Received : January 2022 Accepted : March 2022 Published : June 2022

## PENGARUH INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DAN PDRB SEKTOR PERTANIAN TERHADAP KEMISKINAN DI KALIMANTAN TIMUR
Saripah Nurfilah 1* dan Mariyah 2 Universitas Mulawarman, Indonesia 1,2
Jl.  Pasir Balengkong, Gunung Kalua, Samarinda*
E-mail: Saripahnurfilah@gmail.com*

## ABSTRACT
The  Human  Development  Index  (HDI)  is  an  indicator  used  to  show  the  population's  access  to development outcomes and the development ranking of a region. The basic dimensions of HDI with the new method consist of a long and healthy life, knowledge, and a decent standard of living. The objectives of the study were to describe the HDI achievement, employment in the agricultural sector and  its  contribution  to  GRDP,  and  to  analyze  the  effect  of  the  HDI  and  GRDP  of  Agriculture  on poverty  in  East  Kalimantan.  This  study  uses  descriptive  analysis  and  multiple  linear  regression analysis  with  variables  Mean  Length  of  School,  Expenditure  per  capita  (EXP),  and  Gross  Regional Domestic Product of the agricultural sector (GDP). The data used are time series data for the period 2011-2020. The results showed an increase in HDI by 4.22, an increase in GRDP of 28.48 billion, and the percentage of poor people by an average during the 2011-2020 period of 6.25%. The variables of average  length  of  schooling,  per  capita  expenditure,  and  GRDP  in  the  agricultural  sector  have  a significant  effect  on  the  5%  level  of  poverty,  while  the  variables  of  school  year  expectancy  and  life expectancy have no significant effect on poverty. RLS has a significant effect on increasing poverty, and  EXP  and  GRDP  in  the  agricultural  sector  have  a  significant  effect  on  reducing  poverty.  The implication of the research is to increase the human development index by increasing the quality and quantity  of  providing  education  guarantees,  social  welfare  guarantees  to  the  community,  as  well  as increasing income and creating job opportunities.
Keywords: HDI, Poverty, Gross Regional Domestic Product, Agricultur

