## JIUBJ Jurnal Ilmiah
Universitas Batanghari Jambi
Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi 23, 1 (2023): 348-361 DOI: 10.33087/jiubj.v23i1.2750 http://ji.unbari.ac.id/index.php/ilmiah

## Mengukur Dampak Pendidikan, Pengangguran, Pengeluaran Perkapita, Inflasi terhadap Kemiskinan Dan Gini Ratio di Kota Makassar

## Andi Lopa Ginting
Jurusan Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Terbuka, UPBJJ Malang, Indonesia Correspondence email: andi.lopaginting@ecampus.ut.ac.id
Abstrak. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  dampak  pendidikan,  pengangguran,  pengeluaran  perkapita, inflasi  terhadap  kemiskinan  dan  gini  ratio  di  Kota  Makassar.  Adapun  metodologi  dari  penelitian  ini  adalah menggunakan  pendekatan  kuantiatatif  berdasarkan  path  analisis.  Hasil  dari  penelitian  ini  ditemukan  tingkat pengangguran  dan  inflasi  berpengaruh  positif  terhadap  kemiskinan  atau  dengan  kata  lain  memiliki  hubungan yang  berbanding  lurus.  Sebaliknya,  rata-rata  lama  sekolah  dan  pengeluaran  perkapita  berpengaruh  negatif terhadap kemiskinan,  dengan  kata  lain  menunjukkan  hubungan  yang  berbanding terbalik.  Dilihat dari dimensi pertumbuhan  ekonomi.  Berikutnya,  variabel  rata-rata  lama  sekolah  dan  pengeluaran  perkapita  keduanya menunjukkan  hubungan  yang  berbanding  lurus  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Sementara,  tingkat pengangguran  terbuka,  inflasi  dan  kemiskinan  masing-masing  berpengaruh  negatif  terhadap  pertumbuhan ekonomi.  Dengan  demikian,  masing-masing  variabel  tersebut  memiliki  hubungan  yang  berbanding  terbalik terhadap pertumbuhan ekonomi. Implikasi dari penelitian ini adalah pemerintah mesti lebih agresif mendorong pembangunan  yang  lebih  pro-poor  dan  pembangunan  ekonomi  inklusif  sehingga  dapat  mewujudkan pembangunan sosial ekonomi yang lebih baik.
Kata Kunci: pendidikan; pengangguran; inflasi; kemiskinan; pertumbuhan ekonomi
Abstract. This study aims to measure the impact of education, unemployment, per capita spending, inflation on poverty  and  the  gini  ratio  in  Makassar  City.  The  methodology  of  this  study  is  to  use  a  quantitative  approach based on path analysis. The results of this study found that the unemployment rate and inflation had a positive effect on poverty or in other words had a directly proportional relationship. Conversely, the average length of schooling  and  per  capita  expenditure  have  a  negative  effect  on  poverty,  in  other  words,  it  shows  an  inverse relationship. Judging from the dimensions of economic growth. Next, the variable average length of schooling and  per  capita  expenditure  both  show  a  relationship  that  is  directly  proportional  to  economic  growth. Meanwhile, the open unemployment rate, inflation and poverty each have a negative effect on economic growth. Thus, each of these variables has an inverse relationship to economic growth. The implication of this research is that the government must be more aggressive in pushing for more pro-poor development and inclusive economic development so as to achieve better socio-economic development.
Keywords: education; unemployment; inflation; poverty; economic growth

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan ekonomi Indonesia bergerak secara  ekslusif  dari  tahun  ke  tahun,  semakin menjauh  dari  spirit  ekonomi  inklusif  dan pemerataan  pembangunan  yang  lebih  humanis dan  pro  poor.  Di  tingkat  ASEAN,  Indonesia menjadi negara keempat tertinggi yang mengalami  pertumbuhan  timpang  seperti  ini. Pada level nasional, 1% kekayaan orang terkaya menguasai  hampir  50%  kekayaan  negara  ini, sehingga  tingkat  kemiskinan  dan  ketimpangan menjadi semakin ekstrem di Indonesia. Dampaknya,  angka  kemiskinan  juga  semakin tajam.  Kekayaan  100  juta  penduduk  miskin,
sepadan  dengan  empat  orang  terkaya  di Indonesia  (Ridzuan  et  al.,  2021).  Disisi  lain, naiknya  pertumbuhan  ekonomi  yang  berjalan secara  linear  dengan  kenaikan  kemiskinan, seringkali  diasumsikan  sebagai  sesuatu  yang tidak  terhindarkan.  Namun,  disaat  yang  sama menjadi  sesuatu  yang  dipersoalkan  pada  level daerah,  nasional  hingga  global  bahwa  isu pertumbuhan  berkualitas  merupakan  agenda utama  yang  dituntaskan,  yakni  pertumbuhan yang  mampu  mereduksi  angka  kemiskinan secara  signifikan,  dan  hal  ini  menjadi  tantangan bagi tiap penyelengara pemerintahan (Alshammary  et  al.,  2020;  Burger  &  Calitz,
2020;  Dinh  Su  &  Phuc  Nguyen,  2020;  Kotschy &  Sunde,  2021;  Z.  Li  et  al.,  2020;  Stähler, 2021).
Kontradiksi  semacam ini terjadi dibanyak daerah  di  Indonesia,  tidak  terkecuali  di  Kota Makassar. Pertumbuhan ekonomi Kota Makassar  terus  merangkak naik,  dengan pergerakan  yang  cukup  konsisten  dari  tahun 2016  hingga  tahun  2019.  Di  tahun  2016  angka pertumbuhan ekonomi kota ini mencapai 8,03 % dan  meningkat  sebesar  8,79  %  ditahun  2019. Namun,  memasuki  fase  pandemi  Covid-19 angka  pertumbuhan  ini  terkontraksi  dan  terjun bebas ke level -1,27 %, akibat pembatasan sosial ekonomi  yang  dilakukakan  oleh  pemerintah. Disaat  yang  sama,  angka  kemiskinan  juga semakin tinggi di kota ini. Ditahun 2016, jumlah penduduk miskin mencapai 66,78 ribu orang dan meningkat  menjadi  68,18  ribu  orang  ditahun berikutnya.  Meski  sempat  menurun  di  tahun 2019, dimana angka kemiskinan mencapai 65,12 ribu  orang.  Namun  angka  tersebut  kembali meningkat  69,98%  seiring  fenomena  pandemi Covid-19 yang terjadi di Kota Makassar. Dalam kurun  waktu  lima  tahun  terakhir,  capaian  ini merupakan  yang  tertinggi  di  Kota  Makassar. Pertumbuhan ekonomi yang dibarengi kemampuan mereduksi kemiskinan yang rendah, merefleksikan  perekonomian  yang  ekslusif  dan dampak  sosial  yang  rendah  (Aiyedogbon,  2012; Gibson-Davis  et  al.,  2020;  Thomson,  2020; Wietzke, 2020; Workneh, 2020).
Kemiskinan  yang  terjadi,  dipicu  oleh peningkatan angka pengangguran pasca pandemi ini  berlangsung  (BPS  Kota  Makassar,  2020). Angka Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Kota Makassar menunjukkan  angka yang cukup tinggi, dengan tren pertumbuhan yang fluktuatif, sepanjang  tahun  2016  hingga  2021.  Di  tahun 2016,  angka  TPT  Kota  Makassar  sebanyak 12,02 persen. Memasuki tahun 2019, angka TPT Kota  Makassar  turun  sebesar  10,39  persen. Ditahun  2020,  angka  TPT  Kota  Makassar,  naik hingga  5,53  persen  dari  tahun  sebelumnya, dengan  angka  TPT  sebesar  15,92  persen.  Laju kenaikan  TPT  Kota  Makassar,  jauh  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  TPT  Provinsi  Sulawesi Selatan.  Pandemi  Covid-19  menjadi  salahsatu alasan,  hingga  angka  TPT  Kota  Makassar meningkat  begitu  tajam.  Salahsatu  dampak sistemik dari pandemi Covid-19 adalah meningkatnya  jumlah  tenaga  kerja  yang  di  non- aktifkan  dari  para  pemberi  kerja.  Dampaknya, Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT)  semakin tinggi.  Kondisi  ini  hampir  merata  terjadi  secara
nasional,  termasuk  di  Kota  Makassar  (BPS Sulsel,  2020).  Pengangguran  menjadi  pemantik lahirnya kemiskinan, kegagalan mengatasi angka pengangguran  oleh  pemerintah,  berdampak secara  massif  terhadap  peningkatan  angka kemiskinan. Sebaliknya, kemampuan pemerintah  dalam  meningkatkan  lapangan  kerja baru,  menjadi  jawaban  atas  upaya  untuk mereduksi  angka  pengangguran  dan  kemiskinan (Ayala et al., 2020; Churchill & Marisetty, 2020; Morris,  2020;  Sharaunga  &  Mudhara,  2021; Valls  Fonayet  et  al.,  2020;  S.  Wang  &  Yang, 2020; Workneh, 2020).
