## Jurnal
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265

## ENERGI LISTRIK DAN PEMBANGUNAN MANUSIA:  BUKTI EMPIRIS DARI TINGKAT PROVINSI DI INDONESIA

## Abstract
This  study  aims  to  analyze  the  effect  of  the electrification  ratio  on  HDI  in  Indonesia  for general  and  specific  purpose:  with  a  specific analysis  of  provinces  divided  into  various categories. The slow growth rate of HDI and the disparity of HDI in various provinces has pushed the government  to  work  out  the right solution  to overcome these problems. One effort that can be done is to encourage an equal electrification ratio between  provinces.  The  electrification  ratio  is known to have an important role in improving all indicators in HDI, which include economy, health and education. This study uses panel data from 33 provinces  in  the  year  2010-2018,  with  the  fixed effect estimation method. The other variables used in  this  study  consist  of  density  population,  the number of poor in the population, the number of health and education facilities, and the number of teachers  and  health  workers.  The  empirical results  show  that  in  general  the  electrification ratio has a positive effect on HDI. Meanwhile, the effect  of  the  electrification  ratio  in  various categories of provinces shows that the results can be  positive  or  negative.  The  electrification  ratio has  the  greatest  effect  on  the  sub-categories  of provinces that have low GRDP, low HDI and low IPM low GRDP performance.

## Gedung EKP, Prodi Ekonomi Pembangunan
FEB USK Kopelma Darussalam, Banda Aceh, Indonesia - 23111 Telp/Fax: (0651) 7551265 Email: ekapi.ekp@feb.unsyiah.ac.id
©2022 FEB USK. All rights reserved.
Ivana Suprapto 1 1 Program Pascasarjana Ilmu Ekonomi (PPIE), Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis – Universitas Indonesia

## Uswatun Hasanah 2
Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis – Universitas Indonesia
Keywords: electrification  ratio,  fixed  effect, GRDP,  Human  Development  Index (HDI).

## INFORMASI ARTIKEL
Dikirim: 30 November 2021 Diterima setelah revisi: 16 Desember 2021 Diterima: Mei 2022 Dipublikasi: Mei 2022
1 Ivana Suprapto (*) adalah corresponding author

## 1. Pendahuluan
Pembangunan manusia diukur oleh suatu Indeks Pembangunan Manusia (IPM) yang terdiri dari  tiga  dimensi  yaitu  kelayakan  hidup  (pendapatan),  kesehatan  dan  pendidikan.  Saat  ini  IPM telah banyak digunakan di berbagai belahan dunia sebagai ukuran kesejahteraan yang lebih akurat, karena  telah  memperhitungkan  faktor  ekonomi  dan  sosial  kemasyarakatan.  IPM  merupakan indikator untuk mengklasifikasikan apakah sebuah negara adalah negara maju, negara berkembang atau negara terbelakang dan juga untuk mengukur pengaruh dari kebijaksanaan ekonomi terhadap kualitas  hidup  (Davies  &  Quinlivan,  2006).  Di  Indonesia,  IPM  berfungsi  untuk  mengukur keberhasilan  dalam  upaya  membangun  kualitas  hidup  manusia  (masyarakat/penduduk), menentukan peringkat atau level pembangunan suatu wilayah/negara, dan menjadi data strategis karena selain sebagai ukuran kinerja Pemerintah, IPM juga digunakan sebagai salah satu alokator penentuan Dana Alokasi Umum (DAU) (BPS, 2019).
Perkembangan  IPM  di  Indonesia  mengalami  peningkatan  dari  tahun  ke  tahun,  namun peningkatan tersebut relatif kecil dan masih belum bisa mengejar ketertinggalan dari negara lain di  dunia. Pada tahun 2018, Indonesia berada di  peringkat  6 ASEAN dan 111 di  dunia dari 189 negara.  Dari  gambar  1.  terlihat  bahwa  nilai  IPM  Indonesia  masih  berada  dibawah  negara Singapura, Brunei Darussalam, Malaysia, Thailand, dan Filipina. Nilai IPM terus meningkat pada periode  2011-2019  namun  laju  pertumbuhannya  tidak  selalu  meningkat  pula  (gambar  2). Pertumbuhan yang tertinggi pada tahun 2015, dimana nilai IPM meningkat sebanyak 0.94 persen yaitu dari 68.90 pada tahun 2014 menjadi 69.55 pada tahun 2015. Sementara pertumbuhan yang terendah adalah pada tahun 2019, dimana nilai IPM hanya meningkat sebanyak 0.74 persen dari tahun  sebelumnya.  Kecilnya  laju  pertumbuhan  IPM  memerlukan  upaya  pemerintah  yang  lebih keras untuk meningkatkan IPM tersebut, sehingga bisa mewujudkan pembangunan manusia yang lebih baik dan mengejar ketertinggalan pembangunan dari negara lain.
Gambar 1. Perbandingan Nilai IPM Negara-negara di ASEAN (2019)
Sumber: UNDP, 2019 (diolah kembali) 0 20 40 60 80 100 Kamboja Laos Vietnam Filipina Malaysia Singapura
Gambar 2. Nilai IPM dan pertumbuhan IPM di Indonesia tahun 2011-2019 Sumber : BPS 2019, (data diolah kembali)
Selain harus mengejar ketertinggalan dari negara lain, Indonesia juga menghadapi tantangan yang cukup berat dalam upaya peningkatan kualitas pembangunan manusia yang lebih merata di seluruh  provinsi.  Ketimpangan  pembangunan  manusia  masih  ditemukan  baik  antarindividu, antargender,  antardimensi,  maupun  antarwilayah.  Ketimpangan  antarindividu  tercermin  dari masih  tingginya  gini  rasio.  BPS  mencatat  gini  rasio  pengeluaran  Indonesia  sebesar  0,384  pada September 2018 yang merupakan terendah selama periode 2011-2018. Sedangkan Gini rasio lama sekolah  penduduk  usia  25  tahun  ke  atas  sebesar  0,319  pada  tahun  2018  sedikit  meningkat dibandingkan  tahun  sebelumnya  sebesar  0,312.  Kedua  Indikator  ini  menunjukkan  bahwa ketimpangan  antar  individu  masih  menjadi  persoalan.  Ketimpangan  gender  juga  turut menyumbang ketimpangan pembangunan manusia di Indonesia. Capaian pembangunan manusia untuk  laki-laki  masih  di  atas  perempuan.  Pada  tahun  2018,  BPS  mencatat  IPM  laki-laki  di Indonesia telah mencapai 75,43 atau telah berstatus “tinggi”. Sementara itu, IPM perempuan hanya mencapai  68,63  atau  masih  berstatus  “sedang”.  Ketimpangan  ini  tergambar  dalam  Indeks Pembangunan Gender (IPG) Indonesia yang baru mencapai 90,99 pada tahun 2018. Ketimpangan antarwilayah juga turut mewarnai dinamika pembangunan manusia di Indonesia. Luasnya wilayah Indonesia  dan  tidak  meratanya  pembangunan  menyebabkan  ketimpangan  terjadi,  baik  antara perkotaan  dengan  perdesaan,  antarprovinsi,  antarkabupaten,  antara kota  dengan  kabupaten, maupun antara wilayah barat dengan timur.
Salah  satu  upaya  untuk  meningkatkan  IPM  adalah  dengan  meningkatkan  akses  listrik  bagi masyarakat.  Ketersediaan  energi  listrik  memberikan  pengaruh  dalam  peningkatan  kualitas pembangunan  manusia,  baik  dari  aspek  pendidikan,  kesehatan,  dan  kemampuan  belanjanya ( spending ).    Leung  &  Meisen  (2005)  menyatakan  bahwa  keberadaan  energi  listrik  merupakan salah satu instrumen untuk meningkatkan pembangunan manusia, baik di bidang kesehatan atau pendidikan. Dalam hal ini,   Ouedraogo (2013) juga sependapat bahwa energi listrik merupakan
0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 64.00 66.00 68.00 70.00 72.00 74.00 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Pertu m b h an IPM IPM IPM laju IPM
infrastruktur yang mendukung aspek kesehatan dan pendidikan untuk menciptakan sumberdaya manusia  yang  berkualitas.  Dan  sebaliknya,  kurangnya  ketersediaan  dan  akses  terhadap  energi listrik  adalah  indikator  dari  fasilitas  kesehatan  yang  buruk,  kesempatan  pendidikan  dan pembangunan  yang  rendah,  dan  terbatasnya  kemampuan  masyarakat  untuk  mengurangi kemiskinan (Kanagawa & Nakata, 2008). Dalam skala yang lebih luas, selain menjadi penopang pertumbuhan  ekonomi,  energi  listrik  juga  mempengaruhi  kesejahteraan  manusia  (Ghali  &  El- Sakka, 2004) dan juga dapat meningkatkan proses industrialisasi dan pembangunan ekonomi (Niu et al., 2013).
Dengan  adanya  peran  penting  dari  ketersediaan  listrik  terhadap  kesejahteraan,  maka seharusnya pemerintah mengupayakan berbagai kebijakan kelistrikan yang efektif dan efisien di seluruh wilayah negara Indonesia. Namun kenyataannya, ketersediaan energi listrik di Indonesia juga  belum  terdistribusi  secara  merata  antarwilayah  maupun  antarprovinsi.  Hal  ini  ditunjukkan oleh rasio elektrifikasi yang cukup bervariasi di tingkat provinsi. Sebagai contoh, provinsi DKI Jakarta  memiliki  rasio  elektrifikasi  listrik  tertinggi,  sebaliknya  provinsi  Papua  Barat  dan  NTT memiliki  rasio  elektrifikasi  terendah.  Dalam  hal  ini,  kondisi  geografis  negara  Indonesia  yang terdiri atas ribuan pulau  dan kepulauan, tersebar  dan tidak meratanya pusat-pusat  beban listrik, rendahnya tingkat permintaan listrik di beberapa wilayah, tingginya biaya marjinal pembangunan sistem  suplai  energi  listrik,  serta  terbatasnya  kemampuan  finansial  merupakan  faktor-faktor penghambat penyediaan energi listrik dalam skala nasional (Sylvia & Umary, 2013).
Untuk  mengatasi  masalah  pemerataan  ketersediaan  listrik  tersebut,  diperlukan  suatu perencanaan yang tepat. Hal ini dikarenakan pengaruh energi listrik terhadap indeks pembangunan manusia ternyata relatif beragam; tergantung dari tingkat pendapatan dan IPM di negara tersebut. Semakin  rendah  pendapatan  dan  IPM,  maka  keberadaan  listrik  semakin  berpengaruh  di  negara tersebut. Hal ini sejalan dengan Niu (2013) dan Wu, Maslyuk & Clulow (2012) yang menyatakan bahwa  pengaruh  energi  listrik  terhadap  IPM  di  negara-negara  berpendapatan  rendah  (miskin), lebih  besar  dibandingkan  dengan  negara-negara  berpendapatan  tinggi.  Selanjutnya,  di  negara- negara  dengan  nilai  IPM  rendah,  pengaruh  energi  listrik  terhadap  IPM  juga  lebih  besar dibandingkan  dengan  negara-negara  dengan  IPM  tinggi  (Martinez  &  Ebenhack,  2008).  Akan tetapi,  spesifik  untuk  negara  maju,  Mazur  (2012)  menyatakan  bahwa  energi  listrik  tidak berpengaruh terhadap  IPM.  Situasi ini sejalan dengan Pîrlogea (2012) yang menyatakan bahwa negara-negara di Eropa dengan IPM tinggi dan sangat tinggi, energi listrik juga tidak berpengaruh terhadap IPM.
Dalam penelitan ini, penulis akan melihat pengaruh rasio elektrifikasi terhadap IPM di level nasional dan provinsi pada periode 2010-2018; dan mencakup 33 provinsi di Indonesia Dengan menggunakan data panel, metode estimasi fixed effect atau Least Square Dummy Variable (LSDV) digunakan untuk mengakomodir perbedaan karakteristik di setiap provinsi.. Selanjutnya, provinsi- provinsi tersebut diklasifikasikan berdasarkan PDRB, IPM dan gabungan kedua indikator (PDRB dan  IPM)  yang  mencerminkan  kinerja  suatu  provinsi.  Dengan  menggunakan  instrumen dummy variable untuk kategorisasi, akan diperoleh gambaran yang lebih detail dan simulasi yang lebih spesifik.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  bisa  dijadikan  input  dalam  menentukan  prioritas kebijakan kelistrikan yang tepat bagi setiap provinsi yang memiliki status PDRB dan IPM yang berbeda.  Pada  akhirnya,  intervensi  kebijakan  pemerinta  tersebut  mampu  mendorong  kenaikan kesejahteraan yang tercermin dari peningkatan IPM yang merata di seluruh Indonesia.