## PENDAHULUAN
Salah satu sasaran utama dalam pembangunan nasional adalah pemerataan pembangunan dan pertumbuhan ekonomi. Berbicara tentang pembangunan, ketenagakerjaan merupakan salah satu hal penting yang perlu diperhatikan. Penyerapan tenaga kerja diperlukan dalam distribusi  pendapatan  yang  nantinya  akan  berdampak  pada  pembangunan.  Pendapatan yang diperoleh masyarakat, hampir seluruhnya berasal dari upah yang diberikan dilapangan pekerjaan.  Jumlah  pendapatan  yang  diterima  tenaga  kerja  tersebut  menentukan  besarnya kemakmuran  dari  suatu  masyarakat.  Semakin  tinggi  pendapatan  perkapita  suatu masyarakat  maka  semakin  tinggi  tingkat  kemakmurannya.  Suatu  proses  pembangunan melakukan perubahan mendasar atas struktur sosial, sikap-sikap masyarakat, dan institusi
nasional yang juga tetap memperhatikan pertumbuhan ekonomi, penanganan ketimpangan pendapatan, serta pengentasan kemiskinan (Todaro, 2000).
Indikator yang digunakan untuk menunjukkan akses penduduk terhadap hasil pembangunan dan  peringkat  pembangunan  suatu  wilayah  adalah  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM). Dimensi  dasar  IPM  terdiri  atas  umur  panjang  dan  hidup  sehat,  pengetahuan,  dan  standar hidup  layak.    Perhitungan  IPM  ini  mengalami  perubahan,  dimana  indikator  angka  melek huruf  dan  pendapatan  per  kapita  mengalami  penyesuaian  dan  rata-rata  yang  digunakan adalah rata-rata geometrik. Peningkatan IPM menjadi ukuran kinerja pembangunan.
Sektor pertanian dianggap penting dalam keseluruhan aspek pembangunan nasional, sektor ini  mampu  menyerap  tenaga  kerja  dan  berkontribusi  terhadap  Produk  Domestik  Regional Bruto  (PDRB).  Penyerapan  tenaga  kerja  dapat  dijadikan  tolak  ukur  keberhasilan pembangunan  suatu  wilayah.  Kalimantan  Timur  menjadi  salah  satu  provinsi  yang  tingkat kemiskinannya  masih  disorot.  Berdasarkan  penelitian  Mariyah  et  al.  (2021),  rata-rata kemiskinan  periode  2011-2020  adalah  0,10%  dan  kontribusi  sektor  pertanian  terhadap PDRB sebesar 7,19%. Serapan tenaga kerja sebesar 23,82% dari total tenaga kerja.
Penyerapan  tenaga  kerja  di  wilayah  Kalimantan  Timur  salah  satu  pada  sektor  pertanian. Menurut BPS Provinsi Kalimantan Timur sektor pertanian, kehutanan, dan perikanan pada Februari 2019 menyerap tenaga kerja terbanyak hingga 20,52%. Jumlah angkatan kerja di Kaltim  pada  Februari  2019  mencapai  1.899.900  orang,  atau  bertambah  sebanyak  88.640 orang  dibandingkan  Februari  2018  sebanyak  1.815.260  orang.  Tingkat  Pengangguran Terbuka  (TPT)  pada  Februari  2019  mencapai  6,66%,  atau  sebanyak  126.529  orang, mengalami  penurunan  dibandingkan  TPT  2018  sebesar  6,90%  atau  sebanyak  125.167 orang.  Pendidikan penduduk yang bekerja pada Februari 2019 adalah jenjang pendidikan SD  ke  bawah  merupakan  proporsi  jenjang  pendidikan  terbesar  penduduk  yang  bekerja dengan jumlah sebanyak 554,9 ribu orang atau 31,29%. Terbesar kedua adalah penduduk dengan pendidikan SMA umum sebanyak 402,3 ribu orang atau 22,69%. Disusul penduduk dengan  pekerja  pendidikan  SMP  sebanyak  301,1  ribu  orang  atau  16,98%.  Penduduk dengan  pendidikan  SMA  Kejuruan  mencapai  293,8  ribu  orang  atau  16,57%.  Sedangkan penduduk  yang  bekerja  dengan  status  lulusan  perguruan  tinggi  yaitu  Diploma  I/II/III  dan universitas sebanyak 221,3 ribu orang atau 12,48%.
Kemampuan  kerja  dari  tenaga  kerja  ini  akan  memberikan  dampak  terhadap  peningkatan produktivitas  dan  pendapatan  yang  diperoleh  oleh  penduduk.  Peningkatan  pendapatan dapat memberikan dampak pada pengeluaran rumahtangga dan kontribusi sektor terhadap
PDRB.  Rata-rata  upah/gaji  sebulan  pekerja  formal  tahun  2020  pada  sektor  pertanian, kehutanan,  dan  perikanan  sebesar      Rp3.240.992,00.  Kondisi  ini  akan  memberikan perbaikan pada tingkat kemiskinan yang dialami penduduk.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  mendeskripsikan  capaian  IPM,  serapan  tenaga  kerja  sektor pertanian  dan  kontribusinya  terhadap  PDRB,  dan  menganalisis  pengaruh  IPM  dan  PDRB Pertanian terhadap kemiskinan di Kalimantan Timur.

## METODE
Penelitian ini menggunakan data runtun waktu ( Time series data ) periode 2011-2020 yang terdiri atas data kemiskinan, IPM dengan metode baru (Harapan Lama Sekolah/HLS, Rata- rata  Lama  Sekolah/RLS,  Usia  Harapan  Hidup/UHH,  Pengeluaran  per  Kapita  disesuaikan, jumlah  tenaga  kerja  sektor  pertanian,  PDRB  sektor  pertanian.  Data  bersumber  dari  BPS Provinsi Kalimantan Timur.
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  deskriptif  dan  kuantitatif.  Metode  kuantitatif  yang digunakan adalah analisis regresi linier berganda dengan persamaan sebagai berikut:
𝑃0 ! = 𝛽 " + 𝛽 # 𝐻𝐿𝑆 ! + 𝛽 $ 𝑅𝐿𝑆 ! + 𝛽 % 𝑈𝐻𝐻 ! + 𝛽 & 𝐸𝑋𝑃 ! + 𝛽 ' 𝑃𝐷𝑅𝐵𝑃 ! 𝑒 ! ……..... (1)
Dimana:
𝑃0 ! = Persentase Kemiskinan pada   tahun tertentu (%)
𝐻𝐿𝑆 ! = Harapan lama sekolah (tahun)
𝑅𝐿𝑆 ! = Rata-rata lama sekolah (tahun)
𝑈𝐻𝐻 ! = Umur Harapan Hidup (tahun)
𝐸𝑋𝑃 ! = Pengeluaran per kapita disesuaikan (Ribu rupiah/kapita/tahun)
𝑃𝐷𝑅𝐵𝑃 ! = PDRB Sektor Pertanian pada tahun tertentu (juta rupiah)
𝑒 ! = error term
𝛽 " - 𝛽 ' = koefisien

