Bagaimana Menurunkan Angka Kemiskinan?

Pengaruh Program Perlindungan Sosial dan Penanggulangan Kemiskinan Serta Pendapatan Perkapita Terhadap Penurunan Angka Kemiskinan

Abstrak

Kemiskinan adalah salah satu musuh utama segala bangsa, banyak sekali program perlindungan social dan penanggulangan kemiskinan yang dilakukan dan telah menghabiskan dana yang sangat besar, demikian juga di Indonesia. Program perlindungan social dan penanggulangan kemiskinan serta kenaikan pendapatan per kapita diharapkan mampu mengurangi angka kemiskinan.

Oleh sebab itu, paper ini bertujuan untuk mengukur seberapa besar pengaruh program perlindungan social dan penanggulangan kemiskinan serta kenaikan pendapatan per kapita terhadap pengurangan angka kemiskinan di Indonesia pada tahun 2013 s.d. 2017.

Kata Kunci: Kemiskinan, Program Perlindungan Sosial dan Penanggulangan Kemiskinan, Pendapatan Per Kapita

Abstract

Poverty is one of the main enemies of all nations, there are a lot of social protection programs and poverty alleviation that have been carried out and have spent enormous funds, as well as in Indonesia. The social protection program and poverty alleviation and the increase in per capita income are expected to reduce poverty. Therefore, this paper aims to measure how much influence social protection programs and poverty alleviation as well as the increase in per capita income towards reducing poverty in Indonesia in 2013 d. 2017.

 Keywords: Poverty, Social Protection Program and Poverty Reduction, Per Capita Income

PENDAHULUAN

Latar Belakang Permasalahan

Di tengah pertumbuhan jumlah penduduk yang terus meningkat pesat, Indonesia dihadapkan pada situasi yang tidak sederhana. Angka kemiskinan di Indonesia tergolong masih tinggi sama dengan negara-negara berkembang lainnya. Prediksi yang mengatakan bahwa bonus demografi akan terjadi di Indonesia pada tahun 2045 harus disikapi secara kritis. Siapakah yang akan menikmati bonus demografi itu? Apakah bonus demografi akan dinikmati negara-negara produsen yang menjual produknya ke pasar "empuk" di Indonesia?

Apakah bangsa kita hanya akan melahirkan generasi masyarakat miskin dengan produktivitas yang sangat rendah pada 2045? Oleh sebab itu, perlu dilihat kembali bagaimana program perlindungan social dan penanggulangan kemiskinan serta kenaikan pendapatan per kapita menekan angka kemiskinan. Hal ini dilakukan agar dapat dievaluasi kembali dan dirumuskan model penanggulangan social dan pemberdayaan seperti apa yang paling efektif menekan angka kemiskinan.

Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang di atas, maka peneliti tertarik untuk mengetahui bagaimana pengaruh program perlindungan social dan penanggulangan kemiskinan serta kenaikan pendapatan per kapita terhadap pengurangan angka kemiskinan di Indonesia pada tahun 2013 s.d. 2017.

Manfaat Analisis

• Analisis ini diharapkan dapat memberikan informasi mengenai pengaruh program perlindungan social dan penanggulangan kemiskinan untuk menekan angka kemiskinan.
• Sebagai bahan referensi dan informasi bagi mahasiswa dan masyarakat yang akan melakukan penelitian selanjutnya.
• Untuk menambah dan memperkaya wawasan ilmiah penulis.

 Landasan Teori

Kemiskinan adalah suatu situasi ketidakmampuan secara ekonomi untuk memenuhi ukuran taraf hidup rata-rata masyarakat di suatu wilayah. Kondisi ketidakmampuan ini terlihat dari rendahnya pendapatan untuk memenuhi kebutuhan pokok baik berupa sandang, pangan dan papan. Pendapatan yang rendah ini juga akan berdampak pada berkurangnya kemampuan untuk memenuhi taraf hidup rata-rata seperti taraf kesehatan masyarakat dan standar pendidikan tertentu.

