Mindayanti,  Meylana  Widya,  Wiwin  Priana  Primandhana  dan  Mohammad  Wahed  (2021)  Analisis pengaruh  pertumbuhan  ekonomi,  pendidikan,  dan  pengangguran  terhadap  kemiskinan  di  Kota Malang, 3 (5). https://doi.org/10.36418/syntax-idea.v3i5.1213
E-ISSN: 2684-883X Published by:
Ridwan Institute
Syntax Idea: p–ISSN: 2684-6853 e-ISSN: 2684-883X Vol. 3, No. 5, Mei 2021

## ANALISIS  PENGARUH  PERTUMBUHAN  EKONOMI,  PENDIDIKAN,  DAN PENGANGGURAN TERHADAP KEMISKINAN DI KOTA MALANG
Meylana Widya Mindayanti, Wiwin Priana Primandhana dan Mohammad Wahed Universitas Pembangunan Nasional (UPN) Veteran Jawa Timur, Indonesia Email: meylanawidya35@gmail.com, wiwinpriana10@gmail.com dan muhammadwahed124@gmail.com

## Abstract
This  study  was  conducted  to  find  out  the  influence  between  the  economic  growth, education,  unemployment,  and  poverty  in  Malang  City  from  2005  to  2019. Secondary data of the study was obtained through the Central Bureau of Statistics website in East Java and Malang City. The method used was quantitative research using  Multiple  Linear  Regression  Analysis  with  Ordinary  Least  Square  (OLS) model. From the results of the study can be concluded that economic growth has a positive and significant impact on poverty in Malang City. This is known according to t count more than t table (2.668 ≥ 2.201) and the significance level of 0.022. On the other hand, education cannot significantly influence the poverty in Malang City with  the  t  count  less  than  t  table  (1.309  ≤  2.201)  and  seen  from  the  significance level of 0.217. Meanwhile, unemployment has a positive and significant impact  on the poverty in Malang City seen from the t count more than t table (6.052 ≥ 2.201) and from the significance level of 0.000.

## Keywords: poverty; economic growth; education; unemployment

## Abstrak
Penelitian  dilakukan  dengan  tujuan  mengetahui  pengaruh  dari  pertumbuhan ekonomi,  pendidikan,  dan  pengangguran  terhadap  kemiskinan  di  Kota  Malang tahun  2005  hingga  2019.  Data  sekunder  untuk  penelitian  ini  diperoleh  melalui website Badan  Busat  Statistik  (BPS)  Jawa  Timur  dan  Kota  Malang.  Metode  yang digunakan  adalah  metode  penelitian  kuantitatif  dengan  menggunakan  Analisis Regresi  Linier  Berganda  dengan  model Ordinary  Least  Square  (OLS) .  Dari  hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa pertumbuhan ekonomi berpengaruh positif dan signifikan  terhadap  kemiskinan  di  Kota  Malang  diketahui  berdasarkan  t  hitung lebih  dari  t  tabel  (2,668  ≥  2,201)  dan  dilihat  dari  tingkat  signifikansinya  yaitu 0,022.  Di  sisi  lain,  pendidikan  belum  mampu  mempengaruhi  secara  signifikan terhadap  kemiskinan  di  Kota  Malang  dengan  nilai  t  hitung  kurang  dari  t  tabel (1,309  ≤  2,201)  dan  dilihat  dari  tingkat  signifikasinya  yaitu  0,217.  Sedangkan pengangguran  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  kemiskinan  di  Kota Malang, dilihat dari nilai t hitung lebih dari t tabel (6,052 ≥ 2,201) selain itu dilihat dari tingkat signifikasinya yaitu 0,000.
Kata Kunci : kemiskinan; pertumbuhan ekonomi; pendidikan; pengangguran

