analisis faktor faktor yang ... - eprints.ums.ac.ideprints.ums.ac.id/67605/1/naskah...
Post on 05-Jun-2019
239 Views
Preview:
TRANSCRIPT
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
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.
top related