Gibson-Davis et al., (2020) mengkonfirmasi persoalan kemiskinan
merupakan  sesuatu  yang  bersifat  kompleks, tidak hanya diakibatkan oleh rendahnya kepemilikan physical  capital ,  akan  tetapi  juga diakibatkan  oleh social  capital yang  rendah, seperti  keterbatasan  pendidikan.  Pendidikan  di Kota  Makassar  dapat  direfleksikan  dengan ketercapaian angka rata-rata lama sekolah (RLS) kota ini. Nampaknya, dalam lima tahun terakhir, tepatnya  dari  tahun  2016  hingga  tahun  2020 menunjukkan  rata-rata  lama  sekolah  daerah  ini berada  diangka  11,11  tahun.  Angka  ini  sedikit lebih  baik,  jika  dibandingkan  kabupaten  kota lainnya  di  Sulawesi  Selatan.  Hal  ini  disebabkan Kota  Makassar  merupakan  daerah  perkotaan yang notabene memiliki aksesibilitas pendidikan yang representatif dan berkualitas, jika dikomparasi  dengan  pedesaaan.  Pendidikan memiliki  peran  strategis  mereduksi  angka kemiskinan,  bahkan  menjadi  faktor  penentu peningkatan  human  capital  seseorang,  untuk menjadi lebih produktif dan memperoleh tingkat pendapatan  yang  lebih  baik  (Wang  &  Yang, 2020; Workneh, 2020).
Tingkat  pendapatan  dan  pengeluaran perkapita yang tinggi, juga ikut mengkonfirmasi seseorang  memiliki  tingkat  kesejahteraan  yang lebih  baik  dan  lepas  dari  jerat  kemiskinan (Morris, 2020). Pengeluaran perkapita penduduk Kota Makassar secara rata-rata dalam lima tahun terakhir  yakni  sebesar  1,82  juta  rupiah,  yakni tepatnya  dari  tahun  2016-2020.  Angka  ini bergerak  secara  fluktuatif  dalam  lima  tahun terakhir  di  Kota  Makassar.  Selain  hal  tersebut, faktor  inflasi  juga  sebaiknya  mendapatkan perhatian  dalam  meningkatkan  pendapatan  dan daya  beli  masyarakat,  sehingga  mereka  akan jauh  dari  jerat  kemiskinan,  untuk  itu  variabel inflasi  juga  mesti  perhatian  yang  baik  dari pemerintah. Dalam lima tahun terakhir, inflasi di Kota  Makassar  menunjukkan  pola  pergerakan
yang  cukup  baik.  Inflasi  di  kota  ini,  mengalami tren  penurunan  dari  tahun  ke  tahun.  Hal  ini menandai  bahwa  harga-harga  barang  dan  jasa cukup  terkendali,  sekaligus  mengkonfirmasi bahwa  daya  beli  masyarakat  cukup  terjaga. Stabilitas  inflasi  menjadi  perhatian  utama  bagi pemerintah, inflasi yang tinggi dapat menggerus daya  beli  masyarakat,  sehingga  ketika  daya menurun  maka  dapat  menganggu  proses produksi  hingga  roda  perekonomian  secara keseluruhan.  Ditahun  2016  angka  inflasi mencapai 3,18 persen dan mengalami peningkatan  sebesar  4,48  persen  lalu  terus menurun hingga ke level 2,13 di tahun 2020.
Memasuki  triwulan  pertama  tahun  2020, pandemi  Covid-19  mulai  merebak.  Situasi  ini cukup menghambat perekonomian secara keseluruhan. Akan tetapi, inflasi tahunan di Kota Makassar  justru  menunjukkan  tren  penurunan hingga  triwulan  ke  empat.  Tekanan  inflasi hampir  terjadi  ditiap  triwulan  ke  empat,  yang diakibatkan momentum hari raya natal dan masa transisi  menuju  tahun  baru.  Inflasi  menjadi faktor  utama  yang  dapat  menurunkan  daya  beli masyarakat,  jika  tidak  terkontrol  maka  dapat memukul  pendapatan  masyarakat,  terutama kelompok  penduduk  rentan,sehingga  variabel inflasi  juga  dapat  menstimulan  tingginya  angka kemiskinan (Aiyedogbon, 2012; Joyce & Ziliak, 2019;  Workneh,  2020).  Adapun  kebaruan  dari penelitian  ini  adalah  pengamatan  terhadap kemiskinan  dan  pertumbuhan  ekonomi  didekati dengan  variabel  yang  lebih  kompleks  yakni variabel  ekonomi  dan  non  ekonomi,  untuk memberikan  pendalaman  pembacaan  terhadap kemiskinan  dan  pertumbuhan  ekonomi  yang terjadi di Kota Makassar.
Dalam pandangan Myrdal (dalam Petrović,  2019)  ikut  mengemukakan  bahwa kemiskinan secara spasial dapat ditandai dengan lemahnya  total  tabungan  disuatu  wilayah sehingga  wilayah  tersebut  menjadi  miskin  dan mengakibatkan rendahnya investasi yang masuk ke  wilayah  tersebut.  Rendahnya  total  tabungan ini,  pada  umumnya  dialami  oleh  para  kaum rentan yang ada di pedesaan. Rendahnya tingkat tabungan  ini,  membuat  mereka  hidup  dalam segala  keterbatasan  dan  ketidakberdayaan, sehingga mereka sangat rentan terhadap kemiskinan. Fenomena kemiskinan akan memperburuk  performa  perekonomian  suatau wilayah. Untuk itu, pemerintah perlu mengupayakan  peningkatan  pendapatan  dan penciptaan  lapangan  kerja  sehingga  tingkat tabungan para kaum rentan, sehingga
penghidupan  kaum rentan secara perlahan dapat meningkat  dari  tahun  ke  tahun  (Bossert  et  al., 2019; Ratri & Sholeh, 2019; Ridlo & Sari, 2020; Sule & Sambo, 2020; H. Wang et al., 2020).
Namun,  lain  halnya  dengan  Ragnar Nurkse  (dalam  Kumah  et  al.,  2020)  yang mencoba  meilhat  kemiskinan  dari  aspek non capital semata. Menurutnya, kemiskinan merupakan  sesuatu  yang  bersifat  sistemik.  Pada dasarnya,  kemiskinan  eksis  karena  syaratnya terpenuhi  dan  terkondisikan  atas  lahirnya kemiskinan  ditengah-tengah  masyarakat.  Dalam pandangannya,  kemiskinan  dapat  diuraikan berdasarkan pendekatan lingkaran setan ekonomi  atau vicious  circle  of  poverty . Kemiskinan  mewujud  atas  tiga  hal  yakni keterbelakangan,  rendahnya  kepemilikan  modal dan  rendahnya  produktifitas.  Kemiskinan  akan terus  berlangsung  ketika  ketiga  faktor  ini melingkupi  penghidupan  masyarakat,  utamanya kaum  rentan.  Para  kaum  rentan  miskin  akan terus terjebak dalam lingkaran setan kemiskinan. Para kaum rentan akan tertolong jika pemerintah melakukan  intervensi  atas  penyebab  terjadinya kemiskinan  itu  sendiri,  misalnya  peningkatan produktifitas melalui agenda perbaikan pendidikan dan kesehatan (Batista, 2019; Brady, 2019;  Fox,  2019;  Gordon,  2019;  Lakner  et  al., 2019;  Mahadevan  &  Suardi,  2019;  Ratri  & Sholeh, 2019; Selwyn, 2019).
Perbedaan  perspektif  tersebut  mencoba diurai  lebih  lanjut  oleh  Amartya  Sen.  Ia mencoba  memberikan  perspektif  yang  lebih holistik  terkait  dengan  fenomena  kemiskinan tersebut.  Amartya  Sen  (dalam  Basu,  2020) menyampaikan  bahwa  kemiskinan  tidak  hanya sekedar  rendahnya  tabungan  yang  dimiliki seseorang,  kemiskinan  tidak  hanya  disebabkan oleh persoalan capital semata. Namun, kemiskinan  merupakan  sesuatu  yang  bersifat kompleks  dan  rumit.  Bahkan,  kemiskinan  tidak hanya  sekedar  rendahnya  kapabilitas  dan produktifitas  seseorang.  Namun,  kemiskinan muncul  akibat  ketidakmampuan  pemerintah memberikan  aksesibilitas  yang  memadai  bagi penduduk, sehingga kapabilitas dan produktifitasnya  menjadi  terbatas.  Dampaknya, mereka  menjadi  miskin.  Aksesibilitas  yang rendah  terhadap  pendidikan  dan  kesehatan  serta berbagai  macam  fasilitas  publik  lainnya, menjadi penyebab munculnya kemiskinan (Basu, 2020; Bhatiacgarjea, 2020; Bossert et al., 2019;  Burchi  et  al.,  2020,  2020;  Topuz  & Erkanlı, 2020; Yamamori, 2019).

