## DETERMINAN KEMISKINAN DI PROVINSI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA TAHUN 2012-2019

## DETERMINANTS OF POVERTY IN THE PROVINCE OF THE SPECIAL REGION OF YOGYAKARTA, 2012-2019
Rifki Khoirudin 1 , Muhammad Safar Nasir 2
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta 1,2 rifki.khoirudin@ep.uad.ac.id 1

## ABSTRACT
Until now, poverty in Indonesia is still a homework that has not been completely resolved. Thus,  it  is  necessary  to  analyze  the  factors  in  influencing  poverty.  This  study  aims  to analyze the population, inflation rate, economic growth, and the open unemployment rate on the poverty rate in D.I.Yogyakarta Province in the 2012-2019 time period. The type of secondary data used was obtained from the D.I. Provincial Central Statistics Agency. Yogyakarta, which consists of a cross section in 5 regencies/cities in the Province of D.I. Yogyakarta and time series from 2012-2019. The analytical tool used in estimating the regression  model  is  the  Fixed  Effect  Model  (FEM).  The  results  showed  that simultaneously  all  independent  variables  had  a  significant  effect  on  the  poverty  level. Partially,  the  variables  of  population  and  economic  growth  have  a  negative  and significant effect on the level of poverty in the Province of D.I. Yogyakarta. Meanwhile, the inflation rate and the open unemployment rate have no effect on the poverty level.
Keywords: poverty, population, economic growth, fixed effect model

## ABSTRAK
Hingga saat ini, kemiskinan di Indonesia masih menjadi pekerjaan rumah yang belum dapat teratasi secara tuntas. Dengan demikian, diperlukannya analisis untuk mengetahui faktor  dalam  mempengaruhi  kemiskinan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis jumlah  penduduk,  tingkat  inflasi,  pertumbuhan  ekonomi,  dan  tingkat  pengangguran terbuka  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  D.I.Yogyakarta  pada  periode  waktu 2012-2019.  Jenis  data  sekunder  yang  digunakan  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik Provinsi D.I. Yogyakarta, yang terdiri dari cross section di 5 Kabupaten/Kota di Provinsi D.I.  Yogyakarta  dan time  series dari  tahun  2012-2019.  Alat  analisis  yang  digunakan dalam mengestimasi model regresi adalah Fixed Effect Model (FEM) . Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara simultan seluruh variabel independen berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Secara parsial, variabel jumlah penduduk dan pertumbuhan ekonomi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi D.I. Yogyakarta. Sedangkan variabel tingkat inflasi dan tingkat pengangguran terbuka tidak berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan.
Kata Kunci : kemiskinan, jumlah penduduk, pertumbuhan ekonomi, fixed effect model

## PENDAHULUAN
Kemiskinan masih menjadi permasalahan  besar  di  beberapa  negara dunia. Permasalahan kemiskinan merupakan  masalah  yang  tidak  pernah terselesaikan, yang melibatkan berbagai aspek  kehidupan  (Suliswanto,  2010). Kemiskinan  dapat  mendorong  turunnya
tingkat pendapatan masyarakat, sehingga  dapat  memicu  timbulnya masalah  sosial  lain  seperti  tingkat kejahatan, rendahnya tingkat pendidikan,  serta  kualitas  kesehatan yang menurun. Menurut Kuncoro (2000) permasalahan kemiskinan akan menimbulkan  sebuah  fenomena vicious circle (lingkaran  setan)  yang  berakibat pada  pertumbuhan  penduduk,  tingkat pendidikan  rendah,  sumber  daya  alam terbatas, lapangan pekerjaan dan modal menurun,  serta  meningkatnya  beban keluarga.  Padahal  menurut  Jonaidi  dkk (2012),  Putera  dan  Handayani  (2018) kemiskinan  sebagai  indikator  dalam menggambarkan  kinerja  pembangunan dari  suatu  negara.  Sebab,  tingkat kemiskinan  dapat  ditekan  melalui pertumbuhan ekonomi yang optimal.
Menurut  Made  dkk  (2016) pembangunan  merupakan  upaya  secara terus  menerus  dengan  tujuan  untuk mewujudkan masyarakat yang sejahtera, berkeadilan,  dan  memiliki  daya  saing. Pertumbuhan  ekonomi  harus  terus didorong  dan  tingkat  kemiskinan  harus menurun, agar kesenjangan dan penduduk menganggur berkurang dengan  adanya  pembangunan  ekonomi
(Todaro,  2000).  Oleh  karena  itu, penurunan angka kemiskinan merupakan fundamental  penting  dalam  mengukur efektivitas  dari  program  pembangunan di suatu negara.
Pembangunan nasional dan syarat  pembangunan  nasional  harus memajukan  kesejahteraan  masyarakat berdasarkan  undang-undang.  Menurut
Kesejahteraan  umum  menurut  Badan Pusat  Statistik  (2016) merupakan kebutuhan penduduk negara yang sudah terpenuhi  baik  materil,  spiritual,  dan sosial  sehingga  ia  dapat  hidup  dengan layak  dan  menjalankan  fungsi  sosial- ekonominya dengan baik sebagai bagian dari  masyarakat.  Angka  kemiskinan yang rendah menunjukkan telah
tercapainya kesejahteraan umum. Proses pembangunan  nasional  belum  dapat memberikan  kesejahteraan  yang  merata bagi  masyarakat  jika  kemiskinannya masih  tinggi  (Putera  dan  Handayani, 2018).
Daerah  Istimewa  Yogyakarta menetapkan masalah kemiskinan sebagai  prioritas  utama  dalam  proses pembangunan  ekonominya.  Terdapat berbagai  macam  objek  wisata,  sekolah, perguruan  tinggi,  dan  kuliner  sebagai daya  tarik  dari  D.I.  Yogyakarta.  Selain itu,  perekonomian  di  D.I.  Yogyakarta juga  sedang  berkembang  masif.  Hal  ini tergambarkan dengan mulai bermunculan  gedung  dan  bangunan tinggi yang dibangun.
Namun,  hingga  saat  ini  tingkat kesejahteraan  masyarakat  di  D.I. Yogyakarta  belum  merata.  Beberapa masyarakat  masih  ada  yang  tinggal  di pinggir  jalan  dan  hidup  di  lingkungan kumuh.  Padahal,  menurut  hasil  survei Badan  Pusat  Statistik  (2017)  indeks kebahagiaan di Provinsi D.I. Yogyakarta tergolong cukup tinggi, mencapai 72.97 persen  dari  skala  100  persen.  Hal  ini menimbulkan sebuah pertanyaan, apakah  mereka  yang  hidup  dibawah garis  kemiskinan  tetap  merasakan kebahagiaan.
