http://e-journal.lp2m.uinjambi.ac.id/ojp/index.php/ijoieb
Pengaruh IPM, PDRB dan Pengeluaran Pemerintah Terhadap Kemiskinan di Jawa Tengah dengan Zakat Sebagai Moderating
Mohammad Soleh 1 , Nunung Wahyuni 2 Institut Agama Islam Negeri Salatiga
1 mohammad.soleh@iainsalatiga.ac.id, 2 nungnungnova@gmail.com

## Abstract
This research is motivated by the number of poverty in Central Java Province which is  still  high.  The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  effect  of  the  human development  index,  gross  regional  domestic  product,  and  government  spending  on poverty in Central Java Province with zakat as variable moderating. This research is quantitative research with an emphasis on data analysis in the form of numbers and processed  using  statistical  methods.  The  research  population  is  in  districts/cities  in Central  Java,  with  sampling  using  purposive  sampling  method.  The  technique  of collecting data is through indirect observation using methods internet research and library research. The research instrument used stationarity test, classical assumption test, panel data regression test and hypothesis testing. Analysis tool using E-views 9 with selected regression  analysis  model  Random effect.  The results showed that the human development index had a significant negative effect on poverty, GRDP had an insignificant  positive  effect  on  poverty,  and  government  spending  had  a  significant positive effect on poverty. Meanwhile, zakat funds are not able to moderate the human development index and GRDP towards poverty, and zakat funds are able to moderate government spending on poverty.
Keywords: Human Development Index, Government Expenditure, Zakat, Poverty.

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Permasalahan  yang  menghambat  pembangunan  ekonomi  suatu  negara  salah satunya  ialah  kemiskinan.  Kemiskinan  dipandang  sebagai  masalah  kompleks  yang saling  berkaitan  dan  sulit  untuk  terpecahkan.  Secara  umum,  kemiskinan  adalah kondisi  dimana  seseorang  tidak  mampu  memenuhi  kebutuhan  primer  seperti makanan, pakaian, tempat tinggal, pendidikan dan kesehatan (Fithri & Kaluge, 2017). Ketidakmampuan  memperoleh  pendapatan  yang  lebih  tersebut  menjadikan  sulit baginya  untuk  mencukupi  kebutuhan  hidup  secara  layak.  Ketidaklayakan  dalam mencukupi  kebutuhan  menyebabkan  kelaparan,  kriminalitas  dan  penyimpangan sosial  lainnya.  Badan  Pusat  Statistik  mencatat  pada  tahun  2019  jumlah  penduduk miskin  di  Indonesia  masih  tinggi  dan  bervariasi  pada  setiap  provinsinya.  Berikut dapat dilihat pada tabel dibawah ini:

## IJIEB Volume 6, Nomor 2, December 2021
86

## Tabel 1. Jumlah Penduduk Miskin Seluruh Provinsi di Indonesia Tahun 2019
Provinsi Penduduk Miskin (000 Jiwa) Jawa Timur 4,056,00 Jawa Tengah 3,679,40 Jawa Barat 3,375,89 Sumatra Utara 1,260,50 Nusa Tenggara Timur 1,129,46 Sumatra Selatan 1,067,16 Lampung 1,041,48 Papua 900,95 Aceh 809,76 Sulawesi Selatan 759,58 Nusa Tenggara Barat 705,68 Banten 641,42 Riau 483,92 DI Yogyakarta 440,89 Sulawesi Tengah 404,03 Kalimantan Barat 370,47 DKI Jakarta 362,30 Sumatra Barat 343,09 Maluku 319,51 Sulawesi Tenggara 299,97 Bengkulu 298,00 Jambi 273,37 Kalimantan Timur 220,91 Papua Barat 207,59 Kalimantan Selatan 190,29 Sulawesi Utara 188,60 Gorontalo 184,71 Bali 156,91 Sulawesi Barat 151,87 Kepulauan Riau 127,76 Maluku Utara 87,18 Kep. Bangka Belitung 67,37 Kalimantan Utara 48,61
Sumber: BPS data diolah, 2021
Dari  tabel  1  diatas,  dapat  diketahui  bahwa  ada  beberapa  provinsi  yang memiliki jumlah penduduk miskin di kisaran juta jiwa. Salah satu diantaranya terdapat di provinsi Jawa Tengah dengan jumlah penduduk miskin mencapai  angka  3,679,40 jiwa.  Provinsi  Jawa  Tengah  terdiri  dari  kabupaten/kota  dengan  tingkat  kemiskinan berbeda-beda. Berikut dapat dilihat jumlah penduduk miskin setiap kabupaten/kota di provinsi Jawa Tengah:
Gambar 1. Jumlah Penduduk Miskin di Jawa Tengah Tahun 2019
Berdasarkan  gambar  1  diatas,  jumlah  penduduk  miskin  tahun  2019  terbesar terdapat  di  Kabupaten  Brebes  sebesar  293,200  jiwa,  disusul  Kabupaten  Banyumas sebesar 211,600 jiwa dan ketiga oleh Kabupaten Kebumen dengan jumlah penduduk miskin  sebanyak  201,300  jiwa.  Banyaknya  jumlah  penduduk  miskin  ini  menjadi perhatian  khusus  bagi  pemerintah  agar  mengupayakan  kebijakan  untuk  mengurangi angka kemiskinan yang masih tergolong tinggi pada setiap daerah tersebut.
Menurut  Subandi  dalam  Meriyanti  (2015),  menyatakan  bahwa  salah  satu strategi yang dapat dilakukan pemerintah untuk mengurangi kemiskinan ialah melalui pembangunan  terhadap  sumber  daya  manusianya.  Pembangunan  manusia  dapat diukur  mengggunakan  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  atau Human Development  Index (HDI)  yang  merupakan  suatu  indeks  komposit  untuk  mengukur pencapaian  kualitas  pembangunan  manusia  (Andhykha  dkk  2018).  Ada  beberapa komponen  yang  digunakan  dalam  menentukan  nilai  indeks  pembangunan  manusia yaitu  umur  harapan  hidup  saat  lahir  (UHH),  harapan  lama  sekolah  (HLS),  rata-rata lama sekolah (RLS), dan pengeluaran per kapita disesuaikan (Badan Pusat Statistik, 2019).  Rendahnya  nilai  IPM  mengakibatkan  rendahnya  produktivitas  kerja. Produktivitas  yang  rendah  mengakibatkan  pada  jumlah  pendapatan  yang  diterima sehingga menyebabkan tingginya penduduk miskin.
Selain  faktor  modal  manusia  atau  kualitas  sumber  daya  manusia,  terdapat faktor  lain  yang  mempengaruhi  besar  kecilnya  kemiskinan  yaitu  pertumbuhan ekonomi.  Adapun  salah  satu  indikator  yang  dapat  digunakan  untuk  melihat pertumbuhan  ekonomi  suatu  daerah  adalah  nilai  dari  Produk  Domestik  Regional Bruto (PDRB). PDRB merupakan jumlah dari keseluruhan nilai barang dan jasa akhir yang  dihasilkan  oleh  seluruh  unit  ekonomi  di  suatu  wilayah  (Endar  Wati,  2019). Semakin  banyak  nilai  dari  barang  dan  jasa  yang  mampu  dihasilkan  pada  suatu wilayah tertentu mencerminkan produktivitas
Penduduk Miskin Menurut Kab/Kota
(Ribu Jiwa)
350
300 250 200 150 100 50 0 293,2 211,6 185 140,1 201,3
200,7
136,1 131,3 113,8  97,9 82 93,7 98,3 137,4  144,1 161,9 119 137,6 ,2 109,9 63,6    84,5 95,3 83,5 91,2    87
58 73,972,6 64,1
45,2
9,1 9 72 20,2 7,47 Kab Cil ac ap Kab B a n yu m as Kab P u b ali n gga Kab B n a jar n eg ar a Kab Ke b u m en Kab P u rwor e jo Kab W on os o b o Kab M age lan g Kab B oyo lal i Kab Kl at en Kab S u k oh ar jo Kab W on og iri Kab Ka ran g an ya r Kab S ra ge n Kab G ro b o g an Kab B lora Kab R em b a n g Kab P at i Kab K u d u s Kab Je p ar a Kab De m ak K a b S em a ra n g K a b T em a n g gu n g Kab Ke n d a l Kab B a tan g Kab P e k alo n ga n Kab P em a lan g Kab T egal Kab B re b es Kot a M a ge lan g Kot a S u ra k ar ta Kot a S ala tiga Kot a S em ar a n g Kot a P ek al on g an Kot a T eg al
penduduknya  tinggi.  Semakin  tinggi  produktivitas  berimplikasi  pada  perolehan pendapatan yang diterima sehingga berdampak pada berkurangnya jumlah penduduk miskin.
Selain  IPM  dan  PDRB,  faktor  lain  yang  mempengaruhi  kemiskinan  yaitu pengeluaran  pemerintah.  Pengeluaran  pemerintah  merupakan  salah  satu  komponen kebijakan fiskal yang bertujuan untuk meningkatkan laju investasi, kesempatan kerja, memelihara kestabilan ekonomi dan menciptakan distribusi pendapatan yang merata (Amalia, 2015). Pemerintah berkewajiban membuat kebijakan untuk menanggulangi kemiskinan. Salah satu bentuk kebijakan untuk menunjang pencapaian kesejahteraan masyarakat daerah adalah melalui kebijakan desentralisasi fiscal (Susanti, 2019).
Berbagai upaya terus dilakukan oleh pemerintah agar kesenjangan pendapatan masyarakat  kaya  dengan  masyarakat  miskin  tidak  tinggi.  Islam  juga  sudah menjelaskan bahwa salah satu cara atau upaya pemerataan pendapatan yaitu melalui instrumen zakat. Zakat diwajibkan bagi setiap muslim  yang sudah memenuhi syarat tertentu  berdasarkan  syariat  islam.  Islam  menjadi  agama  mayoritas  penduduk Indonesia dengan jumlah penduduk muslim terbesar di dunia (Soleh, 2020). Hal ini menjadi  potensi  yang  besar  untuk  menghimpun  zakat  dari  seorang muzakki (orang yang wajib mengeluarkan zakat). Zakat didistribusikan jelas dan terarah berdasarkan syariat  islam  yaitu  pada  8 mustahik ,  diantaranya  yaitu  penduduk  miskin.  Semakin banyak dana zakat yang tersalurkan akan berimplikasi pada penambahan pendapatan penduduk miskin sehingga berdampak pada berkurangnya jumlah kemiskinan.
Penelitian  sebelumnya  dilakukan  oleh  Leonita  &  Sari  (2019)  menyatakan bahwa  IPM  berpengaruh  positif  tidak  signifikan,  dan  PDRB  berpengaruh  positif signifikan  terhadap  kemiskinan.  Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wati  & Sadjiarto  menyatakan  bahwa  IPM  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap kemiskinan,  dan  PDRB  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  kemiskinan. Penelitian  yang  dilakukan  Arumsari  (2017)  menyatakan  bahwa  Pengeluaran Pemerintah  berpengaruh  positif  dan  tidak  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan. Berbeda  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Izzati  menunjukkan  bahwa pengeluaran  pemerintah  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  kemiskinan. Sedangkan  penelitian  oleh  Ridlo  &  Sari  menyatakan  hasil  bahwa  zakat  sebagai variabel  moderasi  memberikan  pengaruh  positif  tidak  signifikan  terhadap kemiskinan.
Dari  beberapa  hasil  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  peneliti sebelumnya  menunjukkan  adanya research  gap yakni  hasil  penelitian  yang  saling berbeda  atau  tidak  konsisten,  sehingga  perlu  dilakukan  pengkajian  ulang  terkait faktor  yang  mempengaruhi  kemiskinan  dalam  hal  ini  penulis  menggunakan  tiga variabel  (X),  satu  variabel  (Y)  dan  satu  variabel  Z  yaitu
q � 2 � z – y i
dana  zakat  sebagai  variabel  moderasi  dengan  harapan  hasil  yang  didapatkan  nanti akan  memperkuat  teori  yang  ada.  Berdasarkan  dari  permasalahan  yang  dipaparkan tersebut,  menjadi  alasan  penulis  untuk  melakukan  penelitian  mengenai  “Pengaruh IPM  (Indeks  Pembangunan  Manusia),  PDRB  (Produk  Domestik  Regional  Bruto), dan  Pengeluaran  Pemerintah  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Jawa  Tengah  Tahun 2017-2019 Dengan Dana Zakat Sebagai Variabel Moderating ”.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Kemiskinan
Theory  vicious  circle  of  poverty atau  teori  lingkaran  setan  kemiskinan pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Ragnar  Nurkse.  Teori  ini  menjelaskan  bahwa kemiskinan  disebabkan  oleh  banyak  faktor  yang  mempengaruhinya.  Mulai  dari rendahnya  produktivitas,  rendahnya  pendidikan  dan  kesehatan,  keterbatasan mendapatkan akses modal yang berimplikasi pada rendahnya pendapatan, rendahnya pendapatan  akan  berdampak  pada  rendahnya  kemampuan  konsumsi  sehingga berakibat  pada  ketidakmampuan  memenuhi  kebutuhan  minimal  seperti  pangan, sandang, dan papan secara layak (Handayani, 2018).
Menurut  Badan  Pusat  Statistik  (2020)  kemiskinan  diukur  menggunakan konsep  kemampuan  memenuhi  kebutuhan  dasar  ( basic  needs  approach ).  Pada pendekatan  ini,  kemiskinan  dipandang  sebagai  ketidakmampuan  dari  sisi  ekonomi untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar  makanan  dan  non  makanan  yang  diukur  dari  sisi pengeluaran. Adapun indikator kemiskinan diantaranya yaitu:
1) Head  Count  Index (HCI  –  P 0 )  yaitu  persentase  penduduk  yang  berada  dibawah Garis Kemiskinan (GK).
2) Indeks Kedalaman Kemiskinan ( Poverty Gap Index P 1 ) merupakan ukuran rata- rata  kesenjangan  pengeluaran  masing-masing  penduduk  miskin  terhadap  garis kemiskinan.  Semakin  tinggi  nilai  indeks,  semakin  jauh  rata-rata  pengeluaran penduduk dari garis kemiskinan.
3) Indeks  Keparahan  Kemiskinan  ( Poverty  Severity  Index P 2 )  memberikan gambaran  mengenai  penyebaran  pengeluaran  di  antara  penduduk  miskin. Semakin  tinggi  nilai  indeks,  semakin  tinggi  ketimpang  pengeluaran  di  antara penduduk miskin.
Rumus yang digunakan sebagai ukuran tingkat kemiskinan yaitu:
Keterangan: � = 0,1,2 z  = garis kemiskinan
y i =  rata-rata  pengeluaran  perkapita  sebulan  penduduk  yang berada di bawah garis kemiskinan ( I =1,2,3,...,q), y i z q =  banyaknya  penduduk  yang  berada  di  bawah  garis kemiskinan n  = jumlah penduduk
Jika  α  =  0  maka  diperoleh Head  Count  Index (P 0 );  jika  α  =  1 diperoleh Indeks Kedalaman Kemiskinan ( Poverty Gap Index P 1 ) dan α = 2 adalah Indeks Keparahan Kemiskinan ( Poverty Severity
Index P 2 ).

