## Jurnal

## Kajian Ekonomi dan Pembangunan
http://ejournal.unp.ac.id/students/index.php/epb/index

## Analisis Kausalitas Indeks Pembangunan Manusia Pengangguran Pertumbuhan Ekonomi dan Ketimpangan Pendapatan di Indonesia
Panca Gunawan Putra¹, Drs. Ali Anis², Muhammad Irfan 3
1,2,3 Program Studi Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Padang, Indonesia
* Korespondensi : Pancaputra884@gmail.com , alianis2911@yahoo.com

## Abstract
This  study  aims  to  analyze:  (1)  The  causality  relationship  between unemployment and the human development index, (2) The causal relationship between  economic  growth  and  the  human  development  index,  (3)  The  causal relationship between income inequality and the human development index, (4) The  causal  relationship  between  economic  growth  and  unemployment,  (5) Causality  relationship  between  income  inequality  and  unemployment,  (6) Causality  relationship  between  income  inequality  and  economic  growth,  (7) Long-term  and  short-term  relationship  between  human  development  index, unemployment, economic growth and income inequality in Indonesia. The data used is panel data from 34 provinces in Indonesia during the 2011-2020 period. The  analytical  method  used  is  Panel  Vector  Error  Correction  Model  (PVECM) and Panel Granger Causality Test. The results of this study indicate that there is a relationship: (1)  Two-way  causality between unemployment and the human development index, (2) Economic growth to the human development index, (3) Income  inequality  to  the  human  development  index,  (4)  Economic  growth  to unemployment, ( 5) Income inequality to unemployment, (6) Income inequality to  economic  growth,  (7)  There  is  a  long-term  relationship  between unemployment  and  the  human  development  index  which  has  a  positive  effect, economic  growth  has  a  negative  effect  on  the  human  development  index  and income inequality on the human development index has a positive effect negative.
Keywords:

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis:  (1)  Hubungan  kausalitas pengangguran  dengan  indeks  pembangunan  manusia,  (2)  Hubungan  kausalitas pertumbuhan  ekonomi  dengan  indeks  pembangunan  manusia,  (3)  Hubungan kausalitas  ketimpangan  pendapatan  dengan  indeks  pembangunan  manusia,  (4) Hubungan  kausalitas  pertumbuhan  ekonomi  dengan  pengangguran,  (5) Hubungan kausalitas ketimpangan pendapatan dan pengangguran, (6) Hubungan kausalitas  ketimpangan  pendapatan  dan  pertumbuhan  ekonom,  (7)  Hubungan jangka panjang dan jangka pendek indeks pembangunan manusia, pengangguran, pertumbuhan  ekonomi  dan  ketimpangan  pendapatan  di  Indonesia.  Data  yang digunakan  merupakan  data  panel  dari  34  Provinsi  di  Indonesia  selama  periode 2011-2020. Metode analisis yang digunakan adalah Panel Vector Error Correction Model (PVECM)  dan Panel  Granger  Causality  Test .  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  :  (1)  Kausalitas  dua  arah  antara pengangguran  ke  indeks  pembangunan  manusia,  (2)  Pertumbuhan  ekonomi  ke indeks  pembangunan  manusia,  (3)  Ketimpangan  pendapatan  ke  indeks pembangunan  manusia,  (4)  Pertumbuhan  ekonomi  ke  pengangguran,  (5) Ketimpangan  pendapatan  ke  pengangguran,  (6)  Ketimpangan  pendapatan  ke pertumbuhan  ekonomi,  (7)  Terdapat  hubungan  jangka  panjang  pengangguran terhadap indeks pembangunan manusia yang berpengaruh positif, pertumbuhan ekonomi terhadap indeks pembangunan manusia yang berpengaruh negatif dan ketimpangan  pendapatan  terhadap  indeks  pembangunan  manusia  yang berpengaruh negatif.
Kata Kunci:

## Info Artikel
Diterima: 15 Oktober 2022
Disetujui: 1 November 2022
Terbit daring: 01 Desember 2022
DOI: -
Sitasi: Putra, G, P & Anis, A (2022). Analisis Kausalitas Indeks Pembangunan Manusia Pengangguran Pertumbuhan Ekonomi dan Ketimpangan Pendapatan di Indonesia. JKEP: Jurnal kajian ekonomi dan pembangunan, 4(4).
Human  Development  Index,  Unemployment,  Economic  Growth,  Income Inequality,  Panel  Vector  Error  Correction  Model  and  Granger  Causality Test.
Indeks  Pembangunan  Manusia,  Pengangguran,  Pertumbuhan  Ekonomi, Ketimpangan Pendapatan, Panel Vector Error Correction Model dan Granger Causality Test.