Menurut World Bank kemiskinan merupakan  keadaan  seseorang  yang memiliki keterbatasan dalam pilihan dan kesempatan.  Masyarakat  dikategorikan sebagai  penduduk  miskin  berdasarkan pada  kemampuan  dari  pendapatannya dalam  memenuhi  standar  hidupnya. Kemiskinan dapat terjadi ketika besarnya  pengeluaran  seseorang  berada dibawah  garis  batas  kemiskinan.  Setiap negara  memiliki  indikator  tersendiri dalam  mengukur  garis  kemiskinannya. Sehingga,  hingga  saat  ini  belum diberlakukannya standar garis kemiskinan secara umum. Menurut Dama (2016) kemiskinan  dibedakan  kedalam  empat
bentuk  yaitu  pertama,  kemiskinan absolut  yang  terjadi  ketika  pendapatan penduduk  atau  sebagian  penduduk berada  di  bawah  garis  kemiskinan, sehingga  kebutuhan  dasar  hidupnya belum dapat terpenuhi. Kedua,
kemiskinan  relatif  yang  terjadi  ketika proses pembangunan yang belum merata sehingga  terjadi  ketimpangan  standar kesejahteraan  dan  pendapatan  antar daerah.
Ketiga, kemiskinan kultural yang terjadi ketika kekuatan adat masyarakat setempat  sangat  kuat,  sehingga  sulit untuk  diperbaiki  seperti  sikap  malas, boros, dan bergantung kepada orang lain. Keempat,  kemiskinan  struktural  yang terjadi  ketika  rendahnya  akses  terhadap sumber  daya,  sehingga  kecenderungan untuk munculnya unsur diskriminasi.
Jenis  kemiskinan  dapat  terjadi secara  alamiah  karena  terbatasnya sumber  daya  dan  sarana  yang  tersedia, biasanya  kemiskinan  jenis  ini  dialami oleh  penduduk  yang  berada  di  daerah tertinggal dan terpencil. Selain itu, jenis kemiskinan  juga  dapat  terjadi  karena efek  dari  pembangunan  yang  dikenal dengan kemiskinan buatan. Kemiskinan buatan  biasanya  terjadi  karena  target pembangunan  yang  terlalu  tinggi  di negara berkembang sehingga
menyebabkan  hasil  dari  pembangunan yang tidak merata. Sehingga, masyarakat yang  hidupnya  masih  bergantung  pada pertanian  terpaksa  harus  menyesuaikan diri dengan proses pembangunan.
Kemiskinan  dapat  disebabkan oleh  beberapa  faktor  yang  pertama, kemiskinan  yang  disebabkan  oleh karakter  yang  ada  dalam  diri  seseorang dan  terjadi  secara  terus  menerus ( Individual  Explanation  Factor )  seperti malas  dan  belum  siap  memiliki  anak. Kedua,  kemiskinan  yang  disebabkan karena ketergantungan antar generasi di dalam  keluarga  ( Familial  Explanation
Factor ).  Ketiga,  kemiskinan  yang disebabkan  karena  kondisi  moral  yang dipengaruhi oleh karakteristik lingkungan  masyarakat  ( Subcultural Explanation Factor ). Keempat, kemiskinan  yang  disebabkan  oleh produk  dari  masyarakat  ( Structural Explanation Factor ) sehingga menimbulkan perbedaan hak dan status. Ukuran kemiskinan di Indonesia
yang  digunakan  oleh  BPS  berdasarkan pada  besaran  pengeluaran  setiap  bulan seseorang  dalam  memenuhi  kebutuhan dasarnya.  Selain  itu,  BPS  juga membedakan  kemiskinan  berdasarkan daera  tempat  tinggal  antara  wilayah perkotaan dengan pedesaan.

## Gambar 1. Tingkat Kemiskinan Di Pulau Jawa (Persen)
Sumber: Badan Pusat Statistik, 2020. (diolah)
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 BANTEN 5,71 5,89 5,51 5,9 5,42 5,45 5,24 5,09 JAWA BARAT 9,88 9,61 9,18 9,53 8,95 7,83 7,45 6,91 JAWA TENGAH 14,98 14,44 13,58 13,58 13,27 13,01 11,32 10,8 D.I YOGYAKARTA 15,88 15,03 14,55 14,91 13,34 13,02 12,13 10,7 JAWA TIMUR 13,08 12,73 12,28 12,34 12,05 11,77 10,98 10,37 DKI JAKARTA 3,7 3,72 4,09 3,61 3,75 3,78 4 3,47 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 Pe rs en tas e (% )
Gambar 1 memperlihatkan
bahwa  tingkat  kemiskinan  di  Provinsi D.I.  Yogyakarta  jika  dibandingkan dengan provinsi lain di Pulau Jawa yang merupakan  pulau  pusat  pertumbuhan ekonomi  di  Indonesia  secara  konsisten menjadi yang tertinggi, kecuali di tahun 2019.  Meskipun  cenderung  menurun, tetpi tingkat kemiskinan pada tahun 2015 sedikit mengalami peningkatan menjadi 14,91  persen  dari  tahun  sebelumnya. Oleh  karena  itu,  diperlukannya  sebuah penelitian untuk mengidentifikasi penyebab  dari  kemiskinan  di  Provinsi
D.I. Yogyakarta.
Penduduk  menurut  Badan  Pusat Statistik  didefinisikan  sebagai  orang yang tinggal dan memiliki tujuan untuk menetap  di  Indonesia  selama  lebih  dari enam  bulan.  Jumlah  penduduk  dapat bertambah  atau  berkurang  secara dinamis  dipengaruhi  oleh  komponen kependudukan. Komponen pertumbuhan penduduk  disebabkan  karena  adanya peristiwa kelahiran, kematian, emigrasi, dan imigrasi. Selisih antara kematian dan kelahiran  disebut  sebagai  pertumbuhan penduduk  alamiah.  Sedangkan  selisih antara  emigrasi  dan  imigrasi  disebut sebagai pertumbuhan penduduk neto. Menurut Arsyad (2010) berdasarkan  pada  perhitungan  deret waktu, dalam kurun waktu 30 sampai 40 tahun  penduduk  suatu  negara  akan menjadi  dua  kali  lipat.  Jika  tingkat pertumbuhan penduduk tidak berimbang dengan tingkat pertumbuhan persediaan pangan,  maka  alat  pemuas  kebutuhan masyarakat akan berkurang.
Dalam  periode  enam  tahun terakhir,  dari  tahun  2012  sampai  2019 jumlah  penduduk  di  Provinsi  D.I. Yogyakarta terus meningkat ditunjukkan pada Gambar 2.
Sumber: Badan Pusat Statistik, 2020. (diolah)

## Gambar 2. Jumlah Penduduk D.I. Yogyakarta (Jiwa)
Laju  pertumbuhan  penduduk yang  terlalu  tinggi  sebenarnya  dapat menghambat  tujuan  pembangunan  di daerah karena pertama, akan
meningkatkan  kebutuhan  akan  pangan, pendapatan  per  kapita  menjadi  rendah, serta kualitas sumber daya manusia yang menurun.  Kedua,  keseimbangan  antara sumber daya alam dan jumlah penduduk
yang  terlalu  tinggi  akan  terancam, terutama bagi negara yang penduduknya masih  bergantung  dengan  sektor pertanian.
Ketiga,  perubahan  sosial  dan ekonomi  akan  semakin  sulit  dilakukan jika semakin banyak jumlah penduduknya. Tingginya tingkat kelahiran  dapat  mendorong  percepatan
3.552.462 3.594.854 3.637.116 3.679.176 3.720.912 3.762.167 3.802.872 3.842.932 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
2019
pertumbuhan  kota-kota.  Tumbuhnya wilayah  perkotaan  baru,  terutama  di negara  berkembang  akan  menimbulkan permasalahan  baru  sebagai  akibat  dari cara  warga  kota  dalam  meningkatkan kesejahteraanya.
Menurut  Kuncoro  (1997)  laju pertumbuhan  penduduk  yang  terlalu tinggi  dapat  menganggu  perkembangan cadangan  devisa  serta  sumber  daya manusia. Pendapatan per kapita masyarakat akan terus menurun sehingga  menyebabkan  pada  timbulnya permasalahan kemiskinan. Pada  Gambar  3  dapat  dilihat bahwa  kesenjangan  jumlah  penduduk miskin antar daerah kabupaten dan kota sangat terlihat kontras. Daerah Kabupaten  Bantul  sebagai  daerah dengan jumlah penduduk miskin paling tinggi dibandingkan dengan kabupaten/kota  lainnya.  Tahun  2015 menjadi tahun dengan jumlah penduduk miskin  tertinggi  yang  terjadi  di Kabupaten  Bantul  dengan  jumlah 160.150  ribu  jiwa  sepanjang  periode 2012  sampai  2019.  Pembangunan  yang terjadi di kawasan kabupaten terutama di Kabupaten Bantul belum berjalan secara optimal. Sehingga diperlukannya program  strategis  daerah  yang  dapat menekan jumlah penduduk miskin.

## Sumber: Badan Pusat Statistik, 2020 (diolah)
Gambar 3. Jumlah Penduduk Miskin D.I.Yogyakarta (Ribu Jiwa)
Pertumbuhan  jumlah  penduduk yang  tidak  terkendali  menurut  Sukirno (2006)  berakibat  pada  menurunnya tingkat kesejahteraan masyarakat, sehingga  upaya  untuk  menekan  jumlah penduduk  miskin  sulit  tercapai.  Pada dasarnya jumlah penduduk dan pertumbuhan ekonomi saling berhubungan. Hal ini karena pertumbuhan  ekonomi  dihasilkan  oleh penduduk. Perolehan pendapatan penduduk di suatu daerah tertentu dapat dijadikan sebagai indikator dari pertumbuhan  ekonomi  di  daerah tersebut.  Sehingga,  dengan  tingginya jumlah  penduduk  seharusnya  mampu untuk menggerakan kegiatan perekonomian  di  daerah.  Dengan demikian  hubungan  antara  jumlah penduduk  dengan  tingkat  kemiskinan yaitu positif.
Inflasi dapat menyebabkan harga di dalam negeri akan lebih tinggi karena kondisi  harga  barang  dan  jasa  yang secara umum terus mengalami kenaikan. Kondisi ini dapat berpengaruh pada naik
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Kabupaten Bantul 159,20 156,61 153,49 160,15 142,76 139,67 134,84 131,15 Kabupaten Sleman 118,20 110,84 110,44 110,96 96,63 96,75 92,04 90,17 Kabupaten Gunungkidul 157,8 152,38 148,39 155,00 139,15 135,74 125,76 123,08 Kabupaten Kulon Progo 93,2 86,5 84,67 88,13 84,34 84,17 77,72 74,62 Kota Yogyakarta 37,4 35,62 35,6 35,98 32,06 32,2 29,75 29,45 0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 120,00 140,00 160,00 180,00 Ri bu Ji w a
dan turunnya dari nilai mata uang. Selain itu,  inflasi  dapat  medorong  akan permintaan barang impor. Hal ini dapat mempengaruhi  stabilitas  perekonomian di suatu negara.
Menurut  Sukirno  (2012)  inflasi dibagi menjadi empat berdasarkan pada tingkat  keparahannya.  Pertama,  inflasi ringan  yang  terjadi  dengan  tingkat keparahan  dibawah  10  persen  dengan persentase  kenaikan  harga  yang  relatif kecil.  Kedua,  Inflasi  sedang  dengan tingkat  keparahan  10  sampai  30  persen yang terjadi karena persentase kenaikan harga yang cepat.
Ketiga,  inflasi  berat  dengan tingkat keparahan 30 sampai 100 persen yang terjadi karena persentase kenaikan harga  yang  sangat  cepat  dalam  waktu singkat.  Hal  ini  dapat  menimbulkan ketidakpastian  di  pasar.  Contohnya ketika  harga  minggu  atau  bulan  ini mengalami peningkatan yang besar jika dibandingkan  harga  pada  minggu  atau bulan  lalu.  Keempat,  hiperinflasi  yang terjadi  karena  tingkat  inflasi  lebih  dari 100  persen.  Hiperinflasi  merupakan tingkat  inflasi  yang  paling  parah  dan paling merugikan bagi perekonomian.
Berdasarkan penyebabnya, inflasi dibagi menjadi dua. Demand Pull Inflation terjadi karena tingkat permintaan  terlalu  tinggi  sehingga tingkat harga menjadi berubah. Menurut Sukirno (2010) hal ini karena meningkatnya jumlah permintaan barang dan  jasa  akan  mendorong  peningkatan harga.  Sedangkan Cost  Pull  Inflation disebabkan  karena  biaya  produksi barang dan jasa meningkat.
Hubungan  antara  inflasi  dengan tingkat  kemiskinan  yaitu  positif.  Inflasi dapat mempengaruhi tingkat kemiskinan karena  tingkat  inflasi  yang  tinggi,  akan menimbulkan permasalahan dalam
ekonomi  yaitu  meningkatnya  jumlah penduduk  miskin.  Oleh  karena  itu,
diperlukan tindakan pengendalian terhadap tingkat inflasi agar perekonomian  tetap  stabil  dan  jumlah penduduk miskin dapat ditekan. Pertumbuhan ekonomi merupakan  parameter  dalam  mengukur kinerja  pembangunan  suatu  negara.
Menurut  Fitriani  (2018)  pertumbuhan ekonomi  di  daerah  tercermin  pada tingkat  perubahan  PDRB.  Tingginya PDRB  suatu  daerah  mencerminkan bahwa  banyak  masyarakat  di  daerah tersebut yang makmur, sehingga tingkat kemiskinannya rendah.
PDRB Sasana (2006) merupakan nilai  bersih  dari  total  setiap  barang beserta  jasa  yang  diproduksi  dalam kurun  waktu  satu  periode  pada  suatu daerah.  Perhitungan  PDRB  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  tiga pendekatan pertama, pendekatan produksi  yang  menghitung  berdasarkan nilai  bersih  dari  total  setiap  barang beserta jasa yang diproduksi.
