Pengaruh Jumlah Penduduk, Pengangguran, Pengeluaran Perkapita, Indeks Pembangunan Manusia dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Tingkat Kemiskinan (Studi Kasus 3 Kabupaten di Provinsi Kalimantan Selatan)

## Rekha Nanda*, Eny Fahrati
Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lambung Mangkurat Banjarmasin
*nandarekhare@gmail.com

## Abstract
This  study  aimed  to  determine  the  effect  of  population,  unemployment,  per capita expenditure, human development index, and economic growth on poverty levels in Banjar, Tapin, and Hulu Sungai Tengah districts. As secondary data, panel data from the  Central  Statistics  Agency  (BPS)  of  South  Kalimantan  Province  is  used  in  this quantitative  descriptive  analysis.  The  data  analysis  technique  was  used  in  the  panel data  regression  method.  In  Banjar,  Tapin,  and  Hulu  Sungai  Tengah  districts,  the poverty  rate  is  influenced  by  population,  open  unemployment,  underemployment,  per capita  expenditure,  human  development  index,  and  economic  growth.  Population negatively  and  significantly  affects  poverty  rates  in  Banjar,  Tapin,  and  Hulu  Sungai Tengah  regencies.  In  contrast,  open  unemployment  has  a  negative  and  insignificant impact,  underemployment  has  a  positive  and  significant  impact,  and  expenditure  per capita  has  a  positive  and  significant  impact.  The  human  development  index  has  a positive  and  considerable  influence,  and  economic  growth  has  a  positive  and insignificant effect.
Keywords: Population; Unemployment; Human Development Index; Economic Growth; Poverty Level.

## Abstrak
Penelitian ini melihat bagaimana tingkat kemiskinan di Banjar, Tapin, dan Hulu Sungai Tengah terkait dengan jumlah penduduk, pengangguran, pengeluaran perkapita, indeks pembangunan manusia, dan pertumbuhan ekonomi. Data panel dari Badan Pusat Statistik  (BPS)  Provinsi  Kalimantan  Selatan  digunakan  sebagai  data  sekunder  dalam analisis  deskriptif  kuantitatif  ini.  Regresi  data  panel  adalah  metode  yang  digunakan untuk  menganalisis  data.  Hasil  pengujian  Eviews  10  menunjukkan  bahwa  jumlah penduduk, pengangguran terbuka, setengah pengangguran, pengeluaran perkapita, IPM, serta  pertumbuhan  ekonomi  semuanya  berpengaruh  besar  terhadap  tingkat  kemiskinan di  Banjar,  Tapin,  dan  Hulu  Sungai  Tengah.  Pengangguran  terbuka  memiliki  pengaruh kecil  dan  negatif  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  kabupaten  Banjar,  Tapin,  dan  Hulu Sungai  Tengah,  tetapi  setengah  pengangguran,  pengeluaran  perkapita,  IPM,  dan pertumbuhan ekonomi semuanya memiliki efek yang besar dan positif.
Kata  Kunci :  Jumlah  Penduduk;  Pengangguran;  Indeks  Pembangunan  Manusia; Pertumbuhan Ekonomi; Tingkat Kemiskinan.

## PENDAHULUAN
Setiap  bangsa ingin makmur  dan  maju.  Perluasan  ekonomi  harus  dimanfaatkan untuk  mendukung  tujuan  ini.  Pertumbuhan  ekonomi  yaitu  salah  satu  cara  perubahan suatu bangsa yang mewujudkan kesejahteraan rakyatnya (Sholihati, 2011). Pengentasan
kemiskinan  merupakan  salah  satu  indikator  terpenting  keberhasilan  pertumbuhan ekonomi.
Kemiskinan  terjadi  ketika  masyarakat  ekonomi  suatu  daerah  tidak  mampu mempertahankan  kualitas  hidupnya  (Harsidah  et  al.,  2021).  Besarnya  kekurangan  ini ditunjukkan oleh terbatasnya kemampuan pendapatan untuk menutupi kebutuhan dasar, baik  pakaian,  makanan  berserta  tempat  tinggal.  Karena  kapasitas  penghasilan  yang terbatas  ini,  mungkin  lebih  sulit  untuk mempertahankan  standar  hidup  biasa  di  sektor- sektor seperti kesehatan masyarakat dan pendidikan (Bappenas, 2018).
Kemiskinan  mempengaruhi  setiap  negara  di  dunia,  tetapi  lebih  lagi  parah  di negara-negara  berkembang  seperti  Indonesia  (Cahyat,  2004).  Selain  produksi  berbagai masalah sosial, kemiskinan memiliki sejumlah konsekuensi negatif lainnya yang dapat berdampak  pada  pembangunan  ekonomi  suatu  bangsa.  Oleh  karena  itu,  pertumbuhan harus  dikoordinasikan  dan  direncanakan  untuk  menjamin  kesempatan  yang  adil  dan pembagian  pencapaian  pembangunan.  Oleh  karena  itu,  orang  yang  dianggap  miskin akan maju dan mencapai kesuksesan.

