Available at https://jurnal.stie-aas.ac.id/index.php/jie Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 8(03), 2022, 3301-3309
Analisis Pengaruh Dana ZIS (Zakat, Infak, Sedekah), Pertumbuhan Ekonomi, Angka Harapan Hidup, Rata-Rata Lama Sekolah dan Pengeluaran Perkapita Terhadap Tingkat Kemiskinan di Indonesia Periode 2010-2021
Ismi Wulandari 1) ,  Abdul Aziz Nugraha Pratama 2) 1,2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam, Universitas Islam Negeri Salatiga *Email korespondensi: Ismiwulandari2255@gmail.com

## Abstract
This study was conducted to find out how the influence of ZIS, economic growth, life expectancy, average length of schooling, and per capita expenditure on poverty levels in Indonesia for the period 2010-2021. This study uses secondary data in the form of time series. The data collection method was carried out by taking data from the documentation of the relevant institutions, namely the Indonesian Central Statistics Agency (BPS) and BAZNAS. The data obtained were then processed using the tools of eviews 10. In this study, a purposive sampling technique was used, namely the selection of a group of subjects based on certain characteristics that were seen to be related to the population used in the study. The sample used includes ZIS (Zakat, Infak, Alms), economic growth, life expectancy, average length of schooling, per capita expenditure, and poverty level. The analysis technique used is stationary test, classical assumption test, multiple linear regression, and hypothesis testing. The results of this study indicate that Zakat, Infaq and Alms (ZIS) have an insignificant negative effect on poverty. Economic growth has  no  significant  positive  effect  on  poverty.  Life  expectancy  has  a  significant  negative  effect  on  poverty  in Indonesia.  The  average  length  of  schooling  has  a  significant  positive  effect  on  poverty  levels.  Per  capita expenditure has a significant negative effect on poverty levels. The independent variable simultaneously has a significant effect on the dependent variable.
Keywords: ZIS, Economic Growth, HDI Components, Poverty.
Saran  sitasi : Wulandari,  I.,  &  Pratama,  A.  A .  (2022).  Analisis  Pengaruh  Dana  ZIS  (Zakat,  Infak,  Sedekah), Pertumbuhan Ekonomi, Angka Harapan Hidup, Rata-Rata Lama Sekolah dan Pengeluaran Perkapita Terhadap Tingkat  Kemiskinan  di  Indonesia  Periode  2010-2021. Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Islam,  8 (03),  3301-3309.  doi: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v8i3.6501
DOI: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v8i3.6501

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  masalah  sentral  negara  berkembang yaitu  masalah  kemiskinan.  Berbagai  pemikiran  dan konsep  tentang  kemiskinan  telah  banyak  dipelajari dan  diterapkan  tetapi  tidak  mendapatkan  hasil  yang memuaskan,  Indonesia  sebagai  negara  berkembang sampai saat ini masih dirundung masalah kemiskinan. Badan Pusat Statistik (BPS) menyebutkan banyaknya penduduk miskin pada Maret 2021 adalah 27,54 juta jiwa  pada  September  2021  menjadi  26,50  juta  jiwa. (BPS, 2021).
Syarat utama untuk mengatasi masalah kemiskinan  adalah  adanya  pertumbuhan  ekonomi. Pertumbuhan  ekonomi  yang  diperlukan  dalam menurunkan  kemiskinan  yaitu  pertumbuhan  yang berkualitas  tinggi  (Kumalasari,  2011).  Disebutkan
dalam kerangka ekonomi makro dan pokok kebijakan fiskal  kementrian  keuangan  bahwa  pada  10  tahun terakhir pertumbuhan ekonomi Indonesia cukup besar dengan  rata-rata  sebesar  5,64%,  tetapi  pertumbuhan tersebut  tidak  menurunkan  angka  kemiskinan  secara signifikan  (BPS,  2021).  Pertumbuhan  ekonomi  yang dikatakan  maju  tidak  lepas  dari  manusianya  sebagai pengelola  perekonomiannya.  Indeks  Pembangunan Manusia  (IPM)  juga  memiliki  peran  dalam pengentasan  kemiskinan.  Beberapa  komponen  data yang digunakan untuk menghitung Indeks Pembangunan  Manusia  yaitu  data  angka  harapan hidup  yang  mewakili  sektor  kesehatan,  angka melek huruf dan rata-rata lama sekolah yang mewakili sektor pendidikan  dan  paritas  daya  beli  (PPP)  masyarakat
yang  dihitung  atas  dasar  pengeluaran  per  kapita  riil (Heny, 2016).
Sebenarnya masih ada potensi yang dapat digali khusunya  oleh  pemerintah  daerah  dalam  menggali potensi daerah termasuk menggsali sumber pendanaan seperti  zakat.  Zakat  diyakini  dapat  menangani persoalan sosial termasuk kemiskinan dan kesenjangan pendapatan masyarakat jika dilaksanakan dan didistribusikan dengan benar (Ridlo, 2020).  Diungkapkan  oleh  Prof  KH  Noor  Achmad selaku  ketua  Badan  Amil  Zakat  Nasional  periode 2021,  bahwa  pengumpulan  dana  ZIS  pada  2020 mengalami  pertumbuhan  42,16%  atau  Rp  4.311,65 miliar  dibanding  tahun  sebelumnya.  Kemudian sepanjang  2021  meningkat  sebesar  33%  atau bertumbuh sebanyak Rp12,86 miliyar dibanding 2020 (Prayogi, 2022).