Kedua,  pendekatan  pengeluaran yang berdasarkan total pengeluaran dari semua  pelaku  ekonomi  dalam  kurun waktu  satu  periode.  Ketiga,  pendekatan pendapatan yang menghitung berdasarkan  total  pendapatan  yang diperoleh (upah, gaji, sewa, dan bunga) yang  memberikan  sumbahan  terhadap produsen.  PDRB  harga  konstan  sering digunakan dalam mengukur pertumbuhan ekonomi di setiap periodenya (Sukirno, 2012). Sedangkan, PDRB  harga  berlaku  menurut  Badan Pusat Statistik digunakan untuk mengukur besarnya struktur perekonomian beserta perannya. PDRB  yang  terus  meningkat menunjukkan  bahwa  telah  terjadinya laju  pertumbuhan  ekonomi.  Daerah dengan PDRB yang tinggi menunjukkan sebuah  potensi  yang  tinggi  pula, terutama  bagi  sumber  penerimaan daerah  tersebut.  Perkembangan  laju
PDRB di Provinsi D.I. Yogyakarta tahun 2012 sampai 2019 dapat dijelaskan pada Gambar 4.
Gambar 4. Laju Pertumbuhan PDRB D.I.Yogyakarta (Persen)
Sumber: Badan Pusat Statistik, 2020. (diolah) Secara umum, laju perekonomian  di  D.I.  Yogyakarta cenderung  berfluktuatif,  mengalami kenaikan  di  tahun  2013,  kemudian  di tahun  2014  dan  2015  mengalami penurunan, hingga akhirnya pada tahun 2016  sampai  2019  terus  mengalami kenaikan  menjadi  sebesar  6,59  persen. Dengan  demikian  hubungan  antara pertumbuhan  ekonomi  dengan  tingkat kemiskinan yaitu negatif.
Pengangguran merupakan seseorang yang sama sekali tidak sedang bekerja  yang  biasanya  disebabkan  oleh jumlah angkatan kerja dengan lowongan pekerjaan tidak sebanding. Pengangguran  dapat  mengakibatkan permasalahan  kemiskinan  di  suatu negara. Dengan tingginya pengangguran akan  semakin  banyak  orang  yang  tidak memiliki penghasilan. Menurut Telasari (2018) pengangguran  terbagi  kedalam  empat jenis. Pertama, pengangguran friksional yang terjadi karena keputusan seseorang beralih pekerjaan sehingga dalam kurun waktu  tertentu  menganggur.  Kedua, pengangguran  struktural  yang  terjadi
karena  ada  perubahan  dalam  struktur perekonomian.  Ketiga,  pengangguran siklis  yang  terjadi  karena  kegiatan ekonomi  yang  merosot.  Keempat, pengangguran  alamiah  yang  terjadi karena  sudah  tidak  tersedianya  lagi kesempatan kerja.
Tingkat pengangguran yang terus menurun  menurut  Pradana  (2016) akan berdampak  pada  tingkat  kemiskinan yang  menurun.  Salah  satu  mekanisme pokok  berupa  perluasan  kesempatan kerja  dengan  upah  yang  memadai  bagi kelompok  miskin  disinyalir  dapat mengurangi  tingkat  kemiskinan  dan tidak  meratanya  pendapatan  (Arsyad, 2010).  Oleh  karena  itu,  diperlukannya upaya  untuk  tetap  memperhatikan tingkat  pertumbuhan  kesempatan  kerja, agar masyarakat yang menganggur dapat ditekan.
Tingkat pengangguran terbuka di D.I. Yogyakarta cenderung berfluktuatif. Hal  ini  disebabkan  karena  belum seimbangnya antara peningkatan jumlah kesempatan  lapangan  kerja  dengan pertambahan  jumlah  angkatan  kerja  di setiap tahunnya. Jika ketidakseimbangan
5,37 5,47 5,17 4,95 5,05 5,26 6,2 6,59 0 1 2 3 4 5 6 7 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
ini  terus  berlanjut,  maka  berpotensi meningkatkan  jumlah  pengangguran sehingga jumlah penduduk miskin akan terus  bertambah.  Dengan  demikian hubungan  antara  pengangguran  dengan tingkat kemiskinan yaitu positif.
Berdasarkan pada uraian di atas, maka  yang  menjadi  tujuan  dalam penelitian ini adalah untuk menganalisis dalam mengetahui faktor yang mempengaruhi kemiskinan beserta pengaruh dari setiap variabel independen yang  digunakan  di  Provinsi  D.I.
Yogyakarta.
Adapun  penelitian  terdahulu dalam penelitian ini adalah:
1. Susanti  (2013)  meneliti  tentang PDRB,  pengangguran,  dan  Indeks Pembangunan Manusia (IPM) terhadap tingkat kemiskinan di Jawa Barat  menggunakan  data  panel dengan  alat  analisis Ordinary  Least
Square (OLS)  dengan  hasil  semua variabel independen yang digunakan berpengaruh.
2. Wahyuningsih dan Zamzami (2014) melakukan penelitian terhadap pengaruh PDRB dan jumlah penduduk  dalam  mempengaruhi tingkat  kemiskinan  di  Kabupaten Nagan  Raya  menggunakan  alat analisis  regresi  linier  berganda dengan hasil semua variabel independen  berpengaruh  negatif terhadap tingkat kemiskinan. 3. Wirawan  dan  Arka  (2015)  meneliti tentang pengaruh pendidikan, PDRB per kapita, dan tingkat pengangguran terhadap jumlah penduduk miskin di Provinsi  Bali  periode  2007-2013 menggunakan  alat  analisis  regresi linier berganda dengan hasil tingkat pengangguran  berpengaruh  positif serta  pendidikan  dan  PDRB  per kapita berpengaruh negatif.
4. Made  dkk.  (2016)  meneliti  tentang pengaruh PDRB dan tingkat
pengangguran  terbuka  terhadap tingkat  kemiskinan  di  Kabupaten Buleleng periode 2009-2013 menggunakan  alat  analisis  jalur ( path  analysis )  dengan  hasil  PDRB berpengaruh  berpengaruh  negatif dan  tingkat  pengangguran  terbuka berpengaruh positif.
5. Dama  (2016)  meneliti  tentang pengaruh  PDRB  terhadap  tingkat kemiskinan  di  Kota  Manado  Tahun 2005-2014 menggunakan alat analisis  regresi  linier  sederhana dengan  hasil  PDRB  berpengaruh negatif.
Sehingga  penelitian  ini  akan membuktikan hipotesis dari:
1. Jumlah  penduduk  berpengaruh positif terhadap tingkat kemiskinan.
2. Tingkat  inflasi  berpengaruh  positif terhadap tingkat kemiskinan.
3. Pertumbuhan ekonomi berpengaruh negatif terhadap tingkat kemiskinan.
4. Tingkat  pengangguran  terbuka berpengaruh positif terhadap tingkat kemiskinan.
Gambar 5. Kerangka Pemikiran

## METODE PENELITIAN
Data yang digunakan merupakan data  sekunder,  diperoleh  dari  hasil publikasi Badan Pusat Statistik. Variabel dependen yang digunakan adalah tingkat kemiskinan  (Y)  di  Provinsi  D.I. Yogyakarta  tahun  2012  hingga  2019 dengan  variabel  independen  jumlah
penduduk  (X1),  variabel  tingkat  inflasi (X2),  variabel  pertumbuhan  ekonomi (X3), dan variabel tingkat pengangguran (X4).  Jenis  data  yang  digunakan  data panel yang merupakan gabungan antara data time series tahun 2012-2019 dengan data cross section yaitu 5 kabupaten/kota di Provinsi D.I. Yogyakarta. Pemilihan model terbaik dilakukan  berdasarkan  hasil  dari serangkaian pengujian berupa uji Chow , uji Hausman ,  uji Lagrange  Multiple dengan disertai uji apriori, uji koefisien secara menyeluruh (uji F), uji t, dan uji koefisien  determinan  (R 2 )  dalam memilih common  effect  model  (CEM), fixed  effect  model  (FEM), atau random effect model (REM) . Model  data cross  section dapat ditulis dengan persamaan:
𝒀𝒊 = 𝜷𝒐 + 𝜷𝟏𝑿𝒊 + 𝜺𝒊: 𝒊 = 𝟏, 𝟐, … 𝒏
Keterangan: Βo =  konstanta β1  =  koefisien regresi Ɛi   =  variabel gangguan (error) n    =  banyaknya data
Model  data time  series dapat ditulis dengan persamaan:
𝒀𝒊 = 𝜷𝒐 + 𝜷𝟏𝑿𝒊 + 𝜺𝒊: 𝒕 = 𝟏, 𝟐, … 𝒕
Keterangan: t    =  banyaknya periode waktu data
Diperoleh  model  persamaan regresi gabungan data cross section dan time series :
𝒀𝒊𝒕 = 𝜷𝒐 + 𝜷𝟏𝑿𝟏𝒊𝒕 + 𝜷𝟐𝑿𝟐𝒊𝒕 + 𝜷𝟑𝑿𝟑𝒊𝒕 + 𝜷𝟒𝑿𝟒𝒊𝒕 + 𝜺𝒊𝒕
Keterangan: Y  :  tingkat kemiskinan βo  :  koefisien intersep
β1  :  koefisien pengaruh jumlah penduduk β2  :  koefisien pengaruh tingkat inflasi β3  :  koefisien pengaruh
pertumbuhan ekonomi β4  :  koefisien pengaruh tingkat pengangguran terbuka i :  kabupaten t :  waktu
Ɛ :  variabel pengganggu
C ommon  Effect/Pooled  Least Square (PLS)  mengasumsikan  bahwa nilai intercept dari  setiap  variabel  dan slope koefisiennya  sama.  Persamaan modelnya sebagai berikut:
𝒀𝒊𝒕 = 𝜷𝟏 + 𝜷𝟐 + 𝜷𝟑𝑿𝟑𝒊𝒕 + ⋯ + 𝜷𝒏𝑿𝒏𝒊𝒕
+ 𝝁𝒊𝒕 Fixed Effect/Least Square Dummy Variables (LSDV) mengasumsikan bahwa terdapat perbedaan  yang  konstan  antara  objek karena setiap objek memiliki perbedaan kondisi  dan  waktu.  Dengan  persamaan modelnya sebagai berikut:
𝒀𝒊𝒕 = 𝜶𝟏 + 𝜶𝟐𝑫𝟐+. . . +𝜶𝒏𝑫𝒏 + 𝜷𝟐𝑿𝟐𝒊𝒕 + ⋯ + 𝜷𝒏𝑿𝒏𝒊𝒕 + 𝝁𝒊𝒕
Random  Effect  Model  (REM) mengasumsikan bahwa terdapat perbedaan intercept dan konstanta yang disebabkan  residual  akibat  perbedaan antara  unit  dan  periode  waktu  yang terjadi  secara  random.  Persamaan modelnya sebagai berikut:
𝒀𝒊𝒕 = 𝜷𝟏 + 𝜷𝟐𝑿𝟐𝒊𝒕 + ⋯ + 𝜷𝒏𝑿𝒏𝒊𝒕 + 𝒆𝒊𝒕 + 𝝁𝒊𝒕

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Menghapuskan kemiskinan merupakan  salah  satu  komitmen  dari pemerintah Indonesia, hal ini tercerminkan  pada  berbagai  kebijakan yang  ditujukan  untuk  mengentaskan
masalah  kemiskinan.  Pada  tingkat daerah,  pemerintah  Provinsi  D.I. Yogyakarta  menjadikan  kemiskinan sebagai fokus daerah dalam pembangunannya. Hal ini dapat tercerminkan  pada  target  pemerintah yang ingin menurunkan tingkat
kemiskinan  pada  tahun  2017  sampai 2022  sebesar  7-8  persen.  Meskipun setiap  tahunnya  tingkat  kemiskinan secara konsisten terus menurun. Tetapi, tingkat  penurunannya  tidak  sesuai dengan target yang telah ditentukan. Pada tahun 2013 angka kemiskinan  turun  sebesar  -5,35  persen sehingga tingkat kemiskinannya menjadi
14,91  persen.  Kemudian  pada  tahun 2016  terjadi  penurunan  yang  sangat tajam  sebesar  -10,53  persen  sehingga tingkat  kemiskinannya  menjadi  13,34 persen.  Hingga  akhirnya  pada  tahun
2019  angka  kemiskinan  turun  sebesar  - 3,54 persen sehingga angka kemiskinannya menjadi 11,70 persen. Gambar 6. Tren Penurunan Persentase Penduduk Miskin
Provinsi DIY Tahun 2012-2019 Sumber: Badan Pusat Statistik, 2020 (diolah)
Berdasarkan  persebarannya  per kabupaten/kota,  tingkat  kemiskinan  di Kabupaten  Kulon  Progo  sebesar  20,19 persen,  menjadi  yang  tertinggi  di  D.I. Yogyakarta.  Kemudian  diikuti  oleh Kabupaten  Gunungkidul  sebesar  19,57 persen  dan  Kabupaten  Bantul  sebesar 14,90 persen. Tingkat rata-rata kemiskinan  dari  ketiga  kabupaten tersebut  lebih  tinggi  daripada  tingkat kemiskinan provinsi yang hanya sebesar 13,66  persen.  Tingkat  kemiskinan  di Kabupaten  Sleman  sebesar  8,72  persen dan  Kota  Yogyakarta  sebesar  8,00 persen.
Tabel 1. Persentase Rata-Rata
Penduduk Miskin Per
Kabupaten/Kota DIY
Tahun 2012 2019 Nama Wilayah Rata-rata Kemiskinan (%) Kabupaten Bantul 14,90 Kabupaten Sleman 8,72 Kabupaten Gunung Kidul 19,57 Kabupaten Kulon Progo 20,19 Kota Yogyakarta 8,00 Sumber  :  Badan  Pusat  Statistik,  2020. (diolah) Jika  ditinjau  berdasarkan  pada tipe wilayahnya antara tingkat kemiskinan  di  wilayah  perkotaan  lebih tinggi  dibandingkan  pedesaan  sehingga tidak  konsisten  dengan  data  jumlah penduduk  miskin  per  kabupaten/kota karena di Kabupaten Bantul, Gunungkidul, dan Kulon Progo didominasi oleh pedesaan. -3% -5,35% -3,19% -2,47% -10,53% -2,40% -6,84% -3,54% 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Gambar 7. Persentase  Penduduk Miskin

## Menurut Tipe Daerah Provinsi DIY Tahun 2012-2019
Sumber: Badan Pusat Statistik, 2020. (diolah)
Hasil Estimasi Dalam analisis penelitian, perangkat lunak yang digunakan adalah
Eviews  Versi  8 dengan  hasil  pengujian untuk menentukan model terbaik. Hasil model estimasi terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Estimasi Model Variabel  Common Fixed Random β1 -0.000003  -0.00005  -3.11E-06 (0.0943) (0.0000) (0.0000) β2 0.5527 0.0305 0.5527 (0.0618) (0.6787) (0.0000) β3 -0.5523 -0.3354 -0.5525 (0.1174) (0.0002) (0.000) β4 -25.850 -0.2351 -25.850 (0.0000) (0.1314) (0.0000) Cons 271.585 609.885 271.585 R 2 0.6534 0.9872 0.6534 Adjusted R 2 0.6138 0.9839 0.6138 F statistic 164.983 2.999.651 164.983 Prob (F- statistic) 0.0000 0.0000 0.0000 Sumber : data diolah, 2021. Uji Chow Uji Chow dugunakan  untuk mengetahui  model  terbaik  antara fixed effect  model dengan common  effect model dengan  menggunakan  dasar pengambilan keputusan berupa:
a. Jika  Ho  diterima  maka  model pool (common).
b. Jika Ho ditolak maka dilanjutkan uji Hausman.
Ho  diterima,  maka common effect  model  (CEM) merupakan  yang terbaik dan pengujian model tidak perlu dilanjutkan.  Tetapi,  jika  hasil  yang diperoleh adalah Ho ditolak, maka perlu dilakukan proses pengujian selanjutnya. Adapun  hasil  dari  uji Chow tersebut sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Uji Chow Effect Test Probabilitas Cross-section F 0 .0000 Sumber : data diolah, 2021. Berdasarkan hasil tersebut kesimpulannya fixed effect model (FEM) sebaiknya  digunakan  karena  diketahui probabilitas cross  section F  sebesar 0,0000 artinya Ho ditolak.
Uji Hausman Uji  Hausman  dilakukan  untuk memilih  model  estimasi fixed  effect
0 100 200 300 400 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 kota desa
model atau random effect model dengan dasar pengambilan keputusan:
a. Ho  ditolak  atau  probabilitas  <  0,05 maka  model fixed  effect yang digunakan.
b. Ho diterima atau probabilitas > 0,05, maka  model random  effect yang digunakan.
Adapun  hasil  dari  uji Hausman tersebut sebagai berikut: Tabel 4. Hasil Uji Hausman Effect Test Probabilitas Cross-section Random 0 .0000 Sumber : data diolah, 2021. Berdasarkan  hasil  pengujian kesimpulannya fixed effect model (FEM) sebaiknya digunakan karena probabilitas C ross  section  random sebesar  0,0000 sehingga  pengujian  untuk  memilih model selesai.

## Uji Apriori
Uji apriori dilakukan dengan cara membandingkan  tanda  antara  variabel estimasi  yang  digunakan  dengan  teori ekonomi.  Pengujian  hipotesis  ini  harus berdasarkan  pada  pertimbangan  dari hasil penelitian terdahulu. Jika hasilnya sesuai maka model dapat dikatakan telah lolos uji apriori.
Jika  tandanya  positif  maka variabel  independen  dengan  variabel dependen hubungannya searah,
sedangkan  jika  tandanya  negatif  maka hubungannya berlawanan. Pada Tabel 5 terdapat hasil dari uji apriori:
Tabel 5. Hasil Uji Apriori Teoritik Variabel  Hipotesis  Hasil  Kesimpulan β1 (-/+) (-) Sesuai β2 (+) (+) Sesuai β3 (-) (-) Sesuai β4 (+) (-) Tidak Sesuai Sumber : data diolah, 2021. Uji F Uji F dilakukan untuk mengetahui semua variabel independen, secara bersama-sama berpengaruh terhadap  variabel  dependen  (Algifari, 2013).  Dalam  penelitian  ini  tingkat kesalahan  analisis  (α)  sebesar  5  persen dengan menggunakan formula hipotesis sebagai berikut:
Ho:  Jumlah  penduduk,  tingkat  inflasi, pertumbuhan  ekonomi  dan  tingkat pengangguran  terbuka,  secara  simultan berpengaruh  tidak  signifikan  terhadap tingkat kemiskinan.
Ha:  Jumlah  penduduk,  tingkat  inflasi, pertumbuhan  ekonomi  dan  tingkat pengangguran  terbuka,  secara  simultan berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan.
Dasar  pengambilan  keputusan dari uji F sebagai berikut:
a. Ho diterima dan Ha ditolak apabila F hitung < F tabel maka hipotesis tidak terbukti.
b. H0 ditolak dan Ha diterima apabila F hitung  >  F  tabel  maka  hipotesis terbukti.
Kesimpulannya  adalah  jumlah penduduk,  tingkat  inflasi,  pertumbuhan ekonomi,  dan  tingkat  pengangguran terbuka  secara  simultan  berpengaruh signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan karena  berdasarkan  hasil  analisis diperoleh  nilai  F  hitung  sebesar 299,9651  dengan  F  tabel  sebesar 0,000000.
Uji t Uji  t  menurut  Ghozali  (2006) digunakan untuk menunjukkan seberapa jauh  pengaruh  dari  masing-masing variabel  independen  terhadap  variabel dependen dengan formula hipotesis:
a. Jika  nilai  probabilitasnya  >  0,05 maka Ho diterima.
b. Jika  nilai  probabilitasnya  <  0,05 maka Ho ditolak.
Adapun  asumsi  yang  digunakan adalah  jika  nilai  koefisen  dari  variabel independen  negatif  maka  variabel independen  memiliki  pengaruh  negatif terhadap variabel dependen dan jika nilai koefisien  dari  variabel  independen positif  maka  variabel  independen memiliki  pengaruh  positif  terhadap dependen.
