## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI IPM DAN STATUS DAERAH BERMASALAH KESEHATAN (DBK) DI PULAU SUMATERA TAHUN 2013

## Vita Fibriyani
Dosen, Universitas Merdeka Pasuruan, Jl. H. Juanda 68, Kota Pasuruan

## ABSTRAK
Indeks  pembangunan  manusia  (IPM)  merupakan  ukuran  pencapaian  pembangunan  manusia berdasarkan  dimensi  kesehatan,  pendidikan  dan  kehidupan  layak.  Indeks  pembangunan  kesehatan masyarakat  adalah  kumpulan  indikator  kesehatan  yang  dibentuk  Kementrian  Kesehatan  (IPKM) dengan tujuan mempermudah dalam menggambarkan masalah kesehatan yang berkaitan dengan Angka Harapan  Hidup  (AHH),  yaitu  salah  satu  komponen  penyusun  IPM.  Nilai  IPKM  berkisar  antara  0 sampai  1,  digunakan  untuk  menentukan  status  daerah  bermasalah  kesehatan  (DBK)  suatu kabupaten/kota. Pulau Sumatera berada di kawasan Indonesia bagian barat yang terdiri dari 8 provinsi, di mana 4 provinsi  yaitu Riau, Sumatera Utara,  Sumatera Barat dan Bengkulu mempunyai nilai  IPM pada  urutan  10  besar  dari  33  provinsi  di  Indonesia.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pemodelan  nilai IPM  dan  status  DBK  kabupaten/kota  menggunakan  analisis  regresi  logistik  multinomial.  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  wilayah  perkotaan  memberikan  peluang  yang  lebih  besar  untuk memperoleh  nilai  IPM  tinggi  dan  berstatus  DBK  daripada  wilayah  kabupaten.  Kenaikan  persentase penduduk miskin dapat menurunkan kesempatan kabupaten/kota di Pulau Sumatera untuk memperoleh nilai  IPM  dan  IPKM  yang  tinggi  sedangkan  kenaikan  pendapatan  per  kapita  dapat  meningkatkan kesempatan kabupaten/kota di Pulau Sumatera untuk memperoleh nilai IPM dan IPKM yang tinggi.
Kata Kunci - IPM, IPKM, DBK, Regresi Logistik Multinomial