## 2. Tinjauan Teoritis
Terdapat hubungan positif antara konsumsi energi perkapita dan IPM di 120 negara di dunia (Martınez and Ebenhack, 2008). Selain itu, studi tersebut juga mengidentifikasi tiga tren penting pada data, yaitu (1) adanya kenaikan IPM yang tajam di negara-negara miskin, (2) kenaikan IPM yang wajar di negara-negara transisi, dan (3) tidak adanya kenaikan IPM di negara-negara yang sudah maju yang sudah mengkonsumsi energi dalam jumlah besar. Oleh karena itu, peningkatan dalam konsumsi energi dapat menyebabkan kenaikan level IPM yang sangat tinggi pada negara- negara  miskin  (Martínez  &  Ebenhack,  2008).  Wu,  Maslyuk  dan  Clulow  (2012)  menunjukkan bahwa  negara  maju  mempunyai  konsumsi  energi  yang  lebih  rendah  namun  mempunyai  indeks IPM yang tinggi, sementara pada negara berkembang konsumsi energi berhubungan sangat kuat dengan IPM (Wu, Clulow, & Maslyuk, 2010). Penelitian dari Steinberger and Roberts (2010) yang menggunakan bentuk Hyperbolic dan regresi OLS juga menunjukkan bahwa konsumsi energi pada tingkat tertentu akan menyebabkan IPM meningkat.
Secara spesifik, kenaikan IPM berhubungan secara signifikan dengan konsumsi energi yang lebih  tinggi  tetapi  konsumsi  energi  tersebut  akan  turun  ketika  mencapai  level  IPM  tertentu (Steinberger & Roberts, 2010). Niu et.,al (2013) meneliti kausalitas antara konsumsi listrik dan tingkat  pembangunan  manusia,  yang  menggunakan  proksi  harapan  hidup  saat  lahir,  tingkat urbanisasi, tingkat melek huruf, pengeluaran konsumsi, dan PDRB per kapita. Niu menggunakan kausalitas panel, tes kointegrasi panel dan model fixed effect untuk meneliti data panel 50 negara. Hasil  empirisnya  mendukung  kausalitas  jangka  panjang  antara  kelima  indikator  IPM  dengan energi listrik, dimana tidak ada hubungan unidirectional jangka pendek antara energi listrik dan
kelima indikator pembangunan manusia. Dampak dari energi listrik terhadap IPM tergantung pada tingkat  perekonomian  suatu  negara.  Hasil  yang  sama  didapatkan  oleh  Ouedraogo  (2013)  yang meneliti data 15 negara berkembang pada periode 1998 – 2008 dengan menggunakan kointegrasi panel  dan error  collection  model .  Tes  statistic  mendukung  bahwa  IPM  mempunyai  kointegrasi jangka panjang yang positif dengan energi listrik (Ouedraogo, 2013).
Azam  et,  al.,(2015)  menemukan  bahwa  IPM  berhubungan  secara  positif  dan  signifikan  dengan akses  energi  pada  negara-negara  berkembang,  termasuk  diantaranya  Thailand,  Indonesia  dan Malaysia (Azam, Khan, Zaman, & Ahmad, 2015). Kanagawa dan Nakata (2008) menggunakan model bottom up dan partial equilibrium model menemukan adanya hubungan kuantitatif antara akses listrik dan perbaikan dalam kondisi sosial ekonomi di pedesaan pada negara berkembang. Dari beberapa penelitian tentang adanya hubungan positif antara konsumsi listrik dan IPM dapat ditarik kesimpulan yaitu, hubungan antara akses dan konsumsi energi listrik dan IPM adalah positif di negara-negara miskin atau negara berkembang. Rasio elektrifikasi mempunyai pengaruh yang amat  besar  dan  signifikan  pada  negara  miskin  atau  wilayah  pedesaan  di  lingkup  negara berkembang (Kanagawa & Nakata, 2008).
Di sisi lain, hasil penelitian juga menyatakan bahwa akses energi/listrik mempunyai pengaruh yang tidak signifikan terhadap IPM. Steinberger and Roberts (2010) menggunakan panel data dari 156  negara  dalam  kurun  waktu  5  tahun  dari  1975-2005  untuk  meneliti  hubungan  antara  emisi karbon, akses energi dan IPM. Penulis menganalisis bentuk hyperbolic dan pooled OLS . Penelitian menunjukkan bahwa untuk mencapai level IPM yang tinggi membutuhkan emisi karbon dan akses energi  yang moderate .  Standar  kehidupan  yang  lebih  tinggi  ternyata  tidak  disebabkan  oleh kenaikan emisi karbon dan akses energi (Steinberger & Roberts, 2010). Pirlogea (2012) meneliti kontribusi  akses  energi  terhadap  IPM  pada  6  negara  Eropa  pada  periode  1997-2008  dengan menggunakan  teknik  OLS.  Hasilnya  adalah  bahwa  akses  energi  bukanlah  faktor  utama  untuk mempertahankan  level  IPM  pada  jangka  panjang,  masih  ada  beberapa  kondisi  lain  yang  harus diperhatikan  (Pîrlogea,  2012).  Mazur  (2012)  menemukan  bahwa  kenaikan  konsumsi  energi perkapita tidak akan mempunyai pengaruh terhadap kenaikan IPM pada negara-negara industry (Mazur, 2011).
Dari beberapa pendapat yang kontra tersebut, dapat disimpulkan bahwa akses atau konsumsi energi ternyata membawa dampak lain, yaitu emisi karbon. Semakin tinggi akses atau konsumsi energi maka semakin tinggi pula emisi karbon yang dihasilkan sehingga bisa menurunkan kualitas hidup di beberapa negara (Ang, 2008). Oleh karena itu pemerintah perlu menerapkan kebijakan di bidang energi yang tepat untuk tetap mempertahankan atau meningkatkan level IPM. Selain itu,
kondisi  suatu  negara  yang  sudah  mencapai steady-state juga  menjadi  alasan  tidak  adanya peningkatan  IPM.  Contohnya  adalah  di  negara-negara  industry  yang  tergolong  negara  maju, dimana  fasilitas  pendidikan  dan  kesehatannya  juga  sudah  baik  maka  peningkatan  akses  atau konsumsi energi tidak akan berpengaruh terhadap level IPM.
Penelitian tentang hubungan antara energi listrik dan IPM yang dilakukan di Indonesia masih sangat sedikit. Saepudin (2018) meneliti hubungan antara program elektrifikasi pedesaan dengan indeks  pembangunan  manusia  di  Provinsi  Jawa  Barat  pada  tahun  2010-2016.  Hasilnya  adalah program  elektrifikasi  pedesaan  akan  mendorong  rasio  elektrifikasi  provinsi  yang  mempunyai hubungan  positif  dan  signifikan  terhadap  IPM  provinsi  Jawa  Barat.  Pemerintah  perlu  terus meningkatkan program pembangunan kelistrikan terutama di pedesaan untuk dapat meningkatkan IPM  suatu  wilayah/provinsi  (Saepudin,  2018).  Penelitian  I  Made  Agus  (2014)  menjelaskan hubungan antara konsumsi listrik dari tiga sektor utama yaitu industri, rumah tangga dan komersial dengan indikator pembangunan sosial  berupa dua indikator  IPM yaitu umur harapan hidup  dan angka  melek  huruf  yang  diwakili  oleh  lama  sekolah  selama  periode  waktu  1990-2010.  Sektor industri mempunyai pengaruh paling besar terhadap umur harapan hidup, dibandingkan dengan sektor  komersial  dan  sektor  rumah  tangga.  Konsumsi  listrik  total  dan  rasio  elektrifikasi  lebih mempengaruhi nilai indikator melek huruf dibandingkan dengan umur harapan hidup. Konsumsi listrik  total  berkorelasi  sangat  kuat  dengan  kedua  indikator  IPM  yaitu  umur  harapan  hidup  dan angka  melek  huruf  dan  dengan  IPM  itu  sendiri.  Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  konsumsi listrik  dan  rasio  elektrifikasi  di  Indonesia  mempunyai  hubungan  yang  kuat  dengan  indikator  – indikator IPM  (Agus  et  al.,  2014). Penelitian lainnya oleh Giffari (2016) menggunakan metode fixed  effect dan  observasinya  meliputi  34  provinsi  di  Indonesia  dalam  kurun  waktu  2013-2015. Variabel  yang  diamati  adalah  pengaruh  dari  konsumsi  listrik  terhadap  IPM,  dimana  konsumsi listrik mempunyai pengaruh yang positif dan signifikan terhadap IPM (Giffari & Rizki, 2016).

