1

ANALISIS FAKTOR – FAKTOR YANG MEMPENGARUHI

INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI INDONESIA

PERIODE 2012 – 2016

Disusun sebagai salah satu syarat menyelesaikan Program Studi Strata I pada

Jurusan Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis

Disusun oleh:

ANNISA RIZKY DIASTAMA

B 300 140 072

PROGRAM STUDI EKONOMI PEMBANGUNAN

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA

2018

2

i

3

ii

4

iii

1

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS

PEMBANGUNAN MANUSIA DI INDONESIA PERIODE 2012-2016

Abstrak

Indeks pembangunan manusia (IPM) atau dikenal dengan Human

Development Index (HDI) merupakan tolok ukur yang digunakan dalam melihat

kualitas manusia disetiap negara. IPM mempunyai tiga unsur yaitu kesehatan,

pendidikan yang dicapai dan standar kehidupan atau sering disebut ekonomi.

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pertumbuhan ekonomi,

tingkat kemiskinan, dan tingkat pengangguran terhadap Indeks Pembangunan

Manusia di Indonesia periode 2012-2016. Data yang digunakan adalah data

sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik. Data yang digunakan dalam

penelitian ini adalah data panel. Data panel merupakan gabungan dari cross

section yang meliputi 33 provinsi di Indonesia dan time series selama periode

2012-2016. Alat atau metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis

regresi data panel dengan metode Fixed Effect Model (FEM). Hasil analisis data

panel menunjukkan bahwa pertumbuhan ekonomi dan pengangguran berpengaruh

tidak signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia, sedangkan

kemiskinan berpengaruh negatif signifikan terhadap Indeks Pembangunan

Manusia di Indonesia.

Kata Kunci: Indeks Pembangunan Manusia, Pertumbuhan Ekonomi,

Kemiskinan dan Pengangguran.

Abstract

The human development index (HDI), also known as the Human

Development Index (HDI), is a benchmark used to view human quality in every

country. The HDI has three elements, namely health, education achieved and

living standards or often called economics. This study aims to determine the effect

of economic growth, poverty rates, and unemployment rates on the Human

Development Index in Indonesia for the period 2012-2016. The data used is

secondary data sourced from the Central Statistics Agency. The data used in this

study is panel data. The panel data is a combination of cross sections covering 34

provinces in Indonesia and time series during the period 2012-2016. The tool or

method used in this studi is panel data regression analysis with the Fixed Effect

Model method. The results of panel data analysis show that economic growth and

unemployment have no significant effect on the Human Development Index in

Indonesia, while poverty has a significant negative effect on the Human

Development Index in Indonesia.

Keywords: Human Development Index, Economic Growth, Poverty and

Unemployment.

2

1. PENDAHULUAN

Indeks pembangunan manusia diperkenalkan oleh United Nations

Development Program (UNDP) pada tahun 1990 dan dipublikasikan secara

berkala dalam laporan HDR (Human Development Report) (BPS. 2018).

Indeks pembangunan manusia (IPM) atau dikenal dengan Human

Development Index (HDI) merupakan tolok ukur yang digunakan dalam

melihat kualitas manusia disetiap negara. IPM mempunyai tiga unsur yaitu

kesehatan, pendidikan yang dicapai dan standar kehidupan atau sering

disebut ekonomi. Jadi, ketiga unsur tersebut sangat penting dalam

menentukan tingkat kemampuan suatu provinsi untuk meningkatkan

IPMnya (BPS, 2014).

Sejak pertama kali diperkenalkan, IPM menjadi indikator penting

dalam mengukur kemajuan pembangunan manusia. Berbagai negara

mengadopsi konsep pembangunan manusia yang digagas UNDP dan tidak

sedikit yang mencoba mengaplikasikan perhitungan IPM di negaranya.

Indonesia turut ambil bagian dalam mengaplikasikan konsep pembangunan

manusia, Indonesia pertama kali menghitung IPM pada tahun 1996.

Indonesia mulai mengaplikasikan penghitungan IPM dengan metode baru

tahun 2014. Indikator yang digunakan dalam perhitungan IPM di Indonesia

sampai saat ini meliputi angka harapan hidup saat lahir yang mewakili

dimensi umur panjang dan hidup sehat, harapan lama sekolah dan rata-rata

lama sekolah yang mewakili dimensi pengetahuan, serta pengeluaran per

kapita yang mewakili dimensi standar hidup layak (BPS, 2015).

Konsep pembangunan manusia tidak berdiri sendiri sebagai sesuatu

yang eksklusif. Konsep pembangunan yang ada masih berkaitan dengan

konsep pembangunan manusia. Pembangunan manusia bukan hanya produk

dari pertumbuhan ekonomi, tetapi juga sekaligus merupakan input penting

untuk pertumbuhan ekonomi. Oleh karena itu, pertumbuhan ekonomi dan

pembangunan manusia harus berjalan beriringan secara simultan.

Pembangunan manusia selalu menjadi isu penting dalam perancangan dan

strategi pembangunan berkelanjutan.

3

2. METODE

2.1 Jenis dan Sumber Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder

yang bersumberkan pada laporan Badan Pusat Statistik, khususnya

pada tahun 2012-2016. Jenis data yang digunakan adalah data panel

yaitu gabungan dari time series yaitu periode 2012-2016 dan cross

section adalah 33 provinsi di Indonesia periode 2012-2016. Data yang

diteliti meliputi: Indeks Pembangunan Manusia, pertumbuhan

ekonomi, tingkat pengangguran dan tingkat kemiskinan.

2.2 Variabel dan Definisi Operasional

1) Indeks pembangunan manusia (Y) adalah indeks komposit untuk

mengukur pencapaian kualitas pembangunan manusia untuk dapat

hidup secara berkualitas, baik dari aspek kesehatan, pendidikan,

maupun aspek ekonomi (dalam satu persen).

2) Variabel pertumbuhan ekonomi (X1) merupakan bentuk proses

kenaikan kapasitas produksi suatu perekonomian yang

diwujudkan dalam bentuk kenaikan pendapatan nasional. (dalam

satuan persen).

3) Variabel kemiskinan (X2) adalah kondisi dimana seseorang tidak

dapat menikmati segala macam pilihan dan kesempatan dalam

pemenihan kebutuhan dasarnya, seperti tidak dapat memenuhi

kesehatan, standar hidup, kebebasan, harga diri dan rasa

dihormati seperti orang lain. (dalam satuan persen).

4) Variabel pengangguran (X3) merupakan keadaan dimana

seseorang sedang tidak bekerja atau sedang mencari pekerjaan

yang layak, sasaran yang dianalisan merupakan penduduk yang

tidak memeliki pekerjaan tetap atau masuk dalam kategori tidak

bekerja. (dalam satuan persen)

4

2.3 Analisis Data

Alat analisis yang digunakan untuk mengetahui pengaruh pertumbuhan

ekonomi, tingkat kemiskinan, dan tingkat pengangguran terhadap

indeks pembangunan manusia adalah analisis regresi data panel.

Adapun alat ekonometrika yang digunakan sebagai berikut:

IPMit = βo + β1GROWTHit + β2KMSit + β3UEMPit + e (1)

Keterangan:

IPM : Indeks Pembangunan Manusia (IPM)

GROWTH : Tingkat laju pertumbuhan ekonomi (%)

KMS : Tingkat kemiskinan (%)

UEMP : Tingkat pengangguran (%)

βo : Konstanta

βi : Koefisien regresi masing-masing variabel

i : Cross Section

t : time series

e : error term

3. HASIL DAN PEMBAHASAN

Hasil estimasi regresi data panel dengan tiga metode Pooled

Ordinary Least Square, Fixed Effect Model, Random Effect Model secara

cross section dapat dilihat sebaga berikut:

Hasil Regresi Data Panel PLS, FEM, dan REM

Variabel Koefisen Regresi

PLS FEM REM

C 71,91585 77,36820 74,99509

GROWTH -0.163248 -0.061434 -0.065570

KMS -0.433194 -0.737447 -0.557542

UEMP 0.402912 -0.043152 0.003862

R2 0.487710 0.969122 0.289854

Adj. R2 0.478164 0.960745 0.276622

F-Statistik 51,09174 115,6797 21,90465

Prob. F-Statistik 0.000000 0.000000 0.000000

Sumber: BPS, diolah

5

3.1 Uji Pemilihan Hasil Estimasi Terbaik

Berdasarkan hasil Uji Chow nilai p-value Chi square sebesar 0.0000 <

0.10 yang berarti H0 ditolak sehingga model terpilih adalah Fixed

Effect Model. Sedangkan Uji Hausman terlihat nilai p-value random

sebesar 0.0526 < 0.10 yang berarti H0 ditolak, sehingga model terpilih

adalah Fixed Effect Model.

Sehingga dari kedua Uji pemilihan model diatas terpilih model Fixed

Effect Model (FEM).

3.2 Hasil Estimasi Fixed Effect Model

Hasil Estimasi Fixed Effect Model

IPMit = 77.36820 – 0.061434 GROWTHit – 0.737447 KMSit - 0.043152UEMPit

(0.1010) *** (0.0000)* (0.6168)***

R2= 0.969122 DW-Stat= 1.070165 F-Stat= 115.6797 Sig.F-Stat= 0.000000

Sumber: BPS, diolah

Keterangan: *Signifikan pada α = 0,01, **Signifikan pada α = 0,05,

*** Signifikan pada α = 0,10: Angka dalam kurung adalah nilai

probabilitas t-statistik

3.3 Uji Kebaikan Model

3.3.1 Uji Eksistensi Model (Uji F)

Uji eksistensi dalam penelitian ini menggunakan Uji F dengan

formulasi hipotesis H0 : β1 = β2 = β3 = β4 = 0, model yang

dipakai tidak eksis dan HA : β1 ≠ β2 ≠ β3 ≠ β4 = 0, model yang

dipakai eksis. H0 ditolak bila signifikansi statistik F ≤ α, H0

diterima bila signifikansi statistik F > α. Dari hasil model Fixed

Effect Model diketahui nilai signifikansi statistik F sebesar

0.000000 < 0.10, H0 ditolak maka model yang dipakai eksis.

Variabel laju pertumbuhan ekonomi (GROWTH), tingkat

kemiskinan (KMS), tingkat pengangguran (UEMP) yang

6

terdapat dalam persamaan regresi secara simultan atau bersama-

sama berpengaruh terhadap Indeks Pembangunan Manusia.

3.3.2 Uji Koefisien Determinan (R2)

Berdasarkan hasil estimasi Fixed Effect Model (FEM)

menunjukkan bahwa nilai R-square sebesar 0.969122 atau

96,91%. Hal ini menunjukkan bahwa variabel Indeks

Pembangunan Manusia dapat dijelaskan oleh variabel laju

pertumbuhan ekonomi, tingkat kemiskinan, dan tingkat

pengangguran. Sedangkan sisanya 3,09% dijelaskan oleh

variabel lain yang tidak disertakan dalam model.

3.3.3 Hasil Estimasi Validitas Pengaruh (Uji t)

Hasil Estimasi Validitas Pengaruh (Uji t)

Variabel sig t α Kesimpulan

GROWT

H 0.1010

>

0,10 Tidak memiliki pengaruh signifikan

KMS 0.0000

<

0,01 Signifikan pada α = 0,01

UEMP 0.6168

>

0,10 Tidak memiliki pengaruh signifikan

4. PENUTUP

4.1 Kesimpulan

Berdasarkan pada hasil analisis yang sudah dibahas pada bab

sebelumnya. Maka dalam penelitian ini dapat disimpulkan sebagai

berikut:

a. Berdasarkan hasil estimasi data panel (Cross Section) terpilih

model yang terbaik yaitu Fixed Effect Model.

b. Berdasarkan Uji Kebaikan Model (Uji F) secara cross section,

variabel laju pertumbuhan ekonomi (GROWTH), kemiskinan

(KMS), dan pengangguran (UEMP) yang terdapat dalam

persamaan regresi secara simultan atau bersama-sama berpengaruh

7

terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia tahun 2012-

2016.

c. Nilai koefisien determinan (R2) berdasarkan cross section sebesar

0.969122, artinya 96,91% variasi variabel Indeks Pembangunan

Manusia dapat dijelaskan oleh variabel laju pertumbuhan ekonomi

(GROWTH), kemiskinan (KMS), dan pengangguran (UEMP).

d. Uji Validasi Pengaruh (Uji t) menunjukkan bahwa tingkat

kemiskinan (KMS) memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap

Indeks Pembangunan Manusia.

e. Indeks Pembangunan Manusia 33 Provinsi di Indonesia mengalami

kenaikan tiap tahunnya.

4.2 Saran

Berdasarkan hasil penelitian maka saran yang dapat disampaikan

adalah:

a. Pembangunan manusia memiliki arti penting dalam proses

kesejahteraan masyarakat. Oleh karena itu, pemerintah harus lebih

fokus melakukan pembangunan yang berpihak di bidang manusia

untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat, khususnya didaerah-

daerah yang masih tertinggal untuk mengurangi ketimpangan

ekonomi.

b. Pemerintah harus terus berupaya untuk menelaah atau mempelajari

masalah-masalah yang dianggap sebagai penghambat laju

perkembangan Indeks Pembangunan Manusia. Pemerintah dapat

melakukan kebijakan-kebijakan yang sesuai dengan realita yang

terjadi dalam masalah IPM di Indonesia dengan mengurangi

permasalahan kemiskinan yang terjadi di Indonesia.

DAFTAR PUSTAKA

Anggraini, Rinda Ayun. 2012. Pola Pertumbuhan Ekonomi dan Pembangunan

Manusia di Provinsi Jawa Timur Tahun 2007-2011. Jurnal Ilmiah

Universitas Diponegoro.

8

Arisman. 2018. Determinant of Human Development Index in ASEAN Countries.

Jurnal Ilmu Ekonomi, Volume: 7, No.1. P-ISSN: 2087-2046. E-ISSN:

2476-9223.

Ariyati, Nadlia et al. 2018. Pertumbuhan Ekonomi, Belanja Modal dan Indeks

Pembangunan Manusia: Panel Data Evidence empat Kabupaten di

Aceh. Jurnal Samudra Ekonomi ddan Bisnis, Volume: 9, No.1. P-ISSN:

2089 – 1989. E-ISSN: 2614-1523.

Arsyad, Lincolin. 2010. Ekonomi Pembangunan. Yogyakarta. Unit Penerbit dan

Percetakan STIM YKPN.

Badan Pusat Statistik (BPS). 2011. Indeks Pembangunan Manusia 2010-2011.

Jakarta. Indonesia.

_______________________. 2014. Indeks Pembangunan Manusia Metode Baru

2014. Jakarta. Indonesia.

_______________________. 2015. Indeks Pembangunan Manusia 2014. Jakarta.

Indonesia

_______________________. 2016. Indonesia dalam angka 2010-2016. Jakarta.

Indonesia

_______________________. 2017. Indeks Pembangunan Manusia 2016. Jakarta.

Indonesia.

Baeti, N. 2013. Pengaruh Pengangguran, Pertumbuhan Ekonomi, dan

Pengeluaran Pemerintah terhadap Pembangunan Manusia

Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah tahun 2007-2011.

Economics Development Analysis Journal, Volume 2, No.3. ISSN:

2252 – 6889.

Chalid, Nursiah dan Yusuf, Yusbar. 2014. Pengaruh Tingkat Kemiskinan, Tingkat

Pengangguran, Upah Minimum Kabupaten/Kota dan Laju

Pertumbuhan Ekonomi terhadap Indeks Pembangunan Manusia di

Provinsi Riau. Jurnal Ilmu Ekonomi Universitas Riau, Volume [22].

No. 2 Juni 2014.

Eren, Mirac dkk. 2014. Determinants of the Levels of Development Based on the

Human Development Index: A Comparison of Regression Model for

Limited Dependen Variables. Canadian Center of Sciences and

Education, Volume: 6, No.1. E-ISSN: 1918-7181. ISSN: 1918-7173.

9

Fruin, Mark dkk. 2013. Income Elasticity of Human Development in ASEAN

Countries. The Empirical Econometrics and Quantitative Economics

Letters, Volume: 2, No.4. ISSN: 2286-7147.

Gujarati, Damodar. 2012. Dasar – dasar Ekonometrika Jilid 2. Jakarta: Salemba

Empat

Kuncoro, Mudrajad. 2006. Ekonomi Pembangunan: Teori. Yogyakarta. UPP

STIM YKPN

Mardjoeki. 2013. Pengaruh Kemiskinan, Pertumbuhan Ekonomi, dan Belanja

terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Kota Cirebon (Provinsi

Jawa Barat). Jurnal Ekonomi Universitas UNTAG Cirebon, Volume: 7,

No.4. ISSN: 2302 – 7169.

Mirza, D. S. 2012. Pengaruh Kemiskinan, Pertumbuhan Ekonomi dan Belanja

Modal terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Jawa Tengah tahun

2006-2009. Economics Development Analysis Journal, Volume 1,

No.1. ISSN: 2252-6560.

Rakhmawati, Zuraida dkk. 2017. Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Pendapatan

Asli Daerah dan Belanja Daerah terhadap Indeks Pembangunan

Manusia (Studi pada Kota dan Kabupaten di Provinsi Jawa Barat

Periode 2010-2016). Jurnal Ekonomi dan Bisnis Universitas Telkom,

Volume: 4, No.2. ISSN: 2355 – 9357.

Razmi, M. J dan Bazzazan, S. S. 2012. A Review of tghe Effect of Social Capital

on Human Development in Iran. International Journal of Economics

and Financial Issues, Volume: 2, No.4. ISSN: 2146-4138.

Soebagyo, Daryono. 2015. Perkembangan Indonesia: Perkembangan Beberapa

Indikator Ekonomi dan Kajian Empiris. Cetakan Pertama, Februari

2015. CV Jasmine, Surakarta.

Soejoto, Ady dkk. 2015. Fiscal Decentralization Policy in Promoting Indonesia

Human Development. International Journal of Economics and Financial

Issues, Volume: 5, No.3. ISSN: 2146-4138

Sukirno, Sadono. 2008. Makroekonomi. Jakarta: Raja Grafindo Persada

Todaro, P Michael. 2011. Pembangunan Ekonomi. Jakarta: Erlangga.

United Nations Development Programme. 2016. Human Development Report

2016. Oxford University Press. New York.

10

Utomo, Yuni Prihadi. 2015. Buku Praktek Komputer Statistik 2: Eviews.

Surakarta. Muhammadiyah University Press.

Yasinta, Dwiyandari. L. D dan I Dewa Nyoman Badera. 2018. Pengaruh Kinerja

Keuangan pada Belanja Daerah dan Pertumbuhan Ekonomi dan

Implikasinya pada Indeks Pembangunan Manusia. E-Jurnal Akuntansi

Universitas Udayana, Volume: 22, NO.3 Maret (2018): 1741 – 1770.

ISSN: 2302 – 8556.

Yuliani, T., dan Saragih, N. 2014. Determinan Pembangunan Manusia di

Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah. Journal of Economics dan

Policy, Volume: 7, No.1. ISSN: 1979-715x.