## PENDAHULUAN
Tujuan  negara  dapat  dicapai  melalui  pembangunan.  Salah  satu  cara  untuk  menilai keberhasilan  pembangunan  suatu  bangsa  adalah  melalui  pertumbuhan  ekonomi.  Lebih banyak  barang  dan  jasa  yang  diproduksi  maka  kesejahteraan  masyarakat  akan  meningkat sebagai  hasilnya,  ekspansi  ekonomi  berkaitan  erat  dengan  peningkatan  jumlah  barang  dan jasa yang diproduksi dalam masyarakat (Huda, 2015).
Tingkat produksi barang dan jasa dapat diukur sebagai faktor dari pembangunan ekonomi, tetapi perubahan lain dalam berbagai aspek seperti, kegiatan ekonomi, pendidikan, teknologi, peningkatan kesehatan, infrastruktur, pendapatan, dan kemakmuran masyarakat juga harus diperhitungkan.  Indeks  pembangunan  manusia  (IPM),  yang  bertujuan  untuk  mengukur tingkat  kualitas  hidup  masyarakat,  memberikan  ukuran  lebih  lanjut  dari  pembangunan manusia.  Hal  ini  karena  keragaman  individu,  perbedaan  geografis,  dan  kondisi  sosial masyarakat.  Akibatnya,  tingkat  pendapatan  bukanlah  faktor  utama  yang  digunakan  untuk menghitung  tingkat  keberhasilan  pembangunan.  Akan  tetapi,  keberhasilan  pembangunan tidak lepas dari kinerja pemerintah yang secara aktif berkontribusi dalam penciptaan regulasi dan memfasilitasi keberhasilan pembangunan suatu negara tersebut.
Seperti yang terjadi di Indonesia, ledakan penduduk merupakan salah satu ciri pembangunan. Menurut data Badan Pusat Statistik tahun 2020, jumlah penduduk Indonesia sebanyak 271 juta jiwa. Negara yang dikaitkan dengan populasi yang begitu besar mengakitbatkan seluruh tenaga kerja tidak dapat ditampung di tempat kerja karena sumber produksi yang terbatas di satu sisi dan populasi yang besar di sisi lain. Kondisi ini memicu terjadinya pengangguran dan sayangnya  setiap  tahun  jumlah  angka  pengangguran  akan  terus  meningkat,  jika  setiap penambahan jumlah angkatan kerja tidak diimbangi dengan perluasan dan kapasitas lapangan kerja (Sugiyanto, 2006).
Selain pembangunan manusia, aspek pertumbuhan ekonomi juga mengungkapkan aspek lain yang  terkait  dengan  keberhasilan  perekonomian  negara.  Pertumbuhan  ekonomi  adalah peningkatan  output  per  kapita,  yang  menunjukkan  peningkatan  standar  hidup  dan pertumbuhan  upah  riil.  Bentuk  nyata  kerja  pemerintah  untuk  meningkatkan  tingkat kesejahteraan  masyarakat  dapat  dilihat  dari  tingkat  pertumbuhan  ekonomi  yang  dicapai, semakin tinggi tingkat pertumbuhan ekonomi maka semakin tinggi pula tingkat kesejahteraan masyarakat (Amri, 2017).
Berikut Gambaran indeks rasio gini di Indonesia dari tahun 2016-2020.
Sumber : Badan Pusat Statistik (BPS), 2021
Gambar 1. Indeks Gini Rasio di Indonesia Tahun 2016-2020
0,395 0,392 0,386 0,380 0,383 0,375 0,38 0,385 0,39 0,395 0,4 2016 2017 2018 2019
2020 Tahun
Panca Gunawan Putra, Drs. Ali Anis: Analisis Kausalitas Indeks Pembangunan ………………….
Gambar 1. merupakan gambaran indeks gini rasio di Indonesia yang mengalami penurunan dari  tahun  ke  tahun  dan  mengalami  sedikit  peningkatan  pada  tahun  terakhir  penelitian. Indeks gini rasio terendah terjadi pada tahun 2019 sebesar 0,380 dan terbesar pada tahun 2016  sebesar  0,395  persen.  Penurunan  indeks  gini  rasio  pada  tahun  tertinggi  ke  tahun terendah memiliki angka sebesar 0,015 persen. Angka ini cukup besar apabila dibandingkan dengan penurunan pada setiap tahun selama 4 tahun penurunan.
IPM    (Indeks  Pembangunan  Manusia)  merupakan  indikator  penting  untuk  mengukur keberhasilan  dalam  upaya  membangunan  kualitas  hidup  manusia.  IPM  menjelaskan bagaimana penduduk dapat mengakses hasil pembangunan dalam memperoleh pendapatan, kesehatan  dan  pendidikan.  Pembangunan  manusia  memainkan  peran  dalam  bentuk kemampuan  sebuah  negara  dalam  menyerap  teknologi  modern  untuk  mengembangkan kapasitas  agar  terciptanya  kesempatan  kerja  untuk  meningkatkan  produktivitas  dan kemampuan  masyarakat  guna  melakukan  pembangunan  manusia  yang  terus  berlanjut (UNDP,  2008).  Menurut  Becker,  IPM  mempengaruhi  ketimpangan.  Menurut  penelitian Becker, yang mendukung pertumbuhan ekonomi dan masuk lebih dalam, yaitu pada subjek pendidikan formal, produktivitas tenaga kerja meningkat dengan semakin tingginya tingkat pendidikan  formal.  Hal  ini  sejalan  dengan  teori  human  capital,  yang  mengatakan  bahwa pendidikan  meningkatkan  produktivitas  tenaga  kerja  dan  berpengaruh  pada  pertumbuhan ekonomi, yang akan menurunkan ketimpangan pendapatan (Hidayat, 2014).
Pertumbuhan  ekonomi  terkait  erat  dengan  pengangguran.  Perhitungan  produksi  sebagai persentase dari PDB akan berkurang jika seseorang tidak bekerja. Berdasarkan Hukum Okun's Law , implikasi makronya adalah ketika kenaikan 1% pada tingkat pengangguran hanya akan menghasilkan  hingga  2%  penurunan  nilai  PDB  (Mahendra,  2017).  Tingkat  kesejahteraan masyarakat  yang  dicapai  tidak  secara  optimal  dipengaruhi  oleh  pengangguran,  yang  akan mengakibatkan  pendapatan  nasional  riil  masyarakat  lebih  rendah  dari  pendapatan potensialnya.  Akibatnya,  kesejahteraan  masyarakat  tidak  meningkat  secara  signifikan. Kemudian, seiring dengan menurunnya daya beli masyarakat sebagai akibat dari pendapatan yang  rendah,  akan  ada  lebih  sedikit  permintaan  untuk  barang-barang  manufaktur  dan pertumbuhan  ekonomi  yang  menjadi  turun  (Jonaidi,  2012).  Mankiw  et  al  (2014) mendefinisikan pengangguran sebagai seseorang yang sedang mencari pekerjaan atau untuk sementara berhenti bekerja. Seseorang yang tidak bekerja tidak memiliki uang. Terlalu banyak pengangguran dapat menurunkan upah untuk pekerja pada kelompok berpenghasilan rendah, sehingga  dapat  meningkatkan  ketimpangan  pendapatan  (Sukirno,  2011).  Dalam  penelitian yang  dilakukan  Ukpere  &  Slabbert  (2009)  pengangguran  mempertinggi  ketimpangan. Menurut  Pi  &  Zhang  (2018)  jika  tingkat  pengangguran  dalam  sektor  keterampilan  di perkotaan lebih tinggi dari satu, ketimpangan pendapatan akan semakin parah. Efriza (2014) juga menunjukkan bahwa ketimpangan pendapatan berkorelasi positif dengan pengangguran.
Penyesuaian teknologi, kelembagaan, dan ideologis terhadap berbagai tuntutan kondisi yang ada memungkinkan ekspansi ekonomi. Dalam kurva U terbalik, Kuznet mengajukan hipotesis mengenai  hubungan  antara  pertumbuhan  ekonomi  dan  ketimpangan  pendapatan.  Hal  ini menunjukkan bahwa ketimpangan pendapatan meningkat pada awal pertumbuhan. Namun, ketimpangan pendapatan akan menyempit dari waktu ke waktu. Penelitian Lestari Agusalim menunjukkan  bahwa  ketimpangan  pendapatan  berkorelasi  negatif  dengan  pertumbuhan ekonomi. Hal ini menunjukkan bahwa ketimpangan pendapatan akan menurun dengan setiap kenaikan PDB (Agusalim, 2016).

