JIGE 5 (2) (2024) 1078-1091

## JURNAL ILMIAH GLOBAL EDUCATION
ejournal.nusantaraglobal.ac.id/index.php/jige
DOI: https://doi.org/10.55681/jige.v5i2.2664
Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Pengangguran,  dan  Upah Minimum  Regional  terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Provinsi  Nusa Tenggara Timur
Wilfridus Hapu Ndamayilu 1* , Adrianus Kabubu Hudang 1 , Karolina A. Rewa 1
1 Program Studi Ekonomi Pembangunan, Universitas Kristen Wira Wacana Sumba, (Waingapu), Indonesia * Corresponding author email: wilfridushand@gmail.com

## Article Info
Article history:
Received April 28, 2024 Approved May 02, 2024

## ABSTRACT
The government's efforts to enhance economic growth and public service quality  as  a  solution  to  poverty  emphasize  income  and  quality  of  life improvement.  However,  this  approach  needs  to  consider  local  dynamics and regional economic structures. Accurate data on poverty are crucial for designing  effective  policies  to  enhance  community  welfare  in  East  Nusa Tenggara (NTT). This research examines factors influencing poverty levels in  NTT,  particularly  the  impacts  of  economic  development, unemployment,  and  regional  minimum  wages.  Analysis  using  EViews  10 software  shows  that  economic  growth  and  unemployment  significantly affect  poverty,  whereas  regional  minimum  wages  do  not.  This  study provides  insights  for  economic  development  and  poverty  alleviation policies, emphasizing the importance of targeted interventions to enhance community  welfare  in  NTT,  given  the  complexity  of  poverty  issues requiring holistic and diverse approaches to mitigation efforts.

## ABSTRAK
Upaya  pemerintah  untuk  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  dan kualitas  layanan  publik  sebagai  solusi  atas  kemiskinan  menekankan peningkatan pendapatan dan kualitas hidup. Namun, pendekatan ini harus mempertimbangkan  dinamika  lokal  dan  struktur  ekonomi  daerah.  Data akurat  tentang  kemiskinan  menjadi  krusial  dalam  merancang  kebijakan yang  efektif  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  di  Nusa Tenggara  Timur  (NTT).  Penelitian  ini  menguji  faktor-faktor  yang mempengaruhi  tingkat  kemiskinan  di  NTT,  terutama  dampak  dari pembangunan  ekonomi,  pengangguran,  dan  upah  minimum  regional. Analisis  menggunakan  Eviews  10  menunjukkan  bahwa  pertumbuhan ekonomi, pengangguran berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan dan, upah  minimum  regional  tidak  berpengaruh  kemiskinan.  Penelitian  ini memberikan  wawasan  untuk  kebijakan  pembangunan  ekonomi  dan pengentasan  kemiskinan.  Menekankan  pentingnya  intervensi  yang  tepat untuk  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  di  NTT,  mengingat kompleksitas  masalah  kemiskinan  yang  memerlukan  pendekatan  holistik dan beragam dalam upaya mitigasi.
Keywords: East  Nusa  Tenggara Province, Economic Growth, Poverty, Regional Minimum Wage, Unemployment
Copyright © 2024, The Author(s). This is an open access article under the CC–BY-SA license
How to cite: Ndamayilu, W. H., Hudang, A. K., & Rewa, K. A. (2024). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Pengangguran, dan  Upah  Minimum  Regional  terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur. Jurnal  Ilmiah  Global Education , 5 (2), 1078–1091. https://doi.org/10.55681/jige.v5i2.2664

