PENGARUH PMA , PERTUMBUHAN EKONOMI , BELANJA
PEMERINTAH, TINGKAT KEMISKINAN DAN PENDIDIKAN
TERHADAP INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM)
KABUPATEN KOTA DI PROVINSI JAWA BARAT
TAHUN 2015-2018
SKRIPSI
Diajukan Kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Untuk Memenuhi Syarat
Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi (SE)
Oleh :
Intan Choirunnisa
11150840000024
PROGRAM STUDI EKONOMI PEMBANGUNAN
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
1441 H / 2020 M
i
LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING
ii
LEMBAR PENGESAHAN KARYA ILMIAH
iii
LEMBAR PENGESAHAN KOMPREHENSIF
iv
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI
v
DAFTAR RIWAYAT HIDUP
PERSONAL DATA
Nama : Intan Choirunnisa
Tempat, Tanggal Lahir : Madiun, 18 Juni 1997
Jenis Kelamin : Perempuan
Status : Belum Menikah
Agama : Islam
Alamat : Mangun Jaya Lestari 2 Blok KB 17 No 6 Tambun, Bekasi
Negara : Indonesia
No.Hp : 089604357427
Email : [email protected]
PENDIDIKAN
2015-2020 S1 Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan
Bisnis Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah
Jakarta
2013-2015 SMA Negeri 3 Tambun Selatan
2010-2012 SMP Negeri 5 Tambun Utara
2004-2009 SD Negeri Mangun Jaya 03
2002-2003 TK Islam Arundina
vi
ORGANISASI
2016-2017 Ketua Bidang Pemberdayaan Sumber Daya
Organisasi (PSDO) Himpunan Mahasiswa Islam
Komisariat Fakultas Ekonomi dan Bisnis Cabang
Ciputat
2016 Latihan Kader 1 Himpuan Mahasiswa Islam
Komisariat Fakultas Ekonomi dan Bisnis Cabang
Ciputat
2014-2015 OSIS
2014 Band Extrakulikuler, Mading, Entrepreuneur
2012 OSIS
vii
ABSTRACT
This research aims to see the effect of Foreign Capital Invesment, Economic
Growth, Government Spending, Poverty Rate and Education on Human Development
Index (HDI) of City district in West Java Province during 2015 up to 2018 . This
research uses secondary data and uses panel data analysis with the Fixed Effect Model
(FEM) approach. The result of this study showed: first, Foreign Capital Invesment has
a negative and not significant effect on HDI ; second, Economic Growth has a positive
and significant effect on HDI ; third , Government Expenditure have a positive and
significant effect on HDI ; fourth, the Poverty Rate has a negative and not significant
effect on HDI ; the last, Education has a positive and significant effect on the HDI of
the city district in West Java Province during 2015 up to 2018.
Keywords: Foreign Invesment, Economic Growth, Government Spending , Poverty
Rate and Education.
viii
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh Penanaman Modal Asing (PMA),
Pertumbuhan Ekonomi, Belanja Pemerintah, Tingkat Kemiskinan dan Pendidikan
Terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat
Tahun 2015-2018. Penelitian ini menggunakan data sekunder dan menggunakan
analisis data panel, dengan pendekatan Fixed Effect Model (FEM). Hasil dari penelitian
ini menunjukkan bahwa PMA berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap IPM
, Kemudian Pertumbuhan Ekonomi berpengaruh positif dan signifikan terhadap IPM ,
lalu begitu juga dengan Belanja Pemerintah berpengaruh positif dan signifikan
terhadap IPM, Kemudian Tingkat Kemiskinan berpengaruh negatif dan tidak
signifikan terhadap IPM, dan Pendidikan berpengaruh positif dan signifikan terhadap
IPM Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat Tahun 2015-2018.
Kata Kunci : PMA, Pertumbuhan Ekonomi, Belanja Pemerintah, Tingkat Kemiskinan,
dan Pendidikan
ix
KATA PENGANTAR
Bismillahirrahmanirrahim
Assalamualaikum Warohmatullohi Wabarokatuh
Puji serta syukur penulis panjatkan atas kehadirat ALLAH SWT yang telah
melimpahkan rahmat karunia dan nikmat-NYA yang begitu besar serta Rasulullah
SAW yang telah membawa kita dari zaman gelap hingga zaman yang telah terang
benderang seperti saat ini, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini yang
berjudul ‘’Pengaruh PMA, Pertumbuhan Ekonomi, Belanja Pemerintah, Tingkat
Kemiskinan dan Pendidikan Terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat Tahun 2015-2018’’ dengan baik
Skripsi ini disusun untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana
Ekonomi di Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta Fakultas Ekonomi
dan Bisnis Jurusan Ekonomi Pembangunan. Skripsi ini dapat terselesaikan berkat
bimbingan dan bantuan berbagai pihak . Maka dalam kesempatan ini penulis ingin
menyampaikan terimakasih kepada pihak yang telah memberikan bantuan moril
maupun materil, yait kepada:
1. Orang tua penulis, Ayahanda Mulyono dan Ibunda Suliyah yang telah
memberikan doa , kasih sayang, semangat yang tiada hentinya yang tidak dapat
disebutkan satu persatu atas segala yang dibutuhkan dalam menyelesaikan
skripsi ini.
x
2. Adikku tersayang, Aashilla Hana Choirunnisa yang telah memberikan
semangat dan tawa candanya, serta dukungan kepada penulis selama
penyelesaian skripsi ini.
3. Prof. Dr. Hj. Amany Burhanuddin Umar Lubis, Lc., M.A. Rektor UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
4. Prof. Dr. Amilin, S.E.Ak., M.Si., CA., QIA., BKP., CRMP. Dekan
Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
5. Dr. Muhammad Hartana Iswandi Putra, M.Si. Ketua Jurusan Ekonomi
Pembangunan dan Bapak Deni Pandu Nugraha., M.Sc . Selaku Sekretaris
Jurusan Ekonomi Pembangunan.
6. Dr. Muhammad Hartana Iswandi Putra, M.Si. Selaku dosen pembimbing yang
telah meluangkan waktu, tenaga, dan pikiran dalam penyelesaian skripsi ini.
7. Seluruh Dosen dan Karyawan Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta .
8. Kemal Fahmi Arrahman yang telah senantiasa memberikan doa, waktu,
semangat serta canda tawanya dalam penyelesaian skripsi ini
9. Teman Seperjuangan Fastabiqul Khairat Resha Ayu Nuvisa, Nurjannah,
Nadya Nur Novalita, Gera Rahma O, M. Azizha Delvine O, Utari, Retzhi
Darmawan, Ahmad Faruk, Lidya Puspita Lestari , Iqoh Shidqoh H, Andriyani
Putri Pratiwi, Khairunnisa, Rara Min A, Syifa Aliani, M. Huda, Septian Adi S,
Rizky Nurul I, Reza Fahlepi, yang memberikan semangat penuh dalam
penulisan skripsi.
xi
10. Keluarga besar Himpunan Mahasiswa Islam (HMI) Fakultas Ekonomi dan
Bisnis Cabang Ciputat.
11. Senior-senior maupun alumni Jurusan Ekonomi Pembangunan dan se-Fakultas
Ekonomi dan Bisnis yang telah memberikan kritik dan saran selama pembuatan
skripsi ini.
12. Terimakasih teman-teman kosan Faizah Nur Hidayah (Jurnalistik), Siti Nafisah
Ahmad (Ushuludin), Fitri Sulastri (BPI), Faizah Azizah (Jurnalistik), Putri
Lenggo Geni (Psikologi) ,Windy Ismawati (PBI) dan teman-teman lainnya.
13. Terimakasih teman-teman kelompok KKN GEMPUR Uswah, Faizah, Raidah,
Via, Rizka, Hilmah, Firda, Zulfa, Muthia, Qori, Fauzy, Brolin, Ardi, Haris,
Fateh, Ferbian, Nazmil yang terencana, atas kerjasamanya selama pengabdian
kepada masyarakat dan civitas akademik UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
14. Teman-teman satu angkatan Jurusan Ekonomi Pembangunan dan satu fakultas
di Fakultas Ekonomi dan Bisnis.
15. Terimakasih adik-adik Ekonomi Pembangunan Indy, Riri, Elma, Dita, Ajeng,
Adel, Mimin, Syahrul, Ali, Bimo ,Wahyu, Deky, Zahra, Mei, Icha. di Fakultas
Ekonomi dan Bisnis.
16. Terimakasih kepada teman- teman SD, SMP, SMA penulis yang telah
memberikan dukungan, dorongan semangat kepada penulis.
17. Pihak-pihak lain yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu yang membantu
terealisasinya skripsi ini.
xii
Penulis menyadari bahwa penelitian ini tak luput dari kesalahan, karena
kesempurnaan hanya milik Allah SWT dan kesalahan milik manusia. Terkhusus
penulis sendiri. Oleh karena itu kritik dana saran yang membangun sangat
diharpakan demi kebaikan di masa depan.
Akhir kata, penulis berharap Allah SWT berkenan membalas segala kebaikan
semua pihak yang telah membantu. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi
pengembangan ilmu dalam rangka mencerdaskan generasi penerus dan
menyejahterakan kehidupan bangsa.
Aamiin ya Rabbal Alamin
Ciputat
Penulis
xiii
DAFTAR ISI
LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING………………………………………..i
LEMBAR PENGESAHAN KARYA ILMIAH………………………………….....ii
LEMBAR PENGESAHAN KOMPREHENSIF…………………………………..iii
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI……………………………………..iv
DAFTAR RIWAYAT HIDUP…………………………………………………….....v
ABSTRACT………………………………………………………………………….vii
ABSTRAK………………………………………………………………………….viii
KATA PENGANTAR…………………………………………………………......viii
DAFTAR ISI……………………………………………………………………….xiii
DAFTAR GRAFIK………………………………………………………………...xv
DAFTAR TABEL………………………………………………………………….xvi
DAFTAR GAMBAR……………………………………………………………..xviii
DAFTAR LAMPIRAN……………………………………………………………xiv
BAB I………………………………………………………………………………….1
PENDAHULUAN……………………………………………………………………1
A. Latar Belakang………………………………………………………………...1
B. Batasan Masalah……………………………………………………………..13
C. Rumusan Masalah……………………………………………………………14
D. Tujuan Penelitian…………………………………………………………….15
E. Manfaat Penelitian…………………………………………………………...16
BAB II……………………………………………………………………………….17
TINJAUAN PUSTAKA…………………………………………………………….17
A. Tinjauan Literatur……………………………………………………………17
B. Penelitian Terdahulu…………………………………………………………37
C. Perumusan Hipotesis…………………………………………………………48
D. Kerangka Pemikiran………………………………………………………….53
E. Hipotesis Penelitian………………………………………………………….54
BAB III………………………………………………………………………………55
METODOLOGI PENELITIAN…………………………………………………...55
A. Jenis Penelitian……………………………………………………………….55
xiv
B. Data dan Sumber Data………………………………………………………..56
C. Variabel Penelitian…………………………………………………………...59
D. Metode Analisis Data………………………………………………………...61
BAB IV………………………………………………………………………………68
HASIL DAN PEMBAHASAN……………………………………………………..68
A. Gambaran Umum Objek Penelitian…………………………………………..68
B. Pemodelan dan Pengolahan Data…………………………………………….71
C. Analisis Ekonomi…………………………………………………………….89
BAB V……………………………………………………………………………….92
KESIMPULAN DAN SARAN……………………………………………………..92
A. Kesimpulan…………………………………………………………………..92
B. Saran…………………………………………………………………………94
DAFTAR PUSTAKA……………………………………………………………….95
LAMPIRAN I……………………………………………………………………….99
Data Penelitian……………………………………………………………………...99
LAMPIRAN II…………………………………………………………………….103
Hasil Regress Olah Data Eviews………………………………………………….103
UJI ASUMSI KLASIK……………………………………………………………107
xv
DAFTAR GRAFIK
Grafik 1.1 ................................................................................................................... 3
Perkembangan Indeks Pembangunan Manusia Jawa Barat ....................................... 3
Grafik 1.2 ................................................................................................................... 7
Laju Pertumbuhan Ekonomi Tahun 2014-2018 ......................................................... 7
Grafik 1.3 ................................................................................................................... 9
Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi Jawa Barat ..................................................... 9
Grafik 4.1 ................................................................................................................. 87
Uji Normalitas .......................................................................................................... 87
xvi
DAFTAR TABEL
Tabel 1.1 .................................................................................................................... 5
Penanaman Modal Asing Jawa Barat Tahun 2015-2018 .......................................... 5
Tabel 1.2…………………………………………………………………….............8
Realisasi Belanja Pemerintah Jawa Barat…………………………………...............8
Tabel 1.3…………………………………………………………………………….9
Jumlah Penduduk Miskin Jawa Barat (Dalam Juta Jiwa)……………………….......9
Tabel 2.1 .................................................................................................................. 38
B. Penelitian Terdahulu ............................................................................................ 38
Tabel 4.1 Daftar Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Barat ........................................... 71
Tabel 4.2 ................................................................................................................... 74
Uji Chow (Redundant Fixed Effect Test) ................................................................ 74
Tabel 4.3 ................................................................................................................... 76
Uji Hausman (Correlated Random Effects – Hausman Test) .................................. 76
Tabel 4.4 ................................................................................................................... 77
Tabel Estimasi Hasil Regresi Data Panel ................................................................. 77
Tabel 4.5 ................................................................................................................... 78
Uji t-statistik ............................................................................................................. 78
Tabel 4.6 ................................................................................................................... 79
Uji F-statistik ............................................................................................................ 79
Tabel 4.7 ................................................................................................................... 80
Uji Koefisien Determinansi ..................................................................................... 80
Tabel 4.8 ................................................................................................................... 81
Tabel Interpretasi Fixed Effect Model ..................................................................... 81
Tabel 4.9 ................................................................................................................... 88
Hasil Uji Autokorelasi.............................................................................................. 88
Tabel 4.10 ................................................................................................................. 89
Hasil Uji Multikolinearitas ....................................................................................... 89
xvii
Tabel 4.11 ................................................................................................................. 90
Hasil Uji Heteroskedastisitas (Uji White) ................................................................ 90
xviii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.2 ............................................................................................................... 54
Kerangka Pemikiran ................................................................................................ 54
Gambar 4.1 Peta Provinsi Jawa Barat ...................................................................... 70
xix
DAFTAR LAMPIRAN
1. Uji Common Effect Model (CEM) ................................................................... 102
2. Uji Fixed Effect Model (FEM) .......................................................................... 102
3.Uji Random Effect Model (REM) ...................................................................... 104
4.Uji CHOW .......................................................................................................... 105
5.Uji Random Effect Model (REM) ...................................................................... 105
6.Uji HAUSMAN .................................................................................................. 106
UJI ASUMSI KLASIK .......................................................................................... 106
1.Uji Normalitas .................................................................................................... 106
2.Uji Multikolinearitas .......................................................................................... 107
3.Uji Heteroskedastisitas (Uji White) ................................................................... 107
4.Uji Autokorelasi ................................................................................................. 108
1
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Indonesia merupakan negara yang kaya akan sumber daya alam dan sumber
daya manusia, negara ini memiliki 34 provinsi yang tersebar diantara daratan
benua Asia dan Australia, serta antara Samudera Pasifik dan Samudera Hindia
dengan bentangan seluas 1.910931 km2 . Indonesia adalah negara kepualauan
terbesar di dunia yang terdiri dari 17.504 pulau, dengan populasi yang tinggi
yaitu sebesar 267 Juta Jiwa.
Tentunya jumlah penduduk yang tinggi, memerlukan pemberdayaan yang
tepat sehingga tidak terjadi permasalahan demografi salah satunya yaitu bonus
demografi. Bonus demografi merupakan kondisi dimana jumlah penduduk usia
produktif (15-64 tahun) lebih tinggi dibandingkan dengan jumlah penduduk
usia tidak produktif (dibawah 15 tahun- dan diatas 64 tahun). Hal ini menjadi
tugas yang cukup berat bagi pemerintah, jika pemerintah sigap dan cakap
mengelola investasi pendidikan anak bangsa , maka akan menghasilkan sumber
daya manusia yang terampil, kompeten, berkualitas, dan mampu menyiasati
peluang dengan baik, sebaliknya jika pemerintah setengah hati mempersiapkan
investasi pendidikan akan terjadi musibah bahkan kutukan demografi itu
sendiri, tidak terkecuali pemerintah Daerah Provinsi Jawa Barat sebagai
2
Provinsi dengan Jumlah Penduduk terbanyak dan memiliki populasi tertinggi
sebesar 48.497.175 juta jiwa.
Perkembangan sejarah menunjukkan bahwa Provinsi Jawa Barat
merupakan Provinsi yang pertama dibentuk di wilayah Indonesia. Dibentuk
berdasarkan Undang-Undang No.11 Tahun 1950, tentang pembentukan
Provinsi Jawa Barat . Provinsi ini memiliki gambaran umum geografis sesuai
dengan Peraturan Daerah Nomor 2 Tahun 2010 tentang Rencana Tata Ruang
Wilayah, Provinsi Jawa Barat memiliki wilayah daratan seluas 3.709.528,44
hektar dengan garis pantai sepanjang 724,85 km.
Jawa Barat memiliki potensi pembangunan manusia yang cukup baik
dikarenakan tingkat pendidikan dan investasi yang menunjang pembangunan
tersebut. Pengertian pembangunan manusia sendiri merupakan salah satu
indikator bagi kemajuan suatu negara, dikatakan maju bukan saja dihitung dari
pendapatan domestik bruto saja tetapi juga mencakup aspek harapan hidup serta
pendidikan masyarakatnya (Widodo dkk, 2011). Pembagunan manusia juga
dapat menciptakan pembangunan yang mampu mendorong pertumbuhan
ekonomi. Untuk mengukur mutu modal manusia, United Nations Development
Program (UNDP) mengenalkan konsep mutu modal manusia yang diberi nama
Human Development index atau Indeks Pembangunan Mansuia (IPM). Tingkat
pembangunan manusia yang sangat tinggi menentukan kemampuan penduduk
dalam menyerap dan mengelola sumber-sumber pertumbuhna ekonomi , baik
kaitannya dengan teknologi maupun terhadap kelembagaaan sebagai sarana
3
penting untuk mencapai pertumbuhan ekonomi (Dewi dan I Ketut,2014).
Indeks Pembangunan Manusia juga menjelaskan bahwa bagaimana penduduk
dapat mengakses hasil pembangunan dalam memperoleh pendapatan,
kesehatan, pendidikan dan sebagainya . Ada tiga dimensi yang dipengaruhi oleh
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) yaitu: umur panjang dan hidup sehat,
pengetahuan , dan standar hidup layak (Badan Pusat Statistik) .
