## J-MAS

## Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Pertumbuhan Penduduk Dan Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jambi
Suherman, Rika Neldawaty, Rian Dani, Ami Markah Universitas Muhammadiyah Jambi, Universitas Islam Negeri Sultan Thaha Saifuddin Jambi *Correspondence email: suhermanrika17@gmail.com
Abstrak. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  dan  menganalisis  pengaruh  indeks  pembangunan  manusia,  pertumbuhan penduduk  dan  tingkat  pengangguran  terbuka  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Jambi.  Jenis  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah jenis data kuantitatif sedangkan sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berasal dari BPS Provinsi Jambi. Objek penelitian ini adalah Provinsi Jambi. Penelitian ini menggunakan data time series selama 12 tahun yaitu mulai dari tahun 2010 sampai dengan tahun 2021. Metode analisis yang digunakan adalah regresi linier berganda. Hasil  estimasi  menunjukkan  Secara  simultan  variabel  independent  yaitu  indeks  pembangunan  manusia,  pertumbuhan  penduduk dan tingkat pengangguran terbuka memiliki pengaruh yang signifikan terhadap tingkat kemiskinan dengan nilai Prob (F-statistic) yaitu  sebesar  0,00001.  Secara  parsial  variabel  independen  indeks  pembangunan  manusia  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Jambi dengan nilai t hitung 2.371967 dan nilai probabilitas sebesar 0.0451 atau lebih kecil dari β0 = 0.05 (0.0451 < 0.05) serta pertumbuhan penduduk berpengaruh Positif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Jambi dengan nilai t hitung 2.235197 dengan probabilitas sebesar 0.0558 atau lebih besar dari β0 = 0.05 (0.0558 < 0.05), sedangkan tingkat pengangguran terbuka berpengaruh negatif dan signifikan tingkat kemiskinan di Provinsi Jambi nilai  t hitung - 1.541635 dengan probabilitas sebesar 0.0356 atau lebih kecil dari β0 = 0.05 (0.0356 < 0.05).
Kata Kunci : Indeks pembangunan manusia, pertumbuhan penduduk, tingkat pengangguran terbuka dan tingkat kemiskinan
Abstract.  This  study  aims  to  examine  and  analyze  the  effect  of  the  human  development  index,  population  growth  and  the  open unemployment rate on the poverty rate in Jambi Province. The type of data used in this study is quantitative data, while the source of data used in this study is secondary data from BPS Jambi Province. The object of this research is Jambi Province. This study uses  time  series  data  for  12  years,  starting  from  2010  to  2021.  The  analytical  method  used  is  multiple  linear  regression.  The estimation results show that simultaneously the independent variables, namely the human development index, population growth and  the  open  unemployment  rate  have  a  significant  influence  on  the  poverty  level  with  a  Prob  value  (F-statistic)  of  0.00001. Partially, the independent variable human development index has a positive and significant effect on the poverty level in Jambi Province with a T value of 2.371967 and a probability value of 0.0451 or less than β0 = 0.05 (0.0451 < 0.05) and population growth  has  a  positive  and  significant  effect  on  the  poverty  rate  in  Jambi  Province  with  a  T  count  value  of  2.235197  with  a probability of 0.0558 or greater than β0 = 0.05 (0.0558 < 0.05), while the open unemployment rate has a negative and significant effect on the poverty rate in Jambi Province, the T count value is  -1.541635 with a probability of 0.0356 or less than β0  = 0.05 (0.0356< 0.05).

## Keywords : Human development index, population growth, open unemployment rate and poverty rate

## PENDAHULUAN
Kemiskinan sebagai masalah yang bisa terjadi dimana saja, baik di negara maju maupun negara berkembang. Perbedaan negara maju dan negara berkembang dapat di lihat dari besar kecilnya tingkat kemiskinan dan kesenjangan pendapatan  di  suatu  negara.  Negara  berkembang  memiliki  kesulitan  yang  relatif tinggi  mengatasi  kemiskinan  di bandingkan  dengan  negara  maju  yang  relatif  lebih  kecil  karena  kesenjangan  pendapatan.  Namun,  masalah  ini  tidak hanya menjadi masalah internal negara, tetapi menjadi masalah untuk dunia internasional, termasuk negara Indonesia.
Tabel 1
Tingkat Kemiskinan, IPM, Pertumbuhan Penduduk dan Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jambi Tahun 2019-2021
Suherman et al., Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Pertumbuhan Penduduk Dan Tingkat Pengangguran Terbuka

## Terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jambi
Tabel 1 menunjukkan presentase tingkat kemiskinan, IPM, pertumbuhan penduduk serta tingkat pengangguran terbuka  di  Provinsi  Jambi  sepanjang  tahun  2019  sampai  dengan  tahun  2021.  Tingkat  kemiskinan di  Provinsi Jambi pada  di  tahun  2019  sebesar  7,60%,  kemudian  menurun  pada  tahun  2020  sebesar 7,58%  dan  mengalami  peningkatan kembali  pada  tahun  2021  sebesar  8,09%.  Tingginya  tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Jambi  tentu  tidak  lepas  dari berbagai  faktor.  Hal  ini  yang  diungkapkan  oleh  Suryawati  (2014)  dalam  Ilham  Akbar  (2021),  bahwa  ada  beberapa faktor  yang  menentukan  tingkat  kemiskinan  di  suatu  daerah, diantaranya  adalah  tingginya  tingkat  pengangguran terbuka, tingkat pendidikan, kurangnya keterampilan Sumber Daya Alam (SDM) di daerah itu sendiri, kesehatan dan pengeluaran penduduk yang rendah, jumlah ekonomi serta tanggung jawab pemerintah untuk mengadakan sarana dan prasarana pembangunan. Selain kemiskinan, Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Provinsi jambi pada tahun 2019 sebesar  71,26,  selanjutnya  pada  tahun  2020  mengalami  peningkatan  sebesar  71,29,  serta  pada  tahun  2021  terjadi peningkatan lagi sebesar 7,63.
Menurut  Prima  Sukmaraga  (2011)  Kualitas  sumber  daya  manusia  (SDM)  dapat  menjadi  factor  penyebab terjadinya kemiskinan. Kualitas SDM dapat dilihat dari indeks pembangunan manusia. Rendahnya IPM akan berakibat pada  rendahnya  produktifitas  kerja  dari  penduduk.  Produktivitas  yang  rendah berakibat  pada  rendahnya  memperoleh pendapatan,  sehingga dengan  rendahnya pendapatan menyebabkan terjadinya kemiskinan. Pertumbuhan penduduk di Provinsi Jambi selama tahun 2019 hingga 2021 mengalami fluktuatif, dimana pada tahun 2018 pertumbuhan penduduk sebesar 1,52% , selanjutnya mengalami penurunan pada tahun 2020 sebesar -2,10, kemudian meningkat kembali pada tahun 2021 sebesar 1,03%. Tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jambi selama tahun 2019 sampai 2021, dimana pada tahun 2019 sebesar 4,19%, selanjutnya pada tahun 2020 mengalami peningkatan sebesar 5,13%,  kemudian pada tahun 2021 terjadi penurunan kembali sebesar 5,09%. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh indeks pembangunan manusia (IPM), pertumbuhan penduduk dan tingkat pengangguran terbuka terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Jambi.

