BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis jalur yang dikenal dengan path analysis dikembangkan pertama tahun

Transkripsi

1 9 BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Searah Analisis Jalur Analisis alur yang dikenal dengan path analysis dikembangkan pertama tahun 920-an oleh seorang ahli genetika yaitu Sewall Wright (Joreskog & Sorbom, 996; Johnson & Wichern, 992).Teknik analisis alur sebenarnya merupakan pengembangan korelasi yang diurai menadi beberapa interpretasi akibat yang ditimbulkannya.lebih lanut, analisis alur mempunyai kedekatan dengan regresi berganda. Dengan kata lain, regresi berganda merupakan bentuk khusus dari analisis alur. Teknik ini uga dikenal sebagai model sebab akbat (causing modeling).penamaan ini didasarkan pada alasan bahwa analisis alur memungkinkan pengguna dapat mengui proposisi teoritis mengenai hubungan sebab akibat tanpa memanipulasi variabel-variabel.memanipulasi variabel maksudnya ialah memberikan perlakuan (treatment) terhadap variabel-variabel tertentu dalam pengukurannya (Sarwono, 2007). 2.2 Pengertian Analisis Jalur Analisis alur adalah suatu teknik untuk menganalisis hubungan sebab akibat yang teradi pada regresi berganda ika variabel bebasnya mempengaruhi variabel tergantung tidak hanya secara langsung tetapi uga secara tidak langsung (Robert D. Rutherford 993). Sementara itu defenisi lain menyatakan bahwa Analisis alur merupakan pengembangan langsung bentuk regresi berganda dengan tuuan untuk memberikan estimasi tingkat kepentingan (magnitude) dan signifikansi

2 0 (significance) hubungan sebab akibat hipotetikal dalam seperangkat variabel (Paul Webley, 997). David Garson dari North carolina State University mendefenisikan analisis alur sebagai model perluasan regresi yang digunakan untuk mengui keselaransan matriks korelasi dengan dua atau lebih model hubungan sebab akibat yang dibandingan oleh peneliti. Modelnya digambarkan dalam bentuk gambar lingkaran dan panah dimana anak panah tunggal menunukkan sebagai penyebab. Regresi dikenakan pada masing-masing variabel dalam suatu model sebagai variabel tergantung (pemberi respons) sedang yang lain sebagai penyebab. Pembobotan regresi diprediksikan dalam suatu model yang dibandingkan dengan matriks korelasi yang diobservasi untuk semua variabel dan dilakukan uga perhitungan ui keselaran statistik (David Garson, 2003). Analisis alur uga diartikan oleh Bohrnstedt (974 dalam Riduwan dan Engkos Achmad Kuncoro, 2008) bahwa A technique for estimating the effect s a set of independent variables has on a dependent variable from a set of observed correlations, given a set of hyphotesized causal asymetric relation among the variables. Sedangkan tuuan utama analisis alur menurut Maruyama (998 dalam riduwan dan Engkos Kuncoro, 2008) adalah A method of measuring the direct influence along each separate path in such a system and thus of finding the degree to which variation of a given effect is determined by each particular cause. The method depend on the combination of knowledge of the degree of correlation among the variables in a system which such knowledge as may possesed of the causal relations.

