p-ISSN : 2745-7141 e-ISSN : 2746-1920 Jurnal Pendidikan Indonesia Vol.
6 No.
12 Desember 2025 Pengaruh Pekerja Informal.
IPM, dan Kredit BPR terhadap Kemiskinan di Indonesia: Analisis Data Panel Nadya Putri AuliaA.
Dita Dismalasari DewiA Universitas Negeri Surabaya.
Indonesia Email: nadya.
22099@mhs.
idA, ditadewi@unesa.
INFO ARTIKEL
Kata kunci:
Kemiskinan.
Pekerja Informal.
Indeks Pembangunan Manusia (IPM).
Kredit BPR.
Keywords:
Poverty.
Informal Employment.
Human Development Index (HDI).
BPR Credit.
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh pekerja informal.
Indeks Pembangunan Manusia (IPM), dan kredit Bank Perkreditan Rakyat (BPR) terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia menggunakan data panel 34 provinsi selama periode 2019Ae2023 dengan metode Fixed Effect Model (FEM).
Hasil penelitian menunjukkan bahwa pekerja informal berpengaruh positif signifikan terhadap kemiskinan dengan nilai probabilitas 0.
0003 < .
, kredit BPR berpengaruh positif signifikan terhadap kemiskinan dengan nilai probabilitas 0.
, sedangkan IPM berpengaruh negatif signifikan dengan nilai 0000 < .
Temuan ini menunjukkan bahwa tingginya proporsi pekerja informal yang berpendapatan rendah dan minim perlindungan sosial serta penyaluran kredit yang tidak tepat sasaran dan kurang produktif dapat memperburuk kemiskinan.
Sebaliknya, peningkatan IPM berperan dalam menurunkan kemiskinan melalui peningkatan produktivitas dan pendapatan masyarakat.
Implikasi dari penelitian ini menegaskan bahwa kebijakan pengentasan kemiskinan di Indonesia perlu dilakukan secara terintegrasi melalui peningkatan kualitas sumber daya manusia, perlindungan dan pemberdayaan pekerja informal, serta perbaikan mekanisme penyaluran kredit agar lebih tepat sasaran dan produktif, sehingga dapat membantu masyarakat keluar dari lingkaran kemiskinan secara berkelanjutan.
ABSTRACT
This study aims to analyze the effects of informal employment, the Human Development Index (HDI), and PeopleAos Credit Bank (BPR) credit on poverty levels in Indonesia using panel data from 34 provinces over the period 2019Ae2023 with the Fixed Effect Model (FEM) The results show that informal employment has a positive and significant effect on poverty with a probability value of 0.
BPR credit has a positive and significant effect on poverty with a probability value of 0.
0146 < .
, while HDI has a negative and significant effect with a probability value of 0.
0000 < .
These findings indicate that a high proportion of informal workers with low income and limited social protection, as well as poorly targeted and less productive credit distribution, can exacerbate poverty.
Conversely, improvements in HDI play an important role in reducing poverty through increased productivity and income levels.
The implications of this study emphasize that poverty alleviation policies in Indonesia need to be implemented in an integrated manner through improving the quality of human resources, protecting and empowering informal workers, and improving credit distribution mechanisms to ensure they Pengaruh Pekerja Informal.
Indeks Pembangunan Manusia, dan Kredit BPR Terhadap Kemiskinan Indonesia: Analisis Data Panel are more targeted and productive, thereby helping communities escape the poverty trap in a sustainable manner.
PENDAHULUAN
Kemiskinan merupakan kondisi ketika pendapatan seseorang tidak mencukupi untuk memenuhi kebutuhan dasar dan mempertahankan kehidupan yang layak (Ilyasa et al.
, 2.
Bagi negara berkembang seperti Indonesia, kemiskinan masih menjadi tantangan utama dalam mewujudkan kesejahteraan masyarakat.
Masalah ini bersifat kompleks karena bukan semata akibat pendapatan dan konsumsi yang rendah, tetapi juga oleh keterbatasan akses terhadap pendidikan, layanan publik, dan partisipasi dalam pembangunan (Riyandini, 2.
Berdasarkan data BPS .
, tingkat kemiskinan Indonesia pada tahun 2023 mencapai 9,36 persen atau sekitar 25,90 juta jiwa.
Meskipun persentasenya menurun dibandingkan tahun sebelumnya, jumlah penduduk miskin tersebut masih lebih besar dibandingkan sebelum pandemi COVID-19 pada tahun 2019 sebesar 25,14 juta jiwa.
Pandemi COVID-19 telah mengubah secara drastis kondisi sosial ekonomi masyarakat, menurunkan aktivitas ekonomi dan pendapatan rumah tangga, serta meningkatkan kerentanan terhadap kemiskinan (Khamis et , 2021.
Putra et al.
, 2.
Secara spasial, tingkat kemiskinan juga menunjukkan kesenjangan antardaerah di mana Papua .
,03%).
Papua Barat .
,49%), dan Nusa Tenggara Timur .
,96%) tercatat sebagai provinsi dengan tingkat kemiskinan tertinggi, sedangkan Bali .
,25%).
Kalimantan Selatan .
,29%), dan DKI Jakarta .
,44%) merupakan yang terendah (BPS, 2023.
Kondisi ini mencerminkan belum meratanya hasil pembangunan dan disparitas kapasitas ekonomi antarwilayah.
Berdasarkan laporan World Bank .
, upaya pengentasan kemiskinan di Indonesia menuntut kebijakan yang menekankan peningkatan produktivitas tenaga kerja, akses terhadap pendidikan dan pekerjaan layak, perlindungan sosial, serta inklusi keuangan bagi kelompok Secara teoretis.
Sharp et al.
menjelaskan bahwa kemiskinan dari sisi ekonomi dapat timbul akibat tiga faktor utama.
