Agus Tri Darmawanto(2023), Pengaruh PDRB, Pengangguran dan Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Kemiskinan di Provinsi Kalimantan, (5) 12, https://doi.org/10.46799/syntax- idea.v5i12.2797 E-ISSN: 2684-883X Published by: Ridwan Institute

## PENGARUH PDRB, PENGANGGURAN DAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA TERHADAP KEMISKINAN DI PROVINSI KALIMANTAN
Agus Tri Darmawanto
Jurusan Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi, Universitas Borneo Tarakan Email: tridrm7@gmail.com

## Abstrak
Tujuan  penelitian  ini  (i)  mengetahui  PDRB,  Pengangguran  dan  Indeks  Pembangunan Manusia secara parsial berpengaruh terhadap Kemiskinan Di Provinsi Kalimantan. (ii) mengetahui  PDRB,  Pengangguran  dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  secara  simultan berpengaruh  terhadap  Kemiskinan  Di  Provinsi  Kalimantan.  Metode  penelitian  ini menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder 2014-2022. Analsis yang digunakan dengan analisis regresi data panel. Hasil analisis, Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), pengangguran, indeks pembangunan manusia (IPM) secara parsial berpengaruh terhadap kemiskinan. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), pengangguran, indeks pembangunan manusia (IPM) secara simultan berpengaruh terhadap kemiskinan.
Kata kunci: PDRB, Pengangguran, Indeks Pembangunan Manusia, Kemiskinan

## Abstact:
The aim of this research is (i) to determine how GRDP, Unemployment and the Human Development Index partially influence poverty in Kalimantan Province. (ii) knowing that GRDP,  Unemployment  and  the  Human  Development  Index  simultaneously  influence poverty in Kalimantan Province. This research method uses a descriptive quantitative approach. The data used in this research is secondary data from 2014-2022. The analysis used  is  panel  data  regression  analysis.  The  results  of  the  analysis  show  that  Gross Regional Domestic Product (GRDP), unemployment, human development index (HDI) partially influence poverty. Gross Regional Domestic Product (GRDP), unemployment, human development index (HDI) simultaneously influence poverty.
Keywords: PDRB, Unemployment, Human Development Index, Poverty

## PENDAHULUAN
Kemiskinan  dapat  diartikan  keadaaan  saat  ketidakmampuan  seseorang  untuk memenuhi  kebutuhan  dasar  seperti,  sandang,  pangan,  tempat  tinggal  dan  kesehatan. Negara  Indonesia  sebagai  negara  berkembang  tentunya  menghadapi  permasalahan  ini. Kemiskinan  menjadi  salah  satu  agenda  yang  patut  diperhatikan  karena  secara  tersirat kemiskinan merupakan permasalahan yang dihadapi dalam mencapai salah satu tujuan pembangunan nasional dalam menciptakan keadilan dan kemakmuran bagi masyarakat yang merata secara material dan spiritual. Dari kemiskinan, bisa muncul masalah-masalah
JOURNAL SYNTAX IDEA p–ISSN: 2723-4339 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 5, No. 12, Desember 2023
sosial lain seperti meningkatnya pemukiman kumuh, pekerja seks komersial, anak jalanan yang kebanyakan adalah anak putus sekolah, tingkat kejahatan dan lain sebagainya. Oleh sebab  itu,  kemiskinan  menjadi  salah  satu  target  pembangunan  yang  perlu  dievaluasi secara berkala
Berdasarkan perkembangan kemiskinan di Provinsi Kalimantan, bahwa provinsi Kalimantan Utara kecenderungan memiliki tingkat kemiskinan yang semakin menurun, pada semester 1 maret 2020 sebesar 6,8 persen mengalami penurunan pada tahun 2022 sebesar 6,77 persen. Pada semester 2 september 2020 mangalami penurunan dari 7,41 menjadi  6,86  pada  tahun  2022  semester  2.  Kemiskinan  Provinsi  Kalimantan  Timur kecenderungan memiliki tingkat kemiskinan yang semakin meningkat, pada semester 1 maret  2020  sebesar  6,1  persen  mengalami  peningkatan  pada  tahun  2022  sebesar  6,31 persen. Pada semester 2 september 2020 msngalami penurunan dari 6,64 menjadi 6,44 pada tahun 2022 semester 2.
Kemiskinan  Provinsi  Kalimantan  Selatan  kecenderungan  memiliki  tingkat kemiskinan  yang  semakin  menurun,  pada  semester  1  maret  2020  sebesar  4,38  persen mengalami peningkatan pada tahun 2022 sebesar 4,49 persen. Pada semester 2 september 2020  mengalami  peningkatan  dari  4,38  menjadi  4,62  pada  tahun  2022  semester  2. Selanjutnya,  kemiskinan  kemiskinan  Provinsi  Kalimantan  Tengah  kecenderungan memiliki tingkat kemiskinan yang semakin menurun, pada semester 1 maret 2020 sebesar 4,82 persen mengalami peningkatan pada tahun 2022 sebesar 5,28 persen. Pada semester 2  september  2020  mengalami  peningkatan  dari  5,26  menjadi  5,32  pada  tahun  2022 semester  2.  Berikutnya  Provinsi  Kalimantan  Barat  kecenderungan  memiliki  tingkat kemiskinan  yang  semakin  menurun,  pada  semester  1  maret  2020  sebesar  7,17  persen mengalami penurunan pada tahun 2022 sebesar 6,73 persen. Pada semester 2 september 2020  mengalami  penurunan  dari  7,24  menjadi  6,81  pada  tahun  2022  semester  2. Berdasakan  grafik  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  perkembangan  Kemiskinan  di  Provinsi Kalimantan  cenderung  berfluktutatif.  Maskipun  demikian,  perkembangan  fluktuasinya tidak memiliki nilai perubahan yang relatif besar.
Adapun beberapa faktor yang mempengaruhi kemiskinan diantaranya pendapatan per kapita, pengangguran, modal manusia yang dilihat melalui IPM, dan pertumbuhan penduduk (Fadlillah et al., 2016).
Pertumbuhan ekonomi akan memberikan efek yang positif terhadap penurunan tingkat kemiskinan. Pertumbuhan ekonomi yang bersifat employment intensive atau padat karya  sehingga  akan  lebih  banyak  menyerap  tenaga  kerja  yang  nantinya  menurunkan tingkat  pengangguran  sehingga  menurunkan  kemiskinan.  Namun  sebaliknya,  jika pertumbuhan ekonomi ini bersifat capital intensive atau padat modal, maka akan terjadi peningkatan pengangguran sehingga kemiskinan akan meningkat.
Salah  satu  penyebab  kemiskinan,  dikarenakan  kurangnya  pendapatan  untuk memenuhi kebutuhan dasar seperti makanan, pakaian, perumahan dan tingkat kesehatan dan pendidikan yang dapat diterima (Dewi, 2017), (Azizah et al., 2018), (Zulham et al., 2022),  (Ferezagia,  2018).  Selain  itu,  kemiskinan  juga  berkaitan  dengan  keterbatasan lapangan  pekerjaan  dan  biasanya  yang  dikategorikan  miskin  tidak  memiliki  pekerjaan
(pengangguran).  Mengatasi  masalah  kemiskinan  tidak  dapat  dilakukan  secara  terpisah dari masalah-masalah pengangguran yang secara eksplisit berkaitan erat dengan masalah kemiskinan.
Indeks  pembangunan  manusia  sebagai  gambaran  dari  kualitas  sumber  daya manusia. Kualitas sumber daya manusia menjadi faktor terjadinya kemiskinan. Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  berguna  untuk  membandingkan  kinerja  pembangunan manusia bai kantar daerah maupun antar negara. Berdasarkan komponen yang terdapat dalam  indeks  pembangunan  manusia,  Pendidikan  sering  dikaitkan  dengan  pendapatan yang  diperoleh.  Selain  itu,  perbaikan  dalam  Kesehatan  penduduk  yang  akan meningkatkan  partisipasi  Angkatan  kerja.  Apabila  hal  tersebut  terjadi,  maka  akan meningkatkan  produktivitas  masyarakat  dan  meningkatkan  pengeluaran  untuk konsumsinya,  saat  pengeluaran  konsumsinya  meningkat,  maka  hal  tersebut  akan mengindikasikan  tingkat  kemiskinan  akan  menurun.  Sedangkan,  rendahnya  IPM  akan berdampak  terhadap  rendahnya  produktivitas  kerja  dari  penduduk.  Dengan  rendahnya produktivitas akan berdampak pada rendahnya perolehan pendapatan. Sehingga, dengan rendahnya pendapatan menyebabkan tingginya tingkat kemiskinan.
Berdasarkan uraian di atas, maka judul penelitian ini adalah “Pengaruh PDRB, Pengangguran  dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  terhadap  Kemiskinan  Di  Provinsi Kalimantan”.

## Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  merupakan  nilai  total  atas  semua output barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh suatu perekonomian di tingkat daerah baik itu yang dilakukan oleh penduduk daerah maupun penduduk dari daerah lain yang berada di daerah tersebut (Dama, 2016a).
Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) yaitu total nilai barang dan jasa akhir yang  dihasilkan  oleh  seluruh  unit  usaha  disuatu  region/wilayah  dalam  periode  waktu tertentu  (SUARDI,  2013).  PDRB  per  kapita  yaitu  pendapatan  regional  dibagi  dengan jumlah penduduk yang tinggal di region/wilayah tersebut.
Produk  Domestik  merupakan  semua  barang  dan  jasa  hasil  dari  ekonomi  di wilayah  domestik,  tanpa  memperhatikan  faktor  produksi  yang  dimiliki  penduduk  di daerah  tersebut.  Sedangkan  produk  regional  merupakan  produk  domestik  ditambah dengan pendapatan yang diterima dari luar daerah maupun luar negeri dikurangi dengan pendapatan yang di bayarkan ke luar daerah maupun luar negeri tersebut. Jadi produk regional  adalah  produk  yang  dihasilkan  karena  faktor  produksi  yang  dimiliki  oleh penduduk  suatu  daerah.  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  merupakan  nilai tambah bruto barang dan jasa yang dihasilkan suatu wilayah domestik di negara yang menyebabkan  aktivitas  ekonomi  dalam  periode  tertentu  tanpa  memperhatikan  faktor produksi  yang  dimiliki  oleh  residen  atau  non-residen.  PDRB  atas  dasar  harga  berlaku dikenal dengan PDRB nominal yang disusun berdasarkan harga berlaku yang bertujuan untuk  melihat  struktur  perekonomian.  Sedangkan  PDRB  atas  harga  konstan  (rill) berdasarkan  harga  pada  tahun  dasar  yang  bertujuan  untuk  mengukur  pertumbuhan ekonomi.  (BPS,  2016)  Gambaran  keseluruhan  mengenai  perekonomian  wilayah  dapat
diketahui  pada  PDRB.  Perekonomian  wilayah  sendiri  merupakan  peningkatan pendapatan masyarakat atau penduduk secara keseluruhan berupa kenaikan seluruh nilai tambah yang terjadi pada suatu wilayah dan kemudian dilakukan perhitungan nilai harga berlaku  namun  untuk  mengetahui  setiap  tahunnya  dinyatakan  dalam  bentuk  rill  yang artinya  dibentuk  dengan  harga  konstan.  PDRB  digunakan  sebagai  dasar  perhitungan ramalan, bermacam rasio, dan ukuran disparitas regional. Data PDRB menggambarkan kemampuan  dari  suatu  daerah  maupun  wilayah  dalam  mengelola  sumber  daya  yang dimiliki.  Maka  PDRB  yang  dihasilkan  setiap  daerah  maupun  wilayah  berbeda  karena bergantung  pada  potensi  sumber  daya  alam,  sumber  daya  manusia,  teknologi  (faktor produksi) yang dimiliki setiap daerah atau wilayah.
PDRB atas harga konstan dipakai untuk mengetahui pertumbuhan ekonomi dari tahun ke tahun atau dengan kata lain pertumbuhan ekonomi setiap tahunnya. Menurut Badan Pusat Statistik (2019), produk domestik regional bruto atas dasar harga konstan adalah  jumlah  nilai  produksi  atau  pengeluaran  dan  pendapatan  yang  dihitung  menurut harga tetap dengan menggunakan harga-harga pada tingkat dasar dengan menggunakan indeks  harga  konsumen,  sedangkan  produk  domestik  regional  bruto  atas  dasar  harga berlaku adalah jumlah nilai tambah bruto yang timbul dari seluruh sektor perekonomian di  suatu  wilayah,  yang  dimaksud  dengan  nilai  tambah  yaitu  nilai  yang  ditambahkan kepada barang dan jasa yang dipakai oleh unit produksi dalam proses produksi sebagai input.  Nilai  yang  ditambahkan  ini  sama  dengan  balas  jasa  atas  ikut  sertanya  faktor produksi  dalam  proses  produksi.  Untuk  menghitung  nilai  seluruh  produksi  yang dihasilkan suatu perekonomian dalam suatu tahun tertentu dapat digunakan memalui tiga macam pendekatan, yaitu:
1) Pendekatan Produksi Pendekatan  produksi  merupakan  jumlah  nilai  tambah  barang  dan  jasa  yang dihasilkan oleh berbagai unit produksi atau sektor di wilayah suatu Negara dalam jangka waktu tertentu.
2) Pendekatan Pengeluaran Pendekatan  pengeluaran  didefinisikan  sebagai  semua  komponen  permintaan  akhir yang terdiri dari pengeluaran konsumsi rumah tangga dan lembaga swasta nirlaba, pengeluaran  konsumsi  pemerintah,  pembentukan  modal  tetap  domestik  bruto  atau sering disebut investasi, perubahan inventori, dan ekspor neto, yaitu ekspor dikurangi impor.  Perhitungan  dalam  pendekatan  pengeluaran  dapat  menggunakan  rumus dibawah ini:
PDRB = C + I + G (E-Im) Di mana: C = Pengeluaran konsumsi rumah tangga I = Investasi (pembentukan modal) G = Pengeluaran konsumsi pemerintah E-Im = Ekspor netto (Ekspor - Impor).
3) Pendekatan Pendapatan Pendekatan  pendapatan  diartikan  sebagai  jumlah  balas  jasa  yang  diterima  oleh faktor-faktor produksi yang ikut serta dalam proses produksi di suatu Negara dalam jangka waktu tertentu. Balas jasa produksi yang dimaksud adalah: a) Upah dan gaji,
balas jasa atas tenaga kerja b) Sewa tanah, balas jasa tanah c) Bunga modal, sebagai balas jasa modal.
PDRB dapat menjadi salah satu ukuran untuk menilai kondisi perekonomian di suatu wilayah. PDRB diperoleh melalui perhitungan total nilai produk dan layanan yang diproduksi  oleh  pelaku  ekonomi  di  suatu  wilayah  (Sasana  dalam  Syahrullah,  2014). PDRB terbagi 2 yaitu atas dasar harga berlaku yang dihitung berdasarkan harga tahun berjalan, sedang PDRB atas dasar harga konstan dihitung berdasarkan harga yang berlaku tahun  tertentu  sebagai  tahun  dasar.  PDRB  harga  berlaku  merupakan  dasar  untuk mengukur  kemampuan  kapasitas  ekonomi  suatu  wilayah.  Sedangkan  PDRB  harga konstan digunakan sebagai dasar untuk menilai pertumbuhan ekonomi per tahun tanpa terpengaruh pada faktor harga. Pengangguran Pengangguran adalah penduduk yang tidak bekerja namun sedang mencari pekerjaan atau sedang mempersiapkan suatu usaha baru atau penduduk yang tidak mencari pekerjaan karena sudah diterima bekerja tetapi belum mulai bekerja (BPS dalam Segoro dan Pou, 2015).

## Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Indeks  Pembangunan  Manusia  merupakan  salah  satu  indikator  terciptanya pembangunan yang mampu mendorong pertumbuhan ekonomi. Untuk mengukur mutu modal manusia United Nation Developmet Program (UNDP) mengenalkan konsep mutu modal manusia yang diberi nama Human Development Index atau Indeks Pembangunan Manusia  (IPM).  Tingkat  pembangunan  manusia  yang  tinggi  sangat  menentukan kemampuan  penduduk  dalam  menyerap  dan  mengelola  sumber-sumber  pertumbuhan ekonomi,  baik  teknologi  ataupun  terhadap  kelembagaan  sebagai  sarana  penting  untuk mencapai pertumbuhan ekonomi (Dewi dan I Ketut, 2014). Davies dan Quinlivan (2006) berpendapat  bahwa  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  merupakan  pengukuran perbandingan  dari  harapan  hidup,  melek  huruf,  pendidikan  dan  standar  hidup  untuk semua  negara  seluruh  dunia.  IPM  digunakan  untuk  mengklarifikaskan  apakah  sebuah negara  tersebut  layak  untuk  dikatakan  sebagai  negara  maju,  negara  berkembang  atau negara terbelakang, juga untuk mengukur pengaruh kebijakan ekonomi terhadap kualitas hidup.

## Pengangguran
Pengangguran  merupakan  masalah  makroekonomi  yang  mempengaruhi kelangsungan hidup manusia secara langsung. Bagi kebanyakan orang kehilangan suatu pekerjaan merupakan penurunan suatu standar kehidupan (Riva et al., 2014). Data tingkat pengangguran diperoleh melalui perhitungan jumlah pengangguran yang dibandingkan dengan jumlah angkatan kerja pada periode tertentu.
Pengangguran merupakan hal yang akan selalu muncul didalam perekonomian, dimana  saat  pengeluaran  agregatnya  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  kemampuan faktor-faktor  produksi  yang  telah  tersedia  didalam  perekonomian  untuk  dapat menghasilkan barang-barang dan juga jasa (Prasaja, 2013). Navarrete menjelaskan dalam bukunya  “Underemployment  in  Underdeveloped  Countries”  pengangguran  dapat dilukiskan sebagai suatu keadaan dimana adanya pengalihan sejumlah faktor tenaga kerja ke bidang lain yang mana tidak akan mengurangi output keseluruhan sektor asalnya atau
dikatakan  bahwa  peoduktivitas  marginal  unit-unit  faktor  tenaga  tempat  asal  mereka bekerja adalah nol atau hampir mendekati nol atau juga negatif (Jhingan, 2014:22). Salah satu alasan pengangguran selalu muncul didalam pengangguran adalah pencarian kerja. Pencarian kerja ( job search ) adalah suatu proses seseorang untuk mencocokkan pekerja dengan pekerjaan yang sesuai dengan bakat dan juga keterampilan sesuai yang dimiliki oleh mereka. Namun, jika semua pekerja dan pekerjaan tidak ada bedanya, maka tidak menutup kemungkinan bagi para pekerja bahwa mereka cocok dengan pekerjaan apa saja, akan tetapi pada kenyataannya bakat dan juga kemampuan seseorang itu berbeda-beda (Muhtar, 2023).
Definisi pengangguran adalah angkatan kerja yang tidak memiliki pekerjaan, dan pengangguran  terbuka  adalah  pengangguran  sukarela,  atau  sengaja  menganggur  untuk mendapatkan pekerjaan yang lebih baik. Seseorang baru dikatakan menganggur bila dia ingin bekerja dan telah berusaha mencari kerja, namun tidak mendapatkannnya. Dalam ilmu  kependudukan  (demografi),  orang  yang  mencari  kerja  masuk  dalam  kelompok penduduk yang disebut angkatan kerja. Berdasarkan kategori usia, usia angkatan kerja adalah 15-64 tahun, tetapi tidak semua orang yang berusia 15-64 tahun dihitung sebagai angkatan  kerja  (Zurisdah,  2016).  Definisi  pengangguran  menurut  BPS  pengangguran terbuka  ( open  unemployment )  didasarkan  pada  konsep  seluruh  angkatan  kerja  yang mencari  perkerjaan,  baik  yang  mencari  perkerjaan  pertama  kali  maupun  yang  pernah bekerja  sebelumnya.  Sedang  pekerja  yang  digolongkan  setengah  penganggur (underemployment ) adalah pekerja yang masih mencari pekerjaan penuh atau sambilan dan mereka yang bekerja dengan jam kerja rendah. Setengah pengaggur sukarela adalah setengah  penganggur  tetapi  tidak  mencari  pekerjaan  atau  tidak  bersedia  menerima pekerjaan lain. Setengah penganggur terpaksa adalah setengah penganggur yang masih mencari  pekerjaan  atau  bersedia  menerima  pekerjaan.  Pekerja  digolongkan  setengah penganggur  parah  ( severe  underemployment) apabila  ia  masuk  setengah  menganggur dengan jam kerja kurang dari 25 jam seminggu.
a. Pengangguran dalam Sektor Informal Pengangguran terbuka biasanya terjadi pada generasi  muda  yang  baru  menyelesaikan  pendidikan  menengah  dan  tinggi.  Ada kecenderungan mareka yang baru menyelesaikan pendidikan berusaha mencari kerja sesuai dengan aspirasi mareka. Aspirasi mareka biasanya adalah bekerja di sektor modern atau di kantor, untuk mendapatkan pekerjaan itu mareka bersedia menunggu untuk  beberapa  lama,  tidak  tertutup  kemungkinan  mereka  berusaha  mencari perkerjaan  itu  di  kota  atau  di  provinsi  atau  daerah  yang  kegiatan  industri  telah berkembang. Hal ini menyebabkan angka pengangguran tinggi di perkotaan atau di daerah kegiatan industri atau sektor modern berkembang. Sebaliknya pengangguran terbuka  rendah  di  daerah  atau  provinsi  yang  tumpu  pada  sektor  pertanian.  Hal tersebut penyediaan pekerjaan di sektor informal oleh sebab rendahnya pendidikan dan kurang menjamin kelangsungan hidup.
b. Pengukuran Tingkat Pengangguran Badan statistik negara mengelompokkan orang dewasa  pada  setiap  rumah  tangga  yang  disurvei  ke  dalam  satu  kategori  berikut. 1).Bekerja  2.  Pengangguran  3.  Tidak  termasuk  angkatan  kerja  Setelah
mengelompokkan  seluruh  individu  yang  disurvei  ke  dalam  tiga  kategori  tersebut, badan  statistik  negara  menghitung  berbagai  statistik  untuk  merangkum  kondisi angkatan kerja. Angkatan kerja ( labor force ) adalah jumlah orang yang berkerja dan tidak berkerja
Angkatan  kerja  =  Jumlah  orang  yang  bekerja  +  Jumlah  yang  tidak  bekerja. Tingkat pengangguran (unemployment rate) adalah persentase angkatan kerja yang tidak bekerja:
Tingkat Pengangguran = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑔𝑔𝑢𝑟𝑎𝑛 / 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎 𝑥 100.Setelah  itu,  tingkat  pengangguran  untuk  seluruh  populasi  penduduk  dewasa  dan untuk kelompok yang lebih sempit, seperti laki-laki dan perempuan dapat dihitung.

