## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN PROVINSI JAWA TIMUR: PENDEKATAN ERROR CORRECTION MODEL
Sinta Zahrotussolichah 1* , Yustirania Septiani 2
1,2 Universitas Tidar, Indonesia E-mail: 1) sintasolichah13@gmail.com , 2) yustirania_septiani@untidar.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor yang memengaruhi kemiskinan di Provinsi Jawa Timur. Analisis  data  ini  memanfaatkan  metode  ECM  ( Error  Correction  Model )  guna  melihat  pengaruh prospek  jangka  panjang  dan  pendek  dengan  aplikasi  Eviews  10.  Pengamatan  ini  memakai  data sekunder berbentuk data time series yang di publikasi BPS tahun 2000 – 2021. Hasil pengamatan menyatakan variabel tingkat pendidikan mempunyai pengaruh positif dan signifikan bagi kemiskinan baik pada prospek jangka panjang ataupun jangka pendek, variabel tingkat pengangguran terbuka memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  bagi  kemiskinan  dalam  jangka  panjang  maupun  jangka pendek,  serta  variabel  upah  minimum  memiliki  pengaruh  negatif  dan  signifikan  dalam  prospek jangka panjang disisi lain dalam prospek jangka pendek memiliki pengaruh tidak signifikan terhadap kemiskinan.
Kata Kunci: ECM, Kemiskinan, Pendidikan, Pengangguran Terbuka, Upah Minimum

## Abstract
This study aims to analyze the factors that influence poverty in East Java Province. This data analysis utilizes  the  ECM  (Error  Correction  Model)  method  to  see  the  effect  of  long-term  and  short-term prospects with the Eviews 10 application. This observation uses secondary data in the form of time series data published by BPS in 2000 – 2021. The results reveal that the education level variable has an influence positive and significant for poverty both in the long-term and short-term prospects, the open unemployment rate variable has a positive and significant effect on poverty in the long and short term, and the minimum wage variable has a negative and significant effect on the long-term prospects on the other hand in the long-term prospects short has no significant effect on poverty.
Keywords: ECM , Education, Minimum Wage , Open Unemployment, Poverty

