## EKASAKTI JURNAL PENELITIAN & PENGABDIAN
(EJPP)
DOI: https://doi.org/10.31933/ejpp.v4i2 Lisensi: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Diterima: 20 Juni 2024, Diperbaiki: 29 Juni 2024, Diterbitkan: 10 Juli 2024

## ANALISIS  PENGARUH  JUMLAH  PENDUDUK  DAN  USIA  HARAPAN HIDUP  TERHADAP  JUMLAH  PENDUDUK  MISKIN  DI  SETIAP WILAYAH  KABUPATEN/KOTA  DI  PROVINSI  JAWA  TENGAH TAHUN 2022
Ardilla Avi Prasetya 1 , Ridayati 2
1 Universitas Gadjah Mada, Indonesia, ardillaaviprasetya2003@mail.ugm.ac.id 2 Institut Teknologi Nasional Yogyakarta, Indonesia, ridayati@itny.ac.id
Corresponding author: ardillaaviprasetya2003@mail.ugm.ac.id
Abstract: The purpose of this study is to determine the relationship between the population of Central Java Province, life expectancy, and the percentage of poor people. By using cross- section  data  from  Dispermadesdukcapil  and  Central  Java  Provincial  Statistics Agency,  the technical used is multiple linear regression analysis. The results show that Life Expectancy has  a  significant  negative  effect  on  the  number  of  poor  people,  while  Population  does  not have a significant effect on the number of poor people. Thus, increasing Life Expectancy can be  an  effective  strategy  in  reducing  poverty  in  Central  Java  Province.  These  results  have important  implications  in  formulating  more  appropriate  policies  to  reduce  poverty  in  the region.
Keywords: Poor Population, Life Expectancy, Total Population, Central Java Province.
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan antara jumlah penduduk Provinsi  Jawa  Tengah,  usia  harapan  hidup,  dan  persentase  penduduk  miskin.  Dengan menggunakan  data cross-section dari  Dispermadesdukcapil  dan  Badan  Pusat  Statistik Provinsi  Jawa Tengah,  teknik  yang  digunakan  adalah  analisis  regresi  linier  berganda.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  Umur  Harapan  Hidup  memiliki  pengaruh  signifikan  negatif terhadap  Jumlah  Penduduk  Miskin,  sedangkan  Jumlah  Penduduk  tidak  memiliki  pengaruh signifikan terhadap Jumlah Penduduk Miskin. Dengan demikian, peningkatan Usia Harapan Hidup dapat menjadi strategi efektif dalam mengurangi tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah. Hasil ini memiliki implikasi penting dalam merumuskan kebijakan yang lebih tepat untuk mengurangi kemiskinan di wilayah tersebut.
Kata  Kunci :  Penduduk  Miskin,  Usia  Harapan  Hidup,  Jumlah  Penduduk,  Provinsi  Jawa Tengah.

