Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 87 Perekonomian Kaimana pada tahun 2021 mengalami peningkatan dibandingkan pertumbuhan pada tahun sebelumnya. Laju pertumbuhan PDRB Kaimana tahun 2021 mencapai –2,09 persen, sedangkan tahun 2020 sebesar –2,83 persen. Pada tahun 2021, pertumbuhan ekonomi tertinggi dicapai oleh Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial sebesar 5,61 persen. Secara umum, pada tahun 2021 setengah dari seluruh kategori lapangan usaha mengalami pertumbuhan positif. Hal ini dapat dimaknai bahwa kinerja perekonomian pada setiap lapangan usaha meningkat dibandingkan dengan kinerja pada tahun 2020 yang terdistribusi merata secara positif. Selain Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial, terdapat 3 lapangan usaha lainnya yang mencatat pertumbuhan positif di atas 2 persen, yaitu Gambar 4.13 Laju Pertumbuhan Ekonomi dan PDRB Menurut Lapangan Usaha Kabupaten Kaimana Tahun 2015-2021 Sumber : BPS, 2015-2021
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 88 Lapangan usaha yang memiliki pertumbuhan tertinggi setelah Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial adalah lapangan usaha pengadaan listrik dan gas dengan pertumbuhan sebesar 5,52 persen, selanjutnya Lapangan usaha Transportasi dan Pergudangan memiliki pertumbuhan sebesar 4,05 persen dan berada pada urutan ketiga, lalu Lapangan usaha Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum tumbuh sebesar 2,47 persen. Gambar 4.14 Laju Pertumbuhan Ekonomi Menurut Kategori Lapangan Usaha Kabupaten Kaimana Tahun 2021 Sumber : BPS, 2021
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 89 4.2.3 Tingkat Pendidikan Berdasarkan Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 20 Tahun 2003 Tentang Sisitem Pendidikan, pendidikan adalah usaha sadar dan terencana untuk mewujutkan suasana belajar dan proses pembelajaran agar peserta didik secara aktif mengembangkan potensi dirinya untuk memiliki kekuatan spiritual keagamaan, pengendalian diri, kepribadian, kecerdasan, akhlak mulia, serta ketrampilan yang diperlukan dirinya, masyarakat, bangsa, dan negara. Semakin tinggi tingkat pendidikan seseorang, maka pengetahuan dan keahlian juga akan meningkat sehingga akan mendorong peningkatan produktivitas kerja seseorang (Rasidin K, 2004), maka Gambar 4.15 Persentase Penduduk 15 Tahun Keatas Menurut Ijazah Tertinggi Yang Dimiliki di Kabupaten Kaimana Tahun 2015-2021 Sumber : BPS, 2015-2021
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 90 indikator pendidikan yang dilihat dalam analisis ini adalah penduduk usia produktif (15 tahun keatas) yang telah lulus pendidikan SMA keatas (lulus pendidikan menengah dan tinggi) termasuk didalamnya pendidikan SMA sederajat, D1, D2, D3, S1, S2, dan S3. Dimana pada tingkat pendidikan ini tingkat keahlian dan tingkat produktivitas lebih tinggi dibandingkan lulusan tingkat pendidikan dasar (SD dan SMP), sehingga memiliki kesempatan yang lebih besar untuk memperbaiki kesejahteraannya karena pendapatan yang diperoleh lebih tinggi dibanding lulusan pendidikan dasar. Telaah lanjut dari kondisi pendidikan di Kaimana sesuai yang dideskripsikan pada gambar 4.13 dijelaskan tentang tingkat pendidikan penduduk usia 15 tahun keatas di Kaimana yang mayoritas masih lulus SD dan bahkan yang tidak memiliki ijazah sangat tinggi dan berkisar 20 persen. Hal tersebut mengindikasikan peran dunia pendidikan saat ini untuk mencerdaskan masyarakat Kaimana harus lebih ditingkatkan. Hal yang cukup memprihatinkan adalah penurunan persentase penduduk usia 15 tahun keatas yang lulus dan memiliki ijazah SMA/SMK. Tahun 2016 capaian angka ini sebesar 35,23 persen, tetapi pada tahun 2021 hanya sebesar 29,78 persen. Hal ini adalah pekerjaan rumah bagi Pemerintah Daerah untuk mengawal kondisi dunia pendidikan Kaimana. Disisi lain pengembangan dan perluasan sarana dan prasarana pendidikan perlu dikaji ulang. Penambahan fasilitas SMA/SMK di Kaimana dirasakan sangat perlu untuk menunjang dunia pendidikan di Kabupaten Kaimana.