Grafik 1.1
Perkembangan Indeks Pembangunan Manusia Jawa Barat (Dalam Persen)
Sumber: Badan Pusat Statistik Jawa Barat
Grafik 1.1 menunjukkan bahwa perkembangan IPM di Jawa Barat
mengalami peningkatan yang cukup baik pada periode 2015-2018, IPM
pernah mengalami peningkatan tahun 2018 dengan angka 71,5% yang
sebelumnya pada tahun 2017 angkanya 70,69%. Walaupun mengalami
kenaikan hampir setiap tahunnya, namun IPM masih menjadi kendala yang
69.5
70.05
70.69
71.5
2015 2016 2017 2018
4
sangat serius bagi pemerintah. Hal ini merupakan akibat dari investasi dan
tingkat pendidikan yang masih belum menunjang pembangunan manusia di
Provinsi Jawa Barat.
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan suatu ukuran
perbandingan dari harapan hidup, melek huruf, pendidikan standar hidup bagi
semua negara di seluruh dunia. Meskipun cukup luas pembangunan manusia
tetapi yang dianggap paling mendasar dan strategis, indikator yang dapat
merefleksikan aspek-aspek yaitu peluang hidup yang panjang dan sehat,
tentunya mempuyai kemampuan pengetahuan dan keterampilan yang
memadai serta hidup layak artinya adanya kemudahan dalam memperoleh
akses suatu ekonomi. Indeks Pembangunan Manusia juga digunakan untuk
mengklasifikasikan apakah semua negara adalah negara maju, negara
berkembang atau negara terbelakang dan juga untuk mengukur pengaruh dari
kebijaksanaan ekonomi terhadap kualitas hidup. Indeks pembangunan
manusia merupakan suatu model pembangunan yang bertujuan memperluas
pengetahuan penduduk agar dapat hidup lebih layak dan kecukupan secara
ekonomi. Tujuan tersebut dapat dicapai apabila seseorang memperoleh
peluang pengetahuan yang banyak dan seluas-luasnya untuk hidup layak,
hidup sehat agar bisa mempunyai umur yang panjang, berpendidikan tinggi
dan berketerampilan agar dapat mendirikan lapangan pekerjaan sendiri, tentu
akan mengurangi pengangguran serta meningkatkan pertumbuhan ekonomi di
5
masyarakat serta mempunyai akses terhadap sumber daya yang dibutuhkan
untuk mencapai standar hidup yang lebih layak dan terjamin.
Tabel 1.1
Penanaman Modal Asing Jawa Barat Tahun 2015-2018 (Milliar)
TAHUN TOTAL
2015 23.909.250.7
2016 22.100.655.0
2017 28.487.241.9
2018 25.322.184.8
Sumber: National Single Window for Invesment (NSWI)
Tabel 1.1 menjelaskan bahwa Provinsi Jawa Barat menjadi penyumbang
investasi terbesar dibandingkan Provisi lain, ini terlihat bahwa setiap tahunnya
mengalami kenaikan dan penurunan yang fluktuatif investasi terbesar adalah
di tahun 2017 yaitu 28.487.241.9 yang di tahun sebelumnya sebesar
22.100.655.0. Dibandingkan provinsi lain, Jawa Barat calon provinsi paling
maju.Investor tertarik berinvestasi di Jawa Barat karena lokasinya yang paling
dekat dengan Jakarta. Penanaman Modal Asing (PMA) adalah kegiatan
menanam modal untuk melakukan usaha di wilayah negara Republik
Indonesia yang dilakukan oleh penanam modal asing, baik yang menggunakan
6
modal asing sepenuhya maupun yang berpatungan dengan penanam modal
dalam negeri. PMA bagi Indonesia berperan sebagai elemen utama
perkembangan industri dan pertumbuhan ekonomi dan dianggap sebagai
sumber transfer pengetahuan dan teknologi terutama dari negara industri ke
negara sedang berkembang termasuk Indonesia diatur dalam Undang-Undang
Nomor 25 Tahun 2007 dalam pasal 1 Ayat 9 Tentang Penanaman Modal
Asing. (Salim dan Budi,2008) penanaman modal asing merupakan transfer
modal baik nyata maupun tidak nyata dari satu negara ke negara lain atau
pemindahan modal. Tujuan pemindahan modal ini digunakan di negara
tersebut agar menghasilkan sebuah keuntungan dibawah pengawasan dari
pemilik modal, baik total maupun sebagian. Rostow juga bependapat bahwa
setiap upaya untuk tinggal landas mengharuskan adanya mobilitas tabungan
dalam dan luar negeri dengan maksud untuk menciptakan investasi yang
cukup, untuk mempercepat pertumbuhan ekonomi (Todaro, 2004).
7
Grafik 1.2
Laju Pertumbuhan Ekonomi Tahun 2015-2018 (Dalam Persen)
Sumber: Jawa Barat Dalam Angka
Grafik 1.2 menjelaskan bahwa Laju pertumbuhan ekonomi di Provinsi
Jawa Barat setiap tahun meningkat pesat terlihat bahwa Provinsi Jawa Barat
masih menjadi primadona bagi investor yang ingin menanamkan modalnya,
infrasruktur sebagai faktor penting penggerak ekoomi daerah. Untuk itu
pembangunan infrastruktur dipercepat tahun 2015 yaitu 5.03% lalu di tahun
2016 meningkat sebesar 5.67% kemudian di tahun 2017 menurun sebesar
5.29% dan terakhir di tahun 2018 mengalami peningkatan yang sangat
signifikan sebesar 5.64% .
Pemerintah merupakan salah satu pelaku ekonomi yang semakin penting
perannya dalam perekonomian modern. Aktivitas ekonomi yang dilakukan
pemerintah ditunjukkan untuk perubahan struktur ekonomi oleh kebijkan
5.03
5.67
5.29
5.64
2015 2016 2017 2018
8
fiskal melalui penetapan rencana anggaran penerimaan dan belanja negara.
Secara teoritis pengeluaran pemerintah yang diperuntukkan bagi kepentingan
umum dan kesejahteraan masyarakat akan mendorong meningkatnya
pendapatan perkapita yang semakin besar dari tahun ketahun. Peningkatan ini
ditandai dengan naiknya Produk Domestik Bruto melalui bekerjanya efek
pengganda. Pada gilirannya peningkatan Produk Domestik Bruto akan
mempengaruhi besarnya penerimaan pemerintah dalam bentuk pajak baik
langsung maupun tidak langsung. Pengeluaran pemerintah diukur dari total
belanja rutin dan belanja pembangunan yang dialokasikan dalam anggaran
daerah. Semakin besar pengeluaran pemerintah daerah yang produktif maka
semakin memperbesar tingkat perekonomian suatu daerah (Wibisono,2003).
Tabel 1.2
Realisasi Belanja Pemerintah Jawa Barat Tahun (Ribu Rupiah)
TAHUN TOTAL
2015 26.806.636.93.03
2016 28.366.703.247.66
2017 24.054.880.848.03
2018 31.344.462.321.49
Sumber: Statistik Keuangan Pemerintah Daerah dan Kabupaten Kota Jawa Barat
Tabel 1.2 menjelaskan bahwa Realisasi anggaran pemerintah tahun 2015
sebesar 26.806.636.973.03 ribu kemudian meningkat di tahun 2016 menjadi
9
28.366.703.247.66 ribu lalu di tahun 2017 menurun mencapai
24.054.880.848.03 dan di tahun 2018 meningkat kembali sebesar
31.344.462.321.49. Kebijakan yang dituangkan dalam APBD memerlukan
perhatian terutama dalam hal pendistribusian anggaran sehingga dapat
terciptanya sumber-sumber pendapatan baru bagi daerah. Kebijakan
pengeluaran pemerintah yang secara langsung dapat mendorong pertumbuhan
adalah belanja pembangunan karena variabel ini diwujudkan dalam bentuk
pembangunan seperti jalan, jembatan dan sarana sektor ekonomi lainnya.
Tabel 1.3
Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi Jawa Barat (Juta Jiwa)
TAHUN JUMLAH PENDUDUK
2015 4.435.70
2016 4.224.33
2017 4.168.44
2018 3.615.79
Sumber: Badan Pusat Statistik Jawa Barat
Tabel 1.3 menjelaskan bahwa Jumlah penduduk miskin di Provinsi Jawa
Barat tahun kian meningkat tahun 2015 sebesar 4.435.70 ribu lalu di tahun
2016 sebesar 4.224.33 ribu kemudian di tahun 2017 sebesar 4.168.44 ribu
dan di tahun 2018 berkurang sebesar 3.615.79 . Terlihat bahwa Provinsi
Jawa Barat masih amat sangat banyak penduduk miskinnya apabila tidak
10
diimbangi dengan pendidikan maka Jawa Barat akan semakin tertinggal. Hal
ini terjadi karena adanya kesadaran pemerintah bahwa kegagalan mengatasi
persoalan kemiskinan akan dapat menyebabkan munculnya berbagai
persoalan sosial, ekonomi, politik di tengah-tengah masyarakat. Kemiskinan
merupakan salah satu masalah yang menjadi pusat perhatian di negara
manapun. Kemiskinan disebabkan oleh berbagai faktor, yaitu tingkat
investasi yang masih dibawah standar, pertumbuhan ekonomi yang lambat
dan pengeluaran pemerintah yang penyerapannya belum efektif pada
program-program yang produktif dalam rangka pengentasan kemiskinan.
Kesenjangan antara masyarakat kaya dan masyarakat miskin di Indonesia
semakin melebar disebabkan karena tingginya disparitas antar daerah akibat
tidak meratanya distribusi pendapatan yang menjadi salah satu akar
permasalahan kemiskinan di Indonesia (Sianturi, 2011).
Indonesia merupakan salah satu dari negara-negara ASEAN dan juga
merupakan negara yang sedang berkembang yang melihat investasi sebagai
sumber pembangunan ekonomi, modernisasi, pertumbuhan pendapatan,
ketenagakerjaan, dan pengurangan kemiskinan yang perlu mendapatkan
perhatian yang serius. Sebagaimana yang kita ketahui bahwa kemiskinan
masih menjadi perbincangan yang serius dalam masyarakat, karena kita lihat
bahwa masih banyak masyarakat miskin di Indonesia, ditandai oleh
banyaknya masyarakat yang masih kekurangan bahan makanan dan
11
banyaknya masyarakat yang masih sulit untuk memenuhi kebutuhan pokok
hidupnya dan banyaknya pengangguran. Ini menandakan bahwa kemiskinan
masih perlu mendapatkan perhatian yang serius dari pemerintah.
Faktor lain yang sangat nyata tentang kemiskinan terutama di jawa barat
beberapa kota dan kabupaten, dapat dilihat dari banyaknya warga
masyarakat yang kekurangan makan dan minum, tidak memiliki tempat
tinggal yang layak, bahkan digusur dari pemukimannya, ribuan pekerja
berunjuk rasa memprotes ancaman pemutusan hubungan kerja (PHK), sikap
dan perlakuan sewenang-wenang terhadap tenaga kerja wanita di luar negeri.
Kemudian ketidakadilan sosial ekonomi, selain oleh beragam alasan juga
disebabkan oleh praktek korupsi, kolusi, dan nepotisme yang sangat tidak
sehat. Kemiskinan (poverty) masih menjadi salah satu fenomena sosial yang
selalu ada di setiap negara berkembang, termasuk Indonesia. Permasalahan
kemiskinan merupakan permasalahan yang kompleks dan bersifat
multidimensional. Oleh karena itu, upaya pengentasan kemiskinan harus
dilakukan secara komprehensif, mencakup berbagai aspek kehidupan
masyarakat, dan dilaksanakan secara berkelanjutan (Nasir, dkk 2008).
12
Grafik 1.3
Rata-Rata Lama Sekolah Provinsi Jawa Barat (Dalam Tahun)
Sumber: Badan Pusat Statistik Jawa Barat
Grafik 1.3 menjelaskan bahwa Rata-rata lama sekolah di Provinsi
Jawa Barat di tahun 2015 sebesar 7.86 lalu di tahun 2016 sebesar 7.95
kemudian di tahun 2017 sebesar 8.14 dan di tahun 2018 sebesar 8.15 Jawa
Barat mengalami peningkatan dalam kategori ini. Pendidikan merupakan
prestasi dalam proses yang terus menerus (abadi) dari penyesuaian yang
lebih tinggi bagi makhluk manusia yang telah berkembang secara fisik
dan mental, yang bebas dan sadar kepada Tuhan, seperti termanifestasi
dalam alam sekitar intelektual, emosional dan kemanusiaan dari manusia
itu sendiri (H.Horne). Ini menunjukan apabila pendidikan tidak
dimaksimalkan khususnya di Provinsi Jawa Barat akan mengalami
kemerosotan, mengingat dipengaruhi oleh sumber daya manusia itu
sendiri. Pendidikan juga memainkan peran yang amat sangat penting
2015 2016 2017 2018
13
dalam membentuk kemampuan sebuah negara berkembang untuk
menyerap teknologi modern dan untuk mengembangkan kapasitas agar
tercipta pertumbuhan serta pembangunan yang berkelanjutan.
B. Batasan Masalah
Pembatasan masalah digunakan untuk menghindari adanya suatu
penyimpangan atau pelebaran pokok masalah agar peneliti lebih terarah dan
memudahkan dalam pembahasan sehingga tujuan penelitian ini akan tercapai.
Batasan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Objek penelitian berfokus pada PMA, Pertumbuhan Ekonomi, Belanja
Pemerintah, Tingkat Kemiskinan dan Pendidikan Kabupaten Kota di
Provinsi Jawa Barat Tahun 2015-2018.
2. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu variabel PMA,
Pertumbuhan Ekonomi, Belanja Pemerintah, Tingkat Kemiskinan dan
Pendidikan dan variabel dependenya adalah Indeks Pembangunan Manusia
(IPM).
3. Menggunakan metode Fixed Effect Model dengan menggunakan bantuan
Microsoft Office Excel 2013 dan Eviews 9.
14
C. Rumusan Masalah
Pertanyan yang hendak dijawab dalam study ini adalah sebagai berikut :
1. Bagaimana pengaruh PMA terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat tahun 2015-2018?
2. Bagaimana pengaruh Pertumbuhan Ekonomi terhadap Indeks
Pembangunan Manusia (IPM) Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat
tahun 2015-2018?
3. Bagaimana pengaruh Belanja Pemerintah terhadap Indeks Pemabangunan
Manusia (IPM) Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat tahun 2015-2018 ?
4. Bagaimana pengaruh Tingkat Kemiskinan terhadap Indeks Pembangunan
Manusia (IPM) Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat tahun 2015-2018?
5. Bagaimana pengaruh Pendidikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia
(IPM) Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat tahun 2015-2018?
6. Bagaimana pengaruh PMA, Pertumbuhan Ekonomi , Belanja Pemerintah,
Tingkat Kemiskinan, dan Pendidikan secara bersama-sama terhadap Indeks
Pembangunan Manusia (IPM) Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat
tahun 2015-2018?
15
D. Tujuan Penelitian
Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah yang telah penulis
uraikan, maka tujuan yang ingin dihasilkan dari penelitian ini adalah sebagai
berikut :
1. Untuk mengetahui pengaruh PMA terhadap Indeks Pembangunan Manusia
(IPM) Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat tahun 2015-2018.
2. Untuk mengetahui pengaruh Pertumbuhan Ekonomi terhadap Indeks
Pembangunan Manusia (IPM) Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat
tahun 2015-2018.
3. Untuk mengetahui pengaruh Belanja Pemerintah terhadap Indeks
Pembangunan Manusia (IPM) Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat
Tahun 2015-2018.
4. Untuk mengetahui pengaruh Tingkat Kemiskinan terhadap Indeks
Pembangunan Manusia (IPM) Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat
Tahun 2015-2018.
5. Untuk mengetahui pengaruh Pendidikan terhadap Indeks Pembangunan
Manusia (IPM) Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat Tahun 2015-2018.
6. Untuk mengetahui pengaruh PMA, Pertumbuhan Ekonomi, Belanja
Pemerintah, Tingkat Kemiskinan dan Pendidikan secara bersama-sama
terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Kabupaten Kota di Provinsi
Jawa Barat tahun 2015-2018.
16
E. Manfaat Penelitian
Berdasarkan rumusan masalah dan tujuan penelitian, manfaat yang ingin
dicapai dari penelitian ini adalah:
1. Bagi Pemerintah
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi dan dijadikan bahan
sekaligus rekomendasi mengenai pengaruh variabel diatas khususnya
kebijakan Indeks Pembangunan Manusia (IPM).
2. Bagi Peneliti Selanjutnya
Penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan atau rujukan untuk peneliti
selanjutnya pada penelitian sejenis agar hasil penelitian menjadi lebih baik
lagi.
17
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
A. Tinjauan Literatur
1. Pengertian Indeks Pembangunan Mansuia (IPM)
Menurut United Nations Development Programme (UNDP),
pembangunan manusia adalah suatu proses yang meningkatkan aspek
kehidupan masyarakat (‘’a process of enlarging people’s choices’’). Konsep
atau definisi pembangunan manusia tersebut pada dasarnya mencakup
dimensi pembangunan yang sangat luas. Dalam konsep pembangunan
manusia, pembangunan seharusnya dianalisis serta dipahami dari sudut
manusianya, bukan hanya dari pertumbuhan ekonominya. Sebagaimana
dikutip dari UNDP (Human Development Report,1995), sejumlah premis
penting dalam pembangunan manusia adalah:
a. Pembangunan harus mengutamakan penduduk dimana sebagai pusat
perhatian.
b. Pembangunan dimaksudkan untuk memperbesar pilihan-pilihan bagi
penduduk, tidak hanya untuk meningkatkan suatu pendapatan mereka.
Oleh karena itu konsep pembangunan manusia harus terpusat pada
penduduk secara keseluruhan, dan bukan hanya saja pada aspek ekonomi
saja.
18
c. Pembangunan manusia memperhatikan bukan hanya padaa upaya
meningkatkan kemampuan (kapabilitas) manusia tetapi juga dalam
upaya-upaya memanfaatkan kemampuan manusia tersebut secara
optimal.
d. Pembangunan manusia didukung oleh empat pilar pokok, yaitu:
produktifitas, pemerataan, keseimbangan, dan pemberdayaan.
e. Pembangunan manusia menjadi dasar dalam penentuan tujuan
pembangunan dan dalam menganalisis pilihan-pilihan untuk
mencapainya.
Konsep pembangunan yang fokus pada manusia, pembangunan harus
dilakukan secara seimbang. Seimbang antara membangun kemamapuan
dengan memanfaatkan kemampuan. Artinya bahwa pembangunan manusia
tidak hanya memperhatikan kemampuan manusia saja, misalnya
kemampuan untuk mencapai derajat kesehatan yang lebih baik, umur yang
lebih panjang ataupun memiliki tingkat pendidikan yang lebih baik, umur
yang lebih panjang ataupun memiliki tingkat pendidikan yang lebih baik.
Namun juga harus memperhatikan bagaimana manusia memnafaatkan
kemampuannya untuk hal-hal yang dapat meningkatkan hidup ketingkat
yang lebih baik, misalnya dengan memanfaatkan kemampuanya untuk
bekerja (Badan Pusat Statistik). Tingkat pembangunan manusia yang tinggi
sangat menentukan kemamapuan penduduk dalam menyerap dan mengelola
sumber-sumber pertumbuhan ekonomi , baik kaitannya dengan teknologi
19
maupun terhadap kelembagaan sebagai sarana penting untuk mencapai
pertumbuhan ekonomi (Dewi dan I Ketut,2014).
