## JIGE 5 (2) (2024) 1051-1064

## JURNAL ILMIAH GLOBAL EDUCATION ejournal.nusantaraglobal.ac.id/index.php/jige
DOI: https://doi.org/10.55681/jige.v5i2.2662
Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM)  dan  Pengangguran  terhadap  Kemiskinan  di  Provinsi  Nusa Tenggara Timur
Marlince Tara Koja 1* , Adrianus Kabubu Hudang 1 , Yuniarti Reny Renggo 1
1 Program Studi Ekonomi Pembangunan, Universitas Kristen Wira Wacana Sumba, (Waingapu), Indonesia
* Corresponding author email: kojalince@gmail.com

## Article Info
Article history:
Received April 28, 2024 Approved June 11, 2024

## ABSTRACT
Poverty is a challenge to development in various sectors characterized by deprivation,  inability, and  lack.  People  living  in  poverty  often  experience nutritional  problems,  poor  health,  high  illiteracy  rates,  inappropriate environments, and limited access, both in rural and urban areas, such as in small  poor  villages  or  isolated  seaside  communities.  This  research  is  a quantitative  study,  which  uses  a  statistical  approach  to  test  hypotheses. Specifically,  this  study  analyzes  the  effect  of  Economic  Growth,  Human Development  Index,  and  unemployment  rate  on  the  poverty  rate  in  East Nusa  Tenggara.  Statistical  analysis  was  conducted  using  panel  data regression with the help of Eviews10 software processing. The results show that:  the  Human  Development  Index  (HDI)  has  a  significant  effect  on poverty  in  East  Nusa  Tenggara  Province,  while  Economic  Growth  and Unemployment have no significant effect on the poverty rate in East Nusa Tenggara Province.

## ABSTRAK
Kemiskinan adalah tantangan dalam pembangunan di berbagai sektor yang ditandai oleh keterbatasan, ketidakmampuan, dan kekurangan. Masyarakat yang  hidup  dalam  kemiskinan  sering  mengalami  masalah  gizi,  kesehatan yang buruk, tingkat buta huruf yang tinggi, lingkungan yang tidak layak, dan keterbatasan  akses,  baik  di  pedesaan  maupun  perkotaan,  seperti  di  desa kecil yang miskin atau komunitas di tepi pantai yang terisolir. Penelitian ini adalah  penelitian  kuantitatif,  yang  menggunakan  pendekatan  statistik untuk  menguji  hipotesis.  Secara  spesifik,  penelitian  ini  menganalisis pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Indeks  Pembangunan  Manusia,  dan tingkat  pengangguran  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Nusa  Tenggara Timur. Analisis statistik dilakukan dengan menggunakan regresi data panel dengan  bantuan  pengolahan  perangkat  lunak Eviews10.  Hasil menunjukkan:  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  berpengaruh signifikan  terhadap  kemiskinan  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur., sedangkan  Pertumbuhan  ekonomi  dan  Pengangguran  tidak  berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Nusa Tenggara Timur.
Keywords: East Nusa Tenggara Province,
Economic Growth,  HDI,  Poverty,
Unemployment
Copyright © 2024, The Author(s). This is an open access article under the CC – BY-SA license
How to cite: Koja, M. T., Hudang, A. K., & Renggo, Y. R. (2024). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Indeks Pembangunan Manusia  (IPM)  dan  Pengangguran  terhadap  Kemiskinan  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur. Jurnal  Ilmiah  Global Education , 5 (2), 1051 – 1064. https://doi.org/10.55681/jige.v5i2.2662

