analisis faktor penentu dan tingkat ketimpangan kemiskinan...
Post on 31-Mar-2019
225 Views
Preview:
TRANSCRIPT
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
i
ANALISIS FAKTOR PENENTU DAN TINGKAT
KETIMPANGAN KEMISKINAN ANTAR WILAYAH
DI INDONESIA PERIODE 2007-2009
SKRIPSI
Diajukan Untuk Melengkapi Tugas-Tugas dan Memenuhi Syarat-Syarat untuk
Mencapai Gelar Sarjana Ekonomi Jurusan Ekonomi Pembangunan
Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta
Oleh :
Ari Widi Andono F0107029
FAKULTAS EKONOMI
UNIVERSITAS SEBELAS MARET
SURAKARTA
2011
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
ii
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
iii
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
iv
MOTTO
“hasbunallah wa ni’mal wakil”
“Failure isn’t when you fall down;
It’s only when you don’t get up again.”
“The only person who never makes a mistake
is the person who never does anything”.
“lihatlah ke belakang dengan syukur, lihatlah ke atas dengan doa
dan lihatlah ke depan dengan optimis”
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
v
HALAMAN PERSEMBAHAN
Penulis persembahkan karya kecil ini kepada:
Allah SWT.
Alhamdulillah ku ucapkan kepada-Mu. Kau telah banyak memberikan anugerah-anugerah terindah kepada hamba-Mu ini. Semoga Kau selau kuatkan hamba-Mu ini untuk selalu istiqomah di jalan-Mu, wahai sang Maha pembolak-balik qolbu. Hasbunallah wa ni’mal wakil.
Ayah, Ibu, Kakak dan Adikku tersayang.
Mereka adalah keluarga, teman dan sahabat yang telah tulus menemani masa kecil, remaja dan dewasaku serta selalu berdoa untuk kesuksesanku. Akan kulakukan yang terbaik sesuai dengan keinginan dan harapan mereka.
Sahabat-sahabatku.
Mereka yang telah memberikan motivasi, dukungan moril, semangat, bantuan, nasihat dan rela meluangkan waktunya untukku. Semoga Allah senantiasa memberikan kemudahan dan petunjuk dalam mewujudkan harapan dan cita-cita kita. Susah senang yang telah kita jalani dan rasakan bersama semoga selalu menjadi perekat di saat kita telah tua dan hidup masing-masing. Ingatlah selalu hari ini.
Almamater.
Tempat yang menjadi saksi perjuanganku disetiap detik, menit dan jam untuk menjadi orang yang lebih baik di masa depan. Tempatku menemukan arti kehidupan dan kedewasaan. Semuanya memberikan kesan tersendiri yang akan selalu mengiringi langkah-langkahku untuk menggapai cita-cita.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
vi
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan YME yang telah
melimpahkan berkat serta rahmat-Nya, sehingga dengan bimbingan, pertolongan,
izin dan kasih karunia-Nya penulis mampu menyelesaikan skripsi dengan judul :
“Analisis Faktor Penentu dan Tingkat Ketimpangan Kemiskinan Antar
Wilayah di Indonesia Periode 2007-2009”. Sebuah berkat dan kebahagian
tersendiri bagi penulis dapat menyusun karya kecil ini sebagai upaya untuk
memperoleh gelar kesarjanaan pada Fakultas Ekonomi Jurusan Ekonomi
Pembangunan Universitas Sebelas Maret.
Skripsi ini dapat terselesaikan atas bantuan dari banyak pihak yang berupa
bantuan, bimbingan, dukungan, doa serta motivasi. Oleh karena itu dengan segala
kerendahan hati penulis ingin menghaturkan terima kasih kepada:
1. Bapak Drs. Mulyanto, ME selaku Dosen Pembimbing yang dengan penuh
kesabaran membantu, membimbing, dan meluangkan waktu bagi penulis
dalam proses penulisan skripsi.
2. Ibu Siti Aisyah Tri R., SE, Msi., selaku Dosen Pembimbing Akademik
3. Bapak Drs. Kresno Sarosa Pribadi, M.Si selaku Ketua Jurusan Ekonomi
Pembangunan.
4. Ibu Izza Mafruhah, S.E., M.Si selaku Sekertaris Jurusan Ekonomi
Pembangunan.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
vii
5. Bapak dan Ibu tercinta yang senantiasa memberikan dorongan, kasih
sayang, kesabaran dan doa kepadaku.
6. Kakak dan Adikku yang selau memberikan dukungan.
7. Teman-teman Jurusan Ekonomi Pembangunan 2007 Rendi, Turis, Thithut,
Ebby, Andri, Andhika, Johan, Dezta, Eliza, Anind, Faisal, Galih, Ratna,
Yeyen, Fina, Satya, Eko, Angga, Faya, Tarni, Sesil, Nastiti, Iis, Wahyu,
Ratih, Mudmainah, Rizky, Fuad.
8. Chaw out community, Rendi, Thithut, Ebby, Desta, Tofan D.J, Ivan,
Bobbi, Rico, Milly, Ardian, Arif, Trisu, Diana “tetap jalin silaturahmi,
karena silahturahmi adalah segalanya!”
9. Semua pihak yang tidak bisa disebutkan satu per satu atas bantuannya
kepada penulis hingga terselesaikan penelitian ini.
Akhirnya, penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari
kesempurnaan. Untuk itu penulis mohon maaf yang sebesar-besarnya atas
kekurangan tersebut. Semoga karya kecil ini dapat memberikan manfaat bagi diri
penulis dan pembaca semua.
Surakarta, 22 Februari 2011
Penulis
Ari Widi Andono
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
viii
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL.............................................................................. i
HALAMAN PERSETUJUAN .............................................................. ii
HALAMAN PENGESAHAN............................................................... iii
HALAMAN MOTTO............................................................................ iv
HALAMAN PERSEMBAHAN............................................................ v
KATA PENGANTAR........................................................................... vi
DAFTAR ISI ........................................................................................ viii
DAFTAR TABEL.................................................................................. xi
DAFTAR GAMBAR............................................................................. xiii
DAFTAR LAMPIRAN ........................................................................ xiv
ABSTRAKSI.......................................................................................... xv
BAB I PENDAHULUAN ..................................................................... 1
A. Latar Belakang Masalah............................................................. 1
B. Rumusan Masalah ..................................................................... 15
C. Tujuan Penelitian ...................................................................... 15
D. Manfaat Penelitian ..................................................................... 16
BAB II TINJAUAN PUSTAKA .......................................................... 17
A. Kajian Teori................................................................................ 17
1. Pembangunan Ekonomi....................................................... 17
a. Pengertian dan Tujuan Pembangunan Ekonomi............. 17
b. Pembangunan Ekonomi Daerah..................................... 18
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
ix
2. Ketimpangan Pembangunan................................................. 23
3. Kemiskinan........................................................................... 24
a. Pengertian Kemiskinan.................................................... 24
b. Penyebab Kemiskinan..................................................... 27
c. Jenis Kemiskinan............................................................. 30
d. Ukuran Kemiskinan......................................................... 31
e. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan............ 33
B. Penelitian Terdahulu................................................................... 42
C. Kerangka Pemikiran. .................................................................. 51
D. Hipotesis..................................................................................... 53
BAB III METODE PENELITIAN........................................................ 54
A. Definisi Operasional Variabel...................................................... 54
B. Jenis dan Sumber Data............................................................... 55
C. Metode Pengumpulan Data........................................................ 56
D. Metode Analisis Data................................................................. 57
1. Regresi Data Panel.............................................................. 57
2. Indeks Entropi Theil............................................................ 69
BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN............................ 71
A. Gambaran Umum Indonesia....................................................... 71
1. Keadaan Geografis Indonesia.............................................. 71
2. Keadaan Demografi Indonesia............................................ 73
3. Keadaan Kemiskinan Indonesia........................................... 76
4. Keadaan Perekonomian Indonesia....................................... 83
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
x
5. Keadaan Pendidikan Indonesia............................................ 85
6. Keadaan Pengangguran Indonesia....................................... 87
7. Keadaan Indeks Pembangunan Manusia Indonesia............. 90
B. Hasil Analisis dan Pembahasan................................................... 87
1. Analisis Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan............... 87
a. Pemilihan Model Estimasi.............................................. 87
b. Uji Statistik..................................................................... 96
c. Uji Asumsi Klasik........................................................... 102
d. Interpretasi Hasil Secara Ekonomi................................. 104
2. Analisis Ketimpangan Kemiskinan..................................... 109
a. Analisis Konsentrasi Spasial Kemiskinan...................... 109
b. Analisis Konsentrasi Spasial Kemiskinan Dalam Pulau.. 111
c. Analisis Konsentrasi Spasial Kemiskinan Antar Pulau... 117
d. Analisis Konsentrasi Spasial Kemiskinan di Indonesia.. 120
BAB V PENUTUP................................................................................ 121
A. Kesimpulan................................................................................ 121
B. Saran ......................................................................................... 122
DAFTAR PUSTAKA........................................................................... 125
LAMPIRAN......................................................................................... 127
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
xi
DAFTAR TABEL
Tabel 1.1 PDRB Atas Harga Konstan 2000 Menurut Wilayah
Tahun 2007 - 2009 (Juta Rupiah)..….…………....……… 2
Tabel 1.2 Jumlah Penduduk Antar Wilayah di Indonesia Tahun
2007 - 2009 ………..………………...…………………... 4
Tabel 1.3 Perkembangan Batas Garis kemiskinan Versi BPS dan
Jumlah Penduduk Miskin...................................………… 8
Tabel 1.4 Persentase Penduduk Miskin Menurut Sajogyo dan Esmara................................................................................ 10
Tabel 1.5 Jumlah dan Persentase Penduduk Miskin Berdasarkan
Pembagian Wilayah dalam RPJMN (Ribu Jiwa)...……… 14
Tabel 4.1 Jumlah dan Kepadatan Penduduk Menurut Provinsi
Tahun 2007 - 2009 …….……........................................... 75
Tabel 4.2 Perkembangan Batas Garis kemiskinan Versi BPS dan
Jumlah Penduduk Miskin ….……..................................... 77
Tabel 4.3 Jumlah dan Persentase Penduduk Miskin Berdasarkan
Pembagian Wilayah dalam RPJMN (Ribu Jiwa)………... 80
Tabel 4.4 Garis Kemiskinan dan Jumlah Penduduk Miskin
Menurut Provinsi (Ribu Jiwa) ………............................... 82
Tabel 4.5 PDRB Atas Harga Konstan 2000 Menurut Wilayah
Tahun 2007 - 2009 (Juta Rupiah).................................….. 84
Tabel 4.6 Jumlah PendudukMelek Huruf Antar Wilayah di
Indonesia Tahun 2007 - 2009 …....……..……………….. 86
Tabel 4.7 Jumlah Pengangguran Menurut Provinsi Tahun 2007 –
2009 (Ribu Jiwa) .............……....………………….….…. 89
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
xii
Tabel 4.8 Indeks Pembangunan Manusia Indonesia Tahun 2006-
2008................................................................................... 91
Tabel 4.9 Hasil Uji Pendekatan Koutsoyiannis ..........................….. 103 Tabel 4.10 Kesenjangan Dalam Pulau…..……………….………….. 112
Tabel 4.11 Perbandingan Jumlah Penduduk dan Penduduk Miskin
Provinsi Maluku dan Maluku Utara …...…...………….... 112
Tabel 4.12 Perbandingan Variabel Penentu Kemiskinan Provinsi
Maluku dan Maluku Utara ………………...………...…... 113
Tabel 4.13 Perbandingan Jumlah Penduduk dan Penduduk Miskin
Provinsi NTB dan NTT ...................…...…...…………… 115
Tabel 4.14 Perbandingan Variabel Penentu Kemiskinan Provinsi
NTB dan NTT ……………….................................…….. 116
Tabel 4.15 Kesenjangan Antar Pulau…..……………….…………… 118
Tabel 4.16 Kesenjangan Total Indonesia….....………….…………... 120
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
xiii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Lingkaran Setan Kemiskinan …………………………....... 28
Gambar 2.2 Kerangka Pemikiran …………………………………........ 53
Gambar 3.1 Daerah Kritis Uji t ............………………………………... 64
Gambar 3.2 Daerah Kritis Uji F ...........………………………………... 65
Gambar 4.1 Peta Wilayah Indonesia ....……………………………….... 72
Gambar 4.2 Uji t Untuk Variabel Pertumbuhan Ekonomi (GRW) …..… 98
Gambar 4.3 Uji t Untuk Variabel Pendidikan (AMH) …......………….. 99
Gambar 4.4 Uji t Untuk Variabel Pengangguran …..............………….. 100
Gambar 4.5 Uji F…………………………..………………………….... 101
Gambar 4.6 Uji Durbin Watson............................................................... 104
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
xiv
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran A Data Kemiskinan, Pertumbuhan Ekonomi, Pendidikan
(AMH), dan Pengangguran di Indonesia tahun 2007 – 2009. .127
Lampiran B Hasil Regresi Utama Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi,
Pendidikan (AMH), dan Pengangguran Terhadap Tingkat
Kemiskinan di Indonesia tahun 2007 - 2009 .........................131
Lampiran C Uji Asumsi Klasik Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi,
Pendidikan (AMH), dan Pengangguran Terhadap Tingkat
Kemiskinan di Indonesia tahun 2007 - 2009 ........................ 135
Lampiran D Indeks Entropi Theil Ketimpangan Tingkat Kemiskinan
di Indonesia Tahun 2007 – 2009 .......................................... 140
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
xv
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
ABSTRAKSI
ANALISIS FAKTOR PENENTU DAN TINGKAT KETIMPANGAN KEMISKINAN ANTAR WILAYAH DI INDONESIA
PERIODE 2007-2009
Ari Widi Andono (NIM. F0107029)
Tujuan penelitian ini untuk mengetahui seberapa besar pengaruh pertumbuhan ekonomi (growth), angka melek huruf (AMH) dan pengangguran terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia pada tahun 2007 – 2009, serta untuk mengetahui trend kesenjangan kemiskinan dalam pulau dan antar pulau di Indonesia pada tahun 2007 – 2009.
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini ada dua macam. Untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen digunakan alat analisis panel data, dimana metode yang digunakan adalah Fixed Effect Model (FEM). Sedangkan untuk mengetahui trend kesenjangan kemiskinan digunakan alat analisis Indeks Entropi Theil.
Hasil analisis data menunjukkan bahwa variabel pertumbuhan ekonomi (growth), angka melek huruf (AMH) berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia tahun 2007 - 2009, sedangkan variabel pengangguran berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia tahun 2007 - 2009. Tingkat kesenjangan kemiskinan dalam pulau di Indonesia mengalami peningkatan selama tahun 2007 – 2009, hanya wilayah Papua yang mengalami penurunan. Sementara itu, tingkat kesenjangan kemiskinan antar pulau di Indonesia mengalami penurunan selama tahun 2007 – 2009, dimana wilayah yang mengalami penurunan paling tinggi adalah Jawa-Bali.
Kata Kunci : kemiskinan, pertumbuhan ekonomi, pendidikan, pengangguran, Fixed Effect Model (FEM), ketimpangan, Indeks Entropi Theil.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
ABSTRACT
AN ANALYSIS ON DETERMINANT FACTOR AND INTER-AREAS POVERTY GAP RATE IN INDONESIA IN 2007-2009 PERIOD
Ari Widi Andono (NIM. F0107029)
The objective of research is to find out how much the effect of economic
growth rate, literacy rate (AMH) and unemployment rate is on the poverty rate in Indonesia during 2007-2009, as well as to find out the trend of poverty gap intra-and inter-islands in Indonesia during 2007-2009.
There are two methods of analyzing data used in this research. To find out
the effect of independent variables on dependent one, the data panel analysis was used in which the method used was Fixed Effect Model (FEM). Meanwhile, to find out the trend of poverty gap, Entropy Theil index analysis instrument was used.
The result of data analysis shows that the economic growth and literacy
(AMH) rates variables affect negatively and significantly the poverty rate in Indonesia during 2007-2009, while the unemployment variable affects positively and significantly the poverty rate in Indonesia during 2007-2009. The poverty gap rate intra-island in Indonesia increases during 2007-2009, it is only Papua encounters decrease. Meanwhile, the intraisland poverty gap level in Indonesia decreases during 2007-2009, in which the area with the highest decreases is Java and Bali. Keywords: poverty, economic growth, education, unemployment, Fixed Effect
Model (FEM), gap, Entropy Theil Index.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
1
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Masalah
Pembangunan ekonomi daerah adalah suatu proses dimana
pemerintah daerah dan masyarakat mengelola sumberdaya yang ada dan
membentuk suatu pola kemitraan antara pemerintah daerah dengan sektor
swasta untuk menciptakan suatu lapangan kerja baru dan merangsang
perkembangan kegiatan ekonomi (pertumbuhan ekonomi) dalam wilayah
tersebut (Arsyad, 1999). Tujuan utama dari usaha-usaha pembangunan
ekonomi selain menciptakan pertumbuhan yang setinggi-tingginya, harus
pula menghapus atau mengurangi tingkat kemiskinan, kesenjangan
pendapatan, dan tingkat pengangguran (Todaro, 2000).
Adanya perbedaan endowment factor antara satu daerah dengan yang
lain menyebabkan terjadinya gap atau kesenjangan antar daerah-daerah
tersebut (Sadono, 1997). Perbedaan tingkat kemajuan ekonomi antardaerah
yang berlebihan akan menyebabkan backwash effects yang lebih besar dari
spread effects sehingga mengakibatkan proses ketidakseimbangan. Perbedaan
atau ketimpangan tingkat pertumbuhan ekonomi tersebut dapat dilihat dari
besarnya Produk Regional Domestik Bruto (PDRB) yang dihasilkan oleh
setiap daerah.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
2
Tabel 1.1 PDRB Atas Dasar Harga Konstan 2000 Menurut Wilayah Tahun 2007-2009 (Juta Rupiah)
Wilayah
Tahun 2007 2008 2009
Jumlah % Pering-
Jumlah % Pering-
Jumlah % Pering-
kat kat kat
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)
Sumatera 408,321,074.15 21.73 2 428,403,023.28 21.59 2 462,062,008.70 21.20 2
Jawa-Bali 1,160,911,333.9 61.79 1 1,229,239,676.84 61.96 1 1,349,227,990.0 62.00 1
Kalimantan 166,365,987.16 8.86 3 175,114,840.29 8.83 3 187,367,314.30 8.61 3
Sulawesi 84,599,364.77 4.50 4 91,128,054.18 4.59 4 104,134,955.6 4.78 4
Nusa Tenggara, Maluku, Papua
58,540,888.40 3.12 5 59,948,370.59 3.02 5 74,144,978.68 3.41 5
Indonesia Barat
1,569,232,408.05 83.53 - 1,657,642,700.13 83.56 - 1,811,584,808.00 83.21 -
Indonesia Timur
309,506,240.33 16.47 - 326,191,265.06 16.44 - 365,647,248.60 16.79 -
Indonesia 1,878,738,648.38 100 - 1,983,833,965.19 100 - 2,177,232,056.71 100 -
Sumber: BPS. (2010). Statistik Indonesia 2009, data diolah
Berdasarkan tabel di atas dapat kita lihat bahwa besarnya PDRB
yang dihasilkan di wilayah Indonesia bagian barat jauh lebih besar dari pada
PDRB yang dihasilkan di Indonesia bagian timur. Pada tahun 2007 Indonesia
bagian barat menghasilkan PDRB sebesar Rp. 1.569.232.408,05,- juta, pada
tahun berikutnya meningkat jadi Rp. 1.657.642.700,13,- juta dan pada tahun
2009 sebesar Rp. 1.811.584.808,- juta. Sementara itu jumlah PDRB yang
dihasilkan di Indonesia bagian timur pada tahun 2007 hanya sebesar Rp.
309.506.240,33,- juta, pada tahun 2008 sebesar Rp. 326.191.265,06,- juta dan
pada tahun 2009 jumlahnya meningkat jadi Rp. 365.647.248,6,- juta. Jumlah
total PDRB yang dihasilkan oleh provinsi-provinsi di Pulau Jawa dan Bali
selalu menduduki posisi paling tinggi bila dibandingkan dengan pulau-pulau
lainnya. Dimana pada tahun 2007 total PDRB yang dihasilkan provinsi-
provinsi yang berada di Pulau Jawa dan Bali sebesar Rp. 1.160.911.333,90,-
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
3
juta, lalu pada tahun 2008 dan 2009 jumlahnya meningkat masing-masing
menjadi Rp. 1.229.239.676,84,- juta dan Rp. 1.349.522.799,- juta. Pulau
Sumatera menduduki posisi kedua dimana total PDRB yang dihasilkan
seluruh provinsi-provinsinya pada tahun 2007 sebesar Rp. 408.321.074,15,-
juta, pada tahun 2008 meningkat menjadi sebesar Rp. 428.403.023,28,- juta
dan pada tahun 2009 meningkat lagi menjadi Rp. 462.062.008,7,- juta. Pada
posisi ketiga ditempati oleh Pulau Kalimantan, dimana total PDRB yang
dihasilkan povinsi-provinsinya pada tahun 2007 sebesar Rp. 166.365.987,16,-
juta, pada tahun 2008 sebesar Rp. 175.114.840,29,- juta dan pada tahun 2009
meningkat jadi Rp. 187.367.314,3,- juta. Pulau Sulawesi menempati posisi
keempat dimana total PDRB yang dihasilkan provinsi-provinsinya pada tahun
2007 sebesar Rp. 84.599.364,77,- juta, pada tahun 2008 naik jadi Rp.
91.128.054,18,- juta dan pada tahun 2009 naik lagi menjadi Rp.
104.134.955,6,- juta. Sedangkan Pulau Nusa Tenggara, Maluku dan Papua
menempati posisi terakhir, dimana pada tahun 2007 seluruh provinsinya
menghasilkan total PDRB sebesar Rp. 58.540.888,40,- juta, pada tahun 2008
jumlahnya meningkat menjadi Rp. 59.948.370,59,- juta dan pada tahun 2009
meningkat lagi menjadi Rp. 74.144.978,68,- juta.
Ketimpangan yang terjadi antara satu daerah dengan yang lain juga
sangat dipengaruhi oleh banyaknya penduduk, karena adanya penduduk atau
Sumber Daya Manusia (SDM) merupakan salah satu syarat dalam melakukan
pembangunan ekonomi selain Sumber Daya Alam (SDA) dan modal. Akan
tetapi jumlah penduduk yang tinggi saja tidak akan mempunyai daya guna
dalam melakukan pembangunan ekonomi tanpa diimbangi dengan kualitas
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
4
penduduk tersebut. Adanya jumlah penduduk yang rendah dan kurang
mempunyai kualitas akan mempengaruhi tingkat produktifitas suatu wilayah.
Apabila tingkat produktifitas rendah maka akan mempengaruhi banyaknya
Produk Domestik Regional Bruto yang dihasilkan oleh wilayah tersebut.
Korelasi antara jumlah dan kualitas penduduk dengan besarnya Produk
Domestik Regional Bruto (PDRB) terbukti dengan adanya ketimpangan yang
terjadi antara Indonesia bagian barat dan Indonesia bagian timur. Di mana
seperti yang kita ketahui bersama wilayah Indonesia bagian barat memiliki
jumlah dan kualitas penduduk yang lebih tinggi dapat menghasilkan PDRB
yang tinggi, sementara Indonesia bagian timur cenderung memiliki jumlah
dan kualitas penduduk yang kurang sehingga hanya menghasilkan PDRB
yang kecil.
Tabel 1.2 Jumlah Penduduk Antar Wilayah di Indonesia Tahun 2007-2009
Wilayah Luas Wilayah
Tahun
2007 2008 2009
Jumlah (ribu jiwa)
% Pering
-kat
Jumlah (ribu jiwa)
% Pering
-kat
Jumlah (ribu jiwa)
% Pering-
kat Km2 %
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12)
Sumatera 480,802.28 25.16 48,060.6 21.28 2 48,924.5 21.40 2 49,615.4 21.44 2
Jawa-Bali 135,218.34 7.08 135,186.3 59.85 1 136,372.6 59.64 1 137,711.1 59.52 1
Kalimantan 544,150.07 28.48 12,628.3 5.59 4 12,847.7 5.62 4 13,065.8 5.65 4
Sulawesi 188,522.36 9.87 16,291.8 7.21 3 16,530.9 7.23 3 16,767.7 7.25 3 Nusa Tenggara 67,290.42 3.52 8,745.4 3.87 5 8,898.1 3.89 5 9,053.7 3.91 5
Maluku 78,896.53 4.13 2,246.3 0.99 7 2,280.3 1.00 7 2,314.5 1.00 7
Papua 416,060.54 21.77 2,731.6 1.21 6 2,786.5 1.22 6 2,841.4 1.23 6
Indonesia 1,910,940.54 100 225,890.3 100 228,640.6 100 231,369.6 100
Sumber: BPS. (2010). Statistik Indonesia 2009, data diolah
Dari tabel tersebut kita dapat melihat dengan jelas adanya
ketimpangan dalam penyebaran penduduk di Indonesia. Pada tahun 2007,
2008 maupun 2009 jumlah penduduk lebih banyak terkonsentrasi di wilayah
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
5
Indonesia bagian barat terutama di wilayah Jawa dan Bali, padahal luasnya
hanya 7,08% dari total luas Indonesia. Pada tahun 2009 jumlah penduduk
yang berada di wilayah Jawa-Bali mencapai 59,52% atau sekitar 137.711,10
ribu jiwa. Wilayah Sumatera menempati peringkat kedua dengan jumlah
penduduk sebesar 49.615,40 ribu jiwa atau sekitar 21,44%. Penduduk yang
berada di wilayah Sulawesi pada tahun 2009 mencapai 16.767,70 ribu jiwa
atau sekitar 7,25% dari total populasi nasional. Wilayah Kalimantan yang
merupakan pulau terluas hanya ditinggali penduduk sebanyak 13.065,80 ribu
jiwa. Pada tahun 2009 jumlah penduduk yang berada di wilayah Nusa
Tenggara sekitar 3,91% dari jumlah populasi nasional atau berjumlah
9.053,70 ribu jiwa. Dua daerah yang berada di timur Indonesia yaitu wilayah
Maluku dan Papua pada tahun 2009 hanya ditinggali masing-masing sebesar
1% atau sekitar 2.314,50 ribu jiwa dan 1,23% dari jumlah populasi nasional
atau sekitar 2.841,40 ribu jiwa. Adanya ketimpangan pertumbuhan ekonomi
dan penyebaran penduduk yang terjadi antara satu wilayah dengan yang lain
pada akhirnya akan menimbulkan kesenjangan tingkat kemiskinan.
Kemiskinan merupakan masalah kompleks yang dihadapi oleh
semua negara di dunia, terutama di negara sedang berkembang. Masalah
tersebut dapat dikatakan kompleks karena kemiskinan memiliki banyak
dimensi, bukan hanya dimensi ekonomi saja tetapi juga dimensi lain seperti
kesehatan dan pendidikan. Konsentrasi spasial kemiskinan memiliki definisi
yang berbeda dengan kemiskinan yang konvensional. Secara konvensional,
kemiskinan menunjuk pada individu atau keluarga yang tidak dapat
memenuhi kebutuhan pokok hidupnya atau membelanjakan lebih dari
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
6
proporsi tertentu dari pendapatannya untuk mencapai standar hidup tertentu
sedangkan konsentrasi spasial kemiskinan melihat tingkat kemiskinan pada
suatu komunitas tertentu (Ardyanto, 2003 dalam Sunarwan, 2007).
Komunitas dapat disebut miskin jika lebih dari 20% populasinya orang
miskin. Tingkat kemiskinan suatu komunitas inilah yang selanjutnya dapat
digunakan untuk memberikan informasi perbandingan kemiskinan antar
wilayah.
