## COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting
Volume 7 Nomor 1, Juli-Desember 2023 e-ISSN : 2597-5234

## HUMAN DEVELOPMENT INDEX: A COMPARATIVE STUDY BETWEEN AFGHANISTAN AND CHINA FOR THE PERIOD 1990 – 2021

## INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA: STUDI KOMPARASI ANTARA AFGHANISTAN DAN CHINA PRIODE 1990 – 2021
Agafirdus Ervandus Blutuk 1 , Decci Sandriyana 1,2
Program Studi Magister Ilmu Lingkungan, Universitas Lampung 1 Konsultan Sanitarian Pertama Dinas Kesehatan Provinsi Lampung Gedung B, Pascasarjana
Universitas Lampung 2 agafirdaus21@gmail.com 1

## ABSTRACT
The human development index is a benchmark for determining human welfare in a country. The human development index can be measured by various factors. In this study, the benchmarks used were gross domestic product and life expectancy after birth in Afghanistan and China for the period 1990 to 2021. This benchmark can be seen through the correlation test, where the results show an 80.35% relationship between  the  human  development  index  and  GDP.  Meanwhile,  the  relationship  between  the  human development index and life expectancy after birth was 97.07%. Then, to determine that the data was valid, the researcher used several regression analyses tests. With the regression analysis, researchers can see a comparison of human development in the two countries.
Keywords: Human Development Index; Gross Domestic Product; Life Expectancy.

## ABSTRAK
Indeks  pembangunan  manusia  merupakan  tolak  ukur  untuk  menentukan  kesejahteraan  manusia  disuatu Negara. Indeks pembangunan manusia dapat diukur dari berbagai faktor. Dalam penelitian ini tolak ukur yang di gunakan adallah dengan Gross Domestic Product Dan Angka Harapan Hidup setelah lahir pada negara Afghanistan dan China periode 1990 sampai 2021. Tolak ukur tersebut dapat dilihat melalui uji korelasi,  bahwa  hasil  membuktikan  hubungan  Indeks  pembangunan  manusia  dengan gross  domestic produsct sebesar  80,35%.  Sedangkan,  hubungan  indeks  pembangunan  manusia  dengan  angka  harapan hidup setelah lahir sebesar 97,07%. Kemudian untuk menentukan bahwa data tersebut valid maka peneliti menggunakan beberapa uji analisis regresi. Dengan analisis regresi peneliti dapat melihat perbandingan pembangunan manusia di kedua negara tersebut.
Kata kunci: Indeks Pembangunan Manusia; Gross Domestic Product; Angka Harapan Hidup.

