: 2022-12-29, Diterima : 2023-02-24, Jurna l Ilmia h Dina mika  Sosia l dilisensika n di ba wa h Lisensi Crea tive Commons Atribusi-NonKomersia l 4.0 Interna siona l. (CC BY-NC  4.0) | 29
VOLUME 7 NUMBER 1, FEB 2023 | pp.29-44 | E-ISSN : 2581-2424  |  P-ISSN : 2597-3657 |
Website: https://journal.undiknas.ac.id/index.php/fisip/index DOI: https://doi.org/10.38043/jids.v6i1. 3772

## KORELASI ANTAR VARIABEL MAKRO PENENTU KEMISKINAN DI INDONESIA
Pardomuan Robinson Sihombing 1 , Ni Kadek Sinarwati 2* , I Gede Putu Banu Astawa 3
1 Badan Pusat Statistik Indonesia
2,3 Program Studi S1 Akuntansi, Fakultas Ekonomi, Universitas Pendidikan Ganesha, Singaraja, Indonesia E-mail: 1 robinson@bps.go.id 2* nikadeksinarwati@undiksha.ac.id, 3 banu.astawa@undiksha.ac.id

## ABSTRAK
Peningkatan angka kemiskinan selama Pandemi  Covid-19 dialami oleh  semua negara di  dunia termasuk Indonesia. Kajian bersifat makro terhadap kemiskinan  telah banyak dilakukan, tetapi kajian yang menganalisis korelasi antar variabel makro tersebut masih sangat terbatas. Variabel makro apa saja yang berpengaruh terhadap kemiskinan dan bagaimana korelasi antar variabel menarik untuk dikaji  secara ilmiah.  Penelitian ini  bertujuan menganalisis determinan penentu kemiskinan  dan menganalisis  korelasi  antar  variabel.    Jenis  data  yang  digunakan  adalah  data  skunde r  yang dikumpulkan dengan metode dokumentasi. Data  bersumber dari  Badan Pusat  Statistik,  dengan menggunakan data 34 Provinsi Tahun 2021. Teknik analisis data yang digunakan adalah SEM PLS dengan bantuan software SmartPLS 3.8. Semua kriteria model sudah terpenuhi dari sisi Q square dan GoF. Hasil pengujian hipotesis menunjukkan persentase rumah tangga menggunakan listrik dan Indeks Pembangunan Manusia berpengaruh   negatif signifikan terhadap kemiskinan, pertumbuhan ekonomi bepengaruh negatif tetapi tidak signifikan terhadap kemiskinan. Ketimpangan berpengaruh positif signifikan  terhadap  kemiskinan.  Unmet  kesehatan  berpengaruh  negatif  signifikan,  sedangkan pemakaian modal dalam negeri dan lama sekolah berpengaruh positif signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia. Pemakaian modal luar  negeri dan  sektor  informal berpengaruh positif signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi, dan pertumbuhan ekonomi tidak signifikan terhadap Indeks Pembangunan  Manusia,  tetapi  pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap ketimpangan.  Implikasi  penelitian  diperlukan  kebijakan-kebijakan  yang  tepat  sasaran  dalam mengentaskan  kemiskinan  dan  ketimpangan  pendapatan  sehingga  dapat  meningkatkan  Indeks Pembangunan Manusia, pertumbuhan ekonomi dan menurunkan angka kemiskinan  di Indonesia.
Kata Kunci: Kemiskinan; Indeks; Pembangunan; Manusia; Pertumbuhan

## Korelasi Antar Variabel Makro Penentu Kemiskinan di Indonesia
| 30

## ABSTRACT
The increase in poverty rates during the Covid-19 pandemic was experienced by all countries in the world, including Indonesia. Many macro studies on poverty have been carried out, but studies that analyze the correlation between these macro variables are still very limited. What macro variables affect poverty and how the correlations between variables are interesting to study scientifically. This study aims to analyze the determinants of poverty during the Covid-19 pandemic. The type of data used is  secondary data collected by the documentation method. The data is  sourced from the Central Statistics Agency, using data from 34 Provinces in 2021. The data analysis technique used is SEM PLS with the help of SmartPLS 3.8 software. All model criteria have been me t in terms of Q square and GoF. The results of hypothesis testing show that the percentage of households using electricity and the Human Development Index have a significant negatif effect on poverty, economic growth has a negatif but not significant effect on poverty. Inequality has a significant positive effect on poverty. Unmet health has a significant negatif effect, while the use of domestic capital and years of schooling has a significant positive effect on the Human Development Index. The use of foreign capital and the informal sector has a significant positive effect on economic growth, and economic growth is not significant on the Human Development Index, but economic growth has a significant negatif effect on inequality. The research implication is that targeted policies are needed in alleviating poverty and income inequality so that they can increase the Human Development Index, economic growth and reduce poverty rates in Indonesia.

## Keywords: Poverty, Index; Develpoment;Human; Growth

## PENDAHULUAN
Kemiskinan merupakan masalah pembangunan yang dihadapi berbagai negara di dunia, termasuk Indonesia. Kemiskinan merupakan masalah yang kompleks yang tidak hanya tentang masalah  ekonomi.  Kemiskinan  merupakan  masalah  yang  multidimensi  berkaitan  dengan aspkek  social  dan  budaya    (Jacobus  et  al.,  2019).  Angka  kemiskinan  semakin  meningkat semenjak  terjadinya  pandemic  Covid -19.  Bagi  Indonesia  kemiskinan  merupakan  suatu penyakit bangsa dan merupakan permasalahan  yang sangat mendasar  (Purwanto et al., 2020); (Effendy,  2017).    Kajian  tentang  variable  makro  yang  mempengaruhi  kemiskinan  telah dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  dengan  hasil  yang  inkonsisten.  Riset  tentang  kemiskinan menemukan  bahwa pertumbuhan ekonomi berpengaruh  positif terhadap kemiskinan  (Bintang & Woyanti, 2018);(Marini,  2016).  Temuan berbeda menyatakan bahwa pertumbuhan ekonomi berpengaruh negatif signifikan terhadap kemiskinan (Binti, 2016; ); (Putro et al., 2018); (R. R. A.  Hasibuan  et  al.,  2022).  Variabel  lain  yang  ditemukan  berpengaruh  terhadap kemiskinan dengan hasil yang tidak konsisten diantaranya Indeks Pembangunan Manusia, Pendidikan dan Kesehatan.  Sampai  saat  ini  kajian  yang  menganalisis  korelasi  antar  variable  makro  sangat terbatas.    Ketidakkonsistenan temuan  riset  terdahulu  dan terbatasnya  kajian  yang  mengulas korelasi  antar  variable  makro  memotivasi  penelitian  ini.  Apakah  variable  makro  sebagai determinan  kemiskinan  di  Indonesia  dan  bagaimanakan  korelasi  antar  variable  makro tersebut?.  Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  determinan  penentu  kemiskinan  dan menganalisis  korelasi  antar variabel makro penentu kemiskinan tersebut.  Kebaruan penelitian ini  terletak pada dua hal, pertama penelitian  ini  menganalisis  korelasi  antar  variable  makro

