## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.2, No.2, Januari-Juni 2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia, Tingkat Pengangguran Terbuka, dan Jumlah Penduduk Terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta
Puspita Candra Bella 1 , Syamsul Huda 2
Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Email : candrabella1311@gmail.com, syamsul.huda.ep@upnjatim.ac.id
Article History:
Received: 26 Mei 2023
Revised: 22 Juni 2023
Accepted: 24 Juni 2023 Abstract: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Tingkat Pengangguran Terbuka, dan Jumlah Penduduk terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Daerah Istimewa
Yogyakarta. Data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan data sekunder dari Badan Pusat Statistik Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Penelitian ini menggunakan analisis data panel yaitu gabungan antara data tahunan yang terukur dalam runtun waktu bersifat time series mulai 2012-2021 dan data cross section yang terdiri dari 5 Kota/Kabupaten di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta menggunakan aplikasi Eviews 12. Dari hasil analisis dapat diketahui IPM berpengaruh negatif signifikan terhadap tingkat kemiskinan, sedangkan tingkat pengangguran terbuka dan jumlah penduduk berpengaruh positif dan signifikan terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Dari penelitian ini diharapkan pemerintah lebih meningkatkan kualitas sumber daya manusia, meningkatkan sektor informal untuk menekan pengangguran dan lebih memperhatikan laju pertumbuhan penduduk. Keywords: Indeks Pembangunan Manusia, Tingkat Pengangguran Terbuka, Jumlah Penduduk,
Tingkat Kemiskinan.
PENDAHULUAN Kemiskinan adalah salah satu masalah yang menjadi perhatian di semua negara, terutama di negara yang sedang berkembang salah satunya negara Indonesia. Kemiskinan digambarkan sebagai kurangnya pendapatan untuk memenuhi kebutuhan hidup yang pokok atau kebutuhan hidup yang minimum yaitu sandang, pangan, papan, pendidikan dan kesehatan (Mubyarto, 2004) Menurut Badan Pusat Statistik penduduk miskin memiliki rata-rata pengeluaran per kapita per bulan di bawah garis kemiskinan. Kemiskinan dapat terjadi karena beberapa penyebab salah satunya yaitu rendahnya tingkat pendapatan yang diperoleh masyarakat. Selain itu kemiskinan dipicu akibat rendahnya kualitas hidup manusia, ketidaksesuaian upah minimum yang diperoleh, dan jumlah penduduk miskin yang meningkat setiap tahunnya. Upaya pengentasan kemiskinan harus dilakukan dengan mencakup berbagai aspek kehidupan masyrakat, secara komprehensif
dan dilakasankan secara terpadu (Nasir dkk., 2008).
Terdapat beberapa faktor penyebab kemiskinan di suatu daerah yaitu yang pertama, kapasistas yang dipunyai setiap individu maupun kelompok masyarakat menunjukan ketidaksamaan yang tinggi sehingga mengakibatkan ketimpangan di dalam distribusi pendapatan. Masyarakat yang tergolong miskin cenderung memiliki sumber daya dengan kualitas yang rendah dan terbatas. Selanjutnya, jika sumber daya manusia yang dipunyai berkualitas rendah sehingga akan cenderung melakukan kegiatan produksi yang rendah pula sehingga upah yang didapatpun minim. Kualitas sumber daya didalam suatu masyarakat dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti, keturunan, sosial, kondisi lingkungan dan pendidikan. Yang terakhir, akses modal yang tidak tersebar secara merata (Fairizta et al., 2020)
Kemiskinan tidak hanya masalah nasional saja, namun juga merambah ke setiap daerah seluruh indonesia. Selama ini pembangunan ekonomi di Indonesia yang cenderung berpusat di Jawa dengan sumbangan pada pertumbuhan ekonomi nasional mencapai 57,89%, namun faktanya masalah kemiskinan berpusat di Pulau Jawa. Adapun persentase penduduk miskin di Pulau Jawa mencapai 9,03% pada September 2022, di mana persentase penduduk miskin di perkotaan sebesar 7,65%, dan di perdesaan sebesar 11,94%. Berikut tabel perbandingan tingkat kemiskinan di Pulau Jawa :
Tabel 1. Perbandingan Tingkat Kemiskinan di Pulau Jawa Provinsi 2017 2018 2019 2020 2021 DKI 3.77 3.57 3.47 4.53 4.72 Jawa Barat 8.71 7.4 6.91 7.88 8.40 Banten 5.45 5.24 5.09 5.92 6.40 JawaTengah 13.01 11.32 10.80 11.41 11.79 DIY 13.02 12.32 10.80 11.41 12.80 Jawa Timur 11.77 10.98 10.37 11.09 11.40 Sumber : Badan Pusat Statistik
Dilihat dari tabel diatas Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta menapati posisi pertama dengan tingkat kemiskinan paling tinggi di Pulau Jawa. Daerah Istimewa Yogyakarta mengalami fluktuasi pada tahun 2015 sebesar 14,91%. Pada tahun 2016 hingga 2019 terjadi penurunan secara terus menerus. Namun pada tahun 2021 kembali meningkat sebanyak 12,80%. Hal tersebut berdampak pada pertumbuhan ekonomi secara nasional.
