## PENGARUH IPM, RLS, TPT, DAN PENGELUARAN PERKAPITA TERHADAP KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA BARAT
Ida Syafa’atur Rohmah 1* , Jalu Aji Prakoso 2
1,2 Fakultas Ekonomi, Universitas Tidar
E-mail: 1) dropbox.ida@gmail.com , 2) jaluaji@untidar.ac.id

## Abstrak
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui seberapa besar pengaruh Indeks Pembangunan Manusia  (IPM),  Rata-rata  Lama  Sekolah,  Tingkat  Pengangguran  Terbuka,  dan  Pengeluaran  Per kapita  terhadap  kemiskinan  di  Kota-Kota  di  Provinsi  Jawa  Barat  selama  tahun  2010  –  2020. Penelitian ini menggunakan metode model random effect yang dipilih dari tiga metode pengolahan data  panel  melalui  pengujian.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  variabel  IPM,  rata-rata  lama sekolah, tingkat pengangguran terbuka dan pengeluaran per kapita secara bersama-sama berpengaruh terhadap variasi naik/turunnya kemiskinan. Secara simultan, variabel IPM, rata-rata lama sekolah, tingkat  pengangguran  terbuka  dan  pengeluaran  per  kapita  berpengaruh  signifikan  terhadap kemiskinan. Secara parsial, variabel IPM dan rata-rata lama sekolah berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan.  Sedangkan  variabel  tingkat  pengangguran  terbuka  dan  pengeluaran  per  kapita  tidak berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan.
Kata  Kunci: Indeks  Pembangunan  Manusia,  Rata-Rata  Lama  Sekolah,  Tingkat  Pengangguran Terbuka, Pengeluaran Per kapita, Kemiskinan

## Abstract
This study seeks to determine the influence of Human Development Index (HDI), Average Length of Schooling, Open Unemployment Rate, and Per capita Expenditures have on poverty in Cities in West Java Province during 2010 – 2020. This study uses a random effect model which is selected from three panel data processing methods through testing. The results showed that the HDI variables, the average length of schooling, the open unemployment rate and per capita expenditure together had an effect on the variation in the rise/fall of poverty. Simultaneously, the HDI variables, the average length of schooling, the open unemployment rate and per capita expenditure have a significant effect on poverty. Partially, the HDI variable and the average length of schooling have a significant effect on  poverty.  Meanwhile,  the  variables  of  the  open  unemployment  rate  and  per  capita  expenditure have no significant effect on poverty.
Keywords:  Human  Development Index,  Average  Length  of  Schooling,  Open  Unemployment  Rate,
Per capita Expenditure, Poverty