## Pendahuluan
Salah  satu  target  sebuah  negara  ialah  pembangunan  ekonomi,  yang  ditunjukkan dengan  persentase  pembangunan  yang  terus  menerus  meningkat  di  negara  tersebut. Penambahan  tingkat  pertumbuhan  perekonomian  di  suatu  negara  ialah  salah  satu parameter  yang  dipakai  untuk  mengetahui  seberapa  jauh  negara  tersebut  berhasil membangun perekonomian mereka (Zuhdiyaty & Kaluge, 2017). Tujuan pembangunan nasional  adalah  untuk  meningkatkan  kemakmuran  atau  kesejahteraan  masyarakatnya secara merata (Simatupang, 2003). Masyarakat dikatakan sejahtera jika mereka mampu memenuhi  kebutuhannya  secara  mandiri.  Menurut (Zulhanafi.,  Aimon,  &  Syofyan, 2013) ,  salah  satu  tujuan  dari  pembangunan  adalah  peluasan  lapangan  kerja  agar masyarakat  memperoleh  pendapatan.  Kesuksesan  dalam  pembangunan  nasional  akan diukur  dengan  meninjau  seberapa  besar  penurunan  kemiskinan  di  suatu  negara. Keefektifan  dalam  mengurangi  tingkat  kemiskinan  ialah  tujuan  utama  dalam menentukan  strategi  pembangunan (Simatupang,  2003). Permasalahan  kemiskinan  ini dinilai  menjadi  permasalahan  yang  rumit  dan  memiliki  sifat  yang  multidimensional (Jundi  &  Poerwono,  2014) .  Menurut  UNDP  (United  Nations  Development  Programs) dalam (Cahyat,  2004) kemiskinan  merupakan  tidak  mampunya  seseorang  dalam memilih  alternatif  pilihan  lainnya  di  dalam  hidupnya,  seperti  dengan  memilih  pilihan untuk tidak ikut campur dalam perumusan kebijakan publik yang merupakan indikator dalam menentukan tingkat kemiskinan. Terjadinya fenomena kemiskinan dilandasi pada ketidakmampuan  seseorang  dalam  mencukupi  kebutuhan  minimal  dari  standar  hidup tertentu untuk mencapai kemakmuran dalam hidup. Menurut (Rintuh., Cornelis., & MS, 2003), definisi dari kemiskinan ialah sebuah situasi ketika seorang individu mengalami kesulitan  dalam  mencapai  dan  meningkatkan  kebutuhan  dasar  serta  memperbaiki kualitas hidupnya.
World  Bank  dalam (Annur,  2013) menyebutkan  bahwa  kemiskinan  dapat  terjadi dikarenakan terbatasnya pendapatan dan aset (lack of income and assets) yang dimiliki seseorang  dalam  mencukupi  kebutuhan  yang  paling  mendasar  untuk  melangsungkan hidupnya,  seperti  sandang,  pangan,  dan  papan  serta  pendidikan  dan  kesehatan.  Faktor minimnya  lapangan  pekerjaan  tidak  luput  dari  jeratan  kemiskinan.  Fenomena kemiskinan  dapat  melanda  diakibatkan  karena  tidak  sanggupnya  seseorang  dalam memenuhi  kebutuhan  dasarnya  yang  merupakan  standar  hidup  paling  minimal  yang harus dipenuhi, sehingga ini melambangkan bahwa kemiskinan yang dialami seseorang akan  menyebabkan  sulitnya  orang  tersebut  dalam  memenuhi  tingkat  kemakmuran ekonomi (Azizah,  Sudarti,  &  Kusuma,  2018) .    Begitupun  dengan  kemiskinan  yang terjadi di kawasan Malang Raya yang terdiri dari wilayah Kota Malang, Kota Batu, dan Kabupaten Malang, dimana penduduk tidak dapat mencapai kemakmuran hidup karena kurangnya  pendapatan  yang  dimiliki  guna  memenuhi  kebutuhan  hidup,  beserta  dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor lainnya seperti menurunnya produktifitas sumber daya manusia dan pertumbuhan ekonomi yang menurun.
Permasalahan  kemiskinan  ini  telah  melanda  berbagai  negara  yang  berkaitan dengan kesejahteraan penduduknya. Faktor yang mampu memberikan pengaruh besar di
dalam  fenomena  kemiskinan  ialah  tingkat  pertumbuhan  perekonomian (Atalay,  2015) . Hal  ini  disebabkan  pertumbuhan  ekonomi  merupakan  parameter  pengukuran  atas suksesnya kegiatan pembangunan di suatu negara, dengan adanya pembangunan daerah diharapkan  dapat  berpengaruh  positif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  yang  diukur melalui perubahan PDRB dalam suatu wilayah (Dama et al., 2016).
Selain  itu,  terdapat  upaya  lain  untuk  mengurangi  kemiskinan  yaitu  pendidikan. Faktor  pendidikan  akan  membuat  produktivitas  individu  di  suatu  negara  meningkat yang  tentunya  akan  disusul  dengan  peningkatan  produksi  serta  tingkat  pembangunan yang terjadi di wilayah tersebut. Hal ini dibuktikan oleh beberapa negara maju, dimana peningkatan  modal  manusia  dapat  meningkatkan  tingkat  produktivitas  dalam produksinya (Atalay, 2015). Tersedianya fasilitas pendidikan yang layak dan kenaikan tingkat  pendidikan  penduduk  dapat  digunakan  sebagai  salah  satu  parameter  dalam mengukur keberhasilan pembangunan. Menurut (Jundi & Poerwono, 2014) , diharapkan produktivitas  seseorang  meningkat  saat  terjadi  peningkatan  tingkat  pendidikan. Peningkatan  produktivitas  akan  dapat  meningkatkan  pendapatan  sehingga  penduduk mampu  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidupnya  dan  menurunkan  kemiskinan.  Sejalan dengan  penjelasan  tersebut,  maka  pengangguran  merupakan  masalah  yang  selalu dihadapi  dalam  proses  pembangunan  ekonomi.  Menurut (Giovanni,  2018), tingkat kemiskinan  suatu  daerah  akan  meningkat  jika  tingkat  pengangguran  daerah  tersebut tinggi, hal ini disebabkan karena mereka kesulitan memenuhi kebutuhan hidupnya.
Didasarkan pada  data yang didapatkan dari  BPS,  tingkat  kemiskinan di  kawasan Malang  Raya  cenderung  menurun  setiap  tahunnya.  Meskipun  angka  kemiskinan  Kota Malang  sendiri  termasuk  kategori  rendah  yaitu  termiskin  terendah  kedua  setelah  Kota Batu,  namun  masih  cukup  banyak  penduduk  yang  tidak  dapat  memenuhi  kebutuhan hidupnya,  yaitu  sekitar  35.390  jiwa (BPS,  2020). Dengan  adanya  fenomena  ini, menjadikan  kemiskinan  di  kawasan  Malang  Raya  khususnya  Kota  Malang,  masih menjadi permasalahan utama yang perlu diselesaikan, karena penduduk yang memiliki kehidupan  di  bawah  garis  kemiskinan  masih  cukup  banyak,  maka  diperlukan  sinergi yang  tepat  antara  kebijakan  dan  program  yang  dilaksanakan  agar  kemiskinan  dapat berkurang lebih banyak lagi.

## Sumber: BPS Jawa Timur, 2020 (data diolah)
Dari  gambar  1,  diketahui  bahwa  tingkat  kemiskinan  wilayah  Malang  Raya bervariasi  masing-masing  daerah,  tingkat  kemiskinan  tertinggi  berada  di  Kabupaten Malang,  disusul  Kota  Malang,  yang  terakhir  ialah  Kota  Batu.  Kota  Malang  ialah  kota terbesar  kedua  di  Jawa  Timur  setelah  Kota  Surabaya,  aektor  pariwisata,  pendidikan, perdagangan jasa dan industri menjadi sektor penunjang perekonomian di Kota Malang. Pertumbuhan ekonomi yang tinggi di Kota Malang ditopang oleh sektor pariwisata dan pendidikan karena terdapat beberapa universitas ternama berada di Kota Malang, selain itu terdapat banyak tempat wisata disana yang menjadi daya tarik tersendiri di wilayah tersebut.  Namun,  Kota  Malang  sampai  saat  ini  masih  dihadapkan  dengan  masalah kemiskinan  yang  masih  menjadi  masalah  utama,  sehingga  perlu  berbagai  strategi kebijakan  untuk  menurunkan  angka  kemiskinan  tersebut.  Secara  angka,  tingkat kemiskinan telah menurun hingga mencapai 4,07 persen pada tahun 2019. Namun, Kota Malang  masih  banyak  masyarakatnya  yang  memiliki  kehidupan  di  bawah  garis kemiskinan  (kurang)  sehingga  merasa  tidak  mampu  dalam  mencukupi  kebutuhannya, yaitu mencapai  35.390 jiwa yang masih belum memperoleh kemakmuran  hidup (BPS, 2020). Kemungkinan besar masyarakat dalam kategori ini masuk ke dalam kemiskinan kronis  ( Chronic  Poverty ),  dimana  orang-orang  yang  masuk  dalam  katogeri  ini merupakan  masyarakat  paling  rendah  derajat  kehidupannya  dan  juga  paling  sedikit menerima manfaat dari pertumbuhan ekonomi.
Kemiskinan kronis yang terjadi dapat  dikarenakan  penghasilan yang tidak cukup apabila harus digunakan untuk mencukupi segala kebutuhan atau bahkan  mereka tidak mempunyai  pendapatan  yang  bisa  dibelanjakan  untuk  kebutuhan  mereka.  Selain  itu, kemiskinan  terjadi  juga  dikarenakan  beberapa  hal  lain  seperti  pendistribusian pendapatan tidak merata dan sumber daya manusia yang kurang produktif. Pemerintah Kota  Malang  masih  berupaya  untuk  mengentaskan  kemiskinan  dengan  memperbaiki faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kemiskinan  agar  masyarakatnya  dapat  memenuhi kebutuhan  mereka  dengan  baik  dan  mencapai  tingkat  kemakmuran  ekonomi.  Dalam fenomena  kemiskinan,  terdapat  serangkaian  faktor  yang  saling  memiliki  keterkaitan, diantaranya  adalah  pengangguran,  pendidikan,  kesehatan,  tingkat  pendapatan masyarakat,  konsumsi,  lokasi  dan  lingkungan (Putra  &  Arka,  2018) .  Berikut  terdapat beberapa faktor yaitu Pertumbuhan Ekonomi, Pendidikan dan Pengangguran.
Syntax Idea , Vol. 3, No. 5, Mei 2021                                                                        1111