Mengingat kemiskinan merupakan masalah yang kompleks, maka
terdapat banyak faktor yang diduga dapat mempengaruhinya, antara lain: (i)
pertumbuhan ekonomi; (ii) pendidikan, dan (iii) pengangguran. Penelitian
yang dilakukan Wongdesmiwati (2009), menemukan bahwa terdapat
hubungan yang negatif antara pertumbuhan ekonomi dan tingkat kemiskinan.
Kenaikan pertumbuhan ekonomi akan menurunkan tingkat kemiskinan.
Hubungan ini menunjukkan pentingnya mempercepat pertumbuhan ekonomi
untuk menurunkan tingkat kemiskinan. Pendidikan juga merupakan faktor
penentu tinggi rendahnya tingkat kemiskinan. Investasi pendidikan akan
mampu meningkatkan kualitas Sumber Daya Manusia (SDM) yang
diperlihatkan dengan meningkatnya pengetahuan dan keterampilan seseorang.
Semakin tinggi tingkat pendidikan seseorang, maka pengetahuan dan
keahlian juga akan meningkat sehingga akan mendorong peningkatan
produktivitas dan efisiensi dalam pekerjaannya. Dari hal tersebut terlihat
dengan jelas adanya hubungan antara pendidikan dengan kemiskinan.
Pengangguran juga merupakan salah satu faktor yang dapat mempengaruhi
tingkat kemiskinan di suatu wilayah. Penelitian yang dilakukan oleh Adit
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
7
Agus Prasetyo (2010) menemukan bahwa ada hubungan yang positif antara
tingkat penggangguran dengan tingkat kemiskinan. Hubungan ini
menunjukkan pentingnya untuk menekan tingkat pengangguran untuk
menurunkan tingkat kemiskinan.
Dalam mengukur tingkat kemiskinan Badan Pusat Statistik (BPS)
menggunakan batas kemiskinan dari besarnya rupiah yang dibelanjakan per
kapita sebulan untuk memenuhi kebutuhan minimum makanan dan bukan
makanan (BPS, 1994 dalam Mudrajad, 2009). Untuk kebutuhan minimum
makanan digunakan patokan 2.100 kalori per hari. Sedang pengeluaran
kebutuhan minimum bukan makanan meliputi pengeluaran untuk perumahan,
sandang, serta aneka barang dan jasa. Berdasarkan pengukuran tersebut di
dapatkan hasil bahwa selama periode 1976 sampai 2009, telah terjadi trend
peningkatan batas garis kemiskinan, yang disesuaikan dengan kenaikan harga
barang-barang yang dikonsumsi oleh masyarakat, hal ini seperti yang
ditunjukkan tabel berikut:
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
8
Tabel 1.3 Perkembangan Batas Garis Kemiskinan Versi BPS dan Jumlah Penduduk Miskin
Tahun
KOTA DESA
Batas Garis Kemiskinan
(Rp/kapita/bulan)
Jumlah Penduduk
Miskin (juta) (%)
Batas Garis Kemiskinan
(Rp/kapita/bulan)
Jumlah Penduduk
Miskin (juta)
(%)
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
1976 4.522 10 38,8 2.849 44,2 40,4
1984 13.731 9,3 23,14 7.746 25,7 21,18
1987 17.381 9,7 20,14 10.294 20,3 16,44
1990 20.614 9,4 16,75 13.295 17,8 14,33
1993 27.905 8,7 13,45 18.244 17,2 13,79
1996 42.032 9,6 13,6 31.366 24,9 19,9
1998 96.959 17,6 21,9 72.780 31,9 25,7
1999 89.845 12,4 15,1 69.420 25,1 20,2
2000 91.632 12,1 14,58 73.648 25,2 22,14
2001 100.011 8,5 9,76 80.382 28,6 24,95
2002 130.499 13,3 14,46 96.512 25,1 21,1
2003 138.803 12,2 13,57 105.888 25,1 20,23
2004 143.455 11,4 12,13 108.725 24,8 20,11
2005 150.799 12,4 11,37 117.259 22,7 19,51
2006 174.290 14,49 13,47 130.584 24,81 21,81
2007 187.942 13,56 12,52 146.837 23,61 20,37
2008 204.896 12,77 11,65 161.831 22,19 18,93
2009 222.123 11,91 10,72 179.835 20,62 17,35
Sumber: BPS. (1994, 2001, 2009) dalam Mudrajad Kuncoro. (2009). URL: www.mudrajad.com/ upload/kemiskinan_di_Indonesia-Mudrajad_18juli2009.doc diakses 12 November 2010 pukul 20.05
Dari tabel di atas terlihat bahwa jumlah dan persentase penduduk
miskin pada periode 1996-2009 berfluktuasi dari tahun ke tahun. Pada
periode 1996-1999 jumlah penduduk miskin meningkat sebesar 13,96 juta
jiwa dari 34,01 juta jiwa pada tahun 1996 menjadi 47,97 juta jiwa pada tahun
1999. Pada periode 2000-2005 jumlah penduduk miskin cenderung menurun
dari 37,5 juta jiwa pada tahun 2000 menjadi 35,10 juta jiwa pada tahun 2005.
Pada tahun 2006, terjadi kenaikan jumlah penduduk miskin yang cukup
drastis menjadi 39,30 juta jiwa (17,75%). Penduduk miskin di daerah
perdesaan bertambah 2,11 juta jiwa, sementara di daerah perkotaan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
9
bertambah 2,09 juta jiwa. Namun pada periode 2007-2008 terjadi penurunan
jumlah dan persentase penduduk miskin yang cukup signifikan, dari 37,17
juta jiwa (16,58%) pada tahun 2007 menjadi 34,96 juta jiwa (15,42%) pada
tahun 2008. Jumlah penduduk miskin di daerah perdesaan turun lebih tajam
dari pada daerah perkotaan, dimana selama periode 2007-2008 penduduk
miskin di daerah perdesaan berkurang 1,42 juta jiwa, sementara di daerah
perkotaan berkurang 0,79 juta jiwa. Di tahun 2009 trend penurunan jumlah
penduduk miskin masih berlanjut, dimana pada tahun ini jumlah penduduk
miskin berkurang menjadi 32,53 juta jiwa dengan rincian penduduk miskin di
wilayah kota sebesar 11,91 juta jiwa dan penduduk miskin di wilayah desa
sebesar 20,62 juta jiwa.
Bank Dunia (1990) mengunakan 2 (dua) kriteria dalam melakukan
penelitian tentang kemiskinan, yaitu: (i) menggunakan garis kemiskinan
nasional yang didasarkan pada pola konsumsi 2.100 kalori per hari dan (ii)
garis kemiskinan internasional berdasarkan Purchasing Power Parity (PPP)
US$ 1 dan US$ 2. Menurut penelitian yang dilakukan Bank Dunia di
Indonesia, bila garis kemiskinan dihitung berdasarkan Purchasing Power
Parity (PPP) US$ 1 per kapita/hari maka persentase kemiskinan adalah
sebesar 5,9% pada tahun 2008, yang lebih rendah dibanding tahun
sebelumnya yaitu 6,7%. Namun bila dihitung berdasarkan PPP US$ 2 per
kapita/hari, maka persentase kemiskinan adalah sebesar 42,6%. Jika garis
kemiskinan naik dua kali lipat, terlihat bahwa jumlah penduduk miskin naik
lebih dari empat kali. Ini menunjukkan bahwa perhitungan angka kemiskinan
di Indonesia begitu sensitif terhadap perubahan harga. Adanya fluktuasi
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
10
sedikit saja dari harga-harga kebutuhan bisa berakibat banyak sekali
penduduk yang akan tergolong miskin (Mudrajad, 2009. URL:
www.mudrajad.com/upload/kemiskinan_di_Indonesia-Mudrajad_18juli2009.
doc diakses tanggal 12 November 2010 pukul 20.05)
Sajogyo (1974) melakukan penelitian mengenai kemiskinan dengan
menggunakan suatu garis kemiskinan yang didasarkan atas harga beras.
Sajogyo mendefinisikan batas garis kemiskinan sebagai tingkat konsumsi per
kapita setahun yang sama dengan beras. Dengan kata lain, garis kemiskinan
versi Sajogyo adalah nilai rupiah yang setara dengan 20 kg beras untuk
daerah pedesaan dan 30 kg beras untuk perkotaan. Pendekatan Sajogyo ini
memiliki kelemahan mendasar yaitu tidak mempertimbangkan perkembangan
tingkat biaya riil (Mudrajad, 2009).
Dari penelitian kemiskinan yang didasarkan pada harga beras
tersebut di dapatkan hasil bahwa pada tahun 1964/65 jumlah penduduk kota
yang dapat dikategorikan miskin sebesar 65,1% sedangkan jumlah penduduk
Tabel 1.4 Persentase Penduduk Miskin Menurut Sajogyo dan Esmara
Tahun
Kota Desa
Sajogyo Esmara Sajogyo Esmara
(1) (2) (3) (4) (5)
1964/65 65.1 44.0 49.3 51.6
1970 45.4 38.1 31.3 49.1
1976 31.2 39.9 28.1 46.4
1978 27.2 41.6 29.7 46.6
1980 24.4 37.3 17.1 43.2
1981 13.2 32.3 8.0 40.0
1984 31.3 31.3 7.4 39.3
1987 30.4 30.4 3.2 36.0
Sumber: Booth (1992), dalam Mudrajad (2009)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
11
desa miskin sebesar 49,3%. Jumlah tersebut terus mengalami penurunan
sampai pada tahun 1981, dimana pada tahun tersebut jumlah penduduk kota
dan desa yang dikategorikan miskin masing-masing sebesar 13,2% dan 8%.
Namun pada tahun penelitian berikutnya yaitu tahun 1984 dan 1987
persentase penduduk miskin di kota dan desa mengalami perkembangan yang
berkebalikan. persentase penduduk miskin kota mengalami kenaikan dari
13,2% pada tahun 1981 menjadi 30,4% pada tahun 1987, sementara
persentase penduduk miskin desa mengalami penurunan dari 8% pada tahun
1981 menjadi 3,2% di tahun 1987.
Penelitian mengenai masalah kemiskinan lainnya adalah yang
dilakukan oleh Hendra Esmara. Hendra Esmara (1986) menggunakan suatu
garis kemiskinan perdesaan dan perkotaan yang dipandang dari sudut
pengeluaran aktual pada sekelompok barang dan jasa esensial seperti yang
diungkapkan secara berturut-turut dalam Susenas. Oleh karena itu ukuran
Esmara mampu menangkap dampak inflasi maupun dampak penghasilan riil
yang meningkat terhadap kuantitas barang-barang esensial yang dikonsumsi.
Hasil penelitian yang didapatkan melalui metode yang dipakai Hendra
Esmana (1986) ini menunjukkan bahwa pada tahun 1964/65 persentase
penduduk yang dikategorikan miskin di kota mencapai 44% sedangkan di
desa terdapat penduduk miskin sebesar 51,6%. Pada tahun-tahun berikutnya
persentase penduduk miskin baik di kota maupun di desa menunjukkan trend
yang menurun, akan tetapi trend penurunan tersebut tidak sebesar trend
penurunan yang terjadi dalam penelitian Sajogyo (1974). Dalam penelitian
yang dilakukan pada tahun 1986 menunjukkan bahwa penduduk kota yang
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
12
dapat dikategorikan miskin sebesar 30,4% sedangkan penduduk miskin di
desa mencapai 36%. Penelitian yang dilakukan Hendra Esmana (1986) selalu
menunjukkan persentase penduduk miskin yang ada di desa selalu lebih besar
dari pada persentase penduduk miskin yang ada di kota, hal ini berlawanan
dengan penelitian Sajogyo yang menunjukkan persentase penduduk miskin di
desa selalu lebih kecil dibandingkan penduduk miskin di kota (Mudrajad,
2009).
Penelitian mengenai masalah ketimpangan kemiskinan yang pernah
dilakukan adalah “Analisis Konsentasi Kemiskinan di Indonesia Periode
Tahun 1999-2003”. Penelitian yang dilakukan oleh Diana Wijayanti dan Heri
Wahono (2005) ini didasari adanya kenyataan bahwa masalah kemiskinan
tidak hanya terkait dengan jumlah populasi orang miskin saja tetapi juga
terkait dengan konsentrasi kemiskinan yang ada pada area tertentu. Hasilnya
adalah baik kesenjangan dalam pulau (within region) maupun antar pulau
(between region) di Indonesia relatif stabil. Di mana pulau yang memiliki
tingkat kesenjangan antar pulau tertinggi adalah Pulau Jawa dan yang
terendah adalah Pulau Kalimantan.
Penelitian dengan tema yang hampir sama dilakukan oleh Sunarwan
Arif Wicaksana (2007). Penelitian ini mengambil judul “Analisis
Kesenjangan Kemiskinan Antar Provinsi di Indonesia Periode Tahun 2000-
2004”. Hasilnya adalah kesenjangan dalam pulau atau within island di
Indonesia relatif stabil, dimana pulau yang memiliki tingkat kesenjangan
tertinggi adalah kelompok kepulauan lainnya yang terdiri dari Provinsi Bali,
NTB, NTT, Maluku. Untuk kesenjangan antar pulau atau between island
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
13
menghasikan angka yang relatif stabil,dimana pulau yang memiliki tingkat
kesenjangan tertinggi adalah Pulau Jawa, sedangkan pulau yang memiliki
tingkat kesenjangan terendah adalah Pulau Kalimantan.
Penelitian lainnya adalah yang dilakukan oleh Ardyanto (2003)
dengan judul “Analisis Konsentrasi Spasial Kemiskinan di Jawa”. Hasil
penelitian ini mendukung hipotesis yang telah dikemukakan oleh penulis,
terjadi kesenjangan yang semakin tinggi di Jawa antara sebelum krisis (1996)
dan sesudah krisis (1998). Selain itu juga disimpulkan bahwa kesenjangan
spasial di Jawa pada tahun 1996 lebih banyak disebabkan oleh kesenjangan
dalam satu provinsi. Hasil ini mengindikasikan bahwa konsentrasi
kemiskinan spasial terjadi di wilayah kabupaten dan kota sehingga terjadi
kesenjangan antar kabupaten/kota yang lebih besar dibandingkan kesenjangan
antar provinsi di Jawa.
Penelitian mengenai masalah kemiskinan antar wilayah di Indonesia
yang didasarkan atas pembagian wilayah menurut Rencana Pembangunan
Jangka Menengah (RPJM) Nasional selama ini masih jarang dilakukan.
Menurut RPJM Nasional wilayah Indonesia tidak hanya dibagi menjadi
wilayah Indonesia bagian barat dan Indonesia bagian timur saja, tetapi
wilayah Indonesia dibagi menjadi 7 (tujuh) bagian yaitu: (i) wilayah
Sumatera, (ii) wilayah Jawa-Bali, (iii) wilayah Kalimantan, (iv) wilayah
Sulawesi, (v) wilayah Nusa Tenggara, (vi) wilayah Maluku dan (vii) wilayah
Papua. Dengan membagi wilayah Indonesia menjadi bagian-bagian seperti
yang tertulis dalam RPJM Nasional tersebut, tingkat kemiskinan yang terjadi
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
14
di Indonesia akan dapat terlihat dengan lebih jelas dari pada hanya membagi
wilayah Indonesia menjadi kawasan barat dan kawasan timur.
Dari tabel di atas dapat diketahui bahwa baik dalam tahun 2009
jumlah penduduk miskin terbesar berada dikawasan Jawa-Bali dengan jumlah
18.610,7 ribu jiwa. Di kawasan Sumatera jumlah penduduk miskin sebesar
6.854,2 ribu jiwa atau sekitar 21,07% dari total penduduk miskin di
Indonesia. Jumlah penduduk miskin yang berada di kawasan Sulawesi dan
Nusa Tenggara masing-masing sebesar 2.490,1 ribu jiwa dan 2.064 ribu jiwa.
Di Kawasan Papua terdapat penduduk miskin berjumlah 1.017,1 ribu jiwa
atau sekitar 3,13%. Jumlah penduduk miskin yang berada di kawasan
Kalimantan sebesar 1.015,9 ribu jiwa. Sedangkan kawasan Maluku
merupakan kawasan yang memiliki jumlah penduduk miskin yang paling
kecil yaitu sebesar 478 ribu jiwa. Meskipun jumlah penduduk miskin dari
Tabel 1.5 Jumlah dan Persentase Penduduk Miskin Berdasarkan Pembagian
Wilayah dalam RPJMN (Ribu Jiwa)
Wilayah
Tahun
2007 2008 2009
Jumlah % Pering-
kat Jumlah %
Pering- Kat
Jumlah % Pering-
kat
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)
Sumatera 7,845.4 21.07 2 7,294.0 20.86 2 6,854.2 21.07 2
Jawa-Bali 21,324.9 57.27 1 20,191.6 57.75 1 18,610.7 57.21 1
Kalimantan 1,352.9 3.63 5 1,214.1 3.47 5 1,015.9 3.12 6
Sulawesi 2,788.1 7.49 3 2,608.5 7.46 3 2,490,1 7.65 3 Nusa Tenggara 2,350.2 6.31 4 2,178.9 6.23 4 2,064.0 6.34 4
Maluku 514.6 1.38 7 496.4 1.42 7 478.0 1.47 7
Papua 1,060.2 2.85 6 979.6 2.80 6 1,017.1 3.13 5
Indonesia 37,236.3 100 34,963.1 100 32,530.0 100
Sumber: Sumber: BPS. (2010). Statistik Indonesia 2009, data diolah
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
15
tahun ke tahun menunjukkan adanya trend yang menurun, akan tetapi jumlah
penduduk Indonesia yang dikategorikan miskin masih tetap banyak.
Adanya perbedaan tingkat persentase dan jumlah kemiskinan yang
cukup signifikan disetiap wilayah di Indonesia, akan membawa dampak
perbedaan tingkat kesejahteraan antar wilayah yang pada akhirnya akan
menyebabkan kesenjangan kemiskinan semakin membesar. Berdasarkan latar
belakang masalah diatas maka penulis mengangkat penelitian dengan judul
“ANALISIS FAKTOR PENENTU DAN TINGKAT KETIMPANGAN
KEMISKINAN ANTAR WILAYAH DI INDONESIA PERIODE 2007-
2009”.
B. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah di atas perumusan masalah
dalam studi ini adalah sebagai berikut:
1. Apakah variable Pertumbuhan Ekonomi (Growth), Angka Melek Huruf
(AMH) dan Pengangguran berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di
Indonesia pada tahun 2007-2009.
2. Bagaimanakah trend kesenjangan kemiskinan dalam pulau dan antar pulau
di Indonesia pada tahun 2007-2009.
C. Tujuan Penelitian
Berdasarkan rumusan masalah di atas maka tujuan dari penelitian ini
adalah sebagai berikut:
1. Untuk mengetahui pengaruh variabel Pertumbuhan Ekonomi (Growth),
Angka Melek Huruf (AMH) dan Pengangguran terhadap tingkat
kemiskinan di Indonesia pada tahun 2007-2009.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
16
2. Untuk mengetahui trend kesenjangan kemiskinan dalam pulau dan antar
pulau di indonesia pada tahun 2007-2009.
D. Manfaat Penelitian
Dari hasil penelitian yang dilakukan, diharapkan dapat memberi
manfaat baik secara langsung maupun tidak langsung. Adapun manfaat yang
diberikan yaitu:
1. Bagi Pengembangan Ilmu
Dapat digunakan untuk menambah khasanah pengetahuan tentang
kesenjangan kemiskinan antar wilayah di Indonesia periode tahun 2007-
2009.
2. Bagi Pemerintah
Dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan untuk mengambil kebijakan
dalam upaya mengurangi dan menghilangkan kesenjangan kemiskinan
spasial yang terjadi di Indonesia.
3. Bagi Pihak Lain
Dapat memberikan informasi tambahan khususnya bagi pihak-pihak yang
berkepentingan dalam melakukan penelitian berikutnya, khususnya jika
akan diterapkan untuk studi-studi dengan masalah yang sama.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
17
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
A. Kajian Teori
1. Pembangunan Ekonomi
a. Pengertian dan Tujuan Pembangunan Ekonomi
Pembangunan ekonomi pada umumnya didefinisikan sebagai
suatu proses yang menyebabkan pendapatan perkapita penduduk suatu
negara meningkat dalam jangka panjang (Arsyad, 1999). Dari definisi
tersebut pembangunan ekonomi mempunyai 3 (tiga) sifat penting
yaitu: (i) suatu proses yang berarti perubahan yang terjadi secara
terus-menerus, (ii) usaha untuk menaikkan pendapatan perkapita, dan
(iii) kenaikan pendapatan perkapita dalam jangka panjang.
Pembangunan ekonomi (economic development) mempunyai
pengertian yang berbeda dengan pertumbuhan ekonomi (economic
growth), pembangunan ekonomi sebagai (Arsyad, 1999) :
1) Peningkatan pendapatan perkapita masyarakat yaitu tingkat
pertambahan Produk Domestik Bruto (PDB) atau Gross Domestic
Product (GDP) pada suatu tahun tertentu adalah melebihi tingkat
pertambahan penduduk, atau
2) Perkembangan Produk Domestik Bruto (PDB) atau Gross
Domestic Product (GDP) yang terjadi dalam suatu negara diikuti
oleh perombakan dan modernisasi struktur ekonominya.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
18
Sedangkan pertumbuhan ekonomi diartikan sebagai kenaikan
Produk Domestik Bruto (PDB) atau Gross Domestic Product (GDP)
tanpa memandang apakah kenaikan itu lebih besar atau lebih kecil dari
tingkat pertumbuhan penduduk, atau apakah terjadi perubahan struktur
ekonomi atau tidak.
Pembangunan bukan merupakan tujuan melainkan hanya alat
sebagai proses instrumental untuk menurunkan kemiskinan, menyerap
tenaga kerja, dan menurunkan kesenjangan distribusi pendapatan.
Todaro (2000) menekankan bahwa pembangunan adalah suatu proses
yang multidimensional yang melibatkan perubahan-perubahan
mendasar dalam struktur sosial, sikap masyarakat dan kelembagaan
nasional seperti halnya percepatan pertumbuhan ekonomi,
pengurangan ketimpangan dan pemberantasan kemiskinan absolut.
b. Pembangunan Ekonomi Daerah
1) Pengertian Daerah
Pengertian daerah berbeda-beda tergantung pada aspek
tinjauannya. Dari aspek ekonomi daerah memiliki tiga pengertian
(Arsyad, 1999), yaitu:
a) Suatu daerah dianggap sebagai ruang dimana kegiatan
ekonomi terjadi dan di dalam berbagi pelosok ruang tersebut
terdapat sifat-sifat yang sama. Kesamaan sifat-sifat tersebut
antara lain dari segi pendapatan per kapitanya, sosial-
budayanya, geografisnya, dan sebagainya. Daerah dalam
pengertian ini disebut daerah homogen.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
19
b) Suatu daerah dianggap sebagai suatu ekonomi ruang yang
dikuasai oleh satu atau beberapa pusat kegiatan ekonomi.
Daerah dalam pengertian ini disebut daerah nodal.
c) Suatu daerah adalah suatu ekonomi ruang yang berada di
bawah suatu administrasi tertentu seperti satu provinsi,
kabupaten, kecamatan, dan sebagainya. Jadi daerah disini
didasarkan pada pembagian administratif suatu negara.
Daerah dalam pengertian ini dinamakan daerah administratif
atau daerah perencanaan.
Dalam praktik, jika kita membahas perencanaan
pembangunan ekonomi daerah maka pengertian yang ketiga
tersebut diatas lebih banyak digunakan.
2) Pengertian Pembangunan Ekonomi Daerah
Pembangunan ekonomi daerah adalah suatu proses dimana
pemerintah daerah dan masyarakatnya mengelola sumber daya–
sumber daya yang ada dan membentuk suatu pola kemitraan
antara pemerintah daerah dengan sektor swasta untuk
menciptakan lapangan kerja baru dan merangsang perkembangan
kegiatan ekonomi (pertumbuhan ekonomi) dalam wilayah
tersebut.
Menurut Arsyad (1999) masalah pokok dalam
pembangunan daerah adalah terletak pada penekanan terhadap
kebijakan-kebijakan pembangunan yang didasarkan pada
kekhasan daerah yang bersangkutan (endogenous development)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
20
dengan menggunakan potensi sumber daya manusia,
kelembagaan, dan sumberdaya fisik secara lokal (daerah).
Orientasi ini mengarahkan kita kepada pengambilan inisiatif-
inisiatif yang berasal dari daerah tersebut dalam proses
pembangunan untuk menciptakan kesempatan kerja baru dan
merangsang peningkatan kegiatan ekonomi.
Setiap upaya pembangunan ekonomi daerah mempunyai
tujuan utama untuk meningkatkan jumlah dan jenis peluang kerja
untuk masyarakat daerah. Dalam upaya untuk mencapai tujuan
tersebut pemerintah daerah dan masyarakatnya harus secara
bersama-sama mengambil inisiatif pembangunan daerah. Oleh
karena itu, pemerintah daerah beserta partisipasi masyarakatnya
dan dengan menggunakan sumberdaya-sumberdaya yang ada
harus mampu menaksir potensi sumber daya-sumber daya yang
diperlukan untuk merancang dan membangun perekonomian
daerah.
3) Teori Pembangunan Ekonomi Daerah
Saat ini tidak ada satu teori pun yang mampu untuk
menjelaskan pembangunan ekonomi daerah secara komprehensif.
Namun demikian, ada beberapa teori yang secara parsial dapat
membantu untuk memahami arti penting pembangunan ekonomi
daerah. Pada hakikatnya, inti dari teori-teori tersebut berkisar
pada dua hal, yaitu: (i) pembahasan yang berkisar antara metode
dalam menganalisis perekonomian suatu daerah, dan (ii) teori-
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
21
teori yang membahas tentang faktor-faktor yang menentukan
pertumbuhan ekonomi suatu daerah tertentu (Arsyad, 1999).
a) Teori Ekonomi Neo Klasik
Teori ekonomi Neo Klasik memberikan dua konsep
pokok dalam pembangunan ekonomi daerah yaitu
keseimbangan (equilibrium) dan mobilitas faktor produksi.
Artinya, sistem perekonomian akan mencapai keseimbangan
alamiahnya jika modal bisa mengalir tanpa restriksi
(pembatasan). Oleh karena itu, modal akan mengalir dari
daerah yang berupah tinggi menuju ke daerah yang berupah
rendah.
b) Teori Basis Ekonomi
Teori basis ekonomi ini menyatakan bahwa faktor
penentu utama pertumbuhan ekonomi suatu daerah adalah
berhubungan langsung dengan permintaan akan barang dan
jasa dari luar daerah. Pertumbuhan industri-industri yang
menggunakan sumber daya lokal, termasuk tenaga kerja dan
bahan baku untuk diekspor, akan menghasilkan kekayaan
daerah dan penciptaan peluang kerja (job creation).
Kelemahan model ini adalah pendasaran pada permintaan
eksternal bukan internal, sehingga pada akhirnya akan
menyebabkan ketergantungan yang sangat tinggi terhadap
kekuatan-kekuatan pasar secara nasional maupun global.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
22
c) Teori Lokasi
Para ekonom regional sering mengatakan bahwa ada 3
(tiga) faktor yang mempengaruhi pertumbuhan daerah, yaitu:
lokasi, lokasi, dan lokasi. Pernyataan tersebut sangat masuk
akal jika dikaitkan dengan pengembangan kawasan industri.
Perusahaan cenderung untuk meminimumkan biayanya
dengan cara memilih lokasi yang memaksimumkan
peluangnya untuk mendekati pasar. Model pengembangan
industri kuno menyatakan bahwa lokasi yang terbaik adalah
biaya yang termurah antara bahan baku dengan pasar.