Terdapat penelitian sebelumnya yang memberikan  hasil  berbeda-beda,  seperti  penelitian oleh  Yuliana  dan  kawan-kawan  (2019)  yang menyimpulkan  bahwa  secara  parsial  (sebagian) variabel ZIS berpengaruh signifikan negatif terhadap kemiskinan  (Yuliana,  2019).  Sedangkan  hasil  dari penelitian oleh Zahro pada tahun 2017 menyimpulkan bahwa tidak ada pengaruh zakat terhadap kemiskinan (Zahro, 2017). Penelitian oleh I Putu Arya dan Made Heny (2016) menyimpulkan bahwa terdapat pengaruh signifikan  negatif  antara  pertumbuhan    ekonomi, angka  harapan  hidup,  rata-rata  lama  sekolah,  angka melek huruf dan pengeluaran per kapita terhadap taraf kemiskinan.  Sedangkan  M  Wawan  Gunawan  (2020) menyimpulkan  bahwa  tidak  ada  pengaruh  signifikan antara  variabel  pertumbuhan  ekonomi  dengan kemiskinan, sementara angka harapan hidup mempengaruhi  tingkat  kemiskinan  dengan  positif signifikan (Gunawan, 2020). Berikutnya, Abdul Hadi (2019)  dalam  penelitiannya  menyimpulkan  bahwa tingkat  rata-rata  lama  sekolah  berpengaruh  negatif signifikan  terhadap  kemiskinan  (Hadi,  2019). Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  Stepanie  & Retno  (2020)  menyimpulkan  bahwa  tidak  ada pengaruh antara tingkat rata-rata lama sekolah dengan kemiskinan (Stepanie, 2020).
Berlandaskan  latar  belakang  dan  penelitian sebelumnya  yang  menunjukkan  hasil  tidak  relevan, maka  perlu  dilakukan  penelitian  selanjutnya.  Maka penelitian ini dibuat untuk menganalisis apakah taraf kemiskinan  pada  Indonesia  dalam  tahun  2010-2021 dipengaruhi oleh adanya peningkatan dan penurunan pada pengumpulan dana ZIS (Zakat, Infak, Sedekah),
tingkat pertumbuhan ekonomi, angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah, dan pengeluran perkapita.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  jenis  penelitian kuantitatif  dengan  data  sekunder  berupa  data  time series yang didapat dari lembaga terkait. Populasinya berupa  data  mengenai  ZIS,  pertumbuhan  ekonomi, angka  harapan  hidup,  rata-rata  lama  sekolah, pengeluaran  per  kapita,  dan  taraf  kemiskinan  di Indonesia  periode  tahun  2010-2021  dengan  total  72 pengamatan.  Banyaknya  sampel  yang  dipakai  dalam penelitian  ini mengikuti  jumlah  populasinya.  Teknik sampling yang digunakan adalah purposive sampling , yaitu pemilihan sekelompok subyek berdasarkan ciri- ciri tertentu. Teknik pengumpulan data menggunakan dokumentasi  dari  lembaga  terkait.  Kemudian  data tersebut di anaslis menggunakan eviews 10.
2.1. Definisi Operasional Variabel Penelitian: Variabel yang dipakai dalam penelitian ini antara lain:
a. Variabel terikat (dependen)
Variabel terikat yaitu variabel yang nilainya tergantung  atau  dipengaruhi  oleh  variabel  lain. Dalam penelitian ini, taraf kemiskinan merupakan variabel  terikat.  Kemiskinan  diartikan  sebagai kondisi  kurang  mampu  menjamin  kelangsungan hidupnya  karena  pendapatannya  tidak  mampu untuk memenuhi kebutuhan dasar.
b. Variabel bebas (independen)
Variabel  bebas  adalah  variabel  yang  tidak dipengaruhi  nilainya  dan  tidak  tergantung  pada variabel  lain.  Variabel  bebas  pada  penelitian  ini yaitu, sebagai berikut:
1) ZIS (X1)
Zakat  memiliki  arti  menyerahkan  sebagian harta  dengan  syarat-syarat  tertentu  untuk diberikan kepada yang berhak menerimanya/mustahik. Infak adalah
mengeluarkan  harta  yang  hukumnya  bisa wajib atau sunnah, seperti tunjangan (nafkah) suami  kepada  istri  dan  anak-anak  dan tunjangan  anak  kepada  orang  tua  dalam bentuk  materi.  Sedekah  adalah  perbuatan memberi  bantuan  dengan  bentuk  materi maupun non materi.
2) Pertumbuhan ekonomi (X2)
Pertumbuhan  ekonomi  adalah  meningkatnya kegiatan ekonomi yang meningkatkan produksi barang dan jasa sehingga
menyebabkan peningkatan PDB yang berarti peningkatan pedapatan nasional.
