Syntax Literate : Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849

  e-ISSN : 2548-1398

  Vol. 6, No. 2, Februari 2021

 

PENGARUH TINGKAT PENGANGGURAN, TINGKAT PENDIDIKAN DAN LAJU PERTUMBUHAN PENDUDUK TERHADAP TINGKAT KEMISKINAN PENDUDUK PROVINSI JAWA BARAT TAHUN 2015-2020

 

Kartika Berliani

Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia Membangun (STIE Inaba), Bandung, Jawa Barat, Indonesia

Email: kartika.berliani@inaba.ac.id

 

Abstract

This study aims to determine and analyze the effect of the unemployment rate, education level and population growth rate on the poverty rate in West Java Province in 2015-2020. The method used is a quantitative method with descriptive and verification approaches, with the data collection method in this study, namely by usingdata time series for 6 years, namely 2015-2020 of the total of West Java Province, the data source is secondary data taken from The Central Bureau of Statistics of West Java Province was analyzed through classical assumption tests, hypothesis testing, multiple linear regression tests, and the coefficient of determination using the SPSS application. Based on the results of calculations both partially and simultaneously the unemployment rate, education level and population growth rate have an effect on the population poverty rate of West Java Province 2015-2020, with a determination coefficient of 0.999 meaning that 99.9% of poverty variables can be influenced by the unemployment rate, the rate of education and population growth rate, while the remaining 0.1% can be explained by other variables which are not examined by researchers in this study. The suggestion that the government should take is to pay attention to improving the quality of human resources, by making trainings to improve education and skills of the workforce so that they can compete for jobs so that they are not trapped in poverty and reduce the rate of population growth, for example by revitalizing the transmigration program employment, Imposing high rates for immigrants and so on.

 

Keyword: unemployment rate, level education, the rate of economic growth, population poverty level

 

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisa pengaruh tingkat pengangguran, tingkat pendidikan dan laju pertumbuhan penduduk terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Barat Tahun 2015-2020. Metode yang digunakan adalah metode kuantitatif dengan pendekatan deskriptif dan verifikatif, dengan metode pengumpulan data dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan data time series selama 6 tahun yaitu tahun 2015-2020 dari total keseluruhan Provinsi Jawa Barat, sumber data berupa data-data sekunder yang diambil dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat dianalisa  melalui  uji  asumsi  klasik,  uji  hipotesis,  uji  regresi  linear  berganda,  dan koefisien  determinasi  menggunakan  aplikasi  SPSS. Berdasarkan hasil perhitungan baik secara parsial dan simultan tingkat pengangguran, tingkat pendidikan dan laju pertumbuhan penduduk berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan penduduk Provinsi Jawa Barat Tahun 2015-2020, dengan koefisien determinasi sebesar 0,999 artinya bahwa 99,9% variabel kemisikinan dapat dipengaruhi dari tingkat pengangguran, tingkat pendidikan dan laju pertumbuhan penduduk, sedangkan sisanya sebesar 0,1 % dapat  dijelaskan  oleh variabel lain dimana tidak diteliti oleh peneliti dalam penelitian ini. Saran yang harus dilakukan pemerintah adalah dengan memperhatikan peningkatan kualitas SDM, dengan cara membuat pelatihan-pelatihan untuk meningkatkan pendidikan dan keterampilan tenaga kerja agar bisa bersaing dalam memperoleh pekerjaan sehingga tidak terjerat dalam kemiskinanserta menekan laju pertumbuhan penduduk misalnya dengan cara mengerakkan kembali program transmigrasi, pemerataan lapangan kerja, memberlakukan tariff tinggi bagi para imigran dan sebagainya.

