Pengaruh Jumlah Penduduk dan Pendataan ………. ( Abd Adim )

## PENGARUH JUMLAH PENDUDUK DAN PENDATAAN PERKAPITA TERHADAP INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM)
(Provinsi Jawa Timur Kurun 2017-2019)
Abd Adim
Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga, Yogyakarta abdadim07@gmail.com

## Abstract
During  the period of provincial independence and financial decentralization,  nearby  states were given the power to expand their incomes and to do an allocative capacity in defining local  improvement  boundaries.  This  study  expects  to  inspect  the  impact  of  government spending, per capita pay on the People Advancement List (HDI) at the locale/city level of East Java  Territory.  The  review  populace  comprised  of  38  areas  and  regions,  utilizing  auxiliary information from the Focal Measurements Office of East Java Territory and the Regime/City level of East Java Region in the 2017-2019 period. Information investigation was performed utilizing  the  Decent  Impact  Model  (FEM)  with  the  Eviews  programming  program.  The aftereffects of this study demonstrate that the primary per capita pay has a positive and huge impact on the people advancement record in areas/urban communities at the degree of East Java Territory. Second, the populace has not significantly affected the people advancement file at the region/city level in East Java Region .
Keywards : Total Population, Income Per Capita and IPM

## PENDAHULUAN
Pembangunan ekonomi merupakan suatu  proses menstimulasi kemakmuran masyarakat yang ditandai dengan me- ningkatnya output suatu daerah. Indikator kemajuan program ini bisa ditinjau dari data pendataan perkapita suatu wilayah. Selain itu, rasio tingkat pengangguran pada masyarakat usia produktif juga mempengaruhi maju atau tidaknya ekonomi di wilayah tersebut. (Pratiwi et al., 2021). Penganguran dalam suatu daerah sanggup terjadi dan timbul tingginya permintan energi kerja yang mencari pekerjaan tetap dan diimbangi menggunakan penyerapan energi kerja.
Bersumber pada Adam Smith pada Prihastuti (2018) Salah satu cara dimana suatu negara bisa melakukan dalam kemakmuran orang yang tumbuh adalah
sarana berkembang, salah satunya ada dibidang ekonomi, dimana ekonomi adalah indikator. Sumber daya manusia yang bermutu sebagai penyokong utama untuk mewujudkan pembangunan ekonomi, yang secara langsung memiliki arti menyokong kemakmuran masyarakat negara itu sendiri,  itulah mengapa skala ekonomi dan mutu sdm adalah fondasi utama pembangunan ekonomi. Untuk mengetahui potensi sumber daya manusia dan skala ekonomi, dibutuhkan pendataan masal yang disebut dengan Indeks Pembangunan Manusia(IPM). Dengan melihat hasil pendataan IPM, maka bisa diketahui mutu SDM suatu negara atau wilayah beserta rankingnya. Sistem pendataan IPM dengan tiga poin utama (tingkat harapan hidup, pendidikan, dan kemakmuran hidup) digagas dalam rapat UNDP ( United
Nations  Development  Programme ) pada tahun 1990. Badan Pusat Statistik (BPS) melakukan beberapa pergantian pada tiga poin IPM tersebut dan menetapkan tolak ukur IPM yang dipakai untuk mendata penduduk Indonesia, yaitu Angka Melek Huruf direvisi menjadi Angka Harapan Lama Menempuh jenjang pendidikan, lalu Produk Domestik Bruto (PDB)  perkapita yang direvisi menjadi Produk Nasional Bruto (PNB) perkapita. Di luar dua poin tersebut, kemiskinan juga diangggap sebagai unsur pembeda untuk menstimulasi Indeks Pembangunan Manusia.
Jawa Timur sendiri merupakan salah satu provinsi yang terus mengalami ke- majuan dalam program pembangunan ekonomi yang bisa dilihat dari perbandingan IPM pada tahun 2019 memasuki angka 71,50 yang memiliki arti tercatat kenaikan yang lumayan yaitu 1,03% dibanding tahun sebelumnya yang terbatas pada di angka 70, 77%. Diantar beberapa kota dan kabupaten di Jawa Timur, Kota Surabaya mencatat total IPM  tertinggi yaitu  sebanyak 82,22, sedangkan peringkat IPM paling rendah di jawa timur jatuh kepada Sampang dengan perolehan yang terbatas pada menyentuh angka 61,94. Jawa Timur mencatat kota- kota lain seperti Madiun, Sidoarjo, dan Malang yang berada di kategori “sangat tinggi”, 20 kota/ kabupaten lain berada di kategori “tinggi” sementara 14 lainnya masih tergolong “rendah” (BPS, 2019).
Meskipun mengalami pertumbuhan dari waktu ke waktu, IPM Indonesia belum dinyatakan tinggi ketika disandingkan dengan negara-negara maju. Bersumber pada data Badan  Pusat  Statistik  (2018), pertumbuhan indeks pembangunan manusia (IPM) terus tumbuh secara nominal positif,  namun melambat dari 2017 hingga 2019 dibandingkan tahun sebelumnya. Dari 2017 hingga 2019, HDI diseluruh negeri meningkat 0,90% 0,82-0,74% berturut-turut (BPS, 2019).
