Pengaruh Construction Cost Index , Economic Growth , dan Capital Expenditure Allocation Terhadap Human Development Index di Provinsi Bangka Belitung
Catherine Meidina Program Studi Akuntansi, Fakultas Ekonomi, Universitas Bangka Belitung Balun Ijuk, Merawang, Kabupaten Bangka, Kepulauan Bangka Belitung, Indonesia catherinecatherine3101@gmail.com
Annisa Zhafira Yamsyah Program Studi Akuntansi, Fakultas Ekonomi, Universitas Bangka Belitung Balun Ijuk, Merawang, Kabupaten Bangka, Kepulauan Bangka Belitung, Indonesia annisazhafirayamsyah@gmail.com
Dwi Andini Program Studi Manajemen, Fakultas Ekonomi, Universitas Bangka Belitung Balun Ijuk, Merawang, Kabupaten Bangka, Kepulauan Bangka Belitung, Indonesia andindw37@gmail.com
Wenni Anggita Program Studi Akuntansi, Fakultas Ekonomi, Universitas Bangka Belitung Balun Ijuk, Merawang, Kabupaten Bangka, Kepulauan Bangka Belitung, Indonesia enghietha@gmail.com
Article’s History:
Received 15 Agustus 2023; Received in revised form 27 Agustus 2023; Accepted 10 September 2023; Published 1 Oktober 2023. All rights reserved to the Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET).
Suggested Citation:
Meidina, C., Yamsyah, A. Z., Andini, D., & Anggita, W. (2023). Pengaruh Construction Cost Index, Economic Growth, dan Capital Expenditure Allocation Terhadap Human Development Index di Provinsi Bangka Belitung. JEMSI (Jurnal Ekonomi, Manajemen, Dan Akuntansi), 9 (5). 2055-2065. https://doi.org/10.35870/jemsi.v9i5.1531

## ABSTRAK:
Studi ini memberikan analisis mengenai pengaruh dari Construction Cost Index , Economic Growth , dan Capital Expenditure Allocation terhadap Human Development Index di Provinsi Bangka Belitung. Analisis data dilakukan dengan menggunakan data panel dari 7 kabupaten/kota di Provinsi Bangka Belitung selama periode 2019-2021. Penelitian ini mengadopsi desain studi  kasus dengan metode deskriptif serta pendekatan kuantitatif. Data tersebut kemudian dianalisis menggunakan teknik regresi linear berganda, yang diimplementasikan melalui perangkat lunak EViews 12 dan Microsoft Excel. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Construction Cost Index dan Capital Expenditure Allocation berpengaruh secara negatif dan tidak signifikan  terhadap Human  Development  Index .  Sedangkan  untuk Economic  Growth berpengaruh  secara  positif  namun tidak signifikan terhadap Human Development Index .
Kata Kunci: Construction Cost Index, Economic Growth, Capital Expenditure Allocation, Human Development Index.