## 1. Pendahuluan
Pembangunan  manusia  adalah  suatu proses  yang  menjadikan  manusia  memiliki lebih  banyak  pilihan,  khususnya  dalam  hal umur  panjang  dan  sehat,  pengetahuan  dan kehidupan  yang  layak.  Indeks  pembangunan manusia  merupakan  ukuran  pencapaian  pem- bangunan  manusia  berdasarkan  komponen dasar  kualitas  hidup.  Indeks  Pembangunan Manusia  (IPM)  dibentuk  melalui  tiga  dimensi dasar,  yaitu  kesehatan,  pendidikan  dan  kehi- dupan layak (Badan Pusat Statistik, 2008).
Setiap  tahun  Badan  Pusat  Statistik mempublikasikan  angka  IPM  untuk  tingkat kabupaten/kota,  provinsi  dan  nasional.  Adanya angka  IPM  setiap  daerah  diharapkan  dapat memotivasi  untuk  meningkatkan  kinerja  pem- bangunan.  Data  IPM  digunakan  sebagai  dasar dalam  menentukan  berbagai  kebijakan  peme- rintah.  Salah  satu  diantaranya  digunakan  untuk penentuan  dana  perimbangan  wilayah  melalui
Dana  Alokasi  Umum  (DAU)  (Badan  Pusat Statistik, 2008).
Indeks Pembangunan
Kesehatan Masyarakat  (IPKM)  adalah  kumpulan  dari indikator kesehatan yang dibentuk Kementerian Kesehatan  melalui  Badan  Penelitian  dan Pengembangan Kesehatan dengan tujuan mem- pemudah dalam menggambarkan masalah kese- hatan  yang  berkaitan  dengan  AHH.  Keputusan Kementerian  Kesehatan  Nomor  1798/MEN- KES/SK/XII/2010  menyatakan  bahwa  IPKM merupakan  indikator  komposit  yang  meng- gambarkan  kemajuan  kesehatan.  Selain  itu, IPKM  dapat  menjadi  acuan  dalam  menentukan peringkat  provinsi  maupun  kabupaten/kota  da- lam  pencapaian  pembangunan  kesehatan  ma- syarakat.
Untuk  itu  terdapat  kaitan  antara  IPM dengan  IPKM,  di  mana  permasalahan  yang berkaitan  dengan  salah  satu  komponen  IPM, yaitu  AHH  dapat  dilihat  berdasarkan  nilai IPKM.  Artinya,  jika  terjadi  kendala  dalam
pembangunan  bidang  kesehatan  akan  berdam- pak terhadap pembangunan nasional.
Dengan  adanya  IPKM,  kesenjangan dalam  pembangunan  tidak  hanya  antara  daerah Indonesia  Bagian  Barat  atau  Indonesia  Bagian Timur, antara daerah di Pulau Jawa atau daerah di  Luar  Pulau  Jawa,  antara  daerah  yang  mem- punyai  tenaga  kesehatan  cukup  atau  daerah yang  keterbatasan  tenaga  medis.  Kesenjangan dapat terjadi di sesama daerah Indonesia Bagian Barat,  sesama  daerah  di  Pulau  Jawa,  sesama daerah  yang  memiliki  tenaga  kesehatan  cukup, bahkan  kabupaten/kota  yang  berdekatan.  Hal ini menjadikan Kementerian Kesehatan mempunyai  keyakinan  bahwa  terdapat  faktor- faktor  tertentu  yang  ber-pengaruh  terhadap derajat  kesehatan.  Tidak  semua  daerah  yang memiliki IPKM rendah secara ekonomi miskin, sehingga  Kementerian  Kesehatan  menetapkan sebagai Daerah Bermasalah Kesehatan.
Pada tahun 2013, rata-rata IPM Indonesia mencapai  73,81  dengan  nilai  IPM  tertinggi berada  di  Provinsi  DKI  Jakarta  yaitu  sebesar 78,59  dan  IPM  terendah  di  Provinsi  Papua sebesar 66,25. Kepulauan Sumatera merupakan kawasan  Indo-nesia  bagian  barat  yang  terdiri dari  10  provinsi,  yaitu  Nanggroe  Aceh Darussalam  (NAD),  Sumatera  Utara,  Sumatera Barat, Riau, Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu,  Lampung,  Kepulauan  Riau  dan Bangka-Belitung.  Pada  tahun  2013  IPKM Indonesia  mencapai  0,6789,  di  mana  masih terdapat  beberapa  kabupaten/kota  di  Pulau Sumatera  yang  memiliki  nilai  IPKM  di  bawah nilai  tersebut.  Sumatera  merupakan  salah  satu pintu  gerbang  bagi  Indonesia  dalam  per- dagangan  internasional,  sehingga  sangat  di- harapkan  terjadi  pemerataan  pembangunan manusia di berbagai daerah di Pulau Sumatera. Untuk  melaksanakan  pemeratan  pembangunan di pulau dengan luas 443.065,8 km 2 dan jumlah penduduk 52 juta jiwa diperlukan strategi  yang tepat  sasaran.  Upaya  peningkatan  kualitas sumber  daya  dapat  melalui  berbagai  segi, utamanya  dalam  bidang  kesehatan.  Perma- salahan  bidang  kesehatan  akan  berkaitan dengan  bidang  lain  yaitu  pendidikan  maupun ekonomi.
Penelitian mengenai  IPM telah dilakukan oleh  Pratowo  (2010)  dengan  menggunakan analisis  regresi  data  panel,  di  mana  variabel bebas  yang  dilibatkan  antara  lain:  belanja daerah,  gini  rasio,  proporsi  konsumsi  non makanan dan rasio ketergantungan. Studi kasus dilakukan  pada  IPM  35  kabupaten/kota  di Provinsi  Jawa  Tengah,  dengan  menggunakan data  tahun  2002  sampai  2009.  Hasil  yang diperoleh adalah bahwa variabel yang berpengaruh  positif  adalah  belanja  daerah  dan proporsi  pengeluaran  makanan,  sedangkan  gini rasio  dan  rasio  ketergantungan  berpengaruh negatif  terhadap  elastisitas  peningkatan  IPM. Penelitian sejenis juga dilakukan oleh Mauriza, Hamzah dan Syechalad (2013) yang diaplikasikan  di  kawasan  barat  dan  kawasan timur  Provinsi  Aceh.  Dalam  penelitian  Salam (2009)  faktor  yang  mempengaruhi  IPM  di Provinsi  Jawa  Timur  dan  NTT  adalah  Angka Partisipasi  Murid  (APM)  SD  dan  APM  SLTP dengan  ketepatan  klasifikasi  sebesar  94,74  dan 62,50 persen, sedangkan di Provinsi Papua nilai IPM  dipengaruhi  oleh  rasio  murid  guru  SLTP, APM  SD  dan  APM  SLTP  dengan  ketepatan klasifikasi sebesar 90 persen.
Penelitian  mengenai  pengaruh  kemis- kinan,  pertumbuhan  ekonomi  dan  belanja modal  terhadap  IPM  di  Jawa  Tengah  tahun 2006  –  2009  juga  telah  dilakukan  oleh  (Mirza, 2012) dimana kemiskinan berpengaruh signifikan  negatif,  sedangkan  pertumbuhan ekonomi dan belanja modal berpengaruh positif terhadap IPM. Tahun 2011 penelitian mengenai analisis faktor yang mempengaruhi IPM dengan faktor  yang  dilibatkan  antara  lain  belanja negara  per  kapita,  gini  ratio,  proporsi pengeluaran non-makanan dan rasio ketergantungan  dilakukan  oleh  Pratowo.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  belanja  negara per  kapita  dan  proporsi  pengeluaran  non- makanan  berpengaruh  positif  terhadap  IPM, sedangkan  gini  ratio  dan  rasio  ketergantungan berpengaruh negatif.
Penelitian  yang  berkaitan  dengan  data IPKM  telah  dilakukan  oleh  Amelia  (2013) dengan  menggunakan  metode Geographically Weighted Ordinal Logistic Regression
Semiparametric .  Metode  tersebut  diaplikasikan pada  data  IPKM  tahun  2010  di  kabupaten/kota pada  Provinsi  Jawa  Timur.  Faktor-faktor  yang mempengaruhi  IPKM  Provinsi  Jawa  Timur dalam  penelitian  ini  adalah  angka  kematian bayi  neonatal  per  1000  kelahiran,  persentase kelahiran ditolong oleh tenaga medis, persentase  balita  kekurangan  gizi,  akses  air bersih  dan  rasio  dokter  per  puskesmas.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  faktor  angka kematian  bayi  neonatal  per  1000  kelahiran, persentase kelahiran ditolong oleh tenaga medis dan  persentase  balita  kekurangan  gizi  yang signifikan berpengaruh terhadap IPKM Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur.
Kualitas sumber daya manusia di wilayah Sumatera  dapat  dikatakan  cukup  baik.  Hal  ini dilihat dari nilai  IPM  beberapa provinsi  berada di atas nilai IPM nasional, hanya Provinsi NAD dan  Lampung  yang  perlu  ditingkatkan  karena masih  memiliki  nilai  IPM  di  bawah  nilai  IPM nasional,  yaitu  sebesar  73,05  dan  72,87. Peningkatan  kualitas  sumber  daya  manusia  tak hanya berfokus pada kedua provinsi melainkan pada  seluruh  daerah,  karena  dimungkinkan terjadi kesenjangan di beberapa kabupaten/kota. Hal inilah yang  yang mempengaruhi nilai IPM suatu daerah, sebagaimana IPM dibentuk dari 3 dimensi,  yaitu  pendidikan,  kesehatan  dan ekonomi.
Berdasarkan  rincian  di  atas  dapat  dikaji mengenai  nilai  IPM  dan  status  Daerah Bermasalah Kesehatan kabupaten/kota di Pulau Sumatera dengan menggunakan metode  regresi logistik multinomial.
2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM) adalah  indeks  yang  mengukur  pencapaian pembangunan manusia berdasarkan tiga dimensi kehidupan, yaitu kesehatan, pendidikan dan  ekonomi.Perhitungan  IPM  diperoleh  dari data  yang  menggambarkan  ketiga  dimensi,  di mana  kesehatan  diukur  dengan  angka  harapan hidup,  pendidikan  diukur  dengan  angka  melek huruf  dan  rata-rata  lama  sekolah  sedangkan ekonomi  diukur  dengan  kemampuan  daya  beli
masyarakat terhadap kebutuhan pokok berdasarkan  rata-rata  besarnya  pengeluaran  per kapita(Badan Pusat Statistik, 2008).
Berikut langkah-langkah dalam membentuk IPM:
 Menghitung  indeks  dari  masing-masing komponen  penyusun  IPM  (angka  harapan hidup,  angka  melek  huruf,  rata-rata  lama sekolah  dan  pengeluaran  riil  per  kapita) dengan menggunakan persamaan berikut:
min max min ( ) a a X X Indeks X X X    (0.1)
dimana:
a X : Indikator komponen penyu-sun
IPM ke- a , 1, 2,3, 4 a 
min X : Nilai minimum dari a X max X : Nilai maksimum dari a X
 Menghitung  IPM  dengan  cara  menghitung rata-rata  dari  ketiga  komponen  penyusun sebagaimana persamaan berikut ini;
  1 2 3 1 3 IPM X X X    (0.2)
dimana:
X 1 : Indeks harapan hidup X 2 : Indeks pendidikan, yang diperoleh dari:
2 2 1 (Indeks Melek Huruf) + (Indeks Rata-rata Lama Sekolah) 3 3 X  X 3 : Indeks pengeluaran riil per kapita
Indikator pembangunan digunakan sebagai  tolak  ukur  dalam  mengevaluasi  kinerja suatu  negara  dalam  mencapai  pembangunan. Selain  itu,  digunakan  pula  sebagai  indikator perbandingan  terhadap  negara-negara  lain. Pembangunan  diartikan  sebagai  proses  yang multidimensional  dalam  rangka  pertumbuhan ekonomi,  pemerataan  distribusi  pendapatan, serta  pemberantasan  kemiskinan  (Bhakti,  dkk, 2012).
Pembangunan merupakan suatu proses menyeluruh baik  aspek ekonomi, sosial, budaya,  hukum,  dan  lainnya.  Pembangunan dapat  sebagai  proses  maupun  sebagai  metode dalam  mencapai  peningkatan  kualitas  hidup manusia  dan  kesejahteraan  rakyat.  Paradigma pembangunan di Indonesia mengalami perkembangan  dari  beberapa  tahap  sebagai
berikut:  pertama,  paradigma  pertumbuhan ( growth  paradigm );  kedua,  pergeseran  dari paradigma pertumbuhan menjadi dari paradigma  pertumbuhan  menjadi  paradigm kesejahteraan  ( welfare  paradigm );  dan  ketiga, paradigma  pembangunan  yang  berpusat  ada manusia ( people centered development paradigm ).

