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.