Kondisi masyarakat yang disebut miskin dapat diketahui berdasarkan kemampuan pendapatan dalam memenuhi standar hidup (Nugroho, 1995). Pada pokoknya, standar hidup suatu masyarakat tidak hanya tercukupinya kebutuhan sandang, dan pangan, akan tetapi juga tercukupinya kebutuhan akan kesehatan serta pendidikan.

Tempat tinggal yang layak merupakan salah satu ukuran taraf hidup atau taraf kesejahteraan masyarakat pada suatu wilayah. Berdasarkan kondisi tersebut, suatu masyarakat disebut miskin apabila memiliki pendapatan jauh lebih rendah dari rata-rata pendapatan sehingga tidak banyak memiliki kesempatan untuk mensejahterakan dirinya (Suryawati, 2004).

 METODE ANALISIS

Jenis Data dan Sumber Data

Data yang digunakan dalam kajian ini adalah data sekunder, data yang telah ada dan tersedia dalam Buku Saku APBN dan Indikator Ekonomi 2018 yang diterbitkan oleh Direktorat Jenderal Anggaran, Kementerian Keuangan. Data tersebut merupakan data empiris yang merupakan informasi publik, yang kemudian dihimpun dan diterbitkan secara luas bagi masyarakat.

Teknik Pengumpulan Data

Data yang diperlukan dalam kajian ini sudah tersaji dalam bentuk table, sehingga sudah siap untuk diolah. Kerena keterbatasan dana dan waktu, penulis menggunakan data yang sudah tersedia.

Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel

• Kemiskinan adalah keadaan di mana terjadi ketidakmampuan untuk memenuhi kebutuhan dasar seperti makanan, pakaian, tempat berlindung, pendidikan, dan kesehatan.
• Program perlindungan social dan penangulangan kemiskinan adalah sejumlah program pemerintah yang ditujukan untuk melindungi masyarakat berpenghasilan rendah dan mengurangi angka kemiskinan.
• Pendapatan per kapita adalah besarnya pendapatan rata-rata penduduk di suatu negara. Pendapatan per kapita didapatkan dari hasil pembagian pendapatan nasional suatu negara dengan jumlah penduduk negara tersebut.

Metode Analisis Data

Model analisis yang digunakan adalah digunakan adalah analisis regresi linear sederhana yaitu estimasi dengan model Ordinary Least Square yang digunakan untuk mengukur pengaruh. Data diolah dengan bantuan software Stata untuk meregresikan variabel bebas terhadap variabel dependen.

Persamaan regresinya adalah sebagai berikut :

Log(P) = b0 + b1Sos + b2Log (I) + e

P : Angka Kemiskinan

b : Koefisien

Sos : Program Perlindungan Sosial dan Penanggulangan Kemiskinan

I : Pendapatan Per Kapita

Uji Hipotesis

Secara statistik paling tidak regresi ini dapat diuji dari nilai koefisien determinasinya, nilai statistic F dan statistic t. Angka statistic tersebut dikatakan signifikan apabila nilai uji statisstiknya berada dalam daerah kritis (daerah dimana H0 ditolak), dan dapat disebut tidak signifikan jika uji statistiknya ada dalam daerah penerimaan H0. Akan diuji apakah Program Perlindungan Sosial dan Penanggulangan Kemiskinan mempengaruhi penurunan angka kemiskinan secara signifikan?

Uji Program Perlindungan Sosial dan Penanggulangan Kemiskinan

H0 Program Perlindungan Sosial dan Penanggulangan Kemiskinan tidak berpengaruh signifikan terhadap penurunan angka kemiskinan : b1 = 0

H1 Program Perlindungan Sosial dan Penanggulangan Kemiskinan berpengaruh signifikan terhadap penurunan angka kemiskinan

: b1 0

Koefisien Determinasi

R Squared pada dasarnya digunakan untuk mengukur seberapa kuat kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel independen. Keunggulan dari model regresi ini dapat dijelaskan untuk memprediksi variabel terikat. Nilai koefisien determinasi adalah antara 0 dan 1. Nilai R square yang kecil mencerminkan kemampuan variabel-variabel dalam menjelaskan bahwa variasi variabel dependen yang sangat terbatas.

