BAB IV HASIL DAN ANALISIS Sejarah Jawa Tengah. Hingga tahun 1905, Jawa Tengah terdiri atas 5 wilayah (gewesten) yakni Semarang,

Transkripsi

1 BAB IV HASIL DAN ANALISIS 4.1 Gambaran Umum Objek Penelitian Sejarah Jawa Tengah Jawa Tengah sebagai provinsi dibentuk sejak zaman Hindia Belanda. Hingga tahun 1905, Jawa Tengah terdiri atas 5 wilayah (gewesten) yakni Semarang, Pati, Kedu,Banyumas, dan Pekalongan. Surakarta masih merupakan daerah swapraja kerajaan (vorstenland) yang berdiri sendiri dan terdiri dari dua wilayah, Kasunanan Surakarta dan Mangkunegaran, sebagaimana Yogyakarta.Provinsi ditetapkan sebagai daerah otonom yang juga memiliki Dewan Provinsi (Provinciale Raad).Provinsi terdiri atas beberapa karesidenan (residentie), yang meliputi beberapa kabupaten (regentschap), dan dibagi lagi dalam beberapa kawedanan (district). Provinsi Jawa Tengah terdiri atas 5 karesidenan, yaitu: Pekalongan, Pati, Semarang, Banyumas, dan Kedu. Menyusul kemerdekaan Indonesia, pada tahun 1945 Pemerintah membentuk daerah swapraja Kasunanan dan Mangkunegaran; dan dijadikan karesidenan. Pada tahun 1950 melalui Undangundang ditetapkan pembentukan kabupaten dan kotamadya di Jawa Tengah yang meliputi 29 kabupaten dan 6 kotamadya.penetapan Undangundang tersebut hingga kini diperingati sebagai Hari Jadi Provinsi Jawa Tengah, yakni tanggal 15 Agustus

2 4.1.2 Keadaan Geografi dan Demografi Jawa Tengah adalah sebuah provinsi Indonesia yang terletak di bagian tengah Pulau Jawa.Ibu kotanya adalah Semarang. Provinsi ini berbatasan dengan Provinsi Jawa Barat di sebelah barat, Samudra Hindia dan Daerah Istimewa Yogyakarta di sebelah selatan, Jawa Timur di sebelah timur, dan Laut Jawa di sebelah utara. Jumlah penduduk Provinsi Jawa Tengah adalah jiwa terdiri atas lakilaki dan perempuan.kabupaten/kota dengan jumlah penduduk terbesar adalah Kabupaten Brebes (2,342 juta jiwa), Kabupaten Cilacap (2,227 juta jiwa), dan Kabupaten Banyumas (1,953 juta jiwa). Sebaran penduduk umumnya terkonsentrasi di pusatpusat kota, baik kabupaten ataupun kota. Kawasan permukiman yang cukup padat berada di daerah Semarang Raya (termasuk Ungaran dan sebagian wilayah Kabupaten Demak dan Kendal), daerah Salatiga Raya ( termasuk wilayah Ambarawa, Bringin, Kopeng, Tengaran dan Suruh), Solo Raya (termasuk sebagian wilayah Kabupaten Karanganyar, Sukoharjo, dan Boyolali), serta TegalBrebesSlawi. Pertumbuhan penduduk Provinsi Jawa Tengah sebesar 0,67% per tahun. Pertumbuhan penduduk tertinggi berada di Kabupaten Demak (1,5% per tahun), sedang yang terendah adalah Kota Pekalongan (0,09% per tahun). 52

3 Dari jumlah penduduk ini, 47% di antaranya merupakan angkatan kerja. Mata pencaharian paling banyak adalah di sektor pertanian (42,34%), diikuti dengan perdagangan(20,91%), industri (15,71%), dan jasa (10,98%) Kemiskinan di Jawa Tengah Berdasarkan data tingkat kemiskinan selama kurun waktu 10 tahun, kota Salatiga menempati urutan pertama dalam rendahnya penduduk miskin sedangkan kabupaten Brebes menempati urutan terakhir dalam tingginya penduduk miskin. Data tersebut dapat dilihat pada tabel berikut : Tabel 4.1 Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi Jawa Tengah (tiap Kabupaten/Kota tahun 2004 dan 2013) Kota Tahun Peringkat tahun penduduk 2004 miskin di Jawa Tengah 2013 Peringkat penduduk miskin di Jawa Tengah Kota Salatiga Kota Magelang Kota Tegal Kota Pekalongan Kota Surakarta Temanggung Batang Sekoharjo

