Jurnal Ekombis Review – Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis
Available online at : https://jurnal.unived.ac.id/index.php/er/index DOI: https://doi.org/10.37676/ekombis.v10i2
Analisis Pengaruh Tingkat Kemiskinan Terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Dengan Model Regresi Linier
(Studi Kasus Di Kabupaten Bengkulu Utara Pada Tahun 2010-2021)
Martono Hadi Saputro
Fungsional Statistisi Ahli Pertama BPS Kabupaten Bengkulu Utara Email: martono@bps.go.id
How to Cite :
Saputro, M. H., (2022). Analisis Pengaruh Tingkat Kemiskinan Terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Dengan  Model  Regresi  Linear. EKOMBIS  REVIEW:  Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Dan  Bisnis , 10 (2). doi: https://doi.org/10.37676/ekombis.v10i2

## ARTICLE HISTORY
Received [19 Juni 2022] Revised [28 Juni 2022] Accepted [13  Juli 2022]

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pengeluaran kemiskinan terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di  Kabupaten  Bengkulu  Utara Tahun 2010-2021. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif dengan desain penelitian  deskriptif  dan  asosiatif,  dan  objek  penelitian  adalah  tingkat kemiskinan  dan  IPM.  Penelitian  ini  menggunakan  data  time  series  tingkat kemiskinan  dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  dari  BPS  Kabupaten Bengkulu  Utara  tahun  2010-2021.  Teknik  Pengumpulan  Data  adalah dokumentasi  dalam  bentuk  buku,  jurnal  dan  laporan.  Metode  analisis  yang digunakan  adalah deskriptif,  uji  korelasi  sederhana,  uji  koefisien  determinasi, uji regresi dan uji hipotesis parsial (uji-t) dengan menggunakan software SPSS. Hasil  uji  koefisien  determinasi  menunjukkan  bahwa  variabel  terikat  dapat dijelaskan  oleh  variabel  bebas  sebesar  57,2  %.  Hasil  dari  variabel  ini, ditunjukkan  secara  parsial  variabel  kemiskinan  berpengaruh  signifikan terhadap IPM yang ditunjukkan dengan nilai probabilitas 0,004 lebih kecil dari alpha  (0,005).  Hasil  analisis  secara  parsial  menunjukkan  bahwa  tingkat kemiskinan berpengaruh negatif dan signifikan terhadap IPM.

## ABSTRACT
This  research  aims  to  determine  the  effect  of  proverty  spending  on  Human Development Index (HDI) in Bengkulu Utara Regency in 2010-2021. This research is a quatitative study with descriptive and associative research design, and object of research is the level of proverty and HDI. This study used time series data on level of proverty  and  The  Human  Development  Index  (HDI)  from  BPS  Bengkulu  Utara Regency in 2010-2021. The Techniques of Data Collection are documentation in the form of books, journals and reports. The analytical method used descriptive, simple correlation  test,  coefficient  of  determination  test,  regression  test  and  partial hypothesis  test  (test-t)  using  SPSS  software.  The  result  of  the  coefficient  of determination  test  show  that  the  dependent  variable  can  be  explained  by  the independent variable by 57,2 %. The result of this variable, indicate by partially the proverty variable have a significant effect on HDI which is indicated by a probability value 0,004 smaller than alpha (0,005). The results of the partial analysis show that the level of proverty has a negative and significant effect on HDI.

## KEYWORDS
HDI, Regression, The Level of Provert 3
This is an open access article under the CC–BY-SA license

## PENDAHULUAN
Secara  umum,  pembangunan  nasional  merupakan  salah  satu  prioritas  pemerintah  untuk meningkatkan  laju  pertumbuhan  ekonomi,  khususnya  di  bidang  pembangunan  manusia.  Hal  ini juga  dijelaskan  oleh  Bintoro  (1984)  yang  mendefiniskan  pembangunan  sebagai  suatu  proses perubahan  sosial  berencana,  karena  meliputi  berbagai  dimensi  untuk  mengusahakan  kemajuan dalam  kesejahteraan  ekonomi,  modernisasi,  pembangunan  bangsa,  wawasan  lingkungan  dan peningkatan  kualitas  manusia.  Sedangkan,  pembanguan  manusia  didefinisikan  oleh  BPS  (2011) sebagai suatu proses untuk perluasan pilihan yang lebih banyak kepada penduduk melalui upaya- upaya  pemberdayaan  yang  mengutamakan  peningkatan  kemampuan  dasar  manusia  agar  dapat sepenuhnya  berpartisipasi  disegala  bidang  pembangunan.  Hal  ini  dapat  dikatakan  bahwa, pembangunan manusia menjadi salah satu tolak ukur pemerintah untuk melihat efisiensi kualitas hidup  masyarakat  di  suatu  daerah,  provinsi  bahkan  negara,  karenanya  diperlukan  adanya pembangunan  di  beberapa  sektor  diantaranya  pendidikan  dan  kesehatan  yang  menjadi  peran utama untuk memperbaiki kondisi ekonomi.
Salah satu indikator yang dapat melihat pencapaian pembangunan manusia di suatu daerah yang  berbasis  komponen  kualitas  hidup  di  dua  sektor  utama,  pendidikan  dan  kesehatan  adalah Indeks  Pembangunan  Mnausia  (IPM).  IPM  merupakan  indeks  komposit  yang  mengukur pembangunan  manusia  dari  tiga  aspek  dasar  yaitu  umur  panjang  dan  hidup  sehat    (kesehatan), pengetahuan  (pendidikan)  dan  standar  hidup  layak.  Oleh  sebab  itu,  IPM  menjadi  salah  satu indikator  untuk  menerangkan  atau menunjukkan  skala  prestasi pembangunan manusia  di  bidang ekonomi.  Secara  khusus, nilai  IPM berkisar  antara  0  sampai  dengan  100.  Angka  IPM  memberikan gambaran  komprehensip  mengenai  tingkat  pencapaian  pembangunan  manusia  sebagai  dampak dari kegiatan pembangunan yang dilakukan suatu negara/daerah.  Faktor-faktor yang dapat diukur oleh IPM diantaranya, umur panjang dan hidup sehat yang dapat ditunjukkan dari segi kesehatan masyarakat,  pengetahuan  yang  ditinjau  dari  angka  harapan  sekolah, partisipasi  sekolah  dan  rata- rata lamanya bersekolah dan hidup layak, hal ini dapa dilihat dari kemampuan masyarakat untuk membeli sejumlah kebutuhan pokok yang dapat ditinjau dari segi rata-rata besarnya pengeluaran perkapita.
Pembahasan mengenai IPM tidak hanya menarik dikaji pada skala nasional saja, melainkan daerah  juga.  Faktanya  angka  pertumbuhan  IPM  suatu  daerah  akan  mempengaruhi  tingkat pembangunan kualitas hidup secara nasional. Jika presentase angka IPM disuatu daerah mengalami peningkatan  setiap  tahunnnya,  maka  pembangunan  manusia  akan  stabil  di  tingkat  nasional  dan berlaku juga untuk sebaliknya. Indeks Pembangunan Manusia di beberapa daerah masih tergolong rendah  sehingga  berdampak  pada  pembangunan  manusia  ditingkat  nasional,  khususnya  dalam penelitian  ini  akan  diperlihatkan  tingkat  pertumbuhan  IPM  di  Kabupaten  Bengkulu  Utara  setiap tahunnya. Berikut ini di tunjukkan data IPM di Kabupaten Bengkulu Utara, selama 10 tahun terakhir (tahun 2010 sampai tahun 2021).
Tabel 1. IPM di Bengkulu Utara pada tahun 2010-2021
IPM (%) 2010 63,50 2011 64,61 2012 65,47 2013 66,67 2014 67,27 2015 67,46 2016 67,63 2017 67,80 2018 68,36 2019 68,80 2020 68,82
2021 69,28