## Gambar 1. Persentase Kemiskinan di Kabupaten Banjar, Kabupaten Tapin dan Kabupaten Hulu
Sungai Tengah, 2010-2019

## Sumber: BPS Kalimantan Selatan, Diolah Kembali
Di  Provinsi  Banjar,  Tapin,  dan  Hulu  Sungai  Tengah,  angka  kemiskinan  masih belum  merata  dan  berfluktuasi.  Untuk  dijadikan  landasan  dalam  upaya  pengentasan kemiskinan,  perlu  diidentifikasi  faktor-faktor  yang  menakluki  tingkat  kemiskinan  di semua bidang.
Jumlah penduduk berdampak pada tingkat kemiskinan. Kependudukan menjadi perhatian  besar  di  suatu  wilayah  yang mengalami  ekspansi ekonomi  (Nugroho,  2015). Akibat  pertumbuhan  penduduk  yang  tidak  teratasi,  wujud  kemajuan  ekonomi  yaitu kesejahteraan penduduk dan pengentasan kemiskinan tidak tercapai  (Rismawati, 2018). Dan  menurut  data  jumlah  penduduk  di  tiga  kabupaten  sepanjang  tahun  penelitian, jumlah penduduk bertambah dari tahun ke tahun.
Pengangguran ialah salah satu faktor yang mempengaruhi beratnya kemiskinan. Menurut definisi, pengangguran terbuka, setengah, dan terselubung adalah semua jenis pengangguran.  Derajat  kekayaan  juga  salah  satu  faktor  yang  bersangkutan  terhadap
keberhasilan  suatu  peradaban.  Selama  kemakmuran  kurang,  kemiskinan  akan  menjadi masalah.  Menurut  data  pengangguran  terbuka  dan  setengah  pengangguran  di  ketiga provinsi tersebut selama tahun penelitian, juga bervariasi, menunjukkan banyak pasang surut setiap tahunnya.
Dalam  pengertian  yang  lebih  lapang,  standar  hidup  yang  seimbang  mengacu pada  tingkat  kesejahteraan  komunal  yang  dihasilkan  dari  perbaikan  kondisi  ekonomi. Jumlah  rata-rata  yang  dibelanjakan  per  orang  menunjukkan  kemampuan  penduduk untuk memperoleh berbagai kebutuhan pokok. Jika konsumsi riil per kapita meningkat, dapat dikatakan bahwa kesejahteraan juga meningkat. Selama tahun penelitian, rata-rata peningkatan pengeluaran per orang per tahun di ketiga wilayah ini diamati.
Selain  itu,  keberadaan  orang  miskin  dapat  dipengaruhi  oleh  kualitas  sumber daya  manusia  (Riyani,  2014).  Taraf  hidup  atau  indeks  pembangunan  manusia  dapat diterapkan  buat  menakar  taraf  sumber  daya  manusia.  Indeks  Pembangunan  Manusia menunjukkan  bahwa  meskipun  kualitas  sumber  daya  manusia  telah  meningkat  dan berkembang setiap tahun di ketiga bidang ini, angka kemiskinan tidak selalu berkurang.
Pertumbuhan  ekonomi  adalah  statistik  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi tingkat  perkembangan  suatu  lokasi.  Efektivitas  kebijakan  pembangunan  suatu  daerah diukur dalam kaitannya dengan pertumbuhan ekonominya. Peningkatan jangka panjang dalam produksi per orang disertai dengan karakteristik dinamis dari suatu perekonomian merupakan  pertumbuhan  (Tambunan,  2001).  Pertumbuhan  ekonomi  ketiga  kabupaten ini cenderung fluktuatif setiap tahunnya. Berdasarkan beberapa konteks sejarah tersebut, penulis  terdorong  untuk  mengkaji  “Pengaruh  Jumlah  Penduduk,  Pengangguran Terbuka,  Setengah  Pengangguran,  Pengeluaran  Per  Kapita,  Indeks  Pembangunan Manusia  dan  Pertumbuhan  Ekonomi  terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Kabupaten Banjar, Kabupaten Tapin, dan Kabupaten Hulu Sungai Tengah bagi 2010-2019.”
Mengikuti latar belakang yang diterangkan peneliti mengadakan ulasan tentang pengaruh  jumlah  penduduk,  pengangguran  terbuka,  setengah  pengangguran, pengeluaran perkapita,  IPM dan pertumbuhan ekonomi terhadap tingkat kemiskinan di Kabupaten Banjar, Kabupaten Tapin dan Kabupaten Hulu Sungai Tengah  Tahun 2010- 2019  kita  akan  mengetahui  yang  pertama,  dampak  apa  yang  akan  terjadi  pada penduduk, pengangguran terbuka, setengah pengangguran, pengeluaran per kapita, IPM dan  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Banjar,  Tapin,  dan  Hulu Sungai  Tengah.  Penyumbang  utama  kemiskinan  di  ketiga  kabupaten  ini.  Rumusan masalah  inilah  yang  akan  diteliti  oleh  penelitian  ini.  Kedua,  pengaruh  apa  saja  yang akan  terjadi  pada  jumlah  penduduk,  pengangguran  terbuka,  setengah  pengangguran, pengeluaran per kapita, IPM, dan pertumbuhan ekonomi terhadap tingkat kemiskinan di Kabupaten  Banjar,  Tapin,  dan  Hulu  Sungai  Tengah  dan  ketiga,  mengidentifikasi penyebab utama kemiskinan di ketiga kabupaten tersebut.

