A. Gambaran Umum Wilayah Penelitian 1. Aspek Geografis - Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM), dan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) terhadap Kemiskinan di 35 Kabupaten/Kota Provinsi J

BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN Dalam bab hasil analisis dan pembahasan ini akan dibahas mengenai

gambaran umum wilayah penelitian, diskripsi variabel penelitian, hasil analisis data, dan pembahasan.

A. Gambaran Umum Wilayah Penelitian

1. Aspek Geografis

Provinsi Jawa Tengah adalah salah satu Provinsi yang ada di Indonesia, Provinsi Jawa tengah Terletak di tengah-tengah Pulau Jawa. Ibu kota Provinsi Jawa Tengah adalah Semarang. Provinsi Jawa Tengah berada ditengah-tengah antara Provinsi Jawa Barat dan Provinsi Jawa

2 Timur. Luas wilayah Provinsi Jawa Tengah adalah 32.800,69 km ,

termasuk juga Pulau Nusakambangan di sebelah selatan dan Kepulauan Karimun Jawa yang terletak di Laut Jawa. Secara astronomis Provinsi

o o

Jawa Tengah terletak antara 5 40’ dan 8 30’ Lintang Selatan dan antara

o o

108 30’ dan 111 30’ Bujur Timur (termasuk Kepulauan Karimun Jawa).

Secara administrasi wilayah Provinsi Jawa Tengah terbagi menjadi 35 kabupaten/kota, yakni 29 kabupaten, 6 kota, yang terdiri dari 573 kecamatan dan 8.559 desa/kelurahan, dengan jumlah penduduk sebanyak 34.897.757 jiwa.

Gambar 4.1 Peta Provinsi Jawa Tengah

Sumber:

Secara langsung Provinsi Jawa Tengah berbatasan dengan 3 (tiga) Provinsi yaitu, Provinsi Jawa Barat, Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta, dan Provinsi Jawa Timur.

Batas-batas wilayah Provinsi Jawa Tengah adalah sebagai berikut: Wilayah Barat : berbatasan dengan Provinsi Jawa Barat Wilayah Selatan : berbatasan dengan Samudra Hindia dan DIY Wilayah Timur : berbatasan dengan Provinsi Jawa Timur Wilayah Utara : berbatasan dengan Laut Jawa

Menurut stasiun Klimatologi Klas 1 Semarang suhu udara di

o o

Provinsi Jawa Tengah tahun 2016 berkisar anatara 24,8 C sampai 28,3

C, dengan kelembapan udara rata-rata bervariasi dari 78 persen sampai 87 persen, dan curah hujan terbanyak terdapat di stasiun Meteorologi Purwokerto sebanyak 12.170 mm, dengan hari hujan terbanyak tercatat di stasiun Banjarnegara sebanyak 276 hari setiap tahunnya.

2. Pemerintahan

Pada 31 Desember 2016 jumlah Pegawai Negeri Sipil (PNS) di lingkungan Pemerintah Provinsi Jawa Tengah (PEMPROV JATENG) sebanyak 16.442 orang. Jumlah pegawai menurut jenis kelamin yakni, laki-laki sebanyak 9.850 orang, dan wanita sebanyak 6.592 orang. Jumlah PNS berdasarkan usianya sebagai berikut usia 21-25 tahun sebanyak 69 orang, usia 26-30 tahun sebanyak 472 orang, usia 31-35 tahun sebanyak 1.141 orang, usia 36-40 tahun sebanyak 1.910 orang, usia 41-45 tahun sebanyak 1.867 orang, usia 46-50 tahun sebanyak 2.997 orang, usian 51- 55 tahun sebanyak 4.547 orang, dan usia >55 tahun sebanyak 3.459 orang. Jumlah PNS sesuai dengan tingkat pendidikan yang ditamatkan adalah sebagai berikut, tamat Sekolah Dasar (SD) sebanyak 501 orang, tamat Sekolah Menengah Pertama (SMP) sebanyak 667 orang, tamat Sekolah Menengah Atas (SMA) sebanyak 4.409 orang, tamat Diploma I,II (D.I II) sebanyak 206 orang, tamat Diploma III (DIII) Sarjana Muda (S.MUD) sebanyak 1.841, tamat Strata 1 (S1)/ Diploma IV (DIV) sebanyak 6.394 orang, tamat Strata 2 (S2) sebanyak 2.159 orang, dan tamatan Strata 3 (S3) sebanyak 15 orang.

Sedangkan jumlah Jumlah pegawai negeri sipil (PNS) secara keseluruhan di Kabupaten/kota menurut kantor Badan Kepegawaian Daerah (BKD) Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2016 berjumlah sebanyak 372.417 orang. Dengan jumlah PNS berdasarkan jenis kelamin yaitu laki-laki sebanyak 197.933 orang dan perempuan sebanyak 174.484 orang, Kabupaten Banyumas menjadi daerah dengan jumlah PNS terbanyak yakni sebanyak 15.669 orang, dan daerah dengan jumlah PNS paling sedikit adalah Kota Pekalongan dengan jumlah sebanyak 4.161 orang.

Anggota Dewan Perwakilan Rakyat Daerah (DPRD) Jawa Tengah sebanyak 100 orang dengan anggota DPRD laki-laki sebanyak 76 orang dan sisanya sebanyak 24 orang adalah anggota DPRD perempuan.

3. Sosial

a. Pendidikan

Presentase penduduk yang masih sekolah di Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2016 menurut laporan BPS yang dipublikasikan pada Jawa Tengah Dalam Angka 2017, yakni pada kelompok umur 7-12 tahun (kelompok usia SD/MI) sebesar 99,58 persen, kelompok umur 13-15 tahun (kelompok usian SMP/MTs) sebesar 95,41 persen, kelompok umur 16-18 tahun (kelompok usian SMA/MA) sebesar 67,95 persen, dan kelompok umur 19-24 tahun (kelompok usia PT) sebesar 21,59 persen.

