## Jurnal Simki Economic, Volume 6 Issue 2, 2023, Pages 322-332
Available online at: https://jiped.org/index.php/JSE ISSN (Online) 2599-0748

## Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan di Provinsi Jambi
Suripto 1* , Monica Dyah Angraini 2 suripto@ep.uad.ac.id 1* , monica_dyah@gmail.com 2 1,2 Program Studi Ekonomi Pembangunan
1,2 Universitas Ahmad Dahlan
Received: 05 03 2023. Revised: 27 03 2023. Accepted: 21 04 2023.
Abstract  : Local  government  policies  are  expected  to  overcome  poverty problems  in  their  regions.  Regional  development  policies  are  aimed  at overcoming the problem of poverty because poverty is an important problem that needs to be solved to support the success of economic development. This research is intended to determine the factors that influence poverty in Jambi Province, so that the results of this study can be used as a reference for the government to adopt policies in efforts to develop and improve the welfare of the people of Jambi Province. The research data uses secondary data obtained from sources from the Central Statistics Agency (BPS) from 2009 to 2019. The method used is a case study because this research consists of collecting data that supports one event raised. The tools used are inductive statistics and panel data regression. The results showed that the population variable had a positive  and  insignificant  effect  on  the  poverty  rate,  the  unemployment variable had a negative but  not  significant  effect  on  poverty,  the economic growth  variable  had  a  negative  and  significant  effect  on  poverty  and  the education variable had a positive and insignificant effect on poverty in Jambi Province in 2009 -2019.
Keywords : Poverty Rate, Panel Data, Common Effect Model, Fixed Effect Model, Random Effect Model.
Abstrak : Kebijakan pemerintah daerah diharapkan dapat mengatasi masalah kemiskinan  di  daerahnya.  Kebijakan  pembangunan  daerah  ditujukan  untuk mengatasi  permasalahan  kemiskinan  karena  kemiskinan  merupakan permasalahan penting yang perlu dipecahkan untuk menunjang keberhasilan pembangunan  ekonomi.  Penelitian  ini  ditujukan  untuk  mengetahui  factor- faktor yang mempengaruhi kemiskinan di Provinsi Jambi, sehingga hasil dari penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  acuan  bagi  pemerintah  untuk mengambil kebijakan-kebijakan dalam upaya pembangunan dan kesejahteraan masyarakat Provinsi Jambi. Data penelitian menggunakan data sekunder  yang  didapatkan  dari  sumber  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  tahun 2009 sampai dengan tahun 2019. Metode yang digunakan adalah studi kasus karena penelitian ini terdiri atas pengumpulan data-data yang menunjang dari satu peristiwa  yang  diangkat.  Alat  yang  digunakan  adalah statistik  induktif dan  regresi  data  panel.  Hasil  penelitian  diperoleh  bahwa  variabel  jumlah penduduk  memiliki  pengaruh  positif  dan  tidak  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan,  variabel  pengangguran  berpengaruh  negatif  tidak  signifikan terhadap  kemiskinan,  variabel  pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh  negatif dan  signifikan  terhadap  kemiskinan  dan  variabel  pendidikan  berpengaruh
positif  dan  tidak  signifikan  terhadap  kemiskinan  di  Provinsi  Jambi  tahun 2009-2019.
Kata Kunci : Tingkat Kemiskinan, Data panel, Common Effect Model , Fixed Effect Model , Random Effect Model .

