Copyright@ Chairil Anwar , Melizubaida Mahmud , Abdulrahim Maruwae ,
Radia Hafi , Sudirman
Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  pengaruh  Bantuan  Pangan  Non  Tunai (BPNT) terhadap tingkat kemiskinan di Kota Gorontalo. Penelitian ini menggunakan metode penelitian Kuantitatif dengan pendekatan Deskriptif. Data yang digunakan yaitu data sekunder yang bersumber dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Kota  Gorontalo  dan  Dinas  Sosial  Kota  Gorontalo.  Analisis  yang digunakan  adalah  analisis  regresi  sederhana dengan  menggunakan  bantuan  program  Eviews  9.Hasil penelitian  menunjukan  bahwa  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  berpengaruh  positif  tapi  tidak signifikan terhadap Tingkat Kemiskinan dengan nilai t hitung 0.3725 > t table 0.2941. Artinya, apabila Bantuan  Pangan  Non  Tunai  mengalami  kenaikan  maka  tingkat  kemiskinan  akan  naik  tetapi  tidak mempengaruhi tingkat kemiskinan secara signifikan.
Kata Kunci : Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT), Tingkat Kemiskinan
INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 3 Tahun 2023 Page 2106-2118 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Pengaruh Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Kota Gorontalo
Chairil Anwar 1 ✉ , Melizubaida Mahmud 2 , Abdulrahim Maruwae 3 ,
Radia Hafi 4 , Sudirman 5
Pendidikan Ekonomi, Universitas Negeri Gorontalo Email: chairilanwar584@gmail.com 1 ✉
Copyright@ Chairil Anwar , Melizubaida Mahmud , Abdulrahim Maruwae ,
Radia Hafi , Sudirman

## Abstract
This research aimed to determine to what extent the impact of Non-Cash Food Assistance Program (BPNT)  had  on  poverty  rate  in  Gorontalo  City.  This  research  applied  a  quantitative  method  with  a descriptive approach. The data used were secondary data from the Statistics (BPS) of Gorontalo City and Social Agency of Gorontalo City. Meanwhile, the data analysis used was simple regression analysis through  assistance  of  EViews  9  program.The  research  finding  signified  that  the  Non-Cash  Food Assistance Program (BPNT) had a positive but not significant impact on the poverty rate as indicated with a t count of 0,3725 > t table of 0,2941. Further, the result meant that if Non-Cash Food Assistance Program increases, the poverty rate will increase insignificantly.
Keywords: Non-Cash Food Assistance Program (BPNT), Poverty Rate

## PENDAHULUAN
Salah  satu  tujuan  bangsa  Indonesia  itu  adalah  memajukan  kesejateraan  umum seperti yang tercantum pada teks UUD 1945 alinea ke-4. Kesejahteraan umum masyarakat dapat diukur dengan angka kemiskinan. Kondisi  kemiskinan  suatu  negara  atau daerah juga   merupakan   cerminan  dari  tingkat kesejahteraan    penduduk    yang    tinggal pada negara/daerah    tersebut (Mardiatillah et al., 2021 : 280).
Secara  umum,  pada  periode  September  2011 – Maret  2022,  tingkat  kemiskinan  di Indonesia mengalami  penurunan, baik dari sisi jumlah maupun  persentase, perkecualian pada  September  2013,  Maret  2015,  Maret  2020,  dan  Maret  2021.  Kenaikan  jumlah  dan persentase penduduk miskin pada periode September 2013 dan Maret 2015 terjadi setelah adanya  kenaikan  harga  barang  kebutuhan  pokok  sebagai  akibat  dari  kenaikan  harga bahan  bakar  minyak.  Sementara  itu,  kenaikan  jumlah  dan  persentase  penduduk  miskin pada  periode  Maret  2020  dan  Maret  2021  terjadi  ketika  ada  pembatasan  mobilitas penduduk  saat  pandemi  Covid-19  yang  melanda  Indonesia.  Perkembangan  tingkat kemiskinan September 2011 sampai dengan Maret 2022 disajikan pada gambar dibawah ini.
Radia Hafi , Sudirman
30,0129,25 28,71 28,17 28,6 28,2827,73 28,59 28,5128,0127,7627,77 26,5825,9525,67 25,14 27,5527,54 26,42 26,5026,16 24,78 12,3611,9611,6611,3611,4611,25 10,96 11,13 10,8610,7 10,6410,12 9,82 9,66   9,41 9,22 9,78 10,1910,14 9,71 9,54
2011 2012 2012 2013 2013 2014 2014 2015 2015 2016 2016 2017 2017 2018 2018 2019 2019 2020 2020 2021 2021 2022 (Sep)  (Mar) (Sep) (Mar) (Sep) (Mar)  (Sep) (Mar) (Sep) (Mar) (Sep)  (Mar) (Sep) (Mar) (Sep) (Mar)  (Sep) (Mar)  (Sep) (Mar) (Sep) (Mar)
JumlahPendudukMiskin(JutaOrang) PersentasePendudukMiskin
11,22
Gambar 1.1 : Jumlah dan Persentase Penduduk Miskin, September 2011 – Maret 2022 di Indonesia

## (Dikutip dari BPS Gorontalo)
Jumlah  penduduk  miskin  di  Indonesia  pada  Maret  2022  mencapai  26,16  juta  orang. Dibandingkan  September  2021,  jumlah  penduduk  miskin  menurun  0,34  juta  orang. Sementara  jika  dibandingkan  dengan  Maret  2021,  jumlah  penduduk  miskin  menurun sebanyak 1,38 juta orang. Persentase penduduk miskin pada Maret 2022 tercatat sebesar 9,54  persen,  menurun  0,17  persen  poin  terhadap  September  2021  dan  menurun  0,60 persen poin terhadap Maret 2021.
Pemerintah Provinsi Gorontalo menjadikan persoalan kemiskinan sebagai fokus utama mereka  untuk  di  tuntaskan.  Tujuan  penanggulangan  kemiskinan  antara  lain,menjamin perlindungan  dan  pemenuhan  hak  dasar  penduduk  dan  rumah  tangga  miskin, meningkatkan  partisipasi  masyarakat  serta  menjamin  konsintensi,  kooordinasi,  integrasi, sinkronisasi,  dalam  penanggulangan  kemiskinan  dan  meningkatkan  taraf  hidup masyarakat  miskin,  penangulangan  kemiskinan  di  laksanakan  dalam  bentuk  penyuluhan dan bimbingan sosial, pelayanan sosial, penyediaan akses kesempatan kerja dan berusaha, penyediaan  akses  pelayanan  pendidikan  dasar,  pelayanan  akses  perumahan  dan pemukiman, penyediaan akses pelatihan modal usaha dan penanaman hasil usaha.
Radia Hafi , Sudirman
Tabel 1.2 : Tingkat Kemiskinan Di Kota Gorontalo dari tahun 2017-2021 No Tahun Jumlah Penduduk Miskin (Ribu Jiwa) 1 2018 11,91 2 2019 11,91 3 2020 12,46 4 2021 12,94 5 2022 12,67
(Sumber : Badan Pusat Statistik Gorontalo 2018-2022)
Data  yang  diperoleh  oleh  BPS  Kota  Gorontalo,  bahwa  perkembangan  tingkat kemiskinan  di  Kota  Gorontalo  5  tahun  terakhir  yakni  dari  tahun  2018  hingga  2022 mengalami kenaikan dan penurunan. Dimana jumlah kemiskinan pada tahun 2018 sebesar 11,91 ribu jiwa, mengalami kenaikan pada tahun 2020 sebesar 12,46 ribu jiwa  dan tahun 2021 sebesar 12,94 ribu jiwa. Kemudian mengalami penurunan pada tahun 2022 sebesar 12,67 ribu jiwa
Berbagai  upaya  yang  telah  dilakukan  oleh  pemerintah  untuk  mengatasi  tingkat kemiskinan di Indonesia. Akan tetapi, masalah kemiskinan sampai saat ini terus menerus menjadi masalah yang berkepanjangan.
Oleh  karena  itu  dibutuhkan  bantuan  dari  pemerintah  untuk  meringankan  beban penduduk  miskin  didesa  dan  mengatasi  ketimpangan  di  perkotaan.  Dalam  menurunkan jumlah  dan  persentase  penduduk  miskin,  salah  satu  program  yang  dilakukan  oleh pemerintah adalah program Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT).
Program  Bantuan  Pangan  Non  tunai  (BPNT)  adalah  bantuan  pangan  dalam  bentuk non  tunai  yang  diberikan  oleh  pemerintah  kepada  Keluarga  Penerima  Manfaat  (KPM) setiap bulannya, dengan menerapkan mekanisme akun elektronik sehingga hanya dapat digunakan  untuk  membeli  bahan  pangan  di  pedagang  bahan  pangan/  e-warong  yang telah  bekerjasama  dengan  bank  Himbara  (Himpunan  Bank  Milik  Negara).  Tujuan dilakukannya program ini untuk meringankan beban KPM dan meningkatkan akses rakyat miskin  akan  gizi    yang  seimbang,  sehingga  secara  garis  besar  penyaluran  bantuan  ini diharapakan dapat berdampak bagi peningkatan kemampuan ekonomi dan kesejahteraan penerima manfaat.
Radia Hafi , Sudirman
Pada  tahun  2018  Pemerintah  Kota  Gorontalo  membuat  program  baru  untuk mengentaskan kemiskinan yaitu Bantuan Pangan Non Tunai Daerah (BPNT). BPNT adalah bantuan  pangan  dari  pemerintah  yang  diberikan  kepada  KPM  (Keluarga  Penerima Manfaat)  setiap  bulannya  melalui  Mekanisme  akun  Elektronik  yang  digunakan  hanya untuk  membeli  pangan  di  e-Warong  KUBE  PKH/pedagang  bahan  pangan  yang  bekerja sama  dengan  Bank  Penyalur.  Jumlah  masyarakat  Kota  Gorontalo  yang  menerima  BPNT sekitar 35.860 kepala keluarga. Di Kota Gorontalo sendiri pihak pemerintah terkait bekerja sama dengan agen Brilink, sehingganya untuk lokasi atau tempat pengambilan bantuan tersebut melalui semua agen brilink yang ada di Kota Gorontalo. BPNT sendiri bertujuan untuk  mengurangi  beban  pengeluaran  serta  memberikan  nutrisi  yang  lebih  seimbang kepada KPM (Keluarga Penerima Manfaat) secara tepat sasaran dan tepat waktu.
Selain  fungsi yang disalah gunakan, validitas  data masyarakat miskinyang diragukan sehingga  akan  berdampak  pada  ketepatan  pemberian  dana  BPNT  kepada  masyarakat yang berhak. Sering kali data untuk persyaratan tersebut dipalsukan, maka bukan orang miskin lagi menerima bisa saja  orang lain.
Berdasarkan hasil observasi yang  dilakukan, maka dari itu peneliti tertarik mengambil judul tentang “Pengaruh Bantuan pangan non tunai terhadap tingkat kemiskinan di Kota Gorontalo”.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  bertempat  di  lingkungan  Kota  Gorontalo.  Penelitian  ini  guna menghasilkan  data  dan  informasi  yang  akan  diteliti,  dan  waktu  penelitian  direncanakan pada bulan September 2022 hingga selesai penelitian Skripsi. Penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif pendekatan deskriptif. Desain penelitian dimaksudkan dalam memberikan  suatu  gambaran  tentang  hubungan  antara  variabel  bebas  (X)  dan  variabel terikat  (Y).  Dimana  yang  menjadi  variabel  bebas  terdiri  dari  Bantuan  Pangan  Non  Tunai sedangkan variabel terikatnya adalah Tingkat Kemiskinan.
Berikut ditampilkan gambar skema desain penelitian yang ditetapkan dalam penelitian ini :
Gambar 3.1 : Skema Desain Penelitian
Tingkat Kemiskinan (Y) Bantuan Pangan Non Tunai
(X)
Radia Hafi , Sudirman
Jenis data untuk penelitian ini merupakan data sekunder. Data sekunder ialah jenis data yang  dapat  diperoleh  dari  instansi  pengumpul  data.  Kajian  ini  membutuhkan  informasi dari Kantor Dinas Sosial & BPS (Badan Pusat Statistik) tentang Bantuan Pangan Non Tunai terhadap  tingkat  Kemiskinan  di  Kota  Gorontalo.  Teknik  Analisis  yang  digunakan  yaitu menggunakan analisis regresi sederhana dengan menggunakan 2 pengujian (Uji Asumsi Klasik dan Uji Statistik).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Statistik Deskriptif
Analisis  deskriptif  akan  menampilkan  observasi  penelitian  berupa  variabel  apa  saja yang  diteliti,  jumlah  observasi,  rata-rata  untuk  setiap  variabel,  standar  deviasinya,  nilai nimimum  dan  nilai  maksimum  dari  masing-masing  variabel.  Tabel  berikut  merangkum Statistik deskriptif dalam penelitian ini :
Tabel Statistik Deskriptif BPNT KEMISKINAN Mean 10402 5.654 Median 10205 5.59 Maximum 16088 5.93 Minimum 7157 5.45 Std. Dev. 3688.8 0.18352 Skewness 0.6486 0.54803 Kurtosis 2.1399 2.10325 Jarque-Bera 0.50469 0.417812 Probability 0.77697 0.811471 Sum 52010 28.27 Sum Sq. Dev. 54431456 0.134719 Observations 5 5 Sumber : Hasil olahan, 2023 Jumlah  observasi  sebanyak  5,  karena  merupakan  data time  series  (runtut  waktu)
Radia Hafi , Sudirman
selama  5  tahun  yakni  dari  tahun  2018  hingga  2022  untuk  satu  daerah  saja  yakni  Kota Gorontalo.  Rata-rata  untuk  variabel  BPNT  adalah  10402  dan  kemiskinan  sebesar  5.65 dengan standar deviasi untuk bpnt sebesar 3688.8 dan kemiskinan sebesar 0.183.

## Hasil Estimasi Regresi
Hasil  estimasi  regresi  dalam  penelitian  ini  akan  menganalisis  pengaruh  bantuan pangan  non  tunai  terhadap  kemiskinan  Kota  Gorontalo.  Estimasi  regresi  dapat  dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel Hasil Estimasi Regresi Sederhana Dependent Variable: KEMISKINAN
Method: Least Squares Included observations: 5
Variable Coefficient  Std. Error t-Statistic Prob. C 3.099812  2.443687 1.268498 0.2941 LOG(BPNT) 0.277570  0.265415 1.045795 0.3725 R-squared 0.267164      Mean dependent var  5.654000 Adjusted R-squared  0.022886      S.D. dependent var 0.183521 F-statistic 1.093688      Durbin-Watson stat 2.618500 Prob(F-statistic) 0.372496

## Sumber : Hasil Olahan Penulis, 2023
Interpretasi untuk hasil di atas dapat diuraikan sebagai berikut :
1. Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) menunjukkan pengaruh positif terhadap kemiskinan kota  gorontalo.  Setiap  peningkatan  penerima  BPNT  akan  meningkatkan  kemiskinan sebesar 0.277 persen.
2. Sementara tanpa dipengaruhi oleh variabel apapun maka kemiskinan akan sebesar 3.09 persen.

## Uji Statistik
Uji  statistik  untuk  regresi  akan  meliputi  kebaikan  model  ( goodness  of  fit/R 2 ),  uji parsial t, dan uji serempak F :
Radia Hafi , Sudirman

## 1. Goodness of fit (R 2 )
Nila  koefisien  determinasi  yakni  0  sampai  1,  semakin  mendekati  1  maka  model regresi dikatakan semakin baik. Nilai R 2 dalam penelitian ini sebesar 0.267164. nilai ini menjelaskan 26,71 persen variasi kemiskinan dapat dijelaskan dengan baik oleh variasi variabel bpnt.
2. Uji serempak F (Uji F)
Nilai  statistic  F  pada  penelitian  ini  sebesar  1.093688dengan  probabilitas  sebesar 0.372496.  Dasar  pengambilan  keputusannya  yakni  jika  probabilitas  dari  F-statistik kurang dari alpha 0.05 maka dikatakan semua variabel berpengaruh signifikan secara bersamaan  terhadap  kemiskinan.  Dengan  nilai  probabilitas  0.37  masih  diatas  0.05 maka  disimpulkan  bahwa  secara  bersamaan  semua  variabel  independent  tidak berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan kota gorontalo.
3. Uji statistic t
Uji statistic t  pada  dasarnya menunjukkan seberapa jauh  pengaruh  satu variabel penjelas  secara  individual  dalam  menerangkan  variasi  variabel  terikat.  Dasar pengambilan  keputusannya  yakni  jika  probabilitas  dari  t-statistik  kurang  dari  alpha 0.05  maka  dikatakan  berpengaruh  signifikan  secara  individual.  Dalam  penelitian  ini nilai probabilitas t-statistik (prob.) untuk variabel bpnt  adalah 0.3725 artinya nilai ini masih  lebih  besar  dari  0.05  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  BPNT  tidak berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan kota gorontalo.

## Uji Asumsi Klasik
1. Uji Autokorelasi
Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain). Masalah ini timbul karena residual tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Masalah autokorelasi seringkali ditemukan apabila kita menggunakan data  runtut waktu  atau time  series.  Keputusan  ada  tidaknya  autokorelasi  didasarkan  pada  ketentuan berikut :
Kriteria :
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
- Jika prob. Chi-sq > alpha 0.05 maka tolak H0 (tidak ada autokorelasi)
- Jika prob. Chi-sq < alpha 0.05 maka terima H0 (ada autokorelasi)
Radia Hafi , Sudirman
Tabel Uji Autokorelasi dengan Breusch Godfred Serial Correlation LM Test
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 6.784896      Prob. F(2,1) 0.2620 Obs*R-squared  4.656824 Prob. Chi- Square(2) 0.0975
Berdasarkan nilai prob. Chi-sq diatas yakni 0.09> alpha 0.05 maka dapat disimpulkan tidak terjadi autokorelasi dalam model penelitian.

## 2. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas  muncul  apabila  kesalahan  atau  residual  dari  model  yang  diamati tidak memiliki varians yang konstan dari satu observasi ke observasi lainnya. Artinya, sertiap observasi  mempunyai  reliabilitas  yang  berbeda  akibat  perubahan  dalam  kondisi  yang melatarbelakangi tidak terangkum dalam spesifikasi model.
Untuk  mendeteksi  adanya  heteroskedastisitas,  maka  digunakanlah  metode  white. Berikut hasil pengujian Heteroskedastisitas dalam penelitian ini :
Tabel Uji Heteroskedastisitas Heteroskedasticity Test: White F-statistic 0.850083      Prob. F(2,2) 0.5405 Obs*R-squared  2.297419 Prob. Chi- Square(2) 0.3170 Scaled  explained SS 0.742742 Prob. Chi- Square(2) 0.6898

## Kriteria :
1. Jika  nilai  prob.chi-square  (Obs*R-square)  >  alpha  0.05  maka  tidak  ada heteroskedastisitas.
2. Jika  nilai  prob.chi-square  (Obs*R-square)  <  alpha  0.05  maka  terjadi heteroskedastisitas.
Kesimpulan : Nilai prob.chi-square (Obs*R-square) 0.3170> alpha 0.05 sehingga dengan demikian tidak terjadi gejala heteroskedastisitas dalam model penelitian.
3. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas  adalah  adanya  suatu  hubungan  linear  yang  sempurna  (mendekati
Radia Hafi , Sudirman
sempurna)  antara  beberapa  atau  semua  variabel  bebas.  Melihat  multikolinearitas  melalui variance inflation factor (VIF) jika nilai VIF lebih dari 10 maka ada multikolinearitas.
Tabel Uji Multikolinearitas
Variance Inflation Factors
Coefficient Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF C 5.971606 907.2851 NA LOG(BPNT) 0.070445 907.2851 1.000000
Nilai VIF hanya 1.00 maka tidak terjadi multikolinearitas dalam model.

## Pembahasan
Hasil penelitian menunjukan bahwa Bantuan Pangan Non Tunai berpengaruh positif tapi tidak signifikan terhadap tingkat kemiskinan dengan nilai t hitung 0.3725 > t table 0.2941 dan nilai  R 2 dalam  penelitian  ini  sebesar  0.267164.  nilai  ini  menjelaskan  26,71  persen  variasi kemiskinan dapat dijelaskan dengan baik oleh variasi variabel bpnt. Artinya, apabila Bantuan Pangan  Non  Tunai  mengalami  kenaikan  maka  kemiskinan  akan  naik  akan  tetapi  tidak mempengaruhi  tingkat  kemiskinan  secara  signifikan.  Variabel  bantuan  pemerintah  melalui program  bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  merupakan  suatu  upaya  pemerintah  untuk membantu mengurangi beban pengeluaran penduduk miskin. Melalui program tersebut yang diharapkan  dapat  memberikan  manfaat  yang  nyata  dalam  perubahan  pola  pengeluaran rumah  tangga  yaitu  dengan  peningkatan  konsumsi  pangan  maupun  non  pangan  rumah tangga. Akan tetapi jika dilihat dari pengamatan dilapangan banyak diantara masyarakat yang menerima  bantuan  pemerintah  berupa  BPNT  belum  mampu  memanfaatkan  setiap  bantuan yang  diberikan  untuk  meningkatkan  kesejateraan  keluarga  mereka.  Program  pemerintah berupa  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  yang  diharapkan  akan  menekan  angka  kemiskinan ternyata belum berhasil.

## SIMPULAN
Kesimpulan  dalam  penelitian  ini  berdasarkan  hasil  estimasi  adalah  bantuan  pangan nontunai berpengaruh positif namun tidak signifikan terhadap kemiskinan di kota gorontalo dengan  nilai  t  hitung  0.3725  >  t  table  0.2941.  Artinya,  apabila  Bantuan  Pangan  Non  Tunai
Radia Hafi , Sudirman
mengalami  kenaikan  maka  kemiskinan  akan  naik  akan  tetapi  tidak  mempengaruhi  tingkat kemiskinan secara signifikan.
Program  bantuan  pangan  non  tunai  (BPNT)  belum  efektif  dalam  mengurangi  angka kemiskinan,  disebabkan  karena  sasaran  penerima  bantuan  tersebut  belum  tepat.  Program bantuan pangan non tunai (BPNT) akan memberikan dampak yang lebih baik atau signifikan dalam mengurangi angka kemiskinan di Provinsi Gorontalo apabila  pihak-pihak terkait  lebih memperhatikan status kesejahteraan dari kepala penerima manfaat (KPM) karena mengingat dana yang dikeluarkan oleh pemerintah untuk program ini tidaklah sedikit.

## DAFTAR PUSTAKA
Akmal,  imal  alimah.  (2020).  Implementasi  Penyaluran  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT) Dalam  Rangka  Meningkatkan  Kesejahteraan  Masyarakat  Pra  Sejahtera  Di  Kecamatan Pallangga Kabupaten Gowa. Skripsi.
Arikunto, S. (2019). Prosedur Penelitian. Jakarta: Rineka cipta.
Badan Pusat Statistik, Statistik Kesejahteraan Rakyat, edisi tahun 2014
Bappenas, 2004. Rencana Strategis Penanggulangan Kemiskinan di Indonesia, Jakarta.
Dwita Agustina, S. M. (2022). Evaluasi Kebijakan Program Bantuan Pangan Non Tunai ( BPNT )…... EVALUASI KEBIJAKAN PROGRAM BANTUAN PANGAN NON TUNAI ( BPNT ) DALAM PENANGGULANGAN  KEMISKINAN  DI  KABUPATEN  MOJOKERTO  Dwita  Agustina  Suci Megawati. Ilmu Administrasi Negara, 10, 175 – 190.
Ghozali,  I.  (2018).  “Aplikasi  Analisis  Multivariate  Dengan  Pogram  IBM  SPSS”Edisi Sembilan.Semarang:Badan Penerbit Universitas Diponegoro
Gultom, Helvine, Paulus Kindangen, George M.V Kawung. (2020). Analisis Pengaruh Program Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  dan  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  Terhadap Kemiskinan  Di  Kabupaten  Minahasa  Tenggara. Jurnal  Pembanguan  Ekonomi  dan Keuangan Daerah, 21(1), 39-53. https://doi.org/10.35794/jpekd.32812.21.1.2020
Imawan,  Wynandin,  2008,  Pendataan  Program  Perlindungan  Sosial  PPLS  2008,  Bappenas,
Jakarta.
Ismuningsih,  Atik.  2010.  Faktor  Pertumbuhan  Penduduk,  Tingkat  Melek  Huruf,  dan  Distribusi Pendapatan  Terhadap  Kemiskinan  di  Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  2004-2009. Jurnal: UPN “veteran” dipublikasiskan.
Radia Hafi , Sudirman
Larasati  Prayoga,  M.,  Muchtolifah,  &  Sishadiyati.  (2021).  Faktor  Kemiskinan  di  Kabupaten
Sidoarjo. Jambura Economic Education Journal, 3(2), 135 – 143. https://doi.org/10.24856/mem.v33i2.671
Mardiatillah, R., Panorama, M., & Maftukhatusolikhah, M. (2021). Pengaruh Pengangguran dan Inflasi  terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Sumatera  Selatan  Tahun  2015-2019.  Jurnal
Intelektualita: Keislaman, Sosial Dan Sains, 10(2), 365 – 370.
https://doi.org/10.19109/intelektualita.v10i2.8825
Nadhifah,  Lilik  Rodhiatun  dan  Nur  Huri  Mustofa.  (2021).  Pengaruh  PKH  dan  BPNT  terhadap Kemiskinan dengan Pertumbuhan Ekonomi Sebagai Variabel Moderasi. Journal of Islamic Economics and Banking, 3(1), 12-24. http://dx.doi.org/10.31000/almaal.v3i1.4510
Naomi,  F.,  Kawung,  G.  M.  V,  &  Rorong,  I.  P.  F.  (2022).  Pengaruh  Inflasi  dan  Pengangguran Terhadap Kemiskinan di Kota Manado Periode 2007 - 2020. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi, 22(6), 97 – 108.
Nisa,  A.  S.  (2019).  ANALISIS  PROGRAM  BANTUAN  PANGAN  NON  TUNAI  (BPNT)  GUNA MENINGKATKAN KESEJAHTERAAN MASYARAKAT DALAM PERSPEKTIF EKONOMI ISLAM (Studi  Kasus  di  Desa  Merak  Batin  Kecamatan  Natar  Kabupaten  Lampung  Selatan). Progress in Retinal and Eye Research, 561(3), S2 – S3.
Pantu, Sri Dewi Sasmita. (2019). Analisis Dampak Program Bantuan Pangan Non Tunai Daerah (BPNT-D) terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Gorontalo. Skripsi. Universitas Negeri Gorontalo.
PERATURAN  MENTERI  SOSIAL  REPUBLIK  INDONESIA  NOMOR  11  TAHUN  2018  TENTANG PENYALURAN  BANTUAN  PANGAN  NONTUNAI.  (2018). PERATURAN  MENTERI  SOSIAL REPUBLIK  INDONESIA  NOMOR  11  TAHUN  2018  TENTANG  PENYALURAN  BANTUAN PANGAN NONTUNAI, -(-), 1 – 26.
Peraturan  Walikota  Gorontalo  No.  26  Tahun  2018  tentang  Pedoman  Pelaksanaan  Program Bantuan Pangan Non Tunai Daerah Kota Gorontalo. (2018).
Pmk.  (2019).  Pedoman  Umum  Bantuan  Pangan  Nontunai  2019. Pedoman  Umum  Bantuan Pangan Nontunai 2019, 1 – 174.
Processing Data Penelitian Kuantitatif Menggunakan Eviews. (2013).
Rini,  A.  S.,  &  Sugiharti,  L.  (2017).  Faktor-Faktor  Penentu  Kemiskinan  Di  Indonesia:  Analisis Rumah Tangga. Jurnal Ilmu Ekonomi Terapan, 1(2), 17 – 33.
Radia Hafi , Sudirman
Sari,  N.  K.  W.  P.,  &  Kartika,  I.  N.  (2020).  Faktor  Yang  Mempengaruhi  Pendapatan  Penduduk Miskin Dikawasan Bali Timur Provinsi Bali Ni Ketut Widya Purnama Sari 1 Fakultas Ekonomi dan  Bisnis  Universitas  Udayana  (  Unud  ),  Bali  ,  Indonesia  PENDAHULUAN  Kemiskinan menjadi suatu permasalahan dalam pemban. 9(4), 907 – 934.
Suarni,  S.,  Sjarlis,  S.,  &  S,  M.  S.  (2022).  Pengaruh  Bantuan  Sosial  Program  Keluarga  Harapan (Pkh),  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (Bpnt)  Dan  Bantuan  Sosial  Tunai  (Bst)  Terhadap Pengurangan  Tingkat  Kemiskinan  Di  Desa  Di  Wilayah  Kabupaten  Barru. Jurnal  Aplikasi Manajemen & Kewirausahaan MASSARO, 4(1), 53 – 67.
https://doi.org/10.37476/massaro.v4i1.2726
Sugiyono. (2012). Memahami Penelitian Kualitatif”. Bandung : ALFABETA.
Sugiyono.  (2014).  Metode  Penelitian  Pendidikan  Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D.
Bandung: Alfabeta.
Sugiyono. (2018). Metode Penelitian Kuantitatif. Bandung: Alfabeta.
Sugiyono (2019). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung : Alphabet.
Tyas,  K.,  .2016.  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Kemiskinan  Provinsi  di  Indonesia  Tahun 2009-2013.  Yogyakarta:  Skripsi,  Fakultas  Ekonomi  Universitas  Atma  Jaya.  (tidak dipublikasikan).
Undang-Undang Nomor 11 Tahun 2009 Tentang Kesejahteraan Sosial.
Winarti,  Y.  G.,  &  Yaskur,  A.  (2022).  Pengaruh  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  Terhadap  Tingkat Kemiskinan  Di  Kota  Magelang  Melalui  Analisis  Simulasi. Jurnal  Jendela  Inovasi  Daerah,
5(2), 125 – 143. https://doi.org/10.56354/jendelainovasi.v5i2.118
Zuhdiyaty, N., & Kaluge, D. (2018). Analisis Faktor - Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan Di Indonesia Selama Lima Tahun Terakhir. Jurnal Ilmiah Bisnis Dan Ekonomi Asia, 11(2), 27 – 31. https://doi.org/10.32812/jibeka.v11i2.42