## PENGARUH TRANSFER KE DAERAH, KELAHIRAN, DAN PENGANGGURAN TERHADAP JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI INDONESIA
Matthew Stephanus 1) ; Masruri Muchtar 2) ; Pardomuan Robinson 3) ; Muhammad Heru Akhmadi 4)
1) matthew.stephanus@kemenkeu.go.id, Politeknik Keuangan Negara STAN*
2) masruri.m@pknstan.ac.id, Politeknik Keuangan Negara STAN
3) robinson@bps.go.id, Badan Pusat Statitik
4) heruakhmadi@pknstan.ac.id, Politeknik Keuangan Negara STAN

## Abstract
Starting  in  2004  with  the  issuance  of  the  Law  on  Financial  Relations  between  the  Central  and  Regional Governments, the era of Regional Transfers also began. This transfer to the  regions is expected to solve many problems of inequality in the regions that have not been reached by the central government. Based on BPS data in 2020, Indonesia's population reached 270 million with the percentage of poor people still in double digits. The pandemic from 2020 to 2022 also contributed to the increase in poverty. The pandemic in that year increased unemployment  in  the  community  which  also  contributed  to  poverty.  In  addition,  the  high  birth  rate,  which according to several studies, is also a contributor to poverty. This research takes secondary panel data sourced from the Central Bureau of Statistics and the Directorate General of Fiscal Balance, the Ministry of Finance. This study uses the Random-Effect model by taking data for the period 2020 to 2022. The results showed that TKD, Birth, and Unemployment together had a positive impact on poverty. However, it was found that the unemployment variable had no significant effect. With this research, the government is expected to make TKD more targeted and control the birth rate.
Keywords: Birth, Fiscal Decentralization, Poverty, Unemployment

## Abstrak
Dimulai  pada  tahun  2004  dengan  dikeluarkannya  Undang-Undang  tentang  Perimbangan  Keuangan  antara Pemerintah Pusat dan Pemerintah Daerah, era Transfer ke Daerah pun dimulai. Transfer ke daerah ini diharapkan dapat menyelesaikan banyak masalah ketimpangan di  daerah yang selama ini tidak terjangkau oleh pemerintah pusat. Berdasarkan data BPS tahun 2020, jumlah penduduk Indonesia mencapai 270 juta jiwa dengan persentase penduduk  miskin  yang  masih  dua  digit.  Pandemi  pada  tahun  2020  hingga  2022  juga  turut  menyumbang peningkatan  angka  kemiskinan.  Pandemi  pada  tahun  tersebut  meningkatkan  pengangguran  di  masyarakat  yang juga turut menyumbang angka kemiskinan. Selain itu, tingginya angka kelahiran yang menurut beberapa penelitian juga menjadi penyumbang kemiskinan. Penelitian ini mengambil data panel sekunder yang bersumber dari Badan Pusat  Statistik  dan  Direktorat  Jenderal  Perimbangan  Keuangan,  Kementerian  Keuangan.  Penelitian  ini menggunakan  model Random-Effect dengan  mengambil  data  pada  periode  tahun  2020  hingga  2022.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  TKD,  Kelahiran,  dan  Pengangguran  secara  bersama-sama  berpengaruh  positif terhadap  kemiskinan.  Namun,  ditemukan  bahwa  variabel  pengangguran  tidak  berpengaruh  signifikan.  Dengan adanya penelitian ini, pemerintah diharapkan dapat membuat TKD lebih tepat sasaran dan mengendalikan angka kelahiran.
Kata Kunci: Desentralisasi, Kelahiran, Kemiskinan, Pengangguran

## PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  negara  dengan  penduduk  terbesar  keempat  di  dunia  dengan  jumlah penduduk sebesar 270.203.917 jiwa berdasarkan Survey Penduduk Badan Pusat Statistik tahun 2020. Jumlah penduduk ini masih akan terus meningkat di tahun-tahun akan datang, yang mana Indonesia  akan  mengalami  bonus  demografi  pada  tahun  2030  (Warsito  dkk.,  2019).  Bonus demografi ini tentu saja didukung oleh jumlah kelahiran bayi yang masih tinggi di Indonesia.
Banyaknya  penduduk  ini  juga  sebanding  lurus  dengan  jumlah  penduduk  miskin  di Indonesia.  Kemiskinan  adalah  terjadinya  ketidakmampuan  seseorang  ataupun  masyarakat dalam memenuhi kebutuhan hidupnya (Todaro & Smith, 2020). Dia juga menjelaskan bahwa populasi yang tinggi, rendahnya lapangan kerja, dan rendahnya tingkat pendidikan adalah ciri- ciri negara miskin dan berkembang (Todaro & Smith, 2020). Sejak awal abad ke-21, presentase penduduk miskin Indonesia selalu berada di angka dua digit. Angka ini membaik sejak tahun
Volume 4 No.3, 2024
2018 dengan keberhasilan Indonesia menurunkan angka kemiskinan menjadi di bawah 10%. Adapun persentase penduduk miskin Indonesia dapat dilihat dalam tabel berikut:
Tabel 1. Penduduk Miskin di Indonesia Tahun 2016 2017 2018  2019  2020  2021  2022 Persentase Kemiskinan 10.78  10.38  9.74 9.32  9.99 9.93 9.56

