Ekonomi & Pembangunan Vol 12 n0 1 Januari-Juni 2018
PENGARUH UPAH
MINIMUM DAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA
TERHADAP TINGKAT
KEMISKINAN DI INDONESIA TAHUN 1998-2016
Nazipawati
zipa.bta@gmail.com
Fakultas
Ekonomi Universitas Baturaja OKU Sumatera Selatan
ABSTRACT
The objective of
this research was find out the influence Minimum Wage and Human Development
Index on the level of poverty in
Indonesia during period of 1998-2016. The method of data analysis was
used multiple linier regression analysis. The results of this study showed that
partially minimum wage had negative effect and significant on the level of poverty and Human Development
Index had positive effect and significant on the level of poverty. Simultaneously minimum wage and Human
Development Index had significant effect on
the level of poverty in Indonesia during period of 1998-2016. The value of
determination coefficient was 0,954, it showed that the
level of poverty variation can be explained by minimum wage and Human Development Index (HDI) of 95,4
%, whereas 4,6 % as residual was explained by another variables outside
this research model.
Keywords: Minimum Wage, HDI and
Poverty
1.
PENDAHULUAN
Saat ini kemiskinan masih menjadi masalah yang kompleks
bagi negara berkembang termasuk juga bagi Indonesia, sehingga masalah
kemiskinan ini masih menjadi perhatian serius dari pemerintah Indonesia. Menurut
Kuncoro (2006:120) penyebab kemiskinan dipandang dari sisi ekonomi ada tiga. Pertama, secara mikro kemiskinan muncul
karena adanya ketidaksamaan pola kepemilikan sumber daya yang menimbulkan
distribusi pendapatan yang timpang. Penduduk miskin hanya memiliki sumber daya
dalam jumlah terbatas dan kualitasnya rendah. Kedua, kemiskinan muncul akibat perbedaan dalam kualitas sumber
daya manusia. Kualitas sumber daya manusia yang rendah berarti produktivitasnya
rendah, yang pada gilirannya upahnya rendah. Rendahnya kualitas sumber daya
manusia ini karena rendahnya pendidikan, nasib yang kurang beruntung, adanya
diskriminasi, atau karena keturunan. Ketiga,
kemiskinan muncul akibat perbedaan akses dalam modal.
Berdasarkan Peraturan Mentri Tenaga Kerja Nomor:
Per-01/Men/1999, upah minimum
adalah
upah bulanan terendah yang terdiri dari upah pokok termasuk tunjangan tetap.
Menurut UU No. 13/2003, upah
minimum diarahkan pada pencapaian kebutuhan hidup layak dengan memperhatikan produktivitas
dan pertumbuhan ekonomi. Maka dari itu kebijakan upah minimum adalah salah satu
strategi pemerintah menanggulangi kemiskinan, dengan menghitung kebutuhan dasar, seperti: pangan,
sandang, perumahan, jaring pengaman sosial sekaligus menghitung kebutuhan pendidikan
dasar dan jasa transportasi (Arista, 2016: 3).
Pengurangan kemiskinan
menurut teori pertumbuhan ekonomi baru
menekankan pada pentingnya peranan pemerintah terutama dalam
meningkatkan pembangunan modal manusia (human
capital). Peningkatan kualitas sumber daya manusia dapat diperlihatkan oleh
meningkatnya pengetahuan dan keterampilan seseorang. Peningkatan pengetahuan
dan keahlian akan mampu membantu dalam mengurangi angka kemiskinan (Suliswanto,
2010: 359).
Menurut Mirza (2012: 2)
paradigma pembangunan yang sedang berkembang saat ini adalah pertumbuhan
ekonomi yang diukur dengan pembangunan manusia dilihat dengan tingkat kualitas
hidup manusia di tiap-tiap Negara. Salah satu tolok ukur yang digunakan dalam
melihat kualitas hidup manusia adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM). IPM
diukur melalui kualitas tingkat pendidikan, kesehatan dan ekonomi (daya beli).
Perkembangan upah
minimum, IPM dan tingkat kemiskinan yang terjadi di Indonesia selama periode
2011-2016 dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini.
