Pengaruh Jumlah Penduduk, IPM , PDRB Perkapita dan Jumlah Pengangguran terhadap Jumlah Penduduk Miskin di Kalimantan Selatan Tahun 2010 s.d. 2019

## Faisal Redhani*, Ali Wardhana
Prodi Ilmu Ekonomi & Studi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lambung Mangkurat Banjarmasin
* faisalredhani84@gmail.com

## Abstract
This  study  aims  to  analyze  the  influence  of  the  population  number,  human development  index,  GRDP  per  capita,  and  unemployment  rate  on  the  number  of  poor people  in  South  Kalimantan  from  2010  to  2019.  The  analytical  method  used  in  this research  is  Ordinary  Least  Square  (OLS)  and  panel  data  (pooled  data),  which  is  a combination of time-series data began in 2010 to 2019 and cross-section data in the form of 13 districts/cities data in the province South Borneo. The analysis in this study was carried out with Eviews 10 software. The results in this study are the Population Variable has  a  positive  and  significant  effect  on  the  Poor  Population  in  South  Kalimantan province,  the  Human  Development  Index  Variable  has  a  negative  and  insignificant impact  on  the  Poor  Population  in  South  Kalimantan  Province,  the  GRDP  Per  capita Variable  has  a  negative  and  little  effect  on  the  Number  of  Poor  population  in  South Kalimantan  province,  and  the  Number  of  Unemployment  Variable  has  a  positive  and significant impact on the Number of Poor Population in South Kalimantan Province. Keywords:, Poverty, The Number of Population, Human Development Index, The Number of Unemployment

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  guna  menganalisis  pengaruh  jumlah  Penduduk,  IPM,  PDRB Perkapita dan Jumlah Pengangguran pada Jumlah Penduduk Miskin yang bertempat pada wilayah Kalimantan Selatan tahun 2010 s.d. 2019. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian  ini  yaitu  Ordinary  Least  Square  (OLS)  dan  data  panel  (pooled  data)  yang berupa  penggabungan  data  time  series  yaitu  pada  tahun  2010  s.d  2019  dan  data  cross section  yaitu  13  kabupaten  kota  Kalimantan  Selatan.  Analisis  yang  digunakan  di penelitian  yaitu  dengan  software  Eviews  10.  Penelitian  ini  menghasilkan  suatu pernyataan  yaitu  variabel  jumlah  penduduk  memiliki  pengaruh  positif  serta  signifikan kepada  jumlah  penduduk  miskin  Kalimantan  Selatan,  variabel  IPM  menunjukkan pengaruh  negatif  serta  signifikan  pada  jumlah  penduduk  miskin  Kalimantan  Selatan, variabel PDRB perkapita memiliki pengaruh negatif serta tidak signifikan pada jumlah penduduk  miskin  Kalimantan  Selatan,  serta  variabel  jumlah  pengangguran  memiliki pengaruh positif serta signifikan pada jumlah penduduk miskin di wilayah Kalimantan Selatan.
Kata Kunci: Kemiskinan, Jumlah Penduduk, IPM, PDRB Perkapita.