Provinsi yang berada di bagian selatan Pulau Jawa ini mempunyai luas wilayah sebesar 3.133,15 km2. Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta terdiri dari satu kota dan empat kabupaten yaitu kota Yogyakarta, Kabupaten Gunungkidul, Kabupaten Kulonprogo, Kabupaten Bantul dan Sleman. Di antara kabupaten dan kota di Daerah Istimewa Yogyakarta Kabupaten Kulonprogo merupakan kabupaten yang memiliki tingkat kemiskinan paling tinggi di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta sebesar 18,38 %. Sedangkan kota Yogyakarta merupakan kota dengan tingkat kemiskinan paling rendah sebesar 7,64% pada tahun 2021. DIY dikenal sebagai kota pendidikan maupun destinasi wisata, sehingga terasa janggal bila perputaran ekonomi di sana terbatas.
Faktor lain yang dapat mempengaruhi kemiskinan yaitu kualitas sumber daya manusia, Badan Perserikatan Bangsa menetapkan suatu ukuran standar suatu pembangunan manusia yaitu dengan Human Develoment Index (HDI) atau Indeks Pembangunan Manusia (IPM). ndeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan suatu ukuran yang digunakan untuk mengukur keberhasilan pembangunan (Muliza et al., 2017). Teori pertumbuhan baru menekankan pentingnya meningkatkan pembangunan modal manusia ( human capital ) dan pengembangan

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.2, No.2, Januari-Juni 2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
untuk meningkatkan produktivitas manusia. Melalui investasi pendidikan diharapkan akan mampu meningkatkan kualitas sumber daya manusia yang diperlihatkan dengan meningkatnya pengetahuan dan keterampilan seseorang sehingga akan mendorong peningkatan produktivitas kerjanya (Todaro, 2003)
Angka IPM Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta pada tahun 2017 – 2021 terus mengalami kenaikan pada setiap tahunnya. Menurut Publikasi Badan Pusat Statistik pada tahun 2012 sampai 2021 menunjukan bahwa tingkat Indeks Pembangunan Manusia di Daerah Istimewa Yogyakarta berada di posisi kedua dari seluruh provinsi yang ada di Indonesia. Posisi pertama yang di duduki oleh ibu kota negara yaitu DKI Jakarta. IPM di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta terus mengalami peningkatan setiap tahunnya hingga 80%, angka tersebut tergolong dalam IPM katagori sangat tinggi, namun kemiskinan di DIY tetap pada lima tahun terakhir tetap melonjak. Hal ini menunjukkan bahwa tujuan pemerintah untuk meningkatkan kesejahteraan dalam masyarakat belum sejalan dengan tujuan pembangunan yang telah direncanakan, namun pemerintah juga harus terus berupaya untuk mempertahankan perkembangan positif tersebut, sebagai bentuk pencapaian target pembangunan Tingkat Pengannguran Terbuka (TPT) di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta sangat fluktuatif. Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) adalah jumlah perbandingan antara jumlah angkatan kerja dengan jumlah penganggur yang digunakan untuk memonitoring dan mengevaluasi indikator dalam pembangunan Pengangguran sendiri yaitu keadaan ketika seseorang yang tergolong dalam katagori angkatan kerja yang tidak memiliki pekerjaan dan secara aktif tidak sedang mencari pekerjaan (Nanga, 2001).TPT juga merupakan indikator yang dapat digunakan dalam mengukur tingkat suatu penawaran yang tidak terserap oleh pasar tenaga kerja. Pengangguran terbuka di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta pada tahun 2019 mengalami penurunan sebesar 3,14%. Namun, TPT Yogyakarta pada tahun 2020 kembali lagi mengalami peningkatan sebesar 4,57% dan pada tahun 2021 turun sebesar 0,1% menjadi 4,56%. Peningkatan pengangguran terbuka di DIY ini karena adanya pemberlakuan pembatasan kegiatan masyarakat (PPKM) akibat pandemi Covid-19. Berdasarkan daerah tempat tinggal masyarakat TPT daerah perkotaan 5,44%, sedangkan TPT di daerah perdesaan sebesar 2,21%. Hal tersebut bisa terjadi karena wilayah perkortaan DIY mempunyai sektor formal yang lebih banyak dibandingkan wilayah perdesaan. Dalam sektor informal lebih mudah dimasuki oleh para angkatan kerja dibanding sektor formal, karena seperti yang dikertahui di sektor formal lebih mengedepankan keahlian ataupun syrat-syarat khusus bagi angkatan tenaga kerja.