Tabel 6. Hasil Uji t Variabel Prob Kesimpulan β1 (0.000) Signifikan β2 (0.6787) Tidak Signifikan β3 (0.0002) Signifikan β4 (0.1314) Tidak Signifikan Sumber : data diolah, 2021. Penelitian ini menggunakan taraf derajat  signifikansi  sebesar  5  persen sehingga  berdasarkan  pada  hasil  Tabel 3.6 persamaan regresinya:
KM = 60.9885 − 0.00005 β1 + 0.0305 β2 − 0.3354 β2 − 0.2351 β4
Keterangan:
Y = tingkat kemiskinan β1 = koefisien pengaruh jumlah penduduk β2 = koefisien pengaruh tingkat inflasi β3 = koefisien pengaruh pertumbuhan ekonomi β4 = koefisien pengaruh tingkat pengangguran terbuka Berdasarkan  hasil  uji  t  sehingga diperoleh kesimpulan:
1. Jumlah  penduduk  (β1)  berpengaruh negatif  dan  signifikan  terhadap tingkat  kemiskinan  yang  hasilnya sejalan dengan penelitian (Wahyuningsih  &  Zamzami,  2014). Jumlah penduduk yang terus tumbuh merupakan  faktor  pendorong  karena berpotensi dalam meningkatkan
jumlah  tenaga  kerja,  sehingga menurut  Sukirno  (1999)  jangkauan pasar  akan  lebih  luas  karena dipengaruhi  jumlah  penduduk  dan tingkat pendapatan masyarakat. Penduduk  usia  muda  akan  beranjak menjadi angkatan kerja baru sehingga dapat mengurangi tingkat ketergantungan  dalam  suatu  rumah tangga, bahkan memiliki kecenderungan  dalam  meningkatkan pendapatan  per  kapita.  Taraf  hidup yang terus meningkat mencerminkan bahwa tingkat kemiskinan yang terus menurun 32. (Cruz dan Ahmed, 2018) 2. Tingkat inflasi (β2) tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan  sejalan  dengan  hasil penelitian  Susanto  dkk.  (2018) dan
34.  Rumate  &  Engka  (2019) menjelaskan  bahwa  pada  dasarnya daya beli penduduk miskin itu rendah, sehingga  meskipun  terjadi  kenaikan inflasi pengaruhnya tidak akan terlalu signifikan.  Menurut  Sasana  (2006) inflasi  tidak  berpengaruh  signifikan karena masih berada pada level yang wajar, sehingga tidak terlalu menggerus  daya  beli  masyarakat. Situasi  ini  akan  dimanfaatkan produsen untuk meningkatkan produksinya sehingga akan berdampak pada meningkatnya kebutuhan  tenaga  kerja  sehingga tingkat  pengangguran  dan  penduduk miskin  berkurang.  Tingkat  inflasi  di
Provinsi  D.I.  Yogyakarta  masih berada pada level yang wajar karena kurang dari 10 persen. 3. Pertumbuhan ekonomi (β3) berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap tingkat kemiskinan hasilnya sejalan  dengan  penelitian  (Dama, 2016).  Pertumbuhan  ekonomi  sangat bergantung  pada  tingkat  perubahan dari PDRB, sehingga PDRB merupakan  cerminan  langsung  dari
tingkat pertumbuhan ekonomi. Menurut Adeleye dkk (2020) pertumbuhan ekonomi akan mendorong  pendapatan  seseorang, sehingga  ia  memiliki  kemampuan dalam meningkatkan kapasitas konsumsinya.  Oleh  karena  itu, diperlukannya  kebijakan  yang  dapat mendorong  pertumbuhan  ekonomi dengan tujuan untuk menekan tingkat kemiskinan  (Perera  dan  Lee,  2013). Salah  satunya  dengan  meningkatkan perdagangan  internasional  karena dapat  memperluas  jangkauan  pasar,
sehingga  pendapatan  masyarakat akan bertambah dan tingkat kemiskinan berkurang.
4. Tingkat  pengangguran  terbuka    (β4) tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat  kemiskinan  yang  hasilnya sejalan  dengan  penelitian  (Rumate dan  Engka,  2019).  Hasil  dari penelitian  ini  tidak  sesuai  dengan teori ekonomi yang ada. Pengangguran  dalam  penelitian  ini memiliki  arti  bahwa  seseorang memang  sedang  tidak  bekerja  atau sedang mencari pekerjaan yang dapat dijelaskan  bahwa  seseorang  yang sedang  menganggur  tidak  secara otomatis  menjadi  miskin  karena  di dalam rumah tangga tersebut terdapat anggota  keluarga  yang  memiliki penghasilan  tinggi,  sehingga  dapat memenuhi  kebutuhan  dari  anggota keluarga  lainnya  yang  sedang menganggur. Jika dilihat berdasarkan pada sisi pengangguran tersembunyi, yaitu  orang  yang  hanya  bekerja  dua sampai  tiga  hari  dalam  seminggu, mereka  memiliki  pendapatan  yang rendah.  Sehingga,  meskipun  mereka bekerja  tetapi  pendapatan  mereka tetap  rendah,  belum  mampu  untuk memenuhi  kebutuhannya.  Hal  ini seringkali  sebagai  penyebab  dari
anak-anak  pada  penduduk  miskin terpaksa harus ikut bekerja.
Koefisien Determinasi (R 2 ) Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui sejauh mana pengaruh setiap  variabel  independen,  yang digunakan  dalam  model  terhadap variabel  dependen,  dengan  dasar pengambilan  keputusan  dari  koefisien determinasi  ditunjukkan  dalam  bentuk persentase  (Gujarati,  2016).  Nilai koefisien  determinasi  memiliki  rentang antara  1  dengan  0.  Apabila  nilai  R 2 semakin mendekati 1, maka kemampuan dari variabel independen dalam
menjelaskan  variabel  dependen  sangat kuat dan jika nilai R 2 semakin mendekati 0,  maka  kemampuan  dari  variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen  terbatas.  Kesimpulan  dari penelitian  adalah  variabel  independen yang digunakan yaitu jumlah penduduk, tingkat  inflasi,  pertumbuhan  ekonomi, dan tingkat pengangguran dapat menjelaskan  tingkat  kemiskinan  di Provinsi D.I. Yogyakarta karena nilai R 2 sebesar 0,9872 atau 98,72% dan sebesar 1,73% dijelaskan oleh variabel lain.

## PENUTUP
Berdasarkan  hasil  analisis  data dan  pembahasan  maka  kesimpulannya adalah (1) jumlah penduduk berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap  tingkat  kemiskinan  sehingga tingkat  kemiskinan  akan  menurun dengan bertambahnya jumlah penduduk. Artinya  bahwa,  dengan  adanya  bonus demografi  saat  ini,  produktivitas masyarakat  akan  meningkat  dan  taraf hidup mereka juga meningkat, sehingga mereka  dapat  terlepas  dari  jerat kemiskinan. (2) inflasi tidak berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan. Tingkat inflasi yang masih berada pada level yang wajar tidak akan
menurunkan  daya  beli  masyarakat, sehingga  naiknya  tingkat  inflasi  tidak secara otomatis langsung meningkatkan tingkat  kemiskinan.  (3)  pertumbuhan ekonomi  berpengaruh  negatif  dan signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan sehingga  tingkat  kemiskinan  akan menurun  seiring  dengan  peningkatan pertumbuhan  ekonomi.  Artinya  bahwa pertumbuhan ekonomi, yang merupakan cerminan  dari  tingkat  pendapatan,  akan meningkatkan  daya  beli  masyarakat sehingga  taraf  hidup  masyarakat  akan meningkat.  (4)  tingkat  pengangguran terbuka  tidak  berpengaruh  terhadap tingkat  kemiskinan  karena  meskipun seseorang sedang dalam kondisi menganggur  tetapi  kebutuhan  hidupnya masih  dapat  ditopang  oleh  anggota keluarga yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Adeleye, B. N., Gershon, O., Ogundipe, A., Owolabi, O., Ogunrinola, I., & Adediran,  O.  (2020).  Comparative investigation  of  the  growth- poverty-inequality trilemma in Sub- Saharan Africa and Latin American and  Caribbean  Countries. Heliyon ,
6 (12), e05631.
