## ANALISIS FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI KOTA JAMBI
Nurlia Fusfita 1
Dosen Tetap STIE Muhammadiyah Jambi 1
nurliafusfita@gmail.com
Ratih Rosita 2
Dosen Tetap STIE Muhammadiyah Jambi 2
T_sweet_11@yahoo.co.id

## Ringkasan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  dan  menganalisis pengaruh  Indeks  Pembangunan manusia,  Produk  Domestik  Regional  Bruto  dan  pengaruh  Jumlah  Pengangguran  terhadap jumlah  penduduk  miskin  di  Kota  Jambi.  Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  yang dilakukan  untuk  menganalisis  pengaruh  IPM,  PDRB  dan  jumlah  pengangguran  terhadap jumlah  penduduk  miskin  di  Kota  Jambi  periode  2007-2016  maka  dapat  disimpulkan berdasarkan analisis regresi linear berganda IPM (X 1 ) mempunyai hubungan negatif terhadap jumlah penduduk miskin dimana jika IPM naik 1 persen maka jumlah penduduk miskin akan turun  sebesar  -0,072.  Berdasarkan  analisis  regresi  linear  berganda  PDRB  (X 2 )  mempunyai hubungan  positif  terhadap  jumlah  penduduk  miskin  dimana  jika  PDRB  naik  1  persen  maka jumlah penduduk miskin akan naik sebesar 1,288. Berdasarkan analisis regresi linear berganda jumlah  penangguran  (X 3 )  mempunyai  hubungan  positif  terhadap  jumlah  penduduk  miskin dimana  jika  jumlah  penangguran  naik  1  persen  maka  jumlah  penduduk  miskin  akan  naik sebesar 0,132.
Kata Kunci : IPM, PDRB, Pengangguran, Kemiskinan

