## PENDAHULUAN
Salah  satu  sasaran  pembangunan nasional  adalah  menurunkan  tingkat kemiskinan.  Kemiskinan  merupakan salah  satu  penyakit  dalam  ekonomi, sehingga  harus  disembuhkan  atau paling  tidak  dikurangi.  Menurut  M.
Nasir dalam (Ernawati, 2012), permasalahan  kemiskinan  memang merupakan permasalahan yang kompleks  dan  bersifat  multidimensi.
Oleh  karena  itu,  upaya  pengentasan kemiskinan  harus  dilakukan  secara komprehensif,  mencakup  berbagai aspek  kehidupan  masyarakat,  dan dilaksanakan secara terpadu.
Todaro dan Smith (2006) berpendapat  bahawa  salah  satu  inti dari  masalah  pembangunan  adalah penanggulangan kemiskinan. Penelitian oleh World  Bank (2006)  menemukan faktor–faktor  penentu  kemiskinan  di
Indonesia  dari  sisi  non  pendapatan
1 Dosen  Fakultas  Ekonomi  Universitas Batanghari
yaitu.  (1).  Pendidikan,  terutama pendidikan  dasar.  (2).  Pekerjaan, terutama pekerjaan di bidang pertanian  sangat  terkait  dengan kemiskinan.  (3).  Isu–isu  gender, perempuan  sebagai  kepala  keluarga lebih  rentan  terhadap  kemiskinan. (4).  Akses  terhadap  pelayanan  dasar dan infrastruktur. (5). Lokasi
geografis, lokasi yang kurang strategis dan terpencil dapat menimmbulkan  ketimpangan  antar wilayah. Arsyad (2010) menjelaskan bahwa  suatu  negara  akan  tetap miskin  sehingga  akan  mengalami kesulitan  untuk  mencapai  tingkat yang  pembangunan  yang  tinggi disebabkan
oleh lingkaran
kemiskinan.  Lingkaran  kemiskinan terjadi  karena  suatu  kekuatan  yang saling mempengaruhi satu sama lain, intinya  konsep  lingkaran  kemiskinan mengasumsikan bahwa: (1) ketidakmampuan untuk
mengerahkan  tabungan  yang  cukup;

## PENGARUH PERTUMBUHAN EKONOMI, INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DAN BELANJA LANGSUNG TERHADAP KEMISKINAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAMBI
Muhammad Amali 1

## Abstract
The  data  in  the  research  is  the  secondary  data  with  quantitative  method namely, the total of poverty resident, economic growth, shopping data regency/city in  Jambi  province  in  2010-2013  by  using  panel  data.  The  result  of  research indicated that as parcial economic growth (PER) and index human building (IPM) influence  positive  regarding  poverty  (Y)  while  direct  shopping  (BL)  influence positive  regarding  poverty  (Y).  this  thing  look  like  claimed  statistic  –t  value  for variable  PER  (B1)  which  the  value  bigger  from    t-prob  (-2,267347>0,0288),  it means H0 refused H1 accepted. This thing indicated that economic growth (PER) as long period 2010-2013 influenced significant regarding poverty regency / city in Jambi province.  For statistic –t value for variable index human building  IPM (B2) claimed the value which bigger from T-prob (1,490156<0,1440), it means H0 accepted  H1  refused.  This  indicated  that  IPM  influence  nothing  significant regarding  development  or  rising  poverty  regency  /  city  in  Jambi  province. However,  as simultaneous for economic growth (PER) and index human building (IPM)  and  direct  shopping  (BL)  influence  significant  poverty  development  (Y) regency/city in Jambi province.
Keyword    :    total  resident  poverty,  economic  growth,    direct  shopping  data  and data indeks human building
(2)  kurangnya  faktor  pendorong untuk  kegiatan  investasi  modal;  dan (3)  tingkat  pendidikan  dan  keahlian masyarkat yang relatif masih rendah, merupakan  tiga  faktor  utama  yang menghambat  proses  pembentukan modal dan pembangunan ekonomi di berbagai  negara  sedang  berkembang (Arsyad, 2010).
Sejak  pemerintahan  orde  baru sampai sekarang keberhasilan pembangunan ekonomi selalu dikaitkan dengan kenaikan perkembangan  ekonomi.  Hal  ini  di sebabkan  perkembangan  ekonomi mempunyai  dampak  multiplier  yang besar terhadap banyak aspek ekonomi  dan  sosial  masyarakat, terutama terhadap beberapa permasalahan  ekonomi  dan  sosial misalnya  kemiskinan,  ketimpangan pendapatan,  pengangguran,  inflasi, pendidikan, kesehatan dan keamanan yang bersifat struktural dalam perekonomian ( Tan, 2010). Kemiskinan  merupakan  persoalan yang kompleks karena banyak faktor yang mempengaruhi terciptanya kemiskinan.  Sebagai  masalah  yang bersifat  multidimensi,  kemiskinan berkaitan  dengan  berbagai  aspek kehidupan masyarakat sehingga upaya  untuk  memecahkan  masalah kemiskinan  tidaklah  mudah.  Banyak faktor  yang  ditenggarai  berpengaruh besar  terhadap  kondisi  kemiskinan. Tingkat  pendidikan  yang  rendah (81,40  persen  kepala  rumah  tangga miskin  berpendidikan  SD  kebawah pada tahun 2009) membuat penduduk miskin mempunyai keterbatasan  untuk  mengembangkan diri. Akibatnya mereka tidak mampu berkompetisi untuk memasuki lapangan kerja yang semakin terbatas dan  membutuhkan  kualifikasi  yang tinggi. Merekan terpaksa menganggur  atau  bekerja  dengan upah yang rendah sehingga pendapatannya tidak cukup memadai
untuk memenuhi kebutuhan
dasarnya.  Pendapatan  yang  sangat terbatas  ini  pada  akhirnya  membawa dampak  negatif  seperti  buruknya derajat  kesehatan  dan  gizi  yang kemudian berpengaruh pada rendahnya  daya  tahan  fisik  dan  daya pikir  sehingga  dapat  mengurangi prakarsa  dan  inisiatif.  Sulit  bagi mereka untuk dapat mengubah nasibnya dari kondisi miskin menuju kondisi yang lebih baik tanpa adanya bantuan dari pihak lain. (Badan Pusat Statistik,2009). Pertumbuhan ekonomi yang tinggi  menjadi  salah  satu  prioritas pembangunan  suatu  negara,  yang merupakan  salah  satu  indikator keberhasilan
pembangunan.
Pertumbuhan ekonomi  juga  digunakan  sebagai indikator  untuk  mengukur  kinerja ekonomi  suatu  negara.  Menurut Mankiew (2007) pertumbuhan ekonomi yang dihitung dari pertumbuhan  produk  domestik  bruto adalah  rangkuman  aktivitas  ekonomi suatu  masyarkat  selama  periode waktu tertentu. Dengan meningkatnya aktivitas ekonomi masyarakat maka akan meningkatkan jumlah  nilai  barang  dan  jasa  yang dihasilkan  dari  seluruh  kegiatan perekonomian, sehingga akan
meningkatkan pendapatan dan kesejahateraan  dalam  masyarakat yang  akan  diikuti  dengan  penurunan tingkat kemiskinan. Salah satu indikator yang membedakan  antara  negara  maju dengan  negara  berkembang  adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM).  Angka  indeks  Pembangunan Manusia  (IPM),  mencakup  tiga komponen  dasar  yang  mengukur kualitas hidup manusia yaitu kesehatan,  pendidikan,  dan  standar hidup  layak  di  dalam  masyarakat. Menurut  beberapa  penelitian  Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
mempunyai peranan dalam mengurangi  kemiskinan.  Dengan meningkatnya kualitas hidup manusia yaitu peningkatan kesehatan,  pendidikan,  dan  standar hidup  layak,  yang  ditandai  dengan meningkatnya angka Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM),  maka akan meningkatkan produktifitas masyarakat,  sehingga  pendapatan masyarakat  akan  meningkat,  yang pada  akhirnya  masyarakat  tersebut akan  dapat  keluar  dari  lingkaran kemiskinan.
Indeks  Pembangunan  Manusia yang  mencerminkan  kualitas  SDM untuk  kabupaten/kota  provinsi  jambi mengalami  peningkatan  tertinggi  di kabupaten  bungo  selama  periode 2010-2013  sebesar  0,79  persen sedangkan Indeks Pembangunan Manusia  terendah  selama  periode 2010-2013  adalah  di  kabupaten kerinci sebesar 0,55. Belanja pemerintah dapat dibedakan  antara  belanja  langsung dan belanja tidak langsung. Diharapkan  perkembangan  belanja langsung lebih cepat daripada belanja  tidak  langsung.  Namun sering  dalam  era  otonomi  justru sebaliknya  dalam  aspek  belanja pembangunan  dialokasikan  kepada sektor  ekonomi  yang  proporsional. Sementara  anggaran  belanja  tidak langsung    lebih  banyak  digunakan untuk kebutuhan yang tidak berdampak langsung kepada perkembangan  sektor  riil,  yang berarti relatif kecil dampak positifnya  terhadap  kemiskinan  dan kesempatan kerja.
Untuk itu perlu dilakukan analisis bagaimana pengaruh dari tiga variabel  yang  menjadi  indikator keberhasilan  pembangunan  yaitu, pertumbuhan ekonomi, Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM),  dan belanja langsung terhadap
kemiskinan di Kabupten/Kota Provinsi Jambi 2010-2013. Sedangkan tujuannya untuk mengetahui  kondisi  dan  pengaruh pertumbuhan ekonomi, Indeks Pembangunan  Manusia,  dan  belanja langsung terhadap kemiskinan
kabupaten/kota di Provinsi Jambi.