## Tinjauan Pustaka Tingkat Kemiskinan (Y)
Menurut  BPS  (2021),  kemiskinan  adalah  ketidakmampuan  untuk  memenuhi  standar  minimum  kebutuhan dasar  yang  meliputi  kebutuhan  makanan  maupun  non-makanan.  Penduduk  miskin  adalah  penduduk yang  berada  di bawah  suatu  batas  atau  disebut  sebagai  garis  kemiskinan.  Garis  kemiskinan  merupakan  nilai  rupiah  yang  harus dikeluarkan  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidup,  baik  kebutuhan  hidup  minimum  makanan  maupun  kebutuhan  hidup minimum  non-makanan.  Sekelompok  anggota  masyarakat  dikatakan  berada  di  bawah  garis  kemiskinan  apabila pendapatan  kelompok  anggota  masyarakat  tersebut  tidak  cukup  untuk  memenuhi  kebutuhan  pokok,  seperti  pangan, pakaian, dan tempat tinggal. Menurut Ferezagia, D. V. (2018), dalam memahami kemiskinan terdapat dua paradigma atau  teori  besar  (grand  theory),  yakni  paradigma  Neo- liberal  dan  Sosial  Demokrasi.  Teori  Paradigma  Neo-Liberal menjelaskan  bahwa  Kemiskinan  merupakan  permasalahan  individu  bukan  permasalahan  kelompok  yang  disebabkan oleh  kelemahan  atau  pilihan  hidup  individu  yang  bersangkutan.  Kemiskinan  akan  hilang  apabila  kekuatan-kekuatan pasar  diperluas  sebesar-  besarnya  dan  jumlah  ekonomi  ditingkatkan  setinggi-tingginya  (Prawoto,  N.  2008).  Dalam penanggulangan  kemiskinan  harus  tidak  bersifat  sementara  serta  tidak  hanya  melibatkan  keluarga,  kelompok- kelompok swadaya  masyarakat  atau  lembaga  keagamaan  dan  Teori  Paradigma  Sosial  Demokrat  menjelaskan Kemiskinan  bukan  merupakan  permasalahan  individual,  tetapi  permasalahan  struktural.  Kemiskinan  dikarenakan adanya ketidakadilan dan ketimpangan pendapatan dalam masyarakat akibat dari terbatasnya akses kelompok tertentu terhadap berbagai sumber kemasyarakatan (Maipita,  I., 2014). Pada pendukung Sosial-Demokrat berpendapat bahwa kesetaraan  merupakan  prasyarat  penting  dalam  memperoleh  kemandirian  dalam  kebebasan.  Kemiskinan  merupakan salah satu tolok ukur kondisi sosial ekonomi dalam menilai keberhasilan pembangunan yang dilakukan pemerintah di suatu daerah. Menurut Nurwati, N. (2008), ukuran kemiskinan dibagi menjadi dua yaitu, pertama, kemiskinan absolut merupakan hasil pendapatan seseorang di bawah garis kemiskinan dan tidak cukup untuk memenuhi kebutuhan dasar hidupnya, kedua, kemiskinan relatif merupakan dimana seseorang dapat memenuhi kebutuhan dasar hidupnya, namun masih  jauh  lebih  rendah  dari  keadaan  masyarakat  sekitarnya.  Banyak  sekali  masalah-masalah  sosial  yang  bersifat negatif  timbul  akibat  meningkatnya  kemiskinan.  Tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Jambi  pada  tahun  2019-2021 mengalami  peningkatan  setiap  tahunnya.  Kondisi  jumlah  penduduk  miskin  di  Provinsi  Jambi  menunjukan kecendurungan presentase penduduk miskin yang semakin tinggi.

## Indeks Pembangunan Manusia (IPM) (X1)
Menurut Pratowo, N. I. (2012) bahwa Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan suatu pendekatan yang digunakan sebagai tolak ukur tinggi rendahnya pembangunan manusia dan pembangunan manusia merupakan jumlah yang positif dan perubahan dalam tingkat kesejahteraan. Menurut BPS (2021), Indeks Pembangunan Manusia  (IPM) yaitu  penduduk  yang  dapat  akses  pembangunan  yang  memperoleh  pendapatan,  pendidikan,  kesehatan  dan  lainnya. Indeks  pembangunan  manusia  (IPM)  adalah  indikator  penting dalam  mengukur  suatu  keberhasilan  untuk  upaya

