Vol. 6 No. 2, 2023, hal 726-739                                                        ISSN 2746-3249
Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia, Tenaga Kerja dan Kemiskinan terhadap Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Kalimantan Selatan Tahun 2017-2019

## M. Rizkiyan Nor*, Ika Chandriyanti
Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lambung Mangkurat Banjarmasin
*muhammadrizkiyannor2@gmail.com

## Abstract
This study has three objectives, namely (1) knowing the partial influence of HDI, labor,  and  poverty  on  the  economic  growth  of  South  Kalimantan,  (2)  knowing  the simultaneous  influence  of  HDI,  labor,  and  poverty  on  the  economic  growth  of  South Kalimantan, and (3) knowing the most dominant independent variables on the economic growth of South Kalimantan. This study uses panel data regression analysis test methods, model estimation tests, classical assumption tests, partial and simultaneous hypothesis testing, determination coefficient tests, and correlation coefficient tests operated through the EViews 9 software. The results of this study show that the HDI and labor variables partially have a significant effect, while the poverty variables have no significant impact on  economic  growth.  As  for  simultaneously,  independent  variables  have  a  substantial effect  on  dependent  variables.  This  study  shows  that  the  HDI  variable  has  the  most dominant influence on the economic growth of South Kalimantan Province in 2017-2019. Keywords: Economic Growth; Human Development Index; Labour; Poverty

## Abstrak
Penelitian ini memiliki tiga tujuan, yakni (1) mengetahui pengaruh IPM, tenaga kerja dan kemiskinan secara parsial terhadap pertumbuhan ekonomi Kalimantan Selatan, (2)  mengetahui  pengaruh  IPM,  tenaga  kerja  dan  kemiskinan  secara  simultan  terhadap pertumbuhan ekonomi Kalimantan Selatan, dan (3) mengetahui variabel independen yang paling  dominan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  Kalimantan  Selatan.  Penelitian  ini menggunakan metode uji analisis regresi data panel, uji estimasi model, uji asumsi klasik, pengujian  hipotesis  parsial  dan  simultan,  uji  koefisien  determinasi,  dan  uji  koefisien korelasi yang dioperasikan melalui software EViews 9. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara parsial variabel IPM dan tenaga kerja berpengaruh signifikan,  sedangkan variabel  kemiskinan  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi. Adapun secara simultan, variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  IPM  memiliki  pengaruh  paling dominan terhadap pertumbuhan ekonomi Provinsi Kalimantan Selatan tahun 2017-2019. Kata  Kunci :  Pertumbuhan  Ekonomi;  Indeks  Pembangunan  Manusia;  Tenaga  Kerja; Kemiskinan

## PENDAHULUAN
Salah  satu  indikator  penting  dalam  hal  menilai  kinerja  perekonomian  adalah dengan melihat pertumbuhan ekonomi. Terlebih dalam hal analisis mengenai hasil dari usaha  dalam  pembangunan  ekonomi  di  suatu  daerah.  Jika  seluruh  balas  jasa  riil  pada faktor  produksi  di  tahun  tertentu  lebih  besar  dibanding  tahun  sebelumnya,  maka  hal
Vol. 6 No. 2, 2023, hal 726-739                                                        ISSN 2746-3249
tersebut menunjukkan sebuah proses pertumbuhan perekonomian. Dalam hal ini, Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) berdasarkan harga konstan adalah alat atau indikator yang dapat digunakan untuk melihat pertumbuhan ekonomi (Dewi & Sutrisna, 2014).
Sebagai  upaya  dalam  meningkatkan  perekonomian,  terdapat  indikator  penting yang mampu mendorong pertumbuhan ekonomi, yaitu pembangunan manusia (Human Development). Dalam  mengukur  modal  manusia (Human  Capital) , United  Nations Development Programme menghadirkan konsep Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Konsep ini mengukur dimensi pendidikan, kesehatan, dan daya beli dalam melihat proses pembangunan manusia.
Disamping  IPM,  terdapat  faktor  lainnya  yang  dapat  mempengaruhi  dinamika pembangunan ekonomi, yakni tenaga kerja (Labour). Dalam penelitian yang dilakukan oleh  Nizar  dkk  (2013)  disebutkan  bahwa  dalam  perspektif  ekonomi  neo-klasik, pertumbuhan ekonomi memiliki ketergantungan terhadap perkembangan faktor produksi seperti modal, tenaga kerja dan teknologi. Tenaga kerja merupakan salah satu lokomotif yang dapat menunjang perekonomian suatu daerah melalui peranannya terhadap proses produksi baik barang atau jasa. Apabila penduduk di suatu daerah mampu diserap dengan baik  sebagai  tenaga  kerja,  maka  daerah  tersebut  akan  dapat  meningkatkan  capaian perekonomian.  Hal  ini  dikarenakan  berpengaruh  pada  peningkatan  capaian  PDRB sebagai alat ukur pertumbuhan ekonomi.
Di  sisi  lain,  proses  pembangunan  ekonomi  juga  tidak  terlepas  dengan  berbagai rintangan dan hambatan. Diantara hambatan tersebut yakni adanya fenomena kemiskinan yang  menjadi  permasalahan  besar  yang  dihadapi  setiap  negara,  terlebih  bagi  negara berkembang seperti Indonesia. Fenomena kemiskinan adalah permasalahan rumit yang berangkat  dari  bermacam  faktor  yang  memiliki  keterkaitan  satu  dan  lainnya,  yakni pendapatan, kesehatan, pendidikan, geografis, lokasi/lingkungan, akses barang dan jasa, serta pengangguran dan pertumbuhan ekonomi di suatu wilayah.
Pemaparan  di  atas  menunjukkan  bahwa  variabel  IPM,  tenaga  kerja  dan kemiskinan  adalah  variabel  yang  dapat  mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi  suatu wilayah. Hal ini dikarenakan bahwa IPM adalah alat ukur untuk melihat perkembangan proses pembangunan suatu wilayah/negara berdasarkan jangka panjang. Selain itu, proses pembangunan suatu negara juga memerlukan sumber daya tenaga kerja yang memiliki daya saing dalam skala nasional maupun internasional. Adapun di sisi lain, terdapat salah satu  faktor  penghambat  roda  perekonomian,  yakni  fenomena  kemiskinan  yang berdampak problematis terhadap suatu daerah atau negara. Oleh karena itu, suatu negara perlu  fokus  dan  serius  dalam  menjalankan  roda  perekonomian  serta  menanggulangi fenomena kemiskinan yang berdampak negatif terhadap proses pertumbuhan ekonomi.
Uraian di atas juga menjelaskan bahwa variabel Indeks Pembangunan Manusia (IPM), tenaga kerja dan kemiskinan merupakan variabel yang penting untuk diperhatikan oleh suatu daerah agar upaya pembangunan kualitas pertumbuhan ekonomi dapat berjalan dengan baik. Oleh karenanya berdasarkan penjelasan dan latar belakang di atas, peneliti tertarik untuk melakukan penelitian pada topik tersebut dengan judul “Pengaruh Indeks
Vol. 6 No. 2, 2023, hal 726-739                                                        ISSN 2746-3249
Pembangunan Manusia, Tenaga Kerja dan Kemiskinan terhadap Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Kalimantan Selatan Tahun 2017-2019”.