 

Kata Kunci: tingkat pengangguran; tingkat pendidikan; laju pertumbuhan penduduk; tingkat kemiskinan

 

Pendahuluan

Indonesia adalah negara berkembang, maka masalah kemiskinan merupakan masalah yang penting dan pokok dalam upaya pembangunannya. Keberagaman pandangan tentang kemiskinan menunjukan bahwa kemiskinan merupakan fenomena multi dimensi. Fenomena ini membuat pengukuran kemiskinan menjadi tidak mudah. Namun demikian, kemiskinan tetap harus diukur sebagai gambaran dan bahan pengambilan kebijakan penanggulangan kemiskinan. (Bank, 2020) mengemukakan empat alasan kemiskinan harus diukur, yaitu (1) agar orang miskin terus berada dalam agenda dan diperhatikan, (2) pengidentifikasian orang miskin dan keperluan intervensi mengenai pengentasan kemiskinan, (3) pemantauan dan evaluasi proyek atau kebijakan intervensi terhadap orang miskin, dan (4) evaluasi efektivitas lembaga-lembaga pemerintah dalam pengentasan kemiskinan.

Kemiskinan merupakan salah satu masalah yang selalu dihadapi oleh manusia. Masalah kemiskinan itu sama tuanya dengan usia kemanusiaan itu sendiri dan implikasi permasalahannya dapat melibatkan keseluruhan aspek kehidupan manusia. Bagi mereka yang tergolong miskin, kemiskinan merupakan sesuatu yang nyata ada dalam kehidupan mereka sehari-hari, karena mereka itu merasakan dan menjalani sendiri bagaimana mereka hidup dalam kemiskinan (Suliswanto, 2010). Kemiskinan didefinisikan sebagai kondisi dimana seseorang atau sekelompok orang, lakilaki dan perempuan, tidak terpenuhi hakhak dasarnya untuk mempertahankan dan mengembangkan kehidupan yang layak. Menurut (Rusdarti & Sebayang, 2013) kemiskinan akan membatasi kemampuan individu untuk tetap sehat dan mengembangkan keterampilannya. Masalah kemiskinan sampai saat ini masih menjadi masalah yang berkepanjangan.

Kemiskinan merupakan masalah dalam pembangunan yang bersifat multidimensi. Kemiskinan merupakan persoalan kompleks yang terkait dengan berbagai dimensi yakni sosial, ekonomi, budaya, politik serta dimensi ruang dan waktu. Kemiskinan didefinisikan sebagai kondisi di mana seseorang atau sekelompok orang, laki-laki dan perempuan, tidak terpenuhi hak-hak dasarnya untuk mempertahankan dan mengembangkan kehidupan yang layak (Alcock, Haux, May, & Wright, 2016).

Salah satu Provinsi di Indonesia yang mengalami peningkatan tingkat kemiskinan adalah Provinsi Jawa Barat. Di bawah ini disajikan tabel data persentase penduduk miskin terbanyak berdasarkan Provinsi tahun 2020.

Tabel 1

Persentase Penduduk Miskin Terbanyak Berdasarkan Provinsi di Indonesia Periode Tahun 2020

No

Provinsi

Persentase

1

Jawa Timur

11,09%

2

Jawa Tengah

11,41%

3

Jawa Barat

7,9%

4

Sumatra Utara

8,75%

5

Nusa Tenggara Timur

20,90%

 

 

 

 

 

 

 

 

Sumber: https://www.cnbcindonesia.com

 

Berdasarkan dari tabel 1, ditahun 2020 Provinsi Jawa Barat termasuk ke dalam 5 Provinsi dengan tingkat kemiskinan tertinggi di Indonesia. Adapun penyebab peningkatan penduduk miskin di Provinsi Jawa Barat adalah kerena meningkatnya jumlah pengangguran di Provinsi Jawa Barat. Menurut (Sadono, 2010) mengemukakan bahwa pengangguran akan menimbulkan efek mengurangi pendapatan masyarakat dan itu akan mengurangi tingkat kemakmuran yang telah dicapai dimana semakin turunnya tingkat kemakmuran akan menimbulkan masalah lain yaitu kemiskinan.

