## ANALISIS PENGARUH PDRB, TINGKAT PENGANGGURAN, DAN IPM TERHADAP TINGKAT KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA TENGAH

## Ridho Andykha
Email :  ridhoanputra@gmail.com Herniwati Retno Handayani Email : noniar@yahoo.com Nenik Woyanti
Departemen IESP Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Diponegoro Email : neniwoyanti346@gmail.com
Received: April 2018; Accepted: May 2018; Available online: July 2018

## Abstrak
Tingginya  tingkat  kemiskinan  di  Jawa  Tengah  menunjukkan  proses  pembangunan ekonomi  yang  belum  bisa  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  secara  merata.  Dengan demikian,  diperlukan  adanya  analisis  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kemiskinan  dalam  rangka  mengatasi  kemiskinan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menganalisis  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB),  Tingkat  Kemiskinan,  Indeks Pembangunan Manusia (IPM) terhadap kemiskinan pada 35 Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah dari tahun 2011 hingga 2015. Penelitian ini menggunakan data sekunder dengan data cross-section terdiri  dari  35  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah  dan  data  time-series yaitu tahun 2011-2015. Alat analisis yang digunakan dalam mengestimasi model regresi data panel yaitu Fixed Effect Model (FEM) atau disebut juga Least Square Dummy Variable . Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  variabel  laju  pertumbuhan  PDRB  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  Tingkat  Kemiskinan.  IPM  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap Tingkat  Kemiskinan.  Sedangkan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  Tingkat  Kemiskinan.  Berdasar  hasil  penelitian  maka  pemerintah disarankan  untuk  melakukan  koordinasi  dengan  dinas  terkait  dalam  merumuskan  kebijakan peningkatan kualitas pendidikan dan pengoptimalan pelayanan kesehatan.
Kata kunci: Kemiskinan,  Laju  Pertumbuhan  PDRB,  Indeks  Pembangunan  manusia  (IPM), Pengangguran, Fixed Effect Model

## Abstract
The high level of poverty in Central Java shows unreliable development that still cannot increase prosperity equally. Hence, analysis is required to identify several factor that affect. This  research’s  purpose  is  to  identify  Gross  Domestic  Regional  Product  (GDRP), Unemployment  Level,  Human  Development  Index  (HDI)  that  affect  the  poverty  level  of  the poverty  level  of  35  Districts/Cities  of  Central  Java  Province  from  2011  until  2016.  This research uses secondary data containing 35 Districts/Cities of Central Java on cross section data and 2011 until 2016 on time series data. The analytical method of this research is Fixed Effect  Model  (FEM)  or  Least  Square  Dummy  Variable  (LSDV).  The  results  of  this  research show  that  Growth  of  GDRP  gives  positive  and  significant  effect  for  poverty  level.  HDI  give negative and significant effect for poverty level. On the other side, Unemployment Level give positive  and  significant  effect  for  poverty  level.  Based  on  the  results  of  the  research,  the government is advised to coordinate with relevant agencies in formulating policies to improve the quality of education and optimize health services.
Keyword: Poverty,  Growth  of  Domestic  Regional  Product  (GDRP),  Human  Development Index (HDI), Unemployment, Fixed Effect Model
How to Cite : Andykha, 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), 113-123 .

## Pendahuluan
Salah satu tujuan pembangunan na- sional  Indonesia  berdasarkan  Pembukaan Undang-Undang  Dasar  1945  yaitu  me- majukan  kesejahteraan  umum.  Kesejah- teraan umum merupakan kondisi terpenuhinya kebutuhan material, spiritual, dan  sosial  penduduk  negara  agar  dapat hidup  layak  dan  mampu  mengembangkan diri,  sehingga  dapat  melaksanakan  fungsi sosial  dan  ekonominya.  Kesejahteraan umum  di  Indonesia  dapat  digambarkan salah satunya berdasarkan tingkat kemiskinan.  Terdapat  hubungan  negatif antara kesejahteraan umum dengan tingkat kemiskinan  di  Indonesia.  Semakin  rendah tingkat kemiskinan menggambarkan semakin tinggi kesejahteraan penduduk.
Nurkse  (2006)  menjelaskan  dua lingkaran  perangkap  kemiskinan  dari  segi penawaran ( supply ) dan permintaan ( demand ).  Segi  penawaran  menjelaskan bahwa  tingkat  pendapatan  masyarakat yang  rendah  akibat  tingkat  produktivitas rendah menyebabkan kemampuan masyarakat  untuk  menabung  rendah. Rendahnya kemampuan menabung masyarakat  menyebabkan  tingkat  pem- bentukan modal (investasi) rendah, sehingga  terjadi  kekurangan  modal  dan dengan demikian tingkat produktivitas juga akan rendah. Begitu seterusnya. Sedangkan dari  segi  permintaan  menjelaskan  di negara-negara  yang  miskin  rangsangan untuk  menanamkan  modal  sangat  rendah karena  keterbatasan  luas  pasar  untuk berbagai  jenis  barang.  Hal  ini  disebabkan pendapatan masyarakat yang sangat rendah karena  tingkat  produktivitasnya  yang  juga rendah, sebagai akibat dari tingkat pembentukan modal yang terbatas di masa lalu. Pembentukan modal yang terbatas ini disebabkan  kekurangan  rangsangan  untuk menanamkan modal.
Permasalahan  kemiskinan  merupa- kan  masalah  yang  kompleks  dan  bersifat multidimensional  oleh  karena  itu,  upaya pengentasan  kemiskinan  harus  dilakukan secara  komprehensif,  mencakup  berbagai aspek kehidupan masyarakat, dan
dilaksanakan secara terpadu (Nasir,  2008). Upaya  penanggulangan  kemiskinan  di Jawa  tengah  dilaksanakan  melalui  lima pilar  yang  disebut  “ Grand  Strategy ”.
Pertama,  perluasan  kesempatan  kerja, ditujukan  untuk  menciptakan  kondisi  dan lingkungan  ekonomi,  politik,  dan  sosial yang  memungkinkan  masyarakat  miskin dapat  memperoleh  kesempatan  dalam pemenuhan hak-hak dasar dan peningkatan taraf  hidup  secara  berkelanjutan.  Kedua, pemberdayaan masyarakat, dilakukan untuk  mempercepat  kelembagaan  sosial, politik,  ekonomi,  dan  budaya  masyarakat dan  memperluas  partisipasi  masyarakat miskin  dalam  pengambilan  keputusan kebijakan publik yang menjamin kehormatan, perlindungan, dan pemenuhan hak-hak dasar. Ketiga, peningkatan kapasitas,  dilakukan  untuk  pengembangan kemampuan dasar dan kemampuan berusaha  masyarakat  miskin  agar  dapat memanfaatkan  perkembangan  lingkungan. Keempat,  perlindungan  sosial,  dilakukan untuk  memberikan  perlindungan  dan  rasa aman bagi kelompok rentan dan masyarakat  miskin  baik  laki-laki  maupun perempuan  yang  disebabkan  antara  lain oleh  bencana  alam,  dampak  negatif  krisis ekonomi, dan konflik sosial.
Menurut  Todaro  (2013)  pertum- buhan penduduk dan pertumbuhan angkatan  kerja  secara  tradisional  dianggap sebagai  salah  satu  faktor  positif  yang memacu  pertumbuhan  ekonomi.  Jumlah tenaga  kerja  yang  lebih  besar  berarti  akan menambah  tingkat  produksi.  Selanjutnya dikatakan  bahwa  pengaruh  positif  atau negatif dari pertumbuhan penduduk tergantung pada kemampuan sistem perekonomian  daerah  tersebut  dalam menyerap  dan  secara  produktif  meman- faatkan pertambahan tenaga kerja tersebut. Menurut  Sukirno  (2012)  jumlah penduduk  yang besar dalam  pembangunan suatu  daerah  merupakan  permasalahan mendasar.  Karena  pertumbuhan  penduduk yang tidak terkendali dapat mengakibatkan tidak  tercapainya  tujuan  pembangunan ekonomi  yaitu  kesejahteraan  rakyat  serta
menekan  angka  kemiskinan.  Perkem- bangan  jumlah  penduduk  bisa  menjadi faktor pendorong dan penghambat pembangunan.
Mariyanti  dan  Mahfudz  (2016) yang  melakukan  penelitian  mengenai hubungan  pertumbuhan  ekonomi  dan kemiskinan,  memperoleh  hasil  adanya hubungan  kausalitas  antara  pertumbuhan ekonomi  dan  kemiskinan.  Di  sisi  lain, Akoum (2008) dalam penelitiannya mengemukakan  bahwa  negara  dengan pertumbuhan ekonomi yang tinggi memiliki  tingkat  kemiskinan  yang  juga tinggi. Sedangkan Prasad
(1998) berpendapat bahwa tidak ditemukan hubungan yang kongkret antara pertumbuhan ekonomi dan kemiskinan Kualitas sumber daya manusia juga dapat  menjadi  faktor  penyebab  terjadinya penduduk  miskin.  Kualitas  sumber  daya manusia  dapat  dilihat  dari  indeks  kualitas hiudp/indeks pembangunan manusia.
Rendahnya  IPM  akan  berakibat  pada rendahnya produktivitas kerja dari penduduk.  Untuk  menghasilkan  manusia yang  berkualitas  diperlukan  upaya-upaya untuk  meningkatkan  kualitas  SDMnya. Adapun  kualitas  manusia  dapat  diukur melalui  IPM.  Menurut  Mulyadi  (2003) bahwa peningkatan kualitas manusia dapat dipenuhi  dengan  berbagai  kebijakan,  yaitu pembangunan pendidikan juga akan memperhatikan arah pembangunan ekonomi  dimasa  yang  akan  datang, pembangunan  kesehatan  harus  mendapat perhatian  dengan  menanamkan  budaya hidup sehat serta memperluas cakupan dan mutu pelayanan kesehatan, untuk penduduk  miskin  peningkatan  kualitasnya dilakukan
dengan memberikan keterampilan praktis.
Menurut  Ginting  (2008)  pem- bangunan  manusia  di  Indonesia  identik dengan pengurangan kemiskinan. Investasi dibidang  pendidikan  dan  kesehatan  akan lebih  berarti  bagi  penduduk  miskin dibandingkan  penduduk  tidak  miskin, karena aset utama penduduk miskin adalah tenaga kasar. Tersedianya fasilitas
pendidikan  dan  kesehatan  murah  akan sangat  membantu  untuk  meningkatkan produktivitas masyarakat
Dalam  penelitiannya,  Hong  dan Pandey  (2007)  memperoleh  hasil  yaitu penduduk  dengan  tingkat  pendidikan  yang lebih  tinggi  memiliki  kemungkinan  yang lebih kecil untuk menjadi miskin.  Ele-Ojo Ataguba et  al. (2013)  dalam  penelitiannya mengemukakan  bahwa  salah  satu  penentu penurunan tingkat kemiskinan ialah pendidikan. Penelitian Suliswanto (2010) mengenai  pengaruh  Produk  Domestik Bruto  (PDB  )  dan  Indeks  Pembangunan Manusia (IPM) terhadap angka kemiskinan di  Indonesia  menjelaskan  bahwa  IPM berpengaruh negatif dan signifikan. Penelitian  Saputra  (20110)  mengenai analisis pengaruh jumlah penduduk,
PDRB,  IPM,  pengangguran  terhadap tingkat  kemiskinan  di  Kabupaten/Kota Jawa Tengah pada tahun 2011 menejelaskan  bahwa  IPM  berpengaruh negatif terhadap tingkat kemiskinan.
Tujuan penelitian ini yaitu menganalisis  bagaimana  pengaruh  PDRB, Tingkat  pengangguran,  dan  IPM  terhadap Tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Jawa Tengah (2011-2016).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  empat variabel,  yaitu  terdiri  dari  satu  variabel dependen  dan  empat  variabel  independen. Tingkat  kemiskinan  (P)  Jawa  Tengah sebagai  variabel  dependen,  selanjutnya variabel  independen  dalam  penelitian  ini meliputi  laju  pertumbuhan  PDRB  (Y), tingkat  pengangguran  (U),  IPM  (I)  dari setiap  wilayah  34  kabupaten/kota  di Provinsi  Jawa  Tengah.  Adanya  definisi operasional  berfungsi  untuk  memperjelas dan memudahkan dalam memahami penggunaan  variabel-variabel  yang  akan dianalisis dalam penelitian ini.
Definisi operasional tersebut sebagai berikut. Tingkat  kemiskinan  (P)  adalah penduduk yang memiliki rata-rata
pengeluaran per kapita per bulan berada di bawah  garis  kemiskinan  (BPS,  2013). Variabel  yang  di  pakai  adalah  Persentase Penduduk Miskin di masing-masing kabupaten/kota  di  Jawa  Tengah  tahun 2011-2015 dalam satuan persen (%).
Laju  pertumbuhan  PDRB  (Y) jumlah  nilai  barang  dan  jasa  akhir  (netto) yang dihasilkan oleh seluruh unit ekonomi (BPS, 2013).Variabel  yang di  pakai  dalam penelitian  adalah  perubahan  PDRB  atas dasar harga konstan tahun 2010 di masing- masing  kabupaten/kota  di  Jawa  Tengah tahun 2011-2015 dalam satuan persen(%).
IPM (I) dapat menerangkan
bagaimana  penduduk  dapat  mengakses pembangunan dalam memperoleh pendapatan,  kesehatan  dan  pendidikan (BPS,  2016).  IPM  juga  merupakan indikator  yang  penting  untuk  mengukur tingkat  keberhasilan  mengenai  upaya membangun  kualitas  kehidupan  manusia. Variabel yang di pakai dalam penelitian ini adalah IPM di masing-masing kabupaten/kota  di  Jawa  Tengah  tahun 2011-2015  dalam  satuan  persen  (%)./kota di  Jawa  Tengah  tahun  2011-2015  dalam satuan persen (%).
Tingkat  pengangguran  terbuka  (U) adalah angka yang menunjukkan banyaknya  pengangguran  (BPS,  2007), terhadap  100  penduduk  yang  masuk kategori  angkatan  kerja,  dapat  dihitung sebagai berikut :
Yang  dipakai  dalam  penelitian  ini adalah data Tingkat Pengangguran Terbuka  masing-masing  kabupaten/kota  di Jawa  Tengah  tahun  2011-2015  dalam satuan persen (%).

## Metode Analisis
Penelitian ini menggunakan analisis  panel  data  ( pooling  data )  yang diolah  dengan  menggunakan  program Eviews  9.  Analisis  dengan  menggunakan panel  data  adalah  kombinasi  antara  deret waktu ( time series ) dan kerat lintang ( cross
section ). Dalam model data panel persamaan  model  dengan  menggunakan data cross-section dapat  ditulis  sebagai berikut:
Y i = β 0 + β 1 X i + µ i ; i = 1, 2, ..., N ………..(1) dimana  N  adalah  banyaknya  data cross- section .
Sedangkan persamaan model dengan time series adalah
Y t = β 0 + β 1 X t + µ t ; t = 1, 2, ..., T ………..(2 ) dimana  T  adalah  banyaknya  data time series
Mengingat  data  panel  merupakan gabungan  dari time  series dan cross- section , maka model dapat ditulis dengan: P it = α 0 + α 1 Y it + α 2 I it + α 3 U it + µ it ......(3) Dimana  P it adalah  tingkat  kemiskinan,  α 0 adalah  intersep,  adalah  koefisien  regresi variabel bebas, Y adalah laju pertumbuhan PDRB Kabupaten/Kota di Jawa Tengah, U adalah  tingkat  pengangguran  terbuka kabupaten/kota  di  Jawa  Tengah,  I  adalah IPM  tahunan  kabupaten/kota  di  Jawa Tengah, dan μ merupakan error/variabel di luar model.
Selanjutnya  terhadap  hasil  analisis regresi  dengan  model  tersebut  dilakukan pengujian ekonometrik dan uji statistik.

## Deteksi Asumsi Klasik
Metode Ordinary  Least  Squares (OLS)  merupakan  model  yang  berusaha untuk  meminimalkan  penyimpangan  hasil perhitungan  (regresi)  terhadap  kondisi aktual.  Dibandingkan  dengan  metode  lain, Ordinary Least Squares merupakan metode  sederhana  yang  dapat  digunakan untuk  melakukan  regresi  linear  terhadap sebuah model. Sebagai estimator, Ordinary Least  Squares merupakan  metode  regresi dengan  keunggulan  sebagai  estimator linear  terbaik  yang  tidak  bias  atau  biasa dikenal  dengan  BLUE  ( Best  Linear Unbiased Estimator ), sehingga hasil perhitungan Ordinary Least  Squares dapat dijadikan  sebagai  dasar  pengambilan kebijakan.  Namun,  untuk  menjadi  sebuah estimator  yang  baik  dan  tidak  bias,
terdapat  beberapa  uji  asumsi  klasik  yang harus dipenuhi.
Gujarati (2010) mengatakan bahwa kesepuluh  asumsi  yang  harus  dipenuhi. Pertama,  model  persamaan  berupa  linear. Kedua,  nilai  variabel  independen  tetap meskipun dalam pengambilan sampel yang berulang. Ketiga, nilai rata-rata penyimpangan sama dengan nol. Keempat, homoskedastisitas.  Kelima,  tidak  ada autokorelasi antara variabel. Keenam, nilai covariance sama  dengan  nol.  Ketujuh, jumlah  observasi  harus  lebih  besar daripada jumlah parameter
yang diestimasi. Kedelapan, nilai variabel independen  yang  bervariasi.  Kesembilan, model  regresi  harus  memiliki  bentuk  yang jelas.  Kesepuluh,  adalah  tidak  adanya multikolinearitas
antar variabel independen.
Terpenuhinya kesepuluh asumsi  di  atas  menjadikan  hasil  regresi memiliki derajat kepercayaan yang tinggi.

## Deteksi Normalitas
Pendeteksian  asumsi  normalitas dilakukan untuk melihat apakah error term mengikuti  distribusi  normal.  Jika  asumsi tidak  terpenuhi  maka  prosedur  pengujian menggunakan  uji  - menjadi  tidak  sah. Pendeteksian  dilakukan  dengan  Jarque Bera  test  atau  dengan  melihat  plot  dari sisaan. Adapun hipotesis dalam pendeteksian normalitas, yaitu:
𝐻 0 ∶ error term mengikuti distribusi normal 𝐻 1 ∶ error  term tidak  mengikuti  distribusi normal.
Keputusan diambil dengan membandingkan  nilai  probabilitas  Jarque Bera dengan taraf nyata α = 0,05. Jika nilai probabilitas Jarque Bera lebih dari α = 0,05 maka  dapat  disimpulkan  bahwa  error  term terdistribusi dengan normal.
Deteksi Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas  adalah  suatu kondisi tidak terpenuhinya asumsi homoskedastisitas.  Di  dalam  regresi  linear berganda,  salah  satu  asumsi  yang  harus dipenuhi  agar  taksiran  parameter  dalam model  tersebut  bersifat  BLUE  ( Best, Linear,  Unbiased  Estimator )  adalah  (µ i )  = ơ 2 yang  mempunyai  variasi  yang  sama
(homoskedastisitas). Pada kasus lain dimana 𝜇 i tidak konstan disebut heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi keberadaan heteroskedastisitas dapat
dilakukan melalui Uji White. Jika Chi-Square statistik lebih besar dari Chi-Square tabel, maka dapat dikatakan  bahwa  ada  indikasi  heteros- kedastisitas.  Pengujian  dilakukan  dengan cara membandingkan nilai Obs*R-squared Uji White dengan nilai tingkat signifikansi (α = 5%).
H0 : Homoskedastisitas H1 : Heteroskedastisitas Jika nilai Obs*Squared hitung lebih besar  dibandingkan  dengan  nilai  tingkat signifikansi (α = 5%), maka model regresi terbebas dari gejala heterokedastisitas.

## Deteksi Multikolinearitas
Multikolinearitas  berarti  adanya hubungan  linear  yang  sempurna  atau  pasti di  antara  beberapa  atau  semua  variabel independen  dalam  model  regresi.  Pada kasus multikolinearitas yang serius, koefisien  regresi  tidak  lagi  menunjukkan pengaruh  murni  dari  variabel  bebas  dalam model.  Metode  yang  digunakan  dalam deteksi multikolinearitas ini adalah metode Klein  dan  kesepakatan  Gujarati  terhadap nilai  korelasi  antar  variabel,  yaitu  dengan perbandingan antara R 2 penyesuaian ( adjusted R 2 )  hasil  regresi  antar  variabel bebas. Kemungkinan adanya multi- kolinearitas  apabila Adjusted 𝑅 2 model deteksi  variabel  bebas  lebih  tinggi  dari Adjusted  R 2 model  utama.  Indikasi  lain terdapat  gejala  multikolinearitas  adalah dengan  menggunakan correlation  matrics , di  mana  apabila correlation  matrics lebih besar  daripada  0,8  berarti  terdapat  gejala multikolinearitas, begitu juga sebaliknya. Uji Hausman
Untuk  menentukan  secara  tepat spesifikasi  model  yang  akan  digunakan apakah  model fixed  effect atau random effect maka  dilakukan  Uji  Hausman  untuk menguji model yang paling baik yang akan digunakan  dalam  estimasi.  Uji  Hausman akan memberikan penilaian dengan menggunakan
Chi-Square Statistics
sehingga keputusan pemilihan model dapat ditentukan secara benar. Penolakan terhadap statistik Hausman tersebut berarti penolakan terhadap fixed effect model atau dummy  variable  model ,  sehingga  semakin besar  nilai  statistik  Hausman  tersebut semakin mengarah pada penerimaan dugaan error component model . Pengujian Parameter Model Pengujian parameter model bertujuan  untuk  mengetahui  kelayakan model dan apakah koefisien yang diestimasi  telah  sesuai  dengan  teori  atau hipotesis.  Pengujian  ini  meliputi  koefisien determinasi  (R 2 ),  uji  koefisien  regresi parsial  (uji  t)  dan  uji  koefisien  regresi secara  menyeluruh  (F- test atau  uji  F). Untuk  model-model  yang  telah  melewati uji  signifikansi  dan  pendeteksian  asumsi klasik  baru  dapat  dipergunakan  untuk  uji hipotesis. Penjelasan dari uji yang dimaksud di atas adalah sebagai berikut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Provinsi  Jawa  Tengah  meliputi  29 Kabupaten  dan  6  kota,  yaitu  Kabupaten Cilacap,  Kabupaten  Cilacap,  Banyumas, Purbalingga, Banjarnegara, Kebumen,
Perworejo, Wonosobo, Magelang,
Boyolali,  Klaten,  Sukoharjo,  Wonogiri, Karanganyar,  Sragen,  Gobogan,  Blora, Rembang  Pati,  Kudus,  Jepara,  Demak, Semarang,  Temanggung,  Kendal,  Batang, Pekalongan,  Pemalang,  Tegal  dan  Brebes serta  Kota  Magelang,  Surakarta,  Salatiga, Semarang,  Pekalongan,  dan  Tegal.  Luas wilayah  Jawa  Tengah  3.254.412  ha  atau 25,4%  dari  luas  pulau  jawa  dan  setara 1,7% dari luas wilayah Indonesia. Berdasarkan hasil Sensus Ekonomi
Nasional,  jumlah  penduduk  Provinsi  Jawa dari  tahun  2010  hingga  2016  mengalami peningkatan.
Presentase  Penduduk  Miskin  di setiap Kabupaten/Kota cenderung menurun dari  tahun  ke  tahun.  Sampai  tahun  2016, Presentase Penduduk Miskin Provinsi Jawa Tengah sebesar 13,27%. Kabupaten dengan  Presentase  Penduduk  Miskin tertinggi pada tahun 2015 adalah
Kabupaten  Wonosobo  sebesar  20.53%, sedangkan  Kabupaten  dengan  Presentase Penduduk Miskin
terendah ialah
Kabupaten  Kudus  sebesar  7.65%.  Kota dengan  Presentase  Penduduk  Miskin tertinggi  adalah  Kota  Surakarta  sebesar 10,88%, sedangkan Kota Semarang mempunyai  Presentase  Penduduk  Miskin terendah sebesar 4.85%.
PDRB Provinsi Jawa Tengah selalu mengalami  peningkatan  dari  tahun  ke tahun. Produk Domestik Regional Bruto 35 Kabupaten/Kota di Jawa Tengah dari tahun 2011 hingga 2016. Kabupaten dengan rata- rata  laju  pertumbuhan  PDRB  tertinggi adalah  Kabupaten  Blora  sebesar  23.3%, sedangkan  yang  terendah  yaitu  Kabupaten Kudus  sebesar  2,42%.  Kota  dengan  laju pertumbuhan  PDRB  tertinggi  adalah  Kota Semarang  sebesar  5.69%,  sedangkan  yang terendah  yaitu  Kota  Magelang  sebesar 5,17%.
Tingkat  Pengangguran  Terbuka  29
Kabupaten  dan  6  Kota  di  Provinsi  Jawa Tengah tahun 2011 hingga 2016.
Kabupaten dengan rata-rata Tingkat Pengangguran  Terbuka  paling  rendah adalah  Kabupaten  Temanggung  sebesar 3,24%,  sedangkan  yang  tertinggi    yaitu Kabupaten  Brebes  sebesar  8,99%.  Dengan kata  lain,  8,83%  penduduk  usia  kerja Kabupaten  Brebes  belum  bekerja.  Kota dengan  rata-rata  Tingkat  Penganguran Terbuka  terendah  yaitu  Kota  Pekalongan sebesar  5,93%,  sedangkan  yang  tertinggi adalah  Kota  Tegal  sebesar  8,88%.  Artinya 8,88%    penduduk  usia  kerja  Kota  Tegal belum bekerja.
Indeks Pembangunan Manusia pada tiap Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah secara spesifik pada 29 Kabupaten dan 6 Kota cenderung mengalami peningkatan  dari  tahun  2011-2016.  Pada tahun  2016,  Kabupaten  dengan  Indeks Pembangunan  Manusia  terendah  adalah Kabupaten Brebes sebesar 63,98, sedangkan  Kabupaten  dengan  Indeks Pembangunan  Tertinggi  adalah  Kabupaten Sukoharjo  sebesar  75,06%.  Kota  dengan Indeks  Pembangunan  Manusia  tertinggi
adalah  Kota  Semarang  sesbasr  81.19%, sedangkan Kota Pekalongan dengan Indeks Pembangunan  Manusia  terendah  sebesar 73,32%

## Deteksi Normalitas
Uji  normalitas  dilakukan  dengan tujuan  untuk  melihat  apakah error  term terdistribusi secara normal. Uji Normalitas dilakukan  dengan  melihat  probabilitas Jarque-Bera.  Jika  probabilitas  Jarque-Bera lebih  besar  dari  α  =  5%,  maka  dapat dikatakan  bahwa error  term terdistribusi normal.  Berdasarkan  hasil  uji  normalitas, dengan  melihat  nilai  probabilitas  Jarque- Bera  sebesar  15,73  pada  α  =  5%,  dapat dikatakan  bahwa error  term terdistribusi secara  normal  karena  probabilitas  Jarque- Bera lebih besar dari α = 5%
Deteksi Heteroskedastisitas
Pengujian Heteroskedatisitas
bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance  dari  residual  satu  pengamatan  ke pengamatan  lain.  Jika  variance  dari residual  satu  pengamatan  ke  pengamatan lain  tetap,  maka  disebut  homoskedatisitas dan jika berbeda disebut heteroskedatisitas. Model  regresi  yang  baik  adalah  yang homoskedatisitas atau tidak terjadi heteroskedatisitas (Ghozali,
2016).
Berdasarkan  hasil  pada  tabel  Uji  White, nilai Chi-Square statistik  sebesar  0,141 lebih  besar  dari  α  =  5%.  Nilai Obs*R- squared statistik  sebesar  9,703  lebih  kecil dari Obs*R-squared hitung  tabel  yaitu sebesar  124,342  atau  nilai  probabilitasnya lebih  dari  0,05.  Dengan  kata  lain  model regresi  dalam  penelitian  tidak  mengalami heteroskedastisitas.
Deteksi Multikolinearitas
Sebuah model regresi yang tergolong  baik  ialah  tidak  ada  korelasi yang kuat antar variabel independen dalam model  tersebut.  Model  regresi  mengalami multikolinearitas  ketika  dua  atau  lebih variabel  independen  dalam  model  tersebut memiliki  korelasi  yang  kuat.  Salah  satu cara  mendeteksi  multikolinearitas  adalah dengan  menggunakan correlation  matrics , di  mana  apabila correlation  matrics lebih
besar  daripada  0,8  berarti  terdapat  gejala multikolinearitas.
Berdasarkan hasi
Correlation  Matrics ,  koefisien  variabel kemiskinan  dengan  IPM  sebesar  -0.466, dengan  variabel  PDRB  sebesar  -0,026, dengan  variabel  pengangguran  sebesar  - 0,038.  Besarnya  koefisien  korelasi  antar variabel  independen  dalam  model  regresi lebih  kecil  dari  0,8.  Dengan  kata  lain, model  regresi  dalam  penelitian  tidak mengalami multikolinearitas.
Uji Koefisien Determinasi Koefisien determinasi (R 2 ) digunakan  untuk  mengukur  seberapa  jauh kemampuan  model  dalam  menerangkan variasi  variabel  dependen.  Nilai  koefisien determinasi  adalah  nol  sampai  satu.  Nilai (R 2 )  yang  kecil  berarti  kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan  variasi  variabel  dependen sangat  terbatas.  Sementara  itu,  nilai  (R 2 ) yang  mendekati  satu  berarti  variabel- variabel  independen  memberikan  hampir semua  informasi  yang  dibutuhkan  untuk memprediksi  variasi  variabel  dependen atau  dengan  kata  lain  variabel-variabel independen dalam model mampu menjelaskan  variasi  variabel  dependen dengan  sangat  sesuai.  Nilai  R-Squared sebesar  0,96  pada  tabel  mengandung  arti bahwa 98,1% variabel Tingkat Kemiskinan dapat  dijelaskan  oleh  variabel  PDRB,IPM dan  Pengangguran.  Sedangkan  sisanya 0.4%  kemiskinan  dapat  di  jelaskan  oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model analisis penelitian ini

## Uji Signifikansi Simultan (Uji F)
Uji  F  digunakan  untuk  menun- jukkan  pengaruh  (signifikansi)  variabel independen yang dimasukkan dalam model secara  bersama-sama  (simultan)  terhadap variabel  tak  bebas.  Nilai  F  statistik  dapat dihitung  dengan  melihat  nilai  dari  F  tabel. Pada  penelitian  ini  hasil  estimasi  PDRB, IPM  dan  Pengangguran  terhadap  Tingkat Kemiskinan tahun 2011-2016 dengan taraf keyakinan  95%, degree  of  freedom  for numerator = 4 (k-1) dan degree of freedom for denominator = 5 diperoleh nilai F tabel sebesar  4,40.  Berdasarkan  hasil  regresi,
diperoleh nilai F statistik sebesar 127.5955.  Dengan  kata  lain,  variabel DPRB,  IPM  dan  Pengangguran  secara simultan  berpengaruh  terhadap  variabel Tingkat Kemiskinan Jawa Tengah.
Uji signifikansi Parsial (Uji t)
Uji statistik t menunjukkan seberapa  besar  pengaruh  masing-masing variabel  independen  secara  individual dalam  menerangkan  variabel  dependen. Pada penelitian ini, nilai degree of freedom = 175 (n-k = 180-5), maka diperoleh nilai t tabel  dengan  α  =  5%  sebesar  1,980. Berdasarkan  hasil  uji  signifikansi  parsial, nilai  t  statistik  variabel  PDRB  adalah sebesar 1.636, nilai t statistik variabel IPM adalah  sebesar  -11,194  dan  nilai  t  statistik variabel  Pengangguran  adalah  sebesar 4,620.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa variabel  PDRB,  IPM  dan  Pengangguran beperngaruh  signifikan  secara  parsial terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Jawa Tengah.
Berdasarkan hasil olahan komputer dengan  menggunakan  bantuan  software Eviews  9.0.  didapat  hasil  uji  yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data pada  Tabel  1  diperoleh  bentuk  persamaan sebagai berikut:
Pit  =  385.6173  +  0.160666  PDRB  + 0.229597 Pengangguran – 5.02771 IPM
Model  regresi  dalam  penelitian  ini telah  memenuhi  asumsi  klasik,  yaitu BLUE  ( Best  Linear  Unbiased  Estimate ). Variabel  independen  dalam  model,  yaitu laju  pertumbuhan  PDRB,  Pendidikan, Kesehatan, dan Pengangguran berpengaruh terhadap Tingkat Kemiskinan secara signifikan  (α  =  5%).  Hasil  uji  koefisien determinasi  menunjukkan  angka  sebesar 0,9878.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa sebanyak 96,48% variasi Tingkat Kemiskinan  dapat  dijelaskan  oleh  variasi laju  pertumbuhan  PDRB,  Pendidikan, Kesehatan,  dan  Pengangguran  sedangkan
3,52% dijelaskan oleh variabel lain di luar model.
PDRB  memiliki  pengaruh  yang positif  dan  signifikan  terhadap  Tingkat Kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Tengah. Berdasarkan hasil regresi, koefisien PDRB adalah  sebesar  0,160.  Hasil  Persamaan menunjukan bahwa variabel PDRB berpengaruh positif dan signifikan. Artinya ketika PDRB semakin besar maka Tingkat Kemiskinan  akan  semakin  besar.  Sejalan dengan  hasil  penelitian,  teori  kemiskinan relatif  yang  dikemukakan  oleh  Miller (dalam  Arsyad,  2010)  menyatakan  bahwa garis  kemiskinan  akan  berubah  apabila kondisi perekonomian masyarakat meningkat  yang  di  sebabkan  oleh  inflasi, sehingga kemiskinan akan selalu ada.
IPM memiliki pengaruh negatif dan signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan Provinsi  Jawa  Tengah.  Berdasarkan  hasil regresi, nilai koefisien IPM adalah sebesar -5,027.  Artinya  setiap  kenaikan  1  tahun pada  IPM  akan  memberikan  dampak turunnya  Tingkat  Kemiskinan  sebesar 5,027%.Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian  Bakhtiari  dan  Meisami  (2009) yang menyatakan bahwa adanya peningkatan  di  bidang  pendidikan  akan menurunkan  tingkat  kemiskinan.  Sejalan dengan  Bakhtiari  dan  Meisami,  penelitian yang  dilakukan  oleh  Ataguba  dkk.  (2013) juga  memperoleh  hasil  yang  menyatakan bahwa salah satu faktor penentu menurunnya  tingkat  kemiskinan  ialah pendidikan.
Pengangguran  yang  direpresentasi- kan  oleh  Tingkat  Pengangguran  Terbuka (TPT) memiliki pengaruh  yang positif dan signifikan  terhadap  Tingkat  Kemiskinan Provinsi  Jawa  Tengah.  Berdasarkan  hasil regresi,  nilai  koefisien  Pengangguran adalah  sebesar  0,229.  Artinya  setiap kenaikan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka sebesar  1%  akan  memberikan  dampak naiknya  Tingkat  Kemiskinan  sebesar 0,229.  Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan penelitian  Hong  dan  Pandey  (2007)  yang menyatakan bahwa pengangguran berpengaruh  secara  positif  dan  terhadap
kemiskinan. Hasil yang sama juga diperoleh  Ukpere  dan  Slabbert  (2009) yaitu  pengangguran  di  era  globalisasi berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan
terhadap  kemiskinan.  Hasil  ini  dapat diartikan bahwa ketika tingkat pengangguran  naik,  tingkat  kemiskinan juga akan meningkat.
Tabel 1. Hasil Pengolahan Komputer Data Penelitian
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Keterangan C 385.6173 33.45192 11.52751 0 Signifikan PDRB 0.160666 0.0982 1.636122  0.1041 Tidak Signifikan PENGANGGURAN 0.229597 0.049689 4.620656 0 Signifikan IPM -5.02771 0.449118 -11.1946 0 Signifikan F-statistic 127.5955 Prob(F-statistic) 0 R-Squared 0.964848 CROSSID Effect CROSSID Effect 1 -6.78 19 4.73 2 -2.65 20 1.84 3 -1.15 21 5.90 4 0.11 22 0.77 5 -0.73 23 3.65 6 -0.97 24 -2.83 7 -9.50 25 -2.04 8 -6.08 26 -5.80 9 5.69 27 -3.93 10 12.90 28 -22.45 11 11.43 29 -26.82 12 7.85 30 6.23 13 12.05 31 10.60 14 6.46 32 3.57 15 -0.08 33 5.13 16 -2.18 34 -6.89 17 6.02 35 -7.03 18 3.81 36 -4.10

## PENUTUP Kesimpulan
PDRB berpengaruh positif terhadap Tingkat  Kemiskinan  pada  35  Kabu- paten/Kota di Provinsi Jawa Tengah. Hasil ini mengindikasikan pertumbuhan ekonomi tidak merata dan didominasi oleh kontribusi
masyarakat golongan
berpendapatan tinggi. Pertumbuhan ekonomi yang tidak diikuti oleh pemerataan  akan  mengakibatkan  ketim-
pangan  ekonomi  pada  suatu  daerah. Berdasarkan pada hasil penelitian, variabel Pengangguran  yang direpresentasikan oleh Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT) berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan terhadap  Tingkat  Kemiskinan  pada  35 Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah. Hasil  ini  sesuai  dengan  pendapat  Todaro yang menyatakan bahwa adanya permasalahan pengangguran berkaitan erat dengan  kemakmuran  masyarakat.  Pening-
katan  kesempatan  kerja  melalui  perluasan lapangan  kerja  akan  mengurangi  tingkat pengangguran,  sehingga  tingkat  kemak- muran  masyarakat  meningkat.  IPM  yang direpresentasikan oleh IPM tahunan berpengaruh secara negatif terhadap tingkat  Kemiskinan  pada  35  Kabu- paten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah.  IPM berkaitan  dengan  produktivitas.  IPM  yang baik  akan  meningkatkan  daya  kerja sehingga akan meningkatkan output.

## Saran
Pendidikan formal merupakan pionir dalam pembentukan modal manusia yang  berkualitas.  Pemerintah  diharapkan dapat  melakukan  koordinasi  dengan  dinas terkait  dalam  merumuskan  kebijakan  yang meningkatkan  kualitas  pendidikan  di  Jawa Tengah.  Kualitas  tersebut  tidak  hanya berkaitan  dengan  sarana  seperti  sekolah atau  guru,  namun juga  kemudahan masyarakat  dalam  mengakses  pendidikan yang  nantinya  dapat  digunakan  sebagai modal  dalam  meningkatkan  kesejahteraan. Pemerintah
Provinsi Jawa Tengah diharapkan  dapat  melakukan  koordinasi dengan instansi terkait
dalam mengoptimalkan pelayanan kesehatan sehingga  masyarakat  dapat  mengaksesnya dengan  mudah,  terutama  bagi  masyarakat kurang mampu.

## DAFTAR PUSTAKA
Akoum,  I.  F.  (2008).  Globalization, growth,  and  poverty:  the  missing link. International  Journal  of Social Economics , 35 (4), 226-238.
Bakhtiari,  S.,  &  Meisami,  H.  (2010).  An empirical  investigation  of  the effects  of  health  and  education  on income  distribution  and  poverty  in Islamic  countries. International
Journal  of  Social  Economics , 37 (4), 293-301.
Ele-Ojo  Ataguba,  J.,  Eme  Ichoku,  H.,  &
Fonta, W. M. (2013).
Multidimensional  poverty  assess- ment: applying  the  capability approach. International  Journal  of Social Economics , 40 (4), 331-354.
Ginting, S., Kuriata, C. (2008), Pembangunan Manusia di Indonesia  dan  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhinya. Jurnal  Peren- canaan dan Pembangunan Wilayah . 4(1).
Gujarati,  D.,  &  Porter,  D.C.  2010. Basic Econometrics . New York: McGraw Hill.
Mariyanti,  T.,  &  Mahfudz,  A.  A.  (2016).
Dynamic  circular  causation  model in  poverty  alleviation:  Empirical evidence from
Indonesia. Humanomics , 32 (3), 275-299.
Mulyadi.  (2012). Ekonomi  Sumber  Daya Manusia dalam Perspektif Pembangunan . Jakarta. Raja
Grafindo Persada.
Nasir,  M.  (2008) . Analisis  Faktor-Faktor Yang  Mempengaruhi  Kemiskinan Rumah  Tangga  Di  Kabupaten Purworejo . Jurnal Eksekutif. 5 (4).
Nurkse,  R.  (2006) .  Problems  of  Capital Formation in Underdeveloped
Countries . Oxford Basis Blackwell.
Prasad,  B.  C.  (1998).  The  woes  of economic  reform:  poverty  and income inequality in Fiji. International  Journal  of  Social Economics , 25 (6/7/8), 1073-1094.
Saputra, W. A.,  & Mudakir, Y.  B. (2011).
Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk, PDRB, IPM, Pengangguran  Terhadap  Tingkat
Kemiskinan di Kabupaten/Kota
Jawa  Tengah (Doctoral  disser- tation, Universitas Diponegoro).
Sukirno,  S.  (2012). Makroekonomi:  Teori Pengantar .  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.
Todaro, M.P. (2013). Pembangunan Ekonomi . Jakarta: Penerbit Erlangga.
Young  P.  Hong,  P.,  &  Pandey,  S.  (2007).
Human
capital as structural vulnerability  of  US  poverty. Equal Opportunities  International , 26 (1), 18-43.