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 91 4.2.4 Tingkat Pengangguran Menurut Badan Pusat Stsatistik (BPS), pengangguran terbuka adalah adalah penduduk yang telah masuk dalam angkatan kerja tetapi tidak memiliki pekerjaan dan sedang mencari pekerjaan, mempersiapkan usaha, serta sudah memiliki pekerjaan tetapi belum mulai bekerja. Tingkat pengangguran di Kabupaten Kaimana tergolong masih tinggi dimana secara rata-rata capaian tersebut masih dalam kisaran 5 persen. Tingkat pengangguran di Kaimana tidak stabil, mengalami beberapa kali fase naik turun. Pada tahun 2017, tingkat pengangguran sebesar 5,54 persen, kemudian turun menjadi 2,87 persen di tahun 2018. Peningkatan tingkat penggangguran terjadi secara beruntun dari tahun Gambar 4.16 Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) dan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Kab.Kaimana Tahun 2014-2021 Sumber : BPS, 2014-2021 *) Angka 2016 tidak dipublish
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 92 2019 dan tahun 2020, dari 6,51 di tahun 2019 menjadi 6,90 di tahun 2020 dan kembali turun menjadi 3,23 persen pada tahun 2021. 4.3.1 Hasil Pengujian Asumsi Klasik Hasil Pengujian Multikolinearitas Multikolinearitas merupakan keadaan dimana terdapat hubungan linear atau terdapat korelasi antar variabel independen. Dalam penelitian ini untuk menguji ada tidaknya multikolinearitas dilihat dari perbandingan antara nilai R2 regresi parsial (auxiliary regression) dengan nilai R2 regresi utama. Apabila nilai R2 regresi parsial (auxiliary regression) lebih besar dibandingkan nilai R2 regresi utama, maka dapat disimpulkan bahwa dalam persamaan tersebut terjadi multikolinearitas. Multikolinieritas juga dapat diuji dengan menghitung nilai VIF (Variance Inflating Factor). Bila nilai VIF lebih kecil dari 5 maka tidak terjadi multikolinieritas. Semua nilai VIF pada tabel Coefficients menunjukkan angka kurang dari 5. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model pada penelitian ini memenuhi syarat untuk menjadi model regresi yang baik karena tidak terjadi korelasi antar variabel independen (non-multikolinearitas). 4.3 Hasil Analisis Data
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 93 Dari empat variabel yang dianalisis, dengan memasukan indikator Pertumbuhan Ekonomi, Tingkat Penganguran Terbuka (TPT), Upah Minimum Daerah dan kondisi pendidikan yang dijelaskan oleh indikator Persentase Penduduk 15 tahun keatas menurut ijazah yang dimiliki, didapatkan hasil pengujian multikolinieritas seperti tabel berikut. Berdasarkan tabel 4.2 di atas, maka dapat diketahui nilai VIF untuk masing-masing variabel pengujian sebagai berikut Nilai VIF untuk variabel Pertumbuhan Ekonomi sebesar 2,291 < 5 dan nilai tolerance sebesar 0,498 > 0,10 sehingga variabel pertumbuhan ekonomi dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala multikolinearitas; Nilai VIF untuk variabel Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) sebesar 1,846 < 5 dan nilai tolerance sebesar 0,571 > 0,10 sehingga variabel TPT tidak terjadi gejala multikolinearitas; Model Collinearity Statistics Tolerance VIF Pert_Ekonomi 0,498 2,291 TPT 0,571 1,846 Upah_Min 0,456 2,905 Ijazah_dimiliki 0,372 3,710 Tabel 4.2 Coefficient Tabel Of Regression Sumber : Olah Data SPSS
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 94 Nilai VIF untuk variabel Upah Minimum Daerah (UMR) sebesar 2,905 < 5 dan nilai tolerance sebesar 0,456 > 0,10 sehingga variabel upah minimum tidak terjadi gejala multikolinearitas; Nilai VIF untuk variabel Ijazah yang dimiliki sebesar 3,710 < 5 dan nilai tolerance sebesar 0,372 > 0,10 sehingga variabel ijazah yang dimiliki tidak terjadi gejala multikolinearitas. B. Hasil Pengujian Autukorelasi Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan problem autokorelasi. Setelah dilakukan uji asumsi klasik autokorelasi maka diperoleh hasil seperti pada tabel 4.3 sebagai berikut : Tabel 4.3 Model Summary Tabel Of Regression Sumber : Olah Data SPSS Model Model Summary R Std. Error of the Estimate DurbinWatson R Square Adjusted R Square 1 0,959a 0,919 0,901 0,51723 1,324
