Ada beberapa alasan mengapa orang memilih untuk bermigrasi dari negara asalnya. Salah satu alasan terpenting adalah karena masalah ekonomi seperti pengangguran atau gaji yang tidak mencukupi di negara asal mereka. Dalam hal migrasi dan faktor ekonomi terkait dengan remitansi. Remitansi membantu meningkatkan pendapatan rumah tangga yang menjadikannya kekuatan anti-kemiskinan yang kuat. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pengaruh remitansi terhadap kemiskinan di Indonesia. Studi ini mengamati dampak remitansi terhadap kemiskinan di Indonesia dari tahun 1995 hingga 2019. Data diperoleh melalui beberapa laporan tahunan dari beberapa sumber resmi pemerintah. Untuk mengeksplorasi estimasi dan hasil ekonomi, digunakan data deret waktu dan analisis Ordinary Least Squared (OLS). Hasilnya menunjukkan bahwa tiga dari empat variabel ditemukan signifikan secara statistik. Variabel tersebut adalah remitansi, PDB per kapita atau pendapatan, dan inflasi. Remitansi memiliki hubungan negatif dengan kemiskinan, sedangkan Inflasi dan PDB per kapita memiliki hubungan positif dengan kemiskinan. Artinya, remitansi mengurangi kemiskinan. Namun, dampak remitansi dalam pengentasan kemiskinan relatif rendah. Hal ini dapat dijelaskan dengan tren penurunan pekerja migran, latar belakang pendidikan rendah, remitansi yang tidak tercatat, dan lain-lain.

---

There are several reasons why people choose to migrate from their home country. One of the most important reasons would be due to the economic problems like being unemployed or having insufficient salary in their home countries. In the case of migration and economic factors, it is related to remittances. Remittances help to increase the household income which makes them a powerful anti-poverty force. This study aims to examine the effects of remittances on poverty in Indonesia. This study observes the remittances impact on poverty in Indonesia from 1995 to 2019. The data is obtained through several annual reports of several official government sources. To explore the estimated and economic results, time-series data and Ordinary Least Squared (OLS) analysis were used. The results show that three out of four variables are found to be statistically significant. Those variables are remittances, GDP per capita or income, and inflation. Remittances have a negative relationship with poverty, while Inflation and GDP per capita have a positive relationship with poverty. This means that remittances reduce poverty. However, the impact of remittances in poverty reduction is relatively low. It can be explained by the decline trend of migrant workers, low education background, unrecorded remittances, and others.