Keterbatasan dari teori lokasi ini pada saat sekarang adalah
bahwa teknologi dan komunikasi modern telah mengubah
signifikansi suatu lokasi tertentu untuk kegiatan produksi dan
distribusi barang.
d) Teori Tempat Sentral
Teori tempat sentral (central place theory)
menganggap bahwa ada hierarki tempat (hierarchy of
places). Setiap tempat sentral didukung oleh sejumlah tempat
yang lebih kecil yang menyediakan sumberdaya industri dan
bahan baku. Tempat sentral tersebut merupakan suatu
pemukiman yang menyebabkan jasa-jasa bagi penduduk
daerah yang mendukungnya.
Teori tempat sentral ini bisa diterapkan pada
pembangunan ekonomi daerah baik di daerah perkotaan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
23
maupun pedesaan. Misalnya, perlunya melakukan pembedaan
fungsi antara daerah-daerah yang bertetangga (berbatasan).
Beberapa daerah bisa menjadi wilayah penyedia jasa
sedangkan lainnya hanya sebagai daerah pemukiman.
Seorang ahli pembangunan ekonomi daerah dapat membantu
masyarakat untuk mengembangkan peranan fungsional
mereka dalam sistem ekonomi daerah.
e) Teori Kausasi Kumulatif
Kondisi daerah-daerah sekitar kota yang semakin
buruk menunjukkan konsep dasar dari tesis kausasi kumulatif
(cumulative causation) ini. Kekuatan-kekuatan pasar
cenderung memperparah kesenjangan antara daerah-daerah
tersebut (maju versus terbelakang). Daerah yang maju
mengalami akumulasi keunggulan kompetitif dibanding
daerah-daerah lainnya.
f) Teori Daya Tarik (Attraction)
Teori daya tarik industri adalah model pembangunan
ekonomi yang paling banyak digunakan oleh masyarakat.
Teori ekonomi yang mendasarinya adalah bahwa suatu
masyarakat dapat memperbaiki posisi pasarnya terhadap
industrialis melalui pemberian subsidi dan insentif.
2. Ketimpangan Pembangunan
Ketimpangan mengacu pada standar hidup relatif dari seluruh
masyarakat. Sebab ketimpangan antar wilayah disebabkan adanya
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
24
perbedaan faktor anugerah awal (Endowment Factor). Perbedaan inilah
yang menyebabkan tingkat pembangunan di berbagai wilayah dan daerah
berbeda-beda, sehingga menimbulkan gap atau jurang kesejahteraan di
berbagai wilayah tersebut (Sadono, 1997).
Menurut Myrdal (1957), perbedaan tingkat kemajuan ekonomi
antar daerah yang berlebihan akan mengakibatkan pengaruh yang
merugikan (backwash effects) mendominasi pengaruh yang
menguntungkan (spread effects) yang dalam hal ini dapat menyebabkan
ketidakseimbangan. Pelaku-pelaku yang mempunyai kekuatan di pasar
secara normal akan cenderung meningkat bukannya menurun, sehingga
mengakibakan kesenjangan antar daerah (Arsyad, 1999). Adelman dan
Moris (1973) berpendapat bahwa ketimpangan pendapatan di daerah
ditentukan oleh jenis pembangunan ekonomi yang ditunjukkan oleh
ukuran negara, sumber daya alam, dan kebijakan yang dianut. Dengan kata
lain, faktor kebijakan dan dimensi structural perlu diperhatikan selain laju
pertumbuhan ekonomi (Mudrajad, 1999).
3. Kemiskinan
a. Pengertian Kemiskinan
Di dunia ilmiah masalah kemiskinan telah banyak ditelaah oleh
para ilmuwan dari berbagai macam latar belakang disiplin ilmu
dengan menggunakan konsep-konsep dan ukuran yang bersesuaian
dengan latar belakang ilmuan tersebut. Sosiolog maupun ekonom
telah banyak menulis tentang kemiskinan, tetapi menurut Hardiman &
Midgley (1982) istilah seperti “standar hidup“, ”pendapatan“ dan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
25
“distribusi pendapatan“ lebih sering digunakan dalam ilmu ekonomi,
sedangkan para sosiolog lebih sering menggunakan istilah “kelas”,
“stratifikasi”, dan “marginalitas” (Arsyad, 1999). Bagi yang
memperhatikan masalah-masalah kebijakan sosial secara luas
biasanya lebih memperhatikan konsep “tingkat hidup”, yakni tidak
hanya menekankan pada tingkat pendapatan saja tetapi juga masalah
pendidikan, perumahan, kesehatan, dan kondisi-kondisi sosial lainnya
dari masyarakat. Namun demikian, sampai saat ini belum ada definisi-
definisi yang baku dan bisa diterima secara umum dari berbagai
macam istilah tersebut. Hal ini menunjukan bahwa masalah
kemiskinan itu sangatlah kompleks dan pemecahannya pun tidak
mudah.
Menurut Andre Bayo Ala (1981), kemiskinan merupakan suatu
masalah yang bersifat multidimensional (Arsyad, 1999). Artinya,
karena kebutuhan manusia itu bermacam-macam, maka kemiskinan
pun memiliki banyak aspek. Dilihat dari kebijakan umum, maka
kemiskinan meliputi aspek yang berupa miskin akan aset, organisasi
sosial politik, dan pengetahuan serta ketrampilan; dan aspek sekunder
yang berupa miskin akan jaringan nasional, sumber-sumber keuangan
dan informasi. Dimensi-dimensi kemiskinan tersebut
termanifestasikan dalam bentuk kekurangan gizi, air, perumahan yang
sehat, perawatan kesehatan yang kurang baik, dan tingkat pendidikan
yang rendah.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
26
Selain itu, dimensi-dimensi kemiskinan saling berkaitan, baik
secara langsung maupun tidak langsung. Hal ini berarti bahwa
kemajuan dan atau kemunduran pada salah satu aspek dapat
mempengaruhi kemajuan atau kemunduran pada aspek lainnya. Dan
aspek lainnya dari kemiskinan ini adalah bahwa yang miskin itu
manusianya, baik secara individual maupun kolektif. Kita sering
mendengar istilah kemiskinan pedesaan, kemiskinan perkotaan, dan
sebagainya. Namun demikian, bukan berarti desa atau kotanya yang
mengalami kemiskinan, tetapi orang-orang atau penduduknya yang
menderita miskin.
Kemiskinan digunakan sebagai salah satu indikator dalam
menilai hasil pembangunan. Tingkat kemiskinan di masing-masing
wilayah dapat menunjukkan wilayah mana yang mengalami
pembangunan yang baik atau buruk. Pembangunan suatu daerah
wilayah akan memiliki pengaruh positif dan negatif bagi wilayah lain.
Untuk mengurangi kesenjangan regional perlu adanya perpindahan
pelopor pembangunan dari suatu daerah atau wilayah ke wilayah lain.
Dengan berpindahnya perusahaan dan aktivitas ekonomi dari suatu
wilayah ke wilayah lain akan menyebarkan ekpansi kumulatif dari
suatu wilayah ke wilayah lain.
Pembangunan suatu wilayah dapat menimbulkan dampak yang
berbeda antara satu wilayah dengan wilayah yang lain, bahkan dapat
bertolak belakang sama sekali. Perbedaan spasial tersebut sebenarnya
merupakan sesuatu yang wajar terjadi. Hal ini terjadi karena adanya
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
27
perbedaan struktur oportunitas, yaitu gabungan oportunitas yang
bervariasi seperti tingkat pendidikan, pengalaman dan fasilitas lain
yang menarik. Struktur oportunitas yang menarik bagi orang miskin
adalah struktur industri yang membuka kesempatan kerja pendidikan
atau keterampilan rendah, biaya hidup yang rendah khususnya tempat
tinggal dan kesempatan berproduksi secara subsisten.
b. Penyebab Kemiskinan
Kemiskinan merupakan suatu keadaan yang sangat
multidimensional dan disebabkan oleh berbagai hal yang saling
mengkait antara satu dengan yang lain. Mudrajad (1999) mengatakan
bahwa perang, pertanian yang masih subsisten dan tradisional
merupakan salah satu penyebab terjadinya kemiskinan.
Sedangkan menurut Sharp, et al (1996) dalam Mudrajad
(1999) bahwa kemiskinan dari sudut pandang ekonomi antara lain:
1) Secara mikro, kemiskinan terjadi karena adanya perbedaan
kepemilikan pendapatan
2) Kemiskinan muncul akibat perbedaan dalam kualitas Sumber
Daya Alam
3) Penyebab kemiskinan bermuara pada teori lingkaran setan
kemiskinan (vicious circle of poverty)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
28
Gambar 2.1 Lingkaran Setan Kemiskinan Sumber: Mudrajad (1999)
Breman (1985) dalam Sagung (2005), mengatakan bahwa bagi
kaum miskin “jalan menuju ke atas seringkali dirintangi, sedangkan
jalan ke bawah terlalu mudah dilalui”. Munculnya kemapanan
kemiskinan dikalangan masyarakat miskin lebih disebabkan karena
himpitan struktural, karena kemiskinan yang kronis itulah kaum
miskin mudah ditaklukkan dan dikelola untuk mengikuti kemauan dan
kepentingan golongan elit berkuasa. Kemiskinan tidak semata-mata
muncul karena kebudayaan tetapi lebih berkaitan dengan tatanan
ekonomi dan sosial yang membatasi peluang kaum miskin untuk
keluar dari belenggu kemiskinan.
Selain pendapat-pendapat di atas, menurut Samsubar Saleh
(2002) mengatakan faktor-faktor lain penyebab kemiskinan regional
di Indonesia adalah:
Ketidaksempurnaan Pasar, Keterbelakangan dan Ketertinggalan
Kekurangan Modal
Investasi Rendah
Tabungan Rendah
Produktivitas Rendah
Pendapatan Rendah
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
29
1) Tingkat pendapatan per kapita per provinsi.
2) Pengeluaran pemerintah untuk investasi sumber daya manusia per
kapita per provinsi, (penjumlahan pengeluaran pembangunan
sektor pendidikan, kebudayaan dan kepercayaan terhadap Tuhan
Yang Maha Esa; sektor kesehatan, kesejahteraan, peranan wanita,
anak, dan remaja; sektor tenaga kerja; dan sektor ilmu
pengetahuan dan teknologi).
3) Pengeluaran pemerintah untuk investasi fisik per kapita per
provinsi.
4) Angka harapan hidup.
5) Angka melek huruf persentase dari total penduduk.
6) Rata-rata lama bersekolah penduduk (dalam tahun).
7) Indeks Pengembangan Manusia (IPM) atau Human Development
Index (HDI).
8) Indeks partisipasi wanita dalam ekonomi dan politik atau Gender
Empowerment Index (GEI) atau lebih tepat diistilahkan Women
Empowerment Index.
9) Rasio Gini.
10) Rasio populasi rumah tangga yang tidak mendapat akses terhadap
fasilitas kesehatan.
11) Rasio populasi rumah tangga yang tidak mendapat akses terhadap
air bersih.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
30
c. Jenis Kemiskinan
Ellis (1994) dalam Sagung (2005), mengatakan bahwa untuk
membangun pengertian kemiskinan dapat diidentifikasikan ke dalam
beberapa dimensi seperti dimensi ekonomi, sosial, dan politik.
1) Kemiskinan ekonomi – adanya kekurangan sumber daya yang
dapat digunakan untuk meningkatkan kesejahteraan sekelompok
orang. Kemiskinan ekonomi berkaitan dengan tingkat pendapatan
dan kebutuhan untuk hidup.
2) Kemiskinan sosial – kekurangan jaringan sosial dan struktur
sosial yang mendukung untuk mendapatkan kesempatan-
kesempatan agar produktivitas seseorang meningkat.
3) Kemiskinan politik – lebih menekankan pada derajat akses
terhadap kekuasaan/power kekuasaan, disini berarti mencakup
tatanan sistem sosial (politik) yang dapat menentukan alokasi
sumber daya untuk kepentingan sekelompok orang atau tatanan
sistem sosial yang menentukan alokasi sumber daya.
Sedangkan menurut Azhari (1997) dalam Sagung (2005),
melihat macam kemiskinan dari sudut pandang yang lain, yaitu:
1) Kemiskinan alamiah – kemiskinan yang timbul karena
kelangkaan sumber daya dan jumlah penduduk yang tumbuh
dengan pesat.
2) Kemiskinan struktural – kemiskinan yang diderita oleh suatu
golongan masyarakat karena struktur sosial yang terbentuk dalam
masyarakat.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
31
3) Kemiskinan kultural – kemiskinan yang muncul karena tuntutan
tradisi/adat yang membebani ekonomi masyarakat seperti upacara
perkawinan, kematian, atau pesta-pesta adat lainnya. Termasuk
juga sikap mentalitas penduduk yang lamban, malas, konsumtif
serta kurang berorientasi ke masa depan.
d. Ukuran Kemiskinan
Pada umumnya terdapat dua indikator untuk mengukur tingkat
kemiskinan di suatu wilayah, yaitu kemiskinan absolut dan
kemiskinan relatif. Mengukur kemiskinan dengan mengacu pada garis
kemiskinan disebut kemiskinan absolut, sedangkan konsep
kemiskinan yang pengukurannya tidak didasarkan pada garis
kemiskinan yang pengukurannya tidak didasarkan pada garis
kemiskinan disebut kemiskinan relatif (Tulus, 2001).
1) Kemiskinan Absolut
Kemiskinan absolut merupakan ketidakmampuan seseorang
dengan pendapatan yang diperolehnya untuk mencukupi
kebutuhan dasar minimum yang diperlukan untuk hidup setiap
hari. Kebutuhan minimum tersebut diterjemahkan dalam ukuran
finansial (uang). Nilai minimum tersebut digunakan sebagai batas
garis kemiskinan. Garis kemiskinan ditetapkan pada tingkat yang
selalu konstan secara riil, sehingga dapat ditelusuri kemajuan
yang diperolah dalam menanggulangi kemiskinan pada level
absolut sepanjang waktu.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
32
World bank (1990) menggunakan ukuran kemiskinan
absolut ini untuk menentukan jumlah penduduk miskin. Menurut
world bank, penduduk miskin adalah mereka yang hidup kurang
dari US$ 1 atau US$ 2 per hari dalam dolar Purchasing Power
Parity (PPP). Akan tetapi, tidak semua negara mengikuti standar
minimum yang digunakan world bank tersebut, karena bagi
negara-negara berkembang level tersebut masihlah tinggi, oleh
karena itu banyak negara menentukan garis kemiskinan nasional
sendiri dimana kriteria yang digunakan disesuaikan dengan
kondisi perekonomian masing-masing negara.
Di Indonesia, Badan Pusat Statistik (1994) menentukan
kemiskinan absolut Indonesia merupakan ketidakmampuan
seseorang untuk mencukupi kebutuhan pokok minimum energi
kalori (2.100 kilo kalori per kapita per hari) yang dipergunakan
tubuh dan kebutuhan dasar minimum untuk sandang, perumahan,
kesehatan, pendidikan, transportasi, dan kebutuhan dasar lain.
2) Kemiskinan Relatif
Kemiskinan relatif ditentukan berdasarkan ketidakmampuan
untuk mencapai standar kehidupan yang ditetapkan masyarakat
setempat sehingga proses penentuannya sangat subyektif. Mereka
yang berada di bawah standar penilaian tersebut dikategorikan
sebagai miskin secara relatif. Kemiskinan relatif ini digunakan
untuk mengukur ketimpangan distribusi pendapatan.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
33
Badan pemerintah yang menggunakan ukuran kemiskinan
relatif misalnya Badan Keluarga Kecil Berencana Nasional.
BKKBN mendefinisikan miskin atau kurang sejahtera dalam
pengertian Pembangunan Keluarga Sejahtera yang terdiri atas
Keluarga Pra Sejahtera dan Keluarga Sejahtera I. Keluarga Pra
Sejahtera adalah keluarga-keluarga yang belum dapat memenuhi
kebutuhan dasarnya secara minimal, seperti kebutuhan spiritual,
pangan, sandang, papan, kesehatan dan keluarga berencana.
Sedangkan Keluarga Sejahtera I adalah keluarga-keluarga yang
telah dapat memenuhi kebutuhan dasanya secara minimal, tetapi
belum dapat memenuhi kebutuhan sosial dan psikologis, serta
kebutuhan pendidikan, interaksi dalam keluarga, interaksi dengan
lingkungan tempat tinggal dan transportasi.
e. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan
1) Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan ekonomi adalah kenaikan kapasitas dalam
jangka panjang dari negara yang bersangkutan untuk
menyediakan berbagai barang ekonomi kepada penduduknya
yang ditentukan oleh adanya kemajuan atau penyesuaian-
penyesuaian teknologi, institusional (kelembagaan), dan ideologis
terhadap berbagai tuntutan keadaan yang ada (Simon Kuznetz
dalam Todaro, 2004). Menurut Robinson Tarigan (2004)
pertumbuhan ekonomi wilayah adalah pertambahan pendapatan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
34
masyarakat yang terjadi di suatu wilayah, yaitu kenaikanseluruh
nilai tambah (value added) yang terjadi di wilayah tersebut.
Menurut pandangan kaum historis, pertumbuhan ekonomi
merupakan tahapan proses tumbuhnya perekonomian mulai dari
perekonomian bersifat tradisional yang bergerak di sektor
pertanian dimana produksi bersifat subsisten, hingga akhirnya
menuju perekonomian modern yang didominasi oleh sektor
industri manufaktur. Menurut pandangan ekonom klasik, Adam
Smith, David Ricardo, Thomas Robert Malthus dan John Straurt
Mill, maupun ekonom neo klasik, Robert Solow dan Trevor
Swan, mengemukakan bahwa pada dasarnya ada empat faktor
yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi yaitu: (i) jumlah
penduduk, (ii) jumlah stok barang modal, (iii) luas tanah dan
kekayaan alam, dan (iv) tingkat teknologi yang digunakan. Suatu
perekonomian dikatakan mengalami pertumbuhan atau
berkembang apabila tingkat kegiatan ekonomi lebih tinggi dari
pada apa yang dicapai pada masa sebelumnya (Mudrajad, 1999).
Sedangkan menurut Schumpeter, faktor utama yang
menyebabkan perkembangan ekonomi adalah proses inovasi, dan
pelakunya adalah inovator atau wiraswasta (entrepreneur).
Kemajuan ekonomi suatu masyarakat hanya bisa diterapkan
dengan adanya inovasi oleh para entrepreneur.
Menurut Kuznets (Todaro, 2000), pertumbuhan ekonomi
adalah kenaikan kapasitas dalam jangka panjang dari negara yang
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
35
bersangkutan untuk menyediakan berbagai barang ekonomi
kepada penduduknya. Kenaikan kapasitas itu sendiri ditentukan
atau dimungkinkan oleh adanya kemajuan atau penyesuaian-
penyesuaian teknologi, institusional (kelembagaan), dan ideologis
terhadap berbagai tuntutan keadaan yang ada.
Menurut Todaro (2004), ada tiga faktor utama dalam
pertumbuhan ekonomi, yaitu :
a) Akumulasi modal termasuk semua investasi baru yang
berwujud tanah (lahan), peralatan fiskal, dan Sumber Daya
Manusia (human resources). Akumulasi modal akan terjadi
jika ada sebagian dari pendapatan sekarang di tabung yang
kemudian diinvestasikan kembali dengan tujuan untuk
memperbesar output di masa-masa mendatang. Investasi juga
harus disertai dengan investasi infrastruktur, yakni berupa
jalan, listrik, air bersih, fasilitas sanitasi, fasilitas komunikasi,
demi menunjang aktivitas ekonomi produktif. Investasi
dalam pembinaan sumber daya manusia bermuara pada
peningkatan kualitas modal manusia, yang pada akhirnya
dapat berdampak positif terhadap angka produksi.
b) Pertumbuhan penduduk dan angkatan kerja.
Pertumbuhan penduduk dan hal-hal yang berhubungan
dengan kenaikan jumlah angka kerja (labor force) secara
tradisional telah dianggap sebagai faktor yang positif dalam
merangsang pertumbuhan ekonomi. Artinya, semakin banyak
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
36
angkatan kerja semakin produktif tenaga kerja, sedangkan
semakin banyak penduduk akan meningkatkan potensi pasar
domestiknya.
c) Kemajuan Teknologi. Kemajuan teknologi disebabkan oleh
teknologi cara-cara baru dan cara-cara lama yang diperbaiki
dalam melakukan pekerjaan-pekerjaan tradisional. Ada 3
klasifikasi kemajuan teknologi, yakni :
(1) Kemajuan teknologi yang bersifat netral, terjadi jika
tingkat output yang dicapai lebih tinggi pada kuantitas
dan kombinasi-kombinasi input yang sama.
(2) Kemajuan teknologi yang bersifat hemat tenaga kerja
(labor saving) atau hemat modal (capital saving), yaitu
tingkat output yang lebih tinggi bisa dicapai dengan
jumlah tenaga kerja atau input modal yang sama
(3) Kemajuan teknologi yang meningkatkan modal, terjadi
jika penggunaan teknologi tersebut memungkinkan kita
memanfaatkan barang modal yang ada secara lebih
produktif.
Salah satu alat pengukur pertumbuhan ekonomi adalah
Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) atau yang
ditingkat nasional disebut Produk Domestik Bruto (PDB).
PDRB adalah jumlah barang dan jasa akhir yang dihasilkan
oleh suatu perekonomian dalam satu tahun dan dinyatakan
dalam harga pasar. Penelitian yang dilakukan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
37
Wongdesmiwati (2009), menemukan bahwa terdapat
hubungan yang negatif antara pertumbuhan ekonomi dan
tingkat kemiskinan. Kenaikan pertumbuhan ekonomi akan
menurunkan tingkat kemiskinan. Hubungan ini menunjukkan
pentingnya mempercepat pertumbuhan ekonomi untuk
menurunkan tingkat kemiskinan.
2) Pendidikan
Berdasarkan Undang-Undang Republik Indonesia Nomor
20 Tahun 2003 Tentang Sisitem Pendidikan, pendidikan adalah
usaha sadar dan terencana untuk mewujutkan suasana belajar dan
proses pembelajaran agar peserta didik secara aktif
mengembangkan potensi dirinya untuk memiliki kekuatan
sepiritual keagamaan, pengendalian diri, kepribadian, kecerdasan,
akhlak mulia, serta ketrampilan yang diperlukan dirinya,
masyarakat, bangsa, dan negara.
Tujuan pendidikan adalah mengembangkan potensi peserta
didik agar menjadi manusia yang beriman dan bertakwa kepada
Tuhan YME, berakhlak mulia, sehat berilmu, cakap, kreatif
mandiri, dan menjadi warga negara yang demokratis serta
bertanggung jawab.
Jalur pendidikan:
a) Pendidikan formal adalah jalur pendidikan yang tersetruktur
dan berjenjang yang terdiri atas pendidikan dasar, menengah
dan tinggi. Jenjang pendidikan formal:
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
38
(1) Pendidikan dasar, merupakan jenjang pendidikan yang
melandasi jenjang pendidikan menengah. Pendidikan
dasar berbentuk Sekolah Dasar (SD) dan Madrasah
Ibtidaiyah (MI) atau bentuk lain yang sederajat serta
Sekolah Menengah Pertama (SMP) dan madrasah
tsanawiyah (MTs), atau bentuk lain yang sederajat.
(2) Pendidikan menengah, merupakan lanjutan pendidikan
dasar. Pendidikan menengah terdiri atas pendidikan
menengah umum dan pendidikan menengah kejuruan.
Pendidikan menengah berbentuk Sekolah Menengah
Atas (SMA), Madrasah Aliyah (MA), Sekolah
Menengah Kejuruan (SMK), dan Madrasah Aliyah
Kejuruan (MAK), atau bentuk lain yang sederajat.
(3) Pendidikan tinggi, merupakan jenjang pendidikan setelah
pendidikan menengah yang mencakup program
pendidikan diploma, sarjana, magister, spesialis, dan
doctor yang diselenggarakan oleh pendidikan tinggi.
Perguruan tinggi dapat berbentuk akademik, politeknik,
sekolah tinggi, institut, atau universitas.
b) Pendidikan nonformal adalah jalur pendidikan di luar
pendidikan formal yang dapat dilaksanakan secara
tersetruktur dan berjenjang. Pendidikan nonformal
diselenggarakan bagi warga masyarakat yang memerlukan
layanan pendidikan yang berfungsi sebagai pengganti,
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
39
penambah, dan/atau pelengkap pendidikan formal dalam
rangka mendukung pendidikan sepanjang hayat. Pendidikan
ini meliputi pendidikan kecakapan hidup, pendidikan anak
usia dini, pendidikan kepemudaan, pendidikan pemberdayaan
perempuan, pendidikan keaksaraan, dan lain-lain.
c) Pendidikan informal adalah jalur pendidikan keluargadan
lingkungan yang berbentuk kegiatan belajar secara mandiri.
Hasil pendidikan formal diakui sama dengan pendidikan
formal dan nonformal setelah peserta didik lulus ujian sesuai
dengan setandar nasional pendidikan.
Investasi pendidikan akan mampu meningkatkan kualitas
Sumber Daya Manusia (SDM) yang diperlihatkan dengan
meningkatnya pengetahuan dan keterampilan seseorang. Semakin
tinggi tingkat pendidikan seseorang, maka pengetahuan dan
keahlian juga akan meningkat sehingga akan mendorong
peningkatan produktivitas kerjanya. Perusahaan akan memperoleh
hasil yang lebih banyak dengan memperkerjakan tenaga kerja
dengan produktivitas yang tinggi, sehingga perusahaan juga akan
bersedia memberikan gaji yang lebih tinggi bagi yang
bersangkutan. Di sektor informal seperti pertanian, peningkatan
ketrampilan dan keahlian tenaga kerja akan mampu meningkatkan
hasil pertanian, karena tenaga kerja yang terampil mampu bekerja
lebih efisien. Dari hal tersebut terlihat dengan jelas adanya
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
40
hubungan antara pendidikan dengan kemiskinan, dimana
hubungan tersebut berlangsung secara negatif.
Salah satu cara untuk melihat perkembangan pendidikan di
suatu daerah adalah dengan melihat besarnya angka melek huruf
di daerah tersebut. Apabila daerah tersebut memiliki angka melek
huruf yang tinggi maka dapat diartikan daerah tersebut memiliki
tingkat pendidikan yang relatif tinggi. Demikian pula sebaliknya
jika daerah tersebut memilki angka melek huruf yang rendah.
Dengan demikian angka melek huruf juga dapat dikatakan
memiliki hubungan dengan kemiskinan, di mana hubungan
tersebut berlangsung secara negatif atau berkebalikan.
3) Pengangguran
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 diinginkan (Sadono, 2004).
Jenis-Jenis Pengangguran Berdasarkan Cirinya:
a) Pengangguran Terbuka
Pengangguran ini tercipta sebagai akibat penambahan
pertumbuhan kesempatan kerja yang lebih rendah daripada
pertumbuhan tenaga kerja, akibatnya banyak tenaga kerja
yang tidak memperoleh pekerjaan. Menurut Badan Pusat
Statistik (2010), pengangguran terbuka adalah adalah
penduduk yang telah masuk dalam angkatan kerja tetapi tidak
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
41
memiliki pekerjaan dan sedang mencari pekerjaan,
mempersiapkan usaha, serta sudah memiliki pekerjaan tetapi
belum mulai bekerja.
b) Pengangguran Tersembunyi
Keadaan di mana suatu jenis kegiatan ekonomi dijalankan
oleh tenaga kerja yang jumlahnya melebihi dari yang
diperlukan.
c) Pengangguran Musiman
Keadaan pengangguran pada masa-masa tertentu dalam satu
tahun. Penganguran ini biasanya terjadi di sektor pertanian.
Petani akan mengganggur saat menunggu masa tanam dan
saat jeda antara musim tanam dan musim panen.
d) Setengah Menganggur
Keadaan dimana seseorang bekerja dibawah jam kerja
normal. Menurut Badan Pusat Statistik (2010), di Indonesia
jam kerja normal adalah 35 jam seminggu, jadi pekerja yang
bekerja di bawah 35 jam seminggu masuk dalam golongan
setengah menganggur.
