Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening
Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening
Amalia Lailatul Hasanah
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur, Surabaya, Indonesia hasanahamalia445@gmail.com
Niniek Imaningsih
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur, Surabaya, Indonesia niniekimaningsih@gmail.com

## Abstract
This research aims to find out what factors can influence poverty both directly and indirectly, such as HDI,  economic  growth  and  unemployment.  The  method  used  in  this  research  is  a  quantitative  method  with  a multiple  linear  regression  model  and  an  analytical  tool  in  the  form  of  path  analysis  through  the  Eviews  12 program. This research uses 15 samples starting from 2007 - 2021 with data sourced from the Kediri City Central Statistics Agency website and East Java. The results of this research show that economic growth and HDI do not have a direct effect on poverty. The specific result is that the direct relationship between economic growth and HDI on poverty is positive and not significant. Meanwhile, for indirect effects, through unemployment on poverty from  economic  growth  and  HDI,  the  results  show  that  only  HDI  has  an  indirect  effect  on  poverty  through unemployment, while economic growth has no indirect effect on poverty in Kediri City.Keywords: Poverty, HDI, Economic Growth, Unemployment
Keywords: Poverty, HDI, Economic Growth, Unemployment

## A. PENDAHULUAN
Pengertian kemiskinan menurut world bank adalah “ poverty is pronounced deprivation in well being ”  yaitu  berarti  bahwa  kemiskinan  merupakan  kondisi  dari  hilangnya  kesejahteraan.  Jadi  pokok permasalahan dalam kemiskinan ini yaitu mengenai batasan – batasan tentang kesejahteraan (Fitria FRA, 2018:  12).  Para  ahli  berpendapat  bahwa,  kemiskinan  bersifat  multidimensional.  Pendapat  ini  sama dengan  pendapat  Arsyad  yaitu  kemiskinan  itu  bersifat  multidimensional  hal  ini  mengartikan  bahwa kebutuhan manusia itu tidak ada batasnya atau bermacam – macam (Ilmi, 2021: 17). Dalam (Ilmi, 2021: 16)  Kuncoro mengartikan kemiskinan  sebagai ketidakmampuan untuk memenuhi standar hidup  yang didasarkan pada konsumsi atau makanan.  Pengertian   ini sama halnya dengan pengertian kemiskinan
Volume 19 Nomor 2, Desember 2023

## Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening
menurut  BPS  yaitu  kemiskinan  dianggap  sebagai  kondisi  masyarakat  dimana  mereka  tidak  mampu memenuhi  kebutuhan  dasar  baik  dari  segi  makanan  maupun  bukan  makanan.  Salah  satu  fokus pemerintah untuk mengentaskan kemiskinan yaitu berfokus pada pembangunan nasional dengan salah satu indikatornya  yaitu menurunnya jumlah penduduk miskin. Dengan adanya Pembangunan tersebut diharapkan kualitas dari kehidupan dan kemampuan umat manusia dapat meningkat melalui beberapa macam  cara  yaitu  menaikkan  standar  kehidupan  masyarakat,  harga  diri,  dan  kebebasan  individu (Yuwono Yudo Nugroho & Janahtul Isnaini, 2020: 176). Faktor – faktor penyebab kemiskinan biasanya ada  didalam  individu  itu  sendiri,  keluarga,  maupun  komunitas  masyarakat  contohnya  seperti  tingkat pendidikan dan tingkat pendapatan yang  rendah. Selain itu faktor  – faktor lain penyebab  kemiskinan yaitu  kondisi  sosial,  politik,  hukum,  dan  ekonomi  (Susilo,  n.d.:  1).  Sedangkan  menurut  Sharp  dan Kuncoro  dalam  (Ardian  et  al.,  2021:  23)  &  (APRIL,  2019:  16)  dari  segi  ekonomi  terdapat  beberapa faktor  lain  yang  menyebabkan  kemiskinan.  Yang  pertama  yaitu  kemiskinan  muncul  karena  adanya perbedaan sumber daya yang dimiliki masyarakat sehingga akan menimbulkan ketimpangan pendapatan atau bisa dikatakan bahwa penduduk dalam kategori miskin hanya dapat memperoleh sumber daya yang terbatas  dengan  kualitas  yang  kurang  maksimal.  Faktor  lain  yaitu  terjadi  karena  adanya  perbedaan kualitas dari SDM itu sendiri. Karena apabila kualitas dari sumber daya manusia itu tergolong rendah, dapat menyebabkan produktivitas juga rendah dan akan mempengaruhi upah yang diterima juga rendah. Penyebab dari rendahnya kualitas dari SDM yaitu tingkat pendidikan yang cenderung rendah, nasib yang kurang  beruntung,  diskiriminasi,  atau  bisa  juga  disebabkan  oleh  keturunan.  Yang  terakhir  yaitu perbedaan  akses  dan  modal  yang  dimiliki.  Pendapat  Sharp  dan  Kuncoro  diatas  sama  halnya  dengan pendapat  yang  dikemukakan  oleh  Ragnar  Nurkse,  yang  merupakan  seorang  ekonom  pembangunan ternama pada tahun 1953 yaitu lingkaran  kemiskinan atau biasa disebut denga vicious circle of poverty . Ragnar Nurske dalam (Mukhtar et al., 2019: 82) dan (Rahayu, 2018: 166) berpendapat jika “ a poor country  is  poor  because  it  is  poor ”  yang  berarti  negara  miskin  itu  miskin  karena  dia  miskin.  Ini dikarenakan  karena  rendahnya  produktivitas  yang  disebabkan  oleh  keterbelakangan  perekonomian, adanya ketidaksempurnaan dalam pasar, dan modal yang kurang. Sedangkan Todaro menyatakan bahwa ada  beberapa  macam  faktor  yang  menjadi  penyebab  dari  kemiskinan  itu  sendiri  yaitu  (1)  perbedaan geografis,  jumlah  penduduk,  dan  tingkat  pendapatan  masyarakatnya,  (2)  perbedaan  sejarah,  (3) perbedaan kekayaan dan kualitas dari Sumber Daya Alam serta sumber daya manusianya, (4) perbedaan peranan  dari  sektor  swasta  dan  negara,  (5)  perbedaan  struktur  industri,  (6)  perbedaan  derajat

## Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening
ketergantungan dalam kekuatan ekonomi dan politik dari negara lain dan yang terakhir (7) perbedaan pembagian  kekuasaan,  struktur  politik  dan  kelembagaan  yang  ada  dalam  negeri  itu  sendiri  (Yuwono Yudo Nugroho & Janahtul Isnaini, 2020: 177). Salah satu daerah di provinsi Jawa Timur  yang angka kemiskinannya cenderung mengalami penurunan adalah Kotota Kediri.

## Gambar 1 Kemiskinan di Kota Kediri

## Sumber : BPS Kota Kediri
Dari gambar 1 dapat dilihat bahwa Pada tahun 2021 kemiskinan di Kota Kediri tergolong sangat rendah yaitu  berada  pada  peringkat  32  dari  38  Kota  /  Kab  di  Jawa  Timur.  Agar  kemiskinan  mengalami penurunan tiap tahunnya dibutuhkan peningkatan pertumbuhan ekonomi yang cenderung stabil.
Badan  Pusat  Statistik  mendefinisikan    pertumbuhan  ekonomi  sebagai  serangkaian  usaha  serta kebijakan  dengan  tujuan  taraf  hidup  masyarakat  dapat  meningkat  ,lapangan  pekerjaan  lebih  luas, pembagian  pendapatan  dapat  merata,  dan  terjadinya  pergeseran  proses  ekonomi  dari  sektor  sekunder menjadi  sektor  primer  dan  tersier.  Sukirno  mendefinisikan  pertumbuhan  ekonomi  sebagai berkembangnya  perekonomian  yang  berakibat  pada  naiknya  jumlah  barang  dan  jasa  yang  diproduksi dari tahun sebelumnya (Prasetyoningrum, 2018: 223). Teori mengenai pertumbuhan ekonomi dibedakan menjadi 2 macam yaitu teori pertumbuhan ekonomi klasik dan  modern. Teori  pertumbuhan ekonomi
0 10 20 30 40 Kemiskinan di Kota Kediri (Ribu Jiwa)

## Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening
klasik  ini  dicetuskan  oleh  Adam  Smith,  dan  David  Ricardo.  Teori  ini  dilihat  berdasarkan  pada kepercayaan  dan  efektivitas  dalam  mekanisme  pasar  bebas.  Hal  tersebut  membuat  pertumbuhan ekonomi dapat dilihat dari 3 ciri yaitu  yang pertama laju pertumbuhan per kapita dalam artian nyata, yang kedua yaitu distribusi atau persebaran angkatan kerja menurut sektor produksi yang dapat dijadikan sumber  penghasilan,  dan  yang  terakhir  yaitu  pola  sebaran  penduduk.  Sedangkan  pencetus  dari  teori pertumbuhan ekonomi modern yaitu Harrod – Domar yang memfokuskan investasi sebagai pembentuk ekonomi.  Karena  semakin  baik  atau  semakin  tinggi  investasi  maka  diharapkan  perekonomian  juga semakin baik , disini investasi tidak hanya berpengaruh terhadap permintaan akan barang dan jasa yang dipoduksi  saja  namun  investasi  juga  berpengaruh  terhadap  penawaran  melalui  pengaruhnya  terhadap kapasitas  produksi.  Sukirno  mengatakan  bahwa  teori  dari  pertumbuhan  ekonomi  itu  mengalami perkembangan  (Viollani,  2021:  44).  Adapun  beberapa  penjelasan  dari  teori  mengenai  pertumbuhan ekonomi antara lain :
a. Teori Schumpeter, teori ini memberikan peran yang sangat penting untuk para wirausahawan melalui inovasi yang diperkenalkannya dalam sebuah proses pembangunan ekonomi. Inovasi yang dimaksud meliputi menghasilkan barang baru, penggunaan cara baru dalam suatu proses produksi, perluasan pasar  ke  daerah  yang  baru,  dan  mengembangkan  sumber  bahan  mentah.  Schumpeter  berpendapat bahwa  proses  produksi  ditandai  oleh  kombinasi  dari  2  kekuatan  produktif  yaitu  material  dan immaterial. Untuk kekuatan produktif material dapat muncul dari faktor produksi asli seperti tanah dan tenaga kerja. Dan untuk kekuatan produktif immaterial dapat muncul dari kondisi fakta organisasi sosial seperti lingkungan sosial budaya dimana kegiatan ekonomi itu beroperasi.
b. Model  Harrod  –  Domar,  model  yang  dicetuskan  ini  merupakan  model  dari  pertumbuhan  ekonomi Keynesian. Model ini biasanya dalam ekonomi pembangunan dapat digunakan untuk menjelaskaan bagaimana  tingkat  pertumbuhan  ekonomi  seperti  dalam  hal  tingkat  tabungan  dan  modal.  Dengan begitu, diharapkan para pelaku ekonomi untuk berusaha menyisihkan sebagian dari pendapatan yang diperoleh  guna  untuk  meningkatkan  tabungan.  Dengan  model  ini  tidak  ada  lagi  alasan  bagi  para pelaku ekonomi untuk dapat memiliki pertumbuhan ekonomi yang seimbang.
Menurut teori Harold domar, Neoklasik, Solow dan teori endogen terdapat 3 faktor utama dalam suatu pertumbuhan ekonomi yang pertama yaitu akumulasi modal seperti semua bentuk investasi yang ditanamkan  pada  tanah,  peralatan  fisik  dan  sumber  daya  manusia,  yang  kedua  yaitu  pertumbuhan

## Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening
penduduk  yang  memerlukan  lapangan  pekerjaan  yang  luas,  dan  yang  terakhir  yaitu  kemajuan  dalam bidang teknologi untuk memperbaiki pekerjaan yang masih  dilakukan secara tradisional (ALFIANDO, 2020: 44). Pertumbuhan ekonomi dapat dilihat dari peningkatan produksi barang dan jasa tiap tahunnya atau  PDB  untuk  tingkat  nasional  dan  PDRB  untuk  tingkat  daerah.  Nilai  PDRB  inilah  yang  menjadi indikator untuk menilai berhasil tidaknya pembangunan ekonomi negara / daerah  dari segi ekonomi. PDRB  Kota  Kediri  yang  menempati  peringkat  5  dari  38  Kota  /  Kab.  yang  ada  di  Jawa  Timur Pembangunan di bidang ekonomi dapat dijadikan salah satu cara agar pendapatan perkapita penduduk dalam suatu negara dapat meningkat sehingga diharapkan pertumbuhan ekonomi masyarakat mengalami peningkatan dan juga dapat mengurangi angka pengangguran yang merupakan salah satu dari beberapa faktor  menjadi  penyebab  kemiskinan  dapat  semakin  bertambah  di  Indonesia.  Ini  dikarenakan  PDRB Kota  Kediri paling  tinggi didukung oleh sektor  industri khususnya industri pengolahan salah satunya yaitu PT. GUDANG GARAM Tbk.
Selain  didukung  oleh  pertumbuhan  ekonomi,  rendahnya  angka  kemiskinan  di  Kota  Kediri  juga didukung  oleh  kualitas  SDM  nya  yang  dilihat  dari  angka  Indeks  Pembangunan  Manusia.  IPM  Kota Kediri tergolong tinggi yaitu berada pada peringkat 6 dari 38 Kota / Kab. di Jawa Timur. IPM merupakan tolak ukur dari perbandingan 3 indikator utama dalam kehidupan manusia seperti kesehatan, pendidikan, dan pengeluaran yang diukur melalui daya beli atau pendapatan seseorang. IPM ini menjadi gambaran hasil dari program pemerintah yang telah dijalankan pada tahun sebelumnya dalam hal pembangunan mengenai bagaimana penduduk dapat mengakses fasilitas hasil dari pembangunan seperti pendidikan, kesehatan,  memperoleh  pendapatan,  dll.  Kuncoro  dalam  (Prasetyoningrum,  2018:  221)  berpendapat bahwa  peningkatan  kualitas  manusia  adalah  fokus  utama  dalam  suatu  pembangunan  salah  satunya melalui pendidikan yang merupakan bentuk investasi dalam bidang SDM yang akan memberi banyak manfaat terhadap pertumbuhan ekonomi serta angka kemiskinan di suatu wilayah. Dalam teori Human capital didapat bahwa salah sattu bentuk investasi SDM yaitu melalui pendidikan yang akan memberi berbagai  manfaat  antara  lain  mendapatkan  pekerjaan  yang  layak,  efisiensi  produksi,  peningkatan kesejahteraan, dan tambahan pendapatan (Latiffa et al., 2017: 109).
Dilihat dari rendahnya angka kemiskinan, tingginya angka IPM dan pertumbuhan ekonomi di Kota Kediri, hal itu belum dapat menurunkan angka pengangguran di Kota Kediri yang menempati urutan ke 12 dari 38 Kota / Kab di Jawa Timur. Pengangguran dapat didefinisikan sebagai kondisi atau keadaan

## Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening
seseorang  yang  tidak  memiliki  pekerjaan  namun  mereka  secara  aktif  sedang  melakukan  usaha  untuk selalu  mencari  pekerjaan  dalam  empat  minggu  terakhir  (Prasetyoningrum,  2018:  228).  Umumnya, pengangguran  diakibatkan  oleh  banyaknya  angkatan  kerja  yang  tidak  mampu  diserap  oleh  lapangan pekerjaan. Rumus yang digunakan untuk mengetahui besar kecilnya dari jumlah tingkat pengangguran di suatu wilayah dapat dihitung melalui persentase dari perbandingan antara banyaknya jumlah orang yang menganggur dan jumlah angkatan kerja dengan rumus sebagai berikut :
𝑡𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑔𝑔𝑢𝑟𝑎𝑛 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑔𝑔𝑢𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎 × 100%

## Sumber : Asfia Murni, 2016: 214
Angkatan  kerja  yang  dimaksud  disini  yaitu  berusia  sekitar  15-65  tahun  dan  sedang  mencari pekerjaan,  mempunyai  kemampuan  dan kemauan  untuk  bekerja. Jadi  meskipun  angka  IPM  dan  nilai pertumbuhan ekonomi tergolong tinggi, apabila tidak diiringi dengan penambahan lapangan kerja maka akan menyebabkan angka pengangguran juga akan ikut mengalami kenaikan. Hal ini dikarenakan orang yang menganggur hidupnya akan terus bergantung pada orang yang produktif dan menyebabkan angka ketergantungan akan meningkat dan berdampak juga pada pendapatan per kapita yang cenderung akan menurun. Pola  yang digunakan sebagai tolak ukur dalam mengukur kesejahteraan orang yang sedang menganggur  yaitu  bagaimana  dirinya  mendapat  pekerjaan  dan  kebutuhan  hidupnya  dapat  terpenuhi (Viollani,  2021:  47).  Dalam  penelitian  (Sukmawati,  2018:  31)  menyebutkan  bahwa  berdasarkan ketenagakerjaan dan struktur pasar, pengangguran dibagi menjadi 3 macam yaitu :
a. Pengangguran  Friksional,  terjadi  apabila  seseorang  meninggalkan  pekerjaannya  dengan  alasan tertentu seperti jarak yang jauh, gaji yang kurang sesuai, atau dapat juga karena pekerjaan yang tidak sesuai keinginannya.
b. Pengangguran Struktural, terjadi ketika tidak sinkronnya dalam struktur angkatan kerja, seperti tidak sinkronnya antara keterampilan dan jenis pekerjaan sehingga  akan menyebabkan ketidakcocokan antara  penawaran  dan  permintaan  tenaga  kerja.  Penyebab  utama  dari  pengangguran  ini  yaitu perkembangan  teknologi.  Selain  itu,  pada  negara  berkembang  biasanya  pengangguran  struktural disebabkan karena tidak mampunya dalam perluasan lapangan kerja untuk seluruh angkatan kerja. Tipe pengangguran ini bisa diatasi dengan adanya pelatihan untuk para tenaga kerja supaya nanti mereka dapat sesuai dengan syarat yang dibutuhkan lapangan kerja.
Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel

## Intervening
c. Pengangguran  Siklikal  atau  Pengangguran  Konjungtur,  yaitu  pengangguran  yang  dikarenakan rendahnya permintaan akan tenaga kerja daripada penawaran kerja. Hal ini merupakan imbas dari naik turunnya siklus ekonomi. Pengangguran Siklikal ini biasanya banyak terjadi pada masa resesi (kemunduran)  dan  masa  kemunduran  sehingga  produsen  akan    mengurangi  produksinya. Pengurangan dalam produksi ini juga mengakibatkan produsen akan mengurangi salah satu input yaitu tenaga kerja.
Selain  tiga  jenis  pengangguran  yang  telah  disebutkan  diatas,  Sukirno  juga  menyebutkan  jenis pengangguran yaitu pengangguran alamiah (Budhijana, 2020: 39). Jenis pengangguran ini merupakan jenis  pengangguran  yang  berlaku  pada  tingkat  kesempatan  kerja  penuh (full  employment) .  Yang dimaksud kesempatan kerja penuh disini adalah kondisi dimana hanya 95% dari angkatan kerja  yang mampu  dan  bersedia  bekerja  dalam  suatu  waktu  penuh.  Sisanya  sebesar  5%  inilah  yang  dimaksud dengan pengangguran alamiah.

## B. METODE PENELITIAN
Metode  dalam  penelitian  ini  dilakukan melalui  pendekatan analisis  kuantitatif  menggunakan analisis regresi linear berganda dengan model path analysi s. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data sekunder yang telah tersedia dalam BPS dengan bentuk time series (runtut periode waktunya) dalam jangka waktu 15 tahun dari 2007 – 2021 yang mencakup jumlah penduduk miskin dalam satuan ribuan  jiwa,  nilai  IPM  dengan  satuan  persen,  angka  pengangguran  yang  dilihat  dari  nilai  tingkat pengangguran  terbuka  dalam  satuan  persen,  dan  nilai  pertumbuhan  ekonomi  dengan  satuan  persen. Adapun  tujuan  dalam  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengetahui  apakah  pertumbuhan  ekonomi  dan  IPM mempengaruhi  kemiskinan  secara  langsung  maupun  tidak  langsung  melalui  pengangguran  di  Kota Kediri. Dalam uji regresi linear berganda terdapat beberapa uji yang harus dilakukan antara lain yaitu uji  asumsi  klasik,  dan  hipotesis,  serta  untuk  mengetahui  pengaruh  melalui  variabel  pengaruh  melalui variabel intervening perlu dilakukan uji sobel.

## C. HASIL DAN PEMBAHASAN

## HASIL
Dalam penelitian ini terdapat 2 model persamaan regresi yang akan kita uji yaitu :
Persamaan 1 : KEM = α + β1 IPM + β2 PE + β3 TPT + е1
Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening
Persamaan 2 : TPT = α + β1 IPM + β2 PE + е2
Keterangan :
KEM   = kemiskinan
IPM = Indeks Pembangunan Manusia
PE = Pertumbuhan Ekonomi
TPT = Tingkat Pengangguran Terbuka
α = konstanta
β = koefisien regresi
е = Error term
1. Uji Regresi Linear Berganda

## Gambar 2 Hasil Uji Regresi Linear Berganda Persamaan 1
Sumber : Output Eviews 12, 2023
Berdasarkan hasil uji regresi linear berganda pada gambar 2, maka diperoleh persamaan sebagai berikut :
Dependent Variable: KEM Method: Least Squares Date: 12/16/22   Time: 19:48 Sample: 2007 2021 Included observations: 15
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -32.43131 38.17570 -0.849528 0.4137 TPT 1.505815 0.377302 3.991012 0.0021 PE 0.152667 0.254983 0.598734 0.5615 IPM 0.592721 0.476239 1.244589 0.2391
Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening

## KEM = -32,43131 + 1,505815 TPT + 0,152667 PE + 0,592721 IPM
Dari hasil persamaan pada gambar 4.11, selanjutnya dapat diinterpretasi sebagai berikut :
a.   Nilai konstanta sebsar -32,43131 mengartikan bahwa variabel kemiskinan akan bernilai sebesar  -
32,43131 apabila ketiga variabel independennya yaitu IPM, pertumbuhan ekonomi, pengangguran
(yang dilihat dari data Tingkat Pengangguran Terbuka) bernilai tetap atau nol. Dapat juga dikatakan bahwa dari 1000 jiwa maka jumlah penduduk miskin akan berkurang sebesar 32 orang tiap tahunnya atau sebesar 3,2% apabila ketiga variabel independennya bernilai nol atau tetap.
b.   Nilai koefisien variabel pengangguran yang dilihat dari data Tingkat Pengangguran Terbuka sebesar 1,505815  memiliki  arti  bahwa  setiap  kenaikan  1%  dari  pengangguran  maka  akan  meningkatkan variabel kemiskinan sebesar 1,505815%.
c.   Nilai  koefisien  variabel  pertumbuhan  ekonomi  yaitu  sebsar  0,152667.  Hal  ini  mengindikasikan bahwa  setiap  kenaikan  1%  pertumbuhan  ekonomi  maka  akan  berdampak  pada  meningkatnya variabel kemiskinan sebesar 0,152667%.
d.   Nilai koefisien variabel IPM yaitu sebesar  0,592721. Hal ini mengartikan bahwa setiap kenaikan 1%  dari  variabel  IPM  maka  juga  akan  berakibat  pada  terjadinya  kenaikan  kemiskinan  sebesar 0,5592721%.
Berikutnya  adalah  menganalisis  persamaan  ke  2  dengan  variabel  dependennya  yaitu pengangguran (yang dilihat dari data Tingkat Pengangguran Terbuka) dan variabel independennya yaitu pertumbuhan ekonomi dan IPM.

## Gambar  3 Hasil Uji Regresi Linear Berganda Persamaan 2
Dependent Variable: TPT
Method: Least Squares Date: 12/16/22   Time: 19:44 Sample: 2007 2021 Included observations: 15
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening
C 65.98627 22.14230 2.980100 0.0115 PE -0.073520 0.193931 -0.379103 0.7112 IPM -0.767650 0.289240 -2.654020 0.0210

## Sumber : Output Eviews 12, 2023
Berdasarkan hasil regresi linear pada gambar 3 maka diperoleh persamaan sebagai berikut : TPT = 65,98627 + (-0,073520) PE + (-0,767650) IPM
a. Dari persamaan diatas maka dapat diinterpretasikan bahwa variabel pengangguran (yang dilihat dari jumlah  data  tingkat  pengangguran  terbuka)  akan  bernilai  sebesar  65,98627  apabila  kedua  variabel independennya yaitu IPM, dan pertumbuhan ekonomi, bernilai tetap atau nol. Dapat juga dikatakan dari 1000  jiwa,  jumlah  pengangguran  akan  mengalami  peningkatan  sebesar  65  orang  tiap  tahunnya  atau sebesar 6,5% ketika ketiga variabel independennya bernilai tetap atau nol.
b. Nilai koefisien regresi dari variabel pertumbuhan ekonomi yaitu sebesar -0,073520 yang mengartikan bahwa setiap kenaikan 1% dari pertumbuhan ekonomi maka akan menurunkan variabel pengangguran (yang dilihat dari data jumlah tingkat pengangguran terbuka) sebesar -0,073520%.
c.  Nilai  koefisien  regresi  dari  variabel  IPM  yaitu  sebsar  -0,767650.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa setiap kenaikan IPM sebesar 1% maka akan menurunkan jumlah pengangguran sebesar -0,767650%

## 2. Uji Asumsi klasik
a. Uji Normalitas
Untuk  uji  normalitas  dalam  penelitian  ini  menggunakan Jarque-Berra  atau  J-B  test dengan membandingkan nilai JB hitung dengan x 2 tabel. Jika JB hitung < nilai x 2 tabel maka data tersebut telah terdistribusi normal. Atau bisa juga dengan melihat nilai signifikansinya. Apabila nilai signifikansinya > derajat kepercayaan yang telah ditentukan (0,1) maka data yang digunakan tersebut telah terdistribusi normal.
Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening
Gambar 4 Hasil Uji Normalitas Persamaan 1 dan 2 0 1 2 3 4 5 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 Series: Residuals Sample 2007 2021
Observations 15 Mean -2.32e-15 Median -0.498004 Maximum 4.573844 Minimum -2.756085 Std. Dev. 2.373142 Skewness 0.471226 Kurtosis 1.909280 Jarque-Bera  1.298677 Probability 0.522391
Sedangkan hasil uji normalitas dari persamaan ke 2 yaitu :
0 1 2 3 4 5 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 Series: Residuals Sample 2007 2021
Observations 15 Mean 1.44e-15 Median -0.182521 Maximum 3.676835 Minimum -2.891106 Std. Dev. 1.896438 Skewness 0.450074 Kurtosis 2.528796 Jarque-Bera 0.645188 Probability 0.724268

## Sumber : Output Eviews 12, 2023
Berdasarkan dari hasil uji normalitas pada gambar 4, nilai probability dari persamaan 1 dan 2 yaitu 0,522391 dan 0,724268 yang artinya tingkat signifikasinya atau probabilitas nya lebih dari derajat kepercayaan (0,1) dan bermakna bahwa data tersebut terdistribusi normal.
Sumber : Output Eviews 12, 2023
Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening

## b. Uji Multikolinearitas
Menurut Ghozali, uji multikolinearitas sendiri merupakan uji yang  berguna untuk  mengetahui seberapa tinggi atau rendahnya hubungan antar variabel independen (Arofah, 2022). Persamaan regresi yang  baik  seharusnya  tidak  terdapat  korelasi  antar  variabel  independen  atau  terbebas  dari  gejala multikolinearitas. Pada uji multikolinearitas ini, biasanya untuk melihat apakah ada korelasi atau tidak, dapat dilihat dari nilai tolerance yang merupakan besaran tingkat kesalahan dari yang dibenarkan secara Variance Inflation Factor (VIF). Menurut Ghozali, ada 2 pengambilan keputusan yang dihasilkan dalam pengujian multikolinearitas ini yaitu :
a. Apabila nilai VIF ≤ 10 maka persamaan regresi tersebut terbebas dari gejala multikolinearitas.
b. Apabila nilai VIF ≥ 10 maka persamaan regresi tersebut terdapat gejala multikolinearitas.  Berdasarkan dari hasil uji multikolinearitas pada gambar 5, bisa dilihat untuk nilai VIF dari 2 persamaan kurang dari 10.

## Gambar 5 Hasil Uji Multikolinearitas Persamaan 1 dan 2
Variance Inflation Factors Date: 12/16/22   Time: 19:35 Sample: 2007 2021 Included observations: 15
Coefficient Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF C 1457.384 3049.879 NA TPT 0.142357 18.96898 1.607358 PE 0.065016 3.316245 1.126930 IPM 0.226803 2716.619 1.767255
Sumber : Output Eviews 12, 2023
Sedangkan untuk hasil uji multikolinearitas dari persaamaan ke 2 yaitu:
Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening
Variance Inflation Factors Date: 12/16/22   Time: 19:40 Sample: 2007 2021 Included observations: 15
Coefficient  Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF C 490.2815 1752.721 NA PE 0.037609 3.276998 1.113593 IPM 0.083660 1711.811 1.113593
Sumber : Output Eviews 12, 2023
Dari hasil uji multikolinearitas pada gambar 5 diatas dapat dikatakan  bahwa kedua persamaan atau kedua model regresi tersebut tidak terindikasi dari gejala multikolinearitas atau bisa juga dikatakan bahwa kedua model persamaan regresi tersebut terbebas dari gejala multikolinearitas.

## c. Uji Heterokedastisitas
Dalam uji heterokedastisitas, terdapat beberapa metode pengujian yaitu scatter plot , uji glejser, dan  uji  korelasi  spearman.  Dalam  penelitian  ini,  untuk  uji  heterokedastisitas,  peneliti  menggunakan metode uji Glejser, dimana uji glejser merupakan pengujian yang dilakukan dengan melakukan regresi pada  nilai absoluste  residual terhadap  variabel  independen.  Dengan  metode  glejser,  pengujian heterokedastisitas melihat dari nilai signifikan yaitu :
a. Apabila  nilai  signifikan  >  dari  tingkat  kepercayaan  (0,1)  maka  model  persamaan  tersebut  tidak terdapat gejala heterokedastisitas.
b. Apabila nilai signifikan < dari tingkat kepercayaan (0,1) maka model persamaan tersebut terdapat gejala heterokedastisitas.
Dari penjelasan diatas disimpulkan bahwa suatu persamaan regresi dikatakan baik dan terbebas gejala heterokedastisitas apabila dalam uji heterokedastisitas nilai signifikansi harus ≥ 0,1.
Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening

## Gambar 6 Hasil Uji Heterokedastisitas Persamaan 1 dan 2
Heteroskedasticity Test: Glejser Null hypothesis: Homoskedasticity F-statistic 1.912816     Prob. F(3,11) 0.1860 Obs*R-squared 5.142455     Prob. Chi-Square(3) 0.1617 Scaled explained SS 2.253627     Prob. Chi-Square(3) 0.5215
Sedangkan untuk hasil uji heterokedastisitas dari persamaan ke 2 yaitu :
Heteroskedasticity Test: Glejser Null hypothesis: Homoskedasticity F-statistic 0.611528     Prob. F(2,12) 0.5586 Obs*R-squared 1.387412     Prob. Chi-Square(2) 0.4997 Scaled explained SS 1.060190     Prob. Chi-Square(2) 0.5885
Berdasarkan  hasil  uji  heterokedastisitas  dari  2  persamaan  pada  gambar  6  dapat  dilihat  bahwa nilai  probabilitas  chi  square  dari  Obs*R-squared  menunjukkan  lebih  dari  tingkat  kepercayaan  (0,1). Dapat disimpulkan dari kedua model persamaan tersebut tidak terdapat korelasi atau hubungan diantara nilai residual dengan variabel yang menjelaskan. Sehingga kedua model persamaan regresi tersebut tidak terdapat.gejala heterokedastisitas.

## d. UJI AUTOKORELASI
Uji  autokorelasi  dalam  suatu  penelitian  memiliki  tujuan  yaitu  untuk  mendeteksi  model persamaan  memiliki  korelasi  antara  kesalahan  pengganggu  pada  periode  waktu  berjalan  (t)  dengan
Sumber : Output Eviews 12 , 2023
Sumber : Output Eviews 12, 2023
Intervening
waktu sebelumnya (t-1). Autokorelasi dapat terjadi apabila ada korelasi antara variabel itu sendiri pada pengamatan yang berbeda (Olivia F Lamatenggo, Een N. Walewangko, 2019: 167). Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan pengujian autokorelasi dengan metode uji Breusch Godfrey Serial Corelation Lagrange  Multiplier  Test (uji  LM).  Dalam  metode  Uji  LM  ini  suatu  persamaan  dikatakan  terjadi autokorelasi apabila nilai probability kurang dari derajat kepercayaan yaitu sebesar 0,1.

## Gambar 7 Hasil Uji Autokorelasi Persamaan 1 dan 2
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Null hypothesis: No serial correlation at up to 2 lags F-statistic 0.396086     Prob. F(2,9) 0.6841 Obs*R-squared 1.213478     Prob. Chi-Square(2) 0.5451
Sedangkan untuk hasil uji autokorelasi dari persamaan ke 2 yaitu :
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
Null hypothesis: No serial correlation at up to 2 lags
F-statistic 2.138496     Prob. F(2,10) 0.1686 Obs*R-squared 4.493585     Prob. Chi-Square(2) 0.1057
Sumber : Output Eviews 12, 2023
Berdasarkan  dari  hasil  uji  autokorelasi  2  persamaan  pada  gambar  7  dapat  dilihat  bahwa  nilai probabilitas  dari  Obs*R-squared  menunjukkan  hasil  lebih  dari  tingkat  kepercayaan  (0,1)  maka  dapat disimpulkan bahwa kedua persamaan tersebut terbebas dari autokorelasi.
Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening

## 3. Uji Hipotesis

## a. UJI T
Uji statistik t atau biasa disebut uji parsial berguna untuk mengetahui adanya pengaruh secara parsial atau pengaruh secara langsung dari variabel bebas terhadap variabel terikat. Suatu variabel akan memiliki pengaruh secara parsial atau secara signifikan apabila nilai probabilitas lebih kecil dari tingkat signifikansi yaitu 0,1. Selain itu menurut Suliyanto dalam (Olivia F Lamatenggo, Een N. Walewangko, 2019: 167) untuk melihat pengaruh secara langsung suatu variabel juga dapat dilihat dari nilai t-hitung atau t - statistic dari variabel tersebut. Apabila nilai t-hitung > t-tabel maka variabel tersebut.

## Gambar 8 Hasil Uji t Persamaan 1
Sumber : Output Eviews 12 , 2023
Dependent Variable: KEM Method: Least Squares Date: 12/16/22   Time: 19:48 Sample: 2007 2021 Included observations: 15
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -32.43131 38.17570 -0.849528 0.4137 TPT 1.505815 0.377302 3.991012 0.0021 PE 0.152667 0.254983 0.598734 0.5615 IPM 0.592721 0.476239 1.244589 0.2391
Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening

## Gambar 9 Hasil Uji t Persamaan 2
Dependent Variable: TPT
Method: Least Squares Date: 12/16/22   Time: 19:44 Sample: 2007 2021 Included observations: 15
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 65.98627 22.14230 2.980100 0.0115 PE -0.073520 0.193931 -0.379103 0.7112 IPM -0.767650 0.289240 - 2.654020 0.0210
Sumber : Output Eviews 12, 2023
Berdasarkan  hasil  Uji  t  persamaan  1  pada  gambar  8  dengan  variabel  kemiskinan  sebagai dependennya  diperoleh nilai t-hitung (t-statistic) seperti diatas. Sedangkan pada perhitungan nilai t-tabel dengan nilai signifikansi sebesar 0,1 menggunakan program Microsoft excel didapat nilai t-tabel sebesar 1,79588. Dengan hasil t-tabel sebesar itu maka hanya variabel pengangguran yang berpengaruh secara langsung  terhadap  variabel  kemiskinan.  Hal  ini  dikarenakan  nilai  t-hitung  >  t-tabel  yaitu  sebesar 3,991012 > 1,79588. Sedangkan untuk variabel pertumbuhan ekonomi dan IPM tidak memiliki pengaruh secara langsung terhadap variabel kemiskinan dikarenakan t-hitung < t-tabel yaitu sebesar 0,598734 dan 1,244589.
Berdasarkan hasil Uji t persamaan ke 2 pada gambar 9 dengan variabel dependen pengangguran (yang dilihat dari Tingkat Pengangguran Terbuka) didapatkan nilai t-hitung yang bisa dilihat dari nilai t-statistic diatas. Sedangkan untuk nilai t-tabel persamaan ke 2 didapatkan nilai 1,78229. Maka dapat disimpulkan  bahwa  hanya  IPM  yang  memiliki  pengaruh  secara  langsung  terhadap  Pengangguran. Karena  nilai  t-hitung  >  t-tabel  yaitu  2,654020    >  1,78229.  Sehingga  IPM  memiliki  hubungan  secara langsung  dan  signifikan  terhadap  Tingkat  pengangguran  Terbuka.  Sedangkan  untuk  variabel
Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening
pertumbuhan ekonomi tidak memiliki pengaruh secara langsung terhadap Pengangguran dikarenakan t- hitung < t-tabel yaitu sebesar 0,379103 < 1,78229.

## b. UJI F
Uji statistik f atau biasa disebut juga dengan uji simultan dalam suatu persamaan berguna untuk melihat  pengaruh  secara  simultan  atau  secara  bersama  –  sama  antara  variabel  independen  terhadap variabel  dependen.  Atau  dengan  kata  lain,  melalui  uji  f  ini  dapat  dilihat  apakah variabel  independen dapat  memberikan  penjelasan  terhadap  variabel  dependennya.  Dalam  penelitian  ini  peneliti menggunakan  tingkat  signifikansi  sebesar  0,1.  Jadi  dapat  dikatakan  bahwa  variabel  independen  akan berpengaruh secara simultan terhadap variabel dependen apabila nilai signifikansi < 0,1. Selain itu juga bisa  dilihat  dari  nilai  f-statistic,  yaitu  apabila  nilai  f-statistic  >  f-tabel  maka  dapat  dikatakan  bahwa variabel independen berpengaruh secara simultan terhadap variabel dependennya.

## Gambar 10 Hasil Uji F Persamaan 1
R-squared 0.628452     Mean dependent var 24.50400 Adjusted R-squared 0.527121     S.D. dependent var 3.893285 S.E. of regression 2.677265     Akaike info criterion 5.030647 Sum squared resid 78.84521     Schwarz criterion 5.219460 Log likelihood -33.72985     Hannan-Quinn criter. 5.028636 F-statistic 6.201956 Durbin-Watson stat 1.153079 Prob(F-statistic) 0.010079
Sumber : Output Eviews 12, 2023
Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening

## Gambar 11 Hasil Uji F Persamaan 2
R-squared 0.377861     Mean dependent var 7.634000 Adjusted R-squared 0.274171     S.D. dependent var 2.404335 S.E. of regression 2.048387     Akaike info criterion 4.448839 Sum squared resid 50.35068     Schwarz criterion 4.590449 Log likelihood -30.36629     Hannan-Quinn criter. 4.447331 F-statistic 3.644147 Durbin-Watson stat 0.925866 Prob(F-statistic) 0.057986
Sumber : Output Eviews 12, 2023
Berdasarkan  hasil  Uji  F  pada  persamaan  1  pada  gambar  10,  apabila  dilihat  dari  tingkat signifikansi maka variabel independen secara simultan berpengaruh terhadap variabel dependen karena probabilitas < 0,05  yaitu sebesar 0,010079.  Sedangkan apabila dilihat dari nilai f-statistic dan f-tabel maka  harus  dihitung  dahulu  menggunakan  Microsoft  excel  dan  didapatkan  nilai  f-tabel  sebesar 2,660229.  Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  f-statistic  >  f-tabel  atau  variabel  independen  berpengaruh secara simultan / bersama – sama terhadap variabel dependen.
Sedangkan  Berdasarkan  hasil  Uji  F  pada  persamaan  2  pada  gambar  11,  terdapat  perbedaan dengan hasil pada persamaan 1. Yaitu apabila dilihat dari nilai signifikansinya maka variabel independen pada persamaan 2 tidak berpengaruh secara simultan terhadap variabel dependen. Hal ini dikarenakan nilai probabilitasnya < 0,1 yaitu sebesar 0,057986. Sedangkan apabila dilihat dari nilai f-tabel dengan hasil  sebesar  2,806796  maka  dapat  dikatakan  bahwa  f-statistic  >  f-tabel  yaitu  sebesar  3,644147.  Jadi dapat  disimpulkan  untuk  Uji  F  pada  persamaan  2,  variabel  independen  berpengaruh  secara  simultan terhadap variabel dependen.

## c. UJI R
Koefisien  determinasi  atau  biasa  disebut  dengan  uji  R  square  bertujuan  guna  mengetahui seberapa  jauh  kemampuan  dari  variabel  independen  dapat  menjelaskan  variabel  dependen.  Menurut Ghozali  koefisien  determinasi  R 2 yaitu  antara  nilai  nol  (0)  dan  1  atau  0%  dan  100%  (Garnella  et  al.,
Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening
2020: 29) (Nabila, 2015: 9) dan (Martini & Woyanti, 2022: 28). Ada 2 pengambilan keputusan dalam uji R square ini yaitu :
a. Apabila  nilai  dari  R 2 mendekati  1  atau  100%  maka  variabel  independen  mampu  dalam  memberikan informasi yang dibutuhkan dalam memprediksi variabel dependennya.
b. Apabila  nilai  dari  R 2 mendekati  0  maka    variabel  independen  belum  mampu  sepenuhnya  dalam memberikan  informasi  yang  dibutuhkan  dalam  memprediksi  variabel  dependen,  atau  bisa  dikatakan bahwa informasi yang dibutuhkan variabel dependen dijelaskan oleh variabel lain yang tidak disebutkan dalam penelitian.

## Gambar 12 Hasil Uji R Persaman 1
R-squared 0.628452     Mean dependent var 24.50400 Adjusted R-squared 0.527121 S.D. dependent var 3.893285 S.E. of regression 2.677265     Akaike info criterion 5.030647 Sum squared resid 78.84521     Schwarz criterion 5.219460 Log likelihood -33.72985     Hannan-Quinn criter. 5.028636 F-statistic 6.201956     Durbin-Watson stat 1.153079 Prob(F-statistic) 0.010079

## Sumber : Output Eviews 12, 2023

## Gambar 13 Hasil Uji R Persamaan 2
R-squared 0.377861     Mean dependent var 7.634000 Adjusted R-squared 0.274171 S.D. dependent var 2.404335 S.E. of regression 2.048387     Akaike info criterion 4.448839 Sum squared resid 50.35068     Schwarz criterion 4.590449 Log likelihood -30.36629     Hannan-Quinn criter. 4.447331 F-statistic 3.644147     Durbin-Watson stat 0.925866 Prob(F-statistic) 0.057986
Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening
Sumber : Output Eviews 12, 2023
Berdasarkan hasil uji koefisien determinasi dari persamaan 1 pada gambar 12 didapatkan nilai adjusted R-square sebesar 0,527121. Nilai tersebut mengindikasikan bahwa variabel independen (IPM, TPT,  pertumbuhan ekonomi)  dapat  menjelaskan  variabel  kemiskinan  sebesar  52,7121%  dan    sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak disebutkan dalam penelitian.
Berdasarkan hasil uji koefisien determinasi pada gambar 13 didapatkan nilai adjusted R-square sebesar  0,274171  yang  mengartikan  bahwa  variabel  independen  pada  persamaan  2  yaitu  IPM  dan pertumbuhan  ekonomi  mampu  menjelaskan  variabel  dependen  yaitu  pengangguran  (yang  dilihat  dari Tingkat  Pengangguran  Terbuka)  sebesar  27,4171%.  Sedangkan  sisanya  dijelaskan  oleh  variabel  lain yang tidak disebutkan dalam penelitian.

## 3. Uji Sobel
Dalam  uji  sobel,  standar  error  koefisien  a  dan  b  ditulis  dengan  Sa  dan  Sb.  Perhitungan  rumus  yang digunakan dalam Uji Sobel menurut Ghozali (2018) adalah sebagai berikut: Sab = √𝑏 2 𝑆𝑎 2 +   𝑎 2 𝑆𝑏 2 +   𝑆𝑎 2 𝑆𝑏 2
Keterangan :
Sab = Standart error dari pengaruh tidak langsung
a = Jalur dari variabel independen dengan variabel intervening
b = Jalur dari variabel intervening dengan variabel dependen
Sa = Standart error dari koefisien a
Sb = Standart error dari koefisien b
Selanjutnya  untuk  menguji  signifikansi  dari  pengaruh  tidak  langsung  dapat  menggunakan  rumus  z- hitung, sebagai berikut :
z-ℎ 𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = ab Sab
dari  rumus  uji  sobel  diatas,  nilai  z-hitung  akan  dibandingkan  dengan  z-tabel.  Karena  penelitian menggunakan tingkat signifikansi sebesar 0,1 maka standar nilai z-tabel yaitu sebesar 1,65. Apabila  dari hasil perhitungan di dapat nilai z-hitung > z-tabel maka variabel intervening mampu memediasi antara
Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening
variabel independen dan variabel dependen ( Damodar N. Gujarati ) dalam jurnal (Viollani, 2021: 104). Adapun gambaran mengenai analisis jalur yang akan kita hitung yaitu sebagai berikut :

## PEMBAHASAN
a. Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Secara Langsung Terhadap Kemiskinan
Berdasarkan hasil uji parsial dan hasil olah regresi linear diatas, variabel pertumbuhan ekonomi tidak berpengaruh secara signifikan dalam penurunan kemiskinan di Kota Kediri. Hal ini dikarenakan nilai probabilitas dari variabel pertumbuhan ekonomi yaitu  0.5615 yang melebihi tingkat signifikansi yaitu  0,1.  Ada  2  kemungkinan  yang  menyebabkan  pertumbuhan  ekonomi  tidak  berpengaruh  secara signifikan terhadap kemiskinan. Yang pertama yaitu adanya ketimpangan pendapatan dan yang kedua yaitu adanya pertambahan jumlah penduduk. Hasil penelitian ini  sama halnya dengan penelitian yang dilakukan oleh  (Sukmawati, 2018: 125)  yang menyatakan bahwa tidak berpengaruhnya pertumbuhan ekonomi  terhadap  kemiskinan  diakibatkan  oleh  tidak  meratanya  pendistribusian  hasil  dari pembangunan. Jadi  dapat disimpulkan kalau hasil pembangunan hanya dinikmati oleh golongan tertentu saja  atau  dapat  dikatakan  meskipun  pertumbuhan  ekonomi  mengalami  kenaikan  namun  belum  dapat berubah menjadi diatas garis kemiskinan. Namun hasil ini bertentangan dengan teori trickle down effect Arthur  Lewis (1954)  yang telah dijelaskan dalam penelitian  (Putri, 2021: 20)  yang berkonsep bahwa kelonggaran  orang  kaya  atau  pemilik  modal  diharapkan  akan  mendorong  peningkatan  pertumbuhan ekonomi  dengan  tersedianya  lapangan  kerja.  Sehingga  diharapkan  mereka  akan  membuka  lapangan pekerjaan yang banyak dan bermanfaat bagi masyarakat miskin.
Pengangguran Kemiskinan C = 1.505815 S = 0.377302 C = 0 .5 9 2 7 2 1 S = 0 .4 7 6 2 3 9 C = 0 .1 5 2 6 6 7 S = 0 .2 5 4 9 8 3 C = -0.073520 S = 0.193931 C = -0.767650 S = 0.289240 Pertumbuhan Ekonomi IPM

## Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening
Alasan  tidak  berpengaruhnya  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  kemiskinan  yaitu  adanya pertambahan jumlah penduduk. Hasil ini sesuai dengan teori Matlhus dalam penelitian yang dilakukan oleh  (Vania  Grace  Sianturi  et  al.,  2021:  128)  yang  berpendapat  bahwa  pertumbuhan  penduduk  yang tidak terkendali akan meningkatkan kemiskinan. Jika dilihat data dalam BPS Kota Kediri dapat dilihat bahwa dalam beberapa tahun, kenaikan laju pertumbuhan penduduk di Kota Kediri tidak diiringi dengan kenaikan  pertumbuhan  ekonomi,  inilah  yang  membuat  tingkat  kemakmuran  masyarakat  mengalami penurunan.  Ini  disebabkan  karena  pertumbuhan  penduduk  yang  mengalami  kenaikan  dan  tidak diimbangi  dengan  ketersediaan  lapangan  pekerjaan  akan  menyebabkan  pendapatan  rata  –  rata masyarakat akan mengalami penurunan, apalagi jika pembangunan ekonomi hanya berfokus pada satu sektor saja (tidak di ikuti pembangunan ekonomi pada sektor lain dimana penduduk miskin bekerja). Bertambahnya  laju  pertumbuhan  penduduk  akan  membuat  ketatnya  dalam  mencari  pekerjaan  untuk memenuhi  kebutuhan.  Selain  itu  apabila  dari  peningkatan  laju  pertumbuhan  penduduk,  angka  usia produktif < usia non produktif maka akan meningkatkan angka ketergantungan terhadap usia produktif.

## b. Pengaruh IPM Secara Langsung Terhadap Kemiskinan
Berdasarkan  hasil  pengujian  secara  parsial  atau  langsung  dan  olah  regresi  linear  diatas  antara variabel IPM terhadap kemiskinan didapat hasil bahwa IPM  secara langsung tidak memiliki pengaruh terhadap kemiskinan di Kota Kediri hal ini dikarenakan nilai probabilitas dari IPM terhadap kemiskinan sebesar 0.2391 yang melebihi tingkat signifikansi yaitu sebesar 0,1. Tidak berpengaruhnya IPM terhadap kemiskinan ini  disebabkan  oleh  rendahnya  produktivitas  dari  masyarakat  di  wilayah  tersebut.  Tinggi atau rendahnya tingkat produktivitas masyarakat bisa dilihat dari skill atau kemampuan dan keterampilan masyarakat  itu  sendiri.  Rendahnya skill yang  dimiliki  seseorang  bisa  menyebabkan  seseorang  tidak mendapatkan pekerjaan dengan syarat atau kriteria tertentu. Hasil penelitian ini sama dengan penelitian yang  dilakukan  oleh  (Erdiyanti,  2022:  6)  dan  (Latiffa  et  al.,  2017:  116)  yang  mengatakan  bahwa meskipun  nilai  IPM  tinggi  dan  banyak  lulusan  perguruan  tinggi  namun  apabila  tingkat  produktivitas masyarakatnya rendah maka akan berpengaruh terhadap pendapatan atau upah yang mereka terima juga akan ikut rendah. Hal ini menyebabkan pendapatan per kapita mereka dibawah garis kemiskinan dan justru  menambah  jumlah  penduduk  miskin  di  wilayah  tersebut.  Namun  hasil  ini  berbeda  dengan penelitian yang dilakukan oleh (Prasetyoningrum, 2018: 231) dan (Amirudin, 2019: 69) serta di dukung oleh pendapat Mudrajat Kuncoro (2010) yang berpendapat bahwa peningkatan kualitas manusia adalah

## Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening
fokus utama dalam suatu pembangunan. Hal ini dikarenakan salah satu dimensi IPM yaitu pendidikan dan kesehatan merupakan aspek yang penting untuk meningkatkan produktivitas masyarakat sehingga pendapatan serta taraf hidup mereka akan mengalami kenaikan.

## c. Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Kemiskinan Secara Tidak Langsung Melalui Pengangguran
Pada pengujian pertama akan dilihat bagaimana variabel pertumbuhan ekonomi mempengaruhi kemiskinan  melalui  pengangguran  sebagai  variabel  intervening  atau  variabel  mediasi  dengan  rumus sebagai berikut :
Sab = √𝑏 2 𝑆𝑎 2 +   𝑎 2 𝑆𝑏 2 +   𝑆𝑎 2 𝑆𝑏 2
Berdasarkan rumus tersebut dengan nilai sebesar :
b = 1,505815
a = -0,07352 Sa  = 0,193931 Sb  = 0,377302
Maka didapatkan nilai Sab sebesar 0,302327 dan didapatkan hasil z-hitung sebesar -0,36618. Dari hasil  perhitungan  maka    z-hitung  <  z-tabel  yaitu  -0,36618  <  1,65.  Jadi  dalam  perhitungan  ini menunjukkan  bahwa  pengangguran  tidak  dapat  memediasi  variabel  pertumbuhan  ekonomi  terhadap kemiskinan. Atau juga dapat dikatakan bahwa pengangguran tidak dapat menjadi variabel intervening antara pertumbuhan ekonomi terhadap kemiskinan. Alasan pengangguran tidak dapat memediasi antara pertumbuhan  ekonomi  terhadap  kemiskinan  salah  satunya  yaitu  adanya  perkembangan  teknologi. Memang  langkah  yang  perlu  kita  laksanakan  untuk  membangun  suatu  perekonomian  adalah  dengan mengembangkan teknologi yang tepat guna atau modern. Akan tetapi pada umumnya, teknologi yang modern akan membuat kesempatan kerja  lebih terbatas. Sebagai akibat dari perkembangan teknologi untuk  memaksimalkan  pertumbuhan  ekonomi  di  suatu  wilayah  atau  negara  apabila  tidak  diimbangi dengan skill dari masyarakat dalam penggunaan teknologi tersebut, akan membuat mereka tergeser dari pekerjaan mereka sebelumnya dan mengakibatkan produktivitas mereka menjadi rendah sehingga dapat mengakibatkan  tingkat  pengangguran  dan  angka  ketergantungan  semakin  bertambah.  Jadi  dapat dikatakan meskipun pertumbuhan ekonomi terus mengalami kenaikan dengan adanya kemajuan
Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel

## Intervening
teknologi,  namun  apabila  tidak  diikuti  dengan  penambahan  lapangan  kerja  dan skill dari  masyarakat yang  memadai  maka  akan  menyebabkan  angka  pengangguran  semakin  meningkat  dan  secara  tidak langsung juga akan meningkatkan angka kemiskinan serta tingkat kesejahteraan masyarakat di  daerah tersebut menjadi kurang maksimal. Hasil ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh (Latiffa et al., 2017: 116) bahwa pertumbuhan ekonomi tidak memiliki pengaruh terhadap jumlah penduduk miskin melalui pengangguran dikarenakan pada zaman sekarang teknologi sudah semakin berkembang, bahkan pada sektor pertanian pun sekarang sudah menggunakan teknologi modern. Sehingga permintaan akan tenaga  kerja  juga  akan  semakin  berkurang  dengan  teknologi  karena  dianggap  lebih  efisien  daripada menggunakan tenaga dari manusia yang cenderung kurang efisien. Namun hasil ini bertolak belakang dengan penelitian (Alwi et al., 2021: 90) yang mengatakan bahwa pengangguran dapat menjadi variabel intervening  antara  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  kemiskinan.  Karena  dengan  meningkatnya pertumbuhan  ekonomi  maka  dapat  memperluas  lapangan  pekerjaan  bagi  seluruh  faktor  produksi sehingga dapat menurunkan angka pengangguran serta kemiskinan.

## d. Pengaruh IPM Terhadap Kemiskinan Secara Tidak Langsung Melalui Pengangguran
Selanjutnya  akan  dilihat  bagaimana  variabel  IPM  mempengaruhi  kemiskinan  melalui pengangguran sebagai variabel intervening atau mediasi dengan rumus sebagai berikut :
Sab = √𝑏 2 𝑆𝑎 2 +   𝑎 2 𝑆𝑏 2 +   𝑆𝑎 2 𝑆𝑏 2

## Dengan nilai
a = -0,76765 b = 1,505815
Sa = 0,28924
Sb = 0,377302
Dengan nilai dan rumus tersebut maka dihasilkan nilai Sab sebesar 0,534318. Dan didapatkan nilai z- hitung sebesar -2,1634. Dari hasil perhitungan dapat disimpulkan bahwa z-hitung > z-tabel yaitu -2,1634 > 1,65. Jadi dalam perhitungan ini menunjukkan bahwa pengangguran dapat memediasi variabel IPM terhadap kemiskinan. Atau dapat dikatakan juga bahwa IPM berpengaruh secara tidak langsung melalui pengangguran sebagai variabel intervening. Hal ini dikarenakan salah satu dimensi dari IPM yaitu

## Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening
pendidikan merupakan salah satu faktor paling penting. Dengan tingginya pendidikan yang diperoleh seseorang maka mereka akan mendapat pekerjaan yang layak dan lebih baik. Dan apabila pendidikan disuatu daerah tersebut tergolong tinggi serta di iringi dengan penambahan lapangan kerja yang memadai maka  akan  mampu  mengurangi  pengangguran  dan  secara  tidak  langsung  juga  akan  mengurangi kemiskinan.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  (Sukmawati,  2018:  131)  yang  berpendapat  bahwa memasukkan variabel mediasi maka akan semakin mengurangi kemiskinan di daerah tersebut. Hal ini dapat  dibuktikan    dari  nilai  koefisien  jalur  antara  IPM  secara  langsung  terhadap  kemiskinan  yaitu 0.592721 lebih kecil dibanding koefisien jalur antara IPM terhadap kemiskinan secara tidak langsung melalui pengangguran  yaitu sebesar  0.767650. Ini dapat terjadi karena kualitas sumber  daya manusia merupakan salah satu tolak ukur atau indikator dari pembangunan ekonomi sebuah negara. Namun hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh (Hasibuan, 2023: 60) bahwa apabila salah  satu  aspek  IPM  yaitu  pendidikan  di  suatu  daerah  tergolong  tinggi  maka  tidak  menutup kemungkinan bahwa para pencari kerja cenderung memilih – milih pekerjaan karena ingin mendapatkan upah  yang  lebih  tinggi  sesuai  dengan  kualitas  pendidikan  yang  dimilikinya,  sehingga  tidak  menutup kemungkinan  juga  apabila  mereka  akan  menganggur  terlebih  dahulu  untuk  mencari  pekerjaan  yang sesuai dengan keinginan mereka dan justru akan menambah angka ketergantungan kepada orang yang produktif dan menurunkan kesejahteraan hidup mereka.

## D. Simpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  analisis  yang  telah  dilakukan  dengan  periode  waktu  15  tahun (2007-2021)  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai  berikut  yaitu  bahwa  untuk  pengaruh  secara langsung,  Pertumbuhan  ekonomi    dan  IPM  tidak  memiliki  pemgaruh  yang  signifikan  terhadap kemiskinan di Kota Kediri.  Sedangkan untuk pengaruh secara tidak langsung, pengangguran tidak dapat
Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening
menjadi variabel intervening antara pertumbuhan ekonomi dan kemiskinan. Namun pegangguran dapat memediasi antara IPM terhadap kemiskinan

## E. Daftar Pustaka
ALFIANDO, Y. (2020). Analisis Pengaruh Pengangguran Terbuka, Pertumbuhan Ekonomi, Pengeluaran Pemerintah, Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Kabupaten/ Kota Provinsi Lampung Menurut Perspektif Ekonomi Islam (2011-2018). Journal of Chemical Information and Modeling , 53 (9), 1689–1699.
Alwi, A. A., Syaparuddin, S., & Hardiani, H. (2021). Pengaruh pertumbuhan ekonomi dan tingkat pendidikan terhadap kemiskinan dengan pengangguran sebagai variabel intervening di Provinsi Jambi 2004-2018. E-Jurnal Perspektif Ekonomi Dan Pembangunan Daerah , 10 (2), 83–92. https://doi.org/10.22437/pdpd.v10i2.12732
Amirudin. (2019). ANALISIS PENGARUH INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) DAN TINGKAT PENGANGGURAN TERHADAP KEMISKINAN DI INDONESIA TAHUN 2014-2017 (STUDI KASUS: 34 PROVINSI) . 6 (1), 5–10.
APRIL, M. (2019). ANALISIS FAKTOR - FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT KEMISKINAN MELALUI TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI SUMATERA UTARA . https://www.ptonline.com/articles/how-to-get-better-mfi-results
Ardian, R., Yulmardi, Y., & Bhakti, A. (2021). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Indeks Pembangunan Manusia, dan Tingkat Pengangguran Terbuka terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jambi. Jurnal Ekonomi Aktual , 1 (1), 23–34. https://doi.org/10.53867/jea.v1i1.3
Arofah,  firdania may. (2022). ANALISIS PENGARUH PERTUMBUHAN EKONOMI TERHADAP TINGKAT KEMISKINAN MELALUI VARIABEL INTERVENING INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) DI KABUPATEN JEMBER. ץראה , 8.5.2017 , 2003–2005.
Budhijana, R. B. (2020). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Index Pembangunan Manusia (IPM) dan Pengangguran Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Indonesia Tahun 2000-2017. Jurnal Ekonomi, Manajemen Dan Perbankan (Journal of Economics, Management and Banking) , 5 (1), 36. https://doi.org/10.35384/jemp.v5i1.170
Erdiyanti, E. C. (2022). PENGARUH INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA, PRODUK DOSMETIK REGIONAL BRUTO, DAN JUMLAH PENGANGGURAN TERBUKA TERHADAP PENDUDUK MISKIN DI JAWA TENGAH . 1–23.
Fitria FRA. (2018). skripsi_ANALISIS PENGARUH PERTUMBUHAN EKONOMI, INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA, DAN TINGKAT PENGANGGURAN TERHADAP TINGKAT KEMISKINAN DI PULAU JAWA TAHUN 2011-2017 . 2017 .
Garnella, R., A. Wahid, N., & Yulindawati, Y. (2020). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Indeks Pembangunan Manusia (Ipm) Dan Kemiskinan Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Di Provinsi
Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening
Aceh. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Ekonomi Dan Bisnis Islam , 1 (1), 21–35. https://doi.org/10.22373/jimebis.v1i1.104
Hasibuan, L. S. (2023). Analisis Pengaruh Ipm, Inflasi, Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Pengangguran Dan Kemiskinan Di Indonesia. Jurnal Penelitian Pendidikan Sosial Humaniora , 8 (1), 53–62. https://jurnal-lp2m.umnaw.ac.id/index.php/JP2SH/article/view/2075/1261
Ilmi, M. B. (2021). Pengaruh Pdrb, Ipm Dan Tpt Terhadap Kemiskinan Di Lima Provinsi Dengan Tingkat Kemiskinan Tertinggi Di Indonesia Periode 2010-2019. Diss. IAIN Ponorogo , 1–103.
Latiffa, N., Rotinsulu, D., & Tumilaar, R. (2017). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Dan Indeks
Pembangunan Manusia Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Dan Dampaknya Pada Jumlah Penduduk Miskin Di Kota Manado. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 17 (02), 106–117.
Martini, D., & Woyanti, N. (2022). Analisis Pengaruh Pdrb, Ipm, Dan Pengangguran Terhadap Kemiskinan 35 Kab/Kota Di Provinsi Jawa Tengah (2016-2020). BISECER (Business Economic Entrepreneurship) , V (2), 23–32.
Mukhtar, S., Saptono, A., & Arifin, A. S. (2019). Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia Dan Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Kemiskinan Di Indonesia. Ecoplan : Journal of Economics and Development Studies , 2 (2), 77–89. https://doi.org/10.20527/ecoplan.v2i2.20
Murni, A. (2016). Ekonomika Makro, edisi revisi. bandung: PT Refika Aditama
Nabila, H. A. (2015). Analisis Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto, Indeks Pembangunan Manusia,
Dan Tingkat Pengangguran Terhadap Tingkat Kemiskinan (Studi Kasus Pada 38 Kabupaten/Kota Jawa Timur). Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB , 3 (2), 1–16.
Olivia F Lamatenggo, Een N. Walewangko, I. A. . L. (2019). Pengaruh Inflasi,Pertumbuhan Ekonomi Dan Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Pengangguran Di Kota Manado. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 19 (02), 162–172.
Prasetyoningrum, A. K. (2018). Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (Ipm), Pertumbuhan Ekonomi, Dan Pengangguran Terhadap Kemiskinan Di Indonesia. Equilibrium: Jurnal Ekonomi Syariah , 6 (2), 217. https://doi.org/10.21043/equilibrium.v6i2.3663
Putri,  angelina asnun. (2021). PENGARUH TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA (TPT), INDEKS PEMBANGUNAN GENDER DAN RATA-RATA LAMA SEKOLAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI INDONESIA DENGAN RASIO GINI SEBAGAI VARIABEL INTERVENING . 6.
Rahayu, Y. (2018). Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia, Pdrb Per Kapita, Dan Jumlah Pengangguran Terhadap Jumlah Penduduk Miskin Di Provinsi Jambi. EKONOMIS : Journal of Economics and Business , 2 (1), 165. https://doi.org/10.33087/ekonomis.v2i1.40
Sukmawati. (2018). Tesis_Analisis Pengaruh IPM, Pertumbuhan Ekonomi, dan Pengangguran Terhadap Kemisikinan di Indonesia pada tahun 2010-2020._Sulia_Sukmawati.pdf .
Susilo. (n.d.). strategi penanggulangan kemiskinan daerah kabupaten kediri .
Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan di Kota Kediri  Melalui Pengangguran Sebagai Variabel Intervening
Vania Grace Sianturi, M. Syafii, & Ahmad Albar Tanjung. (2021). Analisis Determinasi Kemiskinan di Indonesia Studi Kasus (2016-2019). Jurnal Samudra Ekonomika , 5 (2), 125–133. https://doi.org/10.33059/jse.v5i2.4270
Viollani, K. A. (2021). PENGARUH ISLAMIC HUMAN DEVELOPMENT INDEX DAN PERTUMBUHAN EKONOMI TERHADAP KEMISKINAN DENGAN PENGANGGURAN SEBAGAI VARIABEL INTERVENING TAHUN 2016-2020. Pesquisa Veterinaria Brasileira , 26 (2), 173–180. http://www.ufrgs.br/actavet/31-1/artigo552.pdf
Yuwono Yudo Nugroho, R., & Janahtul Isnaini, S. J. I. (2020). Analisis Determinan Kemiskinan Di Jawa Timur Tahun 2018. Jurnal GeoEkonomi , 11 (2), 176–187. https://doi.org/10.36277/geoekonomi.v11i2.120