## PENDAHULUAN
Pembangunan manusia merupakan sebuah sarana untuk menciptakan masyarakat yang sejahtera.  Salah  satu  cara  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  adalah  dengan  pembangunan ekonomi, yaitu serangkaian kegiatan yang dilakukan oleh pemerintah bersama dengan segenap lapisan masyarakat untuk mencapai kehidupan lebih baik (Anggraini et al., 2023).
Kemiskinan  merupakan  masalah utama yang ingin diselesaikan oleh berbagi negara  di seluruh dunia. Kemiskinan adalah suatu fenomena permasalahan yang pada umumnya terjadi tidak hanya di negara berkembang tetapi juga di negara maju. Negara Indonesia yang merupakan negara  berkembang  memiliki  fokus  untuk  menurunkan  angka  kemiskinanPengentasan kemiskinan akan menjadi salah satu indikator penting dari keberhasilan pembangunan.
Masalah  kemiskinan  di  NTT  merupakan  salah  satu  persoalan  mendasar  yang  menjadi pusat perhatian pemerintah yang ingin di selesaikan. Kemiskinan ini menjadi isu yang kompleks tidak hanya mencakup persentase dan jumlah penduduk miskin, tapi juga tingkat kedalaman dan keparahan  yang  menyebabkan  penduduk  miskin  sulit  melepaskan  diri  dari  angka  kemiskinan. Menurut  Soegijoko  yang  dikutip  dalam  (Aini  &  Islamy,  2021)  Kemiskinan  di  artikan  sebagai kondisi  dimana  ketidakmampuan  seseorang  atau  kelompok  tidak  memiliki  sumber  daya  yang cukup  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar  hidup  seperti  pangan,  perumahan,  pendidikan,  dan kesehatan.  Menurut  (Iqrom,  2013)  Kemiskinan  menjadi  permasalahan  kompleks  karena melibatkan banyak aspek baik sosial, ekonomi, politik, kebudayaan dan sebagainya.
Hall  Dan  Midgley  (2004)  mengartikan  kemiskinan  sebagai  keadaan  kekurangan  baik dalam  hal  materi  maupun  sosial  yang  mengakibatkan  seseorang  hidup  di  bawah  standar kehidupan yang layak atau suatu keadaan seseorang yang membandingkan tingkat kekurangan tersebut dengan individu lainnya.
Kondisi  kesejahteraan  masyarakat  daerah  dapat  di  lihat  pula  dari  tampilan  angka kemiskinan, sebagai salah satu indikator pengukur sejauh mana pembangunan yang dilaksanakan telah memberikan dampak yang signifikan terhadap peningkatan kualitas hidup masyarakatnya secara berkeadilan dan bermartabat. Perkembangan persentase penduduk miskin di Provinsi Nusa Tenggara  Timur  selama  periode  2018-2022  cenderung  menurun.  Gambaran  perkembangan tingkat kemiskinan di provinsi nusa tenggara timur dapat di lihat pada grafik berikut ini.
Persentase penduduk miskin di Provinsi Nusa Tenggara Timur mengalami fluktuasi dari tahun 2018-2022. Pada tahun 2018, persentase tersebut sebesar 21,35 persen, kemudian menurun menjadi 21,09 persen pada tahun 2019, kemudian kembali  mengalami kenaikan sebesar 20,90 persen pada tahun 2020, terus mengalami kenaikkan sebesar 20,99 persen pada tahun 2021, dan pada akhirnya menurun sebesar 20,05 persen pada tahun 2022. Penurunan persentase kemiskinan tersebut tidak lepas dari upaya pemerintah melalui program-program rakyat yang memberikan dampak positif bagi masyarakat.
Pertumbuhan  ekonomi      merupakan  salah  satu  indikator  yang  sangat  penting  dalam menilai kinerja suatu perekonomian, terutama untuk melakukan analisis tentang hasil dari usaha dalam melaksanakan pembangunan ekonomi yang telah dilakukan oleh suatu negara atau suatu
daerah.  Menurut  Utami  dalam  Christiani  &  Projo,  (2010)  Kondisi  ekonomi  dapat  dikatakan mengalami  pertumbuhan apabila dalam produksi barang dan jasa kondisi  sekarang meningkat dari tahun sebelumnya. pertumbuhan ekonomi memperlihatkan sejauh apa kegiatan ekonomi bisa melahirkan  pendapatan  tambahan  ataupun  kemakmuran  sosial  selama  kurun  waktu  tersebut (Jonaidi, 2012).
Pertumbuhan  ekonomi  di  provinsi  nusa  tenggara  timur  pada  kurun  waktu  2018-2022 menunjuk tren. Pada tahun 2018 sebesar 5,11 persen dan tahun 2018 meningkat menjadi 5,25 persen.  Namun  pada  tahun  2020  mengalami  pertumbuhan  minus  (kontraksi)  -0,84  persen. Pertumbuhan minus terjadi karena disebabkan oleh pandemi covid-19 yang melanda dunia sejak akhir  tahun  2019  sampai  dengan  saat  ini.  Pada  tahun  2021,  perekonomi  daerah  kembali mengalami pemulihan hal ini digambarkan oleh tingkat pertumbuhan ekonomi pada tahun 2021 sebesar 2,52 persen dan tahun 2022 terus kembali meningkat sebesar 3,05 persen.
Salah  satu  indikator  utama  yang  dipakai  untuk  mengukur  keberhasilan  pembangunan adalah  indek  pembangunan  manusia  (IPM).  IPM  merupakan  indikator  komposit  dari pembangunan  bidang  ekonomi,  pendidikan  dan  kesehatan  yang  dihitung  berdasarkan  angka harapan hidup (AHH), rata-rata lama sekolah, angka melek huruf dan pengeluaran riil perkapita. Menurut Quinlivan dalam (Masdi et al., 2023) berpendapat bahwa Indeks Pembangunan Manusia (IPM) adalah pengukuran perbandingan dari harapan hidup, melek huruf, pendidikan dan standar hidup  untuk  semua  negara  seluruh  dunia.  Indeks  pembangunan  manusia  di  NTT  2018-2022 menunjukkan bahwa terjadi peningkatan kualitas hidup penduduk di provinsi NTT dalam bidang pendidikan, kesehatan dan pengeluaran belanja untuk memenuhi kebutuhan hidup layak. Data indeks pembangunan manusia Provinsi Nusa Tenggara Timur periode 2018-2022. Terlihat angka IPM mengalami kenaikan walaupun tidak relatif tinggi pada tahun 2022 sebesar 65,90 persen.
Pengangguran menyebabkan tingkat pendapatan seseorang yang rendah (Suci Rahmalia, Ariusni,  2019).  Pendapatan  rendah  akan  secara  berkelanjutan  menyebabkan  kemiskinan. Pengangguran memiliki hubungan yang  sangat erat dalam mempengaruhi tingkat kemiskinan. Baik negara berkembang maupun negara maju, pengangguran merupakan suatu keadaan yang keberadaannya tidak terelakkan. Pendidikan dan keterampilan yang rendah, lapangan pekerjaan yang  dipengaruhi  oleh  musim,  penggunaan  teknologi  yang  semakin  maju  sehingga  membuat kebutuhan  tenaga  kerja  semakin  sedikit  dan  lain  sebagainya.  Tingginya  tingkat  pengangguran dapat  menciptakan  masalah  sosial  di  masyarakat.  Seperti  semakin  bertambahnya  penduduk miskin, dan berbagai permasalahan sosial lainnya (Frianti et al., 2023). Tingkat pengangguran di Provinsi Nusa Tenggara Timur tergolong tinggi. Menurut badan pusat statistik pada 2018-2022 tingkat  pengangguran  terbuka  di  Provinsi  NTT  relatif  mengalami  kenaikan,  dimana  tingkat pengangguran paling tinggi terjadi pada tahun 2020 yaitu sebesar 4,28 persen atau sebesar 0,12 juta orang lebih besar dari tahun 2019 sebanyak 3,14 persen
Berdasarkan  data  dan  uraian  tersebut  di  atas  mengenai  pertumbuhan  ekonomi,  indeks pembangunan  manusia,  pengganguran dan kemiskinan di NTT maka  penulis  ingin  mengalisis lebih  lanjut  dengan  judul;  “Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  Indeks pembangunan  Manusia, Penggangguran Terhadap kemiskinan Di Provinsi Nusa Tenggara Timur”.

## METODE
Penelitian ini menggunakan pendekatan statistik dalam ranah penelitian kuantitatif untuk menguji  hipotesis  mengenai  pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Indeks  Pembangunan  Manusia
(IPM), dan tingkat Pengangguran terhadap tingkat Kemiskinan di Nusa Tenggara Timur (NTT). Analisis dilakukan dengan regresi data panel menggunakan perangkat lunak Eviews 10. Sumber data berasal dari Badan Pusat Statistik Provinsi NTT, termasuk data time series dari tahun 2018 hingga 2022 (seperti PDRB, IPM, tingkat pengangguran, dan kemiskinan) serta data cross-sectional dari 22 kabupaten/kota di wilayah tersebut. Informasi terkait pertumbuhan ekonomi, IPM, dan tingkat pengangguran diperoleh dari dokumen Badan Pusat Statistik kabupaten/kota di Provinsi Nusa Tenggara Timur. Hubungan antara variabel kemiskinan (variabel terikat) dengan variabel bebas  seperti  pertumbuhan  ekonomi,  IPM,  dan  tingkat  pengangguran  dianalisis  menggunakan regresi  data  panel.  Seleksi  model  didasarkan  pada  hasil  pengujian  awal  terhadap  variabel  yang diprediksi.  Penelitian  ini  memenuhi  standar  ekonometrik  dan  statistik,  dengan  data  diproses menggunakan perangkat lunak Eiews 10.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT) terletak di antara 8° - 12° Lintang Selatan dan 118° -  125°  Bujur  Timur.  Wilayah  NTT  berbatasan  dengan  Laut  Flores  (Utara),  Samudera  Hindia (Selatan), Timor Leste (Timur), dan Provinsi Nusa Tenggara Barat (Barat). NTT dikenal sebagai Flobamora, yang terdiri dari lima pulau besar: Flores, Sumba, Timor, Alor, dan Lembata. Luas wilayah daratan NTT adalah 47.931,54 km², dengan pulau Timor sebagai yang terluas (14.732,35 km²). Pada tahun 2019, NTT terbagi menjadi 21 kabupaten dan 1 kota. Total jumlah penduduk pada  tahun  2022  mencapai  5.481.790  jiwa.  Kabupaten  Sumba  Timur  merupakan  yang  terluas (7.005,00 km² atau 14,61 persen), sementara Kota Kupang merupakan yang terkecil (180,27 km² atau 0,38 persen). Karena merupakan provinsi kepulauan, akses menuju ibu kota provinsi NTT, Kupang,  dilakukan  melalui  jalur  darat  untuk  kabupaten/kota  di  pulau  Timor  (seperti  Kupang, Timor  Tengah  Selatan,  Timor  Tengah  Utara,  Belu,  Malaka,  dan  Kota  Kupang),  sedangkan kabupaten lainnya menggunakan jalur laut dan/atau udara (BPS NTT, 2022).

## Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan  ekonomi  adalah  indikator  penting  untuk  mengevaluasi  kinerja  suatu perekonomian.  Pertumbuhan  ini  mencerminkan  peningkatan  produksi  barang  dan  jasa  serta tambahan  pendapatan  masyarakat  dalam  periode  tertentu  (Mangi  &  Marseto,  2023).  Di  Nusa Tenggara  Timur  (NTT),  pertumbuhan  ekonomi  dari  2018  hingga  2022  rata-rata  3,02  persen dengan  fluktuasi.  Pada  2018,  pertumbuhan  mencapai  5,11  persen  berkat  kebijakan  pemerintah yang  mendukung,  investasi  swasta,  dan  kondisi  global  yang  baik.  Pada  2019,  pertumbuhan meningkat  menjadi  5,25  persen  karena  faktor-faktor  sebelumnya.  Namun,  pandemi  COVID-19 menyebabkan  kontraksi  ekonomi  -0,84  persen  pada  2020.  Pemulihan  dimulai  pada  2021  (2,52 persen)  dan  berlanjut  pada  2022  (3,05  persen),  menandakan  upaya  pemulihan  ekonomi  yang berkelanjutan.  Meskipun  demikian,  NTT  masih  menghadapi  tantangan  seperti  kemiskinan  dan pengangguran tinggi serta infrastruktur yang perlu ditingkatkan. Pemerintah NTT terus berupaya mengatasi tantangan-tantangan ini (BPS NTT, 2022).

## Index Pembangunan Manusia (IPM)
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) mencakup pendidikan, kesehatan, dan pendapatan. Peningkatan IPM berdampak pada kesejahteraan masyarakat dan mengurangi kemiskinan di Nusa Tenggara Timur (NTT) (BPS NTT, 2022). Fluktuasi IPM NTT dari 2018 hingga 2022 terjadi. Pada 2018, IPM adalah 64,39 persen, naik menjadi 65,23 persen pada 2019, turun menjadi 65,19 persen
pada 2020 akibat pandemi COVID-19, naik lagi menjadi 65,28 persen pada 2021, dan mencapai 65,90  persen  pada  2022.  Fluktuasi  ini  dipengaruhi  oleh  kebijakan  pembangunan,  investasi pendidikan  dan  kesehatan,  perubahan  sosial-ekonomi,  serta  dampak  pandemi  terhadap  akses layanan dasar dan kondisi ekonomi masyarakat. Peningkatan IPM di masa mendatang diharapkan melalui  pemulihan  dari  pandemi,  normalisasi  kegiatan  ekonomi,  serta  implementasi  kebijakan pembangunan berkelanjutan dan peningkatan akses layanan dasar.

## Pengangguran
Tingkat  pengangguran  yang  tinggi  dapat  menjadi  faktor  utama  kemiskinan  karena menghalangi masyarakat untuk memperoleh pendapatan yang cukup untuk memenuhi kebutuhan dasar mereka. Di Nusa Tenggara Timur (NTT), tingkat pengangguran mengalami fluktuasi yang signifikan dalam beberapa tahun terakhir. Pada tahun 2018, tingkat pengangguran stabil di 3,01 persen,  kemungkinan  dipengaruhi  oleh  pertumbuhan  ekonomi  dan  kebijakan  ketenagakerjaan. Namun, pada tahun 2019, angka tersebut naik menjadi 3,35 persen, mungkin akibat perlambatan ekonomi  atau  perubahan  dalam  struktur  pemerintahan.  Pandemi  COVID-19  kemudian mempengaruhi tahun 2020 dengan lonjakan pengangguran hingga 4,28 persen karena kurangnya peluang kerja dan ketidakpastian ekonomi. Pemulihan ekonomi pada tahun 2021 menunjukkan penurunan  angka  pengangguran  menjadi  3,77  persen,  kemungkinan  disebabkan  oleh  stimulus pemerintah dan pemulihan sektor-sektor tertentu. Pada tahun 2022, angka pengangguran sedikit menurun  lagi  menjadi  3,54  persen,  menunjukkan  kelanjutan  dari  pemulihan  ekonomi  dan kebijakan ketenagakerjaan yang efektif.

## Kemiskinan
Kemiskinan adalah tantangan dalam pembangunan di berbagai sektor yang ditandai oleh keterbatasan,  ketidakmampuan,  dan  kekurangan.  Masyarakat  yang  hidup  dalam  kemiskinan sering mengalami masalah gizi, kesehatan yang buruk, tingkat buta huruf yang tinggi, lingkungan yang tidak layak, dan keterbatasan akses, baik di pedesaan maupun perkotaan, seperti di desa kecil yang  miskin  atau  komunitas  di  tepi  pantai  yang  terisolir  (Karisma  &  Soejoto,  2010).  Tingkat kemiskinan  di  Nusa  Tenggara  Timur  (NTT)  dari  2018  hingga  2022  fluktuatif,  rata-rata  20,88 persen. Pada 2018, mencapai 21,35 persen karena ekonomi tidak stabil, perlambatan pertumbuhan, dan program bantuan yang tidak tepat. Pada 2019, turun sedikit 21,09 persen  mungkin karena upaya penanggulangan kemiskinan. Penurunan signifikan terjadi pada 2020 20,90 persen akibat program efektif dan respons terhadap pandemi COVID-19. Namun, naik pada tahun 2021 20,99 persen  karena  perlambatan  ekonomi.  Pada  2022,  turun  drastis  20,05  persen  karena  perbaikan ekonomi,  proyek  pembangunan  berhasil,  dan  kondisi  cuaca  mendukung.  Kabupaten  Sumba Tengah paling tinggi 34,15 persen, diikuti oleh Sabu Raijua 30,08 persen dan Sumba Timur 29,54 persen,  sementara  Kota  Kupang  terendah  9,11  persen,  diikuti  Flores  Timur  10,94  persen  dan Ngada  12,49  persen.  Faktor-faktor  seperti  geografi,  infrastruktur,  dan  cuaca  memengaruhi fluktuasi ini. Akses layanan publik, lapangan kerja, infrastruktur, dan program pembangunan serta perlindungan sosial efektif berkontribusi pada penurunan kemiskinan.

## Hasil
Regresi data panel membantu mengevaluasi dampak variabel terhadap variabel lainnya. Dengan teknik ini, kita memahami bagaimana perubahan variabel dependen (Y) terkait dengan variabel  independen  (X).  Terdapat  tiga  teknik  estimasi  yang  umum  digunakan: Model  Common Effect , Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM). Model Common Effect menangani
masalah  endogenitas,  FEM  menyesuaikan  perbedaan  antarindividu,  sementara  REM menganalisis variasi acak antar individu dari waktu ke waktu. Meskipun berguna, REM memiliki kelemahan karena asumsi bahwa variansinya acak dan dapat menghasilkan heterogenitas (Taime & Djaelani, 2021)

## Uji Pemilihan Model Regresi Data Panel
Pemilihan  model  regresi  data  panel  merupakan  langkah  awal  dari  tahapan  pengujian. Pemilihan model diperlukan untuk menentukan model terbaik sekaligus yang paling tepat, yang akan digunakan dalam penelitian ini. Pemilihan model sendiri dilakukan dengan 3 kali pengujian diantaranya, Chow Test, Hausman Test, dan Lagrange Multiplier Test.
a. Hasil Chow test
Uji  pemilihan  model  regresi  data  panel  yang  pertama  adalah  chow  test,  yang digunakan untuk memilih antara Common Effect Model atau Fixed Effect Model.
Tabel 1. Hasil Chow Test Redundant Fixed Effects Tests
Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 2.035046 (21,84) 0.0121 Cross-section Chi-square 44.830518 21 0.0018
Catatan: *) Prob. Cross-section F > alpha 5% (  = 0.05): Random Effect Model
**) Prob. Cross-section F < alpha 5% (  = 0.05): Fixed Effect Model
Sumber: Data olahan menggunakan Eviews 10.
Berdasarkan Tabel 1, chow test yang dilakukan diperoleh nilai Prob. Cross-section Chi-square < α = 5 persen yaitu sebesar 0,0018. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model yang terpilih yakni fixed effect model. Namun, masih belum bisa dikatakan model fixed effect  yang  terbaik.  Seperti  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya,  terdapat  3  macam  uji pemilihan  model  regresi  data  panel.  Sehingga  masih  diperlukan  pengujian  pemilihan model selanjutnya.

## b. Hasil Hausman Test
Berdasarkan Tabel 2, Hausman Test yang dilakukan diperoleh nilai Prob. Cross- section Chi-square < α = 5 persen yaitu sebesar 0.0499. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model yang terpilih yakni fixed effect model. Namun, masih belum bisa dikatakan model fixed effect yang terbaik. Maka uji ini akan terus berlanjut.
Tabel 2. Hasil Hauman Test Correlated Random Effects - Hausman Test
Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic  Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 7.817654 3  0.0499
Catatan: *) Prob. Cross-section F > alpha 5% (  = 0.05): Random Effect Model **) Prob. Cross-section F < alpha 5% (  = 0.05): Fixed Effect Model Sumber: Data olahan menggunakan Eviews 10.
a. Lagrange Multiplier (LM) test
Lagrange  Multiplier merupakan  uji  pemilihan  model  yang  digunakan  untuk menentukan model terbaik  sekaligus yang  paling tepat untuk digunakan antara Random Effect Model dan Fixed Effect Model dalam mengestimasi data panel.
Tabel 3. Hasil Lagrange Multiplier (LM) test Lagrange multiplier (LM) test for panel data Date: 02/26/24   Time: 18:02 Sample: 2018 2022 Total panel observations: 109 Probability in ()
Null (no rand. effect) Cross-section Period Both Alternative One-sided One-sided Breusch-Pagan 2.417848 63.67772 66.09557 (0.0000) (0.0000) (0.0000)
Catatan: *) Prob. Cross-section F > alpha 5% (  = 0.05): Random Effect Model **) Prob. Cross-section F < alpha 5% (  = 0.05): Fixed Effect Model Sumber: Data olahan menggunakan Eviews 10.
Berdasarkan Tabel 3, lagrange multiplier (lm) test yang dilakukan diperoleh nilai Prob. Cross-section random <  = 5 persen yaitu sebesar 0.0000. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model yang terpilih yakni fixed effect model . Dari hasil lagrange multiplier (lm) test ini sekaligus  dapat  langsung  ditarik  kesimpulan  akhir  untuk  pemilihan  model  regresi  data panel yang terbaik guna penelitian ini adalah fixed effect model .

## Uji Asumsi Klasik
Dengan  memilih Fixed  Effect  Model  (FEM ),  adalah  sangat  relevan  untuk  melakukan pengujian  asumsi  klasik.  Pengujian  asumsi  klasik  yang  akan  dilakukan  terdiri  dari  pengujian normalitas, pengujian autokorelasi, pengujian multikolinearitas, dan pengujian heteroskedastisitas. Pengujian dilakukan menggunakan Program Eviews 10. data penelitian yang digunakan berbentuk data panel.

## Uji Normalitas
Uji  normalitas  berfungsi  untuk  mengetahui  apakah  data  yang  digunakan  dalam  model regresi, variabel bebas dan variabel tidak bebas atau keduanya sudah terkontribusi secara normal atau atau tidak. Suatu model regresi di katakan baik jika sudah mempunyai distribusi yang data
normal atau mendekati data normal. Untuk melihat apakah model regresi tersebut normal atau tidal, dapat di ketahui melalui grafik histogram residual yang biasanya berbentuk lonceng apabila memiliki distribusi normal serta melakukan uji jarque-bera. Berikut grafik normalitas:
Tabel 4. Hasil Uji Normalitas
0 2 4 6 8 10 12 14 -1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2
Series: Standardized Residuals Sample 2018 2022
Observations 109 Mean -8.15e-18 Median 0.014697 Maximum 1.188188 Minimum -0.988608 Std. Dev. 0.441110 Skewness 0.076352 Kurtosis 2.694252 Jarque-Bera 0.530468 Probability 0.767026

## Sumber: Data Olahan Menggunakan Eviews 10
Berdasarkan dari hasil estimasi regresi tersebut, di ketahui bahwa data tersebut berdistribusi normal jika dilihat dari nilai Jarque-Bera sebesar 0.53 dengan nilai Probability sebesar 0.76. hal ini berarti  bahwa  residual  data  yang  digunakan  adalah  berdistribusi  normal  dan  layak  digunakan untuk memprediksi. Nilai probabilitasnya > nilai signifikan (0,05) maka tolak H 1 dan terima H 0 .

## Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  dilakukan  untuk  memastikan  adanya  hubungan  antar  variabel pertumbuhan ekonomi, Indeks Pembangunan Manusia, Tingkat Pengangguran Terbuka. Untuk mengidentifikasi  adanya  multikolinearitas  pada  model  persamaan  penelitian  ini,  penulis menggunakan matriks korelasi. Tanda awal terjadinya permasalahan multikolinearitas pada model adalah besarnya standar error dan nilai statistik t yang rendah  (Winarno, 2017). Tanda awalnya adalah standar error besar dan nilai statistik t yang rendah. Uji multikolinearitas menilai korelasi kuat antar variabel independen, dengan nilai di atas 0,8 dianggap fatal bagi model
Tabel 5. Hasil uji Multikolinearitas Variabel Log (Pertumbuhan Ekonomi) Log (Indeks Pembangunan Mnusia) Log (pengangguran) Log (Pertumbuhan Ekonomi) 1.000000 0.049054 0.384022 Log (Indeks Pembangunan Mnusia) 0.049054 1.000000 -0.202938 Log(pengangguran) 0.384022 -0.202938 1.000000

## Sumber: Data olahan menggunakan Eviews 10

## Uji Heteroskedastititas
Uji  heteoskedastititas  merupakan  uji  yang  dilakukan  untuk  menilai  apakah  terjadi ketidaksamaan varian dalam suatu model regresi. Jika nilai Prob. Chi-Square > 0,05, maka dapat
disimpulkan tidak adanya heteroskedastititas dalam model regresi. Namun, apabila nilai Prob. Chi- Square < 0,05, maka dapat dikatakan adanya heteroskedastititas dalam model regresi.
Tabel 6. Hasil uji Heteroskedastitas
Dependent Variable: RESEBS Method: Panel Least Squares Date: 03/11/24   Time: 10:23 Sample: 2018 2022 Periods included: 5 Cross-sections included: 22 Total panel (balanced) observations: 110
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.429074 0.706418 0.607394 0.5452 Pertumbuhan Ekonomi (X1) 0.000596 0.000437 1.364023 0.1762 IPM(X2) -0.013936 0.139183 -0.100127 0.9205 Pengangguran (X3) -0.001072 0.002696 -0.397573 0.6920

## Sumber: Data olahan menggunakan Eviews 10
Pada Tabel 6, dapat dilihat bahwa data tidak melewati ambang batas, ini menunjukan data lolos uji heterokesdisitas sehingga disimpulkan bahwa tidak ada masalah heteroskedastititas dalam model regresi.

## Uji Autokorelasi- Durbin Watson
Uji autokorelasi digunakan untuk mengeetahui apakah dalam suatu model regresi linier terdapat korelasi atau tidak antara variabel gangguan dengan variabel gangguan lainnya. Model regresi  yang  baik  apabila  terbebas  dari  autokorelasi.  Pengujian  autokorelasi  dilakukan  dengan menggunakan uji Durbin-Waston . Berikut gambar autokorlasi.
Tabel 7. Hasil uji Autokorelasi- Durbin Watson Durbin-Watson stat 1.986327

## Sumber: Data olahan menggunakan Eviews 10
Berdasarkan Tabel 7, dengan jumlah sampel (N = 22) dan jumlah variabel independen (K = 4), serta mengacu pada uji Durbin-Watson dengan tingkat signifikansi (a = 5%), diperoleh nilai- nilai  sebagai  berikut:  DL  =  1,6146,  4-DL  =  2,3854,  DU  =  1,7651,  dan  4-DU  =  2,2349.  Nilai Durbin-Watson  sebesar  1,986327.  Dari  perbandingan  antara  nilai  DU,  DW,  dan  4-DU,  yaitu (1,7651 < 1,986327 < 2,3854), dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi dalam data ini. Data  dinyatakan  bebas  dari  gejala  autokorelasi  atau  lolos  uji  autokorelasi  karena  nilai  statistik Durbin-Watson berada di antara nilai DU dan 4-DU.

## Koja et al. / Jurnal Ilmiah Global Education 5 (2) (2024)

## Pengujian Hipotesis
Hasil estimasi regresi data panel menunjukkan bahwa model terpilih untuk penelitian ini adalah  Fixed  Effect  Model  (FEM).  Tabel  4.13  menyajikan  hasil  pengolahan  data  panel  yang meliputi estimasi parameter-parameter yang signifikan dalam model regresi.
Tabel 8. Hasil Uji Hipotesis
Dependent Variable: Kemiskinan(Y) Method: Panel Least Squares Date: 03/11/24   Time: 10:03 Sample: 2018 2022 Periods included: 5 Cross-sections included: 22 Total panel (balanced) observations: 110
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 11.12225 0.788236 14.11030 0.0000 Pertumbuhan Ekonomi (X1) -0.000750 0.000888 -0.845179 0.4004 IPM(X2) -1.949852 0.189437 -10.29288 0.0000 Pengangguran (X3) -0.000604 0.005500 -0.109810 0.9128 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.998343 Mean dependent var 3.010780 Adjusted R-squared 0.997875 S.D. dependent var 0.368360 S.E. of regression 0.016982 Akaike info criterion -5.116563 Sum squared resid 0.024514 Schwarz criterion -4.502817 Log likelihood 306.4109 Hannan-Quinn criter. -4.867624 F-statistic 2133.245 Durbin-Watson stat 1.986327 Prob(F-statistic) 0.000000

## Sumber: Data olahan menggunakan Eviews 10
Hasil  estimasi  menunjukkan  R-squared  (R2)  sebesar  0.000000,  menandakan  bahwa variabel bebas (pertumbuhan ekonomi, Indeks Pembangunan Manusia, dan Pengangguran) tidak mampu  menjelaskan  variasi  kemiskinan  di  Nusa  Tenggara  Timur.  Uji  F  atau  simultan menunjukkan Prob. F-statistic sebesar 0.000000, lebih kecil dari α = 5%, mengindikasikan bahwa secara bersama-sama, variabel bebas berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan. Namun, uji t atau  parsial  menunjukkan  hanya  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  yang  berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan (Prob. < α = 5% = 0.0000), sementara pertumbuhan ekonomi (PE) dan Pengangguran tidak signifikan (Prob. > α = 5% = 0.4004 dan 0.9128). Koefisien pertumbuhan ekonomi (X1) adalah -0.000750, artinya setiap kenaikan 1 persen pada pertumbuhan ekonomi akan
menurunkan kemiskinan sebesar -0.000750, dengan asumsi variabel lainnya nol. Koefisien IPM (X2) adalah -1.949852, artinya setiap kenaikan 1 persen pada IPM akan menurunkan kemiskinan sebesar  -1.949852,  dengan  asumsi  variabel  lainnya  nol.  Koefisien  Pengangguran  (X3)  adalah  - 0.000604,  artinya  setiap  kenaikan  1  persen  pada  tingkat  pengangguran  akan  menurunkan kemiskinan sebesar -0.000604, dengan asumsi variabel lainnya nol.

## Pembahasan

## Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Kemiskinan
Hasil  uji  parsial  menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  di  Nusa  Tenggara  Timur tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  kemiskinan  (probabilitas  =  0.4004  > α =  0.05). Meskipun demikian, nilai koefisien pertumbuhan ekonomi menunjukkan angka negatif sebesar - 0.000750, yang berarti jika pertumbuhan ekonomi naik 1 persen, kemiskinan akan turun sebesar - 0.000750  persen.  Temuan  ini  konsisten  dengan  teori  yang  menyatakan  bahwa  pertumbuhan ekonomi saja belum cukup untuk mengatasi kemiskinan, karena pertumbuhan harus merata dalam mendistribusikan manfaat ekonomi. Studi lain, termasuk penelitian oleh (Eny, 2016); (Safira et al., 2021);  Arsyad  (2010),  juga  menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  tidak  signifikan  dalam mengurangi kemiskinan di Indonesia. Meskipun pendapatan nasional meningkat, akses kelompok miskin terhadap peluang ekonomi, pendidikan, dan layanan kesehatan masih terbatas. Oleh karena itu, diperlukan pertumbuhan ekonomi yang adil dan merata, serta akses yang lebih baik terhadap peluang ekonomi dan layanan dasar untuk mengurangi kemiskinan secara signifikan (Fitria, 2018).

## Pengaruh IPM Terhadap Kemiskinan
Berdasarkan  penelitian,  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  memiliki  pengaruh signifikan terhadap kemiskinan di Nusa Tenggara Timur (NTT), dengan nilai probabilitas sebesar 0.0000 dan koefisien regresi negatif -1.949852. Artinya, setiap kenaikan IPM selama 1 tahun akan menyebabkan penurunan kemiskinan sebesar -1.949852 persen. Temuan ini konsisten dengan teori yang  menyatakan  bahwa  rendahnya  IPM  berdampak  negatif  pada  produktivitas  kerja  dan pendapatan,  yang  memperburuk  kemiskinan.  Seiring  dengan  kemajuan  zaman,  masyarakat  di NTT semakin menyadari pentingnya meningkatkan kualitas hidup yang layak.  (Ishak et al., 2020) Tingkat  pendidikan,  sebagai  salah  satu  indikator  IPM,  memberikan  akses  lebih  baik  terhadap kesempatan ekonomi dan lapangan kerja.  Penelitian lain  juga menunjukkan bahwa  pendidikan secara  negatif  dan  signifikan  mempengaruhi  tingkat  kemiskinan.  Peningkatan  IPM  berpotensi mengurangi kemiskinan dengan meningkatkan akses terhadap layanan kesehatan, pendidikan, dan infrastruktur dasar. Selain itu, pendidikan yang tinggi dapat membuka lebih banyak kesempatan kerja  dan  meningkatkan  keterampilan,  membantu  masyarakat  keluar  dari  kemiskinan.  Tahun 2022, jumlah penduduk miskin di NTT sedikit menurun menjadi 20,05 persen atau sekitar 1,13 juta orang, dengan garis kemiskinan sebesar Rp. 460.823 per kapita per bulan. NTT menempati peringkat  ke-32  nasional  dengan  nilai  IPM  65,90  pada  tahun  2022,  naik  0,62  poin  dari  tahun sebelumnya. Kabupaten/Kota dengan nilai IPM tertinggi adalah Kota Kupang, Ngada, dan Ende. Studi  lain  juga  menunjukkan  bahwa  tingkat  pendidikan,  kepadatan  penduduk,  dan  IPM berpengaruh pada kemiskinan karena pendidikan tinggi memberikan lebih banyak peluang kerja, yang dapat mengurangi angka kemiskinan (BPS, 2023)

## Pengaruh Pengangguran Terhadap Kemiskinan
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  pengangguran  tidak  berpengaruh  secara  signifikan terhadap kemiskinan di Nusa Tenggara Timur (NTT), dengan probabilitas sebesar 0.9128, lebih tinggi  dari α =  5  persen.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  (Anggraini  et  al.,  2023),  yang menunjukkan  bahwa  pengangguran  terbagi  dalam  beberapa  kategori,  termasuk  pencari  kerja, pengusaha, orang yang merasa sulit mendapatkan pekerjaan, dan yang memiliki pekerjaan tetapi belum  mulai  bekerja.  Ketika  pengangguran  meningkat  di  NTT,  tingkat  kemiskinan  cenderung meningkat, sesuai dengan teori yang menyatakan hubungan antara pengangguran dan kemiskinan (Astriani et al., 2021). Pengangguran memiliki dampak negatif terhadap pendapatan masyarakat, yang kemudian mempengaruhi tingkat kemiskinan (Nafi’ah, 2021) ; (Yacoub, 2012). Data empiris menunjukkan bahwa pengangguran dan kemiskinan tidak selalu berhubungan searah. Penelitian lain menunjukkan bahwa banyak pengangguran tidak cocok dengan pekerjaan yang mereka cari, dan  kurangnya  pendidikan  dapat  mempengaruhi  kesempatan  kerja  (Astriani  et  al.,  2021). Pengangguran  yang  tinggi  mempengaruhi  kemakmuran  masyarakat  karena  menurunkan pendapatan  dan  kesejahteraan  (Suripto  &  Subayil,  2020).    Hal  ini  menunjukkan  bahwa pengangguran  dapat  mempengaruhi  sumber  daya  manusia  dan  mempertahankan  lingkaran kemiskinan, menghambat upaya meningkatkan kualitas hidup dan akses terhadap pendidikan serta kesehatan.

## KESIMPULAN
Pertumbuhan  ekonomi  tidak  signifikan  dalam  memengaruhi  tingkat  kemiskinan  di Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT) disebabkan oleh distribusi pendapatan yang tidak merata dan ketidaksetaraan akses terhadap peluang ekonomi. Ketimpangan pembangunan antara daerah perkotaan dan pedesaan dapat menyebabkan pertumbuhan ekonomi terpusat di daerah tertentu sementara  daerah  pedesaan  terpinggirkan.  Kurangnya  akses  pendidikan  dan  pelatihan keterampilan juga menghambat kemampuan penduduk dalam memanfaatkan peluang ekonomi. Di sisi lain, Indeks Pembangunan Manusia (IPM) memiliki pengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan  di  NTT.  Menurunnya  kemiskinan  seiring  dengan  peningkatan  IPM  menunjukkan peningkatan  kualitas  sumber  daya  manusia,  berdampak  pada  peningkatan  produktivitas  dan perolehan pendapatan, serta memungkinkan masyarakat memenuhi kebutuhan hidup seperti akses pendidikan dan kesehatan. Pengangguran tidak memiliki dampak signifikan pada kemiskinan di NTT,  meskipun  pengangguran  tetap  menjadi  isu  penting  terutama  di  sektor  subsisten  seperti pertanian dan perikanan, serta bergantung pada jaringan sosial untuk bertahan hidup.

## Saran
IPM mencakup indikator seperti harapan hidup, tingkat pendidikan, dan pendapatan per kapita.  Saat  IPM  meningkat,  berarti  kesehatan,  pendidikan,  dan  pendapatan  masyarakat  juga meningkat,  yang  pada  gilirannya  dapat  mengurangi  tingkat  kemiskinan.  Melalui  peningkatan akses terhadap layanan kesehatan dan pendidikan, serta kesempatan untuk pekerjaan yang lebih baik, IPM dapat membantu meningkatkan kesejahteraan dan mengurangi kemiskinan. Diperlukan upaya  bersama  antara  pemerintah,  lembaga  swadaya  masyarakat,  dan  sektor  swasta  dalam meningkatkan  infrastruktur,  pendidikan,  pelatihan  keterampilan,  dan  diversifikasi  ekonomi  ke sektor-sektor yang lebih inklusif dan berkelanjutan. Mengupayakan peningkatan kesempatan kerja dan stabilitas ekonomi untuk mengurangi kemiskinan di NTT.

## DAFTAR PUSTAKA
Aini, L. N., & Islamy, S. N. (2021). Dampak penganguran, pendidikan, kesehatan, PDRB dan indeks  pembangunan  manusia  terhadap  kemiskinan  di  Indonesia. Journal  of  Economics Research and Policy Studies, 1 (3), 132 – 141. https://doi.org/10.53088/jerps.v1i3.325
BPS, P. N. T. T. (2023). Provinsi Nusa Tenggara Timur Dalam Angka 2023. In BPS Provinsi Nusa Tenggara Timur (Ed.), 2023 . ©BPS Provinsi Nusa Tenggara Timur / BPS-Statistics of Nusa Tenggara Timur Province. https://doi.org/1102001.53
Anggraini, D.,  Sudharyati, N., Putra, R.  A., Ramdhan, N., Nur Putra, M. I., & Putra, H. H. (2023).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM),  dan Kemiskinan terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jambi Selama Tahun 2017-2021. Ekonomis: Journal of Economics and Business, 7 (1), 672. https://doi.org/10.33087/ekonomis.v7i1.1082
Astriani, A., Muchtolifah, M., & Sishadiyati, S. (2021). Pengaruh Kemiskinan, Pengangguran,
Pertumbuhan  Ekonomi,  dan  Belanja  Modal  Terhadap  IPM  Di  Kabupaten  Nganjuk Tahun  2010-2019. Syntax  Idea,  3 (7),  1523.  https://doi.org/10.36418/syntax- idea.v3i7.1331
Christiani, N. V., & Projo, N. W. K. (2010). Analisis Pertumbuhan Ekonomi Di Nusa Tenggara Timur  Tahun  2010-2021. Jurnal  Statitika  Terapan  BPS  Provinsi  NTT,  2 (2),  1 – 11. https://doi.org/https://jstar.id/ojs/index.php /JSTAR/article/view/32
Eny,  R.  (2016).  Faktor  Faktor  Yang  Mempengaruhi  Kemiskinan  di  Kabupaten  Kutai Kartanegara. Jurnal Ekonomi Keuangan, Dan Manajemen, 12 (1), 29 – 48. https://doi.org/http://journal.feb.unmul.ac.id
Frianti, M., Oli, Y., Pembangunan, E., Ekonomi, F., Bisnis, D., & Brawijaya, U. (2023). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Pendidikan, Pengangguran dan Kemiskinan Terhadap Migrasi Tki Keluar Negeri Mariaanalisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Pendidikan, Pengangguran  dan  Kemiskinan  Terhadap  Migrasi  Tki  Keluar  Negeri  Maria. Journal  of Development Economic and Social Studies, 2 (1), 182 – 193.
https://doi.org/https://jdess.ub.ac.id/index.php/jdess/article/view/110
Iqrom,  P.  (2013).  Faktor-Faktor  Yang  Memengaruhi  Kemiskinan  Secara  Langsung  dan  Tidak Langsung  di  Nusa  Tenggara  Timur. Jurnal  Statistika  Terapan,  3 (1),  78 – 89. https://doi.org/https://jstar.id/ojs/index.php/JSTAR/article/view/43
Ishak, R. A., Zakaria, J., & Arifin, M. (2020). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Pendidikan dan Pengangguran Terhadap Tingkat Kemiskinan di Kota Makassar. PARADOKS : Jurnal Ilmu Ekonomi, 3 (2), 41 – 53. https://doi.org/10.33096/paradoks.v3i2.463
Jonaidi,  A.  (2012). analisis  pertumbuhan  ekonomi  dan  kemiskinan  di  indonesia .  Kajian  Ekonomi, 1(April),
140 – 164.
https://doi.org/https://ejournal.unp.ac.id/index.php/ekonomi/article/viewFile/742/6 11 Karisma, A., & Soejoto, A. (2010). Pertumbuhan Ekonomi dan Pengangguran Terhadap Kemiskinan di Jawa Timur . Ekonomi Dan Bisnis, 1 – 15. https://doi.org/https://scholar.google.co.id/scholar?hl=id&as_sdt=0%2C5&scioq=Pert umbuhan+Ekonomi+dan+Pengangguran+Terhadap+Kemiskinan+di+Jawa+Timur&q =Pertumbuhan+Ekonomi+dan+Pengangguran+Terhadap+Kemiskinan+di+Jawa+Tim ur&btnG=#:~:text=dan%20Riset%20Bisnis.-,ejournal.unesa.ac.id,- Simpan%20Kutip%20Dirujuk
Mangi, A., & Marseto, M. (2023). Pengaruh Tingkat Pengangguran, Inflasi, Dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Kemiskinan Di Ntt. Equilibrium: Jurnal Penelitian …, 20 (02), 257 – 265. https://journal.uniku.ac.id/index.php/Equilibrium/article/view/7408
Masdi, M., Yuniza, N., & Nurkhalis, N. (2023). Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia Dan Pengangguran Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Provinsi Aceh. Jurnal Ekonomi Dan Pembangunan, 14 (1), 101 – 113. https://doi.org/10.22373/jep.v14i1.781
Nafi’ah, B. (2021). Analisis Faktor -Faktor Yang Dapat Mempengaruhi Pengentasan Kemiskinan di  Indonesia  (2016-  2019). Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Islam,  7 (2),  953 – 960. https://doi.org/10.29040/jiei.v7i2.2206
Safira, R., Hasibuan, M., & Tambunan,  K. (2021). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Tingkat Pendidikan, Dan Pengangguran Terhadap Kemiskinan Si Indonesia Periode 2017-2021. Jurnal  of  Managemet,  Accounting,  Economic  and  Business,  02 (04),  574 – 578. https://doi.org/http://trianglesains.makarioz.org
Suci  Rahmalia,  Ariusni,  M.  T.  (2019).  Pengaruh  Tingkat  Pendidikan,  Pengangguran,  dan Kemiskian Terhadap Kriminalitas di Indonesia. Jurnal Kajian Ekonomi Dan Pembangunan,
1 (3),
282.
https://doi.org/https://ejournal.unp.ac.id/students/index.php/epb/article/view/5345
Suripto,  &  Subayil,  L.  (2020).  Pengaruh  Tingkat  Pendidkan,  Pengangguran,  Pertumbuhan Ekonomi Dan Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Kemiskinan Di D.I. Yogyakarta Priode  2010-2017. Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Pembangunan,  1 (2),  127.  https://doi.org/ https://stiemmamuju.e-journal.id/GJIEP PENGARUH
Taime, H., & Djaelani, P. N. (2021). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Jumlah Penduduk Terhadap Tingkat Pengangguran di Kabupaten Aceh Timur. Jurnal Samudra Ekonomika,
1 (1), 54 – 66. https://doi.org/https://ejurnalunsam.id/index.php/jse/article/view/70
Yacoub, Y. (2012). Pengaruh Tingkat Pengangguran terhadap Tingkat Kemiskinan Kabupaten / Kota di Provinsi Kalimantan Barat . Repository Polnep, 8, 176 – 185.
https://doi.org/http://repository.polnep.ac.id/xmlui/handle/123456789/63