Analisis Pengaruh PDRB, Tingkat Pengangguran, dan IPM Terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah - Ridho Andhykha; Herniwati Retno Handayani; Nenik Woyanti (Media Ekonomi dan Manajemen, 2018)
AbstrakTingginya tingkat kemiskinan di Jawa Tengah menunjukkan proses pembangunan ekonomi yang belum bisa meningkatkan kesejahteraan masyarakat secara merata. Dengan demikian, diperlukan adanya analisis untuk mengetahui factor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan dalam rangka mengatasi kemiskinan. Tujuan dari penelitian ini yaitu menganalisis Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Tingkat Kemiskinan, Indeks Pembangunan Manusia (IPM) yang mempengaruhi kemiskinan pada 35 Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah dari tahun 2011 hingga 2015. Penelitian ini menggunakan data sekunder dengan data cross-section terdiri dari 35 Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah dan data time-series yaitu tahun 2011-2015. Alat analisis yang digunakan dalam dalam mengestimasi model regresi data panel yaitu Fixed Effect Model (FEM) atau disebut juga Least Square Dummy Variable. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel laju pertumbuhan PDRB berpengaruh positif dan signifikan terhadap Tingkat Kemiskinan. IPM berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Tingkat Kemiskinan. Sedangkan Tingkat Pengangguran Terbuka berpengaruh positif dan signifikan terhadap Tingkat Kemiskinan. Kata kunci:      Kemiskinan, Laju Pertumbuhan PDRB, Indeks Pembangunan                                 Manusia (IPM), Fixed Effect Model.  AbstractThe high level of poverty in Central Java shows unreliable development that still cannot increase prosperity equally. Hence, analysis is required to identify several factor that affect. This research’s purpose is to identify Gross Domestic Regional Product (GDRP), Unemployment Level, Human Development Index (HDI) that affect the poverty level of the poverty level of 35 Districts/Cities of Central Java Province from 2011 until 2016. This research uses secondary data containing 35 Districts/Cities of Central Java on cross section data and 2011 until 2016 on time series data. The analytical method of this research is Fixed Effect Model (FEM) or Least Square Dummy Variable (LSDV). The results of this research show that Growth of GDRP gives positive and significant effect for poverty level. HDI give negative and significant effect for poverty level. On the other side, Unemployment Level give positive and significant effect for poverty level. Keyword:        Poverty, Growth of GDRP, Human Development Index (HDI), Unemployment, Fixed Effect Model.