## Gambar 1
Pertumbuhan Ekonomi, Pendidikan dan Pengangguran Kota Malang 2015-2019
Sumber: BPS Kota Malang 2020 (data diolah)
Ditinjau  pada  gambar  2  memperlihatkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  di  Kota Malang  cenderung  meningkat  dan  di  tahun  2019  tumbuh  5,73  persen.  Ini  juga  turut terjadi  pada  sektor  Pendidikan  yang  juga  meningkat,  tercatat  pada  tahun  2019  sebesar 10,17  persen.  Sedangkan  angka  pengangguran  selalu  mengalami  penurunan  setiap tahunnya  hingga  mencapai  6,04  persen  pada  tahun  2019.  Keberhasilan  Kota  Malang yang  diukur  dari  tiga  indikator  tersebut  belum  mampu  mencerminkan  keberhasilan dalam  proses  pembangunannya,  seperti  pemerataan  distribusi  pendapatan,  akses pendidikan  yang  murah  dan  berkualitas,  serta  peningkatan  lapangan  kerja  baru  untuk masyarakat Kota Malang.
Berbagai riset yang bertopikkan pada pertumbuhan ekonomi dan kemiskinan telah berulang kali dilaksanakan,  diantaranya dilakukan oleh (Suadnyani & Darsana, 2018), (Fadillah,  2016), dan (Suryandari,  2017) yang  menerangkan  bahwa  secara  negatif  dan signifikan kemiskinan dapat dipengaruhi oleh pertumbuhan ekonomi. Namun, pada riset yang  dijalankan  oleh (Utami  &  Masjkuri,  2018) dan (Romi  &  Umiyati,  2018) menunjukkan bahwa tidak adanya pengaruh yang signifikan dari pertumbuhan ekonomi terhadap  kemiskinan.  Dalam  riset  yang  dilaksanakan (Putra  &  Arka,  2018), (Ishak, Zakaria,  &  Arifin,  2020), dan (Utami  &  Masjkuri,  2018) menerangkan  bahwa pendidikan  akan  mempengaruhi  kemiskinan  secara  negatif  dan  signifikan.  Akan  tetapi menurut (Giovanni, 2018), (Fadillah, 2016) dan (Suryandari, 2017) tidak ditemukannya pengaruh signifikan dari tingkat pendidikan terhadap kemiskinan. Dalam riset (Putra & Arka,  2018) , (Ishak  et  al.,  2020) , (Andhykha,  Handayani,  &  Woyanti,  2018) menunjukan bahwa  secara positif dan signifikan  pengangguran mampu mempengaruhi kemiskinan.  Sebaliknya,  menurut (Diramita  &  Usman,  2018), (Giovanni,  2018) dan (Fadillah,  2016 )  tidak  terdapat  pengaruh  signifikan  di  dalam  variabel  pengangguran terhadap variabel kemiskinan. Adanya perbedaan di berbagai hasil penelitian yang telah diselenggarakan  ini  memperlihatkan  perlunya  dilangsungkan  sebuah  penelitian  terbaru perihal  pengaruh  pertumbuhan  ekonomi,  pendidikan,  dan  pengangguran  terhadap kemiskinan.
Meninjau  dari  uraian  sebelumnya,  diketahui  bahwa  tingkat  kemiskinan  yang terjadi  di  Kota  Malang  masih  lebih  tinggi  dibanding  dengan  kota  terdekatnya,  yaitu Kota  Batu,  hal  ini  disebabkan  karena  masih  banyaknya  penduduk  Kota  Malang  yang tidak  dapat  memenuhi  kebutuhan  hidupnya  dan  masih  banyak  penduduk  sehingga mereka berprofesi sebagai pengemis. Menurut Dinas Sosial (Firdausi, 2018), banyaknya pengemis  di  Kota  Malang  disebabkan  karena  ekonomi  rendah  dan  masih  terjadi ketidakmerataan  pendapatan  penduduk  yang  mengakibatkan  sebagian  penduduk  tidak dapat  mencukupi  kebutuhan  hidupnya.  Selain  itu,  penyebab  lainnya  yaitu  pendidikan rendah,  biaya  hidup  semakin  mahal  serta  lapangan  pekerjaan  yang  tersedia  masih terbatas, hal inilah yang menyebabkan kemiskinan terjadi.
Melihat  fenomena  tersebut,  tergambar  bahwa  situasi  yang  tengah  terjadi  saat  ini masihlah jauh dari tujuan pembangunan yaitu mensejahterakan kehidupan masyarakat. Ketidaksesuaian  antara  tujuan  pembangunan  terhadap  apa  yang  sebenarnya  terjadi  di lapangan mencermikan bahwa kegiatan pembangunan yang selama ini dilakukan masih belum  mampu  menanggulangi  masalah  kemiskinan.  Oleh  sebab  itu,  peneliti  hendak menggambarkan  secara  jelas  perihal  dampak  yang  mampu  ditimbulkan  oleh pertumbuhan  ekonomi,  pendidikan,  dan  pengangguran  terhadap  kemiskinan  di  Kota Malang.

