## J-MAS

## Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan di Provinsi Jambi
Muhammad Amali 1 *, Andri Devita 2
1 Universitas Batanghari Jambi, Indonesia
2 Universitas Muhammadiyah Jambi, Indonesia *Correspondence email: m.amali278791@gmail.com, andridevita86@yahoo.com
Abstrak. Tulisan  ini  menganalisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kemiskinan  dengan  menggunakan  data  panel  dari kabupaten/kota di wilayah Provinsi Jambi yang disajikan dari tahun 2010-2020. Hasil penelitian menggunakan pendekatan fixed effect  model  yang  hasilnya  pengeluaran  perkapita  dan  jumlah  penduduk  yang  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  jumlah penduduk  miskin  kabupaten/kota  diwilayah  Provinsi  Jambi.  Sedangkan  variabel  pertumbuhan  ekonomi,  indeks  pembangunan manusia  dan  angkatan  kerja  justru  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  kemiskinan  kabupaten/kota  diwilayah  Provinsi Jambi. Hubungan variabel saling keterkaitan antar daerah kabupaten/kota. Untuk peningkatan kemiskinan  Kabupaten Batanghari diakibatkan  keterkaitan  dengan  kondisi  ekonomi  Kota  Jambi  dengan  kategori  kuat  yaitu  79,40  persen.  Penurunan  kemiskinan Kabupaten Bungo berkaitan dengan  kondisi daerah  Kabupaten Sarolangun dengan  besar  korelasi -67,90  persen  dengan  kategori kuat,.  Untuk  Kemiskinan  Kabupaten  Kerinci  peningkatannya  disebabkan  keterkaitan  daerah  Kota  Jambi  dengan  besar  korelasi 89,10  persen  kategori  hubungan  yang  sangat  kuat.  Untuk  Kota  Sungai  Penuh  peningkatan  kemiskinannya  akibat  dari  kondisi daerah  Kota  Jambi  dengan  besar  korelasi  65,40  persen  kategori  kuat.  Untuk  Kabupaten  Merangin  peningkatan  kemiskinannya disebabkan  keterkaitan  dengan  kondisi  daerah  Kabupaten  Tebo  dengan  besar  korelasinya  95,80  persen  kategori  sangat  kuat. Untuk peningkatan kemiskinan di Kabupaten Muaro Jambi berkaitan dengan kondisi daerah Kabupaten Batanghari dengan besar korelasi  72,60  persen  kategori  kuat.  Untuk  peningkatan  kemiskinan  di  Kabupaten  Tanjabbar  berkaitan  dengan  kondisi  daerah daerah  Kabupaten  Tebo  dengan  besar  korelasi  96,60  persen  kategori  sangat  kuat.  Dan  untuk  peningkatan  kemiskinan  di Kabupaten Tanjabtim berkaitan dengan kondisi daerah  Kabupaten Tanjabbar dengan besar korelasi 84,90 persen kategori sangat kuat.
Kata kunci : pertumbuhan ekonomi; pengeluaran perkapita; jumlah penduduk; indeks pembangunan manusia; angkatan kerja dan jumlah penduduk miskin
Abstract. This paper analyzes the factors that influence poverty by using panel data from districts/cities in Jambi Province which are  presented  from  2010-2020.  The  results  of  the  study  used  a  fixed  effect  model  approach  which  resulted  in  per  capita expenditure and population which had a significant influence on the number of poor people in districts/cities in Jambi Province. Meanwhile,  the  variables  of  economic  growth,  human  development  index  and  labor  force  do  not  have  a  significant  effect  on poverty in  districts/cities in  the Jambi Province.  Variable relationships are interrelated between districts/cities. The increase in poverty in  Batanghari  Regency is due to  the  relationship  with the  economic conditions of Jambi City  with a  strong category of 79.40 percent. The decrease in poverty in Bungo Regency is related to the condition of the Sarolangun Regency area with a large correlation of -67.90 percent with a strong category. The increase in poverty in Kerinci Regency is due to the regional linkage of Jambi City with a large correlation of 89.10 percent, a very strong relationship category. For Sungai Penuh City, the increase in poverty is due to the condition of the Jambi City area with a correlation of 65.40 percent in the strong category. For Merangin Regency, the increase in poverty is due to the relationship  with regional conditions in Tebo Regency with a large correlation of 95.80  percent  in  a  very  strong  category.  The  increase  in  poverty  in  Muaro  Jambi  Regency  is  related  to  regional  conditions  in Batanghari  Regency  with  a  large  correlation  of  72.60  percent  in  the  strong  category.  The  increase  in  poverty  in  Tanjabbar Regency is related to the condition of the Tebo Regency area with a correlation of 96.60 percent, the category is very strong. And for  the  increase  in  poverty  in  Tanjabtim  Regency,  it  is  related  to  the  condition  of  the  Tanjabbar  Regency  area  with  a  large correlation of 84.90 percent, the category is very strong.
Keywords: economic growth; per capita expenditure; total population; human development index; labor force and the number of poor people

## PENDAHULUAN
Mengatasi  kemiskinan  saat  ini  bukan  termasuk  kegiatan  amal,  namun  merupakan  kewajiban  sebagai perlindungan  terhadap  hak  asasi  manusia  yang  fundamental.  Hal  ini  dikarenakan  selagi  ada  kemiskinan  maka tidak ada kemardekaan sejati yang dirasakan oleh individu ataupun masyarakat. Kemiskinan merupakan masalah ekonomi  yang  saat  ini  tetap  eksis  dipersoalkan  disetiap  negara.  Kebanyakan  orang  tidak  menginginkan  miskin, akan tetapi faktor penyebab miskin itu tidak dapat dihindari dengan kekuatan yang ada (Sanjaya et al., 2018). Untuk itu beberapa negara berupaya melakukan kebijakan untuk mengurangi angka kemiskinan tersebut.
Suatu  negara  dapat  dikatakan  akan  tetap  miskin  jika  untuk  mencapai  keberhasilan  pembangunan  ekonomi, mengalami  kesulitan  dikarenakan  adanya  lingkaran  kemiskinan  yang  menjadikan  faktor  penyebab  berkaitan  antara satu sama lain.  Inti dari persoalan  ini dapat diasumsikan  : (1) adanya keterbatasan dalam  menabung  atau saving; (2) rendahnya  kegiatan  modal  untuk  berinvestasi;  (3)  rendahnya  pengetahuan  dan  pendidikan  masyarakat.  Hal  tersebut

## Muhammad Amali dan Andri Devita, Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan di Provinsi Jambi
yang  dapat  menghambat  pencapaian  keberhasilan  dalam  pembangunan  ekonominya  di  berbagai  negara  sedang berkembang  (Arsyad,  2010).  Provinsi  Jambi  yang  merupakan  daerah  otonom,  telah  berupaya  mengatasi  persoalan peningkatan jumlah penduduk miskin. Berdasarkan lapangan di Provinsi Jambi  tidak ada  perubahan  yang nyata dari penurunan  penduduk  miskin.  Kemiskinan  di  Provinsi  Jambi  tetap  mengalami  peningkatan  ditambah  kondisi  saat pandemi  covid-19  menyebabkan  terjadi  peningkatan  jumlah  penduduk  miskin  di  tahun  2020  sebesar  1,27  persen yang  diikuti  penurunan  pertumbuhan  ekonomi  sebesar  0,46  persen.  Adanya  persoalan  ini,  dapat  memberikan gambaran adanya korelasi positif pertumbuhan ekonomi dengan kemiskinan di daerah Provinsi Jambi.
Ada  beberapa  identifikasi  masalah  yang  dihadapi  dalam  rangka  meminimalkan  jumlah  penduduk  miskin kabupaten/kota  diwilayah  Provinsi  Jambi.  Berdasarkan  Hipotesis  Kuznets  (dalam  Syekh,  2014),  terdapat  korelasi negatif  antara  kemiskinan  dengan  pertumbuhan  ekonomi.  Namun  hal  ini  bertentangan  dengan  hipotesis  Kuznet, dimana pertumbuhan ekonomi yang tinggi justru dapat menyebabkan imigrasi penduduk. Sehingga jumlah penduduk akan  meningkat  dapat  menjadi  persoalan  yang  dapat  menjadi  penghambat  dalam  pembangunan  ekonomi  dan  akan bertambahnya  penduduk  miskin  kedepannya.  Karena  peningkatan  jumlah  penduduk  dapat  berdampak  pada peningkatan pengeluaran perkapita masyarakat  untuk kegiatan  konsumtif.  Ini tentunya dapat meningkatnya produksi output guna memenuhi kebutuhan hidup berupa barang dan jasa. Guna memenuhi peningkatan output barang dan jasa tentu  sejalan  atau  berkaitan  dengan  peningkatan  angkatan  kerja.  Jumlah  angkatan  kerja  di  Provinsi  Jambi  tidak sebanding dengan jumlah lapangan kerja yang ada dapat mendorong peningkatan jumlah penduduk miskin di Provinsi Jambi.  Keterkaitan  kemiskinan  dengan  indeks  pembangunan  manusia  sangat  besar  karena  memberikan  pengaruh negatif terhadap kemiskinan di Provinsi Jambi.
Determinan  variabel-variabel  (pertumbuhan  ekonomi,  pengeluaran  perkapita,  jumlah  penduduk,  indeks pembangunan  manusia  dan  angkatan  kerja)  tersebut  dapat  mempengaruhi  kemiskinan,  sehingga  dalam  tulisan  ini perumusan  masalahnya  yaitu  sebagai  berikut  :  1)  Berapa  besar  pengaruh  dari  variabel  determinan  kemiskinan  di wilayah  kabupaten/kota  Provinsi  Jambi?.  dan  2).  Berapa  besar  nilai  korelasi  pearson  antara  variabel  determinan kemiskinan di wilayah kabupaten/kota Provinsi Jambi?.