## Tahun

## Sumber: BPS Kabupaten Bengkulu Utara, 2022
Berdasarkan  data  pada  tabel  1,  bahwa  performa  laju  IPM  mengalami  perlambatan  setiap tahunnya  meskipun  setiap  tahunnya  angka  pertumbuhan  IPM  cenderung  naik.  Pada  tahun  2010 mencapai  indeks  63,50  %  dan  tahun-tahun    berikutnya  mengalami  peningkatan  secara  kontinu sampai pada tahun 2021. Hal ini menunjukkan bahwa secara nominal tingkat pertumbuhan IPM di Kabupaten  Bengkulu  Utara  cenderung  stabil  dan  naik  secara  signifikan  setiap  tahunnya  namun secara pertumbuhan masih bergerak lambat.
Selain faktor dari kesehatan, pendidikan dan pengeluaran per kapita, kemiskina juga diduga kuat  dapat  menjadi  pengaruh  dalam  meningkatkan  Indeks  Pembangunan  Manusia.  Hal  ini dikarenakan  faktor  kemiskinan  dapat  menghambat  tingkat  pendidikan  seseorang  dan mempengaruhi kelayakan tingkat kesehatan sehingga dapat meneyebabkan penurunan pada angka sumber  daya  manusia.  Oleh  karena  itu,  aspek  yang  paling  mendasar  dalam  meningkatkan pembangunan  manusia  adalah  menurunkan  angka  kemiskinan  di  suatu  daerah.  Aspek  ini  tidak hanya  mencakup  pada  segi  ekonomi  saja  namun  juga  dipandang  dalam  segi  sosial.  Salah  satu prioritas  utama  dalam  pembangunan  manusia  adalah  efisisensi  terhadap  kualitas  hidup masyarakat, dalam hal ini jika angka kemiskinan di suatu daerah meningkat setiap tahunnya maka hal tersebut mempengaruhi laju pertumbuhan Indeks Pembangunan Manusia (IPM).
Berdasarkan penelitian terdahulu yang dikaji oleh Saputra (2011), Yolanda (2017) dan Nabila (2021)  menyatakan  bahwa  IPM  dan  tingkat  kemiskinan  adalah  dua  indikator  yang  memiliki hubungan yang sangat erat. Secara teoritis, IPM mempunyai korelasi yang negatif terhadap tingkat kemiskinan,  artinya  jika  laju  pertumbuhan  IPM  mengalami  kenaikan  maka  tingkat  kemiskinan cenderung  menurun  dan  berlaku  untuk  sebaliknya.  Meskipun  tidak  semua  wilayah  memiliki  pola yang  sama,  namun  diduga  di  Kabupaten  Bengkulu  Utara  hubungan  antara  IPM  dan  tingkat kemiskinan  berkorelasi  negatif,  hal  ini  dapat  dilihat  dari  angka  pertumbuhan  IPM  yang  tinggi sedangkan angka kemiskinan setiap tahunnya mengalami penurunan. Jika dilihat pada table 1, IPM mengalami peningkatan sebesar 1% setiap tahunnya. Namun, tidak berlaku pada angka kemiskinan, tingkat kemiskinan di Kabupaten Bengkulu Utara setiap tahunnya cenderung mengalami penurunan sebesar  1  %.  Berikut  ini  ditunjukkan  data  tingkat  kemiskinan  di  Kabupaten  Bengkulu  Utara  pada tahun 2010 sampai 2021.
Tabel 2. IPM di Bengkulu Utara pada tahun 2010-2021
IPM (%) 2010 14,00 2011 14,40 2012 14,40 2013 14,50 2014 13,95 2015 14,33 2016 13,67 2017 13,11 2018 11,81 2019 11,65 2020 11,67 2021 11,61 Tahun

## Sumber: BPS Kabupaten Bengkulu Utara, 2022
Kajian  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  hubungan  antara  tingkat kemiskinan terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kabupaten Bengkulu Utara pada tahun 2010 sampai 2011

