Cempaka  Rizki  Ambar Sari 1 ,  Dela Resina 2 , Neng Kamarni 3
Jurnal JIPS  (Jurnal Ilmiah  Pendidikan  Scholastic)  Vol.   5 No. 1 (2021)  ISSN  : 2579-5449
Jurnal JIPS  (Jurnal Ilmiah  Pendidikan Scholastic )  Vol.   5  No. 1 (2021)  ISSN  : 2579-5449 This work  is licensed under a Creative  Commons  Attribution-NonCommercial  4.0  International License .
Terbit  online  pada laman  web jurnal  : http://e-journal.sastra-unes.com/index.php/JIPS
Fakultas Sastra
Universitas Ekasakti

## JURNAL  JIPS (Jurnal  Ilmiah Pendidikan  Scholastic)
Vol. 5 No. 1 ISSN : 2579-5449 (media  cetak) E-ISSN : 2597-6540
(media  online)

## ANALISIS  INDIKATOR MAKRO EKONOMI TERHADAP  TINGKAT KEMISKINAN  DI PROVINSI SUMATERA BARAT
Cempaka Rizki Ambar Sari 1 , Dela Resina 2 , Neng Kamarni 3
Universitas Andalas, Padang 1 , cempakarizki@gmail.com Universitas Andalas, Padang 2 , delaresina@gmail.com Universitas Andalas, Padang 3 , nengkamarni71@gmail.com

## Abstrak
Poverty is a problem of economic development which is always an interesting discussion. Poverty has an impact on socio-economic burdens, increases in crime, decreases the quality of life, and hinders the creation of superior human resources. The objectives of this study were to 1) analyze the concept and development of poverty in West Sumatra Province; and 2) to analyze the effect of macroeconomic indicators on poverty in West Sumatra Province. The macroeconomic indicators used are  Economic  Growth  Rate  based  on  Gross  Regional  Domestic  Product  (GRDP)  and  Human Development Index (HDI). The analytical tool used is multiple linear regression which includes data from 19 districts and cities in West Sumatra Province during the period 2015-2019. From the results of this study, it was found that in general the poverty rate in West Sumatra Province from 2015-2019 continued to decline. The variable rate of economic growth has a positive relationship with the level of poverty in West Sumatra Province. Meanwhile, the HDI variable has a significant effect on the poverty level and has a negative relationship.
Keywords: Poverty Level, Economic Growth, HDI.
© 2021 Jurnal JIPS

## I   INTRODUCTION
Pembangunan ekonomi akan selalu mendorong  pada  pertumbuhan  ekonomi.  Jika pembangunan  ekonomi  di  suatu  daerah  tidak berjalan lancar atau banyak halangan maka akan mempengaruhi  laju  pertumbuhan  ekonomi  pada daerah  tersebut.  Permasalahan  pembangunan ekonomi  yang  sering  dialami  oleh  negara  yang sedang  berkembang  salah  satunya  adalah kemiskinan,  Nugraha  &  Nasruddin  (2020). Menurut  Martin  et  al  (2020),  kemiskinan merupakan  masalah  multidimensi  yang  tidak hanya  diukur  dari  pendapatan,  tetapi  juga  diukur dari  pendapatan  disposabel,  kekurangan  materi dalam  membayar  tagihan,  mencukupi  kebutuhan
protein,  dan  membeli  barang-barang  elektronik utama,  serta  diukur  dari  intensitas  kerja  selama setahun.
Penelitian mengenai kemiskinan dan pertumbuhan  ekonomi telah banyak dilaksanakan sebelumnya.  Menurut  Meij  et  al  (2020), Ketidaksetaraan  dan  kemiskinan  telah  menjadi tantangan  sosial  yang  mencolok  di  Calgaria, Canada dimana saat adanya peralihan dari daerah pusat  pertanian  dan  peternakan  menjadi  daerah industri bahan bakar, kesejahteraan dan pertumbuhan  ekonomi  tidak  berdampak  secara linear  bagi  masyarakatnya.  Sedangkan  pada penelitian  lainnya,  Dev  (2008)  menyatakan
bahwa  pertumbuhan  inklusif yang terjadi di India melalui  reformasi  liberalisasi  dan  peran  pasar yang lebih besar dalam  ekonomi  justru memperparah kemiskinan dan rendahnya pembangunan manusia di India.
Pendapat  senada  dikemukakan  oleh  Islam and  McGilivray  (2019),  dimana  ketidaksetaraan pendapatan  dapat  menghambat  pertumbuhan ekonomi dalam jangka panjang karena
menciptakan
ketidakstabilan sosio-politik, ketidakpastian  dalam  hak  milik,  mengurangi investasi  dalam  modal  manusia  yang  akhirnya dapat  memperlambat  pembentukan  modal  dan pertumbuhan  ekonomi.  Hal  ini  menjadi  sangat menarik  untuk  diteliti,  mengingat  keterkaitan yang erat antara pertumbuhan ekonomi, pembangunan manusia dan kemiskinan.
Secara  absolut  jumlah  penduduk  miskin akan  memberikan  gambaran  tentang  berapa banyak  penduduk  yang  mengalami  marginalisasi pembangunan.  Hal  ini  menjadikan  kemiskinan menjadi  masalah  ekonomi  paling  mendesak untuk  segera  diatasi.  Kemiskinan  merupakan salah  satu  prioritas  pemerintah  karena  memiliki dampak  negatif  dengan  dimensi  yang  luas, Septiadi  & Nursan (2020).
Oleh  karenanya, kemiskinan menjadi salah satu masalah utama pembangunan bagi pemerintah  baik  Pemerintah  Pusat,  Provinsi maupun  Kabupaten/Kota.  Pembangunan  yang dilakukan  di  Sumatera  Barat  nampaknya  belum sepenuhnya mampu mengurangi jumlah penduduk  miskin.  Penanggulangan  kemiskinan termasuk  salah  satu  isu  strategis  Provinsi
Sumatera  Barat  yang  tertuang  dalam  RPJMD Provinsi  Sumatera  Barat  Tahun  2016-2021 yaitu “Pengurangan
Tingkat Kemiskinan dan Ketimpangan Pembangunan Antar
Daerah”.   Berikut  persentase tingkat kemiskinan Provinsi  Sumatera Barat Tahun 2015-2019 :
Gambar  1
Persentase  Tingkat  Kemiskinan  Provinsi Sumatera Barat Tahun 2015-2019
Sumber : BPS Provinsi Sumatera Barat
Untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi  persentase  penduduk  miskin  di Provinsi  Sumatera  Barat  maka  perlu  dilihat  dari indikator  makroekonomi  yang  ada,  seperti  laju pertumbuhan  ekonomi  berdasarkan  PDRB  dan IPM  sehingga  diperoleh  kebijakan  yang  tepat sasaran untuk mengurangi kemiskinan  di Provinsi  Sumatera  Barat.  Berdasarkan  latar belakang  tersebut,  maka  penulis  tertarik  untuk mengangkat judul penelitian “Analisis
Pengaruh
Indikator Makro Ekonomi
Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  Di  Provinsi Sumatera Barat”.

## II   RESEARCH METHODS
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  deskriptif  kuantitatif.  Data  penelitian menggunakan  data  sekunder  berupa  data kemiskinan,  pertumbuhan  ekonomi  (PDRB)  dan IPM  dari  seluruh  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Sumatera Barat periode  2015-2019  yang dikumpulkan  dari  Badan  Pusat  Statistik  dan dokumen  RPJMD  Provinsi  Sumatera  Barat Tahun 2016-2021.
Dalam penelitian ini yang menjadi variabel  indepeden  adalah  PDRB  dan  IPM sedangkan  variabel  dependen  adalah  kemiskinan di  19  Kabupaten/Kota  di  Sumatera  Barat. Analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  regresi  linear  berganda.  Regresi  linear berganda  digunakan  untuk  mengetahui  besar pengaruh perubahan dari suatu variabel
independen terhadap variabel dependen. Persamaan yang digunakan sebagai berikut :
Y= α + β1 X1 +β2 X2 +e
Keterangan:
Y  =  Persentase  Kemiskinan  di  Sumatera Barat α = Konstanta X1 =Pertumbuhan Ekonomi  (PDRB) X2 = Indeks Pembangunan Manusia (IPM) b1 = Koefisien regresi variabel Pertumbuhan Ekonomi  (PDRB)
b2  =  Koefisien  regresi  variabel  Indeks Pembangunan Manusia (IPM) e = Standard Error
Cempaka  Rizki  Ambar Sari 1 ,  Dela Resina 2 , Neng Kamarni 3
Jurnal JIPS  (Jurnal Ilmiah  Pendidikan  Scholastic)  Vol.   5 No. 1 (2021)  ISSN  : 2579-5449
Jurnal JIPS  (Jurnal Ilmiah  Pendidikan Scholastic )  Vol.   5  No. 1 (2021)  ISSN  : 2579-5449 This work  is licensed under a Creative  Commons  Attribution-NonCommercial  4.0  International License .

## III   RESULTS AND DISCUSSION
Dalam  regresi data panel perlu melakukan pemilihan model terlebih dahulu sebelum melakukan  analisis  terhadap  hasil  estimasi. Terdapat tiga model pada regresi data panel yaitu
common effects model , fixed effect models dan random  effect  models .  Untuk  memilih  model terbaik  dilakukan  menggunakan  uji  Chow,  Uji Hausman dan uji Lagrange Multiplier.
Tabel 5. Hasil Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests
Equation:  Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 259.0063 20 (18,74) 0.000 0 Cross-section Chi-square 395.0961 75 18 0.000 0
Uji  Chow  dilakukan  untuk  memilih  model terbaik antara common effects atau fixed effects . Hasil  dari  tabel  2  menunjukkan  nilai  Prob  lebih
kecil  dari  nilai  signifikansi  sebesar  lima  persen yang artinya fixed effects lebih baik dibandingkan
common effects .

## Tabel 6. Hasil Uji Haussman
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 0.484947 2 0.784 7
Uji  Hausman  dilakukan  untuk  memilih model  terbaik  antara fixed  effects dan random effects .  Berdasarkan  tabel  6  disimpulkan bahwa random effects lebih baik daripada fixed effects pada  level  signifikansi  lima  persen  karena  nilai prob  lebih  besar  dari  0,05.  artinya  hasil  uji haussman  menunjukkan  model random  effect
lebih  baik  dari  model fixed  effect sehingga diperlukan  uji  Lagrange Multiplier.
Berdasarkan  uji  Lagrange  Multiplier,  model estimasi random  effects merupakan  model estimasi  regresi  data  panel  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  pada  tingkat  signifikansi  5 persen.
Jurnal JIPS  (Jurnal Ilmiah  Pendidikan  Scholastic)  Vol.   5 No. 1 (2021)  ISSN  : 2579-5449
Jurnal JIPS  (Jurnal Ilmiah  Pendidikan Scholastic )  Vol.   5  No. 1 (2021)  ISSN  : 2579-5449 This work  is licensed under a Creative  Commons  Attribution-NonCommercial  4.0  International License .

## Tabel 7. Hasil Uji Lagrange Multiplier
Lagrange Multiplier  Tests for Random Effects Null  hypotheses: No effects Alternative hypotheses: Two-sided (Breusch-Pagan) and one-sided (all others) alternatives
Test Hypothesis Cross-section Time Both Breusch-Pagan 181.3125 2.402902 183.7154 (0.0000) (0.1211) (0.0000) Honda 13.46523 -1.550130 8.425251 (0.0000) -- (0.0000) King-Wu 13.46523 -1.550130 4.339450 (0.0000) -- (0.0000) Standardized Honda 14.19631 -1.335277 6.201723 (0.0000) -- (0.0000) Standardized King-Wu 14.19631 -1.335277 2.319864 (0.0000) -- (0.0102) Gourierioux,  et al.* -- -- 181.3125 (< 0.01) *Mixed chi-square asymptotic critical  values: 1% 7.289 5% 4.321 10% 2.952
Dari  tabel  7  didapatkan  nilai  probabilitas Cross-section  Breusch-Pagan < dari 0,05 artinya hasil  uji  LM  menunjukkan  model random effect lebih  baik  dari commond  effect .  Dari  ketiga  uji didapat bahwa model Random Effect adalah yang terbaik.  Estimasi  parameter  dengan  model
random  effect tidak  memerlukan  uji  asumsi klasik.
Dari  hasil  estimasi  dengan  menggunakan random  effect  model yang  dapat  dilihat  pada tabel  8  dapat  disimpulkan  bahwa  secara keseluruhan  model  yang  dibangun  sudah  sesuai ( fit ) dan valid .
Tabel 8. Hasil Estimasi Model Random Effect
Dependent Variable: KEMISKINAN Date: 02/15/21   Time: 11:24 Sample:  2015 2019 Periods included:  5
Cross-sections included:  19 Variable Coeffi cient Std. Error t- Statistic Prob. C 28.878 41 2.8007 92 10.310 80 0.00 00
Jurnal JIPS  (Jurnal Ilmiah  Pendidikan  Scholastic)  Vol.   5 No. 1 (2021)  ISSN  : 2579-5449
Jurnal JIPS  (Jurnal Ilmiah  Pendidikan Scholastic )  Vol.   5  No. 1 (2021)  ISSN  : 2579-5449 This work  is licensed under a Creative  Commons  Attribution-NonCommercial  4.0  International License .
IPM - 0.324644 0.0347 89 - 9.331805 0.00 00 PERTUMBUHAN_EKO NOMI 0.1964 80 0.0846 75 2.3204 02 0.02 25 Effects Specification S.D. Rho Weighted Statistics R-squared 0.6597 03 Mean dependent var 0.40413 3 Adjusted R-squared 0.6523 05 S.D. dependent var 0.40761 1 S.E. of regression 0.2403 51 Sum squared resid 5.31470 3 F-statistic 89.175 85 Durbin-Watson stat 1.13089 8 Prob(F-statistic) 0.0000 00 Unweighted Statistics R-squared 0.5398 64 Mean dependent var 6.82052 6 Sum squared resid 279.86 78 Durbin-Watson stat 0.02147 6
Hal  ini  ditandai  dengan  nilai  Prob  ( F- statistic ) sebesar 0,0000 pada level signifikansi 5 persen  (  <  dari  0,05)  artinya  model  yang digunakan  sudah  valid.  Nilai  R-Squared  yang
diperoleh  yaitu  0,5398  yang  artinya  variabel indenpenden baru menjelaskan proporsi keragaman  ( varians )  dari  variabel  dependen sebesar 53,98 persen.

## IV   CONCLUSION
Perkembangan
kemiskinan dan pertumbuhan  ekonomi  di  Sumatera  Barat  Tahun 2015-2019  menunjukkan  adanya  fluktuasi  dari tahun  ke  tahun,  sedangkan  IPM  menunjukkan kenaikan setiap tahunnya. Sektor lapangan usaha dengan  laju  pertumbuhan  tertinggi  adalah  sektor informasi  dan  komunikasi  dengan  rata-rata sebesar 8,91%. Beberapa tahun tertentu di mana kenaikan  perekonomian  tidak  diikuti  dengan turunya  angka  kemiskinan  dan  juga  pada beberapa  tahun  tertentu  juga  menunjukkan perkembangan  perekonomian  yang  menurun namun  kemiskinan  juga  mengalami  penurunan. Kondisi  ini  memberikan  indikasi  bahwa sebagian
besar  anggaran  pemerintah  yang  dijadikan program  belum  mampu  menyelesaikan  masalah kemiskinan.  Terlihat  bahwa  belanja  untuk program kemiskinan yang terus bertambah belum menjadi  ukuran  prestasi.  Lagipula  tingkat kemiskinan  terendah  pada  masa  pasca  krisis masih  cukup  jauh  jika  dibandingkan  dengan tingkat  kemiskinan  terendah  pada  masa sebelum krisis (Basri & Munandar, 2009).
Berdasarakan p-value pada  tabel  8, variabel  IPM  ternyata  berpengaruh  signifikan secara  statistik  terhadap kemiskinan dengan nilai coefficient  -0,3246  yang  menandakan  hubungan negatif antara IPM dan kemiskinan. Peningkatan
Jurnal JIPS  (Jurnal Ilmiah  Pendidikan  Scholastic)  Vol.   5 No. 1 (2021)  ISSN  : 2579-5449
Jurnal JIPS  (Jurnal Ilmiah  Pendidikan Scholastic )  Vol.   5  No. 1 (2021)  ISSN  : 2579-5449 This work  is licensed under a Creative  Commons  Attribution-NonCommercial  4.0  International License .
1  point  IPM  akan  menurunkan  persentase penduduk  miskin  sebesar  0,32  persen.  Temuan kami  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  yang dilakukan oleh Amaluddin  et  all  (2018) Sementara itu variabel laju pertumbuhan perekonomian  yang  kami  proksi  melalui  PDRB memiliki  nilai  prob  <0,05  artinya  pertumbuhan ekonomi berpengaruh sginifikan terhadap kemiskinan. Nilai coefficient 0,1964
menandakan hubungan positif antara pertumbuhan  ekonomi  dan  kemiskinan.  Artinya, 1 persen pertumbuhan ekonomi akan meningkatkan persentase penduduk miskin sebesar  0,196  persen. Hal ini merupakan sebuah fakta  yang  cukup menarik, karena terjadi kondisi yang kontradiktif di mana seharusnya peningkatan pertumbuhan ekonomi dapat menurunkan  tingkat  kemiskinan.  Hasil  penelitian ini bertentangan dengan hasil penelitian sebelumnya  oleh  Breunig  &  Majeed  (2019), namun  sejalan  dengan  hasil  penelitian  oleh  Dev (2008),  Meij  et al (2020), dan Sihite et al (2020), dimana  IPM  memberikan  efek  negatif  yang signifikan  dalam  mengurangi  tingkat  kemiskinan, sementara  pertumbuhan  ekonomi  memberikan efek positif yang signifikan terhadap pengurangan kemiskinan.
Pertentangan hubungan antara pertumbuhan  ekonomi  dengan  kemiskinan  yang didapat  dalam  penelitian  ini,  didukung  dengan pernyataan  Dev (2008) yang menyatakan bahwa pertumbuhan inklusif yang terjadi justru memperparah kemiskinan. Hal ini dapat disebabkan  oleh  ketidaksetaraan  kekayaan  yang menciptakan ketidakstabilan sosio-politik, ketidakpastian  dalam  hak  milik,  mengurangi investasi  dalam  modal  manusia,  yang  pada akhirnya  dapat  memperlambat  pembentukan modal  dan  pertumbuhan  ekonomi  menurut  Islam and McGilivray  (2019).
Jika hanya segelintir orang yang menikmati  maka  pertumbuhan  ekonomi  tidak mampu  mereduksi  kemiskinan  dan  memperkecil ketimpangan,  sebaliknya  jika  sebagian  besar turut berpartisipasi dalam peningkatan pertumbuhan  ekonomi  maka  kemiskinan  dapat direduksi  dan  gap  antara  orang  kaya  dan  orang miskin  dapat  diperkecil.  Pertumbuhan  yang tinggi  dan  stabil  penting  untuk  pengentasan kemiskinan,  stabilitas  pertumbuhan  juga  penting untuk  memperbaiki  tren  kemiskinan  (Bonilla, 2007).
Untuk  itu,  pembangunan  manusia  sangat memegang peranan penting dalam jalur pertumbuhan  ekonomi, semakin tinggi IPM suatu daerah,  biasanya  semakin  baik  pertumbuhan ekonomi dan  semakin  baik  pula  tingkat pertumbuhan  ekonomi  suatu  daerah,  biasanya tingkat  kemiskinan  di  daerah  tersebut  menurun, Sihite  (2020).
Kemiskinan pada penelitian ini dipengaruhi  oleh  pertumbuhan  perekonomian dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM).  Laju pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi  di  Sumatera Barat  berpengaruh  positif  secara  signifikan terhadap  tingkat  kemiskinan.  Artinya,  semakin tinggi laju pertumbuhan ekonomi, justru meningkatkan  kemiskinan  di  Sumatera  Barat. Peningkatan  sektor-sektor  usaha  yang  ada sepertinya  hanya  memberikan  manfaat  kepada segelintir  orang  sehingga  terjadi  ketidaksetaraan pendapatan  yang  membuat  ketidakmampuan dalam  mereduksi  kemiskinan.  Sedangkan  pada IPM,  terjadi  hubungan  yang  negatif  di  mana, peranan  sumber  daya  manusia  yang  ada  telah menujukkan penurunan pada persentase kemiskinan  di  Sumatera  Barat.  Oleh  sebab  itu, diperlukan strategi dan kebijakan dalam menentukan sektor unggulan yang dapat berpengaruh signifikan dalam mereduksi kemiskinan di Provinsi Sumatera Barat.
Jurnal JIPS  (Jurnal Ilmiah  Pendidikan  Scholastic)  Vol.   5 No. 1 (2021)  ISSN  : 2579-5449
Jurnal JIPS  (Jurnal Ilmiah  Pendidikan  Scholastic )  Vol . 4  No. 3 (2020)  ISSN  : 2579-5449 This work  is licensed under a Creative  Commons  Attribution-NonCommercial  4.0  International License .

## Bibliography
[1]Amaluddin,  W  Payopo,  R., Laitupa, A.  A., & Serang, M. R. (2018). A Modified Human Development  Index  and  Poverty  in  the Villages  of West Seram Regency, Maluku Province, Indonesia. International Journal of Economics and Financial , 325-330. [2]Bappenas, 2004. Rencana Strategis Penanggulangan Kemiskinan di Indonesia , Jakarta.
[3]Bonilla,  E.  D.  (2007,  October).  Global Macroeconomics Development The
Implications  for  Poverty. International Food Policy Research Institute .
[4]Breunig,  R.,  & Majeed, O. (2019). Inequality,
poverty and economic
growth.
International Economics .
[5]BPS. (2020). Provinsi Sumatera Barat Dalam Angka 2020 . Badan Pusat Statistik.
[6]Dev,  S.  Mahendra.  “Inclusive  Growth  in India-Agriculture,  Poverty and Human Development.” Indian  Journal  of Agricultural  Economics ,  vol.  63,  no.  2,
2008, pp. 276-279.
[7]Harun. “The Impact of Real Earning Revenue and  Funds  of  The  Ecomic  Growth  with Capital  Shop  as  a  Moderating  Variable in  Regency/City  of  Aceh  Province, 2013-2015.” International  Journal  of Public Budgetig, Accounting and Finance , 2018.
[8]Islam,  Md  Rabiul,  and  Mark  McGilivray. “Wealth  Inequality,  Governance  and
Economic
Growth.”
Economic Modelling , 2019. Accessed 30 June 2019.
[9]Martin,  Elena  Barcena,  et  al.  “Rethinking Multidimensional Poverty Through  a
Multi-Criteria Analysis.” Economic
Modelling ,  vol.  91,  2020,  pp.  313-325. Accessed 24 June 2020.
[10]Meij,  Erik,  et  al.  “'Everywhere  they  are trying  to  hide  poverty.  I  hate  it!:  Spasial Practices  of  the  Urban  Poor in Calgary, Canada.” Geoforum ,  2020.  Accessed  03 October 2020.
[12]Morris,  M.  H.,  &  Trucker,  R.  (2020,  April 09). Poverty and Entrepreneurship in
Developed Economies: Re-Assessing the Roles  of  Policy  and  Community  Action. Journal of Poverty . 10.1080/10875549.2020.1747587
[13]Nagis, F. (2019). Poverty Reduction and
Human Development : Impact of ENRICH Programme on Income Poverty in Bangladesh. Indian Journal of Human Development , 13-31.
[14]Nugraha,  M.  R.,  &  Nasruddin.  (2020). Dampak  Kebijakan  Program  Keluarga Harapan (PKH) Terhadap Penanggulangan Kemiskinan  di  Kabupaten  Banjar  Tahun 2013-2018. Jurnal  Ilmu  Ekonomi  dan Pembangunan , 3 , 30-44.
[15]Septiadi,  D., & Nursan, M. (2020, Februari). Pengentasan  Kemiskinan  Indonesia  : Analisis  Indikator  Makroekonomi  dan Kebijakan  Pertanian. Jurnal  Hexagro , 4 , 1-14.
[16]Sihite,  Lestari, et al. “The Effect of Village Funds, Human Development Index (HDI), and Economic Groth on Decrease of
Poverty Level in North Sumatera Province.” International Journal Public Budgeting, Accounting and Finance , vol. 4, no. 1, 2020.
[17]Sumatera Barat, P. (2018). RPJMD Provinsi Sumatera  Barat  Tahun  2016-2021 . Provinsi  Sumatera Barat.
[18]World  Bank.  2006. Making  the  New Indonesia Work for the Poor . The World Bank.