Tabel
1. Upah Minimum, Indeks Pembangunan Manusia dan Tingkat Kemiskinan di Indonesia
Tahun 2011-2016
|
Tahun
|
Upah Minimum
(Rupiah)
|
Indeks
Pembangunan Manusia
(%)
|
Tingkat Kemiskinan
(%)
|
|
2011
|
988.829
|
67.09
|
12.36
|
|
2012
|
1.088.903
|
67.70
|
11.66
|
|
2013
|
1.296.908
|
68.31
|
11.47
|
|
2014
|
1.584.391
|
68.90
|
10.96
|
|
2015
|
1.790.342
|
69.55
|
11.13
|
|
2016
|
1.997.819
|
70.18
|
10.70
|
Sumber: BPS: Statistik Indonesia
bebagai tahun terbitan
Pada tabel 1 di atas
terlihat bahwa walaupun tingkat upah minimm dan IPM selama periode 2011-2016
selalu mengalami peningkatan namun tingkat kemiskinan masih menunjukkan angka
yang mengalami fluktuasi, di mana pada tahun 2011-2014 kemiskinan selalu
mengalami penurunan, namun pada tahun 2015 kemiskinan mengalami peningkatan
11,13%, padahal upah minimum sudah meningkat menjadi sebesar Rp. 1.790.342 dan
IPM juga meningkat menjadi sebesar 69,55. Tetapi pada tahun 2016 kemiskinan
mengalami penurunan kembali menjadi 10,70%, di mana pada tahun 2016 upah minimum
sudah sebesar Rp. 1.997.819 dan IPM sebesar 70,18%.
Berdasarkan fenomena di
atas maka perlu dilakukan penelitian tentang pengaruh upah minimum dan IPM
terhadap tingkat kemiskinan, dengan rumusan masalah yaitu apakah upah minimum
dan IPM berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia periode
1998-2016?. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh upah minimum dan
IPM terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia periode 1998-2016.
TINJAUAN
PUSTAKA
Kemiskinan
Kemiskinan
adalah ketidakmampuan untuk memenuhi standar hidup minimum. Kemiskinan dapat
dilihat dari dua sisi, yaitu pertama, kemiskinan absolute dimana dengan pendekatan ini diidentifikasi jumlah
penduduk yang hidup di bawah garis kemiskinan tertentu. Kedua, kemiskinan
relatif, yaitu pangsa pendapatan nasional yang diterima oleh masing-masing
golongan pendapatan. Dengan kata lain, kemiskinan relatif sangat erat kaitannya
dengan masalah distribusi pendapatan (Kuncoro, 2006: 111-112).
Penyebab
kemiskinan dipandang dari sisi ekonomi ada tiga. Pertama, secara mikro kemiskinan muncul karena adanya ketidaksamaan
pola kepemilikan sumber daya yang menimbulkan distribusi pendapatan yang
timpang. Penduduk miskin hanya memiliki sumber daya dalam jumlah terbatas dan
kualitasnya rendah. Kedua, kemiskinan
muncul akibat perbedaan dalam kualitas sumber daya manusia. Kualitas sumber
daya manusia yang rendah berarti produktivitasnya rendah, yang pada gilirannya
upahnya rendah. Rendahnya kualitas sumber daya manusia ini karena rendahnya
pendidikan, nasib yang kurang beruntung, adanya diskriminasi, atau karena
keturunan. Ketiga, kemiskinan muncul
akibat perbedaan akses dalam modal (Kuncoro, 2006: 120).
Tinggi
rendahnya tingkat kemiskinan di suatu negara tergantung pada dua faktor utama,
yakni (1) tingkat pendapatan nasional rata-rata dan (2) lebar sempitnya
kesenjangan distribusi pendapatan. Artinya, setinggi apapun tingkat pendapatan
nasional per kapita yang dicapai oleh suatu negara, selama distribusi
pendapatannya tidak merata, maka tingkat kemiskinan di negara tersebut pasti
akan tetap parah. Demikian pula sebaliknya, semerata apapun distribusi
pendapatan suatu negara, jika tingkat pendapatan nasional rata-ratanya rendah,
maka kemelaratan juga akan semakin meluas (Todaro dan Smith, 2006: 66-67).
Upah Minimum
Kebijakan upah minimum di Indonesia tertuang dalam
Peraturan Menteri Tenaga Kerja Nomor: Per-01/Men/1999 dan UU Ketenagakerjaan
No. 13 tahun 2003. Upah minimum sebagaimana dimaksud dalam Peraturan Menteri
Tenaga Kerja Nomor: Per-01/Men/1999 tentang Upah Minimum adalah upah bulanan
terendah yang terdiri dari upah pokok termasuk tunjangan tetap. Yang di maksud
dengan tunjangan tetap adalah suatu jumlah imbalan yang diterima pekerja secara
tetap dan teratur pembayarannya, yang dikaitkan dengan kehadiran ataupun
pencapaian prestasi tertentu.
Menurut
Simanjuntak (1998: 64) kenaikan tingkat upah berarti pertambahan pendapatan.
Dengan status ekonomi lebih tinggi, seseorang cenderung untuk meningkatkan
konsumsi dan menikmati waktu senggang lebih banyak. Di pihak lain kenaikan
tingkat upah juga berarti harga waktu menjadi lebih mahal. Nilai waktu yang
lebih tinggi mendorong keluarga mensubstitusikan waktu senggangnya untuk lebih
banyak bekerja menambah konsumsi barang. Hal ini menunjukkan bahwa adanya
kenaikan upah akan dapat menurunkan kemiskinan.
Indeks
Pembangunan Manusia (IPM)
Menurut Tambunan
(2003: 167) Indeks Pembangunan Manusia (IPM) adalah indikator yang digunakan
untuk mengukur salah satu aspek penting yang berkaitan dengan kualitas dari
hasil pembangunan ekonomi, yakni derajat perkembangan manusia. IPM adalah suatu
indeks komposisi yang didasarkan pada tiga indikator, yakni (a) kesehatan; (b)
pendidikan yang dicapai; dan (c) standar kehidupan. Jadi, jelas bahwa ketiga unsur
ini sangat penting dalam menentukan tingkat kemampuan suatu daerah/propinsi
untuk meningkatkan IPMnya. Ketiga unsur tersebut tidak berdiri sendiri
melainkan saling mempengaruhi satu dengan yang lainnya, selain itu juga
dipengaruhi oleh faktor-faktor lain seperti ketersediaan kesempatan kerja, yang
pada gilirannya ditentukan oleh pertumbuhan ekonomi, infrastruktur, dan
kebijakan pemerintah. Jadi IPM di suatu daerah/propinsi akan meningkat apabila
ketiga unsur tersebut dapat ditingkatkan, dan nilai IPM yang tinggi menandakan
keberhasilan pembangunan ekonomi di suatu daerah/propinsi tersebut. Dengan kata
lain, terdapat suatu korelasi positif antara nilai IPM dengan derajat
keberhasilan pembangunan ekonomi.
Teori pertumbuhan baru
menekankan pentingnya peranan pemerintah terutama dalam meningkatkan
pembangunan manusia (human capital),
peningkatan kualitas sumber daya manusia dapat diperlihatkan oleh meningkatnya
pengetahuan dan keterampilan seseorang. Peningkatan pengetahuan dan keahlian
akan mampu mendorong peningkatan produktifitas kerja seseorang sehingga akan
mampu membantu dalam mengurangi angka kemiskinan (Suliswanto, 2010: 359).
Penelitian yang
dilakukan oleh Sitepu dkk (2009: 127) tentang dampak investasi sumber daya
manusia terhadap kemiskinan menunjukkan bahwa investasi sumber daya manusia
untuk pendidikan dapat menurunkan poverty
incidence, poverty depth dan poverty severity kecuali untuk rumah tangga
bukan pertanian golongan atas di desa, bukan angkatan kerja di kota dan bukan
pertanian golongan atas di kota. Investasi kesehatan hanya di rumah tangga
bukan pertanian golongan atas di kota yang mengalami peningkatan, rumah tangga lainnya mengalami penurunan.
Hipotesis
Berdasarkan
tinjauan teoritis yang telah diuraikan sebelumnya dan temuan empiris yang telah
dilakukan oleh para peneliti maka hipotesis penelitian ini adalah ada pengaruh
signifikan upah minimum dan indeks pembangunan manusia terhadap tingkat
kemiskinan di Indonesia tahun 1998-2016, baik secara parsial maupun simultan.
2.
METODE
PENELITIAN
Jenis
Data dan Sumber Data
Data yang
digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data tersebut merupakan
data time series (runtut waktu). Data
yang diteliti meliputi upah minimum regional, indeks pembangunan manusia dan
tingkat kemiskinan di Indonesia pada
tahun 1998-2016. Sumber data penelitian ini diambil dari Badan Pusat Statistik:
Statistik Indonesia berbagai tahun terbitan.
