## Pengaruh Indeks Pembangunan …
Ferayanti, Chenny Seftarita, Fitriyani, Cut Risya Varlitya

## PENGARUH INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA TERHADAP KEMISKINAN DI ACEH
Ferayanti* 1 , Chenny Seftarita 2 , Fitriyani 3 , Cut Risya Varlitya 4
1,2,3,4) Universitas Syiah Kuala
Korespondensi Penulis: E-mail: ferayanti@unsyiah.ac.id

## Abstract
This  studi  aims  to  determine  the  influence  of  the  Human  Development  Index  (IPM)  and  Open Unemployment  Rate  (TPT)  on  poverty  rate  in  Aceh  Province.  This  study  uses  secondary  data  obtained from  the  Aceh  Central  Bureau  of  Statistics  (BPS).  The  method  used  is  Panel  Random  Effect  model  for 2011-2019  for  23  district/cities  in  Aceh.  The  result  showed  that  HDI  and  TPT  had  a  negative  and significant  effect  on  poverty  in  Aceh.  Therefore,  the  government  needs  to  verify  the  riil  data  of unemployment  percentage  by  address  and  encouraged  more  unemploy  people  to  acquire  the  skill  and expertise  by  coaching,  providing  capital,  increasing  support  for  MSMEs  as  well  as  the  new  industries hiring. The government is expected to continue to increase the level of the human development index so that  the  quantity  of  quality  human  resources  will  increase  which  in  turn  can  reduce  the  unemployment rate in order to reduce poverty in Aceh.
Keywords : Human Development Index, Open Unemployment Rate & poverty

## Abstrak
Penelitian ini  bertujuan untuk menganalisis pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) terhadap angka kemiskinan di Provinsi Aceh. Penelitian ini menggunakan data  sekunder  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi  Aceh.  Metode  yang  digunakan adalah model Panel Random Effect dengan menggunakan data tahun 2011-2019 untuk 23 kabupaten/kota di Aceh. Hasil penelitian menunjukkan bahwa IPM dan TPT berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kemiskinan  di  Aceh.  Oleh  karena  itu,  pemerintah  perlu  memverifikasi  data  persentase  pengangguran berdasarkan  alamat  dan  mendorong  lebih  banyak  pengangguran  untuk  memperoleh  keterampilan  dan keahlian  dengan  pembinaan,  penyediaan  modal,  peningkatan  dukungan  untuk  UMKM  serta  perekrutan industri  baru.  Pemerintah  diharapkan  dapat  terus  meningkatkan  tingkat  IPM  sehingga  kuantitas  sumber daya  manusia  yang  berkualitas  akan  meningkat  sehingga  dapat  menekan  angka  pengangguran  dalam rangka mengurangi kemiskinan di Aceh.

## Kata Kunci: Kemiskinan, Indeks Pembangunan Manusia & Tingkat Pengangguran Terbuka

## PENDAHULUAN
Kesejahteraan  penduduk  di  Indonesia  dapat  terwujud  dengan  meningkatnya  perekonomian dan  penciptaan  lapangan  pekerjaan.  Ketersediaan  lapangan  pekerjaan  yang  mencukupi  dapat mewujudkan  kehidupan  masyarakat  menjadi  lebih  layak  dan  sejahtera.  Menurut  Simatupang (2003),  laju  penurunan  penduduk  miskin  merupakan  indikator  penting  bagi  keberhasilan pembangunan di suatu negara.
Priyarsono  (2011)  mengungkapkan  bahwa  di  negara-negara  berkembang  pembangunan ekonomi  ditujukan  untuk  tercapainya  kemakmuran  dan  kesejahteraan  bagi  seluruh  masyarat. Permasalahan  yang  dihadapi  untuk  mencapai  kemakmuran  dan  kesejahteraan  adalah pengangguran  yang  masih  tinggi,  pendapatan  rendah,  distribusi  pendapatan  tidak  merata  serta kemiskinan  yang  tinggi.  Kondisi  tingkat  kemiskinan  provinsi  di  Indonesia  pada  semester  II September  tahun  2019,  memperlihatkan  kemiskinan  tertinggi  terjadi  di  wilayah  timur  yaitu  di provinsi papua sebesar 26,55 persen, sebagaimana Gambar 1.
Khususnya  untuk  wilayah  paling  barat  Indonesia,  kemiskinan  tertinggi  berada  di  Provinsi Aceh  pada  kondisi  September  2019  yaitu  sebesar  15,01  persen  dari  jumlah  penduduk  Aceh sebesar 5.311.320 jiwa sebagaimana ditunjukkan oleh Gambar 2.

## Gambar 2. Persentase penduduk miskin Wilayah Sumatera September 2019
Sumber: Badan Pusat Statistik, (diolah) 2019
Kemiskinan  di  Aceh  setiap  tahunnya  menurun,  sebagaimana  terlihat  pada  Gambar  3 menunjukkan  penduduk  miskin  berdasarkan  persentase  di  Aceh  mengalami  penurunan. Pemerintah  Aceh  telah  melakukan  berbagai  upaya  dalam  penanggulangan  kemiskinan,  dan mampu  menunjukkan  dampak  yang  positif.  Namun  upaya  dalam  penanggulangan  kemiskinan tidak  begitu  signifikan  penurunannya.  Persentase  penduduk  miskin  tahun  2006  sampai  2019 dapat dilihat pada Gambar 3:
Gambar 3. Persentase Jumlah Penduduk Miskin Provinsi Aceh Tahun 2006-2019 Sumber: Badan Pusat Statistik, (diolah) 2019
Persentase  Jumlah  Penduduk  Miskin  Kabupaten/kota  di  Aceh  Agustus  2019  ditunjukkan oleh Gambar.4 dimana jumlah penduduk miskin terbesar berada di Kabupaten Aceh Singkil.