## PENDAHULUAN
Salah  satu  provinsi  Indonesia  yang  terletak  di  pulau  Sumatera  adalah  Kepulauan  Bangka  Belitung. Provinsi ini terdiri dari dua pulau besar, Pulau Bangka dan Pulau Belitung, bersama dengan beberapa pulau kecil di  sekitarnya.  Provinsi  ini memiliki  potensi  ekonomi  yang  penting  dalam  sektor  pertambangan,  perikanan,  dan pariwisata. Seiring dengan perkembangan ekonomi dan pembangunan infrastruktur di daerah ini, penting untuk kita  mengetahui  pengaruh  beberapa  faktor  terhadap Human  Development  Index (HDI)  atau  Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Karena Indeks Pembangunan Manusia (HDI) menunjukkan tingkat pembangunan
manusia suatu negara, meningkatkan dan meratanya indeks ini bersama dengan penurunan jumlah penduduk miskin akan mendorong pertumbuhan ekonomi (Melliana dan Zain, 2013).
Construction Cost Index (CCI), suatu indeks yang menunjukkan biaya konstruksi di suatu daerah, adalah salah  satu  komponen  yang  dapat  mempengaruhi  Human  Development  Index.  Menurut  Badan  Pusat  Statistik (2017:3),  konstruksi  adalah suatu  kegiatan yang menghasilkan bangunan atau struktur  yang menyatu  dengan lahan  tempat  kedudukannya,  baik  untuk  tujuan  tinggal  atau  kegiatan  lainnya.  Selain  itu, Economic  Growth (Pertumbuhan  Ekonomi)  juga  menjadi  faktor  penting  dalam  peningkatan Human  Development  Index . Kemampuan  suatu  negara  untuk  menyediakan  barang-barang  ekonomi  yang  terus  meningkat  kepada penduduknya  disebut  pertumbuhan  ekonomi.  Pertumbuhan  kemampuan  ini  didasarkan  pada  kemajuan kelembagaan dan teknologi serta penyesuaian ideologi yang diperlukan. Selain Construction Cost Index (CCI) dan Economic  Growth , Capital  Expenditure  Allocation (Alokasi  belanja  modal)  juga  berperan  dalam meningkatkan Human  Development  Index .  Dengan  alokasi  belanja  modal  yang  tepat  dapat  digunakan  untuk membangun infrastruktur dasar yang dibutuhkan untuk pembangunan manusia, seperti jalan, jembatan, sistem air  dan  fasilitas  kesehatan .  Alokasi  yang  efektif dan  efisien  dapat  meningkatkan akses  pelayanan  publik  dan meningkatkan Human Development Index . Di Bangka Belitung upaya telah dilakukan untuk meningkatkan akses dan kualitas layanan, pembangunan, pendidikan, kesehatan serta meningkatkan pendapatan dan kesejahteraan masyarakat.
Pemerintah  daerah  dan  berbagai  pihak  terlibat    telah  berupaya  membuat  program-program  yang berkaitan dengan hal tersebut guna memastikan pembangunan  yang berkelanjutan dan meningkatkan kualitas hidup masyarakat di Bangka Belitung. Namun pandemi COVID-19 telah menjadi tantangan yanga signifikan bagi upaya  peningkatan  Human  Development  Index  di  Bangka  Belitung.  Pandemi  COVID-19  ini  memiliki  dampak signifikan  terhadap  aktivitas  ekonomi,  penurunan  permintaan,  dan  gangguan  rantai  pasokan.  Ketiga  dampak tersebut  menyebabkan  penurunan  pada  pertumbuhan  ekonomi.  Selain  itu,  pertumbuhan  ekonomi  juga dipertimbangkan sebagai faktor yang dapat berdampak pada pembangunan manusia.
Selanjutnya,  berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Marlissa,  Elsyan  Rienette,  Mandowen,  Janet Ester  Lidya,  dan  Patty,  Richard  (2020),  ditemukan  bahwa  variabel  penanaman  modal  asing  memengaruhi pertumbuhan  ekonomi  di  lima  wilayah  adat  Provinsi  Papua,  variabel  tenaga  kerja  memengaruhi  pertumbuhan ekonomi, dan yang terakhir yaitu variabel indeks kemahalan konstruksi juga berpengaruh. Maka dari itu, seluruh variabel  bebas  tersebut  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  lima  wilayah  adat Provinsi Papua.
Menurut  penelitian  dari  Rosmadayanti,  Devita.,  Imaningsih,  Niniek.,  Wijaya,  Riko  Setya.  (2021)  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  Indeks  Pembangunan  Manusia  dipengaruhi  secara  signifikan  oleh  lima variabel independen: pertumbuhan ekonomi, belanja daerah, pendapatan asli daerah, dan dana alokasi khusus. Sementara  variabel  pertumbuhan  ekonomi  dan  belanja  daerah  dipengaruhi  secara  parsial  dalam  pengujian, variabel pendapatan asli daerah dan dana alokasi khusus tidak dipengaruhi secara signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia.
Dengan  mempertimbangkan  argumen  di  atas,  menunjukkan  bahwa  betapa  pentingnya  indeks  biaya konstruksi,  pertumbuhan  ekonomi,  dan  pembagian  modal  untuk Human  Development  Index .  Oleh  karena  itu, kami  ingin  menyelidiki  dampak  dari  indeks  ini  pada  beberapa  wilayah  kabupaten/kota  di  Provinsi  Bangka Belitung selama periode tahun 2019-2021.

## TINJAUAN PUSTAKA
Human Development Theory
Konsep  dan  pendekatan  Pembangunan  Manusia  diungkapkan  oleh  Amartya  Sen  pertama  kali  melalui makalahnya  yang  berjudul  “Equality  of  What?” yang  diterbitkan  pada  tahun  1980.  Kemudian,  konsep pembangunan manusia mendapatkan popularitas yang signifikan setelah diterbitkannya Laporan Pembangunan Manusia pertama oleh UNDP (United Nations Development Programme) pada tahun 1990. Konsep ini menyoroti bahwa pembangunan harusnya mengutamakan kebebasan individu, pendidikan, kesehatan serta partisipasi aktif dalam masyarakat. Konsep pembangunan manusia yang dikemukakan oleh Human Development Repport Office of the United berkaitan dengan tiga aspek yaitu manusia, peluang, dan pilihan (Singh, 2019). Dalam penelitian ini, konsep pembangunan manusia dapat menggambarkan bahwa faktor-faktor seperti Construction Cost Index , Economic  Growth ,  dan Capital  Expenditure  Allocation dapat  diartikan  sebagai    elemen-elemen  yang berkontribusi  dalam  peningkatan  kualitas  hidup.  Dengan  adanya  teori  ini,  kita  dapat  memahami  lebih  baik
bagaimana  variabel-variabel  tersebut  secara kolektif  membentuk  aspek-aspek  penting  dalam kesejahteraan di dalam masyarakat sehingga bisa mengoptimalkan berbagai bentuk kebijakan untuk menghasilkan dampak positif yang lebih besar dan berguna bagi manusia.
Construction Cost Index
Berdasarkan definisi yang diberikan oleh Badan Pusat Statistik (2022), Contruction Cost Index (CCI), atau Indeks Kemahalan Konstruksi, adalah suatu indeks yang menunjukkan tingkat kesulitan geografis yang ada di suatu wilayah. Indeks ini dihitung berdasarkan perbandingan harga prasarana fisik antara daerah-daerah yang berbeda secara relatif. Indeks Kemahalan Konstruksi (CCI) mencakup konsep seperti harga barang konstruksi, tingkat kesulitan konstruksi, pedagang besar, harga sewa alat berat, diagram timbang, dan Indeks Kemahalan Konstruksi itu sendiri. Indeks kemahalan konstruksi yang tinggi menunjukkan adanya kondisi infrastruktur yang buruk  di  suatu  daerah,  yang  pada  gilirannya  menghambat  aksebilitas  dan  mobilitas.  Dampaknya  adalah rendahnya  aktivitas  ekonomi  yang  pada  akhirnya  menghambat  proses  pembangunan  manusia  di  daerah tersebut.
Economic Growth
Peningkatan  kuantitatif  dalam  jumlah  barang  dan  jasa  yang  diproduksi  oleh  suatu  negara  disebut pertumbuhan ekonomi. Untuk mengukur hal ini, indikator seperti Produk Domestik Bruto (PDB) atau Pendapatan Nasional Bruto (PNB) dapat digunakan. Pertumbuhan ekonomi yang tinggi menunjukkan pendapatan per kapita dan  peningkatan  standar  hidup  masyarakat  (Barro  and  Sala,  2004).  Ariza  (2016)  mengatakan  bahwa pertumbuhan ekonomi merupakan sebuah parameter yang dapat mencerminkan perkembangan perekonomian dalam  suatu  wilayah.  Pertumbuhan  ekonomi  yang  positif  mengindikasikan  adanya  perkembangan  aktivitas ekonomi, investasi, penciptaan lapangan kerja dan kemakmuran secara keseluruhan bagi masyarakat.