## PENELITIAN TERDAHULU
Penelitian pertama yakni dari Yuni Maulida, Abdul Hamid, dan Faisal Umardani Hasibuan  (2022)  yang  berjudul  “Pengaruh  Investasi,  Inflasi  dan  Indeks  Pembangunan Manusia  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di  Provinsi  Aceh”.  Hasil  penelitian  tersebut menunjukkan bahwa variabel Investasi dan Inflasi berpengaruh tidak signifikan terhadap pertumbuhan  ekonomi,  sedangkan  IPM  berpengaruh  signifikan  terhadap  pertumbuhan ekonomi di Provinsi Aceh.
Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Renni  Kuncorowati  (2022)  yang berjudul  “Analisis  Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia,  Pendidikan  dan  Jumlah Penduduk terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2016-2020”. Hasil  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  variabel  IPM  berpengaruh  positif  dan signifikan, sedangkan variabel jumlah penduduk berpengaruh tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Jawa Tengah selama periode 2016-2020.
Ada  pula  penelitian  dari  Phany  Ineke  Putri  (2014)  yang  berjudul  “Pengaruh Investasi,  Tenaga  Kerja,  Belanja  Modal,  dan  Infrastruktur  terhadap  Pertumbuhan Ekonomi Pulau Jawa”. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa variabel investasi domestik, pengeluaran modal, tenaga kerja dan infrastruktur berpengaruh positif secara signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Pulau Jawa.
Kemudian penelitian dari Citra Ayu Basica Effendy Lubis  (2014) dengan judul “Pengaruh  Jumlah  Tenaga  Kerja,  Tingkat  Pendidikan  Pekerja  dan  Pengeluaran Pendidikan  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi”.  Penelitian  tersebut  memperoleh  hasil bahwa  variabel  jumlah  tenaga  kerja,  tingkat  pendidikan  pekerja  dan  pengeluaran pemerintah  dalam  sektor  pendidikan  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia pada tahun 2006-2012.
Selanjutnya terdapat pula penelitian dari Fitri Leni (2021) dengan judul “Analisis Pengaruh  Pengangguran  dan  Kemiskinan  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di Kabupaten/Kota  Provinsi  Sumatera  Barat  Tahun  2015-2019”.  Hasil  penelitian  tersebut menyimpulkan bahwa variabel pengangguran dan kemiskinan secara parsial berpengaruh secara signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Barat tahun 2015-2019.

## METODE PENELITIAN
Ruang  lingkup  penelitian  dibatasi  dalam  bahasan  mengenai  pengaruh  variabel IPM, tenaga kerja dan kemiskinan terhadap pertumbuhan ekonomi Provinsi Kalimantan Selatan tahun 2017-2019 dengan jenis penelitian kuantitatif deskriptif.

## Teknik Pengumpulan Data
Sumber/bahan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  didapatkan  melalui publikasi atau laporan dari situs internet; seperti BPS beserta lembaga lain yang terkait
Vol. 6 No. 2, 2023, hal 726-739                                                        ISSN 2746-3249
dengan  penelitian,  serta  memakai  data  sekunder  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Kalimantan Selatan dalam tiga tahun dari 2017-2019.

## Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  yang  ditetapkan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan menggunakan  uji  analisis  regresi  data  panel,  uji  estimasi  model,  uji  asumsi  klasik, pengujian  hipotesis  secara  parsial  dan  simultan,  serta  uji  koefisien  determinasi  dan  uji koefisien  korelasi.  Analisis  Regresi  Data  Panel  bertujuan  untuk  mengetahui  dampak pengaruh yang diakibatkan oleh interaksi setiap variabel, baik antara variabel dependen dan independen serta bertujuan untuk memprediksi nilai dari variabel dependen apabila nilai variabel independen mengalami fluktuasi. Persamaan ini kemudian diformulasikan sebagaimana berikut (Gujarati & Porter, 2012):
𝐘 𝐢𝐭 = 𝛃𝟎 + 𝛃𝟏𝐗 𝟏𝐢𝐭 + 𝐮𝐢𝐭, 𝐢 = 𝟏, 𝟐, … , 𝐍; 𝐭 = 𝟏, 𝟐, … , 𝐓
Berdasarkan  formula  tersebut,  maka  model  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  ialah sebagai berikut:
𝐋𝐨𝐠𝐘 𝐢𝐭 = 𝛃𝟎 + 𝐋𝐨𝐠𝛃𝟏𝐗 𝟏𝐢𝐭 + 𝐋𝐨𝐠𝛃𝟐𝐗 𝟐𝐢𝐭 + 𝐋𝐨𝐠𝛃𝟑𝐗 𝟑𝐢𝐭 + 𝛆 Dimana: Y =  PDRB Atas Dasar Harga Konstan (Rp) β0 =  Konstanta (Intercept) β1-β3  =  Koefisien Regresi
X 1 =  Indeks Pembangunan Manusia X 2 =  Jumlah Penduduk Bekerja (Jiwa)
X 3 =  Penduduk Miskin (%)
i =  Entitas ke- i
t = Periode ke- t
e =  Error atau kesalahan pengganggu
Variabel  dependen  dan  variabel  independen  pada  penelitian  ini  menggunakan fungsi logaritma (Log). Hal ini dikarenakan satuan pada alat ukur yang digunakan oleh variabel  X1,  X2,  X3,  dan  Y  tidak  linier,  sehingga  variabel  dependen  dan  variabel independen  menggunakan  fungsi  logaritma  supaya  hubungan  non-linier  antar  variabel dapat  dihubungkan  dalam  model  linier  dan  membuat  model  regresi  yang  lebih  baik (Benoit, 2011).

## Pengujian Asumsi Klasik

## Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk mengetahui kondisi residual dalam data penelitian yang digunakan di dalam sebuah penelitian apakah terdistribusi normal atau tidak. Data yang  bagus  untuk  digunakan  adalah  data  yang  terdistribusi  normal  atau  setidaknya mendekati  normal  (Gujarati,  2006).  Normalitas  dapat  dideteksi  dengan  menggunakan beberapa macam uji, diantaranya seperti Uji Jarque-Bera dan Uji Kolmogorov-Smirnov . Penelitian  ini  menggunakan  Uji Kolmogorov-Smirnov dengan  ketentuan  tingkat signifikansi residual 5 persen (0,05).
Vol. 6 No. 2, 2023, hal 726-739                                                        ISSN 2746-3249

## Uji Multikolinieritas
Pengujian ini bertujuan dalam rangka menemukan adanya korelasi antara setiap variabel  independen  melalui  pengujian  model  regresi.  Menurut  Gujarati  (2006) berdasarkan  dari  hasil  analisis  yang  dilakukan,  apabila  variabel-variabel  independen memiliki nilai r atau correlation lebih kecil dari 80% (< 0,80), maka dapat dikatakan tidak terjadi  masalah  multikolinieritas.  Sebaliknya  jika  nilai  r  atau correlation >  0,80, maka terjadi masalah multikolinieritas.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji  Heteroskedastisitas  bertujuan  untuk  menguji  kondisi  varian  dari  residual antara pengamatan dalam model regresi. Model regresi yang baik dalam sebuah penelitian adalah  model  regresi  yang  tidak  ada  masalah  heteroskedastisitas.  Dalam  penelitian  ini pengujian  heteroskedastisitas  dilakukan  dengan  uji  Breusch  Pagan  Godfrey,  yaitu menyarankan  suatu  bentuk  fungsi  spesifik  antara  dan  variabel  bebas  untuk mengidentifikasi  ada  atau  tidak  adanya  masalah  heteroskedastisitas  pada  data  yang digunakan (Gujarati, 2006).

## Uji Hipotesis

## Uji t Statistik (Uji Signifikansi Parsial)
Uji  t  digunakan  untuk  mengidentifikasi  pengaruh  variabel  independen  secara individu terhadap variabel dependen dalam suatu penelitian (Gujarati, 2006). Pengujian secara  parsial  dilakukan  kepada  variabel  IPM,  tenaga  kerja  dan  kemiskinan  terhadap pertumbuhan ekonomi Kalimantan Selatan tahun 2017-2019. Uji t dalam penelitian ini menetapkan tingkat alpha sebesar 10%.

## Uji F Statistik (Uji Signifikansi Simultan)
Uji  F  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  pengaruh  variabel  independen  secara simultan  dalam  menerangkan  variabel  dependen  (Gujarati,  2006).  Pengujian  secara simultan  dilakukan  terhadap  variabel  IPM,  tenaga  kerja  dan  kemiskinan  terhadap pertumbuhan ekonomi Kalimantan Selatan tahun 2017-2019. Penelitian ini menetapkan nilai alpha untuk uji F sebesar 0,10 atau 10%.
Uji Koefisien Determinasi (R 2 )
Pengujian  koefisien  determinasi  atau Goodness  of  Fit adalah  ukuran  yang mengidentifikasi kualitas model regresi yang diestimasi pada suatu regresi. Jika nilai dari koefisien determinasi berada pada angka 0 (nol), maka variabel independen tidak dapat menerangkan variabel dependen. Sebaliknya jika nilai koefisien determinasi mendekati angka  1  (satu),  maka  variasi  dari  variabel  dependen  dapat  diterangkan  oleh  variabel independen (Gujarati, 2006).

## Uji Koefisien Korelasi (R)
Analisis  koefisien  korelasi  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  seberapa  jauh kemampuan  suatu  model  penelitian  dalam  menerangkan  variabel  dependen.  Jika  nilai koefisien korelasi berada pada angka 0 (nol), maka hubungan antara variabel independen
Vol. 6 No. 2, 2023, hal 726-739                                                        ISSN 2746-3249
dan  variabel  dependen  tidak  berkaitan.  Adapun  jika  nilai  koefisien  korelasi  mendekati angka  1  (satu),  maka  variabel  independen  dan  variabel  dependen  memiliki  keterkaitan (Gujarati, 2006).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut hasil pengujian melalui teknik estimasi model yang dioperasikan melalui software EViews 9 :
Tabel 1 Hasil Analisis Regresi Data Panel No Keterangan HASIL REGRESI DATA PANEL VARIABEL DEPENDEN : Log PDRB Harga Konstan (Proksi dari Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Kalimantan Selatan) CEM FEM REM 1 Konstanta -1.225991 (0.6839)** -1.635678 (0.1333)** -1.707969 (0.1064)** VARIABEL INDEPENDEN 2 Log IPM (X1) 2.969661 (0.0537)** 3.968526 (0.0000)** 3.924129 (0.0000)** 3 Log Tenaga Kerja (X2) 0.551990 (0.0228)** 0.258633 (0.0691)** 0.288608 (0.0321)** 4 Log Kemiskinan (X3) -0.231165 (0.5822)** -0.105561 (0.4082)** -0.106415 (0.3953)** DIAGNOSA TABEL 5 Jumlah Observasi 39 39 39 6 F-Test 0.002263** 0.000000** 0.000000** 7 R-Squared 0.336112 0.999381 0.830660 8 Adj R-Squared 0.279208 0.998978 0.816145 9 Chow Test - 0.0000* - 10 Hausman Test - - 0.8801* 11 Lagrange Multiplier Test 0.0000* - - Keterangan: * α = 5% (0,05), **α = 10% (0,10)
Sumber: Pengujian EViews 9
Berdasarkan  hasil  pengujian  model  dari  Uji Chow ,  Uji Hausman dan  Uji Lagrange Multiplier , diperoleh model terbaik yaitu Random Effect Model . Dengan hasil yang diperoleh melalui Uji Chow diperoleh nilai Cross-section Chi-square sebesar Prob.
0,0000  dan  pada  Uji Hausman diperoleh  nilai Cross-section  Chi-square sebesar  Prob. 0,8801,  dan  pada  Uji  LM  diperoleh  nilai Cross-section sebesar  0.0000,  maka  dari pengujian  tersebut  menunjukkan  bahwa Random  Effect  Model adalah  model  yang terbaik dari Common Effect Model dan Fixed Effect Model.

## Pengujian Asumsi Klasik
Hasil Uji Normalitas
Berikut disajikan hasil perolehan uji normalitas yang dilakukan melalui software EViews 9 :
0 1 2 3 4 5 6 7 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 Series: Standardized Residuals Sample 2001 2003
Observations 39
Mean 1.13e-14 Median 0.052132 Maximum 0.327752 Minimum -0.356144 Std. Dev. 0.211120 Skewness -0.120308 Kurtosis 1.684852 Jarque-Bera 2.904704 Probability 0.234019

## Gambar 1 Hasil Uji Normalitas
Sumber: Pengujian EViews 9
Berdasarkan gambar 1 di atas, diperoleh nilai probabilitas sebesar 0,234019 yang lebih besar dari 0,05 atau probabilitas 5%, sehingga data penelitian terdistribusi normal.

## Hasil Uji Multikolinieritas
Berikut disajikan hasil perolehan uji multikolinieritas yang dioperasikan melalui software EViews 9 :
Tabel 2 Hasil Uji Multikolinieritas X1 X2 X3 LOGX1 1.000000 0.212835 -0.248286 LOGX2 0.212835 1.000000 -0.523293 LOGX3 -0.248286 -0.523293 1.000000
Sumber: Pengujian EViews 9
Berdasarkan tabel 2 di atas, diperoleh nilai korelasi atau r dari variabel independen (X) adalah kurang dari 80% atau < 0,80, sehingga nilai tersebut mencerminkan bahwa tidak terjadi masalah multikolinieritas pada variabel independen dalam penelitian.

## Hasil Uji Heteroskedastisitas
Berikut disajikan hasil perolehan uji heteroskedastisitas yang dilakukan melalui software EViews 9 :
Tabel 3 Hasil Uji Heteroskedastisitas Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOGX1 0.068632 0.378003 0.181566 0.8570 LOGX2 -0.144922 0.095017 -1.525230 0.1362 LOGX3 0.112447 0.106251 1.058319 0.2972 C 0.732729 0.853953 0.858043 0.3967
Sumber: Pengujian EViews 9
Berdasarkan tabel 3 di atas, diperoleh nilai probabilitas dari variabel X1 sebesar 0,8570,  variabel  X2  sebesar  0,1362  dan  variabel  X3  sebesar  0,2972.  Ketiga  nilai probabilitas tersebut lebih besar dari 0,05 atau 5%, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak  terdapat  masalah  heteroskedastisitas  di  dalam  model  regresi  data  panel  pada penelitian.
Vol. 6 No. 2, 2023, hal 726-739                                                        ISSN 2746-3249

## Hasil Analisis Regresi Data Panel
Berikut disajikan hasil analisis regresi data panel melalui software EViews 9 :
Tabel 4 Hasil Regresi Data Panel REM Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOGX1 3.924129 0.441274 8.892730 0.0000 LOGX2 0.288608 0.129305 2.231996 0.0321 LOGX3 -0.106415 0.123642 -0.860671 0.3953 C -1.707969 1.030650 -1.657177 0.1064 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.242187 0.9989 Idiosyncratic random 0.008018 0.0011 Weighted Statistics R-squared 0.830660 Mean dependent var 0.132322 Adjusted R-squared 0.816145 S.D. dependent var 0.018066 S.E. of regression 0.007746 Sum squared resid 0.002100 F-statistic 57.22822 Durbin-Watson stat 1.339197 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.291170 Mean dependent var 6.924378 Sum squared resid 1.693724 Durbin-Watson stat 0.001661
Sumber: Pengujian EViews 9
Melalui  hasil  pengujian  pada  tabel  4  di  atas,  diperoleh  formula  rumus  yang disajikan sebagai berikut:
𝐋𝐨𝐠𝐘 𝐢𝐭 = −𝟏, 𝟕𝟎𝟕𝟗𝟔 + 𝟑, 𝟗𝟐𝟒𝟏𝟐𝟗𝐋𝐨𝐠𝐗𝟏 𝐢𝐭 + 𝟎, 𝟐𝟖𝟖𝟔𝟎𝟖𝐋𝐨𝐠𝐗𝟐 𝐢𝐭 − 𝟎, 𝟏𝟎𝟔𝟒𝟏𝟓𝐋𝐨𝐠𝐗𝟑 𝐢𝐭 Berdasarkan persamaan di atas, diperoleh nilai variabel konstanta (C) sebesar  - 170796, yang mengartikan apabila IPM (X1), Tenaga Kerja (X2) dan Kemiskinan (X3) nilainya  sama  dengan  0  atau  dalam  kata lain  tidak  ada  perubahan,  maka  pertumbuhan ekonomi (Y) menunjukkan nilai sebesar -1,70796.
Selanjutnya,  hasil  pengujian  pada  tabel  4  di  atas,  diperoleh  interpretasi  untuk dapat  menjelaskan  pengaruh  IPM,  tenaga  kerja  dan  kemiskinan  terhadap  pertumbuhan ekonomi Kalimantan Selatan tahun 2017-2019 sebagai berikut:
Pertama, variabel IPM  (X1)  dengan  nilai  koefisien  sebesar  3,924129,  yang menunjukkan bahwa apabila terjadi kenaikan Indeks Pembangunan Manusia (X1) sebesar 1%,  maka  Pertumbuhan  Ekonomi  Provinsi  Kalimantan  Selatan  (Y)  akan  mengalami kenaikan pula sebesar 3,924129. Begitu pula sebaliknya, apabila terjadi penurunan Indeks Pembangunan  Manusia  (X1)  sebesar  1%,  maka  Pertumbuhan  Ekonomi  Provinsi Kalimantan Selatan akan mengalami penurunan sebesar 3,924129. Hal tersebut dengan asumsi variabel lain adalah konstan/ ceteris paribus.
Kedua , variabel Tenaga Kerja (X2) dengan nilai koefisien sebesar 0,288608, yang mengartikan  bahwa  jika  terjadi  kenaikan  Tenaga  Kerja  (X2)  sebesar  1%,  maka Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Kalimantan Selatan (Y) akan mengalami kenaikan pula sebesar  0,288608  atau  28,86%.  Begitupun  sebaliknya,  jika  terjadi  penurunan  Tenaga Kerja (X2) sebesar 1%, maka Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Kalimantan Selatan (Y)
Vol. 6 No. 2, 2023, hal 726-739                                                        ISSN 2746-3249
akan mengalami penurunan sebesar 0,288608 atau 28,86%.  Hal tersebut dengan asumsi bahwa variabel lain adalah konstan/ ceteris paribus.
Ketiga , variabel Kemiskinan (X3) dengan nilai koefisien sebesar –0,106415, yang mengartikan  bahwa  jika  terjadi  kenaikan  Kemiskinan  (X3)  sebesar  1%,  maka Pertumbuhan  Ekonomi  Provinsi  Kalimantan  Selatan  (Y)  akan  mengalami  penurunan sebesar  –0,106415  atau  10,64%.  Begitupun  sebaliknya,  jika  terjadi  penurunan  angka Kemiskinan (X3) sebesar 1%, maka Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Kalimantan Selatan (Y)  akan  mengalami  kenaikan  sebesar  –0,106415  atau  10,64%.  Hal  tersebut  dengan asumsi bahwa variabel lain adalah konstan/ ceteris paribus.

## Uji Hipotesis
Hasil Uji t Statistik (Uji Signifikansi Parsial)
Berdasarkan hasil pengujian pada tabel 4 di atas, diperoleh interpretasi penjelasan terhadap data dalam penelitian yang diuraikan sebagai berikut:
Pertama ,  variabel  IPM  memperoleh  nilai  t  probabilitas  sebesar  0,0000.  Nilai tersebut lebih kecil dari taraf nyata atau alpha (0,0000 < 0,10) dan menunjukkan bahwa hipotesis Ha 1 diterima dan H0 1 ditolak, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel IPM secara  parsial  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi Provinsi Kalimantan Selatan.
Kedua, variabel  Tenaga  Kerja  (X2)  memperoleh  nilai  t  probabilitas  sebesar 0.0321. Nilai tersebut menunjukkan bahwa nilai t probabilitas dari variabel X2 lebih kecil dari  taraf  nyata  atau  alpha  (0.0321  <  0,10).  Berdasarkan  angka  tersebut,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  hipotesis  Ha 1 diterima  dan  H0 1 ditolak,  serta  disimpulkan  bahwa variabel Tenaga Kerja (X2) secara parsial memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Kalimantan Selatan.
Ketiga, variabel Kemiskinan (X3) memperoleh nilai t probabilitas sebesar 0.3953. Nilai tersebut lebih tinggi dari taraf nyata atau alpha (0.3953 > 0,10). Berdasarkan nilai tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  Kemiskinan  (X3)  secara  parsial  memiliki pengaruh  yang  tidak  signifikan  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Provinsi  Kalimantan Selatan, serta disimpulkan bahwa hipotesis Ha 1 ditolak dan H0 1 diterima.

## Hasil Uji F Statistik (Uji Signifikansi Simultan)
Berdasarkan hasil pengujian pada tabel 4 di atas, diperoleh nilai F hitung sebesar 57.22822 dan prob. F sebesar 0,000000 yang menunjukkan bahwa nilai prob. F lebih kecil dari nilai alpha (5%), sehingga hipotesis Ha 2 diterima dan H0 2 ditolak serta mengartikan bahwa  secara  simultan  variabel  independen  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel dependen.
Hasil Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) Pengujian EViews  9 memperoleh  nilai  R 2 sebesar  0,830660  yang  menunjukkan bahwa  variasi  dari  pertumbuhan  ekonomi  Kalimantan  Selatan  mampu  dijelaskan  oleh variabel  IPM,  tenaga  kerja  dan  kemiskinan  sebesar  83,07%.  Adapun  sisanya  sebesar
Vol. 6 No. 2, 2023, hal 726-739                                                        ISSN 2746-3249
0,16934 atau 16,93% dijelaskan dalam variabel lainnya yang tidak dibahas dalam model penelitian; seperti perdagangan, pertambangan, investasi dan lainnya.

## Hasil Uji Koefisien Korelasi (R)
Nilai  R  didapatkan  dengan  cara  mengakarkan  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 ), sehingga dapat dihitung nilai koefisien korelasi sebesar √0,830660 = 0,911405507 yang menunjukkan bahwa pengaruh IPM, tenaga kerja, kemiskinan dan pertumbuhan ekonomi Kalimantan  Selatan  dalam  penelitian  ini  memiliki  keeratan  hubungan  yang  kuat  yaitu sebesar 91,14%. Hal ini dapat dilihat melalui tabel skala interval koefisien 0,80 – 1,000 oleh Sugiyono  (2012) yang menunjukkan bahwa nilai koefisien korelasi sebesar 91,14 termasuk dalam klasifikasi tingkat hubungan yang “sangat kuat”.
Hasil  pengujian  melalui  analisis  regresi  data  panel  dan  pemaparan  di  atas menunjukkan bahwa IPM, tenaga kerja dan kemiskinan berpengaruh signifikan terhadap variabel pertumbuhan ekonomi Kalimantan Selatan, baik secara parsial ataupun simultan. Hasil penelitian dijelaskan secara rinci sebagai berikut:
Pertama, diperoleh  hasil  yang  menunjukkan  bahwa  variabel  IPM  berpengaruh signifikan  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Provinsi  Kalimantan  Selatan  dengan  arah yang positif. Hasil tersebut mencerminkan bahwa apabila terjadi kenaikan angka IPM, maka  akan  menyebabkan  kenaikan  pula  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Begitupun sebaliknya, apabila terjadi penurunan angka IPM, maka akan menyebabkan penurunan pula terhadap pertumbuhan ekonomi.
Hasil  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini  sejalan  dengan  pernyataan  Sukirno (2006),  yang  menjelaskan  bahwa  IPM  memiliki  peranan  besar  terhadap  perekonomian modern.  Hal  tersebut  disebabkan  karena pembangunan manusia merupakan  penunjang akselerasi faktor produksi. Capaian IPM yang menghasilkan penduduk bermutu unggul akan  mampu  menghadirkan  inovasi  terhadap  sumber  faktor-faktor  produksi  yang tersedia.  Selain  itu,  pembangunan  manusia  yang  baik  juga  berpotensi  meningkatkan kualitas  penduduk  dan tenaga  kerja,  sehingga  kemudian  dapat meningkatkan  kapasitas konsumsi dan kualitas produksi.
Sementara  itu,  hasil  dalam  penelitian  ini  juga  sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan oleh Yuni Maulida, Abdul Hamid dan Faisal Umardani Hasibuan (2022) dalam penelitiannya  yang  berjudul  “Pengaruh  Investasi,  Inflasi  dan  Indeks  Pembangunan Manusia  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di  Provinsi  Aceh”.  Penelitian  tersebut menyebutkan bahwa variabel Indeks Pembangunan Manusia (IPM) berpengaruh secara positif  dan  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi  Aceh.  Kemudian sejalan  pula  dengan  penelitian  dari  Renni  Kuncorowati  (2022)  yang  menyimpulkan bahwa  variabel  IPM  berpengaruh  positif  dan  signifikan,  sedangkan  variabel  jumlah penduduk berpengaruh tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Jawa Tengah selama periode 2016-2020.
Kedua, diperoleh hasil yang menunjukkan bahwa variabel tenaga kerja berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi Provinsi Kalimantan Selatan dengan arah yang positif.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  apabila  terjadi  kenaikan  pada  sektor  tenaga  kerja,
Vol. 6 No. 2, 2023, hal 726-739                                                        ISSN 2746-3249
maka akan menyebabkan kenaikan pula terhadap angka pertumbuhan ekonomi Provinsi Kalimantan Selatan. Begitupun sebaliknya, apabila terjadi penurunan pada sektor tenaga kerja, maka akan menyebabkan penurunan pula terhadap angka pertumbuhan ekonomi Provinsi Kalimantan Selatan.
Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  pendapat  dari  Susanto  (2012)  dalam penelitiannya  yang  menjelaskan  bahwa  manusia  merupakan  lokomotif  yang  mampu menggerakkan dan mengoperasikan segala sumber daya produksi agar kemudian dapat menghasilkan  suatu  barang  atau  jasa  yang  bernilai  sehingga  dapat  memberikan dampak/pengaruh positif terhadap besaran Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) di suatu daerah.
Hasil penelitian ini juga sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Phany Ineke Putri  (2014)  dalam  penelitiannya  yang  berjudul  “Pengaruh  Investasi,  Tenaga  Kerja, Belanja  Modal,  dan  Infrastruktur  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Pulau  Jawa”. Penelitian tersebut menyebutkan bahwa variabel investasi domestik, pengeluaran modal, tenaga  kerja  dan  infrastruktur  berpengaruh  positif  secara  signifikan  terhadap pertumbuhan ekonomi di Pulau Jawa. Selain itu, sejalan pula dengan penelitian dari Citra Ayu  Basica  Effendy  Lubis  (2014)  yang  menyimpulkan  bahwa  variabel  jumlah  tenaga kerja, tingkat pendidikan pekerja dan pengeluaran pemerintah untuk pendidikan memiliki pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia  periode 2006-2012.
Ketiga, diperoleh  hasil  yang  menunjukkan  bahwa  variabel  kemiskinan  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Provinsi  Kalimantan  Selatan dengan  arah  yang  negatif.  Hasil  penelitian  tersebut  menjelaskan  bahwa  apabila  terjadi kenaikan pada tingkat kemiskinan, maka akan menyebabkan penurunan terhadap angka Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Kalimantan Selatan. Begitupun sebaliknya, jika terjadi penurunan  pada  angka  kemiskinan,  maka  akan  menyebabkan  peningkatan  angka pertumbuhan ekonomi.
Hasil  temuan  dari  variabel  kemiskinan  sejalan  dengan  yang  disampaikan  oleh Simon  Kuznets  dalam  penelitian  Tambunan  (2009)  yang  menjelaskan  bahwa pertumbuhan  ekonomi  dan  kemiskinan  adalah  dua  variabel  yang  saling  berhubungan kuat.  Korelasi  tersebut  disebabkan  angka  kemiskinan  yang  ada  pada  saat  awal  proses pembangunan  akan  cenderung  mengalami  peningkatan,  hingga  pada  akhirnya  akan berangsur-angsur menurun. Hasil penelitian ini juga sesuai dengan penelitian Fitri Leni (2021)  yang  menyebutkan  bahwasanya  variabel  kemiskinan  berpengaruh  signifikan terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  provinsi  Sumatera  Barat  yang  mengartikan  bahwa variabel kemiskinan memiliki pengaruh yang krusial bagi pertumbuhan ekonomi.
Keempat, berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dioperasikan  melalui software EViews  9, diperoleh  hasil  yang  menunjukkan  bahwa  variabel  IPM,  tenaga  kerja  dan kemiskinan  secara  simultan  berpengaruh  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi Kalimantan Selatan. Hal ini dikarenakan ketiga variabel independen tersebut merupakan variabel  krusial  bagi  roda  perekonomian  di  Kalimantan  Selatan,  sehingga  dapat memberikan pengaruh terhadap variabel dependen.
Vol. 6 No. 2, 2023, hal 726-739                                                        ISSN 2746-3249
Adapun hasil perolehan dari nilai R 2 adalah sebesar 0,830660 atau 83,07% yang menunjukkan  bahwa  variabel  endogen  secara  simultan  dapat  menjelaskan  variabel eksogen  sebesar  83,07%.  Penafsiran  koefisien  determinasi  juga  sering  disebut  dengan koefisien pengaruh yang artinya variabel pertumbuhan ekonomi di Kalimantan Selatan dipengaruhi  secara  bersama-sama  oleh  variabel  IPM,  tenaga  kerja  dan  kemiskinan sebesar  83,07%,  sedangkan  sisanya  sebesar  16,93%  dijelaskan  melalui  variabel  lain seperti perdagangan, pertambangan, investasi dan lainnya yang tidak dibahas  di dalam penelitian ini (komponen error).
Hasil  perolehan  yang  dilakukan  terhadap  ketiga  variabel  independen menunjukkan  bahwa  variabel  yang  memperoleh  hasil  signifikansi  terbesar  adalah variabel  Indeks  Pembangunan  Manusia.  Perolehan  hasil  signifikansi  tersebut menunjukkan  variabel  IPM  menjadi  variabel  dominan  dalam  memberikan  pengaruh terhadap  pertumbuhan  ekonomi  Kalimantan  Selatan.  Hal  ini  dikarenakan  IPM  mampu menafsirkan  secara  kompleks  hubungan  pembangunan  manusia  pada  pertumbuhan ekonomi  Kalimantan  Selatan  melalui  dimensi  pendidikan  (HLS  &  RLS),  kesehatan (UHH) dan ekonomi (pendapatan perkapita).

## PENUTUP Kesimpulan
Kesimpulan yang pertama, secara parsial/individu variabel IPM (X1) dan Tenaga Kerja  (X2)  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dengan  arah  positif  terhadap  variabel dependen  (Y),  sedangkan  variabel  Kemiskinan  (X3)  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  variabel  dependen  (Y),  yakni  Pertumbuhan  Ekonomi  Provinsi  Kalimantan Selatan tahun 2017-2019. Kedua, variabel IPM, tenaga kerja dan kemiskinan berpengaruh signifikan secara simultan/bersama terhadap pertumbuhan ekonomi Kalimantan Selatan tahun  2017-2019. Ketiga, diperoleh  nilai  signifikansi  dari  setiap  variabel  independen yang menunjukkan bahwa IPM adalah variabel yang paling dominan dalam memberikan pengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi Kalimantan Selatan tahun 2017-2019.

## Implikasi Penelitian
Mengacu  kepada  analisis  data  hingga  pengujian  hipotesis  penelitian,  terdapat empat implikasi penting dari IPM, tenaga kerja dan kemiskinan terhadap pertumbuhan ekonomi Kalimantan Selatan. Pertama, pertumbuhan ekonomi merupakan suatu hal yang perlu  diperhatikan  oleh  Provinsi  Kalimantan  Selatan.  Mengingat  bahwa  pertumbuhan ekonomi  adalah  akses  yang  dapat  menggambarkan  kondisi  suatu  wilayah  dalam  hal proses  peningkatan  produksi  barang  dan  jasa. Kedua, Indeks  Pembangunan  manusia memberikan pengaruh penting bagi Kalimantan Selatan. Melalui angka IPM yang baik, maka  dapat  diketahui  bahwa  kualitas  hidup  masyarakat/penduduk  akan  menjadi  lebih baik  melalui  dimensi  pendidikan,  kesehatan  dan  perekonomian. Ketiga, tenaga  kerja adalah  alat  ukur  penting  dalam  memberikan  pengaruh  terhadap  pembangunan perekonomian suatu daerah. Tanpa adanya tenaga kerja, maka produksi akan menurun yang  kemudian  mengakibatkan  langka  nya  ketersediaan  barang/jasa  untuk  konsumen.
Vol. 6 No. 2, 2023, hal 726-739                                                        ISSN 2746-3249
Kemudian yang keempat, kemiskinan merupakan problematika yang dialami oleh semua bangsa  dan  negara,  tak  terkecuali  Indonesia.  Angka  kemiskinan  yang  tinggi  akan berakibat buruk terhadap perekonomian suatu daerah. Hal tersebut dikarenakan penduduk miskin  identik  dengan  ketidakmampuan terhadap  produktivitas  seperti  yang  dijelaskan oleh ekonom dunia Ragnar Nurkse dalam teori lingkaran kemiskinan. Oleh karenanya, pemerintah daerah bersama berbagai pihak seyogyanya untuk konsisten dalam menekan angka  kemiskinan  di  Kalimantan  Selatan.  Semakin  berkurangnya  penduduk  miskin menunjukkan  bahwa  tingkat  kesejahteraan  dan  produktivitas  masyarakat  terhadap aktivitas perekonomian mengalami peningkatan.

## DAFTAR PUSTAKA
Arifin, S. H. (2017). Pengaruh Investasi, Tenaga Kerja dan Tingkat Konsumsi Terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  di  Kota  Makassar  Tahun  2006-2015. Makassar:  UIN Alauddin Makassar.
Benoit,  K.  (2011).  Linear  regression  Models  with  Logarithmic  Transformations. Methodology Institute: London School of Economics .
BPS.  (2020). Berita  Resmi  Statistik:  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  Provinsi Kalimantan Selatan Tahun 2020. Banjarbaru: Badan Pusat Statistik.
BPS. (2020). Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Kalimantan Selatan Tahun 2020. Banjarbaru: Badan Pusat Statistik Provinsi Kalimantan Selatan.
BPS. (2021). Laporan Perekonomian Provinsi Kalimantan Selatan. Banjarbaru: Badan Pusat Statistik Provinsi Kalimantan Selatan.
BPS.  (2022,  Juni  27). Kemiskinan .  Retrieved  from  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi Kalimantan
Selatan:
https://kalsel.bps.go.id/subject/23/kemiskinan.html#subjekViewTab1
Dewi,  N.  L.,  &  Sutrisna,  I.  K.  (2014).  Pengaruh  Komponen  Indeks  Pembangunan Manusia  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Provinsi  Bali. E-Jurnal  Ekonomi Pembangunan Universitas Udayana .
Dumairy. (1996). Perekonomian Indonesia. Jakarta: Erlangga.
Ernita, Dewi, Amar, S., & Sofyan, E. (2013). Analisis Pertumbuhan Ekonomi, Investasi, dan Konsumsi di Indonesia. Jurnal Kajian Ekonomi .
Gujarati, D. N. (2006). Ekonometrika Dasar. Jakarta: Penerbit Erlangga.
Gujarati,  D.  N.,  &  Porter,  D.  C.  (2012). Dasar-dasar  Ekonometrika. Jakarta:  Salemba Empat.
JDIH.  (2003,  Maret  Selasa). Undang-undang  (UU)  Nomor  13  Tahun  2003  tentang Ketenagakerjaan. Retrieved  from  JDIH  BPK  RI:  Database  Peraturan: https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/43013
Kuncoro, M. (1997). Ekonomi Pembangunan. Yogyakarta: UPP AMP YKPN.
Vol. 6 No. 2, 2023, hal 726-739                                                        ISSN 2746-3249
Kuncorowati, R. (2022). Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia, Pendidikan dan Jumlah Penduduk terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2016-2020. Surakarta: Universitas Muhammadiyah Surakarta.
Leni,  F.  (2021). Analisis  Pengaruh  Pengangguran  dan  Kemiskinan  Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Kabupaten/Kota Provinsi Sumatera Barat Tahun 2015- 2019. Batusangkar: IAIN Batusangkar.
Lubis,  C.  A.  (2014).  Pengaruh  Jumlah  Tenaga  Kerja,  Tingkat  Pendidikan  Pekerja  dan Pengeluaran Pendidikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi. Jurnal Economia , 187- 193.
Maulida, Y., Hamid, A., & Hasibuan, F. U. (2022). Pengaruh Investasi, Inflasi dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Aceh. Jurnal Ilmiah Mahasiswa (JIM) , 21-38.
Mokodompis, R., Rumate, V., & Maramis, M. (2015). Pengaruh Tingkat Investasi dan Tenaga Kerja Terhadap Pertumbuhan Ekonomi (Studi Pada Kota Manado Tahun 2003-2012). Jurnal , 73-83.
Muqorrobin, M., & Soejoto, A. (2017). Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Provinsi  Jawa  Timur. Jurnal  Pendidikan Ekonomi. Volume 5 Nomor 3 .
Nizar,  &  dkk.  (2013).  Pengaruh  Investasi  dan  Tenaga  Kerja  Terhadap  Pertumbuhan Ekonomi  Serta  Hubungan  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Indonesia. Jurnal Ilmu Ekonomi , 1-8.
Putri, P. I. (2014). Pengaruh Investasi, Tenaga Kerja, Belanja Modal, dan Infrastruktur terhadap Pertumbuhan Ekonomi Pulau Jawa. JEJAK Journal of Economics and Policy , 110-120.
Samuelson, P. A., & Nordhaus, w. D. (1995). Makro Ekonomi. Jakarta: IKAPI.
Silalahi, U. (2015). Metode Penelitian Sosial Kuantitatif. Bandung: PT. Refika Aditama.
Sugiyono.  (2012). Memahami  Penelitian  Kualitatif  Kuantitatif  dan  R&D. Bandung: Alfabeta.
Sukirno,  S.  (2006). Ekonomi  Pembangunan:  Proses,  Masalah  dan  Dasar  Kebijakan.
Jakarta: Kencana.
Suryana.  (2000). Ekonomi  Pembangunan:  Problematika  dan  Pendekatan. Jakarta: Salemba Empat.
Susanto,  A.  (2012).  Analisis  Angkatan  Kerja  dan  Kontribusinya  Terhadap  Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Jawa Tengah Tahun 2010.
Tambunan,  T.  (2009). Perekonomian  Indonesia:  Teori  dan  Temuan  Empiris. Jakarta: Ghalia.
Todaro,  M.  P.  (2006). Pembangunan  Ekonomi  di  Dunia  Ketiga. Jakarta:  Ghalia Indonesia.