## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 1708
Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Indeks Pembangunan Manusia, dan Tingkat Tenaga Kerja Terhadap Kemiskinan Ekstrem di Pulau Jawa Tahun 2013-2022
Raizky Rienaldy Pramasha 1 , Oza Restianita 2 1,2 Universitas Islam Negeri Raden Intan Lampung E-mail: raizkyrienaldypramasha@radenintan.ac.id, oza_restianita@radenintan.ac.id
Article History: Received: 15 Mei 2024 Revised: 25 Mei 2024 Accepted: 27 Mei 2024
Abstract: Kemiskinan disebabkan oleh banyak faktor, diantaranya dapat disebabkan oleh karena sulitnya memenuhi kebutuhan dasar, sulitnya memperoleh pendidikan dan pekerjaan. Sulitnya seseorang dalam memperoleh pendidikan akan menyebabkan seseorang kesulitan dalam mencaripekerjaan. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis apakah Pertumbuhan Ekonomi, Indeks Pembangunan Manusia dan Tenaga Kerja berpengaruh terhadap Kemiskinan Ekstream di Pulau Jawa tahun 2013-2022. Data yang digunakan dalam penelitian ini data sekunder yaitu data yang diperoleh dari sumber kedua selama kurun waktu tahun 2013 hingga 2022. Hasil penelitian ini bagi pemerintah di Indonesia dapat menjadi rekomendasi dalam memfokuskan pemberantasan kemiskinan ekstrem dan ketimpangan ekonomi pada wilayah- wilayah yang menjadi prioritas utama di Indonesia karena ketimpangan ekonomi yang tinggi sangat erat kaitannya dengan kemiskinan ekstrem yang tinggi pula, terutama pada wilayah- wilayah Indonesia bagian timur agar menjadi perhatian besar bagi pemerintah dalam membangun infraskturktur baik sarana maupun prasarana masyarakat umum seperti akses jalan transportasi, sanitasi rumah tangga yang baik dan penginkatan program pendidikan.
Keywords: Kemiskinan Ekstrem, Pertumbuhan Ekonomi, Tingkat Tenaga Kerja

## PENDAHULUAN
Masalah kemiskinan merupakan masalah sedang dihadapi oleh banyak daerah di Indonesia. Jumlah penduduk miskin di Indonesia pada 2013 mencapai 28,5juta jiwa atau 11,47% dari jumlahpenduduk indonesia. Hal tersebut menunjukkan bahwa pembangunan ekonomi masih belum berhasil. Sebagaimana yang dijelaskan Todaro(2006) bahwa tujuan utama pembangunan ekonomiadalah untuk menciptakan pertumbuhan yang tinggi, namun selain itu harus pula mengurangi tingkat kemiskinan. Badan pusat statistik (BPS) menjelaskan bahwa kemiskinan adalah ketidak mampuan memenuhi standar minimum kebutuhan, baik kebutuhan makanan maupun non makanan. Menurut BPS pula bahwa kemiskinan adalah kondisi seseorang yang hanya mampu memenuhi kebutuhan makannya kurang dari 2100 kalori perkapita perhari. Di Pulau Jawa masih banyak penduduk yang tidak bisa memenuhi kebutuhan mereka. Masih
banyak penduduk yang tidak dapat memenuhi kebutuhan makan mereka secara maksimal. Hal tersebut dapat dikarenakan pendapatan yang mereka miliki tidak cukup untuk memenuhi kebutuhan. Atau bisa juga karena mereka tidak memiliki pendapatan yang bisa dibelanjakan untuk kebutuhan mereka.
Kemiskinan disebabkan oleh banyak faktor, diantaranya dapat disebabkan oleh karena sulitnya memenuhi kebutuhan dasar, sulitnya memperoleh pendidikan dan pekerjaan. Sulitnya seseorang dalam memperoleh pendidikan akan menyebabkan seseorang kesulitan dalam mencari pekerjaan. Seiring perkembangan zaman lapangan kerja yang tersedia akan mencari tenaga kerjayang memiliki tingkat pendidikan yang tinggi. Jika dalam masa pendidikan banyak masyarakat yang tidak menempuh sebagaimana mestinya maka masyarakat tersebut akan mengalami kesulitan untuk mencari pekerjaan. Kesulitan mencari pekerjaan ini akan mengakibatkan seseorang kesulitan memperoleh pendapatan.
Sehingga mereka tidak mampu untuk memenuhi kebutuhan hidup mereka. Populasi penduduk yang hidup dalam kemiskinan tersebut, terdapat kelompok yang termasuk dalam kategori kemiskinan ekstrem. Kemiskinan ekstrem merupakan jenis kemiskinan yang didefinisikan oleh (United Nations, 1996) yang menyatakan bahwa kemiskinan ekstrem adalah suatu kondisi di mana seseorang tidak dapat memenuhi kebutuhan dasarnya seperti makanan, air bersih, sanitasi yang memadai, kebutuhan akan kesehatan, tempat tinggal, pendidikan dan akses informasi yang tidak hanya terbatas pada pendapatan tetapi juga akses terhadap pelayanan sosial.Kemiskinan ekstrem didefinisikan sebagai penduduk dengan pendapatan per kapita harian kurangdari USD 1,91 PPP (Purchasing Power Parity), yang setara dengan Rp 9.089 per hari. berikut disajikan data terkait angka kemiskinan ekstrem di Indonesia Tahun 2013-2022.
Data Kemiskinan Ekstrem di Pulau Jawa Tahun 2013 – 2022. Angka kemiskinan ekstrem di indonesia Tahun Kemiskinan Ekstrem Garis % Penduduk JPM Kemiskina n Miskin (P0) (Juta) 2013 238.288,50 11,7 28,5 2014 249.910,80 9,4 23,23 2015 261.647,70 7,9 19,86 2016 284.184,90 7,2 18,35 2017 285.184,90 6,5 16,76 2018 305.720,20 5,7 14,88 2019 316.736,10 4,7 12,42 2020 323.291,00 3,7 9,89 2021 345.291,60 3,9 10,54 2022 358.232,60 4 10,86

## 1. Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan Ekonomi merupakan salah satu input dalam menngurangi tingkat kemiskinan di suatu provinsi. Dalam tabel 2 ditunjukan bahwa jumlah orang yang bekerja mengalami kenaikan dari tahun ke tahun, tahun 2013 menunjukan jumlah orang yang bekerja sebanyak 35,94 % orangdan di tahun 2022 sebanyak 31,27 % orang.

