ANALISIS REGRESI DATA PANEL UNTUK MENGETAHUI FAKTOR YANG MEMENGARUHI JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI KALIMANTAN TIMUR

Abstract

Model regresi data panel adalah model regresi yang digunakan untuk mengetahui pengaruh satu atau beberapa peubah prediktor terhadap suatu peubah respon dengan struktur data berupa data panel. Data panel merupakan kombinasi dari data cross-section dan data time series. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan model regresi data panel dari data jumlah penduduk miskin di Provinsi Kalimantan Timur dan mengetahui pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan Laju Pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) terhadap jumlah penduduk miskin. Dalam mengestimasi model regresi data panel terdapat tiga pendekatan yang dapat dilakukan yaitu Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM) dan Random Effect Model (REM). Pada estimasi dengan CEM, parameter diestimasi menggunakan Ordinary Least Square (OLS). Pada estimasi dengan FEM, parameter diestimasi menggunakan metode OLS dengan menambahkan variabel dummy. Sedangkan pada REM, kesalahan acak diasumsikan dan diperkirakan dengan metode Generalized Least Square (GLS). Berdasarkan hasil pengujian parameter dengan regresi data panel dapat disimpulkan bahwa model yang tepat untuk menganalisis jumlah penduduk miskin di Provinsi Kalimantan Timur tahun 2018- 2020 adalah dengan menggunakan pendekatan REM. Berdasarkan pendekatan REM diperoleh model regresi 1 2 111,875064 1,207962 0,096413 it it it y = − + x x dimana variabel yang memengaruhi jumlah penduduk miskin di Provinsi Kalimantan Timur adalah IPM dan laju pertumbuhan PDRB.