ISSN (P) 2088-3536 ISSN (E) 2528-3375

## PREVENTIF: JURNAL KESEHATAN MASYARAKAT
FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT, UNIVERSITAS TADULAKO
http://jurnal.fkm.untad.ac.id/index.php/preventif

## Analisis Regresi Ordinal Model Probit Terhadap Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Di Jawa Timur
Ajeng Hikmatun Nazillah *1 Soenarnatalina Melaniani 1
1 Departemen Epidemiologi, Biostatistika Kependudukan dan Promosi Kesehatan, Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Airlangga

## ajengnazillah03@gmail.com
(081217049181)

## ABSTRAK
Indeks Pembangunan Manusia merupakan   alat ukur yang dapat digunakan untuk  melihat upaya dan kinerja pembangunan manusia di suatu wilayah. Nilai IPM Jawa Timur mengalami penurunan pada tahun 2010,  kemudian  terus  mengalami  peningkatan  hingga  tahun  2019.  Namun,  tidak  tertutup  kemungkinan nilainya akan turun. Data IPM di Jawa Timur tersebar mengikuti distribusi normal, maka metode analisis yang digunakan ialah regresi ordinal model probit yang memiliki link function distribusi normal. Tujuan dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  bagaimana  pemodelan  Indeks  Pembangunan  Manusia  di kabupaten/kota  Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2019  menggunakan  analisis  regresi  ordinal  model  probit berdasarkan faktor yang mempengaruhinya. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian kuantitatif dengan menggunakan data sekunder yang bersifat non reaktif (non reactiv research). Variabel penelitian terdiri dari variabel dependen dan independen yang didapatkan dari web Badan Pusat Statistik Jawa Timur tahun  2019  dan  Profil  Kesehatan  tahun  2019  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Timur.  Populasi  dalam penelitian  adalah  seluruh  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Timur  sejumlah  38  kabupaten/kota.  Hasil penelitian menunjukkan variabel yang berpengaruh terhadap IPM Jawa Timur tahun 2019 adalah tingkat pengangguran  terbuka  dengan  nilai  signifikansi  0,003.  Persentase  TPT  mampu  mempengaruhi  IPM  di kabupaten/kota Provinsi Jawa Timur sebesar 26,9%. Nilai AIC yang dihasilkan sebesar 68,038.
Kata kunci : Indeks Pembangunan Manusia, Probit, Jawa Timur
Published by: Tadulako University Address :
Jl.Soekarno Hatta KM 9. Kota Palu, Sulawesi Tengah, Indonesia.
Phone: +628114120202 Email: Preventif.fkmuntad@gmail.com
Article history : Received : 28 08 2021 Received in revised form : 08 09 2021 Accepted : 14 09 2021 Available online  30 06 2022
licensed by Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .

## ABSTRACT
Human Development Index is a measuring tool that can be used to see the efforts and performance of human development in an area. The HDI value of East Java decreased in 2010, then continued to increase until 2019. However, it is possible that the value will decline. HDI data in East Java is spread following a normal distribution, so the analytical method used is ordinal regression probit model which has a normal distribution link function. The purpose of this study is to find out how the modeling of the Human Development Index in the districts/cities of East Java Province in 2019 uses ordinal regression analysis  of  the  probit  model  based  on  the  factors  that  influence  it.  The  type  of  research  used  is quantitative  research  using  secondary  data  that  is  non-reactive  research.  The  variables  are  the secondary data with dependent and independent variables obtained from the website of Central Bureau of Statistics of East Java in 2019 and Health Profile from the Public Health Office of East Java in 2019. The  population  of  this  research  are  all  the  regencies/cities  of  East  Java  with  a  total  of  38 regencies/cities. The results of the study show that the variable that affects the HDI in East Java in 2019 is the open unemployment rate with a significance value of 0.003. The percentage of TPT is able to influence the HDI in districts/cities of East Java Province by 26.9%. AIC value of the probit model was 68,038.

## Keywords: Human Development Index, Probit, East Java

## PENDAHULUAN
Indeks Pembangunan Manusia merupakan  alat ukur yang dapat digunakan untuk melihat upaya dan kinerja pembangunan manusia di suatu wilayah (1). IPM terdiri dari tiga dimensi pembangunan manusia, yaitu dimensi kesehatan, dimensi pendidikan, dan dimensi pengeluaran (standar  hidup  layak).  Pengukuran  dimensi  kesehatan  menggunakan  Angka  Harapan  Hidup (AHH)  waktu  lahir.  Selanjutnya  untuk  mengukur  dimensi  Pendidikan  digunakan  gabungan indikator  Harapan  Lama  Sekolah  (HLS)  dan  Rata-rata  Lama  Sekolah  (RLS).  Pengukuran dimensi standar hidup layak menggunakan indikator pengeluaran per kapita dan indikator daya beli.  Namun,  masih  banyak  ditemukan  variabel  lain  yang  dapat  mewakili  ketiga  indikator utama tersebut.
Kategori IPM dibagi menjadi 4 bagian, yaitu rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi. Tahun  2019,  IPM  Indonesia  mencapai  angka  71,92  tergolong  dalam  kategori  tinggi.  Angka tersebut menempatkan Indonesia pada peringkat 107 dari 189 negara di dunia (2). Nilai IPM Jawa Timur tahun 2019 sebesar 71,5 yang masih berada di bawah nilai rata-rata IPM Indonesia dengan selisih sebesar 0,42 dan berada pada peringkat 6 dari 6 total provinsi di pulau Jawa (3). IPM Jawa Timur tahun 2019 tergolong kategori tinggi. Namun, nilai IPM Jawa Timur selama 11 tahun dari tahun 2009 hingga 2019 mengalami penurunan pada tahun 2010, kemudian terus
mengalami peningkatan hingga tahun 2019. Peningkatan capaian nilai IPM menunjukkan hasil yang baik bagi provinsi Jawa Timur, namun tidak tertutup kemungkinan nilainya akan turun karena pergerakan variabel yang memengaruhinya seperti pada tahun 2010.
Analisis  regresi  ordinal  memiliki  lima  fungsi  yang  dapat  digunakan  sebagai  model, diantaranya yaitu model logit, model probit, negative log-log, model complementary log-log , dan model chaucit ( inverse cauchy ) (4). Pada penelitian ini menggunakan variabel dependen berupa  data  kategorikal  yaitu  IPM  di  kabupaten/kota  Jawa  Timur  tahun  2019  tergolong  ke dalam 3 kategori diantaranya adalah kategori sedang, tinggi, dan sangat tinggi. Data IPM di Jawa  Timur  tersebar  mengikuti  distribusi  normal,  maka  data  IPM  tersebut  cocok  dianalisis menggunakan regresi ordinal model probit yang memiliki link function distribusi normal (ϕ).
Analisis  tentang  IPM  sebelumnya  pernah  dilakukan  oleh  Fasha  Amellia  (2017)  yang memodelkan IPM di Indonesia dengan menggunakan regresi probit biner dengan kesimpulan bahwa  variabel  persentase  penduduk  yang  tinggal  di  perkotaan,  persentase  penduduk  yang berpendidikan  di  atas  SLTP,  persentase  penduduk  miskin,  persentase  tingkat  pengangguran terbuka, dan persentase penduduk yang mengalami gangguan kesehatan berpengaruh terhadap IPM  (5).  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Santo  Christyadi,  et  al  (2020)  menganalisis tentang IPM di Pulau Kalimantan tahun 2017 menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh adalah Angka Harapan Hidup (AHH) dan Rata-rata Lama Sekolah (RLS)(6).
Hasil  penelitian  oleh  Moh  Adiib  (2016)  tentang  analisis  regresi  probit  dengan  efek interaksi untuk memodelkan IPM di Indonesia menunjukkan hasil bahwa variabel rasio sekolah dan  murid,  rasio  guru  dan  murid,  jumlah  penduduk  miskin,  serta  variabel  interaksi  antara jumlah  sarana  kesehatan  dengan  jumlah  penduduk  miskin  berpengaruh  terhadap  IPM  di Indonesia tahun 2013 (7). Hasil penelitian Vita Fibriyani, et al (2017) tentang pemodelan IPM di Provinsi Papua dan Papua Barat tahun 2014 menunjukkan hasil bahwa pendapatan per kapita dan jumlah puskesmas keliling signifikan berpengaruh (8). Penelitian lain yang dilakukan oleh Yonita  dan  Mahmudah  (2019)  tentang  analisis  regresi  ordinal  model  logit  untuk mengidentifikasi  faktor  yang  mempengaruhi  IPM  di  Jawa  Timur  menunjukkan  hasil  bahwa variabel yang berpengaruh adalah tingkat pengangguran terbuka (9).
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan,  belum  pernah  dilakukan penelitian tentang pemodelan IPM di Jawa Timur menggunakan regresi ordinal model probit dengan variabel  yang berbeda. Tujuan  yang ingin dicapai  dalam  penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaiamana pemodelan Indeks Pembangunan Manusia di kabupaten/kota Provinsi
Jawa Timur tahun 2019 menggunakan analisis regresi ordinal model probit berdasarkan faktor yang mempengaruhinya.

## METODE
Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian kuantitatif dengan menggunakan data sekunder  yang bersifat  non reaktif. Penelitian non reaktif ( non reactiv research ) merupakan penelitian dengan kondisi subyek yang diteliti tidak menyadari bahwa dirinya sedang diteliti. Penelitian dilakukan bertujuan untuk mengetahui bagaiaman pemodelan Indeks Pembangunan Manusia  di  kabupaten/kota  Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2019  menggunakan  analisis  regresi ordinal  model  probit  berdasarkan  faktor  yang  mempengaruhinya.  Variabel  penelitian merupakan data sekunder berupa variabel dependen dan independen yang didapatkan dari web Badan  Pusat  Statistik  Jawa  Timur  tahun  2019  dan  profil  Kesehatan  tahun  2019  Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur.
Populasi dalam penelitian adalah seluruh kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur sejumlah 38 kabupaten/kota dengan rincian 29 kabupaten dan 9 kota di Provinsi Jawa Timur. Sampel dalam penelitian  adalah  38  kabupaten  /kota  di  Provinsi  Jawa  Timur.  Penelitian  dilaksanakan  pada bulan Mei hingga Agustus 2021. Variabel yang digunakan dalam penelitian terdiri dari variabel terikat  ( dependent  variable )  yaitu  Indeks  Pembangunan  Manusia  dan  variabel  bebas ( independen variable ) yaitu Angka Kesakitan, AKB, APS, APM, APK, TPAK, dan TPT.

## HASIL
Variabel  yang diteliti meliputi  Angka Kesakitan, AKB, APS, APM, APK, TPAK, dan TPT.  Seluruh  variabel  independen  memiliki  skala  data  rasio.  Hasil  nilai  deskriptif  semua variabel ditampilkan pada tabel berikut:
Tabel 1 Hasil Nilai Deskriptif Variabel Minimum Maximum Mean Std. Deviation Angka Kesakitan (X 1 ) 8,29 27,14 17,1176 4,09214 AKB (X 2 ) 1,85 14,96 7,3917 3,29317 APS (X 3 ) 50,18 95,83 75,2137 10,48827 APK (X 4 ) 55,91 130,59 85,5318 15,96562 APM (X 5 ) 37,91 83,22 64,5179 11,94962 TPAK (X 6 ) 63,11 79,55 69,4782 3,50142 TPT (X 7 ) 0,95 6,04 3,7534 1,11225

## Sumber : Data Primer, 2021
Berdasarkan tabel 1, hasil nilai deskriptif memperlihatkan semua variabel independen memiliki nilai standar deviasi lebih kecil daripada nilai rata-rata (mean). Dapat disimpulkan bahwa  keragaman  data  pada  semua  variabel  independen  cenderung  besar.  Kemudian,  hasil analisis variabel dependen ditampilkan pada tabel berikut:
Tabel 2 Hasil Analisis IPM Kategori IPM Frekuensi Persentase Sedang 14 36,8% Tinggi 20 52,6% Sangat Tinggi 4 10,5% Total 38 100,0%

## Sumber : Data Primer, 2021
Berdasarkan  tabel  2  diketahui  bahwa  sebagian  besar  IPM  di  kabupaten/kota  Provinsi Jawa  Timur  tahun  2019  masuk  pada  kategori  tinggi  sebanyak  52,6%.  Sebesar  36,8%  IPM termasuk kedalam kategori sedang dan sisanya sebesar 10,5% masuk  dalam  kategori sangat tinggi.
Faktor  yang  menjadi  pengaruh  bagi  IPM  di  kabupaten  dan  kota  Provinsi  Jawa  Timur tahun 2019 dianalisis memakai uji regresi ordinal model probit. Variabel dependen memiliki 3 kategori  yaitu  kategori  IPM  sangat  tinggi,  kategori  IPM  tinggi,  dan  kategori  IPM  sedang. Sebelum  melakukan  analisis,  dilakukan  terlebih  dahulu  uji  multikolinieritas  untuk  melihat apakah  ada  hubungan  kuat  antara  satu  variabel  independen.  Hasil  uji  multikolinieritas ditampilkan pada tabel berikut:
Tabel 3 Uji Multikolinieritas Variabel Tolerance VIF Angka Kesakitan 0,710 1,409 AKB 0,740 1,351 APS 0,190 5,256 APK 0,313 3,193 APM 0,132 7,592 TPAK 0,669 1,494 TPT 0,619 1,615

## Sumber : Data Primer, 2021
Berdasarkan tabel 3 di atas menunjukkan bahwa masing-masing variabel independen memiliki nilai tolerance > 0,1 dan VIF < 10, artinya antara variabel independen tidak terjadi multikolinieritas.
Uji parallel  lines digunakan  untuk  menguji  apakah  asumsi  bahwa  semua  kategori memiliki  parameter  yang  sama  atau  tidak.  Hasil  uji parallel  lines ditampilkan  pada  tabel berikut:
Tabel 4 Uji Parallel Lines Model -2 Log Likelihood Sig. Null Hypothesis 35.720 General 33.905 b .969
Sumber : Data Primer, 2021
Hasil uji parallel lines pada tabel 4 menunjukkan nilai p value sebesar 0,969 lebih besar dari 0,05. Hasil tersebut mengartikan bahwa model yang dihasilkan memiliki parameter yang sama  atau  hubungan  antar  variabel  independen  probit  sama  untuk  semua  persamaan  probit. Kemudian,  dilakukan  uji  keberartian  model  untuk  mengetahui  ada  tidaknya  pengaruh  yang signifikan dari seluruh variabel independent terhadap variabel dependen yang ditampilkan pada tabel berikut:
Tabel 5 Uji Keberartian Model Model -2 Log Likelihood (G) Chi-Square (X 2 ) Sig. Intercept only 71,643 Final 35,720 35,924 0,000

## Sumber : Data Primer, 2021
Tabel  5  menunjukkan  hasil  uji  keberartian  model  dengan  nilai  G  model  intercept  saja sebesar  71,643  dan  nilai  G  model  final  sebesar  35,720.  Nilai  G lebih  besar  dari  nilai X 2 α;df sebesar 14,067. Nilai p value sebesar 0,000 lebih kecil dari nilai α. Penurunan nilai G sebesar 35,923  menunjukkan  bahwa  model  dengan  memasukkan  variabel  independen  lebih  baik daripada model tanpa variabel independen.
Uji  kesesuaian  model  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  model  sesuai  atau  tidak. Statistik  uji  yang  digunakan  merupakan  uji  Deviance.  Hasil  statistik  uji  Goodness  of  fit ditampilkan pada tabel 6 berikut:
Tabel 6 Uji Goodness of Fit Chi Square Sig Pearson 71,665 0,326
Deviance 59,265 0,738

## Sumber : Data Primer, 2021
Berdasarkan tabel 6 menunjukkan nilai pearson sebesar 71,665 dengan derajat bebas 67. Nilai signifikansi pada pearson sebesar 0,326 lebih besar dari nilai α (0,05), maka keputusan yang diambil yaitu H 0 diterima. Kesimpulan yang diperoleh yaitu model probit yang didapat sesuai dengan prediksi model regresi yang akan digunakan.
Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar persentase variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel independen dan sisa persentase yang dijelaskan oleh variabel-variabel lain di luar model penelitian. Nilai koefisien determinasi dapat dilihat oleh nilai Pseudo  R-square yaitu Cox  and  Snell,  Nagelkerkem, dan McFadden. Hasil Pseudo  R- Square yang dihasilkan terdapat pada tabel berikut:
Tabel 7 Hasil Uji Pseudo R-Square Uji Nilai Cox and Snell 0,223 Nagelkerke 0,263 McFadden 0,134

## Sumber : Data Primer, 2021
Berdasarkan  tabel  7  menunjukkan  hasil  Pseudo  R-Square  sebesar  0,263  atau  26,3%, artinya  keragaman  IPM  mampu  dijelaskan  oleh  Tingkat  Pengangguran  Terbuka/TPT  (X 7 ). Sisanya sebesar 73,7% merupakan kontribusi variabel lain yang tidak dibahas dalam penelitian ini. Hasil estimasi parameter ditampilkan pada tabel berikut:
Tabel 8
Hasil Estimasi Parameter
Estimate Sig. Threshold IPM sangat tinggi -3,653 0,000 IPM tinggi -1,781 0,017 Location Tingkat Pengangguran Terbuka (X3) 0,578 0,003

## Sumber : Data Primer, 2021
Berdasarkan  hasil  estimasi  parameter  pada  tabel  8  dapat  dibentuk  model  probit  untuk IPM sebagai berikut:
𝑌 1 = ɸ −1 = -3,653 + 0,578 (X 7 ) 𝑌 2 = ɸ 1 −1 = -1,781 + 0,578 (X 7 )
Dimana Y 1 = probabilitas kategori IPM sangat tinggi, Y 2 = probabilitas kategori IPM tinggi.
Penggunaan fungsi probit dari model menghasilkan fungsi peluang yang terbentuk untuk menghitung  nilai  peluang  dari  masing-masing  kategori  variabel  dependen.  Kabupaten  yang digunakan untuk menghitung model peluang yang diperoleh menggunakan nilai TPT terendah yaitu Kabupaten Pacitan dengan perhitungan sebagai berikut:
P(Y=1) = ɸ [-3,653 + 0,578 (0,95)] = 0,001
P(Y=2) = ɸ [-1,781 + 0,578 (0,95)] - ɸ [-3,653 + 0,578 (0,95)] = 0,108 P(Y=3) = 1 - 𝜋 1 (x) - 𝜋 2 (x) = 0,891
Nilai  peluang  kategori  dari  setiap  kategori  IPM  menunjukkan  bahwa  nilai  TPT  di Kabupaten Pacitan sebesar 0,95 memiliki peluang yang lebih besar untuk IPM dengan kategori sedang.

## Nilai AIC
Pengujian  signifikansi  parameter  dalam  model  dapat  menggunakan  nilai Akaike Information Criterion (AIC) atau Kriteria  Informasi Akaike. Nilai AIC secara otomatis bisa diperoleh  menggunakan  aplikasi  R  studio.  Hasil  yang  diperoleh  pada  model  probit  tersebut adalah sebesar 68,038.

## PEMBAHASAN
Hasil penelitian dengan menggunakan analisis regresi ordinal model probit menunjukkan bahwa  dari  7  variabel  independen  yang  termasuk  dalam  penelitian  yaitu  Angka  Kesakitan, AKB, APS, APM, APK, TPAK, dan TPT, terdapat 1 variabel yang berpengaruh terhadap nilai IPM  di  kabupaten/kota  Provinsi  Jawa  Timur.  Variabel  yang  berpengaruh  adalah  Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT).

## Angka Kesakitan
Hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak ada pengaruh antara angka kesakitan dengan nilai  IPM  di  kabupaten/kota  Provinsi  Jawa  Timur  pada  tahun  2019.  Teori  H.L.Blum menyebutkan bahwa status kesehatan dapat dipengaruhi oleh 4 faktor yaitu faktor lingkungan (40  persen),  faktor  perilaku  (30  persen),  faktor  pelayanan  kesehatan  (20  persen),  dan  faktor genetika (10 persen). Besar kecilnya persentase penduduk yang mempunyai keluhan kesehatan di suatu wilayah dipengaruhi oleh banyak faktor. Sejalan dengan penelitian lain oleh  Yonita dan Mahmudah menyatakan bahwa angka kesakitan tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap nilai IPM di kabupaten/kota Provinsi Jawa Timur (9).
Angka Kematian Bayi
Angka Kematian Bayi (AKB) tidak memiliki pegaruh terhadap IPM di kabupaten/kota Provinsi Jawa Timur pada tahun 2019. Hasil penelitian ini bertolakbelakang dengan penelitian yang dilakukan oleh Mentari Sonya (2015) yang menunjukkan bahwa AKB berpengaruh secara signifikan  terhadap  IPM  di  Jawa  Timur  (10).  Perbedaan  hasil  ini  dapat  disebabkan  karena perbedaan  metode  analisis  yang  dilakukan,  metode  pada  penelitian  tersebut  menggunakan regresi data panel dimana metode tersebut membutuhkan data time series dari tahun 2005-2012, sedangkan pada penelitian saat ini menggunakan metode analisis regresi ordinal hanya pada tahun 2019.

## Angka Partisipasi Sekolah
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  pengaruh  antara  Angka  Partisipasi Sekolah  (APS)  dengan  nilai  IPM  di  kabupaten/kota  Provinsi  Jawa  Timur  pada  tahun  2019. Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Husniati  Salma  (2018) bahwa variabel APS SMA/MA memberikan pengaruh negatif tidak signifikan terhadap IPM (11).

## Angka Partisipasi Murni
Angka  Partisipasi  Murni  (APM)  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  IPM  di kabupaten/kota Provinsi Jawa Timur pada tahun 2019. Penelitian lain yang sejalan dilakukan oleh Zia Azuro dan Soenarnatalina (2018) yang menunjukkan bahwa APM tidak berpengaruh terhadap  nilai  IPM  di  kabupaten/kota  Jawa  Timur  (12).  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh Nicea Roona (2017) menunjukkan bahwa APM berpengaruh terhadap IPM. Penelitian tersebut menunjukkan hasil yang signifikan karena pengujian dilakukan pada seluruh tingkat (Sekolah Dasar, Sekolah Menengah Pertama, Sekolah Menengah Atas) (13). Penelitian saat ini hanya menggunakan satu tingkatan yaitu Sekolah Menengah Atas, sehingga dapat menyebabkan hasil yang berbeda.

## Angka Partisipasi Kasar
Hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak ada pengaruh antara Angka Partisipasi Kasar (APK) dengan nilai IPM di kabupaten/kota Provinsi Jawa Timur pada tahun 2019. Penelitian lain  yang  sejalan  dilakukan  oleh  Jihan  Aqilah  (2021)  yang  menunjukkan  bahwa  APK  tidak berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  IPM  (14).  Rata-rata  Lama  Sekolah  (RLS)  di  Jawa Timur pada tahun 2019 adalah sebesar 7,59 tahun, artinya rata-rata lama anak sekolah selama 7  tahun  atau  setara  dengan  kelas  1  sampai  2  SMP.  RLS  sebesar  7,59  belum  sesuai  target Program Wajib Belajar 12 tahun yang telah dicanangkan sejak tahun 2007.  Rendahnya RLS dapat disebabkan oleh kurangnya akses transportasi di wilayah Provinsi Jawa Timur, selain itu
pembangunan di sektor ekonomi Jawa Timur masih terdapat kesenjangan tingkat kesejahteraan. Menurut  data  Dinas  Pendidikan Jawa  Timur  terdapat  14  ribu  anak  usia  SMA  yang  putus sekolah,  hal  ini  memungkinkan  APK  di  Provinsi  Jawa  Timur  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap nilai IPM di kabupaten/kota Provinsi Jawa Timur tahun 2019.

## Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja
Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) tidak memiliki pengaruh terhadaop IPM di kabupaten/kota Provinsi Jawa Timur pada tahun 2019. Penelitian lain yang bertolakbelakang dengan penelitian saat ini dilakukan oleh Ni Putu Dera dan I Nyoman Budiantara (2016) yang menunjukkan bahwa TPAK berpengaruh secara signifikan terhadap nilai IPM (15). Penelitian lain  yang  bertolak  belakang  dilakukan  oleh  Nicea  Roona  (2017)  yang  menunjukkan  bahwa TPAK memiliki pengaruh terhadap nilai  IPM (13). Menurut Sumarsono (2003) menyatakan bahwa  besarnya  TPAK  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  lain  yaitu  jumlah  penduduk bersekolah, umur, jumlah penduduk mengurus rumah tangga, tingkat upah, tingkat pendapatan dan jumlah tanggungan keluarga, tingkat pendidikan, dan kegiatan ekonomi. Nilai TPAK di suatu wilayah dipengaruhi oleh banyak faktor, maka dari itu memungkinkan pada penelitian ini  tidak  menunjukkan  hasil  yang  signifikan.  Hasil  penelitian  yang  sejalan  dilakukan  oleh Tsania Faizia, Alan Prahutama, dan Hasbi Yasin (2019) bahwa TPAK tidak berpengaruh secara signifikan terhadap nilai IPM (16).

## Tingkat Pengangguran Terbuka
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  ada  pengaruh  antara  Tingkat  Pengangguran Terbuka  (TPT)  dengan  nilai  IPM  di  kabupaten/kota  Provinsi  Jawa  Timur  pada  tahun  2019. Tingkat  pengangguran  terbuka  adalah  persentase  jumlah  pengangguran  terhadap  jumlah angkatan  kerja  (3).  Definisi  tersebut  menjelaskan  bahwa  TPT  merupakan  keadaan  sesorang yang  siap  bekerja,  namun  tidak  bekerja  atau  sedang  mencari  pekerjaan  untuk  memperoleh pendapatan. Ketika tingkat pengangguran meningkat, maka nilai indeks hidup layak juga akan meningkat. Indeks hidup layak yang meningkat dapat meningkatkan nilai IPM. Hasil penelitian ini  didukung  dengan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nicea  Roona  (2017)  yang menunjukkan bahwa TPT berpengaruh secara signifikan terhadap nilai  IPM  (13). Penelitian lain  yang  sejalan  dilakukan  oleh  Fasha  Amellia  (2017)  dengan  hasil  bahwa  TPT  memiliki pengaruh terhadap nilai IPM (5).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Analisis  regresi  ordinal  model  probit  membuktikan  bahwa  faktor  yang  signifikan mempengaruhi  IPM  di  kabupaten/kota  Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2019  adalah  Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT). Persentase TPT mampu mempengaruhi IPM di kabupaten/kota Provinsi Jawa Timur sebesar 26,9%. Masyarakat di Provinsi Jawa Timur diharapkan mampu mengurangi angka TPT agar dapat meningkatkan IPM di kabupaten/kota Provinsi Jawa Timur. Cara  yang dapat  dilakukan  seperti  melatih kemampuan diri agar bisa terus berkembang dan mendapatkan pekerjaan yang tepat, serta menciptakan lapangan pekerjaan baru.

## DAFTAR PUSTAKA
1. UNDP. Human Development Report 2. United Nations Development Programme. New York : United Nations Development Programme; 2016;286 p. Available from: http://hdr.undp.org/sites/default/files/2016_human_development_report.pdf
2. UNDP. Human Development Report: beyond income, beyond averages, beyond today. United Nations Development Program. 2019;352 p.
3. BPS.  Indeks  Pembangunan  Manusia  Provinsi  Jawa  Timur.  Surabaya:  Badan  Pusat  Statistik; 2019;1–27
p. Available from:
https://jatim.bps.go.id/publication/2020/08/12/de46973dbe01c7f922600eb1/indeks- pembangunan-manusia-provinsi-jawa-timur-2019.html
4. Hosmer DW, Lemeshow S. Applied Logistic Regression (second edition). Canada: John Wiley and Sons; 2000.
5. Nuraini  FA.  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  Di Indonesia  Menggunakan  Metode  Regresi  Probit  Biner.  Ipm  [Internet].  2017;  Available from: https://repository.its.ac.id/48509/1/1315105017-Undergraduate_Theses.pdf
6. Christyadi  S,  Satriya  AMA,  Goejantoro  R.  Pemodelan  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM) Menggunakan  Analisis  Regresi  Probit (Studi Kasus: Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di
Pulau Kalimantan
Tahun 2017). 2020;11. Available from:
http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.php/exponensial/article/view/662/298
7. Astsaqofi  MA.  Analisis  Regresi  Probit  dengan  Efek  Interaksi  untuk  Memodelkan  Indeks
Pembangunan Manusia
di Indonesia.
2016;
Available from: http://repository.its.ac.id/62721/1/1312100049-Undergradute Thesis.pdf
8. Fibriyani V, Afifah A. Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten/Kota Di Provinsi Papua Dan Papua Barat Tahun 2014. J VARIAN [Internet]. 2018;1(2):30–40. Available from: https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.php/Varian/article/view/69/273
9. Dwiningtias  YDP.  ANALISIS  REGRESI  ORDINAL  MODEL  LOGIT  UNTUK
MENGIDENTIFIKASI  FAKTOR  YANG  MEMPENGARUHI  INDEKS  PEMBANGUNAN MANUSIA.  J  Biometrika  dan  Kependud  [Internet].  2019;8(5):55.  Available  from:  https://e- journal.unair.ac.id/JBK/article/view/13292
10. Ningtyas  MS.  Pemodelan  Faktor-Faktor  Yang  Berpengaruh  Terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia ( Ipm ) Kabupaten / Kota Di Jawa Timur Menggunakan Regresi Panel Modelling of Affected Factors Toward Human Development Index ( Hdi ) Districts / Cities in East Java Using Panel. 2015;
11. Salma  H.  Pengaruh  Angka  Partisipasi  Sekolah,  Anggaran  Kesehatan,  Dan  Produk  Domestik Regional Bruto Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Untuk Meningkatkan Kualitas Sumber Daya Manusia Di Kabupaten Tulungagung. 2018;147:11–40. Available from: http://repo.iain- tulungagung.ac.id/7853/7/BAB IV.pdf
12. Zuhairoh ZA, Melaniani S. Pengaruh Angka Kematian Bayi, Angka Partisipasi Murni, Rasio Ketergantungan Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Jawa Timur [Internet]. 2018. Available from: https://e-journal.unair.ac.id/JBK/article/view/8332
13. Paranoan NR. Pemodelan Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Di Provinsi Sumatera Utara Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline. 2017; Available from: https://repository.its.ac.id/47985/1/1313100125-Undergraduate_Theses.pdf
14. Rosyadah JA. Determinan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT).  Effic  Indones  J  Dev  Econ  [Internet].  2021;4(1):1080–92.  Available  from: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/efficient/article/view/41076
15. Nisa’ FF, I Nyoman B. Pemodelan Faktor - Faktor yang Mempengaruhi Regresi Nonparametrik Spline  di  Jawa  Tengah.  J  Sains  dan  Seni  ITS  [Internet].  2016;5(2):271–6.  Available  from: https://core.ac.uk/download/pdf/267874245.pdf
16. Faizia  T,  Prahutama  A,  Yasin  H.  Pemodelan  Indeks  Pembangunan  Manusia  dengan  Regresi Komponen Utama Robust. Angew Chemie Int Ed 6(11), 951–952 [Internet]. 2019;8(1999):8– 29. Available from: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/article/view/26670/23568