DOI: https://doi.org/10.53754/iscs
MARKO  EKONOMI  DAN  PENGENTASAN  KEMISKINAN  DI  INDONESIA  (Analisis Kemampuan   Pertumbuhan   Ekonomi   dan   Indikator Makroekonomi Dalam Pengentasan Kemiskinan di Indonesia)
Abi Fadillah Universitas Gadjah Mada Email: abifadillah@mail.ugm.ac.id
Abstract: Poverty is still a problem in Indonesia's economy. From the colonial period to 75 years of independence, around 27.55 million people still live below the  poverty  line.  This  paper  tries  to  examine  the  impact  of  Indonesia's macroeconomic variables as proxied by Economic Growth (GDPG), Inward FDI (FDI),  Unemployment  (UNM),  Inflation  (IN),  Exports  (EXP),  Imports  (IMP)  on Indonesia's  absolute  poverty  (POVY)  with  using  annual  data  from  1979-2020. This study emphasizes economic growth as the primary variable. At the same time, other independent variables are used as control variables. The method in this study uses Autoregressive Distributed Lag (ARDL) and applies bounds testing approach  to  measuring  the  long-term  relationship  between  the  independent and dependent variables. The cointegration limit test shows that there is long- term cointegration between macroeconomic impacts on poverty in Indonesia. The short-term and long-term ARDL models show that all independent variables have a significant relationship with poverty in Indonesia.

## Keywords : Indonesia, Poverty, Macroeconomic variable, Economic Growth

## PENDAHULUAN
Kemiskinan  masih  menjadi  permasalahan  laten  yang  melekat  pada  bangsa  Indonesia. Sejak masa kolonial hingga 75 tahun merdeka, sekitar 27.55 juta penduduk masih hidup di  bawah  garis  kemiskinan.  Pada  pembukaan  UUD  1945  yang  juga  merupakan  tujuan Nasional  dari  Bangsa  Indonesia  memang  tidak  memuat  istilah  kemiskinan.  Namun pengentasan  masalah  kemiskinan  jelas  menjadi  tujuan  dari  terbentuknya  Negara Kesatuan  Republik  Indonesia  (NKRI).  Pada  alinea  keempat menyuratkan  “membentuk suatu pemerintah Negara Indonesia…… untuk memajukan kesejahteraan umum berdasar kepada  ....   serta  dengan  mewujudkan  suatu  keadilan  sosial  bagi  seluruh  rakyat Indonesia”. Apa yang tersurat dalam Pembukaan UUD 1945 itu menunjukkan bahwa para founding fathers Republik ini sudah memberikan perhatian yang besar terhadap persoalan kemiskinan.  Sebagai  Bangsa  terjajah,  hampir  semua  rakyat  Indonesia  berada  dalam cengkeraman kemiskinan, dan hanya sebagian kecil yang hidup berkecukupan.
Sejak  tahun  1967,  Indonesia  mencatat  penurunan  tingkat  kemiskinan  yang  relatif tinggi dibandingkan dengan negara-negara kurang berkembang. Dalam kurun waktu 1967- 2020  tingkat  kemiskinan  menurun  secara  signifikan  dari  60  persen  atau  70  juta  jiwa menjadi 10.14 persen atau 27.4 juta jiwa per Maret 2021. Dampak Pandemi Covid-19 telah membuat  tingkat  kemiskinan  Indonesia  kembali  di  atas  satu  digit.  Ini  sesuai  dengan prediksi Bank Dunia pada tingkat skala ringan. Angka kemiskinan akan jauh berbeda jika diukur  dengan  garis  batas  kemiskinan  Internasional  US1.90  per  hari.  Tentunya  jumlah orang miskin akan jauh lebih besar dari ukuran absolut saat ini. Menurut Oakland Institute (2021) menjelaskan Indonesia dijuluki oleh sebagai satu negara yang ajaib pertumbuhan
MACRO  ECONOMY  AND  POVERTY  REDUCTION  IN  INDONESIA  (Analysis  of Economic  Growth  Capability  and  Macroeconomic  Indicators  in  Poverty Reduction in Indonesia)
Received: 2021-08-02 Revised: 2021-09-10 Approved: 2021-09-11
ekononominya,  yang  dianggap  sebagai The  East  Asian  Miracle .  Bank  Dunia  selalu mengapresiasi prestasi pembangunan ekonomi dan menempatkan Indonesia dalam posisi sebagai negara yang sukses pada pembangunan ekonomi di antara negara berkembang.
Sepanjang tahun 2019 misalnya, PDB Indonesia mencapai US$ 1.1 trilliun dan tingkat pertumbuhan ekonomi mencapai 5.02 persen (BPS, 2021). Tetapi jika kita ukur dengan PDB/kapita Indonesia hanya mencapai sebesar US$ 4.135, yang jauh lebih kecil dari pada negara tetangga Malaysia US$ 11.414 serta Thailand US$ 7.806.Bahkan di era pandemi ini, fokus  pemerintah  dalam  menjaga  tingkat  pertumbuhan  ekonomi  masih  diterapkan. Terutama  untuk  keluar  dari  zona  resesi. Berbagai  kebijakan  dalam  mendorong pertumbuhan  ekonomi  telah  diterapkan  oleh  pemerintah  sebagai  upaya  pembangunan ekonomi.  Namun,  angka  kemiskinan  yang  cenderung  menurun  tidak  sejalan  dengan membaiknya pemerataan di masyarakat. Faktanya, kemiskinan disebabkan kesenjangan pendapatan  dalam  masyarakat  sehingga  ada  perbedaan  akses  untuk  terlibat  dalam aktivitas ekonomi. Oleh karena itu, pertumbuhan ekonomi dan PDB tidak hanya tinggi dan berkelanjutan, tetapi juga inklusif dan berkeadilan (Asian Development Bank, 2018).
Pengambil kebijakan di Indonesia masih di warnai dengan pandangan pertumbuhan ekonomi  yang  tinggi  akan  otomatis  menetes  ke  bawah  ( trickle-down  effect ).  Asumsi perekonomian  Indonesia  yang  menyatakan  kemiskinan  hanya  mungkin  di  atasi  jika pertumbuhan  ekonomi  tinggi  perlu  dihapuskan.  Pertumbuhan  ekonomi  dan  PDB  tidak hanya  tinggi  dan  berkelanjutan,  tetapi  juga  inklusif  dan  berkeadilan.  Ini  menjadi tantangan bagi Indonesia karena pertumbuhan ekonomi yang tinggi harus berkualitas dan terdistribusi secara merata kepada seluruh masyarakat. Terutama di era pandemi Covid- 19  jika  tidak  segera  ditindaklanjuti  tentunya  angka  kemiskinan  akan  meningkat  pada scenario berat Bank Dunia sebesar 11.6 persen.  Pemerintah dan Bank Sentral memiliki tantangan memadukan kebijakan agar Indonesia keluar dari lingkaran setan kemiskinan.

