## Jurnal Simki Economic, Volume 7 Issue 1, 2024, Pages 96-105
Available online at: https://jiped.org/index.php/JSE
How to cite: Syafira, R., Khoirudin, R., & A’yun, I. Q. (2024). Pengaruh Dana Otonomi Khusus, Pengeluaran Perkapita, Umur Harapan Hidup Saat Lahir, Harapan Lama Sekolah, dan Rata-Rata Lama Sekolah Terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Papua Tahun 2014-2022. Jurnal Simki Economic , 7 (1), 96-105.
Pengaruh Dana Otonomi Khusus, Pengeluaran Perkapita, Umur Harapan Hidup Saat Lahir, Harapan Lama Sekolah, dan Rata-Rata Lama Sekolah Terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Papua Tahun 2014-2022
Ryana Syafira 1 , Rifki Khoirudin 2* , Indanazulfa Qurrota A’yun 3 ryana1900010267@webmail.uad.ac.id 1 , rifki.khoirudin@ep.uad.ac.id 2* , indanazulfa.ayun@ep.uad.ac.id 3 1,2,3 Program Studi Ekonomi Pembangunan 1,2,3 Universitas Ahmad Dahlan
Received: 18 09 2023. Revised: 12 11 2023. Accepted: 02 01 2024.
Abstract  : During  the  period  of  2014-2022,  the  province  of  Papua experienced  a  Human  Development  Index  (HDI)  level  below  the  national average, and the rankings of HDI indicators also tended to be lower compared to other provinces. This research aims to explore the impact of HDI indicators on  the  HDI  levels  in  various  districts/cities  in  the  province  of  Papua.  The research  approach  used  is  a  correlational  method  with  a  focus  on understanding the correlation between dependent and independent variables. Regression  analysis  techniques  were  applied  to  the  districts/cities  in  the province of Papua over the period of 2014-2022. The research findings reveal that the special autonomy fund indicator has a negative and non-significant effect on the Human Development Index in the province of Papua during that period. Meanwhile, the indicators of per capita expenditure, life expectancy at  birth,  expected  years  of  schooling,  and  average  years  of  schooling positively  and  significantly  influence  the  improvement  of  the  Human Development Index in the province of Papua during the same period.
Keywords : Human Development Index, Special Autonomy Fund, Per Capita Expenditure,  Life  Expectancy  at  Birth,  Expected  Years  of  Schooling, Average Years of Schooling.
Abstrak  : Selama  periode  2014-2022,  Provinsi  Papua  mengalami  tingkat Indeks  Pembangunan  Manusia  di  bawah  rata-rata  nasional,  dan  peringkat indikator  IPM  juga  cenderung  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  provinsi lain. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengeksplorasi dampak indikator- indikator IPM terhadap tingkat IPM di berbagai kabupaten/kota di Provinsi Papua. Pendekatan studi yang dipakai ialah metode korelasional dengan fokus untuk  memahami  korelasi  diantara  variabel  dependen  serta  variabel independen.  Teknik  analisis  regresi  diterapkan  kepada  kabupaten/kota  di Provinsi  Papua  pada  jangka  waktu  2014-2022.  Temuan  penelitian mengungkapkan bahwa indikator dana otonomi khusus mempunyai pengaruh negatif serta tidak siginifkan pada indeks pembangunan manusia di Provinsi Papua  selama  periode  tersebut.  Sementara  itu,  indikator  pengeluaran perkapita, umur harapan hidup  saat  lahir, harapan lama sekolah,  serta  rata- rata  lama  sekolah  secara  positif  serta  bermakna  memengaruhi  peningkatan indeks pembangunan manusia di Provinsi Papua selama periode sama.
Kata  Kunci  : Indeks  Pembangunan  Manusia,  Dana  Otonomi  Khusus, Pengeluaran  Perkapita,  Umur  Harapan  Hidup  Saat  Lahir,  Harapan  Lama Sekolah, Rata-rata Lama Sekolah.