## 3. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang  berasal  dari  Badan  Pusat  Statistik, Kementerian Kesehatan, Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan, dan Kementerian Energi dan Sumber  Daya  Mineral.  Unit  analisis  penelitian  adalah  level  provinsi  pada  periode  2010-2018. Penelitan ini mencakup 33 provinsi di Indonesia. Selanjutnya untuk mendapatkan gambaran yang lebih  detail  dan  simulasi  yang  lebih  spesifik,  provinsi-provinsi  tersebut  dikelompokkan berdasarkan PDRB (Niu, 2013), IPM (Martinez dan Ebenhack, 2002) dan  (Pirlogea, 2012), dan kinerja  PDRB  dan  IPM  (Lombantaruan,  2014).  Terkait  dengan  pengelompokan  provinsi,
pembagian PDRB merujuk pada publikasi Bank Dunia, sedangkan pembagian IPM merujuk pada publikasi  UNDP.  Penelitian  ini  menggunakan  empat  model,  yaitu  satu  model  utama  yang menganalisis pengaruh rasio elektrifikasi terhadap IPM di Indonesia dan tiga model lainnya yang menganalisis pengaruh rasio elektrifikasi terhadap IPM berdasarkan berbagai kategori provinsi.

## Model-1 Model Umum
Berdasarkan beberapa tinjauan literatur diatas, spesifikasi model umum (tanpa kategori spesifik yang dinyatakan oleh variabel dummy) adalah sebagai berikut,
𝐼𝑃𝑀𝑔𝑒𝑛 𝑖𝑡 =   𝛼 0 +   𝛼 1 𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑒𝑙 𝑖𝑡 + 𝛼 2 𝑑𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑦 𝑖𝑡 + 𝛼 3 𝑚𝑖𝑠𝑘𝑖𝑛 𝑖𝑡 +   𝛼 4 𝑝𝑒𝑛𝑑 𝑖𝑡−1 +   𝛼 5 𝑘𝑒𝑠 𝑖𝑡−1 +   𝛼 6 𝑠𝑒𝑘𝑜𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡 + 𝛼 7 𝑝𝑘𝑚 𝑖𝑡 + 𝛼 8 𝑔𝑢𝑟𝑢 𝑖𝑡 +   𝛼 9 𝑛𝑎𝑘𝑒𝑠 𝑖𝑡 + 𝛽 0 𝐷𝑦𝑒𝑎𝑟 𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡
Dimana: 𝛼 0 = intersep 𝛼 1 s/d 𝛼 9 = konstanta variabel 𝛽 0 = konstanta variabel 𝑖                  = provinsi 𝑡 = periode waktu (tahun) 𝐼𝑃𝑀𝑔𝑒𝑛 𝑖𝑡 = IPM pada provinsi i dan waktu t 𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑒𝑙 𝑖𝑡 = rasio elektrifikasi pada provinsi i dan waktu t (%) 𝑑𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑦 𝑖𝑡 = kepadatan penduduk pada provinsi i dan waktu t (jiwa/km2) 𝑚𝑖𝑠𝑘𝑖𝑛 𝑖𝑡 = jumlah penduduk miskin pada provinsi i dan waktu t (%) 𝑝𝑒𝑛𝑑 𝑖𝑡−1 =  belanja pemerintah di bidang kesehatan pada provinsi i dan waktu t-1 (juta Rp) 𝑘𝑒𝑠 𝑖𝑡−1 = belanja pemerintah di bidang pendidikan pada provinsi i dan waktu t-1 (juta Rp) 𝑝𝑘𝑚 𝑖𝑡 = jumlah fasilitas kesehatan, yaitu puskesmas dan puskesmas pembantu pada provinsi i dan waktu t (unit)
𝑠𝑒𝑘𝑜𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡 = jumlah fasilitas pendidikan, yaitu SD dan SMP pada provinsi i dan waktu t (unit) 𝑔𝑢𝑟𝑢 𝑖𝑡 = jumlah guru SD dan SMP pada provinsi i dan waktu t (orang) 𝑛𝑎𝑘𝑒𝑠 𝑖𝑡 = jumlah tenaga kesehatan yang bekerja di Puskesmas pada provinsi i dan waktu t (orang) 𝐷𝑦𝑒𝑎𝑟 𝑡 = dummy waktu untuk menangkap fixed effect dari tahun observasi Ɛ it = error term

