## DETERMINASI KEMISKINAN DAN PENGANGGURAN DI INDONESIA
Nurhayati 1* , Sri Yani Kusumastuti 2
1,2 Program Studi Ekonomi Pembangunan,
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Trisakti Jl. Kyai Tapa No 1, Grogol, Jakarta 11440, Indonesia *Coressponding Author Email: nurhayati@trisakti.ac.id
ABSTRACT Purpose : It is generally seen that the number of poor people tends to decrease, and  the  unemployment  rate  also  tends  to  decrease  slowly,  but economic growth has decreased. Therefore, this study wants to look at the factors that influence poverty and unemployment in Indonesia during the 2014-2018 period. Design/Methodology/ Approach : The object of the research is to take a case in Indonesia using panel data which is a combination of time series data and cross section, where time series data are from 20014-2018 and cross sections are 33 provinces in  Indonesia. The analytical tool used to  answer the problems raised in this study is the Linear Data Panel Regression. The first step to do is to issue estimation results, namely Common Effect  Model, Fixed Effect  Model, and Random Effect Model. The second stage is to choose the model using the Chow Test, Hausman Test and LM Test. The third stage is to analyze the magnitude of the coefficient, coefficient sign, significance test and goodness of fit test
(coefficient of determination and Global Test). Findings : The test results show that the unemployment model uses alpha 10%, there  are  variables  that  have  negative  effects  such  as  WAGE  and
Health, while RGDP, POP and EDUC have no statistical effect. The poverty  model  shows  that  of  the  five  variables  proposed  in influencing the level of open unemployment at an error rate of 10% are  RDGP,  WAGE,  EDUC  and  HEALTH  while  POP  has  no statistical effect. The final model shows statistically at a 10% error rate there is a positive influence on the level of open unemployment that  has  been  influenced  by  RGDP,  POP,  WAGE,  EDUC  and HEALTH on poverty levels in Indonesia.
Keywords : Unemployment, Poverty, Multiple Linear Regression Panel Data JEL Classification : C33, E24, I30
ISSN : 2442-9686 (online)
DOI:  http://dx.doi.org/10.25105/me.v28i1.7288
Submission date: 11 Juli 2020
Accepted date: 20 Februari 2021

## PENDAHULUAN
Strategi  Pembangunan  merupakan  proses  perencanaan  untuk  mencapai  tujuan  dengan upaya  meningkatkan  pertumbuhan  pendapatan  suatu  daerah.  Dengan  adanya  strategi pembangunan maka dapat mengantisipasi ketidakseimbangan dari perubahan sistem sosial. Pembangunan  nasional  yang  dicanangkan  oleh  pemerintah  memiliki  tujuan  mulia  yaitu tercapainya  masyarakat  yang  adil  dan  makmur,  oleh  karena  itu  agar  tercapai  maka pembangunan harus diarahkan pada pembangunan di daerah yang secara relatif  memiliki penduduk miskin yang meningkat dari tahun ke tahun.
(Purnama,  2017)  menyatakan  kriteria  utama  pemilihan  sektor  potensial  dalam pembangunan  nasional  adalah  sektor  tersebut  efektif  dalam  menurunkan  jumlah penduduk  miskin.  Hal  ini  sejalan  dengan  indikator  utama  dalam  menuju  keberhasilan pembangunan  nasional  yaitu  penurunan  laju  pertumbuhan  penduduk  miskin.  Kebijakan yang  sudah dilaksanakankan  oleh  pemerintah  baik  pusat  maupun  daerah  sampai  saat  ini dirasa  belum  memberikan  hasil  yang  cukup  optimal,  terlihat  dari  ketimpangan  antara rencana  yang  dibuat  dengan  ketercapaian  tujuan.  Hal  ini  dikarena  baik  dalam  kebijakan dan  program  yang  dibuat  untuk  menanggulangi  kemiskinan  lebih  berorientasi  pada program  yang  sifatnya  hanya  sectoral  saja.  Maka  dari  itu  perlu  adanya  sebaug  strategi untuk  melakukan  penanggulangan  secara  terpadu,  terintegrasi  dan  tentunya  sinergis, sehingga  permasalahan  yang  diharapkan  selesai  dapat  diselesaikan  dengan  tuntas. Terkadang  pembangunan  suatu  daerah  lebih  terpusat  pada  pertumbuhan  ekonomi  yang tinggi  saja  namun  tidak  memperhatikan  bagaimana  bertambahnya  jumlah  penduduk miskin akibat dari proses pembangunan tersebut.