## PENDAHULUAN
Dilema  yang  masih  dihadapi  banyak  negara  adalah  persoalan  kemiskinan.  Bahkan kemiskinan  masuk  kedalam  prioritas  pembangunan  yang  pertama  dalam  Sustainable Development  Goals  (SDGs).  Dalam  tiap-tiap  negara  pastinya  memiliki  tingkat  kemiskinan
yang  berbeda-beda.  Bahkan  dalam  satu  negara  saja  tiap  daerahnya  memilki  tingkatan  yang berbeda  pula.  Dari  34  provinsi  di  Indonesia,  Provinsi  Jawa  Tengah  memiliki  persentase penduduk miskin terbesar pada tahun 2022.
Salah  satu  provinsi  Indonesia  yang  berada  di  Pulau  Jawa  adalah  Provinsi  Jawa Tengah. Semarang berfungsi sebagai ibu kota provinsi. Jawa Tengah memiliki posisi strategis karena terletak di tengah Pulau Jawa, sehingga menjadi pusat kegiatan ekonomi, sosial, dan budaya  di  wilayah  tersebut.  Namun,  bila  dilihat  melalui  jumlah  penduduk  miskin  di  Jawa Tengah masih terbilang cukup banyak dan tidak selaras dengan potensi yang ada. Salain itu, kondisi  kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Tengah  seharusnya  menjadi  perhatian  dan  tugasbagi pemerintah daerah maupun pihak terkait untuk dapat menangulanginya.
Variabel  jumlah  penduduk  dan  usia  harapan  hidup  adalah  dua  faktor  penting  yang memiliki  implikasi  signifikan  terhadap  kondisi  ekonomi  dan  kesejahteraan  suatu  daerah. Pertumbuhan  jumlah  penduduk  yang  tidak  seimbang  dan  usia  harapan  hidup  yang  rendah dapat menjadi indikator utama terkait tingkat kemiskinan di suatu wilayah. Hal tersebut juga telah diverifikasi secara empiris, salah satunya melalui penelitian oleh Lailatul dan Nugroho (2023) mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah penduduk miskin dan terjawablah salah satunya karena jumlah penduduk.
Penelitian  ini  dilatarbelakangi  oleh  kebutuhan  untuk  memberikan  gambaran  yang lebih  komprehensif  mengenai  dinamika  kemiskinan  di  tingkat  lokal.  Dengan  memahami hubungan  antara  jumlah  penduduk,  usia  harapan  hidup,  dan  jumlah  penduduk  miskin  di setiap  wilayah,  diharapkan  dapat  membantu  merumuskan  kebijakan-kebijakan  yang  lebih tepat sasaran untuk mengurangi tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah.

## METODE PENELITIAN
Dasar pemikiran dari penelitian ini adalah bahwa jumlah penduduk miskin di Provinsi Jawa  Tengah  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  seperti  usia  harapan  hidup  dan  jumlah penduduk.    Oleh  karena  itu,  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  sejauh  mana variabel-variabel  tersebut  dapat  menjelaskan  variabilitas  jumlah  penduduk  miskin  melalui penggunaan analisis regresi linier berganda. Penelitian ini bersifat deskriptif kuantitatif. Data yang digunakan berasal dari Dispermadesdukcapil (Dinas Pemberdayaam Masyarakat, Desa, Kependudukan dan Pencatatan Sipil) dan Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah (BPS Prov. Jawa Tengah) dengan berupa data cross section . Variabel independen melibatkan data Umur  Harapan  Hidup  dan  Jumlah  Penduduk  dengan  variabel  dependen  melibatkan  data Jumlah  Penduduk  Miskin.  Analisis  regresi  linier  berganda  digunakan  dalam  penelitian  ini. Analisis  ini  dilakukan  dengan  Stata/MP  17.0.    Hal  yang  dilakukan  sebelum  melakukan analisis  regresi  linier  berganda  dan  pengujian  hipotesis  yaitu  terlebih  dahulu  dilakukan verifikasi  validitas  dan  reliabilitas  data,  serta  analisis  statistik  deskriptif  dan  asumsi tradisional untuk menjamin kualitas data yang digunakan dalam penelitian.

## 1. Analisis Statistik Diskripsi
Tanpa  membuat  kesimpulan  yang  luas,  statistik  deskriptif  digunakan  untuk menggambarkan  atau  memberikan  gambaran  tentang  ciri-ciri  suatu  kumpulan  data (Ghozali, 2016). Cara paling umum untuk menggambarkan data statistik deskriptif adalah dalam  bentuk  tabel  atau  grafik.    Menghitung  nilai  seperti  mean,  median,  maksimum, minimum,  dan  standar  deviasi  merupakan  salah  satu  langkah  dalam  proses  analisis  ini. Tujuan  dari  analisis  statistik  deskriptif  adalah  untuk  memberikan  deskripsi  atau karakterisasi  data,  tergantung  pada  respons  responden  terhadap  setiap  indikator pengukuran variabel.

## 2. Uji Asumsi Klasik
Asumsi  klasik  merujuk  pada  serangkaian  kondisi  yang  harus  terpenuhi  agar  hasil analisis  regresi  dianggap  sah  dan  bebas  dari  bias.  Dalam  kerangka  penelitian  ini,  empat
asumsi klasik utama akan diuji, yaitu asumsi normalitas, asumsi multikolinearitas, asumsi heteroskedastisitas, dan asumsi autokorelasi. Dengan melalui pengujian asumsi-asumsi ini, kita  dapat  memastikan  bahwa  hasil  analisis  regresi  yang  dihasilkan  memiliki  tingkat kepercayaan dan representasi yang tinggi.

## 3. Uji Parametik
Teknik analisis statistik yang disebut uji parametrik digunakan untuk menilai apakah data yang diteliti mempunyai distribusi normal atau tidak. Dalam kerangka penelitian ini, ada tiga uji utama yang akan diuji, yaitu uji F (Simultan), uji t (parsial) dan uji R-square (R 2 ). Hasil uji parametrik dapat membantu dalam menentukan apakah data tersebut dapat digunakan untuk analisis regresi linear berganda.

## 4. Uji Regresi Linier Berganda
Teknik  statistik  yang  disebut  analisis  regresi  linier  berganda  digunakan  untuk menentukan dan mengukur hubungan  antara dua variabel,  yaitu variabel independent  (X atau bebas) yang dapat lebih dari satu dan satu variabel dependen (Y atau terikat), ketika hubungan tersebut dapat dijelaskan dalam bentuk persamaan linier.
Menurut  George  E.  P.  Box  dan  Norman  R.  Draper,  dalam  bukunya  yang  terkenal "Empirical Model-Building and Response Surfaces," menggambarkan regresi sebagai alat yang  digunakan  untuk  memahami  hubungan  antara  variabel-variabel  yang  mungkin mempengaruhi hasil atau respon dalam eksperimen. Mereka menggarisbawahi pentingnya menemukan  model  matematika  yang  tepat  untuk  menggambarkan  hubungan  tersebut. Model dari analisis regresi berganda yang digunakan adalah
LOG( 𝒀� ) = 𝜷�𝟎� + 𝜷�𝟏�𝑿�𝟏� + 𝜷�𝟐�𝑿�𝟐� + 𝒆� Keterangan:
 LOG ( 𝑌� ) = Jumlah Penduduk Miskin
 𝑋� 1 = Umur Harapan Hidup
 𝑋� 2 = Jumlah Penduduk
 𝛽� 0 = Konstanta
 𝛽� 1, 𝛽� 2 = Koefisen X1, X2
 𝑒� = Error term

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Statistik Diskripsi
Dalam  penelitian  ini,  analisis  deskriptif  digunakan  untuk  mengetahui  bagaimana karakteristik  dari  variabel  dependent  (Y)  yaitu  variabel  Jumlah  Penduduk  Miskin (PendMiskin)  dan  2  variabel  independent  (X1  dan  X2)  yaitu  variabel  Usia  Harapan  Hidup (HarapHidup)  dan  variabel  Jumlah  Penduduk  (JmlhPend)  di  setiap  Kabupaten/Kota  di Provinsi Jawa Tengah tahun 2022
Tabel 1. Ringkasan Statistik Diskripsi Variabel Obs Mean Std. dev. Min Max PendMiskin 35 109.47 61.13864 8.65 290.66 HarapHidup 35 75.11229 1.821011 69.74 77.82 JmlhPend 35 1058069 463551.6 121675 2010617
Catatan  :  Dalam  menginterpretasikan  nilai  dalam  variabel  Jumlah  Penduduk  akan  disederhanakan menjadi 10.000 jiwa
Diketahui dalam tabel tersebut (table 1) dapat dilihat bahwa rata-rata variabel Jumlah Penduduk Miskin  adalah sekitar 61.13%, sementara variabel  Usia Harapan Hidup memiliki rata-rata sebesar 1.8% dan variabel Jumlah Penduduk memiliki rata-rata sebesar 4.6%. Nilai minimum untuk masing-masing variabel adalah 8.65 untuk Jumlah Penduduk Miskin, 69.74
untuk  Usia  Harapan  Hidup  dan  1.2  untuk  Jumlah  Penduduk,  sementara  nilai  maksimum adalah  290  untuk  Jumlah  Penduduk  Miskin,  77.82  untuk  Usia  Harapan  Hidup  dan  207.06 untuk  Jumlah  Penduduk.  Jika  melihat  perbandingan  antara  nilai  rata-rata  dan  nilai  standar deviasi, dapat disimpulkan bahwa penyimpangan data ini relatif kecil dan distribusi datanya merata. Artinya, data cenderung tidak memiliki variasi yang sangat besar dari nilai rata-rata, yang  mengindikasikan  bahwa  data  cenderung  stabil  dan  memiliki  tingkat  konsistensi  yang tinggi.
Setelah mendapatkan rinkasain statistic mengenai data yang akan dianalisis, langkah selanjutnya  adalah  melakukan  visualisasi  data  untuk  variabel  Jumlah  Penduduk  Miskin, variabel  Usia Harapan  Hidup dan variabel  Jumlah Penduduk pada setiap kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2022.
Gambar 1. Grafik Visualisai Persebaran Data