Salah satu faktor penting yang mementukan kemakmuran
suatu masyarakayat adalah tingkat pendapatan. Pendapatan
masyarakat mencapai maksimum apabila tingkat penggunaan
tenaga kerja penuh dapat tercapai. Penganguran berdampak
mengurangi pendapatan masyarakat, sehingga akan menurunkan
tingkat kemakmuran yang mereka capai.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
42
Ditinjau dari sudut individu, pengangguran menimbulkan
berbagai masalah ekonomi dan sosial kepada yang
mengalaminya. Keadaan pendapatan menyebabkan para
penganggur harus mengurangi pengeluaran konsumsinya. Apabila
pengangguran di suatu negara sangat buruk, kekacauan politik
dan sosial selalu berlaku dan menimbulkan efek yang buruk bagi
kepada kesejahteraan masyarakat dan prospek pembangunan
ekonomi dalam jangka panjang (Sadono, 2004). Dari sini kita
dapat mengambil kesimpulan bahwa terdapat hubungan antara
pengangguran dan tingkat kemiskinan, di mana hubungan tersebut
berlangsung secara positif atau searah.
B. Penelitian Terdahulu
1. Samsubar Saleh
Samsubar Saleh (2002) melakukan penelitian dengan judul
“Faktor-Faktor Penentu Tingkat Kemiskinan Regional Di Indonesia”.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang
mempengaruhi tingkat kemiskinan per propinsi di Indonesia tahun 1996
dan 1999. Penggunaan kurun waktu 1996 dan 1999 mempunyai beberapa
keuntungan karena pada tahun-tahun tersebut perhitungan tingkat
kemiskinan mempunyai standar yang sama. Selain itu, tahun 1996 dapat
mencerminkan keadaan sebelum terjadinya krisis dan tahun 1999
mencerminkan keadaan setelah krisis moneter tahun 1997.
Penelitian ini menggunakan 2 (dua) buah model analisis,
pertama model estimasi dengan menggunakan data cross section
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
43
sedangkan model kedua merupakan model estimasi dengan
menggunakan data panel. Variabel-variabel penjelas dalam penelitian ini
pada umumnya berasal dari model penelitian Levernier, et al (2002) dan
model Ravallion dan Wodon (1999). Variabel-variabel tersebut adalah
YPC, IMP, IFP, HH, MH, RS, HDI, GEI, RG, PNH, PNW, dan DT.
Berdasarkan hasil-hasil empirik dalam penelitian ini, dapat
disimpulkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan
per propinsi di Indonesia adalah indeks pembangunan manusia (terdiri
dari pendapatan perkapita, angka harapan hidup, rata-rata bersekolah),
investasi fisik pemerintah daerah, tingkat kesenjangan pendapatan,
tingkat partisipasi ekonomi dan politik perempuan, populasi penduduk
tanpa akses terhadp fasilitas kesehatan, populasi penduduk tanpa akses
terhadap air bersih, dan krisis ekonomi.
2. Wongdesmiwati
Dalam penelitiannya Wongdesmiwati (2009) mengambil judul
“Pertumbuhan Ekonomi Dan Pengentasan Kemiskinan Di Indonesia:
Analisis Ekonometrika”. Penelitian ini didasari keinginan untuk
mengetahui faktor-faktor apa sajakah yang berhubungan atau
mempengaruhi tinggi rendahnya tingkat kemiskinan (jumlah penduduk
miskin) di Indonesia sehingga kedepannya dapat diformulasikan sebuah
kebijakan publik yang efektif untuk mengurangi tingkat kemiskinan di
negara ini dan tidak hanya sekedar penurunan angka-angka saja
melainkan secara kualitatif juga. Hipotesis yang digunakan dalam
penelitian ini adalah faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
44
tingkat kemiskinan (jumlah penduduk miskin) di Indonesia antara lain
jumlah penduduk, Produk Domestik Bruto (PDB), tingkat melek huruf,
tingkat kesehatan masyarakat (angka harapan hidup), tingkat penggunaan
listrik di rumah tangga, dan tingkat konsumsi makanan penduduk
Indonesia.
Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah Log Yi = β0
+ β1 Log X1i + β2 Log X2i + β3 Log X3i + β4 Log X4i + β5 Log X5i + β6
Log X6i + εi. Di mana Yi adalah jumlah penduduk miskin, X1i adalah
jumlah penduduk Indonesia per tahun, X2i adalah PDB yang
menggambarkan pertumbuhan ekonomi, X3i adalah angka harapan
hidup, X4i adalah persentase angka melek huruf, X5i adalah persentase
penggunaan listrik, X6i adalah persentase konsumsi makanan. Hasil dari
penelitian ini adalah variabel jumlah penduduk berpengaruh positif dan
signifikan terhadap jumlah penduduk miskin. Variabel pertumbuhan
ekonomi dan variabel angka melek huruf berpengaruh negatif dan
signifikan terhadap jumlah penduduk miskin. Variabel angka harapan
hidup, penggunaan listrik, dan konsumsi makanan tidak signifikan
berpengaruh terhadap penduduk miskin.
3. Diana Wijayanti dan Heri Wahono
Diana Wijayanti dan Heri Wahono (2005) melakukan penelitian
dengan judul “Analisis Konsentasi Kemiskinan di Indonesia Periode
Tahun 1999-2003”. Penelitian ini didasari adanya kenyataan bahwa
masalah kemiskinan tidak hanya terkait dengan jumlah populasi orang
miskin saja tetapi juga terkait dengan konsentrasi kemiskinan yang ada
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
45
pada area tertentu. Wilayah Jawa, yang selama ini merupakan wilayah
yang relatif lebih maju dibandingkan dengan wilayah lainnya, ternyata
tidak terlepas dari persoalan kemiskinan. Tahun 1999, sebanyak 60%
penduduk miskin tinggal di Jawa. Pada tahun berikutnya persentase
penduduk miskin yang tinggal di Jawa mengalami sedikit penurunan,
yaitu sebanyak 58% ada tahun 2000 dan tahun 2003 sebanyak 57%.
Meskipun mengalami penurunan, terlihat bahwa penduduk miskin dari
tahun 1999-2003, masih terkonsentrasi di Pulau Jawa.
Obyek penelitian meliputi seluruh penduduk miskin di 26
provinsi yang ada di Indonesia tahun 1999-2003. Penggunaan 26 provinsi
ini, atas pertimbangan konsistensi data, mengingat beberapa provinsi
baru terbentuk setelah tahun 1999. Penelitian ini menggunakan indeks
Entropy Theil untuk melihat pola konsentrasi kemiskinan di Indonesia.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa:
a. Dari tahun 1999 sampai dengan tahun 2003 menunjukkan bahwa
distribusi penduduk miskin yang masuk dalam klasifikasi sangat
tinggi terjadi ada 3 (tiga) provinsi di Indonesia, yaitu Jawa Barat,
Jawa Tengah dan Jawa Timur. Provinsi-provinsi ini dikenal sebagai
wilayah yang mempunyai pertumbuhan ekonomi dan pendapatan
perkapita relatif tinggi dibandingkan dengan wilayah lainnya.
Provinsi Lampung pada tahun 2000 masuk dalam klasifikasi tinggi
tapi pada tahun berikutnya masuk dalam klasifikasi sedang. Tahun
2000 dan 2001, wilayah yang masuk dalam klasifikasi tinggi adalah
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
46
Sumatera Utara. Sedangkan yang lainnya, masuk dalam kategori
sedang.
b. Kesenjangan dalam pulau (within region) di Indonesia relatif stabil,
tetapi pada tahun 2000 terjadi kenaikan sebesar 0,03 dari tahun 1999
yaitu sebesar 0,12. Penyebabnya adalah adanya provinsi-provinsi
yang mengalami kenaikan persentase penduduk miskin, yaitu di
Pulau Sumatera dan Pulau Kalimantan. Di Pulau Sumatera terdapat
Provinsi DI Aceh dari 14,75% menjadi 18,37% dan Provinsi
Lampung dari 29,11% menjadi 30,43% dan di Provinsi Kalimantan
Barat dari 26,17% menjadi 29,42%. Kenaikan persentase penduduk
miskin di provinsi-provinsi tersebut tidak hanya disebabkan oleh
faktor ekonomi, melainkan perubahan standar kemiskinan yang
digunakan BPS bersifat dinamis, menyesuaikan perubahan atau
pergeseran pola konsumsi. Dari hasil pengamatan tahun 1999-2003,
yang memiliki tingkat kesenjangan dalam pulau tertinggi atau
memiliki tingkat kesenjangan antar provinsi tertinggi adalah
kelompok pulau lainnya yang terdiri dari Provinsi Bali, NTB, NTT,
Maluku, dan Papua, karena di provinsi tersebut terdapat konsentrasi
persentase penduduk miskin terbanyak. Terdapatnya konsentrasi
persentase penduduk miskin terbanyak dikarenakan banyak hal
antara lain pendidikan dalam hal ini pendidikan formal di pulau
lainnya masih tertinggal atau mempunyai rata-rata terendah
dibandingkan pulau-pulau lainnya. Jumlah rata-rata penduduk melek
huruf sebanyak 85,4%, dengan lama pendidikan rata-rata 7 tahun.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
47
c. Kesenjangan antar pulau (between region) relatif tidak ada
perubahan berkisar antara 36,94 sampai 36,90 dan cenderung
mengalami penurunan. Dari hasil pengamatan dari tahun 1999-2003,
pulau yang memiliki tingkat kesenjangan antar pulau tertinggi adalah
Pulau Jawa. Hal ini disebabkan karena terdapat konsentrasi jumlah
penduduk miskin terbanyak mencapai 28.603,9 ribu jiwa pada tahun
1999 dan mengalami penurunan, sehingga pada tahun 2003 sebanyak
21244,1 ribu jiwa. Terjadinya konsentrasi jumlah penduduk miskin
terbanyak diikuti oleh tingkat kepadatan jumlah penduduk yang
tinggi, mencapai 997 jiwa/km2. Selain itu. Pulau Jawa juga
merupakan pusat dari kegiatan perekonomian di Indonesia.
Sedangkan pulau yang memiliki tingkat kesenjangan terendah adalah
Pulau Kalimantan karena konsentrasi jumlah penduduk miskinnya
paling kecil yaitu sebanyak 2.227,3 ribu jiwa pada tahun 1999 dan
mengalami penurunan, menjadi 1.379 ribu jiwa pada tahun 2003. Di
Pulau Kalimantan terdapat konsentrasi penduduk miskin terkecil
dengan tingkat kepadatan penduduk terendah sekitar 20 jiwa/km2.
Selain itu di Pulau Kalimantan mempunyai tingkat PDRB per kapita
terbesar dibandingkan dengan pulau-pulau lainnya.
d. Hasil perhitungan dengan indeks Entropy Theil secara total
menunjukkan bahwa kesenjangan antar pulau mendominasi
kesenjangan total Indonesia, dimana kesenjangan antar pulau
menyumbangkan rata-rata lebih dari 99% selama periode yang
diamati.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
48
4. Sunarwan Arif Wicaksana
Penelitian yang dilakukan oleh Sunarwan Arif Wicaksana
(2007) mengambil judul “Analisis Kesenjangan Kemiskinan Antar
Provinsi di Indonesia Periode Tahun 2000-2004” dan menggunakan
inndeks Entropi Theil sebagai alat analisisnya. Dalam penelitian ini
wilayah Indonesia dibagi menjadi 5 wilayah yaitu: (i) Sumatera, (ii)
Jawa, (iii) Kalimantan, (iv) Sulawesi, dan (v) Kepulauan lainnya
(meliputi Bali, NTB, NTT, Maluku, dan Papua). Hasil dari penelitian ini
adalah:
a. Kesenjangan dalam pulau atau within island di Indonesia relatif
stabil, tetapi pada tahun 2001 terjadi penurunan sebesar 0,03 dari
tahun 2000 yaitu sebesar 0,13 menjadi 0,10%. Ini dapat terjadi
karena terdapat penurunan di Pulau Sumatera dan lainnya.
Penyebabnya adalah adanya provinsi-provinsi yang mengalami
penurunan persentase penduduk miskin di Pulau Sumatera dan
kepulauan lainnya. Di Pulau Sumatera terdapat Provinsi Sumatra
Utara dari 13,05% menjadi 11,73%, Provinsi Jambi dari 21,15%
menjadi 19,71%, Provinsi Sumatra selatan dari 17,37% menjadi
16,07%, dan Provinsi Lampung dari 30,43% menjadi 24,91% dan di
Kepulauan lainnya terdapat Provinsi Nusa Tenggara Timur dari
36,52% menjadi 33,01%.
b. Kesenjangan antar pulau atau between island di Indonesia relatif
stabil, berkisar antara 36,92 sampai 36,90 dan cenderung mengalami
penurunan. Dari hasil pengamatan dari tahun 2000-2004, pulau yang
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
49
memiliki tingkat kesenjangan antar pulau tertinggi adalah Pulau
Jawa. Hal ini disebabkan karena terdapat konsentrasi jumlah
penduduk miskin terbanyak mencapai 22.468 ribu jiwa pada tahun
2000 dan mengalami penurunan, sehingga pada tahun 2004 sebanyak
19.704,4 ribu jiwa. Terjadinya konsentrasi jumlah penduduk miskin
terbanyak dikarenakan kepadatan jumlah penduduk di Jawa
mencapai 1009 jiwa/km2 dan ditambah lagi Pulau Jawa merupakan
pusat dari kegiatan perekonomian di Indonesia. Sedangkan pulau
yang miliki tingkat kesenjangan terendah adalah Pulau Kalimantan
karena konsentrasi jumlah penduduk miskinnya paling kecil yaitu
sebanyak 2.087,6 ribu jiwa pada tahun 2000 dan mengalami
penurunan, sehingga pada tahun 2004 sebanyak 1.301,5 bila
dibandingkan dengan pulau-pulau lainnya. Di Pulau Kalimantan
terdapat konsentrasi penduduk miskin terkecil dikarenakan
mempunyai kepadatan penduduk terendah sekitar 21 jiwa/km2 dan
ditambah mempunyai tingkat PDRB per kapita terbesar
dibandingkan dengan pulau-pulau lainnya.
c. Kesenjangan antar pulau mendominasi kesenjangan total Indonesia.
Kesenjangan antar pulau menyumbangkan rata-rata lebih dari 99%
selama periode yang diamati.
5. Ardyanto Fitrady
Dalam penelitiannya Ardyanto (2003) mengambil judul
“Analisis Konsentrasi Spasial Kemiskinan di Jawa”. Dalam tulisannya
peneliti berusaha mengukur sejauh mana konsentrasi spasial kemiskinan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
50
dapat dijelaskan oleh dimensi ekonomi, pendidikan, kesehatan, dan
demografi wilayah yang bersangkutan. Penelitian ini dilatarbelakangi
adanya fakta bahwa kemiskinan lebih terkonsentrasi pusat-pusat kota-
kota besar dan beberapa wilayah pedesaan dan adanya kesenjangan
tingkat kemiskinan yang sangat besar. Pada tahun 2002 jumlah penduduk
miskin menjadi 17,9% atau sekitar 37,7 juta jiwa yang sebagian besar
berada di daerah pedesaan dengan distribusi 14,3% di perkotaan dan
20,5% di pedesaan. Dari seluruh penduduk miskin di Indonesia, 58,1%
penduduk miskin ini berada di wilayah Jawa-Bali.
Hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
a. Terjadi kesenjangan (konsentrasi spasial kemiskinan) yang semakin
tinggi di Jawa antara sebelum krisis (1996) dan sesudah krisis
(1998).
b. Kesenjangan tingkat kemiskinan di Pulau Jawa lebih tinggi
dibandingkan di luar Jawa.
c. Masuknya suatu wilayah dalam suatu kategori tingkat kemiskinan
(tinggi, sedang atau rendah) dipengaruhi secara signifikan oleh
dimensi-dimensi ekonomi, pendidikan, kesehatan dan demografi.
d. Perbedaan tingkat kemiskinan (kategorikal) lebih dipengaruhi oleh
variabel-variabel dalam kualitas hidup dan demografi.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder,
baik data runtut waktu (time-series), tahun 1996 dan 1999, maupun data
kerat lintang (cross-section) antar kabupaten di pulau Sumatera, Jawa,
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
51
Kalimantan, Sulawesi dan Irian Jaya, yang bersumber pada Indonesia
Human Development Report 2001, BPS dan UNDP tahun 2001.
Analisis Indeks Entropi Theil dan model diskriminan digunakan
untuk menguji keempat hipotesis diatas. Hasil penelitian ini mendukung
hipotesis yang telah dikemukakan oleh penulis, terjadi kesenjangan yang
semakin tinggi di Jawa antara sebelum krisis (1996) dan sesudah krisis
(1998) dibuktikan dengan perhitungan indeks theil total sebesar 0.3345
dengan indeks kesenjangan dalam provinsi sebesar 0.1989 dan indeks
kesenjangan antar provinsi 0.1357. Berdasarkan nilai kedua indeks
tersebut disimpulkan bahwa kesenjangan spasial di Jawa pada tahun 1996
lebih banyak disebabkan oleh kesenjangan dalam satu provinsi (59,46).
Hasil ini mengindikasikan konsentrasi kemiskinan spasial terjadi di
wilayah kabupaten dan kota sehingga terjadi kesenjangan antar
kabupaten/kota yang lebih besar dibandingkan kesenjangan antar
provinsi di Jawa.
C. Kerangka Pemikiran
Pertumbuhan ekonomi adalah indikator yang lazim digunakan untuk
melihat keberhasilan pembangunan dan merupakan syarat bagi pengurangan
kemiskinan. Pertumbuhan ekonomi menunjukkan sejauh mana aktivitas
perekonomian akan menghasilkan tambahan pendapatan masyarakat pada
suatu periode tertentu. Tambahan pendapatan dari aktivitas ekonomi akan
berpengaruh terhadap kemiskinan jika mampu menyebar di setiap golongan
pendapatan, termasuk golongan miskin. Semakin banyak golongan miskin
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
52
memperoleh manfaat dari pertumbuhan ekonomi maka kesejahteraannya akan
meningkat dan lepas dari kemiskinan.
Keterkaitan kemiskinan dan pendidikan sangat besar karena pendidikan
memberikan kemampuan untuk berkembang lewat penguasaan ilmu dan
keterampilan yang akan meningkatkan produktifitas. Semakin tinggi tingkat
pendidikan, maka pengetahuan dan keahliannya akan meningkat, sehingga
akan mendorong produktivitas kerjanya. Pada akhirnya seseorang yang
memiliki produktivitas tinggi akan memperoleh kesejahteraan lebih baik,
yang diperlihatkan melalui peningkatan pendapatan maupun konsumsinya.
Pengangguran akan menimbulkan berbagai masalah ekonomi dan sosial
kepada yang mengalaminya. Kondisi menganggur menyebabkan seseorang
tidak memiliki pendapatan, akibatnya kesejahteraan yang telah dicapai akan
semakin merosot. Semakin turunnya kesejahteraan masyarakat karena
menganggur tentunya akan meningkatkan peluang terjebak dalam
kemiskinan.
Perbedaan tingkat pertumbuhan ekonomi, tingkat pendidikan dan
tingkat pengangguran yang terjadi akan membuat tingkat kemiskinan disetiap
provinsi di Indonesia juga akan berbeda. Perbedaan ini selanjutnya akan
membuat tingkat kesejahteraan antar daerah yang berbeda, sehingga pada
akhirnya akan menyebabkan tingkat kesenjangan antara daerah yang satu
dengan daerah yang lain semakin membesar.
Untuk lebih memudahkan dalam proses analisis permasalahan yang
telah dikemukakan diatas maka digunakan kerangka pemikiran sebagai
berikut:
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
53
Gambar 2.2 Kerangka Pemikiran
D. Hipotesis
Berdasarkan rumusan masalah dan tujuan penelitian maka hipotesis
yang akan diuji dalam penelitian ini adalah:
1. Variabel Pertumbuhan Ekonomi (Growth) dan Angka Melek Huruf diduga
berpengaruh secara negatif terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia pada
periode tahun 2007-2009, sedangkan variabel Pengangguran berpengaruh
secara positif terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia pada tahun 2007-
2009.
2. Trend kesenjangan kemiskinan dalam pulau dan antar pulau di Indonesia
diduga mengalami penurunan pada tahun 2007-2009.
Pengangguran AMH Growth
Tingkat Kesenjangan
Dalam Wilayah
Tingkat Kesenjangan
Total di Indonesia
Tingkat Kesenjangan
Antar Wilayah
Tingkat Kemiskinan
Jumlah Penduduk
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
54
BAB III
METODE PENELITIAN
A. Definisi Operasional Variabel
Untuk memperjelas dan memudahkan pemahaman terhadap variabel-
variabel yang akan dianalisis dalam penelitian ini, maka perlu dirumuskan
definisi operasional sebagai berikut:
1. Tingkat kemiskinan (K)
Tingkat kemiskinan adalah jumlah penduduk yang berada di
bawah garis kemiskian di masing-masing provinsi di Indonesia tahun
2007-2009 dengan satuan ribu jiwa.
2. Pertumbuhan Ekonomi (GRW)
Pertumbuhan ekonomi dinyatakan sebagai perubahan PDRB
migas dan non migas atas dasar harga konstan di masing-masing provinsi
di Indonesia tahun 2007-2009 dengan satuan persen (%) yang dihitung
dengan menggunakan rumus:
...............................................(3.1)
Di mana:
GRW = Pertumbuhan Ekonomi (Growth)
PDRBt = PDRB migas dan non migas atas dasar harga konstan tahun t
PDRBt-1 =PDRB migas dan non migas atas dasar harga konstan tahun
sebelumnya
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
55
3. Pendidikan (AMH)
Angka Melek Huruf (AMH) adalah proporsi penduduk berusia 15
tahun keatas yang dapat membaca dan menulis dalam huruf latin atau
lainnya di masing-masing provinsi di Indonesia tahun 2007-2009 (BPS,
2010). Adapun satuan dari variabel pendidikan ini adalah persen (%).
4. Pengangguran (P)
Tingkat pengangguran (P) adalah jumlah penduduk dalam
angkatan kerja yang tidak memiliki pekerjaan dan sedang mencari
pekerjaan di masing-masing masing-masing provinsi di Indonesia tahun
2007-2009 yang diukur dalam satuan ribu jiwa (BPS, 2010).
5. Ketimpangan Kemiskinan
Ketimpangan kemiskinan adalah ketidakmerataan jumlah
penduduk miskin antara satu wilayah dengan wilayah yang lain yang
didasarkan atas perhitungan Indeks Entropi Theil.
B. Jenis dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari berbagai
sumber data. Sumber data yang digunakan adalah dari Badan Pusat Statistik
(BPS) dan berbagai data yang mendukung penelitian. Data yang diambil
adalah data kurun waktu dari tahun 2007-2009. Obyek penelitian ini meliputi
seluruh populasi provinsi yang ada di Indonesia tahun 2007-2009.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
56
1. Data yang digunakan untuk menjawab permasalahan pertama dalam
penelitian ini adalah:
a. Data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) migas dan non
migas atas dasar harga konstan menurut provinsi dari tahun 2007-
2009, data ini diperoleh dari Badan Pusat Statistik.
b. Data Angka Melek Huruf (AMH) menurut provinsi dari tahun 2007-
2009, data ini diperoleh dari Badan Pusat Statistik.
c. Data jumlah pengangguran menurut provinsi dari tahun 2007-2009,
data ini diperoleh dari Badan Pusat Statistik.
2. Data yang digunakan untuk menjawab permasalahan kedua dalam
penelitian ini adalah:
a. Data penduduk dan laju pertumbuhan penduduk menurut provinsi
dari tahun 2007-2009, data ini diperoleh dari Badan Pusat
Statistik.
b. Data jumlah dan persentase penduduk miskin menurut provinsi
dari tahun 2007-2009, data ini diperoleh dari Badan Pusat
Statistik.
C. Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang
merupakan data yang diambil dari pihak lain atau merupakan data yang
diolah dari pihak kedua. Karena data yang digunakan adalah data sekunder,
maka tidak dilakukan teknik sampling atau kuesioner. Metode pengumpulan
data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dokumentasi dengan
menggunakan data yang berkaitan dengan objek penelitian yang didapatkan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
57
dari kantor statistik maupun melalui literature-literatur lainnya yang sesuai
dengan penelitian ini.
D. Metode Analisis Data
1. Regresi Data Panel (Pooling Data)
Alat yang digunakan untuk melihat faktor-faktor yang
mempengaruhi tingkat kemiskinan adalah regresi data panel (pooling
data) atau data longitudinal. Data panel adalah merupakan gabungan
antara data runtut waktu (time series) dan antar wilayah (cross section).
Menurut Gujarati (2003) keuntungan menggunakan data panel yaitu:
a. Mengingat penggunaan data panel juga meliputi data cross section
dalam rentang waktu tertentu, maka data panel akan
memperhitungkan secara eksplisit heterogenitas tersebut.
b. Dengan pengkombinasian, data akan memberikan informasi yang
lebih baik, tingkat kolinearitas yang lebih kecil antar variabel dan
lebih efisien.
c. Penggunaan data panel mampu meminimalisasi bias yang dihasilkan
jika kita meregresikan data individu ke dalam agregasi yang luas.
Model estimasi data panel dapat diestimasikan dengan tiga
pendekatan, yaitu:
a. Pooled Least Square (Common)
b. Fixed Effect (Covariance Model)
c. Random Effect (Error Component Model)
Jika seluruh gangguan individu (µi), gangguan waktu (λt) dan
random noise digabungkan menjadi satu dan mengikuti seluruh asumsi
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
58
awal random noise yang terdistribusikan secara normal-bebas-identik,
maka penggunaan metode Generalized Least Square (GLS) akan
menghasilkan penduga yang memenuhi sifat Best Linear Unbiased
Estimator (BLUE). Metode ini, dengan kata lain, menyatakan bahwa
seluruh gangguan yang terjadi mengikuti distribusi normal, dengan rata-
rata (expected value) sebesar nol, sebagaimana asumsi yang dipegang
dalam model persamaan regresi linear klasik. Cara ini dikenal dengan
nama Random Effect Model (REM), atau juga disebut Error Components
Model.
Namun demikian, bila asumsi bahwa seluruh gangguan tersebut
tidak dapat dinyatakan mengikuti seluruh asumsi random noise seperti
dalam model persamaan regresi linear klasik, maka baik penggunaan
Ordinary Least Square (OLS) maupun Generalized Least Square (GLS)
tidak akan memberikan hasil yang memenuhi sifat Best Linear Unbiased
Estimator (BLUE). Dengan cara ini, maka komponen gangguan antar
waktu dan komponen gangguan antar individu akan tergabung di dalam
konstanta intercept model. Cara ini dikenal dengan nama Fixed Effect
Model (FEM) atau juga disebut Dummy Variable Model. Metode
estimasi ini mendapatkan penduga yang efisien dengan menerapkan
proses estimasi terhadap data simpangan (deviation) dari rata-rata
menurut waktu, individu dan menurut keduanya.
Estimasi model regresi penggabungan semua data untuk intersep
dan koefisien slope konstan setiap waktu dan unit biasa disebut juga
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
59
dengan estimasi regresi data panel dengan metode Pooled Least Square,
mempunyai bentuk spesifikasi sebagai berikut:
Yit= β1+β2Xit+β3X3it+µit...........................................................(3.2)
Jika model regresi diasumsikan mempunyai koefisien slope
konstan tetapi intersep bervariasi tiap unit maka digunakan variabel
dummy waktu dan unit. Misal:
Yit= β1t+ β2Xit+β3X3it+µit..........................................................(3.3)
Model tersebut dikenal dengan Fixxed Effect Model (FEM).
Intersep meskipun bervariasi tiap unit tapi tidak berbeda dalam tiap
waktu (time invariant).
