<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk pengaruh indikator pertumbuhan ekonomi inklusif terhadap tingkat kemiskinan pada 10 provinsi miskin di Indonesia 2015-2024. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan data panel yang mencakup 10 provinsi selama sepuluh tahun pengamatan sehingga menghasilkan 100 observasi. Data diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS). Analisis dilakukan menggunakan regresi data panel dengan pendekatan Common Effect Model(CEM), Fixxed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM). Berdasarkan hasil Uji Chow, Uji Hausman, dan Uji Lagrange Multiplier, Random Effect Model terpilih sebagai model terbaik dan diestimasi menggunakan Cluster Robust Standard Error untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas dan autokorelasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa TPAK, pendidikan, dan Angka Harapan Hidup berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan secara parsial, sedangkan Gini Rasio dan PDRB per kapita tidak berpengaruh signifikan. Variabel pendidikan dan kesehatan merupakan faktor yang paling konsisten dalam menurunkan tingkat kemiskinan. Hasil uji simultan menunjukkan nilai Wald Chi-Square sebesar 3.489,63 dengan probabilitas 0,0000, sedangkan nilai koefisien determinasi (R² Overall) sebesar 0,5341 menunjukkan bahwa 53,41% variasi tingkat kemiskinan dapat dijelaskan oleh variabel dalam model. Temuan ini mengindikasikan bahwa peningkatan kualitas pendidikan dan kesehatan merupakan strategi paling efektif dalam menurunkan kemiskinan di provinsi-provinsi tertinggal Indonesia, sedangkan pemerataan pendapatan dan pertumbuhan ekonomi semata belum cukup untuk mengatasi persoalan kemiskinan secara langsung. ]]>
Copyrights © 2026