## PENDAHULUAN
Pembangunan  adalah  suatu  proses  perubahan  berencana  guna  menghasilkan  dampak yang  lebih  baik  dari  sebelumnya.  Secara  umum,  pembangunan  ekonomi  adalah  usaha pemerintah dalam meningkatkan standar hidup rakyatnya yang berkaitan dengan pertumbuhan ekonomi, politik, dan kesejahteraan sosial. Salah satu aspek tercapainya pembangunan ekonomi yang maju adalah pembangunan manusia. Menurut Supadi (2011), penggunaan sumber daya manusia secara efektif menjadi indikator utama pembangunan ekonomi suatu negara. Secara spesifik terdapat beberapa aspek kehidupan sebagai penunjang pembangunan manusia, antara lain pendidikan, kesehatan, dan standar kelayakan hidup. Menurut BPS (2022), IPM Indonesia meningkat 0,62 persen dari tahun 2021 yang hanya bernilai 0,35 persen. Pada tahun 2014-2022 tiap Provinsi di Indonesia setiap tahunnya berada dalam kategori sedang atau menengah yaitu dalam rentang nilai antara 60-70. Namun, Provinsi Papua hanya berada dalam kategori rendah dengan nilai 50-60. Salah satu penyebab Provinsi Papua menempati tingkat terendah diantara Provinsi lainnya disebabkan oleh rendahnya indikator-indikator Indeks Pembangunan Manusia seperti dana otonomi khusus, pengeluaran perkapita, umur harapan hidup saat lahir, harapan lama sekolah serta rata-rata lama sekolah.
Kontribusi  pemerintah  daerah  dalam  pengalokasian  dana  otsus  bertujuan  untuk memperkuat struktur daerah selaras pada aspirasi, kebutuhan, dan perkembangan masyarakat di Provinsi Papua, serta untuk meningkatkan pembangunan kesejahteraan dan pelayanan publik di  wilayah  tersebut.  Dalam  kurun  waktu  20  tahun,  total  dana  otonomi  khusus  serta  dana tambahan untuk infrastruktur yang disediakan oleh pemerintah untuk Papua serta Papua Barat mencapai  jumlah  yang  cukup  substansial,  yaitu  sekitar  Rp  1.092  triliun.  Hal  ini  diharapkan dapat  menghasilkan  peningkatan  kesejahteraan  bagi  wilayah  dan  penduduk  Papua.  Menurut BPS,  pengeluaran  perkapita  adalah  biaya  yang  digunakan  oleh  rumah  tangga  agar  dapat memenuhi kebutuhan setiap bulannya. Biaya tersebut dihasilkan dari pendapatan rumah tangga dan dibagi rata sesuai dengan jumlah anggota rumah tangga tersebut. Pendapatan masyarakat sangat  berpengaruh  pada  pengeluaran  per  kapita.  Pengeluaran  rumah  tangga  terbagi  atas konsumsi  pangan  serta  non  pangan,  sedangkan  pengeluaran  untuk  usaha  atau  pengeluaran lainnya yang dibagikan kepada pihak lain tidak termasuk dalam kedua pengeluaran tersebut.
Umur Harapan Hidup saat lahir menginterpretasikan suatu kemampuan untuk menjalani kehidupan yang sehat dan panjang. Menurut BPS, angka umur harapan hidup saat kelahiran di
Papua pada 2022 meningkat dari tahun 2021 menjadi 66,23 tahun. Pada indikator umur harapan hidup saat lahir ini, Papua dan Sulawesi Barat mempunyai nilai rata-rata yang sama selama 7 tahun  terakhir,  yaitu  sebesar  65  tahun.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  Papua  masih  memiliki kesempatan  untuk  mengejar  ketertinggalannya  dalam  memperbaiki  aspek-aspek  penunjang umur harapan hidup saat lahir yang nantinya akan mempengaruhi tingkat indeks pembangunan manusia  di  daerahnya.  Harapan  lama  sekolah  merupakan  tolak  ukur  untuk  melihat  kondisi sistem pendidikan di masa yang akan datang dihitung dari lamanya anak usia tujuh tahun ke atas dalam mencapai pendidikannya.
