## PENGENTASAN ANGKA KEMISKINAN DI INDONESIA TAHUN 2015-2019

## Rachvianti Putri Anggraeni
Jurusan Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi, Universitas Tidar E-mail: rachviantiputri@gmail.com

## Abstrak
Kemiskinan yang terjadi di Indonesia disebabkan oleh banyak faktor yang saling berkaitan satu sama  lainnya,  pengangguran,  pendidikan,  dan  kesehatan  merupakan  masalah  yang  sering dibicarakan  terkait  dengan  banyaknya  kemiskinan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis  pengaruh  pengaruh  Pendidikan,  Pengangguran,  dan  Kesehatan  Terhadap Kemiskinan. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif deskriptif. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia. Periode dalam penelitian ini adalah lima tahun yaitu tahun 2015 - 2019. Teknik analisis data yang digunakan  adalah  teknik  analisis  regresi  linier  berganda.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa model random effect adalah model yang paling baik. Pendidikan dan Pengangguran menunjukkan hasil  yang  signifikan  dan  berhubungan  positif  terhadap  Kemiskina.  Sedangkan  kesehatan menunjukkan  hasil  yang  tidak  signifikan  dan  berhubungan  negatif  terhadap  kemiskinan  di Indonesia.
Kata Kunci: Kemiskinan, Pengangguran, Pendidikan, Kesehatan

## Abstract
Poverty that occurs in Indonesia is caused by many interrelated factors, education, and health are problems that are often related to poverty. The purpose of this study was to analyze the effect of education, unemployment, and health on poverty. This research is descriptive quantitative research. The data used in this study is secondary data obtained from the Central Statistics Agency (BPS) Indonesia. The period in this study is five years, namely 2015 - 2019. The data analysis technique used  is  multiple  linear  regression  analysis  technique.  The  results  showed  that  the  random  effect model was the best model. Education and Unemployment show significant results and are positively related to poverty. Meanwhile, health shows insignificant results and is negatively related to poverty in Indonesia.
Keywords: Poverty, Unemployment, Education, Health

