Pemodelan Persentase Penduduk Miskin menggunakan Regresi Data Panel Hausman-Taylor (Studi Kasus: Kabupaten/Kota di Provinsi Kalimantan Barat Tahun 2020-2024) - Azura, Tina; Perdana, Hendra; Yudhi, Yudhi (BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2025)
Dalam analisis ekonometrika, pemilihan metode estimasi yang tepat sangat penting untuk menghasilkan parameter yang konsisten dan efisien, khususnya pada data panel yang mengandung variabel time invariant dan potensi korelasi antara variabel independen dengan efek individu yang tidak teramati. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Hausman-Taylor sebagai pendekatan alternatif dalam melakukan estimasi parameter pada model regresi data panel untuk mengatasi keterbatasan model fixed effect dan model random effect. Metode penelitian meliputi analisis deskriptif data, penentuan model regresi data panel, serta melakukan estimasi parameter data panel Hausman-Taylor dengan mengelompokkan variabel independen menjadi variabel time invariant dan time variant. Sumber data yang digunakan adalah data sekunder yang dipublikasikan oleh BPS Kalimantan Barat, berupa data persentase penduduk miskin di 14 kabupaten/kota selama periode 2020-2024. Variabel yang digunakan adalah Persentase Penduduk Miskin (Y), Tingkat Pengangguran Terbuka (x_1), Laju Pertumbuhan Penduduk (x_2), Rasio Ketergantungan (x_3), Upah Minimum Kabupaten/Kota (x_4), Rata-rata Lama Sekolah (x_5). Hasil estimasi menunjukkan bahwa nilai koefisien determinasi sebesar 54,58% dengan model yang terbentuk, yaitu PMM_it=0,041552TPT_it+0,020392LPP_it+0,012257RK_i-0,0000009UMK_it-1,0676RLS_i+ε_i. Variabel yang secara statistik berpengaruh signifikan terhadap persentase penduduk miskin, yaitu upah minimum kabupaten/kota dan rata-rata lama sekolah. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model Hausman-Taylor mampu mengakomodasi keterbatasan model panel konvensional dan memberikan hasil estimasi yang tidak bias, konsisten, serta efisien.