## LATAR BELAKANG
Salah  satu  tujuan  pembangunan  nasional  adalah  meningkatkan  kinerja  perekonomian agar mampu menciptakan lapangan kerja dan mewujudkan kesejahteraan penduduk Indonesia secara menyeluruh. Salah satu sasaran pembangunan adalah menurunkan tingkat kemiskinan, yang  merupakan  salah  satu  masalah  dalam  ekonomi,  sehingga  harus  diatasi.  Permasalahan kemiskinan memang merupakan permasalahan yang kompleks dan bersifat multidimensional. Oleh  karena  itu,  upaya  pengentasan  kemiskinan  harus  dilakukan  secara  komprehensif, mencakup  berbagai  aspek  kehidupan  masyarakat,  dan  dilaksanakan  secara  terpadu  (Prasetyo, 2010).  Masalah kemiskinan ini terus menjadi masalah di semua Negara, khususnya Indonesia yang merupakan Negara berkembang.
Kemiskinan  merupakan  ketidakmampuan  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar  seperti makan,  tempat  tinggal  dan  kesehatan.  Kemiskinan  terjadi  karena  kemampuan  masyarakat sebagai pelaku ekonomi tidak sama, sehingga terdapat masyarakat yang tidak dapat ikut serta dalam proses pembangunan atau menikmati hasil-hasil pembangunan. Kemiskinan tidak hanya berkenaan  dengan  tingkat  pendapatan  tetapi  juga  dari  aspek  sosial,  lingkungan,  bahkan
keberdayaan  dan  partisipasi.  Menurut    Dewanto  (2014)  kemiskinan  jangan  hanya  dianggap sebagai  sebuah  pendapatan  yang  rendah  ( low  income ),  tetapi  harus  dianggap  sebagai ketidakmampuan  kapabilitas (capability  handicap). Dengan  demikian  kemiskinan  tidak  bisa hanya dipandang dari suatu sisi rendahnya pendapatan tetapi harus dari banyak aspek lain yang saling berkaitan sehingga bersifat multidimensi.
Menurut  Tjiptoheriyanto  (2000)  Banyak  faktor  yang  mempengaruhi  kemiskinan  baik dari  aspek  ekonomi  maupun  non  ekonomi,  diantaranya  adalah  PDRB  atau  pendapatan perkapita, dana pembangunan dan tingkat pendidikan serta masalah pengangguran. Tolak ukur yang paling banyak dipakai  dan menjadi pusat perhatian ekonomi makro adalah  pendapatan nasional    (Budiono,  2002).  Hal    ini  dimaklumi    karena  dengan  memperhatikan    atau menghitung pendapatan nasional  akan dapat  dilihat  pula kemakmuran suatu negara, wilayah atau  masyarakat tertentu. Karena itu untuk meningkatkan kemakmuran  adalah meningkatkan pendapatan nasional  maupun pendapatan per kapita. (Bahri, 2000)
Kemiskinan  merupakan  masalah  yang  menyangkut  banyak  aspek  karena  berkaitan dengan pendapatan yang rendah, buta huruf, derajat kesehatan yang rendah dan ketidaksamaan derajat  antar  jenis  kelamin  serta  buruknya  lingkungan  hidup . Selain  itu  kemiskinan  juga berkaitan  dengan  keterbatasan  lapangan  pekerjaan  dan  biasanya  mereka  yang  dikatagorikan miskin,  tidak  memiliki  pekerjaan  (pengangguran,  serta  tingkat  pendidikan  dan  kesehatan mereka pada umumnya tidak memadai). Berikut jumlah penduduk miskin di Kota Jambi tahun 2007-2016.
Tabel  1. Jumlah Penduduk Miskin Kota Jambi Tahun 2007-2016 Tahun Penduduk Miskin (Ribu Jiwa) 2007 23.20 2008 54.90 2009 50.70 2010 52.60 2011 54.60 2012 54.30 2013 50.09 2014 50.95 2015 55.51 2016 51.61
Sumber : BPS Provinsi Jambi (2018)
Program  penanggulangan  angka  kemiskinan  mutlak  diperlukan  agar  semua  kebijakan pemerintah  dapat  lebih  terarah  dan  tepat  sasaran.  Salah  satu  sumber  yang  menyebabkan
pengaruh  jumlah  penduduk  miskin  adalah  Indeks  Pembangunan  Manusia.  Sejak  tahun  1990, United  Nations  for  Development  Program (UNDP)  mengembangkan  sebuah  indeks  kinerja pembangunan  yang  kini  dikenal  sebagai  Indeks  Pembangunan  Manusia  atau  HDI  ( Human Development  Index ).  Nilai  IPM  ini  diukur  berdasarkan  tiga indikator  sebagai  acuannya  yaitu tingkat harapan hidup, tingkat melek huruf, dan pendapatan riil per kapita berdasarkan paritas daya beli.
Konsep  IPM  ini  memberikan  pelajaran  bagi  kita  tentang  apa  yang  seharusnya dipandang sebagai ukuran keberhasilan pembangunan. Pembangunan berawal dan bertitik tolak dari manusia, dilakukan oleh manusia, maka sudah semestinya ditujukan pula untuk manusia. Di  dalam  konsep  IPM  ini  terdapat  perpaduan  antara  aspek-aspek  sosial  dan  ekonomi.  Hal tersebut  memungkinkan  konsep  ini  untuk  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih  luas  bagi kinerja pembangunan suatu Negara (Arsyad, 2010). IPM ini juga digunakan untuk melakukan pemeringkatan  terhadap  kinerja  pembangunan  berbagai  negara  di  dunia.  Untuk  mengetahui lebih jelas tingkat IPM di Kota Jambi dapat dilihat dalam tabel berikut.
Tabel 2. Indeks Pembangunan Manusia Kota Jambi tahun 2007-2016 Tahun Indeks Pembangunan Manusia (%) 2007 75.10 2008 75.47 2009 75.79 2010 72.23 2011 73.19 2012 73.78 2013 74.21 2014 74.86 2015 75.58 2016 76.14 Sumber : BPS Provinsi Jambi (2018)