## Suherman et al., Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Pertumbuhan Penduduk Dan Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jambi
pembangunan  kualitas  hidup  penduduk/standar  hidup  yang layak.  Di  negara  kita  Indonesia,  indeks  pembangunan manusia merupakan data strategis sebagai ukuran kinerja pemerintah, IPM di gunakan dalam Penentuan Dana Alokasi (DAU). Nilai IPM mulai dari 0 hingga 100, jika nilai IPM mendekati 100 maka IPM tersebut merupakan indikasi IPM yang  semakin  membaik  (Dewi, N.,  Yusuf,  Y.,  &  Iyan,  R.  Y.,  2017).  Kondisi  Provinsi  Jambi  menunjukkan  adanya peningkatan Indeks Pembangunan Manusia tidak seimbang dengan peningkatan tingkat kemiskinan (Tabel 1), padahal menurut Dewi, N., Yusuf, Y., & Iyan, R. Y., 2017), bahwa Indeks Pembangunan Manusia mempunyai pengaruh dalam penurunan  tingkat  kemiskinan.  Indeks  Pembangunan  Manusia  memiliki  indikator  komposit  dalam  penghitungannya antara lain angka harapan hidup, angka melek huruf, dan konsumsi perkapita. Peningkatan pada sektor kesehatan dan pendidikan  serta  pendapatan  perkapita  memberikan  kontribusi  bagi  pembangunan manusia,  sehingga  semakin  tinggi kualitas manusia pada suatu daerah akan mengurangi tingkat kemiskinan di daerah.

## Pertumbuhan Penduduk (X2)
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI)  (2016),  pertumbuhan  penduduk  merupakan  pertambahan atau  pengurangan  jumlah  penduduk  di  suatu  daerah.  Menurut  Syaadah.  N.  (2014),  Pertambahan penduduk  adalah proses perubahan jumlah penduduk serta komposisinya yang mempengaruhi tiga komponen demografi yaitu kelahiran, kematian dan migrasi. Menurut Rochaida, E. (2016) pertumbuhan penduduk adalah sebuah  proses keseimbangan yang dinamis  antara  komponen  kependudukan  yang  dapat  menambah  dan  mengurangi  jumlah  penduduk.  Yang  menjadi permasalahan adalah pertumbuhan penduduk yang cukup tinggi ini dapat menimbulkan berbagai masalah dan hambatan dalam pembangunan ekonomi. Dengan keadaan yang demikian  di  mungkinkan  pertumbuhan  penduduk  akan  menjadi penghambat  pertumbuhan  ekonomi  di  suatu  wilayah  jika  dalam  penanganannya  tidak  bisa  dilakukan  dengan  efektif. Ada dua aliran teori pertumbuhan penduduk yaitu Aliran Malthusian dan Aliran Marxist (Sabiq, R. M., & Nurwati, N., 2021). Aliran Malthusian menjelaskan  bahwa  penduduk  apabila  tidak  ada  pembatasan,  maka  akan  berkembang  biak dengan cepat dan memenuhi dengan cepat dibeberapa bagian dan permukaan bumi. Tingginya pertumbuhan penduduk disebabkan  karena  hubungan  laki-laki  dan  perempuan  tidak  dapat  dihentikan,  kemudian  manusia  untuk  hidup memerlukan bahan makanan, sedangkan jumlah bahan makanan jauh lebih lambat dibandingkan dengan pertumbuhan penduduk.
Apabila  tidak  ada  pembatasan  pertumbuhan  penduduk  maka  manusia  akan  mengalami  kekurangan  bahan makanan.  Inilah  sumber  dari  kemiskinan  manusia  dan  Aliran  Marxist  tidak  sependapat  dengan  Malthus  yang menyatakan  bahwa  apabila  tidak  diadakan  pembatasan  terhadap  pertumbuhan  penduduk,  maka  manusia  akan kekurangan bahan pangan. Menurut Marxist, tekanan penduduk di suatu  negara bukanlah tekanan penduduk  terhadap kesempatan  kerja  (misalnya  di  negara  kapitalis).  Kaum  Kapitalis  membeli  mesin-mesin  untuk  menggantikan pekerjaan  yang  dilakukan  oleh  buruh,  jadi  penduduk  yang  melarat  tidak  disebabkan  oleh  kekurangan  makanan, karena  kaum  Kapitalis  mengambil  sebagian  pendapatan  mereka.  Marxist  juga  berpendapat  bahwa  semakin  banyak jumlah  manusia  semakin  tinggi  produk yang  dihasilkan,  jadi  dengan  demikan  tidak  perlu  diadakan  pembatasan penduduk.  Pertumbuhan  Penduduk  di Provinsi  Jambi  menunjukan  adanya  penurunan  pada  tahun  2020  tetapi  tidak seimbang  dengan  meningkatnya  tingkat  kemiskinan  (Tabel  1).  Menurut  Zulfa,  A.  (2016)  bahwa  pertumbuhan penduduk akan berdampak terhadap kemiskinan jika penduduk tidak mempunyai kapasitas tinggi untuk menghasilkan dan  menyerap  produksinya.  Pertumbuhan  penduduk  yang  tinggi  dianggap  oleh  sebagian  ahli  ekonomi  merupakan penghambat pembangunan.

## Pengangguran Terbuka (X3)
Menurut kamus besar bahasa Indonesia (KBBI) pengangguran adalah keadaan orang-orang yang tidak memiliki pekerjaan.  Dalam  standar  yang  telah  ditentukan  secara  Internasional.  Menurut  Franita,  R.,  (2016)  yang  dimaksud dengan  pengangguran  adalah  seseorang  yang  sudah  digolongkan  dalam  angkatan  kerja  yang  secara  aktif  sedang mencari pekerjaan pada suatu tingkat upah tertentu, tetapi tidak dapat memperoleh pekerjaan yang diinginkannya. Dari pendapat  ini,  dapat  disimpukan  bahwa  pengangguran  merupakan  situasi  dimana seseorang tidak bekerja atau sedang berusaha  mendapatkan  pekerjaan  namun  tidak  produktif.  Menurut  Muslim,  M.  R.,  (2014)  menyatakan  bahwa pengangguran terbuka yaitu mereka yang tidak mau bekerja karena mengharapkan pekerjaan yang lebih baik, maupun mereka yang mau bekerja namun tidak memperoleh pekerjaan. Menurut Dewanti, A. K., (2020) meningkatnya angka pengangguran terbuka dapat memberikan dampak yang buruk terhadap perekonomian suatu negara, orang yang tidak bekerja  menyebabkan  seseorang  tidak  bisa  menghasilkan  barang  dan  jasa.  Hal  ini  akan  diikuti  dengan  turunnya pendapatan  perkapita.  Sehingga  menyebabkan  menurunnya  daya  beli  masyarakat  yang  menyebabkan  turunnya permintaan  terhadap  barang  jasa.  Kemudian  hal  ini  akan  mengakibatkan  para  investor  tidak  melakukan  perluasan dalam  mengembangkan  usahanya,  sehingga  perekonomian  turun.  Semakin  banyak  pengangguran  maka  Produk Domestik  Bruto  (PDB)  yang  dihasilkan  akan  menurun.  Dengan  demikian  pendapatan  perkapita  yang  rendah mengakibatkan  tingkat  kesejahteraan  menurun  dan  meningkatnya  kemiskinan.  Kondisi  lain  yang  dihadapi  Provinsi Jambi  adalah  adanya  penurunan  tingkat  pengagguran  tetapi  ternyata  tidak  diimbangi  dengan  meningkatnya  tingkat
Suherman et al., Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Pertumbuhan Penduduk Dan Tingkat Pengangguran Terbuka

## Terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jambi
kemiskinan  (Tabel  1).  Menurut  penelitian  Harlik,  H.,  Amir,  A.,  &  Hardiani,  H.  (2013)  bahwa  pengangguran  erat kaitanya  dengan  kemiskinan  di  Indonesia  yang  penduduknya  memiliki  ketergantungan  yang  sangat  besar  atas pendapatan  gaji  atau  upah  yang  diperoleh  saat  ini.  Hilangnya  lapangan  pekerjaan  menyebabkan  berkurangnya sebagian besar penerimaan yang digunakan untuk membeli kebutuhan sehari-hari. Yang artinya bahwa semakin tinggi pengganguran maka akan meningkatkan kemiskinan.
Berbagai upaya untuk menekan kemiskinan, salah satunya adalah meningkatkan Indeks Pembangunan Manusia. Menurut  Suliswanto,  M.  S.  W.  (2010)  pembangunan  manusia  merupakan  tujuan  pembangunan  itu  sendiri.  Sehingga pembangunan  manusia  memiliki  peranan  kunci  dalam  membentuk  kemampuan  sebuah  negara  dan  untuk mengembangkan  kapasitasnya  agar  tercipta  pertumbuhan  serta  pembangunan  yang  berkelanjutan.  Dalam  proses pemenuhan  kebutuhan  hidup  erat  kaitannya  dengan  tingkat  pertumbuhan  penduduk  karena  pertumbuhan  penduduk yang tinggi disuatu  wilayah diindikasikan akan mempengaruhi  kesediaan lahan tempat tinggal, kebutuhan  hidup dan melimpahnya  tenaga  kerja.  Jika  hal  ini  tidak  bisa  dikendalikan  dengan  baik  maka  akan  berdampak  buruk  bagi perekonomian.  Menurut  Baeti,  N.  (2013)  pengangguran  adalah  seseorang  tidak  mempunyai  hak  sedikitpun  memilih status  ini  dan  terpaksa  harus  menerimanya  dikarenakan  seseorang  tersebut  tidak  memiliki  keterampilan.  Maka  dapat dikatakan  jika  semakin  tinggi  angka  pengangguran  maka  akan  membuat  produktifitas  masyarakatnya  rendah  hal  ini dikarenakan ketika seseorang yang harusnya sudah masuk usia produktif namun tidak dapat mendapat pekerjaan akan menjadi  beban  bagi  dirinya  dan  lingkungan.  Akibatnya  produktifitas  yang  harusnya  meningkat bagi  dirinya  akan menurun  kemudian  pengaruhnya  terhadap  kemiskinan  jika  kondisi  masyarakatnya  mengalami  produktifitas  yang rendah  maka  akan  sulit  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidup  bagi  dirinya  sendiri dan  keluarganya  sehingga  akan mempengaruhi tingkat kemiskinan disuatu wilayah tersebut.

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  metode  pendekatan  secara  kuantitatif.  Menurut  Wiarta,  I.  (2020)  metode kuantitatif  merupakan  metode  penelitian  yang  dapat  diartikan  sebagai  metode  penelitian  yang  berlandaskan  pada filsafat  positif  yang  menggunakan  populasi  atau  sampel  tertentu,  pengumpulan  data  menggunakan  instrument penelitian.  Analisis data bersifat  kuantitatif dengan tujuan  untuk menguji  hipotesis yang telah di tetapkan. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang di peroleh dari instansi resmi yang dipublikasi oleh Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jambi. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu berupa data berkala (time series) 2010-2021. Data yang  di  ambil  dalam  penelitian  ini  adalah  data  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM),  jumlah  penduduk  dan  tingkat pengangguran terbuka dan tingkat kemiskinan.
Metode kuantitatif merupakan metode yang mendeskripsikan suatu fenomena, gejala, peristiwa serta kejadian yang  terjadi  secara  sistematis,  faktual  dan  akurat.  Fenomena  berupa  bentuk  hubungan,  karakteristik, aktivitas  serta persamaan  dan  perbedaan  antar  fenomena  (Rian  Dani,  &  Iqra  Wiarta.,  2022).  Regresi  linier  berganda  merupakan model  regresi  yang  melibatkan  lebih  dari  satu  variabel  independen   (Yuliara,  I.  M.,  2016).  Analisis  regresi  linier berganda  dilakukan  untuk  mengetahui  arah  dan  seberapa  besar  pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel dependen.  Alat uji  yang digunakan  adalah  uji asumsi  klasik untuk mengetahui  apakah terdapat masalah didalam data regresi.  Uji  asumsi  klasik  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  X  terhadap  variabel  Y,  maka  penelitian  ini menggunakan analisis regresi  untuk membandingkan dua atau lebih variabel  yang berbeda   (D.  I.  D.,  &  Hidayat,  R., 2019), ada empat pengujian dalam uji asumsi klasik, sebagai berikut :

