Inovbiz: Jurnal Inovasi Bisnis 8 (2020) 64-71

## Inovbiz
Website: www.ejournal.polbeng.ac.id/index.php/IBP Email: inovbiz@polbeng.ac.id

## Apakah Pendapatan Perempuan Dapat Mengurangi Kemiskinan? Bukti Data Panel di Indonesia
Gunawan Adnan 1 Khairul Amri 2,*
1,2 Fakultas Tarbiyah dan Keguruan, Universitas Islam Negeri Ar-raniry, Banda Aceh, Indonesia

## 1. Pendahuluan
Kemiskinan merupakan fenomena sosial yang secara  umum  dihadapi  oleh  banyak  negara  di dunia  terutama  negara  berkembang  (Amrizal  et al.,  2016).  Sejumlah  penelitian  membuktikan bahwa  tingkat  kemiskinan  yang  tinggi  mengindi- kasikan rendahnya tingkat kesejahteraan masyarakat, dan kondisi tersebut berdampak bu- ruk pada berbagai aspek kehidupan seperti sosial, budaya dan lain sebagainya (Amri, 2019; Muliadi & Amri, 2019a). Karena itu, upaya penurunan ting- kat  kemiskinan  merupakan  suatu  keharusan. Bahkan  dalam  kontek  Indonesia,  perhatian pemerintah terhadap pentingnya penurunan kem- iskinan  diwujudkan  dalam  bentuk  program  pe- nanggulangan  kemiskinan.  Program  tersebut merupakan suatu kegiatan yang dilakukan secara bersama  sama  dengan  melibatkan  pemerintah pusat,  pemerintah  daerah,  dunia  usaha  dan masyarakat  dalam  upaya  memperbaiki  kese- jahteraan  masyarakat  miskin  melalui  sejumlah kegiatan  yang  berorientasi  pada  peningkatan kegiatan  ekonomi  (Perpres  RI  No.  15  Tahun 2010). Dibentuknya Tim Koordinasi Penanggulangan Kemiskinan (TKPK) ditingkat ka- bupaten  kota  merupakan  bukti  nyata  bahwa pemerintah daerah di Indonesia menjadikan pen- gurangan  tingkat  kemiskinan  sebagai  salah  satu indikator keberhasilan program pembangunan.
Kendatipun  upaya  penurunan  kemiskinan telah  dilakukan  oleh  pemerintah  pusat  dengan sejumlah  program  nasional,  serta  pemerintah daerah  melalui  perencanaan  pembangunan secara  baik,  namun  kenyataan  menunjukkan bahwa  tingkat  kemiskinan  di  Indonesia  masih relatif  tinggi.  Selama  periode  2010-2018  daerah
dengan  tingkat  kemiskinan  paling  tinggi  adalah Papua  dan  Papua  Barat  dengan  tingkat kemiski- nan  rata-rata  selama  periode  tersebut  masing- masing  sebesar  30,08%  dan  27,07%.  Kemudian menyusul  Nusatenggara  timur  sebesar  21,28%. Dalam periode tahun yang sama, daerah dengan tingkat  kemiskinan  terendah  adalah  Kalimantan Selatan  sebesar  4,85%,  Banten  sebesar  5,25% dan  Kalimantan  Tengah  sebesar  5,94%  (BPS, 2019).  Adanya  perbedaan  tingkat  kemiskinan masing-masing daerah di Indonesia menerangkan bahwa  tingkat  kesejahteraan  masyarakat  juga relatif  berbeda.  Kendatipun  program  pem- bangunan  nasional  menjadikan  pengentasan kemiskinan sebagai isu utamanya, namun tingkat kemiskinan di sejumlah daerah tetap tinggi.
Pemerintah menyadari bahwa upaya penurunan  tingkat  kemiskinan  perlu  melibatkan seluruh lapisan masyarakat termasuk perempuan. Tujuannya adalah agar perempuan ikut berperan aktif  dalam  kegiatan  ekonomi  produktif  sehingga mampu  memberikan  sumbangan  pendapatan bagi  kesejahteraan keluarga mereka. Se- bagaimana  dikemukakan  oleh  Adnan  (2017) bahwa  proses  pembangunan  untuk  memperbaiki kehidupan  masyarakat  juga  harus  dilakukan dengan  cara  mendorong  partisipasi  kolekti masyarakat termasuk perempuan. Karena itu, pro- gram pemberdayaan ekonomi perempuan juga di- canangkan  melalui  sejumlah  program  dan  ke- bijakan yang berkaitan dengan pengentasan kem- iskinan.  Bahkan  dibentuknya  Badan  Pem- berdayaan  Perempuan  di  sejumlah  daerah  di  In- donesia  mengindikasikan  bahwa  pemerintah menyadari  pentingnya  keterlibatan  perempuan

## ARTICLE INFO
Received: 18 Januari 2020 Received in revised: 2 Juni 2020 Accepted: 2 Juni 2020 Published: 12 Juni 2020
This research aims to analyze the effect of women's income on poverty reduc- tion. Using a panel dataset of 32 provinces in Indonesia with time series data for the period of 2010-2018, the analysis model used is the fixed-effect method of the panel regression and the Panel Granger causality test. The study points out that women's income has a significant effect on poverty reduction. The greater women's income, the  lower  the  poverty  rates.  Panel  Granger  causality  test  indicates  that  there  is  a bidirectional between women's income and poverty rate. The poverty causes wom- en's income, and women's income also causes poverty rates. Therefore, local gov- ernments in Indonesia should formulate regional development policies that oriented towards increasing women's involvement in productive economic activities. The pol- icy is not only able to improve the welfare of women, but also contribute positively to reducing poverty rates.
Keywords: Proverty, regression, income.
Open Access
dalam  upaya  penganggulangan  kemiskinan (KP3A, 2016). Strategi pemberdayaan perempuan diprioritaskan  pada  peningkatan  produktivitas ekonomi  perempuan  (PPEP)  melalui  penguatan Industri Rumahan dan wirausaha perempuan. Hal ini  dimaksudkan  agar  perempuan  dapat  mem- peroleh  sejumlah  pendapatan  dan  berkontribusi positif bagi pendapatan rumah tangga mereka.