## Tinjauan Pustaka Kemiskinan
Analisis  kemiskinan  menjadi  semakin  rumit  karena  faktor  dan  karakteristik  baru  diperhitungkan  dalam  visi yang  lebih  global,  mengingat  bahwa  individu  tidak  hanya  bergantung  pada  tingkat  konsumsi  makanan;  mereka  juga bergantung  pada  kekuatan  integrasi  ke  dalam  masyarakat  dan  akses  ke  kebutuhan  moral  dan  sosial  yang  berbeda (Rami B.H, 2019). Ada tiga ciri utama penyebab negara berkembang miskin yaitu diantaranya 1). rendahnya prasarana dan sarana pendidikan, 2). kurangnnya sarana kesehatan dan pola hidup yang buruk menjadi penyebab produktifivitas kerja sebagian masyarakat rendah, 3). kecenderungan bekerja masih didominasi di sektor pertanian dan pertambangan (Jhingan,  2012).  Kemiskinan  terbagi  dua,  yakni  kemiskinan  absolute  dan  kemiskinan  relatif,  Kemiskinan  absolute ialah  orang-orang  atau  masyarakat  yang  berada  pada  garis  kemiskinan  atau  mereka  yang  benar-benar  miskin. Sedangkan  kemiskinan  relative  adalah  mereka  miskin  bila  dibanding  dengan  masyarakat  sekitarnya.  Jadi  masalah utama dalam ekonomi adalah kemiskinan absolute. Sebab-sebab kemiskinan tersebut menurut Syekh (2014) adalah : 1).  Rendahnya  produktivitas  pertanian  dan  non  pertanian.  2).  Kurangnya  prasarana  dan  sarana.  3).  Sektor  moneter yang  belum  maju.  4).  Kurangnya  pendidikan  dan  tenaga  terampil.  5).  Kualitas  sumberdaya  manusia  rendah.  6). Tabungan rendah di negara miskin. 7). Fertilitas penduduk tinggi dan 8). Banyaknya penduduk yang tidak bekerja.
Todaro  (2006)  dapat  menjelaskan  bahwa  persoalan  tentang  kemiskinan  di  negara  sedang  berkembang  tidak memiliki  ujung  pangkalnya.  Karena  semua  unsur  dapat  menyebabkan  kemiskinan  akan  saling  berhubungan  atau berkaitan satu dengan lainnya yang dapat menjadikan mata rantai kemiskinan yang dikenal dengan The Vicious Circle of Poverty menurut Teori Nurkse (Sumanto, 2005). Hal ini sejalan dengan penelitian Sumanto (2005) dengan contoh kasus lingkar kemiskinan di Indonesia.
Sedangkan  menurut  Todaro  (Syekh,  2014  :141) claimed  that  the  vicious  cycle  of  poverty  in  developing countries  can be described as  the interlocking of low productivity,  low income per  capita, low  level of savings, and lowes  level  of  investment  in  physical  and  human  capital.  Because of  low  productivity,  the  income  per-capita  is  low, thus  the  level  of  savings  is  very  low.  Moreover,  saving  is  the  initial  condition  for  investment,  thus  the  low  level  of savings  leads  to  low  investment,  so  the  low  productivity  has  impact  to  low  income  and  low  standard  of  living (proverty). At this point, the vicious cycle of poverty is restated.

## Pertumbuhan Ekonomi
Daerah  dapat  dikatakan  berhasil  atau  tidaknya  dalam  pelaksanaan  pembangunan  daerah,  dapat  dilihat  tolok ukurnya dari pertumbuhan ekonomi. Keberhasilan dari pemerintah dalam menyelenggarakan pembangunan daerahnya terutama  dalam  persoalan  kemiskinan.  Menurut  Siregar  dan  Wahyuni  (2007)  menemukan  bahwa  pertumbuhan ekonomi  memiliki  pengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  kemiskinan,  namun  pengaruh  yang  diberikan  oleh pertumbuhan  ekonomi  tidak  sepenuhnya  dapat  menyelesaikan  masalah  ekonomi.  Akan  tetapi  pertumbuhan  ekonomi

## Muhammad Amali dan Andri Devita, Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan di Provinsi Jambi
yang berkualitas dan berkeadilanlah yang mampu meminimalisir kemiskinan. Pertumbuhan ekonomi meningkat dapat diyakini akan mampu menurunkan jumlah penduduk miskin. Artinya pertumbuhan ekonomi berpengaruh negatif dan signifikan  terhadap  kemiskinan. Namun, kondisi ini dapat saja berbeda antar daerah  satu  dengan lainnya. Perbedaan keadaan  daerah  tentu  dilihat  dari  distribusi  pendapatan,  jumlah  penduduk,  urbanisasi,  faktor  endowment  daerah memiliki keterkaitan dalam menentukan pengaruh antara pertumbuhan ekonomi dengan penurunan jumlah penduduk miskin (Hasan dan Quibria, 2002). Dalam hal ini, pertumbuhan ekonomi dengan kemiskinan memiliki hubungan dua arah  yang  kuat.  Dimana  pertumbuhan  ekonomi  dapat  berpengaruh  signifikan  terhadap  kemiskinan  atau  sebaliknya kemiskinan juga dapat berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi (Jonaidi, 2012).
Ada beberapa penelitian yang berkaitan antara pertumbuhan ekonomi dengan kemiskinan. Berdasarkan hasil penelitian  yang  dilakukan  Berardi  dan  Marzo  (2017),  menemukan  pertumbuhan  ekonomi  dilihat  dari  sectoral berpengaruh langsung terhadap penurunan kemiskinan di negara-negara Afrika, terutama pertumbuhan di sektor pro- poor yang mendominasi kantong-kantong kemiskinan. Menurut Rose, dkk (2013), menemukan kemiskinan di negara Pakistan  dipengaruhi  oleh  pertumbuhan  ekonomi  secara  signifikan  yang  didasari  oleh  pertumbuhan  sektor  industri. Hal yang sama, berdasarkan penelitian Hasan dan Quibria (2002) mengungkapkan sektor industri berpengaruh besar terhadap  penurunan  kemiskinan  di  Asia  Barat,  sedangkan  di  Amerika  latin,  Asia  Selatan  dan  Afrika  justru  sektor pertanian yang memiliki pengaruh lebih besar dalam menurunkan kemiskinan.

## Pengeluaran Perkapita
Badan  Pusat  Statistik  Indonesia  (BPS)  menjelaskan  pengertian  pengeluaran  perkapita,  yaitu  total  biaya keseluruhan  anggota  keluarga  yang  dikeluarkan  untuk  mengkonsumsi.  Menurut  pendapat  dari  Halim  (2018) pengeluaran perkapita yaitu total pengeluaran dari rumah tangga dalam upaya memenuhi kebutuhan hidup sehari-hari seluruh  anggota  rumah  tangga  untuk  membeli  barang  dan  jasa  selama  periode  tertentu.  Pengeluaran  perkapita dipengaruhi  pendapatan  yang  diperoleh  rumah  tangga,  jika  penghasilan  turun  maka  rumah  tangga  akan  menurunkan pengeluaran  konsumsi  kebutuhan  barang  dan  jasa  untuk  hidup.  Kebutuhan  dasar  rumah  tangga  berupa  kebutuhan primer yaitu papan,  sandang dan pangan yang mesti dipenuhi untuk  terbebas dari garis kemiskinan yang ditetapkan. Sehingga  kenaikan  pengeluaran  perkapita  akan  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  dan  tentunya  dapat menurunkan kemiskinan. Finkayana dan Dewi (2016) menyimpulkan pengeluaran perkapita berkorelasi negatif serta signifikan terhadap kemiskinan.

## Jumlah Penduduk
Keterkaitan  antara  penduduk  dengan  kemiskinan  dapat  dilihat  dari  persentase  beban  yang  harus  ditanggung oleh  penduduk  produktif  terhadap  penduduk  yang  belum  produktif  dan  tidak  produktif. Penduduk  dianggap  sebagai media  penting  dalam  menunjang  terciptanya  pembangunan  daerah  yang  signifikan.  Karena  penduduk  merupakan lumbung dari tenaga kerja, tenaga ahli dan tenaga usahawan yang diperlukan dalam pembangunan daerah yang efektif. Dengan  adanya  pertambahan  jumlah  penduduk  akan  menyebabkan  terjadi  perluasan  pasar  yang  tentunya  dapat meningkatkan  produksi  barang  dan  jasa  dalam  kegiatan  ekonomi.  Namun  pertumbuhan  penduduk  yang  cepat  dapat menjadi  permasalahan  serius  bagi  kesejahteraan  masyarakat  dan  pembangunan  sebuah  wilayah.  Pertambahan penduduk  yang  tidak  diikuti  dengan  penyediaan  lapangan  kerja  dapat  menyebabkan  permasalahan  yaitu  berupa pengangguran,  kemiskinan  dan  ketidakstabilan  ekonomi.  Untuk  mengatasi  permasalahan  itu,  maka  diperlukan pembatasan  dan  pengurangan  pertambahan  jumlah  penduduk.  Selain  itu  perlu  dilakukan  perbaikan  dan  penyedaiaan fasilitas yang dapat meningkatkan kualitas penduduk melalui pendidikan dan kesehatan. Tujuan yang diharapkan yaitu membuat  kualitas  penduduk  meningkat  dan  mengurangi  angka  kemiskinan  (Kuncoro,  2010).  Todaro  (2006),  jumlah penduduk  dapat  berpengaruh  positif  terhadap  kemiskinanberdasarkan  hasil  perhitungan  dari  Indeks  Foster  Greer Thorbecke (FGT), hasil yang diperoleh yaitu dengan meningkatnya jumlah penduduk, tentu jumlah penduduk miskin ikut bertambah.

## Human Development Index (HDI)
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  ukuran  capaian  pembangunan  manusia  untuk  melihat  kesejahteraan masyarakat.  Komponen  dasar  kualitas  hidup  yaitu  berupa  usia  hidup,  pengetahuan,  dan  standar  hidup  layak.  Aspek usia hidup dapat dilihat dari angka harapan hidup yang mewakili bidang kesehatan, aspek  pengetahuan dapat diukur dari  angka  melek  huruf,  partisipasi  sekolah  dan  rata-rata  lama  sekolah  yang  mewakili  bisang  pendidikan,  aspek standar hidup layak dapat dilihat dari pengeluaran perkapita yang disesuaikan (BPS, 2010). Menurut Mankiw (2007), modal  dari  manusia  yaitu  kualitas  dirinya  dalam  dunia  kerja  dapat  diukur  melalui  tingkat  pendidikan.  Sektor pendidikan  sangat  penting  dalam  meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia  sehingga  Indeks  Pembangunan Manusia juga meningkat kedepannya. Permasalahan kemiskinan dapat timbul karena kurangnya kualitas dari sumber daya manusia. Sebagai syarat penting bagi berlangsungnya pembangunan ekonomi secara berkesinambungan, sangat efektif  untuk  memutuskan  mata  rantai  kesenjangan  di  masyarakat  yang  berdampak  terhadap  penurunan  angka kemiskinan (Sjafi’i dan Hidayanti, 2009).

