Abstrak — Sebagai  ukuran  kualitas  hidup,  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  dibangun  melalui  tiga dimensi  dasar  diantaranya  pendidikan,  kesehatan,  dan ekonomi.  Banyaknya  faktor  yang  mempengaruhi  IPM mengakibatkan  generalisasi  dalam  dimensi  dasar  IPM. Sementara  itu,  Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah (UMKM) secara garis besar memegang peranan penting dalam  memberi  dampak  positif  terhadap  pembangunan di  Jawa  Timur.  Namun  belum  banyak  penelitian  yang menghubungkan  antara  kontribusi  UMKM  dengan pembangunan,  khususnya  di  Jawa  Timur.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  memperoleh  pemodelan  IPM  di  Jawa Timur  pada  tahun  2008-2012  menggunakan  Regresi Panel serta pemetaan variabel-variabel yang berpengaruh  terhadap  IPM.  Adanya  efek  individu  pada model  panel  sehingga  pendekatan  model  yang  sesuai adalah  FEM  ( Fixed  Effect  Model )  yang  menghasilkan nilai R 2 sebesar 98,88 persen. Variabel yang berpengaruh secara  signifikan  terhadap  IPM  antara  lain  variabel rasio  siswa-guru  SMP  dan  MTs,  Angka  Partisipasi Sekolah  (APS)  SMP,  APS  SMA,  kepadatan  penduduk, PDRB  UMKM,  dan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka (TPT).  Hasil  pemetaan  Biplot  menunjukkan  bahwa untuk  meningkatkan  PDRB  UMKM  pada  wilayah dengan  kategori  menengah  atas  diperlukan  strategi khusus,  dikarenakan  cenderung  dimiliki  oleh  wilayah yang  memiliki  kepadatan  penduduk.  Sementara  untuk meningkatkan  PDRB  UMKM  pada  wilayah  dengan kategori menengah bawah, perlu dilakukan peningkatan rasio siswa-guru SMP dan MTs.
Kata Kunci — Pendidikan, Kesehatan, UMKM, Panel, Biplot

## I. PENDAHULUAN
EBAGAI  ukuran  kualitas  hidup,  IPM  dibangun  melalui pendekatan  tiga  dimensi  dasar.  Dimensi  tersebut mencakup  umur  panjang  dan  sehat;  pengetahuan;  dan kehidupan yang layak [1]. Ketiga dimensi tersebut memiliki generalisasi dalam pengertian terkait banyaknya faktor yang mempengaruhi IPM.
IPM  provinsi  Jawa  Timur  cenderung  mengalami peningkatan tiap tahunnya, terbukti pada tahun 2008 hingga 2011 berturut-turut  nilainya adalah 70,38; 71,06; 71,62; dan 72,18. Akan tetapi faktor pendidikan yang menjadi salah satu
faktor  yang  mempengaruhi  IPM  tidak  diiringi  dengan peningkatan  IPM.  Pada  tahun  2008,  tingkat  melek  huruf orang dewasa pria dan  wanita di Jawa Timur adalah 92 dan 83 persen yang artinya lebih rendah dari tingkat melek huruf nasional  yaitu  95  dan  89  persen  atau  DKI  Jakarta  dengan 99,6  dan  97,9  persen.  Sementara  faktor  kesehatan  di  Jawa Timur  menunjukkan  peningkatan  selama  dekade  terakhir. Angka harapan hidup di Jawa Timur meningkat dari 65 pada tahun 1997 menjadi 71 pada tahun 2007.
Penelitian  terdahulu  dilakukan  oleh  Melliana  dan  Zain (2013)  mengenai  keterkaitan  IPM  dengan  tiga  faktor diantaranya  pendidikan,  kesehatan,  dan  kependudukan  di Provinsi  Jawa  Timur  dari  tahun  2004  hingga  2011.  Namun dalam  penelitian  ini  belum  memasukkan  dimensi  ekonomi sebagai  bagian  dari  faktor  yang  berpengaruh  terhadap  IPM [2].  Marhaeni  (2011)  menunjukkan  bahwa  jumlah  kredit Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah  (UMKM)  berhubungan positif dan signifikan terhadap Indeks Pembangunan Gender (IPG).  Secara  teori,  IPG  menangkap  ketidaksetaraan  dalam pencapaian antara perempuan dan laki-laki  namun IPG juga mengukur  tingkat  pencapaian  kemampuan  dasar  yang  sama seperti  IPM,  sehingga  mengindikasikan  suatu  keterkaitan IPM dengan UMKM sebagai dimensi ekonomi [3].
Selama tahun 2012, kinerja UMKM melalui nilai Produk Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  yang  dihasilkan  oleh UMKM  Jawa  Timur  menunjukkan  hasil  yang  cukup memuaskan  dimana  PDRB  UMKM  telah  memberikan kontribusi sebesar 54,48 persen dari total PDRB Jawa Timur. Hal  ini  memberikan  gambaran  bahwa  sektor  UMKM memberikan pengaruh yang dominan terhadap pembangunan Jawa Timur [4].