## KAJIAN LITERATUR
Kemiskinan  di  negara  berkembang  seperti  di  Indonesia  cenderung  dipengaruhi  oleh beberapa faktor seperti ekonomi, sosial, dan politik yang membuat negara berkembang sulit  maju.  Muttaqin  (2012)  menjelaskan  dalam  temuannya  bahwa  tindakan  kebijakan pemerintah yang ekspansif berdampak signifikan dalam menurunkan angka kemiskinan di negara  berkembang.  Sementara  itu,  hasil  temuan  dari  Hasan  et.al  (2015)  menyatakan kenaikan  pertumbuhan  ekonomi  dan  PDB  perkapita  berdampak  signifikan  dalam menurunkan  tingkat  kemiskinan  negara  berkembang  di  Asia  Timur  dan  Asia  Selatan. Kemiskinan  akan  menurun  lebih  cepat  jika  birokrasi  di  negara-negara  berkembang diperbaiki.  Bahkan  dalam  studi  tersebut  menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi dapat  dicapai  ketika  tingkat  upah  perkotaan  di  Inggris  dinaikkan.  Ketika  alokasi  upah pekerja ditingkatkan maka mendorong pendapatan masyarakat. Ritwik dan Joydeb (2016) meneliti tentang pengaruh pertumbuhan ekonomi dalam menurunkan kemiskinan di India
Received: 2021-08-02 Revised: 2021-09-10        Approved: 2021-09-11
melalui  belanja  publik  yang  ditingkatkan.  Hasilnya,  pertumbuhan  ekonomi  memiliki pengaruh signifikan dalam menurunkan kemiskinan. Kenaikan pertumbuhan ekonomi ini menjadi  langkah  penting  dalam  mendorong  ekonomi  suatu  negara  dan  selanjutnya menurunkan kemiskinan.
Sementara  itu,  Pahm  (2019)  menjelaskan  bahwa  PDB  dan  pertumbuhan  ekonomi memiliki  pengaruh  signifikan  dalam  mengentaskan  kemiskinan  di  Vietnam.  Ini  akan tercapai jika pemerintah Vietnam mempercepat proses restrukturisasi ekonomi dengan mendorong  kenaikan  proporsi  dari  sektor  industri,  jasa,  dan  pertanian.  Rahman  et.al (2020)  dengan  menggunakan  analisis  data  panel  mendukung  penelitian  sebelumnya. Berdasarkan  temuannya,  pertumbuhan  ekonomi  menjadi  strategi  penting  dalam mendorong  pembangunan.  Secara  simultan  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  sebesar satu  persen  berdampak  dalam  menurunkan  kemiskinan  di  Empat  negara  ASEAN  yaitu Kamboja, Malaysia, Indonesia, dan Thailand. Kenaikan pertumbuhan ekonomi di negara- negara  Afrika  Barat  sebesar  1%  sampai  5%  berdampak  signifikan  dalam  mengurangi kemiskinan.
Inflasi dan penganguran juga berperan dalam menaikkan dan menurunkan kemiskinan di  suatu  negara.  (Barika,  2015)  melakukan  penelitian  berjudul  pengaruh  pertumbuhan ekonomi, belanja pemerintah, pengangguran dan inflasi terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Sumatera. Barika menemukan bahwa variabel pertumbuhan ekonomi dan inflasi tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  provinsi  di  Sumatera. Pengeluaran  pemerintah  dan  tingkat  pengangguran  terbukti  signifikan  terhadap  angka kemiskinan provinsi di Sumatera. Penelitian dari Chani et al (2011) menyatakan bahwa kenaikan  harga  yang  melampaui  batas  merugikan  kesejahteraan  suatu  negara.  Hasil temuannya  menunjukkan  ketika  harga  barang  naik  secara  keseluruhan  berpengaruh signifikan terhadap kenaikan angka kemiskinan di Pakistan. Kenaikan angka pengangguran secara  signifikan  berdampak  positif  terhadap  naiknya  kemiskinan  di  Pakistan  dalam jangka pendek dan jangka panjang.
Sam  (2016)  meneliti  tentang  pengaruh  inflasi  dan  pengenagguran  terhadap kemiskinan  di  Nigeria.  Hasil  temuannya  menjelaskan  bahwa  tingkat  inflasi  harus terkendali  dan  tidak  lebih  dari  satu  digit  agar  kemiskinan  dapat  diatasi.  Sedangkan kenaikan  tingkat  pengangguran  memiliki  dampak  positif  dan  signifikan  terhadap kemiskinan karena kesempatan kerja di Nigeria yang rendah. Temuan ini di dukung oleh penelitian  dari  Bouhajeb  dan  Smoui  (2016)  kenaikan  angka  pengangguran  berdampak signifikan  terhadap  kemiskinan  di  Tunisia.  Hal  ini  disebabkan  oleh  semakin  tingginya angka pengangguran terdidik di Tunisia. Kenaikan inflasi dan pengangguran ini jelas akan berdampak pada kenaikan kemiskinan di Nigeria. Oleh karenanya dibutuhkan kebijakan yang berfokus dalam menurunkan harga dan penyerapan tenaga kerja perlu diterapkan di Nigeria.  Temuan  dari  Hasaan  et.al  (2018)  juga  mendukung  penelitian  sebelumnya,
Received: 2021-08-02 Revised: 2021-09-10        Approved: 2021-09-11
peningkatan  inflasi  dan  pengangguran  berdampak  signifikan  dalam  menambah  orang miskin di Pakistan dalam jangka panjang.
Investasi  Asing  Langsung  memiliki  dampak  terhadap  kemiskinan  bahkan  dapat menciptakan peningkatan kesejahteraan di negara-negara secara keseluruhan. Semakin tingginya FDI dapat memberikan nilai tambah pendapatan bagi masyarakat melalui sektor riil yang berkembang.  Koc (2013) menyatakan FDI memiliki pengaruh terhadap tingkat pendapatan  di  negara  berkembang  dan  negara  di  Afrika  tetapi  tidak  signifikan  dalam menurunkan tingkat kemiskinan. Hal ini disebabkan alokasi FDI cenderung tidak merata kepada masyarakat menengah ke bawah di Afrika. Penelitian dari Utama (2015) alokasi investasi asing pada sektor publik memiliki hubungan signifikan dalam menurunkan tingkat kemiskinan di negara anggota integrasi regional ASEAN.
Penelitian sebelumnya berbeda dengan temuan Ruch (2018) alokasi investasi modal asing  untuk  sektor  publik  tidak  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  terhadap pengentasan  kemiskinan.  Kontribusi  investasi  yang  sangat  kecil  terhadap  pengentasan kemiskinan  di  Afrika  Selatan  disebabkan  alokasi  investasi  tidak  mencakup  keseluruhan sektor area di Afrika Selatan. Ini  dapat  terjadi jika  jumlah investasi asing pada sektor publik ditingkatkan ke semua sektor. Sementara itu penelitian dari Quiñonez et.al (2018) mendukung penelitian sebelumnya, kenaikan alokasi FDI di negara-negara Amerika Latin tidak berdampak menurunkan tingkat kemiskinan. Berbeda dengan temuan dari  Lazreg dan Zouari (2018) yang menyatakan bahwa FDI berpengaruh signifikan dalam menurunkan tingkat  kemiskinan  di  negara-negara  Afrika  Selatan  dan  Afrika  Barat.  Oleh  karena  itu, negara-negara Afrika Selatan dan Barat di dorong untuk menerapkan kebijakan ekspansi FDI pada sektor sumber daya alam.
Sementara itu, penelitian dari Teixeira dan Loureiro (2019) menjelaskan aliran FDI Inward di Pakistan dan Portugal secara statistik memiliki hubungan negatif dan signifikan. Ini berarti tingkat kemiskinan cenderung menurun dengan peningkatan aliran masuk FDI ke setiap sektor perekonomian.  Fayyaz et.al  (2019) mendukung  penelitian  sebelumnya bahwa  aliran  FDI  Inward  ke  negara-negara  di  Asia  berdampak  signifikan  dalam menurunkan tingkat kemiskinan. Ini disebabkan FDI menjadi katalis dalam memperkuat fundamental ekonomi di negara-negara Asia.
Berdasarkan  uraian  sebelumnya,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui pengaruh hubungan dari variabel makro ekonomi Indonesia terhadap penurunan jumlah penduduk  miskin  yang  ditinjau  dari  statistik  ekonometrika.  Dalam  penelitian  ini pertumbuhan  ekonomi  dijadikan  sebagai  varaiabel  utama.  Sementara  itu  variabel independent lain dijadikan variabel kontrol dalam penelitian. Kajian dalam penelitian ini akan  mengedepankan  aspek  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  tingkat  kemiskinan  di Indonesia. Studi-studi yang diamati sebelumnya menekankan aspek pertumbuhan ekonomi dan  indikator  makroekonomi  sebagai  topik  utama.  Penelitian  ini  memiliki  dua  tujuan
Received: 2021-08-02 Revised: 2021-09-10        Approved: 2021-09-11