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode panel vector error correction model (PVECM), variabel meliputi  indeks  pembangunan  manusia,  pengangguran,  pertumbuhan  ekonomi,  dan ketimpangan pendapatan di Indonesia yang dianalisis secara deskriptif dan induktif. Tahun penelitian  adalah  dari  tahun  2011  hingga  2020,  data  yang  digunakan  diperoleh  melalui
dokumentasi resmi dari Badan Pusat Statistik (BPS). Model yang digunakan dalam persamaan panel VECM sebagai berikut:
ΔHDI it = 𝛼 0  + ∑ = 𝑛 𝐽 1 𝛽 1 j ΔHDI i,t-j + ∑ = 𝑛 𝐽 1 𝛽 2 j ΔUNEM i,t-j + ∑ = 𝑛 𝐽 1 𝛽 3 j ΔEG i,t-j + ∑ = 𝑛 𝐽 1 𝛽 4 j ΔGR i,t-j + 𝛾𝑒 I,t-j + U it
(1)
ΔUNEM it
= 𝛼 0  + ∑ = 𝑛 𝐽 1 𝛽 1 j ΔUNEM i,t-j + ∑ = 𝑛 𝐽 1 𝛽 2 j ΔHDI i,t-j + ∑ = 𝑛 𝐽 1 𝛽 3 j ΔEG i,t-j + ∑ = 𝑛 𝐽 1 𝛽 4 j ΔGR i,t-j + 𝛾𝑒 I,t-j + U it
(2)
ΔEG it = 𝛼 0  + ∑ = 𝑛 𝐽 1 𝛽 1 j ΔEG i,t-j + ∑ = 𝑛 𝐽 1 𝛽 2 j ΔHDI i,t-j + ∑ = 𝑛 𝐽 1 𝛽 3 j ΔUNEM i,t-j + ∑ = 𝑛 𝐽 1 𝛽 4 j ΔGR i,t-j + 𝛾𝑒 I,t-j + U it (3) ΔGR it = 𝛼 0  + ∑ = 𝑛 𝐽 1 𝛽 1 j ΔGR i,t-j + ∑ = 𝑛 𝐽 1 𝛽 2 j ΔHDI i,t-j + ∑ = 𝑛 𝐽 1 𝛽 3 j ΔUNEM i,t-j +
∑ = 𝑛 𝐽 1 𝛽 4 j + ΔEG i,t-j + 𝛾𝑒 I,t-j + U it (4)
Dimana, ΔHDI it adalah First  difference pada  variabel  indeks  pembangunan  manusia, ΔUNEM it adalah First difference pada variabel pengangguran, ΔEG it adalah First difference pada  variabel  pertumbuhan  ekonomi, ΔGR it adalah First  difference pada  variabel ketimpangan pendapatan, i adalah Provinsi, t adalah Kuartal, 𝛼 dan 𝛽 adalah Konstanta, U adalah Stochastic error term.
Indeks  Pembangunan  Manusia  (Y1)  merupakan  suatu  ukuran  keberhasilan  sumber  daya manusia  di  34  Provinsi  yang  ada  di  Indonesia  berdasarkan  dari  gabungan  tiga  unsur kemakmuran yaitu, pendapatan, pendidikan dan kesehatan. Pengangguran (Y2) merupakan penduduk  yang  sedang  mencari  pekerjaan,  penduduk  yang  sedang  mempersiapkan  suatu usaha,  penduduk  yang  merasa  tidak  mungkin  mendapatkan  pekerjaan  dan  penduduk  yang sudah  memiliki  pekerjaan  tetapi  belum  mulai  bekerja.  Pertumbuhan  Ekonomi  (Y3) merupakan persentase peningkatan nilai tambah yang dihasilkan oleh sektor ekonomi pada 34 Provinsi di Indonesia yang diukur melalui Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) atas harga  konstan  yang  dinyatakan  dalam  satuan  persen.  Ketimpangan  Pendapatan  (Y4) merupakan ketidakmerataan rasio distribusi pendapatan masyarakat di suatu wilayah tertentu pada waktu tertentu yang diukur dari nilai indeks gini.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  kebanyakan  kasus,  tren  data  sekunder  yang  digunakan  dalam  penelitian  akan menyebabkan data menjadi non-stasioner. Untuk mendapatkan estimasi yang baik, data yang digunakan  harus  stasioner  karena  regresi  lancung  dapat  terjadi  dengan  data  yang  tidak stasioner. Levin Lin & Chu (LLC), Im Pesaran Shin (IPS), Augmented Dickey-Fuller (ADF), dan Philips-Perron (PP) adalah beberapa metode yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 1. Hasil Uji Stasioneritas Data Metode Levin, Lin & Chu Test dan Im,
Pesaran & Shin Tes t Variabe l Level P-Value
Diferensiasi
P-Value
Diferensiasi
(2)
P-Value Keterangan LLC Test IPS Test LLC Test IPS Test LLC Test IPS Test LLC Test IPS Test HDI 0.0000 0.0001 1.0000 1.0000 0.0392 0.0000 Statisioner Pada  Orde 0 dan II Statisioner Pada  Orde  0 dan II
Panca Gunawan Putra, Drs. Ali Anis: Analisis Kausalitas Indeks Pembangunan ………………….
UNEM 0.0688 0.9937 0.9574 0.0000 0.0000 0.0000 Statisioner Pada  Orde II Statisioner Pada  Orde  I dan II EG 1.0000 0.1665 1.0000 0.0214 0.0000 0.0000 Statisioner Pada  Orde II Statisioner Pada  Orde  I dan II GR 0.4027 0.8017 0.7952 0.0000 0.0000 0.0000 Statisioner Pada  Orde II Statisioner Pada  Orde  I dan II