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
Tahun PDRB 2013 35,94 2014 34,46 2015 33,09 2016 29,34 2017 30,24 2018 31,71 2019 30,46 2020 19,77 2021 26,56 2022 31,27

## 2. Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Sama halnya dengan indeks pembangunan yang terus mengalami peningkatan dari tahun ke tahun,di tahun 2013 jumlah IPM mencapai 488,62 % terus menurun sampai dengan tahun 2021dimanaberjumlah 432,43 % . Hal ini menunjukkan IPM pada tiap tahunnya terjadi naik turun.
Tahun Indek Pembangunan Manusia (IPM) 2013 488,62 2014 438,69 2015 441,76 2016 445,65 2017 447,46 2018 451,72 2019 460,41 2020 456,42 2021 458,37 2022 432,43

## 3. Tenaga Kerja
Sedangkan Tingkat tenaga kerja terus mengalami peningkatan dari tahun ke tahun, di tahun 2013jumlah tingkat Tenaga Kerja mencapai 397,04 % terus meningkat sampai dengan tahun 2022 dimanaberjumlah 408,05 % . Hal ini menunjukkan Tingkat tenaga kerja baru pada tiap tahunnya sehinggaterjadi peningkatan tingkat tenaga kerja.
Tahun Tenaga Kerja 2013 397,04 2014 399,19 2015 391,02
2016 397,7 2017 390,07 2018 397,06 2019 483,74 2020 401,02 2021 402,77 2022 408,05

## LANDASAN TEORI

## Kemiskinan Ekstrem
Kemiskian ekstrem yang merupakan kondisi ketidakmampuan dalam memenuhi kebutuhan dasaryaitu kebutuhan makanan, air minum bersih, sanitasi layak, Kesehatan, tempat tinggal, pendidikandan akses informasi yang tidak hanya terbatas pada pendapatan, tetapi juga akses pada layanan sosial (PBB,1996). Perbedaan antara miskin dan miskin ekstrem dapat dilihat dari sisi pengeluaran, untuk miskin ekstrem yaitu seseorang yang kebutuhan atau pengeluaran sehari-harinya hanya Rp.10.739 per hari dan hanya Rp. 322.170 per bulan. Sementara miskin biasa pengeluarannya Rp.15.750 per hari dan 472.525 per bulan.
Secara global, sebanyak 20 persen orang-orang paling miskin di dunia menerima hanya sebesar1,5 persen dari total pendapatan masyarakat di dunia. Sebanyak 20 persen koresponden yaitu kira-kira 1,2 juta orang hidup dalam garis kemiskinan ekstrem, yaitu kurang dari $1,25 per hari (berdasarkan Purchasing Power Parity/PPP). Setidaknya dibutuhkan 2 persen dari kekayaan dan pendapatan 10 persen orang-orang paling kaya di dunia untuk melepaskan masyarakat dunia dari kemiskinan ekstrem. Hal ini menunjukkan bahwa terjadi ketimpangan yang tinggi diantaramasyarakat yang kaya dan miskin di dunia (Todaro dan Smith, 2014).
Kemiskinan ekstrem didefinisikan sebagai kondisi dimana kesejahteraan masyarakat berada dibawah garis kemiskinan ekstrem yang nilainya setara dengan $1.9 PPP. Penentuan garis kemiskinan ekstrem disepakati oleh negara yang tergabung di PBB dan pengukuran menggunakanabsolute poverty measure yang konsisten antar negara dan antar waktu (Tim Nasional Percepatan Penanggulan Kemiskinan /TNP2K). Penanggulangan kemiskinan ekstrem Indonesia diupayakan secara khusus berdasarkan arahan Presiden Republik Indonesia untuk melaukan konsolidasi, integrasi, kepastian tepat sasaran melalui kolaborasi intervensi untuk mencapai tingkat kemiskinanekstrem nol persen pada tahun 2024. Penanggulangan ini dilaksanakan melalui upaya khusus berupa multiple interventions dengan dua pendekatan utama, yaitu mengurangi beban pengeluarankelompok miskin dan rentan melalui berbagai program perlindungan sosial dan subsidi. Serta melakukan pemberdayaan untuk meningkatkan produktivitas kelompok miskin dan rentan, sehingga dapat meningkatkan kapasitas ekonomi atau pendapatan.

## Kemiskinan
Hampir di setiap negara termasuk di Indonesia kemiskinan masih menjadi masalah yang cukup serius. Dalam Outcome Document Transforming Our World: The 2030 Agenda for Sustainable Development, tujuan mengakhiri kemiskinan menjadi tujuan “utama” dari 17 tujuan

