BAB I PENDAHULUAN. 1.9 Latar Belakang

Transkripsi

1 BAB I PENDAHULUAN 1.9 Latar Belakang Salah satu tujuan pembangunan nasional adalah meningkat kinerja perekonomian agar mampu menciptakan lapangan kerja dan menata kehidupan yang layak bagi seluruh rakyat yang pada gilirannya akan meujudkan kesejahteraan penduduk Indonesia. Salah satu sasaran pembangunan nasional adalah menurunkan tingkat kemiskinan. Kemiskinan merupakan salah satu penyakit dalam ekonomi, sehingga harus disembuhkan atau paling tidak dikurangi. Permasalahan kemiskinan memang merupakan permasalahan yang kompleks dan bersifat multidimensional. Oleh karena itu, upaya pengentasan kemiskinan harus dilakukan secara komprehensif, mencakup berbagai aspek kehidupan masyarakat, dan dilaksanakan secara terpadu. Data kemiskinan yang baik digunakan untuk mengevaluasi kebijakan pemerintah terhadap kemiskinan, membandingkan kemiskinan antar waktu dan daerah, serta menentukan target penduduk miskin dengan tujuan untuk memperbaiki kualitas hidup mereka. Secara umum kemiskinan didefinisikan sebagai kondisi dimana seseorang atau sekelompok orang tidak mampu memenuhi hak-hak dasarnya untuk mempertahankan dan mengembangkan kehidupan yang bermatabat. Definisi yang sangat luas ini menunjukkan bahwa kemiskinan merupakan masalah multi dimensional, sehingga tidak mudah untuk mengukur kemisikinan dan perlu kesepakatan pendekatan pengukuran yang dipakai (BPS & World Bank). Dipandang dari sudut ekonomi, kemiskinan dapat dilihat dari beberapa sisi, yaitu : secara makro, kemiskinan muncul karena adanya ketidaksamaan pola kepemilikan distribusi yang timpang. Penduduk miskin memiliki sumberdaya terbatas dan kualitasnya rendah; Kemiskinan muncul sumberdaya manusia yang rendah berarti produktivitasnya rendah, yang pada gilirannya upahnya rendah. Rendahnya kualitas sumberdaya manusia ini karena rendahnya tingkat pendidikan, nasib yang kurag beruntung, adanya diskriminasi, atau karena 1

2 keturunan; Kemiskinan muncul akibat pebedaan akses dalam modal; Di daerah perkotaan, derasnya arus migran masuk juga member dampak terhadap semakin banyaknya penduduk dalam kategori miskin. Prilaku para migran dalam kehidupan kota yang sedemikian rupa, yakni pengeluaran yang serendahrendahnya di daerah tujuan (kota) agar dapat menabung untuk dapat menabung untuk dapat dibawa pulang ketika mereka mudik ke kampung halaman (daerah asal). Para migran memanfaatkan hanya sebagian kecil pendapatannya mereka untuk penegluaran di daerah tujuan, disamping mmang sebagian besar dari mereka berendapatan rendah karena kualitas sumberdaya manusianya juga rendah. Untuk menanggulangi masalah kemiskinan harus dipilih strategi yang dapat memperkuat peran dan posisi perekonomian rakyat dalam perekonoimian nasional, sehingga terjadi perubahan struktural yang meliputi pengalokasian sumber daya, penguatan kelembagaan, pemberdayaan sumber daya manusia. Program yang dipilih harus berpihak dan memberdayakan masyarakat melalui pembangunan ekonomi dan peningkatan perekonomian rakyat. Program ini harus diwujudkan dalam langkah-langkah strategis yang diarahkan secara langsung pada perluasan akses masyarakat miskin kepada sumber daya pembangunan dan menciptakan peluang bagi masyarakat paling bawah untuk berpartisipasi dalam proses pembangunan, sehingga mereka mampu mengatasi kondisi keterbelakangannya. Selain itu upaya penanggulangan kemiskinan harus senantiasa didasarkan pada penentuan garis kemiskinan yang tepat dan pada pemahaman yang jelas mengenai sebab-sebab timbulnya persoalan itu (Gunawan Sumodiningrat; 1998). Dari uraian diatas serta pemikiran diatas, maka penulis merasa terdorong untuk mendalami dan meneliti tentang Analisis Pengaruh Luas Wilayah, Kepadatan Penduduk, Tingkat Pengangguran dan Tingkat Pendidikan Terhadap Jumlah Penduduk Miskin Provinsi Sumatera Utara Tahun Rumusan masalah Dari uraian latar belakang, penulis merumuskan masalah sebagai berikut: Bagaimana pengaruh luas wilayah, kepadatan penduduk, tingkat pengangguran, tingkat pendidikan terhadap jumlah penduduk miskin di Sumatera Utara?

3 1.11 Batasan Masalah Untuk lebih mempermudah dan agar lebih terarah, maka penulis membatasi ruang lingkup permasalahannya, yaitu : 1. Banyaknya variabel yang diteliti ada yaitu : Luas wilayah, kepadatan penduduk, tingkat pengangguran dan tingkat pendidikan.. Populasi yang diambil dibatasi pada Provinsi Sumatera Utara pada Tahun Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian adalah umtuk menganalisis pengarruh luas wilayah, kepadatan penduduk, tingkat pengangguran dan tingkat pendidikan terhadap jumlah penduduk miskin Provinsi Sumatera Utara. 1.1 Manfaat Penelitian Adapun manfaat dari penelitian adalah: 1. Sebagai bahan masukan atau bahan pertimbangan bagi pemerintah dalam mengambil keputusan atau mentapkan kebjakan tentang pengentasan kemiskinan Sumatera Utara.. Semakin banyaknya penelitian akan semakin terbuk informasi dan cara-cara yang efektif dalam menanggulangi masalah kemiskinan di Sumatera Utara.. Dapat dijadikan kerangka peniaian kearah pembangunan dalam memcahkan masalah kemiskinan di Sumatera Utara. 1.1 Tinjauan Pustaka Dalam ilmu statistika, teknik yang umum digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua atau lebih variabel adalah analisis regresi. Model matematis dalam menjelaskan hubungan antara variabel dalam analisis regresi menggunakan persamaan regresi. Prinsip dasar yang harus dipenuhi dalam membangun suatu persamaan regresi adalah bahwa antara variabel dependen dengan variabel independen

4 mempunyai hubungan sebab akibat, baik yang didasarkan pada teori, hasil penelitian sebelumnya, ataupun yang berdasarkan pada penjelasan logis tertentu. Bentuk hubungan antar variabel dapat searah atau berlawanan arah. Hubungan antara variabel searah artinya perubahan nilai yang satu dengan yang lainnya searah. Hubungan antara variabel berlawanan arah artinya perubahan nilai yang satu dengan yang lainnya adalah berlawanan arah. Analisis korelasi adalah alat statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui derajat hubungan linier antara satu variabel dengan variabel lain. Koefisien determinasi adalah salah satu nilai statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui apakah ada hubungan pengaruh antar variabel. Pengetahuan tentang koefisien regresi bertujuan untuk memastikan apakah variabel independen yang terdapat dalam persamaan tersebut secara individu berpengaruh terhadap variabel dependen. Caranya adalah dengan melakukan pengujian terhadap koefisien regresi setiap variabel independen. Semakin mendekati nol besarnya koefisien determinasi suatu persamaan, semakin kecil pula pengaruh semua variabel independen terhadap nilai variabel dependen ( Algifari, 00; 5). Regresi ganda berguna untuk mendapatkan pengaruh dua variabel kriterium atau untuk mencari hubungan fungsional dua predictor atau lebih dengan variabel kriteriumnya atau untuk meramalkan dua variabel prediktor atau lebih terhadap kriteriumnya ( Usman dkk, 1995; 1). Studi yang membahas derajat hubungan antara variabel- variabel dikenal dengan nama analisis korelasi. Ukuran yang dipakai untuk mengetahui derajat hubungan, terutama data kuantitatif dinamakan koefisien korelasi ( Sudjana, 001; 67). Rumus yang saya gunakan adalah rumus Penduga sebagai berikut : Ŷ = bb 00 + bb bb + bb + + bb nn nn ; n=1,,, (1.1) Dimana : Ŷ = Nilai estimasi Y bb 00 = Nilai Y pada perpotongn antara garis linier dengan sumbu vertikal Y nn bb nn = Nilai variabel independen nn = Slope yang berhubungan dengan variabel nn