## Capital Expenditure Allocation
Menurut  Peraturan  Menteri  Dalam  Negeri  Nomor  13  Tahun  2006,  Pasal  53  Ayat  1  tentang  Pedoman Pengelolaan  Keuangan  Daerah,  belanja  modal  adalah  pengeluaran  yang  dilakukan  untuk  membeli,  membeli, atau membangun aset tetap yang memiliki manfaat untuk digunakan dalam kegiatan pemerintahan selama lebih dari dua belas bulan. Contoh aset tetap yang termasuk dalam kategori ini adalah tanah, peralatan dan mesin, gedung dan bangunan, jalan, irigasi dan jaringan, serta aset tetap lainnya.

## Human Development Index
Berdasarkan pengertian Human Development Index (HDI) menurut Badan Pusat Statistik (2020), Indeks Pembangunan Manusia (IPM) adalah suatu ukuran komposit yang digunakan untuk mengevaluasi pencapaian dalam  pembangunan  kualitas  hidup  manusia.  IPM  digunakan  untuk  mengkategorikan  negara-negara  apakah termasuk dalam kategori negara maju, negara berkembang, atau negara yang tertinggal (Iskandar, 2014). Selain itu, IPM juga digunakan untuk mengukur dampak kebijakan ekonomi terhadap kualitas hidup manusia.

## Hipotesis Penelitian
Berdasarkan penjelasan uraian yang telah disajikan, hipotesis yang dapat diajukan yakni sesuai dengan contoh yang terlihat pada Gambar 1 yang menyatakan bahwa:
H 1 : Construction Cost Index memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Human Development Index . H 2 : Economic Growth memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Human Development Index . H 3 : Capital Expenditure Allocation memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Human Development Index .
Gambar 1. Hipotesis Penelitian

## Sumber: Data Diolah oleh Penulis, 2023

## METODELOGI
Area penelitian ini mencakup semua kabupaten dan kota di Provinsi Bangka Belitung, termasuk Bangka, Belitung,  Bangka  Barat,  Bangka  Tengah,  Bangka  Selatan,  Belitung  Timur,  dan  Kota  Pangkalpinang.  Studi  ini dilakukan dari Juli hingga Oktober 2023. Data sekunder dari Badan Pusat Statistik, yang mencakup periode data selama tiga tahun, digunakan untuk penelitian ini. Penelitian ini menggunakan metode regresi linear berganda dengan bantuan software seperti Microsoft Excel dan EViews 12, yang melibatkan beberapa uji statistik, seperti yang ditunjukkan di bawah ini:

## Uji Statistik Deskriptif
Menurut Ghozali (2016), nilai minimum, nilai maksimum, rata-rata, dan standar deviasi adalah atribut data yang sering digunakan untuk memberikan gambaran atau penjelasan karakteristiknya. Analisis statistik deskriptif ini menggambarkan keadaan dan bagaimana responden bertindak terhadap setiap konstruk atau variabel yang diinvestigasi. Variabel dependen seperti Indeks  Pembangunan Manusia (IPM) dan variabel independen seperti Pertumbuhan Ekonomi (EG) dan Alokasi Belanja Modal (CEA) dapat dijelaskan dalam statistik deskriptif.

## Uji Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik menjadi prasyarat statistik yang wajib terpenuhi dalam analisis linear berganda. Beberapa pengujian asumsi klasik yang diterapkan adalah sebagai berikut:

## Uji Normalitas
Uji  normalitas  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  nilai  residual  terdistribusi  secara  normal,  menurut Ghozali  (2018).  Nilai  residual  seharusnya  mengikuti  distribusi  normal  dalam  model  regresi  yang  baik.  Grafik probabilitas normal digunakan untuk menguji normalitas. Metode ini menganggap nilai residu terdistribusi normal dalam  kasus  di  mana  titik-titik  data  aktual  mengikuti  atau  mendekati  garis  diagonal.  Penelitian  ini  menguji normalitas  dengan  melihat  nilai  probabilitas  Jarque-Bera.  Nilai  Jarque-Bera  di  atas  0,05  menunjukkan  bahwa residual berdistribusi normal.