## PENDAHULUAN
Kemiskinan  ialah  permasalahan  cukup  komples  dikarenakan  mencakup beeberapa  aspek,  mulai  dari  pangan,  sandang,  kesehatan  hingga  pekerjaan.  Menurut World  Bank  (2004)  permasalahan  kemiskinan  muncul  saat  seseorang  maupun sekelompok  orang  yang  tidak  mampu  mencukupi  kemakmuran  ekonominya  serta
dianggap dengan sebutan kebutuhan minimal dan standar hidup yang ditentukan. Dalam artian luas, kemiskinan dinyatakan sebuah keadaan kekurangan uang serta barang guna sebagai jaminan dalam melannjutkan kehidupan. Kemiskinan tersebut bisa diatasi dengan adanya dukungan serta kerja sama dengan pihak pemerintah maupun masyarakat dalam menanganinya.  Berbagai  usaha  pembangunan  telah  dilakukan,  baik  berupa  penerapan program-program pengentasan kemiskinan, pembangunan infrastruktur demi mendukung berbagai  kegiatan  perekonomian  dan  masyarakat  itu  sendiri,  begitu  pula  upaya pembangunan manusia dengan SDM yang berkualitas dan produktif.
Kebijakan yang sudah dilakukan ini nyatanya masih dirasa kurang sebab fakta di lapangan  menunjukkan  kemiskinan  masih  menjadi  isu  masyarakat  yang  harus  terus diperhatikan. Hal ini disebabkan masih adanya peningkatan jumlah penduduk miskin di berbagai  wilayah.  Berikut  merupakan  tabel  yang  menyajikan  data  jumlah  penduduk miskin dilihat berdasarkan 13 kabupaten/kota di Kalimantan Selatan tahun 2010 hingga 2019.
Tabel 1 Jumlah Penduduk Miskin berdasarkan Kabupaten/Kota di Provinsi Kalimantan Selatan Tahun 2010 s.d. 2019 Kabupaten 2010  2011 2012 2013 2014 2015  2016  2017  2018  2019 Tanah Laut 15218  14698  14104  13654  14039  14790  15240  15308  14870  15449 Kotabaru 15894  15374  14777  14656  15050  14720  14780  14440  15167  15287 Banjar 16983  16438  15732  15287  15719  18050  17360  16849  15615  15914 Barito Kuala 15819  15278  14670  14909  15318  15960  15710  15647  14085  14488 Tapin 9369  9089 8717 6045 6518 7010 6810  7011 6979  6507 Hulu Sungai Selatan 16304  15761  15146  14836  15233  14590  14420  13447  12224  12636 Hulu Sungai Tengah 15385  14891  14274  14181  14557  15080  16220  16169  16140  16096 Hulu Sungai Utara 16241  15664  15045  15228  15623  15940  15380  15352  14919  15398 Tabalong 14358  13924  13338  14305  14709  15710  15400  15003  14874  1522 Tanah Bumbu 17454  16921  16294  16039  16563  17910  17480  16997  17063  17348 Balangan 8722  8412 8062 7383 7664 7280 7090  7213 7214  7266 Banjarmasin 31606  30555  29312  27777  28537  29950  28750  28935  29240  29648 Banjarbaru 12021  11603  11126 9997 9965  11460  11060  11539  10643  11221
Dalam tabel 1 diatas, dapat terlihat bahwa kenaikan jumlah penduduk miskin di berbagai daerah tidak menentu. Terjadi fluktuasi dari tahun ke tahun, dan pada tahun 2014 hampir  seluruh  kabupaten/kota  di  provinsi  Kalimantan  Selatan  mengalami  kenaikan jumlah penduduk miskin.
Perkembangan jumlah penduduk yang cepat merupakan salah satu unsur penting dan  perlu  untuk  menambah  permintaan.  Permintaan  yang  bertambah  akan  membawa
pengaruh  yang  baik, tetapi  apabila  tidak diiringan  dengan  memajukan  beberapa  faktor dan  unsur  perkembangan  lainnya.  Kenaikan  pertumbuhan  penduduk  justru  akan menurunkan  tingkat  upah  dan  bahkan  meningkatkan  tingkat  persaingan  dalam memperoleh  pekerjaan.  Akibatnya  hanya  akan  menambah  jumlah  pengangguran  dan dapat berimbas pada bertambahnya jumlah masyarakat miskin.
Kualitas SDM juga bisa merupakan faktor dari penyebab terjadinya pertambahan penduduk  miskin.  Kualitas  SDM  diapat  ditinjau  dari  indeks  kualitas  hidup/IPM. Menurunnya  IPM  bisa  berdampak  terhadap  rendahnya  produktivotas  kerja  pada penduduk  serta  dapat  menyebabkan  menurunnya  pendapatan.  Hal  tersebut  dapat dinyatakan bahwa menurunnya pendapatan dapat mengakibatkan semakin memperbanyak jumlah penduduk miskin.
Dilain  sisi,  PDRB  perkapita  juga  berpengaruh  terhadap  tingkat  kemiskinan. PDRB Per kapita ialah jumlah besaran PDRB yang dibagi dengan jumlah penduduk di suatu  wilayah.  PDRB  Per  Kapita  dapat  menggambarkan  seberapa  besar  kesejahteraan penduduk  di  suatu  wilayah.  llmu  ekonomi  dinyatakan  dalam  tentang  pembangunan ekonomi  digunakan  guna  mengatasi  keterbelakangan.  Hingga  akhir  1960,  para  ahli percaya  terkait  cara  paling  baik  dalam  menangani  keterbelakangan  ekonomi  ialah melakukan  peningkatan  laju  ekonomi  setinggi-tingginya,  sehingga  bisa  melampaui tingkat pertumbuhan ekonomi.
Pokok-pokok  permasalahan  yang  ingin  dibahas  dalam  penelitian  ini  ialah  :  (1) pengaruh Variabel Jumlah Penduduk, IPM, PDRB Perkapita serta Jumlah Pengangguran pada Jumlah Penduduk Miskin di wilayah Kalimantan Selatan tahun 2010 s.d. 2019 (2) Variabel manakah yang paling berpengaruh dominan terhadap Jumlah Penduduk Miskin di provinsi Kalimantan Selatan tahun 2010 s.d. 2019?.
Tujuan penelitian ini adalah : (1) Untuk mengetahui pengaruh Jumlah Penduduk, Indeks Pembangunan Manusia, PDRB Perkapita serta Jumlah Pengangguran pada Jumlah Penduduk  Miskin  di  Kalimantan  Selatan  tahun  2010  s.d.  2019.  (2)  Untuk  mengetahui variabel  manakah  yang  paling  berpengaruh  terhadap  Jumlah  Penduduk  Miskin  di Kalimantan Selatan tahun 2010 s.d. 2019.

## PENELITIAN TERDAHULU
Penelitian  terdahulu  oleh  Prima  Sukmaraga  dengan  Judul  “Analisis  Pengaruh IPM, PDRB Perkapita, dan Jumlah Pengangguran terhadap Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi Jawa Tengah.”. Penelitian tersebut menyatakan bahwa IPM dan PDRB perkapita memiliki pengaruh negatif pada jumlah masyarakat miskin di Jawa Tengah, sementara jumlah penganggunga memiliki pengaruh positif pada jumlah penduduk miskin di Jawa Tengah.
Penelitian  oleh  Riana  Puji  Lestari  (Lestari,  2017)  dengan  Judul  “Analisis Pengaruh IPM, Pengangguran, dan Produk Domestik Regional Bruto terhadap Tingkat Kemiskinan di  Provinsi Lampung Dalam Perspektif Ekonomi Islam.”.  Hasil penelitian tersebut  memaparkan  terkait  variabel  jumlah  penduduk  serta  tingkat  pengangguran memiliki  pengaruh  positif  dalam  tingkatan  kemiskinan  di  kabupaten  kota  Lampung.
Dilain  sisi  PDRB,  serta  IPM  memiliki  pengaruh  negatif  dalam  tingkat  kemiskinan  di wilayah Lampung.
Penelitian  oleh  Whisnu  Adhi  Saputra  (Saputra,  2011)  dengan  judul  “Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk, PDRB, IPM, Pengangguran Terhadap Tingkat Kemiskinan di  Kabupaten/Kota  Jawa  Tengah”.  Pernyataan/penelitian  tersebut  menghasilkan  suatu variabel  jumlah  penduduk  dan  tingkat  pengangguran  yang  memiliki  pengaruh  positif kepada tingkat  kemiskinan  kabupaten  kota  di  Jawa Tengah.  Sementara  dalam  variabel PDRB  dan  IPM  berpengaruh  negatif  pada  tingkat  kemiskinan  kabupaten  kota  Jawa Tengah.
Penelitian terdahulu oleh Rizki Amalia Aprilianti (Aprilianti, 2016) dengan judul “Pengaruh  Jumlah  Penduduk,  PDRB,  IPM  dan  Pengangguran  Terhadap  Tingkat Kemiskinan  di  Kabupaten/Kota  Jawa  Timur  tahun  2011-2015.”  Hasil  penelitian memaparkan terkait variabel jumlah penduduk memiliki pengaruh positif serta signifikan pada  tingkatan  kemiskinan,  variabel  PDRB  memiliki  pengaruh  negatif  serta  signifikan pada tingkat kemiskinan, variabel IPM memiliki pengaruh negatif serta signifikan pada tingkat  kemiskinan,  serta  variabel  pengangguran  memiliki  pengaruh  negatif  serta signifikan pada tingkat kemiskinan.
Penelitian  yang  dilakukan  Restu  Ratri  Astuti  (Astuti,  2015)  dengan  judul “Analisis  Jumlah  Penduduk,  Pertumbuhan  Ekonomi,  Pendidikan  dan  Kesehatan Terhadap  Jumlah  Penduduk  Miskin  di  Indonesia  tahun  2004-2012”.  Hasil  dalam penelitian ini menunjukkan bahwa jumlah penduduk berpengaruh negatif dan signifikan terhadap  jumlah  penduduk  miskin.  Variabel  Pertumbuhan  ekonomi  tidak  berpengaruh signifikan terhadap jumlah penduduk miskin. Variabel Pendidikan berpengaruh negatif dan  signifikan  terhadap  jumlah  penduduk  miskin  dan  variabel  kesehatan  berpegaruh negatif serta signifikan pada jumlah penduduk miskin.
Penelitian oleh Ayu Swaningrum dan Peggy Hariwan (Hariwan & Swaningrum, 2015)  dengan  judul  “Analisis  IPM  Pada  5  Wilayah  Hasil  Pemekaran  di  Jawa  Barat”. Salah  satu  hasil  dalam  penelitian  yang  relevan  adalah  hasil  regresi  yang  menyatakan bahwa jumlah penduduk miskin berpengaruh positif dan signifikan terhadap IPM.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  meneliti  terkait  jumlah  penduduk,  IPM,  PDRB  perkapita, banyaknya pengangguran, serta jumlah penduduk miskin yang dipantau dengan dasar 13 kabupaten kota di Kalimantan Selatan tahun 2010 s.d 2019. Berdasarkan pendekatan yang dilakukan, penelitian bersifat kuantitatif dikarenakan berfokus pada perhitungan analisisi data  penenlitian  yaitu  angka.  Berdasarkan  sumber  datanya  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah data sekunder data sekunder dalam penelitian mencakup data yang menaungi keseluruhan variabel yaitu kemiskinan, Penduduk miskin, jumlah penduduk , IPM,  PDRB  perkapita,  serta  jumlah  pengangguran.  Penelitian  ini  termasuk  ke  dalam kategori penelitian asosiatif dengan bentuk hubungan kausal yang artinya sebab akibat sehingga pada penelitian ini ada variabel independen serta variabel dependennya. Dalam
penelitian ini penulis melakukan penelitian di Indonesia, tepatnya di provinsi Kalimantan Selatan.

## Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  menggunakan  cara  metode  dokumentasi.  Metode dokumentasi  adalah  teknik  pengumpulan  data  tertulis  yaitu  berasal  dari  buku,  jurnal, situs  instansi  pemerintahan,  maupun  data  lainnya  yang  mempunyai  kaitan  dengan penelitian ini. Dokumen yang digunakan di dalam penelitian ini berupa data publikasi Badan  Pusat  Statistik  terkait  jumlah  penduduk,  PDRB,  PDRB  Perkapita,jumlah pengangguran, jumlah penduduk miskin dan IPM di Kalimantan Selatan, Publikasi dan Annual Report lainnya.

## Teknik Analisis Data
Penelitian ini menggunakan  analisis  data yaitu analisis  regresi  linear  berganda dengan  menerapkan  metode Ordinary  Last  Square berdasarkan  data  panel  di  13 kabupaten kota Kalimantan Selatan pada 2010 s.d 2019. Analisis ini dilakukan dengan menggunakan bantuan program Eviews10.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji Statistik Uji T (parsial)
Tabel 2 Hasil Estimasi Regresi OLS Variabel Koefisien Std.Error T-Statistik Prob C 7.639770 1.259783 6.064355 0.0000 X1 (JUMLAH PENDUDUK) 0.375022 0.120338 3.116408 0.0023 X2( INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA) -0.685767 0.445290 -1.540047 0.1261 X3 (PDRB PERKAPITA) -0.156863 0.088895 -1.764589 0.0801 X4 (JUMLAH PENDUDUK MISKIN) 0.070349 0.020177 3.486659 0.0007

## Sumber: data diolah menggunakan aplikasi eviews 10
Berdasarkan  tabel  diatas,  bahwa  variabel  Jumlah  Penduduk  memiliki  nilai  t- hitung  sebesar  3.116408  dan  probabilitas  sebesar  0.0023.  Taraf  signifikan  yang merupakan ketetapan yaitu 5% serta dapat dinyatakan tentang jumlah penduduk dengan parsial tak memiliki pengaruh signifikan pada jumlah penduduk miskin disebabkan nilai t hitung lebih besar daripada 0,05. Koefisien regresi variabel menunjukkan nilai jumlah penduduk  sebesar  0,375022  yang  bisa  dinyatakan  terkait  jumlah  penduduk  memiliki pengaruh positif pada jumlah penduduk miskin di Provinsi Kalimantan Selatan.
Variabel IPM juga menunjukkan hasil teh hitung yaitu 1.540047 serta probabilitas 0.1 261. Signifikansi yang menjadi penetapan yaitu 5% dengan pernyataan bahwa IPM selaku  variabel  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  pada  jumlah  penduduk  miskin disebabkan  t  hitung  nilainya  lebih  kecil daripada  0,05.  Koefisien  regresi  variabel IPM menunjukkan  nilai  -0.685767  yang  bisa  dinyatakan  variabel  IPM  memiliki  pengaruh negatif kepada jumlah penduduk miskin Provinsi Kalimantan Selatan.
Dalam variabel PDRB perkapita mendapatkan nilai t hitung sebanyak -1.764568 dengan  probabilitas  0.0801.  Signifikansi  menyatakan  5%  serta  dapat  diartikan  terkait variabel PDRB perkapita tidak memiliki pengaruh signifikan kepada jumlah penduduk miskin disebabkan t hitung lebih kecil daripada 0,05. Koefisien regresi variabel PDRB perkapita  menampakkan  hasil  nilai  -0.156863  serta  bisa  dinyatakan  terkait  variabel PDRB  perkapita  memiliki  pengaruh  negatif  kepada  jumlah  penduduk  miskin  Provinsi Kalimantan Selatan.
Dalam  variabel  jumlah  pengangguran  memperoleh  t  hitung  yaitu  3.486659 dengan  probabilitas  0,0007.Dengan  taraf  signifikan  yaitu  5%  serta  dapat  dinyatakan terkait  variabel  jumlah  pengangguran  dengan  parsial  memiliki  pengaruh  signifikan kepada jumlah penduduk miskin disebabkan t hitung lebih besar daripada 0,05. Koefisien regresi variabel yang menunjukkan angka 0.070349 pada jumlah pengangguran serta bisa diartikan terkait variabel jumlah pengangguran memiliki pengaruh positif kepada jumlah penduduk miskin Provinsi Kalimantan Selatan.
Uji f (simultan)
Tabel 3 Hasil Uji Statistik F R-Squared 0.972395 Adjusted R-Squared 0.968486 F-Statistik 248.7765 Prob (F-Statistik) 0.000000

## Sumber: Output Eviews
Terkait analisis tabel tersebut menggunakan software Eviews memperoleh nilai F yaitu  248.7769  dengan  probabilitas  F  yaitu  0.000000.  Dengan  taraf  signifikan  5% sehingga  dinyatakan  uji  F  dalam  seluruh  variabel  bebas  dengan  simultan  memiliki pengaruh  signifikan  kepada  variabel  yang  disebutkan.  Dalam  pernyataan  ini menghasilkan  variabel  jumlah  penduduk,  IPM,  PDRB  ,PDRB  perkapita  dan  jumlah pengangguran  berpengaruh  signifikan  kepada  jumlah  penduduk  miskin  Kalimantan Selatan.
Koefesien Determinan R2
Tabel 4 Hasil Koefesien Determinan R Squared R-Squared 0.972395 Adjusted R-Squared 0.968486

## Sumber: Output Eviews
Dalam  uji  koefisien  determinan  R2  menunjukkan  angka  yaitu  0.968468.  Hal tersebut  dapat  dinyatakan  bahwa  variabel  independen  memiliki  pengaruh  terhadap variabel dependen yaitu 96%. Dilain sisi, 4% sisanya akan dipengaruhi variabel lain di luar model tersebut.

## Uji Asumsi Klasik
Uji Multikolinearitas
Tabel 5

## Hasil Uji Multikolinearitas
Variabel Centered VIF Keterangan X1 (JUMLAH PENDUDUK) 1.000000 Tidak terjadi Multikolinearitas X2 (INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA) 0.314686 Tidak terjadi Multikolinearitas X3 PDRB PERKAPITA) -0.225437 Tidak terjadi Multikolinearitas X4 (JUMLAH PENGANGGURAN) 0.836782 Tidak terjadi Multikolinearitas Sumber: Output Eviews
Hasil uji multikolinieritas, dapat dilihat pada tabel kolom Centered VIF. Nilai VIF untuk  variabel  Jumlah  Penduduk,  IPM,  PDRB  Perkapita  dan  Jumlah  Pengangguran memiliki nilai tidak ada yang lebih besar dari 10 atau 5 maka bisa dinyatakan tidak adanya multikolinearitas dalam keempat variabel bebas. Hal tersebut menyatakan asumsi klasik regresi linier terkait OLS yaitu terbebas dari adanya multikolinearitas merupakan model regresi linier yang paling baik.

## Uji Autokorelasi
Tujuan  dari  uji  autokorelasi  yaitu  untuk  mengamati  ada  atau  tidaknya keterhubungan  terkait  residual  1  observasi  dengan  residual  observasi  yang  lain.Uji autokorelasi dapat dilihat menggunakan uji tabel Durbin-Watson (DW), α=5%
Tabel 6 Hasil Uji Autokorelasi N K DW dL dU 130 4 0,957178 1,6508 1,7774
Maka dari itu dapat disimpulkan bahwa, pada analisis diatas terdapat autokorelasi positif  dan  tidak  terdapat  autokorelasi  negatif  sehingga  bisa  disimpulkan  terdapati autokorelasi positif.
Uji Heteroskedastisitas
Tabel 7 Hasil Uji Heteroskedastisitas Heteroskedasticity Test: Glejser F-statistic 2.304963  Prob. F(3,7) 0.061952 Obs*R-squared 0.068692 Variabel Koefisien T statistik Prob Keterangan C -1.277062 -1.355529 0.1777 Tidak terjadi Heterokedastisitas