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
IPM  periode  2011-2020  menunjukkan  kecenderungan  peningkatan  dari  72,02  menjadi 76,24.  Peningkatan  ini  didukung  oleh  peningkatan  pada  komponen  IPM.  Harapan  lama sekolah berubah dari 12,06 tahun menjadi 13,72 tahun. Rata-rata lama sekolah meningkat dari 8,79 tahun menjadi 9,77 tahun (Gambar 1). Peningkatan ini didukung adanya program beasiswa  yang  dilakukan  oleh  pemerintah  Provinsi  Kalimantan  Timur  berupa  beasiswa Kaltim  Cemerlang  dan  Kaltim  Tuntas.  Ketersediaan  fasilitas  pendidikan  yang  semakin
memadai  dengan  jumlah  unit  sekolah  tingkat  sekolah  dasar  (SD)  992  unit,  Sekolah Menengah Pertama (SMP) 550 unit, Sekolah Menengah Atas (SMA) 238 unit, SMK 154 unit, Perguruan Tinggi 48 unit.

## Sumber: Diolah Penulis, 2022
Gambar 1.  Perkembangan Capaian HLS dan RLS di Kalimantan Timur
Umur  harapan  hidup  juga  mengalami  peningkatan  dari  73,1  tahun  menjadi  74,33  tahun (Gambar 2). Fasilitas Kesehatan sebanyak 39 unit Rumah Sakit, 150 unit poliklinik, 191 unit puskemas,  234  unit  apotik  yang  tersebar  di  kabupaten/kota  serta  tersedianya  tenaga Kesehatan yang memadai terdiri atas dokter, perawat, bidan, farmasi, dan ahli gizi.
Sumber: Diolah Penulis, 2022
Gambar 2.Perkembangan Capaian UHH di Kalimantan Timur
Pengeluaran per kapita mengalami penyesuaian dan menunjukkan peningkatan dari 2011- 2019,  namun  menunjukkan  penurunan    pada  tahun  2020.  Kondisi  ini  dipengaruhi  oleh pandemic covid-19.
12,06 12,46 12,85 13,1713,18 13,35 13,49 13,67 13,69 13,72
8,79 8,83 8,87 9,04 9,15 9,24 9,36 9,48 9,7 9,77 0 2 4 6 8 10 12 14 16 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Harapan Lama Sekolah (tahun) Rata-rata lama sekolah (tahun) 73,1 73,32 73,52 73,62 73,6573,68 73,7 73,96 74,22 74,33 72,4 72,6 72,8 73 73,2 73,4 73,6 73,8 74 74,2 74,4 74,6 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
Sumber: Diolah Penulis, 2022
Gambar 3.  Perkembangan Capaian Pengeluaran per Kapita Yang Disesuaikan di Kalimantan Timur
Capaian IPM secara rata-rata periode 2011-2020 sebesar 74,42 (Gambar 4). Rata-rata HLS sebesar  13,16  tahun,  RLS  9,2  tahun,  UHH  73,71  tahun  dan  pengeluaran  per  kapita  yang disesuaikan  sebesar  Rp  11.407.100,00.  Persentase  kemiskinan  di  Kalimantan  Timur  juga mengalami peningkatan dari 6,63% menjadi 6,64% dengan rata-rata selama periode 2011- 2020 sebesar 6,25% (Gambar 4).
Sumber: Diolah Penulis, 2022
Gambar 4. Perkembangan Capaian IPM dan Persentase Penduduk Miskin di Kalimantan Timur