## PENDAHULUAN
Indeks  Pembangunan  Manusia
(IPM)  adalah  sebuah  indikator  yang digunakan untuk mengukur kesejahteraan  suatu  negara.  IPM merupakan  gabungan  dari  berbagai faktor,  termasuk  tingkat  pendidikan, tingkat  kesehatan,  dan  standar  hidup masyarakat.  Tujuan  dari  penggunaan IPM  adalah  untuk  membantu  negara- negara  dalam  mengukur  kemajuan pembangunan  mereka  dan  menentukan arahan yang tepat untuk pembangunan di masa depan.
Faktor-faktor yang mempengaruhi IPM  bisa  bervariasi,  tetapi  beberapa faktor utama yang sering dianggap
penting  termasuk:  tingkat  pendidikan, ketersediaan  fasilitas  kesehatan,  tingkat kemiskinan,  dan  tingkat  partisipasi politik.  Peningkatan  tingkat  pendidikan dapat membantu meningkatkan kualitas tenaga  kerja  suatu  negara,  yang  pada gilirannya dapat meningkatkan produktivitas dan pendapatan. Indeks ini memberikan  sudut  pandang  yang  lebih luas  tentang  untuk  menilai  kemajuan manusia  serta  serta  meninjau  hubungan yang  rumit  antara  penghasiilan  dan kesejahteraan  (BAPPENAS  &  UNDP, 2004).  Penggunaan  angka Human development  Indexs ( HDI ) dalam mengukur  keberhasilan  pembangunan dan  pengentasan  kemiskinan  sangat
banyak  menjadi  fokus  penelitian  para peneliti dan ahli sebagaimana dilakukan oleh  (Anand  dan  Sen,  1999),  (Arsyad, 1999),  (Susanti,  2013)    dan  (Septiani, 2017).
Gross  domestic  product (GDP) juga  merupakan  faktor  penting  yang mempengaruhi  IPM.  ekoonimi  dapat membatasi  akses  masyarakat  terhadap pendidikan  dan  pelayanan  kesehatan, sehingga menurunkan tingkat pendidikan  dan  kesehatan  masyarakat. Gross  domestic  product merupak  salah satu  factor  pendukung  penigngkatan ekonomi. Oleh sebab itu, GDP per kapita yang merupakan besarnya GDP apabila dibandingkan  dengan  jumlah  penduduk di  suatu  negara  merupakan  alat  yang lebih  baik  yang  dapat  memberitahukan kita  apa  yang  terjadi  pada  rata  –  rata penduduk,  standar  hidup  dari  warga negaranya (Mankiw,2006:5,6,22,23). Pemerintah dapat meningkatkan ekonomi  dengan  cara  meningkatkan pendapatan  masyarakat  agar  dapat menaikankualitas pendidikan dan pelayanan  kesehatan,  serta  dengan menerapkan  kebijakan-kebijakan  yang meningkatkan pendapatan masyarakat.
Indeks  pembangunan  manusia (IPM)  adalah  suatu  ukuran  yang digunakan  untuk  mengukur  tingkat pembangunan  suatu  negara.  IPM merupakan suatu indikator yang dikembangkan oleh Perserikatan Bangsa-Bangsa  (PBB)  yang  mengukur tingkat  kesejahteraan  masyarakat  suatu negara.  Indeks  ini  mencakup  berbagai aspek  pembangunan,  seperti  tingkat pendidikan,  tingkat  kesehatan,  tingkat kemakmuran,  dan  tingkat  perlindungan hak asasi manusia.
Faktor yang mempengaruhi indeks pembangunan manusia sangat bervariasi,  dan  dapat  dipengaruhi  oleh faktor-faktor eksternal maupun internal.
Faktor-faktor  eksternal  yang  dapat mempengaruhi  IPM  antara  lain  adalah
situasi  politik  dan  ekonomi  global, perubahan  iklim,  dan  bencana  alam. Sedangkan  faktor-faktor  internal  yang dapat  mempengaruhi  IPM  antara  lain adalah  tingkat  pertumbuhan  ekonomi, tingkat  inflasi,  tingkat  pengangguran, dan  kondisi  sosial-budaya  masyarakat. Selain itu, faktor-faktor lain yang dapat mempengaruhi  IPM  antara  lain  dalam penelitian  ini  adalah gross  domestic product dan angka harapan hidup setelah lahir.  Tingkat gross  domestic  product dan  angka  harapan  hidup  setelah  lahir tinggi  akan  meningkatkan  kualitas sumber daya manusia suatu negara, yang akan berdampak positif pada pembangunan manusia. Sementara  itu, gross  domestic product dan angka harapan hidup setelah lahir yang baik juga akan mempengaruhi IPM  secara  positif,  karena  tinggi gross domestic  product dan  angka  harapan hidup  setelah  lahir  maka  akan meningkatkan  produktivitas  manusia, yang  akan  berdampak  positif  pada pembangunan manusia. Table 1
Dibawah  ini  merupakan  hasil  data sekunder  yang  di  peroleh  oleh  UNDP pada tahun 2022, dimana data tersebut di ambil dari tahun 1990 hingga 2021 atau selama  32  tahun.      Data  tersebut merupaka  indikato  GDP  dan  AHH terhadap  IPM  pada  negara  Afghanistan dan China.
Table 1 Data IPM, GDP dan AHH negara Afganistan dan China