## Sumber: Badan Pusat Statistik (2023)
Berdasarkan tabel di atas, dapat dilihat bahwa terdapat tren penurunan penduduk miskin yang kemudian meningkat kembali pada tahun 2019 dan 2020. Peningkatan ini terjadi karena adanya  Pandemi  Covid-19  yang  melanda  dunia.  Pandemi  ini  membuat  banyak  orang kehilangan pekerjaan yang akhirnya meningkatkan pengangguran dan meningkatkan penduduk miskin. Dalam table 1 terlihat terjadi penurunan penduduk miskin di Indonesia pada tahun 2020 yang sebelumnya 9.93% menjadi 9.56%. Penurunan ini terjadi tentu saja terjadi dengan campur tangan pemerintah melalui belanja negara yang salah satunya alatnya adalah dana transfer ke daerah. Studi terbaru menunjukkan bahwa belanja yang dilakukan oleh negara dapat membantu menurunkan kemiskinan sebuah negara (Anderson dkk., 2018)
Dalam  menghadapi  kemiskinan,  pemerintah  terus  mendorong  berbagai  kebijakan- kebijakan  dalam  level  mikro  dan  makro. Di  level  ekonomi  makro,  pemerintah  mendorong pertumbuhan ekonomi, menjaga kestabilan harga, dan menciptakan kesempatan kerja. Selain itu, pemerintah juga menggelontorkan dana untuk berinvestasi pada pembangunan infrastruktur di  daerah-daerah  terpencil  untuk  meningkatkan  aktivitas  perekonomian.  Di  level  mikro, pemerintah  memberikan  bantuan  langsung  berupa  bantuan  pangan  non-tunai,  bantuan  tunai, dan  dukungan  penerima  bantuan  iuran  bagi  masyarakat  miskin.  Ini  merupakan  upaya-upaya pemerintah  dalam  menerapkan  kebijakan  “ poor  budget ”  yakni  kebijakan  anggaran  yang bermanfaat sepenuhnya bagi masyarakat kurang mampu (Sigit & Kosasih, 2020).
Undang-Undang  nomor  19  tahun  2023  tentang  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja Negara Tahun Anggaran 2024 mendefinisikan Transfer Ke Daerah adalah dana bersumber dari APBN dan merupakan bagian dari belanja negara yang disalurkan kepada daerah untuk dikelola oleh pemerintah daerah  dalam rangka mendanai  penyelenggaraan urusan pemerintahan yang menjadi  kewenangan daerah. Transfer ke daerah merupakan bagian dari  desentralisasi  fiskal dimana  kekayaan  daerah  yang  dikumpulkan  oleh  pusat  kemudian  dibagikan  kembali  secara proporsional,  merata,  maupun  menjadi  insentif  bagi  daerah  untuk  memajukan  daerahnya. Transfer ini diharapkan dapat memperbesar ruang fiskal yang dimiliki oleh pemerintah daerah sehingga tidak hanya mengandalkan Pendapatan Asli Daerah-nya saja. Leganya ruang fiskal ini  diharapkan  dapat  memacu  pertumbuhan  ekonomi  yang  pada  hakikatnya  secara  tidak langsung akan menurunkan kemiskinan (Nurrizqi dkk., 2023)
Pada  tahun  2024,  pemerintah  melalui  Peraturan  Presiden  Nomor  76  tahun  2023 menganggarkan TKD sebesar Rp857,5 Milyar yang kemudian akan dibagi menjadi beberapa jenis transfer. TKD oleh peraturan perundang-undangan yang ada dibagi atas 6 (enam) jenis transfer.  Keenam  jenis  tersebut  adalah  Dana  Alokasi  Umum,  yang  oleh  pemerintah  dibagi dengan  proporsi  14,1%  untuk  pemerintah  provinsi  dan  85,9%  untuk  pemerintah kabupaten/kota. Dana Bagi Hasil, yang terdiri atas DBH Pajak, DBH Sumber Daya Alam, dan DBH  lainnya  berupa  perkebunan  sawit.  Dana  Alokasi  Khusus,  yang  terdiri  atas  DAK  Fisik, DAK  Non-Fisik,  dan  Hibah  Daerah.  Dana  Otonomi  Khusus  yang  terbagi  atas  Otsus  Pulau Papua,  Otsus  Aceh,  dan  Dana  Tambahan  Infrastruktur.  Dana  Keistimewaan  untuk  Daerah Istimewa Yogyakarta. Dana Desa, yang dialokasikan berdasarkan Alokasi Dasar sebesar 65%, Alokasi Formula sebesar 30%, Alokasi Kinerja sebesar 4%, dan Alokasi Afirmasi sebesar 1%.
Besarnya  dana  TKF  yang  diberikan  oleh  pemerintah  merupakan  bagian  dari  usaha mewujudkan desentralisasi yang salah satunya adalah desentralisasi fiskal. Desentralisasi fiskal
adalah  bentuk  upaya  yang  dilakukan  pemerintah  dalam  menanggulangi  masalah  sosial  yang salah  satunya  adalah  masalah  kemiskinan  (Syamsul,  2020).  Selain  mengatasi  kemiskinan, desentralisasi fiskal adalah salah satu cara untuk meningkatkan kualitas pelayanan publik secara umum dan juga bentuk penerapan sila keempat Pancasila yakni negara yang lebih demokratis (Christia & Ispriyarso, 2019). Pelayanan publik yang baik tentu saja menciptakan pemerintah yang  akuntabel,  bersih,  tingginya  partisipasi  masyarakat,  pembangunan  berkeadilan,  dapat mengurangi  ketimpangan  yang  pada  akhirnya  akan  mensejahterakan  masyarakat  (Hastuti, 2018).
Tingginya  angka  kelahiran  dan  tingginya  populasi  adalah  salah  satu  ciri  dari  negara berkembang dan miskin (Todaro & Smith, 2020). Hal ini sejalan juga dengan teori Malthusian yang dipopulerkan oleh Robert Malthus. Teori ini menyatakan bahwa pertumbuhan penduduk mengikuti deret ukur, misalnya 1, 2, 4, 16, 32. Sementara itu di sisi lain, pertumbuhan sumber makanan atau produksi pangan mengikuti deret hitung, misalnya 1, 2, 3, 4, 5 (Raharto, 2020). Dapat  ditarik  premis  bahwa  semakin  banyaknya  penduduk  dengan  tidak  ditopang  oleh pertumbuhan  pangan  akan  meningkatkan  kemiskinan.  Malthus  menyederhanakan  produksi pangan  dengan  Total  Income  Growth  Rate,  dan  pertumbuhan  penduduk  dengan  Population Growth  Rate  (Todaro  &  Smith,  2020).  Penyederhanaan  ini  akhirnya  melahirkan  jebakan Malthusian. Jebakan ini bermakna bahwa pertumbuhan penduduk akan menipiskan pendapatan masyarakat yang akhirnya akan meningkatkan kemiskinan (Macfarlane, 2003; Roy & Riello, 2018).  Jika  ditarik  dalam  kurva,  makan  jebakan  Malthusian  akan  berbentuk  seperti  gambar dibawah ini:
Gambar  1. Jebakan Malthusian
Sumber: Economic Development by Todaro & Smith (2020) Pengangguran adalah salah satu masalah besar yang dihadapi oleh banyak negara. Salah satu penyebab utama pengangguran di medio tahun 2020 hingga tahun 2022 adalah pandemi Covid-19. Data menunjukkan bahwa terdapat 1.205.191 jiwa yang dipecat dari sektor informal, 212.394  jiwa  yang  dipecat  dari  sektor  formal,  dan  282.000  jiwa  yang  dirumahkan  tanpa pendapatan  (Ramadhani  dkk.,  2022).  Tingginya  pengangguran  ini  juga  diperparah  dengan banyaknya  populasi  penduduk  muda.  Banyak  populasi  penduduk  muda  yang  kesulitan mendapatkan  pekerjaan  bahkan  banyak  penduduk  muda  yang  kesulitan  untuk  mendapat pekerjaan informal di perkotaan (Todaro & Smith, 2006). Keynes dalam Keynesian Theory- nya menyatakan bahwa rendahnya permintaan yang mana disebabkan oleh kemiskinan dapat menyebabkan peningkatan pengangguran vice versa (Mankiw, 2020).
Studi-studi yang mendalami faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah penduduk miskin di Indonesia sudah banyak dilakukan, tetapi masih terbatasnya penelitian yang menganggakat isu  kelahiran  penduduk  dan  transfer  ke  daerah  secara  sama-sama.  Terbatas  pula  studi  yang menunjukkan manfaat dari transfer ke daerah di masa pandemi dan juga pengangguran di masa pandemi. Maka penelitian ini diadakan untuk menggabungkan secara bersama-sama dampak dari  ketiga  variabel  bebas  yakni  transfer  ke  daerah,  kelahiran,  dan  pengangguran  terhadap kemiskinan.