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Indeks Pembangunan Manusia
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  mengukur  capaian pembangunan  manusia  berbasis  sejumlah  komponen  dasar kualitas  hidup.  Untuk  mengukur  laju  perkembangan  nilai IPM  dalam  kurun  waktu  tertentu  dapat  diukur  melalui shortfall reduction (R). Shortfall Reduction (R) terdiri dari 4 kriteria diantaranya sangat lambat (R <1,30), lambat (1,30≤ R <1,50), menengah (1,50≤ R < 1,70) dan cepat (R ≥ 1,70).

## Pengaruh dan Pemetaan Pendidikan, Kesehatan, serta UMKM terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Jawa Timur Menggunakan Regresi Panel dan Biplot
Fauziah Gitri Destilunna dan Ismaini Zain Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 e-mail : ismaini_z@ statistika.its.ac.id
S

## B. Regresi Data Panel
Data  panel  merupakan  gabungan  dari  data cross  section dan  data time  series .  Dalam  melakukan  estimasi  dengan model  regresi  panel  terdapat  tiga  pendekatan  yang  biasa digunakan  dalam  mengestimasi  model  regresi  panel,  yaitu CEM  ( Common  Effect Model),  FEM  ( Fixed  Effect Model) dan REM ( Random Effect Model)  [5].
Secara umum, model regresi data panel dituliskan.
(1) dengan:
= koefisien intersep unit individu ke-i dan unit waktu ke- t = variabel respon unit individu ke-i dan unit waktu ke- t ’  = ,
)  adalah  vektor  koefisien  slope  dengan dimensi 1xK, K adalah banyaknya variabel independen
= adalah  vektor  observasi  dari variabel independen unit individu ke-i dan unit waktu ke- t = komponen residual dengan IIDN(0, 𝜎 2 ) i = 1, 2, …, N, menunjukkan dimensi cross section t = 1, 2, …, T, menunjukkan dimensi deret waktu Pendekatan CEM merupakan pendekatan paling sederhana  yang  disebut  estimasi  CEM  atau pooled  least square .  Pada  pendekatan  ini  diasumsikan  bahwa  nilai intersep  masing-masing  variabel  adalah  sama,  begitu  pula slope koefisien  untuk  semua  unit cross-section dan time series . CEM dinyatakan dalam model.
(2)
Pendekatan  FEM  yang  merupakan  salah  satu  cara  untuk memperhatikan  unit cross-section pada  model  regresi  panel dengan  memasukkan  nilai  intersep  berbeda-beda  untuk setiap unit cross-section tetapi masih  memiliki asumsi slope koefisien tetap. FEM dinyatakan dalam model.
(3)
Adanya  perbedaan  intersep  dari  masing-masing  individu ditunjukkan  melalui  indeks i pada  intersep  ( 𝑖 ),  namun dalam hal ini intersep untuk unit time series tetap (konstan). Pendekatan REM adalah model random effect atau model yang  sering  disebut Error  Components  Model (ECM). Secara umum model REM adalah.
(4)
Model  ini  melibatkan  korelasi  antar error  terms karena berubahnya  waktu  maupun  unit  observasi.  Sehingga  model yang diperoleh menjadi :
(5) dengan merupakan suku error gabungan. memuat dua komponen error yaitu sebagai  komponen error  cross  section serta sebagai komponen cross section dan error time series [6].

## C. Pengujian Kolinieritas Variabel Independen
Multikolinieritas  adalah  indikasi  adanya  hubungan  linier di  antara  beberapa  atau  semua  variabel  independen.  Untuk mendeteksi adanya multikolinieritas dilihat melalui variance inflation factor (VIF) dengan formula.
(6)
Apabila  lebih  dari  10  maka  mengindikasikan  adanya multikolineritas.  Multikolinieritas  dapat  diatasi  dengan menggabungkan  data cross  section dan time  series , transformasi variabel, atau principal component regression .