Algifari, A. R. (2013). Teori, Kasus dan
Solusi. Yogyakarta: BPFE . Arsyad, L. (2010). Ekonomi Pembangunan, Edisi Kelima. Yogyakarta: UPP STIE YKPN .
Badan  Pusat  Statistik.  (2016). Berita Resmi  Statistik  D.I.  Yogyakarta . https://www.bps.go.id/
Badan  Pusat  Statistik.  (2017). Berita Resmi  Statistik  D.I.  Yogyakarta . https://www.bps.go.id/
Badan  Pusat  Statistik.  (2019a). Inflasi . https://yogyakarta.bps.go.id/ Badan Pusat Statistik. (2019b). Kemiskinan . https://yogyakarta.bps.go.id/ Badan Pusat Statistik. (2019c).
Kependudukan .
https://yogyakarta.bps.go.id/ Badan  Pusat  Statistik.  (2019d). Produk Domestik Regional Bruto . https://yogyakarta.bps.go.id/ Cruz, M., & Ahmed, S. A. (2018). On the impact  of  demographic  change  on economic  growth  and  poverty. World Development , 105 , 95–106. Dama,  H.  Y.  (2016).  Pengaruh  Produk Domestik  Regional  Bruto  (PDRB) Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di Kota  Manado  (Tahun  2005-2014). Jurnal  Berkala  Ilmiah  Efisiensi , 16 (3).
Fitriani,  F.  (2018). Analisis  pengaruh tingkat investasi, belanja pemerintah,  dan  tenaga  kerja terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di Bulukumba .  Universitas  Negeri
Makassar. Ghozali,  I.  (2006). Aplikasi  analisis multivariate dengan program SPSS .  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro.
Gujarati,  D.  N.  (2016). Dasar-Dasar Ekonometrika Edisi Ketiga .
Jonnadi,  A.,  Amar,  S.,  &  Aimon,  H.
(2012). Analisis pertumbuhan ekonomi  dan  kemiskinan  di indonesia. Jurnal Kajian Ekonomi , 1 (1).
Kamus Besar Bahasa Indonesia. (2008). Departemen  Pendidikan  Nasional. Jakarta: Pusat Bahasa . https://yogyakarta.bps.go.id/ Kuncoro, M. (1997). Ekonomi Pembangunan:  Teori,  Masalah, dan  Kebijakan .  Unit  Penerbit  Dan Percetakan PN. Kuncoro, M. (2000). Ekonomi Pembangunan: Teori, Masalah dan
Kebijakan. Kebijakan. Yogyakarta: Penerbit UPP AMP YKPN . Made,  P.  I.,  Suwendra,  I.  W.,  & Yudiaatmaja,  F.  (2016).  Pengaruh Produk  Domestik  Regional  Bruto
(PDRB) dan Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Tingkat Kemiskinan. Jurnal  Manajemen Indonesia , 4 (1).
Perera, L. D. H., & Lee, G. H. Y. (2013). Have  economic  growth  and institutional  quality  contributed  to poverty and inequality reduction in Asia? Journal of Asian Economics , 27 , 71–86.
Pradana,  K.  W.  (2016).  Analisis pengaruh  tingkat  investasi,  belanja pemerintah,  dan  tenaga  kerja terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di Bulukumba. Skripsi .
Putera,  R.  A.,  &  Handayani,  H.  R. (2018). Analisis  Pengaruh  PDRB, Tingkat  Pengangguran,  Dan  IPM Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  Di Provinsi  Jawa  Tengah .  Fakultas Ekonomika dan Bisnis. Rumate,  V.  A.,  &  Engka,  D.  S.  M. (2019).  Pengaruh  Tingkat  Inflasi,
Investasi,  Pertumbuhan  Ekonomi dan Tingkat Pengangguran Terhdap Tingkat  Kemiskinan  di  Provinsi Sulawesi Utara. Jurnal Pembangunan Ekonomi Dan Keuangan Daerah , 19 (3).
Sasana,  H.  (2006).  Analisis  dampak desentralisasi fiskal terhadap pertumbuhan ekonomi di kabupaten/kota provinsi Jawa Tengah. Jurnal Dinamika Pembangunan (JDP) , 3 (Nomor 2), 146–170. Sukirno, S. (2006). Ekonomi Pembangunan:  Proses,  masalah dan dasar kebijakan .
Sukirno,  S.  (2010).  Teori  pengantar makroekonomi  edisi  ketiga. Raja Grafindo. Jakarta .
Sukirno,  S.  (2012).  Makro  ekonomi Teori  pengantar  edisi  3. Jakarta: Raja Grafindo Persada . Suliswanto, M. S. W. (2010). Pengaruh produk  domestik  bruto  (PDB)  dan
indeks  pembangunan  manusia (IPM)  terhadap  angka  kemiskinan di  Indonesia. Jurnal  Ekonomi Pembangunan , 8 (2), 357–366. Susanti,  S.  (2013).  Pengaruh  produk domestik regional bruto, pengangguran dan indeks pembangunan  manusia  terhadap kemiskinan  di  Jawa  Barat  dengan menggunakan  analisis  data  panel.
Jurnal Matematika Integratif, ISSN , 1412–6184.
Susanto,  E.,  Rochaida,  E.,  &  Ulfah,  Y.
(2018).  Pengaruh  inflasi  dan pendidikan terhadap pengangguran dan kemiskinan. Inovasi , 13 (1), 19–
27. Telasari,  M.  I.  (2018). Analisis Determinan Kemiskinan di Indonesia . Todaro,  M.  P.  (2000).  Pembangunan
Ekonomi  di  Dunia  Ketiga  Edisi Ketujuh. Jakarta: Erlangga .
Wahyuningsih,  Y.  E.,  &  Zamzami,  Z. (2014).  Analisis  Pengaruh  Produk Domestik  Regional  Bruto  dan Jumlah Penduduk Terhadap Tingkat  Kemiskinan  di  Kabupaten Nagan Raya. Jurnal Ekonomi Dan Kebijakan  Publik  Indonesia , 1 (1), 39–47.
Wirawan,  I.  M.  T.,  &  Arka,  S.  (2015). Analisis  pengaruh  pendidikan, PDRB  per  kapita,  dan  tingkat pengangguran  terhadap  jumlah penduduk miskin provinsi Bali. E- Jurnal  Ekonomi  Pembangunan Universitas Udayana , 4 (5), 44542.