*Corresponding author

## ANALISIS PENGARUH PENDIDIKAN DAN PENGANGGURAN TERHADAP KEMISKINAN DI KAWASAN KERJASAMA UTARA- UTARA

## Deswita Adam
Email: deswitaadam3@gmail.com Prodi Ekonomi Pembangunan, Universitas Negeri Gorontalo
Fahrudin Zain Olilingo Email: fzo@ung.ac.id Prodi Ekonomi Pembangunan, Universitas Negeri Gorontalo
Ivan Rahmat Santoso* Email: ivan_santoso@ung.ac.id Prodi Ekonomi Pembangunan, Universitas Negeri Gorontalo

## ABSTRAK
Kemiskinan  merupakan  permasalahan  yang  menjadi  kendala  pada  umumnya  dalam  mencapai kesejahteraan masyarakat. Pendidikan dan pengangguran diindikasi mempunyai peran sentral terhadap isu  tersebut.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengidentifikasi  pengaruh  pendidikan  dan  pengangguran terhadap  kemiskinan  di  Kawasan  Utara-utara.  Metode  regresi  data  panel  periode  2011-2020  di  4 Kabupaten  dengan  menggunakan  data  sekunder  berasal  dari  Badan  Pusat  Statistik.  Hasil  analisis menemukan  bahwa  pendidikan  dengan  menggunakan  indikator  rata-rata  lama  sekolah  dan  tingkat pengangguran terbuka berpengaruh secara simultan terhadap kemiskinan. Secara parsial rata-rata lama sekolah  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  kemiskinan  yang  mengindikasikan  setiap  kenaikan rata-rata lama sekolah dapat menurunkan angka kemiskinan. Selain itu tingkat  pengangguran terbuka berpengaruh positif  signifikan terhadap kemiskinan, yang berarti setiap kenaikan angka pengangguran dapat meningkatkan angka kemiskinan.
Kata Kunci: kemiskinan; rata-rata lama sekolah; tingkat pengangguran terbuka

## ABSTRACT
Poverty is a problem that becomes an obstacle in general in achieving community welfare. Education and unemployment are indicated to have a central role in this issue. The purpose of this study is to identify the effect  of  education  and  unemployment  on  poverty  in  the  North-North  Region.  Panel  data  regression method for the period 2011-2020 in 4 districts using secondary data from the Central Statistics Agency. The results of the analysis found that education using the indicators of the average length of school and the  open  unemployment  rate  had  a  simultaneous  effect  on  poverty.  Partially,  the  average  length  of schooling  has  a  significant negative  effect on  poverty which  indicates  that  every  increase  in  the  average length of schooling can reduce the poverty rate. In addition, the open unemployment rate has a significant positive  effect  on  poverty,  which  means  that  any  increase  in  the  unemployment  rate  can  increase  the poverty rate.
Keywords: poverty; average length of schooling; open unemployment rate

## PENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  permasalahan  utama  serta  fundamental  yang  setiap  harinya sebagai  atensi  utama  pemerintah.  Semakin  tinggi  angka  kemiskinan,  semakin  sulit  untuk
*Corresponding author
mengatasinya.  Dibandingkan  dengan  negara  berkembang,  negara  maju  memiliki  tingkat ketimpangan  pendapatan  dan  tingkat  kemiskinan  yang  relatif  rendah.  Mengingat  PDB  dan GNP yang relatif tinggi, untuk mengatasinya Negara maju tidak terlalu sulit. tetapi masalah ini  telah  menjadi    masalah    juga  di  dunia  internasional  tidak  terkecuali  Negara  Indonesia. Berdasarkan data dari Bank Pembangunan Asia  proporsi penduduk Indonesia yang hidup di bawah garis kemiskinan dengan paritas daya beli sebesar US$1,9 per hari sebesar 2,7% pada tahun 2019. Setelah Indonesia, Vietnam memiliki 1,8% penduduk yang hidup di bawah garis kemiskinan  pada  2018.  Proporsinya  menurun  2,2  poin  dari  4%  pada  2010.  Kemudian, Thailand tercatat stagnan dari 2010 hingga 2019 dengan proporsi 0,1% penduduk. Malaysia merupakan  negara  dengan  persentase  penduduk  yang  hidup  di  bawah  garis  kemiskinan terendah  Asia  Tenggara.Tercatat  Malaysia  memiliki  persentase  mendekati  0%  berdasarkan data  terakhir  yang  tersedia  pada  2015.  Ini  menurun  dari  2011  yang  sebesar  0,1%  penduduk (Asian Development Bank, 2021).
Indikator utama keberhasilan pembangunan suatu negara adalah menurunnya jumlah penduduk  miskin  (Subianto,  2018).  Efek  pengurangan  jumlah  penduduk  miskin  merupakan faktor  terpenting  dalam  memilih  strategi  dan  perangkat  pembangunan,  artinya  salah  satu prioritas  atau  sektor  pembangunan  nasional  adalah  dampak  pengurangan  jumlah  penduduk miskin.  Jikalau  Negara  tersebut  mengalami  pertumbuhan  ekonomi  yang  signifikan  dengan diiringi  penyusutan  angka  kemiskinan,  maka  bisa  dikatakan  Negara  tersebut  sukses  dalam membangun  Negara  yang  sejahtera.  Persoalan  kemiskinan  masih  menjadi  problema  di sepanjang  sejarah  Indonesia  namun  problema  kemiskinan  ini  tidak  bisa  kita  pungkiri  untuk tidak  terjadi,  Di  negara  kita,  ada  beberapa  faktor  kemiskinan  yang  sering  diabaikan. Keterampilan  atau skill dalam  sumber  daya  manusia  yang  menghalangi  individu  untuk mampu  bersaing  di  dunia  kerja,  yang  berdampak  pada  meningkatnya  pengangguran  dan ketidakmampuan  untuk  bekerja,  terbatasnya  pengelolaan  sumber  daya  alam  yang  ada membuat  terbatasnya  lapangan  kerja,  pengambil  alihan  kendali  oleh  Negara  asing, (Mokodongan  &  Santoso,  2022),  serta  kinerja  pemerintahan  yang  minim  keseriusan  dalam merespon  kemiskinan,  (contohnya:  tingginya  biaya  pendidikan  serta  kesehatan  yang mengakibatkan masyarakat kecil terkendala menikmatinya).
Dalam  membuat  kebijakan  tentang  cara  mengentaskan  kemiskinan  pemerintah  harus memperhatikan  penyebab  utama  apa  saja  yang  memicu  terjadinya  kemiskinan,  seperti  yang telah di jelaskan di atas. Perkembangan jumlah penduduk miskin dipengaruhi oleh beberapa
*Corresponding author
faktor  yaitu  pendidikan.  Pendidikan  menjadi  faktor  penting  yang  bisa  membuat  seorang keluar  dari  kemiskinan  (Mihai  et  al.,  2015)  dan  memberikan  efek  waktu  yang  lama  dalam memperbaiki  kondisi  ekonomi  keluarga,  pada  level  tertentu  (Yanti  dkk.,  2020).  Pendidikan tidak  saja  mempunyai  fungsi  sebagai  sarana  satu  satunya  untuk  mendapatkan  pekerjaan, dimana  diperlukan  pula  kreativitas  juga  keterampilan  sebagai  daya  saing  dalam  menjalani rutinitasnya.  Pendidikan  juga  berperan  mengasah  kesanggupan  dan  keterampilan  untuk mengatasi  problem serta menuntaskan dengan tepat. Selain  pendidikan yang mempengaruhi kemiskinan  faktor  lain  yang  mempengaruhi  yaitu  pengangguran (Choirur  dkk.,  2021). Pengangguran  menjadi  indikator  pengukur  derajat  kemiskinan,  apabila  pengangguran meningkat  pada  suatu  negara  tertentu,  maka  tingkat  kemiskinan  juga  semakin  tinggi, dikarenakan  rakyat  yang  diklasifikasikan  pengangguran  maka  tidak  memiliki  penghasilan untuk  mencukupi  kebutuhan  primer  sehari-hari.  Setiap  Individu  yang  berkeluarga  masih bergantung pada pendapatan gaji yang mereka dapatkan saat bekerja dan tingkat rata-ratanya masih  sangat  tinggi  (Kurniawan,  2018).  Ketika  mereka  kehilangan  pekerjaan,  beberapa anggota  keluarga  harus  memotong  sebagian  dari  pendapatan  mereka  untuk  memenuhi kebutuhan  sehari-hari  atau  kepentingan  keluarga.  Jika  dicermati  lagi,  kelas  berpenghasilan rendah  akan  menjadi  masalah  pokok  pengangguran  sekarang  ini,  sehingga  fenomena pengangguran  akan  sangat  mudah  menggeser  statusnya  menjadi  kelas  miskin.  Dengan demikian  dampak  negatif  dari  pengangguran  ialah  menurunkan  pendapatan  masyarakat (Mohammad  &  David,  2019),  yang  pada  akhirnya  mengurangi  tingkat  kesejahteraan  yang dicapai individu. Merosotnya kesejahteraan masyarakat yang diakibatkan oleh pengangguran dipastikan  akan  mempertinggi  peluang  mereka  untuk  jatuh  ke  dalam  perangkap  kemiskinan disebabkan kurangnya pendapatan (Salsabila dkk., 2021).
Kawasan  Utara-utara  merupakan  Kawasan  yang  terdiri  dari  4  Kabupaten  yaitu Kabupaten  Gorontalo  Utara,  Kabupaten  Bone  Bolango,  Kabupaten  Buol,  dan  Kabupaten Bolango  Mongondow  Utara  yang  dimana  tingkat  kemiskinan  di  kawasan  Utara-utara  ini masih terbilang tinggi, meskipun Kawasan Utara-utara memiliki potensi sektor ekonomi yang cukup  besar,  seperti  sektor  kelautan  dan  perikanan,  pertanian,  perkebunan,  peternakan, pariwisata,  kehutanan,  dan  pertambangan  (Olilingo  &  Arsana,  2021).  namun  hal  itu  belum mampu memberikan jaminan peningkatan kesejahteraan masyarakat dan masih sangat rentan terhadap  kemiskinan.    Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  hingga  tahun  2020  rata-rata lama  sekolah  tertinggi  terdapat  pada  Kabupaten  Buol  sedangkan  Rata-rata  lama  sekolah
*Corresponding author
terendah terdapat pada Kabupaten Gorontalo Utara (Badan Pusat Statistik, 2020a). Selain itu tingkat  pegangguran  terbuka  di  Kawasan  utara-utara  untuk  10  tahun  terakhir  mengalami fluktuasi  atau  naik  turun.  Rata-rata  tingkat  pengangguran  terbuka  tertinggi  terdapat  pada Kabupaten  Bolango  Mongondow  Utara  sedangkan  untuk  Rata-rata  tingkat  pengangguran terbuka  terendah  terdapat  pada  Kabupaten  Buol  (Badan  Pusat  Statistik,  2020b).  Beberapa fenomena di atas melatarbelakangi untuk melakukan penelitian terhadap masalah kemiskinan di Kawasan Utara-utara. Untuk itu penelitian ini bertujuan menganalisis bagaimana pengaruh pendidikan dan pengangguran terhadap kemiskinan di kawasan utara-utara.

## METODE PENELITIAN

## Waktu dan Tempat Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  bertempat  dimana  akan  berlangsungnya  penelitian  pada  objek yang  akan  diteliti  dengan  tujuan  mendapatkan  data  yang  digunakan.  Penelitian  atau pengambilan  data  ini  terdapat  di  4  kabupaten  yang  terletak  pada  3  wilayah  provinsi  yaitu Kabupaten  Gorontalo  Utara  Provinsi  Gorontalo,  Kabupaten  Bone  Bolango  Provinsi Gorontalo, Kabupaten Buol Provinsi Sulawesi Tengah dan Kabupaten Bolango Mongondow Utara Provinsi Sulawesi Utara.

## Pendekatan dan Desain Penelitian.
Penelitian  yang  dilakukan  ialah  riset  kuantitatif.  Studi  kuantitatif  pada  dasarnya memakai pendekatan deduktif- induktif, maksudnya pendekatan yang berangkat dari sesuatu kerangka  teori,  gagasan  para  pakar,  ataupun  uraian  periset  bersumber  pada  pengalamannya setelah  itu  dikembangkan  jadi  kasus  beserta  pemecahan  yang  disarankan  buat  mendapatkan pembenaran  (verifikasi)  dalam  wujud  dukungan  informasi  empiris  di  lapangan.  Riset kuantitatif  bertujuan  buat  menguji  teori,  membangun  kenyataan,  menampilkan  ikatan  antar variabel,  membagikan  deskrisi  statistik,  menaksir  serta  meramalkan  hasil.  Pendekatan  yang dicoba  dalam  riset  ini  merupakan  pendekatan  kuantitatif  yang  berfokus  pada  analisis kemiskinan di kawasan utara- utara.

## Keterangan Operasional Variabel Riset
Dalam riset ini variabel yang dianalisis ada dua jenis yaitu:

## Variabel Terikat (variable Dependen)
Variabel  Dependen  yaitu  variabel  yang  dipengaruhi  oleh  variabel  indepnden  atau  variabel diluar terikat. Variabel dependen pada penelitian ini ialah kemiskinan di wilayah utara-utara. Variabel Bebas (variable independen)
Variabel  ini  disebut  juga  dengan  variabel  lain  diluar  variabel  dependen.  Variabel  ini  yang berpengaruh  pada  variabel  dependen.  Variabel  independen  yang  digunakan  dalam  riset  ini adalah pendidikan dan pengangguran.
X1   : Rata-rata Lama Sekolah
X2   : Tingkat Pengangguran Terbuka
Y   : Kemiskinan

## Teknik Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang  didapatkan  dari  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  dan  lembaga  instansi  serta  literature  literatur  terkait  lainnya.  Data  sekunder yang  digunakan  merupakan  data  panel  dari  hasil  silang  tempat  ( cross  section )  4  Kabupaten dan  3  wilayah  Provinsi  Di  Kawasan  Utara-utara  dan  silang  waktu  ( time  series) dari  tahun 2011-2020 (10 tahun). Adapun jenis data sekunder yang akan digunakan terdiri dari: (1) Data Jumlah Penduduk miskin di setiap Kabupaten Kawasan Utara-utara; (2) Data Rata-rata Lama Sekolah di setiap Kabupaten Kawasan Utara-utara; dan Data Pengangguran terbuka di setiap Kabupaten Kawasan Utara-utaara.

## Teknik Analisis Data
Di  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  model  regeresi  data  panel.  Data  panel  yaitu data  yang  diperoleh  dengan  menggabungkan  antara cross  section dan time  series .  Data  4 Kabupaten di Kawasan Utara-utara termasuk dalam penelitian cross section . sedangkan data tahun  2011  sampai  tahun  2020  dalam  penelitian  ini  merupakan  data time  series. Model regeresi yang digunakan untuk masalah kedua dalam penelitian ini, yakni sebagai berikut:
Kemiskinan 𝑖𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 Pendidikan 𝑖𝑡 + 𝛽 2 Pengangguran 𝑖𝑡 + μ 𝑖𝑡 Dimana:
Y = Kemiskinan T = waktu (time series tahun 2011-2020) i = cross section (4 Kabupaten di Kawasan Utara-utara)
β = Konstanta
β1, β2 = Koefisien regresi dari 𝑋 1
X1 = Pendidikan
X2 = Pengangguran μ = Error Term
*Corresponding author
Dasar  pengujian  yang  digunakan  dari  penelitian  ini  yaitu  probabilitas  sebesar  5%  atau 0,05% . Untuk pengambilan keputusan, didasarkan pada hipotesis H0 = koefisien regresi tidak signifikan,  dan  H1  =  Koefisien  regresi  signifikan.  Jadi  kesimpulannya,  jika  p  <  α,  maka  H1 diterima dan jika p > α, maka H1 ditolak.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Analisis