## KAJIAN PUSTAKA
Telah terdapat banyak penelitian yang membahas tentang Transfer Ke Daerah, Angka Kelahiran, dan Penangguran dengan variabel terikat yang berbeda-beda. Terdapat studi yang menyatakan  bahwa  belanja  pemerintah  berpengaruh  terhadap  penurunan  kemiskinan (Anderson dkk., 2018; Wahyudi, 2020). Dalam studi yang dilakukan secara spesifik di wilayah tertentu  seperti  Provinsi  Riau  (Isramiwarti,  2017)  ,  Jawa  Tengah  (Nurmainah,  2013),  dan Kabupaten Blora (Evita & Primandhana, 2022), serta dalam wilayah lebih luas yakni seluruh Pulau Sumatera dan Jawa (Rambe dkk., 2020) menunjukkan bahwa belanja pemerintah dapat menurunkan  kemiskinan.  Dalam  topik  yang  sama,  sebuah  studi  menunjukkan  bahwa  dalam jangka  panjang,  peningkatan  standar  deviasi  belanja  pemerintah  sebesar  $1.556  dapat menurunkan  kemiskinan  sebesar  0,61%  pada  orang  dewasa  (Hidalgo-Hidalgo  &  Iturbe- Ormaetxe, 2018).
Desentralisasi Fiskal yang dalam hal ini di Indonesia melalui Transfer Ke Daerah juga berdampak signifikan dalam menurunkan kemiskinan (Syamsul, 2020; Tselios & Rodríguez- Pose, 2022). Secara spesifik bahkan salah satu bentuk TKD di Indonesia yakni di Dana Desa mampu  menurunkan  kemiskinan  sebesar  0.04%  untuk  setiap  Rp1  Triliyun  rupiah  yang dikeluarkan  (Azzahra  dkk.,  2022).    Bahkan  di  Pantai  Gading,  telah  terbukti  bahwa desentralisasi  fiskal  tidak  hanya  menurunkan  kemiskinan,  namun  juga  mampu  meredakan konflik di negara afrika tersebut (Tiangboho Sanogo, 2019). Terdapat sebuah penelitian yang dilakukan di beberapa kota di Sulawesi Utara tepatnya di Kota Manado, Kabupaten Minahasa, dan  Kabupaten  Bolaang  Mongondouw  yang  menyatakan  bahwa  belanja  pemerintah  tidak memberikan pengaruh dalam menurunkan kemiskinan (Rotinsulu & Tenda, 2016). Penelitian lain  juga  menunjukkan  bahwa  sebagian  transfer  ke  daerah  seperti  DAK  dan  DAU  malah berkorelasi positif dan signifikan terhadap kemiskinan (Widodo & Zakiah, 2022).
Selain penelitian tentang desentralisasi fiskal, terdapat pula penelitian tentang kelahiran penduduk.  Studi  yang  dilakukan  di  Provinsi  Jawa  Timur  (Mahsunah,  2017),  Provinsi  Nusa Tenggara Timur (Nalle dkk., 2022), Kabupaten Gresik (Cahyani, 2022), dan Kota Palembang (Suhandi  dkk.,  2018)  yang  menunjukkan  secara  parsial  maupun  simultan  bahwa  angka kelahiran berdampak pada peningkatan jumlah penduduk miskin  suatu  daerah.  Dalam kurun waktu  tahun  2016  hingga  tahun  2019,  terdapat  sebuah  studi  yang  menunjukkan  bahwa  di seluruh  Indonesia  terdapat  angka  kelahiran  dan  pertumbuhan  penduduk  secara  positif  dan signfiikan meningkatan kemiskinan di Indonesia (Sianturi dkk., 2021).
Studi yang dilakukan di Kabupaten Kediri pada tahun 2020 menunjukkan bahwa setiap pertambahan tingkat pengangguran terbuka sebesar 1%, maka akan meningkatakan kemiskinan sebesar 7,6% (Sebriana & Cahyono, 2022). Studi lain yang dilakukan di Kabupaten Pelalawan (Sagala  &  Harlen,  2023)  dan  Provinsi  Kepulauan  Riau  (Usman  &  Diramita,  2018) menunjukkan  bahwa  tingkat  pengangguran  berkorelasi  secara  parsial  dalam  menaikkan kemiskinan.    Terdapat  pula  studi  lain  yang  dilakukan  di  Aceh  pada  tahun  2020.  Studi  ini menyatakan bahwa tingkat pengangguran berpengaruh positif terhadap kemiskinan tetapi tidak berpengaruh secara signifikan (Rizal dkk., 2020).

