JBEE : Journal Business Economics and Entrepreneurship
http://jurnal.shantibhuana.ac.id/jurnal/index.php/bee
JBEE Volume  4, No 1, 2022

## ANALISIS PENGARUH KETIMPANGAN PENDAPATAN, PERTUMBUHAN EKONOMI, DAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA TERHADAP KEPARAHAN KEMISKINAN
Muhammad Ilham Wali 1) , Arvina Ratih Yulihar Taher 2) , Heru Wahyudi 3) , Asih Murwiati 4)
1,2,3,4 ,Universitas Lampung, Lampung
1 E-mail: muhammadilhamwali1112@gmail.com

## Abstrak
Masalah  kemiskinan  masih  menjadi  persoalan  yang  mendasar  dalam  pembangunan Indonesia. Secara umum kemiskinan dibedakan menjadi dua yaitu, pertama, kemiskinan absolut  merupakan  jumlah  penduduk  yang  hidup  di  bawah  garis  kemiskinan.  Kedua, kemiskinan  relatif  merupakan  kemiskinan  yang  terjadi  sebagai  akibat  perbedaan distribusi  pendapatan.  Persoalan  kemiskinan  bukan  hanya  sekedar  jumlah  dan persentase  penduduk  miskin  namun  juga  keparahan  kemiskinan.  selain  harus  mampu memperkecil  jumlah  penduduk  miskin,  kebijakan  yang  terkait  dengan  kemiskinan  juga harus bisa mengurangi  keparahan kemiskinan Keparahan kemiskinan merupakan suatu gambaran  adanya  ketimpangan  pengeluaran,  dimana  ketimpangan  tidak  dapat dimusnahkan melainkan hanya bisa dikurangi sampai pada tingkat yang dapat diterima oleh  suatu  sistem  sosial  tertentu  agar  keselarasan  dalam  sistem  tersebut  terpelihara dalam  proses  pertumbuhannya,masalah  penelitian  ini  yaitu  ketimpangan  pendapatan, pertumbuhan  ekonomi  dan  tingkat  pengangguran  terbuka  terhadap  keparahan kemiskinan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  ketimpangan pendapatan  pertumbuhan  ekonomi,  dan  tingkat  pengangguran  terbuka  terhadap keparahan  kemiskinan  studi  pada  10  provinsi  di  pulau  sumatera.  Penelitian  ini menggunakana  model  asumsi  klasik  dengan  data  panel  dari  tahun  2016-2020  di  10 provinsi  di  Sumatera  menggunakan  model  FEM  (Fixed  Effect  Model).  Penelitian  ini menggunakan  variabel  terikat  dan  variabel  bebas,  variabel  terikat  yang  digunakan adalah keparahan kemiskinan dan variabel bebas meliputi ketimpangan pendapatan,pertumbuhan  ekonomi,dan  tingkat  pengangguran  terbuka.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  variabel  ketimpangan  pendapatan  pertumbuhan  ekonomi  dan tingkat  pengangguran  terbuka  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  keparahan kemiskinan di Provinsi se-Sumatera.
Kata kunci: Keparahan Kemiskinan,Ketimpangan Pendapatan ,Pertumbuhan Ekonomi, Tingkat Pengangguran Terbuka, Data Panel.