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 95 Berdasarkan tabel 4.3 diketahui nilai Durbin-Watson (DW) sebesar 1,324. Jika d terletak antara dU dan (4-dU) maka tidak ada gejala autokorelasi. Hasil pengujian nilai DW sebesar 1,324 > batas dU 1,086, dan kurang dari (4-dU) = (4-1,806) = 2,194, sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi gejala autokorelasi antara variabel bebas. C. Hasil Pengujian Heteroskedastisitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi yang terbentuk terjadi ketidaksamaan varians dan residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah homoksedastisitas atau tidak terjadi heteroksedastisitas. Untuk mendeteksi kejadian ini digunakan analisis grafik sebagai berikut : Gambar 4.17 Grafik Norrmalitas Variabel Dependen Sumber : Olah Data SPSS
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 96 Dari gambar 4.15 diatas terlihat titik-titik pengamatan benilai +/- baik diatas angka 0 maupun dibawah angka 0 dan tersebar secara acak dan tidak mengikuti pola tertentu. Hal ini mengindikasikan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi tersebut layak untuk memprediksi pengaruh variabel dependent (tingkat kemiskinan) terhadap keempat variabel dependent. D. Hasil Pengujian Normalitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel independen, variabel dependen, atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Suatu model regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Dari data yang diolah diperoleh gambaran sebagai berikut : Gambar 4.18 Grafik Scatterplot Of Residuals Sumber : Olah Data SPSS
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 97 4.3.2 Hasil Pengujian Regresi Berganda Analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui arah hubungan antara variabel independen dan variabel dependen. Persamaan regresi dapat dilihat dari tabel hasil uji coefisient berdasarkan output program pengolahan data SPSS terhadap ke empat variabel independent yaitu pertumbuhan ekonomi, upah minimum wilayah, ijazah tertingging yang dimiliki serta tingkat pengangguran terbuka terhadap tingkat kemiskinan di Kabupaten Kaimana tahun 2017 ditunjukan oleh tabel berikut ini. Gambar 4.19 Grafik Normal P-P Of Regression Sumber : Olah Data SPSS
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 98 Berdasarkan tabel 4.3 diatas dapat dilihat hasil pengujian regresi berganda dengan hasil koofisien regresi (β) sebagai berikut : Y = βo + X1β1 + X2β2 + X3β3 + X4β4 + μ Y = 27,310 - 0,157X1 + 0,132X2 - 0,564X3 - 0,089X4 + μ Interpretasi dari persamaan regresi diatas sebagai berikut : Nilai koofisien β0 sebesar 27,310, jika variabel pertumbuhan ekonomi (X1), variabel Tingkat Pengangguran Terbuka (X2), variabel upah minimum (X3) dan variabel ijazah yang dimiliki (X4) Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std.Error Beta (Constant) 27,310 1,237 22,077 0,000 Pertumbuhan Ekonomi -0,157 0,056 -0,281 -2,803 0,021 TPT 0,132 0,041 0,291 3,219 0,019 Upah Minimum -0,564 0,038 -1,201 -14,842 0,000 Ijazah yang dimiliki (SMA/ SMK) -0,089 0,029 -0,457 -3,068 0,005 Tabel 4.4 Hasil Output Analisis Regresi Berganda Sumber : Olah Data SPSS