Variabel dummy digunakan untuk mengetahui besarnya
perbedaan koefisien tiap unit (diffential intercept dummies) dan model
dapat dituliskan sebagai berikut:
Yit=α1+α2D2i+α3D3i+α4D4i+β2X2it+β3Xit+µit.............................(3.4)
Selanjutnya, model estimasi regresi data panel yang ketiga
adalah Error Component Model atau disebut juga Random Effect Model
(REM). Model REM ini melibatkan korelasi antar error term karena
berubahnya waktu maupun karena berbedanya unit observasi. Model
dasarnya dapat diformulasikan sebagai berikut:
Yit= β1i+ β2X2it+β3Xit+µit..........................................................(3.5)
Tidak semua persamaan bisa diestimasi dengan Random Effect
Model, hal ini disebabkan karena untuk mengolah model dengan metode
Generalized Linear Regression Model dalam Random Effect Model salah
satu persyaratan yang harus dipenuhi adalah jumlah cross section (n)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
60
harus lebih besar dari jumlah parameter yang akan diestimasi atau
explanatory variables (K). (Hsiao, 1990 dalam Siti Aisyah, 2007).
a. Pemilihan Teknik Estimasi Regresi Data Panel
Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya untuk
mengestimasi data panel, ada tiga teknik yang dapat digunakan yaitu
model dengan metode Pooled Least Square (common), Fixed Effect
Model (FEM) dan Random Effect Model (REM). Untuk menentukan
teknik mana yang paling tepat dalam mengestimasi data panel maka
perlu dilakukan pengujian. Adapun pengujiannya terdiri dari,
pertama Restricted F test digunakan untuk memilih antara metode
Pooled Least Square (common) atau Fixxed Effect Model (FEM).
Kedua, untuk memilih antara Fixed Effect Model (FEM) atau
Random Effect Model (REM) akan dilihat pada hasil uji formal
statistik dan pemilihan berdasarkan model mana yang paling baik
nilai statistiknya (Nachrowi, 2007).
1) Pemilihan antara Pooled Least Square atau Fixed Effect Model
Uji yang digunakan untuk memilih apakah model yang
digunakan Pooled Least Square atau Fixed Effect Model adalah
Restricted F Test. Hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini
adalah sebagai berikut:
H0: Pooled Least Square (Restricted)
H1: Fixed Effect Model (Unrestricted)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
61
Adapun formulasi Restricted F Test adalah sebagai berikut:
...........................................................(3.6)
Dimana
2URR = koefisien determinasi dari model regresi unrestricted
2RR = koefisien determinasi dari model regresi restricted
m = Jumlah koefisien pada model regresi restricted
n = Jumlah seluruh observasi
k = jumlah koefisien pada model regresi unrestricted
Hasilnya apabila nilai F hitung lebih besar dari F tabel maka
dianggap sifnifikan, berarti estimasi dengan Fixed Effect Model
lebih baik dibandingkan estimasi dengan Pooled Least Square.
2) Pemilihan antara Pooled Least Square atau Random Effect
Model
Untuk memilih antara Fixed Effect Model (FEM) atau Random
Effect Model (REM) akan dilihat pada hasil uji formal statistik
dan pemilihan berdasarkan model mana yang paling baik nilai
statistiknya (Nachrowi, 2007). Dimana model yang paling baik
adalah model yang memiliki nilai R2 yang terbesar dan standart
eror yang terkecil.
Adapun model persamaan umum yang akan digunakan dalam
penelitian ini adalah:
K= β 0 + β 1GRW + β 2 AMH + β 3 P + µ...........................(3.7)
knR
mRRF
UR
RUR
---
=/)1(
/)(2
22
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
62
Di mana:
K = Jumlah Penduduk Miskin
GRW = Produk Regional Domestik Bruto
AMH = Angka Melek Huruf
P = Pengangguran
β1-β3 = Koefisien Regresi Variabel Bebas
β0 = konstanta
µ = variabel penganggu
b. Uji Statistik
Untuk memperoleh regresi yang terbaik secara statistik
disebut BLUE (Best Linier Unbiased Estimator) beberapa kriteria
untuk memenuhi kriteria BLUE adalah 1) Uji F, 2) Uji T, 3) Uji R2
(Gujarati, 2003). Kriteria digunakan untuk menguji hipotesis secara
statika didalam analisis regresi sederhana dan regresi berganda
dilakukan melalui pendekatan uji signifikan (test significant). Uji
signifikan secara umum merupakan prosedur untuk mengetahui
seberapa besar signifikansi kebenaran suatu hipotesis nol (H0) atau
untuk menentukan apakah sample yang diamati berbeda secara nyata
dari hasil-hasil yang diharapkan.
Perhitungan statistik dikatakan signifikan secara statistik
apabila nilai uji statistiknya berada dalam daerah kritis (daerah
dimana H0 ditolak). Sebaliknya disebut tidak signifikan apabila nilai
uji statistiknya berada dalam daerah dimana H0 diterima. Dalam
pengujian hipotesis ini dapat dilakukan dengan cara-cara berikut ini:
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
63
1) Uji t
Dilakukan untuk melihat signifikasi dari pengaruh
variabel independen secara individu terhadap variabel dependen.
Uji t dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a) Menentukan hipotesis
H0 = β1 = 0 (variabel independen secara individu tidak
berpengaruh terhadap variabel dependen)
H0 ≠ β1 ≠ 0 (variabel independen secara individu
berpengaruh terhadap variabel dependen)
b) Menentukan nilai α
c) Melakukan perhitungan nilai t seperti berikut:
...............................................(3.8)
Dimana: α = derajat signifikansi
N = banyaknya data yang digunakan
K=banyaknya parameter regresi plus konstanta
............................................................(3.9)
Dimana: β1 = koefisien regresi variabel ke-1
Se = standar eror
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
64
Ho ditolak Ho ditolak
Ho diterima
- t tabel t tabel
Gambar 3.1 Daerah Kritis Uji t Sumber: Gujarati (2003)
d) Kriteria Pengujian
H0 diterima apabila -tα/2 ≤ t ≤ tα/2
H0 ditolak apabila t < -tα/2 atau t > α/2
e) Kesimpulan
Jika t hitung < t tabel, maka H0 diterima Ha ditolak. Artinya
koefisien regresi variabel independen tidak mempengaruhi
variabel dependen secara signifikan.
Jika t hitung > t tabel, maka H0 ditolak Ha diterima. Artinya
koefisien regresi variabel independen mempengaruhi
variabel dependen secara signifikan.
2) Uji F
Uji ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah variabel
independen yang ada secara bersama-sama mempengaruhi
variabel dependennya. Langkah-langkah dalam melakukan uji F
ini adalah:
a) Menentukan hipotesis
H0 = β1 = β2 = β3 = 0 (variabel independen secara bersama-
sama tidak berpengaruh terhadap variabel dependen)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
65
Ha ≠ β1 ≠ β2 ≠ β3 ≠ 0 (variabel independen secara bersama-
sama berpengaruh terhadap variabel dependen)
b) Menentukan nilai α
c) Melakukan perhitungan nilai t seperti berikut:
.................................(3.10)
Dimana: α = derajat signifikansi
N = banyaknya data yang digunakan
K =banyaknya parameter atau koefisien regresi
plus konstanta
................................................(3.11)
Dimana: R2 = koefisien determinan berganda
K = banyaknya parameter total yang dipakai
N = banyaknya observasi
H0 ditolak
H0 diterima F tabel
Gambar 3.2 Daerah Kritis Uji F Sumber: Gujarati (2003)
d) Kriteria Pengujian
H0 diterima apabila F hitung ≤ F tabel
H0 ditolak apabila F hitung > F tabel
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
66
e) Kesimpulan
Jika F hitung < F tabel, maka H0 diterima Ha ditolak.
Artinya koefisien regresi variabel independen secara
bersama-sama tidak mempengaruhi variabel dependen
secara signifikan.
Jika F hitung > F tabel, maka H0 ditolak Ha diterima.
Artinya koefisien regresi variabel independen secara
bersama-sama mempengaruhi variabel dependen secara
signifikan.
3) Koefisien Determinasi R2
Uji ini digunakkan untuk mengetahui seberapa jauh
variasi dari variabel, bebas dapat menerangkan dengan baik
variasi dari variabel terikat. Jika R2 mendekati nol, maka
variabel bebas tidak menerangkan dengan baik variasi dari
variabel terikatnya.
............................................(3.12)
Dimana = R2 adalah 0 ≤ R2 ≤ 1
Jika R2 = 1, berarti ada kecocokan yang sempurna
Jika R2 = 0, berarti tidak ada hubungan variabel dependen
dengan variabel independen
Jika R2 = ~,berarti bahwa variabel independen hubungannya
semakin dekat dengan variabel dependen atau
dapat dikatakan bahwa model tersebut baik.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
67
4) Koefisien Korelasi (r)
Untuk mengetahui keeratan dependen (kuat lemahnya)
hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen.
a) Jika 0,7 £ r £ 1, maka hubungan antara variabel X dan Y
adalah kuat (khusus untuk 0,9 £ r £ 1 hubungan tersebut
sangat kuat)
b) Jika 0,5 £ r £ 0,7, maka hubungan antara variabel X dan Y
dapat dikatakan sedang
c) Jika 0,1 £ r £ 0,5, maka hubungan antara variabel X dan Y
dapat dikatakan lemah.
c. Uji Asumsi Klasik
1) Uji Multikolinieritas
Multikolinieritas adalah masalah yang timbul berkaitan
dengan adanya hubungan linier diantara variabel-variabel
penjelas. Uji multikolinieritas digunakan untuk mengetahui
terjadi tidaknya korelasi diantara variabel independen. Untuk
menguji bermasalah atau tidaknya multikolinieritas dilakukan
pengujian dengan pendekatan Koutsoyiannis, yaitu dengan cara
coba-coba memasukkan variabel bebas. Dari hasil tersebut
variabel dibedakan menjadi tiga macam, yaitu variabel berguna,
variabel tidak berguna dan variabel merusak (Siti Aisyah, 2007).
Apabila nilai R2 regresi setiap variabel bebas lebih besar
dibandingkan nilai R2 regresi utama, maka dapat disimpulkan
bahwa dalam persamaan tersebut terjadi multikolinearitas.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
68
2) Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah kondisi dimana sebaran atau
varian faktor penganggu tidak konstan sepanjang observasi.
Heteroskedastisitas terjadi jika muncul gangguan dalam fungsi
regresi yang tidak sama sehingga penaksir OLS tidak efisien
baik dalam sampel kecil ataupun besar (tetapi masih tetap tidak
bias dan konsisten).
Untuk menguji adanya masalah asumsi
Heteroskedastisitas, digunakan uji White-Heteroskedasticity
yang diperoleh dalam program Eviews.
3) Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah keadaan dimana terdapat trend di
dalam variabel yang diteliti sehingga mengakibatkan e juga
mengandung trend. Autokorelasi muncul karena observasi yang
berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain.
Autokorelasi terjadi karena adanya korelasi yang kuat antara et
dengan series et-1.
Salah satu cara untuk menguji autokorelasi adalah
dengan percobaan d (Durbin Watson), dimana langkah-langkah
untuk melakukan pengujian ini adalah:
a) Menggunakan angka Durbin Watson yang didapat dari
rumus:
d = 2 úûù
êëé
å-å-
ieiei
2
11 e...............................(3.13)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
69
b) Membandingkan angka dengan Durbin Watson dalam tabel
menunjukkan nilai disturbansi antara bawah (dl) dengan
batas atas (du)
c) Kriteria pengujiannya adalah:
0< d < dl = menunjukkan autokorelasi positif / menolak
Ho
dl < d < du = tidak dapat disimpulkan
du < d < 4-du = tidak terdapat autokorelasi atau
menerima Ho
4-du < d < 4-dl = tidak dapat disimpulkan
4-dl < d-4 = menunjukkan autokorelasi negatif atau
menolak Ho
2. Indeks Entropi Theil
Alat yang digunakan untuk mengukur kesenjangan provinsi di
Indonesia adalah Indeks Entropi Theil. Indeks ini mula-mula
diperkenalkan oleh Henri Theil (1969). Nilai indeks entropi yang lebih
rendah menunjukkan kesenjangan yang lebih rendah, dan sebaliknya.
Karakteristik utama dari indeks entropi ini adalah kemampuannya
untuk membedakan kesenjangan antar daerah (betwen-region inequality)
dan kesenjangan dalam satu daerah (within-region inequality) (Mudrajad
dalam Diana, 2005). Rumus yang digunakan dalam pengukuran Indeks
Entropi Theil adalah:
......................................................(3.14)
ITheil = indeks entropi konsentrasi kemiskinan di wilayah j.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
70
xj = jumlah penduduk miskin per provinsi ke j.
X = jumlah rata-rata penduduk miskin di Indonesia.
yj = jumlah penduduk per provinsi ke j.
Y = jumlah seluruh penduduk Indonesia.
Setelah menghitung seperti di atas, kemudian dihitung
kesenjangan dalam pulau (within region), yaitu:
..............................................(3.15)
Lw = tingkat kesenjangan dalam pulau di Indonesia.
Xi = jumlah penduduk miskin di provinsi i di pulau j.
Xj = jumlah seluruh penduduk miskin di pulau j.
Yi = jumlah penduduk di provinsi i di pulau j.
Yj = jumlah seluruh penduduk di pulau j.
Lalu menghitung indeks kesenjangan antar pulau (betwen region):
.......................................................(3.16)
.............................................................................(3.17)
L = tingkat kesenjangan total di Indonesia.
LB = tingkat kesenjangan antar pulau di Indonesia.
Xijh = jumlah pangsa penduduk miskin di provinsi i dengan
rata-rata penduduk miskin di negara h dipulau j.
Yijh = jumlah pangsa penduduk di provinsi i dengan jumlah
seluruh penduduk di negara h di pulau j.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
71
BAB IV
ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum Indonesia
1. Keadaan Geografis Indonesia
Secara umum luas wilayah Indonesia adalah 9,8 juta km2
dengan luas lautan 7,9 juta km2 (81% luas Indonesia) dan luas daratan
1,9 juta km2. Indonesia terdiri dari 13667 pulau, 7623 buah (56%) belum
mempunyai nama hanya 931 buah (7%) yang dihuni manusia, sisanya
12736 buah tanpa dihuni. Secara astronomis Indonesia terletak antara 6o
LU – 11o LS dan 95o BT – 141o BT, sehingga Indonesia dilalui garis
katulistiwa dan mempunyai lintang 170o dan panjang bujur 46o akibatnya
Indonesia beriklim panas (tropis). Batas-batas wilayah Indonesia adalah:
Batas Utara : Selat Malaka, laut China Selatan, Malaysia (Malaysia
Timur, di sebelah utara Kalimantan), Laut Sulawesi
(antara Sulawesi Utara dengan Philipina) dan
Samudra Pasifik.
Batas Timur : Samudra Pasifik dan Papua Nugini.
Batas Selatan : Laut Arafuru dan Samudra Hindia.
Batas Barat : Samudra Hindia.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
72
Gambar 4.1 Peta Wilayah Indonesia Sumber: BPS. (2010). Perkembangan Beberapa Indikator Utama Sosial-Ekonomi Indonesia
Letak Geografi adalah letak sesuatu negara dilihat dari
kenyataan di bumi atau posisi negara itu pada bola bumi. Berdasarkan
letak geografi Indonesia terletak di antara Samudra Pasifik dan Hindia,
dan di antara Benua Asia dan Benua Australia. Hal ini mengakibatkan
Indonesia banyak memiliki kesamaan dengan Benua Asia dan Benua
Australia, misalnya keadaan flora dan faunanya. Di bagian barat flora
dan fauna Indonesia lebih cenderung serupa dengan flora dan fauna di
Benua Asia, sedangkan di bagian timur flora dan fauna lebih menyerupai
dengan Benua Australia.
Letak Geologis adalah letak suatu daerah atau negara dilihat dari
batu-batuan yang ada pada buminya. Secara geologis Indonesia terletak
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
73
di daerah Sunda Plat (Dangkalan Sunda), daerah Sahut Plat (Dangkalan
Sahut), daerah Lautan Pertengahan Austal-Asiatis merupakan dua daerah
pertemuan dua deret pegunungan yaitu Sirkum Pasifik dan Mediterania
(pegunungan bagian barat dan pegunungan bagian timur). Dengan
demikian secara geologi Indonesia bagian barat termasuk Benua Asia,
sedangkan bagian timur termasuk Benua Australia dan mengakibatkan
tanah subur, sering terjadi gempa, banyak palung laut.
Indonesia beriklim tropis karena wilayahnya dilalui garis lintang
0o atau biasa disebut garis equator atau garis khatulistiwa. Hal ini
mengakibatkan iklim bersifat panas. Selain itu juga bersifat lembab
karena wilayah Indonesia berbentuk kepulauan dimana wilayah
perairannya lebih luas daripada daratannya. Curah hujan rata-rata
berkisar antara 2000-3000 mm/tahun, dengan suhu rata-rata minimum
21oC dan maksimum di atas 30oC. Karena Indonesia berada pada posisi
strategis, yaitu di antara dua benua dan dua samudra, Indonesia
dipengaruhi oleh angin muson, yang menyebabkan Indonesia mempunyai
dua musim. Angin muson barat bersifat basah, menyebabkan Indonesia
mendapat musim hujan. Sementara, angin muson timur bersifat kering,
menyebabkan Indonesia mendapat musim kemarau.
2. Keadaan Demografi Indonesia
Sebagai besar penduduk Indonesia berasal dari Bangsa Melayu
dan sebagian kecil berasal dari Bangsa Cina. Selain itu, penduduk
Indonesia terdiri dari berbagai suku yang beranekaragam, seperti Suku
Dayak, Suku Badui, Suku Mentawai, Suku Anak Dalam, Suku Dani,
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
74
Suku Sunda, Suku Batak, dan lain sebagainya. Luas total wilayah
Indonesia adalah 1.860.359,67 km2, di mana provinsi yang memiliki
wilayah terluas adalah Papua dengan 319.036,05 km2 sedangkan provinsi
yang memiliki wilayah terkecil adalah DKI Jakarta dengan 664,01 km2.
Pada Tahun 2009 Indonesia terbagi atas 33 provinsi, 399 Kabupaten, 98
Kota, 6.652 Kecamatan serta 77.012 desa atau kelurahan. Jumlah
penduduk Indonesia pada tahun 1990 sebesar 179.248 ribu jiwa, jumlah
ini meningkat menjadi 205.132 ribu jiwa pada tahun 2000. Sedangkan
pada tahun 2009 jumlah penduduk Indonesia mencapai 231.370 ribu
jiwa. Berdasarkan proyeksi penduduk, pada tahun 2015 jumlah penduduk
Indonesia diperkirakan mencapai 247.623 ribu jiwa. Pada tahun 2009,
provinsi yang memiliki penduduk terbanyak adalah Jawa Barat dengan
jumlah mencapai 41.501,5 ribu jiwa, sedangkan yang terkecil adalah
Papua Barat dengan jumlah 743,9 ribu jiwa. Menurut tingkat kepadatan
penduduknya, Provinsi DKI Jakarta adalah yang paling padat, karena
dengan luas wilayah 664,01 km2 jumlah penduduknya mencapai 9.223
ribu jiwa sehingga tingkat kepadatannya sebesar 13.890 jiwa/km2.
Provinsi yang memiliki tingkat kepadatan paling rendah adalah Provinsi
Papua dan Papua Barat, dengan luas masing-masing 319.036,05 km2 dan
97.024,27 km2, jumlah penduduknya adalah 2.097,5 ribu jiwa dan 743,9
ribu jiwa, sehingga kepadatannya adalah 7 jiwa/km2. Untuk lebih
jelasnya dapat dilihat dalam tabel berikut:
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
75
Tabel 4.1 Jumlah dan Kepadatan Penduduk Menurut Provinsi Tahun 2007-2009
Provinsi Luas Wilayah
Tahun
2007 2008 2009
Jumlah Kepadatan Jumlah Kepadatan Jumlah Kepadatan
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)
NAD 57,956.00 4,223.8 73 4,293.9 74 4,363.5 75
Sumatera Utara 72,981.23 12,834.4 176 13,042.3 179 13,248.4 182
Sumatera Barat 42,012.89 4,763.1 113 4,763.1 113 4,828.0 115
Riau 87,023.66 5,071.0 58 5,306.5 61 5,306.5 61
Jambi 50,058.16 2,742.2 55 2,788.3 56 2,834.2 57
Sumatera Selatan 91,592.43 7,020.0 77 7,121.8 78 7,222.6 79
Bengkulu 19,919.33 1,616.7 81 1,641.9 82 1,666.9 84
Lampung 34,623.80 7,289.8 211 7,391.1 213 7,491.9 216
Bangka Belitung 16,424.06 1,106.7 67 1,122.5 68 1,138.1 69
Kepulauan Riau 8,201.72 1,392.9 170 1,453.1 177 1,515.3 185 DKI Jakarta 664.01 9,064.6 13,651 9,146.2 13,774 9,223.0 13,890
Jawa Barat 35,377.76 40,329.1 1,140 40,918.3 1,157 41,501.5 1,173
Jawa Tengah 32,800.69 32,380.3 987 32,626.4 995 32,864.6 1,002
DI Yogyakarta 3,133.15 3,434.5 1,096 3,468.5 1,107 3,501.9 1,118
Jawa Timur 47,799.75 36,895.6 772 37,094.8 776 37,286.2 780
Banten 9,662.92 9,602.4 994 9,602.4 994 9,782.8 1,012
Bali 5,780.06 3,479.8 602 3,516.0 608 3,551.0 614
Kalimantan Barat 147,307.00 4,178.5 28 4,249.1 29 4,319.1 29
Kalimantan Tengah 153,564.50 2,028.3 13 2,057.3 13 2,085.8 14
Kalimantan Selatan 38,744.23 3,396.7 88 3,446.6 89 3,496.1 90
Kalimantan Timur 204,534.34 3,024.8 15 3,094.7 15 3,164.8 15
Sulawesi Utara 13,851.64 2,186.8 158 2,208.0 159 2,228.9 161
Sulawesi Tengah 61,841.29 2,396.2 39 2,438.4 39 2,480.3 40
Sulawesi Selatan 46,717.48 7,700.3 165 7,805.0 167 7,908.5 169
Sulawesi Tenggara 38,067.70 2,031.5 53 2,075.0 55 2,118.3 56
Gorontalo 11,257.07 960.3 85 972.2 86 984.0 87
Sulawesi Barat 16,787.18 1,016.7 61 1,032.3 61 1,047.7 62 Nusa Tenggara Barat 18,572.32 4,292.5 231 4,363.8 235 4,434.0 239
Nusa Tenggara Timur 48,718.10 4,448.9 91 4,534.3 93 4,619.7 95
Maluku 46,914.03 1,302.0 28 1,320.7 28 1,339.5 29
Maluku Utara 31,982.50 944.3 30 959.6 30 975.0 30
Papua Barat 97,024.27 716.0 7 730.0 8 743.9 8
Papua 319,036.05 2,015.6 6 2,056.5 6 2,097.5 7
Indonesia 1,919,931.32 225,890.3 118 228,640.6 119 231,369.6 121
Sumber: BPS. (2010). Statistik Indonesia 2009, data diolah
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
76
3. Keadaan Kemiskinan Indonesia
a. Garis Kemiskinan, Jumlah dan persentase Penduduk Miskin
Krisis ekonomi yang melanda Indonesia sejak pertengahan
tahun 1997 telah menyebabkan bertambahnya penduduk yang hidup
dibawah garis kemiskinan. Padahal sebelum terjadi krisis tersebut
jumlah penduduk miskin di Indonesia terus berkurang. Berdasarkan
garis kemiskinan tahun 1996 jumlah penduduk yang hidup di bawah
garis kemiskinan diperkirakan 34,5 juta jiwa. Dari jumlah ini 9,6 juta
jiwa berada di perkotaan atau 13,6 % dari seluruh penduduk
perkotaan, dan 24,9 juta jiwa atau 19,9 % dari seluruh penduduk
pedesaan.
Akibat krisis ekonomi yang terus berkelanjutan, sampai
dengan akhir 1998, jumlah penduduk miskin telah menjadi 49,5 juta
jiwa, atau sekitar 23,8 % dari jumlah penduduk Indonesia. Perlu
dicatat bahwa peningkatan jumlah penduduk miskin menjadi 49,5
juta jiwa pada akhir tahun 1998 tersebut tidak sepenuhnya terjadi
akibat adanya krisis ekonomi, melainkan sebagian terjadi karena
perubahan garis kemiskinan yang digunakan. Seperti diketahui, garis
kemiskinan yang digunakan BPS bersifat dinamis, menyesuaikan
perubahan atau pergeseran pola konsumsi. Namun perubahan garis
kemiskinan tersebut bukan hanya karena pergeseran pola konsumsi,
tetapi lebih karena perluasan cakupan komoditi yang diperhitungkan
dalam kebutuhan minimum yang dilakukan agar garis kemiskinan
dapat mengukur tingkat kemiskinan secara lebih realistis. Pada tahun
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
77
1998, garis kemiskinan yang ditetapkan oleh Badan Pusat Statistik
(BPS) untuk perkotaan adalah Rp. 96.959,- ribu sedangkan untuk
pedesaan adalah Rp. 72.780,- ribu.
Tabel 4.2 Perkembangan Batas Garis Kemiskinan Versi BPS dan Jumlah Penduduk Miskin
Tahun
KOTA DESA
Batas Garis Kemiskinan
(Rp/kapita/bulan)
Jumlah Penduduk
Miskin (juta) (%)
Batas Garis Kemiskinan
(Rp/kapita/bulan)
Jumlah Penduduk
Miskin (juta)
(%)
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
1976 4,522 10.0 38.8 2,849 44.2 40.4
1984 13,731 9.3 23.14 7,746 25.7 21.18
1987 17,381 9.7 20.14 10,294 20.3 16.44
1990 20,614 9.4 16.75 13,295 17.8 14.33
1993 27,905 8.7 13.45 18,244 17.2 13.79
1996 42,032 9.6 13.6 31,366 24.9 19.9
1998 96,959 17.6 21.9 72,780 31.9 25.7
1999 89,845 12.4 15.1 69,420 25.1 20.2
2000 91,632 12.1 14.58 73,648 25.2 22.14
2001 100,011 8.5 9.76 80,382 28.6 24.95
2002 130,499 13.3 14.46 96,512 25.1 21.1
2003 138,803 12.2 13.57 10,888 25.1 20.23
2004 143,455 11.4 12.13 10,725 24.8 20.11
2005 150,799 12.4 11.37 11,259 22.7 19.51
2006 174,290 14.49 13.47 130,584 24.81 21.81
2007 187,942 13.56 12.52 146,837 23.61 20.37
2008 204,896 12.77 11.65 161,831 22.19 18.93
2009 222,123 11.91 10.72 179,835 20.62 17.35
Sumber: BPS. (1994, 2001, 2009) dalam Mudrajad Kuncoro. (2009). URL: www.mudrajad.com/ upload/kemiskinan_di_Indonesia-Mudrajad_18juli2009.doc diakses 12 November 2010 pukul 20.05
Perbaikan ekonomi dan situasi politik pada tahun 2000 telah
mempengaruhi jumlah penduduk miskin. Pada tahun 2000 jumlah
penduduk miskin Indonesia tercatat sebesar 37,3 juta jiwa, dimana
jumlah penduduk miskin yang tinggal di pedesaan sebesar 25,2 juta
jiwa. Dibandingkan dengan tahun 1998 jumlah penduduk miskin
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
78
Indonesia mengalami penurunan sebasar 5,44 %. Trend penurunan
kemiskinan ini terus berlanjut kecuali pada tahun 2006, dimana pada
tahun tersebut jumlah penduduk miskin meningkat menjadi 39,3 juta
jiwa dengan rincian 14,49 juta jiwa tinggal di perkotaan dan 24,81
juta jiwa tinggal di pedesaan. Pada tahun 2006 besarnya garis
kemiskinan di perkotaan adalah Rp. 174.290,- rupiah sedangkan
dipedesaan sebesar Rp. 130.584,- rupiah.