## PENDAHULUAN
Masalah  kemiskinan  sudah  menjadi  masalah  sosial  yang  sering  sekali  menjadi  pusat perhatian oleh  pemerintah dan juga masyarakat  dalam  suatu  negara. Kemiskinan  merupakan salah  satu  masalah  yang  kompleks  dan  juga  bersifat  multidimensional  sehingga  masalah  ini menjadi salah satu faktor yang dapat berpengaruh dalam hal pembangunan. Menurut (Todaro &  Smith,  2011),  kemiskinan  adalah  kondisi  dimana  individu  atau  keluarga  tidak  memiliki sumber keuangan yang cukup untuk memenuhi kebutuhan dasar seperti makanan, air bersih, kesehatan, pendidikan dan perumahan. Menurut BPS (Bps, 2008) mendefinisikan kemiskinan sebagai kondisi dimana seseorang atau keluarga tidak memiliki akses terhadap kebutuhan dasar, yang meliputi kebutuhan pangan, sandang, kesehatan, pendidikan, perumahan dan partisipasi dalam kehidupan sosial. BPS juga melihat kemiskinan sebagai kondisi dimana seseorang atau keluarga tidak mampu memenuhi kebutuhan tersebut karena kurangnya sumber keuangan atau pendapatan  yang  memadai.  BPS  mengukur  kemiskinan  berdasarkan  garis  kemiskinan  yang ditetapkan oleh pemerintah yaitu garis kemiskinan nasional atau garis kemiskinan daerah yang dihitung  berdasarkan  kebutuhan  kalori  minimum  dan  biaya  hidup  minimum.  Definisi kemiskinan menurut BPS dijadikan acuan dalam penelitian ini untuk memahami kemiskinan di Provinsi Jambi.
Kemiskinan terjadi karena beberapa faktor yaitu pengangguran yang tinggi, rendahnya tingkat  pertumbuhan  ekonomi,  tingginya  jumlah  penduduk  dan  juga  rendahnya  tingkat pendidikan  (Amalia  &  Mahmudiono,  2017).  Untuk  mengukur  keberhasilan  suatu perekonomian daerah dapat dilakukan dengan beberapa cara yang dapat digunakan sebagai alat ukur,  misalnya  menggunakan  produk  domestik  regional  bruto  (PDRB)  yang  dimana  hal  ini menjadi petunjuk pada kinerja perekonomian secara umum sebagai alat ukur dalam kemajuan suatu daerah. Pertumbuhan ekonomi dapat dihitung melalui Produk Domestik Bruto (PDRB) dimana  rata-rata  tertimbang  dari  tingkat  pertumbuhan  sektoralnya.  Apabila  suatu  sektor memiliki  kontribusi  besar  dan  juga  pertumbuhannya  sangat  lambat  maka  hal  ini  akan menghambat tingkat pertumbuhan ekonomi secara agregatif. Kemiskinan adalah masalah yang sangat tidak asing lagi bagi suatu daerah, terutama di Jambi.  Masyarakat yang masih sedikit memiliki pekerjaan yang mapan, bekerja sebagai buruh dan lain sebagainya dengan pendapatan
yang  kecil,  berakibat  pada  tidak  terpenuhinya  kebutuhan  sehari-hari  secara  baik.  Semua  ini merupakan dampak dari rendahnya pendidikan seseorang, yang tidak mampu bersaing di dunia luar untuk dapat bekerja dan memperoleh pendapatan yang mencukupi untuk kebutuhan sehari- hari  mereka.  Sarana  pendidikan  yang  masih  sangat  terbatas,  terutama  di  wilayah  wilayah terpencil, membuat pendidikan masyarakat sekitar di daerah pedesaan tertinggal jauh. Jalanan menuju  sekolah  yang  ditempuh  dengan  sulit  karena  sarana  prasarananya  yang  masih  sangat buruk, jalanan berlobang, dan ketika hujan maka akan licin  dan becek merupakan hambatan bagi para pelajar untuk bersekolah.
Jarak tempuh untuk menuju kota yang jauh dan ditambah dengan jalanan yang masih hancur merupakan salah satu hambatan bagi masyarakat terpencil untuk berkembang mengikuti perkembangan zaman dan juga memperlambat pertumbuhan perekonomian mereka. Minimnya lapangan  kerja  di  Jambi,  adalah  salah  satu  hal  yang  dapat  mengakibatkan  adanya  para pengangguran  yang  tidak  bekerja  dan  menerima  pendapatan,  sehingga  untuk  memenuhi kebutuhan hidup mereka masih kurang baik. Saat ini sangat sulit untuk mendapatkan pekerjaan yang baik, terlebih saat ini di Jambi mencari pekerjaan bukanlah hal mudah. Bekerja serabutan dan dengan pendapatan yang kecil sudah menjadi salah satu sumber pendapatan yang dimiliki oleh  sebagian  masyarakat  Jambi.  Berikut  adalah  tabel  jumlah  penduduk  miskin  di  Provinsi Jambi selama 5 tahun terakhir (2016-2020) berdasarkan hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) yang dirilis oleh Badan Pusat Statistik (BPS):
Tabel 1 Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi Jambi
Wilayah/Tahun Jumlah Penduduk Miskin (Ribu Jiwa) 2017 2018 2019 Provinsi Jambi 286.55 281.69 274.32 Kerinci 17.62 16.79 17.00 Merangin 35.48 33.95 32.88 Sarolangun 25.61 25.70 25.39 Batanghari 27.49 27.55 26.53 Muaro Jambi 18.28 17.38 16.86 Tanjung Jabung Timur 27.22 26.99 25.35 Tanjung Jabung Barat 36.33 36.28 35.12 Tebo 23.18 22.86 22.83 Bungo 20.81 21.11 20.87 Kota Jambi 52.08 50.61 48.95 Kota Sungai Penuh 2.46 2.48 2.55
Dari  Tabel  1,  terlihat  bahwa  jumlah  penduduk  miskin  di  Provinsi  Jambi  mengalami kenaikan  pada  tahun  2017  hingga  2019.  Dengan  kenaikan  yang  tinggi  pada  tahun  2019.
Mengatasi tingginya angka kemiskinan di Provinsi Jambi memerlukan kebijakan terpadu dan tepat  sasaran  di  wilayah  tersebut.  Provinsi  Jambi  memiliki  mayoritas  bekerja  sebagai  buruh tani, petani sawit dan juga karet. Menurut Badan Pusat Statistik dimana nilai tukar petani masih belum  optimal,  pengeluaran  petani  lebih  besar  dibanding  dengan  pemasukan  dari  hasil pertanian mereka. Jadi, dapat dikatakan bahwa tingkat kesejahteraan petani di Provinsi Jambi belum bagus. Masalah tersebut berdampak pada petani mendapatkan hasil yang tidak optimal sehingga  akan  berdampak  pada  tingkat  kesejahteraan  masyarakat  di  Provinsi  Jambi  yang rendah.
Hipotesis adalah analisis yang bersifat sementara yang dimana harus diuji kebenarannya yang  berkaitan  dengan  permasalahan  yang  diteliti,  berikut  hipotesis  yang  dibuat  dalam penelitian ini adalah jumlah penduduk berpengaruh positif terhadap kemiskinan, pengangguran berpengaruh  positif  terhadap  kemiskinan,  PDRB  berpengaruh  negatif  terhadap  kemiskinan, pendidikan berpengaruh negatif terhadap kemiskinan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif, yaitu dimana dalam penelitian ini metode  yang digunakan adalah  dengan  cara  menyajikan data  yang sifat  data  tersebut  adalah angka yang kemudian dari data ini dapat ditarik kesimpulan dari keadaan permasalahan yang kita  teliti.  Dalam  hal  ini  penelitian  ini  menggunakan  data  mulai  dari  tahun  2009-2019  dan tempat penelitian yaitu di Provinsi Jambi pada setiap kabupatennya. Teknik analisis data yang digunakan yaitu analisis data panel. Model persamaan data panel merupakan suatu gabungan yaitu antara data cross section dengan data time series yaitu:
Y it = β 0 + β 1 X1 it + β 2 X2 it + β 3 X3 it + β 4 X4 it +e it. Dimana :
Y it =  Variabel  terikat  (dependen)  adalah  tingkat  kemiskinan,  pengertian  kemiskinan menurut  BPS  merupakan  persentase  dari  penduduk  atau  masyarakat  yang  berada dibawah  tingkat  garis  kemiskinan  di  Kabupaten/Kota  yang  ada  di  Provinsi  Jambi. Dalam  penelitian  ini  satuan  yang  digunakan  adalah  ribu  jiwa.  Data  diambil  dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jambi.
X1  =  Jumlah penduduk, semua orang yang berdomisili atau menetap di wilayah geografis Provinsi Jambi selama 6 bulan atau lebih dan atau mereka yang berdomisili kurang dari 6 bulan tetapi bertujuan untuk menetap. Data yang digunakan dalam penelitian ini  diambil  dari  data  Provinsi  Jambi  per  Kabupaten/Kota  pada  tahun  2009-2019, dengan satuan jiwa.