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 1712
yang disepakti dalam SDGs. Pembangunan ekonomi untuk memberantas kemiskinan masih menjadi tema serta agenda utama dan berkelanjutan di seluruh dunia tak terkecuali Indonesia, yang kemudian akan mendasari berbagai tujuan pembangunan lainnya seperti infrastruktur, pariwisata,pangan dan energi dan lain-lain. Dalam RPJMN 2020 - 2024 strategi pengurangan tingkat kemiskinan menjadi salah satu prioritas pembangunan nasional. Sebagaimana diketahui, dalam RPJMN 2020 – 2024 ditetapkan sasaran makro pembangunan yaitu penurunan tingkat kemiskinanantara 6 – 7 persen pada akhir tahun 2024 (Badan Pusat Statistik, 2021).
Kemiskinan absolut (Absolute Poverty) didefinisikan sebagai suatu situasi ketidakmampuan atau hanya nyaris tidak bisa memenuhi kebutuhan pangan pokok, pakaian, tempat tinggal dan kesehatan minimum (Todaro dan Smith, 2014). Kemiskinan merupakan kondisi deprivasi (kekurangan) dalam kesejahteraan. Lebih lanjut, pengukuran kesejahteraan itu sendiri dilakukan dengan tiga cara, yaitu kesejahteraan karena memiliki sumber daya yang cukup untuk memenuhi kebutuhan-kebutuhan rumah tangga. Pada umumnya, kemiskinan dapat diukur dengan membandingkan pendapatan atau konsumsi individu dengan beberapa ambang batas standar yangditentukan. Pendekatan kedua untuk melihat kesejahteraan adalah akses seseorang terhadapkebutuhan akan jenis barang konsumsi tertentu seperti makanan, tempat berlindung, perawatan kesehatan dan pendidikan. Pendekatan terakhir adalah kemampuan untuk memiliki peran atau berfungsi dan memberikan dampak bagi kehidupan sosial di sekitarnya (Haughton dan Khandker,2009).

## Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan ekonomi dapat diartikan sebagai produksi output lebih banyak pada suatu negara disertai dengan perubahan dalam pengaturan teknis dan kelembagaan dimana output tersebut diproduksi dan didistribusikan (Kindleberger, 2012). Pertumbuhan ekonomi secara umum dapat dilihat melalui Produk Domestik Bruto (PDB) karena secara prinsip, pertumbuhan ekonomi merupakan pertambahan output atas barang dan jasa yang diproduksi dalam satu periode atau kurun waktu satu tahun. Keseluruhan output final dari barang dan jasa adalah merupakan total keseluruhan dari ekonomi negara, di dalam territorial negara, oleh penduduk maupun bulan penduduk, dan tidak melihat alokasi antara dalam dan luar negeri (Todaro dan Smith, 2014: 17). Gambaran yang didapat dari Produk Domestik Bruto (PDB) adalah pendapatan riil nasional yangdihitung dari keseluruhan output suatu jasa dan barang yang diproduksi oleh suatu negara, juga menggambarkan pendapatan masyarakat yang berada pada suatu negara.

## Indeks Pembangunan Manusia
IPM memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kemiskinan, dimana hal tersebut telah menjawab pertanyaan dari penelitian ini dalam rumusan masalah nomor dua. Dari hasil penelitian ini mendukung penelitiannya Setyo Novianto yang menunjukkan bahwa IPM memiliki pengaruh yang negatif terhadap kemiskinan. Angka koefisien IPM yang tinggi menunjukkan bahwa pengaruhnya sangat besar terhadap kemiskinan. Dari hal tersebut peranan sumber daya manusia yang berkualitas akan mampu menghasilkan hal-hal yang produktif. Pendidikan yang baik dan tinggi akan meningkatkan kapabilitas seseorang dan mencari berbagai peluang dalam kehidupan.Pernyataan ini didukung oleh perkataan Imam as- Syafi’i dalam sebuah kitab al- Majmu syarh al- Muhadzab yang menyatakan bahwa jika seseorang ingin mendapatkan dunia maka hendaklah dengan ilmu, jika ingin mendapatkan akhirat maka hendaklah dengan ilmu, dan
jika seseorang menghendaki keduanya (dunia dan akhirat) maka dengan ilmu pula (Manaqib Asy-Syafi’i, 2/139). Ilmu akan melindungi dan menjaga orang yang memilikinya. Kesehatan masyarakat yang baik dantinggi akan mampu meningkatkan produktivitas. Seseorang dengan kondisi tubuh dan mental yangsehat akan mampu bekerja dengan baik dan hal ini dianjurkan oleh setiap muslim untuk bekerja agar terhindar dari kemiskinan. Dengan begitu dia akan memenuhi kebutuhan dan meningkatkan standar hidupnya

## Tenaga Kerja
Keberhasilan suatu pembangunan ekonomi dipengaruhi oleh faktor produksi. Faktor produksi sering didefinisikan sebagai setiap hal yang diperlukan secara teknis untuk memproduksi suatu barang atau jasa. Faktor-faktor produksi tersebut diantaranya yaitu bahan pokok peralatan gedung, tenaga kerja, mesin dan modal yang secara garis besar dapat dikategorikan menjadi input manusiadan non manusia. Dalam Undang-Undang Nomor 13 Tahun 2003 tentang Tenaga Kerja memberikan pengertian tentang tenaga kerja yang terdapat dalam Pasal 1 ayat 2 bahwa tenaga kerja yaitu setiap orang yang mampu melakukan pekerjaan guna menghasilkan barang dan/atau jasa baik untuk memenuhi kebutuhan sendiri maupun untuk masyarakat. Menurut Simanjuntak, tenaga kerja mencakup penduduk yang sudah atau sedang bekerja, yang sedang mencari pekerjaandan yang melakukan kegiatan lain seperti bersekolah dan mengurus rumah tangga. Pencari kerja, bersekolah, dan mengurus rumah tangga walaupun tidak bekerja, tetapi secara fisik mampu dan sewaktu-waktu dapat ikut bekerja.

## Hipotesis
Dari uraian latar belakang serta rumusan masalah, penulis memunculkan hipotesis dalam penelitian, yaitu;
1. Diduga Pertumbuhan Ekonomi berpengaruh positif terhadap Kemiskinan Ekstream di PulauJawa.
2. Diduga Indeks Pembangunan Manusia berpengaruh positif terhadap Kemiskinan Ekstream diPulau Jawa
3. Diduga Tingkat Tenaga Kerja berpengaruh positif terhadap Kemiskinan Ekstream di Pulau Jawa
4. Diduga Variabel Independen (Belanja Daerah dan Investasi) secara bersama-sama berpengaruh positif terhadap Variabel Dependen (Pertumbuhan Ekonomi) di Pulau Jawa.

## METODE PENELITIAN Ruang Lingkup Penelitian
Ruang lingkup penelitian ini adalah menganalisis pengaruh pertumbuhan ekonomi, indeks pembangunan manusia dan tenaga kerja terhadap kemiskinan ekstream di pulau jawa. Dalam penelitian ini, akan mengkaji mengenai pertumbuhan ekonomi, indeks pembangunan manusia dan tenaga kerja tahun 2013-2022.

## Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini data sekunder yaitu data yang diperoleh dari sumber kedua selama kurun waktu tahun 2013 hingga 2022, adapun tipe data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series yaitu data runtun waktu (time series) Data yang akan diteliti dalam penelitian ini yaitu data mengenai Pertumbuhan ekonomi, Indeks Pembangunan Manusia, Tingkat Tenaga Kerja dan Kemiskinan Ekstream dari tahun 2013

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
sampai tahun 2022. Data dalam penelitian ini diperoleh dari studi kepustakaan yakni Statistik Keuangan Pemerintahan Kabupaten dan Kota 2013-2022, Metode pengumpulan data dengan menggunakan, metode dokumentasi, yaitumetode pengumpulan data pertumbuhan ekonomi yang dilakukan dengan mengambil data dari berbagai dokumentasi atau publikasi dari Badan Pusat Statistik (BPS).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan data yang didapatkan tingkat kemiskinan ekstrem tertinggi dalam dua tahunterakhir tahun 2021-2022 adalah Provinsi Papua yang mencapai lebih dari 10 persen, dan diikutiIndonesia bagian timur lainnya seperti Papua Barat di atas 9 persen dan Nusa Tenggara Timur yang mencapai lebih dari 6 persen penduduk dari rata-rata Provinsi Nasional di Indonesia. Sedangkan 31 Provinsi lainnya di Indonesia tingkat kemiskinan ekstrem penduduknya tidak mencapai 5 persen.

## Gambar 1. Peta Sebaran Rata-rata Kemiskinan Ekstrem di Indonesia
Data di atas memperlihatkan hasil pemetaan sebaran kemiskinan ekstrem dari skala0 sampai dengan 8 yang dimaksud dari daerah yang paling rendah sebaran kemiskinan ekstrem sampai dengan daerah yang paling tinggi tingkat sebaran kemiskinan ekstrem pada wilayah Provinsi tersebut. Mayoritas kemiskinan ektrem tertinggi di Indonesia masih di dominasi oleh wilayah Indonesia bagian timur. Pada tahun 2022 tingkat kemiskinan ekstrem pada masing-masing daerah provinsi di Indonesia masih belum merata dalam upaya penanganannya, sehingga masih ada beberapa provinsi selain Provinsi Papua dan sekitarnya yang mengalami peningkatan jumlah penduduk miskin ekstrem seperti Provinsi Sumatera Utara, Riau, Sumatera Selatan, Bangka Belitung dan delapan Provinsi lainnya.
Gambar 2. Tipologi Pertumbuhan Ekonomi dan Kemiskinan Ekstrem Sumber : Output SPSS Diolah,2023 Terdapat empat kuadran prioritas penanganan kemiskinan ekstrem terhadap pertumbuhan ekonomi dalam pemetaan wilayah pada masing-masing Provinsi di Indonesia yang dapat dilihat pada Gambar di atas. Pertama daerah dengan klasifikasi daerah maju dan tumbuh cepat terdapat tiga provinsi yaitu Provinsi DI Yogyakarta, ProvinsiSulawesi Tengah dan Provinsi Papua, dengan rata-rata kemiskinan ekstrem dan pertumbuhan ekonomi di atas rata-rata nasional. Dengan kata lain peningkatan kemiskinan ekstrem yang terjadi pada provinsi tersebut mendorong peningkatan perlambatanpertumbuhan ekonomi nasional. Hal itu sejalan dengan data pertumbuhan ekonomi pada 3 provinsi tersebut dalam dua tahun terakhir mengalami penurunan, PDRB yang rendah menjadi salah satu faktor penyebab tingginya tingkat kemiskinan ekstrem dan lambannya pertumbuhan ekonomi daerah tersebut.
Selanjutnya dalam kuadran kedua, dengan klasifikasi daerah maju tapi tertekan terdapat dua Provinsi di dalamnya yaitu Provinsi Maluku Utara dan Provinsi Kalimantan tengah, yang berarti tingkat kemiskinan ekstrem di bawah rata-rata nasional tetapi pertumbuhan ekonomi di atas rata- rata nasional. Tingkat pertumbuhan ekonomi pada keduaprovinsi ini cukup baik dalam dua tahun terakhir maluku utara dengan tingkat pertumbuhanekonomi sebesar 19,87 persen dan Kalimantan tengah sebesar 5,02 persen, tingkat kemiskinan ekstrem pada daerah Maluku utara dan Kalimantan tengah di bawah rata-rata kemiskinan ekstrem nasional. Hal ini menunjukkan tingkat pertumbuhan ekonomi sangat berpengaruh terhadap sebaran kemiskinan ekstrem dua Provinsi tersebut. Pada kuadran ketiga, dengan klasifikasi daerah berkembang cepat terdapat sepuluh Provinsi didalamnya yaitu Provinsi Aceh, Provinsi Sumatera Selatan, Provinsi Bengkulu, Provinsi Nusa Tenggara barat, Provinsi Nusa Tenggara Timur, Provinsi Sulawesi Tenggara, Provinsi Gorontalo,Provinsi Maluku serta Provinsi Papua barat. Daerah tersebut merupakan dengan rata-rata kemiskinan ekstrem dan pertumbuhan ekonomi di bawah rata-rata provinsi nasional. Pada sepuluh provinsi tersebut tingkat pendapatan daerahnya dengan penduduk miskin ekstrem berada di bawah rata-rata nasional. Keempat, pada kuadran ini dengan klasifikasi daerah relatif tertinggal yang merupakan daerah dengan rata-rata pertumbuhan ekonomi rendah di bawah rata- rata nasional, tetapi kemiskinan ekstrem di atas rata-rata nasional. Provinsi yang temasuk

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
dalam klasifikasi kuadran initerdapat 19 provinsi yaitu Provinsi Sumatera Utara, Provinsi Sumatera barat, Provinsi Riau, Provinsi Jambi, Provinsi Lampung, Provinsi Bangka Belitung, Provinsi Kepulauan Riau, Provinsi DKI Jakarta, Provinsi Jawa Barat, ProvinsiJawa Tengah, Provinsi Jawa Timur, Provinsi Banten, Provinsi Bali, Provinsi KalimantanBarat, Provinsi Kalimantan Selatan, Provinsi Kalimantan Timur, Provinsi Kalimantan Utara, Provinsi Sulawesi Utara, dan Provinsi Sulawesi Selatan. Kondisi yang seperti ini memperlihatkan bahwa pertumbuhan ekonomi yang tinggi di provinsi tersebut belum terlalu memberi dampak penurunan tingkat kemiskinan ekstrem. Hal ini disebabkan olehberbagai faktor,karena tidak meratanya mobilisasi perputaran ekonomi dan tingginya ketimpangan ekonomi maupun pendapatan sehingga pemberantasan kemiskinan ekstrem belum menyentuh keseluruhbagian dari daerah masing-masing provinsi tersebut.

## Pengujian Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilakukan agar hasil estimasi regresi yang dilakukan benar-benar bebas dari adanya gejala multikolinieritas, normalitas, autokolerasi dan heteroskedatisitas. Modelregresi ini digunakan agar dapat dijadikan alat estimasi yang tidak bias jika telah memenuhi persyaratan BLUE (Best Linear Unbiased Estimator) yakni tidak terdapat multikolinieritas, autokolerasi, normalitas dan heteroskedastisitas. Apabila model yang digunakan terjadi multikolinieritas, autokolerasi, normalitas dan heteroskedatisitas maka regresi penaksir tidak efisien, peramalan berdasarkan regresi tersebut akan bias dan uji baku yang umum untuk koefisien regresi menjadi tidak valid (Gujarati : 2010).

## a. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk menguji apakah residual dalam sebuah model regresi berdistribusinormal atau tidak (Widarjono : 2005). Uji yang digunakan adalah uji Jarque Berra. Kriteria yangdigunakan dalam uji ini adalah jika nilai probabilitas p dari statistik JB besar atau dengan kata lain jika nilai statistik dari JB ini tidak signifikan (probabilitas JB > α=5%), maka kita menerimahipotesis bahwa residual terdistribusi normal karena nilai statistik JB > 0,05. Sebaliknya, jika nilai probabilitas p dari statistik JB kecil atau signifikan (probabilitas JB < α=5%, maka kita menolak hipotesis bahwa residual mempunyai distribusi normal, karena nilai statistik JB < 0,05 (Widarjono : 2005).

## b. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah adanya hubungan linier yang sempurna diantara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan (variabel independen) dari suatu model regresi (Widarjono : 2005). Indikator terjadinya multikolinearitas adalah jika nilai-nilai t hitung variabel penjelas tidak signifikan, tetapi secara keseluruhan memiliki nilai R 2 yang tinggi (melebihi 0,85). Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinearitas, yakni (Widarjono : 2005):

## Menggunakan Variation Inflation Factor (VIF)
Variance Inflation Factor (VIF) adalah salah satu cara dalam mendeteksi adanya multikolinearitas. Mulktikolinearitas dalam sebuah regresi dapat diketahui apabila nilai
VIF semakin membesar, maka diduga ada multikolinearitas. Ketentuan aturan penentuan nilai VIF yang memiliki masalah multikolinearitas yaitu apabila nila VIF melebihi angka 10, maka dikatakan ada multikolinearitas.
Masalah multikolinearitas dapat dihilangkan dengan menempuh beberapa cara, antara lain :
1. Menambahkan data yang baru.
2. Menghilangkan satu atau beberapa variabel bebas yang dianggap memiliki korelasi tinggi darimodel regresi.
3. Transformasi Variabel.

## c. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah situasi tidak konstannya varians diseluruh faktor gangguan (varians nir-konstan atau varians nir-homogin) (Widarjono : 2005). Suatu model regresi dikatakan terkenaheteroskedastisitas apabila terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual ke residual atau dari pengamatan ke pengamatanlain tetap, maka disebut homoskedastisitas. Jika varians berbeda, disebut heteroskedastisitas.
Pengujian data ada tidaknya Heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan Uji White (Widarjono :2005). Uji White Heteroskedasticity mengembangkan sebuah metode yang tidak memerlukan asumsi tentang adanya normalitas pada residual. Jika nilai Chi Squares hitung (n. R²) lebih besardari nilai Chi Squares tabel (χ²) dengan derajat kepercayaan α=5%, maka ada heteroskedastisitasdan sebaliknya jika Chi Squares hitung (n. R²) lebih kecil dari nilai Chi Squares tabel (χ²) kritis menunjukan tidak adanya heteroskedastisitas.

## d. Uji Autokolerasi
Suatu model regresi dikatakan terkena autokorelasi, jika ditemukan adanya korelasi antara kesalahan penggangu pada periode t dengan kesalahan pada periode t - 1 (periode sebelumnya). Autokorelasi hanya ditemukan pada regresi yang datanya time series. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dapat dilakukan pengujian yakni dengan uji Lagrange Multiplier (LM) darimetode Breusch-Godfrey (Widarjono : 2005).

## Hasil Uji Asumsi Klasik
Dalam penelitian ini setidaknya terdapat empat metode yang digunakan untuk pengujian asumsiklasik, antara lain metode Jarque-Berra untuk menguji normalitas. Metode Varians Inflation Factors (VIF) dilakukan untuk menguji multikolinieritas.Metode White Heteroskedasticity Test ( no cross terms ) untuk menguji heteroskedastisitas.Metode Breusch- Godfrey Serial CorrelationLM Test untuk menguji autokorelasi.

## a. Hasil Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk menguji apakah residual dalam sebuah model regresi berdistribusi normal atau tidak (Widarjono : 2005). Uji yang digunakan adalah uji
Jarque Bera.Kriteria penilaian statistik JB yakni:

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
2 43
Probabilitas JB > α =5%, maka residual terdistribusi normal Probabilitas JB < α=5%, maka residual tidak terdistribusi normal
Series:
Residua Sample 2013 20 Observati ons Mean ls 2 2 10
-2.53e- 15 Median 0.2222
40 Maximu m 1.8404 59
Minimu m - 1.6508 50 Std. Dev. 1.2470 34
Skewnes s - 0.1728 24
Kurtosis 1.7675 99 Jarque- Bera 0.6826 19
Probabili ty 0.7108 39
-2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0
Gambar 1. Hasil Uji Normalitas ( Sumber: Lampiran 2 )
Dari Gambar 1, didapatkan nilai dari Jarque-Ber a adalah sebesar 0,682619 dengan probabilitas sebesar 0,710839. Berdasarkan kriteria penilaian statistik JB, dengan nilai probabilitas sebesar 0,710839 > dari α = 5% yakni 0,05, maka dapat dikatakan residualterdistribusi normal.

## b. Hasil Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas dilakukan untuk mengetahui adanya hubungan antara variabel- variabel bebas. Uji keberadaan multikolinieritas dilakukan dengan menggunakan metode Variance Inflation Factor (VIF) dari variabel-variabel penjelas. Hasil uji multikolinieritas disajikan dalam tabel di bawah ini.

## Tabel 6. Hasil Pengukuran Nilai VIF
Variance Inflation Factors Date: 04/25/24 Time: 08:06 Sample: 2013 2022 Included observations: 10
Coefficient Uncented Centered Variable Variance VIF VIF PDRB 1.26E-06 50.73823 1.006674 IPM 1.09E-07 960.0412 1.030883 TK 3.51E-08 250.1307 1.028382 C 252.2866 1081.550 NA

## Sumber: Eviews 10
Berdasarkan Tabel 6 , dapat melihat hasil uji multikolinieritas dengan menggunakan metode Variance Inflation Factor (VIF), diketahui bahwa perhitungan nilai VIF seluruhvariabel bebas berada diatas 10 atau lebih besar dari 10. Sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat masalah multikolinearitas pada model regresi.

## c. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah situasi tidak konstannya varians diseluruh faktor gangguan (varians nir-konstan atau varians nir-homogin) (Widarjono : 2005). Penilaian sutu modelregresi memiliki masalah heteroskedastisitas dapat diketahui dari uji White Heteroskedasticity .
Uji White Heteroskedasticity mengembangkan sebuah metode yang tidak memerlukanasumsi tentang adanya normalitas pada residual. Jika nilai chi- squares hitung (n. R²) lebih besar dari nilai χ² kritis dengan derajat kepercayaan tertentu (α) maka ada heteroskedastisitas dan sebaliknya jika chi-squares hitung lebih kecil dari nilai χ² kritis menunjukan tidak adanya heteroskedastisitas.
Heteroskedasticity Test: White F-statistic 0.658254 Prob. F(3,6) 0.6069 Obs*R-squared 2.476265 Prob. Chi-Square(3) 0.4796 Scaled explained SS 0.342140 Prob. Chi-Square(3) 0.9519

## Sumber: Lampiran 2.
Berdasarkan Tabel 7, nilai chi square hitung (n.R 2 ) sebesar 2,476265 diperoleh dari informasi Obs * R-squared yaitu jumlah observasi yang dikalikan dengan

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
koefisien determinasi. Sedangkan nilai chi squares tabel (χ²) pada α= 5% dengan df sebesar 3 adalah 7,81. Karena nilai chi square hitung (n.R 2 ) sebesar 2,476265 < chi-square tabel (χ²) sebesar 7,81, maka tidak ditemukan gejala heteroskedastisitas pada model regresi linear berganda.

## d. Hasil Uji Autokolerasi
Suatu model regresi dikatakan terkena autokorelasi, jika ditemukan adanya korelasi antara kesalahan penggangu pada periode t dengan kesalahan pada periode t - 1 (periodesebelumnya). Autokorelasi hanya ditemukan pada regresi yang datanya time series. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dapat dilakukan pengujian yakni ujiBreusch-Godfrey (Widarjono : 2005).
Berikut hasil pengujian autokolerasi dari model regresi berganda:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.537135 Prob. F(2,4) 0.6214 Obs*R-squared 2.117092 Prob. Chi-Square(2) 0.3470

## Sumber: Lampiran 2.
Berdasarkan hasil uji autokolerasi pada tabel 8, didapatkan informasi besaran nilai chi-squares hitung adalah sebesar 2,117092, sedangkan nilai Chi Squares kritis pada derajatkepercayaan α = 5% dengan df sebesar 2 memiliki nilai sebesar 5,99. Dari hasil tersebut,maka dengan nilai Chi Square hitung sebesar 2,117092 < dari nilai Chi Square kritis sebesar 5,99, maka hasil tersebut menunjukkan tidak terjadi masalah autokolerasi pada model.
Hasil Uji Hipotesis
a. Pengujian nilai PDRB secara parsial terhadap Kemiskinan Ekstrem (KE) adalah : Hasil Uji t
Tabel 9. Hasil Uji t PDRB Variab el Koefisie n t- statistik/
t-hitung t- tabel Probabilit as Kesimpul an PDRB 0,001113 1,188912 1,943 0,2794 Terima H0