Untuk  menyusun  program  penanggulangan  kemiskinan  maka  perlu  dilakukan  kajian yang  mendalam  tentang  faktor-faktor  yang  berperan  penting  dalam  mengurangi  jumlah penduduk miskin. Faktor-faktor  yang mempengaruhi tingkat kemiskinan adalah pertumbuhan ekonomi,  pengangguran  dan  faktor  lainnya.  Pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi  dan  disertai pemerataan  hasil  pertumbuhan  keseluruh  sektor  usaha  sangat  dibutuhkan  dalam  upaya menurunkan  tingkat  kemiskinan.  Salah  satu  unsur  yang  menentukan  kemakmuran  suatu masyarakat  adalah  tingkat  pendapatan.  Pendapatan  mencapai  maksimum  apabila  kondisi tingkat  tenaga  kerja  penuh (Full  Employment) dapat  terwujud.  Masalah  Pengangguran
menimbulkan  efek  mengurangi  pendapatan,  dan  akan  mengurangi  tingkat  kemakmuran. Semakin  turun  tingkat  kemakmuran  akan  menimbulkan  masalah  lain  yaitu  kemiskinan (Maipita, 2014).
Pertumbuhan  ekonomi  atau  peningkatan  PDRB  merupakan  salah  satu  ukuran  penting untuk  menilai  keberhasilan  dari  pembangunan  ekonomi  suatu  daerah  yang  ditinjau  dari  sisi ekonomi.  PDRB  merupakan  gambaran  umum  dari  kesejahteraan  masyarakat,  membaiknya indikator  pertumbuhan  ekonomi  diharapkan  dapat  memberikan  dampak  positif  terhadap masalah  kemiskinan.  Semakin  tinggi  PDRB  maka  semain  besar  potensi  sumber  penerimaan daerah tersebut.
Tabel 3. PDRB Kota Jambi tahun 2007-2016 Tahun Laju Pertumbuhan PDRB (%) 2007 5.35 2008 6.23 2009 6.24 2010 6.55 2011 7.79 2012 7.63 2013 8.27 2014 6.64 2015 7.99 2016 6.81 Sumber : BPS Kota Jambi (2018)
Faktor  lain  yang  menyebabkan  tingkat  kemiskinan  adalah  pengangguran.  Menurut Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dalam  indikator  ketenagakerjaan,  pengangguran  merupakan penduduk  usia  kerja  yang  tidak  bekerja  tetapi  sedang  mencari  pekerjaan  atau  sedang mempersiapkan  suatu  usaha  baru  atau  penduduk  yang  tidak  mencari  pekerjaan  karena  sudah diterima bekerja tetapi belum mulai bekerja.
Pengangguran  adalah  masalah  makroekonomi  yang  mempengaruhi  manusia  secara langsung  dan  merupakan  yang  paling  berat.  Bagi  kebanyakan  orang,  kehilangan  pekerjaan berarti penurunan standar kebanyakan orang, kehilangan pekerjaan berarti penurunan standar kehidupan dan tekanan psikologis. Jadi tidaklah mengejutkan jika pengangguran menjadi topik yang  sering  dibicarakan  dalam  perdebatan  politik  dan  para  polisi  sering  mengklaim  bahwa kebijakan yang mereka tawarkan akan membantu menciptakan lapangan kerja (Arsyad, 2003).
Meningkatnya  angka  pengangguran  disebabkan  karena  ketidakseimbangan pertumbuhan  angkatan  kerja  dan  penciptaan  kesempatan  kerja  atau  penyerapan  lapangan
pekerjaan  yang  ada.  Adanya  kesenjangan  antara  angkatan  kerja  dan  lapangan  kerja  tersebut berdampak  terhadap  perpindahan  tenaga  kerja (migrasi) baik  secara  spasial  antara  desa-kota maupun secara sektoral. Berikut jumlah pengangguran di Kota Jambi.
Tabel 4. Jumlah Pengangguran di Kota Jambi tahun 2007-2016 Tahun Jumlah Pengangguran (Ribuan) 2007 13.581 2008 14.710 2009 16.411 2010 18.535 2011 8.907 2012 11.657 2013 18.518 2014 25.569 2015 20.098 2016 15.754
Sumber : BPS Kota Jambi  (2018)
Tingginya  angka  pengangguran  di  Kota  Jambi  sebagai  akibat  dari  pertambahan penduduk  dan  jumlah  angkatan  kerja  yang  semakin  besar.  Oleh  karena  itu,  pengangguran menjadi  tanggung  jawab  bersama,  terutama  pemerintah  daerah  sebagai  penyelenggara  dalam proses perbaikan kehidupan masyarakat dalam sebuah pemerintah, untuk segera mencari jalan keluar  dengan  merumuskan  langkah-langkah  yang  sistematis  dan  strategis  sebagai  upaya pengentasan pengangguran dan kemisikinan.
Masih  relatif  tingginya  tingkat  kemiskinan  di  Kota  Jambi  merupakan  masalah  pokok yang diangkat dalam penelitian ini. Untuk mengatasi masalah kemiskinan tersebut sebelumnya perlu  adanya  analisis  faktor-faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  kemiskinan  di  Kota  Jambi seingga  nantinya  dapat  dirumuskan  strategi  dan  kebijakan  yang  tepat.  Indeks  Pembangunan Manusia,  PDRB  dan  jumlah  pengangguran  yang  cukup  besar  diduga  merupakan  faktor  yang mempengaruhi  masih  tingginya  angka  kemiskinan  di  Kota Jambi.  Dari  uraian  latar belakang masalah di atas, maka peneliti tertarik untuk melakukan penelitian mengenai “Pengaruh Indeks Pembangunan  Manusia,  Produk  Domestik  Regional  Bruto  Dan  Jumlah  Pengangguran Terhadap Jumlah Penduduk Miskin Di Kota Jambi”.

## METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode  penelitian  deskriptif  kuantitatif.  Metode penelitian kuantitatif digunakan dalam upaya mengetahui perkembangan indeks pembangunan
manusia, produk domestik regional bruto, jumlah pengangguran terhadap kemiskinan  di kota Jambi.

## Jenis dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  yaitu  data  yang  tersedia  pada  lembaga- lembaga resmi pemerintah, diantaranya :
1. Jumlah Penduduk Miskin Kota Jambi Tahun 2007 – 2016 ( BPS Kota Jambi )
2. Indeks Pembangunan Manusia Kota Jambi Tahun 2007 – 2016 ( BPS Kota Jambi )
3. PDRB Kota Jambi Tahun 2007 - 2016 ( BPS Kota Jambi )
4. Jumlah Pengangguran di Kota Jambi 2007-2016 (BPS Kota Jambi)

## Metode Pengumpulan  Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  digunakan  metode library research yaitu menggunakan metode kepustakaan dengan mempelajari buku-buku literatur, jurnal penelitian, atau  artikel  serta  sumber  lainnya  yang  relevansi  dengan  pokok  bahasan  dalam  penelitian  ini. Pengolahan  data untuk Regresi menggunakan  program SPSS 23.

## Metode Analisis Data
Model Analisis Kuantitatif.
Model analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan alat analisis kuantitatif dengan menggunakan model ekonometrika regresi berganda sebagai berikut :
Y  = a +  +  1 X 1 +  2 X 2 +  3 X 3 + e
Pada  hakekatnya  hubungan  antara  variabel-variabel  jumlah  penduduk  miskin,  IPM, PDR  dan  jumlah  penangguran  tidaklah  linear,  sementara  analisis  regresi  mensyaratkan hubungan  antara  variabel  haruslah  linier.  Untuk  itu  persamaan  diatas  di  ubah  menjadi persamaan double logaritma yaitu sebagai berikut :
Log Y =  +  1 LogX 1 +  2 LogX 2 +  3 LogX 3 + e Keterangan :
Y =  Jumlah Penduduk Miskin  =  Konstanta X 1 =  IPM X 2 =  PDRB X 3 =  Jumlah Pengangguran
 1 ,  2,  3 =  Koefisien Regresi ( Elastisitas )
e =  Standar Error

## Uji Hipotesis
Untuk  mengetahui  bagaimana  pengaruh  variabel-variabel  bebas  yaitu  X 1 (IPM),  X 2 (PDRB),  X 3 (jumlah  pengangguran)  baik  secara  simultan  maupun  parsial  digunakan  metode (Yuwono 2004) :

## 1. Secara parsial dengan menggunakan Uji - t
Untuk  menguji  keberartian  koefisien  regresi  yang  ditaksir  secara  parsial  dengan menggunakan rumus :
) (   e i S t 
Setelah diproleh nilai uji-t yang ditaksir kemudian dibandingkan dengan t-tabel menggunakan hipotesis sebagai berikut :
1.   Ho :  = 0  berarti tidak ada pengaruh IPM, PDRB dan Jumlah Pengangguran Terhadap Jumlah Penduduk Miskin Di Kota Jambi
2.   Ha  :   0    berarti  terdapat  pengaruh  IPM,  PDRB  dan  Jumlah  Pengangguran  Terhadap Jumlah Penduduk Miskin Di Kota Jambi
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  t  yang  diperoleh  dari  hasil  uji statistik dengan nilai t terdapat pada tabel distribusi dengan syarat :
Jika  t-hitung  ≤  t-tabel,  maka  hipotesa  nol  diterima  dan  hipotesa  alternatif  ditolak  berarti hubungan antara variabel bebas dengan variabel tidak bebas tidak signifikan.
Jika  t-hitung  ≥  t-tabel,  maka  hipotesa  nol  ditolak  dan  hipotesa  alternatif  diterima  berarti hubungan antara variabel bebas dengan variabel tidak bebas signifikan.