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  masalah  di  banyak  negara,  terutama  negara  berkembang. Kemiskinan  adalah  masalah  yang  kompleks  dengan  berbagai  dimensi,  termasuk  dimensi sosial, ekonomi, budaya, politik, dan spasial dan temporal. Menurut Badan Pusat Statistika (2022),  kemiskinan  adalah  ketidakmampuan  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar  minimum (makanan dan bukan makanan) untuk kehidupan yang layak: pendekatan kebutuhan dasar.
Dengan kata lain, kemiskinan adalah keadaan tidak memiliki cukup uang untuk memenuhi kebutuhan dasar. Seseorang dianggap hidup dalam kemiskinan ketika mereka tidak memiliki cukup uang untuk memenuhi kebutuhan dasar mereka seperti makanan, pakaian, dan tempat tinggal yang aman (Sumeitri & Destiningsih, 2022). Kualitas hidup populasi umum secara langsung berkaitan dengan ketiga faktor ini. Salah satu ukuran ketimpangan sosial adalah angka  kemiskinan,  yaitu  proporsi  penduduk  yang  pendapatan  rumah  tangganya  berada  di bawah ambang batas tertentu yang dikenal dengan garis kemiskinan (Mankiw, 2014)
Tidak  mudah  untuk  menghilangkan  kemiskinan  karena  banyak  hal  yang  menjadi penyebabnya, seperti rendahnya tingkat pendidikan, ketidakmampuan menghasilkan sesuatu yang bernilai, tingginya angka pengangguran, dan kurangnya keterlibatan pemerintah. Tidak diragukan lagi, keberadaan kemiskinan berdampak pada berbagai aspek kehidupan. Sebagai fenomena sosial, kemiskinan memperkuat banyak masalah lain yang sudah ada di dunia kita. Kemiskinan menjadi penghubung berbagai masalah sosial pendukung (Meriyanti, 2015).
Terdapat  disparitas  yang  besar  antara  tingkat  kemiskinan  di  berbagai  provinsi  di Indonesia. Penduduk miskin mendominasi di Indonesia bagian barat, khususnya di Sumatera dan Jawa. Karena begitu banyak penduduk Indonesia yang terkonsentrasi di dua pulau saja, maka tidak heran jika banyak sekali orang yang hidup dalam kemiskinan di sana. Salah satu wilayah  dengan  angka  kemiskinan  yang  tingggi  adalah  pulau  jawa,  selain  pulau  dengan penduduk terpadat, berbagai kegiatan yang memang terpusat di pulau jawa tentu memiliki dampak. Salah satu dampak yang terjadi adalah kemiskinan.
Gambar 1 Perbandingan Tingkat Kemiskinan antar Provinsi Se-Jawa Tahun 2018 – 2019 (dalam persen)
Sumber : BPS, 2020 (data siolah)
Gambar 1 menunjukkan bahwa tingkat kemiskinan Jawa Barat pada tahun 2018-2019 berada di urutan keempat se-pulau Jawa, yakni setelah Provinsi Jawa Timur. Provinsi Jawa Barat terdiri dari 18 kabupaten dan 9 kota. Kabupaten dan kota dapat dibedakan satu sama lain dalam beberapa cara (segi geografi dan ekonomi). Banyaknya jumlah orang yang kurang mampu dapat dipengaruhi oleh variasi di daerah ini antara lingkungan dan kota. Karena ada begitu banyak kemiskinan di kabupaten, situasi ini menjadi lebih kompleks.
DKI Jakarta Banten Jawa Barat Jawa Tengah Jawa Timur DI Yogyakarta 2018 3,55 5,25 7,25 11,19 10,85 11,81 2019 3,42 4,94 6,82
10,58 10,2 11,44 0 2 4 6 8 10 12 14 2018 2019
Tabel 1 Jumlah Penduduk Miskin menurut Kota di Provinsi Jawa Barat (ribu) Tahun 2017- 2019 Kota 2017 2018 2019 Bogor 76.50 64.90 64.00 Sukabumi 27.40 23.20 21.90 Bandung 104.00 89.40 84.70 Cirebon 30.20 28.00 26.80 Bekasi 136.00 119.80 113.70 Depok 52.30 49.40 49.40 Cimahi 34.50 29.90 26.90 Tasikmalaya 97.90 84.20 77.00 Banjar 12.90 10.40 10.10 Sumber : BPS (data diolah)
Tabel 1 menunjukan jumlah penduduk miskin tahun 2017-2019 di kota pada provinsi Jawa  Barat.  Dalam  tabel  terlihat  bahwa  kota  Bekasi  dan  Bandung  adalah  dua  kota penyumbang penduduk miskin terbanyak. Kesembilan kota tersebut tentu memiliki berbagai permasalah kemiskinan masing-masing.
Berbagai  faktor  penyebab  memiliki  pengaruh  yang  cukup  besar  dalam  peningkatan maupun penurunan angka kemiskinan pada Kota Di Provinsi Jawa Barat. Dalam penelitian ini, penulis ingin mengetahui apakah faktor kemiskinan seperti IPM, rata-rata lama sekolah, TPT  dan  Pengeluaran  Perkapita  memiliki  pengaruh  yang  besar  terhadap  tingginya kemiskinan di Provinsi Jawa Barat. Sudah ada berbagai macam penelitian yang mengambil variabel IPM, RLS, TPT, maupun Pengeluaran perkapita, namun masih jarang ada penelitian yang menggabungkan ke empat variabel dalam satu penelitian.
Menurut Fadilah et al. (2016) pada penelitiannya di Jawa Tengah menyimpulkan bahwa “IPM  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  jumlah  penduduk  miskin,  sedangkan variabel TPT berpengaruh positif dan signifkan terhadap kemiskinan”. Namun, ditemukan hasil yang berbeda pada Sayifullah & Gandasari (2016) yang di lakukan di Provinsi Banten, dimana  variabel  IPM  mempunyai  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  varabel kemiskinan,  sedangkan  variabel  pengangguran  menunjukkan  hasil  yang  tidak  signifikan terhadap variabel kemiskinan.
Dalam penelitian lain di temukan berbagai hasil, seperti pada penelitian yang di lakukan oleh  Sifrid  (2017)  di  Sulawesi  Utara  menunjukan  hasil  rata-rata  lama  sekolah  dan pengeluaran per kapita berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap jumlah penduduk miskin.  Sementara  itu,  Sasana  &  Kusuma  (2018)  menemukan  bahwa  pengeluaran pemerintah  dan  partisipasi  angkatan  kerja  berpengaruh  negatif  terhadap  kemiskinan  di Indonesia.
Andhykha et  al.  (2018)  mendapat  hasil bahwa variabel  IPM berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Tingkat Kemiskinan di Jawa Tengah. Sedangkan Tingkat Pengangguran Terbuka berpengaruh positif dan signifikan terhadap Tingkat Kemiskinan. Hasil ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Panggabean & Matondang (2019) yang menyatakan bahwa “pengeluaran pemerintah berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap tingkat kemiskinan, sementara IPM berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan pada Kabupaten/kota di Provinsi Kalimantan Barat”.
Namun, Yusuf & Dai (2020) mengungkapkan hasil positif tetapi tidak signifikan pada variabel tingkat pengangguran sedangkan variabel IPM berpengaruh positif dan signifikan terhadap  kemiskinan  di  Provinsi  Gorontalo.  Disisi  lain,  Suripto  &  Subayil  (2020) menyatakan  bahwa  “variabel  pendidikan  dan  pengangguran  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap kemiskinan, dan variabel IPM memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap kemiskinan yang terdapat di DIY”. Sementara itu, Dahliah & Nur (2021), menyimpulkan bahawa  “pengangguran  berpengaruh  positif  dan  tidak  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan,  sementara  IPM  berpengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan”.
Setelah  mengungkap  konteks  masalah  yang  dihadapi,  penelitian  ini  akan  mengkaji dampak faktor-faktor seperti Indeks Pembangunan Manusia (IPM), rata-rata lama sekolah (RLS),  tingkat  pengangguran  terbuka  (TPT),  dan  pengeluaran  per  kapita  terhadap kemiskinan  perkotaan  di  Provinsi  Jawa  Barat  antara  tahun  2010-2020.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  dampak  IPM,  RLS,  TPT,  dan  APD  terhadap kemiskinan perkotaan di Provinsi Jawa Barat dari tahun 2010 hingga 2020.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1. Kemiskinan
Seseorang dianggap miskin ketika dia tidak memiliki akses ke kebutuhan dasar seperti makanan, pakaian, dan tempat tinggal yang aman. Ketiga faktor ini memiliki pengaruh yang signifikan terhadap standar hidup masyarakat. Dengan kata lain, angka kemiskinan adalah proporsi  penduduk  yang  pendapatan  rumah  tangganya  berada  di  bawah  ambang  batas tertentu, yang dikenal dengan garis kemiskinan (Mankiw, 2014).

