Aplikasi Regresi Data Panel Untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan

Abstract

Data panel merupakan data gabungan antara data time series dan data cross section. Penggunaan data panel dapat memberikan informasi yang lebih banyak yang tidak dapat diberikan oleh data time series atau data cross section saja. Indonesia merupakan salah satu Negara yang memiliki jumlah penduduk terbanyak di dunia. Masalah kemiskinan selalu menjadi topik utama bagi negara berkembang seperti Indonesia. Salah satu provinsi di Indonesia yang terletak di Pulau Sumatera dengan tingkat kemiskinan cukup tinggi adalah Provinsi Lampung. Pada penelitian ini dilakukan kajian faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan di Provinsi Lampung lintas Kabupaten/Kota selama beberapa tahun menggunakan regresi data panel. Regresi data panel memiliki tiga model estimasi yaitu Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), Random Effect Model (REM). Berdasarkan analisis, model regresi data panel terbaik yang terpilih yaitu FEM dengan efek individu. Nilai koefisien determinasi yang didapatkan pada model ini sebesar 0.9078 yang berarti sebanyak 90.78% perubahan pada variabel tingkat kemiskinan dapat dijelaskan oleh variabel Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), Rata-rata Lama Sekolah (RLS), Pendapatan Perkapita (PP), dan Angka Harapan Hidup (AHH). Persamaan regresi data panel yang didapatkan yaitu : TKy = Bor — 0.3605 RLS, — 0.0004 PP, + 0.1104 JPM,, -0.4208 AHH, + Ex