Jurnal Ekonomi dan Manajemen
Teknologi (EMT)
Indonesian Journal for the Economics, Management and Technology .
Jurnal Ekonomi dan Manajemen Teknologi, 7(3), 2023, 763-770 Available online at http://journal.lembagakita.org

## Determinasi Tingkat Kemiskinan di Kabupaten/Kota Provinsi Aceh
Muttaqien 1* , Iqbal 2 , Maisyuri 3 , Fauzan 4 , Shalawati 5 , Ulfia Rahmi 6 , Eliza Nopita 7 1*,2,3,4,5,6,7 STIE Lhokseumawe, Kota Lhokseumawe, Provinsi Aceh, Indonesia.
Abstrak. Kemiskinan merupakan topik diskusi klasik namun menarik karena masalah kemiskinan belum terselesaikan. Studi  ini  menganalisis  peran  indeks  pemabngunan  manusia,  PDRB  dan  pengangguran  terhadap  tingkat  kemiskinan  di Kabupaten/Kota Provinsi Aceh. Dengan menggunakan metode analisis data panel dengan time series selama 2018-2022 dan cross section 23 kabupaten/Kota di provinsi Aceh. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PDRB dan pengangguran berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan,  tetapi  IPM  tidak  berpengaruh  terhadap  tingkat kemiskinan. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa pemerintah harus berupaya untuk mengurangi ketimpangan antar daerah, mendukung investasi padat karya, tepat sasaran dan langsung di sektor riil, serta melibatkan semua pemangku kepentingan untuk mencapai pembangunan daerah yang efektif dan efisien dalam rangka pengentasan tingkat kemiskinan.
Kata kunci: Kemiskinan; IPM; PDRB; Pengangguran.
Abstract. Poverty is a classic topic of discussion but interesting because the problem of poverty has not been resolved. This study  analyzes  the  role  of  the  human  development  index,  GRDP  and  unemployment  on  the  poverty  rate  in  the Districts/Cities of Aceh Province. Using the panel data analysis method with time series for 2018-2022 and cross sections of 23 districts/cities in Aceh province. The results showed that GRDP and unemployment had a positive effect on the poverty rate, but the HDI had no effect on the poverty rate. Thus, it can be said that the government must strive to reduce inter- regional disparities, support labour-intensive, targeted, and direct investments in the real sector, and involve all stakeholders.
Keywords: Poverty; HDI; GRDP; Unemployment.
* Corresponding Author. Email: muttaqien@stie-lhokseumawe.ac.id 1* . DOI: https://doi.org/10.35870/emt.v7i3.1250
Received: 5 June 2023, Revision: 23 June 2023, Accepted: 10 July 2023, Available Online : 30 July 2023. Print ISSN: 2579-7972; Online ISSN: 2549-6204. Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET).

## Pendahuluan
Kemiskinan  merupakan  masalah  klasik, kompleks  dan  multidimensi  dari  proses pembangunan  yang  terus  menjadi  tantangan utama bagi pemerintah. Pada saat-saat tertentu, kemiskinan  dapat  meningkat  dan  memicu ketimpangan  pendapatan  yang  pada  gilirannya dapat  menyebabkan  tingginya  kriminalitas  dan ketimpangan  sosial.  Dampak  negatif  dari kemiskinan tidak boleh berlanjut, karena dapat menyebabkan  keresahan  sosial,  ekonomi bahkan  politik,  mengancam  stabilitas  dan keamanan. Oleh karena itu, salah satu prioritas pemerintah adalah pembangunan ekonomi.