## Sumber: Data Sekunder diolah, 2021
Pengolahan data pada Tabel 1. menggunakan Uji Levin, Lin, & Chu dan Uji Im, Pesaran, & Shin Test mengungkapkan bahwa data IPM tampak stasioner pada orde 0 (level) sedangkan data UNEM, EG, dan GR terdapat akar unit pada orde 0 (level). Hal ini menerima hipotesis H0 bahwa ada akar unit dalam data atau data tidak stasioner pada orde 0 (level). Nilai prob untuk setiap variabel lebih besar dari α = 5%. Oleh karena itu, agar data menjadi stasioner, harus dilakukan differensiasi.
Tabel 2. Hasil Uji Stasioneritas Data Metode Augmented Dickey-Fuller Test (ADF) dan Philips- Perron Test (PP)
Variabel
Level P-Value Diferensiasi P-Value Diferensiasi (2)
P-Value Keterangan ADF Test Philips Perron Test ADF Test Philips Perron Test ADF Test
Philips Perron
Test ADF Test Philips Perron Test HDI 0.0162 1.0000 1.0000 1.0000 0.0000 0.0000 Statisioner Pada  Orde 0 dan II Statisioner Pada Orde II UNEM 1.0000 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Statisioner Pada Orde I dan II Statisioner Pada  Orde  I dan II EG 0.8488 0.9999 0.4242 0.0000 0.0000 0.0000 Statisioner Pada  Orde II Statisioner Pada  Orde  I dan II GR 0.9991 1.0000 0.0000 0.0000 0.000 0.0000 Statisioner Pada Orde I dan II Statisioner Pada  Orde  I dan II