## D. Pemilihan Model Estimasi Regresi Data Panel
Untuk  menentukan  estimasi  model  regresi  panel, dilakukan  beberapa  uji  untuk  memilih  metode  pendekatan estimasi yang sesuai. Langkah awal dilakukan uji Chow . Uji ini  digunakan  untuk  memilih  salah  satu  model  pada  regresi data  panel,  yaitu  antara  model  FEM  dengan  model  CEM. Dalam pengujian ini dilakukan hipotesis : H 0 : α 1 = α 2 = ... = α N = α (Model Common Effect ) H 1 : minimal ada satu intersep α i yang berbeda (Model Fixed Effect )
Penolakan  terhadap  H0  adalah  dengan  menggunakan  F- statistik [1] :
(7)
dengan :
RRSS  = restricted  residual  sum  of  square hasil  pendugaan model common effect URSS = unrestricted residual sum of square hasil pendugaan model fixed effect N = jumlah data cross section T = jumlah data time series K = jumlah variabel bebas Statistik Chow  Test mengikuti  sebaran  F-statistik  yaitu F(N-1,NT-N-K);α.  Jika  nilai Chow statistik  lebih  besar  dari F-tabel, maka menolak H 0 [7]. Langkah  kedua merupakan uji  Hausman untuk membandingkan model Fixed Effect dengan Random effect .
H 0 : corr(Xit, ) = 0 (Model Random Effect ) H 1 : corr(Xit, ) ≠ 0 (Model Fixed Effect ) Dasar penolakan H 0 dengan menggunakan Statistik Hausman dirumuskan [8]:
(8)
Dengan :
= koefisien fixed effect
= koefisien random effect
Statistik  Hausman  mengikuti  sebaran Chi-Square, jika nilai hasil  pengujian  lebih  besar  dari (K,α)  (K  = jumlah  variabel  independen)  atau  p-value  <  α,  maka dilakukan penolakan terhadap H 0 begitu pula sebaliknya. Langkah selanjutnya, pengujian dilakukan untuk mengetahui  apakah  terdapat  unsur  heteroskedastisitas  pada model  yang  dipilih  melalui  uji Langrange  Multiplier (LM). Hipotesis uji LM adalah :
H 0 : 𝜎 = 0 (tidak terjadi heteroskedastisitas) H 1 : 𝜎 ≠ 0 (terjadi heteroskedastisitas) Statistik uji LM adalah :
[ ∑ ̅̅̅ ∑ ∑ ] (9)
dengan :
T = jumlah unit time series N = jumlah unit cross section 𝜎 = varians error
Kesimpulan  H 0 ditolak  jika  LM  > (1;α)  yang  berarti bahwa pada model terjadi heteroskedastisitas [8].

## E. Pengujian Signifikansi Parameter Regresi
Uji  parameter  regresi  dilakukan  melalui  dua  tahap  uji yaitu uji serentak dan uji parsial [9]. Uji serentak digunakan untuk  mengetahui  variabel  independen  yang  berpengaruh signifikan secara bersama-sama (serentak)  terhadap variabel
dependen.  Hipotesis  yang  digunakan  untuk  uji  serentak adalah :
H 0 : H 1 : 𝑖 𝑖
Statistik uji :
(10)
H 0 ditolak  jika  F hitung lebih  besar  dari  F tabel ( ;(K, −K-1)) atau 𝑝 − 𝑣   𝑒 < .
Uji  parsial  digunakan  untuk  mengetahui  variabel independen  yang  berpengaruh  signifikan  secara  individu terhadap variabel dependen. Hipotesis yang digunakan untuk uji parsial adalah :
H0 : H1 :
Statistik uji : ̂ ̂ (11)
Dimana SE merupakan standart  error dari  koefisien regresi dengan rumus ( ̂ )   √𝑣  ( ̂ ) . H 0 ditolak jika |t hitung | lebih besar daripada t tabel ( /2, −K), dimana adalah jumlah pengamatan dan K adalah banyaknya parameter.

## F. Pengujian Asumsi Klasik
Uji  asumsi  klasik  dalam  regresi  data  panel  merupakan suatu  uji  kelayakan  model  dalam  menguji  hipotesis  yang diajukan  setelah  pemilihan  metode  dan  pembentukan  model regresi agar diperoleh   hasil regresi  yang  memenuhi  kriteria Best Linier Unbiased Estimator ( BLUE ) meliputi heteroskedastisitas, autokorelasi, dan normalitas.
Uji  heteroskedastisitas  mengasumsikan  bahwa  residual dalam  fungsi  regresi  bersifat  konstan.  Untuk  mendeteksi heteroskedastisitas  pada  penelitian  ini  dilakukan  uji  Park dengan hipotesis.
H 0 : Homoskedastisitas ( | 𝜎 ) H 1 : Heteroskedastisitas | 𝜎 ) Karena 𝜎 tidak diketahui, maka diperkirakan dengan sehingga modelnya menjadi :
(12)
Jika signifikan  maka  terjadi  heteroskedatisitas. Masalah  heteroskedastisitas  pada  data  panel  dapat  diatasi dengan White’s robust error.
Penyimpangan  komponen  residual  yang  berkorelasi  atau autokorelasi  dapat  diatasi  dengan  metode Generalized Difference  Equation .  Untuk  mendeteksi  aukorelasi  pada penelitian ini dilakukan uji Durbin Watson dengan hipotesis. H 0 : Tidak ada autokorelasi ( ) H 1 : Terdapat autokorelasi ) Statistik uji : ∑ ∑ ̃    ̃ ∑ ∑ (13) Keputusan berdasarkan kriteria Durbin Watson: 1. d < d L = tolak H 0 (ada korelasi positif) 2. d > 4-d L = tolak H 0 (ada korelasi negatif) 3. d U < d < 4-d U = terima H 0 (tidak ada autokorelasi) 4. d L ≤ d ≤ d U = pengujian tidak bisa disimpulkan 5. (4-d U )≤ d ≤ (4-d L ) = pengujian  tidak  bisa  disimpulkan Untuk  asumsi  normalitas,  pada  penelitian  ini  digunakan uji Jarque Bera (JB) dengan hipotesis.
H 0 : Residual berdistribusi normal H 1 : Residual tidak berdistribusi normal Statistik uji : [ ] (14)
Dimana  n=ukuran  sampel, a =koefisien  skewness,  dan b =koefisien  kurtosis.  H 0 ditolak  jika  statistik  uji lebih
besar dari dari =5,99, atau 𝑝 − 𝑣   𝑒 < artinya data residual tidak berdistribusi normal.

