Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3928

## Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan di Indonesia
Rika Yuli Wulansari 1) , Nurul Fadhilah 2) , Miftakhul Huda 3) , Ahmad Zainal Abidin 4) , Agus Eko Sujianto 5) 1,2,3,4,5) Pascasarjana UIN Sayyid Ali Rahmatullah Tulungagung
1) rikayuliw69@gmail.com
2) fadhilahnurul134@gmail.com
3) miftahhuda910@gmail.com
4) ahmadzainalabi09@gmail.com
5) agusekosujianto@gmail.com

## Abstrak
Kemiskinan  menjadi  probematika  kompleks  di  negara  berkembang  seperti  Indonesia.  Tingginya  angka kemiskinan mengakibatkan tingkat kesejahteraan masyarakat mengalami penurunan sehingga berdampak pada pertumbuhan ekonomi yang lambat. Adapun beberapa indikator yang dapat mempengaruhi kemiskinan adalah pertumbuhan  ekonomi,  Indeks  Pembangunan  Manusia  serta  tingkat  pengangguran.  Penelitian  ini  memiliki tujuan  untuk  menguji  pengaruh  dari  pertumbuhan  ekonomi,  Indeks  Pembangunan  Manusia  serta  tingkat pengangguran  pada  kemiskinan  di  Indonesia  baik  secara  parsial  atau  secara  simultan.  Dengan  menerapkan pendekatan penelitian kuantitatif dengan jenis asosiatif, maka dalam penelitian ini digunakan data sekunder menggunakan panel data pada 34 provinsi di Indonesia periode 2016-2022. Fixed Effect Model (FEM) menjadi model yang terpilih untuk interpretasi data panel penelitian ini, dan kemudian di lanjutkan uji asumsi klasik, pengujian  regresi,  uji  T,  uji  F,  serta  uji  koefisien  determinasi  (R 2 )  dengan  alat  bantu software Eviews-10. Temuan  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini  membuktikan  jika  secara  parsial  pertumbuhan  ekonomi  tidak berpengaruh  signifikan  pada  kemiskinan  di  Indonesia,  namun  Indeks  Pembangunan  Manusia  dan  tingkat pengangguran secara parsial memiliki pengaruh signifikan pada kemiskinan di Indonesia. Kemudian secara simultan variabel pertumbuhan ekonomi, Indeks Pembangunan Manusia, dan tingkat pengangguran memiliki pengaruh terhadap kemiskinan di Indonesia.
Kata kunci : Pertumbuhan Ekonomi, Indeks Pembangunan Manusia, Tingkat Pengangguran, Kemiskinan.

## Abstract
Poverty is a complex problem in developing countries like Indonesia. The high poverty rate has resulted in a decrease  in  the  level  of  social  welfare,  which  has  an  impact  on  slow  economic  growth.  There  are  several indicators that can affect poverty, namely economic growth, Human Development Index and unemployment rate.  This  study  aims  to  examine  the  effect  of  economic  growth,  the  Human  Development  Index  and  the unemployment  rate  on  poverty  in  Indonesia  either  partially  or  simultaneously.  By  applying  a  quantitative research approach with an associative type, this study used secondary data using panel data in 34 provinces in  Indonesia  for  the  2016-2022  period.  Fixed  Effect  Model  (FEM)  became  the  chosen  model  for  the interpretation  of  this  study's  panel  data,  and  then  continued  with  the  classical  assumption  test,  regression testing, T test, F test, and the coefficient of determination test (R 2 ) with tools software Eviews-10. The findings obtained in this study prove that partially economic growth has no significant effect on poverty in Indonesia, but the Human Development Index and the unemployment rate partially have a significant effect on poverty in Indonesia. Then simultaneously the variables of economic growth, the Human Development Index, and the unemployment rate have an influence on poverty in Indonesia.
Keywords: Economic Growth, Human Development Index, Unemployment Rate, Poverty.
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3928

