Article Sidebar

Download
Full text PDF
Statistic
Read Counter : 108 Download : 320

Downloads

Download data is not yet available.

Main Article Content

Abstract

Objective – This study aims to determine the factors influencing the number of poor population in the Banten Province from 2011 to 2020. The factors considered in this study include Years of Education, Life Expectancy, and Minimum Wage.
Method – The research method used in this study is panel data regression using the software Eviews 9. The panel data regression analysis resulted in a suitable model for the final estimation, which is the Fixed Effect Model.
Findings – The research findings indicate that the variable Years of Education has a negative and significant effect on the number of poor population in the Banten Province. The variable Life Expectancy also has a negative and significant effect on the number of poor population in the Banten Province. On the other hand, the Minimum Wage variable has a positive and significant effect on the number of poor population in the Banten Province.
Implications – The increased productivity of the community affects the output produced by companies, leading to an increase in their income. This, in turn, results in higher wages for employees. With increased wages, employees can allocate their income to start or initiate side businesses, which will require additional daily/contract workers. The establishment of these businesses reduces or breaks the chain of unemployment in the community, thereby reducing the number of poor population in the Banten Province.
Originality – This research contributes to the development of an empirical study of poverty in Indonesia using a panel data approach.


Abstrak
Tujuan – Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah penduduk miskin di Provinsi Banten dari tahun 2011 sampai dengan tahun 2020. Faktor-faktor yang dipertimbangkan dalam penelitian ini meliputi Lama Pendidikan, Angka Harapan Hidup, dan Upah Minimum.
Metode – Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi data panel dengan menggunakan software Eviews 9. Analisis regresi data panel menghasilkan model yang sesuai untuk estimasi akhir yaitu Fixed Effect Model.
Temuan – Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel Lama Pendidikan berpengaruh negatif dan signifikan terhadap jumlah penduduk miskin di Provinsi Banten. Variabel Angka Harapan Hidup juga berpengaruh negatif dan signifikan terhadap jumlah penduduk miskin di Provinsi Banten. Sedangkan variabel Upah Minimum berpengaruh positif dan signifikan terhadap jumlah penduduk miskin di Provinsi Banten.
Implikasi – Produktivitas masyarakat yang meningkat mempengaruhi output yang dihasilkan oleh perusahaan sehingga berujung pada peningkatan pendapatan mereka. Hal ini, pada gilirannya, menghasilkan upah yang lebih tinggi bagi karyawan. Dengan kenaikan upah, karyawan dapat mengalokasikan penghasilannya untuk memulai atau merintis usaha sampingan, yang membutuhkan tambahan tenaga harian/kontrak. Berdirinya usaha-usaha tersebut mengurangi atau memutus mata rantai pengangguran di masyarakat sehingga mengurangi jumlah penduduk miskin di Provinsi Banten.
Orisinalitas – Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan kajian empiris tentang kemiskinan di Indonesia dengan menggunakan pendekatan panel data.

Keywords

Jumlah penduduk miskin harapan lama sekolah angka harapan hidup upah minimum

Article Details

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

References

  1. Arsyad, Lincolin. 1999. Pengantar Perencanaan dan Pembangunan Ekonomi Daerah. BPFE. Yogyakarta
  2. Ariasih, N. L., & Yuliarmi, N. N. (2021). Pengaruh Tingkat Pendidikan, Tingkat Kesehatan, dan Pengangguran Terbuka Terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Bali. Jurnal Ilmiah Indonesia, Vol. 1, No.7, Hal 807-825
  3. Badan Pusat Statistik (2021) Harapan Lama Sekolah Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Banten (Tahun), 2010-2012. Diakses dari : https://banten.bps.go.id/indicator/26/203/4/harapan-lama-sekolah-menurut-kabupaten-kota-di-provinsi-banten.html (Didu & Fauzi, 2020)
  4. Badan Pusat Statistik (2021) Umur Harapan Hidup Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Banten (Tahun), 2010-2012. Diakses dari : https://banten.bps.go.id/indicator/26/74/1/umur-harapan-hidup-menurut-kabupaten-kota-di-provinsi-banten.html
  5. Badan Pusat Statistik (2021) Upah Minimum Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Banten (Tahun), 2010-2012. Diakses dari: https://banten.bps.go.id/indicator/19/185/1/upah-minimum-kabupaten-kota-per-bulan.html
  6. Biro Pemeriksa Provinsi Banten (2021). “Penetapan UMP/UMK Mengacu Pada Regulasi”. Banten. Diakses pada 6 September 2022, dari: https://biropemerintahan.bantenprov.go.id/post/gubernur-banten-penetapan-umpumk-mengacu-pada-regulasi
  7. Didu, S., & Fauzi, F. (2020). Pengaruh Jumlah Penduduk, Pendidikan, dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Kemiskinan di Kabupaten Lebak. Jurnal Ilmu Ekonomi, Vol. 6 No. 1
  8. Feriyanto, N., Aiyubbi, D. E., & Nurdany, A. (2020). The Impact of Unemployment, Minimum Wage, and Real Gross Regional Domestic Product on Poverty Reduction in Provinces of Indonesia. Asian Economic and Financial Review, Vol.10, Hal 1088-1099
  9. Hasanah, R., Syaparuddin, & Rosmeli. (t.thn.). Pengaruh Angka Harapan Hidup, Rata-rata Lama Sekolah, dan Pengeluaran Perkapita Terhadap Tingkat Kemiskinan pada Kabupaten/Kota di Provinsi Jambi. E-jurnal Perspektif Ekonomi dan Pembangunan Daerah Vol. 01 No.3, 2021
  10. Indriana, Gayuh Sasmita. (2017). Pengaruh Motivasi, Tingkat Pendidikan, dan Tunjangan terhadap Kinerja Karyawan pada Pabrik Rokok Dua Dewi di Tulungagung. Jurnal Universitas Nusantara PGRI Kediri, No. 1-16
  11. Kapsos, Stephen. (2004). Estimating Growth Requirement For Reducing Working Proverty: Can The World Halve Working Poverty by 2015?. Switzerland: ILO, Employement Strategy Department
  12. Kusumaningrum, A. D. (2022). Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah dan Faktor-faktor yang Memengaruhinya
  13. Nisbah, F. (2018). Analisis Pengaruh Tingkat Pengangguran dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Tingkat Kemiskinan di Kabupaten/Kota Medan, Binjai, Deli Serdang, Karo dan Langkat. Medan: Universitas Sumatera Utara
  14. Nurvitasari, P. U., Gunawan, D. S., & Sambodo, H. (2020). Faktor-faktor yang Memengaruhi Kemiskinan di Daerah Istimewa Yogyakarta Berdasarkan Perspektif World Poverty Clock. Jurnal Pengembangan Sumber Daya Perdesaan dan Kearifan Lokal Berkelanjutan X, Hal 333-339
  15. Pradipta, S. A., & Dewi, R. M. (2020). Pengaruh Rata-rata Lama Sekolah dan Pengangguran Terbuka Terhadap Kemiskinan. JUPE Vol. 08, No. 03, 109-115
  16. Thahir, M. I., Semmaila, B., & Arfah, A. (2021). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Pendidikan dan Kesehatan Terhadap Kemiskinan di Kabupaten Takalar. Journal of Management Science (JMS), Hal 2722-4961
  17. Todaro, Michael dan Smith, Stephen, C. (2006). Pembangunan Ekonomi. Erlangga: Jakarta