## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 244
Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia, Pertumbuhan Ekonomi dan Lama Sekolah terhadap Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah
Ardhia Iqbal Nurfarizki 1 , Bagas Setiawan 2 , Fais Ridho Nugroho 3 , Wahyu Rizky 4 Mohammad Rizal Wildan Azka 5 1,2,3,4,5 Universitas Gadjah Mada E-mail: ardhiaiqbalnurfarizki@mail.ugm.ac.id 1 , bagassetiawan@mail.ugm.ac.id 2 , faisridhonugroho2004@mail.ugm.ac.id 3 , wahyurizky2004@mail.ugm.ac.id 4 ,
mohrizalwildanazka@mail.ugm.ac.id 5
Article History: Received: 15 Juni 2024 Revised: 25 Juni 2024
Accepted: 27 Juni 2024
Abstract: Jawa Tengah merupakan salah satu provinsi dengan potensi perekonomian yang sangat besar di Indonesia. Pemerintah sebagai pemangku kebijakan dan mempunyai tanggung jawab bersama dalam mengentaskan kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah. Untuk terus mengurangi kemiskinan, dipilihlah beberapa variabel untuk mengetahui dampaknya. Tujuan dari penelitian ini yaitu Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa jauh Indeks Pembangunan Manusia (X1), Laju Pertumbuhan
PDRB Menurut Harga Konstan (X2), Rata-rata Lama Sekolah (X3), dapat mempengaruhi Kemiskinan (Y) masyarakat di Jawa Tengah. Setelah dilakukan uji pemodelan data panel menggunakan Common Effect Model, Fixed Effect Model, dan Random Effect Model. Uji pemodelan Fixed Effect Model serta Uji Lagrange,Uji Chow dan Uji Hausman diperoleh bahwa Fixed Effect Adalah model terbaik. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa pertumbuhan ekonomi dan lama sekolah (RLS), memiliki pengaruh yang tidak signifikan terhadap kemiskinan provinsi jawa tengah, sedangkan IPM memiliki signifikan secara statistik.
Model regresi ini secara keseluruhan dapat menjelaskan sekitar 37.42% variasi variabel dependen. Pemerintah daerah terus berusaha dalam meningkatkan variabel yang ada, terutama IPM.
Keywords: IPM, Pertumbuhan Ekonomi, Rata-Rata Lama Sekolah

## PENDAHULUAN
Latar Belakang
Kemiskinan menjadikan salah satu masalah yang mendasar dalam setiap pemerintahan daerah maupun pusat. Pencapaian yang terjadi dalam suatu proses pembangunan dapat dilihat dari seberapa banyak masalah yang dihadapi di mata publik mampu terselesaikan. Masalah tersebut antara lain pengangguran, kemiskinan, serta fasilitas kesehatan dan pendidikan yang kurang memadai. Suatu pembangunan dapat dikatakan tidak berjalan dengan baik ketika
pembangunan tersebut tidak dapat meningkatkan Sumber Daya Manusia (SDM) yang memiliki mutu tinggi. Sektor pembangunan yang maju secara keseluruhan dapat ditunjukkan dengan melihat pertumbuhan Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan parameter dalam meninjau seberapa besar pembangunan yang berhasil pada suatu negara maupun wilayah, terutama untuk meninjau taraf kesejahteraan daerah. Tingginya tingkat IPM pada suatu wilayah atau daerah mengakibatkan angka kemiskinan akan menjadi turun. Indeks Pembangunan Manusia sangat berkaitan erat terhadap laju pertumbuhan ekonomi. Ketika laju pertumbuhan ekonomi meningkat maka akan terjadi peningkatan perekonomian di berbagai sektor lainnya karena ketika laju pertumbuhan ekonomi di daerah tersebut rendah maka pembangunan juga akan menurun.
Menduduki posisi ketiga dengan angka penduduk tertinggi di Indonesia, Provinsi Jawa Tengah tidak akan lepas dari angka kemiskinan dan garis kemiskinan. Persentase penduduk miskin pada Provinsi Jawa Tengah yaitu sebesar 10.80% pada tahun 2019 dan sebesar 11.41% pada tahun 2020. Terlihat dari data Badan Statistik Pusat Jawa Tengah persentase penduduk miskin mengalami peningkatan dari tahun ke tahunnya. Angka kemiskinan pada Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah terlihat tidak merata, hal ini menandakan adanya ketimpangan pada Kabupaten/Kota tersebut. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) pada Provinsi Jawa Tengah terus menghadapi kenaikan dalam satu dekade terakhir. Hal ini menunjukan adanya kemajuan terhadap pembangunan. Selanjutnya, laju pertumbuhan PDRB atas dasar harga konstan di Provinsi Jawa Tengah mengalami fluktuasi selama tiga tahun terakhir. Kemudian, rata - rata lama sekolah di Provinsi Jawa Tengah secara keseluruhan mengalami peningkatan setiap tahunnya. Berdasarkan uraian mengenai nilai Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Laju Pertumbuhan PDRB Menurut Harga Konstan, dan Rata - rata Lama Sekolah. Penulis tertarik untuk melaksanakan kegiatan penelitian analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Laju Pertumbuhan, dan Rata - Rata Lama Sekolah (RLS) terhadap Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah tahun 2019-2024.
Rumusan Masalah 1. Apakah IPM berpengaruh terhadap kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah ?