## Indeks Pembangunan Manusia
Indeks pembangunan manusia (IPM) memiliki keterkaitan dengan ekonomi sumber  daya  manusia.  IPM  yang  tinggi  menunjukkan  pembangunan  ekonomi sumber  daya  manusia  yang  semakin  baik.  Teori Human  Capital menyatakan bahwa  manusia  bukan  sekedar  sumber  daya  namun  merupakan  modal  ( capital) yang menghasilkan pengembalian ( return ) dan setiap pengeluaran yang dilakukan dalam  rangka  mengembangkan  kualitas  dan  kuantitas  modal  tersebut  merupakan kegiatan  investasi.  Asumsi  dasar  teori human  capital adalah  bahwa  seseorang dapat  meningkatkan  penghasilan  melalui  peningkatan  pendidikan  (Kuswantoro, 2016).  Pendidikan  yang  tinggi  akan  membantu  seseorang  mendapatkan pengetahuan  dan  skill  lebih  untuk  dapat  mengembangkan  kualitas  pada  dirinya. Ada  tiga  dimensi  pembangunan  manusia  menurut  Siregar  dalam  Ananta  (2013), yaitu sebagai berikut:
a. Dimensi Ekonomi
Dimensi  ekonomi  diwujudkan  oleh  kehidupan  yang  layak  dan  diukur  dengan indicator pengetahuan per kapita riil.
b. Dimensi Sosial Diwujudkan oleh tingkat pengetahuan dan diukur oleh angka melek huruf dan rata-rata lama sekolah.
c. Dimensi Kesehatan Dilihat  dari  perwujudan  umur  panjang  dan  sehat  dengan  indicator  angka harapan hidup saat lahir.

## Produk Domestik Regional Bruto
Produk  domestik  regional  bruto  menjadi  salah  satu  indikator  yang  dapat digunakan  untuk  mengetahui  kondisi  ekonomi  pada  suatu  daerah/provinsi  dalam kurun  waktu  tertentu  (biasanya  1  tahun).  Teori  dalam  pertumbuhan  ekonomi klasik  oleh  pandangan  Adam  Smith  menyatakan  bahwa  proses  pertumbuhan dimulai  apabila  perekonomian  mampu    melakukan    pembagian    kerja ( devision    of    labor ).    Perluasan
pembagian  kerja  akan  membuka  inovasi  baru  yang  pada  akhirnya  mendorong pertumbuhan  ekonomi  (Rakhmat,  2013).  Dengan  pembagian  kerja  yang  baik maka  produktivitas  juga  akan  meningkat  dan  terjadi  peningkatan  perolehan pendapatan  yang  diterima  sehingga  berkurangnya  jumlah  penduduk  miskin. Menurut  Wellyanti  (2019),  ada  tiga  model  pendekatan  untuk  menghitung pertumbuhan ekonomi suatu daerah (PDRB)  yaitu sebagai berikut:
1) Pendekatan Pendapatan Pada pendekatan pendapatan ini, PDRB dihitung dari setiap kegiatan ekonomi dengan  cara  menjumlahkan  keuntungan  dari  faktor  produksi  berupa  imbalan atas  jasa  yang  telah  digunakan  dalam  proses  produksi  suatu  wilayah  dalam periode  waktu  tertentu.  Imbalan  yang  diberikan  diantaranya  seperti  upah  dan gaji, sewa rumah, modal dan lain sebagainya.
2) Pendekatan Pengeluaran Pendekatan  pengeluaran  ini,  PDRB  dihitung  dari  total  keseluruhan  komponen permintaan  akhir  yaitu  meliputi:  pengeluaran  konsumsi  rumah  tangga  dan lembaga  swasta,  konsumsi  pemerintah,  pembentukan  modal  tetap  domestik bruto, ekspor netto dan lain sebagainya.
3) Pendekatan Produksi Penghitungan  PDRB  pada  pendekatan  produksi  ini  dihitung  dari  total  akhir barang  dan  jasa  yang  diproduksi  oleh  unit  kegiatan  ekonomi  suatu  daerah dikurangi  total  biaya  produksi  bruto  dari  setiap  sektor  selama  jangka  waktu tertentu (biasanya satu tahun).

## Pengeluaran Pemerintah
Pengeluaran  pemerintah  menjadikan  cerminan  kebijakan  yang  diambil. Apabila  pemerintah  membuat  kebijakan  untuk  membeli  barang  dan  jasa,  maka pengeluaran  pemerintah  mencerminkan  biaya  yang  dikeluarkan  untuk melaksanakan kebijakan tersebut. Dalam teori Rostow dan Musgrave menyatakan bahwa  perkembangan  pengeluaran  pemerintah  dalam  pembangunan  ekonomi dibagi  menjadi  tiga  yaitu  tahap  awal,  tahap  menengah,  dan  tahap  lanjut.  Pada tahap awal,  pemerintah  melakukan investasi besar dalam menyediakan prasarana seperti  pendidikan,  kesehatan.  Tahap  menengah,  investasi  dari  pemerintah  tetap lanjut  dilakukan,  namun  untuk  menambah  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi maka  investasi  swasta  diikutsertakan.  Tahap  lanjutan  pengeluaran  pemerintah dialihkan untuk aktivitas sosial seperti program kesejahteraan (Orisu, 2014).
Menurut jenis belanjanya, pengeluaran pemerintah diklasifikasikan menjadi dua  yaitu  pengeluaran  yang  sifatnya  wajib  ( non  disretionary  expenditure )  dan pengeluaran yang sifatnya tidak terikat (Afiat, 2015). Adapun contoh  pengeluaran wajib  pemerintah  meliputi:  Belanja  pegawai,  pembayaran  bunga  utang,  subsidi, belanja barang. Sedangkan pengeluaran
yang  sifatnya  tidak  memikat  yaitu  belanja  modal,  bantuan  sosial,  dan belanja lain-lain.

