## Journal of S ocial and Economics Research
Volume 5, Issue 2, December 2023
P-ISSN: 2715-6117             E-ISSN: 2715-6966 Open Access at: https://idm.or.id/JSER/index.php/JSER

## ANALYSIS OF THE EFFECT OF HUMAN CAPITAL AND MINIMUM WAGE ON POVERTY IN INDONESIA

## ANALISIS PENGARUH MODAL MANUSIA DAN UPAH MINIMUM TERHADAP KEMISKINAN DI INDONESIA
Cinta  Marito  Simbolon 1 ,  Fadila Nisa 2 , Haifa Azalia Pinem 3 , Haddad Alwi 4 ,
Diki Purnomo 5 ,  Muammar Rinaldi 6 ,  Noni Rozaini 7 1,2,3,4,5,6,7 Program Studi Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi Universitas Negeri  Medan E-mail: cint6950@gmail.com
ARTICLE  INFO ABSTRACT Correspondent Cinta Marito Simbolon cint6950@gmail.com
Key words:
human capital, Minimum Wages, Poverty, Indonesia
Website: https://idm.or.id/JSER/inde x.php/JSER
Page: 213 - 226
This research aims to analyze the influence of human capital and minimum  wage  on  the  poverty  rate  in  Indonesia  from  2018 to 2022. Poverty is one of the social issues that often draws attention in  the  economic  and  social  development  of  a  country.  Human capital,  which  includes  education  and  skills,  as  well  as  the minimum  wage,  plays a significant role in affecting the poverty rate  in  a  country.  This  study  utilizes  secondary  data  collected from  various  sources,  including  the  Central  Statistics  Agency (Badan  Pusat  Statistik  or  BPS)  and  previous  related  research.
The  method  of  panel  data  regression  analysis  is  employed  to examine  the  relationship  between  human  capital,  minimum wage,  and  the  poverty rate  in Indonesia.  The  research  findings indicate that health has a negative but not significantly impactful effect on reducing the poverty rate. Education  has a negative and significant  impact  on  reducing  the  poverty  rate,  whereas  the minimum  wage has a positive and significant effect on reducing the existing poverty rate in Indonesia.
Copyright © 2023 JSER. All rights reserved.
INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Koresponden
Cinta Marito Simbolon cint6950@gmail.com Kata kunci: modal manusia, upah minimum, kemiskinan, Indonesia
Website: https://idm.or.id/JSER/inde x.php/JSER
Hal: 213 - 226
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh modal  manusia  dan  upah  minimum  terhadap  tingkat kemiskinan  di  Indonesia  tahun  2018-2022.  Kemiskinan merupakan  salah  satu  masalah  sosial  yang  sering  kali menjadi fokus perhatian dalam pembangunan ekonomi dan sosial  suatu  negara.  Modal  manusia,  yang  mencakup pendidikan  dan  keterampilan,  serta  upah  minimum, memiliki  peran  penting  dalam  mempengaruhi  tingkat kemiskinan  di  suatu  negara.  Penelitian  ini  menggunakan data  sekunder  yang  dikumpulkan  dari  berbagai  sumber, termasuk Badan Pusat Statistik  (BPS)  dan penelitian terkait sebelumnya.  Metode  analisis regresi data  panel digunakan untuk  menguji  hubungan  antara  modal  manusia,  upah minimum,  dan  tingkat  kemiskinan  di  Indonesia.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  kesehatan  memiliki pengaruh negatif namun tidak berpengaruh  yang signifikan terhadap  pengurangan  tingkat  kemiskinan,  Pendidikan memiliki  pengaruh  negatif  namun  berpengaruh  yang signifikan  terhadap  pengurangan  tingkat  kemiskinan, sementara  upah  minimum memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan terhadap  pengurangan tingkat  kemiskinan yang ada di Indonesia.
Copyright © 2023 JSER. All rights reserved.

