Analisis Kausalitas Antara Kemiskinan, Ketimpangan Pendapatan, dan Pendidikan dengan Panel Vector Autoregression - Hardianty, Dayang Puteri; Huda, Nur’ainul Miftahul; Helmi, Helmi (BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2025)
Peningkatan kesejahteraan masyarakat merupakan tujuan utama pembangunan, yang ditandai dengan kemampuan individu memenuhi kebutuhan hidup. Namun, berbagai masalah sosial ekonomi, seperti tingginya angka kemiskinan, ketimpangan pendapatan, serta rendahnya tingkat pendidikan masih menjadi tantangan. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik, Rata-rata Lama Sekolah di Kalimantan Barat pada tahun 2023 hanya mencapai 7 tahun, belum memenuhi standar pendidikan dasar 12 tahun. Sementara itu, tingkat kemiskinan menurun dari 8,03% pada 2015 menjadi 6,71% pada 2023, namun ketimpangan pendapatan masih terjadi. Kondisi ini menunjukkan bahwa penurunan kemiskinan belum menjamin peningkatan kesejahteraan secara merata, karena rendahnya pendidikan dapat membatasi akses kerja dan memengaruhi distribusi pendapatan serta keberlangsungan penurunan kemiskinan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan kausalitas antara kemiskinan, ketimpangan pendapatan, dan pendidikan menggunakan model Panel Vector Autoregression (PVAR). Analisis diawali dengan statistik deskriptif, uji stasioneritas, penentuan lag optimum, serta uji kointegrasi. Jika tidak ditemukan kointegrasi, maka analisis dilanjutkan dengan pembentukan model PVAR. Model PVAR yang diperoleh kemudian diuji kestabilannya. Kestabilan model dinilai berdasarkan nilai modulus, dimana model dinyatakan stabil apabila seluruh nilai modulus dari akar karakteristik matriks companion < 1. Selanjutnya dilakukan uji kausalitas Granger untuk melihat hubungan sebab akibat antar variabel, dilanjutkan dengan Impulse Response Function dan Variance Decomposition. Hasil penelitian menunjukkan tidak terdapat hubungan kausalitas antara kemiskinan dengan ketimpangan pendapatan maupun pendidikan. Namun, terdapat hubungan satu arah dari ketimpangan pendapatan terhadap pendidikan, dengan probabilitas 2,72% lebih kecil dari tingkat signifikansi 5%. Artinya, ketimpangan pendapatan berpengaruh terhadap capaian pendidikan, sedangkan kemiskinan belum memberikan pengaruh kausal terhadap variabel lainnya.