Pengangguran adalah masalah ketenagakerjaan yang sering dihadapi oleh setiap negara, khususnya negara berkembang seperti Indonesia. Menurut (Badan Pusat Statistik., 2020) pengangguran didefinisikan sebagai orang yang masuk dalam angkatan kerja (15-64) tahun yang sedang mencari pekerjaan dan belum mendapatkannya. Pengangguran jika dibiarkan secara terus menerus tentunya akan berdampak negatif bagi suatu daerah atau negara. Contoh dampak negatif yang terjadi akibat banyaknya pengangguran adalah kriminalitas dan kemiskinan. (Muslim, 2014) menjelaskan bahwa pengangguran merupakan masalah yang sangat kompleks karena mempengaruhi sekaligus dipengaruhi oleh banyak faktor yang saling berinteraksi mengikuti pola yang tidak selalu mudah untuk dipahami. Salah satu faktornya adalah populasi penduduk Indonesia yang besar sehingga memunculkan angkatan kerja baru tiap tahunnya dan berdampak pada tingkat pengangguran

Keterkaitan antara tenaga kerja dan kemiskinan dalam hal ini akan didekati dengan melihat hubungan antara kemiskinan dan pengangguran dan antara kemiskinan dan pengangguran. Pemilihan indikator pengangguran dan setengah pengangguran didasari pada kenyataan bahwa kedua indikator tersebut terkait langsung dengan tingkat pendapatan. Seseorang yang menganggur tentunya tidak memiliki pendapatan dari pekerjaan, sementara setengah pengangguran berkaitan erat dengan rendahnya jam kerja dan pendapatan. Secara teoritis, tingkat kemiskinan akan bergerak mengikuti tingkat pengangguran. Dalam hal ini ketika tingkat pengangguran mengalami kenaikan maka secara otomatis tingkat kemiskinan akan meningkat.

Indikator yang digunakan untuk mengukur pengangguran dalam penelitian ini adalah Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT). Dimana tingkat pengangguran terbuka memberikan indikasi besarnya penduduk usia kerja yang termasuk dalam pengangguran. Provinsi Jawa Barat juga termasuk ke dalam kategori Provinsi dengan jumlah pengangguran terbanyak di Indonesia. Dibawah ini adalah persentase Provinsi dengan tingkat pengangguran terbanyak tahun 2020.

Tabel 2

Persentase Penduduk Dengan Pengangguran Terbanyak Berdasarkan Provinsi di Indonesia Periode Tahun 2020

 

No

Provinsi

Persentase

1

DKI Jakarta

10,95%

2

Banten

10,64%

3

Jawa Barat

10,46%

4

Kepulauan Riau

10,34%

5

Maluku

7,57 %

Sumber : Badan Pusat Statistik

 

Berdasarkan dari tabel 2, ditahun 2020 Provinsi Jawa Barat juga termasuk ke dalam 5 Provinsi dengan tingkat pengangguran terbanyak di Indonesia, sebesar 10,46%. Dengan banyaknya tingkat pengangguran menyebabkan peningkatan pula terhadap penduduk miskin.

Penyebab lain meningkatnya tingkat kemiskinan adalah rendahnya tingkat pendidikan. (Todaro & Smith, 2011) mengemukakan bahwa teori pertumbuhan moderen menekankan pentingnya peranan pemerintah terutama dalam meningkatkan pembangunan modal manusia (human capital) melalui pendidikan dalam rangka mendorong dan meningkatkan produktivitas dimana pertumbuhan produktivitas tersebut pada gilirannya merupakan motor penggerak pertumbuhan ekonomi, modal manusia dalam terminologi ekonomi digunakan untuk bidang pendidikan dan berbagai kapasitas manusia lainnya yang ketika bertambah dapat meningkatkan produktivitas karena pendidikan memainkan kunci dalam kemajuan perekonomian di suatu negara. Hampir tidak ada yang membantah bahwa pendidikan adalah pionir dalam pembangunan masa depan. Jika dunia pendidikan tidak diperhatikan secara maksimal, maka kehancuran bangsa tersebut tinggal menunggu waktu. Sebab, pendidikan menyangkut pembangunan karakter dan sekaligus mempertahankan jati diri manusia. Banyak orang miskin yang mengalami kebodohan atau mengalami kebodohan bahkan secara sistematis (Wiguna & Sakti, 2012). Banyak orang miskin yang mengalami kebodohan atau mengalami kebodohan bahkan secara sistematis. Karena itu, penting untuk memahami bahwa kemiskinan bisa mengakibatkan kebodohan dan kebodohan jelas identik dengan kemiskinan (Wijayanto & Arianti, 2010). Hubungan pendidikan dengan kemiskinan sangat berpengaruh, karena semakin tinggi pendidikan seseorang, maka keahlian juga meningkat sehingga akan mendorong produktivitas kerja (Astrini, Myanti, & Purbadharmaja, 2013). Pendidikan perlu mendapatkan sorotan dalam mengatasi kebodohan serta ketertinggalan sosial ekonominya.