## Uji Asumsi Klasik
Uji  anggapan  klasik  ialah  uji  prasyarat  yang  dicoba  saat  sebelum  melaksanakan analisis lebih lanjut terhadap informasi yang sudah dikumupulkan. Pengujian anggapan klasik ini  diperuntukan  supaya  bisa  menciptakan  model  regresi  yang  penuhi  kriteria  BLUE  ( Best Linearn  Unbiased  Estimation )  yang  mengasumsikan  bahwa  hasil  estimasi  tidak  memiliki parameter yang bias. Adapun pengujian dalam asumsi klasik meliputi:

## Uji Normalitas Data
0 2 4 6 8 10 12 14 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 Series: Standardized Residuals Sample 2011 2020
Observations 40 Mean 1.44e-16 Median 0.177467 Maximum 1.335155 Minimum -1.539372 Std. Dev. 0.737940 Skewness -0.530808 Kurtosis 2.779171 Jarque-Bera 1.959658 Probability 0.375375
Catatan:    ***)1%, **)5%, *)10%, TS) Tidak Signifikan
Sumber Hasil olahan data E-Views 2022:

## Gambar 1. Uji Normalitas Data
Berdasarkan  uji  normalitas  diatas  bahwa  diperoleh  nilai  Jarque-Bera  sebesar 1,959658  dengan  poin  probabilitas  0,375375  (0,375375  >  0.01)  dengan  demikian  dapat disimpulkan bahwa data telah berdistribusi normal.

## Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas  ialah  salah  satu  pelanggaran  keadaan  sempurna  yang  diakibatkan terdapatnya  ikatan  linear  antara  variabel  regresor.  Multikolinearita  dapat  dideteksi  dengan memandang  nilai  VIF  ( Variance  Inflation  Factor ).  Bila  nilai  VIF  lebih  kecil  dari  10,  00
*Corresponding author
maksudnya  terbebas  dari  permasalahan  multikoleniaritas.  Hasil  pengujian  asumsi  non- multikolinearitas dengan memakai E- Views yakni sebagai berikut:
Tabel 1. Uji Multikolinearitas
Variance Inflation Factors Date: 04/16/22   Time: 13:19 Sample: 1 40 Included observations: 40
Coefficient Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF C 43.06619 122.7089 NA RLS 0.607484 99.46293 1.031751 TPT 0.227289 12.51426 1.031751

## Sumber Hasil olahan data E-Views 2022

## Uji Autokorelasi
Maksud  dari  pengujian  autokorelasi  adalah  untuk  mengetahui  apakah,  dalam  regresi linear,  terdapat  korelasi  celah eror pengganggu  di  periode  t  dan  kesalahan  penganggu  pada tahap  t-1  (sebelumnya).  Metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  ada  tidaknya autokorelasi  pengujian  Durbin  Watson.  Diketahui  bahwa  jumlah  data  observasi  atau  nilai N=60 dan banyaknya variabel penganggu atau nilai K=2 sehingga pada tabel DW nilai dari DU= 1,600 dan nilai dari DL= 1,391 sedangkan nilai dari DW dalam estimasi model diatas sebesar  1.215095  artinya  dapat  dijelaskan  bahwa  estimasi  regresi  model  sebelumnya  tidak terdapat masalah dikarenakan nilai DW 1.215095> DU (1,600)

## Uji Heteroskedastisitas
Uji  varians  yang  tidak  seragam  (heterokedastisitas)  terjadi  ketika  kesalahan  ataupun residual  dari  struktur  yang  diselidiki  tidak  mempunyai  varians  yang  permanen  dari pengamatan  lainnya.  Uji  heterokedastisitas  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan  metode  Glejser.  Dimana  nilai  dari  residual  dari  hasil  persamaan  di  regresi kembali dengan variabel dependen dalam model. Bila nilai ρ-value makin besar dari ambang signifikan maka pengamatan ini terbebas masalah heterokedastisitas.
*Corresponding author
Tabel 2. Uji Heteroskedastisitas

## Dependent Variable: RESABS
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.352293 3.731306 0.094415 0.9253 TS RLS? 0.030353 0.510370 0.059473 0.9529 TS TPT? 0.117317 0.130425 0.899501 0.3747
Catatan: ***)1%, **)5%, *)10%, TS) Tidak Signifikan
Sumber: Hasil olahan data E-Views 2022
Berdasarkan tabel 2 menggunakan uji glejser diperoleh hasil analisis data menyatakan bahwa  Rata-rata  Lama  Sekolah  dan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  memiliki  nilai probabilitas  Lebih  dari  alpha  0,05  sehingga  bisa  disimpulkan  bahwa  model  tidak  terjadi indikasi heteroskedastisitas.

