## PENGARUH PDRB, PENDIDIKAN DAN STRUKTUR TENAGA KERJA TERHADAP KEMISKINAN DI KOTA BUKITTINGGI
Hendri Andika Saputra, 1 Dastanta Irvan Ginting 2
1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Sumatera Utara, Medan E-mail: Hendri.as49@gmail.com 1,
2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Sumatera Utara, Medan E-mail : das2ginting@gmail.com 2

## Abstract
This research aims to analyze the influence of Gross Regional Domestic Product (GRDP), education level, and workforce structure on poverty levels in Bukittinggi City. The data used in this research is secondary  data  obtained  from  the  Bukittinggi  City  Central  Statistics  Agency  and  other  related agencies.  The  analytical  method  used  is  multiple  regression  with  the  Ordinary  Least  Square  (OLS) model.  The  research  results  show  that  GRDP  per  capita,  education  level,  and  workforce  structure together  have  a  significant  effect  on  the  poverty  level  in  Bukittinggi  City.  Individually,  GRDP  per capita and labor structure have a negative effect on poverty, while education level has a positive effect on  poverty.  This  shows  that  increasing  GRDP  per  capita  and  the  labor  structure of  the  agricultural sector can reduce poverty levels, while the level of education has not been able to reduce poverty
Keywords : Poverty, GRDP per capita, Education and Agricultural Sector

## 1. PENDAHULUAN
(Susanto & Pangesti, 2019)  Kemiskinan merupakan salah satu tantangan dalam pembangunan  ekonomi  di  berbagai  negara  di dunia. Bagi negara-negara yang sedang berkembang,  menurunkan  tingkat  kemiskinan merupakan salah satu indikator utama keberhasilan  pembangunan  ekonomi.  (Iqbal Salsabil  &  Westi  Rianti,  2023)Kemiskinan sering kali disebabkan oleh kurangnya pendapatan  yang  cukup  bagi  masyarakat  untuk memenuhi  kebutuhan  hidup  mereka.  Tingkat kemiskinan  tidak  hanya  dipengaruhi  oleh rendahnya  pendapatan  per  kapita,  tetapi  juga oleh  tingginya  disparitas  dalam  distribusi pendapatan. Meskipun ada negara-negara dengan  pendapatan  per  kapita  yang  tinggi,  itu
tidak menjamin bahwa tingkat kemiskinan akan rendah.
(Prodi  et  al.,  2023)Seseorang  dianggap miskin  jika  mereka  tidak  mampu  memenuhi kebutuhan hidup mereka secara layak. Kemiskinan  merupakan  masalah  serius  yang perlu  ditangani  atau  setidaknya  dikurangi. Meskipun pemerintah telah melakukan pembangunan untuk menekan angka kemiskinan,  masalah  ini  masih  berlanjut  dalam jangka  waktu  yang  lama.  Contohnya,  Kota Bukittinggi  ,  yang  terkenal  sebagai  destinasi wisata,  masih  belum  berhasil  mengatasi masalah  kemiskinan.  Tabel  1.  menyajikan jumlah  penduduk,  dan  persentase  penduduk miskin  di  Kota  Bukittinggi  dari  tahun  2012  – 2023
Tabel 1.
Jumlah Penduduk, Jumlah dan Persentase Penduduk Miskin di Kota Bukittinggi, Tahun 2012 - 2023
Tahu n Jumlah Penduduk (orang) Jumlah Penduduk Miskin (orang) Tingkat Kemiskinan (%) 2012 116.075 6.686 5,76 2013 118.260 6.371 5,39 2014 120.491 6.004 4,98 2015 122.621 6.540 5,33 2016 124.715 6.810 5,46 2017 126.804 6.754 5,33 2018 128.783 6.315 4,90 2019 130.773 6.000 4,59 2020 121.028 6.010 4,97 2021 121.588 6.980 5,74 2022 122.311 6.160 5,04 2023 124.047 5.775 4,66
Sumber : BPS Kota Bukittinggi berbagai terbitan (diolah)
Tabel  1.  Menunjukan  bahwa  jumlah penduduk  secara  konsisten  meningkat  dari tahun  ke  tahun,  menunjukkan  pertumbuhan populasi  yang  stabil.  Meskipun  terdapat fluktuasi tahunan, tren keseluruhan menunjukkan  peningkatan  yang  signifikan. Puncaknya  terjadi  pada  tahun  2019  dengan jumlah  penduduk  mencapai  130.773  juta orang.Meskipun jumlah  penduduk  miskin fluktuasi  tahunan  terjadi,  jumlah  penduduk miskin  secara  keseluruhan  menurun  seiring waktu. Terlihat penurunan yang signifikan pada tahun  2023,  dengan  jumlah  penduduk  miskin mencapai  titik  terendah  dalam  rentang  waktu yang  diberikan,  yaitu  5.775  juta  orang. Meskipun  jumlah  penduduk  terus  meningkat, jumlah penduduk miskin dan tingkat kemiskinan  secara  keseluruhan  mengalami penurunan selama periode waktu yang diberikan. Hal ini mengindikasikan keberhasilan kebijakan  atau  program  dalam  mengurangi
kemiskinan  meskipun  adanya  pertumbuhan populasi yang berkelanjutan.