## G. Analisis Biplot
Analisis  biplot  merupakan  representasi  grafik  suatu informasi  pada  data  matriks n x p yang  diperkenalkan  oleh Gabriel  pada  tahun  1971  dan  merupakan  pengembangan metode Principal  Component  Analysis (PCA)  dari  bentuk matriks ke dalam bentuk grafis.
Misal  suatu  pangkat  ( rank )  matriks
lebih  atau sama dengan dua maka dapat diuraikan dalam :
(15)
Dimana :
[ ] Berdasarkan penguraian konsep Singular Value Decomposition (SVD)  diperoleh  penguraian  matriks menjadi :
(16) Dimana  matriks merupakan  matriks  diagonal  nilai  eigen
[ ] , dan merupakan vektor eigen
[ ̃ ̃ ̃ ] dan . Matriks diperoleh  dengan  mengganti  matriks menjadi 𝑖 . Menurut teorema Eckart- Young sehingga matriks menjadi [10]:
̃ ̃ [ ̃ ̃ ] (17)
Dengan :
̃ : vektor berukuran nx1 dari komponen utama pertama
̃ : vektor berukuran nx1 dari komponen utama kedua
Dalam  metode  biplot,  kedekatan  antar  obyek  dapat digunakan  sebagai  dasar  untuk  pengelompokan.  Tingkat keragaman  variabel  ditunjukkan  pada  panjang  vektor. Sedangkan  untuk  mengetahui  jarak  antara  dua  titik  dapat dihitung  besarnya  sudut  –  sudut  antara  dua  titik  tersebut. Jarak  antara  dua  vektor  dapat  diperoleh  dengan  menghitung jarak Euclidean antara dua titik koordinat. Hubungan antara koefisien korelasi ( r ) dengan sudut dapat diuraikan:
√   √ (18)
Dimana, i = 1,2,..., n j= 1,2,..., p

## III. METODOLOGI

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data sekunder yang diperoleh dari publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) pada 38 kabupaten/kota yang terletak di provinsi Jawa Timur  pada  tahun  2008-2012.  Kerangka  data  panel penelitian ini disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel Penelitian Faktor Notasi Variabel Indeks Pembangunan manusia Y Indeks pembangunan manusia (IPM) Pendidikan X 1 Rasio guru - siswa SMP dan MTs X 2 Rasio sekolah - murid SMP dan MTs X 3 Angka Partisipasi SMP X 4 Angka Partisipasi SMA Kesehatan X 5 Jumlah sarana kesehatan Ekonomi (UMKM) X 6 Kepadatan penduduk X 7 PDRB UMKM (Atas Dasar Harga Konstan) X 8 Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT)

## B. Langkah Analisis
Metode  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  untuk mendapatkan model terbaik adalah :
1. Mendeskripsikan  karakteristik  variabel  yang  diduga berpengaruh  terhadap  IPM  di  kabupaten/kota  provinsi Jawa Timur.
2. Membuat  pemodelan  IPM  di  kabupaten/kota  provinsi Jawa Timur menggunakan regresi panel.
3. Melakukan  pemetaan  dan  kecenderungan  variabel- variabel  yang  berpengaruh  terhadap  IPM  pada  masing- masing kategori IPM menggunakan analisis biplot.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Deskripsi IPM Jawa Timur
Berdasarkan  skala  internasional  capaian  IPM  di  Jawa Timur  berada  dalam  kategori  menengah  yang  kemudian dibagi  menjadi  dua  yakni  kategori  menengah  atas (66<IPM<80) dan kategori menengah bawah (50< IPM<66).
Tabel 2. Kategori IPM Kabupaten/kota di Jawa Timur
Kategori IPM Kabupaten/Kota 2008 2009 2010 2011 2012 Menengah bawah 9 8 8 7 6 Menengah atas 29 30 30 31 32 Berdasarkan Tabel 2
menunjukkan bahwa kabupaten/kota  di  Jawa  Timur  menduduki  kategori menengah yang didominasi oleh kategori menengah atas.