## Sumber: Data Sekunder diolah, 2021
Pada Tabel 2. pengolahan data menggunakan ADF Test dan Philips-Perron Test dari variabel UNEM, EG, dan GR mengandung unit root pada orde 0 (level) atau tidak stasioner pada orde 0 (level). Sebaliknya, data variabel HDI stasioner pada orde 0 (level) pada metode ADF Test. Data non-stasioner dapat diamati ketika p- value untuk setiap variabel lebih besar dari α = 5%. Hal ini menunjukkan bahwa hipotesis H0 yang menyatakan bahwa data memiliki akar unit atau  tidak  stasioner.  Oleh  karena  itu,  agar  data  menjadi  stasioner,  harus  dilakukan differensiasi.
Langkah awal dalam model VAR adalah memastikan panjang lag  yang tepat. Dalam model VAR,  panjang  lag  optimal  sangat  penting.  Dikhawatirkan  dinamika  tidak  dapat  dijelaskan sepenuhnya  jika  lag  optimal  yang  dimasukkan  terlalu  pendek.  Namun,  karena  derajat kebebasan yang berkurang, estimasi yang tidak efisien dapat terjadi jika lag optimal terlalu
panjang.  Oleh  karena  itu,  sebelum  mengestimasi  VAR  dalam  penelitian  ini,  penting  untuk mengetahui lag yang ideal.
Tabel 3.Hasil Uji Lag Optimum
Sumber: Data Sekunder diolah, 2021 Keterangan: tanda *lag optimal yang diajukan
Pada Tabel 3. ditunjukkan bahwa Final Prediction Error (FPE), Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Information Criterion (SC), dan Hannan-Quinn Information (HQ) terkecil adalah  pada  Lag  4.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  empat  periode  memberikan  efek  optimal terhadap  variabel  lainnya.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  proses  estimasi  parameter Vector Error Correction Model (VECM) akan menggunakan lag 4.
Tujuan  dari  uji  kointegrasi  adalah  untuk  melihat  apakah  terdapat  keseimbangan  jangka panjang, atau apakah pergerakan dan stabilitas hubungan antar variabel dalam penelitian ini serupa. Jika nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05 maka terdapat kointegrasi antara variabel, dan suatu persamaan dikatakan terkointegrasi pada nilai probabilitas yang dihasilkan At most 1, At  most 2,  dan At  most 3.  Sebaliknya,  tidak  ada  kointegrasi  antar  variabel  jika  nilai probabilitasnya lebih besar dari 0,05. Tahap VECM dapat dilanjutkan ketika kointegrasi dapat terbukti.
Tabel 4. Hasil Uji Kointegrasi Johansen Panel Cointegration