Hasil  kajian  awal  terhadap  data  terkait mengindikasikan  bahwa  kontribusi  pendapatan perempuan terhadap pendapatan rumah tangga di Indonesia relatif berbeda antara daerah yang satu dengan  daerah  lain.  Bahkan  perbedaan  tersebut juga wujud pada daerah yang sama dalam periode waktu  berbeda.  Menggunakan  data time  series selama  periode  2010-2018,  daerah  dengan  rata- rata  kontribusi  pendapatan  perempuan  paling tinggi  adalah  Nusatenggara  Timur  sebesar 41,56%. Kemudian menyusul Yogyakarta sebesar 39,95%, dan Maluku sebesar 36.32%. Sebaliknya dalam  periode  yang  sama,  daerah  dengan  rata- rata kontribusi pendapatan perempuan paling ren- dah  adalah  Kalimantan  Timur  sebesar  22.04%, kemudian  menyusul  Bangka  Belitung  sebesar 24,75%,  dan  Gorontalo  sebesar  24.93%  (BPS, 2019). Angka-angka ini tidak selain menerangkan tentang adanya perbedaan intensitas keterlibatan perempuan  dalam  kegiatan  ekonomi  produktif, juga  mengindikasikan  bahwa  kontribusi  per- empuan  dalam  meningkatkan  kesejahteraan keluarga di masing-masind daerah juga berbeda.
Kajian  mengenai  peran  perempuan  dalam pengentasan  kemiskinan  telah  sering  dilakukan oleh  sejumlah  peneliti  (Awumbilla,  2006;  Brady, 2006;  Tyer ‐ Viola  &  Cesario,  2010).    Bahkan sejumlah
penelitian
merekomendasikan
pentingnya keterlibatan  perempuan  dalam  upaya meningkatkan kesejahteraan keluarga agar dapat keluar dari kemiskinan (Hilal, 2012; Meinzen-Dick et  al.,  2017).  Kajian  Hastuti  (2014)  membuktikan bahwa  upaya  yang  dilakukan  perempuan  untuk pengentasan  kemiskinan  dengan  melakukan diversifikasi  usaha,  mensiasati  pengeluaran terkait  pemenuhan  kebutuhan  pangan,  sandang, dan  kepentingan  sosial.  Sebelumnya,  penelitian empiris yang dilakukan oleh Owusu et al. (2013) di Ghana menyimpulkan bahwa partisipasi perempuan  dalam  kegiatan  ekonomi  produktif dapat meningkatkan kejahteraan keluarga mereka dan  menurunkan  tingkat  kemiskinan  secara aggregate .  Peningkatan  partisipasi  perempuan dalam  dunia  kerja  serta  perbaikan  akses perempuan  terhadap  sumber-sumber  ekonomi meningkatkan kontribusi
mereka bagi pembentukan pendapatan rumah tangga. Sehingga  partisipasi  kerja  perempuan  menjadi determinasi  penting  keberhasilan  pembangunan sosio ekonomi dan penurunan tingkat kemiskinan (Awan & Sadia, 2018).
Sejumlah  penelitian  di  atas,  mengisyaratkan adanya kontribusi pendapatan perempuan dalam menurunkan  tingkat  kemiskinan.  Namun,  kajian tingkat  kemiskinan  dalam kontek  daerah  di  Indo- nesia  dengan  menggunakan  pendapatan  per- empuan  sebagai  predictor  variable  masih  relatif kurang.  Kalaupun  ada  umumnya  peneliti  lebih tertarik untuk menganalisis hubungan kedua vari- abel  tersebut  dalam  skala  mikro  dengan mengambil kasus program pemberdayaan
perempuan  dalam  kegiatan  ekonomi  tertentu. Sehingga  temuan  yang  mereka  peroleh  lebih bersifat kasuistik. Penelitian ini berupaya menyajikan  bukti  empiris  tentang  sejauhmana pendapatan  perempuan  mampu  menurunkan tingkat  kemiskinan  dalam  kontek  daerah  di Indonesia.  Penggunaan  model  regresi  panel  dan G ranger causality test selain dapat mengungkapkan  signifikansi  pengaruh  pendapa- tan perempuan terhadap tingkat kemiskinan, juga mampu memberikan informasi statistik mengenai arah kausalitas antara kedua variabel tersebut.

## 2. Literature Review
Kemampuan perempuan dalam menghasilkan pendapatan  melalui  kegiatan  ekonomi  produktif berdampak  pada  pendapatan  keluarga  mereka. Karena pendapatan keluarga tidak hanya bersumber dari pendapatan suami sebagai kepala keluarga, tetapi juga dari pendapatan perempuan ketika  isteri  terlibat  dalam  kegiatan  ekonomi. Semakin besar pendapatan isteri berarti semakin besar  pula  kontribusinya  terhadap  pendapatan keluarga secara keseluruhan, yang pada gilirannya tidak hanya berdampak pada perbaikan kemampuan  pemenuhan  kebutuhan  keluarga, tetapi juga punya peluang mengangkat taraf hidup keluarga sehingga keluar dari lingkaran kemiskinan  (Seebens,  2009).  Karena  itu  upaya penurunan  tingkat  kemiskinan  dapat  dilakukan melalui kegiatan yang berorientasi pada peningkatan  pendapatan  perempuan  (Khan, 2013).
Kajian  mengenai  adanya  keterkaitan  antara pendapatan perempuan dengan kemiskinan telah didomentasikan  oleh  sejumlah  peneliti.  Seperti halnya  Owusu  et  al.  (2013)  dalam  penelitian mereka  di  Ghana  mendokumentasikan  bahwa pendapatan  yang  dihasilkan  oleh  perempuan dalam  suatu  keluarga  dapat  membantu  keluarga tersebut  keluar  dari  kemiskinan.  Sebelumnya penelitian  Shin  (2010)  dengan  unit  analisis sejumlah negara Asia merekomendasikan bahwa bahwa  peningkatan  perempuan  dalam  ekonomi dapat  dijadikan  salah  satu  kebijakan  strategis dalam  upaya  menurunkan  tingkat  kemiskinan. Bukan hanya melalui keterlibatan dalam kegiatan ekonomi,  peran  perempuan  dalam  mengurangi tingkat kemiskinan juga dapat diwujudkan melalui kemampuan  mereka  dalam  mengatur  keuangan rumah  tangga.  Sebagaimana  dikemukan  oleh Hastuti  (2014)  bahwa  upaya  perempuan  dalam pengentasan kemiskinan dapat dilakukan dengan cara meningkatkan diversifikasi usaha, mensiasati pengeluaran terkait pemenuhan kebutuhan pangan, sandang, dan kepentingan sosial. Hal ini mengindikasikan  bahwa  keterlibatan  perempuan dalam  kegiatan  ekonomi  produktif  sehingga mampu  menghasilkan  pendapatan,  berkontribusi terhadap  penurunan  tingkat  kemiskinan.  Ketika perempuan  terlibat  dalam  kegiatan  ekonomi produktif, pendapatan yang mereka peroleh dapat meningkatkan  penghasilan  keluarga  sehingga mampu memperoleh taraf hidup lebih baik (Harriet et al., 2014).