## Dana Zakat
Zakat sebagai rukun Islam ketiga yang merupakan instrumen penting demi kokoh  dan  tegaknya  kehidupan.  Menunaikan  zakat  menjadi  suatu  bentuk  ibadah yang mempunyai dua dimensi sekaligus yaitu dimensi sosial dan dimensi ekonomi (Soleh, 2020).  Dimensi sosial diartikan sebagai bentuk upaya untuk mewujudkan keadilan social dalam masyarakat atau mengurangi kesenjangan pendapatan antara orang  kaya  dengan  orang  miskin.  Sedangkan  berdimensi  ekonomi  yaitu  untuk mewujudkan  kesejahteraan  umat.  Sebagai  upaya  mengurangi  kesenjangan pendapatan  dan  pengurangan  kemiskinan,  dana  zakat  yang  terkumpulkan  dari muzakki (orang  yang  berzakat)  wajib  disalurkan  kepada mustahik (orang  yang berhak menerima zakat) sesuai dengan ketentuan syariat islam (Fitri, 2017) .

## Hipotesis Penelitian
Berdasarkan teori human capital dan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Wati & Sadjiarto (2019), hipotesis dari penelitian ini adalah:
H 1 :  IPM  berpengaruh negatif signifikan terhadap pengurangan kemiskinan
Berdasarkan  teori  pertumbuhan  ekonomi  klasik  dan  penelitian  sebelumnya dilakukan oleh Dama dkk (2016) dengan hasil bahwa PDRB berpengaruh negatif signifikan terhadap kemiskinan. Sehingga hipotesis pada penelitian ini adalah:
H 2 : PDRB berpengaruh negatif signifikan terhadap kemiskinan
Berdasarkan  teori  Rostow  dan  Musgrave  dan  penelitian  sebelumnya dilakukan  oleh  Rohadin  (2019)  dengan  hasil  bahwa  pengeluaran  pemerintah berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  kemiskinan.  Sehingga  hipotesis  yang dapat dibentuk pada penelitian ini adalah:
H 3 :  Pengeluaran  pemerintah  berpengaruh  negatif  signifkan  terhadap kemiskinan
Berdasarkan  teori Human Capital dan penelitian  sebelumnya  dilakukan  oleh Murniati  &  Beik  (2014)  dengan  hasil  bahwa  zakat  berdampak  positif  terhadap kemiskinan dan berperan baik dalam upaya meningkatkan pembangunan manusia. Sehingga hipotesis yang dapat dibentuk adalah sebagai berikut:
H 4 : Dana zakat dapat memoderasi indeks pembangunan manusia dan berpengaruh terhadap kemiskinan
Berdasarkan  teori  pertumbuhan  ekonomi  klasik  dan  penelitian  sebelumnya pernah  dilakukan  oleh  Ridlo  &  Sari,  (2020)  dengan  hasil  negatif  signifikan sehingga    zakat    mampu    memoderasi    PDRB    terhadap
kemiskinan. Sehingga hipotesis  yang dapat  dibentuk  pada penelitian ini adalah: H 5 :  Dana  zakat  dapat  memoderasi  PDRB  dan  berpengaruh  terhadap kemiskinan
Berdasarkan  teori  Rostow  dan  Musgrave  dan  penelitian  sebelumnya dilakukan  oleh  Muliadi  &  Amri  K  (2019)  menyatakan  bahwa  setelah  dana otonomi  khusus  setelah  mendapatkan  penerimaan  zakat  berpengaruh  negatif signifikan terhadap kemiskinan.
H 6 :  Dana  zakat  dapat  memoderasi  pengeluaran  pemerintah  dan berpengaruh terhadap kemiskinan.

## Penelitian Terdahulu
Penelitian yang dilakukan oleh Wati & Sadjiarto (2019) dan Prasetyoningrum (2018),  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  indeks  pembangunan  manusia  berpengaruh negatif signifikan terhadap kemiskinan  yang artinya setiap terjadi penambahan nilai IPM maka angka kemiskinan akan turun. Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Leonita  &  Kurnia  Sari  (2019),  menunjukkan  bahwa  indeks  pembangunan  manusia berpengaruh  positif  dan  tidak  signifikan  terhadap  kemiskinan,  dan  dalam  penelitian yang  dilakukan  oleh  Putro  et  al.,  (2017)  dan  Meriyanti  (2015),  dapat  disimpulkan bahwa IPM berpengaruh positif signifikan terhadap kemiskinan.
Adapun  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Berutu  (2018),  diatas  menunjukkan bahwa  PDRB  memiliki  pengaruh  positif  signifikan  terhadap  kemiskinan,  artinya setiap  terjadi  kenaikan  nilai  PDRB  maka  angka  kemiskinan  juga  akan  meningkat. Berbeda  halnya  dengan  penelitian  Arumsari  (2017)  dan  Izzati  (2015),  menyatakan bahwa  PDRB  berpengaruh  positif tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap kemiskinan. Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Putro et al., (2017) dan Dama dkk (2016), dapat disimpulkan bahwa PDRB berpengaruh negatif signifikan terhadap kemiskinan,  yang  artinya  setiap  penambahan  nilai  PDRB  maka  angka  kemiskinan mengalami penurunan.
Lebih lanjut penelitian yang dilakukan oleh Rohadin (2019), Susanti (2019), Ketaren  (2018),  dapat  disimpulkan  bahwa  pengeluaran  pemerintah  berpengaruh negatif  signifikan  terhadap  kemiskinan.  Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Amalia  (2015),  menunjukkan  hasil  yang  berbeda  yaitu  pengeluaran  pemerintah berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  kemiskinan.  Artinya,  semakin  tinggi pengeluaran pemerintah maka angka kemiskinan akan meningkat. Adapun penelitian yang dilakukan oleh Pateda dkk (2017), menyatakan bahwa pengeluaran pemerintah berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap kemiskinan.
Penelitian  oleh  Ridlo  &  Sari  (2020),  menyatakan  bahwa  zakat  sebagai variabel  moderasi  memberikan  pengaruh  positif  namun  tidak  signifikan  terhadap kemiskinan.  Hasil  penelitian  tersebut  berbeda  dengan  penelitian
dari Purnomo (2018), yang menunjukkan pemberdayaan dan pendayagunaan zakat berpengaruh positif signifikan terhadap kemiskinan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini termasuk jenis penelitian kuantitatif dengan penekanan analisis pada  data  berupa  angka  dan  diolah  menggunakan  metode  statistik.  Dengan  metode kuantitatif  ini  akan  diperoleh  signifikasi  hubungan  antar  variabel  yang  diteliti. Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa Tengah.  Sedangkan  dalam  penarikan  sampel,  penulis  menggunakan  metode purposive  sampling dengan  pertimbangan  tertentu  yaitu  keterbatasan  data  yang tersedia  dan  dipublikasikan  pada  variabel  yang  diteliti.  Adapun  total  sampel  yang digunakan  sebanyak  15  kabupaten/kota  yang  berada  di  provinsi  Jawa  Tengah dikalikan dengan periode yang diteliti dari 2017-2019 sehingga ditemukan sebanyak 45 sampel.
Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  yaitu  melakukan  observasi  secara tidak  langsung,  dengan  cara  mengumpulkan  data  sekunder  tahunan  yang  diakses melalui internet  research dari  website  resmi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Jawa Tengah  untuk  variabel  Indeks  pembangunan  manusia,  produk  domestik  regional bruto, pengeluaran pemerintah dan kemiskinan. Sedangkan data zakat diperoleh dari library  research pada  laporan  keuangan  BAZNAS  (Badan  Amil  Zakat  Nasional) Provinsi Jawa Tengah tahun 2017- 2019. Teknik analisis data yang digunakan ialah regresi  berganda  dengan  variabel  moderasi.  Sedangkan  untuk  uji  instrumen penelitian dilakukan dengan tahapan-tahapan uji sebagai berikut:
1. Melakukan uji stasioneritas dengan unit root test pada semua variabel penelitian. Uji ini dilakukan untuk melihat data yang digunakan layak atau  tidak  digunakan dalam penelitian.
2. Melakukan  pengujian  regresi  data  panel  dengan  menggunakan  Uji Chow ,  Uji Hausman , dan Uji Breusch-Pagan .
3. Melakukan  uji  asumsi  klasik  meliputi  uji  normalitas,  uji  multikoleniaritas,  uji heterokedastisitas, uji autokorelasi.
4. Uji  hipotesis  dan  menarik  kesimpulan  dari  model  regresi  data  panel  berdasarkan pada hasil dari analisis regresi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  untuk  mendapatkan  hasil  pengaruh  IPM,  PDRB,  pengeluaran pemerintah  terhadap  kemiskinan  dengan  zakat  sebagai  variabel  moderating  diawali dengan  melakukan  uji  stasioneritas,  pengujian  regresi  data  panel  dengan menggunakan  uji  chow,  uji  hausman,  dan  uji  breusch-pagan,  uji  asumsi  klasik dengan  uji  normalitas,  uji  multikolinearitas,  uji  heterokedastisitas,  uji  autokorelasi, dan uji hipotesis menggunakan uji (t), uji
(f) , dan uji koefisien determinasi (R2). Adapun tahapan uji dilakukan sebagai berikut:

## 1. Uji Akar Unit Data Panel
Penelitian ini menggunakan uji unit root dengan metode Hadri pada tingkatan level.  Dasar  untuk  mengambil  keputusan  bahwa  data  bersifat  stasioner  dapat dilihat  dari  nilai  probabilitasnya.  Dikatakan  stasioner  apabila  nilai  prob.  Lebih kecil dari 0,05. Hasil uji stasioner pada masing- masing variabel dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 3. Uji Akar Unit Panel Data Menggunakan Metode Hadri
Panel Unit Root Method: Hadri Variabel Stats. Prob. Kemiskinan 4.07237 0.0000 IPM 4.27006 0.0000 PDRB 4.31082 0.0000 PP 6.29835 0.0000 Zakat 4.28401 0.0000 IPM*Zakat 4.28493 0.0000 PDRB*Zakat 4.19250 0.0000 PP*Zakat 4.22669 0.0000

## Sumber: data sekunder diolah, 2021
Berdasarkan  hasil  pada  tabel  3  diatas  menunjukkan  bahwa  masing-  masing variable memiliki  nilai probability 0,0000  lebih  kecil  dari  0,05.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa semua variable sudah stasioner dan layak untuk dilanjutkan ke pengujian data selanjutnya.

## 2. Pengujian Regresi Data Panel
a. Uji Chow
Langkah  pertama  untuk  menentukan  model  terbaik  regresi  data  panel yaitu  dengan  melakukan  uji chow .  Hasil  uji chow dapat  dilihat  pada  Table  4 berikut ini:
Tabel 4. Hasil Uji Chow Effects Test Statistic d.f Prob Cross-section F 46.220251 (14,24) 0.0000
Cross-section Chi- square 149.887790 14 0.0000

## Sumber: data sekunder diolah, 2021
Berdasarkan  Table  4  diatas,  diketahui  nilai  probability  pada  Cross- section Chi-square sebesar 0.0000 ˂ 0,05 sehingga model yang terpilih adalah fixed effect .
b. Uji Hausman
Uji  hausman  dilakukan  untuk  memilih  antara  model fixed  effect atau random effect yang sebaiknya digunakan. Hasil dari uji hausman dapat dilihat pada Table 5 berikut ini:
Tabel 5. Hasil Uji Hausman Test Summary Chi-Sq.Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 9.598935 6 0.1426

## Sumber: data sekunder diolah, 2021
Berdasarkan  Table  5  diatas,  diketahui  nilai probability pada Cross- section  random sebesar  0.1426  ˃  0,05  sehingga  model  yang  terpilih  adalah Random effect .

## c. Uji Breusch-Pagan
Pada  pengujian  yang  dilakukan  sebelumnya,  yaitu  uji  chow  dan  uji hausman  diketahui  bahwa  hasil  nilai  prob  tidak  konsisten  atau  belum  ada kesesuaian  model  yang  tepat.  Sehingga  perlu  dilakukan  uji breusch-  pagan . Hasil uji breusch-pagan dapat dilihat pada Tabel 6 berikut ini:
Tabel 6. Hasil Uji Breusch-Pagan Cross-section      Test Hypothesis Time Both Breusch- 33.59419 0.800442 34.39463 Pagan (0.0000) (0.3710) (0.0000)

## Sumber: data sekunder diolah, 2021
Berdasarkan Table 6 diatas, diketahui nilai breusch-pagan sebesar
0.000 ˂ 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa model yang tepat adalah Random effect. Hasil  regresi  data  panel  menggunakan  metode Random  Effect dapat dilihat pada tabel 7 berikut ini:
Tabel 7. Hasil Regresi Random Effect Model Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 926.6821 218.1957 4.247023 0.0001
IPM -13.08217 3.023342 -4.327055 0.0001 PDRB 2.22E-09 5.22E-09 0.425838 0.6726 PP 5.67E-08 1.40E-08 4.041798 0.0002 IPM*Zakat 7.99E-11 5.20E-11 1.536706 0.1327 PDRB*Zakat -1.30E-19 3.3E-19 -0.387871 0.7003 PP*Zakat -3.11E-18 1.35E-18 -2.292609 0.0275

## Effects Specification
S.D. Rho Cross-section random 42.58635 0.9545 Idiosyncratic random 9.296879 0.0455 Weighted Statistics R-squared 0.727292 Mean dependent 16.34904 0.684233 var Adjusted R-squared 9.727169 S.D. dependent var 17.31025 S.E. of regression 16.89057 0.00000 Sum squared resid 3595.477 F-statistic Durbin-Watson stat 1.903173 Prob (F-statistic)

## Sumber: data sekunder diolah, 2021
Berdasarkan  table  7  diatas,  dibentulah  persamaan  regresi  yaitu sebagai berikut:
Kemiskinan = 926.6821 – 13.08217 IPM + 2.22E-09 PDRB + 5.67E-08 PP + 7.99E-11 IPM*Zakat – 1.30E-19 PDRB*Zakat – 3.11E-18 PP*Zakat.

## 3. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji  normalitas  dilakukan  untuk  menguji  apakah  nilai  residual berdistribusi  normal  atau  tidak  pada  model  regresi.  Model  regresi  yang  baik adalah  yang memiliki nilai residual  yang terdistribusi secara normal. Hasil uji normalitas pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100
Gambar 2. Hasil Uji Normalitas
(Sumber: Output Eviews 9, 2021)
Pada gambar 2 diatas diketahui bahwa nilai probability sebesar 0.194063 lebih besar daripada 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi normal.

## b. Uji Multikoleniaritas
Uji  multikoleniaritas  dilakukan  untuk  mendeteksi  ada  tidaknya  gejala multikoleniaritas  dapat  diketahui  dari  nilai auxiliary  regression .  Dikatakan terjadi multikoleniaritas apabila R 2 regresi auxiliary regression lebih besar dari R 2 regresi utama, dan tidak terjadi multikoleniaritas apabila R 2 regresi auxiliary regression lebih  kecil  daripada  R 2 regresi  utama.  Hasil  uji  regresi auxiliary dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 8. Hasil Uji Multikoleniaritas Variabel R-Squared R 2 Persamaan Utama Simpulan IPM (X1) 0.683392 0.727292 TidakMultikoleniaritas PDRB (X2) 0.465008 0.727292 Tidak  Multikoleniaritas PP (X3) 0.709209 0.727292 Tidak Multikoleniaritas IPM*Zakat 0.405448 0.727292 Tidak Multikoleniaritas PDRB*Zakat 0.318887 0.727292 Tidak Multikoleniaritas PP*Zakat 0.302610 0.727292 Tidak Multikoleniaritas

## Sumber: data sekunder diolah, 2021
Berdasarkan  hasil  uji  pada  tabel  8  diatas  menunjukkan  nilai  R-  Squared pada  masing-masing  variabel  lebih  kecil  dari  R 2 pada  persamaan  utama. Sehingga dapat disimpulkan bahwa data tidak terjadi masalah multikolinearitas.

## c. Uji Heterokedastisitas
Uji  Heterokedastisitas  dilakukan  untuk  menguji  apakah  model  regresi terjadi ketidaksamaan variance residual dari suatu pengamatan ke pengamatan lain atau tidak. Dikatakan heterokedastisitas apabila variance residual dari satu pengamatan  ke  pengamatan  lain  berbeda.  Berikut  hasil  dari  pengujian herekedastisitas dapat dilihat pada tabel dibawah ini:

## Tabel 9. Hasil Uji Heterokedastisitas
Weighted Statistics R-squared Adjusted 0.140680 Mean dependent var 8.03E+10 R-squared 0.077803 S.D. dependent var 7.68E+10 S.E. of regression 7.37E+10 Sum squared resid 2.23E+23 F-Statistic 2.237389 Durbin-Watson stat 1.617463 Prob(F-Statistic) 0.098311

## Sumber: data sekunder diolah, 2021
Berdasarkan hasil uji heterokedastisitas  pada table 9 diatas, menunjukkan nilai  Prob  (F-statistic)  =  0,098311  ˃  dari  0,05  sehingga  tidak  terjadi  masalah heterokedastisitas pada penelitian ini.

## d. Uji Autokorelasi
Tujuan dilakukannya uji autokorelasi ialah untuk mengetahui model regresi linier mengandung korelasi antara kesalahan pengganggu dari periode t dengan periode  t-1  (sebelumnya).  Untuk  mendeteksi  autokorelasi  dilakukan  dengan cara uji Durbin Watson. Kriteria dasar untuk melihat ada tidaknya autokorelasi yaitu sebagai berikut:
1. Ketika 0 ˂ d ˂ dl berarti ada autokorelasi positif
2. Ketika dl ≤ d ≤ du berarti tidak ada autokorelasi positif
3. Ketika 4 – dl ˂ d ˂ 4 berarti ada autokorelasi 100 negative
4. Ketika 4- du ≤ d ≤ 4 – dl berarti tidak ada autokorelasi 100 negative
5. Ketika du ˂ d ˂ 4 – du berarti tidak ada autokorelasi positif atau 100 negative
Tabel 10. Hasil Uji Autokorelasi Weighted Statistics R-squared Adjusted 0.567028 Mean dependent var 18.51485 R-squared 0.535347 S.D. dependent var 17.96507 S.E. of regression 12.24597 Sum squared resid 6148.513 F-Statistic 17.89813 Durbin-Watson stat 1.446547 Prob(F-Statistic) 0.000000 Sumber: data sekunder diolah, 2021
Dari hasil output pada tabel 10 diatas, diketahui nilai Durbin Watson  (dw) sebesar 1.446547, sedangkan dari tabel Durbin Watson nilai dl sebesar 1.3357 dan  nilai  du  sebesar  1.7200  dan  (4-dl)  sebesar  2.6643,  maka  dw  ˂  (4-dl)  atau 1.446547  ˂  2.6643  sehingga  dapat  disimpulkan  pengujian  ini  tidak  terdapat autokorelasi.
4. Uji Hipotesis
a. Uji parsial (t) statistic Dari  hasil  uji  regresi Random  effect yang  disajikan  pada  tabel  7  dapat dijelaskan sebagai berikut:
1) Indeks pembangunan manusia terhadap kemiskinan
Hasil  pengujian  menunjukkan  nilai  koefisien  negatif  sebesar 13.08217  dengan  probabilitas  0.0001  ˂  0.05,  sehingga  H 1 diterima yang  artinya  secara  parsial  indeks  pembangunan  manusia  berpengaruh negatif signifikan terhadap kemiskinan.
2) Produk Domestik Regional Bruto terhadap Kemiskinan
Berdasarkan  hasil  pengujian  menunjukkan  nilai  koefisien  positif sebesar 2.22E-09 dengan probabilitas 0.6726  ˃ 0.05, sehinggga H 2 ditolak artinya  secara  parsial  produk  domestik  regional  bruto  berpengaruh  positif tidak  signifikan  terhadap  kemiskinan.  Hal  ini  karena  besaran  nilai  PDRB yang  mampu  dihasilkan  oleh  masing-  masing  daerah  berbeda-beda  atau sangat  bergantung  pada  sumber  daya  alam  dan  faktor  produksi  daerah tersebut.  Adanya  keterbatasan  faktor  produksi  itulah  yang  menyebabkan nilai  PDRB  pada  masing-  masing  daerah  bervariasi  (Prasetyoningrum  & Sukmawati,  2018).  Sehingga  besar  kecilnya  nilai  PDRB  tidak mempengaruhi tingkat kemisinan pada masing-masing daerah, dalam hal ini yaitu Kabupaten/ Kota di Jawa Tengah.
3) Pengeluaran Pemerintah terhadap Kemiskinan
Hasil dari pengujian menunjukkan nilai koefisien positif sebesar
5.67E-08  dengan  nilai  probabilitas  0.0002  ˂  0.05,  sehingga  H 3 ditolak  dan disimpulkan  secara  parsial  pengeluaran  pemerintah  berpengaruh  positif signifikan  terhadap  kemiskinan.  Artinya  setiap  kenaikan  pengeluaran pemerintah  akan  meningkatkan  tingkat  kemiskinan.  Hal  ini  karena pengeluran  pemerintah  banyak  jenisnya,  dan  tidak  semua  kebijakan pengeluaran  pemerintah  dapat  mengurangi  angka  kemiskinan.  Hasil penelitian  ini  sama  dengan  penelitian  oleh  (Wibowo,  2014)  yang menyatakan  bahwa  pengeluran  pemerintah  di  bidang  infrastruktur mempunyai hubungan positif signifikan terhadap kemiskinan.
4) Indeks Pembangunan Manusia dimoderasi zakat terhadap kemiskinan
Dari  hasil  pengujian  diperoleh  koefisien  positif  sebesar  7.99E-11 dengan nilai probabilitas 0.1327 ˃ 0.05, sehingga H 4 ditolak dan dapat ditarik kesimpulan  bahwa  indeks  pembangunan  manusia  yang  dimoderasi  oleh zakat  berpengaruh  positif  tidak  ada  hubungan  yang  signifikan  terhadap kemiskinan.  Artinya  setiap  kenaikan  IPM*Z  tidak  mempengaruhi kemiskinan. Hal tersebut karena penyaluran dana zakat pada masing-masing Kabupaten/Kota  di  Jawa  Tengah  tahun  2017-2019  relatif  berbeda. Penyaluran zakat tertinggi pada tahun 2018 adalah Kabupaten Karanganyar sebesar 17.307.237 dan zakat terendah berada di Kabupaten Cilacap sebesar 566.164.
5) PDRB dimoderasi zakat terhadap kemiskinan
Berdasarkan  hasil pengujian diketahui  nilai  koefisien negatif  sebesar
1.30E-19  dengan  probabilitas  0.7003  ˃  0.05,  sehingga  H 5 ditolak  yang artinya  PDRB  yang  dimoderasi  zakat  berpengaruh  negatif tidak signifikan terhadap  kemiskinan.  Artinya  setiap  kenaikan  ataupun  penurunan  nilai PDRB*Z  tidak  mempengaruhi  kemiskinan.  Faktanya  pendistribusian  dana zakat  pada  kelompok  miskin  dapat  meningkatkan  pendapatan  dan memperbaiki  konsumsi  mereka,  namun  penggunaan  dana  zakat  tersebut belum  sepenuhnya  mampu  menyelesaikan  persoalan  kemiskinan  secara umum (Muliadi & Amri K, 2019).
6) Pengeluaran  pemerintah  dimoderasi  zakat  terhadap  kemiskinan  Hasil  dari pengujian regresi menunjukkan nilai koefisien negatif
sebesar  3.11E-18  dengan  probabilitas  sebesar  0.0275  ˂  0.05,  sehingga  H 5 diterima  yang  artinya  pengeluaran  pemerintah  yang  dimoderasi  zakat berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kemiskinan.

## b. Uji Simultan (F)
Hasil  dari  pengujian  pada  tabel  7  menunjukkan  nilai  uji  F  memiliki koefisien  sebesar  16.89057  dengan  prob  (F-statistic)  =  0.0000  ˂  0.05,  berarti H 1 diterima  yang  artinya  semua  variabel  independen  yaitu  indeks pembangunan  manusia,  PDRB  dan  Pengeluaran  pemerintah  yang  dimoderasi zakat secara simultan berpengaruh terhadap kemiskinan.

## c. Uji determinasi (R 2 )
Berdasarkan  pengujian  rejk=-0p]….],P\بلثجدgresi  terpilih  pada  tabel  7 menunjukkan nilai Adjusted R-squared sebesar 0.727292 atau 72.72%, artinya besaran  nilai  variasi  variabel  terikat  (kemiskinan)  dapat  dijelaskan  oleh variabel  independen  sebesar  72.72%  dan  sisanya  27,28%  dipengaruhi  oleh variabel  lain  diluar  model.  Dari  hasil  uji  tersebut  disimpulkan  bahwa  semua variabel independen (Indeks pembangunan manusia, produk domestik regional bruto,  pengeluaran  pemerintah)  dapat  mempengaruhi  kemiskinan  pada  15 kabupaten/kota di Provinsi
Jawa  Tengah.  Hasil  ini  senada  dengan  penelitian  sebelumnya  oleh  Alhudhori (2017),  menyatakan  bahwa  lebih  dari  50%  variabel  independen  yang digunakan yaitu indeks pembangunan manusia, produk domestik regional bruto dapat mempengaruhi kemiskinan.

## SIMPULAN
Masalah kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah masih sangat tinggi yaitu berada di  urutan  nomor  dua  setelah  Provinsi  Jawa  Timur.  Ada  banyak  faktor  yang  dapat mempengaruhi kemiskinan diantaranya  yaitu indeks pembangunan manusia,  produk domestik regional bruto, pengeluaran pemerintah, dan zakat. Adapun tujuan daripada penelitian  ini  yaitu  untuk  mengetahui  pengaruh  IPM,  PDRB,  dan  pengeluaran pemerintah  terhadap  kemiskinan  di  Jawa  Tengah  dengan  zakat  sebagai  variabel moderating .
Hasil  penelitian  menunjukkan  IPM  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap kemiskinan,  PDRB  berpengaruh  positif  tidak  signifikan  terhadap  kemiskinan, pengeluaran  pemerintah  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  kemiskinan. Sedangkan  dana  zakat  tidak  mampu  memoderasi  IPM  dan  PDRB  terhadap kemiskinan,  dan  dana  zakat  mampu  memoderasi  pengeluaran  pemerintah  terhadap kemiskinan.  Hasil  penelitian  diharapkan  dapat  menjadi  masukan  dan  pertimbangan dalam  pembuatan  kebijakan  pemerintah  sebagai  upaya  untuk  mengurangi kemiskinan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terimakasih kepada semua pihak yang telah membantu  dalam proses pelaksanaan penelitian ini sehingga dapat berjalan dengan baik dan lancar dari awal sampai dengan akhir