## Uji Asumsi Klasik
Uji  normalitas  untuk  mengetahui  distribusi  data  dalam  variabel  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian dan dilakukan  sebelum  data  diolah  berdasarkan  model-model  penelitian  (Usmadi,  U.,  2020).  Metode  yang  digunakan dalam  penelitian  adalah  metode  kolmogrov  smirnov  untuk  mengetahui  normal  atau  tidaknya  data  yang  digunakan. Uji  kolmogrov  smirnov  adalah  uji  beda  antara  data  yang  diuji  normalitasnya  dengan  data normal baku (Quraisy, A., 2020).  Jika  sig  >  0,05  maka  data  berdistribusi  normal;  Jika  sig  <  0,05  maka  data  tidak  berdistribusi  normal.  Uji multikolineritas untuk mengetahui apakah model regresi ditemukan adanya kolerasi antara variabel independent (bebas) (Puspitasari,  D.,  2009).  Apabila  terjadi  kolerasi  antara  variabel  bebas,  maka  terjadi  masalah  multikolineritas  pada model  regresi  tersebut.  Pedoman  suatu  model  regresi  yang  bebas  multikolineritas  adalah  koefisien  korelasi  antar variabel  independent  (terikat)  haruslah  lemah  <  0,05.  Jika  korelasi  kuat,  maka  terjadi  masalah  multikolineritas.  Uji autokorelasi  untuk  mengetahui  apakah  model  regresi  linier  ada  korelasi  antara  kesalahan  penganggu  pada  periode sebelumnya. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya, untuk mendeteksi  ada  atau  tidaknya  autokorelasi  dalam  penelitian  (Novia,  A.  D., 2012).  Uji  heteroskedastisitas  untuk mengetahui apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan antara pengamatan satu dengan yang lainnya (Khoiroh, U., 2011). Jika pengamatan satu dengan yang lainnya sama maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas.
Suherman et al., Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Pertumbuhan Penduduk Dan Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jambi

## Uji F, t dn koeefisien Determinasi
Menurut Lubis, D. I. D., & Hidayat, R. (2019), Uji F untuk menguji apakah variabel independen dalam model memiliki pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau tidak.
a. Jika nilai probabilitas > 0,05 maka model penelitian dapat diterima dan variabel independen (X) secara bersama- sama berpengaruh terhadap variabel dependen (Y)
b. Jika  nilai  probabilitas  <  0,05  maka  model  penelitian  dapat  ditolak  dan  variabel  independen  (X)  secara bersama- sama tidak berpengaruh terhadap variabel dependen (Y)
Menurut Lubis, D. I. D., & Hidayat, R. (2019), uji t untuk menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independent secara signifikan dalam menerangkan variasi variabel dependen.
a. Jika  nilai  probabilitas  >  0,05  maka  hipotesis  di  tolak  (koefisien  regresi  tidak  signifikan).  Variabel independen  (X)  tidak  mempunyai  pengaruh  secara  signifikan  berpengaruh  terhadap  variabel  dependen  (Y) secara parsial.
b. Jika  nilai  probabilitas  <  0,05  maka  hipotesis  diterima  (koefisien  regresi  signifikan).Variabel  independen  (X) mempunyai pengaruh secara signifikan berpengaruh terhadap variabel dependen (Y) secara parsial.
Menurut  D.  I.  D.,  &  Hidayat,  R.  (2019),  uji  koefisien  determinasi  (R 2 )  untuk  mengukur  seberapa  jauh kemampuan model dalam rangka menerangkan variasi variabel dependen. Koefisien determinasi sebagai alat ukur dari persamaan  regresi  dengan  memberikan  persentase  variase  total  dalam  variabel  dependen  (Y)  yang  dijelaskan  oleh variabel independen (X). Nilai R 2 berkisaran antara 0 dan 1 (0 < R2 < 1).
a. Jika R 2 semakin mendekati angka 1, maka hubungan  antara variabel independent (X) dengan  variabel dependen (Y) semakin erat/dekat atau maka dapat dikatakan model tersebut dinilai baik.
b. Jika  R 2 semakin  menjauhi  angka  1,  maka  hubungan  antara  variabel  independent  (X)  dengan  variabel  dependen (Y) semakin tidak erat/jauh atau maka dapat dikatakan model tersebut dinilai kurang baik.

## HASIL
Tabel 2 Hasil Pengujian Normalitas Mean 1.18e-15 Median -0.058870 Maximum 0.400084 Minimum -0.342311 Std. Dev 0.271687 Skewness 0.400496 Kurtosis 694966 Jarque-Bera 1.172351 Probability 0.556451 Sumber: data olahan
Tabel 2 diketahui dengan metode Jarque-bera diperoleh nilai probability sebesar 0,556451 > 0.05 (lebih besar dari β0 0.05) maka model di atas berdistribusi normal, dan terbebas dari gejala normalitas. Tabel 3 menunjukkan nilai VIF  variabel  indeks  pembangunan  manusia  sebesar  0.124252,  pertumbuhan  penduduk  sebesar  0.291386  dan  tingkat pengangguran  penduduk  sebesar  1.000000, nilai  VIF  lebih  kecil  dari  10  maka  tidak  adanya  gejala  multikolinearitas pada  penelitian  ini.  Selanjutnya  hasil  uji  Autokorelasi  Breusch-Godfrey  pada  Tabel  4  dapat  diketahui   bahwa  nilai Prob. Chi-Square sebesar 0.9213 > 0.05 dengan demikian dapat disimpulkan bahwa data tidak mengandung masalah autokorelasi. Sedangkan Tabel 5 menjelaskan bahwa probabilita Chi-Square lebih besar dari nilai β0  yang dipilih yaitu sebesar 0.5146 > 0.05 berarti tidak di temukan masalah heterokedastisitas pada model penelitian ini
Tabel 3 Hasil Uji Multikolinearitas Variable  Coefficient Variance Uncentered VIF Centered VIF X1 1.000000 -0.645534 0.124252 X2 -0.645534 1.000000 0.291386 X3 0.124252 0.291386 1.000000 Sumber: data olahan
Suherman et al., Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Pertumbuhan Penduduk Dan Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jambi
Tabel 4 Hasil Uji Autokorelasi F-statistic 0.080005 Prob. F(2,6) 0.9231 Obs*R-squared 0.163899 Prob. Chi-Square(2) 0.9213 Sumber: data olahan Tabel 5 Hasil Uji Heterokedastisitas F-statistic 0.628576 Prob. F(3,8) 0.6167 Obs*R-squared 2.289030 Prob. Chi-Square(3) 0.5146 Scaled explained SS 0.353511 Prob. Chi-Square(3) 0.9497 Sumber: data olahan Tabel 6 Perkembangan Tingkat Kemiskinan Provinsi Jambi Tahun 2010-2021 Tahun Penduduk Miskin (Ribu Jiwa) Kemiskinan (%) Perkembangan (%) 2010 260,50 8,40 - 2011 251,90 7,90 -5,95 2012 270,20 8,28 4,81 2013 268,50 8,14 -1,69 2014 281,75 8,39 3,07 2015 300,71 8,86 5,60 2016 289,81 8,41 -5,08 2017 286,55 8,19 -2,62 2018 281,69 7,92 -3,30 2019 274,32 7,60 -4,04 2020 277,80 7,58 -0,26 2021 293,86 8,09 6,73 Rata-rata 278,13 8,15 0,70