2. Apakah PDRB berpengaruh terhadap kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah? 3. Apakah rata - rata lama sekolah berpengaruh terhadap kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah?
Tujuan Penelitian 1. Untuk mengetahui pengaruh IPM terhadap kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah. 2. Untuk mengetahui pengaruh PDRB terhadap kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah. 3. Untuk mengetahui pengaruh rata - rata lama sekolah terhadap kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah.
Manfaat Penelitian 1. Menjadi bahan acuan serta pembelajaran bagi penelitian selanjutnya.
2. Menjadi sebagai bahan pertimbangan untuk pembuatan kebijakan yang berpengaruh mengenai kemiskinan.
3. Menjadi bahan untuk mengetahui pengaruh rata - rata lama sekolah terhadap kemiskinan.

## LANDASAN TEORI
Kemiskinan
Menurut World Bank (2000) kemiskinan merupakan sebagai suatu kehilangan akan kesejahteraan seseorang dimana pokok permasalahan dari kemiskinan adalah batasan mengenai

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
kesejahteraan itu sendiri. Kemiskinan juga diartikan sebagai ketidakmampuan seseorang tersebut memenuhi kebutuhan sehari - harinya. Badan Pusat Statistik (BPS) menjelaskan kemiskinan sebagai ketidakmampuan memenuhi standar makanan yang minimum untuk layak hidup, untuk mengukur tingkat kemiskinan BPS menggunakan konsep kemampuan memenuhi kebutuhan dasar (basic need approach).
Kemiskinan menjadi permasalahan yang kompleks dan mencakup berbagai sosio kultur masyarakat, dimana secara umum penyebabnya dapat dipandang dari dua aspek yaitu kultural dan struktural. Kemiskinan kultural lebih mengarah pada kondisi diri seseorang yang mana erat kaitannya apabila disandingkan dengan mentalitas seseorang yang mana mengandung sikap etos kerja, malas, dan lain sebagainya (Abadi, T. W., & Fauziah, L, 2015). Abadi dan Fauzian juga menjelaskan terkait kemiskinan Struktural yang lebih mengarah kepada bagaimana kondisi sosio structure masyarakat.
Kemiskinan identik dengan negara yang sedang berkembang, dimana permasalahan ini dipengaruhi oleh beberapa faktor yang mengakibatkan negara sedang berkembang sulit untuk maju. Sharp et.al. (1996) dalam Kuncoro (2006) mencoba mengidentifikasikan penyebab kemiskinan dipandang dari sisi ekonomi:
a. Secara mikro, kemiskinan muncul karena adanya ketidaksamaan pola kepemilikan sumberdaya yang menyebabkan distribusi pendapatan yang timpang. Penduduk miskin hanya memiliki sumberdaya dalam jumlah terbatas dan kualitasnya rendah.
b. Kemiskinan muncul akibat perbedaan dalam kualitas sumberdaya manusia. Kualitas sumberdaya manusia yang rendah berdampak pada produktivitas yang rendah, dan kemudian mengakibatkan upah yang diterima juga rendah. Rendahnya kualitas sumberdaya manusia ini karena rendahnya pendidikan, nasib yang kurang beruntung, adanya diskriminasi, atau karena keturunan.
c. Kemiskinan muncul akibat perbedaan akses dalam modal.
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Indeks Pembangunan Manusia (IPM) saat ini menjadi salah satu tolok ukur dalam meninjau seberapa besar pembangunan yang berhasil dan bermutu pada suatu negara maupun wilayah. Terdapat aspek penting sebagai rujukan dalam menghitung IPM antara lain pengetahuan, rentang hidup dan kehidupan sehat, dan kriteria hidup memadai. Menurut United Nations Development Programme (UNDP) melakukan penyempurnaan komponen Indeks Pembangunan Manusia (IPM) tahun 2010 meliputi angka harapan hidup, produk nasional bruto per kapita, harapan lama sekolah, dan rata- rata lama sekolah. Pembangunan manusia merupakan komponen penting dalam sebuah pembangunan sehingga semakin tinggi nilai IPM tujuan pembangunan akan semakin cepat tercapai. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan indikator yang dikembangkan untuk mengukur tingkat kemajuan pembangunan manusia di suatu negara. Hal ini mengacu pada tiga dimensi dasar, yaitu kesehatan, pendidikan, dan standar hidup. Menurut Kahar (2018) dalam (Mahya & Widowati, 2021) Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan salah satu indikator yang digunakan untuk mengukur capaian pembangunan manusia dengan beberapa komponen dasar kualitas hidup.
Laju Pertumbuhan PDRB Menurut Harga Konstan (Ekonomi) Pertumbuhan ekonomi adalah peningkatan output produksi suatu negara atau daerah dalam jangka waktu panjang. Menurut teori efek penetesan (trickle-down effect) yang dikemukakan oleh Arthur Lewis pada tahun 1954, kesejahteraan yang diperoleh oleh golongan kaya akan secara otomatis menyebar ke bawah, menciptakan peluang kerja dan ekonomi lainnya, sehingga menghasilkan distribusi pertumbuhan ekonomi yang lebih merata. Pertumbuhan
ekonomi diukur dengan membandingkan Produk Domestik Bruto (PDB) suatu tahun dengan PDB tahun sebelumnya, kemudian dikalikan 100% dan dinyatakan dalam persentase. Penelitian ini menganalisis data pertumbuhan ekonomi Indonesia, Filipina, dan Vietnam dari tahun 2000 hingga 2013, yang bersumber dari World Bank.