## Gambar 4. Persentase Jumlah Penduduk Miskin Kabupaten/kota di Aceh Agustus 2019
Sumber: Badan Pusat Statistik, 2019
Tingkat  kemiskinan  terkait  dengan  kualitas  Sumber  Daya  Manusia  (SDM).  SDM  yang berkualitas  mampu  meningkatkan  kesejahteraan  dan  mengurangi  kemiskinan.  Tingkat  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  merupakan  salah  satu  satuan  yang  digunakan  untuk  mengukur keberhasilan  pembangunan  pada  suatu  wilayah.  IPM  menggunakan  angka  pengolahan berdasarkan  pada  3  (tiga)  dimensi:  yaitu  panjang  usia  ( longevity )  penduduk,  pengetahuan ( knowledge )  penduduk,  dan  standar  hidup  ( standard  of  living )  penduduk  pada  suatu  wilayah. Pendidikan  dapat  meningkatkan  kemampuan  manusia  dalam  menyerap  pengetahuan  dan teknologi.  Selain  itu,  kesehatan  yang  baik  dapat  menyebabkan  produktivitas  kerja  meningkat. Faktor  pendidikan  dan  kesehatan  yang  baik  juga  dapat  meningkatkan  pendapatan  masyarakat menjadi  lebih baik. Data  IPM  provinsi  Aceh  dari  Tahun  2011 hingga  2019  dapat  dilihat  pada Gambar 5.

## Gambar 5. Indeks Pembangunan Manusia 2011 s/d 2019 di Provinsi Aceh
Sumber: Badan Pusat Statistik, (diolah) 2019
IPM Aceh terus mengalami kenaikan dari tahun ke tahun. Hal ini memperlihatkan bahwa pembangunan  kesehatan,  pendidikan,  dan  ekonomi  di  Aceh  cukup  berhasil.  Faktor-faktor makro  ekonomi  tersebut  menjadi  hal  yang  sangat  penting  bagi  masyarakat  dan  pemerintah. Analisis makro ekonomi diharapkan dapat membantu pemerintah dalam membuat dan menerapkan kebijakan  dalam  penanganan  kemiskinan.  Dengan  demikian,  masyarakat  dapat  aktif  bekerja  dan berusaha  untuk  meningkatkan  taraf  kehidupannya  menjadi  lebih  baik  yang  didukung  dengan terpenuhinya  kebutuhan  akan  pendidikan  dan  kesehatan  yang  baik  pula.  Untuk  mencapai  tujuan tersebut, upaya pengentasan kemiskinan harus dilakukan secara terukur dan terarah baik sasaran maupun  tujuannya.  Faktor  lainnya  yang  dapat  mempengaruhi  kemiskinan  adalah  jumlah penduduk  yang  menganggur  (tidak  mendapatkan  pekerjaan).  Jumlah  penduduk  yang menganggur  menjadi  salah  satu  masalah  utama  dalam  suatu  perekonomian  terutama  di  negara sedang berkembang. Salah satu indikator pengangguran adalah tingkat  pengangguran terbuka.
Definisi  pengangguran  terbuka  adalah  persentase  jumlah  pengangguran  terhadap  jumlah angkatan  kerja.  Angkatan  kerja  merupakan  para  penduduk  usia  kerja  yang  telah  bekerja (memiliki  pekerjaan)  namun  sementara  mereka  tidak  bekerja  (Badan  Pusat  Statistik  Aceh). Tingkat  pengangguran  terbuka  yang  tinggi  akan  berdampak  terhadap  menurunnya  tingkat pendapatan  masyarakat,  sehingga  pemenuhan  kebutuhan  akan  terbatasi  dan  indikator  ini merupakan salah satu penyebab tingginya angka kemiskinan. Tingkat pengangguran terbuka di 34 propinsi sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 6.

## Gambar 6. TPT di Indonesia Agustus 2018
Sumber: Badan Pusat Statistik, (diolah) 2018
Pada kondisi Agustus 2018, tingkat pengangguran terbuka khususnya di Aceh sebesar 6,34 persen.  Selanjutnya  pada  Gambar  6  memperlihatkan  tingkat  pengangguran  terbuka  periode 2015-2018.  Tingkat  pengangguran  terbuka  di  Aceh  dari  tahun  ke  tahun  terus  mengalami penurunan,  namun  demikian  kinerja  pemerintah  untuk  penurunan  tingkat  pengangguran terbuka  terus  ditingkatkan,  dengan  menumbuhkan  kualitas  dan  kuantitas  Usaha  Mikro  Kecil Menengah  (UMKM),  industri  pengolahan,  perusahaan  besar  dan  menengah,  dan  kebijakan yang mendukung wirausaha muda untuk maju dan berkembang. Kondisi  tingkat penganguran terbuka periode 2015-2019 di Aceh dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Tingkat Penganguran Terbuka Periode 2015 s/d 2019 di Aceh Sumber: Badan Pusat Statistik, (diolah) 2019
Badan Pusat Statistik telah mengeluarkan rilis terkait tingkat kemiskinan di kabupaten/kota yang tentunya diperoleh  pada tingkat kecamatan dan gampong. Namun demikian, terdapat pula kendala  yaitu  ditemukan  penerima  bantuan  yang  diperuntukkan  bagi  penduduk  miskin  tidak tepat  sasaran  dan  program  kegiatan  yang  dilakukan  dalam  penanganan  kemiskinan  tidak langsung  bersentuhan  guna  pengurangan  tingkat  kemiskinan.  Penelitian  ini  menampilkan perbedaan  dari  penelitian  sebelumnya,  dimana  penelitian  ini  berlokasi  di  Provinsi  Aceh  yang masih merupakan provinsi dengan persentase kemiskinan paling tinggi di Pulau Sumatera pada tahun 2019.
Berdasarkan  latar  belakang  pada  penelitian  ini,  maka  permasalahannya  adalah  bagaimana indeks  pembangunan  manusia  dan  tingkat  pengangguran  terbuka  mempengaruhi  kemiskinan  di Provinsi  Aceh.?  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  indeks  pembangunan manusia dan tingkat pengangguran terbuka berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Propinsi Aceh.  Hasil  penelitian  ini  dapat  bermanfaat  sebagai  pertimbangan  bagi  pemerintah  dalam menentukan  kebijakan  terkait  pengurangan  kemiskinan  di  Aceh,  selain  mnejadi  referensi  bagi peneliti selanjutnya dalam meneliti tentang kemiskinan di Aceh.