Angka kunci yang sering digunakan untuk mengukur perkembangan suatu daerah adalah produk domestik bruto daerah (PDRB). PDRB merupakan ukuran standar yang sering digunakan untuk mengukur pertumbuhan ekonomi suatu wilayah (Williams &
Angka  kunci  yang  sering  digunakan  untuk mengukur  perkembangan  suatu  daerah  adalah produk domestik bruto daerah (PDRB). PDRB merupakan  ukuran  standar  yang  sering digunakan  untuk  mengukur  pertumbuhan ekonomi  suatu  wilayah  (Williams  &  Turton, 2014).  Pertumbuhan  ekonomi  daerah  dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti kondisi geografis,  sumber  daya  alam  dan  manusia, pengeluaran  pemerintah,  pendapatan  daerah dan kegiatan ekonomi daerah lainnya (Pratama et  al .,  2020).  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM)  merupakan  indikator  lain  untuk  menilai tingkat  pembangunan  dan  kualitas  hidup penduduk  suatu  wilayah.  IPM  terdiri  dari  tiga dimensi:  umur  panjang  dan  hidup  sehat, pengetahuan dan standar hidup yang memadai. Penghitungan  IPM  dapat  berubah  dengan memperhatikan  indikator  seperti  buta  huruf dan pendapatan per kapita serta menggunakan rata-rata geometris (BPS, 2010).
Gambar 1. IPM, PDRB dan Pengangguran Provinsi Aceh. (Sumber: BPS Provinsi Aceh).
Masalah lainnya adalah pertumbuhan penduduk yang  tinggi  tetapi  lapangan  kerja  yang  terbatas dan  tidak  mencukupi  sehingga  mengakibatkan
tingginya  tingkat  pengangguran.  Pengangguran yang  tinggi  merupakan  indikasi  kegagalan pembangunan. Pengangguran
dapat mempengaruhi  tingkat  kemiskinan  melalui berbagai mekanisme (Tambunan, 2001).
Data  yang  disajikan  pada  gambar  1 menunjukkan  bahwa  IPM  dan  PDRB  Provinsi Aceh meningkat rata-rata 0,73 persen per tahun selama  tiga  tahun  terakhir,  sementara  tingkat pengangguran  menurun  sebesar  1,7  persen  per tahun.  Namun,  angka  kemiskinan  di  provinsi Aceh  terus  meningkat,  menjadikannya  provinsi termiskin  di  Sumatera  Utara  (BPS  provinsi Aceh).
Gambar 2. Tingkat Kemiskinan di Provinsi Aceh
(Sumber: BPS Provinsi Aceh).
Data  yang  ditampilkan  dalam  gambar  trrsebut menunjukkan  bahwa  angka  kemiskinan  di Provinsi  Aceh  meningkat  setiap  tahunnya  dan rata-rata  kenaikannya  adalah  21  persen  pada tahun  2020-2021  dan  2  persen  pada  tahun 2021-2022.  Dalam  konteks  ini,  mengkaji hubungan  antara  variabel  makroekonomi dengan  pertumbuhan  ekonomi  serta  tingkat kemiskinan  merupakan  topik  penelitian  yang sangat  menarik.  Meskipun  sudah  banyak penelitian  sebelumnya  yang  menganalisis dampak dari variabel tersebut seperti Ahmad & Riaz (2012), Ibrahim (2016), Akisik et al . (2020), Akhmad et  al .  (2018)  dan  Aprina et  al .  (2021) dengan  menggunakan  metode  ARDL,  analisis data panel dan model kointegrasi panel, namun penelitian  lebih  lanjut  diperlukan  untuk  lebih memahami  hubungan  antara  IPM,  PDRB, tingkat  pengangguran  dan  kemiskinan  di provinsi Aceh.
Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk  menguji  pengaruh  IPM,  PDRB  dan pengangguran  terhadap  angka  kemiskinan  di
71 .9 9 31 .6 30 6,5 9 72 .1 8 34 .6 80 6,3 72 .8 0 39 .1 60 6,1 7 I P M P D R B P E N G A N G G U R A N 2020 2021 2023
81 4. 91 0 83 4. 24 0 83 1. 47 0 2 0 2 0 2 0 2 1 2 0 2 3 Tingkat Kemiskinan
daerah/kota  di  Provinsi  Aceh  baik  secara parsial  maupun  simultan.  Penelitian  ini diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  bagi pengembangan teori di bidang ilmu pengetahuan  dan  dijadikan  sebagai  referensi dan  informasi  tambahan  untuk  penelitian selanjutnya  yang  lebih  mendalam.  Selain  itu, penelitian ini juga diharapkan dapat memberikan  kontribusi  dalam  pengambilan kebijakan  bagi  para  pemangku  kepentingan untuk  mengatasi  masalah  kemiskinan  yang merupakan  masalah  klasik  di  Provinsi  Aceh, dengan memberikan gambaran tentang dampak IPM, PDRB dan pengangguran terhadap angka kemiskinan  pada  wilayah  tersebut.  Dengan demikian,  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan pemahaman yang lebih komprehensif  mengenai  faktor-faktor  yang mempengaruhi  angka  kemiskinan  di  Provinsi Aceh  dan  memberikan  dasar  yang  kokoh  bagi penyusunan strategi dan program penanggulangan  kemiskinan  yang  efektif  dan efisien di daerah tersebut.