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 99 tidak mengalami perubahan atau konstan, maka kemungkinan terjadi peningkatan tingkat kemiskinan sebesar 27,310; Nilai koefisien pertumbuhan ekonomi (β1) = -0.157, dan signifikan secara statistik artinya yaitu bahwa adanya kenaikan 1 persen pertumbuhan ekonomi akan menyebabkan penurunan tingkat kemiskinan sebesar 0,157 persen; Nilai koefisien tingkat pengangguran terbuka (β2) = 0.132, dan signifikan secara statistik artinya yaitu bahwa adanya kenaikan 1 persen tingkat pengangguran terbuka (TPT) akan menyebabkan tingkat kemiskinan meningkat sebesar 0,132 persen; Nilai koefisien upah minimum (β3) = -0.564, dan signifikan secara statistik artinya yaitu bahwa adanya kenaikan 1 persen upah minimum daerah (UMR) akan menyebabkan tingkat kemiskinan turun sebesar 0,564 persen; Nilai koefisien ijazah yang dimiliki (β4) = -0.089, dan signifikan secara statistik artinya yaitu bahwa adanya kenaikan 1 persen penduduk yang memiliki ijazah SMA/SMK akan menyebabkan tingkat kemiskinan turun sebesar 0,089 persen;
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 100 4.3.2 Pembahasan Hasil Analisis Regresi Hubungan antara pertumbuhan ekonomi dengan tingkat kemiskinan Dari hasil regresi, diperoleh hasil bahwa Nilai koefisien pertumbuhan ekonomi (β1) = -0.157, dan signifikan secara statistik artinya yaitu bahwa adanya kenaikan 1 persen pertumbuhan ekonomi akan menyebabkan penurunan tingkat kemiskinan sebesar 0,157 persen. Pertumbuhan ekonomi merupakan indikator untuk melihat keberhasilan pembangunan dan merupakan syarat keharusan (necessary condition) bagi pengurangan tingkat kemiskinan. Adapun syarat kecukupannya ialah bahwa pertumbuhan ekonomi tersebut efektif dalam mengurangi tingkat kemiskinan. Artinya, pertumbuhan tersebut hendaklah menyebar disetiap golongan pendapatan, termasuk di golongan penduduk miskin. Secara langsung, hal ini berarti pertumbuhan itu perlu dipastikan terjadi di sektor- sektor dimana penduduk miskin bekerja yaitu sektor pertanian atau sektor yang padat karja. Adapun secara tidak langsung, diperlukan pemerintah yang yang cukup efektif mendistribusikan manfaat pertumbuhan yang mungkin didapatkan dari sektor modern seperti jasa yang padat modal. Dari hasil penelitian sebelumnya menyebutkan bahwa pertumbuhan ekonomi telah menyebar di setiap golongan masyarakat termasuk masyarakat miskin sehingga efektif dalam menurunkan tingkat kemiskinan, ini sesuai dengan penelitian Hermanto Siregar dan
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 101 Dwi Wahyuniarti (2008). Hal ini juga sesuai dengan penelitian Wongdesmiwati (2009) yang menggunakan PDB sebagai ukuran pertumbuhan ekonomi. Karena hasil penelitian menunjukkan bahwa pertumbuhan ekonomi berpengaruh negatif terhadap tingkat kemiskinan sesuai dengan hipotesis penelitian yang diajukan, maka hipotesis penelitian dapat diterima. B. Hubungan antara TPT dengan tingkat kemiskinan Dari hasil regresi didapatkan nilai koefisien tingkat pengangguran terbuka (β2) = 0.132, dan signifikan secara statistik artinya yaitu bahwa adanya kenaikan 1 persen tingkat pengangguran terbuka (TPT) akan menyebabkan tingkat kemiskinan meningkat sebesar 0,132 persen. Semakin tinggi tingkat pengangguran akan memicu peningkatan tingkat kemiskinan Hasil ini sesuai dengan pendapat Sadono Sukirno (2004), yang menyatakan bahwa dampak buruk dari pengangguran adalah mengurangi pendapatan masyarakat, dan ini mengurangi tingkat kemakmuran yang mereka capai. Ditinjau dari sudut individu, pengangguran menimbulkan berbagai masalah ekonomi dan sosial kepada yang mengalaminya. Keadaan pendapatan menyebabkan para penganggur harus mengurangi pengeluaran konsumsinya. Apabila pengangguran di suatu negara sangat buruk, kekacauan politik dan sosial selalu berlaku dan menimbulkan efek yang buruk bagi kepada kesejahteraan masyarakat dan prospek pembangunan ekonomi dalam jangka panjang.
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 102 Semakin turunnya kesejahteraan masyarakat karena menganggur tentunya akan meningkatkan peluang mereka terjebak dalam kemiskinan karena tidak memiliki pendapatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat pengangguran berpengaruh positif terhadap ketimpangan wilayah sesuai dengan hipotesis penelitian yang diajukan, maka hipotesis penelitian dapat diterima. C. Hubungan antara upah minimum dengan tingkat kemiskinan Dari hasil regresi ditemukan bahwa nilai koefisien upah minimum (β3) = -0.564, dan signifikan secara statistik artinya yaitu bahwa adanya kenaikan 1 persen upah minimum daerah (UMR) akan dapat menekan tingkat kemiskinan dan turun sebesar 0,564 persen. Semakin tinggi upah minimum akan memicu penurunan tingkat kemiskinan. Hasil ini sesuai dengan tujuan penetapan upah minimum yang disampaikan Kaufman (2000) dan dalam Peraturan Menteri Tenaga Kerja Nomor : Per-01/Men/1999 dan UU Ketenagakerjaan No. 13 tahun 2003, yaitu untuk meningkatkan kesejahteraan pekerja, sehingga terbebas dari kemiskinan. Penetapan upah minimum yang mendekati KHM (Kebutuhan Hidup Minimum) dan diatas garis kemiskinan telah tepat karena mampu menurunkan tingkat kemiskinan di Kabupaten Kaimana, dan bahkan dalam tiga tahun terakhir nilai upah minimum Kaimana hampir sama dengan upah minimum yang ditetapkan oleh Pemerintah Provinsi Papua Barat. Hasil analisis data menunjukkan bahwa upah minimum berpengaruh negatif terhadap tingkat kemiskinan sesuai dengan hipotesis analisis, maka kesimpulannya hipotesis penelitian dapat diterima.
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 103 D. Hubungan antara Ijazah SMA/SMK yang dimiliki dengan tingkat kemiskinan Dari hasil regresi diketahui bahwa pendidikan yang diukur menggunakan jumlah lulusan SMA/SMK keatas memiliki nilai koefisien -0.089, dan signifikan secara statistik artinya yaitu bahwa adanya kenaikan 1 persen penduduk yang memiliki ijazah SMA/SMK keatas akan menyebabkan tingkat kemiskinan turun sebesar 0,089 persen. Hal ini juga sesuai dengan teori pertumbuhan baru menekankan pentingnya peranan pemerintah terutama dalam meningkatkan pembangunan modal manusia (human capital) dan mendorong penelitian dan pengembangan untuk meningkatkan produktivitas manusia. Kenyataannya dapat dilihat dengan melakukan investasi pendidikan akan mampu meningkatkan kualitas sumber daya manusia yang diperlihatkan dengan meningkatnya pengetahuan dan keterampilan seseorang. Semakin tinggi tingkat pendidikan seseorang, maka pengetahuan dan keahlian juga akan meningkat sehingga akan mendorong peningkatan produktivitas kerjanya. Perusahaan akan memperoleh hasil yang lebih banyak dengan memperkerjakan tenaga kerja dengan produktivitas yang tinggi, sehingga perusahaan juga akan bersedia memberikan gaji yang lebih tinggi bagi yang bersangkutan. Di sektor informal seperti pertanian, peningkatan ketrampilan dan keahlian tenaga kerja akan mampu meningkatkan hasil pertanian, karena tenaga kerja yang terampil mampu bekerja lebih efisien. Pada akhirnya seseorang yang memiliki produktivitas yang tinggi akan memperoleh
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 104 kesejahteraan yang lebih baik, yang diperlihatkan melalui peningkatan pendapatan maupun konsumsinya (Rasidin K dan Bonar M, 2004). Hasil analisis ini sesuai dengan penelitian Hermanto Siregar dan Dwi Wahyuniarti (2008), dimana menggunakan jumlah lulusan SMP, jumlah lulusan SMA dan jumlah lulusan diploma sebagai ukuran pendidikan. Hal ini juga sesuai dengan penelitian Wongdesmiwati (2009), yang menggunakan angka melek huruf sebagai ukuran pendidikan serta penelitian Rasidin K. Sitepu dan Bonar M. Sinaga (2005) yang menunjukkan investasi pendidikan mampu menurunkan kemiskinan. Karena hasil penelitian menunjukkan bahwa pendidikan berpengaruh negatif terhadap tingkat kemiskinan sesuai dengan hipotesis penelitian yang diajukan, maka hipotesis penelitian dapat diterima.
BAB 5 PE P
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 105 Berdasarkan analisis yang telah dilakukan pada Bab IV, maka perlu dirumuskan suatu simpulan untuk dapat digunakan sebagai kerangka pikir pengambilan kebijakan pengentasan kemiskinan di Kabupaten kaimana. Adapun beberapa kesimpulan yang dapat diinventarisir sebgai berikut : Pertumbuhan ekonomi merupakan indikator untuk melihat keberhasilan pembangunan dan merupakan syarat keharusan (necessary condition) bagi pengurangan tingkat kemiskinan. Dari hasil analisis data disimpulkan bahwa pertumbuhan ekonomi signifikan secara statistik berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan dengan hasil output menyatakan kenaikan 1 persen pertumbuhan ekonomi akan menyebabkan penurunan tingkat kemiskinan sebesar 0,157 persen. Semakin tinggi tingkat pengangguran akan memicu peningkatan tingkat kemiskinan. Hal ini sesuai dengan hasil analisis yang menyimpulkan bahwa kenaikan 1 persen tingkat pengangguran terbuka (TPT) akan menyebabkan tingkat kemiskinan meningkat sebesar 0,132 persen. Semakin tinggi upah minimum akan memicu penurunan tingkat kemiskinan. Hasil ini sesuai dengan tujuan penetapan upah 5.1 Kesimpulan BAB V P E N U T U P
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 106 minimum yang disampaikan Kaufman (2000) dan dalam Peraturan Menteri Tenaga Kerja Nomor : Per-01/Men/1999 dan UU Ketenagakerjaan No. 13 tahun 2003, yaitu untuk meningkatkan kesejahteraan pekerja, sehingga terbebas dari kemiskinan. Hasil analisis menjelaskan hal yang serupa. Bahwa kemiskinan dapat ditekan dengan meningkatkan nilai upah minimum wilayah. Adapun hasil analisis data menyebutkan kenaikan 1 persen upah minimum daerah (UMR) akan dapat menekan tingkat kemiskinan dan turun sebesar 0,564 persen. 4. Investasi di pendidikan akan mampu meningkatkan kualitas sumber daya manusia yang diperlihatkan dengan meningkatnya pengetahuan dan keterampilan seseorang. Semakin tinggi tingkat pendidikan seseorang, maka pengetahuan dan keahlian juga akan meningkat sehingga akan mendorong peningkatan produktivitas kerjanya dan secara langsung meningkatkan pendapatan. Dari hasil analisis data disimpulkan kenaikan 1 (satu) persen penduduk yang memiliki ijazah SMA/SMK keatas akan menyebabkan tingkat kemiskinan turun sebesar 0,089 persen.
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 107 Acuan dasar penanggulangan kemiskinan secara filosofi terkandung dalam Pembukaan Undangundang Dasar 1945, yaitu Negara Indonesia melindungi segenap bangsa Indonesia dan seluruh tumpah darah Indonesia, memajukan kesejahteraan umum serta mencerdaskan kehidupan bangsa. Batang tubuh Undang-Undang Dasar 1945 antara lain menegaskan bahwa negara berkewajiban untuk mengembangkan sistem jaminan sosial bagi seluruh rakyat dan memberdayakan masyarakat yang tidak mampu sesuai dengan martabat kemanusiaan. Kemiskinan tidak saja dilihat dari aspek/sisi pendapatan, kepemilikan aset produksi dan harta benda, melainkan kemiskinan juga mencakup kerentanan dan kerawanan orang/kelompok orang menjadi miskin, dan keterbatasan akses kaum miskin pada keseluruhan proses kebijakan publik yang berdampak pada kehidupan mereka. Keberhasilan pelaksanaan strategi, kebijakan dan program penanggulangan kemiskinan di Kabupaten Kaimana ditentukan dari bagaimana kualitas kerjasama antar setiap elemen dan stakeholders terwujud. Dalam fungsi koordinasi dan pengendaliannya, dibuthkan koordinasi yang apik dan solid sehingga diharapkan dukungan dan sinergi dari semua pihak agar bersama-sama semua elemen mampu mewujudkan cita-cita daerah di masa mendatang. Dari kesimpulan yang sudah dijabarkan diatas, dapat dijelaskan beberapa saran dan tindak lanjut terkait hasil analisis data dan strategi penanggulangan kemiskinan di Kabupaten Kaimana sebagai berikut : 5.2 Saran dan Strategi Kebijakan
