Model Panel Spasial Statis
dari model dengan WGnew lebih tinggi, namun perbedaannya sangat kecil. Hal ini menunjukkan dalam model lebih didominasi oleh koefisien lag waktu satu
tahun sebelumnya, Yt-1. Dengan kata lain terdapat hubungan yang sangat erat antara jumlah penduduk miskin untuk tahun tertentu dan tahun sebelumnya.
Dengan pertimbangan koefisien determinasi di atas, interpretasi hasil pada kasus ini didasarkan pada model dengan matriks WGnew. Berdasarkan tabel
ANOVA dari model dengan WGnew ternyata sekitar 73.53 jumlah penduduk miskin dipengaruhi oleh jumlah penduduk miskin tahun sebelumnya, ceteris
paribus
. Sedangkan pada populasi penduduk diperoleh koefisien 0.0373, apabila terdapat peningkatan jumlah penduduk sebanyak 1000 orang dapat meningkatkan
jumlah penduduk miskin sebanyak 37 orang. Kebijakan yang perlu diambil dalam hal ini adalah perlunya dilakukan pengontrolan terhadap populasi penduduk,
antara lain dengan menggiatkan kembali program keluarga berencana program KB. Kesadaran penduduk untuk membatasi jumlah kelahiran diharapkan
berdampak pada terpenuhinya segala kebutuhan hidup anggota keluarga.
Kualitas pendidikan tentunya sangat mempengaruhi kualitas sumber daya manusia. Tenaga kerja yang berpendidikan setara SMP tentunya relatif lebih sulit
untuk mendapatkan penghasilan yang layak karena ketatnya persaingan dengan tenaga kerja yang pendidikannya lebih tinggi. Program wajib belajar sembilan
tahun yang telah dijalankan oleh pemerintah perlu mendapat perhatian lebih lanjut. Share tenaga kerja di sektor pertanian mempunyai hubungan yang positif
dengan jumlah penduduk miskin, artinya bahwa sebagian besar tenaga kerja di sektor pertanian mempunyai pendapatan yang relatif lebih rendah dibandingkan
dengan sektor lain. Hal ini dapat dilihat dari kontribusi sektor pertanian terhadap PDRB total provinsi Jawa Tengah yang semakin menurun padahal tenaga kerja
yang terserap di sektor pertanian adalah yang paling tinggi.
Peningkatan PDRB perkapita PDRBKAP dapat menurunkan jumlah penduduk miskin, dimana dari hasil analisis diketahui bahwa peningkatan 1 unit
PDRB perkapita dapat menurunkan jumlah penduduk miskin sebesar 0.001667 unit. Hal ini berarti bahwa kenaikan pendapatan perkapita sebesar Rp 1 juta maka
dapat menurunkan jumlah penduduk miskin sebanyak 1667 orang. Share tenaga kerja sektor industri, sektor perdagangan dan sektor jasa mempunyai pengaruh
yang negatif terhadap jumlah penduduk miskin artinya bahwa dengan semakin besar tenaga kerja yang terserap di ketiga sektor tersebut maka akan berdampak
pada penurunan jumlah penduduk miskin. Pengaruh penurunan jumlah penduduk miskin oleh tenaga kerja yang terserap di sektor perdagangan dan jasa hampir dua
kali lipat dibanding sektor industri.
Penelusuran terhadap pembandingan performa matriks pembobot spasial dilakukan dengan menggunakan model panel spasial statis, dalam arti bahwa
pengaruh jumlah penduduk pada tahun sebelumnya dieliminir. Berdasarkan hasil pendugaan model dengan GMM baik pada GMM satu tahap maupun GMM tiga
tahap, nilai koefisien determinasi R
2
dari model dengan WC, WG dan WGnew berturut-turut sebesar 96.16, 98.28 dan 98.92. Asumsi-asumsi model
seperti keacakan sisaan dan keacakan pengaruh tetap η pada model dengan
WGnew juga memberikan performa yang baik dibandingkan dengan model
dengan WC maupun WG. Perbandingan hasil dugaan jumlah peduduk miskin pada model panel statis melalui pemetaan dan analisis salah klasifikasi sangat
terlihat perbedaan performa ketiga matriks tersebut. Jumlah salah klasifikasi dari
hasil pemodelan dengan WC hampir tiga kali lipat jumlah salah klasifikasi model dengan WGnew. Sedangkan jumlah salah klasifikasi dari hasil pemodelan dengan
WG hampir dua kali lipat jumlah salah klasifikasi model dengan WGnew. Hal ini
menunjukkan bahwa performa WGnew dapat memberikan hasil terbaik dalam pemodelan jumlah penduduk miskin.