ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI …eprints.ums.ac.id/73336/11/NASKAH PUBLIKASI terbaru 17...

15
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN DI EKS KARISIDENAN SURAKARTA Disusun sebagai salah satu syarat menyelesaikan Program Studi Strata 1 pada Jurusan Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi Dan Bisnis OLEH : ERLINA SARASWATI B300150087 PROGRAM STUDI EKONOMI PEMBANGUNAN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA 2019

Transcript of ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI …eprints.ums.ac.id/73336/11/NASKAH PUBLIKASI terbaru 17...

i

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI

KEMISKINAN DI EKS KARISIDENAN SURAKARTA

Disusun sebagai salah satu syarat menyelesaikan Program Studi Strata 1

pada Jurusan Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi Dan Bisnis

OLEH :

ERLINA SARASWATI

B300150087

PROGRAM STUDI EKONOMI PEMBANGUNAN

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA

2019

ii

i

iii

ii

iv

iii

1

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN

DI EKS KARISIDENAN SURAKARTA

Abstrak

Penelitian ini bertujuan menganalisis variabel PDRB, Jumlah Penduduk,

Konsumsi Masyarakat, Inflasi Dan Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap

Jumlah Penduduk Miskin Di Eks Karisidenan Surakarta Tahun 2011-2017.

Metode analisis dalam penelitian ini menggunakan analisis Data Panel dengan

objek observasi Kabupaten/Kota di Eks-karisidenan Surakarta tahun 2011-2017

dengan bantuan aplikasi program eviews. Data yang digunakan dalam penelitian

ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS).

Berdasarkan hasil analisa Uji Chow dan Uji Hausman model terbaik yang

terpilih adalah Random Effect Model (REM). Berdasarkan hasil uji validitas

pengaruh (uji t) pada tingkat signifikansi (α) sebesar 0,10 variabel yang

berpengaruh positif dan signifikan terhadap Tingkat Kemiskinan adalah variabel

Jumlah Penduduk Dan Tingkat Pengangguran Terbuka. Sedangkan variabel yang

berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Tingkat Kemiskinan adalah variabel

PDRB dan Inflasi. Sedangkan variabel yang tidak berpengaruh terhadap Tingkat

Kemiskinan adalah variabel Konsumsi Masyarakat.

Kata kunci : Jumlah Penduduk Miskin, Eks-Karisidenan Surakarta, Konsumsi

Masyarakat, Data Panel.

Abstract

This study aims to analyze the GDP variables, Population, Community

Consumption, Inflation and the Open Unemployment Rate for the Number of

Poor Population in Ex Surakarta Karisidenan in 2011-2017. The analytical

method in this study uses Panel Data analysis with Regency / City observation

objects in the Ex-karisidenan Surakarta in 2011-2017 with the help of program

application eviews. The data used in this study are secondary data obtained from

the Badan Pusat Stat (BPS). Based on the results of the Chow Test and Hausman

Test the best model chosen was Random Effect Model (REM). Based on the

results of the validity test of the effect (t test) at the level of significance (α) of

0.10 variables that have a positive and significant effect on the Poverty Level are

the variables of Population and Open Unemployment Rate. While the variables

that have a negative and significant effect on the Poverty Level are GDP and

Inflation variables. While variables that do not affect the Poverty Level are the

variables of Community Consumption.

Keywords: Poverty, Eks-Karisidenan Surakarta, Consumption, Data Panel.

1. PENDAHULUAN

Pembangunan adalah tujuan dari suatu negara, dimana negara tersebut

semakin maju ketika ada peningkatan pada pembangunannya (Zuhdiyaty,

2

2017). Pembangunan merupakan suatu proses untuk perubahan menuju kearah

yang lebih baik dan terus menerus untuk mencapai tujuan yakni mewujudkan

masyarakat Indonesia yang berkeadilan, berdaya saing, maju, dan sejahtera

dalam wadah Negara Kesatuan Republik Indonesia. Oleh karena itu, salah

satu indikator utama keberhasilan pembangunan nasional adalah laju

penurunan jumlah penduduk miskin. Efektivitas dalam menurunkan jumlah

penduduk miskin merupakan pertumbuhan utama dalam memilih strategi atau

instrumen pembangunan. Hal ini berarti salah satu kriteria utama pemilihan

sektor titik berat atau sector andalan pembangunan nasional adalah efektivitas

dalam penurunan jumlah penduduk miskin (Azizah, Elda Wahyu;Sudarti; dan

Hendra Kusuma, 2018).