## 1. PENDAHULUAN
Masalah  kemiskinan  masih menjadi  persoalan  yang  mendasar dalam pembangunan Indonesia. Secara  umum  kemiskinan  dibedakan menjadi dua yaitu, pertama, kemiskinan absolut merupakan jumlah  penduduk  yang  hidup  di bawah  garis  kemiskinan.  Kedua,
kemiskinan relatif merupakan kemiskinan  yang  terjadi  sebagai akibat perbedaan distribusi pendapatan.Pada Dasarnya pembangunan  terus  dilakukan  demi Received: 03 April 2022; Accepted: 15 April 2022; Published: 30 April 2022
mencapai  tujuan  masyarakat  yang adil dan makmur Deffrinica (2021).
Persoalan  kemiskinan  bukan hanya sekedar jumlah dan persenta penduduk miskin namun juga tingkat keparahan  kemiskinan.  selain  harus mampu memperkecil jumlah penduduk  miskin,  kebijakan  yang terkait dengan kemiskinan juga harus bisa  mengurangi  tingkat  keparahan kemiskinan (Soleh, 2019). Keparahan kemiskinan merupakan  suatu  gambaran  adanya ketimpangan  pengeluaran,  dimana ketimpangan tidak dapat dimusnahkan  melainkan  hanya  bisa dikurangi  sampai  pada  tingkat  yang dapat  diterima  oleh  suatu  sistem
sosial  tertentu  agar  keselarasan dalam  sistem  tersebut  terpelihara dalam  proses  pertumbuhannya  pada hakekatnya,  kesenjangan  ekonomi atau  ketimpangan  dalam  distribusi pendapatan antara kelompok masyarakat berpendapatan tinggi dan kelompok berpendapatan rendah serta  tingkat  kemiskinan  atau jumlah orang  yang  berada  di  bawah  garis kemiskinan ( poverty line dua  masalah  besar  di  banyak  negara sedang  berkembang  (NSB),  tidak terkecuali  di  Indonesia  (Putri,  Amar and Aimon, 2015). Karenanya tidaklah  mengherankan  ketimpangan itu  pastinya  selalu  ada,  baik  itu  di negara miskin, negar berkembang,  bahkan  negara  maju sekalipun.Hanya saja yang membedakan  adalah  seberapa  besar tingkat  ketimpangan  yang  terjadi
Business, Economics and Entrepreneurship
Copyright © 2022 Institut Shanti Bhuana Bengkayang | e-ISSN 2656-9469, P-
mencapai  tujuan  masyarakat  yang adil dan makmur Deffrinica (2021).
ersoalan  kemiskinan  bukan hanya sekedar jumlah dan persentase penduduk miskin namun juga tingkat keparahan  kemiskinan.  selain  harus mampu memperkecil jumlah penduduk  miskin,  kebijakan  yang terkait dengan kemiskinan juga harus bisa  mengurangi  tingkat  keparahan kemiskinan (Soleh, 2019). Keparahan kemiskinan n  suatu  gambaran  adanya ketimpangan  pengeluaran,  dimana ketimpangan tidak dapat dimusnahkan  melainkan  hanya  bisa dikurangi  sampai  pada  tingkat  yang dapat  diterima  oleh  suatu  sistem sosial  tertentu  agar  keselarasan dalam  sistem  tersebut  terpelihara
oses  pertumbuhannya  pada hakekatnya,  kesenjangan  ekonomi atau  ketimpangan  dalam  distribusi pendapatan antara kelompok masyarakat berpendapatan tinggi dan kelompok berpendapatan rendah serta  tingkat  kemiskinan  atau jumlah orang  yang  berada  di  bawah  garis
poverty line ) merupakan dua  masalah  besar  di  banyak  negara sedang  berkembang  (NSB),  tidak terkecuali  di  Indonesia  (Putri,  Amar and Aimon, 2015). Karenanya tidaklah  mengherankan  ketimpangan itu  pastinya  selalu  ada,  baik  itu  di negara miskin, negara sedang berkembang,  bahkan  negara  maju sekalipun.Hanya saja yang membedakan  adalah  seberapa  besar tingkat  ketimpangan  yang  terjadi pada masing-masing negara tersebut.
Kristianto (2020).
Pembngunan berkelnjutan serta  menyediakan  peluang baru,  dengan  mengarahkan  pada perekonomian berbasis teknologi dan pola  konsumsi  yang  menciptakan lapangan  kerja  baru  yang  dapat menurunkan keparahan kemiskinan
Menurut BPS (2021), Keparahan  kemiskinan  yang  ada  di Indonesia  pada  September  tahun
2016-2020 yang tercatat dengan rata rata  sebesar 0,33  persen,terjadi penurunan  keparahan  kemiskinan pada  tahun  2018  0,35  dibandingkan dengan  tahun  2017  sebesar  0,35 persen  turun  sebesar  0.05  persen. namun  kembali  terjadinya  kenaikan pada  tahun  2019  0,031  dan  tahun 2020  sebesar  0,32  persen.  hal  ini secara keseluruhan keparahan kemiskinan  di  10  Provinsi  di  Pulau Sumatera Indonesia pada tahun 2020 yaitu sebesar 0,3 persen. Pulau Sumatera memiliki keparahan  kemiskinan  yang  tinggi dibandingkan dari angka nasional,dan berada pada uru dari Pulau-pulau lainnya yang ada di Indonesia hal ini menandakan
tingginya keparahan kemiskinan yang  mengakibatkan  ketimpangan pengeluaran  yang  meningkat  di  1 Provinsi Pulau Sumatera.
Keparahan  kemiskinan  dan pertumbuhan  ekonomi  mempunyai keterkaitan  yang  erat,  Pertumbuhan ekonomi  sering  kali  dijadikan  tolak ukur  kinerja  perekonomian  suatu
masing negara tersebut. Pembngunan berkelnjutan serta  menyediakan  peluang  ekonomi gan  mengarahkan  pada perekonomian berbasis teknologi dan pola  konsumsi  yang  menciptakan lapangan  kerja  baru  yang  dapat menurunkan keparahan kemiskinan Menurut BPS (2021), Keparahan  kemiskinan  yang  ada  di Indonesia  pada  September  tahun at dengan rata-
rata  sebesar  0,33  persen,terjadi penurunan  keparahan  kemiskinan pada  tahun  2018  0,35  dibandingkan dengan  tahun  2017  sebesar  0,35 persen  turun  sebesar  0.05  persen. namun  kembali  terjadinya  kenaikan pada  tahun  2019  0,031  dan  tahun 0,32  persen.  hal  ini
secara keseluruhan keparahan kemiskinan  di  10  Provinsi  di  Pulau Sumatera Indonesia pada tahun 2020 Pulau Sumatera memiliki keparahan  kemiskinan  yang  tinggi dibandingkan dari angka nasional,dan berada pada urutan ke 4 pulau lainnya yang ada di Indonesia hal ini menandakan tingginya keparahan kemiskinan yang  mengakibatkan  ketimpangan pengeluaran  yang  meningkat  di  10
Keparahan  kemiskinan  dan pertumbuhan  ekonomi  mempunyai rkaitan  yang  erat,  Pertumbuhan ekonomi  sering  kali  dijadikan  tolak ukur  kinerja  perekonomian  suatu
wilayah,  akan  tetapi  belum  pasti tingginya pertumbuhan ekonomi menunjukkan  tingginya  juga  tingkat kesejahteraan rakyatnya. Tidak dapat dipungkiri bahwa rendahnya keparahan  kemiskinan  sangat  berarti terhadap  pertumbuhan  ekonomi  dan pembangunan  ekonomi.  Menurut Siregar  dan  Wahyuniarti  (2008), pertumbuhan ekonomi memang merupakan syarat keharusan (necessary condition) untuk mengurangi  keparahan  kemiskinan. Keparahan  kemiskinan  di  Pulau Sumatera  disebabkan  oleh  berbagai faktor, yaitu ketimpangan pendapatan  yang  masih  dibawah standar,  tingkat  pengangguran  yang tinggi,  dan  pertumbuhan  ekonomi yang  lambat.  seseorang  dikatakan miskin bila dia belum bisa mencukupi  kebutuhanya  atau  belum berpenghasilan.
Keparahan  kemiskinan  di  10 Provinsi  Pulau  Sumatera  angka tertinggi  tahun  2016-2020  terjadi  di Provinsi  Bengkulu  dengan  rata-rata sebesar 0,62 persen dan ketimpangan pendapatan  tertinggi  di  Provinsi Bengkulu  dengan  rata-rata  0,3846
persen pertumbuhan ekonomi tertinggi terjadi di Provinsi Sumatera Selatan  dengan  rata-rata  4.42  persen dan  tingkat  pengangguran  terbuka tertinggi terjadi di Provinsi Kepulauan  Riau  dengan  rata-rata sebesar 8,146. Menurut BPS (2021), Keparahan  Kemiskinan-P2  ( Poverty Severity )  menunjukkan  seberapa
parah kemiskinan yang terjadi dengan  bobot  yang  lebih  tinggi  bagi poverty  gap yang  lebih  miskin dibandingkan  yang  kurang  miskin. Indikator  kemiskinan  dengan  ukuran ini ditunjukkan oleh Poverty Severity (  Keparahan  Kemiskinan-P2)  yang memberikan  gambaran  mengenai penyebaran pengeluaran diantara penduduk  miskin.  Semakin  tinggi nilai  ,  semakin  tinggi  ketimpangan pengeluaran penduduk miskin. namun  ukuran  ini  tidak  terlihat jumlah si miskin. Keparahan  kemiskinan  yang
memberikan informasi mengenai gambaran penyebaran pengeluaran di antara  penduduk  miskin  dimana rumusnya sebagai berikut.
∝ = ∑ ∝
Dimana: P α = keparahan kemiskinan z = Garis kemiskinan yi = Rata-rata pengeluaran perkapita sebulan penduduk yang berada di bawah garis kemiskinan yi<z q = banyaknya penduduk  yang  berada  di bawah garis kemiskinan n = Jumlah penduduk Ketimpangan pendapatan ( Gini  Ratio )  adalah  salah  satu ukuran yang paling sering digunakan untuk mengukur tingkat ketimpangan pendapatan secara
menyeluruh.  Adapun  rumus  umum gini ratio sebagai berikut :
Dimana: GR :  Koefisien Gini ( Gini Ratio fp i :  frekuensi penduduk dalam kelas pengeluaran ke-i Fc i :  frekuensi kumulatif dari total pengeluaran dalam kelas pengeluaran ke-i Fci- 1 :  frekuensi kumulatif dari total pengeluaran  dalam kelas pengeluaran ke (i Ide  dasar  perhitungan  gini ratio  sebenarnya  berasal  dari  upaya pengukuran  luas  suatu  kurva  yang menggambarkan distribusi pendapatan  untuk  seluruh  kelompok pendapatan. Kurva tersebut dinamakan  kurva  Lorenz  yaitu sebuah  kurva  pengeluaran  kumulatif yang membandingkan distribusi dari suatu  variabel  tertentu  (misalnya pendapatan) dengan distribusi uniform (seragam)  yang  mewakili persentase kumulatif penduduk. Guna  membentuk  koefisien  Gini, grafik persentase kumulatif penduduk  (dari  termiskin  hingga terkaya)  di  gambar  pada  sumbu horizontal  dan  persentase  kum pengeluaran (pendapatan) Arsyad  (2000),  memandang pertumbuhan ekonomi sebagai kenaikan Output tanpa  melihat apakah  pertumbuhan  lebih  besar atau  lebih  kecil  dari  pertumbuhan
penduduk dan apakah terjadi
Business, Economics and Entrepreneurship JBEE Volume  4, No
Copyright © 2022 Institut Shanti Bhuana Bengkayang | e-ISSN 2656-9469, P-
menyeluruh.  Adapun  rumus  umum gini ratio sebagai berikut :
Gini Ratio ) :  frekuensi penduduk dalam kelas i :  frekuensi kumulatif dari total pengeluaran dalam kelas i frekuensi kumulatif dari total dalam kelas pengeluaran ke (i-1) Ide  dasar  perhitungan  gini ratio  sebenarnya  berasal  dari  upaya pengukuran  luas  suatu  kurva  yang menggambarkan distribusi pendapatan  untuk  seluruh  kelompok pendapatan. Kurva tersebut dinamakan  kurva  Lorenz  yaitu sebuah  kurva  pengeluaran  kumulatif ndingkan distribusi dari suatu  variabel  tertentu  (misalnya pendapatan) dengan distribusi (seragam)  yang  mewakili persentase kumulatif penduduk. Guna  membentuk  koefisien  Gini, grafik persentase kumulatif penduduk  (dari  termiskin  hingga ambar  pada  sumbu horizontal  dan  persentase  kumulatif pengeluaran (pendapatan). Arsyad  (2000),  memandang pertumbuhan ekonomi sebagai tanpa  melihat apakah  pertumbuhan  lebih  besar atau  lebih  kecil  dari  pertumbuhan penduduk dan apakah terjadi
perubahan  struktur  ekonomi  atau tidak.  Pertumbuhan  ekonomi  itu sendiri  di  tandai  dengan adanya laju kenaikan  produk  per  kapita  yang tinggi,  sehingga  untuk  mendorong terjadinya  pertumbuhan  ekonomi daerah  perlu  ditentukan  prioritas pembangunan daerah, Produk Domestik Regional Bruto merupakan  salah  satu  indikator keberhasilan  pembangunan  suatu daerah. Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) menurut Badan Pusat Statistik  (2021)  adalah  persentase pengangguran terhadap jumlah angkatan  kerja.  penganggur  terbuka terdiri  dari  mereka  yang  tidak mempunyai  pekerjaan  dan  mencari pekerjaan. Mereka yang tidak mempunyai pekerjaan dan mempersiapkan  usaha,  mereka  yang tidak  mempunyai  pekerjaan  dan tidak  mencari  pekerjaan  karena merasa  tidak  mungkin  mendapat pekerjaan,  dan  mereka  yang  sudah punya  pekerjaan  tetapi  belum  mulai bekerja .

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan data  Dalam  penelitian  ini  penulis menggunakan  metode  pendekatan kuantitatif,  Metode  kuantitatif  yaitu penelitian  yang  berlandaskan  pada filsafat positivisme, digunakan untuk meneliti  pada  populasi  atau  sampel tertentu, pengumpulan
data menggunakan  instrumen  penelitian, analisis  data  bersifat  kuantitatif  atau statistik, dengan tujuan untuk
, No 1, 2022   | 37
erubahan  struktur  ekonomi  atau tidak.  Pertumbuhan  ekonomi  itu sendiri  di  tandai  dengan adanya laju kenaikan  produk  per  kapita  yang tinggi,  sehingga  untuk  mendorong terjadinya  pertumbuhan  ekonomi daerah  perlu  ditentukan  prioritas pembangunan daerah, Produk Domestik Regional Bruto merupakan  salah  satu  indikator keberhasilan  pembangunan  suatu Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) menurut Badan Pusat Statistik  (2021)  adalah  persentase pengangguran terhadap jumlah angkatan  kerja.  penganggur  terbuka i  dari  mereka  yang  tidak
mempunyai  pekerjaan  dan  mencari pekerjaan. Mereka yang tidak mempunyai pekerjaan dan mempersiapkan  usaha,  mereka  yang tidak  mempunyai  pekerjaan  dan tidak  mencari  pekerjaan  karena merasa  tidak  mungkin  mendapat yang  sudah punya  pekerjaan  tetapi  belum  mulai

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan Dalam  penelitian  ini  penulis menggunakan  metode  pendekatan kuantitatif,  Metode  kuantitatif  yaitu penelitian  yang  berlandaskan  pada e, digunakan untuk meneliti  pada  populasi  atau  sampel tertentu, pengumpulan data menggunakan  instrumen  penelitian, analisis  data  bersifat  kuantitatif  atau statistik, dengan tujuan untuk
menguji hipotesis yang telah ditetapkan Sugiyono (2010: 3). Penelitian ini merupakan penelitian yang dilaksanakan menggunakan  literature,  baik  berupa buku, catatan maupun laporan penelitian terdahulu mengenai kemiskinan.melihat dari sifatnya penelitian  ini  merupakan  penelitian Asosiatif,  yaitu  penelitian  yang bertujuan untuk mengetahui hubungan  antara  dua  variabel  atau lebih.  dengan  Penelitian  ini  maka akan  di  bangun  suatu  teori  yang dapat  berfungsi  untuk  menjelaskan, meramalkan,  dan  mengontrol  suatu gejala Siregar (2013:7).
Tabel 1. Nama Variabel, Dasar Variabel, Simbol, Satuan Pengukuran
No Nama Variabel Dasar Variabel Simbol Satuan Ukur 1 Keparahan Kemiskinan Kemiskinan Y Persen 2 Ketimpangan Pendapatan Gini Ratio GR Persen 3 Pertumbuhan Ekonomi Pertumbuhan Ekonomi PE Persen 4 Tingkat Pengangguran Terbuka Pengangguran TPT Persen

## Sumber : Olahan Peneliti
Data  yang  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data panel.  Data  panel  adalah  data  yang dikumpulkan  dari  beberapa  objek dan  beberapa  waktu.  Data  panel  ini didapat  dari  kombinasi  antara  data runtun  waktu  ( time  series )  dan  data dari  beberapa  objek  dalam  satu waktu ( cross section ) Dalam penelitian  ini  data  panel  berupa  data Keparahan Kemiskinan yang didasarkan  pada  pada  Ketimpangan Pendapatan (Gini Ratio), Pertumbuhan  Ekonomi,  dan  tingkat pengangguran Pulau Sumatera
sebanyak 10 Provinsi dengan jenjang 5 tahun dari tahun 2016-2020.
Data  yang  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data panel.  Data  panel  adalah  data  yang dikumpulkan  dari  beberapa  objek dan  beberapa  waktu.  Data  panel  ini didapat  dari  kombinasi  antara  data runtun  waktu  ( time  series )  dan  data dari  beberapa  objek  dalam  satu waktu ( cross section ) Dalam penelitian  ini  data  panel  berupa  data Keparahan Kemiskinan yang didasarkan  pada  pada  Ketimpangan Pendapatan (Gini Ratio), Pertumbuhan  Ekonomi,  dan  tingkat pengangguran Pulau Sumatera sebanyak 10 Provinsi dengan jenjang 5 tahun dari tahun 2016-2020. Penelitian  ini  menggunakan  1 variabel dependent keparahan kemiskinan dan 3 variabel independen yaitu ketimpangan pendapatan (Gini Ratio), dan  tingkat pengangguran terbuka.dengan periode  selama  5  tahun  dari  tahun 2016-2020. Variabel keparahan kemiskinan (Y) menurut BPS keparahan kemiskinan  (P2)  ( Poverty  Severity ) adalah suatu gambaran yang mengukur mengenai penyebaran pengeluaran  yang  terjadi  diantara penduduk  miskin.  Semakin  tinggi nilai , maka semakin tinggi ketimpangan  pengeluaran  diantara penduduk  miskin  dan  sebaliknya semakin  rendah  nilai    maka  semakin rendah pula ketimpangan pengeluaran diantara penduduk
miskin.  Dalam  penelitian  ini  untuk variabel    keparahan  kemiskinan menggunakan  satuan  persen  dengan periode  selama  5  tahun  dari  tahun 2016-2020  dengan  Pulau  Sumatera sebagai objek penelitian.
Variabel Independen:
a.  Ketimpangan  Pendapatan  (Gini Ratio) (GR) Menurut BPS Gini Ratio didasarkan  pada  kurva  lorenz,  yaitu sebuah  kurva  pengeluaran  kumulatif yang  membandingkan  distribusi  dari suatu  variabel  tertentu  (misalnya pendapatan) dengan distribusi uniform  (seragam)  yang  mewakili persentase kumulatif penduduk. Mengetahui ukuran tingkat ketimpangan  pengeluaran  sebagai proksi pendapatan penduduk Menurut Todaro (2006), ketimpangan  pendapatan  juga  harus mendapatkan perhatian karena ketimpangan  di  suatu  daerah  yang ekstrim  akan  menyebabkan  ketidak efisiennya  ekonomi  dan alokasi  aset, serta jumlah kemiskinan akan semakin  bertambah,  ketidakefisienan atau  inefisiensi,  solidaritas dan stabilitas sosial akan semakin melemah  dan  memperkuat  kekuatan politis  di  golongan  orang  kaya sehingga akan menimbulkan ketidakadilan bagi masyarakat sekitar,.Gini  Ratio  merupakan  proxy dari ketimpangan pendapatan dengan satuan  pengukuran  persen  yang digunakan  dalam  periode  5  tahun dari tahun 2016-2020 yang bersumber  dari  BPS  dengan  Pulau Sumatera sebagai objek penelitian. b. Pertumbuhan Ekonomi (PDRB) (PE) Menurut BPS laju pertumbuhan ekonomi perkapita merupakan pertumbuhan Pertumbuhan  ekonomi  pertumbuhan ekonomi  adalah  suatu  perubahan tingkat  ekonomi  yang  dialami  suatu negara yang bergantung pada adanya perkembangan  kenaikan  barang  dan
jasa  serta  kenaikan  output,  maka hasil dari produksi suatu negara juga tentunya akan meningkat.pertumbuhan ekonomi
yang  satuannya  persen  merupakan salah  satu  indikator  keberhasilan pembangunan  suatu  daerah  dengan satuan pengukuran persen,  data yang digunakan  bersumber  dari  Badan Pusat Statistik (BPS) dengan periode selama 5 tahun dari tahun 2016-2020 dengan  Pulau  Sumatera  sebagai objek penelitian.
c. Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT)
Tingkat Pengangguran Terbuka menurut Badan Pusat Statistik adalah persentase  pengangguran  terhadap jumlah angkatan kerja. pengangguran terbuka  terdiri  dari  mereka  yang tidak  mempunyai  pekerjaan  dan mencari  pekerjaan,  mereka  yang tidak  mempunyai  pekerjaan  dan mempersiapkan  usaha,  mereka  yang tidak mempunyai pekerjaan dan tidak mencari  pekerjaan  karena  merasa tidak  mungkin  mendapat  pekerjaan, dan  mereka  yang  sudah  punya pekerjaan tetapi belum mulai bekerja.yang digunakan dalam periode 5 tahun yang bersumber dari Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  dari tahun 2016-2020 dengan 10 Provinsi Pulau Sumatera sebagai objek penelitian. Uji asumsi klasik harus dilakukan  dalam  penelitian  ini  untuk menguji  apakah  data  memenuhi asumsi  klasik,  hal  ini  dilakukan untuk menghindari terjadinya estimasi  yang  bias,  mengingat  tidak semua data dapat diterapkan regresi . Menurut  Gujarati  (2006),  Uji normalitas  merupakan  uji  yang digunakan  untuk  mengetahui  apakah
40 | Muhammad Ilham Wali, Arvina Ratih Yulihar Taher, Heru Wahyudi & Asih Murwiati, Analisis Pengaruh Ketimpangan Pendapatan, Pertumbuhan Ekonomi, Dan Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Keparahan Kemiskinan
residual  berdistribusi  normal  atau tidak Dalam pengujiannya menggunakan  uji  Jarque  Bera  dan nilai probabilitasnya. Kriteria pengujian  jika  50  Jarque  bera  dan nilai  probabilitas  lebih  besar  dari 0,05 maka maka H α diterima dan H0 ditolak.  Adapun  hipotesis  uji  Jarque Bera  adalah  sebagai  berikut:  H α : residual  berdistribusi  normal.  H0  : residual  tidak  berdistribusi  normal. α =  0.05  sebagai  berikut:  1)  Jika α sig ≥ α berarti  data  sampel  berdistribusi normal. 2) Jika α sig ≤ α berarti data sampel tidak berdistribusi normal. Menurut Gujarati (2006), menjelaskan bahwa uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan  adanya  korelasi  antar variabel  bebas  (independen).  Model regresi  yang  baik  seharusnya  tidak terjadi  korelasi  di  antara  variabel independen. Jika variabel independen saling  berkorelasi,  maka  variabel- variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel independen yang  nilai  korelasi  antar  sesama variabel  independen  sama  dengan nol.  50  Salah  satu  model  untuk menguji ada tidaknya multikolinieritas  pada  penelitian  ini yaitu  dengan  melihat  nilai  tolerance dan  Variance  Inflation  Factor  (VIF). Kedua  ukuran  ini  menunjukkan setiap  variabel  independen  manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. dalam pengertian  sederhana,  setiap  variabel independen menjadi variabel dependen dan regresi terhadap variabel independen lainnya. tolerance mengukur variabilitas variabel  independen  yang  terpilih yang  tidak  dijelaskan  oleh  variabel independen lainnya. Kriteria
pengukurannya adalah sebagai
berikut Ghozali (2011): 1) Jika tolerance > 10% dan VIF <  10%,  maka  tidak  terjadi multikolinieritas 2) Jika tolerance < 10% dan VIF > 10%, maka terjadi multikolinieritas. Menurut Gujarati (2006), menerangkan Heteroskedastisitas merupakan  penyebaran  titik  data populasi  yang  berbeda  pada  regresi. Situasi  heteroskedastisitas  ini  yang akan menyebabkan penaksiran koefisien regresi menjadi bias. Dengan  kata  lain,  pengujian  ini dilakukan  untuk  melihat  apakah kesalahan pengganggu variabel
mempunyai  varian  yang  sama  atau tidak  untuk  semua  nilai  variabel bebas.  Model  regresi  yang  baik adalah  yang  homoskedastisitas  atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Untuk  mendeteksi  ada  atau  tidaknya heteroskedastisitas dalam model,
peneliti  akan  menggunakan  grafik scatterplot  dan  uji  Glejser.  Apabila koefisien  54  parameter  beta  >  0,05 maka tidak ada masalah heteroskedastisitas. Menurut  Gujarati  (2006),  uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah  dalam  model  regresi  linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu  pada  periode  t  dengan kesalahan  pengganggu  pada  periode t-1  (sebelumnya).  Uji  ini  dilakukan karena  data  yang  dipakai  dalam penelitian ini adalah data time series, dalam  data  jenis  ini  sering  muncul problem  autokorelasi  yang  dapat saling  “mengganggu”  antara  data Untuk  mendeteksi  ada  atau  tidaknya gejala autokorelasi dapat menggunakan uji Durbin-Watson (D- W). Hipotesis yang akan diuji dalam
penelitian  ini  adalah:  Ho  :  tidak  ada autokorelasi  r  =  0  Ha  :  ada autokorelasi  r ≠ 0  Berdasarkan  tes Durbin Watson, pengambilan keputusan  ada  tidaknya  autokorelasi berdasarkan pada ketentuan. Metode  analisis  data  yang digunakan dalam penulisan ini adalah metode analisis asumsi klasik dengan  menggunakan  model  regresi berganda  dengan  data  panel,  metode analisis yang dilakukan menggunakan  data  runtut  waktu ( time  series )  dari  Tahun  2016-2020 dan data Cross  section yaitu  Pulau Sumatera  yang  terdiri  dari  10
Provinsi, untuk mengetahui pengaruh variabel  dependen  terhadap  variabel independen,  maka  digunakan  model regresi  data  panel  dengan  persamaan sebagai berikut:
it = 0 + 1GR +
2 E + 3TPT + e
Dimana : Y Keparahan Kemiskinan (Persen) GR Ketimpangan Pendapatan (Gini Ratio) (persen) PE Pertumbuhan Ekonomi (persen) TPT Tingkat Pengangguran Terbuka (persen) 1 , 2 ,
3 , 4
Koefisien slope atau kemiringan B 0 Koefisien intersep yang merupakan skalar It Periode Penelitian eit Error term Dimana Y keparahan kemiskinan adalah variabel dependen,  Gini  Ratio,  pertumbuhan ekonomi,  dan  Tingkat  Pengangguran Terbuka variabel independen dan Mit adalah  variabel  gangguan  subskrip  t menunjukan  observasi  data  time
series di dalam persamaan sebagaimana dalam regresi sederhana β 0 adalah intersep, sedangkan β 1 , β 2 , β 3 dalam  regresi berganda  disebut  koefisien  regresi parsial. Model OLS digunakan untuk mendapatkan garis regresi yang baik,
jika nilai prediksinya sedekat mungkin  dengan  data  aktual  atau nilai β 0 dan β 1 yang  menyebabkan residual  sekecil  mungkin  hubungan
Y  dan  X  adalah  linier  dalam parameter. Variabel X atau independen tidak acak atau random.jika  variabel  independennya lebih  dari  satu  di  dalam  regresi berganda  maka  diasumsikan  tidak ada  hubungan  linier  antara  variabel independennya (Widarjono, 2018)
Menurut Widarjono (2013),ketika  kita  melakukan  suatu observasi  perilaku  unit  ekonomi seperti  rumah  tangga,  perusahaan atau  negara,  kita  tidak  hanya melakukan  observasi  terhadap  unit- unit  tersebut  dalam  waktu  yang bersamaan  tetapi  juga  perilaku  unit- unit  tersebut  pada  berbagai  unit waktu.  Misalnya  kita  melakukan observasi  terhadap  suatu  industri, maka kita tidak hanya akan mengevaluasi  besarnya  biaya,  input, dan output terhadap beberapa tetangga  perusahaan  dalam  satu kurun  waktu,  tetapi  kita  akan mengobservasi dalam berbagai kurun waktu.  Gabungan  dari  berbagai  unit observasi  dan  unit  waktu  tersebut disebut  data  panel  (panel  pooled data).  Menurut  Gujarati  (2013)  ada tiga  model  untuk  meregresikan  data, yaitu  common  effect  model,  fixed effect  model,  dan  random  effect model.
Merupakan  pendekatan  model data  panel  yang  paling  sederhana
42 | Muhammad Ilham Wali, Arvina Ratih Yulihar Taher, Heru Wahyudi & Asih Murwiati, Analisis Pengaruh Ketimpangan Pendapatan, Pertumbuhan Ekonomi, Dan Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Keparahan Kemiskinan
karena  hanya  mengkombinasikan data time  series dan cross  section.
Pada  model  ini  tidak  diperhatikan dimensi  waktu  maupun  individu, sehingga diasumsikan bahwa perilaku data perusahaan sama dalam berbagai  kurun  waktu.  Metode  ini bisa menggunakan pendekatan Ordinary  Least  Square  (OLS )  atau teknik kuadrat terkecil untuk mengestimasi  model  data panel. Model persamaan regresinya adalah : Yit = α + β Xit + eit Keterangan : Yit : Variabel terikat untuk unit i dalam waktu t X : Variabel bebas untuk unit i dalam waktu t β 0 : Intersep
β 1, β 2, β 3 : Koefisien slope eit : cross section,time series dan error Pendekatan yang mengasumsikan  adanya  perbedaan intersep  dalam  persamaan  dikenal dengan  model  regresi Fixed  Effect Model . Cara mengestimasikan model adalah dengan menggunakan variabel dummy untuk  menangkap adanya perbedaan intersep. Perbedaan  karakteristik  perusahaan dalam model ini hanya mengasumsikan intersep yang berubah  antar  individu  dan  tetap antar waktu, namun slope tetap antar perusahaan  maupun  antar  waktu. Model  estimasi  ini  juga  disebut dengan Least Squares Dummy Variables (LSDV). Model pendekatan ini adalah sebagai berikut:
Yit = α + β 1Xit + β 2Xit + β 3Xit +
β 4Xit + eit Keterangan : Yit : Variabel terikat untuk unit i dalam waktu t X : Variabel bebas untuk unit i dalam  waktu t β 0 : Intersep
β 1, β 2, β 3 : Koefisien slope eit : cross section,time series dan error Pendekatan  variabel  dummy dalam fixed  effect  model bertujuan untuk  mewakili  ketidaktahuan  kita tentang  model  yang  sebenarnya. Namun, ini juga membawa konsekuensi  dengan  berkurangnya derajat kebebasan ( degree of freedom) yang  pada  akhirnya  akan mengurangi efisiensi parameter. Masalah  ini  dapat  diatasi  dengan menggunakan variabel gangguan (error terms ) dikenal sebagai metode random  effect .  Di  dalam  model  ini kita  akan  mengestimasi  data  panel dimana  variabel  gangguan  mungkin akan  berhubungan  antara  waktu  dan antar  individu.  Model  ini  juga disebut  dengan Error  Component Model (ECM) atau teknik Generalized  Least  Square (GLS).
Model  dari  Random  Effect  adalah sebagai berikut:
Yit = α + β 1Xit + β 2Xit + β 3Xit + ...t + β nXit + eit
Keterangan : Yit : Variabel terikat untuk unit i dalam waktu t X : Variabel bebas untuk unit i dalam  waktu t β 0
: Intersep
β 1, β 2, β 3 : Koefisien slope eit : cross section,time series dan error β 0  tidak  lagi  tetap  atau  non stokastik  tetapi  bersifat random, 0 adalah parameter yang tidak diketahui  yang  menunjukkan  rata- rata  intersep  populasi  dan μ i  adalah variabel  gangguan  yang  bersifat random yang  menjelaskan  adanya perbedaan perilaku perusahaan secara individu. (Widarjono, 2013). Uji  Chow  digunakan  untuk mengetahui  apakah  teknik  regresi panel  dilakukan  dengan pooled  least square atau  dengan fixed  effect
dengan melihat residual sum squares (Green,  2000).  Uji  Chow  yang didapat kemudian dibandingkan dengan F-tabel dengan α sebesar 5%.
H0  ditolak  jika  F-tabel  lebih  kecil dari  nilai α .  Sebaliknya, H0  diterima jika F-tabel lebih besar dari nilai α .
Uji Hausman adalah uji statistik yang digunakan untuk memilih apakah menggunakan model Fixed Effect atau Random Effect. Uji Hausman didasarkan pada heterogenitas  antar  individu  dan korelasinya  dengan  variabel  bebas. Statistik  Uji  Hausman  mengikuti distribusi statistik Chi Square dengan degree  of  freedom .  .Penerimaan hipotesis nol berarti bahwa tidak ada korelasi  antara  variabel  penjelas dengan  efek  individu  atau  dengan kata  lain  random  effects  dapat digunakan untuk menghasilkan estimator yang lebih efisien. Demikian sebaliknya, penolakan hipotesis  nol  berarti  random  effects tidak  dapat  digunakan  oleh  karena dalam  kondisi  ini  random  effects menghasilkan  estimator  yang  bias dan tidak konsisten.
Uji Lagrange  Multiplier (LM) adalah suatu uji yang bertujuan untuk mengetahui  apakah Random  Effect Model (REM)  lebih  baik  daripada metode pooled  least  square (PLS), dengan  menguji  metode random effect (REM)  yang  didasarkan  pada nilai  residual  dari  metode  PLS.  Uji
Lagrange Multiplier (LM) didasarkan pada distribusi chi-
squares dengan  derajat  kebebasan ( degree  of  freedom )  sebesar  jumlah variabel bebas. Jika nilai LM statistik lebih  besar  daripada  nilai  kritis statistik chi  squares maka  peneliti menolak hipotesis nul, artinya estimasi  yang  tepat  untuk  model regresi  data  panel  adalah  metode Random  Effect  Model (REM)  dari metode  PLS.  Sebaliknya,  jika  nilai LM statistik lebih kecil daripada nilai kritis  statistik chi  squares maka hipotesis nul diterima, artinya
estimasi random effect Model (REM) tidak  dapat  digunakan  untuk  regresi panel  sehingga  digunakan  metode PLS.
Uji t dilakukan untuk menghitung koefisien regresi masing-masing variabel bebas sehingga  dapat  diketahui  pengaruh masing-masing variabel bebas
terhadap  variabel  terikat.  Menurut Gujarati  (2002)  dalam  Devi  (2014), adapun prosedur pengujiannya
a. Ketimpangan  Pendapatan  (Gini Ratio) H0 : β 1 ≤ 0,ketimpangan pendapatan berpengaruh negatif dan signifikan terhadap keparahan kemiskinan di Pulau Sumatera.
Ha : β 1 > 0,ketimpangan pendapatan berpengaruh positif  signifikan terhadap keparahan kemiskinan di
Pulau Sumatera.
b. Pertumbuhan Ekonomi
Pengaruh Ketimpangan Pendapatan, Pertumbuhan Ekonomi, Dan Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Keparahan Kemiskinan
H0  : β 2  >  0,pertumbuhan  ekonomi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap keparahan kemiskinan di Pulau Sumatera
Ha  : β 2 ≤ pertumbuhan  ekonomi berpengaruh positif dan signifikan terhadap  Keparahan  Kemiskinan
kemiskinan di Sumatera
c. Tingkat Pengangguran Terbuka
(1) H0  : β 3 ≤ 0,  tingkat pengangguran terbuka berpengaruh negatif dan signifikan terhadap keparahan kemiskinan di Pulau Sumatera (2) Ha  : β 3  >  0,  tingkat pengangguran terbuka berpengaruh Positif dan signifikan terhadap keparahan kemiskinan di Pulau Sumatera Uji  t  dilakukan  untuk  melihat signifikansi  dari  pengaruh  variabel bebas secara individu terhadap variabel  terikat  dengan  menganggap variabel bebas lainnya adalah konstan (Gujarati, 2006). Pada tingkat signifikansi 0.05 (5%) dengan  kriteria  pengujian  yang digunakan  sebagai  berikut:  Jika  t hitung  <  t  tabel,  maka  H0  diterima dan Ha ditolak, yang artinya variabel penjelas secara parsial tidak mempengaruhi variabel yang dijelaskan  secara  signifikan.  Jika  t hitung > t tabel, maka H0 ditolak dan Ha  diterima,  yang  artinya  variabel penjelas secara parsial mempengaruhi variabel yang dijelaskan secara signifikan 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan gambar uji normalitas  dapat  diketahui  bahwa nilai  dari  Jarque  bera  sebesar 2,041190  dan  probabilitas  sebesar
0,360381  lebih  besar  dari  0,05,
Muhammad Ilham Wali, Arvina Ratih Yulihar Taher, Heru Wahyudi & Asih Murwiati Pengaruh Ketimpangan Pendapatan, Pertumbuhan Ekonomi, Dan Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap
2  >  0,pertumbuhan  ekonomi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap keparahan kemiskinan di Pulau Sumatera pertumbuhan  ekonomi berpengaruh positif dan signifikan terhadap  Keparahan  Kemiskinan
kemiskinan di Sumatera
Tingkat Pengangguran Terbuka ≤ 0,  tingkat pengangguran terbuka berpengaruh negatif dan signifikan terhadap keparahan kemiskinan di Pulau Sumatera 3  >  0,  tingkat pengangguran terbuka berpengaruh Positif dan signifikan terhadap keparahan kemiskinan di Uji  t  dilakukan  untuk  melihat signifikansi  dari  pengaruh  variabel bebas secara individu terhadap variabel  terikat  dengan  menganggap variabel bebas lainnya adalah konstan (Gujarati, 2006). Pada tingkat signifikansi 0.05 (5%) dengan  kriteria  pengujian  yang igunakan  sebagai  berikut:  Jika  t hitung  <  t  tabel,  maka  H0  diterima dan Ha ditolak, yang artinya variabel penjelas secara parsial tidak mempengaruhi variabel yang dijelaskan  secara  signifikan.  Jika  t hitung > t tabel, maka H0 ditolak dan artinya  variabel penjelas secara parsial mempengaruhi variabel yang dijelaskan secara signifikan. HASIL DAN PEMBAHASAN Berdasarkan gambar uji normalitas  dapat  diketahui  bahwa nilai  dari  Jarque  bera  sebesar 2,041190  dan  probabilitas  sebesar besar  dari  0,05, Sehingga  variabel  residual  pada model regresi dinyatakan
berdistribusi normal.

## Sumber :Hasil Perhitungan E
Berdasarkan gambar
uji normalitas  dapat  diketahui  bahwa  nilai dari  Jarque  bera  sebesar  2,041190  dan probabilitas  sebesar  0,360381  lebih besar  dari  0,05,  Sehingga  variabel residual  pada  model  regresi  dinyatakan berdistribusi normal.
Tabel 2. Uji Multikolinearitas

## Variabel Bebas
C
GR
PE

## TPT

## Sumber :Hasil Perhitungan E
Dari  Tabel  di  atas  diketahui bahwa  variable  GR,  PE,  dan  TPT memiliki  VIF  kurang  dari  10. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa tidak  terjadi  korelasi  pada  setiap variabel  independen,  yang  berarti regresi ini tidak bergejala
multikolinearitas. Tabel 3. Uji Heteroskedastisitas Heteroskedasticity Test: Glejser F-statistic 1.510150 Prob. F(3,46) Obs*R- squared 4.482890 Prob. Chi Square(3) Scaled explained SS 4.377226 Prob. Chi Square(3) Sumber :Hasil Perhitungan E
Sehingga  variabel  residual  pada model regresi dinyatakan Sumber :Hasil Perhitungan E-views 10 Berdasarkan gambar uji normalitas  dapat  diketahui  bahwa  nilai dari  Jarque  bera  sebesar  2,041190  dan
0,360381  lebih besar  dari  0,05,  Sehingga  variabel residual  pada  model  regresi  dinyatakan

## Multikolinearitas

## VIF
0.048383 0.339162 5.36E-05 0.000160 Sumber :Hasil Perhitungan E-views 10
Dari  Tabel  di  atas  diketahui bahwa  variable  GR,  PE,  dan  TPT memiliki  VIF  kurang  dari  10. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa tidak  terjadi  korelasi  pada  setiap variabel  independen,  yang  berarti regresi ini tidak bergejala Heteroskedastisitas Heteroskedasticity Test: Glejser Prob. F(3,46) 0.2244 Prob. Chi- Square(3) 0.2138 Prob. Chi- Square(3) 0.2235 Sumber :Hasil Perhitungan E-views 10
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat bahwa  semua  variabel  independen yaitu,  GR,  PE  dan  TPT  mendapat nilai  prob  sebesar  0.2244  yang berarti  lebih  dari  0,5.  Dengan  hasil tersebut  menunjukkan  model  regresi ini layak untuk digunakan
disebabkan tidak mengalami masalah heteroskedastisitas.

## Tabel 4. Uji Autokorelasi
Breusch-Godfrey Serial Correlation
LM Test:
F- statistic 4.157336 Prob. F(2,44) 0.0222 Obs*R- squared 7.946788 Prob. Chi- Square(2) 0.0188

## Sumber :Hasil Perhitungan E-views 10
Hasil  pengujian  menggunakan autokorelasi  ini  menunjukkan  nilai
Durbin  Watson  sebesar  4,157336. Nilai ini apabila dibandingkan dengan  tabel  Durbin  Watson  dengan sampel  50  dan  jumlah  variabel independen  sebanyak  3  dengan tingkat  signifikan  0,05  diperoleh hasil  nilai  dL  sebesar  1,4206  dan nilai  dU  sebesar  1,6739.  Sesuai dengan  ketentuan  bahwa  hasil  uji menunjukkan  posisi  dU  <  d  <  4-dU yaitu  1,6739  <  4,1573<  4  -  dU, berarti tidak terjadi autokorelasi.
Tabel 5. Persamaan Fixed Effect Terhadap Keparahan Kemiskinan di Pulau Sumatera Tahun 2016-2021
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.648913 0.299265 -2.168353 0.0366 GR 1.438798 0.713813 2.015650 0.0511 PE 0.014375 0.005610 2.562450 0.0146 TPT 0.082446 0.023094 3.569954 0.0010 Sumber :Hasil Perhitungan E-views 10 Hasil perhitungan regresi
antara  tingkat  kepercayaan  pada 0,5%  dan  kemudian  ditransformasi ke  dalam  bentuk  matematis  sebagai berikut :
Dengan it = - 0.648913+1.4387698GR +0.014375 E +0.082556TPT +
F-Stat         = 22.71424
R 2 = 0.880480 Tabel 6 Hasil Uji t Hasil Estimasi Pengujian Hipotesis Variabel t- Statistik t-tabel Probabilitas Kesimpulan Keterangan
GR 2.015650 1.67866 0.0511 H o ditolak signifikan
PE 2.562450 1.67866 0.0146 H o ditolak Signifikan
TPT 3.569954 1.67866 0.0010 H o ditolak Signifikan

## Sumber :Hasil Perhitungan E-views 10
Hasil uji-t menunjukan variabel ketimpangan  pendapatan  memiliki  t- hitung  sebesar  2.015650,  kemudian pertumbuhan  ekonomi  2.562450  dan tingkat penggangguran terbuka sebesar 3.569954 nilai ini lebih besar dibandingkan  nilai  t-tabel  yaitu 1.67866 yang ini menandakan bahwa menolak  H 0 yang  berarti  semua variabel berpengaruh positif terhadap variabel Y.

## Tabel 6. Hasil Uji F
Df Α F- tabel F-statistik Prob Keterangan 46(nk-1) 0,05 2,80 22.71424 0,0000 H 0 ditolak

## Sumber :Hasil Perhitungan E-views 10
Berdasarkan  Tabel  di  atas, diperoleh  hasil  uji  simultan  F- statistik  yaitu  sebesar  22.71424  dan F-tabel  sebesar  2,80  begitu  juga dengan  nilai  probabilitas  sebesar 0,0000  <  0,05  dengan  demikian dapat  disimpulkan  bahwa  semua variabel  bebas  yang  terdiri  dari
46 | Muhammad Ilham Wali, Arvina Ratih Yulihar Taher, Heru Wahyudi & Asih Murwiati, Analisis Pengaruh Ketimpangan Pendapatan, Pertumbuhan Ekonomi, Dan Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Keparahan Kemiskinan
ketimpangan pendapatan, pertumbuhan  ekonomi,dan  tingkat pengangguran terbuka di 10 provinsi di  Pulau  Sumatera  secara  bersama- sama berpengaruh signifikan terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di 10 provinsi di Pulau Sumatera tahun 2016-2020. Hasil dari t hitung , menunjukkan nilai koefisien variabel ketimpangan pendapatan (Gini Ratio)  diperoleh  sebesar  2.015650 mempunyai  pengaruh  secara  positif dan  signifikan  terhadap  keparahan kemiskinan  di  10  Provinsi  Pulau Sumatera  hal  ini  sesuai  dengan penelitian  yang  dilakukan  Hafiz (2019) bahwa ketimpangan pendapatan  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap keparahan kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Timur Artinya  meningkatnya  ketimpangan pendapatan  di  masyarakat  akan meningkatkan keparahan kemiskinan. Hasil  dari  t  hitung  2.562450 menunjukkan nilai variabel pertumbuhan  ekonomi  diperoleh sebesar  dan  mempunyai  pengaruh secara  positif  dan  dan  signifikan terhadap  keparahan  kemiskinan  di Pulau  Sumatera  dengan  signifikansi α 5%  Artinya  apabila  terjadi kenaikan pertumbuhan ekonomi menyebabkan  kenaikan  keparahan kemiskinan. Menurut  temuan  World  Bank
(2006)  pertumbuhan    ekonomi belum dapat secara signifikan mengurangi kemiskinan karena pola pada  pertumbuhan  di  Indonesia terjadi ketimpangan dan pengurangan  keparahan  kemiskinan setelah  krisis  lebih  banyak  dapat berkurang  ketika  terjadi  stabilitas ekonom dan turunnya harga
makanan.    Dalam  penelitian  ini telah  ditemukan  bahwa  peningkatan pertumbuhan    ekonomi  akan  lebih efektif  mengurangi  kemiskinan  jika dibarengi dengan pertumbuhan ekonomi  yang  menyebar  secara merata. Hasil dari t hitung menunjukkan keparahan kemiskinan diperoleh sebesar 3.569954 mempunyai  pengaruh  secara  positif dan  signifikan  terhadap  keparahan kemiskinan  di  Pulau  Sumatera dengan  signifikansi α 5%.  Artinya apabila  terjadi  kenaikan  1%  akan meningkatkan keparahan
kemiskinan  penelitian  ini  sesuai dengan  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan  oleh  Hendayanti  (2021), yaitu  ada  pengaruh  positif  dan signifikan  antara  variabel  Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) terhadap  keparahan  kemiskinan  di Pulau  Sumatera,  artinya  bahwa apabila variabel Tingkat Pengangguran  Terbuka  (TPT)  akan mengalami  peningkatan  maka  akan berakibat  pada  kenaikan  keparahan kemiskinan di Pulau Sumatera .

## 4. KESIMPULAN
Dari  uraian  sebelumnya  sudah dijelaskan  tentang  variabel-variabel independen yang mempengaruhi tingkat  keparahan  kemiskinan  di
Pulau  Sumatera  Dan  dapat  diambil kesimpulannya  sebagai  berikut  : Variabel  ketimpangan  pendapatan memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap keparahan kemiskinan  di  Pulau  Sumatera  2016- 2020. Variabel pertumbuhan ekonomi  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap keparahan
kemiskinan  di  Pulau  Sumatera.
Provinsi  di  Pulau  Sumatera  tahun 2016 sampai dengan tahun 2020. Variabel tingkat pengangguran terbuka  memiliki  pengaruh  secara positif dan signifikan terhadap keparahan  kemiskinan  di  Pulau
Sumatera 2016-2020.

## 5. REFERENSI
Arsyad,  Lincon.  (2015). Ekonomi Pembangunan Edisi 5 . Yogyakarta: UPP STIM YKPN. Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  (2021). diakses dari http://www.bps.go.id/,  diakses pada tanggal 2 maret 2021 pada jam 20.20 WIB. Beni, S. (2021). Kesejahteraan Masyarakat  dan  Pertumbuhan Ekonomi  di  Perbatasan  Jagoi Babang Kalimantan Barat Melalui  Pemberdayaan. Inovasi Pembangunan: Jurnal Kelitbangan . 9(2), 125-140. Beni,  S.  &  Manggu,  B.  (2020). Efektivitas  Program  Keluarga Harapan Dalam Penanggulangan  Kemiskinan  di Perbatasan. Sosio  Konsepsia .
9(2), 162-170. Dapertemen  Pendidikan  Nasional. (2002). Kamus  Besar  Bahasa Indonesia , edisi ke-3 , Jakarta :
Balai Pustaka. Deffrinica.  (2021).  Peran  Wanita Petani  Membangun  Ekonomi Rumah Tangga Dalam Mengentaskan  Kemiskinan  Di Dusun  Pedalaman  3T.  JBEE Volume 3 No 1. Kristianto  Aloysius,  A.  (2020). Sustainable Development Goals  (SDGs)  “ Dalam  Konsep
Green Economy Untuk Pertumbuhan Ekonomi Berkualitas Ekologi. JBEE Volume 2. No 1. Putri,  Yosi  Eka,  Syamsul  Amar,  and Hasdi  Aimon.  (2015)  Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi dan ketimpangan pendapatan di Indonesia. Jurnal Kajian Ekonomi 3.6. Rodríguez-Pose,  Andrés,  and  Daniel Hardy. (2015). Addressing poverty  and  inequality  in  the rural  economy  from  a  global perspective . Applied Geography 61 (2015): 11-23. Siregar, H. (2006). Perbaikan Struktur dan Pertumbuhan Ekonomi: Mendorong Investasi dan  Menciptakan  Lapangan Kerja.  Jurnal  Ekonomi  Politik dan Keuangan. INDEF. Jakarta. Soleh,  Ahmad.  (2019).  Pengaruh Pertumbuhan  Ekonomi  Dan Belanja Modal Terhadap Keparahan Kemiskinan Di Provinsi  Jambi. Pareto:  Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik 2.(1), 15-24. Sugiyono. (2016). Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D, Bandung: CV Alfabeta.
Sukirno,  Sadono.  (2017). Ekonomi Pembangunan  Edisi  Kedua, Jakarta: Kencana. Sukirno,Sadono. (2006). Makroekonomi Teori Pengantar , Edisi Ketiga Jakarta : Raja Grafindo Persada. Syahrullah,  Dion.  (2014).  Analisis pengaruh produk domestic regional bruto (PDRB),
48 | Muhammad Ilham Wali, Arvina Ratih Yulihar Taher, Heru Wahyudi & Asih Murwiati, Analisis Pengaruh Ketimpangan Pendapatan, Pertumbuhan Ekonomi, Dan Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Keparahan Kemiskinan
Pendidikan,  dan  Pengangguran Terhadap Kemiskinan di Provinsi Banten (skripsi  UIN Syarif Hidayatullah Jakarta).
Syofian  Siregar.  (2013). Metode penelitian Kuantitatif . Jakarta : Kencana Prenada Media Group. Tambunan, Tulus. (2009). Perekonomian Indonesia Bogor: Ghalia Indonesia. Todaro,  P  Michael  dan  Stephen  C. Smith.  (2009). Pembangunan
Ekonomi, Jakarta: Erlangga.