## TINJAUAN LITERATUR

## Kemiskinan
Masyarakat  miskin  pada  umumnya  kurang  mampu  memenuhi  kebutuhan  pokoknya. Kebutuhan  pokok  yang  dimaksudkan  adalah  seperti  kebutuhan  pemenuhan  akan  kebutuhan pangan, kebutuhan akan gizi, kebutuhan akan Pendidikan, kebutuhan akan kesehatan, kebutuhan akan  kemampuan  berusaha  dan  keterbatasan  akses  terhadap  kegiatan  sosial  ekonomi.  Hal  ini dapat  menimbukan  perilaku  miskin  seperti  perilaku  yang  ditandai  dengan  perlakuan  yang diskriminatif,  perasaan  ketakutan,  kecurigaan  yang  tinggi,  sikap  yang  apatis  dan  sikap  yang fatalistis (Heinz, 1988).
Definisi  kemiskinan  pada  umumnya  ditentukan  dari  sudut  mana  teori  tersebut  dilihat. Kemiskinan  menurut World  Bank diilustrasikan  dengan  penduduk  yang  tidak  memiliki  tempat tinggal, penduduk mengalami gangguan Kesehatan (sakit) yang tidak sanggup berobat ke dokter, penduduk  yang  tidak  sanggup  bersekolah  dan  tidak  dapat  baca  tulis.  Kemudian  definisi kemiskinan  juga  disefinisikan  sebagai  keadaan  dimana  penduduk  tidak  memiliki  pekerjaan sehingga  takut  menatap  masa  depan,  penduduk  tidak  memiliki  akses  akan  sumber  air  bersih. Kemiskinan  adalah  kondisi  ketidakberdayaan,  kurangnya  representasi  dan  kebebasan. Selanjutnya  Bank  Dunia  (2000)  menyederhanakan  pengertian  kemiskinan  mengartikan  yaitu
keadaan  masyarakat  dengan  kekurangannya  yang  biasanya  diukur  dengan  tingkat kesejahteraannya.
Permasalahan tergolong tingginya jumlah penduduk miskin (kemiskinan) di Indonesia telah berlangsung sejak lama, bahkan sebelum kemerdekaan negara Indonesia, masyarakat yang hidup dalam  kemelaratan,  masyarakat  yang  hidup  dalam  ketiadaan  akses  terhadap  pendidikan  dan masyarakat yang hidup dengan keadaan kesehatan yang memprihatinkan. kemiskinan sudah ada sejak  masa  penjajahan,  dimana  kawasan  tragedi  tanam  paksa  dan  kawasan  perkebunan  adalah pusat  kawasan  kemiskinan  pada  waktu  itu,  sehingga  kemiskinan  adalah  persoalan  serius  yang harus  mendapatkan  perhatian  pemerintah  (BPS,  2012).  Istilah  “Lingkaran  Setan”  diartikan sebagai  suatu  proses  yang  sulit  untuk  berakhir,  karena  saling  berputar  menjadi  sebab  akibat seolah membentuk sebuah sklus. Dalam konsep pertumbuhan ekonomi dan kemiskinan, dimana terjadi suatu kondisi yang membuat masyarakatnya sulit untuk keluar dari kemiskinan bila mata rantai dari kemiskinan itu sendiri tidak diputus.

## Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Didalam tingkatan perekonomian secara makro, stok modal manusia merupakan faktor yang berfungsi penting terhadap proses perkembangan tingkat pertumbuhan ekonomi. Kemudian pada tingkatan  perekonomian  secara  ekonomi  mikro,  modal  manusia  mampu  menjelaskan  berbagai tingkatan  struktur  upah  pekerja  dan  pendistribusian  upah  antar  individu  dan  kelompok. Kemudian  modal  manusia  ini  juga  dikemukakan  (Becker,  2006)  yaitu  pengetahuan  manusia, informasi  manusia,  ide  manusia,  keahlian  manusia  dan  Kesehatan  manusia  (dari  seorang individu).
Bloom  et  al.  (2004)  menjelaskan  bahwa  tenaga  kerja  yang  memiliki  fisik  yang  sehat  dan mental  yang  sehat  akan  memberikan  dampak  multidimesional  karena  dapat  menambah  tingkat produktifitasnya  serta  menyebabkan  tenaga  kerja  tersebut  akan  mendapatkan  pendapatan  yang lebih tinggi. Hal ini mampu mencerminkan tingkat keberhasilan dari pada investasi yang berasal dari tenaga kerja.

## Tingkat Pengangguran terbuka
Penduduk yang tergolong angkatan kerja dan ingin memperoleh pekerjaan untuk memenuhi kebutuhan  hidupnya  namun  belum  mendapatkannya  maka  disebut  dengan  pengangguran (Franita, 2016).  Pengangguran  terbagi menjadi tiga jenis yaitu: 1) pengangguran yang sifatnya terselubung,  2)  pengangguran  yang  sifatnya  setengah  menganggur,  dan  3)  pengangguran  yang sifatnya terbuka.
Kemudian pengangguran dapat timbul akibat permasalahan diantaranya: minimnya lapangan pekerjaan, minimnya keahlian yang dimiliki para pencari kerja, minimnya informasi bagi pencari kerja  yang  tidak  mempunyai  akses  untuk  mencari  informasi  terkait  lapangan  pekerjaan,  tidak meratanya lapangan pekerjaan disetiap daerah, program pemerintah yang belum maksimal terkait pelatihan  yang  diperuntukkan  bagi    para  pencari  kerja,  dan  minimnya  motivasi  utuk  mencari kerja
Jika  tersedianya  lapangan  yang  sesuai  dengan  jumlah  tenaga  kerja  yang  ada  maka kesempatan kerja akan mampu menampung semua tenaga kerja yang ada. Mekanisme utama di negara  berkembang  dalam  rangka  mengurangi  kemiskinan  dan  kesenjangan  distribusi pendapatan  yaitu  melalui  pemberian  upah  yang  memadai  dan  menyediakan  kesempatan  kerja kepada masyarakat tidak mampu (miskin) di negara tersebut (Arsyad, 1997).
Problematika  pengangguran  seringkali  merupakan  persoalan  yang  penting  untuk  dicarikan jalan keluarnya (solusi) dalam perekonomian Indonesia. Kemudian juga, keadaan perekonomian yang  tidak  selamanya  pada  kondisi  stabil  dan  kebijakan  yang  diterapkan  pemerintah  terkait pengangguran akan memberikan dampak terjadinya peristiwa yang tidak sesuai harapan terhadap capaian  perekonomian  terbaik  (Kustono  dan  Effendi  2016).  Pengangguran  merupakan  masalah dalam  makroekonomi  yang  dapat  berdampak  bagi  masyarakat  karena  kehilangan  pekerjaan menyebabkan  standar  kehidupan  menurun  serta  menimbulkan  tekanan  psikologis.  Ekonom mempelajari  pengangguran  untuk  mengidentifikasi  sebab-sebab  dan  membantu  pemerintah dalam  pengambilan  kebijakan  public  yang  terkait  dengan  pengangguran.  Adapun  beberapa kebijakan  tersebut  adalah  program  pelatihan  kerja,  membantu  masyarakat  untuk  mendapatkan pekerjaan dan asuransi ketenagakerjaan.

## Hubungan IPM, Pengangguran dan Kemiskinan
Maipita  (2014)  mengemukakan  bahwa  United  nation  Development  Programme  (UNDP) menetapkan  beberapa  indeks  yang  berhubungan  dengan  kemiskinan  (tahun  1997-2009).  Salah satu  indek  yang  berhubungan  dengan  kemiskinan  adalah  Indeks  pembangunan  manusia. Kemudian terdapat juga pernyataan bahwa salah satu penyebab kemiskinan baik di kota maupun di  desa  adalah  karena  kerentanan,  yaitu  kesulitan  seseorang  untuk  mendapatkan  pekerjaan (Isdjoyo, 2010).

## Penelitian Terkait
Muhammad (2019) dengan menggunakan data tahunan yang dikumpulkan dari Badan Pusat Statistik  selama  periode  2007–2017  dan  dianalisis  menggunakan  data  panel  manemukan  hasil
empiris  bahwa  anggaran  yang  dialokasikan  untuk  pendidikan  dan  kesehatan  secara  signifikan mengurangi tingkat kemiskinan di Indonesia. Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Majid (2014)  menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  dan  pengangguran  berdampak  negatif terhadap  tingkat  kemiskinan  dalam  jangka  Panjang.  Hubungan  kausal  Granger  dua  arah  antara kemiskinan dan pertumbuhan ekonomi dan efek kausal searah dari pengangguran ke kemiskinan dicatat.  Pentingnya  program  penanggulangan  kemiskinan  dilakukan  melalui  promosi pembangunan  ekonomi  yang  inklusif.  Sebagai  masalah  multi-kompleks,  setiap  agenda penanggulangan  kemiskinan  di  negara  ini  harus  dirancang  secara  holistik  dengan  fokus  pada promosi pembangunan inklusif sehingga semua segmen penduduk dapat menikmati manfaat dari pertumbuhan ekonomi.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Roslan  (2010)  menunjukkan  pertumbuhan  ekonomi  dan pengeluaran  MDGs  belum  secara  substansial  mengurangi  kemiskinan  selama  periode  sampel. Akibatnya,  untuk  meminimalkan  penderitaan  yang  tampak  dari  orang  miskin,  studi  ini menyerukan  kepada  individu,  masyarakat,  pemangku  kepentingan,  pembuat  kebijakan, perencana, pemerintah dan lembaga internasional untuk mengidentifikasi dan menargetkan orang miskin  dengan  tepat  melalui  program-program  yang  berpihak  pada  masyarakat  miskin. Nazamuddin  (2018),  mengungkapkan  bahwa  anggaran  pendidikan,  wilayah  perkotaan berpengaruh  signifikan  terhadap  kemiskinan,  sedangkan  anggaran  kesehatan  dan  pemekaran kabupaten/kota tidak berpengaruh terhadap kemiskinan. Safuridar dan Putri menemukan bahwa menurut uji F (secara simultan) diperoleh pengaruh IPM, pengangguran dan jumlah penduduk di Kota/Kabupaten  Aceh  Bagian  Timur  berpengaruh  signifikan  terhadap  kemiskinan.  Saunders (2002)  Terdapat  bukti  kuat  yang  menunjukkan  penggangguran  mempunyai  risiko  kemiskinan. Kemudian  pengangguran  juga  berkontribusi  pada  ketidaksetaraan,  hal  demikian  menyebabkan serangkaian efek sosial yang dapat melemahkan pengangguran itu sendiri, keluarganya dan juga masyarakat disekitar mereka.

## Kerangka Pemikiran
Kerangka  pemikiran  dalam  penelitian  ini  menunjukkan  pengaruh  TPT  dan  IPM  sebagai variabel bebas terhadap kemiskinan di Aceh sebagai variabel terikat. Provinsi Aceh merupakan provinsi  dengan  persentase  kemiskinan  paling  tinggi  di  Pulau  Sumatera  pada  tahun  2019  oleh karena  itu  merupakan  hal  yang  penting  untuk  mengetahui  bagaimana  TPT  dan  IPM  dapat mempenagruhi  kemiskinan  di  Aceh  selama  tahun  2011-2019,  oleh  karena  itu  yang  menjadi kerangka pemikiran dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

## Gambar 8. Kerangka Pemikiran

## METODE PENELITIAN
Data sekunder merupakan data yang dipergunakan dalam penelitian ini, yaitu untuk melihat pengaruh  IPM  dan  TPT  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Aceh  yang  diperoleh  Badan  Pusat Statistik (BPS) Aceh. Jenis data berupa data panel yang digunakan secara bersamaan antara data time series 2011-2019 dan cross section 23 kabupaten/kota di Aceh. Data yang digunakan adalah data  TPT  dan  IPM  serta  data  Kemiskinan  (KM)  23  kabupaten/kota  di  Aceh. Pengolahan  data menggunakan  program  eviews,  dengan  melakukan  pemilihan  model  yang  terbaik  pada  regresi data  panel  melalui  uji Common  Effect  Model (CEM), Fixed  Effect  Model (FEM),  dan Random Effect Model (REM). Kemudian melakukan uji penentuan model terbaik melalui Uji Chow, Uji Hausman, dan Uji Langrange Multiplier (LM). Kemudian melakukan uji asumsi klasik serta uji statistik dengan uji t, uji f, dan koefisien determinasi.
Regresi  data  panel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebagaimana  dijelaskan  oleh Gujarati. D (2003) dengan menggunakan data panel adalah sebagai berikut:
Selanjutnya Greene (2002) juga menjelaskan Kerangka dasar model regresi dalam bentuk:
Gujarati  (2003)  Mengemukakan  cara  mengestimasikan  data  panel  dengan  menggunakan Common  Effect  Model (CEM), Fixed  Effect  Model (FEM)  dan Random  Effect  Model (REM). Berdasarkan dari model regresi data panel, maka model yang dipergunakan dalam penelitian ini dapat  dimodifikasi  untuk  menganalisis  tingkat  pengangguran  terbuka  dan  indeks  pembangunan manusia terhadap kemiskinan.

## TINGKAT
PENGANGGURAN TERBUKA

## INDEKS PEMBANGUNAN
MANUSIA KEMISKINAN
α =    Konstanta
TPT =    Tingkat Pengangguran Terbuka IPM =    Indeks Pembangunan Manusia
β =    Koefisien regresi
i =    data silang 23 kabupaten/kota di Provinsi Aceh
t =    waktu
ε =    Residual
Data panel memiliki beberapa kelebihan diantaranya:
1. Penggunaan  data  panel  akan  menghasilkan  variabel-variabel  individual  lebih  spesifik  dan lebih tegas.
2. Dengan  menggunakan  jenis  ini  dapat  menghasilkan  banyak  informasi,  varian  lebih  tepat juga efisien.
3. Pengujian perubahan data dinamis, sehingga mampu memberikan hasil yang sangat baik.
4. Dapat  mengukur  serta  menghitung  pengaruh  yang  tidak  dapat  diterapkan  pada  data time series dan data cross section.
5. Dapat mempelajari model perilaku yang lebih komplek.
6. Penggunaan data panel juga meminimalkan data yang bias.
Terdapat  beberapa  pengujian  yang  dilaksanakan  untuk  melakukan  pemilihan  suatu  model yang paling akurat adalah sebagai berikut:
1. Chow Test
2. Hausman Test

## 3. Lagrange Multiplier Test
Pengujian  secara  parsial  (t-statistik)  untuk  menguji  secara  parsial  dan  pengujian  secara Bersama-sama  (Uji  F)  digunakan  untuk  menguji  secara  bersamaan  apakah  variabel  bebas  TPT dan IPM berpengaruh terhadap variabel dependen KM.
Definisi dari pada penggunaan variabel dalam penelitian ini adalah:
1. Kemiskinan adalah persentase penduduk miskin dalam satuan persen.
2. TPT  yaitu  tingkat  persentase  pengangguran  terhadap  angkatan  kerja  yang  dihitung  dalam satuan persen.
3. Indeks  pembangunan  manusia  yaitu  indeks  komposit  untuk  mengukur  suatu  pencapaian kualitas dari pembangunan manusia dalam satuan indeks.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang  dianalisis  menggunakan  eviews  dalam bentuk  data  panel  periode  tahun  2011  s/d  2019.  Gujarati  (2003)  menjelaskan  3  (tiga)  teknik analisis  yang  dipergunakan  pada  suatu  data  panel  yaitu  C ommon  Effect  Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM) dan Random Effect Model (REM).
Untuk memilih ketiga model tersebut secara akurat maka perlu dilakukan pengujian sebagai berikut:
1. Chow Test
Chow Test dilakukan untuk memilih model mana yang terbaik antara CEM dan FEM.
Berikut adalah hasil Chow Test , sebagaimana ditunjukkan oleh Tabel 4:
Tabel 1. Uji Chow Uji Efek Statistik Df Probabilitas Period F 26,623 (8,196) 0,000
Hasil  menunjukkan  nilai  Period  F  adalalah  0,00  <  0,05.  Maka  digunakan  model  FEM berdasarkan ketentuan berikut.
Chow Test H0 :  CEM Ho :  Diterima apabila cross section F > 0,05
Ha :  FEM Ha :  Diterima apabila cross section F < 0,05

## 2. Haussman Test
Pemilihan  model  terbaik  antara  FEM  dan  REM  maka  digunkaan Haussman  Test . Berikut adalah hasil Haussman Test sebagaimana ditunjukkan oleh Tabel 5:
Tabel 2. Uji Haussman Summary Probabilitas Period Random 0,6677
Nilai  Probabilitas  Period  Random  menunjukan  0,667  >  0,05,  untuk  itu  maka  digunakan model REM sebagaimana syarat pemilihan model berikut ini.
Uji Hausman H0 :  REM Ho :  diterima jika probabilitas > 0,05 Ha :  FEM Ha :  diterima jika probabilitas < 0,05

## 3. Uji Lagrange Multiplier (LM)
Uji  Lagrange  Multiplier  (LM)  dilakukan  untuk  memilih  model  terbaik  antara  CEM  dan REM
Berikut adalah hasil LM sebagaimana ditunjukkan oleh Tabel 6:
Tabel 3. Uji LM Cross Section Time Both Breusch-Pagan 570.5125 0.283968 570.7964 (0.0000) (0.5941) (0.0000)
Dengan  menggunakan  Breusch  Pagan  menunjukkan  nilai  0,00  <  0,05,  maka  digunakan model REM sebagaimana syarat dan ketentuan berikut.
Uji Langrange Multiplier H0 :  CEM Ho :  terima bila probabilitas Breusch Pagan > 0,05 Ha :  REM Ha :  terima bila probabilitas Breusch Pagan < 0,05
Kesimpulan  dari  ketiga  model  pengujian  diatas,  hasil  dari Chow  Test , Haussman  Test dan Langrange Multiplier Test dipilih model terbaik yaitu Random Effect Model (REM).

## Hasil Regresi Random Effect Model (REM)
Hasil regresi random Effect Model dalam penelitian ini adalah:
Tabel 4. Hasil Regresi Variabel Koefisien Standar Error Statistik t Probabilitas C 52.36233 7.976656 6.564446 0.0000 IPM -0.477552 0.113401 -4.211165 0.0000 TPT -0.279853 0.134385 -2.082465 0.0385 R Squared 0.411504 Prob F Stat 0.000000 DW 0.099244
Hasil regresi dapat ditulis dalam bentuk persamaan berikut ini:
KM = 52,362 - 0,477IPM - 0,279TPT
Hasil regresi menunjukkan bahwa nilai konstanta sebesar 52,363, jika IPM dan TPT sama dengan  0  maka  tingkat  kemiskinan  sebesar  52,363.  Selanjutnya  koefisien  IPM  sebesar  -0,477 dan  TPT  sebesar  -0.279  menunjukkan  bahwa  IPM  dan  TPT  berpengaruh  negatif  terhadap kemiskinan.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  jika  IPM  dan  TPT  meningkat  maka  akan  mengurangi kemiskinan.    Berdasarkan  uji  REM,  hasil  estimasi  untuk  menghitung  seberapa  besar  pengaruh variabel  bebas , yaitu  variabel  IPM  dan  TPT,  yang  dicerminkan  dari  R squares 0,41  dimana  41 persen semua variabel bebas dalam model dapat mendeskripsikan variabel terikat.  Oleh karena itu  IPM  dan  TPT  hanya  dapat  menjelaskan  tingkat  kemiskiskinan  sebesar  41%  dan  59%  dan lainnya di jelaskan oleh faktor diluar penelitian ini.

## Asumsi Klasik
Dilakukan  uji  asumsi  klasik  dengan  menggunakan  uji  normalitas,  multikolinearitas, heteroskedasitas dan uji autokorelasi.
1. Uji Normalitas Data
Hasil  Uji  normalitas  dalam  penelitian  ini  diperoleh nilai  jarque  bera  3,072  dengan  nilai probabilitas 0,215. Nilai 0,215 > 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang terdistribusi normal .
2. Uji Multikolinearitas
Multikolnieritas  digunakan  untuk  melihat  apakah  terdapat  suatu  hubungan  linear  antar variabel bebas (tidak terikat) dalam suatu regresi.
Tabel 7. Pengujian Multikolinearitas IPM TPT IPM 1 -0,006 TPT -0,006 1
Tujuan  uji  multikolinearitas  untuk  melihat  apakah  ada  korelasi  antar  variabel  independen. Jika  terdapat  suatu  hubungan  korelasi  yang  tinggi  antar  variabel  independent,  maka dinyatakan  terdapat  suatu  gejala  multikolinearitas.  Toleransi  nilai  korelasi  dalam multikolinearitas  yaitu 70%  (0,7)  atau 80%  (0,8). Perolehan hasil korelasi  0,006 < 0,7 hal ini berarti dapat dijelaskan tidak terjadi masalah multikolinearitas.
3. Pengujian Heteroskedasitas
pengujian  heteroskedasitas  untuk  memperoleh  informasi  apakah  model  regresi  terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Tabel 8. Uji Heteroskedasitas Variable Coefficient Prob. C 2.903846 0.4757 IPM -0.009755 0.8663 TPT 0.033939 0.6398
Berdasarkan informasi diatas maka tidak terjadi heteroskedasitas pada IPM dan TPT, karena Nilai  probabilitas  IPM  dan  TPT  >  0,05,  berarti  bahwa  tidak  terjadi  heteroskedasitas  pada IPM dan TPT.
4. Uji Autokorelasi
Pengujian  Autokorelasi  untuk  mendapatkan  informasi  tentang  terjadinya  korelasi antara residual pada serangkaian observasi tertentu dalam suatu periode tertentu.
Menurut  Gujarati  (2003;475)  menyatakan  bahwa  dalam  data  panel  autokorelasi  tidak dapat  dideteksi,  untuk  mengatasi  hal  tersebut  maka  dapat  dilakukan  dengan  mengubah  model regresi menjadi Generalizes Least Square (GLS) karena GLS merupakan salah satu autokorelasi remedial.

## Pengaruh IPM terhadap KM
Koefisien  regresi  variable  IPM  sebesar  0,477  dapat  dijelaskan  bahwa  jika  nilai  IPM  naik  1 dengan  asumsi  nilai  variabel  lain  tetap,  maka  nilai  variable  KM  akan  mengalami  penurunan sebesar  0,477.  Nilai  negatif  menjelaskan  adanya  hubungan  negatif  antara  IPM  dengan kemiskinan,  semakin  tinggi  IPM  maka  KM  semakin  menurun.  Berdasarkan  nilai  signifikansi IPM sebesar 0,00 < 0, maka dapat dijelaskan bahwa IPM berpengaruh signifikan terhadap KM.

## Pengaruh TPT terhadap KM
Koefisien  regresi  variable  TPT  adalah  0,279  apabila  TPT  naik  1%  dengan  asumsi  nilai variabel konstan, maka nilai KM akan turun sebesar 0,279. Tanda negatif menjelaskan terjadinya hubungan negatif antara TPT dengan KM, bila TPT naik maka nilai KM menurun.
Gambar 9. Tingkat Kemiskinan dan Tingkat Pengangguran Terbuka Tahun 2019 Sumber: Badan Pusat Statistik, (diolah) 2019
Gambar  9  diatas  merupakan  data  tingkat  kemiskinan  (KM)  dan  tingkat  pengangguran terbuka  (TPT)  tahun  2019  menunjukkan  tidak  semua  kabupaten/kota  menunjukkan  pola hubungan yang positif antara kemiskinan dan tingkat pengangguran terbuka. Terutama dapat kita lihat di 4 kabupaten/kota diantaranya Kab. A. Tenggara, Gayo Lues, Bener Meriah, kota Banda Aceh  dan  Kota  Sabang.  Kota  Banda  Aceh  menunjukkan  tingkat  kemiskinan  yang  menurun namun tingkat pengangguran semakin meningkat.
Pengaruh  TPT  terhadap  kemiskinan  yang  negatif  bisa  dijelaskan  bahwa  tidak  semua pengangguran merupakan kategori miskin. Pengangguran banyak juga dari kalangan intelektual yang  belum  mendapatkan  pekerjaan,  masih  ada  yang  sedang  menjalani  pendidikan  di  tingkat sarjana, belum ada lowongan pekerjaan yang tepat dan lain sebagainya.

## Hasil Pengujian Hipotesis
Berdasarkan  uji  t,  secara  parsial  nilai  signifikansi  IPM  sebesar  0,00  dan  Tingkat Pengangguran  Terbuka  (TPT)  sebesar  0,038  (lebih  kecil  dari  0,05).  Dengan  demikian,  dapat disimpulkan  bahwa  secara  parsial  IPM  berpengaruh  signifikan  terhadap  kemiskinan  (KM), demikian  juga  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT)  berpengaruh  signifikan  terhadap kemiskinan.
Pengujian  statistik  secara  simultan  yaitu  dengan  menggunakan  Uji  F  diperoleh  nilai probabilitas  0,000  <  0,05.  Untuk  itu,  dapat  dijelaskan  bahwa  secara  bersamaan  (simultan)  IPM dan TPT memiliki pengaruh yang signifikan terhadap KM.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pengujian Statistik dengan uji t menunjukkan bahwa secara parsial indeks pembangunan manusia dan tingkat pengangguran terbuka berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan di Aceh dan  berdasarkan  uji  F  didapatkan  hasil  yang  sama  yaitu  secara  simultan  indeks  pembangunan manusia dan tingkat pengangguran terbuka berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan di Aceh. Faktor TPT dan IPM mempengaruhi tingkat kemiskinan sebesar 41 persen sedangkan 59 persen lainnya dipengaruhi oleh faktor lainnya.
Tingkat  pengangguran  terbuka  berpengaruh  negatif  terhadap  kemiskinan.  Hal  ini menunjukkan bahwa apabila tingkat penganguran meningkat maka kemiskinan menurun. Hal ini dapat  dijelaskan  bahwa  tidak  semua  pengangguran  merupakan  kategori  miskin.  Pengangguran banyak  juga  dari  kalangan  intelektual  yang  belum  mendapatkan  pekerjaan,  masih  ada  yang sedang menjalani  Pendidikan di  tingkat  sarjana, belum ada lowongan pekerjaan yang tepat  dan lain sebagainya.
IPM  berpengaruh  secara  negatif  terhadap  kemiskinan  di  Aceh  yaitu  apabila  IPM meningkat maka kemiskinan dapat diturunkan. IPM merupakan tiga hal utama yang merupakan kebutuhan mendasar yaitu tingkat Pendidikan yang meningkat, standar kesehatan yang memadai dan tingkat ekonomi yang tercukupi.
Rekomendasi peneltian ini adalah:
1. Pemerintah  perlu  melakukan  identifikasi  dan  verifikasi  data  yang  tergolong  dalam  tingkat pengangguran terbuka, sehingga dengan data yang memadai dapat terinventarisir siapa saja yang  seharusnya  sudah  mendapatkan  pekerjaan  karena  memiliki  keahlian  dan  tingkat pendidikan  yang  cukup  dengan  melakukan  pembinaan,  penyediaan  modal,  peningkatan supporting terhadap UMKM serta penyediaan industri baru.
2. Pemerintah  dapat  terus  meningkatkan  tingkat  indeks  pembangunan  manusia  sehingga kuantitas  sumber  daya  manusis  berkualitas  akan  mengalami  peningkatan  yang  selanjutnya dapat mengurangi tingkat pengangguran guna mengurangi kemiskinan di Aceh.
3. Kepada  peneliti  selanjutnya  yang  tertarik  meneliti  tentang  kemiskinan  agar  dapat menambahkan variabel lain dan jumlah tahun yang berbeda dari penelitian ini.
4. Implemantasi dalam program kebijakan pemerintah terhadap pengentasan kemiskinan harus tepat sasaran sesuai dengan hasil identifikasi dan verifikasi yang telah dilakukan sebelumnya oleh instansi terkait.

## DAFTAR PUSTAKA
Arsyad,  Lincoln.  1997. Ekonomi  Pembangunan .  Edisi  Keempat.  Yogyakarta.  Penerbit:  STIE YKPN.
Badan  Pusat  Statistik  Republik  Indonesia,  2019 Persentase  Penduduk  Miskin  (P0)  Menurut Provinsi dan Daerah 2011-2019, Jakarta
Badan Pusat Statistik Republik Indonesia, 2012 Penduduk Miskin , Jakarta
Badan  Pusat  Statistik  Republik  Indonesia , 2011-2019. Tenaga  Kerja-konsep-Tingkat Pengangguran Terbuka , Banda Aceh
Becker, G. S. 2006. The Age of Human Capita l. In H. Lauder, P. Brown, J.- A. Dillabough, & A. H.  Halsey  (Eds.),  Education,  Globalization  and  Social  Change  (1st  ed.,  pp.  292²294). Oxford: Oxford University Press.
Bloom,  D.  E.,  Canning,  D.,  &  Sevilla,  J.  2004. The  effect  of  health  on  economic  growth:  A
production function approach. World Development , 32(1), 1²13.
http://doi.org/10.1016/j.worlddev.20 03.0 7.002
B.S.  Nazamuddin  (2019)  Hubungan  Tingkat  Pendidikan  Dengan  Indeks  Kemiskinan  Dan Kelaparan  di  Indonesia  ISSN:1693  –1775 Jurnal  Pencerahan Volume  13,  Nomor  2, Majelis Pendidikan Aceh Tahun 2019
Franita, R.  (2016).  Analisa Pengangguran di Indonesia. Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial , 1(12), 88–93.
Greene, William, 2002, Econometric Analysis , Pearson Education.
Gujarati, Damodar, 2003, Ekonometri Dasar . Terjemahan: Sumarno Zain, Jakarta: Erlangga
Heinz, Frict .1988. Arsitektur dan Lingkungan . Yogyakarta: Kanisius Isdjoyo, Widjajanti (2010). Kemiskinan di Perkotaan , Jakarta
Kustono, A. S., dan R. Effendi. 2016. Earnings Management and Corporate Governance Case in Indonesia. Advanced Science Letters 22:4345-4347.
MA  Bello, AH  Roslan  (2010).  Has  Poverty  Reduced  in  Nigeria  20  Years  After? European Journal of Social Sciences, Volume 15, Number 1, 2010
Maipita,  Indra.  2014. Mengukur  Kemiskinan  dan  Distribusi  Pendapatan .  Yogyakarta.  UPP STIM YKPN.
Majid, Shabri (2014) Analisis Tingkat Pendidikan dan Kemiskinan di Aceh, ISSN: 1693 – 7775; 8:15-37
Mankiw, N. Gregory. 2007. Makroekonomi . Jakarta. Erlangga.
Muhammad, Said; T Zulham; Sapha, Diana; Saputra, Jumadil; dan Fitriyani. 2019. Investigating the  Public  Spending  and  Economical  Growth  on  the  Poverty  Reduction  in  Indonesia. Industrial Engineering & Management Systems , Volume 18, Issues 3.
Priyarsono,  D.S.2011. Dari  Pertanian  ke  Industri:  Analisis  Pembangunan  dalam  Perspektif Ekonomi Regional . Bogor (ID): IPB Press.
Saunders,  Peter,  2002.  The  Direct  and  Indirect  Effects  of  Unemployment  on  Poverty  and Inquality. The Social Policy Research Centre University of New South Wales
Simatupang, P., dan S. K. Dermoredjo. 2003. Produksi Domestik Bruto, Harga dan Kemiskinan: Hipotesis ”Trickle Down” Dikaji Ulang. Jurnal Ekonomi dan Keuangan Indonesia . Vol. 51 no. 3. pp 253-370.
World Bank. 2001. Attacking Poverty . World Development Report 2000/2001 New York.