## Metodologi Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  model  regresi  data  panel.  Data  panel tersebut  merupakan  gabungan time  series dari tahun  2018  hingga  2022  dan cross  section (data titik) dari 23 kabupaten/kota di Provinsi Aceh. Pada  data  panel,  observasi  dengan  satuan tunggal  yang  sama  diulangi  dengan  perbedaan runtun  waktu  (Gujarati,  2013).  Berikut  model estimasi yang digunakan dalam penelitian ini:
𝑇𝑀 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝐼𝑃𝑀 𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡 + 𝛽 3 𝑃𝐺 𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 Keterangan: TM
: Tingkat Kemiskinan IPM  : Indeks Pembangunan Manusia PDRB  : Priduk Domestik Regional Bruto
PG : Pengangguran
𝛽 1,..3 : Koefisien i : Time Series
t : Cross Section 𝜀 : Error Term /Residual
Dalam  analisis  data  panel,  dipilih  model estimasi regresi yang cocok dan sesuai sebelum
menentukan model yang akan digunakan, antara lain Common  Effect Model  (CEM), Fixed  Effect Model (FEM),  dan Random  Effect  Model (REM). Pemilihan  model  estimasi  regresi  data  panel terbaik selanjutnya dilakukan dengan menggunakan  uji  Chow,  uji  Hausman  dan  uji Lagrange multiplier (LM).
Gambar 3. Alur Data Panel
Gambar 3 menunjukkan jalur regresi untuk data panel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini. Setelah model yang sesuai dipilih, dilakukan uji statistik  parsial,  simultan  dan  koefisien determinasi  terhadap  hasil  regresi  model terpilih.  Tujuannya  adalah  untuk  memperoleh informasi tentang pengaruh variabel yang diteliti secara  individual  dan  kolektif  serta  seberapa baik  model  regresi  dapat  menjelaskan perbedaan  variasi  angka  kemiskinan  di daerah/kota di Provinsi Aceh.

## Hasil dan Pembahasan
Menurut  (Gujarati  dan  Porter,  2012).  Metode penilaian  menggunakan  teknologi  Data  panel dapat  diregresi  menggunakan  tiga  metode alternatif  proses  yaitu  model common  effect atau metode pooled  least  squares (CEM), Fixed  Effect Model (FEM)  dan Random  Effect  Model (REM) sebagai berikut:
1) Common Effect Model (CEM)
Metode Pooled Least Squares (PLS) adalah metode pendugaan data panel dengan cara menggabungkan  semua  pengamatan  untuk setiap  variabel.  Dengan  kata  lain,  agar intersep  semua  objek  menjadi  sama, metode  ini  mengasumsikan  bahwa  setiap individu tidak berbeda dari waktu ke waktu (time-invariant)
2) Fixed Effect Model (FEM) Fixed Effects Model (FEM) mengasumsikan adanya perbedaan intersep antar individu. Namun, koefisien (kemiringan)  dari  variabel  independen tetap  sama  antar  individu  atau  dari  waktu ke waktu.
3) Random Effect Model (REM) Jika  pendekatan  yang  menggunakan variabel  faktual  justru  menunjukkan keterbatasan  pengetahuan  tentang  model sebenarnya,  lebih  baik  mengabaikannya dengan  menggunakan  istilah  gangguan. Pendekatan ini dikenal sebagai pendekatan Random Effect Model (REM).