## 1. PENDAHULUAN
Pembangunan  dalam  suatu  negara  harus  megutamakan  dan  mementingkan pembangunan  kapasitas  manusiannya.  Pemerintah  melakukan  berbagai  kegiatan  guna meningkatkan kesejahteraan masyarakat umum. Salah satunya, yaitu dengan mengarahkan dan memfocuskan pembangunan ke daerah – daerah yang memiliki tingkat kesejahteraan yang rendah . Pembangunan sendiri dilakukan secara terpadu dan berkesinambungan sesuai dengan prioritas dan kebutuhan masing-masing daerah dengan sasaran yang telah ditetapkan dalam program pembangunan jangka pendek dan jangka panjang nasional (Prasetyowati & Panjawa,  2022).  Pembangunan  yang  hanya  terfokus  pada  pertumbuhan  ekonomi  hanya
bersifat  jangka  pendek  dan  belum  menjamin  terjadinya  pemerataan  kesejahteraan masyarakat.
Strategi pembangunan ekonomi banyak dilakukan oleh pemerintah untuk menurunkan angka kemiskinan. Namun, dalam realitasnya masih terdapat diskrepansi antara harapan dan kenyataan  di  lapangan  berupa  kemiskinan    (Soejoto  &  Ameillia,  2013).  Subandi  (2012) dalam (Meriyanti et al., 2015) menyatakan salah satu strategi/upaya pengentasan kemiskinan adalah pembangunan Sumber Daya Manusia (SDM). Pembangunan SDM dapat dilakukan dengan  perbaikan  akses  terhadap  konsumsi  pelayanan  sosial  (pendidikan,  kesehatan  dan gizi)  merupakan  strategi  pemerintah  untuk  mengurangi  kemiskinan  dan  meningkatkan kesejahteraan. Salah satu faktor yang menyebabkan ketertinggalan dan penghambat dalam pembangunan suatu negara dalah tingginya angka kemiskinan, Kuncoro  dalam (Meriyanti et  al.,  2015).  Strategi  lain  yaitu  dengan  cara  memberikan  bantuan  pangan  (RASTRA), Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT),  Bantuan  Iuran  Jaminan  Kesehatan  Kartu  Indonesia Sehat, mengembangkan kewirausahaan, dan kemudahan ijin usaha bagi pemula.  Sehingga diharapkan pertumbuhan ekonomi akan meningkat dan terjadinya pemerataan kesejahteraan kepada masyarakat
Pertumbuhan  ekonomi  suatu  daerah  merupakan  salah  satu  unsur  utama  dalam pembangunan ekonomi regional (Widianingsih & Suryantini, 2015). Dengan meningkatnya pertumbuhan  ekonomi,  dengan  sendirinya  akan  menetes  ke  bawah  dalam  menciptakan lapangan kerja dan pembangunan ekonomi yang dikenal dengan teori trickle down effect (Soleh,  2014).  Dilihat  dari  aspek  ekonominya,  tingkat  kesejahteraan  masyarakat  dapat diukur dengan pendapatan nasional perkapita. Dimana peningkatan pendapatan nasional ini dapat terjadi dengan adanya pertumbuhan ekonomi yang positif yang diukur dengan naiknya PDB  (produk  domestik  bruto)  dari  tahun  ketahun.    Pertumbuhan  PDB  menjadi  suatu  hal yang  sangat  penting  untuk  dicapai  dalam  pembangunan  ekonomi,  oleh  karena  itu  tidak mengherankan  jika  dibanyak  negara  pada  awal  pembangunan  ekonomi  lebih  berorientasi pada  pertumbuhan  ekonomi.  Berdasarkan  UUD  Negara  Republik  Indonesia,  dalam Peraturan  Presiden  No.13  Tahun  2009  tentang  Koordinasi  Penanggulangan  Kemiskinan, pemerintah secara tegas menetapkan upaya penanggulangan kemiskinan sebagai salah satu prioritas untuk meningkatkan kesejahteraan dan kesempatan kerja masyarakat miskin secara mandiri  (Sutrisno,  2021).  Untuk  itu  pemerintah  memiliki  peranan  penting  dalam mengimplementasi kebijakan guna menanggulangi kemiskinan yang ada.
Tabel 1 Presentase Tingkat Kemiskinan di Beberapa Negara Asia Tenggara Tahun 2018
Negara ASEAN   Tingkat Kemiskinan Extrem Desember 2018 (%) Laos 17,3 Indonesia 5,1 Filiphina 4,9 Myanmar 3,3 Vietnam 0,8 Singapura 0,9
Bukan  hanya  di  Indonesia  saja,  di  berbagai  negara  terutama  di  negara  yang  padat penduduknya masalah kemiskinan menjadi persoalan yang belum bisa teratasi sepenuhnya. Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dalam  Tabel  1,  dibandingkan  dengan  negara  ASEAN
lainnya  dengan  tingkat  kemiskinan  extrem,  Indonesia  hanya  lebih  baik  dari  Laos  yakni sebesar 5,1 persen. Bahkan  Vietnam dan Singapura 0,8 persen dan 0,9 persen saja. Laos menjadi  negara  di  Asia  Tenggara  dengan  tingkat  kemiskinan  extrem  tertinggi.  Namun, jumlah  penduduk  yang  berada  dalam  status  kemiskinan  extrem  terbanyak  berasal  dari Indonesia.
Pemerintah  Indonesia  melalui  Survei  Sosisal  Ekonomi  Nasional  (Susesnas),  2017 menyebutkan bahwa jumlah penduduk miskin (penduduk dengan pengeluaran per kapita per bulan di bawah Garis Kemiskinan) di Indonesia pada bulan September 2017 mencapai 26,58 juta  orang  atau  sekitar  10,12  persen  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  kondisi  di  bulan Maret 2017 yang sebesar 27,77 juta orang atau sekitar 10,64 persen. Pada bulan September 2017, jumlah  penduduk miskin terbanyak berada di Papua dengan nilai 27,76 persen dan untuk jumlah penduduk miskin yang terrendah berada di DKI Jakarta sebesar 3,78 persen yang  meningkat  dibandingkat  bulan  Maret  yang  sebesar  3,77  persen.  Kemiskinan merupakan persoalan kompleks yang terkait dengan berbagai dimensi yakni sosial, ekonomi, budaya,  politik  serta  dimensi  ruang  dan  waktu.  Secara  umum,  kemiskinan  adalah ketidakmampuan seseorang untuk memenuhi kebutuhan dasar hidupnya atas setiap aspek kehidupan. Kemiskinan di identifikasikan sebagai pola hidup yang rendah, maksudnya yaitu keadaan  dimana  kehidupan  penduduk  ditandai  oleh  serba  kekurangan  akan  kebutuhan pokoknya. Kemiskinan merupakan masalah yang bersifat multidimensional. Oleh sebab itu, jalan  untuk  memberantas  kemiskinan  harus  dilakukan  secara  komperhensif,  mencakup berbagai aspek kehidupan masyarakat, dan dilaksanakan secara terpadu (Sukmaraga, 2011). Terbatasnya lapangan pekerjaan menjadi salah satu faktor pendorong meningkatnya angka kemiskinan di Indonesia.
Ketidakseimbangan antara jumlah angkatan kerja dengan jumlah lapangan yang tersedia merupakan salah satu cerminan kurangnya keberhasilan pembangunan dalam suatu negara yang  menyebabkan  banyak  pengangguran.  Menurut  Sukirno  (2004:13),  pengangguran adalah  suatu  keadaan  dimana  seseorang  yang  tergolong  dalam  angkatan  kerja  ingin mendapatkan  pekerjaan  tetapi  belum  dapat  memperolehnya  (Sutrisno,  2021).  Sedangkan seseorang yang tidak bekerja, tetapi tidak secara aktif mencari pekerjaan tidak digolongkan sebagai  penganggur.  Tingkat  pengangguran  yang  tinggi  menyebabkan  rendahnya pendapatan  yang  selanjutnya  memicu  munculnya  kemiskinan.  Pada  2019,  data  yang diperoleh  dari  BPS  dalam  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  menurut  Provinsi,  1986-2019 rata-rata masyarakat Indonesia menganggur sebanyak 5,23 persen pada bulan Agustus lebih banyak dibandingkan pada bulan Februari yang hanya 4,98 persen.