## Sumber: Data Sekunder diolah, 2021
Pada Tabel 4. dapat dilihat bahwa hasil uji Johansesn Fisher Cointegration Test pada variabel HDI, UNEM, EG, dan GR menunjukkan nilai probability untuk masing-masing persamaan tersebut lebih kecil dari 0,05 yang artinya terdapat kointegrasi atau hubungan jangka panjang Impulse  Response  Function merupakan  uji  yang  digunakan  untuk  melihat  pengaruh guncangan dari suatu variabel terjahadap variabel lainnya. Secara mendasar dalam analisis ini akan diketahui respon positif atau negatif dari suatu variabel terhadap variabel lainnya. Grafik yang terdapat dalam uji IRF memiliki dua sumbu yaitu vertikal dan horizontal. Sumbu vertikal akan menunjukkan nilai respon dari variabel sedangkan sumbu horizontal akan menunjukkan periode hari kedepan. Berikut hasil Impulse Response Function dalam bentuk grafik selama 10 periode:
Panca Gunawan Putra, Drs. Ali Anis: Analisis Kausalitas Indeks Pembangunan …………………. 71
-.004 .000 .004 .008 .012 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Res pons e of D(HDI,2) to D(HDI,2)
-.004 .000 .004 .008 .012 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Respons e of D(HDI,2) to D(UNEM,2)
-.004 .000 .004 .008 .012 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Respons e of D(HDI,2) to D(EG,2)
-.004 .000 .004 .008 .012 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Respons e of D(HDI,2) to D(GR,2)
-.06 -.04 -.02 .00 .02 .04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Respons e of D(UNEM,2) to D(HDI,2) -.06 -.04 -.02 .00 .02 .04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Res pons e of D(UNEM,2) to D(UNEM,2)
-.06 -.04 -.02 .00 .02 .04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Res pons e of D(UNEM,2) to D(EG,2)
-.06 -.04 -.02 .00 .02 .04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
-.0008 -.0004 .0000 .0004 .0008 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Res pons e of D(EG,2) to D(HDI,2) -.0008 -.0004 .0000 .0004 .0008 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Res ponse of D(EG,2) to D(UNEM,2) -.0008 -.0004 .0000 .0004 .0008 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Res pons e of D(EG,2) to D(EG,2) -.0008 -.0004 .0000 .0004 .0008
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
-.0002 -.0001 .0000 .0001 .0002 .0003 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Res pons e of D(GR,2) to D(HDI,2) -.0002 -.0001 .0000 .0001 .0002 .0003 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Res ponse of D(GR,2) to D(UNEM,2) -.0002 -.0001 .0000 .0001 .0002 .0003 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Res pons e of D(GR,2) to D(EG,2) -.0002 -.0001 .0000 .0001 .0002 .0003 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Respons e of D(GR,2) to D(GR,2)