## 2.2. Indeks Pembangunan Manusia
Skor IPM suatu wilayah menunjukkan seberapa baik masyarakat di sana secara umum dalam  hal  kesejahteraan  materi  dan  sosial.  Mengingat  kekurangannya,  Sen  (1995)  dalam (Todaro  &  Stephen,  2003)  menyebut  indeks  ini  "pengukuran  vulgar".  Alih-alih menggunakan pendapatan per kapita saja, indeks ini memperhitungkan sejumlah faktor lain yang lebih bernuansa dan relevan. Pembangunan manusia dapat dianggap sebagai perluasan peluang  yang  tersedia  bagi  suatu  populasi,  dan  konsep  indeks  pembangunan  manusia menjelaskan bagaimana hal ini dicapai. Sebaliknya, pembangunan manusia menggambarkan kemajuan dengan meningkatkan kesehatan, pendidikan, dan kemampuan masyarakat.
Menurut Singh (2012), IPM digunakan untuk mengklasifikasikan negara sebagai negara maju, berkembang, atau terbelakang dan untuk mengevaluasi keberhasilan program sosial dan ekonomi yang dirancang untuk meningkatkan kondisi kehidupan masyarakat. Nilai IPM menunjukkan seberapa jauh suatu daerah telah mencapai tolok ukur harapan hidup 85 tahun, pendidikan  dasar  universal,  dan  pendapatan  dan  konsumsi  yang  memadai  bagi  seluruh warganya.  Upaya  lebih  akan  diperlukan  untuk  mencapai  target  tersebut  karena  nilai  IPM suatu wilayah mendekati 100.

## 2.3. Rata-rata Lama Sekolah
BPS  menyarankan  untuk  menggunakan  median  jumlah  tahun  yang  dihabiskan  di sekolah (rata-rata lama sekolah) dan tingkat melek huruf untuk mengukur tingkat pendidikan
dan keterampilan penduduk. Median jumlah tahun yang dihabiskan di sekolah adalah ukuran waktu yang dihabiskan di sekolah oleh suatu populasi. Pembangunan manusia diukur dengan seberapa  baik  rata-rata  penduduk  berpendidikan;  skor  yang  lebih  tinggi  menunjukkan perkembangan  yang  lebih  maju.  Menurut  data  yang  dikumpulkan  oleh  (Badan  Pusat Statistika, 2022), "rata-rata lama sekolah" didefinisikan sebagai waktu yang biasa dihabiskan oleh suatu populasi di sekolah.