Pertama, ketimpangan kepemilikan sumber daya yang menyebabkan distribusi pendapatan tidak merata, di mana kelompok miskin umumnya hanya memiliki sumber daya yang terbatas dan berkualitas rendah.
Kedua, kemiskinan muncul akibat perbedaan kualitas sumber daya manusia, di mana rendahnya tingkat pendidikan dan keterampilan menyebabkan produktivitas tenaga kerja rendah yang berdampak pada rendahnya upah dan pendapatan.
Ketiga, yakni keterbatasan akses terhadap modal.
Ketiga faktor tersebut saling berkaitan dan membentuk lingkaran kemiskinan sebagaimana dijelaskan oleh Nurkse .
dalam teori Vicious Circle of Poverty (Istiyani et al.
, 2024.
Kuncoro, 2013.
Sinaga.
Ketimpangan kepemilikan sumber daya dan keterbatasan akses modal menyebabkan rendahnya produktivitas tenaga kerja.
Produktivitas yang rendah mengakibatkan penurunan pendapatan masyarakat yang pada akhirnya membatasi kemampuan untuk menabung dan berinvestasi, sehingga kondisi ini memperkuat keterbelakangan ekonomi dan memerangkap masyarakat dalam lingkaran kemiskinan yang berkelanjutan (Taufiq & Dartanto, 2.
Salah satu manifestasi dari ketimpangan ekonomi dan sosial tersebut terlihat pada dominasi sektor informal dalam struktur ketenagakerjaan di Indonesia, dimana pekerja informal identik dengan pendapatan rendah, ketidakstabilan kerja, dan minimnya perlindungan sosial (Brown & Roever.
ILO, 2018.
Setyanti, 2.
Fenomena ini juga mencerminkan keterbatasan akses masyarakat terhadap pekerjaan formal dan modal usaha, sehingga banyak individu beralih ke Jurnal Pendidikan Indonesia.
Vol.
6 No.
12 Desember 2025 Nadya Putri Aulia1.
Dita Dismalasari Dewi2 aktivitas ekonomi informal yang lebih fleksibel dan memiliki hambatan masuk rendah (ILO.
Secara nasional.
BPS .
mendefinisikan pekerja informal sebagai individu yang bekerja dengan status utama sebagai pekerja berusaha sendiri, pekerja bebas, pekerja keluarga atau tidak dibayar, serta pekerja berusaha dibantu buruh tidak tetap atau tidak dibayar.
Pada tahun 2020, proporsi pekerja informal mencapai 60,47 persen, meningkat 4,59 persen dibandingkan tahun 2019 akibat dari pandemi yang memicu pergeseran tenaga kerja dari sektor formal (Putra et al.
, 2.
Proporsi tertinggi tercatat di Papua .
,43%).
Nusa Tenggara Timur .
,51%), dan Sulawesi Barat .
,35%), sedangkan yang terendah berada di Kepulauan Riau .
,67%).
DKI Jakarta .
,23%), dan Kalimantan Timur .
,67%) (BPS, 2023.
Perbedaan ini menggambarkan kesenjangan struktur ekonomi antarwilayah di mana daerah dengan industrialisasi rendah dan pendidikan terbatas cenderung lebih bergantung pada pekerjaan Meskipun proporsinya menurun seiring pemulihan ekonomi dan peningkatan permintaan tenaga kerja di sektor formal, sektor informal tetap mendominasi pasar tenaga kerja nasional, menandakan perannya yang besar dalam menopang ekonomi sekaligus menunjukkan tingginya kerentanan pekerjanya terhadap risiko sosial ekonomi utamanya kemiskinan (Dewantoro, 2024.
Hamid, 2.
Kualitas sumber daya manusia memiliki peran krusial dalam pembangunan ekonomi karena menentukan kemampuan masyarakat dalam bekerja produktif, berinovasi, dan meningkatkan kesejahteraan (Nuriyah et al.
, 2017.
Prameswari & Purbadharmaja, 2.
Berdasarkan teori Human Capital yang dikemukakan oleh Becker .
, manusia dipandang sebagai bentuk modal penting bagi pembangunan, yang tercermin dari pendidikan, kesehatan, dan keterampilan.
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) menjadi indikator utama untuk mengukur pencapaian tersebut berdasarkan tiga komponen utama, yaitu kesehatan dan umur panjang, tingkat pendidikan, serta standar kehidupan yang layak (BPS, 2024.
Budhijana, 2.
Nilai IPM Indonesia periode 2019Ae2023 meningkat rata-rata 0,61 persen per tahun, namun masih menunjukkan kesenjangan antarprovinsi.
DKI Jakarta .
,55%).
DI Yogyakarta .
,09%), dan Kepulauan Riau .
,08%) menjadi provinsi dengan IPM tertinggi, sedangkan Papua .
,01%).
Papua Barat .
,47%), dan Nusa Tenggara Timur .
,40%) memiliki IPM terendah (BPS, 2023.
Kondisi ini menunjukkan belum meratanya kualitas pembangunan manusia di Indonesia yang berimplikasi pada perbedaan kemampuan masyarakat dalam mengakses pendidikan, pekerjaan layak, dan pendapatan yang memadai, sehingga wilayah dengan IPM rendah cenderung menghadapi risiko kemiskinan yang lebih tinggi.
Sebaliknya, peningkatan IPM mencerminkan peningkatan produktivitas dan daya saing masyarakat yang berpotensi menurunkan tingkat kemiskinan (Lismana & Sumarsono, 2022.
Prameswari & Purbadharmaja, 2024.
Zulgani et al.
, 2.
Selain kualitas SDM, akses terhadap pembiayaan juga menjadi faktor penting dalam pengentasan kemiskinan.