Alat
Analisis
Alat analisis
yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi linier berganda.
Analisis ini merupakan analisis yang bertujuan untuk melihat pengaruh lebih
dari satu variabel independen terhadap variabel dependen. Analisis regresi
linier berganda pada peneltian ini akan menggunakan program SPSS.
Spesifikasi
Model Regresi Linier Berganda
Model
regresi linier berganda diformulasikan sebagai berikut (Nachrowi dan Usman, 2006:
92):
Yt
= b0 + b1X1t + b2X2t + ut….……………(1)
Adanya perbedaan dalam satuan besaran
variabel bebas dalam persamaan menyebabkan persamaan regresi harus dibuat
dengan model logaritma natural. Sehingga persamaan menjadi:
LnYt
= b0
+ b1
LnX1t + b2LnX2t
+ ut….,,,,(2)
Di mana:
Ln
Y = Tingkat Kemiskinan
Ln
X1= Upah Minimum
Ln
X2= IPM
b0
= Konstanta (Intercept)
b1, b2=
Koefisien Regresi
u = Error Term
t = waktu (1998-2016)
Pengujian
Hipotesis
Uji
Secara Individual (Uji t)
Uji t digunakan
untuk menguji signifikansi konstanta dan setiap variabel independen (Santoso,
2004: 168).
Hipotesis:
H0:bi=0: tidak ada pengaruh yang signifikan
variabel independen ke-i terhadap variabel dependen;
Ha:bi¹0: ada pengaruh
yang signifikan variabel independen ke-i terhadap variabel dependen.
Pengambilan keputusan (berdasarkan
probabilitas):
Jika
Probabilitas >
0,05 maka H0 diterima (tidak signifikan)
Jika
Probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak (signifikan)
Uji
Secara Simultan (Uji F)
Uji F digunakan
untuk menguji signifikansi variabel independen secara simultan (bersama-sama)
terhadap variabel dependen.
H0:b1=b2=0: tidak
ada pengaruh yang signifikan variabel independen terhadap variabel dependen;
Ha:b1 ¹ b2¹ 0:
ada pengaruh yang signifikan variabel independen terhadap variabel dependen.
Pengambilan keputusan (berdasarkan
probabilitas):
Jika
Probabilitas >
0,05 maka H0 diterima (tidak signifikan)
Jika
Probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak (signifikan)
Koefisien
Determinasi (R2)
Menurut Kuncoro
(2001: 100) koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengukur
seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel terikat
(variabel dependen). Secara umum koefisien determinasi untuk data silang tempat
(cross section) relatif rendah karena
adanya variasi yang besar antara masing-masing pengamatan. Kelemahan mendasar penggunaan koefisien
determinasi (R2) adalah bias terhadap jumlah variabel independen
yang dimasukkan ke dalam model. Setiap tambahan satu variabel independen maka R2
pasti meningkat tidak perduli apakah variabel tersebut berpengaruh secara
signifikan atau tidak signifikan terhadap variabel dependen. Oleh karena itu
banyak peneliti menganjurkan untuk menggunakan nilai Adjusted R2 pada saat mengevaluasi mana model regresi
yang terbaik. Nilai Adjusted R2
dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan ke dalam
model.
Pengujian
Asumsi Klasik
Multikolinieritas
Menurut Ghozali (2011: 105-106) uji
multikolinieritas digunakan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya
korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya
tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Jika variabel independen
saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal
adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen
sama dengan nol berarti terdapat masalah multikolinieritas. Metode pengujian
yang biasa digunakan yaitu dengan melihat nilai variance inflation factor (VIF) dan Tolerance pada model regresi. Nilai cut off yang umum digunakan untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah:
a. Mempunyai
angka tolerance ≤ 0,10
b. Mempunyai
angka VIF ≤ 10.
Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas
bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan
ke pengamatan yang lain. Jika variance
dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut
homoskedastisitas dan jika berbeda, disebut heteroskedastisitas. Model regresi
yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Pada penelitian ini akan menggunakan metode grafik plot (scatterplot). Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat
dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana
sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual. Dasar
analisisnya adalah sebagai berikut; (Ghozali, 2011: 139)
1.
Jika ada pola tertentu, seperti
titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang,
melebar kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi
heteroskedastisitas.
2.