## DAFTAR PUSTAKA
Afiat, M. N. (2015). Analisis Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Terhadap Perubahan Struktur  Ekonomi  Di  Propinsi  Sulawesi  Tenggara. Jurnal  Ekonomi Pembangunan , 16 (8), 20–26.
Alhudhori,  M.  (2017).  Pengaruh  Ipm,  Pdrb  Dan  Jumlah  Pengangguran  Terhadap Penduduk Miskin Di Provinsi Jambi. EKONOMIS : Journal of Economics  and
Business , 1 (1), 113.
https://doi.org/10.33087/ekonomis.v1i1.12
Amalia,  Madris,  A.  rahman.  (2015).  Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  Terhadap Kemiskinan Di Provinsi Sulawesi Barat. Jurnal Analisis , 4 (2), 183–189.
Amalia,  R.  (2015). Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  TErhadap  Kemiskinan  di Provinsi Sulwesi Barat . 4 (2), 183–189.
Ananta,  P.  (2013).  Determinants  Of  Human  Development  In  Lampung  Province. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 2 (3), 243–257.
Andykha  dkk.  (2018).  Analisis  Pengaruh  PDRB,  Tingkat  Pengangguran,  dan  IPM Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Tengah. Media  Ekonomi  Dan Manajemen , 33 (2), 113–123.
Arumsari,  F.  (2017). Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Penganggran, Pendidikan, UMR dan Pegeluaran Pemenrintah TErhadap Tingkat Kemiskinan di Jawa Tengah tahun 2011-2014
Badan  Pusat  Statistik.  (2019).  https://www.bps.go.id/  Diakses  Tanggal  26  Maret 2021
Berutu, U. &. (2018). Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto, Investasi Industri Kecil Dan Jumlah Penduduk Terhadap Kemiskinan Kota  Lhokseumawe (Studi Kasus Tahun 2006-2016). Jurnal Ekonomi Egional Unimal , 01 (01).
Dkk,  D.  (2016).  Pengaruh  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  Terhadap Tingkat  Kemiskinan  Di  Kota  Manado  (Tahun  2005-2014). Jurnal  Berkala Ilmiah Efisiensi , 16 (03).
Fitri,  M.  (2017). Pengelolaan  Zakat  Produktif  sebagai  Instrumen  Peningkatan Kesejahteraan  Umat  Maltuf  Fitri  Pendahuluan  Zakat  adalah  kewajiban  yang harus ditunaikan seorang . 8 , 149–173.
Handayani, A. (2018). Pengaruh Tingkat Pendidikan, Kesehatan Dan Pengangguran Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  Di  Kabupaten  Bojonegoro  Tahun  2002-2015. Jurnal EKBIS , 19 (1).
Izzati,  N.  (2015).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Pengeluaran  Pemerintah Terhadap  Angka  Kemiskinan  Di  Kabupaten  Tabalong. Jurnal  Kebijakan Pembangunan , 13 (1), 27–37.
Izzati,  N.  (2018).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Pengeluaran  Pemerintah Influence of economic growth and Government expenditure 13 (Bps), 27–37.
Ketaren,  I.  C.  (2018).  Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  Dan  Pengangguran Terhadap  Kemiskinan  Provinsi  Sumatera  Utara. Jurnal  Ilmiah  Skylandsea , 2 (02).
Kuswantoro,  I.  G.  P.  D.  (2016).  Analisis  Tingkat  Pendidikan,  Pdrb  Dan  Upah Minimum Regional Terhadap Kemiskinan Di Provinsi Banten. Jurnal Ekonomi- Qu , 6 (1), 18–35. https://doi.org/10.35448/jequ.v6i1.4165
Leonita & Sari. (2019). Email korespondensi : Pengaruh PDRB, Pengangguran, Dan Pembangunan Manusia Terhadap Kemiskinan Di Indonesia , 3 (2), 1–8.
Meriyanti,  N.  K.  (2015).  Pengaruh  Program  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM) Terhadap  Pengentasan  Kemiskinan  Di Kecamatan  Buleleng  Tahun  2011-2014. Jurnal Jurusan Pendidikan Ekonomi Undiksha , 5 (1).
Muliadi & Amri K. (2019). Penerimaan Zakat dan Penurunan Kemiskinan di Aceh : Peran  Dana  Otonomi  Khusus  Sebagai  Pemoderasi. Jurnal  Ilmiah  Ekonomi Islam , 5 (03), 231–244.
Murniati, R., & Beik, I. S. (1993). Influence of Zakat on Human Development Index and Poverty Level of Mustahik : Case Study of BAZNAS Utilization in Bogor 1 Pend . 2 (2), 135–149.
Naylal  Fithri  Kaluge,  D.  (2017).  Analisis  Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  Sektor Pendidikan  dan  Kesehatan  Terhadap  Kemiskinan  di  Jawa  Timur. Ekonomi Pembangunan , 15 , 130.
Orisu,  L. M. (2014). Pengeluaran Pemerintah Daerah Kabupaten Manokwari Tahun 1990 – 2012. Cita Ekonomika , VIII (1).
Pateda  dkk.  (2017).  Pengaruh  Investasi,  Perumbuhan  Ekonomi  Dan  Pengeluaran Pemerintah Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Gorontalo. Jurnal Pembangunan Dan Keuangan Daerah , 19 .
Prasetyoningrum  &  Sukmawati.  (2018).  Analisis  Pengaruh  Indeks  Pembangunan Mnausia  (IPM),  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Pengangguran  Terhadap Kemiskinan di Indonesia. Jurnal Ekonomi Syariah , 6 (2), 217–240.
Purnomo.  (2018).  Pengaruh  Pengelolaan  Zakat  Terhadap  Penanggulangan Kemiskinan  Dengan  Pemberdayaan  Zakat  Dan  Pendayagunaan  Zakat  Sebagai Variabel Moderating (Studi di Yayasan Sosial Dana Al Falah (YDSF) Provinsi Jawa Timur). Tesis .
Putro  dkk.  (2017).  Analisis  determinasi  pertumbuhan  ekonomi  dan  kemiskinan. Inovasi , 13 (2), 135. https://doi.org/10.29264/jinv.v13i2.2459
Rakhmat.  (2013). Dimensi  Strategis  Manajemen  Pembangunan (G.  Ilmu,  Ed.). Yogyakarta.
Ridlo  &  Sari.  (2020).  The  Effect  of  Unemployment,  Economic  Growth  on  Poverty with Zakat as a Moderation Variable. Jurnal Ekonomi Dan Perbankan Syari’ah , 12 (1), 22–32.
Rohadin,  A.  N.  (2019).  Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  Dan  Pertumbuhan Ekonomi  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  Di  Kota  Cireebon  Tahun  2011-  2018. Cendekia Jaya , 1 (2).
Soleh, M. (2020). Strategi Penggalangan Dana Zakat: Peluang dan Tantangan di Era Digital. Journal Kajian Nahdlatul Ulama , 1 (1), 1–16.
Susanti, E. N. (2019). Determinan Kemiskinan di Prov Kepualauan Riau 8 (2), 249– 265.
Wati  &  Sadjiarto.  (2019). Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  Dan  Produk Domestik Regional Bruto Terhadap Kemiskinan. 1–10.
Wellyanti, B. (2019). Peramalan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Provinsi Bali  Triwulanan  (Q-to-Q)  Tahun  Dasar  2010  dengan  Model  Arima. Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan , 12 (1), 63–72.
https://doi.org/10.24843/jekt.2019.v12.i01.p07
Wibowo,  M.  E.  (2014).  Analisis  Pengeluaran  Pemerintah  Di  Sektor  Pertanian, Pendidikan,  Kesehatan  Dan  Infrastruktur  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  (Studi Kasus Di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah). Skripsi .
Rosmanidar, E., Hadi, A. A. Al, & Ahsan, M. (2021). Islamic Banking Performance Measurement:  a  Conceptual  Review  of  Two  Decades.  International  Journal  of Islamic Banking and Finance Research, 5(1), 16–33.
https://doi.org/10.46281/ijibfr.v5i1.1056
Usdeldi, Nasir, M. R., & Ahsan, M. (2021). Meta Synthesis of GCG, SSB, and CSR On  Islamic  banking,  performance  and  financial  innovations.  Iqtishadia,  14(1), 1–25. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=ejlQBwAAQBAJ&oi=fnd&pg =PR7&dq=islamic+economics&ots=3S7cdvFBox&sig=FmbOIiOg3DIqJettaNL cung_d2U
Nengsih,  T.  A.,  Nofrianto,  N.,  Rosmanidar,  E.,  &  Uriawan,  W.  (2021).  Corporate Social Responsibility on Image and Trust of Bank Syariah Mandiri. Al-Iqtishad: Jurnal Ilmu Ekonomi Syariah, 13(1), 151–170.
https://doi.org/10.15408/aiq.v13i1.18347
Asad,  A.  (2021).  From  Bureaucratic-Centralism  Management  to  School  Based Management:  Managing  Human  Resources  in  the  Management  of  Education Program.  Indonesian  Research  Journal  in  Education  |IRJE|,  5(1),  201–225. https://doi.org/10.22437/irje.v5i1.12947
Hardi, E. A. (2021). MUSLIM YOUTH AND PHILANTROPHIC ACTIVISM The Case of Tangan Recehan and Griya Derma, 16(1) 15–29. https://doi.org/10.21274/epis.2021.16.1.15-29