(Janah, 2022)Salah satu yang menentukan kemakmuran suatu masyarakat dan keberhasilan  pembangunan  disuatu  daerah ditinjau dari sisi ekonominya, misalkan meningkatnya PDRB (Produk Domistik Regional Bruto) berpengaruh terhadap penurunan  tingkat  kemiskinan  disuatu  wilayah. PDRB  yang  berfluktuasi    di  Kota  Bukittinggi menyatakan  bahwa  pemerintah  belum  mampu mengatasi atau menekan tingkat kemiskinan. (L. N. Aini & Islamy, 2021a)
(Werdi  Saraswati  dan  Hendry  Cahyono, n.d.)PDRB  adalah  pendapatan  yang  dihasilkan melalui  produksi  barang  dan  jasa  oleh  semua sektor  ekonomi  di  suatu  daerah  dalam  periode tertentu.  Semakin  tinggi  PDRB  suatu  wilayah, semakin  tinggi  tingkat  pendapatan  wilayah tersebut. Namun, PDRB tidak menjamin bahwa semua penduduk akan merasakan kemakmuran.
(Ilmiah, n.d.)PDRB hanya memberikan gambaran umum tentang kesejahteraan masyarakat. Kenaikan PDRB tidak dapat secara
langsung menyimpulkan apakah kondisi penduduk berpenghasilan rendah telah membaik atau belum.
Tabel 2. PDRB dan PDRB Per Kapita Menurut Harga Konstan tahun 2000 di Kota Bukittinggi, Tahun 2012 - 2023 Tahun PDRB HK 2010 (Rp Juta) Jumlah Penduduk (orang) PDRB perkapita (ribu) 2012 4.069.017,50 116.075,00 35,055 2013 4.324.423,60 118.260,00 36,567 2014 4.591.464,70 120.491,00 38,106 2015 6.169.750,95 122.621,00 50,316 2016 6.783.086,09 124.715,00 54,389 2017 7.453.106,84 126.804,00 58,777 2018 8.012.717,18 128.783,00 62,219 2019 6.152.076,98 130.773,00 47,044 2020 6.045.085,09 121.028,00 49,948 2021 6.263.129,04 121.588,00 51,511 2022 6.556.496,21 122.311,00 53,605 2023 6.869.402,40 124.047,00 55,377
Sumber : BPS Kota Bukittinggi berbagai terbitan (diolah)
PDRB HK 2010 mengalami peningkatan dari tahun ke tahun, menunjukkan pertumbuhan ekonomi  yang  stabil  dalam  rentang  waktu tersebut.  Jumlah  penduduk  juga  mengalami peningkatan seiring waktu, yang dapat berdampak  pada  PDRB  per  kapita.  PDRB  per kapita  menunjukkan  tren  peningkatan  yang signifikan  dari  tahun  2012  hingga  2023, menunjukkan pertumbuhan ekonomi yang lebih cepat dibandingkan dengan pertumbuhan populasi.  Terdapat  fluktuasi  dalam  PDRB  per kapita  dari  tahun  ke  tahun,  yang  dapat dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  seperti  kondisi ekonomi  global,  kebijakan  pemerintah,  dan
perubahan  struktural  dalam  perekonomian daerah tersebut.