## LANDASAN TEORI

## Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
IPM  pertama  kali  diperkenalkan  oleh United  Nations  Development  Programme (UNDP)  pada tahun  1990.  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  telah  mengganti  beberapa  indikator  dari  IPM  untuk digunakan  dalam  perhitungan  IPM,  diantaranya  Angka  Melek  Huruf  yang  diubah  menjadi  Angka Harapan  Lama  Sekolah,  PDRB  per  kapia  yang  diganti  dengan  Produk  Nasional  Bruto  (PNB)  per kapita.    IPM  berperan  sebagai  indikator  sekaligus  alat  ukur  pencapaian  kualitas  hidup  suatu masyarakat.  Menurut  BPS  (2018), sebagai alat ukur,  IPM  ditinjau  melalui  pendekatan  tiga dimensi dasar, yaitu umur panjang dan hidup sehat, pengetahuan dan standar hidup layak. Setiap dimensi tersebut  diwakili  oleh  beberapa  indikator,  diantaranya  indikator  kesehatan,  pendidikan  dan pengeluaran per kapita.
Rumus yang digunakan untuk menghitung laju Indeks Pembangunan Manusia (IPM) adalah sebagai berikut :
IPM = 1/3 (Indeks X1 + Indeks X2 + Indeks X3) Dimana : X1 : Angka Harapan Hidup X2 : Tingkat Pendidikan
X3 : Kemampuan daya beli
Terdapat 3 kategori status pembangunan manusia berdsarkan nilai IPM, diataranya :
1. IPM < 50 dikategorikan rendah
2. 50 ≤ IPM ≤ 80 dikategorikan sedang/menengah
3. IPM ≥ 80 dikategorikan tinggi
Adapun manfaat dari IPM adalah sebagai berikut :
a. Mengukur keberhasilan dalam upaya membangun kualitas hidup manusia (masyarakat)
b. Menentukan peringkat atau level pembangunan suatu wilayah/Negara
c. Bagi Indonesia, IPM merupakan data strategis karena selain sebagai ukuran kinerja pemerintah, IPM juga sebagai salah satu alokator penentuan Dana Alokasi Umum (DAU)

## Kemiskinan
Kemiskinan  adalah  kondisi  dimana  seseorang  atau  sekelompok  orang  tidak  mampu memenuhi  hak-hak  dasarnya  untuk  mempertahankan  dan  mengembangkan  kehidupan  yang bermartabat (Bappenas, 2004). Secara luas, definisi kemiskinan dikategorikan kedalam lima dimensi, diantaranya:
a. Kemiskinan
b. Ketidakberdayaan
c. Kerentanaan menghadapi situasi darurat
d. Ketergantungan
e. Keterasingan baik secara geografis mamupun sosiologis
Hal  ini  juga  diperjelas  oleh  Chamber  dalam  Prasetyo  (2010),  yang  mendefinisikan kemiskinan  sebagai  kondisi  dimana  seseorang  mengalami  kekurangan  uang  dan  barang  untuk menjamin kelangsungan hidup. Menurut BPS (2018), garis kemiskinan absolut sangat penting untuk menilai  efek  dari  kebijakan  anti  kemiskinan  antar  waktu  atau  memperkirakan  dampak  dari  suatu proyek  terhadap  kemiskinan.  Kemiskinan  dapat  disebabkan  oleh  kelangkaan  alat  pemenuh kebutuhan dasar, ataupun sulitnya akses terhadap pendidikan dan pekerjaan (Bappeda. 2011). Oleh karena itu, tingkat kemiskinan dapat mempengaruhi nilai IPM.

## Kerangka Berfikir dan Hipotesis
Berdasarkan  kajian  Pustaka  yang  telah  dipaparkan  diatas,  maka  kerangka  berfikir  dalam menyelesaikan penelitian ini, sebagai berikut :
Gambar 1. Model Konsepsual

## METODE PENELITIAN

## Desain Penelitian
Desain penelitian yang digunakan dalam penelitian ini yaitu desain penelitian deskriptif dan asosiatif  (kausal).  Dikatakan  penelitian  deskriptif  karena  dilakukan  untuk  mengetahui  dan menjelaskan  nilai  variabel  mandiri,  yaitu  Tingkat  Kemiskinan.  Sebagai  penelitian  asosiatif,  karena penelitian ini berusaha mencari hubungan dan pengaruh antara variabel satu ( independent ) dengan variabel lain ( dependent ).

## Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi  dalam  penelitian  ini  angka  kemiskinan  dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM). Adapun  teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  yaitu  dokumentasi,  karena  data  tingkat kemiskinan dan Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten Bengkulu Utara pada tahun 2010-2022 diperoleh dari BPS Kabupaten Bengkulu Utara.

## Definisi Operasional Variabel
Pertumbuhan Ekonomi
X
Penyerapan Tenaga Kerja Y
Variabel  yang  mempengaruhi  dalam  penelitian  ini  yaitu  tingkat  kemiskinan  sedangkan variabel  yang  terkena  pengaruh  yaitu  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM).  Penelitian  ini  hanya menggunakan dua macam variabel, yaitu variabel bebas tingkat kemiskinan (X1) dan variabel terikat Indeks Pembangunan Manusia (Y).