Provinsi  Banten  menjadi  provinsi  tertinggi  dengan  tingkat  pengangguran  terbuka  di bulan Agustus sebanyak 8,11 persen hal ini dapat terjadi karena adanya calo tenaga kerja yang dapat memasukan masyarakat sebagai perusahaan, banyak dari daerah luar yang ingin bekerja di wilayah Provinsi Banten itu sendiri, selain itu UMR yang ada di Banten terbilang cukup  tinggi  sehingga  mengurangi  minat  investor  untuk  menanam  modalnya.  Sedangkan Provinsi Bali menjadi prosinsi dengan tingkat pengangguran terbuka yang terendah dengan 1,57  persen  di  bulan  Agustus.  Tingkat  pengangguran  terbuka  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  kemiskinan.  Semakin  meningkat  pengangguran  maka  akan  semakin tidak produktif penduduknya, sehingga penduduk tidak akan mampu memenuhi kebutuhan hidupnya,  kebutuhan  hidup  yang  semakin  tidak  terpenuhi  akan  meningkatkan  tingkat kemiskian (Putra & Arka, 2016).
Pendidikan merupakan pionir dalam pembangunan masa depan suatu negara (Apdillah et  al.,  2022).    Sebab,  pendidikan  menyangkut  pembangunan  karakter  dan  juga mempertahankan  jati  diri  manusia.  Pendidikan  akan  berkaitan  dengan  pengembangan pengetahuan serta keahlian dan ketrampilan dari manusia maupun tenaga kerja dalam proses pembangunan.  Apabila  pendidikan  di  suatu  negara  rendah,  maka  proses  pembangunan menjadi  terhambat.  Pendidikan  merupakan  salah  satu  investasi    sumber    daya    manusia dalam  rangka  mendapatkan  kehidupan yang lebih baik (Putra & Arka, 2016). Sumber daya manusia yang berkualitas dapat dilakukan dengan cara meningkatkan atau mewadai akses pendidikan  dan  kesehatan  yang  layak  bagi  masyarakat.  Dimana  hal  ini  bertujuan  untuk meningkatkan produktivitas masyarakat, dan mengembangkan potensi yang dimiliki sebagai pengerak  pertumbuhan  ekonomi.  Badan  Pusat  Statistik  mencatat  perbaikan  kualitas Pendidikan tercermin dari angka harapan lama sekolah yang mengalami sedikit peningkatan dari tahun sebelumnya yakni sebesar 12,95 tahun dari tahun sebelumnya yang hanya 12,91 tahun.  Ini  berarti  anak  yang  berusia  7  tahun  pada  tahun  2019,  memiliki  harapan  dapat menikmati  Pendidikan  selama  12,95  tahun  atau  minimal  sampai  jenjang  Diploma  1. Sedangkan untuk bayi yang lahir tahun 2019 memiliki angka harapan hidup sekitar 71,34 tahun lebih lama 0,14 tahun dibandingkan dengan tahun 2018 yang hanya 71,20 tahun.
Menurut Herry Faisal (2013) dalam (Evi Adriani, 2016) melakukan penelitian mengenai pengaruh tingkat pendidikan, kesehatan, terhadap produktivitas dan kemiskinan di Provinsi Kalimantan Barat. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa tingkat pendidikan dan tingkat kesehatan berpengaruh signifikan terhadap produktivitas. Semakin baik kondisi pendidikan dan  kesehatan  seseorang  maka  tingkat  produktivitas  akan  meningkat,  dan  selanjutnya peningkatan produktivitas menyebabkan angka kemiskinan akan menurun.  Pembangunan di bidang pendidikan dan kesehatan merupakan dua pilar untuk membentuk modal manusia (human capital) dalam proses pembangunan ekonomi dimana hal ini merupakan investasi dalam jangka panjang. Apabila kesehatan yang dimiliki masyarakat lebih baik maka akan meningkatkan  daya  kerja,  sehingga  mengurangi  hari  tidak  bekerja  dan  dapat  menaikkan output energi.
Berdasarkan informasi yang disajikan di atas, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui  bagaimana  Pendidikan,  Pengangguran,  dan  Kesehatan  mempengaruhi Kemiskinan di Indonesia selama Tahun 2015-2019.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif deskriptif dengan objek penelitian yaitu provinsi  yang  ada  di  Indonesia  yang  terdiri  dari  34  Provinsi.  Subjek  dari  penelitian  ini adalah tingkat kemiskinan, tingkat pendidikan, tingkat pengangguran terbuka, dan tingkat kesehatan  sehingga  jumlah  sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  jumlah provinsi x jumlah tahun (34 x 5 = 170 sampel). Dalam metode regresi data panel uji asumsi klasik tidak diperlukan, menurut Gujarati (2021) uji asumsi klasik tidak diperlukan dalam analisis  data  panel,  karena  data  panel  dapat  meminimkan  bias  yang  kemungkinan  besar dapat muncul dalam hasil analisis.
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder yang digunakan berupa data time series dan cross section dalam bentuk data tahunan selama periode tahun 2015-2019. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari
situs  Badan  Pusat  Statistik,  Susesnas,  dan  sumber  lainnya  seperti  jurnal  dan  skripsi. Sehingga diperoleh data jumlah penduduk miskin dalam bentuk persen, angka melek huruf dalam bentuk persen, tingkat pengangguran terbuka dalam bentuk persen dan presentase merokok dalam bentuk persen dari tahun 2015-2019.
Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu teknik analisis regresi data panel  dengan  menggunakan Software  Eviews  10 .    Analisis  regresi  pada  dasarnya  adalah studi atas ketergantungan suatu variabel yaitu variabel yang tergantung pada variabel lain yang disebut dengan variabel bebas dengan tujuan untuk mengestimasi dengan meramalkan nilai  populasi  berdasarkan  nilai  tertentu  dari  variabel  yang  diketahui  (Gujarati,  2021). Regresi  data  panel  yaitu  gabungan  dari  data time  series (antar  waktu)  dan cross  section (antar individu atau ruang) (Gujarati & Porter, 2004). Data cross section dalam penenlitian ini dari 34 provinsi yang ada di Indonesia sedangkan time series selama 5 tahun dari tahun 2015-2019. Jumlah sampel keseluruhan dengan menggabungkan keduanya dalam bentuk data panel menjadi 170 sampel.
Sesuai  dengan  variabel  yang  telah  dipaparkan  sebelumnya,  maka  dapat  dirumuskan model empiris regresi data panel sebagai berikut:
Y it = α + β 1 X1 it + β 2 X2 it + β 3 X3 it + ɛ it Keterangan :
Y :  Kemiskinan ( jumlah penduduk miskin dalam  persen ) X1 :  Pendidikan ( angka melek huruf dalam persen ) X2 :  Pengangguran  ( tingkat pengangguran terbuka dalam persen ) X3 :  Kesehatan ( presentase merokok ) β 1, β 2, β 3 :  Koefisien Regresi i
: 34 Provinsi
t : Tahun ɛ : eror term
Dalam  menggunakan  regresi  data  panel  terdapat  beberapa  metode  yang  digunakan untuk mengestimasi model regresi yaitu Model Common Effect, Model Fixed Effect , dan Model Random  Effect. Untuk  menentukan  model  estimasi  terbaik,  maka  dilakukan  uji kesesuaian model dengan Chow Test, Hausman Test, dan Lagrange Multiplier Test. Analisis regresi data panel menggunakan tiga model pendekatan yaitu:

