## Ekonomis: Journal of Economics and Business

## Kemiskinan dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya di Indonesia

## Rukmuin Wilda Payapo, Erly Leiwakabessy, Muhammad Ridhwan Assel
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Pattimura *Correspondence: edarwilkon3@gmail.com
Abstrak. Pengentasan kemiskinan  di  Indonesia  sangat dipengaruhi oleh  variabel  ekonomi  lainnya.  Tiga  faktor utama  yang  digunakan  untuk  mengukur  pengaruhnya  terhadap  kemiskinan  adalah  pertumbuhan  ekonomi, pengangguran  dan  inflasi.  Penelitian  ini  bertujuan  mengkaji  dan  menganalisis  hubungan  keseimbangan teoritis dan  empiris  antara  pertumbuhan  ekonomi,  tingkat  pengangguran  dan  tingkat  inflasi  dengan  kemiskinan  di Indonesia  baik  dalam  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang.  Metode  estimasi  yang  dipakai  adalah  model ekonometrika  dinamis  dengan  pendekatan kointegrasi dan Error  Correction  Model (ECM). Hasil penelitian  ini menunjukkan  bahwa  model  persamaan  yang  digunakan  memiliki  hubungan  kointegrasi  dan  keseimbangan jangka  panjang  antar  variabel.  Hasil  estimasi  menunjukkan  adanya  pengaruh  jangka  pendek  pertumbuhan ekonomi, tingkat pengangguran dan inflasi terhadap kemiskinan, sementara dalam jangka panjang pertumbuhan ekonomi dan tingkat pengangguran berpengaruh signifikan, sedangkan inflasi tidak signifikan.
Kata kunci : kemiskinan, pertumbuhan ekonomi, pengangguran, inflasi, ECM
Abstract.  Poverty  alleviation  in  Indonesia  is  strongly  influenced  by  other  economic  variables.  The  three  main factors used to measure its effect on poverty are economic growth, unemployment and inflation. This study aims to examine and analyze the relationship between theoretical and empirical balance between economic growth, unemployment rate and inflation rate with poverty in Indonesia both in the short and long term. The estimation method used is a dynamic econometric model with the cointegration approach and the Error Correction Model (ECM). The results of this study indicate that the equation model used has cointegration relationships and long- term  balance  between  variables.  The  estimation  results  show  that  there  is  a  short-term  effect  of  economic growth,  the  unemployment  rate  and  inflation  on  poverty,  while  in  the  long  term  economic  growth  and  the unemployment rate have a significant effect, while inflation is not significant.

