## Ekonomis: Journal of Economics and Business
Vol 8, No 1 (2024): Maret, 641-645
Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Batanghari Jambi Address: Jl. Slamet Ryadi, Broni-Jambi Kodepos: 36122 Webite: http://ekonomis.unbari.ac.id, email: ekonomis.unbari@gmail.com ISSN 2597-8829 (Online), DOI: 10.33087/ekonomis.v8i1.1214

## Analisa Pengaruh Pengangguran dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Aceh Tahun 2018-2022
Jesslyn Thesia*, Ahmad Albar Tanjung, Sukardi Ilmu Ekonomi USU, Medan *Correspondence: jesslyn.thesia98@gmail.com

## ABSTRAK
Tulisan  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  pengangguran  dan  indeks  pembangunan  manusia  terhadap kemiskinan di Aceh. Sumber laporan ini adalah data sekunder yang diperoleh dari BPS dari tahun 2018 hingga 2022. Metode estimasi yang digunakan adalah Random Effect Model (REM). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pengangguran berpengaruh positif dan signifikan terhadap kemiskinan dan indeks pembangunan manusia tidak berpengaruh terhadap kemiskinan.
Kata kunci : indeks pembangunan manusia; kemiskinan; pengangguran.

## ABSTRACT
The aim of this paper is to  find out the unemployment and the human development index effects on poverty in Aceh. The source of this report is secondary data obtained from BPS from 2018 to 2022. The estimation method used is Random Effect Model (REM). The results of this paper indicate that unemployment has a positive and significant impact on poverty and human development index does not affect poverty.

## Keywords : human development index; poverty; unemployment

## PENDAHULUAN
Kemiskinan merupakan sebuah permasalahan global sekaligus nasional, yang masih menarik perhatian dari berbagai pihak. Kemiskinan sudah menjadi masalah yang sudah ada sejak dulu di setiap negara,  terutama  Negara  yang  sedang  berkembang.  Kemiskinan  merupakan  permasalahan  multi- dimensional yang dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti pendapatan, kesehatan, pendidikan, akses terhadap barang dan jasa, lokasi, geologi, jenis kelamin, dan faktor kondisi alam.
Menurut Badan Pusat Statistik, penduduk yang dikategorikan sebagai miskin adalah penduduk yang tidak dapat memenuhi kebutuhan dasar makanan yang disetarakan dengan 2,100 kilokalori per kapita  per  hari  ditambah  dengan  kebutuhan  dasar  bukan  makanan,  seperti  perumahan,  pangan, pendidikan,  dan  kesehatan,  sehingga  penduduk  miskin  adalah  penduduk  yang  memiliki  rata-rata pengeluaran perkapita  perbulan  dibawah garis  kemiskinan.  Menurut data  yang  diperoleh  dari  Badan Pusat  Statistik  (BPS),  per  bulan  September  2022,  masyarakat  yang  hidup  dalam  kemiskinan  di Indonesia adalah 26.36 juta jiwa, dan persentase masyarakat yang berada di bawah garis kemiskinan mencapai 9,57%. Dan bila dibandingkan dengan data per bulan Maret 2022, masyarakat yang hidup dalam  kemiskinan  mencapai  26.16  juta  jiwa,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  angka  kemiskinan  di Indonesia  meningkat  sebesar  0,03%.  Tingkat  kemiskinan  tertinggi  terjadi  di  wilayah  pedesaan  dan daerah tertinggal, sehingga mempengaruhi perekonomian Indonesia secara keseluruhan.

## Tabel 1
Perbandingan data tingkat kemiskinan di Indonesia tahun 2022

## Sumber: data olahan
Tingkat pengangguran yang tinggi dapat menyebabkan terjadinya kemiskinan. Pengangguran adalah mereka yang termasuk dalam angkatan kerja dan secara aktif mencari pekerjaan pada tingkat upah tertentu, namun tidak mendapatkan tingkat upah yang dikehendaki (Sukirno, 2006). Pengangguran dapat  menyebabkan  kemiskinan,  hal  ini  dikarenakan  pengangguran  memiliki  pengaruh  langsung terhadap  pendapatan,  konsumsi  dan  tabungan  yang  dimiliki  oleh  individu  tersebut.  Jika  tingkat pengangguran  mengalami  peningkatan,  maka  pendapatan  pada  komunitas  tersebut  akan  berkurang, sehingga mereka akan menemui banyak kesulitan dalam memenuhi kebutuhan sehari-hari mereka. Dari tahun  ke  tahun,  tingkat  pengangguran  cenderung  mengalami  peningkatan.  Hal  ini  juga  menjadi tantangan besar bagi pemerintah Indonesia karena pengangguran merupakan suatu indikator yang dapat mengukur kesejahteraan sebagai wujud atas hasil dari pembangunan ekonomi.
Kemiskinan  dapat  disebabkan  oleh  tingkat  pendapatan  per  kapita  yang  rendah  dan  stagnan, pendistribusian  pendapatan  yang  tidak  merata,  dan  fasilitas-fasilitas  yang  tidak  memadai,  seperti fasilitas kesehatan, pendidikan dan fasiltas lainnya (Todaro & Smith, 2006). Terdapat beberapa aspek yang dapat ditinjau dalam rangka mengurangi kemiskinan, seperti aspek kesehatan, aspek pendidikan, dan aspek ekonomi (Todaro & Smith, 2006). Menurut Badan Pusat Statistik (BPS), IPM menjelaskan bagaimana  penduduk  dapat  mengakses  hasil  pembangunan  dalam  memperoleh  akses  terhadap pendapatan, kesehatan, pendidikan, dan lain sebagainya. IPM merupakan indikator terpenting dalam mengukur  peningkatan  taraf  hidup  masyarakat.  Penelitian  Ferayanti  et  al.,  (2021)  yang  menyatakan bahwa IPM dan tingkat pengangguran terbuka berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kemiskinan di  Aceh  pada  tahun  2011-2019,  sehingga  penelitian  ini  merupakan  penelitian  lanjutan  yang memperbaharui data penelitian dengan kondisi setelah terjadinya pandemi covid.

## METODE
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah observasi non-partisipan, dimana si peneliti tidak terlibat di dalamnya dan hanya berperan sebagai pengamat yang independen (Gujarati, 2008). Data dikumpulkan melalui observasi, catatan dan keterangan dari buku dan jurnal, dan mengakses  data  melalui  BPS  Provinsi  Aceh.  Informasi  dalam  penelitian  ini  tergolong  sebagai  data sekunder.  Data  yang  dikumpulkan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  panel  ( pooled  data ),  yaitu kombinasi antara data time series dari tahun 2018-2022 dengan data cross-section untuk 23 kabupaten /  kota  di  Provinsi  Aceh.  Data  diolah  dengan  menggunakan  program  eviews  12.  Analisa  regresi digunakan dalam penelitian ini bersamaan dengan data panel. Model regresi estimasi yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah Random  Effect  Model (REM).  Definisi  operasional  variable  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: (a) kemiskinan didefinisikan sebagai jumlah penduduk yang hidup di bawah garis kemiskinan; (b) pengangguran didefinisikan sebagai tingkat pengangguran terbuka, yang terdiri dari orang yang tidak memiliki pekerjaan dan sedang mencari pekerjaan atau mempersiapkan usaha;  dan  (c)  IPM  diukur  dengan  mengkalkulasikan  rata-rata  geometris  dari  indeks  kesehatan, pendidikan, dan standar hidup layak
Regresi panel data menggunakan model persamaan sebagai berikut : Y = 𝛽 0 it + 𝛽 1 X1 it + 𝛽 2 X2 it+ + μi. Dimana: Y = tingkat kemiskinan di Provinsi Aceh; X1 = tingkat pengangguran di Provinsi Aceh ; X2 = IPM di Provinsi Aceh; 𝛽 0 = Konstanta; β1 & β2 = koefisien variabel; i = data cross section; t = periode waktu/ tahun; dan μi = Error

## HASIL
Model  estimasi  yang  paling  tepat  dalam  penelitian  ini,  maka  perlu  dilakukan  beberapa pengujian, yaitu sebagai berikut :
1. Uji  Chow  dilakukan  untuk  menentukan  model  yang  paling  tepat  dalam  mengestimasi  data  panel antara Common Effect Model (CEM) dan Fixed Effect Model (FEM). Tabel 2 menjelaskan bahwa Fixed Effect Model (FEM) merupakan model yang cocok, karena nilai dari Prob. Cross-Section F menunjukkan sebesar 0,00 < 0,05.
Jesslyn  Thesia  et  al.,  Analisa  Pengaruh  Pengangguran  dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  Terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Aceh Tahun 2018-2022

## Tabel 2 Hasil Uji Chow

## Sumber : data olahan
2. Uji Hausman dilakukan untuk menentukan model yang paling tepat dalam mengestimasi data panel antara Fixed Effect Model (FEM) dan Random Effect Model (REM). Tabel 3 menjelaskan bahwa Random Effect Model (REM) merupakan model yang cocok, karena nilai dari Prob. Cross-Section F menunjukkan sebesar 0,17 > 0,05.

## Tabel 3 Hasil Uji Hausman

## Sumber : data olahan
3. Uji  Lagrange  Multiplier  (LM)  dilakukan  untuk  menentukan  model  yang  paling  tepat  dalam mengestimasi data panel antara Common Effect Model (CEM) dan Random Effect Model (REM). Tabel 4 menjelaskan bahwa Random Effect Model (REM) merupakan model yang cocok, karena nilai dari Prob. Cross-Section F menunjukkan sebesar 0,00 < 0,05. Sehingga dapat dikatakan bahwa ketiga uji tersebut menujukkan bahwa model yang paling cocok untuk digunakan dalam penelitian ini adalah Random Effect Model (REM).

## Tabel 4
Hasil Uji Lagrange Multiplier
Sumber : data olahan
Tabel 5 menjelaskan model persamaan regresi dalam penelitian ini adalah : Y = -80,88 + 6,89 X1 + 1,24 X2 + e. Model persamaan ini adalah sebagai berikut : 1. Konstanta sebesar -80,88 menunjukkan bahwa jika nilai Pengangguran (X1) and IPM (X2) bernilai 0 (nol) atau tidak ada, maka nilai Kemiskinan (Y) akan mengalami penurunan sebesar 80,88 persen.
2. Koefisien regresi variabel Pengangguran (X1) sebesar 6,89 menunjukkan bahwa jika nilai variabel independen lainnya bernilai 0 (nol) atau tetap dan Pengangguran (X1) mengalami kenaikan sebesar 1 persen, maka nilai Kemiskinan (Y) akan mengalami peningkatan sebesar 6,89 persen.
3. Koefisien regresi variabel IPM (X2) sebesar 1,24 menunjukkan bahwa jika nilai variabel independen lainnya bernilai 0 (nol) atau tetap dan IPM (X2) mengalami kenaikan sebesar 1 persen, maka nilai Kemiskinan (Y) akan mengalami peningkatan sebesar 1,24 persen.
Tabel 5 juga dapat diketahui nilai R-square adalah sebesar 0,37 atau 37%. Hal ini berarti sebesar 37% variabel Kemiskinan dapat dijelaskan oleh variabel Pengangguran dan IPM, sedangkan sisanya sebesar 63% variabel Kemiskinan dapat dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini seperti pertumbuhan ekonomi, jumlah penduduk, inflasi, dan pengeluaran pemerintah. Berdasarkan Tabel 5 dapat diketahui bahwa :
1. Variabel Penganguran (X1) pada penelitian ini memiliki nilai thitung adalah sebesar 6,32 dengan nilai signifikan sebesar 0,00. Dari tabel distribusi t diperoleh nilai ttabel sebesar 1,98. Oleh karena itu, nilai thitung > ttabel yaitu dengan nilai 6,32 > 1,98 dan nilai signifikan < 0,05 yaitu dengan nilai 0,00  <  0,05.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  Pengangguran  (X1)  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap Kemiskinan (Y) pada Provinsi Aceh tahun 2018-2022.
2. Variabel  IPM  (X2)  pada  penelitian  ini  memiliki  nilai  thitung  adalah  sebesar  1,14  dengan  nilai signifikan sebesar 0,26. Dari tabel distribusi t diperoleh nilai ttabel sebesar 1,98. Oleh karena itu, nilai thitung < ttabel yaitu dengan nilai 1,14 < 1,98 dan nilai signifikan > 0,05 yaitu dengan nilai 0,26 > 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa variabel IPM (X2) tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap Kemiskinan (Y) pada Provinsi Aceh tahun 2018-2022.
Berdasarkan Tabel 5 maka dapat diketahui bahwa nilai F-hitung adalah sebesar 19,51 dengan nilai signifikan sebesar 0,00. Tabel distribusi F diperoleh nilai Ftabel sebesar 3,08. Oleh karena itu, nilai F-hitung > F-tabel yaitu dengan nilai 19,51 > 3,08 dan nilai signifikan < 0,05 yaitu dengan nilai 0,00 < 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa variabel pengangguran (X1) dan IPM (X2) berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan (Y) pada Provinsi Aceh tahun 2018-2022.

## Tabel 5
Random Effect Model

## Sumber : data olahan

## Pengaruh Pengangguran terhadap Kemiskinan
Hasil  pengujian  variabel  pengangguran  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap Kemiskinan di Provinsi Aceh, yang mengindikasikan jika Pengangguran meningkat maka Kemiskinan juga meningkat, begitu juga sebaliknya. Hal ini sesuai dengan teori Sukirno (2004) yang menyatakan bahwa  pendapatan  masyarakat  berkurang  karena  tidak  memiliki  pekerjaan  yang  pada  akhirnya mengurangi  tingkat  kemakmuran  yang  telah  dicapai  seseorang.  Kesejahteraan  masyarakat  semakin menurun karena menganggur tentunya akan meningkatkan peluang mereka terjebak dalam kemiskinan
karena tidak memiliki pendapatan. Hasil penelitian ini sejalan dengan Budhijana (2020), Suadnyani & Darsana (2018), dan Estrada & Wenagama (2020) yang menyatakan bahwa pengangguran berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel Kemiskinan. Namun, hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Devanantyo (2021) dan Ardian et al., (2021) yang menyatakan bahwa pengangguran tidak berpengaruh terhadap kemiskinan

## Pengaruh IPM terhadap Kemiskinan
Berdasarkan  hasil  pengujian  variabel  IPM  tidak  berpengaruh  dan  tidak  signifikan  terhadap Kemiskinan di Provinsi Aceh. Hal ini tidak sesuai dengan teori pertumbuhan baru yang menjelaskan bahwa peranan dari pemerintah terutama dalam meningkatkan pembangunan modal manusia (human capital)  dan  produktivitas  manusia  sangatlah  penting.  Hasil  penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan penelitian Ardian et al., (2021), Estrada & Wenagama (2020), dan Budhijana (2020) yang menyatakan bahwa variabel IPM berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan.

## SIMPULAN
Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk menguji  pengaruh  variabel  pengangguran  dan  IPM terhadap  kemiskinan  di  Provinsi  Aceh.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  secara  parsial  variabel pengangguran berpengaruh positif dan signifikan terhadap kemiskinan sedangkan variabel IPM tidak berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan. Sementara itu, secara simultan variabel pengangguran dan IPM berpengaruh positif dan signifikan terhadap kemiskinan.

## DAFTAR PUSTAKA
Ardian, R., Yulmardi, Y., & Bhakti, A. 2021. Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Indeks Pembangunan Manusia, dan Tingkat Pengangguran Terbuka terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jambi. Jurnal Ekonomi Aktual , 1 (1), 23–34.
Badan Pusat Statistik. 2023. Provinsi Aceh. Budhijana, R. B. 2020. Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Index Pembangunan Manusia (IPM) dan  Pengangguran  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  Di  Indonesia  Tahun  2000-2017. Jurnal Ekonomi,  Manajemen  Dan  Perbankan  (Journal  of  Economics,  Management  and  Banking) , 5 (1), 36.
Devanantyo,  N.  U.  2021.  Analisis  Pengaruh  Petumbuhan  Penduduk,  Pertumbuhan  Ekonomi, Pendidikan,  dan  Pengangguran  terhadap  Kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Timur  (Tahun  2015- 2019). Jurnal Imiah UB , 9 (2), 1–24.
Estrada,  A.  A.  E.,  &  Wenagama,  I.  W.  2020.  Pengaruh  Laju  Pertumbuhan  Ekonomi,  Indeks Pembangunan Manusia dan Tingkat Pengangguran terhadap Tingkat Kemiskinan. E-Jurnal EP Unud , 9 (2), 233–261.
Ferayanti, Seftarita, C., Fitriyani, & Varlitya, C. R. 2021. Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia Dan Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Kemiskinan di Aceh. Paper Knowledge: Toward a Media History of Documents , 7 (2), 107–115. Gujarati, D. 2008. Ekonometrika Dasar . Jakarta. Erlangga Suadnyani,  N.  W.  R.,  &  Darsana,  I.  B.  2018.  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Pengangguran  Dan Pendidikan  Terhadap  Kemiskinan  Di  Kabupaten  Bangli. E-Jurnal  Ekonomi  Pembangunan Universitas Udayana , 7 (5), 1022–1049. Sukirno, Sadono. 2004. Pengantar Teori Makro ekonomi. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada. Sukirno, Sadono. 2006. Pengantar Teori Makro Ekonomi . Jakarta. Raja Grafindo Persada. Todaro,  Michael  P.,  Stephen  C.  Smith.  2006. Pembangunan  Ekonomi ,  Edisi  Kesembilan.  Erlangga: Jakarta.