## Uji Asumsi Klasik
1 Uji Normalitas
Mengetahui  apakah  data  variabel  dependen  dan  independen  mengikuti  distribusi normal dan apakah nilai sisa data (residual) terdistribusi secara teratur merupakan tujuan dari pengujian normalitas.
Tabel 2. Output Uji Normalitas Variabel Obs W V z Prob>z PendMiskin 35 0.95289 1.681 1.085 0.13903 HarapHidup 35 0.97360 0.942 -0.124 0.54945 JmlhPend 35 0.95147 1.732 1.147 2010617

## Hasil pengujian normalitas menunjukkan bahwa
a. Variabel Jumlah Penduduk Miskin memiliki nilai Prob>z (0.13903) > (0,05)
b. Variabel Usia Harapan Hidup memiliki nilai Prob>z (0.54945) > (0,05)
c. Variabel Jumlah Penduduk Miskin memiliki nilai Prob>z (2010617) > (0,05) Mengingat setiap nilai variabel mempunyai nilai lebih besar dari 0,05 maka dapat disimpulkan  bahwa  H0  dapat  diterima.  Hal  tersebut  menandakan  bahwa  residual  data memiliki distribusi yang normal dan asumsi terpenuhi.
0 50 100 150 200 250 300 350 Persebaran Data
Usia Harapan Hidup 2022
Jumlah penduduk 2022 (10 ribu jiwa)
Jumlah Penduduk Miskin  2022

## 2 Uji Multikolineritas
Multikolinearitas  mengacu  pada  adanya  korelasi  yang  kuat  antara  variabel independen dalam konteks analisis regresi. Asumsi ini relevan terutama dalam uji regresi linear  berganda,  di  mana  terlibat  lebih  dari  satu  variabel  independen.  Multikolinearitas bisa  dijelaskan  dengan  mengatakan  bahwa  dalam  model  regresi  yang  baik,  seharusnya tidak ada tanda-tanda masalah ini.
Tabel 3. Output Uji Autokorelasi Variabel VIF 1/VIF HarapHidup 1.23 0.813340 JmlhPend 1.23 0.813340 Mean VIF 1.23
Hasil  pengujian  menggunakan  metode Variance  Inflation  Factor  (VIF)  dan tolerance dalam  Tabel  5  menunjukkan  bahwa  nilai  VIF  adalah  sebesar  1.23,  yang  jelas lebih  rendah  dari  10,  yang  berarti  bahwa  tidak  ada  indikasi  multikolinearitas  yang signifikan dalam model ini.

## 3 Uji Heterokedastisitas
Uji asumsi yang disebut uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui apakah residu dalam model regresi bervariasi secara tidak konstan antara dua pengamatan. Dalam model Breusch-Pagan, jika nilai p-value yang terdapat dalam Prob> chi2 lebih besar dari 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada heteroskedastisitas yang signifikan.
Tabel 4. Output Uji Heterokedastisitas H0 : Constant Variance Variabel : Penduduk Miskin Chi2(1) Prob > Chi2 1.12 0.2889
Tabel  4  menampilkan  temuan  pengujian  yang  menunjukkan  bahwa  nilai probabilitas sebesar 0,2889 melebihi tingkat signifikansi 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa data tersebut tidak menunjukkan adanya heteroskedastisitas yang signifikan.