## PENDAHULUAN
Peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  mencerminkan  keberhasilan  suatu  negara  dalam meningkatkan  kesejahteraan  masyarakatnya.  Indonesia,  sebagai  negara  berkembang,  terus berupaya  meningkatkan  pertumbuhan  ekonominya  melalui  sektor  industri,  infrastruktur, pendidikan,  dan  layanan.  Namun,  kemiskinan  tetap  menjadi  tantangan  sosial  yang  timbul akibat  ketidakseimbangan  ekonomi,  rendahnya  tingkat  pendidikan,  dan  keterbatasan  akses terhadap sumber daya (Akbar & Arifin, 2023). Penyelesaian masalah kemiskinan di Indonesia masih  menjadi  fokus  pemerintah  yang  belum  sepenuhnya  tercapai,  karena  kemiskinan  tidak hanya  diukur  dari  aspek  finansial,  melainkan  juga  dari  kelemahan,  kerentanan,  dan ketidakmampuan individu untuk mencapai kebutuhan dasar (Ishak et al., 2020a).
Kemiskinan merupakan lingkungan  negatif yang sulit diatasi,  dipicu oleh ketimpangan distribusi  pendapatan,  perbedaan  kualitas  tenaga  kerja,  dan  perbedaan  modal  (Susanto  & Pangesti,  2021).  Kemiskinan  memiliki  dua  cara  pengukuran  umum:  absolut  dan  relatif. Kemiskinan  absolut  terjadi  ketika  pendapatan  individu  atau  kelompok  berada  di  bawah  garis kemiskinan,  nilai  minimum  untuk  kebutuhan  dasar  seperti  pangan,  sandang,  perumahan, pendidikan,  dan  kesehatan  (Mangi  &  Marseto,  2023)..  Di  Nusa  Tenggara  Timur  (NTT), kemiskinan  terutama  disebabkan  oleh  rendahnya  produktivitas,  menghambat  pertumbuhan ekonomi (Nanga, 2006). Dalam konteks otonomi daerah, peran pemerintah daerah tidak hanya terbatas  pada  pembangunan,  tapi  juga  intervensi  khusus  untuk  mengatasi  kemiskinan.  NTT memerlukan  perhatian  serius  dari  pemerintah  dan  stakeholder  untuk  mengurangi  angka kemiskinan (Labola, 2018).
Produktivitas  rendah  menjadi  penyebab  utama  kemiskinan  di  NTT,  yang  berdampak pada pertumbuhan ekonomi yang rendah (Nalle et al., 2022). Salah satu tantangan utama dalam proses  pembangunan  di  banyak  negara  berkembang,  termasuk  Indonesia,  adalah  kemiskinan atau  jumlah  penduduk  di  bawah  garis  kemiskinan  (Kolibu  et  al.,  2019).  Persentase  penduduk miskin di NTT mencapai 22,39 persen menurut  (BPS, 2023). Fluktuasi  jumlah dan persentase penduduk miskin di Nusa Tenggara Timur (NTT) dari tahun 2018 hingga  2023 menunjukkan perubahan yang signifikan. Pada tahun 2018, jumlah penduduk miskin mencapai 1.142,17 ribu jiwa atau 21,35% dari total penduduk NTT. Namun, pada tahun 2022, jumlah penduduk miskin mengalami  penurunan  menjadi  1.131,62  ribu  jiwa,  yang  setara  dengan  20,99%  dari  total penduduk. Fluktuasi ini mencerminkan perubahan kondisi ekonomi dan upaya penanggulangan kemiskinan di NTT selama periode lima tahun tersebut. Pembangunan di Indonesia berdampak pada  perubahan  nilai-nilai  sosial  masyarakat  (Ratih  Primandari,  2019),  serta  menimbulkan tantangan seperti keterbelakangan dan kemiskinan  (Maria & Oli, 2023).
Pertumbuhan  ekonomi  tercermin  dari  peningkatan  produksi  barang  dan  jasa,  diukur melalui  Produk  Nasional  Bruto  (GNP)  dan  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (RGDP)  yang meningkat dari tahun ke tahun. PDRB berbasis harga berlaku mencatat nilai tambah barang dan jasa saat itu, sementara PDRB berbasis harga konstan mencerminkan nilai tambah dengan harga pada  tahun  tertentu  (BPS,  2023).  Analisis  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi  Nusa
Tenggara Timur (NTT) dari 2018 hingga 2022 menunjukkan fluktuasi.  Pertumbuhan ekonomi NTT mencapai 5,11 persen pada 2018, meningkat menjadi 5,25 persen pada 2019, mengalami kontraksi -0,84 persen pada 2020 karena pandemi COVID-19, pulih menjadi 3,05 persen pada 2021.  Tingkat  pengangguran  yang  tinggi,  seperti  yang  terjadi  di  NTT,  dapat  mengakibatkan penurunan  pendapatan  nasional,  meningkatnya  kemiskinan,  dan  masalah  lainnya  (Gebila  & Wulandari,  2021).  Penurunan  tingkat  pengangguran  di  NTT  selama  lima  tahun  terakhir,  dari 3,77  persen  pada  2018  menjadi  3,23  persen  pada  2021,  menunjukkan  perkembangan  positif dalam hal kesempatan kerja di wilayah tersebut.
Di Indonesia, penanganan kemiskinan melibatkan berbagai program pemerintah dengan fokus pada variabel makroekonomi seperti Upah Minimum Regional (UMR) dan pengangguran yang dapat mempengaruhi tingkat kemiskinan di suatu daerah (Nurma, 2022). Kenaikan UMR dapat  meningkatkan  daya  beli  masyarakat,  mendorong  pertumbuhan  ekonomi,  menciptakan lapangan kerja baru, dan meningkatkan produktivitas tenaga kerja serta investasi (Julaidi et al., 2023). Disarankan pemerintah menyediakan lowongan pekerjaan dan memberikan subsidi uang tunai  atau  sembako  untuk  mengurangi  kemiskinan  (Tarmiji  et  al.,  2023).  Upah  minimum regional di Provinsi NTT mengalami kenaikan dalam lima tahun terakhir, dengan pertumbuhan tertinggi  pada  tahun  2019  (0,19  persen)  dan  terendah  pada  tahun  2020  (-0,01  persen) (ntt.bps.go.id). Pemerintah Nusa Tenggara Timur Utara telah meluncurkan program seperti PKH, Jamkesmas,  dan  penyediaan  beasiswa  untuk  mengurangi  kemiskinan  dengan  mendukung perlindungan  sosial,  memperluas  akses  layanan  dasar,  dan  mendorong  pertumbuhan  ekonomi serta  pemberdayaan  masyarakat.  Tantangan  pembangunan  meliputi  kesenjangan  prestasi  dan rencana  perencanaan,  dengan  faktor  penyebab  kemiskinan  seperti  pertumbuhan  penduduk, pengangguran,  dan  pertumbuhan  ekonomi.  Penelitian  Amelia  (Labola,  2018)  mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di Nusa Tenggara Timur, termasuk pembangunan ekonomi,  pendidikan  menengah  atas,  dan  angka  harapan  hidup,  dengan  tujuan  menguji pengaruh  pertumbuhan  ekonomi,  pengangguran,  dan  kebijakan  upah  minimum  regional terhadap kemiskinan di NTT (Yeimo & Ayuningsasi, 2022).

## METODE
Penelitian ini adalah studi kuantitatif yang menggunakan metode statistik untuk menguji hipotesis  penelitian.  Penelitian  ini  bersifat  eksplanatif  dan  kuantitatif,  bertujuan  untuk menjelaskan  dampak  variabel-variabel  yang  diuji  melalui  pengujian  hipotesis.  Berdasarkan filsafat  positivisme,  penelitian  ini  menggunakan  analisis  data  kuantitatif/statistik  untuk menggambarkan dan menguji pengaruh Pertumbuhan Ekonomi terhadap kemiskinan, pengaruh Pengangguran  terhadap  kemiskinan,  dan  pengaruh  upah  minimum  regional  terhadap kemiskinan.  Analisis statistik  dilakukan dengan regresi  linier data  panel,  menggunakan  Eviews 10  untuk  pengolahan  dan  interpretasi  data.  Data  penelitian  berasal  dari  Badan  Pusat  Statistik Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  (BPS  NTT),  mencakup  data time series dari  tahun  2018  hingga 2022, dan data cross-sectional dari 22 kabupaten/kota di Nusa Tenggara Timur yang digabungkan menjadi data panel.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Nusa Tenggara Timur (NTT) terletak strategis di antara Benua Asia dan Australia serta Samudera  Indonesia  dan  Laut  Flores,  terdiri  dari  21  kabupaten  dan  1  kota  di  7  pulau  besar: Sumba,  Timor,  Flores,  Alor,  Lembata,  Rote,  dan  Sabu,  dengan  luas  mencapai  46.452,38  km².
Akses ke NTT dapat dilakukan melalui jalur darat, laut, maupun udara, menjadikannya wilayah penting yang dikenal sebagai Flobamorata (BPS, 2023). Pertumbuhan ekonomi NTT mengalami variasi,  mencapai  5,11  persen  pada  2018  dan  5,13  persen  pada  2019,  dengan  kontraksi  -0,84 persen  pada  2020  akibat  COVID-19.  Tahun  2021  mengalami  pemulihan  ke  2,52  persen  dan meningkat menjadi 3,05 persen pada 2022 (ntt.bps.go.id). Kota Kupang mencatat pertumbuhan tertinggi (6,59 persen), diikuti oleh Manggarai Barat (5,54 persen) dan Rote Ndao (5,41 persen), sedangkan Flores Timur (4,74 persen), Nagekeo (4,75 persen), dan Ende (4,92 persen) memiliki pertumbuhan  terendah.  Sektor  Pertanian,  Peternakan,  Kehutanan,  dan  Perikanan  menjadi penyumbang utama PDRB NTT (33,15 persen) menurut BPS Provinsi NTT tahun 2023. Tingkat pengangguran di NTT naik menjadi 4,28 persen pada 2020 akibat pandemi, kemudian membaik menjadi  3,77  persen  pada  2021  sebelum  naik  kembali  menjadi  3,54  persen  pada  2022.  Upah minimum  regional  NTT  naik  terbesar  pada  2019  (0,19  persen)  dan  terendah  pada  2020  (-0,01 persen) (ntt.bps.go.id,  n.d.) .  Tingkat  kemiskinan  di  NTT  pada  2018  sekitar  21,35  persen,  turun menjadi 20,90 persen pada 2020, naik ke 20,99 persen pada 2021, dan turun lagi ke 20,05 persen pada 2022. Sabu Raijua, Sumba Tengah, dan Sumba Barat Daya memiliki kemiskinan tertinggi (30,08  persen,  34,15  persen,  28,06  persen),  sedangkan  Kota  Kupang,  Belu,  dan  Alor  memiliki kemiskinan terendah (9,11 persen, 15,43 persen, 21,13 persen) (ntt.bps.go.id, n.d.).