## B. Uji Kolinieritas Variabel Independen
Sebelum  estimasi  model  IPM,  terlebih  dahulu  dilakukan uji multikolinieritas variabel independen.
Tabel 3. Uji Multikolinieritas
Variabel Independen VIF X 1 1,519 X 2 2,813 X 3 2,646 X 4 3,508
X 5 3,686 X 6 3,478 X 7 3,462 X 8 1,733
Berdasarkan  Tabel  3,  hasil  pengujian  multikolinieritas pada  data  IPM  Provinsi  Jawa  Timur  menunjukkan  bahwa nilai  VIF  tiap  variabel  independen  kurang  dari  10  sehingga asumsi tidak ada multikolinieritas telah terpenuhi.

## C. Pemilihan Model IPM Jawa Timur
Untuk  memilih  model  regresi  panel  yang  sesuai dilakukan  pengujian  meliputi  uji  Chow,  Uji  Hausman,  dan Uji  Lagrange  Multiplier  (LM).  Berdasarkan  uji  Chow, diperoleh  nilai  F hitung sebesar  61,9276  yang  lebih  besar  dari F (37;144;0,05) =1,4937  dan  nilai  probabilitas  sebesar  0,000  yang kurang  dari  α=0,05  sehingga  menghasilkan  keputusan  tolak H 0 atau dapat disimpulkan bahwa dengan tingkat  keyakinan 95 persen terdapat efek individu pada model persamaan IPM Provinsi  Jawa  Timur,  sehingga  model  yang  sesuai  adalah model FEM. Sedangkan berdasarkan  uji Hausman diperoleh nilai W sebesar 60,7232 yang lebih besar dari =15,507  dan  nilai  probabilitas  sebesar  0,000  yang kurang  dari  α=0,05  sehingga  menghasilkan  keputusan  tolak H 0 atau dapat disimpulkan bahwa dengan tingkat  keyakinan 95  persen  tidak  terdapat  korelasi  antara Xit dengan pada model persamaan IPM Provinsi Jawa Timur, sehingga model yang sesuai adalah model FEM.
Kesimpulan  dari  hasil  uji  Chow  dan  uji  Hausman menunjukkan  bahwa  metode  estimasi  yang  sesuai  adalah FEM. Untuk mengetahui adanya heteroskedasitas panel pada model  FEM  dilakukan  uji  LM.  Berdasarkan  perhitungan  uji LM  diperoleh  hasil =23,75  yang  lebih  besar  dari =3,841  sehingga  menghasilkan  keputusan  tolak  H 0 . Dengan  keputusan  ini  maka  dapat  disimpulkan  bahwa dengan tingkat keyakinan 95 persen terjadi heteroskedastisitas  atau  terdapat  efek cross  section atau waktu  atau  keduanya  pada  struktur  panel  model  FEM, sehingga  pada  model  persamaan  IPM  Provinsi  Jawa  Timur dapat  dilanjutkan  perlakuan  analisis  regresi  panel  dengan pendekatan FEM.

## D. Estimasi Model Regresi Data Panel
Pada  estimasi  FEM  diperoleh  model  IPM  Provinsi  Jawa Timur  dengan  intersep  yang  berbeda  pada  masing-masing kabupaten/kota di Jawa Timur  (dapat dilihat pada Lampiran 1).
̂ ̂
(19)
Berdasarkan pemodelan dengan asumsi residual terpenuhi menunjukkan bahwa untuk menaikkan IPM adalah melalui  cara  memperluas  jangkauan  masyarakat  agar  dapat menempuh  pendidikan  jenjang  SMP  maupun  MTs    agar supaya  dapat  meningkatkan  jumlah  siswa  (dengan  asumsi jumlah  guru  tetap)  sehingga  menaikkan  jumlah  rasio  siswa- guru  SMP  dan  MTs  (X 1 ),  memperbanyak  pembangunan sekolah  di  tingkat  SMP  dan  MTs  agar  dapat  mendukung sarana  pendidikan  (dengan  asumsi  jumlah  siswa  tetap) sehingga dapat menurunkan jumlah rasio siswa-sekolah SMP
dan  MTs  (X 2 ),  meningkatkan  APS  SMP  (X 3 ),  APS  SMA (X 4 ), jumlah sarana kesehatan (X 5 ), PDRB UMKM (X 6 ), dan menurukan pengangguran terbuka (X 8 ). Dengan model FEM yang memberikan efek individu maka diperoleh ̂ . Melalui pemodelan  diperoleh  nilai  taksiran  IPM  tiap  kabupaten/kota dengan  nilai  R 2 sebesar  98,88  persen.  Artinya  variabel  X menjelaskan  variabilitas  Y  sebesar  98,88  persen  sedangkan 1,12 persen dijelaskan variabel selain dalam model.
Apabila  nilai  taksiran  IPM  Jawa  Timur  dikelompokkan berdasarkan  skala  internasional  menjadi  empat  kategori yakni  kategori  tinggi  (IPM>80),  kategori  menengah  atas (66<IPM<80), kategori menengah bawah (50< IPM<66) dan kategori  rendah  (IPM<50),  maka  hasil  pengelompokan seperti yang disajikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Peta Kategori Taksiran IPM
Berdasarkan  Gambar  1  terbentuk  dua  kategori  IPM  di kabupaten/kota  provinsi  Jawa  Timur  pada  tahun  2012.  Peta berwarna  merah  tua  menandakan  kategori  menengah  atas sedangkan warna merah muda kategori menengah bawah.

## E. Pengujian Signifikansi Parameter Model Regresi
Pengujian  signifikansi  parameter  pada  model  regresi terdiri dari pengujian serentak dan pengujian parsial. Dalam hal ini diasumsikan asumsi klasik telah terpenuhi.
Pada  uji  serentak  diperoleh  nilai  F hitung =283,4221 sedangkan  F tabel =  F 0,05;(8,181) =  1,9898  atau  nilai Prob(F- statistic) sebesar  0,0000  yang  kurang  dari =0,05  sehingga keputusannya  tolak  H 0 dan  dapat  disimpulkan  bahwa minimal terdapat satu variabel independen yang berpengaruh signifikan terhadap variabel IPM.
Tabel 4. Estimasi Model FEM Variabel Koefisien SE t-hitung Prob. C 45,1410 5,8275 7,7462 0,0000 X1 0,0866 0,0399 2,1720 0,0315* X2 -0,0006 0,0013 -0,4323 0,6662 X3 0,1057 0,0154 6,8623 0,0000* X4 0,0216 0,0080 2,6876 0,0080* X5 0,0476 0,0389 1,2224 0,2235 X6 0,0052 0,0021 2,5042 0,0134* X7 0,0002 0,0001 4,0096 0,0001* X8 -0,1198 0,0403 -2,9688 0,0035*
Keputusan  menolak  H 0 adalah jika  |t hitung |  lebih  besar daripada t tabel(0,025,182) =1,9730. Berdasarkan Tabel 5 diketahui terdapat  enam  variabel  yang  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  IPM  antara  lain  variabel  rasio  siswa  terhadap  guru (X 1 ),  angka  partisipasi  SMP  (X 3 ),  angka  partisipasi  SMA (X 4 ),  kepadatan  penduduk  (X 6 ),  PDRB  UMKM  (X 7 )  dan tingkat pengangguran terbuka (X 8 ).

## F. Pengujian Asumsi Residual
Pengujian  asumsi  klasik  model  regresi  meliputi  uji heteroskedastisitas, uji autokorelasi, dan uji normalitas.
Uji  heteroskedatisitas  pada  varians  residual  melalui  uji Park  diperoleh p-value =  0,085  yang  lebih  dari  α=0,05 sehingga  asumsi  homoskedatisitas  terpenuhi  atau  varians residual telah identik.
Uji  autokorelasi  dilakukan  dengan  membandingkan statistik  uji Durbin Watson  (d)  dengan d L dan d U pada tabel Durbin  Watson.  Berdasarkan  tabel,  diperoleh  nilai  batas bawah  d L =  1,6757  dan  batas  atas  d U =  1,8509,  sedangkan nilai  statistik  uji  Durbin  Watson  adalah  sebesar  1,1664. Dengan  demikian  statistik  uji  berada  pada  wilayah  d  <  d L berarti  terdapat  otokorelasi  positif.  Akan  tetapi,  FEM  tidak membutuhkan asumsi terbebasnya model dari korelasi serial, maka  uji  tentang  otokorelasi  dapat  diabaikan  .  Dengan demikian,  tidak  dilakukan  perlakuan  untuk  mengatasi autokorelasi pada model.
Nilai  statistik  uji Jarque  Bera diperoleh  hasil  sebesar 0,9375  yang  kurang  dari =5,99  serta p-value lebih besar  dari  α=0,05  sehingga  menghasilkan  keputusan  gagal tolak  H 0 atau  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  tingkat keyakinan 95 persen residual memenuhi asumsi normal.

## G. Analisis Biplot IPM Jawa Timur
Setelah  pemodelan  melalui  regresi  panel  dan  diperoleh variabel-variabel  independen  yang  berpengaruh  secara signifikan terhadap IPM, dilakukan pemetaan dan kecenderungan variabel-variabel  yang berpengaruh  terhadap IPM  di  kabupaten/kota  Jawa  Timur.  Analisis  dilakukan berdasarkan kategori bentukan taksiran IPM
Pada  Gambar  2  menggambarkan  pemetaan  karakteristik IPM  kategori  menengah  atas  (66<IPM<80).  Keragaman yang  dapat  dijelaskan  mampu  menerangkan  59,02  persen hubungan  variabel-variabel  yang berpengaruh terhadap IPM dengan kabupaten/kota di Jawa Timur yang tergolong dalam IPM kategori menengah atas.
Gambar 2. Biplot untuk Kategori Menengah Atas
APS  SMA  dan  kepadatan  penduduk  tiap  kabupaten/kota dalam  kategori  menengah  atas  menyebar  paling  heterogen diantara  variabel  lainnya.  Dengan  informasi  ini,  dapat diperkirakan  perlu  dilakukan  pemerataan  penduduk  serta jangkauan  masyarakat  untuk  menempuh  pendidikan  jenjang SMA  terutama  untuk  kabupaten/kota  yang  masih  memiliki kecenderungan  kepadatan  penduduk  dan  APS  SMA  yang cenderung rendah yakni Pacitan. APS SMP yang meningkat
2 1 0 -1 -2 4 3 2 1 0 -1 -2 First Factor S e co n d F a ct o r 0 0 x8 x7 x6 x4 x3 x1 MOJOKERTO KEDIRI GRESIK TUBAN PONOROGO BLITAR (KOTA) SURABAYA (KOTA) MALANG (KOTA) MALANG LUMAJANG PASURUAN
BOJONEGORO BANYUWANGI TULUNGAGUNG JOMBANG SIDOARJO
KEDIRI (KOTA) MADIUN (KOTA) MOJOKERTO (KOTA) PASURUAN (KOTA) PACITAN BLITAR TRENGGALEK  NGANJUK BATU (KOTA) NGAWI MADIUN PROBOLINGGO (KOTA) LAMONGAN MAGETAN Se co n d C o m p o n e n t First Component
akan  diikuti  kenaikan  APS  SMA,  demikian  pula  dengan seiring  bertambahnya  penduduk  dapat  mengakibatkan tingkat  pengangguran  terbuka  turut  meningkat.  Sementara peningkatan  PDRB  UMKM  memiliki  korelasi  dengan pertambahan kepadatan penduduk dan kenaikan pengangguran terbuka. Untuk meningkatkan PDRB UMKM pada  wilayah  dengan  kategori  menengah  atas  diperlukan strategi  khusus,  mengingat  PDRB  UMKM  cenderung dimiliki  oleh  wilayah  yang  memiliki  kepadatan  penduduk yang  tinggi,  artinya  penyerapan  tenaga  kerja  untuk  UMKM seharusnya  dapat menekan  jumlah  penduduk yang menganggur.  Sementara  adanya  korelasi  dengan  kenaikan pengangguran  terbuka  mengindikasikan  bahwa  UMKM belum bisa mengurangi pengangguran secara meluas.
Sementara  biplot  untuk  kategori  menengah  bawah (50<IPM<66)  digambarkan  pada  Gambar  3.  Keragaman yang  dapat  dijelaskan  mampu  menerangkan  66,90  persen hubungan  variabel-variabel  yang berpengaruh terhadap IPM dengan kabupaten/kota di Jawa Timur yang tergolong dalam IPM kategori menengah bawah.
Gambar 3. Biplot untuk Kategori Menengah Bawah
Rasio  siswa-guru  SMP  dan  MTs,  APS  SMP,  dan  APS SMA  yang  bernotaben  faktor  pendidikan  pada  Gambar  3 memiliki keragaman terbesar untuk IPM kategori  menengah bawah.  Hal  ini  menggambarkan  bahwa  faktor  pendidikan tiap  kabupaten/kota  dalam  kategori  menengah  bawah  perlu dilakukan  pemerataan  dan  perlu  ditingkatkan  untuk  tiap kabupaten/kota  yang  masih  memiliki  kecenderungan  faktor pendidikan  yang  rendah  yakni  Sampang  dan  Pamekasan. APS SMP yang meningkat akan diikuti kenaikan APS SMA. Selain  itu,  PDRB  UMKM  dengan  TPT  memiliki  korelasi positif.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  PDRB  UMKM  yang meningkat  akan  diikuti  kenaikan  pengangguran  terbuka.. Untuk  meningkatkan  PDRB  UMKM  pada  wilayah  dengan kategori  menengah  bawah,  perlu  dilakukan  peningkatan rasio siswa-guru SMP dan MTs. Hal ini disebabkan menurut data  BPS,  pekerja  UMKM  didominasi  oleh  pekerja  yang telah  menempuh  jenjang  SMP.  Adanya  korelasi  dengan kenaikan  pengangguran  terbuka  mengindikasikan  bahwa penyerapan  tenaga  kerja  UMKM  belum  bisa  mengurangi pengangguran.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  diperoleh  hasil yang  sesuai dengan  tujuan penelitian.  Peningkatan IPM tiap
tahunnya  didominasi  wilayah-wilayah  yang  berbatasan dengan  perkotaan,  berbasis  industri  serta  didukung pengembangan  kawasan  pembangunan.  Pada  pemodelan IPM  Jawa  Timur  terdapat  enam  variabel  yang  berpengaruh secara  signifikan  terhadap  IPM  antara  lain  variabel  rasio siswa terhadap guru (X 1 ), angka partisipasi SMP (X 3 ), angka partisipasi  SMA  (X 4 ),  kepadatan  penduduk  (X 6 ),  PDRB UMKM (X 7 ) dan tingkat pengangguran terbuka (X 8 ).
Pemetaan  IPM  di  Jawa  Timur  tergolong  menjadi  dua bagian  yakni  menengah  atas  dan  menengah  bawah.  Untuk meningkatkan PDRB UMKM pada wilayah dengan kategori menengah atas diperlukan strategi khusus, mengingat PDRB UMKM  yang  tinggi  cenderung  dimiliki  oleh  wilayah  yang memiliki kepadatan penduduk yang tinggi. Sementara untuk meningkatkan PDRB UMKM pada wilayah dengan kategori menengah  bawah,  perlu  dilakukan  peningkatan  rasio  siswa- guru SMP dan MTs.
Laju  perkembangan  IPM  dalam  kurun  waktu  tertentu dapat  diukur  melalui shortfall  reduction ,  sehingga  untuk penelitian  selanjutnya  diharapkan  adanya  penambahan asumsi efek waktu melalui metode regresi panel ordinal.

## LAMPIRAN
Lampiran 1. Intersep Kabupaten/Kota di Jawa Timur
Kabupaten/Kota Efek Individu Intersep Kabupaten/Kota Efek Individu Intersep Pacitan 9,174 54,315 Magetan 6,231 51,372 Ponorogo 5,096 50,237 Ngawi 4,592 49,733 Trenggalek 9,030 54,171 Bojonegoro 1,418 46,559 Tulungagung 5,788 50,929 Tuban 3,552 48,693 Blitar 8,157 53,298 Lamongan 1,840 46,981 Kediri 3,528 48,669 Gresik 6,274 51,415 Malang 2,147 47,288 Bangkalan 1,191 46,332 Lumajang 4,547 49,688 Sampang -2,535 42,606 Jember -4,841 40,299 Pamekasan 0,004 45,145 Banyuwangi 0,899 46,040 Sumenep 1,111 46,252 Bondowoso 0,264 45,405 Kedirikota -3,946 41,195 Situbondo 2,241 47,382 Blitarkota -1,260 43,881 Probolinggo -2,293 42,848 Malangkota -21,907 23,234 Pasuruan 0,759 45,900 Probolinggokota -4,423 40,718 Sidoarjo -2,003 43,138 Pasuruankota -10,207 34,934 Mojokerto 6,130 51,271 Mojokertokota -11,943 33,198 Jombang 4,124 49,265 Madiunkota -7,474 37,667 Nganjuk 4,042 49,183 Surabayakota -35,893 9,248 Madiun 4,917 50,058 Batukota 11,667 56,808

## DAFTAR PUSTAKA
[1] BPS.  (2012).  Indeks  Pembangunan Manusia.  Jakarta: Badan  Pusat Statistik.
[2] Melliana,  A.,  &  Zain,  I.  (2013).  Analisis  Statistika  Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten/Kota  Provinsi  Jawa  Timur  dengan  Menggunakan Regresi Panel. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
[3] Marhaeni,  D.  (2011).  Analisis  Pengaruh  Pengeluaran  di  Bidang Pendidikan  dan  Kesehatan  dari  Pemerintah  dan  Rumah  Tangga, derta  Kredit  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah  terhadap  Indeks Pembangunan  Gender  di  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Timur. Jakarta: Universitas Indonesia.
[4] BPS.  (2012).  Peranan  PDRB  UKM  Jawa  Timur.  Surabaya:  Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur.
[5] Widarjono,  A.  (2007).  Ekonometrika  Teori  dan  Aplikasi  Untuk Ekonomi dan Bisnis. Yogyakarta: Ekonosia.
[6] Gujarati, D. N. (2004). Basic Econometrics 4th ed. New York: Mc Graw-Hill.
[7] Baltagi,  B.  H.  (2005).  Econometric  Analysis  of  Panel  Data.  New York: Springe-Verlag Berlin Heidelberg.
[8] Greene, W. H. (2012). Econometric Analysis. 7th edition. England: Pearson.
[9] Setiawan, & Kusrini, E. (2010). Ekonometrika. Yogyakarta: Andi.
1,5 1,0 0,5 0,0 -0,5 -1,0 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 -0,5 -1,0 First Factor S e co n d F a ct o r 0 0 x8 x7 x6 x4 x3 x1 SAMPANG PAMEKASAN PROBOLINGGO SUMENEP BONDOWOSO SITUBONDO JEMBER BANGKALAN Se co n d C o m p o n e n t First Component
[10] Johnson,  R.  A.,  &  Wichern,  D.  W.  (2007).  Applied  Multivariate Statistical Analysis. New Jersey: Pearson Prentice Hall.
[11] Nachrowi, D., & Usman, H. (2006). Pendekatan Populer dan Praktis Ekomometrika Untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan. Jakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.