(E.  N.  Aini  et  al.,  2018)Masalah  serius lainnya  dalam  konteks  kemiskinan  adalah pendidikan. Pendidikan dianggap sebagai sarana untuk  memperoleh  pekerjaan  yang  lebih  baik sehingga dapat meningkatkan pendapatan seseorang.  (Damayanti,  2018)Semakin  tinggi tingkat  pendidikan  seseorang,  semakin  besar pengetahuan dan pengalaman yang dimilikinya. Oleh  karena  itu,  pendidikan  perlu  diberikan perhatian  khusus  dalam  upaya  mengatasi kebodohan dan kesenjangan sosial-ekonomi.
Tabel 3.
Pendidikan Penduduk Menurut Rata-rata Lama Sekolah di Kota Bukittinggi,
Tahun 2012 – 2023 Tahun Rata- Rata Lama Sekolah (tahun) 2012 10,62 2013 10,66 2014 10,71 2015 10,79 2016 10,98 2017 11,3 2018 11,31 2019 11,32 2020 11,33 2021 11,34 2022 11,63 2023 11,64 Sumber : BPS Kota Bukittinggi berbagai terbitan (diolah) Terlihat  dari  data  bahwa  rata-rata  lama sekolah mengalami peningkatan secara konsisten  dari  tahun  ke  tahun  selama  periode yang  diberikan.  Mulai  dari  10,62  tahun  pada tahun  2012,  naik  menjadi  11,64  tahun  pada tahun  2023.  Setiap  tahun,  terdapat  peningkatan yang relatif stabil dalam rata-rata lama sekolah, menunjukkan  upaya  yang  berkelanjutan  dalam meningkatkan  akses  dan  partisipasi  dalam pendidikan.  Peningkatan  rata-rata  lama  sekolah dapat  mencerminkan  peningkatan  kesempatan pendidikan,  baik  dalam  hal  akses  fisik  ke sekolah  maupun  faktor-faktor  lain yang mempengaruhi partisipasi dalam pendidikan.
(Hermawan  et  al.,  2022)Pendidikan, yang  diukur  melalui  rata-rata  lama  sekolah, memiliki  dampak  signifikan  dalam  mengurangi tingkat  kemiskinan.  Hal  ini  menunjukkan bahwa pembangunan melalui pendidikan memiliki  peran  yang  sangat  penting  dalam menekan  tingkat  kemiskinan.  Selain  itu,  untuk memastikan  bahwa  penduduk  mendapatkan pekerjaan yang berkualitas, dibutuhkan pendidikan  dan  keterampilan  yang  baik. Keberhasilan  dalam  mengatasi  kemiskinan  di Kota  Bukittinggi,  seperti  di  tempat  lainnya, tergantung  pada  kondisi  dan  potensi  wilayah, yang mempengaruhi lapangan kerja di berbagai sektor ekonomi.(Olfie et al., n.d.)
Tabel 4.
Struktur Tenaga Kerja, Persentase Penduduk Bekerja pada Sektor Pertanian di Kota
Bukittinggi, Tahun 2012 - 2023 Tahun Pekerja di Sektor Pertanian (orang) Kesempatan Kerja (orang) Persentase TK di Sektor Pertanian (%) 2012 2.145 54.671 3,92 2013 2.234 55.821 4,00 2014 2.318 56.212 4,12 2015 2.376 56.478 4,21 2016 2.376 56.478 4,21 2017 2.130 56.121 3,80 2018 2.150 59.935 3,59 2019 2.524 58.456 4,32 2020 1.286 64.916 1,98 2021 1.911 64.878 2,95 2022 2.286 64.005 3,57 2023 1.617 61.932 2,61
Sumber : BPS Kota Bukittinggi berbagai terbitan (diolah)
Terdapat fluktuasi dalam jumlah pekerja di  sektor  pertanian  dari  tahun  ke  tahun,  yang mungkin  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  seperti perubahan  teknologi,  kebijakan  pertanian,  dan kondisi cuaca. Kesempatan kerja total cenderung  stabil  atau  meningkat  dari  tahun  ke tahun,  meskipun  terjadi  penurunan  signifikan pada tahun 2020 yang mungkin disebabkan oleh dampak pandemi COVID-19 terhadap ekonomi. Persentase  tenaga  kerja  di  sektor  pertanian menunjukkan tren penurunan secara keseluruhan  dari  tahun  2012  hingga  2023. (Safira et al., 2018)Hal ini menandakan adanya pergeseran tenaga kerja dari sektor pertanian ke sektor-sektor  lainnya,  yang  bisa  mencerminkan modernisasi atau diversifikasi ekonomi.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk
mengetahui  pengaruh  variabel  bebas  terhadap variabel  terikat.  Data  yang  digunakan  dalam
penelitian  ini  adalah  data  time  series  dan  data cross section. Dalam penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan  Pusat  Statistik  yaitu  PDRB,  Pendidikan, Struktur tenaga kerja pertanian dan Kemiskinan. Analisa  data  menggunakan  Regresi  linear berganda, persaman regresinya, sbb(Di Kabupate et al., n.d.) :
Yi = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 ɛi......