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  salah  satu  negara  berkembang  yang  memiliki  jumlah  penduduk  terbesar deretan  keempat  di  dunia  dengan  begitu  pemerintah  harus  memperhatikan  seluruh penduduknya.  Pembangunan  nasional  menjadi  salah  satu  cara  yang  harus  dilakukan pemerintah Indonesia mencapai masyarakat yang adil dan sejahtera. Kesejahteraan umum di Indonesia  selalu  berkaitan  dengan  kemiskinan.  Apabila  kesejahteraan  umum  masyarakat semakin  tinggi  maka  tingat  kemiskinan  semakin  rendah  sebaliknya  semakin  rendah kesejateraan umum masyarakat maka semakin tinggi tingkat kemiskinan (Solikatun, 2014).
Dapat  dikatakan  keberhasilan  pembangunan  nasional  pemerintah  yaitu  dapat merendahkan  angka  kemiskinan  negara.  Kemiskinan  di  Indonesia  menjadi  suatu permasalahan yang sudah terjadi sejak dulu, sampai saat ini pun masih belum menunjukkan
penyelesaian  yang  tepat  dalam  menganggulangi  permasalahan  ini.  Kemiskinan  dimaknai sebagai seseorang yang belum memiliki kemampuan guna mencapai tingkat kesejahteraan ekonomi dan standar hidup tertentu. Terdapat berbagai faktor yang erat kaitannya dengan isu  kemiskinan,  seperti  pengangguran,  pendapatan,  pendidikan,  serta  lingkungan. Kemiskinan  menimbulkan  efek  negatif,  selain  di  bidang  sosial  efek  lainnya  yaitu  dapat berpengaruh terhadap pembangunan ekonomi negara. Tingginya tingkat kemiskinan dapat menjadikan  pengeluaran  dalam  pembangunan  ekonomi  suatu  negara  menjadi  tinggi, akibatnya dapat menghambat pembangunan ekonomi.
Penduduk miskin di Indonesia berpusat di Pulau Jawa yakni Provinsi Jawa Tengah, Jawa Barat dan Jawa Timur. Provinsi Jawa Timur menjadi provinsi dengan jumlah penduduk miskin tertinggi di pulau Jawa tercatat sejumlah 4,25 juta jiwa. Menurut BPS, pada Produk Domestik Bruto Nasional provinsi Jawa Timur memilii kontribusi perekonomian yang tinggi sebesar  14,85%.  Walaupun  kontribusi  perekonomian  tinggi  hal  tersebut  tidak  dapat menurunkan  penduduk  miskin  yang  ada.  Tingginya  angka  kemiskinan  di  Jawa  Timur menjadikan perhatian bagi pemerintah dalam mengupayakan pengurangan kemiskinan.
Rendahnya kualitas sumber daya manusia menjadi akar masalah yang dihadapi suatu negara  termasuk  kemiskinan.  Kualitas  sumber  daya  manusia  yang  rendah  menimbulkan produktifitas  menurun  akibatnya  upah  yang  diterimapun  rendah  pula.  Penyebab  kualitas SDM rendah salah satunya ditimbulkan karena pendidikan yang dijalankan oleh penduduk miskin  rendah,  sehingga  apabila  tingkat  pendidikan  seseorang  makin  tinggi  maka  derajat kesejahteraan  orang  tersebut  juga  semakin  tinggi  (Kuswantoro  dan  Dewi  2016).  Tingkat pendidikan yang digunakan yaitu rata-rata lama sekolah yang dijalankan oleh penduduk di Provinsi  Jawa  Timur.  Rata-rata  lama  sekolah  di  Jawa  Timur  senantiasa  menunjukkan peningkatan dari tahun 2000 sampai dengan 2021. Hal tersebut membuktikan angka putus sekolah  di  Jawa  Timur  kian  menurun  berarti  masyarakat  semakin  menyadari  begitu pentingnya  pendidikan.  Akan  tetapi,  membaiknya  tingkat  pendidikan  tersebut  tidak mempengaruhi  tingkat  kemiskinan  di  provinsi  tersebut,  dimana  angka  kemiskinan  terus mengalami kenaikan dalam waktu yang sama.
Selain  pendidikan,  pengangguran  erat  kaitannya  dalam  mempengaruhi  masalah kemiskinan  (Todaro,  2013).  Terjadinya  pengangguran  disebabkan  laju  perkembangan angkatan  kerja  lebih  cepat  dari  laju  perkembangan  lapangan  kerja  yang  lamban  (Jundi, 2014).  Angka  kemiskinan  yang  selalu  naik  disebabkan  masih  banyak  masyarakat  yang menganggur  sehingga  mereka  sulit  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidupnya  (Agung  dkk., 2013). Menurut laporan Badan Pusat Statistik, di Jawa Timur tingkat pengangguran terbuka masih menghadapi peningkatan, hal ini yang menyebabkan tingginya angka kemiskinan.
Indikator lain yang menyebabkan adanya kemiskinan yaitu upah minimum. Besaran upah minimum yang ditentukan memiliki kontribusi yang penting dalam rangka pengentasan kemiskinan  di  provinsi  tersebut.  Secara  keseluruhan  upah  minimum  yang  ditentukan pemerintah  di  Jawa  Timur  dari  tiap  tahunnya  mengalami  kenaikan.  Kenaikan  upah diciptakan  didasari  kebijakan  pemerintah  yang  ditetapkan  untuk  mendorong  ketertarikan masyarakat dalam bekerja. Ditetapkannya upah minimum memiliki tujuan utama yaitu guna mencukupi  standar  hidup  (Kaufman,  2000).  Upah  yang  semakin  meningkat  mampu menambah  penghasilan  masyarakat  sehinga  meningkatkan  kesejahteraan  serta  dapat terbebas dari kemiskinan.
Penelitian  sebelumnya  sudah  banyak  yang  menganalisis  terkait  dengan  isu kemiskinan, namun  penelitian hanya menggunakan model regresi  berganda, dengan tidak melihat  hubungan  jangka  dan  jangka  pendek  antar  variabelnya.  Seperti  pengamatan  yang dilakukan  oleh  Adhitya  et  al.,  (2022)  hasilnya  mengungkapkan  yakni  keterkaitan  antara pendidikan  dengan  kemiskinan  yang  terjadi  di  Indonesia  memiliki  pengaruh  negatif signifikan. Selain itu, penelitian oleh Sinaga (2018) faktor yang mempengaruhi kemiskinan yaitu  pengangguran  membuktikan  pengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  kemiskinan. Sementara pada pengamatan Ihsan & Ihksan (2018); Ningrum( 2017) faktor upah terhadap kemiskinan memiliki pengaruh positif dan signifikan.
Dari penjelasan di atas, pengamatan ini memiliki tujuan menganalisis apakah tingkat pendidikan, pengangguran, dan upah minimum mempengaruhi tingkat kemiskinan di Jawa Timur  baik  dalam  prospek  jangka  panjang  atau  pun  jangka  pendek  tahun  2000  –  2021. Dimana  dari  hasil  penelitian  tersebut  diharapkan  pemerintah  daerah  tersebut  dapat memberikan strategi atau kebijakan yang tepat guna mengentaskan isu kemiskinan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Kemiskinan
Kemiskinan menjadi suatu permasalahan yang dihadapi setiap negara sering dikaitkan dengan  perekonomian.  Kemiskinan  didiskripsikan  sebagai  seseorang  yang  tidak  memiliki kemampuan  untuk  memenuhi  tingkat  kesejahteraan  ekonomi  dan  standar  hidup  tertentu. Ukuran ekonomi dari kemiskinan sendiri dimaksudkan sebagai rendahnya sumber daya yang dimanfaatkan  guna  memajukan  kesejahteraan  seseorang  baik  secara  keuangan  ataupun kekayaan  lainnya  (Suryawati,  2004).  Menurut  Todaro  &  Smith  (2013),  pada  negara berkembang  terdapat  interaksi  antara  enam  karakteristik  yang  menyebabkan  kemiskinan, antara lain :
1. Tingkat pendapatan nasional yang rendah dan lemahnya laju pertumbuhan.
2. Pendapatan perkapita yang rendah.
3. Masih terjadi ketimpangan dan belum meratanya distribusi pendapatan.
4. Sebagian besar negara yang termasuk ke dalam dunia ketiga hidup dengan tekanan kemiskinan.
5. Rendahnya kualitas pelayanan pada bidang kesehatan.
6. Fasilitas pendidikan yang belum memadai.

## 2.2. Pendidikan
Pendidikan  merupakan  investasi  sumber  daya  manusia  dalam  pembangunan  pada negara.  Pendidikan  mempunyai  pengaruh  yang  besar  pada  tingkat  kualitas  sumber  daya manusia.  Makin  tingginya  pendidikan,  maka  keahlian  serta  pengetahuan  seseorang  pun meningkat pula, hal tersebut dapat merangsang produktivitas kerja. Rendahnya produktivitas kaum  miskin  diakibatkan  karena  akses  untuk  mendapatkan  pendidikan  rendah.  Dalam rangka mengentaskan kemiskinan dengan prospek jangka panjang, pendidikan formal atau pun non formal memiliki peran yang sangat penting Arsyad (2016). Pada teori human capital menyatakan bahwa tingkat penghasilan seseorang ditentukan dengan tingkat pendidikannya Mankiw (2006). Teori tersebut dapat dijelaskan, setiap tambahan satu tahun masa sekolah
dapat menambah pendapatan dan kualitas kemahiran kerja seseorang. Pendidikan menjadi faktor terpenting agar seseorang dapat keluar dari lingkaran kemiskinan.

## 2.3. Pengangguran
Pengangguran  yaitu  keadaan  seseorang  yang  sedang  mencari  pekerjaan  ataupun memiliki pekerjaan akan tetapi seseorang itu belum mendapat pekerjaan tersebut (Sukirno, 2011).  Pengangguran  terjadi  sebab  terdapat  kesenjangan  pada  pasar  tenaga  kerja  yaitu jumlah  lapangan  kerja  yang  tak  seimbang  dengan  pencari  kerja.  Dampak  buruk  adanya pengangguran  yakni  penghasilan  masyarakat  menjadi  menurun  yang  mengakibatkan berkurangnya tingkat kemakmuran yang diraih seseorang (Sumeitri & Destiningsih, 2022). Semakin turun capaian kemakmuran masyarakat lantaran tidak bekerja maka kemungkinan mereka terperangkap dalam lingkaran kemiskinan dapat meningkat pula.

## 2.4. Upah Minimum
Upah  minimum  yakni  standar  minimum  yang  ditetapkan  para  pengusaha  guna memberikan imbalan untuk pekerja pada lingkungan kerja atau usaha. Ditetapkannya standar upah  minimum  bertujuan  untuk  mencukupi  segala  kepentingan  hidup  minimum  agar mencapai kesejahteraan (Kaufman, 2000). Upah minimum adalah usaha untuk menaikkan derajat penduduk yang masih memiliki penghasilan kecil, khususnya para pekerja miskin. Makin  tinggi  upah  minimum  dapat  meningkatkan  pendapatan  sehingga  seseorang  dapat terlepas dari kemiskinan dan kesejahteraannya meningkat.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode yang dipakai pada pengamatan ini yaitu metode kuantitatif dimana variabel terikat  yang  dipakai  kemiskinan  sementara  variabel  bebasnya  antara  lain  pendidikan, pengangguran, serta upah minimum. Jenis data yang dimanfaatkan data sekunder yakni data runtut waktu atau disebut dengan time series periode 2000 – 2021 yang didapat dari Badan Pusat Statistik di Provinsi Jawa Timur, berupa:
1. Kemiskinan,  menggunakan  jumlah  penduduk  miskin  di  Jawa  Timur  periode  2000  – 2021 dalam satuan juta jiwa.
2. Pendidikan, menggunakan indikator rata-rata lama sekolah di Jawa Timur periode 2000 – 2021 dalam satuan persen (%).
3. Pengangguran,  menggunakan  indikator  tingkat  pengangguran  terbuka  di  Jawa  Timur periode 2000 – 2021 dalam satuan persen (%).
4. Upah, menggunakan upah minimum di Jawa Timur periode 2000 – 2021 dalam satuan rupiah.
Dalam pengamatan ini menggunakan pendekatan analisa ECM atau Error Correction Model dengan  aplikasi  Eviews  10.  Alur  penyelesaian  untuk  analisis  data  time series pendekatan ECM harus melewati beberapa langkah yang dijabarkan sebagai berikut (Agus Widarjono, 2013).
1. Uji Stasioneritas Pada  langkah  ini  pengujian  yang  digunakan  yakni Augmented  Dickey-Fuller (ADF) dimana  data  diuji  hingga  memperoleh  data  yang  stasioner  pada  tingkat level atau
different . Data yang sudah stasioner nilai absolut ADF nya lebih rendah dari nilai kritis MacKinnon.
2. Uji Kointegrasi Uji kointegrasi ini dilakukan guna data terbebas dari regresi lancung. Apabila variabel yang digunakan dalam penelitian terdapat kointegrasi, maka terdapat keterkaitan jangka panjang antar variabel.  Untuk menguji  apakah data terdapat  kointegrasi  metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode Engle-Granger .
3. Model ECM atau Error Correction Model Error  Correction  Model yakni  model  yang  berguna  untuk  menganalisis  apakah  ada keseimbangan baik dalam prospek jangka pendek ataupun jangka panjang dalam sebuah persamaan  regresi.  Uji  ini  dapat  dilanjutkan  apabila  langkah-langkah  sebelumnya terpenuhi.  Adanya  ECM  ini  guna  memecahkan  adanya  ketidaksamaan  kekonsistenan antara hasil jangka pendek dengan jangka panjang.
Agar  dapat  mengetahui  bagaimana  variabel  independen  mempengaruhi  variabel dependen pada prospek jangka panjang, dirumuskan sebagai berikut.
𝐽𝑃𝑀 𝑡 = 𝛼 + 𝛽 1 𝑅𝐿𝑆 𝑡 + 𝛽 2 𝑇𝑃𝑇 𝑡 + 𝛽 3 𝐿𝑂𝐺𝑈𝑀 𝑡 + 𝜀 𝑡
Keterangan: JPM = Jumlah Penduduk Miskin (Juta Jiwa) RLS = Rata-rata Lama Sekolah (%) TPT = Tingkat Pengangguran Terbuka (%) UM = Upah Minimum (Rupiah) 𝛼 = Konstanta Regresi 𝛽 1 , 𝛽 2 , 𝛽 3 = Koefisien Regresi 𝜀 = Variabel Gangguan
t = Trend Waktu ( Time Trend )
Sementara  agar  dapat  mengetahui  variabel  independen  mempengaruhi  variabel dependen pada prospek jangka pendek, dapat menggunakan rumus sebagai berikut.
𝐷𝐽𝑃𝑀 𝑡 = 𝛼 + 𝛽 1 𝐷𝑅𝐿𝑆 𝑡 + 𝛽 2 𝐷𝑇𝑃𝑇 𝑡 + 𝛽 3 𝐷𝐿𝑂𝐺𝑈𝑀 𝑡 + 𝐸𝐶𝑇(−1) + 𝜀 𝑡
Keterangan: JPM = Perubahan Jumlah Penduduk Miskin (Juta Jiwa) RLS = Perubahan Rata-rata Lama Sekolah (%) TPT = Perubahan Tingkat Pengangguran Terbuka (%) UM = Perubahan Upah Minimum (Rupiah) 𝛼 = Konstanta Regresi 𝛽 1 , 𝛽 2 , 𝛽 3 = Koefisien Regresi ECT = Error Correction Term D = Difference pertama 𝜀 = Variabel Gangguan
t = Trend Waktu ( Time Trend )

## 4. Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Pada pengujian tesebut  berguna untuk  mengamati  variabel  dalam  penelitian  sudah terdistribusi  normal.  Untuk  dapat  melihat  data  paa  penelitian  terdistribusi  normal atau tidak dengan melihat probabilitas Jaque-Bera atau J-B, dimana nilainya lebih dari 0,05.
b. Uji Multikolinieritas
Pada uji ini dipakai guna mengamati ada atau tidaknya kesamaan antar variabel pada regresi. Dalam uji ini diamati dari nilai Variance Inflation Factor atau VIF.
c. Uji Heteroskedastisitas
Pengujian ini dilakukan guna mengamati ada atau tidaknya perbedaan varian antar variabel  dalam  suatu  penelitian.  Apabila  dalam  suatu  model  terdapat  variabel penganggu  maka  dikatakan  model  tersebut  terjadi  heteroskedastisitas.  Uji  ini dinyatakan lolos, diamati dari probabilitas chi square dengan taraf signifikan lebih tinggi dari 0,05.
d. Uji Autokorelasi
Pengujian  ini  berguna  untuk  dapat  mengetahui  data  dalam  penelitian  terjadi keterkaitan  antara  variabel  atau  tidak.  Pengujian  yang  dilakukan  memanfaatkan metode LM. Dikatakan lolos bila nilai probabilitas chi-square lebih tinggi dari 0,05.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
1. Uji Stasioneritas
Tabel 1 Hasil Unit Root Test dengan Dickey-Fuller (DF) pada Tingkat Level Variabel ADF t-statistic Critical Value 5% Prob. Ket. JPM -1.096447 -3.012363 0.6972 Tidak Stasioner RLS -1.317898 -3.012363 0.6014 Tidak Stasioner TPT -2.009071 -3.012363 0.2809 Tidak Stasioner LOGUM -0.734735 -3.029970 0.8146 Tidak Stasioner Sumber: Eviews 10 (olah data)
Pada hasil unit root test tabel diatas dapat diambil simpulan bahwa seluruh variabel menunjukkan  tidak  stasioner  sebab  diamati  dari  nilai  ADF  t-statisticnya  lebih  kecil  dari angka  kritis  MacKinnonnya,  dapat  diamati  pula  dari  probabilitas  dimana  nilainya  lebih tinggi dari 0,05. Karena pada tingkat level menunjukkan tidak stasioner, dibutuhkan langkah berikutnya yaitu menguji stasioneritas pada derajat integrasi first difference .
Tabel 2 Hasil Unit Root Test dengan Dickey-Fuller (DF) pada Tingkat 1 st Difference
Variabel ADF t-statistic Critical Value 5% Prob. Ket. JPM -3.497535 -3.020686 0.0192 Stasioner RLS -5.138126 -3.020686 0.0006 Stasioner TPT -4.883976 -3.020686 0.0010 Stasioner LOGUM -5.274403 -3.029970 0.0005 Stasioner

## Sumber: Eviews 10 (olah data)
Pada  tabel  2  merupakan  perolehan  pengujian  stasioneritas  di  tingkat 1 st difference menunjukkan nilai ADF t-statisticnya lebih besar dibanding nilai kritis MacKinnon selain itu dapat diamati dari probabilitas dari seluruh variabelnya lebih rendah dari nilai 0,05. Hal tersebut dikatakan pada tingkat ini semua variabel sudah stasioner. Karena semua data sudah stasioner, sehingga dapat dilanjutkan langkah berikutnya.

## 2. Uji Kointegrasi
Guna  mendapati  apakah  ditemukannya  pengaruh  jangka  panjang  diantara  variabel dilaksanakan pengujian kointegrasi melalui pendekatan Engel-Granger .
Tabel 3 Hasil Uji Kointegrasi Variabel ADF t-statistic Nilai Kritis MacKinnon Prob. Ket. 1% 5% 10% ECT -4.656966 -3.788030 -3.012363 -2.646119 0.0015 Kointegrasi Sumber: Eviews 10 (olah data)
Dapat dilihat dari tabel 3 diatas ADF t-statisticnya memperoleh nilai -4.656966 lebih besar  dibanding  angka  kritis  MacKinnon  seluruh  tingkat  signifikan  α=1%,  α=5%,  dan α=10%  sehingga  dikatakan  bahwa  seluruh  variabel  memiliki  keterkaitan  dalam  prospek jangka panjang, dikatakan juga terdapat kointegrasi diantara variabel.

## 3. Uji ECM
Hasil pengujian kointegrasi Engle Granger menghasilkan persamaan dari pada jangka panjang.  Hasil  perkiraan  jangka  panjang  untuk  membuktikan  pengaruh  variabel  terikat terhadap variabel bebas.

## Tabel 4 Hasil Estimasi Jangka Panjang
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 30050.03 1547.439 19.41920 0.0000 RLS 880.0029 386.7578 2.275333 0.0353 TPT 133.8688 61.63785 2.171861 0.0435 LOGUM -2316.294 269.6545 -8.589859 0.0000 R-squared. 0.966747     Mean dependent var . 5893.576 Adjusted R-squared 0.961205     S.D. dependent var . 1359.221 S.E. of regression 267.7192     Akaike info criterion . 14.18072 Sum squared resid. 1290124.     Schwarz criterion . 14.37909 Log likelihood -151.9879     Hannan-Quinn criter. 14.22745 F-statistic 174.4344     Durbin-Watson stat . 1.815660 Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber: Eviews 10 (olah data)
Dilihat dari tabel 4 hasil pengujian persamaan jangka panjang sebagai berikut:
𝐽𝑃𝑀 𝑡 = 30050,30 + 880,0029𝑅𝐿𝑆 𝑡 + 133,8688𝑇𝑃𝑇 𝑡 − 2316,294𝐿𝑂𝐺𝑈𝑀 𝑡 + 𝜀 𝑡
Hasil  pengujian  jangka  panjang  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  nilai probabilitas pada seluruh variabel yang dipakai pada pengamatan ini lebih rendah dari 0,05, berarti variabel rata-rata lama sekolah, tingkat pengangguran terbuka, serta upah minimum mempengaruhi secara positif serta signifikan pada kemiskinan.

## Tabel 5 Hasil Estimasi Jangka Pendek
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -164.2168 97.09999 -1.691213 0.1102 D(RLS) 710.6960 335.1301 2.120657 0.0499 D(TPT) 82.66341 47.31855 1.746956 0.0998 D(LOGUM) -716.5603 766.4681 -0.934886 0.3637 ECT(-1) -0.814185 0.222623 -3.657236 0.0021 R-squared. 0.530213     Mean dependent var. -155.8414 Adjusted R-squared 0.412766     S.D. dependent var 288.8416 S.E. of regression 221.3428     Akaike info criterion 13.84156 Sum squared resid 783882.2     Schwarz criterion 14.09025 Log likelihood -140.3364     Hannan-Quinn criter. 13.89553 F-statistic 4.514488     Durbin-Watson stat 1.389960 Prob(F-statistic) 0.012436

