## ANALISIS REGRESI DATA PANEL TERHADAP INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) JAWA TIMUR TAHUN 2006-2015
( Panel Data Regression Analysis of the East Java Human Development Index ( HDI ) 2006-2015 )

## Muhammad Jamil Hidayat, Alfian Futuhul Hadi, Dian Anggraeni
Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Jember
Jl. Kalimantan 37 Jember 68121, Indonesia E-mail: m.jamil.hidayat@gmail.com, {afhadi, dian_a.fmipa}@unej.ac.id
Abstract. Panel data is a combination of time series and cross section data. Panel data regression is used because in a time there is time researchers can’t perform analysis only by using time series data and cross section data only. This is because the number of factors  used in the analysis phase, so that if the researcher only uses cross section data then the researcher can’t see the influence of factors that affect as well as on the growth of HDI that occurs from time to time in a certain period.  Whereas  it  is  quite  possible  that  the  conditions  between  one  year  and another  will  be  different. Based  on the  model  estimation,  it  is  used  with fixed effect  model  (FEM)  approach.  Modeling  HDI  with  FEM  in  2006-2015  period resulted in R2 value of 94.23%. The results showed that from 2006-2015 the ratio of  student-teacher  (RST),  health  facilities  (HF),  percentage  of  expenditure  per capita by group of food (PPF) and regional per capita expenditure (PPE) have significant effect to HDI.
Keywords: HDI, Panel, Fixed Effect Model
MSC 2010: 62J07

## 1. Pendahuluan
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  merupakan  salah  satu  indikator  yang  digunakan pemerintah dalam mewujudkan masyarakat yang makmur dan sejahtera. IPM merupakan indeks  komposit  yang  dihitung  dari  indeks  kesehatan,  indeks  pendidikan,  dan  indeks kependudukan.  IPM  telah  dijadikan  tolak  ukur  dalam  menentukan  keberhasilan pembangunan suatu wilayah atau negara, bahkan bagi  Indonesia. IPM merupakan data yang strategis karena selain sebagai tolak ukur kinerja pemerintah, IPM juga digunakan sebagai salah satu alokator dana umum oleh pemerintah. Perkembangan IPM di Indonesia dari tahun ketahun selalu mengalami peningkatan. Di Jawa Timur, peningkatan IPM terus terjadi setiap tahunnya dengan tingkat kenaikan sebesar 0,72 point dari tahun 2010-2015. Selain  itu  peningkatan  IPM  juga  tidak  menutup  kemungkinan  akan  menurun  seperti halnya pada tahun 2009-2010 yang rata-rata turun sebesar 5,78 point. Hal ini dikarenakan
variabel penyusun IPM tidak menentu maka hal tersebut akan cukup krusial untuk diteliti. Sehingga  digunakan  metode  regresi  data  panel  dalam  penelitian  kali  ini.  Data  panel adalah gabungan antara data runtut waktu ( time series ) dan data silang ( cross section ). Metode  data  panel  memiliki  beberapa  keuntungan  dibandingkan  dengan  hanya menggunakan cross-section atau time-series saja  [1].  Beberapa  keuntungan  tersebut yaitu,  data  panel  memberikan  data  yang  lebih  informatif,  lebih  variatif,  mengurangi kolinearitas antar variabel, drajat kebebasannya lebih banyak, efisiensi yang lebih besar, dapat mendeteksi lebih baik dalam mengukur efek-efek yang tidak dapat diobservasikan dalam cross-section maupun time-series .
Penelitian sebelumnya dengan pendekatan fixed effect model lebih pada IPM di seluruh kab/kota di Jawa Tengah dari tahun 2008-2012. Didapat bahwa  melek huruf, rata-rata lama sekolah, dan pengeluaran riil per kapita secara berpengaruh signifikan terhadap IPM [2].  Kemudian  analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  IPM  di  Indonesia  dari  tahun 2008-2012. Hasil yang diperoleh yaitu PDRB, Rasio Ketergantungan, Konsumsi Pangan Rumah Tangga dan APBD Kesehatan berpengaruh signifikan terhadap  IPM sementara APBD  pendidikan  Tidak  berpengaruh  signifikan  serta  secara  bersama-sama  variabel independen berpengaruh sebesar 90% terhadap variabel dependen[3].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan  pendekatan  dengan  melakukan  pemilihan model  regrsi  data  panel.  kemudian  dilakukan  uji  estimasi  parameter,  dan  terakhir dilakukan uji asumsi klasik, sehingga dapat diketahui variabel apa saja yang berpengaruh signifikan terhadap IPM.

