## Jurnal EMT KITA
Indonesian Journal for the Economics, Management and Technology .
Jurnal Ekonomi dan Manajemen Teknologi (EMT) KITA, 8(3), 2024, 1001-1011 Available online at  http://journal.lembagakita.org/index.php/emt
Path Analysis Tingkat Pengangguran Terbuka dan Kemiskinan di Kabupaten Langkat
Muhammad Arfan Harahap 1* , Sri Wahyuni Hasibuan 2 1*,2 STAI Jam’iyah Mahmudiyah, Kabupaten Langkat, Provinsi Sumatera Utara, Indonesia.
Abstrak. Pengangguran  dan  kemiskinan  tetap  menjadi  masalah  yang  terus  diupayakan  solusinya  oleh  pemerintah, khususnya pemerintah daerah. Analisis pengangguran dan kemiskinan di setiap daerah dapat berbeda-beda tergantung pada data yang digunakan. Penelitian ini mengungkap data terbaru terkait variabel penelitian di Kabupaten Langkat. Analisis jalur digunakan dalam penelitian ini untuk mengukur secara akurat pengaruh variabel melalui variabel intervening dengan data makroekonomi yang dinamis. Model regresi pada sub-struktural 1 menunjukkan bahwa terdapat pengaruh langsung pertumbuhan ekonomi dan inflasi terhadap pengangguran dengan pengaruh simultan sebesar 65%. Selain itu, model regresi sub-struktural  2  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  langsung  pengangguran  terhadap  kemiskinan,  sementara pertumbuhan  ekonomi  dan  inflasi  tidak  memiliki  pengaruh  langsung.  Namun,  secara  simultan,  pertumbuhan  ekonomi, inflasi, dan pengangguran menunjukkan pengaruh sebesar 85%. Temuan lain menggunakan analisis jalur menunjukkan adanya  pengaruh  tidak  langsung  pertumbuhan  ekonomi  dan  inflasi  terhadap  kemiskinan  melalui  pengangguran.  Hasil penelitian ini memperkuat literatur terkait pengangguran dan kemiskinan serta menambahkan data baru pada studi serupa di berbagai daerah di Indonesia. Temuan ini diharapkan dapat digunakan sebagai referensi dalam pembuatan kebijakan terkait pengurangan pengangguran dan penanggulangan kemiskinan di Kabupaten Langkat.
Kata kunci: Kemiskinan; Pengangguran; Inflasi; Pertumbuhan Ekonomi.
Abstract. Unemployment  and  poverty  remain  persistent  issues  that  governments,  especially  regional  administrations, continuously strive to address. The analysis of unemployment and poverty varies across regions due to different datasets. This study  reveals  the  latest  data  related  to  research  variables  in  Langkat  Regency.  Path  analysis  was  employed  to  accurately measure the influence of variables through intervening variables with dynamic macroeconomic data. The regression model in sub-structural 1 indicates a direct influence of economic growth and inflation on unemployment, showing a combined effect of 65%. Furthermore, the sub-structural regression model 2 reveals a direct influence of unemployment on poverty, while economic growth and inflation do not directly affect poverty. However, collectively, economic growth, inflation, and unemployment show an influence of 85%. Other findings using path analysis demonstrate an indirect influence of economic growth and inflation on poverty through unemployment. These results enrich the literature on unemployment and poverty and provide new data for similar studies across various regions in Indonesia. These findings are expected to contribute to the literature on policy-making related to unemployment reduction and poverty alleviation in the macroeconomic context of Langkat Regency.
Keywords: Poverty; Unemployment; Inflation; Economic Growth.
* Corresponding Author. Email: muhammadarfanharahap@gmail.com 1* .
DOI: https://doi.org/10.35870/emt.v8i3.2689
Received: 20 June 2024, Revision: 27 June 2024, Accepted: 30 June 2024, Available Online : 10 July 2024.
Print ISSN: 2579-7972; Online ISSN: 2549-6204. Copyright @ 2024. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET).

## Pendahuluan
Ketenagakerjaan  dan  kemiskinan  sangat berkaitan  dan  merupakan  bagian  dari  strategi pengentasan  kemiskinan  (Faharuddin  & Endrawati, 2022). Strategi pengentasan kemiskinan dimulai dengan penciptaan
lapangan kerja untuk mempekerjakan masyarakat  miskin.  Dari  sisi  penawaran, peningkatan pendidikan dan keterampilan akan meningkatkan  kemampuan  kerja  secara bersamaan  dengan  menciptakan  pasar  tenaga kerja  yang  efisien.  Namun,  hal-hal  tersebut belum  tentu  cukup  untuk  mengurangi  risiko kemiskinan  jika  upah  atau  pendapatan  yang diterima  lebih  rendah  daripada  standar  hidup. Untuk  keluar  dari  kemiskinan,  masyarakat miskin harus memiliki pekerjaan yang layak dan lebih produktif untuk meningkatkan pendapatan mereka.
Ketidakstabilan  lapangan  kerja  merupakan salah  satu  sumber  marjinalisasi  ekonomi  yang berperan  sangat  penting  dalam  menciptakan kesejahteraan.  Angka  pengangguran  dan  angka kemiskinan  biasa  dijadikan  sebagai  indicator marginalisasi  ekonomi.  marginalisasi  ekonomi tidak  semata-mata  didasarkan  pada  mampu atau tidaknya seseorang memperoleh pendapatan  yang  memadai  melalui  cara-cara yang  sah  (yaitu  menghindari  kemiskinan)  dan mendapatkan  akses  terhadap  layanan  formal lapangan kerja (yaitu menghindari pengangguran),  namun  hal  ini  juga  didasarkan pada ada atau tidaknya lapangan kerja tersebut yang  diakses  stabil  dari  waktu  ke  waktu (Rahman et  al .,  2023).  Beberapa  penulis menyatakan bahwa pengangguran juga berdampak negatif mermotivasi untuk melakukan hal percobaan kejahatan.
Menurut  Organisasi  Perburuhan  Internasional (ILO),  21%  dari  seluruh  pekerja  pada  tahun 2018 di seluruh dunia hidup dalam kemiskinan. Di  Indonesia,  angka  kemiskinan  pekerja  yang dihitung berdasarkan garis kemiskinan nasional adalah  14,4%  pada  tahun  2010.  Meskipun persentasenya  telah  menurun  secara  signifikan dibandingkan  tahun  1996,  namun  angka absolutnya  tidak  jauh  berbeda,  yaitu  sekitar  16 juta  orang.  Sementara  itu,  jumlah  penduduk miskin  di  Indonesia  pada  tahun  2010,
berdasarkan  Laporan  Badan  Pusat  Statistik, adalah sebesar 31,02 juta orang. Jumlah pekerja miskin  yang  besar  ini  memerlukan  perhatian yang lebih besar dalam pengentasan kemiskinan di Indonesia (ILO, 2019).
Hal  sama  juga  terjadi  di  Kabupaten  Langkat Sumatera  Utara  tingkat  pengangguran  terbuka (TPT)  Penduduk  Umur  15  Tahun  keatas berpluktuasi  dan  cendrung  meningkat  tiga tahun  terakhir.  Sedangkan  jumlah  penduduk miskin  mengalami  penurunan,  diikuti  dengan pertumbuhan  ekonomi  yang  terus  meningkat. Data  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  gap antara kesesuaian teori dengan fakta yang ada di Kabupaten  Langkat.  Idealnya  secara  teoritis pertumbuhan  ekonomi  yang  meningkat  dan penurunan  persentase  penduduk  miskin  turut mengurangi tingkat pengangguran.
Tabel 1. Data TPT, % Penduduk Miskin dan % Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten Langkat Tahun  TPT  %
Penduduk Miskin %  Pertumbuhan Ekonomi 2023 6,33  9,23 4,93 2022 6,88  9,49 4,69 2021 5,12  10,12 3,08 Sumber: BPS. Sumut.go.id. Terdapat hubungan negatif antara pengangguran dan pertumbuhan PDB menyiratkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi secara  efektif  mengurangi  pengangguran. Penelitian  (Mariana  Naibaho,  2021)  tingkat pengangguran terbuka berpengaruh negatif dan signifikan  terhadap  Index  Pembangunan Manusia  di  Kabupaten  Langkat.  Namun  hasil penelitian  tersebut  memiliki  gap  empiris  di Kabupaten  Langkat.  Hasil  penelitian  lain menyatakan terdapat faktor determinasi tingkat pengangguran  di  Kab  Langkat  yaitu  inflasi, pertumbuhan ekonomi dan upah (Aidila Syafitri et al ., 2023). Sedangkan penelitian  (Nurrahman, 2024)  menyatakan  bahwa  keberadaan  wisata yang  ada  di  Kabupaten  Langkat  sangat berpengaruh bagi masyarakat dalam meningkatkan sumber ekonomi dan mengurangi  pengangguran.  Sedangkan  belanja bantuan  sosial  berpengaruh  negatif  dan  tidak signifikan terhadap kemiskinan (Gusti Pratiwi et al .,  2022).  Pendidikan  yang  rendah  (tamat  SD),
bekerja  sebagai  buruh,  dan  mempunyai orientasi  nilai  budaya  masyarakat  sikap  positif dan negative juga mempengaruhi kemiskinan di Kabupaten Langkat (Faradiba Kasiha, 2023).
Menurut Theories of the Causes of Poverty terdapat tiga  teori  utama  yang  menjelaskan  penyebab kemiskinan  adalah  perilaku,  struktural,  dan politik (Brady, 2019). Teori perilaku memandang  kemiskinan  dari  perilaku  individu yang  didorong  oleh  budaya.  Pandangan struktural  berfokus  pada  aspek  demografi  dan ekonomi. Sedangkan menurut teori sosialisme- demokrasi menurut Thomas Meyer menyatakan  kemiskinan  adalah  masalah struktural  bukan  masalah  individu.  Penyebab kemiskinan  yaitu  adanya  ketidakadilan  dan ketimpangan  karena  akses  kelompok  tertentu terhadap  berbagai  sumber  daya  sosial  terbatas (Evita  &  Primandhana,  2022).  Pada  saat  yang sama,  teori  politik  menyatakan  bahwa kekuasaan  dan  institusi  membuat  kebijakan yang  menyebabkan  kemiskinan.  Dari  konteks struktural, demografi dan lapangan kerja dapat secara langsung menyebabkan kemiskinan atau secara tidak langsung mempengaruhi perubahan perilaku.
Karena lapangan kerja merupakan pengurangan kemiskinan yang mendasar, maka faktor-faktor yang  mempengaruhi  timbulnya  kemiskinan patut untuk dikaji secara mendalam.  Penelitian terdahulu  telah  mengidentifikasi  beberapa faktor  penyebab  kemiskinan  pekerja  di  tingkat makro  dan  mikro  (Gomes et  al .,  2020).  Di tingkat  makro,  kinerja  ekonomi,  institusi  pasar tenaga  kerja,  inflasi  dan  kebijakan  terkait kesejahteraan mempengaruhi kemiskinan.
Berdasarkan  kesenjangan  yang  dijelaskan  di atas,  baik  secara  teoritis,  praktis,  maupun empiris terhadap tingkat pengangguran terbuka dan kemiskinan di Kabupaten Langkat, peneliti merasa  perlu  untuk  mengkaji  lebih  dalam permasalahan  tersebut  melalui  penelitian  yang berfokus  pada  analisis  tingkat  pengangguran terbuka  dan  kemiskinan  di  wilayah  tersebut. Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  kontribusi  berupa  data  terbaru yang  akurat  dan  relevan,  serta  dapat  dijadikan rujukan  oleh  pemerintah  Kabupaten  Langkat dalam  merumuskan  kebijakan  yang  efektif
untuk  mengurangi  tingkat  pengangguran  dan mengatasi  kemiskinan.  Selain  itu,  hasil penelitian ini juga dapat menjadi acuan berharga bagi  peneliti  lain  yang  tertarik  untuk mengembangkan studi lebih lanjut dengan tema serupa  di  masa  yang  akan  datang,  sehingga dapat  memperkaya  literatur  ilmiah  terkait pengangguran dan kemiskinan di Indonesia.

## Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan kuantitatif  dengan  metode path  analysis dengan variabel intervening dalam mengukur pengaruh antar  variabel  endogen  terhadap  variabel eksogen. Path analysis digunakan dengan tujuan untuk mengukur, menguji model dan hubungan antar  variabel  yang  berbentuk  sebab  akibat tanpa  memanipulasi  variabel    (Ruhiat et  al ., 2022) . Penggunaan  path  analysis  dilakukan dengan  pertimbangan  data  ekonomi  makro yang  dinamis,  sehingga  tehnik  analisis  ini diyakini  mampu  menangkap  hubungan  yang lebih akurat.
Uji Sobel digunakan untuk mengukur pengarus secara  tidak  langsung  sedangkan  regresi  untuk mengukur  pengaruh  secara  langsung.  Dalam path  analysis  ini  terdiri  dari  variabel independent,  dependent  dan  intervening. Variabel  penelitian  ini  merupakan  variabel dengan  data sekunder  yang  berupa  data  makro ekonomi.  Adapun  variabel  independent  yang dihipotesiskan  dalam  penelitian  ini  adalah pertumbuhan  ekonomi,  investasi.  sedangkan variabel pengangguran sebagai variabel intervening  dan  variabel  kemiskinan  sebagai variabel endogen.
Lokasi penelitian di Kabupaten Langkat dengan populasi  berupa  data  pertumbuhan  ekonomi, investasi,  pengangguran  dan  kemiskinan  yang dipublikasi  BPS  Langkat.  Sedangkan  sample penelitian  ditentukan  dengan  tehnik  purposive sampling.  Sample  penelitian  berupa  data  dari tahun  2004-2023.  Data  penelitian  merupakan data  skunder  dengan  bentuk  data  time  series. Data  penelitian  dianalisis  dengan  bantuan aplikasi EViews.12.

## Hasil dan Pembahasan

## Uji Asumsi Kalsik
Uji Normalitas Data Untuk  menguji  normalitas  data  digunakan histogram  normality  test.  Data  berdistribusi normal  dengan  ketentuan  jika  nilai  probability pada  histogram  normalitas  test  menunjukkan
lebih  besar  dari  0,05.  Hasil  pengukuran diperoleh  hasil  bahwa  nilai  probalility  sebesar 0,455413  atau  lebih  besar  dari  nilai  yang dipersyaratkan.  Berdasarkan  hasil  pengukuran ini,  dapat  dinyatakan  bahwa  data  penelitian berdistribusi  normal.  Adapun  output  Eviews sebagai berikut:
0 1 2 3 4 5 -2 -1 0 1 2 3 Series: Residuals Sample 2004 2023 Observations 20
Mean -2.48e-15 Median -0.277270 Maximum 3.288283 Minimum -1.890263 Std. Dev. 1.500195 Skewness 0.638374 Kurtosis 2.492420 Jarque-Bera 1.573103 Probability 0.455413

## Gambar 1. Histogram Normality Test
Uji Multikolinieritas Untuk  menguji  apakah  data  penelitian  ini terkena  multikolinieritas  dilakukan  dengan mengukur  nilai Variance  inflation  factor (VIF). Data  penelitian  terbebas  dari  penyakit multikolinieritas  jika  nilai  VIF  <  10.  Hasil pengukuran  menunjukkan  bahwa  nilai  VIF masing-masing  variabel  dibawah  nilai  10.  Nilai
VIF  variabel  X1  sebesar  1.611800,  X2  dengan nilai  2.264668  dan  Y1  sebesar  2.876685. Berdasarkan  hasil  uji  ini  dapat  dinyatakan bahwa  data  penelitian  terbebas  dari  penyakit multikolinieritas. Adapun hasil pengukuran nilai VIF dapat dilihat pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Variance Inflation Factors Coefficient Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF Y1 0.029534 17.53213 2.876685 X2 0.035881 10.43457 2.264668 X1 0.070935 11.95425 1.611800 C 3.276701 24.52097 NA
Sumber: Ouput EViews.12.

## Uji Heterokedastisitas
Untuk  menguji  heterokedastisitas  dalam penelitian ini, digunakan teknik Glejser. Teknik ini  dipilih  karena  dapat  mendeteksi  ada tidaknya  heterokedastisitas  dalam  model regresi.  Data  penelitian  dinyatakan  bebas  dari masalah heterokedastisitas jika nilai signifikansi pada  uji  Glejser  lebih  besar  dari  0,05.  Hasil pengukuran menunjukkan bahwa nilai signifikansi  atau  probability  pada  seluruh variabel yang diuji lebih besar dari 0,05. Secara
rinci, nilai signifikansi untuk variabel X1 adalah 0,8673,  untuk  variabel  X2  sebesar  0,8983,  dan untuk variabel Y1 mencapai 0,9803. Berdasarkan  hasil  pengukuran  ini,  dapat disimpulkan  bahwa  data  penelitian  bebas  dari masalah  heterokedastisitas.  Adapun  hasil pengukuran  tersebut  dapat  dilihat  secara  lebih rinci  pada  tabel  berikut.  Hasil  pengukuran  ini dapat  dilihat  secara  lebih  rinci  pada  tabel berikut.

## Tabel 3. Heteroskedasticity Test: Glejser
Heteroskedasticity Test: Glejser Null hypothesis: Homoskedasticity F-statistic 0.035346 Prob. F(3,16) 0.9907 Obs*R-squared 0.131674 Prob. Chi-Square(3) 0.9878 Scaled explained SS 0.085929 Prob. Chi-Square(3) 0.9935 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.210934 0.982291 1.232765 0.2355 Y1 -0.002344 0.093258 -0.025135 0.9803 X2 -0.013354 0.102791 -0.129912 0.8983 X1 0.024537 0.144528 0.169776 0.8673 R-squared 0.006584 Mean dependent var 1.226494 Adjusted R-squared -0.179682 S.D. dependent var 0.816777 S.E. of regression 0.887128 Akaike info criterion 2.775201 Sum squared resid 12.59193 Schwarz criterion 2.974347 Log likelihood -23.75201 Hannan-Quinn criter. 2.814076 F-statistic 0.035346 Durbin-Watson stat 2.419740 Prob(F-statistic) 0.990748 Sumber: Ouput EViews.12
Uji Autokorelasi Untuk  uji  autokorelasi  dilakukan  dengan menggunakan  tehnik Breusch-Godfrey  Serial Correlation LM Test .  Jika  nilai  signifikan  berada diatas 0,05, data penelitian dinyatakan terbebas dari autokorelasi. Hasil pengukuran
menunjukkan  bahwa  nilai  signifikansi  sebesar 0,4678  yang  berarti  bahwa  data  penelitian terbebas  dari  penyakit  autokorelasi.  Adapun hasil  pengukuran  dapat  dilihat  pada  Tabel  4 sebagai berikut:
Tabel 4. Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Null hypothesis: No serial correlation at up to 2 lags F-statistic 0.575558 Prob. F(2,14) 0.5752 Obs*R-squared 1.519514 Prob. Chi-Square(2) 0.4678 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Y1 0.004637 0.187227 0.024767 0.9806 X2 -0.058158 0.210836 -0.275845 0.7867 X1 0.106334 0.313844 0.338810 0.7398 C -0.191466 1.998927 -0.095784 0.9250 RESID(-1) 0.281347 0.321133 0.876106 0.3958 RESID(-2) 0.103862 0.291126 0.356761 0.7266 R-squared 0.075976 Mean dependent var -2.48E-15 Adjusted R-squared -0.254033 S.D. dependent var 1.500195 S.E. of regression 1.679973 Akaike info criterion 4.118757 Sum squared resid 39.51233 Schwarz criterion 4.417477 Log likelihood -35.18757 Hannan-Quinn criter. 4.177071 F-statistic 0.230223 Durbin-Watson stat 1.772735 Prob(F-statistic) 0.942992 Uji Path Analysis
Path analysis atau sering disebut sebagai analisis jalur  merupakan  suatu  prosedur  yang  berasal dari  korelasi,  yang  kemudian  dikembangkan
oleh  Sewal  Wright  untuk  digunakan  untuk menguji  hubungan  sebab  akibat  antar  variabel. Path  analysis  merupakan  perluasan  dari  regresi linier  berganda  dan  melampaui  regresi,  dalam
hal ini memungkinkan analisis model yang lebih rumit.  Secara  khusus,  path  analysis  dapat memeriksa  situasi  yang  di  dalamnya  terdapat beberapa variabel terikat dan yang di dalamnya terdapat  rantai  pengaruhnya,  dalam  hal  itu variabel  A  mempengaruhi  variabel  B,  yang selanjutnya mempengaruhi variabel C. Meskipun  sebelumnya  disebut  “pemodelan kausal”,  analisis  jalur  tidak  dapat  digunakan untuk  menetapkan  kausalitas  atau  bahkan untuk  menentukan  apakah  suatu  model tertentu  benar;  path  analysis    hanya  bisa menentukan  apakah  datanya  konsisten  dengan model.  Namun,  ini  sangat  ampuh  untuk memeriksa  model  yang  kompleks  dan membandingkan  model  yang  berbeda  untuk menentukan  model  yang  mana  paling  sesuai dengan  data  (Streiner,  2005).  Sedangkan menurut  Paul  Webley  (1997)  path  analysis merupakan  pengembangan  langsung  bentuk regresi  berganda  dengan  tujuan  untuk memberikan  estimasi  tingkat  kepentingan  dan signifikansi  hubungan  sebab  akibat  hipotetikal dalam  seperangkat  variabel.  Adapun  path analysis  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini dengan tahapan sebagai berikut:

## Uji Model Regresi Sub struktural 1
Adapaun  struktur  regresi  I  terdiri  dari  variabel independent  pertumbuhan  ekonomi  dan  inflasi sedangkan  variabel  dependent  Pengangguran. Adapun  gambar  struktur  regresi  model  1 sebagai berikut:
Gambar 2: Model Regresi Model 1
Hasil  pengukuran  pada  model  regresi  1 menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  secara negative  variabel  pertumbuhan  ekonomi terhadap  pengangguran  dan  terdapat  pengaruh variabel inflasi terhadap penganguran. Sedangkan  secara  bersama  sama  variabel pertumbuhan ekonomi dan inflasi berpengaruh secara  signifikan  sebesar  65%.  Adapun  hasil pengukuran dapat dilihat pada Tabel 5 berikut:
Tabel 5. Hasil Pengukuran Model Regresi Sub Struktural Model 1
Dependent Variable: Y1 Method: Least Squares Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X2 0.823673 0.177641 4.636740 0.0002 X1 -0.954802 0.296063 -3.224996 0.0050 C 7.814115 1.713004 4.561643 0.0003 R-squared 0.652378 Mean dependent var 8.143000 Adjusted R-squared 0.611481 S.D. dependent var 3.701428 S.E. of regression 2.307148 Akaike info criterion 4.647383 Sum squared resid 90.48985 Schwarz criterion 4.796742 Log likelihood -43.47383 Hannan-Quinn criter. 4.676539 F-statistic 15.95182 Durbin-Watson stat 2.501123 Prob(F-statistic) 0.000126 Estimation Equation: =========================
Y1 = C(1)*X2 + C(2)*X1 + C(3) Substituted Coefficients: =========================
𝑌1  =  0.823673431936 ∗ 𝑋2  −  0.954802380677 ∗ 𝑋1  +  7.81411505775
Berdasarkan  hasil  pengukuran  diatas  dapat dilihat  bahwa  nilai  t-Statistic  variabel
pertumbuhan  ekonomi  (X1)  sebesar  -3,224996 lebih  besar  dari  nilai  t  tabel  sebesar  1.72472
dengan  nilai  probabilitas  0,005  <  0,05. Sedangkan  nilai  t-Statistic  variabel  inflasi  (X2) sebesar  4.636740  lebih  besar  dari  nilai  t  tabel sebesar  1.72472  dengan  nilai  probabilitas 0,0003 < 0,05.Adapun nilai  R-squared sebesar 0.652378 atau setara dengan 65%.

## Uji Model Regresi Sub struktural 2
Adapun struktur regresi sub-struktural 2 terdiri dari  variabel  independen,  yaitu  pertumbuhan ekonomi  (X1),  inflasi  (X2),  dan  pengangguran (Y1),  sedangkan  variabel  dependennya  adalah kemiskinan  (Y2).  Model  ini  dirancang  untuk mengevaluasi pengaruh gabungan dari pertumbuhan ekonomi, inflasi, dan pengangguran  terhadap  tingkat  kemiskinan. Struktur  regresi  ini  memungkinkan  peneliti untuk  memahami  bagaimana  variabel-variabel independen  tersebut  secara  bersama-sama mempengaruhi  variabel  dependen.  Adapun gambar struktur regresi model 2 adalah sebagai berikut:
Gambar 3. Model Regresi Model Sub Struktural 2
Hasil  pengukuran  pada  model  regresi  sub structural  2  menunjukkan  bahwa  terdapat pengaruh  variabel  Pengangguran  (Y1)  terhadap Kemiskinan.  Sedangkan  variabel  pertumbuhan ekonomi  (X1)  dan  inflasi  (X2)  tidak berpengaruh terhadap variabel kemiskinan (Y2). Namun  secara  bersama  sama  variabel pengangguran,  pertumbuhan  ekonomi  dan inflasi  berpengaruh  secara  signifikan  sebesar 85%.  Adapun  hasil  pengukuran  dapat  dilihat pada Tabel 6 berikut:
Tabel 6. Hasil Pengukuran Model Regresi Sub Struktural Model 1 Dependent Variable: Y2
Method: Least Squares Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 4.687587 1.810166 2.589590 0.0198 Y1 0.768718 0.171856 4.473038 0.0004 X2 0.327970 0.189423 1.731414 0.1026 X1 -0.053431 0.266335 -0.200617 0.8435 R-squared 0.852411 Mean dependent var 12.52050 Adjusted R-squared 0.824738 S.D. dependent var 3.904999 S.E. of regression 1.634800 Akaike info criterion 3.997774 Sum squared resid 42.76113 Schwarz criterion 4.196921 Log likelihood -35.97774 Hannan-Quinn criter. 4.036650 F-statistic 30.80307 Durbin-Watson stat 2.524253 Prob(F-statistic) 0.000001 Estimation Equation: ========================= Y2 = C(1) + C(2)*Y1 + C(3)*X2 + C(4)*X1
Substituted Coefficients: =========================
𝑌2  =  4.68758686092  +  0.768718448421 ∗ 𝑌1  +  0.327970475521 ∗ 𝑋2 −  0.0534314294025 ∗ 𝑋1
Berdasarkan  hasil  pengukuran  diatas  dapat dilihat  bahwa  nilai  t-Statistic  variabel pegangguran (Y1) sebesar 4.473038 lebih besar dari  nilai  t  tabel  sebesar  1.72472  dengan  nilai probabilitas 0,0004 < 0,05. Variabel
pertumbuhan  ekonomi  (X1)  sebesar  -0.200617 lebih  kecil  dari  nilai  t  tabel  sebesar  1.72472 dengan  nilai  probabilitas  0.8435  >  0,05. Sedangkan  nilai  t-Statistic  variabel  inflasi  (X2) sebesar  1.731414  lebih  kecil  dari  nilai  t  tabel
sebesar  1.72472  dengan  nilai  probabilitas 0.1026 > 0,05. Adapun nilai  R-squared sebesar 0.852411 atau setara dengan 85%.

## Uji Sobel
Untuk mengukur pengaruh tidak langsung pada model  penelitian  ini  digunakan  Uji  Sobel. Perhitungan  dengan  uji  sobel.  Uji  Sobel
mensyaratkan  dengan  nilai  p-  value  <  0,05 untuk  menunjukkan  terdapat  pengaruh  tidak langsung  antara  variabel  independent  terhadap variabel dependent melalui variabel intervening. Hasil  pengukuran  dengan  menggunakan bantuan  calculator  for  the  Sobel  Test menunjukkan hasil sebagai berikut:
Gambar 4. Ouput Uji Sobel Variabel X1 dan X2
Hasil  pengukuran  menunjukkan  bahwa  nilai  p value  pada  variabel  Pertumbuhan  Ekonomi (X1)  sebesar  0,0088974  atau  lebih  kecil  dari 0,05  dan  nilai  t  statistic  sebesar  -2.61597139 lebih  besar  dari  nilai  t  tabel  sebesar  1.72472. Hal  ini  berarti  bahwa  variabel  pertumbuhan ekonomi  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  variabel  kemiskinan  melalui  variabel intervening  pengangguran.  Sedangkan  nilai  p value  pada  variabel  inflasi  (X2)  sebesar 0,00128536  atau  lebih  kecil  dari  0,05  dengan nilai  t  statistic  sebesar  3,21922819  lebih  besar dari nilai t tabel sebesar 1.72472.  Berdasarkan nilai  tersebut  berarti  bahwa  variabel  inflasi berpengaruh secara signifikan terhadap variabel kemiskinan  melalui  variabel  intervening pengangguran.
Hasil  penelitian  ini  menyatakan  terdapat pengaruh  signifikan  secara  tidak  langsung pertumbuhan  ekonomi  terhadap  kemiskinan melalui  pengangguran.  Hasil  ini  mendukung penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  (Prasetya &  Sumanto,  2022)  menemukan  bahwa pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh  negatif terhadap kemiskinan dan tingkat pengangguran berpengaruh signifikan terhadap
kemiskinan  (Sembiring et  al .,  2023).  Penelitian ini  juga  sejalan  dengan  penelitian  (Oktaviana Deby,  2021)  terdapat  pengaruh  dari  variabel pertumbuhan  ekonomi  dan  upah  minimum kabupaten  terhadap  kemiskinan  di  Kabupaten Madiun.
Hasil  penelitian  ini  juga  menemukan  bahwa terdapat  pengaruh  signifikan  variabel  inflasi terhadap kemiskinan melalui variabel pengangguran.  Hasil  ini  sejalan  dengan penelitian    (Naomi et  al .,  2022)  yang menemukan  bahwa  inflasi  dan  pengangguran secara  bersama-sama  berpengaruh  signifikan terhadap kemiskinan, namun secara parsial tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  kemiskinan  di kota Manado. Berdasarkan data panel penelitian (Cahyani  &  Sitorus,  2024)  menyimpulkan bahwa  variabel  inflasi  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  kemiskinan  di  Pulau Sumatera.
Secara  langsung  terdapat  pengaruh  signifikan antara variabel pengangguran terhadap kemiskinan  menjadi  temuan  utama  dalam penelitian ini. Hasil penelitian ini selaras dengan teori  paradigma  sosialis  demokrotis  yang
dipopulerkan  Thomas  Meyer,  kemiskinan terjadi  karena  factor  structural.  Kebijakan terkait  perekonomian  khususnya  terkait  tenaga kerja mempengaruhi jumlah pengangguran dan pada  akhirnya  menyebabkan  kemiskinan. Kemiskinan  dapat  diatasi  dengan  kebijakan yang dapat mengurangi tingkat disparitas antara pemilik sumber daya.
Hasil penelitian ini juga memberikan data baru dengan  lokasi  penelitian  yang  berbeda  dengan hasil  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan diberbagai  daerah  di  Indonesia.    Seperti penelitian  (Putri,  2022)  yang  dilakukan  di Mauro  Jambi  dengan  hasil  bahwa  jumlah pengangguran    secara    parsial    berpengaruh signifikan  terhadap  garis  kemiskinan  di Kabupaten  Muaro  Jambi  tahun  2011-2020.  Di Bangka  Belitung,  penelitian  (Chammearc  & Ratnasih, 2023) yang menyatakan pengangguran  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  angka  kemiskinan  di  Provinsi Kepulauan Bangka Belitung. Di Sorong Papua, variabel  pengangguran  mempunyai  pengaruh yang  signifikan  terhadap  kemiskinan  (Pasaribu et  al .,  2024).  Di  Kabupaten  Pangkajene  Dan Kepulauan variabel pertumbuhan ekonomi dan pengangguran berhubungan dengan kemiskinan  masyarakat.  Sedangkan  hasil  yang berbeda  di  Provinsi  Banten,  penelitian  (Utami et al ., 2022) menunjukkan bahwa pengangguran tidak  terdapat  pengaruh  yang  signifikan terhadap  kemiskinan.  Jika  terjadi  penurunan angka  pengangguran  belum  dapat  dipastikan akan  mengurangi  kemiskinan  di  Provinsi Banten.  Secara  umum  hasil  penelitian  yang dilakukan  di  berbagai  daerah  di  Indonesia menyatakan  terdapat  pengaruh  antara  variabel pengangguran  terhadap  kemiskinan.  Penelitian ini  mendukung  hasil  yang  sama  dan memperkuat  literature  terkait  pengangguran dan kemiskinan.

## Kesimpulan
Hasil  pengukuran  yang  dilakukan  dengan menggunakan model regresi pada sub structural 1  pada  penelitian  ini  menemukan  bahwa terdapat pengaruh secara langsung pertumbuhan  ekonomi  dan  inflasi  terhadap pengangguran.  Selain  itu,  pada  model  regresi
sub  structural  2  menunjukkan  bahwa  terdapat pengaruh  secara  langsung  antara  penganguran terhadap  kemiskinan.  Sedangkan  pertumbuhan ekonomi  dan  inflasi  tidak  memiliki  pengaruh secara  langsung.  Temuan  lain  penelitian  ini dengan menggunakan path analysis menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh  secara tidak  langsung  pertumbuhan  ekonomi  dan inflasi terhadap kemiskinan melalui pengangguran.
Hasil  penelitian  memperkuat  literature  yang berkaitan dengan pengangguran dan kemiskinan dan menambah data baru dalam kajian serupa di dengan  perbandingan  di  berbagai  daerah  di Indonesia.  Hasil  penelitian  ini  juga  dapat dijadikan  sebagai  literature  dalam  membuat kebijakan terkait pengurangan jumlah pengangguran  dan  penanggulangan  kemiskinan pada  aspek  makro  ekonomi  di  Kabupaten Langkat.

## Daftar Pustaka
Aidila  Syafitri,  Yusrizal  Yusrizal,  &  Khairina Tambunan.  (2023).  Analisis  Determinan Tingkat  Pengangguran  di  Kab  Langkat. Journal of Islamic Economics and Finance , 1 (3),
108 – 124. https://doi.org/10.59841/jureksi.v1i3.48 3
Brady,  D.  (2019).  Theories  of  the  Causes  of Poverty. Annual  Review  of  Sociology , 45 ,
155 – 175. https://doi.org/10.1146/annurev-soc- 073018-022550
Cahyani, A., & Sitorus, A. (2024). The Effect of Inflation,  Government  Expenditure, Population,  and  Wages  on  Poverty  in Sumatra  Island  2017-2021. EKOMBIS REVIEW:  Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Dan Bisnis , 12 (1), 213 – 220. https://doi.org/10.37676/ekombis.v12i1.
4990
Chammearc,  H.  B.,  &  Ratnasih,  C.  (2023). Effects  of  Education  and  Health  and Unemployment  against  Poverty  in Bangka  Belitung  Islands. Jurnal  Indonesia
Sosial
Sains , 4 (08), 679 – 685. https://doi.org/10.59141/jiss.v4i08.859 Evita,  M.  J.,  &  Primandhana,  W.  P.  (2022). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Indeks Pembangunan Manusia Dan  Belanja  Pemerintah  Terhadap kemiskinan Di Kabupaten Blora. EKOMBIS  REVIEW:  Jurnal  Ilmiah
Ekonomi  Dan  Bisnis , 10 (S1),  79 – 88. https://doi.org/10.37676/ekombis.v10is 1.1998
Faharuddin,  F.,  &  Endrawati,  D.  (2022). Determinants  of  working  poverty in Indonesia. Journal  of  Economics  and Development , 24 (3), 230 – 246.
https://doi.org/10.1108/jed-09-2021-
0151
Faradiba  Kasiha,  R.  (2023).  Analisis  Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi  Kemiskinan dari  Dimensi  Kultural  di  Kecamatan Stabat  Kabupaten  Langkat. Lwsa , 06 ,  5. https://doi.org/10.32734/lwsa.v6i1.1699
Gomes,  D.  B.  P.,  Iachan,  F.  S.,  &  Santos,  C. (2020).  Labor  earnings  dynamics  in  a developing  economy  with  a  large informal  sector. Journal  of  Economic Dynamics  and  Control , 113 ,  1 – 30. https://doi.org/10.1016/j.jedc.2020.103 854
Gusti Pratiwi, Safuridar Safuridar, & Martahadi Martahadi.  (2022).  Pengaruh  Belanja Bantuan  Sosial  dan  Pertumbuhan Ekonomi  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan di  Kabupaten  Langkat. Akuntansi , 1 (4), 240 – 247. https://doi.org/10.55606/jurnalrisetilmu akuntansi.v1i4.126
ILO. (2019). The Working Poor or How a Job is No Guarantee of Decent Living Conditions . April , 1 – 11. https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/p ublic/---dgreports/---
stat/documents/publication/wcms_6963 87.pdf
Mariana  Naibaho,  U.  N.  (2021).  Pengaruh produk  domestik  regional  bruto  (pdrb) dan  tingkat  pengangguran  terbuka terhadap indeks pembangunan manusia di kabupaten  langkat. Jurnal Gamma-Pi , 2 (1), 21 – 26. https://doi.org/https://doi.org/10.3305 9/jgp.v3i2.3684 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. https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/j bie/article/view/42974
Nurrahman, H. H. (2024). Identification of the impact of tourism object management in reducing  the  level  of  unemployment  in langkat district communities. COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting , 7 (2), 3452 – 3464. https://doi.org/https://doi.org/10.3153
9/costing.v7i2.8987
Oktaviana  Deby,  W.  P.  P.  dan  M.  W.  (2021). Analisis pengaruh pertumbuhan ekonomi, upah minimum kabupaten, dan pengangguran,  terhadap  kemiskinan  di Kabupaten  Madiun. Syntax  Idea , 3 (2),  6. https://doi.org/https://doi.org/10.3641 8/syntax-idea.v3i5.1183
Pasaribu, S. H., Universitas, S. H. P., Nusantara, N.  B.,  Papua,  P.,  &  Daya,  B.  (2024). Pengaruh Pengangguran Terhadap
Kemiskinan  di  Kabupaten  Sorong. Jurnal Serambi  Ekonomi  Dan  Bisnis , 7 (1),  18 – 23. https://doi.org/https://doi.org/10.3267 2/jseb.v7i1.7279
Prasetya,  G.  M.,  &  Sumanto,  A.  (2022). Pengaruh  Tingkat  Pengangguran  dan Tenaga  Kerja  terhadap  Kemiskinan melalui  Pertumbuhan  Ekonomi. Kinerja ,
19 (2),
467 – 477. https://doi.org/10.30872/jkin.v19i2.1095
6
Putri, O. H. (2022). Produk Domestik Regional
Bruto  Dan  Jumlah  Pengangguran Terhadap Garis Kemiskinan Di Kabupaten  Muaro  Jambi. Yudishtira Journal :  Indonesian  Journal  of  Finance  and Strategy Inside , 2 (3), 338 – 348.
https://doi.org/10.53363/yud.v2i3.45
Rahman,  M.  R.,  Rahman,  M.  M.,  &  Akter,  R. (2023).  Renewable  energy  development,
unemployment  and  GDP  growth:  South Asian  evidence. Arab  Gulf  Journal  of Scientific Research . https://doi.org/10.1108/AGJSR-04- 2023-0152
Ruhiat, D., Hafsah, S., Aulia, H. N., Marlina, E., Studi,  P.,  Fmipa,  M.,  &  Bandung,  U.  B. (2022).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Pola  Hidup  Keluarga Buruh  Menggunakan  Path  Analysis (Studi  Kasus:  Kecamatan  Majalaya).
Jurnal Riset Matematika Dan Sains Terapan ,
2 (1),
11 – 20. https://ejournal.unibba.ac.id/index.php/ jrmst/article/view/900
Sembiring,  C.,  Masinambow,  V.  A.  J.,  & Tumangkeng,  S.  Y.  L.  (2023).  Pengaruh Jumlah  Penduduk,  Tingkat  Pendidikan Dan  Tingkat  Pengangguran  Terhadap Kemiskinan Di Kota-Kota Provinsi Jawa Barat. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 23 (2), 25 – 36. https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/j bie/article/view/45324
Streiner,  D.  L.  (2005).  Finding  Our  Way :  An Introduction  to  Path  Analysis. The Canadian  Journal  of  Psychiatry , 50 (2). https://doi.org/https://doi.org/10.1177
/070674370505000207
Utami,  N.,  Nurfalah,  R.,  &  Desmawan,  D. (2022). Analisis Adanya Pengaruh Tingkat Pengangguran Terhadap Tingkat Kemiskinan Kabupaten/Kota di Provinsi Banten Tahun 2021. Jurnal Ekonomi, Bisnis
Dan Manajemen , 1 (3), 162 – 175.