## Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan Pendapatan Produk Domestik Regional Bruto Terhadap Tingkat Kemiskinan Kota Medan
Periode 2010-2019

## Boy Sitompul
Universitas Negeri Medan Email: boysitom@gmail.com
Abstract− Kemiskinan merupakan suatu permasalahan yang dapat mempengaruhi implikasi sosial ekonomi pada suatu wilayah. Dasar yang dapat digunakan untuk mengukur kemiskinan yaitu Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan pendapatan di wilayah tersebut. oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan Produk Domestik Regional  Bruto  atas  dasar  harga  berlaku  menurut  lapangan  usaha  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  Kota  Medan.  Penelitian  ini menggunakan  data  sekunder  yang  telah  tersedia  di  situs  resmi  BPS  Kota  Medan.  Dari  hasil  penelitian  diketahui  bahwa  Indeks Pembangunan Manusia (X1) tidak memiliki pengaruh terhadap Tingkat Kemiskinan Kota Medan (Y). Sementara itu Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) menurut lapangan usaha (X2) berpengaruh terhadap Tingkat Kemiskinan Kota Medan (Y).
Kata Kunci: Permasalahan, Data, Pengaruh
Abstrak− Poverty is a problem tat can affect socio-economic implications in an area. The basis that can be used in measuring poverty is the human development index and income in the region. Because of that, the purpose of this study was to determine the effect of the Human Development Index (HDI) and Gross Regional Domestic Product Income at Current Prices by Business Field on the Poverty Level of Medan City. This study uses secondary data that has been available on the official website of BPS Kota Medan. From the results. The research concluded that the Human Development Index ( 𝑋 1) has no effect on the Poverty of Medan City. Meanwhile, Gross Regional Domestic Product (GRDP) according to business ( 𝑋 2) has an effect on the Poverty Level of Medan City (Y).
Keywords: Problem, Data, Influence