Menurut data BPS tahun 2014-2022, Provinsi Papua menduduki posisi terendah selama 8  tahun  berturut-turut  dengan  angka  sebesar  10-11  tahun.  Rendahnya  kualitas  pendidikan masyarakat  menyebabkan  rendahnya  indeks  pembangunan  manusia.  Oleh  karena  itu, diharapkan pemerintah dan masyarakat dapat saling bekerja sama dalam meningkatkan kualitas pendidikan  yang  tentunya  akan  mempengaruhi  indeks  pembangunan  manusia.  Perlu diperhatikan  bahwa  rata-rata  durasi  pendidikan  mencerminkan  perkembangan  pendidikan dalam jangka panjang, sedangkan harapan durasi pendidikan mencerminkan pencapaian serta peningkatan  sumber  daya  manusia  pada  jangka  pendek  di  suatu  daerah.  Penelitian  ini  perlu diteliti karena ingin melihat peran dari dana otonomi khusus terhadap Pembangunan sumber daya manusia di Papua.

## METODE PENELITIAN
Metode yang diterapkan pada studi ini ialah pendekatan korelasional, yang bermaksud dalam memahami hubungan antar variabel. Pendekatan kuantitatif diterapkan dalam penelitian ini  sebab  melibatkan  aktivitas  perhitungan  yang  dijelaskan  dalam  bentuk  data  angka. Selanjutnya,  angka-angka  tersebut  bakal  dianalisis  melalui  teknik  regresi  data  panel  dengan bantuan  perangkat  lunak  pengolahan  data  EViews.  Pemilihan  metode  regresi  data  panel diputuskan  untuk  menyatukan  data  cross  section  serta  data  time  series  yang  memberi kemudahan  ketika  menganalisis  pengaruh  antar  variabel.  Data  yang  dimanfaatkan  kedalam studi ialah data sekunder. Sumber data didapatkan Badan Pusat Statistik Provinsi Papua serta BPKAD Provinsi Papua yang diperoleh melalui situs resmi. Pada riset ini, digunakan data panel yang mencakup 29 kabupaten/kota di Provinsi Papua jangka waktu 2014 sampai 2022.
Uji multikolinearitas berfungsi mengidentifikasi keterkaitan antara variabel independen pada  kerangka  regresi  data  panel.  Dalam  regresi  yang  optimal,  sebaiknya  tidak  terdapat hubungan  yang  kuat  diantara  variabel  independen.  Sebuah  model  regresi  dianggap  tidak
terpengaruh  oleh  multikolinearitas  abila  nilai  korelasi  diantara  variabelnya  <  0,9.  Uji heterokedastisitas  dilaksanakan  untuk  menilai  adanya  variasi  yang  tidak  merata  diantara variabel independen pada model regresi. Uji heteroskedastisitas menjadi signifikan karena jika terjadi variasi yang tidak merata ini, maka estimasi model regresi akan kehilangan efisiensi dan mengurangi  akurasi  analisis.  Uji  ini  bisa  dijalankan  dengan  melakukan  perbandingan  antara probabilitas  serta  nilai  alpha (0,05). Bila  p-value lebih  tinggi  daripada 0,05,  maknanya  tidak terdapat indikasi heteroskedastisitas.
Pemilihan  model  regresi  tujuannya  adalah  untuk  mendapatkan  model  analisis  yang paling cocok dengan sifat data dan tujuan dari penelitian. Uji chow : memiliki tujuan dalam merujuk model optimal yang cocok dengan membandingkan antara FEM dan CEM. Bila nilai F-hitung atau chi-square menunjukkan signifikansi, maka FEM lebih cocok digunakan daripada CEM. Namun, bila nilai F-hitung ataupun chi-square tidak signifikan, maka CEM lebih sesuai dipilih  ketimbang  FEM.  Uji  hausman  :  dilaksanakan  dalam  memilih  pilihan  model  optimal dalam  studi  dengan  membandingkan  antara  FEM  dan  REM..  Uji  Hausman  didasarkan  pada perbandingan  estimasi  koefisien  regresi  dari  kedua  model  tersebut.  Secara  statistik,  jika perbedaan ini memiliki signifikansi, maka pilihan model yang lebih tepat adalah FEM. Namun, jika perbedaan ini tidak signifikan, berarti model yang lebih sesuai ialah REM.