X2  =  Pengangguran, menurut Badan Pusat Statistik (BPS) merupakan mereka yang masuk angkatan  kerja  (15  tahun  keatas)  yang  sedang  mencari  pekerjaan,  yang mempersiapkan usaha, yang tidak mencari pekerjaan karena merasa tidak mungkin mendapatkan  pekerjaan  (sebelumnya  dikategorikan  pekerjaan  bekerja),  dan  pada waktu  yang  bersamaan  mereka  tak  bekerja.  Data  yang  digunakan  adalah  jumlah pengangguran dari Kabupaten/Kota di Provinsi Jambi tahun 2009-2019 dalam satuan jiwa. Data diambil dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jambi.
X3  =  Pendidikan, dalam penelitian ini menggunakan data rata-rata lama sekolah. Rata-rata lama sekolah menggambarkan tingkat pencapaian setiap penduduk dalam kegiatan sekolah,  ketentuan  lama  sekolah  adalah:  tamat  SD  diperhitungkan  lama  sekolah selama  6  tahun,  tamat  SMP  9  tahun  dan  tamat  SMA/SMK  12  tahun  dan  tidak diperhitungkan apakah mereka pernah tinggal sekolah atau tidak. Dalam penelitian ini  menggunakan  data  dari  rata-rata  lama  sekolah  Kabupaten/Kota  Provinsi  Jambi tahun 2009-2019 dalam satuan tahun. Data diambil dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jambi.
X4  =  Pertumbuhan Ekonomi yang dihitung berdasarkan Produk Domestik Regional Bruto, ukuran umum yang biasa digunakan adalah perubahan PDRB untuk skala provinsi, kabupaten/kota. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan data laju pertumbuhan PDRB  ADHK  di  Kabupaten/Kota  yang  ada  di  Provinsi  Jambi  tahun  2009-2019 dengan satuan persen. Data diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jambi.
β 0 =  konstanta
i t = = Unit wilayah (11 kabupaten) Periode waktu (2009-2019)
Hasil  estimasi  model  data  panel  selanjutnya  dipilih  model  yang  terbaik.  Untuk menentukan model mana yang valid, Uji Chow untuk memilih model common effect dan model fixed effect yang tepat untuk menerangkan pertumbuhan ekonomi di Provinsi Jambi. J ika hasil uji  chow  mendapatkan  probabilitas  chi  square  lebih  dari  0,05  maka  model  yang  digunakan adalah model common effect (CEM), tetapi jika probabilitas chi square yang dihasilkan kurang dari 0,05 maka model yang harus di pakai adalah model fixed effect . Jika model yang terpilih adalah fixed effect maka dilanjutkan uji hausman, uji Hausman berguna untuk memilih apakah menggunakan random  effect  model (REM)  atau fixed  effect  model (FEM).  Jika  hasil  uji hausman mendapatkan hasil probabilitas chi-square lebih besar dari 0,05 berarti model yang
digunakan adalah random effect model ., dan sebaliknya probabilitas chi-square lebih kecil dari 0,05 maka model yang digunakan fixed effect model.
Model yang terpilih selanjutnya dilakukan uji statistik meliputi Uji t, Uji F dan koefisien determinasi  (R 2 ).  Uji  t  digunakan  untuk  menguji  koefisien  regresi  secara  individu,  apakah masing-masing variabel memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen atau tidak. Uji F digunakan untuk menguji apakah secara keseluruhan variabel-variabel independen berpengaruh  terhadap  variabel  dependen  nya.  Koefisien  determinasi  (R 2 )  untuk  melihat seberapa besar variabel-variabel independen dapat menjelaskan variasi variabel dependen nya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Model data panel terdiri dari Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (|REM) . Hasil estimasi ada di Tabel 2.