## Sumber: Eviews 10
Berdasarkan tabel diatas, dapat dilihat bahwa t-hitung sebesar 1,188912 lebih kecil daripada t- tabel sebesar 2,919. Maka menerima Ho dan menolak Ha, yang berarti bahwa variabel PDRB berpengaruh positif terhadap Kemiskinan Ekstrem (KE) Pulau Jawa.
c. Pengujian nilai IPM secara parsial terhadap Kemiskinan Ekstrem (KE) adalah :
Tabel 10. Hasil Uji t IPM Variab el Koefisie n t-statistik /t-hitung t- tabel Probabilit as Kesimpula n
IPM - 0,001507 -1,503051 1,943 0,1835 Terima Ho
Sumber: Eviews 10. Berdasarkan tabel 9, dapat dilihat bahwa t-hitung sebesar -1,503051 lebih kecil daripada t- tabel sebesar 2,919. Maka menerima Ho dan menolak Ha, yang berarti bahwa variabel IPM berpengaruh negatif terhadap Kemiskinan Ekstrem (KE) Pulau Jawa
b. Pengujian nilai TK secara parsial terhadap Kemiskinan Ekstrem (KE) adalah :
Tabel 11. Hasil Uji t TK Variab El Koefisie n t-statistik /t-hitung t- tabel Probabilit as Kesimpula n TK - 0,001507 -1,29209 1,943 0,1835 Terima Ho
Sumber: Eviews 10. Berdasarkan tabel 9, dapat dilihat bahwa t-hitung sebesar -1,503051 lebih kecil daripada t- tabel sebesar 2,919. Maka menerima Ho dan menolak Ha, yang berarti bahwa variabel TK berpengaruhnegatif terhadap Kemiskinan Ekstrem (KE) Pulau Jawa.

## Pembahasan

## Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Terhadap kemiskinan Ekstrem
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa PDRB berpengaruh positif dan signifikan terhadap kemiskinan Ekstrem ( KE ) dengan koefisien regresi 0,001113 artinya dengan meningkatnya PDRB sebesar 1 persen maka akan meningkatkan Kemiskinan Ekstrem ( KE ) sebesar 0,001113 persen, sehingga bisa dinyatakan bahwa bentuk hubungan antara variabel PDRB dan Kemiskinan Ekstrem (KE) adalah hubungan yang searah. Hasil penelitian ini menggambarkan bahwa pulau jawa mengalami kenaikan dalam pertumbuhan ekonomi sehingga setiap tahun menyebabkan kenaikan Kemiskiman ekstrem.
Hasil penelitian ini juga didukung oleh penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Putri Indah lestari, sukanto dkk (2023) yang meneliti tentang Kemiskinan ekstream, ketimpangan, dan pertumbuhan ekonomi di Indonesia yang menyatakan bahwa hubungan antara kemiskinan ekstream dengan pertumbuhan ekonomi sebagai variabel kontrol tidak terlalu memberikan dampak yang besar terhadap perubahan dalam pengembangan ekonomi di Indonesia atau tidak terlalu berpengaruh signifikan, yang mengartikan masih banyak faktor lain yang memberikan dampak yang signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia.

## Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia Terhadap kemiskinan Ekstrem
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa variIPM berpengaruh Negatif dan tidak signifikan terhadap kemiskinan Ekstrem ( KE ) dengan koefisien regresi -0,001507 artinya dengan meningkatnya IPM sebesar 1 persen maka akan meningkatkan Kemiskinan Ekstrem ( KE ) sebesar -0,001507 persen, sehingga bisa dinyatakan bahwa bentuk hubungan antara

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 1722
variabel IPM dan Kemiskinan Ekstrem ( KE ) adalah hubungan yang tidak searah. Hasil penelitian ini menggambarkan bahwa Pulau Jawa mengalami kenaikan dalam Indeks Pembangunan Manusia sehingga setiap tahun menyebabkan kenaikan Kemiskiman ekstrem . Hasil penelitian ini juga didukung oleh penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Diynna Rahmawati, Dr. Asnita Frida Sebayang (2023) Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan ekstream IPM berpengaruh negatif signifikan terhadap kemiskinan ekstream di Indonesia. Penelitian ini sejalan dengan penelitian Kristin Ari P (2018) bahwa Indeks Pembangunan Manusia berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kemiskinan di Indonesia, berkurangnya tingkat kemiskinan karena Indeks Pembangunan Manusia yang meningkat mengindikasikan bahwa Indeks Pembangunan Manusia dapat meningkatkan produktivitas kerja manusia yang akan meningkatkan pendapatan untuk meningkatkan pendapatan untuk memenuhi kebutuhan hidup layak.
Pengaruh Tenaga Kerja Terhadap kemiskinan Ekstrem Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa TK berpengaruh Negatif dan tidak signifikan terhadap kemiskinan Ekstrem ( KE ) dengan koefisien regresi -0,001507 artinya dengan meningkatnya TK sebesar 1 persen maka akan meningkatkan Kemiskinan Ekstrem ( KE ) sebesar -0,001507 persen, sehingga bisa dinyatakan bahwa bentuk hubungan antara variabel TK dan Kemiskinan Ekstrem ( KE ) adalah hubungan yang tidak searah. Hasil penelitian ini menggambarkan bahwa Pulau Jawa mengalami kenaikan dalam Tenaga Kerja sehingga setiap tahun menyebabkan kenaikan Kemiskiman ekstrem.
Hasil penelitian ini juga didukung oleh penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Desi Cahyani (2020) Pengaruh Tenaga Kerja terhadap Kemiskinan ekstream. Di ,mana pada penelitian ini tidak di temukan pengaruh antara tenaga kerja terhadap kemiskinan esktream. Semakin tinggi pendapatan nasional atau daerah maka semakin besarlah harapan untuk pembukaan kapasitas produksi baru yang tentu saja akan menyerap tenaga kerja baru. Maka secara relatif semakin baik pertumbuhan ekonomi, maka semakin besarlah harapan untuk tidak menganggur sehingga akan mendorong pemerataan pendapatan perkapita sehingga mendorong meningkatnya IPM (Putong,2009).

## KESIMPULAN

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan yang dilakukan maka dapat diambil simpulan sebagai berikut :
1. Nilai koefisien determinasi (R square) adalah sebesar 0,68. Hal ini menunjukkan bahwa persentase kontribusi pengaruh pertumbuhan ekonomi, indeks pembangunan manusia, dan tingkat tenaag kerja berpengaruh secara signifikan terhadap kemiskinan ekstrem yang ada di pulau jawa tahun 2013-2022. 2. Hasil pengujian hipotesis secara pasrial bahwa PDRB berpengaruh positif signifikan terhadap Kemiskinan Ekstrem di pulau jawa tahun 2013 - 2022. Sedangkan variabel IPM dan TK berpengaruh positif signifikan terhadap Kemiskinan Ekstrem di pulau jawa tahun 2013 - 2022.
3. Hasil uji t menyatakan bahwa PDRB berpengaruh positif terhadap kemiskinan ekstrem yang ada di pulau jawa tahun 2013-2022, sedangan IPM
dan TK berpengaruh negative terhadap kemiskinan yang ada di pulau jawa tahun 2013- 2022.

## Saran
1. Hasil penelitian ini bagi pemerintah di Indonesia dapat menjadi rekomendasi dalam memfokuskan pemberantasan kemiskinan ekstrem dan ketimpangan ekonomi pada wilayah- wilayah yang menjadi prioritas utama di Indonesia karena ketimpangan ekonomi yang tinggi sangat erat kaitannya dengan kemiskinan ekstrem yang tinggi
2. pula, terutama pada wilayah- wilayah Indonesia bagian timur agar menjadi perhatianbesar bagi pemerintah dalam membangun infraskturktur baik sarana maupun prasarana masyarakat umum seperti akses jalan transportasi, sanitasi rumah tangga yang baik dan penginkatan program pendidikan yangmenjangkau kedaerah serta mengembangkan program-program ekonomi seperti bantuan umkm dan kebijakan bantuan untuk usaha masyarakat mengengah kebawah
3. Pemerintah daerah lebih memperhatikan dan meninjau kembali kebijakan yeng telah dibuat untuk pemberantasan kemiskinan ekstrem dan peningkatan pertumbuhan ekonomi daerahnyadengan mengevaluasi kebijakan sebelumnya apakah sudah berjalan dengan maksimal atau tidak berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi daerahnya.Mengalokasikan dana khusus untukmasyarakat yang ingin mengembangkan usahanya seperti penyaluran dana desa, kredit usaharakyat dengan suku bunga yang rendah, memberi pelatihan bagi pendidikan formal maupun non formal dalam menggali potensi yang dimiliki masyarakat, memberikan penyuluhan pentingnyapendidikan.
4. Kepada peneliti selanjutnya diharapakan dapat memperluas sampel dan tahun penelitian yang lebih Panjang, sehingga dapat lebih detail dalam penelitian dan kebijakan yang dapat diambillebih terarah.

## DAFTAR REFERENSI
Badan Pusat Statistik. (2022). Statistik Indonesia: Statistical Yearbook of Indonesia 2022. BadanPusat Statistik: Jakarta.
Badan Pusat Statistik. (2021). Kemiskinan Makro Indonesia Tahun 2021. ISSN 2502-7484
Badan Pusat Statistik. Kemiskinan dan Ketimpangan https://bps.go.id/subject/23/kemiskinan-dan- ketimpangan.html Breunig, R., & Majeed, O. (2020). Inequality, Poverty and Economic Growth. International Economics, 161, 83–99. doi:10.1016/j.inteco.2019.11.005.
Chen, S., & Ravallion, M. (2012). More Relatively-Poor People in a Less Absolutely-Poor World. Review of Income and Wealth, 59(1), 1–28. doi:10.1111/j.1475- 4991.2012.00520. Doyle, M. W., & Stiglitz, J. E. (2014). Eliminating Extreme Inequality: A Sustainable
Development Goal, 2015–2030. Ethics & International Affairs, 28(1), 5-13. Haughton, Jonathan & Khandker, S. R. (2009), Handbook On Poverty And Inequality. The International Bank for Reconstruction and Development/World Bank: Washington, DC.
Iniguez-Montiel, A. J. (2014). Growth with Equity for the Development of Mexico: Poverty,

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
Inequality, and Economic Growth (1992–2008). World Development, 59, 313–326. doi:10.1016/j.worlddev.2014.01.011
Irianto, Agus. (2006). Statistik: Konsep Dasar dan Aplikasi. Kencana. Jakarta.
Modul Penanggulangan Kemiskinan Ekstrem oleh Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan (https://www.tnp2k.go.id/acceleration-policies) diakses11 juli 2022 Nakabashi, Luciano, (2018), “Poverty and Economic Development: Evidence for the Brazilian States,”EconomiA, 445-458.
Nasution, F. N., Mariatin, E., & Zahreni, S. (2018). The influence of career development and organizational culture on employee performance. International Journal of Scientific Research and Management, 6(01), 57-65.
Nugroho, D., Asmanto, P., Adji, A., & Hidayat, T. (2020). Leading Indicators Of Poverity In Indonesia :Application In The Short-Term. TNP2K Working Paper 49.
Pratama, R. D. (2022). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Inflasi, Pendidikan Dan Rasio Gini Terhadap Pengangguran Terbuka Di Kota Sibaloga Periode 2022-2021. E-QIEN: Jurnal Ekonomi Dan Bisnis, 11, 193-201.
Sachs, J. D. (2012). From Millennium Development Goals To Sustainable Development Goals. The lancet, 379(9832), 2206-2211.
Sjafrizal, S. (1997). Pertumbuhan ekonomi dan ketimpangan regional wilayah Indonesia Bagian Barat. Jurnal Buletin Prisma, 3(3), 27-38.
Sugiyono, D. (2013). Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Todaro, Michael P & Smith, S.C. (2014). Economic Development: 12th Edition. Pearson: New York. Yoshida, N., Uematsu, H., & Sobrado, C. E. (2014). Is Extrem