Selain itu, bangsa tentunya membu- tuhkan  modal sebagai tumpuan pembang-
unan sebagai  penopang utama pem- bangunan nasional untuk menstimulasi mutu sumber daya manusia. Pemerintah membelanjakan dan berinvestasi untuk tujuan pembangunan manusia. Pembelan- jaan pemerintah mencerminkan kebijakan pemerintah dalam mengelola ekonomi rakyatnya. Terlebih, pembelanjaan pe- merintah dipakai untuk menghimpun dana  untuk layanan masyarakat. Hal ini lebih  urgen dan menjadi prioritas dalam peningkatan mutu  talenta, sebagaimana tercermin dalam People  Development Index (HDI) (Baeti, 2013). Penelitian ini bertujuan untuk mencari tahu serta  menganalisis apakah jumlah penduduk dan tingkat pendataan perkapita mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM), selaras dengan penjelasan latar belakang di atas (BPS, 2018b).
Dimana kemiskinan dan  penganguran memiliki tingkat pengaruh yang  singnifikan terhadap indeks pembangunan  manusia. Kemiskinan dan  pengangguran  memiliki keterkaitan yang  tidak bisa dipisahkan, namun sejumlah besar kekayaan orang yang menganggur berkurang melalui penurunan jumlah orang yang cenderung menstimulasi kemiskinan.
Pola pikir kebanyakan masyarakat mengenai pembangunan adalah bahwa- sanya terjadi atau tidaknya pertumbuhan ekonomi didukung oleh satu unsur besar yaitu tingkat kemakmuran/ kemakmuran hidup.Terdapat indikator yang dipakai sebagai acuan menilai taraf/ mutu hidup Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dengan memperhatikan tiga poin yaitu mutu pendidikan, kesehatan,serta laju ekonomi (kesesuaian outcome dan income). Ketika ketiga unsur ini meningkat dan terus mengalami kemajuan maka akan bersinergi secara positif menyebabkan kemakmuran masyarakat. Keadaan tersebut bisa terjadi karena  dismilaritas kultur di kalangan masyarakat,  dismilaritas  geografis  dan berbagai kondisi sosial. Singkatnya, tingkat sudah bukan termasuk indikator terbesar
Pengaruh Jumlah Penduduk dan Pendataan ………. ( Abd Adim )
untuk memperkirakan sukses atau tidaknya pembangunan yang sedang diusahakan, justru masyarakat yang taat hukum dan norma-norma yang ada di kehidupan sosial lah yang lebih memberikan pengaruh pada pembangunan. Oleh karena itu, pemerintah beserta aparat penindak hukum harus memikirkan bagaimana aturan bisa sedemikian rupa menertibkan masyarakat guna mencapai pembangunan secara masif.
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan indikator bagaimana penduduk lokal memiliki kesempatan untuk menggunakan hasil  pembangunan dalam kerangka hak seperti pendataan, kesehatan dan pendidikan. Skor IPM membuktikan seberapa baik wilayah tersebut telah mencapai tujuan  harapan hidup rasio 85 tahun, bangku menempuh jenjang pendidikan  dasar  bagi  seluruh penduduk negeri, dan total pembelanjaan serta konsumsi sesuai tolak ukur kelayakan. ketika suatu wilayah nilai IPM nya tidak jauh dari angka 100, maka berbanding lurus dengan mudahnya jalur yang dibutuhkan dalam meraih target(BPS, 2019).
Pendataan per kapita Salah satu indikator erurgen dalam menentukan peran dan potensi ekonomi  daerah pada jangka kurun yang ditentukan adalah statistik dari produk domestik bruto (PDB) daerah tersebut. Gunakan PDRB per kapita untuk melihat rasio pendataan per kapita suatu wilayah.Produk domestik bruto per kapita bisa dipakai untuk membuktikan rasio pendataan yang diperoleh tiap individu di suatu wilayah atau wilayah dalam rentan waktu setahun.Produk domestik bruto per kapita diperoleh dengan membagi produk domestik bruto dengan jumlah penduduk pada tahun tertentu (BPS, 2019) Hasil perkiraan membuktikan, bahwasa- nya pendataan perkapita menjadi cerminan daya beli rakyat mempunyai impak besar kepada indeks  pembangunan manusia. hasil ini bisa ditafsirkan bahwasanya pendataan perkapita rakyat pada wilayah
kabupaten/kota Jawa Timur tidak terlalu berimpak bagi IPM pada wilayah itu, kecilnya impak diantarnya ditimbulkan oleh nisbi sedikitnya penghasilan yang dimiliki oleh rakyat di Jawa Timur. Kondisi ini mengakibatkan peunrukan dalam bagian konsumsi kebutuhan primer sebagai yang lebih menbisa perhatian, sebagai akibatnya dana yang dikeluarkan yang dikhususkan untuk pendidikan serta kesehatan nisbi menjadi sedikit yang tentunya mengakibatkan rendahnya kesadaran masyarakat akan kemajuan IPM (Sasana, 2012).

## TINJAUAN PUSTAKA Indeks Pembangunan Manusia
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) adalah ukuran pencapaian mutu hidup seseorang serta dirancang guna menghitung performa pembangunan manusia dibeberapa elemen primer mutu hidup.Berlandaskan fungsinya dalam menghitung mutu hidup, IPM didasarkan pada ancangan 3D primer. Artinya, berumur panjang dan sehat, daya pikir, dan taraf hidup yang layak. Masing-masing dimensi mempunyai indikator harapan hidup meliputi dua hal yaitu panjangnya umur dan terjaminnya kesehatan. di sisi lain, dimensi pengetahuan meliputi berapa masa yang dihabiskan seseorang untuk menempuh pendidikan dan harapan untuk memperoleh pendidikan. Demikian juga unsur kelayakan taraf hidup di Indonesia diterjemahkan menjadi indikator pendataan perkapita (BPS, 2018a).
Di bawah ini merupakan rumus perhitungan yang bisa disoftwarekan untuk mengetahui indeks pembangunan manusia: IPM = 1/3 (Indeks X1+Indeks X2) diketahui : X1 : jumlah penduduk X2 : pendataan perkapita
Ketika berlandaskan pada nilai IPM, bisa diklasifikasikan menjadi tiga tingkatan: (1)  IPM < 50  diterjemahkan  rendah,  (2)
50  ≤  IPM  <  80    diterjemahkan    sedang/ menengah,  dan ( 3)  IPM ≥ 80  bermakna tinggi.
IPM meliputi tiga aspek primer : umur panjang dan sehat, pengetahuan dan taraf hidup yang baik. Harapan hidup dan hidup sehat dinyatakan dalam angka harapan hidup saat lahir (UHH). Ini adalah angka harapan hidup bayi  baru lahir, dengan asumsi bahwasanya pola mortalitas bersumber pada usia lahir adalah sama sepanjang hidup bayi. Pengetahuan diukur dengan menggunakan indikator rasio lama menempuh jenjang pendidikan dan lama menempuh jenjang pendidikan yang diharapkan.Rasio masa pendidikan menempuh jenjang pendidikan (RLS) adalah rasio masa (tahunan)  penduduk  berusia 25 tahun ke atas yang mengenyam  pendidikan formal. Lama pendidikan menempuh jenjang pendidikan yang diharapkan (SLT) didefinisika  sebagai  lamanya  pendidikan menempuh jenjang pendidikan ormal (tahunan) yang diharapkan dialami oleh seorang anak pada usia tertentu dimasa depan. Tolak ukur hidup yang layak diwakili oleh pembelanjaan perkapita yang disesuaikan, dihitung dari pembelanjaan perkapita dan  nilai paritas daya beli (BPS, 2019).
Pembangunan manusia merupakan cara memperluas pilihan masyarakat, terutama dalam hal peningkatan pendataan, akses kecapaian pembangunan seperti kesehatan dan pendidikan. Pembangunan manusia sebagaiukuran pencapaian pembangunan yang merata/menyeluruh dilandaskan  pada tiga aspek primer:umur panjang dan sehat, pengetahuan yang benar. Dimensi “panjang umur dan sehat” diwakili oleh indeks “harapan hidup”, dimensi “pengetahuan” diwakili oleh indeks “tingkat melek huruf”, dan rasio masa pendidikan menempuh jenjang pendidikan diwakili oleh indeks “daya beli”. Hal itu dinyatakan dalam dimensi “kehidupan” (BPS, 2018a).
Kendala yang dihadapi pemerintah baik pemerintah daerah dalam mengimple-
mentasikan hasil IPM ini adalah kurangnya pengetahuan tentang urgennya kasus, di sisi lain, apa yang menyebabkan penurunan performa kita secara internasional. Banyak indikator IPM yang belum terpenuhi (Dewi, 2017).

## Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia terhadap Jumlah Penduduk
Bersumber pada pernyataan Napitupulu (2007), yang berbunyi, “Indeks Pembangunan Manusia memberikan pengaruh  terhadap penurunan jumlah penduduk.Indeks Pembangunan Manusia menggunakan indikator kompleks untuk menghitung harapan hidup, tingkat melek huruf, konsumsi per kapita, dan sebagainya.” 35 Kesehatan, pendidikan, dan peningkatan pendataan per kapita berkontribusi pada pembangunan manusia, sehingga semakin tinggi mutu penduduk di daerah tersebut, semakin sedikit jumlah penduduk miskin di daerah tersebut.

## Total pendataan perkapita
PDRB per kapita bisa dipakai sebagai menjadi sebuah indikator kemajuan  pem- bangunan  perekonomian di satu atau beberapa wilayah. PDRB adalah nilai riil barang dan jasa setelah dikurangi penghasilan kotor yang diperoleh dalam rentan waktu tertentu oleh berbagai kegiatan ekonomi disuatu wilayah (Sasana, 2012). PDRB bisa menjelaskan potensi dan kemumpunian daerah dalam memanfaatkan sumber daya  alam. Melihat sebab itulah, jumlah PDRB sebagai income daerah berbanding lurus dengan potensi dan  unsur produksi sumber daya alam yang tersedia di daerah itu. Karena kurangnya limit saat penyediaan unsur-unsur ini, tingkat PDRB berbeda-beda dari satu daerah ke daerah lain. Produk domestik bruto perkapita, disisi lain, bisa dihitung dengan membagi produk domestik bruto dengan harga tetap dengan jumlah penduduk  wilayah tersebut.
Pendataan perkapita juga menguraikan tingkat pertumbuhan kemakmuran
Pengaruh Jumlah Penduduk dan Pendataan ………. ( Abd Adim )
masyarakat di berbagai negara juga bisa menjelaskan pola pergantian dismilaritas tingkat kemakmuran masyarakat yang  terjadi antar negara yang berbeda  (Sukmaraga, 2011). Semakin tinggi tingkat pendataan masyarakat, semakin baik kemampuan masyarakat pada pembayaran  berbagai pajak  yang ditetapkan  pemerintah. Bersumber pada Badan Pusat Statistik (2018), angka PDRB bisa diperoleh dari tiga pendekatan: pendekatan produksi, pendekatan penerimaan, dan pendekatan pembelanjaan, yang dirinci di bawah ini:(BPS, 2018b).
1.  Menurut Pendekatan Produksi PDRB adalah nilai total produk jadi dan jasa yang didapatkan dari berbagai unit produsen disuatu wilayah/negara bagian dalam jangka waktu yang ditentukan (1 tahun penuh ). Unit produksi presentasi dibagi hingga sembilan sektor atau bidang usaha. agraria, pertambangan, penggalian, manufaktur, energi, gas, air bersih, konstruksi, perdagangan, penginapan dan rumah makan, transportasi dan telekomunikasi, jasa keuangan perbankan, penyewaan dan  jasa bisnis.

## 2.  Menurut pada Pendekatan Pendataan
PDRB adalah imbalan yang didapat oleh suatu unsur  produksi yang turut andil dalam suatu  proses  produksi daerah dalam masa yang ditentukan. Unsur kompensasi adalah imbalan dan gaji, sewa, bunga dan seluruh atas modal. Sebelum dipotong pajak penghasilan dan pajak langsung lainnya.  Dengan pengertian ini, PDRB pun termasuk depresiasi bersih Jumlah seluruh unsur  pendataan bersumber pada industri disebut  nilai tambah bruto bersumber pada sektor. Dengan demikian, Produk Domestik Bruto merupakan penjumlahan dari  total nilai  tambah seluruh sektor (BPS, 2018b). 3.  Bersumber pada Pendekatan Pembelanjaan,
Produk domestik bruto adalah total dari seluruh elemen permintaan akhir sebagai
berikut:
a.
Pembelanjaan konsumsi rumah tangga dan lembaga non-pemerintah yang tidak berorientasi pada seluruh
b.  Konsumsi pemerintah.
c. PTMB d.  Pergantian stok.
e.  Ekspor netto.
Kerangka penelitaian
X1 jumlah penduduk X2 pendapata perkapita IPM(Y)
Pengujian hipotesis : H0 :βk = 0 membuktikan bahwasanya  variable  x  tidak memberikan pengaruh  bagi Y H1: βk ≠ 0 membuktikan bahwasanya variabel x memberikan pengaruh bagi Y  Keputusan :Tolak H0 pada significance level ≤ 5% hipotesis dalam riset ini ialah: H1:Terdapat pengaruh  jumlah penduduk terhadap IPM H2: pendataan perkapita memberikan pengaruh secara signifikan  terhadap IPM

## METODE PENELITIAN Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi dan sampel yang dipakai dalam riset ini  ialah Kabupaten dan Kota yang ada di provinsi. Metode pendataan sampel untuk riset ini adalah sampling yang ditargetkan atau sampling dengan peninjauan khusus. Kriteria pengambilan sampel untuk survei ini adalah Kabupaten dan Kota di Jawa Timur (BPS, 2018a). Menerbitkan laporan daerah untuk survei ini dari tahun 2017 hingga 2019. Pengumpulan sampel yang ditargetkan telah  mengidentifikasi  38  kabupaten  dan kota di negara bagian yang termasuk kiteria pengumpulan sampel untuk riset ini. Metode pengumpulan data yang dipakai dalam riset
ini yaitu berlandaskan studi pustaka dan dokumentasi. Studi pustaka adalah teknik pengumpulan data yang dipakai untuk memperoleh keterangan tentang teori dan draf  yang berhubungan dengan problem yang dibahas. Dokumentasi survei ini dipakai untuk memperoleh keterangan/ data yang terkait dengan studi.
Jenis Data Jenis data yang dipakai dalam riset ini adalah data pendukung yang terdiri atas data penduduk Jawa Timur tahun 2017- 2019. total pendataan per kapita, dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Ini diterbitkan di beberapa sumber: Kantor Pusat Statistik dan situs web perbendaharaan.
Metode Analisis Data Metode analisis data yang dipakai dalam riset ini yaitu analisis regresi data panel. Data panel  ialah campuran antar data lintas waktu (time series) dan penampang silang (cross section). Data times series yang dipakai dalam riset ini adalah kurun didakannya penelitian dalam rentan 3 tahun (2017-2019) sedangkan data cross section di riset ini adalah maklumat IPM di Provinsi Jawa Timur yang totalnya 38 kabupaten dan koata. Pada riset ini memanfaatkan software Eviews 10 serta memakai model pool dalam menganalisis data. Model pool hakikatnya berupa data panel, ketika tiap-tiap golongan tidak disisihkan sesuai dengan objek yang ada (Winarno, 2015).
Dibawah ini persamaan model regresi data panel secara umum:(Widarjono, 2017):
Y = αi + β1X1it + β2X2it + u it diketahui : Y = Indeks Pembangunan Manusia (IPM) X1 = Jumlah Penduduk X2 = jumlah pendataan perkapita
Menentukan metode estimasi model Common Effect Model Common  Effect Model (CEM) adalah pendekatan yang memiliki asumsi
bahwasanya seluruh objek bagian memiliki persimpangan yang serupa. Yang jika diterjemahkan, metode ini memiliki asumsi ketiadaan disimilaritas antar individu untuk kurun yang berbeda (time invariant) (Gujarati, 2012).

## Fixed Effect Model
Fixed Effect Model (FEM) adalah pendekatan yang memiliki asumsi adanya perpotongan antar individu, namun koefisien (gradien) variabel independen tetap konstan antar individu dari masa ke masa (Gujarati, 2012). Di FEM, tiap-tiap penampang memiliki nilai persimpangan sendiri.
Random Effect Model Random Effect Model (REM)memper- kirakan data panel ketika variabel penggangguran boleh saja terkait dari waktu ke waktu atau antar individu. Model ini pun memiliki nama sebutan lain yaitu  Error Component Model (ECM) dengan istilah lainnya  Generalized Least Square (GLS) (Basuki, & Yuliadi, 2015).

## Pemilihan Model estimasi Pengujian Chow
Pengujian chow dijalankan guna menentukan selaras atau tidaknya pedekatan CEM atau FEM di regresi data panel. Pengujian chow adalah menghasilkan hipoteis layaknya berikut ini: (Basuki, & Prawoto, 2016): H0 :   nilai p value cross section F > α (0,05), CEM H1:   nilai p value cross section F < α (0,05),

## FEM

## Pengujian Houseman
Pengujian hausman dimaksudkan guna menentukan apakah pendekatan FEM atau REM selaras untuk regresi data panel. Pengujian hauseman memiliki hipotesis seperti di bawah: (Basuki, & Prawoto, 2016): H0  :  nilai  p  value  Chi-Square  >  α  (0,05), REM
H1:   nilai p value Chi-Square  <  α  (0,05),
FEM
Pengaruh Jumlah Penduduk dan Pendataan ………. ( Abd Adim )

## Pengujian Lagrange Multiplier
Pengujian Lagrange  Multiplier berfungsi guna menentukan apakah pendekatan CEM atau REM selaras untuk regresi data panel. Pengujian lagrange multiplier menghasilkan hipotesis seperti di bawah ini:(Basuki, & Prawoto, 2016). H0 :   nilai  p  value  Breusch-Pagan  >  α (0,05), CEM.
H1:   nilai  p  value  Breusch-Pagan  <  α (0,05), REM.

## Pengujian Asumsi Klasik
Pada umunya, dengan menggunakan pendekatan data panel dengan model regresi linear memakai  pendekatan Ordinary Least Square (OLS) Regresi Model PAM, ECM, dan Data Panel memanfaatkan software Eviews 10, (Widarjono, 2017). Pengujian linieritas tidak dipakai karena model ditaksir bersifat linear. Pengujian normalitas pada umunya bukan merupakan persyaratan dari Best Linear Unbias Estmator (BLUE) serta tidak dibutuhkan dalam kasus-kasus tertentu. Pengujian autokorelasi terbatas pada akan efektif pada time series, bukan pada data panel dan cross section. Pengujian kolinearitas ganda harus dilaksanakan jika regresi yang melibatkan sekurang-kurangnya dua variabel bebas dikarenakan pengujian tersebut berfungsi untuk menguji eksistensi korelasi tinggi dan lengkap diantara variabel independen di model regresi (Ghazali, 2013). Pengujian heteroskedatisitas pada umunya diterapkan  pada data cross section, data panel lebih cenderung  ke karakteristik cross section jika dilakukan komparasi antar time series. Pengujian heteroskedatisitas diterapkan untuk menguji ada atau tidak adanya ketidaksamaan variance dari residual bagi model regresi dari observasi satu ke observasi lainnya. (Ghazali, 2013). Berlandaskan uraian tersebut maka pada riset ini terbatas pada menguji pengujian kolinearitas ganda dan pengujian heteroskedatisitas.

## Pengujian Hipotesis Pengujian t ( Parsial)
Pengujian t-statistik pada dasarnya membuktikan bagaimana impak  variabel independen bagi variabel dependen, dengan asumsi variabel independen lainnya konstan (Ghazali, 2013). Pengujian bisa dilaksanakan dengan menrapkan perbandingan jumlah probabilitas dengan tingkat kesalahan alpha
(0,05). Jika terbukti nilai p valueabilitas t hitung lebih kecil dari 0,05 lalu bisa diperoleh simpulan bahwasanya variabel independen memberikan pengaruh besar terhadap variabel dependen, tetapi ketika nilai p valueabilitas t hitung > 0,05 maka bisa diperoleh simpulan bahwasanya variabel independen tidak memberikan pengaruh signifikan bagi variabel dependen.

## Pengujian F (Simultan)
Pengujian Statistik F hakikatnya membuktikan apakah seluruh variabel independen  dalam model memiliki impak yang sama atau simultan bagi variabel dependen (Ghazali, 2013). pengujian bisa dilakukan dengan melakukan perbandingan antar nilai p value F hitung dengan tingkat kesalahan alpha (0,05). Ketika nilai p value F hitung lebih kecil dari 0,05 maka bisa diperoleh simpulan bahwasanya model regresi diperkirakan layak, sedangkan ketika nilai p value F hitung > 0,05 maka bisa diperoleh simpulan bahwasanya model regresi diperkirakan tidak layak.

## Koefisien Determinasi (R2 )
Koefisien  determinasi  berfungsi  untuk menghitung daya atau potensi kemampuan model ketika  menerangkan variasi variabel independen dalam penelitian. Nilai koefisien determinan yang hampir menyentuh angka 1 memiliki arti variabel-variabel independen nyaris membuat keterangan yang dijelas- kan untuk memprediksi variabel-variabel dependen (Widarjono, 2017)

## HASIL DAN PEMBAHSAN
Hasil penelitian Pemilihan Model Pertimbangan Pengujian pertimbangan model dilakukan untuk menentukan model terbaik untuk dipakai dalam analisis regresi data panel. Pengujian pertimbangan model dilakukan dengan tiga metode yaitu pengujian Chow, uni Hausman dan pengujian LM. Pengujian Chow dipakai untuk menentukan CEM atau FEM mana yang lebih baik dipakai dalam penelitian. Tabel 1 Pengujian Chow Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 4.892146 (37,36) 0.0000 Cross-section Chi-square 136.528058 37 0.0000
Sumber: Data diolah dengan eviews 10. 2021
Tabel di atas membuktikan bahwasanya adalah nilai luas penampang probe F. Ketika diabaikan (0,05), H0 ditolak dan FEM lebih selaras daripada CEM untuk dipakai dalam mengpertimbangan data panel. Selain itu, pengujian Houseman dipakai untuk menentukan apakah pendekatan FEM atau REM selaras untuk regresi data panel.
Tabel 2 Pengujian Hausman Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f Prob. Cross-section random 3.112804 2 0.2109 Sumber data diolah dengan eviews 10. 2021
Sumber: Data diolah dengan eviews 10. 2020
Pengaruh Jumlah Penduduk dan Pendataan ………. ( Abd Adim )
Tabel 3 membuktikan nilai p valueabilitas chi-kuadrat & lt;. Untuk (0,05), H0 ditolak dan FEM lebih selaras daripada REM untuk dipakai dalam mengpertimbangan data panel. Dari hasil pengujian Chow dan Hausman bisa diperoleh simpulan bahwasanya penggunaan FEM lebih tepat dibandingkan dengan CEM dan REM. Oleh karena itu pengujian Lagrange multiplier (LM) dihentikan dan riset ini menggunakan FEM.
Persamaan model secara umum regresi data panel adalah seperti di bawah ini: (Widarjono, 2017):
Y = 53.95050+ -0,00085X1 + 0.03673X2 + u it
diketahui:
Y   = Indeks Pembangunan Manusia (IPM) X1   = Jumlah Penduduk X2   = Pendataan Perkapita
Pengujian Hipotesis Pengujian t (Parsial)
Hasil  regresi  data  panel  fixed  effect dari  tabel  model  fixed    membuktikan bahwasanya  nilai  p  valueabilitas  fluktuasi pendataan per kapita adalah 0,0000, yang lebih kecil dari 0,05. Maka bisa diperoleh simpulan bahwasanya variabel jumlah penduduk memberikan pengaruh signifikan bagi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) 38 kabupaten dan kota yang ada di provinsi jawa timur dalam rentan masa 2017-2019.
Hasil  regresi  data  panel  fixed  effect pada  tabel  fixed  effect  model  menunjukan variabel jumlah penduduk mempunyai nilai p valueabilitas sejumlah 0.1308  > nilai 0.05. Maka bisa diperoleh simpulan bahwasanya variabel jumlah pendudukan memberikan  pengaruh  signifikan  bagi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di 38 kabupaten dan kota yang berada di teriorial provinsi Jawa Timur dalam rentan masa 2017-2019.
Hasil regresi data panel fixed effect pada tabel fixed effect model menunjukan variabel jumlah pendataan perkapita mempunyai nilai
p valueabilitas sejumlah 0.1308 > nilai 0.05.
Maka bisa diperoleh simpulan bahwasanya variabel anggaran belanja pemerintah memberikan pengaruh tidak signifikan bagi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) 38 kabupaten dan kota yang ada di provinsi jawa timur dalam rentan kurun 2017-2019.

## Pengujian F (Simultan)
Hasil  regresi  data  panel  fixed  effect pada tabel model fixed effect membuktikan bahwasanya nilai p valueabilitas Fstatistic adalah 0,000000. Ini lebih kecil dari nilai alpha (0,05). Hasil riset ini menyimpulkan bahwasanya variabel bebas yaitu kemiskinan, pengangguran, pertumbuhan ekonomi dan anggaran belanja pemerintah secara bersinergi memberikan pengaruh signifikan bagi variabel bebas IPM.

## Koefisien Determinasi (R2)
Hasil regresi untuk data panel fixed effect pada tabel model fixed effect membuktikan nilai R2 sejumlah 75,40%. Hal itu membuktikan bahwasanya variabel populasi, total pendataan Y per kapita, menyumbang 24,60% sisanya karena variabel eksternal lain dari variabel penelitian.

## Pembahasan
Berlandaskan hasil pengolahan data di atas bisa diketahui bahwasanya variabel bebas yaitu variabel jumlah penduduk, total pendataan per kapita, memberikan pengaruh  signifikan  bagi  variabel  bebas IPM. Namun, dalam beberapa kasus, tidak seluruh variabel independen mempengaruhi variabel dependen.
Variabel bebas pertama yang diuji yang hanya meliputi sebagiannya adalah variabel populasi. Hasil pengujian yang dilakukan membuktikan  bahwasanya populasi memberikan pengaruh signifikan bagi Indeks Pembangunan Manusia. Hasil ini selaras dengan hipotesis penelitian bahwasanya populasi memberikan pengaruh bagi Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Temuan ini selaras dengan studi Pangestika dan Widodo
(2017) bahwasanya populasi memberikan pengaruh bagi Indeks Pembangunan Manusia. Variabel kedua adalah tingkat pendataan per kapita. Hasil pengujian membuktikan bahwasanya pengangguran memberikan  pengaruh  signifikan  bagi  naik turunnya Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Hasil riset ini selaras dengan penelitian Meydiasari (2017) dan Baeti (2013) terhadap variabel IPM. Bersumber padanya populasi besar  mengurangi kekayaan masyarakat dengan mengurangi pendataan mereka,  yang merupakan pendorong utama pembangunan manusia.