## Penyerapan tenaga kerja dan PDRB sektor pertanian
Sektor  pertanian  mampu  menyerap  tenaga  kerja  dan  memberikan  kontribusi  pada perekonomian.  Tenaga  kerja  terdiri  atas  kelompok  umur  yang  produktif  dan  non  produktif. Komposisi  kelompok  umur  nonproduktif  di  sektor  pertanian,  terutama  pada  usia  tua  yang disebut dengan aging farmer akan berdampak pada rendahnya tingkat produktivitas sektor
10.927 10.944 10.981 11.019 11.229 11.355 11.612 11.917 12.359 11.728 10.000 10.500 11.000 11.500 12.000 12.500 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 6,63 6,38 6,38 6,31 6,10 6,00 6,08 6,06 5,91 6,64 72,02 72,62 73,21 73,82 74,17 74,59 75,12 75,83 76,61 76,24 0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00 80,00 90,00 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Persentase Penduduk Miskin (%)
IPM
pertanian.  Jumlah  penduduk  yang  bekerja  disektor  pertanian  mengalami  penurunan  dari 2011  sebanyak  454.258  orang  menjadi  346.768  orang  pada  tahun  2020  (Tabel  1). Kontribusi  pertanian  berdasarkan  PDRB  atas  dasar  harga  berlaku  menunjukkan  nilai sebesar 24,8 milyar pada tahun 2011 menjadi 53,28 milyar.

## Tabel 1. Tenaga Kerja, Tenaga Kerja Pertanian, dan PDRB Pertanian
Tahun Tenaga Kerja Pertanian Tenaga Kerja PDRB Pertanian (Juta Rupiah) 2011 454.258 1.591.003 24.804.023 2012 459.077 1.619.118 27.543.008 2013 432.277 1.624.272 29.348.936 2014 466.980 1.677.466 36.948.242 2015 320.344 1.423.957 38.979.236 2016 345.522 1.581.239 41.847.437 2017 328.448 1.540.675 47.211.914 2018 347.901 1.618.285 50.147.994 2019 325.013 1.693.481 51.567.377 2020 346.768 1.692.796 53.282.041 Sumber: Diolah Penulis, 2022
Serapan tenaga kerja sektor pertanian sebesar 28,55% pada tahun 2011 dan 20,48% pada tahun 2020 (Gambar 5). Rata-rata serapan tenaga kerja sebesar 23,82%.
Sumber: Diolah Penulis, 2022
Gambar 5. Serapan Tenaga Kerja Sektor Pertanian di Kalimantan Timur
28,55 28,35 26,61 27,84 22,50 21,85 21,32 21,50 19,19 20,48 0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

## Pengaruh IPM dan PDRB Sektor Pertanian terhadap Kemiskinan
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  komponen  IPM  (HLS,  RLS,  UHH,  EXP)  dan  PDRB Pertanian  mampu  menjelaskan  variasi  dari  variabel  kemiskinan    dengan  nilai  koefisien determinasi sebesar 96,59%.
Hasil  uji  F  menunjukkan  bahwa  secara  simultan  komponen  IPM  dan  PDRB  Pertanian berpengaruh nyata terhadap kemiskinan pada taraf nyata 5%.

## Tabel  2.  Hasil  Analisis  Regresi  Komponen  IPM  dan  PDRB  Pertanian  terhadap Kemiskinan
Variabel Koefisien Standard Error t Stat P- value Intersep 36,2826 24,6989  1,4689  0,2157 HLS -0,0181 0,2245 - 0,0808  0,9394 RLS 3,2075 0,6431  4,9875  0,0075 UHH -0,5623 0,4100 - 1,3713  0,2421 EXP -0,0013 0,0002 - 6,6544  0,0026 PDRBP -0,3640 0,0958 - 3,8000  0,0191 R 2 0,9659 F-hitung (0,05;5;4) 22,6797