## Response to Cholesky  One S.D. Innov ations
Sumber: Data Sekunder diolah, 2021

## Gambar 2. Respon Ketimpangan Pendapatan terhadap IPM
Dari  Gambar  2.  dapat  dilihat  respon  ketimpangan  pendapatan  terhadap  guncangan  indeks pembangunan manusia. Guncangan yang terjadi fluktuatif pada kuartal pertama memberikan respon  yang  positif  hingga  periode  kuartal  keempat.  Pada  kuartal  kelima  respon  yang diberikan  negatif,  selanjutnya  pada  kuartal  keenam  hingga  periode  kuartal  kesepuluh semuanya  kembali  memberikan  respon  yang  positif.  Respon  positif  artinya  selama  kuartal tertentu ketika ketimpangan pendapatan mengalami peningkatan maka indeks pembangunan manusia juga mengalami peningkatan. Begitu juga sebaliknya, ketika respon yang diberikan negatif  artinya  selama  kuartal  tertentu  ketika  ketimpangan  pendapatan  mengalami peningkatan  maka  akan  menurunkan  indeks  pembangunan  manusia.  Respon  ketimpangan pendapatan  terhadap  guncangan  indeks  pembangunan  manusia  mengindikasikan  bahwa respon  ketimpangan  pendapatan  terhadap  guncangan  indeks  pembangunan  manusia memiliki  hubungan  yang  fluktuatif  positif,  hal  ini  berarti  peningkatan  ketimpangan pendapatan  pada  kuartal  tertentu  akan  berdampak  pula  pada  peningkatan  indeks pembangunan manusia.
-.004 .000 .004 .008 .012 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(HDI,2) to D(HDI,2) -.004 .000 .004 .008 .012 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(HDI,2) to D(UNEM,2) -.004 .000 .004 .008 .012 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(HDI,2) to D(EG,2) -.004 .000 .004
.008
.012 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(HDI,2) to D(GR,2) -.06 -.04 -.02 .00 .02 .04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(UNEM,2) to D(HDI,2) -.06 -.04 -.02 .00 .02 .04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(UNEM,2) to D(UNEM,2) -.06 -.04 -.02 .00 .02 .04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(UNEM,2) to D(EG,2) -.06 -.04 -.02 .00 .02 .04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of D(UNEM,2) to D(GR,2)
-.0008 -.0004 .0000 .0004 .0008 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(EG,2) to D(HDI,2) -.0008 -.0004 .0000 .0004 .0008 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(EG,2) to D(UNEM,2) -.0008 -.0004 .0000 .0004 .0008 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Respons e of D(EG,2) to D(EG,2) -.0008 -.0004 .0000 .0004 .0008 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of D(EG,2) to D(GR,2)
-.0002 -.0001 .0000 .0001 .0002 .0003 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(GR,2) to D(HDI,2) -.0002 -.0001 .0000 .0001 .0002 .0003 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(GR,2) to D(UNEM,2) -.0002 -.0001 .0000 .0001 .0002 .0003 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Respons e of D(GR,2) to D(EG,2) -.0002 -.0001 .0000 .0001 .0002 .0003 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of D(GR,2) to D(GR,2)