## Sumber: data olahan
Tabel  6  menunjukkan  bahwa  perkembangan  tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Jambi  pada  tahun  2010  hingga 2021 mengalami fluktuatif. Laju perkembangan secara keseluruhan selama 12 tahun terakhir mengalami peningkatan dengan rata-rata  sebesar 0,70%, dimana peningkatan terbesar  terjadi pada tahun 2021 sebesar 6,73% dan mengalami penurunan  pada  tahun  2011  sebesar  -5,95%.  Tabel  7  secara  keseluruhan  dapat  dilihat  bahwa  peningkatan  indeks pembangunan  manusia Provinsi Jambi sangat bervariasi. Laju perkembangan IPM secara keseluruhan selama 12 tahun dari tahun 2010 hingga 2021 mengalami peningkatan dengan rata-rata 0,83% setiap tahunnya. Perkembangan IPM yang terbesar yaitu terjadi di tahun 2013 sebesar 1,22% dan perkembangan terendah terjadi pada tahun 2020  sebesar 0,04%, hal  ini  terjadi  karena  adanya  wabah  yang  melanda  Indonesia  termasuk  juga  Provinsi  Jambi  yang  membuat  kualitas manusia sedang tidak baik dan rendahnya produktifitas pada manusia.
Tabel 7 Perkembangan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Jambi Tahun 2010-2021 Tahun IPM Perkembangan (%) 2010 65,39 - 2011 66,14 1,15 2012 66,94 1,21 2013 67,76 1,22 2014 68,24 0,71 2015 68,89 0,95 2016 69,62 1,06 2017 69,99 0,53 2018 70,65 0,94 2019 71,26 0,86 2020 71,29 0,04 2021 71,63 0,48 Rata-rata 68,98 0,83 Sumber: data olahan
Suherman et al., Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Pertumbuhan Penduduk Dan Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jambi
Tabel 8 Pertumbuhan Penduduk Provinsi Jambi Tahun 2010-2021 Tahun Jumlah Penduduk (Jiwa) Pertumbuhan Penduduk (%) 2010 3.092.265 - 2011 3.169.814 2,51 2012 3.169.814 0,00 2013 3.317.034 4,64 2014 3.344.421 0,83 2015 3.402.052 1,72 2016 3.458.926 1,67 2017 3.515.017 1,62 2018 3.570.272 1,57 2019 3.624.579 1,52 2020 3.548.228 -2,11 2021 3.585.119 1,04 Rata-rata 3.399.795 1,37

## Sumber: data olahan
Tabel  8  menunjukan  bahwa  setiap  tahunnya  pertumbuhan  di  Provinsi  Jambi  mengalami  fluktuatif.  Laju perkembangan  secara  keseluruhan  pada  tahun  2010  hingga  2021  mengalami  peningkatan  dengan  rata-rata  1,37%. Pertumbuhan penduduk 12 tahun terakhir tertinggi pada tahun 2013 sebesar 4,64% dan terjadi penurunan yang sangat pesat  pada  tahun  2020  sebesar  -2,11.  Hal  ini  terjadi  karena  wabah.  Berdasarkan  Tabel  9  menunjukkan  bahwa perkembangan  pengangguran  terbuka  di  Provinsi  Jambi  pada  12  tahun  terakhir  mengalami  fluktuatif.  Laju perkembangan TPT secara keseluruhan pada tahun 2010 hingga 2021 mengalami peningkatan dengan rata-rata 1,27%. Perkembangan  TPT  yang  tinggi  terjadi  pada  tahun  2013  sebesar  47,83%  dan  mengalami  penurunan  yang  tertinggi pada tahun 2011 sebesar 25,42%.
Tabel 9 Perkembangan Tingkat Pengangguran Terbuka Provinsi Jambi Tahun 2010-2021 Tahun Pengangguran (Ribu Jiwa) Angkatan Kerja (Juta Jiwa) TPT (%) Perkembangan (%) 2010 83.278 1.545.683 5,39 - 2011 58.621 1.495.167 4,02 -25,42 2012 47.296 1.470.920 3,22 -19,90 2013 70.361 1.452.832 4,76 47,83 2014 79.784 1.570.822 5,08 6,72 2015 65.732 1.620.752 4,34 -14,57 2016 67.671 1.692.193 4,00 -7,83 2017 66.816 1.724.633 3,87 -3,25 2018 69.075 1.790.437 3,73 -3,62 2019 73.965 1.765.747 4,19 12,33 2020 93.990 1.832.993 5,13 22,43 2021 93.754 1.840.594 5,09 -0,78 Rata-rata 72.529 1.650.231 4,40 1,27 Sumber: data olahan Tabel 10 Hasil Regresi Linier Berganda Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 8.649320 0.479192 18.04980 0.0000 X1 0.064347 0.027128 2.371967 0.0451 X2 0.146953 0.065745 2.235197 0.0558 X3 -0.200796 0.130249 -1.541635 0.0356 R-squared 0.442596  Mean dependent var 8.146667 Adjusted R-squared 0.777319  S.D. dependent var 0.363901 S.E. of regression 0.318581  Akaike info criterion 0.811322 Sum squared resid 0.811951  Schwarz criterion 0.972958 Log likelihood -0.867933  Hannan-Quinn criter. 0.751479 F-statistic 2.117419  Durbin-Watson stat 1.154877 Prob(F-statistic) 0.000001 Sumber: data olahan
Suherman et al., Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Pertumbuhan Penduduk Dan Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jambi
Hasil  analisis  pada  Tabel  10  yang  digunakan  dalam  regresi  linear  berganda,  maka  diperoleh  persamaan sebagai berikut : Y = 8.649320 + 0.064347 IPM +0.146953 PP - 0.200796 TPT.
a. Nilai  konstanta  β0 sebesar 8.649320 artinya  bahwa jika indeks pembangunan manusia, pertumbuhan penduduk dan tingkat pengangguran terbuka sama dengan nol maka besarnya rata-rata kemiskinan sebesar 8,64%.
b. Koefisien  indeks  pembangunan  manusia  Provinsi  Jambi  sebesar  0.06434  artinya  setiap  kenaikan  indeks pembangunan manusia sebesar 1 persen maka tingkat kemiskinan mengalami peningkatan sebesar 0,06%.
c. Koefisien  pertumbuhan  penduduk  provinsi  di  Provinsi  Jambi  sebesar  0.146953  artinya  setiap  kenaikan pertumbuhsn  penduduk  provinsi  sebesar  1  persen  maka  tingkat  kemiskinan  mengalami  peningkatan  sebesar 0,14%.
d. Koefisien  tingkat  pengangguran  terbuka  provinsi  di  Provinsi  Jambi  sebesar  -  0.200796  artinya  setiap  kenaikan pengangguran terbuka provinsi sebesar 1 persen maka tingkat kemiskinan mengalami penurunan sebesar 0,20%.
Berdasarkan  hasil  uji  F  pada  Tabel  10,  nilai  Prob  ( F-statistic )  yaitu  sebesar  0,00001  yang  lebih  kecil  dari tingkat  signifikan  sebesar  5%  =  0.05.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  indeks  pembangunan  manusia, pertumbuhan  penduduk  dan  tingkat  pengangguran  terbuka  secara  bersama-sama  (simultan)  berpengaruh  siginifikan terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Jambi. Sedangkan uji t dari Tabel 10 menjelaskan sebagai berikut:
a. Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia terhadap Tingkat Kemiskinan. Tabel 10 hasil pengujian koefisien regresi dengan menggunakan β0 = 5% (0.05) variabel indeks pembangunan manusia, dapat dilihat nilai t hitung 2.371967 dengan probabilitas variabel indeks pembangunan manusia sebesar 0.0451 atau lebih kecil dari β0 = 0.05 (0.0451 <  0.05).  Artinya  variabel  indeks  pembangunan  manusia  secara  individual  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Jambi.
b. Pengaruh Pertumbuhan Penduduk terhadap Tingkat kemiskinan. Tabel 10 hasil pengujian koefisien regresi dengan menggunakan  β0  =  5%  (0.05)  variabel  pertumbuhan  penduduk,  dapat  dilihat  nilai  t  hitung  2.235197  dengan probabilitas  variabel  pertumbuhan  penduduk  sebesar  0.0558  atau  lebih  kecil  dari  β0  =  0.05  (0.0558  <  0.05). Artinya  variabel  Pertumbuhan  Penduduk  secara  individual  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan di Provinsi Jambi.
c. Pengaruh tingkat pengangguran terbuka terhadap Tingkat kemiskinan. Tabel 10 hasil pengujian koefisien regresi dengan menggunakan β0 = 5% (0.05) variabel tingkat pengangguran terbuka, dapat dilihat nilai t hitung -1.541635 dengan probabilitas tingkat pengangguran terbuka provinsi sebesar 0.0356 atau lebih kecil dari β0 = 0.05 (0.0356 <  0.05).  Artinya  variabel  tingkat  pengangguran  terbuka  secara  individual  berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Jambi.
Nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  pada  Tabel  10  sebesar  0.777319;  hal  ini  menunjukkan  bahwa  indeks pembangunan  manusia,  pertumbuhan  penduduk  dan  tingkat  pengangguran  terbuka  mampu  menjelaskan  tingkat kemiskinan sebesar 77,73% sisanya 22,27% variabel lainnya yang tidak termasuk dalam persamaan pada penelitian ini seperti belanja modal, inflasi, pendapatan Negara, pengeluaran pemerintah, pertumbuhan ekonomi dan sebagainya.

## SIMPULAN
Perkembangan  indeks  pembangunan  manusia  dari  tahun  2010-2021  dengan  rata-rata  peningkatan  selama 12 tahun sebesar 0,83%. Selanjutnya pertumbuhan penduduk selama 12 tahun dimulai dari tahun 2010- 2021  mengalami peningkatan dengan rata-rata sebesar 1,37%. Kemudian perkembangan tingkat pengangguran terbuka dari tahun 2012- 2021 mengalami peningkatan dengan rata-rata sebesar 1,27% dan perkembangan tingkat kemiskinan selama 12 tahun terakhir  dari  tahun  2010-2021  mengalami  peningkatan  dengan  rata-rata  sebesar  0,70%.  Secara  simultan  variabel independent yaitu indeks pembangunan manusia, pertumbuhan penduduk dan tingkat pengangguran terbuka memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  dengan  nilai  Prob  ( F-statistic )  yaitu  sebesar  0,00001.  Secara parsial  variabel  independen  indeks  pembangunan  manusia  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan  di  Provinsi  Jambi  dengan  nilai  T  hitung  2.371967  dan  nilai  probabilitas  sebesar  0.0451  atau  lebih  kecil dari  β0  =  0.05  (0.0451  <  0.05)  serta  pertumbuhan  penduduk  berpengaruh  Positif  dan  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan di Provinsi Jambi dengan nilai T hitung 2.235197 dengan probabilitas sebesar 0.0558 atau lebih kecil dari β0  =  0.05  (0.0558  <  0.05),  sedangkan  tingkat  pengangguran  terbuka  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  tingkat kemiskinan di Provinsi Jambi nilai T hitung  -1.541635 dengan probabilitas sebesar 0.0356 atau lebih kecil dari β0 = 0.05 (0.0356 < 0.05), sama seperti penelitian Dita Sekar Ayu (2018) bahwa tingkat pengangguran terbuka berpengaruh negatif dan signifikan karena bahwa tidak semua orang yang menganggur itu selalu miskin, selama dia masih mampu memenuhi kebutuhan pokoknya.
Suherman et al., Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Pertumbuhan Penduduk Dan Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jambi

## DAFTAR PUSTAKA
Baeti, N. 2013. Pengaruh pengangguran, pertumbuhan ekonomi, dan pengeluaran pemerintah terhadap pembangunan manusia  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah  tahun  2007-2011. Economics  Development  Analysis Journal , 2(3).
Dewanti, A. K. 2020. Meningkatnya Angka Pengangguran dan Kemiskinan. Arsip Publikasi Ilmiah Biro Administrasi Akademik .
Dewi,  N.,  Yusuf,  Y.,  &  Iyan,  R.  Y.  2017.  Pengaruh  kemiskinan  dan  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Riau , Doctoral dissertation , Riau University. Ferezagia, D. V. 2018. Analisis tingkat kemiskinan di Indonesia. Jurnal Sosial Humaniora Terapan , 1(1). Franita, R. 2016. Analisa pengangguran di Indonesia. Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial, 1(3), 88-93. Harlik, H., Amir, A., & Hardiani, H. 2013. Faktor-faktor  yang mempengaruhi kemiskinan dan pengangguran di  Kota Jambi. Jurnal Perspektif Pembiayaan dan Pembangunan Daerah , 1(2), 109-120. Kbbi, K. B. B. I. 2016. Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) . Kementerian Pendidikan Dan Budaya. Khoiroh, U. 2011. Uji Heteroskedastisitas pada Regresi Nonparametrik, Doctoral dissertation , Universitas Airlangga. Lubis,  D.  I.  D.,  &  Hidayat,  R.  2019.  Pengaruh  Citra  Merek  dan  Harga  terhadap  Keputusan  Pembelian  pada  Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen Sukma Medan. Jurnal Ilman: Jurnal Ilmu Manajemen , 5(1). Maipita, I. 2014. Mengukur kemiskinan & distribusi pendapatan . UPP STIM YKPN.
Muslim, M. R. 2014. Pengangguran terbuka dan determinannya. Jurnal Ekonomi & Studi Pembangunan , 15(2), 171- 181.
Novia,  A.  D.  2012.  Analisis  perbandingan  uji  autokorelasi  Durbin-Watson  dan  Breusch-Godfrey, Doctoral dissertation , Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim. Nurwati,  N.  2008.  Kemiskinan:  Model  pengukuran,  permasalahan  dan  alternatif  kebijakan. Jurnal  Kependudukan Padjadjaran , 10(1), 1.
Pratowo,  N.  I.  2012.  Analisis  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia. Jurnal Studi Ekonomi Indonesia , 1(1), 15-31.
Prawoto, N. 2008. Memahami  kemiskinan dan strategi penanggulangannya. Jurnal Ekonomi  & Studi  Pembangunan , 9(1), 56-68.
Puspitasari, D. 2009. Analisis pengaruh CAR, NPL, PDN, NIM, BOPO, LDR, dan suku bunga SBI terhadap ROA (Studi pada bank devisa Di  Indonesia perioda 2003-2007), Doctoral dissertation , program Pascasarjana Universitas Diponegoro.
Quraisy, A. 2020. Normalitas Data Menggunakan Uji Kolmogorov-Smirnov dan Saphiro-Wilk: Studi kasus penghasilan orang tua mahasiswa Prodi Pendidikan Matematika Unismuh Makassar. J-HEST Journal of Health Education Economics Science and Technology, 3(1), 7-11.
Rian Dani, &  Iqra Wiarta. 2022. Analisis Tingkat Kesehatan Bank dengan Menggunakan Metode Risk-  Based Bank Rating (RBBR) pada PT. Bank Mega Syariah Periode Tahun 2017-2021. MAMEN: Jurnal Manajemen, 1(3), 349–360. https://doi.org/10.55123/mamen.v1i3.705
Rochaida,  E.  2016.  Dampak  Pertumbuhan  Penduduk  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Keluarga  Sejahtera  di Provinsi Kalimantan Timur. Forum Ekonomi , 18(1). Sabiq,  R.  M., &  Nurwati,  N.  2021. Pengaruh  Kepadatan  Penduduk  Terhadap  Tindakan  Kriminal. Jurnal  Kolaborasi Resolusi Konflik , 3(2), 161-167. Statistik, B. P. 2021. Badan Pusat Statistik. Statistik, B. P. 2021. Badan Pusat Statistik Provinsi Jambi.
Suliswanto,  M.  S.  W.  2010.  Pengaruh  produk  domestik  bruto  (PDB)  dan  indeks  pembangunan  manusia (IPM) terhadap angka kemiskinan di Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan, 8(2), 357-366. Syaadah,  N.  2014.  Analisis  Dampak  Pertambahan  Penduduk  Terhadap  Penyerapan  Angkatan  Kerja. Jurnal ilmiah pendidikan geografi , 2(1), 61-62.
Usmadi, U. 2020. Pengujian persyaratan analisis (Uji homogenitas dan uji normalitas). Inovasi Pendidikan, 7(1). Wiarta, I. 2020. Pengaruh rasio kecukupan modal, likuiditas dan operasioal terhadap kinerja keuangan Bank Syariah di Indonesia (Studi Empiris Pada BRI Syariah). Journal Development , 8(1), 90-95. Windia, W. 2015. Sekali Lagi Tentang Pengentasan Kemiskinan (Di Bali). Piramida , 11(1), 1-7. Yuliara, I. M. 2016. Regresi Linier Berganda . Denpasar: Universitas Udayana.
Zulfa,  A.  2016.  Pengaruh  pertumbuhan  penduduk  dan  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  tingkat  pengangguran di  kota lhokseumawe. Jurnal Visioner & Strategis , 5(1).