## 1. Model Common Effect
Teknik  ini  sama  pada  analisis  data cross  section dan time  series karena mengasumsikan bahwa koefisien intercept dan slopenya sama (konstan) untuk setiap data cross section dan time series . Dengan kata lain model ini tidak memperhatikan dimensi  individu  dan  waktu.  Namun,  untuk  melakukan  regresinya  perlu menggabungkan data cross section dan time series yang biasa disebut pool data . 2. Model Fixed Effect
Teknik  Model  Efek  Tetap  ( Fixed  Effect )  sudah  memasukkan  efek  dimensi individu dan waktu. Pada model ini efek dimensi individu dan waktu terletak pada intercept dan slope pada model. Sehingga pada model ini menganggap bahwa yang sangat mempengaruhi variabel dependen adalah slope dan intercept.
3. Model Random Effect
Teknik ketiga ini hampir sama dengan Model Fixed Effect karena memasukkan efek dimensi individu dan waktu. Namun model ini beranggapan bahwa efek dimensi tersebut terletak pada error dari model.
Untuk  menentukan  model  estimasi  terbaik  maka  peerlu  dilakukan  uji  kesesuaian model:
1. Uji Chow
Uji Chow dilakukan untuk menentukan model terbaik diantara model common effect dan fixed  effect .  Dengan  ketentuan  H0 common  effect dan  H1 fixed  effect . Menurut Caraka (2017) apabila hasil uji chow menunjukkan nilai probabilitas lebih kecil dari tingkat signifikansi 0,05 maka dengan demikian H0 ditolak dan H1 diterima artinya model yang digunakan adalah fixed effect.
2. Uji Hausman
Uji  Hausman  digunakan  untuk  menentukan  model  terbaik  antara  regresi fixed effect dan random  effect .  Data  diregresikan  terlebih  dahulu  dengan  menggunakan model random effect kemudian dibandingkan antara fixed effect dan random effect . Apabila  hasil  uji Hausman menunjukkan  nilai  probabilitas  lebih  kecil  dari  tingkat signifikansi maka H0 ditolak dan H1 diterima menunjukkan model yang digunakan adalah fixed effect .
3. Uji Lagrange Multiplier (LM) Uji LM dilakukan untuk menentukan model terbaik antara common effect dan random effect. Apabila hasil uji LM menunjukkan nilai probabilitas lebih kecil dari tingkat signifikansi maka H0 ditolak dan H1 diterima, berarti model yang digunakan adalah random effect .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Penentuan Teknik Analisis Regresi Data Panel
Uji Chow digunakan untuk menentukan model yang sebaiknya digunakan antara model fixed  effect atau  model common  effect .  Hipotesis  yang  digunakan  dalam  uji Chow yaitu sebagai berikut:
H0 : Common Effect Ha : Fixed Effect
Apabila hasil probabilitas Chi-Square > 0,05 maka H0 diterima, sehingga model yang dipilih adalah common effect . Sebaliknya, jika hasil probabilitas Chi-Square < 0,05 maka H0 ditolak sehingga model yang tepat digunakan adalah fixed effect . Hasil estimasi uji Chow adalah sebagai berikut:

## Tabel 2 Hasil Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests
Equation: Untitled
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 323.004954  (33,133) 0.0000 Cross-section Chi-square 747.358491  33 0.0000

## Sumber : Pengolahan Data Eviews 10
Berdasarkan hasil pengujian di atas, diketahui bahwa probabilitas Chi-Square adalah 0,0000 < 0,05 sehingga H0 ditolak dan model yang sebaiknya digunakan adalah model fixed effect . Ketika model yang terpilih adalah fixed effect , maka diperlukan pengujian lanjutan yaitu dengan uji Hausman .
Uji  selanjutnya  yaitu  dengan  menggunakan  model  uji Hausman .  Uji Hausman digunakan untuk menentukan model terbaik antara regresi fixed effect dan random effect . Data  diregresikan  terlebih  dahulu  dengan  menggunakan  model random  effect kemudian dibandingkan  antara fixed  effect dan random  effect .  Hipotesis  yang  digunakan  dalam  uji Hausman yaitu sebagai berikut:
H0 : Random Effect Ha : Fixed Effect
Apabila  hasil  uji Hausman menunjukkan  nilai  probabilitas  lebih  kecil  dari  tingkat signifikansi (α = 0,05), maka H0 ditolak sehingga model estimasi terbaik yaitu model fixed effect .  Jika  hasil  uji Hausman menunjukkan  nilai  probabilitas  lebih  besar  dari  tingkat signifikansi  (α  =  0,05),  maka  H0  diterima  sehingga  model  estimasi  terbaik  yaitu  model random effect . Berikut ini adalah hasil estimasi uji Hausman :
Tabel 3 Hasil Uji Hausman Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f.  Prob. Cross-section random 5.004072 3 0.1715 Sumber : Pengolahan Data Oleh Eviews 10
Berdasarkan Tabel 3,  dapat dilihat bahwa nilai probabilitas sebesar 0,1715 yang berarti lebih besar dari tingkat signifikansi (α = 0,05) maka H0 diterima. Hal tersebut berarti model terbaik yang digunakan untuk analisis regresi data panel adalah model random effect .

