## PENGARUH IPM, PDRB DAN JUMLAH PENGANGGURAN TERHADAP PENDUDUK MISKIN DI PROVINSI JAMBI
M. Alhudori 1

## Abstract
In  fact  the  construction  economy  is  rangkayan  activity  by  exploiting  the  whole potential  of  the  basic  capital  as  epektif  and  efficiently  through  perancanaan kesejahtraanin order to improve society. The fulfillment of the basic needs of the society  especially  health,  education,  food  and  nutrition  is  something  very fundamental  in  the  context  of  the  development  of  community  welfare  (welfare), human  development  (humandevelopment)  and  reduction  of  poverty  (poverty reduction). Strategic issues in the governance of the Jambi province are not much different  from  the  Central  Government  (the  problem),  namely  the  still  high number of poverty. Based on multiple linear regression analysis of the HDI have a  positive  relationship  towards  the  poor  population  where  if  the  HDI  rose  1 percent then the number of poor population will rise of0.358. Based on multiple linear  regression  analysis  of  the  GDP  had  a  negative  relationship  toward  the poor population, which if GDP rises 1 percent then the number ofpoor population will be down by-0.006. Multiple linear regression analysis based onthe number of unemployment has positive relationship towards the poor population where if the number  of  unemployed  rose  1  percent  then  the  number  of  poor  population  will rose by 0.010.
Keyword: influence of IPM, PDRB and the number of unemployed

## PENDAHULUAN
Pembangunan  adalah  suatu  proses  perubahan  menuju  ke  arah  yang  lebih baik  dan  terus  menerus  untuk  mencapai  tujuan  yakni  mewujudkan  masyarakat Indonesia  yang  berkeadilan,  berdaya  saing,  maju,  dan  sejahtera  dalam  wadah Negara  Kesatuan Republik Indonesia. Pembangunan harus diarahkan sedemikian rupa  sehingga  setiap  tahap  semakin  mendekati  tujuan.  Masalah  besar  dalam pembangunan  yang  dihadapi  banyak  negara  berkembang  termasuk  Indonesia adalah kemiskinan atau jumlah orang berada di bawah garis kemiskinan (poverty line).  Kemiskinan  adalah  kondisi  dimana  seseorang  atau  keluarga  tidak  mampu memenuhi  kebutuhan  primer.  Indonesia  adalah  sebuah  negara  yang  penuh paradoks, negara ini subur dan kekayaan alamnya melimpah, namun cukup besar rakyatnya  yang  tergolong  miskin.  Pada  hakikatnya  pembangunan  perekonomian merupakan  rangkayan  kegiatan  dengan  memanfaatkan  seluruh  potensi  sebagai modal  dasar  yang  epektif  dan  efisien  melalui  perancanaan  dalam  rangka meningkatkan  kesejahtraan  masyarakat.  Pembagunan  di  tujukan  untuk peningkatan  pendapatan  masyarakat  yang  tidak  lepas  dari  keberasilan pembanguna  ekonomi  dan  di  ukur  dalam  tingkat  pertumbuhan  ekonomi  disuatu wilayah ( Amri Amir, 2009 ).
Berdasarkan  isi  dokumen  strategi  nasional  penanggulangan  kemiskinan (SNPK),  bahwa  pemerintah  Indonesia  menetapkan  sembilan  sektor  kebijkan pembangunan dengan penanggulangan kemiskinan sebagai prioritas utama. Target penanggulangan kemiskinan adalah dengan langkah pemenuhan kebutuhan dasar masyarakat  dibidang  kesehatan,  pendidikan,  pangan  dan  gizi.  Pemenuhan
1 Dosen Fakultas Ekonomi Universitas Batanghari
kebutuhan  dasar  masyarakat  terutama  kesehatan,  pendidikan,  pangan  dan  gizi merupakan  sesuatu  yang  sangat  fundamental  dalam  konteks  pengembangan kesejahteraan masyarakat (welfare), pembangunan manusia (human development) dan  pengurangan  kemiskinan  (poverty  reduction).  Permasalahan  strategis  di pemerintahan  Provinsi  Jambi  tidak  jauh  berbeda  dengan  pemerintahan  pusat (problem nasional), yakni masih tingginya angka kemiskinan.
Untuk  melihat  lebih  jelasnya  jumlah  penduduk  miskin,  di  Provinsi  Jambi dapat di lihat pada tabel 1.
Tabel 1 Jumlah Penduduk Miskin Di Provinsi Jambi Tahun 2010 -2015 No Provinsi Jumlah Penduduk Miskin (%) 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 1 Kerinci 12.51 11.3 7.71 7.25 7.83 7.36 7.71 7.92 7.43 8.16 2 Merangin 14.05 12.1 9.50 8.65 8.07 7.68 8.09 8.23 9.37 9.8 3 Sarolangun 18.23 16.11 11.69 9.85 9.66 9.1 9.46 9.55 10.17 10.29 4 Batanghari 17.20 15.42 10.49 10.11 10.19 9.56 10.13 10.31 10.5 10.69 5 Muaro Jambi 8.47 7.13 4.35 4.54 5.29 4.98 5.08 5.13 4.45 4.63 6 Tanjabtim 13.97 13.44 13.49 12.21 12.4 11.6 12.5 12.87 13.55 14.17 7 Tanjabbar 12.48 12.79 13.43 11.65 11.08 10.43 10.92 11.03 11.64 12.63 8 Tebo 10.05 8.69 6.34 6.10 6.42 6.05 6.35 6.44 6.89 7.12 9 Bungo 8.92 7.63 5.12 5.32 5.7 5.35 5.55 5.61 5.12 5.7 10 Kota Jambi 5.18 5.04 11.63 10.54 9.9 9.27 9.8 9.96 8.94 9.67 11 Kota  Sungai Penuh - - - - 3.64 3.42 3.66 3.73 3.33 3.43 TOTAL 121.06 109.65 93.75 86.22 90.18 84.8 89.25 90.78 91.39 96.29
Sumber : BPS Provinsi Jambi, Tahun 201
Salah  satu  sumber  yang  menyebabkan  pengaruh  jumlah  penduduk  miskin salah  satunya  adalah  Indeks  Pembangunan  Manusia.  Indeks  Pembangunan Manusia (IPM) merupakan suatu terobosan dalam menilai pembangunan manusia. Indeks  pembangunan  manusia  adalah  salah  satu  tolok  ukur  pembangunan  suatu wilayah yang berkorelasi negatif terhadap kondisi kemiskinan di wilayah tersebut. Karena  itu  diharapkan  suatu  daerah  yang  memiliki  nilai  IPM  tinggi,  idealnya kualitas hidup masyarakat juga tinggi atau dapat dikatakan pula bahwa jika nilai IPM  tinggi,  maka  seharusnya  tingkat  kemiskinan  rendah.  IPM  dihitung berdasarkan  data  yang  dapat  menggambarkan  keempat  komponen,  yaitu  angka harapan hidup yang mengukur keberhasilan dalam bidang kesehatan, angka melek huruf  dan  rata-rata  lamanya  bersekolah  yang  mengukur  keberhasilan  dalam bidang  pendidikan,  dan  kemampuan  daya  beli  masyarakat  terhadap  sejumlah kebutuhan  pokok  yang  dilihat  dari  rata-rata  besarnya  pengeluaran  per  kapita sebagai  pendekatan  pendapatan  yang  mengukur  keberhasilan  dalam  bidang pembangunan hidup yang layak.
Untuk  mengetahui  lebih  jelasnya  tingkat  IPM  di  Provinsi  Jambi  dapat dilihat dalam tabel 2

