PENGARUH RATA LAMA SEKOLAH,UMUR HARAPAN HIDUP SERTA PDRB PER KAPITA TERHADAP KEMISKINAN MELALUI ANALISIS JALUR PENGANGGURAN DI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA

Ahmad Bayu Bagas Samudra¹, Mohammad Wahed²

Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur, Surabaya.

bagasahmad03@gmail.com

Abstrak

Kemiskinan merupakan permasalahan umum di Negara-negara berkembang. Kemiskinan muncul karena ketidakmampuan sebagian masyarakat untuk menyelenggarakan hidupnya sampai suatu taraf yang dianggap manusiawi Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh tidak langsung antara komponen IPM yaitu Rata-rata Lama Sekalah, Umur Harapan Hidup dan PDRB Perkapita terhadap kemiskinan melalui Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Yogyakarta. Penelitian ini menggunakan data sekunder dengan metode kuantitatif. Analisis data menggunakan analisis jalur dengan uji sobel sebagai pengujianya. Data time series menggunakan periode tahun 2002-2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Tingkat Pengangguran Terbuka mampu menjadi variabel antara (intervening) yang menjelaskan pengaruh tidak langsung antara Umur Harapan Hidup terhadap tingkat kemiskinan. Selain itu pengaruh tersebut memiliki hubungan positif yang artinya ketika umur harapan hidup masyarakat mengalami peningkatan, maka akan menambah tingkat kemiskinan.

Kata Kunci: kemiskinan, pengangguran, rata-rata lama sekolah, umur harapan hidup, PDRB perkapita, sobel test

Abstract

Poverty is a common problem in developing countries. Poverty arises due to the inability of some people to organize their lives to a level that is considered humane. This study aims to determine the indirect effect of HDI components, namely Average Length of Schooling, Life Expectancy and Per Capita GRDP on poverty through the Open Unemployment Rate in Yogyakarta Province. This study uses secondary data with quantitative methods. Data analysis used path analysis with the Sobel test as the test. Time series data uses the period 2002-2021. The results of the study show that the Open Unemployment Rate can be an intervening variable which explains the indirect effect of Life Expectancy on poverty levels. In addition, this influence has a positive relationship, which means that when people's life expectancy increases, it will increase the level of poverty.

Keywords: poverty, unemployment, average length of schooling, life expectancy, per capita GRDP, Sobel Test

PENDAHULUAN

Indonesia Sebagai negara berkembang memiliki suatu permasalahan kemiskinan mulai dari desa-desa hingga masyarakat kawasan kumuh di perkotaan (Sholichah, 2017) (Arfiani, 2020). Laporan Badan Pusat Statistik tentang jumlah penduduk miskin mengungkapkan terdapat disparitas demografis antara Jawa dan pulau-pulau lain di Indonesia (Dwiputra, 2018). Walaupun pulau jawa memberikan kontribusi terbesar terhadap pertumbuhan ekonomi, akan tetapi dari segi banyaknya jumlah penduduk miskin jawa memiliki penduduk miskin terbanyak di Indonesia sebesar 14,02 juta orang (Puspita, 2015).

Menurut (Ningrum et al., 2020), Daerah Istimewa Yogyakarta adalah provinsi paling miskin di Pulau Jawa. Jika dibandingkan dengan nilai rata-rata nasional sebesar 11,13 persen, maka angka kemiskinan pada tahun 2015 mencapai 13,20 persen atau lebih tinggi, lebih tinggi dibandingkan dengan lima provinsi di Jawa lainnya yaitu DKI Jakarta, Banten, Jawa Barat, Jawa Timur, dan Jawa Tengah. Menurut data BPS Maret 2018, Daerah Istimewa Yogyakarta menduduki peringkat provinsi termiskin di pulau Jawa, dengan jumlah penduduk miskin 460,00 jiwa ribu orang dan sampai saat ini, Provinsi Yogyakarta memiliki tingkat kemiskinan tertinggi di Jawa sebesar 13,1%. Hal ini menjadikannya salah satu provinsi dengan tingkat kemiskinan yang cukup tinggi (BPS, 2018).