## KESIMPULAN
Peneliti bisa menyimpulkan bahwasanya kemiskinan dan pengangguran memberikan dampak  yang  signifikan  bagi  IPM. Kemiskinan dan pengangguran memiliki hubungan yang tidak bisa dipisahkan. Sebagian besar kekayaan masyarakat yang menganggur berkurang karena pendataan masyarakat cenderung menurun dan kemiskinan cenderung meningkat. Hal itu selaras dengan hadis Rsulullah S.A.W bahwasanya kemiskinan bisa merugikan sumber daya dan potensi manusiayang bisa terjadi karena orang miskin terbatas pada berfokus pada pemenuhan kebutuhan sehari-hari dan bukan pendidikan atau
kesehatan. Ketika orang tidak memikirkan pendidikan,  taraf hidupnya tidak akan mengalami perubahan sama sekali. angka pengangguran akan  meningkat. Di sisi lain, variabel lain dalam riset ini: pertumbuhan ekonomi dan anggaran belanja pemerintah, tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan bagi IPM.Pertumbuhan ekonomi tidak berdampak signifikan bagi IPM membuktikan bahwasanyasanya pertumbuhan ekonomi masih belum menjangkau seluruh aspek. Hal itu pun berlaku untuk anggaran belanja pemerintah secara menyeluruh yang belum menjangkau sektor-sektor utama seperti kesehatan dan pendidikan, yang merupakan sektor urgen bagi pembangunan manusia. Pertumbuhan ekonomi dan anggaran belanja pemerintah terkait satu sama lain. Pertumbuhan ekonomi Islam memiliki karakteristi khusus yaitu   multifaset dan mewadahi aspek kuantitatif dan kualitatif sekaligus, yang tidak terbatas pada kemakmuran material dunia, tetapi juga kemakmuran akhirat. Kemakmuran bisa dilihat melalui pembagian anggaran belanja pemerintah terhadap kemakmuran masyarakat luas. Sebagai lembaga pengatur, pemerintah harus mengambil keputusan yang bijak  yang mendukung hajat seluruh rakyat dalam rangka membangun masyarakat yang makmur.
Pengaruh Jumlah Penduduk dan Pendataan ………. ( Abd Adim )

## DAFTAR PUSTAKA
Baeti, N. (2013). Pengaruh Pengangguran, Pertumbuhan Ekonomi, Dan Anggaran belanja pemerintah Terhadap Pembangunan Manusia Kabupaten/Kota Di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2007-2011. Economics Development Analysis Journal.
Basuki, A. T., & Prawoto, N. (2016). Analisis Regresi dalam Penelitian Ekonomi & Bisnis: Dilengkapi Software SPSS & Eviews. PT Rajagrafindo Persada.
Basuki, A. T., & Yuliadi, I. (2015). Ekonometrika : Teori dan Software. Mitra Pustaka Matani. BPS. (2018a). Indeks Pembangunan Manusia. BPS. (2018b). Pendataan Perkapita. BPS. (2019). Indeks Pembangunan Manusia.
Dewi, N. (2017). Pengaruh Kemiskinan Dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Di Provinsi Riau. JOM Fekon, Vol.4 No.1.
Ghazali, I. (2013). Software Analisis Multivariate dengan SPSS 21 Update PLS Regresi. Badan Penelitian Universitas Diponegoro.
Gujarati, N. D. (2012). Dasar-Dasar Ekonometrika (vol 5). salemba empat.
Pratiwi, I. M., Marseto, & Sishadiyati. (2021). Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk, Indeks Pembangunan Manusia Dan Upah Minimum Terhadap Pengangguran Di Kabupaten Bangkalan. Jurnal Syntax Transformation, Vol. 2(No. 6).
Sasana, H. (2012). Pengaruh Belanja Pemerintah Daerah Dan Pendataan Perkapita Terhadap Indeks Pembangunan Manusia (Studi Kasus Di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah. Media Ekonomi Dan Manajemen, Vol 25. No.
Sukmaraga, P. (2011). Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia, PDRB Per Kapita, Dan Jumlah Pengangguran Terhadap Jumlah Penduduk Miskin Di Provinsi Jawa Tengah. Media Ekonomi Dan Manajemen, Vol 23. No.
Widarjono, A. (2017). . Ekonometrika Pengantar dan Software Eviews. (edisi ke 5). UPP STIM YKPN.
Winarno, W. (2015). Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews. UPP STIM YKPN.