Sehingga jumlah keseluruhan pada kelompok 7-24 tahun presentase penduduk yang masih bersekolah sebesar 70,35 persen.

b. Kesehatan

Fasilitas kesehatan yang tersedia dan memadai sangat diperlukan dalam upaya peningkatan status kesehatan dan gizi masyarakat. hal ini dapat terwujud dengan adanya dukungan dari pemerintah dan juga peran pihak swasta. Dalam BPS (2017:78-79) pada tahun 2016, jumlah rumah sakit diseluruh 35 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah sebanyak 279 buah dan sebanyak 206 rumah sakit bersalin. Ditambah pula dengan tersedianya Pusat Kesehatan Masyarakat (Puskemas) yang hampir terdapat di setiap kecemaatan. Pada tahun 2016 terdapat 875 buah Pukesmas di Jawa tengah. Selain itu tersedia juga Posyandu sebanyak 48.831 buah, klinik/balai kesehatan sebanyak 1.166 buah, dan polides sebanyak 5.931 buah.

c. Agama

Kehidupan beragama yang harmonis dan saling toleran anatar umat beragama merupakan hal yang didambakan oleh semua masyarakat. hal ini terlihat dari tempat-tempat peribadatan yang ada di sekitar warga seperti masjid, gereja, pura, vihara, dan klentheng.

Banyaknya tempat peribadahan di Provinsi Jawa tengah pada tahun 2016, terdiri atas 47.409 Masjid, 95.662 Mushola, 2.714 Gereja Kristen, 661 Gereja Katholik, 156 Pura, 488 Vihara dan 33 Klentheng.

d. Kemiskinan

Jumlah penduduk miskin (penduduk yang berada dibawah garis kemiskinan) di Provinsi Jawa Tengah pada September 2016 mencapai 4.493,75 ribu jiwa (13,19 persen) berkurang sebesar 13,14 ribu orang jika dibandingkan dengan penduduk miskin pada Maret 2016 yang tercatat 4.506,89 ribu jiwa (13,27 persen), dengan garis kemiskinan pada bulan September 2016 sebesar Rp 322.748.

4. Perekonomian

Pertumbuhan ekonomi di Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2016 ditunjukkan oleh laju pertumbuhan produk domestik regional bruto (PDRB) atas dasar harga konstan tahun 2010 berdasarkan lapangan usaha, yang lebih rendah dari tahun sebelumnya laju pertumbuhan PDRB atas dasar konstan tahun 2015 sebesar 5.47 persen sedangkan pada tahun 2016 laju pertumbuhan PDRB atas dasar harga konstan 2010 sebesar 5.28 persen. Laju pertumbuhan di Jawa Tengah terjadi fluktuasi, yakni pertumbuhan tertinggi terjadi pada sektor usaha pertambangan dan penggalian sebesar 18.73 persen dan pertumbuhan terendah terjadi pada sektor usaha pertanian, kehutanan, dan perikanan sebesar 2.13 persen.

Tabel 4.1 Laju Pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto(PDRB) Atas Dasar Harga Konstan (2010) Menurut Lapangan Usaha Tahun2016

2016 PDRB Laju

Lapangan Usaha (miliar rupiah) Pertumbuhan

(persen) Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan 116.250,93 2,13 Pertambangan dan Penggalian 19.044,52 18,73 Industri pengolahan 296.227,40 4,09 Pengadaan listrik dan Gas 954,81 7,57 Pengadaan Air, pengelolaan Sampah, 589,81 2,17 Limbah dan Daur Ulang Konstruksi 89.875,27 6,88 Perdagangan Besar dan ecerang: 121.181,12 5,10 reparasi Mobil dan Sepeda Motor Transportasi dan Pergudangan 28.592,17 6,66 Penyediaan Akomodasi dan Makan 26.668,74 6,40 Minum Informasi dan Komunikasi 35.742,56 8,31 Jasa Keuangan dan Asuransi 23.820,51 9,67 Real Estat 15.829,48 6,80 Jasa Perusahaan 3.032,33 10,62 Administrasi Pemerintahan, 22.720,44 2,37 Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib Jasa Pendidikan 31.563,64 7,64 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 6.929,50 9,86 Jasa lainnya 13.360,35 8,62 PDRB 849.383.56 5,28

Sumber: Jawa Tengah Dalam Angka 2017 B.

Diskripsi Variabel Penelitian

1. Kemsikinan

Salah satu indikator keberhasilan pembangunan manusia adalah menurunnya jumlah penduduk miskin. Penduduk miskin adalah penduduk yang jumlah pengeluarannya berada dibawah garis kemiskinan.

Tabel 4.2 presentase penduduk miskin di 35 Kabupaten/Kota di Jawa Tengah tahun 2012-2016 N o. Wilayah Jateng Kemiskinan Presentase Penduduk Miskin (persen) 2012 2013 2014 2015 2016

