konsumen. Dari perhitungan ini tercermin tingkat kegiatan ekonomi yang sebenarnya melalui Produk Domestik Regional Bruto riilnya. (BPS, 2012:27) b) Produk Domestik Regional Bruto Atas Dasar Harga Berlaku Pengertian Produk Domestik Regional Bruto atas dasar harga berlaku menurut BPS adalah jumlah nilai tambah bruto yang timbul dari seluruh sektor perekonomian di suatu wilayah. Nilai tambah yang dimaksud merupakan nilai yang ditambahkan kepada barang dan jasa yang dipakai oleh unit produksi dalam proses produksi sebagai input antara. Nilai yang ditambahkan ini sama dengan balas jasa atas ikut sertanya faktor produksi dalam proses produksi. (BPS, 2012:27) b. Metode Tidak Langsung atau Metode Alokasi Dalam metode ini PDRB suatu wilayah diperoleh dengan menghitung PDRB wilayah tersebut melalui alokasi PDRB wilayah yang lebih luas.Untuk melakukan alokasi PDRB wilayah ini digunakan beberapa alokator antara lain: Nilai produksi bruto atau netto setiap sektor/subsektor pada wilayah yang dialokasikan ; jumlah produksi fisik; tenaga kerja; penduduk, dan alokator tidak langsung lainnya. Dengan menggunakan salah satu atau beberapa alokator dapat diperhitungkan persentase bagian masing-masing propinsi terhadap nilai tambah setiap sektor dan subsektor. Cara penyajian PDRB adalah sebagai berikut : 1) PDRB Atas Dasar Harga Berlaku, semua agregat pendapatan dinilai atas dasar harga yang berlaku pada masing-masing tahunnya, baik pada saat menilai produksi dan biaya antara maupun pada penilaian komponen 13 PDRB. PDRB atas dasar harga berlaku menunjukkan kemampuan sumber daya ekonomi yang dihasilkan oleh suatu daerah. Nilai PDRB yang besar menunjukkan kemampuan sumberdaya ekonomi yang besar, begitu juga sebaliknya.(BPS, 2012:28) 2) PDRB Atas Dasar Harga Konstan, semua agregat pendapatan dinilai atas dasar harga tetap, maka perkembangan agregat pendapatan dari tahun ke tahun semata-mata karena perkembangan produksi riil bukan karena kenaikan harga atau inflasi. PDRB atas dasar harga konstan menunjukkan laju pertumbuhan ekonomi secara keseluruhan atau setiap sektor dari tahun ke tahun. (BPS, 2012:28) PDRB merupakan merupakan indikator pertumbuhan ekonomi yaitu suatu proses kenaikkan output nasional suatu periode tertentu terhadap periode sebelumnya. Dalam perkembangannya terdapat banyak teori mengenai pertumbuhan ekonomi, antara lain: teori pertumbuhan klasik, teori pertumbuhan neoklasik dan teori pertumbuhan Kuznet. a. Teori Pertumbuhan Ekonomi Klasik Aliran klasik muncul pada akhir abad ke-18 dan awal abad 19-an, yaitu di masa revolusi Industri, dima na suasana waktu itu merupakan awal bagi adanya perkembangan ekonomi. Teori pertumbuhan ekonomi klasik dikembangkan oleh penganut aliran klasik yaitu Adam Smith dan David Ricardo. 1) Adam Smith Orang pertama yang membahas pertumbuhan ekonomi secara sistematis adalah Adam Smith (1723-1790). Dalam bukunya An Inquiry into the Nature and Causes of The Wealth of Nations (1776) ia mengemukakan tentang proses pertumbuhan ekonomi dalam jangka panjang secara sistematis. Menurut Smith 14 terdapat dua aspek utama pertumbuhan ekonomi, yaitu pertumbuhan output total dan pertumbuhan penduduk Unsur pokok dari sistem produksi suatu negara menurut Smith ada tiga, yaitu: a) Sumber daya alam yang tersedia (atau faktor produksi tanah) b) Sumber daya insani (atau jumlah penduduk) c) Stok barang modal yang ada Menurut Adam Smith untuk berlangsungnya perkembangan ekonomi diperlukan adanya spesialisasi atau pembagian kerja agar produktivitas tenaga kerja bertambah. Spesialisasi dalam proses produksi akan dapat meningkatkan keterampilan tenaga kerja, dapat mendorong ditemukannya alat-alat atau mesinmesin baru dan akhirnya dapat mempercepat dan meningkatkan produksi.Dinyatakan bahwa sebelum adanya pembagian kerja harus ada akumulasi kapital terlebih dahulu dimana skumulasi kapital ini berasal dari dana tabungan. Di samping itu Smith juga menitik beratkan pada ”luas pasar”. Pasar harus seluas mungkin agar dapat menampung hasil produksi, sehingga perdagangan internasional menarik perhatiannya karena hubungan perdagangan internasional ini menambah luasnya pasar, sehingga pasar akan terdiri dari pasar dalam negeri dan pasar luar negeri. Menurut Adam Smith, sekali pertumbuhan ini mulai maka ia akan bersifat komulatif, artinya bila ada pasar yang cukup dan ada akumulasi kapital, pembagian kerja akan terjadi dan ini akan menaikkan tingkat produktivitas tenaga kerja. Kenaikan produktivitas ini akan menaikkan penghasilan nasional dan selanjutnya juga memperbesar jumlah penduduk. Penduduk tidak saja merupakan pasar karena pendapatannya naik, tetapi pendapatan yang lebih besar itu juga akan merupakan sumber tabungan. Jadi, spesialisasi yang yang semakin besar membutuhkan pasar 15 yang semakin luas dan dorongan untuk membuat alat-alat baru makin bertambah. Di lain pihak, naiknya produktivitas akan mengakibatkan tingkat upah naik dan ada akumulasi kapital. Tetapi karena sumber daya alam terbatas adanya, maka keuntungan akan menurun karena berlakunya hukum pertambahan hasil yang semakin berkurang. Pada tingkat inilah perkembangan mengalami kemacetan atau berhenti. 2) David Ricardo Jika Adam Smith dianggap sebagai pakar utama dan pelopor pemikiran ekonomi mahzab klasik, maka Ricardo menjadi pemikir yang paling menonjol diantara para pakar mahzab tersebut. Teori Ricardo dikemukakan pertama kali dalam bukunya yang berjudul The Principles of Political Economy and Taxation yang diterbitkan pada tahun 1917. Perangkat teori yang dikembangkan Ricardo menyangkut empat kelompok permasalahan, yaitu : a) Teori tentang nilai dan harga barang b) Teori tentang distribusi pendapatan sebagai pembagian hasil dari seluruh produksi dan disajikan dalam bentuk teori upah, teori sewa tanah, teori bunga dan laba. c) Teori tentang perdagangan internasional d) Teori tentang akumulasi dan pertumbuhan ekonomi Garis besar proses pertumbuhan ekonomi dan kesimpulan-kesimpulan dari Ricardo tidak jauh berbeda dengan teori Adam Smith yaitu mengacu pada laju pertumbuhan penduduk dan laju pertumbuhan output. Selain itu Ricardo juga menganggap bahwa jumlah faktor produksi tanah (sumberdaya alam) tidak bisa 16 bertambah, sehingga akhirnya menjadi faktor pembatas dalam proses pertumbuhan suatu masyarakat. Ciri-ciri perekonomian menurut Ricardo yaitu: a) Jumlah tanah terbatas b) Tenaga kerja (penduduk) meningkat atau menurun tergantung pada apakah tingkat upah berada di atas atau di bawah tingkat upah minimal (tingkat upah alamiah) c) Akumulasi modal terjadi bila tingkat keuntungan yang diperoleh pemilik modal berada di atas tingkat keuntungan minimal yang diperlukan untuk menarik mereka melakukan investasi. d) Kemajuan teknologi terjadi sepanjang waktu e) Sektor pertanian dominan Dengan terbatasnya luas tanah, maka pertumbuhan penduduk (tenaga kerja) akan menurunkan produk marginal (marginal product) yang kita kenal dengan istilah The law of diminishing return. Selama buruh yang dipekerjakan pada tanah tersebut bisa menerima tingkat upah di atas tingkat upah alamiah, maka penduduk (tenaga kerja) akan terus bertambah, dan hal ini akan menurunkan lagi produk marginal tenaga kerja dan pada gilirannya akan menekan tingkat upah ke bawah. Proses ini akan berhenti jika tingkat upah turun sampai tingkat upah alamiah. Jika tingkat upah turun sampai di bawah tingkat upah alamiah, maka jumlah penduduk (tenaga kerja) menurun. Kemudian tingkat upah akan naik lagi sampai tingkat upah alamiah. Pada posisi ini jumlah penduduk konstan. Jadi, dari segi faktor produksi tanah dan tenaga kerja, ada suatu kekuatan dinamis yang selalu menarik perekonomian ke arah tingkat upah minimum, yaitu bekerjanya the law of 17 diminishing return. Peranan akumulasi modal dan kemajuan teknologi adalah cenderung meningkatkan produktivitas tenaga kerja, artinya dapat memperlambat bekerjanya the law of diminishing return yang pada gilirannya akan memperlambat pula penurunan tingkat hidup ke arah tingkat hidup minimal. b. Teori Pertumbuhan Neoklasik Teori Pertumbuhan ekonomi Neoklasik berkembang sejak tahun 1950-an. Teori ini berkembang berdasarkan analisis-analisis mengenai pertumbuhan ekonomi menurut pandangan klasik. Model pertumbuhan neoklasik Solow merupakan pilar yang sangat mewarnai teori pertumbuhan neoklasik sehingga Robert Solow dianugerahi hadiah nobel bidang ekonomi pada tahun 1987. Menurut teori ini, pertumbuhan ekonomi tergantung pada penambahan penyediaan faktor-faktor produksi (penduduk, tenaga kerja, dan akumulasi modal) dan kemajuan tingkat tekonologi. Berdasarkan penelitiannya, Solow mengatakan bahwa peran dari kemajuan teknologi di dalam pertumbuhan ekonomi adalah sangat tinggi. Teori pertumbuhan neoklasik menegaskan bahwa kondisi keterbelakangan negara-negara berkembang bersumber dari buruknya keseluruhan alokasi sumberdaya yang selama ini bertumpu pada kebijakan-kebijakan pengaturan harga yang tidak tepatdan adanya campur tangan pemerintah yang berlebihan. Model pertumbuhan neoklasik Solow berpegang pada konsep skala hasil yang terus berkurang (diminishing return) dari input tenaga kerja dan modal jika keduanya dianalisis secara terpisah, sedangkan jika keduanya dianalisis secara sekaligus, Solow memakai asumsi skala hasil tetap (constand return to scale). Kemajuan teknologi ditetapkan sebagai faktor residu untuk menjelaskan pertumbuhan ekonomi dalam jangka panjang, dan tinggi rendahnya pertumbuhan itu sendiri oleh Solow maupun para teoresiti lainnya diasumsikan bersifat eksogen, atau selalu dipengaruhi 18 oleh berbagai macam faktor. Model pertumbuhan neoklasik Solow ini menggunakan fungsi produksi agregat standar, yakni: Y = A.F (K,L) Dimana Y adalah output nasional (kawasan), K adalah modal (kapital) fisik, L adalah tenaga kerja dan A merupakan teknologi. Faktor yang mempengaruhi pengadaan modal fisik adalah investasi. Y juga akan meningkat jika terjadi perkembangan dalam kemajuan teknologi yang terindikasi dari kenaikan A. Oleh karena itu pertumbuhan perekonomian nasional dapat berasal dari pertumbuhan input dan perkembangan kemajuan teknologi yang disebut juga pertumbuhan total faktor produktivitas. Menurut model pertumbuhan ini, pertumbuhan output selalu bersumber dari satu atau lebih dari satu atau lebih dari tiga faktor yaitu kenaikkan kuantitas dan kualitas tenaga kerja (melalui pertumbuhan jumlah penduduk dan perbaikan pendidikan), penambahan modal (melalui tabungan dan investasi), serta penyempurnaan teknologi. Lebih lanjut dikemukakan bahwa perekonomian tertutup (clossed economy), yakni yang tidak menjalin hubungan dengan pihak luar, yang tingkat tabungan rendah, maka ceteris paribus perekonomian itu dalam jangka pendek pasti mengalami laju pertumbuhan lebih lambat apabila dibandingan dengan perekonomian lainnya yang memiliki tingkat tabungan yang lebih tinggi. Pada akhirnya hal ini akan mengakibatkan konvergensi penurunan pendapatan per kapita. Di lain pihak, perekonomian terbuka (open economy), yakni yang mengandalkan hubungan perdagangan dengan pihak lain pasti akan mengalami konvergensi peningkatan pendapatan per kapita, karena arus permodalan akan mengalir deras dari negara-negara kaya ke negara-negara miskin dimana rasio modal-tenaga kerjanya masih rendah sehingga menjajikan imbalan atau tingkat keuntungan investasi yang lebih tinggi. 19 c. Teori Pertumbuhan Kuznet Simon Kuznet menghitung dan menganalisis sejarah pertumbuhan ekonomi pada negara maju dalam jangka panjang. Pertumbuhan kapasitas produksi didasarkan pada perkembangan teknologi, pembangunan institusi/kelembagaan, sikap dan ideologi. Terdapat enam karakteristik yang ditemui pada hampir semua negara maju, yaitu: (1) Pertumbuhan output per kapita yang tinggi; (2) kenaikan tingkat produktivitas faktor produksi yang tinggi; (3) transformasi struktur ekonomi yang cepat; (4) tingkat transformasi sosial dan ideologi yang tinggi; (5) terdapat kecenderungan negara maju untuk memperluas pasar dan sumber bahan baku pada negara lain (penetrasi ekonomi); (6) penyebaran pertumbuhan ekonomi yang terbatas, hanya mencapai sekitar 1/3 penduduk dunia. Kuznet mendefinisikan pertumbuhan ekonomi suatu Negara sebagai “peningkatan kemampuan suatu negara untuk menyediakan barang-barang ekonomi bagi penduduknya; pertumbuhan kemampuan ini disebabkan oleh kemajuan teknologi dan kelembagaan serta penyesuaian ideology yang dibutuhkannya.” Ketiga komponen pokok dari definisi ini sangat penting artinya: 1) Kenaikan output nasional secara teerus menerus merupakan perwujudan dari pertumbuhan ekonomi dan kemampuan untuk menyediakan berbagai macam barang ekonomi merupakan tanda kematangan ekonomi. 2) Kemajuan teknologi merupakan prasyarat bagi pertumbuhan ekonomi yang berkesinambungan, namun belum merupakan syarat yang cukup. Untuk merealisir potensi pertumbuhan yang terkandung dalam teknologi baru, maka 20 3) Penyesuaian kelembagaan, sikap dan ideology harus dilakukan. Inovasi teknologi tanpa disertai inovasi social ibarat bola lampu tanpa aliran listrik. 2. Pendidikan a. Pengertian Pendidikan Menurut Para Ahli Menurut Langeveld “pendidikan diartikan sebagai pemberian bimbingan dan pertolongan memerlukannnya. rohani dari orang dewasa kepada mereka yang masih Pendidikan berlangsung dalam suatu pergaulan antara pendidikan dan anak didik”. Menurut Crow & Crow “pendidikan adalah proses pengalaman yang memberikan pengertian, pandangan (insigh) dan penyesuaian bagi seseorang yang menyebabkan ia berkembang”. Dan ada pula menurut Cryns “pendidikan ialah pertolongan yang diberikan oleh siapa yang bertanggung jawab atas pertumbuhan anak untuk membawanya ke tingkat dewasa. Kemudian menurut John Dewey “pendidikan adalah suatu proses pengalaman, setiap manusia menempuh kehidupan baik fisik maupun rohani”. Menurut Ki Hajar Dewantoro “pendidikan adalah daya upaya untuk memajukan bertumbuhnya budi pekerti (kekuatan batin, karakter), pikiran (intelek) dan tubuh anak untuk memajukan kehidupan anak didik selaras dengan dunianya (Wasti Soemanto dan Hendyat Soetopo, Dasar & Teori Pendidikan Dunia: Tantangan bagi Para Pemimipin Pendidikan (Surabaya: Usaha Nasional, :911)) Menurut Prayitno (1986) Pendidikan bertujuan untuk mencetak manusiamanusia yang berkualitas tinggi yang membutuhkan pendanaan yang cukup tinggi baikdari pemerintah ataumasyarakat sendiri. Adapun macam-macampendidikan 21 antara lain: (I) pendidikan formal yaitupendidikan yang dilembagakan seperti pendidikan dari SD hingga Perguruan Tinggi; dan (2) pendidikan non formal yaitu kegiatan terorganisasi dan sistematis yang penyelenggaraannya di luar kerangka sistempendidikan formal Pengertian pendidikan menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (1991) Pendidikan diartikan sebagai proses pembelajaran bagi individu untuk mencapai pengetahuan dan pemahaman yang lebih tinggi mengenai obyek-obyek tertentu dan spesifik. Pengetahuan tersebut diperoleh secara formal yang berakibat individu mempunyai pola pikir dan perilaku sesuai dengan pendidikan yang telah diperolehnya. Teori Pendidikan oleh T.W.Schultz Berpendapat bahwa perkembangan suatu masyarakat itu pada hakekatnya berlandaskan investasi manusiawi,dan Pendidikan mempunyai peranan penting untuk peningkatan kualitas manusia, baik dalam arti perkembangan intelektual maupun keterampilan professional. b. Faktor-Faktor dalam Pendidikan Di dalam pendidikan terdapat beberapa faktor yang bekerja dan berinteraksi untuk mencapai tujuan pendidikan. Beberapa ahli telah mencoba mengemukakan faktor-faktor pendidikan secara berbeda-beda. (Ibid, :126-127) 1) Menurut Cryns Ada tiga faktor utama yang mendukung terlaksananya pendidikan yaitu: a) Faktor pendidikan b) Faktor anak didik c) Faktor pergaulan mendidik 22 Dalam pendidikan harus ada ketiga faktor di atas. Pendidikan harus ada pendidikan, yaitu orang yang bertanggung jawab atas pertumbuhan anak, baik itu orang tua, guru, atau pun pemimpin masyarakat. Dalam pendidikan harus ada pula anak-anak yang dididik, yaitu mereka yang perlu ditolong agar pertumbuhan mereka mencapai tingkat dewasa. Dengan adanya dua faktor ini, pendidikan belum bisa berlangsung. Pendidikan masih memerlukan satu faktor lagi, yaitu pergaulan mendidik dalam arti pergaulan yang membawa anak didik ke tingkat dewasa. 