## 3.2. Uji Data Panel dengan Random Effect
Berdasarkan uji analisis model yang telah dilakukan maka model regresi data panel yang  digunakan  adalah random  effect Model.  Model random  effect menggunakan pendekatan Generalized  Least  Square (GLS)  sehingga  tidak  perlu  dilakukan  uji  asumsi klasik.
Tabel 4 Hasil Uji Random Effect Model Variabel Bebas t-statistik t-tabel Probabilitas   Kesimpulan Pengangguran 5.645436 1.97436  0.0000 Positif Signifikan Pendidikan -6.214635 1.97436  0.0000 Positif Signifikan Kesehatan -1.432146 1.97436  - 0.1540 Negatif Tidak Signifikan C (Kemiskinan) 7.53379 1.97436  0.0000 Sumber : Pengolahan Data Eviews 10

## 3.3. Uji Parsial T

## 1. Variabel Pengangguran Terhadap Kemiskinan
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  variabel  pengangguran  memiliki  t  hitung (5,645436) > t tabel (1,97453) dan nilai probabilitas sebesar 0,0000 < tingkat signifikansi (α = 0,05). Hal ini berarti tingkat pengangguran berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia. Penelitian ini juga sesuai dengan penelitian Permana & Arianti (2012) yang menyatakan bahwa tingkat pengangguran memiliki pengaruh positif dan  signifikan  terhadap  kemiskinan.  Kurangnya  lapangan  pekerjaan  serta  rendahnya kualitas sumber daya manusia sehingga masyarakat tidak mampu untuk bekerja dan tidak mampu  untuk  menciptakan  lapangan  pekerjaan.  Semakin  menurunnya  kesejahteraan masyarakat  karena  menganggur  maka,  akan  meningkatkan  peluang  terjebak  dalam kemiskinan.
2. Variabel Pendidikan Terhadap Kemiskinan
Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel pendidikan memiliki t hitung (-6,214635) > t tabel (1,97436) dan nilai probabilitas sebesar 0,0000 < tingkat signifikansi (α = 0,05). Hal  ini  berarti  tingkat  pendidikan  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan  di  Indonesia.  Dimana,  pendidikan  membuat  orang  menjadi  memahami  dan menguasai ilmu pengetahuan dan teknologi, yang dapat mempengaruhi perilaku terhadap pola  dan  kebiasaan  konsumsi.  Mereka  yang  berpendidikan  tinggi  akan  lebih  selektif melakukan  pengeluaran  untuk  konsumsi.  Presentase  kemiskinan  dapat  menurun  melalui peningkatan  kualitas  pembangunan  manusianya.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Maizunati  (n.d.)  yang  menyatakan  bahwa  adanya  hubungan  signifikan positif  antara  penduduk  yang  tidak  tamat  SD  dengan  persentase  penduduk  miskin  di Kabupaten Klaten, Sukoharjo, Wonogiri dan Boyolali.
3. Variabel Kesehatan Terhadap Kemiskinan Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel pendidikan memiliki t hitung (-1,432146) < t tabel (1,97436) dan nilai probabilitas sebesar 0,1540 > tingkat signifikansi (α = 0,05). Hal ini berarti tingkat kesehatan berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia. Dalam hal ini mengindikasikan bahwa strategi yang dilakukan pemerintah  Indonesia  belum  efektif  dan  efisien  dalam  menurunkan  angka  kemiskinan. Dapat dilihat dari nilai probabilitas yang lebih besar dari tingkat signifikansi (α = 0,05).
Maka  terjadinya  kemiskinan  di  Indonesia  bukan  disebabkan  oleh  tingkat  kemiskinan melainkan oleh variabel lain.