## Teknik Analisis Data
Analisis data yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis dengan menerapkan model regresi linier sederhana. Pada penelitian ini menggunakan aplikasi SPSS untuk mengalisis datanya. Persamaan model secara umum regresi linier sedehana adalah sebagai berikut :
Y = a + b X
Dimana : Y : variable dependent , pada penelitian ini adalah IPM
a : nilai konsistensi variabel Y
b : koefisien regresi/nilai dari variabel X
X : variable independent , pada penelitian ini adalah tingkat kemiskinan
Pengujian Hipotesis
Uji Hipotesis: H 0 : ẞ = 0, menunjukkan bahwa variable X tidak berpengaruh terhadap Y H 1 : ẞ ≠ 0, menunjukkan bahwa variable X berpengaruh terhadap Y Keputusan: Tolak H 0 , jika tingkat signikansi ≤ 5 %
Hipotesis  yang  akan  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  adalah  adanya  pengaruh  tingkat kemiskinan  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di  Kabupaten  Bengkulu  Uatara  pada tahun 2010-2022.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Koefisien Determinasi
Analisis  koefisien  determinasi  dilakukan  untuk  menunjukkan  pengaruh  antara  variable independent dan variable dependent. Hasil analisis koefisiesn determinasi pada penelitian diperoleh sebesar 0,572. Hal ini menginterpretasikan bahwa pengaruh variable independent (X) dalam hal ini adalah  IPM  terhadap  variable dependent (Y)  yaitu  Tingkat  Kemiskinan  sebesar  57,2  %.  Berikut  ini ditunjukkan hasil analisis koefisien determinasi pada Gambar 2.
Gambar 2. Koefisien determinasi pada model summary
Sumber: Hasil Penelitian, 2022

## Hasil Uji Hipotesis
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data,  diperoleh  nilai  F hitung sebesar  13,833  dengan  tingkat signifikansi  sebesar  0,004  <  0,005.  Hal  ini  dapat  diinterpretasikan  bahwa  model  regresi  dapat digunakan untuk memprediksi variable IPM atau dengan kata lain H 0 ditolak sedangkan H 1 diterima
artinya variable independent yaitu tingkat kemiskinan berpengaruh terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Hajil uji hipotesis ini dapat dilihat pada Gambar 3 berikut ini :
Gambar 3. Pengujian hipotesis pada tabel ANNOVA

## Sumber: Hasil Penelitian, 2022

## Model Regresi Linier
Persamaan  regresi  linier  digunakan  untuk  melihat  pengaruh  variable independent yaitu kemiskinan dengan variable dependent yaitu Indeks Pembangunan Manusia. Pada penelitian data diolah dengan bantuan aplikas pengolah data yaitu SPSS, agar hasil yang diperoleh lebih cepat dan akurat. Berikut ini ditunjukkan hasil dari Tabel Coefficient pada SPSS :
Gambar 4. Output dari Tabel Coefficient

## Sumber: Hasil Penelitian, 2022
Pada  gambar  diatas,  diketahui  nilai constant sebesar  81,795,  sedangkan  nilai  variabel dependent sebesar  -1,105.  Sehingga  diperoleh  persamaan  model  regresi  linier  sederhana,  sebagai berikut :
Y  = a + b X Y  = 81,795 - 1,105 X
Pengambilan Keputusan
a. Berdasarkan  nilai  signifikansi  pada table  Coefficient  diperoleh  nilai  signifikansi  sebesar  0,004  < 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa variable Tingkat Kemiskinan (X) berpengaruh terhadap IPM (Y)
b. Berdasarkan nilai t hitung pada Tabel Coefficient diperoleh t hitung = 3,658. Sedangkan t tabel = 2,201. Perhitungan t tabel didapatkan dari : t tabel = ( ᾳ /2 ; n-k-1) t tabel = (0,05/2 ; 12-1-1) t tabel = (0,025 ; 10) t tabel = 2,201
Pada  penelitian  ini  t hitung =  3,658  >  t tabel =  2,201.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  variable tingkat kemiskinan (X) berpengaruh terhadap IPM (Y).

## Pembahasan
Berdasarkan hasil pengolahan data diatas dengan analisis regeresi linier pada penelitian ini, dapat  dijelaskan  bahwa  variabel  tingkat  kemiskinan  (X)  memiliki  pengaruh  negatif  dengan  nilai koefisien regresi yang diperoleh sebesar -1,105 % terhadap variabel IPM (Y) di Kabupaten Bengkulu Utara  pada  tahun  2010  sampai  2022.  Hal  ini  menginterpretasikan  bahwa  jika  tingkat  kemiskinan mengalami  penurunan  sebesar  1  %  maka  laju  pertumbuhan  IPM  akan  meningkat  tepat  diangka 1,105  %.  Hasil  yang  diperoleh  ini,  sebanding  dengan  hipotesis  penelitian  sebelumnya  yang menyatakan  bahwa  tingkat  kemiskinan  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  Indeks Pembangunan  Manusia  di  Kabupaten  Bengkulu  Utara  pada  tahun 2010  sampai  2022.    Jika  dilihat dari  model  regresinya,  nilai  konstanta  yang  diperoleh  sebesar  81,795.  Hal  ini  berarti  bahwa  nilai konsistensi variable IPM adalah sebesar 81,795 . Sedangkan pada analisis tersebut juga diperoleh koefisien regresi X sebesar -1,105, angka ini menyatakan bawwa koefisien regresi tersebut bernilai negatif sehingga dapat dikatakan arah pengaruh  variabel tingkat kemiskinan (X) terhadap  variabel IPM (Y) adalah negatif.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasul  analisa  beberapa  kesimpulan  dapat  ditarik  oleh  peneliti  diantaranya, secara  parsial  variable  kemiskinan  memiliki  pengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  di  Kabupaten  Bengkulu  Utara.  Adapun  nilai  koefisien  determinasi atau  R  Square  (R2)  adalah  sebesar  0,572,  angka  ini  menginterpretasikan  bahwa  sebesar  57,2  % variasi IPM (Y) bisa dijelaskan oleh variabel independent yaitu tingkat kemiskinan (X).

## Saran
Secara  umum,  angka  kemiskinan  menjadi  harapan  prioritas  pemerintah,  baik  pemerintah pusat,  provinsi  maupun  daerah,  sehingga  mencapai  angka-angka  signifikan  sesuai  dengan  target yang  dicita-citakan,  semua  itu  direncakan  untuk  meningkatkan  laju  pertumbuhan  pembanguan manusia  (IPM)  ditengah  masyarakat.  Stabilitas  pembangunan  manusia  menjadi  tolak  ukur  untuk melihat  capaian  tingkat  kemiskinan  secara  nasional  maupun  regional.  Korelasi  antara  tingkat kemiskinan  dan  IPM  bersifat  tak  linier.  Jika  tingkat  kemiskinan  disuatu  daerah  mencapai  angka terendah maka perkembangan Indeks Pembangunan Manusia didaerah tersebut akan meningkaat.

## DAFTAR PUSTAKA
Bintoro, T. 1984. Pengantar Administrasi Pembangunan . Jakarta: LP3ES Jakarta. Badan Pusat Statistik. (2015) . Indeks Pembangunan Manusia 2018 . Jakarta: Badan Pusat Statistik. ISSN: 2086-2369
Badan Pusat Statistik. (2018). Indeks Pembangunan Manusia 2018 . Jakarta: Badan Pusat Statistik. ISSN: 2086-2369
Badan Pusat Statistik Kabupaten Bengkulu Utara. (2019). Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Bengkulu . BPS Kab. Bengkulu Utara.
Nabila, R. (2021). The effect of macroeconomic variabels on the poverty rate in Indonesia. Journal of Economics Research and Policy Studies . 1(2), 1–9. https://doi.org/10.53088/jerps.v1i2.87 Saputra,  W.  A.  2011.  Analisis  Pengaruh  Jumlah  Penduduk,  PDRB,  IPM,  Pengangguran  Terhadap Tingkat  Kemiskinan  Di  Kabupaten  Kota  Jawa  Tengah.  (Skripsi). Semarang:  Universitas Diponegoro .
Yolanda, Y. (2017). Analysis of factors affecting inflation and its impact on human development index and poverty in Indonesia. European Research Studies Journal. 20(4B), 38-56.