Indikator komposit tunggal yang walaupun tidak dapat mengukur semua
dimensi dari pembangunan manusia, tetapi mengukur 3 dimensi pokok
pembangunan manusia yang dinilai mampu mencerminkan kemampuan
dasar (basic capabilities) penduduk. Ketiga kemampuan dasar tersebut
adalah umur panjang dan sehat, berpengetahuan dan berketerampilan, serta
akses terhadap sumber daya yang dibutuhkan untuk mencapai standar hidup
layak.
Sebagai tolak ukur kualitas hidup, IPM dibangun melalui pendekatan
yaitu dimensi dasar yang mencakup antara lain umur panjang dan sehat,
pengetahuan dan kehidupan layak. Pada pengukuran dimensi kesehatan
digunakan angka harapan hidup saat lahir. Pengukuran dimensi
pengetahuan menggunakan metode gabungan indikator antara harapan
lama sekolah dan rata-rata lama sekolah, sedangkan pengukuran standar
kehidupan layak menggunakan indikator pengeluaran perkapita yang
disesuaikan.
a. Angka harapan hidup saat lahir
Angka harapan hidup saat lahir merupakan rata-rata perkiraan banyak
tahun yang didapat oleh seseorang sejak lahir Angka Harapan Hidup
20
mencerminkan derajat kesehatan masyarakat .Angka harapan hidup
dihitung menggunakan angka lahir hidup (ALH) dan anak masih hidup
(AMH).
b. Pengetahuan
Indikator yang digunakan untuk mengukur dimensi pendidikan yaitu
harapan lama sekolah (HLS) dan rata-rata lama sekolah (RLS). HLS
merupakan lamanya sekolah (dalam tahun) yang diharapkan dapat
dirasakan oleh anak usia tertentu di masa yang akan datang dengan asumsi
kemungkinan anak tersebut akan tetap bersekolah pada umur-umur
berikutnya sama dengan rasio penduduk yang bersekolah per jumlah
penduduk untuk umur sama saat ini. Tujuan perhitungan HLS dimaksudkan
untuk mengetahui kondisi pembangunan sistem pendidikan diberbagai
jenjang yang ditujukan dalam bentuk lamanya pendidikan (dalam tahun)
diharapkan dapat dicapai oleh setiap anak.
Pada pengetahuan indeks pendidikan, batasan nilai makssimum dan
minimum juga digunakan untuk standar UNDP dan BPS RI, batas
maksimum untuk HLS adalah 18 tahun sedangkan batas minimumnya
adalah 0 tahun. Kemudian untuk rata-rata lama sekolah mnggunakan batas
maksimum adalah 15 tahun dan batas minimum 0 tahun, batas maksimum
tersebut mengindikasikan tingkat pendidikan maksimum setara lulus
sekolah menengah atas (SMA).
21
c. Hidup layak
Dimensi ketiga merupakan ukuran kualitas hidup manusia adalah
standar hidup layak, dalam cakupan yang lebih luas standar hidup layak
menggambarkan tingkat kesejahteraan yang dinikmati oleh penduduk
sebagai dampak dari semakin membaiknya perekonomian.
Istilah indeks atau indikator komposit yang memilih ukuran-ukuran
multi dimensional yang merupakan dari sejumlah gabungan indikator.
Indeks ini biasanya dikembangkan melalui penelitian secara khusus. Karena
pembangunannya sangat terbatas Indeks Pembangunan Manusia umumnya
mencakup banyak variabel sehingga benar-benar dapat mencerminkan
berbagai segi sesi kehidupan manusia yang sangat kompleks, namun
ketersedian data statistik membatasi hal tersebut. Pada awalnya penyusunan
pilihannya diberikan kepada tiga unsur penting atau pilar utama atau
dimensi kehidupan manusia, harapan hidup, pengetahuan dan standar hidup
layak,
1. Penanaman Modal Asing
Investasi atau penenaman modal biasanya merupakan istilah-istilah
yang dikenal baik dalam kegiatan bisnis sehari-hari maupun dalam bahasa
perundang-undangan. Istilah lebih populer dalam dunia usaha, Investasi
berasal dari kata invest yang berarti menanam, menginvestasikan atau
menanam uang .Pasal 1 Undang-Undang Nomer 25 Tahun 2007 tentang
22
penanman modal, menyebutkan bahwa penanaman modal adalah segala
bentuk kegiatan penanaman modal, baik oleh penanam dalam negeri
maupun penanam modal asing untuk melakukan usaha di wilayah Negara
Republik Indonesia.
Salim HS, 2008 mengatakan bahwa yang dimaksud investasi adalah
penanaman modal yang dilakukan oleh investor, baik investor asing
maupun investor domestik dalam berbagai bidang usaha yang terbuka untuk
investasi, dengan tujuan untuk memperoleh keuntungan. Menurut para
ekonom investasi adalah pengeluaran penanaman modal atau perusahaan
untuk membeli barang-barang modal dan juga perlengkapan produksi untuk
menambah kemampuan memproduksi barang serta jasa yang tesedia dalam
perekonomian dengan kata lain, investasi merupakan indikator untuk
mempengaruhi naik tutunnya daya saing daerah tersebut.
Menurut Henry Simamora, 2004 investasi merupakan suatu aktiva
yang digunakan. oleh. perusahaan. untuk. menambahkan. atau.
pertumbuhan. kekayaanya. melalui. distribusi. hasil. investasi. (misalnya
pendapatan bunga., royalty., deviden., pendapatan. sewa. Dan. lain-lain.),
untuk. apresiasi. nilai. investasi., atau. juga. untuk. manfaat. lain. bagi.
suatu. perusahaan. yang. berinvestasi. seperti. manfaat. diperoleh. melalui
.hubungan. dagang..
23
2. Pertumbuhan. Ekonomi.
Suatu. wilayah. dapat. dikatakan. mengalami. pertumbuhan.
ekonomi. yang. cepat. apabila. dari. tahun. ke. tahun. mengalami. Kenaikan.
yang. cukup signifikan., sedangkan. pertumbuhan. yang. lambat. terjadi.
apabila. dari. tahun. ke. tahun. mengalami. penurunan. atau. fluktuatif.. Hal.
ini. tentu dapat. dibandingkan. dengan. pertumbuhan. ekonomi. tahun.
sebelumnya. suatu. wilayah. tersebut. akan. membandingkannya. dengan.
wilayah. lain. (Sukirno,2006).
Suparmoko, Adam. Smith. dalam. perkembangan. ekonomi
.menjelaskan. bahwa. diperlukan. adanya. spesialisasi. dan. pembagian.
kerja.. Spesialisasi. dan. pembagian. kerja. ini bisa. menghasilkan. output.,
karena. dapat. meningatkan. keterampilan. dan. kemampuan. setiap.
pekerja. dalam. bidangnya.. Pembagian. kerja. dapat. mengurangi. waktu.
yang. hilang. pada. saat. peralihan. macam. Pekerjaan., serta.
ditemukannya. alat-alat. atau. mesin-mesin. baru. yang. akhirnya.
mempercepat. dan. meningkatkan. produksi.. Adanya. pembagian. kerja.
juga. harus. diseimbangi. dengan. akumulasi. modal. yang. berasal. dari.
dana. tabungan.. Disamping. itu. perluasan. juga. perlu. dilakukan. agar.
dapat. menampung. hasil. produksi.. Perluasan. pasar. juga. dapat.
dilakukan. dengan. perdagangan. internasional.. Hal. ini. akan. menambah.
luasnya. pasar. sehingga. pasar. akan. terdiri. dari. pasar. dalam. negeri. dan.
pasar. luar. negeri..
24
Kenaikan. jangka. panjang. dan. kemampuan. suatu. negara. untuk.
menyediakan. semakin. banyak. jenis. barang-barang. ekonomi. kepada.
Penduduknya.. Kemampuan. ini. timbul. sesuai. dengan. kemajuan
teknologi., dan. penyesuaian. kelembagaan. dan. ideologi. yang.
diperlukannya.. Definisi. Ini. memiliki 3. (tiga.) komponen. : pertama.,
pertumbuhan. ekonomi. suatu. bangsa. dilihat. dari. meningkatnya. secara..
terus. menerus. persediaan. barang. ; kedua., teknologi. maju. merupakan.
faktor. dalam. pertumbuhan. ekonomi. yang. menentukan. derajat..
pertumbuhan. kemampuan. dalam. penyediaan. aneka. macam. barang.
kepada. penduduk. ; ketiga., penggunaan. teknologi. secara. luas. dan.
efisien. memerlukan. adanya. penyesuaian. di. bidang. kelembagaan. dan.
ideologi. sehingga. inovasi. yang. dihasilkan. oleh. ilmu. Pengetahuan.
umat. manusia. dapat. dimanfaatkan. secara. tepat. (Prof Simon Kuznets
dalam Irawan,2009).
Adapun faktor.-faktor .yang. mempengaruhi. pertumbuhan. ekonomi. :
a. Faktor. Sumber. Daya. Manusia. (SDM.)
Cepat. lambatnya. suatu. proses. pembangunan. tergantung. sudah.
sejauh. manakah. sumber. manusianya. selaku. subjek. pembangunan.
memiliki. kompetensi. yang. memadai. untuk. melaksanakan. proses.
pembangunan..
25
b. Faktor. Sumber. Daya. Alam. (SDA.)
Sebagian. besar. negara. berkembang. bertumpu. kepada. sumber.
daya. alam. dalam. melaksanakan. proses. pembangunannya.. Namun.
demikian., sumber. daya. alam. saja. tidak. menjamin. keberhasilan.
proses. pembangunan. ekonomi., apabila. tidak. didukung. oleh.
kemampuan. sumber. daya. manusianya. dalam. mengelola. sumber.
daya. alam. yang. tersedia..
c. Faktor. Ilmu. Pengetahuan. dan. Teknologi.
Perkembangan. ilmu. pengetahuan. dan. teknologi. sudah. semakin.
pesat. dan. maju. mendorong. adanya. percepatan. Proses.
pembangunan..
d. Faktor. Sumber. Daya. Modal. (SDM.)
Sumber. daya. modal. sangat. dibutuhkan. manusia. untuk. mengelola.
sumber. daya. alam. dan. meningkatkan. kualitas. IPTEK..
e. Faktor. Budaya.
Faktor. budaya. juga. dapat. berfungsi. sebagai. pendorong. proses.
pembangunan. tetapi. dapat. juga. menjadi. penghambat. proses.
pembangunan..
26
3. Pengeluaran.. Pemerintah..
Para. Penganut. Keynesian. mempercayai. bahwa. pengeluaran.
pemerintah. dapat. meningkatkan. suatu. pertumbuhan. ekonomi.. Dalam.
banyak. penelitian. pengeluaran. pemerintah. yang. umum. juga. disebut.
Government. Spending.. Sering.. diperdebatkan.. dalam.. pengaruhnya.
terhadap.. pertumbuhan.. ekonomi.. (Lin.. 1994.. dalam.. Ambya..,2014..).
Salah.. satu.. jalan... untuk... meningkatkan... pertumbuhan.. ekonomi..
adalah.. penyediaan.. barang.. dan.. infrastruktur.. Publik..k, pelayanan..
Sosial.. dan.. intervensi.. seperti.. subsidi.. dan.. ekspor... Konsumsi...
barang.. dan.. jasa.. yang.. dilakukan.. pemerintah.. serta. pembiayaan.
yang. dilakukan. pemerintah. untuk. keperluan. administrasi. pemerintahan.
dan. kegiatan.-kegiatan pembangunan. (Sukirno.,2002.). Pengeluaran
pemerintah adalah komponen yang relatif paling kecil dibandingkan
pengeluaran yang lain, namun efek yang ditimbulkan sangat besar, baik
sebagai fungsi alokasi, distribusi maupun stabilisasi. Pengeluaran
pemerintah juga bersifat otonom, karena penentuan anggaran pemerintah
lebih pada: a. pajak yang diharapkan akan diterima, b. pertimbangan politi
dan c. suatu permasalahan yang dihadapi (Samuelson & Nordhaus, 2001).
Blaser (2006 dalam Ambya,2014), dengan menyerahkan sebagian
kebijakan makro ekonomi ke pemerintah daerah tidak akan merusak
stabilitas ekonomi khususnya stabilitas ekonomi makro secara nasional.
Penyerahan sebagian kebijakan ekonomi makro mendorong pemerintah
27
daerah untuk mengalokasikan pemerintah daerah dengan lebih efisien dan
efektif pada berbagai potensi ekonomi lokal (Lin dan Liu, 2000). Dengan
demikianlah peran pemerintah daerah dituntut aktif mengelola dan
mengembangkan sektor publik dalam upaya meningkatkan perekonomian
daerah.
Dalam kebijakan fiskal dikenal ada beberapa kebijakan anggaran yaitu
anggaran berimbang, anggaran surplus, anggaran defisit. Dalam pengertian
umum, anggaran berimbang yaitu suatu kondisi dimana penerimaan sama
dengan pengeluaran. Anggaran surplus yaitu lebih kecil dari penerimaan ,
sedangkan defisit yaitu anggaran pengeluaran lebih besar dari penerimaan.
Anggaran surplus digunakan jika pemerintah ingin mengatasi masalah
inflasi. Sedangkan anggaran defisit digunakan jika pemerintah ingin
mengatasi pengangguran dan peningkatan pertumbuhan ekonomi. Jika
pemerintah merencanakan peningkatan pertumbuhan ekonomi untuk
mengurangi angka pengangguran maka pemerintah dapat meningkatkan
pengeluarannya. Pengeluaran Pemerintah terdiri dari pengeluaran rutin atau
belanja aparatur daerah dan pengeluaran pembangunan atau belanja biaya
publik.
Pengeluaran Pemerintah versi Keynes, pengeluaran pemerintah
merupakan salah satu unsur permintaan agregat. Konsep perhitungan
pendapatan nasional dengan pendekatan pengeluaran bahwa Y = C + I +
G + X- M. Formula ini dikenal sebagai identitas pendapatan nasional.
28
Variabel Y melambangkan pendapatan nasional sekaligus mencerminkan
penawaran agregat. Sedangkan variabel-variabel di ruas kanan disebut
permintaan agregat.Variabel G melambangkan pengeluaran pemerintah.
Dengan membandingkan nilai G terhadap Y serta mengamati dari waktu ke
waktu dapat diketahui seberapa besar kontribusi pengeluaran pemerintah
dalam pembentukan pendapatan nasional (Dumairy,1996).
Teori pembangunan dan pengeluaran pemerintah dikembangkan oleh
Rostow dan Musgrave yang menghubungkan pengeluaran pemerintah
dengan tahap-tahap pembangunan ekonomi yang dibedakan antara tahap
awal, tahap menengah, dan tahap lanjut :
1) Tahap awal, pada tahap awal ini perkembangan ekonomi presentase
investasi besar, sebab pemerintah harus menyediakan prasarana
seperti pendidikan, kesehatan, prasarana transportasi dan
sebagainya.
2) Tahap menengah, investasi pemerintah tetap diperlukan untuk
meningkatkan pertumbuhan ekonomi agar dapat tinggal landas,
namun peranan investasi swasta sudah semakin membengkak.
3) Tahap lanjut, pembangunan ekonomi dan aktivitas pemerintah
beralih dari penyediaan prasarana ke pengeluaran-pengeluaran
untuk aktivitas sosial seperti program kesejahteraan hari tua dan
program pelayanan kesehatan masyarakat
(Mangkoesoebroto,2001).
29
Adanya gangguan sosial mengakibatkan terjadinya konentrasi
kegiatan pemerintah. sebagian. kegiatan. ekonomi. yang. tadinya.
dilaksanakan. oleh. swasta. (concentration effect) dan (inspection.
effect.) yang. timbul. karena. masyarakat. sadar. akan. hal-hal. yang.
perlu. ditangani. oleh. pemerintah. setelah. selesainya. gangguan.
tersebut..
Hukum Teori Wagner Wagner menyatakan hukum tentang
pengeluaran pemerintah, dapat diartikan sebagai perkembangan
pengeluaran pemerintah baik secara absolut dan secara relatif. Wagner
juga menyatakan adanya kemungkinan bahwa perkembangan
pengeluaran pemerintah mungkin berbeda-beda antara level pemerintah
pusat dan level pemerintah daerah. Perbedaan ini menyangkut fungsi
dasar dari pemerintah yaitu, pengeluaran untuk bidang pertahanan dan
keamanan, termasuk dalam tanggung jawab pemerintah dalam konsep
welfare state seperti akses pendidikan, jaminan pensiun, dan tunjangan
pada pengangguran. menyebutkan bahwa pada. perkembangan.
persentase. pengeluaran. pemerintah. yang. semakin. besar. terhadap.
GNP.. Apabila. dalam. suatu. perekonomian. pendapatan. perkapita.
meningkat. secara. relatif. Pengeluaran. pemerintah. akan. ikut.
meningkat., terutama. karena. pemerintah. harus. mengatur. hubungan.
30
yang. timbul. dalam. masyarakat., hokum., pendidikan., dan.
sebagainya..
4. Kemiskinan. (Poverty,)
Masalah. kemiskinan. memang. telah. menjadi. problema. yang. ada.
sejak. dahulu. Kala.. Pada jaman dahulu kala masyarakat..umumnya.
menjadi. miskin. bukan. karena. kekurangan pangan., melainkan miskin.
dalam. bentuk. minimnya. kemudahan. atau. materi.. Dari. ukuran.
Kehidupan. modern. pada. masa. kini. mereka. tidak. menikmati. fasilitas.
pendidikan., pelayanan. kesehatan., dan. kemudahan.-kemudahan. lainnya.
yang. tersedia. pada. jaman. modern.. Kemiskinan menjadi salah satu akibat
penyakit. sosial. ekonomi. tidak. hanya. dialami. oleh. suatu. negara. yang.
berkembang., tetapi. juga. negara.-negara maju.., seperti. Iggris. dan.
Amerika. Serikat..
Kemiskinan juga merupakan salah satu persoalan yang mendasar,
karena kemiskinan menyangkut pemenuhan kebutuhan yang paling
mendasar dalam kehidupan dan kemiskinan adalah permasalahan global
karena kemiskinan juga dialami dan dihadapi oleh banyak negara
(Yacoub,2012).
Kemudian tahun 1990, World Bank mendefinisikan kemiskinan
sebagai ketidakmampuan dalam memenuhi standar hidup minimal. Tahun
2004, World Bank menguraikan kembali definisi kemiskinan secara lebih
31
rinci yaitu ‘’Kemiskinan adalah kelaparan, ketiadaan tempat tinggal, sakit
dan tidak mampu untuk periksa ke dokter, tidak mempunyai akses ke
sekolah dan tidak mengetahui bagaimana cara membaca, tidak
.mempunyai. pekerjaan. dan. khawatir. akan. kehidupan. di. masa. yang.
akan. datang., kehilangan. anak. karena. penyakit yang. disebabkan. oleh.
air. yang. tidak. bersih., tidak. keberdayaan., ketiadaan. keterwakilan.. dan.
kebebasan..’’