## Indeks Pembangunan Manusia
IPM merupakan indeks komposit yang dihitung  sebagai rata-rata dari tiga indeks  yang menggambarkan  kemampuan  dasar  manusia  dalam  memperluas  pilihan  pilihan,  yaitu indeks  kesehatan,  indeks  pendidikan,  dan  indeks  kependudukan  [4].  perhitung  IPM, setiap  komponen  harus  dihitung  indeksnya  terlebih  dahulu.  Rumusan  yang  digunakan dalam perhitungan indeks yaitu:
i nd ek s  X i , j = X i , j − X i − mi n X i − mak s − X i − mi n (1)
dimana
X i, j = i ndeks komponen ke i  dar i  daer ah  j
X i − mi n = ni l ai  mi ni mum d ar i   X
X i − mak s = ni l ai  mak si mum dar i   X

## Analisis Regresi
Analisis regresi adalah hubungan yang dapat dan dinyatakan dalam persamaan matematik yang  menyatakan  hubungan  fungsional  antar  variabel-variabel.  Analisis  regresi  dibagi menjadi dua yaitu:
a. Analisis regresi linier sederhana
Analisis  regresi  linier  sederhana  digunakan  untuk  mendapatkan  hubungan  matematis dalam bentuk suatu persamaan antara variabel tak bebas dengan variabel bebas tunggal [5]. Rumusan yang digunakan sebagai berikut:
Y = a + b x (2) dengan: y = subyek dalam variabel dependen yang diprediksi a = parameter inercept b = parameter koefisien regresi bariabel bebas
x = subyek pada variabel yang mempunyai nilai tertentu
b. Analisis regresi linier berganda
Analisis regresi linier berganda digunakan untuk memprediksi berubahnya nilai variabel tertentu bila variabel lain berubah [5]. Dikatakan regresi berganda karena jumlah variabel bebas (dependent ) sebagai prediktor lebih dari satu, maka digunakan persamaan regresi linier berganda dengan rumusan sebagai berikut:
ŷ = a 0 + a 1 x 1 + …+ a n x n + e i (3)
dengan:
ŷ = variabel tidak bebas (dependent) a 0 ,...,a n = koefisien regresi x 1 , x 2 ,. = variabel bebas (independen) e i = galat I    = Observasi ke- i

## Regresi Data Panel
Data panel adalah gabungan antara data runtut waktu ( time series ) dan data silang ( cross section )[6]. Secara umum regresi data panel  dituliskan sebagai berikut:
y i t = α i t + β X i t + e i t (4)
dengan
y i t = unit cross section ke- i untuk periode waktu ke- t α it = intersep merupakan efek grup/individu dari unit cross section ke- i dan periode waktu ke-t β =  ( β 1 , β 2 , … , β n )adalah  vector  konstanta  berukuran 1xn dengan n banyaknya  variabel independent
X i t = menunjukkan vector observasi pada variabel independent berukuran 1xn e it = komponen eror unit data table silang ke- i dan waktu ke- t i = 1,2,…,n t = 1.2,…,T

## Estimasi Regresi Data Panel
Estimasi pendekatan Regresi data panel memiliki tiga pendekatan yang sering digunkan yaitu common effect, fixed effect, dan random effect a. Koefisien Tetap ( Common Effect Model)
CEM adalah model regresi pada data longitudinal yang didapat dengan asumsi bahwa unit cross-setion dan time-series yang digunakan dalam model ini sudah ditentukan [6], persamaannya adalah:
y i t = a + µ i + λ t + βX i t + e i t (5)
dengan:
y i t = unit cross section ke- i untuk periode waktu ke- t a = intersep  merupakan  efek  grup/individu  dari  unit  cross  section  ke- i dan  periode waktu ke- t
β =  ( β 1 , β 2 , … , β n ) adalah  vector  konstanta  berukuran 1xn dengan  n  banyaknya  variabel independent
X i t = menunjukkan vector observasi pada variabel independent berukuran 1xn e it = komponen eror unit observasi ke- i pada waktu ke- t λ t = intersep waktu ke- t µ i = intersep cross-setion ke -i i = 1,2,…,n t = 1.2,…,T
b. Model Efek Tetap ( Fixed Effect Model )
FEM  adalah  metode  regresi  yang  mengansumsikan  bahwa  terdapat  efek  yang  berbeda pada antar individu [7]. Persamaan sebagai berikut:
y i t = α i t + β i X i t + ∑ K = 2 N a K D K i + e i t (6)
dengan:
y i t = unit cross section ke- i untuk periode waktu ke- t e it = komponen eror untuk individu ke-i pada waktu ke-t β i = parameter galat untuk individu ke-i pada waktu ke-t
X i t = menunjukkan vector observasi pada variabel independent berukuran 1xn D K i = variabel boneka ( dummy variable )
c. Model Efek Random ( Random Effect )
Random Effect Model memiliki asumsi pengaruh individu pada unit cross section dan time series merupakan peubah acak yang dimasukkan dalam model sebagai galat [8]. Random Effect Model dinyatakan dalam model:
y i t = α i t + β X i t + e i t (7)
dengan asumsi α it adalah variabel random dengan rata-rata α 0 sehingga intersep setiap unit adalah
α i = a 0 + ε i untuk i =1, 2, …, N
Dengan demikian, apabila disubtitusikan maka modelnya menjadi
y i t = a 0 + ε i + β X i t + e i t y i t = α i t + β X i t + w i t dengan w it = komponen eror cross section dan komponen eror time series

## Pengujian Pemilihan Model Regresi Data Panel
Pengujian pemilihan model  regresi  data panel  harus dilakukan. Tujuannya  yaitu agar kita dapat menentukan model yang akan digunakan apakah itu common effect model, fixed effect model, atau random effect model.

## a   Uji Chow
Uji Chow digunakan untuk memilih salah satu model pada regresi data panel, yaitu antara FEM dengan CEM [9]. dengan hipotesis:
H 0 : a 1 = a 2 = …= a n = 0 (CEM) H 1 : mi ni mal  ad a  sat u  a I ≠ 0 ; i = 1,2 , … ,n (FEM)
Statistik uji:
F = RRSS − U RSS n − 1 U RSS nt − n − k (8)
dengan RRSS : sum square residual model OLS URSS : sum square residual model fix n   : jumlah unit cross section
t : jumlah unit waktu
k   : jumlah parameter yang akan diestimasi
Jika F hi t un g > F N − 1 , NT − N − K atau p − val ue < α (taraf  signifikansi) b sehingga H 0 ditolak, maka untuk mengestimasi persamaan regresi digunakan fixed effect model.
b  Uji Hausman
Uji Hausman digunakan untuk memilih antara model FEM atau REM [1], dengan hipotesis:
H 0 : corr ( X i t , ε i ) =0 (REM) H 1 : corr ( X i t , ε i ) ≠ 0 (FEM) statistik uji:
W = ( β F EM − β REM ) ' ( v ar ( β F EM ) − v ar ( β F EM ) ) − 1 ( β F E M − β RE M ) (9)
Keputusan tolak H 0 jika W > X a,K 2 atau p − val ue < α (taraf signifikan) adalah FEM.
c.  Uji Lagrange Multipler
Uji Lagrange Multipler (LM) dilakukan apabila hasil yang dihasilkan dari uji Chow dan  uji  Hausman  berbeda,  sehingga  uji  Lagrange  Multipler  digunakan  untuk menentukan  apakah  Model  CEM  atau  Model  REM  yang  akan  digunakan  [10]. dengan hipotesis:
H O : σ i 2 = 0 (CEM)
H 1 : σ i 2 ≠ 0 (REM); i= 1, 2, …,n statistik uji :
      e e T T nT = LM N = i T = t it N = i i                  1 1 2 1 2 1 2 (10)
Tolak H O jika L M > X a, K 2 maka H 0 ditolak sehingga model yang digunakan adalah REM.

## Uji Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik merupakan pengujian yang harus dipenuhi dalam melakukan analisis  menggunakan  regresi  data  panel  diantaranya  asumsi  residual  berdistribusi normal,  identik,  dan  independen.  Dengan  asumsi  kenormalan,  estimator  OLS mempunyai  sifat  yang  tidak  bias,  efisien,  dan  konsisten.  Disamping  itu,  ditribusi probabilitas untuk estimator OLS dapat diperoleh dengan mudah, karena sifat distribusi normal  setiap fungsi linier dari variabel  yang berdistribusi  normal  dengan sendirinya didistribusikan  secara  normal.  Uji  asumsi  klasik  meliputi  uji  Normalitas,  uji Multikoliearitas, dan uji Heterokedastisitas [11].

## Pendugaan dan Pengujian Signifikansi Parameter Regresi
Pendugaan  parameter  sebagai  wadah  untuk  menetapkan  kesimpulan  sementara  dan kemudian  ditetapkan  sebagai  hipotesis  nol  dan  hipotesis  alternative  dimana  hipotesis nol  digunakan  untuk  memprdiksi  bahwa  variabel  independen  tidak  mempunyai  efek terhadap  variabel  dependen  serta  untuk  memprediksi  bahwa  tidak  adanya  perbedaan antara suatu kondisi dengan kondisi yang lain. sedangan hipotesis alternatif digunakan untuk  memprediksi  bahwa  variabel  independen  memiliki  efek  terhadap  variabel dependen serta untuk memprediksi adanya suatu perbedaan antara suatu kondisi dengan kondisi  yang  lainnya.  Dengan  demikian  hipotesis  nol  inilah  yang  merupakan  dugaan terhadap parameter suatu penelitian yang akan dilakukan guna untuk menyanggah atau membenarkan  informasi  dari  suatu  populasi  berdasarkan  pada  tingkat  signifikansi tertentu [12]. Pengujian Signifikansi parameter regresi perlu dilakukan, hal tersebut agar peneliti mengetahui hubugan antara variabel independen dan varibel dependen [9].

## Uji Serentak (Uji F)
Uji  F  digunakan  untuk  mengetahui  semua  variabel  independen  secara  bersama-sama mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen [2]. Dengan hipotesis:
H 0 : β 1 = β 2 = …= β K = 0 H 1 :minimal ada satu β K ≠ 0 , k = 1,2 , … ,  K
Statistik uji:
F hi t un g = M S r egr esi
M S r esi dual
(11)
dengan:
R 2 =  Koefisien Determinasi n = Jumlah data silang
T = Jumlah data rutun waktu
K = Jumlah variabel independen H 0 ditolak jika F hi t un g > F t abel ( F a; ( K − 1 , N − K ) ) , sehingga hubungan antara variable dependen dan variable independen berpengaruh signifikan.

## Uji Pasial (Uji t)
Uji  t  digunakan  untuk  mengetahi  pengaruh  setiap  variabel  independen  dan  variabel dependen [3]. Hipotesis
H 0 : β j = 0 H 1 : β j ≠ 0 Uji t didefinisikan:
t hi t ung = b j − β j SE ( b j ) (12)
H 0 ditolak jika ( t hi t ung ) > t t abel ( t a 2 , N − K ) ,dengan n adalah jumlah pengamatan dan k adalah banyaknya  parameter.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  variable  independen signifikan terhadap variabel dependen.
Uji Koefisien Determinasi (Uji R 2 )
R 2 merupakan cerminan seberapa besar variasi dari variabel terikat Y dapat diterangkan oleh variabel bebas dari X. ditentukan oleh R 2 yang mempunyai nilai di antara nol dan satu [9].

## 2. Metodologi
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  diambil  dari  Badan  Pusat Statistik  dengan  ruang  lingkup  penelitian  dibatasi  pada  kabupaten/kota  di  Jawa  Timur dari tahun 2006 sampai dengan tahun 2015:
 Variabel tidak bebas ( Y ) adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
 Variabel bebas ( X ) yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
 Angka Melek Huruf    ( X 1 )
 Pengeluaran Perkapita Daerah  ( X 2 )
 Presentase Pengeluaran Perkapita Kelompok Makan    ( X 3 )
 Rasio Murid-Guru
( X 4 )  Jumlah Sarana Kesehatan ( X 5 )

## Langkah-langkah Penelitian
Langkah–langkah yang akan dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Studi Literatur .
2. Melakukan estimasi data panel
3. Melakukan pemilihan model regresi data panel
4. Melakukan uji asumsi klasik
5. Melakukan uji signifikansi parameter pada model regresi data panel
6. Penarikan kesimpulan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data yang diperoleh akan diestimasi dengan metode regresi data panel, namun sebelum melakukan  estimasi  terlebih  dahulu  dilakukan  pemilihan  model  yang  sesuai.  Ada beberapa  model  regresi  data  panel  yaitu  adalah  CEM,  FEM,  REM.  Kemudian  setelah didapat model regresi data panel akan dilakukan uji asumsi klasik dan juga uji estimasi parameter.
Uji  chow  merupakan  uji  yang  digunakan  untuk  memilh  antara  CEM  dan  FEM. Perhitungan uji Chow diperoleh nilai p-value = 0,000 < α=0,05, sehingga tolak H 0 dapat dismpulkan bahwa model yang sesuai adalah fixed effect model . Selanjutnya dilakukan uji Hausman yaitu untuk menentukan antara FEM dan REM yang sesuai. Perhitungan Uji Hausman  menghasilkan p-value= 0,000 < α=0,05 sehingga tolak H 0 dapat  disimpulkan bahwa model yang sesuai adalah fixed effect model. Berdasarkan hasil uji Chow dan uji Hausman maka model estimasi yang sesuai adalah fixed effect model.
Selanjutnya  dilakukan  uji  asumsi  klasik.  Uji  saumsi  klasik  meliputi  uji  normalitas,  uji multi  kolinieritas  dan  uji  heterokedastisitas.  Berdasarkan  Gambar.  1  diketahui probabilitas J-B = 0,6495 > α= 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal.

## Gambar 1. Hasil uji normalitas

## Tabel 1. Hasil uji multikolinieritas
AMH PPD PPM RMG SARKES AMH 1.000000 0.241610 -0.744335 0.171745 -0.274731 PPD 0.241610 1.000000 -0.431798 -0.118433 -0.038431
PPM -0.744335 -0.431798 1.000000 -0.079517 0.240921 RMG 0.171745 -0.118433 -0.079517 1.000000 0.010758 SARKES -0.274731 -0.038431 0.240921 0.010758 1.000000
Bedasarkan Tabel. 1 diketahui bahwa koefisien variabel tidak terdapat yang melebihi 0,85 sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat multikolinieritas.
Tabel 2. Heteroskedasticity Test: Glejser F-statistic 2.269941     Prob. F(5,374) 0.0471 Obs*R-squared 11.19214     Prob. Chi-Square(5)  0.0477
Bedasarkan hasil uji heterokedastisitas pada Tabel. 2 Diketahui p-value= 0,471 > α=0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa varians residual bersifat hetero. Berdasarkan hasil uji asumsi klasik dimana terdapat heterokedastisitas, maka dalam perbaikannya digunakan model fixed effect model dengan cross-section weight seperti Tabel 3 .
Kemudian  dilakukan  pendugaan  parameter  terhadap  hasil  fixed  effect  model  cross- section weight . Hasil yang diperoleh adalah seperti pada Tabel 3.
0 10 20 30 40 50 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 Series: Standardized Residuals Sample 2006 2015 Observations 380
Mean -3.72e-17 Median 0.054444 Maximum 5.336587 Minimum -4.629226 Std. Dev. 1.794129 Skewness 0.101468 Kurtosis 2.884606
Jarque-Bera 0.862897 Probability 0.649568
Tabel. 3. Fixed effect model cross-section weigth
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AMH -0.079676 0.060650  -1.313699 0.1898 PPD 4.47E-05 2.07E-05 2.160964 0.0314 PPM -0.059578 0.028944  -2.058371 0.0403 RMG -0.174299 0.049324  -3.533786 0.0005 SARKES 0.122709 0.060961 2.012892 0.0449 C 69.49843 7.785880 8.926214 0.0000 R-squared 0.942308     Prob(F-statistic) 0.000000 F-statistic 131.0567     Durbin-Watson stat 1.227377

## Sehingga didapat persamaan:
IPM = -0.0796761309464 * AMH + 4.4653267378e-05 * PPD - 0.059578430218 * PPM - 0.174298952501 * RMG + 0.122708731474 * SARKES + 69.4984298389 (13)
Berdasarkan  persamaan fixed  effect  model  cross-section  weight nilai  IPM  akan  naik apabila nilai  AMH, PPM,  RMG turun dan PPD, SARKES  naik.  Sebaliknya  IPM akan turun  apabila  nilai  AMH,  PPM,  RMG  naik  dan  PPD,  SARKES  turun  serta  dengan pesamaan  13.  dapat  dihitung  nilai  IPM  Jawa  timur  pada  tahun  2009-2015.  Hasil  yang diperoleh adalah seperti pada Gambar 2.

## Gambar 2. IPM Jawa Timur
Berdasarkan  Gambar  2.  diketahui  nilai  IPM  Jawa  Timur  mengalami  penurunan  pada tahun 2009-2010 yaitu dari nilai 68,00 menjadi 67,80 dan terus naik pada tahun 2010- 2015 dari 67,80 pada tahun 2010 menjadi 69,00 pada tahun 2015.
Kemudian langkah selanjutnya dilakukan pengujian paramerter regresi berdasarkan hasil Tabel  3.  Pengujian  yang  dilakukan  yaitu  uji  F,  uji  t,  dan  uji  koefisien  determinasi. Sehingga  didapatkan  hasil  uji  F  dilakukan  untuk  melihat  apakah  secara  bersama-sama variabel  independen  berpengaruh  terhadap  variabel  dependen.  Berdasarkan  Tabel.  3. Diketahui hasil dari prob.(F-statistik) =0,000 < α=0.05 sehingga dapat disimpulkan secara
2 0 0 9 2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 68 67.8 67.82 68.23 68.39 68.66 68.98 IPM JAWA TIMUR
bersama-sama variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel  IPM.Uji t untuk mengetahui variabel independen secara individu berpengaruh signifikan terhadap variabel independen. Berdasarkan Tabel. 3 dapat diketahui bahwa terdapat empat variabel independen  yang  berpengaruh  terhadap  variabel  IPM  dimana  probabilitas  <  0.05 diantaranya yaitu pengeluaran perkapita daerah (PPD), Persentase pengeluaran perkapita kelompok  makan  (PPM),  rasio  guru-murid  (RMG),  dan  jumlah  sarana  kesehatan (SARKES). Sementara satu variabel tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel IPM yaitu angka melek huruf (AMH), hal ini sesuai dengan BPS dimana Angka melek huruf sudah  tidak  relevan  dalam  mengukur  pendidikan  secara  utuh,  karena  tidak  dapat menggambarkan kualitas pendidikan. Selain itu, karena angka melek huruf di sebagian besar  daerah  sudah  tinggi,  sehingga  tidak  dapat  membedakan  tingkat  pendidikan  antar daerah  dengan  baik .  Uji  koefisien  determinasi,  berdasarkan  Tabel  3  Nilai  R-square sebesar  94,23%  artinya  variabel  independen  dapat  menjelaskan  variabel  dependen sebesar 94,23% sedangkan sisanya dijelaskan variabel lain yang tidak diteliti.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  penelitian  ini  dapat  diperoleh  kesimpulan  sebagai berikut:
a) Hasil dari uji chow dan uji Hausman model yang sesuai dengan analisis regresi data panel  terhadap  faktor  yang  mempengaruhi  IPM  Jawa  Timur  pada  penelitian  ini adalah fixed effect model . Namun setelah dilakukan uji asumsi klasik terdapat gejala heterokedastisitas, sehingga model yang digunakan adalah fixed effect model cross- section weight . Dengan Persamaan regresi yang diperoleh yaitu:
IPM  =  -0.0796761309464  *  AMH  +  4.4653267378e-05  *  PPD  -  0.059578430218  *  PPM  - 0.174298952501 * RMG + 0.122708731474 * SARKES + 69.4984298389 dimana  Pengeluaran  Perkapita  Daerah  (PPD),  Presentase  Pengeluaran  Perkapita Kelompok  Makan  (PPM),  Rasio  Murid-Guru  (RMG),  Jumlah  Sarana  Kesehatan (SARKES),  dan  Angka  Melek  Huruf  (AMH) dapat  menjelaskan  Indeks Pembangunan Manusia (IPM) sebesar 94,23%.
b) Berdasarkan estimasi parameter pada fixed effect model cross-section weight maka terdapat  empat  variabel  yang  berpegaruh  signifikan  terhap  IPM  antaralain Pengeluaran Perkapita Daerah (PPD), Presentase Pengeluaran Perkapita Kelompok Makan  (PPM),  Rasio  Murid-Guru  (RMG)  dan  Jumlah  Sarana  Kesehatan  (SARKES). Sementara  Angka  Melek  Huruf  (AMH)  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel IPM.

## Daftar Pustaka
[1] Baltagi, B.H., (2005), Econometrics Analysis of Panel Data 3rd edition, John Wiley and Sons, Ltd., Chichester, England.
[2] Pangestika,  S.,  (2015), Analisis  Estimasi  Model  Regresi  Data  Panel  dengan Pendekatan Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model. Skripsi. Universitas Negeri Semarang.
[3] Bhakti,  A,  N.,  (2012), Analisis  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Indeks Pembangunan  Manusia  di  Indonesia  Periode  2008-2012. Universitas  Jendral Sudirman
[4] Badan Pusat Statistik, (2017), Indeks Pembangunan Manusia . BPS, Jakarta.
[5] Gujarati,  D.N.,  (2004), Basic  Econometrics ,  International  Edition  4th  Edition, McGraw Hill, New York.
[6] Greene, W.H., (2007), Econometric Analysis , McMillan Publishing Company, New York.
[7] Agustin  R.  A.,  (2016), Penerapan  Regresi  Data  Panel  Pada  Ketahanan  Pangan Provinsi Lampung Tahun 2010-2013, Universitas Lampung, Bandar Lampung.
[8] Judge, G.G., Griffith, W.E., Hill, R.C., dan Lee T., (1980), The Theory and Practice of Econometrics , Second Edition, John Wiley and Sons, Inc., New York.
[9] Diaty  T.D.,  (2017), Analilis  Regresi  Data  Panel  Pada  Timgkat  Curah  Hujan  Di Pulau Sumatra, Universitas Lampung, Bandar Lampung.
[10] Sukartika, (2009), Analisis Regresi Data Panel Pada Return Saham Abnormal, USM, Surakarta.
[11] Widarjono,  (2007), Ekonometrika  Teori  dan  Aplikasi  Untuk Ekonomi  dan  Bisnis. Ekonosia, Yogyakarta.
[12] [12] Kifayati, Z., (2011), Estimasi Parameter Model Regresi Data Panel Common Effect  dengan  Metode  Ordinary  Least  Square  (OLS). Skripsi.  Universitas  Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.