## Metode Penelitian

## 1. Jenis Penelitian
Penelitian  ini  mengadopsi  metode  kuantitatif  dalam  memperoleh  informasi perihal keberadaan hubungan antar variabel ataupun pengaruh di dalam independent variable terhadap dependent  variable ,  dimana  terdapat  hipotesis  untuk  diuji kebenarannya  pada  peneitian  kuantitatif (Mulyadi,  2011). Penelitian  ini  termasuk kuantitatif  karena  tujuan  dari  dilangsungkannya  penelitian  ialah  untuk melangsungkan serangkaian pengujian terhadap hipotesis yang telah penulis tetapan yang  berisi  praduga  atas  adanya  pengaruh  yang  ditimbulkan  oleh  variabel pertumbuhan  ekonomi,  pendidikan,  dan  pengangguran  terhadap  kemiskinan  yang melanda Kota Malang tahun 2005 sampai 2019.

## 2. Pengumpulan data
Data  yang  digunakan  ke  dalam  penelitian  ini  berjenis  data  sekunder  yang dimana berhasil dihimpun melalui informasi yang secara langsung penulis dapatkan dari  instansi  terkait,  studi  literatur,  jurnal,  makalah,  dan  laporan  yang  berhasil peneliti  himpun.  Data  pokok  penulis  dapatkan  berdasarkan  data  yang  dipaparkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS)  Jawa Timur dan Kota Malang tahun 2005-2019.
3. Teknik analisis
Dalam penganalisaan  data, peneliti menggunakan model analisis regresi  linier berganda  dengan  menerapkan  model Ordinary  Least  Square  (OLS). Hal  ini  berarti metode  yang  digunakan  untuk  melihat  dapatkah  variabel  bebas  (X 1 ,  X 2 ,  X 3 ,......,k) memberikan  pengaruhnya  terhadap  variabel  terikat  (Y).  Persamaan  Model  Regresi Linier Berganda:
Y = β0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + e
Keterangan :
Y : Kemiskinan
X 1 : Pertumbuhan Ekonomi X 2
: Pendidikan
X 3
: Pengangguran
β 0 : Konstanta (nilai Y apabila X 1 , X 2 , X 3 = 0) β : Koefisien Regresi (nilai peningkatan ataupun penurunan) e : error

## Hasil dan Pembahasan
A. Hasil Penelitian
Berdasarkan pengolahan program komputer IBM SPSS 25 didapati persamaan di bawah ini :
Y = -8,878 + 1,081X 1 + 0,431X 2 + 0,432X 3
Apabila  model  persamaan  tersebut  kita  uraikan,  terlihat  bahwa  nilai  dari konstanta  senilai  -8,878  yang  berarti  apabila  Pertumbuhan  Ekonomi  (X1), Pendidikan (X2), dan Pengangguran (X3) dinyatakan sebagai variabel yang bernilai konstan,  maka  kemiskinan  di  Kota  Malang  (Y)  akan  turun  sebesar  8,878  persen. Koefisien  regresi  X 1 (β 1 )  1,081  menjelaskan  bahwa  apabila  Pendidikan  (X2)  dan Pengangguran (X3) dianggap konstan, setiap pertumbuhan ekonomi (X1) meningkat sebesar satu persen, hal ini akan menyebabkan kemiskinan di Kota Malang (Y) juga turut  meningkat  sejauh  sebesar  1,081  persen.  Koefisien  regresi  X 2 (β 2 )  0,431 menjelaskan  apabila Pertumbuhan Ekonomi (X1) dan Pengangguran (X3) dianggap konstan, setiap pendidikan (X2) yang digambarkan oleh rata-rata lama sekolah naik satu  tahun  maka  kemiskinan  di  Kota  Malang  (Y)  akan  naik  sebesar  0,431  persen. Koefisien regresi X 3 (β 3 ) 0,432 menjelaskan apabila Pertumbuhan Ekonomi (X1) dan Pendidikan  (X2)  dianggap  konstan,  setiap  pengangguran  (X3)  meningkat  sebesar satu  persen,  hal  ini  akan  menyebabkan  kemiskinan  di  Kota  Malang  (Y)  juga  akan meningkat senilai 0,432 persen.
1. Hasil Uji Asumsi Klasik (BLUE / Best Linier Unbiased Estimator)
a. Uji Autokorelasi
Berdasarkan hasil penganalisisan yang ditujukan guna melangsungkan  pengujian  autokorelasi  di  dalam  penelitian  ini,  diketahui bahwa  nilai DW  test senilai  1,681.  Terdapat  3  variabel  bebas  (k)  di  dalam penelitian  ini  dengan  jumlah  data  (n)  sejumlah  15  data,  yang  kemudian mengartikan bahwa nilai DW tabel menjadi dL = 0,8140 dan dU = 1,7501.
Beranjak  dari  temuan  ini  maka  mampu  menjelaskan  bahwa  nilai  DW  test terletak di antara nilai dL dan dU, yang dapat didefinisikan bahwa data yang digunakan  di  dalam  penelitian  ini  terletak  di  dalam  daerah  keragu-raguan
yang  menyebabkan  data  penelitian  tidak  terdapat  gejala  autokorelasi sehingga data dapat dilanjutkan ke pengujian berikutnya.

