Vol. 10  No (02): 12-2022, Desember 2022 p-ISSN: 1978-3795; e-ISSN: 2721-6721 Dikirim: 19 Desember 2022 Diterima: 24 Desember 2022 Dipublikasi: 2022-12-26

## ANALISIS PENGARUH PERTUMBUHAN EKONOMI DAN UPAH MINIMUM PROVINSI TERHADAP KEMISKINAN DI INDONESIA TAHUN 2017-2020
Ali Akbar 1 ,  Nazipawati 2 , Novegya Ratih Primandari 3 , dan Novie Al Muhariah 4, *
1 Program Studi Ekonomi Pembangunan, Universitas Baturaja
2 Program Studi Ekonomi Pembangunan, Universitas Baturaja
3 Program Studi Ekonomi Pembangunan, Universitas Baturaja
4 Program Studi Ekonomi Pembangunan, Universitas Baturaja
* Korespondensi: ali_akbar@unbara.ac.id

## Abstrak:
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Upah  Minimum  Provinsi terhadap  Kemiskinan  di  Indonesia  Tahun  2017-2020.  Sumber  data  sekunder  diperoleh  melalui  BPS,  dengan alat  analisis  yang  digunakan  adalah  metode  analisis  regresi  data  panel  dengan  bantuan  olah  data  melalui program EViews 9.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah Random  Effect  Model sebagai  model  terbaik.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel Pertumbuhan Ekonomi berpengaruh signifikan terhadap Kemiskinan, sedangkan  variabel  Upah  Minimum  Provinsi  juga  berpengaruh  signifikan  terhadap  Kemiskinan  di  Indonesia tahun 2017-2020. Persentase kontribusi pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Upah Minimum Provinsi dalam menjelaskan  variasi  perubahan  Tingkat  Kemiskinan  adalah  sebesar  22,27  persen  sedangkan  sisanya  sebesar 77,73 persen dipengaruhi oleh faktor/variabel lain yang tidak termasuk dalam penelitian ini. Dalam penelitian ini  menunjukkan  bahwa  kemampuan  variabel  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Upah  Minimum  Provinsi  dalam menjelaskan  variasi  perubahan  Tingkat  Kemiskinan  hanya  sebesar  22,27  persen,  fakta  ini  menunjukkan perlunya  dukungan  dari  berbagai  aspek  strategi  pembangunan  ekonomi  nasional  dan  kebijakan  yang  tepat sasaran oleh pemerintah dalam upaya pengentasan kemiskinan di Indonesia.
Kata Kunci: Pertumbuhan Ekonomi; Upah Minimum Provinsi; Kemiskinan
JEL : E32, J6, J8

## 1.  PENDAHULUAN
Pemikiran  mengenai  kemiskinan  berubah  sejalan  dengan  berjalannya  waktu,  tetapi  pada dasarnya  berkaitan  dengan  ketidakmampuan  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar.  Kemiskinan menunjukkan  situasi  serba  kekurangan  yang  terjadi  bukan  karena  dikehendaki  oleh  orang  miskin tersebut, melainkan karena tidak bisa dihindari dengan kekuatan yang dimilikinya. Kemiskinan telah membuat  pengangguran  semakin  banyak,  inflasi  meningkat  dan  pertumbuhan  ekonomi  melambat. Kemiskinan yang terjadi dalam suatu Negara memang perlu dilihat sebagai suatu masalah yang sangat serius,  karena  saat ini kemiskinan membuat banyak  masalah Indonesia mengalami  kesusahan  dalam memenuhi  kebutuhan  hidupnya.Persoalan  kemiskinan  ini  lebih  dipicu  karena  masih  banyaknya masyarakat  yang  mengalami  pengangguran  dalam  bekerja  hal  inilah  yang  membuat  sulitnya memenuhi kebutuhan hidupnya, sehingga angka kemiskinan selalu ada dan naik.
Kemiskinan di Indonesia disebabkan oleh berbagai faktor, diantaranya jumlah penduduk yang terus meningkat, upah minimum yang dirasa masih kurang cukup, pertumbuhan ekonomi yang lambat dan  tingkat  pengangguran  yang  masih  tinggi  akan  berdampak  pada  sumber  daya  yang  terbuang percuma dan pendapatan masyarakat menjadi berkurang bahkan tidak ada sama sekali, dengan tidak ada penghasilan yang dimiliki menyebabkan tidak dapat memenuhi kebutuhan hidup. Jika kebutuhan hidup tidak terpenuhi maka kemiskinan akan timbul.
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan  perkembangan  kegiatan  dalam  perekonomian  yang menyebabkan  barang  dan  jasa  yang  diproduksi  dalam  masyarakat  bertambah  dan  kemakmuran masyarakat menjadi meningkat. Perjalanan dari waktu ke waktu, diharapkan kemampuan suatu negara dalam  menghasilkan  barang  dan  jasa  semakin  meningkat. Pertumbuhan  ekonomi  tanpa  disertai dengan  penambahan  kesempatan  kerja  akan  mengakibatkan  ketimpangan  dalam  pembagian  dari
penambahan pendapatan tersebut ( ceteris paribus ), yang selanjutnya akan menciptakan suatu kondisi pertumbuhan ekonomi dengan peningkatan kemiskinan (Tambunan, 2015).
Kebijakan  upah  minimum  juga  berpengaruh  terhadap  tingkat  kemiskinan.  Gagasan  upah minimum  yang  sudah  dimulai  dan  dikembangkan  sejak  awal  tahun  1970-an  bertujuan  untuk mengusahakan  agar  dalam  jangka  panjang  besarnya  upah  minimum  paling  sedikit  dapat  memenuhi kebutuhan  hidup  minimum  (KHM),  sehingga  diharapkan  dapat  menjamin  tenaga  kerja  untuk memenuhi  kebutuhan  hidup  berserta  keluarga  dan  sekaligus  dapat  mendorong  peningkatan produktivitas kerja dan kesejahteraan buruh  (Sumarsono, 2009b) (Sumarsono, 2009a). Tujuan utama ditetapkannya  upah  minimum  adalah  memenuhi  standar  hidup  minimum  seperti  untuk  kesehatan, efisiensi,  dan  kesejahteraan  pekerja.  Upah  minimum  adalah  usaha  untuk  mengangkat  derajat penduduk  berpendapat  rendah,  terutama  pekerja  miskin.  Semakin  meningkat  tingkat  upah  minimum akan  meningkatkan  pendapatan  masyarakat  sehingga  kesejahteraan  juga  meningkat  dan  sehingga terbebas dari kemiskinan Kaufman (2000) dalam (Alviannor & Fahrati, 2021).

