analisis faktor penentu dan tingkat ketimpangan kemiskinan...

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


commit to user

ii


commit to user

iii


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”


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.


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.


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


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


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


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


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


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


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


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


commit to user

xv


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.


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.


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.


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,-


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


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


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


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


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


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:


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) (%)


(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


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


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)


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


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


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


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


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.


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.


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.


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.


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)


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-


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.


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


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


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


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.


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


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)


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


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.


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.


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.


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.


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


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


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


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


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:


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,


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


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


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.


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


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


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


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


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.


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.


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


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


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,


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


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:


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


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


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.


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


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


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


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


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)


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)


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


K= β 0 + β 1GRW + β 2 AMH + β 3 P + µ...........................(3.7)

knR

mRRF

UR

RUR

---

=/)1(

/)(2

22


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:


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


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)


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


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.


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.


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)


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.


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.


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.


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


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,


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:


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



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


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


(Rp/kapita/bulan)

Jumlah Penduduk

Miskin (juta) (%)


(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


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.


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:


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


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:


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



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 %.


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



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.


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.


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


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%.


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



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).


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



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


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


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


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.


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


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,


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 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.


commit to user

99


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 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


commit to user

100

H1 : < 0 Pengangguran berpengaruh positif dan signifikan

terhadap kemiskinan.


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 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.


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


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.


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.


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


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


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.


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


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


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).


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.


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.


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


Berdasarkan tabel tersebut dapat dilihat rata-rata jumlah

penduduk Provinsi Maluku selama kurun waktu 2007-2009 adalah


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


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


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


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


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


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


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,


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


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


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 %.


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


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.


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


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


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


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.

analisis faktor penentu dan tingkat ketimpangan kemiskinan...

Documents