## b. Uji Multikolineritas
Dari  hasil  untuk  uji  multikolinearitas  diketahui  nilai  VIF  dan tolerance masing-masing  variabel  yaitu  nilai  VIF  pertumbuhan  ekonomi (2,071),  pendidikan  (1,039),  dan  pengangguran  (2,056).  Sedangkan  nilai tolerance pertumbuhan  ekonomi  (0,483),  pendidikan  (0,962),  dan pengangguran  (0,486).  Adapun  dari  hasil  tersebut  memperlihatkan  bahwa nilai  VIF  semua  variabel  bebas  kurang  dari  10  dan  nilai tolerance semua variabel  bebas  lebih  dari  0,10,  yang  dalam  hal  ini  memperlihatkan  bahwa model regresi yang diterapkan tidak mengalami multikolinearitas.
c. Uji Heterokedastisitas
Berdasarkan  riset  turut  memperlihatkan  bahwa  variabel  terikat kemiskinan  memiliki  tingkat  signifikasi  koefisien  korelasi  rank  spearman yang keseluruhan residualnya melebihi angka 0,05, diantaranya X 1 (0,491), X 2 (0,819), dan X 3 (0,439), yang kemudian dapat diidentifikasi bahwa antar variabel  bebas  (X)  tidaklah  mengalami  korelasi  yang  menyebabkan  tidak terjadinya heterokodastisitas di dalam model regresi ini.
Dilandaskan  pada  perolehan  di  dalam  pengujian  Asumsi  Klasik tersebut,  peneliti  menyimpulkan  bahwa  tidak  adanya  pelanggaran  atas asumsi  klasik  di  dalam  model  penelitian  yang  diterapkan  oleh  peneliti sehingga penelitian dapat dilaksanakan ke tahap penganalisisan berikutnya.
d. Uji Koefisien Determinasi (R 2 )
Tabel 1

## Uji Koefisien Determinasi
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,899 a ,807 ,755 ,61382 Sumber: Output SPSS
Dari  pengolahan  data  yang  telah  dilakukan  didapati  nilai  koefisien determinasi  ialah  0,807  atau  80,7%,  yang  berarti  bahwa  seluruh  variabel bebas yaitu Pertumbuhan Ekonomi (X 1 ), Pendidikan (X 2 ) dan Pengangguran (X 3 ) mampu memaparkan variabel terikatnya yaitu Kemiskinan (Y) sebesar 80,7%, dan sisanya yaitu sebesar 19,3% dijelaskan oleh variabel lain di luar model penelitian.
e. Uji F
Tabel 2 Uji F Simultan (ANOVA) Model Sum of Square df Mean Square F Sig.
Model Sum of Square df Mean Square F Sig. 1 Regression 17,364 3 5,788 15,362 .000 b Residual 4,145 11 0,377 Total 21,509 14 Sumber: Output SPSS
Uji  F  dipakai  guna  memperlihatkan  adanya  pengaruh  atau  hubungan secara  simultan  (serempak),  dari  hasil  pengujian  diketahui  nilai  F  hitung 15,362  dan  signifikasinya  sebesar  0,000  dengan  ukuran  signifikasinya  5% atau (α = 0,05), sehingga dapat diketahui nilai signya 0,000 < 0,05. Nilai F tabel dengan degree of freedom (df 1 ) yaitu 3 (jumlah variabel bebas/k) dan df 2 yaitu 11 (n-k-1) diperoleh nilai F tabel sebesar 3,59, sehingga H0 tidak diterima dan Hi diterima. Sehingga dapat diketahui bahwa secara serempak dan nyata, Pertumbuhan Ekonomi (X 1 ), Pendidikan (X 2 ), dan Pengangguran (X 3 )  mampu  mempengaruhi  Kemiskinan (Y)  di  Kota Malang  serta mampu ditunjukkan sebuah bukti melalui kurva uji F di bawah ini.
Gambar 3

## Kurva Distribusi Uji F
f. Uji T
Tabel 3 Uji t Parsial Variabel t Hitung t Tabel Sig. Pertumbuhan  Ekonomi (X1) 2,668 2,201 0,022 Pendidikan (X2) 1,309 2,201 0,217 Pengangguran (X3) 6,052 2,201 0,000 Sumber: Output SPSS
a) Variabel Pertumbuhan Ekonomi (X1)
Berdasarkan  pengujian  t  didapati  hasil  berupa  nilai  t  hitung  senilai 2,668  beserta nilai  sig  0,022,  sedangkan nilai  t  tabel (α/2= 0,025)  dengan (df)  11  (n-k-1)  didapati  nilai  t  tabel  senilai  2,201.  Dari  perolehan  ini diketahui nilai t hitung 2,668 ≥ t tabel 2,201 yang menyebabkan H0 tidak diterima  dan  Hi  diterima,  dengan  nilai  signifikansi  0,022  <  0,05.  Maka peneliti  menyimpulkan  bahwa  pengaruh  yang  ditimbulkan  oleh  variabel
Daerah Penerimaan H 0 Daerah Penerimaan H 1
3,59 15,362
pertumbuhan ekonomi terhadap kemiskinan di Kota Malang secara parsial mampu memberikan pengaruh yang positif dan signifikan.
b) Variabel Pendidikan (X2)
Dari pengujian t didapati bahwa nilai t hitung sebesar 1,309 dan nilai sig  0217,  sedangkan  nilai  t  tabel  (α/2=  0,025)  dengan  (df)  11  (n-k-1) didapati  nilai  t  tabel  sebesar  2,201.  Dari  perolehan  ini  diketahui  nilai  t hitung 1,309  ≤  t  tabel  2,201  sehingga  H0  diterima  dan  Hi  tidak  diterima, dengan  nilai  signifikansi  0,217  >  0,05.  Sehingga  penulis  mampu menyimpulkan  secara  parsial  variabel  pendidikan  belum  mampu mempengaruhi kemiskinan Kota Malang secara signifikan.
c) Variabel Pengangguran (X3)
Berdasarkan pengujian atas t didapati bahwa nilai t hitung sejumlah 6,052  dan nilai  sig  0,00,  sedangkan nilai  t  tabel (α/2= 0,025) dengan  (df) 11  (n-k-1)  didapati  nilai  t  tabel  sejumlah  2,201.  Dari  hasil  ini  diketahui nilai  t  hitung 6,052  ≥  t  tabel  2,201,  hal  ini  dapat  disimpulkan  dengan ditolaknya H0 dan diterimanya Hi, dengan nilai signifikansi 0,000 < 0,05. Peneliti  mampu  menyimpulkan  bahwa  pengaruh  yang  disebabkan  oleh variabel pengangguran terhadap kemiskinan di Kota Malang secara parsial mampu  memberikan  pengaruh  yang  positif  disertai  pengaruh  yang  cukup signifikan.
B. Pembahasan
1. Pertumbuhan Ekonomi
Secara  positif  dan  signifikan  pertumbuhan  ekonomi  mampu  mempengaruhi kemiskinan  Kota  Malang  di  tahun  2005-2019.  Fenomena  ini  disebabkan pertumbuhan ekonomi yang tidak secara otomatis dapat mengurangi kemiskinan di Kota  Malang  karena  tidak  meratanya  penghasilan  yang  didapati  oleh  masyarakat. Ditambah  lagi  para  penduduk  di  golongan  bawah  (miskin)  tidak  dapat  merasakan dampak  dari  pertumbuhan  ekonomi,  banyaknya  pendatang  di  Kota  Malang menyebabkan  bertambahnya  tempat  penginapan  dan  tempat  wisata  sehingga mengakibatkan  usaha  masyarakat  meningkat  namun  kalangan  masyarakat menengah  ke  atas  lah  yang  merasakan  dampak  tersebut  sehingga  tidak mempengaruhi  kemiskinan.  Disisi  lain,  pertumbuhan  ekonomi  yang  terjadi  hanya didominasi  oleh  sektor  tertentu  saja,  dimana  yang  menjadi  penyumbang  terbesar PDRB  Kota  Malang  yaitu  sektor  Perdagangan  Besar  dan  Eceran,  Reparasi  Mobil dan  Sepeda  Motor  dengan  kontribusi  rata-rata  mencapai  30,79%  dari  total  PDRB Kota  Malang,  sehingga  penduduk  miskin  masih  belum  dapat  menikmati peningkatan  pertumbuhan  ekonomi (Barenlitbang,  2017). Penelitian  yang  pernah (Diramita  &  Usman,  2018) dan (Ishak  et  al.,  2020) langsungkan  memperoleh sebuah  temuan  yang  menjelaskan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  mampu mempengaruhi kemiskinan secara positif dan signifikan, hal ini disebabkan karena ketimpangan  distribusi  pendapatan  dan  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  yang tidak  dapat  penduduk  golongan  bawah  rasakan  karena  kurangnya  pemerataan
pembangunan  untuk  mengurangi  kemiskinan.  Pertumbuhan  harus  dipastikan berlangsung pada sektor yang sekiranya menjadi ladang pencaharian para penduduk golongan bawah (pertanian atau sektor padat karya).
2. Pendidikan
Pengaruh  yang  ditimbulkan  oleh  variabel  pendidikan  terhadap  Kota  Malang pada kurun waktu 2005-2019 tidak signifikan, hal ini disebabkan karena pendidikan tidak  mempengaruhi  seseorang  untuk  mengembangkan  usaha  sendiri,  hal  ini didukung  dengan  melihat  data  dari  (BPS,  2020),  yang  memperlihatkan  bahwa persentase  kemiskinan  yang  terjadi  pada  penduduk  lulusan  SMA  sebesar  37,89% lebih  tinggi  daripada  penduduk  lulusan  SD  sebesar  17,41%,  hal  ini  terjadi  karena penduduk  dengan  pendidikan  yang  cukup  biasanya  cenderung  memilih  pekerjaan yang sesuai dengan keahlian dan keterampilan yang dimiliki, sehingga peningkatan pendidikan tidak mempengaruhi kemiskinan. Selain itu, peningkatan pendidikan di Kota  Malang  dikarenakan  banyaknya  pendatang  yang  menempuh  pendidikan  di Kota  Malang  karena  fasilitas  pendidikan  yang  cukup  baik  sehingga  mendorong mereka untuk menempuh pendidikan di Kota Malang, namun setelah lulus mereka mencari kembali ke kota asalnya sehingga tidak mempengaruhi kemiskinan di Kota Malang.  Penelitian  ini  memperoleh  temuan  yang  selaras  dengan  temuan  yang dikemukakan  pada  penelitian  yang  pernah  Giovanni  tahun  2018,  Fadillah  tahun 2016  dan  Suryandari  tahun  2017  langsungkan  dimana  memaparkan  bahwa pengaruh  yang  ditimbulkan  oleh  variabel  pendidikan  terhadap  kemiskinan  tidak signifikan. Namun temuan ini tidak selaras terhadap teori yang (Jundi & Poerwono, 2014) sampaikan,  serta  hipotesis  yang  ada  yang  menyatakan  bahwa  peningkatan pendidikan  akan  dapat  meningkatkan  produktivitas  seseorang  sehingga  mereka dapat memperoleh pendapatan untuk mencukupi segala kebutuhan yang dibutuhkan untuk melangsungkan hidup serta mengurangi kemiskinan.
3. Pengangguran
Pengaruh yang ditunjukkan oleh variabel pengangguran terhadap kemiskinan Kota Malang pada kurun waktu 2005-2019 juga menunjukkan nilai yang positif dan signifikan. Penelitian ini memperoleh temuan yang mendukung teori yang Sukirno tahun  2006  kemukakan,  dimana  teori  tersebut  mengungkapkan  bahwa pengangguran  akan  memperburuk  tingkat  kemiskinan  disebabkan  pengangguran akan  menekan  pendapatan  masyarakat,  sehingga  mereka  tidak  dapat  memenuhi kebutuhan  dan  tidak  mencapai  kemakmuran  hidup.  Semakin  menurunnya  tingkat kemakmuran  hidup  seseorang,  maka  akan  semakin  besar  peluang  seseorang terjebak  dalam  kemiskinan.  Tingginya  pengangguran  di  Kota  Malang  disebabkan karena  peningkatan  angkatan  kerja  baru  di  Kota  Malang  namun  tidak  diimbangi dengan penambahan lapangan pekerjaan di Kota Malang (BPS Kota Malang, 2019). Selain  itu  banyaknya  penduduk  yang  memiliki  pendidikan  yang  cukup  di  Kota Malang,  menyebabkan  mereka  cenderung  memilih  pekerjaan  yang  sesuai  dengan keinginan  dan  keahlian  yang  mereka  miliki,  dimana  kapasitas  dan  keterampilan yang  ada  di  Kota  Malang  masih  belum  sesuai  dengan  yang  dibutuhkan  lapangan
pekerjaan  saat  ini,  sehingga  mereka  tidak  memiliki  pendapatan  untuk  memenuhi kebutuhan  hidup.  Kemiskinan  yang  terjadi  didominasi  oleh  penduduk  yang  tidak bekerja  yaitu  sebesar  48,31% (BPS  Kota  Malang,  2019), hal  ini  berarti  bahwa pengangguran yang terjadi berpengarh pada peningkatan kemiskinan. Penelitian ini memperoleh temuan yang selaras dengan temuan yang pernah Putra & Arka tahun 2018  dan  Ishak  et  al  tahun  2020    kemukakan  di  dalam  penelitiannya,  yaitu pengaruh yang ditimbulkan oleh variabel pengangguran terhadap kemiskinan akan menunjukkan nilai yang positif, hal ini dapat terjadi disebabkan individu yang tidak memiliki  pekerjaan  berarti  tidak  memiliki  penghasilan  yang  mampu  mencukupi kebutuhannya  yang  menyebabkan  individu  tersebut  terjerat  ke  dalam  lingkup kemiskinan.

## Kesimpulan
Berdasarkan  sejumlah  teori  dan  pembahasan  akan  temuan  peneliti,  peneliti mampu  menyimpulkan  bahwa  secara  positif  dan  signifikan  variabel  pertumbuhan ekonomi  serta  pengangguran  dapat  mempengaruhi  kemiskinan  di  Kota  Malang,  akan tetapi  lain  halnya  dengan  variabel  pendidikan,  variabel  ini  tidak  memiliki  pengaruh secara  signifikan  apabila  dikaitkan  dengan  kemiskinan  di  Kota  Malang  dalam  kurun waktu 2005 hingga 2019, maka dapat dipaparkan demikian :
Di  dalam  pengujian  atas  uji  t  parsial  mampu  memaparkan  bahwa  pertumbuhan ekonomi dapat berpengaruh terhadap kemiskinan di Kota Malang, dimana ketika terjadi peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  justru  akan  meningkatkan  kemiskinan,  yang  dapat ditinjau melalui pengujian atas nilai t hitung dan t tabel yang memperoleh fakta bahwa nilai  t  hitung  melebihi  dari  t  tabel  (2,668  ≥  2,201)  dengan  tingkat  signifikasinya  yaitu 0,022.  Hal  ini  terjadi  karena  ketidakmerataan  distribusi  pendapatan  serta  pertumbuhan ekonomi yang terjadi hanya didominasi oleh sektor tertentu saja, dimana yang menjadi penyumbang terbesar PDRB Kota Malang yaitu sektor Perdagangan Besar dan Eceran, Reparasi  Mobil  dan  Sepeda  Motor  dengan  kontribusi  rata-rata  mencapai  30,79%  dari total PDRB Kota Malang, sehingga tidak mempengaruhi kemiskinan.
Dari pengujian secara parsial untuk pendidikan, memperlihatkan bahwa pengaruh yang  ditimbulkan  oleh  variabel  pendidikan  terhadap  kemiskinan  di  Kota  Malang merupakan pengaruh yang tidak signifikan,  yang ditinjau melalui hasil pengujian yang memperlihatkan  bahwa  nilai  t  hitung  di  bawah  t  tabel  (1,309  ≤  2,201)  dengan  tingkat signifikasinya yaitu 0,217. Hal tersebut karena  karena pendidikan tidak mempengaruhi seseorang  untuk  mengembangkan  usaha  sendiri.  Selain  itu,  peningkatan  pendidikan  di Kota  Malang  dikarenakan  banyaknya  pendatang  yang  menempuh  pendidikan  di  Kota Malang,  namun  setelah  lulus  mereka  mencari  kembali  ke  kota  asalnya  sehingga  tidak mempengaruhi kemiskinan di Kota Malang.
Pada  pengujian  yang  telah  dilakukan  dengan  uji  t  parsial  menunjukkan  bahwa pengangguran dapat  berpengaruh  terhadap  kemiskinan  di  Kota  Malang,  yaitu  saat pengangguran  meningkat  maka  kemiskinan  juga  meningkat,  yang  dapat  dilihat berdasarkan hasil pengujian yang menunjukkan nilai t hitung lebih dari t tabel (6,052 ≥
2,201)  dengan  tingkat  signifikasinya  yaitu  0,000.  Hal  ini  disebabkan  karena penambahan angkatan kerja yang terjadi tidak diimbangi dengan penambahan lapangan pekerjaan  serta  kapasitas  dan  keterampilan  yang  ada  di  Kota  Malang  masih  belum sesuai  dengan  yang  dibutuhkan  lapangan  pekerjaan  saat  ini,  sehingga  mereka  tidak memiliki  pendapatan  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidup.  Kemiskinan  yang  terjadi didominasi oleh penduduk yang tidak bekerja yaitu sebesar 48,31% yang berarti bahwa pengangguran yang terjadi sangat mempengaruhi kemiskinan.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini, maka  diharapkan  agar  pemerintah  Kota  Malang mampu mengurangi ketimpangan distribusi pendapatan yang ada di masyarakat, dengan meningkatkan pendapatan sektor-sektor lain pada PDRB dengan memanfaatkan potensi daerah  yang  ada  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  khususnya  daerah tertinggal  di  Kota  Malang  agar  dapat  mengurangi  ketimpangan  dan  mengurangi kemiskinan. Selain itu, diharapkan juga pemerintah daerah dapat memberikan program bantuan  khusus  kepada  masyarakat  miskin,  menyediakan  program  pelatihan  dan sertifikasi  kerja  bagi  masyarakat  yang  disesuaikan  dengan  keahlian  dan  keterampilan yang  dibutuhkan  oleh  lapangan  pekerjaan  saat  ini,  serta  meningkatkan  sektor  industri padat  karya,  sehingga  akan  dapat  mengurangi  angka  pengangguran  dan  masyarakat memiliki  pendapatan  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidupnya.  Untuk  penelitian selanjutnya  diharapkan  menggunakan  alternatif  variabel  penelitian  lainnya  agar  dapat memberikan  hasil  penelitian  dan  kesimpulan  yang  lebih  komperehensif  dalam mengukur kemiskinan karena kemiskinan yang bersifat dinamis.