## TINJAUAN PUSTAKA
Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi Terhadap  Kemiskinan Pertumbuhan ekonomi menunjukkan  sejauh  mana  aktivitas perekonomian  akan  menghasilkan tambahan  pendapatan  masyarakat pada suatu periode tertentu.
Perekonomian  dianggap  mengalami pertumbuhan  bila  seluruh  balas  jasa riil  terhadap  penggunaan    faktor produksi  pada  tahun  tertentu  lebih besar  daripada  pendapatan    riil masyarakat      pada      tahun sebelumnya.      Indikator      yang digunakan      untuk      mengukur pertumbuhan ekonomi adalah tingkat pertumbuhan Produk Domestik Bruto (PDB) riil. Proses pembangunan memerlukan Gross National Product  (GNP) yang  tinggi  dan pertumbuhan  ekonomi  yang  cepat. Dibanyak  negara  syarat  utama  bagi terciptanya  penurunan  kemiskinan yang  tetap  adalah  pertumbuhan ekonomi. Pertumbuhan ekonomi memang tidak cukup untuk
mengentaskan kemiskinan tetapi biasanya pertumbuhan ekonomi merupakan  sesuatu  yang  sangat dibutuhkan, walaupun begitu pertumbuhan ekonomi yang baguspun  menjadi  tidak  akan  berarti bagi  masyarakat  miskin  jika  tidak diiringi  dengan  penurunan  yang tajam  dalam  pendistribusian  atau pemerataannya.
Pengaruh  Indeks  Pembangunan Manusia  Terhadap  Kemiskinan
Indeks  Pembangunan  Manusia terdiri  dari  tiga  komponen  yang berhubungan dengan tingkat produktifitas masyarakatnya. Dengan masyarakat yang sehat dan berpendidikan, produktifitas masyarakat akan meningkat dan akan meningkatkan pula pengeluaran untuk  konsumsinya.  Todaro  (2004) mengatakan  bahwa  pembangunan manusia merupakan tujuan pembangunan itu sendiri. Yang mana pembangunan  manusia  memainkan peranan  kunci  dalam  membentuk kemampuan  sebuah  negara  dalam menyerap  teknologi  modern  dan untuk mengembangkan  kapasitasnya  agar tercipta pertumbuhan serta pembangunan yang berkelanjutan. Menurut Napitupulu (2007) indeks pembangunan manusia memuat  tiga  dimensi  penting  dalam pembangunan  yaitu  terkait  dengan aspek  pemenuhan  kebutuhanakan hidup panjang umur (Longevity) dan hidup  sehat  (healthy  life),untuk mendapatkan pengetahuan (theknowledge) dan mempunyai akses  kepada  sumberdaya  yang  bisa memenuhi  standar  hidup.  Artinya, tiga dimensi penting dalam pembangunan manusia tersebut sangat berpengaruh terhadap kemiskinan. Pengaruh Belanja Langsung Terhadap  Kemiskinan Dalam  rangka  mencapai  kondisi masyarakat yang sejahtera pemerintah  menjalankan    berbagai macam    program    pembangunan ekonomi,    aktivitas  pemerintah dalam    melakukan    pembangunan membutuhkan    dana    yang    cukup besar, pengeluaran pemerintah mencerminkan  kombinasi  produk yang dihasilkan untuk   menyediakan barang    publik    dan    pelayanan kepada      masyarakat    yang  memuat
pilihan  atas  keputusan   yang  dibuat oleh  pemerintah.
Dalam  kebijakan  fiskal  dikenal ada  beberapa  kebijakan  anggaran yaitu  anggaran berimbang, anggaran surplus dan anggaran defisit. Menurut  Mangkoesoebroto  (dalam Abdul  Aziz,  2010)  anggaran  surplus digunakan  jika  pemerintah  ingin mengatasi masalah inflasi. Sedangkan anggaran defisit digunakan  jika  pemerintah  ingin mengatasi  masalah  pengangguran dan peningkatan pertumbuhan ekonomi. Jika pemerintah merencanakan peningkatan pertumbuhan ekonomi untuk mengurangi  angka  pengangguran maka pemerintah dapat meningkatkan pengeluarannya. Hipotesis Diduga  pengaruh  pertumbuhan ekonomi, Indeks Pembangunan Manusia  dan  Belanja  Langsung berpengaruh negatif terhadap kemiskinan di
kabupaten/kota Provinsi Jambi.

## METODE PENELITIAN Jenis Data
Adapun data yang dibutuhkan dalam penelitian ini antara lain :
a) Data  jumlah  penduduk  miskin masing-masing  di  kabupaten/kota di  Provinsi  Jambi  tahun  2010-
2013. b) Data pertumbuhan ekonomi
masing-masing  kabupaten/kota  di Provinsi Jambi tahun 2010-2013
c) Data  belanja  langsung  masing- masing kabupaten/kota di Provinsi Jambi tahun 2010-2013 d) Data Indeks Pembangunan Manusia  kabupaten/kota  Provinsi Jambi tahun 2010-2013

## Sumber Data
Data  dalam  penelitian  ini  adalah data  kuantitatif.Lembaga  pengumpul data  dalam  penelitian ini antara lain: Badan  Pusat  Stastistik  Provinsi
Jambi  dalam  beberapa  terbitan,
literatur-literatur serta informasi- informasi  tertulis  baik  yang  berasal dari instansi terkait maupun internet, yang  berhubungan  dengan  topik penelitian  untuk  memperoleh  data sekunder. Metode analisis data Regresi Data Panel. Untuk mengetahui pengaruh pertumbuhan ekonomi, Indeks Pembangunan  Manusia  dan  belanja langsung  terhadap  kemiskinan  di kabupaten/kota  Provinsi  Jambi  dapat digambarkan  dalam  fungsi  sebagai berikut :
𝒀 𝒊𝒕 =  𝜶  + 𝜷 𝟏 𝑷𝑬𝑹 𝒊𝒕 + 𝜷 𝟐 𝑰𝑷𝑴 𝒊𝒕 + 𝜷 𝟑 𝑳𝒐𝒈 𝑩𝑳 𝒊𝒕 +  𝜺 𝒊𝒕 .........................(3.2) Keterangan : A =  Intersep β1, β2, β3 =  Pertumbuhan  ekonomi,  Indeks  Pembangunan  Manusia,  Belanja Langsung 𝜀 it = Error Term i = Urutan Kabupaten/Kota (i = 1,2,..............11) t = Series Tahun 2010-2013 Y = Kemiskinan PER = Pertumbuhan Ekonomi Kab/Kota Provinsi Jambi IPM = Indeks Pembangunan Manusia Kab/Kota Provinsi Jambi BL = Belanja Langsung Kab/Kota Provinsi Jambi Log = Logaritma
Ada  tiga  metode  yang  bisa digunakan untuk bekerja dengan data panel,  sebagai  berikut  (Gujarati, 2003): a. Metode Common-Constant ( Pooled Ordinary least square/ PLS).
b. Metode  Fixed  effect (Fixed  effect Model/FEM).
c. Metode  Random  effect (Random effect Model/REM).
Uji Kesesuaian Model.
Untuk  menguji  kesesuaian  atau kebaikan  model  dari  ketiga  metode pada  teknik  estimasi  model  dengan data panel digunakan Chow Test dan Hausman Test . Chow Test digunakan untuk  menguji  kesesuaian  model antara  model  yang  diperoleh  dari pooled least  square dengan  model yang  diperoleh  dari  metode fixed effect . Selanjutnya dilakukan Hausman  Test terhadap  model  yang terbaik  yang  diperoleh  dari  hasil
Chow Test dengan  model  yang diperoleh dari metode random effect. Chow Test.
Chow Test dimana beberapa buku menyebutnya  sebagai  pengujian  F- statistik  adalah  pengujian  untuk memilih apakah model yang
digunakan Pooled  Least  Square atau Fixed  Effect .  Sebagaimana  yang diketahui  bahwa  terkadang  asumsi bahwa  setiap  unit cross  section
memiliki perilaku yang sama cenderung  tidak  realistis  mengingat dimungkinkan  setiap  unit cross section memiliki  perilaku  yang berbeda. Dalam pengujian ini dilakukan  dengan  hipotesa  sebagai berikut :
H0 : Model Pooled Least Square H1 : Model Fixed Effect Hausman Test.
Hausman  Test  adalah  pengujian statistik  sebagai  dasar  pertimbangan dalam memilih apakah menggunakan model fixed  effect atau  model random effect . Seperti yang diketahui bahwa  penggunaan  model fixed effect mengandung  suatu  unsur trade-off yaitu  hilangnya  derajat bebas  dengan  memasukkan  variabel
dummy . Namun, penggunaan metode random effect juga harus memperhatikan ketiadaan pelanggaran asumsi dari setiap komponen  galat.  Hausman  Test dilakukan  dengan  hipotesa  sebagai berikut :
H0 : Model Random Effect
H1 : Model Fixed Effect Pengujian Hipotesis. Koefisien Determinasi (R squared). Analisis  ini  digunakan  untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel bebas  1 ,  2 ,  3 yang diterangkan  oleh  variabel  terikat yang dilihat dari nilai  R² koefisien determinasi Uji F ( F- Test ).
Uji  F  digunakan  untuk  menguji signifikan  koefisien  regresi  secara bersamasama anatara variabel dependent dengan variabel independent  atau  Variabel  bebas secara  bersama  -  sama  terhadap variabel terikat .
Uji t ( t – test ).
Uji  t  dilakukan  untuk  menguji signifikansi  yang  ditaksir  sebagai pengaruh  antara  variabel  bebas terhadap  variabel  terikat,  digunakan uji t statistik (t- test)
HASIL DAN PEMBAHASAN model  regresi  data  panel  yang terdiri  atas  tiga  pendekatan,  yaitu model Pooled  Least  Squares, model fixed effect dan model random effect . Adapun  ringkasan  hasil  estimasi untuk  ketiga  model  diperlihatkan pada tabel berikut ini.

## Tabel.1
Hasil Estimasi Model Regresi Data Panel Pooled Least Squares
Dependent Variable: Y? Method: Pooled Least Squares Date: 02/24/16   Time: 15:33 Sample: 1 4 Included observations: 4 Cross-sections included: 11 Total pool (balanced) observations: 44
Variable Coefficient  Std. Error t-Statistic Prob. C -197.6231 114.1971  -1.730543 0.0912 PER? 0.963333 1.968258 0.489434 0.6272 IPM? 0.318891 0.985711 0.323513 0.7480 LOG(BL?) 9.761946 4.420458 2.208356 0.0330 R-squared 0.119543     Mean dependent var 24.06364 Adjusted R-squared 0.053508     S.D. dependent var 11.69470 S.E. of regression 11.37752     Akaike info criterion  7.787664 Sum squared resid 5177.919     Schwarz criterion 7.949863 Log likelihood -167.3286     Hannan-Quinn criter.  7.847815 F-statistic 1.810310     Durbin-Watson stat 0.118520 Prob(F-statistic) 0.160802 Keterangan:*) Signifikan pada α = 5% Dari  tabel  1  diatas  model Pooled Least  Squares yang  dipilih  saat  ini
tidak  menunjukkan  perbedaan antara diantara  data  matrix  pada  dimensi
2 R
cross  section dalam  hal  ini  daerah kabupaten/kota  di  Provinsi  Jambi. Model  ini  menunjukan  konstanta  β0 kabupaten/kota sama yaitu -197,6231 dan hasil output dengan menggunakan PLS juga menunjukkan  R-squared  yang  lebih rendah dibandingkan fixed effect (R- squared  PLS  0,119543  <  R-squared fixed effect 0,990473) dan cenderung membatasi  dan  tidak  menangkap keadaan yang sebenarnya atas hubungan  antara  variabel  bebas dengan  variabel  terikat,  begitu  juga hubungan  diantara  individu  atau daerah cross section yang tidak ada.
Model  PLS  begitu  sederhana untuk  mendiskripsikan  fenomena yang  ada,  maka  data  diolah  dengan model fixed  effect. Hasil  output  dari regresi  panel  data  dengan  metode fixed effect dapat dilihat pada tabel 2.
Dari tabel 2 dibawah dari penelitian ini dapat ditemukan bahwa jumlah  variabel  individu  atas  uji  t- stat  ada  beberapa  variabel  yang signifikan yaitu variabel Pertumbuhan  Ekonomi  (PER)  dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan  Belanja  Langsung  (BL)  dimana tingkat signifikannya lebih kecil dari α  =  5%.  Namun  nilai  Adjusted  R- squared  0,986344  memberikan  nilai yang tinggi dengan R-squared 0,990473.  Nilai  probability  F-stat senilai  0,000000  memberikan  artian bahwa model tersebut highly significant  dengan  nilai  Durbin- Watson  stat  sebesar  2,427791  yang melebihi  pada  range  angka  2. Melalui pengujian statistik, pemilihan  diantara  kedua  model  ini dapat terselesaikan dengan pengujian F-stat. Dengan demikian model yang dipilih adalah model fixed effect.