Berikut adalah data persentase tingkat pendidikan tahun 2020 Provinsi di Indonesia berdasarkan Angka Partisipasi Murni (APM).

Tabel 3

Persentase Tingkat Pendidikan Terendah Provinsi di Indonesia Periode Tahun 2020

 

No

Provinsi

Persentase

1

DKI Jakarta

92,52%

2

Bangka Belitung

92,59%

3

Kalimantan Utara

95,41%

4

Maluku Utara

95,25%

5

Banten

96,86 %

6

Papua

97,37%

7

Bali

97,55%

8

NTB

97,69%

9

Jawa Barat

98,59%

10

Jawa Timur

99,53%

Sumber : Badan Pusat Statistik

 

Berdasarkan dari tabel 3, Provinsi Jawa Barat termasuk ke dalam 10 besar Provinsi yang tingkat pendidikannya paling rebdah di periode tahun 2020. Indikator untuk mengukur tingkat pendidikan dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan Angka Partisapi Murni, Angka Partisipasi Murni digunakan untuk mengukur daya serap sistem pendidikan usia sekolah. Angka Partisipasi Murni menunjukkan seberapa banyak penduduk usia sekolah yang sudah memanfaatkan fasilitas pendidikan sesuai pada jenjang pendidikannya. Jika Angka Partisipasi Murni = 100, berarti seluruh anak usia sekolah dapat bersekolah tepat waktu.

Pemicu meningkatnya angka kemiskinan juga disebabkan oleh jumlah penduduk. Menurut (Sadono, 2010), perkembangan jumlah penduduk bisa menjadi faktor pendorong dan penghambat pembangunan. Faktor pendorong karena, pertama, memungkinkan semakin banyaknya tenaga kerja. Kedua, perluasan pasar, karena luas pasar barang dan jasa ditentukan oleh dua faktor penting, yaitu pendapatan masyarakat dan jumlah penduduk. Sedangkan penduduk disebut faktor penghambat pembangunan karena akan menurunkan produktivitas, dan akan terdapat banyak pengangguran. Negara sedang berkembang kebanyakan mengalami dengan laju pertumbuhan penduduk yang tinggal di Negara-negara sedang berkembang (Ucha, 2010). Jumlah penduduk dalam perekonomian 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. Jawa Barat merupakan salah satu Provinsi yang jumlah penduduknya terbanyak di Indonesia, dan karena jumlah penduduknya banyak menyebabkan Jawa Barat menjadi Provinsi dengan tingkat kemiskinan tertinggi ke tiga di Indonesia yaitu sebesar 3,92 juta jiwa.

 

Metode Penelitian

Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan deskriptif verifikatif, yang menjelaskan pengaruh variabel penelitian (Sugiyono, 2011). Metode pengumpulan data dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan data time series selama 6 tahun yaitu tahun 2015-2020 dari total keseluruhan Provinsi Jawa Barat, sumber data berupa data-data sekunder yang diambil dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat. Populasi merupakan suatu kelompok atau kumpulan objek atau objek yang akan digeneralisasikan dari hasil penelitian (Anshori & Iswati, 2019). Populasi dalam penelitian ini adalah laporan yang berkaitan dengan tingkat kemisikinan, tingkat pengangguran, tingkat pendidikan, laju pertumbuhan penduduk Provinsi Jawa Barat tahun 2015-2020. Teknik pengambilan sampel dengan menggunakan non probability sampling dengan menggunakan teknik sampling populasi atau sampling jenuh.sampling jenuh adalah Teknik penentuan sampel bila semua anggota populasi dijadikan sampel, hal ini dilakukan bila jumlah populasi relatif kecil, kurang dari 30, atau penelitian yang ingin membuat generalisasi dengan kesalahan yang sangat kecil (Arikunto, 2010).