## 2.2 Daerah Bermasalah Kesehatan (DBK)
Daerah  Bermasalah  Kesehatan  (DBK) adalah  kabupaten/kota  yang  mempunyai  nilai IPKM  berkisar  antara  0  sampai  1.  DBK diklasifikasikan  menjadi  3,  yaitu  DBK  untuk kabupaten/kota  yang  mempunyai    nilai  IPKM antara  nilai  rata-rata  nilai  IPKM  dikurangi simpangan  baku,  DBK  Berat  (DBK-B)  untuk kabupaten/kota  yang  mempunyai  nilai  IPKM lebih  kecil  dari  rata-rata  nilai  IPKM  dikurangi simpangan  baku  dan  DBK  Khusus  (DBK-K) untuk kabupaten/kota yang mempunyai masalah  kesehatan  khusus  berkaitan  dengan geografi,  budaya  maupun  penyakit  yang spesifik di daerah tersebut(Kementerian
Kesehatan RI, 2010). Indeks Pembangunan
Kesehatan Masyarakat  (IPKM)  merupakan  indikator komposit  yang  dirumuskan  dari  24  indikator kesehatan,  menggambarkan  kemajuan  pem- bangunan  kesehatan.  IPKM  dirumuskan  dari data  kesehatan  berbasis  komunitas,  yaitu Riskesdas  (Riset  Kesehatan  Dasar),  Susenas (Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional)  dan  Survei Podes  (Potensi  Desa).  Susenas  dan  Riskesdas merupakan  survei  berbasis  pada  masyarakat, sedangkan  Podes  berbasis  desa.  Susenas  dan Podes  merupakan  survei  yang  dilaksanakan oleh Badan Pusat Statistik, sedangkan Riskesdas  dilaksanakan  oleh  Balai  Penelitian dan Pengembangan Kesehatan KementerianKesehatan.  Dalam  menentukan peringkat  provinsi  maupun  kabupaten/kota dapat  memanfaatkan  IPKM,  sehingga  sumber daya dan program kesehatan dapat diprioritaskan.
Selain itu, juga dapat dimanfaatkan  sebagai  bahan  advokasi  ke pemerintah  daerah  baik  provinsi  maupun kabupaten/kota serta menjadi salah satu kriteria
dalam  menentukan  alokasi  dana  bantuan kesehatan  dari  pusat  ke  daerah  (Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2010).
Berikut  langkah-langkah  pembentukan nilai  IPKM  (Kementerian  Kesehatan  Republik Indonesia, 2010):
 Menghitung nilai empiris dengan tujuan agar nilai  cakupan  dengan  nilai  prevalensi penyakit  atau  status  kesehatan  setara.  Pada variabel  cakupan,  nilai  sesuai  dengan cakupan dari hasil analisis, di mana semakin tinggi  nilai  cakupan  maka  semakin  baik. Untuk  penyetaraan  pada  variabel  prevalensi penyakit atau status kesehatan menggunakan rumus  (100  –  angka  prevalensi),  sehingga semakin  tinggi  nilai  variabel  prevalensi maka  semakin  baik.  Untuk  ketenagaan dilakukan  dengan  perhitungan  rasio  dokter per puskesmas dan rasio bidan per desa.
 Sesudah  disetarakan,  maka  nilai  persen  tiap variabel  dikalikan  dengan  bobot,  di  mana indikator  mutlak  dikalikan  dengan  bobot  5, indikator  penting  dilakukan  dengan  4  dan indikator  perlu  dikalikan  dengan  3.  Hasil perkalian  kemudian  diurutkan  menjadi  nilai empiris,  semikin  tinggi  nilai  yang  diperoleh maka semakin baik.
 Kemudian  melakukan  perhitungan  teoritis untuk mendapatkan nilai indeks berdasarkan:
 Pada cakupan, nilai terburuk sama dengan 0 dan nilai terbaik sama dengan 100.
 Pada  prevalensi,  nilai  terburuk  sama dengan nilai riil terendah setelah disetarakan dan nilai terbaik sama dengan 100.
 Pada  rasio,  nilai  terbaik  untuk  dokter sama  dengan  nol  dan  nilai  terbaik  sama dengan  10.  Untuk  bidan,  nilai  terburuk adalah 0 dan nilai terbaik adalah 10.
 Menjumlahkan nilai teoritis seluruh variabel untuk kelompok nilai terburuk dan kelompok nilai terbaik. Kemudian mengalikan bobot masing-masing
sebagaimana  pada  kelompok  indikator mutlak,  penting  dan  perlu  pada  kelompok nilai terbaik dan kelompok nilai terburuk.
 Memperoleh nilai indeks melalui persamaan berikut:
( - ) ( - ) nilai empiris nilai terburuk Indeks nilai terbaik nilai terburuk  (0.3)
Berdasarkan  persamaan  (2.35)  maka setiap  kabupaten/kota  memiliki  nilai  IPKM dengan nilai 0 sebagai nilai terendah dan nilai 1 sebagai  nilai  tertinggi.  Nilai  inilah  yang digunakan  untuk  menentukan  status  daerah bermasalah kesehatan dari kabupaten/kota.

## 2.3 Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Pembangunan Manusia
Pembangunan  manusia  adalah  suatu proses  yang  menjadikan  manusia  memiliki lebih  banyak  pilihan,  khususnya  dalam  hal umur  panjang  dan  sehat,  pengetahuan  dan kehidupan  yang  layak.  Indeks  pembangunan manusia  (IPM)  merupakan  ukuran  pencapaian pembangunan manusia berda-sarkan komponen dasar kualitas hidup yang dibentuk melalui tiga dimensi,  yaitu  kesehatan,  pendidikan  dan kehidupan layak (Badan Pusat Statistik, 2008).
Pembangunan  kesehatan  adalah  upaya yang  dilaksanakan  oleh  semua  komponen bangsa  dengan  tujuan  untuk  meningkatkan kesadaran,  kemauan  dan  kemampuan  hidup sehat  bagi  setiap  orang  agar  terwujud  derajat kesehatan  yang  setinggi-tingginya.  Berbagai cara  penyelanggaraan  pembangunan  kesehatan dilakukan,  diantaranya  peningkatan  sarana  dan prasarana  kesehatan,  misalnya  ketersediaan jumlah  tenaga  medis,  seperti  dokter  ataupun perawat  (Kementerian  Kesehatan  Republik Indonesia, 2010).

## Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan  salah satu  indikator  untuk  mengevaluasi  kinerja perekonomian  regional.  Pertumbuhan  ekonomi adalah  kenaikan  keseluruhan  barang  dan  jasa yang  dihasilkan  oleh  kegiatan  perekonomian atau  dikenal  Produk  Domestik  Regional  Bruto (PDRB).  PDRB  merupakan  nilai  total  seluruh output  akhir  yang  dihasilkan  oleh  pereko- nomian  daerah,  baik  yang  dilakukan  warga lokal  maupun  warga  asing  yang  bermukim  di negara  bersangkutan.  Untuk  itu,  tolak  ukur
yang  digunakan  untuk  melihat  laju  partum- buhan  ekonomi  adalah  persentase  perubahan PDB  untuk  skala  nasional  atau  persentase perubahan  PDRB  untuk  skala  propinsi  atau kabupaten/kota.  Adanya  peningkatan  pem- bangunan  manusia  akan  berpengaruh  terhadap pertumbuhan  ekonomi  melalui  kapabilitas  pen- duduk  yang  berdampak  pada  peningkatan produktivitas  dan  kreativitas  masyarakat.  Pem- bangunan  manusia  berpengaruh  terhadap  per- tumbuhan  ekonomi  melalui  peningkatan  kua- litas  sumber  daya  manusia,  yang  dikenal dengan  modal  manusia  (Ranis  dan  Stewart, 2002). Kualitas modal manusia didasarkan pada suatu  komoditi  yang  dapat  dihasilkan  dan diakumulasi.  Kualitas  modal  manusia  dapat ditingkatkan  melalui  2  faktor  penentu,  yaitu pendidikan dan kesehatan (Bhakti, dkk, 2012).

## Rasio Ketergantungan
Dalam  model  daur-hidup  ( Life-Cycle Model ) yang dikemukakan oleh Modigliani dan Brumberg  (1954)  dijelaskan  bahwa    untuk  ke- biasaan  konsumsi  dan  tabungan  diasumsikan umur  atau  usia  masyarakat  berpengaruh  ter- hadap  pola  perilaku  konsumsinya.  Seseorang yang  lahir  mempunyai  kebutuhan-kebutuhan hidup  yang  harus  dipenuhi,  walaupun  dalam usia  tersebut  ia  sama  sekali  belum  dapat berpartisipasi  dalam  pembentukan  produk nasional. Hal ini berarti pendapatan sebesar nol dan  jumlah  pengeluaran  konsumsinya  positif, sehingga memaksa orang tersebut melaksanakan dissaving .  Setelah  dewasa  dan memasuki  usia  angkatan  kerja  seseorang  dapat memperoleh  pendapatan  dan  pada  usia  B  baru terjadi dissaving lagi.  Kemudian  pendapatan tersebut  meningkat  sehingga  terjadi saving sampai  dengan  umur  P.  Jika  umurnya  masih panjang,  maka  kembali  terjadi dissaving ,  dan pada  masa  ini  orang  tesebut  menjadi  beban tanggungan hidup bagi orang lain.

## Tingkat Pengangguran
Konsep  pengangguran  sulit  diterapkan  di Indonesia, dimana konsep yang digunakan baik dalam  sensus  maupun  survei  sesuai  untuk negara-negara maju. Di negara maju
pengangguran  dicatat  sebagai  “pencari  kerja” pada  kantor  sosial  dan  akan  mendapat tunjangan  jika  memenuhi  syarat.  Di  negara berkembang seperti di Indonesia, pengangguran tidak  mendapat  tunjangan,  sehingga  sedikit masyarakat  yang  mau  menganggur.  Jadi, masalah  pengangguran  bukan  pengangguran terbuka  melainkan  setengah  pengangguran. Setengah  penganggur  adalah  bekerja  kurang dari  jam  kerja  normal  (kurang  35  jam  per minggu),  ssedangkan  setengah  penganggur kritis  adalah  mereka  yang  bekerja  kurang  dari 15  jam  per  minggu.  Berdasarkan  sebab terjadinya  penganggur  dapat  diklasifikasikan menjadi (Mantra, 2007) :
a. Pengangguran Fraksional
Pengangguran  yang  terjadi  karena  kesulitan yang  bersifat  temporer  dalam  memper- temukan  pencari  kerja  dengan  lowongan kerja.
b. Pengangguran Struktural Pengangguran  yang  terjadi  karena  adanya perubahan dalam struktur perekonomian.
c. Pengangguran Musiman Pengangguran  yang  terjadi  karena  pengaruh musim.

## Kemiskinan
Kemiskinan  didefinisikan  sebagai  suatu keadaan  melarat  dan  ketidakberuntungan, keadaan  minus  dimana  berkaitan  dengan minimnya  pendapatan  dan  harta,  kelemahan fisik,  isolasi,  kerapuhan  dan  ketidakberdayaan (Suradi,  2007). Amartya  Sen  dalam  Suradi (2007)  menjelaskan  bahwa  kelaparan  yang melanda  menjadi  perspektif  dari  kemiskin begitu  juga  dengan  ketidakmampuan  dalam hinaan  sosial  dan  ketidakmampuan  dalam mendidik  anak-anak  serta  merawat  kesehatan. Garis  kemiskinan  menjadi  tolak  ukur  dalam menilai  dampak  kebijakan  anti  kemiskinan antar waktu atau memperkirakan dampak suatu proyek terhadap kemiskinan. Untuk mengetahui jumlah penduduk miskin di Indonesia, digunakan parameter Head Count Index (HCI- P0),  yaitu  persentase  penduduk  yang  berada  di bawah Garis Kemiskinan (GK).
Garis  kemiskinan  absolut  digunakan untuk  menilai  efek  dari  kebijakan  pengentasan kemiskinan.  Bank  Dunia  memerlukan  garis kemiskinan absolut agar dapat membandingkan angka  kemiskinan  antar  negara.  Hal  ini bermanfaat  dalam  pendistribusian  sumber  daya finansial yang ada, serta menganalisis kemajuan dalam  memerangi  kemiskinan.  Terdapat  dua ukuran yang digunakan oleh Bank Dunia, yaitu :  a)  US  $  1  perkapita  per  hari  dimana  diper- kirakan  ada  sekitar  1,2  miliar  penduduk  dunia yang hidup dibawah ukuran tersebut; b) US $ 2 perkapita  per  hari  dimana  lebih  dari  2  miliar penduduk  yang  hidup  kurang  dari  batas tersebut. US dollar yang digunakan adalah US $ PPP  ( Purchasing  Power  Parity ),  bukan  nilai tukar  resmi  ( exchange  rate ).  Kedua  batas  ini adalah  garis  kemiskinan  absolut  (Badan  Pusat Statistik, 2008).

## Kepadatan Penduduk
Kepadatan  penduduk  meruapakan  per- bandingan antara jumlah penduduk dengan luas wilayah  yang  dihuni  (Mantra,  2007).  Ukuran yang digunakan adalah jumlah
penduduk  setiap  satu  Km 2 atau  setiap 1  mil 2 .  Kepadatan  penduduk  berpengaruh terhadap  kualitas  hidup  penduduknya.  Pada daerah  dengan  kepadatan  yang  tinggi,  usaha peningkatan kualitas penduduk akan  lebih sulit untuk dilakukan sehingga menimbulkan permasalahan  sosial  ekonomi,  kesejahteraan, keamanan,  ketersediaan  lahan,  air  bersih  dan kebutuhan pangan.
Ledakan  penduduk    menimbulkan  dam- pak negatif  bagi kehidupan  masyarakat terutama dalam bidang sosial ekonomi masyarakat.  Beberapa  dampak  dari  ledakan penduduk antara lain :
 Semakin  terbatasnya  sumber  kebutuhan pokok (pangan, sandang, papan,yang layak), dimana  sumber    kebutuhan  pokok  tersebut tidak  sebanding  dengan  peningkatan  jumlah penduduk.
 Kurangnya  fasilitas  sosial  dan  kesehatan yang  ada  (seperti  sekolah,  rumah  sakit, tempat  rekreasi)  serta  berbagai  fasilitas pendukung kehidupan lain.
 Kurangnya  lapangan  pekerjaan  sehingga jumlah pengangguran meningkat dan berdampak  pada  menurunnya  kualitas  sosial ( banyak tuna wisma, pengemis, kriminalitas meningkat dan lain-lain).