Sedangkan nilai R square yang mendekati satu berarti variabel-variabel bebas memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memjelaskan variasi variabel dependen.

 Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)

Uji statistik yang dapat menunjukkan apakah semua variabel independen yang ada dalam model memiliki pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Caranya dengan membandingkan F hitung dengan F table. Apakah nilai F hitung lebih besar atau sebaliknya, jika F hitung lebih besar maka H0 diterima dan artinya variabel-variabel bebas secara simultan dan signifikan mempengaruhi variabel dependen.

Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t)

Merupakan uji statistik yang dapat menunjukkan berapa pengaruh satu variabel independen secara individu dalam menjelaskan viariasi variabel dependen. Caranya adalah dengan memperhatikan p-value dari masing-masing variabel. Hipotesis diterima jika p-value , jika p-value lebih besar dari maka H0 ditolak.

PEMBAHASAN

Model yang digunakan dalam penelitian ini menempatkan variabel angka kemiskinan sebagai variabel dependen, sementara itu variabel program perlindungan sosiaal dan penanggulangan kemiskinan diposisikan sebagai variabel bebas. Estimasi dilakukan dengan menggunakan metode Ordinary Least Square sederhana.

Estimasi Model Regresi

. regress Poor Sos Income

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =         5

-------------+----------------------------------   F(2, 2)         =     26.29

       Model |  1.04812532         2  .524062658   Prob > F        =    0.0366

    Residual |  .039874685         2  .019937342   R-squared       =    0.9634

-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.9267

       Total |       1.088         4        .272   Root MSE        =     .1412

------------------------------------------------------------------------------

        Poor |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

         Sos |  -.0027289   .0012929    -2.11   0.169    -.0082918    .0028341

      Income |  -.1113686   .0179473    -6.21   0.025    -.1885894   -.0341478

       _cons |   16.72558   1.143845    14.62   0.005     11.80402    21.64715

------------------------------------------------------------------------------

Hasil estimasi nya dapat dilihat di atas, dapat dianalisis sebagai berikut:

Koefisien Determinasi

R-Squared adalah Koefisien Determinasi Berganda, artinya berapa besar secara bersama-sama semua variabel bebas dapat menjelaskan variabel dependen. Koefisien di atas nilainya 0,9634 yang artinya adalah semua variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen sebesar 96,34%. Maka sisanya hanya 3,66% yang dipengaruhi oleh variabel lain yang belum diperhitungkan dalam model regresi.

 Hasil Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)

Nilai Uji F 0,0366. Apabila nilai F < 0,05 maka Uji F menolak H0 pada taraf signifikansi 5% yang berarti Program Perlindungan Sosial dan Penanggulangan Kemiskinan serta kenaikan pendapatan per kapita berpengaruh signifikan terhadap penurunan angka kemiskinan. Jadi dapat dikatakan bahwa terbukti Program Perlindungan Sosial dan Penanggulangan Kemiskinan serta kenaikan pendapatan per kapita secara simultan/ bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap penurunan angka kemiskinan.

 Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t)

Nilai probabilitas Program Perlindungan Sosial dan Penanggulangan Kemiskinan adalah 0,169 > 0,05 yang berarti hasil estimasinya menolak H1 sehingga dapat dipahami bahwa Program Perlindungan Sosial dan Penanggulangan Kemiskinan tidak berpengaruh signifikan terhadap penurunan angka kemiskinan pada taraf signifikansi 5%. Sedangkan nilai probabilitas pendapatan per kapita adalah 0,025 < 0,05 maka H0 ditolak yang berarti variabel pendapatan per kapita berpengaruh signifikan terhadap penurunan angka kemiskinan dalam taraf signifikansi 5%.

