JEQ U
e-ISSN: 2541-1314

## PENGELUARAN PEMERINTAH DAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) DI PROVINSI BENGKULU

## Aan Zulyanto
Fakultas Ekonomi Univ. Prof. Dr. Hazairin, SH Bengkulu e-mail: aanzulyanto@gmail.com

## ABSTRACT
Human Development Index (HDI) is an indicator to evaluate the government performance. This index is consisting of several main components such as; education, health, and economy. This study aim is to analize the influence of government spending on education, health, and infrastructure to  Human Development Index in the province of Bengkulu. In addition, this study also analyzes the differences of HDI level in the main regions and proliferation regions as a response to regional autonomy in Indonesia. This study uses panel data collected from any regencies and municipalities in Bengkulu province during the period of 2007-2013, which is Random Effect Model (GLS) be used as estimation technique. The study results show that education spending has significant and positive influence to HDI, meaning that substantial budget allocations for education can improve HDI in Bengkulu province. On the other hand, the influence of health spending and infrastructure spending show not significant and have negative relationship with HDI. The reason because there is inefficiency and inaccuracy targets of the health budget and infrastructure in Bengkulu province. Meanwhile, the study also finds a significant difference in the level of HDI among main regions and proliferation regions, where is the main regions have higher HDI levels than the expansion regions.

## Key Words: Education, Government Expenditure, HDI, Health, Infrastructure.

## Abstrak
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) adalah sebuah indikator untuk mengevaluasi kinerja pemerintah. Indeks ini terdiri dari beberapa komponen utama, seperti pendidikan, kesehatan, dan ekonomi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisa pengaruh dari belanja pemerintah, kesehatan, dan infrastruktur terhadap Indeks Pembangunan Manusia di provinsi Bengkulu. Sebagai tambahan, penelitian ini juga menganalisis perbedaan antara tingkat IPM di daerah utama dan daerah pemekaran, sebagai respon dari adanya otonomi daerah di Indonesia. Penelitian ini menggunakan data panel yang didapatkan dari berbagai kabupaten dan kotamadya di provnsi Bengkulu dalam periode 2007-2013, yang mana Random Effect Model (GLS) digunakan semagai teknik estimasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa belanja untuk pendidikan mempunyai pengaruh positf dan signifikan terhadap IPM, yang berarti bahwa alokasi-alokasi anggaran substansial untuk pendidikan dapat memperbaiki IPM di provinsi Bengkulu. Disisi lain, belanja kesehatan dan belanja infrastruktur menunjukkan tidak signifikan dan mempunyai hubungan negatif di provinsi Bengkulu. Selain itu, penelitian ini juga menemukan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan tingkat IPM antara daerah utama dan daerah pemekaran, dimana daerah utama memiliki tingkat IPM yang lebih tinggi daripada daerah pemekaran.
Key Words: Pendidikan, Belanja Pemerintah, HDI, Kesehatan, Infrastruktur.

## 1 PENDAHULUAN
Sejak  dilaksanakan  otonomi  daerah  dan  desentralisasi  fiskal  di  Indonesia  melalui  UU No.  22  dan  25  tahun  1999  serta  diperbaharui  melalui  UU  32  dan  33  Tahun  2004, pemerintah daerah memiliki peran yang semakin besar dalam pembangunan di daerah. Semangat  otonomi  daerah ini  didasarkan pada  suatu pemahaman bahwa pemerintah daerah  memiliki  pengetahuan  yang  lebih  baik  mengenai  masalah-masalah  dan kebutuhan  di  daerah  dibandingkan  dengan  pemerintah  pusat,  sehingga  dengan diberikan kewenangan yang luas terhadap pemerintah daerah untuk menyelenggarakan  pemerintahan,  diharapkan  tujuan  pembangunan  ekonomi  yang sasaran akhirnya adalah kesejahteraan masyarakat lokal dapat lebih cepat tercapai.
Timbulnya  perhatian  terhadap  desentralisasi  tidak  hanya  dikaitkan  dengan  gagalnya perencanaan  terpusat  dan  populernya  strategi  pertumbuhan  dengan  pemerataan (growth  with  equality),  tetapi  juga  adanya  kesadaran  bahwa  pembangunan  adalah suatu  proses  yang  kompleks  dan  penuh  ketidakpastian  yang  tidak  dapat  dengan mudah  dikendalikan  dan  direncanakan  dari  pusat  (Kuncoro,  2004).  Oleh  sebab  itu, otonomi  daerah  dan  desentralisasi  fiskal  memberikan  ruang  gerak  yang  luas  bagi pemerintah daerah untuk mendesain kebijakan yang tepat, terutama bagi peningkatan kualitas pelayanan publik, seperti di bidang pendidikan, kesehatan, dan pengembangan infrasturktur.  Bersamaan  dengan  semangat  otonomi  daerah  ini,  banyak  studi  yang menganalisis  tentang  keberhasilan  pembangunan  daerah  melalui  berbagai indikatornya,  seperti  pertumbuhan  ekonomi,  penurunan  angka  kemiskinan, ketimpangan  distribusi  pendapatan,  serta  melalui  peningkatan  Human  Development Indeks (HDI) atau Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Pada dasarnya konsep Indeks Pembangunan Manusia (IPM) pertama kali diajukan oleh United Nations Development Programe (UNDP) pada awal tahun 1990. IPM merupakan merupakan suatu indeks komposit yang mencakup tiga bidang pembangunan manusia yang dianggap sangat mendasar yang dilihat dari kualitas fisik dan non fisik penduduk. Adapun  3  indikator  tersebut  yaitu:  indikator  kesehatan,  tingkat  pendidikan,  dan indikator  ekonomi.  Kualitas  fisik  tercermin  dari  angka  harapan  hidup,  sedangkan kualitas  non  fisik  tercermin  dari  lamanya  rata-rata  penduduk  bersekolah  dan  angka melek huruf, dan mempertimbangkan kemampuan ekonomi yaitu pengeluaran riil per kapita.
Luasnya  cakupan  pembangunan  manusia  menjadikan  peningkatan  IPM  sebagai manifestasi dari pembangunan manusia dapat ditafsirkan sebagai  keberhasilan dalam meningkatkan kemampuan dalam memperluas pilihan-pilihan (enlarging the choices of the  people).  Seperti  diketahui,  beberapa  faktor  penting  dalam  pembangunan  yang sangat  efektif  bagi  pembangunan  manusia  adalah  pendidikan  dan  kesehatan.  Dua faktor  penting  ini  merupakan  kebutuhan  dasar  manusia  yang  perlu  dimiliki  agar mampu  meningkatkan  potensinya.  Umumnya,  semakin  tinggi  kapabilitas  dasar  yang dimiliki suatu bangsa, semakin tinggi pula peluang untuk meningkatkan potensi bangsa itu (BPS, 2008).
Berdasarkan  pengalaman  pembangunan  di  berbagai  negara  diperoleh  pembelajaran bahwa untuk mempercepat pembangunan manusia dapat dilakukan antara lain melalui dua  hal,  yaitu  distribusi  pendapatan  yang  merata  dan  alokasi  belanja  publik  yang memadai untuk pendidikan dan kesehatan. Korea Selatan sebagai contoh sukses, tetap konsisten melakukan dua hal tersebut. Sebaliknya Brazil mengalami kegagalan karena
memiliki  distribusi  pendapatan  yang  timpang  dan  alokasi  belanja  publik  yang  kurang memadai untuk pendidikan dan kesehatan (BPS, 2008).
Dalam  studinya  mengenai  Human  Development  Indeks,  Renggo  (2010)  menemukan bahwa  Pengeluaran  Pemerintah  dalam  bidang  Kesehatan  dan  Infrastruktur berpengaruh secara signifikan terhadap terhadap Human Development Index (HDI) di Provinsi  Jawa  Tengah.  Pengeluaran  pemerintah  atas  pendidikan,  kesehatan  dan infrastruktur merupakan suatu investasi terhadap Human Development Index. Hasil ini juga  dinyatakan  Astri,  dkk  (2012),  bahwa  pengeluaran  pemerintah  di  bidang pendidikan  berpengaruh  positif  secara  signifikan  terhadap  HDI.  Sementara  itu, Usmaliadanti  (2011)  menambahkan  variabel  kemiskinan  sebagai  determinan  Human Development  Indeks,  dan  dia  juga  membuktikan  bahwa  angka  kemiskian  dan pendidikan berpengaruh signifikan terhadap nilai HDI. Berkaitan dengan IPM ini, Brata (2002)  memberikan  bukti  adanya  hubungan  dua  arah  antara  pembangunan  manusia dan  pembangunan  ekonomi  regional  di  Indonesia,  termasuk  di  masa  krisis. Pembangunan  manusia  yang  berkualitas  mendukung  pembangunan  ekonomi  dan sebaliknya kinerja ekonomi yang baik mendukung pembangunan manusia.
Dalam  konteks  provinsi  Bengkulu,  pencapaian  nilai  IPM  selama  periode  2002–2010 menunjukkan trend yang semakin baik. Pada tahun 2002 nilai IPM provinsi Bengkulu sebesar  66,2  dan  naik  menjadi  69,9  di  tahun  2004.  Sampai  tahun  2010  nilai  IPM provinsi Bengkulu mencapai 72,92. Secara umum, jika dibandingkan dengan nilai HDI Indonesia  pada  periode  tersebut,  terlihat  bahwa  nilai  HDI  Provinsi  Bengkulu  selalu lebih tinggi. Hal ini mengisyaratkan bahwa kualitas pembangunan manusia di provinsi Bengkulu  secara  rata-rata  lebih  baik  dari  pencapaian  pembangunan  Manusia  yang dihasilkan secara nasional, sebagaimana dapat dilihat pada gambar berikut.
Sumber: Badan Pusat Statistik
Gambar 1. Perkembangan Indeks Pembangunan Manusia dan Tingkat Kemiskinan di Provinsi Bengkulu dan Indonesia Tahun 2004-2013 22,4 22,2 23,0 22,1 20,6 18,6 18,3 17,5 17,7 17,5
16,7 16,0 17,8 16,6 15,4 14,2 13,3 12,5 12,0 11,3 69,90 71,09 71,28 71,57 72,14 72,55 72,92 73,40 73,93 74,41 68,70 69,57 70,10 70,59 71,17 71,76 72,27 72,77 73,29 73,81 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 0 20 40 60 80 100 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Tingkat Kemiskinan (%) Bengkulu Tingkat Kemiskinan (%) Indonesia HDI Bengkulu HDI Indonesia
Meskipun  demikian,  dari  tabel  di  atas  juga  terlihat  bahwa  keberhasilan pembangunan  manusia  melalui  peningkatan  IPM  tidak  begitu  sejalan  dengan penurunan angka kemiskinan di provinsi Bengkulu. Selama periode 2004-2013, angka  kemiskinan  masih  menunjukkan  tingkat  yang  tinggi  dan  jauh  di  atas rata-rata nasional. Tahun 2004 tingkat kemiskinan di Bengkulu mencapai 22,4 persen  sedangkan  tingkat  kemiskinan  Indonesia  sebesar  16,7  persen.  Pada tahun  2013,  tingkat  kemiskinan  di  provinsi  Bengkulu  turun  menjadi  17,5 persen,  akan  tetapi  masih  jauh  lebih  tinggi  dari  tingkat  kemiskinan  Indonesia yang “hanya” sebesar 11,3 persen.
Adanya kesenjangan yang cukup besar antara kualitas Pembangunan Manusia yang  tercermin  pada  nilai Human  Development  Indeks  (HDI)  dengan  Tingkat Kemiskinan  di  Provinsi  Bengkulu,  terutama  dalam  semangat  otonomi  daerah dan desentralisasi fiskal yang memberikan peran lebih besar pada pemerintah daerah  untuk  melaksanakan  pembangunan,  maka  penulis  tertarik  untuk melakukan  studi  dengan  judul  “Pengeluaran  Pemerintah  dan  Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Provinsi Bengkulu“.
Adapun  yang  menjadi  rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah  Bagaimana pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  dalam  bidang  Pendidikan,  Kesehatan  dan Infrastruktur  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di  Provinsi  Bengkulu? Serta  apakah  terdapat  perbedaan  pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  dalam  bidang Pendidikan, Kesehatan dan Infrastruktur terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) antara daerah induk dan pemekaran di Provinsi Bengkulu.

## 2 TINJAUAN LITERATUR

## 2.1 Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Menurut  UNDP  (1990),  pembangunan  manusia  merupakan  model pembanguanan  yang  ditujukan  untuk  memperluas  pilihan  yang  dapat ditumbuhkan  melalui  upaya  pemberdayaan  penduduk.  Pemberdayaan penduduk  ini  dapat  dicapai  melalui  upaya  yang  menitikberatkan  pada peningkatan kemampuan dasar manusia yaitu meningkatkan derajat kesehatan, pengetahuan  dan  keterampilan  agar  dapat  digunakan  untuk  mempertinggi partisipasi  dalam  kegiatan  produktif,  sosial,  budaya  dan  politik.  Upaya  untuk mengangkat  manusia  sebagai  tujuan  utama  pembangunan,  sebenarnya  telah muncul  dengan  lahirnya  konsep  “basic  need  development”.  Paradigma  ini mengukur  keberhasilan  pembangunan  dengan  menggunakan  Indeks  Mutu Hidup (P hysical Quality Life Index), yang memiliki tiga parameter, yaitu: angka kematian  bayi  ( infant  motality  rate),  angka  harapan  hidup  waktu  lahir  (life expentancy) dan tingkat melek huruf (literacy rate). Indikator untuk mengukur keberhasilan  pembangunan  manusia  terus  dikembangkan,  sehingga  muncul paradigma  baru  pembangunan  manusia  yang  diukur  dengan  Indeks Pembangunan Manusia ( Human Development Index).
Dalam  Human  Development  Report  dijelaskan  bahwa  Indeks  pembangunan Manusia (IPM) merupakan suatu konstruksi pengukuran atas dasar konsep right based approach to human development. HDI melakukan pengukuran rata-rata capaian setiap individu negara yang menyangkut tiga dimensi dasar dari proses pengembangan  kualitas  manusia.  Pengukuran  ini  dilakukan  dengan menetapkan  beberapa  asumsi  dasar  bahwa  manusia  yang  berkualitas  adalah: Manusia  yang  dapat  hidup  sehat  dan  panjang  umur,  Manusia  yang  memiliki kecakapan  dan  pendidikan  yang  diperlukan  bagi  hidupnya,  dan  Manusia  yang dapat mencapai standar hidup layak.
Peningkatan status pembangunan manusia berdasarkan klasifikasi berikut:
 < 50 ; Rendah
 50 ≤ IPM < 66 ; Menengah bawah
 66 ≤ IPM < 80 ; Menengah atas
 ≥ 80 ; Tinggi
Sementara  Kuncoro  (2003)  mengajukan  kalsifikasi  penetapan  kategori  IPM didasarkan pada skala 0,0-1,0 yang terdiri dari:
 Kategori rendah : nilai IPM 0-0,5
 Kategori menegah : nilai IPM antara 0,51-0,79
 Kategori tinggi   : nilai IPM 0,8-1
Gambar 2.
Komponen Human Development Index (HDI)

## 2.1.1 Pengeluaran Pemerintah Dalam Pembangunan
Campur  tangan  pemerintah  dalam  perekonomian  modern  semakin  dibutuhkan,  tidak hanya  berkaitan  dengan  adanya  persoalan  eksternalitas  dan  kegagalan  system  pasar dalam  penyediaan  barang  publik,  tetapi  pemerintah  perlu  menjamin  bahwa  fasilitas dasar  yang  dibutuhkan  masyarakat  dapat  tersedia  secara  memadai  melalui pemanfaatan sumber daya secara maksimal. Mangkoesoebroto (1999)
mengidentifikasikan  tiga  fungsi/peran  yang  dimiliki    pemerintah  yaitu;  (i)  Peranan Alokasi  atau  efisiensi,  yaitu  peranan  pemerintah  untuk  mengusahakan  agar  alokasi sumber-sumber  ekonomi  dilaksanakan  secara  efisien,  (ii)  Peranan  Distribusi,  yaitu peranan  pemerintah  untuk  mendistribusikan  sumberdaya  dan  manfaat  pembangunan agar  tercipta  keadilan  dalam  masyarakat,  dan  (iii)  Peranan  Stabilisasi,  yaitu  peranan pemerintah  dalam  menciptakan  kestabilan  dalam  perekonomian  sehingga  menjamin ketenangan  berusaha  bagi  setiap  warga  masyarakat.  Selain  ketiga  peran  tersebut, Dumairy  (1999)  menambahkan  peran  dinamisatif,  yakni  peranan  pemerintah  dalam menggerakkan  proses  pembangunan  ekonomi  agar  lebih  cepat  tumbuh,  berkembang dan maju.
Implementasi campur tangan pemerintah dalam perekonomian dan usaha peningkatan kesejahteraan  masyarakat  antara  lain  dilakukan  melalui  kebijakan  anggaran  yang tepat. Pengeluaran pemerintah secara mikro dimaksudkan untuk menyediakan barang publik  yang  tidak  dapat  disediakan  pihak  swasta    sebagai  akibat  adanya  kegagalan pasar  (Nicholson,  2002).  Pengeluaran/belanja  pemerintah  untuk  barang  publik  akan menstimulasi pengeluaran untuk barang lain (Mangkoesoebroto, 1999).
Hall  (2010)  menyatakan  bahwa  Belanja  publik  merupakan  faktor  kunci  bagi pertumbuhan  dan  pembangunan  ekonomi.  Ia  sangat  esensial  untuk  mendanai infrastruktur,  termasuk  jalan,  listrik,  dan  air.  Ia  menyediakan  layanan  kesehatan  dan pendidikan  yang  diperlukan  untuk  ekonomi  modern  dengan  lebih  efisien  dan  efektif dibandingkan  yang  mampu  disediakan  pasar.  Belanja  publik  juga  dimanfaatkan  di seluruh  dunia  untuk  memberikan  stimulus  ekonomi  guna  melawan  resesi,  dan menyelamatkan  bank-bank  melalui  kepemilikan  publik.  Lebih  lanjut  dijelaskan  bahwa Belanja  publik  adalah  cara  yang  lebih  efisien  untuk  memproduksi  banyak  layanan. Studi baru baru ini terhadap belanja kesehatan dan pendidikan di negara-negara OECD menemukan  bahwa  belanja  publik  lebih  memengaruhi  pertumbuhan  GDP  daripada belanja yang dikeluarkan swasta. Ini konsisten dengan bukti-bukti nyata bahwa belanja publik pada kesehatan jauh lebih efisien, dalam batas-batas ekonomi, dan lebih efektif, dalam batas-batas tujuan penyediaan layanan kesehatan, dibandingkan belanja pihak swasta pada layanan kesehatan. Haryanto dkk (2005) menunjukkan bahwa persentase pengeluaran  pemerintah  untuk  kesehatan  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap tingkat  kematian  balita.  Secara  umum  ditunjukkan  bahwa  peningkatan  pengeluaran pemerintah  untuk  sektor  kesehatan  terbukti  cukup  besar  memberikan  peningkatan kinerja sektor tersebut.
Peranan  pemerintah  dalam  dunia  pendidikan  tidak  hanya  mencerminkan  masalah kepentingan  pemerintah  tetapi  juga  aspek  ekonomi  yang  dimiliki  oleh  sektor pendidikan,  karena  pada  dasarnya  pendidikan  merupakan  sebuah  investasi.  Menurut teori human capital, pendidikan merupakan faktor yang dominan untuk menghasilkan masyarakat berproduktivitas tinggi. Teori ini percaya bahwa investasi dalam pendidikan merupakan  investasi  untuk  meningkatkan  produktivitas  masyarakat.  Oleh  sebab  itu
pemerintah  harus  dapat  membangun  suatu  sarana  dan  sistem  pendidikan  yang  baik (Achsanah  dalam  Amanda,  2010).  Menurut  Friawan  (2008),  implikasi  dari pembangunan dalam pendidikan adalah kehidupan manusia akan semakin berkualitas. Semakin tinggi kualitas hidup suatu bangsa, semakin tinggi tingkat pertumbuhan dan kesejahteraan bangsa tersebut. Semakin tinggi kualitas hidup / investasi sumber daya manusia akan berimplikasi terhadap tingkat pertumbuhan ekonomi nasional.
Selain  anggaran  pendidikan  dan  kesehatan,  alokasi  anggaran  Infrastruktur  juga memiliki peran penting dalam pembangunan suatu negara. Pembangunan Infrastruktur menunjukkan  seberapa  besar  pemerataan  pembangunan  ekonomi  terjadi.  Suatu negara  dengan  pertumbuhan  ekonomi  tinggi  akan  mampu  melakukan  pemerataan pembangunan  kemudian  melakukan  pembangunan  infrastruktur  keseluruh  bagian wilayahnya.  Perekonomian  yang  terintegrasi  membutuhkan  pembangunan infrastruktur. Setidaknya ada tiga alasan utama mengapa infrastruktur penting dalam sebuah  integrasi  ekonomi  (Friawan,  2008).  Pertama,  ketersedian  infrastruktur  yang baik  merupakan  mesin  utama  pemacu  pertumbuhan  ekonomi,  misalnya  studi  The World  bank  (2004)  menyatakan  bahwa  tingkat  pertumbuhan  ekonomi  yang  rendah dalam  beberapa  tahun  terakhir  pasca  krisis  ekonomi  1998  salah  satunya  dipengaruhi rendahnya  tingkat  investasi.  Kurangnya  ketersediaan  infrastruktur  merupakan  salah satu  hambatan  utama  dalam  perbaikan  iklim  investasi  di  Indonesia.  Kedua,  untuk memperoleh  manfaat  yang  penuh  dari  integrasi,  ketersediaan  jaringan  infrastruktur sangat  penting  dalam  memperlancar  aktifitas  perdagangan  dan  investasi.  Ketiga, perhatian terhadap perbaikan infrastruktur juga penting untuk mengatasi kesenjangan pembangunan ekonomi.
Dalam konteks empiris, beberapa studi terdahulu telah menemukan keterkaitan antara alokasi  anggaran  tersebut  terhadap  indeks  pembangunan  manusia.  Maryani  (2011) mendapatkan  bahwa  pendidikan,  kesehatan,  dan  jumlah  penduduk  miskin berpengaruh  positif  terhadap  IPM.  Astri  (2012)  yang  menyimpulkan  bahwa  anggaran pendidikan  berpengaruh  terhadap  IPM,  namun  anggaran  kesehatan  tidak  terbukti berpengaruh.  Mendukung  Astri,  Usmaliadanti  (2011)  jumlah  penduduk  miskin, pengeluaran  Pendidikan  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  pembangunan manusia,  pengeluaran  kesehatan  tidak  berpengaruh  Secara  signifikan.  Sebaliknya Renggo  (2011)  mendapatkan  bahwa  pengeluaran  kesehatan  dan  infrastruktur berpengaruh  meningkatkan  HDI  indonesia  dan  signifikan.  Sedangkan  pengaruh pengeluaran pendidikan  tidak  signifikan.  Brata (2002) PDRB   dan pendidikan  terbukti sangat signifikan Pengaruhnya terhadap IPM. Widodo, dkk (2011) menggunakan IPM sebagai  variable  moderating  atas  pengaruh  pengeluaran  pendidikan  dan  kesehatan terhadap  tingkat  kemiskinan.  Begitu  juga  Suliswanto  (2010)  mendapatkan  IMP berpengaruh negative signifikan terhadap tingkat kemiskinan.

## 2.1.2 Kerangka Pemikiran dan Hipotesis
Studi  ini  mengelaborasi  berbagai  penelitian  sebelumnya,  terutama  yang  dilakukan Renggo  (2010)  dan  Usmaliadanti  (2011),  serta  menambahkan  kajian  pada  daerah Induk  dan  pemekaran  sebagai  salah  satu  konsekuensi  pelaksanaan  otonomi  daerah dan desentralisasi fiskal di Indonesia.
Hdiit= β0  + β1educit + β2healthit + β3infrait + β4povertyit + β5PDRBcapit  + D1dobit + eit (1)
Dimana  HDI  adalah  angka  Human  Development  Indeks  atau  Indeks  Pembangunan Manusia,  sementara  educ,  health,  dan  Infra  masing-masing  merupakan  persentase Pengeluaran Pendidikan, kesehatan, dan infrastruktur  terhadap total belanja daerah. Selanjutnya  juga  digunakan  dua  variabel  kontrol  yaitu  tingkat  kemiskinan  (poverty) dan PDRB perkapita. Kedua variabel ini dimasukan kedalam model karena dalam studi sebelumnya,  kedua  variable  ini  terbukti  signifikan  dalam  mempengaruhi  Indek Pembangunan Manusia (IPM).
Meskipun  demikian,  beberapa  studi  menemukan  hubungan  sebaliknya  antara  tingkat kemiskinan  dan  indeks  pembangunan  manusia,  seperti  Widodo  dkk  (2011)  dan Suliswanto (2010), oleh sebab itu akan dilakukan uji kausalitas granger untuk melihat apakah terdapat hubungan saling mempengaruhi antara kedua variable tersebut.
Adapun hipotesis yang diajukan dalam studi ini meliputi :
1. Belanja  Pendidikan,  Kesehatan,  dan  Infrastuktur,  serta  PDRB  perkapita berpengaruh  Positif  terhadap    Human  Development  Indeks  (HDI)  di  Provinsi Bengkulu.
Ha ; β1,  β2, β3, β5  > 0 (1) 2. Tingkat  Kemiskinan  berpengaruh    negative  terhadap    Human  Development Indeks (HDI) di Provinsi Bengkulu secara signifikan.
Ha ; β4  < 0 (1)
3. Terdapat  Perbedaan  Tingkat  Human  Development  Indeks  (HDI)  di  Daerah Induk dan Daerah Pemekaran di provinsi Bengkulu
Ha ; D1 ≠ 0 (1)

## 2.1.3 METODE PENELITIAN

## 2.1.3.1 Jenis dan Sumber Data
Studi  menggunakan  data  sekunder  meliputi  data  IPM  kabupaten/kota  di  provinsi Bengkulu,  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Daerah  (APBD),  Tingkat  Kemiskinan, PDRB serta data-data relevan lainnya. Sumber data diperoleh dari Biro Pusat Statistik (BPS),  Dinas  Pendapatan  Daerah,  Bank  Indonesia  Bengkulu,  serta  instansi  terkait lainnya. Selain itu sumber data juga diperoleh dari akses melalui internet dengan situs
antara lain; www.djpk.depkeu.go.id,
www.bi.go.id, www.bps.go.id dan www.bpk.go.id.
Jenis  data  adalah  data  unbalanced  panel,  meliputi  10  daerah  kabupaten/kota  di provinsi  Bengkulu  yaitu  Kota  Bengkulu,  Bengkulu  Utara,  Bengkulu  Selatan,  Rejang Lebong,  Seluma,  Kaur,  Lebong,  Kepahiang,  Kabupaten  Muko-Muko,  dan    Kabupaten Bengkulu  Tengah  dalam  periode  2007-2013.  Data  bersifat  unbalanced  dikarenakan salah satu daerah (kabupaten Bengkulu tengah) baru terbentuk tahun 2008, sehingga data yang tersedia mulai tahun 2009.

## 2.1.3.2 Teknik Analisis
Dalam  studi  menggunakan  data  panel,  setidaknya  terdapat  tiga  tehnik  analisis  yang dapat  digunakan  yaitu  Pooled  Regression  atau  OLS  biasa,  Fixed  Effect  Model,  dan Random  Effect  Model  atau  GLS  (Gujarati  dan  Porter,  2012,  Greene,  2012).  Pilihan untuk  menggunakan  tehnik  estimasi  sangat  tergantung  pada  asumsi  terhadap Unobserved  Heterogenity  atau  individual  specific  (ai)  yang  ada  dalam  model  data panel. Secara sederhana, model data panel dapat dibuat sebagai berikut.
yit = β1xit1 + … + βkxitk ɑi + uit , t = 1,2,…T (2)
Dimana  ɑi  merupakan  unobserved  heterogenity  atau  Individual  Specific  yaitu  semua yang  tidak  terobservasi    (time-constant  factor)  yang  dapat  mempengaruhi  y.  Model Pooled Regression tidak memperlihatkan dimensi individu maupun waktu. Diasumsikan bahwa perilaku data sama dalam berbagai kurun waktu. Ini adalah teknik yang paling sederhana untuk mengestimasi data panel.
Metode  Fixed  Effect  (FEM)  mengasumsikan  bahwa  Unobserved  Heterogenity  (ɑi) berkorelasi  dengan  xi.  FEM  mengasumsikan  slope  konstan  tetapi  intersep  berbeda antara individu,  menempatkan bahwa uit merupakan kelompok  spesifik  atau berbeda dalam constant term pada model regresi. Pengertian fixed effect ini didasarkan adanya perbedaan  intersep  antara  daerah  namun  intersepnya  sama  antar  waktu  (time invariant).  FEM  sesuai  untuk  situasi  dimana  individual-specific  intersep  berkorelasi dengan  satu  atau  lebih  regressor.  FEM  dapat  diestimasi  menggunakan  Least  Square Dummy Variable (LSDV) maupun Within Transformation Estimator. Salah satu kerugian LSDV  adalah  kehilangan  banyak  degree  of  freedom  ketika  jumlah  cross  section (daerah) sangat besar. Formulasi FEM dengan metode Within Transformation.
yit – ȳi = β1(xit1 – x̄i) + … + βk(xitk – x̄i) + (uit – ūi), t = 1,2,…T
atau ÿ = β1ẍit1 + … + βkẍitk + üit , dimana ÿ = yit – ȳi (3)
Selanjutnya  Model  Random  Effect  mengasumsikan  Unobserved  Heterogenity  (ai) merupakan faktor yang acak (E( ai | x ) = 0, cov ( X, ai) = 0, tetapi komposit error (ai +  eit)  akan  terdapat  serial  korelasi.  Dalam  konteks  ini  OLS  tidak  dapat  digunakan. Random Efek merupakan model pertengahan antara FEM dan OLS, dengan formulasi sebagai berikut:
yit – λȳit = β0 (1 – λ) + β1(xit – λx̄i) + … + βk(xitk – λx̄itk) + (eit – λēi) (4)
Dimana λ merupakan faction dari y rata-rata (ȳit). Jika λ = 1, maka estimasi mendekati FEM,  dan  bila  λ  =  0,  estimasi  mendekati  OLS,  dengan  formulasi  sebagai  berikut (Wooldridge, 2009)
λ = 1 – 𝜎 / 𝜎 𝑇𝜎 (4)
Untuk  memilih  model  yang  tepat,  Widarjono  (2007)  menyarankan  beberapa  uji  yang perlu  dilakukan,  yaitu.  Uji  Signifikansi  Fixed  Effect  (Uji  F),  yaitu  untuk  mengetahui apakah teknik regresi data panel dengan fixed effect lebih baik dari model regresi data panel tanpa variabel dummy atau OLS, dan Uji Hausman yang bertujuan untuk memilih apakah  menggunakan  model  fixed  effect  atau  random  effect  yang  paling  baik  untuk digunakan.  Uji  Hausman ini didasarkan pada ide bahwa LSDV di dalam  metode fixed effect  dan  GLS  adalah  efisien  sedangkan  metode  OLS  tidak  efisien,  di  lain  pihak alternatifnya metode OLS efisien dan GLS tidak efisien. Karena itu uji hipotesis nulnya adalah  hasil  estimasi  keduanya  tidak  berbeda  sehingga  sehingga  uji  Hausman  bisa dilakukan berdasarkan perbedaan estimasi tersebut.
Selanjutnya dilakukan juga pengujian beberapa asumsi klasik yang relevan, khsusunya normalitas  dan  multikolineritas.  Sementara  untuk  autokorelasi  dan  heterokedastisitas telah diakomodir dalam penggunaan data panel.

## 2.1.4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pengujian  model  secara  formal  untuk  memilih  tehnik  estimasi  yang  sesuai memperlihatkan  bahwa  model  Random  Efek  (GLS)  merupakan  tehnik  estimasi  yang paling  sesuai  dengan  studi.  Pengujian  pertama  menggunakan  F  test,  untuk  memilih antara Common Effect (OLS) dan Fixed effect, dimana hasil F test menunjukkan bahwa model Fixed efek lebih sesuai dibandingkan dengan model OLS. Sementara pengujian kedua,  antara  Fixed  effect  dengan random  efek  melalui  Hausman  Test menghasilkan bahwa  model  Random  effect  merupakan  pilihan  terbaik  dalam  estimasi,  dengan demikian  hasilnya  akan  digunakan  untuk  pembahasan  utama  studi  ini.  Berdasarkan hasil hausman test ini, maka tehnik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah Random effect model (GLS). Model GLS ini juga memungkinkan penggunaan variabel Dummy  untuk  mengidentifikasi    perbedaan  tingkat  HDI  antara  daerah  Induk  dan pemekaran,  sementara  jika  digunakan  pendekatan  Fixed  Effect  Model,  maka perbandingan  daerah  induk  dan  pemekaran  tidak  dapat  dilakukan  dengan
menggunakan  variabel  dummy,  sehingga  harus  dilakukan  dengan  analisis  uji  beda, seperti independent sample t – test.
Tabel 1.  Fixed Effect Test
Redundant Fixed Effects Tests
Equation: Untitled
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 196.225259 (9,36) 0.0000 Cross-section Chi-square 195.657433 9 0.0000
Sumber : Hasil pengolahan data, Eviews
H0; Common Pool,    H1: Fixed Effect
Tabel 2. Hausman Test
Correlated Random Effects - Hausman Test
Equation: Untitled Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 1.892368 4 0.7555
Sumber : Hasil pengolahan data, Eviews
H0 ; Random Effect    H1: Fixed Effect
Hasil uji asumsi normalitas juga memperlihatkan nilai Jaque Berra sebesar 3.799 dan probabilitas  sebesar  0.149,  sehingga  data  bersifat  normal.  Begitu  juga  hasil  korelasi parsial  antar  variable  bebas,  menunjukkan  tidak  ada  korelasi  yang  sangat  kuat  antar variable, dengan demikian model terhindarkan dari persoalan multikolinearitas.
Untuk  melihat  potensi  adanya  hubungan  kausalitas  dua  arah  antara  IPM  dengan kemiskinan digunakan uji kausalitas granger.
Tabel 3. Uji Granger IPM dan Kemiskinan
Pairwise Granger Causality Tests
Date: 05/04/16   Time: 20:36
Sample: 2007 2013 Lags: 1
Null Hypothesis: Obs  F-Statistic Prob. POVERTY does not Granger Cause HDI 58 0.41628  0.5215

## HDI does not
Granger Cause POVERTY 15.7363  0.0002
Sumber : Hasil pengolahan data, Eviews
Hasil  granger  menunjukkan  terdapat  kausalitas  searah,  dimana  hanya  tingkat kemiskinan  yang  terbukti  signifikan  mempengaruhi  IPM,  sementara  pengaruh sebaliknya  yaitu  IPM  terhadap  kemiskinan  tidak  terbukti  signiifkan.  Berdasarkan kausalitas  granger  ini,  maka  kita  dapat  memasukan  variable  kemiskinan  terhadap
menjadi  salah  satu  variable  control  dalam  melihat  pengaruh  pengeluaran  pemerintah terhadap IMP.

## 2.1.4.1 Koefisien Determinasi (R2), Uji T (Parsial), Dan Uji F (Simultan)
Berdasarkan hasil penelitian diperoleh nilai koefisien  Determinasi (R2)  sebesar 0,486, artinya secara keseluruhan, semua variable bebas dalam model memberikan kontribusi sebesar  48,6  persen  terhadap  perubahan  yang  terjadi  pada  IPM.  Dengan  demikian, model  yang  digunakan  cukup  baik  untuk  memprediksi  perubahan  IPM  di  provinsi Bengkulu.  Hasil  F  hitung  sebesar  9.63  dan  probabilitas  0.000  sehingga  secara bersama-sama  semua  variable  bebas  terbukti  signifikan  dalam  mempengaruhi  IPM. Hasil  uji  t  (parsial)  memperlihatkan  bahwa  variable  pendidikan  (educ)  dan  tingkat kemiskinan (poverty) terbukti signifikan memperngaruhi IPM. Pengeluaran pendidikan berpengaruh  positif  terhadap  IPM,  artinya  semakin  besar  persentase  anggaran pendidikan maka semakin tinggi tingkat IPM. tingkat kemiskinan berpengaruh negative terhadap tingkat IPM, dimana semakin tinggi tingkat kemiskinan, maka akan semakin rendah  tingkat  IPM  daerah.    Dari  hasil  regresi  juga  terlihat  bahwa  pengeluaran kesehatan,  infrastruktur,  dan  PDRB  perkapita  tidak  terbukti  signifikan  dalam mempengaruhi IPM di provinsi Bengkulu.
Tabel 4 . Hasil Regresi Pengaruh Pengeluaran Pemerintah terhadap IPM di Provinsi Bengkulu
Dependent Variable: HDI
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)
Date: 04/25/16   Time: 21:37
Sample: 2007 2013
Periods included: 7
Cross-sections included: 10
Total panel (unbalanced) observations: 68
Swamy and Arora estimator of component variances
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 72.10135 2.909214 24.78379 0.0000 EDUC 0.076630 0.018809 4.074192 0.0001 HEALTH -0.021967 0.056349 -0.389834 0.6980 INFRA -0.012612 0.023317 -0.540903 0.5905 POVERTY -0.108100 0.036034 -2.999945 0.0039 PDRB -0.103444 0.085657 -1.207654 0.2318 DOB 3.433761 1.605478 2.138778 0.0365
Weighted Statistics R-squared 0.486493     Mean dependent var 9.670574 Adjusted R-squared 0.435984     S.D. dependent var 1.190205 S.E. of regression 0.850657     Sum squared resid 44.14070 F-statistic 9.631824     Durbin-Watson stat 1.111425 Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber : Hasil pengolahan data, Eviews

## 2.1.4.2 Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Terhadap IPM Di Provinsi Bengkulu
Dari  hasil  penelitian  terbukti  bahwa  variabel  pengeluaran  pendidikan  berpengaruh positif  secara  signifikan  terhadap  perkembangan  HDI  di  Provinsi  Bengkulu.  Hasil  ini sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Astri  (2012),  Tri  Maryani  (2011),    dan Usmaliadanti (2011) yang telah mengidentifikasi secara empiris bahwa semakin besar alokasi  dan  proporsi  pengeluaran  pendidikan  akan  mampu  meningkatkan  nilai  IPM, sebaliknya  pengurangan  proporsi  belanja  pendidikan  akan  menurunkan  angka  IPM. Dengan  demikian,  kebijakan  pemerintah  yang  memberi  perhatian    besar  terhadap sektor  pendidikan  dengan  mengamanatkan  setidaknya  20  persen  anggaran  harus dialokasikan  untuk  sektor  pendidikan  merupakan  langkah  yang  sangat  sesuai  dalam rangka  meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia  Indonesia.    Hasil  studi  ini  juga membantah  studi  Renggo  (2011)  yang  tidak  dapat  membuktikan  pengaruh  signifikan pengeluaran pendidikan terhadap IPM.
Sementara itu, hasil  studi  juga  mendapatkan adanya  pengaruh  negative pengeluaran kesehatan  dan  infrastruktur  terhadap  IPM  di  Provinsi  Bengkulu,  namun  pengaruhnya tidak signifikan. Hasil studi ini sejalan dengan Badrudin (2011) yang juga menemukan bahwa belanja infrastruktur di Provinsi DI Yogyakarta ternyata berhubungan negative terhadap IPM meski tidak terbukti signifikan. Hasil ini tentu perlu mendapat perhatian serius, mengingat secara konseptual seharusnya anggaran kesehatan dan infrastruktur dapat  meningkatkan  kualitas  pembangunan  manusia  yang  tercermin  dalam  IPM. Seyogyanya  proporsi  yang  tinggi  terhadap  pengeluaran  kesehatan  dan  infrastruktur, seharusnya  dapat  meningkatkan    nilai  IPM.  Pengeluaran  untuk  bidang  kesehatan diharapkan  mampu  meningkatkan  angka  harapan  hidup  maupun  menurunkan  angka kematian  ibu  hamil  dan  bayi  sebagai  salah  satu  komponen  dalam  penentuan pembangunan  manusia  (Sahrah,  2007).  Sementara  anggaran  dalam  bidang infrastruktur  diharapkan  mampu  meningkatkan  akses  masyarakat  dalam  bidang ekonomi  sehingga  akan  terjadi  efisiensi  dan  pada  gilirannya  akan  meningkatkan konsumsi  riil  per  kapita  (Delavallade  dalam  Badrudin,  2011).  Hubungan  positif signifikan anggaran kesehatan dan infrasturktur terhadap IPM dapat dilihat dalam studi Renggo (2011) dan Tri Maryani (2011) yang mendapatkan hubungan positif signifikan. Sementara  hasil  studi  Astri  (2012)  dan  Usmaliadanti  (2011)  tetap  menunjukkan  arah positif bagi pengaruh pengeluaran kesehatan terhadap HDI walaupun tidak signifikan.
Beberapa  argumentasi  yang  dapat  disampaikan  terkait  hasil  yang  sangat  berbeda  ini antara  lain  adalah  bahwa  alokasi  anggaran  yang  besar  memerlukan  pemanfaatannya secara  efisien  dan  efektif.  Jika  terjadi  inefisiensi  yang  tinggi  dan  tidak  efektif,  maka sangat  dimungkinkan  peningkatan  anggaran  justru  berpengaruh  negative  terhadap nilai HDI, karena anggaran yang tidak efisiensi ini dapat didistribusikan kepada bidang lain  yang  mungkin  lebih  memerlukan  dan  bermanfaat  bagi  masyarakat  luas. Sebagaimana hasil  Kajian Pengeluaran Publik  Indonesia  untuk Sektor  Kesehatan oleh World  Bank  (2008)  yang  menyatakan  bahwa  meskipun  terdapat  peningkatan  yang substansial  dalam  pengeluaran  publik  untuk  sektor  kesehatan  dalam  beberapa  tahun terakhir, secara keseluruhan pengeluaran sektor kesehatan di Indonesia masih rendah, belum  merata  antar  dan  di  dalam  provinsi,  dan  berbagai  analisis  juga  menunjukkan adanya banyak inefisiensi.
Argument  lain  yang  muncul  terhadap  fenomena  ini  adalah  kemungkinan  adanya hubungan  non  linear.  Dalam  penelitan  tentang  desentralisasi  fiskal  di  Provinsi Bengkulu,  Zulyanto  (2012)  menemukan  bentuk  hump-shaped  pada  pengaruh desentralisasi fiskal terhadap pertumbuhan ekonomi di provinsi Bengkulu, sebagaimana juga  ditemukan  oleh  Thiessen  (2003)  pada  desentralisasi  fiskal  Negara-negara  OECD dan Akai, dkk (2007) pada 50 Negara Bagian USA periode 1992-1998. Bentuk Hump- shaped  ini  mengindikasikan  bahwa  pada  saat  derajat  desentralisasi  fiskal  rendah, peningkatan  anggaran  akan  mendorong  pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi,  tetapi ketika  derajat  desentralisasi  fiskal  sudah  tinggi,  peningkatannya  justru  berpengaruh negative  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Berdasarkan  referensi  ini,  jika  alokasi  dan proporsi anggaran yang disediakan untuk pelayanan kesehatan dan infrastuktur sudah terlampau  tinggi,  peningkatannya  justru  akan  menurunkan  nilai  HDI  di  provinsi Bengkulu.  Meskipun  demikian,  jika  dibandingkan  dengan  anggaran yang  dialokasikan untuk sektor pendidikan, rata-rata anggaran untuk sektor kesehatan dan infrastruktur masih  jauh  lebih  rendah,  sehingga  argumentasi  hubungan  negative  akibat  proporsi anggaran  yang  tinggi  dapat  diabaikan.  Selain  itu,  hasil  test  formal  untuk  melihat hubungan non linear ini juga tidak mendukung hubungan tersebut. Dengan demikian, faktor inefisiensi dan ketidaktepatan sasaran dalam implementasi anggaran kesehatan dan infrastruktur diduga menjadi penyebab dari belum mampunya dukungan anggaran kedua sektor tersebut dalam meningkatkan IPM di Provinsi Bengkulu.
Berkaitan  dengan  variabel  kemiskinan,  hasil  studi  menunjukkan  bahwa  tingkat kemiskinan berpengaruh negative secara signifikan terhadap HDI di provinsi Bengkulu. Artinya  meningkatnya  persentase  penduduk  miskin  akan  menyebabkan  nilai  HDI  di provinsi Bengkulu mengalami penurunan, dan sebaliknya jika tingkat kemiskinan turun akan  menyebabkan  nilai  HDI  meningkat.  Dengan  demikian,  berbagai  kebijakan  yang dilakukan pemerintah, baik pusat, provinsi, maupun kabupaten/kota untuk mengurangi kemiskinan  akan  berdampak  signifikan  bagi  membaiknya  nilai  HDI  di  provinsi Bengkulu.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian-penelitian  sebelumnya,  antara  lain Suliswanto  (2010),  Usmaliadanti  (2011),  dan  Tri  Maryani  (2011).  Sementara  itu variable PDRB perkapita tidak terbukti siginikan dalam mempengaruhi IPM di provinsi Bengkulu.  Hasil  ini  berbeda  dengan  temuan  Brata  (2002)  yang  secara  tegas mendapatkan pengaruh positif signifikan PDRB terhadap IPM.

## 2.1.4.3 Perbedaan IPM Antara Daerah Induk Dan Pemekaran Di Provinsi Bengkulu.
Perbedaan  nilai  IPM  antara  daerah  induk  dan  pemekaran  diidentifikasi  melalui penggunaan  variabel  dummy  yang  diintegrasikan  ke  dalam  model.  Hasil  studi menunjukkan bahwa terdapat perbedaan yang sangat signifikan antara tingkat IPM di daerah induk dan daerah pemekaran, dimana daerah induk memiliki tingkat IPM yang lebih  tinggi.  Hal  ini  sejalan  juga  dengan  dekskripsi  data  yang  terdapat  pada  uraian sebelumnya,  dimana  rata-rata  nilai  IPM  daerah  Induk,  yaitu  kabupaten  Bengkulu Selatan,  Bengkulu  Utara,  Rejang  Lebong,  dan  Kota  Bengkulu  dinyatakan  lebih  tinggi dibanding daerah pemekaran. Hasil ini juga sejalan dengan hasil studi (Bappenas dan UNDP,  2008)  yang  mengidentifikasikan  bahwa  daerah  otonom  baru  ternyata  tidak berada  dalam  kondisi  awal  yang  lebih  baik  dibandingkan  daerah  induk  atau  daerah kontrol. Bahkan evaluasi setelah lima tahun perjalanannya, daerah otonom baru secara
umum  masih  tertinggal.  Dari  aspek  kinerja  perekonomian  daerah  ditemukan  dua masalah utama yang dapat diidentifikasi yaitu: pembagian potensi ekonomi yang tidak merata, dan beban penduduk miskin yang lebih tinggi.
Di provinsi Bengkulu, sebagian besar daerah pemekaran umumnya merupakan daerah yang  belum  begitu  berkembang,  minim  fasilitas  dan  infrastuktur  publik,  juga rendahnya kualitas fasilitas sosial ekonomi dan kesehatan, sehingga hal ini berimplikasi terhadap  rendahya  nilai  IPM  yang  akan  dicapai  oleh  daerah  pemekaran.  Disisi  lain, daerah  pemekaran  sebagian  besar  masih  memiliki  ketergantungan  yang  tinggi terhadap sumber penerimaan dari pemerintah pusat, dan pada saat bersamaan potensi lokal  daerah  belum  sepenuhnya  terkelola  dengan  baik  karena  keterbatasan  berbagai hal  termasuk  infrastuktur  dan  sumber  daya  lainnya.  Tingginya  ketergantungan  fiskal ini,  menyebabkan  daerah  tidak  memiliki  keleluasaan  fiskal  (fiscal  discretions)  untuk membangun  daerah.  Ketergantungan  fiscal  ini  mengindikasikan  belum  efektifnya kebijakan  keuangan  daerah  dalam  menggerakkan  aktifitas  ekonomi  di  daerah  baik yang bersifat konsumtif maupun investasi (Bappenas dan UNDP, 2008)

## 2.1.5 SIMPULAN DAN SARAN
Anggaran  pendidikan  berpengaruh  positif  secara  signifikan  terhadap  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  di  provinsi  Bengkulu.  Dengan  demikian  peningkatan alokasi  belanja  untuk  pendidikan  dapat  mendorong  kualitas  sumber  daya  manusia yang  tercermin  pada  peningkatan  IPM,  Sementara  itu,  anggaran  Kesehatan  dan Infrastruktur  memiliki  pengaruh  negative,  namun  secara  statistik  tidak  signifikan. Faktor  inefisiensi  dan  ketidaktepatan  sasaran  diduga  menjadi  salah  satu  penyebab munculnya  pengaruh  negative  terhadap  pengeluaran  kesehatan  dan  infrastuktur  ini, Alokasi  belanja  yang  besar  tanpa  disertai  efisiensi  tidak  memberikan  hasil pembangunan  yang  berkualitas,  sehingga  lebih  baik  anggaran  didistribusikan  kepada sektor  publik  yang  lebih  efisien.  Perlu  ada  kajian  terhadap  efisiensi  dan  proporsi anggaran kesehatan dan infrastruktur karena berpotensi menurunkan nilai IPM.
Tingkat  Kemiskinan  berpengaruh  negative  secara  signifikan  terhadap  nilai  IPM  di provinsi Bengkulu. Pengaruh negative tingkat kemiskinan ini sejalan dengan penelitian- penelitian  sebelumnya,  dimana  penurunan  angka  kemiskinan  dapat  mendorong peningkatan  nilai  IPM.  Pemerintah  harus  mampu  menekan  tingkat  kemiskinan  di provinsi  Bengkulu,  karena  penurunan  tingkat  kemiskinan,  apalagi  bila  dibandingkan sacara nasional, tingkat kemiskin Bengkulu tergolong sangat tinggi.
Adanya perbedaan signifikan IPM antara daerah induk dan daerah pemekaran, dimana daerah  Induk  umumnya  memiliki  IPM  yang  lebih  tinggi  Pembagian  potensi  ekonomi yang tidak merata dan beban tanggungan penduduk miskin yang tinggi menjadi faktor penting  bagi  perbedaan  ini.  Selain  itu,  ketergantungan  fiskal  yang  tinggi  terhadap sumber dana pusat menyebabkan daerah pemekaran masih terbatas dalam melakukan pembangunan di daerah.

## 2.1.6 REFERENSI
Akai,  Nobuo,  Yukihiro  Nishimura,  Masayo  Sakata,  2007.  Complementarity,  Fiscal Decentralization  and  Economic  Growth,  Economics  of  Governance.  Heidelberg:  Sep 2007. Vol. 8, Iss. 4; p. 339
Amanda,  Rica.  2010.  Analisis  Efisiensi  Teknis  Bidang  Pendidikan  Dalam  Implementasi Model Kota Layak (studi kasus 14 kabupaten/kota di provinsi jawa tengah tahun 2008). Skripsi. Universitas Diponegoro.
Astri,  Meylina,  2012.  Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  Daerah  Pada  Sektor Pendidikan  Dan  Kesehatan  Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  Di  Indonesia, Jurnal Pendidikan Ekonomi dan Bisnis,  Vol.1 No. 1 Tahun 2012
Badrudin,  Rudi,  2011.  Pengaruh  Pendapatan  dan  Belanja  Daerah  Terhadap Pembangunan  Manusia  di  Provinsi  Daerah  istimewa  yogyakarta,  BULETIN  EKONOMI, Jurnal Manajemen, Akuntansi, dan Ekonomi Pembangunan, Volume 9, Nomor 1, April 2011, Fakultas Ekonomi Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Yogyakarta.
Bappenas  &  UNDP,  2008.  Studi  Evaluasi  Dampak  Pemekaran  Daerah  2001-2007, Penerbit, Brigde (Building and Reinveting decentralized Government), Jakarta.
Bappenas.        2002.        Kebijakan    dan    Strategi    Penanggulangan    Kemiskinan Perkotaan: Sebuah Gagasan.  Bappenas.  Jakarta.
BPS, 2008. Indeks Pembangunan Manusia 2006-2007.
Brata, Aloysius Gunadi, 2002. Pembangunan manusia Dan kinerja ekonomi regional di Indonesia, Jurnal Ekonomi Pembangunan Kajian Ekonomi Negara Berkembang, Vol 7, No. 2, 2002
Dumairy 1999, Perekonomian Indonesia, Erlangga, Jakarta
Friawan,  Deni.  2008,  Kondisi  Pembangunan  Infrastruktur  di  Indonesia.  CSIS  Vol.37. No.2 Juni 2008. Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Greene, William H, 2012. Econometric Analysis : 7th , Pearson, Prentice Hall.
Gujarati N Damodar dan Porter Dwan C, 2009. Basic Econometrics, Fifth Edition,  The McGraw−Hill Companies.
Hall,  David,  2010.    Mengapa  Kita  Membutuhkan  Belanja  Public,  PSIRU,  University  of Greenwich
Haryanto  Tri,  Unggul  H  dan  Achmad  Solihin.  2005.  Pengeluaran  Pemerintah  dan Kinerja Sektor Pendidikan serta Kesehatan di Jawa Timur. Majalah Ekonomi, Tahun XIV No.2, 2 Agustus 2005, Fakultas Ekonomi Universitas Airlangga.
Kuncoro, Mudrajad. 2003. Ekonomi Pembangunan: Teori, Masalah, dan Kebijakan Edisi Ketiga. UPP AMP YKPN. Yogyakarta.
Kuncoro,  Mudrajat.  2004.  Otonomi  dan  Pembangunan  Daerah  :  Reformasi, Perencanaan, Strategi, dan Peluang, Jakarta, Erlangga.
Mangkoesoebroto, Guritno. 1999. Ekonomi Publik. BPFE. Yogyakarta.
Maqin, Abdul, 2007. Indeks Pembangunan Manusia: Tinjauan Teoritis Dan Empiris Di Jawa Barat, Makalah Disampaikan pada acara Pelatihan Program Pendanaan Kompetsi Indeks pembangunan Manusia (PPK-IPM) Kab. Sumedang, tanggal 31 Mei 2007.
Nicholson  ,Walter  .2002.  Mikroekonomi  Intermediate  dan  Aplikasinya  :  Edisi Delapan.Jakarta: Erlangga
Renggo,  Yuniarti  Reny,  2011.  Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  Dalam  Bidang Pendidikan,  Kesehatan  dan  Infrastruktur  terhadap  Human  Development  Index  (HDI), Tesis, program magister sains & doctor Ilmu ekonomi-manajemen-akuntansi Fakultas ekonomika dan bisnis UGM.
Sahrah, Alimartus. 2007. Memberdayakan Sumber Daya Manusia Untuk Meningkatkan Kualitas Bangsa. Pidato Dies Natalis Unwama ke XXI, Yogyakarta.
Suliswanto,  Muhammad  Sri  Wahyudi,  2010.  Pengaruh  Produk  Domestik  Bruto  (PDB) Dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  Terhadap  Angka  Kemiskinan  Di  Indonesia, Jurnal Ekonomi Pembangunan, Vol 8 No. 2 Desember 2010.
Sumodiningrat, G, 1999. Ekonometrika; Pengantar, Yogyakarta, BPFE.
Thiessen,  Ulrict,  2003.  Fiscal  Decentralization  and  Economic  Growth  in  High  Income OECD Countries, Fiscal Studies Vol. 24 No. 3
Tri  Maryani,  2011.  Analisis  Indeks  Pembangunan  Manusia  Di  Provinsi  Jawa  Tengah, thesis, UPN "Veteran" Yogyakarta.
UNDP, 1990. Human Development Report.
Usmaliadanti,  Christina,  2011.  Analisis  Pengaruh  Tingkat  Kemiskinan,  Pengeluaran Pemerintah Sekor Pendidikan Dan Kesehatan Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2007-2009, Skripsi, FE UNDIP.
Widarjono, A, 2007. Ekonometrika; Teori dan Aplikasi untuk Ekonomi dan Bisnis (2nd edition), Yogyakarta, Ekonisia.
Widodo,  Adi  dkk.  2011.  Analisis  pengaruh  pengeluaran  pemerintah  Di  sektor Pendidikan  dan  Kesehatan  Terhadap  Pengentasan  Kemiskinan  Melalui  Peningkatan Pembangunan  Manusia  di  Provinsi  Jawa  Tengah.  Jurnal  Dinamika  Ekonomi Pembangunan, Juli 2011, Volume 1, Nomor 1.
Wooldrige.  JM,  2009,  Introductory  Econometrics:  A  Modern  Approach,  4th  edition, South-Western Cengage Learning.
World Bank, 2008. Kajian Pengeluaran Publik Indonesia untuk Sektor Kesehatan 2008 : Berinvestasi  dalam  Sektor  Kesehatan  Indonesia:  Tantangan  dan  Peluang  untuk Pengeluaran Publik di Masa Depan, Jakarta.
Zulyanto,  Aan,  2012.  Pengaruh  Desentralisasi  Fiskal  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi di Provinsi Bengkulu, Jurnal Ilmiah Ekonomi dan  Pembangunan  : Ecosains, Volume 1 Nomor 1 Mei 2012, Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Padang.

## Lampiran

## Hasil Regresi Model Fixed Effect
Dependent Variable: HDI
Method: Panel EGLS (Cross-section weights)
Date: 05/07/16   Time: 13:25
Sample: 2007 2013
Periods included: 7
Cross-sections included: 10
Total panel (unbalanced) observations: 68
Linear estimation after one-step weighting matrix
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 74.96642 2.633586 28.46553 0.0000 EDUC 0.071919 0.016327 4.404877 0.0001 HEALTH -0.050652 0.046834 -1.081527 0.2844 INFRA -0.004120 0.021618 -0.190563 0.8496 POVERTY -0.125452 0.033766 -3.715273 0.0005 PDRB -0.134712 0.086969 -1.548963 0.1273
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
Weighted Statistics R-squared 0.914791     Mean dependent var 76.90036 Adjusted R-squared 0.892283     S.D. dependent var 18.31363 S.E. of regression 0.866406     Sum squared resid 39.78492 F-statistic 40.64295     Durbin-Watson stat 1.150605 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.925192     Mean dependent var 70.69485 Sum squared resid 41.29172     Durbin-Watson stat 1.261242

## Hasil Regresi Model Common Effect (OLS)
Dependent Variable: HDI
Method: Panel Least Squares
Date: 05/07/16   Time: 13:24
Sample: 2007 2013
Periods included: 7
Cross-sections included: 10
Total panel (unbalanced) observations: 68
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 74.03618 3.688789 20.07059 0.0000 EDUC 0.091142 0.033058 2.756993 0.0077 HEALTH -0.220368 0.083873 -2.627398 0.0109 INFRA -0.015570 0.036103 -0.431279 0.6678 POVERTY -0.071381 0.035406 -2.016102 0.0482 PDRB -0.148372 0.126846 -1.169700 0.2467 DOB 3.783488 0.656497 5.763143 0.0000 R-squared 0.637372     Mean dependent var 70.69485
(Jurnal Ilmu Ekonomi)
Adjusted R-squared 0.601703     S.D. dependent var 2.870250 S.E. of regression 1.811437     Akaike info criterion 4.123366 Sum squared resid 200.1595     Schwarz criterion 4.351845 Log likelihood -133.1944     Hannan-Quinn criter. 4.213896 F-statistic 17.86938     Durbin-Watson stat 0.398449 Prob(F-statistic) 0.000000 Normalitas Korelasi antar variable bebas
health educ infra poverty pdrb health 1 0.080 -0.247 0.162 0.059 educ 0.080 1 -0.317 0.064 -0.382 infra -0.247 -0.317 1 -0.035 0.270 poverty 0.162 0.064 -0.035 1 -0.108 pdrb 0.059 -0.382 0.270 -0.108 1 0 2 4 6 8 10 12 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 Series: Standardized Residuals Sample 2007 2013 Observations 68
Mean 0.033753 Median -0.264928 Maximum 4.629237 Minimum -2.959147 Std. Dev. 1.845876 Skewness 0.511889 Kurtosis 2.458659 Jarque-Bera 3.799992
Probability 0.149569