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia adalah salah satu negara yang masuk di dalam kategori negara yang sedang berkembang. Di dalam negara berkembang seperti Indonesia sudah lazim apabila terjadi permasalahan kompleks yang salah satunya merupakan permasalahan mengenai kemiskinan. Sebagai akibat dari kurangnya sumber daya manusia, kemiskinan didefinisikan sebagai standar hidup yang buruk bagi penduduk. Sehingga sumber daya alam yang ada  cenderung  terbengkalai  dan  tidak  diolah  dengan  produktif  karena  keterbelakangan  manusia  tersebut. Kemiskinan memang menjadi pekerjaan yang perlu diselesaikan oleh pemerintah, sehingga pemerintah sudah menempuh  berbagai  cara  guna  mengatasi  permasalahan  kemiskinan  yang  terjadi  di  Indonesia  seperti  salah satunya  melalui  bantuan  insentif  yang  diberikan  langsung  berupa  uang  tunai  kepada  masayarakat  miskin. Meskipun  demikian,  jika  ditinjau  jumlah  penduduk  miskin  Indonesia  periode  tahun  2018-2022  mengalami perubahan yang tidak tetap. Total penduduk dengan kategori miskin yang ada di Indonesia pada tahun 2018- 2022 adalah sebagai berikut:
Jika  dilihat  berdasarkan  grafik  diatas  dapat  dilihat  bahwasanya  presentase  total  penduduk  dengan kategori miskin pada tahun 2018 dan 2019 sebesar 9.66% dan 9.22% sedangkan presentase  total penduduk dengan kategori miskin di Indonesia paling tinggi dalam periode waktu lima tahun terakhir yaitu tahun 2020 yakni  sebesar  10.19%.  Hal  tersebut  tak  luput  dari  pandemi  global  yang  melanda  hampir  belahan  dunia khusunya Indonesia sehingga mengakibatkan jutaan orang jatuh miskin dan pada akhirnya tingkat kemiskinan meningkat  (Suryahadi,  Al  Izzati,  &  Suryadarma,  2020).  Namun  setelah  terjadi  kelonggaran  peraturan pemerintah  dan  berbagai  insentif  yang  diberikan  kepada  masyarakat  sehingga  perlahan  penduduk  negara Indonesia mulai bangkit sehingga terjadi penurunan jumlah penduduk miskin seperti yang terlihat pada grafik pada tahun 2021 presentase menurun menjadi 9.71% dan pada tahun 2022 juga mengalami penurunan menjadi 9.54%.
Dalam mengatasi permasalahan kemiskinan, menumbuhkan tingkat pertumbuhan ekonomi merupakan satu pendekatan yang dapat diterapkan. Karena di asumsikan sumber penerimaan daerah akan cenderung besar ketika pertumbuhan ekonomi di daerah tersebut tinggi (Sjafrizal, 2016). Pertumbuhan ekonomi bisa ditinjau dari  besarnya  Produk  Domestik  Bruto  (PDB).  Sedangkan  untuk  daerah  regional  bisa  ditinjau  melalui  nilai Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  berdasarkan  harga  konstan  ataupun  ditinjau  dengan  harga  yang berlaku. Karena dari nilai PDRB kita bisa mendiskripsikan sejuah mana daerah menganggarkan sumber daya yang terdapat di dalamnya (Firmansyah, 2016). Laju pertumbuhan ekonomi Indonesia pada periode tahun 2018 sampai dengan tahun 2022 mengalami perubahan yang fluktuatif yaitu pada tahun 2018 sebesar 5.17 persen, pada  tahun  2019  dengan  nilai  5.02  persen,  kemudian  pada  tahun  2020  menurun  menjadi  -2.07  persen, kemudian  tahun  2021  menjadi  3.69  persen  dan  terakhir  pada  tahun  2022  triwulan  III  laju  pertumbuhan
Gambar 1 Grafik Presentase Jumlah Penduduk Miskin di Indonesia Tahun 2018-2022 (persen) Sumber: BPS, Diolah 2022
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3928
ekonomi  sebesar  5.72  persen.  Tentunya  fluktuasi  besarnya  laju  pertumbuhan  ekonomi  dipengaruhi  oleh berbagai faktor permasalahan, seperti halnya penurunan laju pertumbuhan ekonomi pada tahun 2020 terjadi akibat adanya pandemi covid-19 yang mewabah di seluruh dunia dan juga tentunya berdampak di Indonesia. Indonesia sendiri merupakan negara berkembang yang tentunya keberadaan perekonomiannya sulit jika berada di  kondisi  yang  stabil.  Sehingga  perlu  adanya  intervensi  dari  pemerintah  untuk  mendorong  terjadinya peningkatan pertumbuhan ekonomi secara nasional (Budhijana, 2020).
Adanya sumber daya manusia yang kurang berkualitas, sebagaimana dapat diketahui melalui Indeks Pembangunan  Manusia,  merupakan  aspek  lain  dari  kemiskinan  (IPM).  Sementara  itu,  ketersediaan  sumber daya manusia yang unggul sangat penting untuk pertumbuhan ekonomi jangka panjang (Sjafi’i, Hidayati, & Aini, 2009). Sehingga disini peran pemerintah juga sangat diperlukan guna meminimalisir ketimpangan yang terjadi sehingga diharapkan pembangunan sumber daya manusia yang berkulitas bisa terwujud dan tersebar di seluruh  wilayah  Indonesia  sehingga  tingkat  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  secara  nasional  bisa mengalami kenaikan.
Selain  dari  masalah  kemiskinan,  negara  berkembang  seperti  halnya  Indonesia  juga  dihantui  akan masalah tingkat pengangguran yang tinggi dikalangan masyarakat. namun tidak bisa dipungkiri bahwasanya permasalahan mengenai kemiskinan dan pengangguran senantiasa berjalan beriringan, sehingga dampak yang ditimbulkan dari tingginya tingkat pengangguran akan mengakibatkan berkurangnya pendapatan masyarakat, sehingga berdampak juga pada penurunan tingkat kesejahteraan dari masyarakat itu sendiri (Sukirno, 2010). Penelitian yang sebelumnya telah dilakukan oleh (Andhykha, Handayani, & Woyanti, 2018) juga menyatakan bahwasanya ketika meningkatnya tingkat pengangguran maka  hal tersebut akan mengakibatkan penurunan tingkat kesejahteraan masyarakat begitu pula sebaliknya ketika lapangan pekerjaan terbuka luas maka tingkat pengangguran akan menurun sehingga kesejahteraan masyarakat akan meningkat.
Pada penelitian terdahulu telah dilakukan penilitian mengenai pengaruh pertumbuhuan ekonomi, IPM serta  pengangguran  terhadap  tingkat  kemiskinan.  Sebagaimana  penelitian  yang sebelumnya  dilakukan  oleh (Budhijana,  2020)  Variabel  IPM  memiliki  pengaruh  yang  negatif  signifikan  terhadap  angka  kemiskinan  di Indonesia, lalu untuk variabel pengangguran memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap angka kemiskinan yang ada di Indonesia. Diketahui bahwa variabel pertumbuhan ekonomi tidak berpengaruh negatif serta signifikan terhadap kemiskinan di Indonesia. Namun disisi lain penelitian serupa dilakukan oleh (Ardian, Yulmardi,  &  Bhakti,  2021)  memperoleh  hasil  yang  berbeda.  Dalam  penelitian  ini  diketahui  bahwa  IPM, pertumbuhan ekonomi, serta pengangguran secara keseluruhan ketiganya memiliki pengaruh signifikan pada kemiskinan di Provinsi Jambi, tetapi justru pengangguran tidak memiliki dampak berarti terhadap kemiskinan yang terjadi di Provinsi Jambi.
Atas  dasar  penjelasan  yang  sudah  di  paparkan  diatas  sehingga  selanjutnya  akan  dikaji  mengenai bagaimana hubungan antara keempat variabel dalam penelitian ini. Adapun untuk tujuan penelitian yang ingin dicapai adalah sebagai berikut:
a. Untuk  menguji  apakah  pertumbuhan  ekonomi  memiliki  pengaruh  negatif  signifikan  secara  individu terhadap kemiskinan di Indonesia pada tahun 2018-2022.
b. Untuk menguji apakah IPM memiliki pengaruh negatif signifikan secara individu terhadap kemiskinan di Indonesia pada tahun 2018-2022.
c. Untuk  menguji  apakah  tingkat  pengangguran  memiliki  pengaruh  positif  signifikan  secara  individu terhadap kemiskinan di Indonesia pada tahun 2018-2022.
d. Untuk menguji apakah pertumbuhan ekonomi, IPM, serta tingkat pengangguran secara simultan memiliki pengaruh terhadap kemiskinan di Indonesia pada tahun 2018-2022.
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3928