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan  suatu  hal  yang  penting  bagi  suatu  daerah,  pertumbuhan  ekonomi  yang  lambat  akan menimbulkan  implikasi  ekonomi  dan  sosial  yang  sangat  merugikan  masyarakat.  Malthus  dan  Ricardo  (2010:07) berpendapat  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  akan  berdampak  terhadap  peningkatan  kemakmuran  dan  meningkatkan pendapatan  masyarakat.  Peningkatan  pendapatan  masyarakat  tersebut  akan  berdampak  terhadap  berkurangnya  tingkat kemiskinan.
Kemiskinan  merupakan  suatu  momok  yang  sangat  menjadi  permasalahan  di  setiap  kota  di  dunia.  BPS  (2015) mendefinisikan kemiskinan sebagai  kelemahan ekonomi yang berdampak terhadap ketidaksanggupan untuk  memenuhi kebutuhan sandang, pangan, dan papan jika diperhatikan dari sisi pengeluaran. Secara umum terdapat beberapa penyebab terjadinya kemiskinan yaitu lapangan pekerjaan yang tersedia terlalu sedikit, upah minimum yang terlalu rendah, usia, dan jenis kelamin.
Terdapat dasar-dasar yang diperlukan untuk mengukur kemiskinan di suatu daerah, yaitu:
1. Menentukan taraf-taraf kesejahteraan
2. Menentukan  batas  terendah  yang  dapat  diterima  berdasarkan  indikator  tersebut  untuk  dapat  mengkategorikan masyarakat yang memiliki pendapatan rendah atau tidak.
3. Membuat  ringkasan  dari  statistik  untuk  menghubungkan  Indeks  Pembangunan  manusia  (IPM)  dengan  garis kemiskinan.
Kota medan merupakan salah satu kota terbesar di Indonesia yang menjadi ibu kota provinsi Sumatera Utara dengan total jumlah penduduk sebesar 2,098 juta jiwa pada tahun 2010 menjadikan  kota medan sebagai salah satu kota dengan jumlah penduduk terbanyak. Dari tahun ke tahun, Kota Medan mengalami peningkatan dalam hal Indeks Pembangunan Manusia (IPM) beserta pendapatan domestik. regional bruto
Tabel 1. Nilai IPM dan PDRB menurut Lapangan Usaha Kota Medan
Tahun Indeks Pembangunan Manusia PDRB (Jutaan Rupiah) 2010 77.02 90.615.45 2011 77.54 104.059.43 2012 77.78 117.487.20 2013 78.00 131.604.64 2014 72.13 148.247.32
Journal of Trends Economics and Accounting Research Vol 1, No 2, Desember 2020, pp 68-73 ISSN 2745-7710 (Media Online) Website https://journal.fkpt.org/index.php/jtear
Tahun Indeks Pembangunan Manusia PDRB (Jutaan Rupiah) 2015 78.87 164.721.82 2016 79.34 184.809.03 2017 79.98 203.035.74 2018 80.65 222.483.23 2019 80.97 241.482.35
Sumber: Badan Pusat Statistik Kota Medan
Berdasarkan  data  tabel  diatas  diketahui  bahwa  dengan  meningkatnya  indeks  pembangunan  manusia  dan pendapatan domestik regional bruto menunjukkan bahwa perkembangan kota Medan menjadi lebih baik. Meningkatnya jumlah indeks pembangunan manusia dan PDRB tidak membuat kota Medan terlepas dari kemiskinan. Berikut merupakan data Badan Pusat Statistik mengenai jumlah penduduk miskin Kota Medan
Tabel 2. Jumlah Penduduk Miskin Kota Medan Tahun 2010 - 2019
Tahun Jumlah Penduduk Miskin 2010 212.300 2011 204.190 2012 201.060 2013 209.690 2014 200.320 2015 207.500 2016 206.870 2017 204.000 2018 186.000 2019 183.790
Sumber: Badan Pusat Statistik Kota Medan
Berdasarkan tabel diatas, diketahui bahwa kota medan belum terbebas dari kemiskinan . Penduduk kota medan dari tahun ke tahun mengalami penurunan, Pada tahun 2010 jumlah penduduk miskin berjumlah 212,300 ribu jiwa dan pada tahun  2019  jumlah  penduduk  miskin  menjadi  183,790  ribu  jiwa.  berdasarkan  data  tersebut  peneliti  tertarik  untuk melakukan penelitian untuk mengetahui bahwa Indeks Pembangunan Manusia dan Pendapatan Domestik Regional Bruto (PDRB) menjadi penyebab penurunan jumlah penduduk miskin.

## 2. MEDOTOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kemiskinan
Kemiskinan  merupakan  salah  satu  hambatan  dalam  meningkatkan  kesejahteraan  karena  kemiskinan  mempunyai  tolak ukur yang bukan hanya kekurangan dalam pangandan tingkat pendapatan yang rendah, akan tetapi tingkat kesejahteraan, pendidikan dan perlakuan adil  dimuka umum dan lain sebagainya (Nia Aditia Rahayu,2019:3).
Kemiskinan  sebagai  suatu  permasalahan  dapat  dipastikan  memiliki  karakteristik  yang  menjadi  ciri  khas,  secara umum  karakteristik  masyarakat  dikatakan  miskin  yaitu  berada  pada  tingkat  pendapatan  yang  rendah  dan  tingkat pendidikan  yang  rendah,  pekerjaan  yang  berubah-ubah  (  tidak  menetap),  tidak  memiliki  tempat  tinggal,  dan  standar pemenuhan gizi yang masih rendah.
Sebagai suatu konsep yang terstruktur, kemiskinan memiliki dimensi seperto kerentanan menghadapi situasi yang darurat, keterasingan/ diasingkan, ketidakberdayaan, dan ketergantungan (Robet Chambers,2010).

## 2.2 Indeks Pembangunan Manusia
Pembangunan  manusia  merupakan  gagasan  pokok  yang  selalu  menjadi  topik  perbincangan  jika  berhubungan  dengan kemiskinan. Pada dasarnya, pembangunan manusia menitiberatkan kebebasan yang bermartabat pada masyarakat untuk memenuhi kebutuhan.
Badan Pusat Statistik (2014) mendefinisikan pembangunan manusia sebagai perluasan pilihan masyarakat. Pada prinsipnya, pilihan manusia yang tidak terbatas dapat berubah-ubah setiap waktu. Tetapi pada semua level pembangunan, ada tiga pilihan yang mendasar yaitu untuk berumur panjang dan hidup sehat, untuk memperoleh pendidikan dan untuk memiliki akses terhadap sumber-sumber kebutuhan agar hidup secara layak.
Pembangunan  mansuia  tidak  hanya  sebatas  pilihan  tersebut,  mulai  dari  politik,  kebebasan  ekonomi  dan  sosial sehingga memiliki peluang untuk menjadi kreatif dan produktif dalam menikmati jaminan hak asasi manusia.
Menurut  BPS(2014),  sebagai  ukuran  kualitas  hidup  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  dibangun  melalui pendekatan tiga dimensi dasar yaitu:
1. Umur panjang dan hidup sehat ( a long and healthy life );
2. Pengetahuan ( knowledge ); dan
3. Standar hidup layak ( decent standard of living ).
Sebagai  salah  satu  indikator  yang  penting  untuk  melihat  pembangunan  suatu  negara  atau  daerah,  Indeks Pembangunan Manusia (IPM) memiliki manfaat antara lain:
1. IMP merupakan indikator penting untuk mengukur keberhasilan dalam upaya membangun kualitas hidup manusia. 2. IPM dapat menentukan peringkat atau level pembangunan suatu wilayah/negara.

## 2.3 Pendapatan Domestik Regional Bruto
Pendapatan Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan seluruh pendapatan dari berbagai sektor dalam kurun waktu tertentu. Romhadhoni,dkk(2018) menyatakan PDRB sebagai jumlah nilai tambah yang dihasilkan oleh seluruh unit usaha dalam suatu wilayah atau merupakan  seluruh nilai produksi baik sektor barang dan jasa  akhir yang dihasilkan seluruh ekonomi di suatu wilayah.
Perlu diketahui, bahwa pada perhitungan PDRB jenis barang dan jasa yang dihasilkan pada sektor luar negeri tidak dapat dimasukkab dalam perhitungan. PDRB menurut lapangan usaha terdiri dari pengelompokkan sektor-sektor ekonomi seperti Pertanian, Kehutanan, Perikanan, Infomasi sampai Sektor Kesehatan.
Adapun manfaat dari mengetahui PDRB bagi suatu wilayah yaitu:
1. Dapat mengetahui struktur ekonomi suatu wilayah, dalam hal ini berkaitan dengan lapangan usaha yang memberikan kontribusi yang paling tinggi;
2. Dapat mengukur tingkat kemakmuran dari masyarakat; dan
3. Dapat  menyusun perencanaan atau merumuskan kebijakan yang tepat  dalam melaksanakan pembangunan ekonomi suatu wilayah

## 2.4 Pengumpulan Data
Penelitian  ini  merupakan   penelitian  kuantitatif.   Metode      penggumpulan   data  yang digunakan dengan   menggunakan  data sekunder    yang   memiliki  arti    bahwa    data  yang  sudah  disediakan  sebelumnya.  data    yang  digunakan  yaitu    data  Indeks Pembangunan Manusia, PDRB menurut lapangan  usaha, dan  Jumlah Penduduk  Miskin  Kota  Medan  tahun 2010  sampai 2019.
Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik merupakan suatu keharusan  dalam  penelitian  regresi  linear  berganda.  Terdapat  beberapa  pengujian  dalam  asumsi  klasik  yaitu  uji normalitas, uji autokorelasi, uji heteroskedastisitas, uji multikolinearitas, dan uji linearitas.
Adapun yang menjadi Hipotesis dari penelitian ini yaitu :
1. Terdapat pengaruh yang positif  dan  signifikan  antara  Indeks   Pembangunan  Manusia ( 𝑋 1) terhadap Tingkat Kemiskinan Kota Medan (Y)
2. Terdapat  pengaruh yang positif dan  signifikan antara Produk  Domestik Regional Bruto (PDRB)  atas  dasar  harga  berlaku menurut lapangan usaha ( 𝑋 2) terhadap Tingkat Kemiskinan Kota Medan (Y)
3. Terdapat pengaruh yang positif  dan signifikan  antara  Indeks   Pembangunan  Manusia ( 𝑋 1) dan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) atas dasar harga berlaku menurut lapangan usaha ( 𝑋 2)terhadap Tingkat Kemiskinan Kota Medan (Y).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas merupakan pengujian awal dalam asumsi klasik dengan dasar pengambilan keputusan jika nilai signifikansi > 0,05, maka nilai residual berdistribusi normal.
Tabel 3. Uji Normalitas N 10 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation 639.85694040 Most Extreme Differences Absolute .206 Positive .206 Negative -.136 Test Statistic .206
Journal of Trends Economics and Accounting Research Vol 1, No 2, Desember 2020, pp 68-73 ISSN 2745-7710 (Media Online) Website https://journal.fkpt.org/index.php/jtear
Asymp. Sig. (2-tailed) .200 c,d

## Sumber: Output SPSS. 25
Berdasarkan  hasil  uji  normalitas  diketahui  nilai  signifikansi  0.2  >  0.05  maka  dapat  disimpulkan  nilai  residual berdistribusi normal sehingga hasil analisis ini dapat dialnjutkan untuk uji regresi lainnya.

## 3.2 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi merupakan sebuah pengujian dalam asumsi klasik untuk melihat kemungkinan terjadinya kesalahan data dalam periode sebelumnya.
Tabel 4. Uji Autokorelasi Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .741 a .549 .420 725.52957 1.265 Sumber: Output SPSS. 25
Berdasarkan  hasil  olah  data  tabel  diatas  diperoleh  hasil  penelitian  nilai  d  <  du  (1,265  <  1,641)  atau  d  <  4-du (1,265<2,359)  maka  berdasarkan  ketetntuan  pengambilan  keputusan  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat autokorelasi.

## 3.3 Uji Heteroskedastisitas
Ghozali  (2013:  139)  heteroskedastisitas  merupakan  sebuah  pengujian  untuk  mengetahui  terjadi  suatu  ketidaksamaan residual antar variabel yang diteliti. Dalam melakukan pengujian heteroskedastisitas, peneliti melakukan dengan metode glejser
Tabel 5. Uji Heteroskedastisitas Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1.674E-12 .000 .507 .627 IPM .042 .040 .522 1.041 .333 PDRB -3.035E-27 .000 -.244 -.487 .641 Sumber: Output SPSS. 25
Berdasarkan hasil pengolahan tabel  diatas, diketahui  nilai  sig 𝑥 1 > 0,05 atau signifikansi  IPM sebesar 0,3>0,05 dan nilai signifikansi PDRB yaitu 0,6 > 0,05. Berdasarkan ketentuan dalam pengambilan keputusan dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala heteroskedastisitas

## 3.4 Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  merupakan  pengujian  yang    digunakan  untuk  mengetahui  terdapat  korelasi  antar  variabel  bebas. Bawono (2006:116) mengemukakan bahwa  masalah multikoliniaritas biasanya muncul pada data time series, dan masalah ini serius dapat mengakibatkan berubahnya tanda parameter etimasi .
Terdapat dua dasar pengambilan keputusan dalam uji multikolinearitas yaitu:
1 Melihat  nilai  toleransiJika  nilai  toleransi  yang  diperoleh  >  0,10  maka  dapat  disimpulkan  tidak  terjadi multikolinearitas.
2 Melihat nilai VIF,Jika nilai VIF  diperoleh < 10,00 maka dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinearitas
Tabel 6. Uji Multikolinearitas Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 19469.021 8823.560 2.206 .063 IPM .393 1.196 .104 .329 .752 .640 1.562 PDRB .000 .000 -.799 -2.519 .040 .640 1.562 Sumber: Output SPSS. 25
Berdasarkan tabel ouput diatas, diperoleh nilai toleransi sebesar 0,640 dan VIF sebesar 1,562, dengan  dua dasar pengambilan keputusan dalam uji multikolinearitas diperoleh hasil bahwa nilai toleransi > 0,05 dan nilai  VIF < 10,00. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas dalam data.

## 3.5 Uji Linearitas
Uji linearitas merupakan suatu bentuk pengujian untuk mengetahui bentuk hubungan yang terjadi antara variabel bebas (𝑥 1 𝑑𝑎𝑛 𝑥 2 ) terhadap variabel terikat (y). Dalam uji linearitas terdapat dasar dalam pengambilan keputusan yaitu:
1 Jika nilai signifikan linearitas > 0,05 maka terdapat hubungan yang linear antara variabel bebas dengan variabel terikat.
2 Jika nilai signifikan linearitas < 0,05 maka  tidak terdapat hubungan yang linear antara variabel bebas dengan variabel terikat.
Tabel 7. Uji Linearitas Z1 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%  Lower 95.0%  Upper 95.0% Intercept 19469.02121 8823.560237  2.206481362 0.06312422  -1395.383311  40333.42573  -1395.383311  40333.42573 X1 0 0 65535 0 0 0 0 0 X2 0.392769375 1.195940571  0.328418807 0  -2.435180702  3.220719453  -2.435180702  3.220719453 z1 -0.392917679 1.195975876  -0.328533115 0.752118099 -3.22095124  2.435115881  -3.22095124  2.435115881
Sumber: Output MS Excel 2013
Tabel 8. Uji Linearitas Z2 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95%  Upper 95%  Lower 95.0%  Upper 95.0% Intercept 19469.02 8823.56  2.206481  0.063124243 -1395.39 40333.42 -1395.39 40333.42 X1 0.392918  1.195976  0.328533  0.752118089 -2.43512 3.220951 -2.43512 3.220951 X2 0 0 65535 0 0 0 0 0 Z2 -0.00015  5.89E-05  -2.51922 0,282224 -0.00029 -9.1E-06 -0.00029 -9.1E-06 Sumber: Output MS Excel 2013
Berdasarkan  tabel  pengolahan  diatas  diketahui  nilai p-value dari 𝑧 1 𝑑𝑎𝑛 𝑧 2 lebih  besar  dari  0,05,  .  Dilihat  nilai signifikan linearitas > 0,05 maka dapat disimpulkan  terdapat hubungan yang linear antara variabel bebas dengan variabel terikat

## 3.6 Analisis Regresi Linear Berganda
Tabel 9. Hasil Estimasi Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Beta T Sig. Model B Std. Error 1 (Constant) 194.686 88.236 2.206 .063 IPM .393 1.196 .104 .329 .752 PDRB LAPANGAN USAHA -.148 .059 -.799 -2.519 .040 Sumber: Output SPSS. 25
Berdasarkan  hasil  pengolahan  dengan  menggunakan SPSS diatas,  dapat  diperoleh  persamaan  regresi  linear berganda  dalam  penelitian  ini  yaitu  Y  = 194.686  +  0.393X1-0,148X2+ 𝜇 .  Selain  itu,  terdapat  uji  t  dengan  dasar pengambilan  keputusan diterima jika nilai thitung > t  tabel atau  nilai sig <  0.05. Dari  hasil  pengolahan diperoleh  nilai nilai perhitungan sebagai berikut tt 𝑎𝑏𝑒𝑙 = ( 𝛼 /2:n-k/1)
tt 𝑎𝑏𝑒𝑙 = (0.05/2:10-3/1) = 2.365
Tabel 10. Uji F Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 448.995 2 224.497 4.265 .061b Residual 368.472 7 52.639 Total 817.467 9

## Sumber: Output SPSS. 25
Uji f merupakan salah satu uji untuk melihat suatu hipotesis diterima atau tidak .Jika nilai sig < 0.05 atau F hitung
Journal of Trends Economics and Accounting Research Vol 1, No 2, Desember 2020, pp 68-73 ISSN 2745-7710 (Media Online) Website https://journal.fkpt.org/index.php/jtear
> F tabel maka terdapat pengaruh variabel X secara simultan terhadap variabel Y. Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh hasil uji f sebagai berikut :
F Tabel = F ( k;n-k) = F (2:7) = 4.74
Tabel 11. Koefisien Diterminasi Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .741a .549 .420 7.25527
Sumber: Output SPSS.  25
Koefisien diterminasi merupakan sebuah output yang melihat dampak dari variabel bebas terhadap variabel terikat. Berdasarkan hasil pengolahan tabel diatas diketahui nilai 𝑟 2 (R Square) sebesar 0.549.

## 3.7 Pembahasan
Diketahui nilai Sig. untuk pengaruh X1 terhadap Y adalah sebesar 0.7>0.05, dengan nilai t hitung 0.329< 2.365 sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis pertama ditolak yang berarti tidak terdapat pengaruh signifikan X1 terhadap Y.
Diketahui nilai Sig. untuk pengaruh  X2  terhadap  Y  adalah  sebesar 0.04<0.05, sehingga dapat disimpulkan bahwa hipotesis kedua diterima yang berarti terdapat pengaruh signifikan X2 terhadap Y. Akan tetapi perlu diketahui bahwa nilai t hitung < t  tabel (-2.519< 2.365), memiliki kesimpulan bahwa meskipun X2 berpengaruh signifikan terhadap Y, pengaruh variabel  tersebut  tidak  terlalu  jauh  atau  tidak  memiliki  dampak  yang  cukup  besar.  hal  ini  mengandung  makna  bahwa variabel X1 dan X2 secara simultan berpengaruh terhadap variabel Y sebesar 54.9%.
Berdasarkan    output   uji  f,   diketahui  nilai  signifikansi  untuk  pengaruh  X1  dan  X2  secara  simultan  terhadap  Y adalah sebesar 0.61>0.05 dan nilai F hitung 4.265<4.74, sehingga dapat disimpulkan bahwa hipotesis ketiga ditolak yang berarti X1 dan X2  secara simultan tidak berpengaruh terhadap Y.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  diatas,  memiliki  kesimpulan,  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  tidak  berpengaruh terhadap  penurunan  jumlah  penduduk  miskin  Kota  Medan.  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  berpengaruh terhadap penurunan jumlah penduduk miskin Kota Medan. Variabel X1 dan X2 secara simultan berpengaruh terhadap variabel Y sebesar  54.9%.

## REFERENCES
Badan Pusat Statistik.2014.. Indeks Pembangunan Manusia 2014, Metode Baru ,Jakarta:Badan Pusat Statistik. Badan Pusat Statistik.2015. Data Strategis BPS .Jakarta:Badan Pusat Statistik. Badan Pusat Statistik Kota Medan.2020. Kota Medan dalam Angka .Medan: Badan Pusat Statistik Kota Medan. Chabers,Robert.2010. Skripsi  Analisis  Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat  Kemiskinan  Provinsi-Provinsi  di  Indonesia. Semarang: Universitas Diponegoro.
Ghozali, Imam. 2013. “Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 21, Cet ke-7”. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Muchtolifah.2010. Ekonomi Makro .Surabaya:Unesa Press. Utami,Maria  Wahyu.2018. Skripsi  Pengaruh  Inflasi  dan  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Pengangguran  Terbuka  dan  Tingkat Kemiskinan di Kalimantan Tengah .Jakarta:Universitas Terbuka.
Dama,dkk..2016. Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Terhadap Tingkat Kemiskinan di Kota Manado (Tahun 2005- 2014) .Vol 16. No 03.
Romhadhoni,dkk.2018. Pengaruh  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi DKI Jakarta. Vol 14. No 02:1412-6184.