Pertumbuhan  ekonomi  tidaklah  cukup  untuk  mengentaskan  kemiskinan,  namun pertumbuhan  ekonomi  juga  sangat  dibutuhkan  untuk  menekan  kemiskinan,  meskipun begitu pertumbuhan ekonomi yang tinggi tidak serta merta menurunkan jumlah penduduk miskin  jika  tidak  diiringi dengan  pemerataan  pendapatan ( Humairo ,  2014) .  Tingginya angka  prosentase  jumlah  penduduk  miskin  disuatu  wilayah  maka  akan  berdampak terhadap  lesu  nya  daya  beli  masyarakat  di  wilayah  tersebut.  Pada  umumnya  pendapatan penduduk  miskin  tersebut  sangat  rendah  sehingga  jika  dilihat  melalui  pendapatan perkapita  juga  akan  relative  rendah,  begitu  juga  rata-rata  jumlah  anggota  rumah  tangga penduduk  miskin  pada  umumnya  memiliki  jumlah  anggota  keluarga  yang  lebih  banyak sehingga  secara  rata-rata  pendapatan  perkapita  penduduk  miskin  tersebut  juga  menjadi lebih rendah. Keadaan ini juga akan lebih parah jika dari sisi tingkat pengangguran yang tinggi di wilayah tersebut.
(Nakabashi, 2018) menjelaskan bahwa pertumbuhan ekonomi merupakan variabel umum dan  relevan  yang  dapat  mengurangi  kemiskinan.  Dengan  syarat  pertumbuhan  ekonomi tersebut  cukup  efektif  dalam  menurunkan  tingkat  kemiskinan.  Pertumbuhan  tersebut harus  mencakup  setiap  golongan  pendapatan  masyarakat,  termasuk  pada  golongan penduduk  yang  miskin.  Dalam  melakukan  perencanaan  pertumbuhan  harus  dipastikan akan  mencakup  seluruh  sector  dimana  para  penduduk  miskin  itu  bekerja  seperti contohnya  masyarakat  miskin  yang  bekerja  pada  sektor  pertanian  dan  sektor  yang memiliki  sifat  padat  karya.  Kebijakan  yang  pemerintah  buat  perlu  cukup  efektif  untuk mendistribusikan  mamfaat  dari  pertumbuhan  yang  akan  didapatkan  dari  sektor  yang bersifat modern seperti sektor jasa terutama yang padat modal.
Aspek  yang  menyangkut  didalam  masalah  kemiskinan  antara  lain  karena  pemasukkan keuangan yang relatif rendah, dari akses Pendidikan terbatas sehingga menyebabkan buta huruf, akses Kesehatan yang rendah sehingga tingkat kesehatan menjadi rendah dan dari sisi  kesetaraan  gender  yang  timpang  serta  dasi  sisi  lingkungan  yang  buruknya  (Bank Dunia,  2004).  Penyebab  kemiskinan  salah  satunya  dikarenakan  rendahnya  pendapatan dan  tidak  terdapat  akses  dalam  memenuhi  kebutuhan  yang  bersifat  mendasar  (makanan, pakaian,  perumahan)  serta  rendahnya  tingkat  kesehatan  dan  pendidikan.  Kemiskinan disebabkan  juga  karena  adanya  keterbatasan  kapangan  pekerjaan,  umumnya  masyarakat yang  terkategori  miskin  merupakan  seorang  pengangguran,  dengan  tingkat  pendidikan yang  rendah  dan  tingkat  kesehatan  yang  rendah.  Salah  satu  cara  untuk  mengatasi kemiskinan  harus  dilakukan  secara  Bersama-sama  terutama  mengatasi  masalah  lain penyebab  kemiskinan  yaitu  antara  lain  masalah  tingginya  tingkat  pengangguran, rendahnya akses Pendidikan, sulitnya  akses  Kesehatan dan masalah lainnya  yang  snagat erat dengan penyebab kemiskinan.
(Bank Dunia, 2005) menyatakan pendidikan merupakan sebuah tujuan pembangunan yang penting bagi bangsa. Pendidikan memiliki fungsi sebagai motor penggerak  untuk modal bagi  masayarakat  memutuskan  rantai  kemiskinan.  Tingginya  akses  masyarakat  untuk menikmati  Pendidikan  akan  membantu  penurunan  kemiskinan,  dengan  cara  pendidikan sebagai  sarana  untuk  mendapatkan  ilmu  pengetahuan  dan  keterampilan  agar  masyarakat memiliki  peluang  untuk  mausk  ke  dunia  kerja  dengan  keterampilan  yang  sesuai  dengan kebutuhan  pasar.  Selain  itu  masyarakat  yang  memiliki  Pendidikan  tinggi  berarti produktivitas  nya  juga  tinggi,  sehingga  akan  meningkatkan  output  perusahaan  dan  akan meningkatkan  upah  pekerja,  lalu  meningkatkan  daya  beli  dan  pada  akhirnya  akan menurunkan tingkat kemiskinan yang ada di masyarakat.
Tinggi  nya  tingkat  kepadatan  penduduk  akan  menjadi  penghambat  pembangunan ekonomi,  hal  ini  terkait  dengan  pendapatan  per  kapita  masyarakat  yang  rendah. Rendahnya  tingkat  investasi  juga  akan  semakin  sulit  untuk  menekan  pertumbuhan penduduk  disuatu  wilayah.  Walaupun  sebuah  wilayah  memiliki  output  yang  tinggi  sebagai hasil  dari  penggunaan  teknologi  dan  tingkat  investasi  yang  baik,  namun  jika  tidak diimbangi dengan penekanan pertumbuhan penduduk maka akan sama saja. Oleh karena perlu  adanya  kebijakan  yang  dapat  menekan  laju  pertumbuhan  penduduk  dalam  suatu perekonomian.
Berdasarkan data dari BPS diketahui bahwa jumlah penduduk miskin di Indonesia selama 6 tahun terakhir memiliki nilai yang turun naik. Pertumbuhan penduduk miskin pada tahun 2011 menurun  sebesar  3,24% dibandingkan  tahun  2010, ditahun  2012  jumlah  penduduk miskin kembali mengalami penurunan sebesar 2,95% begitu juga ditahun 2013 mengalami penurunan sebesar 3,66%. Pada tahun 2014 jumlah penduduk miskin mengalami kenaikan sebesar 0,75% dan kembali meningkat di tahun 2015 sebesar 1,11%. Di tahun 2016 cukup mengembirakan dimana pada tahun 2016 jumlah penduduk miskin mengalami penurunan sebesar 2,05%.
Meskipun  jumlah  penduduk  miskin  di  tahun  2016  mengalami  penurunan,  hal  ini  tidak sejalan dengan angka pertumbuhan ekonomi Indonesia tahun 2010-2015. Pada tahun 2011 pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  lebih  rendah  sebesar  6,44%  dibandingkan  tahun  2010 sebesar  6,81%.  Pada  tahun  2012  pertumbuhan  ekonomi  sebesar  6,19%  di  tahun  2013 5,56%, di tahun 2014 sebesar 5,02% dan di tahun 2015 sebesar 4,79%, maka secara relatif dapat  dikatakan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  selama  tahun  2010-2016  mengalami penurunan.
Media Ekonomi Vol. 28 No. 1 April 2020______________________________________
Dalam kurun waktu 2010-2016 angka pengangguran di Indonesia menunjukan penurunan secara perlahan, dimana pada tahun 2010 angka pengangguran sebesar 8,3 Juta Jiwa dan di tahun 2016 sebesar 7 Juta Jiwa. Penurunan yang cukup berarti terutama pada pengangguran wanita,  bahkan  mulai  mendekati  angka  pengangguran  pria.  Hal  ini  menunjukkan permasalahan gender didalam lapangan pekerjaan sudah tidak terlalu bermasalah, namun tenaga  kerja  wanita  masih  memiliki  kecenderungan  bekerja  pada  sektor  informal, melakukan pekerjaan dengan tingkat upah yang rendah dibandingkan tenaga kerja pria.
Angka  Harapan  Hidup  (AHH)  adalah  proksi  untuk  pemerintah  dalam  mengevaluasi kinerja  nya  dalam  hal  Kesehatan  dimana  tujuannya  apakah  kesejahteraan  masyarakat meningkat  dan  khususnya  dalam  peningkatan  Kesehatan.  Membandingkan  tingkat kesejahetraan  masyarakat  antar  kelompok  sangat  penting  dalam  menentukan  angka harapn  hidup masyarakat  Indonesia. Pada  negara  yang memiliki tingkat Kesehatan  yang lebih baik, dilihat secara indivisu memiliki angka rata-rata hidup yang lebih lama, begitu juga dari sisi ekonomi memiliki peluang untuk mendapatkan pendapatan yang lebih tinggi juga. Selanjutnya,  (Arsyad,  1999)  menjelaskan  kebijakan  pemerintah  yang  bertujuan untuk  meningkatkan  Kesehatan  merupakan  salah  satu  cara  untuk  mengatasi  kemiskinan disebuah  negara.  Kebijakan  dengan  tujuan  memperbaiki  kesehatan  diharapkan  akan meningkatkan  produktivitas  golongan  miskin.  Kesehatan  yang  lebih  baik  akan meningkatkan  kemampuan  untuk  bekerja  dibandingkan  hari  dimana  mereka  tidak  dapat bekerja.
Penelitian yang pernah dilakukan dengan tujuan  yang sama dengan penelitian  ini, antara lain penelitian yang dilakukan oleh (Harlik, Amir, & Hardiani, 2013) yang menganalisis determinasi  kemiskinan  di  Kota  Jambi  dan  melihat  hubungan  kemiskinan  dan pengangguran,  penelitian  ini  memperoleh  kesimpulan  bahwa  tingkat  pendidikan  dan tingkat  Kesehatan  memiliki  pengaruh  terhadap  kemiskinan  dan  adanya  korelasi  negatif yang  snagat  rendah  antara  tingkat  kemiskinan  dengan  tingkat  pengangguran.  Penelitian yang  dilakukan  oleh  (Mustika  &  Nugroho,  2010)  menganalisis  faktor  mempengaruhi tingkat  pengangguran  di  Kota  Semarang,  hasil  penelitian  ini  memberikan  kesimpulan bahwa secara simultan pertumbuhan ekonomi, pengeluaran pemerintah dan tingkat inflasi mempengaruhi tingkat pengangguran di Kota Semarang.
Penelitian  (Astuti,  Istiyani,  &  Yuliati,  2019)  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa pertumbuhan  ekonomi  memiliki  kecenderungan  positif  terhadap  tingkat   pengangguran. Hal  ini  menunjukkan tingginya  jumlah  penduduk  dan  angkatan kerja, basaran upah, dan pertumbuhan  ekonomi  sejalan  dengan  peningkatan  tingkat  pengangguran.  Sedangkan inflasi tidak memiliki hubungan dengan tingkat pengangguran.
Berdasarkan hal diatas dapat terlihat bahwa, secara umum bahwa jumlah penduduk miskin cenderung menurun dan angka pengangguran juga cenderung mengalami penurunan secara perlahan, namun pertumbuhan ekonomi mengalami penurunan. Oleh karena itu penelitian ini  ingin  melihat  determinasi  kemiskinan  dan  pengangguran  di  Indonesia  selama  2014- 2018.

## METODE PENELITIAN
Pembahasan  dalam  penelitian  ini  akan  meliputi  spesifikasi  model,  variabel  yang  akan digunakan,  dan  teknik  analisa.  Ruang  lingkup  penelitian  menyajikan  batasan  objek
penelitian  yang  akan  dibahas  dalam  penelitian.  Dalam  penelitian  ini  spesifikasi  model menjelaskan  mengenai  model  yang  akan  digunakan  dalam  membuktikan  hipotesa. Variabel  digunakan  untuk  menjelaskan  definisi  data  dan  sumber  data,  sedangkan  teknik analisa model digunakan untuk menganalisa data.
Gambar

## 1
Kerangka Pemikiran
Obyek  penelitian  mengambil  contoh  kasus  di  Indonesia  dengan  34  propinsi  dalan  data panel yang balance , selama kurun waktu 2014-2018.
Tabel 1 Indikator-Indikator di Dalam Penelitian ini Indikator Variabel Satuan Tingkat Kemiskinan POOR Prosentase Kepadatan Penduduk POP Jiwa/Km2 Pendapatan Domestik Regional Bruto PDRB Juta Rupiah Upah Minimun Propinsi UMP Rupiah Tingkat Pengangguran Terbuka TPT Prosentase Angka Harapan Hidup HEALTH Tahun Angka Melek Huruf EDUC Prosentase Sumber: BPS
Pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan tiga persamaan yaitu melihat faktor- faktor  yang  mempengaruhi  kemiskinan,  pengagguran  di  Indonesia.  Dengan  formulasi sebagai berikut:

## Persamaan 1
POOR  = α 1 + β 1 POP it + β 2 RGDP it + β 3 EDUC it + β 4 HEALTH it + β 5 WAGE it + ε 1it Persamaan 2
UN it =  α 2 +  β 6 POP it +  β 7 RGDP it +  β 8 EDUC it +  β 9 HEALTH it +  β 10 WAGE it +ε 2it

## Persamaan

## Persamaan 3
POOR  = α 3 + β 11 UNfitted it + ε 3it
Dimana
POOR = Tingkat Kemiskinan
POP =  Jumlah Penduduk RGDP =  Pendapatan Domestik Regional Bruto Harga Konstan EDUC =  Tingkat Pendidikan HEALTH = Tingkat Kesehatan UN =  Tingkat Pengangguran Terbuka WAGE =  Upah Minimum Propinsi α 0 =  Intersep atau Konstanta
β 1 , β 2, β 3 , ...., β 11 = Parameter dari masing-masing indikator/variabel yang akan diuji secara statistik dan ekonometrik ε = error i = 1, 2, 3, ......... , N (jumlah 33 provinsi di Indonesia) t = 1, 2, 3, ......... , T (jumlah tahun observasi)
Selanjutnya dengan menggunakan persamaan diatas, diharapkan akan menghasilkan nilai β 1 , dan β 6 > 0 kemudian β 2 , β 3 , β 4 , β 5, β 7, β 8, β 9 dan β 10 < 0.
Alat  analisis  yang  digunakan  untuk  menjawab  permasalahan  yang  diajukan  dalam penelitian  ini  adalah  Regresi  Linier  Data  Panel.  Tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah mengeluarkan hasil estimasi yaitu Common Effect Model, Fixed Effect Model , dan Random Effect Model . Tahap kedua adalah melakukan pemilihan model menggunakan Chow Test , Hausman  Test dan LM  Test .  Tahap  yang  ketiga  adalah  melakukan  analysis  terhadap besaran  koefisien,  tanda  koefisien,  uji  signifikansi  dan goodness  of  fit  test (koefisien determinasi dan Uji Global).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  untuk  model  pengangguran  diketahui  uji  Chow  Test menunjukkan  nilai  probabilita  sebesar  0,0000  <  0,05  (alpha 5%)  maka  Ho  ditolak, sehingga  pengujian  dilanjutkan  ke  Hausman  Test  dengan  nilai  prob  sebesar  0,0509  > 0,05  (alpha  5%)  maka  H0  diterima.  Diputuskan  secara  statistik  model  yang  terbaik untuk  mengestimasi  model  dari  pengangguran  adalah  menggunakan Random  Effect Model . Persamaan model pengangguran yang diajukan dan hasil  estimasi adalah sebagai berikut:
UN = 0,671951 – 0,009196 POP it + 0,001449 RGDP it + 0,149488 EDUC it – 0,119117 HEALTH it - 0.959102 WAGE it + ε 1it
Hasil  pengujian  Random  Effect  Model  menunjukkan  dari  lima  variabel  yang  diajukan dalam  mempengaruhi  tingkat  pengangguran  terbuka  pada  tingkat  kesalahan  10%  adalah WAGE, dan HEALTH sedangkan RGDP, POP dan EDUC tidak memiliki pengaruh secara statistik.
Tabel 2

## Hasil Estimasi Model Tingkat Pengangguran Terbuka
Variabel Common Effect Fixed Effect Random Effect Beta P-value Beta P-value Beta P-value Konstanta -3.165687 0.4576 -6.156628 0.8881 0.671951 0.8778 RGDP 0.000672 0.3386 -0.000687 0.7767 0.001449 0.0017 POP 0.043861 0.1013 -0.034368 0.9381 -0.009196 0.8141 WAGE 0.685622 0.0480 -1.023971 0.0085 -0.959102 0.0062 EDUC 0.165868 0.0000 0.022728 0.8757 0.149488 0.0000 HEALTH -0.133804 0.0311 0.167960 0.7906 -0.119117 0.1098 Goodness of Fit Test Adj R 2 0.245033 0.860552 0.115651 Prob Fstat 0.000000 0.000000 0.000160 Pemilihan Model Chow Test Cross Section Chi Square 315.759878 Individual Effect P-value 0.0000 Hausman Test Cross Section Random 9.330568 Random Effect P-value 0.0509 Sumber: Data Diolah (Eviews 10.0)
Koefisien  determinasi  dari  model  pengangguran  sebesar  11,56%  artinya  variasi kemampuan  dari   variabel independen dalam menjelaskan pengangguran sebesar 11,56% sedangkan  sisa  nya dijelaskan  oleh  variabel  independen  lain  yang  tidak  dimasukkan kedalam  model.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  bahwa  masih  banyak  variabel  yang menentukan  atau  mempengaruhi tingkat  pengangguran  di  Indonesia  selain  RGDP,  POP, WAGE,  EDUC  dan  HEALTH.  Hasil  pengujian  global  menunjukkan  bahwa  nilai probabilitas dari Fstat sebesar 0.000160 < 0,05 (alpha 5%) maka Ha diterima, disimpulkan secara  statistic  paling  tidak  terdapat  satu variabel  independen  dalam  penelitian  ini  yang berpengaruh terhadap tingkat pengangguran di Indonesia.
Hasil  pengujian  menyimpulkan  bahwa  RGDP  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap pengangguran di Indonesia, artinya pengangguran di Indonesia tidak  merespon perubahan output  real .  Hal  ini  dikarenakan  di  Indonesia  terdapat  pengangguran  struktural  dan friksional yaitu pengangguran yang terjadi  karena pencari   kerja tidak memenuhi  kriteria yang  diminta  oleh  pihak  yang  membutuhkan  tenaga  kerja  atau  adanya kesulitan  dalam mencapai  kesepakatan  antara  pihak  yang  membutuhkan  tenaga  kerja  dengan  pihak pencari  kerja.  Dengan  adanya  perbedaan  struktur  ekonomi  di  negara  Indonesia  dimana labor  instensif masih  mendominasi  daripada labor  skill .  Selain  itu,  struktur  ekonomi Indonesia  sebagian  besar  padat  karya  masih  didominasi  oleh  sektor pertanian dan sektor informal. Kebijakan pemerintah sangat diperlukan disini antara lain  menciptakan  industri yang  mampu  menyerap  tenaga  kerja  dan  pelatihan  khusus  dalam  meningkatkan keterampilan tenaga kerja seperti yang dibutuhkan oleh sektor industri.
Hasil  pengujian  statistic  menunjukkan  pengaruh  yang  diberikan  oleh  EDUC  terhadap Tingkat Pengangguran adalah positif, artinya semakin tinggi pendidikan yang diproksi oleh Angka Melek Huruf maka tingkat pengangguran di Indonesia semakin tinggi. Hasil yang berbanding terbalik dengan teori ini menunjukkan kurangnya daya serap amgkatan kerja atau adanya ketidakseimbangan antara permintaan dengan penawaran kerja yang ada.
Berdasarkan  hasil  pengujian  untuk  model  kemiskinan  diketahui  uji  Chow  Test
Media Ekonomi Vol. 28 No. 1 April 2020______________________________________
menunjukkan  nilai  probabilita  sebesar  0,0000  <  0,05  (alpha 5%)  maka  Ho  ditolak, sehingga pengujian dilanjutkan ke Hausman Test dengan nilai probabilita sebesar 0,1164 >  0,05  (alpha  5%)  maka  Ho  diterima.  Diputuskan  secara  statistic  model  yang  terbaik untuk mengestimasi model dari  kemiskinan adalah menggunakan Random Effect Model . Persamaan model kemiskinan yang diajukan dan hasil estimasi adalah sebagai berikut:
POOR  =  99.71151  +  0.058561  POP it -  0.002021  RGDP it -  0.174500  EDUC it – 1.018970 HEALTH it - 0.490523 WAGE it + ε 1it
Hasil  pengujian  Random  Effect  Model  menunjukkan  dari  lima  variabel  yang  diajukan dalam  mempengaruhi  tingkat  pengangguran  terbuka  pada  tingkat  kesalahan  10%  adalah RDGP,  WAGE,  EDUC  dan  HEALTH  sedangkan  POP  tidak  memiliki  pengaruh  secara statistik.
Koefisien  determinasi  dari  model  pengangguran  sebesar  34,34%  artinya  kemampuan variabel  independen  dalam  menjelaskan  tingkat  kemiskinan  sebesar  34,34%  sedangkan sisa nya dijelaskan oleh variabel independen lain yang tidak dimasukkan kedalam model. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  bahwa  masih  banyak  variabel  yang  menentukan  atau mempengaruhi tingkat kemiskinan di  Indonesia  selain RGDP, POP, WAGE, EDUC dan HEALTH.  Hasil  pengujian  secara  umum didapatkan  nilai  probabilitas  dari  Fstat sebesar 0.000000 < 0,05 (alpha 5%) maka Ha diterima, disimpulkan secara statistik paling  tidak terdapat satu variabel independen dalam penelitian ini yang berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan  di  Indonesia.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Taufik,  2010)  menghasilkan pertumbuhan ekonomi berpengaruh negatif terhadap kemiskinan, sedangkan populasi dan angka melek huruf berpengaruh positif terhadap kemiskinan di Jawa Timur.
Tabel 3

## Hasil Estimasi Model Tingkat Kemiskinan
Variabel Common Effect Fixed effect Random Effect Beta P-value Beta P-value Beta P-value Konstanta 122.8047 0.0000 73.09491 0.0271 99.71151 0.0000 RGDP -0.002054 0.2597 0.000322 0.8589 -0.002021 0.0647 POP 0.077858 0.2607 -0.628791 0.0594 0.058561 0.5533 WAGE -0.953139 0.2867 -0.588399 0.0422 -0.490523 0.0570 EDUC -0.445556 0.0000 -0.047745 0.6607 -0.174500 0.1177 HEALTH -0.967414 0.0000 -0.739236 0.1201 -1.018970 0.0030 Goodness of Fit Test Adj R 2 0.457551 0.991645 0.343419 Prob Fstat 0.000000 0.000000 0.000000 Pemilihan Model Chow Test Cross Section Chi Square 725.667215 Individual Effect P-value 0.0000 Hausman Test Cross Section Random 8.822485 Hausman Test P-value 0.1164
Sumber: Data Diolah (Eviews 10.0)
Hasil  pengolahan  data  diketahui  bahwa  populasi  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap kemiskinan di Indonesia, walapun secara tanda koefisien menunjukkan positif. Hubungan
positif  antara  populasi  dengan  kemiskinan  menunjukkan  dengan  adanya  pertumbuhan penduduk  dapat  mendorong  pembangunan  ekonomi,  dengan  mekanisme  populasi semakin  meningkat  maka  tenaga  kerja  bertambah  sehingga  mendorong  produksi  dan meningkatkan  kegiatan  ekonomi.  Sedangkan  hubungan  negatif  populasi  dengan kemiskinan  berimbas  pada  terhambatnya  pembangunan  ekonomi,  dengan  mekanisme meningkatnya pertumbuhan penduduk tidak dapat meningkatkan output nasional sehingga menyebabkan  menurunnya  kebutuhan  konsumsi  dari  output  yang  diproduksi. Pembangunan ekonomi yang berhasil dapat terjadi jika pertumbuhan penduduk lebih kecil dibandingkan  pertumbuhan  ekonomi.  Penelitian  Nelson  dan  Leibstein  menghasilkan pertumbuhan  penduduk  yang  pesat  di  negara  berkembang  menyebabkan  tingkat kesejahteraan  masyarakat  jika  tidak  dilakukan  perbaikan  dalam  jangka  panjang  maka akan  mengalami  penurunan  kesejahteraan  serta  peningkatan  jumlah  penduduk  miskin (Sukirno, 2000)
Berdasarkan  hasil  pengujian  untuk  model  tingkat  pengangguran  terbuka  diketahui  uji Chow  Test  menunjukkan  nilai  probabilita  sebesar  0,0000  <  0,05  (alpha  5%)  maka  Ho ditolak,  sehingga  pengujian  dilanjutkan  ke  Hausman  Test  dengan nilai  probabilita  dari sebesar  0,7245  >  0,05  (alpha  5%)  maka  Ho  diterima.  Diputuskan  secara  statistik  model yang  terbaik  untuk  mengestimasi  model  dari  tingkat  pengangguran  terbuka  adalah menggunakan Random Effect Model.
Persamaan model tingkat pengangguran terbuka  yang diajukan dan hasil  estimasi adalah sebagai berikut:
POOR = 5.063605 + 0.000240 UNfitted it + ε 1it
Hasil pengujian Random Effect Model menunjukkan secara statistik pada tingkat kesalahan 10% terdapat pengaruh positif tingkat pengangguran terbuka yang telah dipengaruhi oleh RGDP, POP, WAGE, EDUC dan HEALTH terhadap tingkat kemiskinan sebesar 0.000260 dengan nilai prob/2 sebesar 0.0209/2 < 0,05 (alpha 5%) maka Ha diterima.
Tabel 4

## Hasil Estimasi Model Tingkat Kemiskinan
Common Effect Fixed Effect Random Effect Variabel Beta P- value Beta P-value Beta P-value Konstanta 5.063605 0.0000 4.984537 0.0000 5.047271 0.0000 TPT fitted 0.000240 0.0000 0.000336 0.0224 0.000260 0.0209 Goodness of Fit Test Adj R 2 0.093199 0.911463 0.026540 Prob Fstat 0.000040 0.000000 0.020545 Pemilihan Model Chow Test Cross Section Chi Square 419.933844 Individual Effect P-value 0.0000 Hausman Test Cross Section Random 0.124228 Random Effect P-value 0.7245

## Sumber: Data Diolah (Eviews 10.0)
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  tingkat  pengangguran  memiliki  pengaruh  positif terhadap kemiskinan di Indonesia, artinya jika tingkat pengangguran semakin tinggi maka tingkat kemiskinan juga semakin tinggi di Indonesia. Penyebab tingginya pengangguran di
Media Ekonomi Vol. 28 No. 1 April 2020______________________________________
Indonesia dapat dilihat dari beberapa sisi seperti masih banyak provinsi di Indonesia yang masih sangat bergantung pada  sektor pertanian, sehingga jika terjadi penurunan aktivitas di  sektor  pertanian  akan  menyebabkan  tinggi  nya  angka  pengangguran,  selain  itu  sektor pertanian masih sangat tergantung dari alam sehingga ada masa menunggu panen. Tinggi nya angka pengangguran di Indonesia juga bisa dilihat dari sisi kesiapan tenaga kerja untuk masuk  ke  dunia  kerja,  banyak  tenaga  kerja  yang  masuk  ke  pasar  tidak  mampu  diserap karena  masalah  gap  keahlian  yang  diperlukan.  Pengaruh  positif  pengangguran  terhadap kemiskinan  sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Octaviani,  2001),  (Yacoub, 2012), (Aiyedogbon & Ohwofasa, 2012).

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Tujuan  penelitian  ini  menguji  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pengangguran  dan kemiskinan  di  Indonesia  tahun  2014-2018.  Untuk  menjawab  permasalahan  didalam penelitian  ini  digunakan  alat  analisis  Regresi  Linier  Berganda  Data  panel  dengan  33 provinsi selama 5 tahun. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pada model pengangguran menggunakan  alpha  10%  terdapat  variabel  yang  berpengaruh  negatif  antara  lain  WAGE dan Health, sedangkan RGDP, POP dan EDUC tidak memiliki pengaruh secara statistik. Pada  model  kemiskinan  menunjukkan  dari  Lima  variabel  yang  diajukan  dalam mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka pada tingkat kesalahan 10% adalah  RDGP, WAGE,  EDUC  dan  HEALTH  sedangkan  POP  tidak  memiliki  pengaruh  secara  statistik. Model terakhir menunjukkan secara statistik pada tingkat kesalahan 10% terdapat pengaruh positif  tingkat  pengangguran  terbuka  yang  telah  dipengaruhi  oleh  RGDP,  POP,  WAGE, EDUC dan HEALTH terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia.

## Saran
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pada  model  pengangguran  variabel  upah  dan kesehatan  sangat  berperan  penting  terhadap  pengurangan  tingkat  pengangguran  di Indonesia. Oleh karena itu, peneliti menyarankan peningkatan upah bagi tenaga kerja harus sejalan dengan semakin terampilnya keahlian sehingga sejalan dan tidak merugikan pihak pemberi kerja. Perlunya kebijakan dalam meningkatkan taraf kesehatan untuk mengurangi pengangguran di Indonesia. Pada model kemiskinan variabel yang berperan penting dalam pengurangan  kemiskinan  antara  lain  pendapatan,  upah,  peningkatan  kesehatan  dan pendidikan, oleh karena itu diperlukannya kebijakan yang mendorong peningkatan faktor- faktor tersebut sehingga dapat menurunkan angka kemiskinan.

## DAFTAR PUSTAKA
Aiyedogbon,  J.  O.,  &  Ohwofasa,  B.  O.  (2012).  Poverty  And  Youth  Unemployment  In Nigeria, 1987-2011. International Journal Of Business And Social Science, 3 (20), 269-279.
Arsyad,  L.  (1999). Ekonomi  Pembangunan (4  Ed.).  Yogyakarta:  Sekolah  Tinggi  Ilmu Ekonomi.
Astuti, I. Y., Istiyani, N., & Yuliati, L. (2019). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Tingkat Inflasi, Dan Pertumbuhan Penduduk Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Di Indonesia. Jurnal Ekonomi Akuntansi Dan Manajemen, 18 (1), 52-62.
Harlik, Amir, A., & Hardiani. (2013). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan Dan Pengangguran Di Kota Jambi. Jurnal Perspektif Pembiayaan Dan Pembangunan Daerah, 1 (2), 109-120.
Humairo,  I.  (2014).  Nalisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Tingkat  Kemiskinan  Di Kabupaten Serdang Bedagai. Masters Thesis, Unimed .
Mustika, D. A., & Nugroho, S. (2010). Analisis Tingkat Pengangguran Dan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhinya Di Kota Semarang. Thesis .
Octaviani,  D.  (2001).  Inflasi,  Pengangguran,  Dan  Kemiskinan  Di  Indonesia.  :  Analisis Indeks Forrester Greer & Holbecke. Media Ekonomi, 7 (8), 100-118.
Purnama,  N.  (2017).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Tingkat Kemiskinan Di Sumatera Utara. Jurnal Ekonomikawan, 17 (1), 62-70.
Sukirno. (2000). Makroekonomi Modern. Jakarta: Pt Raja Drafindo Persada.
Taufik, T. (2010). Pengaruh Pertumbuhan Economi, Populasi, Pendidikan, Dan Kesehatan Terhadap  Jumlah  Penduduk  Miskin  Di  Kabupaten  /  Kota  Propinsi  Jawa  Timur Tahun 2005 -2008. Thesis .
Yacoub,  Y.  (2012).  Pengaruh  Tingkat  Pengangguran  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan Kabupaten/Kota Di Provinsi Kalimantan Barat. E-Journal Eksos, 8 (3), 176-185.
World Bank. 2004. Mewujudkan Pelayanan Umum Bagi Masyarakat Miskin. The World Bank, Jakarta
Www.Bps.Go.Id
Www.Bi.Go.Id
Www.Indonesia.Go.Id