3 Jadi, model analisis alur digunakan untuk menganalisis pola hubungan antar variabel dengan tuuan unutk mengetahui pengaruh langsung maupun tidak langsung seperangkat variabel bebas terhadap variabel terikat.model analisis alur yang dibicarakan adalah pola hubungan sebab akibat. Oleh karena itu rumusan masalah penelitian dalam kerangka analisis alur hanya berkisar pada apakah variabel bebas (X,X 2,...,X k ) berpengaruh terhadap variabel Y, atau berapa besar pengaruh kausal langsung, kausal tidak langsung, kausal total maupun simultan seperangkat variabel bebas (X,X 2,...,X k ) berpengaruh terhadap variabel Y. (Riduwan dan Engkos Kuncoro, 2008) Manfaat Analisis Jalur Menurut Riduwan dan Engkos Kuncoro (2008), manfaat model analisis alur adalah untuk:. Penelasan (explanation) terhadap fenomena yang dipelaari atau permasalahan yang diteliti. 2. Prediksi nilai variabel endogen berdasarkan nilai variabel eksogen. 3. Faktor dominan yaitu penentu variabel eksogen mana yang berpengaruh dominan terhdap variabel endogen, uga untuk mekanisme pengaruh aluralur variabel eksogen terhadap variabel endogen. 4. Penguian model dengan menggunakan teori trimming baik untuk ui reabilitas dari konsep yang sudah ada maupun konsep baru Asumsi-asumsi Analisis Jalur Asumsi yang mendasari analisis alur sebagai berikut::. Hubungan antar variabel bersifat linear, adaktif dan normal.

4 2 2. Tidak adanya adivity, yaitu tidak ada efek-efek interaksi. Semua variabel residual tidak boleh berinteraksi dengan salah satu variabel dalam model yang diteliti. 3. Sistem aliran kausal hanya satu arah (rekursif) artinya tidak ada arah kausalitas terbalik non-rekursif (reciprocal). 4. Variabel terikat minimal dalam bentuk skala ukur interval dan ratio. 5. Sampling bersifat probability sampling sehingga memungkinkan seluruh anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih menadi anggota sampiling. 6. Observed variabel diukur tanpa kesalahan (instrumen valid dan reliable) artinya variabel yang diteliti dapat diobservasi secara langsung. 7. Model yang dianalisis dispesifikasikan berdasarkan teori atau konsep yang relevan, artinya model yang dikai atau diui dibangun berdasarkan kerangka teoritis tertentu yang mampu menelaskan hubungan kausalitas antar variabel Beberapa Istilah Dalam Analisis Jalur Beberapa istilah yang dikenal dalam analisis alur aalah sebagai berikut:. Model Jalur Model alur ialah suatu diagram yang menghubungkan antara variabel bebas, perantara, dan tergantung. Pola hubungan ditunukkan dengan menggunakan anak panah.anak panah-anak panah tunggal menunukkan hubungan sebab-akibat antara variabel-variabel exogenus atau perantara dengan satu variabel tergantung atau lebih.anak panah uga menghubungkan kesalahan (residual variable) dengan semua

5 3 variabel endogenus masing-masing.anak panah ganda menunukkan korelasi antara pasangan variabel-variabel exogenus. 2. Variabel exogenus Variabel exogenus adalah semua variabel yang tidak ada penyebabpenyebab eksplisitnya atau dalam diagram tidak ada anak-anak panah yang menuu ke arahnya, selain pada bagian kesalahan pengukuran. Jika antara variabel exogenus dikorelasikan maka korelasi tersebut ditunukkan dengan anak panah berkepala dua yang menghubungkan variabel-variabel tersebut. 3. Variabel endogenus Variabel endogenus ialah variabel yang mempunyai anak panah-anak panah menuu ke variabel tersebut.variabel yang termasuk didalamnya mencakup semua variabel perantara dan tergantung.variabel perantara endogenus mempunyai anak panah yang menuu ke arahnya dan dari arah variabel tersebut dalam suatu model diagram alur.adapun variabel tergantung hanya mempunyai anak panah yang menuu ke arahnya. 4. Koefisien alur/pembobotan alur Koefisien alur adalah koefisien regresi standar atau disebut beta yang menunukkan pengaruh langsung dari suatu variabel bebas terhadap variabel tergantung dalam suatu model alur tertentu. Oleh karena itu, ika suatu model mempunyai dua atau lebih variabel-variabel penyebab, maka koefisien-koefisien alurnya merupakan koefisien-koefisien regresi parsial yang mengukur besarnya pengaruh satu variabel