## Model-2 Model Kategori (Level) PDRB
Selain model umum, model kategori level PDRB akan mengestimasi pengaruh rasio elektrifikasi terhadap  IPM  dengan  menambahkan  variabel  independen  berupa  variabel dummy yang menunjukkan  berbagai  kategori  pendapatan  ( low,  lower-middle,  upper-middle,  high  incme )  di setiap  Provinsi.  Di  Indonesia  sendiri  hanya  terdapat  tiga  kategori  PDRB  per  kapita,  yaitu low, lower-middle, dan upper-middle. Penggunaan  kategori  PDRB  per  kapita  ini  merujuk  pada  Niu (2013) yang meneliti pengaruh energi listrik berdasarkan PDB perkapita publikasi Bank Dunia. Dalam  model  ini,  kategori  PDRB  rendah  ( Dlow )  digunakan  sebagai  basis,  sehingga  modelnya menjadi:
𝐼𝑃𝑀𝑤𝑏 𝑖𝑡 =   𝛼 0 +   𝛼 1 𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑒𝑙 𝑖𝑡 +    𝛼 2 𝑑𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑦 𝑖𝑡 + 𝛼 3 𝑚𝑖𝑠𝑘𝑖𝑛 𝑖𝑡 +   𝛼 4 𝑝𝑒𝑛𝑑 𝑖𝑡−1 +   𝛼 5 𝑘𝑒𝑠 𝑖𝑡−1 + 𝛼 6 𝑠𝑒𝑘𝑜𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡 + 𝛼 7 𝑝𝑘𝑚 𝑖𝑡 + 𝛼 8 𝑔𝑢𝑟𝑢 𝑖𝑡 +   𝛼 9 𝑛𝑎𝑘𝑒𝑠 𝑖𝑡 +𝛽 0 𝐷𝑦𝑒𝑎𝑟 𝑡 +    𝛽 1 𝐷𝑙𝑜𝑤𝑒𝑟𝑚𝑖𝑑𝑑𝑙𝑒  + 𝛽 2 𝐷𝑢𝑝𝑝𝑒𝑟𝑚𝑖𝑑𝑑𝑙𝑒 +   𝛾 1 (𝐷𝑙𝑜𝑤𝑒𝑟𝑚𝑖𝑑𝑑𝑙𝑒 ∗  𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑒𝑙 𝑖𝑡 ) +  𝛾 2 (𝐷𝑢𝑝𝑝𝑒𝑟𝑚𝑖𝑑𝑑𝑙𝑒 ∗ 𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑒𝑙 𝑖𝑡 ) +  𝜀 𝑖𝑡

## Dimana:
𝐷𝑙𝑜𝑤𝑒𝑟𝑚𝑖𝑑𝑑𝑙𝑒 = 1, jika PDRB/kapita provinsi masuk dalam kategori lower middle. 0, jika PDRB/kapita provinsi tidak masuk dalam kategori lower  middle. 𝐷𝑢𝑝𝑝𝑒𝑟𝑚𝑖𝑑𝑑𝑙𝑒 = 1, jika PDRB/kapita provinsi masuk dalam kategori upper middle. 0, jika PDRB/kapita provinsi tidak masuk dalam kategori upper middle.

## Model-3 Model Kategori (Status) IPM
Sedangkan  model  kategori  status  IPM,  model  ini  mengestimasi  pengaruh  rasio  elektrifikasi terhadap  IPM  dengan  menambahkan  independen  variabel  berupa  variabel  dummy  yang menunjukkan  berbagai  kategori  status  IPM  (rendah,  sedang,  tinggi,  sangat  tinggi)  di  setiap Provinsi. Di Indonesia hanya terdapat tiga kategori IPM, yaitu rendah, sedang, dan tinggi. Dalam model ini kategori IPM rendah ( Dipmlow ) digunakan sebagai basis, sehingga modelnya menjadi:
𝐼𝑃𝑀𝑢𝑛𝑑𝑝 𝑖𝑡 =   𝛼 0 +   𝛼 1 𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑒𝑙 𝑖𝑡 +    𝛼 2 𝑑𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑦 𝑖𝑡 + 𝛼 3 𝑚𝑖𝑠𝑘𝑖𝑛 𝑖𝑡 +   𝛼 4 𝑝𝑒𝑛𝑑 𝑖𝑡−1 +   𝛼 5 𝑘𝑒𝑠 𝑖𝑡−1
+       𝛼 6 𝑠𝑒𝑘𝑜𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡 + 𝛼 7 𝑝𝑘𝑚 𝑖𝑡 + 𝛼 8 𝑔𝑢𝑟𝑢 𝑖𝑡 +   𝛼 9 𝑛𝑎𝑘𝑒𝑠 𝑖𝑡 + 𝛽 0 𝐷𝑦𝑒𝑎𝑟 𝑡 +  𝛽 1 𝐷𝑖𝑝𝑚𝑚𝑒𝑑𝑖𝑢𝑚  +   𝛽 2 𝐷𝑖𝑝𝑚ℎ𝑖𝑔ℎ +   𝛾 1 (𝐷𝑖𝑝𝑚𝑚𝑒𝑑𝑖𝑢𝑚 ∗  𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑒𝑙 𝑖𝑡 )
+  𝛾 2 (𝐷𝑖𝑝𝑚ℎ𝑖𝑔ℎ ∗ 𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑒𝑙 𝑖𝑡 ) +  𝜀 𝑖𝑡 Dimana :
𝐷𝑖𝑝𝑚𝑚𝑒𝑑 ium = 1,jika IPM provinsi masuk dalam kategori provinsi IPM sedang. 0, jika IPM provinsi tidak masuk dalam provinsi IPM sedang.
𝐷𝑖𝑝𝑚ℎ𝑖𝑔ℎ =1,jika IPM provinsi masuk dalam kategori provinsi IPM tinggi. 0, jika IPM provinsi tidak masuk dalam provinsi IPM tinggi.

## Model-4 Model Gabungan Kinerja PDRB dan IPM
Sedangkan  model  kategori  gabungan,  PDRB  dan  IPM  yang  merujuk  pada  tipologi  Klassen (Lombantaruan, 2014). Model ini mengestimasi pengaruh rasio elektrifikasi terhadap IPM dengan menambahkan independen variabel berupa variabel dummy yang menunjukkan gabungan kategori level  PDRB  dan  status  IPM  di  setiap  Provinsi.  Kategori  ini  digunakan  untuk  dapat membandingkan  tingkat  kemajuan  suatu  wilayah  dengan  wilayah  lain  dalam  suatu  lingkup referensi yang sama. Dalam model ini kategori PDRB rendah IPM rendah ( Dlowlow ) digunakan sebagai basis, sehingga modelnya menjadi:
𝐼𝑃𝑀𝑘𝑖𝑛𝑒𝑟𝑗𝑎 𝑖𝑡 =   𝛼 0 +   𝛼 1 𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑒𝑙 𝑖𝑡 +    𝛼 2 𝑑𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑦 𝑖𝑡 + 𝛼 3 𝑚𝑖𝑠𝑘𝑖𝑛 𝑖𝑡 +   𝛼 4 𝑝𝑒𝑛𝑑 𝑖𝑡−1 +   𝛼 5 𝑘𝑒𝑠 𝑖𝑡−1 + 𝛼 6 𝑠𝑒𝑘𝑜𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑡 + 𝛼 7 𝑝𝑘𝑚 𝑖𝑡 + 𝛼 8 𝑔𝑢𝑟𝑢 𝑖𝑡 +   𝛼 9 𝑛𝑎𝑘𝑒𝑠 𝑖𝑡 + 𝛽 0 𝐷𝑦𝑒𝑎𝑟 𝑡 + 𝛽 1 𝐷𝑙𝑜𝑤ℎ𝑖𝑔ℎ +   𝛽 2 𝐷ℎ𝑖𝑔ℎ𝑙𝑜𝑤 + 𝛽 3 𝐷ℎ𝑖𝑔ℎℎ𝑖𝑔ℎ +   𝛾 1 (𝐷𝑙𝑜𝑤ℎ𝑖𝑔ℎ ∗ 𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑒𝑙 𝑖𝑡 ) +   𝛾 2 (𝐷ℎ𝑖𝑔ℎ𝑙𝑜𝑤 ∗ 𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑒𝑙) +   𝛾 3 (𝐷ℎ𝑖𝑔ℎℎ𝑖𝑔ℎ ∗ 𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑒𝑙 𝑖𝑡 )  + 𝜀 𝑖𝑡

