## PENGARUH JUMLAH PENDUDUK MISKIN, PENGELUARAN PEMERINTAH BIDANG PENDIDIKAN DAN KESEHATAN TERHADAP IPM DI KOTA PAYAKUMBUH
Nadhifa Ar Rahmah* Email: nadhifa31rahmah@gmail.com Program Studi Ekonomi/Fakultas Ekonomi dan Bisnis/Universitas Andalas Payakumbuh, Indonesia
Lukman Email: Lukmandewi648@gmail.com Program Studi Ekonomi/Fakultas Ekonomi dan Bisnis/Universitas Andalas Payakumbuh, Indonesia
Resi Pratiwi Email: resipratiwi@eb.unand.ac.id Program Studi Ekonomi/Fakultas Ekonomi dan Bisnis/Universitas Andalas Payakumbuh, Indonesia
Nur Ari Sufiawan Email: nurarisufiawan@eb.unand.ac.id Program Studi Ekonomi/Fakultas Ekonomi dan Bisnis/Universitas Andalas Payakumbuh, Indonesia

## ABSTRAK
Indeks  Pembangunan  Manusia  menjelaskan  tentang  bagaimana  penduduk  dapat  mengakses  hasil  dari pembangunan  dalam  memperoleh  pendapatan,  kesehatan,  pendidikan,  dan  lain  sebagainya.  Indeks Pembangunan  Manusia  memiliki  tiga  komponen  dasar  yaitu  umur  panjang  dan  hidup  sehat,  pengetahuan  dan standar  hidup  layak.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat  pengaruh  dari  variabel-variabel  jumlah  penduduk miskin,  pengeluaran  pemerintah  bidang  pendidikan  dan  pengeluaran  pemerintah  bidang  kesehatan  terhadap Indek Pembangunan Manusia di Kota Payakumbuh. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi linear berganda. Data yang digunakan adalah data sekunder menurut runtun waktu ( time series) periode 2012-2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel jumlah penduduk miskin berpengaruh positif dan  tidak  signifikan,  variabel  pengeluaran  pemerintah  bidang  pendidikan  bepengaruh  negatif  dan  tidak signifikan dan variabel pengeluaran pemerintah bidang kesehatan berpengaruh positif dan tidak signifikan.
Kata Kunci: Jumlah Penduduk Miskin; Pengeluaran Pemerintah; IPM

## ABSTRACT
The  Human  Development  Index  explains  how  people  can  access  the  results  of  development  in  obtaining income,  health,  education,  and  so  on.  The  Human  Development  Index  has  three  basic  components,  namely longevity and healthy living, knowledge and a decent standard of living. This study aims to see the effect of the variables on the number of poor people, government spending on education and government spending on health on  the  Human  Development  Index  in  Payakumbuh  City.  The  analytical  method  used  in  this  study  is  multiple linear regression analysis. The data used is secondary data according to the time series for the 2012-2021 period. The results showed that the variable number of poor people had a positive and insignificant effect, the variable government  expenditure  on  education  had  a  negative  and  insignificant  effect  and  the  variable  government expenditure on health had a positive and insignificant effect.
Keywords: Number of Poor Population; Government Spending; HDI