## Sumber: UNDP
METODE PENELITIAN GDP Growth Angka Harapan Hidup saat lahir indeks Pembangunan manusia Indeks Pembangunan Manusia Angka Harapan Hidup saat lahir GDP / EKM2 AH H  / K S H T 2
I P M
IPM AHH / KSHT2 0.595 45.9672 0.273
1990 0.484 68.0052 0.588 46.6631 0.279 1991 0.492 68.1688 0.586 47.5955 0.287 1992 0.504 68.7345 0.548 51.4664 0.297 1993 0.515 69.2164 0.524 51.4945 0.292 1994 0.525 69.5201 0.543 52.5442 0.310 1995 0.535 70.0080 0.544 53.2433 0.319 1996 0.545 70.2659 0.536 53.6342 0.323 1997 0.554 706.720 0.534 52.9431 0.324 1998 0.564 71.1721 0.523 54.8464 0.332 1999 0.573 71.4188 0.515 55.2978 0.335 2000 0.584 71.8807 0.504 55.7981 0.337 2001 0.593 72.6061 0.549 56.4538 0.362 2002 0.604 72.9850 0.563 57.3445 0.376 2003 0.615 73.3714 0.522 57.9436 0.392 2004 0.626 73.7477 0.541 58.3608 0.400 2005 0.638 74.1111 0.56 58.6844 0.409 2006 0.65 74.5037 0.587 59.1113 0.424 2007 0.663 74.7619 0.594 59.8515 0.430 2008 0.672 74.8719 0.609 60.3636 0.440 2009 0.682 75.3434 0.627 60.8508 0.448 2010 0.691 75.5991 0.642 61.4191 0.456 2011 0.700 75.9032 0.649 61.923 0.466 2012 0.709 76.1923 0.659 62.4167 0.474 2013 0.717 76.4523 0.63 62.5451 0.479 2014 0.725 76.7173 0.673 62.6587 0.478 2015 0.733 76.9771 0.682 63.1361 0.481 2016 0.74 77.2177 0.703 63.016 0.482 2017 0.747 77.2476 0.71 63.081 0.483 2018 0.755 77.7444 0.712 63.5645 0.488 2019 0.762 77.9680 0.689 62.5751 0.483 2020 0.764 78.0766 0.681 61.9824 0.478 2021 0.768 78.2107 Tahun
Metode  pada  penelitian  ini  terdiri dari      Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM) sebagai variabel dependen, Gross Domestic  Product (GDP)  dan  Angka Harapan Hidup (AHH) sebagai variabel independen. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder yang diperoleh  dari  internet  melalui  website resmi  yang  dipublikasikan United Nations Development (UNDP) 2022. Metode analisis data pada penelitian  ini  menggunakan  analisis regresi. Menurut Imam Gozali (2013:96) Analisis  regresi  digunakan  untuk mengukur  kekuatan  hubungan  antara dua variabel atau lebih, juga menunjukan arah hubungan antara variabel dependen dengan  independen  (Ghozali,  2013). Analisis regresi digunakan untuk melihat hubungan antar variabel IPM denga data faktor yaitu data GDP dan AHH. Model analisi  yang  digunakan  adalah  model analisis multikolinearitas, uji autokorelasi, uji Heteroskedastistas, dan uji  normalitas.  Sedangkan  untuk hasilnya  sendiri  uji  yang  di  gunakan untuk  menetukan  perbandingan  antara indeks  pembangunan  manusia  pada negara Afghanistan dan China menggunkana  uji  T  dua  sampel persamaan  dan  uji  T  dua  sampel  tidak persaamaan HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN Pembahasan
Afghanistan  Hubungan  antara  IPM dengan GDP dan AHH
Hubungan  antara  IPM  dengan GDP dan AHH pada negara Afghanistan dapat  di  lihat  dengan  menggunakan  uji Multikolineritas.
Multikolinearitas
adalah  hubungan  linier  antar  variabel bebas.  Ghozali  (2017:71)  menyatakan bahwa  uji  multikolinearitas  bertujuan untuk  menguji  apakah  dalam  model regresi terdapat korelasi yang tinggi atau sempurna  antar  variabel  independen.
Dalam  pengujian  ini  mengetahui seberapa  kuat  hubungan  antara  IPM dengan  GDP  dan  AHH.  Hal  tersebut dapat  dijelaskan  pada  tabe.2  hasil  uji korelasi di bawah ini:
Table 2. Tabel hasil uji korelasi IPM
Afghanistan Correlation AHH GDP IPM AHH  1 0.6729  0.9707 GDP  0.6729  1 0.8035 IPM  0.9707  0.8035  1 Dari tabel Correlation pada table.2 diatas dapat disimpulkan bahwa hubungan  IPM  dengan  AHH  adalah 0,9707  atau  97,07%  berarti  hubungan kedua variabel tersebut terjadi multikolinearitas. Kemudian untuk hubungan  IPM  dengan  GPD  sebesar 0,8035 atau 80,35% dapat diartikanbahwa terjadi hubungan mutltikolineritas  dari  kedua  variabel tersebut. Sedangkan antara AHH dengan
GDP hanya sebesar 0,6729 atau 67,29% dan dapat artikan bahwa kedua variabel tersebut  tidak  terjadi  multikolinearitas. Uji korelasi tersebut menandakan bahwa hubungan  IPM  dengan  GDP  dan  AHH merupakan  faktor  yang  mempengaruhi meningkatnya  indeks  pembangunan manusia  di  Afghanistan.  Pembuktian tersebut  menandakan  kesejahteraan manusia  di  suatu  negara  dapat  di pengaruhi  tingginya  angka  pendapatan dan meningkatnya angka harapan hidup di Afghanistan.
Table 3.  Hasil Uji Korelasi IPM
China Correlation AHH GDP IPM AHH 1 0.7622  0.9885 GDP  0.7622 1 0.8321 IPM  0.9885  0.8321 1 Dari tabel Correlation pada table.3 diatas dapat disimpulkan bahwa hubungan  IPM  dengan  AHH  pada negara China adalah 0,9885 atau 98,85%
berarti  hubungan  keduanya  sangat  kuat terterjadi.  Kemudian  untuk  hubungan IPM  dengan  GPD  sebesar  0,8321  atau 83,21%  dapat  diartikanbahwa  terjadi hubungan  mutltikolineritas  dari  kedua variabel  tersebut.  Sedangkan  antara AHH dengan GDP hanya sebesar 0,7622 atau  76,22%  dan  dapat  artikan  bahwa kedua variabel tersebut terjadi multikolinearitas. Autokorelasi IPM dengan GDP dan AHH Uji autokolerasi merupakan kolerasi yang terjadi antara residual pada
IPM dengan GDP dan AHH pada model regresi.  Autokorelasi  dapat  diketahui melalui  Uji Breusch-Godfrey ,  dimana jika nilai prob < 0,05 maka terjadi gejala autokorelasi sedangkan jika nilai prob > 0,05  maka  tidak  terjadi  gejala autokorelasi. Pengujian yang digunakan untuk  menguji  ada  atau  tidak  adanya korelasi serial dalam model regresi atau untuk  mengetahui  apakah  di  dalam model yang digunakan terdapat autokorelasi  diantara  factor-faktor  yang mempengaruhi  IPM  pada  negara Afghanistan. Dibawah ini akan dijelaskan  dengan  hasil  autokorelasi tersebut.