Model estimasi data panel. Model common effect ialah model simpel ataupun dasar pada regresi dimana menyatukan time series serta cross section dan tidak melihat aspek waktu juga orang  hingga  bisa  diperkirakan  bahwasanya  tingkah  laku  antar  individu  didalam  beragam rentang  waktu.  Model fixed  effect mengambil  pendekatan  dalam  menguji  dampak  variabel independen pada variabel dependen dan anggapan bahwa tiap individu memiliki nilai khas yang tetap seiring berjalannya waktu. Model fixed effect memperhitungkan adanya perbedaan tetap antar  individu,  yang  mana  bisa  diakomodasi  melalui  penggunaan  variabel  dummy  atau penghapusan rata-rata dari setiap individu. Model random effect dipakai dalam menganalisis data di mana variasi sumbernya tidak dapat diidentifikasi atau diukur, dengan anggapan bahwa efek antar variabel tidak tetap dan bervariasi secara acak. Model ini dirancang untuk menangani situasi  di  mana  korelasi  diantara  variabel-variabel  tidak  konsisten  sepanjang  waktu.  Model random effect memiliki kemampuan untuk mengatasi masalah-masalah seperti heteroskedastisitas, autokorelasi, dan multikolinearitas dalam data.
Uji  F  melibatkan  perbandingan  rata-rata  dari  beberapa  kelompok  populasi,  dengan tujuan  menggali  apakah  terdapat  dampak  bersama  diantara  variabel  dependen  serta  variabel independen, dengan hipotesis jikalau F-hitung > F-tabel maknanya variabel independen secara
bersamaan  punya  pengaruh  efek  pada  variabel  dependen,  begitu  pula  sebaliknya.  Nilai koefisien  determinasi  (R2)  dalam  prinsipnya  mengindikasikan  sejauh  apa  model  mampu memaparkan  variasi  dalam  variabel  independen  di  mana  dibuktikan  dengan  nilai  R2  yang mendekat  satu  mencerminkan  bahwasanya  variabel  independen  berhasil  secara  substansial memaparkan variasi dalam variabel dependen.
Uji  apriori  dilaksanakan  untuk  mengambil  keputusan  mengenai  validitas  hipotesis penelitian. Uji  ini melibatkan perbandingan antara nilai  P  yang telah ditentukan sebelumnya dengan  nilai  statistik  yang  dihasilkan  dari  data.  Jika  nilai  P  melebihi  ambang  batas  yang ditentukan, maka hipotesis diterima. Namun, jika nilai P berada di bawah ambang batas, maka hipotesis  tersebut  ditolak.  Dimaksudkan  untuk  mengilustrasikan  dampak  individual  variabel independen  ketika  memaparkan  variabel  dependen,  dengan  memperhatikan  ambang signifikansi  sebesar  0,05  dengan  hipotesis  bahwasannya  jikalau  p-value  <  0,05  maknanya variabel independen secara individu  mempunyai dampak pada variabel  dependen,  serta  pula berlaku sebalik itu.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 1. Hasil Uji Chow Effects Test Stat df P-value Nilai Crossection F 59.162248 (28,227) 0.0000 Nilai Crossection Chi-square 552.265511 (28) 0.0000
Dapat  disimpulkan bahwa probabilitas memiliki nilai  bernilai  0.0000,  dimana berada dibawah 0.05 maknanya model dimana paling optimal dapat dipakai ialah FEM.
Tabel 2 Hasil Uji Hausman Test Summary Stat df P-value Nilai Crossection random 14.393252 5 0.0133
Dari ilustrasi dipaparan, terlihat bahwasannya probabilitas memiliki nilai 0,0133, yang lebih  rendah  dari  tingkat  alfa  0,05.  Dengan  begitu,  menunjukkan  disarankan  menggunakan model yang optimal digunakan yaitu FEM.
Tabel 3. Hasil Uji Multikolinearitas X1 X2 X3 X4 X5 X1 1.000000 -0.178418 -0.122934 -0.153678 -0.200166 X2 -0.178418 1.000000 0.538108 0.703259 0.826099 X3 -0.122934 0.538108 1.000000 0.450577 0.502323 X4 -0.153678 0.703259 0.450577 1.000000 0.879037
X5 -0.200166 0.826099 0.502323 0.879037 1.000000
Berdasar pada gambar yang dipaparkan, nilai korelasi antara X1, X2, X3, X4, dan X5 < 0,9 yang artinya tidak ada masalah multikolinearitas.