## Tabel 1.  Laju PDRB, Upah Minimum Provinsi dan Tingkat Kemiskinan di Indonesia Tahun
2017-2020 Tahun Laju PDRB (persen) Upah Minimum Provinsi (rupiah) Tingkat Kemiskinan (persen) 2017 5,07 1.296.908,00 10.12 2018 5,17 2.268.874,00 9.66 2019 5,02 2,455.662,00 9.22 2020 -2,07 2.672.371,00 10.19
Sumber : (Indonesia, n.d.-a, n.d.-b; Statistik, 2020) Badan Pusat Statistik, data diolah.
Dilihat dari Tabel 1. Laju Produk Domestik Regional Bruto yang ada di Indonesia sejak tahun 2017-2020  selalu  fluktuatif,  jika  dilihat  di  Tahun  2017  Laju  Produk  Domestik  Regional  Bruto  5,07 persen  pada  Tahun  2018  naik  menjadi  5,17 persen,  lalu  pada tahun  2019 turun menjadi 5,02  persen kemudian  pada  tahun  2020  mengalami  penurunan  yang  sangat  drastis  menjadi  -2,07  persen  hal  ini disebabkan dampak dari pandemi virus covid-19. Upah minimum sejak tahun 2017-2020 mengalami peningkatan terus menerus. Pada Tahun 2017 upah minimum sebesar Rp. 1.296.908,-  lalu pada tahun 2018 sebesar Rp. 2.268.874,- pada Tahun 2019 sebesar Rp. 2,455.662,- dan pada Tahun 2020 sebesar Rp. 2.672.371,-.
Tingkat Kemiskinan di Indonesia pada tahun 2017 sebesar 10.12 persen, lalu pada Tahun 2018 mengalami  penurunan  9.66  persen,  kemudian  pada  tahun  2019  menurun  menjadi  9.22  persen  dan pada  Tahun  2020  mengalami  peningkatan  menjadi  sebesar  10.19  persen.  Hal  ini  dapat  disebabkan beberapa  faktor  seperti  masalah  ketenagakerjaan  yang  semakin  sulit  yang  disebabkan  adanya penyebaran covid 19 yang akhirnya menyebabkan banyak pengangguran di Indonesia.

## 2.  TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan  kejadian  ekonomi  yang  bersifat  jangka  panjang  dan merupakan  sumber  utama  dalam  peningkatan  standar  hidup  ekonomi.  Istilah  pertumbuhan  ekonomi digunakan  untuk  menggambarkan  terjadinya  kemajuan  atau  perkembangan  ekonomi  dalam  suatu negara (Asfia, 2016).

## 2.2. Upah Minimum Provinsi
Upah  minimum  adalah  suatu  standar  minimum  yang  digunakan  oleh  para  pengusaha  atau pelaku industri untuk memberikan upah kepada pekerja di dalam lingkungan usaha atau unit kerjanya. Karena  pemenuhan  kebutuhan  yang  layak  di  setiap  propinsi  berbeda-beda,  maka  disebut  Upah Minimum Provinsi (Purnomo et al., 2016).

## 2.3. Kemiskinan
Menurut (Arsyad, 2010) kemiskinan merupakan masalah multidimensional, yang berarti bahwa kemiskinan  memiliki  berbagai  aspek  seiring  kebutuhan  manusia  yang  semakin  beragam.  Secara umum  dapat  dilihat  bahwa  kemiskinan  menjadi  dua  macam,  yang  pertama  primer  yaitu  aspek  yang meliputi  miskin  harta/aset,  miskin  organisasi  baik  sosial  maupun  politik,  dan  miskin  pengetahuan. Kedua,  yaitu  sekunder  merupakan  aspek  yang  memandang  bahwa  kemiskinan  dapat  dilihat  dari kurangnya hubungan sosial, informasi, dan sumber keuangan.

## 2.4. Penelitian Terdahulu
(Purwaningsih  et  al.,  2021)  melakukan  penelitian  tentang  analisis  pengaruh  pertumbuhan ekonomi, upah minimum kabupaten, dan pengangguran, terhadap kemiskinan di Kabupaten Madiun. Penelitian ini memanfaatkan sumber data sekunder yang merupakan data yang berhasil dihimpun oleh peneliti  melalui  badan  pusat  statistik  Jawa  Timur  dan  Madiun.  Dengan  mengadopsi  metode pendekatan  kuantitatif  melalui  analisis  regresi  linier  berganda  dengan  model  Ordinary  Least  Square (OLS),  penelitian  ini  mampu  memperlihatkan  adanya  peningkatan  ekonomi  serta  upah  minimum kabupaten,  sehingga  variabel  pengaruh  dari  pertumbuhan  ekonomi  dan  upah  minimum  kabupaten terhadap  kemiskinan  di  Kabupaten  Madiun  dinilai  memiliki  pengaruh  yang  bernilai  negatif  dan signifikan. Akan tetapi variabel pengangguran terhadap kemiskinan di Kabupaten Madiun tidak kalah berpengaruh secara signifikan.
(Chisti,  2018)  melakukan  penelitian  tentang  Indeks  pembangunan  manusia,  tingkat pengangguran,  pertumbuhan  ekonomi,  dan  upah  minimum  provinsi  terhadap  tingkat  kemiskinan (studi  kasus  pada  6  provinsi  di  pulau  jawa).  Metode  analisis  data  yang  digunakan  adalah  analisis regresi data panel. Hasil dari hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini 4 variabel yang berpengaruh signifikan tetapi 3 variabel berpengaruh secara tidak langsung. Berdasarkan hasil perhitungan dengan metode  Fixed  Effect  Model  (FEM)  tingkat  kemiskinan  pada  6  provinsi  di  pulau  jawa  dipengaruhi secara  langsung  oleh  indeks  pembangunan  manusia  karena  bernilai  negatif,  sedangkan  secara  tidak langsung dipengaruhi oleh tingkat pengangguran terbuka yang bernilai negatif, pertumbuhan ekonomi bernilai positif, dan upah minimum provinsi yang juga bernilai positif.
(Sholikah et al., 2021) melakukan penelitian tentang Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Tingkat  Pendidikan,  Upah  Minimum,  dan  Pengangguran  terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di Karesidenan  Surakarta  Tahun  2015-2019.  Metode  analisis  yang  digunakan  yaitu  data  panel.  Hasil penelitian  menunjukkan  model  terestimasi  terpilih  yaitu  Fixed  Effect  Model  (FEM).  Hasil  uji pengaruh (uji t) secara cross section menunjukkan bahwa pertumbuhan ekonomi, tingkat pendidikan, dan  upah  minimum  kabupaten/kota  berpengaruh  negatif  terhadap  jumlah  penduduk  miskin  di karesidenan  Surakarta  tahun  2015-2019.  Sementara  itu  tingkat  pengangguran  terbuka  tidak berpengaruh.

## 3.  METODE PENELITIAN

## 3.1. Ruang LingkupPenelitian
Penelitian ini terbatas pada analisis Pengaruh dari variabel Pertumbuhan Ekonomi dan variabel Upah Minimum Provinsi terhadap variabel Kemiskinan di Indonesia tahun 2017-2020.

## 3.2. Jenis dan SumberData
Jenis  data  dalam  penelitian ini  data  kuantitatif  menggunakan  sumber  data  sekunder  yaitu data yang diambil dari Badan Pusat Statistik (Statistik, 2020). Data sekunder yang digunakan adalah data panel  yang  menggunakan  gabungan  dari  deret  waktu  ( time  series )  dari  tahun  2017-2020  dan cross section sebanyak  34  provinsi  di  Indonesia.  Dikarenakan  data  variabel  dalam  penelitian  ini  ada  yang berbeda  satuan,  dimana  variabel  Upah  Minimum  Provinsi  dalam  satuan  juta  rupiah,  sedangkan variabel  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Kemiskinan  dalam  satuan  persen,  maka  peneliti  melakukan metode semi-log yaitu  dengan  mentransformasikan  data  variabel  Upah  Minimum  Provinsi  ke  dalam bentuk Logaritma Natural (Ln) dan sedangkan variabel Pertumbuhan Ekonomi dan Kemiskinan tidak ditransformasikan (karena satuan variabel-variabel tersebut sudah dalam bentuk persen).

## 3.3. Metode Analisis
Metode  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  kuantitatif.  Menurut
(Endang  Sulaeman,  2022)  metode  kuantitatif  adalah  metode  penelitian  yang  berlandaskan  pada filsafat positivisme , digunakan untuk meneliti pada populasi atau sampel tertentu, pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian, analisis data bersifat kuantitatif atau statistik, dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang telah ditetapkan. Alat analisis kuantitatif yang dimaksud dalam penelitian ini adalah Analisis Regresi Data Panel.

## 3.4.  Analisis Regresi Data Panel
Secara  sederhana  regresi  data  panel  dapat  diartikan  sebagai  metode  regresi  yang  digunakan pada  data  penelitian  yang  bersifat  panel.  Regresi  data  panel  merupakan  pengembangan  dari  regresi linier  dengan  metode Ordinary  Least  Square (OLS)  yang  memiliki  kekhususan  dari  jenis  data  dan tujuan  anakisis  datanya.  Dari  segi  jenis  data,  regresi  data  panel  memiliki  karakteristik  data  yang bersifat cross section dan time series. Sedangkan dilihat dari tujuan analisis data, data panel berguna untuk  melihat  perbedaan  karakteristik  antar  setiap  individu  dalam  beberapa  periode  pada  objek penelitian (Riswan & Dunan, 2019).

## 3.4.1.  Tahapan Regresi Data Panel
Teknik  analisis  regresi    data  panel  memiliki  serangkaian  tahapan  berupa  pemilihan  model regresi,  pengujian  asumsi  klasik,  uji  kelayakan  model  dan  interpretasi  model  (Riswan  &  Dunan, 2019). Tahapan dari regresi data panel yaitu sebagai berikut:

## 3.4.1.1. Estimasi Model Regresi
Model Persamaan data panel yang merupakan gabungan dari data Cross section dan data time series dapat dituliskan sebagai berikut:
Y = α+ β 1 X 1 it + β 2 LnX 2 it + e dimana: Y = Kemiskinan α = Konstanta β 1 , β 2 = Koefisien regresi variabel X 1 dan X 2 X 1 = Pertumbuhan Ekonomi LnX 2 = Upah Minimum Provinsi i = Observasi t = Waktu e = error term
Estimasi model regresi data panel menawarkan pilihan di antara 3 (tiga) estimasi model sebagai berikut:
3.4.1.1.1.  Common Effect Model Common  effect  model merupakan  pendekatan  model  data  panel  yang  paling  sederhana  untuk mengestimasi  parameter  model  data  panel,  yaitu  dengan  mengkombinasikan  data cross  section dan time  series sebagai  satu  kesatuan  tanpa  melihat  adanya  perbedaan  waktu  dan  individu.Pendekatan yang dipakai pada model ini adalah metode Ordinary Least Square (OLS). 3.4.1.1.2.  Fixed Effect Model Fixed  effect  model ini  mengestimasi  data  panel  dengan  menggunakan  varibel dummy untuk menangkap  adanya  perbedaan  intersep.  Pendekatan  ini  didasarkan  adanya  perbedaan  intersep  antara perusahaan namun intersepnya sama antar waktu. Model ini juga mengasumsikan bahwa slope tetap antar perusahaan dan antar waktu. Pendekatan yang digunakan pada model ini menggunakan metode Least Square Dummy Variable (LSDV). 3.4.1.1.3.  Random Effect Model Random  effect  model ini  akan  mengestimasi  data  panel  dimana  variabel  gangguan  mungkin saling  berhubungan  antar  waktu  dan  antar  individu.  Perbedaan  antar  individu  dan  antar  waktu diakomodasi  lewat error. Karena  adanya  korelasi  antar  variabel  gangguan  maka  metode  OLS  tidak bisa  digunakan  sehingga  model random  effect menggunakan  metode Generalized  Least  Square (GLS).

## 3.4.1.2. Teknik Pemilihan Model
Menurut Widarjono, terdapat tiga uji untuk memilih teknik estimasi data panel yaitu uji chow (uji statistik F), uji hausman dan uji lagrange multiplier . 3.4.1.2.1.  Uji Chow (Chow test)
Uji Chow adalah pengujian untuk mengetahui apakah model Common Effect atau Fixed Effect yang paling tepat digunakan dalam mengestimasi data panel. Pengambilan keputusan dilakukan jika: 1) Jika nilai Prob. F > α (taraf signifikansi sebesar 0.05) maka menerima H 0 atau memilih Common Effect Model daripada Fixed Effect.
2) Jika nilai Prob. F < α (taraf signifikansi sebesar 0.05) maka tolak H 0 , atau memilih Fixed Effect Model daripada Commen Effect . 3.4.1.2.2.  Uji Hausman (Hausman test)
Uji  Hausman  adalah  pengujian  untuk  mengetahui  apakah  model Random  Effect atau Fixed Effect yang paling tepat digunakan. Pengambilan keputusan dilakukan jika :
1) Nilai Chi-Square hitung  > Chi-Square tabel  atau  nilai  Probabilitas Chi-Square < taraf signifikasi (α sebesar 0.05) maka Ho ditolak atau memilih Fixed Effect Model dari pada Random Effect . 2) Nilai Chi-Square hitung < Chi-Square tabel atau nilai probabilitas Chi-Square > taraf signifikasi (α sebesar 0.05) maka Ho diterima atau memilih Random Effect Model dari pada Fixed Effect .
3.4.1.2.3.  Uji Lagrange Multiplier (LM)
Uji Lagrange  Multiplier (LM)  adalah  pengujian  untuk  mengetahui  apakah  model Random Effect lebih  baik  dari  pada  metode Common  Effect (OLS).  Dalam  melakukan  pengujian  ini  yaitu dengan ketentuan sebagai berikut:
1) Nilai p  value <  batas  kritis,  maka  Ho  ditolak  atau  memilih Random  Effect  Model daripada Common Effect Model .
2) Nilai p  value >  batas  kritis,  maka  Ho  diterima  atau  memilih Common  Effect  Model dari  pada Random Effect Model .

## 3.4.1.3. Uji Asumsi Klasik
Regresi  data  panel  memberikan  pilihan  model  berupa common  effect,  fixed  effect dan random effect. Model Common  Effect dan Fixed  Effect menggunakan  pendekatan Ordinary  Least  Square (OLS)  sedangkan Random  effect menggunakan Generalized  Least  Squared (GLS).  Namun,  tidak semua uji asumsi klasik harus dilakukan pada setiap model regresi dengan pendekatan OLS. Menurut Iqbal  (2015),  uji  normalitas  pada  dasarnya  tidak  merupakan  syarat  BLUE  ( Best  Liniear  Unbiased Estimator ),  tapi  normalitas  termasuk  dalam  salah  satu  syarat  asumsi  klasik.  Selain  itu,  autokorelasi biasanya terjadi pada data time series karena secara konseptual data time series merupakan data satu individu yang diobservasi dalam rentang waktu (Nachrowi & Usman, 2006).
Berdasarkan  uraian  di  atas,  jika  model  yang  terpilih  adalah Common  Effect atau Fixed  effect maka  uji  asumsi  klasik  yang  harus  dilakukan  meliputi  uji Heteroskedastisitas dan  uji Multikolinieritas. Sedangkan  jika  model  yang  terpilih  berupa Random  Effect maka  tidak  perlu dilakukan uji asumsi klasik (Riswan & Dunan, 2019). 3.4.1.3.1.  Uji Normalitas
Menurut  (Riswan  &  Dunan,  2019)  Uji  normalitas  merupakan  pengujian  terhadap  kenormalan distribusi  data.  Uji  normalitas  ini  salah  satunya    dapat  dilakukan  dengan  uji jarque-bera untuk mendeteksi  apakah  residual  mempunyai  distribusi  normal.  Uji jarque-bera didasarkan  pada  sampel besar  yang  diasumsikan  bersifat asymptotic dan  menggunakan  perhitungan skewness dan  kurtosis. Pengambilan keputusan dilakukan jika:
1) Nilai Chi-Square hitung < Chi-Square tabel atau nilai Probabilitas Jarque-bera > taraf signifikasi (α sebesar 0.05) maka Ho diterima, atau residual mempunyai distribusi normal.
2) Nilai Chi-Square hitung < Chi-Square tabel atau nilai Probabilitas Jarque-bera > taraf signifikasi (α sebesar 0.05) maka Ho ditolak atau residual tidak mempunyai distribusi normal.
3.4.1.3.2.  Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas  dilakukan  pada  saat  model  regresi  menggunakan  lebih  dari  satu  variabel bebas. Multikolinieritas berarti adanya hubungan linier di antara variabel bebas (Nachrowi & Usman, 2006).  Dampak  adanya  multikolinearitas  adalah  banyak  variabel  bebas  tidak  signifikan mempengaruhi  variabel  terikat  namun  nilai  koefisien  determinasi  tetap  tinggi.  Metode  untuk mendeteksi  multikolinearitas  antara  lain  melalui  metode  korelasi  berpasangan.  Metode  korelasi berpasangan untuk mendeteksi multikolinearitas akan lebih bermanfaat karena dengan menggunakan metode tersebut peneliti dapat mengetahui secara rinci variabel bebas apa saja yang memiliki korelasi yang  kuat.  Menurut  (Widarjono,  2007),  pengambilan  keputusan  metode  korelasi  berpasangan dilakukan jika:
1) Jika  nilai correlation masing-masing  variabel  bebas  <  0,85  maka  Ho  diterima  atau  tidak  terjadi multikolinieritas.
2) Jika nilai correlation masing-masing variabel bebas > 0,85 maka Ho ditolak atau terjadi masalah multikolinieritas.

## 3.4.1.3.3.  Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  digunakan  untuk  melihat  apakah  residual  dari  model  yang  terbentuk memiliki varians yang konstan atau tidak. Uji heteroskedastisitas penting dilakukan pada model yang terbentuk  (Nachrowi  &  Usman,  2006).  Metode  untuk  mendeteksi  heteroskedastisitas  antara  lain melalui  metode white .  Menurut  Widarjono  (2007)  dalam  (Riswan  &  Dunan,  2019)  pengambilan keputusan metode white dilakukan jika:
1) Nilai chi squares hitung < chi squares tabel atau probabilitas chi squares > taraf signifikansi, maka tidak menolak Ho atau tidak ada heteroskedastisitas.
2) Nilai chi squares hitung > chi squares tabel atau probabilitas chi squares < taraf signifikansi, maka tolak Ho atau ada heteroskedastisitas.
3.4.1.3.4.  Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi adalah korelasi yang terjadi antar observasi dalam satu variabel  (Nachrowi & Usman, 2006). Dengan adanya autokorelasi, estimator OLS tidak menghasilkan estimator yang BLUE hanya BLUE (Widarjono, 2007). Metode untuk mendeteksi autokorelasi antara lain metode lagrange multiplier. Metode lagrange  multiplier dapat  menjadi  alternatif  untuk  mendeteksi  autokorelasi  jika menggunakan  EViews.  Menurut  Widarjono  (2007)  dikutip  di  dalam  (Riswan  &  Dunan,  2019), pengambilan keputusan metode lagrange multiplier dilakukan jika:
1) Nilai chi squares hitung < chi squares tabel atau probabilitas chi squares > taraf signifikansi, maka tidak menolak Ho atau tidak terdapat autokorelasi.
2) Nilai chi squares hitung > chi squares tabel atau probabilitas chi squares < taraf signifikansi, maka tolak Ho atau terdapat autokorelasi.

## 3.4.1.4. Uji Kelayakan Model
Uji  kelayakan  model  dilakukan  untuk  mengindentifikasi  model  regresi  yang  terbentuk  layak atau  tidak  untuk  menjelaskan  pengaruh  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat  (Riswan  &  Dunan, 2019).

## 3.4.1.4.1.  Uji Koefisien Regresi Secara Menyeluruh (Uji F)
Uji  F,  diperuntukkan guna  melakukan  uji  hipotesis  koefisien  ( slope ) regresi  secara  bersamaan dan  memastikan  bahwa  model  yang  dipilih  layak  atau  tidak  untuk  mengintepretasikan  pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Uji ini sangat penting karena jika tidak lulus uji F maka hasil uji t tidak relevan. Rumusan Hipotesis Uji F adalah sebagai berikut:
Ho : β1, β2 = 0  artinya  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Upah  Minimum  Provinsi  secara  simultan berpengaruh tidak signifikan terhadap Kemiskinan di Indonesia Tahun 2017-2020.
Ha : β1, β2 ≠ 0  artinya  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Upah  Minimum  Provinsi  secara  simultan berpengaruh signifikan terhadap Kemiskinan di Indonesia Tahun 2017-2020.
Dengan Kriteria pengujian signifikan:
1) Nilai  F  hitung  >  F  tabel  atau  nilai  prob.  F-statistik  <  taraf  signifikasi,  maka  tolak  Ho  atau  yang berarti  bahwa  variabel  bebas  secara  bersama-sama  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel terikat.
2) Nilai F hitung < F tabel atau nilai prob. F-statistik > taraf signifikasi, maka tidak menolak Ho atau yang  berarti  bahwa  variabel  bebas  secara  bersama-sama  berpengaruh  tidak  signifikan  terhadap variabel terikat.
3.4.1.4.2. Uji Signifikan Koefisen Regresi Secara Parsial (Uji t)
Uji  t,  digunakan  untuk  menguji  signifikansi  koefisien  regresi  secara  individu.  Rumusan hipotesis Uji t adalah sebagai berikut:
a. Pertumbuhan Ekonomi (X 1 ) terhadap Kemiskinan (Y) Ho : β 1 = 0   artinya  Pertumbuhan  Ekonomi  berpengaruh  tidak  signifikan  terhadap  Kemiskinan  di Indonesia Tahun 2017-2020.
Ha : β 1 ≠ 0   artinya  Pertumbuhan  Ekonomi  berpengaruh  signifikan  terhadap  Kemiskinan  di Indonesia Tahun 2017-2020.
b. Upah Minimum Provinsi (X 2 ) terhadap Kemiskinan (Y)
Ho : β 2 = 0   artinya Upah Minimum Provinsi berpengaruh tidak signifikan terhadap Kemiskinan di Indonesia Tahun 2017-2020.
Ha : β 2 ≠ 0   Upah  Minimum  Provinsi  berpengaruh  signifikan  terhadap  Kemiskinan  di  Indonesia Tahun 2017-2020.
Dengan Kriteria pengujian 1) Jika t hitung < t tabel atau -t hitung > -t tabel , maka Ho diterima.
2) Jika t hitung > t tabel atau -t hitung < -t tabel , maka Ho ditolak.

## 3.4.1.4.3.  Analisis Koefisien Determinasi (R
2 )
Nilai koefisien determinasi mencerminkan seberapa besar variasi dari variabel terikat Y dapat diterangkan  oleh  variabel  bebas  X  (Nachrowi  &  Usman,  2006).  Sebuah  model  dikatakan  baik  jika nilai R 2 mendekati satu dan sebaliknya jika nilai R 2 mendekati 0 maka model kurang baik (Widarjono, 2007).  Dengan  demikian,  baik  atau  buruknya  suatu  model  regresi  ditentukan  oleh  nilai  R 2 yang terletak antara 0 dan 1.

## 3.4.1.5. Interpretasi Model
Pada  regresi  data  panel,  setelah  dilakukan  pemilihan  model,  pengujian  asumsi  klasik  dan kelayakan  model  maka  tahap  terakhir  ialah  melakukan  interpretasi  terhadap  model  yang  terbentuk. Interpretasi  yang  dilakukan  terhadap  koefisien  regresi  meliputi  dua  hal  yaitu  besaran  dan  tanda. (Riswan & Dunan, 2019).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pemilihan Model Regresi 4.1.1. Hasil Uji Chow (Chow Test) Tabel 2. Hasil Uji Chow

## Sumber : data diolah (2022)
Berdasarkan  tabel  2  diketahui  nilai  probabilitas Cross-Section  F sebesar  0,0000  lebih  kecil dibandingkan  alpha  0,05,  maka  Ho  ditolak,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang  paling tepat digunakan adalah Fixed Effect Model (FEM). 4.1.2. Hasil Uji Hausman (Hausman Test) Tabel 3. Hasil Uji Hausman

## Sumber : data diolah (2022)
Berdasarkan  tabel  3  diketahui  nilai  probabilitas Chi-Square sebesar  0,8521  lebih  besar dibandingkan  alpha  0,05,  maka  Ho  diterima,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang  paling tepat digunakan adalah Random Effect Model (REM).
4.1.3. Hasil Uji Lagrange Multiplier (LM Test) Tabel 4. Hasil Uji Lagrange Multiplier

## Sumber : data diolah (2022)
Berdasarkan  tabel  4  diketahui  bahwa  nilai  probabilitas Breusch-Pagan ( both )  sebesar  0,0000  lebih kecil  dibandingkan  alpha  0,05  maka  H 0 ditolak,  sehingga  dapat  disimpulkan  model  yang  paling  tepat untuk digunakan adalah Random Effect Model.
Dari  ketiga  teknik  uji  pemilihan  model  dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang  paling  tepat (model  terpilih)  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Random  Effect  Model (REM).  Karena  yang terpilih adalah Model Random Effect , maka selanjutnya tidak perlu dilakukan uji asumsi klasik.

## Tabel 5. Random Effect Model (Model Terpilih)
Sumber : data diolah (2022)
4.2. Uji Kelayakan Model

## 4.2.1. Hasil Uji Signifikansi Koefisien Model Regresi Secara Simultan (Uji F)
Berdasarkan  output  model  terpilih  yaitu  model random  effect pada  tabel  5  didapatkan Nilai  F hitung  ( F-statistic )  sebesar  19,05179.  Hasil  tersebut  kemudian  dibandingkan  dengan  F  tabel  (dicari berdasarkan α = 5% =0,05,  df 1 = jumlah variabel-1 = 3-1 = 2, dan df 2 = n-k-1 = 136-2-1 = 133), maka diperoleh F tabel = 3,064).
Hasil  analisis  diketahui  bahwa  nilai  F  hitung  (19,05179)  lebih  besar  dibandingkan  F  tabel (3,064) sehingga  Ho ditolak dan Ha diterima, artinya Ada pengaruh signifikan secara bersama-sama Pertumbuhan Ekonomi (X1) dan Upah Minimum Provinsi (X2) terhadap Tingkat Kemiskinan (Y) di Indonesia Tahun 2017-2020. Dengan demikian model regresi layak digunakan sebagai alat prediksi.
3,064          19,05179
Gambar 1 . Uji Hipotesis Simultan Sumber : data diolah (2022)

## 4.2.2. Hasil Uji Signifikansi Koefisien Regresi Secara Parsial (Uji t)
Berdasarkan  tabel  5  diketahui  bahwa  nilai  koefisien  t  hitung  Pertumbuhan  Ekonomi  (X1) sebesar -5,430895 dan t hitung Upah Minimum Provinsi (X2) sebesar -5,625039,   Nilai t tabel (dicari berdasarkan  df  =  n-k-1  =  136-2-1  =  133  dan    α/2  =  0,05/2  =  0,025), maka  diperoleh t  tabel  sebesar 1,978.
Adapun hasil pengujian terhadap pengaruh masing-masing bebas terhadap variabel terikat dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi terhadap Kemiskinan di Indonesia Tahun 2017-2020:
Nilai t hitung Pertumbuhan Ekonomi (X 1 ) negatif (-5,430895) , maka dilakukan pengujian sisi kiri dan dibandingkan dengan t tabel negatif.
Hasil perbandingan menunjukkan bahwa nilai -t hitung (-5,430895) lebih kecil dibandingkan nilai -t  tabel  (-1,978),  maka  Ho  ditolak  dan  Ha  diterima,  artinya  Pertumbuhan  Ekonomi (X1) berpengaruh signifikan terhadap Tingkat Kemiskinan (Y) di Indonesia Tahun 2017-2020.
-5,430895         -1,978 0 1,978
Gambar 2. Uji Hipotesis Pertumbuhan Ekonomi
Sumber: data diolah (2022)
2. Pengaruh Upah Minimum Provinsi terhadap Kemiskinan di Indonesia Tahun 2017-2020:
Nilai t  hitung Upah  Minimum  Provinsi (X2) negatif (-5,625039),  maka  juga  dilakukan  pengujian sisi kiri dan dibandingkan dengan t tabel negatif.
Hasil perbandingan menunjukkan bahwa nilai -t hitung (-5,625039) lebih kecil dibandingkan nilai -t  tabel  (-1,978),  maka  Ho  ditolak  dan  Ha  diterima,  artinya Upah  Minimum  Provinsi  (X2) berpengaruh signifikan terhadap Tingkat Kemiskinan (Y) di Indonesia Tahun 2017-2020.
-5,625039      -1,978                          0
Gambar 3. Uji Hipotesis Upah Minimum Provinsi
Sumber : data diolah (2022)
Ho Ho Ho Diterima Ho Ditolak Ho Ditolak Ho Diterima Ho Ditolak Ho Ditolak
4.3. Analisis Koefisien Determinasi (R 2 )
Berdasarkan hasil analisis pada output model random effect tabel 5 diperoleh angka R Squared sebesar  0,222693.  Hal  ini  berarti  bahwa  persentase  kontribusi/sumbangan  pengaruh  Pertumbuhan Ekonomi  dan  Upah  Minimum  Provinsi  dalam  menjelaskan  variasi  perubahan  Tingkat  Kemiskinan adalah  sebesar  22,27  persen  sedangkan  sisanya  77,73  persen  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor lainnya/variabel  yang  tidak  masuk  dalam  penelitian  ini  misalnya  kepemilikan  faktor  produksi  dan produktivitas (Arsyad, 2010).

## 4.4. Interpretasi Model
Berdasarkan  output Random  Effect  Model (Tabel  5)  pada  kolom Coefficients ,  maka  dapat disusun Model/Persamaan regresi linier data panel sebagai berikut :
Ŷ = 47,59404 - 0,063178X 1 – 2,505753Ln_X 2 Persamaan regresi di atas dapat diinterprestasikan sebagai berikut: a. Koefisien  Konstanta  ( α )  positif  bernilai  47,59404  yang  berarti  jika Pertumbuhan  Ekonomi (X 1 ) dan Upah  Minimum  Provinsi  (X2) tidak  diperhitungkan  (sama  dengan  nol),  maka Tingkat Kemiskinan (Ŷ) sebesar 47,59404 persen.
b. Koefisien  regresi Pertumbuhan  Ekonomi  (β 1 X 1 )  negatif sebesar  -0,063178,  artinya  terdapat hubungan  tidak  searah  antara  Pertumbuhan  Ekonomi  dengan Tingkat  Kemiskinan .  Jika Pertumbuhan  Ekonomi meningkat  sebesar  1  persen,  maka Tingkat  Kemiskinan akan  menurun sebesar  0,063178  persen  dengan  asumsi  variabel  bebas  lainnya  yaitu  Upah  Minimum  Provinsi bernilai tetap.
c. Koefisien regresi Upah Minimum Provinsi ( β 2 X 2 ) negatif sebesar -2,505753 artinya juga terdapat hubungan  tidak  searah  antara  Upah  Minimum  Provinsi  dengan Tingkat  Kemiskinan .  Jika Upah Minimum Provinsi meningkat 1 persen, maka Tingkat Kemiskinan akan menurun sebesar 2,505753 persen dengan asumsi variabel bebas lainnya yaitu Pertumbuhan Ekonomi bernilai tetap.

## 4.5. Pembahasan

## 4.5.1. Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Kemiskinan
Hasil  pengujian  hipotesis  secara  parsial  diperoleh  bahwa  variabel  Pertumbuhan  Ekonomi berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  kemiskinan  di  Indonesia  tahun  2017-2020. Koefisien regresi  negatif  menunjukkan  adanya  hubungan  tidak  searah  antara  pertumbuhan  ekonomi  dengan kemiskinan, artinya jika pertumbuhan ekonomi naik maka kemiskinan akan menurun dan begitu juga sebaliknya  jika  Kemiskinan  naik  maka  pertumbuhan  ekonomi  akan  menurun. Hasil  penelitian  ini sesuai  dengan  teori  dan  sejalan  dengan  hasil  penelitian  sebelumnya.  Penelitian  sebelumnya  yang dilakukan  oleh  (Purwaningsih  et  al.,  2021)  tentang  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Upah Minimum  Kabupaten,  dan  Pengangguran  Terhadap  Kemiskinan  di  Kabupaten  Madiun.  Hasil penelitian  mampu  memperlihatkan  adanya  peningkatan  ekonomi  sehingga  variabel  pertumbuhan ekonomi memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap kemiskinan di kabupaten Madiun.

## 4.5.2. Pengaruh Upah Minimum Provinsi Terhadap Kemiskinan
Secara  parsial  Variabel  Upah  Minimum  Provinsi  memiliki  pengaruh  yang  negatif  dan signifinikan  terhadap  kemiskinan  di  Indonesia  tahun  2017-2020.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan teori yang dipakai dan penelitian sebelumnya. Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh  (Sholikah et al., 2021) tentang Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Tingkat Pendidikan, Upah Minimum, dan Pengangguran terhadap Tingkat Kemiskinan di Karesidenan Surakarta Tahun 2015-2019. Metode analisis  yang  digunakan  yaitu  data  panel.Hasil  penelitian  salah  satunya  menunjukkan  bahwa  upah minimum  kabupaten/kota  berpengaruh  negatif  terhadap  jumlah  penduduk  miskin  di  karesidenan Surakarta tahun 2015-2019.
Hasil  penelitian  ini  juga  sejalan  dengan  teori  yang  dipakai  yaitu  tujuan  utama  ditetapkannya upah  minimum  adalah  memenuhi  standar    hidup  minimum  seperti  untuk  kesehatan,  efisiensi,  dan kesejahteraan pekerja. Upah minimum adalah usaha untuk mengangkat derajat penduduk berpendapat rendah,  terutama  pekerja  miskin.  Semakin  meningkat  tingkat  upah  minimum  akan  meningkatkan pendapatan  masyarakat  sehingga  kesejahteraan  juga  meningkat  dan  sehingga  terbebas  dari kemiskinan (Kaufman) dalam (Alviannor & Fahrati, 2021).

## 4.5.3. Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Upah Minimum Provinsi Terhadap Kemiskinan
Pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi  dan  Upah  Minimum  Provinsi  tidak  menjamin  dapat mengurangi  kemiskinan  dan  meningkatkan  kesejahteraan  seluruh  masyarakat.  Dalam  penelitian  ini meskipun kedua variabel penelitian signifikan pengaruhnya terhadap tingkat kemiskinan, namun dari sisi kontribusi menunjukkan bahwa kemampuan variabel Pertumbuhan Ekonomi dan Upah Minimum Provinsi  dalam  menjelaskan  variasi  perubahan  Tingkat  Kemiskinan  hanya  sebesar  22,27  persen. Hasil  ini  menunjukkan  perlunya  dukungan  dari  berbagai  aspek  strategi  pembangunan  ekonomi nasional  dan  kebijakan  yang  tepat  sasaran  oleh  pemerintah  dalam  upaya  pengentasan  kemiskinan  di Indonesia.
Penanggulangan  kemiskinan  yang  komprehensif  memerlukan  campur  tangan  berbagai pemangku  kepentingan.  Pemerintah  pusat,  pemerintah  daerah,  dunia  usaha  (sektor  swasta)  dan masyarakat  merupakan  pihak-pihak  yang  memiliki  tanggungjawab  sama  terhadap  penanggulangan kemiskinan. Indonesia yang memiliki sumber daya alam yang besar bisa menjadi sektor utama yang bisa menciptakan lapangan kerja dalam jumlah besar.

## 5. SIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Simpulan
1. Secara simultan Pertumbuhan Ekonomi dan Upah Minimum provinsi berpengaruh signifikan terhadap Kemiskinan di Indonesia Tahun 2017-2020, sehingga model regresi tepat digunakan untuk penelitian.
2. Secara  Parsial  Variabel  Pertumbuhan  Ekonomi  memiliki  pengaruh  negatif  signifinikan terhadap  kemiskinan  di  Indonesia  tahun  2017-2020,  demikian  pula  dengan  variabel  Upah Minimum  Provinsi  memiliki  pengaruh  yang  negatif  dan  signifikan  terhadap  kemiskinan  di Indonesia tahun 2017-2020.
3. Analisis  Koefisien  Determinasi  menunjukkan  bahwa  persentase  kontribusi/sumbangan pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Upah  Minimum  Provinsi  dalam  menjelaskan  variasi perubahan Tingkat Kemiskinan adalah sebesar 22,27 persen sedangkan sisanya 77,73 persen dipengaruhi oleh faktor-faktor lainnya/variabel di luar model.

## 5.1. Saran
Penelitian ini hanya terbatas pada variabel pertumbuhan ekonomi dan upah minimum provinsi yang mempengaruhi kemiskinan. Berdasarkan kesimpulan dan limitasi di atas dapat diberikan saran- saran sebagai berikut :
1. Pembangunan  ekonomi  yang  tidak  hanya  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  saja,  tetapi juga  dilaksanakan  pemerataan  pembangunan  yang  berorientasi  ke  seluruh  golongan masyarakat  termasuk  masyarakat  miskin,  serta  dilakukan  adanya  upaya  peningkatan  dalam pertumbuhan  ekonomi  di  masing-masing  daerah/wilayah  dengan  mengandalkan  potensi- potensi yang dimiliki di suatu daerah/wilayah tersebut.
2. Penetapan  upah  minimum  harus  tetap  diberlakukan  dan  tingkat  upah  paling  sedikit  dapat memenuhi  kebutuhan  hidup  minimum  (KHM)  atau  kebutuhan  hidup  layak  (KHL)  untuk melindungi  para  pekerja,  Diharapkan  dengan  adanya  upah  minimum,  seorang  pekerja menerima  upah sesuai  standar  kebutuhan  hidup  minimum  dan  kebutuhan  hidup layak  serta dapat terhindar dari garis kemiskinan.
3. Perlu  dukungan  dari  semua  pemangku  kepentingan  untuk  secara  kontinu  menjalankan berbagai  strategi  penanggulangan  kemiskinan  di  antaranya  memperbaiki  program-program perlindungan  sosial,  peningkatan  akses  terhadap  pelayanan  dasar,  pemberdayaan  kelompok masyarakat miskin, dan penciptaan pembangunan yang inklusif.
4. Model  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  masih  terbatas  meneliti  pengaruh  dari variabel  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Upah  Minimum  Provinsi  terhadap  Kemiskinan  di Indonesia. Oleh karenanya diperlukan studi lanjutan yang lebih mendalam dengan data dan variabel lainnya yang diperkirakan juga turut mempengaruhi kemiskinan dan hasilnya dapat dipergunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  berbagai  pihak  yang  berkaitan  dengan pengurangan kemiskinan di Indonesia.

## UCAPAN TERIMA KASIH (ACKNOWLEDGMENTS)
Penulis sangat menyadari bahwa penelitian ini dapat di selesaikan dengan baik karena bantuan dan  kerjasama  dari  berbagai  pihak, sehingga  dengan  segala  kerendahan  hati  perkenankanlah  penulis mengucapkan banyak terima kasih kepada :
1. Dekan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Baturaja, Wakil Dekan I, Wakil Dekan II, Ketua Program Studi Ekonomi Pembangunan, dan rekan-rekan dosen Fakultas Ekonomi dan Bisnis yang telah  memberikan  dukungan  dan  bantuan  selama  melakukan  penelitian  sampai  selesainya penulisan penelitian ini.
2. Keluarga tercinta yang selalu memberikan dukungan moril dan materiil.

## REFERENSI
Alviannor, A., & Fahrati, E. (2021). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan. In JIEP: Jurnal Ilmu Ekonomi dan Pembangunan (Vol. 4, Issue 1). USM. https://doi.org/10.20527/jiep.v4i1.3544 Arsyad, L. (2010). Ekonomi Pembangunan (Edisi 5). UPP STIM YKPN. Asfia, M. (2016). Ekonomi Makro Edisi Revisi . PT Refika Aditama. Chisti, N. S. K. (2018). Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia, Tingkat Pengangguran,
Pertumbuhan Ekonomi, Dan Upah Minimum Provinsi Terhadap Tingkat Kemiskinan (Studi Kasus Pada 6 Provinsi di Pulau Jawa). In Universitas Brawijaya (Vol. 1, Issue 2). Provinsi di Pulau Jawa). Jurnal Ilmiah.
Endang Sulaeman. (2022). Metode Penelitian Kualitatif dan Campuran . Alfabeta. Indonesia, B. P. S. (n.d.-a). Tingkat Kemiskinan Tahun 2017-2020 . BPS.
Indonesia, B. P. S. (n.d.-b). Upah Minimum Regional/Provinsi 2017-2020 . BPS.
Nachrowi, N. D., & Usman, H. (2006). Ekonometrika untuk analisis ekonomi dan keuangan :
Pendekatan populer dan praktis / Nachrowi Djalal Nachrowi, Hardius Usman . Lembaga Penerbit FE UI.
Purnomo, A., Studi, P., Sipil, T., & Indonesia, U. I. (2016). Hubungan Kenaikan Nilai Upah Minimum Regional ( Umr ) Dengan Nilai Upah Pekerjaan Borong Dalam Kegiatan. Jurnal Teknisa , XXI (1), 180–188.
Purwaningsih, L. A., Juliprijanto, W., & ... (2021). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Upah Minimum Dan Pengangguran Terhadap Kemiskinan Di Kabupaten Kulon Progo Tahun …. In … : Directory Journal of … . Skripsi, Universitas Pembangunan Nasional VeteranJawa Timur. http://jom.untidar.ac.id/index.php/dinamic/article/view/2673%0Ahttp://jom.untidar.ac.id/index.p hp/dinamic/article/viewFile/2673/1067
Riswan, & Dunan, H. (2019). Desain Penelitian dan Statistik Multivariate . AURA.
Sholikah, M., Imaningsih, N., & Wijaya, R. S. (2021). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Jumlah Penduduk, Pendidikan dan Pengangguran Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Kabupaten Tuban. In Jurnal Health Sains (Vol. 2, Issue 7). Skripsi, Universitas Muhammadiyah Surakarta. https://doi.org/10.46799/jhs.v2i7.275 Statistik, B. P. (2020). Laju Produk Domestik Regional Bruto 2011-2019 . BPS. Sumarsono, S. (2009a). Ekonomi Manajemen Sumber Daya Manusia dan Teori Kebijakan Publik . Yogyakarta. Sumarsono, S. (2009b). Teori dan Kebijakan Publik Ekonomi Sumber Daya Manusia . Graha Ilmu. Tambunan, T. T. . (2015). Perekonomian Indonesia: Era Orde Lama hingga Jokowi . Ghalia Indonesia. Widarjono, A. (2007). Ekonometrika Teori dan Aplikasi Untuk Ekonomi dan Bisnis (2nd ed) .