5 5 Dari rumus diatas jika dimasukan ke variabel yang digunakan dapat diperoleh seagai berikut: Ŷ = bb 00 + bb bb + bb + bb Dimana : Ŷ = Jumlah penduduk miskin (%) 11 = Luas wilayah (ribuan/km ) = Kepadatan penduduk (ribuan/km ) = Tingkat pengangguran (%) = Tingkat pendidikan (ribuan) Untuk rumus diatas, dapat diselesaikan dengan empat persamaan dengan empat variabel yang terbentuk: Y = nb0 + b1 1 + b + b + b Y1 b0 1 + b1 ( 1) + b 1 + b 1 + b 1 = Y b0 + b1 1 + b ( ) + b + b Y = b0 + b1 1 + b + b ( ) + b = Y = b0 + + b1 1 + b + b b ( ) Dengan b 0, b 1, b, b, b adalah koefisien yang ditentukan berdasarkan data hasil pengamatan. Untuk menghitung nilai xx 1 = 1 1, xx =, xx =, xx = dan yy = YY YY Pengujian Kriteria Statistik Gujarati (1995) menyatakan bahwa uji signifikan merupakan prosedur yang digunakan untuk menguji kebenaran atau kesehatan dari hasil hipotesis nol dari sampel. Ide dasar yang melatarbelakangi pengujian signifikansi adalah uji statistik (estimator) dari distribusi sampel dari suatu statistik dibawah hipotesis nol. Keputusan untuk mengolah Ho dibuat berdasarkan nilai uji statistic yang diperoleh dari data yang ada.

6 Kesalahan Standard Estimasi Untuk mengetahui ketepatan persamaan estimasi dapat digunakan kesalahan standar estimasi (standard error of estimate). Besarnya kesalahan standar estimasi menunjukkan ketepatan persamaan estimasi untuk menjelaskan nilai variabel tidak bebas yang sesungguhnya. Semakin kecil nilai kesalahan standar estimasi, makin tinggi ketepatan persamaan estimasi yang dihasilkan untuk menjelaskan nilai variable tidak bebas sesungguhnya. Sebaliknya, semakin besar nilai kesalahan standar estimasi, makin rendah ketepatan persamaan estimasi yang dihasilkan untuk menjelaskan nilai variable tidak bebas sesungguhnya ( Algifari, 000). Kesalahan standar estimasi dapat ditentukan dengan rumus : dimana: Y i Ŷ = nilai data sebenarnya = nilai taksiran SS yy,1,,,kk = YY iiyy nn kk Uji F-Statistik Uji statistik ini adalah pengujian yang bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh koefisien regresi secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Adapun langkah-langkah dalam pengujian uji F-statistik adalah sebagai berikut: 1. Menentukan formulasi hipotesis. Mencari nilai F tabel dari Tabel Distribusi F Dengan taraf nyata α = 0,05 dan nilai F tabel dengan dk pembilang (v 1 ) = k = dan dk penyebut (v ) = n k 1 = 1 = 8, maka di peroleh FF vv1 ;vv (αα) = FF ;8(0,05) =,08. Menentukan kriteria pengujian HH 0 diterima bila FF hiiiiiiiiii < FF tttttttttt HH 0 ditolak bila FF hiiiiiiiiii FF tttttttttt. Menentukan nilai statistik F hitung FF hiiiiiiiiii = JJJJ (rrrrrr )/kk JJJJ (rrrrrr )/(nn kk 1)

7 7 Untuk menguji model regresi yang telah terbentuk, maka diperlukan nilainilai y, x 1, x dan x dengan rumus : y = Y Y x = Y x = Y x1 = 1 Y x = Y Koefisien Determinasi Menguji keberartian regresi linear berganda dimaksudkan untuk meyakinkan apakah regresi yang didapat berdasarkan penelitian ada artinya bila dipakai untuk membuat kesimpulan mengenai sejumlah peubah yang dipelajari.( Usman, Husaini, dan R. Purnomo Setiady Akbar, 1995). Hipotesa : H 0 H 1 : Tidak terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara semua faktor yang mempengaruhi terhadap faktor yang dipengaruhi. : Terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara semua faktor yang mempengaruhi terhadap faktor yang dipengaruhi. Koefisien determinasi yang dinyatakan dengan R untuk pengujian regresi linear berganda yang mencakup lebih dari dua variabel adalah untuk mengetahui proporsi keragaman total dalam variabel terikat (Y) yang dapat dijelaskan atau diterangkan oleh variabel variabel bebas () yang ada dalam model persamaan regresi linear berganda secara bersama sama. Maka R akan ditentukan dengan rumus, yaitu: Dimana: = Jumlah Kuadrat Regresi JK reg RR = JJJJ rrrrrr yy ii Harga R yang diperoleh sesuai dengan variansi yang dijelaskan masing masing variabel yang tinggal dalam regresi. Hal ini mengakibatkan variasi yang dijelaskan penduga yang disebabkan oleh variabel yang berpengaruh saja (yang bersifat nyata).

8 Koefisien Korelasi Analisa korelasi adalah alat statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui derajat hubungan linier antara satu variabel dengan variabel lain. Ukuran yang dipakai untuk mengetahui derajat hubungan, terutama data kuantitatif dinamakan koefisien korelasi. Untuk menghitung koefisien korelasi (r) antara dua variabel dapat digunakan rumus: Dimana: r yx ki Y i rr yyyy = nn kkkk YY ii ( kkkk )( YY ii ) {nn kkkk ( kkkk ) }{nn YY ii ( YY ii ) } = Koefisien korelasi antara Y dan = Variabel bebas = Variabel terikat Nilai r selalu terletak antara -1 dan 1, sehingga nilai r tersebut dapat ditulis -1 r +1. Untuk r = +1, berarti ada korelasi positif sempurna antara dan Y, sebaliknya jika r = -1, berarti korelasi negatif sempurna antara dan Y, sedangkan r = 0, berarti tidak ada korelasi antara dan Y. Jika kenaikan didalam suatu variabel diikuti dengan kenaikan didalam variabel lain, maka dapat dikatakan bahwa kedua variabel tersebut mempunyai korelasi yang positif. Tetapi jika kenaikan didalam suatu variabel diikuti oleh penurunan didalam variabel lain, maka dapat dikatakan bahwa variabel tersebut mempunyai korelasi yang negatif. Dan jika tidak ada perubahan pada variabel walaupun variabel lainnya berubah maka dikatakan bahwa kedua variabel tersebut tidak mempunyai hubungan. Interpretasi harga r akan disajikan dalam tabel berikut: Tabel 1.1 Interpretasi Koefisien Korelasi Besarnya Nilai rr 1111 Interpretasi 0,80 < rr 11 1,00 Sangat Tinggi 0,60 < rr 11 0,80 Tinggi 0,0 < rr 11 0,60 Sedang 0,0 < rr 11 0,0 Rendah rr 11 0,0 Sangat Rendah Sumber : Suharsimi Arikunto (010:)

9 9 Keterangan: r = koefisien korelasi + = menunjukkan korelasi positif = menunjukkan korelasi negatif 0 = menunjukkan tidak adanya korelasi (korelasi nihil) Hubungan antara variabel dapat dikelompokkan menjadi tiga jenis: 1. Korelasi Positif Terjadinya korelasi positif apabila perubahan antara variabel yang satu diikuti oleh variabel lainnya dengan arah yang sama (berbanding lurus). Artinya variabel yang satu meningkat, maka akan diikuti peningkatan variabel lainnya.. Korelasi Negatif Terjadinya korelasi negatif apabila perubahan antara variabel yang satu diikuti oleh variabel lainnya dengan arah yang berlawanan (berbanding terbalik). Artinya apabila variabel yang satu meningkat, maka akan diikuti penurunan variabel lainnya.. Korelasi Nihil Korelasi nihil artinya tidak adanya korelasi antara variabel. Dalam hal ini penulis menggunakan empat variabel dalam penelitiannya, untuk hubungan empat variabel dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut: a. Koefisien Korelasi antara Y dan 1 nn 1 YY 1 ( 1 )( YY) rr yyyy 1 = {nn 1 ( 1 ) }{nn YY ( YY) } b. Koefisien Korelasi antara Y dan nn YY 1 ( )( YY) rr yyyy = {nn ( ) }{nn YY ( YY) } c. Koefisien Korelasi antara Y dan nn YY 1 ( )( YY) rr yyyy = {nn ( ) }{nn YY ( YY) } d. Koefisien Korelasi antara Y dan nn YY 1 ( )( YY) rr yyyy = {nn ( ) }{nn YY ( YY) }