## 2. Secara simultan dengan menggunakan Uji F
Pada khususnya regresi berganda, uji F dilakukan guna mengetahui signifikan tidaknya pengaruh  variabel-variabel  bebas,  yaitu  X 1 (IPM),  X 2 (PDRB),  X 3 (jumlah  pengangguran), secara simultan terhadap pariabel terikat (Y = Jumlah Penduduk Miskin).
Pengujian ini dilakukan dengan mebandingkan antar nilai F-hitung dengan Nilai F-tabel. Maka F-hitung dengan R 2 diperoleh dengan cara :
k n R k R F h     / ) 1 ( ) 1 /( 2 2
Keterangan:
R 2 =  Koefisien determinasi
k =  Jumlah variabel yang diestimasi
n =  Jumlah sampel
Pengujian ini jika diwujudkan dalam bentuk hipotesa adalah sebagai berikut:
H 0 : B 1.......... B 4 = 0, berarti tidak ada pengaruh dari seluruh variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel bebas.
H 0 : B 1............. B 4 ≠ 0, berarti ada pengaruh dari seluruh variabel bebas secara bersama – sama terhadap variabel bebas.
Untuk menentukan keputusan dapat dilakukan sebagai berikut:
Jika F hitung ≤ F tabel, maka hipotesa nol diterima dan hipotesa alternatif ditolak berarti secara keseluruhan tidak ada hubungan antara variabel bebas dengan variabel tidak bebas (signifikan). Jika F hitung ≥ F tabel, maka hipotesa nol ditolak alternatif diterima berarti secara keseluruhan terdapat hubungan antara variabel bebas dengan variabel tidak bebas (signifikan).

## 3. Koefinsien Determinasi
Koefisien determinasi, R 2 adalah bilangan yang menyatakan persentasi varians total Y yang  dijelaskan  oleh  garis  regresi  koefisien  ini  dapat  diproleh  dari  rasio  varians  Y  dengan varians Y.
    2 2 2 1 y e R
Rumus tersebut memiliki 3 penjelasan:
1. Angka  1  menyatakan  maksimum  dengan  varitas  total  Y  yang  dijelaskan  oleh  garis regresi  100%  yaitu  pada  saat  e 2 =  0  dan  minimum  pada  saat  e 2 =  y 2 .  jadi  nilai koefisien determinasi berkisar 0 dan 1, 0 < R 2 < 1.
2.  e 2 =  y 2 adalah  nilai  yang  menyatakan  varitas  totalnya  Y  yang  tidak  dijelaskan regresinya.
3. Koefisien determinasi sama dengan 100% dikurangi dengan varitas total Y yang tidak dijelaskan garis regresinya

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Deteksi Asumsi Klasik
Sebelum dilakukan interpretasi terhadap hasil regresi dari model yang digunakan, maka terlebih  dahulu  dilakukan  pengujian  terhadap  asumsi  klasik,  guna  mengetahui  apakah  model tersebut dianggap relevan atau tidak.

## Uji Multikolinieritas
Uji  Multikolinieritas  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  melihat  nilai variance inflation factor (VIF) dan di peroleh hasil sebagai berikut :
Tabel 1. Uji Multikolenieritas
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance  VIF 1  (Constant) 2.191 9.265 .236  .821 IPM -.072 4.990 -.005  -.015  .989 .865  1.156 PDRB 1.288 .596 .672  2.162  .074 .926  1.080 Jmlh Penangguran .132 .274 .149  .479  .649 .931  1.074
a. Dependent Variabel: Jmlh Penduduk Miskin
Berdasarkan tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai VIF 1,156 untuk variabel X 1 (IPM), nilai  VIF  1,080  untuk  variabel  X 2 (PDRB)  dan  nilai  VIF  1,074  untuk  variabel  X 3 (jumlah pengangguran). Sesuai dengan ketentuan uji multikoleniaritas, jika nilai VIF lebih kecil dari 10 maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model  regresi  ini  tidak  memiliki  masalah  multikoleniaritas artinya bahwa antara variabel bebas tidak saling mengganggu atau mempengaruhi.

## Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  merupakan  pengujian  yang  dilakukan  untuk  menguji  ada  tidaknya pengaruh antara variabel pengganggu dalam masing-masing variabel bebas. Dalam penelitian ini uji autokolrelasi menggunakan tes Durbin Watson dengan ketentuan sebagai berikut :
 Bila nilai DW berada diantara dU sampai dengan 4 – dU maka koesisien autokorelasi sama dengan nol. Artinya tidak ada autokorelasi.
 Bila DW lebih kecil daripada dL, koefisien autokorelasi lebih bersar daripada nol. Artinya ada autokorelasi positif.
 Bila DW terletak antara dL dan dU, maka tidak dapat disimpulkan.
 Bila  DW  lebih  besar  daripada  4  –  dL,  koefisien  autokorelasi  lebih  besar  daripada  nol. Artinya ada autokorelasi negatif.
 Bila nilai DW terletak diantara 4 – dU dan 4 – dL, maka tidak dapat disimpulkan. Dengan jumlah sampel n = 10, α = 0,05 dan banyaknya variabel dependen k = 3, maka didapat nilai kritis dL = 0,525 dan dU = 2,016. Hasil pengujian uji autokorelasi dengan hasil sebagai berikut :

## Model Summary b
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .681 a .463 .195 .10227 1.853 a. Predictors: (Constant), Jmlh Penangguran, PDRB, IPM
b. Dependent Variabel: Jmlh Penduduk Miskin
Berdasarkan tabel diatas dapat diketajui nilai Durbin Watson sebesar 1,853 sehingga nilai DW berada diantara nilai dU sampai dengan 4 – dU yaitu dU (2,016) > DW (1,853) < 4  –  dU  (4  –  2,016  =  1,984).  Maka  dapat  disimpulkan  dalam  penelitian  ini  tidak  terdapat autokorelasi  artinya  variabel  independent  dalam  penelitian  ini  tidak  terganggu  atau terpengaruh oleh variabel penganggu.

## Uji Normalitas
Rasio  skewness  dan  rasio  kurtosis  dapat  dijadikan  petunjuk  apakah  suatu  data berdistribusi  normal  atau  tidak.  Rasio  skewness  adalah  nilai  skewness  dibagi  dengan standard  error  skewness,  sedangkan  rasio  kurtosis  adalah  nilai  kurtosis  dibagi  dengan standard error kurtosis. Sebagai pedoman, bila rasio kurtosis dan skewness berada di antara –2 hingga +2, maka distribusi  data adalah normal. Hasil pengujian uji normalitas sebagai berikut :
Tabel 3. Uji Normalitas Descriptive Statistics N Skewness Kurtosis Statistic  Statistic Std. Error Statistic Std. Error Unstandardized Residual 10 -.945 .687 .824 1.334 Valid N (listwise) 10
Dari tabel di atas terlihat bahwa rasio skewness =-0,945/0,687=-1,3755 sedangkan rasio  kurtosis  =0,824/1,334=0,6176.  Karena  rasio  skewness  dan  rasio  kurtosis  berada diantara -2 hingga +2 maka dapat disimpulkan distribusi data normal.

## Analisis Regresi linear berganda
Analisis regresi linear berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh IPM, PDRB, dan  jumlah  Pengangguran  terhadap  jumlah  penduduk  miskin  Kota  Jambi  Tahun  2007- 2016. Berdasarkan perhitungan yang dilakukan dengan menggunakan Program SPSS maka didapat hasil sebagai berikut :

## Tabel 4. Hasil Analisis Regresi Linear Berganda
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 2.191 9.265 .236 .821 IPM -.072 4.990 -.005 -.015 .989 PDRB 1.288 .596 .672  2.162 .074 Jmlh Penangguran .132 .274 .149 .479 .649
a. Dependent Variabel: Jmlh Penduduk Miskin
Hasil regresi tersebut diperoleh persamaan regresi sebagai berikut : Y = 2,191 - 0,072 X 1 + 1,288 X 2 + 0,132 X 3
Dari persamaan regresi linear tersebut dapat dinterpretasikan sebagai berikut : nilai konstanta  sebesar  2,191  memberikan  arti  bahwa  apabila  IPM  (X 1 ),  PDRB  (X 2 ),  jumlah pengangguran  (X 3 )  diasumsikan  =  0,  maka  jumlah  penduduk  miskin  kota  jambi  secara konstan  bernilai  sebesar  2,191.  Nilai  koefisien  regresi  variabel  IPM  (X 1 )  sebesar  -0,072 dapat diartikan dika IPM naik 1 persen maka jumlah penduduk miskin akan turun sebesar - 0,072. Nilai koefisien regresi variabel PDRB (X 2 ) sebesar 1,288 dapat diartikan jika PDRB naik  1  persen  maka  jumlah  penduduk  miskin  akan  naik  sebesar  1,288.  Nilai  koefisien regresi  variabel  jumlah  pengangguran  (X 3 )  sebesar  0,132  dapat  diartikan  jika  jumlah pengangguran naik 1 persen maka jumlah penduduk miskin akan naik sebesar 0,132.