Y =  tingkat  kemiskinanpersentase penduduk miskin (%) X1 =  PDRB perkapita (Rp juta) X2 =   Pendidikan  rata-rata  lama sekolah (tahun) X3 =
Struktur tenaga kerja pertanian (%)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Asumsi Klasik
Uji Normalitas (L.  N.  Aini  &  Islamy,  2021b)Uji normalitas  bertujuan  untuk  menilai  apakah distribusi data mengikuti pola yang normal atau tidak.  Dalam  uji  normalitas,  data  yang  dimiliki
dibandingkan  dengan  distribusi  normal  yang memiliki  mean  dan  standar  deviasi  yang  sama dengan data yang diamati. Jika nilai signifikansi uji  lebih  besar  dari  0,05,  ini  menunjukkan bahwa  data  cenderung  terdistribusi  secara normal.  Berikut  hasil  uji  normalitas  yang  di dapat :

## Gambar 1. Hasil Uji Normalitas
Berdasarkan  output  tersebut  diketahui bahwa  nilai  signifikansi  sebesar  0,657228  > 0,05,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  data yang diuji berdistribusi normal.
Uji Multikolinearitas Uji  multikolinearitas  digunakan  untuk menentukan apakah terdapat pelanggaran
terhadap  asumsi  klasik,  yaitu  adanya  hubungan linear  antara  variabel  independen  dalam  model regresi.  Suatu  model  regresi  dianggap  bebas dari  masalah  multikolinearitas  jika  nilai Variance Inflation Factor (VIF) nya kurang dari 10.(Cantika Roseline & Maimunah, n.d.)
Tabel 5.
Hasil Uji Multikolinearitas
Variabel Centered VIF Tolerance X1 1.101344 <10 X2 1.165674 <10 X3 1.101266 <10
Sumber : E-Views, data olahan
Hasil  dari  nilai  VIF  dan  toleransi menunjukkan bahwa tidak ada masalah multikolinearitas  di  antara  semua  variabel dalam  penelitian  ini.  Hal  ini  terlihat  dari  nilai VIF yang kurang dari 10.
Uji Heterokedastisitas (Pengaruh  PDRB  et  al.,  2018)Uji
heteroskedastisitas
dimanfaatkan
untuk
menentukan  apakah  ada  pelanggaran  terhadap asumsi klasik, yang merujuk pada ketidaksamaan  varian  dari  residu  untuk  semua pengamatan dalam model regresi. Dalam model regresi,  prasyaratnya  adalah  tidak  ada  tanda- tanda heteroskedastisitas. Uji heteroskedastisitas  ini  sering  menggunakan  uji White. Tabel 6. Hasil Uji Heterokedastisitas F-statistic 2.933890 Prob. F(9,2) 0.2800 Obs*R-squared 11.15508 Prob. Chi-Squared (9) 0.2652 Scaled explaned 3.240875 Prob. Chi-Squared (9) 0.9540 Sumber : E-Views, data olahan
Dari hasil output tersebut, terlihat bahwa semua nilai pada kolom Sig, yang menunjukkan signifikansi  dari  uji  heteroskedastisitas,  lebih besar  dari  0,05.  Dengan  demikian,  dapat disimpulkan  bahwa  tidak  ada  tanda-tanda heteroskedastisitas

## Pengujian Statistik
Koefisien Determinasi (R 2 ) telah dihitung  dan  menunjukkan  nilai  sebesar 0,896579.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sekitar 89.65% variasi dalam tingkat kemiskinan dapat dijelaskan  oleh  variabel  independen  (seperti PDRB  per  kapita,  tingkat  pendidikan,  dan tingkat tenaga kerja sektor pertanian), sementara  sisanya  sebesar  10.35%  dijelaskan oleh faktor-faktor lain di luar model.