Pada tahun 2007 jumlah penduduk miskin mengalami
penurunan kembali menjadi 37,17 juta jiwa. Dari jumlah tersebut
sekitar 23,61 juta jiwa tinggal di pedesaan dan selebihnya berada di
perkotaan. Pada tahun 2007 garis kemiskinan meningkat menjadi
Rp. 187.942,- ribu untuk daerah perkotaan dan Rp. 146.837,- ribu
untuk wilayah pedesaan. Pada tahun 2008, jumlah penduduk miskin
turun 2,21 % menjadi 34,96 juta jiwa. Dengan garis kemiskinan
sebesar Rp. 204.896,- ribu jumlah penduduk miskin di daerah
perkotaan mencapai 12,77 juta jiwa, sedangkan untuk daerah
pedesaan yang menggunakan garis kemiskinan sebesar Rp. 161.831,-
ribu tercatat jumlah penduduk miskin sekitar 22,19 juta jiwa. Pada
tahun 2009 jumlah penduduk miskin kembali turun menjadi 32,53
juta jiwa, dengan rincian 11,91 juta jiwa tinggal di perkotaan dan
20,62 juta jiwa tinggal di pedesaan. Pada tahun 2009 sendiri,
besarnya garis kemiskinan untuk daerah perkotaan sebesar Rp.
222.123,- ribu sedangkan untuk daerah pedesaan sebesar Rp.
179.835,- ribu.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
79
b. Penduduk Miskin Menurut Pulau
Pada tahun 2009 jumlah penduduk miskin terbesar berada
dikawasan Jawa-Bali dengan jumlah 18.610,7 ribu jiwa. Di kawasan
Sumatera jumlah penduduk miskin sebesar 6.854,2 ribu jiwa atau
sekitar 21,07% dari total penduduk miskin di Indonesia. Jumlah
penduduk miskin yang berada di kawasan Sulawesi dan Nusa
Tenggara masing-masing sebesar 2.490,1 ribu jiwa dan 2.064 ribu
jiwa. Di Kawasan Papua terdapat penduduk miskin berjumlah
1.017,1 ribu jiwa atau sekitar 3,13%. Jumlah penduduk miskin yang
beradadi kawasan Kalimantan sebesar 1.015,9 ribu jiwa. Sedangkan
kawasan Maluku merupakan kawasan yang memiliki jumlah
penduduk miskin yang paling kecil yaitu sebesar 478 ribu jiwa.
Jumlah penduduk miskin di Kawasan Indonesia Barat pada
tahun 2009 tercatat 25.464,9 juta jiwa dan di Kawasan Indonesia
Timur tercatat 7.065,1 juta jiwa. Hal ini berarti sekitar 78,28 %
penduduk miskin Indonesia tinggal di Kawasan Indonesia Barat
sedangkan sisanya sebesar 21,72 % berada di Kawasan Indonesia
Timur. Untuk lebih jelasnya lihat tabel berikut:
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
80
c. Penduduk Miskin Menurut Provinsi
Pada tahun 2009, garis kemiskinan tertinggi untuk daerah
perkotaan tercatat di Provinsi DKI Jakarta, yaitu Rp. 316.936,- ribu.
Sementara garis kemiskinan terendah tercatat di Provinsi Gorontalo
yaitu sebesar Rp. 173.850,- ribu. Untuk daerah pedesaan, garis
kemiskinan tertinggi tahun 2009 ditempati Provinsi Kepulauan Riau
yaitu sebesar Rp. 256.742,- ribu, sedangkan garis kemiskinan
terendah tercatat di Provinsi Sulawesi Selatan yaitu sebesar Rp.
142.241,- ribu.
Selama kurun waktu 2007-2009, terjadi penurunan penduduk
miskin yang cukup bervariasi. Beberapa provinsi mengalami
penurunan yang kecil sementara provinsi lainnya mengalami
penurunan yang cukup besar. Provinsi Papua Barat merupakan
provinsi yang mengalami penurunan penduduk miskin paling kecil,
Tabel 4.3 Jumlah dan Persentase Penduduk Miskin Berdasarkan Pembagian Wilayah dalam RPJMN (Ribu Jiwa)
Wilayah
Tahun
2007 2008 2009
Jumlah % Pering-
kat Jumlah %
Pering- kat
Jumlah % Pering-
Kat
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)
Sumatera 7,845.4 21.07 2 7,294.0 20.86 2 6,854.2 21.07 2
Jawa-Bali 21,324.9 57.27 1 20,191.6 57.75 1 18,610.7 57.21 1
Kalimantan 1,352.9 3.63 5 1,214.1 3.47 5 1,015.9 3.12 6
Sulawesi 2,788.1 7.49 3 2,608.5 7.46 3 2,490.1 7.65 3 Nusa Tenggara 2,350.2 6.31 4 2,178.9 6.23 4 2,064.0 6.34 4
Maluku 514.6 1.38 7 496.4 1.42 7 478.0 1.47 7
Papua 1,060.2 2.85 6 979.6 2.80 6 1,017.1 3.13 5
Indonesia 37,236.3 100 34,963.1 100 32,530.0 100
Sumber: Sumber: BPS. (2010). Statistik Indonesia 2009, data diolah
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
81
yaitu sekitar 5 ribu jiwa. Kemudian disusul oleh Provinsi Maluku
Utara yang mengalami penurunan sebesar 5,95 ribu jiwa dan
Provinsi Gorontalo yang mengalami penurunan sebesar 8,65 ribu
jiwa. Sementara itu, Provinsi Jawa Timur merupakan provinsi yang
mengalami penurunan penduduk miskin paling tinggi yaitu sekitar
566,35 ribu jiwa. Kemudian disusul oleh Provinsi Jawa Tengah
dengan penurunan sebesar 415,75 ribu jiwa dan Provinsi Jawa Barat
dengan penurunan sebesar 237,15 ribu jiwa. Untuk lebih jelasnya
dapat dilihat pada tabel berikut:
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
82
Tabel 4.4 Garis Kemiskinan dan Jumlah Penduduk Miskin Menurut Provinsi (ribu jiwa)
Provinsi
Garis Kemiskinan Tahun 2009 Jumlah Penduduk Miskin Rata-Rata
Penurunan Kemiskinan Perkotaan Pedesaan 2007 2008 2009
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
NAD 292,428 249,546 1,083.7 959.7 892.9 95.40
Sumatera Utara 234,712 189,306 1,768.5 1,613.8 1,499.7 134.40
Sumatera Barat 248,525 201,257 529.2 477.2 429.3 49.95
Riau 265,707 226,945 574.5 566.7 527.5 23.50
Jambi 244,516 178,107 281.9 260.3 249.7 16.10
Sumatera Selatan 247,661 190,109 1,331.8 1,249.6 1,167.9 81.95
Bengkulu 242,735 192,351 370.6 352.0 324.1 23.25
Lampung 224,168 175,734 1,661.7 1,591.6 1,558.3 51.70
Bangka Belitung 272,809 261,378 95.1 86.7 76.6 9.25
Kepulauan Riau 308,210 256,742 148.4 136.4 128.2 10.10 DKI Jakarta 316,936 - 405.7 379.6 323.2 41.25
Jawa Barat 203,751 175,193 5,457.9 5,322.4 4,983.6 237.15
Jawa Tengah 196,478 169,312 6,557.2 6,189.6 5,725.7 415.75
DI Yogyakarta 228,236 182,706 633.5 616.3 585.8 23.85
Jawa Timur 202,624 174,628 7,155.3 6,651.3 6,022.6 566.35
Banten 212,310 178,238 886.2 816.7 788.1 49.05
Bali 211,461 176,003 229.1 215.7 181.7 23.70
Kalimantan Barat 194,881 166,815 584.3 508.8 434.8 74.75
Kalimantan Tengah 209,317 199,157 210.3 200.0 165.9 22.20
Kalimantan Selatan 216,538 181,059 233.5 218.9 176 28.75
Kalimantan Timur 283,472 224,506 324.8 286.4 239.2 42.80
Sulawesi Utara 193,251 178,271 250.1 223.5 219.6 15.55
Sulawesi Tengah 217,529 182,241 557.4 524.7 489.8 33.80
Sulawesi Selatan 177,872 142,241 1,083.4 1,031.7 963.6 59.90
Sulawesi Tenggara 175,070 157,554 465.4 435.9 434.3 15.55
Gorontalo 173,850 156,873 241.9 221.6 224.6 8.65
Sulawesi Barat 175,901 156,866 189.9 171.1 158.2 15.85 Nusa Tenggara Barat 213,450 164,526 1,118.6 1,080.6 1,050.9 33.85
Nusa Tenggara Timur 218,796 142,478 1,163.6 1,098.3 1,013.1 75.25 Maluku 230,913 199,596 404.7 391.3 380 12.35
Maluku Utara 226,732 190,838 109.9 105.1 98 5.95
Irian Jaya Barat 304,730 269,354 266.8 246.5 256.8 5.00
Papua 285,158 234,727 793.4 733.1 760.3 16.55 INDONESIA 222,123 179,835 37,168.3 34,963.3 32,530.0 2,319.15
Sumber: BPS. (2010). Statistik Indonesia 2009, data diolah
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
83
4. Keadaan Perekonomian Indonesia
Salah satu indikator yang digunakan dalam menghitung tingkat
pertumbuhan ekonomi Indonesia dan mengukur tingkat kemiskinan
adalah dengan melihat Produk Domestik Regional Bruto (PDRB).
Berdasarkan tabel berikut provinsi yang mempunyai PDRB tertinggi
pada tahun 2009 adalah DKI Jakarta dengan nilai PDRB sebesar Rp.
389.851.058,- juta, kemudian disusul oleh Provinsi Jawa Timur dengan
PDRB sebesar Rp. 336.104.871,- juta dan Provinsi Jawa Barat dengan
PDRB sebesar Rp. 315.601.845,- juta. Sedangkan provinsi yang
mempunyai PDRB terendah adalah Provinsi Gorontalo dengan PDRB
sebesar Rp. 2.915.121,3,- juta, kemudian disusul oleh Provinsi Maluku
Utara dengan PDRB sebesar Rp. 2.979.518,1,- juta dan Provinsi Maluku
dengan PDRB sebesar Rp. 4.209.549,7,- juta. Provinsi yang memilki
rata-rata pertumbuhan PDRB tertinggi adalah Sulawesi Utara dengan
pertumbuhan mencapai 11,94 %, sedangkan provinsi yang memilki rata-
rata pertumbuhan terendah adalah Provinsi NAD dengan pertumbuhan
PDRB -2,82 %.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
84
Tabel 4.5 PDRB Atas Dasar Harga Konstan 2000 Menurut Wilayah Tahun 2007-2009 (Juta Rupiah)
Provinsi
Tahun Rata-Rata Pertum-buhan
2007 2008 2009
Jumlah % Jumlah % Jumlah %
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)
NAD 35,983,090.8 1.92 34,085,478.7 1.72 33,962,771.0 1.56 -2.82
Sumatera Utara 99,792,273.3 5.31 106,172,360.1 5.35 117,211,152.0 5.38
8.40
Sumatera Barat 32,912,968.6 1.75 35,007,921.5 1.76 37,981,164.0 1.74 7.43
Riau 86,213,259.5 4.59 91,085,381.8 4.59 96,444,937.0 4.43 5.77
Jambi 14,275,161.3 0.76 15,296,726.8 0.77 17,307,599.0 0.79 10.15
Sumatera Selatan 55,262,114.0 2.94 58,080,027.0 2.93 62,940,222.0 2.89 6.73
Bengkulu 7,008,964.5 0.37 7,354,468.4 0.37 7,960,713.2 0.37 6.59
Lampung 32,694,889.4 1.74 34,414,653.2 1.73 37,992,762.0 1.75 7.83
Bangka Belitung 9,464,539.1 0.50 9,884,577.8 0.50 10,594,746.0 0.49 5.81
Kepulauan Riau 34,713,813.6 1.85 37,021,427.7 1.87 39,665,943.0 1.82 6.90
DKI Jakarta 332,971,254.0 17.72 353,539,057.4 17.82 389,851,058.0 17.91 8.22
Jawa Barat 274,180,308.0 14.59 290,171,128.8 14.63 315,601,845.0 14.50 7.30
Jawa Tengah 159,110,254.0 8.47 167,790,369.9 8.46 183,968,451.0 8.45 7.55
DI Yogyakarta 18,291,511.7 0.97 19,208,937.5 0.97 20,932,502.0 0.96 6.99
Jawa Timur 287,814,184.0 15.32 304,798,966.4 15.36 336,104,871.0 15.44 8.09
Banten 65,046,775.8 3.46 68,830,644.8 3.47 75,438,360.0 3.46 7.71
Bali 23,497,047.1 1.25 24,900,571.9 1.26 27,625,713.0 1.27 8.46
Kalimantan Barat 26,260,648.0 1.40 27,682,852.5 1.40 30,380,983.0 1.40 7.58
Kalimantan Tengah 15,754,508.7 0.84 16,725,514.2 0.84 18,608,858.0 0.85 8.71
Kalimantan Selatan 25,922,287.5 1.38 27,538,451.5 1.39 30,366,926.0 1.39 8.25
Kalimantan Timur 98,428,543.0 5.24 103,168,022.0 5.20 108,010,547.0 4.96 4.75
Sulawesi Utara 14,344,302.4 0.76 15,428,425.3 0.78 17,945,762.0 0.82 11.94
Sulawesi Tengah 13,683,882.5 0.73 14,746,021.7 0.74 17,091,635.0 0.79 11.83
Sulawesi Selatan 41,332,426.3 2.20 44,549,824.5 2.25 50,245,252.0 2.31 10.28
Sulawesi Tenggara 9,331,719.9 0.50 10,010,586.3 0.50 11,583,555.0 0.53 11.49
Gorontalo 2,339,217.5 0.12 2,520,673.3 0.13 2,915,121.3 0.13 11.70
Sulawesi Barat 3,567,816.2 0.19 3,872,522.8 0.20 4,353,630.0 0.20 10.48
Nusa Tenggara Barat 16,369,220.5 0.87 16,799,829.8 0.85 19,956,216.0 0.92 10.71
Nusa Tenggara Timur 10,902,404.4 0.58 11,426,425.2 0.58 12,415,928.0 0.57 6.73
Maluku 3,633,475.1 0.19 3,787,103.9 0.19 4,209,549.7 0.19 7.69
Maluku Utara 2,501,175.1 0.13 2,650,760.1 0.13 2,979,518.1 0.14 9.19
Irian Jaya Barat 5,934,315.8 0.32 6,369,374.2 0.32 7,191,779.9 0.33 10.12
Papua 19,200,297.4 1.02 18,914,877.3 0.95 27,391,987.0 1.26 21.67
Indonesia 1,878,738,648.0 100 1,983,833,965.0 100 2,177,232,056.7 100 7.67
Sumber: BPS. (2010). Statistik Indonesia 2009, data diolah
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
85
5. Keadaan Pendidikan Indonesia
Pendidikan adalah salah satu cara yang tepat untuk meningkatkan
kualitas hidup seseorang sehingga dapat menjauh dari resiko kemiskinan.
Investasi pendidikan akan mampu meningkatkan kualitas sumber daya
manusia yang diperlihatkan dengan meningkatnya pengetahuan dan
keterampilan seseorang. Semakin tinggi tingkat pendidikan seseorang,
maka pengetahuan dan keahlian juga akan meningkat sehingga akan
mendorong peningkatan produktivitas kerjanya. Perusahaan akan
memperoleh hasil yang lebih banyak dengan memperkerjakan tenaga
kerja dengan produktivitas yang tinggi, sehingga perusahaan juga akan
bersedia memberikan gaji yang lebih tinggi bagi yang bersangkutan. Di
sektor informal seperti pertanian, peningkatan ketrampilan dan keahlian
tenaga kerja akan mampu meningkatkan hasil pertanian, karena tenaga
kerja yang terampil mampu bekerja lebih efisien. Dari hal tersebut
terlihat dengan jelas adanya hubungan antara pendidikan dengan
kemiskinan, dimana hubungan tersebut berlangsung secara negatif.
Salah satu cara untuk melihat perkembangan pendidikan di suatu
daerah adalah dengan melihat besarnya angka melek huruf di daerah
tersebut. Apabila daerah tersebut memiliki angka melek huruf yang
tinggi maka dapat diartikan daerah tersebut memiliki tingkat pendidikan
yang relatif tinggi. Dengan demikian angka melek huruf juga dapat
dikatakan memiliki hubungan dengan kemiskinan.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
86
Tabel 4.6 Jumlah Penduduk Melek Huruf Antar Wilayah di Indonesia Tahun 2007-2009 (Ribu Jiwa)
Provinsi
Tahun Rata-Rata Lama Sekolah
2007 2008 2009
Jumlah % Jumlah % Jumlah % 2007 2008 2009
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)
NAD 3,991.91 94.51 4,119.57 94.51 4,205.98 95.94 8.3 8.3 8.6
Sumatera Utara 12,414.72 96.73 12,656.25 96.73 12,870.82 97.04 8.5 8.5 8.6
Sumatera Barat 4,577.34 96.10 4,604.01 96.10 4,673.99 96.66 8.2 8.3 8.5
Riau 4,933.07 97.28 5,187.63 97.28 5,206.21 97.76 8.2 8.5 8.6
Jambi 2,623.46 95.67 2,671.47 95.67 2,723.10 95.81 7.6 7.6 7.7
Sumatera Selatan 6,657.07 94.83 6,787.79 94.83 6,898.31 95.31 7.5 7.6 7.7
Bengkulu 1,562.70 96.66 1,593.46 96.66 1,620.39 97.05 7.8 7.8 8.2
Lampung 6,915.83 94.87 7,046.67 94.87 7,148.02 95.34 7.2 7.2 7.7
Bangka Belitung 1,039.30 93.91 1,061.89 93.91 1,080.06 94.60 7.2 7.4 7.4
Kepulauan Riau 1,297.21 93.13 1,360.54 93.13 1,429.99 93.63 8.9 8.1 8.1
DKI Jakarta 8,366.63 92.30 9,030.96 92.30 9,125.24 98.74 10.1 10.2 10.3
Jawa Barat 38,441.70 95.32 39,089.25 95.32 39,833.14 95.53 7.5 7.5 7.7
Jawa Tengah 30,839.00 95.24 31,063.60 95.24 31,533.58 95.21 6.8 6.9 7.1
DI Yogyakarta 3,043.65 88.62 3,095.29 88.62 3,132.80 89.24 8.6 8.7 8.8
Jawa Timur 32,386.96 87.78 33,181.30 87.78 33,624.70 89.45 6.9 7 7.2
Banten 8,394.42 87.42 8,383.86 87.42 8,589.30 87.31 7.7 7.7 8
Bali 2,991.93 85.98 3,056.81 85.98 3,097.18 86.94 7.6 7.8 7.8
Kalimantan Barat 3,735.58 89.40 3,761.30 89.40 3,874.23 88.52 6.6 6.6 6.6
Kalimantan Tengah 1,960.15 96.64 2,001.14 96.64 2,031.36 97.27 7.7 7.7 7.8
Kalimantan Selatan 3,194.60 94.05 3,277.03 94.05 3,335.63 95.08 7.3 7.4 7.5
Kalimantan Timur 2,894.73 95.70 2,982.05 95.70 3,066.37 96.36 8.7 8.7 8.7
Sulawesi Utara 2,163.84 98.95 2,189.23 98.95 2,211.51 99.15 8.7 8.7 8.8
Sulawesi Tengah 2,294.36 95.75 2,328.92 95.75 2,373.90 95.51 7.7 7.8 7.9
Sulawesi Selatan 7,304.50 94.86 7,467.82 94.86 7,574.76 95.68 7.2 7.3 7.4
Sulawesi Tenggara 1,751.97 86.24 1,795.50 86.24 1,843.34 86.53 7.7 7.7 7.9
Gorontalo 829.70 86.40 848.83 86.40 861.89 87.31 6.9 6.9 7.2
Sulawesi Barat 920.11 90.50 940.94 90.50 958.75 91.15 6.5 7 7.1 Nusa Tenggara Barat 3,423.27 79.75 3,484.49 79.75 3,555.18 79.85 6.5 6.5 6.6 Nusa Tenggara Timur 3,881.67 87.25 3,974.77 87.25 4,063.49 87.66 6.4 6.4 6.6
Maluku 1,260.99 96.85 1,285.17 96.85 1,304.94 97.31 8.5 8.5 8.6
Maluku Utara 893.78 94.65 915.84 94.65 933.47 95.44 7.8 7.9 8.2
Irian Jaya Barat 537.43 75.06 529.03 75.06 522.89 72.47 7.7 7.7 8.2
Papua 1,820.49 90.32 1,895.06 90.32 1,949.42 92.15 6.5 6.3 6.4
Indonesia 207,525.42 91.87 210,783.77 91.87 214,201.98 92.19 7.67 7.70 7.86
Sumber: BPS. (2010). Perkembangan Beberapa Indikator Utama Sosial-Ekonomi Indonesia.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
87
Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa pada tahun 2009 persentase
rata-rata angka melek huruf penduduk Indonesia sebesar 92,19 %, yang
artinya 92,19 % dari penduduk Indonesia sudah melek huruf dan rata-rata
lama bersekolah sebesar 7,86 tahun, yang artinya rata-rata penduduk
Indonesia menempuh pendidikan dalam hal ini pendidikan formal selama
kurang lebih 7 tahun atau setara dengan SMP. Provinsi yang mempunyai
angka melek huruf tertinggi pada tahun 2009 adalah Sulawesi Utara
dengan persentase angka melek huruf sebesar 99,15 %, sedangkan
provinsi yang memiliki persentase angka melek huruf terendah adalah
Sulawesi Tenggara dengan persentase angka melek huruf sebesar 86,53
%. Provinsi yang memiliki rata-rata lama bersekolah tertinggi di tahun
2009 adalah DKI Jakarta dengan rata-rata lama sekolah 10,3 tahun,
sedangkan Provinsi Papua adalah provinsi yang memiliki rata-rata lama
bersekolah terendah karena hanya 6,4 tahun.
6. Keadaan Pengangguran Indonesia
Dari tabel 4.7 dapat dilihat bahwa secara absolut di tahun 2009
provinsi yang mempunyai tingkat pengangguran tertinggi adalah Provinsi
Jawa Barat dengan jumlah pengangguran sebesar 2.079,83 ribu jiwa.
Provinsi Jawa Tengah menjadi provinsi kedua yang jumlah
penganggurannya tertinggi, di mana jumlah pengangguran di tahun 2009
mencapai 1.252,267 ribu jiwa, kemudian disusul oleh Provinsi Jawa
Timur yang jumlah penganggurannya mencapai 1.033,512 ribu jiwa.
Sedangkan untuk provinsi yang jumlah penganggurannya paling kecil
adalah Provinsi Sulawesi Barat, di mana jumlah penganggurannya hanya
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
88
23,064 ribu jiwa. Kemudian disusul oleh Provinsi Gorontalo dan Provinsi
Papua Barat dengan jumlah pengangguran masing-masing mencapai
26,351 ribu jiwa dan 26,626 ribu jiwa.
Apabila dilihat dari rata-rata laju angka penganggurannya,
provinsi yang paling banyak mengurangi jumlah pengangguran adalah
Provinsi Sulawesi Tengah. Kemudian disusul oleh Provinsi Jawa Timur
yang berkurang 12,70 % serta Provinsi Sulawesi Tenggara yang
berkurang 11,96 %. Sedangkan provinsi yang paling banyak bertambah
jumlah penganggurannya adalah Maluku Utara dengan pertambahan
9,23%. Kemudian disusul Provinsi Nusa Tenggara Timur dengan
pertambahan 7,30%, serta Provinsi Bengkulu dengan pertambahan
pengangguran sebesar 5,75%.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
89
Tabel 4.7 Jumlah Pengangguran Menurut Provinsi Tahun 2007-2009 (Ribu Jiwa)
Provinsi
Tahun Rata-Rata Laju Pengangguran 2007 2008 2009
Jumlah % Jumlah % Jumlah %
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)
NAD 171.42 1.71 171.41 1.82 165.36 1.85 -1.77
Sumatera Utara 571.33 5.71 554.54 5.90 532.43 5.94 -3.46
Sumatera Barat 217.31 2.17 171.13 1.82 173.08 1.93 -10.05
Riau 207.14 2.07 183.52 1.95 193.51 2.16 -2.98
Jambi 76.09 0.76 66.37 0.71 73.90 0.82 -0.71
Sumatera Selatan 314.81 3.14 280.66 2.99 263.47 2.94 -8.49
Bengkulu 37.68 0.38 39.72 0.42 42.14 0.47 5.75
Lampung 269.13 2.69 255.22 2.72 239.98 2.68 -5.57
Bangka Belitung 32.96 0.33 31.42 0.33 33.13 0.37 0.38
Kepulauan Riau 53.08 0.53 53.33 0.57 55.31 0.62 2.10
DKI Jakarta 552.38 5.52 580.51 6.18 569.34 6.35 1.58
Jawa Barat 2,386.21 23.84 2,263.58 24.09 2,079.83 23.21 -6.63
Jawa Tengah 1,360.22 13.59 1,227.31 13.06 1,252.27 13.97 -3.87
DI Yogyakarta 115.20 1.15 107.53 1.14 121.05 1.35 2.96
Jawa Timur 1,366.50 13.65 1,296.31 13.80 1,033.51 11.53 -12.70
Banten 632.76 6.32 656.56 6.99 652.46 7.28 1.57
Bali 77.58 0.77 69.55 0.74 66.47 0.74 -7.39
Kalimantan Barat 138.80 1.39 116.78 1.24 119.68 1.34 -6.69
Kalimantan Tengah 52.02 0.52 47.25 0.50 48.44 0.54 -3.33
Kalimantan Selatan 131.94 1.32 110.08 1.17 115.81 1.29 -5.68
Kalimantan Timur 149.80 1.50 157.38 1.68 158.22 1.77 2.80
Sulawesi Utara 128.00 1.28 108.75 1.16 110.96 1.24 -6.50
Sulawesi Tengah 99.22 0.99 65.28 0.69 66.01 0.74 -16.55
Sulawesi Selatan 372.71 3.72 311.77 3.32 314.66 3.51 -7.71
Sulawesi Tenggara 61.16 0.61 56.14 0.60 47.32 0.53 -11.96
Gorontalo 27.97 0.28 24.26 0.26 26.35 0.29 -2.33
Sulawesi Barat 25.63 0.26 22.65 0.24 23.06 0.26 -4.91
Nusa Tenggara Barat 135.26 1.35 124.30 1.32 131.26 1.46 -1.25
Nusa Tenggara Timur 77.73 0.78 80.81 0.86 89.40 1.00 7.30
Maluku 67.42 0.67 59.68 0.64 63.02 0.70 -2.95
Maluku Utara 23.98 0.24 27.32 0.29 28.56 0.32 9.23
Irian Jaya Barat 28.03 0.28 26.19 0.28 26.63 0.30 -2.45
Papua 49.67 0.50 47.19 0.50 46.01 0.51 -3.75
Indonesia 10,011.14 100 9,394.52 100 8,962.62 100 -5.38
Sumber: BPS. (2010). Perkembangan Beberapa Indikator Utama Sosial-Ekonomi Indonesia.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
90
7. Keadaan Indeks Pembangunan Manusia Indonesia
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) atau Human Development
Indeks (HDI) juga bisa digunakan sebagai salah satu indikator sosial
untuk mengukur tingkat ketimpangan pembangunan antar daerah. Secara
hipotesis dapat dikatakan semakin baik pembangunan di suatu wilayah
maka semakin tinggi IPM daerah tersebut.