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 108 1. Dari hasil penelitian, didapat bahwa pertumbuhan ekonomi berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan, sehingga hendaknya ke depan dapat dilaksanakan pembangun yang berorientasi pada pemerataan pendapatan serta pemerataan hasil-hasil ekonomi keseluruh golongan masyarakat, serta dilakukan upaya peningkatan pertumbuhan ekonomi di masing- masing wilayah dengan mengandalkan potensi-potensi yang dimiliki. 2. Tingkat pengangguran berpengaruh positif terhadap tingkat kemiskinan. Untuk menurunkan tingkat kemiskinan, maka tingkat pengangguran juga harus diturunkan. Beberapa langkah yang harus dilaksanakan antara lain dengan mempermudah ijin pendirian usaha agar kesempatan kerja semakin besar, sehingga banyak tenaga kerja yang terserap, selain itu pembukaan lapangan kerja baru bagi tenaga kerja terdidik, memberikan pelatihan dan pengembangan sumber daya manusia bagi seluruh masyarakat yang memiliki potensi untuk berwirausaha, selain itu perlu adanya dukungan pemerintah bagi penyediaan KUR bagi masyarakat miskin. 3. Upah minimum yang ditetapkan pemerintah juga berpengaruh negatif terhadap tingkat kemiskinan. Untuk itu kebijakan penetapan upah minimum harus tetap dilakukan dan tingkat upahnya dinaikkan sesuai KHL (Kebutuhan Hidup Layak) untuk melindungi pekerja dari kemiskinan. 4. Pendidikan memiliki pengaruh yang negatif terhadap tingkat kemiskinan. Kebijakan wajib belajar 9 tahun hendaknya
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 109 ditingkatkan menjadi 12 tahun, sehingga semua mendapat pendidikan yang lebih tinggi dari pada pendidikan dasar, sehingga tingkat kemiskinan dapat diturunkan. Memberikan jaminan pendidikan bagi orang miskin serta meningkatkan fasilitas-fasilitas pendidikan secara merata tidak hanya terpusat di suatu daerah tetapi merata ke seluruh daerah.
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 110 Ouput pengolahan data dan analisis REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS BCOV R ANOVA COLLIN TOL CHANGE ZPP /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT Kemiskinan /METHOD=ENTER Pert_Ekonomi TPT Upah_Min Per_Ijazah /SCATTERPLOT=(*ZRESID ,Kemiskinan) /RESIDUALS DURBIN HISTOGRAM(ZRESID) NORMPROB(ZRESID). Regression L A M P I R A N Notes Output Created 06-DES-2022 18:25:10 Comments Input Data E:\MY OFFICE\WORK 2022 \OUTSIDE\Kaimana\IKM\olah publikasi\olah data\Untitled2.sav Active Dataset DataSet1 Filter <none> Weight <none> Split File <none> N of Rows in Working Data File 24
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 111 Missing Value Handling Definition of Missing User-defined missing values are treated as missing. Cases Used Statistics are based on cases with no missing values for any variable used. Syntax REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS BCOV R ANOVA COLLIN TOL CHANGE ZPP /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT Kemiskinan /METHOD=ENTER Pert_Ekonomi TPT Upah_Min Per_Ijazah /SCATTERPLOT=(*ZRESID ,Kemiskinan) /RESIDUALS DURBIN HISTOGRAM(ZRESID) NORMPROB(ZRESID). Resources Processor Time 00:00:00,42 Elapsed Time 00:00:00,42 Memory Required 2308 bytes Notes Resources Additional Memory Required for Residual Plots 888 bytes