## METODE
Penelitian ini  menggunakan  metode kuantitatif berdasarkan pendekatan  analisis jalur (path  analysis). Model  analisis  jalur  merupakan pengembangan  dari  metode  regresi  linear berganda  yang  memungkingkan  menganalisis hubungan  sebab  akibat  yang  lebih  kompleks (Burchi  et  al.,  2020;  Cheng  et  al.,  2019;  Du  et al., 2021; Fu et al., 2019; M. Li et al., 2021; Qin et  al.,  2020;  Song  et  al.,  2021;  Vaitkus  et  al., 2019;  Xia  et  al.,  2021).  Data  yang  digunakan adalah  data  sekunder  yang  bersifat  time  series, dengan  durasi  15  tahun.  Adapun  variabel  yang digunakan  antara  lain  pendidikan,  dimana variabel  ini  diukur  dengan  tahun  rata-rata  lama sekolah,  variabel  pengangguran  diukur  dengan presentase tingkat pengangguran, variabel pengeluaran  perkapita  diukur  dengan  satuan rupiah, variabel inflasi diukur dengan presentase inflasi  tahunan,  dan  variabel  kemiskinan  diukur dengan  presentase  penduduk  miskin,  serta variabel  pertumbuhan  ekonomi  yang  diukur dengan presentase penduduk miskin.
Pengaruh  rata-rata  lama  sekolah,  tingkat pengangguran  terbuka,  pengeluaran  perkapita, inflasi  terhadap  kemiskinan,  dapat  dinyatakan dengan persamaan sebagai berikut:
Y 1 = 𝛽 X 1 + 𝛽 X 2 + 𝛽 X 3 + 𝛽 X 4 + e 1 Pengaruh  rata-rata  lama  sekolah,  tingkat pengangguran  terbuka,  pengeluaran  perkapita, inflasi  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  melalui kemiskinan, dapat dinyatakan dengan persamaan sebagai berikut:
Y2 = 𝛽 X 1 + 𝛽 X 2 + 𝛽 X 3 + 𝛽 X 4 + β Y 1 + e 2 Dimana  :  X 1 =  rata-rata  lama  sekolah;  X 2 = tingkat pengangguran terbuka; X 3 = pengeluaran perkapita;  X 4 =  inflasi;  Y 1 =  kemiskinan;  Y 2 = pertumbuhan  ekonomi; β 1, β 2 ,β 3, β 4 =  koefisien jalur; e 1 dan e 2 = batas error

## HASIL
Sepanjang  tahun  2016  hingga  2019,  nilai tambah output Kota
Makassar masih menunjukkan  kinerja  positif  karena  secara
konsisten mencatat angka pertumbuhan naik dari 8,03  persen,  kemudian  jadi  8,23  persen,  8,42 persen  dan  akhirnya  mencapai  8,79  persen, tertinggi dalam enam tahun terakhir. Namun saat Covid-19 mulai masuk ke  Indonesia tahun 2020 dan  akhirnya  menyebar  ke  seluruh  daerah, perekonomian Kota Makassar termasuk terpukul sangat  parah.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  dari angka  pertumbuhan  ekonomi  yang  mengalami kontraksi hingga -1,27 persen, terparah sepanjang sejarah Kota Makassar (BPS Sulawesi Selatan, 2021). Adapun hasil daripada penelitian ini,  dapat  dilihat  pada  tabel  uji  parsial  atau  uji  t yang  ada. Model pengujian ini digunakan untuk mengetahui  lebih  lanjut  terkait  pengaruh  secara parsial  variabel  rata-rata  lama  sekolah  (X1), variabel  tingkat  pengangguran  terbuka  (X2), variabel  pengeluaran  perkapita  (X3),  dan variabel inflasi (X4) terhadap kemiskinan (Y1).
Berdasarkan  Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa variabel  rata-rata  lama  sekolah  (X1)  memiliki nilai  signifikansi  0.0420  dan  menunjukkan bahwa  lebih  kecil  dari  0.05  sehingga  dapat dikatakan bahwa variabel rata-rata lama sekolah berpengaruh negatif signifikan terhadap variabel kemiskinan.  Variabel  tingkat  pengangguran terbuka  (X2)  memiliki  nilai  signifikansi  0.0021 sehingga  menunjukkan  bahwa  nilai  tersebut lebih kecil dari 0.05 sehingga dapat disimpulkan bahwa  variabel  tingkat  pengangguran  terbuka berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  variabel kemiskinan. Untuk variabel pengeluaran perkapita  (X3)  memiliki  nilai  signifikansi sebesar  0.0241dan  menunjukkan  bahwa  nilai dari  variabel  tersebut  lebih  kecil  dari  0.05 sehingga  ditarik  kesimpulan  bahwa  pengeluaran perkapita berpengaruh negatif signifikan terhadap  rasio  gini.  Sementara  untuk  variabel inflasi  (X4)  menunjukkan  nilai  probability sebesar  0.0011  dan  menujukkan  bahwa  nilai tersebut  lebih  kecil  dari  0.05  sehingga  dapat dikatakan  bahwa  inflasi  berpengaruh  positif signifikan terhadap variabel kemiskinan
Tabel 1 Hasil Uji Parsial Model Y1 Variable  Coefficient Std. Error t-Statistic Prob Sign. C 2.362670 6.194291 0.302552 0.7678 X1 -0.047750 1.252318 0.023720 0.0420 X2 0.540713 1.308017 0.245320 0.0021 X3 -1.531617 3.226742 -0.477323 0.0241 X4 0.014947 0.094952 0.246455 0.0011 Sumber: data olahan
Tabel  2  uji  simultan  atau  uji  F  yang merupakan  pengujian  yang  digunakan  untuk mengetahui  apakah  variabel  rata-rata  lama sekolah,  variabel  tingkat  pengangguran  terbuka, variabel  pengeluaran  perkapita,  variabel  inflasi secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap  kemiskinan.  Jika  nilai  Sig  <  0.05,
berarti  hipotesis  diterima.  Namun  jika  >  0.05 maka  hipotesis  tersebut  ditolak.  Tabel  2  dapat diperoleh kesimpulan bahwa nilai probability F- statistic  sebesar  0.041020  yang  menunjukkan lebih  kecil  dari  0.05,  sehingga  semua  variabel independent secara simultan berpengaruh terhadap variabel dependen.
Tabel 2 Hasil Uji Statistik F Model Y1 R-squared 0.203100   Mean dependent var -0.321200 Adjusted R-squared -0.04121   S.D. dependent var 0.123111 S.E. of regression 0.136310   Akaike info criterion -0.852331 Sum squared resid 0.134482   Schwarz criterion -0.601101 Log likelihood 11.41770   Hannan-Quinn criter. -0.624106 F-statistic 0.764451   Durbin-Watson stat 1.243700 Prob (F-statistic) 0.041020
Sumber: data olahan
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  variabel rata-rata  lama  sekolah  (X1)  memiliki  nilai signifikansi  sebesar  0.0140  atau  <  0.05,  yang berarti  bahwa  variabel  rata-rata  lama  sekolah berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap pertumbuhan  ekonomi  (Y2).  Variabel  tingkat pengangguran  terbuka  (X2)  menunjukkan  nilai signifikansi  sebesar  0.0004  yang  berarti  nilai tersebut  lebih  kecil  dari  0.05  dan  menunjukkan bahwa  variabel  tingkat  pengangguran  terbuka berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap pertumbuhan  ekonomi.  Sementara,  variabel pengeluaran  perkapita  (X3)  menunjukkan  nilai sebesar 0.0002 dimana memiliki nilai lebih kecil
dari  0.05,  dan  menghasilkan  suatu  kesimpulan bahwa pengeluaran perkapita memiliki pengaruh secara signifikan dan positif terhadap pertumbuhan ekonomi. Demikian halnya dengan variabel  inflasi  (X4)  memiliki  nilai  probability sebesar 0.0102 yang berarti lebih kecil dari 0.05, sehingga dapat dikatakan bahwa inflasi berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap pertumbuhan  ekonomi.  Sementara,  variabel kemiskinan (Y1) menunjukkan nilai signifikansi sebesar  0.0114  dimana  nilai  tersebut  lebih  kecil dari  0.05,  sehingga  kemiskinan  memiliki pengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap variabel pertumbuhan ekonomi.

## Tabel 3
Hasil Uji Parsial Model Y2 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Sign C -10.07152 1.101243 -7.373128 0.0000 X1 0.346654 0.112141 1.513315 0.0140 X2 -5.025112 0.112023 -1.712504 0.0004 X3 3.151631 0.454103 5.146413 0.0002 X4 1.002224 0.012512 -0.261152 0.0102 Y1 -1.023661 0.022306 -1.011442 0.0114
Sumber: data olahan
Tabel 4 Hasil Uji Simultan (Uji F) R-squared 0.767514  Mean dependent var 5.412217 Adjusted R-squared 0.771120  S.D. dependent var 0.531034 S.E. of regression 0.011217  Akaike info criterion -3.522128 Sum squared resid 0.003122  Schwarz criterion -3.222020 Log likelihood 27.42262  Hannan-Quinn criter. -2.426502 F-statistic 2315.217  Durbin-Watson stat 1.245232 Prob(F-statistic) 0.002000 Sumber: data olahan
Tabel  4  dapat  dilihat  hasil  dari  uji signifikan  simultan,  dan  menunjukkan  bahwa probability  F-statistic  sebesar  0.002000  yang dimana lebih kecil dari 0.05 yang berarti bahwa variabel independen secara simultan berpengaruh terhadap variabel dependen.