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) diukur berdasarkan 3 (tiga)
tujuan atau produk pembangunan. Ketiga alat ukur itu, yaitu: (i) Panjang
usia yang diukur dengan tingkat harapan hidup, (ii) Pengetahuan yang
diukur dengan rata-rata tertimbang dari jumlah orang dewasa yang dapat
membaca (diberi bobot dua pertiga) dan rata-rata tingkat sekolah (diberi
bobot sepertiga), dan (iii) Penghasilan yang diukur dengan pendapatan
perkapita riil yang telah disesuaikan. Nilai IPM dibagi menjadi tiga
kelompok, yaitu: (i) Negara dengan pembangunan manusia rendah, nilai
IPM berkisar antara 0,0 hingga 0,50, (ii) Negara dengan pembangunan
manusia yang menengah, nilai IPM-nya berkisar antara 0,51 hingga 0,79,
dan (iii) Negara dengan pembangunan manusia yang tinggi, nilai IPM-
nya berkisar antara 0,8 hingga 1,0 (Mudrajad, 2000).
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
91
Tabel 4.8 Indeks Pembangunan Manusia Indonesia Tahun 2006-2008
Provinsi Tahun
Rata-Rata IPM
Peringkat
2006 2007 2008
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
NAD 69.40 70.35 70.76 70.17 17
Sumatera Utara 72.50 72.78 73.29 72.86 8
Sumatera Barat 71.60 72.23 72.96 72.26 9
Riau 73.80 74.63 75.09 74.51 3
Jambi 71.30 71.46 71.99 71.58 12
Sumatera Selatan 71.10 71.40 72.05 71.52 13
Bengkulu 71.30 71.57 72.14 71.67 10
Lampung 69.40 69.78 70.30 69.83 19
Bangka Belitung 71.20 71.62 72.19 71.67 11
Kepulauan Riau 72.80 73.68 74.18 73.55 7
DKI Jakarta 76.30 76.59 77.03 76.64 1
Jawa Barat 70.30 70.71 71.12 70.71 15
Jawa Tengah 70.30 70.92 71.60 70.94 14
DI Yogyakarta 73.70 74.15 74.88 74.24 4
Jawa Timur 69.20 69.78 70.38 69.79 20
Banten 69.10 69.29 69.70 69.36 23
Bali 70.10 70.53 70.98 70.54 16
Kalimantan Barat 67.10 67.53 68.17 67.60 29
Kalimantan Tengah 73.40 73.49 73.88 73.59 6
Kalimantan Selatan 67.70 68.01 68.72 68.14 26
Kalimantan Timur 73.30 73.77 74.52 73.86 5
Sulawesi Utara 74.40 74.68 75.16 74.75 2
Sulawesi Tengah 68.80 69.34 70.09 69.41 22
Sulawesi Selatan 68.80 69.62 70.22 69.55 21
Sulawesi Tenggara 67.80 68.32 69.00 68.37 25
Gorontalo 68.00 68.83 69.29 68.71 24
Sulawesi Barat 67.10 67.72 68.55 67.79 28
Nusa Tenggara Barat 63.00 63.71 64.12 63.61 32
Nusa Tenggara Timur 64.80 65.36 66.15 65.44 31
Maluku 69.70 69.96 70.38 70.01 18
Maluku Utara 67.50 67.82 68.18 67.83 27
Papua Barat 66.10 67.28 67.95 67.11 30
Papua 62.80 63.41 64.00 63.40 33
Indonesia Bagian Barat 71.36 71.83 73.11 71.85
Indonesia Bagian Timur 67.30 67.84 68.83 67.85
Indonesia 70.10 70.59 71.17 70.62
Sumber: BPS. (2010). Perkembangan Beberapa Indikator Utama Sosial-Ekonomi Indonesia.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
92
Dari tabel di atas terlihat bahwa selama tahun 2006-2008 Indeks
Pembangunan Manusia (IPM) Indonesia cenderung mengalami
peningkatan, dimana nilai rata-ratanya adalah 70,62. Provinsi yang
memiliki angka Indeks Pembangunan Manusia terbesar adalah Provinsi
DKI Jakarta dengan nilai 76,64, sedangkan yang memiliki angka terkecil
adalah Provinsi Papua dengan nilai 63,40. Seperti yang telah dijelaskan
sebelumnya angka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dapat dijadikan
sebagai salah satu ukuran untuk melihat ketimpangan yang terjadi antara
satu dadiukur berdasarkan 3 (tiga) tujuan atau rah dengan daerah yang
lain. Hal ini terbukti dengan rata-rata nilai Indeks Pembangunan Manusia
(IPM) Indonesia bagian barat jauh lebih tinggi daripada Indonesia bagian
timur. Selama tahun 2006-2008 rata-rata IPM Indonesia bagian barat
adalah 71,85 sedangkan Indonesia bagian timur hanya 67,85. Perbedaan
yang cukup jauh ini menunjukkan bahwa pembangunan yang dilakukan
oleh pemerintah belumlah merata, pembangunan tersebut masih terpusat
di bagian barat Indonesia.
B. Hasil Analisis dan Pembahasan
1. Analisis Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan
a. Pemilihan Model Estimasi
Dalam penelitian ini variabel independen yakni Growth
(GRW), Angka Melek Huruf (AMH) dan Pengangguran (P) yang
diduga mempengaruhi variabel dependen yakni Tingkat Kemiskinan.
Untuk mengetahui besarnya pengaruh masing-masing variabel
independen terhadap variabel dependen, digunakan alat analisis
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
93
regresi data panel. Permodelan dalam menggunakan teknik regresi
data panel dapat dilakukan dengan menggunakan tiga pendekatan
metode alternatif dalam pengolahannya. Pendekatan-pendekatan
tersebut, yaitu: (i) Pooled Least Square (PLS), (ii) Fixed Effect
Model (FEM), dan (iii) Random Effect Model (REM).
1) Pooled Least Square (PLS) vs Fixed Effect Model (FEM)
Pooled Least Square (PLS) merupakan metode pengolahan data
cross section dan time series dan kemudian data gabungan ini
diperlakukan sebagai satu kesatuan pengamatan yang digunakan
untuk mengestimasi model dengan metode OLS. Metode ini
mengasumsikan slope dan intersep koefisien konstan.
K = 12238.71- 5.2E-06 GRW – 126.1025 AMH + 2.48887 P.. (4.1) (0.0000) (0.0001) (0.0000) (0.0000) t = (5.849521) (4.244452) (-5.811621) (16.73320) R-squared 0.866301 F-statistic 205.1839 Adjusted R-squared S.E. of Regression
0.862079 608.6720
Prob(F-statistic) DW stat
0.000000 0.041777
Berdasarkan hasil estimasi dengan menggunakan Pooled
Least Square (PLS) pada persamaan 4.1 dapat terlihat bahwa
nilai R2 sebesar 0,866301 berarti sebesar 86,6301% variasi
variabel dependen dapat dijelaskan oleh variasi variabel
indepanden yang dimasukkan dalam model. Nilai DW-statistik
sebesar 0,041777 sangat rendah (jauh dari range angka 2) yang
mengindikasikan adanya autokorelasi positif. Pada metode
Pooled Least Square (PLS) semua variabel independen
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
94
signifikan statistik pada tingkat α = 5 %. Selain itu pada model
ini nilai standart eror dapat dikatakan cukup tinggi dimana
nilainya mencapai 608,6720.
Metode ini mengasumsikan bahwa nilai intersep antar
individual dianggap sama yang mana merupakan asumsi yang
sangat membatasi (restricted) (Gujarati, 2003). Sehingga
metode ini kurang dapat menangkap gambaran yang sebenarnya
atas hubungan yang terjadi antara variable bebas dengan
variable terikatnya, begitu pula hubungan diantara masing-
masing individual cross section.
Begitu pula seperti yang dijabarkan pada metode
pemilihan secara teoritis yang mengatakan bahwa metode OLS
terlalu sederhana untuk mendeskripsikan fenomena yang ada.
Sehingga yang perlu dilakukan adalah menemukan nature yang
spesifik atas hubungan yang terjadi diantara masing-masing
individu pada data cross section. Maka dapat dilihat dengan
menggunakan metode fixed effect.
Berikut merupakan hasil dari estimasi menggunakan
metode fixed effect.
K = - 7.49E-06 GRW – 23.78010 AMH + 1.629619 P........(4.2) (0.0000) (0.0000) (0.0000) t = (-6.682284) (-5.460688) (8.272864) R-squared 0.999170 F-statistic 37926.40 Adjusted R-squared S.E. of Regression
0.998709 66.02796
Prob(F-statistic) DW stat
0.000000 2.239970
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
95
Dalam menentukan pendekatan mana yang dipilih antara Pooled
Least Square (PLS) atau Fixed Effect Model (FEM) dalam
estimasi data panel maka digunakan Restricted F test, dimana
hipotesisnya:
Ho: Metode OLS
Ha: Metode Fixed effect
.....................................................................(4.3)
.
.
Fhit = 2521.30934
Dengan F-tabel (5%) = 1,55
Maka : F-hit > F-tabel
2521.30934 > 1,55 Tolak Ho.
Karena nilai F hitung > F tabel, maka Ho ditolak sehingga dapat
disimpulkan bahwa Fixed Effect Model (FEM) lebih baik
dibanding dengan Pooled Least Square (PLS).
2) Fixed Effect Model (FEM) vs Random Effect Model (REM)
Random Effect Model (REM) disebut juga dengan
pendekatan regresi data panel dengan pendekatan autokorelasi
dengan mengasumsikan terdapat korelasi antar observasi baik
runtun waktu maupun lintas sektoral. Berikut merupakan hasil
dari estimasi dengan menggunakan Random Effect Model.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
96
K = 5327.97 + 8.76E-07 GRW – 52.93349 AMH + 2.62323 P.. (4.4) (0.0005) (0.5592) (0.0008) (0.0000) t = (3.604571) (0.586096) (-3.462489) (14.37608) R-squared 0.997659 DW stat 1.511276 Adjusted R-squared S.E. of Regression
0.997585 80.53462
Dari hasil regresi di atas terlihat bahwa nilai R2 hampir
sama dengan R2 pada model Fixed Effect Model (FEM), akan
tetapi terdapat variabel yang tidak signifikan dan bertentangan
dengan hipotesis dan teori, variabel tersebut adalah
pertumbuhan ekonomi (GRW). Nilai standart error juga lebih
tinggi dibandingkan model Fixed Effect, dimana nilainya adalah
80,53462. Selain itu nilai DW statistik juga kecil, sehingga
model terkena masalah autokorelasi. Hal ini menunjukkan Fixed
Effect Model (FEM) lebih baik dari Random Effect Model
(REM).
Dari hasil pemilihan model disimpulkan bahwa model yang
paling baik dan tepat digunakan adalah Fixed Effect Model (FEM).
Dari hasil ini selanjutnya akan dilakukan uji statistik yang meliputi
uji t (uji tiap-tiap individu secara variabel) dan uji F (secara bersama-
sama). Selain itu akan dilakukan uji asumsi klasik yang meliputi
multikolinearlitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi.
b. Uji Statistik
1) Uji t
Uji t merupakan pengujian variabel independen secara
individual yang dilakukan untuk melihat apakah variabel
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
97
independen secara individu berpengaruh secara signifikan
terhadap variabel dependen. Apabila nilai t hitung yang
diperoleh lebih kecil daripada nilai t tabel yang digunakan, maka
Ho diterima yang berarti variabel independen tersebut secara
signifikan tidak berbeda dengan nol. Atau sebaliknya jika nilai t
hitung yang diperoleh lebih besar daripada nilai t tabel yang
digunakan, maka Ho ditolak yang berarti variabel independen
tersebut secara signifikan berbeda dengan nol. Cara lain yaitu
dengan melihat tingkat signifikansi pada tabel hasil regresi, jika
nilai signifikansinya < 0,05 berarti variabel tersebut signifikan
pada taraf 5% dan sebaliknya jika nilai signifikansinya > 0,05
berarti variabel tersebut tidak signifikan pada taraf 5%.
Uji t digunakan untuk menguji hipotesis pertama yang
diajukan dalam penelitian ini. Berikut adalah hasil uji hipotesis
tersebut:
a) Pengujian Hipotesis Variabel Pertumbuhan Ekonomi
(GRW)
H0 : ≥ 0 Pertumbuhan Ekonomi tidak berpengaruh secara
signifikan terhadap kemiskinan
H1 : < 0 Pertumbuhan Ekonomi berpengaruh negatif dan
signifikan terhadap kemiskinan.
Berdasarkan persamaan 4.2 diketahui bahwa nilai
koefisien regresi variabel pertumbuhan ekonomi (GRW)
mempunyai tanda negatif dan besarnya adalah 7,49E-06,
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
98
nilai t hitung variabel pertumbuhan ekonomi adalah -
6,682284 dengan nilai probabilitas 0,0000. Dengan
menggunakan α= 5%, maka diperoleh t tabel sebesar 2,00,
maka t hitung lebih kecil dari negatif t tabel, yaitu -
6,682284 < -2,00, serta nilai probabilitasnya lebih kecil
dari 0,05.
Ho ditolak Ho ditolak
Ho diterima
-6,682284 -2,00 2,00
Gambar 4.2 Uji t untuk variabel pertumbuhan ekonomi (GRW)
Dari hasil tersebut disimpulkan bahwa pertumbuhan
ekonomi mempunyai pengaruh negatif dan signifikan
terhadap tingkat kemiskinan, sehingga H0 ditolak dan H1
diterima. Nilai koefisien sebesar 7,49E-06 menunjukkan
bahwa peningkatan pertumbuhan ekonomi (GRW) sebesar
1 persen akan menurunkan tingkat kemiskinan sebesar
7,49E-06 ribu jiwa dengan asumsi ceteris paribus.
b) Pengujian Hipotesis Variabel Pendidikan (AMH)
H0 : ≥ 0 Pendidikan tidak berpengaruh secara signifikan
terhadap kemiskinan
H1 : < 0 Pendidikan berpengaruh negatif dan signifikan
terhadap kemiskinan.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
99
Berdasarkan persamaan 4.2 diketahui bahwa nilai
koefisien regresi variabel Pendidikan (AMH) mempunyai
tanda negatif dan besarnya adalah 23,78010, nilai t hitung
variabel pendidikan adalah -5,40688 dengan nilai
probabilitas 0,000. Dengan menggunakan α= 5%, maka
diperoleh t tabel sebesar 2,00, maka t hitung lebih kecil dari
negatif t tabel, yaitu -5,40688 < -2,00, serta nilai
probabilitasnya lebih kecil dari 0,05.
Ho ditolak Ho ditolak
Ho diterima
-5,460688 -2,00 2,00
Gambar 4.3 Uji t untuk variabel pendidikan (AMH)
Dari hasil tersebut disimpulkan bahwa pendidikan
mempunyai pengaruh negatif dan signifikan terhadap
tingkat kemiskinan, sehingga H0 ditolak dan H1 diterima.
Nilai koefisien sebesar 23,78010 menunjukkan bahwa
peningkatan pendidikan (AMH) sebesar 1 persen akan
menurunkan tingkat kemiskinan sebesar 23,78010 ribu jiwa
dengan asumsi ceteris paribus.
c) Pengujian Hipotesis Variabel Pengangguran
H0 : ≥ 0 Pengangguran tidak berpengaruh secara
signifikan terhadap kemiskinan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
100
H1 : < 0 Pengangguran berpengaruh positif dan signifikan
terhadap kemiskinan.
Berdasarkan persamaan 4.2 diketahui bahwa nilai
koefisien regresi variabel pengangguran mempunyai tanda
positif dan besarnya adalah 1,629619, nilai t hitung variabel
pengangguran adalah 8,272864 dengan nilai probabilitas
0,0000. Dengan menggunakan α= 5%, maka diperoleh t
tabel sebesar 2,00, maka t hitung lebih besar dari t tabel,
yaitu 8,272864 > 2,00, serta nilai probabilitasnya lebih kecil
dari 0,05.
Ho ditolak Ho ditolak
Ho diterima
-2,00 2,00 8,27286 Gambar 4.4
Uji t untuk variabel pengangguran
Dari hasil tersebut disimpulkan bahwa
pengangguran mempunyai pengaruh positif dan signifikan
terhadap tingkat kemiskinan, sehingga H0 ditolak dan H1
diterima. Nilai koefisien sebesar 1,629619 menunjukkan
bahwa peningkatan pengangguran sebesar 1 ribu jiwa akan
menaikkan tingkat kemiskinan sebesar 1,629619 ribu jiwa
dengan asumsi ceteris paribus.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
101
2) Uji F
Uji F adalah uji untuk mengetahui apakah variabel
independen yang ada secara bersama-sama mempengaruhi
variabel dependennya. Nilai F hitung yang diperoleh dari regresi
model adalah sebesar 37926,40 dengan nilai probabilitas sebesar
0.000000. Dengan menggunakan α= 5%, maka diperoleh F tabel
sebesar 1,55, maka F hitung lebih besar dari F tabel, yaitu
37926,40 > 1,55, serta nilai probabilitasnya lebih kecil dari 0,05.
Ho ditolak Ho diterima
1,55 37926,40
Gambar 4.5 Uji F
Hal ini berarti bahwa secara bersama-sama variabel
GRW, Angka Melek Huruf dan Pengangguran berpengaruh
terhadap pembentukan tinggi-rendahnya tingkat kemiskinan.
3) Uji R2 (Koefisien Determinasi)
Uji R2 dimaksudkan untuk menghitung seberapa besar
variasi dari variabel dependen dapat dijelaskan oleh variasi
variabel independen. Besarnya nilai statistik koefisien
determinasi yang telah disesuaikan (Adjusted R Squared) yang
diperoleh dari regresi data panel adalah sebesar 0,999170. Ini
artinya bahwa sekitar 99,9170 % variasi variabel dependen
(perubahan tingkat kemiskinan) dapat dijelaskan oleh variasi
independen yang dimasukan dalam model yaitu GRW, AMH
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
102
dan Pengangguran. Sisanya sebanyak 0,0830% dijelaskan oleh
variasi variabel lain yang tidak dimasukan dalam model.
4) Koefisien Korelasi
Uji ini digunakan untuk mengetahui keeratan (kuat
lemahnya) hubungan antara variabel dependen dengan variabel
independen. Dari hasil regresi model diperoleh (Adjusted R
Squared) sebesar 0,999170, berarti besarnya koefisien korelasi
(r) adalah 0,99958. sehingga dapat disimpulkan hubungan antara
variabel dependen dan variabel independen sangat kuat.
c. Uji Asumsi Klasik
1) Uji Multikolinieritas
Multikolinieritas adalah suatu kondisi dimana terdapat
korelasi atau hubungan antar variabel independen. Cara untuk
mendeteksi ada tidaknya multikolineritas salah satunya dengan
pendekatan Koutsoyiannis, yaitu dengan cara coba-coba
memasukkan variabel bebas. Dari hasil coba-coba tersebut
variabel dapat dibedakan menjadi tiga macam, yaitu variabel
berguna, variabel tidak berguna dan variabel merusak. Apabila
nilai R2 regresi setiap variabel bebas lebih besar dibandingkan
nilai R2 regresi utama, maka dapat disimpulkan bahwa dalam
persamaan tersebut terjadi multikolinearitas.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
103
Tabel 4.9 Hasil Uji Pendekatan Koutsoyiannis
Regresi R2* R2 (1) (2) (3)
K = ƒ (GRW) 0.998174 0.999170 K = ƒ (AMH) 0.998410 0.999170 K = ƒ (P) 0.997710 0.999170
Sumber: Print out Komputer. (2011), data diolah
Berdasarkan tabel di atas, dapat dilihat bahwa nilai R2
masing-masing variabel bebas tidak ada yang nilainya melebihi
R2 regresi awal, sehingga dapat disimpulkan bahwa model
terbebas dari masalah multikolonieritas.
2) Uji Heterokedastisitas
Heterokedastisitas terjadi jika muncul dalam fungsi
regresi yang mempunyai varian yang tidak sama sehingga
penaksir OLS tidak efisien baik dalam sampel kecil maupun
besar (tetapi masih tetap bias dan konsisten). Pengujian
heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan fasilitas
yang tersedia dari program eviews dengan menggunakan White
Heteroskedasticity – Consistent Covariance.
Dengan tingginya nilai R2 berarti variasi dari model
dependen (Tingkat Kemiskinan) dapat dijelaskan oleh variable
independen (Pertumbuhan Ekonomi, Angka Melek Huruf dan
Pengangguran) sebesar 99,91% mengindikasikan bahwa
variable independen yang diuji cukup baik dalam menjelaskan
variable dependennya.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
104
3) Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji
Durbin Watson. Dari hasil estimasi diperoleh DW statistik
sebesar 2,23, dengan n = 99, k=3, level signifikan α=5% maka
nilai dl = 1,59 dan du = 1,75 sehingga (4-dl) = 2,41 dan (4-du) =
2,25.
Auto- ragu-ragu ragu-ragu Auto- korelasi korelasi positif Tidak Ada negatif Autokorelasi 0 dl du 4-du 4-dl 4 1,59 1,75 2,23 2,25 2,41 Gambar 4.6 Uji Durbin Watson
Dari tabel tersebut terlihat bahwa DW statistik terletak di
daerah penerimaan Ho. Hal ini menunjukkan model terbebas dari
masalah autokorelasi.
d. Interpretasi Hasil Secara Ekonomi
Hasil dari pengujian hipotesis pertama menunjukkan bahwa
semua variable independen berpengaruh signifikan terhadap variabel
dependen dengan menggunakan α = 5%. Semua variable memiliki
tanda yang sesuai dengan teori dan hipotesis penelitian.
Kemiskinan dalam penelitian ini diukur dengan banyaknya
jumlah penduduk miskin menurut kriteria BPS. BPS menggunakan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
105
pendekatan pengeluaran atau konsumsi yang mendasarkan pada
kemampuan seseorang dalam memenuhi kebutuhan dasarnya.
Berdasarkan pengertian tersebut, maka usaha untuk menurunkan
angka kemiskinan dapat ditempuh dengan meningkatkan
peningkatan kualitas sumber daya manusia yang nantinya dapat
meningkatkan pendapatan masyarakat sehingga daya beli
masyarakat dapat meningkat.
1) Nilai Intersep Masing-Masing Provinsi di Indonesia
Dari hasil regresi di dapatkan nilai intersep setiap provinsi
yang beragam, hal ini menggambarkan adanya pengaruh dari
perbedaan karakteristik setiap daerah terhadap tingkat
kemiskinan. Bila dilihat lagi walaupun nilai intersep dari
masing-masing provinsi sangat bervariasi tetapi nilai-nilai
tersebut memiliki kesamaan yaitu bertanda positif, berarti
tingkat kemiskinan di masing-masing provinsi cenderung
mengalami penambahan bila variabel-variabel yang dimasukkan
dalam model dianggap tidak berpengaruh secara signifikan.
Dari ke-33 provinsi di Indonesia, provinsi yang nilai
intersepnya paling besar adalah Provinsi Jawa Timur. Hal ini
menunjukkan Provinsi Jawa Timur adalah provinsi yang paling
rawan terhadap masalah penambahan tingkat kemiskinan
dibanding provinsi-provinsi lainnya. Provinsi kedua yang
memiliki nilai intersep tertinggi adalah adalah Provinsi Jawa
Tengah dan yang ketiga adalah Provinsi Jawa Barat. Ternyata 3
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
106
(tiga) provinsi yang memiliki nilai intersep tertinggi semua
berasal dari Pulau Jawa. hasil perhitungan ini dapat dikatakan
menggambarkan keadaan sebenarnya yan terjadi di lapangan, di
mana provinsi yang memiliki jumlah penduduk miskin
htertinggi adalah Provinsi Jawa Timur, Provinsi Jawa tengah
dan Provinsi Jawa Barat. Kerentanan provisi-provinsi tersebut
terhadap penambahan tingkat kemiskinan disebabkan oleh
banyaknya penambahan penduduk terutama dari luar wilayah
Pulau Jawa. Seperti yang kita ketahui bersama, penduduk Pulau
Jawa tidak hanya berasal dari Pulau Jawa saja tetapi juga banyak
yang berasal dari pulau-pulau lain. Para penduduk berdatangan
ke Pulau Jawa karena menilai Pulau Jawa merupakan pusat dari
kegiatan perekonomian di Indonesia, sehingga mereka
berasumsi jika tinggal dan mencari pekerjaan di Pulau Jawa
maka tingkat kemakmuran kehidupan akan meningkat. Akan
tetapi kebanyakan dari pendatang tersebut kurang dibekali
dengan ketrampilan yang memadai, sehingga pada saat tiba di
Pulau Jawa tidak bisa bersaing dengan tenaga kerja lainnya.
Mereka cenderung akan bekerja di sektor informal atau bahkan
menjadi pengangguran. Banyaknya pengangguran inilah yang
selanjutnya menyebabkan tingkat kemiskinan di Pulau Jawa
menjadi tinggi.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
107
2) Pengaruh variabel pertumbuhan ekonomi (GRW) terhadap
tingkat kemiskinan
Dari hasil pengujian hipotesis pertama diperoleh hasil
bahwa pertumbuhan ekonomi mempunyai pengaruh negatif dan
signifikan terhadap kemiskinan. Hal tersebut sesuai dengan teori
yang dikemukakan sebelumnya. Hubungan negatif antara
pertumbuhan ekonomi dengan kemiskinan sesuai dengan
harapan adanya efek menetes ke bawah (trickle down effect),
dimana pertumbuhan ekonomi diyakini mampu mengatasi
masalah-masalah pembangunan antara lain masalah kemiskinan.
Pertumbuhan ekonomi menunjukkan peningkatan output secara
nasional, output akan meningkat apabila faktor-faktor produksi
pembentuknya juga mengalami peningkatan baik secara kualitas
maupun kuantitas. Salah satu faktor produksi yang dibutuhkan
dalam meningkatkan output yaitu tenaga kerja. Peningkatan
produksi berarti menunjukkan peningkatan produktivitas,
peningkatan produktivitas berarti pendapatan tenaga kerjapun
meningkat. Meningkatnya pendapatan akan meningkatkan daya
beli tenaga kerja sehingga mereka mampu memenuhi
kebutuhannya.
3) Pengaruh variabel pendidikan (AMH) terhadap tingkat
kemiskinan
Dari hasil pengujian diperoleh hasil bahwa variabel
pendidikan mempunyai pengaruh negatif dan signifikan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
108
terhadap kemiskinan. Hal tersebut sesuai dengan teori dan
hipotesis yang dikemukakan sebelumnya.
Dalam teori lingkaran kemiskinan dikatakan bahwa
adanya keterbelakangan, ketidaksempurnaan pasar, dan
kurangnya modal menyebabkan rendahnya produktivitas.
Rendahnya produktivitas mengakibatkan rendahnya pendapatan
yang diterima pekerja. Rendahnya pendapatan akan berimplikasi
pada rendahnya tabungan dan investasi. Rendahnya investasi
berakibat pada keterbelakangan (Mudrajat, 1999). Pendidikan
disini disebut sebagai solusi untuk memotong lingkaran
kemiskinan ini. Dengan bekal pendidikan, maka produktivitas
akan meningkat, peningkatan produktivitas akan meningkatkan
pendapatan, peningkatan pendapatan mempertinggi kemampuan
untuk menabung, tabungan tinggi akan meningkatkan investasi
dan investasi yang cukup akan dijadikan modal kembali dalam
proses pembangunan ekonomi.
4) Pengaruh variabel pengangguran terhadap tingkat
kemiskinan
Dari hasil pengujian diperoleh hasil bahwa variabel
pengangguran mempunyai pengaruh positif dan signifikan
terhadap kemiskinan. Semakin tinggi tingkat pengangguran akan
memicu tingkat kemiskinan. Hasil ini sesuai dengan Sadono
(1994), yang menyatakan bahwa dampak buruk dari
pengangguran adalah mengurangi pendapatan masyarakat, dan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
109
ini mengurangi tingkat kemakmuran yang mereka capai.
Ditinjau dari sudut individu, pengangguran menimbulkan
berbagai masalah ekonomi dan sosial kepada yang
mengalaminya. Keadaan pendapatan menyebabkan para
penganggur harus mengurangi pengeluaran konsumsinya.
Apabila pengangguran di suatu negara sangat buruk, kekacauan
politik dan sosial selalu berlaku dan menimbulkan efek yang
buruk bagi kepada kesejahteraan masyarakat dan prospek
pembangunan ekonomi dalam jangka panjang. Semakin
turunnya kesejahteraan masyarakat karena menganggur tentunya
akan meningkatkan peluang mereka terjebak dalam kemiskinan
karena tidak memiliki pendapatan.
2. Analisis Ketimpangan Kemiskinan
a. Analisis Konsentrasi Spasial Kemiskinan
Mengukur konsentrasi spasial atau ketidakseimbangan antar
wilayah (regional inequality) dilakukan dengan menggunakan
indeks entropi theil (Theil Entropy Index of Inequality). Konsep
entropi pada dasarnya merupakan aplikasi konsep teori informasi
dalam mengukur kesenjangan ekonomi, sehingga dengan indeks ini
dapat dilakukan pengukuran kesenjangan antar wilayah. Penggunaan
indeks ini didasarkan pada dua kelebihan utama yang dimilikinya,
yaitu kemampuannya untuk membedakan kesenjangan antar daerah
(between region inequality) dan kesenjangan dalam satu daerah
(within-region inequality) (Mudrajad dalam Diana, 2005).
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
110
Penelitian ini menggunakan rumus indeks entropi yang
diterapkan berdasarkan jumlah penduduk miskin dan jumlah
penduduk. Pengukuran Indeks Entropi Theil tersebut adalah :
...................................................(4.5)
ITheil =indeks entropi konsentrasi kemiskinan di wilayah j.
xj = jumlah penduduk miskin per provinsi ke j.
X = jumlah rata-rata penduduk miskin di Indonesia.
yj = jumlah penduduk per provinsi ke j.
Y = jumlah seluruh penduduk Indonesia.
Setelah menghitung seperti di atas, kemudian dihitung
kesenjangan dalam pulau (within region), yaitu:
...........................................(4.6)
Lw = tingkat kesenjangan dalam pulau di Indonesia.
Xi = jumlah penduduk miskin di provinsi i di pulau j.
Xj = jumlah seluruh penduduk miskin di pulau j.
Yi = jumlah penduduk di provinsi i di pulau j.
Yj = jumlah seluruh penduduk di pulau j.
Lalu menghitung indeks kesenjangan antar pulau (betwen region):
....................................................(4.7)
...........................................................................(4.8)
L = tingkat kesenjangan total di Indonesia.
LB = tingkat kesenjangan antar pulau di Indonesia.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
111
Xijh = jumlah pangsa penduduk miskin di provinsi i dengan
rata-rata penduduk miskin di negara h dipulau j.
Yijh = jumlah pangsa penduduk di provinsi i dengan jumlah
seluruh penduduk di negara h di pulau j.
b. Analisis Konsentrasi Spasial Kemiskinan dalam Pulau
Perhitungan Indeks Enthopi Theil tahun 2007-2009
didasarkan atas pembagian wilayah yang terdapat dalam Rencana
Pembangunan Jangka Menengah (RPJM) Nasional, di mana
Indonesia terbagi atas 7 (tujuh) wilayah yaitu: (i) Sumatera, (ii)
Jawa-Bali, (iii) Kalimantan, (iv) Sulawesi, (v) Nusa Tenggara, (vi)
Maluku, dan (vii) Papua. Dengan membagi wilayah Indonesia
seperti yang tertulis dalam RPJM Nasional tersebut, kesenjangan
tingkat kemiskinan yang terjadi di Indonesia akan dapat terlihat
dengan lebih jelas dari pada hanya membagi wilayah Indonesia
menjadi kawasan barat dan kawasan timur. Berikut adalah hasil
perhitungan tingkat kesenjangan dalam pulau selama kurun waktu
2007-2009.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
112
Tabel 4.10 Kesenjangan dalam Pulau
Wilayah Tahun
Rerata Peringkat 2007 2008 2009
(1) (2) (3) (4) (5) (6) Sumatera 0.02231 0.02285 0.02480 0.0233187 3 Jawa-Bali 0.02428 0.02377 0.02436 0.0241367 2 Kalimantan 0.01474 0.01186 0.01402 0.0135407 5 Sulawesi 0.01620 0.01589 0.01710 0.0163953 4 NusaTenggara 0.00000 0.00003 0.00033 0.0001182 7 Maluku 0.04141 0.04236 0.04548 0.0430834 1 Papua 0.00014 0.00012 0.00010 0.0001230 6 Indonesia 0.11906 0.11675 0.12609 0.1206343
Sumber: data primer, diolah
Dari tabel di atas terlihat bahwa antara tahun 2007-2009
wilayah yang mempunyai tingkat kesenjangan kemiskinan paling
tinggi adalah Maluku, di mana tingkat kesenjangannya mencapai
0,0430834. Hal ini menunjukkan adanya perbedaan perbandingan
jumlah penduduk miskin dengan jumlah penduduk keseluruhan yang
cukup signifikan antara 2 (dua) provinsi yang masuk dalam wilayah
Maluku, yaitu Provinsi Maluku dan Provinsi Maluku Utara.
Perbedaan perbandingan tersebut dapat dilihat dalam tabel 4.11
berikut:
Tabel 4.11 Perbandingan Jumlah Penduduk dan Penduduk Miskin Provinsi Maluku dan Maluku Utara
Provinsi Jumlah Penduduk
Jumlah Penduduk Miskin Rata-Rata
Penduduk
Rata-Rata Penduduk
Miskin
Perban-dingan
2007 2008 2009 2007 2008 2009 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)
Maluku 1,302.0 1,320.7 1,339.5 404.7 391.3 380 1,320.73 392.00 3,36 : 1 Maluku Utara
944.3 959.6 975 109.9 105.1 98 959.63 104.33 9,20 : 1
Sumber: BPS. (2010). Statistik Indonesia 2009, data diolah
Berdasarkan tabel tersebut dapat dilihat rata-rata jumlah
penduduk Provinsi Maluku selama kurun waktu 2007-2009 adalah
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
113
1320,73 ribu jiwa, sedangkan rata-rata penduduk miskinya 392 ribu
jiwa, sehingga besarnya perbandingan jumlah seluruh penduduk
dngan jumlah penduduk miskin adalah 3,36 : 1. Sementara itu rata-
rata jumlah penduduk Provinsi Maluku Utara dalam kurun waktu
yang sama adalah 959,63 ribu jiwa, sedangkan rata-rata penduduk
miskinya 104,33 ribu jiwa, sehingga besarnya perbandingan jumlah
seluruh penduduk dengan jumlah penduduk miskin adalah 9,20 : 1.
Walaupun hasil perbandingan menunjukkan Provinsi Maluku Utara
lebih baik dibanding Provinsi Maluku, akan tetapi hal ini masih
harus dianalisis lebih jauh lagi berdasarkan beberapa indikator yang
dapat mempengaruhi tingkat kemiskinan di suatu wilayah.
Tabel 4.12 Perbandingan Variabel Penentu Kemiskinan Provinsi Maluku dan Provinsi Maluku
Utara
Provinsi Tahun Garis Kemiskinan PDRB per
Kapita AMH Pengang-
guran (%)
UMP Perkotaan Pedesaan
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)
Maluku 2007 195,820 161,083 2,790.69 96.85% 5.18% 635,000 2008 213,969 180,087 2,867.50 97.31% 4.52% 700,000 2009 230,913 199,596 3,142.63 97.42% 4.70% 775,000 Rerata 213,567 180,255 2,933.60 97.19% 4.80% 703,333
Maluku Utara
2007 191,867 162,524 2,648.71 94.65% 2.54% 660,000 2008 213,505 176,757 2,762.36 95.44% 2.85% 700,000 2009 226,732 190,838 3,055.92 95.74% 2.93% 770,000 Rerata 210,701 176,706 2,822.33 95.28% 2.77% 710,000
Sumber: BPS. (2010). Perkembangan Beberapa Indikator Utama Sosial-Ekonomi Indonesia.
Berdasarkan tabel di atas, terlihat bahwa Provinsi Maluku
memiliki garis kemiskinan yang lebih tinggi baik di wilayah
perkotaan maupun di pedesaan dari pada Provinsi Maluku Utara, hal
ini mungkin yang menyebabkan jumlah penduduk miskin Provinsi
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
114
Maluku lebih banyak. Apabila Provinsi Maluku Utara menggunakan
standar garis kemiskinan yang sama dengan Provinsi Maluku maka
kemungkinan jumlah penduduk miskin di Provinsi Maluku Utara
akan lebih banyak. Hal ini diperkuat dengan jumlah PDRB per
Kapita Provinsi Maluku Utara yang lebih kecil dari pada Provinsi
Maluku dengan selisih Rp. 111,28,- juta rupiah. Selain itu Provinsi
Maluku Utara memiliki angka melek huruf yang lebih rendah
dibanding Provinsi Maluku, sehingga dapat dikatakan sumber daya
manusia di Provinsi Maluku lebih baik dibanding Provinsi Maluku
Utara.
Dari analisis di atas dapat diketahui bahwa hasil lebih baik
yang didapat oleh Provinsi Maluku Utara pada saat perbandingan
jumlah penduduk miskin dengan jumlah penduduk secara
keseluruhan ternyata hanya bersifat luarnya saja. Akan tetapi bila
dilihat lebih jauh lagi akan terlihat variabel-variabel pengaruh
tingkat kemiskinan yang nilainya lebih rendah dari yang digunakan
atau dimiliki oleh Provinsi Maluku. Apabila Provinsi Maluku Utara
menggunakan nilai dan standar yang sama bukan tidak mungkin
jumlah penduduk miskinnya lebih tinggi dari Provinsi Maluku.
Pada periode 2007-2009 wilayah yang mempunyai tingkat
kesenjangan kemiskinan paling rendah adalah Nusa Tenggara, di
mana tingkat kesenjangannya hanya sebesar 0,0001182. Hal ini
menunjukkan tidak adanya perbedaan dalam perbandingan jumlah
penduduk miskin dengan jumlah penduduk keseluruhan antara 2
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
115
(dua) provinsi yang masuk dalam wilayah Nusa Tenggara, yaitu
Provinsi Nusa Tenggara Barat dan Provinsi Nusa Tenggara Timur.
Perbandingan tersebut dapat dilihat dalam tabel 4.13 berikut:
Tabel 4.13 Perbandingan Jumlah Penduduk dan Penduduk Miskin Provinsi NTB dan NTT
Provinsi Jumlah Penduduk Jumlah Penduduk Miskin Rata-Rata
Penduduk
Rata-Rata Penduduk
Miskin
Perban-dingan
2007 2008 2009 2007 2008 2009 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)
NTB 4,292.5 4,363.8 4,434.0 1,118.6 1,080.6 1,050.9 4,363.43 1,083.37 4,01 : 1
NTT 4,448.9 4,534.3 4,619.7 1,163.6 1,098.3 1,031.1 4,534.30 1,091.67 4,15 : 1 Sumber: BPS. (2010). Statistik Indonesia 2009, data diolah
Berdasarkan tabel tersebut dapat dilihat rata-rata jumlah
penduduk Provinsi Nusa Tenggara Barat selama kurun waktu 2007-
2009 adalah 4363,43 ribu jiwa, sedangkan rata-rata penduduk
miskinya 1083,37 ribu jiwa, sehingga besarnya perbandingan jumlah
seluruh penduduk dengan jumlah penduduk miskin adalah 4,01 : 1.
Sementara itu rata-rata jumlah penduduk Provinsi Nusa Tenggara
Timur dalam kurun waktu yang sama adalah 4534,30 ribu jiwa,
sedangkan rata-rata penduduk miskinnya 1091,67 ribu jiwa,
sehingga besarnya perbandingan jumlah seluruh penduduk dengan
jumlah penduduk miskin adalah 4,15 : 1. Dengan demikian terlihat
perbandingan antara jumlah penduduk secara keseluruhan dengan
jumlah penduduk miskin yang terjadi di Provinsi Nusa Tenggara
Barat dan Provinsi Nusa Tenggara Timur tidak jauh berbeda atau
dengan kata lain tidak terjadi ketimpangan. Namun hal ini masih
harus dikuatkan dengan melihat perbandingan variabel-variabel yang
dapat mempengaruhi tingkat kemiskinan seperti beriku
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
116
Tabel 4.14 Perbandingan Variabel Penentu Kemiskinan Provinsi NTT dan NTB
Provinsi Tahun Garis Kemiskinan PDRB per
Kapita AMH Pengang-
guran (%)
UMP Perkotaan Pedesaan
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Nusa Tenggara Barat
2007 165,797 135,072 3,813.45 79.75% 3.15% 645,000 2008 193,241 148,998 3,849.82 79.85% 2.85% 730,000 2009 213,450 164,526 4,500.73 80.18% 2.96% 860,000 Rerata 190,829 149,532 4,054.66 79.93% 2.99% 745,000
Nusa Tenggara Timur
2007 177,916 118,537 2,450.58 87.25% 1.75% 600,000 2008 199,006 126,746 2,520.00 87.66% 1.78% 650,000 2009 218,796 142,478 2,687.60 87.96% 1.94% 725,000 Rerata 198,573 129,254 2,552.73 87.62% 1.82% 658,333
Sumber: BPS. (2010). Perkembangan Beberapa Indikator Utama Sosial-Ekonomi Indonesia.
Berdasarkan tabel di atas terlihat bahwa besarnya garis
kemiskinan antara Provinsi Nusa Tenggara Barat dengan Provinsi
Nusa Tenggara Timur, apabila di wilayah perkotaan garis
kemiskinan Provinsi Nusa Tenggara Timur lebih besar maka di
wilayah pedesaan terjadi hal yang sebaliknya, di mana garis
kemiskinan Provinsi Nusa Tenggara Barat lebih besar. Apabila
dilihat rerata PDRB per kapitanya maka Provinsi Nusa Tenggara
Barat jauh lebih tinggi dibanding Provinsi Nusa Tenggara Timur.
Menurut teori hal ini seharusnya membuat tingkat kemiskinan di
wilayah Provinsi Nusa Tenggara Barat lebih kecil. Namun bila kita
melihat tingkat penganggurannya maka jumlah pengangguran di
Provinsi Nusa Tenggara Timur lebih besar, kemungkinan hal inilah
yang menyebabkan tingkat kemiskinan Provinsi Nusa Tenggara
Barat hampir sama dengan Provinsi Nusa Tenggara Timur. Besarnya
angka kemiskinan di Provinsi Nusa Tenggara Barat kemungkinan
disumbangkan oleh tingginya tingkat pengangguran. Hal ini sesuai
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
117
dengan apa yang dikemukakan oleh Sadono (1994), yang
menyatakan bahwa dampak buruk dari pengangguran adalah
mengurangi pendapatan masyarakat, dan ini mengurangi tingkat
kemakmuran yang mereka capai. Sedangkan tingkat kemiskinan di
Provinsi Nusa Tenggara Timur kemungkinan disebabkan oleh
rendahnya Upah Minimum Provinsi (UMP) yang berlaku.
Rendahnya tingkat upah minimum yang diterima oleh masyarakat
pada akhirnya akan membuat pengeluaran dan saving yang
dilakukan juga akan kecil. Rendahnya pendapatan yang diterima
juga akan membuat masyarakat kurang mementingkan masalah
pendidikan yang terbukti dengan rendahnya Angka Melek Huruf
(AMH) di Provinsi Nusa Tenggara Barat. Dengan rendahnya tingkat
pendidikan maka ketrampilan yang dimiliki pun juga akan terbatas,
sehingga produktifitas dan upah yang akan mereka terima juga akan
rendah. Tingkat produktifitas yang rendah selanjutnya akan
membuat PDRB per kapita juga rendah. Permasalahan ini akan terus
berulang seperti teori lingkaran kemiskinan yang telah dijelaskan
sebelumnya.
c. Analisis Konsentrasi Spasial Kemiskinan antar Pulau
Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, perhitungan indeks
enthopi theil tahun 2007-2009 didasarkan atas pembagian wilayah
yang terdapat dalam Rencana Pembangunan Jangka Menengah
(RPJM) Nasional, di mana Indonesia terbagi atas 7 (tujuh) wilayah
yaitu: (i) Sumatera, (ii) Jawa-Bali, (iii) Kalimantan, (iv) Sulawesi,
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
118
(v) Nusa Tenggara, (vi) Maluku, dan (vii) Papua. Perhitungan
tingkat kesenjangan antar pulau yang terjadi di Indonesia selama
kurun waktu 2007-2009 dilakukan dengan menggunakan persamaan
4.7, berikut adalah hasilnya:
Tabel 4.15 Kesenjangan antar Pulau
Wilayah Tahun
Rerata Peringkat 2007 2008 2009
(1) (2) (3) (4) (5) (6) Sumatera 10,70868 9,70445 8,92977 9,78097 2 Jawa-Bali 28,86345 26,82715 24,08134 26,59065 1 Kalimantan 1,70095 1,39004 1,08865 1,39322 6 Sulawesi 4,50151 3,51153 3,29654 3,76986 3 NusaTenggara 3,84719 3,27171 3,04282 3,38724 4 Maluku 0,77838 0,74150 0,70564 0,74184 7 Papua 1,78032 1,60759 1,67619 1,68803 5 Indonesia 52,18048 47,05396 42,82096 47,35180
Sumber: data primer, diolah
Dari tabel 4.15 diatas dapat kita lihat bahwa kesenjangan
antar pulau atau between island di Indonesia cenderung mengalami
penurunan. Kesenjangan pada tahun 2007 adalah 52,18048,
kemudian di tahun 2008 dan 2009 tingkat kesenjangannya menurun
menjadi 47,05396 dan 42,82096, sehingga selama tahun pengamatan
rata-rata tingkat kesenjangan antar pulau yang terjadi di Indonesia
adalah 47,35180. Dari hasil pengamatan dari tahun 2000-2004, pulau
yang memiliki tingkat kesenjangan antar pulau tertinggi adalah
Pulau Jawa. Hal ini disebabkan karena terdapat konsentrasi jumlah
penduduk miskin terbanyak yang mencapai 21.324,9 ribu jiwa pada
tahun 2007, jumlah ini mengalami penurunan pada tahun-tahun
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
119
berikutnya menjadi 20.191,6 ribu jiwa di tahun 2008 dan 18.610,7
ribu jiwa ditahun 2009. Penduduk Pulau Jawa tidak hanya berasal
dari Pulau Jawa saja tetapi juga banyak yang berasal dari pulau-
pulau lain. Para penduduk berdatangan ke Pulau Jawa karena menilai
Pulau Jawa merupakan pusat dari kegiatan perekonomian di
Indonesia, sehingga mereka berasumsi jika tinggal dan mencari
pekerjaan di Pulau Jawa maka tingkat kemakmuran kehidupan akan
meningkat. Akan tetapi kebanyakan dari pendatang tersebut kurang
dibekali dengan ketrampilan yang memadai, sehingga pada saat tiba
di Pulau Jawa tidak bisa bersaing dengan tenaga kerja lainnya.
Mereka cenderung akan bekerja di sektor informal atau bahkan
menjadi pengangguran. Banyaknya pengangguran inilah yang
selanjutnya menyebabkan tingkat kemiskinan di Pulau Jawa menjadi
tinggi. Sedangkan pulau yang miliki tingkat kesenjangan antar pulau
terendah adalah Pulau Maluku, di mana tingkat kesenjangan pada
tahun 2007 adalah 0,77838 kemudian pada tahun 2008 dan 2009
mengalami penurunan menjadi 0,74150 dan 0,70564. Kecilnya
tingkat kesenjangan antar pulau ini dikarenakan konsentrasi jumlah
penduduk miskin Pulau Maluku paling kecil di antara pulau-pulau
lainnya yaitu rata-rata sebanyak 2.280,4 ribu jiwa. Walaupun jumlah
penduduk miskin di Pulau Maluku relatif paling kecil bila
dibandingkan dengan pulau-pulau lainnya, akan tetapi secara
kenyataan jumlah penduduk miskin di Pulau Maluku relatif tinggi di
mana persentase tingkat kemiskinannya mencapai 21,75 %.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
120
d. Analisis Konsentrasi Spasial Kemiskinan di Indonesia
Setelah diketahui besarnya tingkat kesenjangan dalam pulau
dan kesenjangan antar pulau maka dihitung kesenjangan total yang
terjadi di Indonesia selama tahun pengamatan, yakni tahun 2007-
2009. Berikut adalah hasil perhitungan untuk tingkat kesenjangan
total di Indonesia:
Tabel 4.16 Kesenjangan Total Indonesia
Tahun Dalam Pulau Antar Pulau Total
Pangsa Antar Pulau Terhadap
Total (1) (2) (3) (4) (5)
2007 0.00119 0.52180 0.52300 0.99772 2008 0.00117 0.47054 0.47171 0.99752 2009 0.00126 0.42821 0.42947 0.99706
Sumber: data primer, diolah
Dari tabel di atas dapat disimpulkan bahwa kesenjangan total
di Indonesia lebih banyak disumbangkan oleh kesenjangan antar
pulau (between region). Kesenjangan antar pulau menyumbangkan
rata-rata lebih dari 99% selama periode yang diamati. Ini
mengindikasikan bahwa aktivitas ekonomi sangat terkonsentrasi di
Pulau Jawa. Seperti yang telah dikatakan sebelumnya Pulau Jawa
banyak menjadi tujuan orang untuk hidup dan bekerja baik yang
berasal dari dalam Pulau Jawa maupun yang berasal dari pulau-pulau
lain di Indonesia. Akan tetapi kebanyakan orang yang datang ke
Pulau Jawa tanpa dibekali dengan ketrampilan yang cukup, mereka
cenderung akan bekerja di sektor informal atau bahkan menjadi
pengangguran. Banyaknya pengangguran inilah yang selanjutnya
menyebabkan tingkat kemiskinan di Pulau Jawa menjadi tinggi.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
121
BAB V
PENUTUP
A. Kesimpulan
Berdasarkan analisis yang dilakukan pada bab sebelumnya, maka
dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Pertumbuhan ekonomi (growth) berpengaruh negatif dan signifikan
terhadap tingkat kemiskinan, artinya peningkatan pertumbuhan ekonomi
akan mengurangi kemiskinan. Pendidikan (AMH) berpengaruh negatif
dan signifikan, artinya semakin tinggi pendidikan akan mengurangi
tingkat kemiskinan. Pengangguran berpengaruh positif dan signifikan,
artinya semakin tinggi pengangguran maka akan menambah kemiskinan.
2. Kesenjangan kemiskinan dalam pulau di Indonesia mengalami
kecenderungan peningkatan selama tahun 2007-2009. Dari 7 (tujuh)
wilayah hanya wilayah Papua yang mengalami penurunan kesenjangan
kemiskinan. Wilayah yang memiliki tingkat kesenjangan tertinggi adalah
Maluku, kemudian disusul oleh wilayah Jawa-Bali, wilayah Sumatera,
wilayah Sulawesi, wilayah Kalimantan, wilayah Papua, dan yang terakhir
wilayah Nusa Tenggara. Sedangkan kesenjangan kemiskinan antar pulau
di Indonesia mengalami kecenderungan penurunan, dimana penurunan
tertinggi dialami oleh wilayah Jawa-Bali. Akan tetapi meskipun
mengalami penurunan tertinggi, tingkat kesenjangannya masih lebih
tinggi dibanding wilayah-wilayah lainnya di Indonesia pada tahun 2007-
2009. Wilayah yang memiliki tingkat kesenjangan tertinggi kedua setelah
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
122
wilayah Jawa-Bali adalah wilayah Sumatera, kemudian disusul oleh
wilayah Sulawesi, wilayah Nusa Tenggara, wilayah Papua, wilayah
Kalimantan dan yang terakhir wilayah Maluku. Hal ini menunjukkan
wilayah Indonesia bagian barat cenderung lebih maju dan berkembang
dari wilayah Indonesia bagian timur, atau dapat dikatakan pembangunan
yang dilakukan oleh pemerintah belumlah merata. Semakin tinggi
pembangunan yang dilakukan suatu daerah akan membuat IPM daerah
tersebut tinggi. Hasil ini terbukti dengan keadaan Indeks Pembangunan
Manusia (IPM), dimana pada selama tahun penelitian IPM wilayah
Indonesia bagian barat juga jauh lebih tinggi dari wilayah Indonesia
bagian timur.
B. Saran
Berdasarkan hasil pembahasan dan kesimpulan di atas, maka dapat
diberikan beberapa saran sebagai berikut:
1. Pertumbuhan ekonomi akan selalu menjadi landasan untuk pengentasan
kemiskinan, oleh karena itu perlu terus diupayakan percepatan
pertumbuhan ekonomi yang berkualitas dan bermanfaat bagi penduduk
miskin. Menciptakan pertumbuhan ekonomi yang bermanfaat bagi
penduduk miskin misalnya dengan program-program padat karya yang
melibatkan penduduk miskin sehingga mereka dapat bekerja dan
mempunyai penghasilah. Kemudahan akses kredit terutama bagi
pengusaha UMKM sehingga memperlancar usahanya. Masalah
pendidikan juga perlu untuk mendapatkan perhatian secara serius.
Pemerintah sebaiknya dapat menurunkan biaya pendidikan untuk
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
123
meringankan beban biaya golongan menengah kebawah untuk
bersekolah. Selain itu juga perlu lebih digalakkan lagi program
pengarahan peserta didik agar memilih sekolah kejuruan, sehingga
apabila mereka telah selesai sekolah dan ingin terjun ke dunia pekerjaan
telah memiliki keahlian. Pemerintah juga harus menekan jumlah
pengangguran agar tidak menambah jumlah penduduk miskin. Cara yang
dapat ditempuh pemerintah antara lain pemberian modal kredit kepada
masyarakat dan mempermudah ijin pendirian usaha baik untuk investor
dalam negeri maupun luar negeri.
2. Pemerintah hendaknya lebih memperhatikan wilayah-wilayah di luar
Pulau Jawa dan Bali, terutama wilayah Indonesia timur. Selama ini
perhatian pemerintah terhadap wilayah-wilayah di luar Pulau Jawa-Bali
dirasa kurang. Hal ini mengakibatkan banyak masyarakat dari daerah
tersebut pergi ke Pulau Jawa-Bali untuk mencari penghidupan. Akibat
dari hal ini Pulau Jawa-Bali kelebihan penduduk dan rawan untuk timbul
daerah-daerah kantong kemiskinan. Belum lagi banyak dari orang yang
datang ke Pulau Jawa tanpa dibekali dengan ketrampilan yang cukup,
mereka cenderung akan bekerja di sektor informal atau bahkan menjadi
pengangguran. Daerah yang ditinggalkan penduduknya pergi ke Pulau
Jawa-Bali juga akan mengalami kerugian, karena akan mengalami
kekurangan tenaga kerja untuk membangun daerah tersebut. Akibatnya
daerah yang ditinggalkan tersebut tidak akan bisa untuk melakukan
pembangunan dengan maksimal. Pemerintah juga harus lebih
memperhatikan daerah pedesaan. Hal ini sangat penting melihat
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
124
kenyataan bahwa sebagian besar wilayah Indonesia masih daerah
pedesaan dan sebagian besar penduduk Indonesia bertempat tinggal dan
bekerja di pedesaan. Para penduduk desa sebagian besar bekerja atau
mempunyai sumber pendapatan di sektor pertanian. Sedangkan sektor
pertanian merupakan pusat kemiskinan di Indonesia (Tulus, 2001). Untuk
itu pemerintah hendaknya mengupayakan peningkatan produktivitas
pertanian dengan menambah modal dengan cara pinjaman lunak,
memperketat izin pembangunan diatas tanah pertanian karena tanah
pertanian semakin habis sedangkan pekerjanya sangat banyak, dan
menggunakan teknologi tepat guna. Tidak hanya itu peningkatan
diversifikasi usaha disektor pertanian ke jenis-jenis komoditi nonfood
yang memiliki prospek pasar (terutama ekspor) sangat menguntungkan
para petani.
top related