## Tabel 2

## Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Jambi tahun 2006 – 2010
No Provinsi / Kab Indeks Pembangunan Manusia (%) 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 1 Kerinci 72.80 73.30 73.31 73.94 65.16 66.14 67.17 67.49 67.69 68.89 2 Merangin 70.30 70.70 71.39 71.63 63.85 64.40 65.63 65.82 66.21 67.15 3 Sarolangun 70.30 70.70 71.36 72.00 64.64 65.20 66.16 67.13 67.67 68.10 4 Batanghari 71.50 71.80 72.36 72.59 65.67 66.53 66.97 67.24 67.68 68.50 5 Muaro Jambi 70.90 71.60 71.99 72.18 62.84 63.39 64.17 65.14 65.71 66.66 6 Tanjabtim 69.50 70.20 70.61 71.17 57.21 57.97 58.89 59.41 59.88 61.12 7 Tanjabbar 71.10 71.40 71.93 72.47 61.49 62.12 62.86 63.54 64.04 65.03 8 Tebo 70.70 70.80 71.08 71.34 63.32 64.56 65.60 65.91 66.63 67.29 9 Bungo 69.50 70.00 70.67 71.34 66.28 66.70 67.20 67.54 67.93 68.34 10 Kota Jambi 74.50 75.10 75.47 75.79 72.23 73.19 73.78 74.21 74.86 75.58 11 Kota Sungai Penuh - - 76.29 76.52 69.91 70.55 71.23 72.09 72.48 73.03 TOTAL 64.65 65.05 72.41 72.83 64.78 65.52 66.33 66.87 67.34 68.15

## Sumber : BPS Provinsi Jambi, Tahun 2016
Pertumbuhan  ekonomi  atau  peningkatan  PDRB  merupakan  salah  satu ukuran  dan  indikasi  penting  untuk  menilai  keberhasilan  dari  pembangunan ekonomi  suatu  daerah  ditinjau  dari  sisi  ekonominya.  Namun  demikian  tingginya PDRB tidak menjamin bahwa seluruh penduduk disuatu wilayah telah menikmati kemakmuran. PDRB hanya merupakan gambaran secara umum dari kesejahteraan masyarakat.  Membaiknya  indikator  pertumbuhan  ekonomi  diharapkan  dapat memberikan  dampak  positif  terhadap  masalah  kemiskinan  yang  menjadi  isu penting. PDRB sering digunakan sebagai indikator pembangunan. Semakin tinggi PDRB suatu daerah, maka semakin besar pula potensi sumber penerimaan daerah tersebut  dikarenakan  semakin  besar  pendapatan  masyarakat  daerah  tersebut (Thamrin,  2001).  Hal  ini  berarti  juga  semakin  tinggi  PDRB  semakin  sejahtera penduduk  suatu  wilayah.  Dengan  kata  lain  jumlah  penduduk  miskin  akan berkurang.  PDRB  merupakan  data  statistik  yang  merangkum  perolehan  nilai tambah  yang  tercipta  akibat  proses  peroduksi  baik  barang  ataupun  jasa  di  suatu wilayah/region  pada  satu  periode  tertentu,  biasanya  setahun  atau  triwulan  tanpa memperhatikan  asal/domisili  pelaku  produksinya  PDRB  merupakan  salah  satu indikator  ekonomi  makro  yang  dapat  digunakan  untuk  melihat  tingkat perkembangan dan steruktu perekopnomian di suatu daerah.
Tabel 3 PDRB di Provinsi Jambi tahun 2006 - 2015 No Provinsi / Kab Laju Pertumbuhan PDRB (%) 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 1 Kerinci 4.67 5.77 6.74 6.65 5.89 6.21 7.50 6.24 9.63 8.55 2 Merangin 6.76 6.88 6.91 6.45 7.85 7.25 6.37 6.49 6.95 7.88 3 Sarolangun 7.66 7.93 8.42 8.65 8.27 9.67 9.93 9.04 8.86 9.11 4 Batang Hari 5.79 6.45 6.64 6.42 6.05 9.54 8.35 6.43 8.02 7.33 5 Muaro Jambi 4.67 4.65 6.34 5.90 4.08 8.41 7.23 7.11 8.23 8.11 6 Tanjabtim 5.56 6.55 7.11 6.42 5.78 7.36 4.78 4.44 5.92 5.01 7 Tanjabbar 5.98 6.60 6.99 7.13 6.87 7.64 4.95 5.78 6.51 6.95 8 Tebo 8.76 7.36 8.75 7.54 6.13 9.07 7.70 7.33 9.28 8.50 9 Bungo 7.67 8.56 7.97 6.52 6.73 9.74 9.65 9.44 6.35 8.45 10 Kota Jambi 5.66 5.35 6.23 6.42 6.55 7.79 7.63 8.27 6.64 7.99 11 Kota Sungai Penuh - - 5.10 5.43 6.47 6.86 7.09 7.80 6.35 7.15 TOTAL 63.18 66.10 77.20 73.53 70.67 89.54 81.18 78.37 82.74 85.03
Sumber : BPS provinsi Jambi tahun 2016
Pengangguran bisa disebabkan oleh bertambahnya angkatan kerja baru yang terjadi  tiap  tahunnya,  sementara  itu  penyerapan  tenaga  kerja  tidak  bertambah. Selain  itu  adanya  industri  yang  bangkrut  sehingga  harus  merumahkan  tenaga kerjanya.  Hal  ini  berarti,  semakin  tinggi  jumlah  pengangguran  maka  akan meningkatkan jumlah penduduk miskin.
Untuk melihat lebih jelasnya jumlah penganggguran di Provinsi Jambi dapat dilihat pada tabel 4
Tabel 4 Jumlah Pengangguran Di Provinsi Jambi Tahun 2006 - 2015 No Kabupaten / Kota Jumlah Pengangguran ( Ribuan) 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 1 Kerinci 14.678 14.921 9.098 9.715 5.847 4.513 5.163 8.465 5.228 4.615 2 Merangin 7.895 7.108 6.199 10.084 12.638 7.384 4.404 8.977 4.115 9.020 3 Sarolangun 3.096 2.896 3.869 2.758 5.128 5.060 2.362 4.361 5.209 6.202 4 Batanghari 10.756 10.057 5.690 4.454 5.624 5.377 3.498 6.857 6.659 4.003 5 Muaro Jambi 9.654 8.182 9.443 8.757 10.952 10.452 3.614 4.305 7.429 9.510 6 Tanjabtim 7.745 6.913 4.869 2.415 3.105 2.270 2.270 3.455 1.879 1.536 7 Tanjabbar 5.453 5.049 5.108 5.520 4.176 5.593 3.737 6.021 1.918 3.960 8 Tebo 2.867 2.574 3.922 8.020 7.527 4.686 3.089 1.024 6.439 3.280 9 Bungo 3.876 4.809 3.463 5.770 4.488 4.379 4.959 6.443 9.897 4.617 10 Kota Jambi 12.244 13.581 14.710 16.411 18.535 8.907 11.657 18.518 26.569 20.098 11 Kota Sungai Penuh - - - - 5.258 1.548 2.543 1.935 4.442 3.508 TOTAL 78.264 76.090 66.371 73.904 83.278 60.169 47.296 70.361 79.784 70.349
Sumber : Sumber Angkatan Kerja Nasional (sakernas)
Berdasarkan  latar  belakang  diatas  maka  penulis  tertarik  untuk  membahas mengenai  jumlah  penduduk  miskin  di  Provinsi  Jambi.  Selain  itu  di  dalam penelitian  ini  juga  akan  dilihat  bagaimana  pengaruh  variabel  IPM,  PDRB,  dan jumlah  pengangguran  terhadap  jumlah  penduduk  miskin  di  Provinsi  Jambi  pada tahun 2015.
Berdasarkan latar belakang masalah yang telah dikemukakan di atas, maka dapat  di  rumuskan  masalahnya  sebagai  berikut: 1. Bagaimana  pengaruh  IPM terhadap  jumlah  penduduk  miskin  di  Provinsi  Jambi  pada  periode  tahun  2006  - 2015? 2 . Bagaimana  pengaruh  PDRB  terhadap  jumlah  penduduk  miskin  di Provinsi Jambi pada periode tahun 2006 - 2015? 3 . Bagaimana pengaruh jumlah pengangguran  terhadap  jumlah  penduduk  miskin  di  Provinsi  Jambi  pada  periode tahun 2006 - 2015?
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah: Untuk menganalisis bagaimana dan seberapa besar variabel IPM terhadap jumlah penduduk miskin di Provinsi Jambi, untuk menganalisis bagaimana dan seberapa besar variabel PDRB terhadap  jumlah  penduduk  miskin  di  Provinsi  Jambi,  Untuk  menganalisis bagaimana  dan  seberapa  besar  variabel  jumlah  pengangguran  terhadap  jumlah penduduk miskin di Provinsi Jambi.