## PENELITIAN TERDAHULU
Penelitian (2018) oleh Safuridar yang bertajuk Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Kemiskinan di Kabupaten Aceh Timur membuktikan jika di Kabupaten Aceh Timur, pertumbuhan ekonomi berdampak negatif atas kemiskinan.
Penelitian (2016) oleh Saharuddin Didu dan Ferri Fauzi mengungkapkan bahwa pertambahan penduduk, pendidikan serta pembangunan ekonomi semuanya berdampak negatif  pada  tingkat  kemiskinan  di  Kabupaten  Lebak,  tempat  mereka  melakukan penelitian.
Penelitian sebelumnya dari Fidha Rida Fadillah (2016) yang berjudul Penelitian Tingkat  Kemiskinan  Jawa  Timur  Tahun  2009-2013  menunjukkan  bahwa  tingkat kemiskinan  dipengaruhi  secara  negatif  oleh  variabel  pertumbuhan  ekonomi  serta variabel  upah  minimum,  yang  berdampak  besar  terhadap  tingkat  kemiskinan.  Angka kemiskinan  Jawa  Timur  dipengaruhi  secara  negatif  oleh  pendidikan,  meski  sedikit (Lindiarta, 2013). Di Jawa Timur, tingkat kemiskinan positif serta tidak signifikan bagi tingkat pengangguran.
Analisis  Pengaruh  Jumlah  Penduduk,  Pertumbuhan  Ekonomi,  Pendidikan,  dan Kesehatan  Terhadap  Jumlah  Penduduk  Miskin  di  Indonesia  Tahun  2004–2012  atas Restu Ratri Astuti (2015) menunjukkan bahwa variabel kependudukan, kesehatan serta pendidikan  signifikan  tetapi  berpengaruh  negatif  kepada  jumlah  penduduk  miskin, sementara itu pertumbuhan ekonomi berdampak tanpa signifikan.
Penelitian  Heri  Setiawan  DK  (2016)  Hal  ini  ditunjukkan  pada  penelitian  yang bertajuk “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan di Sulawesi Selatan”,  bahwa  IPM  menyandang  dampak  yang  dapat  diabaikan  atas  tingkat kemiskinan  di  Sulawesi  Selatan,  PDRB  per  kapita  menyandang  dampak  yang  cukup besar  dan  Pengangguran  berdampak  signifikan  atas  tingkat  kemiskinan  di  Sulawesi Selatan.