10 10 e. Koefisien Korelasi antara 1 dan nn 1 ( 1 )( ) rr 1 = {nn 1 ( 1 ) }{nn ( ) } f. Koefisien Korelasi antara 1 dan nn 1 ( 1 )( ) rr 1 = {nn 1 ( 1 ) }{nn ( ) } g. Koefisien Korelasi antara 1 dan nn 1 ( 1 )( ) rr 1 = {nn 1 ( 1 ) }{nn ( ) } h. Koefisien Korelasi antara dan nn ( )( ) rr = {nn ( ) }{nn ( ) } i. Koefisien Korelasi antara dan nn ( )( ) rr = {nn ( ) }{nn ( ) } j. Koefisien Korelasi antara dan nn ( )( ) rr = {nn ( ) }{nn ( ) } Uji t- Statistik Uji t-statistik merupakan suatu pengujian secara parsial yang bertujuan untuk mengetahui apakah masing-masing koefisien regresi signifikan atau tidak terhadap variabel dependen dengan menganggap variabel lainnya konstan. Adapun langkah-langkahnya adalah: 1. Menentukan formulasi hipotesis. Mencari nilai t tabel dari Tabel Distribusi t. Menentukan kriteria pengujian HH 0 diterima bila tt hiiiiiiiiii < tt tttttttttt HH 0 ditolak bila tt hiiiiiiiiii tt tttttttttt. Menentukan nilai statistik t hitung Untuk menguji hipotesis ini digunakan kekeliruan baku taksiran

11 11 SS yy.1 kk SS bb1 = ( 1 )(1 RR yy.1 ) Selanjutnya hitung statistik : tt hiiiiiiiiii = bb 1 SS bb1 5. Kesimpulan Uji Penyimpangan Asumsi Klasik Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas dilakukan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas, model regresi yang baik tidak ada korelasi yang tinggi diantara variabel-variabel independennya. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independent. Pengujian ada tidaknya gejala multikolinieritas dilakukan dengan memperhatikan nilai matriks korelasi yang dihasilkan pada saat pengolahan data serta nilai VIF (Variance Inflation Factor) dan toleransinya. Apabila nilai matrik korelasi tidak ada yang lebih besar dari 0,5 maka dapat dikatakan data yang akan dianalisis bebas dari multikolinieritas. Kemudian apabila nilai VIF berada dibawah 10 dan nilai toleransi mendekati 1, maka diambil kesimpulan bahwa model regresi tersebut tidak terdapat multikolinieritas (Singgih Santoso, 000) Uji Heteroskedastisitas Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Untuk menguji heteroskedastisitas digunakan uji Glesjer SPSS. Uji ini pada dasarnya bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi

12 1 yang baik seharusnya tidak terjadi heteroskedastisitas. Dasar pengambilan keputusan pada Uji Heteroskedastisitas yakni: Jika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05, kesimpulannya adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Jika nilai nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05, kesimpulannya adalah terjadi heteroskedastisitas Uji Normalitas Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau dilakukan dengan uji kolmogrov smirnov. Untuk menguji normalitas data dapat digunakan dengan uji kolmogrov smirnov dengan melihat data residualnya. Uji kolmogrov smirnov dihitung dengan bantuan SPSS. Dasar pengambilan keputusan dalam uji normalitas yakni : jika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 maka data tersebut berdistribusi normal. Sebaliknya, jika nilai signifikansi lebih lebih dari 0,05 maka data tersebut tidak berdistribusi normal Metode Penelitian Metode penelitian adalah salah satu cara yang terdiri dari langkah langkah atau urutan kegiatan yang berfungsi sebagai pedoman umum yang digunakan untuk melaksanakan penelitian sehingga apa yang menjadi tujuan dari penelitian itu dapat terwujud. Dalam penelitian ini dilakukan beberapa langkah untuk menyelesaikan penelitian antara lain : 1. Pengambilan data sekunder yaitu data yang diolah diperoleh dari kantor Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara.. Pengolahan Data Dalam penelitian ini dilakukan beberapa langkah untuk menyelesaikan penelitian antara lain: a. Menentukan apa saja yang menjadi variabel bebas () dan variabel terikat (Y).

13 1 b. Mencari persamaan regresi antara variabel () dan (Y) dengan menggunakan rumus yang telah diperoleh dari buku literature.. Menguji tingkat signifikasi pengaruh setiap variabel dengan Uji F, Uji t dan Koefisien Korelasi dan koefisien Determinasi, serta melalui uji asumsi klasik.. Penarikan kesimpulan dari hasil perhitungan.