25 Kabupaten Batang

12.42

11.55

11.76

11.6

24 Kabupaten Kendal

13.17

12.68

11.8

11.62

11.37

12.4

23 Kabupaten Temanggung

11.96

11.13

11.27

11.04

26 Kabupaten Pekalongan

13.85

13.51

12.57

12.84

12.9

12.32

7.99

19.27

8.55

11.65

19 Kabupaten Kudus

8.63

8.62

7.99

7.73

7.65

20 Kabupaten Jepara

9.38

9.23

8.5

8.15

8.35

21 Kabupaten Demak

16.73

15.72

14.6

14.44

14.1

22 Kabupaten Semarang

9.4

8.51

8.05

27 Kabupaten Pemalang

19.27

12.06

4.85

7.11

6.4

5.93

5.8

5.24

33 Kota Semarang

5.13

5.25

5.04

4.97

34 Kota Pekalongan

10.88

9.47

8.26

8.02

8.09

7.92

35 Kota Tegal

10.04

8.84

8.54

8.26

32 Kota Salatiga

10.89

18.44

20.82

18.3

17.58

28 Kabupaten Tegal

10.75

10.58

9.87

10.09

10.1

29 Kabupaten Brebes

21.12

10.95

19.79

19.47

30 Kota Magelang

10.31

9.8

9.14

9.05

8.79

31 Kota Surakarta

11.74

11.95

12.94

1 Kabupaten Cilacap

22.08

20.44

19.86

6 Kabupaten Purworejo

16.32

15.44

14.41

14.27

13.91

7 Kabupaten Wonosobo

22.5

21.42

21.32

21.45

20.53

8 Kabupaten Magelang

13.97

13.96

12.98

13.07

12.67

9 Kabupaten Boyolali

13.88

20.5

22.4

12.36

17.23

15.92

15.24

14.21

14.39

14.12

2 Kabupaten Banyumas

19.44

18.44

17.45

17.52

3 Kabupaten Purbalingga

5 Kabupaten Kebumen

21.19

20.53

19.75

19.7

18.98

4 Kabupaten Banjarnegara

18.87

18.71

17.77

18.37

17.46

13.27

12.45

13.61

15.1

14.87

14.86

14.38

15 Kabupaten Grobogan

16.13

14.87

13.86

13.68

13.57

16 Kabupaten Blora

14.64

16.72

13.66

13.52

13.33

17 Kabupaten Rembang

21.88

20.97

19.5

19.28

18.54

18 Kabupaten Pati

15.93

14 Kabupaten Sragen

12.09

9.26

10 Kabupaten Klaten

16.71

15.6

14.56

14.89

14.46

11 Kabupaten Sukoharjo

10.15

9.87

9.18

9.07

12.49

12 Kabupaten Wonogiri

14.67

14.02

13.09

12.98

13.12

13 Kabupaten Karanganyar

14.07

13.58

12.62

12.46

8.2 Sumber: BP

Tabel 4.2 menunjukkan presntase jumlah penduduk miskin di 35 kabupaten/kota Provinsi Jawa Tengah. Presentase jumlah

penduduk miskin di 35 kabupaten/kota Jawa Tengah tertinggi pada tahun 2012 tertinggi di kabupaten Wonosobo sebesar 22.50 persen sedangkan kota Semarang sebagai kota dengan presentase jumlah kemiskinan terendah sebesar 5.13 persen, pada tahun-tahun berikutnya yakni tahun 2013, 2014, 2015 dan tahun 2016 prenstase penduduk miskin di 35 kabupaten/kota Jawa Tengah terus mengalami tren positif yakni terus menurun angka presntase jumlah kemiskinan.

Namun Kabupaten Wonosobo masih menjadi kabupaten dengan presntase penduduk miskin tertinggi meskipun setiap tahunnya mengalami penurunan jumlah penduduk miskin dengan paling rendah pada tahun 2016 sebesar 20.53 persen. Sedangkan kota Semarang menjadi kota dengan jumlah penduduk miskin paling rendah di Provinsi Jawa Tengah dan jumlah penduduk miskin terendah terjadi pada tahun 2016 sebesar 4.85 persen.

2. Indeks Pembangunan Manusia

Pembangunan manusia adalah proses memperbesar pilihan orang. Tetapi perkembangan manusia juga merupakan tujuan, jadi itu adalah proses dan hasil. Salah satu indikator untuk melihat keberhasilan pembangunan manusia yaitu dengan IPM.

Tabel 4.3 Indeks Pembangunan Manusia (IPM) 35 Kabupaten/Kota di Jawa Tengah tahun 2012-2016

25 Kabupaten Batang

65.52

65.97

67.07

67.6

24 Kabupaten Kendal

67.55

67.98

68.46

69.57

70.11

63.09

23 Kabupaten Temanggung

63.6

64.07

65.46

66.38

26 Kabupaten Pekalongan

65.33

66.26

66.98

67.4

67.71

64.91

72.4

60.78

69.61

69.03

19 Kabupaten Kudus

70.57

71.58

72.72

72.94

20 Kabupaten Jepara

68.45

69.11

70.02

71.89

70.25

21 Kabupaten Demak

67.55

68.38

68.95

69.75

70.1

22 Kabupaten Semarang

70.88

71.29

71.65

27 Kabupaten Pemalang

61.81

66.99

81.19

79.1

79.37

79.98

80.96

81.14

33 Kota Semarang

78.04

78.68

79.24

80.23

34 Kota Pekalongan

80.76

69.95

70.82

71.53

72.69

73.32

35 Kota Tegal

70.68

71.44

72.2

72.96

32 Kota Salatiga

80.14

62.35

61.87

63.7

64.17

28 Kabupaten Tegal

62.67

63.5

64.1

65.04

65.84

29 Kabupaten Brebes

60.92

62.55

79.34

63.18

63.98

30 Kota Magelang

75.29

75.79

76.39

77.16

31 Kota Surakarta

78.44

78.89

68.51

66.47

N o Wilayah Jateng Indeks pembangunan Manusia (Metode Baru) 2012 2013 2014 2015 2016

64.18

65.67

66.87

67.41

6 Kabupaten Purworejo

69.4

69.77

70.12

70.37

70.66

7 Kabupaten Wonosobo

64.57

64.47

65.2

65.7

66.19

8 Kabupaten Magelang

64.75

65.86

66.35

67.13

67.85

9 Kabupaten Boyolali

64.86

5 Kabupaten Kebumen

69.81

69.89

1 Kabupaten Cilacap

65.72

66.8

67.25

67.77

68.6

2 Kabupaten Banyumas

68.06

68.55

69.25

70.49

65.52

3 Kabupaten Purbalingga

64.94

65.53

66.23

67.03

67.48

4 Kabupaten Banjarnegara

62.29

62.84

63.15

64.73

69.51

70.34

66.13

16 Kabupaten Blora

69.95

70.52

71.1

71.43

15 Kabupaten Grobogan

66.39

67.43

67.77

68.05

68.52

64.7

14 Kabupaten Sragen

65.37

65.84

66.22

66.61

17 Kabupaten Rembang

66.03

66.84

67.4

68.18

68.6

18 Kabupaten Pati

68.91

74.9

71.74

73.76

72.18

10 Kabupaten Klaten

71.71

72.42

73.19

73.81

73.97

11 Kabupaten Sukoharjo

72.81

73.22

74.53

74.26

75.06

12 Kabupaten Wonogiri

65.75

66.4

66.77

67.76

68.23

13 Kabupaten Karanganyar

72.26

73.33

73.89

73.55 Sumber: BP Berdasarkan tabel 4.3 menunjukkan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di 35 kabupaten dan kota di Jawa Tengah tahun 2012- 2016. Pada tahun 2012 di 35 kabupaten/kota Jawa Tengah dengan nilai

IPM terendah dialami oleh Kabupaten Pemalang yakni sebesar 60.78 dengan kategori IPM sedang, dan kota Salatiga menjadi daerah dengan nilai IPM tertinggi yakni sebesar 79.10 dengan kategori IPM tinggi. Pada tahun 2013, 2014,2015,dan 2016 angka IPM di 35 kabupaten/kota Jawa Tengah terus mengalami trens positif yakni terus meningkat nilai IPM.

Pada tahun 2016 Kabupaten Brebes menjadi daerah dengan nilai IPM terendah yakni 63.98 dengan kategori sedang, sedangkan Kota Semarang menjadi kota dengan IPM tertinggi yakni sebesar 81.19 dengan kategori IPM sangat tinggi. Pada tahun 2016 terdapat 3 kota di Jawa Tengah yang masuk dalam kategori IPM sangat tinggi yaitu, Kota Surakarta dengan nilai IPM sebesar 80.76, Kota Salatiga dengan nilai IPM sebesar 81.14, dan Kota Semarang.

3. Produk Domestik Regional Bruto

Produk domestik regional bruto adalah jumlah nilai akhir dari barang dan jasa pada periode tertentu biasanya satu tahun yang dihasilkan suatu wilayah. Berikut ini produk domestik regional bruto di 35 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah dari tahun 2012-2016 berdasarkan ADHK 2010.

Tabel 4.4 Produk Domestik Regional Bruto Atas Dasar Harga Konstan 2010

35 Kabupaten/Kota di Jawa Tengah tahun 2012-2016

1 Kabupaten Cilacap 79702237.6 81022670.3 83391500.2 88347606.7 92820362.2

28 Kabupaten Tegal 16912249.7 18050292 18958841 19992675.5 21265717.2

22 Kabupaten Semarang 24306718.4 25758121.1 27264113 28769678 30286380.8

23 Kabupaten Temanggung 10740983 11299343 11867679.6 12486494.5 13110795.6

24 Kabupaten Kendal 21075717.3 22386123.5 23536834.4 24771543.5 26159087.1

25 Kabupaten Batang 10488456.6 11104696.8 11693897.1 12327739.2 12935491.1

26 Kabupaten Pekalongan 11354849.9 12034805.9 12630368.8 13234564 13917701.8

27 Kabupaten Pemalang 12477235.3 13172063.6 13898669.4 14673696.2 15463800.6

29 Kabupaten Brebes 22482262.7 23812056.9 25074171.5 26572834.9 27867371.3

20 Kabupaten Jepara 14824995.9 15623738.9 16374715.2 17200365.9 18063134.9

30 Kota Magelang 4484268.08 4755092.2 4992112.82 5247341.27 5518684.53

31 Kota Surakarta 24123781.6 25631681.3 26984358.6 28453493.9 29966373

32 Kota Salatiga 6574907.26 6989045.5 7378042.82 7759181.62 8164810.21

33 Kota Semarang 91282029.1 96985402 103109875 109088690 115298167

34 Kota Pekalongan 5151813.52 5456196.88 5755282.26 6043095.73 6367272.96

35 Kota Tegal 7650479.56 8084175.73 8491325.37 8953879.56 9442940.97 Sumber: BP

21 Kabupaten Demak 12823227 13499226.5 14078419.8 14913837.5 15665204.8

19 Kabupaten Kudus 57440810.5 59944556.5 62600680.9 65041047.6 66688491

2 Kabupaten Banyumas 25982158.2 27793138.5 29367687.4 31164876.4 33051046.7

9 Kabupaten Boyolali 15369974.4 16266498.7 17148350.8 18160984 19118756.3

3 Kabupaten Purbalingga 12138445.3 12778311.2 13397712.8 14125812.3 14796924.6

4 Kabupaten Banjarnegara 10473363.4 11043083 11629845.9 12266046.4 12929657.4

5 Kabupaten Kebumen 13707057.2 14333333.5 15163091.8 16115554 16916219.6

6 Kabupaten Purworejo 9406242.93 9870969.95 10312937.8 10866646 11426355.1

7 Kabupaten Wonosobo 9935905.32 10333757.1 10828168.7 11353869.9 11949926.1

8 Kabupaten Magelang 16071142.6 17020755.6 17936288.4 18838352 19855844.2

10 Kabupaten Klaten 19102402.7 20241429 21424522.4 22558976.2 23717931

No. Wilayah Jateng Produk Domestik Regional Bruto Atas Dasar Harga Konstan 2010 (Juta Rupiah) 2012 2013 2014 2015 2016