## Pemilihan Model Estimasi
Dalam  melakukan  analisis  regregsi  berganda  data  panel,  maka  tahap  awal  yang dilakukan  adalah  pemilihan  model  terbaik  diantara Common  Effect  Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), atau Random Effect Model (REM), sebelum mengetahui di antara ketiga model tersebut maka diperlukan Uji Chow dan Uji Hausment antara lain sebagai berikut:
Tabel. 3 Hasil Pemilihan Model Pengujian Probabilitas Kriteria  Keputusan Uji Chow Cross Section F= 0.0000*** ρ<α FEM Uji Hausman Cross Section Random=0.0000*** ρ<α FEM
Catatan:  Tingkat kepercayaan = ***)1%, **)5%, *)10%, TS) Tidak Signifikan
Sumber: Hasil olahan data E-Views 2022
Dengan tingkat kepercayaan yang telah ditentukan dalam penelitian ini, diketahui nilai ρ-value Uji Chow sebesar 0,0000 dan ρ-value Uji Hausman sebesar 0,0000 lebih kecil dari nilai signifikansi α 1% maka dapat diambil keputusan bahwa H0 ditolak. Hal tersebut dapat diartikan bahwa model yang dipilih berdasarkan kedua pengujian (Uji Chow dan Hausman) diatas adalah Fixed Effect .

## Hasil Estimasi
Hasil  estimasi  dimaksudkan  untuk  mengenali  ikatan  antara  2  variabel,  ialah  variabel terikat  (Kemiskinan)  serta  variabel  bebas  (Rata-rata  Lama  Sekolah  dan  Tingkat Pengangguran Terbuka).
Tabel 4. Hasil Regresi Data Panel
Dependent Variable: KEM?
Method: Pooled Least Squares
Total pool (balanced) observations: 40
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 24.12886 3.267556 7.384374 0.0000 *** RLS? -1.319078 0.446938 -2.951366 0.0057 *** TPT? 0.210429 0.114215 1.842396 0.0742 ** Fixed Effects (Cross) _KAB_GORUT—C 2.021015 _KAB_BUOL—C 2.110080 _KAB_BONBOL—C 2.469129 _KAB_BOLMUT—C -6.600223 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.962381     Mean dependent var 15.06775 Adjusted R-squared 0.956849     S.D. dependent var 3.804686 S.E. of regression 0.790340     Akaike info criterion 2.504775 Sum squared resid 21.23768     Schwarz criterion 2.758106 Log likelihood -44.09549     Hannan-Quinn criter. 2.596371 F-statistic 173.9607     Durbin-Watson stat 1.215095 Prob(F-statistic) 0.000000 Keterangaskksjksjkjsjkn:
***) 1%, **) 5%,*) 10%,

## TS) Tidak Signifikan
Sumber:Hasil olahan data E-Views 2022
Keterangan: ***) 1%, **) 5%,*) 10%, TS) Tidak

## Signifikan
Sumber:Hasil olahan
data E-Views 2022
Keterangan: ***) 1%,
**) 5%,*) 10%, TS) Tidak

## Keterangan: ***) 1%, **) 5%,*) 10%, TS) Tidak Signifikan
Sumber:Hasil olahan data E-Views 2022
Berdasarkan hasil output analisis regresi data panel pada aplikasi E-Views di atas maka dapat dijelaskan sebagai berikut: (1) Jika pengaruh dari variabel independen (Rata-rata Lama Sekolah  dan  Tingkat  Pengangguran  terbuka)  diabaikan,  maka  rata-rata  tingkat  kemiskinan yang  diamati  selama  tahun  2011-2020  akan  mencapai  angka  24,12%;  (2)  Rata-rata  lama sekolah  berpengaruh  negatif  terhadap  kemiskinan.  dengan  setiap  peningkatan  1  tahun  di masing-masing  wilayah  yang  diamati  akan  mengurangi  Kemiskinan  sebesar  1,31%;  (3) Tingkat  pengangguran  terbuka  berpengaruh  positif  terhadap  kemiskinan  dengan  setiap
*Corresponding author
peningkatan  1  persen  di  masing-masing  wilayah  yang  diamati  akan  meningkatkan Kemiskinan sebesar 0.21%.
Jika besaran nilai Intersept (β0) berbeda untuk setiap Kab/Kota, ditunjukkan pada tabel Fixed Effect Cross di bawah ini:
Tabel 5. Intersep Cros Section
Catatan: Minus = Dibawah Rata-rata dan Positif = Diatas Rata-rata
Melalui  tabel  diatas  maka  terindikasi  bahwa  masing-masing  3  kabupaten  memiliki nilai intersept diatas rata-rata antara lain; Kabupaten Gorut, Kabupaten Buol, dan Kabupaten Bonbol.  Artinya  Jika  diasumsikan  varaiebel  independen  konstan,  maka  akan  meningkatkan variabel  Kemiskinan  sebesar  2,02  persen  untuk  Kabupaten  Gorut,  begitupun  seterusnya. Sedangkan  intersept  untuk  wilayah  yang  memiliki  koefisien  dibawah  rata-rata  terdiri  dari Kabupaten Bolmut Artinya dengan anggapan varaibel independen konstan maka Kemiskinan pada Kabupatan Bolmut akan menurun sebesar 6,60 persen.