## Anggaran Belanja dalam Bidang Ekonomi
Pengeluaran pemerintah ( government expenditure ) adalah bagian dari kebijakan fiskal (Sukirno,2000)  yaitu  tindakan  pemerintah untuk mengatur jalannya perekonomian dengan cara  menentukan  besarnya  penerimaan  dan pengeluaran  pemerintah  setiap  tahun  yang tercermin  dalam  dokumen  APBN  untuk nasional  dan  APBD  untuk  regional.  Kebijakan fiskal  bertujuan  menstabilkan  harga,  tingkat output  maupun  kesempatan  kerja  dan  memacu pertumbuhan ekonomi.
Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah merupakan  sarana  untuk  menjalankan  otonomi daerah dan bertanggungjawab serta memberi isi dan  arti  tanggung  jawab  Pemerintah  Daerah dimana APBD menggambarkan seluruh kebijaksanaan  Pemerintah  Daerah.  Menurut Undang-Undang  No.  25  Tahun  1999  tentang perimbangan keuangan antara Pemerintah Pusat dan  Daerah,  APBD  adalah  suatu  rencana keuangan  tahunan  daerah  yang  ditetapkan berdasarkan Peraturan daerah tentang Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBD).
Belanja daerah adalah semua pengeluaran kas daerah dalam periode tahun anggaran  yang bersangkutan meliputi belanja rutin (operasional) dan belanja pembangunan (belanja  modal)  serta  pengeluaran  tidak tersangka. Pengeluaran rutin merupakan pengeluaran  untuk  keperluan  operasionalisasi pemerintah  seperti  pembayaran  gaji  pegawai, sedangkan  pengeluaran  pembangunan  adalah pengeluaran untuk investasi pemerintah, seperti investasi  di  sektor  pendidikan  dan  kesehatan (publik).  UUD  1945  menjelaskan  bahwa kesehatan  merupakan  hak  asasi  manusia, sehingga pemerintah bertanggung jawab memenuhi kebutuhan perlindungan dan fasilitasi kesehatan terhadap rakyatnya.
Sebagaimana  dalam  tujuan  pembangunan nasional  telah  disebutkan  bahwa    setiap
penduduk berhak memperoleh derajat kesehatan yang setinggi-tingginya. Oleh karena itu,  wajar  jika  kesehatan  dapat  disebut  sebagai investasi pemerintah pada belanja pembangunan  untuk  pengembangan  sumber daya manusia.
Tjiptoherijanto  (1989)  melihat  kualitas manusia  dari  sisi  kesehatan  dimana  kesehatan merupakan  salah  satu  faktor  yang  berpengaruh terhadap  sumberdaya  manusia.  Rendahnya derajat  kesehatan  penduduk  akan  berdampak pada  kualitas  manusia  yang  rendah  dengan tingkat  mental  yang  terbelakang.  Oleh  karena itu, diperlukan anggaran khusus untuk meningkatkan pelayanan kesehatan bagi masyarakat melalui pengeluaran pemerintah.
3. Metodologi Penelitian

## 3.1 Jenis Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  studi  pustaka dengan  menganalisis  data  sekunder.  Cakupan spasial  studi  adalah  137  kabupaten  dan  kota yang ada di 8 Provinsi di Pulau Sumatera, yaitu NAD,  Sumatera  Utara,  Sumatera  Barat,  Riau, Jambi,  Sumatera  Selatan,  Bengkulu  dan Lampung.  Data  yang  digunakan  adalah  data tahun 2013.

## 3.2. Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  mulai  bulan September sampai November tahun 2016.

## 3.3. Jenis dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  data  sekunder  yang  diperoleh  dari Badan Pusat Statistik (BPS) 8 Provinsi di Pulau Sumatera, yaitu Provinsi NAD, Sumatera Utara, Sumatera Barat Riau, Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu dan Lampung serta Badan Penelitian dan  Pengembangan  Kesehatan  Kementerian Kesehatan.  Data  yang  diambil  dari  BPS  setiap provinsi  merupakan  data  hasil  publikasi maupun  hasil  survei.  Data  hasil  publikasi meliputi Data dan Informasi Kemiskinan tahun 2013,  Provinsi  dalam  Angka  dan  Laporan Pembangunan  Manusia  Indonesia  tahun  2013, sedangkan  data  hasil  survei  meliputi  hasil Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  (Susenas)
tahun  2013.  Data  yang  diambil  dari  Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan Kementerian  Kesehatan  berupa  hasil  publikasi IPKM Kabupaten/Kota tahun 2013.