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 112 Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N Kemiskinan 19,2971 4,76009 14 Pert_Ekonomi 4,8250 3,66649 14 TPT 6,0092 2,63702 14 Upah_Min 20,4206 3,72690 14 Per_Ijazah 23,7128 7,60244 14 Correlations Kemiskinan Pert_Ekonomi TPT Upah_Min Pearson Correlation Kemiskinan 1,000 ,433 ,467 -,697 Pert_Ekono mi ,433 1,000 ,098 -,791 TPT ,467 ,098 1,000 -,472 Upah_Min -,697 -,791 -,472 1,000 Per_Ijazah -,604 -,637 -,567 ,780 Sig. (1-tailed) Kemiskinan . ,061 ,046 ,003 Pert_Ekono mi ,061 . ,019 ,000 TPT ,046 ,019 . ,044 Upah_Min ,003 ,000 ,044 . Per_Ijazah ,011 ,007 ,017 ,001 N Kemiskinan 14 14 14 14 Pert_Ekono mi 14 14 14 14 TPT 14 14 14 14 Upah_Min 14 14 14 14 Per_Ijazah 14 14 14 14
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 113 Variables Entered/Removeda Model Variables Entered Variables Removed Method 1 Per_Ijazah, TPT, Pert_Ekonomi, Upah_Minb . Enter a. Dependent Variable: Kemiskinan b. All requested variables entered. Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Change 1 ,959a ,919 ,901 ,51723 ,919 37,943 Model Summaryb Model Change Statistics Durbin-Watson df1 df2 Sig. F Change 1 4 a 9 ,000 1,324 a. Predictors: (Constant), Per_Ijazah, TPT, Pert_Ekonomi, Upah_Min b. Dependent Variable: Kemiskinan
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 114 ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 28,753 4 7,188 37,943 ,000b Residual 1,705 9 ,189 Total 30,458 13 a. Dependent Variable: Kemiskinan b. Predictors: (Constant), Per_Ijazah, TPT, Pert_Ekonomi, Upah_Min Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 27,310 1,237 22,077 ,000 Pert_Ekonomi -,157 ,056 -,281 -2,803 ,021 TPT ,132 ,041 ,291 3,219 ,019 Upah_Min -,564 ,038 -1,201 -14,842 ,000 Per_Ijazah -,089 ,029 -,457 -3,068 ,005 Coefficientsa Model Correlations Collinearity Statistics Zeroorder Partial Part Tolerance VIF 1 (Constant) Pert_Ekonomi ,139 -,587 -,192 ,498 2,291 TPT ,409 ,610 ,217 ,571 1,846 Upah_Min -,801 -,926 -,734 ,456 2,905 Per_Ijazah ,357 -,684 -,250 ,372 3,710
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 115 Coefficient Correlationsa Model Per_Ijaza h TPT Pert_Ekon omi Upah_Min 1 Correlations Per_Ijazah 1,000 -,293 -,487 ,501 TPT -,293 1,000 -,106 ,201 Pert_Ekonomi -,487 -,106 1,000 -,019 Upah_Min ,501 ,201 -,019 1,000 Covariances Per_Ijazah ,001 ,000 -,001 ,001 TPT ,000 ,002 ,000 ,000 Pert_Ekonomi -,001 ,000 ,004 -4,518E-005 Upah_Min ,001 ,000 -4,518E005 ,003 a. Dependent Variable: Kemiskinan Collinearity Diagnosticsa Model Dimension Eigenvalue Condition Index Variance Proportions (Constant) Pert_Ekonomi TPT 1 1 4,582 1,000 ,00 ,00 ,00 2 ,197 4,783 ,00 ,03 ,08 3 ,075 7,901 ,00 ,43 ,63 4 ,026 12,975 ,01 ,52 ,21 5 ,004 28,756 ,97 ,01 ,01
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 116 Collinearity Diagnosticsa Model Dimension Variance Proportions Upah_Min Per_Ijazah 1 1 ,00 ,00 2 ,05 ,01 3 ,00 ,01 4 ,04 ,47 5 ,89 ,50 a. Dependent Variable: Kemiskinan Residuals Statisticsa Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 14,3893 25,2969 19,2971 3,72358 14 Residual -2,98931 8,65307 ,00000 ,35611 14 Std. Predicted Value -1,318 1,611 ,000 1,000 14 Std. Residual -,927 2,684 ,000 ,920 14
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 117 Chart
Indikator Kemiskinan Manusia Kabupaten Kaimana Tahun 2022 Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan 118