## 3.4. Uji Simultan (Uji F)
Uji  F  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  semua  variabel  independen (pengangguran, pendidikan, kesehatan) secara simultan (bersama-sama) terhadap variabel dependen  yaitu  kemiskinan.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh  diperoleh  hasil  F-statistik sebesar  29,02221  dengan  nilai  probabilitas  (F-statistik)  sebesar  0,000000.  Karena  hasil probabilitas  (signifikan)  lebih  kecil  dari  0,05  berarti  dapat  disimpulkan  bahwa pengangguran,  pendidikan  dan  kesehatan  secara  bersama-sama  berpengaruh  secara signifikan terhadap kemiskinan pada tingkat signifikansi 5%.

## 3.5. Koefisien Determinan (R2)
Koefisien  determinasi  (R2)  digunakan  untuk  mengukur  seberapa  jauh  kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel terikat. Nilai koefisien determinasi adalah antara 0 dan 1. Nilai R² yang kecil berarti kemampuan variabel‐variabel bebas dalam menjelaskan variasi variabel terikat amat terbatas (Ghozali & Latan, 2015). Berdasarkan hasil regresi yang  telah  dilakukan  dapat  diketahui  bahwa  nilai  R-squared  sebesar  0,344046  ini menunjukkan bahwa variasi variabel dependen (kemiskinan) sebesar 34,40%. Sedangkan sisanya sebesar 65,60% dijelaskan oleh variabel lain diluar variabel yang diteliti.

## 3.6. Persamaan Regresi
Kemiskinan  = f(Pengangguran, Pendidikan, Kesehatan) Kemiskinanit  = β 0it + β 1 Pengangguran it + β 2 Pendidikan it + β 3 Kesehatan it + Ɛ it Kemiskinanit  = 54,78172 + 0,405701 Pengangguran it - 0,464962 Pendidikan it - 0,045183 Kesehatan it + Ɛ it
Dari persamaan tersebut maka dapat menunjukkan bahwa:
1) Nilai koefisien konstanta sebesar 54,78172. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat variabel sistematis lain yang juga mempengaruhi tingkat kemiskinan di Indonesia yang tidak masuk ke dalam model.
2) Nilai  koefisien  pengangguran  sebesar  0,405701.  Ketika  terjadi  peningkatan pengangguran  sebesar  1%  mengakibatkan  kenaikan  tingkat  kemiskinan  sebesar 0,405701% serta pengangguran berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia.
3) Nilai koefisien pendidikan sebesar -0,464962. Berarti setiap kenaikan pendidikan sebesar 1% akan mengakibatkan penurunan tingkat kemiskinan sebesar 0,464962% serta pendidikan berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia
4) Nilai  koefisien  kesehatan  sebesar  -0,045183.  Maka  setiap  peningkatan  kesehatan sebesar 1% akan mengakibatkan penurunan tingkat kemiskinan sebesar 0,045183%, namun  kesehatan  berpengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan di Indonesia.

## 4. KESIMPULAN

## 4.1. Kesimpulan
Dari  analisis  data  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel pengangguran  berpengaruh  positif  terhadap  kemiskinan  di  Indonesia.  Artinya,  apabila terjadi banyak pengangguran atau orang yang tidak memiliki pendapatan maka, kemiskinan juga  akan  bertambah.  Kemiskinan  juga  dapat  dipantau  dari  tidak  cukupnya  pendapatan untuk  memenuhi  kebutuhan  konsumsi  rumah  tangga.  Hal  ini  dapat  mempengaruhi kesejahteraan  masyarakat.  Dapat  dilihat  dari  nilai  probabilitas  sebesar  0,0000  yang signifikan dalam taraf α=1%.
Variabel pendidikan memberikan pengaruh positif terhadap kemiskinan di Indonesia. Dengan pendidikan yang layak dan sesuai dengan standart membuat orang menjadi pintar sehingga dapat meningkatkan produktivitas. Apabila terjadi peningkatan pendidikan maka, akan meningkatkan kesejahteraan masyarakat karena sumber daya manusia yang dimiliki meningkat.  Dapat dilihat dari nilai probabilitas sebesar 0,0000 yang signifikan dalam taraf α=1%.
Sedangkan variabel kesehatan tidak memberikan pengaruh terhadap kemiskinan di Indonesia.  Saat  terjadinya  peningkatan  pendidikan  maupun  kesehatan  tidak  akan memberikan dampak terhadap kemiskinan di Indonesia. Dapat dilihat dari nilai probabilitas sebesar 0,1540 yang tidak signifikan dalam taraf α=1%, α=5%, ataupun α=10%.