Untuk  variabel  PDRB  per  kapita, ditemukan nilai thitung sebesar -1.939106. Nilai negatif  thitung  menandakan  adanya  korelasi negatif  antara  jumlah  PDRB  perkapita  dan tingkat  kemiskinan.  Selain  itu,  karena  nilai thitung  lebih  besar  dari  ttabel  (  -1.939106  > 1.89458)  dengan  nilai  signifikansi  (Sig.)  yang lebih kecil dari taraf signifikansi ( < 0,05), dapat disimpulkan  bahwa  PDRB  per  kapita  memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Kota Bukittinggi.
Untuk  variabel  tingkat  pendidikan, ditemukan nilai thitung sebesar 2.990455. Nilai positif  thitung  menunjukkan  korelasi  positif antara tingkat pendidikan dan tingkat kemiskinan.  Selain  itu,  karena  nilai  thitung lebih  besar  dari  ttabel  (  2.990455  >  1.89458) dengan nilai signifikansi (Sig.) yang lebih kecil dari  taraf  signifikansi  (  <  0,05),  dapat disimpulkan bahwa tingkat pendidikan memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Kota Bukittinggi.
Untuk  variabel  tingkat  tenaga  kerja sektor  pertanian,  nilai  thitung  tidak  disediakan. Namun, karena nilai positif thitung menunjukkan  korelasi  positif  antara  tingkat tenaga  kerja  sektor  pertanian  dan  tingkat kemiskinan,  dan  karena  nilai  signifikansi  (Sig.) kurang  dari  taraf  signifikansi  (  <  0,05),  dapat disimpulkan  bahwa  tingkat  tenaga  kerja  sektor pertanian  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Kota Bukittinggi.
Dalam  penelitian  ini,  diperoleh  nilai  F- tabel  sebesar  4,347  dan  F-hitung  sebesar 8.713741.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  nilai  f- hitung  (8.713741)  lebih  besar  dari  ftabel (4,347),  dan  dengan  nilai  signifikansi  (Sig.) sebesar  0,0066  yang  lebih  kecil  dari  taraf signifikansi  (0,05).  Artinya,  secara  simultan,
terdapat pengaruh dari PDRB perkapita, tingkat Pendidikan  dan  tingkat  TK  pertanian  terhadap tingkat kemiskinan di Kota Bukittinggi.

## Hasil Estimasi Data
Berikut ini adalah hasil estimasi model yang diperoleh dengan menggunakan aplikasi e- views 12.0:
Tabel 3.
Hasil Estimasi Model pengaruh dari PDRB perkapita, tingkat Pendidikan dan tingkat TK pertanian terhadap tingkat kemiskinan Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob C 12.10029 1.110471 10.89654 0.0000 PDRB Perkapita -0.0282188 0.172159 -1.939106 0.0389 Tingkat Pendidikan 0.023252 0.007775 2,990455 0.0173 Tingkat TK Pertanian -0,180743 0.090440 1.998483 0.0198 R-squared 0,896579 F-statistic 8.713741 Adjusted R-squared 0,851266 Prob (F-statistic) 0.006686 Sumber : E-Views, data olahan Persamaan model untuk variabel pengaruh dari PDRB perkapita, tingkat Pendidikan  dan  tingkat  TK  pertanian  terhadap tingkat  kemiskinan  di  Kota  Bukittinggi.  dapat diperoleh dari hasil estimasi sebagai berikut:
Y= 12.10029 – 0.0282188 + 0.023252 – 0.180743
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diatas maka hasil koefisien regresi dapat diintepretasikan sebagai berikut:
(1) Dari persamaan regresi tersebut, dapat di  jelaskan  bahwa  nilai  konstanta  sebesar 12.10029.  Hal  ini  menunjukkan  kondisi  semua variabel  independen  PDRB  perkapita,  tingkat Pendidikan  dan  tingkat  TK  pertanian  dianggap konstan  maka  tingkat  tingkat  kemiskinan sebesar 12.10029.