Faktor lain yang dapat mempengaruhi kemiskinan yaitu pertumbuhan penduduk yang tinggi. Apabila pertumbuhan penduduk semakin meningkat dan tidak diimbangi dengan peningkatan sumber daya pangan dan kualitas penduduk maka akan meningkatkan kemiskinan. Adanya jumlah penduduk yang semakin meningkat juga akan menghambat proses pembangunan ekonomi. Penduduk adalah sejumlah menusia yang bmenempati suatu daerah pada waktu tertentu. Pertumbuhan penduduk yang semakin meningkat menurut Lincolin dapat mengakibatkan berbagai masalah dan hambatan, karena pertumbuhan penduduk yaang tidak terkendali akan menimbulkan cepatnya penambahan jumlah tenaga kerja, sedangkan di suatu daerah untuk menciptakan kesempatan tenaga kerja yang baru itu sangat terbatas (Arsyad, 2004) Daerah Istimewa Yogyakarta mengalami peningkatan jumlah penduduk di setiap tahunnya. Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta terdiri dari satu kota dan empat kabupaten yaitu kota Yogyakarta, kabupaten Gunungkidul, kabupaten Kulonprogo, Kabupaten Bantul dan Sleman. Provinsi DIY pada tahun 2020 mempunyai jumlah penduduk sebesar 3.668.719 jiwa, dan pada
tahun 2021 sebesar 3.712.896 jiwa. Peningkatan jumlah penduduk tersebut harus dibarengi dengan adanya peningkatan lapangan pekerjaan untuk memperkecil tingkat kemiskinan, sehingga tidak terlalu berdampak bagi tingkat pengangguran serta pembangunan ekonomi di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta.

## METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan yaitu penelitian kuantitatif dengan menggunakan analisis data panel yaitu gabungan antara data tahunan yang terukur dalam runtun waktu bersifat time series mulai 2012-2021 dan data cross section yang terdiri dari 5 Kota/Kabupaten di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta yaitu Kabupaten Bantul, Kabupaten Gunung Kidul, Kabupaten Kulon Progo ,Kabupaten Sleman dan Kota Yogyakarta. diolah menggunakan software E-views 12.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Uji Model Pemilihan hasil Estimasi
Uji Chow
Uji chow digunakan untuk pengujian untuk menentukan model yang tepat pada data panel antara Common Effect (ECM) atau Fixed Efect (FEM). Pada tingkat signifikan 5% dengan kriteria penguji yang digunakan sebagai berikut :
H0 : Memilih model Common Effect Model atau pooled OLS jika nilai probabilitas F statistiknya tidak signifikan pada α 5%.
H1 : Memilih model Fixed Effect Model, jika nilai probabilitas F statistiknya signifikan pada α 5.

## Tabel 2. Hasil Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests Pool: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 12.944357 (4,42) 0.0000 Cross-section Chi-square 40.162728 4 0.0000 Sumber: Data diolah dengan Eviews 12, 2023 Berdasarkan hasil pengujian uji Chow dengan Redundant Test diperoleh nilai cross-section chi-square sebesar 40.162728 dengan probabilitas 0,0000 (kurang dari 5%). Dikarenakan semua model pengujian memiliki probabilitas F-statistik lebih besar dari alpha 0,05, maka model yang tepat adalah menggunakan fixed Effect Model Uji Hausman
Uji Hausman digunakan untuk memilih model yang terbaik antara fixed effect dan Random effect model dengan berdasarkan hipotesis sebagai berikut: H0 : memilih Model Random Effect, jika nilai Chi-squernya tidak signifikan pada ɑ = 5%. H1 : Memilih model Fixed Effect, jika nilai Chi-squernya signifikan pada ɑ = 5%.
Tabel 3. Hasil Uji Hausman Correlated Random Effects - Hausman Test

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.2, No.2, Januari-Juni 2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## Pool: Untitled
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 8.439018 3 0.0378
Sumber: Data diolah dengan Eviews 12, 2023 Berdasarkan Tabel di atas diperoleh nilai distribusi chi-square sebesar 8.439018 dengan probabilitas chi-square sebesar 0,0000 yang lebih kecil dari alpha 0,05 (0.0378 < 0,05 ), maka model yang tepat adalah menggunakan Fixed Effect Model . Dengan demikian berdasarkan uji Hausman model yang tepat untuk menganalisis data adalah model Fixed Effect dari pada model Random Effect. Hasil Regresi Panel Dari hasil pengujian yang dilakukan pada uji chow ,uji hausman di atas, dapat diketahui dan dipilih model terbaik yang akan digunakan untuk analisis. Model yang digunakan adalah regresi model fixed effect.
Tabel 4. Persamaan regresi fixed effect Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 44.18746 9.714206 4.548746 0.0000 X1 -0.577411 0.114679 -5.035002 0.0000 X2 0.401847 0.145505 2.761730 0.0085 X3 2.369643 0.613146 3.864731 0.0004
Sumber : Data Diolah dengan Eviews 12, 2023 Dari hasil analisis regresi tersebut dapat diperoleh model persamaan regresi sebagai berikut : Y it = 44.18746 - 0.577411X 1it + 0.401847X 2it + 2.369643X 3it + Keterangan :
X 1it = Indeks Pembangunan Manusia daerah i periode t X 2it = Tingkat Pengangguran Terbuka daerah i periode t X 3it
= Jumlah Penduduk daerah i periode t = Standar Error Uji Asumsi Klasik Uji Normalitas 0 2 4 6 8 10 12 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Series: Residuals Sample 1 50 Observations 50 Mean -2.23e-15 Median 0.072171 Maximum 7.276618 Minimum
-4.505813 Std. Dev. 2.479559
Skewness 0.528687 Kurtosis 3.347088 Jarque-Bera 2.580225 Probability 0.275240 Gambar 1. Uji Normalitas
Sumber : Data Diolah dengan Eviews 12, 2023 Pada Grafik tersebut dapat dikethaui pada nilai probabilitas sebersar 0.275240 > 0.05. Maka dapat disimpulkan bahwa pada model regresi tersebut tidak ada gejala normalitas.
Uji multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan yang sempurna atau sangat tinggi antar variabel independent dalam model regresi. Untuk mendeteksi ada tidaknya permasalahan multikolinearitas dalam model regresi dapat dilihat dari nilai VIF (Variance Inflation Factor). Hasil uji multikolinearitas dapat dilihat pada tabel dibawah ini .
Tabel 5. Hasil Uji Multikolinieritas
Hasi uji multikolinearitas pada tabel tersebut menunjukan bahwa nilai centered VIF kurang dari 10 sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat gejala multikolinearitas antar variabel independent.
Uji heterodastitas Berdasarkan Uji Breusch-Pagan-Godfrey, nilai Probabilitas signifikan lebih dari 5%. Hasil uji heteroskedastisitas dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 6. Uji Heterodastitas
Hasil uji heteroskedastisitas pada tabel, menunjukkan bahwa nilai Prob. Chi- Square dari Obs *R-squared= 0.7830 ≥ 0,05, maka asumsi homoskedastisitas terpenuhi. Dengan kata lain, tidak terjadi gejala heteroskedastisitas pada residual.
Uji Statistik
Tabel 7. Uji Statistik

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.2, No.2, Januari-Juni 2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
Koefisien Determinasi R2 Hasil regresi pada tabel diatas menunjukkan hasil nilai koefisien R 2 sebesar 0.8857 yang artinya variable independen yaitu X1 , X2, dan X3 mampu menjelaskan variable dependen yaitu Y sebesar 88.57%. Sedangkan sisanya 11.43% dijelaskan oleh variable lain diluar model. Uji F (Pengujian Variabel Secara bersama-sama) Berdasarkan tabel 4.10 diperoleh f statistic sebesar 55.23085 dengan probabilitas f statistiknya sebesar 0.000000 < α 5%, maka Ho ditolak. Variable independen yaitu X1, X2, dan X3 secara bersama sama berpengaruh signifikan terhadap variable dependen yaitu Y.
Uji T (Pengujian Variabel Secara Individu)
Tabel 8. Hasil Regresi Pengujian Hipotesis Variabel t -Statistik Prob. X1 -5.035002 0.0000 X2 2.761730 0.0085 X3 3.864731 0.0004 Sumber : Data Diolah dengan Eviews 12, 2023 1. Variabel X1( Indeks Pembangunan Nasional)
Dari hasil estimasi mendapatkan hasil bahwa variabel X1 nilai probabilitasnya 0.0000. Yang mana lebih kecil dari alfa (0.0000 < 0.05) hal ini menunjukkan X1 berpengaruh negatif terhadap Y, jika X1 naik 1 maka akan menurunkan Y sebesar -0.577411, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel IPM signifikan dan variabel IPM memiliki pengaruh terhadap tingkat kemiskinan.
2. Variabel X2 (Tingkat Pengangguran Terbuka) Dari hasil estimasi mendapatkan hasil bahwa variabel X2 nilai probabilitasnya 0.0085. Yang mana lebih kecil dari alfa (0.0000 < 0.05) hal ini menunjukkan X1 berpengaruh positif terhadap Y jika X2 naik 1 maka akan meningkatkan Y sebesar 0.401847. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel tingkat pengangguran terbuka signifikan dan variabel tingkat pengangguran terbuka memiliki pengaruh terhadap tingkat kemiskinan.
3. Variabel X3 (Jumlah Penduduk) Dari hasil estimasi mendapatkan hasil bahwa variabel X3 nilai probabilitasnya 0.0004 . Yang mana lebih kecil dari alfa (0.0000 < 0.05) hal ini menunjukkan X1 berpengaruh positif terhadap Y jika X2 naik 1 maka akan meningkatkan Y
sebesar 2.369643. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel jumlah signifikan dan variabel jumlah penduduk memiliki pengaruh terhadap tingkat kemiskinan.
Pembahasan
Dari hasil pengolahan data tersebut dapat diketahui variabel Indeks Pembangunan Manusia, Tingkat Pengangguran Terbuka, dan Jumlah penduduk berpengaruh langsung terhadap tingkat kemiskinan di Daerah Istimewa Yogyakarta.
Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Tingkat Kemiskinan Dari hasil pengujian model Fixed Effect menunjukan hasil bahwa variabel IPM nilai probabilitasnya 0.0000. Hasil tersebut menunjukan IPM berpengaruh negatif terhadap tingkat kemiskinan, jika IPM naik 1 persen maka akan menurunkan tingkat kemiskinan sebesar - 0.577411. Hasil ini sesuai dengan teori Todaro dan Smith yang menyatakan tingkat kemiskinan menurun indeks pembanguna akan meningkat begitu pula sebalikanya. Hal ini mengakibatkan lokasi-lokasi dengan populasi masyarakat miskin yang signifikan mengalami kesulitan dalam mengembangkan potensi kemanusiaanya. Dengan meningkatnya pendapatan masyarakat dapat memenuhi kebutuhan hidup sehingga dapat mengurangi tingkat kemiskinan.
Analisis Pengaruh Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Tingkat Kemiskinan Dari hasil pengujian mendapatkan hasil bahwa tingkat pengaguran terbuka nilai probabilitasnya 0.0085. Hasil tersebut menunjukan tingkat pengangguran berpengaruh positif terhadap tingkat kemiskinan jika tingkat pengangguran naik 1 persen maka akan meningkatkan tingkat kemiskinan sebesar 0.401847. Hal ini sesuai dengan teori dari Sukirno (2004) yang menyebutkan pengangguran akan berdampak berkurangnya pendapatan penduduk sehingga mempengaruhi kemakmuran dan kesejahteraan seseorang. Pengangguran disebabkan oleh adanya pemutusan hubungan kerja yang menimbulkan pekerja tersebut tidak memiliki penghasilan untuk memenuhi kebutuhan hidup sehingga retan hidup dibawah garis kemiskinan.
Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk Terhadap Tingkat Kemiskinan Dari hasil pengujian mendapatkan hasil bahwa variabel Jumlah Penduduk memiliki nilai probabilitas sebesar 0.0004. Hal ini menunjukkan jumlah penduduk berpengaruh positif terhadap tingkat kemiskinan jika jumlah penduduk naik 1 jiwa maka akan meningkatkan Y sebesar 2.369643.. Hal tersebut sesuai dengan toeri Nelson dan Leibstein yang menyebutkan apalbila jumlah penduduk di suatu wilayah bertambah maka jumlah kemiskinan juga akan semakin meningkat. Naiknya jumlah penduduk berkaitan erat dengan kemiskinan, karena apabila penduduk itu melahirkan maka pasti jumlah penduduk juga akan bertambah, oleh karena itu pengeluaran beban biaya dalam keluarga penduduk tersebut pasti juga akan bertambah, apabila mereka tidak bisa memenuhi kebutuhanya tersebut akan menimbulkan ketergantungan secara ekonomi sehingga dapat menimbulkan kemiskinan.

## KESIMPULAN
Dari penelitian tersebut maka diperoleh kesimpulan bahwa Indeks Pembangunan Manusia (IPM) berpengaruh negatif signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Hal ini disebabkan karena Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Deaerah Istimewa Yogyakarta mengalami kenaikan setiap tahunya sehingga mampu menekan tingkat kemiskinan. Tingkat Pengangguran Terbuka berpengaruh positif signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Hal tersebut terjadi karena peningkatan tingkat pengangguran terbuka di Daerah Istimewa Yogyakarta yang disebabkan oleh lapangan pekerjaan yang kurang memadai sehingga menimbulkan masyarakar rentan hidup

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.2, No.2, Januari-Juni 2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
dibawah garis kemiskinan. Jumlah penduduk berpengaruh positif signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Hal tersebut bisa terjadi dikarenakan penduduk yang melahirkan maka jumlah penduduk juga akan bertambah, oleh karena itu pengeluaran beban biaya dalam keluarga penduduk tersebut pasti juga akan bertambah, apabila mereka tidak bisa memenuhi kebutuhanya maka menimbulkan ketergantungan secara ekonomi sehingga dapat menimbulkan kemiskinan. Dari penelitian ini diharapkan pemerintah lebih meningkatkan kualitas sumber daya manusia, meningkatkan sektor informal untuk menekan pengangguran dan lebih memperhatikan laju pertumbuhan penduduk.

## DAFTAR REFERENSI
Arsyad, L. (2004). Ekonomi Pembangunan, Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi, Yogyakarta. Anonim. (2022). Badan Pusat Statistik Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta Berbagai Tahun Terbitan
Fairizta, Y. A., Suharno, S., & Anwar, N. (2020). Determinan Tingkat Kemiskinan Di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. E-Jurnal Ekonomi Dan Bisnis Universitas Udayana , 1207. Https://Doi.Org/10.24843/Eeb.2020.V09.I12.P04 Ghozali, I., & Ratmono, D. (2013). Analisis Multivariat Dan Ekonometrika: Teori, Konsep, Dan Aplikasi Dengan Eviews 10 (Edisi 2. Cetakan Ke-2. Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Kuncoro, M. (2004). Ekonomi Pembangunan : Teori Masalah Dan Kebijakan Upp Amp Ykpn . Mubyarto. (2004). Teori Ekonomi Dan Kemiskinan . Aditya Media. Nanga, M. (2001). Makro Ekonomi, Teori, Masalah, Dan Kebijakan . Pt. Raja Grafindo Persada. Sukirno. (2004). Makro Ekonomi: Teori Pengantar. Pt. Raja Grafindo. Sumarsono, S. (2003). Ekonomi Manajemen Suber Daya Manusia Dan Ketenagakerjaan. Graha Ilmu.
Todaro, M. P. (2003). Pembangunan Ekonomi Di Dunia Ketiga. Erlangga.