Ada  perbedaan  antara  FEM  dan  ECM.  Di FEM,  setiap  cross-section  individu  memiliki nilai  intercept  yang  unik.  Sementara  itu,  di FEM,  terdapat  intercept  bersama  yang merepresentasikan  nilai  rata-rata  dari  semua intercept  (cross-section)  dan  komponen kesalahan  ε i  mewakili  variasi  dari  intercept individu  terhadap  nilai  rata-rata  tersebut (Gujarati dan Porter, 2012).
Menurut Gujarati dan Porter (2012), persamaan yang memenuhi asumsi klasik hanya persamaan yang  menggunakan  metode Generalized  Least Square (GLS). Dalam eviews model estimasi yang menggunakan  metode  GLS  hanya random  effect model ,  sedangkan fixed  effect dan common  effect menggunakan Ordinary  Least  Square (OLS). Dengan demikian perlu atau tidaknya pengujian asumsi  klasik  dalam  penelitian  ini  tergantung pada hasil pemilihan metode estimasi.

## Pemilihan Model Regresi
Uji Chow
Tabel 1. Hasil Uji Chow Effects Test Statistic d.f.   Prob. Cross-section F 303.435866  (22,112) 0.0000 Cross-section Chi- square 566.400606 22 0.0000
Berdasarkan  hasil  pengujian Chowtest dengan Redundant Fixed Effects Tests untuk model Fixed Effect pada  Tabel  di  atas  terlihat  bahwa Cross- section  Chi-square lebih  besar  dari Chi- square (χ 2 ) tabel  dengan  df  :10  pada 𝛼 = 1% dan 𝛼 = 5% , maka model tidak bisa digunakan untuk menganalisis data panel dalam kasus ini.
Hai  ini  juga  bisa  dilihat  dari  Probabilitas  ( P- value ) sebesar 0,0000 < 0,05. Untuk selanjutnya model dalam kasus regresi data panel ini  akan dianalisis  dengan  menggunakan Random  Effect Model (REM).

## Uji Hausman

## Tabel 2. Hasil Uji Hausman
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f.  Prob. Cross-section random  17.055594 3 0.0007
Berdasarkan  hasil  dari  uji  hausman  diperoleh nilai Cross-section random sebesar 17.0555 dengan p-value sebesar  0.0007.  Jadi  berdasarkan  hasil Hausman  test menunjukkan  H 0 diterima  yang berarti  menolak fixed  effect  model (FEM)  dan menerima random  effect model  sehingga  model terbaik  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah model dengan metode random effect.
Tabel 3. Hasil Regresi Random Effect Model
Variable  Coefficient Std. Error t- Statistic  Prob. C 13.58969 0.168559 80.62264  0.0000 IPM 0.164466 0.117440 1.400431  0.1637 PDRB 0.326931 0.117260 2.788089  0.0061 PG 0.107575 0.077098 2.395297  0.0352 R-squared 0.986129 Mean dependent var 14.98115 Adjusted R- squared 0.983033 S.D. dependent var 0.751030 S.E. of regression 0.097829 Akaike info criterion - 1.643142 Sum squared resid 1.071890 Schwarz criterion - 1.091630 Log likelihood 139.3768 Hannan-Quinn criter. - 1.419021 F-statistic 318.4906 Durbin- Watson stat 0.888637 Prob(F- statistic) 0.000000
Hasil estimasi untuk  model random effect adalah, Konstanta (𝛽 0 ) = 13. 5896 adalah apabila IPM, PDRB  dan  pengangguran  dianggap  bernilai konstan  (nol),  maka  tingkat  kemiskinan  juga akan konstan sebesar 13. 5896.
Koefisien  regresi  variabel  IPM (𝛽 1 ) sebesar 0.16446 adalah apabila IPM meningkat sebesar 1%,  maka  tingkat  kemiskinan  akan  meningkat sebesar 0,1%, hal ini tidak sejalan dengan teori yang  berlaku  dan  hipotesis  yang  dirumuskan, yang  seharusnya  apabila  terjadi  peningkatan IPM maka kemiskinan akan menurun.
Koefisien  regresi  variabel  PDRB (𝛽 2 ) adalah sebesar  0.32693  adalah  apabila  PDRB meningkat  sebesar  1  %,  maka  tingkat kemiskinan  akan  meningkat  sebesar  0,3%,  hal ini  sesuai  dengan  hipotesis  yang  dirumuskan, karena  tanda  yang  diharapkan  adalah  positif, dengan  meningkatnya  PDRB,  maka  akan meningkatkan tingkat kemiskinan .
Pada  koefisien  regresi  pengangguran (𝛽 3 ) adalah  sebesar  0.10757  yang  artinya  apabila pengangguran  meningkat  sebesar  1%,  maka akan meningkatkan tingkat kemiskinan sebesar 0,1%.  Hasil  ini  juga  sesuai  dengan  hipotesis yang  dirumuskan,  karena  apabila  terjadi peningkatan  pengangguran,  maka  tingkat kemiskinan akan meningkat.
Hasil Uji t (Parsial)
α = 5%, maka t α 2 = 0. 025 pada df : (111) = 1.98157
Hasil t hitung variable IPM sebesar 1.400431 Oleh karena t hit < t tabel, atau 1.400431 < 1.98157, maka terima H o dan tolak H a , yang berarti IPM tidak berpengaruh  terhadap  tingkat  kemiskinan.  Hal ini juga bisa di lihat dari probabilitas (P-Value) sebesar 0.1637 > 0.05.
Hasil  t hitung variable  PDRB  sebesar  1.400431 Oleh karena t hit > t tabel, atau 2.788089 > 1.98157, maka  tolak  H o dan  terima  H a ,  yang  berarti PDRB berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan.  Hal  ini  juga  bisa  di  lihat  dari probabilitas (P-Value) sebesar 0.0061 < 0.05.
Hasil  t hitung variable  pengangguran  sebesar 1.400431 Oleh karena t hit > t tabel, atau  2.395297 > 1.98157, maka tolak H o dan terima H a , yang berarti  pengangguran  berpengaruh  terhadap tingkat  kemiskinan.  Hal  ini  juga  bisa  di  lihat dari  probabilitas  (P-Value)  sebesar  0.0352  < 0.05.

## Hasil Uji F (Simultan)
α = 1% dengan df (k-1) (n-k) (4-1) (115-4) = (3) (111) = 2.69
Hasil F hitung sebesar 318.4906, oleh karena itu F hit > F tabel, atau 318.4906 > 2.69, maka tolak H o dan diterima  H a ,  jadi  secara  bersama-sama  IPM, PDRB  dan  pengangguran  berpengaruh  secara signifikan  dan  positif  terhadap  tingkat kemiskinan.  Hal  ini  juga  bisa  di  lihat  dari probabilitas (P-Value) sebesar 0.000 < 0.05.

## Koefisien Determinasi
Berdasarkan Tabel di atas, dapat di lihat bahwa nilai koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 0.983033 yang  artinya  bahwa  dapat  dijelaskan  nilai  R- squared yang tinggi (98%) menunjukkan bahwa variabel-variabel independen (IPM, PDRB, dan pengangguran) secara bersama-sama menjelaskan  sebagian  besar  variasi  tingkat kemiskinan.