(2)  Koefisien  PDRB  perkapita  bernilai  - 0,0282188  menunjukkan  koefisien  negatif. Artinya Pada variabel PDRB perkapita menunjukkan  bahwa  jika  terjadi  peningkatan PDRB  perkapita  satu  persen  maka  akan menurunkan tingkat kemiskinan sebesar 0,0282188  persen;  (3)  Koefisien  pada  variabel tingkat pendidikan bernilai 0.023252 menunjukkan  koefisien  positif.  Artinya  pada variabel tingkat pendidikan menunjukkan bahwa jika terjadi peningkatan tingkat
pendidikan  sebesar  1  persen  maka  akan meningkatkan  tingkat  kemiskinan  sebesar 0,0282188  persen;  (4)  Koefisien  pada  variabel Tingkat  TK  Pertanian  bernilai  -0,180743 menunjukkan koefisien negatif. Artinya variabel Tingkat TK Pertanian menunjukkan bahwa jika terjadi peningkatan sebesar 1 persen maka akan menurunkan tingkat kemiskinan sebesar 0,180743 Persen.

## PEMBAHASAN
Pengaruh PDRB Perkapita Terhadap

## Tingkat Kemiskinan
Dari hasil analisis data ditemukan bahwa PDRB  perkapita  berpengaruh  negatif  terhadap tingkat  kemiskinan.  Artinya  jika  PDRB  per kapita  naik,  ini  bisa  berkontribusi  pada penurunan tingkat kemiskinan. Kenaikan PDRB per kapita menunjukkan peningkatan pendapatan  rata-rata  penduduk  di  suatu  daerah. Dengan pendapatan yang lebih tinggi, masyarakat  memiliki  akses  yang  lebih  baik terhadap  kebutuhan  dasar  seperti  makanan, perumahan, pendidikan, dan layanan kesehatan. Hal  ini  dapat  membantu  mengurangi  jumlah orang  yang  hidup  di  bawah  garis  kemiskinan, karena  mereka  memiliki  lebih  banyak  sumber daya  untuk  memenuhi  kebutuhan  mereka.  Jadi,
naiknya  PDRB  per  kapita  bisa  menghasilkan penurunan kemiskinan.
Dengan upaya mengembangkan infrastruktur  dan  industri,  meningkatkan  akses pendidikan dan keterampilan, serta meluncurkan  program  pemberdayaan  ekonomi masyarakat,  pemerintah  dapat  secara  efektif mengurangi tingkat kemiskinan. Investasi dalam infrastruktur  menciptakan  lapangan  kerja  dan memicu  pertumbuhan  ekonomi,  sementara pendidikan dan pelatihan keterampilan meningkatkan  kesejahteraan  tenaga  kerja. Program  pemberdayaan  ekonomi  masyarakat, khususnya yang mendukung UMKM, memberikan akses modal dan dukungan lainnya yang diperlukan untuk meningkatkan pendapatan  rumah  tangga  dan  mengurangi kemiskinan.  Dengan  demikian,  tiga  strategi  ini bekerja  bersama-sama  untuk  mencapai  tujuan mengurangi kemiskinan secara efektif.
Pengaruh  Tingkat  Pendidikan  Terhadap Kemiskinan
Dari hasil analisis data ditemukan bahwa tingkat pendidikan berpengaruh positif terhadap tingkat  kemiskinan.  Jika  meningkatnya  tingkat pendidikan  berkontribusi  pada  peningkatan tingkat  kemiskinan,  hal  ini  mungkin  terjadi dalam konteks tertentu, meskipun cukup jarang. Sebuah  skenario  yang  mungkin  adalah  jika peningkatan  tingkat  pendidikan  tidak  diikuti oleh  peningkatan  kesempatan  kerja  yang  sesuai atau ketersediaan pekerjaan yang layak. Ini bisa terjadi  jika  lulusan  pendidikan  tidak  memiliki keterampilan  atau  kualifikasi  yang  sesuai dengan  permintaan  pasar  kerja,  atau  jika ekonomi  lokal  mengalami  kemunduran  yang signifikan.
Kombinasi antara pelatihan dan pendidikan  keterampilan  yang  sesuai  dengan kebutuhan pasar kerja serta program pengentasan  kemiskinan  yang  terintegrasi dengan  pendidikan  dapat  menjadi  strategi efektif  dalam  mengurangi  tingkat  kemiskinan. Dengan  fokus  pada  peningkatan  keterampilan yang relevan, individu dengan tingkat pendidikan  yang  rendah  memiliki  kesempatan
yang  lebih  baik  untuk  memperoleh  pekerjaan yang  layak  dan  meningkatkan  pendapatan mereka, yang pada gilirannya dapat mengurangi risiko  kemiskinan.  Sementara  itu,  program pengentasan  kemiskinan  berbasis  pendidikan membantu memastikan bahwa masyarakat yang kurang  mampu  tetap  memiliki  akses  ke pendidikan berkualitas sambil memenuhi kebutuhan  dasar  mereka,  dengan  memberikan insentif  kepada  mereka  yang  berpartisipasi dalam  program-program  bantuan  sosial  yang telah  ditetapkan.  Dengan  demikian,  integrasi antara  pendidikan  keterampilan  dan  program pengentasan  kemiskinan  dapat  memberikan solusi  yang  komprehensif  dan  berkelanjutan dalam mengatasi masalah kemiskinan.

## Pengaruh  Tingkat  TK  Pertanian  Terhadap Kemiskinan
Dari hasil analisis data ditemukan bahwa Tingkat tenaga kerja sektor Pendidikan berpengaruh negatif terhadap tingkat kemiskinan.  Artinya  peningkatan  dalam  tingkat tenaga  kerja  di  sektor  pertanian  dapat memberikan kontribusi signifikan dalam menurunkan tingkat kemiskinan. Ini disebabkan oleh beberapa faktor utama. Pertama, peningkatan  tingkat  tenaga  kerja  di  sektor pertanian  menandakan  keberhasilan  dalam diversifikasi  ekonomi,  di  mana  lebih  banyak orang  beralih  ke  sektor-sektor  ekonomi  yang lebih produktif, yang pada akhirnya meningkatkan pendapatan mereka dan mengurangi  kemiskinan.  Kedua,  peningkatan tenaga  kerja  di  sektor  pertanian  seringkali diikuti  oleh  peningkatan  produktivitas,  baik melalui  penggunaan  teknologi  yang  lebih  baik, praktik  pertanian  yang  lebih  efisien,  atau investasi  dalam  infrastruktur  pertanian.  Ini semua  dapat  meningkatkan  pendapatan  petani dan mengurangi tingkat kemiskinan di komunitas  agraris.  Terakhir,  lebih  banyaknya tenaga  kerja  yang  terlibat  dalam  sektor pertanian,  jika  disertai  dengan  peningkatan produksi dan akses pasar yang lebih baik, dapat menghasilkan  peningkatan  pendapatan  bagi
petani, yang pada gilirannya membantu mereka keluar  dari  kemiskinan  atau  meningkatkan standar  hidup  mereka.  Oleh  karena  itu, peningkatan  tingkat  tenaga  kerja  di  sektor pertanian merupakan strategi yang efektif dalam upaya mengurangi tingkat kemiskinan.

## REFERENSI
Aini,  E.  N.,  Isnaini,  I.,  &  Sukamti,  S.  (2018). Pengaruh  Tingkat  Pendidikan  Terhadap Tingkat  Kesejahteraan  Masyarakat  Di Kelurahan  Kesatrian  Kota  Malang.  In Technomedia  Journal  (Tmj (Vol.  3,  Issue
1).
Aini,  L.  N.,  &  Islamy,  S.  N.  (2021a).  Dampak Penganguran, Pendidikan, Kesehatan,
Pdrb  Dan  Indeks  Pembangunan  Manusia Terhadap  Kemiskinan  Di  Indonesia.
Journal  Of  Economics  Research  And Policy Studies , 1 (3), 132–141. Https://Doi.Org/10.53088/Jerps.V1i3.325
Aini,  L.  N.,  &  Islamy,  S.  N.  (2021b).  Dampak Penganguran, Pendidikan, Kesehatan, Pdrb  Dan  Indeks  Pembangunan  Manusia
Terhadap  Kemiskinan  Di  Indonesia. Journal  Of  Economics  Research  And Policy Studies , 1 (3), 132–141. Https://Doi.Org/10.53088/Jerps.V1i3.325
Cantika  Roseline,  F.,  &  Maimunah,  E.  (N.D.).
Analisis Pengaruh Pdrb Perkapita,
Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (Tpt), Dan Indeks Pembangunan Manusia (Ipm) Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Provinsi Lampung . Damayanti,  M.  (2018). Analisis  Pengaruh Pendidikan  Dan  Pdrb  Per  Kapita Terhadap  Jumlah  Penduduk  Miskin  Di Provinsi Aceh . 9 . Http://Aceh.Bps.Go.Id,
Di  Kabupate,  K.,  Provinsi,  K.,  Barat,  J., Rahmah,  A.  M.,  &  Juliannisa,  I.  A.