Jika tidak ada pola yang jelas, serta
titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak
terjadi heteroskedasitas.
Autokorelasi
Autokorelasi
digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi linier ada korelasi
antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada
periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada
problem autokorelasi. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari
autokorelasi (Santoso, 2004: 216).
Autokorelasi lebih
mudah timbul pada data runtut waktu (time
series), karena berdasarkan sifatnya data masa sekarang dipengaruhi oleh
data pada masa-masa sebelumnya. Meskipun demikian, tetap dimungkinkan
autokorelasi dijumpai pada data yang bersifat antar objek/silang tempat (cross section) Winarno (2009: 526).
Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi dapat diambil patokan sebagai
berikut (Santoso, 2004: 219):
a. Jika
angka D-W di bawah -2 berarti ada
autokorelasi positif
b. Jika
angka D-W diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi
c. Jika
angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif
Normalitas
Normalitas
digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau
residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan uji F
mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi
ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil.
Metode yang handal untuk uji normalitas adalah melihat normal probability plot
yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal, Distribusi
normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan ploting data residual akan
dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual normal maka
garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya
(Ghozali, 2011: 160-161).
3.
HASIL
PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Hasil
Analisis Regresi
Hasil analisis
regresi dengan menggunakan program SPSS
dapat dilihat pada tabel 2 di bawah ini.
Tabel
2. Hasil Analisis Regresi
|
Variabel
|
Koefisien
|
t-Statistik
|
Probabilitas (Sig)
|
|
Konstanta
|
- 0,534
|
- 0,206
|
0,839
|
|
Upah Minimum (X1)
|
- 0,330
|
- 19,315
|
0,000
|
|
Indeks Pembangunan Manusia (X2)
|
1,808
|
2,896
|
0,011
|
|
R-square
Adjusted R-squared
F-statistik
Prob (F-statistic)
Durbin-Watson
|
0,959
0,954
189,512
0,000
1,741
|
||
Variabel
Dependen: Tingkat Kemiskinan (Y)
Berdasarkan hasil analisis regresi pada
tabel 2 di atas maka dapat dibuat persamaan regresi seperti di bawah ini.
LnY = -0,534 –0,330 LnX1+1,808 LnX2…(3)
Persamaan regresi di atas dapat diinterpretasikan
sebagai berikut:
1) Nilai
konstanta sebesar – 0,534 menunjukkan bahwa apabila upah minimum dan indeks
pembangunan manusia adalah nol maka tingkat kemiskinan sebesar -0,534%;
2) Nilai
koefisien upah minimum sebesar -0,330 (bertanda negatif) menunjukkan bahwa apabila
upah minimum meningkat sebesar 1% maka tingkat kemiskinan akan mengalami
penurunan sebesar 0,330% dengan asumsi indeks pembangunan manusia konstan;
3) Nilai
koefisien sebesar 1,808 (bertanda positif) menunjukkan bahwa indeks pembangunan
manusia meningkat sebesar 1% maka tingkat kemiskinan akan mengalami peningkatan
sebesar 1,808% dengan asumsi upah minimum konstan.
Pengujian
Hipotesis
Uji
Individual (Uji t)
Berdasarkan
tabel 2 di atas dapat dilihat bahwa
nilai probabilitas (sig) untuk variabel upah minimum sebesar 0,000, berarti H0
ditolak karena nilai probabilitas (sig) lebih kecil dari nilai alpha (0,000
< 0,05). Hal ini menunjukkan bahwa ada pengaruh yang signifikan upah minimum
terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia pada tahun 1998-2016 dan nilai probabilitas
(sig) untuk variabel indeks pembangunan manusia sebesar 0,011, berarti H0
ditolak karena nilai probabilitas (sig) lebih kecil dari nilai alpha (0,011
< 0,05). Hal ini menunjukkan bahwa ada pengaruh yang signifikan indeks
pembangunan manusia terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia pada tahun 1998-2016.
Pengujian
Secara Simultan (Uji F)
Berdasarkan
tabel 2 di atas dapat dilihat bahwa
nilai probabilitas (sig) sebesar 0,000, berarti H0 ditolak karena
nilai probabilitas (sig) lebih kecil dari nilai alpha (0,000 < 0,05). Hal
ini menunjukkan bahwa secara simultan ada pengaruh yang signifikan upah minimum
dan indeks pembangunan manusia terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia pada
tahun 1998-2016.