## 4.2. Saran
Berdasarkan temuan dan kesimpulan, berikut saran yang dapat diperhitungkan:
1. Dalam mengurangi angka kemiskinan di Indonesia kebijakan yang dilakukan pemerintah harus dilakukan secara optimal yaitu dengan meningkatkan akses sarana dan prasarana khususnya di bidang pendidikan dan kesehatan bagi masyarakat
2. Bantuan yang diberikan pemerintah perlu ditinjau kembali agar tepat sasaran.
3. Penyediaan  lapangan  kerja  sesuai  dengan  potensi  yang  dimiliki  setiap  wilayah  harus ditingkatkan selain itu, pemberdayaan masyarakat terutama dari pemerintah daerah dapat mengurangi angka kemiskinan yaitu dengan mengadakan kegiatan yang dapat memacu kreativitas masyakat agar dapat meningkatkan pendapatan.

## DAFTAR PUSTAKA
Apdillah,  D.,  Panjaitan,  K.,  Stefanny,  N.  T.  P.,  &  Surbakti,  F.  A.  (2022).  The  Global Competition  In  The  Digital  Society  5.0  Era:  The  Challenges  Of  The  Younger Generation. Journal of Humanities, Social Sciences and Business (JHSSB) , 1 (3), 75– 80. https://doi.org/https://doi.org/10.55047/jhssb.v1i3.151
Evi Adriani, W. (2016). Pengaruh Tingkat Pendidikan, Kesehatan Dan Pendapatan Terhadap Kemiskinan  Di  Provinsi  Jambi. Jurnal  Ilmiah  Universitas  Batanghari  Jambi , 16 (2), 58–73.
Ghozali,  I.,  &  Latan,  H.  (2015).  Partial  least  squares  konsep,  teknik  dan  aplikasi menggunakan  program  smartpls  3.0  untuk  penelitian  empiris. Semarang:  Badan Penerbit UNDIP .
Gujarati, D. N. (2021). Essentials of econometrics . SAGE Publications.
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2004). Basic econometrics, 4th edn, the MacGraw Hill.
New York . Maizunati,  N.  A.  (n.d.). Optimalisasi  peran  pendidikan  dasar  dalam  mengentaskan kemiskinan di kabupaten klaten . 3 . Meriyanti,  N.  K.,  Ekonomi,  J.  P.,  &  Ekonomi,  F.  (2015). Pengaruh  Program  Indeks Pembangunan  Manusia  (  IPM  )  Terhadap  Pengentasan  Kemiskinan  Di  Kecamatan Buleleng Tahun 2011-2014 .
Permana, A. Y., & Arianti, F. (2012). Analisis Pengaruh PDRB, Pengangguran, Pendidikan, Dan Kesehatan Terhadap Kemiskinan Di Jawa Tengah Tahun 2004-2009. Diponegoro Journal of Economics , 1 (1), 1–8.
Prasetyowati,  H.,  &  Panjawa,  J.  L.  (2022).  Teknologi  Dan  Distribusi  Pajak  Mendukung Kualitas Pembangunan Manusia. Transekonomika: Akuntansi, Bisnis Dan Keuangan , 2 (2), 23–36.
Putra, I. K. A. A., & Arka, S. (2016). Analisis Pengaruh Tingkat Pengangguran Terbuka, Kesempatan  Kerja,  Dan  Tingkat  Pendidikan  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  Pada Kabupaten / Kota Di Provinsi Bali. EP Unud , 7 (3), 416–444.
Soejoto, A., & Ameillia, K. (2013). Pertumbuhan Ekonomi Dan Pengangguran Terhadap Kemiskinan Di Jawa Timur. Jurnal Pendidikan Ekonomi , 1 , 1–15. Soleh, A. (2014). Pertumbuhan Ekonomi dan Kemiskinan di Indonesia. Jurnal Ekonomi Dan Bisnin , 2 , 197–209.
Sukmaraga, P. (2011). Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia, PDRB Perkapita dan Jumlah Pengangguran terhadap Jumlah Penduduk Miskin Di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2008. Jurnal Ekonomi , 02 , 20–21.
Sutrisno. (2021). Improvement Of Human Resources Competence With Academic Quality Policy  In  The  Economic  Sector  Of  Higher  Education  Providers  In  East  Java. Transformational  Language,  Literature,  and  Technology  Overview  in  Learning (TRANSTOOL) , 1 (1), 19–28.
https://doi.org/https://doi.org/10.55047/transtool.v1i1.104
Widianingsih, W., & Suryantini, A. (2015). Konstribusi Sektor Pertanian Pada Pertumbuhan Ekonomi Di Provinsi Jawa Barat. Agro Ekonomi , 26 .