Pengaruh Pertumbuhan Penduduk, Pengangguran dan Pendidikan Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Provinsi Kalimantan Selatan Tahun 2011-2020
Siti Paridah*, Khairi Pahlevi
Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lambung Mangkurat Banjarmasin
*Sparidah09@gmail.com

## Abstract
This study aims to determine the effect of population growth, unemployment, and education  on  poverty  levels  in  South  Kalimantan  Province  in  2011-2020.  This  type  of quantitative research uses time series data for ten years using multiple linear regression analysis  methods.  The  results  showed  that  population  growth,  unemployment,  and education  significantly  affected  poverty  simultaneously.  Unemployment  and  education variables have a considerable effect partially; population growth variables do not affect the poverty level; the unemployment variable is the most dominant factor affecting the poverty level.
Keywords: Poverty; population growth; unemployment; education.

## Abstrak
Penelitian  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  pertumbuhan  penduduk, pengangguran  dan  pendidikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Kalimantan Selatan  tahun  2011-2020.  Jenis  Penelitian  kuantitatif  menggunakan  data  time  series selama  10  tahun  dengan  memakai  metode  analisis  regresi  linear  berganda.  Hasil penelitian  menunjukkan  pengaruh  pertumbuhan  penduduk,  pengangguran  dan Pendidikan  berpengaruh  signifikan  terhadap  kemiskinan  secara  simultan.  Variabel pengangguran  dan  pendidikan  berpengaruh  signifikan  secara  parsial,  Variabel pertumbuhan  penduduk  tidak  signifikan  mempengaruhi  kemiskinan  secara  parsial Variabel  pengangguran  adalah  faktor  yang  paling  dominan  mempengaruhi  tingkat kemiskinan.
Kata Kunci: Kemiskinan; pertumbuhan penduduk; pengangguran; pendidikan.

## PENDAHULUAN
Kemiskinan  adalah  masalah  ekonomi  makro  yang  harus  dihindari  oleh pemerintah, yang masih belum pada level rendah. Kemiskinan bersifat menyeluruh atau luas  yang  berdampak  keseluruh  dunia  sehingga  tidak  ada  satupun  yang  lolos  dari kemiskinan  yang  memberitahukan  keseusahan  serta  berdampak  ketidakmampuannya melengkapi keinginan hidup dalam memberikan bantuan sosial kepada warganya.
Pembangunan  eknomi  Kalimantan  tidak  terlepas  dari  kemiskinan.  Dari  data Badan  Pusat  Statistika  Kalimantan  Selatan  termasuk  peringkat  ke  tiga  di  Kalimantan untuk tingkat kemiskinan, dan menunjukkan bahwa pertumbuhan ekonomi masih hanya dirasakan oleh Sebagian penduduk dan belum merata kepada semua. Situasi kemiskinan dipedesaan lebih buruk dari pada kota.
Pertumbuhan penduduk di Kalimantan Selatan memegang peranan penting yang mempengaruhi  kemiskinan,  biasanya  pertambahan  penduduk  dihubungkan  dengn
pertumbuhan  (income  per  capita)  yang  dapat  mencerminakn  perekonomian  yang maju apabila jumlah penduduk tidak dikendalikan akan membawa dampak yang kurang baik untuk  pembangunan  dan  tidak  terwujudnya  kesejahteraan  warga  karena  meningkatnya penduduk  berpengaruh  langsung  kesejahteraan  warga  untuk  menurunkan  kemiskinan (Badan Pusat Statistika).
Kemiskinan  dipengaruhi  oleh  pengangguran,  Tingginya  pengangguran berdampak terhadap menurunnnya atau tidak stabilnya perekonomian dan menghalangi masyarakat untuk memaksimalkan manfaat yang dapat dicapai (Subroto, 2012).
Faktor  lain  yang  mempengaruhi  kemiskinan  adalah  Pendidikan  di  Kalimantan Selatan berpengaruh terhadap kemiskinan karena pendidikan merupakan investasi dimasa depan  untuk  pribadi  mempunyai  kemampuan  yang  berkembang  melelaui  penguasaan ilmu  dan  keterampilan  sehingga  Pendidikan  yang  tinggi  memiliki  kesejahteraan  yang akan berpengaruh terhadap ekonomi jangka Panjang suatu negara. Pemerintah berusaha dengan  serius  melakukan  program  utama  dalam  menanggulangi  kemiskinan  di Kalimantan  Selatan.  Upaya  pemerintah  Provinsi  Kalimantan  Selatan  dalam penanggulangan  kemiskinan  memiliki  program  Keluarga  Harapan  yang  membantu fasilitas Kesehatan dan Pendidikan.
Berdasarkan  uraian  latar  belakang  diatas  maka  rumusan  masalah  ialah  apa Pengaruh Pertumbuhan  Penduduk, Pengangguran dan Pendidikan terhadap kemiskinan Provinsi  Kalimantan  Selatan  tahun  2011-2020  dan  faktor  apa  yang  paling  dominan mempengaruhi kemiskinan Provinsi Kalimantan Selatan 2011-2020.