Tidak sangat jauh berbeda dengan definisi World Bank, UNDP juga
mendefinisikan kemiskinan sebagai kondisi kekurangan pendapatan dan
kesulitan ekonomi. Namun kemiskinan juga dipandang sebagai suatu
keadaan dimana kurangnya akses terhadap pendidikan, kesehatan atau air
minum yang bersih, atau untuk mempengaruhi proses politik dan faktor
lainnya yang penting bagi manusia. Dengan kata lain, UNDP memandang
kemiskinan sebagai suatu masalah multidimensi yaitu tidak hanya terbatas
pada kekurngan pendaptan dan sumber daya ekonomi.
Berikut ini sebagian definisi kemiskinan yang banyak digunakan di
Indonesia terutama dalam pengukuran kemiskinan secara nasional adalah
definisi yang dikembangkan oleh BPS. Dimana definisi kemiskinan BPS
menggunakan pendekatan kebutuhan dasar (basic needs approach).
Dengan pendekatan ini kemiskinan dikonseptualisasikan sebagai
ketidakmampuan dalam memenuhi kebutuhan dasar, baik kebutuhan dasar
makanan,maupun kebutuhan dasar bukan makanan.
32
Indikator-indikator kemiskinan sendiri yang digunakan secara umum
yaitu tingkat upah, pendapatan, konsumsi, mortalitas anak usia balita,
imunisasi, kekurangan gizi anak, tingkat fertilitas, tingkat kematian ibu,
harapan hidup rata-rata, tingkat penyerapan anak usia sekolah dasar,
proporsi pengeluaran pemerintah untuk pelayanan kebutuhan dasar
masyarakat, pemenuhan bahan pangan (kalori/protein), air bersih,
perkembangan penduduk, melek huruf, urbanisasi, pendpaatan perkapita
dan distribusi pendapatan (Adisasmita,2005). Tolak ukur kemiskinan bukan
hanya hidup dalam kekurangan pangan, dan tingkat pendapatan yang
rendah, akan tetapi melihat juga tingkat kesehatan, pendidikan dan
perakuan adil dimuka hukum dan sebagainya (Adisasmita,2005).
Friedman berpandangan bahwa kemiskinan juga berarti.
ketidaksamaan. kesempatan. untuk. mengakumulasikan. basis. kekuasaan.
Social..Basis. kekuasaan. sosial. ini. meliputi. :
1. Modal. produktif. seperti. tanah., alat. produksi., perumahan. dan.
kesehatan.,
2. Sumber. keuangan.
3. Organisasi. Sosial. dan. politik. yang. dapat. digunakan. untuk.
kepentingan. bersama. seperti. koperasi., partai. politik., organisasi.
social.
4. Jaringan. Sosial.
33
5. Pengetahuan. dan. keterampilan.
6. Informasi. yang. berguna. untuk. kemajuan. Hidup. (Friedman. dalam.
Suharto. Dkk., 2004,).
5. Pendidikan
Teori Human Capital mengatakan bahwa populasi yang
berpendidikan merupakan penduduk usia produktif, teori Human Capital
menekankan juga bahwa bagaimana pendidikan meningkatkan
produktifitas dan efisiensi pekerja dengan meningkatkan stok kognitif
kemampuan pekerja manusia produktif secara ekonomi, yang merupakan
produk dari kemampuan bawaan dari investasi pada manusia. Penyediaaan
pendidikan formal pandang sebagai investasi pada manusia, yang dianggap
sama atau bahkan lebih berharga dari modal fisik. Teori Human Capital
menyimpulkan bahwa investasi dalam modal manusia akan menyebabkan
output ekonomi yang lebih besar namun validitas teori ini terkadang sulit
untuk membuktikan kontraktif.
Menurut Undang-Undang Nomer 2. Tahun. 1989. Pendidikan. adalah.
usaha. sadar, untuk. menyiapkan. peserta. didik. melalui. kegiatan.
bimbingan., pengajaran., dan. pelatihan. bagi. peranannya. di. masa. yang.
akan. datang.. Pendidikan juga merupakan upaya. menolong. anak. untuk.
dapat. melakukan. tugas. hidupnya. secara. mandiri. supaya. dapat.
bertanggung. jawab. secara. susila.. Pendidikan. merupakan. usaha.
34
manusia. dewasa. dalam. membimbing. manusia. yang. belum. dewasa.
menuju. kedewasaan. (Martinus Jan Langeveld).
Teori John Dewey menyebutkan bahwa suatu. proses. pengalaman.,
karena. kehidupan. merupakan. pertumbuhan., maka pendidikan. berarti.
membantu. pertumbuhan. batin. manusia. tanpa. dibatasi. oleh. usia..
Proses. pertumbuhan. adalah. proses. penyesuaian. pada. setiap. fase. dan.
menambah. kecakapan. dalam. perkembangan. seseorang. melalui.
pendidikan..
Pendidikan. dapat. memberikan. kontribusi. bagi. pembangunan. hal.
ini. dikarenakan. pendidikan. pada. dasarnya. adalah. bentuk. dari.
tabungan. atau investasi, dan menyebabkan. akumulasi. modal. manusia.
dan. pertumbuhan. output. agregat. meningkat..
Rata-rata lama sekolah mengindikasikan bahwa semakin tingginya
pendidikan formal yang dicapai oleh masyarakat di suatu derah, maka akan
semakin tinggi rata-rata lama sekolah itu dan menandakan bahwa semakin
tinggi jejang pendidikan yang dijalani. Rata-rata lama sekolah yaitu rata-
rata jumlah tahun yang dihabiskan oleh penduduk usia 15 tahun ke atas di
seluruh jenjang pendidikan formal yang diikuti. Untuk meningkatkan rata-
rata lama sekolah pemerintah telah mencanangkan program wajib belajar 9
tahun atau pendidikan dasar hingga tingkat SLTP. Untuk memperoleh
pekerjaan yang ditawarkan di sektor modern didasarkan kepada tingkat
pendidikan seseorang dan tingkat penghasilan yang dimiliki selama hidup
35
berkorelasi positif terhadap tingkat pendidikannya. Tingkat penghasilan ini
sangat dipengaruhi oleh lamannya seseorang memperoleh pendidikan
(Todaro,2000).
Pendidikan merupakan pionir dalam pembangunan masa depan
suatu bangsa. Jika dunia pendidikan suatu bangsa tidak dapat berkembang
dengan baik maka pembangunan tersebut akan terganggu. Sebab,
pendidikan yang menyangkut pembangunan karakter sekaligus
mempertahankan jati diri manusia suatu bangsa. Selain indikator rata-rata
lama sekolah, indikator lain untuk mengukur pendidikan penduduk di suatu
wilayah dengan menggunakan anga melek huruf. Peningkatan jumlah dan
kualitas SDM akan menurunkan tingkat kemiskinan. Kualitas sumber daya
manusia dapat dilihat berdasarkan tingkat pendidikannya
(Wongdesmiwati,2009).
Berbagai upaya ini dan usaha-usaha yang lain itu dimaksudkan
suapaya akses masyarakat golongan menengah kebawah lebih mudah.
Peningkatan SDM (Sumber Daya Manusia) mutlak dilakukan, karena SDM
yang berkualitaslah yang mampu bersaing dengan negara atau daerah lain.
Berkaitan dengan hal tersebut pemerintah lebih khususnya lagi pemerintah
daerah perlu lebih mengedepankan upaya peningkatan kualitas sumber daya
manusia dengan program-program pembangunan yang lebih berorientasi
pada pemenuhan kebutuhan pendidikan atas proses pembangunan.
36
Keseriusan pemerintah dalam upaya peningkatan kualitas
pendidikan terlihat pada pelaksanaan program wajib belajar 6 tahun yang
telah dimulai sejak 1984. Dan tidak berhenti sampai disitu karena sejak
tahun 1994 program wajib belajar ditingkatkan menjadi wajib belajar 9
tahun.
Kualitas sumber daya manusia sangat tergantung pada kualitas
pendidikan artinya semakin tinggi jenjang pendidikan yang berhasil dilalui,
maka semakin baik kualitas sumber daya manusianya. Apabila program
pemerintah untuk meningkatkan kualitas sumber daya manusia (SDM)
ingin mencapai hasil yang maksimal, maka jelas aspek pendidikan
merupakan suatu bagian yang sangat penting, pentingnya suatu pendidikan
tercermin pada Undang Undang Dasar 1945, yang menyatakan bahwa
pendidikan merupakan hak setiap warga negara yang bertujuan untuk
mencerdaskan kehidupan bangsa. Dengan demikian program pendidikan
mempunyai andil yang cukup besar terhadap kemajuan sosial ekonomi
suatu bangsa.
Kualitas SDM sendiri tidak terlepas dari faktor pendidikan, maka
penyediaan sarana dan prasarana pendidikan yang memadai harus terus
diusahakan. Berkaitan dengan usaha untuk meningkatkan kualitas SDM,
pemerintah telah mngeluarkan kebijakan dibidang pendidikan, antara lain
melalui program wajib belajar melalui pendidikan dasar 6 tahun yang
37
dianggap sukses kemudian ditingkatkan lagi menjadi program wajib belajar
pendidikan dasar 9 tahun.
Keberhasilan dalam program pendidikan ini merupakan tujuan
terpenting dari suatu pembangunan. Sejauh mana tingkat keberhasilan
tercermin dalam profil pendidikan yang dapat digunakan untuk menilai
tingkat keberhasilan program pendidikan. Sehingga perlu dipandang untuk
menampilkan indikator-indikator keberhasilan pendidikan, diantaranya
tingkat partisipasi sekolah, jenjang pendidikan yang ditamatkan, dan
penduduk yang tidak dapat membaca dan menulis. Pendidikan juga
memiliki peranan penting bagi suatu bangsa dan merupakan salah satu
sarana untuk meningkatkan kecerdasan dan keterampilan manusia,
sehingga dapat lebih produktif dalam membangun bangsa. Dengan
demikian program pendidikan mempunyai andil besar terhadap kemajuan
bangsa, baik dibidang ekonomi maupun di bidang sosial.
38
Tabel. 2..1.
B. Penelitian. Terdahulu.
No. Peneliti. Tahun. Judul .Penelitian. Metodologi
Penelitian.
Hasil Penelitian.
1. Ridwan Maulana,
Prasetyo Ari
Prabowo
2013. Pengaruh. Pertumbuhan
Ekonomi, Pendidikan dan
Teknologi terhadap IPM
Provinsi Di Indonesia
Metode regressi
dengan Fixed
Effect Model
Pertumbuhan Ekonomi dan
Pendidikan berpengaruh
signifikan terhadap IPM
dan teknologi tidak
berpengaruh signifikan
2 M. Ruseva1, D.
Genov ,V. Jekova
2015 Impact Of Poverty On The
Human Development
Index In BULGARIA (For
Menggunakan
SPSS
Kemiskinan adalah
ekspresi dari kurangnya
peluang
39
Example Of South Central
Region)
3 Hadi. Sasana. 2012. Pengaruh. Belanja.
Pemerintah Daerah. Dan
Pendapatan Perkapita
terhadap. IPM. (Studi.
Kasus. di Kabupaten/Kota
Provinsi Jawa Tengah)
Analisis
menggunakan
Fixed Effect
Model (FEM)
Pengeluaran pemerintah.
berpengaruh positif dan
signifikan terhadap IPM di
Kabupaten. Kota. di.
Provinsi. Jawa. Tengah.
4 Nur. Baeti. 2013. Pengaruh. Pengangguran.,
Pertumbuhan. Ekonomi.
dan Pengeluaran
Pemerintah Terhadap
Pembangunan Mansuia
Kabupaten./Kota. di.
Analisis regresi
data panel dan.
model efek
(FEM) , model
Generalized
Pengangguran,
Pertumbuhan ekonomi dan
pengeluaran pemerintah
baik. secara. parsial.
maupun. bersama.-sama.
40
Provinsi. Jawa. Tengah
.Tahun 2007-2011
Least Square
(GLS)
berpengaruh. secara.
signifikan terdap IPM
5 Ahmad Danu
Prasetyoa.,b.,
Ubaidillah. Zuhdia.
2013 The Government
Expenditure. Efficiency
.towards. the. Human.
Development.
Menggunakan
Data
Envelopment
Analysis (DEA)
Negara yang selalu menjadi
diposisikan di perbatasan
efisien selama periode
sampel, yaitu: Armenia,
Australia, Bangladesh,
Chili, Georgia, Jepang,
Republik Korea, Laos,
Madagaskar, Niger,
Norwegia, Filipina, Sierra
Leone, Singapura, AS, dan
Zambia. Namun demikian,
hanya. Singapura. dan
41
Zambia. yang berhasil.
mempertahankan.
peningkatan positif. di,
antara. negara.-negara,
yang tercantum dalam
batas efisien.
6 Korhan K.
Gokmenoglu,
Martins Olugbenga
Apinran, Nigar
Taspinar
2018 Impact of Foreign Direct
Investment on Human
Development Index in
Nigeria
Menggunakan
metode
kointegrasi
hubungan jangka panjang
antara FDI dan indeks
pembamenunjukkan
kausalitas dua arah jangka
panjang antara FDI dan
harapan hidup saat lahir.
Ada juga kausalitas searah
42
dari FDI ke pendapatan
nasional bruto. Hasil. ini.
menunjukkan. bahwa. FDI
memiliki. dampak
signifikan. pada. IPM. di
Nigeria selama periode
sampel. pembangunan
manusia
7 Sal Diba Susen
Pake, George
M.V.Kawung,
Antonius
Y.Luntungan
2018 Pengaruh Pengeluaran
Pemerintah Pada Bidang
Pendidikan. Dan.
Kesehatan. Terhadap.
Indeks. Pembangunan.
Analisis metode
regresi linear
berganda
Pengeluaran pemerintah di
sektor pendidikan
berpengaruh. positif.
namun kuraang
berpengaruh secara
43
Manusia di Kabupaten
Halmahera Utara
signifikan terhadap IPM,
Pengeluaran Pemerintah di
sektor kesehatan
berpengaruh positif dan
berpengaruh signifikan
terhadap IPM, secara
berrsama-sama
pengeluaran pemerintah di
sektor pendidikan dan
kesehaatan berpengaruh
positif dan signifikan
8 AnisaFahmi ,Khairul
Amri Dalimunthe
2018 Pengaruh Good
Governance, Belanja
Fungsi. Pendidikan. dan
Menggunakan
metode OLS
Good governance, Belanja
fungsi pendidikan, dan
PDRB. per .kapita.
44
Kesehatan dan PDRB
Perkapita terhadap IPM
berpengaruh positif dan
signifikan. terhadap. IPM.
sedangkan. belanja. fungsi.
kesehatan. berpengaruh.
negative dan. signifikan.
terhadap, IPM.
9 Nur Feriyanto 2016 The Effect og employment,
economic growth, and
investment on HDI : In
Province in Indonesia
Analisis regresi
data panel
Employment berpengaruh
positif da signifikan
terhadap IPM di Indonesia
sedangkan PMDN. dan.
PMA. secara parsial
berpengaruh. positif. dan.
signifikan. terhadap. IPM.
di. Indonesia
45
10 Denni Sulistio Mirza Pengaruh Kemiskinan,
Pertumbuhan Ekonomi ,
Belanja Modal Terhadap
IPM Jawa Tengah
Analaisis regresi
data panel
Kemiskinan berpengaruh
negative terhadap IPM,
pertumbuhan ekonomi
berpengaruh postif
terhadap. IPM., Belanja.
modal. berpengaruh.
positif. terhadap. IPM.
11 Muliza, T.Zulham,
Chenny Seftaria
2017 Analisis Pengaruh Belanja
Pendidikan, Belanja
Kesehatan, Tingkat
Kemiskinan. dan. PDRB.
terhadap. IPM. di Provinsi
Aceh
Menggunakan
analisis Random
Effect Model
(REM)
Pengeluaran Pemerintah di
sektor pendidikan dan
kesehatan tidak
berpengaruh signifikan
terhadap IPM. Hal ini
terjadi karena pemerintah
kabupaten/kota masih lebih
46
dominan. mengalokasikan.
belanjanya. yang. pada.
jenis. belanja. secara. tidak.
langsung. berpengaruh.
terhadap. IPM..Sedangkan
kemiskinan berpengaruh
negative terhadap IPM,
PDRB berpengaruh positif
terhadap IPM
12 Dewi Azizah
Meydiasari,
Prof.Dr.H.Ady
Soejoto
2017 Analisis Pengaruh
Distribusi Pendapatan,
Tingkat Pengangguran,
Dan Pengeluaran
Pemerintah Sektor
Menggunakan
regresi data
panel metode
analisis Fixed
Distribusi pendapatan dan
pengeluaran pemerintah
sektor pendidikan
berpengaruh positif tidak
signifikan terhadap IPM,
47
Pendidikan Terhadap IPM
Di Indonesia
Effect Model
(FEM)
sedangkan variabel tingkat
pengangguran berpengaruh
negative dan signifikan
terhadap IPM
13 Anang Wijayanto,
Moh. Khusaini,
Wildan Syafitri
2015 Analisis Pengaruh
Pengeluaran Kesehatan
Dan Pendidikan Serta
PDRB. Per. Kapita.
Terhadap. IPM. (Studi
terhadap Kabupaten Kota
di Jawa Timur)
Menggunakan
analisis data
panel dengan
pendekatan
Fixed Effect
Model (FEM)
Pengeluaran pemerinta di
bidang kesehatan dan
pendidikan serta PDRB Per
kapita berpengaruh. positif.
dan. signifikan terhadap
IPM
14 Eva Jespersen,
Human
2011 The Value Of Education in
the HDI and Human
Development Broadly
Pendidikan lebih
berpengaruh besar terhadap
PDB
48
Development Report
Office, UNDP
15 Niken Sulistyowati,
Bonar Marilutua
Sinaga, Novindra
2017 Impact of Government and
Household Expenditure on
HDI
Menggunakan
metode Two
Stage Least
Kotak dengan
prosedur
SYSLIN
,simulasi
prediksi
menggunakan
metode
Autoregressive
Peningkatan pemerintah
pengeluaran bidang
pendidikan dan
infrastruktur menghasilkan
kinerja yang lebih baik
dalam meningkatkan
pendapatan per kapita
49
C. Perumusan Hipotesis
1. Peran Investasi Asing terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Menurut Todaro (2003) penanaman modal masuk sebagai salah satu
komponen penyusun GDP (Gross Domestic Bruto) dapat dipergunakan oleh
masing-.masing. negara, untuk. meningkatkan. pelayanan. publik., guna. mencapai.
eksistensi pembangunan. nasional.. Investasi merupakan salah satu pilar
pertumbuhan ekonomi . Investasi dapat berupa investasi modal fisik maupun modal
manusia. Investasi fisik (physical investment ) yaitu dimana semua pengeluaran
yang dapat menciptakan modal baru (Mankiw,2000:24) atau meningkatkan stock
barang modal. Sedangkan investasi sumber daya manusia (human capital
investment) dapat berupa nilai-nilai pembelajaran dan pengalaman yang ada dalam
diri tenaga kerja seperti peningkatan produktivitas dan pendapatan . Beberapa
bentuk investasi sumber daya manusia dapat berupa pendidikan, kesehatan maupun
migrasi (Schulz,1961).
Semakin banyak investasi asing maka indeks pembangunan manusia akan
semakin baik. Pentingnya. peranan. pembangunan manusia. dalam. investasi
tampak. pada. perhatian. berbagai. pihak. seperti.. pemerintah. maupun. swasta.
yang. mengalokasikan investasi. maupun. belanja. daerahnya. guna meningkatkan
kualitas modal manusia tersebut. Investasi yang dialokasikan untuk kepentingan
modal manusia ini tidak serta merta dapat dilihat hasilnya dalam jangka waktu
singkat. Sehingga tidaklah heran bahwa di dalam anggaran pemerintah seringkali
50
terjadi tarik-menarik antara investasi untuk infrastruktur ekonomi (fisik) dan
investasi untuk sektor pembangunan modal manusia.
2. Peran Pertumbuhan Ekonomi terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Studi Lee Jong Hwa tentang hubungan antara pertumbuhan ekonomi dan
pembangunan manusia di Republik Korea periode (1945-2002), telah memberikan
gambaran bahwasannya antara kedua indikator tersebut memiliki kaitan yang
cukup erat. Artinya dimana pertumbuhan ekonomi akan menjadikan pembangunan
manusia semakin baik, begitu pula sebaliknya akibat dari perbaikan kualitas
manusia tersebut dalam jangka panjang akan menjadikan kinerja perekonomian
akan meningkat. Ranis (2004) menyebutkan bahwa pembangunan manusia
merupakan dampak dari pengembangan modal manusia. Sedangkan perbaikan dari
modal manusia itu sendiri tidak terlepas dari perbaikan kinerja ekonomi. Dengan
kata lain antara kinerja ekonomi dan dampaknya terhadap pembangunan manusia
maupun sebaliknya merupakan kaitan yang cukup kuat.
3. Peran Belanja Pemerintah terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Pengeluaran pemerintah merupakan salah satu komponen kebijaksanaan fiskal
yang terutama bertujuan untuk mencapai kestabilan ekonomi yang mantap dan
matang dengan tetap mempertahankan laju pertumbuhan ekonomi. Jika dilihat dari
perkembangan kegiatan pemerintah dari tahun ke tahun , terlihat bahwa peranan
pemerintah selalu meningkat hampir di segala bidang ekonomi. (IPM) dapat
51
diwujudkan melalui realisasi belanja negara dalam pelayanan publik. Berdasarkan
Undang-Undang Nomor 32 Tahun 2004 Tentang Pemerintahan Daerah, belanja
daerah diprioritaskan untuk melindungi dan meningkatkan kualitas kehidupan
masyarakat dalam upaya memenuhi kewajiban daerah yang diwujudkan dalam
bentuk peningkatan pelayanan dasar, pendidikan, penyediaan fasilitas pelayanan
kesehatan, fasilitas sosial dan fasilitas umum yang layak serta mengembangkan
jaminan sosial dengan mempertimbangkan analisis standar belanja, standar harga,
tolak ukur kinerja dan standar pelayanan minimal yang ditetapkan sesuai dengan
peraturan perundang-undangan (Kuncoro,2013). Pengeluaran pemerintah juga
memiliki peran andil terhadap pembangunan. manusia..
4. Peran Tingkat Kemiskinan terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Chamber yang dikutip dalam Suradi (2007) mendefinisikan kemiskinan sebagai
‘’suatu keadaan melarat dan ketidakberuntungan, suatu keadaan minus
(deprivation)’’ bila dimasukkan dalam konteks tertentu, hal itu berkaitan dengan
‘’minimnya pendapatan dan harta , kelemahan fisik, isolasi, kerapuhan dan
ketidakberdayan’. Kemudian oleh Amartya Sen dalam Suradi (2007)
mengungkapkan bahwa terdapat inti absolut dari kemiskinan. Kelaparan yang
melanda mereka menjadi sebuah perpektif dari kemiskinan, demikian juga dengan
ketidakmampuan dalam kehinaan sosial dan ketidakmampuan dalam mendidik
anak-anak (pendidikan) serta merawat kesehatan anak-anak.
52
Garis kemiskinan absolut sangat penting untuk menilai efek dari kebijakan anti
kemiskinan antar waktu, atau memperkirakan dampak dari suatu proyek terhadap
kemiskinan. Angka kemiskinan akan terbilang antara satu negara dengan negara lain
hanya jika garis kemiskinan absolut yang sama digunakan di kedua negara tersebut.
Bank Dunia memerlukan garis kemiskinan absolut agar dapat membandingkan
angka kemiskinan antar negara. Hal ini bermanfaat dalam menentukan kemana
menyalurkan sumber daya financial (dana) yang ada,juga dalam menganalisis
kemajuan dalam memerangi kemiskinan.
5. Peran Pendidikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Sejak diberlakukannya otonomi daerah di Indonesia, pemerintah daerah
diberikan wewenang untuk mengelola daerahnya masing-masing. Hal tersebut
berdampak pada meningkatnya kebutuhan akan data atau informasi yang lebih detail
keadaan suatu daerah. Data tersebut selain berguna sebagai acuan dalam
merumuskan kebijakan pembangunan di tingkat daerah. Indeks Pembangunan
Manusia (IPM) merupakan salah satu data dan informasi yang digunakan oleh
pemerintah daerah untuk mengukur pencapaian pembangunan manusia dengan
sejumlah komponen dasar kualitas hidup. HLS merupakan alah satu output yang
dapat digunakan untuk memotret pemerataan pembangunan pendidikan di
Indonesia. Karena HLS mengukur kesempatan pendidikan seorang penduduk di
mulai pada usia tujuh tahun. Secara sederhana, HLS dapat didefinisikan sebagai
angka partisipasi sekolah menurut umur tunggal. HLS merupakan indikator yang
53
menggambarkan lamannya sekolah (dalam tahun) yang diharapkan akan dirasakan
oleh anak pada umur tertentu di masa mendatang. Angka ini diperoleh dengan
menyebarkan pengetahuan. Namun akses terhadap pendidikan tidak tersebar secara
merata dan golongan miskin paling sedikit mendapat bagian. Kasus ini banyak
dijumpai di Indonesia yang pendidikannya belum merata antara masyarakat miskin
dan golongan masyarakat menengah ke atas.
54
Gambar 2.2
D.Kerangka Pemikiran
PMA (X1.)
PERTUMBUHAN.
EKONOMI. (X2.)
BELANJA
PEMERINTAH.
(X3.)
TINGKAT.
KEMISKINAN. (X4)
PENDIDIKAN (X5)
IPM (Y)
55
E. Hipotesis Penelitian
Hipotesis merupakan kesimpulan. teoritis. yang. masih. hsrus. dibuktikan.
kebenarannya. melalui. analisis. terhadap. bukti.-bukti empiris.. Berdasarkan acuan
pada dasar pemikiran teoritis dan studi empiris yang pernah dilakukan dengan
penelitian di bidang ini dan dengan asumsi cateris paribus ,maka dapat dirumuskan
hipotesis sebagai berikut :
1. PMA berpengaruh. positif. terhadap. Indeks. Pembangunan. Manusia. (IPM.)
Kabupaten Kota di. Provinsi Jawa Barat tahun. 2015-2018.
2. Pertumbuhan. Ekonomi. berpengaruh. positif. dan. signifikan. terhadap. Indeks.
Pembangunan. Manusia. (IPM) Kabupaten Kota di. Provinsi. Jawa Barat tahun.
2015-2018.
3. Belanja Pemerintah berpengaruh. positif. dan. signifikan. terhadap. Indeks.
Pembangunan. Manusia. (IPM) Kabupaten. Kota. di. Provinsi. Jawa Barat
tahun. 2015-2018.
4. Tingkat. Kemiskinan. berpengaruh. positif. dan signifikan. terhadap.
Indeks.Pembangunan. Manusia. (IPM.) Kabupaten. Kota. di. Provinsi. Jawa
Barat tahun 2015-2018.
5. Pendidikan berpengaruh. positif. dan. signifikan. terhadap. Indeks.
Pembangunan. Manusia. (IPM) Kabupaten Kota di. Provinsi. Jawa. Barat.
tahun. 2015-2018.
56
6. PMA, Pertumbuhan Ekonomi, Belanja Pemerintah, Tingkat Kemiskinan,
Pendidikan secara simultan berpengaruh terhadap Indeks Pembangunan
Manusia (IPM) Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat Tahun 2015-2018.
57
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
A. Jenis Penelitian
Metode penelitian sangatlah menentukan dalam upaya menginput data
yang diperlukan dalam penelitian, dengan kata lain metodologi penelitian akan
memberi petunjuk terhadap bagaimana penelitian ini akan dilakukan.
Metodologi juga mengandung makna mengenai prosedur dan cara melakukan
pengujian terhadap data-datang yang diperlukan untuk menjawab dalam
penelitian ini.
Penelitian ini menganalisis pengaruh PMA, pertumbuhan. ekonomi.,
belanja pemerintah, tingkat. kemiskinan.. dan pendidikan terhadap. indeks.
pembangunan. manusia. (IPM) Kabupaten. Kota. di. Provinsi. Jawa. Barat.
Tahun. 2015-2018 dengan menggunakan metode. Penelitian. deskriptif.
kuantitatif. dilakukan. untuk. mengetahui. keberadaan. Varibel. mandiri. , baik.
hanya. pada. satu. variabel. atau. lebih. (variabel. yang. berdiri. sendiri. atau.
variabel. bebas.) tanpa. membuat. perbandingan. variabel. itu. sendiri. dan.
mencari. hubungan. dengan. variabel. lain.. (Sugiyono.,2017.).
Penelitian. ini merupakan penelitian yang mendeskripsikan tentang
pengaruh PMA, pertumbuhan ekoonomi, belanja pemerintah, tingkat
kemiskinan dan pendidikan terhadap IPM khususnya Kabupaten Kota di
Provinsi Jawa Barat.
58
Ciri.-ciri. metode. metode. deskriptif. yaitu. :
1. Memusatkan, perhatian. pada. permasalahan. yang. ada. pada. saat.
penelitian. dilakukan. atau. permasalahan. yang. bersifat. aktual..
2. Menggambarkan. fakta. tentang permasalahan yang diselidiki.
Sebagaimana. adannya, diiringi. dengan.. interpretasi. rasional. yang.
seimbang. .
3. Pekerjaan. peneliti. bukan. saja. memberikan. gambaran. terhadap.
fenomena.-fenomena., tetapi. juga. menerangkan. hubungan., menguji.
hipotesis., membuat. prediksi. serta. mendapatkan. makna. dan. implikasi.
dari. suatu. masalah.
Penelitian kuantitatif merupakan. penelitian. yang. digunakan. untuk
menggambarkan, menjelaskan, menemukan. kualaitas atau. keistimewaan. dari.
pengaruh. Sosial. yang. dapat. dijelaskan., diukur. atau. digambarkan. melalui.
pendekatan. kuantittif. , Saryono (2010).
B. Data dan Sumber Data
1. Jenis Data
Data. adalah. keterangan. mengenai. suatu hal. yang. sudah. sering. terjadi.
dan. berupa. himpunan. fakta., angka., grafik. Tabel., gambar., lambing., kata.,
huruf., yang. menyatakan. sesuatu. pemikiran., objek., serta. kondisi. dan.
situasi. (Nuzulla. Agustina.). Data merupakan segala sesuatu yang sudah dicatat
59
(recorded), dan segala sesuatu tersebut merupakan beberapa kejadian atau
fakta-fakta. Semua fakta dapat menjadi data apabila kita mencatatnya (baik
tertulis, merekam, atau bentuk pengabdian lainnya). Oleh karenanya fakta
merupakan bahan baku dalm suatu penelitian ilmiah.Tetapi fakta saja pun tidak
memilki arti apa-apa jika tidak dicatat, dikelola dan dianalisa dengan baik. Jika
data sudah diolah dan diinterpretasikan, maka data ini akan berubah menjadi
informasi.
Adapun beberapa jenis data menurut sumber dan cara pengumpulannya :
a. Data Primer
Pengertian data primer adalah sumber data yang didaptkan langsung dari
sumber aslinya berupa wawancara, jejak pendapat dari individu atau kelompok
(orang) maupun hasil observasi dari suatu objek , kejadian atau hasil pengujian
(benda). Dengan kata lain peneliti membutuhkan pengumpulan data dengan
cara menjawab pertanyaan riset (metode survei) atau penelitian benda (metode
observasi).
Kelebihan data primer adalah data lebih mencerminkan kebenaran
berdasarkan dengan apa yang dilihat dan didengar oleh peneliti sehingga unsur-
unsur kebohongan dari sumber yang fenomenal dapat dihindari.
Kekurangan dari data primer sendiri adalah membutuhkan waktu yang
relatif lama serta biaya yang dikelurkan relatif cukup besar.
60
b. Data Sekunder
Pengertian data sekunder adalah sumber data yang tidak. langsung.
memberikan. data. kepada. pengumpul. data.. Data. sekunder. ini. merupakan.
data. yang, sifatnya. mendukung. keperluan. data. primer. Seperti. buku.-buku.,
literatur. dan. bacaan. yang. berkaitan. dengan. pelaksanaan. pengawasan.
kredit. pada. suatu. bank. (Sugiono.,2008.).
Kelebihan data sekunder adalah waktu dan biaya yang dibutuhkan
tentunya untuk penelitian untuk mengkasifikasi permasalahan dan
mengevaluasi data, relatif lebih sedikit dibandingkan dengan pengumpulan data
primer.
Sedangkan kekurangan dari data sekunder adalah jika sumber data
terjadi kesalahan, kadaluwarsa atau sudah tidak relevan dapat mempengaruhi
hasil peelitian.
Berdasarkan cara pengambilan data, yaitu bukan data dari hasil tinjauan
langsung ,melainkan dari beberapa laporan data dari beberpa instansi maupun
hasil penelitian terdahulu, penelitian ini tentunya menggunakan data sekunder.
2. Sumber Data
Berdasarkan jenis data yang digunakan yaitu data sekunder, sumber data
penelitian yang diperoleh melalui media perantara atau secara tidak langsung
61
yang berupa buku, catatan, bukti yang telah ada atau arsip baik yang
dipublikasikan maupun yang tidak dipublikasikan secara umum.
Dengan begitu, peneliti membutuhkan pengumpulan data dengan cara
berkunjung ke perpustakaan, pusat kajian, pusat arsip, atau membaca banyak
e-book yng berhubungan dengan penelitiannya. Selain itu data yang digunakan
berasal dari beberapa laporan dari website lembaga/instansi pemerintah seperti
Badan Pusat Statistik Jawa Barat, Statistik Keuangan Pemerintah Kabupaten
/Kota Jawa Barat, National Single Window for Invesment (NSWI) dan lain-
lain.
C. Variabel. Penelitian.
Variabel adalah. sebuah. konsep. yang. mempunyai. nilai. yang.
bervariasi.. Dari. nilai. variabel. tersebut. dapat. dibedakan. menjadi. empat.
tingkat skala. yaitu. rasio., ordinal., nominal. dan. internal. (Freddy Rangkuti).
Variabel. merupakan konstur atau. sifat. yang. akan. dipelajari. yang.
memiliki. nilai. yang. bervariasi.. Variabel. juga. sebuah. lambing. atau. nilai.
yang. padanya. kita. letakkan. sembarang. nilai. atau. bilangan.
(Kerlinger,2006). Variabel. penelitian. adalah. sesuatu. yang. berbentuk. apa.
saja. yang. ditetapkan. oleh. seorang. Peneliti. untuk. dipelajari. sehingga.
diperoleh. informasi. mengenai. hal. tersebut., kemudian. ditarik.
kesimpulannya. (Sugiyono,2009).
62
1. Variabel Terikat (Dependent Variable)
Variabel dependen merupakan. variabel. yang. mempengaruhi. atau. yang..
menjadi.. sebab. perubahannya. atau. timbulnya. variabel. dependent
(Sugiyono.,2009), Dalam. penelitian. ini., variabel terikat yang menjadi objek
utama penelitian yaitu dari variabel Indeks Pembangunan Manusia (IPM).
2. Variabel Bebas (Independent Variabe)
Variabel independent merupakan variabel yang mempengaruhi dan yang
menjadi timbulnya variabel dependent (Sugiyono,2011). Dalam penelitian ini,
variabel terikat yang mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
yaitu:
a. Penanaman Modal Asing (PMA)
b. Pertumbuhan Ekonomi
c. Belanja Pemerintah
d. Tingkat Kemisikinan
e. Pendidikan
Di Provinsi Jawa Barat khususnya di 18 Kabupaten dan 9 Kota.
Maka dari itu model yang digunakan dalam penelitian ini secara umum
adalah:
Yit = β0 + βn Xn + it
Dimana:
Yit = Variabel dependen
63
β0 = Konstanta (intersept)
βn = Koefisien regresi
Xn = Variabel independen
it = Error term
D. Metode Analisis Data
1. Metode Analisis Olah Data
Dalam penelitian ini menggunakan data panel atau pool yaitu gabungan
antara data seksi silang (cross section) dan data runtut waktu (time series). Data
panel diperkenalkan oleh Howles tahun 1950 merupakan data seksi silang (terdiri
atas beberapa variabel), dan sekaligus terdiri atas beberapa waktu. Sedangkan data
pool sendiri merupakan bagian dari data panel ,kecuali masing-masing kelompok
dipisahkan berdasarkan objeknya (Winarno,2015).
Data panel secara substansial mampu menurunkan masalah omitted
variable. Model yang mengabaikan tentang variabel yang relevan. Untuk
mengatasi interkorelasi diantara variabel-variabel bebas yang pada akhirnya dapat
mengakibatkan tidak tepatnya penaksiran regresi, sehingga metode panel lebih
tepat digunakan (Widyantoro,2014).
a. Metode Analisis Data Panel
Data. panel. merupakan. gabungan. antara. data. cross. section. dan. data.
time. series.. Untuk mengestimasi parameter model dengan data panel,
terdapat beberapa teknik antara lain:
64
1) Pooled Least Square (PLS)
Metode ini juga dikenal dengan (Common Effect) metode ini
memfokuskan. pada. analisis. regresi. yang. mengkombinasikan. data.
time. series. dengan. data. cross. section.. Metode. ini. diawali. dengan.
deskripsi. mengenai. data. panel.. Selanjutnya. membahas. jenis.-jenis,
model. data. panel,, diikuti. dengan. penentuan, model. terbaik. serta.
asumsi. klasik. yang. berkaitan. dengan. regresi. data. panel.. Dan. terakhir.
cara. regresi. data. panel. yang. didampingi. aplikasi.-aplikasi. untuk.
memudahkan. dalam. meregresi. data. panel. (Muchammad Syafii).
1. Fixed. Effect. Model. (FEM.)
Model. pendeketan ini sama dengan. model intercept. Berbeda.-beda
untuk. setiap. subjek. (cross. section.), tetapi. slope. setiap. subjek. tidak.
berubah. seiring. berjalannya. waktu. (Gujarati,2012). Model. pendekatan
ini. mengasumsikan. bahwa. intercept. adalah. berbeda. setiap. subjek.
sedangkan. slope. tetap. sama. antar. subjek..
2. Random Effect (REM)
Metode ini disebabkan variasi dalam nilai dan arah hubungan antar
subjek diasumsikan random yang dispesifikasikan dalam bentuk residual
(Kuncoro,2012). Model ini mengestimasi data panel yang variabel residual
diduga memiliki hubungan antar waktu dan antar subjek. Menurut
Widarjono (2009) model random effect digunakan untuk mengatasi
kelemahan model fixed effect yang menggunakan dummy. Metode analisis
65
data panel dengan model random effect harus memenuhi syarat yaitu
jumlah cross section harus lebih besar daripada jumlah variabel penelitian
(Gujarati,2012).
3. Uji Asumsi Klasik
Adapun uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini adalah, uji
normalitas, uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas.
a. Uji Normalitas
Salah satu asumsi data panel adalah distribusi probabilitas dari gangguan
uji-t memiliki rata-rata yang diharapkan sama dengan nol, tidak mempunyai
korelasi dan memiliki varian yang konstan. Untuk menguji apakah data
distribusi normal dilakukan dengan uji Jarque-Bera atau JB test. Hipotesis:
H0 : Data terdistribusi normal
H1 : Data tidak terdistribusi normal
Jika nilai JB hitung > Chi Square table, maka hipotesis yang menyatakan
bahwa residual uji-t terdistribusi normal ditolak yang artinya terdapat
distribusi tidak normal,dan begitu pula sebaliknya.
b. Uji Multikolinearitas
Uji ini digunakan apabila dalam. model. regresi. ditemukan. ada. atau.
tidaknya. korelasi. antara. variabel. bebas.. Jika. terjadi. korelasi, maka.
dinamakan. probem multikolinearita . Model. regresi. yang. baik.
seharusnya. tidak. terjadi. korelasi diantara. variabel. independen.. Jika.
66
terbukti. ada. multikoliniaritas, sebaiknya. salah. satu. independen. yang.
ada. dikeluarkan. dari. model., lalu. pembuatan. model. regresi. diulang.
kembali. (Singgih. Santoso., 2010.). Untuk. mendeteksi. ada. tidaknya.
multikolinearitas dapat. dilihat. dari. besarnya. Variance. Inflation. Factor.
(VIF) dan Tolerance . Hubungan yang menyatakan bahwa linear sempurna
atau pasti. diantara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan dari
model regresi. Ada atau tidaknya multikolinearitas.
c. Uji Heteroskedastisitas
Salah satu asumsi yang penting dalam regresi linier berganda yang
harus dipenuhi agar model bersifat best linear unbiased estimator (BLUE)
adalah semua residual atau error mempunyai varian yang sama
(homoskedastisitas). Adapun yang disebut dengan heteroskedastisitas adalah
sebaliknya, yaitu semua residual atau error mempunyai varian yang tidak
konstan atau berubah-ubah. Pada umumnya heteroskedastisitas terjadi pada
data cross section menurut Gujarati (2003), jika pada model terjadi masalah
heteroskedastisitas maka model akan menjadi tidak efisien meskipun tidak
bias dan konsten. Dan jika regresi tetap dilakukan, hasil regresi yang
diperoleh menjadi ‘’misleading’’.
Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya
heteroskedastisitas dalam sebuah model yaitu: metode grafik, uji park, uji
glejser, uji korelasi pearman, uji goldfield-quandt, uji bruesch-pagan-
godffrey dan uji white.
67
d. Uji Autokorelasi
Permasalahan autokorelasi dal model merupakan masalah linear yang
menunjukan adanya korelasi antar anggota observasi yang diurutkan
menurut waktu. Untuk melihat adanya masalah autokorelasi dalam model
regresi, penelitian ini menggunakan uji Breusch- Godfrey disebut juga
dengan uji Langrange- Multiplier (LM- test).
Pengujian ini dilakukan nilai Probabilitas Statistik-Square(2).
Uji Breusch- Godfrey mengikuti hipotesis sebagai berikut :
H0 : Terdapat autokorelasi
H1 : Tidak terdapat autokorelasi.
4. Uji Hipotesis
a. Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linear berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh
budaya organisasi terhadap kinerja karyawan. Model persamaan regresi
linear berganda yang digunakan adalah sebagai berikut (Sugiyono,2011):
IPMit = β0 + β1PMAit + β2GROWTHit + β3G_Mit + β3POV_RBit +
β4RLSit + eit
Keterangan:
IPMit = Indeks Pembangunan Manusia di provinsi i pada periode t
PMAit = Penanaman Modal Asing di provinsi i pada periode t
GROWTHit = Pertumbuhan Ekonomi di provinsi i pada periode t
G_Mit = Belanja Pemerintah di provinsi i pada periode t
68
POV_RBit = Tingkat Kemiskinan di provinsi i pada periode t
RLSit = Rata Lama Sekolah di provinsi i pada periode t
β0 = Intercept/Konstanta
β1,….βn = Koefisien Regresi
eit = error term
b. Koefisien Determinasi (R)
Koefisien regresi digunakan untuk mengukur seberapa jauh
kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel terikat. Nilai
koefisien determinasi adalah antara nol dan satu (Ghozali, 2012). Jika
dalam uji empiris didapat nilai R squared negatif, maka nilai Adjusted R
squared dianggap bernilai nol. Secara sistem matematis R squared = 1
maka, Adjudsted R squared = R squared = 1 , sedangkan jika nilai R
squared= 0, maka Adjusted= (1 – k)/ (n – k). Jika k > 1, maka adjusted R
squared akan bernilai positif (Gujarati dalam Ghozali, 2012).
c. Uji t (Uji Parsial)
Uji t digunakan untuk menguji signifikansi hubungan antara variabel X
variabel Y secara parsial atau dapat dikatakan uji t pada dasarnya
menunjukan seberapa jauh variabel independent secara individual dalam
menerangkan variasi-variasi dependen (Ghozaali, 2012).
d. Uji F
Uji F pada dasarnya menunjukan apakah semua variabel bebas yang
dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh bersama-sama terhadap
69
variabel terikat, (Ghozali, 2012). Untuk menguji hipotesis ini digunakan
statistik F dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut :
1. Dengan membandingkan nilai F table dengan F hitung, Apabila F table
> F hitung, maka H0 diterima apabila dan Ha ditolak , Apabila F table <
F hitung, maka H0 ditolak dan Ha diterima.
2. Dengan menggunakan angka probabilitas signifikansi apabila
probabilitas signifikansi > 0.05 maka H0 diterima dan Ha ditolak
signifikansi < 0.05, maka H0 ditolak Ha diterima (Ghozali,2012).
70
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum Objek Penelitian
1. Gambaran Umum Provinsi Jawa Barat
Gambar 4.1 Peta Provinsi Jawa Barat
Sumber : Wikipedia Ensiklopedia Bebas
Provinsi Jawa Barat merupakan dataran yang dibedakan atas wilayah
pegunungan curam di selatan dengan ketinggian lebih dari 1.500 m dpl, wilayah
lereng bumi yang landai di tengah dengan ketinggian 100 -1.500 m dpl, wilayah
dataran luas di utara dengan ketinggian 0-10 m dpl, dan wilayah aliran sungai,
Jawa Barat terletak pada posisi antara 5.°.50. – 7.°50. LS. dan. 104.°48. –
104.°48. BT,. Luas, wilayah. Jawa. Barat. adalah berupa daratan seluas 35.377,76
km.
71
Provinsi Jawa Barat terdiri dari Jawa Barat 18 wilayah kabupaten dan 9 kota
yaitu Bogor, Sukabumi, Cianjur, Bandung, Garut, Tasikmalaya, Ciamis,
Kuningan , Cirebon, Majalengka, Sumedang, Indramayu, Subang, Purwakarta,
Karawang, Bekasi, Bandung Barat, Pangandaran, Kota Bogor, Kota Sukabumi,
Kota Bandung, Kota Cirebon, Kota Bekasi, Kota Depok, Kota Cimahi, Kota
Tasikmalaya, serta Kota Banjar . Berdasarkan Peraturan Mentri Dalam Negeri
No.56 Tahun 2015. Wilayah Jawa Barat bagian utara berbatasan dengan
Samudera Hindia, bagian barat berbatasan dengan Provinsi Banten dan Provinsi
DKI Jakarta, dan bagian timur berbatasan dengan Jawa Tengah.
Tabel 4.1 Daftar Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Barat
No Kabupaten/Kota Pusat Pemerintahan
1. Kabupaten Bandung Soreang
2. Kabupaten Bandung Barat Ngamprah
3. Kabupaten Bekasi Cikarang
4. Kabupaten Bogor Cibinong
5. Kabupaten Ciamis Ciamis
6. Kabupaten Cianjur Cianjur
7. Kabupaten Cirebon Sumber
8. Kabupaten Garut Tarogong Kidul
72
9. Kabupaten Indramayu Indramayu
10. Kabupaten Karawang Karawang
11. Kabupaten Kuningan Kuningan
12. Kabupaten Majalengka Majalengka
13. Kabupaten Pangandaran Parigi
4. Kabupaten Purwakarta Purwakarta
15. Kabupaten Subang Subang
16. Kabupaten Sukabumi Pelabuhanratu
17. Kabupaten Sumedang Sumedang
18. Kabupaten Tasikmalaya Singaparna
19. Kota Bandung -
20. Kota Banjar -
21. Kota Bekasi -
22. Kota Bogor -
23. Kota Cimahi -
24. Kota Cirebon -
25. Kota Depok -
73
Sumber: Wikipedia Ensiklopedia Bebas
Jawa. Barat, merupakan. salah, satu. provinsi. termaju. di. Indonesia.. Jika dilihat
dari Indeks Pembangunan Manusia (IPM) ,Jawa Barat merupakan provinsi paling
maju ke-10 di Nusantara . Kini Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Jawa Barat adalah
70.05 (0,700) dan menempati posisi status tinggi. Daerah subprovinsi termaju ialah
Kota Bandung dengan IPM sebesar 80.13 (0,801) yang berstatus sangat tinggi ,
sedangkan yang paling tertinggal ialah Kabupaten Cianjur dengan IPM sebesar 62,92
(0,629) yang berstatus sedang.
B. Pemodelan dan Pengolahan Data
1. Hasil Uji Spesifikasi Model Panel Data
Analisis data panel merupakan gabungan antara data time series dan cross section.
Dalam menganalisis data panel dapat menggunakan tiga model yakni, common effect,
fixed effect, dan random effect, kemudian untuk pemilihan model yang terbaik diuji
melalui uji Chow dan uji Hausman. Variabel yang digunakan dalam regresi penelitian
ini adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM) sebagai variabel yang dipengaruhi.
Variabel yang mempengaruhi ada lima yaitu PMA, Pertumbuhan Ekonomi, Belanja
Pemerintah, Tingkat Kemiskinan, dan Pendidikan. Untuk memilih model terbaik apa
yang harus digunakan maka dilakukan dua uji model terlebih dahulu sebagai berikut:
26. Kota Sukabumi -
27. Kota Tasikmalaya -
74
a. Uji Chow
Uji Chow yakni pengujian untuk menentukan model Common Effect (PLS) atau
Fixed Effect yang paling tepat digunakan dalam mengestimasi data panel. Jika hasil uji
Chow menyatakan 𝐻0 diterima, maka teknik regresi data panel menggunakan model
common effect dan pengujian berhenti sampai di sini. Apabila hasil uji Chow
menyatakan 𝐻0 ditolak, maka langkah selanjutnya adalah melakukan uji Hausman
untuk menentukan model fixed atau model random yang akan digunakan.Untuk
mengetahui hasilnya maka dibuat terlebih dahulu hipotesisnya, hipotesisnya adalah
sebagai berikut:
𝐻0: Pooled Least Square Model
𝐻1: Fixed Effect Model
Di bawah ini merupakan tampilan hasil uji Chow dengan menggunakan Redundant
Fixed Effects - Likelihood Ratio adalah sebagai berikut:
Tabel 4.2
Uji Chow (Redundant Fixed Effect Test)
Sumber. : Data diolah
Effect Test Statistic d.f Prob
Cross-Section F 94.047947 (26,76.) 0.0000,
Cross-Section .Chi
Square. 378.191744 26 0.0000.
75
Jika dilihat dari hasil uji chow, nilai probabilitasnya adalah sebesar 0,00000
yang artinya lebih kecil dari nilai tingkat signifikansi α = 5% (0,0000 < 0,05). Maka
dapat disimpulkan melalui uji chow bahwa H0 ditolak, jadi model panel yang dapat
digunakan dalam penelitian ini adalah Fixed Effect Model.
b. Uji Hausman
Setelah melakukan uji Chow dan didapatkan hasil bahwa model yang tepat
untuk penelitian ini adalah Fixed Effect Model, maka hal selanjutnya yang harus
dilakukan adalah uji Hausman untuk mengetahui mana di antara Fixed Effect
Model dan Random Effect Model yang lebih tepat. Untuk mengetahui hasilnya
maka dibuat terlebih dahulu hipotesisnya, hipotesisnya adalah sebagai berikut:
𝐻0: Random Effect Model
𝐻1: Fixed Effect Model
Di bawah ini merupakan tampilan hasil uji Hausman dengan menggunakan tes
Correlated Random Effects - Hausman test adalah sebagai berikut:
76
Tabel 4.3
Uji Hausman (Correlated Random Effects – Hausman Test)
Sumber : Data diolah
Jika dilihat dari hasil uji Hausman, nilai probabilitasnya adalah sebesar 0,0021
yang artinya lebih kecil dari nilai tingkat signifikansi α = 5% (0,0000< 0,05). Maka
dapat disimpulkan melalui uji Hausman bahwa 𝐻0 ditolak, maka model panel yang
dapat digunakan dalam penelitian ini adalah Fixed Effect Model.
c. Fixed Effects Model
Setelah dilakukan uji Chow dan uji Hausman maka dapat disimpulkan model
terbaik yang dapat digunakan dalam penelitian ini adalah Fixed Effect Model.
Persamaan yang didapatkan dari hasil penelitian ini adalah sebagai berikut:
IPM = -0.018277 + 0.096933 + 0.000128 + - 0.017624 + 2.582502 + εit
Test Summary
Chi-Sq
Statistik
Chi-Sq
d.f Prob
Cross-Section Random 18.802423 5 0.0021
77
Tabel 4.4
Tabel Estimasi Hasil Regresi Data Panel
Sumber :Data diolah
*Signifikan pada α = 5% atau 0,05
1) Uji Signifikan Parsial (Uji t-statistik)
Uji t dilakukan untuk menguji apakah variabel independen PMA,
Pertumbuhan Ekonomi ,Belanja Pemerintah , Tingkat Kemiskinan, dan.
Pendidikan. berpengaruh. secara. parsial. terhadap. variabel dependennya
indeks pembangunan Manusia (IPM). Tingkat kepercayaan yang digunakan
dalam uji t adalah 95% atau taraf signifikan 5% (α = 0,05) dan 90% atau taraf
signifikan 10% (α = 0,1).
Variabel Coeffisien Prob
GROWTH 0.096933 0.0247
GE 0.000128 0.0059
PMA -0.018277 0.6280
POV -0.017624 0.0000
RLS 2.582502 0.0000.
F.-.Statistik. 4482.680
R.-Square 0..999453
Adjusted. R.-Square 0.999230
78
Tabel 4.5
Uji t-statistik
Sumber ; Data diolah
*Signifikan pada α = 5% atau 0,05
Berdasarkan hipotesis di atas, maka pembuktian dari penelitian ini didapatkan
hasilnya sebagai berikut:
a) Nilai probabilitas t-statistik pada variabel GROWTH sebesar 0.0247 dengan
koefisien sebesar 0.096933 < 0,05 (α = 5%) yang artinya H1 diterima dan H0
ditolak.
b) Nilai probabilitas t-statistik pada variabel G_M sebesar 0.0059 dengan koefisien
sebesar 0.000128 < 0,05 (α = 5%) yang artinya H1 diterima dan H0 ditolak.
c) Nilai probabilitas t-statistik pada variabel PMA sebesar 0.6280 dengan koefisien
sebesar -0,018277 > 0,05 (α = 5%) yang artinya H1 ditolak dan H0 diterima.
Variable Coefficient Prob.
C 51.03684 0.0000
GROWTH 0.096933 0.0247
GE 0.000128 0.0059
PMA -0.018277 0.6280
POV -0.017624 0.0000
RLS 2.582502 0.0000
79
d) Nilai probabilitas t-statistik pada variabel POVERTY sebesar 0.0000 dengan
koefisien sebesar -0.017624 .< 0,05 (α = 5%) yang artinya H1 diterima dan H0
ditolak.
e) Nilai probabilitas t-statistik pada variabel RLS sebesar 0.0000 dengan koefisien
sebesar 2.582502 < 0,05 (α = 5%) yang artinya H1 diterima dan H0 ditolak.
Dapat disimpulkan bahwa. variabel. independen. yaitu. Pertumbuhan.
Ekonomi., Belanja Pemerintah., Kemiskinan dan Pendidikan. (RLS), masing-
masing memiliki. pengaruh. yang. signifikan. terhadap. Indeks. Pembangunan.
Manusia. (IPM.) yang dibuktikan dengan uji t-statistik dan dilihat dari nilai
probabilitasnya. Sedangkan, untuk variabel independen PMA memiliki pengaruh
negatif signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM).
2) Uji Signifikansi Simultan (Uji F-Statistik)
Tabel 4.6
Uji F-statistik
Sumber : Data diolah
Uji F dilakukan untuk menguji apakah variabel independen dalam penelitian
ini memiliki pengaruh yang signifikan secara bersama-sama terhadap variabel
dependennya. Uji F dilakukan dengan cara melihat nilai probabilitas dari F-statistik
Variabel Coefficient Prob
F-Statistik 4482.680 0.0000
80
apakah lebih kecil dari α = 5% atau 0,05. Jika nilai probabilitas F-statistik > 0,05 maka
dapat diartikan bahwa semua variabel independen dalam penelitian ini secara bersama-
sama tidak memiliki pengaruh terhadap variabel dependennya. Namun sebaliknya jika
nilai probabilitas F-statistik < 0,05 maka dapat diartikan bahwa semua variabel
independen dalam penelitian ini secara bersama-sama memiliki pengaruh terhadap
variabel dependennya.
Berdasarkan tabel 4.6 di atas, hasil regresi menggunakan Fixed Effect Model
diperoleh nilai F-statistik sebesar 44,82 dengan probabilitas sebesar 0,0000 pada
tingkat signifikan α = 5%, k =5, n = 108, sehingga diperoleh F tabel dengan nilai df
yaitu (103). Jika dilihat bahwa nilai F-statistik > F-tabel (44,82 > 103), kemudian nilai
probabilitas F-statistik < tingkat signifikansi α = 5% (0,0000 < 0,005), maka H0
ditolak. Hal ini berarti bahwa variabel independen secara bersama-sama berpengaruh
signifikan pada tingkat α = 5% terhadap variabel dependen.