## Uji Hipotesis

## Uji Statistik t
Uji  ini  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  variabel  independen  (X)  berpengaruh secara  signifikan  terhadap  variabel  dependen  (Y)  untuk  mengetahui  apakah  pengaruh tersebut signifikan atau tidak adalah dengan membandingkan nilai t hitung dengan t tabel pada  derajat  signifikansi  5%  df  =n-k=7  t  tabel  =2,365.  Hasil  uji  t  terhadap  variabel penelitian adalah sebagai berikut :
Tabel 5. Hasil Uji Statistik t
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 2.191 9.265 .236 .821 IPM -.072 4.990 -.005 -.015 .989 PDRB 1.288 .596 .672 2.162 .074 Jmlh Penangguran .132 .274 .149 .479 .649
a. Dependent Variabel: Jmlh Penduduk Miskin
Pengujian koefisien regresi variabel IPM nilai t hitung variabel IPM sebesar -0,015 jika dibandingkan dengan t tabel maka -0,015<2,365. Level signifikansi variabel IPM (X 1 ) adalah sebesar 0,989>(0,05) dengan demikina Ho diterima dan Ha ditolak. Dari hasil  tersebut dapat disimpulkan bahwa secara parsial tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara IPM dengan jumlah penduduk miskin di kota Jambi. Nilai t hitung variabel PDRB (X 2 ) sebesar 2,162 jika dibandinkan  dengan  t  tabel  maka  2,162<2,365.  Level  signifikansi  variabel  PDRB    adalah sebesar 0,074>(0,05) dengan demikina Ho diterima dan Ha ditolak. Dari hasil  tersebut dapat disimpulkan bahwa secara parsial tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara PDRB dengan jumlah  penduduk  miskin  di  kota  Jambi.  Nilai  t  hitung  variabel  jumlah  pengangguran  (X 3 ) sebesar 0,479 jika dibandingkan dengan t tabel maka 0,479<2,365. Level signifikansi variabel jumlah  pengangguran    adalah  sebesar  0,479>(0,05)  dengan  demikina  Ho  diterima  dan  Ha ditolak.  Dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  secara  parsial  tidak  terdapat  pengaruh yang signifikan antara jumlah pengangguran dengan jumlah penduduk miskin di kota Jambi.

## Uji Statistik F
Uji statistik F digunakan untuk mengetahui apakah semua variabel independen yang terdapat dalam persamaan regresi bersama-sama mempengaruhi variabel dependen dengan embandingkan nilai  F hitung dengan  F tabel pada derajat signifikansi 5% (df1=2  df2=7) diperoleh hasil F tabel=4,74  Berikut tabel hasil uji F :
Tabel 6. Hasil Uji Statistik F Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression .054 3 .018  1.727 .260 b Residual .063 6 .010 Total .117 9 a. Dependent Variabel: Jmlh Penduduk Miskin b. Predictors: (Constant), Jmlh Penangguran, PDRB, IPM
Hasil yang diperolah dari nilai F hitung lebih kecil dari F tabel (1,727<4,74) maka terdapat  pengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan  antara  variabel  independen  (IPM,  PDRB, jumlah  pengangguran)  secara  simultan  terhadap  variabel  dependen  (jumlah  penduduk miskin)  pada  tingkat  kepercayaan  95%.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  hipotesis penelitian  ini  yaitu  IPM,  PDRB  dan  Jumlah  pengangguran  secara  simultan  tidak berpengaruh terhadap jumlah penduduk miskin di kota Jambi.

## Koefisien Determinasi
Melalui koefisien determinasi (R 2 ) dapat diketahui sejauh mana variabel independen ammpu  mempengaruhi  variabel  dependen.  Semakin  mendekati  nilai  1  atau  100%  maka semakin besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.

## Tabel 7. Hasil Koefisien Determinasi
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .681 a .463 .195 .10227
a. Predictors: (Constant), Jmlh Penangguran, PDRB, IPM
Koefisien determinas (R2) variabel independen (IPM, PDRB, jumlah pengangguran) secara bersama-sama mempunyai kontribusi terhadap variabel dependen (jumlah penduduk miskin)  sebesar  0,463  atau  46,3%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  persentase  sumbangan pengaruh variabel independen yaitu IPM, PDRB dan jumlah penangguran terhadap variabel dependen  yaitu jumlah penduduk miskin di Kota Jambi sebesar 46,3% sedangkan sisanya dipengaruhi  atau  dijelaskan  oleh  variabel  lain  yang  tidak  dimasukkan  dalam  model penelitian ini.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  yang  dilakukan  untuk  menganalisis pengaruh IPM, PDRB dan jumlah pengangguran terhadap jumlah penduduk miskin di Kota Jambi  periode  2007-2016  maka  dapat  disimpulkan  berdasarkan  analisis  regresi  linear berganda IPM (X 1 ) mempunyai hubungan negatif terhadap jumlah penduduk miskin dimana jika  IPM  naik  1  persen  maka  jumlah  penduduk  miskin  akan  turun  sebesar  -0,072. Berdasarkan  analisis  regresi  linear  berganda  PDRB  (X 2 )  mempunyai  hubungan  positif terhadap jumlah penduduk miskin dimana jika PDRB naik 1 persen maka jumlah penduduk
miskin  akan  naik  sebesar  1,288.  Berdasarkan  analisis  regresi  linear  berganda  jumlah penangguran (X 3 ) mempunyai hubungan positif terhadap jumlah penduduk miskin dimana jika  jumlah  penangguran  naik  1  persen  maka  jumlah  penduduk  miskin  akan  naik  sebesar 0,132.

## Saran
1. Dari hasil penelitian di dapat bahwa IPM mempunyai negative terhadap tingkat kemiskinan, indikator  ini  menggambarkan  kualitas  hidup  yang  terdiri  dari  ukuran  pendidikan,  angka harapan  hidup,  dan  pengeluaran  perkapita  rill  yang  disesuaikan,  hal  ini  sangat  penting terhadap  penurunan  jumlah  penduduk  miskin  di  Kota  Jambi.  Maka  pemerintah  perlu merancang  suatu  program  yang  berkesinambungan  agar dapat  memacu  naiknya  nilai  IPM dengan mempermudah akses pendidikan khusunya untuk masyarakat miskin.
2. PDRB  dan  tingkat  pengangguran  berpengaruh  positif  terhadap  tingkat  kemiskinan, hendaknya kedepan pemerintah Kota Jambi lebih banyak melakukan perluasan kesempatan kerja  dengan  cara  mendirikan  industri-industri  baru  yang  padat  karya  serta  menggalakkan sektor informal seperti usaha industri rumahan atau usaha mikro, kecil dan menengah.

## DAFTAR PUSTAKA
Arsyad, Lincolin. 2010. Ekonomi Pembangunan Edisi 5 . UPP YKPN. Yogyakarta
Bahri, Syamsul. 2000. Beberapa Aspek Kemiskinan .  Penerbit Salemba Empat, Jakarta
BPS 2018. Statistik Ketenagakerjaan , Kota Jambi
Boediono. 2002. Ekonomi Makro, Seri Sinopsis , BP FE UGM, Yogyakarta
Dewanto, 2014, Liku-liku Kemiskinan di Indonesia , Penerbit Salemba Empat, Jakarta
Fathul  Mufid  Cholili,    2014, Analisis  Pengaruh  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB), Pengangguran dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Terhadap Jumlah Penduduk Miskin (studi kasus 33 Provinsi di Indonesia) . Jurnal Penelitian
Kuncoro, Mudrajad, 2000, Ekonomi Pembangunan , UPP YKPN, Yogyakarta.
Maipita, 2014, Ekonomi Makro , Penerbit Mandar Maju, Bandung
Prasetyo, Hadi (2010), Pembangunan Ekonomi , Dulu dan Sekarang,  LP3ES, Jakarta
Soleh, A. (2018). Analisis dan Strategi Pengentasan Kemiskinan Di Provinsi Jambi. EKSIS: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis , 9 (1), 79-90.
Soleh, A. (2016). Analisis Pertumbuhan Ekonomi Indonesia. Jurnal Development , 4 (2), 18-26.
Sukirno, Sadono, 2000, Ekonomi Pembangunan , Penerbit Ghalia Indonesia, Jakarta
_____________, 2004, Ekonomi Makro , Penerbit Ghalia Indonesia, Jakarta
Tambunan, Tulus, 2001, Perekonomian Indonesia , Teori dan Praktek, Rajawali Press, Jakarta _____________, 2006, Pembangunan dan Pertumbuhan Ekonomi , Rajawali Press, Jakarta
Tjiptoherijanto,   2000, Pengantar ekonomi Pembangunan , YKPN, Yogyakarta