Analisis
Koefisien Determinasi
Berdasarkan
tabel 2 dapat dilihat bahwa nilai koefisien determinasi (Adjusted R-square)
sebesar 0,954. Hal ini menunjukkan bahwa variasi angka kemiskinan dapat
dijelaskan oleh pertumbuhan ekonomi dan ketimpangan distribusi pendapatan hanya
sebesar 95,4%, sedangkan sisanya sebesar 4,6% ditentukan oleh faktor lain di
luar model penelitian ini, yaitu adanya ketidaksamaan pola kepemilikan sumber
daya, adanya perbedaan akses dalam modal (Kuncoro, 2006: 120) dan tingkat
pendapatan nasional rata-rata (Todaro dan Smith, 2006: 66).
Pengujian
Asumsi Klasik
Multikolinieritas
Hasil
uji multikolinieritas berdasarkan nilai Tolerance
dan VIF dapat dilihat pada tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Hasil Uji Multikolinieritas
|
Variabel
|
Nilai Tolerance
|
VIF
|
|
Upah
Minimum (X1)
|
0,926
|
1,080
|
|
Indeks
Pembangunan Manusia (X2)
|
0,926
|
1,080
|
Berdasarkan tabel 3 di
atas terlihat bahwa nilai tolerance
> 0,1 dan nilai VIF < 10. Hal ini menunjukkan bawah tidak ada gejala
multikolinieritas.
Heteroskedastisitas
Hasil uji
heteroskedastisitas dengan scatterplot
dapat dilihat pada gambar 1 di bawah ini.
Berdasarkan gambar 1 di
atas titik-titik menyebar dengan pola yang tidak jelas di atas dan di bawah
angka 0 pada sumbu angka kemiskinan (Y) maka tidak terjadi masalah heteroskedastisitas.
Uji
Autokorelasi
Berdasarkan
tabel 2 terlihat bahwa nilai Durbin Watson sebesar 1,741. Hal ini menunjukkan
bahwa tidak ada gejala autokorelasi karena nilai Durbin Watson berada diatara
-2 dan +2.
Uji
Normalitas
Hasil
uji normalitas dengan grafik Normal P-P
Plot Standardized Residual dapat
dilihat pada gambar 2 di bawah ini.
Gambar
2. Hasil Uji Normalitas
Berdasarkan gambar 2 di
atas terlihat bahwa titik-titik menyebar di sekitar garis dan mengikuti garis
diagonal maka residual pada model regresi tersebut terdistribusi secara normal.
Hal ini menunjukkan bahwa semua variabel berdistribusi normal.
Pembahasan
Berdasarkan hasil
analisis regresi dengan menggunakan data runtut waktu (Time Series)) menunjukkan bahwa ada pengaruh negatif dan signifikan
upah minimum terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia periode 1998-2016.
Artinya semakin tinggi upah minimum maka semakin menurun tingkat kemiskinan di
Indonesia periode 1998-2016. Oleh karena itu langkah pemerintah untuk
menurunkan tingkat kemiskinan melalui kebijakan peningkatan upah minimum sudah
efektif. Menurut Simanjuntak (1998: 64) bahwa kenaikan tingkat upah berarti
pertambahan pendapatan sehingga ada kecenderungan seseorang untuk meningkatkan
konsumsi mereka. Hal ini menunjukkan bahwa kenaikan upah dapat mengurangi
tingkat kemiskinan.
Demikian juga dengan variabel
indeks pembangunan manusia, di mana pengaruhnya signifikan terhadap tingkat
kemiskinan. Namun arah hubungan kedua
variabel tersebut positif. Artinya semakin tinggi indeks pembangunan manusia
maka semakin tinggi tingkat kemiskinan. Hasil penelitian ini tidak sesuai
dengan teori, di mana arah hubungan kedua variabel adalah negatif, yaitu semakin
tinggi indeks pembangunan manusia maka semakin rendah tingkat kemiskinan dan
sebaliknya semakin rendah indeks pembangunan manusia maka semakin tinggi
tingkat kemiskinan.
Namun demikian hasil
penelitian ini masih logis karena untuk mengatasi kemiskinan melalui
peningkatan indeks pembangunan manusia belum diikuti dengan ketersediaan
kesempatan kerja yang luas. Sehingga sumber daya manusia yang berkualitas masih
banyak yang menganggur. Akibatnya masih banyak masyarakat yang miskin.