## PENDAHULUAN
Pembangunan  ekonomi  merupakan  suatu  proses  yang  menyebabkan  naiknya pendapatan riil  perkapita  penduduk suatu  negara dalam  jangka panjang  yang diikuti  dengan perbaikan  sistem  kelembagaan.  Jadi,  proses  naiknya  pendapatan  riil  perkapita  secara  terus menerus  dalam  jangka  panjang  saja  itu  tidak  cukup  untuk  dikatakan  telah  terjadinya pembangunan  ekonomi,  tetapi  perbaikan  dari  struktur  sosial,  kelembagaan  dan  perubahan sikap  dan  perilaku  dari  masyarakat  merupakan  komponen  yang  paling  penting  dari pembangunan ekonomi ini (Arsyad, 2010).
Salah  satu  indikator  yang  dapat  membedakan  antara  negara  maju  dan  negara berkembang adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Indeks Pembangunan Manusia ini diperkenalkan oleh  UNDP ( United Nations  Development  Programme )  pada  tahun  1990  dan mulai  dipublikasikan  secara  berkala  di  dalam  laporan  tahunan  HDR  ( Human  Development Report ).  Indeks  Pembangunan Manusia  ini  menjelaskan  tentang  bagaimana penduduk  dapat mengakses  hasil  dari  pembangunan  dalam  memperoleh  pendapatan,  kesehatan,  pendidikan, dan  lain  sebagainya.  Indeks  Pembangunan  Manusia  memiliki  tiga  komponen  dasar  yaitu umur  panjang  dan  hidup  sehat,  pengetahuan  dan  standar  hidup  layak.  IPM  merupakan indikator yang penting untuk mengukur keberhasilan dalam upaya membangun kualitas hidup manusia,  dapat  menentukan  level  pembangunan  suatu  wilayah  dan  juga  salah  satu  penentu untuk  Dana  Alokasi  Umum  (DAU)  (BPS,  2022).  Permasalahan  mengenai  pencapaian pembangunan  manusia  sudah  seharusnya  menjadi  perhatian  pemerintah.  Ukuran pembangunan  manusia  yang  sudah  banyak  dibuat  tidak  semua  dapat  digunakan  untuk mengukur  standar  atau  sebagai  alat  perbandingan  antar  wilayah  atau  antar  negara,  oleh karena  itu  Badan  Perserikatan  Bangsa-Bangsa  (PBB)  menstandarisasi  ukuran  pembangunan manusia yaitu Indeks Pembangunan Manusia (IPM). (Sari et al., 2022)
Tingginya  nilai  Indeks  Pembangunan  Manusia  menunjukan  keberhasilan  dan keseriusan  pemerintah  dalam  membangun  daerahnya.  Menurut  Hasto  Wardoyo  kepala BKKBN pusat, Indeks Pembangunan Manusia Indonesia berada di posisi 130 dari 199 negara di dunia (Salim, 2022). Hal ini menunjukkan bahwa Indonesia masih perlu upaya lebih dalam untuk  meningkatkan  kualitas  hidup  masyarakat  ditengah  persaingan negara-negara di  dunia. Salah  satu  upaya  untuk  meningkatkan  Indeks  Pembangunan  Manusia  Indonesia  adalah dengan meningkatkan IPM di provinsi-provinsi yang ada di Indonesia, salah satu nya adalah
IPM  Provinsi  Sumatera  Barat.  Tingkat  IPM  di  Sumatera  Barat  tergolong  tinggi,  selama  5 tahun  terakhir  tingkat  IPM  Sumatera  Barat  selalu  berada  diatas  70%  dan  selalu  meningkat setiap  tahunnya.  Ini  membuktikan  bahwa  Sumatera  Barat  berhasil  meningkatkan  kualitas hidup dari masyarakatnya.
Tabel 1. Perkembangan IPM Provinsi Sumatera Barat menurut Kabupaten/Kota
