## Gorontalo

## Development Review

## Vol. 5 No. 1 April 2022
P-ISSN: 2614-5170, E-ISSN: 2615-1375

## Analisis Pembiayaan Sektor Pendidikan Dan Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten/Kota
Analysis of Financing in Education Sector and Human Development Index in Regencies/City
Rio Hermawan 1) , Muhammad Amir Arham 2) , Sri Indriyani S. Dai 3) Jurusan Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi Universitas Gorontalo 1,2) email: sriindriyani_dai@ung.ac.id Disubmit: 26 Januari 2022; Direvisi; 24 Maret 2022; Dipublish; 26 April 2022

## Abstract
The research aims to analyze the effect of financing in education sector by utilizing data from statistics of Gorontalo Province from 2015 to 2019 in  five  regencies  and  one  city  administration  in  Gorontalo  Province. Therefore,  the proper  analysis  tool  to use is panel data regression  and fixed  effect  model  (FEM).  The  result  of  analysis  shows  that  there  is  a positive  and  significant  effect  of  financing  in  education  sector  on  the human Development Index as an increase in the financing will lead to an increase  in  the  Human  Development  Index  too.  In  addition,  the  control variable  used  is  Gross  Participation  Rate  (APK)  for  senior  High  School owns  a  negative  and  insignificant  effect  on  the  human  development Index. In the meantime, the Net participation Rate (APM) for senior High School owns a positive and significant effect on the increase of Human Development Index. Additionally, the use of education budget requires to be  increased  whether  in  measurable  planning  process  distribution  or productive spending. Therefore, it is indispensable to perform sustainable monitoring and evaluation from all stakeholders.
Keywords : Education, Human Development Index

## 1. PENDAHULUAN
Menjelang tahun 1990 fokus perhatian dunia berubah yang awalnya hanya  mengandalkan  pembangunan  ekonomi  menjadi  pembangunan manusia. Seiring dengan hal tersebut, dunia sudah mulai menyadari arti penting manusia tidak hanya sebagai input dan juga sebagai alat dalam pembangunan  namun  lebih  dari  itu  yakni manusia  menjadi  input sekaligus  tujuan  dalam  pembangunan.  Argumentasi  ini  muncul disebabkan  oleh  banyaknya  negara-negara  di  dunia  yang  memiliki pertumbuhan  ekonomi  yang  sangat  tinggi  disertai  dengan  tingginya kemiskinan  dan  pengangguran,  rendahnya  tingkat  kesehatan,  dan berbagai  masalah sosial  lain yang berhubungan  dengan  manusia  (BPS, 2019).
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  yang  digunakan  untuk mengukur  pembangunan  manusia  yang  menjelaskan  bagaimana penduduk  dapat  mengakses  hasil  pembangunan  dalam  memperoleh pendapatan,  kesehatan,  pendidikan  dan  aspek  lain  dalam  kehidupan. Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  ini  dibangun  dengan  pendekatan tiga  dimensi  dasar  yang  mencakup  umur  panjang  dan  hidup  sehat, pengetahuan, dan standar hidup layak (UNDP, 2019).  Kemajuan  dalam pembangunan manusia memiliki dua perspektif yakni pencapaian yang menggambarkan  apa  yang  telah  dicapai,  dan  kecepatan  perubahan pembangunan manusia.
Indonesia  telah  menggunakan  tiga  komponen  dalam  pembentukan indeks pembangunan manusia yaitu pertama adalah umur panjang serta hidup  sehat  yang  merupakan  salah  satu  indikator  harapan  hidup saat lahir. Pentingnya harapan hidup terletak pada kepercayaan umum bahwa

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  belanja  sektor pendidikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia. Dalam penelitian ini  memanfaatkan  data  yang  bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  Provinsi  Gorontalo  rentang  periode  2015-2019  untuk  lima kabupaten  dan  satu  kota  yang  ada  di  Provinsi  Gorontalo  maka  alat analisis  yang  tepat  menggunakan panel  data  regression , fixed  effect model (FEM). Hasil analisis menunjukkan terdapat pengaruh positif dan signifikan  dari  pembiayaan  sektor  pendidikan  terhadap  Indeks Pembangunan  Manusia.  Peningkatan  pembiayaan  sektor  pendidikan mendorong  peningkatan  Indeks  Pembangunan  Manusia.  Variabel kontrol  yang  digunakan  yakni  Angka  Partisipasi  Kasar  (APK)  SMA memberikan pengaruh  negatif namun tidak signifikan terhadap Indeks Pembangunan  Manusia  dan  Angka  Partisipasi  Murni  (APM)  SMA memberikan  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  peningkatan Indeks  Pembangunan  Manusia.  Pemanfaatan  anggaran  pendidikan perlu  ditingkatkan  baik  dari  sisi  proses  perencanaan  yang  terukur, penyaluran sampai pada belanja yang produktif. Tentu perlu monitoring dan evaluasi secara berkelanjutan dari semua pemangku kepentingan.
Keywords : Pendidikan, Indeks Pembangunan Manusia
umur panjang  merupakan  hal  yang  berharga  dan  kenyataan  bahwa terdapat  berbagai  faktor  tidak  langsung  yang  berkaitan  erat  dengan harapan  hidup  (seperti  nutrisi  yang cukup  dan  kesehatan  yang  baik), kedua adalah pengetahuan, harapan lama sekolah, dan rata-rata lama sekolah  yang  merupakan  refleksi  dari  kemampuan  masyarakat  untuk mengakses  pendidikan,  khususnya  pendidikan  berkualitas  baik  yang sangat  diperlukan  untuk  kehidupan  produktif  dalam  masyarakat modern.  Harapan  lama  sekolah  ini  merupakan  sebuah  gambaran  bagi Masyarakat untuk memiliki kesempatan menempuh jenjang Pendidikan formal,  sedangkan  rata-rata  lama  sekolah menggambarkan stok modal manusia yang dimiliki oleh suatu wilayah, dan ketiga dari pembangunan manusia  adalah  penguasaan  sumber  daya  yang dibutuhkan  untuk kehidupan yang layak. UNDP menggunakan data PNB yang merupakan singkatan dari Pendapatan Nasional Bruto sebagai indikator dimensi ini. Akan  tetapi,  mengingat  tidak  semua  wilayah  di  Indonesia  memiliki indikator tersebut,  maka  dipilih  alternatif  lain  dengan  memanfaatkan indikator  pendapatan/pengeluaran.  Indikator  ini  tersedia  hingga  level wilayah  kabupaten/kota.  Pertimbangan  lebih  lanjut  adalah  bahwa indikator  tersebut  harus  mencerminkan  diminishing  return  untuk mengubah  pendapatan/pengeluaran  menjadi  kemampuan  manusia. Dengan  kata  lain,  manusia  tidak  perlu  sumber  daya keuangan  yang berlebihan  untuk  memastikan  kehidupan  yang  layak.  Aspek  ini diperhitungkan dengan menggunakan logaritma pengeluaran per kapita yang mencerminkan indikator pendapatan (BPS, 2019).
Dalam  penelitian  Rakhmadhani  (2018) dengan  judul  “analisis pengaruh  produk  domestik  regional  bruto  (pdrb),  kesenjangan  antar daerah  dan  pembiayaan  sektor  pendidikan  terhadap  indeks pembangunan  manusia  (ipm)  kabupaten/kota  di  provinsi  jawa  timur” menjelaskan bahwa  pembiayaan sektor pendidikan berpengaruh positif dan  signifikan  terhadap  indeks  pembangunan  manusia”.  Hal  ini mengindikasikan bahwa ada pendidikan merupakan modal utama dalam meningkatkan indeks pembangunan manusia di provinsi Jawa Timur.
Pada  tahun  2019,  jumlah  penduduk  Gorontalo  diproyeksikan sebanyak 1.219.576 jiwa. Jumlah tersebut bertambah 174.762 jiwa, jika dibandingkan dengan jumlah penduduk melalui sensus penduduk tahun 2010 sebanyak 1.044.814 jiwa. Dalam kurun waktu tersebut, rata-rata laju  pertumbuhan  penduduk  Provinsi  Gorontalo  mencapai  1.73 persen setiap tahunnya (BPS Gorontalo, 2019). Cepat lambatnya pembangunan Gorontalo  akan  sangat  ditentukan  pada  modal  satu  juta  penduduk tersebut.  Dengan human  capital yang  berkualitas  tentu  akan mempercepat pertumbuhan ekonomi dan pembangunan secara simultan. Pemerintah  menyadari  peningkatan  kualitas  penduduk  sangatlah penting, tekad pemerintah daerah dalam peningkatan kualitas penduduk tercermin dalam visinya yakni terwujudnya masyarakat Gorontalo yang unggul, maju dan sejahtera.
Dalam  kurun  2011-2019  rata-rata  pertumbuhan  IPM  Gorontalo sebesar 0.95 persen per tahun. Pertumbuhan IPM Gorontalo paling tinggi terjadi  pada  periode  2018-2019  yang  mencapai  1.15  persen  dan penurunan  IPM  paling  rendah  pada  tahun  2015-2016  yang  hanya tumbuh sebesar 0.66 persen. Di akhir tahun 2012 IPM Gorontalo hanya sebesar  64.16  terus  mengalami  peningkatan  secara  nominal  hingga tahun 2019 IPM Gorontalo mencapai 68.49 (BPS, 2019).
Peningkatan  IPM  Gorontalo  ini  meskipun    mengalami  peningkatan namun rata- rata pertumbuhannya Cuma 0.95 persen yang berarti bahwa
tidak  terjadi  peningkatan  yang  cukup  signifikan  sejak  tahun  2010. Masalah  berikutnya  yang  menjadi  tantangan  adalah  semua komponen pembentuk  IPM  Gorontalo  mengalami  peningkatan  namun  tidak dibarengi dengan tingkatan kecepatan pertumbuhan yang signifikan dan peningkatannya juga cenderung beragam di tiap komponennya.
Dimensi IPM pertama yakni umur panjang dan hidup sehat  yang di proksi dengan umur harapan hidup saat lahir, selama periode 2011-2019 Umur  Harapan  Hidup  (UHH)  Provinsi  Gorontalo  rata-rata  tumbuh sebesar 0,25 persen per tahun. Pertumbuhan UHH paling tinggi terjadi pada periode 2018-2019 yakni sebesar 0,71 persen lebih cepat dibanding periode  sebelumnya  yakni  sebesar  0,46  persen  (BPS  Gorontalo,  2019). Peningkatan  UHH  saat  lahir  mengindikasikan  bahwa  harapan  hidup seorang  bayi  yang  baru  lahir  untuk  dapat  hidup  lebih  lama  menjadi semakin  tinggi.  Capaian  UHH  Gorontalo  masih  tergolong  rendah  jika dibandingkan  dengan capaian  UHH  di  provinsi  lain.  Secara  nasional, UHH Indonesia tahun 2019 telah mencapai 71,34 tahun, sementara UHH Gorontalo baru mencapai 67,93 tahun.
Sementara itu untuk dimensi pengetahuan yang diproksi dengan rata- rata  lama sekolah  dan  harapan  lama  sekolah  tercatat  secara  nominal sama-sama  meningkat  namun  pertumbuhannya  berbeda.  Tercatat, indikator  harapan  lama  sekolah  tumbuh lebih  cepat  dibandingkan indikator rata-rata lama sekolah. Harapan lama sekolah Gorontalo rata- rata tumbuh sebesar 1,41 persen per tahun, sedangkan rata-rata  lama sekolah  sekolah  tumbuh  rata-rata  sebesar  1,39  persen  per  tahun. Peningkatan  pada  rata-rata  lama  sekolah  cenderung  lebih  landai dibandingkan peningkatan pada harapan lama sekolah (BPS, 2019).
Harapan lama sekolah di Gorontalo meningkat dari 11,68 tahun (2011) menjadi 13,06  tahun  (2019).  Sementara  itu,  rata-rata  lama  sekolah penduduk usia 25 tahun ke atas di Gorontalo meningkat dari 6,85 tahun (2010) menjadi 7,69 tahun (2019). Dimensi pengetahuan juga berkaitan dengan  kinerja  pendidikan  seperti  Angka  Partisipasi  Kasar  (APK)  dan Angka  Partisipasi  Murni  (APM).  Kedua  indikator  ini digunakan  sebagai monitoring dari pembangunan terutama di bidang pendidikan.
Selain  komponen  IPM  yang  mengalami  perlambatan,  masalah berikutnya  adalah  tingkat  kesenjangan  pembangunan  manusia  antar kabupaten/kota di dalam Provinsi Gorontalo. Meskipun disparitas IPM Kabupaten/Kota  di  provinsi  Gorontalo masih relatif  kecil, namun nilai tengah (median) IPM-nya mengumpul di level IPM kategori sedang yakni 60 ≤ IPM  <  70.  Argumentasi  yang  bisa  menjelaskan  hal  ini  karena Sebagian  besar  IPM  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Gorontalo  berkisar  di level 60-an. Hanya Kota  Gorontalo saja yang nilai IPM di atas 70  atau termasuk  kategori  tinggi.  Pada  tahun  2011,  selisih  antara  IPM  yang terendah dengan yang tertinggi sebesar 13,71 sedangkan ditahun 2019 selisihnya  mengecil  menjadi  12,56.  Jika  pada  tahun  2011  Kabupaten Pohuwato memiliki capaian IPM terendah, di tahun 2019 IPM terendah ditempati oleh Kabupaten Gorontalo Utara (BPS, 2019).
Berdasarkan  kompleksitas  permasalahan  tersebut  di  atas  maka peneliti  tertarik  melakukan  penelitian  yang  komprehensif  tentang analisis  pembiayaan  sektor  pendidikan  dan  indeks  pembangunan manusia kabupaten/kota di Provinsi Gorontalo.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  pendekatan kuantitatif.  Pendekatan  ini  menggunakan  alat  analisis  regresi  dengan
model  regresi yang  digunakan  untuk  menguji  Hipotesis  dari  data  yang terukur  sehingga  diperoleh pengaruh  perubahan  dari  suatu  variabel belanja  pendidikan  dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Provinsi Gorontalo.  Adapun  yang  menjadi  objek  Penelitian  ini  yaitu  enam  (6) kabupaten/kota yang ada di Provinsi Gorontalo yang menggunakan data dengan kurun waktu tahun 2015-2019. Metode pengumpulan data yang digunakan  dalam  metode  ini  adalah  metode  dokumentasi.  Metode dokumentasi adalah metode pangambilan data dari lembaga yang terkait yaitu Badan Pusat Statistik dan pustaka lainnya yang digunakan sebagai pelengkap dengan masalah yangb berkaitan dengan judul  penelitian  ini. Analisis  data  menggunakan  model  estimasi  yang  digunakan  untuk mengetahui  pengaruh  belanja  pendidikan,  APM  SMA  dan  APK  SMA terhadap Indeks Pembangunan Manusia adalah model data panel yang merupakan  gabungan cross  sectional  data (enam  kabupaten/kota)  dan time series data (kurun waktu 2015-2019).
𝑰𝑷𝑴 𝒊𝒕 = 𝝋 𝟎 + 𝝋 𝟏 𝑳𝒐𝒈𝑩𝑷𝒆𝒏𝒅 𝒊𝒕 + 𝝋 𝟐 𝑨𝑷𝑴𝑺𝑴𝑨 𝒊 , 𝒕 + 𝝋 𝟑 𝑨𝑷𝑲𝑺𝑴𝑨 𝒊𝒕 + 𝝁
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Pemilihan Common  Effect  Model (CEM) atau Fixed  Effect  Model
(FEM)
Untuk  memilih  model  estimasi  regresi  antara Common  Effect  Model atau Fixed Effect Model maka dilakukan dengan Uji Chow (Chow Test). Uji  Chow  ini  mengikuti  distribusi cross-section  F dan chi-squares ( 𝜒 ] ) dengan degree of freedom (df) yang didapatkan dari output regresi. Untuk menentukan apakah model yang tepat antara FEM dan CEM juga dilihat dari nilai cross-section F. Jika nilai chi-squares ( 𝜒 ] ) > chi-squares ( 𝜒 ] ) pada tabel maka model yang dipilih adalah Fixed Effect Model (FEM). Namun ketika nilai chi-squares ( 𝜒 ] ) < chi-squares ( 𝜒 ] ) pada tabel maka model yang dipilih adalah Random Effect Model (FEM). Jika nilai cross-section F > F tabel maka model yang tepat adalah model Fixed Effect Model (FEM) dan sebaliknya  jika  nilai cross-section F  <  F  tabel  maka  model  yang  paling tepat adalah Common Effect Model (CEM) (Widiarjono, 2013) Tabel 1. Uji Chow Effect Test Statistic d.f Prob. 201.49863 Cross-section F 8 (5,21) 0,000 Sumber: Data diolah (2021)
Dari  hasil  Uji  Chow  di  atas  menunjukkan  bahwa  nilai chi-squares ( 𝜒 ] ) > chi-squares ( 𝜒 ] ) pada tabel ( 1% = 15,09 dan 5% = 11,07 sedangkan 10% = 9.24) dengan nilai probability (p-value) = 0,0000 yang lebih rendah dari  taraf  signifikansi  ( 𝖺 =  0,05)  maka  model  yang  tepat  adalah Fixed Effect Model (FEM).
b. Pemilihan Fixed  Effect  Model (FEM)  atau Random  Effect  Model
(REM)
Setelah melakukan Likelihood Ratio (Uji Chow) dan didapatlah bahwa model  yang  tepat  adalah Feixed  Effect  Model (FEM)  maka  selanjutnya melakukan pemilihan model antara Fixed Effect Model atau Random Effect Model dengan menggunakan Uji Hausman ( Hausman Specification Test ).
Tabel 2. Uji Hausman Test Summary Chi-Sq Statistic d.f Prob. 901.25345 Cross-section Random 6 5 0,000 Sumber: Data diolah (2021)
Berdasarkan hasil pengujian Hausman maka untuk nilai Chi-Square statistik  >  Chi-Square tabel  pada  seluruh  taraf  signifikansi.  Nilai Chi- Square dengan df=5 pada tabel 1% = 15,09 dan 5% = 11,07 sedangkan 10% = 9.24. Dari nilai Chi- Square di atas yakni 0.0000 yang lebih besar dari nilai Chi-Square tabel dan nilai Probability < 0,05 maka dapat diambil kesimpulan  bahwa  model  yang  digunakan  adalah Fixed  Effect  Model (FEM).
c. Hasil Analisis Regresi
Berdasarkan  hasil  estimasi  yang  dilakukan  menggunakan Fixed Effect Model , maka model empiris yang diperoleh adalah sebagai berikut: Tabel 3. Hasil Estimasi Model IPM Variable Coefficient Prob(t-stat) C 44.984 0.0000 Log(BPend) 0.756 0.0012*** APKSMA -0.008 0.6566 APMSMA 0.054 0.0225** Adjusted R-squared 0.979101 F-statistic 170.8320 Prob(F-statistic) 0.000000 Durbin-Watson stat 1.516431 Sumber: Data diolah (2021)
Secara  rata-rata  IPM  Kabupaten/Kota  akan  bernilai  44.984  tanpa dipengaruhi  oleh  variabel  apapun.  Belanja  pemerintah  di  bidang pendidikan  berpengaruh  positif  terhadap  IPM,  peningkatan  belanja pendidikan sebesar satu persen akan meningkatkan IPM sebesar 0.756 persen. Angka Partisipasi Kasar (APK) SMA berpengaruh negatif terhadap IPM,  peningkatan  APK  sebesar  satu  persen  akan  menurunkan  IPM sebesar 0.008 persen. Angka Partisipasi Murni (APM) SMA berpengaruh positif terhadap IPM, peningkatan APM SMA sebesar satu persen akan meningkatkan IPM sebesar 0.0549 persen (ceteris paribus).
Nilai koefisien determinasi untuk model regresi yang diamati adalah sebesar  0.979101.  Nilai  ini  berarti  bahwa  sebesar  97.91  persen perubahan  variabel  Indeks  Pembangunan  Manuisa  dari  enam kabupaten/kota yang diamati selama tahun 2015- 2019 dipengaruhi oleh belanja  pendidikan,  Aangka  Partisipasi  murni  SMA,  dan  Angka Partisipasi  Kasar  SMA  sedangkan  sisanya  sebesar  2.09%  dipengaruhi oleh variabel lain di luar model.
d. Uji F
Selanjutnya dalam menguji kesesuaian model digunakan statistik uji F untuk  mengambil  kesimpulan  apakah  secara  variabel  eksogen  dalam model  secara bersama-sama  dapat  menggambarkan  hubungan  linear dengan variabel endogen. Diperoleh nilai statistik uji F sebesar 170.8320. Adapun  nilai  F-tabel  pada  tingkat  signifikansi  1%,  5%  dan  10%  pada derajat bebas df1=k-1=4 dan df2=36-5-1=30 adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Uji F df1 df2 α F-tabel F-hitung Kesimpulan 4 30 1% 4.02 170.8320 Signifikan 5% 2.69 Signifikan 10% 2.14 Signifikan Sumber; Data diolah (2021)
Jika  dibandingkan  maka  nilai  F-hitung  yang  diperoleh  masih  lebih besar  dari  nilai  F-tabel  pada  seluruh  tingkat  signifikansi  sehingga  Ho ditolak.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  belanja pendidikan, Angka Partisipasi Murni SMA, Angka Partisipasi Kasar SMA secara  Bersama-sama  berpengaruh  signifikan  terhadap  Indeks Pembangunan Manusia di enam kabupaten/kota se Provinsi Gorontalo selama tahun 2015-2019.

## e. Uji T
Secara  eksplisit  hasil  pengujian  signifikansi  pengaruh  setiap variabel terhadap Indeks Pembangunan Manusia adalah sebagai berikut:
Tabel 5. Uji T Variabel P-Value Kesimpulan Belanja Pendidikan 0.0012 Signifikan APK SMA 0.6566 Tidak Signifikan APM SMA 0.0225 Signifikan Sumber: Data diolah (2021) Dari hasil analisis yang telah dilakukan diketahui nilai p-value untuk variabel belanja  pendidikan  adalah  sebesar  0.0012.  Jika  nilai p-value dibandingkan dengan seluruh taraf signifikansi 𝛼 maka nilai p-value yang diperoleh masih lebih kecil dari seluruh 𝛼 sehingga Ho ditolak. Dengan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  belanja  pendidikan  berpengaruh signifikan terhadap IPM selama tahun 2015-2019.
Dari hasil analisis yang telah dilakukan diketahui nilai p-value untuk variabel APK SMA adalah sebesar 0.6566. Jika nilai p-value dibandingkan dengan  seluruh  taraf  signifikansi 𝛼 maka  nilai p-value yang  diperoleh masih  lebih  besar  dari  seluruh  tingkat  signifikansi α sehingga  Ho diterima. Dengan demikian dapat  disimpulkan  bahwa  APK  SMA  tidak berpengaruh signifikan terhadap IPM selama tahun 2015-2019.
Dari hasil analisis yang telah dilakukan diketahui nilai p-value untuk variabel indeks pembangunan manusia adalah sebesar 0.0225. Jika nilai p-value dibandingkan dengan taraf signifikansi 𝛼 5% maka nilai p-value yang diperoleh masih lebih kecil dari tingkat signifikansi 𝛼 5% sehingga Ho  ditolak. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  APM  SMA berpengaruh signifikan terhadap IPM selama tahun 2015-2019.
f. Pengujian Model Validasi Asumsi Klasik
1. Pengujian Multikolinieritas Tabel 6. Hasil Uji Multikolinearitas Variabel R-Square VIF Belanja Pendidikan 0.162352 1.140 APK SMA 0.703081 3.367 APM SMA 0.720249 3.574 Sumber : Data Diolah, 2021
Hasil  pengujian  diatas  menunjukkan  bahwa  nilai  dari  VIF  dari  kedua variabel  independen  kurang  dari  sepuluh  (VIF  <10)  maka  dengan demikian,  dalam  model  tidak  terjadi  multikolinearitas  antara  variabel independen

## 2. Uji Heterokedastisitas
Tabel 7. Hasil Uji Multikolinearitas R-squared 0.519159 Mean dependent var 0.593359 Adjusted R-squared0 0.335982 S.D. dependent var 0.322981 S.E. of regression 0.290641 Sum squared resid 1.773911 F-statistic 2.834191 Durbin-Watson stat 2.500896 Prob(F-statistic) 0.026538

## Sumber : Data Diolah, 2021
F-statistic yang diperoleh dari hasil di atas yakni 2.834191. Sedangkan untuk  F-  tabel  dengan  df1=k-1=5-1=4  dan  df2=36-5-1=30  pada  taraf signifikansi  0,05  adalah  2,69.  Jika  dibandingkan  maka  F-tabel  masih lebih  besar  dari  F-statistic  (F-stat  >  F-  tabel)  maka  dapat  disimpulkan tidak terjadi gejala heteroskedastisitas dalam model penelitian ini.

## 3. Uji Autokorelasi
Dari hasil analisis diatas diperoleh nilai Durbin Watson sebesar 1.516431. Nilai  ini  berada  di  antara  1.21  dan  1.65,  maka  tidak  dapat  diambil kesimpulan.  Namun  dengan  pertimbangan  bahwa  model  regresi  yang diperoleh  dalam  penelitian  ini  tidak  digunakan  untuk  melakukan forecasting/peramalan maka dampak autokorelasi ini dapat diabaikan.

## Pembahasan Pengaruh  Belanja  Pendidikan  Terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia
Berdasarkan  hasil  estimasi  yang  dilakukan  bahwa belanja pendidikan  berpengaruh  signifikan  terhadap  IPM  Kabupaten/Kota selama  2015-2019.  Belanja  di bidang pendidikan bertujuan
meningkatkan  output  di  bidang  pendidikan.  Signifikannya  pengaruh belanja Pendidikan terhadap IPM dimungkinkan meningkatnya anggaran
Pendidikan  disertai  dengan  pengelolaan yang  efektif  dan  tepat sasaran maka realisasi belanja menurut fungsi Pendidikan ini akan berdampak pada  semakin  tingginya  tingkat  pengetahuan  dan  Pendidikan masyarakat.
Gambar 1. IPM dan Belanja Pendidikan Kabupaten/Kota 2015-2019 (Sumber: BPS, 2020)
Bila melihat grafik di atas, di setiap kabupaten kota dari tahun 2015 hingga tahun 2019 anggaran di bidang pendidikan terpantau meningkat setiap  tahunnya,  hal  ini  juga  diikuti  oleh  peningkatan  IPM kabupaten/kota. Hal ini ditengarai menjadi pemicu IPM meningkat.
Argument berikut mengapa belanja pendidikan mampu
meningkatkan IPM  dimungkinkan belanja pendidikan tersebut banyak dimanfaatkan untuk membangun ketersediaan fasilitas pendidikan baik sarana maupun prasarana akan sangat menunjang dalam meningkatkan mutu  pendidikan.  Berdasarkan  data  Kementerian  Pendidikan  dan Kebudayaan  serta  Kementerian  Agama  (dalam  BPS,  2020)  pada  tahun 2019 di Provinsi Gorontalo terdapat 1.043 SD/MI, 410 SMP/MTs, dan 164 SMA/SMK/MA. Selain belanja untuk membangun sekolah, belanja pendidikan  di  Kabupaten/Kota  juga  diperuntukkan  untuk  membiayai ketersediaan  tenaga  pengajar  yang  cukup,  karena  hal  ini  merupakan salah satu faktor penunjang penting dalam meningkatkan mutu siswa dan  siswi.  Rasio  guru  dan  siswa  menjadi  komponen  yang  dapat menciptakan  kualitas  kegiatan  pengajaran.  Standar  rasio  siswa-guru yang  baik  adalah  20.  Provinsi  Gorontalo  secara  keseluruhan  memiliki rasio  murid-guru  yang  baik  pada  jenjang  pendidikan  dasar  sampai menengah atas.
Meski demikian, masih ditemukan banyaknya guru honorer di daerah yang masih digaji di bawah standar minimum. Anggaran pendidikan yang diamanatkan  dalam  undang-undang  bahwa  minimal  APBD  dan  APBN mengalokasikan  20%  dari  total  APBD  untuk  pendidikan.  Namun demikian tidak dapat dipungkiri bahwa masih ada di Sebagian wilayah di  Indonesia  yang  belum  mengalokasikan  20%  dari  APBD  untuk pendidikan.  Peningkatan  pada  belanja  pendidikan  akan meningkatkan pertumbuhan  ekonomi  jika  kualitas  manusianya  produktif  (Arham  &
90 80 70 60 50 40 30 450.000.000.000 400.000.000.000 350.000.000.000
300.000.000.000 250.000.000.000 200.000.000.000 150.000.000.000 100.000.000.000 50.000.000.000 Kab. Grontal o Utara Kab. Boalem o Kab. Kota Kab. Kab. Bone Gorontalo Gorontalo Pohuwato Bolango IP M Belanja Pendidikan
Dai, 2019).
Penelitian  ini  konsisten  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Mahulauw  et  al.,  (2017)  yang  menyimpulkan  terdapat  pengaruh signifikan pengeluaran pemerintah di bidang pendidikan terhadap IPM di Provinsi  Maluku.  Laisina  et  al.,  (2015)  juga  mengemukakan  bahwa pengeluaran  pemerintah  di  sektor  pendidikan  memiliki  pengaruh terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Sulawesi  utara.  Prasetyo  & Zuhdi,  (2013)  menemukan  bahwa  pengeluaran  pemerintah  di  bidang kesehatan dan pendidikan memberikan pengaruh yang positif terhadap peningkatan pembangunan manusia. Muksalmina (2011) dalam Muliza et al., (2017) menyebutkan bahwa alokasi anggaran pendidikan, anggaran kesehatan,  daya  beli  masyarakat  berpengaruh  positif  terhadap indeks pembangunan manusia di Provinsi Aceh. Namun demikian, penelitian ini berbeda dengan temuan yang dilakukan oleh yang mengemukakan tidak terdapat  pengaruh  signifikan  belanja  Pendidikan  terhadap  IPM  di Provinsi  Aceh.  Penelitian  Habeahan  (2015)  dalam  Muliza  et  al.,  (2017) juga  mengemukakan  bahwa  pengeluaran  pemerintah  disektor pendidikan berpengaruh negatif terhadap IPM Kabupaten Pakpak Bharat (Sumatera Utara) Periode 2004-2013. Penelitian Nur Isa Pratowo (2013) dan  Astri  et  al.,  (2013)  menyebut  bahwa  terdapat  pengaruh  signifikan antara belanja pemerintah terhadap peningkatan Indeks Pembangunan Manusia.

## Pengaruh APK SMA Terhadap Indeks Pembangunan Manusia
Angka partisipasi kasar (APK) SMA berpengaruh negatif namun tidak signifikan  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  Kabupaten/Kota  di Provinsi  Gorontalo  selama  2015  hingga  2019.  Menurut  publikasi  BPS (2019) Angka Partisipasi Kasar (APK) merupakan proporsi  anak  sekolah pada  suatu  jenjang  tertentu,  berapapun  umurnya,  terhadap jumlah penduduk  kelompok  umur  tertentu.  Indikator  APK  digunakan  untuk menunjukkan  tingkat  partisipasi  penduduk  secara  umum  pada  suatu tingkat  pendidikan. Secara umum, APK digunakan sebagai indikator yang paling sederhana  untuk mengukur keberhasilan program pembangunan yang  diselenggarakan  dalam  rangka  memperluas  kesempatan  bagi penduduk untuk mengenyam pendidikan. Nilai APK bisa lebih dari 100 persen  karena  populasi murid  yang  bersekolah  pada  suatu  jenjang pendidikan  tertentu  mencakup  anak  di luar  batas  umur  sekolah  pada jenjang pendidikan tersebut. Hal ini bisa disebabkan oleh  adanya  siswa yang  umurnya  belum  mencapai  usia  sekolah  dengan  jenjang pendidikan  yang  bersesuaian,  siswa  yang  telat  bersekolah,  atau pengulangan kelas.
Jadi  secara  sederhana  APK  SMA  hanya  mengukur  berapa  proporsi siswa  yang  bersekolah  di  jenjang  SMA  tanpa  melihat  umur  siswa tersebut,  dan  bisa  jadi  ada  siswa  yang  mengulang  pada  jenjang pendidikan tersebut sehingga akan mempengaruhi kualitas sumber daya manusia dalam hal ini indeks pembangunan manusia secara umum jika nilai APK yang diperoleh di bawah 100 persen. Bila membandingkan APK SMA dengan IPM Kabupaten Kota Gorontalo maka jelas terlihat bahwa APK SMA berfluktuasi selama 2015-2019.
Data  BPS  (2020)  mencatat  APK  SMA  secara  umum  mengalami fluktuasi.  Namun  beberapa  kabupaten/kota  seperti  Kabupaten Gorontalo  dan  Kabupaten  Pohuwato  APK  SMA  terpantau  terjadi peningkatan  meskipun  sempat  mengalami  penurunan.  Kabupaten Gorontalo  Utara,  Kota  Gorontalo,  Kabupaten  Boalemo,  dan  Kabupaten
Bone Bolango mengalami penurunan APK SMA selama 2015-2019. Hal ini  bisa  memungkinkan  tidak  signifikannya  APK  SMA  dalam mendongkrak  Indeks  Pembangunan  Manusia  Kabupaten/Kota  selama 2015-2019.
Tercatat  Kabupaten  Gorontalo  Utara  dan  Kabupaten  Boalemo  APK SMA  dari  tahun  2015-2019  masih  lebih  rendah  dibandingkan  dengan APK  SD  maupun  APK  SMP.  Kabupaten  Gorontalo  di  awal  tahun  2015 sampai dengan 2017 APK SMA lebih rendah dibanding APK SD maupun SMP. Untuk Kota Gorontalo, Kabupaten Pohuwato dan Kabupaten Bone Bolango APK SMA terpantau berfluktuasi dari tahun 2015-2019.
APK  pada  jenjang  pendidikan  SD  melebihi  angka  100  persen  yang menunjukkan bahwa usia anak yang sedang mengikuti pendidikan dasar ada yang berada di luar rentang 7-12 tahun. Terkadang orang tua sudah mendaftarkan  anak  yang  belum  mencapai  umur  7  tahun  ke  sekolah dasar. Atau sebaliknya orang tua siswa yang telat mendaftarkan sekolah serta  adanya  siswa  yang  mengulang  kelas.  Hal  tersebut terjadi  baikndi perkotaan maupun perdesaan (BPS, 2019).

## Pengaruh APM SMA Terhadap Indeks Pembangunan Manusia
Hasil  estimasi  yang  diperoleh  menunjukkan  terdapat  pengaruh signifikan  APM  SMA  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Gorontalo  selama  2015-2019.  Publikasi Badan Pusat Statistik (2019) menyebut Angka Partisipasi Murni (APM) yang merupakan terjemahan dari Net Enrolment Ratio (NER) merupakan proporsi  penduduk  kelompok  umur  sekolah  tertentu  yang  masih bersekolah  pada  jenjang  pendidikan  yang  sesuai  dengan  kelompok umurnya  terhadap  jumlah  penduduk  pada  kelompok  umur  sekolah tersebut.  APM  menunjukkan  partisipasi  pendidikan  penduduk  pada tingkat tertentu yang sesuai dengan umurnya. APM juga dapat  melihat penduduk umur sekolah yang bersekolah tepat waktu. Bila seluruh anak usia sekolah dapat bersekolah tepat waktu, maka APM akan mencapai 100  persen.  Secara  umum,  APM  akan  selalu  lebih  rendah  dari  APK karena APK memperhitungkan jumlah penduduk di luar umur sekolah pada jenjang pendidikan yang bersangkutan. Bila disandingkan dengan APK,  selisih  antara  APK  dan  APM  tersebut  menunjukkan  besaran penyimpangan yang terjadi terhadap batasan usia sekolah pada jenjang yang  semestinya  (proporsi  siswa  yang  tertinggal  atau  terlalu  cepat bersekolah).
Signifikannya  APM  SMA  berpengaruh  terhadap  IPM  dimungkinkan karena APM  yang  menghitung  proporsi  siswa  yang  bersekolah  pada jenjang  SMA  sesuai  dengan  umurnya,  asumsinya  bahwa  siswa  yang berada pada jenjang SMA itu tidak mengulang sehingga kualitas siswa yang  sedang  menempuh  pendidikan  SMA  dikategorikan  baik.  Hal  ini tentu  akan  berimplikasi  pada  Indeks  Pembangunan  Manusia  secara umum di kabupaten/kota yang ada di Provinsi Gorontalo selama 2015- 2019.
Diketahui  bahwa  nilai  APM  SMA  meskipun  berfluktuasi namun fluktuasinya  tidak  sedalam  yang  terjadi  pada  APK  SMA.  Hal  ini  juga memungkinkan IPM bisa ikut terdorong meningkat karena fluktuasi APM SMA  yang tidak terlalu dalam tersebut.  Namun demikian,  bila melihat data, maka  secara  umum  lima  kabupaten  dan  satu  kota  yang  ada  di Provinsi Gorontalo APM SMA ada trend peningkatan.
Penelitian ini relevan dengan penelitian Khotijah (2020) dalam (Dani et al., 2021)dengan judul penelitian “pemodelan regresi nonparamterik
truncated  spline  pada  indeks  pembangunan  manusia  di  jawa  timur” menjelaskan bahwa APM SMA berpengaruh signifikan terhadap indeks pembangunan manusia di jawa timur.

## 4. PENUTUP
Berdasarkan  hasil  analisis  data  yang  dilakukan,  ditemukan  fakta bahwa belanja pendidikan yang dialokasikan dalam APBD
Kabupaten/Kota memberikan  pengaruh positif  dan  signifikan  terhadap peningkatan indeks pembangunan manusia selama 2015-2019. Hal ini dimungkinkan meningkatnya anggaran pendidikan yang disertai dengan pengelolaan  yang  efektif  dan  tepat  sasaran  maka  realisasi  belanja menurut fungsi pendidikan ini akan berdampak pada semakin tingginya tingkat pengetahuan dan pendidikan masyarakat.
Dari  hasil  analisis  juga  ditemukan  bahwa  angka  partisipasi  kasar (APK)  SMA  memberikan  pengaruh  negatif  namun  tidak  signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten/Kota se  Provinsi Gorontalo selama 2015-2019. APK SMA hanya mengukur berapa proporsi siswa yang bersekolah di jenjang SMA tanpa melihat umur siswa tersebut, dan  bisa  jadi  ada  siswa  yang  mengulang  pada  jenjang  pendidikan tersebut sehingga akan mempengaruhi kualitas sumber daya manusia.
Selain itu, hasil analisis juga menunjukkan bahwa angka partisipasi murni (APM) SMA memberikan pengaruh positif dan signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten/Kota se Provinsi Gorontalo selama 2015-2019. Hal ini dimungkinkan karena APM yang menghitung proporsi  siswa  yang  bersekolah  pada  jenjang  SMA  sesuai  dengan umurnya,  asumsinya  bahwa  siswa  yang  berada  pada  jenjang  SMA  itu tidak  mengulang  sehingga  kualitas  siswa  yang  sedang  menempuh pendidikan SMA dikategorikan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Buku : Badan  Pusat  Statistik.  2019.  Indeks  Pembangunan  Manusia  2018. Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. 2019. Indeks Pembangunan Manusia Gorontalo. Badan  Pusat  Statistik.  2019.  Statistik  Indonesia  2019.  Jakarta:  Badan Pusat Statistik
United  Nations  Development  Programme  (UNDP).
2019.  Human Development Report 2019. New York: UNDP

## Jurnal:
Arham,  M.  A.,  &  Dai,  S.  I.  S.  (2019).  Analysis  of  Funding,  Education Performance,  and  Economic Growth in  Indonesia. Jurnal  Economia ,
15 (2), 292 – 305. https://doi.org/10.21831/economia.v15i2.26351
Astri, M., Nikensari, S. I., & Kuncara, H. (2013). Sri Indah Nikensari, SE,
M.Si. Jurnal Pendidikan Ekonomi Dan Bisnis , 1 (1), 77 – 102.
Dani,  A.  T.  R.,  Ni’matuzzahroh,  L.,  Ratnasari,  V.,  &  Budiantara,  I.  N. (2021).  Pemodelan  Regresi  Nonparametrik  Spline  Truncated  pada Data Longitudinal. Inferensi , 4 (1), 47. https://doi.org/10.12962/j27213862.v4i1.8737 Laisina, C., Masinambow, V., & Rompas, W. (2015). Pengaruh Pengeluaran Pemerintah  di  Sektor  Pendidikan  dan  Sektor  Kesehatan  terhadap PDRB  melalui  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Sulawesi  Utara
Tahun  2002-2013. Jurnal  Berkala  Ilmiah  Efisiensi , 15 (4),  193 – 208. https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jbie/article/view/9472
Mahulauw,  A.  K.,  Santosa,  D.  B.,  &  Mahardika,  P.  (2017).  Pengaruh
Pengeluaran  Kesehatan  Dan  Pendidikan  Serta  Infrastruktur Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Di Provinsi Maluku. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 14 (2), 122. https://doi.org/10.22219/jep.v14i2.3850 Muliza, M., Zulham, T., & Seftarita, C. (2017). Analisis Pengaruh Belanja Pendidikan,  Belanja  Kesehatan,  Tingkat  Kemiskinan  Dan  Pdrb
Terhadap  Ipm  Di  Provinsi  Aceh. Jurnal  Perspektif  Ekonomi Darussalam , 3 (1), 51 – 69. https://doi.org/10.24815/jped.v3i1.6993 Nur  Isa  Pratowo.  (2013).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Berpengaruh Terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia. Studi  Ekonomi  Indonesia , 15 – 31. Prasetyo,  A.  D.,  &  Zuhdi,  U.  (2013).  The  Government  Expenditure Efficiency towards the Human Development. Procedia Economics and Finance , 5 (September),  615 – 622.  https://doi.org/10.1016/s2212- 5671(13)00072-5 Rakhmadhani, M. R. (2018). Analisis Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto  (PDRB),  Kesenjangan  Antar  Daerah  Dan  Pembiyaan  Sektor Pendidikan Terhadap Indeks Pembanguna Manusia Kabupaten/Kota Di Provinsi Jawa Timur. Jurnal Ilmu Ekonomi , 2 , 312.