(N.D.). Pengaruh  Tingkat  Pendidikan,
Upah  Minimum,  Dan  Pdrb  Terhadap Penyerapan  Tenaga .  Http://Journals.Upi- Yai.Ac.Id/Index.Php/Ikraith-Ekonomika
Hermawan,  A.  A.,  Bahjatulloh,  Q.  M.,  &
Penulis,  N.  (2022).  Pengaruh  Produk Domestik Regional Bruto (Pdrb), Pendidikan  Dan  Pengangguran  Terhadap Tingkat Kemiskinan Dengan Zakat Sebagai  Variabel  Moderasi  Di  Indonesia Tahun  2016-2020. Jurnal  Ekonomi  Dan Keuangan Syariah , 5 (1). Ilmiah, J. (N.D.). Pengaruh Tingkat Pengangguran  Terbuka,  Pdrb  Perkapita, Jumlah  Penduduk  Dan  Index  Williamson Terhadap  Tingkat  Kriminalitas  (Studi Pada  31  Provinsi  Di  Indonesia  Tahun 2007-2012) .
Iqbal  Salsabil,  &  Westi  Rianti.  (2023).
Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Tingkat Pendidikan,  Tingkat  Kesehatan  Dan  Laju Pertumbuhan Penduduk Terhadap Tingkat Kemiskinan  Di  Provinsi  Jawa  Barat  Pada Tahun  2016  –  2020. Jurnal  Riset  Ilmu Ekonomi Dan Bisnis , 15–24. Https://Doi.Org/10.29313/Jrieb.V3i1.1886
Janah,  M.  (2022).  Analisis  Pengaruh  Tingkat Pdrb  Perkapita,  Indeks  Pembangunan Manusia,  Dan  Penanaman  Modal  Asing Terhadap  Ketimpangan  Pendapatan  Di Indonesia  Periode  Tahun  2019-2021.  In Bisnis  Dan  Akuntansi (Vol.  1,  Issue  4).
Jurnal Manajemen.
Olfie, O., Benu,  L. S.,  Baroleh, Y., & Porajow,
R.  Y.  (N.D.). Peranan  Sektor  Pertanian Dalam  Penyerapan  Tenaga  Kerja  Di Kabupaten Minahasa .
Pengaruh  Pdrb,  A.,  Dan  Pendidikan  Terhadap Tingkat  Kemiskinan  Di  Pulau  Jawa,  P., Giovanni,  R.,  Ekonomi  Pembangunan,  J., Ekonomi,  F.,  &  Negeri  Semarang,  U. (2018). Economics Development Analysis Journal.  In Economics  Development Analysis  Journal (Vol.  7,  Issue  1).
Http://Journal.Unnes.Ac.Id/Sju/Index.Php /Edaj Prodi,  A.  S.,  Keselamatan,  T.,  Tri,  K.,  & Nasional, T. (2023). Pengaruh Kemiskinan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Provinsi Sumatera Selatan. In
Jurnal Riset Rumpun Ilmu Sosial (Vol. 2, Issue 1). Safira,  E.,  Nur  Syechalad,  M.,  &  Murlida,  E.
(2018).  Pengaruh  Pmdn,  Pma,  Tenaga
Kerja  Dan  Luas  Lahan  Sektor  Pertanian Terhadap  Produk  Domestik  Regional
Bruto (Pdrb) Sektor Pertanian Di Provinsi Aceh. Jurnal Perspektif Ekonomi Darussalam , 4 (1).
Susanto,  R.,  &  Pangesti,  I.  (2019).  Pengaruh Tingkat Pendidikan Terhadap Kemiskinan Di  Dki  Jakarta.  In Journal  Of  Applied Business And Economic (Vol. 5, Issue 4). Werdi  Saraswati  Dan  Hendry  Cahyono,  S.
(N.D.). Pengaruh  Tingkat  Pendidikan
Dan  Kesehatan  Terhadap  Pdrb  Per Kapita  Di  Kota  Surabaya  1  Pengaruh
Tingkat Pendidikan Dan Kesehatan
Terhadap  Pdrb  Per  Kapita  Di  Kota Surabaya .