## Hasil
Dalam  penelitian  ini,  pendekatan  analisis  data  panel  digunakan,  dan  pengolahan  data difasilitasi  melalui  pemanfaatan  perangkat  lunak  Eviews  10.  Winarno  dalam  (Ariani  &  Mhd, 2018) menguraikan tiga teknik estimasi model regresi data panel, yaitu: 1) Common effect Model (CEM)  Model Common  effect merupakan  model  sederhana  yang  menggabungkan  seluruh  data deret  waktu  dengan  cross  section  ;  2) Fixed  Effect  Model (FEM)  Pendekatan Fixed  Effect  Model merupakan  model  yang  menunjukkan  perbedaan  yang  konstan  antar  objek,  meskipun  dengan koefisien  regressor  yang  sama;  3) Random Effect Model (REM) Random Effect Model digunakan untuk mengatasi kelemahan metode fixed  effect yang menggunakan variabel dummy, sehingga model mengalami ketidakpastian.

## Pemilihan Model Estimasi Yang Diguanakan
Pemilihan teknik regresi data panel yang harus di lakukan uji F untuk meilih model yang terbaik di antara ketiga model tersebut dilakukan dengan uji Chow dan Uji Hausman.

## Uji Chow
Uji  Chow  digunakan  untuk  menentukan  model  regresi  yang  sesuai,  apakah  model common  effect atau Fixed  Effect  Model .  Keputusan  ini  didasarkan  pada  nilai  F cross-section probabilitas yang dihasilkan. Jika nilai F cross-section probabilitas ≥ 0,05 maka H0 diterima yang menunjukkan pemanfaatan common effect model. Sebaliknya jika nilai F probabilitas cross-section < 0,05 maka H 0 ditolak yang menandakan diadopsinya model fixed effect. Dalam penelitian ini, uji Chow mengungkapkan bahwa model efek acak digunakan. Nilai F cross-section probabilitas yang diperoleh  dari  uji  Chow  adalah  0.0000,  yang  menunjukkan  bahwa  F cross-section <  0,05, menyebabkan  penolakan  H 0 ,  dan  dengan  demikian,  pemanfaatan  model  efek  tetap.  Tabel  1 menggambarkan nilai probabilitas cross-section F yang dihasilkan oleh Uji Chow.
Tabel 1. Hasil Uji Chow Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 7.562290 (21,85) 0.0000 Cross-section Chi- square 115.910312 21 0.0000

## Sumber: data diolah eviews 10, 2023
Berdasarkan output Eviews 10, uji Chow menunjukkan nilai Probability Cross-section Fixed Effect Model (FEM) sebesar 0.00, yang lebih kecil dari 0.05. Hal ini menunjukkan bahwa model FEM  adalah  model  yang  paling  tepat  untuk  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Oleh  karena  itu, langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  uji  Hausman  untuk  memperkuat  rekomendasi  model FEM.  Uji  Hausman  akan  membantu  kita  menentukan  apakah  model  FEM  lebih  efisien dibandingkan dengan model random effect Model (REM).

## Uji Hausman
Uji  Hausman  dilakukan  untuk  menentukan  model  regresi  yang  cocok  untuk  penelitian, apakah Fixed  Effect  Model atau Random  Effect  Model. Keputusan  ini  didasarkan  pada  nilai probabilitas  Chi-square  yang  diperoleh.  Jika  nilai  probabilitas  Chi-square  ≥  0,05  maka  H0 diterima  yang  menunjukkan  penggunaan Random  Effect  Model (Ghozi  &  Hermansyah,  2018). Sebaliknya  jika  nilai  probabilitas  Chi-square  <  0,05  maka  H0  ditolak  yang  berarti  diadopsinya model  fixed  effect.  Pada  penelitian  ini  nilai  probabilitas  Chi-square  yang  diperoleh  sebesar 0.0000.  Hasil  penelitian  menunjukkan  nilai  probabilitas  Chi-square  ≥  0,05  sehingga  mengarah pada  penerimaan  H0  dan  pemanfaatan Random  Effect  Model. Dengan  demikian,  uji  Hausman menghasilkan pemilihan model efek acak. Rincian uji Hausman disajikan pada Tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2. Hasil Uji Hausman Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 32.923412 3 0.0000 Sumber: data diolah, 2024
Berdasarkan output Eviews 10, uji Hausman menunjukkan nilai Probability Cross-section Random Effect Model (REM) sebesar 0.00, yang lebih kecil dari 0.05. Hal ini menunjukkan bahwa model  FEM  lebih  efisien  dibandingkan  dengan  model  REM.  Oleh  karena  itu,  langkah selanjutnya  adalah  melakukan  uji  Lagrange  Multiplier  (LM)  untuk  memastikan  bahwa  model FEM  lebih  efisien  dibandingkan  dengan  model Common  effect Model  (CEM).  Uji  LM  akan membantu kita menentukan apakah terdapat efek individual yang signifikan dalam model.
Uji Lagrange Multiplier (LM)
Uji Lagrange Multiplier (LM), sering disingkat menjadi LM test, adalah uji statistik yang digunakan dalam analisis data panel untuk membandingkan model Common effect Model (CEM) dan Random  Effect  Model (REM).  Untuk  meyakin  model  pengujian  maka  perlu  dilakukan pengujian lebih lanjut dengan Uji Lagrange Multiplier .

