## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin

## Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk, Pengangguran Dan Tingkat Pendidikan Terhadap Kemiskinan Jawa Timur 2018-2023
M. Syifaul Qolbi 1* , Ririt Iriani Sri Setiawati 2 , Arga Parama Yufinanda 3
1,2,3 Ekonomi Pembangunan, UPN Veteran Jawa Timur, Indonesia Email: 1 syifaulqhy@gmail.com, 2 ririt.iriani.ep@upnjatim.ca.id , 3 jatim@bps.go.id
Abstrak− Penelitian  ini  menganalisis  dampak  jumlah  penduduk,  tingkat  pengangguran,  dan  Tingkat  Pendidikan  terhadap  tingkat kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Timur  selama  periode  2018-2023.  Metode  yang  digunakan  adalah  deskriptif  kuantitatif  dengan  data sekunder  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi  Jawa  Timur.  Variabel  yang dianalisis  meliputi  jumlah  penduduk  (X1),  tingkat pengangguran  (X2),  dan  Tingkat  Pendidikan  (X3)  sebagai  variabel  independen,  serta  tingkat  kemiskinan  (Y)  sebagai  variabel dependen.  Untuk  menguji  pengaruh  variabel-variabel  independen  terhadap  variabel  dependen,  digunakan  analisis  regresi  linear berganda. Pendekatan ini melibatkan pengumpulan data, pengujian validitas dan reliabilitas data, serta analisis statistik deskriptif dan regresi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  faktor-faktor  yang mempengaruhi kemiskinan dan untuk memberikan rekomendasi kebijakan yang dapat mengurangi kemiskinan di Jawa Timur dengan mengontrol  pertumbuhan  penduduk,  menciptakan  lapangan  kerja,  meningkatkan  akses  ke  pendidikan,  dan  meningkatkan  kualitas pendidikan.
Kata Kunci: Kemiskinan, Jumlah Penduduk, Pengangguran, Tingkat Pendidikan, Analisis Deskriptif Kuantitatif
Abstract− This research analyzes the impact of population, poverty level, and education level on poverty levels in East Java Province during  the 2018-2023 period.  The  method  used is descriptive  quantitative  with  secondary data  from  the  Central  Statistics  Agency (BPS)  of  East  Java  Province.  The  variables  analyzed  include  population  (X1),  poverty  level  (X2),  and  education  level  (X3)  as independent variables, as well as poverty level (Y) as the dependent variable. To test the influence of independent variables  on the dependent  variable,  multiple  linear  regression  analysis  was  used.  This  approach  includes  data  collection,  testing  the  validity   and reliability  of  the  data,  as  well  as  descriptive  statistical  and  regression  analysis.  The  aim  of  this  research  is  to  gain  a  deeper understanding of the factors that influence poverty and to provide policy recommendations that can reduce poverty in East Jav a by controlling population growth, creating jobs, increasing access to education, and improving the quality of education.
Keywords : poverty, population, unemployment, education level, quantitative descriptive analysis

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan merupakan salah satu tantangan utama yang dihadapi oleh Indonesia, sebuah negara yang kaya akan sumber  daya  alam  namun  juga  dihadapkan  pada  ketimpangan  sosial  yang  signifikan. Hampir  di  seluruh  negara, kemiskinan  adalah  masalah  klasik.  Perbincangan  mengenai  kemiskinan  sering  muncul  di  media  massa,  lembaga akademik, dan pemerintahan. Kemiskinan adalah masalah yang rumit  dan kompleks yang memiliki  banyak hubungan dengan  faktor  sosial,  ekonomi,  budaya,  dan  lainnya.  Salah  satu  fokus  dari  Undang-Undang  Dasar  1945  adalah penanggulangan kemiskinan, yang menegaskan komitmen untuk  meningkatkan kesejahteraan umum dan menciptakan keadilan sosial bagi seluruh rakyat Indonesia. Sejak era kemerdekaan hingga saat ini, kemiskinan telah diatasi melalui berbagai  program  di  setiap  periode  pemerintahan.  Terdapat  dua  kondisi  yang  menjadi  penyebab  kemiskinan: kemiskinan  alamiah  dan  kemiskinan  buatan.  Kemiskinan  alamiah  terjadi  karena  keterbatasan  sumber  daya  alam, rendahnya adopsi teknologi, serta dampak bencana alam. Sementara itu, kemiskinan buatan disebabkan oleh rendahnya produktivitas masyarakat dalam menjalani kehidupan sehari-hari, sehingga sulit untuk keluar dari lingkaran kemiskinan (Khoirus Sholihin, 2021).
Adisasmita  (2005)  menyatakan  bahwa  indikator  kemiskinan  yang  sering  digunakan  meliputi  tingkat  upah, pendapatan,  konsumsi,  angka  kematian  anak  balita,  imunisasi,  kekurangan  gizi  pada  anak,  tingkat  fertilitas,  angka kematian  ibu,  harapan  hidup  rata-rata,  tingkat  partisipasi  anak  usia  sekolah  dasar,  proporsi  pengeluaran  pemerintah untuk  layanan  dasar  masyarakat,  pemenuhan  kebutuhan  pangan  (kalori/protein),  akses  air  bersih,  pertumbuhan penduduk, tingkat melek huruf, urbanisasi, pendapatan per kapita, dan distribusi pendapatan. Konsep kemiskinan tidak hanya  terbatas  pada  kekurangan  pangan  dan  pendapatan  yang  rendah,  tetapi  juga  mencakup  aspek  kesehatan, kesejahteraan, pendidikan, dan perlakuan yang adil di depan hukum.
BPS memiliki kriteria spesifik untuk mengidentifikasi penduduk miskin, antara lain: luas lantai bangunan tempat tinggal  kurang  dari  8m2  per  orang,  jenis  lantai  tempat  tinggal  terbuat  dari  bahan  berkualitas  rendah  seperti bambu/rumbia/kayu, jenis dinding tempat tinggal terbuat dari bahan berkualitas rendah seperti bambu/rumbia/kayu atau tanpa  diplester,  sumber  penerangan  rumah  tangga  bukan  listrik,  sumber  air  minum  berasal  dari  sumur/mata  air  tak terlindung/sungai/air  hujan,  bahan  bakar  untuk  memasak  menggunakan  kayu  bakar/arang/minyak  tanah,  konsumsi daging/susu/ayam  hanya  sekali  seminggu  atau  kurang,  hanya  mampu  membeli  satu  stel  pakaian  per  tahun,  hanya sanggup  makan  satu/dua  kali  per  hari,  tidak  sanggup  membayar  biaya  pengobatan  rumah  sakit/klinik,  penghasilan kepala  rumah  tangga  dibawah  600  ribu  per  bulan,  pendidikan  tertinggi  kepala  rumah  tangga  tidak  sekolah/putus

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
sekolah/tamat  SD,  dan  tidak  memiliki  tabungan  atau  barang  yang  mudah  dijual  minimal  500  ribu  seperti  kendaraan bermotor (kredit/non kredit)/emas/ternak/barang modal lainnya.
.
Tabel 1. Jumlah Penduduk Miskin di Pulau Jawa tahun 2018-2023 berdasarkan Provinsi Provinsi Jumlah Penduduk Miskin (Ribu Jiwa) 2018 2019 2020 2021 2022 2023 DKI 372 362 481 502 502 478 DI 450 441 476 506 455 448 Banten 669 641 776 867 814 826 Jawa Barat 3539 3376 3920 4195 4071 3889 Jawa Tengah 3867 3679 3981 4110 3831 3792 Jawa Timur 4292 4056 4419 4573 4181 4189
Berdasarkan  data  dari  BPS  bisa  dilihat  pada  tahun  2018-2023  Provinsi  Jawa  Timur  masih  menjadir  Provinsi dengan  jumlah  penduduk  miskin  terbanyak  di  Pulau  Jawa,  jika  dilihat  dari  jumlah  penduduk  miskin  di  Provisi  Jawa Timur  yang  berjumlah  sekitar  4.189.000  jiwa  pada  tahun  2023.  Ada  banyak  faktor  yang  mempengaruhi  kemiskinan yang terjadi di Jawa Timur salah satunya yaitu jumlah penduduk yang bisa dikatakan overpopulasi , bahkan pada tahun 2023 jumlah penduduk jawa timur bisa mencapai 41.416.407 dengan laju pertumbuhan penduduk mencapai 0,68% per tahun.  Tidak  heran  jika  jumlah  penduduk  miskinya  juga  banyak  meskipun  jika  dilihat  dari  presentasenya  hanya mencapai 10,35%, yang mana dengan luas wilayah hanya 47.804 km².
Adapun faktor lain yang menyebabkan tingginya tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Timur seperti program KB (Keluarga  Berencana)  yang  kurang  terealisasi  dan  diikuti  dengan  meledaknya  angka  kelahiran  pasca  kemrdekaan (generasi Boomer), hal ini juga yang menyebabkan jumlah penduduk Jawa Timur overpopulasi dan beban tanggungan tiap  keluarga  bertambah  (Tri  Wulandari,2018).  Menurut  saya  ini  selaras  dengan masyarakat  Jawa  masa  cultuurstelsel antara Tahun 1830-1870 “banyak anak banyak rezeki” kemudian masyarakat setempat berfikir untuk memiliki banyak anak dan berharap suatu saat semua anaknya dapat bekerja untuk orang tuanya. Padahal kenyataanya justru sebaliknya “mereka” yang memilih untuk tidak menjalani program KB kewalahan untuk membiayai 2 anak atau lebih, bahkan ada yang  mempunyai  lebih  dari  10  anak  kemudian  banyak  anak  yang  kebutuhanya  tidak  terpenuhi  (gizi  buruk).  Pada akhirnya  anak-anak  tersebutpun  banyak  yang  tidak  mengenyam  bangku  sekolah  dan terpaksa  untuk  bekerja  pada  saat usia  yang  belum  produktif,  kabar  baiknya  zaman  sekarang  banyak  masyarakat  yang  berfikir  rasional,  berpengalaman dari generasi sebelumnya.
Gambar 1. Jumlah dan Persentasi Penduduk Miskin
Provinsi Jawa Timur memiliki jumlah penduduk terbanyak ke 2 di Indonesia yaitu sebanyak 41,64 juta jiwa pada tahun 2023 (14,83%) dibandingkan dengan Jawa Barat yang menduduki posisi pertama dengan 49,9 juta jiwa (17,78%)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
dan  diikuti  dengan  Jawa  Tengah  dengan  jumlah  penduduk  38,13  juta  jiwa  (13,58%).  Padatnya  populasi  ini  dapat menyebabkan berbagai macam masalah  yang biasa terjadi pada suatu daerah yang overpopulasi yaitu persaingan yang ketat  dalam  mencari  lapangan  pekerjaan,  krisis  properti/aset  bangunan  seperti  rumah  dan  tanah  yang  semakin  lama semakin  mahal,  tekanan  pada  infrastruktur  dan  sumber  daya  alam,  serta  ketimpangan  sosial  dan  ekonomi  yang  besar. Namun,  tidak  menutup  kemungkinan  pula  dampak  demografi  ini  juga  dapat  memberikan  keuntungan  pada  Provinsi Jawa  Timur  seperti  pertumbuhan  ekonomi,  peningkatan  layanan  publik  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan provinsi-provinsi  yang populasi penduduknya lebih rendah, dan tidak lupa diversitas budaya yang mungkin saja dapat menyebabkan  keragaman  budaya  dan  etnis,  sehingga  menghasilkan  budaya  yang  dinamis  dan  beragam.  Jumlah  dan persentase penduduk miskin pertama kali dihitung oleh Badan Pusat Statistik (BPS) pada tahun 1984, yang mencakup periode 1976–1981, menggunakan data modul konsumsi Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas). Sejak saat itu, BPS secara rutin merilis data ini setiap tiga tahun sekali, dengan membagi data berdasarkan daerah perkotaan dan perdesaan. Mulai tahun 2003, BPS merilis data ini setiap tahun melalui pengumpulan data Susenas Panel Modul Konsumsi, yang dilakukan setiap bulan Februari atau Maret sejak tahun tersebut.

## Gambar 2. Grafik Perkembangan Jumlah Penduduk Miskin Jawa Timur, 2018-2023
Menurut  Anggi  Widya  Permani  dari  Suara  Surabaya  (2018), Hingga  Maret  2018,  jumlah  penduduk  miskin  di Jawa  Timur  mencapai  4.332,59  ribu  jiwa,  atau  10,98  persen  dari  total  penduduk  di  provinsi  tersebut,  meskipun  garis kemiskinan mengalami peningkatan sebesar 3,68 persen. Berdasarkan data Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas), garis kemiskinan meningkat sebesar Rp13.272 per kapita per bulan selama periode September 2017 hingga Maret 2018, dari  Rp360.302  menjadi  Rp373.574  per  kapita  per  bulan  pada  Maret  2018. Angka  tersebut  menunjukkan  bahwa masalah  kemiskinan  masih  menjadi  isu  serius  yang  membutuhkan  perhatian  dan  tindakan  nyata  dari  pemerintah  dan para pemangku kepentingan lainnya. Hal ini berhubungan dengan Tingkat Pendidikan untuk usia 10 tahun keatas yang presentasenya naik tiap tahun, Hubungan antara variabel tingkat pendidikan dan tingkat kemiskinan suatu daerah sering kali  sangat  erat.  Secara  umum,  peningkatan  tingkat  pendidikan  di  suatu  daerah  cenderung  berdampak  positif  dalam mengurangi tingkat kemiskinan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  deskriptif  kuantitatif  untuk  mengevaluasi  pengaruh  jumlah  penduduk, tingkat  pengangguran,  dan  Tingkat  Pendidikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Timur  selama  periode 2018-2023.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  Jawa  Timur.  Data  yang  dikumpulkan  meliputi  Jumlah  Penduduk  (X1):  Data  jumlah  penduduk  di Provinsi  Jawa  Timur  setiap  tahun  dari  2018  hingga  2023,  Tingkat  Pengangguran  (X2):  Data  tingkat  pengangguran  di Provinsi  Jawa  Timur  setiap  tahun  dari  2018  hingga  2023,  Tingkat  Pendidikan  (X3):  Data  Tingkat  Pendidikan  di Provinsi Jawa Timur setiap tahun dari 2018 hingga 2023, Tingkat Kemiskinan (Y): Data tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Timur setiap tahun dari 2018 hingga 2023.
Data  sekunder  ini  diperoleh  melalui  publikasi  tahunan  BPS  Jawa  Timur,  baik  dalam  bentuk  laporan  cetak maupun digital yang tersedia di situs resmi BPS. Data sekunder yang terkait seperti “Statistik Pendidikan Provinsi Jawa Timur tahun 2018-2023” , “Profil Kemiskinan Provinsi Jawa Timur 2023” ,dan “Laporan Eksekutif Keadaan Angkatan Kerja Provinsi Jawa Timur tahun 2023”. Sebagian besar data dikumpulkan mencakup periode waktu 2018 hingga 2023 untuk memastikan analisis yang komprehensif dan relevan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 24/07/2024 ; Accepted: 02/08/2024 ; Published: 04/08/2024
Teknik  analisis  data  menggunakan  Teknik  statistik  deskriptif,  langkah-langkah  analisis  meliputi  :  Pengolahan data,  Analisis  Deskriptif,  dan  Intepretasi  Hasil  dengan  tahapan  menyajikan  data  dari  BPS  terlebih  dahulu  kemudian mengidentifikasi tren dan pertumbuhan variable Y terhadap variable X1,X2, dan X3 serta menjelaskan hasil analisis dan menarik  kesimpulan mengenai  pengaruh jumlah penduduk, pengangguran, tingkat  Pendidikan terhadap kemiskinan di Jawa  Timur.  Pengujian  dilakukan  menggunakan perangkat  lunak  seperti  SPSS  dan  Microsoft  Excel  untuk  melakukan perhitungan data statistic, peneliti menggunakan uji korelasi dan regresi linear berganda pada penelitian ini.

## 2.1 Studi Kasus dan Data
Untuk mendukung analisis ini dengan data nyata, kita dapat melihat tren pada data tingkat pendidikan dan kemiskinan yang telah diolah. Misalnya, jika dari tahun 2018 hingga 2021, persentase penduduk yang melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi meningkat dan tingkat kemiskinan menurun, maka ini bisa menjadi indikasi hubungan positif antara pendidikan dan pengurangan kemiskinan.
Kesimpulannya,  peningkatan  tingkat  pendidikan  di  suatu  daerah  biasanya  berkontribusi  pada  pengurangan tingkat  kemiskinan  melalui  peningkatan  keterampilan  dan  produktivitas,  peluang  pekerjaan  yang  lebih  baik, pengetahuan finansial yang lebih baik, dampak generasional positif, serta peningkatan kesehatan dan gizi.
Tabel 2. Presentase tingkat penduduk Provinsi Jawa Timur usia 10 tahun keatas menurut Pendidikan tertinggi yang ditamatkan tahun 2018-2023
TAHUN SMP< SMA KULIAH 2018 74,31 20,25 5,43 2019 72,58 20,21 7,21 2020 68,48 24,21 7,31 2021 68,19 23,98 7,83 2022 68,19 23,98 7,83 2023 66,81 24,72 8,47
Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki berbagai strategi dan intervensi yang dapat efektif dalam mengurangi tingkat  kemiskinan  di  Indonesia.  Dengan  menggabungkan  pendekatan  kuantitatif  dan  kualitatif,  penelitian  ini  akan menganalisis  dampak  dari  program-program  pemberdayaan  ekonomi  masyarakat,  akses  terhadap  pendidikan  dan layanan  kesehatan,  serta  upaya-upaya  pengentasan  kemiskinan  lainnya.  Melalui  pendekatan  ini,  penelitian  ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan serta memberikan rekomendasi kebijakan yang konkret untuk meningkatkan efektivitas program-program pengentasan kemiskinan di Indonesia. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya akan memberikan kontribusi signifikan terhadap literatur  akademik  tentang  kemiskinan,  tetapi  juga  memiliki  implikasi  praktis  yang  penting  dalam  merumuskan kebijakan publik yang lebih efektif dalam mengatasi masalah kemiskinan di Indonesia.
Tabel 3. Perbandingan Variabel X1,X2, dan X3 terhadap Variabel Y
Tahun Jumlah Penduduk (X1) Kemiskinan (Y) TPT (X2) Tingkat Pendidikan (X3) SMP< Tamat SMA Lanjut Kuliah 2018 39 500 851 10,98% 3,91% 74,31% 20,25% 5,43% 2019 39 698 631 10,37% 3,82% 72,58% 20,21% 7,21% 2020 40 665 696 11,09% 5,84% 68,48% 24,21% 7,31% 2021 40 878 789 11,40% 5,74% 68,19% 23,98% 7,83% 2022 41 149 974 10,38% 5,49% 68,19% 23,98% 7,83% 2023 41 416 407 10,35% 4,88% 66,81% 24,72% 8,47%

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perkembangan Jumlah Penduduk Miskin Jawa Timur 2018-2023
Berdasarkan data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jawa Timur, terlihat adanya fluktuasi dalam jumlah penduduk miskin dari tahun 2018 hingga 2023. Data tersebut dapat dirangkum sebagai berikut:
1) 2018 :  Pada  bulan  Maret,  jumlah  penduduk  miskin  tercatat  sebesar  4,333  ribu  jiwa,  sedangkan  pada  bulan September, jumlahnya sedikit menurun menjadi 4,292 ribu jiwa.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
2) 2019  :  Terjadi  penurunan  yang  cukup  signifikan,  di  mana  jumlah  penduduk  miskin  pada  bulan  Maret  adalah 4,112 ribu jiwa dan turun menjadi 4,056 ribu jiwa pada bulan September.
3) 2020  :  Jumlah  penduduk  miskin  mengalami  peningkatan,  dengan  4,419  ribu  jiwa  pada  bulan  Maret  dan meningkat menjadi 4,586 ribu jiwa pada bulan September.
4) 2021  :  Jumlah  penduduk  miskin  meningkat  lagi  menjadi  4,573  ribu  jiwa  pada  bulan  Maret,  namun  menurun pada bulan September menjadi 4,260 ribu jiwa.
5) 2022 : Angka kemiskinan menunjukkan sedikit penurunan dengan jumlah penduduk miskin sebesar 4,181 ribu jiwa pada bulan Maret dan 4,236 ribu jiwa pada bulan September.
6) 2023  :  Data  untuk  bulan  Maret  menunjukkan  jumlah  penduduk  miskin  sebesar  4,189  ribu  jiwa,  namun  data untuk belum September tidak tersedia.

## 3.2 Analisis Deskriptif Kuantitatif
Dalam  studi  ini,  peneliti  menggunakan  analisis  deskriptif  kuantitatif  untuk  memahami  pengaruh  variabel-variabel tertentu terhadap tingkat kemiskinan di Jawa Timur. Variabel-variabel tersebut meliputi:
1. Jumlah Penduduk (X1) : Faktor ini diukur dalam satuan persentase dan digunakan untuk melihat korelasi antara jumlah  penduduk  dengan  tingkat  kemiskinan.  Populasi  yang  besar  dapat  meningkatkan  tekanan  pada  sumber daya dan fasilitas publik, memperburuk kemiskinan jika tidak diimbangi dengan peningkatan lapangan kerja dan layanan publik.
2. Pengangguran  (X2)  :  Pengangguran  juga  diukur  dalam  satuan  persentase  dan  dianalisis  untuk  melihat dampaknya  terhadap  kemiskinan.  Pengangguran  berhubungan  langsung  dengan  berkurangnya  pendapatan  dan meningkatnya ketidakstabilan ekonomi, yang memicu kemiskinan.
3. Tingkat  Pendidikan  (X3)  :  Diukur  dalam  satuan  persentase,  variabel  ini  dianalisis  untuk  memahami hubungannya  dengan  tingkat  kemiskinan.  Pendidikan  yang  lebih  tinggi  membuka  peluang  ekonomi  yang  lebih baik, menurunkan risiko kemiskinan karena meningkatkan keterampilan dan produktivitas individu.
Untuk menjelaskan pengaruh variabel jumlah penduduk (X1), pengangguran (X2), dan Tingkat Pendidikan (X3) terhadap  variabel  kemiskinan  (Y),  kita  dapat  menggunakan  hasil  analisis  regresi  linear  berganda.  Berikut  ini  adalah tabel yang menyajikan koefisien regresi dan nilai signifikan dari setiap variabel independen terhadap variabel dependen.
Tabel yang diberikan berisi data dari tahun 2018 hingga 2023 dengan beberapa variabel. Berikut penjelasan dan analisis data dari tabel tersebut:
Struktur Data:
1. Tahun : Tahun pengamatan (2018-2023).
2. Jumlah Penduduk (X1) : Jumlah penduduk di wilayah tersebut.
3. Kemiskinan (Y) : Tingkat kemiskinan di wilayah tersebut.
4. TPT (X2) : Tingkat Pengangguran Terbuka.
5. Tingkat Pendidikan (X3) : Tingkat pendidikan di wilayah tersebut, dengan sub-kategori:
a) SMP< : Persentase penduduk yang berpendidikan di bawah SMP.
b) Tamat SMA : Persentase penduduk yang tamat SMA.
c) Lanjut Kuliah : Persentase penduduk yang melanjutkan kuliah. Analisis Data:
1. Jumlah Penduduk (X1) :
a) Jumlah penduduk meningkat  dari  tahun 2018 ke 2021. Namun, ada beberapa perbedaan format pada data penduduk yang perlu diklarifikasi.
2. Tingkat Kemiskinan (Y) :
a) Tingkat kemiskinan menurun dari 2018 (10.98%) ke 2019 (10.37%), namun kembali meningkat pada tahun 2020  (11.09%)  dan  2021  (11.40%).  Ini  menunjukkan  fluktuasi  yang  mungkin  disebabkan  oleh  berbagai faktor ekonomi dan sosial.
3. TPT (X2) :
a) Tingkat  pengangguran  terendah  tercatat  pada  tahun  2019  (3.82%),  dan  meningkat  tajam  pada  tahun  2020 (5.84%)  kemungkinan  akibat  dari  pandemi  COVID-19  yang  mempengaruhi  ekonomi  dan  pekerjaan. TPT sedikit menurun pada 2021 (5.74%).
4. Tingkat Pendidikan (X3) :
a) SMP< :  Persentase  penduduk  dengan  pendidikan  di  bawah  SMP  mengalami  penurunan  dari  tahun  2018 (74.31%) ke 2021 (68.19%).
b) Tamat SMA : Persentase penduduk yang tamat SMA menunjukkan fluktuasi kecil tetapi tetap relatif stabil.
c) Lanjut Kuliah : Persentase penduduk yang melanjutkan kuliah meningkat dari tahun 2018 (5.43%) ke 2021 (7.83%).
Terdapat  tren  peningkatan  jumlah  penduduk  dari  2018  hingga  2021.  Tingkat  kemiskinan  dan  pengangguran menunjukkan  fluktuasi  yang  signifikan,  terutama  terkait  dengan  dampak  ekonomi  global  dan  lokal  seperti  pandemi COVID-19.  Tingkat  pendidikan  menunjukkan  peningkatan  dalam  persentase  penduduk  yang  melanjutkan  pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Untuk analisis lebih mendalam, termasuk analisis statistik dan visualisasi  data, bisa dilakukan pengolahan lebih lanjut dengan  melihat  tren  dan  korelasi  antar  variabel. Berikut  adalah  hasil  uji  regresi  linear  berganda  dan  uji  korelasi  yang dilakukan dengan software SPSS dan Excel.
Tabel 4. Model Sumamary Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .430 a .185 -.630 .540
a. Predictors: (Constant), Tingkat Pendidikan, Pengangguran, Jumlah Penduduk
Tabel 5. Model Anova ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression .198 3 .066 .227 .873 b Residual .874 3 .291 Total 1.072 6 a. Dependent Variable: Kemiskinan b. Predictors: (Constant), Tingkat Pendidikan, Pengangguran, Jumlah Penduduk Tabel 6. Model Coefficients Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 6.473 56.052 .115 .915 Jumlah Penduduk 1.368E-7 .000 .254 .088 .935 Pengangguran .174 .375 .340 .465 .674 Tingkat Pendidikan -.298 1.048 -.842 -.284 .795
a. Dependent Variable: Kemiskinan
Berdasarkan  hasil  uji  regresi  linear  berganda  yang  Anda  berikan,  terdapat  beberapa  argumen  yang  dapat  kita tambahkan:
1. Model  Summary :  Nilai  R  Square  sebesar  0.185  menunjukkan  bahwa  sekitar  18.5%  variabilitas  variabel dependen  dapat  dijelaskan  oleh  model  regresi  linear  berganda  ini.  Meskipun  ini  mungkin  terlihat  rendah, penting untuk mempertimbangkan konteks penelitian dan variabel yang digunakan.
2. ANOVA : Nilai  Significance  (Sig.)  untuk  Regression  adalah 0,873 , yang  menunjukkan  bahwa  model regresi tidak  signifikan  secara  statistik pada  level  kepercayaan  standar  dan  tidak  ada  cukup  bukti  untuk menyatakan hubungan linear antara variabel independen dan variabel dependen dalam sampel ini.
3. Coefficients :
a) Jumlah Penduduk memiliki nilai B negatif (-1.368E-7) dengan nilai Significance yang tinggi (Sig. 0,935), menunjukkan bahwa  tidak ada bukti yang cukup untuk  menyatakan pengaruh signifikan terhadap  variabel dependen dalam sampel ini.
b) Pengangguran  memiliki  nilai  B  positif  (0,174)  tetapi  tidak  signifikan  secara  statistik  (Sig. 0,674), menunjukkan bahwa tingkat pengangguran mungkin tidak memiliki pengaruh yang kuat terhadap variabel dependen dalam sampel ini.
c) Tingkat  Pendidikan  memiliki  nilai  B  negatif  (-0,298)  dan  tidak  signifikan  secara  statistik  (Sig. 0,795), menunjukkan  bahwa  tingkat  pendidikan  mungkin  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  variabel dependen dalam sampel ini.
Dari  output  tersebut  diketahui  bahwa  nilai  F-hitung  adalah 0,227 dengan  tingkat  signifikansi  sebesar 0,873. Karena  nilai  signifikansi  ini lebih  besar  dari  0,05,  maka  model  regresi tidak  dapat dianggap  signifikan  secara  statistik untuk memprediksi variabel jumlah penduduk. Dengan kata lain, tidak ada cukup bukti pada tingkat kepercayaan 95% untuk  menyatakan  bahwa  variabel  jumlah  penduduk  (X)  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  variabel kemiskinan (Y) kita juga dapat menyimpulkan bahwa model regresi memiliki beberapa keterbatasan dalam menjelaskan variabilitas  variabel  dependen  dan  mungkin  perlu  ditinjau  kembali  dengan  menambahkan  atau  mengubah  variabel independen untuk meningkatkan kecocokan model.
Tabel 7. Uji Korelasi
Jumlah Penduduk Kemiskinan (Y)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
(X1) Jumlah Penduduk (X1) -0,131429282 TPT (X2) 0,407341807 Tingkat Pendidikan (X3) -0,302474292 Kemiskinan (Y) 1 1
Kita  perlu  mengidentifikasi  variabel  terikat  (Y)  dan  variabel  bebas  (X1,  X2,  X3)  dan  kemudian menginterpretasikan hasil korelasi.
Variabel yang dijelaskan dalam pertanyaan adalah:
a) Kemiskinan (Y)
b) Jumlah Penduduk (X1)
c) TPT (X2)
d) Tingkat Pendidikan (X3)
Berdasarkan informasi pada variabel X1,X2, dan X3, kita dapat mengidentifikasi bahwa:
a) Kemiskinan (Y) adalah variabel terikat
b) Jumlah Penduduk (X1), TPT (X2), dan Tingkat Pendidikan (X3) adalah variabel bebas
Selanjutnya kita akan menganalisis matriks korelasi pada variabel X1, X2, dan X3, serta melihat pengaruh setiap variabel bebas terhadap variabel terikat.
Nilai  korelasi  antara  kemiskinan  (Y)  dan  jumlah penduduk  (X1),  TPT  (X2),  dan  tingkat  pendidikan  (X3)  tidak  dapat dihitung karena data yang tidak lengkap pada matriks korelasi di variabel X1,X2, dan X3.
Nilai  korelasi  yang  hilang  (NaN)  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  cukup  data  untuk  menghitung  korelasi  antara pasangan variabel ini. Kemungkinan penyebabnya adalah hanya ada satu observasi yang tersedia untuk salah satu atau kedua variabel, sehingga tidak mungkin menghitung korelasi.
Kita  akan  menggunakan  data  di  bawah  sebagai  data  acuan  untuk  menghitung  korelasi  antara  kemiskinan  (y) dengan jumlah penduduk (x1), TPT (x2), dan tingkat pendidikan (x3).
Variabel Korelasi dengan Kemiskinan (y) x1 -131 x2 407 x3 -302 Interpretasi:
a) Kemiskinan  (y)  dan  Jumlah  Penduduk  (x1): Terdapat  korelasi  negatif  yang  lemah  antara  kemiskinan  dan jumlah penduduk. Ini menunjukkan bahwa ketika jumlah penduduk meningkat, tingkat kemiskinan cenderung sedikit menurun, namun hubungan ini tidak terlalu kuat.
b) Kemiskinan (y) dan TPT (x2): Terdapat korelasi negatif yang sangat lemah antara kemiskinan dan TPT. Ini menunjukkan bahwa hubungan antara tingkat kemiskinan dan TPT hampir tidak ada.
c) Kemiskinan (y) dan Tingkat Pendidikan (x3): Terdapat korelasi negatif yang lemah antara kemiskinan dan tingkat  pendidikan.  Ini  menunjukkan  bahwa  ketika  tingkat  pendidikan  meningkat,  tingkat  kemiskinan cenderung sedikit menurun, namun hubungan ini tidak terlalu kuat.
Korelasi  tidak  selalu  menunjukkan  hubungan  sebab-akibat.  Bisa  jadi  ada  faktor  lain  yang  memengaruhi hubungan  antara  variabel-variabel  ini.  Kita  akan  membuat  tabel  yang  berisi  korelasi  antara  kemiskinan  (y)  dengan jumlah penduduk (x1), TPT (x2), dan tingkat pendidikan (x3). Kemudian kita akan menganalisis hasilnya lebih lanjut. Berikut  adalah  tabel  korelasi  antara  kemiskinan  (y)  dengan  jumlah  penduduk  (x1),  TPT  (x2),  dan tingkat  pendidikan (x3):

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 24/07/2024 ; Accepted: 02/08/2024 ; Published: 04/08/2024

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
y x1 x2 x3 1 10.98 39500851 3.91 5.43 2 10.37 39698631 3.82 7.21 3 11.09 40665696 5.84 7.31 4 11.4 40878789 5.74 7.83 5 10.38 41149974 5.49 7.83 6 10.35 41416407 4.88 8.47
Analisis Hasil:
1. Jumlah Penduduk (x1): Korelasi negatif (-0.131) mengindikasikan bahwa terdapat hubungan negatif yang sangat lemah antara jumlah penduduk dan tingkat kemiskinan. Artinya, jika jumlah penduduk meningkat, tingkat kemiskinan cenderung sedikit menurun. Namun, hubungan ini sangat lemah sehingga dapat dianggap tidak signifikan.
2. TPT (x2): Korelasi positif (0.407) menunjukkan bahwa terdapat hubungan positif moderat antara tingkat pengangguran terbuka (TPT) dan tingkat kemiskinan. Artinya, semakin tinggi TPT, maka tingkat kemiskinan juga cenderung meningkat.
3. Tingkat Pendidikan (x3): Korelasi negatif (-0.302) mengindikasikan bahwa terdapat hubungan negatif yang lemah antara tingkat pendidikan dan tingkat kemiskinan. Artinya, semakin tinggi tingkat pendidikan, tingkat kemiskinan cenderung sedikit menurun. Namun, hubungan ini tidak terlalu kuat.
Analisis korelasi  menunjukkan bahwa tingkat pengangguran terbuka (TPT) memiliki hubungan positif  moderat dengan  tingkat  kemiskinan  di  Jawa  Timur.  Artinya,  ketika  tingkat  pengangguran  meningkat,  tingkat  kemiskinan  juga cenderung  meningkat.  Di  sisi  lain,  jumlah  penduduk  dan  tingkat  pendidikan  memiliki  hubungan  negatif  yang  lemah dengan  tingkat  kemiskinan,  yang  berarti  peningkatan  jumlah  penduduk  atau  tingkat  pendidikan  cenderung  sedikit menurunkan tingkat kemiskinan, tetapi hubungan ini tidak terlalu kuat.
Analisis Visual:
1. Kemiskinan  (y)  vs  Jumlah  Penduduk  (x1): Terlihat  pola  yang  menunjukkan  sedikit  kecenderungan  negatif, namun  tidak  terlalu  jelas.  Beberapa  titik  data  terlihat  mengelompok  pada  jumlah  penduduk  tertentu, mengindikasikan bahwa mungkin ada faktor lain yang mempengaruhi hubungan ini.
2. Kemiskinan  (y)  vs  TPT  (x2): Terlihat  pola  yang  menunjukkan  sedikit  kecenderungan  positif,  sesuai  dengan hasil korelasi yang menunjukkan hubungan positif moderat antara TPT dan tingkat kemiskinan.
3. Kemiskinan  (y)  vs  Tingkat  Pendidikan  (x3): Terlihat  sedikit  kecenderungan  negatif,  meskipun  tidak  terlalu kuat.  Terdapat  beberapa  titik  data  yang  outlier  (menyimpang  dari  pola  umum),  menunjukkan  bahwa  mungkin ada faktor lain yang mempengaruhi hubungan antara tingkat pendidikan dan kemiskinan.
Catatan: Korelasi  tidak menunjukkan hubungan sebab-akibat. Hasil ini hanya menunjukkan adanya hubungan antara  variabel-variabel  tersebut,  dan  perlu  analisis  lebih  lanjut  untuk  memahami  faktor-faktor  lain  yang  mungkin mempengaruhi kemiskinan di Jawa Timur.

## 3.3 Rekomendasi Kebijakan
Pandemi  COVID-19  telah  memperburuk  situasi  kemiskinan  di  Jawa  Timur  dengan  meningkatkan  pengangguran  dan menurunkan  Tingkat  Penddikan,  hal  ini  berbanding  lurus  dengan  meningkatnnya  angka  kemiskinan  di  Jawa  Timur sebanyak  150.916  jiwa  (0,72%)  dari  populasi  Jawa  Timur  tahun  2020.  Oleh  karena  itu,  kebijakan  pemulihan  pasca- pandemi perlu difokuskan pada sektor-sektor ini untuk mempercepat pemulihan ekonomi. Berdasarkan hasil penelitian ini, Berikut adalah rekomendasi  kebijakan yang lebih  spesifik  untuk  pengendalian pertumbuhan penduduk, penurunan tingkat pengangguran, dan peningkatan partisipasi pendidikan:
1. Pengendalian Pertumbuhan Penduduk
Untuk  mengendalikan  pertumbuhan  penduduk,  pemerintah  perlu  meningkatkan  akses  dan  edukasi  tentang keluarga berencana melalui distribusi alat kontrasepsi gratis, kampanye kesadaran tentang pergaulan bebas yang akan menyebabkan kehamilan diluar pernikahan, dan pelatihan petugas kesehatan. Selain itu, insentif ekonomi seperti  pengurangan  pajak  dan  bantuan  langsung  tunai  dapat  diberikan  kepada  keluarga  dengan  dua  anak  atau kurang untuk mendorong pengendalian jumlah anak.
2. Penurunan Tingkat Pengangguran
Penurunan  tingkat  pengangguran  dapat  dicapai  melalui  pembangunan  pusat  pelatihan  kerja  yang  menawarkan program  vokasional,  kerjasama  dengan  industri  untuk  pengembangan  kurikulum  yang  relevan,  dan  program magang  berbayar.  Dukungan  untuk  UMKM  melalui  bantuan  modal,  pelatihan  manajemen  bisnis,  dan  pusat inkubasi bisnis juga penting untuk mendorong penciptaan lapangan kerja baru dan pemberdayaan ekonomi lokal. 3. Peningkatan Partisipasi Pendidikan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 24/07/2024 ; Accepted: 02/08/2024 ; Published: 04/08/2024
Peningkatan  partisipasi  pendidikan  bisa  diwujudkan  dengan  menyediakan  beasiswa  penuh  bagi  siswa  dari keluarga kurang mampu, meningkatkan dana BOS, dan memperbaiki infrastruktur sekolah. Selain itu, integrasi teknologi  pendidikan  dan  pelatihan  berkala  untuk  guru,  serta  insentif  bagi  guru  di  daerah  terpencil,  akan memastikan  akses  pendidikan  berkualitas  yang  merata.  Melakukan  perubahan  mayor  maupun  minor,  mungkin untuk melakukan perubahan ini tidak bisa dicapai dalam beberapa tahun saja namun menurut saya bisa dimulai dengan perubahan minor seperti jadwal berangkat para siswa yang bisa sedikit lebih lama 30-60 menit. Mungkin  beberapa  rekomendasi  kebijakan  ini  sudah  diterapkan  di  sebagian  wilayah  Jawa  Timur.  Program diharapkan  dapat  membantu  mengendalikan  pertumbuhan  penduduk,  menurunkan  tingkat  pengangguran,  dan meningkatkan  partisipasi  pendidikan  melalui  program  yang  spesifik  dan  terukur.  Implementasi  yang  efektif  dari kebijakan-kebijakan ini akan memerlukan kerjasama antara pemerintah, sektor swasta, dan masyarakat untuk mencapai hasil yang optimal. Dengan implementasi  kebijakan-kebijakan tersebut, diharapkan tingkat kemiskinan di  Jawa Timur dapat menurun secara signifikan dalam beberapa tahun ke depan.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  analisis  regresi  linear  berganda  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  bukti  statistik  yang  signifikan  untuk mendukung hipotesis bahwa jumlah penduduk, tingkat pengangguran, dan tingkat pendidikan memiliki pengaruh yang signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Jawa  Timur,  dengan  p-value  yang  diperoleh  melebihi  ambang  batas  0,05. Meskipun  demikian,  hasil  ini  tidak  serta  merta  mengindikasikan  bahwa  variabel-variabel  tersebut  tidak  memiliki pengaruh  sama  sekali  terhadap  kemiskinan.  Sebaliknya,  ini  mungkin  menunjukkan  bahwa  efeknya  tidak  terdeteksi dalam sampel data yang digunakan atau bahwa variabel  lain yang tidak termasuk dalam model ini mungkin memiliki peran yang lebih signifikan.
Ukuran  sampel  dan  variabilitas  data  mungkin  telah  mempengaruhi  hasil  analisis.  Oleh  karena  itu,  disarankan untuk  melakukan  penelitian  lebih  lanjut  dengan  sampel  yang  lebih  besar  atau  dengan  mempertimbangkan  variabel tambahan  yang  mungkin  mempengaruhi  kemiskinan.  Selain  itu,  penting  untuk  mempertimbangkan  konteks  sosial- ekonomi dan budaya Jawa Timur dalam interpretasi hasil ini. Meskipun analisis statistik tidak menunjukkan hubungan yang  signifikan,  temuan  ini  dapat  memberikan  wawasan  untuk  kebijakan  publik  dan  intervensi  sosial.  Misalnya, kebijakan  yang  ditujukan  untuk  mengurangi  pengangguran  atau  meningkatkan  tingkat  pendidikan  mungkin  masih relevan  dan  penting  dalam  upaya  mengurangi  kemiskinan,  meskipun  hubungan  statistiknya  tidak  terbukti  dalam penelitian ini.
Dari  hasil  analisis  data  dan  pengujian  hipotesis,  dapat  disimpulkan  bahwa  faktor  jumlah  penduduk dan  tingkat pengangguran  memiliki  korelasi  positif  yang  signifikan  terhadap  kemiskinan  di  Jawa  Timur,  sedangkan  Tingkat Pendidikan menunjukkan korelasi negatif yang signifikan. Oleh karena itu, upaya penanggulangan kemiskinan di Jawa Timur harus difokuskan pada pengendalian pertumbuhan penduduk, penurunan tingkat pengangguran, dan peningkatan partisipasi  pendidikan.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  pengendalian  pertumbuhan  penduduk,  penurunan  tingkat pengangguran,  dan  peningkatan  Tingkat  Penddikan  merupakan  kunci  untuk  mengurangi  kemiskinan  di  Jawa  Timur. Implementasi kebijakan yang tepat berdasarkan temuan ini dapat memberikan dampak signifikan dalam beberapa tahun ke depan.
Kesimpulannya,  penelitian  ini  menyoroti  pentingnya  pendekatan  holistik  dalam  memahami  dan  menangani masalah kemiskinan di Jawa Timur. Penelitian lebih lanjut diperlukan untuk mengidentifikasi faktor-faktor kunci yang mempengaruhi  kemiskinan  dan  untuk  mengembangkan  strategi  intervensi  yang  efektif.  Penelitian  ini  juga mengingatkan  kita  pada  pentingnya  mempertimbangkan  faktor-faktor  non-statistik  seperti  kondisi  ekonomi  makro, kebijakan pemerintah, dan dinamika sosial dalam analisis masalah sosial kompleks seperti kemiskinan.

## REFERENCES
Anggraini,  R.  R.  (2013).  PERSEPSI  ORANGTUA  TERHADAP  ANAK  BERKEBUTUHAN  KHUSUS  (Deskriptif Kuantitatif di SDLB N.20 Nan Balimo Kota Solok). In Nomor Januari (Vol. 1). http://ejournal.unp.ac.id/index.php/jupekhu
Vita  Ferezagia,  D.  (2018).  Analisis  Tingkat  Kemiskinan  di  Indonesia.  In Jurnal  Sosial  Humaniora  Terapan (Vol.  1, Issue 1).
Wahyu  Azizah,  E.,  Kusuma,  H.,  Kunci,  K.,  Perkapita,  P.,  &  Penduduk,  J.  (2018).  PENGARUH  PENDIDIKAN, PENDAPATAN  PERKAPITA  DAN  JUMLAH  PENDUDUK  TERHADAP  KEMISKINAN  DI  PROVINSI JAWA TIMUR. In Jurnal Ilmu Ekonomi (Vol. 2). Prawoto,  N.,  &  Selatan,  J.  L.  (2009).  MEMAHAMI  KEMISKINAN  DAN  STRATEGI  PENANGGULANGANNYA. In Jurnal Ekonomi dan Studi Pembangunan (Vol. 9, Issue 1).
Priseptian,  L.,  Priana  Primandhana,  W.,  &  Ekonomi  dan  Bisnis  Universitas  Pembangunan  Nasional  Veteran  Jawa Timur,  F.  (2022).  Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kemiskinan. FORUM  EKONOMI , 24 (1),  45–53. http://journal.feb.unmul.ac.id/index.php/FORUMEKONOMI
Sulistyawati,  W.,  &  Trinuryono,  S.  (n.d.). ANALISIS  (DESKRIPTIF  KUANTITATIF)  MOTIVASI  BELAJAR  SISWA DENGAN MODEL BLENDED LEARNING DI MASA PANDEMI COVID19 .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Bisnis,  J.,  Manajemen,  D.,  &  Citra  Pratama,  Y.  (2014). ANALISIS  FAKTOR-FAKTOR  YANG  MEMPENGARUHI KEMISKINAN DI INDONESIA (Vol. 4, Issue 2). Liani,  D.  N.,  Rina,  N.,  Sos,  S.,  &  Si,  M. (n.d.). Motif  Penggunaan  Media  Sosial  Twitter (Studi  Deskriptif  Kuantitatif Pada Pengikut Akun Twitter @EXOind) . https://doi.org/10.31294/jc.v19i2 Profil Kemiskinan Provinsi Jawa Timur 2023 . (n.d.). Statistik Pendidikan Provinsi Jawa Timur 2018-2023 . (n.d.). Laporan Eksekutif Keadaan Angkatan Kerja Provinsi Jawa Timur 2023 Volume 20, 2024 . (n.d.). Welfare Statistics of Jawa Timur Province 2023 . (n.d.). Statistik Pengeluaran Untuk Konsumsi Rumah Tangga Provinsi Jawa Timur 2023 . (n.d.).