## Desentralisasi Fiskal
Desentralisasi  fiskal  adalah  salah  satu  alat  yang  digunakan  oleh  pemerintah  untuk memeratakan  porsi  pembangunan  dan  keuangan.  Hal  ini  sejalan  dengan  Sila  ke  5  Pancasila yakni: “Keadilan Sosial Bagi Seluruh Rakyat Indonesia”. Desentralisasi di Indonesia pertama kali  dicetuskan  dengan  lahirnya  Undang-Undang  Nomor  22  tahun  1999  tentang  Pemerintah Daerah  dan  Undang-Undang  Nomor  25  tahun  1999  tentang  Perimbangan  Keuangan  antara Keuangan  Pemerintah  Pusat  dan  Pemerintah  Daerah.  Desentralisasi  Fiskal  diharapkan  dapat memberikan  ruang  kepada  pemerintah  daerah  untuk  mengelola  dan  memajukan  sendiri daerahnya (Nurrizqi dkk., 2023).
Transfer Ke Daerah dibagi atas Pure Block Grant dan Matching Grant. Pure Block Grant diberikan dengan tidak terikat, sementara Non-Matching Grant diberikan dengan sektor-sektor tertentu. Adapun dampak yang diharapkan dari Transfer Ke Daerah dengan metode Pure Block Grant adalah efek pendapatan dimana terjadinya peningkatan belanja pemerintah dan belanja pribadi secara bersamaan. Di sisi lain Matching Grant diharapkan memberikan insentif kepada pemerintah  daerah  untuk  menjalankan  program-program  dan  kegiatan  pada  sektor-sektor tertentu (Puspita dkk., 2021).

## Angka Kelahiran di Indonesia
Permasalahan  kependudukan  maka  menjadi  masalah  bagi  pemerintah  di  Indonesia (Indraswari  &  Yuhan,  2017).  Sensus  Penduduk  2020  menunjukkan  bahwa  angka  kelahiran (total fertility rate) Indonesia berada di angka 2,1. Angka ini bermakna bahwa setiap perempuan Indonesia secara rata-rata melahirkan tiga orang anak atau lebih. Hasil SP 2020 ini masih di atas  total  fertility  rate  normal  di  angka  2.  Tingginya  angka  kelahiran  ini  berkorelasi  dengan kemiskinan di suatu negara. Negara miskin dan berkembang cenderung memiliki pertumbuhan populasi dan jumlah penduduk yang tinggi (Todaro & Smith, 2020).
Tingginya kelahiran menunjukkan bahwa akan semakin banyak waktu yang dihabiskan orang tua untuk mengurus anaknya. Semakin tingginya waktu yang dihabiskan ini tentu akan menggerus  waktu  dari  orang  tua  untuk  berproduksi  dalam  perekonomian.  Hal  ini  tentu  saja terjadi karena  adanya trade-off antara mengurus  anak dan bekerja lebih banyak lagi. Hal  ini sejalan  dengan  studi  yang  menunjukkan  bahwa  urusan  di  rumah  menjadi  kontraproduktif dengan pekerjaan (Sulistiowati & Komari, 2021)

## Pengangguran
Pengangguran,  gepeng,  buruh,  pedagang  kaki  lama,  dan  beragam  pekerjaan  informal lainnya dapat dikategorikan sebagai penduduk miskin (Kadji, 2017). Kelompok-kelompok ini seringkali terpengrangkap dalam kemiskinan struktural. Kemiskinan struktural dimana mereka berada dalam lingkaran setan yang sulit untuk keluar dari kemiskinan. Badan Pusat Statistik mengukur  pengangguran  dengan  membandingkan  besaran  penggangguran  terbuka  dengan jumlah angkatan kerja. Semakin tinggi angkanya, maka semakin banyak angkatan kerja yang tidak dapat terserap oleh pasar. Pengangguran juga seringkali menjadi fokus utama pemerintah dalam  mengentaskan  kemiskinan.  Pengangguran  sendiri  menjadi  faktor  utama  daripada penghasil  kemiskinan  bersama-sama  dengan  rendahnya  tingkat  pendidikan,  rendahnya pertumbuhan ekonomi, dan rendahnya tingkat kesehatan (Faturohim dkk., 2023).
Sejalan  dengan  Faturohim  (2023)  yang  menyatakan  bahwa  faktor  kemiskinan  tidak hanya dipengaruhi oleh pengangguran saja, tetapi juga faktor pendidikan dan kesehatan. Maka selanjutnya  kemiskinan  dibagi  atas  empat  bentuk  yakni  kemiskinan  absolut:  kondisi  dimana seseorang  benar-benar  tidak  dapat  memenuhi  kebutuhan  dasar.  Kemudian  ada  kemiskinan relative: kondisi dimana seseorang menjadi miskin akibat kebijakan pembangunan yang tidak merata. Lalu ada kemiskinan kultural: kondisi dimana seseorang menjadi miskin akibat faktor budaya  seperti  boros,  berfoya-foya,  dan  sejenisnya.  Terakhir  kemiskinan  struktural:  kondisi dimana seseorang sulit meraih sumberdaya yang malah menambah kemiskinan.
Berdasarkan studi-studi terdahulu yang telah disebutkan di atas, maka dalam penelitian ini mengajukan hipotesis:
H0:  Transfer  Ke  Daerah,  Angka  Kelahiran,  dan  Tingkat  Pengangguran  tidak  berpengaruh positif dan signifikan terhadap Penduduk Miskin H1: Transfer Ke Daerah berpengaruh positif dan signifikan terhadap Penduduk Miskin H2: Angka Kelahiran berpengaruh positif dan signifikan terhadap Penduduk Miskin H3: Tingkat Pengangguran berpengaruh positif dan signifikan terhadap Penduduk Miskin

## Volume 4 No.3, 2024

## METODE
Metode  penelitian  yang  dilakukan  dalam  penulisan  ini  adalah  metode  kuantitatif. Metode  ini  melakukan  pengujian  terhadap  data-data  sekunder  yang  tersedia  dalam  bentuk statistik  (Sugiyono,  2012).  Penelitian  ini  menggunakan  variabel  bebas  dan  variabel  terikat. Variabel terikat dalam penelitian ini adalah kemiskinan, sedangkan variabel bebas terdiri atas transfer ke daerah, angka kelahiran, dan pengangguran.
Data yang dipakai dalam tulisan ini adalah data panel bersifat sekunder yang bersumber dari  laporan  Badan  Pusat  Statistik  dan  pengelolahan  dari  portal  data  Direktorat  Jenderal Perimbangan Keuangan, Kementerian Keuangan. Data panel adalah gabungan antara data yang dikumpulkan secara cross-section dan data time-series . Data cross-section dalam penelitian ini adalah  data  yang  dikumpulkan  dari  34  provinsi  di  Indonesia.  Sedangkan  data  time-series meliputi  data-data  yang  dikumpulkan  dari  tahun  2020  hingga  tahun  2022.  Seluruh  variabel terikat dan variabel bebas dalam penulisan ini dapat digambarkan menjadi:
Gambar  2 Kerangka Penelitian

## Sumber: Diolah Penulis
Penulisan  ini  menggunakan  regresi  data  panel  dalam  melakukan  analisa  data. Setidaknya  ada  tiga  pendekatan  yang  dilakukan  dalam  melakukan  regresi  ini.  Ketiga pendekatan  tersebut  adalah  Pooled  Least  Square,  Fixed  Effect  Model,  dan  Random  Effect Model.  Dalam  menentukan  satu  diantara  tiga  pendekatan  ini,  maka  dilakukan  tiga  cara pengujian yakni Uji Chow, Uji Hausman, dan Uji Lagrange (Robinson Sihombing et al., 2021). Setelah ditemukan model yang diinginkan maka dilakuka uji asumsi klasik yang terdiri atas uji normalitas,  uji  multikolinearitas,  uji  autokorelasi,  dan  uji  heteroskedastis.  Setelah  selesai dilakukan  pengujian  model  penelitan  dan  pengujian  asumsi  klasik,  maka  akan  dilakukan  uji statistic  F,  uji  statistic  t,  dan  pengamatan  koefisien  R  square.  Bentuk  persamaan  linier  yang diterapkan dalam penelitian ini adalah:
𝑌 = 𝛼 + 𝛽1𝑋1 + 𝛽2𝑋2 + 𝛽3𝑋3 + 𝜀 Keterangan:
Y :  Penduduk Miskin 𝛢 :  Konstanta 𝛽1𝑋1 :  Koefisien Transfer Ke Daerah 𝛽2𝑋2 :  Koefisien Angka Kelahiran 𝛽3𝑋3 :  Koefisien Tingkat Pengangguran 𝛦 :  Standard Error

## HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Variabel
Sebelum penelitian ini dilakukan uji analisa regresi, maka dilakukan pengujian statistika deskriptif untuk melihat persebaran variabel bebas dan variabel terikat sepanjang tahun 2020 hingga tahun 2022. Adapun hasil pengujian ini adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Analisa Statistika Deskriptif
Variabel Mean Std. Dev Min. Max MISKIN 10,33 0,47 3,82 21,7 TKD 98,21 0,29 84,23 108,52 TFR 2,29 0,02 1,73 2,79 TPT 5,49 0,19 2,34 10,95
Sumber: Diolah Penulis
Dari  hasil  pengujian  pada  Tabel  2,  diketahui  bahwa  rata-rata  variabel  terikat  yakni penduduk  miskin  (MISKIN)  sebesar  10,33  dengan  standar  deviasi  senilai  0,47.  Perbedaan penduduk  miskin  cukup  timpang  dimana  terdapat  provinsi  dengan  persentase  kemiskinan sebesar  3,82,  namun  terdapat  provinisi  dengan  persentase  kemiskinan  sebesar  21,7.  Hal  ini menunjukkan bahwa jurang kemiskinan antar provinsi di Indonesia masih sangat lebar. Selain itu data rata-rata ini juga menunjukkan bahwa pemerintah belum mampu untuk menurunkan angka kemiskinan di bawah dua digit.
Selanjutnya, pada variabel bebas Transfer Ke Daerah (TKD) ditemukan bahwa rata-rata realisasi penyerapan dana ini sebesar 98,21 dengan standard deviasi sebesar 0,29. Sepanjang tahun  2020  hingga  tahun  2022,  terdapat  perbedaan  realisasi  penyerapan  antar  provinsi  di Indonesia dimana terdapat provinsi yang hanya mampu menyerap sebesar 84,23 dan terdapat provinsi  yang  mampu  menyerap  sebanyak  108,52.  Data  ini  menunjukkan  ketidakmampuan pemerintah-pemerintah provinsi di Indonesia untuk menyerap transfer hingga maksimal.
Pada variabel bebas angka kelahiran (TFR) ditemukan bahwa rata-rata angka kelahiran di  Indonesia  adalah  sebesar  2,29  dengan  standar  deviasi  0,02.  Selain  itu  terdapat  perbedaan cukup signifikan angka kelahiran diantara provinsi yang ada dimana terdapat provinsi dengan angka  kelahiran  1,73  yang  mana  di  bawah  angka  dianjurkan  yakni  2.  Di  sisi  lain  terdapat provinsi dengan angka kelahiran 2,79, yang mana jauh melebihi dari angka yang dianjurkan. Hal  ini  tentu  saja  belum  berhasilnya  program  keluarga  berencana  dalam  melakukan  kontrol populasi.
Terakhir pada variabel bebas tingkat pengangguran (TPT) ditemukan bahwa rata-rata pengangguran di Indonesia cukup tinggi yakni 5,49 dengan standar deviasi sebesar 0,19. Selain itu  ditemukan  terdapat  perbedaan  mencolok  dalam  persebaran  penangguran  dimana  terdapat provinsi  dengan  tingkat  pengangguran  sebesar  2,34,  tetapi  terdapat  provinsi  dengan  tingkat pengangguran sebesar 10,95

## Uji Spesifikasi Model
Penelitian  ini  menggunakan  analisa  data  model  dengan  memilih  menentukan  model regresi  terbaik  di  antara Pooled  Least  Square,  Fixed-Effect  Model ,  ataupun Random-Effect Model .  Setelah  dilakukan  pengujian,  maka  didapatkan  hasil  pengujian  sebagaimana  dalam Tabel 3.
Tabel 3. Signifikasi Antar Model Jenis Pengujian P-Value Pemaknaan F-Test (Uji Chow) 0,00 Fixed-Effect Model tidak lebih baik daripada Pooled Least Square Uji Hausman 0,7248 Fixed-Effect Model tidak lebih baik daripada Random-Effect Model Uji Lagrange Multiplier (LM) 0,00 Random-Effect Model lebih baik daripada Pooled Least Square Sumber: Diolah Menggunakan STATA
Berdasarkan tabel di atas, maka permodelan yang dipilih adalah R andom-Effect Model. Dalam  Tabel  5  juga  ditemukan  bahwa  data  terdapat  gejala  autokorelasi  dan  homoskedastis. Untuk mengatasi gejala ini maka dilakukan permodelan dengan metode Robust. Metode Robust adalah metode yang mampu memberikan hasil terbaik mesikpun terdapat asumsi model yang tidak  lolos  ataupun  terdapat  kontaminasi  data  (Daszykowski  dkk.,  2007).  Sehingga  setelah dilakukan Robust , perhitungan Random-Effect Model dapat di lihat seperti di bawah ini:
Tabel 4 Random-Effect Model Model Random-Effect Model R-Square -7.269 TKD 0.039 lnTFR 4.801 TPT 0.132

## Sumber: Diolah Menggunakan STATA

## Uji Asumsi Klasik
Studi  ini  menggunakan  empat  jenis  pengujian  asumsi  klasik.  Adapun  keempat  jenis tersebut  adalah  Uji  Normalitas,  Uji  Heteroskedastisitas,  Uji  Multikolinearitas,  dan  Uji Autokorelasi (Gujarati & Porter, 2009). Hasil pengujian ini dituangkan dalam tabel berikut ini:
Tabel 5. Uji Asumsi Klasik Jenis Pengujian P-Value VIF Pemaknaan Uji Normalitas 0,128 Data lolos uji Uji Heterokedastisitas 0,029 Tidak Memenuhi Uji Multikolinearitas 1,18 Data lolos uji Uji Autokorelasi 0,012 Tidak Memenuhi Sumber: Diolah Menggunakan STATA

## Regresi Data Panel Random-Effect Model
Setelah  dilakukan  pengujian  spesifikasi  model  dan  asumsi  klasik,  maka  dilakukan regresi data yang didapatkan hasilnya seperti di bawah ini:
Tabel 6 Hasil Regresi Random-Effect Model Rsquare 96,79 F 936,14 Prob > F 0 Miskin Coef. Std. Error Z P> |z| TKD 0,039 0,200 1,97 0,049 lnTFR 4,801 1,929 2,49 0,013 TPT 0,132 0,082 1,53 0,127 Cons. -7,269 1,941 -3,74 0

## Sumber: Diolah Menggunakan STATA
Melalui tabel di atas dapat dilihat bahwa Probabilitas F senilai kurang dari 0,05 sehingga sesuai dengan konsep pengujian dimana gagal tolak H0. Pengujian tersebut juga menghasilkan Rsquare  sebesar  96,79  yang  bermakna  variabel  bebas  yang  terdiri  atas  Transfer  Ke  Daerah, Angka  Kelahiran,  dan  Tingkat  Penangguran  mampu  mengukur  variabel  terikat  berupa Kemiskinan sebesar 96,79%. Sementara sisanya sebesar 3,21% dipengaruhi oleh variabel lain di  luar  model  tersebut.  Berdasarkan  hasil  regresi  tersebut,  maka  model  penelitian  ini  dapat dijelaskan melalui persamaan:
MISKIN = -7,269 + 0,039TKD + 4,801lnTFR + 0,132TPT

## Pengaruh Transfer Ke Daerah terhadap Kemiskinan
Hipotesis  pertama  menyatakan  bahwa  transfer  ke  daerah  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  penduduk  miskin.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  koefisien  dari variabel transfer ke daerah sebesar 0,039. Angka ini bermakna bahwa setiap kenaikan realisasi transfer ke daerah sebesar 1% akan meningkatkan kemiskinan sebesar 0,039% dengan syarat variabel  lain  tidak  berubah.  Berdasarkan  pengujian  probabilitas,  variabel  transfer  ke  daerah

## Journal of Law, Administration, and Social Science
berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan dengan nilai 0,049 atau dengan kata lain kurang dari 0,05. Sehingga dapat dinyatakan bahwa transfer ke daerah berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap angka kemiskinan.
Temuan ini sejalan dengan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Widodo & Zakiah (2022) yang menyatakan bahwa sebagian transfer ke daerah berpengaruh positif dan signifikan terhadap kemiskinan. Hal ini terjadi karena TKD seperti DAK memang tidak ditujukan untuk menurunkan  kemiskinan,  namun  untuk  mengurangi  kesenjangan  antar  daerah.  Hal  ini  juga sejalan dengan belanja daerah di sebagian kota/kabupaten di Sulawesi utara yang justru tidak mendorong kemiskinan (Rotinsulu & Tenda, 2016). Hal ini terjadi karena belanja yang tidak dapat mencapai outcome yang diharapkan karena tidak tepat sasaran.

## Pengaruh Angka Kelahiran terhadap Kemiskinan
Hipotesis  kedua  menyebutkan  bahwa  angka  kelahiran  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  penduduk  miskin.  Hasil  pengujian  pada  tabel  6  menunjukkan  bahwa koefisien  dari  variabel  angka  kelahiran  sebesar  4,801.  Hasil  ini  bermakna  bahwa  setiap kenaikan angka kelahiran sebesar 1% akan meningkatkan angka kemiskinan sebesar 4,801% dengan  syarat  variabel  lain  tidak  berubah.  Uji  Probabilitas  variabel  angka  kelahiran  juga bernilai 0,13 yang mana bernilai kurang dari 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa angka kelahiran berpengaruh  signifikan  terhadap  kemiskinan.  Temuan  ini  sejalan  dengan  temuan  lain  di  25 negara  Afrika  yang  menunjukkan  bahwa  tingginya  fertilitas  sejalan  dengan  tingginya  angka kemiskinan (Schoumaker, 2004).
Dalam konteks lokal, temuan ini juga sejalan dengan studi di Palembang yang dilakukan oleh  Suhandi  (2018)  yang  menyatakan  bahwa  peningkatan  jumlah  penduduk  akan meningkatkan kemiskinan sehingga studi ini menyarankan untuk menunda masa perkawinan untuk menunda kelahiran.  Terdapat pula temuan Cahyani (2020) di Gresik yang menyatakan bahwa jumlah penduduk menunjukkan pengaruh signifikan terhadap kemiskinan. Hal ini terjadi karena kurangnya pengembangan sumber daya manusia sehingga angka kelahiran dan kematian kurang  seimbang.  Todaro  (2020)  dalam  bukunya  juga  menyatakan  bahwa  tingginya  angka kelahiran adalah ciri dari negara berkembang dan miskin.

## Pengaruh Tingkat Pengangguran terhadap Kemiskinan
Hipotesis  ketiga  menyatakan  bahwa  tingkat  pengangguran  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap penduduk miskin.  Pengujian pada tabel  6 menunjukkan bahwa koefisien dari  variabel  terikat  pengangguran  sebesar  0,132.  Nilai  ini  bermakna  bahwa  peningkatan pengangguran  sebesar  1%  akan  meningkatkan  kemiskinan  sebesar  0,132%  dengan  syarat variabel lainnya tidak berubah. Uji probabilitas tingkat pengangguran juga bernilai 0,127 yang mana melebihi bata maksimal 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa variabel ini tidak berpengaruh signifikan terhadap angka kemiskinan.
Hasil ini sejalan dengan pengujian yang dilakukan di Kediri oleh Sebriana (2022), di Pelalawan  oleh  Sagala  &  Harlen  (2023)  yang  menyatakan  bahwa  tingkat  pengangguran berpengaruh positif terhadap kemiskinan. Secara spesifik terdapat pula studi yang mendukung hasil  ini  yang  dilakukan  di  Aceh  oleh  Rizal  (2020)  dengan  hasil  tingkat  pengangguran berpengaruh secara positif namun tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kemiskinan.

## PENUTUP Simpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  seluruh variabel bebas mampu menjelaskan variabel terikat secara menyakinkan dengan angka 96,79%. Hasil  pengujian  juga  menunjukkan  bahwa  variabel  transfer  ke  daerah  dan  angka  kelahiran berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan  terhadap  kemiskinan.  Hal  ini  bermakna  bahwa peningkatan realisasi transfer ke daerah dan peningkatan angka kelahiran akan berdampak pula
pada  peningkatan  kemiskinan  di  Indonesia  secara  signifikan.  Variabel  lain  yakni  tingkat pengangguran terbuka juga menunjukkan secara positif berdampak pada kemiskinan. Hal ini juga  sejalan  dengan  kedua  variabel  bebas  sebelumnya  yang  menyatakan  bahwa  peningkatan tingkat  penangguran  akan  juga  meningkatkan  angka  kemiskinan.  Terdapat  perbedaan  pada signifikansi dampak dimana tingkat pengangguran tidak berdampak secara langsung terhadap angka kemiskinan.

## Saran
Berdasarkan kesimpulan yang disebutkan di atas, maka penelitian ini memberikan saran kepada para pihak antara lain Pemerintah Pusat agar mengatur kembali transfer ke daerah agar benar-benar  berdampak  langsung  kepada  yang  membutuhkan.  Penelitian  ini  juga  memberi saran keapada Pemerintah Pusat untuk mengontrol pertumbuhan penduduk agar pertumbuhan penduduk  sebanding  dengan  lapangan  pekerjaan  yang  tersedia  sehingga  menghindari kemiskinan.
Terakhir,  penelitian  ini  memberikan  saran  bagi  studi-studi  selanjutnya  untuk  lebih memperdalam  variabel  lain  yang  belum  terjangkau  dan  juga  memperluas  jangkauan  waktu penelitian. Selain itu, penelitian ini hanya melihat transfer ke daerah sampai level provinsi saja, sehingga  belum  dapat  menjangkau  lebih  jauh  ke  level  kabupaten  dan  kota.  Diharapkan penelitian  selanjutnya  agar  menjangkau  lebih  jauh  lagi  wilayah  penulisan  hingga  level kabupaten dan kota.

## DAFTAR PUSTAKA
Anderson,  E.,  d’Orey,  M.  A.  J.,  Duvendack,  M.,  &  Esposito,  L.  (2018).  Does  Government Spending Affect Income Poverty? A Meta-regression Analysis. World Development, 103, 60–71. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2017.10.006
Azzahra, S., Westi Riani, & Mafruhat, A. Y. (2022). Pengaruh Alokasi Dana Desa (ADD) dan Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  34  Provinsi  – Indonesia pada Tahun 2015-2020. Bandung Conference Series: Economics Studies, 2(1). https://doi.org/10.29313/bcses.v2i1.215
Cahyani, F. N. S. M. (2022). Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk, Tingkat Pengangguran, Dan Tingkat  Pendidikan  Terhadap  Kemiskinan  Di  Kabupaten  Gresik.  Jurnal  Ekonomi Pembangunan , 8(1), 1–10.
Christia,  A.  M.,  &  Ispriyarso,  B.  (2019).  DESENTRALISASI  FISKAL  DAN  OTONOMI DAERAH Di INDONESIA. LAW REFORM,
15(1), 149. https://doi.org/10.14710/lr.v15i1.23360
Daszykowski, M., Kaczmarek, K., Vander Heyden, Y., & Walczak, B. (2007). Robust statistics in data analysis — A review. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 85(2), 203–219. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2006.06.016
Evita, M. J., & Primandhana, W. P. (2022). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Indeks Pembangunan  Manusia   Dan  Belanja  Pemerintah  Terhadap  Kemiskinan  Di  Kabupaten Blora. EKOMBIS REVIEW: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis, 10(S1).
Faturohim, A., Akbar, A., Hidayat, B. A., & Saksono, H. (2023). An Analysis of Urban Poverty and Unemployment.
Jurnal
Bina Praja, 15(2), 309–324.
https://doi.org/10.21787/jbp.15.2023.309-324 Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2009). Basic Econometrics (5 ed.). McGraw-Hill Irwin. Hastuti, P. (2018). Desentralisasi Fiskal Dan Stabilitas Politik Dalam Kerangka Pelaksanaan Otonomi Daerah Di Indonesia.
Hidalgo-Hidalgo, M., & Iturbe-Ormaetxe, I. (2018). Long-Run Effects of Public Expenditure on Poverty. Journal of Economic Inequality, 16(1), 1–22. https://doi.org/10.1007/s10888- 017-9360-z
Indraswari,  R.  R.,  &  Yuhan,  R.  J.  (2017).  FAKTOR-FAKTOR  YANG  MEMENGARUHI PENUNDAAN  KELAHIRAN  ANAK  PERTAMA  DI  WILAYAH  PERDESAAN INDONESIA: ANALISIS DATA SDKI 2012. Jurnal Kependudukan Indonesia, 2(1).
Isramiwarti,  R.  M.  R.  dan  T.  T.  (2017).  Pengaruh  Pendapatan  Asli  Daerah,  Dana  Alokasi Umum,  Dana  Bagi  Hasil,  dan  Jumlah  Penduduk  terhadap  Tingkat  Kemiskinan  dengan Belanja Daerah sebagai Variabel Intervening pada Kabupaten/ Kota di Provinsi Riau (Riry Isramiwarti, M. Rasuli & Taufeni Taufik).
Kadji, Y. (2017). Kemiskinan dan Konsep Teoritisnya.
Macfarlane,  A.  (2003).  The  Savage  Wars  of  Peace.  Palgrave  Macmillan  UK. https://doi.org/10.1057/9780230598324
Mahsunah,  D.  (2017).  Analisis  Pengaruh  Jumlah  Penduduk,  Pendidikan  Dan  Pengagguran Terhadap Kemiskinan Di Jawa Timur.
Mankiw, N. G. (2020). Principles of Economics (9 ed.). Cengage Learning.
Nalle,  F.  W.,  Seran,  S.,  &  Bria,  F.  (2022).  Analisis  Determinan  Kemiskinan  Propinsi  Nusa Tenggara Timur. Jurnal Samudra Ekonomi dan Bisnis, 13(2), 206–220. https://doi.org/10.33059/jseb.v13i2.4962
Nurmainah,  S.  (2013).  Analisis  Pengaruh  Belanja  Modal  Pemerintah  Daerah,Tenaga  Kerja Terserap  Dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  dan Kemiskinan: (Studi Kasus 35 Kabupaten/Kota Di Provinsi Jawa Tengah).
Nurrizqi, F. A., Muchtar, M., & Sihombing, P. R. (2023). Pengaruh Pendapatan Asli Daerah Dan Dana Alokasi Umum Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Provinsi Jawa Timur Tahun 2017-2019.  Journal  of  Law,  Administration,  and  Social  Science,  3(2),  148–163. https://doi.org/10.54957/jolas.v3i2.444
Puspita,  D.,  Pahlevi,  M.,  &  Prasetiya,  F.  (2021).  Dua  Dekade  Implementasi  Desentralisasi Fiskal di Indonesia. Badan Kebijakan Fiskal.
Raharto. (2020). Penanggulangan Covid-19 Dalam Kerangka Teori Kependudukan Malthus. Ramadhani,  A.  N.,  Sartika,  D.,  &  Herawaty,  H.  (2022).  Increase  in  Unemployment  Rates During the Covid-19 Pandemic. Jurnal Ilmiah Ilmu Administrasi dan Manajemen, 15(3). Rambe, R. A., Pembangunan, J. E., Ekonomi, F., & Bisnis, D. (2020). Kemampuan Belanja Pemerintah Dan Pertumbuhan Ekonomi Dalam Menurunkan Tingkat Kemiskinan: Bukti Empiris Dari Sumatera Dan Jawa. CONVERGENCE : THE JOURNAL OF ECONOMIC DEVELOPMENT, 2(1), 1–15.
Rizal,  Y.,  Asnidar,  &  Rahayu,  S.  (2020).  Pengaruh  Investasi  dan  Pengangguran  terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  serta  Kemiskinan  di  Provinsi  Aceh.  JURNAL  SAMUDRA EKONOMIKA, 4(1).
Robinson Sihombing, P., Savitri, C., & Nuraini, A. (2021). Statistik Multivariat Dalam Riset. Penerbit Widina Bhakti Persada.
Rotinsulu,  D.  Ch.,  &  Tenda,  A.  R.  (2016).  ANALISIS  DAMPAK  ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI,  KEMISKINAN DAN PENGAGGURAN DI SULAWESI UTARA.
Roy, T., & Riello, G. (2018). Global Economic History (1 ed.). Bloomsbury Publishing.
Sagala,  R.,  &  Harlen.  (2023).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Tingkat  Pengangguran Terbuka (TPT)  Terhadap Kemiskinan Di Kabupaten Pelalawan. Jurnal Niara, 15(3).
Schoumaker,  B.  (2004).  Poverty  and  fertility  in  sub-Saharan  Africa:  evidence  from  25 countries. https://www.researchgate.net/publication/228830713
Sebriana,  E.  Y.,  &  Cahyono,  H.  (2022).  PENGARUH  TINGKAT  PENGANGGURAN TERBUKA  DAN   PENDIDIKAN  TERHADAP  TINGKAT  KEMISKINAN  DI KABUPATEN KEDIRI. INDEPENDENT : Journal Of  Economics, 2(2).
Sianturi,  V.  G.,  Syafii,  M.,  &  Tanjung,  A.  A.  (2021).  Analisis  Determinasi  Kemiskinan  Di Indonesia Studi Kasus: (2016-2019). Samuka, 5(2). https://ejurnalunsam.id/index.php/jse Sugiyono. (2012). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Alfabeta. Suhandi,  N.,  Ayu,  E.,  Putri,  K.,  &  Agnisa,  S.  (2018).  Analisis  Pengaruh  Jumlah  Penduduk terhadap Jumlah Kemiskinan Menggunakan Metode Regresi Linear di Kota Palembang. JURNAL ILMIAH INFORMATIKA GLOBAL, 9(2).
Sulistiowati, & Komari, N. (2021). Konflik Peran Ganda Pekerja Wanita Yang Bekerja Dari Rumah Pada Masa Pandemi Covid 19. Prosiding Seminar Nasional SATIESP 2021.
Syamsul.  (2020).  Desentralisasi  fiskal  dan  tingkat  kemiskinan  di  indonesia.  AKUNTABEL, 17(1). http://journal.feb.unmul.ac.id/index.php/AKUNTABEL
Tiangboho  Sanogo.  (2019).  Does  fiscal  decentralization  enhance  citizens’  access  to  public services  and  reduce  poverty?  Evidence  from  Côte  d’Ivoire  municipalities  in  a  conflict setting. World Development, 204–221.
Todaro,  M.  P.,  &  Smith,  S.  C.  (2006).  Pembangunan  Ekonomi  (9  ed.,  Vol.  1).  Penerbit Erlangga.
Todaro,  M.  P.,  &  Smith,  S.  C.  (2020).  Economic  development  (13  ed.).  Pearson  Education Limited.
Tselios, V., & Rodríguez-Pose, A. (2022). Can decentralisation help address poverty and social exclusion in  Europe? Papers in Evolutionary Economic Geography, 22(12).
Usman, U., & Diramita. (2018). Pengaruh Jumlah Penduduk, Pengangguran dan  Pertumbuhan Ekonomi  Terhadap  Kemiskinan  di  Provinsi  Kepulauan  Riau.  Jurnal  Ekonomi  Regional Unimal, 1(2).
Wahyudi. (2020). Pengeluaran Pemerintah dan Implikasinya Terhadap Pertumbuhan Ekonomi dan Tingkat Kemiskinan di Indonesia.
Warsito, T., Keuangan, P., Stan, N., Korespondensi, A., & Id, T. A. (2019). ATTAINING THE DEMOGRAPHIC BONUS IN INDONESIA.
Widodo,  S.,  &  Zakiah,  K.  (2022).  THE  EFFECT  OF  FISCAL  BALANCE  FUND  AND REGIONAL  CAPITAL  EXPENDITURE  ON  HUMAN  DEVELOPMENT  INDEX, OPEN  UNEMPLOYMENT  RATE,  WORKFORCE  PARTICIPATION  RATE,  AND PERCENTAGE OF POOR POPULATION. Jurnal Budget : Isu Dan Masalah Keuangan Negara, 7(2).