BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Gambaran …repository.uksw.edu/bitstream/123456789/17000/4/T1_162014029_BAB IV...gambaran umum wilayah penelitian, diskripsi variabel penelitian,

41

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

Timur. Luas wilayah Provinsi Jawa Tengah adalah 32.800,69 km2,

termasuk juga Pulau Nusakambangan di sebelah selatan dan Kepulauan

Karimun Jawa yang terletak di Laut Jawa. Secara astronomis Provinsi

Jawa Tengah terletak antara 5o40’ dan 8

o30’ Lintang Selatan dan antara

108o30’ dan 111

o30’ 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.

42

Gambar 4.1 Peta Provinsi Jawa Tengah

Sumber: https://id.wikipedia.org/wiki/Berkas:Peta_administratif_jawa_tengah.gif

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

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

oC,

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.

https://id.wikipedia.org/wiki/Berkas:Peta_administratif_jawa_tengah.gif

43

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

44

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

45

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.

46

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.

47

Tabel 4.1 Laju Pertumbuhan Produk Domestik Regional

Bruto(PDRB) Atas Dasar Harga Konstan (2010) Menurut Lapangan

Usaha Tahun2016

Lapangan Usaha

2016

PDRB

(miliar rupiah)

Laju

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,

Limbah dan Daur Ulang

589,81 2,17

Konstruksi 89.875,27 6,88

Perdagangan Besar dan ecerang:

reparasi Mobil dan Sepeda Motor

121.181,12 5,10

Transportasi dan Pergudangan 28.592,17 6,66

Penyediaan Akomodasi dan Makan

Minum

26.668,74 6,40

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,

Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib

22.720,44 2,37

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.

48

Tabel 4.2 presentase penduduk miskin di 35 Kabupaten/Kota di Jawa

Tengah tahun 2012-2016

No.

Wilayah Jateng Kemiskinan Presentase Penduduk Miskin (persen)

2012 2013 2014 2015 2016

1 Kabupaten Cilacap 15.92 15.24 14.21 14.39 14.12

2 Kabupaten Banyumas 19.44 18.44 17.45 17.52 17.23

3 Kabupaten Purbalingga 21.19 20.53 19.75 19.7 18.98

4 Kabupaten Banjarnegara 18.87 18.71 17.77 18.37 17.46

5 Kabupaten Kebumen 22.4 21.32 20.5 20.44 19.86

6 Kabupaten Purworejo 16.32 15.44 14.41 14.27 13.91

7 Kabupaten Wonosobo 22.5 22.08 21.42 21.45 20.53

8 Kabupaten Magelang 13.97 13.96 12.98 13.07 12.67

9 Kabupaten Boyolali 13.88 13.27 12.36 12.45 12.09

10 Kabupaten Klaten 16.71 15.6 14.56 14.89 14.46

11 Kabupaten Sukoharjo 10.15 9.87 9.18 9.26 9.07

12 Kabupaten Wonogiri 14.67 14.02 13.09 12.98 13.12

13 Kabupaten Karanganyar 14.07 13.58 12.62 12.46 12.49

14 Kabupaten Sragen 16.72 15.93 14.87 14.86 14.38

15 Kabupaten Grobogan 16.13 14.87 13.86 13.68 13.57

16 Kabupaten Blora 15.1 14.64 13.66 13.52 13.33

17 Kabupaten Rembang 21.88 20.97 19.5 19.28 18.54

18 Kabupaten Pati 13.61 12.94 12.06 11.95 11.65

19 Kabupaten Kudus 8.63 8.62 7.99 7.73 7.65

20 Kabupaten Jepara 9.38 9.23 8.55 8.5 8.35

21 Kabupaten Demak 16.73 15.72 14.6 14.44 14.1

22 Kabupaten Semarang 9.4 8.51 8.05 8.15 7.99

23 Kabupaten Temanggung 12.32 12.42 11.55 11.76 11.6

24 Kabupaten Kendal 13.17 12.68 11.8 11.62 11.37

25 Kabupaten Batang 12.4 11.96 11.13 11.27 11.04

26 Kabupaten Pekalongan 13.85 13.51 12.57 12.84 12.9

27 Kabupaten Pemalang 19.27 19.27 18.44 18.3 17.58

28 Kabupaten Tegal 10.75 10.58 9.87 10.09 10.1

29 Kabupaten Brebes 21.12 20.82 20 19.79 19.47

30 Kota Magelang 10.31 9.8 9.14 9.05 8.79

31 Kota Surakarta 12 11.74 10.95 10.89 10.88

32 Kota Salatiga 7.11 6.4 5.93 5.8 5.24

33 Kota Semarang 5.13 5.25 5.04 4.97 4.85

34 Kota Pekalongan 9.47 8.26 8.02 8.09 7.92

35 Kota Tegal 10.04 8.84 8.54 8.26 8.2

Sumber: BPS (https://jateng.bps.go.id)

https://jateng.bps.go.id/

49

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.

50

Tabel 4.3 Indeks Pembangunan Manusia (IPM) 35 Kabupaten/Kota di Jawa

Tengah tahun 2012-2016

N

o Wilayah Jateng

Indeks pembangunan Manusia

(Metode Baru)

2012 2013 2014 2015 2016




4 Kabupaten Banjarnegara 62.29 62.84 63.15 64.73 65.52

5 Kabupaten Kebumen 64.47 64.86 65.67 66.87 67.41

6 Kabupaten Purworejo 69.4 69.77 70.12 70.37 70.66


8 Kabupaten Magelang 64.75 65.86 66.35 67.13 67.85

9 Kabupaten Boyolali 69.51 69.81 70.34 71.74 72.18

10 Kabupaten Klaten 71.71 72.42 73.19 73.81 73.97


12 Kabupaten Wonogiri 65.75 66.4 66.77 67.76 68.23




16 Kabupaten Blora 64.7 65.37 65.84 66.22 66.61


18 Kabupaten Pati 66.13 66.47 66.99 68.51 69.03

19 Kabupaten Kudus 70.57 71.58 72 72.72 72.94


21 Kabupaten Demak 67.55 68.38 68.95 69.75 70.1

22 Kabupaten Semarang 70.88 71.29 71.65 71.89 72.4

23 Kabupaten Temanggung 64.91 65.52 65.97 67.07 67.6



26 Kabupaten Pekalongan 65.33 66.26 66.98 67.4 67.71


28 Kabupaten Tegal 62.67 63.5 64.1 65.04 65.84

29 Kabupaten Brebes 60.92 61.87 62.55 63.18 63.98

30 Kota Magelang 75 75.29 75.79 76.39 77.16

31 Kota Surakarta 78.44 78.89 79.34 80.14 80.76

32 Kota Salatiga 79.1 79.37 79.98 80.96 81.14

33 Kota Semarang 78.04 78.68 79.24 80.23 81.19

34 Kota Pekalongan 69.95 70.82 71.53 72.69 73.32

35 Kota Tegal 70.68 71.44 72.2 72.96 73.55



51

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.

52

Tabel 4.4 Produk Domestik Regional Bruto Atas Dasar Harga Konstan 2010

35 Kabupaten/Kota di Jawa Tengah tahun 2012-2016

No. Wilayah Jateng

Produk Domestik Regional Bruto Atas Dasar Harga Konstan

2010 (Juta Rupiah)

2012 2013 2014 2015 2016




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


8 Kabupaten Magelang 16071142.6 17020755.6 17936288.4 18838352 19855844.2

9 Kabupaten Boyolali 15369974.4 16266498.7 17148350.8 18160984 19118756.3

10 Kabupaten Klaten 19102402.7 20241429 21424522.4 22558976.2 23717931


12 Kabupaten Wonogiri 14605088.2 15303280.5 16107795.2 16977198.6 17862652




16 Kabupaten Blora 11116865.9 11712504.9 12227201.3 12882587.7 15913432


18 Kabupaten Pati 21072328.7 22329694 23365214 24752325.1 26039955.3

19 Kabupaten Kudus 57440810.5 59944556.5 62600680.9 65041047.6 66688491


21 Kabupaten Demak 12823227 13499226.5 14078419.8 14913837.5 15665204.8

22 Kabupaten Semarang 24306718.4 25758121.1 27264113 28769678 30286380.8

23 Kabupaten Temanggung 10740983 11299343 11867679.6 12486494.5 13110795.6



26 Kabupaten Pekalongan 11354849.9 12034805.9 12630368.8 13234564 13917701.8


28 Kabupaten Tegal 16912249.7 18050292 18958841 19992675.5 21265717.2

29 Kabupaten Brebes 22482262.7 23812056.9 25074171.5 26572834.9 27867371.3

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



53

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 0 0 0

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

54

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:

55

Tabel 4.6 Hasil Uji Normalitas

Unstandardized Residual

N 175

Normal Parametersa 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.


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.

56

Tabel 4.7 hasil Uji Autokorelasi

Unstandardized Residual

Test Valuea -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

Model

Collinearity Statistiks

Tolerance VIF

1 (Constant)

IPM .922 1.085

PDRB .922 1.085


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.

57

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.

58

3. Analisis Regresi Sederhana

a. Analisis regresi sederhana IPM terhadap Kemiskinan

Tabel 4.9 Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig. B Std. Error Beta

1 (Constant) 83.311 2.891 28.819 .000

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

a. Dependent Variabel: Kemiskinan


Berdasarkan tabel 4.9 diperoleh persamaan Y = 83.311 –

0.666X1

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

Model R R Square Adjusted R

Square Std. Error of the

Estimate

1 .666a .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

59

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 Coefficients

a

Model




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 – 0.268X2

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

Model R R

Square Adjusted R

Square Std. Error of the Estimate

1 .268a .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

60

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 Coefficients

a

Model




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 – 0,642X1 – 0.088X2

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.

61

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 .000a

Residual 9552.597 172 55.538

Total 17400.000 174

a. Predictors: (Constant), X2, X1 b. Dependent Variabel: Y


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

Model R R Square Adjusted R

Square Std. Error of the

Estimate

1 .672a .451 .445 7.45241

a. Predictors: (Constant), X2, X1


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.

62

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).

63

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

64

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 (R2)

Seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan

variasi dependen secara statistik dapat diukur dengan uji koefisien

determinan (R2). Berdasarkan hasil regresi pengaruh IPM dan

PDRB terhadap tingkat kemiskinan di Jawa Tengah tahun 2012-

2016 diperoleh koefisien determinan (R2) 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

65

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

66

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

67

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 Ha dan

menolak H0. 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)

68

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.

Documents

BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Gambaran …repository.uksw.edu/bitstream/123456789/17000/4/T1_162014029_BAB IV...gambaran umum wilayah penelitian, diskripsi variabel penelitian,