 Hasil Uji Heteroskedastisitas

. estat hettest

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity

         Ho: Constant variance

         Variables: fitted values of Poor

         chi2(1)      =     0.04

         Prob > chi2  =   0.8483

Hasil uji heteroskedastisitas menunjukkan bahwa tidak muncul gejala heteroskedastisitas. Hal ini ditunjukkan dengan nilai P value yang memiliki nilai Prob > chi2 = 0,8483 > 0,05. Oleh sebab itu maka, model regresi ini bersifat homoskedastisitas.

Hasil Uji Multikolinearitas

. estat vif

    Variable |       VIF       1/VIF 

-------------+----------------------

      Income |      2.24    0.446499

         Sos |      2.24    0.446499

-------------+----------------------

    Mean VIF |      2.24

Hasil uji multikolinearitas menunjukkan bahwa VIF < 10 dan 1/VIF > 0,1 maka dapat dikatakan bahwa model regresi linear berganda tersebut bebas gejala multikolinearitas.

KESIMPULAN DAN SARAN

Berdasarkan analisis data angka kemiskinan sepanjang tahun 2013 sampai dengan tahun 2017 yang telah dilakukan di atas, maka dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:

• Pendapatan per Kapita mempengaruhi penurunan angka kemiskinan secara signifikan pada taraf signifikansi 5% dan memiliki hubungan yang negatif. Jika pendapatan per kapita mengalami kenaikan maka, angka kemiskinan akan turun dan sebaliknya;
• Setiap kenaikan pendapatan per kapita sebesar 1 juta rupiah, maka angka kemiskinan akan turun sebesar 0,1113686 persen;
• Program-program Pemerintah untuk menanggulangi kemiskinan belum efektif. Program Perlindungan Sosial dan Penanggulangan Kemiskinan pada taraf signifikansi 5%, tidak berpengaruh signifikan terhadap penurunan angka kemiskinan. Program Perlindungan Sosial dan Penanggulangan Kemiskinan dan penurunan angka kemiskinan memiliki hubungan yang negative juga. Jika belanja program naik, kemiskinan akan turun, demikian juga sebaliknya;
• Setiap kenaikan pertumbuhan ekonomi sebesar 1 triliun rupiah, akan mengurangi angka kemiskinan sebesar 0.0027289 persen;
• Pemerintah perlu mempersiapkan alternatif Program Perlindungan Sosial dan Penanggulangan Kemiskinan agar belanja program tersebut tepat sasaran dan efektif mengurangi angka kemiskinan;
• Perlu dikaji kembali sejumlah skema Program Perlindungan Sosial dan Penanggulangan Kemiskinan yang paling kuat dan efektif untuk menekan angka kemiskinan di Indonesia.

DAFTAR PUSTAKA

• Direktorat Jenderal Anggaran. Buku Saku APBN dan Indikator Ekonomi 2018. 2018. Jakarta: Kementerian Keuangan;
• Debbby ch Rotinsulu, Avriano R. Tenda, Luciana M. Analisis Dampak APBD Terhadap Pertumbuhan Ekonomi, Kemiskinan, dan Pengangguran di Sulawesi Utara. Manado; Thesis;
• Gujarati, Damodar. 2003. Ekonometri Dasar. Terjemahan: Sumarno Zain, Jakarta: Erlangga;
• Heru Nugroho, 1995. "Kemiskinan, Ketimpangan dan Pemberdayaan, dalam. Kemiskinan dan Kesenjangan di Indonesia". Yogyakarta: Aditya Media;
• Suryawati. (2004). Teori Ekonomi Mikro. UPP AMP YKPN: Yogyakarta;
• Suparlan.Persudi. (1993). Kemiskinan Di Perkotaan. Jakarta: Yayasan Obor;
• Suharto.Edi. (2005). Membangun Masyarakat, Memberdayakan Masyarakat. Bandung: Refika Aditama;
• Subarsono.AG. (2010). Analisis Kebijakan Publik Konsep Teori dan Aplikasi. Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
• https://id.wikipedia.org/wiki/Kemiskinan