## Tabel 3. Hasil Uji Lagrange Multiplier (LM)
Lagrange multiplier (LM) test for panel data Null (no rand. effect) Cross-section Period Both Alternative One-sided One-sided Breusch-Pagan 29.22914 34.34613 63.57527 (0.0000) (0.0000) (0.0000) Sumber: data diolah, 2024
Berdasarkan  output  Eviews  10,  uji Lagrange  multiplier menunjukkan  bahwa  nilai probabilitas Breusch-Pagan sebesar 0.0000. Nilai tersebut lebih kecil dari taraf signifikansi < 0,05, yang  berarti  model  regresi  terpilih  adalah  CEM.  Hasil  uji  Chow  dan  Hausman  menyarankan penggunaan  model  fixed  effect  menurut  output  Eviews  10.  Chow  membandingkan  model common  effect  dengan  fixed  effect,  memilih  yang  terakhir  karena  memenuhi  asumsi  penting. Sementara Hausman memilih fixed effect daripada random effect karena sesuai dengan asumsi yang  dianggap  penting.  Meskipun  Lagrange  multiplier-test  merekomendasikan  common  effect, model fixed effect dipilih karena mayoritas pengujian dan asumsi penting mendukungnya.

## Uji Asumsi Klasik
Dengan  memilih Fixed  Effect  Model (FEM),  adalah  sangat  relevan  untuk  melakukan pengujian  asumsi  klasik.  Pengujian  asumsi  klasik  yang  akan  dilakukan  terdiri  dari  pengujian normalitas, pengujian autokorelasi, pengujian multikolinearitas, dan pengujian heteroskedastisitas. Pengujian dilakukan menggunakan Program Eviews 10. data penelitian yang digunakan berbentuk data panel.

## Uji Normalitas
Peneliti  menggunakan  uji  Jarque-Bera  untuk  memastikan  normalitas  data  penelitian sesuai  dengan  asumsi  analisis  statistik  parametrik  (Hutagalung  &  Darnius,  2022)..Data terdistribusi normal dianggap "baik" untuk dianalisis. Nilai probabilitas uji menentukan apakah data  mengikuti  distribusi  normal  (p  >  0,05)  atau  tidak  (p  <  0,05).  Dalam  pengujian,  jika  nilai probabilitas  <  nilai  signifikansi  (0,05),  H0  ditolak  dan  H1  diterima;  sedangkan  jika  nilai probabilitas > nilai signifikansi (0,05), H1 ditolak dan H0 diterima.
Tabel 4. Uji Normalitas Jarque-Bera 1.6364 Probability 0.4412 Sumber: data diolah, 2024
Berdasarkan tabel 4 diatas hasil uji normalitas residual adalah: nilai Jarque-Bera sebesar 0.854 dengan probability sebesar 0.4412 dimana > 0,05, hal ini berarti bahwa residual data yang digunakan  adalah  berdistribusi  normal  dan  layak  digunakan  untuk  memprediksi.  Nilai probabilitasnya > nilai signifikansi (0,05) maka tolak H 1 dan terima H 0

## Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas mengacu pada adanya hubungan yang signifikan antara dua atau lebih variabel independen dalam suatu model regresi. Untuk mengidentifikasi adanya multikolinearitas pada  model  persamaan  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  matriks  korelasi.  Tanda  awal terjadinya  permasalahan  multikolinearitas  pada  model  adalah  besarnya  standar  error  dan  nilai
statistik  t  yang  rendah    (Winarno,  2017).  Tanda  awalnya  adalah  standar  error  besar  dan  nilai statistik  t  yang  rendah.  Uji  multikolinearitas  menilai  korelasi  kuat  antar  variabel  independen, dengan  nilai  di  atas  0,8  dianggap  fatal  bagi  model  ((Ahmaddien  &  Susanto,  2020).  Namun, dalam  penelitian  ini,  nilai  korelasi  antar  variabel  berada  di  bawah  0,8,  menunjukkan  tidak adanya multikolinearitas (H0 ditolak dan H1 diterima) (Hutagalung & Darnius, 2022). Dengan demikian, model regresi ini terbebas dari masalah multikolinearitas, sehingga estimasi parameter dan interpretasinya dapat dipercaya.
Tabel 5. Hasil Multikolinearitas – Correlations test Variabel Pertumbuhan Ekonomi Pengangguran UMR Pertumbuhan Ekonomi 1.000000 -0.227905 -0.454286 Pengangguran -0.227905 1.000000 0.176763 UMR -0.454286 0.176763 1.000000 Sumber: data diolah, 2024
Penelitian  ini  menggunakan  uji  multikolinearitas  untuk  memvalidasi  model  regresi dengan memeriksa korelasi tinggi antar variabel independen. Hasil analisis menunjukkan bahwa korelasi  antara  variabel  Pertumbuhan  Ekonomi,  Pengangguran,  dan  UMR  berada  di  bawah ambang  batas  yang  dikhawatirkan.  Dengan  demikian,  tidak  ada  multikolinearitas  yang terdeteksi, menjaga validitas model regresi dan keandalan interpretasi parameternya.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengevaluasi ketidaksamaan varian dari residu antar  pengamatan  dalam  model  regresi  (Winarno,  2017).  Penting  untuk  memastikan  bahwa residu memiliki rata-rata  nol, variansnya konstan,  dan tidak ada korelasi antar residu dari satu observasi dengan yang lain, untuk menghasilkan estimator yang Blue. Jika asumsi pertama tidak terpenuhi, hanya estimasi slope yang terpengaruh, yang umumnya tidak signifikan dalam analisis ekonometrik.  Namun,  ketika  asumsi  kedua  dan  ketiga  tidak  terpenuhi,  prediksi  dari  model regresi  dapat  terdampak.  Uji  heteroskedastisitas  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat ketidaksamaan varian residual antar pengamatan dalam model regresi. Konsekuensinya, adanya heteroskedastisitas  mengakibatkan  penaksir  yang  diperoleh  menjadi  tidak  efisien,  baik  dalam sampel kecil maupun besar.
Tabel 6. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Kemiskinan Residuals
Sumber: data diolah, 2024
Model regresi dalam penelitian ini tidak mengalami heteroskedastisitas berdasarkan hasil uji heteroskedastisitas pada Tabel 6 dan grafik residual. Grafik residual menunjukkan distribusi yang  merata  di  sekitar  garis  nol  tanpa  melampaui  batas  tertentu  (500  dan  –500),  memenuhi asumsi non-heteroskedastisitas. Hal ini menegaskan bahwa hasil regresi yang diperoleh valid dan reliabel.