## 3.4. Definisi Operasional Variabel
Variabel  dependen  dalam  penelitian  ini adalah  kombinasi  dari  IPM  dan  IPKM  yang bersifat  kategori  dan  diklasifikasikan  sebagai berikut :
1 : Kelompok IPM tinggi, status B-DBK
2 : Kelompok IPM tinggi, status DBK
3 : Kelompok IPM rendah, status B-DBK
4 : Kelompok IPM rendah, status DBK
Variabel  independen  dalam  penelitian  ini adalah  faktor  ekonomi  yang  berpengaruh terhadap IPM dan IPKM, antara lain persentase penduduk miskin, tingkat pengangguran terbuka, rasio ketergantungan, PDRB, kepadatan penduduk dan APBD untuk ekonomi.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Nama Variabel Skala Pengukuran Y Kombinasi nilai IPM dan status DBK
Nominal X 1 Daerah perkotaaan atau kabupaten Nominal X 2 Persentase penduduk miskin
Rasio X 3 Tingkat Pengangguran Terbuka Rasio X 4 Rasio Ketergantungan Rasio X 5 PDRB per kapita Rasio X 6 Kepadatan penduduk Rasio X 7 APBD untuk Ekonomi Rasio Dalam penelitian ini nilai IPM kabupaten/kota  di  Pulau  Sumatera  akan diklasifikasikan  menjadi  dua,  yaitu  kelompok IPM tinggi untuk kabupaten/kota yang memiliki  nilai  IPM  lebih  besar  dari  rata-rata IPM  di  Pulau  Sumatera  dan  kelompok  IPM rendah  untuk  kabupaten/kota  yang  memiliki nilai IPM lebih kecil dari rata-rata IPM di Pulau Sumatera. Untuk DBK diklasifikasikan menjadi Bukan  Daerah  Bermasalah  Kesehatan  (B- DBK),  yaitu  kabupaten/kota  yang  mempunyai nilai  IPKM  lebih  besar  dari  rata-rata  nilai IPKM  dan  Daerah  Bermasalah  Kesehatan (DBK)  yaitu  kabupaten/kota  yang  mempunyai nilai  IPKM  lebih  kecil  dari  rata-rata  nilai IPKM.
Berikut  definisi  dari  variabel  independen yang dilibatkan dalam penelitian:
X 1 : Daerah perkotaan atau kabupaten
Variabel  bernilai  0  jika  unit  penelitian merupakan  daerah  kabupaten  dan  bernilai 1  jika  unit  penelitian  merupakan  daerah perkotaan di Pulau Sumatera.
X 2 : Persentase penduduk miskin
Jumlah  penduduk  yang  hidup  di  bawah garis  kemiskinan  dibagi    dengan  jumlah penduduk  keseluruhan  yang  ada  di kabupaten/kota tersebut kemudian dikalikan 100%.
X 3 : Tingkat pengangguran terbuka Jumlah  penduduk  yang  sedang  mencari pekerjaan  dibagi  dengan  jumlah  angkatan kerja kemudian dikalikan 100%.
X 4 : Rasio Ketergantungan Perbandingan  antara  jumlah  penduduk berumur  0-14  tahun,  ditambah  dengan jumlah  penduduk  65  tahun  ke  atas dibandingkan  dengan  jumlah  penduduk usia  15-64  tahun  kemudian  dikalikan  100 (bernilai antara 0 s.d. 100)
X 5 :Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB) per kapita
PDRB  per  kapita  menunjukan  besarnya pendapatan rata-rata penduduk per kabupaten/kota. PDRB per kapita didapatkan  dari  hasil  pembagian  PDRB kabupaten/kota  dengan  jumlah  penduduk kabupaten/kota  tersebut.  PDRB  per  kapita sering  digunakan  sebagai  tolak  ukur kemakmuran  dan  tingkat  pembangunan. Semakin  besar  PDRB  per  kapita,  maka suatu  wilayah  dapat  dikatakan  semakin makmur.
X 6 : Kepadatan penduduk
Jumlah penduduk per satuan unit wilayah. X 7 : APBD untuk ekonomi APBD untuk kegiatan ekonomi merupakan salah  satu  komponen  dari  belanja  daerah. Data  APBD  untuk  ekonomi  disajikan dalam jutaan rupiah.
3.5. Teknik Analisis Data
Model regresi logistik multinomial merupakan  analisis  statistika  yang  menggam- barkan  hubungan  antara  variabel  dependen yang  bersifat  kategorik  polikotomous  berskala nominal  dengan  satu  atau  lebih  variabel  inde- penden  baik  bersifat  kategorik  maupun  kon- tinyu.
Hasil analisis regresi logistik multinomial akan  menunjukkan  faktor-faktor  apa  saja  yang berpengaruh  pada  setiap  kategori  variabel  de- penden. Asumsi yang diperlukan adalah asumsi multikolinearitas,  dimana  penelitian  ini  meli- batkan  beberapa  variabel  independen.  Variabel yang  mempunyai  skala  nominal  tidak  perlu dilakukan uji asumsi multikolinearitas.
Sebelum  melakukan  analisis  regresi logistik  multinomial  dilakukan  analisis  statis- tika  deskriptif  untuk  mengetahui  gambaran umum  mengenai  masing-masing  variabel  yang dilibatkan dalam penelitian ini.
4. Hasil dan Pembahasan
4.1  Analisis  Nilai  Indeks  Pembangunan Manusia dan Status Daerah Bermasalah Kesehatan Kabupaten
/Kota di Pulau Sumatera Tahun 2013 Kabupaten/kota  di  Pulau  Sumatera  tahun 2013  mempunyai  nilai  IPM  antara  66  sampai 80  atau  masuk  pada  kategori  menengah  atas dengan  rata-rata  sebesar  73,72.  Selanjutnya IPM  kabupaten/kota  di  Pulau  Sumatera  tahun 2013 diklasifikasikan menjadi  2 kategori,  yaitu kategori  1  untuk  kabupaten/kota  yang  mem- punyai  nilai  IPM  lebih  besar  dari  rata-rata  dan kategori  2  untuk  kabupaten/kota  yang  mem- punyai  nilai  IPM  lebih  kecil  dari  rata-rata. Klasifikasi  status  DBK  dan  DBK-B  ditentukan berdasarkan  nilai  IPKM,  kabupaten/kota  yang mempunyai  nilai  IPKM  lebih  besar  dari  rata- rata  IPKM  kabupaten/kota  se-Pulau  Sumatera (=0,5328) dinyatakan berstatus DBK sedangkan kabupaten/kota  yang  mempunyai  nilai  IPKM lebih  kecil  dari  rata-rata  IPKM  kabupaten/kota dinyatakan berstatus DBK-B.
Tabel 2. Statistika deskriptif variabel dependen
Kategori N Persentase Kategori 1 (IPM Tinggi, Status DBK) 50 36.5 Kategori 2 (IPM Tinggi, Status DBK-B) 13 9.5 Kategori 3 (IPM Rendah, Status DBK) 20 14.6 Kategori 4 (IPM Rendah, Status DBK-B) 54 39.4 TOTAL 137 100.0
Kabupaten/kota  yang  termasuk  dalam kategori  2  atau  mempunyai  IPM  tinggi  dan berstatus DBK-B antara lain 1. Provinsi NAD : Kab. Bireuen,
2. Provinsi  Sumatera  Utara  :  Kab.  Tapanuli Selatan,  Kab.  Labuhan  Batu  Selatan,  Kab. Padang  Lawas  Utara  dan  Kota  Padang Sidempuan
3. Provinsi Sumatera Barat : Kab. Pasaman
4. Provinsi Riau : Kab. Kuantan Senggigi, Kab. Indragiri  Hulu,  Kab.  Indragiri  Hilir,  Kab. Rokan Hulu
5. Provinsi Jambi : Kab. Rokan Hulu dan Kab. Kerinci
6. Provinsi  Sumatera  Selatan  :  Kab.  Ogan Komering Ulu
Dari  137  sampel  penelitian,  22.6% diantaranya  merupakan  wilayah  perkotaan sedangkan  sisanya  77.4%  merupakan  wilayah kabupaten.
Tabel 3. Statistika deskriptif variabel independen
Variabel N Mean Min Max StDev X2 137 12,87 2,28 35,74 5,98 X3
137 5,97 0,15 19,21 3,60 X4 137 54,58 37,78 71,38
5,82 X5 137 6597129,80 2051790,42 19719226,38 2805588,61 X6 137 594,58 13,61 8009,00 1327,56 X7 137 87373,20 11329,00 441776,00 67197,60 4.2 Pemodelan Regresi Logistik Multinomial Langkah awal sebelum memodelkan dengan  regresi  logistik  multinomial  adalah melakukan  uji  kolinearitas.  Nilai  koefisien korelasi  antar  variabel  independen  secara ringkas dijelaskan sebagai berikut :
Tabel 4. Koefisien korelasi antar variabel independen X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 3 0.137 X 4 0.111 0.154 X 5 -0.267* 0.194* -0.043 X 6 -0.088 0.380* 0.018 0.435* X 7 -0.046 -0.098 -0.240* 0.251* -0.034 *Signifikan pada taraf nyata 5%
Berdasarkan  Tabel  4  tampak  bahwa  tidak  ada koefisien  korelasi  yang  mempunyai  nilai  lebih dari  0,95,  maka  dapat  dikatakan  tidak  terjadi koliniearitas antar variabel independen.