## Table 4. Hasil Uji Autokorelasi IPM
Aghanistas Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 9.624564      Prob. F(2,27) 0.0007 Obs*R-squared  13.31857      Prob.Chi-Square(2)  0.0013 Note: alpha
(0,05) Dari  hasil  uji  autokorelasi  pada tabel.4  di  atas  dapat  di  lihat  bahwa 0,0013  <  0,05  maka  dapa  disimpulkan bahwa  terjadi  autokorelasi  anatara Variabel  IPM  dengan  Variabel  lainya. Hal tersebut sudah di buktikan pada tabel diatas.  Artinya  data  pada  IPM  tersebut dipengaruhi oleh GDP dan AHH.

## Table 5. Hasil Uji autokorelasi IPM
China Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 8.895965      Prob. F(2,27) 0.0011
Obs*R-squared 12.71081      Prob.Chi-Square(2) 0.0017 Dari  hasil  uji  autokorelasi  pada table.5  diatas  dapat  di  lihat  bahwa 0,0017  <  0,05  maka  dapa  disimpulkan bahwa  terjadi  autokorelasi  anatara Variabel  IPM  dengan  Variabel  lainya. Hal tersebut sudah di buktikan pada tabel diatas.  Artinya  data  pada  IPM  tersebut dipengaruhi  oleh  GDP  dan  AHH  di negara China.