Tabel 2 Estimasi model: Common Effect, Fixed Effect, Random Effect
Variabel Common Effect Fixed Effect Random Effect C -3595.837 21556.06 20168.91 X1 -0.045513 0.004704 0.003248 X2 0.399076 -0.005828 -0.003415 X3 -1190.743 -517.7591 -507.5193 X4 6354.840 635.4674 870.7078 Effects Specification R-Squared  0.350261 0.974448 0.185246 F-statistic 15.63330 288.7417 6.593557
Pemilihan model regresi data panel dilakukan dengan Uji Chow dan Uji Hausman. Uji Chow dilakukan untuk dapat memilih common effect model (CEM) versus fixed effect model (FEM) (Gujarat & Porter, 2009). Hasil Uji Chow dapat dilihat pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Uji Chow Chi-Square.Statistic Chi-Sq.d.f Probabilitas 391.537924 10 0.0000
Berdasar Tabel 3. menunjukan nilai probabilitas Chi-Square sebesar 0.0000, lebih kecil dari nilai alpha (α) yaitu sebesar 0.05. Maka disimpulkan bahwa model terbaik adalah dengan menggunakan  metode Fixed  Effect  Model (FEM),  sehingga  perlu  dilakukan  uji  Model  FEM versus REM dengan melakukan Uji Hausman. Uji Hausman dilaksanakan untuk menentukan model terbaik antara Fixed Effect Model (CEM) versus Random Effect Model (REM) (Gujarat & Porter, 2009). Hasil dari Uji Hausman bisa dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 4. Uji Hausman
Chi-Sq.Statistic Chi-Sq.d.f Probabilitas 16.294767 4 0.0026
Pada  Tabel  4  terlihat  bawah  nilai  probabilitas  Chi-Sq  sebesar  0.0026.  Hasil  tersebut kecil dari nilai alpha yaitu 0,05. Dari hasil yang didapat maka kesimpulannya adalah H0 ditolak dan H1 diterima . Artinya model fixed effect yang akan dipilih. digunakan adalah Fixed Effect Model (FEM). Regresi model FEM dirangkum pada berikut:
Tabel 5. Regresi model data panel FEM
Dependent Variable: KEMISKINAN Total panel (balanced) observations: 121 Variable Coefficient  Std. Error  t-Statistic C 21556.06 5479.251  3.934126 PENDUDUK 0.004704 0.003406  1.381117 PENGANGGURAN -0.005828  0.038365  -0.151904 PDRB -517.7591  152.0187  -3.405892 PENDIDIKAN 635.4674 721.7275  0.880481 R-squared 0.974448 F-statistic 288.7417 Adjusted R-squared 0.971073 Prob(F-statistic) 0.000000
Berdasar Tabel 5 dilakukan uji apriori, uji ini digunakan untuk mengetahui kesesuaian hasil hubungan antara variabel bebas terhadap variabel terikat dengan memperhatikan hipotesis. Uji secara parsial variabel independen terangkum pada tabel 6 berikut:
Tabel 6. Uji t Variabel T Statistik T tabel Hasil PENDUDUK 1.381117 1.943 Tidak Signifikan PENGANGGU RAN -0.151904 1.943 Tidak Signifikan PDRB -3.405892 1.943 Signifikan PENDIDIKAN 0.880481 1.943 Tidak Signifikan
Berdasar Tabel 6. disimpulkan bahwa hanya variabel pertumbuhan ekonomi (PDRB) yang  signifikan  mempengaruhi  kemiskinan,  sedangkan  Variabel  Jumlah  penduduk, Pengangguran, dan Variabel Tingkat Pendidikan tidak signifikan pada α 0,05.
Nilai F statistik Fixed Effect Model menunjukkan 288.7417 dan nilai F tabel adalah 1.943, dapat dilihat bahwa F statistik lebih besar dari F tabel, hal ini memiliki arti bahwa dalam penelitian  ini  variabel  independen  jumlah  penduduk,  pengangguran,  PDRB  dan  pendidikan secara bersama berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Hal ini menunjukan nilai koefisien determinasi ( R-Square ) Fixed Effect Model adalah 0.974448 memiliki  arti variabel jumlah penduduk, pengangguran, PDRB dan pendidikan mampu menjelaskan variasi tingkat
kemiskinan  di  Provinsi  Jambi  sebesar 97.44%,  sedangkan  2,56%  dapat  dipengaruhi  variabel lain di luar dari model.
Pengaruh variabel jumlah penduduk adalah positif dan signifikan secara teori terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Jambi. Dalam pembahasan sebelumnya pada bagian uji apriori, dimana hal ini sejalan dengan hipotesis yang sudah dibuat dan berisi bahwa jumlah penduduk memiliki  pengaruh  positif  terhadap  kemiskinan.  Apabila  pada  jumlah  penduduk  terus mengalami peningkatan tanpa dibarengi dengan peningkatan pertumbuhan ekonomi maka akan terjadi  masalah  menurunnya  tingkat  kesejahteraan  masyarakat  dalam  pemenuhan  kebutuhan hidupnya yang kemudian akan berdampak pada masalah kemiskinan yang juga akan bertambah. Penduduk  yang  semakin  banyak  dilihat  akan  berdampak  pada  minimnya  lapangan  kerja, sehingga akan banyak masyarakat yang tidak memiliki pekerjaan dan menganggur, kemudian mereka tidak mampu untuk memperoleh pendapatan dan memenuhi kebutuhan hidupnya.
Thomas  Robert  Malthus  mengatakan  bahwa  apabila  pertumbuhan  penduduk  tidak dikelola secara baik, maka akan terjadi masalah yaitu menipisnya sumber daya yang kemudian akan  berdampak  pada  menurunnya  tingkat  kesehatan  dan  juga  kualitas  hidup.  Apabila seseorang  mengalami  penurunan  pada  tingkat  kesehatan  dan  juga  kualitas  hidupnya,  maka seseorang akan sulit untuk menjalankan kesehariannya dalam bekerja, sehingga mereka tidak memperoleh penghasilan untuk dapat memenuhi kebutuhan hidupnya. Dilihat dari data Badan Pusat  Statistik  (BPS)  bahwa  jumlah  penduduk  di  Provinsi  Jambi  tiap  tahunnya  mengalami peningkatan  rata-rata  sebesar  45.60  ribu  jiwa.  Dimana  Kota  Jambi  merupakan  daerah  yang memiliki  jumlah  penduduk  terbesar  di  Provinsi  Jambi  yaitu  sebanyak  606.20  ribu  jiwa  atau sebesar 17.08% dari seluruh jumlah penduduk Provinsi Jambi. Peningkatan jumlah penduduk secara  terus  menerus  akan  berakibat  pada  peningkatan  jumlah  pengangguran,  pengangguran yang semakin meningkat maka akan berakibat pada masalah kemiskinan. Karena pengangguran merupakan suatu keadaan dimana seseorang tidak atau belum bekerja.
Menurut  Arsyad  (2004)  menjelaskan  bahwa  salah  jika  beranggapan  seseorang  yang tidak memiliki pekerjaan dikatakan sebagai orang miskin dan yang memiliki pekerjaan adalah orang kaya. Karena, terkadang ada beberapa yang bekerja di perkotaan misalnya, tidak ingin bekerja  secara  sukarela  dan  ingin  mencari  pekerjaan  yang  lebih  baik  sesuai  dengan  tingkat pendidikan yang dimiliki. Mereka seperti ini karena merasa mereka harus memiliki pekerjaan yang lebih baik lagi dengan tingkat pendidikan yang mereka miliki, mereka bersikap seperti ini karena  mereka  memiliki  sumber  lain  dalam  hal  keuangan  yang  dapat  membantu  mereka.
Misalnya  mereka  yang  dari  golongan  keluarga  yang  kaya  dan  mampu  memenuhi  kebutuhan mereka secara sangat baik.