## METODE
Dari  tahun  2010  hingga  2019,  tingkat  kemiskinan  di  Banjar,  Tapin,  dan  Hulu Sungai  Tengah  dipelajari  untuk  menentukan  faktor  mana  yang  memiliki  dampak terbesar  (Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Tapin,  2010).  Penelitian  ini  menggunakan data  kuantitatif  dan  deskriptif  eksplanasi.  Sebuah  panel  penelitian  menyediakan  data penelitian. Data sekunder meliputi time series 2010-2019 dan lintas Kabupaten Banjar, Tapin, dan Hulu Sungai Tengah.

## Teknik pengumpulan data
Teknik  pengumpulan  data  digarap  lewat  dokumentasi.  Artinya  pengumpulan data  tidak  digarap  secara  langsung  melainkan  didapat  dari  dokumen  ataupun  catatan dari  BPS  Provinsi  Kalimantan  Selatan  (Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Kalimantan Selatan, 2020).

## Teknik analisis data
Teknik yang diterapkan ialah analisis regresi data panel buat mendeteksi korelasi antar  variabel  terikat  serta  variabl  bebas.  Pengujian  hipotesa  yang  dikenakan  ialah  uji asumsi klasik, uji determinasi (R 2 ), uji simultan (F) dan uji T statistik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Hasil Regresi
Dengan  menggunakan  regresi  data  panel,  menganalisis  dampak  jumlah penduduk, pengangguran terbuka, setengah pengangguran, pengeluaran perkapita, IPM, dan  pertumbuhan  ekonomi  terhadap  kemiskinan  di  Banjar,  Tapin,  dan  Hulu  Sungai Tengah  tahun  2010-2019.  Pengolahan  data  menggunakan  model  Random  Effect menghasilkan persamaan seperti berikut ini:
Tabel 1 Hasil Regresi Berganda ( Model Efek Acak ) Variabel Koefisien Std. Kesalahan t-Statistik Masalah. C 12.195 11.271 1.082 , 290 JLH PDDK (X1) -1,145 3.010 -3.798 , 000 TPT (X2) - 0,115 , 156 - 0,737 , 468 SP (X3) PP (X4) IPM (X5) PP (X6) ,164 .001 ,541 ,345 0,059 .001 ,236 ,244 2,757 2.928 -2.289 1,409 0,011 ,007 ,032 ,172
Sumber: Hasil Olah Data, Eviews 10
Berdasarkan  gambar  di  atas,  persamaan  regresi  dapat  dilihat  dalam  bentuk Logaritma Natural (LN) sebagai berikut:
𝒍𝒏𝒀 𝒊𝒕 =   𝜷 𝟎 +   𝜷 𝟏 𝒍𝒏𝑿𝟏 𝒊𝒕 +   𝜷 𝟐 𝒍𝒏𝑿𝟐 𝒊𝒕 +  𝜷 𝟑 𝒍𝒏𝑿𝟑 𝒊𝒕 +   𝜷 𝟒 𝒍𝒏𝑿𝟒 𝒊𝒕 +   𝜷 𝟓 𝒍𝒏𝑿𝟓 𝒊𝒕 +   𝜷 𝟔 𝒍𝒏𝑿𝟔 𝒊𝒕 +   𝝁 𝒊𝒕
Nilai  koefisien  kemudian  dapat  ditemukan  pada  tabel  1  di  atas  dan  digunakan dalam persamaan yang ditunjukkan di bawah ini:
𝒍𝒏𝒀 𝒊𝒕 =  𝟏𝟐, 𝟏𝟗 − 𝟏, 𝟏𝟒𝒍𝒏𝑿𝟏 𝒊𝒕 − 𝟎, 𝟏𝟏𝒍𝒏𝑿𝟐 𝒊𝒕 +  𝟎, 𝟏𝟔𝒍𝒏𝑿𝟑 𝒊𝒕 +  𝟎, 𝟎𝟏𝒍𝒏𝑿𝟒 𝒊𝒕 − 𝟎, 𝟓𝟒𝒍𝒏𝑿𝟓 𝒊𝒕 + 𝟎, 𝟑𝟒𝒍𝒏𝑿𝟔 𝒊𝒕 +  𝝁 𝒊𝒕