## BIBLIOGRAFI
Andhykha,  Ridho,  Handayani,  Herniwati  Retno,  &  Woyanti,  Nenik.  (2018).  Analisis Pengaruh  PDRB,  Tingkat  Pengangguran,  dan  IPM  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan di  Provinsi  Jawa  Tengah. Media  Ekonomi  Dan  Manajemen , 33 (2),  113–123. Google Scholar
Annur, Reza Attabiurrobbi. (2013). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan Di Kecamatan  Jekulo  Dan  Mejobo  Kabupaten  Kudus  Tahun  2013. Economics Development Analysis Journal , 2 (4), 409–426. Google Scholar
Atalay, Refika. (2015). The Education and the Human Capital to Get Rid of the Middle- income  Trap  and  to  Provide  the  Economic  Development. Procedia  -  Social  and Behavioral Sciences , 174 , 969–976. Google Scholar
Azizah,  Elda  Wahyu,  Sudarti,  &  Kusuma,  Hendra.  (2018).  Pengaruh  Pendidikan, Pendapatan Perkapita dan Jumlah Penduduk terhadap Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur. Jurnal Ilmu Ekonomi , 2 , 167–180. Google Scholar
Badan  Pusat  Statistik.  (2020).  Jumlah  Penduduk  Miskin  menurut  Kabupaten/Kota  di Jawa Timur.
Barenlitbang. (2017). Analisa Pengembangan Sektor Unggulan Di Kota Malang .
BPS Kota Malang. (2019). Keadaan Ketenagakerjaan Kota Malang Agustus 2019 .
Cahyat,  Ade.  (2004). Bagaimana  kemiskinan  diukur?:  beberapa  model  pengukuran kemiskinan di Indonesia . 1–8. Google Scholar
Dama,  Himawan  Yudistira,  Lapian,  Agnes  L.  Ch,  Sumual,  Jacline  I.,  Pembangunan, Jurusan  Ekonomi,  Ekonomi,  Fakultas,  Sam,  Universitas,  &  Manado,  Ratulangi. (2016).  Pengaruh  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (Pdrb)  Terhadap  Tingkat Kemiskinan Di Kota Manado (Tahun 2005-2014). Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 16 (3), 549–561. Google Scholar
Diramita,  &  Usman,  Umaruddin.  (2018).  Pengaruh  Jumlah  Penduduk,  Pengangguran dan  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Kemiskinan  di  Provinsi  Kepulauan  Riau. Jurnal Ekonomi Regional Unimal , 01 , 46–52. Google Scholar
Fadillah,  Fidha  Rida.  (2016).  Pengangguran  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  Di Kabupaten / Kota Jawa Timur. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 1 (1), 81–93.
Firdausi,  Himami.  (2018).  Penanganan  Pengemis  Oleh  Dinas  Sosial  Kota  Malang Perspektif Peraturan Daerah Nomor 9 Tahun 2013 Dan Ulama’ Syafi’iyah. Google Scholar
Giovanni,  Ridzky.  (2018).  Analisis  Pengaruh  PDRB,  Pengangguran  dan  Pendidikan Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Pulau  Jawa  Tahun  2009-2016. Economics
Development Analysis Journal , 7 (1), 23–31. Google Scholar
Ishak,  Robby  Achsyansyah,  Zakaria,  Junaiddin,  &  Arifin,  M.  (2020).  Pengaruh Pertumbuhan  Ekonomi,  Pendidikan  dan  Pengangguran  Terhadap  Tingkat Kemiskinan  di  Kota  Makassar. Paradoks:  Jurnal  Ilmu  Ekonomi , 3 (2),  41–53. Google Scholar
Jundi, Musa Al., & Poerwono, Dwisetia. (2014). Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan Provinsi-Provinsi Di Indonesia (Vol. 1). Google Scholar
Mulyadi,  Mohammad.  (2011).  Penelitian  Kuantitatif  Dan  Kualitatif  Serta  Pemikiran Dasar  Menggabungkannya  [Quantitative  and  Qualitative  Research  and  Basic Rationale  to  Combine  Them]. Jurnal  Studi  Komunikasi  Dan  Media , 15 (1),  128. Google Scholar
Putra,  I.  Komang  Agus  Adi,  &  Arka,  Sudarsana.  (2018).  Analisis  Pengaruh  Tingkat Pengangguran  Terbuka,  Kesempatan  Kerja,  Dan  Tingkat  Pendidikan  Terhadap Tingkat Kemiskinan Pada Kabupaten / Kota Di Provinsi Bali. E-Jurnal EP Unud , 7 (3), 416–444. Google Scholar
Rintuh.,  Cornelis.,  &  MS,  Miar.  (2003). Kelembagaan  dan  Ekonomi  Rakyat .  Dikti: Jakarta.
Romi,  Syahrur,  &  Umiyati,  Etik.  (2018).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Upah Minimum terhadap Kemiskinan di Kota Jambi. E-Jurnal Perspektif Ekonomi Dan Pembangunan Daerah , 7 (1), 1–7. Google Scholar
Simatupang,  Pantjar.  (2003).  Produksi  Domestik  Bruto,  Harga  dan  Kemiskinan: Hipotesis  “Trickle  Down”  Dikaji  Ulang. Economics  and  Finance  in  Indonesia , 51 (3), 291–324. Google Scholar
Statistik, Badan Pusat. (2020). Kota Malang dalam Angka 2020.
Suadnyani,  Ni  Wayan  Ria,  &  Darsana,  Ida  Bagus.  (2018).  Pengaruh  Pertumbuhan Ekonomi,  Pengangguran  Dan  Pendidikan  Terhadap  Kemiskinan  Di  Kabupaten Bangli. E-Jurnal Ekonomi Pembangunan Universitas Udayana , 7 (5), 1022–1049.
Suryandari,  Andri  Nurmalita.  (2017).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Pendidikan, Dan  Kesehatan  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  Di  Provinsi  Daerah  Istimewa Yogyakarta. Yogyakarta: Universitas Negeri Yogyakarta. Google Scholar
Utami,  Hapsari  Wiji,  &  Masjkuri,  Siti  Umajah.  (2018).  Pengaruh  Pertumbuhan Ekonomi,  Upah  Minimum,  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Dan  Pendidikan Terhadap  Jumlah  Penduduk  Miskin  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Timur Tahun 2008-2013. Ekosiana: Jurnal Ekonomi Syari’ah , 4 (01), 11–20.
Zuhdiyaty,  Noor,  &  Kaluge,  David.  (2017).  Analisis  Faktor  -  Faktor  Yang Mempengaruhi  Kemiskinan  Di  Indonesia  Selama  Lima  Tahun  Terakhir. Jurnal
Ilmiah Bisnis Dan Ekonomi Asia , 11 (2), 27–31. Google Scholar
Zulhanafi.,  Aimon,  Hasdi.,  &  Syofyan,  Efrizal.  (2013).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Produktivitas  Dan  Tingkat  Pengangguran  Di  Indonesia. Jurnal Kajian Ekonomi , 2 (03), 7087. Google Scholar

## Copyright holder:
Meylana Widya Mindayanti, Wiwin Priana Primandhana dan Mohammad Wahed
(2021)
First publication right:

## Journal Syntax Idea
This article is licensed under: