## Volume 7 Issue 3 (2024) Pages 807 - 816 YUME : Journal of Management
ISSN : 2614-851X (Online)
Faktor-Faktor  Ekonomi  yang  Mempengaruhi  Kemiskinan  di Yogyakarta: Studi Indeks Gini, UMK, IPM, dan Pengangguran (2019-2023)
Fathony Dian Nugraha ¹ *, Maulidyah Indira Hasmarini ² 1 Mahasiswa Program Ekonomi Pembangunan, Universitas Muhammadiyah Surakarta 2 Dosen Program Studi Ekonomi Pembangunan, Universitas Muhammadiyah Surakarta

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  Indeks  Gini,  Upah  Minimum  Kerja (UMK),  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM),  dan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT) terhadap  jumlah  penduduk  miskin  di  Yogyakarta  selama  periode  2019-2023.  Metode  yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif kuantitatif dengan regresi data panel, menggunakan  data  sekunder  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Daerah  Istimewa  Yogyakarta. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  IPM  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  jumlah penduduk miskin, yang menandakan bahwa peningkatan kualitas hidup dalam hal pendidikan, kesehatan,  dan  pendapatan  berkontribusi  secara  signifikan  dalam  pengurangan  kemiskinan. Sebaliknya,  Indeks  Gini,  UMK,  dan  TPT  tidak  menunjukkan  pengaruh  signifikan  terhadap kemiskinan,  mengindikasikan  bahwa  faktor-faktor  lain  mungkin  lebih  berperan  dalam mempengaruhi  tingkat  kemiskinan  di  Yogyakarta.  Penelitian  ini  juga  mengidentifikasi beberapa  keterbatasan,  termasuk  cakupan  periode  yang  terbatas  dan  fokus  pada  variabel tertentu,  yang  mungkin  tidak  sepenuhnya  mencerminkan  kompleksitas  faktor-faktor  yang mempengaruhi kemiskinan.
Kata  Kunci: Indeks  Gini,  Upah  Minimum  Kerja,  Indeks  Pembangunan  Manusia,  Tingkat Pengangguran Terbuka, Kemiskinan, Yogyakarta .

## Abstract
This  study  aims  to  analyze  the  impact  of  the  Gini  Index,  Minimum  Wage  (UMK),  Human Development Index (HDI), and Open Unemployment Rate (TPT) on the number of poor people in Yogyakarta  during  the  2019-2023  period.  The  research  method  used  is  quantitative  descriptive analysis with panel data regression, utilizing secondary data from the Central Statistics Agency (BPS) of the Special Region of Yogyakarta. The results indicate that HDI significantly influences the  number  of  poor  people,  suggesting  that  improvements  in  quality  of  life,  such  as  education, health,  and  income,  significantly  contribute  to  poverty  reduction.  On  the  other  hand,  the  Gini Index, UMK, and TPT did not show a significant influence on poverty, indicating that other factors might  play  a  more  significant  role  in  affecting  poverty  levels  in  Yogyakarta.  This  study  also identifies some limitations, including the limited period and focus on specific variables, which may not fully reflect the complexity of factors influencing poverty..
Keywords: Gini Index, Minimum Wage, Human Development Index, Open Unemployment Rate, Poverty, Yogyakarta .
Copyright (c) 2024 Fathony Dian Nugraha 1 , Maulidyah Indira Hasmarini 2 ✉ Corresponding author : Email Address : fathonydian1212@gmai.com , mmaulidyah@ums.ac.id

## PENDAHULUAN
Tujuan  utama  pembangunan  ekonomi  adalah  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat  dengan  harapan  pembangunan  ekonomi  diberikan  secara  merata  di  setiap wilayah.  Namun,  tantangan  utama  dalam  proses  pembangunan  ini  adalah  bagaimana mencapai pemerataan kesejahteraan di berbagai wilayah, terutama di negara berkembang seperti Indonesia. Ketimpangan pembangunan antarwilayah merupakan masalah yang nyata  di  Indonesia,  di  mana  hanya  sebagian  kecil  masyarakat  yang  benar-benar merasakan  manfaat  dari  pertumbuhan  ekonomi  yang  pesat  (Firdaus  dan  Indira Hasmarini, 2023). Ketimpangan ini menyoroti bahwa meskipun pertumbuhan ekonomi sering dianggap sebagai indikator kinerja ekonomi suatu negara, hal tersebut tidak selalu berdampak  pada  peningkatan  kesejahteraan  sosial  dan  keadilan.  Jika  pembangunan hanya berfokus pada pertumbuhan ekonomi, ketimpangan sosial cenderung meningkat (Muliawan dan Indira Hasmarini, 2020).
Ketimpangan dalam pembangunan ekonomi di suatu wilayah dapat berdampak negatif  pada  berbagai  aspek,  termasuk  ekonomi,  sosial,  dan  politik  (Farah  dan  Indira Hasmarini,  2023).  Ketimpangan  ini  sering  kali  tidak  hanya  terbatas  pada  pendapatan, tetapi  juga  mencakup  ketimpangan  dalam  kekuasaan,  gender,  kepuasan  kerja,  dan berbagai  faktor  lainnya  (Prayogo  dan  Indira  Hasmarini,  2022).  Hal  ini  menunjukkan bahwa  ketimpangan  ekonomi  tidak  dapat  dipisahkan  dari  ketimpangan  non-ekonomi. Salah satu alat yang digunakan untuk mengukur ketimpangan pendapatan adalah Indeks Gini,  di  mana  nilai  1  menunjukkan  ketimpangan  yang  sangat  besar,  dan  nilai  0 menunjukkan ketimpangan yang sangat rendah (Mohammad dan David, 2019). Badan Pusat  Statistik  (BPS)  Indonesia  bertugas  menghitung  ketimpangan  pengeluaran berdasarkan data Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas)
Grafik 1. Jumlah Penduduk Miskin Menurut Kabupaten/Kota (Ribuan)
Tabel  1  menunjukkan  jumlah  penduduk  miskin  menurut  kabupaten/kota  di Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) selama periode 2019-2023. Dari data tersebut, terlihat fluktuasi jumlah penduduk miskin di berbagai wilayah DIY. Sebagai contoh, Kabupaten Kulonprogo mencatatkan penurunan jumlah penduduk miskin dari 81,14 ribu pada tahun 2021  menjadi  70,74  ribu  pada  tahun  2023,  sementara  di  Kabupaten  Sleman,  terjadi penurunan dari 108,93 ribu pada tahun 2021 menjadi 97,5 ribu pada tahun 2023.
Penelitian ini tertarik untuk menganalisis pengaruh beberapa faktor ekonomi dan
0 100 200 300 400 500 600 D.I Yogyakarta Kulonprogo Bantul Gunungkidul Sleman
Kota Yogyakarta
Faktor-Faktor Ekonomi yang Mempengaruhi Kemiskinan di Yogyakarta....
sosial  terhadap  jumlah  penduduk  miskin  di  Yogyakarta,  yaitu  Indeks  Gini,  Upah Minimum  Kerja,  Indeks  Pembangunan  Manusia,  dan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka selama periode 2019-2023. Penelitian ini didasarkan pada berbagai teori yang menjelaskan bahwa  ketimpangan  pendapatan,  yang  diukur  melalui  Indeks  Gini,  serta  faktor-faktor seperti upah minimum, tingkat pendidikan, dan pengangguran, memiliki hubungan yang signifikan  dengan  tingkat  kemiskinan  di  suatu  wilayah(Praja  et  al.,  2023).  Misalnya, menurut  Rizki  dan  Solihati,  (2022),  ketimpangan  pendapatan  yang  tinggi  sering  kali terkait dengan faktor-faktor seperti kekayaan, sektor pekerjaan, dan tingkat pendidikan.
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam tentang  bagaimana  berbagai  faktor  ini  mempengaruhi  jumlah  penduduk  miskin  di Yogyakarta, serta menjadi referensi bagi pembuat kebijakan dalam merumuskan strategi untuk mengurangi kemiskinan dan ketimpangan di wilayah ini. Selain itu, penelitian ini juga ingin melihat apakah temuan-temuan yang ada pada penelitian sebelumnya, yang dilakukan di berbagai daerah lain, berlaku di konteks Yogyakarta, ataukah ada perbedaan signifikan  yang  muncul  karena  karakteristik  unik  dari  wilayah  ini.  Dengan  demikian, penelitian  ini  akan  menjadi  kontribusi  penting  dalam  literatur  yang  membahas ketimpangan dan kemiskinan di Indonesia, khususnya di Yogyakarta.

## Kerangka Pemikiran

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran
Berdasarkan  penjelasan  dari  dasar  teori  yang  digunakan,  maka  dapat  dirumuskan hipotesis sebagai berikut:
1. Pengaruh Indeks Gini terhadap Jumlah Penduduk Miskin
Indeks  Gini  merupakan  ukuran  ketimpangan  pendapatan  di  suatu  wilayah. Ketimpangan yang tinggi sering kali berhubungan dengan tingkat kemiskinan yang tinggi, karena  distribusi  pendapatan  yang  tidak  merata  dapat  menghambat  akses  masyarakat miskin terhadap peluang ekonomi. Dengan demikian, peningkatan Indeks Gini diharapkan akan berpengaruh positif terhadap peningkatan jumlah penduduk miskin. Kebijakan yang efektif untuk mengurangi ketimpangan pendapatan diharapkan dapat berkontribusi pada penurunan jumlah penduduk miskin (Irawan, 2022).
H1: Indeks Gini berpengaruh terhadap jumlah penduduk miskin.

## 2. Pengaruh Upah Minimum Kerja terhadap Jumlah Penduduk Miskin
Upah  minimum  kerja  adalah  kebijakan  ekonomi  yang  bertujuan  untuk  memastikan bahwa  pekerja  menerima  upah  yang  cukup  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar  mereka. Peningkatan  upah  minimum  diharapkan  dapat  meningkatkan  pendapatan  masyarakat berpenghasilan rendah, yang pada gilirannya dapat mengurangi jumlah penduduk miskin. Namun,  jika  upah  minimum  tidak  memadai  atau  tidak  diterapkan  dengan  efektif, dampaknya  terhadap  pengurangan  kemiskinan  bisa  menjadi  minimal(Muthalib  et  al., 2018).
H2: Upah minimum kerja berpengaruh terhadap jumlah penduduk miskin.
3. Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM) terhadap Jumlah Penduduk Miskin IPM  merupakan  indikator  yang  mengukur  kualitas  hidup  masyarakat  melalui  tiga dimensi  utama:  pendidikan,  kesehatan,  dan  standar  hidup.  Peningkatan  IPM

## Indeks Gini
Upah Minimum kerja Indeks Pembangunan Manusia
Tingkat Pengangguran Terbuka Jumlah Penduduk Miskin
Faktor-Faktor Ekonomi yang Mempengaruhi Kemiskinan di Yogyakarta....
mencerminkan peningkatan kualitas hidup dan akses terhadap layanan dasar, yang dapat mengurangi jumlah penduduk miskin. Daerah dengan IPM yang tinggi biasanya memiliki tingkat kemiskinan yang lebih rendah, karena penduduknya lebih mampu memanfaatkan peluang ekonomi yang ada(Oktaviani dan Qurrota A’yun, 2021).
H3: Indeks Pembangunan Manusia berpengaruh terhadap jumlah penduduk miskin
4. Pengaruh Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) terhadap Jumlah Penduduk Miskin Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) menunjukkan persentase angkatan kerja yang aktif  mencari  pekerjaan  namun  belum  mendapatkan  pekerjaan.  Tingginya  TPT menunjukkan adanya masalah dalam penyerapan tenaga kerja, yang dapat menyebabkan peningkatan  jumlah  penduduk  miskin.  Pengangguran  yang  tinggi  mencerminkan rendahnya  peluang  kerja,  yang  berdampak  langsung  pada  pendapatan  dan  daya  beli masyarakat, sehingga memperburuk kondisi kemiskinan (Badu et al., 2020).
H4: Tingkat Pengangguran Terbuka berpengaruh terhadap jumlah penduduk miskin.

## METODOLOGI
Penelitian ini menggunakan analisis deskriptif kuantitatif dan menggunakan regresi data  panel  untuk  mengetahui  bagaimana  variabel-variabel  tersebut  berinteraksi  satu sama  lain(Priambodo,  2021).  Studi  ini  dilakukan  di  Yogyakarta.  Penelitian  ini menggunakan jumlah penduduk miskin sebagai variabel terikat (dependen), dan indeks Gini,  upah  minimum  kerja,  indeks  pembangunan  manusia  (IPM),  serta  tingkat pengangguran terbuka (TPT) sebagai variabel bebas (independen). Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) wilayah Daerah Istimewa  Yogyakarta  untuk  periode  tahun  2019-2023.  Persamaan  berikut  digunakan untuk analisis regresi pada data panel(Hanifah & Hanifa, 2021):
JPM t = β 0 + β 1 LOG(IG) + β 2 LOG(UMK) + β 3 IPM + β 4 TPT + ε t
Di mana:
JPM : Jumlah Penduduk Miskin (ribuan) IG : Indeks Gini (persen) UMK  : Upah Minimum Kerja (rupiah) IPM : Indeks Pembangunan Manusia  (persen) TPT : Tingkat Pengangguran Terbuka (persen) β 0
: Konstanta β 1.. β 4 : Koefisien Regresi
Log
: Operasi Logaritma ε : Variabel Pengganggu ( error term ) i : Observasi (kapupaten/kota)
t : Banyaknya waktu

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  estimasi  untuk  model  regresi  data  panel  menggunakan  pendekatan Common Effect  Model (CEM), Fixed  Effect  Model (FEM),  dan Random  Effect  Model (REM)  disajikan dalam Tabel 1.1..
Tabel 1.1 Variabel Koefisien Regresi CEM FEM REM C 12,76750 5,214941 5,500045 LOG(JPM) 13,74109 0,031686 0,400680
Faktor-Faktor Ekonomi yang Mempengaruhi Kemiskinan di Yogyakarta....
LOG(UMK) -0,490583 0,415641 0,300490 IPM -0,069122 -0,083189 -0,066097 TPT -0,259559 0,024843 0,027645 R 2 0,402965 0,998338 0,405042 Adjusted 𝑅 ! 0,307439 0,997591 0,309849 F-Stat 4,218394 1335,184 4,254947 Prob.F Stat 0,009568 0,000000 0,009200 Sumber : Hasil Olah data Eviews 12, 2024
Untuk  menentukan  model  estimasi  yang  paling  sesuai,  dilakukan  uji  Chow  dan  uji Hausman(Putri, 2021). Uji Chow bertujuan untuk memilih antara Common Effect Model atau Fixed Effect Model yang paling tepat untuk analisis data panel(Nurjannah et al., 2022). Hasil dari uji Chow dapat ditemukan dalam Tabel 1.2..
Tabel 1.2. Hasil Estimasi Uji Chow Effect Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 2,463780 (5, 20) 0,0000 Sumber : Hasil Olah data Eviews 12, 2024
Hipotesis yang diajukan adalah sebagai berikut:
• H ₀ (Hipotesis Nol): Model Common Effect (CEM) adalah model yang tepat.
• H ₐ (Hipotesis Alternatif): Model Fixed Effect (FEM) adalah model yang tepat. Tingkat  signifikansi  yang  digunakan  adalah α =  5%.  Kriteria  pengujian  adalah  sebagai berikut:
• H ₀ tidak ditolak jika p-value > α
• H ₀ ditolak jika p-value ≤ α Kesimpulan Berdasarkan hasil uji yang menunjukkan p-value sebesar 0,0000, yang kurang dari α = 0,05, maka H ₀ ditolak. Oleh karena itu, Model Fixed Effect (FEM) adalah model yang paling sesuai untuk digunakan dalam analisis ini.

## Uji Hausman
Uji Hausman digunakan untuk memilih antara Model Fixed Effect (FEM) dan Model Random Effect (REM) sebagai model yang paling sesuai dalam analisis data panel(Sari, 2021). Proses uji ini membantu menentukan model mana yang lebih tepat digunakan berdasarkan hasil estimasi. Informasi mengenai hasil dari Uji Hausman dapat ditemukan pada Tabel 1.3.
Tabel 1.3. Hasil Estimasi Uji Hausman Test Summary Chi-sq.Statistic Chi- sq.d.f. Prob. Cross-section random 20,474186 4 0,0004 Sumber : Hasil Olah data Eviews 12, 2024
• H ₀ : Model Efek Random (REM)
• H ₐ : Model Efek Tetap (FEM) Tingkat signifikansi yang digunakan adalah α = 5%. Kriteria Pengujian
• H ₀ tidak ditolak jika p-value > α • H ₀ ditolak jika p-value ≤ α Kesimpulan Dengan p-value yang diperoleh untuk uji Hausman sebesar 0,0004, yang lebih kecil dari tingkat signifikansi α = 0,05, maka H ₀ ditolak. Ini menunjukkan bahwa Model Efek Tetap
Faktor-Faktor Ekonomi yang Mempengaruhi Kemiskinan di Yogyakarta....
(FEM) adalah model yang paling sesuai untuk digunakan dalam analisis data panel.
Tabel 1.4
Hasil Estimasi Random Effect Model (REM)
𝐿𝑜𝑔𝐽𝑃𝑀 "# * = 5,214941 + 0,031686 (𝐼𝐺) $# + 0,415641 𝐿𝑜𝑔(𝑈𝑀𝐾) $# −0,083189 𝐼𝑃𝑀 $# + 0,024843(𝑇𝑃𝑇)
(0,9395)                             (0,1402)                               (0,0495)
[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[ (0,0676)
R 2 = 0,998338; DW = 3,045476; F-statistic=1335,184; Prob. F = 0,000000 Sumber : Hasil Olah data Eviews 12, 2024
Uji Signifikansi Parsial (uji t)
Uji  t  dilakukan  untuk  menilai  pengaruh  setiap  variabel  independen  terhadap  variabel dependen  dengan  asumsi  variabel  lain  tetap  konstan.  Pada  model  ekonometrika  pertama, hipotesis  nol  (H ₀ )  mengasumsikan  bahwa β ₁ , β ₂ , β ₃ ,  dan β ₄ adalah  nol,  yang  berarti  IG, Log(UMK), IPM, dan TPT tidak mempengaruhi Log(JPM). Sebaliknya, hipotesis alternatif (H ₐ ) menyatakan bahwa β ₁ , β ₂ , β ₃ , dan β ₄ lebih dari nol, menunjukkan adanya pengaruh signifikan dari variabel-variabel tersebut terhadap Log(JPM). Hipotesis nol akan diterima jika probabilitas t-statistik lebih besar dari α dan ditolak jika probabilitas t-statistik sama dengan atau kurang dari α . Hasil uji signifikansi parsial untuk model ini dapat dilihat pada Tabel 1.5.
Tabel 1.5. Hasil Uji Signifikansi Parsial (uji t) Variabel Probabilitas t- statistik Kriteria Kesimpulan IG 0,9395 > 0,05 Tidak Signifikan Log(UMK) 0,1402 > 0,05 Tidak Signifikan IPM 0,0495 ≤ 0,05 Signifikan pada α = 0,05 TPT 0,0676 > 0,05 Tidak Signifikan Sumber : Hasil Olah data Eviews 12, 2024
Tabel  1.5  menunjukkan  bahwa  probabilitas  t-statistik  untuk  IPM  adalah  0,0495,  yang berada di bawah 0,05, sehingga H ₀ ditolak dan IPM terbukti berpengaruh signifikan terhadap Log(JPM). Sebaliknya, probabilitas t-statistik untuk IG (0,9395), Log(UMK) (0,1402), dan TPT (0,0676)  semuanya  melebihi  0,05,  yang  berarti  H ₀ diterima  untuk  ketiga  variabel  tersebut, menandakan  bahwa  IG,  Log(UMK),  dan  TPT  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap Log(JPM).  Dengan  demikian,  hanya  IPM  yang  menunjukkan  pengaruh  signifikan  terhadap jumlah penduduk miskin.

## Uji Signifikansi Simultan
Uji signifikansi simultan (Uji F) bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh kolektif semua variabel independen terhadap variabel dependen. Hipotesis nol (H ₀ ) mengasumsikan bahwa β ₁ = β ₂ = β ₃ = β ₄ = 0, yang berarti tidak ada pengaruh signifikan dari variabel independen secara keseluruhan. Hipotesis alternatif (H ₐ ) mengklaim bahwa setidaknya satu koefisien β berbeda dari nol, menunjukkan adanya pengaruh signifikan. H ₀ ditolak jika probabilitas F-statistik ≤ α , dan diterima jika probabilitas F-statistik > α . Hasil pada Tabel 1.4 menunjukkan probabilitas F- statistik sebesar 0,000000, yang lebih kecil dari 0,05, sehingga H ₀ ditolak. Ini menandakan bahwa variabel IG, Log(UMK), IPM, dan TPT secara bersamaan memiliki pengaruh signifikan terhadap Jumlah Penduduk Miskin (Log(JPM)).

## Interpretasi Koefisien Determinasi
R ² sebesar 0,998338 menunjukkan bahwa 99,83% variasi variabel Jumlah Penduduk Miskin di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  selama  2019-2023  dapat  dijelaskan  oleh  variasi  variabel  IG, Log(UMK), IPM, dan TPT. Sisanya, yaitu 0,17%, dijelaskan oleh variasi faktor-faktor lain yang tidak termasuk dalam model.

## Interpretasi Pengaruh Variabel Independen
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  memiliki pengaruh signifikan terhadap jumlah penduduk miskin di Yogyakarta pada periode 2019-2023. Dengan probabilitas t-statistik sebesar 0,0495, yang berada di bawah ambang batas signifikansi 5%, dapat disimpulkan bahwa peningkatan dalam IPM berhubungan erat dengan penurunan jumlah penduduk miskin. Secara ekonomi, hal ini menegaskan bahwa perbaikan dalam kualitas hidup,  seperti  akses  yang  lebih  baik  terhadap  pendidikan,  kesehatan,  dan  pendapatan  yang lebih layak, secara signifikan berkontribusi pada pengurangan kemiskinan. Penelitian ini sejalan dengan penelitian Arifin, (2019); Hindun et al., (2019); Putra & Arka, (2016); Rahmawati, (2020) yang  menyatakan  bahwa  indeks  pembangunan  manusia  berpengaruh  terhadap  jumlah penduduk miskin.
Sementara  itu,  Indeks  Gini,  Log(UMK)  (Upah  Minimum  Kerja),  dan  Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan terhadap jumlah penduduk  miskin.  Hasil  ini  mengindikasikan  bahwa  perubahan  dalam  ketimpangan pendapatan,  upah  minimum,  dan  tingkat  pengangguran  tidak  cukup  kuat  untuk mempengaruhi jumlah penduduk miskin secara signifikan selama periode yang dianalisis di Yogyakarta.  Faktor-faktor  lain  mungkin  lebih  berperan  dalam  mempengaruhi  tingkat kemiskinan di wilayah tersebut..

## Interpretasi Ekonomi Pengaruh Indeks Gini terhadap Jumlah Penduduk Miskin
Signifikansi Ekonomi: Indeks Gini adalah indikator yang mengukur tingkat ketimpangan pendapatan dalam suatu populasi. Meskipun umumnya ketimpangan yang lebih besar dapat diasosiasikan dengan tingkat kemiskinan yang lebih tinggi, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Indeks Gini tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Jumlah Penduduk Miskin (logJPM) di Yogyakarta selama periode 2019-2023.
Interpretasi Ekonomi: Secara ekonomi, hasil ini mengindikasikan bahwa perubahan dalam ketimpangan pendapatan (yang diukur oleh Indeks Gini) tidak secara langsung mempengaruhi jumlah penduduk miskin di Yogyakarta. Hal ini bisa disebabkan oleh berbagai faktor lain yang lebih dominan dalam mempengaruhi kemiskinan, seperti kebijakan sosial, distribusi program bantuan, atau dinamika pasar tenaga kerja. Dengan kata lain, meskipun terdapat ketimpangan, itu  tidak  cukup  untuk  memperburuk  atau  memperbaiki  kondisi  kemiskinan  di  wilayah tersebut.

## Pengaruh Upah Minimum Kerja terhadap Jumlah Penduduk Miskin
Signifikansi  Ekonomi:  Upah  Minimum  Kerja  (UMK)  adalah  faktor  penting  yang mempengaruhi daya beli masyarakat, terutama bagi pekerja berpenghasilan rendah. Namun, dalam  penelitian  ini,  Log(UMK)  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  Jumlah Penduduk Miskin (logJPM).
Interpretasi  Ekonomi:  Secara  ekonomi,  hasil  ini  menunjukkan  bahwa  meskipun  upah minimum merupakan salah satu instrumen kebijakan untuk mengurangi kemiskinan, dalam konteks  Yogyakarta  pada  periode  2019-2023,  perubahan  dalam  upah  minimum  tidak  cukup kuat untuk secara signifikan mengurangi jumlah penduduk miskin. Ini mungkin menunjukkan bahwa  peningkatan  upah  minimum  tidak  merata  diterima  oleh  kelompok  masyarakat  yang paling  rentan  atau  bahwa  kenaikan  tersebut  tidak  cukup  untuk  mengangkat  mereka  dari kemiskinan.  Faktor-faktor  lain  seperti  biaya  hidup,  tingkat  pengangguran,  dan  akses  ke pekerjaan mungkin memiliki peran lebih besar dalam mempengaruhi kemiskinan.

## Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia terhadap Jumlah Penduduk Miskin
Signifikansi  Ekonomi:  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  adalah  indikator  yang mencerminkan  kualitas  hidup  masyarakat,  mencakup  aspek  pendidikan,  kesehatan,  dan standar hidup. Hasil penelitian menunjukkan bahwa IPM memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Jumlah Penduduk Miskin (logJPM).
Interpretasi Ekonomi: Secara ekonomi, hasil ini mengindikasikan bahwa peningkatan IPM
Faktor-Faktor Ekonomi yang Mempengaruhi Kemiskinan di Yogyakarta....
yang  mencerminkan  perbaikan  dalam  pendidikan,  kesehatan,  dan  pendapatan—berkorelasi dengan  penurunan  jumlah  penduduk  miskin.  Ini  menegaskan  bahwa  investasi  dalam pengembangan sumber daya manusia (seperti akses ke pendidikan dan kesehatan yang lebih baik) dapat menjadi strategi efektif untuk mengurangi kemiskinan. Perbaikan dalam IPM dapat meningkatkan kemampuan individu untuk memperoleh pekerjaan yang lebih baik, menjaga kesehatan, dan meningkatkan pendapatan, yang pada akhirnya mengurangi jumlah penduduk miskin.

## Pengaruh Tingkat Pengangguran Terbuka terhadap Jumlah Penduduk Miskin
Signifikansi  Ekonomi:  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT)  mengukur  persentase angkatan kerja yang tidak memiliki pekerjaan tetapi sedang mencari pekerjaan. Namun, hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  TPT  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap Jumlah Penduduk Miskin (logJPM).
Interpretasi  Ekonomi:  Secara  ekonomi,  hasil  ini  mengindikasikan  bahwa  tingkat pengangguran yang tinggi tidak selalu berarti jumlah penduduk miskin akan meningkat. Ini mungkin terjadi karena adanya mekanisme lain yang menanggulangi pengangguran, seperti pekerjaan  informal,  bantuan  sosial,  atau  migrasi  tenaga  kerja.  Selain  itu,  pengangguran mungkin  tidak  cukup  tinggi  atau  tidak  mempengaruhi  kelompok  masyarakat  yang  paling rentan dalam konteks kemiskinan di Yogyakarta. Oleh karena itu, meskipun pengangguran bisa menjadi  indikator  ekonomi  yang  penting,  dalam  konteks  penelitian  ini,  ia  tidak  memainkan peran utama dalam mempengaruhi jumlah penduduk miskin.

## SIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  secara signifikan  memengaruhi  jumlah  penduduk  miskin  di  Yogyakarta  antara  2019-2023, menandakan bahwa perbaikan dalam pendidikan, kesehatan, dan pendapatan berperan penting  dalam  mengurangi  kemiskinan.  Sementara  itu,  Indeks  Gini,  Upah  Minimum Kerja (UMK), dan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) tidak menunjukkan pengaruh signifikan,  menunjukkan  bahwa  faktor-faktor  lain  mungkin  lebih  memengaruhi kemiskinan  di  wilayah  tersebut.  Untuk  penelitian  mendatang,  disarankan  untuk menambahkan variabel seperti kebijakan sosial dan distribusi bantuan, serta menjelajahi interaksi  antar  variabel.  Perluasan  periode  dan  cakupan  penelitian  juga  dapat memberikan  wawasan  lebih  mendalam.  Penelitian  ini  memiliki  batasan  pada  periode yang diteliti dan variabel yang digunakan, serta pendekatan kuantitatif yang mungkin tidak sepenuhnya mencerminkan aspek-aspek kualitatif dari kemiskinan di Yogyakarta.

## Referensi :
Arifin, A. (2019). Analisis Faktor - Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinandi Indonesia. Jurnal Administrasi Publik Dan Bisnis , 1 (2), 1–15. https://doi.org/10.36917/japabis.v1i2.18
Badu,  R.  R.,  Canon,  S.,  &  Akib,  F.  H.  Y.  (2020).  The  Impact  of  Economic  Growth  and
Unemployment  Rate  on  Poverty  in  Sulawesi. Jambura  Equilibrium  Journal , 2 (1),  25–33. https://doi.org/10.37479/jej.v2i1.4499
Farah, D., & Indira, M. (2023). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan di
Provinsi  Jawa  Timur  Tahun  2021-2022. Ekonomikawan:  Jurnal  Ilmu  Ekonomi  Dan  Studi Pembangunan , 23 (2), 338–346. https://doi.org/10.30596/ekonomikawan.v23i2.17420
Firdaus, A., & Indira Hasmarini, M. (2023). Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk, Upah Minimum Kabupaten,  Pengangguran,  dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  Terhadap  Ketimpangan Pendapatan Kab/Kota di Provinsi Bali Pada Tahun 2015-2022. Primanomics : Jurnal Ekonomi
& Bisnis , 21 (3), 116–123. https://doi.org/10.31253/pe.v21i3.2128
Faktor-Faktor Ekonomi yang Mempengaruhi Kemiskinan di Yogyakarta....
Hanifah,  S.,  &  Hanifa,  N.  (2021).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Upah  Minimum,  Dan
Pengangguran  Terhadap  Kemiskinan  Di  Kabupaten  Lamongan. Independent:  Journal  of Economics , 1 (3), 191–206. https://doi.org/10.26740/independent.v1i3.43632
Hindun,  H.,  Soejoto,  A.,  &  Hariyati,  H.  (2019).  Pengaruh  Pendidikan,  Pengangguran,  dan Kemiskinan  terhadap  Ketimpangan  Pendapatan  di  Indonesia. Jurnal  Ekonomi  Bisnis  Dan Kewirausahaan , 8 (3), 250. https://doi.org/10.26418/jebik.v8i3.34721
Irawan, E. (2022). the Effect of Unemployment, Economic Growth and Human Development Index on  Poverty  Levels  in  Sumbawa  Regency  in  2012-2021. International  Journal  of  Economics,
Business and Accounting Research (IJEBAR) , 6 (2), 950. https://doi.org/10.29040/ijebar.v6i2.5455
Mohammad, U. F., & David, J. (2019). The Relationship between Poverty and Unemployment in
Niger State. Signifikan: Jurnal Ilmu Ekonomi , 8 (1), 71–78.
https://doi.org/10.15408/sjie.v8i1.6725
Muliawan, G., & Hasmarini, M. I. (2020). Analisis Determinan TIngkat Pendapatan di Provinsi
Jawa Tengah. Jurnal Ilmu Sosial , 4893 (2006), 166–172.
Muthalib, A. A., Adam, P., Rostin, Saenong, Z., & Suriadi, L. O. (2018). The influence of fuel prices and unemployment rate towards the poverty level in Indonesia. International Journal of Energy Economics and Policy , 8 (3), 37–42.
Nurjannah,  Sari,  L.,  &  Yovita,  I.  (2022).  Analisis  Pengaruh  Jumlah  Penduduk,  Indeks
Pembangunan  Manusia  Dan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Terhadap  Kemiskinan  Di Provinsi Riau Tahun 2002-2021. Jurnal Ekonmi Dan Bisnis , 11 (1), 567–574.
Oktaviani, Y., & Qurrota A’yun, I. (2021). Analysis of the Effect of Unemployment Rate, RMW, and HDI on Poverty Rates in the Special Region of Yogyakarta. Journal of Economics Research and Social Sciences , 5 (2), Layouting. https://doi.org/10.18196/jerss.v5i2.11339
Praja,  R.  B.,  Muchtar,  M.,  &  Sihombing,  P.  R.  (2023).  Analisis  Pengaruh  Indeks  Pembangunan
Manusia,  Laju  Pertumbuhan  Penduduk,  dan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  terhadap Kemiskinan di DKI Jakarta. Ecoplan , 6 (1), 78–86. https://doi.org/10.20527/ecoplan.v6i2.656 Prayogo, I., & Indira Hasmarini, M. (2022). SEIKO : Journal of Management & Business Analisis Pengaruh IPM, Upah Minimum, PDRB dan Jumlah Penduduk Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja Di Yogyakarta Tahun 2018-2021. SEIKO : Journal of Management & Business , 5 (2), 77–85.
https://doi.org/10.37531/sejaman.vxix.3455
Priambodo,  A.  (2021).  tPriambodo,  A.  (2021).  the  Impact  of  Unemployment  and  Poverty  on
Economic Growth and the Human Development Index (Hdi). Perwira International Journal of  Economics  &  Business,  1(1),  29–36.  https://doi.org/10.54199/pijeb.v1i1.43he  Impact  of Unemployment and. Perwira International Journal of Economics & Business , 1 (1), 29–36.
Putra,  I.  K.  A.  A.,  &  Arka,  S.  (2016).  Analisis  Pengaruh  Tingkat  Pengangguran  Terbuka,
Kesempatan Kerja, Dan Tingkat Pendidikan Terhadap Tingkat Kemiskinan Pada Kabupaten
Faktor-Faktor Ekonomi yang Mempengaruhi Kemiskinan di Yogyakarta....
/ Kota Di Provinsi Bali. EP Unud , 7 (3), 416–444.
Putri, E. M., & Putri, D. Z. (2021). Pengaruh Upah Minimum, Tingkat Pengangguran Terbuka,
Pendidikan Dan Pengeluaran Pemerintah Terhadap Kemiskinan di Indonesia. Ecosains: Jurnal Ilmiah Ekonomi Dan Pembangunan , 10 (2), 106. https://doi.org/10.24036/ecosains.11564057.00
Rahmawati, N. (2020). Pengaruh Kesejahteran Petani Terhadap Kemiskinan Di Perdesaan. Jurnal Ilmu Ekonomi Dan Pembangunan , 20 (1), 38–44.
https://jurnal.uns.ac.id/jiep/article/view/35518/26925
Rizki,  M.,  &  Solihati,  K.  D.  (2022).  The  Impact  of  Corruption,  Inflation,  and  Unemployment
Towards Poverty in Indonesia. Journal of Business Administration Economic & Entrepreneurship ,
4 (1), 47–56.
Sari,  Y.  A.  (2021).  Pengaruh  Upah  Minimum  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Dan  Jumlah Penduduk  Terhadap  Kemiskinan  Di  Provinsi  Jawa  Tengah. Equilibrium :  Jurnal  Ilmiah Ekonomi, Manajemen Dan Akuntansi , 10 (2), 121–130. https://doi.org/10.35906/je001.v10i2.785