## Sumber: Eviews 10 (olah data)
Dari hasil pengujian estimasi jangka pendek menghasilkan persamaan sebagai berikut.
𝐷𝐽𝑃𝑀 𝑡 = −164,2168 + 710,6960𝐷𝑅𝐿𝑆 𝑡 + 82,66341𝐷𝑇𝑃𝑇 𝑡 − 716,5603𝐷𝐿𝑂𝐺𝑈𝑀 𝑡 − 0,814185(−1) + 𝜀 𝑡
Dapat dilihat dari tabel di atas hasil estimasi jangka pendek, ECT menghasilkan tanda negatif  signifikan  dengan  diperoleh  probabilitasnya  0,0021  lebih  rendah  dibanding  0,05. Dengan begitu, model ECM yang di aplikasikan pada penelitian ini dapat diestimasi.
4. Uji Asumsi Klasik a) Uji Normalitas

## Gambar 1 Hasil Uji Normalitas

## Sumber: Eviews 10 (olah data)
Dari perolehan pengujian normalitas dapat diamati pada Jarque-Bera senilai 0,096118 dikatakan bahwa nilai yang diperoleh tersebut lebih tinggi dari probabilitasnya yakni 0,05. Dengan begitu, pengujian normalitas dalam pengamatan ini terdistribusi secara normal.

## b) Uji Multikolinieritas
Tabel 6 Hasil Uji Multikolinieritas Coefficient  Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF C 9428.409 4.041354 NA D(RLS) 112312.2 1.604701 1.176737 D(TPT) 2239.045 1.070726 1.067487 D(LOGUM) 587473.4 3.777777 1.102028 ECT(-1) 0.049561 1.231891 1.228405

## Sumber: Eviews 10 (olah data)
Pada pengujian multikolinieritas diamati dari Variance Inflation Factor (VIF), yang mana  VIF  <  10,  dapat  dinyatakan  lolos.  Dari  hasil  pengujian  multikolinieritas  pada penelitian ini dinyatakan bahwa tidak terdapat multikolinieritas dikarenakan nilai VIF < 10.

## c) Uji Heteroskedastisitas
Tabel 7 Hasil Uji Heteroskedastisitas
F-statistic 0.723149     Prob. F (4,16) 0.5887 Obs*R-squared 3.215257     Prob. Chi-Square (4) 0.5225 Scaled explained SS 1.590118     Prob. Chi-Square (4) 0.8106 Sumber: Eviews 10 (olah data)
0 1 2 3 4 5 6 -500 -400 -300 -200 -100 0 100 200 300 400 Series: Residuals Sample 2001 2021 Observations 21 Mean 1.62e-14 Median 24.77917 Maximum 362.5157
Minimum -420.3470 Std. Dev. 197.9750 Skewness -0.074449 Kurtosis 2.703893 Jarque-Bera 0.096118 Probability 0.953077
Uji  heteroskedastisitas  dilihat  dari  nilai  chi-square  nya,  uji  ini  dinyatakan  tidak terdapat  masalah  heteroskedastisitas  apabila  nilai  chi-square  lebih  tinggi  dari  0,05.  Hasil yang diperoleh dari pengujian heteroskedastisitas diatas membuktikan nilai probabilitas chi- squarenya  senilai  0,5225  berarti  lebih  tinggi  dari  0,05.  Ditarik  simpulan,  pengujian heteroskedastisitas dalam pengamatan ini tidak terdapat masalah heteroskedastisitas.
d) Uji Autokorelasi
Tabel 8 Hasil Uji Autokorelasi F-statistic 1.357435     Prob. F (2,14) 0.2892 Obs*R-squared 3.410871     Prob. Chi-Square (2) 0.1817

## Sumber: Eviews 10 (olah data)
Pada  uji  autokorelasi  ini  menggunakan  metode  LM.  Dari  uji  autokorelasi  yang diperoleh  dalam  penelitian  ini  dilihat  probabilitas  chi-squarenya  senilai  0,1817  terbukti nilainya  lebih  tinggi  dari  0,05.  Sehinga  perolehan  dari  pengujian  ini  dinyatakan  tak  ada masalah autokorelasi.

## 4.2. Pembahasan

## 4.2.1. Pengaruh Pendidikan terhadap Kemiskinan
Perolehan estimasi jangka panjang pada penelitian ini angka probabilitas yang didapat variabel rata-rata lama sekolah lebih kecil dari 0,05 yakni senilai 0,0353 dan nilai koefisien 880,0029 sedangkan pada pengujian jangka pendek memiliki nilai probabilitas 0,0499 dan nilai koefisiennya sebesar 710,6960 berarti variabel ini berpengaruh positif signifikan bagi tingkat  kemiskinan  dalam  prospek  jangka  panjang  ataupun  prospek  jangka  pendek. Disimpulkan  bahwa  rata-rata  lama  sekolah  belum  dapat  menurunkan  derajat  kemiskinan Jawa  Timur.  Hasil  dari  penelitian  ini  serupa  dengan  pengamatan  Agustina  et.  al  (2019) menunjukkan pendidikan memiliki yang pengaruh positif signifikan bagi tingkat kemiskinan di  Aceh,  dikarenakan  kurangnya  keahlian  dan  kemampuan  bersaing  untuk  mencari  kerja yang  lebih  layak  serta  mayoritas  masyarakat  pada  provinsi  tersebut  masih  megandalkan pekerjaan  di  bagian  pertanian,  dimana  pada  sektor  ini  tidak  ada  ketentuan  tingkat pendidikannya.

## 4.2.2. Pengaruh Tingkat Pengangguran Terbuka terhadap Kemiskinan
Pengujian  estimasi  jangka  panjang  pada  variabel  pengangguran  terbuka  didapatkan nilai probabilitas 0,0435 dengan koefisien 133,8688 sementara untuk estimasi jangka pendek memperoleh nilai probabilitas 0,0998 dan nilai koefisiennya 82,66341. Dengan demikian, hasil estimasi jangka panjang maupun jangka pendek pada variabel tingkat pengangguran terbuka menghasilkan pengaruh yang positif serta signifikan bagi kemiskinan Jawa Timur. Dalam  jangka  panjang  setiap  peningkatan  pengangguran  sebesar  satu  persen  dapat menambah kemiskinan sebanyak 133,8688 persen. Sedangkan dalam jangka pendek setiap kenaikan  pengangguran  satu  persen  dapat  meningkatkan  kemiskinan  sebanyak  82,66341 persen.
Hasil pengamatan ini didukung beberapa penelitian seperti Mardiatillah et al., (2021); Solihin  (2018)  menyatakan  tingkat  pengangguran  mempunyai  pengaruh  positif  dan
signifikan bagi kemiskinan. Hal ini pada umumnya, dikarenakan adanya ketimpangan antara kelompok  kerja  dengan  lapangan  pekerjaan  dimana  kelompok  kerja  banyak  yang  tidak memperoleh pekerjaan dengan demikian pengangguran  di  suatu  wilayah dapat  meningkat yang mengakibatkan jumlah penduduk miskin semakin bertambah.

## 4.2.3. Pengaruh Upah Minimum terhadap Kemiskinan
Pada  pengujian  hasil  estimasi  jangka  panjang  pada  variabel  upah  minimum menghasilkan  dampak  negatif  serta  signifikan  bagi  kemiskinan  di  Jawa  Timur,  memiliki nilai koefisien -2316,294 dan probabilitasnya 0,000 yang mana nilai yang dimiliki lebih kecil dari  angka  0,05.  Artinya  tiap  peningkatan  upah  minimum  dapat  mengurangi  angka kemiskinan di provinsi tersebut. Hasil pengamatan ini serupa dengan pengamatan Yanthi & Marhaeni  (2015)  menyatakan  pengaruh  upah  terhadap  kemiskinan  yakni  negatif  dan signifikan,  dikarenakan  meningkatnya  upah  setiap  tahunnya  dapat  memberikan  dorongan untuk  mencari  pekerjaan/bekerja  maka  mereka  mendapatkan  penghasilan  sehingga  dapat mengurangi penduduk miskin.
Sedangkan pada pengujian estimasi jangka pendek, upah minimum tidak berpengaruh terhadap kemiskinan sebab nilai probabilitas yang dimiliki lebih tinggi dibanding 0,05 yakni 0,3637. Dengan demikian, upah minimum dalam jangka pendek kurang berpengaruh dalam penurunan  kemiskinan  di  Jawa  Timur  dikarenakan  pada  provinsi  tersebut  dalam perekonomian  sektor  yang  paling  banyak  berkontribusi  adalah  pertanian  dimana  sektor tersebut merupakan sektor informal. Pada sektor tersebut kesejahteraan masyarakat masih belum  tercapai,  sebab  upah  minimum  hanya  ditetapkan  pada  sektor  formal  sehingga pendapatan masyarakat yang bekerja pada sektor informal tersebut tidak bertumpu dengan upah minimum.
Hal  ini  serupa  dengan  pengamatan  Ramdhan  et  al.,  (2018)  tidak  terdapat  pengaruh yang  signifikan  diantara  upah  dengan  kemiskinan  di  Kota  Samarinda,  karena  pada  kota tersebut  seringkali  terjadi  peningkatan  harga  jasa  dan  barang  yang  membuat  standar kebutuhan  hidup  masyarakat  meningkat  pula  sehingga  kemiskinan  belum  dapat  menurun meskipun upah minimum yang ditetapkan setiap tahunnya naik.

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  analisis  serta  pembahasan  mengenai  pengaruh  pendidikan,  tingkat pengangguran terbuka, serta upah minimum bagi kemiskinan di Jawa Timur, peneliti dapat menarik kesimpulan antara lain:
1)  Variabel  pendidikan,  pengangguran,  dan  upah  dalam  prospek  jangka  panjang  ataupun jangka pendek secara bersamaan memberikan dampak bagi kemiskinan di Jawa Timur.
2)  Hubungan  antara  variabel  pendidikan  dan  kemiskinan  dalam  prospek  jangka  panjang maupun pendek yakni positif serta signifikan.
3) Pada prospek jangka pendek dan jangka panjang, korelasi antara variabel pengangguran dengan kemiskinan menunjukkan pengaruh positif signifikan.
4)  Pada  prospek  jangka  panjang,  hubungan  antara  variabel  upah  minimum  dengan kemiskinan  berpengaruh  signifikan,  namun  dalam  prospek  jangka  pendek  tidak berpengaruh signifikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Adhitya, B., Prabawa, A., & Kencana, H. (2022). Analisis Pengaruh Pendidikan , Kesehatan ,  Sanitasi  dan  Rata-Rata  Jumlah  Anggota  Keluarga  Per  Rumah  Tangga  terhadap Kemiskinan di Indonesia . 6 (1), 288–295. https://doi.org/10.33087/ekonomis.v6i1.501 Agung,  A.,  Diah,  I.,  Bagus,  I.,  &  Purbadharmaja,  P.  (2013). Pengaruh  Investasi  dan Pengangguran  tehadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Serta  Kemiskinan  di  Provinsi  Bali . 1194–1218.
Agus Widarjono, P. (2013). Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Disertai Panduan E- Views. Yogyakarta: UPP STIM YKPN .
Agustina, E., Syechalad, M. N., & Hamzah, A. (2019). Pengaruh Jumlah Penduduk, Tingkat Pengangguran  Dan  Tingkat  Pendidikan  Terhadap  Kemiskinan  Di  Provinsi  Aceh.
Jurnal Perspektif Ekonomi Darussalam , 4 (2), 265–283. https://doi.org/10.24815/jped.v4i2.13022
Arsyad, L. (2016). Ekonomi Pembangunan (Edisi 5). Yogyakarta: UPP STIM YKPN. BPS. (2021). Tingkat Pengangguran Terbuka . Ihsan, K., & Ihksan. (2018). Analisis Pengaruh UMP, Inflasi dan Pengangguran Terhadap Kemiskinan di Provinsi Aceh . 3 (3), 408–419.
Jundi,  M.  A.,  &  Poerwono,  D.  (2014).  Analisis  Faktor  Yang  Mempengaruhi  Tingkat Kemiskinan Provinsi-Provinsi Di Indonesia. Universitas Diponegoro , 1 (16), 1–88. Kaufman, B. E., & Hotchkiss, J. L. (2000). The Economic of Labor Markets Fifth Edition . Georgia : The Dryden Press.
Kuswantoro,  K.,  &  Dewi,  I.  G.  P.  (2016).  Analisis  Tingkat  Pendidikan,  Pdrb  Dan  Upah Minimum Regional Terhadap Kemiskinan Di Provinsi Banten. Jurnal Ekonomi-Qu , 6 (1), 18–35. https://doi.org/10.35448/jequ.v6i1.4165 Mankiw, N. G. (2006). Teori Makro Ekonomi (Edisi 3). Jakarta: Erlangga.
Mardiatillah, R., Panorama, M., & Maftukhatusolikhah, M. (2021). Pengaruh Pengangguran dan  Inflasi  terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Sumatera  Selatan  Tahun  2015-2019. Jurnal Intelektualita: Keislaman, Sosial dan Sains , 10 (2), 365–370. https://doi.org/10.19109/intelektualita.v10i2.8825
Ningrum,  S.  S.  (2017).  Analisis  Pengaruh  Tingkat  Pengangguran  Terbuka,  Indeks Pembangunan Manusia, dan Upah Minimum Terhadap Jumlah Penduduk Miskin di Indonesia Tahun 2011-2015. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 15 (2), 184–192. Ramdhan,  D.  A.,  Setyadi,  D.,  &  Wijaya,  A.  (2018).  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi tingkat pengangguran dan kemiskinan di kota samarinda. Inovasi , 13 (1), 1–18. Sinaga, M. (2018). Analysis of Effect of GRDP ( Gross Regional Domestic Product ) Per Capita  ,  Inequality  Distribution  Income  ,  Unemployment  and  HDI  (  Human Development Index ) on Poverty . 2309–2317.
Solihin. (2018). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Pengangguran, Pendidikan, dan Jumlah Penduduk terhadap Kemiskinan di Kabupaten/Kota Kepulauan Riau pada tahun 2010- 2016. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 13 , 1–10.
Solikatun  .,    et  all.  (2014).  Kemiskinan  dalam  Pembangunan. Journal  of  Chemical Information and Modeling , 3 (1), 70–90. Sukirno, S. (2011). Pengantar Teori Ekonomi Makro . Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi UI.
Sumeitri, A., & Destiningsih, R. (2022). Analysis Of Factors Affecting Povertyin Central Java  2016-2019. Journal  Of  Management,  Accounting,  General  Finance  And International Economic Issues (MARGINAL) , 1 (4), 23–40. Suryawati. (2004). Teori Ekonomi Mikro . Yogyakarta : UPP AMP YKPN.
Todaro,  M.  .,  &  Smith,  S.  .  (2013). Pembangunan  Ekonomi (Edisi  11).  Jakarta:  Penerbit Erlangga.
Yanthi, C. I. D. P., & Marhaeni, A. A. I. N. (2015). Pengaruh Pendidikan, Tingkat Upah Dan Pengangguran  Terhadap  Persentase  Penduduk  Miskin  Di  Kabupaten/Kota  Provinsi Bali. Piramida , 11 (2), 68–75.
AKUNTANSI, BISNIS DAN KEUANGAN | TRANSEKONOMIKA https://transpublika.co.id/ojs/index.php/Transekonomika E-ISSN: 2809-6851 P-ISSN: 2809-6851