Hal tersebut sesuai
dengan pendapat Hakim (2002: 243-245) bahwa ada beberapa hal yang menyebabkan
sempitnya kesempatan kerja. Pertama,
kebijakan pemerintah yang tidak tepat, seperti kebijakan fiskal yang telah
mendorong penggunaan mesin-mesin, bukan tenaga kerja. Dorongan fiskal pada
bentuk investasi yang padat kapital disebabkan oleh kepercayaan yang salah
bahwa segala sesuatu yang mendorong investasi kapital pasti akan meningkatkan
kesempatan kerja. Dengan teknologi yang tidak tepat, jumlah kesempatan kerja
yang diciptakan akan sangat kecil. Sehingga akan meningkatkan jumlah
pengangguran. Tingginya angka pengangguran akan berdampak pada meningkatnya
angka kemiskinan. Kedua, distorsi
harga faktor produksi. Faktor yang membuat perusahaan-perusahaan di
negara-negara berkembang seperti juga Indonesia lebih memilih teknologi padat
kapital adalah karena adanya distorsi harga faktor produksi yang membuat
tingkat upah menjadi lebih tinggi, sementara tingkat bunga dan kurs berbiaya
lebih rendah dari pada tingkat pasar. Hal ini yang menyebabkan permintaan
perusahaan terhadap tenaga kerja menjadi berkurang. Sehingga mengurangi
kesempatan kerja, akibatnya pengangguran juga meningkat dan pada akhirnya dapat
meningkatkan angka kemiskinan.
Nilai koefisien determinasi (Adjusted R-square) sebesar sebesar 0,954.
Hal ini menunjukkan bahwa variasi tingkat kemiskinan dapat dijelaskan oleh upah
minimum dan indeks pembangunan manusia hanya sebesar 95,4 %, sedangkan sisanya
sebesar 4,6 % dijelaskan oleh variabel lain di luar model penelitian ini.
Variabel lain tersebut seperti yang dikemukakan Kuncoro (2006: 120) bahwa
penyebab kemiskinan diantaranya karena adanya ketidaksamaan pola kepemilikan
sumber daya yang menimbulkan distribusi pendapatan yang timpang. Penduduk
miskin hanya memiliki sumber daya dalam jumlah terbatas dan kualitasnya rendah.
Selain itu kemiskinan muncul akibat perbedaan akses dalam modal.
Menurut Todaro dan
Smith (2006: 66-67) tinggi rendahnya tingkat kemiskinan di suatu Negara
tergantung pada dua faktor utama, yakni (1) tingkat pendapatan nasional
rata-rata dan (2) lebar sempitnya kesenjangan distribusi pendapatan. Artinya,
setinggi apapun tingkat pendapatan nasional per kapita yang dicapai oleh suatu
negara, selama distribusi pendapatannya tidak merata, maka tingkat kemiskinan
di negara tersebut pasti akan tetap parah. Demikian pula sebaliknya, semerata
apapun distribusi pendapatan suatu negara, jika tingkat pendapatan nasional
rata-ratanya rendah, maka kemelaratan juga akan semakin meluas.
4.
KESIMPULAN
DAN SARAN
Kesimpulan
Berdasarkan
hasil analisis dan pembahasan yang telah diuraikan sebelumnya, maka dapat
ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1.
Secara parsial ada pengaruh negatif dan signifikan
upah minimum terhadap tingkat kemiskinan. Artinya pada saat upah minimum
meningkat maka tingkat kemiskinan di Indonesia akan mengalami penurunan.
2. Secara parsial ada pengaruh positif dan signifikan
indeks pembangunan manusia terhadap tingkat kemiskinan. Artinya pada saat indeks
pembangunan manusia meningkat maka tingkat kemiskinan di Indonesia akan
mengalami peningkatan. Hal ini terjadi karena peningkatan kualitas Sumber Daya
Manusia yang ditunjukkan oleh naiknya indeks pembangunan manusia belum diiringi
dengan peningkatan kesempatan kerja yang luas. Akibatnya tingkat pengangguran
masih tinggi. Sehingga tingginya pengangguran akan meningkatkan kemiskinan di
Indonesia.
3. Secara simultan upah minimum dan indeks
pembangunan manusia berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat kemiskinan.
4. Nilai koefisien determinasi (Adjusted R-square) sebesar 0,954. Hal
ini menunjukkan bahwa variasi tingkat kemiskinan dapat dijelaskan oleh upah minimum
dan indeks pembangunan manusia hanya sebesar 95,4%, sedangkan sisanya sebesar 4,6%
ditentukan oleh variabel lain di luar model penelitian ini, yaitu (1) adanya
ketidaksamaan pola kepemilikan sumber daya, (2) adanya perbedaan akses
dalam modal, (3) tingkat pendapatan nasional rata-rata.
Saran
Berdasarkan
kesimpulan yang telah diuraikan di atas maka dapat diberikan saran sebagai
berikut:
1. Pemerintah
tetap berusaha meningkatkan upah minimum, namun kebijakan kenaikan upah minimum
tersebut tetap harus mempertimbangkan kemampuan para produsen, agar permintaaan
terhadap tenaga kerja tetap tinggi, sehingga pendapatan masyarakat dapat
meningkat. Dengan demikian dapat mengurangi tingkat kemiskinan.
2. Kebijakan
yang diambil oleh pemerintah bukan hanya berusaha meningkatkan indeks
pembangunan manusia saja, namun harus memperhatikan juga kebijakan-kebijakan
yang dapat memperluas kesempatan kerja. Sehingga sumber daya manusia yang
berkualitas bisa mendapatkan pekerjaan yang sesuai, dan pendapatan mereka dapat
meningkat, pada akhirnya diharapkan dapat menurunkan tingkat kemiskinan.
DAFTAR PUSTAKA
Arista,
Seli. 2016. Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi,
Upah Minimum, Pengangguran, Ketimpangan Distribusi Pendapatan terhadap Tingkat
Kemiskinan di Indonesia Tahun 2005-2014. Jurusan Ekonomi Pembangunan
Fakultas Ekonomi Universitas Siliwangi Tasikmalaya.
Badan
Pusat Statistik. Statistik Indonesia.
Berbagai Edisi Tahun 2011-2016. Jakarta: BPS.
Ghozali,
Imam. 2011. Aplikasi Analisis
Multivariate dengan Program IBM SPSS 19. Edisi 5, Cetakan V, April.
Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hakim,
Abdul. 2002. Ekonomi Pembangunan.
Edisi Pertama. Cetakan Pertama. Yogyakarta: Ekonisia.
Kuncoro,
Mudrajad. 2001. Metode Kuantitatif: Teori
dan Aplikasi untuk Bisnis dan Ekonomi. Yogyakarta: UPP AMP YKPN.
……………………..2006.
Ekonomi Pembangunan: Teori, Masalah, dan
Kebijakan. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Mirza,
D.S. 2012. Pengaruh Kemiskinan,
Pertumbuhan Ekonomi, dan Belanja Modal terhadap Indeks Pembangunan Manusia di
Jawa Tengah Tahun 2006-2009. Economics Development Analysis Journal (EDAJ)
1 (1) (2012).
Nachrowi,
N. D dan Usman, H. 2006. Pendekatan
Populer dan Praktis Ekonometrika: untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan.
Jakarta: LP-FEUI.
Santoso,
S. 2004. Buku Latihan SPSS: Statistik Parametrik.
Jakarta: PT Elex Media Komputindo.
Simanjuntak,
Payaman, J. 1998. Pengantar Ekonomi
Sumber Daya Manusia. Edisi 2001. Jakarta: LP-FEUI.
Sitepu,
R, Karo Karo dkk. 2009. Dampak Investasi
Sumber Daya Manusia terhadap Distribusi Pendapatan dan Kemiskinan Di Indonesia.
Forum Pascasarjana
Vol. 32 No. 2 April 2009: 117-127.
Suliswanto,
M.S.W. 2010. Pengaruh Produk Domestik
Bruto (PDB) dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) terhadap Angka Kemiskinan di
Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan. Vol 8 No.2 Desember 2010.
Tambunan,
Tulus T.H. 2003. Perekonomian Indonesia:
Beberapa Masalah Penting. Jakarta: Ghalia Indonesia.
Todaro,
M,P dan Stephen C Smith. 2006. Pembangunan
Ekonomi Jilid 1. Edisi kesembilan. Jakarta: Erlangga.
Winarno,
W,W. 2009. Analisis Ekonometrika dan
Statistika dengan Eviews. Edisi Kedua. Yogyakarta: UPP AMP YKPN.
Komentar
Posting Komentar