## Angkatan Kerja
Kesempatan kerja dapat menjadi problem dalam pembangunan  ekonomi. Dengan adanya ketidakseimbangan antara pertumbuhan angkatan kerja dan lapangan kerja baru dapat meningkatkan jumlah pengangguran suatu daerah. Dampak  dari  peningkatan  pengangguran  tentunya  akan  meningkatkan  angka  kemiskinan.  Maka  dari  itu ketenagakerjaan  dan  kualitas  pekerjaan  yang  layak  sangat  penting  untuk  mengurangi  kemiskinan  dan  kesenjangan ekonomi.  Penduduk  miskin  dapat  terlepas  dari  kemiskinan  melalui  adanya  peningkatan  kesempatan  kerja  (Khan, 2007).  Angkatan  kerja  yang  tinggi  mampu  menggerakan  peningkatan  kegiatan  perekonomian  yang  pada  akhirnya akan meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Jika seluruh angkatan kerja dapat terserap oleh kesempatan kerja untuk masyarakat.

## METODE
Penelitian  ini  yang  disajikan  dalam  bentuk  panel  dari  data  keseluruhan  daerah  di  Provinsi  Jambi  selama periode  tahun  2010-2020  dengan  data  yang  akan  dianalisis  yaitu  sebagai  berikut:  Data  Kabupaten/Kota  berupa  data jumlah penduduk miskin, data pertumbuhan ekonomi, data pengeluaran perkapita, data jumlah penduduk, data indeks pembangunan  manusia  dan  data  angkatan  kerja  kabupaten/kota  dari  BPS  Provinsi  Jambi.  Sumber  data  dalam penelitian  ini  antara  lain  berupa  dari  Badan  Pusat  Statistik,  BPS  Provinsi  Jambi,  BPS  Kabupaten/Kota  Dan  Badan Perencanaan  Pembangunan  Daerah  (Bappeda)  Provinsi  Jambi.  Untuk  menjawab  permasalahan  pertama  terkait pengaruh  independent  berupa  (pertumbuhan  ekonomi  (X 1it ),  pengeluaran  perkapita  (X 2it ),  jumlah  penduduk  (X 3it ), variabel  pembangunan  manusia  (X 4it )  dan  variabel  angkatan  kerja  (X 5it ))  terhadap  variabel  dependent  (yaitu kemiskinan  berupa  data  jumlah  penduduk  miskin  (Y it ))  di  wilayah  kabupaten/kota  Provinsi  Jambi  yang  melalui Eviews  seri  8.0  dengan  spesifikasi  model  ekometrikanya  yaitu  sebagai  berikut  :LogY it =  β 0it +  β 1 X 1it +  β 2 LogX 2it + β 3 LogX 3it + β 4 X 4it + β 5 LogX 5it + e it
Model  estimasi  dalam  penelitian  ini  ada  tahapan  analisisnya  yaitu  dengan  metode  kuadran  terkecil (Pooled Least  Square/PLS), metode  efek  tetap (Fixed  Effect  Model/FEM) dan  motode  efek  random (Random  Effect Model/REM) .  Namun  ketiga  metode  estimasi  ini  perlu  tahapan  pengujian  terlebih  dahulu  melalui  uji  chow  dan  uji hausman  guna  memperoleh  metode  pendekatan  yang  tepat  dalam  menganalisis  regresi  panel  data.  Untuk  menjawab tujuan  kedua terkait besar  nilai  korelasi pearson antara  variabel  independent  yaitu  (X 1it (untuk  variabel pertumbuhan ekonomi),  X 2it (untuk  variabel  pengeluaran  perkapita),  X 3it (untuk  variabel  jumlah  penduduk),  X 4it (untuk  variabel indeks pembangunan manusia) dan X 5it (untuk variabel angkatan kerja) terhadap variabel  dependent  yaitu Y it (untuk variabel jumlah penduduk miskin) kabupaten/kota di Provinsi Jambi.

## HASIL
Tabel 1 Hasil Eviews 8.0 Dengan Uji Chows Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 207.542667 (10,94) 0.0000 Cross-section Chi-square 345.281576 10 0.0000
Sumber: data olahan
Tabel  1  diperoleh  nilai  Prob.  Cross-section  F  yaitu  0,0000  lebih  kecil  dari  alpha  5  %,  sehingga  hasil disimpulkan  baik  dengan  metode Fixed  Effect  Model bila  dibandingkan  menggunakan  motode Pooled  Least Square/PLS .  Selain  itu  metode  yang  baik  antara  metode  dengan Fixed  Effect  Model/FEM dan  dibandingkan  dengan metode Random Effect Model /REM) dapat dilakukan dengan tahapan hausman test.
Tabel 2 Hasil Eviews 8.0 Dengan Hausman Test Test Summary Chi-Sq. Statistic  Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 12.552452 5 0.0280
Sumber: data olahan
Hasil  terlihat  besar  Prob.  Cross-section  random  yang  nilainya  0,0280  lebih  kecil  dari  alpha  5  %  maka pendekatan metode Fixed Effect Model / FEM lebih baik dibandingkan pendekatan metode Random Effect Model/REM . Sehingga  dapat  disimpulkan  antara  metode  kuadran  terkecil (Pooled  Least  Square/PLS) dengan  metode  efek  tetap (Fixed Effect Model/FEM) maka metode metode efek tetap (Fixed Effect Model/FEM) yang lebih baik digunakan. Dan jika  dibandingkan  metode  efek  tetap (Fixed  Effect  Model/FEM) dengan  motode  efek  random (Random  Effect
Model/REM) dapat ditentukan metode metode efek tetap (Fixed Effect Model/FEM) yang lebih baik digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 3 Hasil Eviews 8.0 Dengan Metode Efek Tetap (Fixed Effect Model/FEM) Variable Coefficient  Std. Error  t-Statistic Prob. C 9.563312 4.403318 2.171842 0.0324 X1? 0.001433 0.003740 0.383062 0.7025 LOG(X2?) -0.793732 0.306504 -2.589627 0.0111 LOG(X3?) 1.086863 0.266744 4.074562 0.0001 X4? 0.017328 0.012197 1.420681 0.1587 LOG(X5?) -0.142935 0.138840 -1.029496 0.3059 Fixed Effects (Cross) BATANGHARI—C 0.313525 BUNGO—C -0.191637 KERINCI—C -0.020647 KOTAJAMBI—C 0.206305 KOTASUNGAIPENUH—C -0.995331 MERANGIN—C 0.193363 MUAROJAMBI—C -0.645669 SAROLANGUN—C 0.353693 TANJABBARAT—C 0.372380 TANJABTIMUR—C 0.506116 TEBO—C -0.092098 Sumber: data olahan
Berdasarkan hasil tabel diatas, maka model panel regresinya menggunakan Metode Efek Tetap (Fixed Effect Model/FEM) dapat ditulis persamaannya yaitu : LogY it = 9,5633 + 0,0014X 1it – 0,7937LogX 2it + 1,0869LogX 3it + 0,0173X 4it - 0,1429LogX 5it + µ it Pembahasan  dapat  dilihat  ada  nilai  dari  β 0it yaitu  angka  bernilai  9,5633  yang  memiliki  makna  yaitu  selama  periode tahun  2010-2020  nilai  variabel  independent  yaitu  untuk  pertumbuhan  ekonomi  (X 1it ),  pengeluaran  perkapita  (X 2it ), jumlah  penduduk  (X 3it ),  variabel  pembangunan  manusia  (X 4it )  dan  variabel  angkatan  kerja  (X 5it )  tidak  mengalami perubahan antara daerah kabupaten/kota lainnya diwilayah Provinsi Jambi maupun antara waktu atau dengan asumsi konstan,  maka  kemiskinan  (Y it )  di  kabupaten/kota  di  wilayah  Provinsi  Jambi  selama  periode  tersebut  mengalami peningkatan  sebesar  9,5633  jiwa  atau  dibulatkan  menjadi  10  jiwa  pertahun.  Berdasarkan  nilai  hasil  yang  di  atas, membuktikan bahwa fundamental permasalahan kemiskinan di Provinsi Jambi di pengaruhi keseluruh variabel bebas ini memiliki keterkaitan satu sama lainnya dan sulit dipisahkan baik itu antara daerah maupun antar waktu di wilayah Provinsi Jambi.
Perbedaan antar daerah di wilayah Provinsi Jambi dapat dihitung konstanta (β 0 ) untuk koefisien masing-masing daerah di Provinsi Jambi dapat dirumuskan :
Konstanta individu daerah ke-i = Konstanta Keseluruhan (β 0) + Konstanta ke i (β 0i )
Hasil perhitungan konstanta daerah di wilayah Provinsi Jambi dapat diperoleh hasil yaitu : β 0 untuk BATANGHARI = 9,563312 + 0,313525 = 9,876837 β 0 untuk BUNGO = 9,563312 ‒ 0,191637 = 9,371675 β 0 untuk KERINCI = 9,563312 ‒ 0,020647 = 9,542665 β 0 untuk KOTAJAMBI = 9,563312 + 0,206305 = 9,769617 β 0 untuk MERANGIN = 9,563312 ‒ 0,995331 = 8,567981 β 0 untuk MUAROJAMBI = 9,563312 + 0,193363 = 9,756675 β 0 untuk SAROLANGUN = 9,563312 ‒ 0,645669 = 8,917643 β 0 untuk SUNGAIPENUH = 9,563312 + 0,353693 = 9,917005 β 0 untuk TANJABBARAT = 9,563312 + 0,372380 = 9,935692 β 0 untuk TANJABTIMUR = 9,563312 + 0,506116 = 10,069428 β 0 untuk TEBO = 9,563312 ‒ 0,092098 = 9,471214 sumber: data olahan
Hasil  dengan  Metode  Efek  Tetap (Fixed  Effect  Model/FEM) ini  dapat  dilihat  ada  perbedaan  dari  11  daerah kabupaten dan kota di wilayah Provinsi Jambi dalam mengatasi persoalan kemiskinan (Y it ) selama periode 2010-2020. Perbedaan  itu  dapat  dilihat  dari  perbedaan  koefisien  β 0 (konstanta)  antar  kabupaten/kota.  Untu  daerah  di  Kabupaten Merangin  memiliki  β 0 (konstanta)  terendah  yaitu  sebesar  8,567981  dengan  maknanya  yaitu  jika  bila  mana  ada perubahan  variabel  (pertumbuhan  ekonomi  (X 1it ),  variabel  pengeluaran  perkapita  (X 2it ),  variabel  jumlah  penduduk (X 3it ),  variabel  indeks  pembangunan  manusia  (X 4it )  dan  variabel  angkatan  kerja  (X 5it ))  baik  antara  daerah  kabupaten dan  kota  maupun  antar  waktu,  maka  Kabupaten  Merangin  mendapatkan  pengaruh  individu  terhadap  peningkatan jumlah  penduduk  miskin  terendah  sebesar  8,567  jiwa  atau  dibulatkan  jumlah  penduduk  miskin  menjadi  9  jiwa pertahun dengan asumsi variabel lain dalam  keadaan  konstan atau cateris paribus untuk daerah  lain Kabupaten/Kota dalam Provinsi Jambi dalam periode tahun 2010-2020.
Rendahnya nilai intersep Kabupaten Merangin disebabkan Kabupaten ini daerah yang kaya atas potensi alam serta  kaya  akan  mineral  tambang  yang  seluruhnya  belum  dapat  dieksploitasi  dan  dimanfaatkan  seperti  batu  bara, semen,  emas,  minyak  bumi  (fosil)  dan  potensi  lainnya.  Hal  ini  yang  menyebabkan  jumlah  penduduk  miskin  di Kabupaten Merangin berdampak lebih kecil bila dibandingkan dengan daerah lainnya di Provinsi Jambi periode 2010- 2020. Selain itu Kabupaten Merangin sebagai Kabupaten induk telah berupaya memaksimalkan hasil kekayaan daerah yang dimilikinya agar dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat dan upaya pemerintah daerah dalam wujud nyata meminimalkan kemiskinan di daerah Kabupaten Merangin.
Sebaliknya  daerah  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur  (Tanjabtim)  memiliki  β 0 (konstanta)  tertinggi  sebesar 10,069428  dengan  maknanya  yaitu  jika  bila  mana  ada  perubahan  variabel  (pertumbuhan  ekonomi  (X 1it ),  variabel pengeluaran  perkapita  (X 2it ),  variabel  jumlah  penduduk  (X 3it ),  variabel  indeks  pembangunan  manusia  (X 4it )  dan variabel angkatan kerja (X 5it )) baik antara daerah maupun antar waktu baik, maka Kabupaten Tanjabtim mendapatkan pengaruh individu terhadap peningkatan jumlah penduduk miskin tertinggi yaitu sebesar 10,069 jiwa atau dibulatkan jumlah  penduduk  miskin  menjadi  10  jiwa  pertahun  dengan  asumsi  variabel  lain  dalam  keadaan  konstan  atau cateris paribus untuk daerah lain Kabupaten/Kota dalam Provinsi Jambi dalam periode tahun 2010-2020. Untuk  variabel  bebas  pertumbuhan  ekonomi  (X 1it )  dan  indeks  pembangunan  (X 4it )  dapat  dilihat  dari  tabel  4 memiliki pengaruh positif terhadap kemiskinan kabupaten/kota di Provinsi Jambi, namun tidak berpengaruh signifikan karena  besar  nilai  prob.  diatas  alpha  yang  digunakan  yaitu  5  %.  Artinya  dapat  disimpulkan  jika  terjadi  kenaikan pertumbuhan  ekonomi  dan  indeks  pembangunan  manusia,  namun  kedua  variabel  tersebut  tidak  ada  pengaruh  yang signifikan  atas  perubahan  jumlah  penduduk  miskin  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jambi,  sehingga  jumlah  penduduk miskin tidak menurun dan tidak dapat teratasi dengan kenaikan dari pertumbuhan ekonomi dan indeks pembangunan manusia  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jambi.  Sedangkan  untuk  variabel  angkatan  kerja  (X 5it )  dapat  dilihat  dari  tabel  4 memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  kemiskinan  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jambi,  namun  juga  tidak  berpengaruh signifikan  karena  nilai  prob.  diatas  alpha  yang  digunakan  yaitu  5%.  Artinya  dapat  disimpulkan  jika  ada  kenaikan angkatan kerja, tetapi ada pengaruh perubahan kemiskinan kabupaten/kota di Provinsi Jambi, akan tetapi tidak diikuti penurunan kemiskinan tidak dapat diatasi dengan meningkatkan angkatan kerja kabupaten/kota di Provinsi Jambi.
Untuk variabel pengeluaran perkapita (X 2it ) justru berpengaruh signifikan dengan memiliki pengaruh negatif terhadap  kemiskinan  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jambi  dengan  nilai  prob.  dibawah  alpha  yang  digunakan  yaitu  5%. Sehingga  dapat  disimpulkan  jika  pengeluaran  perkapita  meningkat  1%  berarti  masyarakat  tersebut  dianggap  mampu memenuhi  kebutuhan  primernya.  Hal  ini  tentu  dapat  mengurangi  kemiskinan  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jambi sebesar  0,79%.  Sedangkan  untuk  jumlah  penduduk  (X 3it )  juga  berpengaruh  signifikan  dengan  meniliki  pengaruh positif terhadap kemiskinan kabupaten/kota di Provinsi Jambi dengan nilai prob. dibawah alpha yang digunakan yaitu 5%. Sehingga dapat disimpulkan jika ada penambahan jumlah penduduk 1% dapat menjadi beban dalam pelaksanaan pembangunan  ekonomi  daerah.  dikarenakan  kualitas  sumber  daya  manusia  Provinsi  Jambi  masih  belum  optimal karena  terbatasnya  sumber  daya  manusia  yang  berkualitas  dengan  pendidikan  masih  rendah.  Selain  itu,  alasan penduduk  dipandang  sebagai  pengambat  pembangunan  ekonomi,  dikarenakan  peningkatan  jumlah  penduduk  yang tinggi  yang  tidak  dibarengi  dengan  peningkatan  penyerapan  tenaga  kerja,  dinilai  hanya  menambah  beban pembangunan  ekonomi  saja.  Tentu  jumlah  penduduk  yang  besar  akan  memperkecil  nilai  pendapatan  perkapita  dan menimbulkan  problem  baru  dari  ketenagakerjaan  dan  meningkatnya  pengangguran  tentu  kemiskinan  daerah  di Provinsi Jambi juga akan meningkat
Tabel 4 Uji t-Test Hasil Eviews 8.0 Model Fixed Effect (FEM) Variable t-Statistic Prob. C 2.171842 0.0324 X1? 0.383062 0.7025 LOG(X2?) -2.589627 0.0111 LOG(X3?) 4.074562 0.0001
X4? 1.420681 0.1587 LOG(X5?) -1.029496 0.3059
t-tabel = 2,447 dengan Alpha yang digunakan 5% sumber: data olahan
Hasil  olahan  regresi  panel  pendekatan  Metode  Efek  Tetap (Fixed  Effect  Model/FEM) ,  untuk  uji  t  secara parsial  dengan  tingkat  keyakinan  Alpha  =  5%,  maka  masing-masing  variabel  independent  dapat  dilihat  tingkat signifikansinya dengan variabel dependent dimana dapat diperoleh sebagai berikut :
1) Variabel pertumbuhan ekonomi (X 1it ) untuk (β 1 ) nilai t-statistic < dari t-tabel (0,383 < 2,447) sehingga pernyataan H 0 diterima  H 1 ditolak.  Artinya  membuktikan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  (X 1it )  selama  periode  2010-2020 memiliki  pengaruh  positif  namun  tidak  signifikan  terhadap  jumlah  penduduk  miskin  (Y)  kabupaten/kota  di Provinsi Jambi selama periode 2010-2020.
2) Nilai t-statistic untuk variabel pengeluaran perkapita (X 2it ) (β 2 ) yang nilainya > t-tabel (2,589 > 2,447) sehingga diperoleh  pernyataan  H 0 ditolak  H 1 diterima.  Artinya  terbukti  bahwa  pengeluaran  perkapita  (X 2it )  memiliki pengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  penurunan  kemiskinan  (Y)  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jambi  selama periode tahun 2010-2020.
3) Nilai  t-statistic  untuk  variabel  jumlah  penduduk  (X 3it )  (β 3 )  berpengaruh  signifikan  terhadap  jumlah  penduduk miskin kabupaten/kota di Provinsi Jambi periode tahun 2010-2020. Berdasarkan hasil diperoleh nilai t-statistik > dari t-tabel (4,074 > 2,447) sehingga diperoleh pernyataan bahwa H 0 ditolak H 1 diterima. Dapat diartikan jumlah penduduk  (X 3it )  berpengaruh  signifikan  dengan  kemiskinan  (Y) kabupaten/kota  di  Provinsi  Jambi  pada  tingkat keyakinan α dibawah 5 %.
4) Untuk  variabel  indeks  pembangunan  manusia  (X 4it )  (β 4 )  diperoleh  nilai  t-statistik  <  dari  t-tabel  (1,421  < 2,447) artinya  H 0 diterima  H 1 ditolak.  Maka  Indeks  Pembangunan  Manusia  (X 4it )  memiliki  pengaruh  positif  dan  tidak signifikan  dengan  kemiskinan  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jambi  (Y) periode  tahun  2010-2020  dengan  tingkat keyakinan α diatas 5 %.
5) Untuk  nilai  t-statistik  variabel  angkatan  kerja  (X 5it )  (β 5 )  tidak  signifikan  terhadap  penurunan  kemiskinan kabupaten/kota Provinsi Jambi selama periode tahun 2010-2020. Berdasarkan hasil diperoleh nilai t-statistik < t- prob  (1,029>2,447)  sehingga  diperoleh  pernyataan  H 0 diterima  H 1 ditolak.  Artinya  bahwa  angkatan  kerja  (X 5it ) tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  penurunan  kemiskinan  (Y)  kabupaten/kota di  Provinsi  Jambi dengan tingkat keyakinan α diatas 5 % (tingkat keyakinan α sebesar 30,59 %).
Tabel 5 Uji F-Test F-statistic 850.9337 Durbin-Watson stat 0.707640 Prob(F-statistic) 0.000000 F-tabel =5,192 dengan Alpha 5% sumber: data olahan
Diperoleh  nilai  dari  F-statistic  >  nilai  F-tabel  (850,9337  >  5,192)  sehingga  dapat  diperoleh  pernyatan  H 0 ditolak  dan  H 1 diterima.  Secara  bersama-sama  atau  simultan  variabel-variabel  independent  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  dependent  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jambi  selama  periode  2010  hingga  2020.  Ini  jelas  bahwa yang  menjadi  fundamental  kemiskinan  di  Provinsi  Jambi  dapat  diminimalisir  jika  ada  perubahan  atau  peningkatan variabel-variabel independent tersebut.
Tabel 6 Tingkat Signifikansi R-squared 0.992689 Mean dependent var 9.956516 Adjusted R-squared 0.991523 S.D. dependent var 0.715677 sumber: data olahan
Nilai  R- squared pada  tabel  6  diatas  diperoleh  nilai  sebesar  0,992689.  Memiliki  makna,  bahwa  sekitar  99,27 persen  naik  turunnya  kemiskinan  (Y it )  kabupaten/kota di  Provinsi  Jambi  tahun  2010  hingga  2020,  dipengaruhi  oleh variabel-variabel  independent  dalam  penelitian  ini.  Sedangkan  sisanya  0,63 persen,  yang  mempengaruhi  kemiskinan kabupaten/kota di Provinsi Jambi dipengaruhi oleh variabel lainnya.
0 2 4 6 8 10 12 14 16 -4000 -3000 -2000 -1000 0 1000 2000 3000 4000 Series: Standardized Residuals
Sample 2010 2020 Observations 110 Mean 2.91e-13 Median 62.97801 Maximum 4267.635 Minimum -4437.517 Std. Dev. 1622.631 Skewness -0.070363 Kurtosis 3.185459 Jarque-Bera 0.248411 Probability 0.883198

## Sumber: data olahan

## Gambar 1 Jarque-Bera
Dapat dilihat pada hasil jarque-bera, dimana penelitian ini menggunakan alpha 5% dengan menggunakan data panel  pendekatan  model  fixed  effect.  Jika  besar  nilai  prob. Jarque-Bera  (0,883198) besar  dari  alpha  5%  maka  dapat disimpulkan  seluruh  data  normal  selama  periode  2010-2020.  Gambar  2  terlihat  fundamental  penyebaran  tertinggi terjadi  di  Kabupaten  Tanjabtim,  sedangkan  terendah  fundamental  penyebarnnya  terjadi  di  Kabupaten  Merangin. Disimpulkan bahwa Kabupaten Merangin mampu mengatasi fundamental kemiskinan lebih baik dibandingkan daerah lainnya di wilayah Provinsi Jambi dalam periode tahun 2010 hingga 2020.
-.08 -.04 .00 .04 .08 2 01 0 2 01 1 2 01 2 2 01 3 2 01 4 2 01 5 2 01 7 2 01 8 2 01 9 2 02 0 BATANGHARI  Residuals -.10 -.05 .00 .05 .10 2 01 0 2 01 1 2 01 2 2 01 3 2 01 4 2 01 5 2 01 7 2 01 8 2 01 9 2 02 0 BUNGO  Residuals -.08 -.04 .00 .04 .08 2 01 0 2 01 1 2 01 2 2 01 3 2 01 4 2 01 5 2 01 7 2 01 8 2 01 9 2 02 0 KERINCI  Residuals -.08 -.04 .00 .04 .08 2 01 0 2 01 1 2 01 2 2 01 3 2 01 4 2 01 5 2 01 7 2 01 8 2 01 9 2 02 0 KOTAJAMBI  Residuals -.15 -.10 -.05 .00 .05 .10 .15 2 01 0 2 01 1 2 01 2 2 01 3 2 01 4 2 01 5 2 01 7 2 01 8 2 01 9 2 02 0 KOTASUNGAIPENUH  Residuals -.15 -.10 -.05 .00 .05 .10 2 01 0 2 01 1 2 01 2 2 01 3 2 01 4 2 01 5 2 01 7 2 01 8 2 01 9 2 02 0 MERANGIN  Residuals -.10 -.05 .00 .05 .10 2 01 0 2 01 1 2 01 2 2 01 3 2 01 4 2 01 5 2 01 7 2 01 8 2 01 9 2 02 0 MUAROJAMBI  Residuals -.10 -.05 .00 .05 .10 .15 2 01 0 2 01 1 2 01 2 2 01 3 2 01 4 2 01 5 2 01 7 2 01 8 2 01 9 2 02 0 SAROLANGUN  Residuals -.15 -.10 -.05 .00 .05 .10 .15 2 01 0 2 01 1 2 01 2 2 01 3 2 01 4 2 01 5 2 01 7 2 01 8 2 01 9 2 02 0 TANJABBARAT  Residuals -.10 -.05 .00 .05 .10 2 01 0 2 01 1 2 01 2 2 01 3 2 01 4 2 01 5 2 01 7 2 01 8 2 01 9 2 02 0 TANJABTIMUR  Residuals -.12 -.08 -.04 .00 .04 .08 2 01 0 2 01 1 2 01 2 2 01 3 2 01 4 2 01 5 2 01 7 2 01 8 2 01 9 2 02 0 TEBO  Residuals

## Sumber: data olahan
Gambar 2
Penyebaran PerKabupaten/Kota Di Provinsi Jambi
Tabel 7 Korelasi Pearson dengan Eviews 8.0

## Kabupaten Batanghari
- Hasil  tabel  8  diatas  maka  di  peroleh  koefisien  korelasi  untuk  Kabupaten  Batanghari  dengan  Kabupaten  Bungo sebesar  -0,235.  Artinya  jika  ada  perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Bungo  akan  berdampak  berkurangnya kemiskinan di Kabupaten Batanghari yang mana r = -0,235 atau 23,50 persen (nilai korelasi pearson ini memberi arti bahwa Kabupaten Bungo memiliki hubungan negatif dengan kemiskinan Kabupaten Batanghari sebesar 23,50 persen atau katagori rendah).
- Nilai  koefisien  korelasi  untuk  Kabupaten  Batanghari  dengan  Kabupaten  Kerinci  sebesar  0,569.  Artinya  jika  ada perubahan yang terjadi di Kabupaten Kerinci akan berdampak meningkatnya kemiskinan di Kabupaten Batanghari yang mana r = 0,569 atau 56,90 persen (nilai korelasi pearson ini memberi arti bahwa Kabupaten Kerinci memiliki hubungan positif dengan kemiskinan Kabupaten Batanghari sebesar 56,90 persen atau katagori sedang).
- Nilai  koefisien  korelasi  untuk  Kabupaten  Batanghari  dengan  Kota  Jambi  sebesar  0,794.  Artinya  jika  ada perubahan yang terjadi di Kota Jambi akan berdampak meningkatnya kemiskinan di Kabupaten Batanghari yang mana r = 0,794 atau 79,40 persen (nilai korelasi pearson ini memberi arti bahwa Kota Jambi memiliki hubungan positif dengan kemiskinan Kabupaten Batanghari sebesar 79,40 persen atau katagori kuat).
- Nilai  koefisien korelasi  untuk Kabupaten Batanghari dengan Kota  Sungai Penuh sebesar 0,514. Artinya  jika ada perubahan  yang  terjadi  di  Kota  Sungai  Penuh  akan  berdampak  meningkatnya  kemiskinan  di  Kabupaten Batanghari  yang  mana  r  =  0,513  atau  51,30  persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kota  Sungai Penuh  memiliki  hubungan  positif  dengan  kemiskinan  Kabupaten  Batanghari  sebesar  51,30  persen  atau  katagori sedang).
- Nilai koefisien korelasi untuk Kabupaten Batanghari dengan Kabupaten Merangin sebesar -0,021. Artinya jika ada perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Merangin  akan  berdampak  menurunkan  kemiskinan  di  Kabupaten Batanghari  yang  mana  r  =  0,021  atau  2,10  persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kabupaten Merangin memiliki hubungan negatif dengan kemiskinan Kabupaten Batanghari sebesar 2,10 persen atau katagori sangat rendah).
- Nilai koefisien korelasi untuk Kabupaten Batanghari dengan Kabupaten Muaro Jambi sebesar 0,726. Artinya jika ada perubahan yang terjadi di Kabupaten Muaro Jambi akan berdampak meningkatnya kemiskinan di Kabupaten Batanghari  yang  mana  r  =  0,726  atau  72,60  persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kabupaten Muaro  Jambi  memiliki  hubungan  positif  dengan  kemiskinan  Kabupaten  Batanghari  sebesar  72,60  persen  atau katagori kuat).
- Nilai  koefisien  korelasi  untuk  Kabupaten  Batanghari  dengan  Kabupaten  Sarolangun  sebesar  0,643.  Artinya  jika ada  perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Sarolangun  akan  berdampak  meningkatnya  kemiskinan  di  Kabupaten Batanghari  yang  mana  r  =  0,643  atau  64,30  persen,  Kabupaten  Sarolangun  mempunyai  korelasi  positif  dengan kemiskinan Kabupaten Batanghari sebesar 64,30 persen atau katagori kuat).
- Nilai koefisien korelasi untuk Kabupaten Batanghari dengan Kabupaten Tanjabbar sebesar 0,251. Artinya jika ada perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Tanjabbar  akan  berdampak  meningkatnya  kemiskinan  di  Kabupaten Batanghari  yang  mana  r  =  0,251  atau  25,10  persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kabupaten Tanjabbar  memiliki  hubungan  positif  dengan  kemiskinan  Kabupaten  Batanghari  sebesar  25,10  persen  atau katagori rendah).
- Nilai koefisien korelasi untuk Kabupaten Batanghari dengan Kabupaten Tanjabtim sebesar 0,523. Artinya jika ada perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Tanjabtim  akan  berdampak  meningkatnya  kemiskinan  di  Kabupaten Batanghari  yang  mana  r  =  0,523  atau  52,30  persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kabupaten Tanjabtim  memiliki  hubungan  positif  dengan  kemiskinan  Kabupaten  Batanghari  sebesar  52,30  persen  atau katagori sedang).
- Nilai  koefisien  korelasi  untuk  Kabupaten  Batanghari  dengan  Kabupaten  Tebo  sebesar  0,095.  Artinya  jika  ada perubahan  yang terjadi di Kabupaten Tebo akan berdampak meningkatnya kemiskinan di Kabupaten Batanghari yang mana r = 0,095 atau 9,50 persen (nilai korelasi pearson ini memberi arti bahwa Kabupaten Tebo mempunyai hubungan positif dengan kemiskinan Kabupaten Batanghari sebesar 9,50 persen atau katagori sangat rendah).

## Kabupaten Bungo
- Nilai  koefisien  korelasi  untuk  Kabupaten  Bungo  dengan  Kabupaten  Kerinci  sebesar  0,192.  Artinya  jika  ada perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Kerinci  akan  berdampak  meningkatnnya  kemiskinan  di  Kabupaten  Bungo yang  mana  r  =  0,192  atau  19,20  persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kabupaten  Kerinci mempunyai  hubungan  positif  dengan  kemiskinan  Kabupaten  Bungo  sebesar  19,20  persen  atau  katagori  sangat rendah).
- Nilai  koefisien  korelasi  untuk  Kabupaten  Bungo  dengan  Kota  Jambi  sebesar  0,090.  Artinya  jika  ada  perubahan yang terjadi di Kota Jambi akan berdampak meningkatnya kemiskinan di Kabupaten Bungo yang mana r = 0,090 atau  9,00  persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kota  Jambi  memiliki  hubungan  positif  dengan kemiskinan Kabupaten Bungo sebesar 9,00 persen atau katagori sangat sedang).
- Nilai koefisien korelasi Kabupaten Bungo dengan Kota Sungai Penuh sebesar -0,640. Artinya jika ada perubahan yang terjadi di Kota Sungai Penuh akan berdampak menurunnya kemiskinan di Kabupaten Bungo yang mana r = 0,640  atau  64,00  persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kota  Sungai  Penuh  memiliki  hubungan negatif dengan kemiskinan Kabupaten Bungo sebesar 64,00 persen atau katagori kuat).
- Koefisien korelasi untuk Kabupaten Bungo dengan Kabupaten Merangin bernilai sebesar 0,393. Artinya jika ada perubahan yang terjadi di Kabupaten Merangin akan berdampak meningkatnya  kemiskinan di Kabupaten Bungo yang  mana  r  =  0,393  atau  39,30  persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kabupaten  Merangin memiliki hubungan positif dengan kemiskinan Kabupaten Bungo sebesar 51,30 persen atau katagori sedang).
- Nilai  koefisien  korelasi  Kabupaten  Bungo  dengan  Kabupaten  Muaro  Jambi  sebesar  -0,489.  Artinya  jika  ada perubahan yang terjadi di Kabupaten Muaro Jambi akan berdampak menurunkan kemiskinan di Kabupaten Bungo yang  mana  r  =  0,489  atau  48,90 persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kabupaten  Muaro  Jambi memiliki hubungan negatif dengan kemiskinan Kabupaten Bungo sebesar 48,90 persen atau katagori sedang).
- Koefisien  korelasi  untuk  Kabupaten  Bungo  dengan  Kabupaten  Sarolangun  bernilai  sebesar  -0,679.  Artinya  jika ada  perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Sarolangun  akan  berdampak  menurunkan  kemiskinan  di  Kabupaten Bungo  yang  mana  r  =  0,679  atau  67,90  persen  (angka  korelasi  ini  memberi  arti  bahwa  Kabupaten  Sarolangun memiliki hubungan negatif dengan kemiskinan Kabupaten Bungo sebesar 67,90 persen atau katagori kuat).
- Koefisien  korelasi  untuk  Kabupaten  Bungo  dengan  Kabupaten  Tanjabbar  sebesar  0,423.  Artinya  jika  ada perubahan yang terjadi di Kabupaten Tanjabbar akan berdampak meningkatnya kemiskinan di Kabupaten Bungo yang mana r = 0,423 atau 42,30 persen (nilai dari korelasi pearson ini memberi arti bahwa Kabupaten Tanjabbar memiliki hubungan positif dengan kemiskinan Kabupaten Bungo sebesar 42,30 persen atau katagori sedang).
- Untuk  nilai  koefisien  korelasi  Kabupaten  Bungo  dengan  Kabupaten  Tanjabtim  sebesar  -0,063.  Artinya  jika  ada perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Tanjabtim  akan  berdampak  menurunkan  kemiskinan  di  Kabupaten  Bungo yang  mana  r  =  0,063  atau  6,30  persen  (nilai  dari  korelasi  pearson  ini  dapat  memberi  arti  bahwa  Kabupaten Tanjabtim  memiliki  hubungan  negatif  dengan  kemiskinan  Kabupaten  Bungo  sebesar  6,30  persen  atau  katagori sangat rendah).
- Hasil  nilai  koefisien  korelasi  Kabupaten  Bungo  dengan  Kabupaten  Tebo  sebesar  0,454.  Artinya  jika  ada perubahan yang terjadi di Kabupaten Tebo akan berdampak meningkatnya kemiskinan di Kabupaten Bungo yang mana  r  =  0,454  atau  45,40  persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kabupaten  Tebo  memiliki hubungan positif dengan kemiskinan Kabupaten Bungo sebesar 45,40 persen atau katagori sedang).

## Kabupaten Kerinci
- Hasil  koefisien  korelasi  untuk Kabupaten Kerinci dengan Kota Jambi sebesar 0,891. Artinya jika ada perubahan yang terjadi di Kota Jambi akan berdampak meningkatnya kemiskinan di Kabupaten Kerinci yang mana r = 0,891 atau  89,10  persen  (nilai  dari  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kota  Jambi  mempunyai  hubungan  positif dengan kemiskinan Kabupaten Kerinci sebesar 89,10 persen atau katagori sangat kuat).
- Diperoleh nilai  koefisien korelasi Kabupaten Kerinci dengan Kota  Sungai Penuh sebesar 0,507. Artinya jika ada perubahan  yang  terjadi  di  Kota  Sungai  Penuh  akan  berdampak  meningkatnya  kemiskinan  di  Kabupaten  Kerinci yang  mana  r  =  0,507  atau  50,70  persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kota  Sungai  Penuh memiliki hubungan positif dengan kemiskinan Kabupaten Kerinci sebesar 50,70 persen atau katagori sedang).
- Nilai korelasi diatas diperoleh koefisien korelasi Kabupaten Kerinci dengan Kabupaten Merangin sebesar -0,187. Artinya  jika  ada  perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Merangin  akan  berdampak  menurunnya  kemiskinan  di Kabupaten  Kerinci  yang  mana  r  =  0,187  atau  18,70  persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa Kabupaten Merangin memiliki hubungan negatif dengan kemiskinan Kabupaten Kerinci sebesar 18,70 persen atau katagori sangat rendah).
- Nilai koefisien korelasi untuk Kabupaten Kerinci dengan Kabupaten Muaro Jambi sebesar 0,523. Artinya jika ada perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Muaro  Jambi  akan  berdampak  meningkatnya  kemiskinan  di  Kabupaten Kerinci yang mana r = 0,523 atau 52,30 persen (nilai korelasi pearson ini memberi arti bahwa Kabupaten Muaro Jambi  memiliki  hubungan  positif  dengan  kemiskinan  Kabupaten  Kerinci  sebesar  52,30  persen  atau  katagori sedang).
- Untuk  koefisien  korelasi  Kabupaten  Kerinci  dengan  Kabupaten  Sarolangun  sebesar  0,116.  Artinya  jika  ada perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Sarolangun  akan  berdampak  meningkatnya  kemiskinan  di  Kabupaten Kerinci  yang  mana  r  =  0,116  atau  11,60  persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kabupaten Sarolangun memiliki hubungan positif dengan kemiskinan Kabupaten Kerinci sebesar 11,60 persen atau katagori sangat rendah).
- Koefisien korelasi untuk Kabupaten Kerinci dengan Kabupaten Tanjabbar bernilai sebesar 0,080. Artinya jika ada perubahan yang terjadi di Kabupaten Tanjabbar akan berdampak meningkatnya kemiskinan di Kabupaten Kerinci yang  mana  r  =  0,080  atau  8,00  persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kabupaten  Tanjabbar
memiliki  hubungan  positif  dengan  kemiskinan  Kabupaten  Kerinci  sebesar  8,00  persen  atau  katagori  sangat rendah).
- Besar koefisien korelasi Kabupaten Kerinci  dengan Kabupaten Tanjabtim  yaitu bernilai -0,012. Artinya  jika  ada perubahan  yang terjadi di Kabupaten Tanjabtim akan berdampak menurunkan kemiskinan di Kabupaten Kerinci yang mana r = 0,012 atau 1,20 persen (nilai korelasi pearson memberi arti bahwa Kabupaten Tanjabtim memiliki hubungan negatif dengan kemiskinan Kabupaten Kerinci sebesar 1,20 persen atau katagori sangat rendah).
- Koefisien korelasi untuk Kabupaten Kerinci dengan Kabupaten Tebo sebesar -0,069. Artinya jika ada perubahan yang  terjadi  di  Kabupaten  Tebo  akan  berdampak  menurunkan  kemiskinan  di  Kabupaten  Kerinci  yang  mana  r  = 0,069 atau 6,90 persen (Nilai korelasi pearson ini memberi arti bahwa Kabupaten Tebo memiliki hubungan negatif dengan kemiskinan Kabupaten Kerinci sebesar 6,90 persen atau katagori sangat rendah).

## Kota Jambi
- Nilai  dari  koefisien  korelasi  Kota  Jambi  dengan  Kota  Sungai  Penuh  sebesar  0,432.  Artinya  jika  ada  perubahan yang terjadi di Kota Sungai Penuh akan berdampak meningkatnya kemiskinan di Kota Jambi yang mana r = 0,432 atau  43,20  persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kota  Sungai  Penuh  memiliki  hubungan  positif dengan kemiskinan Kota Jambi sebesar 43,20 persen atau katagori sedang).
- Besar koefisien korelasi Kota Jambi dengan Kabupaten Merangin sebesar -0,130. Artinya jika ada perubahan yang terjadi di Kabupaten Merangin akan berdampak menurunnya kemiskinan di Kota Jambi yang mana r = 0,130 atau 13,00  persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kabupaten  Merangin  memiliki  hubungan  negatif dengan kemiskinan Kota Jambi sebesar 13,00 persen atau katagori sangat rendah).
- Hasil korelasi di peroleh besar nilai koefisien korelasi Kota Jambi dengan Kabupaten Muaro Jambi sebesar 0,714. Artinya jika ada perubahan yang terjadi di Kabupaten Muaro Jambi akan berdampak meningkatnya kemiskinan di Kota  Jambi  yang  mana  r  =  0,714  atau  71,40  persen  (besar  nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa Kabupaten  Muaro  Jambi  memiliki  hubungan  positif  dengan  kemiskinan  Kota  Jambi  sebesar  71,40  persen  atau katagori kuat).
- Koefisien  korelasi  Kota  Jambi  dengan  Kabupaten  Sarolangun  sebesar  0,255.  Artinya  jika  ada  perubahan  yang terjadi di Kabupaten Sarolangun akan berdampak meningkatnya kemiskinan di Kota Jambi yang mana r = 0,255 atau 25,50 persen (nilai dari korelasi pearson ini memberi arti bahwa Kabupaten Sarolangun memiliki hubungan positif dengan kemiskinan Kota Jambi sebesar 25,50 persen atau katagori rendah).
- Untuk koefisien korelasi Kota Jambi dengan Kabupaten Tanjabbar sebesar 0,155. Artinya jika ada perubahan yang terjadi  di  Kabupaten  Tanjabbar  akan  berdampak  meningkatnya  kemiskinan  di  Kota  Jambi  yang  mana  r  =  0,155 atau 15,50 persen (besar nilai korelasi pearson ini memberi arti bahwa Kabupaten Tanjabbar memiliki hubungan positif dengan kemiskinan Kota Jambi sebesar 15,50 persen atau katagori sangat rendah).
- Nilai untuk koefisien korelasi Kota Jambi dengan Kabupaten Tanjabtim sebesar 0,196. Artinya jika ada perubahan yang  terjadi  di  Kabupaten  Tanjabtim  akan  berdampak  meningkatnya  kemiskinan  di  Kota  Jambi  yang  mana  r  = 0,196 atau 19,60 persen (nilai korelasi pearson ini memberi arti bahwa Kabupaten Tanjabtim memiliki hubungan positif dengan kemiskinan Kota Jambi sebesar 19,60 persen atau katagori sangat rendah).
- Diperoleh  besar  nilai  koefisien  korelasi  Kota  Jambi  dengan  Kabupaten  Tebo  sebesar  -0,039.  Artinya  jika  ada perubahan yang terjadi di Kabupaten Tebo akan berdampak menurunkan kemiskinan di Kota Jambi yang mana r = 0,039 atau 3,90 persen (besar nilai korelasi pearson ini memberi arti bahwa Kabupaten Tebo memiliki hubungan negatif dengan kemiskinan Kota Jambi sebesar 3,90 persen atau katagori sangat rendah).

## Kota Sungai Penuh
- Hasil  dari  koefisien  korelasi  Kota  Sungai  Penuh  dengan  Kabupaten  Merangin  sebesar  -0,516.  Artinya  jika  ada perubahan  yang terjadi di Kabupaten Merangin  akan berdampak menurunnya kemiskinan  di Kota Sungai Penuh yang mana r = 0,516 atau 51,60 persen (besar nilai korelasi pearson ini memberi arti bahwa Kabupaten Merangin memiliki hubungan negatif dengan kemiskinan Kota Sungai Penuh sebesar 51,60 persen atau katagori sedang).
- Untuk  koefisien  korelasi  Kota  Sungai  Penuh  dengan  Kabupaten  Muaro  Jambi  sebesar  0,654.  Artinya  jika  ada perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Muaro  Jambi  akan  berdampak  meningkatnya  kemiskinan  di  Kota  Sungai Penuh  yang  mana  r  =  0,654  atau  65,40  persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kabupaten  Muaro Jambi memiliki hubungan positif dengan kemiskinan Kota Sungai Penuh sebesar 65,40 persen atau katagori kuat).
- Nilai  dari  koefisien  korelasi  Kota  Sungai  Penuh  dengan  Kabupaten  Sarolangun  sebesar  0,586.  Artinya  jika  ada perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Sarolangun  akan  berdampak  meningkatnya  kemiskinan  di  Kota  Sungai Penuh  yang  mana  r  =  0,586  atau  58,60  persen  (nilai  dari  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kabupaten Sarolangun memiliki hubungan positif dengan kemiskinan Kota Sungai Penuh sebesar 58,60 persen atau katagori sedang).
- Koefisien  korelasi  untuk  Kota  Sungai  Penuh  dengan  Kabupaten  Tanjabbar  sebesar  -0,366.  Artinya  jika  ada perubahan yang terjadi di Kabupaten  Tanjabbar akan berdampak menurunkan  kemiskinan di Kota Sungai Penuh
yang mana r = 0,366 atau 36,60 persen (nilai dari korelasi pearson ini memberi arti bahwa Kabupaten Tanjabbar memiliki hubungan negatif dengan kemiskinan Kota Jambi sebesar 36,60 persen atau katagori rendah).
- Peroleh nilai koefisien korelasi Kota Sungai Penuh dengan Kabupaten Tanjabtim sebesar -0,103. Artinya jika ada perubahan yang terjadi di Kabupaten Tanjabtim akan berdampak menurunkan kemiskinan di Kota Sungai Penuh yang  mana  r  =  0,103  atau  10,30  persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kabupaten  Tanjabtim memiliki  hubungan  negatif  dengan  kemiskinan  Kota  Sungai  Penuh  sebesar  10,30  persen  atau  katagori  sangat rendah).
- Besar  nilai  koefisien  korelasi  Kota  Sungai  Penuh  dengan  Kabupaten  Tebo  sebesar  -0,489.  Artinya  jika  ada perubahan yang terjadi di Kabupaten Tebo akan berdampak menurunkan kemiskinan di Kota Sungai Penuh yang mana  r = 0,489 atau 48,90 persen  (nilai dari  korelasi pearson ini memberi  arti bahwa Kabupaten Tebo memiliki hubungan negatif dengan kemiskinan Kota Sungai Penuh sebesar 48,90 persen atau katagori sedang).

## Kabupaten Merangin
- Besar nilai dari koefisien korelasi Kabupaten Merangin dengan Kabupaten Muaro Jambi sebesar -0,604. Artinya jika  ada  perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Muaro  Jambi  akan  berdampak  menurunkan  kemiskinan  di Kabupaten  Merangin  yang  mana  r  =  0,604  atau  60,40  persen  (besar  nilai  dari  korelasi  pearson  ini  memberi  arti bahwa  Kabupaten  Muaro  Jambi  memiliki  hubungan  negatif  dengan  kemiskinan  Kabupaten  Merangin  sebesar 60,40 persen atau katagori kuat).
- Untuk  koefisien  korelasi  Kabupaten  Merangin  dengan  Kabupaten  Sarolangun  sebesar  0,196.  Artinya  jika  ada perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Sarolangun  akan  berdampak  meningkatnya  kemiskinan  di  Kabupaten Merangin  yang  mana  r  =  0,196  atau  19,60  persen  (nilai  dari  korelasi  ini  memberi  arti  bahwa  Kabupaten Sarolangun  memiliki  hubungan  positif  dengan  kemiskinan  Kabupaten  Merangin  sebesar  19,60  persen  atau katagori sangat rendah).
- Koefisien  korelasi  untuk  Kabupaten  Merangin  dengan  Kabupaten  Tanjabbar  sebesar  0,934.  Artinya  jika  ada perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Tanjabbar  akan  berdampak  meningkatnya  kemiskinan  di  Kabupaten Merangin  yang  mana  r  =  0,934  atau  93,40  persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kabupaten Tanjabbar memiliki hubungan positif dengan kemiskinan Kabupaten Merangin sebesar 93,40 persen atau katagori sangat kuat).
- Besar nilai koefisien korelasi Kabupaten Merangin dengan Kabupaten Tanjabtim yaitu sebesar 0,751. Artinya jika ada  perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Tanjabtim  akan  berdampak  meningkatnya  kemiskinan  di  Kabupaten Merangin  yang  mana  r  =  0,751  atau  75,10  persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kabupaten Tanjabtim memiliki hubungan positif dengan kemiskinan Kabupaten Merangin sebesar 75,10 persen atau katagori kuat).
- Untuk koefisien korelasi Kabupaten Merangin dengan Kabupaten Tebo sebesar 0,958. Artinya jika ada perubahan yang terjadi di Kabupaten Tebo akan berdampak meningkatnya kemiskinan di Kabupaten Merangin yang mana r =  0,958  atau  95,80  persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kabupaten  Tebo  memiliki  hubungan positif dengan kemiskinan Kabupaten Merangin sebesar 95,80 persen atau katagori sangat kuat).

## Kabupaten Muaro Jambi
- Perolehan  nilai  koefisien  korelasi  untuk  Kabupaten  Muaro  Jambi  dengan  Kabupaten  Sarolangun  sebesar  0,406. Artinya jika ada perubahan yang terjadi di Kabupaten Sarolangun  akan berdampak meningkatnya  kemiskinan di Kabupaten  Muaro  Jambi  yang  mana  r  =  0,406  atau  40,60  persen  (nilai  dari  korelasi  pearson  ini  memberi  arti bahwa  Kabupaten  Sarolangun  memiliki  hubungan  positif  dengan  kemiskinan  Kabupaten  Muaro  Jambi  sebesar 40,60 persen atau katagori sedang).
- Koefisien korelasi untuk Kabupaten Muaro Jambi dengan Kabupaten Tanjabbar yaitu bernilai -0,417. Artinya jika ada  perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Tanjabbar  akan  berdampak  menurunnya  kemiskinan  di  Kabupaten Muaro  Jambi  yang  mana  r  =  0,417  atau  41,70  persen  (nilai  dari  korelasi  ini  memberi  arti  bahwa  Kabupaten Tanjabbar  memiliki  hubungan  negatif  dengan  kemiskinan  Kabupaten  Muaro  Jambi  sebesar  41,70  persen  atau katagori sedang).
- Untuk  besar  nilai  koefisien  korelasi  Kabupaten  Muaro  Jambi  dengan  Kabupaten  Tanjabtim  sebesar  -0,081. Artinya  jika  ada  perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Tanjabtim  akan  berdampak  menurunkan  kemiskinan  di Kabupaten Muaro Jambi yang mana r = 0,081 atau 8,10 persen (nilai korelasi ini memberi arti bahwa Kabupaten Tanjabtim  memiliki  hubungan  negatif  dengan  kemiskinan  Kabupaten  Muaro  Jambi  sebesar  8,10  persen  atau katagori sangat rendah).
- Nilai  dari  koefisien  korelasi  Kabupaten  Muaro  Jambi  dengan  Kabupaten  Tebo  sebesar  -0,563.  Artinya  jika  ada perubahan yang terjadi di Kabupaten Tebo akan berdampak menurunkan kemiskinan di Kabupaten Muaro Jambi yang  mana  r  =  0,563  atau  56,30  persen  (besar  nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kabupaten  Tebo
memiliki  hubungan  negatif  dengan  kemiskinan  Kabupaten  Muaro  Jambi  sebesar  56,30  persen  atau  katagori sedang).

## Kabupaten Sarolangun
- Besar  nilai  dari  koefisien  korelasi  Kabupaten  Sarolangun  dengan  Kabupaten  Tanjabbar  yaitu  sebesar  0,258. Artinya  jika  ada  perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Tanjabbar  akan  berdampak  meningkatnya  kemiskinan  di Kabupaten Sarolangun yang mana r = 0,258 atau 25,80 persen (nilai dari korelasi pearson ini memberi arti bahwa Kabupaten Tanjabbar memiliki hubungan positif dengan kemiskinan Kabupaten Sarolangun sebesar 25,80 persen atau katagori rendah).
- Besar nilai koefisien korelasi Kabupaten Sarolangun dengan Kabupaten Tanjabtim sebesar 0,630. Artinya jika ada perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Tanjabtim  akan  berdampak  meningkatnya  kemiskinan  di  Kabupaten Sarolangun  yang  mana  r  =  0,630  atau  63,00  persen  (nilai  korelasi  pearson  ini  memberi  arti  bahwa  Kabupaten Tanjabtim  memiliki  hubungan  positif  dengan  kemiskinan  Kabupaten  Sarolangun  sebesar  63,00  persen  atau katagori kuat).
- Hasil  nilai  koefisien  korelasi  untuk  Kabupaten  Sarolangun  dengan  Kabupaten  Tebo  sebesar  0,174.  Artinya  jika ada  perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Tebo  akan  berdampak  meningkatnya  kemiskinan  di  Kabupaten Sarolangun yang mana r = 0,174 atau 17,40 persen (nilai dari korelasi pearson ini memberi arti bahwa Kabupaten Tebo  memiliki  hubungan  positif  dengan  kemiskinan  Kabupaten  Sarolangun  sebesar  17,40  persen  atau  katagori sangat rendah).

## Kabupaten Tanjabbar
- Koefisien  korelasi  Kabupaten  Tanjabbar  dengan  Kabupaten  Tanjabtim  bernilai  yaitu  sebesar  0,849.  Artinya  jika ada  perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Tanjabtim  akan  berdampak  meningkatnya  kemiskinan  di  Kabupaten Tanjabbar  yang  mana  r  =  0,849  atau  84,90  persen  berarti  Kabupaten  Tanjabtim  mempunyai  korelasi  positif dengan kemiskinan Kabupaten Tanjabbar sebesar 63,00 persen atau katagori sangat kuat).
- Untuk nilai dari koefisien korelasi Kabupaten Tanjabbar dengan Kabupaten Tebo sebesar 0,966. Artinya jika ada perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Tebo  akan  berdampak  meningkatnya  kemiskinan  di  Kabupaten  Tanjabbar yang mana r = 0,966 atau 96,60 persen (nilai korelasi pearson ini memberi arti bahwa Kabupaten Tebo memiliki hubungan positif dengan kemiskinan Kabupaten Tanjabbar sebesar 96,60 persen atau katagori sangat kuat).

## Kabupaten Tanjabtim
- Untuk  nilai  koefisien  korelasi  Kabupaten  Tanjabtim  dengan  Kabupaten  Tebo  sebesar  0,792.  Artinya  jika  ada perubahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Tebo  akan  berdampak  meningkatnya  kemiskinan  di  Kabupaten  Tanjabtim yang mana r = 0,792 atau 79,20 persen (nilai korelasi ini memberi arti bahwa Kabupaten Tebo memiliki hubungan positif dengan kemiskinan Kabupaten Tanjabtim sebesar 79,20 persen atau katagori kuat).

## SIMPULAN
Secara  parsial  hanya  pengeluaran  perkapita  (X 2it )  signifikan  dengan  penurunan  jumlah  penduduk  miskin daerah  di  Provinsi  Jambi.  Berbeda  dengan  jumlah  penduduk  (X 3it )  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap peningkatan jumlah penduduk miskin daerah di Provinsi Jambi dengan perhitungan nilai R- squared dimiliki sebesar 99,27 persen selama periode 2010-2020. Sedangkan variabel bebas lainnya tidak signifikan dengan jumlah penduduk miskin daerah di Provinsi Jambi
Hubungan  variabel  saling  keterkaitan  antar  daerah  kabupaten/kota.  Dimana  untuk  peningkatan  kemiskinan Kabupaten Batanghari diakibatkan keterkaitan dengan kondisi ekonomi Kota Jambi dengan kategori kuat yaitu 79,40 persen.  Penurunan  kemiskinan  Kabupaten  Bungo  berkaitan  dengan  kondisi  daerah  Kabupaten  Sarolangun  dengan besar  korelasi  -67,90  persen  dengan  kategori  kuat,  arti  kemiskinan  Kabupaten  Bungo  dapat  turun  akibat  keterkaitan kondisi daerah Kabupaten Sarolangun. Untuk Kemiskinan Kabupaten Kerinci peningkatannya disebabkan keterkaitan daerah Kota Jambi dengan besar korelasi 89,10 persen kategori hubungan yang sangat kuat. Untuk Kota Sungai Penuh peningkatan kemiskinannya akibat dari kondisi daerah Kota Jambi dengan besar korelasi 65,40 persen kategori kuat. Untuk  Kabupaten  Merangin  peningkatan  kemiskinannya  disebabkan  keterkaitan  dengan  kondisi  daerah  Kabupaten Tebo  dengan  besar  korelasinya  95,80  persen  kategori  sangat  kuat.  Untuk  peningkatan  kemiskinan  di  Kabupaten Muaro  Jambi  berkaitan  dengan  kondisi  daerah  Kabupaten  Batanghari  dengan  besar  korelasi  72,60  persen  kategori kuat.  Untuk  peningkatan  kemiskinan  di  Kabupaten  Tanjabbar  berkaitan  dengan  kondisi  daerah  daerah  Kabupaten Tebo  dengan  besar  korelasi  96,60  persen  kategori  sangat  kuat.  Dan  untuk  peningkatan  kemiskinan  di  Kabupaten Tanjabtim berkaitan dengan kondisi daerah Kabupaten Tanjabbar dengan besar korelasi 84,90 persen kategori sangat kuat.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdul Halim. 2018. Teori Ekonomi Makro . Edisi 3. Mitra Wacana Media. Jakarta. Arsyad, L. 2010. Pengantar Perencanaan dan Pembangunan Ekonomi Daerah . BPFE. Yogyakarta. Badan Pusat Statsitik. 2010. Provinsi Jambi Indonesia: BPS. Berardi,  N.,  &  Marzo,  F.  2017. The  Elasticity  of  Poverty  with  respect  to  Sectoral  Growth in Africa. Review of Income and Wealth. 63(1): 147-168.
Finkayana,  A  dan  Urmila.  D.  2016.  Analisis  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Indikator  Komposit  Indeks  Pembangunan Manusia terhadap Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi Bali Tahun 2004-2013. E-Journal EP Unud . 5(7).861- 881.
Hasan  R,  and  Quibria  M.G.  2002.  Poverty  and  Patterns  of  Growth .  ERD  Working  Paper  No.18.  Economic  and Research Department. Asian Development Bank.
Jhingan, M. L. 2012. Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan. Rajawali Press : Jakarta. Jonaidi, A. 2012. Analisis Pertumbuhan Ekonomi dan Kemiskinan di Indonesia, 1(1),
Khan,  A.  R.  2007.  Growth,  Employment  And  Poverty:  An  Analysis  Of  The  Vital  Nexus  Based  On  Some  Recent UNDP and ILO/SIDA studies. DESA Working Paper No. 49 . Kuncoro, M. 2010. Otonomi dan Pembangunan Daerah . Fokus Media. Jakarta. Mankiw, N. G. 2007. Makro Ekonomi. Edisi Keenam: Erlangga. Jakarta. Rami,  B.H  Kacem.  2019.  University  of  Carthage.  Tunisia .  African  Journal  of  Economic  and  Management  Studies , 10(1), 48-56.
Rose,  S.,  dkk.  2013.  Growth–Poverty  Lingkages:  Does  Sectoral  Composition  Matter  for  Pakistan .  World  Applied Sciences Journal . 21(6), 915 –919.
Sanjaya, dkk. 2018. Analisis Kemiskinan di Kota Pagar Alam. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 16(2), 81-93. Siregar,  H.,  &  Wahyuni,  D.  2007.  Dampak  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Penurunan  Jumlah  Penduduk  Miskin. Economics Development . (pertumbuhan ekonomi dan penduduk miskin), 1–28. Sjafi’i. A & Hidayati. N.A. 2009. Genjot Anggaran Pendidikan Rendam Kemiskinan, Gemar i. 101(10, 68-69. Sumanto. 2005. Implementasi PNPM Terhadap Penanggulangan kemiskinan , Yuditira. Jakarta. Syekh, S. 2014. Pengantar Makro Ekonomi. Revisi . Gaung Persada Press Group : Jakarta Todaro,  Michael  P.  dan  Stephen  C.  Smith.  2006. Pembangunan  Ekonomi, Edisi  Kesembilan,  Jilid  I,.  Jakarta  : Erlangga.