Penerapan Analisis Regresi Data Panel pada Kasus Kemiskinan Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat Tahun 2013-2022

  • Didis Dwiputri Sundara Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Islam Bandung
  • Marizsa Herlina Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Islam Bandung
Keywords: Kemiskinan, Regresi Data Panel, Random Effect Model

Abstract

Abstract. Poverty is a global issue that occurs today, including in Indonesia, which is one of developing countries that often face several issues which one of them is poverty. The West Java Provincial Government aims to reduce the number of poverties by making poverty alleviation one of the agendas in the 2018-2023 Regional Medium-Term Development Plan. In a study of quantitative, research should be conduct in several time periods. To accommodate this problem, the panel data regression method was developed, which is a regression method to model time series data and cross-section data. This study aims to identify the factors that effect the poverty rate in West Java Province in 2013-2022 with the method used, namely Panel Data Regression with Random Effect Model. The results found that this study is expected to help the government in designing policies to decrease poverty rate. From the estimated model, it can be concluded that the variables of open unemployment rate, life expectancy, and mean years of schooling have a significant influence on the poverty rate in West Java in 2013-2022. The open unemployment rate variable has a positive relationship while the life expectancy and mean years of schooling variables have a negative relationship. To overcome the problem of poverty, it is expected that the government can pay attention to factors that affect poverty, by reducing the open unemployment rate, and increasing life expectancy and mean years of schooling.

Abstrak. Kemiskinan menjadi isu global yang terjadi saat ini, termasuk di Indonesia yang merupakan salah satu negara berkembang, permasalahan yang kerap kali dihadapinya adalah masalah kemiskinan. Pemerintah Daerah Provinsi Jawa Barat memiliki tujuan untuk menurunkan jumlah penduduk miskin dengan menjadikan pengentasan kemiskinan sebagai salah satu agenda dalam Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah 2018-2023. Dalam sebuah penelitian tidak cukup hanya mengamati satu unit dalam satu periode waktu, tetapi juga perlu mengamati satu unit dalam beberapa periode waktu. Untuk mengakomodasi masalah tersebut dikembangkan metode regresi data panel, yaitu metode regresi untuk memodelkan data time series dan data cross-section. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Barat Tahun 2013-2022 dengan metode yang digunakan yaitu Regresi Data Panel dengan Random Effect Model. Dari hasil yang diperoleh, diharapkan dapat membantu pemerintah dalam merancang kebijakan untuk mengentaskan kemiskinan. Dari taksiran model dapat diambil kesimpulan bahwa variabel tingkat pengangguran terbuka, angka harapan hidup, dan rata-rata lama sekolah memberikan pengaruh yang signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Jawa Barat pada Tahun 2013-2022. Variabel tingkat pengangguran terbuka memiliki hubungan yang positif sedangkan variabel angka harapan hidup dan rata-rata lama sekolah memiliki hubungan yang negatif. Dengan demikian dalam rangka mengatasi masalah kemiskinan diharapkan pemerintah dapat memperhatikan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kemiskinan, dengan cara menurunkan tingkat pengangguran terbuka, dan meningkatkan angka harapan hidup dan rata-rata lama sekolah.

References

Baltagi, B. H. (2005). Econometrics Analysis of Panel Data (3rd ed.). John Wiley & Sons Ltd.

Nur, M. T., Khoirotunnisa, D., & Nohe, D. A. (2022). Regresi Data Panel untuk Memodelkan Persentase Kemiskinan di Kalimantan Timur. In Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Statistika (Vol. 2).

Sihombing, P. R., ST, S., Stat, M., & PS, C. (2021). Analisis Regresi Data Panel. Statistik Multivariat dalam Riset.

Wooldridge, Jeffrey M. (2002). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. London: The MIT Press.

Septianingsih, A. (2022). Pemodelan Data Panel Menggunakan Random Effect Model untuk Mengetahui Faktor Yang Mempengaruhi Umur Harapan Hidup di Indonesia. Jurnal Lebesgue: Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika, 3(3), 525-536.

Hsiao, C. (2002). Analysis of Panel Data Second Edition. New York: Cambridge University Press.

Maulidar, D., Nur, M. S., & Nasir, M. (2022). "The Impact of Premium Gasoline Price and Income Per Capita on Traffic Accidents: An Evidence from Panel Data Regression." International Journal of Finance, Economics and Business, vol. 1, No. 2.

Gujarati, D.N. (2004). Basic Econometrics, Fourth Edition. New York: The McGraw-Hill Companies.

Hananti, H., Jaya, I. G. N. M., & Irlandia Ginanjar. (2023). Pemodelan Kasus Gizi Buruk Balita di Indonesia Menggunakan Panel Quantile Regression Model. Statistika, 23(2), 116–122. https://doi.org/10.29313/statistika.v23i2.2025

Nurfadilah, K., Notodiputro, K. A., Sartono, B., & Nas, A. (2023). Premarital Sex Behavior Model with Lasso Generalized Linear Mixed Model and Group Lasso Generalized Linear Mixed Model (Vol. 23, Issue 1).

Yulianti, N. A., Cahyawati, D., Susanti, E., Jurusan, ), & Fakultas, M. (n.d.). Penggunaan Metode Double Exponential Smoothing Tipe Holt pada Peramalan Kasus Covid-19 di Provinsi Sumatera Selatan (Vol. 23, Issue 1). http://corona.sumselprov.go.id/.

Published
2024-08-09