Kabupaten/Kota Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Sumatera Barat Menurut Kabupaten/Kota 2017 2018 2019 2020 2021 Provinsi Sumatera Barat 71,24 71,73 72,39 72,38 72,65 Kota Solok 77,44 77,89 78,38 78,29 78,41 Kota Sawahlunto 71,13 71,72 72,39 72,64 72,88 Kota Payakumbuh 77,91 78,23 78,95 78,9 79,08 Kota Pariaman 75,71 76,26 76,7 76,9 77,07 Kota Padang Panjang 77,01 77,3 78 77,93 77,97 Kota Padang 81,58 82,25 82,68 82,82 82,9 Kota Bukittinggi 79,8 80,11 80,71 80,58 80,7 Kab. Tanah Datar 70,37 71,25 72,14 72,33 72,46 Kab. Solok Selatan 67,81 68,45 68,94 69,04 69,23 Kab. Solok 67,86 68,6 69,08 69,08 69,24 Kab. Sijunjung 66,6 66,97 67,66 67,74 67,86 Kab. Pesisir Selatan 68,74 69,4 70,08 69,9 70,03 Kab. Pasaman Barat 66,83 67,43 68,21 68,49 68,76 Kab. Pasaman 64,94 65,6 66,46 66,64 66,77 Kab. Padang Pariaman 68,9 69,71 70,59 70,61 70,76 Kab. Lima Puluh Kota 68,69 69,17 69,67 69,47 69,68 Kab. Kepulauan Mentawai 59,25 60,28 61,26 61,09 61,35 Kab. Dharmasraya 70,4 70,86 71,52 71,51 71,76 Kab. Agam 71,1 71,7 72,37 72,46 72,57
Tabel  di  atas  menunjukkan  perbandingan  nilai  IPM  yang  ada  di  Kabupaten/Kota  di Sumatera  Barat.  Selama  5  tahun  terakhir,  IPM  Kota  Payakumbuh  selalu  meningkat.  Pada tahun  2017  IPM  Kota  Payakumbuh  sebesar  77,91%  ,  tahun  2018  sebesar  78,23%  ,  tahun 2019  sebesar  78,95%,  tahun  2020  sebesar  78,90%  ,  dan  tahun  2021  mencapai  79,08% (Sumbar  BPS,  2022).  Peningkatan  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Kota  Payakumbuh  ini tidak  lepas  dari  campur  tangan  pemerintah  dalam  mengalokasikan  pengeluaran  dan mengurangi  tingkat  kemiskinan.  Alokasi  dana  pengeluaran  dirancang  untuk  membangun sarana dan prasarana sebagai penunjang pembangunan manusia terutama pada sektor penting seperti  sektor  pendidikan  dan  kesehatan.  Mengurangi  kemiskinan  salah  satunya  dapat  kita lihat dari besarnya jumlah penduduk miskin yang ada di suatu daerah.
Masalah  kemiskinan  adalah  masalah  yang  serius  dan  harus  ditangani  oleh  pemerintah daerah  Kota  Payakumbuh.  Walaupun  jumlah  penduduk  miskin  di  Kota  Payakumbuh  sudah tergolong  rendah  dari  daerah  lain  di  Provinsi  Sumatera  Barat,  tetapi  jumlahnya  masih meningkat.  Pada  tahun  2017  persentase  penduduk  miskin  di  Kota  Payakumbuh  sebesar 5,88% , tahun 2018 sebesar 5,77% , tahun 2019 sebesar 5,68% , tahun 2020 sebesar 5,65% , dan  tahun  2021  sebesar  6,16%.  Dapat  dilihat  dari  persentase  penduduk  miskin  diatas,  pada tahun  2017  hingga  2020  persentase  penduduk  miskin  mengalami  penurunan  dan  kembali mengalami kenaikan pada tahun 2021. Persentase penduduk miskin paling rendah di Provinsi Sumatera  Barat  terletak  di  Kota  Sawah  Lunto  yang  hanya  memiliki  persentase  2,38%  pada tahun 2021 (Payakumbuh BPS, 2023b).
Pengeluaran  pemerintah  bidang  pendidikan  ditujukan  untuk  mendukung  pendidikan masyarakat  dengan  tujuan  meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia  supaya  masyarakat ikut  berkontribusi  terhadap  pembangunan  daerah  secara  maksimal.  Indikator  yang menunjukkan  kualitas  pendidikan  adalah  rata-rata  lama  sekolah  yang  dihitung  dari  usia  25 tahun  ke  atas.  Rata-rata  lama  sekolah  di  Kota Payakumbuh  tahun 2021  adalah  10,81  tahun. Dengan  kata  lain,  penduduk  di  Kota  Payakumbuh  rata-rata  berpendidikan  hingga  kelas  1 SMA.  Angka  tersebut  mencapai  target  program  wajib  belajar  yang  dicanangkan  oleh pemerintah  Indonesia  yaitu  menyelesaikan  pendidikan  dasar  selama  9  tahun  tetapi  masih belum  mencapai  target  baru  yaitu  12  tahun.  Hal  ini  dapat  menjadi  acuan  bagi  pemerintah untuk  lebih  meningkatkan  pendidikan  agar  masyarakat  termotivasi  untuk  sekolah  (Sumbar BPS, 2022b)
Pengeluaran  pemerintah  bidang  kesehatan  diarahkan  untuk  membantu  pelayanan kesehatan sebagai upaya nasional untuk meningkatkan pembangunan suatu daerah. Selain itu, pengeluaran  pemerintah  bidang  kesehatan  ini  diharapkan  dapat  memudahkan  masyarakat mengakses  pelayanan  kesehatan  seperti,  obat-obatan,  pembiayaan,  tenaga  medis,  peralatan kesehatan,  dan  pelayanan  kesehatan.  Data  BPS  menunjukan  bahwa  angka  harapan  hidup Kota  Payakumbuh  selalu  mengalami  peningkatan  selama  10  tahun  terakhir.  Terlihat  pada tahun 2021 angka harapan hidup masyarakat Kota Payakumbuh mencapai 73,84 tahun, jauh meningkat dari tahun 2012 yang hanya mencapai angka 72,43 tahun. Hal ini selaras dengan kesadaran  terhadap  kesehatan  yang  semakin  membaik  dan  kondisi  sosial  ekonomi  yang mendukung.  Faktor  yang  mendorong  meningkatnya  standar  kesehatan  diantaranya  adalah kemajuan  teknologi  kesehatan,  sarana  dan  prasarana  kesehatan  serta  kepedulian  masyakat terhadap pentingnya gaya hidup sehat (Payakumbuh BPS, 2023a)
Dengan  tercapainya  keberhasilan  pembangunan  manusia  dan  pembangunan  ekonomi yang  berkualitas,  maka  kesejahteraan  yang  ingin  dirasakan  oleh  masyarakat  akan  tercapai. Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka  dalam  penelitian  ini  akan  dilihat  bagaimana  pengaruh jumlah  penduduk  miskin,  pengeluaran  pemerintah  bidang  pendidikan  dan  kesehatan mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Kota Payakumbuh dari tahun 2012-2021.
Dari  penjelasan  diatas,  tujuan  penelitian  ini  adalah:  mengetahui  pengaruh  jumlah penduduk miskin terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Kota Payakumbuh,  mengetahui pengaruh pengeluaran pemerintah bidang pendidikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia di  Kota  Payakumbuh,  mengetahui  pengaruh  pengeluaran  pemerintah  bidang  kesehatan terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Kota  Payakumbuh.  Manfaat  penelitian  ini  dapat membantu  pemerintah  dalam  mengambil  keputusan  dan  membuat  kebijakan  lalu  dapat menjadi acuan ataupun referensi untuk peneliti selanjutnya.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  dengan  data  sekunder  menurut  runtun waktu (time series) periode 2012-2021. Sumber data pada penelitian ini diperoleh dari Badan Pusat  Statistik  (BPS)  dan  Direktorat  Jenderal  Perimbangan  Kementerian  Keuangan  RI (DJPK). Penelitian ini menggunakan metode analisis regresi linear berganda, dimana variabel terikatnya  adalah  Indeks  Pembangunan  Manusia  dan  variabel  bebasnya  yaitu  jumlah penduduk  miskin,  pengeluaran  pemerintah  bidang  pendidikan  dan  pengeluaran  pemerintah bidang kesehatan.
Berdasarkan pada metode dan variabel dari penelitian ini, maka variabel dependen yang dipengaruhi oleh variabel independen dinyatakan dalam fungsi:
Y = f (X1, X2, X3)
Dimana:
Y = IPM
X1 = Jumlah Penduduk Miskin
X2 = Pengeluaran pemerintah bidang pendidikan
X3 = Pengeluaran pemerintah bidang kesehatan
Kemudian ditransformasikan kedalam model regresi linear berganda sebagai berikut:
Y = α + β1 (X1) + β2 (X2) + β3 (X3) + ε
Dimana:
Y = IPM α = konstanta β1 , β2, β3 = koefisien regresi variabel independen X1 = Jumlah penduduk miskin X2 = Pengeluaran pemerintah bidang pendidikan X3 = Pengeluaran pemerintah bidang kesehatan ε = error

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Asumsi Klasik

## Uji Normalitas
Uji  normalitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi,  variabel pengganggu atau residual terdistribusi normal atau tidak. Konsep pengujian ini menggunakan pendekatan Jarque-Bera  test (Uji  JB).  Berdasarkan  hasil  pengujian,  diperoleh  nilai Jarque- Bera sebesar  5.693305  dengan  nilai  probabilitas  sebesar  0,058038  yang  lebih  besar  dari  α (0,05). Jadi dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal.
0 1 2 3 4 5 6 -2.5 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 Series: Residuals Sample 2012 2021 Observations 10 Mean 1.36e-14 Median 0.287957 Maximum 1.227538 Minimum -2.240685 Std. Dev. 0.901283 Skewness -1.498320 Kurtosis 5.164273 Jarque-Bera 5.693305 Probability 0.058038

## Gambar 1. Uji Normalitas
Sumber: Eviews 9 (Data Diolah)

## Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi adalah suatu analisis statistik yang dilakukan untuk mengetahui apakah ada  korelasi  variabel  yang  ada  dalam  model  regresi  pada  suatu  periode  dengan  periode sebelumnya.  Dalam  penelitian  ini,  uji  autokorelasi  menggunakan  metode Breusch-Godfrey test (BGtest) dengan ketentuan jika nilai probability > α (0,05) berarti tidak ada autokorelasi . Hasil uji autokorelasi ini menunjukkan probabilitas chi square sebesar 0,1451 dan lebih besar dari α (0.05) yang berarti tidak ada masalah autokorelasi.

## Tabel 2. Uji Autokorelasi
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 1.257398     Prob. F(2,4) 0.3770 Obs*R-squared 3.860130     Prob. Chi-Square(2) 0.1451

## Sumber: Eviews 9 (Data Diolah)

## Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  bertujuan  untuk  melihat  apakah  dalam  model  regresi  terjadi ketidaksamaan  varian  dari  residual  satu  pengamatan  ke  pengamatan  lain.  Dalam  penelitian ini,  uji  heteroskedastisitas  menggunakan  metode Breusch-Godfrey  test  (BGtest) dengan ketentuan jika nilai probability > α (0,05) berarti tidak bersifat heteroskedastisitas.

## Tabel 3. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic 0.869344     Prob. F(3,6) 0.5070 Obs*R-squared 3.029765     Prob. Chi-Square(3) 0.3871 Scaled explained SS 2.271019     Prob. Chi-Square(3) 0.5181 Sumber: Eviews 9 (Data Diolah)
Berdasarkan hasil uji heteroskedastisitas diatas dapat diketahui bahwa nilai probabilitas chi  square pada  obs* R  squared adalah  0.3871  >  0.05  sehingga  disimpulkan  H0  diterima yang berarti data atau variabel tidak memiliki masalah heteroskedastisitas.

## Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah suatu kondisi dimana adanya hubungan linear antar variabel independen.  Model  regresi  yang  baik  seharusnya  tidak  terjadi  multikolinearitas.  Untuk mendeteksi  ada  tidaknya  multikolinearitas  dilakukan  dengan  metode Variance  Inflation Factors (VIF)  dengan  ketentuan  jika  nilai  VIF  <  10  maka  tidak  terjadi  masalah multikolinearitas.
Tabel 4. Uji Multikolinearitas
Variance Inflation Factors Date: 04/24/23   Time: 13:12 Sample: 2012 2021 Included observations: 10
Coefficient Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF C 78.91486 647.6567 NA JMLPDDMSKN 0.425085 260.9532 3.589542 PENDIDIKAN 2.85E-22 82.23178 1.132425 KESEHATAN 2.72E-22 40.87348 3.350648
Sumber: Eviews 9 (Data Diolah)
Berdasarkan  hasil  pengujian  diatas  dapat  diketahui  bahwa  nilai  VIF  untuk  semua variabel  independen  pada  differential  pertama  berada  di  bawah  10  dengan  nilai  VIF  untuk jumlah  penduduk  miskin  sebesar  3.589542,  pengeluaran  pemerintah  bidang  pendidikan sebesar 1.132425, pengeluaran pemerintah bidang kesehatan sebesar 3.350648 dimana semua nilai kecil dari 10. Jadi, dapat diketahui bahwa semua variabel independen pada penelitian ini bebas dari masalah multikolinearitas.

## Hasil Uji Regresi Linear Berganda

## Tabel 5. Hasil Regresi Linear Berganda
Dependent Variable: IPM Method: Least Squares Date: 04/24/23   Time: 13:10 Sample: 2012 2021 Included observations: 10
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 76.06013 8.883404 8.562048 0.0001 JMLPDDMSKN 0.062938 0.651986 0.096532 0.9262 PENDIDIKAN -1.81E-11 1.69E-11 -1.073018 0.3245 KESEHATAN 3.20E-11 1.65E-11 1.940553 0.1004 R-squared 0.660852     Mean dependent var 77.37700 Adjusted R-squared 0.491279     S.D. dependent var 1.547629 S.E. of regression 1.103842     Akaike info criterion 3.324645 Sum squared resid 7.310805     Schwarz criterion 3.445679 Log likelihood -12.62323     Hannan-Quinn criter. 3.191871 F-statistic 3.897137     Durbin-Watson stat 3.065431 Prob(F-statistic) 0.073616 Sumber: Eviews 9 (Data Diolah)
Dengan model persamaan menjadi sebagai berikut:
IPM = 76,06013 + 0,062938JMLPDDMSKN – 1,81E-11PENDIDIKAN + 3,20E- 11KESEHATAN + ε

## Uji Hipotesis

## Uji t-statistik
Uji  statistik  t  menunjukkan  seberapa  jauh  pengaruh  satu  variabel  independen  secara individual  dalam  menjelaskan  variabel  dependen.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  derajat kepercayaan 95 persen (α = 5%) dan degree of freedom = 6 (df = n-k = 10-4), maka diperoleh nilai  t-tabel  sebesar  2,44691.  Dari  hasil  regresi  diatas,  variabel  jumlah  penduduk  miskin berpengaruh  positif  dan  tidak  siginifikan  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  dengan nilai t hitung < t tabel (0.096532 < 2,44691) dan nilai probabilitas 0,9262 > 0,05 dimana H0 diterima  dan  H1  ditolak.  Selanjutnya  variabel  pengeluaran  pemerintah  bidang  pendidikan berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia dengan nilai t  hitung  <  t  tabel  (-1,073018  <  2,44691)  dan  nilai  probabilitas  0,3245  >  0,05  dimana  H0 diterima  dan  H1  ditolak.  Sedangkan  variabel  pengeluaran  pemerintah  bidang  kesehatan berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia dengan nilai t  hitung  <  t  tabel  (1,940553  <  2,44691)  dan  nilai  probabilitas  0,1004  >  0,05  dimana  H0 diterima dan H1 ditolak.

## Uji F-statistik
Uji  statistik  F  menunjukkan  apakah  semua  variabel  independen  yang  dimasukkan dalam model secara bersama-sama mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen. Dalam
penelitian  ini  memiliki  derajat  kepercayaan  95%  (α  =  5%)  yaitu  dengan  degree  of  freedom for nurmerator = 3 (k-1 = 4-1) dan degree of freedom = 6 (df = n-k = 10-4) maka diperoleh nilai F-tabel sebesar 4,76. Dari penelitian yang telah dilakukan, didapatkan nilai F hitung < F tabel (3,897137 < 4,76) dan nilai probabilitas sebesar 0,073616. Sehingga dapat disimpulkan bahwa  H0  diterima  dan  H1  ditolak  yang  artinya  semua  variabel  bebas  (jumlah  penduduk miskin,  pengeluaran  pemerintah  bidang  pendidikan  dan  pengeluaran  pemerintah  bidang kesehatan)  secara  bersama-sama  tidak  berpengaruh  signifikan  mempengaruhi  Indeks Pembangunan Manusia di Kota Payakumbuh.

## Pembahasan

## Pengaruh Jumlah Penduduk Miskin terhadap Indeks Pembangunan Manusia
Pada  penelitian  ini  jumlah  penduduk  miskin  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap Indeks  Pembangunan  Manusia,  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  Emilia  Khristina  Kiha, Sirilius Seran dan Hendriana Trifonia Lau (2021) yang berjudul Pengaruh Jumlah Penduduk, Pengangguran,  Dan  Kemiskinan  Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  (Ipm)  di Kabupaten Belu ditemukan bahwa kemiskinan berpengaruh tidak signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia. Menurut Kasanah (2016) dalam Emilia, dkk (2021) mengatakan jika kemiskinan  mengalami  penurunan  karena  meningkatnya  kualitas  pembangunan  manusia. Dengan  meningkatnya  kualitas  pembangunan  manusia,  kesejahteraan  penduduk  miskin meningkat  maka  dapat  menyebabkan  menurunnya  jumlah  kemiskinan  sehingga  terjadi peningkatan  Indek  Pembangunan  Manusia  dan  hal  ini  menunjukan  bahwa  IPM  memiliki pengaruh dalam penurunan tingkat kemiskinan.

## Pengaruh Pengeluaran Pemerintah bidang Pendidikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia
Variabel  pengeluaran  pemerintah  bidang  pendidikan  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Kota  Payakumbuh  Artinya,  pengeluaran pemerintah  bidang  pendidikan  di  Kota  Payakumbuh  belum  mampu  meningkatkan  nilai Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Kota  Payakumbuh.  Meskipun  kondisi  pendidikan  di  Kota Payakumbuh sudah cukup baik menurut Badan Pusat Statistik rata-rata lama sekolah di Kota Payakumbuh  tahun  2021  adalah  10,81  tahun.  Dengan  kata  lain,  penduduk  di  Kota Payakumbuh  rata-rata  berpendidikan  hingga  kelas  1  SMA.  Angka  tersebut  mencapai  target program  wajib  belajar  yang  dicanangkan  oleh  pemerintah  Indonesia  yaitu  menyelesaikan pendidikan dasar selama 9 tahun.
Penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Endah  Susanti  dan  Nur Hidayat  (2020)  berjudul  Analisis  Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  Sektor  Pendidikan, Kesehatan, Dan Infrastruktur terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Kalimantan Timur yang menyatakan bahwa pengeluaran pemerintah sektor pendidikan tidak berpengaruh signifikan  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Provinsi  Kalimantan  Timur.  Hal  ini menyatakan  bahwa  pengeluaran  pemerintah  sektor  pendidikan  yang  dialokasikan  oleh pemerintah tidak digunakan untuk program yang dapat berpengaruh secara langsung terhadap peningkatan kualitas pembangunan manusia.

## Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  bidang  Kesehatan  terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia
Variabel  pengeluaran  pemerintah  bidang  Kesehatan  secara  parsial  tidak  berpengaruh secara  signifikan  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia    di  Kota  Payakumbuh  Hal  ini sejalan  dengan  penelitian  Merang  Kahang,  Muhammad  Saleh  dan  Rachmad  Budi  Suharto (2016)  yang  berjudul  Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  Sektor  Pendidikan  dan  Kesehatan terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten Kutai Timur yang menyatakan bahwa pengeluaran  pemerintah  bidang  kesehatan  tidak  signifikan  mempengaruhi  Indeks Pembangunan  di  Kabupaten  Kutai  Timur.  Hal  ini  karena  anggaran  yang  dikeluarkan  masih belum  mampu untuk meningkatkan Indeks Pembangunan Manusia dan belum  terealisasinya anggaran dengan baik.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
1. Variabel  jumlah  penduduk  miskin  berpengaruh positif dan  tidak  siginifikan  terhadap Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Kota  Payakumbuh  dengan  nilai  t  hitung  <  t  tabel (0.096532 < 2,44691) dan nilai probabilitas 0,9262 > 0,05 dimana H 0 diterima dan H 1 ditolak.
2. Variabel  pengeluaran  pemerintah  bidang  pendidikan  berpengaruh  negatif  dan  tidak signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Kota Payakumbuh dengan nilai t hitung < t tabel (-1,073018 < 2,44691) dan nilai probabilitas 0,3245 > 0,05 dimana H 0 diterima dan H 1 ditolak.
3. Variabel  pengeluaran  pemerintah  bidang  kesehatan  berpengaruh  positif  dan  tidak signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Kota Payakumbuh dengan nilai t
hitung < t tabel (1,940553 < 2,44691) dan nilai probabilitas 0,1004 > 0,05 dimana H 0 diterima dan H 1 ditolak.
Saran
Dalam  masalah kemiskinan pemerintah  dapat  mengoptimalkan dalam  hal  tenaga  kerja bisa  dengan  membuka  lapangan  kerja  dengan  itu  pengangguran  berkurang  dan  jumlah penduduk  miskin  juga  dapat  berkurang  jumlahnya.  Dan  dalam  masalah  pengeluaran pemerintah  baik  bidang  pendidikan  dan  kesehatan,  maka  yang  dapat  dilakukan  oleh pemerintah  adalah  mengoptimalkan  alokasi  dari  anggaran  pemerintah  daerah  secara  efektif dan efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
Arsyad, L. (2010). Ekonomi Pembangunan . UPP STIM YKPN.
BPS.
(2022). Indeks Pembangunan Manusia . Bps.Go.Id. https://www.bps.go.id/subject/26/indeks-pembangunan-manusia.html
BPS.  (2023). Kemiskinan .  Bps.Go.Id.  https://www.bps.go.id/subject/23/kemiskinan-dan- ketimpangan.html
Henrryawati, S. F. N. dan A. F. (2022). Analisis Faktor–Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Di Provinsi Banten Tahun 2016–2020 . 71–84. https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/39016%0Ahttps://dspace.uii.ac.id/bitstream/h andle/123456789/39016/18313193.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Kahang,  M.,  Saleh,  M.,  &  Suharto,  R.  B.  (2016).  Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  Sektor Pendidikan dan Kesehatan Terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten Kutai Timur. Forum  Ekonomi:  Jurnal  Ekonomi,  Manajemen  Dan  Akuntansi,  18(2),  130-140 , 18 (2), 130–140.
Kiha, E. K., Seran, S., & Lau, H. T. (2021). Pnegaruh Jumlah Penduduk, Pengangguran, dan Kemiskinan  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di  Kabupaten  Bali. Intelektiva: Jurnal Ekonomi, Sosial & Humaniora , 2 (07), 60–84.
Kuncoro, M. (2009). Metode Riset untuk Bisnis & Ekonomi (3rd ed.). Penerbit Erlangga.
Muliza,  M.,  Zulham,  T.,  &  Seftarita,  C.  (2017).  Analisis  Pengaruh  Belanja  Pendidikan, Belanja  Kesehatan,  Tingkat  Kemiskinan  Dan  Pdrb  Terhadap  Ipm  Di  Provinsi  Aceh. Jurnal Perspektif Ekonomi Darussalam , 3 (1), 51–69. https://doi.org/10.24815/jped.v3i1.6993
Payakumbuh BPS. (2023a). Angka Harapan Hidup Kota Payakumbuh . https://payakumbuhkota.bps.go.id/indicator/26/128/1/umur-harapan-hidup.html
Payakumbuh  BPS.  (2023b). Persentase  penduduk  miskin .  Payakumbuhkota.Bps.Go.Id. https://payakumbuhkota.bps.go.id/indicator/23/71/5/persentase-penduduk-miskin.html
Ratnasari,  G.  T.,  Wibisono,  S.,  &  Hanim,  A.  (2019).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Wilayah  Eks  Karesidenan  Besuki.
Jurnal Ekonomi Ekuilibrium ( Jek ) , 3 (2), 1–14.
Salim,  A.  (2022). BKKBN:  Indeks  Pembangunan  Manusia  RI duduki  peringkat  130  dunia  - ANTARA  News .  Antaranews.Com.  https://www.antaranews.com/berita/3289171/bkkbn- indeks-pembangunan-manusia-ri-duduki-peringkat-130-dunia
Sari,  J.  D.,  Sufiawan,  N.  A.,  Rizky,  B.,  &  Weriantoni,  W.  (2022).  Analisis  Ketimpangan Pendapatan  Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  Melalui  Akses  Listrik  Di Indonesia. Equilibrium : Jurnal Ilmiah Ekonomi, Manajemen Dan Akuntansi , 11 (2), 35. https://doi.org/10.35906/equili.v11i2.1106
Smith, M. P. T. dan S. C. (2006). Pembangunan Ekonomi (9th ed.). Penerbit Erlangga.
Sumbar  BPS.  (2022a). Indeks  Pembangunan  Manusia  menurut  Kabupaten/Kota . Sumbar.Bps.Go.Id. https://sumbar.bps.go.id/indicator/26/370/1/indeks-pembangunan- manusia-ipm-provinsi-sumatera-barat-menurut-kabupaten-kota-metode-baru-.html
Sumbar BPS. (2022b). Rata-rata lama sekolah . Sumbar.Bps.Go.Id. https://sumbar.bps.go.id/indicator/26/363/1/rata-rata-lama-sekolah-menurut-kabupaten- kota-di-provinsi-sumatera-barat-metode-baru-.html
Susanti,  E.,  &  Hidayat,  N.  (2020).  Analisis  Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  Sektor Pendidikan,  Kesehatan  Dan  Infrastruktur  Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  Di Provinsi Kalimantan Timur. Eco-Build Journal , 4 (2), 25–34.
Winarno, W. W. (2011). Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews (3rd ed.). UPP STIM YKPN.