PENGARUH PDRB, IPM, DAN JUMLAH PENDUDUK TERHADAP TINGKAT KEMISKINAN DI JAWA TIMUR TAHUN 2019–2023

Muchammad Aditya Ferdiansyah; Zulfa Nailin Najah; Arifanny Cindy Saputri; Risky Agustin Widiyanti; I Made Suparta

doi:10.69957/grjb.v6i02.2943

Authors

Muchammad Aditya Ferdiansyah Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya
Zulfa Nailin Najah Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya
Arifanny Cindy Saputri Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya
Risky Agustin Widiyanti Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya
I Made Suparta Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya

DOI:

https://doi.org/10.69957/grjb.v6i02.2943

Keywords:

Beban Demografis, Data Panel, Elastisitas Ekonomi, Kemiskinan Regional, Pembangunan Manusia

Abstract

Provinsi Jawa Timur secara fundamental diakui sebagai salah satu pilar utama pertumbuhan ekonomi nasional Indonesia, yang ditandai dengan masifnya industrialisasi dan tingginya sirkulasi investasi, khususnya di kawasan Gerbangkertosusila. Namun, wilayah ini secara bersamaan menghadapi paradoks pembangunan yang persisten, di mana tingginya output makroekonomi tidak secara otomatis menghapuskan kemiskinan struktural di berbagai kabupaten/kota. Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi secara empiris pengaruh Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Indeks Pembangunan Manusia (IPM), dan jumlah penduduk terhadap tingkat kemiskinan di 38 kabupaten/kota di Jawa Timur dari tahun 2019 hingga 2023. Desain penelitian kuantitatif eksplanatori diterapkan dengan memanfaatkan data sekunder berstruktur panel dari Badan Pusat Statistik (BPS). Data ditransformasikan ke dalam model logaritma natural (log-log) untuk menghasilkan interpretasi elastisitas yang presisi dari masing-masing determinan. Berdasarkan prosedur spesifikasi model yang ketat, termasuk uji Chow dan Hausman, Fixed Effect Model (FEM) ditetapkan sebagai estimator yang paling tangguh dalam mengontrol heterogenitas wilayah. Hasil estimasi membuktikan bahwa kapasitas ekonomi (PDRB) memiliki elastisitas negatif yang signifikan terhadap kemiskinan, mengonfirmasi perannya sebagai pengentas kemiskinan. Sebaliknya, modal manusia (IPM) menunjukkan anomali berupa elastisitas positif yang mengindikasikan adanya structural mismatch di pasar tenaga kerja, sementara jumlah penduduk tidak memberikan pengaruh yang signifikan. Temuan ini memberikan implikasi kritis bagi pembuat kebijakan, menekankan urgensi pergeseran fokus pada pembangunan inklusif padat karya dan revitalisasi kurikulum pendidikan agar berkesesuaian dengan kebutuhan industri.

References

Arifin, M. Z., & Suliswanto, M. S. W. (2021). Analisis Determinan Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur: Pendekatan Regresi Data Panel Spasial. Jurnal Ekonomi Pembangunan, 19(1), 45-58. https://doi.org/10.22219/jep.v19i1.15231.

Fadilah, N., & Mahendra, A. (2021). Dampak Tekanan Demografi dan Pengangguran Terbuka terhadap Eskalasi Kemiskinan Struktural di Indonesia. Jurnal Kebijakan Ekonomi dan Pembangunan, 4(2), 112-126. https://doi.org/10.15294/jkep.v4i2.33400.

Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2022). Basic Econometrics (6th ed.). New York: McGraw-Hill Education.

Kurniawan, A., & Riani, E. (2023). Pengujian Trickle-Down Effect pada Wilayah Metropolitan dan Non-Metropolitan: Studi Empiris di Pulau Jawa. Jurnal Dinamika Ekonomi Regional, 8(1), 12-28. https://doi.org/10.30598/jder.v8i1.4112.

Lestari, P. A., & Haryanto, T. (2023). Investasi Modal Manusia sebagai Penggerak Pertumbuhan Ekonomi Inklusif dan Pengentasan Kemiskinan. Jurnal Ekuilibrium, 12(3), 205-219. https://doi.org/10.24269/ekuilibrium.v12i3.4091.

Nugroho, W., Rahmawati, F., & Setyawan, D. (2022). Kapabilitas Institusional dan Pengentasan Kemiskinan: Analisis Panel Level Kabupaten di Jawa Timur. Jurnal Ilmu Ekonomi Terapan, 7(2), 88-104. https://doi.org/10.20473/jiet.v7i2.31502.

Pratiwi, R. D., & Setiawan, A. H. (2022). Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia dan Belanja Bantuan Sosial terhadap Tingkat Kemiskinan. Jurnal Ekonomi dan Bisnis, 25(1), 60-75. https://doi.org/10.24914/jeb.v25i1.4018.

Rahayu, S. N., & Susanti, H. (2024). Analisis Pertumbuhan Ekonomi Berkeadilan: Evaluasi Empiris terhadap Hipotesis Kuznets Curve di Indonesia. Jurnal Ekonomi Makro dan Keuangan, 9(1), 33-50. https://doi.org/10.33059/jemk.v9i1.2290.

Saputra, R., & Wibowo, A. (2022). Memutus Rantai Kemiskinan: Analisis Determinan Makroekonomi dan Efisiensi Alokasi Dana Desa. Jurnal Kajian Pembangunan, 6(2), 145-160. https://doi.org/10.22146/jkp.v6i2.4182.

Setiawan, R., & Kuncoro, M. (2021). Ekonometrika Terapan untuk Ekonomi dan Bisnis: Teori dan Aplikasi Data Panel. Jakarta: PT RajaGrafindo Persada.

Widodo, S., & Handayani, P. (2021). Beban Demografi atau Bonus Demografi? Evaluasi Dampaknya terhadap Angka Kemiskinan dan Ketimpangan di Daerah Otonom. Jurnal Demografi Kependudukan, 15(1), 77-92. https://doi.org/10.14203/jdk.v15i1.2110.

Yusuf, M., & Saputri, D. A. (2023). Kekakuan Pasar Tenaga Kerja, Pengangguran Informal, dan Kemiskinan Urban: Studi Kasus Kota-Kota Industri di Jawa Timur. Jurnal Perencanaan Pembangunan Wilayah, 11(2), 134-150. https://doi.org/10.29244/jppw.v11i2.4190.