Rata - rata Lama Sekolah Badan Pusat Statistik (2020) Rata – rata Lamanya Sekolah (RLS) merupakan rata – rata lamanya (tahun) pendidikan formal yang ditempuh oleh penduduk usia 25 tahun keatas. Diasumsikan bahwa dalam kondisi normal rata-rata lama sekolah suatu wilayah tidak akan turun. Cakupan penduduk yang dihitung dalam penghitungan rata-rata lama sekolah adalah penduduk berusia 25 tahun ke atas. Rata-rata lama sekolah didefinisikan seberapa lama seseorang tersebut telah menempuh pendidikan formal yaitu pendidikan yang terstruktur dan jelas seperti SD, SMP, dan SMA. Saat ini di Indonesia masyarakat diwajibkan untuk mengikuti pendidikan formal selama 9 tahun yang meliputi SD hingga SMP. Hingga kini pemerintah tengah mengupayakan wajib belajar 12 tahun bagi masyarakat sekaligus untuk menekan angka perkawinan dini di Indonesia. Penerapan wajib belajar tersebut mengindikasikan sebuah peningkatan dalam pengetahuan masyarakat apabila dapat menempuh Pendidikan minimal 12 tahun. Peningkatan jumlah rata- rata lama sekolah akan berdampak pada kualitas masyarakat yang lebih baik dan berkompeten. Dengan demikian, semakin kompetennya kualitas pendidikan masyarakat akan semakin baik juga perekonomian di Indonesia. Menurut Badan Pusat Statistik rata-rata lama sekolah didefinisikan sebagai jumlah tahun rata-rata yang dihabiskan oleh individu dalam suatu populasi untuk menyelesaikan pendidikan formal seperti pendidikan dasar, menengah, atau tinggi. Rata-rata lama sekolah dalam penelitian ini digunakan sebagai gambaran untuk mengetahui tingkat pendidikan masyarakat suatu wilayah Hubungan IPM terhadap kemiskinan Kemiskinan berhubungan dengan IPM yang rendah terutama pada faktor gaji, pendidikan, dan juga kesehatan. Kemiskinan yang selalu diidentikkan dengan pendapatan masyarakat yang rendah sehingga menghasilkan angka IPM yang rendah. Kemiskinan juga mempengaruhi terhadap aksesibilitas masyarakat terutama mengenai pendidikan dan juga kesehatan. Pendidikan yang rendah termasuk yang mengakibatkan kemiskinan semakin tinggi. Hal itu dikarenakan biaya pendidikan yang tinggi untuk dapat diakses oleh masyarakat meskipun sudah ada bantuan dari pemerintah. Sehingga dari pendidikan yang rendah akan mengakibatkan peluang kerja yang semakin kecil. Peluang kerja semakin kecil ini biasanya berfokus pada buruh dan pegawai pabrik. Dengan fokus pekerjaan yang seperti itu, maka gaji yang akan dihasilkan yaitu Upah Minimum Regional (UMR). Berdasarkan gaji yang telah didapatkan oleh masyarakat tentunya akan sangat minimal untuk dialokasikan untuk asuransi kesehatan dan kebutuhan yang lainnya. Sehingga ketidakmampuan masyarakat untuk memenuhi hal tersebut mengakibatkan kesehatan dimasyarakat kurang diperhatikan. Selain itu, pendidikan yang juga rendah akan berpengaruh terhadap kepedulian masyarakat terhadap kesehatannya sendiri maupun kesehatan lingkungan. Hubungan Laju Pertumbuhan PDRB Menurut Harga Konstan (ekonomi) terhadap kemiskinan Laju ekonomi erat hubungannya dengan kemiskinan karena ketika laju ekonomi rendah akan menjadikan perekonomian di masyarakat lesu dan susah naik, sehingga perekonomian juga akan menurun. Sebaliknya, dengan adanya pertumbuhan ekonomi, tingkat PDB per kapita akan naik dan perekonomian masyarakat juga akan naik. Pertumbuhan ekonomi akan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap penurunan jumlah kemiskinan yang ada. Pertumbuhan ekonomi berpengaruh signifikan terhadap angka kemiskinan terutama di daerah pedesaan. Penelitian yang dilakukan oleh Siregar dan Wahyuniarti (2007) menunjukkan bahwa

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
pertumbuhan ekonomi memiliki dampak negatif dan signifikan terhadap kemiskinan, yaitu semakin tinggi pertumbuhan ekonomi, semakin rendah tingkat kemiskinan. Namun, pertumbuhan ekonomi saja tidak cukup untuk sepenuhnya mengatasi masalah kemiskinan. Mengatasi kemiskinan memerlukan pertumbuhan ekonomi yang berkualitas dan adil. Siregar dan Wahyuniarti menyatakan bahwa pertumbuhan yang berkualitas dan adil adalah pertumbuhan yang mendukung masyarakat melalui pengembangan sektor industri dan pertanian, yang secara signifikan dapat mengurangi kemiskinan.
Hubungan rata - rata lama sekolah terhadap kemiskinan Rata - rata lama sekolah yang rendah akan mengakibatkan ketidakmampuan masyarakat untuk mendapatkan pekerjaan yang lebih layak karena persyaratannya sering membutuhkan ijazah. Namun, masyarakat di Indonesia masih ada yang memiliki rata - rata lama sekolah yang singkat sehingga akan kesulitan untuk mendapatkan pekerjaan yang layak. Masyarakat yang memiliki rata - rata sekolah yang singkat akan memiliki ijazah yang rendah dan dipaksa untuk mengambil pekerjaan rendah dan kurang mencukupi kebutuhan hidupnya karena adanya gaji yang diberikan masih rendah.

## METODE PENELITIAN
Desain penelitian
Penelitian ini menerapkan teknik kuantitatif dengan melakukan uji variabel yang mempengaruhi jumlah penduduk miskin di Provinsi Jawa Tengah tahun 2019 sampai 2022. Variabel independen pada penelitian ini meliputi Indeks Pembangunan Masyarakat (IPM), Laju pertumbuhan PDRB atas dasar harga konstan, dan rata - rata lama sekolah di 35 Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah. Sedangkan untuk variabel dependen dalam penelitian ini adalah persentase penduduk miskin.
Populasi sampel Penelitian ini mengambil populasi 35 Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah. Penelitian ini menggunakan sampel data panel pada tahun 2019 dan 2022. Instrumen penelitian Penelitian ini menggunakan instrument pembantu guna memperlancar dalam pembuatannya serta penelitiannya. Microsoft Excel digunakan untuk menampung data yang dikumpulkan dari Badan Pusat Statistik (BPS). Sedangkan Stata 17 digunakan untuk pengujian variabel secara empiris dan pengujian hipotesis.
Metode pengumpulan data
Penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data sekunder yang diperoleh dari situs resmi Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jawa Tengah dengan mengambil data tahun 2019 sampai 2022.

## Teknik analisis data
1. Analisis deskriptif Metode analisis statistik deskriptif adalah sebuah metode penyajian data secara kuantitatif deskriptif. Analisis deskriptif memuat beberapa instrumen penting diantaranya pengukuran tendensi pusat (mean, median, dan mode), pengukuran disperse (standar deviasi, range, variance, serta jangkauan interquartil/ IQR), nilai frekuensi, dan penentuan bentuk (skewness and kurtosis). kemudian terdapat nilai maksimum dan minimum dari data set yang diuji. Komponen utama dalam analisis deskriptif berupa mean, standar deviasi, dan nilai minimum dan maximum digunakan sebagai pengukuran tendensi pusat dari distribusi data. Penyimpangan dari data yang diujikan sering disebut sebagai standar deviasi.
2. Model analisis regresi Analisis regresi linear berganda merupakan uji yang digunakan untuk mengetahui pengaruh Indeks Pembangunan Masyarakat (IPM), laju pertumbuhan PDRB menurut harga konstan, dan rata- rata lama sekolah terhadap persentase kemiskinan di 35 Kabupaten/ Kota di Provinsi Jawa Tengah tahun 2019 sampai 2022.
Y = Tingkat kemiskinan β0 = Besaran pengaruh kemiskinan saat Indeks Pembangunan Masyarakat (IPM), laju pertumbuhan, dan rata - rata lama sekolah sama dengan Nol X1 = Indeks Pembangunan Manusia (IPM) X2 = Laju Pertumbuhan PDRB Menurut Harga Konstan X3 = Rata - rata Lama Sekolah β 1, 2, 3 = Koefisien regresi e = Variabel pengganggu
Penelitian ini memanfaatkan data panel yang merupakan gabungan antara data cross section dan data time series. Jika setiap unit cross sectional memiliki jumlah observasi time series yang sama, maka panel data seperti itu disebut sebagai balanced panel. Jika tidak, maka disebut unbalanced panel. Pada penelitian ini jumlah data cross section (kabupaten) atau N = 35 sedangkan jumlah data time series (tahun) atau T = 4, sehingga dapat dikatakan data panel seimbang (balance panel). Pemanfaatan data panel pada penelitian ini dapat disajikan dengan tiga model uji regresi linier berganda yang meliputi common effect model, fixed effect model, dan random effect model. Secara umum ada beberapa keuntungan menggunakan data panel antara lain data panel merupakan gabungan dua data Common Effect model merupakan model yang paling sederhana dalam metode regresi data panel. Dalam model ini tidak terdapat perbedaan varians data cross section dan data time series yang disebabkan oleh kepemilikan intercept tetap. Model ini menggunakan metode Ordinary Least Test (OLS) serta menggabungkan data time series dengan cross section dalam uji regresi. Fixed Effect adalah model yang memiliki intercept berbeda untuk setiap subjek variabelnya, namun slope-nya tidak berubah seiring dengan berjalannya waktu. Model ini juga dikenal sebagai Least Square Dummy Variable (LSDV).
Model Random Effect, atau sering disebut Error Components Model (ECM), adalah model regresi yang mengasumsikan bahwa data panel memiliki variabel residual yang berhubungan antar waktu dan antar subjek.
Random effect model bermanfaat untuk menyelesaikan persoalan yang diakibatkan dari fixed effect model. Untuk data panel, model fixed effect dengan variabel dummy menimbulkan masalah derajat kebebasan yang hilang dari model. Selanjutnya, variabel dummy dapat mengaburkan model aslinya. Akibatnya, model komponen error atau model random. Uji Chow adalah metode yang digunakan untuk membandingkan dua pendekatan model, yaitu common effect dan fixed effect model, guna menentukan pendekatan terbaik dalam analisis regresi data panel. Jika probabilitas F lebih kecil dari 0,05 (α), maka H0 ditolak, sedangkan H0 diterima jika probabilitasnya lebih besar dari 0,05 (α).
Uji Hausman merupakan rangkaian uji perbandingan model fixed effect dengan random effect untuk menentukan model terbaik dalam uji regresi. Dalam Uji Hausman H0 diterima apabila nilai probabilitasnya lebih dari 0,05 (α), dan H0 ditolak apabila nilai probabilitasnya kurang dari 0,05 (α)
Lagrange Multiplier (LM) adalah uji untuk mengetahui apakah model Random Effect atau model Common Effect (OLS) yang paling tepat digunakan. Uji signifikansi Random Effect ini

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
dikembangkan oleh Breusch Pagan.Metode Breusch Pagan untuk uji signifikansi Random Effect didasarkan pada nilai residual dari metode OLS
3. Uji Hipotesis
Uji simultan atau uji- F merupakan sebuah pengujian yang berfungsi untuk mengetahui pengaruh seluruh variabel bebas yang ada terhadap variabel terikat. Uji F juga dapat digunakan sebagai pengujian signifikansi data pada model regresi. Model akan signifikan apabila F hitung > F table, dan sebaliknya F hitung < F tabel menunjukkan model tersebut tidak signifikan. Tingkat signifikansi yang sering digunakan adalah 5%.
Uji t atau uji parsial merupakan rangkaian pengujian variabel bebas terhadap variable terikat, dalam uji parsial variabel bebas diuji per variabel terhadap variable terikat. Uji ini dilakukan dengan melihat tabel t yang berfungsi untuk membandingkan t hitung dengan t table. Tingkat signifikansi yang sering digunakan adalah 5%.
Koefisien Determinasi atau ( R square) merupakan salah satu analisis dalam uji regresi linier berganda. Symbol R2 memiliki makna sebagai pengaruh dari variabel independen kepada variable dependent. Dalam uji R square harus memenuhi kriteria yaitu uji F bernilai signifikan, sehingga bermakna adanya pengaruh variabel independen secara simultan terhadap variable dependent. Variabel dapat dikatakan tepat apabila nilai R2 mendekati angka satu.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif yang difungsikan untuk menyajikan data secara ringkas yang dinyatakan ke dalam tabel berisi indikator - indikator pendukung seperti variable, observasi, mean (rata - rata), standar deviasi, nilai minimum, dan nilai maksimum. Statistik deskriptif digunakan untuk menjelaskan atau memberikan gambaran mengenai karakteristik dari serangkaian data tanpa mengambil kesimpulan umum (Ghozali, 2016). Tabel dibawah memberikan informasi mengenai pengujian variabel dependen yaitu penduduk miskin di 35 Kabupaten /Kota di Provinsi Jawa Tengah serta tiga variabel independen antara lain Indek Pembangunan Manusia (IPM), Laju Ekonomi, dan Rata - rata Lama Sekolah (RLS). Data dari variabel tersebut diolah menggunakan aplikasi STATA 17 dan Microsoft Excel sebagai instrumen pendukung untuk memperoleh hasil yang maksimal.
Tabel 1. Hasil Analisis Statistik Deskriptif Variabel Obs Mean Std. Dev. Min Max Kemiskinan 140 10.85436 3.425005 3.98 17.83 IPM 140 72.81343 4.406459 66.11 84.35 Laju ekonomi 140 3.094571 3.222153 -10.28 6.81 RLS 140 7.941143 1.222831 6.2 10.95
Sumber : Diolah penulis menggunakan STATA 17 (2024) Berdasarkan tabel hasil pengujian statistik deskriptif yang menggunakan aplikasi software STATA 17 yang didasarkan pada 140 pengamatan dari 35 Kabupaten/Kota dengan sampel tahun 2019 sampai 2022 memberikan informasi bahwa jumlah rata - rata kemiskinan di 35
Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah sebesar 10.854% dengan standar deviasi 3.425005. Nilai minimum dari data ini sebesar 3.98 dan nilai maksimum sebesar 17.83.
Selanjutnya berdasarkan uji statistik deskriptif pada variabel Indeks Pembangunan Manusia (IPM) telah memberikan informasi antara lain nilai rata - rata (mean) pada Provinsi Jawa Tengah tahun 2019 - 2022 sebesar 72.813% dengan standar deviasi sebesar 4.406459 dan memiliki nilai minimum sebesar 66.11 serta nilai maksimal yaitu 84.35. Variabel laju pertumbuhan ekonomi memiliki nilai rata - rata (mean) sebesar 3.094571 dengan nilai standar deviasi sebesar 3.924975. Kemudian nilai minimum sebesar -10.28 dan nilai maksimum sebesar 6.81. Pada variabel rata - rata lama sekolah masyarakat di 35 Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah memiliki rata - rata(mean) sebesar 7.941143 dengan standar deviasi sebesar 1.222831. Nilai minimum lama sekolah masyarakat di 35 Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah yaitu sebesar 6.2 tahun dan nilai maksimumnya sebesar 10.95 tahun.

## CEM (Common Effect Model)
Variabel Estimate p - value Keterangan Intercept 8.829849 0.000 Signifikan IPM - .6776267 0.001 Signifikan Laju Pertumbuhan Ekonomi - .0207034 0.756 Tidak Signifikan RLS .5289918 0.449 Tidak Signifikan FEM (Fixed Effect Model) Variabel Estimate p - value Keterangan Intercept 38.0367 0.002 Signifikan IPM - .5863527 0.010 Signifikan Laju Pertumbuhan Ekonomi - .0407962 0.004 Signifikan RLS 1,969271 0.001 Signifikan REM ( Random Effect Model) Variabel Estimate p - value Keterangan Intercept 59.91025 0.000 Signifikan IPM - .9381346 0.000 Signifikan Laju Pertumbuhan Ekonomi - .0246383 0.063 Signifikan RLS 2.434051 0.000 Signifikan

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 252

## UJI CHOW
Uji Chow digunakan untuk pemilihan model pendekatan yang terbaik antara model common effect dengan fixed effect model. Hipotesis dari Uji Chow sebagai berikut :
H0 : Model common effect lebih relevan dari fixed effect H1 : Model fixed effect lebih relevan daripada common effect
Tabel 2. Uji Chow Prob > F F 0.0000 147.97
Berdasarkan pengujian tabel uji chow menunjukkan bahwa dilakukan uji chow maka dilakukan uji chow maka didapati nilai probabilitas sebesar 0.0000 lebih kecil dari nilai signifikansi alfa 5% atau 0,000 lebih kecil dari signifikansi alfa 5% atau 0,05, sehingga model yang dipilih fixed effect model UJI HAUSMAN Uji Hausman diterapkan untuk pemilihan model pendekatan yang sesuai pada model regresi panel antara random effect dengan fixed effect model.
H0 : Model random effect lebih relevan dari fixed effect
H1 : Model fixed effect lebih relevan daripada random effect Tabel 3. Uji Hausman
Prob > chi 2 chi 2 0.0000 42.90
Sumber : Diolah oleh penulis menggunakan software STATA 17 (2024)
Berdasarkan pengujian model pendekatan regresi antara random effect model dengan fixed effect model dengan Uji Hausman maka menghasilkan nilai Prob > chi^2 (0.0000) kemudian nilai tersebut lebih kecil dari α (0.05). Dengan demikian, model yang tepat digunakan adalah fixed effect.
Uji Lagrange Uji Lagrange Multiplier merupakan pengujian untuk memilih apakah model yang digunakan common effect atau random effect. Pengujian ini dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut :
H0 : Model common effect H1 : Model random effect
Tabel 4. Hasil Uji Lagrange Multiplier Prob > F α Hasil 0.0000 0.05 (Prob>F)
Sumber : Diolah oleh penulis menggunakan STATA 17 (2024) Jika nilai probabilitas dalam uji Uji Lagrange Multiplier (LM) lebih kecil dari 5% maka Ho ditolak yang berarti bahwa model yang cocok digunakan dalam persamaan analisis regresi tersebut adalah model random effect. Dan sebaliknya jika nilai probabilitas dalam uji Uji Lagrange Multiplier (LM) lebih besar dari 5% maka Ha diterima. Dari hasil pengujian lagrange
multiplier test diatas, dapat dilihat bahwa pada hasil tersebut memiliki Prob>chibar2 sebesar 0,0000, lebih kecil dari 0,05 artinya H0 : PLS ditolak dan H1 : RE diterima. Sehingga kesimpulan yang dapat diambil adalah menggunakan model random effect.
Uji (t) Hipotesis
Uji t atau t test adalah salah satu pengujian statistika untuk mengukur perbedaan rata-rata (mean) pada dua kelompok data dan bagaimana hubungannya. Termasuk dalam pengujian hipotesis, t test dilakukan menggunakan sampel yang dipilih secara acak dari dua kelompok atau kategori yang ingin diuji. Melalui pengujian ini, analis bisa mengetahui apakah proses atau perlakuan yang sama menghasilkan hasil yang sama pada kedua kelompok, atau berbeda. Misalnya, peneliti ingin mengetahui apakah dua tanaman dengan spesies berbeda akan tumbuh lebat jika keduanya mendapat perlakuan yang sama, seperti pemilihan media tanam, frekuensi penyiraman dan pemberian pupuk, serta intensitas cahaya.
Setelah t test selesai dilakukan, peneliti bisa menyimpulkan hipotesis apa yang diterima atau sesuai dengan hasil penelitian:
- H0 diterima, jika tidak ada perbedaan antara dua kelompok data. Jika t-hitung < t- tabel dan nilai Sig. > 0.05
- Ha diterima, jika terdapat perbedaan antara dua kelompok data meskipun perlakuan yang diterima sama. Jika t-hitung > t-tabel dan nilai Sig. < 0.05
1. Uji t-test Rata rata Lama Sekolah (RLS) dengan IPM nilai t Pr(|T| > |t|)/nilai Sig. -2.4e+02 0.0000
Hasil pengolahan data menggunakan software Stata 17. Tabel Paired t test di samping diperoleh nilai t sebesar -2.4e+02 dengan nilai sig pada uji dua pihak sebesar 0.000, Maka bisa disimpulkan karena nilai sig 0.000 lebih kecil dari 0.05, H0 ditolak, H1 diterima, variabel Rata rata Lama Sekolah dengan variabel Indeks Pembangunan Manusia ada perbedaan pada kedua kelompok data meskipun perlakuan yang diterima sama pada α = 5%.
2. Uji t-test Laju Pertumbuhan Ekonomi dengan Kemiskinan nilai t Pr(|T| > |t|)/nilai Sig. -19.2272 0.0000
Hasil pengolahan data menggunakan software Stata 17 Tabel Paired t test di samping diperoleh nilai t sebesar -19.2272 dengan nilai sig pada uji dua pihak sebesar 0.000, Maka bisa disimpulkan karena nilai sig 0.000 lebih kecil dari 0.05, H0 ditolak, H1 diterima, variabel Laju Pertumbuhan Ekonomi dengan variabel Kemiskinan terdapat perbedaan pada kedua kelompok data pada α = 5%.
Hasil Model Terbaik Dilihat dari hasil pengolah data diatas, metode FEM (Fixed Effect Model) terpilih sebagai model terbaik yang berhasil melalui Uji Chow, Uji Hausman dan Uji Lagrange. Ketiga uji tersebut digunakan untuk menentukan model yang tepat, diantara ketiga model yang dapat diopsikan untuk analisis data panel diantaranya CEM (Common Effect Model) , FEM (Fixed Effect

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 254
Model), dan REM (Random Effect Model). Ketiga model analisis tersebut merupakan tiga model umum yang digunakan dalam analisis panel untuk mempelajari hubungan antara variabel dependen dan variabel independen dalam data yang memiliki dua dimensi: individu (cross- section) dan waktu (time series).
Pada Uji Chow menunjukkan angka Prob > F 0.000, terbukti hasil itu kurang dari 0.05, lebih kecil dari nilai signifikansi alfa 5%. Hasil tersebut menunjukkan H0 diterima dan fixed effect (FEM) lebih relevan daripada common effect. Selanjutnya pada Uji Hausman nilai Prob > Chi 0.0000, nilai tersebut lebih kecil dari 0.05, dan model yang tepat digunakan untuk Uji tersebut adalah Fixed effect.
Pembahasan 1. Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan Menurut Napitupulu (2007) Indeks Pembangunan Manusia berpengaruh terhadap penurunan jumlah penduduk miskin. Perhitungan IPM menggunakan indikator gabungan yang mencakup angka harapan hidup, angka melek huruf, dan pengeluaran per kapita untuk kesehatan dan pendidikan, serta pertumbuhan pendapatan per kapita, yang mendorong pembangunan manusia, sehingga peningkatan kualitas penduduk di suatu wilayah mengurangi jumlah penduduk miskin dalam wilayah pedesaan. Dari penjelasan tersebut terbukti terdapat pengaruh negatif antara IPM dan Kemiskinan. Hasil itu sesuai dengan penelitian Cahyadi & Cen, (2020) menyimpulkan bahwa variabel IPM mempunyai pengaruh negatif pada kemiskinan.
2. Pengaruh Laju Pertumbuhan Ekonomi terhadap Kemiskinan. Laju pertumbuhan ekonomi berperan penting dalam perkembangan kegiatan ekonomi, yang menghasilkan peningkatan produksi barang dan jasa dalam masyarakat, serta meningkatkan kesejahteraan masyarakat (Sukirno, 2012:331). Dengan demikian, pertumbuhan ekonomi mencerminkan prestasi perkembangan ekonomi dari waktu ke waktu. Selain pertumbuhan ekonomi, aspek penting lain dalam menilai kinerja pembangunan adalah efektivitas penggunaan sumber daya yang tersedia sehingga dapat menciptakan lapangan kerja yang mampu menyerap tenaga kerja. Pertumbuhan ekonomi yang meningkat berarti produksi barang dan jasa juga meningkat, yang memerlukan lebih banyak tenaga kerja. Hal ini dapat mengurangi kemiskinan dan menurunkan tingkat pengangguran, khususnya di Indonesia. Permasalahan kemiskinan sangat kompleks dan multidimensional, sehingga upaya pengentasan kemiskinan harus dilakukan secara komprehensif, mencakup berbagai aspek kehidupan masyarakat, serta dilaksanakan secara terpadu (Nasir et al., 2012:162).
3. Pengaruh Rata - rata Lama Sekolah terhadap Kemiskinan. Menurut Sharp (dalam Kuncoro, 2010), terdapat tiga faktor penyebab kemiskinan. Salah satu faktor penyebab kemiskinan adalah rendahnya sumber daya manusia yang disebabkan karena rendahnya pendidikan. Pendidikan merupakan kebutuhan paling asasi bagi semua orang karena masyarakat yang berpendidikan setidaknya dapat memiliki kemampuan untuk membebaskan diri dari kemiskinan. Tingkat pendidikan dapat digunakan sebagai salah satu indikator untuk melihat tingkat kesejahteraan penduduk. Semakin tinggi tingkat pendidikan seseorang, semakin baik pula kualitas sumber daya manusianya. Pendidikan sebagai faktor terpenting yang dapat membuat seseorang keluar dari kemiskinan. Keterkaitan kemiskinan dan pendidikan sangat besar karena pendidikan memberikan kemampuan untuk berkembang lewat penguasaan ilmu dan keterampilan (Suryawati, 2015).

## KESIMPULAN
Dari hasil penelitian diatas, diketahui bahwa variabel yang berpengaruh terhadap kemiskinan menunjukan hasil yang berbeda-beda di setiap variabel dependen nya. Variabel Indeks Pembangunan Manusia dan Laju Pertumbuhan memiliki hubungan yang negatif dan signifikan berpengaruh terhadap variabel kemiskinan, artinya ketika variabel Kemiskinan naik satu satuan maka akan menyebabkan penurunan variabel Indeks Pembangunan Manusia dan Laju Pertumbuhan . Berbanding terbalik dengan variabel Rata-rata Lama Sekolah yang menunjukan hubungan positif signifikan terhadap kemiskinan, artinya ketika variabel Kemiskinan naik satu satuan maka akan menyebabkan kenaikan variabel Rata-Rata Lama Sekolah. Sehingga dapat diartikan bahwa ketiga variabel tersebut memiliki pengaruh dan signifikan terhadap variabel kemiskinan.
Setelah dilakukan berbagai uji diatas, Uji pemodelan Fixed Effect Model serta Uji Lagrange,Uji Chow dan Uji Hausman diperoleh bahwa Fixed Effect Adalah model terbaik. Uji tersebut menghasilkan bahwa pertumbuhan ekonomi dan lama sekolah (RLS), memiliki pengaruh yang tidak signifikan terhadap kemiskinan provinsi jawa tengah, sedangkan IPM memiliki signifikan secara statistik. Model regresi ini secara keseluruhan dapat menjelaskan sekitar 37.42% variasi variabel dependen.

## DAFTAR REFERENSI
Abadi, T. W., & Fauziah, L. (2015). Kemiskinan Struktural dan Kultural: Sebuah Analisis pada Masyarakat Pedesaan di Kabupaten Sleman, Yogyakarta. Jurnal Humaniora, 15 (2), 211- 228.
Azahari, A. (2000). Pembangunan Sumberdaya Manusia dan Indeks Pembangunan Manusia Sektor Pertanian. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia, 15 (1), 56–69. Aziz, G. A., et al. (2016). Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan di Kabupaten Kutai Kartanegara. Jurnal Ekonomi, Keuangan, dan Manajemen, 12 , 33. Retrieved June 27, 2024, from http://journal.feb.unmul.ac.id Badan Pusat Statistik. (n.d.). Indeks Pembangunan Manusia . Retrieved October 13, 2020, from https://www.bps.go.id/subject/26/indeks-pembangunan-manusia.html Badan Pusat Statistik. (2024). Kemiskinan . Accessed June 27, 2024, from https://ppukab.bps.go.id/subject/23/kemiskinan.html . Badan Pusat Statistik Kabupaten Semarang. (2024). Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di
Provinsi Jawa Tengah . Accessed June 27, 2024, from https://semarangkab.bps.go.id/indicator/26/84/1/indeks-pembangunan-manusia-ipm-di- provinsi-jawa-tengah.html . BPS Provinsi Jawa Tengah. (2024). Kemiskinan . Accessed June 27, 2024, from https://jateng.bps.go.id/indicator/23/34/1/kemiskinan.html . BPS Provinsi Jawa Tengah. (2024). Laju Pertumbuhan PDRB Atas Dasar Harga Konstan 2010 Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah . Accessed June 27, 2024, from https://jateng.bps.go.id/indicator/157/1743/1/-seri-2010-laju-pertumbuhan-pdrb-atas- dasar-harga-konstan-2010-menurut-kabupaten-kota-di-provinsi-jawa-tengah.html . Ghozali, I. (2016). Aplikasi Analisis Multivariete dengan Program IBM SPSS 23 (8th ed.). Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Hutagalung, I. P., & Darnius, O. (2022). Analisis Regresi Data Panel Dengan Pendekatan Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM) dan Random Effect Model (REM) (Studi Kasus: IPM Sumatera Utara Periode 2014 – 2020). Jurnal Matematika dan

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.5, Juli 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
Pendidikan Matematika, 5 , 217-226. Retrieved from https://siakad.univamedan.ac.id/ojs/index.php/JMPM/article/view/422/361 Kahar, A. M. (2018). Analisis Angka Harapan Lama Sekolah. Jurnal Matematika “MANTIK,”
4 (1), 32–41. https://doi.org/10.15642/mantik.2018.4.1.32-41 Khoirul Anwar. (2019). Indeks Pembangunan Manusia (IPM): Rumus & Cara Hitung. Retrieved October 14, 2020, from https://statmat.id/indeks-pembangunanmanusia-ipm Melliana, A., Zain, I., & Manusia, A. I. P. (2011). Analisis Statistika Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah dengan Menggunakan Regresi Panel. 2 (2), 1–6. Nasir, dkk. (2012). Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Pertumbuhan Ekonomi dan Pengangguran Terhadap Kemiskinan di Indonesia. Equilibrium: Jurnal Ekonomi Syariah, 6 (2), 217-240. Siregar, H., & Wahyuniati, D. (2007). Dampak pertumbuhan ekonomi terhadap penurunan jumlah penduduk miskin. Jurnal Kajian Ekonomi, 1 (1), 140–164. Ulum, M. (2019). APBD Jateng Diketok Rp28,3 Triliun, Prioritaskan Tiga Sektor. Semarang: Semarang Bisnis. UNDP. (2010). Human Development Report 2010. New York: Oxford University Press. UNDP. (2019a). Human Development Report 2019: Beyond Income, Beyond Averages, Beyond Today. New York: Oxford University Press. UNDP. (2019b). Indonesia masuk ke dalam kelompok kategori pembangunan manusia tinggi. Jakarta: UNDP Indonesia. World Bank. (2000). World Development Report 2000/2001: Attacking Poverty. New York: Oxford University Press.
World Bank Open Data. (2024). Data, https://data.worldbank.org/ . Accessed June 27, 2024.