## Uji Heteroskedastisitas IPM terhadap GDP dan AHH
Setelah  mengetahui  varian  nilai yang diproleh dari IPM dengan GDP dan AHH  pada  negara  Afghanistan.  Pada tabel  di  bawah  kita  ingin  mengetahui penyimpangan  tehadap  data  yang dimiliki  IPM  dengan  GDP  dan  AHH sebagai berikut
Table 6. hasil Uji Heteroskedas, itas IPM Afghanistan
Hasil  uji Heteroskedasticity pada Table 6 menunjukkan nilai probabilitas F-Statistik ( F-Hitung ) lebih  besar  dari Alpha (0.05)  yaitu 0.2288,  artinya, variabel x  lebih  besar daripada Alpha (0.05)  sehingga  dapat disimpulkan, H 1 ditolak dan H 0 diterima.
Tidak terdapat masalah heteroskedastisitas pada  data ini.
Table 7. Hasil Uji Heteroskedastisitas IPM China
Hasil  uji Heteroskedasticity pada Tabel 7 menunjukkan nilai probabilitas F-Statistik ( F-Hitung ) 0,005  <  0.05  artinya, variabel x  lebih kecil  daripada Alpha (0.05)  sehingga dapat  disimpulkan,  H 1 diterima  dan H 0 ditolak. Jadi, data antara IPM dengan
GDP dan AHH terdapat
masalah heteroskedastisitas pada  data ini. Artinya penyimpangan asumsi pada data tersebut.

## Uji Normalitas
Uji  normalitas  untuk  menguji apakah  nilai  residual  yang  telah distandarisasi  pada  model  regresi berdistribusi normal atau tidak. Melakukan uji normalitas dapat dilakukan  dengan  pendekatan  analisis grafik normal  probability  Plot .  Pada pendekatan ini nilai residual terdistribusi secara  normal  apabila  garis  (titik-titik) yang menggambarkan data sesungguhnya  akan  mengikuti  atau merapat ke garis diagonalnya. Table 8. Hasil Uji Normalitas IPM

## Afghanistan
Dari hasil uji di atas dapat dilihat bahwa  nilai probability  Jarque  berra sebsar  0,2439  >  0,05,  artinya  residual data  penelitian  terdistribusi  secara normal.
Table 9. Hasil Uji Normalitas IPM
China Dari hasil uji di atas dapat dilihat bahwa  nilai probability  Jarque  berra sebsar  0,4900  >  0,05  artinya  residual data  penelitian  terdistribusi  secara normal.
Hasil Secara umum Indeks Pembangunan Manusia dapat dipengaruhi  dari  berebagai  faktor, misalnya  dari  faktor  pendidikan, keshatan,  dan  ekonomi.  Berdasarkan data HDI ( Human Development Indeks ) tahun  2020  yang  dirilis  oleh  PBB, Afghanistan  berada  pada  peringkat  170 dari  189  negara,  dengan  nilai  HDI sebesar  0,494.  Sementara  itu,  China berada  pada  peringkat  85  dari  189 negara, dengan nilai HDI sebesar 0,759. Dapat  disimpulkan  bahwa  China memiliki tingkat pembangunan manusia yang lebih tinggi dibandingkan Afghanistan.  Namun,  perlu  diingat bahwa HDI hanyalah salah satu indikator yang digunakan untuk mengukur tingkat pembangunan  manusia,  dan  tidak mencakup seluruh aspek yang mempengaruhi kualitas hidup seseorang. Dibawah  Grafik  IPM  antara  negara
Afghanistan dengan negara China.
Table 10. Data IPM negara Afganistan dan China (sumber: UNDP)
Dari tabel.10 tersebut maka, akan dibandingka  persamaan  dan  tidak persamaan  antara  indeks  pembangunan manusia dengan gross domestic product dan  angka  harapan  hiidup  setelah  lahir. Oleh sebab itu perlu ada hasil komparasi antara IPM di negara Afghanistan dan di negara China. Hal tersebut agar melihat tolak  ukur  pertumbuhan  pembangunan manusia di kedua negara. Uji yang akan digunakan  untuk  melihat  pesamaaan adalah  dengan  uji t-test  two-sample assuming  equal  variances .  Dengan melihat ketentuan nilai p-value > alpha
(0,05)  artinya  kedua  variabel  tersebut sama . Jika  nila  P-value  lebih  kecil  dari alpha  maka  IPM  kedua  negara  tidak sama.  Tabel  di  bawah  ini  akan mejelaskan  hasil  uji t-test  two-sample assuming equal variances tersebut.
Table 11. T-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances 0,273 0,484 Mean 0,39883871 0,643387097 Variance 0,005418473 0,007719045 Observations 31 31 Pooled Variance 0,006568759 Hypothesized Mean Difference 0
df 60 t Stat -11,87924893 P(T<=t) one-tail
1,05958E-17 t Critical one-tail 1,670648865 P(T<=t) two-tail 2,11915E-17 t Critical two-tail 2,000297822
Dari  table  11  diatas  dengan  hasil uji t-test  two-sample  assuming  equal variances dapat  disimpulkan  bahwa hasil P-value 2,1191  >  0,05  atau  nilai
alpha maka  H0  diterima  artinya pertumbuhan IPM pada negara Afghanistan  dan  China  mengalami pertumbuhan  yang  sama.  Kemudian, untuk membuktikan bahwa uji t-test two- sample assuming equal variances dapat juga  di  uji  mengunakan  uji t-test  two- sample  assuming  unequal  variances untuk  membuktikan  bahwa  uji  persama 2 sampel tersebut tidak sama atau tidak keterkaitan  antara  pertumbuhan  IPM  di negara  Afghanistan  dan  China.  Dengan melihat  nila p-value > alpha (0,05) artinya IPM kedua negara tersebut tidak sama . Jika nila P-value lebih kecil maka IPM kedua negara tersebut sama.
Table 12. T-Test: Two-Sample
Assuming Unequal Variances 0,273 0,484 Mean 0,39883871 0,643387097 Variance 0,005418473 0,007719045 Observations 31 31 Hypothesized Mean Difference 0 df 58 t Stat -11,87924893 P(T<=t) one-tail 1,79663E-17 t Critical one-tail 1,671552762 P(T<=t) two-tails 3,59327E-17 t Critical two-tail 2,001717484