2) Menurut Langeveld Keseluruhan pendidikan, dapat ditinjau dari bagian-bagiannya yaitu: a) Mendidik, yakni tindakan yang dilakukan dengan sengaja untuk mencapai tujuan pendidikan b) Pergaulan c) Alam sekitar Dengan mempelajari pengertian pendidikan dan bagian-bagiannya seperti dikemukakan oleh Langeveld di atas maka faktor-faktor pendidikan meliputi: a) Orang dewasa b) Anak yang belum dewasa c) Pergaulan d) Tindakan mendidik e) Alam sekitar 23 c. Tingkat atau Jenjang Pendidikan Jenjang pendidikan adalah tahap pendidikan yang ditetapkan berkelanjutan, yang ditetapkan berdasarktan tingkat perkembangan peserta didik, tingkat kerumitan bahan pengajaran dan cara menyajikan bahan pengajaran. (Drs. H. Fuad Ihsan : 2005:22). Jenjang pendidikan formal seperti yang tertuang dalam UU Sisdiknas No. 20 tahun 2003, BAB VI Pasal 14 yang menyatakan bahwa jenjang pendidikan formal terdiri atas pendidikan dasar, pendidikan menengah, pendidikan tinggi. 1) Pendidikan Dasar Pendidikan dasar adalah pendidikan yang memberikan pengetahuan dan keterampilan, menumbuhkan sikap dasar yang diperlukan di dalam masyarakat, serta mempersiapkan peserta didik untuk mengikuti pendidikan menengah. Pendidikan dasar pada prinsipnya merupakan pendidikan yang memberikan bekal dasar bagi perkembangan kehidupan, baik untuk pribadi maupun untuk masyarakat. Karena itu, bagi setiap warga negara harus disediakan kesempatan untuk memperoleh pendidikan dasar. Pendidikan ini dapat berupa pendidikan sekolah ataupun pendidikan luar sekolah, yang dapat merupakan pendidikan biasa ataupun luar biasa. 2) Pendidikan Menengah Pendidikan menengah adalah pendidikan yang mempersiapkan didik menjadi anggota peserta masyarakat yang memiliki kemampuan mengadakan hubungan timbal balik dengan lingkungan sosial budaya, dan alam sekitar, serta dapat mengembangkan kemampuan lebih lanjut dalam dunia kerja atau pendidikan tinggi. Pendidikan menengah terdiri dari pendidikan menengah umum dan pendidikan 24 menengah kejuruan. Pendidikan menengah umum diselenggarakan selain untuk mempersiapkan peserta didik mengikuti pendidikan tinggi, juga untuk memasuki lapangan kerja. Pendidikan menengah kejuruan diselenggarakan untuk memasuki lapangan kerja atau mengikuti pendidikan profesian pada tingkat yang lebih tinggi. Pendidikan menengah dapat merupakan pendidikan biasa atau pendidikan luar biasa. 3) Pendidikan Tinggi Pendidikan tinggi adalah pendidikan yang mempersiapkan peserta didik untuk menjadi anggota masyarakat yang memiliki tingkat kemampuan tinggi yang bersifat akademis dan atau professional sehingga dapat menerapkan, mengembangkan dan untuk menciptakan ilmu pengetahuan, teknologi dan seni dalam rangka pembangunan nasional dan meningkatkan kesejahteraan manusia (Kepmendikbud No. 0186/P/1984). 3. Pengangguran Sesuai dengan berlakunya Undang-Undang No. 25 tahun 1997 tentang ketenagakerjaan pada 1 Oktober 1998, tenaga kerja didefinisikan sebagai penduduk yang berumur 15 tahun atau lebih. Perlu diketahui bahwa Indonesia tidak menentukan batas usia maksimum tenaga kerja, hal ini dikarenakan Indonesia belum mempunyai jaminan sosial nasional. Tenaga kerja dibedakan menjadi dua golongan, yaitu : (Rukmana, 2012) 1) Angkatan kerja yang terdiri dari masyarakat yang bekerja dan masyarakat yang menganggur dan mencari pekerjaan. 2) Bukan angkatan kerja yang terdiri dari masyarakat yang bersekolah, golongan mengurus rumah tangga, dan golongan lain-lain. 25 P. Todaro (2000), menyatakan bahwa pertumbuhan penduduk dan pertumbuhan angkatan kerja (yang terjadi beberapa tahun kemudian setelah pertumbuhan penduduk) secara tradisional dianggap sebagai salah satu faktor yang meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Jumlah angkatan kerja yang lebih besar berarti akan menambah jumlah tenaga produktif, sedangkan pertumbuhan penduduk yang lebih besar berarti meningkatkan ukuran pasar domestiknya. Dengan kata lain, semakin banyak angkatan kerja yang digunakan dalam proses produksi maka output hasil produksi akan mengalami peningkatan sampai batas tertentu. Dalam standar pengertian yang sudah ditentukan secara internasional, yang dimaksudkan dengan pengangguran adalah seseorang yang sudah digolongkan dalam angkatan kerja yang secara aktif sedang mencari pekerjaan pada suatu tingkat upah tertentu, tetapi tidak dapat memperoleh pekerjaan yang diinginkannya. Oleh sebab itu, menurut Sadono Sukirno (2000) pengangguran dibedakan atas 3 jenis berdasarkan keadaan yang menyebabkannya, antara lain: 1) Pengangguran friksional, yaitu pengangguran yang disebabkan oleh tindakan seseorang pekerja untuk meninggalkan kerjanya dan mencari kerja yang lebih baik atau sesuai dengan keinginannya. 2) Pengangguran struktural, yaitu pengangguran yang disebabkan oleh adanya perubahan struktur dalam perekonomian. 3) Pengangguran konjungtur, yaitu pengangguran yang disebabkan oleh kelebihan pengangguran alamiah dan berlaku sebagai akibat pengurangan dalam permintaan agregat. 26 Pengangguran terjadi sebagai akibat dari tidak sempurnanya pasar tenaga kerja, atau tidak mampunya pasar tenaga kerja dalam menyerap tenaga kerja yang ada. Akibatnya timbul sejumlah pekerja yang tidak diberdayakan dalam kegiatan perekonomian. Ini merupakan akibat tidak langsung dari supply (penawaran) tenaga kerja di pasar tenaga kerja melebihi demand (permintaan) tenaga kerja untuk mengisi kesempatan kerja yang tercipta. Menurut Edwards, 1974 dalam Lincolin (1997), bentuk-bentuk pengangguran adalah: 1) Pengangguran terbuka (open unemployment), adalah para tenaga kerja yang mampu dan ingin untuk bekerja, tetapi tidak tersedia pekerjaan yang sesuai. 2) Setengah pengangguran (under unemployment), adalah para tenaga kerja yang secara nominal bekerja penuh namun produktivitasnya rendah, sehingga pengurangan dalam jam kerjanya tidak mempunyai arti atas produksi secara keseluruhan. 3) Tenaga kerja yang lemah (impaired), adalah para tenaga kerja yang bekerja penuh, tetapi intensitasnya lemah dikarenakan kekurangan gizi atau bernyakit. 4) Tenaga kerja yang tidak produktif, adalah para tenaga keja yang mampu bekerja secara produktif tetapi tidak bisa menghasilkan sesuatu yang baik. Menurut Tambunan (2001), pengangguran dapat mempengaruhi tingkat kemiskinan dengan berbagai cara, antara lain: 27 1) Jika rumah tangga memiliki batasan likuiditas, yang berarti bahwa konsumsi saat ini sangat dipengaruhi oleh pendapatan saat ini, maka pengangguran akan secara langsung mempengaru hi income poverty rate dengan consumption poverty rate. 2) Jika rumah tangga tidak menghadapi batasan likuiditas, yang berarti bahwa konsumsi saat ini tidak terlalu dipengaruhi oleh pendapatan saat ini, maka peningkatan pengangguran akan menyebabkan peningkatan kemiskinan dalam jangka panjang, tetapi tidak terlalu berpengaruh dalam jangka pendek. Tingkat pertumbuhan angkatan kerja yang cepat dan pertumbuhan lapangan kerja yang relatif lambat menyebabkan masalah pengangguran yang ada di negara yang sedang berkembang. Tingginya tingkat pengangguran, luasnya kemiskinan, dan distribusi pendapatan yang tidak merata memiliki hubungan yang saling berkaitan. Bagi para tenaga kerja yang tidak mempunyai pekerjaan yang tetap, atau hanya bekerja paruh waktu (part time) selalu berada diantara kelompok masyarakat yang sangat miskin. Mereka yang bekerja dengan bayaran tetap di sektor pemerintah dan swasta biasanya termasuk diantara kelompok masyarakat kelas menengah ke atas. Namun demikan, adalah salah jika beranggapan bahwa setiap orang yang tidak mempunyai pekerjaan adalah miskin, sedang yang bekerja secara penuh adalah orang kaya. Masyarakat miskin pada umumnya menghadapi permasalahan terbatasanya kesempatan kerja, terbatasnya peluang mengembangkan usaha, melemahnya perlindungan terhadap aset usaha, perbedaan upah, serta lemahnya perlindungan kerja terutama bagi pekerja anak dan pekerja perempuan seperti buruh migran perempuan dan pembantu rumah tangga. Oleh karena itu, salah satu mekanisme pokok untuk mengurangi 28 kemiskinan dan ketidakmerataan distribusi pendapatan di Negara sedang berkembang adalah memberikan upah yang memadai dan menyediakan kesempatan kerja bagi kelompok masyarakat miskin (Arsyad, 1997). Oleh sebab itu, pemerintah dapat menjalankan berbagai rencana unt uk memenuhi hak masyarakat miskin atas pekerjaan dan pengembangan usaha yang layak guna mengurangi tingkat pengangguran. Rencana tersebut antara lain: 1) Meningkatkan efektifitas dan kemampuan kelembagaan pemerintah dalam menegakkan hubungan industrial yang manusiawi. 2) Meningkatkan kemitraan global dalam rangka memperluas kesempatan kerja dan meningkatkan perlindungan kerja. 3) Meningkatkan pengetahuan dan keterampilan masyarakat miskin dalam rangka mengembangkan kemampuan kerja dan berusaha. 4) Meningkatkan perlindungan terhadap buruh migran di dalam dan luar negeri. Indikator yang biasa digunakan untuk mengukur pengangguran adalah Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT). Tingkat pengangguran terbuka umumnya didefinisikan secara konvensional sebagai proporsi angkatan kerja yang tidak bekerja dan mencari pekerjaan. Ukuran ini dapat digunakan untuk mengindikasikan seberapa besar penawaran kerja yang tidak dapat terserap dalam pasar kerja di sebuah negara atau wilayah. Tingkat pengangguran di negara-negara berkembang termasuk Indonesia biasanya terlihat rendah dan cenderung menutupi potret yang lebih penting dalam pasar kerja seperti tingkat upah yang rendah dan keberadaan sektor informal yang jumlahnya sangat besar. Rendahnya tingkat pengangguran di Indonesia utamanya 29 disebabkan karena penduduk khususnya yang beasarl dari rumahtangga miskin akan melakukan pekerjaan apa saja untuk memperoleh pendapatan guna mempertahankan hidup yang disebabkan tiadanya jaminan atau kompensasi bagi penganggur. Untuk itu penduduk terpaksa bekerja dalam kegiatan apapun baik dengan jam kerja yang lebih rendah dari yang diinginkan, kurang dari jam kerja normal atau bekerja purna waktu (full time). Oleh karena itu, tingkat setengah pengangguran tampaknya merupakan indikator yang lebih baik bagi pasar kerja dibandingkan tingkat pengangguran dan merupakan indikator pemanfaatan tenaga kerja (labour utilization) yang lebih realistis di negara berkembang seperti Indonesia 4. Kemiskinan Ada banyak definisi dan konsep tentang kemiskinan. Kemiskinan merupakan masalah yang bersifat multidimensi sehingga dapat ditinjau dari berbagai sudut pandang. Secara umum, kemiskinan adalah ketidakmampuan seseorang untuk memenuhi kebutuhan dasar standar atas setiap aspek kehidupan. Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (Bappenas) mendefinisikan kemiskinan sebagai kondisi dimana seseorang atau sekelompok orang tidak mampu memenuhi hak-hak dasarnya untuk mempertahankan dan mengembangkan kehidupan yang bermartabat. Hak-hak dasar antara lain: (1) terpenuhinya kebutuhan pangan; (2) kesehatan, pendidikan, pekerjaan, perumahan, air bersih, pertanahan, sumberdaya alam dan lingkungan; (3) rasa aman dari perlakuan atau ancaman tindak kekerasan; (4) hak untuk berpartisipasi dalam kehidupan sosial-politik. Kemiskinan menurut Kantor Menteri Negara Kependudukan/ BKKBN adalah suatu keadaan dimana seseorang tidak sanggup memelihara dirinya sendiri dengan taraf kehidupan yang dimiliki dan juga tidak mampu memanfaatkan tenaga, mental maupun fisiknya untuk memenuhi kebutuhannya. 30 Rudolf S. Sinaga dan Benyamin dalam Cahyono dalam Akhmad Daerobi, dkk (2007:5) memberikan pengertian kemisikinan melalui pembedaan kemiskinan menjadi dua jenis yaitu: kemiskinan alamiah dan kemiskinan buatan. Kemiskinan alamiah didefinisikan sebagai kemiskinan yang disebabkan oleh sumber daya yang terbatas atau karena tingkat perkembangan teknologi yang rendah. Dengan kata lain ketidakmampuan seseorang atau komunitas dalam memenuhi kebutuhan dan mengejar ketertinggalan teknologi menjadi penyebabnya. Sementara itu kemiskinan buatan didefinisikan sebagai kemiskinan yang disebabkan oleh kelembagaan yang ada dalam masyarakat membuat masyarakat sendiri tidak menguasai sarana ekonomi dan fasilitas-fasilitas secara merata. Dalam beberapa definisi lainnya, kemiskinan buatan juga disebut lebih populer dengan sebutan kemiskinan struktural. a. Penyebab Kemiskinan Ditinjau dari sumber penyebabnya, kemiskinan dapat dibagi menjadi kemiskinan kultural dan kemiskinan struktural. Kemiskinan kultural adalah kemiskinan yang mengacu pada sikap seseorang atau masyarakat yang disebabkan oleh gaya hidup, kebiasaan hidup dan budayanya. Kemiskinan kultural biasanya dicirikan oleh sikap individu atau kelompok masyarakat yang merasa tidak miskin meskipun jika diukur berdasarkan garis kemiskinan termasuk kelompok miskin. Sedangkan kemiskinan struktural adalah kemiskinan yang disebabkan oleh struktur masyarakat yang timpang, baik karena perbedaan kepemilikan, kemampuan, pendapatan dan kesempatan kerja yang tidak seimbang maupun karena distribusi pembangunan dan hasilnya yang tidak merata. Kemiskinan struktural biasanya dicirikan oleh struktur masyarakat yang timpang terutama dilihat dari ukuran-ukuran ekonomi. 31 Kemiskinan memang merupakan masalah multidimensi yang mencakup berbagai aspek kehidupan. Kondisi kemiskinan setidaknya disebabkan oleh faktorfaktor sebagai berikut: Pertama, rendahnya taraf pendidikan dan kesehatan berdampak pada keterbatasan dalam pengembangan diri dan mobilitas. Hal ini berpengaruh terhadap daya kompetisi dalam merebut atau memasuki dunia kerja. Kedua, rendahnya derajat kesehatan dan gizi berdampak pada rendahnya daya tahan fisik, daya pikir dan selanjutnya akan mengurangi inisiatif. Ketiga, terbatasnya lapangan pekerjaan semakin memperburuk kemiskinan. Dengan bekerja setidaknya membuka kesempatan untuk mengubah nasibnya. Keempat, kondisi terisolasi (terpencil) mengakibatkan pelayanan publik seperti pendidikan, kesehatan, dan lainlain tidak dapat menjangkaunya. Kelima, ketidak stabilan politik berdampak pada ketidak berhasilan kebijakan pro-poor. Berbagai kebijakan dan program-program penanggulangan kemiskinan akan mengalami kesulitan dalam implementasi jika tidak didukung oleh kondisi politik yang stabil. Sharp, et al mencoba mengidentifikasikan penyebab kemiskinan dipandang dari sisi ekonomi. Pertama, secara mikro kemiskinan muncul karena adanya ketidaksamaan pada kepemilikan sumberdaya yang menyebabkan distribusi pendapatan yang timpang. Penduduk miskin hanya memiliki sumberdaya dalam jumlah terbatas dan kualitasnya rendah. Kedua, kemiskinan muncul akibat perbedaan dalam kualitas sumberdaya manusia. Kualitas sumberdaya manusia rendah berarti produktivitasnya rendah, yang pada gilirannya upahnya rendah. Rendahnya kualitas sumberdaya manusia ini karena rendahnya pendidikan, nasib kurang beruntung, adanya diskriminasi atau karena keturunan. Ketiga, kemiskinan muncul akibat perbedaan akses dalam modal. 32 b. Teori Kemiskinan Teori-teori yang digunakan antara lain adalah : Emil Salim (1982, dalam Togar Saragih, 2006:5-6) mengemukakan bahwa ciri-ciri orang miskin adalah : 1) Umumnya tidak memiliki faktor produksi sendiri, seperti tanah, modal dan keterampilan. Faktor produksi yang dimiliki kecil sehingga kemampuan untuk memperoleh pendapatan terbatas. 2) Tidak mempunyai kemungkinan untuk memperoleh asset produksi dengan kekuatan sendiri. Pendapatan yang diperoleh tidak cukup memperoleh tanah garapan ataupun modal usaha, disamping itu tidak terpenuhnya syarat untuk mendapat kredit perbankan, menyebabkan mereka berpaling ke renternir. 3) Tidak memiliki tanah, jika adapun relative kecil. Mereka umumnya jadi buruh tani, atau pekerja kasar di luar pertanian. Pekerjaan pertanian bersifat musiman menyebabkan kesinambungan kerja kurang terjamin. Mereka umumnya sebagai pekerja bebas, akibatnya dalam situasi penawaran tenaga kerja yang besar tingkat upah menjadi rendah dan mendukung atau mempertahankan mereka untuk selalu hidup dalam kemiskinan. Menurut Thorbecke, kemiskinan dapat lebih cepat tumbuh di perkotaan dibandingkan dengan perdesaan karena, pertama, krisis cenderung memberi pengaruh terburuk kepada beberapa sektor ekonomi utama di wilayah perkotaan, seperti konstruksi, perdagangan dan perbankan yang membawa dampak negatif terhadap pengangguran di perkotaan; kedua, penduduk pedesaan dapat memenuhi tingkat subsistensi dari produksi mereka sendiri. Hasil studi atas 100 desa yang 33 dilakukan oleh SMERU Research Institute memperlihatkan bahwa pertumbuhan belum tentu dapat menanggulangi kemiskinan, namun perlu pertumbuhan yang keberlanjutan dan distribusi yang lebih merata serta kemudahan akses bagi rakyat miskin. Tingkat pembentukan modal yang rendah merupakan hambatan utama pembangunan ekonomi. Pembentukan modal di Negara-negara sedang berkembang merupakan “vicious cycle”(lingkaran yang tidak berujung pangkal). Produktivitas yang sangat rendah mengakibatkan rendahnya pendapatan riil. Pendapatan yang rendah mengakibatkan tabungan rendah, dan mengakibatkan rendahnya pembentukan modal. Menurut Nurkse dalam Togar Saragih (2006:7) ada dua lingkaran perangkap kemiskinan yaitu : 1) Dari segi penawaran (supply): tingkat pendapatan masyarakat yang rendah diakibatkan oleh tingkat produktivitas yang rendah menyebabkan kemampuan menabung masyarakat rendah. Kemampuan untuk menabung yang rendah menyebabkan tingkat pembentukan modal (investasi), yang kemudian akan menyebabkan kekurangan modal dan demikian tingkat produktifitasnya rendah. 2) Dari segi permintaan (demand): di Negara-negara yang miskin perangsang untuk menanamkan modal sangat rendah, karena luas pasar untuk berbagai jenis barang terbatas, hal ini disebabkan oleh pendapatan masyarakat sangat rendah tersebut dikarenakan tingkat produktivitas yang rendah sebagai wujud dari tingkat pembentukan modal yang terbatas 34 dimasa lalu, disebabkan kekurangan perangsang untuk menanam modal dan seterusnya. c. Ukuran Kemiskinan Menurut William A (2001:377) kemiskinan adalah konsep yang relatif, bagaimana cara kita mengukurnya secara obyektif dan bagaimana cara kita memastikan bahwa ukuran kita dapat diterapkan dengan tingkat relevasi yang sama dari waktu ke waktu. Untuk mengukur kemiskinan ada tiga indikator yang diperkenalkan dalam Foster dkk (dalam Tambunan 2003:96) yang sering digunakan di dalam banyak studi empiris. Pertam, the incidence of poverty : persentase dari populasi yang hidup di dalam keluarga dengan pengeluaran konsumsi per kapita di bawah garis kemiskinan. Kedua, the depth of poverty yang menggambarkan dalamnya kemiskinan di suatu wilayah yang diukur dengan indeks jarak kemiskinan (IJK), atau dikenal dengan sebutan poverty gap index. Ketiga, the severity of poverty yang diukur dengan indeks keparahan kemiskinan (IKK). Secara umum ada dua macam ukuran kemiskinan yang biasa digunakan yaitu kemiskinan absolut dan kemiskinan relatif. 1) Kemiskinan Absolut Pada dasarnya konsep kemiskinan dikaitkan dengan perkiraan tingkat pendapatan dan kebutuhan. Perkiraan kebutuhan hanya dibatasi pada kebutuhan pokok atau kebutuhan dasar minimum yang memungkinkan seseorang untuk hidup secara layak. Bila pendapatan tidak dapat mencapai kebutuhan minimum, maka orang dapat dikatakan miskin. Dengan demikian kemiskinan diukur dengan memperbandingkan tingkat pendapatan orang dengan tingkat pendapatan yang dibutuhkan untuk 35 memperoleh kebutuhan dasarnya. Tingkat pendapatan minimum merupakan pembatas antara keadaan miskin dengan tidak miskin atau sering disebut sebagai garis batas kemiskinan (Todaro,1997 dalam Lincolin Arsyad 2004:238). Kemiskinan secara absolut ditentukan berdasarkan ketidakmampuan untuk mencukupi kebutuhan pokok minimum seperti pangan, sandang, kesehatan, perumahan dan pendidikan yang diperlukan untuk bisa hidup dan bekerja. Kebutuhan pokok minimum diterjemahkan sebagai ukuran finansial dalam bentuk uang. Nilai kebutuhan minimum kebutuhan dasar tersebut dikenal dengan istilah garis kemiskinan. Penduduk yang pendapatannya di bawah garis kemiskinan digolongkan sebagai penduduk miskin. 2) Kemiskinan Relatif Miller dalam Lincolin Arsyad (2004:239) berpendapat bahwa walaupun pendapatan sudah mencapai tingkat kebutuhan dasar minimum, tetapi masih jauh lebih rendah dibandingkan dengan keadaan masyarakat disekitarnya, maka orang tersebut masih berada dalam keadaan miskin. Ini terjada karena kemiskinan lebih banyak ditentukan oleh keadaan sekitarnya daripada lingkungan orang yang bersangkutan. Kemiskinan relatif merupakan kondisi miskin karena pengaruh kebijakan pembangunan yang belum mampu menjangkau seluruh lapisan masyarakat sehingga menyebabkan ketimpangan distribusi pendapatan. Standar minimum disusun berdasarkan kondisi hidup suatu negara pada waktu tertentu dan perhatian terfokus pada golongan penduduk “termiskin”, misalnya 20 persen atau 40 persen lapisan terendah dari total penduduk yang telah diurutkan menurut pendapatan/pengeluaran. Kelompok ini merupakan penduduk relatif miskin. 36 Dengan demikian, ukuran kemiskinan relatif sangat tergantung pada distribusi pendapatan/pengeluaran penduduk. Ukuran kemiskinan juga bisa dihitung melalui pendekatan pendapatan. Pendekatan pendapatan untuk mengukur kemiskinan ini mengasumsikan bahwa seseorang dan rumah tangga dikatakan miskin jika pendapatan atau konsumsi minimumnya berada di bawah garis kemiskinan. Ukuran-ukuran kemiskinan ini dihitung melalui 4 cara metode (Coudouel, et.al, 2001 dalam Akhmad Daerobi dkk 2007:8-9) adalah: 1) Head Count Index Head Count Index ini menghitung presentase orang yang ada di bawah garis kemiskinan dalam kelompok masyarakat tertentu. 2) Sen Poverty Index Sen Poverty Index memasukkan dua faktor yaitu koefisien Gini dan rasio H. Koefisien Gini mengukur ketimpangan antara orang miskin. Apabila salah satu faktor-faktor tersebut naik, tingkat kemiskinan bertambah besar diukur dengan S. 3) Poverty Gap Index Poverty Gap Index mengukur besarnya distribusi pendapatan orang miskin terhadap garis kemiskinan. Pembilang pada pendekatan ini menunjukkan jurang kemiskinan (poverty gap), yaitu penjumlahan (sebanyak individu) dari kekurangan pendapatan orang miskin dari garis kemiskinan. Sedangkan penyebut adalah jumlah individu di dalam perekonomian (n) dikalikan dengan nilai garis kemiskinan. Dengan ukuran ini, tingkat keparahan kemiskinan mulai terakomodasi. Ukuran kemiskinan akan turun 37 lebih cepat bila orang-orang yang dientaskan adalah rumah tangga yang paling miskin, dibandingkan bila pengentasan kemiskinan terjadi pada rumah tangga miskin yang paling tidak miskin. 4) Foster-Greer-Torbecke Index Seperti Indeks-indeks di atas, indeks FGT ini sensitif trhadap distribusi jika a>1. Bagian (Z-Yi/Z) adalah perbedaan antara garis kemiskinan (Z) dan tingkat pendapatan dari kelompok ke-i keluarga miskin (Yi) dalam bentuk suatu presentase dari garis kemiskinan. d. Kriteria Kemiskinan Ada berbagai macam kriteria yang digunakan untuk mengukur tingkat kemiskinan, salah satunya kreteria miskin menurut Sayogyo. Komponen yang digunakan sebagai dasar untuk ukuran garis kemiskinan Sayogyo adalah pendapatan keluarga yang disertakan dengan nilai harga beras yang berlaku pada saat itu dan rata anggota tiap rumah (lima orang). Berdasarkan kreteria tersebut, sayogyo membedakan masyarakat ke dalam beberapa kelompok (Sumodiningrat, 1999:8) yaitu : 1) Sangat Miskin Yang termasuk dalam kelompok ini adalah mereka yang pendapatannya dibawah setara 250 kg beras ekuivalen setiap orang dalam setahun penduduk yang tinggal diperkotaan. 2) Miskin Yang termasuk dalam kelompo ini adalah mereka yang berpendapatan setara debgab 240 kg beras sampai 320 kg beras selama setahun untuk penduduk yang tinggal didesa, dan 360 kg beras sampai 480 kg beras pertahun untuk tinggal diperkotaan. 38 3) Hampir Cukup Yang termasuk dalam kelompok ini adalah mereka yang pendapatannya setara dengan 320 kg beras sampai 480 kg beras dalam setahun untuk penduduk yang tinggal dipedesaan, dan 720 kg beras pertahun untuk yang tinggal diperkotaan. 4) Cukup Yang termasuk dalam kelompok ini adalah mereka yang pendapatannya setara dengan lebih dari 480 kg beras setiap orang dalam setahun untuk penduduk yang tinggal dipedesaan, dan di atas 720 kg beras setiap orang pertahun untuk yang tinggal diperkotaan. Sedangkan kreteria penduduk miskin BPS, rumah tangga dikatakan miskin (BPS, 2009:17), apabila: 1) Luas lantai hunian kurang dari 8 m² per anggota rumah tangga. 2) Jenis lantai hunian sebagian besar tanah atau lainnya. 3) Fasilitas air bersih tidak ada. 4) Fasilitas jamban atau WC tidak ada. 5) Kepemilikan aset tidak tersedia. 6) Konsumsi lauk-auk dalam seminggu tidak bervariasi. 7) Kemampuan membeli pakaian minimal 1 stel dalam setahun tidak ada. 8) Pendapatan (total pendapatan per bulan) kurang dari atau sama dengan Rp 350.000,5. Pengaruh PDRB Terhadap Kemiskinan Pertumbuhan ekonomi yang tinggi dan berkelanjutan merupakan kondisi utama atau suatu keharusan bagi kelangsungan pembangunan ekonomi dan 39 peningkatan kesejahteraan. Pertumbuhan ekonomi tanpa dibarengi dengan penambahan kesempatan kerja akan mengakibatkan ketimpangan dalam pembagian dari penambahan pendapatan (cateris paribus), yang selanjutnya akan menciptakan suatu kondisi pertumbuhan ekonomi dengan peningkatan kemiskinan (Tambunan, 2003:40-41). Menurut Kuncoro pendekatan pembangunan tradisional lebih dimaknai sebagai pembangunan yang lebih memfokuskan pada peningkatan PDRB suatu provinsi, kabupaten, atau kota. Selanjutnya pembangunan ekonomi tidak sematamata diukur berdasarkan pertumbuhan produk domestik regional bruto (PDRB) secara keseluruhan, tetapi harus memperhatikan sejauh mana distribusi pendapatan telah menyebar ke lapisan masyarakat serta siapa yang telah menikmati hasilhasilnya. Sehingga menurunnya PDRB suatu daerah berdampak pada kualitas dan pada konsumsi rumah tangga. Dan apabila tingkat pendapatan penduduk sangat terbatas, banyak rumah tangga miskin terpaksa merubah pola makanan pokoknya ke barang paling murah dengan jumlah barang yang berkurang. Menurut Kuznet (Tulus Tambunan, 2003:89), pertumbuhan dan kemiskinan mempunyai korelasi yang sangat kuat, karena pada tahap awal proses pembangunan tingkat kemiskinan cenderung meningkat dan pada saat mendekati tahap akhir pembangunan jumlah orang miskin berangsur-angsur berkurang. Selanjutnya menurut penelitian Hermanto Siregar dan Dwi W (2008:34) dari hasil penelitian tersebut menunjukan hasil yang negatif antara pertumbuhan ekonomi dan penurunan jumlah penduduk miskin, artinya bahwa PDRB sebagai indikator pertumbuhan ekonomi berpengaruh negatif terhadap kemiskinan. 6. Pengaruh Pendidikan Terhadap Kemiskinan Todaro (1994) menyatakan bahwa selama beberapa tahun, sebagian besar penelitian dibidang ilmu ekonomi, baik di negara-negara maju maupun di negara - 40 negara sedang berkembang, menitik beratkan pada keterkaitan antara pendidikan, produktifitas tenaga kerja, dan tingkat output. Hal ini tidak mengherankan karena, sasaran utama pembangunan di tahun 1950-an dan 1960-an adalah mamaksimumkan tingkat pertumbuhan output total. Akibatnya, dampak pendidikan atas distribusi pendapatan dan usaha menghilangkan kemiskinan absolut sebagian besar telah dilupakan. Selanjutnya Todaro (2000) menyatakan bahwa pendidikan merupakan tujuan pembangunan yang mendasar. Yang mana pendidikan mamainkan peranan kunci dalam membentuk kemampuan sebuah negara dalam menyerap teknologi modern dan untuk mengembangkan kapasitas agar tercipta pertumbuhan serta pembangunan yang berkelanjutan. Gaiha (1993) menjelaskan bahwa pendidikan berperan penting dalam kesejahteraan seseorang dengan berbagai cara yang berbeda. Pendidikan dapat meningkatkan kemampuan penduduk untuk memperoleh dan menggunakan informasi, memperdalam pemahaman akan perekonomian, memperluas produktifitas, dan memberi pilihan kepada penduduk apakan berperan sebagai konsumen, produsen atau warganegara. Selain itu pendidikan dan distribusi pendapatan adalah mempunyai korelasi yang positif dengan penghasilannya selama hidup seseorang. Korelasi ini dapat dilihat terutama pada seseorang yang dapat menyelasaikan sekolah tingkat lanjutan dan universitas, akan mempunyai perbedaan pendapatan 300 persen sampai dengan 800 persen, dengan tenaga kerja yang hanya menyelesaikan sebagian ataupun seluruh pendidikan tingkat sekolah dasar. Karena tingkat penghasilan sangat dipengaruhi oleh lamanya tahun memperoleh pendidikan, jelas ketimpangan pendapatan yang besar tersebut akan semakin besar. Menurut Simmons (dikutip dari Todaro, 1994), pendidikan di banyak negara merupakan cara untuk menyelamatkan diri dari kemiskinan. Dimana digambarkan 41 dengan seorang miskin yang mengharapkan pekerjaaan baik serta penghasilan yang tinggi maka harus mempunyai tingkat pendidikan yang tinggi. Tetapi pendidikan tinggi hanya mampu dicapai oleh orang kaya. Sedangkan orang miskin tidak mempunyai cukup uang untuk membiayai pendidikan hingga ke tingkat yang lebih tinggi seperti sekolah lanjutan dan universitas. Sehingga tingkat pendidikan sangat berpengaruh dalam mengatasi masalah kemiskinan. Dalam penelitian Hermanto dan Dwi (2006) dihasilkan bahwa pendidikan mempunyai pengaruh paling tinggi terhadap kemiskinan dibandingkan variabel pembangunan lain seperti jumlah penduduk, PDRB, dan tingkat inflasi. 7. Pengaruh Pengangguran Terhadap Kemiskinan Lincolind Arsyad (1997) menyatakan bahwa ada hubungan yang erat sekali antara tingginya tingkat pengangguran dan kemiskinan. Bagi sebagian besar masyarakat, yang tidak mempunyai pekerjaan tetap atau hanya part-time selalu berada diantara kelompok masyarakat yang sangat miskin. Masyarakat yang bekerja dengan bayaran tetap di sektor pemerintah dan swasta biasanya termasuk diantara kelompok masyarakat kelas menengah keatas. Setiap orang yang tidak mempunyai pekerjaan adalah miskin, sedangkan yang bekerja secara penuh adalah orang kaya. Karena kadangkala ada juga pekerja diperkotaan yang tidak bekerja secara sukarela karena mencari pekerjaan yang lebih baik dan yang lebih sesuai dengan tingkat pendidikannya. Mereka menolak pekerjaan-pekerjaan yang mereka rasakan lebih rendah dan mereka bersikap demikian karena mereka mempunyai sumber-sumber lain yang bisa membantu masalah keuangan mereka. Orang-orang seperti ini bisa disebut menganggur tetapi belum tentu miskin. Sama juga halnya adalah, banyaknya induvidu yang mungkin bekerja secara penuh per hari, tetapi tetap memperoleh 42 pendapatan yang sedikit. Banyak pekerja yang mandiri disektor informal yang bekerja secara penuh tetapi mereka sering masih tetap miskin. Dian Octaviani (2001) mengatakan bahwa sebagian rumah tangga di Indonesia memiliki ketergantungan yang sangat besar atas pendapatan gaji atau upah yang diperoleh saat ini. Hilangnya lapangan pekerjaan menyebabkan berkurangnya sebagian besar penerimaan yang digunakan untuk membeli kebutuhan sehari-hari. Lebih jauh, jika masalah pengangguran ini terjadi pada kelompok masyarakat berpendapatan rendah (terutama kelompok masyarakat dengan tingkat pendapatan sedikit berada di atas garis kemiskinan), maka insiden pengangguran akan dengan mudah menggeser posisi mereka menjadi kelompok masyarakat miskin. Yang artinya bahwa semakin tinggi tingkat pengganguran maka akanmeningkatkan kemiskinan. 43 B. Penelitan Terdahulu 1. Penelitian terdahulu yang berjudul “Analisis Pengaruh PDRB, Pendidikan, dan Pengangguran terhadap Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah” yang di lakukan oleh Van Indra Wiguna (2013). Dalam penelitian ini Metode penelitian yang digunakan adalah metode analisis regresi linier berganda (Ordinary Least Squares Regression Analysis) dengan menggunakan panel data melalui pendekatan efek tetap (Fixed Effect Model) dan hasil penelitian ini menunjukan (1) Variabel PDRB mempunyai pengaruh negatif dan signifikan mempengaruhi kemiskinan. Hal ini dikarenakan bahwa peningkatan PDRB yang terjadi di Jawa Tengah diikuti oleh penurunan kemiskinan di Jawa Tengah. (2) Variabel Pendidikan (melek huruf) mempunyai pengaruh negatif dan signifikan mempengaruhi kemiskinan. Hal ini dikarenakan bahwa peningkatan angka melek huruf di Jawa Tengah diikuti penurunan kemiskinan. (3) Variabel Pengangguran mempunyai pengaruh positif dan signifikan mempengaruhi kemiskinan. Hal ini dikarenakan bahwa peningkatan pengangguran di Jawa Tengah diikuti peningkatan kemiskinan. 2. Lalu penelitian yang kedua yang berjudul “Analisis pengaruh jumlah penduduk, PDRB, IPM, Pengangguran terhadap tingkat kemiskinan di kabupaten/kota di Jawa Tengah” yang di lakukan oleh Whisnu adi saputra dan Drs.Y Bagio Mudakir,MSP (2011). Model regresi yang digunakan adalah Ordinary Least Squares Regression Analysis dengan menggunakan data panel dengan pendekatan efek tetap . Penelitian ini juga menggunakan metode dummy yaitu tahun sebagai salah satu variabel . Penggunaan tahun boneka dalam penelitian ini adalah untuk melihat variasi dalam tingkat kemiskinan dari waktu ke waktu di Jawa Tengah. Dan hasil nya menunjukan (1) Variabel jumlah penduduk mempunyai tanda positif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan. (2) Variabel Pertumbuhan Domestik Regional Bruto (PDRB) 44 mempunyai tanda negatif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan. (3) Variabel Indeks Pembangunan Manusia (IPM) mempunyai tanda negatif dansignifikan terhadap tingkat kemiskinan. (4) Variabel pengangguran mempunyai tanda negatif dan tidak signifikan terhadaptingkat kemiskinan. 3. Hermanto Siregar dan Dwi Wahyuniarti (2008) dengan judul “Dampak Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Penurunan Jumlah Penduduk Miskin”. Tujuan tulisan ini adalah untuk mengetahui dan menganalisis dampak pertumbuhan ekonomi terhadap jumlah penduduk miskin di Indonesia. Metode analisis deskriptif dan ekonomertika menggunakan data panel. Hasil penelitian menunjukkan kurangnya kualitas pertumbuhan ekonomi dicerminkan oleh angka kemiskinan yang relatif persiten di atas 20 persen dalam kurun waktu sepuluh tahun terakhir. Jumlah penduduk miskin akibat krisis ekonomi belum berhasil dikurangi bahkan cenderung meningkat. Penyebaran penduduk miskin terpusat di Pulau Jawa dan Sumatera, terutama di pedesaan dengan pertanian sebagai sumber utama pendapatan. Pertumbuhan ekonomi berpengaruh signifikan terhadap penurunan jumlah penduduk miskin walaupun dengan magnitude yang relatif kecil, seperti inflasi, populasi penduduk, share sektor pertanian, dan sektor industri. Namun variabel yang signifikan dan relatif besar pengaruhnya terhadap penurunan jumlah penduduk miskin adalah sektor pendidikan. 4. Fitri amalia (2012) dalam jurnal yang berjudul “Pengaruh Pendidikan, Pengangguran, Dan Inflasi Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Kawasan Timur Indonesia (KIT) peeriode 2001-2010. Tujuan penulisan ini adalah mengetahui pengaruh pendidikan, penganguran dan inflasi terhadap tingkat kemiskinan di kawasaan Indonesia timur. Metode yang di gunakan dalam penelitian ini adalah data panel. Dan hasil penelitian ini menunjukan variabel pengangguran tidak 45 mempengaruhi tingkat kemiskinan di Indonesia Timur. Sedangkan dua variabel lainnya, yaitu pendidikan dan inflasi berpengaruh signifikan dengan tingkat kepercayaan 95% dari tingkat kemiskinan. Berdasarkan uji statistik F, menunjukkan semua variabel independen (pendidikan, pengangguran dan inflasi) secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia Timur pada tingkat kepercayaan 95%. 5. Penelitian yang dilakukan oleh Deny Tisna Amijaya (2008) dengan judul “Pengaruh ketidakmerataan distribusi pendapatan, pertumbuhan ekonomi, dan pengangguran terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia tahun 2003-2004”. Tujuan tulisan ini meneliti tentang pengaruh ketidakmerataan distribusi pendapatan, pertumbuhan ekonomi, dan pengangguran terhadap kemiskinan di Indonesia, dalam hal ini untuk seluruh Provinsi di Indonesia dari tahun 2003 – 2004. Analisis yang dilakukan adalah analisis Deskriptif dan ekonometrika dengan menggunakan metode Panel Data. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa variabel ketidakmerataan distribusi pendapatan berpengaruh positif terhadap tingkat kemiskinan, variabel pertumbuhan ekonomi berpengaruh negatif terhadap tingkat kemiskinan, sedangkan variabel pengangguran berpengaruh positif terhadap tingkat kemiskinan. 6. Agrawal (2008), dalam jurnal yang berjudul “Enonomic Growth and Poverty Reduction: Evidence from Kazakhtan”, melakukan penelitiannya untuk menguji hubungan antara pertumbuhan ekonomi dan pengurangan kemiskinan. Penelitian ini menggunakan metode panel data untuk setiap propinsi di Kazakhtan selama periode 2000-2002 dengan fixed effect model (FEM). Hasil dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa ketika terjadi pertumbuhan ekonomi, yang diikuti dengan peningkatan jumlah tenaga kerja dan tingginya tingkat upah riil, berpengaruh secara signifikan terhadap pengurangan kemiskinan. Ketimpangan yang menurun tajam 46 selama periode pertumbuhan tinggi (1998-2003) juga memiliki pengaruh terhadap pengurangan kemiskinan. Pertumbuhan ekonomi memiliki hubungan yang negatf dengan kemiskinan, sedangkan ketimpangan memiliki hubungan yang positif dengan kemiskinan. Ketika kemiskinan di Kazakhstan menurun sejalan dengan tingkat pertumbuhan GDP per kapita yang meningkat, hal ini juga diikuti dengan penurunan ketimpangan. 7. Penelitian yang dilakukan oleh Jhon O.Aiyedogbon, Phd (2012) dengan judul “Poverty and youth Unemployment in Nigeria, 1987-2011”, Dalam penelitian ini Metode penelitian yang digunakan adalah metode analisis regresi linier berganda (Ordinary Least Squares Regression). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kontribusi pengangguran, pertanian dan jasa terhadap PDB riil serta populasi memiliki pengaruh positif terhadap tingkat kemiskinan di Nigeria dan sektor pertanian secara statistik tidak signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Di sisi lain, kontribusi sektor manufaktur terhadap PDB riil dan tingkat inflasi menunjukkan hubungan negatif terhadap tingkat kemiskinan di Nigeria dan sektor manufaktur secara statistik signifikan terhadap tingkat kemiskinan 47 Dari beberapa penelitian terdahulu jurnal dapat disajikan secara sistematis dalam tabel berikut : Tabel 2.1 Penelitian Terdahulu NO 1 Peneliti Van Indra Tahun 2013 Wiguna Judul Metode Penelitian Penelitian Hasil Penelitian Analisis (Ordinary Least (1) Variabel PDRB Pengaruh Squares mempunyai pengaruh PDRB, Regression negatif dan signifikan Pendidikan, dan Analysis) OLS mempengaruhi Pengangguran dan Panel data kemiskinan (2) terhadap Variabel Pendidikan Kemiskinan di (melek huruf) Provinsi Jawa mempunyai pengaruh Tengah Tahun negatif dan signifikan 2005-2010 mempengaruhi kemiskinan. (3) Variabel Pengangguran mempunyai pengaruh positif dan signifikan mempengaruhi kemiskinan. 2 Whisnu adi 2011 Analisis (Ordinary Least (1) Variabel jumlah saputra dan pengaruh jumlah Squares penduduk mempunyai Drs.Y Bagio penduduk, Regression tanda positif dan Mudakir,MSP PDRB, IPM, Analysis) OLS signifikan terhadap Pengangguran dan Panel data tingkat kemiskinan. terhadap tingkat (2) Variabel kemiskinan di Pertumbuhan kabupaten/kota Domestik Regional di Jawa Tengah Bruto (PDRB) mempunyai tanda negatif dan signifikan terhadap tingkat 48 kemiskinan. (3) Variabel Indeks Pembangunan Manusia (IPM) mempunyai tanda negatif dansignifikan terhadap tingkat kemiskinan. (4) Variabel pengangguran mempunyai tanda negatif dan tidak signifikan terhadaptingkat kemiskinan. 3 Hermanto 2008 Dampak Data panel kurangnya kualitas Siregar dan Pertumbuhan pertumbuhan ekonomi Dwi Ekonomi dicerminkan oleh Wahyuniarti Terhadap angka kemiskinan Penurunan yang relatif persiten di Jumlah atas 20 persen dalam Penduduk kurun waktu sepuluh Miskin tahun terakhir. Jumlah penduduk miskin akibat krisis ekonomi belum berhasil dikurangi bahkan cenderung meningkat. Penyebaran penduduk miskin terpusat di Pulau Jawa dan Sumatera, terutama di pedesaan dengan pertanian sebagai sumber utama pendapatan. 49 Pertumbuhan ekonomi berpengaruh signifikan terhadap penurunan jumlah penduduk miskin walaupun dengan magnitude yang relatif kecil, seperti inflasi, populasi penduduk, share sektor pertanian, dan sektor industri. Namun variabel yang signifikan dan relatif besar pengaruhnya terhadap penurunan jumlah penduduk miskin adalah sektor pendidikan 4 Fitri amalia 2012 Pengaruh Data panel variabel pengangguran Pendidikan, tidak mempengaruhi Pengangguran, tingkat kemiskinan di Dan Inflasi Indonesia Timur. Terhadap Sedangkan dua Tingkat variabel lainnya, yaitu Kemiskinan Di pendidikan dan inflasi Kawasan Timur berpengaruh Indonesia (KTI) signifikan dengan peeriode 2001- tingkat kepercayaan 2010 95% dari tingkat kemiskinan. Berdasarkan uji statistik F, menunjukkan semua variabel independen (pendidikan, pengangguran dan 50 inflasi) secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia Timur pada tingkat kepercayaan 95%. 5 Deny Tisna 2008 Amijaya Pengaruh Data Panel variabel ketidakmerataan ketidakmerataan distribusi distribusi pendapatan pendapatan, berpengaruh positif pertumbuhan terhadap tingkat ekonomi, dan kemiskinan, variabel pengangguran pertumbuhan ekonomi terhadap tingkat berpengaruh negatif kemiskinan di terhadap tingkat Indonesia tahun kemiskinan, 2003-2004 sedangkan variabel pengangguran berpengaruh positif terhadap tingkat kemiskinan. 6 Agrawal 2008 Enonomic Data panel ketika terjadi Growth and pertumbuhan Poverty ekonomi, yang diikuti Reduction: dengan peningkatan Evidence from jumlah tenaga kerja Kazakhtan dan tingginya tingkat upah riil, berpengaruh secara signifikan terhadap pengurangan kemiskinan. Ketimpangan yang menurun tajam selama periode pertumbuhan 51 tinggi (1998-2003) juga memiliki pengaruh terhadap pengurangan kemiskinan. Pertumbuhan ekonomi memiliki hubungan yang negatf dengan kemiskinan, sedangkan ketimpangan memiliki hubungan yang positif dengan kemiskinan. Ketika kemiskinan di Kazakhstan menurun sejalan dengan tingkat pertumbuhan GDP per kapita yang meningkat, hal ini juga diikuti dengan penurunan ketimpangan. 7 Jhon 2012 Poverty and Ordinary Least kontribusi O.Aiyedogbon, youth Squares pengangguran, Phd Unemployment Regression (OLS) pertanian dan jasa in Nigeria, terhadap PDB riil 1987-2011 serta populasi memiliki pengaruh positif terhadap tingkat kemiskinan di Nigeria dan sektor pertanian secara statistik tidak signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Di sisi lain, kontribusi 52 sektor manufaktur terhadap PDB riil dan tingkat inflasi menunjukkan hubungan negatif terhadap tingkat kemiskinan di Nigeria dan sektor manufaktur secara statistik signifikan terhadap tingkat kemiskinan 53 C. Kerangka Pemikiran Kerangka pemikiran dalam penelitian ini adalah bahwa kemiskinan dipengaruhi oleh tiga variabel pembangunan ekonomi, antara lain laju PDRB, pendidikan, dan pengangguran. PDRB sebagai indikator pertumbuhan di Provinsi Banten. Pendidikan untuk menunjukkan kualitas sumber daya manusia yang mempengaruhi produktivitas dan pendapatan masyarakat Selanjutnya, tingkat pengangguran untuk menggambarkan kemampuan suatu struktur perekonomian dalam penyediaan lapangan pekerjaan, dimana akan sangat berpengaruh pada distribusi pendapatan dan pemerataan kesejahteraan masyarakat. Ketiga variabel tersebut merupakan variabel independen, bersama-sama dengan kemiskinan sebagai variabel dependen akan diregres untuk mendapatkan tingkat signifikansinya. Dengan hasil regresi tersebut diharapkan mendapatkan tingkat signifikansi setiap variabel independen dalam mempengaruhi kemiskinan. Selanjutnya tingkat signifikansi setiap variabel independen tersebut diharapkan mampu memberikan gambaran kepada pemerintah dan pihak yang terkait mengenai penyebab kemiskinan di Provinsi Banten untuk dapat merumuskan suatu kebijakan yang relevan dalam upaya pengentasan kemiskinan. Secara skema, kerangka pemikiran dapat digambarkan sebagai berikut : 54 1. Skema Kerangka Pemikiran Provinsi Banten Analisis Pengaruh PDRB, Pendidikan, dan Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Kemiskinan Di Provinsi Banten (periode 20092012). Variabel Independen Variabel Dependen PDRB (X1) Pendidikan (X2) Kemiskinan (Y) Tingkat Pengangguran Terbuka (X3) Asumsi Klasik Metode Analisis: Data Panel Pemilihan metode Data Panel Uji Haussman Uji Chow Test Hasil Pengujian dan Pembahasan Kesimpulan, dan Saran 55 D. Hipotesis Penelitian Hipotesis didefinisikan sebagai tafsiran yang dirumuskan serta diterima untuk sementara yang akan diuji kebenarannya (M. Nazir, 1998). Setelah adanya kerangka pemikiran sebelumnya, mака penelitian ini dapat dibuat hipotesis secara parsial dan simultan sebagai berikut: 1. Ho : β₁ 0 : Diduga tidak terdapat pengaruh antara Produk Domestik Bruto (PDRB) terhadap Kemiskinan di Provinsi Banten H1 : β₁ 0 : Diduga terdapat pengaruh antara Produk Domestik Bruto (PDRB) terhadap Kemiskinan di Provinsi Banten 2. Ho : β₂ 0 : Diduga tidak terdapat pengaruh antara Pendidikan terhadap Kemiskinan di Provinsi Banten H1 : β₂ 0 : Diduga terdapat pengaruh antara Pendidikan terhadap Kemiskinan di Provinsi Banten 3. Ho : β3 0 : Diduga tidak terdapat pengaruh antara Pengangguran terhadap Kemiskinan di Provinsi Banten H1 : β3 0 : Diduga terdapat pengaruh antara Pengangguran terhadap kemiskinan 4. Ho : β4 0 : Diduga tidak terdapat pengaruh antara PDRB,Pendidikan, dan di Provinsi Banten Tingkat Pengangguran Terbuka terhadap Kemiskinan di Provinsi Banten 56 H1 : β4 0 : Diduga terdapat pengaruh antara PDRB, Pendidikan, Tingkat Pengangguran Terbuka terhadap Kemiskinan di Provinsi Banten 57 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini menggunakan satu variabel dependen (terikat) dan tiga variabel independen (bebas). Variabel dependen yang digunakan yaitu: Tingkat Kemiskinan (MIS). Sementara tiga variabel independen yang digunakan antara lain: Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Pendidikan (PD), dan Pengangguran (TPT). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data yang diperoleh berdasarkan informasi yang telah disusun dan dipublikasikan oleh instansi tertentu. Dalam penelitian ini data yang digunakan diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS). Penelitian ini bersifat kuantitatif dengan menggunakan metode data panel. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series yaitu data tahun 2009-2012 dan data cross section yaitu data 4 kabupaten dan 4 kota di Provinsi Banten. Penelitian ini menggunakan panel data atau data longitudinal. Data panel adalah sekelompok data individual yang diteliti selama rentang waktu tertentu. Penggunaan data panel memiliki keunggulan dan keuntungan secara statistik maupun secara teori ekonomi, yaitu : 1) Mengingat penggunaan data panel juga meliputi data cross section dalam rentang waktu tertentu, maka data panel mampu memperhitungkan secara eksplisit heterogenitas individu secara eksplisit. 58 2) Dengan pengkombinasian, data akan memberikan informasi yang lebih baik, tingkat kolinearitas yang lebih kecil antara variabel dan lebih efisien. 3) Penggunaan data panel mampu meminimalisasi bias yang dihasilkan jika kita meregresikan data individu kedalam agregasi yang luas. 4) Dalam data panel, hilangnya suatu variabel akan tetap menggambarkan perubahan lainnya akibat penggunaan data time series. Selain itu, penggunaan data yang tidak lengkap (unbalanced data) tidak akan mengurangi ketajaman estimasi. B. Metode Pemilihan Sampel Metode penentuan sampel akan sangat membantu dalam penelitian yang dihadapkan pada sampel yang beragam dari suatu populasi. Data yang digunakan berupa data sekunder periode 2009 – 2012. Studi kasus Provinsi Banten. Adapun sampel yang digunakan merupakan Judgement Sampling. Pada metode judgement sampling atau purposive sample pengumpulan data atas dasar strategi kecakapan atau pertimbangan pribadi semata. Pada dasarnya sampel dipilih berdasarkan pendapat analis dan hasil penelitian digunakan untuk menarik kesimpulan tentang item-item di dalam sampel. C. Metode Pengumpulan Data Keberhasilan dalam pengumpulan data merupakan syarat bagi keberhasilan suatu penelitian. Sedangkan keberhasilan dalam pengumpulan data tergantung pada metode yang digunakan. Berkaitan dengan hal tersebut maka pengumpulan 59 data diperlukan guna mendapatkan data-data yang obyektif dan lengkap sesuai dengan permasalahan yang diambil(M.Nasir:1983; 211). Metode pengumpulan data merupakan suatu cara untuk memperoleh kenyataan yang mengungkapkan data-data yang diperlukan dalam suatu penelitian. Dalam pengumpulan data yang diperlukan dalam penelitian ini digunakan metode dokumentasi dan studi pustaka. Teknik dokumentasi yaitu suatu cara memperoleh data atau informasi tentang hal-hal yang ada kaitannya dengan penelitian dengan jalan melihat kembali laporan tertulis yang lalu baik berupa angka maupun keterangan. Studi pustaka dilakukan dengan mengumpulkan informasi melalui pendalaman literatur-literatur yang berkaitan dengan objek studi (M.Nasir:1983;111-131). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berupa data panel 4 kabupaten dan 4 kota di Provinsi Banten pada periode 2009-2012. Data yang digunakan adalah data jumalah penduduk miskin, PDRB atas harga konstan 2000, Pendidikan (jumlah siswa yang menamatkan sekolah tingkat SMP), dan jumlah pengangguran (jumla tingkat pengangguran terbuka). D. Metode Analisis Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif kuantitatif. Analisis deskriptif kuantitatif digunakan untuk menganalisis informasi kualitatif (data yang dapat diukur, diuji dan diinformasikan dalam bentuk persamaan, tabel dan sebagainya). Tahapan analisis kuantitatif terdiri dari : estimasi model regresi dengan menggunakan data panel, dan juga menggunakan 60 Analisis Ekonomi. Faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan dapat digambarkan dengan fungsi sebagai berikut: T = f(PDRB, PD,TPT) Tit = βο + β1 PDRBit + β2 PDit + β3 TPTit + µit Dimana : T : jumlah penduduk miskin (persen) PDRB : Produk Domestik Regional Bruto (miliar rupiah) PD : Pendidikan (persen) TPT : Tingkat Pengangguran Terbuka (persen) i : cross section t : time series Βο : Intercept β1, β2, …dst : koefisien regresi µ : error term Adanya perbedaan satuan dan besaran variabel bebas dalam persamaan menyebabkan persamaan regresi harus dibuat dengan model logaritma natural. Dalam model penelitian ini logaritma yang digunakan adalah dalam bentuk logaritma-linier (log) sehingga persamaan menjadi sebagai berikut: Tit = βο + β1 Log PDRBit + β2 PDit + β3 TPTit + µit Dimana : Log : Log- linear T : Jumlah penduduk miskin (persen) PDRB : Produk Domestik Regional Bruto (juta rupiah) 61 PD : Pendidikan (Persen) TPT : Tingkat Pengangguran Terbuka (persen) Βο : Intercept β1, β2, ….dst : koefisien regresi µ : error term 1. Estimasi Regresi Dengan Data Panel Model regresi dengan data panel secara umum mengakibatkan kesulitan dalam spesifikasi modelnya. Residualnya akan mempunyai tiga kemungkinan yaitu residual time series, cross section maupun gabungan keduanya. Maka tedapat tiga pendekatan dalam menggunakan data panel ini yaitu: 1) Pooled Least Square (PLS) Metode ini juga dikenal sebagai Common Effect Model (CEM). Pada metode ini, model mengasumsikan bahwa data gabungan yang ada, menunjukan kondisi sesungguhnya dimana nilai intersep dari masing – masing variabel adalah sama dan slope oefisien dari variabel – variabel yang digunakan adalah identik untuk semua unit cross section. Kelemahan Dalam model PLS ini yaitu adanya ketidaksesuaian model dengan keadaan yang sebenarnya. Dimana kondisi tiap objek saling berbeda, bahkan satu objek pada suatu waktu akan sangat berbeda dengan kondisi objek tersebut pada waktu yang lain. (Wing Wahyu Winaeno, 2007: 9.14) 62 2) Fixed Effect Model (FEM) Fixed effect (efek tetap) dalam hal ini maksudnya adalah bahwa satu objek, memiliki konstan yang tetap besaranya untuk berbagai periode waktu. Demikian pula halnya dengan koefisien regresi yang memiliki besaran yang tetap dari waktu ke waktu. Dalam model FEM ini menggunakan peubah boneka untuk memungkinkan peubahan-peubahan dalam intersep-intersep kerat lintang dan runtut waktu akibat adanaya peubah-peubah yang dihilangkan. Model ini mengasumsikan bahwa perbedaan antar unit dapat diketahui dari perbedaan nilai konstanya. Pendekatan dengan memasukkan variabel boneka ini dikenal dengan sebutan model efek tetap (fixed effect) atau Least Square Dummy Variable (LSDV) atau disebut juga covariance model. (Wing Wahyu Winarno, 2007: 9.15) 3) Random Effect Models (REM) Dalam menganalisis regresi data panel, selain menggunakan fixed effect model (FEM), analisis regresi dapat pula menggunakan pendekatan efek random (random effect). Pendekatan efek random ini digunakan untuk mengatasi kelemahan fixed effect model yang menggunakan variabel semu, sehingga akibatnya model mengalami ketidakpastian. Berbeda dengan FEM yang menggunakan variabel semu, metode efek random menggunakan residual, yang diduga memiliki hubungan antarwaktu dan antarobjek. (Wing Wahyu Winarno, 2007: 9.17) 63 2. Pemilihan Metode Data Panel Dalam pengolahan data panel mekanisme uji untuk menentukan metode pemilihan data panel yang tepat yaitu dengan cara membandingkan metode pendekatan PLS dengan metode pendekatan FEM terlebih dahulu. Jika hasil yang diperoleh menunjukkan model pendekatan PLS yang diterima, maka model pendekatan PLS yang akan dianalisis. Jika model pendekatan FEM yang diterima, maka melakukan perbandingan lagi dengan model pendekatan REM. Untuk melakukan model mana yang akan dipakai, maka dilakukan pengujian diantaranya: a. Uji Chow Test yaitu uji yang digunakan untuk mengetahui apakah model Pooled Least Square (PLS) atau Fixed Effect Model (FEM) yang akan dipilih untuk estimasi data. Uji ini dapat dilakukan dengan uji restricted F-Test atau uji Chow-Test. dalam pengujian ini dilakukan dengan hipotesa sebagai berikut: Hο : Model PLS (Restriced) H1 : Model Fixed Effect (Unretriced) Dasar penolakan terhadap hipotesa nol tersebut adalah dengan menggunakan F statistic seperti yang dirumuskan sebagai berikut: CHOW = ( – / ( )/ ( ) ) 64 Dimana: RRSS = Restriced Residual Sum Square (merupakan Sum Square Residual yang diperoleh dari estimasi data panel dengan metode pooled least square/common intercept) URSS = Unrestriced Residual Sum Square (merupakan Sum Square Residual yang diperoleh dari estimasi data panel dengan metode fixed effect) N = Jumlah data cross section T = Jumlah data time series K = Jumlah variabel penjelas Pengujian ini mengikuti nilai probabilitas nilai cross-section F jika nilai probabilitas < α=0,05 maka Ho ditoloak, artinya model panel yang baik untuk digunakan adalah Fixed Effect Model, dan sebaliknya. Jika H0 diterima, berarti model PLS yang dipakai dan dianalisis. Namun jika H0 ditolak, maka model FEM harus diuji kembali untuk memilih apakah akan memakai model FEM atau REM kemudian dianalisis. Ada beberapa pertimbangan teknis-empiris yang dapat digunakan sebagai panduan untuk memilih antara fixed effect atau random effect (ToT untuk pengajar Ekonomi FEUI, 2006) yaitu: a) Bila T (jumlah unit time series) besar sedangkan N (jumlah unit cross setion) kecil, maka hasil FEM dan REM tidak jauh berbeda. 65 Dalam hal ini pilihan umumnya akan didasarkan pada kenyamanan perhitungan, yaitu FEM. b) Bila N besar dan T kecil, maka hasil estimasi kedua pendekatan dapat berbeda secara signifikan. Jadi, apabila kita meyakini bahwa unit cross section yang kita pilih dalam penelitian diambil secara acak (random) maka REM harus digunakan. Sebaliknya, apabila kita meyakini bahwa unit cross section yang kita pilih dalam penelitian tidak diambil secara acak maka kita menggunakan FEM. c) Apabila cross-section error component (ei) berkorelasi dengan variabel bebas X maka parameter yang diperoleh dengan REM akan bias sementara parameter yang diperoleh dengan FEM tidak bias. d) Apabila N besar dan T kecil, maka apabila asumsi yang mendasari REM dapat terpenuhi, maka REM lebih efisien dibandingkan FEM. Keputusan penggunaan FEM dan REM dapat pula ditentukan dengan menggunakan spesifikasi yang dikembangkan oleh Hausman atau di sebut juga Uji Hausman b. Uji Hausman Test pengujian ini dilakukan untuk menentukan apakah model fixed effect atau random effect yang akan dipilih. Pengujian ini dilakukan dengan hipotesa sebagai berikut: Hο : Model Random Effect H1 : Model Fexed Effect 66 Dasar penolakan Hο adalah dengan menggunakan pertimbangan probabilitas Cross section random. Jika probabilitas Cross section > α=0,05 maka Hο diterima, artinya model yang digunakan adalah Random Effect. 3. Uji Asumsi Klasik Model regresi yang baik adalah model regresi yang menghasilkan estimasi linier tidak bias (Best Linear Unbias Estimator/BLUE). Kondisi ini akan terjadi jika dipenuhi beberapa asumsi, yang disebut dengan asumsi klasik. Yang termasuk dalam uji asumsi klasik adalah sebagai berikut : a. Uji Normalitas Menurut Shochrul dkk (2011:42), Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah error term terdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas hanya digunakan jika jumlah observasi adalah kurang dari 30, untuk mengetahui apakan error term mendekati distribusi normal. Jika jumlah observasi lebih dari 30, maka tidak perlu dilakukan uji normalitas. Sebab, distribusi sampling error term telah mendekati normal. Uji normalitas dapat dilakukan dengan Uji Jarque-Berra ( JB Test ). b. Uji Multikolinearitas Menurut Wing Wahyu (2007:5.1), multikolinearitas adalah kondisi adanya hubungan linier antar variabel independen. Karena melibatkan beberapa variabel independen, maka multikolinearitas 67 tidak akan terjadi pada persamaan regresi sederhana (yang terdiri atas satu variabel dependen dan satu variabel independen). Menurut Shochrul dkk (2011:35), multikolinearitas berarti adanya hubungan linier yang sempurna atau pasti, diantara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan dari model regresi. Ada atau tidaknya multikolinearitas dapat diketahui atau dilihat dari koefisien korelasi masing-masing variabel bebas. Jika koefisien korelasi masing-masing variabel bebas lebih besar dari 0,8 maka terjadi multikolinearitas. c. Uji Heteroskedastisitas Menurut Shochrul dkk (2011:36), heteroskedastisitas merupakan keadaan yang dimana semua gangguan yang muncul dalam fungsi regresi populasi tidak meiliki varians yang sama. dalam data panel Masalah heteroskedastisitas dapat dilihat dengan terlebih dahulu mengestimasi model ke GLS (Cross-section weight), kemudian dengan membandingkan Sum Squared Resid pada Weight statistic dengan Sum Squared Resid pada Unweight Statistic. Jika Sum Squared Resid pada Weight Statistic lebih kecil dari Sum Squared Resid pada Unweight Statistic, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. d. Uji Autokolerasi Autokorelasi adalah hubungan antara residual satu observasi dengan residual observasi lainnya. Autokorelasi lebih mudah timbul pada data yang bersifat runtut waktu, karena berdasarkan sifatnya, data masa sekarang dipengaruhi oleh data pada masa-masa 68 sebelumnya. Meskipun demikian, tetap dimungkinkan autokorelasi dijumpai pada data yang bersifat antarobjek (cross section). Autokorelasi dapat berbentuk autokorelasi positif dan autokorelasi negatif. Dalam analisis runtut waktu, lebih besar kemungkinan terjadi autokorelasi positif karena variabel yang dianalisis biasanya mengandung kecenderungan meningkat. (Wing Wahyu, 2007:5.24). Cara untuk memeriksa ada atau tidaknya autokorelasi adalah dengan Uji Durbin-Watson. Uji D-W adalah salah satu uji yang banyak dipakai untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi. Hampir semua program statistik sudah menyediakan fasilitas untuk menghitung nilai d (yang menggambarkan koefisien D-W). nilai d akan berada dikisaran 0 hingga 4. 4. Pengujian Statistik Analisis Regresi Uji signifikansi merupakan prosedur yang digunakan untuk diterima atau ditolaknya secara statistik hasil hipotesis nol (Ho) dari sample keputusan untuk mengolah Ho dibuat berdasarkan nilai uji statistik yang diperoleh dari data yang ada. 1) Koefisien Determinan (Adjusted R²) Nilai Adjusted R² disebut juga koefisien detrminasi. Koefisien determinasi (adjusted R²) menunjukan seberapa besar persentase variasi variable independent dapat menjelaskan variasi variable dependennya (goodness of fit test). Nilai adjusted R² berkisar antara nol dan satu (0<Adjusted R²<1). Nilai Adjusted R² yang kecil atau 69 mendekati nol berarti kemampuan variable independent dalam menjelaskan variasi variable dependen amat terbatas. Sebaliknya jika nilai Adjusted R² mendekati satu berarti variable independent memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen dalam model tersebut dapat dikatakan baik. 2) Pengujian Best of Fit Model a) Pengujian koefisien regresi serentak (uji F) Uji F merupakan alat uji statistik secara bersama-sama atau keseluruhan dari koefisien regresi variabel independen terhadap variabel dependen. Dari uji F dapat diketahui variabel independen yang masuk dalam model memiliki pengaruh secara bersama-sama atau tidak terhadap variabel dependen. Hipotesis nol (Ho) yang diajukan dalam penelitian ini adalah apakah semua variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen atau: Ho : β 1 = β 2 = β3 = β 4 = 0 Sedangkan hipotesis alternatifnya (H1) adalah semua variabel independent mampu mempengaruhi variabel dependen secara bersama-sama. Atau: H1 : β1 = β2 = β3 = β 4 ≠ 0 Kriteria dalam uji F yaitu bila niali Fhitung lebih besar dibandingkan dengan nilai F tabel (F>Fα, df), maka Hο ditolak, 70 dan Hi diterima. Atau apabila F-hitung lebih besar dari F-tabel, maka variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen secara bersama-sama. Sebaliknya, apabila Fhitung lebih kecil dari F-tabel, maka variabel independen tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen secara bersama-sama. F-tabel diperoleh dengan derajat kebebasa variasi regresi k (banyaknya variabel), dan derajat kebebasan variasi residual n-k-1 (banyaknya observasi-banyaknya variabel-1) b) Pengujian koefisien regresi secara individual (Uji t) Uji t dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independen secara individual mempengaruhi variabel dependennya. Hipotesis yang diajukan adalah: Hipotesis 1 H1 : β1 < α (0,05) PDRB berpengaruh secara signifikan terhadap kemiskinan Hο : β1 > α (0,05) PDRB tidak berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan. Hipotesis 2 H1 : β2 < α (0,05) Pendidikan berpengaruh secara signifikan terhadap kemiskinan Hο: β2 > α (0,05) Pendidikan tidak berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan 71 Hipotesis 3 H1 : β3 < α (0,05) Pengangguran berpengaruh secara signifikan terhadap kemiskinan Hο : β3 > α (0,05) Pengangguran tidak berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan Uji t dapat dilakukan dengan dua cara, pertama dengan membandingkan nilai t-hitung dengan t-tabel. Nilai t-hitung dapat diperoleh dari nilai t-statistik pada output eviews, sedangkan nilai t-tabel dapat diperoleh dari tabel t dengan dengan menggunakan degree of freedom (df) sebesar n-k. Apabila t-hitung lebih besar dari pada t-tabel maka Hο ditolak dan H1 diterima, sebaliknya jika t-hitung lebih kecil daripada t-tabel maka Hο diterima dan H1 ditolak. Cara kedua yaitu dengan membandingkan nilai probalilitas output eviews dengan nilai α. Apabila nilai probabilitas lebih kecil dari nilai α maka Hο ditolak dan H1 diterima, sebaliknya jika nilai probabilitas lebih besar daripada nilai α maka Hο diterima dan H1 ditolak. E. Definisi Operasional 1) Tingkat Kemiskinan (MIS) Kemiskinan dalam penelitian ini di ukur dengan besarnya jumlah penduduk miskin absolute menurut kriteria Badan Pusat Statistik (BPS) di masing masing kabupaten dan kota di Provinsi Banten selama periode 2009-2012. Menurut BPS jumlah penduduk miskin adalah jumlah 72 keseluruhan populasi dengan pengeluaran perkapita berada di bawah ambang batas tertentu yang dinyatakan sebagai garis kemiskinan. Garis kemiskinan merupakan nilai pengeluaran perkapita setiap bulan untuk memenuhi standar minimum kebutuhan - kebutuhan konsumsi pangan dan non pangan oleh seorang individu untuk hidup secara layak (BPS,2008:3032). Kebutuhan minimum makanan menggunakan patokan 2100 kalori/hari, kebutuhan non makan meliputi sandang, perumahan, aneka barang dan jasa. Satuan dari variable kemiskinan dalam penelitian ini adalah peresen. 2) Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) adalah jumlah nilai tambah bruto yang dihasilkan seluruh unit usaha dalam wilayah tertentu, atau merupakan jumlah barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh seluruh unit ekonomi. Indikator yang biasanya digunakan untuk mengukur pertumbuhan ekonomi adalah tingkat pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) riil dari tahun ke tahun. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) berguna untuk menunjukkan jumlah nilai tambah yang dihasilkan oleh seluruh unit usaha dalam suatu wilayah, atau secara umum PDRB memberikan gambaran kinerja ekonomi makro suatu wilayah dari waktu ke waktu. Nilai PDRB yang digunakan dalam penelitian ini adalah PDRB di 4 kabupaten dan 4 kota di Provinsi Banten atas dasar harga konstaan 2000 selama tahun 2009-2012. Satuan dari variabel pertumbuhan ekonomi ini adalah miliar rupiah. 73 3) Pendidikan (PD) dinyatakan sebagai penduduk berumur 10 tahun keatas yang lulus pendidikan terakhir SMP di masing-masing kabupaten dan kota di Provinsi Banten tahun 2009-2012 (dalam persen). Data diambil dari BPS. 4) Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) adalah persentase penduduk dalam angkatan kerja yang tidak memiliki pekerjaan dan sedang mencari pekerjaan di masing-masing kabupaten dan kota di Provinsi Banten tahun 2009-2012 (dalam satuan persen). Data diambil dari BPS. 74 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Objek Penelitian 1. Kondisi Geografis Secara geografis Provinsi Banten terletak antara 105° 01’11” sampai 106° 07’’12” Bujur Timur, serta 05° 07’50” sampai 07° 01’01”. Batas-batas wilayah Banten, sebelah utara berbatasan dengan Laut Jawa, sebelah timur dengan Provinsi DKI Jakarta dan Provinsi Jawa Barat, sebelah selatan dengan Samudra Hindia, dan sebelah barat dengan Selat Sunda. Luas wilayah Provinsi Banten berdasarkan Undang -Undang Nomor 23 Tahun 2000 adalah 8.651,20 km², pada awalnya, Provinsi Banten terdiri dari empat kabupaten yaitu Kabupaten Pandeglang, Lebak,Tangerang, Serang dan dua kota yaitu Kota Tangerang dan Kota Cilegon. Dalam perkembangannya terjadi pemekaran wilayah, Kabupaten Serang menjadi Kabupaten Serang dan Kota Serang. Selanjutnya, Kabupaten Tangerang dimekarkan menjadi KabupatenTangerang dan Kota Tangerang Selatan. Sehingga, Provinsi Banten saat ini terdiri dari empat kabupaten dan empat kota. Letak geografis Provinsi Banten sangat strategis karena merupakan jalur penghubung antara Pulau Jawa dan Pulau Sumatera. Bila dikaitkan posisi geografis dan pemerintahan maka wilayah Provinsi Banten terutama Kota Tangerang, Kota Tangerang Selatan dan Kabupaten Tangerang merupakan wilayah penyangga bagi Jakarta. Secara ekonomi wilayah Provinsi Banten memiliki banyak industri. Wilayah Provinsi Banten juga memiliki beberapa pelabuhan laut yang dikembangkan sebagai antisipasi untuk menampung kelebihan kapasitas dari pelabuhan laut di Jakarta dan ditujukan untuk menjadi pelabuhan alternatif di ujung pulau jawa. Kondisi strategis ini bisa di manfaatkan guna perkembangan Provinsi 75 Banten yang akan berdampak pada pembangunan nasional. 2. Kondisi Kemiskinan di Provinsi Banten Kemiskinan merupakan masalah yang menyangkut banyak aspek karena berkaitan dengan pendapatan yang rendah, buta huruf, derajat kesehatan yang rendah dan ketidaksamaan derajat antara jenis kelamin serta buruknya lingkungan hidup. Kemiskinan tidak lagi dipandang hanya sebatas kemampuan ekonomi, tetapi kegagalan dalam memenuhi hak-hak dasar yang mengakibatkan perlakuan yang berbeda dalam menjalankan kehidupan secara bermartabat. Oleh karena itu pemerintah berupaya keras untuk mengatasi masalah kemiskinan tersebut sehingga pembangunan dilakukan secara terus menerus termasuk dalam menentukan batas ukur untuk mengenali siapa si miskin tersebut. Badan Pusat Statistik mendefinisikan kemiskinan sebagai ketidakmampuan memenuhi standar minimum kebutuhan dasar yang meliputi kebutuhan makanan maupun non makanan. Berikut data persentase penduduk miskin di Provinsi Banten : Tabel 4.1 Presentase Kemiskinan Provinsi Banten Tahun 2009-2012 Kabupaten / Kota kab.Pandegelang kab.lebak kab.tanggerang kab.serang kota tanggerang kota cilegon kota serang kota tanggerang seelatan 2009 12,01 10,63 6,55 5,8 6,42 4,14 6,19 2,35 2010 11,4 10,38 7,18 6,34 6,88 4,46 7,03 1,67 2011 9,8 9,2 6,42 5,63 6,14 3,98 6,25 1,5 2012 9,27 8,62 5,71 5,28 5,55 3,81 5,69 1,33 Sumber : BPS Banten 76 Pada tabel 4.1 menunjukan terjadinya peningkatan penduduk miskin di beberapa kota di Provinsi Banten pada tahun 2010 dan pada tahun berikutnya kembali menurun, walaupun begitu perbedaan persentase angka kemiskinan di setiap daerah yang cukup besar dapat memicu kecemburuan sosial dan konflik antar daerah yang berdampak pada kembalinya peningkatan jumlah penduduk miskin di Provinsi Banten. 3. Produk Domestik Regional Bruto di Provinsi Banten Salah satu indikator penting untuk mengetahui kondisi ekonomi suatu wilayah/provinsi dalam satu periode tertentu ditunjukkan oleh data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). PDRB adalah nilai tambah yang dihasilkan oleh seluruh nilai barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh seluruh unit usaha ekonomi suatu wilayah dalam satu periode. Unit ekonomi yang dimaksud mencakup kegiatan pertanian, pertambangan, industri pengolahan, listrik, gas dan air bersih, perdagangan, hotel dan restoran, pengangkutan dan komunikasi, keuangan, persewaan dan jasa perusahaan, serta jasa-jasa. PDRB juga dapat digunakan untuk mengetahui potensi ekonomi di suatu wilayah dalam periode tertentu. Berikut data PDRB atas harga konstan 2000 di Provinsi Banten : 77 Tabel 4.2 PDRB Provinsi Banten Atas Dasar Harga Konstan 2000 (Miliar Rupiah) Tahun 20092012 Kabupaten / Kota kab.Pandegelang kab.lebak kab.tanggerang kab.serang kota tanggerang kota cilegon kota serang kota tanggerang seelatan 2009 4032.4 3895.5 17382.1 6850.9 27562.5 16246.8 2678.3 4947.9 2010 4321.1 4152.2 18549.1 7135.1 29402.9 17111.2 2884.2 5378.3 2011 4547.85 4387.62 19725.85 7536.1 31414.1 18228.29 3110.51 5823.83 2012 4803.37 4607.59 20951.89 7920.12 33428.91 19470.57 3330.16 6303.48 Sumber : BPS Banten Tabel 4.2 diatas menunjukkan PDRB di Kabupaten/kota di Provinsi Banten tahun 2009-2012 menunjukkan angka yang fluktuatif untuk masing-masing kabupaten dan kota di Provinsi Banten. PDRB menunjukkan kondisi perekonomian di masing-masing kabupaten/kota di Provinsi Banten terjadi kesenjangan ekonomi yang relatif besar antara daerah maju dan daerah tertinggal. 4. Tingkat Pendidikan Kelompok penduduk usia 7-18 tahun (kelompok usia sekolah) adalah kelompok penduduk usia produktif, sebagai sumber daya pembangunan yang seharusnya memiliki pendidikan dan keterampilan yang memadai untuk mendapatkan pekerjaan yang layak nantinya sehingga mendapatkan penghidupan yang layak. Oleh karena itu, dianggap penting untuk melihat kemajuan indikator ini. Berikut presentase jumlah penduduk yang menamatkan pendidikan SMP di Provinsi Banten tahun 2009-2012 : 78 Tabel 4.3 Persentase penduduk yang menamatkan pendidikan menegah pertama (SMP) Provinsi Banten Tahun 2009-2012 Kabupaten / Kota kab.Pandegelang kab.lebak kab.tanggerang kab.serang kota tanggerang kota cilegon kota serang kota tanggerang seelatan 2009 13,65 12,2 19,84 19,35 20,04 21,21 17,75 16,77 2010 15,11 11,99 22,77 17,48 21,69 21,26 17,34 17,68 2011 16,81 13,01 21,62 22,00 23,38 20,45 16,36 18,75 2012 17,62 13,03 23,67 19,86 21,01 23,30 17,79 19,48 Sumber : BPS Banten Tabel 4.3 di atas menunjukan peningkatan persentase penduduk yang menamatkan pendidikan menegah pertama (SMP) di setiap daerahnya menujukan bahwa adanya indikasi kebijakan pemerintah wajib belajar 9 tahun telah berhasil,walaupun ada beberapa daerah yang mengalami penurunan pada tahun 2010 yaitu kab.Lebak dan kab.Serang dan kembali meningkat pada tahun berikutnya. 5. Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Banten Pengangguran adalah meliputi penduduk yang sedang mencari pekerjaan, atau sedang mempersiapkan suatu usaha, atau merasa tidak mungkin mendapatkan pekerjaan, atau sudah punya pekerjaan tetapi belum mulai bekerja. Tingkat Pengangguran Terbukan (TPT) adalah angka yang menunjukkan banyaknya pengangguran terhadap 100 penduduk yang masuk kategori angkatan kerja (BPS, 2008). Tingkat pengangguran sangat erat hubungannya dengan laju pertumbuhan penduduk. Dengan laju pertumbuhan yang tinggi akan meningkatkan jumlah angkatan kerja (penduduk usia kerja) yang kemudian besarnya angkatan kerja ini dapat menekan ketersediaan lapangan kerja di pasar kerja. Sedangkan angkatan kerja sendiri terdiri dari dua komponen yaitu orang yang menganggur dan orang yang 79 bekerja. Apabila mereka tidak bekerja konsekuensinya adalah mereka tidak dapat memenuhi kebutuhan dengan baik, kondisi seperti ini membawa dampak bagi terciptanya dan membengkaknya jumlah kemiskinan yang ada. Berikut data tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Banten tahun 2009-2012 : Tabel 4.4 Persentase Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Provinsi Banten Tahun 2009-2012 Kabupaten / Kota kab.Pandegelang kab.lebak kab.tanggerang kab.serang kota tanggerang kota cilegon kota serang kota tanggerang seelatan 2009 10,98 13,42 15,86 14,45 15,57 18,26 17,55 8,17 2010 11,34 13,35 14,01 16,19 14,09 19,84 17,11 8,22 2011 11,32 12,1 14,42 13,29 12,89 13,14 13,84 11,98 2012 9,3 9,07 11,46 12,96 8,31 11,31 10,8 8,07 Sumber : BPS Banten Pada tabel 4.4 diatas menunjukan persentase tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Banten dari tahun ke tahun mengalami penurunan disetiap derahnya tapi tidak di daerah kota tanggerang selatan persentasenya terus meningkat pada tahun 2009 sampai 2011 dan kembali turun pada tahun 2012. Hal ini mungkin terjadi di karenakan kota tanggerang selatan yang baru pemekaran di Provinsi Banten. B. Analisis dan Pembahasan 1. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas Menurut Shochrul R. Ajija (2011:42), uji normalitas hanya digunakan jika jumlah observasi adalah kurang dari 30, untuk mengetahui apakah error term mendekati distribusi normal. Jika jumlah observasi lebih dari 30, maka tidak perlu dilakukan uji normalitas. 80 Sebab, distribusi sampling error term telah mendekati normal. Namun agar lebih jelas dapat diuji dengan Jarque Bera, dari uji tersebut didapatkan hasil sebagai berikut: Gambar 4.1 Histogram Normaliti 8 S eries : S tandardiz ed R es iduals S am ple 2009 2012 O bs ervations 32 7 6 Mean Median Maxim um Minim um S td. D ev. S kew nes s K urtos is 5 4 3 6.33e-15 0.231230 3.869548 -5.235001 2.537071 -0.603021 2.532894 2 Jarque-B era P robability 1 2.230299 0.327866 0 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 Uji normalitas dilihat dengan cara membandingkan nilai probability dan nilai Jarque Bera dengan α (0,05). Jika nilai α (0,05) lebih kecil dari nilai Jarque Bera dan probability berarti data terdistribusi normal dan, jika nilai α (0,05) lebih besar dari nilai Jarque Bera berari data tidak terdistribusi nomal. Dilihat dari gambar 4.1, nilai α (0,05) lebih kecil dari nilai jarque bera dan probability. Ini menunjukkan bahwa data terdistribusi normal. b. Uji Multikolinearitas Menurut Shochrul dkk (2011:35), multikolinearitas berarti adanya hubungan linier yang sempurna atau pasti, diantara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan dari model regresi. Ada atau tidaknya multikolinearitas dapat diketahui atau dilihat dari koefisien korelasi masing-masing variabel bebas. Jika koefisien korelasi masing-masing variabel bebas lebih besar dari 0,8 maka terjadi multikolinearitas. 81 Tabel.4.5 Corelation Matrix PDRB PDRB Pendidikan Pengangguran 1 0.782549 0.167799 0.782549 1 0.208447 Pengangguran 0.167799 0.208447 1 Pendidikan Dilihat dari tabel 4.5, dimana nilai correlation matrix tidak lebih dari 0,8 yang berarti tidak terdapat gejala multikolinearitas. c. Uji Heterokedastisitas Masalah heteroskedastisitas dapat dilihat dengan terlebih dahulu mengestimasi model ke GLS (Cross-section weight), kemudian dengan membandingkan Sum Squared Resid pada Weight statistic dengan Sum Squared Resid pada Unweight Statistic. Jika Sum Squared Resid pada Weight Statistic lebih kecil dari Sum Squared Resid pada Unweight Statistic, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Tabel 4.6 Sum Squared resid Sum squared resid (weight) 36.46115 Sum squared resid (unweight) 94.88864 Dilihat dari Tabel 4.6 menunjukkan nilai Sum Squared Resid pada Weight statistic lebih kecil dibandingkan nilai Sum Squared Resid pada Unweight statistic, hal ini berarti tidak terjadi gejala heteroskedastisitas. d. Uji Autokorelasi Autokorelasi adalah hubungan antara residual satu observasi dengan residual observasi lainnya. Autokorelasi lebih mudah timbul pada data yang bersifat runtut waktu, 82 karena berdasarkan sifatnya, data masa sekarang dipengaruhi oleh data pada masa-masa sebelumnya (Wing Wahyu, 2007:5.24). Hal ini senada dengan pendapat Nachrowi (2002: 135), autokorelasi adalah adanya korelasi antara variabel itu sendiri, pada pengamatan yang berbeda waktu atau individu. Umumnya kasus autokorelasi banyak terjadi pada data time series. Cara untuk memeriksa ada atau tidaknya autokorelasi adalah dengan Uji DurbinWatson. Uji D-W adalah salah satu uji yang banyak dipakai untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi. Tabel 4.7 Durbin-Watson Tolak H0 berarti ada autokorelasi positif 0 Tidak dapat diputuskan dL 1,40 Tidak menolak H0 berarti tidak ada autokorelasi du 1,60 2 Tidak dapat diputuskan 4-du 2,40 Tolak H0 berarti ada autokorelasi negatif 4-dL 2,70 4 2,33 Dari hasil perolehan regresi nilai DW sebesar 2,33 hasil tersebut menjelaskan bahwa nilai D-W berada diantara 1,54 sampai 2,46, yang berarti tidak terdapat autokorelasi. 2. Hasil Estimasi Model Data Panel a. Pendekatan Pooled Least Square Merupakan pengolahan data dengan menggunakan pendekatan Pooled Least Square (PLS), yang digunakan sebagai salah satu persyaratan untuk melakuan uji F-Restriced. Dari hasil pengolahan E-views 7.0 mendapatkan hasil seperti tampilan sebagai berikut: Tabel 4.8 Regresi Data Panel Pooled Least Square R-squared 0.740436 Adujst R-squared 0.722535 83 b. Pendekatan Fixed Effect Model (FEM) Setelah dilakukan pengolahan data dengan menggunakan pendekatan Fixed Effect Model dengan metode pendekatan pooled Least Square pada uji F-Restriced. Dari hasil pengolahan E-views 7.0 mendapatkan hasil seperti tampilan sebagai berikut: Tabel 4.9 Regresi Data Panel Fixed Effect R-squared 0.925299 Adujst R-squared 0.889728 c. Pendekatan Random Effect Model (REM) Setelah dilakukan pengolahan data dengan menggunakan Random Effect dengan menggunakan E-views 7.0 mendapatkan hasil sebagai berikut: Tabel 4.10 Regresi Data Panel Random Effect 3. R-squared 0.536104 Adujst R-squared 0.486400 Memilih Metode Data Panel a. Uji Chow Untuk menetahui model data panel yang akan digunakan, maka digunakan uji Frestriced atau uji Chow dengan cara membandingkan F-statistik dan α = 0,05. Dengan pengujian hipotesa sebagai berikut: Hο : Model PLS (Restriced) H1 : Model Fixed Effect (Unresticed) Dari hasil regresi berdasarkan metode FEM dan PLS diperoleh F-statistik sebagai berikut : 84 Tabel 4.11 F-Restriced Redundant Fixed Effects Tests Pool: REM Test cross-section fixed effects Effects Test Cross-section F Cross-section Chi-square Statistic 6.945051 38.350808 d.f. Prob. (7,21) 7 0.0002 0.0000 Berdasarkan hasil dari uji Chow diperoleh nilai probabilitas Cross Section F dan Chi Square sebesar 0,0002 dan 0,0000 yang lebih kecil dari alpha (α) 0,05 sehingga Ho di tolak yang berarti menolak pooled least squared (PLS) dan menerima fixed effect model (FEM). b. Hausman Test Untuk mengetahui apakah model fixed effect atau random effect yang dipilih, maka digunakan uji Hausman Test dengan cara membandingkan Chi-Square statistic dan α = 0,05. Dengan pengujian hipotesis sebagai berikut: Hο : Model Random Effect H1 : Model Fixed Effect Dari hasil Regresi berdasarkan metode Random Effect Model diperoleh nilai ChiSquare statistic sebagai berikut: Tabel 4.12 Hasil Uji Hausman Correlated Random Effects - Hausman Test Pool: REM Test cross-section random effects Test Summary Cross-section random Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. 4.360007 3 0.2251 85 Berdasarkan hasil dari uji Hausman test diperoleh nilai probabilitas Cross Section random sebesar 0,2251 yang lebih besar dari alpha (α) 0,05 sehingga H0 di terima yang berarti menolak fixed effect model (FEM) dan menerima random effect model sehingga model terbaik yang kita gunakan dalam penelitian setelah pemilihan dan pemilihan adalah model dengan metode random effet. 4. Pengujian Hipotesis a. Uji Signifikansi Individual (Uji t) Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah variable bebas (PDRB, Pendikan, dan Tingkat Pengangguran Terbuka) berpengaruh secara parsial terhadap variable terikat (kemiskinan). Pengujan ini dilihat dari masing-masing t-statistik dari regresi dengan ttabel dalam menolak dan menerima hipotesis. Dalam persamaan, digunakan tingkat kepercayaan α = 5%, dengan df = 28 maka diperoleh t-tabel 1,70113. dari hasil uji pada persaman dapat dilihat sebagai berikut: Tabel 4.13 Nilai t-Statistik Variable Coefficient t-Statistic Prob. signifikansi PDRB? PENDIDIKAN? PENGANGGURAN? -0.552266 0.000867 2.947913 -2.753389 0.009658 3.857270 0.0102 0.9924 0.0006 Signifikan Tidak Signifikan Signifikan Berdasarkan table 4.13 dapat dilihat bahwa variable PDRB berpengaruh negatif terhadap kemiskinan di Provinsi Banten. Hal ini dapat diketahui dari nilai t-statistik PDRB (-2,753389) < t-tabel (1,70113) dengan tingkat keyakinan sebesar 95 persen (α = 5%). Hal ini berarti bahwa semakin tinggi PDRB maka tingkat kemiskinan di Provins Banten semakin menurun. Koefisien regresi variable PDRB sebesar -0,552266 berarti bahwa setiap peningkatan PDRB sebesar 1 persen, maka dapat menyebabkan 86 penurunan tingkat kemiskinan sebesar 0,552266 persen dengan asumsi variable lain tetap (cateris paribus). Pada variabel Pendidikan dapat dilihat bahwa variable Pendidikan tidak berpengaruh terhadap kemiskinan di Provinsi Banten. Hal ini dapat diketahui dari nilai probabilitas p Pendidikan 0,9924 dengan tingkat keyakinan sebesar 95 persen (α = 5%) yang menunjukan lebih > dari α . Koefisien regresi variable Pendidikan sebesar 0,000867 berarti bahwa setiap peningkatan Pendidikan sebesar 1 persen, maka dapat menyebabkan peningkatan tingkat kemiskinan sebesar 0,000867 persen dengan asumsi variable lain tetap. Pada variabel Pengangguran dapat dilihat bahwa variable Tingkat Pengangguran Terbuka berpengaruh positif terhadap kemiskinan di Provinsi Banten. Hal ini dapat diketahui dari nilai t-statistik Tingkat Pengangguran terbuka (3,857270) > t-tabel (1,70113) dengan tingkat keyakinan sebesar 95 persen (α = 5%). Hal ini berarti bahwa semakin tinggi Tingkat Pengangguran Terbuka maka tingkat kemiskinan di Provins Banten akan meningkat. Koefisien regresi variable Tingkat Pengangguran terbuka sebesar 2,947913 berarti bahwa setiap peningkatan Tingkat Pengangguran Terbuka sebesar 1 persen, maka dapat menyebabkan peningkatan tingkat kemiskinan sebesar 2,947913 persen dengan asumsi variable lain tetap. b. Uji Signifikan Serentak (Uji F) Pengujian terhadap pengaruh semua variabel independen di dalam model dapat dilakukan dengan uji F. uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama (simultan) terhadap variabel dependen. Dari hasil regresi pengaruh PDRB, pendidikan, dan tingkat pengangguran terbuka terhadap kemiskinan di Provinsi Banten tahun 2009-2012 yang menggunakan taraf keyakianan 95 persen (α=5%), 87 dengan degree of freedom for numerator (dfn) = 3 (k-1 = 4-1) dan degree of freedom for denominator (dfd) = 28 (n-k = 32-4), maka diperoleh F-tabel sebesar 2,95. Dari hasil regresi pengaruh PDRB, pendidikan dan tingkat pengangguran terbuka terhadap kemiskinan di Provinsi Banten tahun 2009-2012 diperoleh F-statistik sebesar 10,78610 dan nilai probabilitas statistiknya 0,000070 maka dapat disimpulkan bahwa variabel independen (PDRB,Pendidikan, dan Tingkat Pengangguran Terbuka) berpengaruh signifikan secara bersama-sama (simultan) terhadap variabel dependen (Kemiskinan). c. Uji Koefisien Determinan (Adjusted R2) Hasil koefisien determinan pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen secara statistik. Dari hasil regresi pengaruh PDRB, pendidikan, dan tingkat pengangguran terbuka terhadap kemiskinan di Provinsi Banten tahun 2009-2012 pada tabel berikut : Tabel 4.14 Nilai Adjusted R2 R-squared Adjusted R-squared 0.536104 0.486400 koefisien determinan adalah sebesar 0,536104. Hal ini berarti bahwa 53,61 persen tingkat kemiskinan di Provinsi Banten dapat dijelaskan oleh variabel PDRB, Pendidikan, dan tingkat Pengangguran Terbuka. Sedangkan sisanya 46,39 persen dijelaskan oleh variabel lain di luar model atau faktorfaktor lain diluar penelitian ini. 88 d. Interpretasi Hasil Analisis Tabel 4.15 Interpretasi Koefisien Random Effect Model Variable Coefficient C PDRB? PENDIDIKAN? PENGANGGURAN? Random Effects (Cross) _KBPDGL--C _KBLBK--C _KBTGR--C _KBSRG--C _KOTGR--C _KOCLG--C _KOSRG--C _KOTGRS--C -4.547670 -0.552266 0.000867 2.947913 1.296703 -1.933445 0.907911 1.019627 -0.808541 -0.432388 1.534125 -1.583992 Dari tabel di atas dapat terlihat bahwa masing-masing Kabupaten/Kota memiliki tingkat koefisien random effect yang berbeda-beda antara satu sama lain. Keadaan tersebut menjelaskan bahwa variabel PDRB, Pendidikan dan Tingkat Pengangguran Teerbuka memiliki tingkat pengaruh yang berbeda terhadap kemiskinan di tiap-tiap Kabupaten/Kota di Provinsi Banten. Kabupaten Pandegelang Jika dilihat pada tabel 4.15, nilai koefisien adalah -4,547670 dan nilai koefisien random effect yang dimiliki Kabupaten Pandegelang (_KBPDGL) adalah sebesar 1,296703 maka hal tersebut mengartikan bahwa Bila terdapat perubahan satu persen pada PDRB dan Tingkat Pengangguran Terbuka antar daerah maupun antar waktu di kabupaten Pandegelang, maka kabupaten Pandegelang akan mendapatkan pengaruh individu terhadap tingkat kemiskinan sebesar 1,296703 persen. Kabupaten Lebak Jika dilihat pada tabel 4.15, nilai koefisien adalah -4,547670 dan nilai koefisien random effect yang dimiliki Kabupaten Lebak (_KBLBK) adalah sebesar -1,933445 89 maka hal tersebut mengartikan bahwa Bila terdapat perubahan satu persen pada PDRB dan Tingkat Pengangguran Terbuka antar daerah maupun antar waktu di kabupaten Lebak, maka kabupaten Lebak akan mendapatkan pengaruh individu terhadap tingkat kemiskinan sebesar -1,933445 persen. Kabupaten Tanggerang Jika dilihat pada tabel 4.15, nilai koefisien adalah -4,547670 dan nilai koefisien random effect yang dimiliki Kabupaten Tanggerang (_KBTGR) adalah sebesar 0,907911 maka hal tersebut mengartikan bahwa Bila terdapat perubahan satu persen pada PDRB dan Tingkat Pengangguran Terbuka antar daerah maupun antar waktu di kabupaten Tanggerang, maka kabupaten Tanggerang akan mendapatkan pengaruh individu terhadap tingkat kemiskinan sebesar 0,907911 persen. Kabupaten Serang Jika dilihat pada tabel 4.15, nilai koefisien adalah -4,547670 dan nilai koefisien random effect yang dimiliki Kabupaten Serang (_KBSRG) adalah sebesar 1,019627 maka hal tersebut mengartikan bahwa Bila terdapat perubahan satu persen pada PDRB dan Tingkat Pengangguran Terbuka antar daerah maupun antar waktu di kabupaten Serang, maka kabupaten Serang akan mendapatkan pengaruh individu terhadap tingkat kemiskinan sebesar 1,019627 persen. Kota Tanggerang Jika dilihat pada tabel 4.15, nilai koefisien adalah -4,547670 dan nilai koefisien random effect yang dimiliki Kota Tanggerang (_KOTGR) adalah sebesar -0,808541 maka hal tersebut mengartikan bahwa Bila terdapat perubahan satu persen pada PDRB dan Tingkat Pengangguran Terbuka antar daerah maupun antar waktu di kota Tanggerang, maka kota Tanggerang akan mendapatkan pengaruh individu terhadap tingkat kemiskinan sebesar -0,808541 persen. 90 Kota Cilegon Jika dilihat pada tabel 4.15, nilai koefisien adalah -4,547670 dan nilai koefisien random effect yang dimiliki Kota Cilegon (_KOCLG) adalah sebesar -0,432388 maka hal tersebut mengartikan bahwa Bila terdapat perubahan satu persen pada PDRB dan Tingkat Pengangguran Terbuka antar daerah maupun antar waktu di kota Cilegon, maka kota Cilegon akan mendapatkan pengaruh individu terhadap tingkat kemiskinan sebesar -0,432388 persen. Kota Serang Jika dilihat pada tabel 4.15, nilai koefisien adalah -4,547670 dan nilai koefisien random effect yang dimiliki Kota Serang (_KOSRG) adalah sebesar 1,534125 maka hal tersebut mengartikan bahwa Bila terdapat perubahan satu persen pada PDRB dan Tingkat Pengangguran Terbuka antar daerah maupun antar waktu di kota Serang, maka kota Serang akan mendapatkan pengaruh individu terhadap tingkat kemiskinan sebesar 1,534125 persen. Kota Tanggerang Selatan Jika dilihat pada tabel 4.15, nilai koefisien adalah -4,547670 dan nilai koefisien random effect yang dimiliki Kota Tanggerang Selatan (_KOTGRS) adalah sebesar 1,583992 maka hal tersebut mengartikan bahwa Bila terdapat perubahan satu persen pada PDRB dan Tingkat Pengangguran Terbuka antar daerah maupun antar waktu di kota Tanggerang Selatan, maka kota Tanggerang Selatan akan mendapatkan pengaruh individu terhadap tingkat kemiskinan sebesar -1,583992 persen. e. Analisis Ekonomi PDRB Terhadap Kemiskinan PDRB menunjukkan tingkat kemakmuran suatu daerah. PDRB adalah jumlah nilai tambah bruto yang dihasilkan seluruh unit usaha dalam wilayah tertentu, atau 91 merupakan jumlah nilai barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh seluruh unit ekonomi. Pada hasil penelitian ini diperoleh bahwa PDRB berpengaruh signifikan pada taraf nyata 5% dengan nilai probabilitas 0,0102 dan berhubungan negatif dengan nilai koefisien yang diperoleh sebesar (-0,552266), yang berarti bahwa apabila PDRB naik sebesar 1 persen, maka kemiskinan akan menurun sebesar 0,552266 persen. Hasil tersebut sesuai dengan teori dan penelitian terdahulu yang menjadi landasan teori dalam penelitian ini. Menurut Kuznet dalam Tulus Tambunan (2001), pertumbuhan dan kemiskinan mempunyai korelasi yang sangat kuat, karena pada tahap awal proses pembangunan kemiskinan cenderung meningkat dan pada saat mendekati tahap akhir pembangunan, jumlah orang miskin berangsur-angsur berkurang. Selanjutnya menurut Hermanto S. dan Dwi W. (2008) mengungkapkan pentingnya mempercepat pertumbuhan ekonomi untuk menurunkan jumlah penduduk miskin. Karena dengan pertumbuhan ekonomi yang cepat akan menurunkan jumlah kemiskinan yang merupakan salah satu indikator keberhasilan pembangunan daerah. Pendidikan Terhadap Kemiskinan Pendidikan mempunyai peranan penting untuk peningkatan kualitas manusia, baik dalam arti perkembangan intelektual maupun keterampilan professional. Variabel pendidikan tidak signifikan terhadap kemiskinan di Provinsi Banten ditandai dengan nilai probabilitas (0,9924). Pendidikan tamat SMP tidak berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan karena di era globalisasi seperti ini pendidikan tamat SMP merupakan hal yang biasa apa lagi itu merupakan kebijakan pemerin wajib belajar 9 tahun yang semua biayanya di bebaskan. Karena tidak cukup dengan berbekal pendidikan SMP saja orang dapat terhindar dari kemiskinan, tetapi harus memiliki keterampilan yang memadai. Hal itulah pendidikan tamat SMP tidak serta merta menurunkan kemiskinan karena produktifitas tidak cukup dengan pendidikan tamat SMP saja melaikan dengan 92 teknologi dan keterampilan yang memadai. Sebagai contoh digambarkan seseorang yang tidak mengenyam bangku pendidikan sama sekali tetapi ia memiliki keterampilan seperti mengukir dan memahat ia dapat menghasilkan patung yang memiliki nilai ekonomi yang tinggi, Pendidikan tinggi merupakan salah satu upaya untuk menyelamatkan diri dari kemiskinan. Dimana digambarkan seseorang yang miskin yang mengharapkan pekerjaan yang baik serta penghasilan yang tinggi maka harus mempunyai tingkat pendidikan yang tinggi, tidak cukup hanya berbekal pendidikan yang tamat SMP saja. Pengangguran Terhadap Kemiskinan Dari hasil regresi yang dihasilkan dalam penelitian ini, menunjukan bahwa variabel pengangguran menunjukkan tanda positif dan berpengaruh secara signifikan terhadap kemiskinan di Provinsi Banten. Kenaikan tingkat pengangguran terbuka sebanyak 1 persen tidak menurunkan kemiskinan akan tetapi dari hasil penelitian ini justru menaikkan kemiskinan sebesar 2,947913. Hasil tersebut tidak sesuai dengan teori dan penelitian terdahulu yang menjadi landasan teori dalam penelitian ini. Dan di harapkan pemerintah Provinsi Banten lebih banyak lagi melakukan perluasan kesempatan kerja dengan cara mendirikan industri-industri baru yang bersifat padat karya serta menggalakkan pengembangan sektor informal, seperti homeindustry. Karena pengangguran dalam penelitian ini menggunakan data pengangguran terbuka, yang mana di dalamnya terdapat golongan masyarakat yang sedang mencari pekerjaan dan sedang dalam tahap menyiapkan usaha atau mendapat pekerjaan tetapi belum mulai bekerja yang dimasukkan dalam golongan pengangguran. Sehingga pentingnya perluasan kesempatan kerja yang bersifat padat karya dan peningkatan sektor informal untuk menekan kemiskinan di Provinsi Banten. 93 BAB V KESIMPULAN DAN IMPLIKASI A. Kesimpulan 1. PDRB berpengaruh signifikan dan negatif terhadap kemiskinan di Provinsi Banten dengan tingkat keyakinan 95 persen hal ini ditandai dengan nilai probabilitas (0,0102). Dengan nilai koefisien negatif (-0,552266) yang berarti bahwa setiap kenaikan satu persen pada PDRB, maka kemiskinan akan turun sebesar 0,552266 persen dengan asumsi variabel lain tetap, atau ringkasnya apabila PDRB meningkat maka kemiskinan akan menurun. 2. Pendidikan tidak signifikan terhadap kemiskinan di Provinsi Banten hal ini di tandai dengan nilai probabilitas (0,9924). Hal ini karena pendidikan tamat SMP sudah menjadi hal yang biasa, sehingga tidak cukup hanya berbekal Pendidikan tamat SMP saja orang dapat terhindar dari kemiskinan. Tetapi harus berpendidikan tinggi serta memiliki keterampilan yang memadai akan tetapi hal ini harus didukung oleh tersedianya lapangan pekerjaan. 3. Pengangguran berpengaruh signifikan dan positif terhadap kemiskinan di Provinsi Banten dengan tingkat keyakinan 95 persen hal ini di tandai dengan nilai probabilitas (0,0006). Dengan nilai koefisien positif (2,947913) yang berarti bahwa setiap kenaikan satu persen pada Pengangguran, maka kemiskinan akan meningkat sebesar 2,947913 persen dengan asumsi variabel lain tetap, atau ringkasnya apabila Pengangguran meningkat maka kemiskinan akan meningkat. 94 4. Secara bersama-sama (Simultan) variabel PDRB, Pendidikan dan Pengangguran berpengaruh terhadap kemiskinan di Provinsi Banten pada periode 2009-2012. Hal ini dapat dilihat dari nilai probabilitas F-statistic sebesar 0,000070 yang signifikan pada tingkat kepercayaan 95 persen. B. Saran Dari kesimpulan di atas, penulis mencoba mengungkapkan beberapa implikasi diantaranya sebagai berikut: 1. Untuk menekan tingkat kemiskinan, pemerintah daerah hendaknya meningkatkan PDRB yang nantinya akan menurunkan angka kemiskinan di daerahnya. Meningkatkan PDRB berarti meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu kunci untuk mengurangi kemiskinan, karena pertumbuhan meningkatkan kebutuhan akan tenaga kerja yang artinya terbukanya lapangan pekerjaan yang baru. Dengan bekerja pendapatan meningkat yang artinya tingkat kesejahteraan menigkat. 2. Kebijakan wajib belajar 9 tahun hendaknya ditingkatkan menjadi 12 tahun, sehingga seluruh masyarakat mendapat pendidikan yang lebih tinggi dari pada pendidikan dasar, sehingga tingkat kemiskinan dapat diturunkan serta memberikan jaminan pendidikan bagi orang miskin secara gratis minimal sampai tingkatan SMA. 3. Pemerintah harus lebih menggalakkan pendidikan secara spesialisasi bidang tertentu misalnya sekolah-sekolah kejuruan, kursus, dan pelatihan- 95 pelatihan, agar masyarakat memiliki keahlian pada suatu bidang untuk ditekuni. 4. Perlu dilakukan penelitian lanjutan dengan menambah variabel-variabel yang sekiranya berpengaruh terhadap kemiskinan, diharapkan penelitian selanjutnya dapat lebih terfokus pada wilayah yang cakupannya lebih kecil agar lebih dapat terfokus secara khusus disuatu wilayah yang ada di Indonesia terutama daerah-daerah tertinggal. 96 DAFTAR PUSTAKA Agrawal, Predeep. Economic Growth and Poverty Reduction: Evidence from Kazakhstan. Asian Developmen Review Vol 24. 2008. Aiyedogbon, Jhon O. 2012. Poverty and youth Unemployment in Nigeria, 1987-2011 Department of Economics and Management Sciences Faculty of Social Sciences Nigerian Defence Academy Kaduna, Vol.3 No.20. Amalia, fitri. 2012, “Pengaruh Pendidikan, Pengangguran, Dan Inflasi Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Kawasan Timur Indonesia (KIT) peeriode 2001-2010” Econosains Volume X, Nomor 2, Agustus 2012. Badan Pusat Statistik. 2009 Banten Dalam Angka 2009. Jakarta: Badan Pusat Statistik _________________. 2010 Banten Dalam Angka 2010. Jakarta: Badan Pusat Statistik _________________. 2011 Banten Dalam Angka 2011. Jakarta: Badan Pusat Statistik _________________. 2012 Banten Dalam Angka 2012. Jakarta: Badan Pusat Statistik _________________. 2012. Produk Domestik Regional Bruto Banten 2012. Jakarta:Badan Pusat Statistik Barnadib, Imam. 1995. ” pendidikan perbandingan buku dua (persekolahan dan perkembangan masyarakat)”, yogyakarta : Andi offset. Boediono, 1999, Teori Pertumbuhan Ekonomi, Penerbit BPFE, Yogyakarta. Damodar Gujarati , 2003, Basic Econometrics Fourth Edition, Penerbit United States Military Academy, New York. Deny Tisna A., 2008, Pengaruh Ketidakmerataan Distribusi Pendapatan Pertumbuhan Ekonomi, dan Pengangguran terhdap tingkat Kemiskinan di Indonesiatahun 20032004.UNDIP: Semarang. Dian Octaviani, 2001, Inflasi, Pengangguran, dan Kemiskinan di Indonesia : Analisis Indeks Forrester Greer & Horbecke, Media Ekonomi, Hal. 100118, Vol.7, No.8. Hadi Sasana, 2006, Analisis Dampak Transfer Pemerintah Terhadap Kinerja Fiskal di Kab/Kota di Provinsai Jateng Dalam Pelaksanaan Desentralisasi Fiskal, Jurnal Ekonomi Pembangunan, Vol. 7, No. 2, Hal. 223-242 Hermanto S., Dwi W., 2006, Dampak Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Penurunan Penduduk Miskin di Indonesia : Proses Pemerataan dan Pemiskinan, Direktur Kajian Ekonomi, Institusi Pertanian Bogor. Ihsan, Fuad. 2005. “Dasar-Dasar Kependidikan”. Jakarta: PT. Rineka Cipta 97 Indra Wiguna, Van., 2013, Analisis Pengaruh Pdrb, Pendidikan Dan Pengangguran Terhadap Kemiskinan Di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2005-2010. Universitas Brawijaya : Malang Lincolin Arsyad, 1997, Ekonomi Pembangunan, Edisi Ketiga, Penerbit BP STIE YKPN, Yogyakarta. Mudrajad Kuncoro, 1997, Ekonomi Pembangunan, Teori, Masalah, dan Kebijakan, Edisi Ketiga, Penerbit UPP AMP YKPN, Yogyakarta. Nazir, M. 1998. Metode Penelitian. Jakarta: Ghalia Indonesia Rasidin S., Bonar S., 2009, Dampak Infestasi Sumberdaya Manusia Terhadap Pertumbuhan Ekonomi dan Kemiskinan di Indonesia, Prisma, Hal. 17 - 31, No. 1. Rukmana, Indra.2012. Pengaruh Dispanitas Pendapatan, Jumlah Penduduk, dan Inflasi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Jawa Tengah Tahun 1984 – 2009. Saragih, Togar. Pengangguran, Pendidikan dan Kemiskinan di Indonesia. Jurnal Ekonomi Teleskop STIE Y.A.I Volume 5 edisi 9. 2006. Shochrul R. Ajija., Dyah W. Sari., Rahmat A. Setianto., dan Martha R. Primanti. 2011. “Cara Cerdas Menguasai Eviews”. Jakarta: Salemba Empat. Siregar, Hermanto dan Dwi Wahyuniarti. Dampak Pertumbuhan Ekonomi Terhadap penurunan Jumlah Penduduk Miskin. Laporan Penelitian. Institut Pertanian Bogor. 2008. Sugiyono. Statistik Untuk Penelitian. Jawa Barat: Cv Alfabeta. 2008. Sukirno, Sadono. 2004, Makroekonomi Teori Pengantar, Edisi Ketiga. Penerbit Raja Grafindo Persada, Jakarta. Tambunan, Tulus T.H. Perekonomian Indonesia: Beberapa Masalah Penting. Jakarta: Galia Indonesia. 2003. Todaro, Michael P, 1994, Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga, Edisi Kedua, Terjemahan Haris Munandar, Penerbit Erlangga, Jakarta. _______________, 2000, Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga, Edisi Ketujuh, Terjemahan Haris Munandar, Penerbit Erlangga, Jakarta. UU, Republik Indonesia. 2003. Undang-Undang RI No. 20 Tahun 2003, Tentang Sistem Pendidikan Nasional (Sisdiknas), BAB VI Pasal 14. Bandung: Citra Umbara. Wasti Soemanto dan Hendyat Soetopo, Dasar & Teori Pendidikan Dunia: Tantangan bagi Para Pemimipin Pendidikan, Surabaya: Usaha Nasional, 1982: 9-11. Winarno, Wing Wahyu. Analisis Ekonometrika dan Statistik : EViews. Yogyakarta: UPP STIM YKPN. 2007. 98 Whisnu adi saputra, dan Drs.Y Bagio Mudakir,MSP ,2011 Analisis pengaruh jumlah penduduk, PDRB, IPM, Pengangguran terhadap tingkat kemiskinan di kabupaten/kota di Jawa Tengah. UNDIP : Semarang 99 LAMPIRAN LAMPIRAN 1 Data Observasi kabupaten / kota kab.pandegelang kab.lebak kab.tanggerang kab.serang kota tanggerang kota cilegon kota serang kota tanggerang selatan tahun 2009 2010 2011 2012 2009 2010 2011 2012 2009 2010 2011 2012 2009 2010 2011 2012 2009 2010 2011 2012 2009 2010 2011 2012 2009 2010 2011 2012 2009 2010 2011 2012 PDRB Pendidikan pengangguran kemiskinan 8,302117011 13,65 10,98 12,01 8,371265278 15,11 11,34 11,40 8,422409873 16,81 11,32 9,80 8,477073034 17,62 9,30 9,27 8,26757732 12,20 13,42 10,63 8,331393593 11,99 13,35 10,38 8,386542218 13,01 12,10 9,20 8,435460223 13,03 9,07 8,62 9,76319622 19,84 15,86 6,55 9,828176549 22,77 14,01 7,18 9,889685237 21,62 14,42 6,42 9,949984136 23,67 11,46 5,71 8,832135309 19,35 14,45 5,80 8,872781545 17,48 16,19 6,34 8,927460086 22,00 13,29 5,63 8,977161636 19,86 12,96 5,28 10,22421143 20,04 15,57 6,42 10,28884859 21,69 14,09 6,88 10,35501212 23,38 12,89 6,14 10,41717637 21,01 8,31 5,55 9,695651245 21,21 18,26 4,14 9,747488499 21,26 19,84 4,46 9,810730062 20,45 13,14 3,98 9,876659374 23,30 11,31 3,81 7,892937544 17,75 17,55 6,19 7,967002844 17,34 17,11 7,03 8,042541979 16,36 13,84 6,25 8,11077563 17,79 10,80 5,69 8,506718523 8,590127618 8,669713400 8,748857141 16,77 17,68 18,75 19,48 8,17 8,22 11,98 8,07 2,35 1,67 1,50 1,33 100 LAMPIRAN 2 Output Pooled Least Square (PLS) Dependent Variable: KEMISKINAN? Method: Pooled Least Squares Date: 06/18/14 Time: 09:40 Sample: 2009 2012 Included observations: 4 Cross-sections included: 8 Total pool (balanced) observations: 32 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PDRB? PENDIDIKAN? PENGANGGURAN? -0.525778 0.117632 2.262009 0.108556 0.105477 0.157929 -4.843400 1.115236 14.32295 0.0000 0.2739 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.740436 0.722535 1.767699 90.61805 -62.06071 1.007303 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. 18.57094 3.355861 4.066295 4.203707 4.111843 101 LAMPIRAN 3 Output Fixed Effect Model (FEM) Dependent Variable: KEMISKINAN? Method: Pooled Least Squares Date: 06/18/14 Time: 09:41 Sample: 2009 2012 Included observations: 4 Cross-sections included: 8 Total pool (balanced) observations: 32 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C PDRB? PENDIDIKAN? PENGANGGURAN? Fixed Effects (Cross) _KBPDGL--C _KBLBK--C _KBTGR--C _KBSRG--C _KOTGR--C _KOCLG--C _KOSRG--C _KOTGRS--C -61.43148 -0.513580 0.103272 9.073431 45.14359 0.460602 0.125281 4.709166 -1.360802 -1.115019 0.824320 1.926760 0.1880 0.2774 0.4190 0.0676 5.419295 1.926109 -4.156298 1.819518 -8.792755 -5.286088 7.823361 1.246858 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.925299 0.889728 1.114390 26.07915 -42.13244 26.01223 0.000000 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat 18.57094 3.355861 3.320777 3.824624 3.487788 3.204468 102 LAMPIRAN 4 Output Random Effect Model (REM) Dependent Variable: KEMISKINAN? Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects) Date: 04/23/14 Time: 20:21 Sample: 2009 2012 Included observations: 4 Cross-sections included: 8 Total pool (balanced) observations: 32 Swamy and Arora estimator of component variances Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C PDRB? PENDIDIKAN? PENGANGGURAN? Random Effects (Cross) _KBPDGL--C _KBLBK--C _KBTGR--C _KBSRG--C _KOTGR--C _KOCLG--C _KOSRG--C _KOTGRS--C -4.547670 -0.552266 0.000867 2.947913 7.461127 0.200577 0.089770 0.764249 -0.609515 -2.753389 0.009658 3.857270 0.5471 0.0102 0.9924 0.0006 1.296703 -1.933445 0.907911 1.019627 -0.808541 -0.432388 1.534125 -1.583992 Effects Specification S.D. Cross-section random Idiosyncratic random 1.577609 1.114390 Rho 0.6671 0.3329 Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression F-statistic Prob(F-statistic) 0.536104 0.486400 1.141133 10.78610 0.000070 Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat 6.184646 1.592296 36.46115 2.330442 Unweighted Statistics R-squared Sum squared resid 0.728203 94.88864 Mean dependent var Durbin-Watson stat 18.57094 0.895477 103 LAMPIRAN 5 Uji Chow Redundant Fixed Effects Tests Pool: REM Test cross-section fixed effects Effects Test Cross-section F Cross-section Chi-square Statistic 6.945051 38.350808 d.f. Prob. (7,21) 7 0.0002 0.0000 104 LAMPIRAN 6 Uji Hausman Correlated Random Effects - Hausman Test Pool: REM Test cross-section random effects Test Summary Cross-section random Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. 4.360007 3 0.2251 105 LAMPIRAN 7 Uji Normalitas 8 S eries : S tandardiz ed R es iduals S am ple 2009 2012 O bs ervations 32 7 6 Mean Median Maxim um Minim um S td. D ev. S kew nes s K urtos is 5 4 3 6.33e-15 0.231230 3.869548 -5.235001 2.537071 -0.603021 2.532894 2 Jarque-B era P robability 1 2.230299 0.327866 0 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 106 LAMPIRAN 8 Uji Heteroskedastisitas Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression F-statistic Prob(F-statistic) 0.536104 0.486400 1.141133 10.78610 0.000070 Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat 6.184646 1.592296 36.46115 2.330442 Unweighted Statistics R-squared Sum squared resid 0.728203 94.88864 Mean dependent var Durbin-Watson stat 18.57094 0.895477 107 LAMPIRAN 9 Uji Autokorelasi Effects Specification S.D. Cross-section random Idiosyncratic random 1.577609 1.114390 Rho 0.6671 0.3329 Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression F-statistic Prob(F-statistic) 0.536104 0.486400 1.141133 10.78610 0.000070 Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat 6.184646 1.592296 36.46115 2.330442 Unweighted Statistics R-squared Sum squared resid 0.728203 94.88864 Mean dependent var Durbin-Watson stat 18.57094 0.895477 108
