Faktor-Faktor yang memengaruhi jumlah penduduk miskin di Provinsi Banten Tahun 2011-2020

Objective – This study aims to determine the factors influencing the number of poor population in the Banten Province from 2011 to 2020. The factors considered in this study include Years of Education, Life Expectancy, and Minimum Wage.Method – The research method used in this study is panel data regression using the software Eviews 9. The panel data regression analysis resulted in a suitable model for the final estimation, which is the Fixed Effect Model.Findings – The research findings indicate that the variable Years of Education has a negative and significant effect on the number of poor population in the Banten Province. The variable Life Expectancy also has a negative and significant effect on the number of poor population in the Banten Province. On the other hand, the Minimum Wage variable has a positive and significant effect on the number of poor population in the Banten Province.Implications – The increased productivity of the community affects the output produced by companies, leading to an increase in their income. This, in turn, results in higher wages for employees. With increased wages, employees can allocate their income to start or initiate side businesses, which will require additional daily/contract workers. The establishment of these businesses reduces or breaks the chain of unemployment in the community, thereby reducing the number of poor population in the Banten Province.Originality – This research contributes to the development of an empirical study of poverty in Indonesia using a panel data approach. AbstrakTujuan – Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah penduduk miskin di Provinsi Banten dari tahun 2011 sampai dengan tahun 2020. Faktor-faktor yang dipertimbangkan dalam penelitian ini meliputi Lama Pendidikan, Angka Harapan Hidup, dan Upah Minimum. Metode – Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi data panel dengan menggunakan software Eviews 9. Analisis regresi data panel menghasilkan model yang sesuai untuk estimasi akhir yaitu Fixed Effect Model. Temuan – Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel Lama Pendidikan berpengaruh negatif dan signifikan terhadap jumlah penduduk miskin di Provinsi Banten. Variabel Angka Harapan Hidup juga berpengaruh negatif dan signifikan terhadap jumlah penduduk miskin di Provinsi Banten. Sedangkan variabel Upah Minimum berpengaruh positif dan signifikan terhadap jumlah penduduk miskin di Provinsi Banten. Implikasi – Produktivitas masyarakat yang meningkat mempengaruhi output yang dihasilkan oleh perusahaan sehingga berujung pada peningkatan pendapatan mereka. Hal ini, pada gilirannya, menghasilkan upah yang lebih tinggi bagi karyawan. Dengan kenaikan upah, karyawan dapat mengalokasikan penghasilannya untuk memulai atau merintis usaha sampingan, yang membutuhkan tambahan tenaga harian/kontrak. Berdirinya usaha-usaha tersebut mengurangi atau memutus mata rantai pengangguran di masyarakat sehingga mengurangi jumlah penduduk miskin di Provinsi Banten.Orisinalitas – Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan kajian empiris tentang kemiskinan di Indonesia dengan menggunakan pendekatan panel data.