## Kemiskinan
Kemiskinan  berkaitan  dengan  pemenuhan  kebutuhan  pokok  makanan  dan  non makanan  berdasarkan  pengeluaran  (Leonita  &  Sari,  2019a).  Penduduk  masuk  dalam kategori miskin berdasarkan pada angka pengeluaran rata-rata per orang per bulan yang berada dibawah batas kemiskinan yang ditetapkan oleh pemerintah. Garis Kemiskinan (GK)  dihitung  berdasarkan  indikator  nilai  biaya  atas  kebutuhan  asupan  makanan (sebanding  dengan  2100  kkal)  dan  non  makanan  (sandang,  papan,  kesehatan  dan pendidikan).
Kemiskinan adalah suatu situasi dimana seseorang atau rumah tangga mengalami kesulitan untuk memenuhi kebutuhan dasar, sementara lingkungan penduduknya kurang memberikan peluang untuk meningkatkan kesejahteraan secara berkesinambungan atau untuk keluar dari kerentanan (Sueca, 2020), (Hasibuan & Rujiman, 2020), (Firdaus & Rahadian, 2015).

## Hubungan PDRB dengan Kemiskinan
Menurut  Bintang  &  Woyanti,  (2018)  menunjukkan  bahwa  PDRB  memiliki hubungan negatif dengan kemiskinan. Artinya bahwa dengan adanya peningkatan PDRB maka akan menurunkan kemiskinan.
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan  kondisi  perkembangan  kegiatan  dalam perekonomian  yang  dapat  menyebabkan  peningkatan  produksi  pada  aspek  barang  dan jasa  serta  meningkatnya  kemakmuran  masyarakat.  Produk  Domestik  Regional  Bru  to menjadi  salah  satu  indikator  yang  penting  untuk  dapat  mengetahui  bagaimana  kondisi perekonomian  pada  suatu  daerah  dalam  suatu  periode  tertentu.  Pertumbuhan  ekonomi yang tinggi dan berkelanjutan diharapkan dapat meningkatkan kesejahteraan yang dapat dilakukan  melalui  peningkatan  kesempatan  kerja  sehingga  terciptanya  penambahan pendapatan dan penurunan tingkat kemiskinan (Dama, 2016b)

## Hubungan Pengangguran dengan Kemiskinan
Menurut (GANI, 2022), efek buruk dari pengangguran adalah mengurangi pendapatan masyarakat  yang  pada  akhirnya  mengurangi  tingkat  kemakmuran  yang  telah  dicapai seseorang.  Semakin  turunnya  kesejahteraan  masyarakat  karena  menganggur  tentunya akan meningkatkan peluang mereka terjebak dalam kemiskinan karena tidak memiliki pendapatan. Apabila pengangguran di suatu negara sangat buruk, kekacauan politik dan
sosial  selalu  berlaku  dan  menimbulkan  efek  yang  buruk  bagi  kepada  kesejahteraan masyarakat dan prospek pembangunan ekonomi dalam jangka panjang.

## Hubungan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dengan Kemiskinan
Zuhdiyaty  dan  David  K.  (2017),  dimana  hasil  penelitiannya  menunjukkan  adanya pengaruh  negatif  yang  signifikan  dari  IPM  terhadap  kemiskinan.  Hal  tersebut  selaras dengan  Arsyad  (2010),  yang  mengemukakan  bahwa  salah  satu  strategi  pengentasan kemiskinan adalah dengan pembangunan sumber daya manusia. IPM merupakan ukuran untuk  pembangunan  mansusia,  apabila  IPM  meningkat  maka  kualitas  sumber  daya mausianya pun juga ikut meningkat, sehingga menyebabkan produktivitasnya pun juga ikut  meningkat.  Karena  produktivitas  meningkat,  menyebabkan  kesejahteraan masyarakat juga meningkat, dengan demikian kemiskinan moneter akan berkurang.

## Kajian Empiris
Leonita  &  Sari,  (Leonita  &  Sari,  2019b)  dengan  judul  Pengaruh  PDRB, Pengangguran dan Pembangunan Manusia Terhadap Kemiskinan di Indonesia. Tujuan penelitian memverifikasi apakah produk domestik regional bruto, tingkat pengangguran, dan IPM memberikan kontribusi pada kemiskinan pada 34 provinsi di Indonesia selama periode 2011-2017. Metode regresi dengan data panel dilakukan dengan menggunakan aplikasi E-views. Hasil uji chow dan hausman menyimpulkan model efek tetaplah yang digunakan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  laju  PDRB,  IPM,  dan  pengangguran  secara simultan memberikan pengaruh pada kemiskinan. Pengujian secara parsial menunjukkan tingkat kemiskinan dipengaruhi oleh laju PDRB dan pengangguran. Sedangkan IPM tidak berpengaruh  terhadap  kemiskinan.  Pemerintah  diharapkan  fokus  dalam  meningkatkan pendapatan  daerah.  Dengan  pendapatan  daerah  meningkat,  maka  diharapkan pengangguran  berkurang  dan  tingkat  kemiskinan  juga  berkurang.  IPM  juga  tentunya memiliki  peran  dalam  meningkatkan  pendapatan  daerah  karena  dengan  membangun manusia yang baik diharapkan akan meningkatkan standar hidup masyarakat.
Andhykha et al., (Andhykha et al., 2018) dengan judul Analisis Pengaruh PDRB, Tingkat  Pengangguran,  dan  IPM  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Provinsi  Jawa TengahPenelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  bagaimana  dan  seberapa  besar pengaruh  populasi  variabel,  PDRB,  Indeks  Pembangunan  Manusia  dan  pengangguran terhadap  tingkat  kemiskinan  di  kabupaten/kota  di  Jawa  Tengah.  Model  regresi  yang digunakan  adalah  Ordinary  Least  Squares  Regresi  dengan  menggunakan  panel  data menggunakan  pendekatan  fixed  effects.  Penelitian  ini  menggunakan  dummy  tahun sebagai salah satu variabel. Penggunaan tahun dummy dalam penelitian ini adalah untuk melihat variasi dalam tingkat kemiskinan dari waktu ke waktu di Jawa Tengah.
Hasil  penelitian  menunjukkan  variabel  populasi  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Jawa  Tengah,  PDRB  secara  negatif  dan signifikan  mempengaruhi  laju  kemiskinan  di  Jawa  Tengah,  Indeks  Pembangunan Manusia negatif dan signifikan mempengaruhi tingkat kemiskinan di Jawa Tengah dan pengangguran  secara  negatif  dan  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat kemiskinan di Jawa Tengah.
Prasetyo, (2021), dengan judul pengaruh pengangguran, PDRB dan IPM terhadap Kemiskinan  di  Jawa  Tengah  (2010-2018).  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah:  melihat pengaruh  pengangguran,  PDRB,  dan  IPM  terhadap  kemiskinan  Penelitian  ini menggunakan data dari tahun 2010 sampai dengan tahun 2018 dengan periode tahunan. Penelitian ini menggunakan metode analisis regresi panel data. Variabel yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  kemiskinan  sebagai  variabel  dependen  dan  variabel independen yaitu pengangguran, PDRB, dan IPM. Hasil penelitian menunjukan semua variabel  independen  mempengaruhi  variabel  dependen.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan bahwa pengangguran mempunyai pengaruh positif yang tidak signifikan terhadap  kemiskinan.  PDRB  mempunyai  pengaruh  negatif  yang  signifikan  terhadap kemiskinan.  Sedangkan  IPM  berpengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap kemiskinan.  Kata  kunci:  Kemiskinan,  Pengangguran,  IPM,  PDRB,  Panel  Data,  Jawa Tengah.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Desain Penelitian
Adapun desain penelitian ini dengan menggunakan pendekatan kuantitatif. Menurut Sugiyanto,  (2017)  menjelaskan  metode  penelitian  merupakan  “cara  ilmiah  untuk mendapatkan  data  dengan  tujuan  dan  kegunaan  tertentu.  Cara  ilmiah  berarti  kegiatan penelitian itu didasarkan pada ciri-ciri keilmuan, yaitu rasional, empiris, dan sistematis”. Rasional berarti kegiatan penelitian itu dilakukan dengan cara-cara masuk akal, sehingga terjangkau oleh penalaran manusia. Empiris berarti cara-cara yang dilakukan itu dapat diamati oleh indera manusia, sehingga orang lain dapat mengamati dan mengetahui cara- cara  yang  digunakan.  Sistematis  artinya  proses  yang  digunakan  dalam  penelitian  itu menggunakan langkah-langkah tertentu yang bersifat logis.

## Objek Penelitian
Objek  dalam  penelitian  ini  yaitu  kemiskinan,  Produk  Domestik  Regional  Bruto (PDRB)  dengan  harga  konstan,  pengangguran  dan  indeks  pembangunan  manusia  di wilayah  Kalimantan,  yang  meliputi  Provinsi  Kalimantan  Barat,  Kalimantan  Tengah, Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur, dan Kalimantan Utara pada tahun 2014-2022.

## Data penelitian Jenis dan Sumber Data
Adapun jenis data yang digunakan dalam penelitiian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari website badan pusat statistik di wilayah Kalimantan. Jenis data penelitian dengan  menggunakan  data  panel  yang  meliputi  5  Provinsi  yang  ada  di  Kalimantan, dengan  data  kurun  waktu  ( Time  Series yaitu  tahun  2014  sampai  dengan  tahun  2022. Dimana data yang akan dicari yaitu data PDRB, Pengangguran, IPM dan Kemiskinan.

## Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel
1. Produk  Domestik  Regional  Bruto  (Y)  dalam  penelitian  ini  adalah  perkembangan yang menunjukkan jumlah PDRB ADHK 2000 dalam kurun waktu 10 tahun yaitu dari tahun 2014 sampai dengan tahun 2022 yang dinyatakan dalam satuan rupiah.
2. Pengangguran  daalam  penelitian  ini  adalah  tingkat  pengangguran  terbuka  adalah persentase jumlah pengangguran terhadap jumlah angkatan kerja dalam persen.
3. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) atau Human Development Index ( HDI) adalah pengukuran perbandingan dari harapan hidup, melek huruf, pendidikan dan standar hidup .(poin).

## Metode Analisis Data
Dengan menerapkan proses estimasi pada data panel, maka secara bersamaan peneliti dapat mengestimasi karakteristik individu dengan memperhatikan adanya dinamika antar waktu  dari  masing-masing  variable  dalam  penelitian.  Adapun  model  regresi  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Kemiskinanit = a + b 1 PDRBit + b 2 Pengangguranit +IPMit + eit Keterangan:
Y it = Kemiskinan (ribu jiwa) PDRB it = PDRB ADHK ( satuan miliar rupiah) Pengangguran it =Tingkat Pengangguran Terbuka ( persen) IPM it = Indeks Pembangunan Manusia (Poin)
Teknik data panel merupakan penggabungan jenis data croos section dan time series. Dalam  penelitian  ini  ada  tiga  model  asumsi  untuk  meregresikan  data  data  panel  yaitu Common  Effect  Model , Fixed  Effect  Model ,  dan Random  Effect  Model .  Adapun persamaan model data panel adalah sebagai berikut:

## Metode Analisis Data
Penulis dalam penelitian ini menggunakan regresi data panel, dimana Tujuan hasil dari regresi ini agar peneliti mengetahui hasil dari pencapaian paian hipotesis yang sudah dibuat oleh peneliti. Analisis data panel merupakan gabungan antara data croos section dengan  data time  series. Data  time  series  adalah  data  yang  berdasarrkan  kurun  waktu tertentu (Tahun atau Bulan). Sedangkan data cross section adalah data yang diambil pada waktu yang sama pada beberapa daerah yang dapat diakses pada situs web resmi BPS kabupaten/kota Provinsi Kalimantan.
Dengan menerapkan proses estimasi pada data panel, maka secara bersamaan peneliti dapat mengestimasi karakteristik individu dengan memperhatikan adanya dinamika antar waktu  dari  masing-masing  variable  dalam  penelitian.  Adapun  model  regresi  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Yit = a + b 1 PDRB it + b 2 Pengangguran it +IPM it e it Keterangan : Y it = Kemiskinan(ribu jiwa) PDRB it =PDRB ADHK ( satuan rupiah) Pengangguran it =TingkatPengangguran Terbuka ( persen) IPM it =Indeks Pembangunan Manusia a = Konstanta
b = Koefisien Regresi i = Provinsi
t = Tahun
E   = Error Term
Berdasarkan  ulasan  dari  formula  diatas  diketahui  variabel  Dependen  adalah Kemiskinan  dan  variable  independennya  adalah  PDRB,  Pengangguran  dan  Indeks Pembangunan Manusia.

## Analisis Regresi Data Panel
Menurut  Gujarati  dalam  Ghozali  (2017:195)  bahwa  teknik  data  panel  merupakan penggabungan  jenis  data croos  section dan  time  series.  Dalam  penelitian  ini  ada  tiga model  asumsi  untuk  meregresikan  data  data  panel  yaitu Common  Effect  Model , Fixed Effect  Model ,  dan Random  Effect  Model .  Adapun  persamaan  model  data  panel  adalah sebagai berikut:

## Common Effect Model (CEM)
Common Effect Model adalah  model  regresi  data  panel,  yaitu  penggabungan  data time  series dan cross  section dengan  melihat  kuadrat  yang  paling  kecil  dan  dapat menggunakan metode pooled least square . Berikut adalah asumsi common effect model :
Yit = a + b 1 X 1it + b 2 X 2it + b 3 X 3it e it Keterangan : Y   = Kemiskinan (Variabel Dependent) a = Konstanta b = Koefisien Regeresi
X 1 = Variabel PDRB X 2 = Variabel Pengangguran X 3 = Variabel IPM i = Croos Section t  = Time Series e = Error
Fixed Effect Model (FEM)
Fixed Effect Model adalah model regresi data panel yang memiliki efek yang berbeda antar  individu  dan  individu  yang  merupakan  parameter  tidak  diketahui  dan  dapat diestimasi melalui teknik least square dummy . Berikut adalah asumsi Fixed Effect Model : menggunakan metode pooled least square . Berikut adalah asumsi Fixed effext model : Yit = a + b 1 X 1it + b 2 X 2it + b 3 X 3it e it Keterangan:
Y = Kemiskinan (Variabel Dependent) a
= Konstanta b
= Koefisien Regeresi
X 1 = Variabel PDRB X 2 = Variabel Pengangguran
X 3 = Variabel IPM i = Croos Section t   = Time Series e = Error
Random Effect Model (REM)
Random Effect Model adalah model regresi data panel yang memilikii peredaan dengann fixed effect model , dalam mengunakan random effect model mampu menghemat pemakaiaan  derajat  kebebasan  sehingga  esstimasi  dapat  lebih  efisien. Random  effect model menggunaakan generalized  least  square sebagai  pendugaan  parameter.  Berikut adalah asumsi Random Effect Modell : menggunakan metode pooled least square . Berikut adalah asumsi common effect model :
Yit = a + b 1 X 1it + b 2 X 2it + b 3 X 3it e it Keterangan : Y = Kemiskinan (Variabel Dependent)
a = Konstanta b = Koefisien Regeresi X 1 = Variabel PDRB X 2 = Variabel Pengangguran X 3 = Variabel IPM i = Croos Section t   = Time Series e = Error

## Pemilihan Model Regresi Data Panel

## a. Uji Chow
Uji Chow merupakan pengujian untuk menentukan jenis model mana yang lebih baik akan dipilih yaitu fixed effect model (FEM) atau common effect model (CEM). Dalam menentukan model regresi data panel yaitu dengan melihat nilai dari residual sum of square (RSS). Adapun hipotesis dalam pengujian ini sebagai berikut: Ho : model common effect Ha : model fixed effect
Menurut  Widarjono  (2010)  untuk  mengetahui  terjadinya  penolakan  terhadap hipotesis  yaitu  dengan  menggunakan  F-statistik.  Adapun  perumusan  uji  Chow sebagai berikut:
(RSS 1 – RSS 2 ) / m CHOW =
(RSS 2 ) / (n - p)
Keterangan:
RSS 1 : Residual sum of squares model common effect RSS 2 : Residual sum of squares model fixed effet P : Jumlah parameter N : Jumlah observasi
Jika nilai F-statistik lebih besar dari nilai kritisnya, maka Ho di tolak sehingga model fixed effect lebih baik, sebaliknya Jika nilai F-statistik lebih besar dari nilai kritisnya, maka Ha di terima sehingga model fixed effect yang akan dipilih (lebih baik).
b. Uji Hausman
Uji  Hausman  merupakan  pengujian  yang  dilakukan  untuk  menentukan  jenis model yang akan dipilih atau yang lebih baik yaitu antara fixed effeect model (FEM) atau random effect model (REM). Adapun pengujian hipotesis yang akan dilakukan sebagai berikut: model random effect Ha : model fixed effect
Menurut  Widarjono  (2010)  untuk  mengetahui  terjadinya  penolakan  terhadap hipotesis yaitu dengan menggunakan F-statistik uji Hausman. Adapun perumusan uji Chow sebagai berikut:
m = q^ Var(q^) -1 q^ Keterangan: q^   = [ b ^ - b ^ GLS ] ;
Var(q^) = Var( b ^) – Var( b ^ GLS )
Jika nilai F-statistik lebih besar dari nilai kritisnya (Chi-square), maka Ho di tolak sehingga model fixed effect lebih baik, sebaliknya Jika nilai F-statistik lebih kecil dari  nilai  kritisnya,  maka  Ha  di  terima  sehingga  model random  effect yang  akan dipilih (lebih baik).
c. Uji Lagrange Multiplier
Uji Lagrange  Multiplier merupakan  pengujian  yang  dilakukan  untuk menentukan jenis odel yang akan dipilih atau yang lebih baik yaitu antara random effect  effect model  (REM)  atau common  effect model  (CEM).  Aadapun  pengujian hipotedidnya adalah sebagai berikut:
Ho : Model Random Effect Ha : Model Common Effect Pengujian Hipotesis a. Uji Parsial (Uji t)
Uji  t  atau  biasa  di  kenal  dengan  uji  parsial,  yaitu  digunakan  untuk  menguji bagaimana pengaruh masing-masing variabel dependen secara individu terhadapa variabel  independentnya.  Dalam  penelitian  ini  uji  t  digunakan  untuk  menguji signifikan hubungan antara variabel X dan Y, apakah PDRB (X 1 ), Penganggguran (X 2 ) dan IPM (X 3 ) memiliki pengaruh terhadap Kemiskinan (Y) secarah individu atau parsial. Adapun karakteristik pengujian Uji t sebagai berikut:
1) Jika t hitung (>) t tabel, maka Ho di tolak dan Ha diterima atau bisa dikatakan sifnifikan, artinya secara parsial PDRB (X 1 ), Pengangguran (X 2 ) dan IPM (X 3 ) berpengaruh signifikan terhadap Kemiskinan (Y), maka hipotesis diterima.
2) Jika t hitung (<) t tabel, maka Ho diterima dan Ha ditolak maka dikatakan tidak signifikan, artinya secara parsial PDRB (X 1 ), Pengangguran (X 2 ) dan IPM (X 3 ) tidak berpengaruh signifikan terhadap Kemiskinan (Y), maka hipotesis ditolak
b. Uji Simultan (Uji F)
Menurut (Ghozali, 2011), uji F pada penelitian digunakan untuk menguji dan mengetahui  tingkat  signifikan  pengaruh  varibael-variabel  independent  secara keseluruhan  terhadap  variabel  dependen.  Dalam  penelitian  ini  uji  F  digunakan untuk menguji variabel independen PDRB (X 1 ), Pengangguran (X 2 ) dan IPM (X 3 ) secara  bersama-sama  berpengaruh  terhadap  Kemiskinan(Y).  jika  variabel independent  (X)  secara  simultan  mempunyai  terhadap  variabel  dependen  (Y). Adapun kriteria uji F sebagai berikut. Dengan membandingkan nilai F hitung dan F tabel:
1) Jika F hitung variabel independen (X) > F tabel maka Ho ditolak.
2) Jika F hitung variabel independent (X) < F tabel maka Ho diterima.
Apabila nilai probabilitas F-stat > dari a 0,05 (5%) maka secara keseluruhan PDRB,  Pengangguran  dan  IPM  tidak  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan terhadap Kemiskinan, artinya Ho ditolak. Dan apabila nilai probabilitas F-stat < a 0,05  (5%)  maka  secara  keseluruhan  variabel  independen  mempunyai  pengaruh yang  signifikan  terhadap  variabel  dependen,  artinya  secara  keseluruhan  PDRB, Pengangguran  dan  IPM  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap Kemiskinan.
c. Uji Koefisien Determinasi (R2)
Dalam  mengukur  presentase  variasi  atau  keragaman  total  dalam  variabel dependen  Y  (variabel  yang  dipengaruhi)  yang  dapat  dijelaskan  oleh  variasi  atau keragaman  variabel  independent  X  (variabel  yang  mempengaruhi).  besaran koefisien determinasi (R 2 ) adalah 0 sampai dengan 1. Semakin besar nilai koefisien determinasi mendekati 1, maka semakin besar pula pengaruh variabel independent terhadap  variabel  dependennya  (Ghozali,  2012).  Adapun  rumus  koefisien determinasi sebagai berikut:
R 2 = ../ ..0 Keterangan :
R 2 = Koefisien Determinasi SS = SS Regression SST = SS Total

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 1. Uji Normalitas

## Sumber: Data Diolah, 2022
Berdasarkan  probability  signifikansi  menunjukkan  nilai  0,107247  >  0,05, artinya  nilai  probabilitas  signifikasi  0,107247  lebih  besar  dari  0,05,  maka  data berdistribusi normal.
d. Multikolinieritas
Tabel.1
X1
X2 X3 X1 1.00000 0 0.18112 1 - 0.084983 X2 0.18112 1 1.00000 0 0.62535 4 X3 - 0.084983 0.62535 4 1.00000 0 Sumber: Data Diolah, 2022
Berdasrkan matrix korelasi antar variabel bebas tersebut, terlihat bahwa nilai koefisien antar variabel X 1, X 2, X 3, yang cukup rendah dengan kriteria pengambilan keputusan  koefisien  korelasi  <  0,85,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model persamaan regresi ini telah terbebas dari multikolinieritas.
e. Uji Heteroskedastisitas
Tabel 2. Uji Heterokedastisitas
0 2 4 6 8 10 -20 -10 0 10 20 30 Series: Standardized Residuals Sample 2014 2022 Observations 45 Mean -6.81e-16 Median -0.270016 Maximum   27.96881 Minimum  -23.78922 Std. Dev.    10.03463 Skewness    0.539951 Kurtosis    4.102397 Jarque-Bera  4.465249 Probability  0.107247

## f. Uji Autokorelasi
Pengujian Autokorelasi bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat korelasi antara satu variabel gangguan dengan variabel gangguan yang lain.
Berdasarkan uji autokorelasi diperoleh 1.093, yang menunjukkan bahwa nilai diantara -2 dan 2 maka tidak terjadi autokorelasi.
g. Pemilihan Model Regresi Data Panel
Sebelum melakukan estimasi maka perlu dilakukan pemilihan model regresi teebaik. Pemilihan regresi terbaik dilakukan untuk mendapatkan hasil estimasi yang sesuai. Proses ini dilakukan melalui dua tahap yaitu pada tahap pertama dilakukan uji  chow  untuk  membandingkan  hasil  estimasi  antara  metode fixed  effext dan metode common effect, dan pada tahap kedua dilakukan uji hausman yaitu dengan membandingkan hasil estimasi antara metode fixed effect dengan metode random effect, lalu  tahap  ketiga  dilakukan  uji  legrange  multiplier  yaitu  dengan membandingkan  hasil  estimasi  antara  metode random  effect dengan  metode common effect .
Dalam  pengujian  ini  dilakukan  dengan  hipotesis  yaitu  H 0 sebagai  model Common  Effect dan  H 1 sebagai  model Fixed  Effect. Dengan  bantuan software Eviews 13.0 diperoleh nilai prob. chi-square untuk estimasi uji chow adalah sebesar
Dependent Variable: RESABS Method: Panel Least Squares Date: 12/10/23   Time: 03:26 Sample: 2014 2022
Periods included: 9 Cross-sections included: 5 Total panel (balanced) observations: 45 Variable Coefficient  Std. Error  t-Statistic  Prob. C 2.934469  3.987463  0.735924  0.4660 X1 0.138299  0.285130  0.485037  0.6302 X2 0.098667  0.069586  1.417910  0.1638 X3 -0.063871  0.025298  -2.524691  0.0155 R-squared 0.159304     Mean dependent var 0.5432 17 Adjusted R-squared  0.097789     S.D. dependent var 0.4160 71 S.E. of regression 0.395204     Akaike info criterion 1.0658 57 Sum squared resid  6.403629     Schwarz criterion 1.2264 49 Log likelihood -19.98179     Hannan-Quinn criter. 1.1257 24 F-statistic 2.589698     Durbin-Watson stat 0.2069 81 Prob(F-statistic) 0.065814
0.0000 karena nilai prob. chi -square < 0,05, maka H 0 Common Effect Model ditolak dan H 1 Fixed Effect Model diterima. Maka dapat disimpulkan bahwa model yang digunakan adalah Fixed Effect Model.
h. Uji Hausman
Uji hausman digunakan untuk mengetahui apakah teknik regresi data panel dengan dengan Random Effect Model lebih baik dari pada model regresi dengan Fixed Effect Model. Dalam pengujian ini dilakukan dengan hipotesis H0 sebagai Random Effect Model dan H1 sebagai Fixed Effect Model.
Uji hausman digunakan untuk mengetahui apakah teknik regresi data panel dengan dengan Random Effect Model lebih baik dari pada model regresi dengan Fixed  Effect  Model. Dalam  pengujian  ini  dilakukan  dengan  hipotesis  H 0 sebagai Random Effect Model dan H 1 sebagai Fixed Effect Model.
Dengan bantuan software Eviews 13.0 diperoleh nilai prob.chi-square untuk hasil  estimasi  uji  hausman  sebesar  0.0318,  karena  nilai prob.chi-square <  0,05, maka  H 0 ditolak  dan  H 1 diterima.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang digunakan adalah Fixed Effect Model.
Berdasarkan  hasil  pemilihan  model  terbaik  yaitu Common  Effect  Model , Fixed  Effect  Model ,  dan Random  Effect  Model dapat  disimpulkan  bahwa Fixed Effect Model lebih baik dari pada Common Effect Model dan Random Effect Model . Sehingga, Fixed Effect adalah model yang terbaik dalam analisis regresi data panel.

## Hasils Analisis Regresi Data Panel
Berdasarkan  hasil  pemilihan  model  terbaik  yaitu Common  Effect  Model , Fixed Effect Model , dan Random Effect Model dapat disimpulkan bahwa Fixed Effect Model yang terbaik dalam analisis regresi data panel.
Pengaruh PDRB Terhadap Kemiskinan.
Pengaruh PDRB (X 1 ) terhadap kemiskinan (Y) didapatkan nilai t-statistik sebesar- 3.988 dengan nilai probabilitas 0,003 dan t-tabel sebesar 1,6828 yang diperoleh dari nilai tabel  dengan  rumus  df  =  n  –  k  =  45  –  4  =  41,  dengan  tingkat  signifikan  yang dipersyaratkan 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa tingkat PDRB (X 1 ) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan karena nilai t-statistik > t-tabel dan prob. t- statistik t hitung 398861 >1.6828 atau probability 0,0003 < 0,05) maka (Ho ditolak dan Ha diterima). Maka, dapat disimpulkan bahwa PDRB berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan.
Pengaruh Tingkat Pengangguran Terhadap Kemiskinan.
Pengaruh pengangguran (X 2 ) terhadap kemiskinan (Y) didapatkan nilai t-statistik sebesar 3,259 dengan nilai probabilitas 0,0024 dan t-tabel sebesar 1,683 yang diperoleh dari nilai tabel dengan rumus df = n – k = 45 – 4 = 41, dengan tingkat signifikan yang dipersyaratkan 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa tingkat pengangguran (X 2 ) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan karena nilai t-statistik > t-tabel dan prob. t-statistik t hitung 3.259 >1.683 atau probability 0,0024 < 0,05) maka (Ho ditolak dan Ha diterima). Maka, dapat disimpulkan bahwa tingkat pengangguran berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan.

## Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Kemiskinan.
Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (X 3 ) terhadap kemiskinan (Y) didapatkan nilai t-statistik sebesar 3,3748 dengan nilai probabilitas 0,0017 dan t-tabel sebesar 1,683 yang diperoleh dari nilai tabel dengan rumus df = n – k = 45 – 4 = 41, dengan tingkat signifikan  yang  dipersyaratkan  0,05.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  indeks pembangunan manusia (X 3 ) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan karena nilai t-statistik > t-tabel dan prob. t-statistik t hitung 3.3748 >1.683 atau probability 0,0017  <  0,05)  maka  (Ho  ditolak  dan  Ha  diterima).  Maka,  dapat  disimpulkan  bahwa indeks pembangunan manusia berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan.
Pengaruh PDRB, Tingkat Pengangguran dan Indeks Pembangunan Manusia secara simultan terhadap kemiskinan
Berdasarkan tabel F, maka diperoleh nilai F-tabel dengan df pembilang 3, df 41 penyebut α 5% (0,05) adalah 2,83 dan F-hitung diperoleh nilai 110,13 (110,13 > 2,83). Selain itu nilai prob. F-statistik adalah 0,0000 dimana nilai ini lebih kecil dari tingkat signifikan  α  =  5%  atau  0,05  (0,0000  <  0,05)  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel PDRB,  tingkat  pengangguran  dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  secara  simultan berpengaruh singnifikan terhadap kemiskinan.

## KESIMPULAN
Hasil  analisis  regresi  data  panel,  pemilihan  model  yang  terbaik  dengan menggunakan fixed effect model , menunjukkan bahwa PDRB, tingkat pengangguran dan IPM  secara  parsial  berpengaruh  signifikan  terhadap  kemiskinan. PDRB,  tingkat pengangguran dan IPM secara simultan berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan.

## BIBLIOGRAFI
Andhykha, R., Handayani, H. R., & Woyanti, N. (2018). Analisis Pengaruh PDRB, Tingkat Pengangguran, dan IPM Terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah. Media Ekonomi Dan Manajemen , 33 (2).
Azizah, E. W., Sudarti, S., & Kusuma, H. (2018). Pengaruh pendidikan, pendapatan perkapita dan jumlah penduduk terhadap kemiskinan di Provinsi Jawa Timur. Jurnal Ilmu Ekonomi ,
2 (1), 167–180.
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).
Dama, H. Y. (2016a). Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Terhadap Tingkat Kemiskinan di Kota Manado (Tahun 2005-2014). Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 16 (3).
Dama, H. Y. (2016b). Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Terhadap Tingkat Kemiskinan di Kota Manado (Tahun 2005-2014). Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 16 (3).
Dewi, N. , Y. Y. , & I. R. Y. (2017). Pengaruh kemiskinan dan pertumbuhan ekonomi terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Riau (Doctoral dissertation, Riau University).
Fadlillah, N., Dewi, A. S., & Sukiman, S. (2016). Analisis pengaruh pendapatan per kapita, tingkat  pengangguran,  IPM  dan  pertumbuhan  penduduk  terhadap  kemiskinan  di  Jawa Tengah tahun 2009-2013. Eko-Regional: Jurnal Pembangunan Ekonomi Wilayah , 11 (1).
Ferezagia, D. V. (2018). Analisis tingkat kemiskinan di Indonesia. Jurnal Sosial Humaniora Terapan , 1 (1), 1.
Firdaus,  M.,  &  Rahadian,  R.  (2015).  Peran  istri  nelayan  dalam  meningkatkan  pendapatan rumah  tangga  (Studi  kasus  di  Desa  Penjajab,  Kecamatan  Pemangkat,  Kabupaten Sambas). Jurnal Sosial Ekonomi Kelautan Dan Perikanan , 10 (2), 241–249.
Gani, K. A. (2022). Analisis Pengaruh Tingkat Pengangguran Terbuka, Kesempatan Kerja Dan  Tingkat  Pendidikan  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  Di  Kabupaten  Aceh  Barat (Doctoral Dissertation, Upt Perpustakaan).
Hasibuan, L. S., & Rujiman, S. (2020). Analisis Determinan Indeks Pembangunan Manusia (Ipm) Di Indonesia. Jurnal Penelitian Pendidikan Sosial Humaniora , 5 (2), 139–141.
Leonita, L., & Sari, R. K. (2019a). Pengaruh PDRB, pengangguran dan pembangunan manusia terhadap  Kemiskinan  Di  Indonesia. ISOQUANT:  Jurnal  Ekonomi,  Manajemen  Dan Akuntansi , 3 (2), 1–8.
Leonita, L., & Sari, R. K. (2019b). Pengaruh PDRB, pengangguran dan pembangunan manusia terhadap  Kemiskinan  Di  Indonesia. ISOQUANT:  Jurnal  Ekonomi,  Manajemen  Dan Akuntansi , 3 (2), 1–8.
Muhtar,  M.  (2023).  Anteseden  Pertumbuhan  Penduduk,  Tingkat  Pendidikan  dan  Tingkat Pengangguran  Terbuka  Terhadap  Kemiskinan  di  Kecamatan  Kalumpang  Kabupaten Mamuju. GROWTH Jurnal Ilmiah Ekonomi Pembangunan , 2 (1), 39–46.
Prasetyo,  P.  A.  W.  ,  &  W.  N.  (2021). Pengaruh  Pengangguran,  Pdrb,  Dan  Ipm  Terhadap Kemiskinan  Di  Jawa  Tengah  (2010-2018)  (Doctoral  dissertation,  UNDIP:  Fakultas Ekonomika dan Bisnis).
Riva, V. A., Kadir, H., & Setiawan, D. (2014). Pengaruh tingkat pengangguran dan tingkat upah  minimum  provinsi  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Riau. Jurnal  Online Mahasiswa (JOM) Bidang Ilmu Ekonomi , 1 (2), 1–15.
Suardi, F. H. (2013). Produk Domestik Regional Bruto Hijau Sub Sektor Kehutanan Tingkat Dusun  (Studi  Kasus  Dusun  Lemoa  Desa  Pattalikang  Kecamatan  Manuju  Kabupaten Gowa) (Doctoral dissertation, Universitas Hasanuddin).
Sueca, I. N. (2020). Implementasi Kebijakan Program Keluarga Harapan dalam Meningkat. Medan: Sefa Bumi Persada .
Sugiyanto, D. W. (2017). Perjanjian Asuransi Melalui Telemarketing Ditinjau Dari Undang- Undang Nomor 11 Tahun 2008. Mimbar Yustitia , 1 (1), 36–45.
Zulham,  T.,  Ningsih,  Y.  E.,  Ilhamudin,  T.,  &  Juliansyah,  R.  (2022). Demografi?"  Faktor Penting Dalam Meningkatkan Kesejahteraan Pekerja Miskin" .
Zurisdah, Z. (2016). Pengaruh Tingkat Pengangguran Terbuka terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Banten.[Skripsi]. Banten: Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Islam. IAIN Sultan Maulana Hasanuddin Banten .
Copyright Holder: Agus Tri Darmawanto (2023)
First publication right:

## Syntax Idea
This article is licensed under: