Pemodelan Persentase Penduduk Miskin di Jawa Timur dengan Pendekatan Ekonometrika Panel Spasial

Transkripsi

1 Pemodelan Persentase Penduduk Mskn d Jawa Tmur dengan Pendekatan Ekonometrka Panel Spasal Alfta Kurna Setawat, dan Dr. Ir. Setawan, MS Jurusan Statstka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam, Instut Teknolog Sepuluh opember (ITS) Jl. Aref Rahman Hakm, Surabaa 60 E-mal: setawan@statstka.s.ac.d Abstrak Kemsknan merupakan salah satu permasalahan pembangunan ang tmbul d negara berkembang, sepert Indonesa. Jumlah penduduk mskn d Indonesa berfluktuas dar tahun ke tahun, termasuk d Provns Jawa Tmur. Salah satu upaa ang dlakukan untuk mengatas masalah n adalah dengan menentukan faktor-faktor ang berpengaruh terhadap kemsknan. Penelan n fokus pada pemodelan persentase penduduk mskn dengan pendekatan ekonometrka panel spasal sehngga dharapkan dapat menjelaskan efek spasal dan efek perode waktu terhadap persentase penduduk mskn pada masng-masng kabupaten/kota d Jawa Tmur. Aspek kemsknan ang damat terbatas hana terdr dar tga sektor au penddkam, ekonom dan kesehatan. Model terbak untuk persentase penduduk mskn adalah SEM Fxed Effect. Koefsen autoregresf spasal pada model persentase penduduk mskn au sebesar 0, Faktor ang palng elasts adalah tngkat penggangguran terbuka sebesar 0,67804%. Kata Kunc Kemsknan, Jawa Tmur, Panel, Spasal I. PEDAHULUA EMISKIA merupakan salah satu permasalahan ang Ktmbul dalam pembangunan d suatu negara. Dalam konteks pembangunan d negara berkembang sepert Indonesa, permasalahan kemsknan merupakan salah satu permasalahan ang mash saja aktual untuk dbahas paska terjadna krss ekonom d Indonesa tahun 998. Sampa saat n belum ada krera ang baku dalam mengdentfkas penduduk mskn, pengertan dan krera kemsknan begu beragam sesua badan/nstans/dnas ang menangan masalah kemsknan. Kemsknan secara sngkat serngkal dpaham sebaga rendahna tngkat kesejahteraan semata. Terlepas dar pemkran u bahwa kemsknan sejatna merupakan suatu gejala ang bersfat kompleks dan multdmens. Kemsknan dapat berkaan dengan aspek-aspek lan sepert aspek sosal, ekonom, polk, budaa dan lan sebagana. Permasalahan kemsknan mash merupakan agenda serus ang dhadap dan perlu danggulang salah satuna oleh Pemerntah Propns Jawa Tmur. Jumlah dan persentase kemsknan d Jawa Tmur berdasarkan data pada perode berfluktuas dar tahun ke tahun. Mengacu pada pengertan pembangunan berkelanjutan, meskpun secara persentase telah terjad penurunan, jumlah penduduk mskn ang ada harus terus durunkan. Untuk mengurang tngkat kemsknan, perlu dketahu sebenarna faktor-faktor apa sajakah ang berhubungan atau mempengaruh tngg rendahna tngkat kemsknan (jumlah penduduk mskn) d Indonesa sehngga kedepanna dapat dformulaskan sebuah kebjakan publk ang efektf untuk mengurang tngkat kemsknan d negara n dan tdak hana sekedar penurunan angka-angka saja melankan secara kualatf juga. Saleh (00) dan Surawat (005) pernah melakukan penelan mengena kemsknan dengan berbaga macam aspek. Sedangkan Muchlsoh (008) dan Fatmawat (00) telah melakukan penelan dengan memasukkan efek spasal dan efek waktu pada model. Penelan n fokus pada pemodelan persentase penduduk mskn d Jawa Tmur dengan menggunakan pendekatan ekonometrka panel spasal. Penelan n menggunakan data panel dengan perode waktu tahun Manfaat ang ngn dcapa dar penelan n adalah memberkan nformas bag pemerntah Propns Jawa Tmur untuk menentukan arah kebjakan pembangunan perekonoman masng-masng kabupaten/kota d Propns Jawa Tmur. II. TIJAUA PUSTAKA A. Regres Data Panel Data panel merupakan gabungan antara data cross-secton dan data tme seres. Pada data panel, un cross-secton ang sama dsurve pada beberapa perode waktu. Jad, data panel memlk dmens ruang dan waktu. Jka masng-masng un cross-secton memlk jumlah pengamatan tme seres ang sama maka data panel tersebut dnamakan data panel sembang (balanced panel data), sebalkna jka jumlah pengamatan tme seres berbeda pada masng-masng un maka dsebut data panel tdak sembang (unbalanced panel data) (Gujarat, 004). Model regres panel secara umum dapat dnatakan dalam bentuk berkut (Hsao, 003). α β ' X u ;,, ; t,, T ()

2 Dengan : un cross secton ke- untuk perode waktu ke-t β : vektor konstanta X : vektor observas pada varabel ndependen α : ntersep objek ke- waktu ke-t u : error regres untuk grup ke-, waktu ke-t ~ IID 0, σ u ( ) B. Matrks Pembobot Spasal Matrks Pembobot Spasal (W) dketahu berdasarkan jarak atau persnggungan (contgu) antara satu regon ke regon ang lan (LeSage, 009). Customzed Contgu Metode n mendefnskan W j untuk regon ang berssan atau regon dengan karakterstk ang sama dengan regon ang mendapat perhatan, dan W j 0 untuk regon lanna. C. Model Regres Panel Common Effect Model (CEM) Pendekatan CEM n dasumskan bahwa nla ntersep dan slope masng-masng varabel adalah sama untuk semua un cross secton dan tme seres (Setawan dan Dw, 00). α β ' X ;,, ; t,, T () u Fxed Effect Model (FEM) Pendekatan FEM dasumskan bahwa nla slope masng-masng varabel adalah tetap namun nla ntersep berbeda-beda untuk setap un cross secton dan tetap untuk setap un tme seres (Gujarat, 005). Model pendekatan FEM akn sebaga berkut.,, ; t,, T (3) α β ' X u ; Random Effect Model (REM) Pendekatan REM dasumskan bahwa ntersep α α 0 ε dengan mean α dan 0 ε dsebut juga varabel laten merupakan error random dengan mean 0 dan varans σ (Gujarat, 005). Model ε pendekatan REM akn sebaga berkut. α β ' 0 X q ;,, ; t,, T ; q ε u (4) ε : komponen error cross secton u : kombnas antara komponen error cross secton dan tme seres Asums ang berlaku antara lan sebaga berkut. u ~ ( 0, σ u ), ε ~ ( 0, σ ε ), E( ε u ) 0, E( εε j ) 0 dmana j ; E( uus ) E( uu jt ) E( uu js ) 0 dmana j dan t s. D. Model Data Panel Spasal Model regres spasal untuk data panel memlk efek spesfk spasal tanpa efek nteraks spasal sebaga berkut. β X µ ε (5) µ : efek spesfk spasal Model regres data panel ang terdapat nteraks d antara un-un spasal akan memlk varabel dependen spasal lag atau spasal proses pada error ang dsebut juga dengan model spasal lag (SAR) dan model spasal error (SEM) (Elhorst, 003). Model Spasal Lag (SAR) Persamaan model SAR dnatakan sebaga berkut. δ j W j jt β X µ ε ; j,, ; t,, T (6) δ : koefsen spasal autoregressve W j : matrks pembobot spasal objek ke dan ke j jt : varabel dependen objek ke j tahun ke t Model Spasal Error (SEM) Persamaan model SEM dnatakan sebaga berkut. β X µ φ ; φ ρw j φ ε ; j j,, ; t,, T φ : spasal autokorelas ρ : koefsen autokorelas spasal (7) E. Pengujan dalam Pemlhan Model Regres Panel Untuk menguj dan mengestmas model regres data panel dgunakan beberapa pengujan antara lan akn sebaga berkut. Uj Hausman merupakan pengujan ang dlakukan untuk memlh apakah model FEM atau REM ang akan dplh dalam mengestmas, dengan hpotessna adalah. H 0 : corr ( X, u ) 0 (model REM) H : corr ( X, u ) 0 (model FEM) Statstk uj ang dgunakan adalah ' W χ ( K ) ( b ˆ β )[ var( b ) var( ˆ β )] ( b ˆ β ) (8) b : vektor estmas parameter REM βˆ : vektor estmas parameter FEM χ hung > χ ; Pengamblan keputusan adalah apabla ( K α ) maka H 0 dolak pada tngkat sgnfkans α, artna model ang dgunakan adalah model FEM (Greene, 003). Lkelhood Rato Test dlakukan untuk mengetahu pengaruh spatal fxed effect dan spatal random effect sgfkan. Hpotess Lkelhood Rato Test (Elhorst, 009) sebaga berkut. a) Fxed Effect H 0 : µ µ µ α H : Mnmal ada satu µ ang berbeda α adalah rata-rata ntersep. Statstk uj ang dgunakan adalah -s, dmana s adalah selsh antara log-lkelhood dar model restrcted dan model unrestrcted. Lkelhood Rato test mempuna dstrbus chsquare ( χ ) dengan derajat kebebasan -. H 0 d tolak bla s > χ dengan tngkat kepercaaan (-α). ( α, ) b) Random Effect H 0 : θ H : θ Dmana θ ang berart σ µ 0

3 3 Statstk uj ang dgunakan adalah -s, dmana s adalah selsh antara log-lkelhood dar model restrcted dan model unrestrcted. LR test mempuna dstrbus Ch Square dengan derajat kebebasan. H 0 dolak jka s > χ dengan ( α,) tngkat kepercaaan (-α). Jka H 0 dolak maka spatal random effect sgnfkan. F. Pemerksaan Asums Resdual Dalam analss regres, resdual harus memenuh beberapa asums au resdual bersfat dentk, ndependen dan berdstrbus normal (0,σ ). Uj Asums Identk Resdual bersfat dentk berart bahwa varans resdual bersfat homoskedastsas. Pendeteksan heteroskedastsas resdual dapat dlakukan secara vsual dengan menggunakan plot antara resdual dan estmas III. METODOLOGI PEELITIA varabel respon. Plot ang menunjukkan sebaran data ang tdak acak atau membentuk pola tertentu berart bahwa terjad kasus heteroskesdastsas resdual. Cara kedua adalah dengan menggunakan Uj Glejser au melakukan regres nla mutlak resdual dengan varabel ndependen. Dengan persamaan sebaga berkut. H 0 : σ... σ (homokedasts) H : mnmal ada σ σ j (heteroskedasts) Pengamblan keputusan adalah H 0 dolak jka p-value<α. Artna tdak terjad kasus heteroskedastsas. Uj Independen dlakukan untuk mengetahu adana korelas antar resdual. Persaratan ndependen au kovarans ( εε j ) 0untuk setap j, atau tdak terdapat autokorelas. Pengujan ndependen salah satuna akn dengan menggunakan plot ACF dar resdual. (APBD) Uj Dstrbus ormal Pengujan asums resdual mengkut dstrbus ormal (0,σ ) dlakukan dengan menggunakan uj Kolmogorov Smrnov. Hpotess ang dgunakan adalah H 0 : F 0 (x)f(x) (Resdual berdstrbus ormal (0,σ )) H : F 0 (x) F(x) (Resdual tdak berdstrbus ormal(0,σ )) penelan n adalah 4 un. Statstk uj : D Sup F ( x) S ( x) (.) x o Pengamblan keputusan adalah H 0 dolak jka D >D (-α) dengan D (-α) dperoleh dar tabel Kolmogorov Smrnov. Selan u juga dapat melalu P-value, dmana H 0 dolak jka P-value<α. Tdak Terjad Multkolnearas Multkolnearas terjad akbat adana korelas ang kuat antara varabel predktor. Jka terjad multkolnearas, dapat danggulang dengan metode Prncpal Component Analss (PCA). G. KEMISKIA Menurut Badan Pusat Statstk (00), penduduk mskn adalah penduduk ang memlk rata-rata pengeluaran per kapa per bulan dbawah gars kemsknan. Penetapan perhungan gars kemsknan dalam masarakat adalah masarakat ang berpenghaslan dbawah Rp per orang per har. Penetapan angka Rp per orang per har tersebut berasal dar perhungan gars kemsknan ang mencakup kebutuhan makanan dan non makanan. Untuk kebutuhan n mnmum makanan dsetarakan dengan.00 klokalor per kapa per har. Gars kemsknan non makanan adalah kebutuhan mnmum untuk perumahan (luas lanta bangunan, penggunaan ar bersh, dan faslas tempat pembuangan ar besar); penddkan (angka melek huruf, wajb belajar 9 tahun, dan angka putus sekolah); dan kesehatan (rendahna konsums makanan bergz, kurangna sarana kesehatan serta keadaan sanas dan lngkungan ang tdak memada) (ugroho, 0). Surawat (005) menjelaskan kemsknan dalam multdmensonal antara lan () dmens ekonom, () dmens kesehatan, (3) dmens sosal dan budaa, (4) dmens socal polk, (5) dmens penddkan, agama dan bud pekert. Data ang dgunakan pada penelan n adalah data sekunder ang dperoleh dar BPS Jawa Tmur tentang Pengukuran Kerja Makro Ekonom dan Sosal Jawa Tmur. Penelan n menggunakan dua jens varabel, au varabel dependen dan varabel ndependen sepert ang dsajkan pada tabel. Tabel Varabel Independen, Dependen dan Satuan Penelan Varabel Keterangan Satuan Y Presentase Penduduk Mskn d Jawa Tmur Persen X Angka Buta Huruf (ABH) usa 0 tahun ke atas Persen X Tngkat Penddkan kurang dar SMU Persen X 3 Tngkat Pendapatan Juta Rupah X 4 Laju Pertumbuhan Ekonom Persen X 5 Tngkat Pengangguran Terbuka (TPT) Persen X 6 Tngkat Partspas Angkatan Kerja (TPAK) Persen X 7 Alokas Belanja Daerah untuk Kesehatan Persen X 8 Alokas Bantuan Langsung Masarakat (BLM) Juta Rupah Penelan n menggunakan data panel sembang, terdr atas data tme seres dar tahun 009 hngga 0 dan data cross secton adalah 38 kabupaten/kota ang ada d provns Jawa Tmur. Sehngga observas ang dgunakan dalam Langkah-langkah analss dalam penelan n adalah sebaga berkut.. Mendapatkan data Persentase Penduduk Mskn d Jawa Tmur beserta faktor-faktor ang mempengaruhna. Menentukan varabel dependen dan ndependen dar data ang telah dperoleh.. Menetapkan Matrks Pembobot Spasal (W). 3. Menentukan model ang dplh berdasarkan krera kebakan model. 4. Mengestmas parameter dar model tersebut dengan spasal fxed effect dan spasal random effect pada masng-masng model SAR dan SEM. 5. Menguj asums kenormalan resdual, dentk, ndependen, dan tdak terjad multkolnearas pada model. Melakukan penanggulangan jka asums tdak terpenuh. 6. Mengnterpretaskan hasl ang dperoleh.

4 4 IV. AALISIS DA PEMBAHASA Analss ang akan dgunakan pada tugas akhr n au membuat pemodelan dengan pendekatan ekonometrka panel spasal. Dmana pada penelan n, matrks pembobot ang dgunakan au Customzed Contgu. Pembobot n dgunakan dengan pertmbangan bahwa tngkat kemsknan d daerah satu dengan ang lan salng berkaan, walaupun tdak bersnggungan secara langsung. Langkah awal pemodelan panel spasal adalah melakukan uj Lkelhood Rato dan uj Hausman s. Hasl uj Lkelhood Rato dan uj Hausman s dketahu bahwa adana pengaruh spasal fxed effect. Krera model terbak adalah model ang memlk R terbesar dan Corr terkecl. Model terbak pada pemodelan persentase penduduk mskn adalah SEM Fxed Effect. Estmas parameter pada model SEM Fxed Effect terdapat pada Tabel. Tabel Model SEM Fxed Effect Persentase Penduduk Mskn Jawa Tmur Varabel Koefsen P-Value ABH PEDIDIKA PEDAPATA EKOOMI TPT TPAK APBD BLM ρ R Corr 0.06 Model persentase penduduk mskn adalah model SEM fxed effect dengan koefsen determnas (R ) sebesar 9,96% dan Corr sebesar 0,6%. Sehngga varas efek spasal ang dapat djelaskan oleh model tersebut adalah 7,34%. Pengujan asums resdual terhadap model persentase penduduk mskn adalah sebaga berkut. a) Asums Resdual Identk Pengujan resdual dentk dapat dlakukan secara vsual dengan menggunakan scatter plot. Pada gambar 4. menunjukkan bahwa plot tersebar secara acak dan tdak membentuk suatu pola tertentu. Artna resdual dentk dan tdak terjad kasus heteroskesdastsas. hat resd Gambar. Scatter Plot Resdual model Persentase Penduduk Mskn Jawa Tmur b) Asums Resdual Independen Pemerksaan adana autokorelas antar resdual dapat dlakukan dengan menggunakan plot ACF dar resdual. Pada gambar 4. tdak terdapat lag ang keluar dar batas pada plot ACF. Hal n berart bahwa resdual ndependen dan tdak terjad kasus autokorelas. Autocorrelaton Lag Gambar. Plot ACF Resdual model Persentase Penduduk Mskn Jawa Tmur c) Asums Resdual Berdstrbus ormal Untuk menguj resdual berdstrbus normal, dlakukan uj Kolmogorov-Smrnov. Resdual model Persentase Penduduk Mskn Jawa Tmur pada gambar 4.3, nla p-value ang dhaslkan adalah 0,065 dmana nla p-value < α0,05. Hal n menunjukkan bahwa resdual model Persentase Penduduk Mskn Jawa Tmur berdstrbus normal Percent resd Mean StDev.84 4 KS 0.08 P-Value Gambar 3. Plot Dstrbus ormal dar Resdual model Persentase Penduduk Mskn Jawa Tmur Model Persentase Penduduk Mskn Jawa Tmur ddapatkan model terbak au model Spatal Error Model dengan Spatal Fxed Effect. Model SEM Fxed Effect Persentase Penduduk Mskn Jawa Tmur dapat duls sebaga berkut. 0,407Pendapa tan 0,53303Ekonom 0, 67804TPT 38 0,8045TPAK 0,00005BLM 0,39980 j w φ ε Bertambahna Laju Pertumbuhan Ekonom sebesar % akan menurunkan persentase penduduk mskn sebesar 0,53303%. Bertambahna Tngkat Pengangguran Terbuka sebesar % akan mengakbatkan penngkatam persentase penduduk mskn sebesar 0,67804%. Bertambahna Alokas Dana Bantuan Langsung Mandr sebesar % akan menurunkan persentase penduduk mskn sebesar 0,00005%. Dengan nla koefsen autokorelas spasal (ρ) sebesar 0,39980, artna persentase penduduk mskn masng-masng Kabupaten/Kota akan dpengaruh oleh besarna persentase penduduk mskn Kabupaten/Kota ang menjad tetangga sebesar 0, j

5 5 V. KESIMPULA DA SARA. Model terbak pada pemodelan ekonometrka panel spasal untuk Persentase Penduduk Mskn d Jawa Tmur adalah model SEM Fxed Effect sebaga berkut. 0,407Pendapa tan 0,53303Ekonom 0, 67804TPT 38 0,8045TPAK 0,00005BLM 0,39980 j w φ ε dengan koefsen determnas (R ) sebesar 9,96% dan Corr sebesar 0,6%. Sehngga varas efek spasal ang dapat djelaskan oleh model tersebut adalah 7,34%. Besarna nteraks error Persentase Penduduk Mskn antar kabupaten/kota d Jawa Tmur sebesar 0, Berdasarkan model terbak ang ddapatkan, au SEM Fxed Effect. Dapat dketahu bahwa faktor-faktor ang mempengaruh persentase penduduk mskn d Jawa Tmur antara lan varabel Tngkat Pendapatan, Laju Pertumbuhan Ekonom, Tngkat Pengangguran Terbuka, Tngkat Partspas Angkatan Kerja dan Alokas Dana Bantuan Langsung Mandr. Saran Pemodelan ekonometrka panel spasal dapat dlakukan dengan penambahan perode waktu sehngga dapat del efek perode waktu pada model. Dapat pula dlakukan penambahan varabel predktor ang dgunakan, agar dperoleh hasl ang lebh bermakna. Serta melakukan penanggulangan kasus multkolnearas ang dsnalr terdapat pada varabel tngkat pendapatan dan tngkat partspas angkatan kerja. j [] amba, A Pendekatan Ekosstem dalam Penanggulangan Kemsknan: Refleks Penanggulangan Kemsknan d Sulawes Tengah.Terseda: [6 Februar 0]. [3] ugroho, Wdatma. 0. Analss PEngaruh PDRB, Agrshare, Rata- Rata lama Sekolah dan Angka Melek Huruf Terhadap Jumlah Penduduk Mskn d Indonesa. Semarang: FEB Unversas Dponegoro. [4] Saleh, Samsubar. 00. Faktor-Faktor Penentu Tngkat Kemsknan Regonal d Indonesa. Jurnal Ekonom Pembangunan Vol 7, o.. [5] Setawan dan Dw E.K. 00. Ekonometrka. Yogakarta: And Offset. [6] Sagan, Sondang (00). Manajemen Sumber Daa Manusa. Jakarta: Bum Aksara. [7] Surawat, C Memaham Kemsknan Secara Multdmensonal. Semarang: FKM Unversas Dponegoro. [8] TPK. 0. Indkator Kesejahteraan Rakat. Wapres RI. [9] Yunart, D. 00. Pemodelan Persentase Penduduk Mskn d Provns Jawa Tmur tahun dengan Regres Panel. Thess. Instut Teknolog Sepuluh opember (ITS) Surabaa. UCAPA TERIMA KASIH Penuls mengucapkan terma kash kepada Badan Pusat Statstk (BPS) Provns Jawa Tmur ang telah memberkan kemudahan dalam memperoleh data makro ekonom sosal. Serta Dnas Kesehatan Provns Jawa Tmur ang telah memberkan kemudahan memperoleh data sektor kesehatan. DAFTAR PUSTAKA [] Anonm Profl Kemsknan Jawa Tmur Maret 008. Terseda: &d096&itemd [6 februar 0]. [] Anseln, L Spatal Econometrcs: Methods and Models. Dordrecht: Kluwer Academc Publshers. [3] Baltag, Bad H Econometrc Analss of Panel Data 3th Edon. ew York: John Wlw & Sons, Inc. [4] BPS. 00. Profl Kemsknan Maret 00. Terseda: [6 Februar 0]. [5].00. Indkator Makro Ekonom dan Sosal Provns Jawa Tmur. Jakarta: BPS. [6] Elhorst, J.P Spesfcaton and Estmaton of Spatal Panel Data Models. etherlands: Unvers of Gronngen. [7] Greene, W.H Econometrcs Analss 5 th Edon. ew Jerse: Prentce Hall [8] Gujarat, D Basc Econometrc 5th Edon. ew York: Mc Graw Hll Companes. [9] Hsao, C Analss of Panel Data. ew York: Cambrdge Unvers Press. [0] LeSage, James dan R.K Pace Introducton to Spatal Econometrcs. ew York: CRC Press [] Muchlsoh, S Model Regres Data Panel dengan Korelas Error Spasal. Thess. Instut Teknolog Sepuluh opember (ITS) Surabaa.