3) Angka Harapan Hidup (X3) Angka  Harapan  Hidup  yakni  usia  yang mungkin  dapat  dicapai  seseorang  yang  lahir pada tahun tertentu.
4) Rata-rata lama sekolah (X4) Rata-Rata Lama Sekolah (RLS) artinya rata- rata  jumlah  tahun  semua  jenjang  pendidikan formal yang pernah ditempuh oleh penduduk.
5) Pengeluaran perkapita (X5) Pengeluaran  per  kapita  menggambarkan tentang  daya  beli  masyarakat  (PPP)  dan sebagai  salah  satu  komponen  yang  dipakai untuk  melihat  status  pembangunan  manusia daerah tertentu.
2.2. Uji - Uji
a. Uji stasioneritas
Uji  ini  dilakukan  dengan  membandingkan antara t-statistic dan critical value (1%, 5%, 10%) yang  dihasilkan,  jika t-statistic lebih  besar  dari critical  value maka  H  ditolak  yang  berarti  data tersebut stasioner (Amri, 2017).
b. Uji asumsi klasik
Pengujian ini dilakukan untuk mendapatkan hasil  regresi  yang  dapat  dipertanggungjawabkan (diperhitungkan) dan mempunyai nilai yang tidak bias.  Uji  ini  meliputi  uji  normalitas,  uji multikolinieritas,  dan  uji  heteroskedastisitas (Pratama A. A., 2021).
c. Uji hipotesis
1) Uji F (Simultan) Uji  F  dilakukan  untuk  menguji  keakuratan model,  yaitu  mampu  atau  tidaknya  variabel bebas  (x)  menjelaskan  perubahan  nilai  dari variabel terikat (y). Apabila nilai signifikansinya lebih besar dari 0,05 maka H0 diterima  atau  variabel  bebas  (x)  secara
simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap  variabel terikat (y).  Sedangkan  bila signifikansinya lebih kecil dari 0,05 maka H0 ditolak  yang  artinya  variabel  bebas  secara simultan  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel terikat.
2) Uji t
Uji  ini  dilakukan  untuk  melihat  apakah variabel bebas berpengaruh signifikan terhadap  variabel  terikat  atau  tidak.  Suatu variabel akan berpengaruh signifikan apabila nilai  t  hitung  >  t  tabel  dengan  probabilitas variabel  tersebut  lebih  kecil  dari  0.05 (Suliyanto, 2011).
3) Uji R² (Uji Koefisien Determinasi) Uji  koefisien  determinasi  (R²)  utamanya dipakai  untuk mengukur  sejauh mana  model mampu  menjelaskan  perubahan  (variasi) variabel  terikat.  Nilai  koefisien  determinasi yaitu  antara  0  dan  1.  Nilai  R²  yang  kecil sebesar  0  artinya  kemampuan  variabel- variabel  bebas  (x)  dalam  menjelaskan variabel  terikat  (y)  sangat  terbatas  (Ghozali, 2013).
2.3. Teknik Analisis Data
a. Analisis Deskriptif
Analisis  ini  dilakukan  bertujuan  untuk mengetahui interprestasi deskripsi dari suatu data yang  dilihat  dengan  nilai  rata-rata  atau  mean, standar  deviasi,  varian,  nilai  maksimum,  nilai minimum,  sum,  range,  kurtosis,  dan  skewness (Ghozali, 2013).
b. Analisis regresi linier berganda
Perlu  dilakukannya  analisis  regresi  dalam penelitian  ini  adalah  untuk  melihat  hubungan matematis antara variabel terikat dengan satu atau lebih  variabel  bebas  (Bawono,  2018).  Model regresi linier berganda yang dipakai yaitu:
Y = β 0 + β 1 .X 1 + β 2 .X 2 + β 3 .X 3 + β 4 .X 4 + β 5 .X 5 + ε
Keterangan:
Y = Variabel dependen (tingkat kemiskinan) βi = Koefisien regresi
X 1 = Dana ZIS X 2 = Pertumbuhan ekonomi X 3 = Angka harapan hidup X 4 = Rata-rata lama sekolah X 5 = Pengeluaran per kapita ε = Errror/residual
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil penelitian

## 3.1.1. Analisis Deskriptif
Tabel Hasil Uji Deskriptif Kemiskinan (Y) ZIS (X1) Pertumbuhan ekonomi (X2) AHH (X3) RLS (X4) Pengeluaran perkapita (X5) Mean 11.02167 5825.538 4.688333 70.77750 7.944167 10368.42 Median 11.04000 4333.645 5.050000 70.84000 7.895000 10285.00 Maximum 13.33000 12860.00 6.220000 71.57000 8.540000 11299.00 Minimum 9.410000 1500.000 2.900000 69.81000 7.460000 9437.000 Probability 0.741185 0.500355 0.000000 0.667603 0.605023 0.569895
Pada tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai mean X1  di  Indonesia  pada  periode  2010-2021  sebesar 5825.538%  dengan  median  sebesar  4333.645%.  X1 tertinggi sebesar 12860.00 sedangkan nilai terendahnya  adalah  1500.000.  Pada  variabel  X2 didapatkan  hasil  bahwa  nilai  mean  pertumbuhan ekonomi  Indonesia  periode  2010-2021  adalah 4.688333%  dengan  median  sebesar  5.050000%. pertumbuhan  ekonomi  tertinggi  adala  6.220000, sedangkan terendahnya yakni 2.900000. Pada variabel X3  diketahui  nilai  rata-rata  angka  harapan  hidup sebesar 70.77750%, dengan median sebesar 70.84000%. Nilai tertinggi angka harapan hidup yakni
71.57000,  sedangkan  nilai  terendahnya  adalah 69.81000.  Pada  variabel  X4  diketahui  bahwa  nilai mean dari rata-rata lama sekolah sebesar 7.944167% dengan  median  sebesar  7.895000%.  Nilai  tertinggi variabel  rata-rata  lama  sekolah  adalah  8.540000, sedangkan  nilai  terendahnya  adalah  7.460000.  Pada variabel  X5  diketahui  nilai  rata-rata  pengeluaran perkapita Indonesia periode 2010-2021 adalah sebesar 10368.42%, dengan nilai median sebesar 10285.00%. Nilai tertinggi pengeluaran perkapita yakni sebesar11299.00,  sedangkan  nilai  terendahnya  yakni 9437.000.
3.1.2. Uji Stasioneritas Tabel Hasil Uji Stasioneritas NO Variabel Prob. Unit Root Test Keterangan 1 ZIS 0.0216 Stasioner 2nd difference 2 Pertumbuhan ekonomi 0.0016 Stasioner 2nd difference 3 Angka harapan hidup 0.0006 Stasioner 2nd difference 4 Rata-rata lama sekolah 0.0023 Stasioner 2nd difference 5 Pengeluaran perkapita 0.0015 Stasioner 2nd difference 6 (Y) Kemiskinan 0.0060 Stasioner 2nd difference
Dari hasil output uji stasioneritas pada tabel 4.2 ditunjukkan bahwa hasil probabilitas seluruh variabel dalam judul penelitian ini adalah > 0.05. maka semua variabel menunjukkan data stasioner, yang menggunakan uji root 2nd difference maka data dari seluruh  hasil  uji  tiap  variabel  layak  untuk  lanjut  ke tahap uji selanjutnya.
3.1.3. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah apakah model dalam regresi berdistribusi normal atau tidak.
0 1 2 3 4 -0.20 -0.15 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 Series: Residuals Sample 2010 2021 Observations 12 Mean -3.67e-14
Median 0.008032 Maximum 0.190189 Minimum -0.170501 Std. Dev. 0.116978 Skewness 0.035235 Kurtosis 1.880071 Jarque-Bera 0.629603 Probability 0.729934
Dari  hasil  histogram  diatas  dapat  dilihat bahwa nilai probability 0.729934 lebih besar dari tingkat kesalahan yang digunakan yakni 5% atau 0.05 0.05, sehingga dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal.
b. Uji Linieritas
Tabel Hasil Uji Linieritas Value df Probability t-statistic 1.483412 5 0.1981 F-statistic 2.200511  (1, 5) 0.1981 Likelihood ratio   4.376570 1 0.0364
Diketahui  probability  pada  baris  F-statistik adalah  0.1981  >  0.05  artinya  memenuhi  kriteria linieritas,  atau  dapat  dinyatakan  bahwa  variabel terbebas  dari  masalah  linear  dengan  variabel terikat.
c. Uji Autokolerasi
Tujuan  dilakukannya  uji  ini  untuk  melihat ada  atau  tidaknya  korelasi  antara  variabel pengganggu dalam waktu tertentu dengan variabel sebelumnya.
Tabel Hasil Uji Autokorelasi Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 5.635484     Prob. F(2,4) 0.0686 Obs*R-squared 8.856781 Prob. Chi- Square(2) 0.0119 Pada  output  tabel  di  atas  dapat  dilihat  nilai probabilitas Chi square
menunjukkan
0.0119<0.05.  maka  bisa  diartikan  bahwa  terjadi masalah autokorelasi pada data.
d. Uji Multikolinieritas Tabel Hasil Uji Multikolinieritas Variable Centered VIF C NA X1 75.66717 X2 2.148748 X3 48.99380 X4 204.0347 X5 23.02407
Diketahui  nilai  VIF  pada  variabel  X1,  X2, X3,  X4,  X5  lebih  besar  dari  1,  maka  dapat disimpulkan  ada  masalah  multikolinieritas  pada data.
e. Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  dilakukan  untuk memeriksa model regresi apakah ada ketidaksamaan varian residual dari satu pengamatan ke pengamatan lain. Tabel Hasil Uji Heteroskedastisitas Heteroskedasticity Test: Glejser F-statistic 0.837105     Prob. F(5,6)  0.5680 Obs*R-squared  4.931146 Prob. Chi- Square(5) 0.4243 Scaled explained SS 1.864513 Prob. Chi- Square(5) 0.8676
Pada  tabel  di  atas  diketahui  nilai  prob  chi square sebesar 0.4243>0.05, maka model regresi bersifat  homohedastisitas,  sehingga  tidak  ada masalah heteroskedastisitas.
3.1.4. Uji Hipotesis (Uji Satistik)
Setelah melakukan pengujian analisis data maka tahap berikutnya adalah menguji kebenaran hipotesis yang telah ditetapkan dengan melakukan uji hipotesis atau  dapat  disebut  juga  uji  statistik.  Dalam  uji hipotesis terdapat beberapa uji yang dilakukan yaitu, uji T, uji F, uji R² memakai rumus persamaan regresi linier berganda sebagai berikut:
Y = β 0 + β 1 .X 1 + β 2 .X 2 + β 3 .X 3 + β 4 .X 4 + β 5 .X 5 + ε Keterangan:
Y = Variabel dependen (tingkat kemiskinan) βi = Koefisien regresi
X 1 = Dana ZIS X 2 = Pertumbuhan ekonomi X 3 = Angka harapan hidup X 4 = Rata-rata lama sekolah X 5 = Pengeluaran per kapita ε = Errror/residual
Tabel Hasil Uji Regresi Linier Berganda
Pada  tabel  diketahui  hasil  dari  uji  regresi  linier berganda  yang  akan  digunakan  untuk  penngujian selanjutnya  terhadap  signifikansi  yang  meliputi beberapa uji sebagai berikut:
a. Uji T (Parsial)
Suatu  variabel  akan  berpengaruh  signifikan apabila nilai t hitung > t tabel dengan probabilitas variabel tersebut lebih kecil dari 0.05 (Suliyanto, 2011).
Dari  tabel  hasil  uji  regresi  di  atas  terihat bahwa  secara  parsial  variabel  ZIS  (X1) berpengaruh  negatif  tidak  signifikan  terhadap kemiskinan,  dengan  nilai coefficient -0.000232 dan  probabilitas  0.0604.  Variabel  pertumbuhan ekonomi  (X2)  menunjukkan  pengaruh  positif tidak signifikan terhadap kemiskinan dengan hasil coefficient 0.068911  dan  probabilitas  0.0531.
Variable Coefficient  Std. Error t-Statistic Prob. C 200.0920  29.13023  6.868880 0.0005 X1 -0.000232  0.000100  -2.308167 0.0604 X2 0.068911  0.028682  2.402587 0.0531 X3 -3.280201  0.573760  -5.717023 0.0012 X4 8.067360  1.798598  4.485361 0.0042 X5 -0.001926  0.000351  -5.486317 0.0015 R-squared 0.990034 Adjusted R-squared  0.981728 F-statistic 119.2058 Prob(F-statistic) 0.000006
Variabel angka harapan hidup (X3) menunjukkan pengaruh  negatif  siginifikan  terhadap  varabel kemiskinan  dengan  hasil coefficient -3.280201 dan  probabilitas  0.0012.  Variabel  rata-rata  lama sekolah  (X4)  menunjukkan  pengaruh  positif signifikan  terhadap  variabel  kemiskinan,  dengan hasil coefficient 8.067360  dan  probabilitas 0.0042. Sedangkan variabel pengeluaran perkapita  (X5)  menunjukkan  pengaruh  negatif signifikan  terhadap  variabel  kemiskinan,  dengan hasil coefficient -0.001926  dan  probabilitas 0.0015.
b. Uji F
(Simultan)
Uji  F  dilakukan  untuk  menguji  keakuratan model, yaitu mampu atau tidaknya variabel bebas (x)  menjelaskan  perubahan  nilai  dari  variabel terikat  (y).  Apabila  nilai  signifikansinya  lebih besar  dari  0,05  maka  H0  diterima  atau  variabel bebas  (x)  secara  simultan  tidak  berpengaruh signifikan  terhadap  variabel  terikat  (y),  dan sebaliknya.
Dapat  dilihat  dari  tabel  4.6  ditunjukkan bahwa hasil uji F menunjukkan nilai probabilitas F-statistic  sebesar  0.000006<0.05,  dalam  taraf signifikansi  5%  maka  H0  ditolak  artinya  secara simultan  (bersama-sama)  variabel  independent berpengaruh signifikan terhadap variabel dependent sebanyak 60% sedangkan sisanya 40% dipengaruhi variabel lain.
c. Uji R²
Uji  R²  dilakukan  untuk  mengukur  sejauh mana  model  mampu  menjelaskan  perubahan (variasi)  variabel  terikat.  Dilihat  dari  output  R square diperoleh angka sebesar 0.990034. hal ini berarti  bahwa  kontribusi  seluruh  variabel  bebas dalam  mejelaskan  variabel  terikat  sebesar  99%. Sisanya sebesar 1% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak terdapat dalam model.

## 3.2. Pembahasan
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan dalam penelitian ini dapat diuraikan sebagai berikut:
a. Pengaruh ZIS terhadap kemiskinan
Berdasarkan hasil dari regresi linier berganda variabel  ZIS  menunjukkan  nilai coefficient - 0.000232  pada  arah coefficient negatif  dan probabilitas  0.0604>0.05,  maka  variabel  ZIS mempunyai  pengaruh  negatif  tidak  signifikan
terhadap kemiskinan. Dapat disimpulkan jika ZIS meningkat  maka  kemiskinan  menurun,  namun tidak signifikan, berarti H1 ditolak. Penelitian lain yang  sejalan  dengan  penelitian  ini  yakni penelitian oleh (Kosasih, 2021), dimana pengaruh ZIS  terhadap  kemiskinan  negatif  namun  tidak signifikan. Hal ini dapat disimpulkan bahwa naik turunnya  ZIS  dari  tahun  2010-2021  belum  bisa menurunkan tingkat kemiskinan karena ZIS yang terkumpul  sangatlah  tidak  signifikan  untuk menurunkan kemiskinan yang cenderung meningkat  dari  tahun  ke  tahun.  Selain  itu, lembaga  zakat  belum  mampu  menghimpun  dan mendistribusikan  zakat  secara  tepat  dan  cepat, yang menjadikan kurangnya kepercayaan masyarakat  terhadap  lembaga  amil  zakat,  dan kurangnya  informasi  yang  diberikan  kepada masyarakat mengenai pedoman pembayaran zakat (Kosasih, 2021).
b. Pengaruh pertumbuhan ekonomi terhadap
kemiskinan Variabel pertumbuhan ekonomi (X2) menunjukkan nilai coefficient 0.068911 pada arah positif  dan  probabilitas  0.0531  >  0.05.  Artinya variabel  pertumbuhan  ekonomi  menunjukkan pengaruh  positif  tidak  signifikan  terhadap kemiskinan, artinya H2 ditolak.
Hasil  penelitian  lain  yang  sejalan  dengan penelitian  ini  yakni  penelitian  oleh  (Nurmainah, 2013)  bahwa  pengaruh  pertumbuhan  ekonomi terhadap  kemiskinan  tidak  negatif  melainkan positif tidak signifikan. Dapat disimpulkan bahwa pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi  belum  tentu dapat mengurangi kemiskinan disebabkan karena pertumbuhan  yang  ada  tidak  tersebar  merata disetiap daerah (Nurmainah, 2013).
c. Pengaruh angka harapan hidup terhadap kemiskinan
Dari hasil regresi linier berganda ditunjukkan bahwa  variabel  angka  harapan  hidup  (X3) memiliki  nilai coefficient -3.280201  pada  arah negatif dan probabilitas 0.0012. Artinya variabel angka  harapan  hidup  menunjukkan  pengaruh negatif siginifikan terhadap variabel kemiskinan, jika  angka  harapan  hidup  meningkat  maka kemiskinan akan menurun, berarti H3 diterima.
Hasil  penelitian  ini  mendukung  penelitian oleh  (Anggadini,  2015)  bahwa  Angka  Harapan Hidup (AHH) menunjukkan pengaruh negatif dan signifikan  terhadap  kemiskinan  di  Sulawesi
Tengah.  Semakin  tinggi  Angka  harapan  hidup, maka  berarti  kualitas  kesehatan  masyarakat semakin meningkat seiring dengan meningkatnya angka harapan hidup. Laju pertumbuhan ekonomi terdorong  oleh  produktivitas  masyarakat  yang pada  gilirannya  dapat  meminimalkan  angka kemiskinan. Berarti semakin meningkatnya angka harapan  hidup  maka  semakin  rendah  angka kemiskinan.
d. Pengaruh  rata-rata  lama  sekolah  terhadap kemiskinan
Dari  hasil  regresi  linier  berganda  diketahui bahwa  variabel  rata-rata  lama  sekolah  (X4) memiliki  nilai coefficient 8.067360  pada  arah positif  dan  probabilitas  0.0042<0.05.  Artinya variabel  rata-rata  lama  sekolah  menunjukkan pengaruh  positif  signifikan  terhadap  variabel kemiskinan, jika rata-rata lama sekolah meningkat maka  kemiskinan  juga  meningkat,  artinya  H4 ditolak.
Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian oleh (Stepanie,  2020)  bahwa  tidak ada  pengaruh negatif rata-rata lama sekolah terhadap kemiskinan,  karena  meskipun  rata-rata  lama sekolah  meningkat  tetapi  angka  kemiskinannya juga  tinggi.  Hasil  penelitian  ini  tidak  sesuai dengan penelitian (Soejoto, 2020) yang menyatakan  bahwa  rata-rata  lama  sekolah berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap kemiskinan.
e. Pengaruh pengeluaran perkapita terhadap kemiskinan
Dari  hasil  regresi  linier  berganda  diketahui bahwa  variabel  pengeluaran  perkapita  (X5) memiliki  nilai coefficient -0.001926  pada  arah negatif dengan probabilitas 0.0015<0.05. Artinya variabel  pengeluaran  perkapita  mempunyai pengaruh  negatif  signifikan  terhadap  variabel kemiskinan, jika pengeluran perkapita meningkat maka  kemiskinan  menurun,  yang  berarti  H5 diterima.
Penelitian  lain  yang  mempunyai  hasil  yang relevan dengan penelitian ini yakni penelitian oleh Hasil  penelitian  ini  mendukung  penelitian  oleh (Heny, 2016) yang menyatakan bahwa pengeluaran  perkapita  mempunyai  pengaruh negatif  dan  signifikan  terhadap  kemiskinan. Dengan  pengeluaran  perkapita  yang  meningkat mampu  memberikan  pengaruh  pada  tingkat kemiskinan di suatu daerah, karena kesejahteraan
yang  meningkat  ditunjukkan  dengan  tingginya pengeluaran perkapita.
f. Pengaruh  semua  variabel  X  secara  simultan terhadap variabel Y
Dapat  dilihat  dari  output  regresi  linier berganda tabel 4.6 ditunjukkan bahwa hasil uji F (simultan)  menunjukkan  nilai  probabilitas  F- statistic  sebesar  0.000006<0.05,  dalam  taraf signifikansi  5%  maka  H0  ditolak  artinya  secara simultan  (bersama-sama)  variabel  independent berpengaruh signifikan terhadap variabel dependent, maka H6 diterima.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ahmad Briezy dan Maria menunjukkan hasil yang relevan dengan  penelitian  ini,  menghasilkan  probabilitas sebesar  0.0000  dan  lebih  kecil  dari  0.05.  Maka penelitian  tersebut  menyimpulkan  bahwa  secara simultan  variabel  Indeks  Pembangunan  Manusia (AHH,  RLS,  PPP),  dan  ZIS  berpengaruh signifikan  negatif  terhadap  variabel  kemiskinan (Maria, 2020).

## 4. KESIMPULAN
Atas hasil analisis di atas maka kemudian dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
a. Zakat  Infak  dan  Sedekah  (ZIS)  berpengaruh negatif namun tidak signifikan terhadap kemiskinan Indonesia periode 2010-2021.
b. Pertumbuhan  ekonomi  mempunyai  pengaruh positif namun tidak signifikan terhadap kemiskinan Indonesia periode 2010-2021.
c. Angka  harapan  hidup  mempunyai  pemgaruh negatif signifikan terhadap kemiskinan Indonesia periode  2010-2021.  Artinya  jika  angka  harapan hidup  meningkat  maka  taraf    kemiskinan menurun, dan sebaliknya.
d. Rata-rata  lama  sekolah  mempunyai  pengaruh positif  signifikan  terhadap  taraf  kemiskinan Indonesia  periode  2010-2021,  artinya  jika  rata- rata  lama  sekolah  meningkat  maka  kemiskinan juga meningkat.
e. Pengeluaran  perkapita  mempunyai  pengaruh negatif  signifikan  terhadap  taraf  kemiskinan Indonesia  periode  2010-2021.  Artinya  jika pengeluaran  perkapita  mengalami  peningkatan maka  taraf  kemiskinan  Indonesia  menurun,  dan sebaliknya.
f. Semua variabel X secara bersama-sama (simultan) memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel Y.
Berdasar  pengalaman  atas  proses  penyelesaian penelitian  ini,  penulis  mempunyai  beberapa  saran yang  dapat  bermanfaat  untuk  peneliti  selanjutnya, sebagai berikut:
a. Dalam  pengumpulan  data  sebaiknya  mengambil dari satu sumber/dokumentasi lembaga. Agar data yang terkumpul menjadi satu frekuensi.
b. Peneliti  selanjutnya  sebaiknya  menggunakan jumlah sampel lebih banyak lagi.
c. Penelitian  ini  menganalisis  menggunakan  data keseluruhan  atau  data  global  Indonesia  yang kurang  spesifik,  sebaiknya  peneliti  selanjutnya menggunakan data yang lebih spesifik.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Terselesaikannya penulisan penelitian ini tentunya tidak terlepas dari bimbingan dan dukungan semua pihak. Dengan segenap kerendahan hati penulis mengucapkan  terima  kasih  kepada  seluruh  pihak akademisi UIN Salatiga.

## 6. REFERENSI
Amri, N. E. (2017). Analisis Kausalitas Antara Inflasi Dan  Konsumsi  Di  Indonesia. Jurnal  Ilmiah Mahasiswa  Ekonomi  Pembangunan  Fakultas Ekonomi  dan  Bisnis  Unsyiah,  Vol.2,  No.1 ,  164- 175.
Anggadini,  F.  (2015).  Analisis  Pengaruh  Angka Harapan  HIdup,  Angka  Melek  Huruf,  Tingkat
Pengangguran Terbuka Dan Pendapatan Domestik  Regional  Bruto  Perkapita  Tterhadap Kemiskinan  Pada  Kabupaten/Kota  Diprovinsi Sulawesi  Tengah  Tahun  2010-2013. e-Jurnal Katalogis, Vol. 3, No. 7 , 40-49. Bawono, A. d. (2018). Ekonometrika Terapan Untuk Ekonomi  dan  Bisnis  Islam  Aplikasi  dengan Eviews. Salatiga: LP2M IAIN Salatiga Press. BAZNAS. (2018). Outlook Zakat Indonesia . Jakarta Pusat: Pusat Kajian Strategis Badan Amil Zakat Nasional.
BPS.  (2021,  April  24). Persentase  Penduduk  Miskin
(Headcount Index/P0) . Retrieved from sirusa.bps.go.id:
https://sirusa.bps.go.id/sirusa/index.php/indikato r/18
Ghozali,  I.  (2013). Aplikasi  Analisis  Multivariate dengan  Program  SPSS. Semarang:  Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Gunawan,  M.  W.  (2020).  Pengaruh  Pertumbuhan Ekonomi,  Pengangguran  dan  Angka  Harapan Hidup (AHH) Terhadap Kemiskinan Di Provinsi Klimantan  Barat  Tahun  2010-2018. Jurnal Ekonomi Daerah (JEDA) 8 (3) .
Hadi,  A.  (2019).  Pengaruh  Rata-Rata  Lama  Sekolah Kabupaten/Kota Terhadap Persentase Penduduk Miskin Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Tahun 2017. Media Trend 14 (2) , 148-153.
Heny,  I.  P.  (2016).  Analisis  Pertumbuhan  Ekonomi Dan  Indikator  Komposit  IPM  Terhadap  Jumlah Penduduk Miskin Di Provinsi Bali Tahun 2004- 2013. E-Jurnal Ekonomi Pembangunan
Universitas Udayana Vol. 5, No 7 , 861-881. Inggit, D. P. (2016). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi,  Pertumbuhan  Penduduk  dan  Inflasi Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Jawa  Timur Tahun 2004-2014. Jurnal Ekonomi & Bisnis, Vol. 1, No. 2 , 257.
Kosasih,  A.  S.  (2021).  Pengaruh  ZIS,  Pertumbuhan Ekonomi,  Pengangguran  dan  Inflasi  Terhadap Tingkat  Kemiskinan  di  Indonesia. Jurnal Ekonomi Syariah dan Bisnis Vol. 4, No. 1 , 80. Kumalasari,  M.  (2011).  Analisis  Pertumbuhan Ekonomi, Angka Harapan Hidup, Angka Melek Huruf,  Rata-Rata  Lama  Sekolah,  Pengeluaran Perkapita  Dan  Jumlah  Penduduk  Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Jawa Tengah.
Maria, A. B. (2020). Analisis Dampak Pengangguran, Indeks Pembangunan Manusia, Zakat dan PDRB Terhadap Kemiskinan Di Provinsi Aceh. Journal Publicuho Vol. 3, No. 2 , 177-192.
Nurmainah,  S.  (2013).  Analisis  Pengaruh  Belanja Modal  Pemerintah  Daerah,  Tenaga  Kerja Terserap  Dan  Indeks  Pembangunan  Manusia Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Dan
Kemiskinan. Jurnal  Bisnis  dan  Ekonomi  (JBE) Vol. 20, No. 2 , 133. Pratama, A. A. (2021). Metodologi Penelitian Bisnis
Dengan Pendekatan Kuantitatif. Salatiga: Laksbang Pressindo.
Prayogi.  (2022). Pengumpulan  BZNAS  Pusat  2021 Tumbuh 33 Persen. Jakarta: Republika.co.id. Ridlo,  M.  L.  (2020).  The  Effects  of  Invesment,
Monetary Policy, and ZIS on Economic Growth in  Indonesia. Indonesian  Journal  of  Islamic Economics Research , 95-103
Soejoto,  M.  N.  (2020).  Pertumbuhan  Ekonomi  dan Rata-Rata  Lama  Sekolah  Terhadap  Kemiskinan Di  Provinsi  Jawa  Tengah. Jurnal  Pendidikan Ekonomi Volume 08 Nomor 01 Tahun 2020, 16- 21 , 17.
Stepanie,  A.  P.  (2020).  Pengaruh  Rata-Rata  Lama Sekolah  dan  Pengangguran  Terbuka  Terhadap Kemiskinan. Jurnal Pendidikan Ekonomi (JUPE) 8 (3) , 109-115.
Sujarweni,  V.  W.  (2015). Metodologi  Penelitian Bisnis  &  Ekonomi. Yogyakarta:  Pustaka  Baru Press.
Suliyanto. (2011). Ekonometrika Terapan: Teori dan Apilkasi dengan SPSS. Yogyakarta: Andi Offset. Taufiq,  N.  (2021). Perhitungan  Dan  Analisis Kemiskinan  Makro  Indonesia  Tahun  2021. Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Yuliana,  d.  (2019).  Pengaruh  Dana  Zakat  Infak  Dan Sedekah  (ZIS)  Terhadap  Kemiskinan  Di Kabupaten/Kota Provinsi Aceh. Jurnal Ekonomi dan  Kebijakan  Publik  Indonesia  Vol  6.  No.  2 , 206.
Zahro,  V.  (2017).  Pengaruh  Zakat,  Infak,  Sedekah (ZIS),  Indeks  Pembangunan  Manusia  dan kemiskinan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di Provinsi  Sumatera  Barat  Tahun  2013-2016. Jurnal Pendidikan Ekonomi .