## Uji asumsi klasik
Model  regresi  penelitian  ini  berdistribusi  normal  sebab  peluang  uji  JB  bernilai 0,383, artinya lebih besar dari 0,05. Jika korelasi variabel independen kurang dari 0,8, model  tercatat  bebas  multikolinearitas.  Setiap  variabel  independen  pada  model  regresi kami  memiliki  peluang  lebih  dari  0,05,  mengesampingkan  heteroskedastisitas.  Nilai DW  penelitian  ini  berkisar  antara  (4-dU)  DW  DW,  sehingga  hasil  uji  autokorelasi Durbin Watson tidak dapat menentukan autokorelasi (4-dL).
Uji Determinasi (R 2 )
Tabel 2 Hasil Perhitungan Koefisien Determinasi (R 2 ) Model R R Square Disesuaikan R Square Std. Kesalahan Perkiraan 1 , 8 38 , 7 02 , 6 25 ,80807
Sumber: Hasil Olah Data, Eviews 10
Penduduk,  pengangguran  terbuka,  setengah  pengangguran,  pengeluaran  per kapita, IPM, dan pertumbuhan ekonomi menyumbang 62,5% dari kemiskinan di Banjar, Tapin, dan Hulu Sungai Tengah. Sisanya 37,45% karena faktor non-penelitian.

## Uji Simultan (Uji F)
Tabel 3 Hasil Analisis Pengujian Hipotesis Secara Simultan (Uji F) ANOVA Model Sum of Sq. Df Mean Sq. F sign. 1 Regresi 35.546 6 5.924 9.073 ,000ᵇ Sisa 15,019 23 ,653 Total 50.564 29
Sumber: Hasil Olah Data, Eviews 10
Berdasarkan  hasil  regresi,  seluruh  variabel  bebas  (penduduk,  pengangguran terbuka,  setengah  pengangguran,  pengeluaran  per  kapita,  IPM,  dan  pertumbuhan ekonomi)  berpengaruh  akan  tingkat  kemiskinan  di  Banjar,  Tapin,  dan  Hulu  Sungai Tengah tahun 2010-2019. (tingkat kemiskinan).
Uji T-Statistik
Tabel 4 Hasil Analisis Pengujian Hipotesis Parsial (Uji-t) Variabel Koefisien t-statistik Masalah. Tanda-tanda.
C 12.195 1.082 ,290 JLH PDDK (X1) TPT (X2) SP (X3) PP (X4) -1,145 -,115 ,164 ,002 -3.798 -,737 2,757 2.928 ,000 ,468 0,011 ,008 tanda. tidak ditandai. tanda. tanda. IPM (X5) - ,542 -2.289 ,032 tanda. PP (X6) ,345 1,409 ,172 tidak ditandai.
Sumber: Hasil Olah Data, Eviews 10
Perhitungan  regresi  menghasilkan  t-hitung.t-hitung.sebesar  3,798066  dengan signifikansi 0,01 persen. Antara 2010 dan 2019, Banjar, Tapin, dan Hulu Sungai Tengah memiliki dampak besar terhadap kemiskinan.
t-hitung.-0,737577  memiliki  signifikansi  statistik  sebesar  0,4682  >  0,05  untuk pengangguran  terbuka.  Selama  masa  studi,  Banjar,  Tapin,  dan  Hulu  Sungai  Tengah tidak melihat perubahan kemiskinan.
Nilai  variabel  setengah  menganggur  adalah  2,757474,  dan  signifikansinya 0,0112  hingga  0,05,  menurut  penelitian  ini.  Dampaknya  besar  terhadap  kemiskinan  di Banjar, Tapin, dan Hulu Sungai Tengah dari tahun 2010 hingga 2019.
Sebuah  variabel  yang  disebut  T-hitung  (2.928085)  memiliki  probabilitas 0,0076–0,05. Dari 2010 hingga 2019, program ini membantu mengurangi kemiskinan di provinsi Banjar, Tapin, dan Hulu Sungai Tengah.
Probabilitas  t-hitung.-2,289016  signifikan  adalah  0,0316  -0,05.  Hal  itu berdampak  besar  terhadap  kemiskinan  di  Banjar,  Tapin,  dan  Hulu  Sungai Tengah  dari tahun 2010 hingga 2019.
Terdapat signifikansi statistik sebesar 0,1720 > 0,05 pada variabel pertumbuhan ekonomi,  t-hitung.1,409819.  Untuk  Banjar,  Tapin,  dan  Hulu  Sungai  Tengah,  tidak berdampak besar pada tingkat kemiskinan antara tahun 2010 dan 2019.

## PENUTUP

## Kesimpulan
Hasil  penelitian  tersebut  diantaranya  sebagai  berikut:  Pertama,  tingkat kemiskinan  di  Banjar,  Tapin,  dan  Hulu  Sungai  Tengah  sangat  dipengaruhi  oleh kepadatan  penduduk.  Kedua,  di  Kabupaten  Banjar,  Tapin,  dan  Hulu  Sungai  Tengah, pengangguran terbuka berpengaruh negatif tetapi kecil akan angka kemiskinan. Tingkat kemiskinan  di  Banjar,  Tapin,  dan  Hulu  Sungai  Tengah  sangat  dipengaruhi  dan dipengaruhi oleh setengah pengangguran di ketiga lokasi tersebut. Di Banjar, Tapin, dan Hulu  Sungai  Tengah,  pengeluaran  per  kapita memiliki  kualifikasi  yang  lumayan  besar serta  positif  pada  tingkat  kemiskinan.  Ketiga,  di  Kabupaten  Banjar,  Tapin,  dan  Hulu Sungai  Tengah,  IPM  subtansial  dan  negatif  terhadap  tingkat  kemiskinan.  Tingkat
kemiskinan  di  Banjar,  Tapin,  serta  Hulu  Sungai  Tengah  dipengaruhi  baik  serta  tidak signifikan oleh pertumbuhan ekonomi di ketiga lokasi tersebut.

## Implikasi Penelitian
Penelitian  ini  berujud  supaya  mendeteksi  pengaruh  jumlah  penduduk, penggangguran  terbuka,  setengah  pengangguran,  pengeluaran  per  kapita,  IPM,  dan pertumbuhan  ekonomi  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  tiga  kabupaten  Banjar,  Tapin, dan  Hulu  Sungai  Tengah  dari  tahun  2010  sampai  2019  dan  untuk  mengidentifikasi faktor-faktor yang memiliki dampak terbesar.

## DAFTAR PUSTAKA
Astuti,  R.  R.  (2015). Analisis  Pengaruh  Jumlah  Penduduk,  Pertumbuhan  Ekonomi, Pendidikan,  dan  Kesehatan  Terhadap  Jumlah  Penduduk  Miskin  di  Indonesia Tahun 2004–2012 . Universitas Negeri Yogyakarta. Badan  Pusat  Statistik.  (2020). Indeks  Pembangunan  Manusia  2019 .  Bps.Go.Id. https://www.bps.go.id/publication/2020/08/28/a180fbf968ecf6fc9fde1d2a/indeks- pembangunan-manusia-2019.html
Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Tapin.  (2010). Kabupaten  Tapin  dalam  Angka  2010 . Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik Provinsi Kalimantan Selatan. (2017). Tenaga Kerja . BPS Provinsi Kalimantan  Selatan.  https://kalsel.bps.go.id/subject/6/tenaga-kerja.html#subjek ViewTab1
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Kalimantan  Selatan.  (2020). Provinsi  Kalimantan Selatan Dalam Angka 2020 . Badan Pusat Statistik. Bappenas. (2018). Ukuran Kemiskinan . Sepakat Bappenas. Cahyat,  A.  (2004). Bagaimana  kemiskinan  diukur?:  beberapa  model  pengukuran kemiskinan di Indonesia .
Didu, S., & Fauzi, F. (2016). Pengaruh Jumlah Penduduk, Pendidikan dan Pertumbuhan Ekonomi  Terhadap  Kemiskinan  di  Kabupaten  Lebak. Jurnal  Ekonomi-Qu , 6 (1). https://doi.org/10.35448/jequ.v6i1.4199
Fadillah,  F.  R.  (2016).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Pendidikan,  Upah Minimum  dan  Pengangguran  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Provinsi  Jawa Timur 2009-2013. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB , 5 (1).
Harsidah, S., Arfah, A., & Arifin, M. (2021). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Tingkat  Pendidikan  dan  Tingkat  Pengangguran  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di Kabupaten Maros. PARADOKS: Jurnal Ilmu Ekonomi .
Haryanto, T. (2013). Geografi Program Ilmu Pengetahuan Sosial . Intan Pariwara.
Jhingan,  M.  L.  (2016). Ekonomi  Pembangunan  dan  Perencanaan (D.  Guritno  (ed.)). Rajawali Pers.
Lindiarta,  A.  (2013).  Analisis  Pengaruh  Tingkat  Upah  Minimum,  Inflasi,  dan  Jumlah Penduduk  Terhadap  Pengangguran  di  Kota  Malang  (1996  –  2013). Jurnal  Ilmiah Mahasiswa FEB , 2 (2). Mankiw,  G.  (2006). Makro  Ekonomi,  Terjemahan:  Fitria  Liza,  Imam  Nurmawan . Penerbit Erlangga.
Mudrajad, K. (2010). Dasar-dasar Ekonomika Pembangunan . UPP STIM YKPN.
Nidya, I. R. (2019). Anggota Komisi IV: Garis Kemiskinan Indonesia di Bawah Standar Dunia .  Kompas.Com.  https://www.google.com/amp/s/amp.kompas.com/nasional/
read/2019/11/11/16553951/anggota-komisi-iv-garis-kemiskinan-indonesia-di- bawah-standar-dunia Nugroho,  P.  A.  (2015). Pengaruh  PDRB,  Tingkat  Pendidikan,,  dan  Pengangguran Terhadap  Kemiskinan  di  Kota  Yogyakarta  Tahun  1999-2013 .  Universitas  Negeri Yogyakarta.
Octaviani,  D.  (2001).  Inflasi,  Pengangguran,  dan  Kemiskinan  di  Indonesia:  Analisis Indeks Forrester Greer & Horbecke. Media Ekonomi , 7 (8). Rismawati.  (2018). Pengaruh  Jumlah  Penduduk,  Tingkat  Pendidikan,  Dan  Kesehatan Terhadap  Angka  Kemiskinan  di  Kabupaten  Gowa .  Universitas  Islam  Negeri Alauddin Makassar.
Riyani,  L.  (2014). Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Kemiskinan  di  Jawa Tengah Tahun 1991-2011 . Universitas Muhammadiyah Surakarta. Safuridar,  S.  (2018).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Kemiskinan  di
Kabupaten Aceh Timur. Jurnal Ihtiyath , 1 (1). https://doi.org/
10.32505/ihtiyath.v1i1.374
Setiawan  DK,  H.  (2016). Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat Pengangguran di Sulawesi Selatan . Universitas Negeri Makassar. Sholihati,  I.  R.  (2011). Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Pendidikan,  dan Pengangguran  terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Kabupaten  /  Kota  Jawa  Timur Tahun 2009 . Universitas Brawijaya. Sukirno,  S.  (2004). Pengantar  Teori  Makro  Ekonomi (3rd  ed.).  PT  Raja  Grafindo Persada.
Syaifullah,  A.,  &  Malik,  N.  (2017).  Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  dan Produk  Domestik  Bruto  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Asean-4  (Studi  pada  4 Negara Asean). Jurnal Ilmu Ekonomi , 1 (1). Tambunan,  T.  H.  T.  (2001). Perekonomian  Indonesia,  Teori  dan  Temuan  Empiris . Ghalia Indonesia.
Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2006). Pembangunan Ekonomi (9th ed.). Erlangga.