## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 1114
Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia dan Pengangguran Terhadap Tingkat Kemiskinan Indonesia Tahun 2014-2023
Arifa Kurniawan 1 , Oza Restianita 2 1,2 Universitas Islam Negeri Raden Intan Lampung E-mail: arifakurniawan@radenintan.ac.id 1 , ozarestianita@radenintan.ac.id 2
Article History: Received: 01 Mei 2024 Revised: 16 Mei 2024
Accepted: 18 Mei 2024 Abstrak: Indonesia negara yang masih diklasifikasikan sebagai negara berkembang, kemiskinan adalah masalah yang menjadi pusat perhatian. Factor-factor ini termasuk pertumbuhan ekonomi yang lambat, indeks pembangunan manusia yang rendah, dan meningkatnya pengangguran. Jadi penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana pengaruh indeks Pembangunan manusia dan Tingkat pengangguran terhadap kemiskinan di Indonesia dalam kurun waktu 2014-2023. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif. Masalah kemiskinan dapat dilihat dari factor-faktor yang mempengaruhinya. Data penelitian diperoleh dari Badan Pusat Statistika (BPS) tahun 2014-2023 dan dianalisis menggunakan regresi linier berganda, serta uji t dan uji f. Hasil uji asumi klasik menunjukan tidak adanya masalah normalitas, multikolinearitas, hesteroskedastisitas, autokorelasi pada model regresi. Hasil penelitian menunjukan variable indeks Pembangunan Manusia berpengaruh negatif tidak signifikan terhadap Tingakt Kemsikinan di Indonesia tahun 2014-2023. Variabel pengangguran berpengaruh positif tidak signifikan terhadap Tingakt Kemiskinan di Indonesia tahun 2014-2023. Hasil uji hipotesis menunjukan bahwa variable indeks Pembangunan Indonesia dan Tingkat pengangguran berpengaruh positif terhadap Tingkat Kemiskinan di Indonesia tahun 2014-2023.
Keywords: ekonomi, kemiskinan, ipm, pengangguran
PENDAHULUAN Pada dekade terakhir ini, kemiskinan menjadi topik yang dibahas dan diperdebatkan di berbagai forum nasional maupun internasional, walaupun kemiskinan itu sendiri telah mucul ratusan tahun yang lalu. Fakta menunjukkan Pembangunan yang telah dilakukan belum mampu meredam meningkatnya jumlah penduduk miskin di dunia, khususnya negara-negara berkembang termasuk indonsesia. Masalah kemiskinan selalu memperoleh perhatian utama di Indonesia. Kegagalan dalam mengatasi masalah kemiskinan akan dapat menyebabkan munculnya berbagai persoalan social, ekonomi dan politik di tengah-tengah Masyarakat.(Ariwuni Dwi A & Kartika N, 2019)
Berdasarkan fakta yang ada saat ini dapat dilihat bahwa setiap negara maju maupun berkembang memiliki masalah kemiskinan. Indonesia merupakan salah satu negara berkembang yang tak luput dari persoalan kemiskinan. Hal ini dapat dilihat dari tingkat kemiskinan yang terbilang masih tinggi sehingga menjadi focus utama bagi Indonesia untuk menyelesaikan Upaya pengetasan kemiskinan dilaksanakan secara menyeluruh dengan melibatkan seluruh aspek kehidupan dalam Masyarakat yang juga mempertimbangkan keseimbangan setiap aspek di dalamnya. Kondisi kemiskinan suatu negara atau daerah juga merupakan cerminan dari tingkat kesejahteraan penduduk yang tinggal pada negara/daerah tersebut. (Nurjannah, Sari, & Yovita, 2022) Menurut Arsyad 2010 kemiskinan bersifat multidimensial, yang artinya kebutuhan manusia itu tidak terbatas dan berbagai macam sehingga membuat kemiskinan memiliki banyak aspek. Kemiskinan meliputi aspek primer dan aspek skunder. Sedangkan Todaro dan Smith 2006 berpendapat bahwa kemiskinan yang absolut (absolute poverty ) merupakan sebuah konsep yang digunakan untuk menentukan tingkat pendapatan minimum untuk memenuhi kebutuhan fisik dasar akan makanan, pakaian, dan perumahan terhingga dapat terjamin keberlangsungan hidupnya. Sedangkan yang dimaksud dengan kemiskinan relative adalah kemiskinan yang lebih banyak ditentukan oleh keadaan sekitarnya, yakni dari lingkungan orang yang bersangkutan.(Wati & Sadjiarto, 2019)
Hubungan antara pengangguran dan kemiskinan sangat erat hubungannya. Kedua masalah tersebut seringkali dijadikan sebagai tolak ukur keberhasilan Pembangunan suatu masalah dalam menciptakan kemakmuran dan kesejahteraan. Pengangguran merupakan masalah yang selalu menjadi persoalan yang sulit dipecahkan. Pengangguran akan menimbulkan efek mengurangi pendapatan Masyarakat, sehingga tingkat kesejahteraan akan menurun. Semakin menurunnya tingkat kesejahteraan maka akan menimbulkan kemiskinan. Sering kali masalah kemiskinan timbul dengan masalah pengagguran.(Hasibuan, 2023)
Salah satu faktor yang dapat mempengaruhi Kualitas sumber daya manusia atau modal manusia adalah tingakt kemiskinan. Pembangunan manusia (humam development) merupakan salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk menciptakan Pembangunan di sektor yang lainnya. Indeks Pembangunan manusia (IPM) adalah indikator digunakan untuk melihat keberhasilan Pembangunan manusia. Indicator tersebut dapat bepengaruh pada produktifitas kerja Masyarakat, jika IPM rendah maka produktifitas kerja Masyarakat juga akan rendah. Produktifitas kerja Masyarakat yang rendah akan meningkatkan jumlah penduduk miskin.(Wati & Sadjiarto, 2019) Dalam Badan Pusat Statistik disebutkan ada 3 indikator dari indeks Pembangunan manusia yakni indeks harapan hidup, indeks Pendidikan dan indeks standar hidup layak. Sedangkan konsep Pembangunan manusia yang dikenalkan oleh perserikatan bangsa- bangsa (PBB) telah menetapkan peringkat kinerja Pembangunan manusia pada skala 0,0-100,0 dengan kategori sangat tinggi dengan nilai IPM lebih dari 80,0. Kategori kedua tinggi dengan nilai IPM antara 70-80, kategori ketiga dengan tingkatan sedang dengan nilai IPM antara 60-70, dan yang terakhir tingkatan rendah dengan nilai Ipm kurang dari 60.(Fadila & Marwan, 2020)
Berikut disajikan data mengenai nilai Indeks Pembangunan
Manusia, Tingkat Pengangguran Terbuka, dan Jumlah penduduk miskin yang ada di Indonesia tahun 2014 hingga tahun 2023:
Tabel. 1 Data IPM, Tingkat Pengangguran Terbuka Dan Jumlah Penduduk Miskin Tahun IPM (%) TPT (%) Jumlah Penduduk Miskin (Ribu Jiwa) 2014 68,90 5,94 28 280,01

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
2015 69,55 6,18 28 592,79 2016 70,18 5,61 28 005,39 2017 70,81 5,50 27 771,22 2018 71,39 5,30 25 949,8 2019 71,92 5,23 25 144,72 2020 71,94 7,07 26 424,02 2021 72,29 6,49 27 542,77 2022 72,91 5,86 26 161,16 2023 73,55 5,32 25 898,55

## Sumber: BPS Indonesia
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa indeks pembangunan manusi di indonesia dari tahun 2014-2023 mengalami peningkata setiap tahunnya itu artinya bahwa pembangunan manusia di indonesia terus mengalami kemajuan. Untuk tingkat pengangguran di indonesia tahun 2014-2023 mengalami fluktuasi setiap tahunnya. Tingkat pengangguran tertinggi terjadi pada tahun 2020 sebesar 7.07% sedangkan tingkat pengangguran terendah terjadi pada tahun 2019 sebesar 5.23%. Pada data jumlah penduduk miskin juga setiap tahunnya mengalami fluktuasi. Jumlah penduduk miskin tertinggi ada pada tahun 2015 sebanyak 28.592,79 jiwa dan yang terendah pada tahun 2019 sebanyak 25.144,72 jiwa.
Banyak faktor yang membuat banyaknya jumlah penduduk miskin. Faktor yang paling utama adalah kurangnya kemampuan sumber daya manusia untuk bekerja dalam pekerjaan yang baik diperparah juga dengan sikap kebanyakan masyarakat yang cenderung malas untuk bekerja dan hanya menantikan bantuan dari sesama bahkan dari pemerintah. Pemerintah juga sudah memberikan kebijakan dalam hal mengurangi jumlah penduduk miskin akan tetapi jika diamati faktor-faktor seperti inilah yang mendorong masih banyaknya penduduk miskin di Indonesia. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi kemiskinan. Tingkat pengangguran yang tinggi sangatlah tidak baik bagi pengentasan kemiskinan karena jika harga barang terus naik maka masyarakat tidak akan mampu memenuhi kebutuhan primer mereka sehingga mereka berada dalam kemiskinan. Oleh karena itu pemerintah perlu mengeluarkan kebijakan yang sesuai dengan permasalahan yang ada.
Oleh karena itu sesuai dengan penjelasan diatas maka penulis perlu menganalisis faktor- faktor apakah diantara kedua faktor diatas yang mempengaruhi kemiskinan di Indonesia. Oleh karena itu penelitian ini diberikan judul “Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia dan Tingkat Pengangguran terhadap kemiskinan di Indonesia tahun 2014-2023”.

## LANDASAN TEORI
Indeks Pembangunan Manusia Menurut UU No. 33 Tahun 2004, Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan variabel yang mencerminkan tingkat pencapaian kesejahteraan penduduk atas layanan dasar bidang pendidikan, kesehatan dan kesejahteraan masyarakat. Indeks Pembangunan Manusia adalah suatu indikator pembangunan manusia yang diperkenalkan United Nations Development Programme (UNDP) pada tahun 1990. Pada dasarnya IPM mencakup tiga komponen yang dianggap mendasar bagi manusia dan secara operasional mudah dihitung untuk menghasilkan suatu ukuran yang merefleksikan upaya pembangunan manusia. Ketiga aspek tersebut berkaitan dengan masa hidup (longevity), pengetahuan (knowledge), dan standar kehidupan (standard of living).(Masdi, Yuniza, & Nurkhalis, 2023)

## 1117
Pengangguran Mengutip teori yang dikemukakan oleh John Maynard Keyness melalui bukunya yang berjudul The General Theory of Employment, Interest, and Money (1936), Keyness melontarkan pandangannya mengenai ketenagakerjaan. Menurut Keyness, pemanfaatan tenaga kerja penuh (full employment) sangat langka terjadi sehingga pengangguran akan terus berlaku dalam perekonomian lantaran rendahnya permintaan agregat dalam perekonomian.Lebih lanjut, Keyness menggolongkan pengangguran menjadi pengangguran tipe siklikal dan struktural. Pengangguran tipe siklikal terjadi lantaran adanya ketidakseimbangan permintaan. Sementara, tipe pengangguran struktural bermula dari adanya gejala struktural dimana terjadi ketimpangan antara pencarikerja dengan lapangan pekerjaan baru. Adapun penyebab masalah struktural ini disebabkan oleh faktor geografis, usia, sejarah, serta diskriminasi terkait jenis kelamin dan suku.(Setiawan & Muafiqie, 2017)
Faktor lain yang menyebabkan terjadinya pengangguran adalah tingkat upah lantaran terjadinya kekakuan upah atau tidak fleksibelnya upah sehingga terjadinya ketidaksempurnaan di sisi penawaran tenaga kerja (Davidson 2007). Kekakuan upah ini terjadi disebabkan oleh tiga faktor, diantaranya undang-undang upah minimum, upah efisiensi, dan serikat pekerja. Akan tetapi, teori ini belum menjelaskan peranan variabel pendidikan dan produk domestik bruto (PDB) berkenaan dengan masalah pengangguran, dimana akan digambarkan dalam teori Modal Manusia (Human Capital) dan Hukum Okun (Okun’s Law) yang masing-masing menjelaskan faktor pendidikan dan PDB menjadi penentu tingkat pengangguran (Pasuria & Triwahyuningtyas, 2022)
Kemiskinan
Berdasarkan Undang-Undang No, 24 Tahun 2004, kemiskinan adalah kondisi sosial ekonomi seseorang atau sekelompok orang yang tidak terpenuhinya hak-hak dasarnya untuk mempertahankan dan mengembangkan kehidupan yang bermartabat. Kebutuhan dasar yang menjadi hak seseorang atau sekelompok orang meliputi kebutuhan pangan, kesehatan, pendidikan, pekerjaan, perumahan, air bersih, pertanahan, sumber daya alam, lingkungan hidup, rasa aman dari perlakuan atau ancaman tindak kekerasan, dan hak untuk berpartisipasi dalam penyelenggaraan kehidupan sosial dan politik. Laporan Bidang Kesejahteraan Rakyat yang dikeluarkan oleh Kementrian Bidang Kesejahteraan (Kesra) tahun 2004 menerangkan pula bahwa kondisi yang disebut miskin ini juga berlaku pada mereka yang bekerja akan tetapi pendapatannya tidak mencukupi untuk memenuhi kebutuhan pokok/dasar.(Kasim, Engka, & Siwu, 2021)

## METODE PENELITIAN
Jenis Penelitian Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian kuantitatif. Metode Penelitian Kuantitatif, menurut Sugiyono (2017) adalah Metode penelitian yang berlandaskan pada filsafat positifisme, digunakan untuk meneliti pada populasi atau sampel tertentu, pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian, analisis data bersifat kuantitatif atau statistik, dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang ditetapkan.

## Data dan Sumber Data

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 1118
Data yang digunakan adalah data sekunder time series 10 tahun yaitu tahun 2014-2023 yang bersumber dari Badan Pusat Statististik Indonesia.
Metode Pengumpulan Data Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode analisis regresi berganda dengan bantuan alat analisis software Eviews 10 dalam melakukan analisis regresi berganda pada data untuk mengetahuai pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Uji Asumsi Klasik
Uji Multikolinearitas
Tabel 2. Hasil Uji Multikolinearitas
Variance Inflation Factors Date: 05/13/24 Time: 21:31 Sample: 2014 2023 Included observations: 10
Coefficient Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF C 4.014286 48225.02 NA LOG(IPM) 0.215374 47116.81 1.008251 LOG(TPT) 0.009693 362.5222 1.008251

## Sumber: olah eviews 10
Berdasarkan Tabel 3, dapat melihat hasil uji multikolinieritas dengan menggunakan metode Variance Inflation Factor (VIF), diketahui bahwa perhitungan nilai VIF seluruh variabel bebas berada dibawah 10 atau lebih kecil dari 10. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas pada model regresi.

## Uji Heteroskedastisitas Tabel 3. Hasil Uji Heteroskedastisistas
Heteroskedasticity Test: White F-statistic 0.390279 Prob. F(2,7) 0.6907 Obs*R-squared 1.003216 Prob. Chi-Square(2) 0.6056 Scaled explained SS 0.184468 Prob. Chi-Square(2) 0.9119
Sumber: olah eviews 10
Berdasarkan Tabel 4, nilai chi square hitung (n.R2 ) sebesar 1.003216 diperoleh dari informasi Obs*R-squared yaitu jumlah observasi yang dikalikan dengan koefisien determinasi. Sedangkan nilai chi squares tabel (χ²) pada α= 5% dengan df sebesar 3 adalah 7,81. Karena nilai chi square hitung (n.R2 ) sebesar 1.003216 < chi-square tabel (χ²) sebesar 7,81, maka tidak ditemukan gejala heteroskedastisitas pada model regresi linear berganda.
Uji Autokorelasi

## Tabel 4. Hasil Uji Autokorelasi
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.595002 Prob. F(2,5) 0.5864 Obs*R-squared 1.922462 Prob. Chi-Square(2) 0.3824

## Sumber: olah eviews 10
Diketahui nilai Probability Obs*R-Squared sebesar 0.3824 (>0.05) maka dapat disimpulkan bahwa uji autokorelasi sudah terpenuhi atau data sudah lolos uji autokorelasi.

## Hasil Uji Hipotesis 1. Hasil Uji t (Keberatan Parsial)
Pengujian terhadap parameter secara parsial dilakukan dengan uji t (t-test) yang bertujuan untuk menganalisis pengaruh jumlah penduduk dan tingkat pengangguran tahun 2017-2022 secara parsial terhadap Tingkat Kemiskinan di Kabupaten Pesawaran tahun 2017-2022. 1.Taraf nyata:
Dengan menggunakan signifkansi 5% (α = 0,05), dengan df (n- k) = (10 - 3) = 7, maka diperoleh t tabel sebesar 1,89458.
2. Kriteria Pengujian: H0 diterima jika thitung < 2,353. H0 ditolak jika thitung > 2,353.
3. Rumusan hipotesis statistik : Ho : β1 < 1,8945, artinya TPT berpengaruh positif terhadap Tingkat Kemiskinan di Indonesia. Ha : β1 > 1,8945, artinya TPT berpengaruh positif signifikan terhadap Tingkat Kemiskinan di Indonesia.
Ho : β2 < 1,8945, artinya variabel JP berpengaruh Positif terhadap Tingkat Kemiskinan di Indonesia.
Ha : β2 > 1,8945, artinya variabel JP berpengaruh positif signifikan terhadap Tingkat Kemiskinan di Indonesia.
a. Pengujian nilai IPM secara parsial terhadap Tingkat Kemiskinan adalah : Tabel 5. Hasil Uji t Indeks Pembangunan Manusia
Variabel Koefisien t-statistik/ t-hitung t-tabel Probabilitas Kesimpulan IPM -1.574501 -3.392709 1.8945 0.0116 Terima H 0

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 1120
Sumber: Eviews 10 Berdasarkan tabel diatas, dapat dilihat bahwa t-hitung sebesar -3.392709 lebih kecil daripada t- tabel sebesar 1.8945. Maka menerima Ho dan menolak Ha, yang berarti bahwa variabel IPM berpengaruh negatif signifikan terhadap kemiskinan di Indonesia.
b. Pengujian nilai TPT secara parsial terhadap Kemiskinan adalah :
Tabel 6. Hasil Uji t Tingkat Pengangguran Terbuka
Variabel Koefisien t-statistik /t-hitung t-tabel Probabilitas Kesimpulan TPT 0.134729 1.368484 1.8945 0.2135 Terima H o
Sumber: Eviews 10 Berdasarkan tabel 7, dapat dilihat bahwa t-hitung sebesar 1.368484 lebih kecil daripada t-tabel sebesar 1.8945. Maka menerima Ho dan menolak Ha, yang berarti bahwa variabel TPT berpengaruh positif tidak siginifkan terhadap Kemiskinan di Indonesia.

## 2. Hasil Uji f (Keberartian Keseluruhan)
a. Taraf nyata:
Dengan tarif nyata (α) = 5 % atau tingkat keyakinan 95% dengan derajat kebebasan df = (k-1 (df1)) (n-k-1 (df2)) = (3-1) (10-3-1) = (2) (6), diperoleh nilai Ftabel sebesar 4.737 untuk seluruh model persamaan. (k = Total Variabel, n= jumlah observasi)
b. Kriteria Pengujian: H0 diterima jika Fhitung < 5.143 H0 ditolak jika Fhitung > 5.143
c. Rumusan hipotesis statistik: H0: β1, β2 < 5.143 = IPM dan TPT secara bersama-sama berpengaruh positif terhadap Kemiskinan di Indonesia.
Ha : β1, β2 > 5.143 = IPM dan TPT secara bersama-sama berpengaruh positif signifikan terhadap Kemiskinan di Indonesia.
Tabel 7. Hasil Uji F Variabel f-statistik f-tabel Probabilitas Kesimpulan IPM,TPT 7.17035 5.143 0.0202 Terima H a Sumber: Eviews 10
Berdasarkan tabel, dapat dilihat bahwa f-hitung sebesar 7.17035 lebih besar daripada f tabel sebesar 5.413. Maka menerima Ha dan menolak Ho, yang berarti bahwa variabel Indeks Pembangunan Manusia dan Pengangguran secara bersama-sama berpengaruh positif signifikan terhadap Kemiskinan di Indonesia.

## 3. Hasil Uji Koefisien determinasi (R2 ) Tabel 8. Hasil Uji Koefisien Determinasi
Dependent Variable: LOG(JPM) Method: Least Squares Date: 05/13/24 Time: 21:30
Sample: 2014 2023 Included observations: 10 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 16.68336 2.003568 8.326821 0.0001 LOG(IPM) -1.574501 0.464084 -3.392709 0.0116 LOG(TPT) 0.134729 0.098451 1.368484 0.2135 R-squared 0.671987 Mean dependent var 10.20185 Adjusted R-squared 0.578269 S.D. dependent var 0.044427 S.E. of regression 0.028851 Akaike info criterion -4.009987 Sum squared resid 0.005827 Schwarz criterion -3.919211 Log likelihood 23.04993 Hannan-Quinn criter. -4.109567 F-statistic 7.170305 Durbin-Watson stat 1.371340 Prob(F-statistic) 0.020212

## Sumber:Eviews10
Nilai R² terletak pada 0 < R² < 1, suatu nilai R² mendekati 1 yang artinya modelnya semakin baik. Sedangkan nilai R² yang bernilai nol berarti tidak ada hubungan antara variabel tak bebas dengan variabel yang menjelaskan.
Dari tabel, Dengan letak R² < 1 dengan nilai 0 < 0,67 < 1, hal ini berarti bahwa varians dari Indeks Pembangunan Manusia dan Pengangguran mampu menjelaskan varians dari Tingkat Kemiskinan sebesar 67%, sedangkan 33% sisanya dijelaskan oleh variabel lain di luar model.

## Pembahasan Hasil Penelitian
1. Pengaruh IPM Terhadap Kemiskinan Berdasarkan hasil regresi, koefisien regresi untuk variabel IPM menunjukkan tanda negatif, yakni sebesar -1.574501. Berdasarkan uji signifikansi parsial, pengaruh variabel IPM terhadap Kemiskinan di Indonesia menunjukan angka yang tidak signifikan. Hal ini ditunjukkan oleh nilai t hitung variabel IPM sebesar -3.392709 lebih kecil daripada nilai t tabel sebesar 1.89458 dengan tingkat kepercayaan 95% (α = 0,05). Dengan demikian IPM berpengaruh negatif tidak signifikan terhadap Keniskinan. Hal ini berarti bahwa dengan kenaikan IPM sebesar 1 persen, maka akan berakibat pada penurunan nilai Tingkat Kemiskinan sebesar 1.5745 persen dengan asumsi cateris paribus.
Penelitian ini sejalan dengan penelitian Ari Kristin Prasetyoningrum (2018) dengan judul “Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Pertumbuhan Ekonomi dan Pengagguran Terhadap Kemiskinan di Indonesia“ yang mengatakan IPM berpengaruh negatif dan signifikan, berkurangnya tingkat kemiskinan karena IPM yang meningkat mengindikasikan bahwa IPM dapat meningkatkan produktivitas kerja manusia, yang akan meningkatkan pendapatan untuk memenuhi kebutuhan hidup layak, sehingga menurunkan angka kemiskinan.

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.4, Mei 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 1122
2. Pengaruh TPT Terhadap Kemiskinan Berdasarkan hasil regresi, koefisien regresi untuk variabel TPT menunjukkan tanda positif, yakni sebesar 0.134729. Berdasarkan uji signifikansi parsial, pengaruh variabel TPT terhadap Kemiskinan di Indonesia menunjukan angka yang tidak signifikan. Hal ini ditunjukkan oleh nilai t hitung variabel TPT sebesar 1.368484 lebih kecil daripada nilai t tabel sebesar 1.89458 dengan tingkat kepercayaan 95% (α = 0,05). Dengan demikian, TPT berpengaruh positif tidak signifikan terhadap kemiskinan di Indonesia. Hal ini berarti bahwa dengan kenaikan TPT sebesar 1 persen, maka akan berakibat pada peningkatan nilai Tingkat Kemiskinan sebesar 1.3684 persen dengan asumsi cateris paribus.
Penelitian ini sejalan dengan penelitian Meti Astuti dan Indri Lestari (2018) dengan judul “ Analisis Pengaruh Tingkat Pertumbuhan Ekonomi dan Tingkat Pengangguran Terhadap Tingkat Kemiskinan diKabupaten/Kota Kulonprogo, Bantul, Gunung Kidul, Sleman, dan Yogyakarta ” yang mengatakan bahwa tingkat pengangguran berpengaruh positif tidak signifikan terhadap tingkat kemiskinan, dikarenakan meningkatnya jumlah angkatan kerja usia 15 tahun ke atas (pelajar dan mahasiswa), namun mereka masih mampu memenuhi kebutuhan pokoknya karena masih dalam tanggungan orang tua. Selain itu tidak sebandingnya antara pertumbuhan ekonomi dengan jumlah angkatan kerja yang tersedia.
KESIMPULAN Berdasarkan hasil analisis yang telah diuraikan, maka dapat ditarik kesimpulan terkait tujuan penelitian ini sebagai berikut:
1. IPM berpengaruh negatif tidak signifikan terhadap Tingkat Kemiskinan di Indonesia Tahun 2014-2023 dengan menggunakan Tingkat kepercayaan sebesar 95% atau =0,05.
2. TPT berpengaruh positif tidak signifikan terhadap Tingkat Kemiskinan di Indonesia Tahun 2014-2023 dengan menggunakan Tingkat kepercayaan sebesar 95% atau =0,05. 3. IPM dan TPT secara Bersama-sama berpengaruh positif terhadap Tingkat Kemiskinan dengan menggunakan Tingkat kepercayaan 95% atau dengan alpha ( ) =0,05.

## DAFTAR REFERENSI
Ariwuni Dwi A, M., & Kartika N, I. (2019). Pengaruh Pdrb Dan Pengeluaran Pemerintah Terhadapipm Dan Tingkat Kemiskinandikabupaten/Kota Provinsi Bali. E-Jurnal EP Unud ,
8 (12), 2927–3958.
Fadila, R., & Marwan, M. (2020). Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan Pertumbuhan Ekonomi terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Sumatera Barat periode tahun 2013-2018. Jurnal Ecogen , 3 (1), 120. https://doi.org/10.24036/jmpe.v3i1.8531 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.
Kasim, R., Engka, D. S. M., & Siwu, H. D. (2021). Analisis Pengaruh Inflasi, Pengangguran Dan Belanja Pemerintah Terhadap Kemiskinan Di Kota Manado. Jurnal EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi , 9 (1), 953–963. Masdi, M., Yuniza, N., & Nurkhalis, N. (2023). Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia Dan Pengangguran Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Provinsi Aceh. Jurnal Ekonomi Dan Pembangunan , 14 (1), 101–113. https://doi.org/10.22373/jep.v14i1.781 Nurjannah, Sari, L., & Yovita, I. (2022). Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk, Indeks Pembangunan Manusia Dan Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Kemiskinan Di
Provinsi Riau Tahun 2002-2021. Jurnal Ekonmi Dan Bisnis , 11 (1), 567–574. Pasuria, S., & Triwahyuningtyas, N. (2022). Pengaruh Angkatan Kerja, Pendidikan, Upah Minimum, Dan Produk Domestik Bruto Terhadap Pengangguran Di Indonesia. SIBATIK JOURNAL: Jurnal Ilmiah Bidang Sosial, Ekonomi, Budaya, Teknologi, Dan Pendidikan ,
1 (6), 795–808. https://doi.org/10.54443/sibatik.v1i6.94 Setiawan, D., & Muafiqie, H. (2017). Faktor-Faktor Determinan yang Berpengaruh Pada Tingkat Pengangguran Di Indonesia Periode 2000-2016. Journal of Public Power , 1 (1), 1–16. Retrieved from http://ejournal.undar.ac.id/index.php/jpp/article/view/183/107 Wati, E., & Sadjiarto, A. (2019). PENGARUH INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIADAN PRODUK DOMESTIKREGIONAL BRUTOTERHADAP KEMISKINAN. Resma , 2 (1).