## PENDAHULUAN
Sumber  daya  manusia  memiliki  peran  sentral  dalam  perekonomian,  bahkan memberikan  kontribusi  yang  sangat  penting  terhadap  pertumbuhan  dan peningkatan ekonomi  suatu  negara. Schultz (1961) menjelaskan bahwa manusia merupakan bentuk modal, serupa dengan modal fisik dan teknologi. Modal manusia mencakup aspek kualitatif dari sumber daya manusia. Dimensi kualitatif ini, seperti keahlian dan keterampilan yang dimiliki oleh individu, memengaruhi produktivitas mereka.  Melalui  pendidikan  yang  berkualitas  dan  pemeliharaan  kesehatan, pengetahuan dan keterampilan dapat ditingkatkan.
Becker  (1994) juga  menganggap  pengeluaran  untuk  pendidikan  dan  kesehatan sebagai  bentuk  investasi.  Seperti  investasi  dalam  properti  atau  aset  lainnya, pengeluaran ini akan menghasilkan hasil di masa depan. Investasi dalam pendidikan, pelatihan, dan kesehatan akan meningkatkan kesehatan dan pengetahuan individu, yang pada gilirannya akan meningkatkan produktivitas dan pendapatan mereka di masa depan. Teori pertumbuhan ekonomi Romer (2018) juga menekankan bahwa, selain modal fisik  dan sumber daya alam, modal manusia dan teknologi  berperan dalam meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Negara yang memiliki modal manusia yang  unggul  dan  teknologi  serta  ilmu  pengetahuan  yang  canggih  cenderung
mengalami pertumbuhan ekonomi yang lebih cepat daripada negara yang memiliki modal manusia yang terbatas dan perkembangan teknologi yang lambat. Namun, kunci  utamanya adalah  kualitas  modal  sumber  daya  manusia  yang  tinggi  dan penguasaan ilmu pengetahuan dan teknologi, yang memungkinkan penghasilan dan pemanfaatan kemajuan teknologi yang ada.
Salah satu kebijakan dalam menekan angka kemiskinan ialah melalui peningkatan sumber  daya manusia. Pencapaian pembangunan sumber  daya manusia tersebut bisa  dilakukan  melalui  perbaikan  akses  konsumsi  pelayanan sosial,  peningkatan produktivitas  dan  efisiensi  melalui  pelatihan  penduduk  miskin  dengan pengembangan  keterampilan  dengan  harapan  mampu  mendorong  angka pendapatan, serta peningkatan akses Kesehatan dan pelayanan pokok.
Dalam waktu 5 tahun terakhir modal manusia yang dilihat dari tingkat pendidikan dan kesehatan di Provinsi Indonesia sudah meningkat dan secara berkesinambungan telah memberikan peningkatan ekonomi dan sosial pada masyarakat. Hal ini dapat dilihat dari kualitas sumber daya manusia yang mulai berkembang terlihat tahun 2018 pendidikan di Indonesia sebesar 9,34% dan pada tahun 2022 semakin meningkat hingga 9,71%. Hal ini menunjukkan bahwa modal manusia dipercaya menjadi dasar kemakmuran  ekonomi.  Tingginya  modal  manusia  di  Indonesia  menunjukkan tingginya  akses  Kesehatan,  Pendidikan,  dan  standar  kelayakan  hidup  yang mendorong produktivitas dan pembangunan ekonomi.

## Grafik 1. Kemiskinan  di Indonesia Tahun 2018-2022
Dari grafik diatas dapat dilihat kemiskinan setiap provinsi  di Indonesia mengalami flutuasi. Jumlah kemiskinan di setiap provinsi di Indonesia paling tinggi  di tahun 2020, hal ini  sebagai akibat dari pandemi covid-19 yang berdampak pada tingkat kemiskinan  di  Indonesia.  Meningkatnya  angka  kemiskinan  akan  menimbulkan dampak  sosial  seperti  berkurangnya  pendapatan  masyarakat  akibat  rendahnya produktivitas tenaga kerja. Hal ini menyebabkan menurunnya daya beli masyarakat dan  menurunnya  konsumsi.  Akibatnya,  kualitas  hidup  dan  kesejahteraan masyarakat akan menurun. Hal ini  juga dapat menimbulkan permasalahan baru, seperti meningkatnya angka kejahatan, dan ketidakstabilan politik, akibat tingginya kemiskinan.
Bancin dan Usman (2020) yang menyatkan bahwa Variabel AHH pada penelitian tersebut  secara parsial berpengaruh negatif dan tidak signifikan  terhadap jumlah
penduduk miskin  di Provinsi Aceh. Adam. D, dkk  (2023) yang Bancin dan Usman (2020) yang menyatkan bahwa Variabel AHH pada penelitian tersebut secara parsial berpengaruh negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap jumlah  penduduk  miskin  di Provinsi Aceh. Adam. D, dkk  (2023) yang mengemukakan bahwa Rata-rata Lama Sekolah berpengaruh negatif signifikan terhadap kemiskinan di kawasan kerja sama utara-utara. Rahmawati,  N.  dkk  (2022)  yang  menyatakan  juga  bahwa terdapat hubungan yang positif  antara upah minimum regional dengan jumlah penduduk miskin di Indonesia tahun 2017-2021.Dengan berbagai pengaruh yang ditimbulkan dari  indikator – indikator  di  atas  dan  secara  langsung  dapat  mempengaruhi kemiskinan  di  Indonesia. Oleh  sebab  itu,untuk melihat  seberapa besar  pengaruh modal manusia, upah minimum, terhadap kemiskinan, maka penulis tertarik untuk mengangkat penelitian ini  dengan judul  “Analisis Pengaruh Modal  Manusia dan Upah Minimum terhadap Kemiskinan di Indonesia”

## METODE PENELITIAN

## Jenis Penelitian
Di  dalam  penelitian  ini,  penulis  menerapkan  penelitian  kuantitatif  dan  analisis deskriptif, di mana hal ini menguji keterkaitan antar dua variabel atau lebih dengan menggunakan metode analisa berupa angka-angka dalam bentuk data dan disertai dengan kalimat penjelas.

