ANALISIS PENGARUH JUMLAH PENDUDUK, RATA-RAT LAMA SEKOLAH, DAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) TERHADAP KEMISKINAN DI KABUPATEN/KOTA KAWASAN TIMUR INDONESIA 2019-2023ANALISIS PENGARUH JUMLAH PENDUDUK, RATA-RAT LAMA SEKOLAH, DAN PRODUK DOMESTIK REGION

Nala Dwi Aulia; Pratiwi Dwi Karjati; Gigih Pratomo

doi:10.61896/jeki.v4i3.254

Authors

Nala Dwi Aulia Universitas Wijaya Kusuma Surabaya
Pratiwi Dwi Karjati Universitas Wijaya Kusuma Surabaya
Gigih Pratomo Universitas Wijaya Kusuma Surabaya

DOI:

https://doi.org/10.61896/jeki.v4i3.254

Keywords:

Kemiskinan, Jumlah Penduduk, Rata-Rata Lama Sekolah, Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)

Abstract

ABSTRAK

Kemiskinan di kawasan Indonesia Timur masih relatif tinggi meskipun secara nasional menunjukkan tren penurunan, sehingga mengindikasikan bahwa pertumbuhan ekonomi belum sepenuhnya bersifat inklusif. Berdasarkan teori pertumbuhan ekonomi dan pembangunan manusia, jumlah penduduk, rata-rata lama sekolah, dan produk domestik regional bruto (PDRB) diperkirakan memengaruhi tingkat kemiskinan. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh ketiga variabel tersebut terhadap tingkat kemiskinan di kabupaten/kota kawasan Indonesia Timur periode 2019–2023. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan data panel sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS). Sampel ditentukan melalui purposive sampling sehingga diperoleh 14 kabupaten/kota pada lima provinsi di kawasan Indonesia Timur dengan total 70 observasi. Analisis dilakukan menggunakan regresi data panel dengan pendekatan Fixed Effect Model (FEM) melalui EViews 12. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara parsial jumlah penduduk dan rata-rata lama sekolah tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan, sedangkan PDRB berpengaruh signifikan positif. Secara simultan ketiga variabel berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan dengan nilai R-squared sebesar 0,994353. Temuan ini menunjukkan bahwa peningkatan PDRB belum diikuti pemerataan kesejahteraan sehingga pertumbuhan ekonomi belum bersifat inklusif. Oleh karena itu, diperlukan kebijakan yang berorientasi pada pemerataan manfaat pertumbuhan ekonomi, peningkatan kualitas sumber daya manusia, serta penguatan pembangunan daerah untuk menekan kemiskinan secara lebih efektif.

ABSTRAK

Poverty in Eastern Indonesia remains relatively high despite the national downward trend, indicating that economic growth has not been fully inclusive. Based on economic growth and human development theories, population size, mean years of schooling, and Gross Regional Domestic Product (GRDP) are expected to influence poverty levels. This study aims to analyze the effects of these variables on poverty rates in regencies and cities of Eastern Indonesia during the 2019–2023 period. A quantitative approach was employed using secondary panel data obtained from the Central Statistics Agency (Badan Pusat Statistik/BPS). The sample was selected through purposive sampling, resulting in 14 regencies/cities across five provinces with a total of 70 observations. Panel data regression was applied using the Fixed Effect Model (FEM) with EViews 12. The findings reveal that population size and mean years of schooling have no significant partial effect on poverty, whereas GRDP has a significant positive effect. Simultaneously, the three independent variables significantly affect poverty, with an R-squared value of 0.994353. These results indicate that economic growth has not been accompanied by equitable welfare distribution, suggesting that growth in Eastern Indonesia has not yet been inclusive. Therefore, policies promoting a more equitable distribution of economic growth benefits, improving human capital, and strengthening regional development are recommended to reduce poverty more effectively.

References

Aulele, S. N., Heumasse, A. G., & Lesnussa, Y. A. (2021). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kematian ibu di Provinsi Maluku dengan menggunakan regresi Poisson. Jurnal Euclid. https://ejournal.upi.edu/index.php/JEM

Baltagi, B. H. (2021). Dynamic panel data models. Dalam Econometric analysis of panel data (pp. 187–228). Springer.

Becker, G. S. (1985). Human capital, effort, and the sexual division of labor. Journal of Labor Economics, 3(1), S33–S58. http://www.jstor.org/stable/2534997

Dewi, A. K., Huda, A., & Pradipta, R. F. (2020). Media clay tepung sebagai sarana menulis permulaan tunagrahita. Jurnal Ortopedagogia, 6(1), 13–19.

Dollar, D., & Kraay, A. (1995). Growth is good for the poor. World Bank. http://www.worldbank.org/research/growth

Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2010). Essentials of econometrics (4th ed.). McGraw-Hill/Irwin.

Kuznets, S. (1955). International differences in capital formation and financing.

Lanjouw, P., & Ravallion, M. (1995). Poverty and household size. World Bank.

Lestari, P. I., Robiani, B., & Sukanto, S. (2023). Kemiskinan ekstrem, ketimpangan, dan pertumbuhan ekonomi di Indonesia. EKOMBIS REVIEW: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis, 11(2), 1739–1752.

Mantra, I. B. (2004). Filsafat penelitian & metode penelitian sosial. Pustaka Pelajar.

Marzalina, S., & Haryadi, C. M. (2024). Factors influencing poverty levels in Indonesia (Comparative study: Western, central and eastern regions). International Research Journal of Economics and Management Studies, 4(6).

Muslihatinningsih, F., & Abidin, J. (2022). Analisis kemiskinan Provinsi Jawa Timur. Jurnal Ekuilibrium, 6(2), 132–147.

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. https://doi.org/10.29040/jiei.v6i2.1034

Nizar, F., & Arif, M. (2023). Pengaruh rata-rata lama sekolah, pengeluaran per kapita, pendapatan asli daerah, investasi, dan tingkat pengangguran terbuka terhadap tingkat kemiskinan di Nusa Tenggara Barat tahun 2012–2021. Komitmen: Jurnal Ilmiah Manajemen, 4(1), 48–58.

Priambodo, A. (2025). Inequality and poverty intensity as drivers of deprivation in Eastern Indonesia. Journal of Economics Research and Policy Studies, 5(3), 783–800.

Putrizain, S. S., Saefullah, A., Muriany, E., Agustina, A., & Muksin, M. (n.d.). Pengaruh jumlah penduduk dan pengangguran terhadap kemiskinan di Provinsi Banten.

Rahim, A., Hastuti, D. R. D., & Malik, A. (2024). Pembangunan ekonomi biru di Indonesia. Penerbit NEM.

Ravallion, M., Chen, S., & World Bank. (2003). Measuring pro-poor growth. Economics Letters, 78. https://www.elsevier.com/locate/econbase

Rizal, F., & Mukaromah, H. (2021). Kebijakan pemerintah Indonesia dalam mengatasi masalah pengangguran akibat pandemi COVID-19.

Sasmita, A. (2022). Pengaruh Program Keluarga Harapan (PKH) dan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) terhadap kemiskinan di Kelurahan Parit Rantang Kota Payakumbuh. PARETO: Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik, 5(1), 13–28.

Schultz, T. W. (1960). Capital formation by education. Journal of Political Economy, 68(6), 571–583.

Sen, A. (2000). Development as freedom. Oxford University Press.

Sukirno, S. (2017). Pengantar bisnis. Prenada Media.

Suryahadi, A. (2012). Economic growth and poverty reduction in Indonesia before and after the Asian financial crisis (Working Paper). SMERU Research Institute.

Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2006). Economic development (10th ed.). Pearson Education.

Tubaka, S. (2019). Analisis kemiskinan di kawasan Timur Indonesia. Jurnal Cita Ekonomika, 13(2), 113–130.

Utami, H. W., & Masjkuri, S. U. (2018). Pengaruh pertumbuhan ekonomi, upah minimum, tingkat pengangguran terbuka, dan pendidikan terhadap jumlah penduduk miskin. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Airlangga, 4(1).

Winarti, Y. G., & Yaskur, A. (2022). Pengaruh Bantuan Pangan Non Tunai terhadap tingkat kemiskinan di Kota Magelang melalui analisis simulasi. Jurnal Jendela Inovasi Daerah, 5(2), 125–143.