## Uji Autokorelasi
Autokorelasi dapat muncul dalam  data ketika terdapat keterkaitan antar observasi yang berurutan  dalam  waktu.  Untuk  mendeteksi  autokorelasi  dalam  penelitian  ini,  digunakan  uji Durbin-Watson  (DW)  (Winarno,  2017).  Nilai  DW  hitung  dalam  penelitian  ini  adalah  1,224. Berdasarkan kriteria yang ditetapkan, nilai DW hitung yang berada di antara -2 dan 2 (-2 ≤ 1,224 ≤  2)  menunjukkan  tidak  adanya  autokorelasi.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  uji autokorelasi terpenuhi dan model regresi bebas dari masalah autokorelasi.
Analisis Regresi Data Panel .
Analisis regresi linier data panel dalam penelitian ini menggunakan metode Panel EGLS (Cross-section random effects). Fixed Effect Model dipilih setelah melalui uji Chow, uji Hausman dan  LM-test  untuk  memastikan  kecocokannya  dengan  data  panel  yang  digunakan.  Metode  ini dipilih sebagai pendekatan terbaik untuk analisis data panel pada penelitian ini.

## Pengujian signifikansi

## Uji Koefisien Determinasi
Penggunaan  pengujian  Koefisien  Determinasi (r-squared) adalah  untuk  mengukur kemampuan  model  dalam  menjelaskan  hubungan  antara  variabel  dependen  dan  variabel independen.  Nilai  koefisien  determinasi  bernilai  di  antara  nol  dan  satu  (0  ≤ R-squared ≤  1). Semakin  besar  nilai  adjusted  r-squared  maka  semakin  tinggi  variabel  independen  menjelaskan variabel dependennya.
Tabel 7. Hasil Uji Nilai Koefesien Determinasi R-Squared
Sumber:  Eviews 10 (data diolah)
Interpretasi  Adjusted  R-Squared  dalam  Satu  Paragraf  Hasil  estimasi  pada  Tabel  7 menunjukkan nilai  Adjusted  R-Squared  sebesar  0,716439.  Artinya,  71,6  persen  variasi  variabel dependen dijelaskan oleh seluruh variabel independen dalam penelitian ini secara simultan. Sisa 28,4 persen dijelaskan oleh variabel  lain di  luar penelitian.  Hal ini menunjukkan bahwa model regresi  ini  memiliki  kekuatan  penjelas  yang  cukup baik,  meskipun masih  terdapat  variabel  lain yang tidak dapat dijelaskan oleh model ini
R-squared 0.778874 Adjusted R-squared 0.716439 S.E. of regression 0.322008 Sum squared resid 8.813572 Log likelihood -17.25292 F-statistic 12.47485 Prob(F-statistic) 0.000000

## Ndamayilu et al. / Jurnal Ilmiah Global Education 5 (2) (2024)

## Uji F-statistic
Uji  F  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  bebas  secara  bersama-sama terhadap variabel terikat dengan membandingkan F-statistik dengan F-tabel. Hasil uji pada Tabel 4.11  menunjukkan  nilai  F-statistic  sebesar  18.93596  dengan  Prob.  (F-statistic)  0,000000  (p  < 0,05),  menunjukkan  bahwa  variabel  independen  (X)  secara  simultan  berpengaruh  signifikan terhadap  variabel  dependen  (Y).  Dengan  demikian,  model  regresi  dapat  digunakan  untuk peramalan.