## Sumber data: Output Eviews
Dapat dilihat bahwa nilai probability obs*R-squared adalah 0.068692 atau lebih besar  dari  0,05.  Sehingga  dapat  disimpulkan  data  dalam  variabel  penelitian  ini  tidak terdapat Heterokedastisitas.
Uji Normalitas
Gambar 1 Hasil Uji Normalitas
Sumber data:
Output eviews
Keputusan  terdistribusi  normal  tidaknya  residual  secara  sederhana  dengan membandingkan  nilai  Probabilitas  JB  (Jarque-Bera)  hitung  dengan  tingkat alpha  0,  05 (5%). Ketika Prob.JB memiliki nilai lebih besar daripada 0,05 dapat  dinyatakan regresi terdistribusi  secara  normal  Begitupun  sebaliknya.  Dalam  penelitian  ini  analisis  regresi didapatkan nilai Prob.JB yaitu 0,027507 yang bisa dipaparkan kurang dari 0,05. Hal ini bisa menunjukkan terkait residual tidak berdistribusi secara normal dengan asumsi klasik tidak terpenuhi.
Analisis  data  time  series  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui bagaimana pengaruh Jumlah Penduduk,  IPM, PDRB Perkapita dan Jumlah Pengangguran terhadap Jumlah Penduduk Miskin di Kalimantan Selatan. Metode analisis data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  regresi.  Model  dasar  dalam penelitian ini adalah:

## Y= α +ß1X1 + ß2X2 + ß3X3+ ß4X4+e
Berikut merupakan tabel yang menunjukkan hasil estimasi koefisien tiap-tiap variabel:
Tabel 8 Koefesien Variabel Variabel Koefisien Prob C 7.639770 0.0000 X1 (JUMLAH PENDUDUK) 0.375022 0.0023 X1 (JUMLAH PENDUDUK) 0.066908 0.794478 0.4284 Tidak terjadi Heterokedastisitas X2 ( INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA) 0.080401 0.248122 0.8044 Tidak terjadi Heterokedastisitas X3 (PDRB PERKAPITA) 0.074640 1.195400 0.2342 Tidak terjadi Heterokedastisitas X4 (JUMLAH PENGANGGURAN) 0.001574 0.092918 0.9918 Tidak terjadi Heterokedastisitas
X2( INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA) -0.685767 0.1261 X3 (PDRB PERKAPITA) -0.156863 0.0801 X4 (JUMLAH PENDUDUK MISKIN) 0.070349 0.0007 Sumber Data: Output Eviews
Berdasarkan  pengolahan  peel  estimasi  OLS  ( Ordinary  Leaast  Squared )  dalam tabel tersebut, memperoleh persamaan seperti di bawah ini :
Y=7.639770+0.0375022JumlahPenduduk-0.685767IPM-0.156863PDRB perkapita+0.070349Jumlah Pengangguran+e Hasil  tabel  tersebut  menunjukkan  variabel  jumlah  penduduk  mempunyai probabilitas yaitu 0,0023, variabel IPM mempunyai probabilitas 0,1261, variabel PDRB perkapita  mempunyai  probabilitas  0,0801,  serta  variabel  jumlah  pengangguran mempunyai  probabilitas  0,0007.  Hal  tersebut  menunjukkan  variabel  jumlah  penduduk dan  jumlah  pengangguran  berpengaruh  signifikan  terhadap  jumlah  penduduk  miskin sedangkan  variabel  IPM  dan  PDRB  perkapita  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap jumlah penduduk miskin di Kalimantan Selatan.