Model  analisis  yang  digunakan  adalah  analisis  regresi  linear berganda  dan  nilai koefisien  determinasi. Penggunaan  analisis  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat, yaitu Pengaruh antara tingkat pengangguran (X1), tingkat Pendidikan (X2), Laju Pertumbuhan Penduduk (X3) terhadap tingkat kemiskinan (Y) dengan persamaan umum sebagai berikut: Y = ɑ +b1X1+b2X2+b3X3.

Metode pengujian Hipotesis menggunakan Uji t untuk menunjukan pengaruh suatu variabel bebas terhadap variabel terikat secara individual dan Uji F untuk mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat secara simultan.

 

Hasil dan Pembahasan

Setelah data  dikumpulkan,  kemudian  dilakukan  pengujian  normalitas,  hipotesis, regresi, dan koefisien determinasi menggunakan bantuan aplikasi SPSS 25.

A.    Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik dilakukan untuk memastikan bahwa persamaan regresi yang didapatkan  akan  memiliki  ketepatan,  uji  asumsi  klasik  yang  digunakan  adalah  uji normalitas dan uji multikolinieritas. Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah residual yang didapatkan terdistribusi secara normal atau tidak, ini digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas/independen (tingkat pengangguran, tingkat pendidikan dan laju pertumbuhan penduduk) terhadap variabel dependen (tingkat kemiskinan). melalui uji t dan F yang hanya akan valid jika   residual   yang   kita   dapatkan   mempunyai   distribusi   yang   normal.   Uji Multikolinieritas dilakukan untuk menguji  apakah  model  regresi  terdapat  korelasi (hubungan)  antara  variabel  bebas  dan  terikat,  model  tidak  boleh  terjadi  gejala multikolinieritas.

B.     Uji Normalitas

Tabel 4

Uji Normalitas

 

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

 

Unstandardized Residual

N

6

Normal Parametersa,b

Mean

,0000000

Std. Deviation

,02914325

Most Extreme Differences

Absolute

,220

Positive

,141

Negative

-,220

Test Statistic

,220

Asymp. Sig. (2-tailed)

,200c,d

  Sumber : data diolah dengan menggunakan SPSS 25

 

Berdasarkan tabel 4 diatas, diketahui bahwa nilai Asymp Sig. (2-tailed) sebesar 0.200 > 0.05 maka dapat disimpulkan bahwa data pada penelitian ini berdistribusi normal dan asumsi normalitas terpenuhi

C.    Uji Multikolinieritas

Tabel 5

Uji Multikolinieritas

Sumber : data diolah dengan menggunakan SPSS 25

 

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

T

Sig.

Collinearity Statistics

B

Std. Error

Beta

Tolerance

VIF

1

(Constant)

-122,176

25,305

 

-4,828

,040

 

 

Pengangguran

,467

,034

,444

13,852

,005

,451

2,218

Pendidikan

1,721

,400

,756

4,307

,050

,025

6,498

Penduduk

20,268

1,941

1,745

10,440

,009

,027

6,229

a. Dependent Variable: Kemiskinan

 

 

Dari tabel 5 diperoleh nilai tolerance > 0,1 dan VIF < dari 10 yang artinya bahwa dari data tersebut tidak terjadi multikolinieritas antara variabel bebas dan variabel terikat.

D.    Uji Hipotesis

a.      Parsial

Berdasarkan tabel 5 diatas nilai signifikansi untuk variabel tingkat pengangguran sebesar 0,005, menurut kriteria uji jika tingkat signifikansi < 0,05 maka ada pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat atau hipotesis diterima. Dapat disimpulkan bahwa tingkat pengangguran berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Barat tahun 2015-2020. Hal ini sejalan dengan hasil penelitian (Yacoub, 2013) yang menyatakan bahwa tingkat pengangguran berpengaruh positif terhadap tingkat kemiskinan di Kabupaten/Kota di Provinsi Kalimantan Barat.