1) Uji Koefisien Determinasi (𝑅2)
Tabel 4.7
Uji Koefisien Determinansi
Sumber : Data diolah
R-Squared 0.999453
Adjusted R-Square 0.999230
81
Koefisien determinansi dilakukan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan
model dalam penelitian ini menjelasan variasi variabel dependennya. Berdasarkan
hasil pengolahan data yang ditampilkan pada tabel 4.8 didapatkan hasil bahwa nilai
koefisien determinansi adalah sebesar 0.999453. Hal ini berarti bahwa 99% dari
variasi Indeks Pembangunan Mansuia Kabupaten. Kota. di. Provinsi. Jawa. Barat.
tahun. 2015.-2018 mampu dijelaskan oleh variabel PMA, Pertumbuhan Ekonomi,
Belanja Pemerintah, Tingkat Kemiskinan dan Pendidikan, sedangkan 1% persen
dijelaskan oleh variabel lain di luar model penelitian ini.
Tabel 4.8
Tabel Interpretasi Fixed Effect Model
Variable Coefficient
Ind.Effect
Prob.
C 51.03684 0.0000
GE 0.000128 0.0059
PMA -0.018277 0.6280
POV -0.017624 0.0000
GROWTH 0.096933 0.0247
RLS 2.582502 0.0000
Fixed Effect (Cross)
_BANDUNG—C 1.996528 53.33368
82
Variable Coefficient
Ind.Effect
Prob.
_BDGKOTA—C 3.040894 54.77734
_BANJARKOTA—C -2.566719 48.47121
_BDGBARAT—C -1.920086 49.116754
_BEKASI—C 0.938801 51.975641
_BEKASIKOTA—C 2.929671 53.966511
_BOGOR—C 5.169931 56.26771
_BOGORKOTA—C -2.107157 48.929683
_CIAMIS—C -0.637835 50.3995
_CIANJUR—C -1.162154 9.874686
_CIMAHIKOTA—C -2.189245 48.847595
_CIREBON—C 3.663171 54.700011
_CIREBONKOTA—C -2.673493 48.363347
_DEPOKKOTA—C 1.032529 52.69369
_GARUT—C -0.633326 50.43514
_INDRAMAYU—C 3.370128 54.46968
_KARAWANG—C 2.694048 53.73888
_SUKABUMI—C -0.17312 50.86372
83
Variable Coefficient
Ind.Effect
Prob.
_SUKABUMIKOTA—
C
-2.561288
48.475552
_SUMEDANG—C 0.124592 51.161432
_TASIKKOTA—C -1.731428 49.35412
_TASIKMALAYA—C -2.315303 48.721537
Sumber: Data diolah
*Signifikan pada α = 5% atau 0,05
a. Apabila GE, PMA, POV, GROWTH, RLS di Kab. Bandung bernilai 0
atau konstan, maka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di
Kab.Bandung adalah 53.33368.
b. Apabila GE, PMA, POV, GROWTH, RLS di Kota Bandung bernilai 0
atau konstan, maka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kota
Bandung adalah 54.77734 .
c. Apabila GE, PMA, POV, GROWTH, RLS di Kota Banjar bernilai 0 atau
konstan, maka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kota Banjar
adalah 48.47121.
d. Apabila GE, PMA, POV, GROWTH, RLS di Bandung Barat bernilai 0
atau konstan, maka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Bandung
Barat adalah 49.116754 persen .
84
e. Apabila GE, PMA, POV, GROWTH, RLS di Kab. Bekasi bernilai 0 atau
konstan, maka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kab. Bekasi
adalah 51.975641 .
f. Apabila GE, PMA, POV, GROWTH, RLS di Kota Bekasi bernilai 0 atau
konstan, maka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kota Bekasi
adalah 53.966511 .
g. Apabila GE, PMA, POV, GROWTH, RLS Kab. Bogor bernilai 0 atau
konstan, maka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kab. Bogor
adalah 56.26771 .
h. Apabila GE, PMA, POV, GROWTH, RLS di Kota Bogor bernilai 0 atau
konstan, maka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kota Bogor
adalah 48.929683 .
i. Apabila GE, PMA, POV, GROWTH, RLS di Kab. Ciamis bernilai 0 atau
konstan, maka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kab. Ciamis
adalah 50.3995 .
j. Apabila GE, PMA, POV, GROWTH, RLS di Kab. Cianjur bernilai 0
atau konstan, maka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kab. Cianjur
adalah 49.874686 .
85
k. Apabila GE, PMA, POV, GROWTH, RLS di Kota Cimahi bernilai 0
atau konstan, maka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kota Cimahi
adalah 48.847595 .
l. Apabila GE, PMA, POV, GROWTH, RLS di Kab. Cirebon bernilai 0
atau konstan, maka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kab.
Cirebon adalah 54.700011 .
m. Apabila GE, PMA, POV, GROWTH, RLS di Kota Cirebon bernilai 0
atau konstan, maka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kota
Cirebon adalah 48.363347 .
n. Apabila GE, PMA, POV, GROWTH, RLS di Kota Depok bernilai 0 atau
konstan, maka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kota Depok
adalah 52.69369.
o. Apabila GE, PMA, POV, GROWTH, RLS di Kab. Garut bernilai 0 atau
konstan, maka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kab. Garut
adalah 50.43514.
p. Apabila GE, PMA, POV, GROWTH, RLS di Kab. Indramayu bernilai 0
atau konstan, maka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kab.
Indramayu adalah 54.46968 .
86
q. Apabila GE, PMA, POV, GROWTH, RLS di Kab. Karawang brnilai 0
atau konstan, Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kab. Karawang
adalah 53.73888.
r. Apabila GE, PMA, POV, GROWTH, RLS di Kab. Sukabumi bernilai 0
atau konstan, maka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kab.
Sukabumi adalah 50.86372 .
s. Apabila GE, PMA, POV, GROWTH, RLS di Kota Sukabumi bernilai 0
atau konstan, maka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kota
Sukabumi adalah 48.475552.
t. Apabila GE, PMA, POV, GROWTH, RLS di Kab. Sumedang bernilai 0
atau konstan, maka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kab.
Sumedang adalah 51.161431 .
u. Apabila GE, PMA, POV, GROWTH, RLS di Kota Tasikmalaya bernilai
0 atau konstan, maka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kota
Tasikmalaya adalah 49.35412 .
v. Apabila GE, PMA, POV, GROWTH, RLS di Kab. Tasikmalaya bernilai
0 atau konstan, maka Kabupaten Tasikmalaya akan mendapat pengaruh
individu terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) sebesar
48.721537.
87
1. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji normalitas merupakan uji yang dilakukan untuk mengetahui
apakah data pada penelitian ini berdistribusi normal atau tidak, karena
model regresi yang baikadalah yang memiliki data yang berdistribusi
normal. Terdapat dua cara untukmelakukan uji normalitas yaitu dengan
analisis grafik dan uji statistik, namun dalampenelitian ini penulis
menggunakan analisis grafik dengan membandingkan nilai probabilitas
Jarque-Bera.
Grafik 4.1
Uji Normalitas
0
2
4
6
8
10
12
-0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
Series: Standardized Residuals
Sample 2015 2018
Observations 108
Mean 0.000000
Median -0.028970
Maximum 0.827001
Minimum -0.804777
Std. Dev. 0.285812
Skewness 0.331155
Kurtosis 3.495434
Jarque-Bera 3.078493
Probability 0.214543
Sumber : Data diolah
Berdasarkan grafik di atas dapat dilihat hasil uji normalitas
menunjukan bahwa nilai probabilitas Jarque-Bera yaitu sebesar
3.078493. Nilai tersebut lebih tinggi dari α = 5% atau 0,05 (0,655> 0,05)
88
yang berarti data dalam penelitian ini berdistribusi normal, maka model
regresi dapat digunakan untuk pengujian berikutnya.
b. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi merupakan uji korelasi pada tempat yang
berdekatan datanya yaitu cross section. Uji autokorelasi menjelaskan
korelasi yang terjadi antara time series, apakah terdapat hubungan yang
membentuk suatu pola tertentu antara data penelitian tahun ini dengan
tahun sebelumnya. Uji Autokorelasi pada uji regresi data panel dapat
dilakukan dengan melakukan uji Breusch-Godfrey atau dapat disebut
uji Lagrange- Multiplier (LM-test). Jika probabilitas < α (0.05) maka
tidak tolak H0, begitupun sebaliknya jika probabilitas > α (0.05) maka
tolak H0. Pada regresi yang telah dilakukan menggunakan model
regresi Fixed Effect Model. Didapatkan hasil sebagai berikut.
Tabel 4.9
Hasil Uji Autokorelasi
Sumber: Data diolah
Berdasarkan tabel di atas, hasil Prob Chi-Square(2) adalah sebesar
0.5962 yang kemudian akan dibandingkan dengan dL dan dU yang
dapat dilihat pada tabel Durbin-Watson. Penelitian ini menggunakan 5
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.483175 Prob. F(2,99) 0.6183
Obs*R-squared 1.034342 Prob. Chi-Square(2) 0.5962
89
variabel maka nilai (k) = 5 dan menggunakan 108 observasi penelitian
maka (T) = 27. Nilainya untuk (k) = 5 dan (T) = 27 .
Setelah dilakukan pengujian autokorelasi maka didapatkan hasil
yang memenuhi persayaratan uji tersebut dan dapat dinyatakan bahwa
model yang digunakan dalam penelitian ini terbebas dari adanya
autokorelasi.
c. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas merupakan uji yang dilakukan untuk melihat
apakah terjadi korelasi antara variabel independen satu sama lainnya
dalam penelitian ini. Jika nilai tolerance > 0,8, maka dapat dikatakan
tidak terjadi multikolinearitas antar variabel independen dalam
penelitian ini.
Tabel 4.10
Hasil Uji Multikolinearitas
Variabel PMA GROWTH GE POVERTY RLS
PMA 1.000000 -0.042579 -0.013933 0.038316 -0.104506
GROWTH -0.042579 1.000000 -0.043672 -0.151394 0.498992
GE -0.013933 -0.043672 1.000000 -0.059621 0.053807
POV 0.038316 -0.151394 -0.059621 1.000000 -0.510509
RLS -0.104506 0.498992 0.053807 -0.510509 1.000000
Sumber: Data diolah
90
Hasil uji multikolinearitas pada tabel di atas menunjukan bahwa nilai
koefisien masing-masing variabel dependen dalam penelitian ini berada di
bawah 0,8 yang artinya bahwa model yang digunakan dalam penelitian ini
bebas multikolinearitas.
d. Uji Heterokedastisitas
Uji heteroskedastisitas merupakan uji yang dilakukan untuk menilai
apakah terdapat ketidaksamaan varian dari residual untuk semua
pengamatan pada model regresi linear. Uji heteroskedastisitas merupakan
salah satu uji asumsi klasik yang harus dilakukan pada model regresi linear.
Untuk membuktikan penelitian ini bebas dari heteroskedastisitas, maka
dapat dilakukan uji White dan membandingkan nilai probaibilitasnya apakah
lebih besar dari α = 5%.
Tabel 4.11
Hasil Uji Heteroskedastisitas (Uji White)
Sumber: Data diolah
Setelah melakukan uji white maka didapatkan hasil seperti tabel di atas
yang dapat dijelaskan bahwa variabel-variabel independen dalam penelitian
ini memiliki nilai probabilitas di atas 0,8195 α = 5% atau secara signifikan
Heteroskedasticity Test: White F-statistic 0.425981 Prob. F(5,102) 0.8296
Obs*R-squared 2.209067 Prob. Chi-Square(5) 0.8195
Scaled explained SS 0.940706 Prob. Chi-Square(5) 0.9672
91
tidak mempengaruhi residual absolute (resabs). Maka data dalam penelitian
ini tidak terindikasi adanya heteroskedastisitas.
C. Analisis Ekonomi
a. Penanaman. Modal. Asing. (PMA.)
Koefisien penanaman. modal. asing. yang menunjukan nilai 0.6280
(negatif) yang artinya bahwa setiap penanaman modal asing akan mengurangi
pembangunan manusia di Provinsi Jawa Barat, PMA merupakan bentuk dari
asing kemudian investasi dalam bentuk bisnis seperti biasa, aliran dana PMA
pun untuk kepentingan bisnis , tidak untuk mensejahterakan pembangunan
manusia jadi tidak serta merta menaikan IPM , tetapi seiring berjalannya
waktu penanaman. modal. asing. khususnya Kabupaten. Kota. di. Provinsi.
Jawa. Barat. diharapkan akan meningkat pesat sehingga akan berpengaruh
baik terhadap pembangunan manusia. Untuk penyediaan lapangan pekerjaan
berusaha dibutuhkan anggaran baik yang berasal dari dalam negeri maupun
diluar negeri. Dengan bertambahnya jumlah investasi ini belum berarti
meningkatkan IPM karena investasi berbentuk bisnis dari asing, maka
investasi tidak serta merta meningkatkan IPM .
b. Pertumbuhan Ekonomi (growth)
Dengan menggunakan perhitungan Fixed Effect Model (FEM). Koefisien
pertumbuhan ekonomi meunjukan nilai sebesar 0.0247 yang artinya
pertumbuhan ekonomi berpengaruh positif terhadap indeks pembangunan
92
manusia (IPM) Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat. Mengingat salah satu
faktor Indeks Pembangunan Manusia (IPM) salah satunya di bidang ekonomi.
semakin. suatu pertumbuhan. ekonomi. mengalami peningkatan, maka. akan
semakin. baik. pembangunan. manusianya atau sumber daya manusia tersebut.
c. Belanja Pemerintah ( Pengeluaran Pemerintah)
Koefisien pengeluaran pemerintah yang menunjukan nilai sebesar 0.0059
yang artinya belanja pemerintah dalam pengeluaran pemerintah berpengaruh
positif terhadap indeks pembangunan manusia (IPM). Apabila semakin banyak
penegeluaran pemerintah yang dikeluarkan untuk dana pengeluaran yang
menyangut pemerintahan maka akan semakin baik suatu pembangunan
manusianya. Tentunya dukungan pemerintah ikut andil dalam pengeluaran
pemerintah Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat dari tahun ke tahun semakin
meningkat. Peningkatan pengeluaran pemerintah ini sebanding dengan
pembangunan yang dirasakan oleh masyarakat Jawa Barat. Ini berarti bahwa
dengan meningkatnya pengeluaran maka akan menyebabkan berkembang
meningkatnya pemabangunan manusia.
d. Kemiskinan (poverty)
Nilai koefisien dari jumlah kemiskinan menunjukan nilai 0.0000 positif
yang artinya jumlah kemiskinan berpengaruh positif terhadap indeks
pembangunan manusia (IPM) ini disebabkan karena kemiskinan menjadi salah
satu masalah yang tidak ada habisnya khususnya di negara berkembang seperti
Indonesia , tentunya juga karena dilihat melalui penduduk yang secara ekonomi
93
tidak mampu memenuhi kebutuhan makanannya dan kebutuhan lainnya. Ini
bearti bahwa semakin meningkat tingkat kemiskinan maka akan semakin buruk
indeks pembangunan manusia. Angka kemiskinan yang tinggi terbukti
memberikan dampak terhadap melambatnya indeks pembangunan manusia.
Hal ini. pengangguran. dapat. menyebabkan. masyarakat. tidak. dapat.
memaksimalkan. tingkat. kemakmuran. yang. dicapainya..
e. Pendidikan (Rata-rata Lama Sekolah)
Besarnya koefisien RLS (rata-rata lama sekolah) bernilai positif yaitu
sebesar 0.0000. Artinya, setiap semakin meningkatnya rata.-rata. lama. sekolah.
setiap individu maka. akan. semakin. baik pula. pembangunan manusia itu
sendiri ,mengingat salah satu faktor dari indeks pembangunan manusia yaitu
pendidikan. Pendidikan diposisikan sebagai sarana untuk peningkatan
kesejahteraan melalui pemanfaatan pembangunan manusia yang ada dan
mencerminkan tingkat kepandaian atau pencapaian pendidikan formal , karena
semakin tingginya tamatan pendidikan seseorang maka semakin tinggi pula
kemampuan kerja atau produktivitas seseorang dalam bekerja. Peningkatan
sumber daya manusia melalui tamatan pendidikan diharapkan dapat
mengurangi jumlah pengangguran, dengan asumsi tersedianya lapangan
pekerjaan formal.
94
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Berdasarkan pada data yang telah ditampilkan dari beberapa sumber seperti
website lembaga/instansi pemerintah, Badan Pusat Statistik (BPS), Statistik.
Keuangan. Pemerintah. Daerah. dan. Kabupaten. Kota. Jawa. Barat., National
Single Window for Invesment (NSWI) dan lain-lain, pada periode 2015-2018
serta diolah dengan menggunakan metode regresi linear berganda, maka dapat
disimpulkan bahwa sebagai berikut :
1. Penanaman Modal Asing berpengaruh negatif terhadap Indeks
Pembangunan Manusia (IPM). PMA merupakan bentuk investasi dari asing
dan berbentuk bisnis, aliran dana pun untuk kepentingan bisnis semata
bukan untuk mensejahterakan pemabangunan manusianya yang ada di.
Kabupaten. Kota. Provinsi. Jawa. Barat. tahun. 2015.-2018.
2. Pertumbuhan Ekonomi bepengaruh positif dan signifikan terhadap Indeks
Pembangunan Manusia (IPM). Ekonomi merupakan salah satu faktor dari
Indeks Pembangunan Manusia apabila suatu negara dikatakan ekonominya
baik maka baik pula pembangunan manusianya khususnya Kabupaten Kota
di Provinsi Jawa Barat tahun 2015-2018.
95
3. Belanja Pemerintah berpengaruh positif dan signifikan terhadap Indeks
Pembangunan Manusia (IPM). Ini berati bahwa belanja pemerintah
anggaran yang dikeluarkan terhadap. indeks. pembangunan. manusia.
relatif tinggi sehingga dapat. mempengaruhi. pemabangunan manusia
Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat tahun 2015-2018.
4. Tingkat Kemiskinan (Jumlah. Penduduk. Miskin.) berpengaruh. positif
terhadap. Indeks. Pembangunan. Manusia. (IPM). Kemiskinan menjadi
masalah yang serius khususnya di negara berkembang, ini berarti bahwa
kemiskinan mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) karena
Kemiskinan dapat menjadikan efek yang cukup serius bagi pembangunan
manusia ,masalah kemiskinan merupakan sebuah masalah yang kompleks
yang sebenarnya bermula dari kemampuan daya beli masyarakat yang
tidak mampu untuk mencukupi kebutuhan pokok sehingga kebutuhan yang
lain seperti pendidikan dan kesehatan terabaikan. Hal tersebut menjadikan
gap pembangunan manusia diantara keduanya pun menjadi besar dan
pada akhirnya target capaian IPM yang ditentukan oleh pemerintah
menjadi tidak terealisasikan dengan baik pembangunan manusia tidak
dapat berkembang ketika masyarakatnya masih terbengkalai di. Kabupaten.