4 Kudus Semarang Jepara Kota Semarang Blora Purworejo Karanganyar Rembang Pekalongan Boyolali Sragen Kendal Wonosobo Wonogiri Magelang Banjarnegara Tegal Demak Purbalingga Pati Klaten Grobogan Pemalang Kebumen

5 Banyumas Brebes Cilacap Sumber : Badan Pusat Statistik Selama kurun waktu antara tahun kemiskinan di provinsi jawa tengah mengalami perubahan di setiap masingmasing kabupaten, tidak jarang ada kabupaten yang angka kemiskinan masih tetap tidak mengalami perubahan, tetapi ada daerah yang mengalami perubahan seperti di kabupaten magelang pada tahun pada tahun 2004 berada pada peringkat 19 pada penduduk miskin tetapi di tahun 2013 berada pada posisi 26. Hal itu menunjukkkan bahwa tingkat kemiskinan di kabupaten Magelang mengalami penurunan. Pada kabupaten Karanganyar juga mengalami penurunan dimana pada tahun 2004 pada peringkat 12 kemudian tahun 2013 berada di posisi 15 yang berarti kabupaten karanganyar mampu menurunkan tingkat kemiskinan dan kabupaten boyolali juga mengalami hal yang sama dimana saat tahun 2003 berada pada posisi 16 dan di tahun 2013 berada pada posisi 19, setiap daerah ada yang mengalami perubahan tetapi ada juga yang tidak mengalami perubahan justru tingkat kemiskinan naik, untuk melihat hasil data tersebut dapat dilihat pada data tabel 4.1 diatas Indeks Pembangunan Manusia Berdasarkan peringkat IPM, Brebes merupakan urutan pertama dalam rendahnya tingkat IPM, sedangkan Surakarta menempati urutan terakhir, data tersebut dapat dilihat pada tabel berikut : 55

6 Tabel 4.2 Jumlah Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Jawa Tengah (tiap Kabupaten/Kota tahun 2004 dan tahun 2013) kota Tahun Peringkat IPM Tahun 2004 di Jawa Tengah 2013 Peringkat IPM di Jawa Tengah Kota Salatiga Kota Magelang Kota Tegal Kota Pekalongan Kota Surakarta Temanggung Batang Sekoharjo Kudus Semarang Jepara Kota Semarang Blora Purworejo Karanganyar Rembang Pekalongan Boyolali

7 Sragen Kendal Wonosobo Wonogiri Magelang Banjarnegara Tegal Demak Purbalingga Pati Klaten Grobogan Pemalang Kebumen Banyumas Brebes Cilacap Sumber : Badan Pusat Statistik IPM sendiri digunakan untuk mengetahui peningkatan dari hasil peningkatan kualitas suatu daerah, IPM sendiri terdiri dari data jumlah angka harapan hidup, angka melek huruf, ratarata lama sekolah, dan pengeluaran riil perkapita. Dari olahan data tersebut akan diperoleh data IPM yang dapat di gunakan untuk melakukan berbagai penelitian, data tersebut sangat akurat karena data tersebut diolah langsung oleh BPS daerah. Pada tabel tersebut 57

8 data yang diambil adalah daerah provinsi Jawa Tengah, pada 2004 dan 2013, IPM masingmasing kabupaten/kota mengalami perubahan baik tingkat IPM yang semakin meningkat atau tingkat IPM yang tetap, pada kabupaten salatiga selama 10 tahun mengalami peningkatan IPM yang baik dimana pada tahun 2004 berada pada tingkat 23 dan di tahun 2013 berada pada tingkat 32, setelah kabupaten salatiga dengan tingkat IPM yang mengalami peningkatan ada kabupaten sragen dimana pada tahun 2004 berada pada tingkat ke 3 dan di tahun 2013 berada pada tingkat 11, yang juga mengalami peningkatan yang cukup tinggi ada di kabupaten rembang yang pada tahun 2004 berada di tingkat 11 danpada tahun 2013 berada pada tingkat 17, dari ketiga daerah tersebut masih ada beberapa daerah yang mengalami perubahan untuk lebih jelas mengenai perubahan yang terjadi di tingkat IPM dapat dilihat secara langsung pada tabel Pengangguran Berdasarkan peringkat Pengangguran, Kota Magelang menempati urutan pertama dalam rendahnya pengangguran, sedangkan Kota Semarang menempati urutan terakhir. Data dapat dilihat pada tabel berikut : Tabel 4.3 Jumlah Pengangguran di Provinsi Jawa Tengah (menurut Kabupaten/Kota tahun 2004 dan 2013) 58

9 kota Tahun Peringkat Tahun pengangguran di 2004 Jawa Tengah 2013 Peringkat pengangguran di Jawa Tengah Kota Salatiga 10, ,678 2 Kota Magelang 5, ,241 1 Kota Tegal 10, ,641 4 Kota Pekalongan 14, ,328 3 Kota Surakarta 19, , Temanggung 14, , Batang 31, , Sekoharjo 40, , Kudus 29, , Semarang 23, , Jepara 21, , Kota Semarang 79, , Blora 16, , Purworejo 10, ,832 7 Karanganyar 23, ,784 5 Rembang 14, ,760 9 Pekalongan 22, , Boyolali 30, , Sragen 19, , Kendal 33, , Wonosobo 12, , Wonogiri 28, ,

10 Magelang 38, , Banjarnegara 29, ,495 8 Tegal 50, , Demak 46, , Purbalingga 19, , Pati 28, , Klaten 43, , Grobogan 33, , Pemalang 45, , Kebumen 29, , Banyumas 34, , Brebes 57, , Cilacap 74, , Sumber : Badan Pusat Statistik Pengangguran adalah penduduk yang telah memasuki dalam kategori angkata kerja tetapi tidak memiliki pekerjaan atau sedang mencari pekerjaan. Pengangguran itu sendiri sangat mempengaruhi tingkat kemiskinan karena dengan adanya pengangguran yang belum memperoleh gaji makan semakin meningkat pula kemiskinan, sedangkan laju pertumbuhan penduduk semakin meningkat dan akan semakin banyak pula calon pencari kerja yang akan mencari pekerjaan, sedangkan jumlah pekerjaan yang disediakan tidak sesuai denganjumlah pencari kerja. 60

11 Disetiap daerah kabupaten/kota mengalami tingkat pengangguran yang berbedabeda di provinsi Jawa Tengah sendiri hanya ada beberapa daerah yang mampu menekan angka pengangguran atau tingkat pengangguran semakin sedikit setiap tahunnya, kabupaten pati sendiri yang mampu menekan tingkat pengangguran cukup tinggi berada pada tingkat ke 17 pada tahun 2004 dan di tahun 2013 berada pada tingkat 31, di kabupaten jepara yang pada tahun 2003 tingkat pengangguran termasuk dalam kategori yang banyak pengangguran yaitu di peringkat 13 tetapi pada tahun 2013 berada pada tingkat 25 yang berarti tingkat pengangguran semakin sedikit, setelah kabupaten jepara ada kabupaten blora di tahun 2003 berada pada tingkat pengangguran yang masuk dalam 10 besar tertinggi di jawa tengah yaitu pada tingkat 9 tetapi pada tahun 2013 bisa menekan angka pengangguran menjadi tingkat ke 21, selain daerahdaerah tersebut masih banyak daerah yang mengalami berbagai perubahan baik menuju kearah yang lebih baik dimana mampu mengurangi tingkat pengangguran tetapi adapula daerah yang justru mengalami peningkatan, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel PDRB PDRB adalah pendapatan yang diperoleh suatu daerah baik kabupaten/kota, pendapatan yang diperoleh oleh daerah tersebut kemudian dipergunakan sebagai anggara untuk memenuhi berbagai macam kebtuhan daerah tersebut guna memperbaiki sarana dan prasarana untuk meningkatkan perekonomian maupun kesejahteraan masyarakat. 61

12 Tabel 4.4 PDRB konstan di Provinsi Jawa Tengah (menurut Kabupaten/Kota tahun 2004 dan tahun2013) Kota Tahun Peringkat Tahun PDRB di 2004 Jawa Tengah 2013 Peringkat PDRB di Jawa Tengah Kota Salatiga 31 1 Kota Magelang Kota Tegal 34 4 Kota Pekalongan Kota Surakarta Temanggung Batang Sekoharjo Kudus

13 63 Semarang Jepara Kota Semarang Blora Purworejo Karanganyar Rembang Pekalongan Boyolali Sragen Kendal Wonosobo

14 64 Wonogiri Magelang Banjarnegara Tegal Demak Purbalingga Pati Klaten Grobogan Pemalang Kebumen Banyumas

15 Brebes Cilacap 9 5 Sumber : Badan Pusat Statistik PDRB adalah Produk Domestik Regional Bruto atas konstan adalah jumlah nilai tambah bruto (gross value added) yang timbul dari seluruh sektor perekonomian di suatu wilayah. Nilai tambah adalah nilai yang ditambahkan dari kombinasi faktor produksi dan bahan baku dalam proses produksi. Penghitungan nilai tambah adalah nilai produksi (output) dikurangi biaya antara. Nilai tambah bruto di sini mencakup komponenkomponen pendapatan faktor (upah dan gaji, bunga, sewa tanah dan keuntungan), penyusutan dan pajak tidak langsung neto. Jadi dengan menjumlahkan nlai tambah bruto dari masingmasing sektor dan menjumlahkan nilai tambah bruto dari seluruh sektor tadi, akan diperoleh Produk Domestik Regional Bruto atas dasar harga pasar. Setiap daerah memiliki PDRB yang berbedabeda karena pendapatan yang diperoleh berbeda, diantara semua kabupaten/kota yang terdapat di Jawa Tengah ada daerah dengan PDRB yang mengalami kenaikan yang cukup tinggi yaitu pada kabupaten banyumas dimana pada tahun 2004 PDRB daerah tersebut pada tingkat 20 dan kemudian di tahun 2013 berada pada tingkat 29, hal tersebut menunjukkan bahwa pada kabupaten banyumas dapat menaikkan 65

16 pendapatan daerah dari berbagai sektor yang dapat meningkatkan PDRB. Selain banyumas ada kabupaten sragen yang juga mengalami peningkatan pada PDRB yaitu di tahun 2004 pada tingkat 11 dan pada tahun 2013 berada pada tingkat 19, disusul oleh kabupaten purbalingga pada tingkat 4 dan di tahun 2013 berada pada posisi 13, meski tidak terjadi banyak peningkatan tetapi daerah dapat meningkatkan pendapatan yang mampu meningkatkan nilai PDRB, tetapi tidak semua daerah mengalami peningkatan ada beberapa yang mengalami penurunan maupun tetap, untuk lebih jelasnya data dapat dilihat pada data tabel Peringkat Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah DaridataKemiskinan, IPM, Pengangguran dan PDRB yang sudah dijelaskan pada tabel diatas dapat disimpulkan peringkat sementara bahwa : Tabel 4.5 Peringkat Kemiskinan, Pengangguran, IPM, dan PDRB berdasarkan Kota/Kabupaten di Jawa Tengah Peringkat Kemiskinan, IPM, Pengangguran, PDRB di Jawa Tengah Kota/Kabupaten Kemiskinan IPM Pengangguran PDRB Kota Salatiga Kota Magelang Kota Tegal

17 Kota Pekalongan Kota Surakarta Temanggung Batang Sekoharjo Kudus Semarang Jepara Kota Semarang Blora Purworejo Karanganyar Rembang Pekalongan Boyolali Sragen Kendal Wonosobo Wonogiri Magelang Banjarnegara

18 Tegal Demak Purbalingga Pati Klaten Grobogan Pemalang Kebumen Banyumas Brebes Cilacap Berdasarkan data pada tabel diatas setiap Kabupaten/Kota setiap daerah mempunyai data yang tidak konsisten. Pada kota Salatiga tingkat pertama pada data kemiskinan dan PDRB, peringkat kedua pada data pengangguran, tetapi pada data IPM pada peringkat 32..Kota Magelang pada peringkat pertama pada data pengangguran, peringkat kedua pada data kemiskinan dan PDRB, dan Pada IPM mengalami pada peringkat 33. Kemudian pada Kabupaten Brebes IPM pada tingkat pertama, peringkat 31 pada tingkat PDRB tetapi pada data Penganguran dan Kemiskinan berada pada peringkat ke 34. Berdasarkan dari hasil tabel tersebut kota salatiga yang 68

19 memiliki tingkat kemiskinan paling rendah tetapi pada tingkat IPM berada pada tingkat 33 yang berarti tingkat IPM masih sangat rendah 4.2 Pemilihan Model Karena data yang dianalisis merupakan data panel, maka harus ditentukan metode pendekatan analisis. Pendekatan analisis panel data yang diuji adalah pendekatan pooled least square, pendekatan efek tetap (fixed effect) dan pendekatan efek acak (random effect) melalui uji Chow untuk memilih antara pendekatan pooled least square atau pendekatan efek tetap (fixed effect), dan uji Hausman untuk memilih antara pendekatan efek tetap (fixed effect) atau efek acak (random effect) sehingga mendapatkan pendekatan yang paling tepat terhadap model Likelihood Ratio Test ( Chow Test ) Likelihood ratio test dilakukan untuk mengetahui apakah model yang lebih baik untuk digunakan adalahpendekatan pooled least square (common effect) atau pendekatan efek tetap (fixed effect). Uji ini dilakukan dengan prosedur uji F statistic dengan hipotesis : H 0 = Pooled Least Square (common) lebih baik daripada Fixed Effect Model. H 1 = Fixed Effect Model lebih baik daripada Pooled Least Square (common). Hasil Likelihood ratio test adalah sebagai berikut : 69

20 Tabel 4.6 Hasil Pengujian Likelihood Ratio Test Redundant Fixed Effects Tests Pool: FE Test crosssection fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Crosssection F (34,312) Crosssection Chisquare Crosssection fixed effects test equation: Dependent Variable: LOG(KMISKINN?) Method: Panel Least Squares Date: 01/17/16 Time: 01:36 Sample: Included observations: 10 Crosssections included: 35 Total pool (balanced) observations:

21 Variable Coefficient Std. Error tstatistic Prob. C LOG(PNGNGGURAN?) LOG(IPM?) LOG(PDRB?) Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood HannanQuinn criter Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) Sumber : Hasil Pengolahan Data Dengan Eviews v.6, Berdasarkan hasil pengujian di atas diperoleh angka probabilitas Crosssection F sebesar 0,0000 dengan demikian maka diketahui bahwa nilai pvalue lebih kecil dari α (0,05), sehingga kesimpulan dari hasil uji Chow adalah menolak H 0, sehingga model Fixed Effect Model lebih baik untuk digunakan daripada Pooled Least Square (common effect). 71

22 4.2.2 Hausman Test Hausman test digunakan untuk memilih pendekatan terbaik antara Fixed Effect Model dan Random Effect Model. Pengujian ini mengikuti distribusi chisquare dengan hipotesis : H 0 = Random Effect Model lebih baik daripada Fixed Effect Model. H 1 = Fixed Effect Model lebih baik daripada Random Effect Model. Hasil pengujian Hausman Test adalah sebagai berikut : Tabel 4.7 Hasil Pengujian Hausman Tes Correlated Random Effects Hausman Test Pool: RE Test crosssection random effects ChiSq. Test Summary Statistic ChiSq. d.f. Prob. Crosssection random Crosssection random effects test comparisons: Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. LOG(PNGNGGURAN?)

23 LOG(IPM?) LOG(PDRB?) Crosssection random effects test equation: Dependent Variable: LOG(KMISKINN?) Method: Panel Least Squares Date: 01/17/16 Time: 01:36 Sample: Included observations: 10 Crosssections included: 35 Total pool (balanced) observations: 350 Variable Coefficient Std. Error tstatistic Prob. C LOG(PNGNGGURAN?) LOG(IPM?) LOG(PDRB?) Effects Specification Crosssection fixed (dummy variables) Rsquared Mean dependent var

24 Adjusted Rsquared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood HannanQuinn criter Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) Sumber : Hasil Pengolahan Data Dengan Eviews v.6, Berdasarkan hasil pengujian di atas diperoleh nilai chisquare statistic sebesar 93, Dengan membandingkan nilai chisquare statistic tersebut dengan nilai chisquare kritis ( α = 0,05 ) yaitu 7,82,maka disimpulkan bahwa hasil pengujian menerima H 0 karena nilai chisquare statistic lebih kecil daripada chisquare kritis. Sehingga dari kesimpulan tersebut maka pendekatan yang lebih baik digunakan ialah Fixed Effect Model (REM). 4.3 Hasil Regresi Data Panel Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berbentuk data panel, yaitu gabungan dari data runtun waktu (time series) selama 10 tahun, mulai tahun 2004 sampai dengan tahun 2013 dengan data silang (cross section) sebanyak 35 kabupaten/kota di provinsi Jawa Tengah. Data diperoleh dari Direktorat Jenderal Perimbangan Keuangan, Badan Pusat Statistik (BPS) serta literatur lain yang terkait. 74

25 Penelitian ini menggunakan tiga variabel independen, yaitu Pengangguran, IPM, dan PDRB, sedangkan variabel dependennya adalah Kemiskinan. Analisis hasil regresi ini menjelaskan model regresi dan diuji sesuai dengan persyaratan yang ditentukan untuk mendapatkan model yang terbaik sehingga mampu menjelaskan permasalahan yang hendak dijawab dan sesuai dengan tujuan penelitian. Dalam menjelaskan pengaruh Pengangguran,Indeks Pembangunan Manusia,dan Pendapatan Perkapita (PDRB), terhadap Kemiskinan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah dilakukan pengujian model dengan metode estimasi data panel. Model yang dikembangkan adalah sebagai berikut: ln(kemiskinan) = α 0 + α 1 ln(pengangguranit) + α 2 ln(ipmit) + α 3 ln(pdrbit) + εit Dimana : Ln α 1,2,3 Kemiskinan Pengangguran IPM PDRB i = logaritma normal = nilai koefisien variabel independen = jumlah kemiskinan = Pengangguran (ribu jiwa) = IPM (persen) = Pendapatan Perkapita (Rp) = Kabupaten/kota t = Waktu ( tahun ) Berikut merupakan hasil regresi data panel dengan menggunakan pendekatan fixed effect model. 75

26 4.3.1 Estimasi Fixed Effect Model Hasil pegujian regresi data panel dengan menggunakan metode Fixed Effect Modeladalah sebagai berikut : Tabel 4.9 Estimasi Output Hasil Regresi Fixed Effect Model Dependent Variable: LOG(KMISKINN?) Method: Pooled Least Squares Date: 01/17/16 Time: 19:04 Sample: Included observations: 10 Crosssections included: 35 Total pool (balanced) observations: 350 Variable Coefficient Std. Error tstatistic Prob. C LOG(PNGNGGURAN?) LOG(IPM?) LOG(PDRB?) Fixed Effects (Cross) _BNJRNEGRAC

27 _BANYUMAS C _BATANG C _BLORA C _BOYOLALI C _BREBES C _CLACP C _DEMAK C _GROBOGANC _JEPARA C _KARANGANYAR C _KEBUMEN C _KENDAL C _KLATEN C _KTMAGELANG C _KTPEKALONGA C _KTSALATIGA C _KTSEMARANGC _KTSRAKARTAC _KTTEGAL C _KUDUS C _MAGELANG C

28 _PATI C _PEKALONGA C _PEMALANG C _PURBALINGGA C _PURWOREJOC _REMBANG C _SEMARANGC _SRAGEN C _SUKOHARJOC _TEGAL C _TEMANGGUNGC _WONOGIRI C _WONOSOBOC Effects Specification Crosssection fixed (dummy variables) Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood HannanQuinn criter

29 Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) Sumber : Hasil Pengolahan Data Dengan Eviews v.6, Dari hasil pengolahan regresi data panel dengan metode Fixed Effect Model diketahui bahwa nilai koefisien determinasi (Rsquared) dari hasil estimasi sebesar , yang menunjukkan variabelvariabel independent mampu menjelaskan 98,6381% terhadap variabel dependent. Hasil estimasi diatas menunjukkan adanya pengaruh individu dari data cross section (kabupaten/kota) pada konstanta model penelitian. Untuk regresi panel Provinsi Jawa Tengah menghasilkan fungsi: Kemiskinan = 20,99838 c pengangguran ipm pdrb Untuk hasil masingmasing kabupaten/kota memiliki instersep yang berbedabeda sehingga untuk hasil persamaan masingmasing kabupaten/kota sebagai berikut : NO Kabupaten/kota Coeficient Pengangguran IPM PDRB 1 Banjarnegara Banyumas Batang Blora Boyolali Brebes

30 7 Cilacap Demak Grobogan Jepara Karanganyar Kebumen Kendal Klaten Kota magelang Kota 16 pekalongan Kota salatiga Kota semarang Kota surakarta Kota tegal Kudus Magelang Pati Pekalongan Pemalang Purbalingga

31 27 Purworejo Rembang Semarang Sragen Sukoharjo Tegal Temanggung Wonogiri Wonosobo Analisis Hasil Regresi Uji F ( Uji Serempak ) Uji F dilakukan untuk membuktikan secara statistik bahwa keseluruhan koefisien regresi signifikan dalam menentukan nilai variabel terikat.uji F merupakan pengujian terhadap variabel bebas (independent variable) secara bersamasama yang dilakukan untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel bebas secara individual terhadap variabel terikat.jika Fstatistik < Fkritis (tabel) berarti Ho diterima atau variabel independen secara bersamasama tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel independen, tetapi jika Fhitung > Ftabel berarti Ho ditolak atau variabel independen secara bersamasama berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. 81

32 Hasil pengujian dengan menggunakan model regresi Fixed Effect Model menunjukkan nilai Fstatistik sebesar dan nilai probabilitas ( Fstatistik ) sebesar 0, Dengan membandingkan nilai Fstatistik tersebut dengan nilai F tabel sebesar 1,645 ( α=5% ) maka diketahui bahwa Fstatistik > Ftabel sehingga disimpulkan bahwa semua regressor (variabel independen ) secara bersama memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen Koefisien determinasi ( R 2 ) Koefisien determinasi (R 2 ) merupakan suatu ukuran yang menginformasikan baik atau tidaknya model regresi yang diestimasi, atau dengan kata lain angka tersebut dapat mengukur seberapa dekat garis regresi yang telah diestimasi dengan data sesungguhnya. Hasil pengujian dengan menggunakan model regresi fixed Effect Model menghasilkan nilai R 2 sebesar yang berarti bahwa sebanyak 98,54% variasi atau perubahan pada Kemiskinan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah dapat dijelaskan oleh variasi dari variabel independen dalam model, sedangkan sisanya (1,46% ) dijelaskan oleh sebab lain di luar model yang digunakan dalam penelitian ini Uji Statistika t Pengujian ini digunakan untuk menguji koefisien regresi, termasuk juga intersep secara individu.pengujian hipotesis melalui uji statistik t dilakukan untuk menguji signifikansi pengaruh individual masingmasing variabel bebas dalam model terhadap variabel dependennya. Selain menguji signifikansi dengan 82

33 probability ( tstatistic ) dengan α sebesar 5 persen, juga dilakukan uji arah atas nilai koefisiennya. Hasil pengujian regresi dalam penelitian ini menunjukkan variabel bebas dinilai signifikan degan nilai signifikansi kurang dari 0.05 yaitu logpengangguran (0,0115) yang merupakan variabel Pengangguran, logipm (0,0267) yang merupakan variabel Indeks Pembangunan Manusia, log PDRB (0.0000) yang merupakan Produk Domestik Regional Bruto. logkemiskinan = 20, logPengangguran logIPM 0,336052logPDRB 4.5 Pengujian Hipotesis Berikut akan diuraikan hasil pengujian atas ketiga hipotesis yang sebelumnya telah dirumuskan Pengangguran berpengaruh positif dan signifikan terhadap kemiskinankabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah. Hipotesis pertama dalam penelitian adalah pengangguran berpengaruh positif dan signifikan terhadap kemiskinan kabupaten/kota di provinsi Jawa Tengah. Hasil pengujian regresi data panel dengan metode fixed Effect Model menunjukkan bahwa nilai tstatistik variabel Pengangguran sebesar Nilai ttabel dengan α= 5% diperoleh angka sehingga nilai tstatistik > ttabel, artinya apabila terjadi peningkatan pengangguran di kabupaen/kota Provinsi Jawa Tengah sebesar 1 persen maka kemiskinan akan meningkat 0, persen. Dengan demikian dapat 83

34 disimpulkan bahwa variabel pengangguran secara individu berpengaruh signifikan terhadap variabel kemiskinan. Hasil ini sesuai dengan penelitian firdaus (2012) yang menyatakan bahwa Pengangguran berpengaruh positif dan signifikan terhadap kemiskinan.artinya Indeks Pembangunan Manusia berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Kemiskinan kabupaten/kota di provinsi Jawa Tengah Hipotesis kedua dalam penelitian ini adalah Indeks Pembangunan Manusia berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kemiskinan kabupaten/kota di provinsi Jawa Tengah.Hasil pengujian regresi data panel dengan metode fixed Effect Model menunjukkan bahwa nilai tstatistik variabel Indeks Pembangunan Manusia sebesar Nilai ttabel dengan α= 5 persen diperoleh angka sehingga nilai t statistik ttabel, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel indeks pembangunan manusiasecara individu berpengaruh signifkan terhadap variabel kemiskinan, artinya apabilal terjadi peningkatan nilai IPM di kabupaten/kota provinsi Jawa Tengah sebesar 1 persen maka tinkat kemiskinan akan menurunkan persen. Hasil ini sesuai dengan penelitian susianti (2012) yang Dari hasil estimasi dan uji statistik diperoleh bahwa pendapatan perkapita berpengaruh negatif secara signifikan terhadap kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah. 84

35 4.5.3 Produk domestic regional bruto berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kemiskinan kabupaten/kota di provinsi jawa tengah. Hipotesis ketiga dalam penelitian ini adalah produk domestic regional bruto berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kemiskinan kabupaten/kota di provinsi jawa tengah.hasil pengujian regresi data panel dengan metode fixed Effect Model menunjukkan bahwa nilai tstatistik variabel produk domestk regional brutosebesar Nilai ttabel dengan α= 5 persen diperoleh angka sehingga nilai t statistik ttabel, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel belanja modal secara individu memiliki pengaruh signifkan terhadap variabel kemiskinan, artinya apabila terjadi peningkatan PDRB di kabupaten/kota provinsi Jawa Tengah sebesar 1 persen maka tingkat kemiskinan akan menurun 0, persen. Hasil ini sesuai dengan penelitian dewangga (2014) dengan perolehan hasil adalah produk domestic regional bruto Kabupaten/Kota di Propinsi Jawa tegahberpengaruh negatif, tetapi signifikan terhadap kemiskinan Kabupaten/Kota di Provinsi jawa tengah Interpretasi Hasil Analisis Pemerintah daerah sebagai otoritas yang berkuasa penuh atas pengelolaan APBD diharapkan dapat memanfaatkan APBD sebagai sarana untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat, memperbaiki kualitas layanan publik, dan menjadi stimulus pertumbuhan ekonomi daerah.penelitian ini mencoba untuk membahas sejauh mana pengaruh komponen APBD terutama mengenai pengangguran, indeks pembangunan 85

36 manusia, dan produk domestic regional bruto terhadap tingkat kesejahteraan masyarakat menggunakan indeks kemiskinan. Hasil pengujian dalam penelitian ini menunjukkan bahwa pengangguran berpengaruh positif dan signifikan terhadap kemiskinan kabupaten/kota di Provinsi jawa tengah.ini berarti bahwa pengangguran berpengaruh secara langsung dan signifikan terhadap kesejahteraan masyarakat, sebaiknya pemerintah daerah melakukan berbagai pelatihan maupun memberikan pinjaman dengan jaminan yang lebih ringan dan prosedur yang mudah sehingga masyarakat yang belum memperoleh pekerjaan dapat membuka lapangan kerja baru sesuai dengan ketrampilan yang diberikan.selain dengan cara tersebut melakukan urbanisasi atau pemerataan penduduk dapat mengurangi pengangguran pada daerah tersebut. Hasil pengujian dalam penelitian ini juga menunjukkan bahwa indeks pembangunan manusia berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kemiskinan kabupaten/kota di Provinsi Jawa tengah. Hal ini menunjukkan apabila indeks pembangunan manusia mengalami penurunan akan menyebabkan meningkatnya kemiskinan di masyarakat. Oleh karena itu sebaiknya pemerintah daerah diharapkan untuk dapat meningkatkan pertumbuhan indeks pembangnan manusia dengan membuat berbagai macam program untuk meningkatkan pendidikan di daerah terpencil, meningkatkan layanan kesehatan sehingga tingkat indeks pembangunan manusia dapat meningkat dan tingkat kemiskinan mengalami penurunan karena kualitas sumber daya manusia semakin baik. 86

37 Hasil pengujian dalam penelitian ini menunjukkan bahwa produk domestic regional bruto berpengaruh terhadap kemiskinan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah.Pemerintah daerah hendaknya dapat memberikan alokasi belanja modal yang lebihbesar untuk pembangunan jalan, irigasi, dan jaringan di mana haltersebut sangatmendukung terciptanya peningkatan kegiatan perekonomian masyarakat di daerah tersebut. Terjadinya peningkatan kegiatan ekonomi dalam suatu daerah akan berdampak pada meningkatnya PDRB yang akan berdampak pada pertumbuhan pendapatan perkapitamasyarakat dan kemudian dapat meningkatkan nilai IPM di daerah tersebut. Adanya peningkatan alokasi belanja modal dalam pembangunan jalan, irigasi, dan jaringan selain dapat meningkatkan kegiatan ekonomi juga dapat mempermudah akses masyarakat untuk memperoleh sumber daya dan informasi yang diperlukan sehingga dapat menciptakan taraf hidup yang lebih baik. Penelitian juga membuktikan bahwa pengaruh pendidikan relative lebih kecil dibandingkan pengaruh pendapatan dalam menurunkan kemiskinan. Hal ini berimplikasi bahwa penduduk tidak selalu menurunkan kemiskinan, penduduk perlu waktu untuk menurunkan kemiskinan. 87