## Uji Multikolinearitas
Tujuan dari uji multikolinearitas ini adalah untuk mengetahui apakah model regresi menunjukkan tingkat korelasi yang signifikan antara variabel independen. Jika hasilnya menunjukkan bahwa ada tingkat korelasi yang signifikan antara variabel independen, maka studi ini mungkin memiliki multikolinearitas. Batas-batas untuk nilai korelasi yang dapat diterima dalam uji multikolinearitas adalah 70% (0,7).
Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  ini  memiliki  tujuan  untuk  menginvestigasi  apakah  terdapat  hubungan  di  dalam  model regresi  linier  antara  residu  pada  periode t  dengan  residu  pada  periode sebelumnya,  yaitu  t-1  (Ghozali,  2018). Adanya  autokorelasi  ini  muncul  akibat  adanya keterkaitan antara  pengamatan  berurutan dalam  waktu,  karena kesalahan gangguan (residu) tidak bebas dari satu pengamatan ke pengamatan berikutnya. Salah satu metode untuk  mendeteksi  adanya  autokorelasi  adalah  melalui  uji  Durbin-Watson.  Uji  Durbin-Watson  khususnya digunakan untuk menilai autokorelasi tingkat satu dan memerlukan keberadaan konstanta.
Berdasarkan  pandangan  Ghozali  (2018),  pedoman  untuk  membuat  keputusan  dalam  uji  autokorelasi menggunakan uji Durbin-Watson (DW test) dengan tingkat signifikansi 5% (0,05) adalah sebagai berikut: 1. Apabila nilai D-W berada di bawah -2, maka menunjukkan adanya autokorelasi positif.
2. Apabila nilai D-W berada di antara -2 hingga +2, maka menunjukkan ketiadaan autokorelasi positif.
3. Apabila nilai D-W berada di atas +2, maka menunjukkan adanya autokorelasi negatif.

## Uji Hipotesis
Uji Regresi Linear Berganda
Sugiyono  (2017)  menyatakan bahwa  analisis  regresi  digunakan untuk menentukan  kekuatan hubungan antara dua variabel atau lebih variabel, serta untuk menunjukkan arah hubungan antara variabel dependen dan independen.  Selain  itu,  analisis  ini  digunakan  untuk  memprediksi  nilai  variabel  dependen  jika  nilai  variabel independen  meningkat  atau  menurun,  dan  untuk  menentukan  apakah  masing-masing  variabel  independen berhubungan satu sama lain. Persamaan regresi linear berganda dapat dilihat sebagai berikut:
Y = α + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + e Keterangan: Y = Human Development Index (HDI) X 1 = Construction Cost Index (CCI) X 2
= Economic Growth (EG)
X 3 = Capital Expenditure Allocation (CEA)
α = Konstanta
β 1, β 2, β 3 = Koefisien Regresi e = Standar Error
Uji Parsial (Uji t)
Uji t atau bisa disebut juga dengan uji parsial ini digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen terhadap  variabel  dependen  secara  parsial.  Tingkat  pengambilan  keputusan  untuk  signifikansi  ditetapkan sebesar 5% atau 0.05. Menurut Ghozali (2018), uji t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel  penjelas  atau  independen  terhadap  penjelasan  variabel  dependen.  Ini  akan  menentukan  apakah variabel  independen  akan  berdampak  pada  variabel  dependen.  Dalam  uji  ini,  nilai  t tabel dan  t hitung akan dibandingkan.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  uji  satu  arah  dengan  nilai  signifikansi  sebesar  5%  (0.05)  yang dimana menggunakan hipotesis yaitu H o tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variable HDI. Jika nilai t hitung < t table artinya H o diterima, Jika nilai t hitung > t tabel artinya H o ditolak.
Uji Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi, yang dihitung dengan asumsi bahwa faktor-faktor lain selain variabel yang diteliti dianggap konstan atau tetap, digunakan untuk mengukur seberapa besar pengaruh antar variabel yang diteliti. Nilai variabel bebas diwakili oleh nilai R2. Semakin besar nilai R2, semakin baik persamaan regresi yang dibuat untuk  mengestimasi  variabel  dependen.  Apabila  R 2 nilainya  semakin  kecil  dan  berada  diantara  nol  atau  satu, maka semakin terbatas juga kemampuan variabel CCI, EG, dan, CEA dalam menjelaskan variabel HDI.

## Uji Stimultan (Uji F)
Uji  statistik  F  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  semua  variabel  independen  yang  dimasukkan memiliki pengaruh secara bersama-sama atau stimultan terhadap variabel dependen. Pada uji ini dilakukan satu sisi  dengan  tingkat  signifikan  5%  untuk  mendapatkan  nilai  F tabel ,  asumsi  hipotesis  yang  digunakan  yaitu  H o variabel  CCI,  EG,  CEA  tidak  berpengaruh  terhadap  variabel  HDI,  sedangkan  untuk  menarik  kesimpulan  dari persamaan yang di dapat digunakan pedoman sebagai berikut:
H o diterima, jika Fhitung ≤ Ftabel atau sig F ≥ α (0,05) H o ditola k, jika Fhitung ≥ Ftabel atau sig F ≤ α (0,05) .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji Statistik Deskriptif
Tabel 1. Deskripsi Variabel CCI EG CEA HDI Mean 101.4742 2.013750 93.89500 71.54542 Median 101.2450 3.065000 89.66500 71.36000 Maxim um 104.4200 9.260000 177.3700 78.57000 Minim um 97.09000 -5.350000 53.34000 66.54000 Std. Dev. 1.564205 3.774373 28.02284 3.143025 Skewnes s -0.457676 -0.090339 1.223488 0.795470 Kurtos is 4.182626 2.196006 4.721678 3.589114 Jarque-Bera 2.236473 0.679052 8.951870 2.878144 Probability 0.326856 0.712108 0.011380 0.237148 Sum 2435.380 48.33000 2253.480 1717.090 Sum  Sq. Dev. 56.27498 327.6556 18061.43 227.2080 Obs ervations 24 24 24 24

## Sumber: Data Processing Using EViews 12, 2023
Kita  dapat  menguraikan  statistik  deskriptif  dari  masing-masing  variabel  berdasarkan  Tabel  1  sebagai berikut:
Construction Cost Index (CCI)
Construction Cost Index (CCI) memiliki nilai minimum sebesar 97.09% di Kota Pangkalpinang pada Tahun 2019. Nilai maksimum CCI dicapai oleh Kabupaten Belitung Timur pada tahun 2019 sebesar 104.42%. Rata-rata dari CCI di setiap kabupaten/kota yang menjadi objek dari penelitian ini lebih tinggi daripada standar deviasi.
Economic Growth (EG)
Pertumbuhan  ekonomi  (EG)  minimum  sebesar  -5.35%  di  Kabupaten  Bangka  Barat  pada  Tahun  2020 menunjukkan  penurunan  dalam  produk  domestik  bruto  regional  akibat  dari  pandemi  COVID-19.  Pertumbuhan ekonomi  maksimum  sebesar  9.26%  dicapai  oleh  kota  Pangkalpinang  pada  tahun  2021.  Rata-rata  dari pertumbuhan  ekonomi  dari  kabupaten/kota  yang  menjadi  objek  dari  penelitian  lebih  rendah  daripada  standar deviasi.

## Capital Expenditure Allocation (CEA)
Nilai minimum  dari  Capital  Expenditure  Allocation  (CEA)  sebesar  53.34%  di  Kabupaten  Belitung  Timur pada tahun 2020. Nilai maksimum CEA diraih oleh Kabupaten Bangka sebesar 177.37% pada tahun 2020. Rata- rata dari CEA setiap kabupaten/kota yang menjadi objek penelitian ini lebih tinggi daripada standar deviasi.

## Human Development Index (HDI)
Nilai  minimum  dari  Human  Development  Index  (HDI)  adalah  66.54%  pada  tahun  2019  di  Kabupaten Bangka Selatan. Nilai maksimum Human Development Index (HDI) dicapai oleh Kota Pangkalpinang pada tahun 2021 sebesar 78.57%. Rata-rata dari HDI di setiap kabupaten/kota yang menjadi objek penelitian ini lebih tinggi daripada standar deviasi.
Uji Asumsi Klasik:

## Uji Normalitas
Tabel 2. Hasil Uji Normalitas
Hasil uji yang ditunjukkan dalam grafik Tabel 2 memiliki nilai probabilitas Jarque-Bera 0,2451, yang lebih besar dari nilai alpha 0,05 atau 5%. Oleh karena itu, residual data dari penelitian ini terdistribusi secara normal dan layak digunakan.

## Uji Multikolinearitas
Tabel 3. Hasil Uji Multikolinearitas

## Sumber: Data Processing Using EViews 12, 2023
Berdasarkan  hasil  uji  multikolinearitas  yang  telah  disajikan  Tabel  3  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  nilai korelasi variabel EG dengan CEA sebesar 0,0631 < 0,7. Nilai korelasi antara variabel CCI dengan CEA sebesar - 0,5076 < 0,7. Nilai korelasi antara variabel EG dengan CCI adalah sebesar -0,0723 < 0,7. Karena nilai korelasi seluruh variabel lebih kecil daripada 0,7, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas atau tidak terdapat masalah multikolinearitas di dalam variabel penelitian tersebut sehingga data tersebut layak digunakan.

## Uji Autokorelasi
Tabel 4. Hasil Uji Autokorelasi

## Sumber: Data Processing Using EViews 12, 2023
Dari hasil uji yang didapatkan dari Tabel 4, dapat dilihat bahwa nilai Durbin-Watson yakni sebesar 0,9463. Maka dari itu, nilai D-W tersebut berada diantara -2 sampai dengan +2 yang artinya tidak ada autokorelasi dalam data ini.

## Uji Hipotesis:
Uji Regresi Linear Berganda

## Tabel 5. Hasil Uji Regresi Linear Berganda
Source: Data Processing Using EViews 12, 2023
Dengan menggunakan EViews 12, kami telah memperoleh model regresi sebagai berikut.
HDI = 73.4515 - 0.0180 CCI + 0.0162 EG - 0.0011 CEA + e
Berdasarkan hasil model persamaan regresi linear berganda dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Nilai constant pada Human  Development  Index sebagai  variabel  dependen  pada  model  regresi menunjukkan angka sebesar 73.4515, artinya jika variabel CCI, EG, dan CEA dianggap konstan maka HDI akan meningkat sebesar 73.4515.
2. Nilai  koefisien  regresi  untuk  variabel  CCI  memiliki  nilai  sebesar  -0.0180.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  jika variable Construction Cost Index meningkat sebesar 1 unit, maka dikaitkan dengan pengurangan sebesar 0.0180 unit dalam HDI dengan mengabaikan pengaruh variabel lainnya.
3. Nilai  koefisien  regresi  untuk  variabel  EG  memiliki  nilai  sebesar  0.0162.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  jika variable Enocomic  Growth mengalami  peningkatan  satu  unit,  maka  berhubungan  dengan  peningkatan sebesar 0,0162 unit dalam HDI, dengan asumsi variabel lainnya tetap dan tidak berubah.
4. Nilai koefisien regresi untuk variabel CEA menunjukkan nilai sebesar -0.0011. Hal ini menandakan bahwa setiap  peningkatan  satu  unit  dalam Capital  Expenditure  Allocation dikaitkan  dengan  penurunan  sebesar 0.0011 unit dalam HDI, dengan mengabaikan pengaruh variabel lain.

## Uji Parsial (Uji t)
Hasil dari Uji t menunjukkan:
1. Pengaruh variabel CCI memiliki nilai t statistik sebesar - 0.3325. Pada tingkat signifikan α (5%) = 0.05, nilai t tabel untuk  jumlah  data  sebanyak  24  (n)  dan  variabel  bebas  sebanyak  3  adalah  sekitar  2.086  (bukan  2.086). Kemudian,  karena t hitung <  t tabel , variabel  ini  dinyatakan tidak  signifikan.  Karena t hitung untuk variabel  CCI  (- 0.3325)  lebih  kecil  dari  t tabel (2.086),  dapat  disimpulkan  bahwa  CCI  tidak  berpengaruh  secara  signifikan terhadap Human Development Index .
2. Pengaruh variabel EG memiliki nilai t statistik sebesar 1.0990. Pada tingkat signifikan α ( 5%) = 0.05, nilai t tabel untuk jumlah data sebanyak 24 (n) dan variabel bebas sebanyak 3 adalah sekitar 2.086. Karena t hitung < t tabel , variabel ini dinyatakan tidak signifikan. Karena t hitung untuk variabel EG (1.0990) lebih kecil dari t tabel (2.086), dapat disimpulkan bahwa EG tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Human Development Index .
3. Pengaruh variabel CEA memiliki nilai t statistik sebesar - 0.4355. Pada tingkat signifikan α (5%) = 0.05, nilai t tabel untuk jumlah data sebanyak 24 (n) dan variabel bebas sebanyak 3 adalah sekitar 2.086. Karena t hitung < t tabel , variabel  ini  dinyatakan  tidak  signifikan.  Karena  t hitung untuk  variabel  CEA  (-0.4355)  lebih  kecil  dari  t tabel (2.086), dapat disimpulkan bahwa CEA tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Human Development Index .

## Uji Koefisien Determinasi
Hasil  pengolahan  data  menunjukkan  bahwa  koefisien  determinasi  (Adj.  R 2 )  sebesar  0,9932  (99,32%) menunjukkan  bahwa  variabel-variabel  CCI,  EG,  dan  CEA  secara  keseluruhan  memiliki  kemampuan  untuk menjelaskan variabel HDI sebesar 99,32%. Sebaliknya, 0,68% tambahan dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam model atau dijelaskan dalam term of error (e).
Uji Stimultan (Uji F)
Berdasarkan  hasil  uji  EViews  12  Tabel  5  di  atas,  nilai  probabilitas  F  stat  adalah  0.000  <  0.05.  dapat disimpulkan  bahwa  variabel Construction  Cost  Index,  Economic  Growrth,  and  Capital  Expenditure  Allocation secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel Human Development Index .