## PENELITIAN TERDAHULU
(Cenita Oktavia Fitri, 2019) Analisis Faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat Kemiskinan  Kabupaten/Kota  Di  Provinsi  Lampung  Dalam  Perspektif  Ekonomi  Islam (Tahun 2011-2018). Hasil Penelitian menunjukkan IPM signifikan sedangkan PDRB dan TPT tidak signifikan terhadap tingkat kemiskinan Kabupaten/Kota di Provinsi Lampung.
(Rizki  Dita  Aprilia,  2016) , Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Upah  Minimum, Pendidikan  Dan  Tingkat  Pengangguran  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  (Studi  Kasus Kabupaten/Kota di Jawa Timur Tahun 2008-2013). Hasil Penelitian adalah Pertumbuhan Ekonomi,  Pendidikan  dan  Tingkat  Pengangguran  terbuka  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan 38 kabupaten/Kota di Jawa Timur.
(Cokorda  Gede  Surya  Putra  Trisna  dan  Ketut  Sudiana,  2016)  Pengaruh Pertumbuhan Penduduk, Pengangguran, Dan Pendidikan Terhadap Tingkat Kemiskinan Kabupaten/Kota  Provinsi  Bali.  Hasil  Penelitian  yaitu  Pertumbuhan  penduduk, penagngguran dan Pendidikan signifikan terhadap Kemiskinan Kabupaten/Kota Provinsi Bali.
(Saharuddin Dud dan Ferri Fauzi, 2016) Pengaruh Jumlah Penduduk, Pendidikan Dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Kemiskinan Di Kabupaten Lebak.Hasil Penelitian Pertumbuhan penduduk, pengangguran dan Pendidikan signifikan terhadap Kemiskinan Kabupaten Lebak.
(Suripto dan Subayil Lalu, 2020) , Pengaruh Tingkat Pendidikan, Pengangguran, pertumbuhan  ekonomi,  dan  indeks  pembangunan  manusia  terhadap  kemiskinan  di D.I.Yogyakarta 2010-2017. Hasil Penelitian Tingkat Pendidikan dan pengangguran tidak signifikan  kemiskinan  sedangkan  pertumbuhan  ekonomi,dan  IPM  signifikan  terhadap kemiskinan di D.I.Yogyakarta Periode 2010-2017.

## METODE
Ruang  Lingkup  Penelitian  ini  membahas  pengaruh  pertumbuhan  penduduk, pengangguran dan Pendidikan terhadap tingkat kemiskinan provinsi Kalimantan Selatan 2011-2020, dengan jenis penelitian kuantitatif dan sumber data adalah data sekunder yang didapat dari Badan Pusat Statistika (BPS) Provinsi Kalimantan Selatan
Teknik pengumpulan data penelitian menggunakan dokumentasi. Teknik analisis yang digunakan adalah Teknik analisis regresi linear berganda, Regresi linear mengetahui pengaruh  antara  satu  atau  beberapa  variabel  terhadap  satu  buah  variabel,  yang dipengaruhi  sering  disebut  dengan  variabel  terikat  dengan  memakai  uji  asumsi  klasik untuk  mengetahui  kebenaran  spesifikasi  model  penelitian  yang  berupa  uji  Normalitas, Multikolinearitas,  Uji  Heteroskedastisitas,  dan  uji  autokorelasi,  selanjutnya  yaitu  uji hipotesis, yaitu Uji Koefisien Determinasi (R 2 ), Uji F(Simultan) dan Uji t(Parsial).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik sebagai berikut:

## Uji Normalitas
Uji ini mengetahui tentang kenormalan distribusi data dan residual model regresi yang diteliti berdistribusi normal atau tidak, yang dilihat dari nilai probabilita >0,05 maka distribusi normal sedangkan <0,05 maka distribusi tidak normal.
Hasil Uji Normalitas
Sumber: Hasil Olah Data Eviews 9

## Gambar 1. Hasil Uji Normalitas
Berdasarkan hasil uji normalitas diatas yaitu mendekati normal dilihat dari nilai jarque bera sebesar 0,447156 dengan nilai probabilita > 0,05 dengan nilai sebesar 0,799, artinya bahwa nilai distribusi normal atau memenuhi syarat uji normalitas.

## Uji Multikolinieritas
Uji multikolonieritas adalah untuk menguji dalam model regresi apakah terdapat hubungan  antar  variabel  independent  yang  dilihat  dari  nilai  tolerance  atau  variance inflation  factor  (VIF)  yang  disimpulkan,  nilai  VIF  >  10  artinya  terdapat  gejala multikolinieritas sedangkan nilai VIF < 10 tidak terdapat gejala multikolinieritas.
Tabel 1.

## Hasil Uji Multikolinieritas
Variabel KoefisienVariance Uncentered VIF Centered VIF C 8,451087 10627,88 NA Pertumbuhan Penduduk 0,271554 998,7464 8,326103 Pengangguran 0,001831 52,40106 1,196152 Pendidikan 0,072617 5588,033 7,802580
Sumber: Hasil Olah Data Eviews 9 Berdasarkan Uji Multikolinieritas diatas, disimpulkan nilai VIF semua variabel bebas VIF<10, sehingga variabel independent yang terdiri dari pertumbuhan penduduk, pengangguran  dan  Pendidikan  tidak  terdapat  gejala  multikolinieritas  antar  variabel independen dalam model regresi.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  adalah  menguji  perbedaan  varians  dan  residual  dalam model regresi antara pengamatan lainnya. Jika pengamatan berbeda dengan nilai > 0,05 yang  berarti  tidak  terjadi  gejala  heteroskedastisitas  sedangkan  pengamatan  masih  ada disebut homoskedastisitas.
Tabel 2 Hasil Uji Heteroskedastisitas Breusch-Pagan-Godfrey F-statistik 1,095,213 Prob. F (3,6) 0,4207 Obs*R-squared 3,538,409 Prob-Chi Square (3) 0,3158 Scaled explained SS 0,654232 Prob-Chi Square (3) 0,8839
Sumber: Hasil Olah Data Eviews 9
Berdassarkan  hasil  F  statistik  pada  hasil  diatas  adalah  0.888121  dan  nilai probabilitasnya  adalah  0.4207  >  0,05,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  adanya heteroskedastisitas.
Uji Autokorelasi.
Uji  autokorelasi  yaitu  ada  tidaknya  hubungan  antara  gangguan  pada  periode  t dengan gangguan pada periode t-1 (sebelumnya). Nilai probabilita > 0,05 artinya tidak terjadi autokorelasi sedangkan < 0,05 artin ya terjadi autokorelasi.

## Tabel 3

## Hasil Uji Autokorelasi
Sumber: Hasil Olah Data Eviews 9 Berdasarkan uji autokorelasi diatas, disimpulkan nilai Prob F (2,4) 0.1119 dimana >  0,05  yang  merupakan  nilai  p  value  uji  Breusch-Godfrey  Serial  Correlation  LM, sehingga, berdasarkan uji hipotesis, H0 diterima yang artinya tidak terjadi autokorelasi.

## Analisis Data
Hasil  analisis  menggunakan  model  regresi  liniear  berganda,  yang  dilakukan untuk melihat pengaruh variabel bebas secara parsial atau keseluruhan terhadap variabel terikat.

## Tabel 4
Hasil Analisis Regresi Berganda dan Hasil Uji Hipotesis
Sumber: Hasil Olah Data Eviews 9
Berdasarkan hasil analisis regresi berganda dengan menggunakan eviews dilihat persamaan sebagai berikut:
Y = α + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 +e Y = 11,562 – 0,4978*X 1 + 0,1852*X 2 – 0,8704*X 3
Ini berarti bahwa Konstanta 11,562 artinya jika semua variabel independent sama dengan  0  (nol),  sehingga  jumlah  kemiskinan  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan  sebesar 11,562. Pertumbuhan penduduk (X 1 ), mempunyai nilai probabilita negatif 0,4978. Hal ini menunjukkan variabel  pertumbuhan penduduk tidak signifikan sehingga naik turunnya tidak berpengaruh terhadap kemiskinan di Provinsi Kalimantan Selatan. Pengangguran (X 2 ),  nilai  koefisien  positif  0,1852,  artinya  bahwa  jika  pengangguran  meningkat  1% dengan asumsi variabel lain tetap ( ceterus paribus ), maka angka tingkat kemiskinan di Provinsi  Kalimantan  Selatan  akan  meningkat  sebesar  0,1852.  Pendidikan  (X 3 ),  nilai koefisien negatif 0,8704 artinya jika pendidikan meningkat sebesar 1% dengan asumsi variabel  lain  tetap  ( Ceterus  paribus ),  maka  angka  tingkat  kemiskinan  di  Provinsi Kalimantan Selatan akan turun sebesar 0,8704.
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 3,979,399 Prob. F(2,4) 0,1119 Obs*R-squared 6,655,182 Prob. Chi-Square(2) 0,0659 Variabel Terikat Variabel Bebas Koefisien Standard Error t-hitung Prob. Tingkat Kemiskinan (Y) Pertumbuhan Penduduk -0,497846 0,521108 -0,955360 0,3763 Pengangguran 0,185262 0,042787 4,329,846 0,0049 Pendidikan -0,870479 0,269475 -3,230,273 0,0179 R-squared: 0,928837 Adjusted R-squared: 0,893255 F-statistik: 2,610,430 Prob(F-statistik): 0,000767

## Hasil Uji Hipotesis
Uji R 2 (Koefisien Determinasi)
Koefisien  determinasi  untuk  menginformasikan  baik  atau  tidaknya  variabel, dengan  nilai  koefisien  mendekati  1  maka  semakin  baik  variabel  sedangkan  apabila mendekati 0 maka variabel dianggap tidak dapat menjelaskan variabel dependen.
Berdasarkan  hasil  koefisien  Determinasi  table  diatas  diketahui  bahwa  nilai  R- square  sebesar  0,928837  yang  artinya  variabel  dependen Kemiskinan  dapat  dijelaskan oleh variabel independent yaitu pertumbuhan penduduk, pengangguran dan Pendidikan yang  berarti  dapat  mempengaruhi  sebesar  92%,  sedangkan  selebihnya  (100-92=8%) dapat dijelaskan oleh variabel lain yang ada diluar penelitian ini.
Uji F (Simultan).
Uji  F  yaitu  menunjukkan  seluruh  variabel  independent  (bebas)  dalam  model regresi  dengan  nilai  probabilita  signifikan  <  0,05  berpengaruh  secara  Bersama-sama (simultan) terhadap variabel dependen (terikat) (Ghozali, 2013).
Berdasarkan table uji hipotesis untuk uji f table 4 diatas nilai probabilita sebesar 0.000767  <  0,05  yang  berarti  bahwa  secara  simultan  seluruh  variabel  independent mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap kemiskinan di Provinsi Kalimantan Selatan.
Uji t (Parsial).
Uji  t  dilakukan  untuk  melihat  tingkat  signifikasi  variabel  independent  yang mempengaruhi dependen secara individual.
Dengan penjelasan hasil output dari perhitungan uji t:
Variabel Pertumbuhan Penduduk (X 1 ) Hasil regresi antara variabel X 1 terhadap Y diperoleh nilai probabilita yaitu 0,3763 >  0,05.  Dengan  demikin  hipotesis  ditolak  yang  berarti  bahwa  variabel  X 1 tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel Y Secara individual.
Variabel Pengangguran (X 2 )
Hasil regresi antara variabel X 2 terhadap Y diperoleh nilai t-statistik 4,329,846 dan berdasarkan probabilita yaitu 0,0049 < 0,05. Dengan demikian hipotesis diterima yang berarti bahwa variabel X 2 berperngaruh signifikan terhadap variabel Y secara individual. Variabel Pendidikan (X 3 )
Hasil regresi antara variabel X 3 terhadap Y diperoleh nilai t-statistik -3,230,273 dan  berdasarkan  probabilita  yaitu  0,0179  <  0,05.  Dengan  demikian  hipotesis  diterima yang berarti bahwa variabel X 3 secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel Y secara individual.
Pengangguran yaitu variabel dominan yang mempengaruhi tingkat kemiskinan di Provinsi  Kalimantan  Selatan  karena  variabel  pengangguran  dengan  nilai  probabilita 0,0049 lebih kecil dari pada variabel pertumbuhan penduduk dan pendidikan.

## Pembahasan Hasil Penelitian
Pertumbuhan  Penduduk  (X 1 )  tidak    signifikan  terhadap  kemiskinan  (Y)  di Kalimantan Selatan, karenakan meningkatnya jumlah penduduk sedangkan kemiskinan cenderung menurun meskipun  masih jauh di atas rata-rata, meningkatnya pertumbuhan
penduduk  dapat  meningkatkan  kuantitas  kerja  yang  berakibat  meningkatnya  jumlah produksi, tetapi Kalimantan Selatan menjadi salah satu sumber daya alam yang terkenal seperti sawit, karet dan gabah dan Pemerintah Kalimantan Selatan bekerjasama dengan perusahaan untuk melakukan pelatihan agar masyarakat dapat membuka peluang kerja baru sehingga menurunkan tingkat kemiskinan.
Tingkat  Kemiskinan  menurun  di  Kalimantan  Selatan  dengan  menekan  angka Pertumbuhan  penduduk  lewat  program  keluarga  berencana  (KB),  selain  itu  adanya ketetapan  usia  minimal  menikah  untuk  mengurangi  angka  pernikahan  dini  serta dibentuknya program KB untuk membentuk keluarga yang sehat dan sejahtera dengan membatasi kelahiran karena pertumbuhan penduduk yang tinggi dapat menganggu sistem pendidikan sehingga sulit mendapatkan kesejahteraan yang dapat meningkatkan tingkat kemiskinan.
Hasil tersebut tidak sesuai dengan teori Malthus yaitu meningkatnya pertumbuhan penduduk  terjadi  akibat  proses  pembangunan  yang  sebanding  dengan  peningkatan kesejahteraan, apabila tidak dikendalikan terjadinya kemiskinan dikarenakan tidak dapat memenuhi kebutuhan makanan dan non makanan.
Pengangguran  (X 2 )  memiliki  koefisien  regresi  positif  dan  berpengaruh  signifikan terhadap tingkat kemiskinan, apabila pengangguran meningkat maka akan meningkatnya tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan.  Hasil  penelitian  sesuai  dengan penelitian Rizki Dita Aprilia. 2016 yang menyatakan bahwa pengangguran berpengaruh positif dan signifikan terhadap kemiskinan (Rizki Dita Aprilia, 2016).
Pendidikan  (X 3 )  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  kemiskinan  di  Provinsi Kalimantan  Selatan  yang  artinya  meningkatnya  Pendidikan  maka  akan  menurunkan tingkat kemiskinan di Provinsi Kalimantan Selatan, selain itu menyatakan bahwa semakin tinggi jenjang  Pendidikan  yang  ditempuh  maka  kemungkinan  untuk  menjadi  golongan non miskin meningkat (Cokorda Gede Surya Putra Trisna dan Ketut Sudiana, 2016).

## PENUTUP

## Kesimpulan
Dari  hasil  pembahasan  dapat  ditarik  kesimpulan,  pertama  Pertumbuhan penduduk,  pengangguran  dan  pendidikan  secara  simultan  berpengaruh  signifikan terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan  tahun  2011-2020. Pengangguran dan pendidikan secara parsial berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi  Kalimantan  Selatan,  sedangkan  pertumbuhan  penduduk  tidak  berpengaruh signifikan  terhadap  kemiskinan  di  Provinsi  Kalimantan  Selaran  tahun  2011-2020  dan kedua  Pengangguran  yaitu  faktor  yang  paling  dominan,  karena  variabelnya  lebih kecil dari pada variabel pertumbuhan penduduk dan Pendidikan yang mempengaruhi tingkat kemiskinan di Provinsi Kalimantan Selatan.

## Implikasi Penelitian
Implikasi penelitian, pertama pengangguran dan pendidikan memiliki pengaruh yang kuat terhadap kemiskinan di Provinsi Kalimantan  Selatan 2011-2020, oleh karena itu  perlu  memperhatikan  kedua  variabel  tersebut,  sedangkan  pertumbuhan  penduduk
memiliki  pengaruh  yang  rendah  terhadap  tingkat  kemiskinan  sehingga  diharapkan pemerintah tetap mengendalikan program-program pertumbuhan penduduk dengan baik dan  dapat  memanfaatkannya  dan  kedua  Pemerintah  Kalimantan  Selatan  membuka kesempatan pelatihan kerja dan membantu permodalan untuk usaha-usaha baru sehingga berkontribusi terhadap tingkat kemiskinan.

## DAFTAR PUSTAKA
Arsyad, L. (2000). Ekonomi Daerah. Yogyakarta: BPFE.
Cenita  Oktavia  Fitri.  (2019).  Analisis  Faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  kemiskinan Kabupaten/Kota di Provinsi Lampung Dalam Perspektif Ekonomi Islam (Tahun 2011-2018). Fakultas  Ekonomi  Ddan  Bisnis  Islam  Universitas  Islam  Negeri Raden Intan Lampung , 78-85.
Cokorda  Gede  Surya  Putra  Trisna  dan  Ketut  Sudiana.  (2016).  Pengaruh  Pertumbuhan Penduduk,  Pengangguran,  Dan  Pendidikan  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan Kabupaten/Kota Provinsi Bali. E-Jurnal EP Unud , Hal 15-23.
Durkheim, E. (1982). Sosiologi dan Filsafat. Jakarta: Erlangga.
Ghozali, I. (2013). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 21 Update PLS Regresi. Semarang: Universitas Diponegoro.
Pujualwanto,  B.  (2014). Perekonomian  Indonesia:  Tinjauan  Historis,  Teoritis. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Rizki  Dita  Aprilia.  (2016).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Upah  Minimum, Pendidikan  Dan  Tingkat  Kemiskinan  (Studi  Kasus  Kabupaten/Kota  di  Jawa Timur Tahun 2008-2013). Universitas Brawijaya , Hal 5-12.
Saharuddin  Dud  dan  Ferri  Fauzi.  (2016).  Pengaruh  Jumlah  Penduduk,  Pendidikan  dan Pertumbuhan  Ekonomi  terhadap  Kemiskinan  di  Kabupaten  Lebak. Jurnal Untirta , 12-17.
Statistika, B. P. (n.d.). Badan Pusat Statistika . Retrieved from Persentase Pertumbuhan Penduduk  Tahun  2011-2020:  https://kalsel.bps.go.id/indicator/12/243/1/laju- pertumbuhan-penduduk-per-tahun.html
Subroto, S. (2012). Hubungan Sekolah dengan Masyarakat. Jakarta: Rineka Cipta.
Sukirno,  S.  (2004). Teori  Pengantar  Makroekonomi,edisi  ketiga. Jakarta:  PT.  Raja Grafindo Persada.
Sukirno,  S.  (2006). Ekonomi  Pembangunan:  Proses,  Masalah,  dan  Dasar  Kebijakan. Jakarta: Prenada Media Group.
Suripto dan Subayil Lalu. (2020). 2020. Pengaruh Tingkat Pendidikan, Pengangguran, Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks pembangunan manusia , 23-29.
Suryawati. (2005). Memahami Kemiskinan secara Multidimensional. Jurnal Manajemen Pelayanan Kesehatan Vol 8 , Hal121-129.
Tambunan, T. (2011). Transformasi Ekonomi di Indonesia. Jakarta: Salemba Empat. Tirtarahardja, U., & S.L, L. (2005). Pengantar Pendidikan . Jakarta: Rineka Cipta.