## Uji T-statistic
Pengujian  pengaruh  parsial  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat  Pengujian  ini dilakukan untuk mengetahui apakah setiap variabel bebas (X) memiliki pengaruh secara individu (parsial)  terhadap  variabel  terikat  (Y)  dan  seberapa  besar  pengaruhnya.  Persyaratan  untuk menentukan  pengaruh  parsial  adalah  dengan  membandingkan  nilai  probabilitas  (p-value)  dari masing-masing  variabel.  Jika  p-value  <  0,05:  Tolak  hipotesis  nol  (H 0 )  dan  terima  hipotesis alternatif  (H 1 ),  yang  berarti  variabel  bebas  tersebut  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel terikat. Jika p-value > 0,05: Terima H0 dan tolak H1, yang berarti variabel bebas tersebut tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat.
Tabel 8. Hasil Estimasi Fixed Effect Model Uji T-Statistik Variable Coefficient  Std. Error Prob. Keterangan C -3.733691 7.514524 0.6206 Pertumbuhan Ekonomi -0.137093 0.017253 0.0000 Signifikan Pengangguran 0.252700 0.105098 0.0184 Signifikan UMR 0.987600 0.519487 0.0607 Tidak Signifikan Sumber: Eviews 10 (data diolah) H 0 : Diduga  tidak  terdapat  pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  (PE)  terhadap kemiskinanan di Provinsi NusaTenggara Timur.
H 1 : Diduga  terdapat  pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  (PE)  terhadap kemiskinan di Provinsi Nusa Tenggara Timur.
Analisis  pada  variabel  X 1 (Pertumbuhan  Ekonomi)  menghasilkan  koefisien  sebesar  - 0.137093  dengan  probabilitas  0,0000.  Dengan  tingkat  signifikansi  0,05  persen,  maka  dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak. Hasil ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan dari  variabel  Pertumbuhan  Ekonomi  terhadap  tingkat  Kemiskinan.    Setiap  kenaikan  satu  unit dalam  pertumbuhan  ekonomi  (X 1 )  menyebabkan  penurunan  nilai  prediksi  kemiskinan  (Y) sebesar  0.137093401053,  dengan  asumsi  semua  faktor  lainnya  tetap  (ceteris  paribus).  Dengan kata  lain,  setiap  peningkatan  sebesar  1persen  dalam  pertumbuhan  ekonomi  diperkirakan  akan mengurangi tingkat kemiskinan di NTT sebesar 0.137persen.
H 0 :  Diduga  tidak  terdapat  Pengangguran  terhadap  jumlah  kemiskinan  di
Provinsi NusaTenggara Timur.
H 1 :  Diduga terdapat pengaruh Pengangguran terhadap jumlah kemiskinan di Provinsi Nusa Tenggara Timur.
Pada  variabel  pengangguran  (X 2 ),  diperoleh  koefisien  sebesar  0.252700  dengan probabilitas 0,0184. Dengan tingkat signifikansi 0,05 persen, maka dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak.  Ini  mengindikasikan  bahwa  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  dari  variabel pengangguran  (X2)  terhadap  Kemiskinan.  Setiap  kenaikan  1persen  pada  tingkat  pengangguran pengangguran  (X2)  meningkatkan  nilai  kemiskinan  (Y)  sebesar  0.252,  dengan  asumsi  semua faktor lainnya  tetap  (ceteris  paribus).  Dengan  kata  lain,  setiap  kenaikan  sebesar 1persen  dalam tingkat  pengangguran  diprediksi  akan  meningkatkan  tingkat  kemiskinan  di  NTT  sebesar 0.253persen.
H 0 :  Diduga  tidak  terdapat  penaguruh  UMR  terhadap  jumlah  kemiskinan  di Provinsi NusaTenggara Timur.
H 1 :  Diduga  terdapat  pengaruh  UMRterhadap  jumlah  kemiskinan  di  Provinsi Nusa Tenggara Timur.
Analisis  pada  variabel  UMR  (X3)  menghasilkan  koefisien  sebesar  0.987600  dengan probabilitas 0.0607. Dengan tingkat signifikansi 0,05 persen, maka dapat disimpulkan bahwa H 0 di terima dan H1 di tolak. Hasil ini menunjukkan bahwa tidak terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel upah minimum regional terhadap tingkat Kemiskinan. Tanda koefisien yang positif menunjukkan  bahwa  ketika  terjadi  peningkatan  Upah  Minimum  Regional  (UMR)  Setiap kenaikan  1persen  pada  Upah  Minimum  Regional  UMR  (X3)  meningkatkan  nilai  prediksi kemiskinan  (Y)  sebesar  0.987600380295,  dengan  asumsi  semua  faktor  lainnya  tetap  (ceteris paribus).  Dengan  kata  lain,  setiap  kenaikan  sebesar  1  persen  dalam  Upah  Minimum  Regional diprediksi akan meningkatkan tingkat kemiskinan di NTT sebesar 0.988 persen.

## Pembahasan

## Analisis Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Kemiskinan
Analisis  data  panel  menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  Provinsi  NTT berkorelasi negatif signifikan dengan tingkat kemiskinan (koefisien regresi: -0.137093, p-value = 0,0000).  Artinya,  setiap  kenaikan  1  persen  pertumbuhan  ekonomi  akan  menurunkan  tingkat kemiskinan sebesar 0,150309 persen. Temuan ini konsisten dengan penelitian sebelumnya yang menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  berperan  penting  dalam  mengurangi  kemiskinan (Sabyan  &  Widyanti,  2022;  Nadia,  2017;  Ratih  Primandari,  2019).  Upaya  pemerintah  untuk mendorong  pertumbuhan  ekonomi  diharapkan  dapat  menekan  tingkat  kemiskinan  di  NTT dengan  strategi  berorientasi  pada  pendidikan,  kesehatan,  dan  ketimpangan  pendapatan  untuk memberi manfaat kepada masyarakat miskin.
Pertumbuhan  ekonomi  penting  untuk  mengurangi  tingkat  kemiskinan  (Putra  &  Yasa, 2018). Namun, untuk efektif menangani kemiskinan, pertumbuhan tersebut harus didistribusikan secara  merata  di  seluruh  lapisan  masyarakat,  mencerminkan  konsep  "pertumbuhan  dengan kesetaraan"  atau  keadilan  sosial.  Todaro  menyoroti  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  seharusnya mengurangi kemiskinan melalui efek tetesan ke bawah ("trickle down"), tetapi tanpa peningkatan peluang  kerja,  pertumbuhan  dapat  memperburuk  kemiskinan  (Mangi  &  Marseto,  2023). Pertumbuhan  ekonomi  yang  efektif  memiliki  potensi  untuk  mengurangi  kemiskinan,  dengan perluasan  pendapatan  menjadi  kunci  penting  dalam  mewujudkan  pemerataan  kesejahteraan (Hatta  &  Khoirudin,  2020).  Paradigma "trickle  down  effect" memandang  pertumbuhan  ekonomi yang terpusat pada pusat produksi, dengan harapan merangsang pertumbuhan di tingkat mikro untuk  mengurangi  pengangguran  dan  meningkatkan  pendapatan  masyarakat  (Nadia,  2017).
Pemerintah perlu memainkan peran dalam meningkatkan kualitas pembangunan manusia untuk mengatasi kemiskinan (Gunawan et al., 2022)

## Analisis PengangguranTerhadap Kemiskinan
Koefisien regresi negatif 0.252700 dan signifikan (p-value = 0.0184) menunjukkan bahwa pengangguran memiliki pengaruh negatif terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi NTT. Artinya, setiap  peningkatan  1  persen  tingkat  pengangguran  akan  meningkatkan  tingkat  kemiskinan sebesar 0,181141 persen, menegaskan peran penting pengendalian tingkat pengangguran dalam mengurangi  kemiskinan  (Leonita  &  Sari,  2019);  (Maulana  &  Azfar,  2022);  (Ratih  Primandari, 2019) Sukirno dalam (Ishak et al., 2020b) menjelaskan bahwa pengangguran dapat menurunkan pendapatan  masyarakat,  yang  pada  gilirannya  mengurangi  tingkat  kemakmuran  dan  menjadi penyebab kemiskinan. Faktor-faktor penyebab pengangguran meliputi ketidaksesuaian kualifikasi tenaga  kerja  dengan  kebutuhan  pasar,  kurangnya  pendidikan  atau  keterampilan,  serta keterbatasan ekonomi untuk membiayai pendidikan yang diperlukan Sukirno dalam (Ishak et al., 2020b).