## Sumber: Diolah Penulis, 2022
Tabel 2 juga menampilkan hasil uji t. Uji t menunjukkan bahwa secara parsial variabel RLS, EXP,  PDRB  Pertanian  berpengaruh  nyata  pada  taraf  nyata  5%  terhadap  kemiskinan, sedangkan variabel HLS dan UHH berpengaruh tidak nyata terhadap kemiskinan. Koefisien RLS bertanda positif dan besaran 3,2075 dengan P-value 0,0075, artinya peningkatan rata- rata lama sekolah berpengaruh nyata terhadap peningkatan kemiskinan. Setiap peningkatan satu tahun rata-rata lama sekolah dapat meningkatkan kemiskinan sebesar 3,2%.
Rata-rata  Lama  Sekolah  yaitu  jumlah  tahun  yang  dihabiskan  oleh  penduduk  berusia  15 tahun ke atas untuk menempuh semua jenis pendidikan yang pernah dijalani (Yustie, 2017). Menurut hasil uji t RLS berpengaruh nyata terhadap kemiskinan dikarenakan lama sekolah merupakan  waktu  yang  dihabiskan  dengan  kondisi  tidak  produktif  (tidak  menghasilkan pendapatan). Semakin panjang rata lama sekolah maka akan semakin banyak waktu yang digunakan untuk belajar, bukan untuk bekerja. Rentan waktu yang seharusnya merupakan usia  produktif  untuk  bekerja  digunakan  untuk  belajar,  sehingga  berdampak  pada  tidak adanya  pemasukan  atau  pendapatan.  Tidak  bekerja  atau  tidak  mempunyai  pendapatan berpengaruh signifikan pada tingkat kemiskinan.
Jika RLS berkurang, maka rentan waktu usia produktif bisa segera digunakan untuk bekerja dan menghasilkan pendapatan untuk meningkatkan taraf hidup baik secara individu maupun rumah  tangga.  Peningkatan  RLS  di  Provinsi  Kalimantan  Timur  menyebabkan  tingkat kemiskinan  bertambah  3,2%  per  tahun.  Koefisien  EXP  bertanda  negatif  dan  besaran  - 0,0013  dengan  P-value  0,0026.  Hal  ini  berarti  peningkatan  pengeluaran  per  kapita berpengaruh nyata terhadap penurunan kemiskinan. Setiap peningkatan Rp1.000,00 dapat menurunkan kemiskinan sebesar 1,3%.
EXP atau pengeluaran per kapita merupakan biaya yang dikeluarkan untuk konsumsi semua anggota rumah tangga selama sebulan. Sementara itu peningkatan pengeluaran per kapita berpengaruh  terhadap  penurunan  jumlah  kemiskinan  (Kristin  P,  2018).  Pengeluaran  yang tinggi  ini  berasal  dari  pendapatan  atau  penghasilan  yang  tinggi  pula.  Oleh  karena  itu  hal tersebut berpengaruh terhadap penurunan kemiskinan.
Jumlah  EXP  yang  meningkat  menjadi  salah  satu  indikator  peningkatan  pendapatan  atau penghasilan.  Dengan  adanya  indikator  tersebut  menunjukkan  bahwa  jumlah  kemiskinan otomatis  juga  ikut  berkurang  atau  menurun.  Koefisien  PDRB  Pertanian  bertanda  negative dan besaran -0,3640 dengan P-value 0,0191. Koefisien ini menunjukkan peningkatan PDRB sector  pertanian  berpengaruh  nyata  terhadap  penurunan  kemiskinan,  Setiap  peningkatan Rp 1.000.000,00 dapat menurunkan kemiskinan sebesar 0,36%.
PDRB  merupakan  indikator  penting  untuk  mengetahui  kondisi  ekonomi  di  suatu  daerah dalam  suatu  periode  tertentu  (Prayitno,  2020).  Peningkatan  PDRB  sektor  pertanian berpengaruh  terhadap  jumlah  penurunan  kemiskinan.  Hal  ini  dikarenakan  pertumbuhan ekonomi  yang  meningkat  pada  sektor  pertanian  menjadi  titik  tolak  terhadap  jumlah kemiskinan. Pertumbuhan ekonomi yang semakin membaik akan meningkat menjadi salah satu  faktor  penting  yang  bisa  mengurangi  atau  menekan  angka  kemiskinan.    Penelitian serupa  yang  dilaporkan  oleh  Fransiska  dan  Rini  Setyastuti  (2012)  bahwa  di  Indonesia, pengangguran  dan  indeks  pembangunan  manusia  berpengaruh  secara  langsung  terhadap kemiskinan. IPM yang rendah menyebabkan tingginya pengangguran sehingga pendapatan rendah  lalu  kemiskinan  meningkat.  Diperlukan  bantuan  pemerintah  dan  swasta  untuk mendorong  indeks  pembangunan  yang  baik,  menekan  pengangguran  sehingga  dapat mengurangi kemiskinan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  dapat  diambil  kesimpulan,  yaitu  sebagai berikut :
1.  Rata-rata lama sekolah (RLS) berpengaruh signifikan terhadap peningkatan kemiskinan.
2.  EXP (pengeluaran per kapita) berpengaruh signifikan terhadap penurunan kemiskinan. 3.  PDRB Pertanian berpengaruh signifikan terhadap penurunan kemiskinan.

## SARAN
Pemerintah  harus  lebih  memberikan  perhatian  khusus  terhadap  masalah  kemiskinan  yang ada di Indonesia, salah satunya yaitu meningkatkan indeks pembangunan manusia dengan cara menambah kualitas dan kuantitas pemberian jaminan kesehatan, jaminan pendidikan, jaminan  kesejahteraan  sosial  kepada  masyarakat,  serta  peningkatan  pendapatan  dan penambahan pembukaan lapangan kerja.

## REFERENSI
Bachtiar, Nasri. dkk. 2016. Analisis Kemiskinan Anak Balita Pada Rumah Tangga di Provinsi Sumatera Barat . Jurnal Kependudukan , 11(1): 29-38.
Badan  Pusat  Statistik.  2021. Provinsi  Kalimantan  Timur  Dalam  Angka. BPS  Provinsi Kalimantan Timur, Samarinda.
Hukom, Alexandra. 2015. Effect Of Capital Expenditures, Economic Growth And Poverty On Human Development In Central Kalimantan . IOSR Journal of Economics and Finance (IOSR-JEF) , 6(6): 19-27.
Kristin P, Ari, dan Sulia Sukmawati. 2018. Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Pertumbuhan Ekonomi dan Pengangguran terhadap Kemiskinan di Indonesia. Jurnal Ekonomi Syariah , 6(2): 217-240.
Mukarramah, dkk. 2020. Analysis of the Effects of Capital Expenditure, Human Development Index  and  Labor  Absorbed  to  Economic  Growth  and  Poverty  in  Aceh  Province . International Journal of Research and Review , 7(8): 91-101.
Prayitno,  Budi  dan  Renta  Yustie.  2020.  Pengaruh  Tenaga  Kerja,  IPM  dan  Kemiskinan terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Kabupaten  Kota  di  Jawa  Timur  Tahun  2014-2018 . Jurnal Ekonomi , 16(1): 47-53.
Ramadhani,  Wenny.  2021.  Analysis  Of  The  Effect  Of  Human  Development  Index  On Economic  Growth,  Poverty  and  Investment  In  Riau  Province . Tamansiswa Management Journal International , 1(1): 12-15.
Risya V, Cut, dkk. 2018. Do Fiscal Decentralization and Human Development Index Affect Poverty  in  Indonesia?. Advances  in  Social  Science,  Education  and  Humanities Research , 292, page 563-573.
Sinaga, Murbanto. 2020. Analysis of Effect of GRDP (Gross Regional Domestic Product) Per Capita, Inequality Distribution Income, Unemployment and HDI (Human Development
Index) on Poverty . Budapest International Research and Critics Institute-Journal . 3(3): 2309-2317.
Sofilda, Eleonora. 2013. Human Development and Poverty In Papua Province (An Analysis Of Simultaneous Approach On Panel Data Regression) . OIDA International Journal of Sustainable Development , 6(6): 51-62.
Vita F, Debrina. 2018. Analisis Tingkat Kemiskinan di Indonesia . Jurnal Sosial Humaniora , 1(1): 1-6.
Yustie,  Renta.  2017.  Analisis  Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  dan  Tingkat Pengangguran  Terbuka  (TPT)  terhadap  Kemiskinan  Kabupaten dan  Kota  di  Provinsi Jawa Timur . Jurnal Ekonomi , Edisi Oktober, Hal. 49-57.