## Pembahasan
Variabel  IPM,  diindikasikan  tidak  berpengaruh terhadap  tingkat  kemiskinan.  Kecenderungan peningkatan  IPM  dari  tahun  ke  tahun  yang diukur  dengan  dimensi  kesehatan,  pendidikan dan  kesejahteraan  harus  terus  berjalan dipertahankan  dengan  konsistensi  yang  positif. Hal  ini  tidak  konsisten  dengan  hipotesis  dan teori  yang  menjadi  dasar  penelitian  ini,  yang menyatakan bahwa peningkatan Indeks Pembangunan  Manusia  akan  mengurangi kemiskinan.  Meskipun  ekonomi  tumbuh  dan menghasilkan  sumber  daya,  sumber  daya tersebut  tidak  dapat  digunakan  untuk meningkatkan indikator lain. Selain itu, struktur dan  proses  sosial  tidak  memberikan  manfaat bagi penurunan tingkat kemiskinan. Temuan ini sejalan  dengan  temuan  Ridho  Andhyka  (2018) yang  hasilnya  menunjukkan  bahwa  IPM  tidak berpengaruh  terhadap  tingkat  kemiskinan,  hal tersebut dikaitkan dengan minimnya produktivitas masyarakat. Hal ini sejalan dengan pandangan Nurkse dalam Kuncoro (2006) yang menyatakan
bahwa ketertinggalan, ketidaksempurnaan pasar, dan kurangnya modal menyebabkan  produktivitas  yang  rendah,  yang pada  gilirannya  akan  menghasilkan  pendapatan yang  rendah.  Seharusnya  dengan  peningkatan IPM, daya beli akan meningkat dan secara tidak
langsung  meningkatkan  output.  Namun temuan  ini  tidak  sejalan  dengan  temuan  dari Segoro  (2016),  yang  menemukan  bahwa sumber  daya  manusia  yang  berkualitas  juga dapat  mengurangi  kemiskinan  sebagaimana Martinez et  al (2019)  yang  menemukan  bahwa peningkatan  IPM  melalui  peningkatan  sumber daya  manusia  merupakan  salah  satu  upaya konkrit  untuk  mengurangi  kemiskinan.  Unsur- unsur penyusun nilai IPM sangat erat kaitannya dengan  tingkat  produktivitas  masyarakat. Apabila  masyarakat  memiliki  kesehatan  yang baik  dan  pendidikan  yang  memadai,  maka produktivitas  masyarakat  akan  meningkat. Alokasi  pengeluaran  untuk  konsumsi  akan meningkat,  dan  angka  kemiskinan  akan menurun.
Hasil regresi menunjukkan PDRB berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan.  Penghitungan  yang  dilakukan menunjukkan bahwa PDRB berdampak positif dan  signifikan.  Ini  berarti  semakin  tinggi PDRB, semakin tinggi pula
Tingkat
Kemiskinan.  Temuan  ini  sejalan  dengan  teori kemiskinan  relatif  yang  diajukan  oleh  Miller (dalam  Arsyad,  2010)  yang  menyatakan  bahwa garis kemiskinan akan bergeser ketika ekonomi masyarakat  mengalami  kenaikan  akibat  inflasi, sehingga  kemiskinan  selalu  ada.  Hasil  ini  tidak sejalan dengan teori dan penelitian sebelumnya yang  dilakukan  oleh  Nguyen  dan  Pham  di Vietnam  (2018),  Ruch  dan  GeyerJr  di  Afrika Selatan  (2018)  serta  Kouadio  dan  Gakpa  di Afrika  Barat  (2022).  Namun  hal  ini  senada dengan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh Mindayanti et  al .  (2021),  serta  Perera  dan  Lee (2013)  yang  menemukan  bukti  baru  bahwa pertumbuhan  perekonomian  Asia  disertai dengan  peningkatan  kemiskinan  relatif  atau ketimpangan  pendapatan.  Menurut  kepada Mulok et  al .  (2012),  PDRB  diperlukan  untuk kemiskinan  terutama  jika  tujuannya  adalah pengentasan  kemiskinan  secara  cepat  dan berkelanjutan.