## 4 Uji Korelasi
Uji Korelasi adalah suatu uji asumsi yang digunakan untuk menunjukkan koefisien korelasi  antar  variabel.  Koefisien  korelasi  berkisar  antara  -1  hingga  1,  dimana  :  (a)  1 menunjukkan  korelasi  sempurna  positif,  (b)  -1  menunjukkan  korelasi  sempurna  negatif, (c) 0 menunjukkan tidak adanya korelasi.
Tabel 5. Output Uji Korelasi Variabel PendMiskin HarapHidup JmlhPend PendMiskin 1.0000 HarapHidup -0.6315 1.0000 JmlhPend 0.8545 -0.4320 1.0000
Hasil pengujian korelasi menunjukkan bahwa :
- Korelasi antara Jumlah Penduduk Miskin dan Usia Harapan Hidup Koefisien: -0.6315 (korelasi negatif)
Ini menunjukkan bahwa jika Jumlah Penduduk Miskin meningkat, Usia Harapan Hidup cenderung menurun, dan sebaliknya.
- Korelasi antara Jumlah Penduduk Miskin dan Jumlah Penduduk

## Koefisien: 0.8545 (korelasi positif)
Ini  menunjukkan  bahwa  jika  Jumlah  Penduduk  Miskin  meningkat,  Jumlah  Penduduk juga cenderung meningkat.
- Korelasi antara Usia Harapan Hidup dan Jumlah Penduduk Koefisien: -0.4320 (korelasi negatif)
Ini  menunjukkan  bahwa  jika  Usia  Harapan  Hidup  meningkat,  Jumlah  Penduduk cenderung menurun, dan sebaliknya.

## Uji Parametik
1. Uji F (Simultan)
Tujuan  analisis  regresi  adalah  untuk  memastikan  apakah  sekumpulan  faktor independen secara bersama-sama mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.    Salah  satu  alat  penting  dalam  proses  ini  adalah  uji  F.    Perbandingan probabilitas  (Prob  >  F)  dengan  ambang  signifikansi  yang  telah  ditetapkan  sebesar  0,05 menghasilkan hasil uji F.
Tabel 6. Output Uji F Prob > F Tanda Taraf Signifikansi Keputusan Uji F 0.000 < 0,05 H0 ditolak
Hasil pengujuan Uji F menunjukkan bahwa nilai Prob > F adalah 0,000, yang jauh lebih rendah daripada tingkat signifikansi 0.05 dan H0 ditolak. Penolakan H0 mengartikan bahwa  variabel  independen  mempengaruhi  variabel  dependen  secara  signifikan.  Dengan kata  lain,  Usia  Harapan  Hidup  dan  Jumlah  Penduduk  secara  signifikan  memengaruhi Jumlah  Penduduk  Miskin.  Temuan-temuan  ini  mempunyai  implikasi  penelitian  yang signifikan  karena  menunjukkan  bahwa  faktor-faktor  independen  mempunyai  dampak besar  terhadap  jumlah  penduduk  miskin  selain  dampak  individualnya.    Oleh  karena  itu, perubahan  variabel  Jumlah  Penduduk  Miskin  sebagian  besar  dapat  dijelaskan  oleh perubahan variabel independen.
a. Uji t (Parsial)
Untuk mengidentifikasi variabel yang paling signifikan dalam model, dilakukan uji  parsial.  Hasil  uji  parsial  terdokumentasi  dalam  Tabel  8  melalui  nilai  Probabilitas (Prob > t). Hasil uji ini memberikan landasan  yang kuat  untuk  menolak  hipotesis nol (Ha  ditolak),  yang  menandakan  bahwa  variabel  independen  memiliki  pengaruh  yang signifikan  terhadap  variabel  dependen,  yaitu  Presentase  Penduduk  Miskin  terhadap Indeks Pembangunan Manusia.
Tabel 7. Output Uji t Prob > t Tanda Taraf Signifikansi Keputusan HarapHidup 0.001 < 0,05 H0 ditolak JmlhPend 0.000 < 0,05 H0 ditolak
Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  independen  yang  telah  diuji  memiliki dampak yang substansial terhadap variasi dalam Indeks Pembangunan Manusia. Hal ini mengindikasikan  bahwa  variabel  tersebut  bukan  hanya  memiliki  signifikansi  statistik, tetapi juga relevansi praktis dalam memahami faktor-faktor yang memengaruhiJumlah Penduduk Miskin.