## Tabel 5. Nilai VIF antar variabel independen
X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 VIF 1,245 1,209 1,269 1,129 1,149 1,226
Pada  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  semua variabel  independen  mempunyai  nilai  VIF kurang  dari  10,  maka  dapat  dikatakan  bahwa tidak terjadi kolinearitas antar variabel independen.
Selanjutnya  dilakukan  pemilihan  variabel independen  yang  berpengaruh  nyata  secara individu  terhadap  variabel  dependen,  yaitu dengan  cara  meregresikan  masing-masing variabel  independen  terhadap  variabel  de- penden.
Tabel 6. Hasil regresi logistik multinomial univariabel
Var Model Logit ˆ kj    ˆ kj SE  hit Z P-value
X 1 (1) (3/4) 0,314 1,254 0,25  0,802 (2/4) 0,773 1,265 0,61  0,541 (1/4) 3,418 0,774 4,41  0,000** X 2 (3/4) -0,054 0,046 -1,19  0,232 (2/4) -0,100 0,060 -1,67  0,094* (1/4) -0,202 0,047 -4,30  0,000** X 3 (3/4) 0,035 0,077 0,45  0,653 (2/4) -0,044 0,100 0,44  0,657 (1/4) 0,110 0,057 1,94  0,053* X 4 (3/4) -0,116 0,049 -2,37  0,018 (2/4) 0,016 0,054 0,30  0,762 (1/4) -0,038 0,034 -1,09  0,276 X 5 (3/4) 0,000 0,000 0,49  0,624 (2/4) 0,000 0,000 3,07  0,002** (1/4) 0,000 0,000 4,96  0,000** X 6 (3/4) 0,004 0,002 1,92  0,054* (2/4) 0,004 0,002 2,02  0,044** (1/4) 0,006 0,002 2,82  0,005** X 7 (3/4) -0,007 0,000 -1,17  0,241 (2/4) 0,000 0,000 1,10  0,271 (1/4) 0,000 0,000 0,25  0,800
*Signifikan pada taraf nyata 10%, **Signifikan pada taraf nyata 5%
Berdasarkan  Tabel  6  diketahui  bahwa variabel  X 4 dan  X 7 ,  yaitu  rasio  ketergantungan penduduk  dan  APBD  untuk  kegiatan  ekonomi tidak  berpengaruh  pada  semua  model  logit. Artinya, kategori IPM dan status daerah berma- salah  kesehatan  kabupaten/kota  di  Pulau Sumatera  pada  tahun  2013  tidak  dipengaruhi
oleh  rasio  ketergantungan  dan  APBD  kegiatan ekonomi.
Selanjutnya  dilakukan  analisis  regresi logistik  multinomial  secara  bersama-sama dengan tidak melibatkan variabel rasio ketergantungan  dan  APBD  untuk  kegiatan perekonomian.  Pengujian  hipotesis  secara simultan  menggunakan  statistik  uji  Likelihood G 2 dengan hipotesis sebagai berikut : H 0 : 1 2 3 4 5 6 0 j j j j j j             (Tidak ada pengaruh variabel dependen  terhadap  nilai  IPM  dan status  daerah  bermasalah  kesehatan kabupaten/kota di Pulau Sumatera)
H 1 : minimal terdapat 0 kj   = 1,2,…,6, = 1,2,3 k j
(Paling  tidak  ada  pengaruh  satu variabel  dependen  terhadap  nilai  IPM dan status daerah bermasalah kesehatan  kabupaten/kota  di  Pulau Sumatera)
Tabel 7.  Nilai statistik uji G 2 dari regresi logistik multinomial multivariabel
Statistik G 2 df P-value 97,420 15 0,000
Statistik  uji  G 2 pada  Tabel  7  sebesar  93,7515 lebih  besar  dari  nilai   2 0,05;15 24,996 
 sehingga tolak  H 0 .  Artinya,  minimal  terdapat  satu variabel  prediktor  yang  berpengaruh  signifikan terhadap nilai IPM dan status daerah bermasalah  kesehatan  kabupaten/kota  di  Pulau Sumatera tahun 2013.
Selanjutnya dilakukan pengujian parameter secara  parsial  untuk  mengetahui  variabel  mana saja  yang  signifikan  terhadap  model  dengan hipotesis yang diuji adalah :
H 0 : 0 kj   H 1 : 0 kj   di mana j =1,2,3 dan k =1,2,...,6
Tabel 8. Hasil regresi logistik multinomial multivariabel
Var Model Logit ˆ kj    ˆ kj SE  hit Z p-value Exp( ˆ kj  )
Konst. (3/4) -1.236 2.736 0.271 0.603 - (2/4) -1.950 2.586 0.569 0.451 - (1/4) 1.852 2.123 0.761 0.383 - X 1 (0) (3/4) 0.632 1.824 0.120 0.729 1.881 (2/4) -0.521 1.844 0.080 0.777 0.594 (1/4) -2.557 1.420 3.244  0.072* 0.078 X 2 (3/4) -0.085 0.056 2.326  0.127 0.919 (2/4) -0.108 0.069 2.475  0.116 0.897 (1/4) -0.248 0.068 13.387  0.000* 0.780 X 3 (3/4) 0.047 0.078 0.368  0.544 1.048 (2/4) -0.055 0.119 0.214  0.644 0.947 (1/4) -0.031 0.110 0.081  0.776 0.969 X 5 (3/4) 0.001 0.001 0.044  0.834 1.000 (2/4) 0.001 0.001 6.622  0.010* 1.673 (1/4) 0.001 0.001 8.653  0.003* 1.670 X 6 (3/4) 0.003 0.002 1.944  0.163 1.003 (2/4) 0.003 0.002 1.656  0.198 1.003 (1/4) 0.004 0.002 2.691  0.101 1.004
* : Signifikan pada α=10%.
Berdasarkan  Tabel  8,  terdapat  beberapa variabel  yang  signifikan  pada  taraf  signifikansi 5%,  yaitu  variabel  X 1 ,  X 2 dan  X 5 signifikan pada  model  logit  1.  Variabel  X 2 berpengaruh signifikan  pada  model  logit  2  dan  logit  3 dengan  taraf  nyata  sebesar  13%.  Selain  pada model  logit  2,  X 5 berpengaruh  signifikan dengan taraf nyata 5% sedangkan X 6 berpengaruh signifikan dengan taraf nyata 11% pada model logit 1.
Model logit yang terbentuk dalam penelitian ini adalah :
 
  1 1 1 2 3 5 6 ˆ g 1.852 2,557 0 0, 248 0,031 0,001 0,004 T i x X X
X X X         x β     2 2 1 2 3 5 6 ˆ g 1.950 0,521 0 0,108 0,055 0,001 0,003
T i x X X X X X          x β     3 3 1 2 3 5 6 ˆ g 1.236 0,632 0 0,085 0,047 0,001 0,003 T i x X X X X X          x β
Pada  model  logit  1,  variabel  X 1 mempunyai  nilai  odd  rasio  sebesar  0.078 artinya wilayah kabupaten memiliki kecenderungan  0.078  kali  untuk  memperoleh nilai  IPM  tinggi  dan  status  DBK  dibandingkan nilai  IPM  rendah dan status DBK-B atau dapat dikatakan  bahwa  wilayah  kota  mempunyai kecenderungan  sebesar  12,8 ( ) kali untuk  memperoleh  nilai  IPM  tinggi  dan  status
DBK dibandingkan nilai IPM rendah dan status DBK-B.  Variabel  X 2 mempunyai  nilai  odd rasio sebesar 0.780 artinya setiap kenaikan 1 % penduduk  miskin  di  wilayah  kabupaten/kota  di Pulau  Sumatera  maka  wilayah  kabupaten/kota tersebut memiliki kecenderungan sebesar 0.780 untuk  memperoleh  nilai  IPM  tinggi  dan  status DBK dibandingkan nilai IPM rendah dan status DBK-B.  Untuk  variabel  X 5 mempunyai  nilai odd rasio sebesar 1.670 artinya setiap kenaikan 1 % PDRB per kapita di wilayah kabupaten/kota  di  Pulau  Sumatera  maka wilayah  kabupaten/kota  tersebut  memiliki kecenderungan sebesar 1.670 untuk memperoleh  nilai  IPM  tinggi  dan  status  DBK dibandingkan  nilai  IPM  rendah  dan  status DBK-B.
Pada  model  logit  2,  variabel  X 5 mempunyai  nilai  odd  rasio  sebesar  1.673 artinya setiap kenaikan 1 % PDRB per kapita di wilayah  kabupaten/kota  di  Pulau  Sumatera maka wilayah kabupaten/kota tersebut memiliki kecenderungan sebesar 1.670 untuk memperoleh nilai IPM tinggi dan status DBK-B dibandingkan  nilai  IPM  rendah  dan  status DBK-B.
Setelah  diperoleh  model  logit,  maka probabilitas  setiap  kategori  dapat  dihitung sebagai berikut:
a. Kategori 1 :       3 1 1 1 ˆ exp 1 exp j j g x g x    
                   x
b. Kategori 2 :       3 2 2 1 ˆ exp 1 exp j j g x g x    
                   x c. Kategori 3 :       3 3 3 1 ˆ exp 1 exp j j g x g x    
                   x d. Kategori 4 :     3 4 1 ˆ 1 1 exp j j g x                    x
Selanjutnya  dihitung  persentase  ketepatan klasifikasi  berdasarkan  model  regresi  logistik multinomial sebagai berikut :
Tabel 9. Ketepatan klasifikasi nilai IPM dan status DBK kabupaten/kota di Pulau Sumatera tahun 2013 berdasarkan
model regresi logistik multinomial Prediksi Observasi Persentase ketepatan 1 2 3 4 1 42 0 0 8 84.0 2 5 0 0 8 0.0 3 5 0 0 15 0.0 4 8 0 0 46 85.2 Total keseluruhan 64.2
Berdasarkan Tabel 9, ketepatan klasifikasi nilai IPM  dan  status  DBK  kabupaten/kota  di  Pulau Sumatera pada tahun 2013 sebesar 64.2%.

## 4.3 Pembahasan
Dalam  penelitian  ini  diperoleh  bahwa wilayah  perkotaan  memberikan  peluang  yang lebih besar untuk memperoleh nilai  IPM tinggi dan berstatus DBK daripada wilayah kabupaten.  Hal  ini  dapat  dilihat  bahwa penduduk  di  wilayah  perkotaan  sadar  akan pentingnya  pendidikan  dan  kesehatan  yang menjadi  indikator  penyusun  IPM  serta  IPKM yang menentukan status DBK atau DBK-B.
Kenaikan  persentase  penduduk  miskin dapat  menurunkan  peluang  kabupaten/kota  di Pulau  Sumatera  untuk  memperoleh  nilai  IPM dan  nilai  IPKM  tinggi  dimana  nilai  IPKM tinggi  menggambarkan  bahwa  kabupaten/kota tersebut berstatus daerah bermasalah kesehatan. Artinya,  kemiskinan  erat  kaitannya  dengan pembangunan  manusia  dimana  kemiskinan berdampak pada rendahnya tingkat pendidikan, kurangnya  kesadaran  akan  kesehatan  dan rendahnya  kemampuan  daya  beli  masyarakat. Untuk kenaikan pendapatan per kapita kabupaten/kota  di  Pulau  Sumatera  dapat meningkatkan kesempatan kabupaten/kota tersebut  untuk  memperoleh  nilai  IPM  dan IPKM  yang  tinggi.  Dengan  meningkatnya pendapatan  per  kapita,  kemampuan  daya  beli masyarakat pun meningkat sehingga kesejahteraan  baik  di  bidang  pendidikan maupun  kesehatan  dapat  membaik.  Dalam penelitian  ini    tingkat  pengangguran,  rasio ketergantungan,  kepadatan  penduduk  dan
belanja  daerah  di  bidang  ekonomi  tidak berpengaruh bagi setiap kabupaten/kota terhadap  nilai  IPM  dan  IPKM  yang  digunakan untuk menentukan apakah suatu kabupaten/kota tersebut berstatus DBK atau DBK-B.

## 5. Kesimpulan dan Saran
Pemodelan  nilai  IPM  dan  status  DBK kabupaten/kota  sebaiknya  menggunakan  model yang  melibatkan  faktor  geografis,  seperti Geographically  Weighted  Multinomial  Logistic Regression ,  sehingga  kebijakan  untuk  masing- masing kabupaten/kota di Pulau Sumatera lebih tepat sasaran.

## 6. Daftar Pustaka
a. Amelia,  O.  A.  (2013). Pendekatan  Metode Geographically Weighted Ordinal Logistic Regression  Semiparametric. Malang:  Universitas Brawijaya.
b. Agresti,  A.  (2002). Categorical  Data  Analysis Second Edition. New York: John Wiley & Sons, Inc. c. Badan  Pusat  Statistik.  (2008). Indeks  Pembangunan Manusia 2006-2007. Jakarta.
d. Bhakti, Ayu Nadia, Istiqomah dan Suprapto. (2014). Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Indeks Pembangunan  Manusia  di  Indonesia  Periode  2008- 2012 .  Jurnal  Ekonomi  dan  Keuangan.  Volume  18,
Nomor 4, Desember 2014 :452 – 469.
e. Hocking, R. R. (2003). Methods and Applications of Linear Models. New York: John Wiley & Sons, Inc.
f. Kementerian Kesehatan RI. (2010). Pedoman Umum Penanggulangan  Daerah  Bermasalah  Kesehatan Kabupaten-Kota. Jakarta: Kementrian Kesehatan RI.
g. Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. (2010). Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat. Jakarta.
h. Mantra,  Ida  Bagoes.  (2012). Demografi  Umum . Yogyakarta : Pustaka Pelajar.
i. Mirza, Denni Sulistio. (2012). Pengaruh
Kemiskinan,  Pertumbuhan  Ekonomi,  dan  Belanja Modal  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  di Jawa Tengah Tahun 2006-2009. Economics Development Analysis Journal (1) 1.
j. Pratowo,  N.  I.  (2010). Analisis  Faktor-faktor  yang Berpengaruh terhadap Indeks Pembangunan Manusia. Solo,  Jawa  Tengah:  Universitas  Sebelas Maret.
k. Salam,  R.  (2009). Pengujian  Kesamaan  Vektor Parameter  Pada  Beberapa  Model  Regresi  Logistik Ordinal  (Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  Indeks Pembangunan  Manusia  di  Provinsi  Jawa  Timur, Nusa  Tenggara  Timur  dan  Papua  Tahun  2006). Tesis. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.