Hasil  penelitian  ini  menjelaskan  bahwa  tingkat pengangguran berpengaruh berpengaruh positif dan  signifikan  terhadap  kemiskinan  di Kabupaten/Kota  Provinsi  Aceh.  Temuan  ini sejalan  dengan  studi  penelitian  Hong  dan Pandey  (2007)  yang  mengindikasikan  bahwa
pengangguran berdampak positif dan signifikan terhadap  kemiskinan.  Kesimpulan  serupa  juga didapatkan  oleh  Ukpere  dan  Slabbert  (2009), yakni  bahwa  pengangguran  pada  zaman globalisasi  berdampak  positif  dan  signifikan terhadap  kemiskinan.  Oleh  karena  itu,  dapat disimpulkan  bahwa  ketika  angka  pengangguran meningkat,  maka  angka  kemiskinan  juga  akan meningkat.  Hal  ini  disebabkan  adanya pengangguran  terbuka,  ada  yang  terfokus  pada sektor  informal  dan  ada  pula  yang  memiliki usaha  sendiri.  Lebih  lanjut  (Suripto  &  Subayil, 2020)  mengatakan  bahwa  tidak  sepenuhnya orang  yang  tidak  bekerja  adalah  orang  miskin dan orang yang bekerja adalah orang kaya. Hal ini terjadi karena ada sebagian orang yang tidak bekerja  karena  memilih  pekerjaan  yang  baik sesuai dengan tingkat pendidikannya. Selain itu, ada  juga  yang  bekerja  kurang  dari  35  jam seminggu.  Mereka  tidak  mau  bekerja  dengan upah kecil sehingga memilih mencari informasi lain  yang  dapat  memberikan  penghasilan  lebih besar.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  di atas  dapat  simpulkan  bahwa  IPM  tidak berpengaruh  terhadap  tingkat  kemiskinan  di Kabupaten/Kota  Provinsi  Aceh,  berbeda dengan PDRB dan pengangguran yang memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Kabupaten/Kota Provinsi Aceh. Beberapa  kebijakan  dapat  dilakukan  oleh pemerintah  untuk  mengurangi  kemiskinan, meningkatkan  perekonomian  pertumbuhan, menjaga  stabilitas  inflasi,  meningkatkan  tingkat investasi domestik dan asing dan mencapai nilai HDI  yang  optimal.  Kebijakan  tersebut  dapat berupa  pemerataan  pembangunan  ekonomi, penyiapan  infrastruktur  dan  suprastruktur, termasuk manusia terutama pada daerah-daerah yang memiliki potensi namun belum termanfaatkan  secara  maksimal  sekaligus mempromosikan  potensi  tersebut  baik  kepada pihak  eksternal  maupun  domestik,  dengan melibatkan  pemerintah  daerah,  pihak  swasta dan  masyarakat  lokal  dalam  merumuskan  dan melaksanakan.

## Daftar Pustaka
Ahmad,  K.,  &  Riaz,  A.  (2012).  An Econometric  Model  of  Poverty  in Pakistan:  ARDL  Approach  to  Co- integration. Asian  Journal  of  Business  and Management Sciences , 1 (3), 75-84.
Akhmad,  A.,  &  Amir.  (2018).  The  Effect  of
Economic Growth and Income Inequality on Poverty in Indonesia. IOSR Journal  of  Economics  and  Finance  (IOSR- JEF), 9(4), 20-26.
Akisik,  O.,  Gal,  G.,  &  Mangaliso,  M.  (2020). IFRS,  FDI,  Economic  Growth  and Human Development: the Experience of Anglophone  and  Francophone  African Countries. Emerging  Markets  Review , 45 , 100725.
https://doi.org/10.1016/j.ememar.2020.
100725.
Aprina,  H.,  Abd  Majid,  M.  S.,  &  Silvia,  V. (2021).  Does  the  Covid-19  Outbreak Impacts  on  Economic  Growth?  an Evidence  from  Indonesia. International Journal of Global Operations Research , 2 , 88- 95.
Arsyad,  Lincolin.  (2010). Development  Economics 5th  Edition .  Yogyakarta:  Publication Department  of  STIE  YKPN.  Pages  11- 20.
Damodar  N.  Gujarati  and  Dawn  C.  Porter. 2012. Dasar – dasar  Ekonometrika .  Jakarta: Salemba Empat.
Gujarati, D. N. 2013. Dasar-dasar Ekonometrika , Edisi  Kelima.  Mangunsong,  R.  C. penerjemah. Jakarta: Salemba Empat.
Hong,  Y.  P.,  &  Pandey,  S.  (2007). Human resources  as  inherent  fragility  of  poverty  in  the US .  International  Journal  of  Equal Opportunities, 26(1), 18-43.
Ibrahim,  A.  A.,  &  Dahie,  A.  M.  (2016).  The Effect  of  Foreign  Direct  Investment, Foreign Aid and Domestic Investment on Economic  Growth:  Evidence  from Somalia. Imperial  Journal  of  Interdisciplinary Research , 2 (12), 633-640.