## Tabel 2

## Hasil Estimasi Model Regresi Data Panel Fixed Effect
Dependent Variable: Y? Method: Pooled Least Squares Date: 02/24/16   Time: 15:34 Sample: 1 4 Included observations: 4 Cross-sections included: 11 Total pool (balanced) observations: 44
Variable Coefficient  Std. Error t-Statistic Prob. C -72.49917 39.34301  -1.842746 0.0753 PER? -0.721699 0.317777  -2.271088 0.0305 IPM? 1.437655 0.841625 1.708189 0.0979 LOG(BL?) -0.237730 1.438781  -0.165230 0.8699 Fixed Effects (Cross) _BTH—C 1.410619 _BUNGO—C -4.799051 _KERINCI—C -8.494531 _KOJAM—C 23.77199 _KOSUNPEN—C  -26.24920 _MERANGIN—C 6.497280 _MUAJAM—C -5.106018 _SRL—C 2.610333 _TANJABAR—C 9.018250

## _TANJABTIM—C  3.825244
_TEBO—C -2.484910

## Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.990473     Mean dependent var 24.06364 Adjusted R-squared 0.986344     S.D. dependent var 11.69470 S.E. of regression 1.366616     Akaike info criterion  3.715924 Sum squared resid 56.02921     Schwarz criterion 4.283621 Log likelihood -67.75033     Hannan-Quinn criter.  3.926454 F-statistic 239.9124     Durbin-Watson stat 2.427791 Prob(F-statistic) 0.000000
Keterangan:*) Signifikan pada α = 5%
Berdasarkan  hasil  estimasi  untuk model regresi data panel Fixed Effect Model  secara  statistik  variabel  PER sebagai  variabel  independen sangat signifikan  dengan  nilai  probabilitas lebih  kecil  dari    α  =  5%  atau  0,05.
Dimana nilai probabilitas PER sebesar  0,0305  lebih  kecil  dari  α  =
5%  atau  0,05.  Sedangkan    variabel IPM dan BL tidak signifikan dengan nilai  probabilitas  0,0979  dan  0,8699 lebih  besar  dari    α  =  5%  atau  0,05. Maka  diperlukan  model  lain  yaitu model Random  Effect yang  dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini.
Dari  tabel  3  dari  penelitian  ini dapat  ditemukan  bahwa  jumlah variabel  individu  atas  uji  t-stat  ada beberapa variabel yang tidak signifikan yaitu variabel Pertumbuhan Ekonomi (PER), Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan  Belanja  Langsung  (BL)  dimana tingkat  signifikannya  lebih  dari  α  = 5%. Namun nilai Adjusted R-squared 0,224280  (lebih  rendah  dari  model fixed effect yaitu 0,986344)
memberikan  nilai  rendah  dengan  R- squared  0,278400.  Nilai  probability F-stat  senilai  0,004207  memberikan artian  bahwa  model  tersebut  highly significant  dengan  nilai  Durbin- Watson  stat  sebesar  1,737920  yang belum  mendekati  pada  range  angka 2.
Berdasarkan  hasil  estimasi  untuk model  regresi  data  panel Random
Effect Model secara statistik variabel PER  sebagai  variabel  independen sangat signifikan dengan nilai probabilitas lebih  kecil  dari    α  =  5% atau  0,05.  Dimana  nilai  probabilitas PER sebesar  0,0288  lebih kecil dari α  =  5%  atau  0,05.  Sedangkan variabel IPM dan BL tidak signifikan dengan  nilai  probabilitas  0,1440  dan 0,8470 lebih besar dari  α = 5% atau 0,05.

## Tabel. 3
Hasil Estimasi Model Regresi Data Panel Random Effect Dependent Variable: Y? Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects) Date: 02/24/16   Time: 15:34 Sample: 1 4 Included observations: 4 Cross-sections included: 11 Total pool (balanced) observations: 44 Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient  Std. Error t-Statistic Prob. C -60.64593 36.58016  -1.657891 0.1052 PER? -0.719144 0.317174  -2.267347 0.0288 IPM? 1.145250 0.768544 1.490156 0.1440 LOG(BL?) 0.259063 1.334364 0.194147 0.8470 Random Effects (Cross) _BTH—C 1.427690 _BUNGO—C -5.133580 _KERINCI—C -8.108277 _KOJAM—C 24.49786 _KOSUNPEN—C  -24.94795 _MERANGIN—C 6.149457 _MUAJAM—C -5.255877 _SRL—C 2.418632 _TANJABAR—C 8.652191 _TANJABTIM—C  3.154931 _TEBO—C -2.855072 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 11.43531 0.9859 Idiosyncratic random 1.366616 0.0141 Weighted Statistics R-squared 0.278400     Mean dependent var 1.435343 Adjusted R-squared 0.224280     S.D. dependent var 1.580365 S.E. of regression 1.391906     Sum squared resid 77.49615 F-statistic 5.144115     Durbin-Watson stat 1.737920 Prob(F-statistic) 0.004207 Unweighted Statistics R-squared -0.024053     Mean dependent var 24.06364 Sum squared resid 6022.395     Durbin-Watson stat 0.022364
Keterangan:*) Signifikan pada α = 5%

## Uji Hausman
Untuk  keperluan  memilih  model yang  terbaik  di  antara  model fixed
effect dan random  effect yang  akan
dijadikan model penelitian, langsung didasarkan pada uji Hausman berikut ini.

## Tabel. 4 Hasil Estimasi Uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test Pool: DAERAH Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 4.494147 3 0.2128 Cross-section random effects test comparisons: Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. PER? -0.721699 -0.719144 0.000383 0.8961 IPM? 1.437655 1.145250 0.117674 0.3940 LOG(BL?) -0.237730 0.259063 0.289564 0.3559 Hasil Uji statistik Hausman diatas kemudian  dibandingkan  dengan Chi
Square tabel dengan besarnya degree
of  freedom sama  dengan  jumlah variabel independen.
Syarat : χstatistik  >  χtabel  atau  P-value  <  α maka  Ho  ditolak  dan  model  yang dipilih  adalah Fixed  Effect begitu juga dengan sebaliknya.
Batas  kritis  untuk  menolak  Ho didasarkan  pada  kriteria chi-square
untuk  tingkat signifikansi sebesar  α dan  derajat  kebebasan  sebesar  df dituliskan:
Hχ2df Pada  tingkat signifikansi (α)
sebesar  5%  dan  derajat  kebebasan (df)  sebesar  k-1  =4-1  =  3,  maka besarnya batas kritisnya adalah  7,81. Adapun hasil perbandingan selengkapnya  ditunjukkan  oleh  tabel di bawah ini: Tabel. 5 Hasil Perbandingan Uji Hausman Chi Square Hitung (Hausman Test) Sign Chi-Square Tabel Kesimpulan 4,494147 < 7,81 Ho diterima Dengan demikian model yang dipilih adalah random effect Atau sebagai alternatif digunakan perbandingan sebagai berikut : P-value (Hausman test) sign alpha kesimpulan 0,2128 > 0,05 Ho  diterima  (dengan demikian model  yang  dipilih adalah random effect )
Pada  akhhirnya,  berdasarkan  uji statistik Hausman menunjukkan bahwa  model  yang  tepat  untuk memodelkan data panel pada penelitian  ini  adalah  pendekatan random effect . Sesuai  dengan  metode  penelitian maka  untuk  menganalisis  seberapa besar pengaruh pertumbuhan ekonomi,  distribusi  pendapatan,  dan belanja langsung terhadap kemiskinan,  dimana  metode  yang
digunakan  regresi  linear  berganda dengan  model Random  Effect  Model
(REM) yang merupakan data pooling atau  data  panel.  Dalam  hal  ini  dapat dilihat  hasil  perhitungan  regresi linear berganda antara PER (Pertumbuhan Ekonomi), IPM (Indeks  Pembangunan  Manusia),  BL (Belanja  Langsung)  terhadap  Y (Kemiskinan)  dengan  menggunakan alat analisis Eviews seri 6.0 dijelaskan oleh persamaan berikut :
Yit  = ‒60,646 ‒ 0,719 PERit + 1,145 IPMit + 0,259 LogBLit +µit,
Variabel t-Statistik Prob. C -1,657891 0,1052 PER? -2,267347 0,0288 IPM? 1,490156 0,1440 LogBL? 0,194147 0,8470 t-tabel = 2,021 F-test = 5,144115 F-prob = 0,004207 F-tabel = 2,61 R 2 = 0,278400
DW-test   = 1,737920
Untuk  menghitung  intersep  (β 0 ) koefisien pada masing-masing kabupaten/kota  di  Provinsi  Jambi dapat dirumsukan : intersep  individu  kab/kota  i  = intersep  ke  i  (β 0i )  +  intersep keseluruhan (β 0) Hasil perhitungan intersep belanja operasional  kabupaten/kota  dapat diperoleh sebagai berikut : β 0 untuk Kab. Batanghari (BTH) =  1,427690 ‒ 60,646 =  -59,218 β 0 untuk Kab. Bungo(Bungo) = -5,133580 ‒ 60,646 =  -65,780 β 0 untuk Kab. Kerinci (Kerinci) = -8,108277 ‒ 60,646 =  -68,754 β 0 untuk Kota Jambi(Kojam) =  24,49786 ‒ 60,646 =  -36,148 β 0 untuk Kota Sungai Penuh(Kosunpen) = -24,94795 ‒ 60,646 =  -85,594 β 0 untuk Kab. Merangin (Merangin) =  6,149457 ‒ 60,646 =  -54,497 β 0 untuk Kab. Muaro Jambi (MuaJam) =  -5,255877 ‒ 60,646 = -65,902 β 0 untuk Kab. Sarolangun (SRL) =   2,418632 ‒ 60,646 =  -58,227 β 0 untuk Kab. Tanjab Barat(Tanjabbar) =   8,652191 ‒ 60,646 =  -51,994 β 0 untuk Kab. Tanjab Timur(Tanjabtim) =   3,154931 ‒ 60,646 = -57,491 β 0 untuk Kab. Tebo (Tebo) =  -2,855072 ‒ 60,646 = -63,501 Dari  hasil  persamaan  regresi diatas  secara  keseluruhan  bahwa nilai koefisien β o untuk Kabupaten/Kota sebesar -60,646 artinya,  apabila  pada  periode  2010- 2013 tidak terjadi perubahan pertumbuhan ekonomi, indeks pembangunan  manusia,  dan  belanja langsung atau dengan asumsi konstan,  maka  kemiskinan  untuk
seluruh kabupaten/kota adalah mengalami penurunan sebesar 60,646  persen.  Ini  mengindikasikan bahwa pertumbuhan ekonomi, indeks pembangunan  manusia  dan  belanja langsung memicu daya tarik kemiskinan  dapat  meningkat  disuatu tempat  atau  daerah.  Penyebabnya ketiga  variabel  tersebut  menjadi mobilisasi  perpindahan  penduduk yang  akan  menjadi  beban  daerah sehingga memunculkan permasalahan baru yaitu kemiskinan. Sedangkan  koefisien  regresi  variabel PER  (β 1 ) diperoleh  nilai  sebesar ‒
0,719, artinya apabila terjadi kenaikan atau peningkatan pertumbuhan  ekonomi  sebesar  1 persen,  maka  akan  mengurangi kemiskinan  sebesar  0,719  persen dengan  asumsi  bahwa    variabel  lain tetap  ( Cateris  paribus )  atau  tidak terjadi  perubahan  atau  konstan. Dalam  hal  ini  sesuai  dengan  teori, dimana  pertumbuhan  ekonomi  dapat mampu mengurangi angka kemiskinan  pada  kabupaten/kota  di Provinsi Jambi. Pertumbuhan ekonomi  yang  sangat  lambat  dapat membuat  kemiskinan  begitu  lambat untuk  dituntaskan.  Sehingga  hal  ini harus  dilakukan  dengan  perencanaan yang  terintegrasi  dan  terkordinir dengan  baik  dengan  bermacam- macam kebijakan yang harus tercermin  dalam  setiap  kebijakan pemerintah  dan  dilakukan  secara bersama-sama  oleh  pemerintah  dan masyarakat  dalam waktu yang relatif panjang dan berkelanjutan.
Selanjutnya koefisien regresi variabel  IPM  (β 2 )  diperoleh  nilai sebesar  1,145,  artinya  apabila  terjadi kenaikan  atau  peningkatan  indeks pembangunan manusia (IPM) sebesar 1 persen, maka akan meningkatkan  kemiskinan  sebesar 1,145  persen  dengan  asumsi  bahwa variabel  lain  tetap  ( Cateris  paribus ) atau  tidak  terjadi  perubahan  atau
konstan. Hal ini membuktikan terjadinya  perbaikan  IPM,  namun demikian perbaikkan indeks pembangunan  manusia  belum  dapat menurunkan  angka  kemiskinan  di kabupaten/kota dalam Provinsi
Jambi.  Namun  kenyataan  mobilitas perpindahan  penduduk  pada  daerah yang laju IPM rendah ke daerah yang laju  IPM  yang  tinggi  semakin  besar menyebabkan  tingkat  kemiskinan semakin  tinggi.  Penyebabnya  IPM yang  tinggi  tentu  tidak  terlepas  dari layanan  pendidikan  dan  kesehatan yang  lebih  baik  menjadi  pemicu permasalahan baru yaitu perpindahan penduduk dan akhirnya menyebabkan angka kemiskinan juga meningkat. Untuk  koefisien  regresi  variabel
BL (β 3 ) diperoleh nilai sebesar 0,259, artinya  apabila  terjadi  peningkatan belanja  langsung  sebesar  1  persen,
maka akan meningkatkan kemiskinan  sebesar  0,259  persen dengan  asumsi  bahwa  variabel  lain tetap  ( Cateris  paribus )  atau  tidak terjadi  perubahan  atau  konstan.  Ini menunjukan bahwa peningkatan belanja langsung mengakibatkan terjadi  peningkatan  fasilitas  umum yang  berdampak  langsung  pada masyarakat seperti fasilitas pendidikan,  pelayanan  kesehatan, dan  kemudahan-kemudahan  lainnya yang  tersedia.  Namun  demikian alokasi  belanja  langsung  terkadang porsinya tidak sesuai dengan keinginan  masyarakat,  tetapi  sesuai dengan  keinginan  atau  visi  dan  misi dari  pemerintah.  Sehingga  bisa  saja terjadi peningkatan kemiskinan akibat  dari  peningkatan  belanja langsung. Dari hasil diatas terlihat
pemerintah daerah cenderung selama ini  melakukan  upaya  peningkatkan pertumbuhan  ekonomi  saja,  tetapi belum  dapat  mengatasi  kemiskinan yang  terjadi  pada  kabupaten/kota  di
Provinsi  Jambi.  Hal  ini  dikarenakan pemerintah hanya meningkatkan pertumbuhan  ekonomi  dalam  bentuk peningkatan  barang  dan  jasa  yang tidak  diikuti  pembangunan  ekonomi yang berkelanjutan. Akibatnya terjadi  kesenjangan  ekonomi  antar daerah dimana masing-masing daerah  meningkatkan  pendapatan daerahnya  berdasarkan  potensi  yang dimiliki. Sedangkan untuk memenuhi kebutuhan belanja daerahnya  masih  bergantung  pada pusat. Alokasi belanja daerah didominasi  untuk  belanja  tidak langsung,  sehingga  porsi  belanja langsung  semakin  kecil  dan  tentu berdampak kepada kurang tersedianya  fasilitas  umum  yang berdampak langsung pada masyarakat seperti fasilitas pendidikan,  pelayanan  kesehatan, dan  kemudahan-kemudahan  lainnya yang  tersedia.  Hal  ini  dikarenakan pemerintah  kabupaten/kota  memiliki kebijakan untuk mengatasi kemiskinan  melalui  belanja  tidak langsung berupa peningkatan belanja bantuan sosial dalam bentuk program pemerintah  seperti  samisake  dan bantuan langsung tunai.
Dengan  teknik  estimasi  Random Effect  dari  data  panel  ini  juga  dapat melihat perbedaan 11 kabupaten/kota di  Provinsi  Jambi  dalam  mengatasi kemiskinan.  Perbedaan  itu  dapat dilihat  dari  perbedaan  koefisien  β 0 (intersep) antar kabupaten/kota.
Dalam  hal  ini  Kota  Jambi  memiliki β 0 (intersep)  tertinggi  sebesar - 36,148 artinya  bila  mana  ada perubahan  pertumbuhan  ekonomi, indeks  pembangunan  manusia,  dan belanja  langsung  baik  antar  daerah maupun  antar  waktu,  maka  Kota Jambi mendapatkan pengaruh individu terhadap peningkatan penurunan angka kemiskinan terendaah  sebesar  36,148  persen.
Tingginya  nilai  intersep  Kota  Jambi
disebabkan  Kota  Jambi  merupakan pusat perekonomian
sehingga menjadi  magnet  bagi  daerah  lain dalam  mobilitas  perpindahan  faktor produksi yang semakin tinggi.
Akibatnya  Kota  Jambi  tidak  mampu mengatasi kesenjangan ekonomi antar daerah, sehingga kemiskinan di
Kota  Jambi  tertinggi  dibandingkan kabupaten/kota  lainnya  di  Provinsi Jambi.    Sebaliknya  Kota  Sungai Penuh memiliki β 0 (intersep) terendah  sebesar -85,594 bila  mana ada perubahan pertumbuhan ekonomi,  indeks  pembangunan,  dan belanja  langsung  baik  antar  daerah maupun  antar  waktu,  maka  Kota Sungai Penuh mendapatkan pengaruh individu terhadap penurunan angka kemiskinan tertinggi  sebesar  85,594  persen.
Rendahnya  nilai  intersep  disebabkan total  pertumbuhan  ekonomi,  indeks pembangunan  dan  belanja  langsung yang  dikeluarkan  pemerintah  Kota Sungai  Penuh  relatif  stabil  dari kabupaten/kota  lainnya.  Hal  ini disebabkan  Kota  Sungai  Penuh merupakan  daerah  hasil  pemekaran dari  Kabupaten  Kerinci  yang  secara bertahap memulai pembangunan daerahnya.  Maka  secara  bertahap
Kota Sungai Penuh mulai melakukan pembangunan  daerahnya  lebih  pesat dibandingkan daerah lain baik
berupa infrastruktur, sehingga menyebabkan  terjadi  peningkatan investasi  yang  berdampak  pada pengurangan  angka  pengangguran dan  kemiskinan.  Rendahnya  angka kemiskinan  di  Kota  Sungai  Penuh disebabkan  oleh  terbentuknya  Kota Sungai Penuh sebagai daerah otonom baru sejak 8 November 2008.
Dari  penjelasan  diatas  dapat terilihat upaya penanggulangan kemiskinan  pemerintah  daerah  Kota Jambi  belum  optimal,  akibat  dari pesatnya pertumbuhan ekonomi yang tidak  diikuti  sistem  pengendalian
lonjakan urbanisasi manusia terhadap mobilitas  faktor  produksi.  Sehingga potensi  yang  dimiliki  Kota  Jambi menjadi  daya  tarik  bagi  daerah sekitar.  Hal  ini  menjadi  bomerang negatif terhadap penggentasan kemiskinan,  sehingga  pertumbuhan ekonomi  yang  positif  berdampak positif pada penurunan angka kemiskinan di Kota Jambi. Sedangkan  sebaliknya  Kota  Sungai Penuh  yang  merupakan  daerah  yang mulai berkembang memberikan trend kontribusi  yang  positif  terhadap kemiskinan.  Namun  Kota  Sungai Penuh mampu menekan angka kemiskinan yang lebih rendah dibandingkan kabupaten/kota di Provinsi Jambi.
Uji Hipotesis
Uji Parsial (Uji t)
Berdasarkan  uji  statistik  parsial dengan  tingkat  keyakinan  α=  5%, diperoleh nilai  t-statistik untuk variabel PER (β 1 ) yang nilainya lebih besar dari t-prob (- 2,267347>0,0288), artinya H 0 ditolak
H 1 diterima.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  pertumbuhan  ekonomi  (PER) selama periode 2010-2013 berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan kabupaten/kota di Provinsi Jambi. Untuk nilai t-statistik untuk  variabel  indeks  pembangunan manusia  IPM  (β 2 )  diperoleh  nilai yang lebih besar dari t-prob
(1,490156<0,1440), artinya H 0
diterima  H 1 ditolak.  Ini  menunjukan bahwa IPM berpengaruh tidak signifikan  terhadap  perkembangan atau peningkatan kemiskinan kabupaten/kota  di  Provinsi  Jambi. Hal ini disebabkan adanya ketidaksamaan pola kepemilikan sumber daya serta visi dan misi antar daerah  kabupaten/kota.  Selain  itu penyebab terjadinya peningkatan penduduk  miskin  juga  disebabkan oleh  peningkatan  jumlah  penduduk yang  terlalu  tinggi  tanpa  diimbangi
lapangan  pekerjaan  yang  memadai. Sedangkan  nilai  t-statistik  untuk variabel  belanja  langsung  BL  (β 3 ) diperoleh  nilai  yang  lebih  besar  dari t-prob (0,194147<0,8470), artinya H 0 diterima  H 1 ditolak.  Ini  menunjukan bahwa belanja langsung berpengaruh tidak signifikan terhadap perkembangan atau peningkatan kemiskinan kabupaten/kota di Provinsi  Jambi.  Namun  demikian alokasi  belanja  langsung  terkadang porsinya tidak sesuai dengan keinginan  masyarakat,  tetapi  sesuai dengan  keinginan  atau  visi  dan  misi dari  pemerintah.  Sehingga  bisa  saja terjadi peningkatan kemiskinan akibat  dari  peningkatan  belanja langsung.  Alokasi  belanja  daerah didominasi  untuk  belanja  tidak langsung,  sehingga  porsi  belanja langsung  semakin  kecil  dan  tentu berdampak kepada kurang tersedianya  fasilitas  umum  yang berdampak langsung pada masyarakat seperti fasilitas pendidikan,  pelayanan  kesehatan, dan  kemudahan-kemudahan  lainnya yang tersedia.
Uji Simultan (Uji-F)
Berdasarkan persamaan diatas, diperoleh  nilai  F-hitungnya  lebih  besar dari  nilai  F-prob  (5,144115>0,004207) pada tingkat keyakinan α = 5%. Artinya, H 0 ditolak  dan  H 1 diterima.  Ini menunjukan  bahwa  secara  bersama- sama  PER,  IPM  dan  BL  berpengaruh signifikan terhadap perkembangan kemiskinan (Y) kabupaten/kota di Provinsi Jambi.
Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) Dari hasil perhitungan R- squared yang  ditunjukkan  pada  persamaan diatas diperoleh nilai  R 2 sebesar 0,278400. Hal ini menunjukan bahwa  sekitar  27,84  persen  naik turunnya kemiskinan (Y) dipengaruh oleh  perubahan  PER,  IPM  dan  BL. sedangkan  sisanya  72,16  persen, dijelaskan  oleh  variabel  lain  yang
tidak dimasukkan kedalam persamaan regresi. Uji Asumsi Klasik

## Uji Multikolinearitas
Salah  satu  cara  mendeteksi  apakah terjadi  multikolinearitas  atau  tidak  di dalam  model,  dapat  dilihat  R- Squared yang  dihasilkan  oleh  estimasi  rendah yaitu  0,278400,  dan  secara  individu salah satu variabel independen signifikan  terhadap dependen maka kemungkinan  terjadi  multikolinearitas dalam  persamaan  ini.  Cara  lain  yang digunakan  untuk  mendeteksi  ada  atau tidak  multikolinearitas  didalam  model adalah dengan melihat matriks koefisien korelasi  dibawah  ini.  Jika  terdapat variabel  yang  memiliki  nilai  korelasi mendekati 1, maka model teridentifikasi multikolinearitas  sempurna,  sedangkan jika tidak terjadi multikolinearitas sempurna,  maka  model  bisa  digunakan untuk estimasi. Hasil uji
multikolinearitas  ini  dapat  dinyatakan secara keseluruhan tidak terdapat penyimpangan asumsi klasik dan dinyatakan lolos uji multikolinearitas.

## Uji Autokorelasi
Pengujian  fenomena  autokorelasi dalam  penelitian  ini  menggunakan  uji Durbin-Watson. Berdasarkan pada pengujian Durbin-Watson diketahui bahwa  persamaan  tersebut  bebas  dari autokorelasi.  Dimana  nilai  DW  hitung (1,737920)  terletak  diantara  d U (1,666) dan  4-d U (2,334)  yaitu  di  wilayah  bebas autokorelasi.    Pada  hasil  uji  DW  dapat dikatakan  bahwa  persamaan  regresi diatas lolos uji asumsi klasik autokorelasi.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji  Park  dapat  digunakan  untuk menguji ada tidaknya heteroskedastisitas dalam  model  yang  digunakan,  hasil pengujian adalah sebagai berikut :
Uji Heteroskedastisitas Variabel t-Statistik Prob. C -1,657891 0,1052 PER? -2,267347 0,0288 IPM? 1,490156 0,1440 LOG(BL?) 0,194147 0,8470 Berdasarkan  pada  uji  Park,  suatu model dianggap bebas heteroskedastisitas jika nilai probabilitas t-statistik  lebih  besar  dari  α  =  (5%). Sehingga dapat dikatakan bahwa persamaan  regresi  ini  tidak  terindikasi gejala  heteroskedastisitas  bila  dilakukan secara  simultan  dimana  F-hitungnya lebih besar dari F-prob.

## SIMPULAN DAN SARAN.
Simpulan 1. Laju pertumbuhan ekonomi (PER), indeks pembangunan manusia  (IPM),  belanja  langsung
(BL),  dan  kemiskinan  (Y)  pada periode  2010-2013  mengalami peningkatan pada pemerintah Kabupaten/Kota di Provinsi Jambi. 2. Secara parsial Pertumbuhan Ekonomi (PER) berpengaruh negatif terhadap kemiskinan sedangkan  Indeks  Pembangunan Manusia  (IPM)  dan Belanja Langsung (BL) berpengaruh positif terhadap kemiskinan. Sedangkan  secara  simultan  untuk Pertumbuhan Ekonomi (PER) dan Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM) dan Belanja Langsung (BL) berpengaruh signifikan perkembangan  kemiskinan  (Y) kabupaten/kota di Provinsi Jambi. Saran 1. Untuk mengatasi kemiskinan pemerintah diharapkan meningkatkan  belanja  langsung dengan  dialokasi  kesektor  yang menyangkut kebutuhan
masyarakat  luas  dan  dilakukan secara bersama-sama oleh pemerintah dan masyarakat dalam waktu yang relatif  panjang dan berkelanjutan. 2. Pemerintah diharapkan memperbaiki  infrastruktur  yang telah rusak dan menambah infrastruktur,  seperti  jalan  di wilayah-wilayah  terpencil  agar terjadi pemerataan indeks pembangunan manusia dan peningkatan pertumbuhan ekonomi sehingga dapat mengurangi  kemiskinan  daerah kabupaten/kota di Provinsi Jambi. DAFTAR PUSTAKA ---------,1999,  Indikator  Ekonomi Provinsi Jambi 1998, Kerjasama BAPPEDA dan BPS Provinsi Jambi. Adi,  W.H.,  2011.  “Faktor-Faktor
yang  Mempengaruhi  Tingkat Kemiskinan Bakorwil III, Jawa Tengah 2007  - 2009”, Tesis S- 2  Program  Pascasarjana  UGM, Yogyakarta.
Aziz,  Abdul,2010,  Kapita  selekta ekonomi  islam  kontemporer, Alfabeta, Bandung Arsyad, Lincoln,2002, Ekonomi Pembangunan  Penerbit  STIE- YKP. Yogyakarta Arsyad, L., 2010, Ekonomi
Pembangunan ,  Edisi  kelima, STIE YKPN, Yogyakarta.
Aima, Havidz,2003. An evaluation of poverty  alleviation  in  sarko distrik,  central  Luzon  states university
Bappenas,2004,  Rencana  Strategik Penanggulan  Kemiskinan  di
Indonesia,Jakarta Badan Pusat Statistik, 2009. Analisis Kemiskinan,  Ketenagakerjaan, dan Distribusi Pendapatan. BPS
Bastian.  2006.  Sistem  Perencanaan dan  Penganggaran  Pemerintah
Daerah  di  Indonesia,  Penerbit
Salemba Empat. Boediono,1981.  Teori  Pertumbuhan Ekonomi, BPFE UGM Yogyakarta. Dornbush,  Fisher  &  Startz.  2008. Macroeconomics. Eight Edition,  International  Edition. New York : McGraw-Hill. Djoyohadikusumo, Sumitro,1994. Perkembangan Pemikiran Ekonomi (Dasar Teori Ekonomi  Pertumbuhan  dan Pembangunan) LP3es, Jakarta. Ernawati  .  N.  2012.  Pemetaan Potensi Penduduk Miskin Kabupaten  Bantul,  Jogjakarta .
Jurnal  Bumi  Indonesia , Vol.  1,
(No.03) Esmara,  Hendra.  2001,  Liku-liku Pembangunan, Penerbit UI Press, Jakarta Ginting,  Charisma  Kuriata,  2008. Analisis Pembangunan Manusia  di  Indonesia.  Tesis Pasca  Sarjana.  USU  Medan. http://repository.usu.ac.id/bitstr eam/123456789/7207/1/08E00 828.pdf. Hadi Sasana. 2009. Peran Desentralisasi  Fiskal  terhadap kinerja ekonomi di Kabupaten/Kota  Propinsi  Jawa Tengah. Jurnal Ekonomi Pembangunan Vol. 10. Hakim, Abdul,2002. Ekonomi pembangunan,  PT  Ekonesia, Jakarta. Hariyati,  Wuri,  2006.  Pengaruh Pengeleuaran Pemerintah Provinsi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Regional  Indonesia  Selama Tahun 1993-2005, Tesis Program  Studi  Ilmu  Ekonomi Program Pascasarjana Ekonomi Universitas Indonesia. Hendarmin, 2012, “Pengaruh Belanja Modal  Pemerintah  Daerah  dan
Investasi Swasta terhadap Pertumbuhan Ekonomi, Kesempatan Kerja dan Kesejahteraan  Masyarakat  di Kabupaten/Kota Provinsi Kalimantan  Barat”, Jurnal Eksos , Vol.8, No. 3, Jhingan, M.L,1993. Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan, PT. Raja Grafindo Persada, Jakarta. Kamaluddin, Rustian, 2008. Majalah Perencanaan Pembangunan, Edisi 04/th XIV/2008. Kartasasmita, Ginanjar. 1996. Pembangunan  untuk  rakyat memadukan  pertumbuhan  dan pemerataan. CID. Jakarta. Kuncoro  Mudrajat,2006.  Ekonomika Pembangunan  (Teori,Masalah dan Kebijakan), Edisi ketiga.UPP-AMP YKPN. Yogyakarta. Lipsey,  G,1991.  Ilmu  Ekonomi, LPFE-UI, Jakarta. Mankiw, N.G., 2007, Makroekonomi, Edisi  Keenam, Terjemahan, Erlangga, Jakarta. Mangkoesobroto  G.1999.  Ekonomi
Publik. BPFE, Yogyakarta. Napitupulu,  A.S.  2007.  Pengaruh Indikator Komposit IPM Terhadap  Penurunan  Jumlah Penduduk  Miskin  Di  Sumatera Utara. Sumatera Utara: Universitas Sumatera Utara. Putri, Jazzi Andhiny, Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi  Pengangguran  IPM terhadap  Kemiskinan  di  Jatim, (http://alumni.unair.ac.id/kump ulan file/5134829443_abs.pdf). Prayitno,2001.  Pendidikan  Karakter Dalam  Pembangunan  Bangsa. PT. Grafindo Persada. Jakarta. Pracoyo,  Tri  Kunawangsih,2005,
Aspek  Dasar  Ekonomi  Makro Di  Indonesia,  Penerbit  PT Grasindo, Jakarta. Reksohadiprojo, Prayitno, 2009, Ekonomi Makro, Analisa Pendapatan  Nasional,  BP  FE- UGM, Yogyakarta. Siregar, H dan D. Wahyuniarti. 2007. Dampak Pertumbuhan Ekonomi  terhadap  Penurunan Jumlah Penduduk Miskin. MB- IPB. Bogor. Sirlinawati,2012. Analisis Determinan Pendapatan Penduduk Miskin Dan Hubungannya  dengan  Program Pengentasan  Kemiskinan  Di Dusun  Muara  Buat  Kecamatan Batin III Ulu Kabupaten Bungo. Singh,  Ranbir.,  2012,  “ Human Development Index and Poverty Linkages”, The International Journal of Marketing  and  Technology , ISSN  2249-1058,  Vol.  2  Issue. 5, May 2012.
Sukirno,  Sadono,  1994.  Ekonomika
Pembangunan, LP-FE, Universitas Indonesia, Jakarta. Susiati,  D.,  2013.  “Analisis  Faktor– Faktor  yang  mempengaruhi Tingkat Kemiskinan Kabupaten/Kota  di  Provinsi DIY  Tahun  2004  -  2010  ”, Tesis S- 2 Program Pascasarjana UGM, Yogyakarta. Suliswanto, M.S.W., 2010, “Pengaruh  Produk  Domestik Bruto (PDB) dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM)”, Jurnal Ekonomi Pembangunan , Vol. 8, No. 2 Sianturi  MRB,  2008.  Skripsi  : Kinerja  Pembangunan  Daerah Kabupaten Bogor Sebelum Dan  Pada  Masa  Otonomi Daerah. Program Studi Ekonomi Pertanian Dan Sumber Daya Fakultas Pertanian  Institut  Pertanian Bogor. Bogor.
Suparmoko, 2000. Keuangan Negara, PT BPFE, Yogyakarta. Soemarjan, Selo 1981. Jurnal
Penelitian  Ilmu-ilmu  Sosial, Volume 1 No.1/1998,
Program  Pascasarjana  Universitas
Brawijaya, Malang. Soekartawi,  2002.  Prinsip-Prinsip dasar Ekonomi Pertanian: teori dan Aplikas. Cetakan Keempat.  Penerbit  PT.  Raja Grafindo Persada, Jakarta. Tambunan, Tulus. 2001. Perekonomian Indonesia : Teori,  temuan  dan  empiris. Ghalia. Jakarta. Tambunan, Tulus. 2003. Perekonomian Indonesia, Beberapa  Masalah  Penting. Jakarta: Ghalia. Indonesia. Tan, Syamsurijal, 2010. Perencanaan Pembangunan, Teori dan Implementasi pada Pembangunan Daerah. FE- UNJA. Todaro,MP. 1998. Economic Development,  Seven  Edition, Logman inc, England Todaro P. Michael,2000, Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga. Erlangga. Jakarta Todaro,  Smith,2004.  Pembangunan Ekonomi  di  Dunia  Ke  Tiga, Jilid 1. Airlangga. Jakarta. Todaro,  Michael  P  dan  Smith, Stephen C. (2006). Pembangunan  Ekonomi, Edisi Ke  Sembilan  (diterjemahkan oleh  Haris  Munandar  dan  Puji A.L). Jakarta: Erlangga. Usman, Sunyoto , 2004. Pembangunan dan pemberdayaan masyarakat. Yogyakarta  :  Pustaka  pelajar offset.
Wan,  G.J. and  Sebastian,  I.,  2011  , “Poverty  in  Asia  and  the Pacific:  An  Update  ”,Asian Development  Bank  Economics
Working Paper Series No. 267, ISSN 1655-5252. White,
Benjamin,Rudolf,Sinaga,1990.
Jurnal  Penelitian  Ilmu-ilmu Sosial, Volume 1  No.1/1998,  Program  Pascasarjana Universitas Brawijaya, Malang. Wijaya,Faried 2009. Ekonomika Makro, LP FE-UI, Jakarta. Yuhayani  N,  2008.  Tesis  :  Pengaruh Implementasi Desentralisasi Fiskal Terhadap Kinerja Pemerintah  Kabupaten  Aceh Tengah  (Dengan  Pendekatan Balanced  Scorecard).  Sekolah Pascasarjana Universitas Sumatera Utara. Medan.