## Korelasi Antar Variabel Makro Penentu Kemiskinan di Indonesia
sebagai  variable  yang diduga menjadi  determinan penentu kemiskinan. Kedua menganalisis variable Unmet kesehatan  yang  belum  pernah  dianalisis  pada penelitian  tentang kemiskinan sebelumnya.  Urgensi  menganalisis  berbagai  variable  makro  determinan penentu kemiskinan terletak pada dua hal.   Pertama  penelitian  ini  menjadi  jawaban  atas kegundahan riset  akibat inkonsinstensi  temuan  riset  sebelumnya.  Kedua  rekomendasi  yang  mengacu  pada  temuan penelitian  menjadi  bahan  pertimbangan  bagi  pembuat  kebijakan  untuk  mengurangi kemiskinan.

## KAJIAN TEORI

## Kemiskinan
Kemiskinan  merupakan  seperangkat  inti  tidak  terpenuhinya  kebutuhan  dasar  pada manusia  dan pengurangan kemiskinan  mengacu  pada upaya yang dilakukan individu maupun institusi untuk menurunkan kekurangan kebutuhan dasar ini.  Indikator utama yang digunakan untuk mengukur  kemiskinan  dari aspek ekonomi adalah kurangnya pendapatan untuk tingkat subsisten  dimana pendapatan yang diperoleh  lebih rendah dari biaya yang dikeluarkan  untuk memenuhi  kebutuhan  dasar.  Kategori  lain  yang  digunakan  untuk  mengukur  kemiskinan dibidang ekonomi adalah ketika penghasilan yang diterima kurang dari 1,9 USD per hari.
Kemiskinan  adalah kekurangan  dalam kesejahteraan  dan terdiri dari banyak dimensi, termasuk  berpenghasilan  renda  dan  ketidakmampuan  untuk  memperoleh  barang  dan  jasa penting  yang  diperlukan  untuk  bertahan  hidup  dengan  layak.  Ini  juga  mencakup  tingkat kesehatan dan pendidikan yang rendah, akses yang buruk terhadap air bersih dan sanitasi, fisik yang  tidak  memadai,  keamanan,  kurangnya  suara,  kapasitas  dan  kesempatan  yang  tidak memadai  untuk  meningkatkan  hidup  seseorang  (Olopade  et  al.,  2019).  Secara  umum kemiskinan  dibedakan menjadi  kemiskinan  absolut  yaitu  suatu  kondisi  dimana  penghasilan seseorang  tidak mampu  untuk memenuhi  kebutuhan  dasar,  dan kemiskinan  relative  dimana seseorang  telah  mampu  memenuhi  kebutuhan  dasarnya,  namun  masih  lebih  rendah  jika dibandingkan  dengan  masyarakat  d ilingkungannya  (Pangiuk,  2018);(Nadim  &  Nurlukman, 2017). Negara dengan tingkat kemiskinan  yang tinggi cendrung mengalami  tingkat kejahatan yang  tinggi  yang  akan  mengganggu  stabilitas  ekonomi  dan  politik( THEORY  AND ANALYTICAL ASPECTS OF RECENT RESEARCH , 2022)

## Indeks Pembangunan Manusia
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  merupakan  indikator  capaian  pembangunan kualitas  hidup masyarakat  yang disusun berdasarkan tiga  dimensi dasar, yaitu umur  panjang dan hidup sehat, pengetahuan, dan standar hidup layak (BPS, 2019); (Sapaat et al., 2020). IPM bermanfaat untuk melihat keberhasilan  pembangunan dari sisi selain  ekonomi. IPM digunakan sebagai  indikator  keberhasilan  pembangunan  manusia  dan kualitas  hidup masyarakat.  Nilai IPM dikelompokkan  dalam  empat kategori  sangat  tinggi  jika  nila  IPM lebih  dari atau  sama

## Korelasi Antar Variabel Makro Penentu Kemiskinan di Indonesia
dengan 80, tinggi jika nilai  IPM berada diantara 70 dan 80, sedang jika nilai  IPM diantara 60 dan 70 dan rendah jika nilai IPM dibawah 60.

## Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan  merupakan  salah  satu  indikator  kinerja pembangunan  ekonomi  suatu  negara.  Pertumbuhan  ekonomi  dimaknai  sebagai  terjadi peningkatan perekonomian, sehingga jumlah barang dan jasa yang dihasilkan oleh masyarakat meningkat dan akan meningkatkan kesejahteraan masyarakat Pertumbuhan ekonomi memiliki hubungan  kausal  dengan  kemiskinan  di  suatu  negara.  Pertmbuhan  ekonomi  ditemukan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kemiskinan  (Bintang & Woyanti, 2018), sementara temuan  berbeda  menyatakan  pertumbuhan  ekonomi  ditemukan  tidak  berdampak  pada penurunan kemiskinan,  meskipun dalam jangka panjang (Siggel, 2007);(Binti, 2016). Menurut teori  pertumbuhan  ekonomi  klasik  dengan tokoh Adam  Smith,  David Ricardo dan  Thomas Robert  Malthus,  terdapat  empat  hal  yang  berkontribusi  terhadap  pertumbuhan  ekonomi diantaranya jumlah  penduduk, jumlah barang modal, teknologi dan luas tanah/kekayaan alam (Binti, 2016). Terdapat dua indicator yang digunakan untuk mengukur pertumbuhan ekonomi yaitu produk domestik bruto (PDB) dan produk domestik regional  bruto (PDRB)(Zamrodah, 2016).
Hipotesis  yang  dirumuskan  dalam  penelitian  ini  adalah  a)  persentase  penggunaan listrik,  indeks  pembangunan  manusia,  pertumbuhan  ekonomi  dan  kesenjangan/  gini  rasio berpengaruh  positif signifikan  terhadap kemiskinan,  b)  persentase penggunaan  listrik,  Unmet kesehatan,  penanaman  modal dalam  negeri  dan lama  sekolah  berpengaruh  positif signifikan terhadap IPM, c)  penanaman  modal luar  negeri  dan sektor informal  berpengaruh  positif dan signifikan  terhadap pertumbuhan ekonomi,  d) pertumbuhan ekonomi berpengaruh  positif dan signifikan terhadap indeks pembangunan manusia dan berpengaruh negatif terhadap gini rasio.

## METODE PENELITIAN
Jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif  kausal.  Jenis  data  adalah  data kuantitatif, yang  bersumber  dari Badan Pusat Statistik (BPS) dari  berbagai  publikasi  seperti Kemiskinan  dan Ketimpangan   (BPS,  2022b),  Indikator Kesejahteraan  Rakyat (BPS,  2021), Penghitungan  dan  Analisis  Kemiskinan  Makro  Indonesia  2021  (BPS,  2022b),  Indeks Pembangunan  Manusia  (BPS,  2022a)  .    Adapun  variabel  penelitian  yang  digunakan  dapat dilihat pada Tabel  1.

## Korelasi Antar Variabel Makro Penentu Kemiskinan di Indonesia
| 33
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Satuan Transformasi  Data Indeks Pembangunan Manusia  (IPM) Poin - Gini rasio Poin - Persentase Penduduk Miskin Persen - Pertumbuhan Ekonomi Persen - Unmet Kesehatan Persen - Persentase Penggunaan Listrik persen - Persentase Sektor Informal persen - Rata-rata Lama Sekolah Persen - Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN) Juta US Dolar Log Penamaman Modal Luar Negeri (PMLN) Milyar  Rupiah Log
Teknik  analisis  yang  digunakan  adalah  metode  kuantitatif  melihat  pengaruh  antar variabel    (Sugiyono,  2019).  Adapun metode analisis  yang  digunakan menggunakan  metode partial least square (PLS) untuk melihat pengaruh  langsung  (Ghozali & Latan, 2015). Karena yang digunakan merupakan  data sekunder dan setiap variabel hanya terdiri dari satu indikator maka  analisis  yang  dilakukan  mencakup  uji  kesesuai  model  (R 2 ,  Q 2 dan  GoF)  serta  uji hipotesis(Hair  et al.,  2016).    Adapun kerangka  pemikiran  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Pemikiran  Penelitian

## Korelasi Antar Variabel Makro Penentu Kemiskinan di Indonesia

## PEMBAHASAN
Pembahasan  diawali dengan analisis  deskriptif pada Tabel  2. Analisis  ini  membahas gambaran umum variabel yang digunakan dalam penelitian. Secara rata-rata IPM di Indonesia tahun 2021 sebesar  71.36 poin,  dengan nilai  tertinggi  sebesar  81.11 poin di DKI Jakarta dan terendah sebesar  60.62 poin di Provinsi  Papua. Secara  rata-rata gini  rasio  di Indonesia tahun 2021 sebesar  0.361 poin, dengan nilai tertinggi sebesar 0.448 poin di Provinsi  DI Yogyakarta dan terendah sebesar 0.265 poin di Provinsi  Kepulauan Bangka Belitung.
Secara rata-rata kemiskinan di Indonesia tahun 2021 sebesar 10.76 persen, dengan nilai tertinggi sebesar 28.86 persen di Provinsi Papua dan terendah sebesar 4.53 persen di Provinsi Bali. Secara rata-rata pertumbuhan ekonomi di Indonesia tahun 2021 sebesar 4.17, dengan nilai tertinggi sebesar  16.4 persen  di Provinsi  Maluku  Utara dan terendah sebesar  -2.47  persen  di Provinsi Bali.
Secara  rata-rata  Unmate  Kesehatan  di  Indonesia  tahun  2021  sebesar  4.54  persen, dengan nilai tertinggi sebesar 8.49 persen di Provinsi NTB dan terendah sebesar 2.25 persen di Provinsi Kepulaan Riau.  Secara rata-rata Persentase Rumah Tangga yang sudah menggunakan listrik di Indonesia tahun 2021 sebesar 98.26 persen, dengan nilai tertinggi sebesar 100 persen di Provinsi DKI Jakarta serta Yogyakarta dan terendah sebesar 79.12 persen di Provinsi Papua.
Secara rata-rata Sektor Informal di Indonesia tahun 2021 sebesar 60.20 persen, dengan nilai  tertinggi  sebesar  80.47  persen  di  Provinsi  Papua  dan terendah  sebesar  35.2  persen  di Provinsi  Kepulaan Riau.  Secara  rata-rata lama  sekolah  di Indonesia tahun 2021 sebesar 9.16 tahun, dengan nilai  tertinggi sebesar  11.2 tahun di Provinsi  DKI Jakarta dan terendah sebesar 7.05 tahun di Provinsi Papua.
Secara rata-rata PMDN di Indonesia tahun 2021 sebesar Rp 13148.93 milyar,  dengan nilai  tertinggi  sebesar  Rp 59948.50  Milyar  di Provinsi  Jawa  Barat dan terendah sebesar  Rp 395.3  milyar  di Sulawesi  Barat.  Secara  rata-rata  PMLN  di Indonesia  tahun 2021  sebesar  $ 914.50 juta, dengan nilai  tertinggi sebesar $ 1193.54 juta di Provinsi  Jawa Barat dan terendah sebesar $ 5.9 juta di Sulawesi Barat
Tabel 2. Analsis Deskriptif Variabel Penelitian Variabel Mean Stdev Min Max IPM 71.361 3.879 60.62 81.11 Gini Rasio 0.361 0.043 0.265 0.448 Persentase Penduduk Miskin 10.762 5.323 4.53 26.86 Pertumbuhan Ekonomi 4.178 3.53 -2.47 16.4 Unmet Kesehatan 4.546 1.757 2.25 8.49 Persentase Penggunaan Listrik 98.262 3.692 79.12 100 Sektor Informal 60.208 9.49 35.2 80.47 Rata-rata Lama Sekolah 9.16 0.82 7.05 11.20 PMDN 13,148.93 15,603.41 395.3 59,948.50 PMLN 914.506 1,193.54 5.9 5,217.70

## Korelasi Antar Variabel Makro Penentu Kemiskinan di Indonesia
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  terhadap kebaikan  model pada Tabel  3. Jika  dilihat adri nilai  Q 2 sebesar  0.939 dan nilai  GoF sebsar  0.659 lebih  besar dari nilai  acuan 0.38 maka dikatkan bahwa modelnya sudah sesuai.  Dari  nilai  koefisien  determinasi  (adjusted r  square) dapat diintrepetasikan  per  masing-masing  persamaan.  Nilai  adjusted r  square  sebesar  0.212 artinya  variasi  pertumbuhan  ekonomi  mampu  dijelaskan  oleh  variabel  persentase  sector informal dan PMLN sebesar 21.2 persen sisanya oleh variable lain di luar model. Nilai adjusted r square sebesar 0.723 artinya variasi persentase IPM dapat dijelaskan oleh Unmate Kesehatan, rata-rata  lama  sekolah,  Persentase  Penggunaan  Listrik,  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  PMDN sebesar 72.3 persen sisanya oleh variabel lain diluar model.  Nilai r square sebesar 0.104 artinya variasi  gini  rasio  mampu  dijelaskan  oleh  pertumbuhan  ekonomi  sebesar  10.4 persen  sisanya oleh variabel  lain diluar model. Nilai adjusted r square sebesar  0.556 artinya variasi persentase penduduk  miskin  mampu  dijelaskan  oleh  pertumbuhan  ekonomi,  gini  rasio,  kemiskinan, persentase  penggunaan  listrik  dan IPM sebesar  55.6  persen  sisanya  oleh  variable  lain  diluar model
Tabel 3. Pengujian Kebaikan Model Variabel R Square R Square Adjusted 1-R Square Pertumbuhan Ekonomi 0.259 0.212 0.741 IPM 0.765 0.723 0.235 Gini Rasio 0.104 0.076 0.896 Persentase Kemiskinan 0.610 0.556 0.390 Average 0.435 0.392 0.565 (1 − 𝑅 1 2 )(1 − 𝑅 2 2 )(1 − 𝑅 3 2 ) 0.061 𝑄 2 = 1 − (1 − 𝑅 1 2 )(1 − 𝑅 2 2 )(1 − 𝑅 3 2 ) 0.939 𝐺𝑜𝐹 = √𝐴𝑉𝐸 ̅̅̅̅̅̅ ∗ 𝑅 2 ̅̅̅̅ 0.659

## Korelasi Antar Variabel Makro Penentu Kemiskinan di Indonesia
| 36
Gambar 2. Uji Hipotesis Variabel Penelitian
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  hipotesis.  Pada Tabel  4  terlihat  pengaruh  langsung antar  variabel.  Persentase  Penggunaan  Listrik  berpengaruh  langsung  dan signifikan  negatif terhadap Persentase Kemiskinan dengan koefisien sebesar  -0.611, dimana nilai |t stat|= 2.507> t tabel=1.64  dan nilai  signifikansi  probabilitas  sebesar  0.006 <  alpha=0.05  artinya  kenaikan persentase  penggunaan  listrik  1  persen  akan  menurunkan  persentase  kemiskinan  secara langsung sebesar 0.611 persen dengan asumsi variabel lain konstan. IPM berpengaruh langsung dan signifikan negatif terhadap Persentase Kemiskinan dengan  koefisien  sebesar  -0.398, dimana nilai  |t stat|= 2.165 > t tabel=1.64 dan nilai signifikansi  probabilitas sebesar 0.015 < alpha=0.05  artinya  kenaikan  IPM  1  poin  akan  menurunkan  persentase  kemiskinan  secara langsung  sebesar  0.398  persen  dengan asumsi  variabel  lain  konstan.  Pertumbuhan Ekonomi belum  berpengaruh  langsung  dan  tidak  signifikan  terhadap  Persentase  Kemiskinan  dengan koefisien  sebesar  -0.204,  dimana  nilai  |t  stat|=1.099  <  t  tabel=1.64  dan  nilai  signifikansi probabilitas  sebesar  0.136  >  alpha=0.05  artinya  belum  cukup  bukti  kenaikan  pertumbuhan ekonomi akan menurunkan persentase kemiskinan secara langsung dengan asumsi variabel lain konstan.  Gini  Rasio  berpengaruh  langsung  dan  signifikan  positif  terhadap  Persentase Kemiskinan dengan koefisien sebesar 0.249, dimana nilai |t stat|=1.676 > t tabel=1.64 dan nilai signifikansi  probabilitas  sebesar  0.047 <  alpha=0.05  artinya kenaikan  gini  rasio  1 poin  akan menaikkan  persentase  kemiskinan  secara  langsung  sebesar  0.249  persen  dengan  asumsi variabel  lain konstan.

## Korelasi Antar Variabel Makro Penentu Kemiskinan di Indonesia
Persentase  Penggunaan  Listrik  berpengaruh  langsung  dan signifikan  positif  terhadap IPM  dengan  koefisien  sebesar  0.446,  dimana  nilai  |t  stat|=2.543>  t  tabel=1.64  dan  nilai signifikansi  probabilitas  sebesar 0.006 < alpha=0.05 artinya kenaikan persentase  penggunaan listrik  1  persen  akan  menaikkan  IPM  secara  langsung  sebesar  0.446  poin  dengan  asumsi variabel  lain konstan.Unmet Kesehatan berpengaruh  langsung dan signifikan negatif terhadap IPM  -  dengan koefisien  sebesar  0.205,  dimana  nilai  |t  stat|= 1.920>  t  tabel=1.64  dan  nilai signifikansi  probabilitas  sebesar  0.028  <  alpha=0.05  artinya  kenaikan  unmet  kesehatan  1 persen akan menurunkan IPM secara langsung sebesar 0.205 poin dengan asumsi  variabel lain konstan. PMDN berpengaruh langsung  dan signifikan  positif terhadap IPM dengan koefisien sebesar  0.305,  dimana  nilai  |t  stat|=2.354>  t  tabel=1.64  dan  nilai  signifikansi  probabilitas sebesar  0.009 < alpha=0.05 artinya kenaikan persentase PMDN 1 persen akan menaikkan IPM secara  langsung  sebesar  0.305  poin  dengan  asumsi  variabel  lain  konstan.  Rata-rata  lama sekolah  berpengaruh  langsung  dan signifikan  positif terhadap IPM dengan koefisien  sebesar 0.361, dimana nilai |t stat|=2.396> t tabel=1.64 dan nilai signifikansi probabilitas sebesar 0.008. <  alpha=0.05  artinya  rata-rata  lama  sekolah  1  tahun  akan  menaikkan  IPM secara  langsung sebesar 0.305 poin dengan asumsi variabel  lain konstan.
PMLN berpengaruh  langsung  dan signifikan  positif  terhadap Pertumbuhan  Ekonomi dengan koefisien  sebesar  0.460,  dimana  nilai  |t  stat|=3.133  >  t  tabel=1.64  dan  nilai signifikansi  probabilitas  sebesar  0.001  <  alpha=0.05  artinya  kenaikan  persentase  PMLN  1 persen  akan  menaikkan  pertumbuhan  ekonomi  secara  langsung  sebesar  0.378  poin  dengan asumsi  variabel  lain  konstan.  Sektor  Informal  berpengaruh  langsung  dan  signifikan  positif terhadap Pertumbuhan Ekonomi dengan koefisien sebesar 0.378, dimana nilai  |t stat|=2.048 > t tabel=1.64  dan nilai  signifikansi  probabilitas  sebesar  0.021 <  alpha=0.05  artinya  kenaikan persentase  sector  informal  1 persen  akan menaikkan  pertumbuhan  ekonomi  secara  langsung sebesar 0.378 poin dengan asumsi variabel  lain konstan.
Pertumbuhan  Ekonomi  belum  berpengaruh  langsung  dan tidak  signifikan  terhadap IPM dengan  koefisien  sebesar  0.093,  dimana  nilai  |t  stat|=0.538<  t  tabel=1.64  dan  nilai signifikansi  probabilitas  sebesar  0.295  >  alpha=0.05  artinya  belum  cukup  bukti  kenaikan pertumbuhan  ekonomi  akan  menaikkan  IPM  secara  langsung  dengan  asumsi  variabel  lain konstan. Pertumbuhan  Ekonomi  berpengaruh  langsung  dan signifikan  negatif terhadap G ini Rasio  dengan  koefisien  sebesar  -0.322,  dimana  nilai  |t  stat|=2.107>t  tabel=1.64  dan  nilai signifikansi probabilitas  sebesar 0.018 < alpha=0.05 artinya kenaikan pertumbuhan ekonomi 1 persen  menurunkan  gini  rasio  secara  langsung  sebesar  0.322  persen  dengan asumsi  variabel lain konstan.

## Korelasi Antar Variabel Makro Penentu Kemiskinan di Indonesia
| 38

## Tabel 4. Pengaruh Langsung Variabel Penelitian
Pengaruh Antar Variabel Koefisien T stat P Values Persentase Penggunaan Listrik -> Persentase Kemiskinan  -0.611 2.507  0.006 IPM -> Persentase Kemiskinan -0.398 2.165  0.015 Pertumbuhan Ekonomi -> Persentase Kemiskinan -0.204 1.099  0.136 Gini Rasio -> Persentase Kemiskinan 0.249 1.676  0.047 Persentase Penggunaan Listrik -> IPM 0.446 2.543 0.006 Unmet Kesehatan -> IPM -0.205 1.920 0.028 PMDN -> IPM 0.305 2.354  0.009 Lama_Sekolah -> IPM 0.361 2.396  0.008 PMLN -> Pertumbuhan Ekonomi 0.460 3.133  0.001 Sektor Informal -> Pertumbuhan Ekonomi 0.378 2.048  0.021 Pertumbuhan Ekonomi -> IPM 0.093 0.538 0.295 Pertumbuhan Ekonomi -> Gini Rasio -0.322 2.107 0.018
Sumber: Hasil analisis  data
Kemiskinan merupakan penyakit bangsa yang akan menimbulkan  efek negatif bagi kehidupan masyarakat,  sehingga  dilakukan  upaya  berkelanjutan  untuk  menurunkan  bahkan menghilangkan  kemiskinan.  Penurunan  angka  kemiskinan  merupakan  tanggung  jawab kemanusiaan  (Su,  2022).  Upaya  menurunkan  kemiskinan  menjadi  tanggung  jawab  semua pihak  termasuk  akademisi.  Upaya  yang  dapat  dilakukan  akademisi  untuk  berpartisipasi menurunkan  kemiskinan  adalah  melalui  riset,  menganalisis  penentu  kemiskinan,  dan selanjutnya menyampaikan  temuan kepada pemangku kepentingan disertai dengan solusi yang mengacu dari temuan.
Penelitian  ini  menemukan  bahwa  persentase  penggunaan  listrik  berpengaruh  negatif signifikan terhadap kemiskinan. Semakin meningkat penggunaan daya listrik (kwh) penduduk, berarti  terjadi peningkatan kemampuan  ekonomi  dan menurunnya  kemiskinan.    Penggunaan listrik  merupakan  salah  satu sumber/modal  dalam suatu rumah tangga. Fungsi produksi yang dinyatakan dengan persamaan Q = f ( K, L, T, S) mengandung makna bahwa jumlah produksi dipengaruhi oleh kapital (modal), labour (tenaga kerja), teknologi dan social (Sukirno,  2010). Penggunaan  listrik  merupakan  unsur  modal/kapita  yang  berkorelasi  poritif  terhadap produktivitas. Peningkatan produktivitas akan menurukan  kemiskinan.  Indeks Pembangunan Manusia  (IPM)  pada  penelitian  ini  ditemukan  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap kemiskinan.  IPM merupakan  indicator pembangunan  yang lahir  untuk mengatasi  kelemahan indicator  pembangunan  sebelumnya  yang  hanya  menekankan  pada indicator  ekonomi.  IPM terdiri  dari tiga dimensi  yaitu umur  panjang  dan hidup sehat;  pengetahuan dan hidup layak. Peningkatan kualitas  hidup yang ditandai dengan peningkatan angka harapan  hidup, kualitas kesehatan  yang  lebih  baik,    peningkatan  kemampuan  mengakses  Pendidikan  formal menunjukkan  terjadinya  pendapatan  dan  perekonomian  masyarakat.  Kondisi  peningkatan

## Korelasi Antar Variabel Makro Penentu Kemiskinan di Indonesia
kemampuan  ekonomi  dan  peningkatan  kualitas  hidup  menunjukkan  menurunnya  angka kemiskinan.  Temuan  ini  berhasil  mendukung  hasil(Fajriah,  2021);  (Aini  &  Islamy, 2021)(Zuhroh  &  Putri,  2021)  yang  menemukan  bahwa  Indeks  pembangunan  manusia berpengaruh  signifikan  terhadap  kemiskinan.  Hasil  ini  tidak  berhasil  mendukung  temuan (Syaifullah  &  Malik,  2017)yang  menemukan  bahwa  IPM  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  tingkat  kemiskinan  di  empat  negara  anggota  ASEAN  yaitu  Indonesia,  Thailand, Filipina  dan  Malaysia  dengan menggunakan  data tahun  2005-2014.  Pertumbuhan  ekonomi dalam  penelitian  ini  dimaksudkan  sebagai  perkembangan  barang/jasa  dalam  tahun  2021. Pertumbuhan  ekonomi  ditemukan berpengaruh  negatif  terhadap kemiskinan,  hal  ini  sejalan dengan konsep pertumbuhan ekonomi yang disampaikan Adam Smith yang menyatakan bahwa meningkatnya pertumbuhan ekonomi  jika  tidak disertai dengan pemerataan maka  justru akan meningkatkan  jumlah  kemiskinan.  Temuan  ini  sejalan  dengan  hasil  (Siani,  2020)  yang menemukan terdapat pengaruh antara pertumbuhan ekonomi dengan kemiskinan. Hasi ini tidak berhasil  mendukung  temuan  (Jauhari  &  Periansya,  2021);  (Medlin  &  Cazier,  2007)  yang menemukan bahwa pertumbuhan ekonomi  tidak memiliki  korelasi  dengan kemiskinan
Gini Ratio menunjukkan  nilai  ketimpangan pendapatan di masyarakat,  nilai  gini  ratio berada  dalam  kisaran  0  sampai  dengan  1.  Nilai  gini  ratio  0  menunjukkan  tidak terjadinya ketimpangan atau pendapatan masyarakat merata dan sebaliknya nilai gini ratio 1 menunjukkan ketimpangan  pendapatan  yang  sempurna.  Ketimpangan  sempurna  maknanya  terdapat satu orang  yang  memiliki  pendapatan  yang  berlebihan  semntara  yang  lainnya  tidak  memiliki pendapatan  (BPS,  2019).    Gini  ratio  dalam  penelitian  ini  ditemukan  berpengaruh  positif signifikan terhadap kemiskinan maknanya semakin tinggi kesenjangan pendapatan yang terjadi maka  akan  semakin  meningkat  kemiskinan  dan  sebaliknya.  Terjadinya  kesenjangan pendapatan yang tinggi diantara masyarakat, akan menimbulkan permasalahan  social misalnya kecemburuan  social,  keresahan  yang  akan  mengganggu  stabilitas  ekonomi  dan  politik  dan cendrung  mendorong  terjadinya  penurunan  kemampuan  ekonomi  masyarakat  sehingga meningkatkan kemiskinan.
Variabel Unmet kesehatan  atau  lebih  lengkapnya Unmet need pelayanan  kesehatan merupakan  perbandingan  antara  jumlah  penduduk  yang  mengalami  gangguan  kesehatan sehingga  aktivitasnya  tetap tidak melakukan  keiatan  berobat jalan  dengan jumlah  penduduk, yang  dinyatakan  dalam  satuan  persen.  Pend uduk yang  mengalami Unmet  need pelayanan Kesehatan  mungkin  terjadi  karena  tidak  memiliki  biaya  untuk  berobat,  tidak  tersedianya transportasi,  tidak  tersedianya  sarana  pelayanan  kesehatan  atau  waktu  tunggu  untuk mendapatkan pelayanan  kesehatan  yang  lama,  sehingga  enggan  untuk berobat  (BPS,  2019). Hasil  analisis  data  menunjukkan Unmet  need pelayanan  kesehatan  berpengaruh  negatif signifikan terhadap IPM. Unmet need pelayanan Kesehatan berpengaruh negatif terhadap IPM bermakna semakin tinggi persentase penduduk yang mengalami  gangguan Kesehatan sehingga terganggu  aktivitasnya,  namun  tidak  berobat,  maka  tentu  saja  kualitas  hidup  masyarakat menurun.

## Korelasi Antar Variabel Makro Penentu Kemiskinan di Indonesia
Penaman  modal  dalam  negeri  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap IPM. Adanya peningkatan investasi  di dalam negeri  akan meningkatkan sumber daya yang dapat digunakan oleh pemerintah dalam menjalan  program-program  yang dapat meningkatkan kualitas sumber daya  manusia  baik  dalam  bidang  Kesehatan,  pendidikan dan  daya  beli  masyarakat.    Hasil penelitian  senada juga didapat Soleha & Fathurrahman (2017) yang menyatakan peningkatan PMDN  turut  meningkatkan  IPM.  Rata-rata  lama  sekolah  berpengaruh  positif  signifikan terhadap  IPM.  Dengan  peningkatan  lama  sekolah  maka  kualitas  sumber  daya  manusia khususnya dalam bidang pendidikan akan meningkatkan. Hasil penelitian senada didapat oleh Irvana  dan Rohimah  (2019)  dimana  peningkatan  durasi  lama  sekolah  akan  meningkat  IPM suatu daerah.
PMLN berpengaruh  positif signifikan  terhadap pertumbuhan. Dengan masuknya  dana PMLN maka  pemerintah  dapat menggunakan  untuk membangun  infrastuktur yang  nantinya akan meningkatkan pertmbuhan ekonomi.  Investasi asing/ PMLN juga digunakan pemerintah untuk  kegiatan-kegiatan  produksi  lainnya  sehingga  menggerakkan  perekonomian.  Hasil penelitian senada didapat oleh Brown & Haugen (1986). Di sisi lain persentase sektor informal positif  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Sektor  informal  menjadi  suatu perekonomian  yang turut andil dalam mengerakkan dan meningkatkan pertumbuhan ekonomi bahwa  saat  terjadi  krisis.  Hasil  penelitian  senada  didapat  oleh  Febrianto,    (2020)  yang menyatakan  sektor  informal  memiliki  peranan  yang  cukup  besar  dalam  perekonomian  di Indonesia.  Pertumbuhan  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  IPM,  Hal  ini  karena pertumbuhan ekonomi belum dirasakan secara merata oleh seluruh masyarakat sehingga belum berpengaruh terhadap kualitas penduduknya secara merata.  Hal ini senada dengan penelitian Hasibuan et al ( 2020) yang menyatakan belum cukup bukti pertumbuha ekonomi berpengaruh langsng terhadap IPM.

## KESIMPULAN
Penelitian ini menggunakan model SEM dimana semua kriteria model sudah terpenuhi dari sisi  Q square dan GoF. Hasil pengujian  hipotesis  Persentase  sektor informal  dan PMLN berpengaruh  signifikan  positif  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi.  PMDN,  Rata-rata  lama sekolah  dan  penggunaan  listrik  berpengaruh  signifikan  positif  terhadap  IPM.  Sedangkan Unmet  Kesehatan  berpengaruh  signifikan  negatif  terhadap  IPM.  Pertumbuhan  ekonomi berpengaruh  signifikan  negatif  terhadap  kemiskinan.  Di  sisi  lain  belum  cukup  bukti Pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh  signifikan  terhadap  peningkatan  IPM  dan  penurunan kemiskinan.  IPM dan penggunaan listrik berpengaruh  signifikan  negatif terhadap kemiskinan. Di sisi lain, gini rasio berpengaruh signifikan positif terhadap kemiskinan.

## Saran
Diperlukan  kebijakan-kebijakan  yang  tepat  sasaran  dalam  mengentaskan  kemiskinan, ketimpangan  sehingga  dapat  meningkatkan  IPM  dan  peetumbuhan  ekonomi  di  Indonesia. Penelitian  selanjutnya  dapat  menambahkan  variabel  potensial  lainnya  yang  mempengaruhi

## Korelasi Antar Variabel Makro Penentu Kemiskinan di Indonesia
variabel social  ekonomi di Indonesia. Dari sisi  metode dapat menggunakan model regresi data panel dengan menambah periode penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA

## Buku
Ghozali,  I.,  &  Latan,  H.  (2015). Partial  Least  Squares  (Konsep,Teknik  dan  Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 3.0) Ed.2 (2nd ed.). Universitas Diponegoro. Hair, J. . J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2016). A Primer on Partial Least Squares Structural  Equation Modeling  (PLS-SEM) (2nd ed.). SAGE Publications. Sugiyono,  &  Sutopo. (2019). Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D (1st  ed.). Alfabeta.
Sukirno, S. (2010). Mikro Ekonomi Teori Pengantar (3rd ed.). Rajawali Pers.

## Artikel Jurnal
Sapaat, T.  M., Lapian,  A. L. C. P., &  Tumangkeng,  S. Y. L.  (2020). Analisis  Faktor-Faktor yang  Mempengaruhi  Indeks Pembangunan  Manusia  di Provinsi  Sulawesi  Utara Tahun (2005-2019).
Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 20 (3), 45–56. https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jbie/article/view/30641
Siani,  J.  (2020).  International  Remittances,  Poverty  and  Growth  into  WAEMU  Countries: Evidence  from  Panel  Cointegration  Approach. Economic  Bulletin , 40 (2),  1446–1456. https://ideas.repec.org/a/ebl/ecbull/eb-20-00139.html
Zuhroh, I., & Putri, D. A. (2021). Investors Reaction to Bad News of COVID 19 (Evidence for Food  and  Beverage  Stocks:  Comparison  between  IDX  and  BIST). Jurnal  Ekonomi Pembangunan , 19 (1), 44–56. https://eprints.umm.ac.id/87120/

## Artikel Jurnal dengan DOI
Aini, L. N., & Islamy, S. N. (2021). Dampak Penganguran, Pendidikan, Kesehatan, PDRB dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Kemiskinan  di Indonesia. Journal of Economics Research and Policy Studies , 1 (3), 132–141. https://doi.org/10.53088/jerps.v1i3.325 Arofa,  I.,  &  Rohimah,  S.  (2019).  Analisis  Jalur  Untuk  Pengaruh  Angka  Harapan  Hidup, Harapan Lama Sekolah, Rata-Rata Lama Sekolah terhadap Indeks Pembangunan Manusia melalui  Pengeluaran  Riil  Per  Kapita di Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur. Jurnal  Santika UNPAM , 2 (1), 76–87. http://dx.doi.org/10.32493/jsmu.v2i1.2920
Bintang,  A.  B.  M.,  &  Woyanti,  N.  (2018).  Pengaruh  PDRB,  Pendidikan,  Kesehatan,  dan Pengangguran  terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Jawa  Tengah  (2011-2015). Media Ekonomi Dan Manajemen , 33 (1), 20–28. http://dx.doi.org/10.24856/mem.v33i1.563 Binti, M.  T.  (2016).  Analisa  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  terhadap Penuruanan  Tingkat Kemiskinan di Kalimantan Tengah. Jurnal Komunikasi Bisnis Dan Manajemen , 3 (6), 69– 78. http://dx.doi.org/10.31602/al-kalam.v3i2.733

## Korelasi Antar Variabel Makro Penentu Kemiskinan di Indonesia
Brown, S. J. (1986). Review: Modern Investment Theoryby Robert A. Haugen. The Journal of Finance , 41 (4), 989–990. https://doi.org/10.2307/2328243
Effendy,  R.  S.  (2017).  Peranan  Pendidikan  dan  Produktivitas  Sektor  Pertanian  terhadap Penurunan Tingkat Kemiskinan di Jawa Tengah. Media Ekonomi Dan Manajemen , 32 (2), 108–118. http://dx.doi.org/10.24856/mem.v32i2.511
Fajriah, N. A. (2021). Analysis of The Effect of Gross Regional Domestic Product, Number of Population,  Regional  Minimum  Wage,  Open  Unemployment  Rate,  and  Human Development Index on Poverty in  2010-2020 East Java Province. Jurnal  Ilmu Ekonomi Terapan , 6 (2), 171–187. https://doi.org/10.20473/jiet.v6i2.27778
Febrianto, E. N. (2020).  Hubungan Sektor Informal dan Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia. Jurnal  Pendidikan  Ekonomi:  Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Pendidikan,  Ilmu  Ekonomi  Dan  Ilmu Sosial , 14 (1), 151–158. https://doi.org/10.19184/jpe.v14i1.16620
Hasibuan,  L.  S.,  Rujiman,  &  Sukardi.  (2020).  Analisis  Determinan  Indeks  Pembangunan Manusia (IPM) di Indonesia. Jurnal Penelitian  Pendidikan Sosial Humaniora , 5 (2), 139– 141. https://doi.org/10.32696/jp2sh.v5i2.470
Hasibuan,  R.  R.  A.,  Kartika,  A.,  Suwito,  F.  A.,  &  Agustin,  L.  (2022).  Pengaruh  Produk Domestik  Regional  Bruto (PDRB)  terhadap Tingkat  Kemiskinan  Kota Medan. Reslaj:
Religion Education Social Laa Roiba Journal , 4 (3), 683–693. https://doi.org/10.47476/reslaj.v4i3.887
Jacobus,  E.  H., Kindangen,  P.,  &  Walewangko,  E.  N.  (2018).  Analisis  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Kemiskinan  Rumah  Tangga  di  Sulawesi  Utara. Jurnal  Pembanguan Ekonomi Dan Keuangan Daerah , 19 (3), 86–103. https://doi.org/10.35794/jpekd.32744.19.3.2018
Jauhari, H., & Periansya. (2021). Economic Growth, Poverty, Urbanization, and the Small and Medium Enterprises (SMEs) in Indonesia: Analysis of Cointegration and Causality. Binus Business Review , 12 (2), 143–150. https://doi.org/10.21512/bbr.v12i2.6573
Marini,  T.  (2016).  Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Pertumbuhan  Ekonomi  dan Tingkat  Kemiskinan  di  Kabupaten  Berau. Inovasi:  Jurnal  Ekonomi,  Keuangan  Dan Manajemen , 12 (1), 108–13. https://doi.org/10.30872/jinv.v12i1.823
Medlin,  B.  D.,  &  Cazier,  J.  A.  (2007).  An  Empirical  Investigation:  Health  Care  Employee Passwords  and  Their  Crack  Times  in  Relationship  to  HIPAA  Security  Standards. International  Journal  of  Healthcare  Information  Systems  and Informatics , 2 (3),  39–48. https://doi.org/10.4018/jhisi.2007070104
Nadim, J. S., & Nurlukman,  A. D. (2017). The  Impact of Women Empowerment  on Poverty Reduction in  Rural  Area  of  Bangladesh:  Focusing  on  Village  Development  Program. Journal of Government and
Civil Society , 1 (2), 135–157. http://dx.doi.org/10.31000/jgcs.v1i2.444

## Korelasi Antar Variabel Makro Penentu Kemiskinan di Indonesia
Olopade,  B.  C.,  Okodua, H.,  Oladosun,  M.,  &  Asaleye,  A.  J.  (2019).  Human  Capital  and
Poverty Reduction
in OPEC Member-Countries. Heliyon , 5 (8). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2019.e02279
Pangiuk,  A.  (2018).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  terhadap  Penurunan  Kemiskinan  di Provinsi  Jambi  Tahun 2009-2013. Iltizam  Journal Of Shariah Economic Research , 2 (2), 44–66. https://doi.org/10.30631/iltizam.v2i2.160
Purwanto, R. S., Priambodo, A., Fadlurrahman, I., Widyaningrum,  N., & Koda, M. S. (2020). Kapabilitas  Pertahanan  Indonesia  Menghadapi  Tantangan  Kesejahteraan  Masyarakat (Kemiskinan, Pendidikan, dan Pengangguran). Jurnal Ilmiah Dinamika Sosial , 4 (1), 164– 175. https://doi.org/10.38043/jids.v4i1.2332
Putro, P. B. W., Mintarti, S., & Wijaya, A. (2017). Analisis Determinasi Pertumbuhan Ekonomi dan Kemiskinan. Inovasi:  Jurnal Ekonomi, Keuangan Dan Manajemen , 13 (2), 121–126. https://doi.org/10.30872/jinv.v13i2.2459
Siggel,  E.  (2010).  Poverty  Alleviation  and  Economic  Reforms  in  India. Progress  in Development Studies , 10 (3), 247–259. https://doi.org/10.1177/146499340901000304 Soleha, K. G., & Fathurrahman, A. (2017). Analisis  Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Bidang Kesehatan, Pengeluaran Pemerintah Bidang Pendidikan, Penanaman Modal Asing (PMA) dan  Penanaman  Modal  Dalam  Negeri  (PMDN)  terhadap  Pertumbuhan  Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Journal of Economics Research and Social Sciences , 1 (1), 40–52. https://doi.org/10.18196/jerss.v1i1.9056
Su, X. (2022).  Achievements,  Experience  and Implications  of China’s  Poverty Governance. Studies in Social Science Research , 3 (2), 22. https://doi.org/10.22158/sssr.v3n2p22
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), 107–119. https://doi.org/10.22219/jie.v1i1.6071
Zamrodah, Y. (2020). Penyusunan Indeks Ketahanan Pangan Kabupaten Probolinggo. Jurnal Ilmiah Sosio Agribis , 20 (2), 1–15. http://dx.doi.org/10.30742/jisa20220201218

## Dokumen pada Website
Badan Pusat Statistik. (2022). Penghitungan dan Analisis Kemiskinan Makro Indonesia Tahun
2022. In BPS - Statistics Indonesia .
https://www.bps.go.id/publication/2022/11/30/041b11a57ce8fe671631f684/penghitunga n-dan-analisis-kemiskinan-makro-indonesia-tahun-2022.html
Badan Pusat Statistik. (2022). Indeks Pembangunan  Manusia (IPM) Indonesia tahun 2022. In BPS -  Statistics  Indonesia .  https://www.bps.go.id/pressrelease/2022/11/15/1931/indeks - pembangunan-manusia--ipm--indonesia-tahun-2022-mencapai-72-91--meningkat-0-62- poin--0-86-persen--dibandingkan-tahun-sebelumnya--72-29-.html#:~:text=Youtube- ,Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  Indonesia  tahun  2022  mencapai  72%2C,tahun sebelumnya (72%2C29)

## Korelasi Antar Variabel Makro Penentu Kemiskinan di Indonesia
Badan  Pusat  Statistik.  (2019).  Indeks  Pembangunan  Manusia  2018.  In BPS  -  Statistics Indonesia .
https://www.bps.go.id/publication/2019/08/27/34432798c6ae95c6751bfbba/indeks- pembangunan-manusia-2018.html
Badan  Pusat  Statitik.  (2021).  Indikator  Kesejahteraan  Rakyat  2021.  In BPS  -  Statistics Indonesia .
https://www.bps.go.id/publication/2021/11/30/d34268e041d8bec0b25ba344/indikator- kesejahteraan-rakyat-2021.html#:~:text=Indikator
Kesejahteraan
Rakyat 2021
merupakan,tinggal  (perkotaan dan perdesaan).