Kota. Provinsi. Jawa. Barat. tahun. 2015.-2018.
5. Pendidikan (Rata-rata Lama Sekolah) berpengaruh positif dan signifikan
terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Rata-rata lama sekolah
(RLS) menjadi salah. satu. faktor. yang. berpengaruh. terhadap. IPM karena
96
semakin tinggi jenjang rata lama sekolah yang dijalani oleh masyarakat ,
maka akan semakin baik pula pembangunan manusia suatu negara tersebut
khususnya Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat tahun 2015-2018.
6. Pada Uji F secara simultan menjelaskan bahwa keseluruhan dari variabel
independen dalam penelitian ini yaitu PMA, Pertumbuhan Ekonomi,
Belanja Pemerintah, Tingkat Kemiskinan dan Pendidikan memiliki
pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen yaitu Indeks
Pembangunan Manusia (IPM) Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat. Jika
terjadi perubahan pada variabel PMA, Pertumbuhan Ekonomi, Belanja
Pemerintah, Tingkat Kemiskinan dan Pendidikan, maka secara bersama-
sama akan turut mengubah Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat.
97
B. Saran.
1. Bagi Pemerintah. Kabupaten. Kota. di. Provinsi. Jawa. Barat.
Pemerintah Kabupaten Kota di Provinsi Jawa Barat diharapkan meningkatkan
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di masing-masing Kabupaten Kota di
Proinsi Jawa Barat , dengan merujuk kepada hasil penelitian ini.
2. Untuk Peneliti Selanjutnya
Untuk peneliti selanjutnya pada penelitian sejenis, diharapkan menjadikan hasil
penelitian ini sebagai rujukan agar hasil penelitiannya menjadi lebih baik lagi.
98
DAFTAR PUSTAKA
Ambasari I, Didit P., ‘’ Studi Tentang Penanaman Modal Asing di Indonesia,’’ Jurnal
Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi Universitas Muhammadiyah
Surakarta, (Juni, 2005), Vol 6 No 1.
Astiti, Desak N Y, NI, Putu S H M., ‘’Pengaruh Belanja Rutin dan Belanja Modal
Pada Kinerja Keuangan Pemerintah Daerah,’’ Jurnal Ekonomi Akuntansi
Universitas Udayana Ubud Bali, (2016), ISSN 2302-8559, Vol 14 No 3, hal
1924-1950.
Baeti, N., ‘’Pengaruh Pengangguran, Pertumbuhan Ekonomi, dan Pengeluaran
Pemerintah, Terhadap Pembangunan Manusia Kabupaten/Kota di Provinsi
Jawa Tengah Tahun 2007-2011,’’ Economics Development Analysis Jurnal
Universitas Semarang, (2013).
Bawuno, E E, Josep B K, Jacline I S., ‘’Pengaruh Investasi Pemerintah dan Tenaga
Kerja Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Kota Manado,’’ Jurnal Ilmiah
Universitas Sam Ratulangi Manado, (2015), Vol 15 No 4.
BPS, Berita Resmi Statistik (BRS), Indeks Pmbangunan Manusia (IPM) Jawa Barat
Tahun 2015. Jakarta : BPS (2019).
BPS, Berita Resmi Statistik (BRS), Pendidikan Jawa Barat Tahun 2016.Jakarta: BPS
(2019).
BPS, Badan Resmi Statisti (BRS), Kemiskinan Jawa Barat Tahun 2017. Jakarta: BPS
(2019).
Statistik Keuangan Pemerintah Daerah dan Provinsi Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa
Barat Tahun 2018. (2019).
D, Sayekti S., ‘’Pengaruh Investasi, Tenaga Kerja dan Pngeluaran Pemerintah
Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Jawa Timur,’’ Jurnal Fakultas
Ekonomi dan Bisnis Darul Ulum Jombang, (2009), ISSN 1411-0393.
Giovanni, Ridzky., ‘’Analisis Pengaruh PDRB, Pengangguran, dan Pendidikan
Terhadap Tingkat Kemiskinan di Pulau Jawa Tahun 2009-2016,’’Jurnal
Ekonomi Pembangunan Universitas Negeri Semarang, (Februari, 2018), ISSN
2252- 6965, Vol 7 No 1.
Hamzah, Fahrur, Rosyadi, Metasari K., ‘’Pengaruh Pengeluara Pemerintah Bidang
Pendidikan, Gender Gap dan Pendapatan Per Kapita Terhadap Ketimpangan
Pendapatan Kabupaten/Kota Provinsi Kalimantan Barat,’’ Jurnal Ekonomi
99
Bisnis dan Kewirausahaan Universitas Tanjungpura Kalimantan Barat,
(2017), Vol 6 No 2, hal 77-96.
Hellen, Sri M, Fitriadi., ‘’Pengaruh Investasi dan Tenaga Kerja Serta Pengeluaran
Pemerintah Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Serta Kesempatan Kerja,’’
Jurnal Ekonomi Universitas Mulawarman Smarinda, (2017), ISSN 2528-
1097, Vol 13 No 1, hal 28-38.
Hodijah, Siti., ‘’Analisis Penanaman Modal Asing di Indonesia dan Pengaruhnya
Terhadap Nilai Tukar Rupiah,’’ Jurnal Paradigma Ekonomika Universitas
Jambi, (Oktober, 2015), Vol 10 No 2.
Isa ,D P, Arham M A, Sri Indriyani S.Dai., ‘’Effect of Capital Expenitures,
Development Index and Unemployment on Poverty in Gorontalo Province,’’
Jurnal Ekonomi Universitas Gorontalo, (Januari, 2019), ISSN 2655- 9110,
Vol 1 No 1.
Jonaidi, Arius., ‘’Analisis Pertumbuhan Ekonomi dan Kemiskinan di Indonesia,’’
Jurnal Kajian Ekonomi Kabupaten Agam, (April, 2012), Vol 1 No 1.
Kacaribu, Rosinta D., ‘’Analisis Indeks Pembangunan Mnusia dan Faktor-Faktor yang
Memengaruhi di Provinsi Papua’’ Skripsi Sarjana Institut Pertanian Bogor,
2013.
Korua, F S, Vekie A R, Hanly F D J S, ‘’Pengaruh Investasi Pemerintah Terhadap
Pertumbuhan Ekonomi Melalui Tenaga Kerja Sebagai Intervening Variabel di
Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2003-2013,’’Jurnal Ilmiah Universitas Sam
Ratulangi, (2016), Vol 16 No 1.
M, Sapparudin, Selly Yolanda., ‘’Effect Invesment and The Rate of Inflation to
Economic Growth in Indonesia, Jurnal Ekonomi Universitas Negeri Jakarta ,
(Juni, 2015), ISSN 2355-7737, Vol 14 No 1.
Malepati,V ,Mangala Gowri., ‘’Human Development and Foreign Direct Investment
in Developing Countries: The Influence of FDI Policy and
Corruption,’’Journal Economics Development (2010).
Mirza, Sulistyo D., ‘’Pengaruh Kemiskinan,Pertumbuhan Ekonomi,dan Belanja Modal
Terhadap IPM Jawa Tengah,’’Jurnal Fakultas Ekonomi Universitas Negeri
Semarang, (September, 2011), hal. 102-113.
National Single Window for Invesment (NSWI)
Noviatamara A, Tiffani A, Nurisqi A.,’’ Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan
Tingkat Pengangguran Terbuka di Daerah Istimewa Yogyakarta,’’ Jurnal
Riset Ekonomi Pembangunan Universitas Gajah Mada, (2019), Vol 4 No 1.
100
Novriyansyah, Moh P., ‘’Pengaruh Pengangguran dan Kemiskinan Terhadap
Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Gorontalo,’’ Gorontalo Development
Review, (2018), Vol 1 No 1.
Pelealu, Andreas M., ‘’ Pengaruh Dana Alokasi (DAK) dan Pendapatan Asli Daerah
(PAD) Terhadap Belanja Modal Pemerintah Kota Manado Tahun 2003-
2012,’’ Jurnal Ekonomi Pembangunan Universitas Sam Ratulangi Manado,
(Desember, 2013), Vol 1 No 4.
Prastomo,Inung W.P.,’’Dampak Penanaman Modal Asing Terhadap Penanaman
Modal Dalam Negeri di Indonesia.’’ Skripsi Sarjana, Fakultas Ekonomi dan
Bisnis Universitas Diponegoro, Semarang, 2017.
Purwanto, Erwan A., ‘’Mengkaji Potensi Usaha Kecil dan Menengah (UKM) Untuk
Pembuatan Kebijakan Anti Kemiskinan di Indonesia,’’ Jurnal Ilmu Sosial dan
Ilmu Politik Universitas Gajah Mada Yogyakarta, (Maret, 2007), ISSN 1410-
4946, Vol 10 No 3, hal 295-324.
Raharja, Wini., ‘’ Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Transformasi Struktural
Ekonomi Studi Kasus Konversi Lahan dan Kondisi Ekonomi di Kota Bekasi,
Kabupaten Bekasi, Kabupaten Karawang dan Kabupaten Bandung Tahun
2007-2016,’’Skripsi Sarjana Universitas Syarif Hidayatullah Jakarta, 2018.
Rizky, L R, Grisvia A, Imam M., ‘’ Pengaruh Penanaman Modal Asing, Penanaman
Modal Dalam Negeri dan Belanja Modal Terhadap Pertumbuhan Ekonomi
Provinsi Indonesia,’’ Jurnal Ekonomi Study Pembangunan Universitas Negeri
Malang, (Maret, 2016), ISSN 2303-1174, Vol 8 No 1 .
Rodriguez, Sussana P., ‘’The Dynamic Effect Of Public Expenditure Shocks In The
United State,’’ Journal of Macroeconomics Spain, (2018), hal. 340-360.
Sari, Agatha C P, David K., ‘’Analis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pertumbuhan
Ekonomi ASEAN Member Countries Pada Tahun 2011-2016,’’Jurnal
Ekonomi Universitas Brawijaya Malang, (Februari, 2017), Vol 11 No 1, hal
24-29.
Sari, M, Mohd, N S., ‘’Pengaruh Investasi, Tenaga Kerja dan Pengeluaran Pemerintah
Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia,’’ Jurnal Ekonomi dan
Kebijakan Publik Universitas Syiah Kuala, (November, 2016), ISSN 2442-
7411, Vol 3 No 2.
Sulistiawati, Rini., ‘’Pengaruh Investasi Terhadap Pertmbuhan Ekonomi dan
Penyerapan Tenaga Kerja Serta Kesejahteraan Masyarakat di Provinsi di
Indonesia,’’ Jurnal Ekonomi Bisnis dan Kewirausahaan Universitas
Tanjungpura, (2012), Vol 3 No 1, hal 29-50.
101
Syaharani, Febrina R., ‘’Pengaruh Penanman Modal Dalam Negeri, Penanaman Modal
Asing, dan Utang Luar Negeri Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di
Indonesia,’’ Skripsi Sarjana Universitas Syarif Hidayatullah Jakarta, 2011.
Wahyuni, I, Gusti A P, Made S, Nyoman Y., ‘’Pengaruh Pengeluaran Pemerintah dan
Investasi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi dan Kesenjangan Pendapatan
Kabupaten/Kota di Provinsi Bali,’’Jurnal Ekonomi Universitas Udayana Bali,
(2014), ISSN 2337-3067, Vol 3 No 8, hal 458-477.
Wihda, Bambang M, Dwisetia P., ‘’Analisis Pengaruh Penanaman Modal Dalam
Negeri (PMDN), Penanaman Modal Asing (PMA) , Pengeluaran Pemerintah
dan Tenaga Kerja Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di DIY Tahun 1996-
2012,’’Jurnal Ekonomi Universitas Diponegoro , (2014), ISSN 2337- 3814,
Vol 3 No 1.
World Bank, World Development Report. Washington DC: World Bank.1990.
102
LAMPIRAN I
Hasil Regress Olah Data Eviews
1. UJI Common Effect Model (CEM)
Dependent Variable: IPM
Method: Panel Least Squares
Date: 10/15/19 Time: 17:18
Sample: 2015 2018
Periods included: 4
Cross-sections included: 27
Total panel (balanced) observations: 108 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. GROWTH -0.226168 0.172985 -1.307444 0.1940
G_M -0.000277 0.000586 -0.472421 0.6376
PMA_1M -0.236324 0.191287 -1.235443 0.2195
POV_RB 0.000806 0.001841 0.437561 0.6626
RLS 3.183732 0.145964 21.81181 0.0000
C 45.16144 1.258400 35.88800 0.0000 R-squared 0.888693 Mean dependent var 70.00583
Adjusted R-squared 0.883237 S.D. dependent var 4.934230
S.E. of regression 1.686058 Akaike info criterion 3.936616
Sum squared resid 289.9647 Schwarz criterion 4.085623
Log likelihood -206.5773 Hannan-Quinn criter. 3.997033
F-statistic 162.8769 Durbin-Watson stat 0.108407
Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber: Data diolah
2. UJI Fixed Effect Model (FEM)
Dependent Variable: IPM?
Method: Pooled EGLS (Cross-section weights)
Date: 11/15/19 Time: 19:33
Sample: 1 4
Included observations: 4
Cross-sections included: 27
Total pool (balanced) observations: 108
Linear estimation after one-step weighting matrix Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
103
C 51.03684 1.206377 42.30589 0.0000
PMA_1M? -0.018277 0.037568 -0.486496 0.6280
GROWTH? 0.096933 0.042294 2.291867 0.0247
G_M? 0.000128 4.51E-05 2.832500 0.0059
POV_RB? -0.017624 0.001294 -13.62343 0.0000
RLS? 2.582502 0.125914 20.51003 0.0000
Fixed Effects (Cross)
_BANDUNG—C 1.996528
_BANDUNG_BARAT—C -1.920086
_BEKASI—C 0.938801
_BOGOR—C 5.169931
_CIAMIS—C -0.637835
_CIANJUR—C -1.162154
_CIREBON—C 3.663171
_GARUT—C -0.633326
_INDRAMAYU—C 3.370128
_KARAWANG—C 2.694048
_KOTA_BANDUNG—C 3.040894
_KOTA_BANJAR—C -2.566719
_KOTA_BEKASI—C 2.929671
_KOTA_BOGOR—C -2.107157
_KOTA_CIMAHI—C -2.189245
_KOTA_CIREBON—C -2.673493
_KOTA_DEPOK—C 1.032529
_KOTA_SUKABUMI—C -2.561288 _KOTA_TASIKMALAYA
—C -1.731428
_KUNINGAN—C -0.265654
_MAJALENGKA—C -1.074782
_PANGANDARAN—C -3.809887
_PURWAKARTA—C -0.714922
_SUBANG—C 1.576106
_SUKABUMI—C -0.173120
_SUMEDANG—C 0.124592
_TASIKMALAYA—C -2.315303 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics R-squared 0.999453 Mean dependent var 118.1673
Adjusted R-squared 0.999230 S.D. dependent var 89.10409
S.E. of regression 0.331808 Sum squared resid 8.367315
F-statistic 4482.680 Durbin-Watson stat 1.784528
Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.996609 Mean dependent var 70.00583
Sum squared resid 8.832973 Durbin-Watson stat 1.341839
Sumber: Data diolah
104
3.UJI Random Effect Model (REM)
Sumber: Data diolah
Dependent Variable: IPM
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)
Date: 10/15/19 Time: 17:17
Sample: 2015 2018
Periods included: 4
Cross-sections included: 27
Total panel (balanced) observations: 108
Swamy and Arora estimator of component variances Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. GROWTH 0.137161 0.082541 1.661725 0.0996
G_M 0.000151 0.000142 1.068589 0.2878
PMA_1M -0.025717 0.045040 -0.570982 0.5693
POV_RB -0.011695 0.002245 -5.208209 0.0000
RLS 2.847043 0.188761 15.08277 0.0000
C 47.74822 1.799933 26.52777 0.0000 Effects Specification
S.D. Rho Cross-section random 1.765163 0.9644
Idiosyncratic random 0.339129 0.0356 Weighted Statistics R-squared 0.819207 Mean dependent var 6.694063
Adjusted R-squared 0.810344 S.D. dependent var 0.829738
S.E. of regression 0.361346 Sum squared resid 13.31826
F-statistic 92.43612 Durbin-Watson stat 0.938399
Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.829589 Mean dependent var 70.00583
Sum squared resid 443.9358 Durbin-Watson stat 0.028152
105
4.UJI CHOW
Sumber: Data diolah
5. UJI Random Effect Model (REM)
Dependent Variable: IPM
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)
Date: 10/15/19 Time: 17:17
Sample: 2015 2018
Periods included: 4
Cross-sections included: 27
Total panel (balanced) observations: 108
Swamy and Arora estimator of component variances Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. GROWTH 0.137161 0.082541 1.661725 0.0996
G_M 0.000151 0.000142 1.068589 0.2878
PMA_1M -0.025717 0.045040 -0.570982 0.5693
POV_RB -0.011695 0.002245 -5.208209 0.0000
RLS 2.847043 0.188761 15.08277 0.0000
C 47.74822 1.799933 26.52777 0.0000 Effects Specification
S.D. Rho Cross-section random 1.765163 0.9644
Idiosyncratic random 0.339129 0.0356 Weighted Statistics R-squared 0.819207 Mean dependent var 6.694063
Adjusted R-squared 0.810344 S.D. dependent var 0.829738
S.E. of regression 0.361346 Sum squared resid 13.31826
F-statistic 92.43612 Durbin-Watson stat 0.938399
Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics
Redundant Fixed Effects Tests
Equation: REGRES
Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 94.047947 (26,76) 0.0000
Cross-section Chi-square 378.191744 26 0.0000
106
R-squared 0.829589 Mean dependent var 70.00583
Sum squared resid 443.9358 Durbin-Watson stat 0.028152
Sumber: Data diolah
6.UJI HAUSMAN
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: REGRES Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 18.802423 5 0.0021
Sumber: Data diolah
UJI ASUMSI KLASIK
1. Uji Normalitas
0
2
4
6
8
10
12
-0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8
Series: Standardized Residuals
Sample 2015 2018
Observations 108
Mean 0.000000
Median -0.028970
Maximum 0.827001
Minimum -0.804777
Std. Dev. 0.285812
Skewness 0.331155
Kurtosis 3.495434
Jarque-Bera 3.078493
Probability 0.214543
Sumber: Data Diolah
107
2. Uji Multikolinearitas
sumber: Data diolah
3. Uji Heteroskedastisitas (Uji White)
Sumber: Data diolah
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 0.425981 Prob. F(5,102) 0.8296
Obs*R-squared 2.209067 Prob. Chi-Square(5) 0.8195
Scaled explained SS 0.940706 Prob. Chi-Square(5) 0.9672
108
4. Uji Autokorelasi
Sumber: Data diolah
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.483175 Prob. F(2,99) 0.6183
Obs*R-squared 1.034342 Prob. Chi-Square(2) 0.5962
Top Related