## PENUTUP
Kesimpulan Pada penelitian ini priode pengamatan data dari tahun 1990 – 2021 menemukan  hasil  komparasi  pada negara  Afghanistan  dan  Negara  China mengalami  hal  yang  sama  yaitu pertumbuhan indeks pembangunan manusia setiap tahun meningkat. Bukan hanya  itu  saja  yang  mengalami pertumbuhan  tetapi  determinan  dari kedua tolak ukur gross domestic product dan  Angka  harapan  hidup  setelah  lahir dalam  penelitian  ini  juga  mengalami pertumbuhan  yang  signifikan.  Ada beberapa  hal  yang  terpenting  dalam penelitian  ini  bahwa  terbukti  dari  hasil uji  normalitas  pada  kedua  negara tersebut membuktikan bahwa data yang diproleh  terdistribusi  secara  normal. Artinya, pertumbuhan indeks pembangunan  manusia  di  negara Afghanistan  dan  di  negara  china mengalami pertumbuhan secara bertahap.  Hal  itu  dapat  dilihat perkembangan negara tersebut mengalami  sangat  pesat  selama  32 tahun.

## Saran
Hasil  pengujian  diatas  dapat menjadi  tolak  ukur  melalui  determinan pada  penelitian  ini  jadi  salah  satu pertimbangan dalam
menentukan pertubuhan  ekonomi,  Pendidikan,  dan pelayanan Kesehatan disuatu negara.

## DAFTAR PUSTAKA
BAPPENAS  and  UNDP  Indonesia, Indonesia Human  Development Report.  (2004). The  Economics Democracy:  Financing  Human Development in Indonesia. Published Jointly by BPS- Statistic Indonesia.
Anand, S., & Sen, A. (1997). Concepts of  Human  Development  and Poverty:  A  Multidimensional
Perspective. Human  Development
Papers , 1-20.
Susanti,  S.  (2013).  Pengaruh  Produk
Domestik Regional Bruto, Pengangguran dan Indeks Pembangunan  Manusia  terhadap Kemiskinan di Jawa Barat dengan Menggunakan Analisis Data Panel. Jurnal Matematika Integratif, 9 No. 1 (April 2013), 1-
18.
Septiani, N. (2017). Analisis Determinan Jumlah  Penduduk  Miskin  di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta  Tahun  2010-2016. Universitas  Surakarta,  Fakultas
Ekonomi dan Bisnis, Surakarta. Mankiw, N. Gregory. (2006). Pengantar Teori  Ekonomi  Makro.  Edisi Ketiga. Jakarta: Salemba Empat UNDP  “ human  development  indexs ” https://www.undp.org/
akses tanggal 22 November 2022.
Ghozali Ghozali, Imam. (2013). Aplikasi
Analisis Multivariate dengan Program  IBM  SPSS  21  Update PLS  Regresi.  Semarang:  Badan
Penerbit Universitas Diponegoro. Ghozali,  I.  (2017).  Model  Persamaan
Struktural  Konsep  Dan  Aplikasi Program  AMOS  24.  Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.