Gusmila Putri Sabariah
Universitas Mataram, NTB, Indonesia

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Analisis Pengaruh Tingkat Pengangguran, Indeks Pembangunan Manusia, Pertumbuhan Ekonomi, Pendapatan Asli Daerah, Dan Upah Minimum Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Nusa Tenggara Barat Tahun 2019-2024 Gusmila Putri Sabariah; Satarudin Satarudin; Ali Akbar Hidayat
Jurnal Manajemen, Akuntansi, Ekonomi Vol. 5 No. 2 (2026): Jurnal Manajemen, Akuntansi, Ekonomi (September)
Publisher : CV. Era Digital Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59066/jmae.v5i2.2357

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh tingkat pengangguran, Indeks Pembangunan Manusia (IPM), pertumbuhan ekonomi, Pendapatan Asli Daerah (PAD), dan upah minimum terhadap tingkat kemiskinan di Nusa Tenggara Barat tahun 2019–2024. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan jenis penelitian asosiatif. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Nusa Tenggara Barat selama periode 2019–2024 dengan 10 unit cross-section kabupaten/kota, sehingga diperoleh 60 observasi. Analisis dilakukan menggunakan data panel dengan bantuan software EViews 12. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara parsial tingkat pengangguran berpengaruh positif tetapi tidak signifikan terhadap tingkat kemiskinan. IPM berpengaruh negatif tetapi tidak signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Pertumbuhan ekonomi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan. PAD berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Sementara itu, upah minimum berpengaruh negatif tetapi tidak signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Secara simultan, tingkat pengangguran, IPM, pertumbuhan ekonomi, PAD, dan upah minimum berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Nilai R² sebesar 0,994915 menunjukkan bahwa 99,49% variasi tingkat kemiskinan dapat dijelaskan oleh variabel-variabel dalam model, sedangkan sekitar 0,51% dijelaskan oleh faktor lain di luar model.