11 Kabupaten Sukoharjo 18342247.3 19401889.4 20449009.8 21612078.2 22836644.1

12 Kabupaten Wonogiri 14605088.2 15303280.5 16107795.2 16977198.6 17862652

13 Kabupaten Karanganyar 18219456.7 19256516.3 20262444.4 21286287.1 22428803.8

14 Kabupaten Sragen 17902104.9 19102181.7 20169824.8 21390871.2 22614621.7

15 Kabupaten Grobogan 13842047.1 14474728.9 15064456.7 15962619.4 16674629.7

16 Kabupaten Blora 11116865.9 11712504.9 12227201.3 12882587.7 15913432

17 Kabupaten Rembang 9277163.23 9780750.39 10284274.4 10850269.2 11418008.7

18 Kabupaten Pati 21072328.7 22329694 23365214 24752325.1 26039955.3

Berdasarkan tabel 4.4 menunjukkan PDRB di 35 kabupaten/kota Provinsi Jawa Tengah dari tahun 2012-2016. Pada tahun 2012 Kota Semarang menjadi Kota dengan nilai PDRB tertinggi diantara daerah lainyya yaitu sebesar 91.282.029.10 (juta rupiah).

PDRB untuk 35 kabupaten/kota di Jawa Tengah setiap tahunnya mengalami kenaikan dari tahun ke tahun, dan pada tahun 2016 kota Semarang menjadi kota dengan nilai PDRB tertinggi diantara daerah lainnya yakni sebesar 115.298.167,00 (juta rupiah)

C. Hasil Analisis Data

Hasil analisis data dalam penelitian terdiri atas analisis statistik diskripsi, uji asumsi klasik, analisis regresi linear sederhana, analisis regresi linear berganda dan uji hipotesis, sebagai berikut: 1.

Analisis Statistik Deskripsi

Didalam analisis deskripsi ini akan dibahas mengenai nilai maksimum,minimu, mean, dan standar deviasi dari variabel yang diteliti. Berikut ini hasil analisis deskripsi.

Tabel 4.5 Statistik Diskriptif

X1 X2 Y N Valid 175 175 175 Missing Mean 50.0000 50.0000 50.0000

Std. Deviation 1.00000E1 1.00000E1 1.00000E1 Minimum

31.56

41.53

30.32 Maximum

75.49

95.41

70.88 Sumber: BPS data diolah

Berdasarkan tabel 4.5 diperoelh nilai setiap variabel penelitian sebagai berikut untuk nilai mean dan standar deviasi memiliki nilai yang sama untuk IPM (X1), PDRB (X2), dan kemiskinan (Y), yakni sebesar 50 untuk nilai mean dan 10 untuk nilai standar deviasi. Namun memiliki nilai minimum dan maksimum yang berbeda untuk setiap variabel yakni untuk nilai minimum IPM memiliki nilai sebesar 31.56 dan nilai maksimum sebesar 75.49, PDRB memiliki nilai minimum sebesar 41.53 dan nilai maksimum sebesar 95.41, dan untuk nilai minimum kemiskinan memiliki nilai sebesar 30.32 dan sebesar 70.88 untuk nilai maksimum.

2. Uji Asumsi Klasik

Sebelum dilakukan uji hipotesis, terlebih dahulu dilakukan uji asumsi klasik. Di mana dalam uji asumsi klasik ini meleputi uji normalitas, uji autokorelasi, uji multikolinearitas, dan uji heterokedastisitas.

Uji asumsi klasik dilakukan dengan menggunakan jumlah data sebanyak 175. 175 data yang digunakan dalam uji asumsi klasik ini merupakan data yang telah memenuhi kriteria yang ditetapkan dalam penelitian ini.

a. Uji Normalitas

Uji normalitas adalah untuk membuktikan bahwa baik variabel dependen maupun variabel independen memiliki distribusi data yang normal. Hasil uji normalitas menggunakan One-Sample

Kolmogorov-Smirnov Test yang disajikan pada tabel 4.6 sebagai

berikut:

Tabel 4.6 Hasil Uji Normalitas Unstandardized Residual

N _a 175 Normal Parameters Mean .0000000 Std. Deviation 7.40945207 Most Extreme Differences Absolute .080 Positive .080 Negatif -.075

Kolmogorov-Smirnov Z 1.053 Asymp. Sig. (2-tailed) .217

a. Test distribution is Normal.

Sumber: BPS data diolah

Berdasarkan hasil uji normalitas pada tabel 4.6 dengan menggunankan One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test, diketahui bahwa nilai Asymp. Sig. (2-tailed) sebesar 0.217, sehingga dapat disimpulkan data yang diuji terdistribusi normal, karena nilai probabilitas lebih besar daripada tingkat signifikansi yakni 0.217>0.05.

b. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi adalah keadaan dimana variabel gangguan pada periode tertentu berkorelasi dengan variabel yang pada periode lain. Berikut ini pada tabel 4.7 merupakan hasil uji autokorelasi yang menggunakan uji Runs.

Tabel 4.7 hasil Uji Autokorelasi

_a Unstandardized Residual Test Value -1.02194 Cases < Test Value

87 Cases >= Test Value

88 Total Cases 175 Number of Runs

76 Z -1.895 Asymp. Sig. (2-tailed) .058 a. Median Sumber: BPS data diolah

Dari hasil uji autokorelasi yang terdapat pada tabel 4.7 dapat diketahui nilai Asymp.Sig.(2-tailed) sebesar 0.058 (>0.05), dengan ini dapat dikatakan data yang diuji terhindar dari autokorelasi.

c. Uji Multikolinearitas

Menurut Yudiaatmaja (2013:78) uji multikolinearitas adalah uji untuk variabel bebas, di mana korelasi antar variabel bebas dilihat. Dengan menggunakan nilai Variance Inflation Faktor (VIF) seperti pada tabel 4.8 berikut:

Tabel 4.8 Hasil Uji Multikolinearitas

Collinearity Statistiks

Model Tolerance

VIF 1 (Constant)

IPM .922 1.085 PDRB .922 1.085 Sumber: BPS data diolah

Berdasarkan pada tebel 4.8 nilai nilai Variance Inflation

Faktor (VIF) sebesar 1.085, sehingga dapat disimpulkan dalam

peneliyian ini tidak terdapat multikolinearitas, karena nilai VIF kurang dari sama dengan 10.

d. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedasitas adalah untuk melihat apakah kesalahan (eror) pada data kita memiliki varians yang sama atau tidak. untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik scatter plot. Berikut ini pada gambar 4.2 menunjukkan hasil uji heterokedastisitas.

Gambar 4.2 Hasil Uji Heterokedastisitas

Berdasarkan hasil uji heterokedastisitas dapat diketahui bahwa tidak terjadi heterokedastisitas karena titik menyebar diatas dan dibawah atau sekitar 0 (nol), selain itu titik-titik tidak mengumpul hanya di atas saja atau hanya di bawah saja. Penyebaran titik-titik tidak membentuk pola bergelombang, dan titik-titik data tidak berpola maka tidak terjadi heterokedastisitas.

3. Analisis Regresi Sederhana

a. Analisis regresi sederhana IPM terhadap Kemiskinan

Tabel 4.9 Coefficients

Unstandardized Standardized

Coefficients Coefficients

Model B Std. Error Beta t Sig.

1 (Constant) 83.311 2.891 28.819 .000

IPM -.666 .057 -.666 -11.750 .000

a. Dependent Variabel: Kemiskinan Sumber: BPS data diolah

– Berdasarkan tabel 4.9 diperoleh persamaan Y = 83.311

0.666X

1 Berdasarkan tabel 4.9 nilai B untuk IPM sebesar -0.666,

nilai tersebut bila diuji dengan uji t maka akan menghasilkan nilai t statistik sebesar -11.750 yang signifikan pada 0.000. Signifikansi ini lebih kecil dari tingkat kesahan yang dikehendaki yaitu 0.05. Dengan demikian dapat disimpulkan terdapat pengaruh antara Indeks Pembangunan Manusia (IPM) terhadap kemiskinan secara signifikan dan negatif.

Tabel 4.10 Model Summary

Adjusted R Std. Error of the

Model R R Square Square Estimate

_a 1 .666 .444 .441 7.47913 a. Predictors: (Constant), IPM Sumber: BPS data diolah

Berdasarkan tabel 4.10 nilai R square sebesar 0.444 atau 44,4 persen. Artinya variabel kemiskinan dapat dijelaskan oleh indeks pembangunan manusia sebesar 44,4 persen sedangkan sisanya sebesar 55,6 persen dijelaskan oleh variabel-variabel lainnya yang tidak diteliti dalam penelitian ini.

b. Analisis regresi sederhana PDRB terhadap Kemiskinan

Tabel 4.11 Uji Statistik t

_a Coefficients Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients

Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 63.387 3.735 16.972 .000

PDRB -.268 .073 -.268 -3.655 .000

a. Dependent Variabel: Kemiskinan Sumber: BPS data diolah

Berdasarkan Tabel 4.11 diperoleh persamaan regeresi Y= 63.387

– 0.268X Berdasarkan tabel 4.11 nilai B untuk PDRB sebesar -0.268, nilai tersebut apabila diuji dengan uji t akan menghasilkan nilai t sebesar -3.655, yang signifikan pada 0.000. Signifikansi ini lebih kecil dari tingkat kesalahan yang dikehendaki yaitu 0.05. Dengan demikian dapat disimpulkan terdapat pengaruh antara produk domestik regional bruto terhadap kemiskinan secara signifikan dan negatif.

Tabel 4.12 Uji Determinan Model Summary

R Adjusted R Std. Error of

Model R Square Square the Estimate

1 .268 .072 .066 9.66269

a. Predictors: (Constant), PDRB Sumber: BPS data diolah

Berdasarkan tabel 4.12 nilai R square sebesar 0.072 atau 7.2 persen, yang artinya variabel kemiskinan dapat dijelaskan oleh produk domestik regional bruto sebesar 7.2 persen saja sedangkan sisanya sebesar 92.8 persen dijelaskan oleh variabel-variabel lainnya yang tidak diteliti dalam penelitian ini.

4. Analisis Regrasi Berganda IPM dan PDRB terhadap Kemiskinan

Tabel 4.13 Uji statistik t

_a Coefficients Unstandardized Standardized

Coefficients Coefficients

Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 86.484 3.576 24.186 .000

IPM -.642 .059 -.642 -10.901 .000

PDRB -.088 .059 -.088 -1.498 .136

a. Dependent Variabel: Y Sumber: BPS data diolah

Berdasarkan Tabel 4.13 diperoleh persamaan regeresi: Y= 86.484

– 0,642X – 0.088X Berdasarkan tabel 4.13 nilai B untuk IPM sebesar -0.642, nilai tersebut apabila diuji dengan uji t akan menghasilkan nilai t sebesar - 10.901, yang signifikan pada 0.000. signifikansi ini lebih kecil dari tingkat kesalahan yang dikehendaki yaitu 0.05. Dengan demikian dapat disimpulkan terdapat pengaruh antara indeks pembangunan manusia terhadap kemiskinan. Sedangkan nalai B untuk PDRB sebesar -0,088, nilai ini signifikan pada 0.136. signifikan ini lebih besar dari tingkat kesalahan yang dikehendaki yaitu sebesar 0.05. sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara produk domestik regional bruto terhadap kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah.

Tabel 4.14 Uji Statistik F ANOVA

Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

1 Regression 7847.403 2 3923.702 70.649 .000 Residual 9552.597 172 55.538 Total

17400.000 174

a. Predictors: (Constant), X2, X1

b. Dependent Variabel: Y Sumber: BPS data diolah

Berdasarkan tabel 4.14 diketahu bahwa nilai F statistik 70.649 yang signifikan pada tingkat kesalahan 0.000. Tingkat kesalahan ini lebih kecil atau bahkan tidak terdapat kesalahan dari tingkat kesalahan yang dikehendaki yaitu sebesar 0,05 yang artinya linear atau ada pengaruh antara indeks pembangunan manusia dan produk domestik regional bruto terhadap kemiskinan.

Tabel 4.15 Uji Determinan Model Summary

Adjusted R Std. Error of the Model R R Square Square Estimate _a

1 .672 .451 .445 7.45241

a. Predictors: (Constant), X2, X1 Sumber: BPS data diolah

Berdasarkan tabel 4.15 nilai R square sebesar 0.451 atau 45.1 persen, yang artinya variabel kemiskinan dapat dijelaskan oleh indeks pembangunan manusia dan produk domestik regional bruto sebesar 45.1 persen saja sedangkan sisanya sebesar 54.9 persen dijelaskan oleh variabel-variabel lainnya yang tidak diteliti dalam penelitian ini.

5. Uji Hipotesis

a. Uji Signifikansi Individual (Uji t)

Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah variabel bebas (IPM dan PDRB) berpengaruh secara parsial terhadap variabel terikat (kemiskinan). Pengujian ini di lihat dari masing- masing t-statistik dari regresi dengan t-tabel dalam menolak dan menerima hipotesis.

Dalam persamaan digunakan α=5 persen, dengan df=172, maka diperoleh t-tabel 1.65376. dari hasil uji pada persamaan dapat dilihat sebagai berikut:

Tabel 4.16 Nilai t-Statistik

Variabel Coefsien t-statistik Prob signifikansi

IPM -.666 -11.750 .000 Signifikan PDRB -.268 -3.655 .000 Signifikan

Berdasarkan tabel 4.16 dapat dilihat bahwa variabel IPM berpengaruh negatif terhadap tingkat kemiskinan di Jawa Tengah.

Hal ini dapat diketahui dari nilai t-statistik IPM (-11.750)< t-tabel (1.65376) dengan tingkat keyakinan sebesar 95 persen (α=5 persen). Hal ini berarti semakin tinggi IPM maka tingkat kemiskinan di 35 kabupaten/kota Jawa tengah semakin menurun.

Koefisien regresi variabel IPM sebesar -0.666 berarti bahwa setiap peningkatan IPM sebesar 1 satuan, maka dapat menyebabkan penurunan kemiskinan sebesar 0.666 satuan dengan asumsi variabel lain tetap (Cateris Paribus).

Pada variabel PDRB diketahui t-statistik sebesar (-3.655)< t- tabel (1.65376) dengan tingkat keyakinan sebesar 95 persen (α=5 persen). Ini berarti setiap ada kenaikan nilai PDRB maka kemiskinan akan menurun. Keorfisien regresi PDRB sebesar - 0.268, maka variabel PDRB ini berpengaruh negatif terhadap kemiskinan di 35 kabupaten/kota di Jawa Tengah. Hal ini berarti bahwa setiap peningkatan PDRB sebesar 1 satuan, maka dapat menyebabkan penurunan kemiskinan sebesar 0.2688 satuan dengan asumsi variabel lain tetap (Cateris Paribus).

b. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)

Pengujian terhadap pengaruh semua variabel independen di dalam model dapat dilakukan dengan uji statistik F. Apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen ditunjukkan melalui uji statistik F. Hasil regresi pengaruh IPM dan PDRB terhadap tingkat kemiskinan di Jawa Tengah tahun 2012-2016 yang menggunakan taraf keyakinan 95 persen (α=5 persen), dengan degree of freedom for numerator (dfn)=2 (k-1=3-1) dan degree of freedom for denominator (dfd)=172 (n-k=175-3), maka diperoleh F-tabel sebesar 3.05. Hasil regresi pengaruh IPM dan PDRB terhadap tingkat kemiskinan di 35 kabupaten/kota Provinsi Jawa Tengah tahun 2012-2016, dari

tabel 4.14 diperoleh F-statistik sebesar 70.649 dan nilai probabilitas statistiknya 0,0000 maka dapat disimpulkan bahawa

IPM dan PDRB di 35 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah berpengaruh secara bersama-sama dan signifikan terhadap Kemiskinan di 35 kabupaten/kota Provinsi Jawa Tengah, atau dengan kata lain menolak Ho dan menerima Ha.

c. ) Uji Koefisien Determinan (R

Seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi dependen secara statistik dapat diukur dengan uji koefisien

determinan (R ). Berdasarkan hasil regresi pengaruh IPM dan PDRB terhadap tingkat kemiskinan di Jawa Tengah tahun 2012-

2016 diperoleh koefisien determinan (R ) sebesar 0.451. hal ini berarti bahwa 45.1 persen kemiskinan di 35 kabupaten/kota di Jawa Tengah dapat dijelaskan oleh variabel IPM dan PDRB. Sedangkan sisanya 54,9 persen dijelaskan oleh variabel lain diluar model atau faktor- faktor lain di luar penelitian ini.

D. Pembahasan

Pembahasan hasil regresi pada penelitian pengaruh indeks pembangunan manusia dan produk domestik regional bruto terhadap kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah adalah sebagai berikut:

1. Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Terhadap Kemiskinan

Indek pembangunan manusia merupakan sebuah tolak ukur untuk melihat keberhasilan pembangunan di suatu wilayah. Dalam penelitian ini indeks pembangunan manusia yang digunakan peneliti adalah indeks pembangunan manusia di 35 kabupaten/kota Provinsi Jawa Tengah tahun 2012-2016 untuk mengetahui tingkat keberhasilan pembangunan yang di lihat dari tingkat kemiskinan di 35 kabupaten/kota Provisi Jawa Tengah tahun 2012-2016.

Hasil regresi pada tabel 4.9 menunjukkan bahwa Indeks pembangunan Manusia memilki pengaruh signifikan dan negatif terhadap kemiskinan di 35 kabupaten/kota Provinsi Jawa Tengah. Dengan nilai koefisien variabel indeks pembangunan manusia sebesar

0.666, ini menjelaskan setiap terjadi kenaikan angka indeks pembangunan manusia sebesar 1 satuan maka kemiskinan akan menurun sebesar 0.666 satuan. Sebaliknya jika terjadi penurunan indeks pembangunan manusia sebesar 1 satuan maka akan mengakibatkan kenaikan kemiskinan sebesar 0.666 satuan. Sedangkan diperoleh R-square sebesar 0.444 (44 persen).

Hasil ini sesuai dengan BPS (2017) yakni IPM menjelaskan bagaimana penduduk dapat mengakses hasil pembangunan dalam memperoleh pendapatan, kesehatan, pendidikan. Dan Pembangunan manusia adalah proses memperbesar pilihan orang. Tetapi perkembangan manusia juga merupakan tujuan, jadi itu adalah proses dan hasil. Pembangunan manusia menyiratkan bahwa orang harus mempengaruhi proses yang membentuk kehidupan mereka. Dalam semua ini, pertumbuhan ekonomi adalah sarana penting bagi pembangunan manusia, tetapi bukan akhirnya. (UNDP,2016:2).

Hasil penelitian ini sama dengan yang dilakukan oleh Muhammad Saiful Mujab (2015) yang melakukan penelitian mengenai pengaruh indeks pembangunan manusia, jumlah penduduk, dan produk domestik regional bruto terhadap kemiskinan di 35 kabupaten/kota Provinsi Jawa Tengah yang menyatakan bahwa indeks pembangunan manusia berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kemiskinan di Jawa Tengah. Karena hasil dalam penelitian menunjukkan bahwa indeks pembangunan manusia berpengaruh secara signifikan dan negatif, maka dengan ini hasil sesuai dengan hipotesis yang diajukkan.

2. Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto Terhadap

Kemiskinan

Hasil regresi pada tabel 4.11 menunjukkan hasil pengaruh yang signifikan pada produk domestik regional bruto terhadap kemiskinan di 35 kabupaten/kota Provinsi Jawa tengah. Dengan nilai signifikan yang diperoleh adalah 0.000 (>0,05), membuktikan bahwa produk domestik regional bruto berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan. Dengan hasil regresi, diperoleh hasil koefisien sebesar - 0.268, artinya setiap terjadi kenaikan produk domestik regional bruto sebesar 1 satuan maka akan terjadi penuruan pada kemiskinan sebesar 0.268 satuan, dan sebaliknya jika terjadi penurunan produk domestik regional bruto sebesar 1 satuan maka akan terjadi kenaikan kemiskinan sebesar 0.268 satuan. Sedangkan diperoleh R-square sebesar 0.072 (7,2 persen).

Ini sesuai dengan Badan pusat Statistik (BPS:2017) produk domestik regional bruto yaitu jumlah nilai tambah yang dihasilkan oleh seluruh unit usaha dalam suatu wilayah, atau merupakan jumlah keseluruhan nilai barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh seluruh unit ekonomi di suatu wilayah.

Berarti hipotesis yang diajukan sesuai atau menerima H a dan menolak H . Penelitian ini sama dengan penelitian yang dilakukkan oleh Rahmawati Faturrohmin (2011) penelitian mengenai pengaruh PDRB, Harapan Hidup dan Melek Huruf terhadap Tingkat Kemiskinan di Jawa Tengah (Study 35 kabupaten/kota) tahun 2005-2009 yang menunjukan hasil yang berpengaruh sceara signifikan.

3. Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Dan Produk

Domestik Regional Bruto (PDRB) Terhadap Tingkat Kemiskinan

Berdasarkan tabel 4.14 menunjukkan hasil regresi dengan nilai F 70.649 dengan signifikan 0.000 (>0.05), dengan ini dapat diketahui secara bersama-sama indeks pembangunan manusia dan produk domestik regional bruto berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan di 35 kabupaten/kota Provinsi Jawa Tengah tahun 2012-2016, dan diperoleh R-square sebesar 0.451 (45 persen).Dengan ini sesuai dengan hipotesis yang diajukan atau menerima Ha dan menolak Ho.

Ini sesuai dengan teori yang di kemukakan oleh Arsyad (2010:299) yang menyatakan bahwa kemiskinan itu bersifat multidimensial, yang artinya karena kebutuhan manusia itu bermacam-macam, maka kemiskinanpun memiliki banyak aspek.

Penelitian ini sama dengan penelitian yang dilakukan Rahmawati Faturrohmin (2011) dan Muhammad Saiful Mujab (2015).

Dalam penelitian yang dilakukkan oleh Rahmawati Faturrohmin penelitian mengenai pengaruh PDRB, Harapan Hidup dan Melek Huruf terhadap Tingkat Kemiskinan yang menunjuukan hasil yang berpengaruh sceara signifikan. Dan penelitian yang dilakukan oleh Muhammad Saiful Mujab yang melakukan penelitian mengenai pengaruh indeks pembangunan manusia, jumlah penduduk, dan produk domestik regional bruto terhadap kemiskinan di 35 kabupaten/kota Provinsi Jawa Tengah. Karena hasil penelitian menunjukkan bahwa indeks pembangunan manusia dan produk domestik regional bruto berpengaruh secara signifikan terhadap kemiskinan di

35 kabupaten/kota Jawa Tengah.