6 4 terhadap variabel lain dalam suatu modelalur tertentu yang mengontrol dua variabel lain sebelumnya dengan menggunakan data yang sudah distandarkan atau matriks korelasi sebagai masukan. 5. Direct effect Direct effect ialah pengaruh langsung yang dapat dilihat dari koefisien alur dari satu variabel ke variabel lainnya. 6. Indirect effect Indirect effect ialah urutan alur melalui satu atau lebih variabel perantara Model Anlisis alur Ada beberapa model alur mulai dari yang paling sederhana smpai dengan yang lebih rumit, diantaranya diterangkan di bawh ini:. Model Regresi Berganda Model ini merupakan pengembangan regresi berganda dengan menggunakan dua variabel exogenous, yaitu X dan X 2 dengan satu variabel endogenous Y. Model digambarkan sebagai berikut: X Y X 2 Gambar 2. Model Regresi Berganda

7 5 2. Model Mediasi Model mediasi atau perantara dimana variabel Y memodifikasi pengaruh variabel X terhadap variabel Z. Model ini digambarkan sebagai berikut: X Z Y Gambar 2.2 Model Mediasi 3. Model Kombinasi Regresi Berganda dan Mediasi Model ini merupakan kombinasi antara model regresi berganda dan mediasi, yaitu variabel X berpengaruh terhadap variabel Z secara langsung dan tidak langsung mempengaruhi variabel Z melalui variabel Y. Model digambarkan sebagai berikut: X Z Y Gambar 2.3 Model Kombinasi Regresi Berganda dan Mediasi 4. Model Kompleks Model ini merupakan model yang lebih kompleks, yaitu variabel X secara langsung mempengaruhi Y 2 dan melalui variabel X2 secara tidak langsung

8 6 mempengaruhi Y 2, sementara variabel Y 2 uga dipengaruhi oleh variabel Y. Model digambarkan sebagai berikut: X X 2 Y Y 2 Gambar 2.4 Model Kompleks 5. Model Rekursif dan Non Rekursif Dari sisi pandang arah sebab akibat, ada dua tipe model alur, yaitu rekursif dan non rekursif. Model rekursif ialah ika semua anak panah menuu satu arah seperti gambar berikut: ρ 4 ρ 2 ρ 3 r 2 ρ ρ 3 2 ρ 42 ε 2 ε 3 ε Gambar 2.5 Model Rekursif

9 7 Model sebelumnya dapat diterangkan sebagai berikut: a. Anak panah menuu satu arah, yaitu dari ke 2, 3, dan 4; dari 2 ke 3 dan dari 3 menuu ke 4. Tidak ada arah yang terbalik, misalnya dari 4 ke b. Hanya terdapat satu variabel exogenous, yaitu dan tiga variabel endogenous, yaitu 2, 3, dan 4. Masing-masing variabel endogenous diterangkan oleh variabel dan error (ε, ε 2, dan ε 3 ). c. Satu variabel endogenous dapat menadi penyebab variabel endogenous lainnya, tetapi bukan ke variabel exogenous. Model non recursif teradi ika arah anak panah tidak searah atau teradi arah yang terbalik (looping), misalnya dari 4 ke 3 atau dari 3 ke dan 2, atau bersifat sebab akibat (reciprocal cause). 6. Model Trimming Model Trimming adalah model yang digunakan untuk memperbaiki suatu model struktur analisis alur dengan cara mengeluarkan dari model variabel bebas yang koefisien alurnya tidak signifikan. Jadi, model trimming teradi ketika koefisien alur diui secara keseluruhan ternyata ada variabel yang tidak signifikan.walaupun ada satu, dua, atau lebih variabel yang tidak signifikan, tentu perlu memperbaiki model struktur analisis alur yang telah dihipotesiskan (Riduwan dan Engkos Achmad Kuncoro, 2008). Model variabel bebas dikatakan signifikan apabila nilai probabilitasnya (Sig) 0,05. Cara menggunakan model trimming yaitu menghitung ulang koefisien alur tanpa menyertakan varibel bebas yang koefisien alurnya tidak signifikan.

