PENGARUH INVESTASI DAN PENGELUARAN PEMERINTAH TERHADAP TINGKAT KEMISKINAN DI PROVINSI SUMATERA (2020-2024)

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh investasi dan pengeluaran pemerintah terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Sumatera pada periode 2020-2024. Kemiskinan merupakan masalah struktural yang kompleks dan multidimensi yang memerlukan intervensi pemerintah dan peran investasi untuk memutus lingkaran kemiskinan. Penelitian ini menggunakan data sekunder dari 10 provinsi di Sumatera yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional (BKKBN). Metode analisis yang digunakan adalah regresi data panel dengan tiga pendekatan estimasi, yaitu Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM). Berdasarkan uji Chow dan uji Hausman, model Fixed Effect Model (FEM) terpilih sebagai model yang paling sesuai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara parsial, variabel investasi tidak berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan dengan nilai probabilitas 0.8254 > 0.05, sedangkan variabel pengeluaran pemerintah berpengaruh positif dan signifikan terhadap kemiskinan dengan nilai probabilitas 0.0174 < 0.05. Namun, secara simultan kedua variabel independen berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan dengan nilai F-statistic sebesar 1792.984 dan probabilitas 0.0000 < 0.05. Nilai adjusted R-squared sebesar 0.997773 menunjukkan bahwa 99% variasi kemiskinan dapat dijelaskan oleh investasi dan pengeluaran pemerintah, sedangkan sisanya 1% dijelaskan oleh faktor lain di luar model.

This study aims to analyze the effect of investment and government spending on poverty levels in Sumatra Province in the 2020-2024 period. Poverty is a complex and multidimensional structural problem that requires government intervention and investment to break the cycle of poverty. This study uses secondary data from 10 provinces in Sumatra obtained from the Central Statistics Agency (BPS) and the National Population and Family Planning Agency (BKKBN). The analytical method used is panel data regression with three estimation approaches: the Common Effect Model (CEM), the Fixed Effect Model (FEM), and the Random Effect Model (REM). Based on the Chow and Hausman tests, the Fixed Effect Model (FEM) was selected as the most appropriate model. The results show that partially, the investment variable has no significant effect on poverty with a probability value of 0.8254 > 0.05, while the government spending variable has a positive and significant effect on poverty with a probability value of 0.0174 < 0.05. However, simultaneously, both independent variables have a significant effect on poverty with an F-statistic value of 1792.984 and a probability of 0.0000 < 0.05. The adjusted R-squared value of 0.997773 indicates that 99% of the variation in poverty can be explained by government investment and spending, while the remaining 1% is explained by other factors outside the model.