## Pengaruh  Rata-Rata  Lama  Sekolah  Terhadap Kemiskinan
Rata-rata  lama  sekolah  yang  memiliki nilai signifikansi sebesar 0.0420 dan menunjukkan  bahwa  nilai  dari  variabel  tersebut lebih kecil dari 0.05 sehingga ditarik kesimpulan bahwa  rata-rata  lama  sekolah  berpengaruh negatif  signifikan  terhadap  kemiskinan.  Dengan kata  lain,  semakin  tinggi  angka  rata-rata  lama sekolah  di  Kota  Makassar  ikut  berkontribusi terhadap penurunan angka kemiskinan. Semakin tinggi  angka  rata-rata  lama  sekolah  ikut meningkatkan  kapabilitas  penduduk  terhadap akses pendidikan. Dengan demikian, produktifitas penduduk juga akan semakin lebih tinggi,  sehingga  memungkinkan  mereka  untuk bekerja  lebih  produktif  dan  mendapatkan penghasilan  yang  jauh  lebih  baik.  Peningkatan aksesibilitas  penduduk  terhadap  pendidikan, menjadi baromoter bagi  upaya mereduksi angka kemiskinan.  Hal  ini  sejalan  dengan  teori  yang disampaikan  oleh  Amartya  Sen  (dalam  Nevile, 2007) bahwa peningkatan aksesibilitas penduduk  terhadap  fasilitas  publik  seperti pendidikan,  ikut  meningkatkan  kapabilitas sehingga  dapat  menjadi  instrumen  dalam menurunkan resiko kemiskinan disuatu wilayah. Hal ini juga sejalan dengan penelitian sebelumnya  yang  memberi  respon  yang  sama atas  hal  tersebut,  sebagaimana  yang  ditemukan oleh (Basu, 2020; Batista, 2019; Rauhut & Hatti, 2021;  Semprebon  et  al.,  2020;  Wietzke,  2020; Yamamori,  2019).  Sebaliknya,  rata-rata  lama sekolah  yang  rendah  menjadi  penghambat  bagi penduduk  untuk  mendapatkan  pendapatan  yang lebih  baik.  Hal  ini  senada  dengan  temuan  Islam &  McGillivray,  (2020)  meningkatkan  rata-rata lama sekolah mencerminkan peningkatan kualitas  pendidikan  yang  dapat  berkontribusi terhadap  penurunan  angka  kemsikinan  suatu negara,  sebaliknya  kualitas  pendidikan  yang rendah  justru  dapat  meningkatkan  angka kemiskinan yang semakin tinggi.
Pengaruh  Rata-Rata  Lama  Sekolah  Terhadap Pertumbuhan Ekonomi
Lebih lanjut dalam penelitian ini, ditemukan  rata-rata  lama  sekolah  menunjukkan nilai signifikasi sebesar 0.0140, dimana memiliki  nilai  lebih  kecil  dari  0.05,  untuk  itu dapat disimpulkan bahwa rata-rata lama sekolah memiliki  pengaruh  secara  signifikan  dan  positif terhadap pertumbuhan ekonomi. Hubungan yang terbangun  atas  kedua  variable  ini,  sifatnya berbanding  lurus.  Semakin  tinggi  tingkat  rata- rata  lama  sekolah,  mengindikasikan  semakin membaiknya  tingkat  penddikan  penduduk, sehingga  mereka  memungkinkan  mendapat kesempatan  kerja  yang  jauh  lebih  prospektif. Dampaknya,  pendapatan  dan  kesejahteraan penduduk  akan  semakin  baik,  sehingga  naiknya tingkat  pendapatan  penduduk  ikut  berkontribusi terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Dibanyak tempat,  pendidikan  berkualitas  menjadi  motor penggerak  perekonomian  yang  lebih  impresif sehingga mampu menghasilkan outcome pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi.  Sebaliknya, negara-negara terbelakang tidak mampu meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  kearah yang  lebih  baik.  Hal  ini  sejalan  dengan  temuan sebelumnya  bahwa  tingkat  Pendidikan  yang tinggi mampu meningkatkan produktifitas tenaga kerja sehingga mampu memantik naiknya pertumbuhan  ekonomi  (Adika,  2020;  Aisyah  & Business,  2020;  Bejan  et  al.,  2020;  Dinh  Su  & Phuc  Nguyen,  2020;  M.  R.  Islam  & McGillivray,  2020;  Kukić,  2020;  Stähler,  2021; Tran, 2020).

## Pengaruh  Tingkat  Pengangguran  Terbuka Terhadap Kemiskinan
Berdasarkan  pada  hasil  penelitian  ini maka  ditemukan  bahwa  tingkat  pengangguran terbuka  memiliki  nilai  signifikansi  sebesar 0.0021 dan menunjukkan bahwa lebih kecil dari 0.05  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  variabel ini  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap variabel  kemiskinan.  Dengan  kata  lain,  tingkat pengangguran  terbuka  memiliki  hubungan  yang berbanding  lurus  terhadap  angka  kemiskinan yang  ada.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semakin tinggi  tingkat  pengangguran  yang  ada  di  Kota Makassar,  mengafirmasi  terjadinya  peningkatan angka kemiskinan yang massif. Tingkat pengangguran  yang  tinggi  di  Kota  Makassar, nampaknya  menjadi  akselerator  melesatnya angka  kemiskinan  di  kota  ini.  Upaya  mereduksi angka  kemiskinan  di  kota  ini,  nampaknya  harus
dimulai dengan upaya penurunan angka pengangguran.  Pengangguran  menjadi  musuh utama  pemerintah  dalam  mereduksi  angka kemiskinan.  Hal  ini  sejalan  dengan  temuan sebelumnya  bahwa  meningkatnya  partsipasi kerja  dan  rendahnya  tingkat  pengangguran, berdampak  terhadap  peningkatan  upah  kerja sehingga pendapatan semakin meningkat. Perbaikan pendapatan dan meningkatnya tingkat upah  dapat  mereduksi  angka  kemiskinan  yang terjadi (Adelowokan et al., 2019; Grotlüschen et al.,  2019;  Han  et  al.,  2020;  Kronauer,  2019; Mansi  et  al.,  2020;  McArthur  &  Reeves,  2019; Ningtias & Anwar, 2021).

## Pengaruh  Tingkat  Pengangguran  Terbuka Terhadap Pertumbuhan Ekonomi
Merujuk  pada  penelusuran  riset  ini  maka ditemukan bahwa variable pengangguran memiliki nilai signifikansi sebesar 0.0004 atau < 0.05, yang berarti bahwa variabel pengangguran berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap pertumbuhan  ekonomi.  Hal  ini  mengkonfirmasi bahwa  vaiabel  ini  menunjukkan  hubungan  yang berbanding  terbalik  terhadap  pertumbuhan ekonomi. Semakin rendah tingkat pengangguran yang  ada  di  Kota  Makassar,  maka  tingkat pertumbuhan  juga  semakin  tinggi.  Demikian, juga  sebaliknya.  Dengan  demikian,  hal  ini mengafirmasi bahwa pemerintah Kota Makassar dalam upayanya untuk membuka lapangan kerja baru,  nampaknya  dapat  meminimalisir  angka pengangguran yang terjadi, serta ikut berkontribusi dalam hal peningkatan pertumbuhan  ekonomi.  Olehnya  itu,  program pemerintah dalam hal pembukaan lapangan kerja baru,  berdampak  sistemik  dalam  mereduksi angka pengangguran dan sekaligus mengakselerasi  pertumbuhan  ekonomi  di  Kota Makassar.  Hal  ini  sejalan  dengan  temuan penelitian  sebelumnya  bahwa  rendahnya  tingkat pengangguran mampu menciptakan pertumbuhan  ekonomi  yang  berkualitas  dan responsif  terhadap  upaya  penyerapan  tenaga kerja  yang  lebih  baik  di  suatu  wilayah  (Al- Haddad  et  al.,  2019;  Chu  et  al.,  2021;  M.  M. Islam et al., 2021; Khalid et al., 2021; Louail & Riache, 2019; Maneejuk & Yamaka, 2021).

## Pengaruh  Pengeluaran  Perkapita  Terhadap Kemiskinan
Temuan  lainnya  dalam  penelitian  ini adalah variabel pengeluaran perkapita menunjukkan  nilai  signifikasi  sebesar  0.0010 dan menujukkan bahwa nilai tersebut lebih kecil
dari  0.05  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa pengeluaran  perkapita  berpengaruh  negatif signifikan terhadap variabel kemiskinan. Dengan asumsi  bahwa  antar  variable  ini  memiliki hubungan  yang  berbanding  terbalik.  Tingginya pengeluaran perkapita menjadi simbol meningkatnya  aksesibilitas  penduduk  terhadap barang konsumsi sehingga mampu menggerakkan aktivitas perekonomian yang  ada di Kota Makassar. Dengan bergeraknya perekonomian  dengan  cepat,  ikut  memperbaiki tingkat pendapatan masyarakat sehingga mampu menurunkan angka kemiskinan. Persoalan rendahnya kapabilitas modal yang dimiliki yang ditandai  dengan  rendahnya  kepemilikan  modal maupun  rendahnya  pengeluaran  perkapita, menjadikan seseorang rentan terhadap kemiskinan.  Hal  ini  sejalan  dengan  (dalam McWilliam  et  al.,  2021)  kapabilitas  modal melambangkan
kesejahteraan penduduk,sebaliknya rendahnya kapabilitas modal  menjadi  simbolisasi  potensi  peningkatan kemiskinan. Demikian halnya dengan penelitian sebelumnya  yang  sejalan  dengan  temuan tersebut  ikut  menegaskan  bahwa  pengeluaran perkapita  yang  lebih  meluas  menjadi  sinyal membaiknya  tingkat  pendapatan  penduduk  dan semakin  membaiknya  upaya  mereduksi  angka kemiskinan  disuatu  wilayah  (Dang,  2020; Gibson-Davis  et  al.,  2020;  Orji  et  al.,  2020; Panda & Padhi, 2020; S. Wang & Yang, 2020).

## Pengaruh  Pengeluaran  Perkapita  Terhadap Pertumbuhan Ekonomi
Mengacu  pada  hasil  temuan  riset  ini, pengeluaran  perkapita  memiliki  nilai  signifikasi sebesar 0.0002 yang berarti lebih kecil dari 0.05, sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  pengeluaran perkapita  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Artinya,  ketika pengeluaran  perkapita  semakin  tinggi  maka pertumbuhan  ekonomi  juga  akan  semakin membaik.  Pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi ditopang  oleh  pengeluaran  perkapita  yang merata  dan  inklusif.  Hal  ini  ditandai  dengan semakin tingginya pengeluaran perkapita masyarakat,  mengafirmasi  bahwa  pendapatan masyarakat  juga  semakin  tinggi.  Dengan demikian,  hal  ini  juga  dapat  menjadi  barometer di  Kota  Makassar  bahwa  geliat  perkonomian semakin  tinggi, sehingga  memberi  andil terhadap  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi. Sebaliknya,  rendahnya  tingkat  pengeluaran perkapita  berpotensi  menurunkan  aktivitas perekonomian,  bahkan  dapat  mengganggu
Andi  Lopa  Ginting.,  Mengukur  Dampak  Pendidikan,  Pengangguran,  Pengeluaran  Perkapita,  Inflasi  terhadap Kemiskinan Dan Gini Ratio di Kota Makassar
jalannya  roda  perekonomian.  Keterbatasan pengeluaran perkapita diberbagai tempat, mempersempit  ruang  gerak  penduduk  dalam menjalankan  aktivitas  sosial  dan  ekonomi mereka. Untuk itu, urgensi peningkatan pengeluaran  perkapita  menjadi  syarat  mutlak dalam menggerakkan perekonomian. Hal serupa ditemukan peneliti sebelumnya bahwa pengeluaran  perkapita  yang  semakin  luas menjadi  stimulan  terhadap  laju  pertumbuhan ekonomi yang lebih cepat (Adika, 2020; Aisyah & Business, 2020; Dienemann et al., 2013; Dinh Su  &  Phuc  Nguyen,  2020;  Dong  &  Fan,  2020; Ghoshray  &  Pundit,  2020;  M.  R.  Islam  & McGillivray, 2020).

## Pengaruh Inflasi Terhadap Kemiskinan
Temuan  lainnya  dalam  penelitian  ini adalah  variabel  inflasi  menunjukkan  nilai signifikasi  sebesar  0.0011  dan  menujukkan bahwa  nilai  tersebut  lebih  kecil  dari  0.05 sehingga dapat dikatakan bahwa inflasi berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  variabel kemiskinan.  Dengan  asumsi  bahwa  antar variable ini memiliki hubungan yang berbanding lurus. Tingginya inflasi menjadi simbol rendahnya  aksesibilitas  penduduk  terhadap barang  konsumsi  sehingga  ikut  menghambat akselerasi  perekonomian  yang  ada  di  Kota Makassar.  Hal  ini  mengafirmasi  bahwa  jika inflasi  terus  meningkat  dalam  jangka  waktu lama,  maka  akan  menggerus  daya  beli masyarakat,  utamanya  bagi  para  kaum  rentan sehingga mereka akan terjebak dalam kemiskinan.  Untuk  persoalan  daya  beli  yang stabil,  mesti  diupayakan  dengan  menjaga stabilitas  inflasi  yang  terjadi  di  suatu  wilayah. Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya bahwa  memburuknya  penanganan  laju  inflasi  di suatu  wilayah,  juga  akan  ikut  memperburuk upaya  pengentasan  kemiskinan,  sehingga  inflasi menjadi  pemantik  atas  memburuknya  daya  beli masyarakat,  untuk  itu  pengendalian  laju  inflasi menjadi  sangat  penting  dan  strategis  bagi pemerintah  (Acharya  &  Mia,  2020;  Analytica, 2021;  Dada  &  Akinlo,  2021;  Iddrisu  & Alagidede, 2020; Inegbedion & Obadiaru, 2021; Mansi  et  al.,  2020;  SEZGİN  &  Sezgin,  n.d.; Wahyuningsih et al., 2020).
Pengaruh Inflasi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi
Mengacu  pada  hasil  temuan  riset  ini, inflasi  memiliki  nilai  signifikasi  sebesar  0.0002 yang berarti lebih kecil dari 0.05, sehingga dapat
dikatakan bahwa inflasi berpengaruh negatif dan signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi. Artinya,  ketika  inflasi  semakin  tinggi  maka pertumbuhan  ekonomi  juga  akan  semakin memburuk di Kota Makassar. Inflasi yang stabil menandai  semakin  membaiknya  perekonomian suatu  wilayah, demikian juga sebaliknya. Untuk itu,  inflasi  menjadi  fokus  pemerintah  dalam  hal menjaga  daya  beli  di  Kota  Makassar.  Berbagai macam upaya yang dilakukan untuk mengendalikan  inflasi  ini,  termasuk  komunikasi yang intens antar stakeholder dan tim TPID serta Bank  Indonesia  untuk  secara  bersama-sama menjaga  angka  inflasi  yang  lebih  terkendali  di kota  ini.  Sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya bahwa  ketika  inflasi  terus  meningkat  dalam jangka waktu yang lebih lama, maka hal ini akan memperburuk  performa  perekonomian  dan  ikut menurunkan  percepatan  pertumbuhan  ekonomi (Azam  &  Khan,  2020;  Boujelbene,  2021;  Dinh, 2020; M. M. Islam et al., 2021; Mandeya & Ho, 2021; Musarat et al., 2021).
Pengaruh Rata Lama Sekolah, Tingkat Pengangguran Terbuka, Pengeluaran Perkapita dan  Inflasi  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi Melalui Kemiskinan Sebagai Variabel Intervening Jika  dilihat  secara  keseluruhan  semua variabel menunjukkan hubungan yang signifikan,  yakni  variable  independent  terhadap variable dependen. Termasuk, kemiskinan menunjukkan  nilai  signifikansi  sebesar  0.0114 dimana  nilai  tersebut  lebih  kecil  dari  0.05, sehingga  rasio  gini  memiliki  pengaruh  negatif dan  signifikan  terhadap  variabel  pertumbuhan ekonomi.  Dalam  hal  ini  antar  variable  ini menunjukkan hubungan yang berbanding terbalik.  Dengan  kata  lain,  semakin  rendah angka  kemiskinan  di  Kota  Makassar  maka  akan berpengaruh  signifikan  terhadap  peningkatan pertumbuhan  ekonomi  yang  ada.  Artinya, penurunan angka kemiskinan mampu meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  yang  ada di  Kota  Makassar,  demikian  juga  sebaliknya. Hal  ini  juga  ikut  mengkonfirmasi  bahwa pertumbuhan  ekonomi  yang  di  Kota  Makassar, cukup  bergantung  terhadap  pergerakan  angka kemiskinan.  Kemiskinan  menjadi  penghalang bagi  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  yang lebih impresif di kota ini. Meskipun, menurunkan  angka  kemiskinan  bukan  perkara mudah,  namun  penurunan  jumlah  penduduk miskin,  mesti  mendapat  perhatian  yang  lebih besar  dari  pemerintah.  Hal  ini  sejalan  dengan
Andi  Lopa  Ginting.,  Mengukur  Dampak  Pendidikan,  Pengangguran,  Pengeluaran  Perkapita,  Inflasi  terhadap Kemiskinan Dan Gini Ratio di Kota Makassar
temuan  beberapa  peneliti  terdahulu  bahwa  jika persoalan  kemiskinan  mampu  diatasi  secara signifikan,  maka  laju  pertumbuhan  ekonomi akan semakin  akseleratif (Klugman et  al., 2011; Yardimcioǧlu et al., 2014).

## SIMPULAN
Merujuk  pada  hasil  dari  penelitian  ini, untuk mengukur dampak pendidikan, pengangguran,  pengeluaran  perkapita,  inflasi terhadap  kemiskinan  dan  gini  ratio  di  Kota Makassar.  Ditemukan,  tingkat  pengangguran dan inflasi berpengaruh positif terhadap kemiskinan  atau  dengan  kata  lain  memiliki hubungan  yang  berbanding  lurus.  Sebaliknya, rata-rata lama sekolah dan pengeluaran perkapita berpengaruh negatif terhadap kemiskinan, dengan  kata  lain  menunjukkan  hubungan  yang berbanding  terbalik.  Dilihat  dari  dimensi pertumbuhan  ekonomi.  Berikutnya,  variabel rata-rata lama sekolah dan pengeluaran perkapita keduanya menunjukkan hubungan yang berbanding lurus terhadap pertumbuhan ekonomi.  Sementara,  tingkat  pengangguran terbuka,  inflasi  dan  kemiskinan  masing-masing berpengaruh  negatif  terhadap  pertumbuhan ekonomi.  Dengan  demikian,  masing-masing variable  tersebut  memiliki  hubungan  yang berbanding  terbalik  terhadap  pertumbuhan ekonomi.  Implikasi  dari  penelitian  ini  adalah pemerintah  mesti  lebih  agresif  mendorong pembangunan yang lebih pro-poor dan pembangunan  ekonomi  inklusif  sehingga  dapat mewujudkan pembangunan sosial ekonomi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Acharya,  S.,  &  Mia,  M.  I.  2020.  Inflation, Growth,  and  Distribution  Nexus  in  Post- Transition  and  Emerging  Economies  of South  Asia. Economic  Alternatives , 3 , 368–383.
Adelowokan, O. A., Maku, O. E., Babasanya, A. O., & Adesoye, A. B. 2019. Unemployment,  poverty  and  economic growth  in  Nigeria. Journal  of  Economics & Management , 35 , 5–17.
Adika, G. 2020. Sustaining Economic Growth in COMESA:  Challenges  and  Prospects.
International  Journal  of  Finance  and
Economics , June , 1–11. https://doi.org/10.1002/ijfe.2153 Aisyah,  S.,  &  Business,  I.  2020. Tracing  the Labor Absorption Rate in the Medium and Large Industrial Sectors EcceS :
Economics  Social  and  Development Studies . 7 (2), 220–239. Aiyedogbon,  J.  O.  2012. Poverty  and  youth Unemployment  in  Nigeria  ,  1987-2011 . 3 (20), 269–279.
Al-Haddad,  L.,  Sial,  M.  S.,  Ali,  I.,  Alam,  R., Khuong,  N.  V.,  &  Khanh,  T.  H.  T.  2019. The role of small and medium enterprises (SMEs)  in  employment  generation  and economic  growth:  a  study  of  marble industry in emerging economy.
International Journal of Financial
Research , 10 (6), 174–187.
Alshammary, M. D., Khalid, N., Karim, Z. A., &
Ahmad, R. 2020. Government expenditures  and  economic  growth  in  the MENA region: A dynamic heterogeneous panel  estimation. International Journal of Finance and Economics , November 2019 ,
1–13. https://doi.org/10.1002/ijfe.2321
Analytica,  O.  2021.  Informality  and  inflation sustain  poverty  in  Argentina. Emerald Expert Briefings , oxan - es . Angka,  D.  2020. Kota  Makassar  Kota
Makassar .
Ayala,  L.,  Arranz,  J.  M.,  García-Serrano,  C.,  &
Martínez-Virto, L. 2020. The effectiveness of minimum income benefits in poverty reduction in Spain. International  Journal  of  Social  Welfare , 1–18. https://doi.org/10.1111/ijsw.12447
Azam,  M.,  &  Khan,  S.  2020.  Threshold  effects in  the  relationship  between  inflation  and economic  growth:  Further  empirical evidence from the developed and developing  world. International  Journal of Finance & Economics .
Basu, R. L. 2020. Poverty Removal Measures of Amartya  Sen  and  the  Smithian  Dilemma. Revista  Científica  Arbitrada  de  La Fundación MenteClara , 5 , 115.
Batista,  A.  R.  de  A.  2019.  Desigualdade  E Pobreza: Uma revisão de textos selecionados  de  Hausman  e  McPerson, Amartya  Sen  e  Amartya  Sen  e  Anand, Inequality  And  Poverty:  A  review  of selected texts by Hausman and McPerson, Amartya  Sen  and  Amartya  Sen  and Anand]. MPRA Paper , 97556 .
Bejan,  A.,  Errera,  M.  R.,  &  Gunes,  U.  2020. Energy  theory  of  periodic  economic growth. International  Journal  of  Energy Research , 44 (7), 5231–5242. https://doi.org/10.1002/er.5267
Bhatiacgarjea,  A.  2020.  Vicious  Circles  and
Poverty  Traps. Studies in Humanities and Social Sciences , 2 (1), 165–166.
Bossert, W., Chakravarty, S. R., & d’Ambrosio,
C.  2019.  Poverty  and  time.  In Poverty, Social Exclusion and Stochastic
Dominance (pp. 63–82). Springer.
Boujelbene,  T.  2021.  Nonlinearity  Relationship of  Inflation  and  Economic  Growth:  Role of Institutions Quality. Romanian Journal of Economic Forecasting , 24 (1), 166.
BPS.  2020. Sulawesi  Selatan  Province  In Figures 2020 .
Brady,  D.  2019.  Theories  of  the  Causes  of Poverty. Annual  Review  of  Sociology , 45 , 155–175.
Burchi,  F.,  Rippin,  N.,  &  Montenegro,  C.  E. 2020.
The
measurement of
multidimensional poverty across
countries:  A  proposal  for  selecting dimensions.  In Dimensions  of  Poverty (pp. 281–300). Springer.
Burger,  P.,  &  Calitz,  E.  2020.  Covid-19,
Economic  Growth  and  South  African Fiscal  Policy. South  African  Journal  of
Economics , 0 (October), 1–22.
https://doi.org/10.1111/saje.12270
Cheng,  W.,  Chu,  Y.,  Chen,  X.,  Zhou,  G.,  Gao, L.,  Blamaud,  D.,  &  Lu,  J.  2019.  A combined  crosstalk  cancellation  method based  on  wavelet  packet  denoising  and Welch’s  method  for  operational  transfer path  analysis. Measurement  Science  and Technology , 30 (6), 65011.
Chu, A. C., Cozzi, G., Fan, H., & Furukawa, Y. 2021.  Inflation,  unemployment,  and economic  growth  in  a  Schumpeterian economy. The  Scandinavian  Journal  of Economics , 123 (3), 874–909.
Churchill,  S.  A.,  &  Marisetty,  V.  B.  2020. Financial  inclusion  and  poverty:  a  tale  of forty-five  thousand  households. Applied
Economics , 52 (16), 1777–1788.
https://doi.org/10.1080/00036846.2019.16
78732
Dada,  J.  T.,  &  Akinlo,  T.  2021.  Foreign  direct investment  and  poverty  reduction  in  sub- Saharan  Africa:  does  environmental degradation  matter? Future  Business
Journal , 7 (1), 1–10.
Dang,  H.  A.  H.  2020.  To  impute  or  not  to impute,  and  how?  A  review  of  poverty- estimation  methods  in  the  absence  of consumption  data. Development  Policy
Review , September 2019 , 1–23.
https://doi.org/10.1111/dpr.12495
Dienemann,  W.,  Schmitt,  D.,  Bullerjahn,  F.,  & Haha, B. 2013. Un Co Ec Te D Pr Oo Un Co  Rr  Ec  Te  Pr  Oo  F. Cement International , 4 (11), 369–379.
Dinh  Su,  T.,  &  Phuc  Nguyen,  C.  2020.  Foreign financial  flows,  human  capital  and economic  growth  in  African  developing countries. International Journal of Finance  and  Economics , February ,  1–22. https://doi.org/10.1002/ijfe.2310
Dinh,  D.  Van.  2020.  Impulse  response  of inflation  to  economic  growth  dynamics: VAR  model  analysis. The  Journal  of Asian  Finance,  Economics,  and  Business ,
7 (9), 219–228.
Dong,  Y.,  &  Fan,  C.  2020.  The  role  of  China’s aid  and  ODI  in  the  economic  growth  of African  countries. Emerging  Markets Review , 100713. https://doi.org/10.1016/j.ememar.2020.10 0713 Du,  Y.,  Du,  J.,  Liu,  X.,  &  Yuan,  Z.  2021.
Multiple-to-multiple  path  analysis  model.
Plos One , 16 (3), e0247722.
Fox,  L.  2019.  The  supplemental  poverty measure: 2016. Current Population Reports , P60-268.
Fu, H., Wang, M., Li, P., Jiang, S., Hu, W., Guo, X.,  &  Cao,  M.  2019.  Tracing  knowledge development trajectories of the internet of things  domain:  A  main  path  analysis. IEEE Transactions on Industrial
Informatics , 15 (12), 6531–6540.
Ghoshray,  A.,  &  Pundit,  M.  2020.  Economic growth  in  China  and  its  impact  on international commodity prices. International  Journal  of  Finance  and
Economics , December 2018 , 1–14.
https://doi.org/10.1002/ijfe.1933
Gibson-Davis,  C.,  Keister,  L.  A.,  &  Gennetian,
L.  A.  2020.  Net  Worth  Poverty  in  Child Households by Race and Ethnicity, 1989– 2019. Journal  of  Marriage  and  Family , 27708 . https://doi.org/10.1111/jomf.12742
Gordon, D. 2019. The scientific measurement of poverty:  Recent  theoretical  advances.  In Researching poverty (pp. 37–58). Routledge.
Grotlüschen,  A.,  Buddeberg,  K.,  Redmer,  A., Ansen,  H.,  &  Dannath,  J.  2019. Vulnerable  subgroups  and  numeracy practices:  How  poverty,  debt,  and unemployment relate to everyday numeracy  practices. Adult  Education
Quarterly , 69 (4), 251–270.
Han,  J.,  Meyer,  B.  D.,  &  Sullivan,  J.  X.  2020.
Income  and  Poverty  in  the  COVID-19 Pandemic .  National  Bureau  of  Economic Research.
Iddrisu,  A.-A.,  &  Alagidede,  I.  P.  2020.
Monetary  policy  and  food  inflation  in South  Africa:  A  quantile  regression analysis. Food Policy , 91 , 101816.
Inegbedion, H., & Obadiaru, E. 2021. Perceived Predictors  of  Poverty:  Evidence  from Nigeria. Journal of Poverty , 1–18.
Islam,  M.  M.,  Alharthi,  M.,  &  Murad,  M.  W. 2021.  The  effects  of  carbon  emissions, rainfall, temperature, inflation, population, and unemployment on economic  growth  in  Saudi  Arabia:  An ARDL  investigation. Plos  One , 16 (4), e0248743.
Islam,  M.  R.,  &  McGillivray,  M.  2020.  Wealth inequality,  governance  and  economic growth. Economic  Modelling , 88 (June), 1–13. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2019.0 6.017
Joyce, R., & Ziliak, J. P. 2019. Relative Poverty in  Great  Britain  and  the  United  States, 1979–2017. Fiscal  Studies , 40 (4),  485– 518. https://doi.org/10.1111/1475- 5890.12203
Kang, J., & Kwon, K. Y. 2020. Can commodity futures  risk  factors  predict  economic growth? Journal  of  Futures  Markets , 40 (12),
1825–1860.
https://doi.org/10.1002/fut.22155 Khalid,  W.,  Akalpler,  E.,  Khan,  S.,  &  Shah,  N.
H.  2021.  The  Relationship  Between Unemployment  and  Economic  Growth  in South  Africa:  VAR  Analysis. Forman Journal of Economic Studies , 17 (1). Klugman, J., Rodríguez, F., & Choi, H. J. 2011. The  HDI  2010:  New  controversies,  old critiques. Journal of Economic Inequality ,
9 (2),
249–288. https://doi.org/10.1007/s10888-011-9178- z Kotschy, R., & Sunde, U. 2021. Income Shocks, Inequality, and Democracy*. Scandinavian  Journal  of  Economics , 123 (1),
295–326. https://doi.org/10.1111/sjoe.12398
Kronauer,  M.  2019.  ‘Social  exclusion’and ‘underclass’-new concepts for the analysis of poverty.  In Empirical poverty research in a comparative perspective (pp. 51–76).
Routledge.
Kukić,  L. 2020. Origins of regional divergence:
economic growth in socialist
Yugoslavia†. Economic  History  Review , 73 (4),
1097–1127. https://doi.org/10.1111/ehr.12967
Kumah,  C.,  Hilson,  G.,  &  Quaicoe,  I.  2020.
Poverty,  adaptation  and  vulnerability:  An assessment  of  women’s  work  in  Ghana’s artisanal  gold  mining  sector. Area , 52 (3), 617–625. https://doi.org/10.1111/area.12639 Lakner, C., Mahler, D. G., Negre, M., & Prydz, E.  B.  2019.  How  much  does  reducing inequality  matter  for  global  poverty? World  Bank  Policy  Research  Working Paper , 8869 .
Li, M., Zhu, Z., Deng, T., & Sheng, X. 2021. An investigation into high-speed train interior noise  with  operational  transfer  path analysis  method. Railway  Engineering Science , 29 (1), 1–14.
Li,  Z.,  Hu,  M.,  &  Wang,  Z.  2020.  The  space- time  evolution  and  driving  forces  of county  economic  growth  in  China  from 1998 to 2015. Growth and Change , 51 (3),
1203–1223.
https://doi.org/10.1111/grow.12412
Louail,  B.,  &  Riache,  S.  2019.  Asymmetry relationship  between  economic  growth and  unemployment  rates  in  the  Saudi economy:  Application  of  Okun’s  law during the period. International Journal of Advanced and Applied Sciences , 83–88.
Mahadevan,  R.,  &  Suardi,  S.  2019.  Panel evidence on the impact of tourism growth on  poverty,  poverty  gap  and  income inequality. Current  Issues  in  Tourism , 22 (3), 253–264.
Mandeya, S. M. T., & Ho, S.-Y. 2021. Inflation, inflation  uncertainty  and  the  economic growth  nexus:  An  impact  study  of  South Africa. MethodsX , 8 , 101501.
Maneejuk, P., & Yamaka, W. 2021. The Impact of Higher Education on Economic Growth in  ASEAN-5  Countries. Sustainability , 13 (2), 520.
Mansi, E., Hysa, E., Panait, M., & Voica, M. C. 2020. Poverty—A Challenge for Economic  Development?  Evidences  from Western  Balkan  Countries  and  the European  Union. Sustainability , 12 (18), 7754.
McArthur,  D.,  &  Reeves,  A.  2019.  The  rhetoric of  recessions:  how  British  newspapers
talk  about  the  poor  when  unemployment rises, 1896–2000. Sociology , 53 (6), 1005– 1025.
McWilliam,  A.  R.,  Wianti,  N.  I.,  &  Taufik,  Y. 2021. Poverty and prosperity among Sama Bajo  fishing  communities  (Southeast Sulawesi,  Indonesia). Singapore  Journal of  Tropical  Geography , 42 (1),  132–148. https://doi.org/10.1111/sjtg.12349 Mohanty,  R.  K.,  &  Bhanumurthy,  N.  R.  2019.
Analyzing  the  Dynamic  Relationships between Physical Infrastructure, Financial Development  and  Economic  Growth  in India. Asian  Economic  Journal , 33 (4), 381–403. https://doi.org/10.1111/asej.12190
Morris,  M.  H.  2020.  The  Liability  of  Poorness:
Why  the  Playing  Field  is  Not  Level  for Poverty Entrepreneurs. Poverty and Public Policy , 12 (3), 308–319. https://doi.org/10.1002/pop4.283
Musarat,  M.  A.,  Alaloul,  W.  S.,  &  Liew,  M.  S.
2021.  Impact  of  inflation  rate  on construction  projects  budget:  A  review. Ain  Shams  Engineering  Journal , 12 (1), 407–414.
Nair,  M.,  Pradhan,  R.  P., &  Arvin,  M.  B.  2020. Endogenous  dynamics  between  R&D, ICT  and  economic  growth:  Empirical evidence  from  the  OECD  countries.
Technology  in  Society , 62 ,  101315.
https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101
315
Nevile,  A.  2007.  Amartya  K.  Sen  and  social exclusion. Development  in  Practice , 17 (2),
249–255. https://doi.org/10.1080/096145207011972
00
NGOC,  B.  H.  2020.  The  asymmetric  effect  of inflation on economic growth in Vietnam:
Evidence  by  nonlinear  ARDL  approach. The Journal of Asian Finance,
Economics, and Business , 7 (2), 143–149. Ningtias,  E.  N.  A.,  &  Anwar,  A.  F.  2021.
Mengukur Dampak Pengangguran, Tingkat Pendidikan, Upah Minimum, dan Pengeluaran Per Kapita terhadap Kemiskinan di Kota Makassar. Bulletin of
Economic Studies (BEST) , 1 (1).
Orji,  A.,  Ogbuabor,  J.  E.,  Nwosu,  E.,  Anthony- Orji, O. I., & Amoji, N. 2020. Analysis of Poverty Correlates and Multi- Dimensionality  in  South  East  Nigeria:
New  Empirical  Evidence  From  Survey Data. Poverty  and  Public  Policy , 12 (3),
255–270. https://doi.org/10.1002/pop4.284 Padder,  A.  H.,  &  Mathavan,  B.  2021.  The
Relationship between Unemployment and
Economic  Growth  in  India:  Granger Causality Approach. Nveo-Natural
Volatiles  &  Essential  Oils  Journal|
NVEO , 1265–1271.
Panda,  S.,  &  Padhi,  B.  2020.  Poverty  and inequality  in  Odisha,  India. Journal  of Public Affairs , January , 1–16. https://doi.org/10.1002/pa.2220
Papadakis,  N.,  Amanaki,  E.,  Drakaki,  M.,  &
Saridaki, S. 2020. Employment/ unemployment,  education  and  poverty  in the  Greek  Youth,  within  the  EU  context. International  Journal  of  Educational Research , 99 (December  2018),  101503. https://doi.org/10.1016/j.ijer.2019.101503
Parolin, Z., Curran, M., & Wimer, C. 2020. The CARES Act and Poverty in the COVID-19 crisis:  Promises  and  pitfalls  of  the recovery rebates and expanded unemployment benefits . Center on Poverty and Social Policy, Columbia University. Petrović,  J.  2019.  Economic  Thought  of
Friedrich  List,  Gunnar  Myrdal  and  John Maynard  Keynes,  and  Its  Applicability  in
Transition Economies. Facta Universitatis,  Series:  Economics  and Organization , 16 , 075. https://doi.org/10.22190/fueo1901075p
Prasetyo,  P.  E.,  &  Kistanti,  N.  R.  2020.  Human capital, institutional economics and entrepreneurship as  a driver for quality &
sustainable economic growth. Entrepreneurship and Sustainability Issues , 7 (4), 2575.
Qin,  Y.-G.,  Yi,  C.,  Dong,  G.-L.,  &  Min,  J.-Z. 2020.  Investigating  the  influence  of meteorological  factors  on  particulate matters:  A  case  study  based  on  path analysis. Energy  &  Environment , 31 (3), 479–491.
Ramzan,  M.  2021.  Impact  of  Inflation  and Unemployment  on  Economic  Growth  of Pakistan. European  Journal  of  Business and  Management  Research , 6 (4),  282– 288.
Ratri,  T.  D.,  &  Sholeh,  M.  2019.  The  Influence of  Education,  Health  and  the  Internet  on Poverty in Indonesia. International Conference  on  Social  Science  and Character  Educations  (ICoSSCE  2018) and  International  Conference  on  Social
Studies,  Moral,  and  Character  Education (ICSMC 2018) , 158–163.
Rauhut,  D.,  &  Hatti,  N.  2021.  Capability deprivation  and  poverty:  Amartya  sen revisited.  In Poverty  in  Contemporary Economic Thought , 158–171. Routledge. Ridlo,  M.,  &  Sari,  F.  I.  2020.  The  Effect  of Unemployment,  Economic  Growth  on Poverty  with  Zakat  as  a  Moderation Variable. Al-Amwal: Jurnal Ekonomi Dan
Perbankan Syari’ah , 12 (1), 22–32. Ridzuan,  A.  R.,  Zakaria,  S.,  Fianto,  B.  A., Yusma,  N.,  Yusoff,  M.,  Fatimah,  N., Sulaiman,  C.,  Razak,  M.  I.,  &  Lestari,  A.
2021. Nexus between Financial Development  and  Income  Inequality before Pandemic Covid-19 : Does Financial Kuznets Curve Exist in
Malaysia  ,  Indonesia  ,  Thailand  and Philippines ? 11 (2), 260–271.
Runganga,  R.  2020.  Inflation  and  Economic Growth  in  Zimbabwe  is  there  Any Inflation  Threshold  Level? International Journal  of  Applied  Economics,  Finance and Accounting , 8 (1), 1–10.
Selwyn,  B.  2019.  Poverty  chains  and  global capitalism. Competition & Change , 23 (1), 71–97.
Semprebon,  E.,  Porsse,  M.  de  C.  S.,  Gurak,  E. C.,  &  Dameto,  F.  2020.  Explaining poverty  and  business  with  network concepts  analysis. Business  and  Society
Review , 125 (3), 311–327.
https://doi.org/10.1111/basr.12199
Sezgin,  B.,  &  Sezgin,  Ş.  (n.d.).  The  Impact  of
Food  Inflation  on  Poverty  in  Turkey. Equinox  Journal  of  Economics  Business and Political Studies , 8 (2), 256–273. Sharaunga,  S.,  &  Mudhara,  M.  2021.  Analysis of  Livelihood  Strategies  for  Reducing Poverty Among Rural Women’s Households:  A  Case  Study  of  KwaZulu- Natal, South Africa. Journal of
International  Development , 33 (1),  127– 150. https://doi.org/10.1002/jid.3516 Song, L., Gui, Q., Chen, H., Bai, H., & Sun, Y. 2021.  Operational  transfer  path  analysis based  on  signal  decoupling. Journal  of Vibration and Acoustics , 143 (2), 21005. Stähler,  N.  2021.  The  Impact  of  Aging  and Automation  on  the  Macroeconomy  and Inequality. Journal  of  Macroeconomics , 67 (October 2020), 1–16. https://doi.org/10.1016/j.jmacro.2020.103 278
Statistik, B. P., & Selatan, P. S. 2021. Statistik .
Sule, B., & Sambo, U. 2020. Poverty in Gombe
State: Causes, Manifestations and Strategies of Alleviation. Britain
International  of  Humanities  and  Social Sciences (BIoHS) Journal , 2 (3), 706–720. Thomson,  J.  A.  2020.  Poverty  and  the  Peril  of
Particulars. Journal of Applied Philosophy , 37 (4), 661–677. https://doi.org/10.1111/japp.12434
Topuz,  S.  K.,  &  Erkanlı,  H.  2020.  An  applied study  on  women’s  poverty  in  Turkey  in the  context  of  the  capability  approach.
International Journal of Social
Economics .
Tran,  N.  T.  2020.  The  role  of  public  debt  on economic  growth  with  capital  loss. Australian  Economic  Papers , August ,  1– 20. https://doi.org/10.1111/1467-
8454.12206
Tumanoska, D. 2020. The Relationship between Economic  Growth  and  Unemployment Rates: Validation of Okun’s Law in Panel Context. Research  in  Applied  Economics , 12 (1), 33–55.
Vaitkus,  D.,  Tcherniak,  D.,  &  Brunskog,  J. 2019. Application of vibro-acoustic operational transfer path analysis. Applied Acoustics , 154 , 201–212.
Valls  Fonayet,  F.,  Belzunegui  Eraso,  Á.,  &  De Andrés  Sánchez,  J.  2020.  Efficiency  of Social  Expenditure  Levels  in  Reducing Poverty  Risk  in  the  EU-28. Poverty  and Public Policy , 12 (1), 43–62. https://doi.org/10.1002/pop4.267
Wahyuningsih,  D.,  Yunaningsih,  A.,  Priadana,
M. S., Darma, D. C., & Purwadi, P. 2020. Why are Unemployment and Poverty Still Happening  in  Borneo  Island,  Indonesia? International  Journal  of  Economics  and Financial Issues , 10 (2), 235.
Wang,  H.,  Wen,  T.,  &  Han,  J.  2020.  Can government  financial  inflows  effectively reduce  poverty  in  poverty-stricken  areas? Evidence  from  China. Emerging  Markets Finance and Trade , 56 (11), 2461–2473. Wang,  S.,  &  Yang,  D.  2020.  The  effects  of poverty  stereotype  threat  on  inhibition ability  in  individuals  from  different income-level families. Brain and Behavior , 10 (12), 1–14. https://doi.org/10.1002/brb3.1770
Warsito,  B.,  Santoso,  R.,  Yasin,  H.,  &  Caraka,
R. E. 2021. Biresponses Kernel
Nonparametric  Regression:  Inflation  and
Andi  Lopa  Ginting.,  Mengukur  Dampak  Pendidikan,  Pengangguran,  Pengeluaran  Perkapita,  Inflasi  terhadap Kemiskinan Dan Gini Ratio di Kota Makassar
Economic  Growth. International  Journal of  Criminology  and  Sociology , 10 ,  465– 471. Wietzke,  F.  B.  2020.  Poverty,  Inequality,  and
Fertility: The Contribution of Demographic  Change  to  Global  Poverty Reduction. Population  and  Development Review , 46 (1), 65–99.
https://doi.org/10.1111/padr.12317 Workneh,  M.  A.  2020.  Gender  Inequality, Governance,  and  Poverty  in  Sub-Saharan Africa. Poverty  and  Public  Policy , 12 (2), 150–174. https://doi.org/10.1002/pop4.278 Xia,  E.,  Cao,  Z.,  Zhu,  X.,  Qiu,  S.,  Xue,  Z.,  He, H.,  &  Li,  L.  2021.  A  modified  dynamic stiffness  calculation  method  of  rubber isolator  considering  frequency,  amplitude and preload dependency and its application  in  transfer  path  analysis  of vehicle  bodies. Applied  Acoustics , 175 , 107780.
Yamamori,  T.  2019.  The  Smithian  ontology  of ‘relative  poverty’:  revisiting  the  debate
between Amartya Sen and Peter Townsend. Journal of Economic
Methodology , 26 (1), 70–80.
Yamashita, Y., Ishihara, H., Ikeda, T., & Asada,
M. 2019. Investigation of causal
relationship  between  touch  sensations  of robots  and  personality  impressions  by path  analysis. International  Journal  of Social Robotics , 11 (1), 141–150.
Yardimcioǧlu, F., Gürdal, T., & Altundemir, M.
E. 2014. Education and economic growth: A  panel  cointegration  approach  in  OECD countries  (1980-2008). Egitim  ve  Bilim ,
39 (173), 1–12.
Ye,  S.,  Hou,  L.,  Zhang,  P.,  Bu,  X.,  Xiang,  J., Tang,  H.,  &  Lin,  J.  2020.  Transfer  path analysis  and  its  application  in  low- frequency  vibration  reduction  of  steering wheel  of  a  passenger  vehicle. Applied Acoustics , 157 , 107021.
Zhao,  S.,  Wu,  N.,  &  Wang,  Q.  2020.  Deep residual  U-net  with  input  of  static structural  responses  for  efficient  U  load transfer path analysis. Advanced Engineering Informatics , 46 , 101184.