## 2. KAJIAN PUSTAKA Konsep Kemiskinan
Kemiskinan didefinisikan sebagai suatu kondisi ketika seseorang berusaha untuk tetap bertahan hidup meskipun  mengalami  kesulitan  dalam  memenuhi  kebutuhan  pokoknya  (Sugiyarto,  Mulyo,  &  Seleky, 2016). Kebutuhan pokok yang dimaksud disini meliputi kebutuhan hidup seperti makan, minum, tempat tinggal, pendidikan, kesehatan, dan lingkungan serta bagaimana seseorang merasa aman dari segala bentuk kriminal serta memiliki hak yang sama dalam kehidupan di bidang sosial dan politik. Rendahnya standar hidup  masyarakat  tentunya  akan  menyebabkan  terjadinya  kemiskinan.  Kemiskinan  adalah  sebuah kenyataaan  dimana  keberadaan  sumber  daya  manusia  tidak  memadai.    Sehingga  karena  kurang memadainya  sumber  daya  manusia  ini  akan  menimbulkan  terbengkalainya  sumber  daya  alam  yang tersedia. Produktivitas manusia sangat bergantung pada sumber daya alam. Jika sebagian besar penduduk tidak  memiliki  pendidikan  cukup  dan  kurang  mampu,  maka  akan  menimbulkan  kekurangan  keahlian teknis  serta  aktivitas  kewirausahaan.  Hal  ini  pasti  akan  mengakibatkan  kurangnya  pemanfaatan  atau bahkan  penyalahgunaan  sumber  daya  alam  yang  sudah  ada.  Tingkat  pertumbuhan  ekonomi  akan dipengaruhi  oleh  sumber  daya  ala  mini.  Disisi  lain  kemiskinan  juga  diakibatkan  oleh  kurangnya  SDA karena SDA menjadi sumber utama kebutuhan manusia (Jhingan, 2016).
Berdasarkan  Teori  Nurkse  didalam  (Sukirno,  2006)  menjelaskan  bahwasanya  di  dalam  lingkaran kemiskinan  pada  awal  mulanya  terjadi  akibat  dari  kurang  dikembangkannya  sumber  daya  alam  (SDA) yang ada, hal tersebut disebabkan oleh keberadaan sumber daya manusia (SDM) yang kurang berkualitas sehingga  kurang  memadai  untuk  mengelola  keberadaan  sumber  daya  alam  (SDA)  akibatnya  muncul masalah  rendahnya  produktivitas  yang  terjadi  di  masyarakat,  sehingga  pendapatan  rill  di  kalangan masyarakat  pun  juga  ikut  rendah,  dan  pada  akhirnya  timbul multiplier  effect yaitu  terjadinya  tabungan masyarakat  rendah,  sehingga  pembentukan  modal  pun  juga  ikut  rendah  dan  akibatnya  masyarakat kekurangan modal untuk melakukan produktivitas sehingga kemiskinan pun terjadi.

## Gambar 2 Lingkaran Perangkap Kemiskinan

## Konsep Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan ekonomi disebut sebagai alat ukur yang dapat membantu mengukur seberapa baik negara telah  melakukan  pertumbuhan  ekonominya.  Seperti  yang  dikemukakan  oleh  Sadono  Sukirno, pertumbuhan ekonomi  dalam  (Ardian  et  al.,  2021)  yaitu  ketika  negara  dalam  suatu  kondisi mengalami kenaikan output perkapita yang terjadi secara berkesinambungan dalam jangka panjang sehingga terjadi peningkatan  produktivitas barang  serta  jasa  di  dalam  perekonomian.  Untuk  meninjau  sejauh mana laju pertumbuhan ekonomi disuatu daerah maka bisa melihat nilai presentase laju pertumbuhan PDRB untuk wilayah provinsi ataupun Kabupaten serta Kota (Suripto & Subayil, 2020).
Pertumbuhan  ekonomi  juga  mempunyai  karakteristik  di  beberapa  negara  maju  diantaranya  adalah terjadinya  perubahan  struktural  sosial  dan  ekonomi,  negara  yang  memiliki  perekonomian  yang  maju cenderung menguasai daerah-daerah lain guna kepentingan pemasaran dan pemasokan bahan baku, serta terjadi  kenaikan output perkapita  dan  pertumbuhan  ekonomi  penduduk  sehingga  produktivitas  dalam masyarakat mengalami peningkatan (Berlianantiya, 2017).
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  (Budhijana,  2020)  diketahui  bahwasanya  Tingkat kemiskinan  Indonesia  tidak  terpengaruh  secara  substansial  oleh  kemajuan  ekonomi.  Namun  penelitian serupa juga dilakukan oleh (Ardian et al., 2021) dengan hasil yang berbeda. Adapun hasil penelitiannya
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3928
diketahui  bahwasanya  pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh  signifikan  pada  kemiskinan  yang  terjadi  di Provinsi Jambi. Sehingga dapat dirumuskan hipotesis sebagai berikut:
H 1 : Pertumbuhan ekonomi berpengaruh negatif signifikan terhadap kemiskinan di Indonesia

## Konsep IPM
Keberadaan manusia diibaratkan sebagai kekayaan suatu negara. Tujuan utama pembangunan adalah untuk  memberikan  stimulus  pada  manusia  yang  terlibat  didalamnya  sehingga  nantinya  tingkat  kualitas Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  akan  mengalami  peningkatan.  IPM  merupakan  alat  bantu  ukur  untuk mengetahui sejauh mana kualitas sumber daya manusia di suatu negara ditinjau dari tiga variabel, yaitu pendidikan, kesehatan, dan taraf hidup dalam bentuk daya beli atau uang (Utami, 2020).
Kualitas dari sumber daya manusia yang rendah menjadi salah satu indikator terjadinya bertambahnya jumlah penduduk miskin. Sehingga ketika nilai IPM rendah, maka menandakan rendahnya produktivitas masyarakat  disuatu  wilayah,  sehingga  dengan  rendahnya  produktivitas  masyarakat  maka  pendapatan masyarakat pun juga ikut rendah sehingga jumlah masyarakat miskin meningkat (Estrada, Anak Agung Erick & Wenagama, 2019).
Penelitian  terdahulu  yang  membuktikan  bahwasanya  terdapat  pengaruh  antara  IPM  dengan kemiskinan, seperti halnya penelitian yang di lakukan oleh (Prasetyoningrum, 2018) yang memaparkan bahwasanya IPM memiliki pengaruh negatif terhadap kemiskinan di Indonesia. Sehingga dalam penelitian ini dirumuskan hipotesis sebagai berikut:
H 2 : Indeks Pembangunan Manusia (IPM) berpengaruh negatif signifikan terhadap kemiskinan di Indonesia

## Konsep Pengangguran
Dalam menilai tingkat pengangguran, pemerintah meninjau melalui indikator Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT).  Sedangkan pengangguran adalah kondisi ketika seseorang berada pada golongan angkatan kerja namun mereka sedang berusaha mendapatkan pekerjaan dan belum mendapatkan pekerjaan tersebut (Aprilia, 2016).  Tingkat pengangguran juga dijadikan sebagai indikator untuk menilai sejauh mana kinerja ekonomi  suatu  negara  seperti  halnya  Indonesia.  Meskipun  Indonesia  sendiri  merupakan  negara  yang menghadapi  masalah  tingkat  pengangguran  yang  cukup  tinggi  keberadaanya.  Pengangguran  sering memicu timbulnya berbagai masalah ekonomi ,karena ketika penganguran terjadi maka pendapatan dari masyarakat  akan menurun sehingga  masyarakat tidak mampu untuk melakukan produktivitas  (Yacoub, 2012).
Dalam  buku  karya  Todaro  yang  berjudul Economic  Development  in  the  Third  Word dikemukakan bahwasanya pengangguran memiliki keterkaitan dengan kemiskinan. Keberadaan pengangguran mampu mempengaruhi  tingkat  kemiskinan.  Kemiskinan  yang  dimaksud  disini  adalah  pendapatan  yang  rendah, tidak mendapatakan kesempatan, serta rendahnya pendidikan dan kesehatan.
Sebelumnya, penelitian juga dilakukan oleh (Sembiring, 2020) dan menunjukkan bahwa memang ada pengaruh  positif  signifikan  antara  penganguran  dengan  kemiskinan  yang  terjadi  di  Provinsi  Sumatera Utara. Sehingga dapat dirumuskan hipotesis sebagai berikut:
H 3 :  Tingkat  Pengangguran  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  di Indonesia.
H 4  : Pertumbuhan  Ekonomi,  IPM,  dan  Tingkat  Pengangguran  berpengaruh  terhadap  tingkat kemiskinan di Indonesia.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Untuk  menganalisis  populasi  atau  sampel  tertentu  dan  kemudian  mengevaluasi  hipotesis  yang sebelumnya  telah  dirumuskan,  digunakan  teknik  penelitian  kuantitatif  yang  langsung  dikaitkan  dengan data berupa angka. Untuk meninjau keterkaitan antara dua variabel atau lebih dalam bentuk penelitian ini digunakan penelitian asosiatif (Sugiyono, 2016). Sehingga, tujuan dari penelitian ini untuk memperoleh kebenaran mengenai pengaruh kemiskinan di Indonesia terhadap pertumbuhan ekonomi, IPM, dan tingkat pengangguran. Penelitian ini menggunakan variabel bebas pertumbuhan ekonomi sebagai X1, IPM sebagai X2,  dan  tingkat  pengangguran  sebagai  X3,  dan  untuk  variabel  terikat  dalam  penelitian  ini  adalah
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3928
kemiskinan (Y). Adapun untuk sumber data diperoleh dari data sekunder yang di publikasikan Badan Pusat Statistik (BPS) dan Sistem Informasi dan Manajemen Data Dasar Regional (SIMREG).
Adapun  populasi  dari  peneltiian  ini  adalah  data  dari presentase  PDRB,  presentase  IPM,  presentase Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT)  dan  presentase  jumlah  penduduk  miskin  di  Indonesia  yang  di publikasikan oleh BPS dan SIMREG yang didalamnya terdapat 34 Provinsi dengan periode waktu lima tahun yaitu 2018-2022, dengan total keseluruhan populasi adalah 170 populasi. Adapun sampel penelitian dalam  penelitian  menggunakan  keseluruhan  anggota  populasi  yaitu  presentase  PDRB,  presentase  IPM, presentase Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) dan presentase  keseluruhan penduduk miskin dari 34 provinsi yang ada di Indonesia dengan periode waktu lima tahun yaitu 2018-2022 dengan jumlah sampel 170 sampel.
Analisis data menggunakan analisis data panel, yaitu suatu data yang merupakan gabungan dari data time series dan data cross sectional (Tri Wahyudi, 2020). Dalam melakukan analisis data dibantu dengan software Microsoft Exel 2016 dan Eviews versi 10.
Pengambilan data panel juga merupakan metode pengembangan pengambilan data linear berdasarkan metode ordinary  least  square (OLS).  Dikarenakan  data  panel  ialah  kombinasi  data  yang  sifatnya time series dan data yang sifatnya cross section maka persamaan data panel yang diterapkan adalah:
Y ti = α + b 1 X 1ti + b 2 X 2ti + b 3 X 3ti + ε
Keterangan:
Y = Variabel Dependent (Kemiskinan)
α = Konstanta
X 1 = Pertumbuhan Ekonomi
X 2 = IPM
X 3 = Tingkat Pengangguran
ε = error
i = Provinsi
t = Periode Waktu (tahun)
Apapun untuk teknik analisis data yang dilakukan dalam penelitian berikut adalah:
a. Estimasi Model Regresi Data Panel
1) Common Effect Model (CEM)
Model  ini  sama  dengan  pendekatan Ordinary  Least  Squares (OLS)  karena  data  yang  di integrasikan tidak bergantung pada waktu atau ketidaksamaan individu (paling sederhana).
2) Fixed Effect Model (FEM)
Model ini mengasumsikan bahwa tiap individu variabel memiliki dampak yang berbeda sehingga bepotensi untuk berkorelasi dengan variabel independent.
3) Random Effect Model (REM)
Di  dalam  model  REM  ketidaksamaan  antar  individu  variabel  tidak  boleh  berkorelasi  dengan variabel independent.
b. Tahapan Analisis Data Panel (Pemilihan Model Terbaik)
1) Uji Chow
Antara  model  CEM  dan  model  FEM  digunakan  uji  Chow  untuk  memilih  model  yang  terbaik. Ketika nilai prob Cross-section Chi-square kurang dari 0,05, model FEM akan dipilih, dan jika
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3928
lebih dari 0,05, model CEM akan dipilih. Lagrange Multiplier Test harus dilakukan jika model CEM dipilih, dan Hausman Test harus dilakukan jika model FEM dipilih.
2) Uji Hausman
Antara model REM dan model FEM digunakan untuk uji hausman. FEM dipilih jika nilai prob Cross-section  kurang  dari  0,05,  dan  REM  dipilih  jika  nilai  prob  Cross-section  lebih  dari  0,05. Lagrange  Multiplier  Test tidak  perlu  dilakukan  jika model  FEM  dipilih  karena  pengujian akan selesai. Namun Lagrange Multiplier Test perlu dilakukan jika model REM dipilih.
3) Uji Lagrange Multiplier
Digunakan untuk memilih antara model CEM dan REM. Model REM akan terpilih ketika nilai Both kurang dari 0.05, dan model CEM akan terpilih apabila nilai Both lebih dari 0.05. Didalam uji ini, model apapun yang terpilih maka pengujian selesai (Tri Wahyudi, 2020).
c. Uji Asumsi Klasik
1) Uji Normalitas
Tujuan  uji  normalitas  adalah  untuk  menentukan  apakah  data  dapat  digunakan  untuk  analisis statistik  parametrik  atau  nonparametrik  selanjutnya.  Metode  Jarque  Bera  digunakan  dalam pengujian  ini.  Data  dianggap  berdistribusi  normal  apabila  probabilitasnya  >  0,05  dan  tidak dianggap berdistribusi normal jika nilai probabilitasnya < 0,05.
2) Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas diasumsikan akan menentukan apakah model regresi mengandung korelasi linier  atau  korelasi  bebas  (Ekananda,  2015).  Pada  uji  multikolinearitas  terjadi  masalah multikolinearitas  apabila  nilai  korelasi  >  0,90,  namun  sebaliknya  jika  nilai  korelasinya  <  0,90 terjadi masalah multikolinearitas.
3) Uji Heterokedastistas
Untuk  memastikan  tidak  adanya  tumpang  tindih  variansi  antara  nilai  residual  satu  pengamatan dengan  pengamatan  lainnya  maka  uji  heteroskedastisitas  digunakan.  Ketika  probabilitas  chi- square  (obs*squared)  lebih  besar  0,05  maka  tidak  terjadi  masalah  heteroskedastisitas,  namun ketika  probabilitas  chi-square  (obs*squared)  lebih  kecil  0,05  maka  terjadi  masalah heteroskedastisitas.
d. Uji Signifikansi
1) Uji Parsial (Uji T)
Untuk  menguji  bagaimana  pengaruh  secara  individu  dari  setiap  variabel  independent  terhadap variabel dependen.
H 0 : Tidak ada pengaruh secara parsial (ketika probabilitas > 0.05) H 1 : Terdapat pengaruh secara parsial (ketika porbabilitas < 0.05)
2) Uji Simultan (Uji F)
Untuk  mengetahui  pengaruh  secara  bersama-sama  antara  variabel  independent  atau  variabel  X (variabel bebas) terhadap variabel dependent atau variabel Y (variabel terikat). H 0 : Tidak ada pengaruh secara simultan (ketika probabilitas F-Statistic > 0.05)
H 1 : Terdapat pengaruh secara simultan (ketika porbabilitas F-Statistic < 0.05) e. Uji Adjusted R Square atau Koefisien Determinasi (R 2 )
Tujuan  dari  uji  koefisien  determinasi  yaitu  mendeteksi  seberapa  jauh  variabel  independent mempengaruhi keberadaan variabel dependent.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Penelitian
a. Tahapan Analisis Data Panel (Pemilihan Model Terbaik)
1) Uji Chow
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3928

## Tabel 1 Hasil Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests Equation: MODELFEM
Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 562.566309 (33,133) 0.0000 Cross-section Chi-square 840.787027 33 0.0000
Dari tabel hasil uji chow dpaat dilihat bahwa nilai prob Cross-section Chi-square yaitu 0.0000 dan nilai tersebut lebih kecil dari nilai 0.05 (0.000 < 0.05) maka keputusannya adalah terplihnya model FEM ditetapkan menjadi model terbaik, sehingga tahap selanjutnya adalah uji hausman.
2) Uji Hausman
Tabel 2 Hasil Uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: MODELREM
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 14.889795 3 0.0019
Jika dilihat pada tabel hasil uji hausman maka diperoleh nilai prob Cross-section random yaitu 0.0019 dan nilai tersebut lebih kecil dari nilai 0.05 (0.0019 < 0.05) maka keputusannya adalah model FEM terpilih sebagai model terbaik dan pengujian selesai.
b. Uji Asumsi Klasik
1) Uji Normalitas

## Gambar 3 Hasil Uji Normalitas
Uji normalitas menunjukkan nilai probability sebesar 0.964291 nilai tersebut lebih besar dari 0.05 (0.964291 > 0.05) maka keputusannya data memiliki distribusi normal.
2) Uji Multikolinieritas
Tabel 3 Hasil Uji Multikolinieritas X1_PDRB X2_IPM X3_PENGANG GURAN
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3928
X1_PDRB 1.000000 -0.061520 -0.262025 X2_IPM -0.061520 1.000000 0.381996 X3_PENGANG GURAN -0.262025 0.381996 1.000000
Berdasarkan hasl uji multikolinierotas diketahui bahwasanya keseluruhan nilai correlation berada pada  nilai  yang  lebih  kecil  daripada  0.90  (nilai correlation <  0.90)  maka  keputusannya  adalah tidak ada masalah multikolinieritas.
3) Uji Heterokedastisitas
Tabel 4

## Hasil Uji Heterokedastisitas
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic 2.480882     Prob. F(3,166) 0.0629 Obs*R-squared 7.294918     Prob. Chi-Square(3) 0.0631 Scaled explained SS 4.964384     Prob. Chi-Square(3) 0.1744
Berdasarkan hasil uji heterokedastisitas nilai Obs*Square sebesar 7.294918 sehingga nilai tersebut lebih  besar  dari  0.05  (7.294918  >  0.05),  maka  keputusannya  adalah  tidak  terjadi  masalah heterokedastisitas.
c. Analisis Regresi Data Panel
Tabel 5
Hasil Estimasi Fixed Effect Model (Model FEM)
Dependent Variable: Y_KEMISKINAN Method: Panel Least Squares Date: 12/04/22   Time: 16:58 Sample: 2018 2022 Periods included: 5
Cross-sections included: 34 Total panel (balanced) observations: 170 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 26.85272 3.990926 6.728443 0.0000 X1_PDRB -0.006221 0.008405 -0.740168 0.4605 X2_IPM -0.245083 0.056572 -4.332262 0.0000 X3_PENGANGGURAN 0.206309 0.047364 4.355826 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.996062     Mean dependent var 10.46212 Adjusted R-squared 0.994996     S.D. dependent var 5.400611 S.E. of regression 0.382040     Akaike info criterion 1.103260 Sum squared resid 19.41192     Schwarz criterion 1.785757 Log likelihood -56.77710     Hannan-Quinn criter. 1.380210 F-statistic 934.4143     Durbin-Watson stat 1.597731 Prob(F-statistic) 0.000000 Njdfnj Berdasarkan hasil tabel estimasi Fixed Effect Model (Model FEM) maka dapat diperoleh model persamaan regeresi sebagai berikut:
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3928
Y it = 26.85272 – 0.006221X 1 – 0.245083X 2 + 0.206309 + ε Penjelasan:
X 1 =  Apabila  terdapat  kenaikan  pertumbuhan  ekonomi  maka  kemiskinan  akan  menurun  sejumlah 0.006221.
X 2 = Apabila terjadi kenaikan IPM maka kemiskinan akan menurun sejumlah 0.245083.
X 3 =  Apabila  terjadi  kenaikan  tingkat  pengangguran  maka  kemiskinan  akan  meningkat  sejumlah 0.206309.
d. Uji Signifikansi
1) Uji Parsial (Uji T)
Pada hasil Uji T (lihat Tabel 5 Hasil Estimasi Fixed Effect Model (Model FEM)) dapat diketahui tingkat signifikansi α = 5.
Maka hasil uji parsial (Uji T) tiap variabel adalah:
a) Variabel  pertumbuhan ekonomi  (PDRB),  nilai  probabilitas  0.4605  >  0.05,  dapat  diartikan variabel pertumbuhan ekonomi (PDRB) secara parsial tidak  memiliki pengaruh signifikan pada kemiskinan di Indonesia.
b) Variabel IPM nilai probabilitas 0.0000 < 0.05, sehingga dapat diartikan variabel IPM secara parsial memiliki pengaruh signifikan pada kemiskinan di Indonesia.
c) Variabel  tingkat  pengangguran  nilai  probabilitas  0.0000  <  0.05,  sehingga  dapat  diartikan variabel tingkat pengangguran secara parsial memiliki pengaruh signifikan pada kemiskinan di Indonesia.
2) Uji Simultan (Uji F)
Pada  hasil  Uji  F  (lihat  Tabel  5  Hasil  Estimasi  model  FEM  diketahui  bahawasnya  F-Statistic sebesar  934.4143  dan  nilai  Prob(F-Statistic)  sebesar  0.000000.  Dimana  nilai  Prob(F-Statistic) lebih  kecil  daripada  0.05  (0.000000  <  0.05),  maka  keputusannya  adalah  variabel  pertumbuhan ekonomi (PDRB), IPM, dan tingkat pengangguran secara simultan berpengaruh signifikan dengan kemiskinan di Indonesia tahun 2018-2022.
e. Uji Adjusted R Square atau Koefisien Determinasi (R 2 ) Berdasarkan  hasil  uji  koefisien  determinasi  (R 2 )  (lihat  Tabel  5  Hasil  Estimasi  model  FEM  dapat diketahui nilai Adjusted R-square sebesar 0.994996 atau 99.49%. nilai tersebut menunjukkan bahwa variabel independent (pertumbuhan ekonomi, IPM, dan tingkat pengangguran) berkontribusi sebesar 99.49%,  dan  untuk  sisanya  (100%-99.49%)  =  0.51%  dipengaruhi  oleh  variabel  lainnya  diluar penelitian.

## Pembahasan

## 1. Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi terhadap Kemiskinan
Hasil uji parsial (Uji T) menunjukkan bahwa terdapat nilai probabilitas 0,4605 > 0,05 antara variabel pertumbuhan ekonomi dengan variabel dependen kemiskinan, dengan nilai koefisien sebesar -0,006221  (lihat  Tabel  5  Model  Fixed  Effect  Hasil  Estimasi  (Model  FEM)).  Hal  ini  menunjukkan bahwa keputusan mengenai variabel pertumbuhan ekonomi secara parsial tidak memberikan dampak negatif yang signifikan secara statistik terhadap kemiskinan di Indonesia. Jelas, ini membantah klaim bahwa pertumbuhan ekonomi di Indonesia secara signifikan memperburuk kemiskinan, yang dibuat dalam hipotesis H1 dan H2..
Kurangnya  dampak  yang  terlihat  dari  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  kemiskinan  di Indonesia dapat dijelaskan oleh fakta bahwa tidak mungkin semua kelompok masyarakat, termasuk mereka yang berpenghasilan rendah, mendapatkan keuntungan yang sama dari pertumbuhan ekonomi yang terjadi di Indonesia saat ini.. sehingga industri seperti pertanian atau yang membutuhkan banyak tenaga  kerja  didominasi  oleh  pekerja  berpendapatan  rendah  tidak  terpengaruh  oleh  pertumbuhan
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3928
ekonomi. (Budhijana, 2020). Akibatnya, meskipun penelitian dari (Yanti, 2011) menyatakan bahwa pertumbuhan  ekonomi  tidak  berdampak  langsung  terhadap  kemiskinan,  tingkat  kemiskinan  belum mampu dipengaruhi oleh pertumbuhan ekonomi.
Pernyataan  tersebut  juga  didukung  oleh  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Prasetyoningrum, 2018) yang menunjukkan bahwasanya pertumbuhan ekonomi tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat  kemiskinan  di  Indonesia.  Karena  pada  dasarnya  pertumbuhan  ekoomi  yang  baik  akan berdampak pada penurunan tingkat kemiskinan. Apabila keberedaaan pertumbuhan ekonomi masih belum  mempengaruhi  tingkat  kemiskinan  berarti  pertumbuhan  ekonomi  tersebut  masih  belum  bisa dirasakan oleh semua kalangan masyarakat.
2. Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM) terhadap Kemiskinan
Pada hasil uji parsial (Uji T) diperoleh hasil bahwasanya antara variabel IPM dengan variabel kemiskinan  (variabel  dependent)  diperoleh  nilai  probabilitas  0.0000  <  0.05,  maka  keputusannya variabel IPM secara parsial berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan di Indonesia. Hal ini tentunya terjadi  penerimaan  hipotesis  bahwasanya  H 2 :  IPM  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap kemiskinan di Indonesia.
Keberadaan  IPM  memungkinkan  pengukuran  kualitas  sumber  daya  manusia  (SDM)  suatu bangsa  sampai  batas  tertentu.  Salah  satu  penyebab  kemiskinan  adalah  ketersediaan  sumber  daya tersebut.  Oleh  karena itu, dalam  hal ini  diperlukan campur tangan  pemerintah untuk  melaksanakan pembangunan manusia karena penanggulangan kemiskinan selalu menjadi komponen pembangunan manusia. (Lanjouw, 2001).
Terdapat tiga faktor utama dalam IPM, yaitu kesehatan, pendidikan dan kelayakan hidup yang di  ukur  dari  pendapatan  per  kapita.  Sehingga  masyarakat  akan  lebih  mudah  mengakses  layanan kesehatan dan pendidikan ketika keberadaan IPM mengalami peningkatan, dan dari kemudahan akses kesehatan dan pendidikan maka masyarakat juga akan lebih siap untuk meningkatkan produktivitas tenaga kerja masyarakat. Ketika produktivitas tenaga kerja tinggi, masyarakat akan memperoleh lebih banyak uang, yang akan menyebabkan penurunan kemiskinan dan peningkatan konsumsi masyarakat untuk  memenuhi  kebutuhan.  Namun  sebaliknya  ketika  masyarakat  kesulitan  dalam  mengakses layanan  kesehatan  dan  pendidikan  maka  cenderung  kemiskinan  akan  bertambah  dan  sehingga produktivitas masyarakat juga ikut rendah (Sayifullah & Gandasari, 2016).
Pada  nilai  koefisien  variabel  IPM  menunjukkan  nilai  yang  negatif  (-0.245083)  hal  ini menandakan bahwa ketika terjadi kenaikan 1 angka pada tingkat variabel IPM maka akan menurunkan angka kemiskinan yang terjadi di Indonesia. Hal ini didukung oleh penelitian (Zuhdiyaty & Kaluge, 2018)  yang  menunjukkan  bahwa  IPM  memiliki  pengaruh  yang  negatif  dan  signifikan  pada kemiskinan.
Sehingga disini peran pemerintah diperlukan untuk senantiasa menaikkan tingkat IPM dalam upaya meningkatkan eksistensi manusia dalam memerangi kemiskinan. Karena memang jika ditinaju dari  penjelasan  di  atass  bahwasanya  IPM  berfokus  pada  tiga  faktor  (kesehatan,  pendidikan,  dan pendapatan), maka benar adanya jika tumbuhnya nilai IPM berpotensi menurunkan tingkat kemiskinan di Indonesia secara keseluruhan.
3. Pengaruh Tingkat Pengangguran terhadap Kemiskinan
Pada hasil uji parsial (Uji T) diperoleh hasil bahwasanya antara variabel tingkat pengangguran dengan  variabel  kemiskinan  (variabel  dependent)  diperoleh  nilai  probabilitas  0.0000  <  0.05,  maka keputusannya  tingkat  pengangguran  secara  parsial  berpengaruh  signifikan  pada  kemiskinan  di Indonesia.  Hal  ini  tentunya  terjadi  penerimaan  hipotesis  bahwasanya  H 3 :  tingkat  pengangguran berpengaruh positif signifikan terhadap kemiskinan di Indonesia.
Dalam  buku  karya  Todaro  yang  berjudul Economic  Development  in  the  Third  Word dikemukakan  bahwasanya  pengangguran  memiliki  keterkaitan  dengan  kemiskinan.  Keberadaan
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3928
pengangguran mampu mempengaruhi tingkat kemiskinan. Kemiskinan yang dimaksud disini adalah pendapatan yang rendah, tidak mendapatakan kesempatan, serta rendahnya pendidikan dan kesehatan.
Ditinjau  dari  nilai  koefisien  sebesar  0.206309  maka  dapat  diartikan  ketika  tingkat pengangguran mengalami kenaikan maka tingkat kemiskinan juga akan ikut naik sebesar 0.206309. Sehingga  dapat  diartikan  dalam  hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  tingkat  pengangguran memiliki dampak besar pada jumlah kemiskinan dan merupakan predictor utama dalam pendapatan. Orang yang tanpa pekerjaan (pengangguran) maka mereka tidak memiliki cara untuk menghasilkan uang, sehingga  pada akhirnya membuat mereka  sulit  dalam memenuhi kebutuhan.  Sehingga  ketika kebutuhan  pokok  mereka  tidak  terpenuhi  maka  seseorang  tersebut  dikatakan  sebagai  kelompok masyarakat miskin, sehingga hal ini menunjukkan hubungan yang erat antara tingkat pengangguran dengan tingkat kemiskinan (Prasetyoningrum, 2018).
Pernyataan ini didukung oleh penelitian (Andhykha et al., 2018) bahwasanya pengangguran memiliki pengaruh yang positif dan signifikan pada kemiskinan. Karena ketika di dalam masyarakat terjadi  permasalahan  pengangguran  maka  hal  tersebut  akan  berpengaruh  pada  penurunan kesejahteraan masyarakat karena masyarakat tidak berdaya untuk mencukupi kebutuhan hidup karena pendapatan yang menurun akibat dari terjadinya permasalahan pengangguran.

## 5. PENUTUP
Berdasarkan  penelitian  diatas  dapat  diartikan  bahwasanya  memang  terdapat  beberapa  indikator  yang dapat  mempengaruhi  kemiskinan  di  Indonesia,  seperti  halnya  pertumbuhan  ekonomi,  IPM  dan  tingkat pengangguran.  Meskipun  pertumbuhan  ekonomi  dalam  penelitian  berikut  tidak  memiliki  pengaruh  secara langsung terhadap kemiskinan di Indonesia namun sudah seharusnya pemerintah tetap berupaya meningkatkan pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara  karena  keberhasilan  suatu  negara  dalam  melakukan  pembangunan ekonomi bisa ditinjau dari besarnya presentase pertumbuhan ekonomi. Pemerintah juga harus mengupayakan mengenai efektifitas pertumbuhan ekonomi itu sendiri, karena ketika pertumbuhan ekonomi yang terjadi tidak efektif maka pertumbuhan ekonomi tersebut tidak akan menurunkan tingkat kemiskinan di suatu negara. Selain itu IPM dan tingkat pengangguran juga menjadi faktor yang perlu di perhatikan, keberadaan IPM bisa meninjau sejauh mana kualitas pembangunan manusia di suatu negara di tinjau dari tiga dimensi utama yaitu kesehatan, pendidikan  serta  pendapatan,  sehingga  kenaikan  IPM  mampu  menurunkan  kemiskinan  yang  terjadi  di Indonesia.  Begitu  pula  dengan  tingkat  pengangguran,  menekan  tingkat  pengangguran  agar  tidak  tinggi jumlahnya merupakan upaya yang harus dilakukan, dimana pengangguran erat kaitannya dengan pendapatan masyarakat,  tentu  saja  ketika  tingkat  pengangguran  yang  terjadi  di  masyarakat  tinggi  maka  akan mengakibatkan mereka tidak memiliki pendapatan sehingga tidak bisa memenuhi kebutuhan hidup dan pada akhirnya tingkat kemiskinan juga akan meningkat.
Berdasarkan pemaparan hasil penelitian dengan analisis data yang sudah dilakukan sebelumnya maka dapat juga bisa ditarik kesimpulan sebagai berikut:
a. Pertumbuhan  ekonomi secara  parsial  tidak  berpengaruh  yang  signifikan  pada  kemiskinan  di  Indonesia pada tahun 2018-2022.
b. IPM secara parsial berpengaruh yang signifikan pada kemiskinan di Indonesia pada tahun 2018-2022.
c. Tingkat  pengangguran  secara  parsial  berpengaruh  yang  signifikan  pada  kemiskinan  di  Indonesia  pada tahun 2018-2022.
d. Sedangkan  secara  bersama-sama  (simultan)  variabel  pertumbuhan  ekonomi,  IPM,  dan  tingkat pengangguran berpengaruh yang signifikan pada kemiskinan di Indonesia pada tahun 2018-2022.
Adapun saran untuk peneliti selanjutnya diharapkan hasil penelitian berikut bisa dijadikan rujukan guna melakukan  penelitian  kembali  dengan  menambahkan  beberapa  variabel  lainnya  selain  variabel  penelitian yang sudah diteliti di dalam penelitian berikut sehingga diperoleh hasil penelitian lebih bervariatif.