## LANDASAN TEORI
1. Kemiskinan
Kemiskinan  adalah  keadaan  dimana  terjadi  ketidakmampuan  untuk memenuhi  kebutuhan  dasar  seperti  makanan,  pakaian,  tempat  berlindung, pendidikan dan kesehatan. Kemiskinan dapat disebabkan oleh kelangkaan alat pemenuh  kebutuhan  dasar,  ataupun  sulitnya  akses  terhadap  pendidikan  dan pekerjaan. Kemiskinan merupakan masalah global. Sebagian orang memahami istilah ini secara subyektif dan komparatif, sementara yang lainnya melihatnya dari  segi  moral  dan evaluatif,  dan  yang  lainnya  lagi  memahaminya  dari  sudut ilmiah  yang  telah  mapan  (http://id.wikipedia.org/wiki/kemiskinan.  2012. Diakses  10  September  2015).  Selain  itu  World  Bank  (http://id.wikipedia.org. Diakses  14  Oktober  2015),  mendefinisikan  bahwa  kemiskinan  merupakan kondisi  dimana  seseorang  tidak  dapat  menikmati  segala  macam  pilihan  dan kesempatan  dalam  pemenuhan  kebutuhan  dasarnya  seperti  tidak  dapat memenuhi kesehatan, standar hidup layak, kebebasan (yang dihalalkan), harga diri, dan rasa dihormati seperti orang lain
2. IPM
IPM  menurut  BPS  2009  (Rudy  Badrudin,  2012:154),  IPM  merupakan ukuran  capaian  pembangunan  manusia  berbasis  sejumlah  komponen  dasar kualitas  hidup.  IPM  dihitung  berdasarkan  data  yang  dapat  menggambarkan keempat  komponen,  yaitu  angka  harapan  hidup  yang  mengukur  keberhasilan dalam bidang kesehatan, angka melek huruf dan rata-rata lamanya bersekolah yang  mengukur  keberhasilan  dalam  bidang  pendidikan,  dan  kemampuan  daya beli masyarakat terhadap sejumlah kebutuhan pokok yang dilihat dari rata-rata besarnya  pengeluaran  per  kapita  sebagai  pendekatan  pendapatan  yang mengukur  keberhasilan  dalam  bidang  pembangunan  hidup  yang  layak.IPM mengukur  dimensi  pokok  pambangunan  manusia  yang  dinilai  mencerminkan status  kemampuan  dasar  ( basic  capabilities )  penduduk.  IPM  dihitung berdasarkan data yang dapat menggambarkan keempat komponen yaitu angka harapan  hidup  yang  mewakili  bidang  kesehatan,  angka  melek  huruf  dan  rata- rata  lamanya  bersekolah  mengukur  capaian  pembangunan  di  bidang pendidikan,  dan  kemampuan  daya  beli/paritas  daya  beli  (PPP)  masyarakat terhadap  sejumlah  kebutuhan  pokok  yang  dilihat  dari  rata-rata  besarnya pengeluaran  perkapita  sebagai  pendekatan  pendapatan  yang  mewakili  capaian pembangunan untuk hidup layak.
IPM  terdiri  dari  3  (tiga)  komponen  yang  mempengaruhi  tingkat keberhasilan pembangunan manusia yakni:
a. Komponen Kesehatan
Dalam  indeks  pembangunan  manusia,  komponen  kesehatan  ini tercermin  dalam  usia  harapan  hidup  masyarakat  yaitu  rata-rata  perkiraan banyak  tahun  yang  dapat  ditempuh  seseorang  selama  hidup.  Ada  dua  jenis data yang digunakan dalam penghitungan Angka Harapan Hidup yaitu Anak Lahir  Hidup  (ALH)  dan  Anak  Masih  Hidup  (AMH).  Sementara  itu  untuk menghitung indeks harapan hidup digunakan nilai maksimum harapan hidup sesuai  standar  UNDP,  dimana  angka  tertinggi  sebagai  batas  atas  untuk penghitungan indeks dipakai 85 tahun dan terendah 25 tahun.
b. Komponen Pendidikan
Dalam  indeks  pembangunan  manusia  komponen  pendidikan  diwakili oleh  Angka  Melek  Huruf  (AMH)  dan  Rata-rata  Lama  Sekolah.  Angka
Melek Huruf adalah perbandingan antara jumlah penduduk usia 15 tahun ke atas  yang  dapat  membaca  dan  menulis  dengan  jumlah  penduduk  usia  15 tahun  ke  atas.  Batas  maksimum  untuk  angka  melek  huruf  adalah  100 sedangkan  batas  minimum  adalah  0  (standar  UNDP).  Hal  ini menggambarkan  kondisi  100  persen  atau  semua  masyarakat  mampu membaca  dan  menulis,  dan  nilai  nol  mencerminkan  kondisi  sebaliknya. Sedangkan  Rata-rata  lama  sekolah  adalah  rata-rata  jumlah  tahun  yang dihabiskan  oleh  penduduk  yang  berusia  15  tahun  ke atas  untuk  menempuh semua jenis pendidikan formal yang pernah dijalani. Batas maksimum untuk rata-rata lama sekolah adalah 15 tahun dan batas minimum sebesar 0 tahun (standar UNDP).
c. Komponen Daya Beli
Dalam  indeks  pembangunan  manusia  komponen  daya  beli  diwakili oleh Pendapatan Perkapita Riil yang Disesuaikan yaitu rata-rata pengeluaran perkapita penduduk yang sudah distandarkan dengan mendeflasikan melalui indeks harga konsumen.
3. PDRB
PDRB adalah jumlah dari keseluruhan produk yang dihasilkan oleh suatu wilayah  selama  suatu  periode  dimana  jumlah  barang-barang  dan  jasa  yang dihasilkan tersebut diukur dengan uang atas harga pasar yang sedang berjalan. Jadi  pada  umumnya  perhitungan  pendapatan  regional  didasarkan  pada  harga berlaku,  inflasi  belum  dieleminir  dalam  perhitungannya,  sehingga  kenaikan pendapatan  yang  diterima  oleh  faktor-faktor  produksi  dari  waktu  ke  waktu belum  tentu  merupakan  kenaikan  riil.  Oleh  sebab  itu  perhitungan  pendapatan regional  juga  dapat  dihitung  berdasarkan  harga  konstan  (harga  tahun  dasar) yang  berguna  melihat  kenaikan  atau  penurunan  secara  riil  dari  kenaikan  atau penurunan perekonomian suatu daerah
4. Pengangguran
Oleh sebab itu, menurut Muana Nanga pengangguran biasanya dibedakan atas 4 jenis berdasarkan keadaan yang menyebabkannya, antara lain:
a. Pengangguran friksional, yaitu pengangguran yang timbul sebagai  akibat  dari  adanya  perubahan  di  dalam  syarat-syarat  kerja, yang  terjadi  seiring  dengan  perkembangan  atau  dinamika  ekonomi  yang terjadi.
b. Pengangguran  struktural,  yaitu  pengangguran  yang  terjadi  ketika perekonomian beroperasi pada tingkat kesempatan kerja penuh atau tingkat alamiah.
Pengangguran  alamiah,  yaitu  pengangguran  yang  berkaitan  dengan keseimbangan  makro  ekonomi  dimana  tingkat  inflasi  yang  diharapkan adalah sama dengan tingkat inflasi aktual.
c. Pengangguran  konjungtural,  yaitu  pengangguran  yang  terjadi  sebagai akibatdari  merosotnya  kegiatan  ekonomi  atau  karena  terlampau  kecilnya permintaan agregat didalam perekonomian dibandingkan dengan penawaran agregat.

## METODOLOGI
Metode  analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah menggunakan  analisis  regresi  linear  berganda  dengan  menggunakan  metode Ordinary  Least  Square (OLS)  yang  menggunakan  data  antar  ruang  ( cross
section )pada  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jambi  tahun  2016.  Dalam menganalisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  jumlah  penduduk  miskin  di Provinsi Jambi ,digunakan model :
POV t = B ∙ IPM t β1 ∙ PDRB t β2 ∙ U t β3 .......................................................2.1
1. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Autokorelasi
Autokorelasi  adalah  keadaan  dimana  variabel  gangguan  pada periode  tertentu  berkorelasi  dengan  variabel  yang  pada  periode  lain, dengan  kata  lain  variabel  gangguan  tidak  random.  Faktor-faktor  yang menyebabkan  autokorelasi  antara  lain  kesalahan  dalam  menentukan model, penggunaan log pada model, memasukkan variabel yang penting. Akibat  dari  adanya  autokorelasi  adalah  parameter  yang  diestimasi menjadi  bias  dan  variannya  minimum,  sehingga  tidak  efisien.  (Gujarati, 2003).
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan  varian  dari  residual  suatu  pengamatan  ke  pengamatan yang  lain.  Heteroskedastisitas  terjadi  apabila  variabel  gangguan  tidak mempunyai  varian  yang  sama  untuk  semua  observasi.  Akibat  adanya heteroskedastisitas, penaksir OLS tidak bias tetapi tidak efisien (Gujarati, 2003). Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan menggunakan whiteheteroscedasticity-consistent standart errors and covariance yang tersedia dalamprogram Eviews 4.1.
c. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas  berhubungan  dengan  situasi  dimana  ada hubungan  linier  baik  yang  pasti  atau  mendekati  pasti  diantara  variabel independen  (Gujarati,  2003).  Masalah  multikolinearitas  timbul  bila variabel-variabel  independen  berhubungan  satu  sama  lain.  Selain mengurangi kemampuan untuk  menjelaskan  dan memprediksi, multikolinearitas  juga  menyebabkan  kesalahan  baku  koefisien  (uji  t)
menjadi indikator yang tidak dipercaya. Dalam  penelitian  ini  uji  multikolinearitas  akan  dilakukan  dengan menggunakan auxilliary regression untuk mendeteksi adanya multikolinearitas.  Kriterianya  adalah  jika  R 2 regresi  persamaan  utama lebih  dari  R 2 regresi  auxiliary  maka  didalam  model  tidak  terjadi multikolinearitas. Model auxilliary regression adalah :
Ft = R 2 ∙X 1 ∙ X 2 ∙ X 3 …X k / (k−2) (1− R 2 ∙X 1 ∙ X 2 ∙ X 3 … X k /( N−k+1) ................................ 2.2

## 2. Pengujian Hipotesis
Uji  signifikansi  merupakan  prosedur  yang  digunakan  untuk  menguji kebenaran  atau  kesalahan  dari  hasil  hipotesis  nol  dari  sampel.  Ide  dasar yangmelatarbelakangi  pengujian  signifikanasi  adalah  uji  statistik  (estimator) dari  distribusi  sampel  dari  suatu  statistik  di  bawah  hipotesis  nol.  Keputusan untuk  mengolah  H0  dibuat  berdasarkan  nilai  uji  statistik  yang  diperoleh  dari data yang ada(Gujarati,1995).
a. Koefisisen Determinasi (R 2 )
Suatu  model  mempunyai  kebaikan  dan  kelemahan  jika  diterapkan dalam  masalah  yang  berbeda.  Untuk  mengukur  kebaikan  suatu  model (goodnes of fit) digunakan koefisien determinasi (R2). Koefisien deteminasi (R2)  merupakanangka  yang  memberikan  proporsi  atau  persentase  variasi total  dalam  variabel  takbebas  (Y)  yang  dijelaskan  oleh  variabel  bebas  (X) (Gujarati, 2003).
b. Uji Signifikansi Simultan (Uji F)
Uji  F  digunakan  untuk  menunjukan  apakah  keseluruhan  variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen. Perumusan hipotesisnya adalah sebgai berikut (Gujarati,2003) :
Rumus yang digunakan dalam Uji F ini adalah sebagai berikut:
𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = R 2 /( k−1) (1− R 2 )/(n−k) ......................................... 2.4

## c. Uji Signifikansi Parameter (Uji t)
Uji  statistik  t  dilakukan  untuk  menunjukan  seberapa  jauh  pengaruh satu  variabel  penjelas  atau  independen  secara  individual  dalam menerangkan  variasi  varabel  dependen  (Ghozali,  2005).  Untuk  menguji hipotesis tersebut digunakan statistik t, dimana nilai t hitung dapat diperoleh dengan formula berikut :
𝑡 = βi Se (βi) ............................................................................ 2.5
Cara  kedua  yaitu  dengan  membandingkan  nilai  probalilitas  output eviews dengan nilai α 5% (0,05).

## HASIL PENELITIAN
Analisis  regresi  linear  beraganda  adalah hubungan  secara  linear  antara  dua atau  lebih  variabel  independen  (X)  dengan  variabel  dependen  (Y).Analisis  ini untuk  mengetahui  arah  hubungan  antara  variabel  independen  dengan  variabel dependen  apakah  positif  atau  negatif  dan  untuk  memprediksi  nilai  dari  variabe dependen apabila independen mengalami kenaikan atau penurunan. Berikut hasil uji regresi dengan menggunakan program SPSS.

## Tabel 5
Hasil Analisis Regresi Linear Berganda
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -1,306 .689 5,479 -1.896 Log_X1 ,358 .113 .734 1,602 3.179 Log_X2 -,006 .008 -.168 -1,641 -.729 Log_X3 ,010 ,075 ,016 ,128 ,898 a. Dependent Variable: Log_Y
Dari hasil regresi tersebut berdasarkan tabel 4.1 diperoleh persamaan regresi sebagai berikut: Y= - 1,306 + 0,358 𝑋 1 - 0,006 𝑋 2 + 0,010 𝑋 3
Dari  persamaan  regresi  linear  tersebut  dapat  diinterpresentasikan  sebagai berikut:  Nilai  Konstanta  sebesar  –  1,306  memberikan  arti  bahwa  apabila  IPM (X 1 ),  PDRB  (X 2 ),  Jumlah  Pengangguran  (X3).  Diasumsikan  =  0,  maka  Jumlah penduduk  miskin  Provinsi  Jambi  secara  konstan  bernilai  sebesar  –  1,306.  Nilai koefisien regresi variabel IPM (X 1 ) sebesar 0,358 dapat diartikan jika IPM naik 1 persen  maka  Jumlah  Penduduk  Miskin  akan  naik  sebesar  0,358.  Nilai  Koefisien regresi  variabel  PDRB  (X 2 )  sebesar  -0,006  dapat  diartikan  jika  PDRB  naik  1 persen maka Jumlah Penduduk Miskin akan turun sebesar -0,006.. Nilai koefisien regresi  variabel  Jumlah  Pengangguran  (X 3 )  sebesar  0,010  dapat  diartikan  jika Jumlah  Pengangguran  naik  1  persen  maka  Jumlah  Penduduk  Miskin  akan  naik sebesar 0,010.
Uji  statistik  F  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  semua  variabel independen yang terdapat dalam persamaan regresi bersama-sama mempengaruhi denpenden.:
Tabel 6 Hasil Uji Statistik F ANOVA a Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression .001 2 ,001 5,090 ,206 b Residual .001 9 ,002 Total .002 11 a. Dependent Variable: Log_Y b. Predictors: (Constant), Log_X3, Log_X2, Log_X1
Oleh karena nilai F hitung lebih besar dari nilai F tabel (5,090 > 4,26), maka terdapat  pengaruh  positif  yang  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,  Jumlah Pengangguran , secara simulatan berpengaruh terhadap Jumlah Penduduk Miskin di  Provinsi  Jambi.  Uji  ini  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  variabel independen  (X)  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  variabel  dependen (Y).untuk  mengetahui  apakah  pengaruh  itu  signifikan  atau  tidak  adalah  dengan membandingkan nilai t hitung dengan t tabel pada derajat signifikansi 5% (df1 = 3 df2  =  7  t  tabel  =  2,262  ).  Hasil  uji  t  terhadap  variabel  penelitian  dengan menggunakan bantuan program SPSS sebagai berikut Tabel 7
Hasil Uji Statistik t
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -1,306 .689 -1,896 .090 Log_X1 ,358 .113 .734 3,179 .011 Log_X2 -,006 .008 -.168 -.729 .485 Log_X3 ,010 ,075 ,016 2,653 ,032 a. Dependent Variable: Log_Y
Pengujian  koefisien  regresi  variabel  IPM  (X 1 )  Nilai  t  hitung  variabel  IPM (X1)  adalah  sebesar  3,179  jika  dibandingkan  dengan  t  tabel  sebesar  2,262  maka 3,179 >2,262. Level signifikan variabel IPM (X 1 ) adalah sebesar 0,011 < (0,05) , dengan  demikian  Ho  ditolak  dan  Ha  diterima.  Dari  hasil  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  secara  parsial  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  IPM dengan  Jumlah  Penduduk  Miskin  di  Provinsi  Jambi.  Pengujian  koefisien  regresi variabel  PDRB  (X 2 ).  Nilai  t  hitung  variabel  PDRB  (X 2 )  adalah  sebesar  -  0,729 jika  dibandingkan  dengan  t  tabel  sebesar  2,262  maka  -  0,729  <  2,262.  Level signifikan variabel PDRB (X 2 ) adalah sebesar 0,485 > (0,05) dengan demikian Ho diterima  dan  Ha  ditolak.  Dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  secara parsial  tidak  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  PDRB  dengan  Jumlah Penduduk  Msikin  di  Provinsi  Jambi.Pengujian  koefisien  regresi  variabel  Jumlah Pengangguran  (X 3 )  Nilai  t  hitung  variabel  Jumlah  Pengangguran  (X3)  adalah sebesar 2,653 jika dibandingkan dengan t tabel sebesar 2,262 maka 2,653 > 2,262. Level  signifikan  variabel  Jumlah  Pengangguran  (X 1 )  adalah  sebesar  0,032  < (0,05)  ,  dengan  demikian  Ho  ditolak  dan  Ha  diterima.  Dari  hasil  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  secara  parsial  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara jumlah  pengangguran  dengan  jumlah  penduduk  miskin  di  Provinsi  Jambi. Koefisien  determinasi ( 2 R ) pada  intinya  digunakan  untuk  mengukur  seberapa jauh  kemampuan  model  dalam  menerangkan  variasi  variabel  dependen (Ghozali,2005). Melalui Koefisien Determinasi ( 2 R ) dapat diketahui sejauh mana variabel  independent  mampu  mempengaruhi  variabel  dependen.Semakin mendekati  nilai  1  atau  100% maka  semakin  besar  pengaruh  variabel  independen terhadap variabel depende.
Koefisien Determinasi (R 2 ) Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,729 a ,531 ,426 ,00971 a. Predictors: (Constant), Log_X3, Log_X2, Log_X1
koefisien  determinasi  ( R 2 )  variabel  independent  (IPM,  PDRB  dan  jumlah pengangguran)  secara  bersama-sama  mempunyai  kontribusi  terhadap  variabel dependent  (jumlah  penduduk  miskin)  sebesar  0,531  atau  (53,1  %).  Hal  ini menunjukkan bahwa persentase sumbangan pengaruh variabel independent (IPM, PDRB dan jumlah pengangguran) terhadap variabel dependen (jumlah penduduk miskin  di  Provinsi  Jambi)  sebesar  53,1  %  sedangkan  46,9%  dipengaruhi  atau dijelaskan  oleh  variabel  lain  yang  tidak  dimasukkan  dalam  model  penelitian  ini. Uji  multikolinieritas  bertujuan  untuk  menguji  ada  tidaknya  korelasi  antara variabel independent (bebas) dan variabel dependent (terikat) dalam suatu model regresi.  Uji  multikolinieritas  dalam  penelitian ini  dilakukan  dengan  melihat  nilai variance inflation factor ( VIF ) dan diperoleh hasil sebagai berikut

## Uji Multikolinearitas
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constan t) -1,306 .689 5,479 -1.896 Log_X1 ,358 .113 .734 1,602 3.179 Log_X2 -,006 .008 -.168 -1,641 -.729 Log_X3 ,010 ,075 ,016 ,128 ,898 a. Dependent Variable: Log_Y
Sesuai dengan ketentuan uji multikolinieritas, jika nilai VIF kurang dari 10 maka  tidak  terdapat  korelasi.  Berdasarkan  tabel  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  nilai VIF  yaitu  1,034  untuk  variabel  (X1),  nilai  VIF  untuk  (X2)  yaitu  1,027  dan  nilai VIF untuk (X3) kurang dari 10. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat multikolinieritas  dalam  data  penelitian  ini.  Artinya  bahwa  antara  variabel  bebas IPM  (X1),  PDRB  (  X2  )  dan  jumlah  pengguran  (X3)  tidak  saling  mengganggu atau mempengaruhi. Uji Autokorelasi merupakan pengujian yang dilakukan untuk menguji ada tidaknya pengaruh antara variabel penganggu dalam masing masing variabel  bebas.  Dalam  penelitian  ini  uji  autokorelasi  menggunakan  tes  Durbin Watso dengan ketentuan sebagai berikut: dW < dL, berarti ada autokorelasi positif (+) dL< dW < dU, tidak dapat disimpulkan dU < dW <4-dU, berarti tidak terjadi autokorelasi. 4-dU < dW < 4-dL, tidak dapat disimpulkan dW > 4-dL, berarti ada autokorelasi negatif (-) Dengan jumlah sampel n = 66 , α = 0,05 dan banyaknya variabel  independent  k  =  3,  maka  di  dapat  nilai  kritis  dL  =  1,5079  dan  dU  = 1,6974. Hasil pengujian uji autokorelasi dengan hasil sebagai berikut:

## Uji Autokorelasi
Model Summary b Change Statistics Durbin-
Watson R Square Change  F Change  df1  df2 Sig. F Change ,071 1,570 3 11 ,206 ,481 a. Predictors: (Constant), Log_X3, Log_X2, Log_X1 b. Dependent Variable: Log_Y
Berdasarkan  tabel  tersebut  dapat  diketahui  nilai  Durbin  watson  sebesar 0,481. Sehingga nilai DW berada diantara dU (1,6974) > DW (1,5079) < 4 – dU ( 4 – 1,6974 = 2,3026 ). Maka dapat disimpulkan bahwa dalam penelitian ini tidak terdapat  autokorelasi.  Artinya  bahan  variabel  independent  dalam  penelitian  ini tidak terganggu atau terpengaruhi oleh variabel penggangu.

## SIMPULAN
Berdasarkan  Hasil  Penelitian  dan  Pembahasan  yang  dilakukan  untuk menganalisis  pengaruh  IPM,  PDRB  dan  jumlah  pengangguran  teradap  jumlah penduduk  miskin  di  Provisi  Jambi  priode  2010-2015  maka  dapat  di  simpulkan  : Berdasarkan  analisis  regresi  linear  berganda  IPM  mempunyai  hubungan  positif
terhadap  jumlah  penduduk  miskin  dimana  jika  IPM  naik  1  persen  maka  jumlah penduduk  miskin  akan  naik  sebesar  0,358.  Berdasarkan  analisis  regresi  linear berganda PDRB mempunyai hubungan negatif terhadap jumlah penduduk miskin, dimana  jika  PDRB  naik  1  persen  maka  jumlah  penduduk  miskin  akan  turun sebesar -0,006. Berdasarkan analisis regresi linear berganda jumlah pengangguran mempunyai  hubungan  positif  terhadap  jumlah  penduduk  miskin  dimana  jika jumlah  pengangguran  naik  1  persen  maka  jumlah  penduduk  miskin  akan  naik sebesar 0,010.

## DAFTAR PUSTAKA
Tarigan,  Robinson.  2005. Perencanaan  Pembangunan  Wilayah. Jakarta:  Bumi Aksara
Sugiyono. 2004. Metode Penelitian Bisnis . Alfabeta : Bandung
2013. Memahami Penelitian Kualitatif, Alfabeta : Bandung Suharsimi  Arikunto,2013. Prosedur  Penelitian  Suatu  pendekatan  Praktik, Rineka Cipta : Jakarta
Sukirno,  Sadono.  2011. Makroekonomi  Teori  Pengantar .  Edisi  Ketiga.  Jakarta: Rajawali Pers.
Sukirno, Sadono, 2001, Makro Ekonomi Modern : Perkembangan Pemikiran Dari Klasik Hingga Keynesian Baru . Raja Grafindo Pustaka: Jakarta. Sunyoto,  Danang,  2011. Analisis  Regresi  dan  Uji  Hipotesis .  Penerbit  Caps: Yogyakarta.
Zarkasyi  Syam,  2006. Metodologi  Penelitian, Fakultas  Tarbiyah  Institut  Agama Islam Negeri Sulthan Thaha Saifuddin Jambi: Jambi