Kouadio,  H.  K.,  &  Gakpa,  L.  L.  (2022).  Do Economic  Growth  and  Institutional Quality Reduce Poverty and Inequality in West  Africa?. Journal  of  Policy  Modeling , 44 (1), 41-63.
Martinez Guido, S. I., Campos, JBG., & Mario PO,  J.  (2019).  Strategic  Planning  to Improve the Human Development Index in Disenfranchised Communities through Satisfying  Food,  Water  and  Energy Needs. Food and Bioproducts Processing , 117 , 14-29.
Mindayanti,  M.  W.,  Primandhana,  W.  P.,  & Wahed,  M.  (2021).  Analisis  Pengaruh Pertumbuhan  Ekonomi,  Pendidikan,  dan Pengangguran  Terhadap  Kemiskinan  di Kota  Malang. Syntax  Idea,  3 (5),  1107- 1122.
Mulok,  D.,  Kogid,  M.,  Asid,  R.,  &  Lily,  J.
(2012).  Is  Economic  Growth  Sufficient for  Poverty  Alleviation?  Empirical Evidence  from  Malaysia. Cuadernos  de economia, 35 (97), 26-32.
Nguyen,  C.  V.,  &  Pham,  N.  M.  (2018). Economic  Growth,  Inequality,  and Poverty in Vietnam. Asian Pacific Economic Literature , 32 (1), 45-58.
Nurkse  (1953)  dalam  Kuncoro,  (1997), membahas mengenai Ekonomi Pembangunan, meliputi Teori, Permasalahan,  dan  Kebijakan,  dalam Edisi  Ketiga  buku  yang  diterbitkan  oleh Penerbit UPP AMP YKPN di Yogyakarta.
Perera, L. D. H., & Lee, G. H. Y. (2013). Have Economic  Growth  and  Institutional Quality  Contributed  to  Poverty  and Inequality  Reduction  in  Asia? Journal  of Asian Economics , 27 , 71-86.
Pratama, R. A. P., Muhammad, S., & Silvia, V. (2020).  Do  Minimum  Wage  and Economic  Growth  Matter  for  Labor Absorption in Sumatra Island,
Indonesia? East  African  Scholars  Journal  of Economics,  Business  and  Management , 3 (1), 54-61.
Ridho Andhyka (2018), Study of the Consequences of  Gross  Domestic  Regional  Product, Unemployment Rate, and Human Development Index  on  Poverty  Level  in  the  Province  of Central  Java .  Media  of  Economics  and Management, Volume 33 Number 2, July 2018, Pages 113-123.
Ruch,  W.,  &  Geyer  Jr,  H.  S.  (2018).  Public Capital  Investment,  Economic  Growth and Poverty Reduction in South African Municipalities. Regional  Science  Association International , 9 (4), 269-284.
Segoro,  W.  (2016).  Analisis  Pengaruh  Produk Domestik  Regional  Bruto  (PDRB), Inflasi,  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM)  dan  Pengangguran  terhadap Kemiskinan  di  Indonesia  Tahun  2009- 2012. Prosiding  Seminar  Nasional  Penelitian dan  PKM  Sosial,  Ekonomi  dan  Humaniora ,
6 (1), 28-34.
Suripto, & Subayil, L. (2020). Pengaruh Tingkat Pendidikan, Pengangguran, Pertumbuhan Ekonomi  Dan  Indeks  Pembangunan Manusia    Terhadap    Kemiskinan    Di D.I.Yogyakarta    Priode    2010-2017. GROWTH:  Jurnal  Ilmiah  Ekonomi Pembangunan, 1(2), 127 – 143.
Tambunan.  (2001). Perekonomian  Indonesia  Teori dan  Temuan  Empiris .  Jakarta:  Ghalia Indonesia.
Ukpere, Wilfred and Andre D. Slabbert. (2009). An Association Among Ongoing Globalization, Joblessness,  Disparity,  and  Destitution . Emerald  Insight  Worldwide  Journal  of Societal Economics. http://emeraldinsight.com Williams,  T.,  Turton,  V.  (2014). Trading
Economics: A Guide to Economic Statistics for Practitioners and Students . New Jersey: Wiley Finance Series.