10 Diagram Jalur dan Persamaan Struktural Pada saat akan melakukan analisis alur, disarankan untuk terlebih dahulu menggambarkan secara diagramatik struktur hubungan kausal antara variabel penyebab dengan variabel akibat. Diagram ini disebut diagram alur (Path Diagram), dan bentuknya ditentukan oleh proposisi teoritik yang berasal dari kerangka pikir tertentu. X X 2 ε Gambar 2.6 Diagram Jalur Yang Menyatakan Hubungan Kausal dari X Sebagai Penyebab ke X 2 Sebagai Akibat di mana: X adalah variabel eksogenus (exogenous variable) untuk itu selanutnya variabel penyebab disebut sebagai variabel eksogenus. X 2 adalah endogenus (endogenous variable), sebagai akibat dan ε adalah variabel residu ( residual variable), yang merupakan gabungan dari: () Variabel lain, di luar X, yang mungkin mempengaruhi X 2 dan telah teridentifikasi oleh teori, tetapi tidak dimasukkan dalam model. (2) Variabel lain, di luar X 2, yang mungkin mempengaruhi X 2 tetapi belum teridentifikasi oleh teori. (3) Kekeliruan pengukuran (error of measurement), dan (4) Komponen yang sifatnya tidak menentu (random component). Gambar 2.6 merupakan diagram alur yang paling sederhana yang menyatakan bahwa X 2 dipengaruhi secara langsung oleh X, tetapi di luar X 2, masih banyak penyebab lain yang dalam penelitian yang sedang dilakukan tidak diukur. Penyebab lain itu dinyatakan oleh ε. Persamaan struktural yang dimiliki oleh gambar 2.6 adalah X 2 = ρ x2.x. X + ε. Selanutnya tanda anak panah satu

11 9 arah menggambarkan pengaruh langsung dari variabel eksogenus terhadap variabel endogenus. X X 2 X 4 X 3 ε Gambar 2.7 Diagram Jalur Yang Menyatakan Hubungan Kausal dari X, X 2, X 3, dan X 4 Gambar 2.7 menunukkan bahwa diagram alur tersebut terdapat tiga buah variabel eksogen, yaitu X, X 2, dan X 3, sebuah variabel endogen (X 4 ) serta sebuah variabel residu ε. Pada diagram di atas uga mengisyaratkan bahwa hubungan antara X dengan X 4, X 2 dengan X 4 dan X 3 dengan X 4 adalah hubungan kausal, sedangkan hubungan antara X dengan X 2, X 2 dengan X 3 dan X dengan X 3 masing-masing adalah hubungan korelasional. Perhatikan panah dua arah, panah tersebut menyatakan hubungan korelasional. Bentuk persamaan strukturalnya adalah: X 4 = ρ X4. X. X + ρ X4.X2. X 2 + ρ X4. X3. X 3 + ε X X 3 X 4 X 2 ε ε 2 Gambar 2.8 Hubungan Kausal dari X, X 2, danx 3 ke X 4 Perhatikan bahwa pada gambar 2.8 di atas, terdapat dua buah substruktur.pertama, sub-struktur yang menyatakan hubungan kausal dari X dan X 2 ke X 3, sertakedua sub-struktur yang mengisyaratkan hubungan kausal dari X 3 ke X 4. Persamaan struktural untuk gambar 2.8 adalah: X 3 = ρ X3. X. X + ρ X3.X2. X 2 +ε

12 20 dan X 4 = ρ X4.X3. X 3 +ε 2.Pada sub-struktur pertama X dan X 2 merupakan variabel eksogen, X 4 sebagai variabel endogen dan ε sebagai variabel residu.pada substruktur kedua, X 3 merupakan variabel eksogen, X 4 sebagai variabel endogen dan ε 2 sebagai variabel residu Koefisien Jalur Besarnya pengaruh langsung dari suatu variabel eksogenus terhadap variabel endogen tertentu, dinyatakan oleh besarnya nilai numeric koefisien alur (path coefficient) dari eksogenus ke endogen. X ρ X3.X r x.x2 X 3 X 2 ρ X3.X2 ρ X3. ε Gambar 2.9 Hubungan Kausal dari X dan X 2 ke X 3 Hubungan antara X dan X 2 adalah hubungan korelasional. Intensitas keeratan hubungan tersebut dinyatakan oleh besarnya koefisien korelasir x.x2. Hubungan X dan X 2, ke X 3 adalah hubungan kausal.besarnya nilai numerik koefisien alurρ X3.X dan ρ X3.X2.Koefisien alur ρ X3. εmenggambarkan besarnya pengaruh langsung variabel residu (implicit exogenous variable) terhadap X 3. Langkah kera yang dilakukan untuk menghitung koefisien alur adalah:. Gambarkan dengan elas diagram alur yang mencerminkan proposisi hipotetik yang diaukan, lengkap dengan persamaan strukturalnya. Di sini harus bisa diteremahkan hipotesis penelitian yang di aukan ke dalam

13 2 diagram alur, sehingga bisa tampak elas variabel apa saa yang merupakan variabel eksogen dan apa yang menadi variabel endogennya. 2. Menghitung matriks korelasi antar variabel. r variabel = X X 2 X k r x.x2 r x2.x r xk.x r xk.x2 r x.xk r x2.xk Formula untuk menghitung koefisien korelasi yang dicari adalah menggunakanproduct Moment Coeffisient dari Karl Pearson. Alasan penggunaan teknik koefisien korelasi dari Karl Pearson adalah karena variabel-variabel yang hendak dicari korelasinya memiliki skala pengukuran interval. Rumus: n n n n n n n Y X Y Y n X X n Y X Y X n r di mana: n : Jumlah sampel Y X r : Korelasi variabel X dengan variabel Y, =, 2,, n 3. Identifikasi sub-struktur dan persamaan yang akan dihitung koefisien alurnya. Misalkan dalam sub-struktur yang telah diidentifikasi terdapat k buah variabel eksogen, dan sebuah (selalu hanya sebuah) variabel endogen X u yang dinyatakan dengan persamaan : x u = ρ xu x x + ρ xu x 2 x ρ xu x k x k + ε

14 22 Kemudian hitung matriks korelasi antar variabel eksogen yang menyusun sub struktural tersebut: r eksogen = X X 2 X k r x.x2 r x2.x r xk.x r xk.x2 r x.xk r x2.xk 4. Menghitung matriks invers korelasi eksogen, dengan rumus: X X r eksogen = 2 X K C C 2 C 2 C 22 C k C 2k C k C 2k C kk 5. Menghitung semua koefisien alur ρ xu x i dimana i =,2,..., k; melalui rumus: ρ xu x ρ xu x 2 = ρ xu x k C C 2 C 2 c 22 C k C k2 C k C 2k C kk r xu x r xu x 2 r xu x k Besarnya Variabel Eksogen Terhadap Variabel Endogen Pengaruh yang diterima oleh sebuah variabel endogen dari dua atau lebih variabel eksogen, dapat secara sendiri-sendiri maupun secara bersama-sama.pengaruh secara sendiri-sendiri (parsial), bisa berupa pengaruh langsung, bisa uga berupa pengaruh tidak langsung, yaitu melalui variabel eksogen yang lainnya. Menghitung besarnya pengaruh langsung, pengaruh tidak langsung serta pengaruh total variabel eksogen terhadap variabel endogen secara parsial, dapat dilakukan dengan rumus:. Besarnya pengaruh langsung variabel eksogen X u terhadap variabel endogenus X k = ρ xk x u x ρ xk x u

15 23 2. Besarnya pengaruh tidak langsung variabel eksogenus X u terhadap variabel endogenus X k melalui hubungan korelasi dari variabel X i = ρ xk x u x r xi x u x ρ xk x i 3. Besarnya pengaruh tidak langsung variabel X u terhadap variabel X i melalui variabel X k = ρ xk x u x ρ xi x k 4. Besarnya pengaruh total adalah pengaruh lansung diumlahkan dengan variabel tidak langsung. 5. Besarnya pengaruh simultan variabel eksogen terhadap variabel endogen adalah: R 2 x ( x, x,..., x ) u 2 k xu x x u x 2 r xu x r x ux r xu xk xu x 2 k di mana: a. R 2 x x, x,..., x ) adalah koefisien determinasi total X, X 2, X k u ( 2 k terhadap X u atau besarnya pengaruh variabel eksogen secara bersamasama (gabungan) terhadap variabel endogen. b. ρ xu x i adalah koefisien alur ke-i, i =, 2,, k c. r xu x k adalah koefiesien korelasi variabel eksogen X k dengan variabel endogen X u Penguian Koefisien Jalur Mengui kebermaknaan (test of significance) setiap koefisien alur yang telah dihitung, baik secara sendiri-sendiri maupun secara bersama-sama, serta mengui

16 24 perbedaan besarnya pengaruh masing-masing variabel eksogen terhadap variabel endogen, dapat dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:. Nyatakan hipotesis statistik (hipotesis operasional) yang akan diui. H o :ρ xu x k = 0, Artinya tidak terdapat pengaruh variabel eksogen X k terhadap variabel endogen X u. H :ρ xu x k 0, Artinya tidak terdapat pengaruh variabel eksogenus X k terhadap variabel endogenus X u. 2. Gunakan statistik Ui yang tepat, yaitu:. Untuk mengui setiap koefisien alur t = ρ xu x k ( R 2 x x, x,..., x ) u ( 2 k n k C ii di mana: i k =, 2,, k = Banyaknya variabel eksogen yang dalam sub-struktur yang diui. t = Mengikuti tabel distribusi t, dengan deraat kebebasan n k Kriteria Penguian : Ditolak Ho ika nilai t hitung lebih besar dari nilai t tabel (t 0 > t tabel ) dan sebaliknya 2. Untuk mengui koefisien alur secara simultan atau bersama-sama

17 25 F = n k R 2 x u ( x, x2,..., xk ) k ( R 2 x x, x,..., x ) u ( 2 k di mana: i k =, 2,, k = Banyaknya variabel eksogen yang dalam sub-struktur yang diui. F = Mengikuti tabel distribusi F, dengan dk = (V, V 2 ) dengan F α(k, n k ) Kriteria penguian: Ditolak H O ika nilai F hitung lebih besar dari F tabel atau F 0 > F tabel. 2.3 Kemiskinan Kemiskinan adalah keadaan dimana teradi ketidakmampuan untuk memenuhi kebutuhan dasar seperti makanan, pakaian, tempat berlindung, pendidikan, dan kesehatan. Kemiskinan dapat disebabkan oleh kelangkaan alat pemenuh kebutuhan dasar, ataupun sulitnya akses terhadap pendidikan dan pekeraan ( Secara garis besar ada dua cara orang memandang kemiskinan, sebagian orang memandang kemiskinan adalah suatu proses sedangkan sebagian lagi memandang kemiskinan sebagai suatu akibat atau fenomena dalam suatu masyarakat (Dillon,999:9). Sebagai suatu proses, kemiskinan mencerminkan kegagalan suatu sistem masyarakat dalam mengalokasikan sumber daya dan dana secara adil kepada anggota masyarakatnya. Dengan demikian kemiskinan dapat dipandang pula

18 26 sebagai salah satu akibat dari kegagalan kelembagaan pasar (bebas) dalam mengalokasikan sumber daya yang terbatas secara adil kepada seluruh anggota masyarakat. Paham ini mengemukakan konsep tentang kemiskinan relatif atau sering pula dikenal sebagai kemiskinan struktural. Pandangan tentang kemiskinan sebagai suatu fenomena atau gelaa dari suatu masyarakat menghasilkan suatu konsep kemiskinan absolut, sealan dengan konsep absolut ini, maka Bank Dunia mendefenisikan kemiskinan sebagai ketidakmampuan suatu individu untuk memenuhi kebutuhan dasarnya atau dengan kata lain prespektif dari garis absolut berada dibawah garis kemiskinan (poverty line). Garis kemiskinan adalah suatu ukuran yang menyatakan besarnya pengeluaran untuk memenuhi kebutuhan dasar minimum makanan dan kebutuhan non makanan, atau standar yang menyatakan batas seseorang dikatakan miskin bila dipandang dari sudut konsumsi. Garis kemiskinan digunakan untuk mengetahui batas seseorang dikatakan miskin atau tidak, sehingga garis kemiskinan dapat digunakan untuk mengukur dan menentukan umlah kemiskinan. Kemiskinan absolut memberikan gambaran tentang tingkat keseahteraan ekonomi yang tidak memadai dibandingkan dengan kebutuhan minimum untuk hidup sebagai mahluk individu dan sebagai anggota masyarakat.sebagai mahluk setiap anggota masyarakat mempunyai kebutuhan yang secara minimal diperlukan untuk mempertahankan hidup seperti pakaian, pangan, papan, dan lainlain.nurwidiastuti (200:79) mengatakan bahwa miskin adalah seseorang atau sekelompok orang yang tidak mampu mencukupi tingkat kemakmuran ekonomi yang dianggap sebagai kebutuhan minimal dari standar hidup tertentu.

19 27 Kemiskinan relatif menggambarkan tingkat keseahteraan ekonomi seseorang (kelompok orang) yang relatif auh dibawah kondisi ekonomi anggota masyarakat (kelompok) yang lain didalam suatu lingkungan masyarakat tertentu. Kemiskinan yang menimpa sekelompok masyarakat berhubungan dengan status sosial ekonomi dan potensi wilayahnya dikategorikan didalam faktor sosial ekonomi antara lain beberapa faktor yang berasal dari dalam diri masyarakat sendiri dan cenderung melekat pada dirinya seperti tingkat pendidikan dan keterampiloan yang rendah, tingkat kesehatan yang rendah dan produktivitas yang rendah. Yang dimaksud dengan potensi wilayah adalah faktor-faktor yang berasal dari luar seperti potensi alamiah, teknologi dan lain-lain. Kedua faktor tersebut menentukan aksesbilitas masyarakat miskin dalam memanfaatkan peluangpeluang ekonomi dalam menunang kehidupannya. Menurut Hadiwegono dan Pakpahan (993:25) faktor-faktor yang menadi penyebab timbulnya kemiskinan antara lain:. Sumber daya alam yang rendah. 2. Teknologi dan unsur penduduknya yang rendah. 3. Sumber daya manusia yang rendah. 4. Sarana dan prasarana termasuk kelembagaan yang belum baik. Pertumbuhan ekonomi merupakan solusi terbaik untuk mengatasi kemiskinan ika pemerataanya cukup baik, artinya ikapun pertumbuhan ekonomi cukup tinggi tidak akan menamin terselesaikannya masalah kemiskinan apalagi tingkat pemerataannya tidak baik. Jadi pertumbuhan ekonomi harus diikuti dengan pemerataanlah yang dapat mengatasi masalah kemiskinan khususnya kemiskinan