## Analisis Upah Minimum Reegional Terhadap Kemiskinan
Koefisien regresi positif 0.987600 yang tidak signifikan (p-value = 0,0827) menunjukkan bahwa  Upah  Minimum  Regional  (UMR)  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  NTT  (Putra  &  Yasa,  2018).  Meskipun  UMR  meningkat,  hal tersebut tidak secara langsung menurunkan tingkat kemiskinan. Faktor-faktor seperti rendahnya tingkat  UMR,  ketidakseimbangan  antara  UMR  dan  produktivitas,  serta  kurangnya  lapangan kerja  mungkin  berkontribusi  pada  hubungan  ini.  Kenaikan  upah  minimum  tidak  sebanding dengan  inflasi  dan  biaya  hidup  yang  terus  meningkat,  serta  terbatasnya  lapangan  kerja  dan pertumbuhan ekonomi yang lambat di sektor-sektor penyerap tenaga kerja (Putra & Yasa, 2018). Upaya  meningkatkan  UMR  harus  didukung  oleh  kebijakan  lain  yang  fokus  pada  peningkatan produktivitas  tenaga  kerja  dan  menciptakan  lapangan  kerja  yang  layak.  Langkah-langkah komprehensif  diperlukan,  termasuk  fokus  pada  penciptaan  lapangan  kerja,  peningkatan pertumbuhan  ekonomi,  perbaikan  infrastruktur,  dan  pemberdayaan  masyarakat  melalui  akses yang lebih baik terhadap pendidikan, kesehatan, dan sumber daya (Putra & Yasa, 2018). Dengan pendekatan  ini,  diharapkan  angka  kemiskinan  di  NTT  dapat  ditekan  dan  masyarakat  dapat menikmati kehidupan yang lebih sejahtera.

## KESIMPULAN
Pertumbuhan  ekonomi  (X 1 )  memiliki  dampak  negatif  yang  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan  di  Nusa  Tenggara  Timur  (NTT),  dengan  setiap  kenaikan  1  persen  dalam pertumbuhan  ekonomi  diperkirakan  akan  menurunkan  tingkat  kemiskinan  sebesar 0.13  persen. Sektor  perikanan  dan  pertanian  menjadi  pendorong  utama  pertumbuhan  ekonomi  yang signifikan  ini,  membantu  mengurangi  tingkat  kemiskinan  di  wilayah  tersebut.  Di  sisi  lain, pengangguran (X 2 ) memiliki dampak positif yang signifikan terhadap tingkat kemiskinan di NTT, dengan setiap kenaikan 1 persen dalam tingkat pengangguran diperkirakan  akan meningkatkan tingkat  kemiskinan  sebesar  0.253  persen.  Tingkat  pengangguran  yang  tinggi  di  wilayah  ini menjadi salah satu faktor utama yang memperburuk tingkat kemiskinan karena berdampak pada ketidakmampuan  individu  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar.  Sementara  itu,  upah  minimum regional (X 3 ) tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan di NTT, meskipun
terjadi  kenaikan.  Struktur  ekonomi  yang  didominasi  oleh  sektor  pertanian,  peternakan,  dan sektor informal mengurangi dampak positif kenaikan UMR terhadap pengurangan kemiskinan. Meskipun demikian, biaya hidup yang terus meningkat dan tantangan akses terhadap kebutuhan dasar masih membuat tingkat kemiskinan tetap tinggi di NTT.