## PENUTUP

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  data  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  ditarik kesimpulan yaitu jumlah penduduk berpengaruh positif dan signifikan terhadap jumlah penduduk  miskin  di  Kalimantan  Selatan  pada  tahun  2010  s.d  2019.  IPM  memiliki pengaruh negatif serta tidak signifikan pada jumlah penduduk miskin Kalimantan Selatan pada  tahun  tersebut.  PDRB  per  kapita  berpengaruh  negatif  serta  tidak  signifikan  pada jumlah penduduk miskin di Kalimantan Selatan pada tahun tersebut.
Dalam  melaksanakan  penelitian  memang  terdapat  keterbatasan  dalam mengumpulkan data ataupun dalam memilih variabel tertentu. Keterbatasan yang terlihat saat  melakukan  penelitian  yaitu  tak  terdapat  inflasi  dan  investasi  yang  harusnya menjadikan  hal  tersebut  variabel  yang  paling  relevan  kedalam  variabel terikat.  Hal  ini disebabkan  karena  data  pada  web.BPS  sebab  peneliti  tidak  bisa  terjun  ke  lokasi dikarenakan  sedang  pandemi  covid  sehingga  tidak  memasukkan  variabel  tersebut  di dalam penelitian.
Hasil analisis menunjukkan bahwa jumlah peduduk miskin di Kalimantan Selatan dari  tahun  2010-2019  terus  mengalami  peningkatan  setiap  tahunnya.  Selain  itu,  angka IPM  di  Kalimantan  Selatan  masih  berada  dalam  kategori  ‘sedang’,  begitupula  angka Indeks Pembangunan Manusia pada 13 kabupaten/kotanya. Hal ini menunjukkan bahwa kesejahteraan masyarakat tercapai dalam posisi standar, namun belum pada pencapaian tertinggi seperti yang diharapkan.
Kesejahteraan  masyarakat  merupakan  salah  satu  tujuan  utama  dalam pembangunan di suatu negara. Hal ini tidak lepas dari berbagai upaya seperti pengentasan kemiskinan,  peningkatan  taraf  hidup  masyarakat  seperti  peningkatan  pendapatan,
peningkatan  kualitas  pendidikan  dan  kesehatan,  serta  kemampuan  dalam  memperoleh berbagai kebutuhan hidup baik itu sandang, pangan maupun papan. Kemiskinan sendiri merupakan suatu permasalahan yang umum terjadi di berbagai negara dan dengan melihat berbagai  faktor-faktor  penyebabnya,  pemerintah  mampu  mengambil  langkah  demi meminimalisir angka kemiskinan yang ada.

## DAFTAR PUSTAKA
Aprilianti,  R.  A.  (2016).  Pengaruh  Jumlah  Penduduk,  PDRB,  IPM  dan  Pengangguran terhadap Tingkat Kemiskinan di Kabupaten / Kota Jawa Timur Tahun 2011 - 2015.
-Journal Syariah “GLOBAL,” 2 (1).
Astuti,  R.  .  (2015). Analisis  Pengaruh  Jumlah  Penduduk,  Pertumbuhan  Ekonomi, Pendidikan Dan Kesehatan Terhadap Jumlah Penduduk Miskin Di Indonesia Tahun 2004 – 2012 . Universitas Negeri Yogyakarta, Yogyakarta.
Hariwan, P., & Swaningrum, A. (2015). Analisis IPM Pada 5 Wilayah Hasil Pemekaran
Di Jawa Barat. Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan .
https://doi.org/10.24843/JEKT.2015.V08.I01.P08
Irawan, & Suparmoko. (1992). Ekonomika Pembangunan. Edisi Kelima . Jakarta: BPFE.
Lestari,  R.  P.  (2017). Analisis  Pengaruh  IPM,  Pengangguran,  dan  Produk  Domestik Regional  Bruto  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Provinsi  Lampung  dalam Perspektif Ekonomi Islam Tahun 2011-2015 . UIN Raden Intan Lampung, Lampung.
Mankiw, N. G. (2006). Pengantar Ekonomi Makro Edisi Ketiga . Jakarta: Erlangga. Saputra, W. A. (2011). Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk, PDRB, IPM, Pengangguran Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Kabupaten/Kota  Jawa  Tengah .  Universitas Diponegoro.
Sasana,  H.  (2006).  Analisis  Dampak  Desentralisasi  Fiskal  terhadap  Pertumbuhan Ekonomi  di  Kabupaten/Kota  Provinsi  Jawa  Tengah  . Jurnal  Dinamika Pembangunan (JDP), 3 (2), 146–170.
Sen, A., Bloom, & Canning. (2001). The Health and Proverty of Nations : From Theory to Practice, School of Public Health . Belfast: Queens University. Statistik, B. P. (2010). Data Badan Pusat Statistik . Kalimantan Selatan. Sukirno, S. (2000). Makroekonomi Modern . Jakarta: Raja Grafindo Persada. Todaro, P. M., & Smith, S. (2006). Pembangunan Ekonomi. (9th ed) . Jakarta: Erlangga.