## b. Koefisien Determinasi (R 2 )
Alat  penting  untuk  menilai  seberapa  baik  garis  regresi  yang  dihasilkan menjelaskan  perbedaan  data  adalah  koefisien  determinasi.    Hal  ini  memberikan wawasan  sejauh  mana  variabel  independen  dalam  model  regresi  dapat  menjelaskan variabel  dependen.    Nilai Adjusted  R-Squared  model  dalam  konteks  penyelidikan  ini adalah 0,8032.
Hasil ini mengindikasikan bahwa sekitar 80.32% variasi dalam variabel Jumlah Penduduk  Miskin  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  independen,  yaitu  Umur  Harapan Hidup dan Jumlah Penduduk. Hal ini adalah persentase yang signifikan, menunjukkan bahwa variabel ini memiliki dampak yang substansial dalam menjelaskan variasi dalam Jumlah Penduduk Miskin.
Tabel 8. Output Uji Koefisien Determinasi Adj R-square Pengaruh Koefisien Determinasi 0.8032 80.32%
Namun,  harus  diingat  sekitar  80,32%  dari  residu  tidak  dapat  dijelaskan  oleh variabel  independen  dalam  model  ini.    Jumlah  penduduk  yang  miskin  dapat dipengaruhi oleh variabel-variabel  tambahan  yang tidak diperhitungkan dalam model. Oleh karena itu, hasil ini menyoroti pentingnya  mempertimbangkan faktor-faktor lain yang  mungkin  mempengaruhi  Jumlah  Penduduk  Miskin  dalam  analisis  yang  lebih komprehensif. Meskipun variabel independen memiliki pengaruh yang signifikan, ada aspek  lain  yang  juga  perlu  diperhatikan  dalam  memahami  dinamika  variabel  Jumlah Penduduk Miskin secara lebih lengkap.

## 2. Uji Regresi Linier Berganda
Regresi linier berganda digunakan dalam penelitian ini untuk menguji dua variabel independen  dan  satu  variabel  dependen.  Penggunaan  perangkat  lunak  statistik  Stata  17 memberikan  landasan  yang  kuat  untuk  menjalankan  analisis  ini.  Dengan  dua  variabel independen  dan  satu  variabel  dependen,  tujuan  utama  adalah  untuk  menentukan  apakah ada hubungan yang signifikan dan mengukur sejauh mana keterkaitan antara keduanya .
Tabel 9. Output Uji Regresi Linier Sederhana Coefficient Std. Error t-Value P > t HarapHidup - 103552.867 2.832116 -3.82 0.001 JmlhPend 0.0000943 0.0000111 -8.48 0.000 Constanta 823.0201 218.1194 3.77 0.001
Model Hasil Uji Regresi Linier Berganda menunjukkan bahwa Y = α + BX 1 + BX 2 + e Y = 823.02 + (-103552.867 X 1 ) + 0.0000943 X 2 + e Analisis :
a. Diketahui nilai konstanta sebesar 823.0201 berdasarkan persamaan model regresi linier berganda tersebut di atas. Dapat diartikan jika nilai dari variabel bebas adalah tetap atau konstan, maka nilai Jumlah Penduduk Miskin adalah sebesar 823.0201%.
b. Nilai  dari  koefisien  variabel  Umur  Harapan  Hidup  adalah  sebesar  -103552.861  dapat diartikan bahwa apabila Umur Harapan Hidup mengalami peningkatan sebesar 1 tahun maka terjadi penurunan pada variabel Jumlah Penduduk Miskin sebesar 103552.861%
c. Variabel  Jumlah  Penduduk  Miskin  akan  naik  sebesar  0,0000943%  apabila  variabel Jumlah Penduduk naik sebesar 1 orang, sesuai dengan nilai koefisien variabel Jumlah Penduduk yaitu sebesar 0,0000943.