## Saran
Berdasarkan hasil analisis, beberapa rekomendasi kebijakan untuk mengatasi kemiskinan di Nusa Tenggara Timur (NTT) adalah sebagai berikut: Pertama, pemerintah perlu mendorong sektor  pertanian  guna  meningkatkan  produksi  dan  mengatasi  krisis  pangan  yang  dihadapi masyarakat.  Kedua,  diperlukan  peningkatan  penyediaan  lapangan  kerja  baru  bagi  masyarakat. Ketiga, perlunya pengendalian inflasi oleh pemerintah. Dengan menerapkan kebijakan ini secara terintegrasi, diharapkan dapat mengurangi tingkat kemiskinan di NTT secara signifikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmaddien, I., & Susanto, B. (2020). Eviews 9 : Analisis Regresi Data Panel. Ideas Publishing , 1– 95.
Akbar, R. K., & Arifin, Z. (2023). Tingkat Kemiskinan pada Kabupaten/Kota di Provinsi Nusa Tenggara  Timur  Tahun  2015-2021. Jurnal  Ilmu  Ekonomi  JIE , 7 (01),  81–94. https://doi.org/10.22219/jie.v7i01.23860
Ariani, M., & Mhd, H. (2018). Pengaruh Profitabilitas, Likuiditas, Leverage, Size, Dan Capital Intensity  Ratio  Terhadap  Effective  Tax  Rate  (Etr). Profita: Komunikasi  Ilmiah  Akuntansi Dan Perpajakan , 11 (3), 452–463.
BPS, P. N. T. T. (2023). Provinsi Nusa Tenggara  Timur Dalam Angka 2023. In BPS Provinsi Nusa Tenggara Timur (Ed.), 2023 . ©BPS Provinsi Nusa Tenggara Timur / BPS-Statistics of Nusa Tenggara Timur Province. https://doi.org/1102001.53
Gebila,  G.,  &  Wulandari,  A.  (2021).  Pengaruh  Pengangguran  Terhadap  Kemiskinan  Di Kabupaten  Bangka  Tahun  2009-2018. Jurnal  Manajemen  Kompeten , 3 (2),  23. https://doi.org/10.51877/mnjm.v3i2.173
Ghozi,  S.,  &  Hermansyah,  H.  (2018).  Analisis  Regresi  Data  Panel  Profitabilitas  Bank Pembangunan  Daerah  (BPD)  di  Indonesia. Jurnal  Matematika , 8 (1),  1. https://doi.org/10.24843/jmat.2018.v08.i01.p93
Gunawan,  R.,  Yarsah,  W. N., &  Arsyah,  T. D.  (2022).  Pertumbuhan  Kemiskinan  Dan  Upah Minimum Regional Terhadap. PARETO : Jurnal Ekonomi Dan Kebijakan Publik , 5 (1), 125– 142.
Hatta, R., & Khoirudin, R. (2020). Analisis Tingkat Kemiskinan di Propinsi NTT: Pendekatan
Dua Panel. Jurnal Samudra Ekonomi Dan Bisnis , 11 (2), 138–150. https://doi.org/10.33059/jseb.v11i2.2004
Humam, M. A., & Azfar, F. (2022). Analisis Pengaruh Pengangguran Terhadap Kemiskinan Di Indonesia. Transformasi:  Journal  of  Economics  and  Business  Management , 1 (4),  118–125. https://doi.org/10.56444/transformasi.v1i4.267
Hutagalung,  I.  P.,  &  Darnius,  O.  (2022).  Analisis  Regresi  Data  Panel  Dengan  Pendekatan Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM) dan Random Effect Model (REM) Analisis Regresi Data Panel Dengan Pendekatan Common Effect Model (CEM), Fixed  Effect  Model  (FEM)  dan  Random  Effect  Model  (REM). FARABI  Jurnal Matematika Dan Pendidikan Matematika , 5 (2), 217–226.
Ishak, R. A., Zakaria, J., & Arifin, M. (2020a). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Pendidikan dan  Pengangguran  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Kota  Makassar. JURNAL  ILMU EKONOMI , 3 (2), 41–53. https://doi.org/10.33096/paradoks.v3i2.463
Ishak, R. A., Zakaria, J., & Arifin, M. (2020b). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Pendidikan dan  Pengangguran  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Kota  Makassar. Jurnal  Ilmu Ekonomi , 3 (2), 41–53. https://doi.org/10.33096/paradoks.v3i2.463 Julaidi, S., Kezia, A. T., & Robiatun, A. H. (2023). PENGARUH UMR DAN PENDUDUK MISKIN  TERHADAP  TINGKAT  PDRB  DI  PROVINSI  SUMATERA  UTARA. International  Journal  of  Research  in  Science,  Commerce,  Arts,  Management  and  Technology , 11 (2), 410–421. https://doi.org/10.48175/ijarsct-13062
Kolibu,  M.-,  Rumate,  V.  A.,  &  Engka,  D.  S.  M.  (2019).  Pengaruh  Tingkat  Inflasi,  Investasi,
Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Tingkat  Pengangguran  Terhdap  Tingkat  Kemiskinan  Di Provinsi Sulawesi Utara. Jurnal Pembangunan Ekonomi Dan Keuangan Daerah , 19 (3), 1–14. https://doi.org/10.35794/jpekd.16456.19.3.2017
Labola,  Y.  A.  (2018).  Faktor-faktor  yang  Memengaruhi  Kemiskinan  di  NTT. Jurnal ResearchGate , 6 (2), 1–5.
Leonita, L., & Sari, R. K. (2019). Pengaruh Pdrb, Pengangguran Dan Pembangunan Manusia Terhadap  Kemiskinan  Di  Indonesia. ISOQUANT : Jurnal  Ekonomi,  Manajemen  Dan Akuntansi , 3 (2), 1. https://doi.org/10.24269/iso.v3i2.252
Mangi, A., & Marseto, M. (2023). Pengaruh Tingkat Pengangguran, Inflasi, Dan Pertumbuhan Ekonomi  Terhadap  Kemiskinan  Di  Ntt. Equilibrium:  Jurnal  Penelitian  … , 20 (02),  257– 265. https://journal.uniku.ac.id/index.php/Equilibrium/article/view/7408
Maria,  F.,  &  Oli,  Y.  (2023). Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Pendidikan,  Pengangguran Dan Kemiskinan Terhadap Migrasi Tki Keluar NegerI . 2 (1), 182–193.
Maulana,  A.  H.,  &  Azfar,  F.  (2022). Analisis  Pengaruh  Pengangguran  Terhadap  Kemiskinan  Di Indonesia . 1 (4), 1–23.
Nadia,  I.  P.  (2017).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan Di Sumatera Utara. Ekonomi Dan Bisnis Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara , 2 (17),
9.
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
Nanga,  M.  (2006). Dampak  Transfer  Fiskal  Terhadap  Kemiskinan  di  Indonesia:  Suatu  Analisis Simulasi Kebijakan . http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/40698 ntt.bps.go.id. (n.d.). Badan Pusat Statistik Provinsi Nusa Tenggara Timur .
Nurma,  M.  (2022).  Data  Dan  Informasi  Kemiskinan  Kabupaten/Kota  Indonesia.  In  S.  Nur, Muafufah,  &  T.  Nuri  (Eds.), Badan  Pusat  Statistik .  Badan  Pusat  Statistik. https://doi.org/3205014
Putra,  I.  K.  Y.  D.,  &  Yasa,  I.  W.  M.  (2018).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Umr Terhadap Tingkat Pengangguran Dan Tingkat Kemiskinan Di Provinsi Bali. E-Jurnal EP Unud , 7 (11), 2461–2489.
Ratih  Primandari,  N.  (2019).  Pengaruh  pertumbuhan  ekonomi,  inflasi  dan  pengangguran terhadap tingkat kemiskinan di Sumatera Selatan. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 16 (1), 1– 10. https://doi.org/10.29259/jep.v16i1.8856
Susanto,  R.,  &  Pangesti,  I.  (2021).  Pengaruh  Inflasi  Dan  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Indonesia. JABE (Journal of Applied Business and Economic) , 7 (2),
271. https://doi.org/10.30998/jabe.v7i2.7653
Tarmiji, H. S., Fauzi, A. L., & Nurul, I. (2023). Analisis Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto  (PDRB),  Upah  Minimum  Regional  (UMR)  dan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka (TPT) Terhadap Kesejahteraan  Dalam Perspektif Ekonomi Islam di Provinsi Sumatera Utara. Ekonomi Bisnis Manajemen Dan Akuntansi (EBMA) , 4 (1), 88–100.
Winarno,  W.  W.  (2017).  Analisis  Ekonometrika  dan  Statistika  Dengan  EViews  (Edisi  5).
Analisis Ekonometrika Dan Statistika Dengan EViews (Edisi 5) , 102 (1), 53–71.
Yeimo,  J.  E.  F.,  &  Ayuningsasi,  A.  A.  K.  (2022).  Pengaruh  Pendapatan  Asli  Daerah,  Upah Minimum  Regional,  Dan  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Tingkat  Pengangguran  Di Kawasan Non-Sarbagita  Provinsi Bali. E-Jurnal Ekonomi Dan Bisnis Universitas Udayana , 11 (11), 1307. https://doi.org/10.24843/eeb.2022.v11.i11.p02
Yuliasih,  F.  W.  (2019).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Inflasi  Dan  Pendidikan  Terhadap Tingkat Pengangguran Dan Kemiskinan Di Provinsi Kalimantan Barat. Jurnal Ekonomi Daerah (JEDA) , 7 (1), 1–22. https://jurnal.untan.ac.id/index.php/JEDA2/article/view/28720%0Ahttps://jurnal.un tan.ac.id/index.php/JEDA2/article/viewFile/28720/75676578547