## ASCARYA
Vol. 1 No. 1 (2021): Islamic Science, Culture, and Social Studies
utama  yang  ingin  dicapai  yaitu:  Menganalisis  kemampuan  pertumbuhan  ekonomi  serta indikator makroekonomi dalam mempengaruhi penurunan kemiskinan di Indonesia.

## METODE
Studi ini menggunakan data runtun waktu yang terdiri dari 42 observasi penelitian mulai  dari  tahun  1979-2020  dari  semua  variabel  penelitian.  Tujuan  dari  penelitian  ini menekankan pengaruh variabel pertumbuhan ekonomi terhadap kemiskinan di Indonesia. Variabel  lainnya  dijadikan  variabel  kontrol  dalam  penelitian  ini.  Variabel  dependent dalam penelitian ini adalah kemiskinan di Indonesia yang diukur oleh Badan Pusat Statistik dalam angka absolut juta jiwa. Sedangkan variabel independent yang digunakan adalah pertumbuhan ekonomi (%), FDI Inward (%), Unemployment (%), Inflation (%), Export %, Import %. Data variabel dependent kemiskinan absolut Indonesia didapatkan dari Badan Pusat  Statistik,  sedangkan  data  variabel  independent  berasal  dari  World  Development Indicator World Bank. Secara umum, model yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
POVY t = β 0 + β 1 GDPG t + β 2 FDI t + β 3 IN t + β 4 UNM t + β 5 EX t + β 6 IM t + e t (1)
Keterangan:
POVY ` = Jumlah masyarakat miskin (juta jiwa) (Badan Pusat Statistik) GDPG ` = Pertumbuhan ekonomi (%) (World Bank) FDI``` = FDI aliran masuk (% of GDP) (World Bank) IN = Inflasi IHK (%) (World Bank) UNM = Tingkat Pengangguran (%) (World Bank) EX = Ekspor (%) (World Bank) IM = Impor (%) (World Bank)
Dalam  hal  metode, Autoregressive  Ditributed  Lag (ARDL)  digunakan  dalam  model penelitian  ini.  Untuk  menerapkan  metode  analisis  ARDL  terdapat  beberapa  tahapan. Pertama, diawali dengan menentukan level stasioneritas data untuk mengetahui apakah variabel stasioner pada level , first level , atau second level . Ketika terdapat hubungan kointegrasi  dalam  model  maka  model  yang  akan  digunakan  menjadi  model  ARDL-ECM sedangkan jika tidak terdapat hubungan kointegrasi maka model yang digunakan adalah model ARDL. Ketika terjadi kointegrasi maka model ARDL-ECM :
POV 𝑡 = ∑ 𝑎 𝑛 𝑖=1 1𝑖 ΔPOVY 𝑡−1 + ∑ 𝑎 𝑛 𝑖=1 2𝑖 ΔGDPG 𝑡−1 + ∑ 𝑎 𝑛 𝑖=1 3𝑖 ΔFDI 𝑡−1 + ∑ 𝑎 𝑛 𝑖=1 4𝑖 ΔIN 𝑡−1 + ∑ 𝑎 𝑛 𝑖=1 5𝑖 ΔUNM 𝑡−1 + ∑ 𝑎 𝑛 𝑖=1 6𝑖 ΔEX 𝑡−1 + ∑ 𝑎 𝑛 𝑖=1 7𝑖 ΔIM 𝑡−1 + λECT 𝑡−1 + 𝑒 𝑡 (9)
Received: 2021-08-02 Revised: 2021-09-10        Approved: 2021-09-11

## ASCARYA
Vol. 1 No. 1 (2021): Islamic Science, Culture, and Social Studies
Namun jika tidak terdapat hubungan kointegrasi, maka hanya model persamaan ARDL yang dapat diterapkan seperti yang dijelaskan di bawah ini:
POV 𝑡 = ∑ 𝑎 𝑛 𝑖=1 1𝑖 ΔPOVy 𝑡−1 + ∑ 𝑎 𝑛 𝑖=1 2𝑖 ΔGDPG 𝑡−1 + ∑ 𝑎 𝑛 𝑖=1 3𝑖 ΔFDI 𝑡−1 + ∑ 𝑎 𝑛 𝑖=1 4𝑖 ΔIN 𝑡−1 + ∑ 𝑎 𝑛 𝑖=1 5𝑖 ΔUNM 𝑡−1 + ∑ 𝑎 𝑛 𝑖=1 6𝑖 ΔEX 𝑡−1 + ∑ 𝑎 𝑛 𝑖=1 7𝑖 ΔIM 𝑡−1 + 𝑒 𝑡 (10)
Ketika  terjadi  kointegrasi  maka  dapat  dijelaskan  pada  model  bahwa  adanya tambahan variabel λECT t-1 .  Simbol λ yang berarti menjelaskan tingkat kecepatan pada penyesuaian dari variabel sehingga tanda tersebut menjadi negatif. Untuk variabel ECT menjelaskan Y t-1 - ϴ X t sebagai koreksi jika terjadi eror pada jangka waktu sebelumnya. Nilai  F-hitung  menjadi  acuan  untuk  menentukan  apakah  model  memiliki  hubungan kointegrasi atau tidak (Hill dan Griffiths, 2018). Ketika F statistik kurang dari alpha lower bound maka  gagal  menolak  H0  sehingga  dapat  disimpulkan  tidak  terjadi  hubungan kointegrasi  dan  model  yang  digunakan  adalah  ARDL.  Sedangkan  ketika  nilai  F  statistik lebih  dari  alpha  signifikansi upper  bound maka  menolak  H0  disimpulkan  bahwa  model terkointegrasi model yang digunakan ARDL-ECM (Pesaran, Shin & Richard, 2001).

## PEMBAHASAN

## Hasil Uji Unit Root ADF
Hasil uji akar unit Augmented Dickey Fuller (ADF) dijelaskan pada tabel 2 yang dalam hal ini terdapat 3 spesifikasi yaitu no trend and intercept, intercept, dan intercept and trend untuk pengujian akar unit dari masing-masing variabel. Hasil menunjukkan bahwa variabel POVY dan UNM tidak menunjukkan stasioneritas pada tingkat level I (0) namun stasioner pada tingkat  diferensi  pertama I  (1) di semua opsi  spesifikasi  pada alpha lima persen. Sementara itu variabel GDPG dan IN stasioner pada tingkat level pada alpha 5% dari semua opsi spesifikasi. Variabel FDI stasioner pada tingkat level di opsi spesifikasi no intercept dan trend pada alpha 10 persen. Variabel EX stasioner pada alpha 10% di tingkat Intercept sedangkan IM stasioner pada tingkat level yang masing-masing pada alpha 5% di tingkat intercept dan 10 persen di tingkat intercept dan trend. Dari hasil tersebut menunjukkan semua variabel berada pada tingkat stasioneritas yang berbeda baik pada level dan first difference. Oleh karena itu, model ARDL dapat digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 2. Augmented Dickey-Fuller (ADF) test Variab el Level First Difference Infference s No Intercep t and Trend Intercep t Intercep t and Trend No Inercep t and Trend Intercep t Intercep t and Trend POVY -0.920 -2.496 -2.569 -4.276**  -4.265**  -4.229** I(1) :Stasioner
Received: 2021-08-02 Revised: 2021-09-10        Approved: 2021-09-11
GDPG -2.412**  -4.296**  -4.357**  -7.835**  -7.768**  -7.663** I(0) :Stasioner FDI -1.739* -2.448 -2.694 -6.170**  -6.097**  -6.010** I(0) : Stasioner IN -3.127**  -4.973**  -5.195**  -7.962**  -7.880**  -7.769** I(0) : Stasioner UNM 0.407 -1.198 -1.628 -5.317**  -5.391**  -5.266** I(1) :Stasioner EX -0.860 -2.687* -2.807 -9.505**  -9.435**  -9.364** I(0) : Stasioner IM -0.636 -3.248** -3.414*  -7.129**  -7.063**  -7.154** I(0) :Stasioner
Note : ***,**,* menjelaskan stasioner pada a = 1%, 5%, dan 10%

## Estimasi ARDL
Table  3  menjelaskan  estimasi  model  ARDL  dengan  menggunakan  maksimum  panjang kelambanan  3  sebagai  model  terbaik.  Oleh  karena  itu,  jika  semua  kompnen  variable dikalkulasikan  maka  akan  menjadi  (2,  2,  1,  3,  3,  3,  3)  yang  menjelaskan  panjang kelambanan  setiap  masing-masing  variable.  Dari  hasil  tersebut  menjelaskan  bahwa variabel GDPG dan IN memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap variabel dependent kemiskinan pada masing-masing lag yang berbeda. Sementara itu variabel UNM dan  IM  menunjukkan  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan  terhadap  kemiskinan.  Untuk variabel  FDI  menunjukan  pengaruh  yang  positif  namun  tidak  signifikan.  Sama  halnya dengan variabel EX yang menunjukkan pengaruh yang negatif tapi tidak signifikan pada semua level signifikansi. Hasil statistik ini menunjukkan bahwa dalam hasil regresi awal variabel dalam penelitian sudah menunjukkan hasil yang baik.
Table 3. ARDL Estimation Variabel Coefficient S.E t-statistic Lag POVY -0.35 0.65 -0.53 GDPG --. -0.92 0.38 -2.40** L1. -1.79 0.58 -3.04** L2. -1.49 0.93 -1.60 FDI --. -1.67 1.20 -1.39 L1 0.59 0.67 0.87 IN --. -0.62 0.21 -2.94** L1. -0.89 0.25 -3.51** L2. -0.17 0.41 -2.82** L3. -0.54 0.32 -1.70 UNM
Received: 2021-08-02 Revised: 2021-09-10        Approved: 2021-09-11
--. -1.86 1.09 -1.71* L1. 3.58 1.09 3.27** L2. 6.13 2.74 2.23** L3. -1.73 1.25 -1.38 EX --. -0.77 0.67 -1.14 L1. 0.19 0.44 0.43 L2. -0.19 0.22 -0.85 L3. -0.21 0.44 -0.47 IM --. 1.92 0.88 2.19** L1. 0.74 0.53 1.48 L2. 1.59 0.43 3.69** L3. 1.42 0.81 1.74* R-square 0.99 Adj. R-square 0.96 Observasi 36 Note : ***,**,* menjelaskan stasioner pada a = 1%, 5%, dan 10%
Tabel 4. Uji Kointegrasi Bounds Testing Lower Bound I (0) Upper Bound I (1) L_1 1.95 L_1 3.06 L_05 2.22 L_05 3.39 L_025 2.48 L_025 3.7 L_01 2.79 L_01 4.1
F = 4.14
t = --3.07

## Uji Kointegrasi Bound Testing
Table 4 menunjukkan hasil uji kointegrasi Bounds Testing. Hasil menunjukkan bahwa nilai F hitung dari hasil uji kointegrasi Bounds Testing yaitu sebesar 4.14 yang berarti nilai F hitung  lebih  besar  dari  nilai  upper  bound  (I1)  pada  alpha  signifikansi  5%  yaitu  sebesar 3.39. Nilai F hitung juga lebih besar dari nilai upper bound (I1) pada alpha signifikansi 1%
4.1, pada alpha signifikansi 0.25 sebesar 3.7, dan juga lebih besar pada alpha signifikansi 10 yaitu sebesar 3.06. Dari hasil tersebut maka dapat disimpulkan bahwa model dalam penelitian ini terdapat hubungan kointegrasi dalam jangka panjang terhadap kemiskinan di Indonesia. Oleh karena itu dengan adanya hubungan kointegrasi pada model tersebut maka model yang akan digunakan adalah model ARDL-ECM.
Received: 2021-08-02 Revised: 2021-09-10        Approved: 2021-09-11

## Estimasi ARDL Jangka Pendek

## Pengaruh jangka pendek pertumbuhan ekonomi terhadap kemiskinan
Sementara  itu,  untuk  analisis  jangka  pendek  ARDL  dijelaskan  pada  tabel  5.  Nilai  dari koefisien CointEq(-1) negatif sebesar -1.82 dan signifikan karena t-hitung dari CointEq(- 1) sebesar -10.56 yang signifikan pada alpha 5%. Tanda negatif dari koefisien CointEq(-1) mengindikasikan bahwa model ARDL-ECM adalah model yang valid dan juga menunjukkan terdapat suatu hubungan kointegrasi antara variabel dependent dan variabel independen dari  model  persamaan.  Dalam  jangka  pendek,  variabel  GDPG  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  kemiskinan  di  Indonesia.Hasil  temuan  ini  tidak  sejalan  dengan penelitian  dari    Rahman  et  al  (2020)  pertumbuhan  ekonomi  memiliki  dampak  yang signifikan  dalam  menurunkan  kemiskinan  di  India  dan  Empat  negara  ASEAN.  Pengaruh positif dari pertumbuhan ekonomi dimungkinkan kenaikan pertumbuhan ekonomi belum dapat mengentaskan masalah kemiskinan di Indonesia dalam jangka waktu yang pendek. Penelitian  dari  Rahman  et.al  (2020)    mengungkapkan  bahwa  dalam  beberapa  dekade terakhir  kenaikan  pendapatan  perkapita  di  negara-negara  Asia  Tenggara  termasuk Indonesia berdampak dalam meningkatkan pendapatan di masyarakat kelas menengah ke bawah. Namun, kontribusi dari masyarakat dalam mendorong pertumbuhan ekonomi tidak bisa dalam jangka pendek.
Table 5. Estimasi ARDL Jangka Pendek
Variabel Coefficient S.E t-statistic C -2.62 0.25 -10.33 GDPG D(GDPG) -0.92 0.10 -8.81** D(GDPG(-1)) 1.49 0.26 5.60** FDI D(FDI) -1.67 0.19 -8.67** IN D(IN) -0.62 0.06 -9.31** D(IN(-1)) 1.72 0.21 8.16** D(IN(-2)) 0.54 0.09 6.04** UNM D(UNM) -1.86 0.38 -4.89** D(UNM(-1)) -4.39 0.68 -6.42** D(UNM(-2)) 1.73 0.38 4.52** EX D(EX) -0.77 0.11 -6.56** D(EX(-1)) 0.40 0.10 4.00** D(EX(-2)) 0.21 0.09 2.13** IM
Received: 2021-08-02 Revised: 2021-09-10        Approved: 2021-09-11
D(IM) 1.92 0.18 10.45** D(IM(-1)) -3.02 0.32 -9.24** D(IM(-2)) -1.42 0.25 -5.64** R-square 0.98 Adj. R-square 0.95 Observasi 36 Note : ***,**,* menjelaskan stasioner pada a = 1%, 5%, dan 10%

## Pengaruh jangka pendek FDI terhadap kemiskinan
Sementara tiu, variabel FDI menunjukkan pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap kemiskinan. Hal ini menunjukkan bahwa pengaruh dari FDI dalam jangka pendek dapat menurunkan kemiskinan sebesar 1.67 persen. Hasil temuan ini sejalan dengan penelitian dari dari Khan et.al (2019) Teixeira dan Loureiro (2019) yang menjelaskan ketika aliran FDI  Inward  di  Pakistan  dan  Portugal  mengalami  kenaikan  maka  berdampak  dalam menurunkan tingkat kemiskinan di kedua negara itu. Hubungan negatif antara FDI Inward dan  kemiskinan  di  Indonesia  dimungkinkan  karena  pengaruh  dari  investasi  asing  ke Indonesia memberikan efek kepada sektor ekonomi dalam negeri. Menurut laporan ADB (2018) menjelaskan bahwa negara-negara Asia Tenggara termasuk Indonesia, kebanyakan mendapatkan  suntikan  dana  pada  sektor  kesehatan,  jasa  keuangan,  bisnis  retail,  jasa aktivitas bisnis yang mencapai sekitar 60%-70% dalam lima tahun terakhir. Indonesia yang terus gencar dalam mendorong FDI karena tujuannya untuk dapat menciptakan lingkungan Kawasan  bisnis  dan  mengembangkan  industri  melalui  investasi  asing  yang  ditingkatkan pada sektor jasa (Ziegenhain, 2020). Investasi asing perlu juga untuk dievaluasi. Karena pada dasarnya investasi asing hanya akan menguntungkan stake holder yang tentunya ada di  luar  negeri.  Selain  itu,  Indonesia  sering  terjadi  kondisi  politik  yang  gaduh.  Dengan instabilitas politik dan polemik yang justru datang dari pemerintah itu sudah tentu justru akan  memberikan  dampak  negatif  terhadap  pembangunan  khususnya  pengentasan kemiskinan. Kondisi yang demikian mengakibatkan kurang kondusifnya dunia investasi.

## Pengaruh jangka pendek inflasi dan pengangguran terhadap kemiskinan
Untuk variabel IN dan UNM menunjukkan pengaruh yang positif dan signifikan terhadap kemiskinan di Indonesia dalam jangka pendek.  Hasil ini di dukung dengan temuan dari Hasan  et.al  (2015)  yang  menjelaskan  kenaikan  inflasi  berdampak  dalam  meningkatkan masyarakat miskin di Pakistan. Menurut Ponciano (2016) menjelaskan bahwa Indonesia, Malaysia,  Singapore,  dan  negara  Asia  Tenggara  lainnya  sudah  bekerja  sama  dalam mengendalikan tingkat inflasi. Tujuannya agar inflasi berada pada level  inflasi rendah. Rata-rata inflasi di Indonesia tercatat sekitar 3%-4% dalam lima tahun terakhir. Tingkat inflasi di Indonesia yang berada pada level inflasi rendah ini disebabkan oleh kebijakan yang diambil oleh pemerintah dan Bank Sentral dalam mengendalikan tingkat inflasi.
Pengangguran yang berpengaruh positif terhadap kemiskinan dimungkinkan Indonesia masih  fokus  dalam  mengejar  pertumbuhan  ekonomi  tinggi.  Ini  menjadi  kesalahan
Received: 2021-08-02 Revised: 2021-09-10        Approved: 2021-09-11
mendasar dalam asumsi perekonomian Indonesia jika pengangguran dan kemiskinan hanya mungkin  diatasi  saat  ekonomi  tumbuh  minimal  (misalnya)  6,5  %.  Pengangguran  dan kemiskinan dapat di atasi jika pertumbuhan ekonomi melibatkan kegiatan ekonomi rakyat yang pelakunya adalah masyarakat miskin. Pengangguran dan kemiskinan adalah dua hal berbeda. Orang yang menganggur belum tentu miskin. Ilustrasinyajika, 1% pertumbuhan diasumsikan mampu menampung 200.000-400.000 tenaga kerja baru, maka pertumbuhan 6.5 % hanya mampu mempekerjakan 1,3 juta-2,6 juta tenaga kerja dan tidak ada jaminan bagi penduduk miskin.

## Pengaruh jangka pendek ekspor dan impor terhadap kemiskinan
Variabel  EX  menunjukkan  pengaruh  positif  dan  siginifikan  sedangkan  variabel  IMPT berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kemiskinan di Indonesia. Hasil ini berbeda dengan temuan dari Zaher (2017) menemukan globalisasi dan keterbukaan perdagangan dari sisi ekspor dan impor berdampak positif terhadap kemiskinan di Nigeria dan Pakistan dalam  beberapa  tahun  terakhir.  Indonesia  cenderung  membuka  pasarnya  dan mempromosikan  penanaman  modal  asing  untuk  meningkatkan  lapangan  kerja  dan meningkatkan  produktivitas  yang  berorientasi  ekspor  industri  dan  ekspor  barang  jasa (Zaher, 2017) Tercatat ekspor Indonesia sekitar 20 persen dari PDB dalam satu decade terakhir (ADB, 2018). Namun, perusahaan atau usaha yang bergerak pada sektor ekonomi lain akan terdampak dari aktivitas ini karena kurangnya akan dukungan. Produksi akan menurun akibat permintaan rendah dan berdampak pada kenaikan beban biaya variabel mereka. Sementara itu, sektor impor berpengaruh negatif dimungkinkan dengan adanya integrasi ekonomi di lintas ASEAN berdampak dalam membuka lapangan kerja baru yang nantinya dapat menurunkan kemiskinan. Peran ekspor bagi Indonesia memang menjadi kesempatan dalam liberalisasi ekonomi.
Bahkan, Indonesia secara bertahap telah berupaya mempersiapkan eksportir  untuk bersaing di pasar dalam negeri dan pasar internasional. Kebijakan persaingan operasional telah  dirancang  dengan  baik  dalam  mendukung  kebijakan  ekonomi  lainnya,  termasuk liberalisasi  perdagangan,  pengembangan  industri,  dan  promosi  investasi.  Dengan mengurangi  hambatan  masuk,  kebijakan  persaingan  juga  mendorong  terbentuknya industri  pendukung  yang  kuat  dan  meningkatkan  efisiensi  UKM  (ADB,  2018).  Namun, hambatan  yang  sering  terjadi  salah  satunya  adalah  strategi  yang  kurang  responsive terhadap  ekspor  ini.  Ekspor  cenderung  banyak  dilakukan  oleh  usaha  besar  dan  raksasa saja. Dengan demikian upaya menyelamatkan orang miskin dengan membuka lapangan kerja  baru  bagi  mereka  akan  kecil  kemungkinannya.  Ritwik  dan  Joydeb  (2016)  yang menjelaskan  bahwa  kenaikan  belanja  pemerintah,  belanja  publik,  dan  subsidi  dapat menurunkan  kemiskinan  di  India.  Bisa  jadi  disebabkan  oleh  lag  yang  mengharuskan masyarakat  menyimpan  uangnya  dan  belum  membelanjakannya  saat  mereka mendapatkan bantuan subsidi. Namun, di sisi lain hal yang paling banyak diperbincangkan yaitu adalah masalah subsidi yang tidak tepat sasaran. Terkadang subsidi yang diberikan
Received: 2021-08-02 Revised: 2021-09-10        Approved: 2021-09-11
untuk membantu masyarakat miskin lebih banyak tidak tepat sasaran. Ini karena subsidi lebih banyak diberikan pada komoditi daripada kepada individu yang dinyatakan miskin.
Table 6. Estimasi ARDL Jangka Panjang Variabel Coefficient S.E t-statistic LR GDPG -2.31 0.34 -6.73** FDI -0.58 0.89 -0.65 IN -1.77 0.44 -3.96** UNM 3.34 0.46 7.25** EX -0.53 0.29 -1.82* IM 3.14 0.64 4.86**
EC=POV - (-2.3118* EG - 0.5881* FDI - 1.7765* INF + 3.3474* UNMP - 0.5384* EXPT + 3.1457* IMPT)
Note : ***,**,* menunjukan signifikan pada alpha 1%, 5%, dan 10%
Dalam  konteks  regulasi,  laju  pertumbuhan  tidak  dapat  dipercepat  karena  adanya birokrasi  dan  regulasi  yang  terlalu  panjang.  Sistem  pertanggung  jawaban  yang  sangat tidak efisien akan menghambat proses pengentasan kemiskinan itu sendiri. Oleh karena itu sering terjadi resiko asimetric informasi saat terjadi adanya bantuan seperti subsidi keseluruh  wilayah  Indonesia.  Inkonsistensi  antar  setiap  lembaga  dari  pusat  sampai pedesaan menimbulkan adverse selection. Selain itu. progam kebijakan juga tidak adanya program follow up. Program- program yang dihadirkan saling terpisah satu dengan yang lainnya.  Di  lain  pihak,  satu  program  yang  ada  tidak  diikuti  dengan  program  lain  yang mampu  menunjang  program  pertama.  Tentu  pengembangan  menjadi  sangat  terbatas. Individu  yang  berhasil  lepas  dari  kemiskinan  setelah  mendapat  program  yang  pertama kemudian dapat kembali masuk dalam kelompok miskin.

## Estimasi ARDL Jangka Panjang

## Pengaruh jangka panjang pertumbuhan ekonomi terhadap kemiskinan
Table  6  menunjukkan  hasil  estimasi  ARDL  jangka  panjang.  Variabel  GDPG  memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap variabel dependent kemiskinan pada alpha 5 persen. Hasil ini didukung oleh temuan Ritwik dan Joydeb (2016) pertumbuhan ekonomi memiliki dampak yang signifikan dalam menurunkan kemiskinan di India dan Empat negara ASEAN. Pengaruh negatif dari pertumbuhan ekonomi terhadap kemiskinan dimungkinkan karena  pembangunan  yang  dilakukan  oleh  Indonesia  dalam  beberapa  dekade  terakhir ternyata  cukup  berhasil  menekan  angka  kemiskinan.  Hal  ini  dikarenakan  Indonesia
Received: 2021-08-02 Revised: 2021-09-10        Approved: 2021-09-11

## ASCARYA
Vol. 1 No. 1 (2021): Islamic Science, Culture, and Social Studies
cenderung  menerapkan  konsep  pembangunan Trickle-down  Effect yang  harapannya pembangunan  ini  dapat  menetes  kebawah  sehingga  memberikan  keuntungan  bagi masyarakat lapisan bawah. Misalkan saja rata-rata pertumbuhan ekonomi Indonesia yang cenderung tinggi. Bahkan melebihi rata-rata pertumbuhan ekonomi dunia. Pertumbuhan ekonomi  juga  diikuti  dengan  penurunan  tingkat  kemiskinan  di  Indonesia  Alekhina  dan Ganelli  (2020).  Berbagai  upaya  yang  dilakukan  oleh  pemerintah  antara  lain  dengan mendorong invetasi asing sebagai tiang penyangga dalam variabel pendapatan nasional dan berdampak dalam penciptaan lapangan kerja baru (Utama, 2015) Lapangan kerja baru membuat ekonomi masyarakat di ASEAN meningkat sehingga mereka dapat berkontribusi dalam pie chart perekonomian. Oleh karena itu Trickle-down Effect yang melekat pada Growth  Paradigm cukup  terbukti  dan  bahkan  membuat  ekonomi  masyarakat  bawah tumbuh sehingga keluar dari lingkaran setan kemiskinan. Strategi yang terus digencarkan oleh negara-negara Asia ini dikenal dengan istilah Redistribution Growth Theory (Hamid, 2017).

## Pengaruh jangka panjang inflasi dan pengangguran terhadap kemiskinan
Variabel IN memiliki pengaruh yang negatif dalam jangka panjang yang tentunya berbeda dengan  jangka  pendek  yang  bersifat  positif.  Pengaruh  negatif  dalam  jangka  panjang dimungkinkan  seiring  dengan  kenaikan  harga  barang  secara  terus  menerus,  maka masyarakat miskin tetap mendapatkan pendapatan dan masih bisa untuk meningkatkan konsumsinya. Hal ini disebabkan oleh adanya bantuan dari pemerintah melalui subsidi dan penurunan  pajak.  Sementara  itu  variabel  UNM  memiliki  pengaruh  yang  positif  dan signifikan  dalam  jangka  panjang.  Pengangguran  yang  berpengaruh  positif  terhadap kemiskinan  sama  seperti  analisis  jangka  pendek  karena  dimungkinkan  Indonesia  masih fokus dalam mengejar pertumbuhan ekonomi yang tinggi.

## Pengaruh jangka panjang ekspor dan impor terhadap kemiskinan
Untuk variabel EX dan IM menunjukkan perbedaan dalam jangka panjang. Varaiabel EXPT memiliki  pengaruh  yang  negatif  dan  signifikan  terhadap  kemiskinan  dalam  jangka panjang. Sementara itu, variabel IM berpengaruh positif dan signifikan. Pengaruh negatif dari EX dimungkinkan karena dalam jangka panjang pengaruh ekspor yang dilakukan oleh Indonesia  berdampak  dalam  menurunkan  masyarakat  miskin.  Hal  ini  disebabkan  oleh adanya pendapatan yang semakin tinggi bagi Indonesia. Pendapatan yang semakin tinggi ini berpengaruh dalam mendorong belanja pemerintah, subsidi, dan pajak Rahman et al (2020). Sama halnya dengan impor yang berpengaruh positif dalam jangka panjang yang dimungkinkan karena semakin banyak dan beragamnya barang impor berdampak dalam kenaikan  harga  yang  semakin  tinggi.  Harga  yang  semakin  tinggi  berpengaruh  terhadap daya  beli  masyarkat  yang  cenderung  menurun.  Dampaknya  mereka  akan  sulit mendapatkan barang dan berada dalam lingkaran kemiskinan.
Received: 2021-08-02 Revised: 2021-09-10        Approved: 2021-09-11
Disamping  itu  juga,  masyarakat  miskin  yang  mendapatkan  bantuan  sosial  telah melakukan  transaksi  sehingga  terjadi  perputaran  uang  yang  pada  akhirnya  akan mendorong pendapatan masyarakat miskin itu sendiri. Menurut Hamid (2017) menjelaskan bahwa  strategi  yang  tak  kalah  pentingnya  adalah  upaya  pembangunan  sumber  daya manusia melalui subsidi kesehatan dan pendidikan yang tepat sasaran. Hal ini juga terkait dengan  upaya follow  up kebijakan  dengan  fasilitas.  Misalnya  dalam  dunia  pendidikan, begitu  banyak  beasiswa  yang  dikeluarkan  pemerintah.  Meski  banyak  sekali,  namun kenyataannya syarat yang diperlukan untuk mendapat beasiswa tersebut tidaklah mudah. Oleh karena itu, dengan adanya bantuan dari subsidi baik tunai dan non-tunai pada bidang SDM. Hal ini dapat mendorong kualitas SDM Indonesia dalam jangka panjang. Indonesia sudah  sangat  banyak  upaya  yang  dilakukan  Pemerintah  untuk  meningkatkan kesejahteraan  masyarakat.  Jika  kita  melihat  secara  absolut,  maka  berbagai  kebijakan tersebut telah memberikan hasil nyata, yakni meningkatnya secara umum kesejahteraan masyarakat. Pemenuhan kebutuhan pokok ( basic needs ) semakin tinggi. Masyarakat yang kaya  juga  semakin  banyak.  Sampai  Desember  2020,  sebanyak  185.273  rekening masyarakat yang memiliki tabungan lebih besar dari Rp 2 miliar dan sebanyak 108.535 rekening tabungan masyarakat di atas Rp 5 milliar Hal ini tidak pernah terjadi pada masa dua atau tiga dekade yang lalu.
Namun  demikian,  di  tengah  peningkatan  kesejahteraan  sebagian  masyarakat tersebut,  masih  banyak  juga  yang  tersendat-sendat  peningkatan  kesejahteraannya, bahkan masih hidup dalam kemiskinan, ataupun berada dalam posisi menganggur. Jika dilihat dari potensi Indonesia yang relative kaya sumber daya-nya, maka hal seperti ini tidak seharusnya terjadi. Oleh karena itu, perlu ada orientasi kebijakan yang jelas untuk menghilangkan kemiskinan absolut ini, dengan kebijakan yang secara tegas berpihak dan mengarah  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  lapisan  bawah  dengan  program-program Pendidikan,  kesempatan  kerja,  dan  kesempatan  berusaha.  Kebijakan  bukanlah  untuk menghilangkan  kemsikinan  secara  sementara,  namun  betul-betul  permanen.  Jika berbicara strategi yang tepat, maka sudah seharusnya kita mengubah paradigma ekonomi yang  cenderung  liberalistik  menjadi  berparadigma  Pancasila.  Sesungguhnya  ekonomi kerakyatan  yang berdasar pada Pancasila ini telah kita miliki dan tertuang  dalam UUD 1945.    Tetapi  hingga  saat  ini  tidak  ada  komitmen  yang  jelas  dari  pemerintah  untuk melaksanakannya.  Indonesia  justru  terjebak  dalam  sistem  ekonomi  liberal  yang  tidak sesuai dengan keadaan bangsa Indonesia saat ini.
Melalui paradigma ekonomi kerakyatan, maka konsep ini akan lebih mengutamakan pemerataan  ekonomi  dan  kesejahteraan  sehingga  fundamental  perekonomian  berdasar pada kekuatan sendiri. Mengembangkan Sistem Ekonomi Kerakyatan menjadi kesempatan bagi  Indonesia  untuk  mendorong  semua  ukuran  atau  indikator  kesejahteraan  yang nantinya akan menciptakan pemerataan pembangunan bagi Indonesia. Selain itu, untuk mencapai kesejahteraan bagi bangsa Indonesia, maka penguatan pada sektor menengah kebawah  harus  diperhatikan  lagi.  Sejauh  ini  masalah  Indonesia  masih  berada  pada
Received: 2021-08-02 Revised: 2021-09-10        Approved: 2021-09-11
masalah  yang  masyarakatnya  rentan  miskin.  Maka  dari  itu  dengan  memperkuat pendapatan  mereka,  menjaga  ketahanannya  akan  menstabilkan  ekonomi  nasional walaupun  ketika  terjadi  shock  baik  dari  dalam  dan  luar  negeri.  Pemerintah  telah menerapkan  strategi  yang  akan  menjadi  prioritas  utama  pertumbuhan  dan  strategi pemerataan di Indonesia dalam RPJMN 2020-2024. Strategi yang akan diimplementasikan oleh  pemerintah  pada  pertumbuhan  ekonomi  yaitu  dengan  mendorong  investasi  baik Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN) dan Penanaman Modal Asing (PMA). Investasi ini akan dialokasikan pada setiap sektor yang akan mendorong pusat-pusat pertumbuhan di wilayah Indonesia sehingga nantinya dengan investasi, sektor riil akan lebih berproduksi dan menciptakan perekonomian yang meningkat di setiap wilayah.

## KESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh dari variabel ekonomi makro terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia. Hasil menunjukkan bahwa semua variabel independent berpengaruh  signifikan  terhadap  kemiskinan.  Dalam  jangka  pendek  semua  variabel memiliki  pengaruh  yang  signifikan.  Begitupun  dengan  jangka  panjang,  keculi  FDI  yang tidak  signifikan.  Pengaruh  dari  variabel  pertumbuhan  ekonomi  dan  makroekonomi  ini perlu diperhatikan bagi pemangku kepentingan dalam mengambil suatu kebijakan yang nantinya  akan  memberikan  dampak  terhadap  masyarakat  di  suatu  negara.  Secara mayoritas dalam penelitian ini pengaruh terbesar berasal dari pertumbuhan ekonomi dan pengangguran yang menyebabkan tingkat kemiskian dapat meningkat. Dari temuan studi tersebut, terlihat bahwa otoritas baik pemerintah  dan Bank Sentral  harus mewaspadai perkembangan ekonomi makro dan tidak selalu berfokus pada paradigma pertumbuhan. Terlepas  dari  keuntungan  yang  akan  diberikan  akibat  meningkatnya  ekonomi.  Namun, kekuatan  dan  kebijakan  yang  tidak  objektif  berdampak  pada  melebarnya  jumlah masyarakat miskin di Indonesia.

## BIBLIOGRAFI
Asia  Development  Bank  (2018)  ASEAN  2030:  Toward  a  Borderless  Economic  Community.
Retrieved from:https://www.adb.org/sites/default/files/publication/159312/adbi- asean-2030-borderless-economic-community.pdf
Alekhina. V and Ganell. G (2020) Determinants of Inclusive Growth in ASEAN. IMF Working Papers . ISBN/ISSN:9781513549194/1018-5941. Retrieved from:
https://www.imf.org/en/Publications/WP/Issues/2020/07/03/Determinants-of- Inclusive-Growth-in-ASEAN-49547
Barika (2015) Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Pengeluaran Pemerintah, Pengangguran, dan Inflasi Terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi se-Sumatera. Unib Scholar Repository.
Vol 5 (1), 27-36.
Received: 2021-08-02 Revised: 2021-09-10        Approved: 2021-09-11
Badan  Pusat  Statistik  (2021)  Gini  Ratio  September  2020.  Retrieved  from  : https://www.bps.go.id/pressrelease/2020/01/15/1747/gini-ratio-september-2019- tercatat-sebesar-0-380.html
Badan Pusat Statistik (2021) Persentase Penduduk Miskin September 2020 Retrieved from : https://www.bps.go.id/pressrelease/2020/01/15/1743/
Chani,  M.I.,  Pervaiz,  Z.,  Jan,  S.A.,  Ali,  A.,  and  Chaudary,  A.R  (2011).  Poverty,  Inflation  and Economic  Growth:  Empirical  Evidence  from  Pakistan. World  Applied  Sciences  Journal , 14(7), 1058-1063.
Fayyaz.A, Muhammad Umar Draz, Lijuan Su, Ilhan Ozturk, Abdul Rauf, and Shahid Ali (2019) Impact  of  FDI  Inflows  on  Poverty  Reduction  in  the  ASEAN  and  SAARC  Economies. Sustainability MDPI , , vol. 11(9), pages 1-24.
Hasan. SA, Zaman, K and Gul S (2015) The Relationship between Growth-Inequality-Poverty Triangle  and  Environmental  Degradation:  Unveiling  the  Reality. Arab  Economic  and Business Journal . Volume 10, Issue 1, June 2015, Pages 57-71.
Hamid, E.S (2017) Strategi Pembangunan dan Problematika dalam Mengatasi Kemiskinan dan Ketimpangan di Indonesia. KAHMI.
Hasaan.  Kalid.  and  Kayai,  A.A  (2018)  Evaluating  the  Dilemma  of  Inflation,  Poverty  and Unemployment,"  Bulletin  of  Business  and  Economics  (BBE). Research  Foundation  for Humanity (RFH ), vol. 5(2), pages 67-82, June
Hill, Carter and William Griffiths, (2018). Principle econometrics (3ed). New York: John Willey
& Son.
Khan.M.B, Huobao.X, and Saleem.H (2019) Direct Impact of Inflow of Foreign Direct Investment on  Poverty  Reduction  in  Pakistan:  a  Bondstesting  Approach. Economic  Research- Ekonomska Istraživanja , 32:1, 3647-3666.
Korankye, B, Wen,X, Michael, A and Baah-Nketiah, E (2020) Analyzing Economic Growth and Its impact on Poverty Reduction in Africa. I nternational Journal of Science and Business . Vol. 4, issue 12, 93-105.
Lazreg,M  and  Zouari,  E  (2018)  The  Relationship  Between  FDI,  Poverty  Reduction,  and Environmental Sustainability in Tunisia. Working Papers , 01756733.
Muttaqin,  Z  (2012)  Economic  Growth  and  Equality  Reducing  Poverty.  Signifikan  Jurnal Ekonomi. Vol.1 No.1.
Bouhajeb,  M  and  Smoui    (2016)  Higher  education,  Graduate  unemployment,  Poverty  and Economic growth in Tunisia, 1990-2013. Atlantic Review of Economics (2011-2016), vol. 1, pages 1-1.
Ogunniyi and Igberi (2014) The Impact of Foreign Direct Investment on Poverty Reduction in Nigeria. JESD Journal . Vol.5 No.14.
Received: 2021-08-02 Revised: 2021-09-10        Approved: 2021-09-11
Oakland  Institute (2018) Indonesia: The World  Bank's Failed East Asian Miracle.  Available: https://www.oaklandinstitute.org/indonesia-world-bank-failed-east-asian-miracle
Pererra,  L.D.  and  Lee,  G.H.Y  (2013)  Have  Economic  Growth  and  Institutional  Quality Contributed to Poverty and Inequality Reduction in Asia?. Journal of Asian Economics . Volume 27, August 2013, Pages 71-86.
Ponciano S. Intal, Jr (2016) The Economic Transformation of the ASEAN Region in Comparative Perspective.
Available:
https://www.eria.org/3.1.ASEAN_50_Vol_3_Integrative_Chapters_1.pdf
Pahm (2019), Impacts of the Sectoral Composition of Growth on Poverty Reduction in Vietnam.
Journal of Economics and Development . Vol. 21 No. 2, pp. 213-222.
Pesaran M. Shin, & Richard, S. (2001). Bounds Testing Approaches to The Analysis of Level Relationships. Journal of Applied Econometrics , 16 (3), 289 – 326.
Quiñonez, P., Sáenz, J., & Solórzano, J. (2018). Does foreign direct investment reduce poverty? The case of Latin America in the twenty-first century. Business and Economic Horizons , 14 (3), 488 – 500
Ritwik  Sasmal  &  Joydeb  Sasmal  (2016)  Public  Expenditure,  Economic  Growth  and  Poverty Alleviation. International  Journal  of  Social  Economics,  Emerald  Group  Publishing ,  vol. 43(6), pages 604-618.
Ruch.W and Geyer Jr. H.S (2018) Public Capital Investment, Economic Growth, and Poverty Reduction  in  South  African  Municipalities. Regional  Science  Policy  and  Practice .  Vol.9 Issue.4 Pages 269-284
Rahman,  SN,  Suharno,  and  Badriah  LS  (2020)  The  Crucial  Factors  Affecting  Poverty  and Inequality  in  ASEAN:  A  Case  Study  of  Cambodia,  Malaysia,  Indonesia,  and  Thailand. International Conference on Rural Development and Enterpreneurship. Vol. 5 No.1ISBN: 978-623-7144-28-1.
Sam B.I (2016) Strategies for Alleviating Poverty in Nigeria. Journal of Poverty, Investment and Development . ISSN 2422-846, Vol.28.
Koc (2013) The Effect Of Foreign Direct Investment On Poverty: Panel Regression Analysis For 40 Selected Underdeveloped And Developing Countries, Sayfalar 225 - 240.
Siyan, P., Adegoriola, A. E., & Adolphus, J. A. (2016) Unemployment and Inflation: Implication on Poverty Level in Nigeria. Munich Personal RePEc Archive , 79765 , 1 – 23
Teixeira, A. A. C., & Loureiro, A. S. (2019). FDI, income inequality and poverty: a time series analysis of Portugal, 1973 – 2016. Portuguese Economic Journal , 18 (3), 203 – 249
Uttama, N. P. (2015). foreign direct investment and the poverty reduction nexus in Southeast Asia. Economic Studies in Inequality, Social Exclusion and Well-Being , 281 – 298
World  Bank  (2021)  Economic  Growth  and  Macroeconomic  data.  Availabe: https://data.worldbank.org/
Received: 2021-08-02 Revised: 2021-09-10        Approved: 2021-09-11

## ASCARYA
Vol. 1 No. 1 (2021): Islamic Science, Culture, and Social Studies
Ziegenhain. P (2020) ASEAN 2025 : Towards Increased Foreign Direct Investment in Southeast Asia ? Aegis , 4 (1), 1 – 18.

## Copyright (c) 2021 Abi Fadillah
This  work  is  licensed  under  a Creative  Commons  Attribution-NonCommercial  4.0 International License .