Nilai signifikansi untuk variabel tingkat Pendidikan sebesar 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa tingkat pendidikan berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Barat tahun 2015-2020. Hal ini juga sejalan dengan penelitian (Rumawas, 2014) yang menyatakan tingkat pendidikan berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Kabupaten Sitaro.

Nilai signifikansi untuk laju pertumbuhan penduduk sebesar 0,009 < 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa laju pertumbuhan penduduk berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Barat tahun 2015-2020. Hal ini juga sejalan dengan penelitian (Mustika, 2011) yang menyatakan bahwa jumlah penduduk berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia.

b.      Simultan

Tabel 6

Uji Simultan (Uji F)

 

UJI SIMULTAN (UJI F) ANOVA

Model

Sum of Squares

df

Mean Square

F

Sig.

1

Regression

4,575

3

1,525

718,165

,001b

Residual

,004

2

,002

 

 

Total

4,579

5

 

 

 

a. Dependent Variable: Kemiskinan

b. Predictors: (Constant), Penduduk, Penganguran, Pendidikan

Sumber : data diolah dengan menggunakan SPSS 25

 

Berdasarkan tabel 6, menunjukkan nilai signifikansi sebesar 0,001<0,05, artinya semua variabel independen (tingkat pengangguran, tingkat pendidikan dan laju pertumbuhan penduduk) berpengaruh secara simultan terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Barat tahun 2015-2020. Penelitian ini juga sejalan dengan penelitian (Agustina, Syechalad, & Hamzah, 2018) yang menyatakan bahwa jumlah penduduk, tingkat pengangguran dan tingkat pendidikan berpengaruh positif signifikan terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Aceh.

E.     Uji Regresi dan Koefisien Determinasi

Analisis regresi digunakan untuk menganalisis hubungan antar variabel yang menjadi ramalan dan variabel yang dipercaya secara statistik berhubungan dengan variabel ramalan. Berdasarkan tabel 5 diperoleh persamaan regresi Y = -122,176+0,467X1+1,721X2+20,268X3

 

 

 

Tabel 7

Koefisien Determinasi

 

Model

R

R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1

1,000a

,999

,998

,04608

a. Predictors: (Constant), Penduduk, Penganguran, Pendidikan

b. Dependent Variable: Kemiskinan

Sumber: data diolah dengan menggunakan SPSS 25

           

Berdasarkan tabel 7, diperoleh nilai koefisien determinasi (adjusted r square) sebesar 0,998 Nilai tersebut menunjukkan bahwa variabel independen memberikan pengaruh  sebesar 99,8% terhadap variabel dependen, sedangkan sisanya sebesar 0,2% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.

 

Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian menunjukkan secara parsial semua variabel baik variabel tingkat pengangguran, tingkat pendidikan dan laju pertumbuhan penduduk berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Barat Tahun 2015-2020, begitu pula secara simultan hasil penelitian ini berpengaruh positif dan signifikan. Dengan nilai koefisien determinasi sebesar 0,999 yang artinya bahwa 99,9% variabel kemiskinan dapat dipengaruhi dari tingkat pengangguran, tingkat pendidikan dan laju pertumbuhan penduduk, sedangkan sisanya sebesar 0,1 % dapat  dijelaskan  oleh variabel lain dimana semakin tinggi pula tingkat kemiskinan, semakin rendahnya tingkat pendidikan semakin tinggi pula tingkat kemiskinan dan semakin tinggi laju pertumbuhan penduduk peluang untuk meningkatkan tingkat kemiskinan semakin besar.