## 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 ,
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3928
33 (2), 113–123. https://doi.org/10.24856/mem.v33i2.671 Aprilia, R. D. (2016). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Upah Minimum, Pendidikan Dan Tingkat
Pengangguran Terhadap Tingkat Kemiskinan. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Fakultas Ekonomi Dan Bisnis , 1–19.
Ardian, R., Yulmardi, Y., & Bhakti, A. (2021). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Indeks Pembangunan Manusia, dan Tingkat Pengangguran Terbuka terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jambi. Jurnal Ekonomi Aktual , 1 (1), 23–34. https://doi.org/10.53867/jea.v1i1.3 Berlianantiya, M. (2017). Pertumbuhan ekonomi dan ketimpangan pembangunan ekonomi antar wilayah kebijakan pembangunan di Provinsi Jawa Timur. EQUILIBRIUM : Jurnal Ilmiah Ekonomi Dan Pembelajarannya , 5 (2), 163. https://doi.org/10.25273/equilibrium.v5i2.1544 Budhijana, R. B. (2020). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Index Pembangunan Manusia (IPM) dan Pengangguran Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Indonesia Tahun 2000-2017. Jurnal Ekonomi, Manajemen Dan Perbankan (Journal of Economics, Management and Banking) , 5 (1), 36. https://doi.org/10.35384/jemp.v5i1.170 Estrada, Anak Agung Erick & Wenagama, I. W. (2019). TERHADAP TINGKAT KEMISKINAN Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Udayana (UNUD), Bali , Indonesia Istilah kemiskinan muncul ketika seseorang atau sekelompok orang tidak mampu mencukupi tingkat kemakmuran ekonomi yang dianggap sebagai kebutuhan minima. E-Jurnal EP Unud , 8 , 1637–1665. Firmansyah. (2016). Produk Domestik Regional Bruto Kabupaten Sambas Menurut Pengeluaran 2011-2015 . Retrieved from https://sambaskab.bps.go.id/publication/2016/12/13/d7d717e41c5d15208c6078f1/pdrb- kabupaten-sambas-menurut-pengeluaran-2011-2015.html
Jhingan, M. . (2016). Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan . Jakarta: Rajawali. Lanjouw, P. (2001). Poverty, Education, and Health in Indonesia: Who Benefits from Public Spending . Washington: The World Bank Development Research Group.
Prasetyoningrum, A. K. (2018). Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (Ipm), Pertumbuhan Ekonomi, Dan Pengangguran Terhadap Kemiskinan Di Indonesia. Equilibrium: Jurnal Ekonomi Syariah , 6 (2), 217. https://doi.org/10.21043/equilibrium.v6i2.3663 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 Sembiring, F. (2020). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi , IPM , Pengangguran Terbuka dan Angkatan Kerja Terhadap Kemiskinan di Sumatera Utara . V (2). Sjafi’i, A., Hidayati, & Aini, N. (2009). Genjot Anggaran Pendidikan-Redam Kemiskinan . 101 (10), 68–69. Sjafrizal. (2016). Perencanaan Pembangunan Daerah dalam Era Otonomi . Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.
Sugiyarto, S., Mulyo, J. H., & Seleky, R. N. (2016). Kemiskinan Dan Ketimpangan Pendapatan Rumah Tangga Di Kabupaten Bojonegoro. Agro Ekonomi , 26 (2), 115. https://doi.org/10.22146/agroekonomi.17264 Sukirno, S. (2006). Ekonomi Pembangunan Proses, Masalah dan Dasar Kebijakan . Jakarta: Kencana. Sukirno, S. (2010). Pengantar Teori Makroekonomi . Jakarta: PT Raja Grafindo.
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. Suryahadi, A., Al Izzati, R., & Suryadarma, D. (2020). The Impact of COVID-19 Outbreak on Proverty: An Estimation for Indonesia . Jakarta: The SMERU Research Institute.
Tri Wahyudi, S. (2020). Konsep dan Penerapan Ekonometrika Menggunakan Eviews (2nd ed.). Depok: PT Raja Grafindo Persada.
Utami,  farathika putri. (2020). Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Kemiskinan dan Pengangguran Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Aceh. Jurnal Samudra Ekonomika , 4 (2), 101–113. Retrieved from https://ejurnalunsam.id/index.php/jse/article/view/2303 Yacoub, Y. (2012). Pengaruh Tingkat Pengangguran terhadap Tingkat Kemiskinan Kabupaten / Kota di Provinsi Kalimantan Barat . 8 , 176–185. Yanti, N. (2011). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Inflasi, dan Tingkat Kesempatan Kerja terhadap Tingkat Kemiskinan di Indonesia Tahun 1999-2009 (UPN Veteran Yogyakarta). Retrieved from
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3928
eprints.upnyk.ac.id/11400/
Zuhdiyaty, N., & Kaluge, D. (2018). Analisis Faktor - Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan Di Indonesia Selama Lima Tahun Terakhir. Jurnal Ilmiah Bisnis Dan Ekonomi Asia , 11 (2), 27–31. https://doi.org/10.32812/jibeka.v11i2.42