## Keywords: poverty, economic growth, unemployment, inflation, ECM

## PENDAHULUAN
Dalam  dua  tahun  terakhir,  masyarakat  dunia  menghadapi  suatu  fenomena  besar,  yaitu pandemi  covid  19.  Hal  tersebut  memiliki  dampak  signifikan  terhadap  kehidupan  masyarakat  dan perekonomian  global  yang  terkontraksi  akibat  pembatasan  sosial  dan  mobilitas  masyarakat  serta adanya  kesulitan  ekonomi,  sehingga  menimbulkan  bertambahnya  jumlah  penduduk  miskin  di berbagai Negara. Bargain and Aminjonov (2021) mengilustrasikan bagaimana penyebaran virus dapat terjadi  lebih  cepat  disebabkan  oleh  kemiskinan  yang  lebih  tinggi  sehingga  diperlukan  kebijakan perlindungan  seperti  pemberian  sembako  dan  bantuan  langsung  tunai  kepada  masyarakat  miskin. Namun,  program  perlindungan  sosial  yang  tidak  tepat  dan  memadai  dapat  menjadi  salah  satu penghambat dampak pertumbuhan ekonomi terhadap penduduk miskin secara merata (Dauda, 2017).
Sementara  itu,  dalam  laporan  Poverty  and  Shared  Prosperity  2020,  Bank  Dunia mengemukakan  tiga  hal  yang  berpotensi  menjadi  pemicu  krisis  dan  imbasnya  cukup  besar  bagi perekonomian  global  saat  ini  dan  di  masa  yang  akan  datang,  yaitu  pandemi  Covid  19,  konflik bersenjata  dan  perubahan  iklim.  Dari  hasil  estimasi,  diperkirakan  pada  tahun  2020  terdapat  100  juta orang  masuk  kedalam  kemiskinan  ekstrim  akibat  Covid  19.  Kemiskinan  juga  terjadi  karena  perang yang berkepanjangan di timur tengah dan afrika utara, seperti Suriah dan Yaman, dimana kemiskinan naik  cukup  signifikan  dari  3,8  persen  di  tahun  2015  dan  7,2  persen  di  2018.  Sementara  itu, diproyeksikan  pada  tahun  2030  dengan  adanya  perubahan  iklim  dapat  mendorong  terciptanya kemiskinan baru sebanyak 132 juta orang. Hingga kini tercatat tingkat kemiskinan global sebesar 9,2 persen dengan garis kemiskinan US$ 1,90 per hari pada tahun 2017 (World Bank Group, 2020). Lebih lanjut,  secara  geografis  penyebaran  tingkat  kemiskinan  terbesar  dengan  garis  kemiskinan  US$  1,90 tersebut  terjadi  di  wilayah  Sub  Sahara  Afrika  dan  Asia  selatan,  sedangkan  kawasan  Timur  Tengah,
Afrika Utara, Amerika latin, Asia Timur, Pasific serta Eropa dan Asia Tengah tergolong moderat dan rendah,  termasuk  Indonesia.  Azam,  Haseeb,  and  Samsudin  (2016)  mengindikasikan  temuan  bahwa kemiskinan di Negara-negara berpendapatan menegah ke bawah disebabkan salah satunya oleh PDB per kapita.
Tren  kemiskinan  di  Indonesia  sendiri  selama  25  tahun  terkahir  cendurung  menurun  dengan rata-rata  tingkat  kemiskinan  14,67  persen,  meskipun  juga  naik  pada  periode  tertentu  seperti  krisis tahun  1998  dan  pandemi  2020.  Perlambatan  penurunan  jumlah  dan  persentase  angka  kemiskinan terjadi di hampir seluruh wilayah Indonesia (Nursini & Tawakkal, 2019). Jumlah penduduk miskin di Indonesia  hingga  akhir  tahun  2020  mencapai  27,54  juta  jiwa  atau  setara  10,19  persen  dari  total penduduk,  naik  2,76  juta  jiwa  atau  0,97  persen  dari  tahun  sebelumnya  dengan  garis  kemiskinan sebesar  458.947  rupiah/kapita/bulan,  didominasi  oleh  peranan  komoditi  makanan  dibanding  non makanan.  Selain  itu,  Dawood  et  al.  (2019)  menemukan  bahwa  untuk  kasus  Negara  berkembang seperti  Indonesia,  masuknya  rumah  tangga  dalam  kemiskinan  absolut  dipengaruhi  oleh  karakteristik sosial dan ekonomi. Kemiskinan di Indonesia sebagian besar terjadi di daerah pedesaan, sementara di perkotaan relatif kecil. Sebanyak 12,03 juta jiwa tinggal di desa dan 15,51 juta jiwa di kota. Penduduk pedesaan  lebih  banyak  bekerja  di  sektor  pertanian  dengan  tingkat  pendapatan  rendah  dan  jumlah anggota  keluarga  yang  cukup  banyak,  disamping  infrastruktur  penunjang  yang  masih  terbatas  serta akses terhadap pemunuhan kebutuhan dasar masih sulit.
Indeks  kedalaman  dan  indeks  keparahan  kemiskinan  di  Indonesia  juga  mengalami peningkatan.  Indeks  kedalaman  kemiskinan  tercatat  sebesar  1,75  pada  september  2020,  meningkat dari 1,50 pada tahun sebelumnya. Sementara itu, indeks keparahan kemiskinan naik dari 0,36 menjadi 0,47  pada  periode  yang  sama.  Hal  tersebut  mengindikasikan  kemampuan  masyarakat  miskin  untuk memenuhi  kebutuhannya  hingga  mendekati  garis  kemiskinan  semakin  sulit  dipenuhi,  disisi  lain, ketimpangan  antar  sesama  penduduk  miskin  juga  semakin  melebar,  artinya  kehidupan  masyarakat yang sangat miskin terasa semakin sulit (Badan Pusat Statistik, 2021). Secara teoritis maupun empiris, banyak  faktor  yang  dapat  menyebabkan  membesarnya  angka  kemiskinan,  antara  lain,  pertumbuhan ekonomi  yang  rendah,  pengangguran  yang  besar  dan  inflasi  yang  tinggi  serta  tidak  terkendali. Sehingga  penelitian  ini  bertujuan  mengkaji  dan  menganalisis  hubungan  keseimbangan  teoritis  dan empiris  antara  ketiga  faktor  tersebut  dengan  kemiskinan  di  Indonesia  baik  dalam  jangka  pendek maupun  jangka  panjang.  Di  samping  itu,  penelitian  ini  juga  penting  untuk  melihat  validitas  model estimasi  yang  digunakan,  sekaligus  menunjukkan  adanya  fenomena  koreksi  kesalahan  menuju ekuilibrium serta konsistesinya dengan teori.
Dalam  teori  siklus  bisnis,  perekonomian  suatu  negara  cenderung  fluktuatif,  kadang  naik hingga mencapai titik puncak, kemudian turun bahkan hingga terjadi resesi dan depresi ekonomi yang berdampak pada tingkat kemiskinan. Dalam kajian (Chaudry et al., 2016) dikemukakan bahwa angka kemiskinan  di  Amerika  serikat  sangat  variatif mengikuti  kecenderungan  siklus  ekonomi,  naik  ketika terjadi  resesi  dan  berkurang  setelah  adanya  ekspansi  ekonomi.  Lebih  jauh  diuraikan,  ekspansi Ekonomi  di  Amerika  Serikat  pada  tahun  1960-an  hingga  awal  1970-an  mampu  menurunkan  tingkat kemiskinan  dari  19,0  persen  pada  tahun  1964  menjadi  11,1  pada  tahun  1973.  Setelah  periode  resesi awal  tahun  1980-an  dan  1990-an,  jumlah  persentase  orang  miskin  menjadi  bertambah  hingga mencapai lebih dari 15 persen. Namun pada tahun 2000 angka tersebut kembali turun pada level 11, 3 persen setelah meningkatnya pertumbuhan ekonomi pada periode 1990-an. Seiring kembali terjadinya resesi pada tahun 2001, jumlah orang miskin kembali meningkat dan diperparah dengan adanya krisis tahun 2007 meskipun selanjutnya turun karena perekonomian yang semakin membaik.
Pengurangan angka kemiskinan dipengaruhi oleh pertumbuhan ekonomi secara berkelanjutan, meskipun  secara  empiris  kemiskinan  berhubungan  dengan  pertumbuhan  ekonomi  dengan  arah  yang berbeda-beda  (Quy,  2016).  Donaldson  (2008)  mengemukakan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  dapat mengurangi  jumlah  orang  miskin,  sebaliknya,  kemiskinan  dapat  semakin  parah  jika  terjadi  resesi ekonomi.  Meskipun  dalam  kasus  tertentu  pendapatan  masyarakat  tetap  naik  ketika  pertumbuhan negatif dan  kemiskinan pun turun  saat pertumbuhan tidak meningkat  secara signifikan. Lebih lanjut, upaya  pengentasan  kemiskinan  tergantung  kepada  model  pembangunan  serta  kebijakan  yang diterapkan dan berpihak pada peningkatan kesejahteraan masyarakat miskin. Di samping itu, (Abell & Abell,  2004)  mengemukakan  bahwa  pengurangan  kemiskinan  melalui  pertumbuhan  ekonomi  adalah masalah  empiris.  Dampak  pertumbuhan  ekonomi  yang  tidak  merata  dan  disebabkan  oleh  adanya distribusi  pendapatan  yang  tidak  merata,  tidak  dapat  mengurangi  kemiskinan  secara  merata.  Dauda
(2017) dalam studinya menganalisis paradoks kemiskinan dengan pertumbuhan ekonomi yang tinggi di Nigeria.
Secara  umum,  hubungan  antara  pertumbuhan  ekonomi  dan  kemiskinan  sering  menjadi perdebatan,  namun  terdapat  suatu  kesepahaman  bahwa  pertumbuhan  diperlukan  meskipun  bukanlah menjadi  satu-satunya  faktor  yang  dapat  mengurangi  angka  kemiskinan  (Gupta  &  Mitra,  2004). Hubungan  antara  pertumbuhan  dan  kemiskinan  juga  ditunjukkan  (Datt  et  al.,  2020)  dalam penelitianya di  India mengindikasikan terjadinya percepatan pengurangan angka kemiskinan yang di sertai pertumbuhan ekonomi pasca reformasi meskipun kesenjangan masih cukup besar. (Jalles, 2011) dalam  risetnya  di  10  Negara  persemakmuran  terutama  di  Rusia,  Kazakshtan  dan  Azerbaijan menemukan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  yang  terus  menerus  dan  meluas  serta  bercirikan keberpihakan  pada  rakyat  miskin  berdampak  terhadap  pengurangan  kemiskinan  di  Negara-Negara tersebut.  Meskipun  secara  umum  manfaat  pertumbuhan  ekonomi  dapat  dirasakan,  tetapi  masih  ada sebagian  masyarakat  di  daerah  yang  sangat  miskin  tidak  merasakan  manfaatnya.  Namun  demikian, jika  disparitas  pendapatan  tidak  berubah  yang  berimbas  pada  lambatnya  pengurangan  angka kemiskinan,  maka  aspek  kebijakan  sangat  penting  untuk  diperhatikan,  khususnya  menyangkut redistribusi pendapatan.
Selain  aspek  pertumbuhan,  ketenagakerjaan  juga  memiliki  pengaruh  yang  tidak  kalah pentingnya  untuk  mengurangi  kemiskinan.  Hubungan  antara  pengangguran  dan  kemiskinan  adalah masalah  empiris  (Abell  &  Abell,  2004).  Xue  and  Zhong  (2003)  menemukan  adanya  pengaruh pengangguran  terhadap  kemiskinan  di  China  khususnya  di  wilayah  perkotaan.  Terjadinya ketimpangan  juga  disebabkan  karena  faktor  kemiskinan.  Sementara  pola  distribusi  pendapatan  dan keberadaan  rumah  tangga  migran  juga  ikut  berkontribusi  terhadap  besarnya  angka  kemiskinan  di wilayah  perkotaan  Cina.  Sedangkan,  studi  yang  dilakukan  oleh  Soltero  (2020)  tentang  hubungan kemiskinan  dengan  sektor  ekonomi  ketenagakerjaan  bagi  imigran  Meksiko  di  Chicago  menemukan adanya  perbedaan  terhadap  besar  kecilnya  kemungkinan  jatuh  miskin  antara  sektor  ekonomi.  Bagi para  imigran  yang  bekerja  di  sektor  konstruksi  dan  manufaktur  serta  memiliki  kemampuan  bahasa inggris  yang  mumpuni  dan  mempunyai  dokumen  kerja  yang  lengkap  memiliki  ketahanan  yang  kuat terhadap kemiskinan, sementara imigran yang bekerja di sektor jasa lebih potensial dan rentan untuk jatuh kedalam garis kemiskinan, apalagi jika tidak ditunjang dengan penguasaan bahasa yang baik.
Olimat (2018), dalam penelitiannya di Jordan melihat tentang angka pengangguran muda dan kemiskinan  anak  serta  menyimpulkan  bahwa  diantara  faktor-faktor  yang  memperbesar  angka kemiskinan  adalah  melonjaknya  pengungsi  yang  masuk  ke  Jordan,  keterbatasan  sumber  daya  alam dan  lapangan  pekerjaan  yang  tidak  tersedia  khususnya  di  wilayah  pedesaan,  dimana  tingkat kemiskinan absolutnya diatas 25 persen. Di samping itu, faktor lainnya adalah kenaikan harga barang dan  jasa  atau  inflasi.  Karena  inflasi  yang  tinggi  dapat  menurunkan  daya  beli  masyarakat  dan menambah kemiskinan baru.  Siyan,  Adegoriola and  Adolphus  (2016) menemukan  adanya hubungan timbal  balik  antara  inflasi  dan  kemiskinan  serta  pengangguran  dan  kemiskinan  di  Nigeria  periode 1980-2014.  Sementara  itu,  studi  Cuong  (2011)  di  Vietnam  mengindikasikan  adanya  pengurangan angka kemiskinan dalam beberapa tahun terakhir, namun upaya pengentasan kemiskinan seperti yang harapkan  dalam  Millennium  Development  Goals  (MDGs)  belum  dapat  tercapai  sepenuhnya  karena faktor inflasi yang cukup tinggi dan melambatnya ekonomi. Studi yang dilakukan oleh (Azam et al., 2016)  menemukan  bahwa  inflasi  menyebabkan  terjadinya  kemiskinan  pada  Negara  berpendapatan tinggi.
Penelitian ini menggunakan ukuran yang lebih luas dengan tiga indikator yaitu pertumbuhan ekonomi, pengangguran dan inflasi untuk mengkaji pengaruhnya masing-masing terhadap kemiskinan di Indonesia sehingga memberikan sudut pandang lain dan dapat menangkap aspek multidimensi dari kemiskinan.  Studi  empiris  untuk  kasus  Indonesia  yang  menggunakan  ketiga  variabel  tersebut  secara bersamaan  masih  relatif  terbatas,  terutama  penggunaan  ECM  dalam  analisisnya  sehingga  dapat mendeteksi hubungan jangka panjang antar variabel.

## METODE
Peranan  data  dalam  menunjang  akurasi  dan  validitas  penelitian  sangat  penting,  baik  data primer  maupun  data  sekunder.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang berjenis  runtun  waktu (time  series )  selama  periode  tahun  1996  sampai  2020  sesuai  dengan  variabel- variabel yang menjadi fokus penelitian, yaitu, data tingkat kemiskinan, pertumbuhan ekonomi, tingkat
pengangguran  dan  tingkat  inflasi  di  Indonesia.  Data  tersebut  bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  Republik  Indonesia  serta  didukung  oleh  data  dari  International  Monetery  Fund  (IMF). Sementara itu, pemodelan yang digunakan dalam penelitian ini adalah hasil modifikasi mengacu pada model  yang  dikembangkan  oleh  (Hoover  et  al.,  2008)  dengan  menggunakan  analisis  SUR  untuk melihat  pengaruh  jangka  pendek  gejolak  ekonomi  terhadap  tingkat  kemiskinan  seperti  perubahan siklus pertumbuhan ekonomi, jumlah pengangguran dan manufaktur. Penyusunan model penelitian ini juga mempertimbangkan kriteria model yang baik berdasarkan pandangan Harvey (1991: 5-6) dalam Insukindro  (1999),  antara  lain,  (1)  parsimony,  (2)  identifiability,  (3)  data  coherency,  (4)  data admissibility,  (5)  theoretical  consistency;  (6)  predictive  power  dan  (7)  encompassing.  Dengan demikian, maka model dasar dalam penelitian ini yang menggambarkan pengaruh jangka panjang atau keseimbangan antar variabel adalah sebagai berikut:
𝑃𝑜𝑣𝑟 ∗ 𝑡 =   𝑎 0 + 𝑎 1 𝐸𝐺 𝑡 + 𝑎 2 𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 𝑡 + 𝑎 3 𝐼𝑛𝑓𝑠 𝑡 + 𝜀 𝑡 (1) Dimana 𝑃𝑜𝑣𝑟 ∗ 𝑡 merupakan  tingkat  kemiskinan, 𝐸𝐺 𝑡 adalah  pertumbuhan  ekonomi, 𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 𝑡 merupakan  tingkat  pengangguran  dan 𝐼𝑛𝑓𝑠 𝑡 adalah  tingkat  inflasi  selama  periode pengamatan.
Berkaitan  dengan  itu,  metode  estimasi  yang  dipakai  adalah  model  ekonometrika  dinamis  dengan pendekatan  kointegrasi  dan  error  correction  model  (ECM)  yang  diharapkan  mampu  menjelaskan hubungan keseimbangan jangka panjang antar variabel penelitian. Model ECM juga dapat digunakan untuk menjawab perlunya spesifikasi dinamik dalam suatu analisis ekonomi. Khususnya jika kondisi ekonomi  yang  diamati  mengalami  ketidakseimbangan.  Disamping  itu,  ECM  juga  dapat  digunakan untuk  melihat  konsistensi  model  empirik  dan  teoritik  (Insukindro,  1999).  Pengujian  kausalitas variabel  dalam  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang  juga  sangat  dimungkinkan  menggunakan model berbasis ECM (Musakwa & Odhiambo, 2019).
Sekaligus untuk menjawab masalah satsioneritas dan regresi lancung, kaitannya dengan data runtun  waktu  dalam  analisis  ekonomi.  Persoalan  stasioneritas  merupakan  asumsi  yang  tidak  jarang dilupakan atau diabaikan dalam estimasi ekonometrika khususnya regresi. Sehingga hubungan jangka panjang  antar  variabel  dapat  terjadi  jika  asumsi  tersebut  terpenuhi.  Jika  suatu  analisis  regresi  tidak lolos uji satasioneritas dan/atau kointegrasi maka dapat dianggap sebagai regresi lancung (Insukindro, 1999). Asumsi tentang stasioneritas dapat berdampak terhadap interpretasi data dan model ekonomi, karena  jika  stasioneritas  data  terpenuhi  berarti  bahwa  data  tersebut  cenderung  mendekati  nilai  rata- ratanya dengan variasi yang sangat kecil (Engle and Granger, 1987).

## Pembentukan ECM
Tahapan  pembentukan  ECM  selanjutnya  dapat  disajikan  sebagai  berikut  (Insukindro,  1999). Dimulai  dari  model  dasar  persamaan  awal  yang  menunjukkan  hubungan  keseimbangan  jangka panjang secara teoritis;
𝑃𝑜𝑣𝑟 ∗ 𝑡 =   𝑎 0 + 𝑎 1 𝐸𝐺 𝑡 + 𝑎 2 𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 𝑡 + 𝑎 3 𝐼𝑛𝑓𝑠 𝑡 + 𝜀 𝑡 Jika 𝑃𝑜𝑣 𝑡 berada  di  ditik  keseimbangan  terhadap 𝐸𝐺 𝑡 , 𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 𝑡 dan 𝐼𝑛𝑓𝑠 𝑡 .  Tetapi ketidakseimbangan  sering  terjadi  dalam  sistem  ekonomi.  Sehingga  apabila  nilai 𝑃𝑜𝑣 tidak  sama dengan nilai keseimbangannya maka perbedaan nilai akan terjadi antara sisi kanan dan kiri persamaan sebanyak:
𝐷𝐸 =   𝑃𝑜𝑣𝑟 ∗ 𝑡 − 𝑎 0 − 𝑎 1 𝐸𝐺 𝑡 − 𝑎 2 𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 𝑡 − 𝑎 3 𝐼𝑛𝑓𝑠 𝑡 Perbedaan nilai (𝐷𝐸) juga disebut sebagai kesalahan ketidakseimbangan (Insukindro, 1999). Merujuk pada pendekatan yang dilakukan oleh (Domowitz & Elbadawi, 1987), maka dapat dibuat fungsi biaya kuadrat periode tunggal:
𝐶 𝑡 =   𝑏 1 [𝑃𝑜𝑣𝑟 𝑡 − 𝑃𝑜𝑣𝑟 ∗ 𝑡 ] 2 + 𝑏 2 [(𝑃𝑜𝑣𝑟 𝑡 − 𝑃𝑜𝑣𝑟 𝑡−1 ) − 𝑓 𝑡 (𝑍 𝑡 − 𝑍 𝑡−1) ] 2
Di  mana 𝑃𝑜𝑣 𝑡 merupakan  tingkat  kemiskinan  aktual  periode 𝑡 , 𝑍 𝑡 merupakan  vektor  variabel  yang berpengaruh  terhadap  kemiskinan  dan  diasumsikan  secara  linier  dipengaruhi  oleh  pertumbuhan ekonomi (𝐸𝐺 𝑡 ) , tingkat pengangguran (𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 𝑡 ) , dan Tingkat inflasi 𝐼𝑛𝑓𝑠 𝑡 . Kemudian vektor baris yang  memboboti  setiap  baiya  adalah 𝑏 1 dan 𝑏 2 ,  sementara 𝑓 𝑡 adalah  vektor  baris  yang  memboboti komponen 𝑍 𝑡 − 𝑍 𝑡−1 . Selanjutnya dengan meminimisasi terhadap 𝑃𝑜𝑣 𝑡 dan menggantikan 𝑍 𝑡 sebagai fungsi dari 𝐸𝐺 𝑡 , 𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 𝑡−1 dan 𝐼𝑛𝑓𝑠 𝑡−1 , maka akan didapatkan: 𝑃𝑜𝑣𝑟 𝑡 =   𝑔 0 + 𝑔 1 𝐸𝐺 𝑡 + 𝑔 2 𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 𝑡 + 𝑔 3 𝐼𝑛𝑓𝑠 𝑡 + 𝑔 4 𝐸𝐺 𝑡−1 + 𝑔 5 𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 𝑡−1 + 𝑔 6 𝐼𝑛𝑓𝑠 𝑡−1 + 𝑔 7 𝑃𝑜𝑣𝑟 𝑡−1
Dimana : 𝑔 0 = 𝑎 0 𝑏 𝑔 1 = 𝑎 1 𝑏 + (1 − 𝑏)𝑓 1 𝑔 2 = 𝑎 2 𝑏 + (1 − 𝑏)𝑓 2 𝑔 3 = 𝑎 3 𝑏 + (1 − 𝑏)𝑓 3 𝑔 4 = −(1 − 𝑏)𝑓 1 𝑔 5 = −(1 − 𝑏)𝑓 2 𝑔 6 = −(1 − 𝑏)𝑓 3 𝑔 7 = (1 − 𝑏) 𝑏 = 𝑏 1 /(𝑏 1 + 𝑏 2 + 𝑏 3 )
Persamaan  di  atas  ditunjukkan 𝑓 1 adalah  vektor  baris  yang  menggambarkan  pengaruh 𝐸𝐺 𝑡 terhadap 𝑍 𝑡 ,  sedangkan 𝑓 2 adalah  vektor  baris  yang  menggambarkan  pengaruh 𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 𝑡 terhadap 𝑍 𝑡 dan 𝑓 3 merupakan  vektor  baris  yang  menggambarkan  pengaruh 𝐼𝑛𝑓𝑠 𝑡 terhadap 𝑍 𝑡 .  Selanjutnya ketidakseimbangan atau hubungan jangka pendek yang mencakup kelambanan variabel 𝐸𝐺 , 𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 , 𝐼𝑛𝑓𝑠 dan  nilai  aras  direpresentasikan  oleh  persamaan.  Masalah  yang  muncul  dalam  estimasi persamaan  adalah  kemungkinan  ketidakstasioneran  aras  variabel.  Sebagaimana  telah  diutarakan sebelumnya, masalah regresi lancung dapat terjadi pada estimasi persamaan dengan metode ordinary least squares (OLS ) atau regresi klasik jika aras variabelnya tidak stasioner (Insukindro, 1999). Untuk mengatasi persoalan tersebut, maka persamaan dapat dibuat kembali parameternya menjadi:
∆𝑃𝑜𝑣𝑟 𝑡 =   𝛼 1 ∆𝐸𝐺 𝑡 + 𝛼 2 ∆𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 𝑡 + 𝛼 3 ∆𝐼𝑛𝑓𝑠 𝑡 + 𝛼 4 (𝑃𝑜𝑣𝑟 − 𝛽 0− 𝛽 1 𝐸𝐺 − 𝛽 2 𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 − 𝛽 3 𝐼𝑛𝑓𝑠) 𝑡−1 (5) Dimana 𝛼 1 = 𝑔 1 𝛼 2 = 𝑔 2 𝛼 3 = 𝑔 3 𝛼 4 = (1 − 𝑔 7 ) 𝛽 0 = 𝑔 0 1 − 𝑔 7 𝛽 1 = 𝑔 1 + 𝑔 4 1 − 𝑔 7 𝛽 2 = 𝑔 2 + 𝑔 5 1 − 𝑔 7 𝛽 3 = 𝑔 3 + 𝑔 6 1 − 𝑔 7 ∆𝑋 𝑡 = 𝑋 𝑡 − 𝑋 𝑡−1 Perubahan  tingkat  kemiskinan (∆𝑃𝑜𝑣 𝑡 ) masa  sekarang  dipengaruhi  oleh  adanya  perubahan pertumbuhan  ekonomi (∆𝐸𝐺 𝑡 ) ,  perubahan  tingkat  pengangguran (∆𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 𝑡 ) dan  perubahan  inflasi (∆𝐼𝑛𝑓𝑠 𝑡 ) , dan komponen koreksi kesalahan atau kesalahan ketidak seimbangan periode sebelumnya. Dengan  demikian,  mencakup  kelambanan  satu  periode  saja,  dan  ECM  ini  disebut  firt  order  ECM. Serta  ECM  juga  dapat  dirumuskan  dengan  derajat  kelambanan  second  order  atau  third  order  ECM (Thomas,  1993;  Allen  dan  Hall,  1997;  Insukindro,  1999).  Parameter 𝛼 ( 𝛼 1, 𝛼 2 , 𝛼 3 ) menunjukkanpengaruh dalam jangka pendek variabel 𝐺 𝑡 , 𝑈𝑛𝐸𝑒𝑚𝑝𝑙 𝑡, 𝐼𝑛𝑓𝑠 𝑡 terhadap 𝑃𝑜𝑣𝑟 𝑡 , sementara itu,  parameter 𝛽(𝛽 1 , 𝛽 2 , 𝛽 3 ) ,  menunjukkan  pengaruh  dalam  jangka  panjang  variabel 𝐺 𝑡 , 𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝 𝑙𝑡, 𝐼𝑛𝑓𝑠 𝑡 terhadap 𝑃𝑜𝑣𝑟 𝑡 (Thomas  1997;  Insukindro,  1999).  Selanjutnya,  dapat  pula diparameterisasi menjadi persamaan berikut:
∆𝑃𝑜𝑣𝑟 𝑡 =   𝛿 0 + 𝛿 1 ∆𝐸𝐺 𝑡 + 𝛿 2 ∆𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 𝑡 + 𝛿 3 ∆𝐼𝑛𝑓𝑠 𝑡 + 𝛿 4 𝐸𝐺 𝑡−1 + 𝛿 5 𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 𝑡−1 + 𝛿 6 𝐼𝑛𝑓𝑠 𝑡−1 + 𝛿 7 (𝐸𝐺 𝑡−1 + 𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 𝑡−1 + 𝐼𝑛𝑓𝑠 𝑡−1 − 𝑃𝑜𝑣𝑟 𝑡−1 ) 𝛿 0 = −𝛼 4 𝛽 0 𝛿 1 = 𝛼 1 𝛿 2 = 𝛼 2 𝛿 3 = 𝛼 3 𝛿 4 = −𝛼 4 (1 − 𝛽 1 ) 𝛿 5 = −𝛼 4 (1 − 𝛽 2 ) 𝛿 6 = −𝛼 4 (1 − 𝛽 3 )
𝛿 7 = −𝛼 4 Sehingga  model  inilah  yang  akan  digunakan  dalam  dan  diestimasi  dalam  penelitian  ini. Sebelum  persamaan  diestimasi,  maka  perlu  dilakukan  pengujian  derajat  integrasi  dan  kointegrasi untuk  memastikan  bahwa  semua  variabel  yang  digunakan  dalam  model  terkointegrasi  pada  derajat integrasi yang sama (Saleh, 2008).

## HASIL
Pada  tahap  awal,  sebelum  menguji  pengaruh  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  antar variabel, terlebih dahulu dilakukan pengujian stasioneritas. Pengujian ini dimaksudkan untuk melihat perilaku data sepanjang periode penelitian dengan melakukan uji akar-akar unit menggunakan metode Argumented  Dickey  Fuller  (ADF)  dan  Phillips  Perron  (PP).  Setelah  dilakukan  uji  stasioneritas, hasilnya  menunjukkan  bahwa  hanya  sebagian  variabel  stasioner  pada  bentuk  level  dengan  tingkat signifikansi 5%, baik dengan metode ADF maupun PP. Sehingga diperlukan pengujian integrasi lebih lanjut untuk melihat stasioneritas variabel pada derajat yang sama.
Tabel 1

## Hasil Uji Stasioneritas Bentuk Level (ADF)
Variabel Nilai Statistik ADF Nilai Kritis Intercept Trend & Intercept None Intercept Trend & Intercept None Povr -1.198210 -6.260270 -0.414226  -2.991878 -3.612199 -1.955681 EG -3.714719 -3.857968 -2.561607  -2.991878 -3.612199 -1.955681 Unempl -1.489585 -1.765658 0.124142  -2.991878 -3.612199 -1.955681 Infs -4.121941 -3.579397 -0.695267  -2.991878 -3.622033 -1.957204 Keterangan: Nilai Kritis pada % 5  
Tabel 2

## Hasil Uji Stasioneritas Bentuk Level (PP)
Variabel Nilai Statistik PP Nilai Kritis Intercept Trend & Intercept None Intercept Trend & Intercept None Povr -1.478331 -6.156613 -0.467248 -2.991878 -3.612199 -1.955681 EG -3.714719 -3.857968 -2.561607 -2.991878 -3.612199 -1.955681 Unempl -1.636893 -1.802547 0.011421 -2.991878 -3.612199 -1.955681 Infs -4.090242 -4.269691 -2.016723 -2.991878 -3.612199 -1.955681 Keterangan: Nilai Kritis pada % 5  
Selanjutnya, dari hasil pengujian integrasi menunjukkan semua variabel satsioner pada bentuk diferensi pertama (derajat yang sama), yaitu terlihat bahwa nilai absolut statistik ADF lebih besar dari nilai  absolut  kritisnya  dengan  tingkat  signifikansi  5%.  Demikian  juga  nilai  absolut  statistik  PP  lebih besar  dari  nilai  absolut  kritisnya  dengan  tingkat  signifikansi  yang  sama.  Oleh  karena  itu,  prasyarat untuk dilakukan uji kointegrasi terpenuhi.
Tabel 3

## Hasil Uji Derajat Integrasi Pertama (ADF)
Variabel Nilai Statistik ADF Nilai Kritis Intercept Trend & Intercept None Intercept Trend & Intercept None Povr -3.894826 -3.481657 -3.895697 -2.998064 -3.622033 -1.956406 EG -5.784232 -5.624822 -5.901175 -2.998064 -3.622033 -1.956406 Unempl -3.382490 -3.412531 -3.429446 -2.998064 -3.622033 -1.956406 Infs -6.873936 -5.003273 -7.082959 -3.004861 -3.658446 -1.957204 Keterangan: Nilai Kritis pada % 5  
Tabel 4

## Hasil Uji Derajat Integrasi Pertama (PP)
Variabel Nilai Statistik PP Nilai Kritis Intercept Trend & Intercept None Intercept Trend & Intercept None Povr -6.704132 -6.025785 -4.088512 -2.998064 -3.622033 -1.956406 EG -8.368232 -11.03088 -9.091681 -2.998064 -3.622033 -1.956406 Unempl -3.465934 -3.535618 -3.503280 -2.998064 -3.622033 -1.956406 Infs -17.82166 -17.15617 -13.17046 -2.998064 -3.622033 -1.956406 Keterangan: Nilai Kritis pada % 5  
Sementara  itu,  hasil pengujian  kointegrasi menunjukkan bahwa model persamaan  awal  yang diuraikan  sebelumnya  memiliki  hubungan  kointegrasi  antar  variabel.  Hal  itu  ditunjukkan  dari  hasil pengujian stasioneritas terhadap residual (Error Correction Term/ECT) yang didapatkan dari estimasi model  awal.  Terlihat  bahwa  nilai  absolut  statistik  ADF  dan  PP  lebih  besar  dari  nilai  kritisnya  pada tingkat  signifikansi  5%.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  perilaku  data  dari  model  persamaan kointegrasi tersebut memiliki hubungan keseimbangan jangka panjang seperti yang dikemukakan oleh teori.
Tabel 5

## Hasil Uji Kointegrasi ECT pada Bentuk Level (ADF)
Variabel Nilai Statistik ADF Nilai Kritis Intercept Intercept & Trend None Intercept Intercept & Trend None ECT -1.789688 -4.324395 -1.895451 -2.991878 -3.612199 -1.955681 Keterangan: Nilai Kritis pada % 5  
Tabel 6

## Hasil Uji Kointegrasi ECT pada Bentuk Level (PP)
Variabel Nilai Statistik PP Nilai Kritis Intercept Intercept & Trend None Intercept Intercept & Trend None ECT -1.508173 -4.396284 -1.754426 -2.991878 -3.612199  -1.955681 Keterangan: Nilai Kritis pada % 5  
Tabel 7

## Uji Koinetegrasi ECT pada First Difference (ADF)
Variabel Nilai Statistik ADF Nilai Kritis Intercept Intercept & Trend None Intercept Intercept & Trend None ECT -4.928647 -4.985192 -4.833644 -3.004861 -3.632896 -1.957204 Keterangan: Nilai Kritis pada % 5  
Tabel 8

## Uji Koinetegrasi ECT pada First Difference (PP)
Variabel Nilai Statistik PP Nilai Kritis Intercept Intercept & Trend None Intercept Intercept & Trend None ECT -10.36399 -13.31585 -6.526784 -2.998064 -3.622033 -1.956406 Keterangan: Nilai Kritis pada % 5  
Setelah  hasil  pengujian  stasioneritas  dan  kointegrasi  terpenuhi,  maka  tahapan  selanjutnya adalah melakukan estimasi terhadap model koreksi kesalahan (ECM) dengan metode Ordinary Least Square (OLS). Langkah tersebut diperlukan  untuk mengetahui pengaruh jangka pendek dari variabel penelitian  dan  validitas  model  estimasi  yang  ditunjukkan  oleh  koefisien  variabel  ECT.  Koefisien koreksi  kesalahan  yang  dihasilkan  menunjukkan  adanya  fenomena  dikoreksinya  penyimpangan menuju  equilibrium  (Saleh,  2008).  Hasil  estimasi  dapat  dikatakan  konsisten  dengan  teori,  apabila koefisien  regresi  kesalahan  (ECT)  signifikan  dan  berarti  juga  bahwa  pengaruh  jangka  panjang  atau keseimbangan  terjadi  (Insukindro,  1999).  Adapun  hasil  estimasi  ECM  dapat  dilihat  pada  persamaan berikut
∆𝑃𝑜𝑣𝑟 𝑡 =  2.607901 − 0.588663∆𝐸𝐺 𝑡 − 0.883916∆𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 𝑡 + 0.277063∆𝐼𝑛𝑓𝑠 𝑡 − 0.545860𝐸𝐺 𝑡−1 (1.907823) (4.134054) (1.869984) (2.397590) (3.195437) −0.372245𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 𝑡−1 + 0.385412𝐼𝑛𝑓𝑠 𝑡−1 − 0.355020𝐸𝐶𝑇 𝑡−1 (1.619061) (2.578656) .431911) 𝑅 2 = 0.704884 F Stat = 5.459412 DW = 1.361083
Hasil  analisis  seperti  terlihat  pada  persamaan  menunjukkan  bahwa  variabel  pengaruh  jangka pendek  variabel 𝐸𝐺 dan 𝐼𝑛𝑓𝑠 signifikan  pada 𝛼 = 5% ,  sedangkan 𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 signifikan  pada  tingkat 𝛼 = 10% ,  dengan  pengaruh  jangka  pendek  variabel 𝐸𝐺, 𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝 𝑑𝑎𝑛 𝐼𝑛𝑓 masing-masing  sebesar −0.588663, −0.883916 dan 0.277063. Selain  itu,  hal  yang  menarik  dan  selaras  dengan  harapan penelitian ini adalah variabel 𝐸𝐶𝑇 𝑡−1 yang signifikan. Sehingga dapat dikatakan bahwa hasil tersebut tepat  untuk  dijadikan  sebagai  sebuah  model  empirik  yang  valid,  segaligus  membuktikan  adanya hubungan  jangka  panjang  atau  keseimbangan.  Dari  hasil  tersebut  juga  menunjukkan  nilai  absolut koefisien 𝐸𝐶𝑇 𝑡−1 sebesar 0.355020 ,  berarti  bahaw  sekitar  35%  ketidaksesuaian  antara  nilai  aktual tingkat  kemiskinan  di  Indonesia  dalam  jangka  pendek  dan  nilai  keseimbangan  tingkat  kemiskinan dalam  jangka  panjang  akan  dikoreksi  setiap  tahunnya.  Selain  itu,  estimasi  ECM  juga  lolos  dari berbagai pengujian diagnosis atau asumsi klasik.

## Tabel 9 Hasil Uji Asumsi Klasik Estimasi ECM
No Uji Asumsi Klasik Jenis Uji Hasil Uji Keterangan 1 Multikolinearitas Auxiliary Regression 0.704884 (R²) Lolos Uji Multikolinearitas 2 Autokorelasi LM Test 0.7106 (Prob. Chi-Square) Lolos Uji Autokorelasi 3 Heteroskedastisitas Harvey 0.8560 (Prob. Chi-Square) Lolos Uji Heteroskedastisitas 4 Linieritas Ramsey Reset 0.2227 (Prob. F. Stat) Lolos Uji Linieritas
Sumber:  data olahan
Dengan  demikian,  dari  model  jangka  pendek  tersebut  dapat  diestimasi  pengaruh  jangka panjang variabel 𝐸𝐺, 𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝 dan 𝐼𝑛𝑓 terhadap 𝑃𝑜𝑣 sebagai berikut: 𝑃𝑜𝑣𝑟 𝑡 =  11.04071 − 0.795779𝐸𝐺 𝑡 + 0.685417𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 𝑡 + 0.329763𝐼𝑛𝑓𝑠 𝑡 (4.157527) (3.874453) (1.740883) (1.668459) 𝑅 2 = 0.489510 F Stat = 6.712326 DW = 0.858409
Hasil  estimasi  diatas  menunjukkan  bahwa  dalam  jangka  panjang  variabel 𝐸𝐺 berpengaruh signifikan  terhadap 𝑃𝑜𝑣 pada  tingkat 𝛼 = 5% ,  sementara 𝑈𝑛𝑒𝑚𝑝𝑙 signifikan  pada 𝛼 = 10% . Sedangkan 𝐼𝑛𝑓𝑠 tidak  signifikan.  Hasil  analisis  juga  menggambarkan  bahwa  perubahan  tingkat kemiskinan  cukup  responsif  atas  perubahan  yang  terjadi  pada  variabel  makro  ekonomi  khususnya pertumbuhan  ekonomi  dan  tingkat  pengangguran.  Pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi  dan pengurangan  angka  pengangguran  dapat  mendorong  pengurangan  tingkat  kemiskinan,  sebaliknya rendahnya  pertumbuhan  ekonomi  dan  besarnya  tingkat  pengangguran  dapat  memperbesar  tingkat kemiskinan  di  Indonesia.  Sementara  itu,  volatilitas  data  inflasi  yang  cenderung  tidak  stabil  selama periode  pengamatan  menyebabkan  pengaruh  variabel  tersebut  terhadap  tingkat  kemiskinan  di Indonesia menjadi tidak signifikan.
Hasil ini sejalan dengan penelitian (Hoover et al., 2008) yang menunjukkan adanya pengaruh pertumbuhan  ekonomi  terhadap  kemiskinan,  meskipun  pengaruhnya  berbeda  antara  kelompok masyarakat  dengan  ras  kulit  putih  dan  kulit  hitam.  Kemiskinan  kulit  hitam  lebih  sensitif  merespon perubahan  pertumbuhan  ekonomi  dibanding  kulit  putih,  sedangkan  kemiskinan  kulit  putih  lebih sensitif terhadap perubahan pengangguran dibanding kulit hitam. Sehingga ketika dilihat berdasarkan wilayah dan kelompok hasilnya berbeda. Namun demikian, karena panjang dan pendek runtun waktu serta  overparameterisasi  model  membuat  sulit  untuk  memperkirakan  efeknya  secara  tepat  dalam semua kasus.
Sementara  itu,  hasil  estimasi variabel inflasi  dalam penelitian ini berbeda dengan studi  yang dilakukan oleh (Cuong, 2011) yang menemukan bahwa inflasi yang tinggi dapat meningkatkan angka kemiskinan  di  Vietnam.  Disamping  itu,  hasil  ini  juga  selaras  dengan  temuannya  (Datt  et  al.,  2020) yang  mengindikasikan  adanya  respon  kemiskinan  terhadap  pertumbuhan  yang  terjadi  di  India.
Penurunan  kemiskinan  yang  terjadi  di  antara  daerah  perkotaan  dan  pedesaan,  bahkan  penurunan kemiskinan  di  pedesaan  lebih  cepat  di  banding  perkotaan.  Namun  demikian,  pasca  reformasi pertumbuhan di perkotaan menjadi pendorong utama pengurangan kemiskinan dan memberikan efek terhadap  pengurangan  kemiskinan  di  pedesaan.  Di  samping  itu,  penurunan  kemiskinan  juga disebabkan  oleh  efek  perubahan  pertumbuhan  yang  terjadi  di  berbagai  sektor  ekonomi.  Penemuan (Jalles,  2011)  di  10  Negara  CIS  juga  ikut  memperkuat  penelitian  ini  bahwa  peningkatan  pendapatan aggregate  berkontribusi  terhadap  pengurangan  kemiskinan.  Selain  itu,  ketimpangan  juga mempengaruhi  kemiskinan  dalam  kasus  Rusia  dan  Azerbaijan,  sehingga  diperlukan  adanya redistribusi pendapatan. Namun demukian, tidak ditemukan adanya hubungan kausalitas (2 arah) yang signifikan antara PDB riil dengan kemiskinan dan PDB riil dengan ketimpangan.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  kajian  dan  analisis  yang  telah  dikemukakan  diatas,  maka  dapat  ditarik beberapa kesimpulan yang menjadi fokus penelitian, sebagai berikut: (1) Hasil pengujian kointegrasi menunjukkan  hubungan  keseimbangan  jangka  panjang  antara  tingkat  kemiskinan  dengan pertumbuhan  ekonomi,  tingkat  pengangguran  dan  inflasi.  (2)  Berdasarkan  hasil  pengujian  ECM menunjukkan  bahwa  dalam  jangka  pendek  pertumbuhan  ekonomi,  tingkat  inflasi  dan  variabel  ECT berpengaruh  signifikan  terhadap  kemiskinan  pada 𝛼 = 5% ,  sedangkan  tingkat  pengangguran signifikan  pada  tingkat 𝛼 = 10% .  Sementara  itu,  dalam  jangka  panjang  pertumbuhan  ekonomi  dan pengangguran berpengaruh signifikan, namun tingkat inflasi tidak signifikan. (3) Variabel ECT yang signifikan  membuktikan  adanya  hubungan  keseimbangan/jangka  panjang  antara  variabel  penelitian. Selain  itu  juga  menunjukkan  bahwa  model  empiris  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  memiliki spesifikasi  model  yang  valid.  Oleh  karena  itu,  hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan kontribusi  untuk  memahami  pengaruh  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  pertumbuhan  ekonomi, tingkat pengangguran, dan tingkat inflasi terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia. Sehingga strategi dan  kebijakan  pengentasan  kemiskinan  tidak  hanya  bersifat  sementara  dan  berjangka  pendek,  tetapi juga  berimplikasi  jangka  panjang  yang  berkelanjutan.  Berbagai  studi  empiris  telah  dilakukan  untuk memfermentasi  beberapa  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  angka  kemiskinan  di  berbagai  negara. Pada  akhirnya,  hubungan  keseimbangan  teoritis  dan  empiris  dari  variabel  yang  digunakan  dapat ditunjukkan dan dibuktikan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Abell,  J.  D.,  &  Abell,  M.  L.  2004.  Poverty  reduction:  Government  transfer  spending  vs. Macroeconomic change.
Journal of Poverty , 8 (2), 89–109.
https://doi.org/10.1300/J134v08n02_05
Azam,  M.,  Haseeb,  M.,  &  Samsudin,  S.  2016.  The  impact  of  foreign  remittances  on  poverty alleviation: Global evidence. Economics and Sociology , 9 (1), 264–281. https://doi.org/10.14254/2071-789X.2016/9-1/18 Badan Pusat Statistik. 2021. Profil Kemiskinan di Indonesia September 2020 .
Bargain,  O.,  &  Aminjonov,  U.  2021.  Poverty  and  COVID-19  in  Africa  and  Latin  America. World Development , 142 , 105422. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2021.105422
Chaudry,  A.,  Wimer,  C.,  Macartney,  S.,  Frohlich,  L.,  Campbell,  C.,  Swenson,  K.,  Oellerich,  D.,  & Hauan,  S.  2016.  Poverty  in  the  United  States:  50-Year  Trends  and  Safety  Net  Impacts. Washington, DC: US Department of Health and Human Services. , March .
Cuong,  N.  V. 2011.  Can  vietnam  achieve  the  millennium  development  goal  on  poverty  reduction  in high  inflation  and  economic  stagnation? Developing  Economies , 49 (3),  297–320. https://doi.org/10.1111/j.1746-1049.2011.00136.x
Datt, G., Ravallion, M., & Murgai, R. 2020. Poverty and Growth in India over Six Decades. American Journal of Agricultural Economics , 102 (1), 4–27. https://doi.org/10.1093/ajae/aaz043 Dauda, R. S. 2017. Poverty and Economic Growth in Nigeria: Issues and Policies. Journal of Poverty , 21 (1), 61–79. https://doi.org/10.1080/10875549.2016.1141383
Dawood,  T.  C.,  Pratama,  H.,  Masbar,  R.,  &  Effendi,  R.  2019.  Does  financial  inclusion  alleviate household  poverty?  Empirical  evidence  from  Indonesia. Economics  and  Sociology , 12 (2), 235–252. https://doi.org/10.14254/2071-789X.2019/12-2/14
Domowitz,  I.,  &  Elbadawi,  I.  1987.  An  error-correction  approach  to  money  demand.  The  case  of
Sudan. Journal  of  Development  Economics , 26 (2),  257–275.  https://doi.org/10.1016/0304- 3878(87)90029-0
Donaldson,  J.  A.  2008.  Growth  is  Good  for  Whom,  When,  How?  Economic  Growth  and  Poverty Reduction in Exceptional Cases. World Development , 36 (11), 2127–2143. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2007.10.020
Engle,  R.  F.,  &  Granger,  C.  W.  J.  2015.  Co-integration  and  error  correction:  Representation, estimation, and testing.
Applied Econometrics , 39 (3), 107–135.
https://doi.org/10.2307/1913236
Gupta,  I.,  &  Mitra,  A.  2004. Economic  growth,  health,  and  poverty:  An  exploratory  study  on  India. In : Misra R, Chatterjee R, Rao S(eds). Development Policy Review , 22 (2), 193–206.
Hoover,  G.  A.,  Enders,  W.,  &  Freeman,  D.  G.  2008.  Non-white  poverty  and  macroeconomy:  The impact of growth.
American Economic Review , 98 (2), 398–402.
https://doi.org/10.1257/aer.98.2.398 Insukindro. 1991. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia Vol 6 Tahun 1991 . 6 . Insukindro. 1999. Pemilihan Model Ekonomi Empirik Dengan Pendekatan Koreksi Kesalahan. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis Indonesia , 14 (31), 1–13.
Jalles,  J.  T.  2011.  Growth,  poverty,  and  inequality:  Evidence  from  post-communist  economies.
Journal of Poverty , 15 (3), 277–308. https://doi.org/10.1080/10875549.2011.588304
Musakwa, M. T., & Odhiambo, N. M. 2019. FDI and poverty reduction in Botswana: A multivariate causality  test. Economics  and  Sociology , 12 (3),  54–66.  https://doi.org/10.14254/2071- 789X.2019/12-3/4
Nursini,  N.,  &  Tawakkal.  2019.  Poverty  alleviation  in  the  contexof  fiscal  decentralization  in Indonesia. Economics  and  Sociology , 12 (1),  270–285.  https://doi.org/10.14254/2071- 789X.2019/12-1/16
Olimat,  H.  S.  2018. Child  Poverty  and  Youth  Unemployment  in  Jordan. Poverty  and  Public  Policy , 10 (3), 317–337. https://doi.org/10.1002/pop4.229
Quy, N. H. 2016. Relationship between Economic Growth, Unemployment and Poverty:  Analysis at Provincial  Level  in  Vietnam. International  Journal  of  Economics  and  Finance , 8 (12),  113. https://doi.org/10.5539/ijef.v8n12p113
Saleh,  S.  2008.  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Pinjaman  Luar  Negeri  serta  Imbasnya  terhadap APBN. Unisia , 31 (70), 343–363. https://doi.org/10.20885/unisia.vol31.iss70.art4
Siyan,  P.,  Adegoriola,  A.  E.,  &  Adolphus,  J.  A.  2016.  Munich  Personal  RePEc  Archive Unemployment  and  Inflation:  Implication  on  Poverty  Level  in  Nigeria. Munich  Personal RePEc Archive , 79765 , 1–23.
Soltero,  J.  M.  2020.  Economic  Sector  Employment,  Human  Capital,  and  Poverty  among  Mexican Immigrants in Chicago. Journal of Poverty , 24 (4), 318–333.
https://doi.org/10.1080/10875549.2019.1703129 World Bank Group. 2020. Poverty and Shared Prosperity 2020 .
Xue,  J.,  &  Zhong,  W.  2003.  Unemployment,  poverty  and  income  disparity  in  urban  China. Asian Economic Journal , 17 (4), 383–405. https://doi.org/10.1111/j.1467-8381.2003.00192.x