## Dimana :
𝐷𝑙𝑜𝑤ℎ𝑖𝑔ℎ =  1, jika PDRB/kapita provinsi masuk dalam kategori provinsi PDRB/kapita  rendah  dan IPM tinggi.
0, jika PDRB/kapita provinsi tidak masuk dalam provinsi PDRB/kapita  rendah dan IPM tinggi.
𝐷ℎ𝑖𝑔ℎ𝑙𝑜𝑤 =  1, jika PDRB/kapita provinsi masuk dalam kategori provinsi PDRB/kapita tinggi dan IPM rendah.
0, jika  PDRB/kapita  provinsi  tidak masuk  dalam  provinsi  PDRB/kapita  tinggi    dan  IPM rendah.
𝐷ℎ𝑖𝑔ℎℎ𝑖𝑔ℎ =  1, jika PDRB/kapita provinsi masuk dalam kategori provinsi PDRB dan  IPM tinggi. 0, jika PDRB/kapita provinsi tidak masuk dalam kategori provinsi PDRB dan IPM tinggi
Untuk mengetahui pengaruh dari rasio elektrifikasi terhadap IPM di tingkat provinsi, maka digunakan proses estimasi fixed effect yang biasa disebut least squares dummy variable (LSDV). Pendekatan  model fixed  effect didasarkan  adanya  perbedaan  intersep  antar  daerah  (provinsi), adanya perbedaan tersebut karena adanya perbedaan karakteristik di setiap provinsi yang meliputi ekonomi, demografi maupun karakteristik lainnya. Kemudian untuk menangkap adanya perbedaan intersep  antar  provinsi,  teknik fixed  effect ini  menggunakan  variabel dummy .  Estimasi  ini  juga mengasumsikan bahwa slope atau koefisien regresi adalah tetap/sama antar daerah dan antar waktu (analisis).

## 4. Hasil dan Pembahasan
Hasil  estimasi  menunjukkan  bahwa  rasio  elektrifikasi  mempunyai  pengaruh  positif  dan signifikan pada tingkat keyakinan 1 persen terhadap IPM di tingkat provinsi. Koefisien dari rasio elektrifikasi sebesar 0.008 berarti bahwa jika ada peningkatan rasio elektrifikasi sebesar 1 persen poin,  maka  akan  berdampak  meningkatkan  IPM  sebesar  0.008  poin  jika  variabel  lain  dianggap konstan.  Dari  hasil  penelitian  terlihat  bahwa  energi  listrik  mempunyai  pengaruh  positif  dan signifikan terhadap peningkatan IPM di Indonesia, meskipun nilainya relative kecil. Hasil ini juga mendukung data yang memperlihatkan bahwa peningkatan nilai IPM dari tahun ke tahun memang tidak pernah menunjukkan angka yang besar. Dalam kurun waktu 10 tahun, nilai IPM memang mengalami peningkatan sebanyak 5.24 poin, namun jika dirata-ratakan kenaikan IPM hanya 0.58 poin/tahun  dan  rata-rata  laju  pertumbuhannya  sebesar  selama  0.84  persen/tahun.  Selain  itu pengaruh  dari  energi  listrik  terhadap  indikator-indikator  dari  IPM  juga  tidak  bisa  dilihat  dalam waktu  yang  singkat.  Pengaruh  energi  listrik  pada  indikator  pengeluaran  perkapita  bisa  segera dirasakan  dalam  jangka  waktu  yang  pendek,  namun  tidak  demikian  dengan  indikator  lainnya. Pengaruh  energi  listrik  terhadap  harapan  lama  sekolah,  rata-rata  lama  sekolah,  maupun  umur harapan hidup baru bisa benar-benar terlihat dalam jangka waktu bertahun-tahun lamanya. energi listrik  juga  mempengaruhi  indeks  kesehatan  dan  pendidikan  dalam  jangka  panjang.  Meskipun dampaknya  baru  bisa  dirasakan  dalam  waktu  yang  lama,  namun  hasil  dari  penelitian  ini  bisa memberikan  gambaran  bahwa  energi  listrik  memang  mempunyai  peran  yang  signifikan  dalam meningkatkan  IPM  di  suatu  provinsi  atau  negara.  Oleh  karena  itu  pemerintah  perlu  untuk
merancang suatu kebijakan di bidang kelistrikan yang harus dilakukan secara berkelanjutan untuk memacu akselerasi pertumbuhan IPM.
Hasil dari estimasi ini telah sesuai dengan berbagai literatur empiris yang menyatakan bahwa bahwa  energi  listrik  dan  IPM  berhubungan  positif.  Berdasarkan  kinerja  PDB  dan  IPM,  negara Indonesia  masuk  kedalam  negara  dengan  PDB  perkapita lower  middle dan  IPM  tinggi.  Dari literatur empiris, pengaruh energi listrik pada negara-negara yang tingkat perekonomiannya berada di tingkat terbawah akan lebih besar dibanding negara-negara-negara yang berada di tingkat yang lebih tinggi. Untuk itu perlu dilakukan regresi komprehensif dengan menggunakan kategori yang lebih spesifik untuk mengetahui pengaruh dari energi listrik terhadap IPM pada berbagai kategori provinsi.
Variabel karakteristik kependudukan sebuah provinsi yaitu persentase penduduk miskin dan kepadatan  penduduk.  Persentase  penduduk  miskin  mempunyai  pengaruh  yang  negatif  dan signifikan pada tingkat keyakinan 10 persen terhadap IPM di tingkat provinsi. Koefisien persentase penduduk  miskin  sebesar  0.03  berarti  bahwa  jika  ada  penurunan  persentase  penduduk  miskin sebesar 1 persen, maka akan berdampak meningkatkan IPM sebesar 0.03 poin jika variabel lain dianggap  konstan.  Hasil  dari  penelitian  ini  sesuai  dengan  literatur  empiris  sebelumnya  yang menyatakan  bahwa  kemiskinan  mempunyai  hubungan  yang  negative  terhadap  IPM.  Dari  data World Bank pada tahun 2017, diperkirakan sekitar 36 juta orang di kawasan ASEAN masih hidup di bawah garis kemiskinan internasional. Mayoritas dari total jumlah ini terdapat di Indonesia dan Filipina. Jumlah penduduk miskin di kedua negara ini mencakup 90 persen dari total penduduk miskin  di  ASEAN,  dimana  Indonesia  sendiri  menyumbang  sekitar  60  persen  dari  total  jumlah tersebut.  Laju  penurunan  kemiskinan  berjalan  lambat  dan  cenderung  stagnan  selama  tiga  tahun terakhir di Indonesia. BPS mencatat jumlah penduduk miskin hanya berkurang dari 28,28 juta jiwa atau sekitar 11,25 persen dari total penduduk Indonesia pada Maret 2015 menjadi 27,77 juta jiwa (10,64 persen) pada Maret 2018. Itu artinya, dalam kurun waktu tersebut, jumlah penduduk miskin hanya  berkurang  sekitar  500  ribu  orang,  dan  penurunan  tingkat  kemiskinan  kurang  dari  satu persen. Dengan adanya fakta tersebut Indonesia tampaknya akan tetap menjadi pusat kemiskinan di kawasan ASEAN dalam beberapa tahun mendatang.
Variabel  kepadatan penduduk mempunyai  pengaruh yang negatif dan signifikan. Koefisien jumlah penduduk sebesar 0.0007 berarti bahwa jika ada penurunan kepadatan penduduk sebesar 1 jiwa/km 2 ,  maka  akan  berdampak  meningkatkan  IPM  sebesar  0.0007  poin  jika  variabel  lain dianggap  konstan.  Hasil  ini  ternyata  sesuai  dengan  pendapat  yang  dikemukakan  oleh  Thomas Malthus, yaitu jumlah penduduk adalah penghambat pembangunan. Hal ini disebabkan oleh laju
pertumbuhan  penduduk  yang  besar  tidak  didukung  oleh  taraf  dan  kualitas  hidup  yang  baik. Pemerintah  akan  mengalami  kesulitan  dalam  memenuhi  kebutuhan  akan  fasilitas  kesehatan ataupun pendidikan sehingga mengakibatkan adanya penurunan IPM.
Variabel  kontrol  dari  sector  keuangan  provinsi  yaitu  lag  pertama  realisasi  anggaran pemerintah provinsi di bidang pendidikan dan lag pertama realisasi anggaran pemerintah provinsi di bidang kesehatan. Lag pertama realisasi anggaran pemerintah provinsi di bidang pendidikan dan kesehatan ternyata tidak berpengaruh secara signifikan terhadap IPM. Hal ini diduga dipengaruhi oleh  kurangnya  koordinasi  antar  pemerintah  pusat  dan  daerah  dalam  menyusun  berbagai perencanaan program yang sesuai dengan kebutuhan di daerah. Penerapan Juknis yang dibuat oleh pemerintah pusat seringkali tidak tepat untuk dilaksanakan di daerah. Selain itu, adanya kewajiban untuk  penyerapan anggaran mengakibatkan pemerintah daerah hanya terfokus pada penyerapan anggaran  saja,  sehingga  hasil  dari  program  kesehatan  sering  kali  tidak  optimal.  Pengaruh  dari anggaran kesehatan dan pendidikan juga belum dirasakan karena target anggaran yang tidak sesuai dengan kondisi atau dirasa masih sangat kurang dibandingkan kebutuhan di provinsi tersebut.
Variabel  kontrol  dari  segi  sarana  infrastruktur  pendidikan  dan  kesehatan  adalah  jumlah gedung  sekolah  pendidikan  dasar  SD  dan  SMP  serta  jumlah  fasilitas  kesehatan  dasar  yaitu Puskesmas.  Fasilitas  pendidikan  berupa  gedung  sekolah  yang  digunakan  untuk  melaksanakan program wajib belajar sembilan tahun, yaitu gedung Sekolah Dasar (SD) dan Sekolah Menengah Pertama (SMP) berhubungan positif dengan IPM meskipun nilai koefisiennya sangat kecil. Hal ini menunjukkan bahwa program pendidikan sembilan tahun yang dilakukan oleh pemerintah telah berhasil  mencapai  tujuannya  untuk  meningkatkan  pembangunan  manusia.  Variable  jumlah sekolah  mempunyai  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan  pada  tingkat  keyakinan  1  persen terhadap  IPM  di  tingkat  provinsi.  Hasil  ini  masih  sejalan  dengan  penelitian  Edeme  (2017)  dan Evianto (2010) yang menyatakan bahwa pengeluaran di bidang pendidikan beserta fasilitas yang dibangun  oleh  pemerintah  merupakan  investasi  yang  memberikan return yang  besar  terhadap pembangunan  manusia.  Dengan  semakin  banyak  sekolah,  masyarakat  akan  mempunyai kesempatan  yang  lebih  besar  untuk  mengakses  sistem  pendidikan  guna  memperbaiki  kualitas hidupnya.  Fasilitas  dasar  kesehatan  berupa  puskesmas  dan  puskesmas  pembantu  belum mempunyai pengaruh terhadap IPM. Fasilitas dasar kesehatan berupa puskesmas sering dipandang tidak mampu mencukupi kebutuhan kesehatan masyarakat. Hal ini disebabkan oleh keterbatasan fasilitas,  tenaga,  maupun  minimnya  program  yang  dijalankan  oleh  Puskesmas.  Selain  itu, kelemahan utama layanan Puskesmas terletak pada ketidakramahan petugas dan lamanya proses
pendaftaran serta pemeriksaan, sehingga masyarakat lebih memilih untuk menggunakan layanan kesehatan lainnya seperti Rumah Sakit ataupun klinik.
Variabel kontrol Sumber Daya Manusia yang terdiri dari jumlah guru dan tenaga kesehatan menunjukkan hasil regresi yang positif dan signifikan terhadap IPM, meskipun nilainya kecil. Hal ini menunjukkan bahwa SDM di bidang pendidikan dan kesehatan mempunyai peran yang penting dalam meningkatkan IPM di suatu provinsi.

## Kategori PDRB/kapita
Pada  kategori  provinsi  berdasarkan  PDRB  perkapita  menunjukkan  rasio  elektrifikasi mempunyai  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  IPM  hanya  pada  sub  kategori  provinsi dengan PDRB low (rendah). Koefisien dari rasio elektrifikasi sebesar 0.015 berarti bahwa jika ada peningkatan rasio elektrifikasi sebesar 1 persen poin, maka akan berdampak meningkatkan IPM sebesar  0.015  poin  jika  variabel  lain  dianggap  konstan.  Pengaruh  dari  rasio  elektrifikasi  pada provinsi kategori lower middle dan upper middle tidak signifikan, yang berarti bahwa tidak ada pengaruh  dari  rasio  elektrifikasi  terhadap  IPM.  Hasil  ini  tidak  sesuai  dengan  hipotesis  dan penelitian Niu, et.al (2013). Niu menyatakan bahwa hubungan antara energi listrik terhadap IPM di negara-negara yang masuk ke dalam kategori low dan lower middle bernilai lebih besar daripada negara-negara  yang  berada  pada  kategori upper  middle dan high. Selanjutnya,  konsumsi  listrik pada upper middle dan high countries bernilai positif.
Hasil  estimasi  di  Indonesia  menunjukkan  bahwa  pengaruh  rasio  elektrifikasi  terhadap  IPM pada  kategori  PDRB low bernilai  positif  dengan  besar  pengaruh  yang  hampir  sama  dengan penelitian Niu (2013), yaitu sebesar 0.01. Penelitian Niu menemukan bahwa kenaikan konsumsi listrik sebesar 1 persen akan meningkatkan angka harapan hidup sebesar 0.01 poin pada negara low income, 0.004 poin pada negara lower middle , 0.002 poin pada negara upper middle dan 0.001 poin  pada  negara high  income .  Sedangkan  kenaikan  konsumsi  listrik  sebesar  1  persen  akan meningkatkan angka melek huruf sebesar 0.008 poin pada negara low income , 0.005 poin pada negara lower middle income , 0.002 poin pada negara upper middle dan 0.0004 poin pada negara high income . Selanjutnya, konsumsi listrik pada upper middle dan high countries bernilai positif. Rasio elektrifikasi hanya mempengaruhi IPM pada provinsi yang mempunyai PDRB rendah diduga karena peran dari energi listrik yang amat penting untuk meningkatkan semua indikator dari IPM, yaitu kesehatan, pendidikan dan pendapatan.  Provinsi yang masuk ke dalam kategori PDRB low adalah  selama  lima  tahun  berturut-turut  adalah  Nusa  Tenggara  Timur.  Provinsi  ini mempunyai rata-rata rasio elektrifikasi yang terendah jika dibandingkan dengan provinsi lainnya
pada  tahun  2010-2018,  dengan  rata-rata  nilai  IPM  yang  juga  rendah,  yaitu  sebesar  62.02. Pemerintah  perlu  mengupayakan  peningkatan  rasio  elektrifikasi  pada  provinsi  Nusa  Tenggara Timur sehingga taraf hidup penduduk di bidang ekonomi, pendidikan, maupun kesehatan dapat diperbaiki guna meningkatkan IPM di daerah tersebut. Meskipun peran dari energi listrik penting, usaha untuk meningkatkan rasio elektrifikasi sebaiknya juga dilakukan bersamaan dengan usaha pengentasan kemiskinan pada provinsi tersebut. Hal ini dikarenakan masyarakat harus membayar untuk menggunakan energi listrik tersebut, dan juga harus membeli berbagai peralatan listrik yang bisa  mendukung  proses  peningkatan  kualitas  hidup  mereka.  Masyarakat  dengan  pendapatan rendah  akan  sulit  untuk  menggunakan  listrik  secara  optimal,  karena  terbebani  dengan  biaya penggunaan listrik ataupun alat-alat kelistrikan yang harganya terkadang melampaui biaya iuran listrik itu sendiri.
Pada  provinsi  yang  masuk  ke  dalam  kategori lower  middle dan upper  middle ,  peningkatan akses listrik  tidak menjamin peningkatan  IPM karena diduga masih  ada  faktor-faktor lain  yang lebih mempengaruhi IPM seperti Penanaman Modal Asing (PMA), perdagangan, urbanisasi dan populasi (Steinberger & Roberts, 2010). Hal ini juga sejalan dengan penelitian Mazur (2011) yang menyatakan bahwa di antara negara-negara industri, peningkatan konsumsi energi dan listrik per kapita tidak terkait dengan peningkatan kualitas hidup.

## Kategori IPM
Pada  kategori  provinsi  berdasarkan  IPM  menunjukkan  rasio  elektrifikasi  di  provinsi  IPM rendah dan sedang mempunyai pengaruh positif dan signifikan pada tingkat keyakinan 1 persen terhadap IPM di tingkat provinsi. Besarnya pengaruh rasio elektrifikasi pada provinsi IPM sedang lebih  besar  daripada  di  provinsi  IPM  rendah.  Koefisien  dari  rasio  elektrifikasi  di  daerah  IPM rendah sebesar 0.006 berarti bahwa jika ada peningkatan rasio elektrifikasi listrik sebesar 1 persen poin,  maka  akan  berdampak  meningkatkan  IPM  sebesar  0.006  poin  jika  variabel  lain  dianggap konstan. Koefisien dari rasio elektrifikasi di daerah IPM sedang sebesar 0.011 berarti bahwa jika ada peningkatan rasio  elektrifikasi  sebesar 1 persen poin,  maka  akan berdampak meningkatkan IPM  sebesar  0.011  poin  jika  variabel  lain  dianggap  konstan.  Sedangkan  koefisien  dari  rasio elektrifikasi  di  daerah  IPM  tinggi  sebesar  -0.009  berarti  bahwa  jika  ada  peningkatan  rasio elektrifikasi sebesar 1 persen poin, maka akan menurunkan IPM sebesar 0.009 poin jika variabel lain  dianggap  konstan.  Hasil  ini  belum  sesuai  dengan  hipotesis  dan  penelitian  Martinez  dan Ebenhack (2008) yang menyatakan bahwa dampak dari energi listrik terhadap IPM akan semakin kecil ketika suatu negara mencapai level IPM yang lebih tinggi.
Pada  provinsi  IPM  rendah  dan  sedang,  energi  listrik  menjadi  sarana  untuk  meningkatkan kualitas kehidupan dan memperbaiki tingkat pendapatan, pendidikan maupun kesehatan. Misalnya pada daerah yang tadinya tidak dialiri listrik, penduduknya harus mencari kayu untuk mendapatkan penerangan di rumahnya, mempunyai waktu yang terbatas untuk memperkaya ilmu pengertahuan atau  memperbaiki  status  kesehatan.  Dengan  adanya  aliran  listrik,  masyarakat  bisa  mengurangi pekerjaannya dan mempunyai waktu lebih banyak untuk melakukan kegiatan produktif yang bisa meningkatkan kesejahteraan seperti memproduksi barang di malam hari, belajar lebih lama, atau menggunakan berbagai alat elektronik yang memudahkan kehidupan.
Rasio elektrifikasi di daerah IPM tinggi ternyata mempunyai pengaruh negatif terhadap IPM. Hal ini diduga karena adanya dampak negatif dari penggunaaan bahan bakar fosil yang digunakan pada pembangkit listrik yang dapat menurunkan kualitas hidup. Selain itu, pengaruh energi listrik sudah tidak dianggap sangat penting karena sebagian besar aspek kesejahteraan sudah terpenuhi. Misalnya jumlah penduduk yang mempunyai komputer atau televisi sudah sangat banyak sehingga barang tersebut tidak lagi dianggap sebagai barang yang bermanfaat nambah ilmu pengetahuan, bahkan  lebih  banyak  digunakan  untuk  sarana  hiburan  saja.  Standar  kesehatan  juga  tinggi  pada provinsi kategori IPM tinggi, dapat dilihat dari tingkat kematian bayi yang berada dibawah rata- rata nasional. Menurut data BPS (2017) indikator kesehatan berupa angka kematian bayi rata-rata secara  nasional  adalah  19  kematian  bayi  per  1000  kelahiran.  Pada  provinsi  IPM  tinggi,  angka kematian bayi dibawah rata-rata nasional dan sudah sangat sulit untuk menurunkan angka tersebut. Rasio elektrifikasi pada provinsi kategori ini juga telah mencapai angka yang sangat tinggi yaitu lebih dari 97 persen.  Oleh karena itu hendaknya  pemerintah lebih memperhatikan faktor-faktor selain energi listrik sebagai upaya untuk meningkatkan IPM.

## Kategori Kinerja PDRB dan IPM
Pada kategori provinsi berdasarkan kinerja PDRB dan IPM menunjukkan rasio elektrifikasi di  provinsi  PDRB  dan  IPM  rendah,  PDRB  rendah  IPM  tinggi  dan  PDRB  tinggi  IPM  rendah mempunyai  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  IPM  di  tingkat  provinsi.  Sedangkan  rasio elektrifikasi di provinsi PDRB IPM tinggi mempunyai pengaruh negatif terhadap IPM di tingkat provinsi.  Koefisien  dari  rasio  elektrifikasi  di  daerah  PDRB  IPM  rendah  sebesar  0.016  berarti bahwa  jika  ada  peningkatan  rasio  elektrifikasi  sebesar  1  persen  poin,  maka  akan  berdampak meningkatkan IPM sebesar 0.016 poin jika variabel lain dianggap konstan. Koefisien dari rasio eletrifikasi di daerah PDRB rendah IPM tinggi sebesar 0.004 berarti bahwa jika ada peningkatan rasio elektrifikasi sebesar 1 persen poin, maka akan berdampak meningkatkan IPM sebesar 0.004
poin jika variabel lain dianggap konstan. Koefisien dari rasio eletrifikasi di daerah PDRB tinggi IPM rendah sebesar 0.010 berarti bahwa jika ada peningkatan rasio elektrifikasi sebesar 1 persen poin,  maka  akan  berdampak  meningkatkan  IPM  sebesar  0.010  poin  jika  variabel  lain  dianggap konstan. Sedangkan koefisien dari rasio elektrifikasi di daerah PDRB IPM tinggi sebesar -0.015 berarti bahwa jika ada peningkatan rasio elektrifikasi sebesar 1 persen poin, maka akan berdampak menurunkan  IPM  sebesar  0.015  poin  jika  variabel  lain  dianggap  konstan.  Dari  hasil  estimasi terlihat bahwa pengaruh rasio elektrifikasi yang terbesar dan positif pada provinsi PDRB rendah dan IPM rendah, sehingga hipotesis penelitian ini diterima.
Hasil  estimasi  pada  sub  kategori  provinsi  PDRB  IPM  tinggi  yang  bernilai  negatif  diduga karena adanya efek samping dari konsumsi listrik yang dapat menurunkan kualitas hidup. Pada provinsi yang sudah mencapai IPM dan PDRB yang tinggi ditandai oleh tingginya proses produksi. Struktur ekonomi provinsi tersebut didominasi oleh struktur industri yang menghasilkan berbagai macam  limbah  yang  bisa  menyebabkan  degradasi  lingkungan  dan  polusi.  Efek  samping  dari penggunaan energi listrik untuk menjalankan proses poduksi berakibat meningkatnya emisi karbon yang dihasilkan. Mesin-mesin di pabrik yang bekerja dalam waktu yang lama akan menghasilkan polusi  lingkungan  yang  berakibat  buruk  bagi  kesehatan  manusia.  Selain  itu,  pemakaian  bahan bakar untuk membangkitkan listrik juga bisa menimbulkan polusi. Dari data Statistik Kelistrikan PLN  2018  terlihat  bahwa  pembangkit  listrik  utama  di  Indonesia  yang  menghasilkan  40  persen kebutuhan aliran listrik di Indonesia adalah PLTU Paiton yang menggunakan bahan bakar fosil (batubara).  Hasil  sampingan  dari  mesin  pembakaran  dalam  akan  menghasilkan  panas  yang kemudian akan mencapai atmosfer. Gas sisa hasil pembakaran yang mengandung karbon dioksida dan uap air, juga substansi lain seperti nitrogen, nitrogen dioksida, sulfur dioksida, dan abu ringan (khusus batu bara) dan juga merkuri lalu dibuang ke atmosfer. Pembangkit listrik tenaga bahan bakar fosil adalah penyumbang utama gas rumah kaca dan berkontribusi besar terhadap pemanasan global. Batu bara menghasilkan gas rumah kaca sedikitnya tiga kali lebih banyak dari gas alam.

## 5. Kesimpulan dan Saran
Jika dilihat dari hasil estimasi pada tiap kategori provinsi, maka dampak dari energi terhadap IPM yang positif dan signifikan pada kategori PDRB adalah pada kategori PDRB low. Pengaruh rasio elektrifikasi yang terbesar pada kategori IPM adalah pada kategori IPM sedang, dan pengaruh rasio elektrifikasi yang terbesar pada kategori kinerja PDRB IPM adalah kategori PDRB rendah IPM rendah. Untuk itu pemerintah perlu lebih fokus pada provinsi yang berada pada tiap kategori tersebut agar usaha peningkatan IPM berjalan lebih optimal.
Mengingat  bahwa  pengguna  terbesar  dari  energi  listrik  adalah  sektor  rumah  tangga,  maka pemerintah  hendaknya  bisa  memberikan  kebijakan  yang  memudahkan  masyarakat  untuk mendukung penggunaan  energi listrik.  Pemerintah juga perlu meningkatkan upaya membangun infrastruktur  kelistrikan,  yaitu  dengan  membangun  pembangkit  listrik  ataupun  meningkatkan infrastruktur  transmisi  dan  distribusi.  Prioritas  sebaiknya  dilakukan  pada  provinsi  yang mempunyai  dampak  terbesar  di  tiap  kategori  Dalam  jangka  panjang,  pemerintah  harus menggunakan bahan bakar pembangkit listrik yang lebih ramah bagi lingkungan, seperti tenaga angin, surya atau panas bumi.
Keterbatasan dalam penelitian ini hanya menggunakan unit analisis provinsi dan cakupan data dari rentang waktu 9 tahun, sehingga belum dapat mengakomodir pengaruh energi listrik pada unit analisis yang lebih kecil, misalnya kabupaten/kota dan dalam rentang waktu yang lebih panjang. Keterbatasan lainnya adalah penelitian ini menggunakan proses estimasi fixed effect yang biasa disebut least  squares  dummy  variable (LSDV),  yang  belum  dapat  mengakomodir  terjadinya endogenitas yang biasanya muncul pada model pembangunan ekonomi. Selain itu variabel kontrol yang  digunakan  juga  sangat  terbatas  dan  bisa  memunculkan  adanya  potensi  bias  (endogenitas) yaitu omitted variabel bias , misalnya pada akibat sampingan dari penggunaaan energi listrik yang berasal dari bahan bakar fosil, yaitu emisi karbon.

## Daftar Pustaka
Agus, I. M., Susila, D., & Pribadi, R. (2014). ANALISIS KONSUMSI LISTRIK DAN INDEKS PEMBANGUNAN  MANUSIA  (  IPM  )  DI  INDONESIA. Ketenagalistrikan  Dan  Energi Terbarukan , 13 (1), 61–68.
Ang,  J.  B.  (2008).  Economic  development,  pollutant  emissions  and  energy  consumption  in Malaysia.
Journal of Policy Modeling , 30 (2), 271–278.
https://doi.org/10.1016/j.jpolmod.2007.04.010
Azam,  M.,  Khan,  A.  Q.,  Zaman,  K.,  &  Ahmad,  M.  (2015).  Factors  determining  energy consumption: Evidence from Indonesia, Malaysia and Thailand. Renewable and Sustainable Energy Reviews , 42 , 1123–1131. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.10.061
BPS. (2015). Booklet Indeks Pembangunan Manusia Indonesia 2015. Booklet IPM Metode Baru .
Cahyadi, P. . (2005). Pelacakan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (Studi Kasus Kab/Kota di Provinsi Bali). https://doi.org/10.1198/tech.2005.s287
Cleveland, Cutler. Costanza, Robert. Hall, Charles. Kaufmann, R. (2012). Energy and the U . S . Economy : A Biophysical Perspective. Science, New Series , 225 (4665), 890–897.
Edeme, R. K., Nkalu, C. N., & Ifelunini, I. A. (2017). Distributional impact of public expenditure on human development in Nigeria. International Journal of Social Economics , 44 (12), 1683– 1693. https://doi.org/10.1108/IJSE-05-2016-0152
Evianto,  E.  (2010). Analisis  Disparitas  Indeks  Pembangunan  Manusia  Kabupaten/Kota  di Provinsi Jawa Barat dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Capaiannya. Program Magister Perencanaan Kebijakan Publik Universitas Indonesia, Jakarta.
Ghali, K. H., & El-Sakka, M. I. T. (2004). Energy use and output growth in Canada: A multivariate cointegration  analysis. Energy  Economics , 26 (2),  225–238.  https://doi.org/10.1016/S0140- 9883(03)00056-2
Giffari,  S.,  &  Rizki,  C.  Z.  (2016).  ANALISIS  PENGARUH  ENERGI  TERHADAP  INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA. Jurnal Ilmiah Mahasiswa (JIM) ISSN. 2549-8363 Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Unsyiah , 3 (1), 49–58.
Gujarati, D. N. (2009). Basic Econometrics . New York: Tata McGraw-Hill Education.
Haque,  M.  I.,  &  Khan,  M.  R.  (2019).  Role  of  oil  production  and  government  expenditure  in improving human development index: Evidence from Saudi Arabia. International Journal of Energy Economics and Policy , 9 (2), 251–256. https://doi.org/10.32479/ijeep.7404
Kanagawa, M., & Nakata, T. (2008). Assessment of access to electricity and the socio-economic impacts  in  rural  areas  of  developing  countries. Energy  Policy , 36 (6),  2016–2029. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2008.01.041
Leung,  C.  S.,  &  Meisen,  P.  (2005). How  electricity  consumption  affects  social  and  economic development by comparing low, medium and high human development countries . (153), 1–12.
Martínez, D. M., & Ebenhack, B. W. (2008). Understanding the role of energy consumption in human development through the use of saturation phenomena. Energy Policy , 36 (4), 1430– 1435. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2007.12.016
Mazur, A. (2011). Does  increasing  energy or electricity consumption improve quality of life in industrial nations? Energy Policy , 39 (5), 2568–2572.
https://doi.org/10.1016/j.enpol.2011.02.024
Niu, S., Jia, Y., Wang, W., He, R., Hu, L., & Liu, Y. (2013). Electricity consumption and human development level: A comparative analysis based on panel data for 50 countries. International Journal of Electrical Power and Energy Systems , 53 (1), 338–347. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2013.05.024
Ouedraogo, N. S. (2013). Energy consumption and human development: Evidence from a panel cointegration and error correction model. Energy , 63 , 28–41.
https://doi.org/10.1016/j.energy.2013.09.067
Pîrlogea, C. (2012). The Human Development Relies on Energy. Panel Data Evidence. Procedia Economics and Finance , 3 (12), 496–501. https://doi.org/10.1016/s2212-5671(12)00186-4
Rajkumar, A. S., & Swaroop, V. (2008). Public spending and outcomes: Does governance matter?
Journal of Development Economics , 86 (1), 96–111.
https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2007.08.003
Ranis, G., Stewart, F., & Ramirez, A. (2000). Economic growth and human development. World Development , 28 (2), 197–219. https://doi.org/10.1016/S0305-750X(99)00131-X
Saepudin,  T.  (2018).  Development  of  electricity  program,  electrificaty  ratio  with  human development  index  in  west  Java  province,  Indonesia. International  Journal  of  Energy Economics and Policy , 8 (1), 227–230.
Sen, A. (1995). Development As Freedom (4th ed.). New York: Alfred A. Knopf.
Steinberger,  J.  K.,  &  Roberts,  J.  T.  (2010).  From  constraint  to  sufficiency:  The  decoupling  of energy  and carbon  from  human needs, 1975-2005. Ecological  Economics , 70 (2), 425–433. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2010.09.014
Stern, D. I. (2011). The role of energy in economic growth. Annals of the New York Academy of Sciences , 1219 (1), 26–51. https://doi.org/10.1111/j.1749-6632.2010.05921.x
Sumas, S. (2012). Dampak Kebijakan Fiskal Sektor Pendidikan dan Sektor Kesehatan Terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia . Program Pascasarjana Institut Pertanian Bogor, Jawa Barat.
Sylvia, V., & Umary, R. (2013). Komposisi Biaya Energi Listrik Dalam Struktur Biaya Produksi Industri Kecil di Banda Aceh. Niagawan , 2 (3).
Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2015). Economic Development, 12th Edition. In Pearson .
Tran, N. Van, Tran, Q. Van, Do, L. T. T., Dinh, L. H., & Do, H. T. T. (2019). Trade off between environment,  energy  consumption  and  human  development:  Do  levels  of  economic development matter? Energy , 173 , 483–493. https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.02.042
United  Nation  Development  Programme.  (1996).  Human  Development  Report  1996.  In United Nation Development Programme . https://doi.org/10.4324/9781315066547-66
UU No. 30. Tentang Ketenagalistrikan. , Kementrian Hukum dan HAM § (2009).
Wu,  Q.,  Clulow,  V.,  &  Maslyuk,  S.  (2010).  Energy  consumption  inequality  and  human development. 2010  International  Conference  on  Management  Science  and  Engineering, ICMSE 2010 , 38 , 1398–1409. https://doi.org/10.1109/ICMSE.2010.5719973
Yusgiantoro, P. (2000). Ekonomi Energi : Teori dan Praktik . Jakarta: Pustaka LP3ES.