Sejalan  dengan  kesimpulan  para  peneliti  di atas, hasil kajian Haq & Amin (2014) di India juga memberikan kesimpulan serupa bahwa kontribusi
pendapatan perempuan dalam keluarga berdampak  signifikan  pada  penurunan  tingkat kemiskinan. Bahkan hasil kajian Nieuwenhuiset al. (2016)  dalam  penelitian  mereka  di  18  negara OECD  juga  memberikan  bukti  empiris  bahwa bahwa  peningkatan  pendapatan  perempuan dapat  memperbaiki  distribusi  pendapatan  dan mengurangi ketimpangan antara kaya dan miskin dalam perekonomian.
Bukti empiris lain yang menjelaskan eksistensi pendapatan  perempuan  dalam  mengurangi kem- iskinan  seperti  hasil  kajian  Sultana  (2017) dalam kasus  perekonomian  India  mengungkapkan bahwa  peran  perempuan  dalam  kehidupan ekonomi  berdampak  pada  penurunan  tingkat kemiskinan. Selanjutnya, kajian Rutinsyah (2018) juga menyimpulkan bahwa peran aktif perempuan dalam  kegiatan  ekonomi  berdampak  positif terhadap  kesejahteraan  keluarga  dan  negatif terhadap  tingkat  kemiskinan.  Sejalan  dengan temuan  tersebut,  hasil  penelitian  Widiyanti  et  al. (2018) juga membuktikan bahwa pendapatan per- empuan  berkontribusi  secara  nyata  terhadap penurunan tingkat kemiskinan.

## 3. Metode Penelitian
Data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder yang  diambil  dari  laporan  BPS  Indonesia.  Data tersebut  berbentuk  panel  data  yakni  gabungan antara data runut waktu ( time series data ) selama periode  2010-2018  dengan  data  silang  ( cross- section data ) seluruh provinsi di Indonesia kecuali DKI  dan  Kalimantan  Utara.  Pengecualian  kedua provinsi tersebut didasarkan pada alasan keterse- diaan dan validitas data yang dimiliki.
Variabel yang dioperasionalkan dalam penelitian  ini  terdiri  dari  tingkat  kemiskinan  dan pendapatan perempuan. Tingkat kemiskinan yang dimaksudkan  adalah  rasio  penduduk  provinsi tertentu dalam tahun tertentu yang hidup dibawah garis kemiskinan terhadap total penduduk provinsi tersebut  pada  periode  tahun  yang  sama  dan diukur dengan satuan persen. Selanjutnya penda- patan  perempuan  adalah  kontribusi  pendapatan perempuan  terhadap  total  pendapatan  rumah tangga  dalam  periode  waktu  tertentu  di  provinsi tertentu yang dihitung dengan satuan persen.
Mengingat  data  penelitian  merupakan  data panel, maka model ekonometrika yang digunakan untuk  menganalisis  pengaruh  pendapatan  per- empuan  terhadap  kemiskinan  adalah  regresi panel.  Sebelumnya  masing-masing  variabel ditransformasi dalam bentuk logaritma. Hal ini di- maksudkan  agar  koefisien  estimasi  yang  di- peroleh melalui perhitungan ekonometrik sekaligus dapat diinterpretasikan sebagai elastis- itas variabel independent (Chen et al., 2019). Ber- dasarkan  alasan  tersebut,  maka  model  regresi panel yang merepresentasikan hubungan fungsional  antara  tingkat  kemiskinan  dan  penda- patan  perempuan  seperti  ditunjukkan  dalam  per- samaan 1.
logMSK it =  α +  βlogPP it + ε it (1) dimana: α  adalah  konstanta,  β  adalah koefisien  estimasi,  logMSK it adalah  logaritma tingkat kemiskinan di provinsi i pada tahun t, dan logPP it adalah kontribusi pendapatan perempuan
terhadap  total  pendapatan  rumah  tangga  di provinsi  i  pada  periode  t.  Selanjutnya ε it adalah error term .
Regresi  panel  memiliki  tiga  pendekatan  yaitu common  effect,  fixed  effect dan random  effect method .  Penentuan  pilihan  metode  mana  di antara  tiga  metode  tersebut  yang  dapat  diyakni mampu menghasilkan estimasi terbaik digunakan Chow  test dan Hausman  test . Chow  test menentukan pilihan model terbaik antara common effect atau fixed  effect  method .  Selanjutnya Hausman test berguna untuk menentukan pilihan terbaik  antara fixed  effect atau random  effect method (Muliadi & Amri, 2019b).
Selanjutnya  untuk menganalisis  arah kausali- tas  antar  variabel  digunakan Granger  causality test .  Penggunaan  model  analisis  ini  dapat  mem- berikan informasi statistik mengenai apakah hub- ungan kausalitas antar variabel bersifat satu arah ( unidirectional  causality ),  dua  arah  ( bidirectional causality )  atau  kedua  variabel  saling  bebas  satu sama lain (Amri, 2018; Amri et al., 2019; Hasyim et al., 2019).
4. Hasil dan Pembahasan
4.1 Hasil Statistik Deskriptif
Hasil perhitungan statistik menunjukkan bahwa  tingkat  kemiskinan  dan  pendapatan perempuan  di  masing-masing  daerah  bervariasi satu sama lain. Variasi tersebut dapat dilihat dari rata-rata  persentase  kedua  variabel  selama periode  2010-2018.  Untuk  kawasan  Barat Indonesia, daerah dengan kemiskinan relatif tinggi adalah Aceh dengan rata-rata kemiskinan selama periode  tersebut  sebesar  17,63%,  kemudian menyusul Bengkulu sebesar 17,04% dan Lampung  sebesar  14,84%.  Berkaitan  dengan pendapatan perempuan, daerah dengan pendapatan  perempuan  paling  tinggi  adalah Sumbar  sebesar  36,02%  dari  total  pendapatan rumah  tangga  di  daerah  tersebut.  Kemudian menyusul Sumatera Utara di urutan kedua dengan kontribusi pendapatan perempuan sebesar 35,68%, dan Bengkulu di urutan keempat sebesar
34,30%. Di kawasan tengah Indonesia (Jawa, Bali dan
Kalimantan),  daerah  dengan  tingkat  kemiskinan tertinggi adalah Yogyakarta dengan rata kemiskinan  selama  periode  2010-2018  sebesar 14,51%,  kemudian  menyusul  Jawa  Tengah (13,93%)  dan  Jawa  Timur  (12,64%).  Kontribusi pendapatan  perempuan  di  Indonesia  bagian tengah juga relatif berbeda antar provinsi. Dalam periode  waktu  yang  sama,  daerah  dengan  rata- rata  kontribusi  pendapatan  perempuan  paling tinggi  adalah  Yogyakarta  (39,55%),  kemudian menyusul  Bali  (36,21%)  dan  Kalimantan  Selatan (35,13%).
Selanjutnya  untuk  kawasan  Timur  Indonesia, daerah dengan kemiskinan tertinggi adalah Papua dan  Papua  Barat  dengan  rata-rata  tingkat kemiskinan  selama  periode  2010-2018  masing- masing  sebesar  27,07%  dan  30,08%.  Kemudian menyusul  NTT  di  urutan  ketiga  sebesar  21,28%, dan  Maluku  di  urutan  keempat  dengan  rata-rata tingkat  kemiskinan  sebesar 20,44%.  Berkaitan dengan  pendapatan  perempuan,  daerah  dengan
pendapatan perempuan relatif tinggi di kawasan ti- mur  Indonesia  adalah  NTT  sebesar  41,56%, kemudian  Maluku sebesar  36,32%  dan  Sulawesi Barat  sebesar  35,92%.Untuk  lebih  jelasnya mengenai statistik deskriptif kedua variabel seperti ditunjukkan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Statistik Deskriptif Ukuran Statistik Tingkat Kemiskinan (%) Pendapatan Perempuan (%) Mean 12,37 32,09 Maximum 36,80 43,26 Minimum 3,91 20,58 Std. Dev. 6,46 4,63 Sumber: Data Sekunder (Diolah). Tabel 1 di atas memperlihatkan empat ukuran statistik yang menginformasikan hitungan kuantitatif  kedua  variabel  terdiri  dari  mean, maximum,  minimum  dan  standar  deviasi.  Rata- rata  ( mean )  data  panel  tingkat  kemiskinan  dan pendapatan  perempuan  32  provinsi  di  Indonesia dengan time  series  data selama  periode  2010- 2018  masing-masing  sebesar  12,37%  dan 32,09%.  Nilai  paling  tinggi  ( maximum )  sebesar 36,80%  untuk  tingkat  kemiskinan  dan  sebesar 43,26  persen  untuk  pendapatan  perempuan. Selanjutnya  nilai  paling  rendah  ( minimum ) sebesar  3,91%  untuk  tingkat  kemiskinan  dan sebesar 2,58% untuk pendapatan perempuan.
Hubungan dinamis antara kontribusi pendapa- tan  perempuan  dalam  rumah  tangga  di  satu  sisi dengan  tingkat  kemiskinan  di  sisi  lain  seperti  di- tunjukkan dalam Grafik 1.

## Gambar 1.Hubungan antara Pendapatan Perempuan (PP) dan Kemiskinan (MSK)
Garis  vertikal  (bagian  sebelah  kiri)  adalah tingkat  kemiskinan,  dan  garis  horizontal  (bawah) merepresentasikan  urutan  provinsi,  mulai  dari Aceh,  Sumut,  hingga  Papua  Barat  dan  Papua. Garis  fluktuatif  bagian atas  (merah) merepresen- tasikan  pergerakan  pendapatan  perempuan,  se- lanjutnya  garis  fluktuatif  bagian  bawah  (biru) menunjukkan  pergerakan  tingkat  kemiskinan. Ketika pendapatan perempuan bergerak naik, da- lam periode waktu yang sama tingkat kemiskinan bergerak  turun.  Hal  ini  mengindikasikan  adanya hubungan  tidak  searah  antara  pendapatan  per- empuan dengan tingkat kemiskinan masing-mas- ing  daerah  di  Indonesia.  Hubungan  terbalik  ini menerangkan bahwa perubahan dalam pendapa- tan  perempuan  di  suatu  daerah  direspon  secara
negatif oleh tingkat kemiskinan. Peningkatan pen- dapatan  perempuan  cenderung  menyebabkan tingkat kemiskinan semakin rendah.
Adanya hubungan tidak searah antara penda- patan  perempuan  dan  kemiskinan  juga  dapat  di- analisis  melalui  koefisien  korelasi  antara  kedua variabel  tersebut  untuk  masing-masing  daerah yang  menunjukkan  angka  negatif  seperti  dalam Tabel 2.
Tabel 2.  Koefisien  Korelasi  Pendapatan  Perempuan dan Kemiskinan di Masing-masing Provinsi
No Provinsi Koefisien Korelasi P-value 1 Aceh -0,940 0,001 2 Sumut -0,782 0,013 3 Sumbar -0,916 0,001 4 Riau -0,704 0,034 5 Jambi -0,446 0,229 6 Sumsel -0,856 0,004 7 Bengkulu -0,332 0,383 8 Lampung -0,919 0,001 9 Babel -0.710 0.032 10 Kep Riau -0.773 0.015 11 Jabar -0.917 0.001 12 Jateng -0.949 0.001 13 Yogya -0.944 0.001 14 Jatim -0.953 0.001 15 Banten -0.749 0.019 16 Bali -0.322 0.398 17 NTB -0.938 0.001 18 NTT -0.185 0.634 19 Kalbar -0.749 0.020 20 Kalteng -0.862 0.003 21 Kalsel -0.837 0.005 22 Kaltim -0.776 0.014 23 Sulut -0.521 0.150 24 Sulteng -0.778 0.014 25 Sulsel -0.802 0.009 26 Sultenggara -0.817 0.007 27 Gorontalo -0.779 0.013 28 Sulbar -0.909 0.001 29 Maluku -0.902 0.001 30 Maluku Utara -0.988 0.001 31 Papua Barat -0.842 0.004 32 Papua -0.844 0.004 Sumber: Data Sekunder (Diolah). p-value  <  0,05  adalah  signifikan  pada  keyakinan
95%,
p-value  <  0,01  adalah  signifikan  pada  keyakinan 99%.
Seperti  ditunjukkan  dalam  Tabel  2  di  atas, hubungan negatif antara pendapatan perempuan dan tingkat kemiskinan wujud di seluruh provinsi. Namun, terdapat lima provinsi yang mengindikasikan bahwa hubungan negatif tersebut  tidak  signifikan  yakni  provinsi  Jambi, Bengkulu,  Bali,  NTT  dan  Sulawesi  Utara.  Hal  ini mengindikasikan bahwa di lima provinsi tersebut, peningkatan pendapatan perempuan tidak secara nyata berdampak pada penurunan kemiskinan.

## 4.2.
Analisis Pengaruh Pendapatan Perempuan terhadap Kemiskinan Sebagaimana
dijelaskan sebelumnya, penggunaan  regresi  panel  sebagai  alat  analisis data menyediakan tiga alternatif pilihan
0 10 20 30 40 50 1 - 10 2 - 17 4 - 15
6 - 13 8 - 11 9 - 18
11 - 16
13 - 14
15 - 12
17 - 10
18 - 17
20 - 15
22 - 13
24 - 11
25 - 18
27 - 16
29 - 14 31 - 12 MSK PP
pendekatan. Masing-masing pendekatan tersebut terdiri dari common effect, fixed effect dan random effect method . Hasil estimasi pengaruh pendapa- tan  perempuan  terhadap  tingkat  kemiskinan  ber- dasarkan  masing-masing  pendekatan  tersebut seperti ditunjukkan dalam Tabel 3.

## Tabel 3. Ringkasan Hasil Regresi Panel Dependent Variable: Kemiskinan
Metode Common Effect Koefisien estimasi Stand Error        T stat p-value Konstanta 0,709 0,686 1,034 0,302 Pendapatan Perempuan 0,485 0,198 2,448 0,015 R 2 0,021 Adjusted R 2 0,017 F-stat 5,991 Prob(F-stat) 0,015 Metode Fixed Effect Koefisien estimasi Stand Error T stat p-value Konstanta 9,867 0,439 22,455 0,001 Pendapatan Perempuan -2,163 0,127 -17,024 0,001 R 2 0,983 Adjusted R 2 0,981 F-stat 467,742 Prob(F-stat) 0,0 00 Metode Random Effect Koefisien estimasi Stand Error T stat p-value Konstanta 9,469 0,439 21,549 0,001 Pendapatan Perempuan -2,048 0,124 -16,464 0,001 R 2 0,471 Adjusted R 2 0,469 F-stat 25 4,357 Prob(F-stat) 0,0 00 Sumber: Data Sekunder (Diolah).
Berdasarkan  Tabel  3  di  atas  dapat  dilihat bahwa  regresi  panel  dengan common  effect method menghasilkan  koefisien  estimasi  bernilai positif.  Sebaliknya,  koefisien  estimasi  yang dihasilkan fixed  effect dan random  effect  method menunjukkan  angka  negatif.  Selanjutnya  nilai Adjusted R 2 sebagai ukuran good of fit dan akurasi estimasi pendapatan perempuan terhadap kemiskinan  juga  berbeda  untuk  ketiga  metode tersebut. Berdasarkan alasan tersebut diperlukan adanya  pemilihan  metode  yang  dinilai  paling cocok,  yakni  metode  yang  mampu  memberikan hasil prediksi paling baik.
Pemilihan salah satu metode regresi di antara tiga metode seperti dijelaskan di atas menggunakan  alat  statistik Chow  test dan Hausman  test . Chow  test dimaksudkan  untuk menentukan pilihan terbaik antara common effect atau fixed  effect  method .  Selanjutnya Hausman test digunakan untuk menentukan apakah metode terbaik fixed effect atau random effect method . Justifikasi  tentang pilihan  terbaik  antara com- mon  effect dan fixed  effect method  dengan menggunakan Chow test didasarkan pada nilai p- value cross-section  F yang  dihasilkan  melalui proses  perhitungan  statistik.  Jika p-value >  0,05 maka common effect method dianggap lebih baik
dibandingkan  dengan  fixed  effect  method.  Se- baliknya  Sebaliknya  jika p-value <  0,05  maka metode terbaik adalah fixed effect method .
Selanjutnya  justifikasi  mengenai  metode  ter- baik antara fixed effect dan random effect method menggunakan Haussman  test didasarkan  pada nilai p-value  cross-section  random. Jika  nilai p- value >  0,05  berarti  bahwa random  effect lebih baik  dibandingkan  dengan fixed  effect  method . Sebaliknya,  jika  nilai p-value <  0,05  maka fixed effect lebih  baik  dibandingkan random  effect method . Hasil Chow-test dan Haussman test sep- erti ditunjukkan dalam Tabel 4.

## Tabel 4. Pemilihan Model Regresi Panel
Chow-test Effects Test Stat p-value Cross- section F 472,755 0,001 Cross-section X 2 1.171,743 0,001 Hausman Test Test Summary X 2 Stat p-value Cross-section random 19,773 0,001 Sumber: Data Sekunder (Diolah). Hasil Chow-test
dan Hausman test
mengindikasikan bahwa pendekatan regresi panel yang  paling  tepat  digunakan  untuk  memprediksi pengaruh  pendapatan  perempuan  terhadap kemiskinan  adalah fixed  effect  method .  Hal  ini secara  statistik  dapat  dilihat  dari  nilai p-value masing-masing  uji  tersebut  lebih  kecil  dari  0,05 seperti ditunjukkan dalam Tabel 4 di atas. Alasan ekonometriks bahwa fixed effect method menghasilkan estimasi yang lebih akurat dibandingkan dengan random effect method juga dapat  dilihat  dari  perbandingan  grafik  residual seperti ditunjukkan dalam Grafik 2 dan 3.
-.2 -.1 .0 .1 .2 .3 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 1 - 1 0 2 - 1 1 3 - 1 2 4 - 1 3 5 - 1 4 6 - 1 5 7 - 1 6 8 - 1 7 9 - 1 8 1 1 - 1 0 1 2 - 1 1 1 3 - 1 2 1 4 - 1 3 1 5 - 1 4 1 6 - 1 5 1 7 - 1 6 1 8 - 1 7 1 9 - 1 8 2 1 - 1 0 2 2 - 1 1 2 3 - 1 2 2 4 - 1 3 2 5 - 1 4 2 6 - 1 5 2 7 - 1 6 2 8 - 1 7 2 9 - 1 8 3 1 - 1 0 3 2 - 1 1 Residual Actual Fitted
Gambar 2. Residual Fixed Effect Method
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 1 - 1 0 2 - 1 1 3 - 1 2 4 - 1 3 5 - 1 4 6 - 1 5 7 - 1 6 8 - 1 7 9 - 1 8 1 1 - 1 0 1 2 - 1 1 1 3 - 1 2 1 4 - 1 3 1 5 - 1 4 1 6 - 1 5 1 7 - 1 6 1 8 - 1 7 1 9 - 1 8 2 1 - 1 0 2 2 - 1 1 2 3 - 1 2 2 4 - 1 3 2 5 - 1 4 2 6 - 1 5 2 7 - 1 6 2 8 - 1 7 2 9 - 1 8 3 1 - 1 0 3 2 - 1 1
Residual Actual Fitted
Gambar 3. Residual Random Effect Method
Grafik 2 memperlihatkan residual regresi panel yang  dihasilkan  oleh  pendekatan fixed  effect method .  Pada  grafik  tersebut  terlihat  bahwa variasi/fluktuasi garis actual hampir sama dengan fluktuasi  garis fitted .  Selanjutnya  grafik  3  adalah grafik  residual  yang  dihasilkan  dari  pendekatan random  effect m ethod .  Pada  grafik  tersebut terlihat  bahwa  variasi/fluktuasi  garis actual cenderung  berbeda  dengan  fluktuasi  garis fitted . Berdasarkan perbandingkan garis actual dan garis fitted pada  kedua  grafik  tersebut  disimpulkan bahwa pendekatan fixed effect method menghasilkan  estimasi  yang  lebih  akurat  bila dibandingkan  dengan  pendekatan random  effect method .  Karena  itu,  model  regresi  panel  yang dipilih  dan  kemudian  dijadikan  dasar  estimasi pengaruh  pendapatan  perempuan  terhadap  ting- kat  kemiskinan  di  Indonesia  adalah fixed  effect method .  Mengacu  pada  Tabel  3  di  atas,  model regresi panel tersebut seperti dalam persamaan 2.
logMSK it =  9,867 – 2,163logPP it (2)
Pengaruh  pendapatan  perempuan  terhadap kemiskinan  adalah  negatif  dan  signifikan  dengan koefisien  estimasi  sebesar  -2,163  dan p-value sebesar  0,001  (<  0,05).  Hal  ini  mengindikasikan bahwa  peningkatan  pendapatan  perempuan secara nyata berdampak pada penurunan tingkat kemiskinan. Peningkatan pendapatan perempuan sebesar  1%,  mendorong  penurunan  kemiskinan sebesar 2,16%. Sebaliknya, penurunan pendapa- tan  perempuan  akan  memberikan  dampak  yang lebih  besar  terhadap  peningkatan  kemiskinan. Dengan demikian, tingkat  kemiskinan  pada mas- ing-masing  daerah  di  Indonesia  secara  umum sangat  sensitif  terhadap  perubahan  pendapatan perempuan. Indikasi ini mendasari alasan bahwa eksistensi perempuan melalui keterlibatan mereka dalam  kegiatan  ekonomi  produktif  sehingga mampu  berkontribusi  terhadap  peningkatan  pen- dapatan keluarga mereka, secara signifikan dapat membantu  keluarga  tersebut  keluar  dari  jurang kemiskinan. Apalagi dalam tataran rumah tangga, pendapatan  yang  diperoleh  oleh  perempuan dapat  memperbaiki  kemampuan  rumah  tangga dalam  membiayai  pengeluargan  seperti  biaya sekolah  anak,  pembelian  makanan  dan  pakaian dan keperluan lainnya, sehingga pendapatan ter- sebut  berpotensi  untuk  mengangkat  anggota keluarga dapat hidup di atas garis kemiskinan.
Temuan  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian sebelumnya  yang  dilakukan Hirschman  & Aghajanian  (1980)  untuk  kasus  perekonomian Malaysia  yang  membuktikan  bahwa  pendapatan yang  diperoleh  perempuan  dari  keterlibatan mereka  dalam  kegiatan  ekonomi  tidak  hanya secara langsung berdampak pada pembangunan sosio ekonomi, tetapi juga dapat mengurangi ting- kat  kemiskinan.  Semakin  tinggi  intensitas  keterli- batan  perempuan  dalam  kegiatan  ekonomi,  se- makin besar kontribusi mereka terhadap pendapa- tan  rumah  tangga  yang  kemudian  secara  nyata berdampak pada penurunan kemiskinan.
Temuan  ini  juga  mengkonfirmasi  hasil  kajian
Sultana  (2017)  di  India  yang  mengungkapkan bahwa perempuan berkontribusi secara nyata da- lam menurunkan tingkat kemiskinan di negara ter- sebut. Partisipasi mereka dalam kegiatan ekonomi yang  berorientasi  pada  peningkatan  pendapatan mampu  menurunkan  tingkat  kemiskinan  secara umum. Sebelumnya, penelitian Seebens (2009) di Tanzania  dan  Nieuwenhuis  et  al.  (2016)  dengan sampel 18 negara OECD yang juga memberikan bukti  serupa  bahwa  pendapatan  perempuan secara  nyata  berdampak  pada  penurunan  kem- iskinan.
Adanya  dampak  signifikan  pendapatan  per- empuan  terhadap  penurunan  tingkat  kemiskinan juga  mendukung  hasil  kajian  Rutinsyah  (2018) yang  menyimpulkan  bahwa  pendapatan  yang  di- peroleh  perempuan  dari    sebagai  konsekuensi logis  program  pemberdayaan  mereka  dalam  bi- dang ekonomi dapat meningkatkan kesejahteraan keluarga  mereka  dan  mampu  menurunkan  kem- iskinan  di  masyarakat.  Dengan  demikian  pem- berdayaan perempuan merupakan salah satu ke- bijakan  paling  tepat  dalam  upaya  pengentasan kemiskinan di masyarakat (Widiyanti et al., 2018).

## 4.3 Analisis Kausalitas antara Pendapatan Per- empuan dan Kemiskinan
Pembahasan  hasil  regresi  panel  seperti  di- jelaskan  sebelumnya  menginformasikan  bahwa pendapatan perempuan mampu secara signifikan menurunkan  tingkat  kemiskinan  dalam  kontek daerah di Indonesia. Namun belum mampu mem- berikan informasi empiris mengenai arah kausali- tas antar kedua variabel tersebut, sehingga diper- lukan analisis hubungan kausalitas ( causality rela- tionship  analysis )  dengan  menggunakan  metode Granger.
Hasil  Granger  causality  test  mengindikasikan bahwa pada lag 1 terdapat kausalitas dua arah ( bi- directional causality ) antara kemiskinan dan pen- dapatan  perempuan.  Hal  ini  mengindikasikan bahwa  terjadinya  perubahan  dalam  tingkat  kem- iskinan menyebabkan perubahan dalam pendapa- tan perempuan. Demikian pula sebaliknya, penda- patan  perempuan  juga  menyebabkan  terjadinya perubahan pada tingkat kemiskinan. Angka-angka statistik  yang  menjelaskan  hubungan  kausalitas antara kedua variabel tersebut hingga lag 4 seperti ditunjukkan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Granger causality test
Variabel
Endogen Variabel Eksogen Lag 1 Lag 2 LogMSK LogPP LogMSK LogPP
LogMSK - [3,092] (0,079) * - [1,598] (0,205) LogPP [2,972] (0,086)* - [1.129] (0.325) - Lag 3 Lag 4 LogMSK LogPP LogMSK LogPP LogMSK - [1,551] (0,203) - [1,288] (0,277) LogPP [1,272] (0,286) - [2,961] (0,022) ** - Sumber: Data Sekunder (Diolah).
Angka dalam [  ] adalah nilai F-statistic; dan (  ) adalah nilai p-value; *)  signifikan  pada  keyakinan  90%;  **) signifikan pada keyakinan 95%
Selanjutnya  pada  lag  4  terdapat  kausalitas satu  arah  ( unidirectional  causality )  dari  kemiski- nan  ke  pendapatan  perempuan.  Hal  ini  secara statistik mengindikasikan bahwa kemiskinan men- dorong perempuan ikut berpartisipasi dalam dunia kerja  dengan  tujuan  dapat  meringankan  beban keluarga.  Temuan  ini  mengkonfirmasi  hasil penelitian  Dixon  (1982)  tentang  partisipasi  kerja wanita  dalam  sektor  pertanian  yang  menyimpul- kan  bahwa  kemiskinan  yang  dialami  oleh  rumah tangga  pedesaan  mendorong  perempuan  untuk terlibat  dalam  kegiatan  pertanian  sehingga berdampak  positif  terhadap  hasil  produksi  per- tanian  dan  kesejahteraan  keluarga  mereka. Temuan ini juga mendukung hasil penelitian Shin (2010)  di  sejumlah  negara  Asia  yang  juga mensinyalir  bahwa  upaya  untuk  mendorong  per- empuan dalam kegiatan ekonomi produktif meru- pakan  respon  terhadap  tingkat  kemiskinan. Bahkan  peningkatan  perempuan  dalam  kegiatan ekonomi  menjadi  salah  satu  kebijakan  strategis yang  dapat  digunakan  untuk  menurunkan  angka kemiskinan di masyarakat.

## 5. Kesimpulan
Kajian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis pengaruh  pendapatan  perempuan  terhadap penurunan  tingkat  kimiskinan  di  Indonesia.  Pen- dapatan yang dimaksudkan diproxi dari kontribusi pendapatan  perempuan  terhadap  total  pendapa- tan keluarga. Data yang digunakan adalah gabun- gan antara time series data selama periode 2010- 2018 dengan cross section data 32 provinsi di In- donesia.  Menggunakan  regresi  panel fixed effect method sebagai model analisis data, penelitian ini mengungkapkan  bahwa  pendapatan  perempuan secara  signifikan  mampu  menurunkan  tingkat kemiskinan.  Semakin  besar  kontribusi  pendapa- tan perempuan dalam membentuk total pendapa- tan  rumah  tangga,  semakin  rendah  tingkat  kem- iskinan.  Sebaliknya  penurunan  pendapatan  per- empuan  berdampak  pada  peningkatan  tingkat kemiskinan.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan bahwa  keterlibatan  perempuan  dalam  kegiatan ekonomi  produktif  sehingga  mampu  meningkat- kan pendapatan rumah tangga, secara signifikan berdampak pada perbaikan kesejahteraan masyarakat secara umum dan mengurangi tingkat kemiskinan di Indonesia.
Mengacu  pada  kesimpulan  di  atas,  maka sebaiknya  pemerintah  daerah  di  Indonesia  beru-
paya  melakukan  intervensi  kebijakan  pem- bangunan  yang  berorientasi  pemberdayaan  per- empuan, terutama dalam bidang ekonomi. Secara operasional  kebijakan  tersebut  dapat  diwujudkan dalam  bentuk  memberikan  insentif  bagi  per- empuan dalam berusaha, terutama mereka yang terlibat dalam kegiatan usaha kecil menengah. In- sentif  tersebut  dapat  berupa  bantuan  modal usaha,  pelatihan  kegiatan  ekonomi  produktif hingga  kemudahan  perizinan  bagi  mereka  yang bergerak dalam usaha formal. Pada gilirannya ke- bijakan tersebut tidak hanya dapat meningkatkan partisipasi  kerja  perempuan,  tetapi  juga  berdam- pak pada peningkatan kesejahteraan mereka se- hingga keluar dari jurang kemiskinan.

## Referensi
Adnan,  G.  (2017).  Gender  mainstreaming  in  the contextof  aceh  development, Marwah: Jurnal  Perempuan,  Agama  dan  Jender , 16(2), 127-140.
Amri,  K.  (2018).  The  macroeconomic  impact  of regional minimum wages: A cross-province data  evidence  from  Indonesia, Regional Science Inquiry 10 (3), 163-176.
Amri,  K.,  Nazamuddin,  Masbar,  R.,  &  Aimon,  H.
(2019).  Is  there  a  causality  relationship between  local  tax  revenue  and  regional economic  growth?  A  panel  data  evidence from Indonesia, Regional Science Inquiry 11
(1), 73-84.
Amri, K. (2019). Pengaruh zakat dan kesempatan kerja  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Aceh, Jurnal Al- Muzara’ah, 7 (2), 57-70.
Amrizal, M. H., Wisadirana, D., & Kanto, S. (2016).
Partisipasi Perempuan dalam Penanggulangan Kemiskinan pada Program Nasional Pemberdayaan Masyarakat Mandiri Perkotaan di Kabupaten Pasuruan (Studi Kasus di Desa
Gajahbendo,  Kecamatan  Beji,  Kabupaten Pasuruan), Jurnal Pamator , 9(2), 95-102.
Awan,  A.  G.,  &  Sadia,  R.  F.  (2018).  Female participation in labor force and its impact on household  and  national  income:  Evidence from Pakistan, Global Journal of Management, Social Sciences and Humanities 4(4), 773-784.
Awumbilla,  M.  (2006).  Gender  equality  and poverty  in  Ghana:  implications  for  poverty reduction  strategies, GeoJournal 67,  149- 161.
BPS.  (2019).  Statistik  Indonesia  2019,  Badan Pusat Statistik, Jakarta.
Brady,  D.  (2006).  Structural  theory  and  relative poverty in rich Western democracies, 1969 – 2000. Research  in  Social  Stratification  and Mobility, 24(2), 153 –175.
doi:10.1016/j.rssm.2005.02.004
Chen, Z., Wang, Z., & Jiang, H. (2019). Analyzing the  heterogeneous  impacts  of  high-speed rail entry on air travel in China: A hierarchical panel  regression  approach .  Transportation
Research Part A: Policy and Practice, 127, 86 –98. doi:10.1016/j.tra.2019.07.004
Dixon,  R.  B.  (1982).  Women  in  Agriculture: Counting  the  Labor  Force  in  Developing Countries .  Population  and  Development Review, 8(3), 539. doi:10.2307/1972379
Haq,  U.,  &  Amin,  A.  (2014).  The  role  of  working women in poverty reduction (A case study of District  Peshawar), The  Dialogue,  12(2), 109-134
Harriet,  T.,  Opuku-Asare,  N.  A.,  &  Anin,  E.  K. (2014). The  Role  of  Women  in  Reducing Household  Poverty  in  the  Bongo  District of the  Upper  East  Region,  Ghana. Journal  of Arts and Humanities , 3(4),  99-110. Hastuti. (2014). Peran perempuan dalam pengentasan  kemiskinan  di  desa  wisata gabugan,  Sleman,    Daerah  Istimewa Yogyakarta, SOCIA: Jurnal Ilmu-Ilmu Sosial , 11(2), 151-162
Hasyim, S., Zulhilmi, M., & Amri, K. (2019). Is there a  causality  relationship  between  law enforcement,  crime  rates,  and  economic growth? An empirical evidence from western Indonesia, Regional Science Inquiry 11 (3), 95-109.
Hilal, R. (2012). Vocational education and training for  women  and  youth  in  Palestine:  Poverty reduction  and  gender  equality  under occupation . International Journal of Educational  Development, 32(5),  686 –695 . doi:10.1016/j.ijedudev.2012.02.008.
Hirschman, C., & Aghajanian, A. (1980). Women’s labour force participation and socioeconomic  development:  The  case  of Peninsular Malaysia, 1957 –1970 . Journal of Southeast  Asian  Studies, 11(01),  30 –49. doi:10.1017/s002246340001897x.
Khan, S. (2013). Women's empowerment through poverty  alleviation:  a  sociocultural  and politico-economic assessment of conditions in Pakistan, International Journal of Academic Research and Reflection 1(1), 16-
40
KPPPA  (2016)  Kajian  Peran  Perempuan  Dalam Penanggulangan Kemiskinan Melalui Indus- tri  Rumahan,  Kementerian  Pemberdayaan Perempuan  dan  Perlindungan  Anak,  Ja- karta.
Meinzen-Dick,  R.,  Quisumbing,  A.,  Doss,  C.,  & Theis, S. (2017). Women’s land rights as a pathway  to  poverty  reduction:  Framework and review of available evidence . Agricultural Systems. doi:10.1016/ j.agsy.2017.10.009. Muliadi, M., & Amri, K. (2019a). Penerimaan Zakat dan Penurunan Kemiskinan di Aceh: Peran Dana Otonomi Khusus Sebagai
Pemoderasi, Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Islam , 5(3), 231-242.
Muliadi,  &  Amri,  K.  (2019b).  Infrastruktur  Jalan, Belanja Modal dan Kesempatan Kerja: Bukti Data Panel Kabupaten Kota di Aceh, Jurnal Manajemen dan Sains 4 (2), 334-341.
Nieuwenhuis,  R.,  van  der  Kolk,  H.,  &  Need,  A. (2016). Women’s  earnings  and  household inequality  in  OECD  countries,  1973 –2013. Acta Sociologica, 60(1), 3 –20. doi:10.1177/0001699316654528.
Owusu,  J.,  Akandasiam,  A.  C.,  &  Anyesepari,  A. A.  (2013).  Microfinance  schemes  and poverty  reduction  among  women  in  the northern  region  of  Ghana, International Journal of Humanities and Social Science 3 (19), 99-108.
Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 15 Tahun 2010 Tentang Percepatan Penanggulangan Kemiskinan
Rustinsyah.(2018).  Women  empowerment  for poverty  reduction  in  ring-1  rural  area  of  a cement  company  in  Tuban,  East  Java
Province, Indonesia. Masyarakat,
Kebudayaan dan Politik , 31(1), 107-118.
Seebens,  H.  (2009). The  contribution  of  female non-farm  income  to  poverty  reduction , International  Association  of  Agricultural Economists  Conference,  Beijing,  China, August 16-22, 2009.
Shin,  K-Y.  (2010).  The  effect  of  labor  force participation  by  women  on  family  income inequality  in  Korea,  Japan,  and  Taiwan, Korean  Social  Science  Journal ,  27(1),  27- 55.
Sultana, H. Y., Jamal, M. A., & E-Najaf, D. (2017) Impact of microfinance on women empowerment  through  poverty  alleviation: an assessment of socio-economic conditions  in  chennai  city  of  Tamil  Nadu , Asian Journal For Poverty Studies, 3(2), 175
– 183.
Tyer ‐ Viola,  L.  A.,  &  Cesario,  S.  K.  (2010).
Addressing poverty, education, and gender equality  to  improve  the  health  of  women worldwide. Journal
of Obstetric,
Gynecologic  &  Neonatal  Nursing, 39(5), 580 –589 . doi:10.1111/j.1552-6909.2010. 01165.x.
Widiyanti,  E.,  Pudjihardjo.,  &  Saputra,  P.  M.  A. (2018).  Tackling  poverty  through  women empowerment:  The  role  of  social  capital  in Indonesian  women’s  cooperative, Jurnal Ekonomi  dan  Studi  Pembangunan, 10  (1),
44-55.
.