## Pembahasan Pengaruh Umur Harapan Hidup Terhadap Jumlah Penduduk Miskin
Temuan analisis regresi linier berganda memperjelas bahwa jumlah penduduk miskin di setiap kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Tengah dipengaruhi secara negatif oleh umur harapan  hidup.  Hal  ini  dapat  diartikan  bahwa  apabila  Umur  Harapan  Hidup  mengalami peningkatan,  maka  Jumlah  Penduduk  Miskin  akan  mengalami  penurunan,  begitu  pula sebaliknya.  Hal  ini  bisa  menjadi  evaluasi  kebijakan  pemerintah  bahwa  peningkatan  Umur Harapan  Hidup  akan  meningkatkan  kesejahteraan  dan  menurunkan  tingkat  kemiskinan masyarakat, dalam hal ini sektor kesejahteraan memiliki pengaruh dalam proses ketercapaian dari dua hal tersebut.

## Pengaruh Jumlah Penduduk Terhadap Jumlah Penduduk Miskin
Jumlah  penduduk  pada  setiap  kabupaten  dan  kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah  tidak berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  jumlah  penduduk  miskin,  sebagaimana ditunjukkan  oleh  temuan  analisis  regresi  linier  berganda.  Hal  ini  bisa  menjadi  gambaran pemerintah  bahwa  peningkatan  penduduk  tidak  terlalu  mempengaruhi  tingkat  kemiskinan Masyarakat  Jawa  Tengah,  sehingga  pemerintah  dapat  berspekulasi  bahwa  sebagian  besar masyarakat Jawa Tengah berada diu luar garis kemiskinan.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  secara simultan  dari  Umur  Harapan  Hidup  terhadap  Jumlah  Penduduk  Miskin  dan  ketidak signifikannya  Jumlah  Penduduk  Keseluruhan  terhadap  Jumlah  Penduduk  Miskin, sebagaimana diuji melalui Uji F. Keputusan untuk menolak hipotesis nol (H0) menandakan bahwa  variabel  Umur  Harapan  Hidup  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  secara  bersama- sama terhadap variabel terikat namun tidak dengan variabel Jumlah Penduduk Keseluruhan. Selanjutnya, melalui Uji t (parsial), dapat disimpulkan bahwa secara parsial, gabungan Umur Harapan  Hidup  dan  Jumlah  Penduduk  Miskin  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap pendapatan  individu.  Dalam  uji  t,  keputusan  untuk  menolak  H0  pada  tingkat  signifikansi 0,001  menegaskan  bahwa  sebenarnya  gabungan  kedua  variabel  memiliki  dampak  yang signifikan.
Koefisien  determinasi  (R^2)  sebesar  80.32%  menunjukkan  bahwa  Umur  Harapan Hidup dan Jumlah Penduduk Keseluruhan bersama-sama dapat menjelaskan sekitar 80.32% variasi dalam pendapatan individu. Namun, sekitar 19.68% variasi tersebut disebabkan oleh faktor-faktor  eksternal  yang  tidak  dimasukkan  dalam  model.  Dalam  analisis  regresi  linear berganda,  hasil  menunjukkan  bahwa  kedua  variabel,  yaitu  Umur  Harapan  Hidup  (X1) memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  Jumlah  Penduduk  Miskin  sedangkan  Jumlah Penduduk Keseluruhan tidak mempengaruhi secara signifikan (X2). Koefisien konstanta, X1, dan X2 masing-masing memberikan kontribusi terhadap Jumlah Penduduk Miskin. Hasil ini dapat  diinterpretasikan  bahwa  peningkatan  Umur  Harapan  Hidup  akan  mengurangi  Jumlah Penduduk Miskin dan pertambahan Jumlah Penduduk Keseluruhan akan menambah Jumlah Penduduk Miskin walaupun tidak signifikan.

## Saran
Dalam  konteks  kebijakan  pemerintah,  hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan dukungan  untuk  investasi  dalam  sektor  kesejahteraannya  yang  dilihat  dari  variabel  Umur Harapan Hidup. Selain itu, upaya untuk meningkatkan kesehatan dan harapan hidup melalui kebijakan yang terintegrasi dan lintas-sektoral dapat menciptakan solusi  yang komprehensif terhadap  masalah  kesejahteraan  masyarakat.  Kolaborasi  antar  sektor  seperti  kesehatan, pendidikan,  dan  ekonomi  dapat  menciptakan  dampak  positif  yang  lebih  besar.di  sektor kesehatan juga dapat mendukung penurunannya jumlah penduduk miskin.

## DAFTAR PUSTAKA
Dispermadesdukcapil,  Dinas  Pemberdayaam  Masyarakat,  Desa,  Kependudukan  dan Pencatatan Sipil Provinsi Jawa Tengah
Jayangingtyas,  Lailatul  Fajriyah,  and  Nugroho  Suryo  Bintoro.  “View  of  ANALISIS
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH PENDUDUK MISKIN.” Ub.ac.id ,  2024,  jdess.ub.ac.id/index.php/jdess/article/view/121/93.  Accessed  25  June 2024.
Kevin, Arfa Valiant, et al. “PENGARUH PDRB, ANGKA HARAPAN HIDUP, DAN RATA RATA  LAMA  SEKOLAH  TERHADAP  KEMISKINAN  DI  KABUPATEN/KOTA PROVINSI  JAWA  TENGAH  TAHUN  2013-2021.” SIBATIK  JOURNAL:  Jurnal Ilmiah Bidang  Sosial,  Ekonomi, Budaya, Teknologi, Dan Pendidikan , vol.  1, no. 12,
30 Nov. 2022, pp. 2959–2968,
publish.ojs- indonesia.com/index.php/SIBATIK/article/view/482/414,
https://doi.org/10.54443/sibatik.v1i12.482. Accessed 13 Dec. 2023.
MARDIATMOKO,  GUN  -.  “PENTINGNYA  UJI  ASUMSI  KLASIK  PADA  ANALISIS REGRESI  LINIER  BERGANDA.” BAREKENG:  Jurnal  Ilmu  Matematika  Dan Terapan , vol. 14,
no. 3, 10 Oct. 2020, pp. 333–342, https://doi.org/10.30598/barekengvol14iss3pp333-342. Accessed 13 Dec. 2023. Naibaho,  Mariana,  et  al.  “PENGARUH  JUMLAH  PENDUDUK  DAN  JUMLAH
PENGANGGURAN  TERHADAP  JUMLAH  PENDUDUK  MISKIN  KOTA MEDAN.” JUMLAHKU:  Jurnal  Matematika  Ilmiah  STKIP  Muhammadiyah Kuningan , vol. 9, no. 1, 26 May 2023,
pp. 134–143,
jurnal.upmk.ac.id/index.php/jumlahku/article/view/2816/1292,
https://doi.org/10.33222/jumlahku.v9i1.2816. Accessed 13 Dec. 2023.
Setiawan,  Imam,  and  Jamaliah  Jamaliah.  “Analisis  Kebijakan  Publik  Dalam  Mengatasi Kemiskinan  Di  Indonesia.” ETNIK:  Jurnal  Ekonomi  Dan  Teknik ,  vol.  2,  no.  5,  20 May 2023, pp. 399–405, etnik.rifainstitute.com/index.php/etnik/article/view/188/146, https://doi.org/10.54543/etnik.v2i5.188. Accessed 15 Dec. 2023.
Swastika, Siska Utari, and Zainal Arifin. “Analisis Pengaruh Rata-Rata Lama Sekolah, Umur Harapan  Hidup  Saat  Lahir,  Dan  Pengeluaran  Perkapita  Terhadap  Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten/Kota Di Provinsi DKI Jakarta.” Jurnal Ilmu Ekonomi , vol. 7, no.
03, 31 Aug. 2023, pp. 449–464,
ejournal.umm.ac.id/index.php/jie/article/view/28113/12815,
https://doi.org/10.22219/jie.v7i03.28113. Accessed 13 Dec. 2023 .
Website Resmi Provinsi Jawa Tengah Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah