## Ekonomis: Journal of Economics and Business
Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Indeks Pembangunan Manusia (IPM), dan Kemiskinan terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jambi Selama Tahun 2017-2021
Dessy Anggraini*, Neneng Sudharyati, Randa Aslam Putra, Nurman Ramdhan,

## M. Ilham Nur Putra, Habib Hidayat Putra
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam Universitas Islam Negeri Sultan Thaha Saifuddin Jambi *Correspondence: dessyanggraini78@uinjambi.ac.id
Abstrak. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat  seberapa  besar  pengaruh  pertumbuhan  ekonomi,  indeks pembangunan  manusia,  dan  kemiskinan  terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka  di  Provinsi  Jambi.  Jenis  data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  dengan menggunakan data cross section 11 kabupaten/kota di Provinsi Jambi dan data time series selama periode 2017- 2021. Analisis data yang digunakan yaitu analisis data panel dengan fixed effect model (FEM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pertumbuhan ekonomi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka  di  Provinsi  Jambi,  indeks  pembangunan  manusia  (IPM)  berpengaruh  positif  dan  tidak  signifikan terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka  di  Provinsi  Jambi  sedangkan  kemiskinan  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi.
Kata Kunci : pertumbuhan ekonomi, indeks pembangunan manusia, kemiskinan, tingkat pengangguran terbuka.
Abstract. This study aims to see how much influence economic growth, human development index, and poverty have on the open unemployment rate in Jambi Province. The type of data used in this research is in the form of secondary  data  obtained  from  the  Central  Bureau  of  Statistics  using  cross-sectional  data  from  11 regencies/cities  in  Jambi  Province  and  time  series  data  for  the  2017-2021  period.  The  data  analysis  used  is panel data analysis with the fixed effect model (FEM). The results showed that economic growth had a negative and significant effect on the open unemployment rate in Jambi Province, the human development index (IPM) had a positive and insignificant effect on the open unemployment rate in Jambi Province while poverty had a positive and significant effect on the open unemployment rate in Jambi Province.
Keywords : economic growth, human dvelopment index, poverty, open unemployment rate.

## PENDAHULUAN
Salah  satu  masalah  ketenagakerjaan  yang  sering  dihadapi  oleh  setiap  negara,  khususnya negara  berkembang  seperti  Indonesia  adalah  masalah  pengangguran.  Masalah  pengangguran  ini memang  selalu  menjadi  suatu  persoalan  yang  perlu  dipecahkan  dalam  perekonomian  Negara Indonesia.  Jumlah  penduduk  yang  bertambah  semakin  besar  setiap  tahunnya  membawa  akibat bertambahnya  jumlah  angkatan  kerja.  Tingginya  tingkat  pengangguran  dalam  suatu  negara  dapat membawa  dampak  negatif  terhadap  perekonomian  negara  tersebut.  Menurut  BPS  (2022), pengangguran  terbuka  ( open  unemployment )  didasarkan  pada  konsep  seluruh  angkatan  kerja  yang mencari  perkerjaan,  baik  yang  mencari  perkerjaan  pertama  kali  maupun  yang  pernah  bekerja sebelumnya.  Pengangguran  terjadi  karena  pertumbuhan  angkatan  tenaga  kerja  lebih  tinggi  dari pertumbuhan  lapangan  pekerjaan  yang  ada.  Pengangguran  yang  tinggi  dapat  menjadi  sumber  utama kemiskinan  sehingga  dapat  memicu  kriminalitas  yang  tinggi  serta  dapat  menghambat  pembangunan dalam jangka panjang (Artriyan, 2013).
Provinsi  Jambi  merupakan  salah  satu  provinsi  di  Indonesia  yang  masih  menghadapi  banyak persoalan  sosial  ekonomi,  seperti  masalah  pengangguran  yang  tinggi.  Oleh  sebab  itu,  masalah  ini menjadi tanggung jawab bersama terutama bagi pemerintah Provinsi Jambi sebagai penyangga proses perbaikan  kehidupan  masyarakat  dalam  pemberantasan  pengangguran.  Berdasarkan  data  dari  Badan Pusat  Statistik  (BPS),  tingkat  pengangguran  terbuka  di  Provinsi  Jambi  mengalami  fluktuasi  setiap tahunnya  dari  tahun  2017-2021.    Berdasarkan  data  yang  dipublikasikan  oleh  BPS  (2022),  Tingkat Pengangguran  Terbuka  (TPT)  di  Provinsi  Jambi  dari  tahun  2017-2021  mengalami  kenaikan  dan
Dessy  Anggraini  et  al., Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM),  dan Kemiskinan Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jambi Selama Tahun 2017-2021
penurunan.  Pada  tahun  2017  dan  2018,  angka  TPT  sebesar  3,87  persen  dan  pada  tahun  2019-2020, TPT mengalami peningkatan mencapai 4,19 persen (2019), dan 5,13 persen (2020). Pada tahun 2021, tingkat  pengangguran  terbuka  kembali  mengalami  penurunan,  yaitu  5,09  persen.  Menurut  Sadono Sukirno  (2000),  pengangguran  akan  menimbulkan  efek  yang  dapat  mengurangi  pendapatan masyarakat  yang  kemudian  akan  mengurangi  tingkat  kemakmuran  yang  telah  tercapai.  Tingkat kemakmuran  yang  semakin  menurun  akan  menimbulkan  masalah  lain,  yaitu  kemiskinan. Pengangguran  dapat  mempengaruhi  kemiskinan  dengan  berbagai  cara.  Jika  rumah  tangga  tersebut memiliki batasan likuiditas (yang berarti bahwa konsumsi saat ini sangat dipengaruhi oleh pendapatan saat ini), maka pengangguran akan secara langsung mempengaruhi kemiskinan baik yang diukur dari sisi  pendapatan  ( income  poverty  rate )  maupun  kemiskinan  yang  diukur  dari  sisi  konsumsi ( consumption  poverty  rate ).  Jika  rumah  tangga  tersebut  tidak  menghadapi  batasan  likuiditas  (yang berarti bahwa konsumsi saat ini tidak terlalu dipengaruhi oleh pendapatan saat ini), maka peningkatan pengangguran akan menyebabkan peningkatan kemiskinan dalam jangka panjang, tetapi tidak terlalu berpengaruh dalam jangka pendek. Berdasarkan data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS), 2022  diketahui  bahwa  tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Jambi  selama  tahun  2017-2021  mengalami fluktuasi setiap tahunnya. Pada tahun 2017 persentase tingkat kemiskinan berada di angka 8,19 persen dan  mengalami  penurunan  di  tahun  2018-2019  menjadi  7,92  persen  (2018)  dan  7,60  persen  (2019). Tingkat persentase kemiskinan mengalami penurunan kembali pada tahun 2019 yaitu berada di angka 7,58 persen dan naik kembali sebesar 8,09 persen di tahun 2020.
Pertumbuhan  ekonomi  atau  peningkatan  PDRB  (Produk  Domestik  Regional  Bruto) merupakan salah satu ukuran dan indikasi penting untuk menilai keberhasilan pembangunan ekonomi suatu  daerah  ditinjau  dari  sisi  ekonominya.  Pertumbuhan  ekonomi  merupakan  kunci  penurunan kemiskinan  di  setiap  daerah.  Adanya  peningkatan  dalam  pertumbuhan  ekonomi  suatu  daerah menandai  adanya  peningkatan  kesejahteraan  masyarakat  sehingga  kemiskinan  menurun.  Data  yang dipublikasikan  oleh  BPS  Provinsi Jambi,  2022  menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  Provinsi Jambi  mengalami  fluktuasi  dari  tahun  2017-2021.  Pada  tahun  2017-2018  pertumbuhan  ekonomi mengalami  peningkatan,  yaitu  4,60  persen  (2017)  dan  4,69  persen  (2018).  Namun,  pada  tiga  tahun terakhir  (2019-2021),  terjadi  penurunan  yaitu  4,35  persen  (2019),  -0,44  persen  (2020),  dan  3,66 persen  (2021).    Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  merupakan  tolak  ukur  pembangunan  yang berkorelasi  negatif terhadap  kemiskinan  di  suatu  daerah. Jika  suatu  daerah  memiliki  nilai  IPM  yang tinggi,  idealnya  kualitas  hidup  masyarakat  juga  tinggi  atau  dapat  dikatakan  bahwa  jika  nilai  IPM tinggi,  maka  seharusnya jumlah  penduduk  miskin  akan  berkurang.  Berdasarkan data  yang  diperoleh dari BPS, IPM Provinsi Jambi dari tahun 2017-2021 menunjukkan peningkatan setiap tahunnya. Pada tahun  2017,  IPM  Provinsi  Jambi  sebesar  69,99  persen.  Setelah  itu,  angka  IPM  terus  mengalami peningkatan  dari  tahun  ke  tahun,  dan  pada  tahun  2021,  IPM  Provinsi  Jambi  sebesar  71,63  persen. (BPS,  2022). Tujuan  dari penelitian  ini  adalah untuk  menganalisis  pengaruh  pertumbuhan  ekonomi, indeks  pembangunan  manusia  dan  kemiskinan  terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka  di  Provinsi Jambi.

## METODE
Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah  penelitian  kuantitatif.  Penelitian  kuantitatif  adalah penelitian  yang  menekankan  analisisnya  pada  data-data  ( numerical )  angka  yang  diolah  dengan metode  statistika.  (Azwar, 2017).  Untuk  mengumpulkan  data-data  yang  diperlukan  dalam  penelitian ini,  maka  digunakan  data  sekunder.  Data  sekunder  adalah  data  yang  diperoleh  dari  sumber-sumber hasil penelitian yang telah ada serta laporan-laporan dari instansi tertentu yang sesuai dengan masalah yang  diteliti.  Adapun  data  sekunder  yang  digunakan  disajikan  dalam  bentuk  data  panel  yaitu gabungan  dari  data  tahunan/berkala  ( time  series )  mulai  dari  tahun  2017-2021  dengan  data cross section (Data Silang) dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jambi. (Sanusi, 2012).
Metode  yang  digunakan  adalah  metode  analisis  kuantitatif.  Analisis  kuantitatif  untuk mengetahui besarnya pengaruh pertumbuhan ekonomi, indeks pembangunan manusia dan kemiskinan terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka  di  Provinsi  Jambi,  maka  dianalisa  menggunakan  persamaan regresi data panel. Dalam model data panel persamaan model dengan menggunakan data time series dan cross section yaitu : TPT = F (PE, IPM, K) Model fungsi diatas, dispesifikasi menggunakan pendekatan regresi data panel menjadi :
Dessy  Anggraini  et  al., Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM),  dan Kemiskinan Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jambi Selama Tahun 2017-2021
TPTit = β 0 + β 1 PE 1 it + β 2 IPM 2 it + β 3 K 3 it + e Dimana TPTit = Tingkat pengangguran terbuka, PE 1 it = Laju Pertumbuhan Ekonomi, IPM 2 it = Indeks Pembangunan  Manusia,  K 3 it  =  Kemiskinan,  β 0 =  Konstanta,  β 1 ,β 2 ,β 3 =  Koefisien  Regresi,  i  = Kabupaten/ Kota, t = tahun, e = Disturbance error (Variabel pengganggu). Ada tiga pendekatan dalam perhitungan model regresi data panel, yaitu : a). Metode Common-Constant ( Pooled Ordinary Least Square /  PLS),  b).  Metode Fixed  Effect ( Fixed  Effect  Model /  FEM),  c).  Metode Random  Effect ( Random Effect Model /REM)..
Untuk mengetahui apakah model FEM lebih baik dibandingkan Model PLS dapat dilakukan dengan melihat  signifikansi  model  FEM  dengan  Uji  statistik  F.  Pengujian  Seperti ini  dikenal  dengan  istilah Uji  Chow  atau Likelihood  Test  Ratio (Juanda  dan  Junaidi,  2012).  Untuk  mengetahui  apakah  model fixed  effect lebih  baik  dari  model random  effect digunakan  Uji  Hausman.  Statistik  Uji  Hausman  ini mengikuti  distribusi  statistik chisquare dengan  derajat  bebas  sebanyak  jumlah  peubah  bebas  (p) (Juanda dan Junaidi, 2012).

## HASIL
Tabel 1 Uji Chow untuk memilih antara model PLS dengan FEM. Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 7.083499 (10,41) 0.0000 Cross-section Chi-square 55.189882 10 0.0000
Sumber: data olahan
Berdasarkan  Tabel  1  menunjukkan  bahwa  baik  F  test  maupun  Chi-Square  signifikan  (Prob. 0,0000 dan 0,0000 lebih kecil dibandingkan alfa 0,05 persen), sehingga model ini hipotesis H 0 ditolak dan  H 1 diterima.  Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa  model  FEM  lebih  baik  dibandingkan model  PLS.  sedangkan  Tabel  2  menunjukkan  bahwa  nilai  statistic  Chi-Square  memiliki  Prob  lebih kecil  dibandingkan  alfa  0,05  persen  (0,01  <  0,05),  sehingga  hipotesis  H 0 ditolak  dan  H 1 diterima. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  model  FEM  lebih  baik  dibandingkan  REM.  Maka berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut  dapat  diketahui  model  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah Model Fixed Effect (FEM).
Tabel 2 Uji Hausman untuk memilih antara model FEM dengan REM. Test Summary Chi-Sq. Statistic  Chi-Sq. d.f.  Prob. Cross-section random 10.370245 3  0.0157 Sumber: data olahan Tabel 3 Hasil Estimasi Metode Fixed Effect (FEM) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -30.58237 15.68691 -1.949547 0.05810 X1 -0.137160 0.057612 -2.380757 0.02200 X2 0.328428 0.222054 1.479044 0.14680 X3 0.472448 0.136394 3.463836 0.00130 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Root MSE 0.744386   R-squared 0.841310 Mean dependent var 4.085455   Adjusted R-squared 0.790993 S.D. dependent var 1.885852   S.E. of regression 0.862159 Akaike info criterion 2.756576   Sum squared resid 30.47606 Schwarz criterion 3.267534   Log likelihood -61.80585 Hannan-Quinn criter. 2.954168   F-statistic 16.72039 Durbin-Watson stat 1.480483   Prob(F-statistic) 0.000000 Sumber: data olahan
Dessy  Anggraini  et  al., Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM),  dan Kemiskinan Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jambi Selama Tahun 2017-2021
Dengan  menggunakan  metode  ini  terlihat  bahwa  secara  parsial  dari  tiga  variabel  bebas terdapat dua variabel bebas secara statistik yang berpengaruh terhadap tingkat pengangguran terbuka yaitu  pertumbuhan  ekonomi  dan  kemiskinan  karena  nilai  probabilitanya  lebih  kecil  dari  alfa  0,05 persen,  namun  pada  uji  F  juga  menunjukkan  bahwa  secara  simultan,  seluruh  variabel  bebas berpengaruh  signifikan  terhadap tingkat  pengangguran  terbuka  dengan  nilai  Prob  F  Statistik  sebesar 0,000 lebih kecil jika di bandingkan dengan alfa 0,05 persen. Nilai R-Squared model sebesar 0.8413 yang menunjukkan bahwa 84,13 persen variasi tingkat pengangguran terbuka mampu dijelaskan oleh variabel bebas dalam model, dan sisanya 15,87 persen dijelaskan oleh variabel lain diluar penelitian.
Hasil  pengujian  diperoleh  koefisien  determinasi  (R²)  sebesar  0,8413,  artinya  sebesar  84,13 persen  variasi  tingkat  pengangguran  terbuka  mampu  dijelaskan  oleh  variabel  bebas  dalam  model, yaitu pertumbuhan ekonomi, indeks pembangunan manusia, dan kemiskinan sedangkan sisanya 15,87 persen  dijelaskan  oleh  variabel  lain  diluar  penelitian.  Berdasarkan  Tabel  3  diperoleh  nilai  F  hitung sebesar  16,72,  sementara  dengan  tingkat  kepercayaan  95  persen  dengan  uji  dua  arah  dan  df  =  51 (n=55-4)  nilai  F  tabel  yang  diperoleh  adalah  2,55.  Dengan  demikian  nilai  F  hitung  lebih  besar daripada  nilai  F  tabel.  Artinya  secara  bersama-sama  variabel  pertumbuhan  ekonomi,  indeks pembangunan  manusia,  dan  kemiskinan  secara  simultan  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi.
Tabel 4 Nilai t Statistik Pada Metode FEM Variabel t Statistik t Tabel Prob. Keterangan X 1 -2,380757 2,00758 0,0220  Signifikan X 2 1,479044 2,00758 0,1468  Tidak Signifikan X 3 3,463836 2,00758 0,0013  Signifikan Sumber: data olahan
Berdasarkan Tabel 4, dapat diterangkan hasil uji t statistik sebagai berikut:
1. Diketahui bahwa nilai t hitung variabel X 1 (variabel pertumbuhan ekonomi) yaitu -2,380757 dan t tabel  2,00758  sehingga  nilai t  hitung  < t tabel, artinya  H 0 ditolak  dan  menerima  H 1 . Jika dilihat dari Prob dari R sebesar 0,0220 karena Prob < 0.05 persen, maka H 0 ditolak dan menerima H 1 . Ini menunjukkan  bahwa  X 1 (pertumbuhan  ekonomi)  mempunyai  pengaruh  signifikan  negatif terhadap tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi. Hasil ini sependapat dengan teori yang dikemukakan  oleh  Mankiw  (2000),  yang  mengatakan  hubungan  antara  pertumbuhan  ekonomi dengan  tingkat  pengangguran  bersifat  negatif,  artinya  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi membawa  dampak  terhadap  penurunan  jumlah  pengangguran.  Secara  umum,  pertumbuhan ekonomi yang dicapai belum mampu menciptakan lapangan pekerjaan yang luas sehingga belum berdampak pada penurunan jumlah pengangguran yang signifikan.
2. Diketahui  bahwa  nilai  t  hitung  variabel  X 2 (Indeks  Pembangunan  Manusia)  yaitu  1,479044  <  t tabel 2,00758 sehingga H 0 ditolak dan menerima H 1 . Jika dilihat dari Prob dari X 2 sebesar 0,1468 karena Prob > 0.05 persen, maka H 0 diterima dan menolak H 1 . Ini menunjukkan bahwa X 2 tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi. Hasil ini tidak sependapat  dengan  teori  yang  dikemukakan  oleh  Todaro  (2000),  bahwa  semakin  tinggi  angka indeks  pembangunan  manusia  pada  suatu  wilayah,  maka  akan  menyebabkan  tingkat pengangguran  semakin  menurun  dan  sebaliknya  apabila  indeks  pembangunan  manusia  rendah akan berdampak pada tingginya tingkat pengangguran di wilayah tersebut.
3. Diketahui  bahwa  nilai  t  hitung  variabel  X 3 (Kemiskinan)  yaitu  3,463836  >  t  tabel  2,00758 sehingga H 1 ditolak dan menerima H 0 . Jika dilihat dari Prob dari X 3 sebesar 0,0013 karena Prob < 0.05  persen,  maka  H 1 diterima  dan  menolak  H 0 .  Ini  menunjukkan  bahwa  X 3 berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi. Hasil ini sependapat dengan teori  yang  dikemukakan  oleh  Deswita  Adam  (2022),  yang  mengatakan  bahwa  kemiskinan berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka,  artinya  semakin  tinggi kemiskinan maka akan meningkatkan jumlah pengangguran terbuka.
Berdasarkan hasil estimasi pada Tabel 3 dapat diketahui penjelasan masing–masing variabel dalam  penelitian  yaitu  pengaruh  pertumbuhan  ekonomi,  indeks  pembangunan  manusia  dan
Dessy  Anggraini  et  al., Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM),  dan Kemiskinan Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jambi Selama Tahun 2017-2021
kemiskinan  terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka  di  Provinsi  Jambi  dapat  dijelaskan  dalam persamaan model sebagai berikut:
TPT it = - 30,58237 - 0,137160X 1 + 0,328428X 2 + 0,472448X 3 Prob = (0,0581) (0,0220) (0,1468) (0,0013)
Persamaan  model  dapat  dijelaskan  hasil  estimasi  terhadap fixed  effect adalah  jika  terjadi perubahan  antara  pertumbuhan  ekonomi,  indeks  pembangunan  manusia,  dan  kemiskinan  baik  antar wilayah  maupun  antar  waktu,  maka  nilai  konstanta  sebesar  -30,58237,  hal  ini  berarti  jika pertumbuhan  ekonomi,  indeks  pembangunan  manusia,  dan  kemiskinan  tetap,  maka  tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi menurun sebesar -30,58237 persen.
1. Nilai koefisien X 1 sebesar -0,137160. Hal ini diartikan jika X 1 (pertumbuhan ekonomi) meningkat satu  persen,  maka  tingkat  pengangguran  terbuka  di  Provinsi  Jambi  menurun  sebesar  -0,137160 persen.
2. Nilai  koefisien  X 2 sebesar  0,328428.  Hal  ini  diartikan  jika  X 2 (indeks  pembangunan  manusia) meningkat satu persen maka tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi meningkat sebesar 0,328428 persen.
3. Nilai koefisien X 3 sebesar 0,472448. Hal ini diartikan jika X 3 (kemiskinan) meningkat satu persen maka tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi meningkat sebesar 0,472448 persen.

## SIMPULAN
Hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  3  (tiga)  variabel  yang  digunakan  yaitu pertumbuhan  ekonomi,  indeks  pembangunan  manusia,  dan  kemiskinan  yang  berpengaruh  signifikan terhadap  tingkat  pengangguran  terbuka  adalah  pertumbuhan  ekonomi  dan  kemiskinan  sedangkan untuk  variabel  indeks  pembangunan  manusia  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat pengangguran terbuka. Artinya bahwa semakin tinggi angka indeks pembangunan manusia pada suatu wilayah,  maka  akan  menyebabkan  tingkat  pengangguran  semakin  menurun  dan  sebaliknya  apabila indeks  pembangunan  manusia  rendah  akan  berdampak  pada  tingginya  tingkat  pengangguran  di wilayah tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Azwar, Saifuddin. 2017. Metode Penelitian , Yogyakarta: Pustaka Pelajar. Badan Pusat Statistik Jambi. 2022 . Statistik Daerah Provinsi Jambi Tahun 2022 .
Deswita,  Adam.  2022.  Analisis  Pengaruh  Pendidikan  dan  Pengangguran  Terhadap  Kemiskinan  Di Kawasan  Kerjasama  Utara. Jurnal  Ekonomi  Pembangunan  STIE  Muhammadiyah  Palopo , 8(1), 97-111.
Juanda dan Junaidi. 2012. Ekonometrika Deret Waktu Teori dan Aplikasi , Bogor : IPB. Mankiw, N.G. 2000. Teori Makro Ekonomi . Imam Nurmawan (penerjemah). Jakarta: Erlangga. Michael,  P.  Todaro.  2000 .  Ekonomi  Pembangunan  di  Dunia  Ketiga .  Terjemahan  Mursid.  Jakarta: Balai Aksara.
Sanusi, Anwar. 2011. Metodologi Penelitian Bisnis . Jakarta: Salemba Empat. Sukirno, Sadono. 2004. Makro Ekonom: Teori Pengantar, Edisi Ketiga. Jakarta: PT. Rajawali Press.