20 28 relatif (Murni Daulay, 2009).Dengan demikian pertumbuhan ekonomi merupakan syarat bagi pengurangan kemiskinan. Menurut Nugraheni, pengukuran akan pertumbuhan ekonomi memerlukan alat ukur yang tepat. Salah satunya adalah Produk Regional Bruto (PDRB).PDRB merupakan umlah barang asa akhir yang dihasilkan oleh suatu perekonomian dalam satu tahun dan dinyatakan dalam harga pasar. Baik PDB ( Produk Domestik Bruto) atau PDRB merupakan ukuran yang sifatnya global dan bukan merupakan alat ukur pertumbuhan ekonomi yang tepat karena belum mencerminkan keseahteraan penduduk yang sesungguhnya, padahal sesungguhnya keseahteraan harus dinikmati oleh setiap penduduk di negara atau daerah yang bersangkutan. Menurut Nelson dan Leibstein (dikutip dari Sadono Sukirno, 983) terdapat pengaruh langsung antara pertambahan penduduk terhadap tingkat keseahteraan masyarakat. Nelson dan Leibstein menunukkan bahwa pertumbuhan penduduk yang pesat di negara berkembang menyebabkan tingkat keseahteraan masyarakat tidak mengalami perbaikan yang berarti dan dalam angka panang akan mengalami penurunan keseahteraan serta meningkatkan umlah penduduk miskin. Besarnya pengaruh umlah penduduk terhadap pertumbuhan ekonomi pada tingkat tertentu tergantung pada kondisi konkrit dari masyarakat. Pertumbuhan penduduk yang cepat akan berpengaruh secara negatif terhadap pertumbuhan perekonomian nasional ika bagian penduduk yang tidak bekera dibandingkan dengan bagian yang bekera bertambah sampai tingkat tertentu sehingga pertumbuhan tersebut menghambat peningkatan tingkat kehidupan penduduk, hal

21 29 ini sering timbul terutama di negara yang tingkat perkembangan ekonominya masih rendah. Salah satu faktor yang mempengaruhi kemiskinan adalah umlah penduduk yang menganggur. Penganggur adalah orang yang tidak bekera sama sekali atau bekera kurang dari dua hari selama seminggu sebelum pencacahan dan berusaha memperoleh pekeraan. Menurut Sadono Sukirno (997) pengangguran adalah seseorang yang digolongkan dalam angkatan kera, yang secara aktif sedang mencari pekeraan pada suatu tingkat upah tertentu, tetapi tidak dapat meperoleh pekeraan yang diinginkan.pengangguran merupakan salah satu masalah ekonomi khususnya ekonomi makro.masalah pengangguran yang menyebabkan tingkat pendapatan nasional dan tingkat kemakmuran masyarakat tidak mencapai potensinya yang maksimal. Faktor lain yang mempengaruhi tingkat kemiskinan adalah pendidikan, pendidikan merupakan komponen penting dan vital terhadap pembangunan terutama dalam meningkatkan pertumbuhan ekonomi yang keduanya merupakan input bagi total produksi (Todaro, 2003) pendidikan uga berfungsi meningkatkan produktivitas. Selain dari itu kemampuan untuk menyerap teknologi memerlukan peningkatan kualitas sumber daya manusia.oleh karena itu, pembangunan pendidikan merupakan prioritas pertama bagi setiap pemerintahan negara berkembang.program pembangunan pendidikan yang dikembangkan cukup beragam, dimulai dari pemberantasan buta huruf, pendidikan keterampilan, sampai pengembangan pendidikan tinggi. Secara teoritis, pendidikan memang merupakan wahana yang ampuh untuk mengangkat manusia dari berbagai ketertinggalan, termasuk dari lembah

22 30 kemiskinan. Melalui pendidikan, selain memperoleh kepandaian berupa keterampilan berolah pikir, manusia uga memperoleh wawasan yang baru yang akan membantu upaya mengangkat harkat hidup mereka.