## Jenis Dan Sumber Data
Didalam penelitian ini, data yang digunakan adalah data sekunder yang berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia.data diambil dari 34 Provinsi Indonesia dalam kurun waktu 5 Tahun yakni tahun 2018-2022. Adapun data yang digunakan adalah:
1. Data Kemiskinan 34 Provinsi di Indonesia tahun 2018-2022
2. Data  Kesehatan yang  diambil  dari  Angka  Harapan Hidup  34  Provinsi  di Indonesia tahun 2018-2022
3. Data Pendidikan  yang  diambil  dari  Rata-rata lama  sekolah  34  Provinsi  di Indonesia tahun 2018-2022
4. Data Upah Minimun 34 Provinsi di Indonesia tahun 2018-2022

## Teknik Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah  data dokumentasi dari Badan Pusat Statistik (BPS). Data yang diperoleh berbentuk data sekunder dan berisikan data terbaru. Dalam penelitian ini terdapat 4 variabel yang menjadi  fokus  penelitian  yakni  Kemiskinan,Modal  manusia  (Kesehatan  dan Pendidikan) dan Upah Minimun. Konstelasi pengaruh antar variabel di atas dapat digambarkan sebagai berikut:
Ket: Hubungan Parsial: ………… Hubungan Simultan: …………

## Teknik Analisis Data
Dalam penelitian  ini,  analisis  data yang  digunakan adalah analisis  data  dengan regresi data panel. Metode ini digunakan untuk dapat mengetahui pengaruh antar variabel yang satu dengan yang lain. dalam penelitian ini model fungsi yang akan dipakai untuk mengetahui dan menganalisis tingkat kemiskinan pada tahun 2018- 2022 adalah sebagai berikut:
𝑌 = 𝛽 0   + 𝛽 1KESEHATAN 𝑖𝑡 + 𝛽 2PENDIDIKAN 𝑖𝑡 + 𝛽 3UMPit  + 𝑒𝑖𝑡 Ket: Y = Kemiskinan KESEHATAN (X1) = Kesehatan PENDIDIKAN (X2) = Pendidikan UMP (X3) = Upah Minimun Provinsi I = Cross section T = Time series Β = Koefisien e = error term
1. Analisis Data Panel
Metode data panel adalah model regresi dengan memuat observasi time series dan data cross  section . Dalam  penelitian ini  model  estimasi  data  panel yang  perlu dilakukan adalah Common Effect Model , Fixed Model , dan Random Effect Model .
2. Uji Kesesuaian Model Dalam penelitian dengan metode analisis data panel penelitian ini menggunakan uji kesesuaian model yang terdiri dari Uji Chow dan Uji Hausman .
3. Uji Asumsi Klasik
Pengujian asumsi  klasik  perlu  dilakukan agar pengujian hipotesis  berdasarkan model  analisis  tidak  bias  hasilnya  mendekati  akurat  atau  sama  dengan kenyataan/fakta. Adapun uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini adalah Uji Normalitas, Uji Multikolinearitas, dan Uji Heteroskedastisitas.
4. Uji t (uji parsial) Dalam pengujian uji t dilakukan untuk menunjukkan seberapa besar pengaruh antar variabel secara individu dalam menerangkan variabel dependen.
Kemiskinan(Y)
Upah Minimun(X 3 ) Pendidikan(X 2 ) Kesehatan(X 1 )
5. Uji F (uji simultan)
Pengujian  uji  F  dilakukan  untuk  menunjukkan  apakah  semua  varaibel independen  yang  telah  dimasukkan  memiliki  pengaruh  secara simultan  atau bersama-sama terhadap variabel dependen.

## 6. Uji Koefisien Determinasi
Dalam  pengujian  statistic,  koefisien  determinasi  bertujuan  untuk  mengukur seberapa  baik  garis  regresi  mampu  menjelaskan  data  yang  telah  digunakan. pengujian regresi dikatakan baik dan sempurna apabila data terletak sesuai pada garis regresi  atau nilai  residual adalah nol. Adapun nilai koefisien  determinasi adalah antara nol dan satu di mana 0 <  R2 < 1, semakin mendekati angka satu maka  akan  semakin  baik  hasil  uji  regresi  menjelaskan  data  aktualnya  dan begitupun juga sebaliknya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Uji Kesesuaian Model
a. Uji Chow
Uji chow digunakan untuk menentukan model  mana yang terbaik di  antara Common Effect dan Fixed Effect .
Redundant Fixed Effects Tests
Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 507.625797 (33,133) 0.0000 Cross-section Chi-square 823.447896 33 0.0000 Berdasarkan hasil  uji  diatas dapat diketahui  bahwa hasil output  Chi-square sebesar 0,0000< α (0,05) maka dapat disimpulkan bahwa Fixed Model.
b. Uji Hausman
Uji  Hausman digunakan untuk  menentukan model  mana yang  terbaik  di antara Fixed Effect dan Random Effect .
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled
Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 10.658736 3 0.0137
Berdasarkan hasil  uji  diatas dapat diketahui  bahwa hasil output  Chi-square sebesar  0,0137< α (0,05) maka dapat disimpulkan bahwa Fixed Model. Oleh sebab itu dapat disimpulkan bahwa model terbaik dalam penelitian ini adalah Fixed Effect Model (FEM).
2. Analisis Regresi Model FEM
Dependent Variable: KEMISKINAN
Method: Panel Least Squares Date: 10/25/23   Time: 11:25 Sample: 2018 2022 Periods included: 5
Cross-sections included: 34 Total panel (balanced) observations: 170 Variable Coefficient  Std. Error t-Statistic Prob. C 24.81272 9.174335 2.704580 0.0077 KESEHATAN -0.001275 0.001496 -0.852607 0.3954 PENDIDIKAN -0.882347 0.433382 -2.035959 0.0437 UMP 8.60E-07 3.66E-07 2.346610 0.0204 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Root MSE 0.373107 R-squared 0.995211 Mean dependent var 10.47529 Adjusted R-squared 0.993915 S.D. dependent var 5.407516 S.E. of regression 0.421824 Akaike info criterion 1.301389 Sum squared resid 23.66546 Schwarz criterion 1.983887 Log likelihood -73.61809 Hannan-Quinn criter. 1.578339 F-statistic 767.7711 Durbin-Watson stat 1.923661 Prob(F-statistic) 0.000000
Berdasarkan  hasil  pengujian  regresi  diatas  maka  dapat  dirumuskan  sebagai berikut:
𝑌 Kemiskinan  = 𝛽 0 - 𝛽 1kesehatan  - 𝛽 2Pendidikan  + 𝛽 3UMP + 𝑒 𝑌 Kemiskinan = 24,81272 — 0,001275Kesehatan-0,882347Pendidikan+8.60E-07UMP+ 𝑒 Berdasarkan  regresi  di  atas  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  aplikasi Eviews12 maka dapat diinterpretasikan bahwa konstanta berpengaruh positif dan signifikan  terhadap  kemiskinan  di  Indonesia.  Kemudian  variabel  kesehatan berpengaruh negatif  namun tidak  signifikan  terhadap kemiskinan,  selanjutnya variabel pendidikan berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kemiskinan di Indonesia.dan yang  terakhir  variabel Upah Minimun  berpengaruh positif  dan signifikan terhadap Kemiskinan di Indonesia.

## 3. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
0 2 4 6 8 10 12 14 16 -1.00 -0.75 -0.50 -0.25 0.00 0.25 0.50 0.75 Series: Standardized Residuals Sa mpl e 2018 2022 Obs erva ti ons  170
Mea n 7.80e-18 Medi an -0.007569 Maxi mum 0.899726
Mi ni mum -1.018726
Std. Dev. 0.374209 Skewnes s -0.103820 Kurtos i s 2.938677 Jarque-Bera  0.332029 Probabi l i ty 0.847034
Berdasarkan hasil uji normalitas di  atas dikethui  bahwa probabilitas >  0,05 yaitu  0.847034  maka  data  dalam  penelitian  ini  dinyatakan  berdistribusi normal.
b. Uji Multikolinearitas
Tujuan dilakukannnya uji  ini  adalah untuk  melihat  apakah model  regresi menemukan adanya korelasi antar variabel bebas atau tidak .berikut ini hasil uji multikolinearitas.
KESEHATAN PENDIDIKAN UMP KESEHATAN 1.000000 0.424924 -0.061837 PENDIDIKAN 0.424924 1.000000 0.358993 UMP -0.061837 0.358993 1.000000
Dari output diatas diproleh bahwa nilai korelasi  antar variabel independen <0,8, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas antar variabel bebas.

## c. Uji Heteroskedastisitas
Dependent Variable: RESABS Method: Panel Least Squares Date: 10/25/23   Time: 11:43 Sample: 2018 2022 Periods included: 5
Cross-sections included: 34 Total panel (balanced) observations: 170 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -6.079248 4.059551 -1.497517 0.1366 KESEHATAN 0.001155 0.000662 1.746055 0.0831 PENDIDIKAN -0.157319 0.191767 -0.820366 0.4135 UMP -1.43E-07 1.62E-07 -0.883719 0.3784
Berdasarkan  hasil  uji  heteroskedastisitas  diatas  diketahui  bahwa  nilai probabilitas  masing-masing  variabel  >0,05 yang  mengartikan bahwa tidak terjadi masalah heteroskedastisitas dalam peneltian ini.
d. Uji Autokorelasi
Uji  ini  untuk  melihat  apakah didalam  suatu  model  regresi  linear terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu periode t dengan kesalahan periode t-1 (periode sebelumnya).
Cross-section fixed (dummy variables) Root MSE 0.373107 R-squared 0.995211 Mean dependent var 10.47529 Adjusted R-squared 0.993915 S.D. dependent var 5.407516 S.E. of regression 0.421824 Akaike info criterion 1.301389 Sum squared resid 23.66546 Schwarz criterion 1.983887 Log likelihood -73.61809 Hannan-Quinn criter. 1.578339 F-statistic 767.7711 Durbin-Watson stat 1.923661 Prob(F-statistic) 0.000000
Berdasarkan hasil  estimasi  yang  diperoleh  nilai Durbin-Watson stat sebesar 1.923661. Selanjutnya untuk melihat hasil  pengujian menggunakan patokan nilai dL dan dU. Besarnya nilai DL=1.7134 dan DU=1.7851. Berdasarkan hasil perhitungan Durbin-Watson , Posisi  DW berada diantara DU dengan (4-Du).
Sehingga, Pada model ini tidak terjadi autokorelasi. Sebagaimana dijelaskan berikut ini:
DL DU 4-DU 4-DL 1.7134                     1.7851 (1.9236) 2.2149 2.2866

## 4. Uji t (Secara Parsial)
a. Kesehatan
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan dalam Uji Regresi  Model FEM. Hasil output atau t hitung untuk variabel Kesehatan (X1) adalah sebesar -0.852 dengan nilai probablitas adalah 0,395 .oleh sebab itu,dalam hasil uji ini menunjukkan  bahwa hasil  output  lebih  besar  dari  0,05, ssehingga  dapat disimpulkan  bahwa kesehatan berpengaruh negatif  namun tidak  memiliki pengaruh signifikan terhadap kemiskinan di Indonesia.
b. Pendidikan
Dari  hasil  pengujian  regresi  yang  telah  dilakukan  diperoleh  variabel Pendidikan (X2) memiliki  hasil  output t  hitung sebesar  -0.852 dengan nilai probabilitas sebesar 0,04<0,05, sehingga hasil pengujian ini dapat disimpulkan bahwa  variabel  Pendidikan  berpengaruh  negatif  dan  memiliki  pengaruh signifikan terhadap Kemiskinan di Indonesia.
c. Upah Minimun
Berdasarkan pengujian diatas variabel Upah Minimun (X3) menunjukkan hasil output atau t hitung sebesar 2.346610 dengan nilai probabilitas adalah sebesar 0,02. hasil  uji ini  menunjukkan bahwa hasil output  kurang dari 0,05 maka disimpulkan  bahwa  Upah  Minimun  berpengaruh  positif  dan  memiliki pengaruh signifikan terhadap Kemiskinan di Indonesia.

## 5   Uji F Statistik (secara simultan)
Dalam uji  F  sangat diperlukan dalam  melihat sejauh mana pengaruh variabel independen (X) terhadap variabel (Y) secara bersama-sama atau simultan. Hasil dari  uji ini  dapat dilihat  dari nilai  probabilitas  F.  Berdasarkan hasil pengujian diperoleh nilai probab ilitas F adalah 0,0000< α (0,05) sehingga dapat disimpulkan bahwa seluruh varaibel independen (Kesehatan, Pendidikan dan Upah Minimun) secara bersama-sama atau simultan berpengaruh signifikan terhadap Kemiskinan di Indonesia.

## 5. Uji Koefisien Determinasi dan Korelasi
Berdasarkan  hasil  pengujian  diatas  diketahui  bahwa  nilai R-squared sebesar 0,995211. Nilai tersebut menunjukkan bahwa ketiga variabel independen yakni Kesehatan,  Pendidikan  dan  Upah  Minimun  memiliki  pengaruh  terhadap kemiskinan sebesar 99,52% dan sisanya sebesar 0,48% dipengaruhi oleh variabel
Autokorelasi Positif Tidak Dapat Disimpulakan Tidak ada Autokorelasi Tidak dapat disimpulkan Autokorelasi Negatif
lain yang tidak digunakan dalam penelitian ini. Sedangkan untuk nilai korelasi dari Adjusted R-Squared yang  diperoleh  adalah 0,993915 atau sebesar  99% ini mengartikan bahwa hubungan variabel independen dengan varaibel dependen dalam  penelitian tersebut  dapat dikatakan tergolong  kuat  karena mempunyai hasil uji yang mendekati 100%.
6. Interpretasi/Pengaruh antar Variabel
a. Pengaruh simultan Kesehatan, Pendidikan dan  Upah Minimun  terhadap Kemiskinan di Indonesia.
Berdasarkan hasil pengolahan diatas menunjukkan bahwa seluruh variabel independen yakni Kesehatan, Pendidikan dan Upah Minimun secara simultan atau  bersama-sama  berpengaruh  signifikan  terhadap  Kemiskinan  di Indoensia.hal ini  dibuktikan  dengan nilai  F  hitung  yakni  sebesar  0,995211 dengan niali probabilitas F sebesar  0,000< α(0,05).maka dari itu hasil estimasi ini  menunjukkan ketiga  variabel independen yakni  Kesehatan, Pendidikan dan Upah Minimun memiliki pengaruh terhadap kemiskinan sebesar  99,52% dan  sisanya  sebesar  0,48%  dipengaruhi  oleh  variabel  lain  yang  tidak digunakan dalam penelitian ini.
b. Pengaruh parsial Kesehatan (X1) terhadap Kemiskinan di Indonesia Dari hasil uji regresi dapat diketahui bahwa hasil output t hitung dari variabel kesehatan  adalah  -0,852607  dengan  nilai  probabilitas  0,395.  Hal  ini menunjukkan bahwa hasil output lebih dari 0,05 sehingga diketahui bahwa variabel  kesehatan  berpengaruh  negatif  namun  tidak  memiliki  pengaruh signifikan terhadap kemiskinan di  Indonesia. sementara itu jika dilihat dari persamaan model  regresi,  nilai  koefisien  dari  variabel  kesehatan sebesar  - 0,001275 yang  menunjukkan bahwa kenaikan variabel kesehatan sebesar  1 satuan  dapat  menurunkan  kemiskinan  sebesar  -0,001275  dengan  asumsi variabel independen yang lain adalah tetap. Hal ini  terjadi karena ,variabel Kesehatan melalui angka harapan hidup tidak memiliki  pengaruh signifikan terhadap kemiskinan karena angka harapan hidup tidak bisa menjadi jaminan kualitas seseorang dapat bekerja dengan baik sesuai dengan kualifikasi yang dibutuhkan,masih terdapat faktor lain yang dapat lebih mencerminkan seperti kesehatan  mental.selain  itu  tidak  siginifikannya  angka  harapan  hidup terhadap kemiskinan  dalam penelitian  ini  dikarenakan perbedaan kualitas hidup yang ingin dicapai ditiap wilayah di Indonesia,selain itu terdapat pula peran pemerintah  sebagai pemangku kebijakan masih kurang tepat sasaran dalam meningkatkan kualitas kesehatan di Indonesia.hasil temuan ini sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bancin  dan  Usman  (2020)  yang menyatkan  bahwa  Variabel  AHH  pada  penelitian  tersebut  secara  parsial berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap jumlah penduduk miskin di Provinsi Aceh.
c. Pengaruh Pendidikan (X2) terhadap Kemiskinan di Indonesia
Dari pengolahan data yang telah dilakukan dapat dilihat bahwa hasil output t hitung  dari  variabel  pendidikan  adalah  sebesar  -2,035959  dengan  nilai probabilitas  sebesar  0,04< 𝛼 (0,05).  Dari  hasil  pengujian  ini  menunjukkan bahwa  variabel  pendidikan  berpengaruh  negatif  dan  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap kemiskinan  di  Indonesia. sedangkan persamaan model
regresi  nilai  koefisien  dari  Pendidikan  adalah  sebesar  -0,882347  yang mengartikan bahwa apabila tingkat pendidikian mengalami kenaikan sebesar satu satuan maka akan menurunkan kemiskinan sebesar -0,882347. Hal ini pun mengindikasikan bahwa peningkatan pendidikan  dalam hal rata-rata lama sekolah akan menimbulkan semakin tingginya kualitas sumber daya manusia (SDM)  yang  nantinya  akan  memperluas  penyerapan  tenaga  kerja  dan kemampuan  bersaing  akan  tinggi  sehingga  produktifitas  meningkat  yang pada akhirnya mengurangi angka kemiskinan.dan sebagaimana dikemukan oleh Simmons bahwa pendidikan adalah cara untuk menyelamatkan diri dari kemiskinan.hasil temuan ini  sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Adam, D, dkk  (2023) yang mengemukakan bahwa Rata-rata  Lama Sekolah berpengaruh negatif signifikan terhadap kemiskinan di kawasan kerja sama utara-utara.
d. Pengaruh Upah Minimum (X3) terhadap Kemiskinan di Indonesia Berdasarkan hasil pengolahan data dapat diketahui hasil perhitungan output t hitung dalam variabel Upah Minimum adalah sebesar 2.346610 dengan nilai probabilitas 0,02. Hasil uji ini menunjukkan bahwa hasil output kurang dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa Upah Minimun berpengaruh positif dan memiliki  pengaruh signifikan terhadap kemiskinan di Indonesia. Sementara jika dilihat dari persamaan model regresi nilai koefisien dari variabel jumlah penduduk adalah sebesar 8.60E-07 hal ini mengartikan bahwa apabila upah minimum meningkat maka tingkat kemiskinan akan meningkat sebesar 8,60%. Hal ini dapat terjadi karena upah sangat terhubung dengan penyerapan tenaga kerja,dimana apabila upah minimum meningkat ,tingkat penyerapan tenaga akan  berkurang,  karena perusahaan akan cenderung  menggurangi  tenaga kerja  karena  upah  adalah  beban  perusahaan.selain  itu  berdasarkan Berdasarkan teori pasar tenaga kerja telah dijelaskan bahwa apabila terjadi kenaikan  upah maka  akan  terjadi  penurunan tenaga kerja  dan  begitupun sebaliknya  sehingga  menyebabkan  peningkatan  pengangguran  yang mengakibatkan kenaikan jumlah penduduk miskin.temuan ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Rahmawati, N. dkk (2022) yang menyatakan juga bahwa terdapat hubungan yang positif antara upah minimum regional dengan jumlah penduduk miskin di Indonesia tahun 2017-2021.
7. Interpretasi/Pengaruh antar Variabel
a. Pengaruh simultan Kesehatan, Pendidikan dan  Upah Minimun  terhadap Kemiskinan di Indonesia.
Berdasarkan hasil pengolahan diatas menunjukkan bahwa seluruh variabel independen yakni Kesehatan, Pendidikan dan Upah Minimun secara simultan atau  bersama-sama  berpengaruh  signifikan  terhadap  Kemiskinan  di Indoensia. Hal ini  dibuktikan dengan nilai F  hitung yakni  sebesar 0,995211 dengan niali proba bilitas F sebesar 0,000< α (0,05). maka dari itu hasil estimasi ini  menunjukkan ketiga  variabel independen yakni  Kesehatan, Pendidikan dan Upah Minimun memiliki pengaruh terhadap kemiskinan sebesar 99,52% dan  sisanya  sebesar  0,48%  dipengaruhi  oleh  variabel  lain  yang  tidak digunakan dalam penelitian ini.
b. Pengaruh parsial Kesehatan (X1) terhadapKemiskinan di Indonesia
Dari hasil uji regresi dapat diketahui bahwa hasil output t hitung dari variabel kesehatan  adalah  -0,852607  dengan  nilai  probabilitas  0,395.  Hal  ini menunjukkan bahwa hasil output lebih dari 0,05 sehingga diketahui bahwa variabel  kesehatan  berpengaruh  negatif  namun  tidak  memiliki  pengaruh signifikan terhadap kemiskinan di Indonesia. Sementara itu jika dilihat dari persamaan model  regresi  ,nilai  koefisien  dari  variabel  kesehatan sebesar  - 0,001275 yang  menunjukkan bahwa kenaikan variabel kesehatan sebesar  1 satuan  dapat  menurunkan  kemiskinan  sebesar  -0,001275  dengan  asumsi variabel independen yang lain    adalah tetap.hal ini terjadi karena, variabel Kesehatan melalui angka harapan hidup tidak memiliki  pengaruh signifikan terhadap kemiskinan karena angka harapan hidup tidak bisa menjadi jaminan kualitas seseorang dapat bekerja dengan baik sesuai dengan kualifikasi yang dibutuhkan, masih terdapat faktor lain yang dapat lebih mencerminkan seperti kesehatan  mental.selain  itu  tidak  siginifikannya  angka  harapan  hidup terhadap kemiskinan  dalam penelitian  ini  dikarenakan perbedaan kualitas hidup yang ingin dicapai ditiap wilayah di Indonesia,selain itu terdapat pula peran pemerintah  sebagai pemangku kebijakan masih kurang tepat sasaran dalam meningkatkan kualitas kesehatan di Indonesia. Hasil temuan ini sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bancin  dan  Usman  (2020)  yang menyatkan  bahwa  Variabel  AHH  pada  penelitian  tersebut  secara  parsial berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap jumlah penduduk miskin di Provinsi Aceh.
c. Pengaruh parsial Pendidikan (X2) terhadap Kemiskinan di Indonesia Dari pengolahan data yang telah dilakukan dapat dilihat bahwa hasil output t hitung  dari  variabel  pendidikan  adalah  sebesar  -2,035959  dengan  nilai probabilitas  sebesar  0,04< α (0,05). Dari  hasil  pengujian  ini  menunjukkan bahwa  variabel  pendidikan  berpengaruh  negatif  dan  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap kemiskinan  di  Indonesia. sedangkan persamaan model regresi  nilai  koefisien  dari  Pendidikan  adalah  sebesar  -0,882347  yang mengartikan bahwa apabila tingkat pendidikian mengalami kenaikan sebesar satu satuan maka akan menurunkan kemiskinan sebesar -0,882347. Hal ini pun mengindikasikan bahwa peningkatan pendidikan  dalam hal rata-rata lama sekolah akan menimbulkan semakin tingginya kualitas sumber daya manusia (SDM)  yang  nantinya  akan  memperluas  penyerapan  tenaga  kerja  dan kemampuan  bersaing  akan  tinggi  sehingga  produktifitas  meningkat  yang pada akhirnya mengurangi angka kemiskinan.dan sebagaimana dikemukan oleh Simmons bahwa pendidikan adalah cara untuk menyelamatkan diri dari kemiskinan. Hasil temuan ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Adam. D,dkk  (2023) yang  mengemukakan bahwa Rata-rata Lama Sekolah berpengaruh negatif signifikan terhadap kemiskinan di kawasan kerja sama utara-utara.
d. Pengaruh parsial Upah Minimum(X3) terhadap Kemiskinan di Indonesia Berdasarkan hasil pengolahan data dapat diketahui hasil perhitungan output t hitung dalam variabel Upah Minimum adalah sebesar 2.346610 dengan nilai probabilitas 0,02. Hasil uji ini  menunjukkan bahwa hasil output kurang dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa Upah Minimun berpengaruh positif dan memiliki pengaruh signifikan terhadap kemiskinan diIndonesia. sementara jika
dilihat  dari  persamaan  model  regresi  nilai  koefisien  dari  variabel  jumlah penduduk adalah sebesar 8.60E-07. Hal ini mengartikan bahwa apabila upah minimum meningkat maka tingkat kemiskinan akan meningkat sebesar 8,60%. Hal ini dapat terjadi karena upah sangat terhubung dengan penyerapan tenaga kerja, di mana apabila upah minimum meningkat, tingkat penyerapan tenaga akan berkurang, karena perusahaan akan cenderung menggurangi tenaga kerja karena upah adalah beban perusahaan. Berdasarkan teori pasar tenaga kerja telah  dijelaskan  bahwa  apabila  terjadi  kenaikan  upah  maka  akan  terjadi penurunan tenaga kerja  dan  begitupun  sebaliknya  sehingga  menyebabkan peningkatan pengangguran yang mengakibatkan kenaikan jumlah penduduk miskin. temuan ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Rahmawati, N. dkk (2022) yang menyatakan juga bahwa terdapat hubungan yang positif antara upah minimum regional dengan jumlah penduduk miskin di Indonesia tahun 2017-2021.

## SIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil berdasarkan analisis yang telah dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Berdasarkan  hasil  penelitian  diketahui  bahwa  secara  parsial  kesehatan berpengaruh  negatif  namun  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap kemiskinan di Indonesia.
2. Pendidikan  secara  parsial  berpengaruh  negatif  dan  memiliki  pengaruh signifikan terhadap Kemiskinan di Indonesia.
3. Secara parsial  Upah Minimun  berpengaruh positif  dan  memiliki  pengaruh signifikan terhadap Kemiskinan di Indonesia.
4. Kesehatan, Pendidikan dan Upah Minimun secara bersama-sama (simultan) berpengaruh signifikan terhadap Kemiskinan di Indonesia..

## SARAN
Saran yang diberikan dalam penelitian ini:
1.  Pemerintah  dapat  meningkatkan  Modal  manusia  di  Indonesia  dengan memperhatikan  tingkat  pendidikan  dan  kesehatan  dalam  upaya  untuk meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia,  agar  kemiskinan  dapat diminimalisir.
2.  Pemerintah harus mampu melihat  faktor-faktor yang dapat mempengaruhi Modal  manusia  secara  signifikan  dan  membuat  beberapa  kebijakan  untuk membantu berlangsungnya dan tercapainya faktor-faktor tersebut, sehingga tingkat Modal manusia di Indonesia dapat mencapai tingkat yang optimal.
3.  Para  peneliti  lain  perlu  mengkaji  hubungan  antar  variabel  seperti  dalam penelitian  ini  untuk  objek  lainnya  dengan  cakupan  lebih  kecil  seperti  di provinsi, kabupaten atau kota serta dengan data time-series yang lebih panjang untuk memahami hasil temuan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
AC,  A.  M.,  &  Rahmawati,  F.  N.  (2023).  Pengaruh  Pengaruh  Upah  Minimum, Pertumbuhan  Ekonomi,  Indeks Pembangunan  Manusia,  dan  Belanja  Modal
terhadap Kemiskinan  Kabupaten/Kota di  Jawa  Timur  Tahun  2017  s/d 2021. IQTISHADIA Jurnal Ekonomi & Perbankan Syariah, 10(1), 68-83.
Adam, D., Olilingo, F. Z., & Santoso, I. R. (2022). Analisis  Pengaruh Pendidikan dan Pengangguran  terhadap  Kemiskinan  di  Kawasan  Kerjasama  Utara-Utara. Jurnal Ekonomi Pembangunan STIE Muhammadiyah Palopo, 8(1), 97-111.
Bancin,  S.  K.,  &  Usman,  U.  (2020).  Pengaruh  AHH, AHLS  dan  PDRB terhadap Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi Aceh. Jurnal Ekonomika Indonesia, 9(1), 17-28.
Islami,  N., &  Anis,  A. (2019).  Pengaruh  Upah Minimum  Provinsi,  Pendidikan  dan Kesehatan  terhadap  Kemiskinan  di  Indonesia.  Jurnal  kajian  ekonomi  dan pembangunan, 1(3), 939-948.
Ningrum,  S.  S.  (2017).  Analisis  Pengaruh  Tingkat  Pengangguran  Terbuka,  Indeks Pembangunan  Manusia,  dan  Upah  Minimum  terhadap  Jumlah  Penduduk Miskin  di Indonesia Tahun 2011-2015. Jurnal Ekonomi  Pembangunan, 15(2), 184-192.
Pratiwi, E. H., & Malik, N. (2022). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Tingkat Pendidikan dan Kesehatan terhadap Jumlah  Penduduk Miskin  di Bali  Tahun 2011-2020. Jurnal Ilmu Ekonomi, 6(1), 112-122.
Putri, E. M., & Putri, D. Z. (2021). Pengaruh Upah Minimum,  Tingkat Pengangguran Terbuka,  Pendidikan  dan  Pengeluaran  Pemerintah  terhadap  Kemiskinan  di Indonesia. Ecosains:  Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  dan Pembangunan,  10(2),  106- 114.
Salsabil,  I.,  &  Rianti,  W.  (2023).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Tingkat Pendidikan,  Kesehatan  dan  Pertumbuhan  Penduduk  terhadap  Tingkat Kemiskinan. Jurnal Riset Ilmu Ekonomi Dan Bisnis, 15-24.
Sari,  Y. A.  (2021).  Pengaruh  Upah  Minimum,  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  dan Jumlah  Penduduk  Terhadap  Kemiskinan  Di  Provinsi  Jawa  Tengah. Equilibrium,  10(2).
Suparno, H. (2014). Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Sektor Pendidikan, Kesehatan Dan  Infrastuktur  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Peningkatan Pembangunan  Manusia  di Provinsi  Kalimantan Timur.  Journal  of Innovation in Business and Economics,  5(1), 1-22.
Suryandari,  A.  N.  (2017).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Pendidikan,  dan Kesehatan  terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Provinsi  Daerah  Istimewa Yogyakarta Tahun 2004-2014. Universitas Negeri Yogyakarta.
Utami,  H.  W.,  &  Masjkuri,  S.  U.  (2018).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Upah Minimum,  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  dan Pendidikan terhadap Jumlah Penduduk Miskin. Jurnal  Ekonomi Dan Bisnis Airlangga, 4(01).