Tabel 4 Hasil Uji Heterokedastisitas Variabel Koefisien Standar Eror t-stat P-value C 0.799710 0.768965 1.039982 0.2995 X1 -9.67E-07 1.82E-06 -0.531047 0.5959 X2 -1.15E-05 3.06E-05 -0.374635 0.7083 X3 -0.012584 0.013532 -0.929956 0.3534 X4 0.006244 0.013590 0.459479 0.6463 X5 0.026244 0.017758 1.477851 0.1408
Berdasarkan  gambar  di  atas,  nilai  Prob.  >  0,05  berarti  tidak  ada  masalah heteroskedastisitas.
Tabel 5. Hasil Uji Regresi Data Panel Metode Fixed Effect
Dapat disimpulkan bahwasannya variabel X1 memiliki probabilitas yang melebihi 0,05, mengindikasikan bahwasannya variabel tersebut tidak memiliki dampak yang signifikan pada variabel  Y. Sementara itu, variabel-variabel  lainnya memiliki probabilitas yang lebih rendah daripada 0,05, menandakan bahwasannya variabel-variabel tersebut mempunyai dampak yang signifikan pada variabel Y.
Tabel 6. Hasil Uji F F-statistik F-tabel Alpha Keterangan 8507.834 2.2494220 0.00000  Signifikan
Berdasar data yang dipaparkan, F-statistic (8507.834) > (2.2494220) dan Prob(F-stat) 0.000000 < 0,05 artinyabisa ditarik sebuah kesimpulan yaitu variabel independen punya efek signifikan pada variabel dependen secara bersamaan.
Tabel 7. Hasil Uji Koefisien Determinasi (R-square)
Estimasi models Fixed effect Adjusted R-Square 0.999075 Variabel Koefisien Standar Eror t-stat P-value C -15.31893 4.398735 -3.482575 0.0006 X1 1.01E-05 6.27E-06 1.617096 0.1072 X2 0.001508 0.000120 12.59612 0.0000 X3 0.636931 0.079115 8.050673 0.0000 X4 1.408791 0.076879 18.32478 0.0000 X5 0.991128 0.135557 7.311501 0.0000
Berdasar  data  yang  telah  dipaparkan,  dapat  dilihat  bahwa  R-square  FEM  bernilai 0.999075  yang  artinya  variabel  independent  memaparkan  ke  variabel  dependennya  sebesar 99% sementara itu 1% lainnya dijelaskan oleh variabel diluar model.
Tabel 8. Hasil Uji Apriori Variabel Hipotesis Hasil Kesimpulan Dana otonomi khusus Positif Negatif Tidak sesuai Pengeluaran perkapita Positif Positif Sesuai Umur harapan hidup Positif Positif Sesuai Harapan lama sekolah Positif Positif Sesuai Rata-rata lama sekolah Positif Positif Sesuai
Terdapat  kesesuaian  hipotesis  dengan  hasil  pengujian  antara  variabel  independen pengeluaran perkapita, umur harapan hidup, harapan lama sekolah, serta rata-rata lama sekolah terhadap  variabel  dependen  IPM.  Namun,  pada  variabel  independen  dana  otonomi  khusus terhadap varibael dependen IPM tidak terdapat kesesuain hipotesis dengan hasil pengujian.
Tabel 9. Hasil Uji T Variabel Koefisien  t-Statistic t-tabel P-value Keterangan Dana Otonomi Khusus 1.01E-05 1.617096 1.960 0.1072 Tidak siginifikan Pengeluaran Perkapita 0.001508 12.59612 1.960 0.0000 Siginifikan Umur Harapan Hidup 0.636931 8.050673 1.960 0.0000 Siginifikan Harapan Lama Sekolah 1.408791 18.32478 1.960 0.0000 Siginifikan Rata-Rata Lama Sekolah 0.991128 7.311501 1.960 0.0000 Siginifikan
Variabel  dana  otonomi  khusus  memiliki  t-stat  lebih  sedikit  dari  t-tabel  maknanya mempunyai  dampak  negatif  pada  variabel  IPM.  Sedangkan  variabel  pengeluaran  perkapita, umur harapan hidup, harapan lama sekolah, serta rata-rata lama sekolah memiliki t-stat lebih tinggi dari t-tabel maknanya mempunyai dampak positif pada variabel IPM.