Akses pembiayaan yang inklusif berperan dalam memutus siklus kemiskinan dengan menyediakan akses modal yang dapat dimanfaatkan untuk mengembangkan usaha produktif, meningkatkan pendapatan, dan pada akhirnya mendorong kesejahteraan masyarakat (Hidayat & Sari, 2022.
Thai-ha, 2.
Lembaga perbankan memiliki fungsi strategis dalam mendukung kegiatan perekonomian sekaligus memperluas akses pembiayaan bagi masyarakat (Budiyanti, 2018.
Ilyasa et al.
, 2.
Salah satu bentuk nyata dari peran tersebut diwujudkan melalui penyaluran kredit mikro oleh Bank Perkreditan Rakyat Jurnal Pendidikan Indonesia.
Vol.
6 No.
12 Desember 2025 Pengaruh Pekerja Informal.
Indeks Pembangunan Manusia, dan Kredit BPR Terhadap Kemiskinan Indonesia: Analisis Data Panel (BPR), yakni lembaga keuangan formal yang dirancang untuk melayani kelompok masyarakat berpenghasilan rendah (Ismail et al.
, 2.
Sebagai bagian dari sistem keuangan nasional.
BPR berfungsi mendukung inklusi keuangan terutama di daerah pedesaan dan komunitas terpencil, dengan fokus pada segmen masyarakat kecil dan pelaku UMKM (Malihah et al.
, 2.
Berdasarkan data OJK .
, total kredit yang disalurkan BPR mencapai Rp140,791 miliar pada tahun 2023, nominal tersebut meningkat dibandingkan Rp108,784 miliar pada tahun 2019.
Meningkatnya penyaluran kredit ini menunjukkan semakin besarnya peran BPR dalam mendorong aktivitas ekonomi masyarakat.
Namun efektivitas kredit BPR dalam menurunkan kemiskinan masih menjadi perdebatan dalam literatur, karena sebagian penelitian menemukan dampak penurunan kemiskinan melalui peningkatan pendapatan, sementara penelitian lain justru menunjukkan bahwa kredit BPR dapat meningkatkan kemiskinan akibat penyaluran yang kurang tepat sasaran dan penggunaan dana yang tidak diarahkan pada kegiatan produktif.
Penelitian terdahulu menunjukkan hasil yang beragam mengenai pengaruh pekerja informal.
Indeks Pembangunan Manusia (IPM), dan kredit Bank Perkreditan Rakyat (BPR) terhadap kemiskinan.
Sihotang et al.
dan Suratini et al.
menemukan bahwa peningkatan proporsi pekerja informal berpengaruh positif signifikan terhadap kemiskinan, sedangkan penelitian oleh Iqraam & Sudibia .
dan Meimela .
menunjukkan bahwa pengaruh pekerja informal terhadap kemiskinan tidak signifikan.
Pada variabel IPM.
Tirta & Putri .
serta Prameswari & Purbadharmaja .
menemukan pengaruh negatif signifikan terhadap kemiskinan, namun hasil tersebut berbeda dengan temuan Sipahutar & Nasution .
yang menyatakan bahwa IPM tidak berpengaruh signifikan.
Sementara itu, pada variabel kredit BPR.
Ismail et al.
menunjukkan pengaruh negatif signifikan terhadap kemiskinan, sedangkan Rizkiyah & Nidar .
menemukan pengaruh positif Meskipun berbagai penelitian telah dilakukan, masih terdapat sejumlah celah penelitian yang belum terjawab secara komprehensif terkait hubungan antara pekerja informal.
Indeks Pembangunan Manusia (IPM), dan kredit Bank Perkreditan Rakyat (BPR) terhadap kemiskinan di Indonesia.
Pertama, hasil penelitian terdahulu menunjukkan inkonsistensi temuan mengenai pengaruh pekerja informal.
IPM, dan kredit BPR terhadap kemiskinan.
Kedua, sebagian besar penelitian menganalisis ketiga faktor tersebut secara parsial, sehingga penelitian yang menguji pengaruh pekerja informal.
IPM, dan kredit BPR terhadap kemiskinan secara simultan dalam satu kerangka empiris serta menggunakan pendekatan data panel skala nasional yang mencakup 34 provinsi di Indonesia, masih terbatas dan belum memberikan gambaran yang utuh mengenai dinamika kemiskinan.
Berdasarkan celah penelitian tersebut, penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh pekerja informal.
IPM, dan kredit BPR terhadap tingkat kemiskinan di 34 provinsi Indonesia selama periode 2019Ae2023 baik secara parsial maupun simultan.
Dari sisi akademik, hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi empiris bagi pengembangan literatur ekonomi pembangunan khususnya terkait determinan kemiskinan di Indonesia.
Dari sisi kebijakan, hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi masukan bagi perumusan kebijakan pengentasan kemiskinan berbasis ketenagakerjaan, peningkatan kualitas sumber daya manusia, dan penguatan inklusi keuangan.
METODE PENELITIAN
Penelitian ini menerapkan pendekatan kuantitatif dengan data sekunder berbentuk panel, yang mengombinasikan dimensi waktu .
ime serie.
dan antarwilayah .
ross-sectio.
Data Jurnal Pendidikan Indonesia.
Vol.
6 No.
12 Desember 2025 Nadya Putri Aulia1.
Dita Dismalasari Dewi2 mencakup 34 provinsi di Indonesia selama periode 2019Ae2023 dan diperoleh dari publikasi resmi Badan Pusat Statistik (BPS) serta Otoritas Jasa Keuangan (OJK).
Variabel dependen dalam penelitian ini adalah Tingkat Kemiskinan (Y), yang merepresentasikan kondisi ketidakmampuan individu dalam memenuhi kebutuhan dasar untuk mempertahankan serta meningkatkan taraf hidup layak, dan dinyatakan dalam satuan persentase.
Variabel independennya meliputi Pekerja Informal (X.
, yaitu proporsi penduduk yang bekerja pada sektor informal meliputi pekerja berusaha sendiri, berusaha dengan bantuan buruh tidak tetap atau tidak dibayar, pekerja bebas, serta pekerja keluarga atau tidak dibayar terhadap total penduduk bekerja, yang dinyatakan dalam satuan persentase.
Indeks Pembangunan Manusia (X.
, yaitu indikator komposit yang menilai capaian pembangunan manusia berdasarkan tiga dimensi utama yakni umur panjang dan hidup sehat, pengetahuan, serta standar hidup layak, yang dinyatakan dalam satuan persentase.
Kredit BPR (X.
menggambarkan total nominal penyaluran kredit oleh Bank Perkreditan Rakyat di setiap provinsi, yang dinyatakan dalam satuan miliar rupiah.
Analisis dalam penelitian ini dilakukan menggunakan metode regresi data panel dengan perangkat lunak EViews 12.
Model regresi data ditentukan melalui tiga pendekatan, yaitu CEM (Common Effect Mode.
FEM (Fixed Effect Mode.
, dan REM (Random Effect Mode.
guna memilih model regresi terbaik untuk dapat digunakan dalam penelitian ini.
Pemilihan model regresi terbaik dilakukan secara bertahap melalui uji Chow untuk menentukan model yang terbaik antara CEM dengan FEM, uji Hausman untuk menentukan model yang terbaik antara FEM dengan REM, serta uji Lagrange Multiplier untuk menentukan model yang terbaik antara CEM dengan REM (Basuki, 2.
Persamaan regresi dalam penelitian ini adalah sebagai Yit = CAXCAit CCXCCit CEXCEit Aita.
Pada persamaan .
satuan variabel independen Kredit BPR (X.
adalah rupiah, sedangkan variabel dependen Tingkat Kemiskinan (Y) dinyatakan dalam persentase, maka dilakukan transformasi data dengan Logaritma Natural (LN) pada variabel Kredit BPR (X.
untuk menstandarkan satuan data menjadi persentase.
Dengan demikian, persamaan regresi setelah transformasi sebagai berikut:
Yit = CAXCAit CCXCCit CELNXCEit AitAA.
Persamaan .
dimana Y merupakan Tingkat Kemiskinan.
adalah konstanta.
koefisien regresi dari setiap variabel independen berupa CA.
CC.
CE.
XCA adalah Pekerja Informal.
XCC adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM).
XCE adalah Kredit BPR.
i merupakan individu ke-i .
ross sectio.
t merupakan periode ke-t .
ime serie.
dan A merupakan error term.
merupakan Logaritma Natural.
Setelah menentukan model terbaik, dilakukan pengujian asumsi klasik pada model regresi yang bertujuan untuk menilai apakah model telah memenuhi kriteria Best Linear Unbiased Estimator (BLUE).
Uji asumsi klasik umumnya meliputi uji normalitas, uji multikolinearitas, uji autokorelasi, serta uji heteroskedastisitas.
Namun dalam konteks analisis data panel, tidak semua pengujian tersebut relevan untuk dilakukan.
Menurut Basuki .
, uji normalitas dan autokorelasi tidak menjadi syarat wajib dalam model data panel sebab data Jurnal Pendidikan Indonesia.
Vol.
6 No.
12 Desember 2025 Pengaruh Pekerja Informal.
Indeks Pembangunan Manusia, dan Kredit BPR Terhadap Kemiskinan Indonesia: Analisis Data Panel yang dianalisis tidak termasuk kategori deret waktu atau time series murni, sehingga hasil pengujian tersebut tidak memberikan informasi yang berarti terhadap model.
Oleh karena itu, penelitian ini hanya melakukan uji multikolinearitas dan uji heteroskedastisitas untuk memastikan model terbebas dari penyimpangan asumsi klasik.
Berikutnya dilakukan uji hipotesis yang mencakup uji parsial .
dan uji simultan .
ji F) (Basuki, 2.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Statistik Deskriptif Tabel 1.
Analisis Statistik Deskriptif Mean Maximum Minimum Std.
Dev.
Observations LN_X3 Sumber: Data diolah dengan EViews 12 .
Berdasarkan hasil statistik deskriptif pada Tabel 1, menunjukkan bahwa total observasi dalam penelitian ini sebanyak 170 pada periode waktu 2019-2023.
Variabel Tingkat Kemiskinan (Y) memiliki nilai rata-rata sebesar 10.
39 persen dengan nilai minimum 3.
persen di Provinsi DKI Jakarta dan nilai maksimum 27.
53 persen di Provinsi Papua, serta standar deviasi 5.
Variabel Pekerja Informal (X.
memiliki nilai rata-rata sebesar 59.
persen dengan nilai minimum 29.
57 persen di Provinsi Kepulauan Riau dan nilai maksimum 43 persen di Provinsi Papua, serta standar deviasi 10.
Variabel IPM (X.
memiliki nilai rata-rata sebesar 72.
54 persen dengan nilai minimum 60.
84 persen di Provinsi Papua dan nilai 55 persen di Provinsi DKI Jakarta, serta standar deviasi 3.
Variabel Kredit BPR (LN X.
memiliki rata-rata sebesar 6.
96 persen dengan nilai minimum 3.
13 persen di Provinsi Sulawesi Barat dan nilai maksimum 10.
45 persen di Provinsi Jawa Tengah, serta standar deviasi 1.
Pemilihan Model Regresi Data Panel Tabel 2.
Regresi Data Panel Variabel Dependen (Y): Kemiskinan LN_X3 R-squared Adj.
R-squared F-Statistic Prob (F-sta.
Durbin-Watson stat Common Effect Model t-statistic Model Data Panel Fixed Effect Model t-statistic Random Effect Model t-statistic Sumber: Data diolah dengan EViews 12 .
Berdasarkan hasil estimasi awal pada Tabel 2, tahap berikutnya dilakukan pengujian untuk mengidentifikasi model data panel yang paling tepat di antara model Common Effect Jurnal Pendidikan Indonesia.
Vol.
6 No.
12 Desember 2025 Nadya Putri Aulia1.
Dita Dismalasari Dewi2 Model (CEM).
Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM).
Pemilihan model regresi dilakukan melalui tiga tahapan uji yaitu Uji Chow.
Uji Hausman, dan Uji Lagrange Multiplier untuk menentukan model yang paling menggambarkan karakteristik data dan memberikan hasil estimasi yang valid untuk analisis lebih lanjut.
Uji Chow Tabel 3.
Uji Chow Effect Test Cross-Section F Cross-Section Chi-square Statistic .
Prob.
Sumber: Data diolah dengan EViews 12 .
Berdasarkan hasil uji Chow pada Tabel 3, nilai probabilitas Cross-Section Chi-Square 0000 < .
, sehingga disimpulkan bahwa model yang tepat adalah Fixed Effect Model (FEM) dibandingkan Common Effect Model (CEM).
Uji Hausman kemudian dapat dilakukan untuk menentukan apakah model terbaik tersebut merupakan Fixed Effect Model (FEM) atau Random Effect Model (REM).
Uji Hausman Tabel 4.
Uji Hausman Effect Test Cross-Section Random Chi-sq.
Statistic Chi-sq.
Prob.
Sumber: Data diolah dengan EViews 12 .
Berdasarkan hasil uji hausman pada Tabel 4, nilai probabilitas Cross-Section Random 0050 < .
, sehingga disimpulkan bahwa model yang tepat adalah Fixed Effect Model (FEM) dibandingkan Random Effect Model (REM).
Uji Lagrange Multiplier tidak dilakukan lebih lanjut karena temuan uji Hausman mengindikasikan bahwa Fixed Effect Model (FEM) merupakan model terbaik untuk mengestimasi seluruh variabel.
Uji Asumsi Klasik Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas dilakukan untuk mendeteksi adanya hubungan atau korelasi antar variabel independen dalam model.
Model dinyatakan bebas dari gejala multikolinearitas apabila nilai koefisien korelasi antar variabel independen lebih kecil dari .
Tabel 5.
Uji Multikolinearitas LN_X3 LN_X3 Sumber: Data diolah dengan EViews 12 .
Berdasarkan hasil uji multikolinearitas pada Tabel 5, menunjukkan bahwa nilai koefisien korelasi antara variabel Pekerja Informal (X.
dengan variabel IPM (X.
, yang berarti tidak ditemukan indikasi multikolinearitas antara variabel Pekerja Jurnal Pendidikan Indonesia.
Vol.
6 No.
12 Desember 2025 Pengaruh Pekerja Informal.
Indeks Pembangunan Manusia, dan Kredit BPR Terhadap Kemiskinan Indonesia: Analisis Data Panel Informal dengan IPM.
Nilai koefisien korelasi antara variabel Pekerja Informal (X.
dengan variabel Kredit BPR (LN X.
137212 < .
, yang berarti tidak ditemukan indikasi multikolinearitas antara variabel Pekerja Informal dengan Kredit BPR.
Selain itu, nilai koefisien korelasi antara variabel IPM (X.
dengan variabel Kredit BPR (LN X.
adalah 301034 < .
, yang berarti tidak ditemukan indikasi multikolinearitas antara variabel IPM dengan Kredit BPR.
Secara keseluruhan, dapat disimpulkan bahwa data ini terbebas dari masalah multikolinearitas.
Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk mendeteksi adanya perbedaan varians residual antar pengamatan dalam model.
Model dikatakan baik apabila varians residual bersifat konstan atau tidak menunjukkan gejala heteroskedastisitas.
Tabel 6.
Uji Heteroskedastisitas Variable LN_X3 Coefficient Std.
Error t-Statistic Prob.
Sumber: Data diolah dengan EViews 12 .
Berdasarkan hasil uji heteroskedastisitas pada Tabel 6, menunjukkan bahwa nilai probabilitas pada variabel Pekerja Informal (X.
1211 > .
, variabel IPM (X.
7523 > .
, dan variabel Kredit BPR (LN X.
9920 > .
Dengan demikian, hasil pengujian menunjukkan bahwa model regresi tidak mengandung gejala Hasil pengujian menunjukkan bahwa model maupun data tidak mengindikasikan adanya pelanggaran terhadap asumsi klasik, sehingga analisis lanjutan dapat Regresi Data Panel Fixed Effect Model (FEM) Tabel 7.
Regresi Data Panel Fixed Effect Model (FEM) Variable LN_X3 Fixed Effect Model Coefficient Error.
t-Statistic Prob.
Sumber: Data diolah dengan EViews 12 .
Berdasarkan hasil regresi data panel Fixed Effect Model (FEM) pada Tabel 7, persamaan regresi yang diperoleh adalah sebagai berikut:
Yit = 20.
068530X1 - 0.
235821X2 0.
381408LNX3AA.
Berdasarkan persamaan .
di atas, diketahui nilai konstanta sebesar 20.
menunjukkan bahwa ketika variabel Pekerja Informal (X.
IPM (X.
, dan Kredit BPR (LN X.
sama dengan atau dianggap nol .
, maka tingkat kemiskinan berada pada 20.
Koefisien Pekerja Informal (X.
068530 menunjukkan hubungan positif.
Jurnal Pendidikan Indonesia.
Vol.
6 No.
12 Desember 2025 Nadya Putri Aulia1.
Dita Dismalasari Dewi2 artinya setiap peningkatan pekerja informal sebesar 1 persen akan meningkatkan kemiskinan 068530, dengan asumsi IPM (X.
dan Kredit BPR (LN X.
bernilai konstan.
Koefisien IPM (X.
235821 menunjukkan hubungan negatif, di mana kenaikan IPM sebesar 1 persen akan menurunkan kemiskinan sebesar -0.
235821, dengan asumsi Pekerja Informal (X.
dan Kredit BPR (LN X.
bernilai konstan.
Sementara itu, koefisien Kredit BPR (LN X.
381408 juga menunjukkan hubungan positif, yang berarti setiap kenaikan Kredit BPR sebesar 1 persen akan meningkatkan kemiskinan sebesar 0.
381408, dengan asumsi Pekerja Informal (X.
dan IPM (X.
bernilai konstan.
Uji Hipotesis Uji Parsial .
Uji parsial .
dilakukan untuk menguji pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara individual.
Hasil uji ini menunjukkan sejauh mana setiap variabel independen berkontribusi secara signifikan dalam menjelaskan variasi variabel dependen.
Tabel 8.
Uji Parsial .
Fixed Effect Model Coefficient Error.
Variable LN_X3 t-Statistic Prob.
Sumber: Data diolah dengan EViews 12 .
Berdasarkan hasil uji parsial .
pada Tabel 8, menunjukkan bahwa variabel Pekerja Informal (X.
memiliki nilai t-hitung sebesar 3.
75864 > t-tabel 1.
97436 dan probabilitas 0003 < .
, dengan koefisien 0.
Hal ini menunjukkan bahwa Pekerja Informal berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kemiskinan, sejalan dengan temuan Sihotang et .
dan Suratini et al.
Variabel Indeks Pembangunan Manusia (X.
memiliki nilai t-hitung sebesar -5.
t-tabel 1.
97436 dan probabilitas 0.
0000 < .
, dengan koefisien -0.
Hal ini menunjukkan bahwa IPM berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Kemiskinan, sejalan dengan temuan Tirta & Putri .
serta Prameswari & Purbadharmaja .
Variabel Kredit BPR (LN X.
memiliki t-hitung sebesar 2.
47407 > t-tabel 1.
97436 dan 0146 < .
, dengan koefisien 0.
Hal ini menunjukkan bahwa Kredit BPR berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kemiskinan, sejalan dengan temuan Rizkiyah & Nidar .
Uji Simultan (F) Uji simultan (F) dilakukan untuk menguji pengaruh variabel independen secara bersamasama terhadap variabel dependen dalam model.
Tabel 9.
Uji Simultan (F) R-squared Adj.
R-squared of Regression Sum squared resid Mean dependent var dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Jurnal Pendidikan Indonesia.
Vol.
6 No.
12 Desember 2025 Pengaruh Pekerja Informal.
Indeks Pembangunan Manusia, dan Kredit BPR Terhadap Kemiskinan Indonesia: Analisis Data Panel Log likelihood F-Statistic Prob (F-sta.
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat Sumber: Data diolah dengan EViews 12 .
Berdasarkan hasil uji simultan (F) pada Tabel 9, menunjukkan bahwa nilai F-tabel .
fCA = dfCC = .
diperoleh sebesar 2.
66, dengan demikian nilai F hitung > F tabel .
dan probabilitas (F-Sta.
000000 < .
Hal ini menunjukkan bahwa variabel independen yaitu Pekerja Informal.
IPM, dan Kredit BPR ketiganya secara simultan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen, yaitu tingkat kemiskinan.
Koefisien Determinasi (RA) Uji koefesien determinasi (RA) bertujuan untuk mengukur kemampuan model regresi dalam menjelaskan pengaruh variabel independen secara simultan terhadap variabel dependen, yang ditunjukkan oleh nilai Adj.
R-squared.
Berdasarkan hasil uji koefisien determinasi (RA) pada Tabel 9, menunjukkan bahwa nilai Adj.
R-squared sebesar 0.
994767 atau 99.
Hal tersebut memiliki arti bahwa variabel dependen Kemiskinan akan dijelaskan oleh variabel independen yaitu Pekerja Informal.
IPM, dan Kredit BPR sebesar 99.
47% sedangkan sisanya 53% dijelaskan oleh variabel di luar penelitian ini.
Pengaruh Pekerja Informal terhadap Kemiskinan Hasil uji parsial menunjukkan bahwa pekerja informal berpengaruh positif signifikan terhadap tingkat kemiskinan 34 provinsi di Indonesia.
Temuan ini mengindikasikan bahwa semakin besar proporsi tenaga kerja yang bekerja di sektor informal, maka semakin tinggi pula tingkat kemiskinan di suatu wilayah.
Hasil tersebut sejalan dengan temuan Sihotang et al.
dan Suratini et al.
yang menemukan bahwa pekerja informal berkontribusi terhadap peningkatan kemiskinan karena mayoritas pekerja di sektor ini menerima upah di bawah standar, jam kerja yang tidak tetap, serta minimnya perlindungan sosial, sehingga kesulitan memenuhi kebutuhan dasar secara berkelanjutan.
Selain itu.
OECD .
juga menegaskan bahwa peningkatan tingkat informalitas dalam rumah tangga berbanding lurus dengan tingginya tingkat kemiskinan dan rendahnya pendapatan.
Pekerja informal umumnya memiliki karakteristik keterampilan yang terbatas, pendapatan tidak tetap, jam kerja tidak teratur, serta akses yang minim terhadap jaminan sosial dan fasilitas ketenagakerjaan (ILO.
Kondisi tersebut mencerminkan rendahnya kualitas dan produktivitas tenaga kerja yang memperkuat kerentanan terhadap kemiskinan.
Temuan ini selaras dengan pandangan Sharp et .
, yang menyatakan bahwa ketimpangan kepemilikan sumber daya serta rendahnya kualitas sumber daya manusia berimplikasi pada rendahnya produktivitas dan pendapatan, sehingga mempertahankan individu dalam kondisi kemiskinan (Sinaga, 2.
Dalam konteks ini, pendapatan yang tidak stabil dan keterbatasan modal membuat pekerja informal sulit berinvestasi pada pendidikan atau peningkatan keterampilan, sehingga peluang untuk meningkatkan kapasitas ekonomi menjadi semakin kecil.
Kondisi ini menciptakan siklus kemiskinan yang berulang karena keterbatasan produktivitas membatasi peluang mereka untuk berpindah ke sektor formal yang lebih menguntungkan (Taufiq & Dartanto, 2.
Fenomena ini tercermin dalam struktur ketenagakerjaan Indonesia, di mana lebih dari separuh angkatan kerja masih berada di sektor informal, terutama di wilayah dengan tingkat kemiskinan tinggi Jurnal Pendidikan Indonesia.
Vol.
6 No.
12 Desember 2025 Nadya Putri Aulia1.
Dita Dismalasari Dewi2 seperti Papua dan Nusa Tenggara Timur (BPS, 2023.
Dominasi sektor ini menunjukkan masih terbatasnya akses masyarakat terhadap lapangan kerja formal, pendidikan berkualitas, dan perlindungan ketenagakerjaan (Brown & Roever, 2016.
Nariswari, 2020.
Setyanti, 2.
Dengan demikian, temuan penelitian ini menegaskan bahwa tingginya proporsi pekerja informal berkontribusi terhadap peningkatan tingkat kemiskinan melalui rendahnya pendapatan dan keterbatasan kapasitas individu dalam membangun ketahanan ekonomi jangka Oleh karena itu, upaya pengentasan kemiskinan perlu diarahkan tidak hanya pada penciptaan lapangan kerja, tetapi juga pada peningkatan kualitas serta perlindungan pekerja informal agar mampu keluar dari perangkap kemiskinan secara berkelanjutan.
Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM) terhadap Kemiskinan Hasil uji parsial menunjukkan bahwa Indeks Pembangunan Manusia (IPM) berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan 34 provinsi di Indonesia.
Temuan ini mengindikasikan bahwa peningkatan kualitas pembangunan manusia berkontribusi dalam menurunkan kemiskinan.
Sejalan dengan teori Human Capital oleh Becker .
, yang menekankan bahwa investasi pada pendidikan, kesehatan, dan kesejahteraan masyarakat akan meningkatkan produktivitas tenaga kerja serta memperluas peluang ekonomi (Ramadanisa & Triwahyuningtyas, 2.
Temuan ini juga didukung oleh data empiris BPS .
, peningkatan IPM di Indonesia cenderung diikuti oleh penurunan tingkat kemiskinan, meskipun sempat mengalami tekanan pada periode pandemi COVID-19 namun kondisi tersebut berangsur membaik.
Di sisi lain, meskipun IPM secara nasional menunjukkan tren peningkatan, masih terdapat kesenjangan capaian IPM antarprovinsi di Indonesia.
Wilayah dengan tingkat IPM yang relatif lebih tinggi umumnya memiliki tingkat kemiskinan yang lebih rendah, sedangkan wilayah dengan IPM yang lebih rendah masih menghadapi tingkat kemiskinan yang relatif tinggi (BPS, 2023.
Pola ini semakin memperkuat hasil penelitian yang menunjukkan bahwa kualitas pembangunan manusia memiliki peran penting dalam menekan kemiskinan.
Dengan demikian, strategi pengentasan kemiskinan perlu disesuaikan dengan kondisi pembangunan manusia di masing-masing wilayah.
Pada wilayah dengan kualitas pembangunan manusia yang masih rendah, kebijakan perlu difokuskan pada peningkatan akses dan kualitas pendidikan serta pengembangan keterampilan tenaga kerja guna meningkatkan produktivitas dan peluang memperoleh pekerjaan yang lebih stabil dan berpenghasilan layak (Dartanto et al.
, 2019.
Somani, 2.
Sementara itu, pada wilayah dengan capaian pembangunan manusia yang relatif lebih baik, kebijakan pengentasan kemiskinan perlu diarahkan pada peningkatan daya saing tenaga kerja dan kualitas kesempatan kerja melalui penciptaan lapangan kerja produktif, penguatan keterkaitan antara pendidikan dan kebutuhan pasar kerja.
Hal ini sejalan dengan temuan Prameswari & Purbadharmaja .
serta Tirta & Putri .
yang menunjukkan bahwa peningkatan IPM mampu menekan kemiskinan melalui peningkatan pendapatan dan daya saing tenaga kerja.
Dengan demikian, pembangunan manusia dapat menjadi instrumen utama dalam membantu masyarakat keluar dari lingkaran kemiskinan secara berkelanjutan.
Pengaruh Kredit BPR terhadap Kemiskinan Hasil uji parsial menunjukkan bahwa penyaluran kredit BPR berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan 34 provinsi di Indonesia, yang artinya peningkatan Jurnal Pendidikan Indonesia.
Vol.
6 No.
12 Desember 2025 Pengaruh Pekerja Informal.
Indeks Pembangunan Manusia, dan Kredit BPR Terhadap Kemiskinan Indonesia: Analisis Data Panel penyaluran kredit BPR justru diikuti kenaikan tingkat kemiskinan.
Temuan ini sejalan dengan penelitian Rizkiyah & Nidar .
dimana kredit BPR berpengaruh positif dan signifikan terhadap kemiskinan, yang mengindikasikan bahwa kredit BPR belum sepenuhnya menjangkau masyarakat berpenghasilan rendah, serta penggunaan dana yang cenderung bersifat konsumtif bukan sebagai modal usaha produktif sehingga dampaknya terhadap penurunan kemiskinan menjadi tidak optimal.
Dalam pandangan Sharp et al.
, situasi ini mencerminkan keterbatasan akses modal, di mana akses kredit yang semestinya memberikan peluang peningkatan modal usaha justru tidak banyak dinikmati oleh kelompok miskin.
Selain itu, penggunaan kredit yang kurang produktif menyebabkan pendapatan tetap rendah sehingga masyarakat berpenghasilan rendah sulit keluar dari kondisi kerentanan ekonomi.
Sejalan dengan temuan tersebut, studi internasional menunjukkan bahwa kredit mikro dapat memperburuk kondisi kemiskinan apabila tidak dikelola dengan baik, terutama akibat struktur bunga, lemahnya pengawasan, serta kecenderungan lembaga keuangan dalam memprioritaskan debitur dengan risiko lebih rendah, sehingga kelompok miskin sering kali tidak menjadi penerima utama manfaat kredit (Thai-ha, 2.
Manfaat kredit mikro justru lebih banyak dirasakan oleh kelompok menengah yang telah memiliki usaha relatif stabil dan jaminan aset yang lebih kuat (Arif et al.
, 2.
Dengan demikian, efektivitas kredit BPR sangat bergantung pada kemampuan lembaga dalam menilai kelayakan penerima, kesesuaian skema pinjaman dengan kebutuhan usaha, serta pengawasan penggunaan dana (Ismail et al.
, 2.
Tanpa adanya perbaikan pada mekanisme penyaluran dan pemanfaatan kredit, peningkatan akses pembiayaan belum tentu mampu menurunkan kemiskinan bahkan berpotensi memperkuat kerentanan ekonomi masyarakat berpenghasilan rendah.
Oleh karena itu, diperlukan upaya peningkatan ketepatan sasaran penerima, pendampingan usaha, serta pengembangan produk pembiayaan yang mendorong kegiatan produktif.
Selain itu, peningkatan literasi keuangan masyarakat juga menjadi aspek penting karena pemahaman yang baik mengenai pengelolaan keuangan dan pemanfaatan kredit dapat membantu debitur memanfaatkan pinjaman secara lebih bijak dan produktif (Suidarma et al.
, 2.
Dengan demikian, penyaluran kredit BPR berpotensi berkontribusi secara lebih efektif dalam menurunkan tingkat kemiskinan.
KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis regresi data panel pada 34 provinsi di Indonesia selama periode 2019Ae2023, penelitian ini menyimpulkan bahwa pekerja informal dan kredit Bank Perkreditan Rakyat (BPR) berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan, sedangkan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) berpengaruh negatif dan signifikan.
Temuan ini menunjukkan bahwa tingginya proporsi pekerja informal yang dicirikan oleh pendapatan rendah, ketidakstabilan kerja, serta minimnya perlindungan sosial berkontribusi terhadap peningkatan kemiskinan.
Selain itu, penyaluran kredit BPR yang belum sepenuhnya tepat sasaran dan cenderung dimanfaatkan untuk tujuan nonproduktif berpotensi memperkuat kerentanan ekonomi masyarakat berpenghasilan rendah, sehingga belum efektif dalam menurunkan kemiskinan.
Sebaliknya, peningkatan kualitas pembangunan manusia yang tercermin melalui IPM terbukti berperan dalam menekan tingkat kemiskinan.
Perbaikan kualitas sumber daya manusia melalui peningkatan pendidikan, kesehatan, dan produktivitas tenaga kerja mampu memperkuat kapasitas ekonomi individu serta membantu masyarakat keluar dari lingkaran kemiskinan secara Jurnal Pendidikan Indonesia.
Vol.
6 No.
12 Desember 2025 Nadya Putri Aulia1.
Dita Dismalasari Dewi2 Secara keseluruhan, temuan penelitian ini menegaskan bahwa pengentasan kemiskinan memerlukan pendekatan yang komprehensif dan terintegrasi dengan mempertimbangkan keterkaitan antara kualitas sumber daya manusia, kondisi ketenagakerjaan, dan akses terhadap modal.
Implikasi dari penelitian ini menunjukkan bahwa kebijakan pengentasan kemiskinan di Indonesia tidak cukup hanya berfokus pada perluasan akses pembiayaan, tetapi juga perlu diiringi dengan peningkatan kualitas dan perlindungan pekerja informal, perbaikan mekanisme penyaluran kredit agar lebih tepat sasaran dan produktif, serta penguatan pembangunan sumber daya manusia.
Selain peran pemerintah, keterlibatan aktif masyarakat dalam memanfaatkan akses pembiayaan secara produktif dan meningkatkan literasi keuangan juga menjadi faktor penting dalam mendukung efektivitas kebijakan pengentasan kemiskinan.
Kolaborasi antara pemerintah, lembaga keuangan, dan masyarakat diperlukan agar upaya penanggulangan kemiskinan dapat berjalan lebih inklusif dan berkelanjutan.
Penelitian ini memiliki keterbatasan dalam penggunaan data sekunder pada tingkat provinsi serta cakupan variabel yang terbatas.
Oleh karena itu, penelitian selanjutnya disarankan untuk menggunakan data dengan periode pengamatan yang lebih panjang serta tingkat analisis yang lebih rinci, agar dapat menangkap dinamika kemiskinan secara lebih Selain itu, cakupan variabel penelitian juga dapat diperluas dengan memasukkan indikator sosial ekonomi lainnya, seperti pendidikan dan bantuan sosial, bertujuan memberikan pemahaman yang lebih komprehensif dalam mendukung perumusan kebijakan pengentasan kemiskinan yang efektif dan berkelanjutan.
REFERENSI