Untuk mengukur kemiskinan, BPS menggunakan konsep kemampuan

memenuhi kebutuhan dasar (basic needs approach). Penduduk Miskin adalah

penduduk yang memiliki rata-rata pengeluaran perkapita perbulan dibawah

garis kemiskinan (Badan Pusat Statistik, 2018) .

Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan salah satu indikator

untuk mengetahui kinerja pembangunan khususnya pembangunan

perekonomian daerah. PDRB menggambarkan kemampuan suatu daerah

dalam mengelola sumber daya alam dan sumber daya manusia untuk

menciptakan nilai tambah, dengan demikian ketersediaan sember daya, baik

yang bersifat fisik maupun non fisik, merupakan salah satu faktor yang ikut

menentukan besaran PDRB yang dihasilkan (Masniadi, Rudi;Ika Fitriyani;

dan Selvia Oktaviani, 2017).

Kemampuan seseorang dalam kegiatan konsumsi akan selalu dikaitkan dengan

kemampuan seseorang dalam pemenuhan kebutuhan hidup atau tingkat

kesejahteraan. Makin besar pengeluaran untuk konsumsi barang dan jasa,

maka makin tinggi tingkat kesejahteraan keluarga tersebut. Seiring dengan

berkembangnya jaman, telah terjadi pergeseran dalam perilaku konsumsi di

masyarakat. Pergeseran pola pengeluaran konsumsi rumah tangga dari

makanan ke non makanan dapat dijadikan indikator peningkatan kesejahteraan

masyarakat. Dengan anggapan bahwa setelah kebutuhan makanan terpenuhi,

3

kelebihan pendapatan akan digunakan untuk konsumsi non makanan

(Abdillah, John Jaya; Vincent Hadi Wiyono, Bhimo Rizky Samudro, 2019).

Pada tiap tahunnya jumlah penduduk dalam suatu tempat/daerah akan

bertambah tergantung dari jumlah kelahiran. Jumlah penduduk akan menjadi

masalah bagi pemerintah jika tidak bisa dikendalikan, karena jika jumlah

penduduk tiap tahun makin bertambah maka akan menyebabkan angka

kemiskinan juga tinggi. Pertumbuhan penduduk bisa mengurangi angka

kemiskinan tergantung dari masyarakat mendapatkan pekerjaan yang bisa

memenuhi kebutuhannya (Azizah, Elda Wahyu;Sudarti; dan Hendra Kusuma,

2018)

Faktor lain yang berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan adalah

pengangguran dimana salah satu unsur yang menentukan kemakmuran suatu

masyarakat adalah tingkat pendapatan, Pendapatan masyarakat mencapai

maksimum apabila kondisi tingkat penggunaan tenaga kerja penuh (full

employment) dapat terwujud (Agustina, Eka; Mohd Nur Syechalad; dan

Abubakar Hamzah, 2018).

Di dalam penelitian ini akan dilihat bagaimana pengaruh variabel PDRB,

Jumlah Penduduk, Konsumsi Masyarakat, Inflasi dan Tingkat Pengangguran

Terbuka terhadap Tingkat kemiskinan di Eks Karisidenan Surakarta tahun

2011-2017.

1.1 Hipotesis

Hipotesis untuk penelitian ini dapat diajukan sebagai berikut:

a. Diduga Jumlah Penduduk, Inflasi,Tingkat Pengangguran Terbuka

berpengaruh positif terhadap tingkat kemiskinan di Eks-Karesidenan

Surakarta tahun 2011-2017.

b. Diduga PDRB, Konsumsi Masyarakat berpengaruh negatif terhadap

tingkat kemiskinan di Eks-Karesidenan Surakarta tahun 2011-2017.

2. METODE

Objek penelitian ini adalah tingkat kemiskinan dengan data yang digunakan

adalah jumlah penduduk miskin dalam jiwa. Penelitian ini bertujuan

4

menganalisis tingkat kemiskinan di Eks Karisidenan Surakarta dan

menganalisis pengaruh Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Jumlah

Penduduk, Konsumsi Masyarakat, Inflasi,Tingkat Pengangguran Terbuka

terhadap Tingkat Kemiskinan di Eks Karisidenan Surakarta.

2.1 Definisi Operasional Variabel

Variabel yang digunakan dalam penelitian ini akan disajikan dalam tabel 1 :

Tabel 1

Definisi Operasional Variabel

Variabel Satuan Sumber Notasi

Kemiskinan Jumlah Penduduk

Miskin Yang Berada

Di Bawah Garis

Kemiskinan

Jiwa BPS, “Data Dan

Informasi

Kemiskinan”

Y

PDRB Produk Domestik

Regional Bruto Rupiah,

Menurut

Harga

Konstan

2010

BPS, “PDRB

Propinsi Di

Indonesia

Berdasarkan

Lapangan Usaha”

X1

Jumlah

Penduduk

Jumlah Penduduk Jiwa Bps, “Statistik

Kependudukan”

X2

Konsumsi

Masyarakat

Pengeluaran Per

Kapita

Rupiah BPS,”Pola

Pendapatan dan

Pemerataan

Konsumsi

Penduduk Jawa

Tengah”

X3

Inflasi Tingkat Inflasi (Year-

On-

Year)

Persen (%) BPS,“Berita

Resmi

Statistik”

X4

Tingkat

Pengangguran

Terbuka

Perbandingan Jumlah

Penduduk Dengan

Jumlah Penduduk

Yang Menganggur

Jiwa Bps, “Statistik

Kependudukan”

X5

3. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

Hasil estimasi Regresi Data Panel dengan pendekatan Pooled Ordinary Least

Square (PLS), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM)

dapat dilihat pada Tabel 2

5

Tabel 2

Hasil Regresi Data

Variabel Koefisien Regresi

PLS FEM REM

LOG(PDRB) 0.155831 -0.428719 -0.491837

LOG(JP) 1.331313 0.432766 1.013050

LOG(KONSUMSI) -0.296603 -0.063495 -0.056136

INFLASI -0.006660 -0.006070 -0.006159

TPT 0.034792 0.006448 0.007528

C -12.24744 6.853796 -0.115293

R2

0.850449 0.997015 0.896659

Adj. 0.833060 0.996128 0.884643

F-statistik 48.90556 1123.613 74.61988

Prob F-Statistik 0.000000 0.000000 0.000000

Sumber: BPS, diolah.

3.1 Pemilihan Model Estimasi Terbaik

3.1.1 Uji chow

Uji chow merupakan pengujian yang digunakan untuk melihat

manakah model yang terbaik antara model PLS dengan model FEM.

Hasil pengolahan uji chow dapat dilihat di Tabel 3

Tabel 3

Hasil Estimasi Data Panel dengan Uji Chow

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 302.823750 (6,37) 0.0000

Cross-section Chi-square 191.793439 6 0.0000

6

Dari Tabel 2 dapat terlihat nilai p-value atau probabilitas F test sebesar

0,0000 < 0,05 dan Chi-Square sebesar 0,0000 < 0,05. Kesimpulan H

ditolak, maka model mengikuti Fixed Effect Model (FEM).

3.1.2 Uji Hausman

Uji hausman merupakan pengujian yang digunakan untuk melihat

manakah model yang terbaik antara model FEM denga model REM.

Hasil pengolahan Uji Hausman dapat dilihat pada Tabel 4

Tabel 4

Hasil Estimasi Data Panel dengan Hausman

Test Summary

Chi-Sq.

Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.

Cross-section random 6.186206 5 0.2885

Dari Tabel 4 terlihat nilai p-value atau probabilitas dari Chi-Square

atau Cross section random sebesar 0.2885 > 0,01 . H0 diterima maka

model mengikuti Random Effect Model (REM)

3.2 Hasil Uji Hipotesis

3.2.1 Koefisien Determinasi (R2)

Tabel 5

Uji Koefisien Determinasi

Rsquared Adjusted R Square

0.896659 0.884643

Dari hasil pengujian pada Tabel 3-4 dapat dilihat bahwa nilai R square

0.896659 artinya 89,6659 % Variasi Tingkat kemiskinan dapat

dijelaskan oleh Variasi variabel PDRB, Jumlah Penduduk, konsumsi

Masyarakat, Inflasi, dan Tingkat Pengangguran Terbuka Sedangkan

sisanya 0,103341 atau 10,2241 % diterangkan oleh Variasi model yang

lain.

3.2.2 Uji Eksistensi Model (Uji F)

Tabel 6

Hasil Uji F

Fhitung Sig.

74.61988 0.000000

7

Berdasarkan uji f pada Tabel 6 diperoleh hasil pengujian F hitung

sebesar 74.61988 dengan tingkat signifikan 0,000. Berdasarkan hasil

perhitungan menunjukan bahwa nilai signifikansi F-Statistik 0,000 >

0,01 maka Hₒ ditolak artinya variabel PDRB, Jumlah Penduduk,

konsumsi Masyarakat, Inflasi, dan Tingkat pengangguran Terbuka

secara bersama-sama berpengaruh terhadap Tingkat kemiskinan

3.2.3 Uji Validitas Pengaruh Variabel Independen Model Terpilih (Uji t)

Tabel 7

Hasil Uji Validitas Pengaruh Variabel Independen

Variabel t sig. t kriteria kesimpulan

PDRB -4.862711 0.0000 < 0,01 signifikan pada α =

0,01

Jumlah

Penduduk

4.356263 0.0001 < 0,01 signifikan pada α =

0,01

Konsumsi

Masyarakat

-0.997393 0.3242 ≥ 0,10

tidak memiliki

pengaruh

signifikan pada

tingkat α sampai

dengan 10 %

Inflasi -4.347644 0.0001 < 0,01 signifikan pada α =

0,01

Tingkat

Pengangguran

Terbuka

1.719718 0.0927 < 0,10 signifikan pada α =

0,10

Sumber: Data Olahan, 2019.

4. PENUTUP

4.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil dari penelitian dapat diambil kesimpulan sebagai

berikut :

a. Hasil dari uji model menggunakan uji Chow dapat menunjukkan bahwa

model FEM lebih tepat digunakan dalam penelitian ini daripada model

PLS, dan pengujian model dengan Uji Hausman menunjukkan bahwa

model REM adalah model yang paling tepat digunakan dibandingkan

8

model FEM. Maka dari pemilihan model yang paling tepat diipilih dalam

penelitian ini adalah Random Effect Model (REM)

b. Berdasarkan uji validitas pengaruh (uji t) pada signifikansi (α) sampai

dengan α 0,10. Variabel yang berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan

adalah variabel PDRB, Jumlah Penduduk, Inflasi, dan Tingkat

Pengangguran Terbuka. Sedangkan variabel yang tidak berpengaruh

terhadap tingkat kemiskinan adalah Konsumsi Masyarakat.

4.2 Saran

Di penelitian selanjutnya mengenai tingkat kemiskinan serta faktor-faktor

yang mempengaruhi kedepannya bisa menambahkan variable-varibel lain

yang dapat memperkuat dampak-dampak yang berpengaruh terhadap

tingkat kemiskinan serta untuk mengetahui lebih banyak lagi solusi-solusi

untuk mengurangi tingkat kemiskinan dan meningkatkan kesejahteraan

masyarakat.

DAFTAR PUSTAKA

A, Ni Made Myanti Astrini; Ida Bagus Putu Purbadharmaja. (2013). Pengaruh

Pdrb, Pendidikan Dan Pengangguran Terhadap Kemiskinan Di Provinsi

Bali. E-Jurnal Ep Unud , 384-392.

Abdillah, John Jaya; Vincent Hadi Wiyono, Bhimo Rizky Samudro. (2019).

Analisis Pola Konsumsi Dan Kemiskinan Di Jawa Tengah. Research Fair

Unisri 2019, 132-138.

Agustina, Eka; Mohd Nur Syechalad; Dan Abubakar Hamzah. (2018). Pengaruh

Jumlah Penduduk, Tingkat Pengangguran Dan Tingkat Pendidikan

Terhadap Kemiskinan Di Provinsi Aceh. Jurnal Perspektif Ekonomi

Darussalam, 265-283.

Amalia, Nurisqi;Anisa Nurpita Dan Rina Oktavia. (2018). Human Development

Index,Unployment And Poverty In Papua Provinc2, 2010-2015. Jurnal

Ekonomi Pembangunan, 25-34.

Azizah, Elda Wahyu;Sudarti, Dan Hendra Kusuma. (2018). Pengaruh Pendidikan,

Pendapatan Perkapita Dan Jumlah Penduduk Terhadap Kemiskinan Di

Provinsi Jawa Timur. Jurnal Ilmu Ekonomi, 167-180.

Azizah, Elda Wahyu;Sudarti; Dan Hendra Kusuma. (2018). Pengaruh Pendidikan,

Pendapatan Perkapita Dan Jumlah Penduduk Terhadap Kemiskinan Di

Provinsi Jawa Timur. Jurnal Ilmu Ekonomi, 167-180.

9

Badan Pusat Statistik. (2018). Sosial Dan Kependudukan Dalam Kemiskinan.

Jawa Tengah: Badan Pusat Statistik Jawa Tengah.

Budhi, M. K. (2013). Analisis Faktor-Faktor Yang Berpengaruh Terhadap

Pengentasan Kemiskinan Di Bali : Analisis Fem Data Panel. Jurnal

Ekonomi Kuantitif Terapan, 1-6.

Dewi, Hilda Rosdian Dan Dwi Endah Kusrini. (2014). Peramalan Jumlah

Kepemilikan Sepeda Motor Dan Penjualan Sepeda Motor Di Jawa Timur.

Jurnal Sains Dan Seni Pomits, D332-337.

Dp, M. K. (2017). Analisis Faktor-Faktor Penyebab Kemiskinan Di Kabupaten

Musi Banyuasin (Studikasus Di Kecamatan Sungai Lilin). Jurnal Ilmiah

Ekonomi Global Masa Kini, 16-20.

Endrayani, Ni Ketut Eni Dan Made Heny Urmila Dewi. (2016). Analisis Faktor-

Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan Kabupaten/Kota Di

Provinsi Bali. E-Jurnal Ekonomi Dan Bisnis Universitas Udayana, 63-88.

Endrayani, Ni Ketut Eni; Dan Made Heny Urmila Dewi. (2016). Analisis Faktor-

Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan Kabupaten/Kota Di

Provinsi Bali. E-Jurnal Ekonomi Dan Bisnis Universitas Udayana, 63-88.

Indradewa, I Gusti Agung; Dan Ketut Suardhika Natha. (2015). Pengaruh Inflasi,

Pdrb, Dan Upah Minimum Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja Di

Provinsi Bali. E-Jurnal Ep Unud, 923-950.

Isa, Dewi Purnama;Muhammad Amir Arham; Dan Sri Indriyani S.Dai. (2019).

Effect Of Capital Expenditure, Development Index And Unemployment

On Poverty In Gorontalo Province. Jambura Equilibrium Journal, 23-30.

Jonaidi, A. (2012). Analisis Pertumbuhan Ekonomi Dan Kemiskinan Di

Indonesia. Jurnal Kajian Ekonomi, 140-164.

Latuconsina, Z. M. (2017). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Indeks

Pembangunan Manusia Kabupaten Malang Berbasis Pendekatan

Perwilayahan Dan Regresi Panel. Journal Of Regional And Rural

Development Planning, 202-216.

Mahendra, A. (2016). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Pendapatan

Perkapita, Inflasi Dan Pengangguran Terhadap Jumlah Penduduk Miskin

Di Provinsi Sumatera Utara. Jurnal Riset Akuntansi Dan Keuangan, 123-

148.

Masniadi, Rudi;Ika Fitriyani; Dan Selvia Oktaviani. (2017). Analisis Pengaruh

Produk Domestik Regional Bruto (Pdrb) Dan Pengangguran Terhadap

Jumlah Penduduk Miskin Di Kabupaten Sumbawa Barat. Jurnal Ekonomi

Dan Bisnis, 42-61.

10

Maulidah, Fadlillah; Dan Ady Soejoto. (2015). Pengaruh Tingkat Pendidikan,

Pendapatan Dan Konsumsi Terhadap Jumlah Penduduk Miskin Di

Provinsi Jawa Timur. Jurnal Ekonomi Pendidikan Dan Kewirausahaan,

227-240.

Melliana, Ayunanda Dan Ismaini Zain. (2013). Analisis Statistika Faktor Yang

Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Di Kabupaten/Kota

Provinsi Jawa Timur Dengan Menggunakan Regresi Panel. Jurnal Sains

Dan Seni Pomits, 237-342.

Mustika, C. (2011). Pengaruh Pdb Dan Jumlah Penduduk Terhadap Kemiskinan

Di Indonesia Periode 1990-2008. Jurnal Paradigma Ekonomika, 12-23.

Oduwole, & Adebowale, T. (2015). Youth Unemployment And Poverty In

Nigeria. International Journal Of Sociology And Anthropology Research,

23-39.

Pangastuti, Y. (2015). Analisis Faktor Faktor Yang Mempengaruhi Penyerapan

Tenaga Kerja Di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2008-2012. Economics

Development Journal Analysis, 224-234.

Pratama, Y. C. (2014). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan

Di Indonesia. Jurnal Bisnis Dan Manajemen, 210-223.

Putra, I. K., & Arka, D. S. (2018). Analisis Pengaruh Tingkat Pengangguran

Terbuka, Kesempatan Kerja, Dan Tingkat Pendidikan Terhadap Tingkat

Kemiskinan Pada Kabupaten Kota Di Provinsi Bali. E-Jurnal Ep Unud,

416-444.

Putra, Komang Agus Adi; Dan Sudarsana Arka. (2018). Analisis Pengaruh

Tingkat Pengangguran Terbuka, Kesempatan Kerja, Dan Tingkat

Pendidikan Terhadap Tingkat Kemiskinan Pada Kabupaten/Kota Di

Provinsi Bali. E-Jurnal Ep Unud, 7[3]: 416-444 Issn: 2303-0178, 416-

444.

Ringim, K. J., & Shuaib, S. N. (2017). Influence Of Social Capital On

Consumption Per Capita Income And Poverty Alleviation In.

Mediterranean Journal Of Social Sciences, 35-43.

Rusdati & Lesta Karolina Sebayang. (2013). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi

Tingkat Kemiskinan Di Provinsi Jawa Tengah. Jurnal Economia, 1-9.

Saleh, S. (2002). Faktor-Faktor Penentu Tingkat Kemiskinan Regional Di

Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan, 87-102.

Saputro, A. E. (2010). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan Secara

Makro Di Lima Belas Provinsi Tahun 2007. Jurnal Organisasi Dan

Manajemen, 89-100.

11

Shkumbin , M., & Badivuku-Pantina, M. (2017). The Effect Of Economic Growth

In Relation To Unemployment. Journal Of Economics And Economic

Education Research, 1-8.

Silastri, N. (2017). Pengaruh Jumlah Penduduk Dan Pendapatan Domestik

Regional Bruto (Pdrb) Terhadap Kemiskinan Di Kabupaten Kuantan

Singingi. Jom Fekon, 105-117.

Siregar, Hermanto Dan Dwi Wahyuniarti. (2007). Dampak Pertumbuhan

Ekonomi Terhadap Penurunan Jumlah Penduduk Miskin.

Pustaka.Blog.Mb.Ipb.Ac.Id, 23-40.

Sirilius , S. (2012). Determinan Faktor Sosial Dan Ekonomi. Jurnal Ekonomi

Pembangunan Volume 13, Nomor 1, Juni 2012, Hlm.62-78, 62-78.

Sriyana, J. (2015). Fiscal Capacity And Poverty Alleviation: A Panel Data. Jurnal

Ekonomi Pembangunan, 16 (1), Juni 2015, 1-10, 1-10.

Suryawati, C. (2005). Memahami Kemiskinan Secara Multidimensional. Jmpk , 1-

9.

Susanti, S. (2013). Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto, Pengangguran

Dan Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Kemiskinan Di Jawa Barat.

Jurnal Matematika Integratif, 1-18.

Utomo, A. P. (2010). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan Secara

Makro Di Lima Belas Provinsi Tahun 2007. Jurnal Organisasi Dan

Manajemen , 89-100.

Wahyudi, Dicky; Tri Wahyu Rejekingsih. (2013). Analisis Kemiskinan Di Jawa

Tengah. Diponegoro Journal Of Economics, 1-15.

Widodo, Adi;Waridin; Dan Johanna Maria K. (2011). Analisis Pengaruh

Pengeluaran Pemerintah Di Sektor Pendidikan Dan Kesehatan Terhadap

Pengentasan Kemiskinan Melalui Peningkatan Pembangunan Manusia Di

Provinsi Jawa Tengah. Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan, 25-42.

Wirawan, I. T., & Arka, S. (2015). Analisis Pengaruh Pendidikan,Pdrb Per Kapita

Dan Tingkat Pengangguran Terhadap Jumlah Penduduk Miskin Provinsi

Bali. E-Jurnal Ep Unud, 546-560.

Yuliani, T. (2018). Analisis Tingkat Kemiskinan Di Kabupaten/Kota Kalimantan

Timur Tahun 2008-2015. Jurnal Edueco Universitas Balikpapan, 8-17.

Zuhdiyaty, N. (2017). Analisis Faktor - Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan

Di Indonesia Selama Lima Tahun Terakhir (Studi Kasus Pada 33

Provinsi). Jibeka, 27-31.