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

Transkripsi

1 JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 1, o. 1, (Sept. 01) ISS: X D-183 Pemodelan Persentase Penduduk Mskn d Jawa Tmur dengan Pendekatan Ekonometrka Panel Spasal Alfta Kurna Setawat dansetawan Jurusan Statstka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam, Instut Teknolog Sepuluh opember (ITS) Jl. Aref Rahman Hakm, Surabaya E-mal: setawan@statstka.s.ac.d Abstrak Kemsknan merupakan salah satu permasalahan pembangunan yang tmbul d negara berkembang, sepert Indonesa. Jumlah penduduk mskn d Indonesa berfluktuas dar tahun ke tahun, termasuk d Provns Jawa Tmur. Salah satu upaya yang dlakukan untuk mengatas masalah n adalah dengan menentukan faktor-faktor yang 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 yang damat terbatas hanya terdr dar tga sektor yau penddkam, ekonom dan kesehatan. Model terbak untuk persentase penduduk mskn adalah SEM Fxed Effect. Koefsen autoregresf spasal pada model persentase penduduk mskn yau sebesar 0, Faktor yang palng elasts adalah tngkat penggangguran terbuka sebesar 0,67804%. Kata Kunc Kemsknan, Jawa Tmur, Panel, Spasal I. PEDAHULUA EMISKIA merupakan salah satu permasalahan yang Ktmbul dalam pembangunan d suatu negara. Dalam konteks pembangunan d negara berkembang sepert Indonesa, permasalahan kemsknan merupakan salah satu permasalahan yang mash saja aktual untuk dbahas paska terjadnya krss ekonom d Indonesa tahun Sampa saat n belum ada krera yang baku dalam mengdentfkas penduduk mskn, pengertan dan krera kemsknan begu beragam sesua badan/nstans/dnas yang menangan masalah kemsknan. Kemsknan secara sngkat serngkal dpaham sebaga rendahnya tngkat kesejahteraan semata. Terlepas dar pemkran u bahwa kemsknan sejatnya merupakan suatu gejala yang bersfat kompleks dan multdmens. Kemsknan dapat berkaan dengan aspek-aspek lan sepert aspek sosal, ekonom, polk, budaya dan lan sebaganya. Permasalahan kemsknan mash merupakan agenda serus yang dhadap dan perlu danggulang salah satunya 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 yang ada harus terus durunkan. Untuk mengurang tngkat kemsknan, perlu dketahu sebenarnya faktor-faktor apa sajakah yang berhubungan atau mempengaruh tngg rendahnya tngkat kemsknan (jumlah penduduk mskn) d Indonesa sehngga kedepannya dapat dformulaskan sebuah kebjakan publk yang efektf untuk mengurang tngkat kemsknan d negara n dan tdak hanya sekedar penurunan angka-angka saja melankan secara kualatf juga. Penelan mengena kemsknan telah dlakukan dengan berbaga macam aspek [1]-[3]. Sedangkan Muchlsoh telah melakukan penelan dengan memasukkan efek spasal dan efek waktu pada model [4]. 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 yang 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 yang 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 yang sama maka data panel tersebut dnamakan data panel sembang (balanced panel data), sebalknya jka jumlah pengamatan tme seres berbeda pada masng-masng un maka dsebut data panel tdak sembang (unbalanced panel data) [5]. Model regres panel secara umum dapat dnyatakan dalam bentuk berkut [6]. y β ' X u ; 1,, ; t 1,, T (1) Dengan y : un cross secton ke- untuk perode waktu ke-t β : vektor konstanta X : vektor observas pada varabel ndependen : ntersep objek ke- waktu ke-t u : error regres untuk grup ke-, waktu ke-t u ~ IID 0,

2 JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 1, o. 1, (Sept. 01) ISS: X D-184 B. Matrks Pembobot Spasal Matrks Pembobot Spasal (W) dketahu berdasarkan jarak atau persnggungan (contguy) antara satu regon ke regon yang lan [7]. Customzed Contguy Metode n mendefnskan W j = 1 untuk regon yang berssan atau regon dengan karakterstk yang sama dengan regon yang mendapat perhatan, dan W j = 0 untuk regon lannya. 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 [8]. y β ' X ; 1,, ; t 1,, 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 [5]. Model pendekatan FEM yakn sebaga berkut. y β ' X u ; 1,, ; t 1,, T (3) Random Effect Model (REM) Pendekatan REM dasumskan bahwa ntersep 0 dengan mean dan 0 dsebut juga varabel laten merupakan error random dengan mean 0 dan varans [5]. Model pendekatan REM yakn sebaga berkut. y β ' X ; 1,, ; t 1,, T ; 0 q q u (4) : komponen error cross secton u : kombnas antara komponen error cross secton dan tme seres Asums yang berlaku antara lan sebaga berkut. u ~ 0, u ~ 0, E u 0, E j 0 dmana j ; Euus Eu u jt Eu u 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. y β X (5) : efek spesfk spasal Model regres data panel yang terdapat nteraks d antara un-un spasal akan memlk varabel dependen spasal lag atau spasal proses pada error yang dsebut juga dengan model spasal lag (SAR) dan model spasal error (SEM) [9]. Model Spasal Lag (SAR) Persamaan model SAR dnyatakan sebaga berkut. y j1 W t 1,, T j y jt β X ; j 1,, ; (6) : koefsen spasal autoregressve W j : matrks pembobot spasal objek ke dan ke j y jt : varabel dependen objek ke j tahun ke t Model Spasal Error (SEM) Persamaan model SEM dnyatakan sebaga berkut. y β X ; W j j1 ; j 1,, ; t 1,, T (7) : spasal autokorelas : koefsen autokorelas spasal E. Pengujan dalam Pemlhan Model Regres Panel Untuk menguj dan mengestmas model regres data panel dgunakan beberapa pengujan antara lan yakn sebaga berkut. Uj Hausman merupakan pengujan yang dlakukan untuk memlh apakah model FEM atau REM yang akan dplh dalam mengestmas, dengan hpotessnya adalah. H 0 : corr X, u 0 (model REM) H 1 : corr X, u 0 (model FEM) Statstk uj yang dgunakan adalah ' 1 K b ˆ var b varˆ b ˆ W (8) b : vektor estmas parameter REM ˆ : vektor estmas parameter FEM Pengamblan keputusan adalah apabla hung K ; maka H 0 dolak pada tngkat sgnfkans α, artnya model yang dgunakan adalah model FEM []. Lkelhood Rato Test dlakukan untuk mengetahu pengaruh spatal fxed effect dan spatal random effect sgfkan. Hpotess Lkelhood Rato Test sebaga berkut [9]. a) Fxed Effect H 0 : µ 1 =µ = =µ =α H 1 : Mnmal ada satu µ yang berbeda α adalah rata-rata ntersep. Statstk uj yang dgunakan adalah -s, dmana s adalah selsh antara log-lkelhood dar model restrcted dan model unrestrcted. Lkelhood Rato test mempunya dstrbus chsquare ( ) dengan derajat kebebasan -1. H 0 d tolak bla s dengan tngkat kepercayaan (1-α). (, 1) b) Random Effect H 0 : θ = 1 H 1 : θ 1 Dmana θ = 1 yang berart σ µ = 0 Statstk uj yang dgunakan adalah -s, dmana s adalah selsh antara log-lkelhood dar model restrcted dan model unrestrcted. LR test mempunya dstrbus Ch Square dengan derajat kebebasan 1. H 0 dolak jka s dengan (,1) tngkat kepercayaan (1-α). Jka H 0 dolak maka spatal random effect sgnfkan.

3 JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 1, o. 1, (Sept. 01) ISS: X D-185 F. Pemerksaan Asums Resdual keadaan sanas dan lngkungan yang tdak memada) [11]. Dalam analss regres, resdual harus memenuh Kemsknan dalam multdmensonal antara lan (1) dmens beberapa asums yau resdual bersfat dentk, ndependen ekonom, () dmens kesehatan, (3) dmens sosal dan dan berdstrbus normal (0,σ ). budaya, (4) dmens socal polk, (5) dmens penddkan, Uj Asums Identk Resdual bersfat dentk berart bahwa agama dan bud pekert [3]. varans resdual bersfat homoskedastsas. Pendeteksan heteroskedastsas resdual dapat dlakukan secara vsual dengan menggunakan plot antara resdual dan estmas varabel respon. Plot yang menunjukkan sebaran data yang tdak acak atau membentuk pola tertentu berart bahwa terjad kasus heteroskesdastsas resdual. Cara kedua adalah dengan menggunakan Uj Glejser yau melakukan regres nla mutlak resdual dengan varabel ndependen. Dengan persamaan sebaga berkut. III. METODOLOGI PEELITIA Data yang dgunakan pada penelan n adalah data sekunder yang dperoleh dar BPS Jawa Tmur tentang Pengukuran Kerja Makro Ekonom dan Sosal Jawa Tmur. Penelan n menggunakan dua jens varabel, yau varabel dependen dan varabel ndependen sepert yang dsajkan pada tabel 1. H 0 :... (homokedasts) Tabel 1. Varabel Independen, Dependen dan Satuan Penelan H 1 : mnmal ada j (heteroskedasts) Varabel Keterangan Satuan Y Presentase Penduduk Mskn d Jawa Tmur Persen Pengamblan keputusan adalah H 0 dolak jka p-value<α. X 1 Angka Buta Huruf (ABH) usa tahun ke atas Persen Artnya tdak terjad kasus heteroskedastsas. X Tngkat Penddkan kurang dar SMU Persen X Uj Independen dlakukan untuk mengetahu adanya 3 Tngkat Pendapatan Juta Rupah X 4 Laju Pertumbuhan Ekonom Persen korelas antar resdual. Persyaratan ndependen yau X 5 Tngkat Pengangguran Terbuka (TPT) Persen kovarans j 0 untuk setap j, atau tdak terdapat X 6 Tngkat Partspas Angkatan Kerja (TPAK) Persen X 7 Alokas Belanja Daerah untuk Kesehatan Persen autokorelas. Pengujan ndependen salah satunya yakn (APBD) dengan menggunakan plot ACF dar resdual. X 8 Alokas Bantuan Langsung Masyarakat (BLM) Juta Rupah Uj Dstrbus ormal Pengujan asums resdual mengkut dstrbus ormal (0,σ ) dlakukan dengan Penelan n menggunakan data panel sembang, terdr menggunakan uj Kolmogorov Smrnov. Hpotess yang atas data tme seres dar tahun 009 hngga 011 dan data dgunakan adalah cross secton adalah 38 kabupaten/kota yang ada d provns H 0 : F 0 (x)=f(x) (Resdual berdstrbus ormal (0,σ )) Jawa Tmur. Sehngga observas yang dgunakan dalam H 1 : F 0 (x) F(x) (Resdual tdak berdstrbus ormal(0,σ )) penelan n adalah 114 un. Langkah-langkah analss dalam penelan n adalah Statstk uj : D Sup Fo ( x) Sn( x) (.11) sebaga berkut. x Pengamblan keputusan adalah H 0 dolak jka D >D 1. Mendapatkan data Persentase Penduduk Mskn d Jawa (1-α) dengan D (1-α) dperoleh dar tabel Kolmogorov Smrnov. Tmur beserta faktor-faktor yang mempengaruhnya. Selan u juga dapat melalu P-value, dmana H 0 dolak jka Menentukan varabel dependen dan ndependen dar data P-value<α. yang telah dperoleh.. Menetapkan Matrks Pembobot Spasal (W). 3. Menentukan model yang 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 yang dperoleh. Tdak Terjad Multkolnearas Multkolnearas terjad akbat adanya korelas yang kuat antara varabel predktor. Jka terjad multkolnearas, dapat danggulang dengan metode Prncpal Component Analyss (PCA). G. KEMISKIA Menurut Badan Pusat Statstk (0), penduduk mskn adalah penduduk yang memlk rata-rata pengeluaran per kapa per bulan dbawah gars kemsknan. Penetapan perhungan gars kemsknan dalam masyarakat adalah masyarakat yang berpenghaslan dbawah Rp per orang per har. Penetapan angka Rp per orang per har tersebut berasal dar perhungan gars kemsknan yang mencakup kebutuhan makanan dan non makanan. Untuk kebutuhan mnmum makanan dsetarakan dengan.0 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 (rendahnya konsums makanan bergz, kurangnya sarana kesehatan serta IV. AALISIS DA PEMBAHASA Analss yang akan dgunakan pada tugas akhr n yau membuat pemodelan dengan pendekatan ekonometrka panel spasal. Dmana pada penelan n, matrks pembobot yang dgunakan yau Customzed Contguy. Pembobot n dgunakan dengan pertmbangan bahwa tngkat kemsknan d daerah satu dengan yang lan salng berkaan, walaupun tdak bersnggungan secara langsung.

4 JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 1, o. 1, (Sept. 01) ISS: X D-186 Langkah awal pemodelan panel spasal adalah melakukan uj Lkelhood Rato dan uj Hausman s. Hasl uj Lkelhood Rato dan uj Hausman s dketahu bahwa adanya pengaruh spasal fxed effect. Krera model terbak adalah model yang 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 yang 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 4.1 menunjukkan bahwa plot tersebar secara acak dan tdak membentuk suatu pola tertentu. Artnya resdual dentk dan tdak terjad kasus heteroskesdastsas. 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 yang dhaslkan adalah 0,065 dmana nla p-value < α=0,05. Hal n menunjukkan bahwa resdual model Persentase Penduduk Mskn Jawa Tmur berdstrbus normal Percent Mean StDev KS P-Value resd yhat resd Gambar 1. Scatter Plot Resdual model Persentase Penduduk Mskn Jawa Tmur. b) Asums Resdual Independen Pemerksaan adanya autokorelas antar resdual dapat dlakukan dengan menggunakan plot ACF dar resdual. Pada gambar 4. tdak terdapat lag yang keluar dar batas pada plot ACF. Hal n berart bahwa resdual ndependen dan tdak terjad kasus autokorelas Gambar 3. Plot Dstrbus ormal dar Resdual model Persentase Penduduk Mskn Jawa Tmur. Model Persentase Penduduk Mskn Jawa Tmur ddapatkan model terbak yau model Spatal Error Model dengan Spatal Fxed Effect. Model SEM Fxed Effect Persentase Penduduk Mskn Jawa Tmur dapat duls sebaga berkut. y 0,11407Pendapa tan 0,513303Ekonom 0, 67804TPT 0,18045TPAK 0,000051BLM 0, j1 j w Bertambahnya Laju Pertumbuhan Ekonom sebesar 1% akan menurunkan persentase penduduk mskn sebesar 0,513303%. Bertambahnya Tngkat Pengangguran Terbuka sebesar 1% akan mengakbatkan penngkatam persentase penduduk mskn sebesar 0,67804%. Bertambahnya Alokas Dana Bantuan Langsung Mandr sebesar 1% akan menurunkan persentase penduduk mskn sebesar 0,000051%. Dengan nla koefsen autokorelas spasal (ρ) sebesar 0,391980, artnya persentase penduduk mskn masng-masng Kabupaten/Kota akan dpengaruh oleh besarnya persentase penduduk mskn Kabupaten/Kota yang menjad tetangga sebesar 0,

5 JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 1, o. 1, (Sept. 01) ISS: X D-187 V. KESIMPULA DA SARA 1. Model terbak pada pemodelan ekonometrka panel spasal untuk Persentase Penduduk Mskn d Jawa Tmur adalah model SEM Fxed Effect sebaga berkut. y 0,11407Pendapa tan 0,513303Ekonom 0, 67804TPT 0,18045TPAK 0,000051BLM 0, j1 w dengan koefsen determnas (R ) sebesar 9,96% dan Corr sebesar 0,6%. Sehngga varas efek spasal yang dapat djelaskan oleh model tersebut adalah 7,34%. Besarnya nteraks error Persentase Penduduk Mskn antar kabupaten/kota d Jawa Tmur sebesar 0, Berdasarkan model terbak yang ddapatkan, yau SEM Fxed Effect. Dapat dketahu bahwa faktor-faktor yang 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 yang dgunakan, agar dperoleh hasl yang lebh bermakna. Serta melakukan penanggulangan kasus multkolnearas yang dsnyalr terdapat pada varabel tngkat pendapatan dan tngkat partspas angkatan kerja. j UCAPA TERIMA KASIH Penuls mengucapkan terma kash kepada Badan Pusat Statstk (BPS) Provns Jawa Tmur yang telah memberkan kemudahan dalam memperoleh data makro ekonom sosal. Serta Dnas Kesehatan Provns Jawa Tmur yang telah memberkan kemudahan memperoleh data sektor kesehatan. DAFTAR PUSTAKA [1] Saleh, Samsubar. 00. Faktor-Faktor Penentu Tngkat Kemsknan Regonal d Indonesa. Jurnal Ekonom Pembangunan Vol 7, o.. [] Setawan dan Dw E.K. 0. Ekonometrka. Yogyakarta: And Offset. [3] Suryawat, C Memaham Kemsknan Secara Multdmensonal. Semarang: FKM Unversas Dponegoro. [4] Muchlsoh, S Model Regres Data Panel dengan Korelas Error Spasal. Thess. Instut Teknolog Sepuluh opember (ITS) Surabaya. [5] Gujarat, D Basc Econometrc 5th Edon. ew York: Mc Graw Hll Companes. [6] Hsao, C Analyss of Panel Data. ew York: Cambrdge Unversy Press. [7] LeSage, James dan R.K Pace Introducton to Spatal Econometrcs. ew York: CRC Press [8] Setawan dan Dw E.K. 0. Ekonometrka. Yogyakarta: And Offset. [9] Elhorst, J.P Spesfcaton and Estmaton of Spatal Panel Data Models. etherlands: Unversy of Gronngen. [] Greene, W.H Econometrcs Analyss 5 th Edon. ew Jersey: Prentce Hall. [11] ugroho, Wdatma. 01. Analss PEngaruh PDRB, Agrshare, Rata- Rata lama Sekolah dan Angka Melek Huruf Terhadap Jumlah Penduduk Mskn d Indonesa. Semarang: FEB Unversas Dponegoro.