Temuan  penelitian  dalam  variabel  ialah  dana  otonomi  khusus  mempunyai  dampak negatif  pada  IPM.  Dengan  demikian,  walaupun  pengalokasian  dana  otonomi  khusus  sudah terbagi secara merata untuk dua indikator utama, ialah pendidikan dan kesehatan, namun pada kenyataannya  tidak  mempengaruhi  tingkat  indeks  pembangunan  manusia  secara  umum  di Provinsi Papua.
Pengeluaran  perkapita  mempunyai  dampak  positif  pada  IPM,  dikonfirmasi  pada pengujian t, bahwasannya t-stat lebih tinggi daripada t-tabel yaitu 12.59612 > 1.960 serta nilai prob  lebih  rendah  daripada  0,05  yaitu  0,0000.  Jumlah  pengeluaran  yang  berbanding  lurus dengan  pendapatan  membuktikan  bagaimana  tingkat  kesejahteraan  masyarakat  pada  suatu wilayah. Apabila pola konsumsi masyarakat telah bergeser dari pangan ke non-pangan, maka
membuktikan bahwa masyarakat tersebut sudah mampu memenuhi kebutuhan utamanya yaitu pangan sehingga mereka dapat mengeluarkan pendapatan lainnya untuk konsumsi non-pangan. Variabel umur harapan hidup berpengaruh positif pada variabel IPM yang dibuktikan dalam uji t, bahwa t statistik bernilai 8.050673 lebih tinggi daripada t-tabel 1.960 serta bernilai signifkansi 0.0000  lebih  rendah  daripada  0,05.  Dengan  demikian,  membuktikan  bahwasannya  kualitas kesehatan  masyarakat  dalam  kondisi  yang  cukup  baik  untuk  meningkatkan  kualitas pembangunan manusia di lokasi tersebut.
Variabel  harapan  lama  sekolah  mempunyai  dampak  positif  pada  variabel  indeks pembangunan manusia. terbukti dengan hasil pengujian t, di mana t-stat bernilai 18.32478 lebih besar  dibandingkan  dengan  t-tabel  1.960  dan  nilai  signifikansi  bernilai  0.0000  lebih  rendah daripada 0,05. Hal inin juga terkonfirmasi oleh meningkatnya angka harapan lama pendidikan diikuti dengan meningkatnya nilai indeks pembangunan manusia di daerah tersebut. Variabel rata-rata lama sekolah mempunyai dampak positif pada variabel indeks pembangunan manusia yang dikonfirmasi pada hasil uji t, di mana t-stat bernilai lebih besar dari t-tabel yakni 7.311501 > 1.960,  nilai  signifikan  0.0000 lebih rendah dari 0.05. Semakin tinggi  angka rata-rata lama pendidikan  mengindikasikan  bahwa  kualitas  pendidikan  masyarakat  termasuk  pada  kondisi yang baik sehingga mampu meningkatkan indeks pembangunan manusia.

## SIMPULAN
Hasil uji pemilihan model terbaik dalam estimasi data panel dalam studi ini ialah fixed effect  model. Temuan  uji  regresi  memakai  FEM  membuktikan  bahwa  variabel  independen pengeluaran  perkapita,  umur  harapan  hidup  saat  lahir,  harapan  lama  sekolah,  serta  rata-rata lama sekolah mempunyai dampak positif pada variabel indeks pembangunan manusia pada 29 Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Papua  pada  2014-2022.  Temuan  uji  regresi  memakai  FEM mengkonfirmasi bahwasannya variabel dana otonomi khusus mempunyai dampak negatif pada variabel  indeks  pembangunan  manusia  di  29  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Papua  pada  2014- 2022.  Temuan  penelitian  menunjukan  bahwa  variabel  independen  dana  otonomi  khusus mempunyai t-statistik lebih rendah daripada t-tabel serta nilai signifikansi lebih tinggi daripada 0,05 hingga variabel independen dana otonomi khusus mempunyai dampak negatif pada indeks pembangunan  manusia.  Temuan  studi  menunjukan  bahwa  variabel  independen  pengeluaran perkapita, umur harapan hidup saat lahir, harapan hidup saat lahir, dan rata-rata lama sekolah mempunyai t-statistik lebih tinggi daripada t-tabel serta nilai signifikansi lebih rendah daripada
0,05  hingga  variabel  independen  tersebut  punya  efek  positif  pada  variabel  dependen  indeks pembangunan manusia.

## DAFTAR RUJUKAN
Agustina, A., & Fadhiela, K. (2015). Analisis Ketahanan Pangan Rumah Tangga Berdasarkan Proporsi Pengeluaran Pangan Dan Konsumsi Energi (Studi Kasus Pada Rumah Tangga Petani Peserta Program Desa Mandiri Pangan Di Kecamatan Indrapuri Kabupaten Aceh Besar). In Agrisep (Vol. 16, Issue 1). https://jurnal.usk.ac.id/agrisep/article/view/3028 Andi Fakhruddin Yusuf, N. (2014). Analisis Pengaruh Desentralisasi Fiskal Terhadap Indeks Pembangunan  Manusia  Di  Kabupaten/Kota  Eks  Karesidenan  Surakarta  Skripsi . Universitas Diponegoro.
Arofah,  I.,  &  Rohimah,  S.  (2019).  Analisis  Jalur  Untuk  Pengaruh  Angka  Harapan  Hidup, Harapan  Lama  Sekolah,  Rata-Rata  Lama  Sekolah  Terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia Melalui Pengeluaran Riil Perkapita Di Provinsi Nusa Tenggara Timur. Jurnal Saintika , 2 (1). http://dx.doi.org/10.32493/jsmu.v2i1.2920
Bakar, A. (2020). Analisis Pengaruh Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga Dan Pengeluaran Pemerintah Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten Mimika. Jurnal Kritis , 4 (2). http://ejournal.stiejb.ac.id/index.php/jurnal-kritis/article/view/111
Bisai,  C.  M.,  Kbarek,  M.,  &  Pajeru,  A.  R.  (2019).  Analisa  Pembangunan  Manusia  Dan Pengaruhnya  Terhadap  Kesejahteraan  Masyarakat  Di  Provinsi  Papua. Jurnal  Kajian Ekonomi & Keuangan Daerah , 184 (3), 184–219. https://doi.org/10.52062/keuda.v4i3.1125
Ham, U., & Octaviani, H. (2022). Dampak Kebijakan Otonomi Khusus Terhadap Peningkatan Indeks Pembangunan Manusia di Papua. Musamus Journal Of Public Administration. 2022 , 5 (1). https://doi.org/10.35724/mjpa.v5i1.4531
Jauhar Mahya, A. (2021). Pengaruh Angka Harapan Lama Sekolah, Rata-Rata Lama Sekolah, Dan  Pengeluaran  Per  Kapita  Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia.  In Jurnal Pendidikan dan Riset Matematika (Vol. 3, Issue 2).
https://doi.org/10.35326/jiam.v4i2.1718
Junaedi, A., (2021). Analisis Akuntabilitas Pengelolaan Dana Otonomi Khusus PapuA. Jurnal Tata Sejuta , 7 (2). https://doi.org/10.32666/tatasejuta.v7i2.209
Manurung, E. N., & Hutabarat, F. (2021). Pengaruh Angka Harapan Lama Sekolah, Rata-Rata Lama Sekolah, Pengeluaran per Kapita Terhadap Indeks Pembangunan Manusia. Jurnal Ilmiah Akuntansi Manajemen , 4 (2), 121–129. https://doi.org/10.35326/jiam.v4i2.1718 Muhtarulloh, F. (2021). Analysis of the Impact of Papua and West Papua Special Autonomy
Funds on IPM
Fahrudin
Muhtarulloh. Jurnal Budget , 6 (1). https://doi.org/10.22212/jbudget.v6i1.76
Noor,  A.,  &  Yulianti,  A.  (2018).  Determinan  Indeks  Pembangunan  Manusia  Di  Wilayah Indonesia Timur (Studi kasus Pemerintah Kabupaten/Kota Provinsi Papua pada tahun 2013-2016). Majalah Ilmiah Solusi , 16 (4). http://dx.doi.org/10.26623/slsi.v16i4.1674