Analisis  pengaruh  pertumbuhan  PDRB  terhadap  kemiskinan  di  Provinsi  Jambi. Berdasarkan hasil pengolahan data, diketahui bahwa variabel PDRB berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Dalam uji apriori, hal ini sesuai dengan hipotesis yang menyatakan bahwa PDRB memiliki pengaruh negatif terhadap tingkat kemiskinan. Indikator kesejahteraan penduduk suatu daerah adalah PDRB. Apabila pertumbuhan PDRB tinggi maka banyak  pekerjaan  dan  juga  terjadi  peningkatan  pendapatan,  serta  peningkatan  pemungutan pajak  dalam  upaya  pemerintah  melakukan  kebijakan  untuk  mengatasi  permasalahan kemiskinan. Apabila PDRB meningkat, maka artinya penduduk di wilayah tersebut mengalami peningkatan  kesejahteraan  dan  yang  akan  terjadi  adalah  menurunnya  angka  kemiskinan. (Azpitarte,  2011)  terdapat  hubungan  negatif  antara  pertumbuhan  PDRB  dan  tingkat kemiskinan.
Analisis pengaruh pendidikan terhadap  tingkat kemiskinan di Provinsi Jambi. Dilihat dari  hasil  pengolahan  data,  dapat  diketahui  bahwa  variabel  pendidikan  memiliki  pengaruh negatif tetapi tidak signifikan secara uji t terhadap kemiskinan. Dalam uji apriori, hal ini tidak sesuai  dengan  hipotesis  yang  menjelaskan  bahwa  pendidikan  memiliki  pengaruh  negatif terhadap  angka  kemiskinan.  Menurut Sharp,  et.al  (Dalam  Kuncoro, 1997:131) secara mikro, kemiskinan  dapat  terjadi  karena  adanya  perbedaan  mengenai  pola  kepemilikan  sumberdaya yang akan berdampak pada ketimpangan pendapatan. Seperti yang sudah kita ketahui dimana penduduk miskin lebih memiliki sumber daya yang terbatas dan memiliki kualitas yang rendah dibandingkan dengan penduduk kaya. Suatu keadaan penduduk dapat dikatakan miskin apabila penduduk tersebut  memiliki  pendidikan  yang rendah,  pendapatan minim,  produktivitas  yang terbatas,  tidak  baiknya  keadaan  kesehatan  dan  juga  gizi  yang  menunjukkan  tingkat kesejahteraan masyarakat. Kemiskinan terjadi akibat dari sumber daya manusia yang terbatas. Salah satu investasi dalam rangka mencapai kehidupan yang lebih baik adalah pendidikan yang baik.  Memiliki  tingkat  pendidikan  yang  tinggi  akan  memiliki  akses  lebih  besar  dalam mendapatkan  pekerjaan  yang  pendapatannya  juga  lebih  tinggi.  Hal  ini  sejalan  dengan  yang dikatakan oleh (Knowles & Owen, 1995) bahwa investasi pendidikan apabila dilakukan merata tanpa  adanya  ketimpangan,  termasuk  juga  masyarakat  yang  berpenghasilan  rendah  maka tingkat kemiskinan akan cenderung mengalami penurunan. Data yang dipakai dalam penelitian ini  adalah  data  rata-rata  lama  sekolah,  dimana  didapatkan  hasil  bahwa  tidak  berpengaruh terhadap  kemiskinan  karena  penduduk  Provinsi  Jambi  rata-rata  yang  buta  huruf  adalah
penduduk  yang  usianya  sudah  tua  yang  di  mana  pada  saat  masih  muda  tidak  mengenyam pendidikan  dan  hal  ini  banyak  terjadi  di  daerah  pedesaan.  Di  Daerah  pedesaan  masyarakat mayoritas bekerja sebagai petani, tidak membutuhkan pendidikan khusus dan pendidikan yang tinggi  dalam  hal  ini.  Dalam  hal  ini  mereka  bekerja  sebagai  petani  tetapi  mampu  memenuhi kebutuhan  hidupnya  dengan  baik,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  dari  keadaan  ini  kita  dapat melihat yaitu tingginya tingkat pendidikan tidak berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di provinsi Jambi.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  maka,  dapat  ditarik  kesimpulan  model estimasi yang terpilih untuk menjelaskan regresi data panel dalam penelitian adalah fixed effect model . Variabel pengangguran, jumlah penduduk, PDRB dan juga pendidikan secara bersama- sama  (simultan)  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  variabel  dependen  kemiskinan  di Provinsi  Jambi.  Variabel  pertumbuhan  PDRB  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap tingkat kemiskinan, artinya tingkat pertumbuhan PDRB berpengaruh secara signifikan dalam menurunkan tingkat kemiskinan di Provinsi Jambi. Variabel pendidikan tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap kemiskinan di Provinsi Jambi.

## DAFTAR RUJUKAN
Alkire,  S.,  &  Santos,  M.  E.  (2010).  Acute  Multidimensional  Poverty:  A  New  Index  for Developing Countries. United Nations Development Programme, Human Development Reports Research Paper , 1–142. https://doi.org/10.2139/ssrn.1815243
Amalia, I. N., & Mahmudiono, T. (2017). Hubungan Pendapatan, Total Pengeluaran, Proporsi Pengeluaran Pangan dengan Status Ketahanan Rumah Tangga Petani Gurem (Studi di Desa Nogosari Kecamatan Rambipuji Kabupaten Jember). Amerta Nutrition , 1 (2), 143. https://doi.org/10.20473/amnt.v1i2.6237
Azpitarte,  F.  (2011).  Measurement  and  identification  of  asset-poor  households:  A  cross- national comparison of Spain and the United Kingdom. Journal of Economic Inequality , 9 (1), 87–110. https://doi.org/10.1007/s10888-010-9135-2
Bps. (2008). Analisis dan Perhitungan Tingkat Kemiskinan 2008 . https://doi.org/Katalog BPS 3205015
Cao, M., Xu, D., Xie, F., Liu, E., & Liu, S. (2016). The influence factors analysis of households’ poverty vulnerability in southwest ethnic areas of China based on the hierarchical linear
model: A case study of Liangshan Yi autonomous prefecture. Applied Geography , 66 , 144–152. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2015.11.016
Gujarat, D. N., & Porter, D. C. (2009). Basic Econometrics Fifth Edition Damodar (F. Edition & Damodar (eds.); Fifth Edit). The McGraw-Hill Series Economics ESSENTIALS. Kanbur, R., Chambers, R., Petesch, P., Uphoff, N., Ravallion, M., Bourguignon, F., Sahn, D., Moser, C., Barrett, C., Booth, D., Rao, V., Christiaensen, L., Hentschel, J., Shaffer, P., McGee, R., Herring, R., Fields, G., Wilks, A., & Thorbecke, E. (2001). Qualitative and quantitative  poverty  appraisal:  complementarities,  tensions  and  the  way  forward. Qualitative and Quantitative Poverty Appraisal: Complimentarities, Tensions and the Way Forward , 1–111. https://ecommons.cornell.edu/handle/1813/57691
Knowles, S., & Owen, P. D. (1995). Health capital and cross-country variation in income per capita  in  the  Mankiw-Romer-Weil  model. Economics  Letters , 48 (1),  99–106. https://doi.org/10.1016/0165-1765(94)00577-O
Meier, G. M. (2000). The Old Generation of Development Economist and The New. In Frontier of Development Economist (The Future in Perspective) (Issue December).
Paizal,  M.,  Sahrul,  S.,  &  Sukmawati,  U.  S.  (2021).  Analisis  Indeks  Pembangunan  Manusia (Ipm) Terhadap Kemiskinan Di Kalimantan Barat. JIEF: Journal of Islamic Economics and Finance , 1 (2), 41–51. https://doi.org/10.28918/jief.v1i2.4123
Sessu, A. (2018). Contribution of Products Domestic Bruto (GDP) Based on the Business Field on  Poverty  in  Indonesia. World  Journal  of  Business  and  Management , 4 (1),  73. https://doi.org/10.5296/wjbm.v4i1.13265
Smith, S. C., & Todaro, M. P. (2012). The Developed and Developing World Income .
Suripto,  &  Subayil,  L.  (2020).  Pengaruh  Tingkat  Pendidikan,  Pengangguran,  Pertumbuhan Ekonomi Dan Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Kemiskinan Di D.I.Yogyakarta Periode 2010-2017. Jurnal Ilmiah Ekonomi Pembangunan , 1 (2), 127.
Tambunan, T. (2012). Perekonomian Indonesia: Kajian Teoritis dan Analisis Empiris . Ghalia Indonesia.
Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2011). Economic Development. In Economic Development .