## PEMBAHASAN PENELITIAN
Pengaruh Construction  Cost  Index , Economic  Growth ,  dan Capital  Expenditure  Allocation terhadap Human Development Index
Berdasarkan  dari  hasil  uji  F  yang  dilakukan  pada  model  regresi  ini  menunjukkan  bahwa  model  secara keseluruhan  memiliki  nilai  signifikansi  statistik  yang  tinggi,  dengan  nilai  probabilitas  F-statistik  sebesar  0.000, yang  jauh  lebih  rendah  dari  tingkat  signifikansi  yang  ditetapkan  sebelumnya  sebesar  0.05.  Hasil  ini mengindikasikan bahwa setidaknya satu dari variabel independen dalam model ini memberikan kontribusi yang signifikan  dalam  menjelaskan  variasi  dalam  Human  Development  Index  (HDI).  Dalam  konteks  pengujian pengaruh variabel independen secara bersama-sama, hasil uji F ini memberikan bukti bahwa Construction Cost Index (CCI), Economic Growth (EG), dan Capital Expenditure Allocation (CEA) secara bersama-sama memiliki dampak  yang  signifikan  terhadap  perubahan Human  Development  Index (HDI)  di  Provinsi  Bangka  Belitung selama periode penelitian. Hasil dari penelitian ini sejalan dengan teori Human Development yang mengatakan bahwa  pembangunan  manusia  bisa  sejalan  dengan  berbagai  elemen.  Dalam  penelitian  ini,  berbagai  elemen yang dimaksud yaitu Construction Cost Index (CCI), Economic Growth (EG), dan Capital Expenditure Allocation (CEA),  dimana  ketiga  variabel  tersebut  berhubungan  dengan  tiga  karakteristik  yang  sudah  disebutkan  dalam konsep teori Human Development di atas yaitu manusia, peluang, dan pilihan. Penelitian ini juga sejalan dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ariza  (2016),  dimana  dalam  hasil  penelitiannya  menunjukkan  bahwa  variabel pertumbuhan ekonomi dan belanja modal berpengaruh signifikan terhadap IPM.
Pengaruh Construction Cost Index terhadap Human Development Index Berdasarkan  hasil  analisis  data  variabel  melalui  uji  hipotesis,  yakni  uji  t,  ditemukan  bahwa  nilai  t tabel > t hitung .  Selanjutnya,  melihat  tingkat  probabilitas  variabel  HDI  sebesar  0,7448  >  0,05.  Selain  itu,  nilai  koefisien regresi (β) untuk variabel CCI memiliki nilai negatif, ini mengindikasikan bahwa hipotesis H 1 ditolak. Oleh karena itu,  dapat  dinyatakan  bahwa  selama  periode  2019-2021,  variabel Construction  Cost  Index (CCI)  di  provinsi Bangka  Belitung  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dan  negatif  terhadap  variabel Human  Development Index (HDI).  Hasil  ini  tampaknya  tidak  sejalan  dengan  konsep  teori  Human  Development  yang  menyatakan bahwa  pembangunan manusia  memiliki keterkaitan dengan  berbagai  elemen,  termasuk  dalam  hal  ini  variabel CCI. Pada konsep tersebut, CCI seharusnya memiliki hubungan dengan tiga karakteristik utama, yaitu manusia, peluang,  dan  pilihan.Temuan  ini  berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Iskandar,  dkk (2014),  yang  menunjukkan  hasil  sebaliknya.  Dalam  penelitiannya,  variabel  CCI  secara  simultan  berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  HDI  di  Kabupaten/Kota  di  Sumatera  Utara.  Perbedaan  hasil  ini  mungkin disebabkan  oleh  karakteristik  wilayah,  konteks  ekonomi,  atau  faktor-faktor  lain  yang  memengaruhi  keterkaitan antara CCI dan HDI.
Pengaruh Economic Growth terhadap Human Development Index
Berdasarkan dari hasil analisis uji t, ditemukan bahwa nilai probabilitas untuk variabel HDI adalah 0,2917, yang lebih tinggi daripada tingkat signifikansi yang ditetapkan sebelumnya sebesar 0,05. Meskipun pada uji t ini variabel EG tidak menunjukkan signifikansi yang kuat secara individu, perlu diperhatikan bahwa koefisien regresi (β) untuk variabel EG memiliki nilai positif. Ini mengindikasikan bahwa ada kecenderungan pengaruh positif dari variabel  EG  terhadap  perubahan  HDI.  Namun,  penting  untuk  diakui  bahwa  hasil  uji  t  yang  menunjukkan ketidaksignifikannya variabel EG secara individu tidak harus dianggap sebagai penolakan terhadap hipotesis H 2 yang menyatakan bahwa Economic Growth berpengaruh positif terhadap HDI. Meskipun variabel EG mungkin
tidak memiliki  dampak signifikan  dalam  analisis  individu, kontribusinya  dalam  konteks  model  regresi  bersama- sama dengan variabel lainnya tetap dapat berpengaruh secara signifikan terhadap perubahan HDI. Oleh karena itu,  dapat  dianggap  bahwa  hipotesis  H 2 memiliki  kemungkinan  untuk  diterima.  Meskipun  hasil  uji  t  tidak menunjukkan  signifikansi  yang  kuat  untuk  variabel  EG,  perlu  diperhatikan  bahwa  hasil  ini  harus  dinilai  dalam konteks model regresi secara keseluruhan. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Rosmadayanti, dkk  (2021)  yang  menunjukkan  bahwa  secara  stimultan  variabel  pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh  positif terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia.  Namun  dalam  penelitian  yang  dilakukan  Rosmadayanti  variabel pertumbuhan ekonomi memiliki pengaruh signifikan terhadap IPM.
Pengaruh Capital Expenditure Allocation terhadap Human Development Index Berdasarkan dari hasil analisis uji t mengungkapkan bahwa nilai probabilitas untuk variabel HDI adalah 0,6703, yang ternyata lebih tinggi daripada tingkat signifikansi yang telah ditetapkan sebelumnya, yaitu 0,05. Dari hasil  uji  t  ini,  variabel Capital  Expenditure  Allocation (CEA)  tidak  menunjukkan  signifikansi  yang  kuat  secara individu,  dan  koefisien  regresi  (β)  untuk  variabel CEA  memiliki  nilai yang  negatif. Maka  dari  itu,  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  hipotesis H 3 harus  ditolak.  Dengan  demikian,  pada  periode  2019-2021,  tidak terdapat  bukti kuat  bahwa  variabel Capital  Expenditure  Allocation (CEA)  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dan  bahkan cenderung berpengaruh negatif terhadap variabel Human Development Index (HDI) di provinsi Bangka Belitung. Temuan  ini  juga  tidak  selaras  dengan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Umiyati,  dkk  (2017),  di  mana penelitian  mereka  menunjukkan  bahwa  belanja  modal  berdampak  positif  dan  signifikan  terhadap  Indeks Pembangunan Manusia (IPM).

## KESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil pembahasan penelitian yang telah dibahas oleh penulis, maka dapat disimpulkan bahwa  Pengaruh  Construction  Cost Index  dan Capital  Expenditure  Allocation  berpengaruh secara  negatif  dan tidak signifikan terhadap Human Development Index. Sedangkan untuk Economic Growth berpengaruh secara positif  namun  tidak  signifikan  terhadap Human  Development Index. Maka  dari  itu,  diharapkan untuk  penelitian selanjutnya menggunakan indikator lainnya selain dari CCI, EG, dan CEA yang dapat mempengaruhi HDI seperti Alokasi Dana, Tingkat Inflasi, dan variabel-variabel lainnya yang tidak digunakan sebagai pertimbangan dalam penelitian ini.

## REFERENSI
Abdullah,  Rahmad.,  Olilingo, Fachrudin  Zain.,  Arham,  Muhammad Amir. The Impacts  of  Human Development Index  (HDI)  and  Capital  Expenditure  on  Economic  Growth  in   Regencies/Cities  of North  Sulawesi from 2012-2021. (2023). International Journal of Science and Research Archive, 8(1), 150-156.
Aida,  Nur.,  Khumairoh, Nur  Siti.  Causal Relationship  Between  Economic  Growth,  Unemployment, Poverty  and The  Impact  to  Human  Development  Index  (HDI).  (2020).  International  Journal  of  Psychosocial Rehabilitation, 24(3), 71-81.
Ariza,  Anggatia.  (2016).  Pengaruh  Pertumbuhan Ekonomi  dan  Belanja Modal Terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia (IPM) Dalam Perspektif Islam. Jurnal Ilmu Syariah, 12(1).
Badan Pusat Statistik. Indeks Kemahalan Konstruksi Provinsi dan Kabupaten/Kota 2017. Badan Pusat Statistik. Indeks Kemahalan Konstruksi Provinsi dan Kabupaten/Kota Tahun 2022. Badan Pusat Statistik. Indeks Pembangunan Manusia Tahun 2020.
Barro, R. J., & Sala-i-Martin, X. (2004). Economic Growth (2nd ed.). MIT Press. Hakim, A. (2017). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Belanja Modal, dan Indeks Kemahalan Konstruksi (IKK)  Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di  Kabupaten/Kota  Provinsi  Papua  Tahun  2011- 2015. Universitas Gadjah Mada: Yogyakarta.
Iskandar, Muda., Helmi, Syafrizal., Kholis, Azizul. (2014). Kajian Pengaruh Indeks Kemahalan Konstruksi (IKK), Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Alokasi  Belanja  Modal  Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di Sumatera Utara. Jurnal Dinamika Akuntansi dan Bisnis, 1(1), 12-29.
Fadli,  Zul.,  Almahdali,  Humairah.,  Kunda,  Asri.,  etc.  (2022). Administrasi  Publik .  Padang,  Sumatera  Barat:  PT GLOBAL EKSEKUTIF TEKNOLOGI.
Ghozali,  I.  (2016).    Aplikasi  Analisis  Multivariete  Dengan  Program  IBM  SPSS  23.  Edisi  8.  Semarang:  Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Ghozali,  I.  (2018).  Aplikasi  Analisis  Multivariate  Dengan  Program  IBM  SPSS  25.  Semarang:  Badan  Penerbit Universitas Diponegoro.
Marlissa, Elsyan Rienette., Mandowen, Janet Ester Lidya., Patty, Richard. Analisis Pengaruh Penanaman Modal Asing, Tenaga Kerja dan Indeks Kemahalan Konstruksi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Lima Wilayah Adat Provinsi Papua Periode  2012-2016. (2020). Jurnal Kajian Ekonomi dan Studi Pembangunan, 7(1).
Melliana, Ayunanda & Zain, Ismaini. (2013). Analisis Statistika Faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur dengan Menggunakan Regresi Panel. Jurnal Sains dan Seni Pomits, 2(2), 2337-3520.
Peraturan  Menteri  Dalam  Negeri.  (2006).  Peraturan  Menteri  Dalam  Negeri  Nomor  13  Tahun  2006  tentang Pedoman Pengelolaan Keuangan Daerah.
Rosmadayanti, Devita., Imaningsih, Niniek., Wijaya, Riko Setya. Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Pendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Khusus, dan Belanja Daerah Terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Jawa Timur. (2021). Jurnal Syntax Admiration, 2(8).
Singh, A. 2019. Status of Human Development Index. Sugiyono.  (2017).  Metode  Penelitian  Pendidikan  (Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D).  Bandung: Alfabeta.
Syaiful, 2006. Pengertian dan Perlakuan Akuntansi Belanja Barang dan Belanja Modal dalam Kaidah Akuntansi Pemerintahan. Diklat Depdagri: Jakarta.
Taqi,  Muhammad.,  Ali,  Muhammad  Sibt  e.,  etc.  An  Analysis  of  Human  Development  Index  and  Economic Growth. A Case Study of Pakistan. (2021). Journal of Economics, 3(2).
Umiyati,  Etik.,  Amril.,  Zulfanetti.  (2017).  Pengaruh  Belanja  Modal,  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Jummlah Penduduk  Miskin  Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Kabupaten/Kota  Provinsi  Jambi.  Jurnal Sains Sosio Humaniora, 1(1).
UNDP. 1996. DEVELOPMENT REPORT 1996 (A. K. S. Bruce Ross-Larson, Alison Strong, Kim Bieler & D. and Sabrina  Moriconi,  all  with  American  Writing  Corporation,  Washington  (eds.);  ©1996,  Cop).  Oxford University Press, Inc.