Adapun perkembangan Tingkat kemiskinan di Provinsi DI Yogyakarta tahun 2002-2021 dapat dilihat dalam gambar sebagai berikut.

Gambar 1. Tingkat Kemiskinan Provinsi di Yogyakarta

Dari gambar 1 diatas menunjukan bahwa tingkat kemiskinan di Provinsi DIY cenderung menurun dari tahun ke tahun. Angka kemiskinan terbesar terjadi pada tahun 2002, besarnya angka kemiskinan ini terjadi karena keadaan pasca krisis moneter di Indonesia yang terjadi di tahun 1998. Dan tingkat kemiskinan terendah terjadi di tahun 2019 sebesar 11,7 walaupun pada tahun selanjutnya naik Kembali dikarenakan wabah covid-19. Walaupun tiap tahunnya mengalami penurunan akan tetapi angka kemiskinan ini masih cukup besar dibandingkan Provinsi di jawa lainya.

Kemiskinan telah menghalangi anak-anak untuk mendapatkan pendidikan yang berkualitas, mempersulit untuk mendapatkan perawatan kesehatan, akses terbatas ke layanan publik serta menghambat pertumbuhan ekonomi (Bangun, 2020). Walaupun angka kemiskinan cukup tinggi, akan tetapi Provinsi Yogyakarta memiliki indeks pembangunan manusia dengan kategori sangat tinggi bahkan peringkat ke-2 di Indonesia. Menurut, United Nation Development Programme (UNDP) Indeks pembangunan manusia yang sering disebut dengan IPM merupakan salah satu indikator yang digunakan untuk menentukan tingkat pembangunan ekonomi. Indikator ini mengukur tingkat kualitas fisik dan non fisik penduduk, seperti indikator tingkat kesehatan, pendidikan, dan ekonomi. Dalam hal ini mengartikan bahwa kekayaan bangsa yang sebenarnya terdiri dari rakyatnya (UNDP, 2004)

Menurut (Permana, 2018) Perkembangan Tingkat pengangguran terbuka (TPT) Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) tercatat menempati posisi ketujuh terendah di Indonesia jika dibanding dengan daerah lainnya per bulan februari tahun 2022 ini. Bila dilihat lebih detail ke kabupaten dan kota yang ada di Yogyakarta, Kota Yogyakarta mencatatkan TPT tertinggi dibandingkan dengan 4 kabupaten yang lain yang ada di Indonesia. TPT Kota Yogyakarta pada Agustus 2017 tercatat sebesar 5,08 persen. Sementara itu TPT terendah di Kabupaten Gunungkidul yang mencapai 1,68 persen. Tiga kabupaten lain yaitu Kulon Progo, Bantul, dan Sleman mencatat TPT yang bervariasi, masing-masing 1,99 persen; 3,12 persen dan 3,51 persen. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS), DIY termasuk daerah yang memiliki TPT terendah di Indonesia. dapat dilihat dalam gambar sebagai berikut.

Gambar 2. Pekembangan TPT Provinsi di Yogyakarta 2002-2021

Dari gambar 2 diatas menunjukan bahwa tren perkembangan tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Yogyakarta memiliki tren menurun yang berarti dalam periode 20 tahun terakhir tingkat pengangguran semakin sedikit dari tahun ke tahun. Tingkat pengangguran tertinggi terjadi pada tahun 2005, tingginya angka pengangguran ini terjadi pasca krisis ekonomi yang melanda ekonomi nasional. Selepas tahun 2005 terjadi penurunan angka pengangguran secara signifikan, menurut mentri perindustrian penurunan ini terjadi karena terdapat pembangunan industrialisasi besar-besaran yang dapat membuka lapangan pekerjaan baru (Sekretaris Jenderal Perindustrian, 2008).

Penciptaan masyarakat yang sejahtera dapat dicapai melalui pertumbuhan masyarakat. Pembangunan ekonomi adalah serangkaian kegiatan yang dilakukan oleh pemerintah bersama seluruh lapisan masyarakat dalam rangka mencapai penghidupan yang lebih baik, dan merupakan salah satu cara untuk meningkatkan kesejahteraan (Zamruddin Hasid, 2019). Peningkatan kapasitas fundamental penduduk secara alami mengikuti perkembangan sumber daya manusia, baik sumber daya tersebut dikembangkan secara fisik maupun dengan cara lain. Rakyat perlu memiliki beberapa kualitas mendasar untuk memperluas ruang lingkup peluang yang tersedia untuk berpartisipasi dalam proses pembangunan (Raharti et al., 2020). Peningkatan kemampuan fundamental juga dapat dilakukan melalui peningkatan tingkat pendidikan, kesehatan, dan keahlian yang dimiliki oleh penduduk secara keseluruhan. Hal ini penting karena memiliki potensi untuk mewujudkan masyarakat yang sejaterah dan bebas dari jerat kemiskinan.

Selanjutnya riset ini menganalisis pengangguran terbuka di D.I. Yogyakarta. Provinsi ini memiliki karakteristik yang unik terkait dengan indikator indeks pembangunan manusia yaitu Tingkat Pendidikan, Tingkat Kesehatan dana Tingkat PDRB perkapita, pengangguran dan kemiskinan. Tingkat indikator IPM yang tinggi D.I. Yogyakarta relatif tinggi, demikian pula tingkat pengangguran di D.I. Yogyakarta terendah dibandingkan provinsi lain di Pulau Jawa. Akan tetapi rendahnya tingkat pengangguran ini disertai dengan tingginya angka kemiskinan. Berdasarkan data dan uraian tersebut di atas mengenai lama sekolah, Harapan hidup, PDRB perkapita, indeks pembangunan manusia, dan kemiskinan di Provinsi DI Yogyakarta.

Kemiskinan

Kemiskinan adalah kondisi kehidupan yang serba kekurangan yang dialami seorang atau rumah tangga sehingga tidak mampu memenuhi kebutuhan minimal atau yang layak bagi kehidupannya.Kebutuhan dasar minimal yang dimaksud adalah yang berkaitan dengan kebutuhan pangan, sandang, perumahan dan kebutuhan sosial yang diperlukan oleh penduduk atau rumah tangga untuk memenuhi kebutuhan hidupnya secara layak (Priambodo, 2022). Sedangkan pendapat lain Kemiskinan dimaknai sebagai gejala penurunan kemampuan seseorang atau sekelompok orang atau wilayah sehingga mempengaruhi daya dukung hidup seseorang atau sekelompok tersebut, dimana pada suatu titik waktu secara nyata mereka tidak mampu mencapai kehidupan yang layak (Wulandari, 2018).

Pengangguran

Standar pengertian yang sudah ditentukan secara internasional, yang dimaksudkan dengan pengangguran adalah seseorang yang sudah digolongkan dalam angkatan kerja yang secara aktif sedang mencari pekerjaan pada suatu tingkat upah tertentu, tetapi tidak dapat memperoleh pekerjaan yang diinginkannya. Formula yang digunakan dalam menyusun Tingkat Pengangguran Tersebut adalah sebagai Berikut:

Umur Panjang dan Hidup Sehat

Definisi kesehatan menurut Undang-Undang Nomor 36 Tahun 2009 Tentang Kesehatan “menyebutkan bahwa kesehatan adalah keadaan sejahtera dari badan, jiwa dan sosial yang memungkinkan setiap orang hidup produktif secara sosial dan ekonomis. Dengan demikian kesehatan selain sebagai hak asasi manusia juga merupakan sebuah investasi bagi masyarakat”. Kesehatan merupakan modal yang penting dalam menciptakan peluang-peluang untuk mampu beraktivitas secara normal. Kondisi kesehatan yang baik dapat menjamin manusia dalam melakukan berbagai kegiatan pada kehidupan sehari-harinya. Menurut BPS, pembangunan manusia yang komprehensif pada dasarnya bertujuan untuk meningkatkan dan mempertahankan derajat kesehatan manusia secara merata. Namun hal ini tampaknya masih menjadi persoalan klasik di tingkat kabupaten.

Pendidikan

Pendidikan merupakan salah satu aspek yang sangat penting dan strategis bagi kehidupan manusia, pendidikan mempunyai peran yang cukup dominan dalam membekali manusia untuk menyongsong masa depan yang menuju ke arah yang lebih baik. Pendidikan memegang peranan penting sebagai penentu kualitas sumber daya manusia. Untuk mengupayakan perluasan dan pemerataan kesempatan memperoleh pendidikan yang bermutu, negara menyelenggarakan program wajib belajar untuk pendidikan dasar. Peraturan Pemerintah (PP) nomor 47 Tahun 2008 tentang Wajib Belajar menyatakan bahwa pemerintah dan pemerintah daerah bertanggung jawab untuk memberikan pendidikan minimal bagi warga negara Indonesia, serta untuk melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi. Sebagaimana yang tertera dalam UUD 1945, bahwa setiap warga negara wajib mengikuti pendidikan dasar, dan pemerintah wajib membiayainya.

Standar Hidup Layak

Dimensi lain dari ukuran kualitas hidup manusia adalah standar hidup layak. Standar hidup layak menggambarkan tingkat kesejahteraan masyarakat yang dinikmati sebagai dampak dari semakin meningkatnya perekonomian masyarakat. UNDP mengukur standar hidup layak dengan menggunakan Produk Domestik Bruto riil yang disesuaikan, sedangkan BPS dalam menggunakan standar hidup layak menggunakan rata-rata pengeluaran per kapita riil yang disesuaikan.

Metode

Penelitian ini merupakan penelitian dekriptif kuantitatif yang bertujuan untuk menganalisis indikator IPM (Rata-Rata Lama Sekolah, Umur Harapan Hidup dan PDRB Per Kapita) terhadap Kemiskinan memlaui Tingkat pengangguran di Provinsi Yogyakarta tahun 2002-2021. Data yang digunakan dalam penelitian menggunakan data sekunder yang diterbitkan BPS Indonesia, dan daerah Yogyakarta tahun 2002-2021.

Dalam penelitian ini metode analisis data menggunakan analisis jalur dengan menggunakan uji sobel (Sobel Test) untuk mengetahui pengaruh secara tidak langsung antara variabel dependen dan independen. Adapun model analisis jalur pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

Gambar 3 Kerangka Konseptual

Keterangan:

X1 = Rata-rata lama sekolah (RLS)

X2 = Umur harapan hidup (UHH)

X3 = PDRB Perkapita

M = Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT)

Y = Kemiskinan

Berdasarkan model analisis jalur di atas, Rata-rata lama sekolah (X1). Umur harapan hidup (X2), dan PDRB Perkapita (X3) dilakukan uji regresi untuk mengetahui pengaruhnya terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka (M) secara langsung dapat ditulis dengan persamaan sub-struktur 1 sebagai berikut.

M = β₀ + β ₁X₁ + β ₂X₂ + m1

Adapun variabel X1, X2, X3, dan M juga dilakukan uji regresi untuk mengetahui pengaruhnya secara langsung terhadap Kemiskinan (Y) yang ditulis dengan persamaan sub-struktur 2 sebagai berikut.

Y = β₀ + β ₁X₁ + β ₂X₂ + βY₁ + m1

Kemiskinan (Y) Rata-rata lama sekolah (X1). Umur harapan hidup (X2), dan PDRB Perkapita (X3) dan juga Tingkat Pengangguran Terbuka (M) hasil dari kedua Sub-Struktur regresi tersebut maka akan didapatkan nilai koefisien yang menunjukkan kontribusi ataupun pengaruh dari variabel X1, X2, dan X3 secara tidak langsung terhadap Y melalui variabel perantara yaitu M.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Penelitian ini, analisis yang digunakan untuk menguji hipotesis adalah menggunakan analisis jalur (path analysis) dengan Uji Sobel. Analisis ini digunakan untuk mengetahui tingkat pengaruh pada suatu hubungan kausal antar variabel secara tidak langsung. Sebelum melakukan uji sobel dilakukan uji regresi berganda dengan menggunakan 2 substruktur sebagai berikut:

Tabel 1 Sub-Struktur 1 (Dependent Variable: Tingkat Pengangguran Terbuka)

Variabel	Unstandardized Coefficients		t	Sig.
	B	Std. Error
(Constant)	99.302	168.641	0.589	0.564
RLS	-1.915	1.826	-1.048	0.309
UHH	0.317	0.095	2.344	0.034
PDRBPerKapita	-0.403	1.066	-0.378	0.709

Dari table 1 dapat ditulis persamaan sebagai berikut.

M = β₀ + β ₁X₁ + β ₂X₂ + m1

M = 99.302 - 1.915X1 + 317X2 - 403X3

Sub-Struktur 2 (Dependent Variable: Kemiskinan)

Variabel	Unstandardized Coefficients		t	Sig.
	B	Std. Error
(Constant)	-212.747	83.011	-2.563	0.023
RLS	-4.23	1.358	-3.116	0.008
UHH	4.357	1.353	3.221	0.006
PDRB Per Kapita	-0.034	0.492	-0.069	0.946
TPT	-0.771	0.299	-2.581	0.022

Dari table 2 dapat ditulis persamaan sebagai berikut.

Y = β₀ + β ₁X₁ + β ₂X₂ + βY₁ + m1

Y = -212.747 - 4.230 X1 + 4.357 X2 - 0.034 X3 -0.771 M

Dari hasil regresi tersebut, didapatkan model analisis jalur sebagai berikut:

Analisis jalur dari Rata-Rata Lama Sekolah (X1)

Sobel Test

test statistic : -0.97146705

Standart Error : 1.51983023

p-value (probability) : 0.33131575

Analisis jalur dari Umur Harapan Hidup (X2)

Sobel Test

test statistic : -2.0403664

Standart Error : 0.11978584

p-value (probability) : 0.04131385

Analisis jalur dari pdrb Per Kapita (X3)

Sobel Test

test statistic : -0.37405013

Standart Error : 0.83067209

p-value (probability) : 0.70836702

Dari model analisis jalur di atas dapat diinterpretasikan sebagai berikut:

1. Dari hasil perhitungan Sobel test standart Error di atas mendapatkan nilai probabilitas sebesar 0.331, karena nilai probabilitas yang diperoleh sebesar 0. 331> 0,05 atau dengan tingkat signifikansi 5%, maka membuktikan bahwa tidak terdapat pengaruh Rata-Rata Lama Sekolah (X1) terhadap Kemiskinan (Y) melalui TPT (M) atau dapat dilihat dari hasil perhitungan Sobel test z statistik di atas mendapatkan nilai sebesar 0.971, menurut gozali (2015) signifikansinya adalah 0.05 atau 5% atau 1.98 dalam z tabel. Sehingga 0.971< 1,98 maka membuktikan bahwa tidak terdapat pengaruh Rata-Rata Lama Sekolah (X1) terhadap Kemiskinan (Y) melalui TPT (M)

2. Dari hasil perhitungan Sobel test di atas mendapatkan nilai probabilitas sebesar 0.041 karena nilai probabilitas yang diperoleh sebesar 0. 041 < 0,05 atau dengan tingkat signifikansi 5%, maka membuktikan bahwa terdapat pengaruh Umur Harapan Hidup (X2) terhadap Kemiskinan (Y) melalui TPT (M) atau dapat dilihat dari hasil perhitungan Sobel test z statistik di atas mendapatkan nilai sebesar 2.040 menurut gozali (2015) signifikansinya adalah 0.05 atau 5% atau 1.98 dalam z tabel. Sehingga 2.040 > 1,98 maka membuktikan bahwa terdapat pengaruh Umur Harapan Hidup (X2) terhadap Kemiskinan (Y) melalui TPT (M)

3. Dari hasil perhitungan Sobel test di atas mendapatkan nilai probabilitas sebesar 0. 708 karena nilai probabilitas yang diperoleh sebesar 0. 708 > 0,05 atau dengan tingkat signifikansi 5%, maka membuktikan bahwa tidak terdapat pengaruh PDRB Per Kapita (X3) terhadap Kemiskinan (Y) melalui TPT (M) atau dapat dilihat dari hasil perhitungan Sobel test z statistik di atas mendapatkan nilai sebesar 0. 374 menurut gozali (2015) signifikansinya adalah 0.05 atau 5% atau 1.98 dalam z tabel. Sehingga 0.374< 1,98 maka membuktikan bahwa tidak terdapat pengaruh PDRB Per Kapita (X3) terhadap Kemiskinan (Y) melalui TPT (M)

Pengaruh Rata-Rata Lama Sekolah terhadap Kemiskinan melalui Tingkat Pengangguran Terbuka

Dari hasil penelitian ini diketahui rata-rata lama sekolah tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kemiskinan melalui tingkat pengangguran terbuka. Ini mengindikasikan bahwa Tingkat Pengangguran Terbuka bukan merupakan variabel intervening yang baik sebagai variabel perantara antara variabel rata-rata lama sekolah terhadap Kemiskinan. Hal ini disebabkan karena tidak adanya pengaruh secara langsung antara rata-rata lama sekolah dengan tingkat pengangguran terbuka. Akan tetapi dilihat dari pengaruhnya secara langsung antara Rata-Rata Lama Sekolah terhadap kemiskinan memiliki pengaruh negatif dan signifikan.

Menurut (Rafiqi, 2020) (Handayani et al., 2016) (Maulana & Bowo, 2013), Besarnya angka rata-rata lama sekolah masyarakat di suatu daerah akan berpengaruh terhadap kualitas pendidikan masyarakat di daerah tersebut. Apabila kualitas rata-rata lama sekolah masyarakat meningkat, maka akan berpengaruh meningkatkan taraf kesejahteraan masyarakat tersebut. Hal ini dikarenakan peningkatan kesejahteraan akan mendorong produktivitas atau meningkatkan aktivitas dalam bekerja ataupun melaksanakan pendidikan. Meningkatnya taraf kesejahteraan ini akan berpengaruh mengurangi jumlah penduduk miskin di daerah tersebut. Berdasarkan mekanisme tersebut, maka rata-rata lama sekolah berpengaruh negatif terhadap tingkat kemiskinan di suatu daerah. Pembangunan ekonomi maupun pembangunan pada bidang-bidang lainnya selalu melibatkan sumber daya manusia sebagai salah satu pelaku pembangunan, oleh karena itu jumlah penduduk di dalam suatu negara adalah unsur utama dalam pembangunan.

Pengaruh Umur Harapan Hidup terhadap Kemiskinan melalui Tingkat Pengangguran Terbuka

Dari hasil penelitian ini diketahui Umur Harapan Hidup berpengaruh secara signifikan terhadap kemiskinan melalui tingkat pengangguran terbuka. Ini mengindikasikan bahwa Tingkat Pengangguran Terbuka merupakan variabel intervening yang baik sebagai variabel perantara antara variabel Umur Harapan Hidup terhadap Kemiskinan. Hal ini disebabkan karena adanya pengaruh secara langsung antara umur harapan hidup dengan tingkat pengangguran terbuka dan tingkat pengangguran terbuka terhadap kemiskinan.

Pada penelitian ini menolak dari pernyataan (Bintang & Woyanti, 2018) (Suharlina, 2020) yang menyatan bahwa apabila tingkat kesehatan di suatu masyarakat baik maka bisa di katakan kualitas SDM dalam kegiatan ekonomi dan produktivitas umumnya lebih tinggi. Pemberi kesempatan kerja di samping membutuhkan SDM yang berpendidikan tetapi juga sehat secara jasmani, mental dan memiliki kesadaran akan kesehatan yang tinggi. Inilah yang menyebabkan kesehatan menunjukkan hasil yang negatif signifikan terhadap tingkat penganggura. Dalam penelitian ini peningkatan kesehatan melalui angka harapan hidup ini justru akan menambah penduduk nonproduktif yang dikategorikan usia diatas 65 tahun. Banyaknya penduduk nonproduktif ini akan mempengaruhi tingkat pengangguran dan pada akhirnya dengan tingginya pengangguran ini akan meningkatkan kemiskinan. Seperti yang dijelaskan oleh (Ishak, 2018) pengangguran akan meningkatkan jumlah kemiskinan. Karena banyaknya yang menganggur berdampak rendahnya pendapata ekonomi mereka. sementara biaya hidup terus berjalan. Ini akan membuat mereka tidak dapat meandiri dalam menghasilkan finansial untuk kebutuhan hidup para pengangguran

Pengaruh PDRB Perkapita terhadap Kemiskinan melalui Tingkat Pengangguran Terbuka

Berdasarkan hasil penelitian ini diketahui PDRB Perkapita tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kemiskinan melalui tingkat pengangguran terbuka. Ini mengindikasikan bahwa Tingkat Pengangguran Terbuka bukan merupakan variabel intervening yang baik sebagai variabel perantara antara variabel PDRB Perkapita terhadap Kemiskinan. Hal ini disebabkan karena tidak adanya pengaruh secara langsung antara ketiga varibael tersebut, baik antara PDRB Perkapita dengan tingkat pengangguran terbuka maupun PDRB Perkapita dengan tingkat kemiskinan.

Dilihat dari hubunganya, PDRB per kapita bersifat negatif terhadap kemiskinan karena pertumbuhan dari PDRB masih lebih tinggi dibandingkan pertumbuhan penduduk. Ketika pertumbuhan PDRB meningkat, sedangkan penduduk sebagai angka pembaginya lebih kecil maka akan memperluas kesempatan kepada setiap individu untuk memperoleh manfaat dari pertumbuhan ekonomi tersebut. Dengan kata lain, nilai tambah yang dihasilkan oleh tiap individu juga akan bertambah. Sehingga diharapkan terjadi distribusi pendapatan yang lebih merata. Dilihat dari hunbungnya hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan Yuliana (2019) menyatakan bahwa kenaikan PDRB per kapita mengindikasikan terjadinya perbaikan kesejahteraan masyarakat dan pengurangan tingkat kemiskinan di suatu wilayah.

Kesimpulan

Dari hasil penelitian ini diketahui bahwa rata-rata lama sekolah tidak berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan melalui tingkat pengangguran terbuka. Namun dilihat dari pengaruh langsung rata-rata lama sekolah terhadap kemiskinan memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan. Umur Harapan Hidup berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan melalui tingkat pengangguran terbuka. Sehingga dapat dikatakan Tingkat Pengangguran Terbuka merupakan variabel intervening yang baik sebagai variabel mediasi antara variabel Umur Harapan Hidup terhadap variabel Kemiskinan. Berdasarkan hasil penelitian ini diketahui PDRB Perkapita tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kemiskinan melalui tingkat pengangguran terbuka. Ini mengindikasikan bahwa Tingkat Pengangguran Terbuka bukan merupakan variabel intervening yang baik sebagai variabel perantara antara variabel PDRB Perkapita terhadap Kemiskinan.

DAFTAR PUSTAKA

Arfiani, D. (2020). Berantas Kemiskinan. Alprin.

Bangun, R. H. (2020). Determinan peningkatan pembangunan manusia di Sumatera Utara. Publikauma: Jurnal Administrasi Publik Universitas Medan Area, 8(1), 32–39. : 10.31289/publika.v8i1.3066

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), 20–28. https://doi.org/10.24856/mem.v33i1.563

BPS. (2018). Badan Resmi Statistik : Profil kemiskinan di indonesia.

Dwiputra, R. M. (2018). Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Ketimpangan Pendapatan di Indonesia (Periode 2011-2016). Jurnal Ilmiah Mahasiswa Universitas Brawijaya.

Handayani, N. S., Bendesa, I., & Yuliarmi, N. (2016). Pengaruh Jumlah Penduduk, Angka Harapan Hidup, Rata-Rata Lama Sekolah, dan PDRB Per Kapita Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Bali. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis Universitas Udayana, 5(10), 3449–3474.

Ishak, K. (2018). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pengangguran Dan Inflikasi Terhadap Indeks Pembangunan Di Indonesia. Iqtishaduna: Jurnal Ilmiah Ekonomi Kita, 7(1), 22–38.

Maulana, R., & Bowo, P. A. (2013). Pengaruh pertumbuhan ekonomi, pendidikan dan teknologi terhadap ipm provinsi di indonesia 2007-2011. Jejak, 6(2). https://doi.org/10.15294/jejak.v6i2.3886

Ningrum, J. W., Khairunnisa, A. H., & Huda, N. (2020). Pengaruh kemiskinan, tingkat pengangguran, pertumbuhan ekonomi dan pengeluaran pemerintah terhadap indeks pembangunan manusia (IPM) di Indonesia tahun 2014-2018 dalam perspektif Islam. Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 6(2), 212–222. http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v6i2.1034

Undang-Undang Nomor 36 Tahun 2009 Tentang Kesehatan, 21 Pemerintah Pusat Indonesia 1 (2009).

Permana, D. D. (2018). Analisis Pengangguran Di Yogyakarta.

Priambodo, A. (2022). Kontribusi Tingkat Kemiskinan Terhadap Pendapatan Asli Daerah Di Kabupaten Purbalingga. Perwira Journal of Economics & Business, 2(1), 65–71. https://doi.org/10.54199/pjeb.v2i1.78

Puspita, D. W. (2015). Analisis Determinan Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah. JEJAK: Jurnal Ekonomi Dan Kebijakan, 8(1). https://doi.org/10.15294/jejak.v8i1.3858

Rafiqi, A. S. (2020). Pengaruh Rata-Rata Lama Sekolah, Pengeluaran Riil Perkapita, Pertumbuhan Ekonomi Dan Pengangguran Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Provinsi DI Yogyakarta [Uin Syarif Hidayahtullah Jakarta]. Skripsi.

Raharti, R., Sarnowo, H., & Aprillia, L. N. (2020). Analisis Pertumbuhan Ekonomi Dan Indeks Pembangunan Manusia Di Daerah Istimewa Yogyakarta. Jurnal Perspektif Ekonomi Darussalam (Darussalam Journal of Economic Perspec, 6(1), 36–53. https://doi.org/10.24815/jped.v6i1.16364

Sholichah, N. (2017). Apresiasi Masyarakat Miskin Terhadap Layanan Sosial Dasar Pemerintah. Apresiasi Masyarakat Miskin Terhadap Layanan Sosial Dasar Pemerintah, 1(1), 1–21. https://doi.org/10.25139/jkp.v7i2

Suharlina, H. (2020). Pengaruh Investasi, Pengangguran, Pendidikan dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Kemiskinan Serta Hubungannya dengan Kesejahteraan Masyarakat Kabupaten/Kota di Provinsi Kalimantan Barat. Prosiding Seminar Akademik Tahunan Ilmu Ekonomi Dan Studi Pembangunan, 56–72.

Wulandari, T. (2018). Determinan Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur Tahun 2010-2016.

Yuliana. (2019). Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto Terhadap Indeks Kualitas Lingkungan Hidup Kalimantan Barat. Jurnal Pembangunan Dan Pemerataan, 9(1), 4.

Zamruddin Hasid, P. (2019). Analisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap indeks pembangunan manusia Analysis on factors affecting to human development index in sulawesi barat province. Jurnal Manajemen, 11(2), 159–169. DOI: https://doi.org/10.30872/jmmn.v11i2.5953