## Pengujian Hipotesis Statistik
Pengujian  hipotesis  digunakan  untuk  menguji  secara  statistik  validitas  suatu pernyataan  dan  memutuskan  apakah  akan  menerima  atau  menolak  hipotesis  yang  telah terbentuk.  Dengan  demikian  penelitian  ini  hanya  menjawab  pertanyaan-pertanyaan  dengan menyatakan  penolakan  atau  penerimaan  terhadap  hipotesis  tersebut.  Namun  yang  terkait degan pengujian hipotesis  statistik adalah Uji  Goodnes of fit (R-squared), Uji  simultan (Uji F), Uji Parsial (Uji T).

## Uji Goodnes of Fit (R-squared)
Uji  Goodness  of  Fit  atau  biasa  lebih  dikenal  dengan  koefisien  determinasi  bertujuan untuk  mengukur  kapasitas  model  dalam  menghitung  variabel  terikat.  Koefisien  determinasi berkisar  diantara  nol  (0)  dan  tidak  lebih  dari  satu  (1).  Nilai  R-squared  yang  rendah  berarti variabel  independen  memiliki  keterbatasan  kemampuan  untuk  menjelaskan  variabel dependen.  Pada  regresi  linear  berganda  dengan  variabel  dependen  lebih  dari  dua  alangkah
Fixed Effects (Cross) Coefficient _KAB_GORUT—C 2.021015 _KAB_BUOL—C 2.110080 _KAB_BONBOL—C 2.469129 _KAB_BOLMUT—C -6.600223
*Corresponding author
baiknya kita mengunakan nilai  R-square yang telah disesuaikan (Adj  R-square), disebabkan dengan penambahan variabel dependen atau melebihi dua variabel akan dapat mempengaruhi nilai R-square. Diketahui nilai Adj R-square sebesar 0.956849, jika di persentasikan nilai ini berarti 95,68%. Artinya sebesar 95,68% perubahan variabel tingkat Kemiskinan dipengaruhi oleh  variabel  dependen  (Rata-rata  Lama  Sekolah,  dan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka). Sedangkan sisanya sebesar 4,32% dipengaruhi oleh variabel lain selain model penelitian ini.

## Uji Simultan (Uji F)
Tujuan uji f-statistik adalah untuk dapat menampilkan bilamana semua variabel bebas pada  model  memiliki  pengaruh  yang  sama  atau  simultan  terhadap  variabel  terikat.  Metode yang digunakan dalam pengujian ini adalah membandingkannya dengan nilai Prob F-statistik pada tabel keluaran aplikasi statistik. Jika p-value < α, maka menolak H0 dan menerima H1. Diketahui  probabilitas  F-statistik  sebesar  0.0000  dan  tingkat  signifikan  (α)  =  10%,  5%  dan 1%.  Dengan  demikian  dapat  diambil  keputusan  bahwa  keseluruhan  variabel  bebas  secara serempak  mempengaruhi  variabel  terikat.  Hal  ini  disebabkan  nilai  dari  ρ-value  dari probabilitas F-statistik lebih kecil dari tingkat signifikan 1 persen.

## Uji Parsial (Uji T)
Berdasarkan  tabel  3  diatas  dapat  di  interpretasikan  data  dengan  melihat  pengaruh setiap variabel independen terhadap variabel dependen:
1. Pengujian Pengaruh Rata-rata Lama sekolah Terhadap Kemiskinan.
Dari  hasil  analisis  didapatkan  nilai  probabilitas  untuk  variabel  rata-rata  lama  sekolah adalah sebesar 0.0057 jika dibandingkan dengan nilai alpha (0,01) maka nilai probabilitas lebih  besar  sehingga  Ho  ditolak.  Dengan  demikian  disimpulkan  bahwa  Rata-rata  lama sekolah selama tahun 2011-2020 berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan.
2. Pengujian Pengaruh Tingkat Pengangguran Terbuka terhadap Kemiskinan.
Dari  hasil  analisis  diketahui  nilai  probabilitas  untuk  variabel  tingkat  pengangguran Terbuka  adalah  sebesar  0.0742  jika  dibandingkan  dengan  nilai  alpha  (0,05)  maka  nilai probabilitas lebih besar sehingga Ho ditolak. Dengan demikian disimpulkan bahwa tingkat pengangguran  terbuka  selama  tahun  2011-2020  berpengaruh  signifikan  terhadap kemiskinan.

## Pembahasan
Pengaruh Rata-rata Lama sekolah terhadap Kemiskinan
Dari  hasil  estimasi  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  menunjukan  bahwa  Rata-rata Lama Sekolah berpengaruh  negatif signifikan  terhadap kemiskinan  Artinya, setiap kenaikan rata-rata  lama  sekolah  dapat  mengurangi  angka  Kemiskinan  di  Kawasan  Utara-utara. Pendidikan  sebagai  tujuan  pembangunan  sekaligus  asset  yang  paling  penting  sekarang  ini berupa  sumber  daya  manusia  (SDM)  yang  berpendidikan  dan  memiliki  karakter  dan  tabiat yang  baik  (García  et  al.,  2020).  Karena  tingkat  pendidikan  dalam  hal  ini  rata-rata  lama sekolah yang tinggi dapat meningkatkan kesempatan kerja dan juga produktifitas masyarakat. Semakin  lama  bersekolah  atau  semakin  tinggi  pendidikan  yang  ditempuh  sejatinya  akan meningkatkan kualitas dan kemampuan seseorang, maka akan lebih mudah untuk bersaing di dunia  kerja  maupun  di  dunia  usaha,  sehingga  akan  meningkatkan  produktifitas  dan  akan berpengaruh  terhadap  pendapatan  seseorang  tersebut.  Oleh  karena  itu  hasil  penelitian  ini memperkuat  asumsi  bahwa  tingkat  pendidikan  dalam  hal  ini  rata-rata  lama  sekolah  dapat mengurangi angka Kemiskinan. Penelitian ini searah dengan studi riset Putra dan Arka 2016 yang  menemukan  bahwa  rata-rata  lama  sekolah  Berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap kemiskinan.  Begitu  Juga  dengan  penelitian  yang  dihasilkan  oleh (Pahlawan,  Putri  Yaumul, 2018) yang  menyatakan  bahwa  rata-rata  lama  sekolah  berpengaruh  negatif  signifikan terhadap kemiskinan di Indonesia.

## Pengaruh Tingkat Pengangguran Terbuka terhadap Kemiskinan
Dari  hasil  estimasi  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  menunjukan  bahwa  tingkat pengangguran  terbuka  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  kemiskinan,  artinya,  semakin tinggi tingkat pengangguran terbuka maka akan meningkatkan kemiskinan di Kawasan Utara- utara.  Dampak  negatif  pengangguran  adalah  menurunkan  pendapatan  masyarakat  yang akhirnya  mengurangi  tingkat  kesejahteraan  yang  mereka  dapatkan  Wahyudi  dan  Rezekingsih 2013.  Kemudian  tingkat  pengangguran  yang  tinggi  dapat  berdampak  juga  kepada  prospek pembangunan ekonomi dalam jangka panjang serta turunnya pendapatan nasional. Oleh karena itu  hasil  penelitian  ini  sehaluan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wirawan  dan  Arka 2015 yang dimana dalam  penelitian ini  menyatakan bahwa pengangguran  dengan  ciri tingkat pengangguran terbuka berpengaruh positif dan signifikan terhadap kemiskinan.

## Pengaruh  Rata-rata  Lama  Sekolah  dan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Terhadap Kemiskinan
Dari  hasil  estimasi  yang  dilakukan  pengaruh  rata-rata  lama  sekolah  dan  tingkat pengangguran terbuka secara simultan berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan. dalam hal
*Corresponding author
ini pendidikan dalam jangka panjang dapat mengurangi angka kemiskinan melalui peningkatan pendidikan  seseorang,  maka  intelektual  dan  keterampilan  akan  meningkat  sehingga  bisa berpengaruh secara langsung pada produktifitas. Dan jika tingkat pendidikan seseorang bagus maka  akan  menurunkan  tingkat  pengangguran  terbuka,  biasanya  pengangguran  juga  akan bertambah  karna  kurangnya  kreatifitas  dan skill dari  orang  tersebut  sehingga  untuk mendapatkan  pekerjaan  sulit  karna  kurangnya  kreatifitas,  dan  skill  dalam  bersaing.  Hasil penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian    (Pradipta  &  Dewi,  2020)  yang  menyatakan  bahwa secara  simultan  Rata-rata  Lama  Sekolah  dan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Berpengaruh signifikan Terhadap Kemiskinan. begitu juga dengan penelitian yang dilakukan oleh Putra dan Arka  2016  yang  menyatakan  bahwa  secara  bersama  sama  rata-rata  lama  sekolah  dan  tingkat Pengangguran terbuka berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analis dan pembahasan  sehingga pada penelitian ini menghasilkan beberapa  kesimpulan  dari  Analisis  Pengaruh  Pendidikan  dan  Pengangguran  Terhadap Kemiskinan di Kawasan Utara-utara: (1) Pendidikan dengan indikator Rata-rata lama sekolah berpengaruh  negatif  dan  signifikan    terhadap  kemiskinan  di  Kawasan  Utara-utara.  Artinya setiap  kenaikan  rata-rata  lama  sekolah  dapat  mengurangi  kemiskinan;  (2)  Pengangguran dengan  indikator  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Berpengaruh  positif  signifikan  terhadap kemiskinan artinya semakin tinggi Tingkat Pengangguran Terbuka maka akan meningkatkan kemiskinan di Kawasan Utara-utara; (3) Secara simultan Rata-rata Lama sekolah dan Tingkat Pengangguran  terbuka  secara  bersama-sama  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap kemiskinan di Kawasan Utara-utara.
Dari hasil analisis dan kesimpulan, peneliti menyarankan agar pemerintah  untuk aktif dalam  meningkatkan  taraf  pendidikan  masyarakat  yang  tidak  mampu  dalam  hal  pendidikan melalui bantuan beasiswa, karena melalui pendidikan masyarakat akan lebih berkualitas dan mampu  bersaing  di  dunia  kerja  untuk  meningkatkan  produktifitasnya,  dengan  pendidikan yang  berkualitas  dapat  mengurangi  naiknya  angka  kemiskinan.  Selain  itu,  lebih menggerakkan sektor-sektor perekonomian yang ada di Kawasan Utara-utara sehingga dapat membuka lapangan pekerjaan yang luas, Untuk mereka yang Pengangguran karena jika tidak diberikan lapangan pekerjaan yang luas maka pengangguran akan terus meningkatkan angka kemiskinan di Kawasan Utara-utara.
Bagi  penelitian  kedepan,  dapat  menambah  variabel-variabel  yang  sekiranya
*Corresponding author
berpengaruh  terhadap  kemisikinan,  dan  diharapkan  penelitian  selanjutnya  dapat  lebih terkonsentrasi  pada  wilayah  yang  cakupannya  lebih  kecil  agar  lebih  dapat  terfokus  secara khusus disuatu wilayah terutama pada daerah-daerah yang tertinggal.

## DAFTAR PUSTAKA
Asian Development Bank. (2021). Asian Development Bank (ADB) Annual Report .
Badan  Pusat  Statistik.  (2020a). Rata-rata  Lama  Sekolah  di  Kawasan  Utara-utara  (2011- 2020) .
Badan Pusat Statistik. (2020b). Tingkat Pengangguran Terbuka (2011-2020) .
Choirur, R., Suratno, S., & Kuswanto, K. (2021). Effect of Education and Unemployment on Poverty  in  Jambi  Province. Jurnal  Ekonomi  Pembangunan , 19 (01),  31–43. https://doi.org/10.22219/jep.v19i01.16817
García,  E.  G.,  Magaña,  E.  C.,  &  Ariza,  A.  C.  (2020).  Quality  education  as  a  sustainable development  goal  in  the  context  of  2030  agenda:  Bibliometric  approach.  In Sustainability (Switzerland)
(Vol. 12, Issue
15, pp. 1–18). https://doi.org/10.3390/SU12155884
Kurniawan,  R.  A.  (2018).  Pengaruh  pendidikan  dan  pengangguran  terhadap  kemiskinan  di Kota Surabaya. Jurnal Pendidikan Ekonomi (JUPE) , 6 (2), 103–109. https://jurnalmahasiswa.unesa.ac.id/index.php/jupe/article/view/24777
Mihai, M., Ţiţan, E., & Manea, D. (2015). Education and Poverty. Procedia Economics and Finance , 32 (15), 855–860. https://doi.org/10.1016/s2212-5671(15)01532-4
Mohammad,  U.  F.,  &  David,  J.  (2019).  The  Relationship  between  Poverty  and Unemployment  in  Niger  State. Signifikan:  Jurnal  Ilmu  Ekonomi , 8 (1),  71–78. https://doi.org/10.15408/sjie.v8i1.6725
Mokodongan,  J.  G.,  &  Santoso,  I.  R.  (2022).  Analysis  of  Affecting  Factors  Human Development  Index  in  The  Region  Bolaang  Mongondow  Raya. European  Journal  of Research Development and Sustainability , 3 (1), 42–49.
Olilingo, F. Z., & Arsana, I. K. S. (2021). Penguatan Daya Saing Daerah Melalui Kerjasama Teras  Utara  Sulawesi  Indonesia. E-Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis  Universitas  Udayana (EEB) , 10 (4), 191–200.
Pahlawan, Putri Yaumul,  dan R. (2018). the Effect of Education Level, Unemployment Rate and  Economic  Growth  on  Poverty  Rate  in  Indonesia  2012-2017  Period. Journal  of Maliksussaleh Public Economics , 01 (02), 44–49.
*Corresponding author
Pradipta, S. A., & Dewi, R. M. (2020). Pengaruh Rata-Rata Lama Sekolah dan Pengangguran Terbuka  Terhadap  Kemiskinan. Jurnal  Pendidikan  Ekonomi  (JUPE) , 8 (3),  109–115. https://doi.org/10.26740/jupe.v8n3.p109-115
Putra,  I.  K.  A.  A.,  &  Arka,  S.  (2016).  Analisis  Pengaruh  Tingkat  Pengangguran  Terbuka, Kesempatan  Kerja,  Dan  Tingkat  Pendidikan  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  Pada Kabupaten / Kota Di Provinsi Bali. EP Unud , 7 (3), 416–444.
Salsabila,  A.  Y.,  Imaningsih,  N.,  &  Wijaya,  R.  S.  (2021).  Pengaruh  Jumlah  Penduduk  , Jumlah  Pengangguran  dan  Tingkat  Pendidikan  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di Wilayah  Gerbang  Kertosusila. Jurnal  Ekonomi  Pembangunan  STIE  Muhammadiyah Palopo , 7 (1), 46–55.
Subianto,  S.  (2018).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Indeks  Pembangunan  Manusia Terhadap Jumlah Penduduk Miskin Di Kabupaten Musi Rawas. Jurnal Manajemen Dan Bisnis , 3 (2), 477–496.
Wahyudi, D., & Rezekingsih,  wahyu tri. (2013). Analisis Konsentrasi Kemiskinan Di Jawa Tengah. Journal of Economics , 2 (1), 1–16.
Wirawan, I., & Arka, S. (2015). Analisis Pengaruh Pendidikan, Pdrb Per Kapita, Dan Tingkat Pengangguran  Terhadap  Jumlah  Penduduk  Miskin  Provinsi  Bali. Jurnal  Ekonomi Pembangunan , 4 (5), 546–560.
Yanti, N., Nurtati, N., & Misharni, M. (2020). Investasi Modal Manusia Bidang Pendidikan: Dampak  Pengangguran  Dan  Pertumbuhan  Ekonomi. Jurnal  Ekonomi  Pembangunan STIE Muhammadiyah Palopo , 6 (1), 21–37. https://doi.org/10.35906/jep01.v6i1.504