## 2.4. Tingkat Pengangguran Terbuka
BPS mendefinisikan pengangguran sebagai keadaan di mana seseorang tidak memiliki pekerjaan  yang  dibayar,  secara  aktif  mencari  pekerjaan,  bekerja  kurang  dari  dua  hari  per minggu, atau secara aktif mencari pekerjaan. Sebagian besar, pengangguran terjadi ketika ada lebih banyak orang yang mencari pekerjaan daripada posisi terbuka yang tersedia. Kedua upaya untuk meningkatkan lapangan kerja dan mengurangi kemiskinan sangat penting. Jika seseorang tidak menganggur, mereka harus memiliki pekerjaan dan sumber pendapatan, dan sumber  pendapatan  itu  harus  cukup  untuk  menutupi  biaya  hidup  dasar.  Tidak  akan  ada kemiskinan  selama  kebutuhan  dasar  terpenuhi.  Dihipotesiskan  bahwa  ketika  ada  banyak pekerjaan yang tersedia, akibatnya tingkat kemiskinan turun (Yacoub, 2012).

## 2.5. Pengeluaran Pemerintah
Biaya  yang  dikeluarkan  untuk  konsumsi  selama  sebulan  oleh  semua  anggota  rumah tangga,  baik  melalui  pembelian,  pemberian,  atau  produksi  sendiri,  dibagi  dengan  jumlah anggota  rumah  tangga  menghasilkan  pengeluaran  per  kapita  rata-rata  (Badan  Pusat Statistika, 2022). Makanan dan non-makanan dari sumber mana pun tidak termasuk dalam definisi "konsumsi rumah tangga",  yang merujuk pada pembelian yang dilakukan dengan tujuan  semata-mata  untuk  memenuhi  kebutuhan  pribadi  di  rumah,  tidak  termasuk konsumsi/pengeluaran untuk usaha atau yang diberikan kepada pihak lain.

## 3. METODE PENELITIAN
Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini adalah data panel atau pooled data yaitu  penggabungan  dari  data  deret  berkala  dari  tahun  2010-2020  dan  deret  cross  section sebanyak  4  data  yang  mewakili  kota  di  Povinsi  Jawa  Barat.  Data  dikumpulkan  melalui metode  observasi  non  partisipan  yaitu  dengan  cara  melakukan  pengamatan  dan  mencatat serta mempelajari uraian-uraian dari buku, jurnal dan mengakses data dari perpustakaan BPS Provinsi Jawa Barat. Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik analisis regresi dengan data panel. Dalam uji data panel tidak perlu memerlukan uji asumsi klasik. Ada 3 metode dalam menganalisa data yaitu common effect , fixed effect , dan random effect . Sebagaimana yang dijelaskan sebelumnya variabel bebas dalam penelitian ini adalah IPM, rata-rata lama sekolah, tingkat pengangangguran terbuka, Dan Pengeluaran Perkapita Terhadap Kemiskinan.
Model ekonometrikanya adalah Y= β 0it + β 1 IPM it + β 2 RTS it + β 3 TPT it + β 4 Pengeluaran_perkapita it μ
Dengan :
β1, β2, β3 = koefisien regresi parsial i = Unit cross-section sebanyak N t = Periode Waktu / Tahun
μ = kesalahan pengganggu
Untuk  menguji  model  terbaik  dari  tiga  model  yang  diestimasi  digunakan  Uji  F Restricted  (Uji  Chow)  untuk  memilih  model  Common  Effect  Model  atau  Fixed  Effect Model.
Pengambilan keputusan dilakukan jika nilai prob. F< taraf signifikan 0,05, maka tolak H0 atau memilih Fixed effect model. Dan sebaliknya, jika nilai prob. F > taraf signifikan 0,05,  maka  terima  H0  atau  memilih  common  effect  model.  Selanjutnya  dilakukan  Uji Hausman, hal ini dilakukan jika pada uji Uji F Restricted (Uji Chow) model yang terpilih adalah  Fixed  Effect  Model.  Uji  Hausman  bertujuan  memilih  apakah  model  Fixed  Effect Model atau Random Effect Model yang valid.
Pengambilan keputusan dilakukan jika nilai Chi square hitung > chi square tabel atau nilai prob. Chi suare < taraf signifikan 0,05, maka tolak H 0 atau memilih Fixed effect model. Dan sebaliknya, jika nilai Chi square hitung < chi square tabel atau nilai prob. Chi suare > taraf signifikan 0,05, maka terima H 0 atau memilih random effect model.
Uji  yang  selanjutnya  adalah  uji  langrage  multiplier  (LM)  dengan  metode  Breusch- Pagan,  uji  ini  dilakukan  untuk  memilih  model  terbaik  diantara  Fixed  Effect  model  dan random effect model.
Pengambilan keputusan dilakukan jika nilai  (Both) Breusch-Pagan  < taraf signifikan. Maka  tolak  H 0 atau  memilih  common  effect  model.  Dan  sebaliknya  jika  nilai  (Both) Breusch-Pagan > taraf signifikan. Maka terima H 0 atau memilih random effect model.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil Olah Data
Analisis regresi data panel digunakan untuk mengetahui pengaruh IPM, Rata-rata Lama Sekolah, Tingkat Pengangguran Terbuka, Dan Pengeluaran Perkapita Terhadap Kemiskinan pada  9  kota  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Untuk  mengetahui  model  yang  terbaik  antara  ketiga model maka dilakukan 3 uji.

## 4.1.1   Pemilihan Model Terbaik
Uji yang pertama adalah uji chow, untuk mengetahui uji terbaik antara Common effect model dan fixed effect model.
Tabel 2 Hasil Uji Chow Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 134.706920 (8,86) 0.0000 Cross-section Chi-square 257.892446 8 0.0000 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 74.31984 26.33334 2.822271 0.0058 IPM -1.139397 0.601450 -1.894418 0.0612 RLS 1.973882 1.393173 1.416825 0.1598 TPT -0.086773 0.133609 -0.649455 0.5176 PENGELUARAN_PERKA PITA -2.59E-05 0.000555 -0.046622 0.9629 R-squared 0.593731      Mean dependent var 7.408283
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 74.31984 26.33334 2.822271 0.0058 IPM -1.139397 0.601450 -1.894418 0.0612 RLS 1.973882 1.393173 1.416825 0.1598 TPT -0.086773 0.133609 -0.649455 0.5176 PENGELUARAN_PERKA PITA -2.59E-05 0.000555 -0.046622 0.9629 R-squared 0.593731      Mean dependent var 7.408283 Adjusted R-squared 0.576443 S.D. dependent var 3.949203 S.E. of regression 2.570190      Akaike info criterion 4.775022 Sum squared resid 620.9525 Schwarz criterion 4.906089 Log likelihood -231.3636      Hannan-Quinn criter. 4.828052 F-statistic 34.34349      Durbin-Watson stat 0.051796 Prob(F-statistic) 0.000000 Sumber : World Bank (data diolah)
Berdasarkan  Tabel  2.  Dapat  dilihat  bahwa  nilai  probabilitas  dari  uji  Chow  adalah sebesar 0,0000 < taraf siginifikan 0,05 artinya model fixed effect lebih baik daripada model common effect. Langkah selanjutnya adalah uji hausman untuk mengetahui model terbaik antara fixed effect model dan random effect model.

## Tabel 3 Hasil Uji Hausman
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 0.592827 4 0.9639 Sumber : World Bank (data diolah)
Berdasarkan  hasil  output  pada  tabel  3.  Diperoleh  hasil  nilai  probabilitas  (Chi-Sq. Statistic)  sebesar  0.9639  lebih  besar  di  bandingkan  taraf  siginifikan  0,05  artinya  model random effect model lebih tepat dibandingkan fixed effect model. Uji ketiga yang dilakukan adalah uji langrage multiplier (LM) metode Breusch-Pagan.
Tabel 4 Hasil Uji Langrage Multiplier (LM) Null (no rand. effect) Cross-section Period Both Alternative One-sided One-sided Breusch-Pagan 406.8706 3.906449 410.7771 (0.0000) (0.0481) (0.0000) Honda 20.17103 -1.976474 12.86550 (0.0000) (0.9759) (0.0000) King-Wu 20.17103 -1.976474 13.71695 (0.0000) (0.9759) (0.0000) GHM -- -- 406.8706 -- -- (0.0000) Sumber : World Bank (data diolah)
Berdasarkan  tabel  4.  Diperoleh  hasil  nilai  probabilitas  (Both)  Breusch-Pagan  sebesar 0.0000 lebih kecil dibandingkan taraf signifikasi  0,05 artinya model random effect model lebih tepat dibandingkan fixed effect model. Setelah melakukan tiga uji untuk menentukan model terbaik, random effect model terpilih sebagai model terbaik.
Tabel 5 Random Effect Model
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 62.50809 10.03164 6.231094 0.0000 IPM -0.993710 0.250619 -3.965027 0.0001 RLS 1.823665 0.670120 2.721402 0.0077 TPT 0.041917 0.052649 0.796148 0.4280 PENGELUARAN_PERKAPITA  7.62E-05 0.000342 0.222857 0.8241 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 3.549557 0.9594 Idiosyncratic random 0.730495 0.0406 Weighted Statistics R-squared 0.685717 Mean dependent var 0.458807 Adjusted R-squared 0.672343 S.D. dependent var 1.252824 S.E. of regression 0.717133 Sum squared resid 48.34236 F-statistic 51.27328 Durbin-Watson stat 0.542599 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.555211 Mean dependent var 7.408283 Sum squared resid. 679.8287 Durbin-Watson stat 0.038584 Sumber : World Bank (data diolah)

## 4.1.2   Uji Kelayakan Model
Uji kelayakan model dapat dianalisis melalui analisis koefisien determinasi (R Squared) dan Uji hipotesisi penelitian (uji F dan uji t).
- Analisis koefisien determinasi
Berdasarkan output regresi random effect model pada tabel 5, pada kolom nilai R-square diperoleh nilai koefisien determinasi (R Squared) sebesar 0.685717, maka dapat disimpulkan bahwa konstribusi pengaruh IPM, rata-rata lama sekolah, tingkat pengangguran terbuka dan pengeluaran  perkapita  secara  bersama-sama  terhadap  variasi  naik/turunnya  kemiskinan adalah  sebesar  68,5717%  sedangkan  sisanya  sebesar  31,4283%  disebabkan  oleh  faktor lainnya diluar variabel.
- Uji hipotesis : uji F (uji signifikasi koefisien regresi secara simultan)
Berdasarkan output regresi random effect model pada tabel 5., diperoleh nilai F statistic sebesar 51.27328. sedangkan nilai F tabel berdasarkan kriteria tarif signifikasi 0,05 yaitu : df 1 (total  variabel-1)  =  4-1  =  3  dan  df 2 (n-k-1)  =  99-3-1  =  95.  Dan  diperoleh  nilai  F  tabel sebesar 2,70.
Nilai F hitung (51.27328) lebih besar dibandingkan F tabel (2,70). Berdasarkan kriteria keputusan  uji  F,  maka  H 0 di  tolak  sehingga  H a diterima.  Dapat  disimpulkan  bahwa  IPM,
RLS, TPT, dan pengeluaran perkapita secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan.

## - Uji hipotesis : uji t (uji signifikasi koefisien regresi secara parsial)
Berdasarkan output regresi random effect model pada tabel 5., diperoleh nilai t hitung sebesar  -3.965027  untuk  variabel  IPM,  2.721402  untuk  variabel  RLS,  0.796148  untuk variabel  TPT,  dan  0.222857  untuk  variabel  pengeluaran  perkapita.  Sedangkan  nilai  tabel statistik t berdasarkan kriteria taraf signifikasi 0,05 adalah df(n-k-1) = 99-3-1 = 95, diperoleh nilai t tabel sebesar 1.98525.
Berdasarkan perbandingan nilai t hitung dan t tabel diperoleh hasil :
a. Pengaruh IPM terhadap kemiskinan ; nilai t hitung negatif -3.965027 lebih kecil dari  t  tabel    negatif  (-1.98525),  maka  H 0 ditolak  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa IPM berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan.
b. Pengaruh RLS terhadap kemiskinan ; nilai t hitung 2.721402 lebih besar dari t tabel    (1.98525),  maka  H 0 ditolak  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  RLS berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan.
c. Pengaruh TPT terhadap  kemiskinan ;  nilai  t  hitung 0.796148 lebih kecil  dari  t tabel  (1.98525), maka H 0 diterima sehingga dapat disimpulkan bahwa TPT tidak berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan.
d. Pengaruh pengeluaran perkapita terhadap kemiskinan ;  nilai  t  hitung 0.222857 lebih kecil dari t tabel  (1.98525), maka H 0 diterima sehingga dapat disimpulkan bahwa pengeluaran perkapita tidak berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan.

## 4.2. Pembahasan
4.2.1.   Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Kemiskinan Rendahnya  tingkat  pembangunan  manusia,  yang  diukur  dengan  IPM,  akan menyebabkan rendahnya tingkat produktivitas kerja di antara penduduk. Tingginya tingkat kemiskinan di suatu negara secara langsung terkait dengan rendahnya produktivitas, yang pada gilirannya menghasilkan pendapatan yang rendah dan dengan demikian lebih banyak orang yang hidup dalam kemiskinan.
Temuan  studi  menunjukkan  bahwa  IPM  memiliki  pengaruh  besar  terhadap  tingkat kemiskinan  di  Jawa  Barat.  Dengan  kata  lain,  lebih  sedikit  orang  yang  hidup  dalam kemiskinan cenderung mengikuti kenaikan hdi. Peningkatan kuantitas sumber daya manusia akan berdampak pada kualitas sumber daya tersebut, yang pada gilirannya akan berdampak pada produktivitas sumber daya tersebut, yang diukur dengan indeks pembangunan manusia, yang terbukti memiliki signifikan terhadap tingkat kemiskinan di suatu wilayah tertentu.

## 4.2.2.   Pengaruh Rata-rata Lama Sekolah Terhadap Kemiskinan
Pola  fikir  kepala  keluarga  dipengaruhi  oleh  tingkat  pendidikannya;  semakin  banyak tahun sekolah yang telah diselesaikan, semakin besar kemungkinan keluarga akan berjuang untuk standar hidup tertentu. Hal ini menunjukkan bahwa peluang keluarga untuk keluar dari kemiskinan meningkat sebanding dengan tingkat pendidikan kepala keluarga.
Rata-rata  sekolah  merupakan  salah  satu  indikator  yang  digunakan  untuk  mengetahui pengaruh pendidikan terhadap kemiskinan. Hasil temuan menunjukkan bahwa rata-rata lama sekolah sebagai indikator pendidikan berpengaruh terhadap kemiskinan, dan nilai uji t lebih besar dari t tabel, menunjukkan bahwa hipotesis ditolak.

## 4.2.3.   Pengaruh Tingkat Pengangguran Terbuka terhadap Kemiskinan
Rendahnya tingkat produktivitas merupakan salah satu penjelasan untuk korelasi antara pengangguran dan kemiskinan. Hal ini karena orang yang menganggur tidak memberikan kontribusi kepada masyarakat dengan bekerja untuk mendapatkan uang.
Kemiskinan  yang  dialami  penduduk  tidak  luput  dari  pengaruh  berbagai  faktor  yang saling berhubungan. Penduduk berketerampilan da berpendidikan rendah biasanya bekerja dalam  pekerjaan  yang  tidak  standar,  yang  berkontribusi  pada  pendapatan  rendah  mereka. Peningkatan jumlah orang yang mencari pekerjaan didorong oleh peningkatan pesat populasi dunia. Pemerintah mengalami  kesulitan karena tidak ada cukup dana atau investasi  untuk menampung semua orang yang kehilangan pekerjaan.
Dalam  penelitian  ini,  variabel  tingkat  pengangguran  terbuka  secara  simultan berpengaruh terhadap kemiskinan. Hasil ini sesuai dengan hasil penelitian yang di lakukan oleh  Andhykha  et  al.  (2018)  yang  menyatakan  bahwa  “Tingkat  Pengangguran  Terbuka berpengaruh positif dan signifikan terhadap Tingkat Kemiskinan di Jawa Tengah”.

## 4.2.4.   Pengaruh Pengeluaran Perkapita terhadap Kemiskinan
Rata-rata pengeluaran per kapita yang digunakan dalam perhitungan uji-t penelitian ini tidak memiliki dampak yang signifikan secara statistik terhadap kemiskinan. Sederhananya, penurunan  kemiskinan  berkorelasi  dengan  peningkatan  kesejahteraan  sebagai  akibat  dari kenaikan  rata-rata  pengeluaran  per  kapita.  Temuan  ini  konsisten  dengan  penelitian  yang dilakukan di Kalimantan Barat oleh Maulani (2019) yang menemukan bahwa pengeluaran per kapita yang lebih tinggi memiliki efek negatif yang signifikan terhadap kemiskinan.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan penjelasan  diatas dapat  disimpulkan bahwa variabel  IPM, rata-rata lama sekolah,  tingkat  pengangguran  terbuka  dan  pengeluaran  perkapita  secara  bersama-sama berpengaruh terhadap variasi naik/turunnya kemiskinan. Selain itu secara simultan variabel IPM,  rata-rata  lama  sekolah,  tingkat  pengangguran  terbuka  dan  pengeluaran  perkapita berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan. Secara parsial variabel IPM dan rata-rata lama sekolah  berpengaruh  signifikan  terhadap  kemiskinan.  Sementara  variabel  tingkat penganggurna  terbuka  dan  pengeluaran  perkapita  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap kemiskinan.
Penelitian  ini  memiliki  banyak  kekurangan  dikarenakan  adanya  keterbatasan  penulis. Kekurangan tersebut adalah variabel yang di gunakan dalam penelitian ini belum mewakili semua  faktor  yang  mempengaruhi  kemiskinan.  Sehingga  penulis  kepada  penelitian selanjutnya yang berhubungan dengan faktor yang mempengaruhi kemiskinan untuk dapat menggunakan  variabel  lain  seperti  pendapatan  dan  kesejahteraan  masyarakat  atau  dapat menggunakan metode lain agar bisa dibandingkan dengan penelitian sebelumnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Andhykha, R., Handayani, H. R., & Woyanti, N. (2018). Analisis Pengaruh PDRB, Tingkat Pengangguran,  dan  IPM  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Tengah.
Media Ekonomi Dan Manajemen , 33 (2), 113–123.
https://doi.org/10.24856/mem.v33i2.671
Badan Pusat Statistika. (2022a). Kemiskinan & Ketimpangan . Badan Pusat Statistika. (2022b). Konsumsi dan Pengeluaran . Badan Pusat Statistika. (2022c). Rata-rata lama Sekolah .
Dahliah, D., & Nur, A. N. (2021). The Influence of Unemployment, Human Development Index and Gross Domestic Product on Poverty level. Golden Ratio of Social Science and Education , 1 (2), 95–108.
Fadilah, N., Dwi, A. S., & Sukiman. (2016). Analisi pengaruh pendapatan per kapita, tingkat penaguran,  IPM  dan  pertumbuhan  penduduk  terhadap  kemiskinan  di  Jawa  Tengah tahun 2009-2013. Jurnal Pembangunan Ekonomi Wilayah , 11 (01), 18–26.
Mankiw. (2014). Pengantar Ekonomi Mikro. In Principle of Economics . Salemba empat. Maulani,  T.  A.  (2019).  Pengaruh  Kesehatan,  Pendidikan  dan  Pengeluaran  Perkapita Terhadap  Kemiskinan  di  Kalimantan  Barat. Jurnal  Pembangunan  Dan  Pemerataan , 8 (2).
Meriyanti,  N.  komang.  (2015).  Pengaruh  Program  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM) Terhadap Pengentasan Kemiskinan di Kecamatan Buleleng Tahun 2011-2014. Ekuitas: Jurnal Pendidikan Ekonomi , 1 (1). https://doi.org/10.23887/ekuitas.v3i1.12777 Pangemanan, S. S. (2017). Relationships of Causality from Level of Education, Revenues, And Consumption to The Quantities of Poor People in The Coastal Beach in City of Bitung in AEC Free Competition. Journal of Asean Studies on Maritime Issues , 3 (4), 60–71.
Panggabean, M., & Matondang, E. R. L. (2019). Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Daerah, Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM),  dan  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Tingkat Kemiskinan Kabupaten/Kota …. Prosiding SATIESP, ISBN: 978 … , 154–164. Sasana, H., & Kusuma, P. (2018). Government Expenditure and Poverty in Indonesia. KnE Social Sciences , 3 (10), 142. https://doi.org/10.18502/kss.v3i10.3125
Sayifullah,  S.,  &  Gandasari,  T.  R.  (2016).  Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  Dan Pengangguran  Terhadap  Kemiskinan  Di  Provinsi  Banten. Jurnal  Ekonomi-Qu , 6 (2), 236–255. https://doi.org/10.35448/jequ.v6i2.4345
Singh, R. (2012). Human Development Index And Poverty Linkagrs. Internasional Journal Of Marketing And Technology , 2 (5), 219–230.
Sumeitri, A., & Destiningsih, R. (2022). Analysis Of Factors Affecting Povertyin Central Java 2016-2019. MARGINAL: Journal of Management, Accounting, General Finance and International
Economic Issues , 1 (4), 23–40. https://doi.org/https://doi.org/10.55047/marginal.v1i4.257
Suripto, & Subayil, L. (2020). Pengaruh Tingkat Pendidkan, Pengangguran, Pertumbuhan Ekonomi Dan Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Kemiskinan Di D.I.Yogyakarta Priode 2010-2017. Jurnal Ilmiah Ekonomi Pembangunan , 1 (2), 127. Todaro,  M.  P.,  &  Stephen,  S.  (2003).  Pembangunan  Ekonomi  di  Dunia  Ketiga.  In Edisi kedelapan. Jilid 2 . Erlangga. Yacoub,  Y.  (2012). Pengaruh  Tingkat  Pengangguran  terhadap  Tingkat  Kemiskinan
Kabupaten / Kota di Provinsi Kalimantan Barat . 8 , 176–185.
Yusuf, L. A., & Dai, S. I. (2020). The Impact of Unemployment and Human Development Index  on  Poverty  in  Gorontalo  Province  2008-2017. Jambura  Equilibrium  Journal , 2 (1), 7–16. https://doi.org/10.37479/jej.v2i1.4495