Saran yang harus dilakukan pemerintah adalah dengan memperhatikan peningkatan kualitas SDM, dengan cara membuat pelatihan-pelatihan untuk meningkatkan pendidikan dan keterampilan tenaga kerja agar bisa bersaing dalam memperoleh pekerjaan sehingga tidak terjerat dalam kemiskinan serta menekan laju pertumbuhan penduduk misalnya dengan cara menggerakkan kembali program transmigrasi, pemerataan lapangan kerja, Memberlakukan tarif tinggi bagi para imigran dan sebagainya.

 

 

 

 

 

 

           

 

 

 

 

 

 

 

 

 

BIBLIOGRAFI

 

Agustina, Eka, Syechalad, Mohd Nur, & Hamzah, Abubakar. (2018). Pengaruh Jumlah Penduduk, Tingkat Pengangguran dan Tingkat Pendidikan terhadap Kemiskinan di Provinsi Aceh. Jurnal Perspektif Ekonomi Darussalam, 4(2), 265–283.

 

Alcock, Pete, Haux, Tina, May, Margaret, & Wright, Sharon. (2016). The Student’s Companion to Social Policy. John Wiley & Sons.

 

Anshori, Muslich, & Iswati, Sri. (2019). Metodologi Penelitian Kuantitatif: Edisi 1. Airlangga University Press.

 

Arikunto, Suharsimi. (2010). Metode Peneltian. Jakarta: Rineka Cipta.

 

Astrini, A., Myanti, Ni Made, & Purbadharmaja, Ida Bagus Putu. (2013). Pengaruh PDRB, Pendidikan dan Pengangguran terhadap Kemiskinan di Provinsi Bali. E-Jurnal EP Unud, 2(8), 384–392.

 

Badan Pusat Statistik. (2020). Kota Sibolga dalam Angka 2020. sibolga: BPS.

 

Bank, World. (2020). Introduction to Poverty Analysis. World Bank Institute Washington, DC.

 

Muslim, Mohammad Rifqi. (2014). Pengangguran Terbuka dan Determinannya. Jurnal Ekonomi & Studi Pembangunan, 15(2), 171–181.

 

Mustika, Candra. (2011). Pengaruh PDB dan Jumlah Penduduk terhadap Kemiskinan di Indonesia Periode 1990-2008. Jurnal Paradigma Ekonomika, (Oktober).

 

Rumawas, Wehelmina. (2014). Pengaruh Tingkat Pendidikan terhadap Kemiskinan di Kabupaten Sitaro. Jurnal Logos Spectrum, 9(1), 28–33.

 

Rusdarti, Rusdarti, & Sebayang, Lesta Karolina. (2013). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah. Jurnal Economia, 9(1), 1–9.

 

Sadono, Sukirno. (2010). Makroekonomi. Teori Pengantar. Edisi Ketiga. PT. Raja Jakarta: Grasindo Perseda

 

Sugiyono, Prof. (2011). Metodologi Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D. Bandung : Alpabeta

 

Suliswanto, Muhammad Sri Wahyudi. (2010). Pengaruh Produk Domestik Bruto (PDB) dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) terhadap Angka Kemiskinan di Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan, 8(2), 357–366.

 

Todaro, Michael P., & Smith, Stephen C. (2011). Pembangunan Ekonomi. Terjemahan, Edisi Sebelas, Jilid 1 dan 2. Penerbit: Jakarta, Erlangga.

 

Ucha, Chimobi. (2010). Poverty in Nigeria: Some Dimensions and Contributing Factors. Global Majority E-Journal, 1(1), 46–56.

 

Wiguna, Van Indra, & Sakti, Rachmad Kresna. (2012). Analisis Pengaruh PDRB, Pendidikan, dan Pengangguran terhadap Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2005-2010. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB, 1(2).

 

Wijayanto, Ravi Dwi, & Arianti, Fitrie. (2010). Analisis Pengaruh PDRB, Pendidikan dan Pengangguran terhadap Kemiskinan di Kabupaten/Kota Jawa Tengah Tahun 2005-2008. Universitas Diponegoro.

 

Yacoub, Yarlina. (2013). Pengaruh Tingkat Pengangguran terhadap Tingkat Kemiskinan Kabupaten/Kota di Provinsi Kalimantan Barat.