Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Indeks Kedalaman Kemiskinan di Provinsi Papua Menggunakan Regresi Data Panel

Salah satu permasalahan utama di Provinsi Papua adalah kemiskinan, hal ini dapat dibuktikan dari indikator kemiskinan di Provinsi Papua yang lebih besar dibandingkan dengan Provinsi lainnya. Salah satu ukuran Kemiskinan adalah Indeks Kedalaman Kemiskinan (P1) yaitu ukuran kesenjangan kemiskinan di daerah. Nilai yang diukur dari rata-rata kesenjangan pengeluaran penduduk miskin terhadap garis kemiskinan. Nilai Indeks Kedalaman Kemiskinan di Provinsi Papua pada Tahun 2019 sebesar 7,17 yang sangat berbeda jauh dengan Indeks Kedalaman Kemiskinan di Indonesia yang hanya sebesar 1,55. Penelitian ini akan menganalisis tentang faktor yang mempengaruhi Indeks Kedalaman Kemiskinan di Provinsi Papua dengan menggunakan data Indeks Kedalaman Kemiskinan (P1) sebagai variabel respon dan variabel prediktor sebanyak 5 yaitu IPM, Angka Harapan Hidup, Pengeluaran per kapita, Angka Melek Huruf Usia 15 Tahun keatas, dan persentase rumah tangga yang pernah membeli Beras Miskin/Beras Sejahtera pada Tahun 2012 sampai 2019 dengan menggunakan metode regresi data panel. Regresi data panel digunakan karena metode ini dapat mengkombinasikan data cross section dengan data time series. Hasil analisis regresi menunjukkan bahwa model terbaik adalah Fixed Effect Model (FEM) dengan cross-section weighted. Model tersebut memiliki nilai R-square sebesar 82,5% dan variabel yang signifikan sebanyak 2 variabel yaitu Indeks Pembangunan Manusia dan Pengeluaran per Kapita. ======================================================================================================= One of the main problems in Papua Province is poverty, this can be proven from the poverty indicator in Papua Province which is greater than other provinces. One measure of poverty is the Poverty Depth Index (P1), which is a measure of the regional poverty gap. The value measured from the average expenditure gap of the poor against the poverty line. The Poverty Depth Index value in Papua Province in 2019 was 7.17, which is very different from the Poverty Depth Index in Indonesia which was only 1.55. This study will analyze the factors that affect the Poverty Depth Index in Papua Province using the Poverty Depth Index (P1) data as a response variable and 5 predictor variables, namely HDI, Life Expectancy, Expenditure per capita, Literacy Rate aged 15 years and over, and the percentage of households that have purchased Poor Rice/Prosperous Rice in 2012 to 2019 using the panel data regression method. Panel data regression is used because this method can combine cross section data with time series data. The results of the regression analysis show that the best model is the Fixed Effect Model (FEM) with cross-section weighted. The model has an R-square value of 82.5% and significant variables as many as 2 variables, namely the Human Development Index and Expenditure per Capita