## Sumber: Data Sekunder diolah, 2021

## Gambar 3. Respon Ketimpangan Pendapatan terhadap Pengangguran
Dari  Gambar  3.  dapat  dilihat  respon  ketimpangan  pendapatan  terhadap  guncangan pengangguran. Guncangan yang terjadi bersifat fluktuatif diawali dengan respon yang positif pada kuartal pertama, selanjutnya memberikan respon yang negatif pada kuartal kedua. Pada kuartal  ketiga  dan  keempat,  respon  ketimpangan  pendapatan  terhadap  guncangan pengangguran berada pada titik keseimbangan yang menunjukkan respon yang positif. Pada kuartal  kelima respon  yang  diberikan  negatif,  kuartal  keenam  kembali memberikan  respon yang  positif.  Pada  kuartal  ketujuh  dan  kedelapan  menunjukkan  respon  yang  negatif  dan kembali  memberikan  respon  yang  positif  pada  kuartal  kesembilan.  Dan  pada  kesepuluh kembali  menunjukkan  respon  yang  negatif.  Respon  ketimpangan  pendapatan  terhadap pengangguran yang fluktuatif mengindikasikan bahwa pengangguran tidak dapat menurukan ketimpangan  pendapatan  secara  signifikan,  sehingga  pemerintah  harus  berupaya  untuk
menurunkan ketimpangan pendapatan dengan menyediakan lapangan pekerjaan yang dapat menampung angkatan kerja yang ada pada setiap tahunnya.
-.004 .000 .004 .008 .012 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of D(HDI,2) to D(HDI,2) -.004 .000 .004 .008 .012 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(HDI,2) to D(UNEM,2) -.004 .000 .004 .008 .012 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(HDI,2) to D(EG,2) -.004 .000 .004 .008 .012 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
-.06 -.04 -.02 .00 .02 .04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of D(UNEM,2) to D(HDI,2) -.06 -.04 -.02 .00 .02 .04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(UNEM,2) to D(UNEM,2) -.06 -.04 -.02 .00 .02 .04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(UNEM,2) to D(EG,2) -.06 -.04 -.02 .00 .02 .04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
-.0008 -.0004 .0000 .0004 .0008 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(EG,2) to D(HDI,2) -.0008 -.0004 .0000 .0004 .0008 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(EG,2) to D(UNEM,2) -.0008 -.0004 .0000 .0004 .0008 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(EG,2) to D(EG,2) -.0008 -.0004 .0000 .0004 .0008 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
-.0002 -.0001 .0000 .0001 .0002 .0003 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(GR,2) to D(HDI,2) -.0002 -.0001 .0000 .0001 .0002 .0003 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(GR,2) to D(UNEM,2) -.0002 -.0001 .0000 .0001 .0002 .0003 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(GR,2) to D(EG,2) -.0002 -.0001 .0000 .0001 .0002 .0003 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of D(GR,2) to D(GR,2)

## Sumber: Data Sekunder diolah, 2021

## Gambar 4. Respon Ketimpangan Pendapatan terhadap Pertumbuhan Ekonomi
Seperti yang ditunjukkan pada gambar  4. ketimpangan pendapatan biasanya menunjukkan respon  yang  mendekati  garis  ekuilibrium  dalam  menanggapi  guncangan  pertumbuhan ekonomi. Terdapat respon positif dari kuartal pertama hingga kuartal keempat, memberikan respons  negatif  pada  kuartal  kelima,  dan  kemudian  kembali  memberikan  respon  positif  di kuartal  keenam.  Pada  kuartal  ketujuh  dan  kedelapan  memiliki  respon  yang  negatif, selanjutnya  kembali  menuju  positif  dan  pada  periode  kuartal  ke  sepuluh  kembali  memiliki respon  yang  negatif.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  ketimpangan  pendapatan  cenderung memberikan  respon  positif  terhadap  guncangan  pertumbuhan  ekonomi,  sehingga peningkatan ketimpangan pendapatan pada kuartal tertentu juga akan berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi.
Tujuan pengujian ini adalah untuk memastikan besarnya pengaruh antar variabel terhadap variabel lain. Uji VD, berbeda dengan IRF, yang menggambarkan dampak suatu guncangan, sedangkan  uji  VD  menunjukkan  pentingnya  masing-masing  variabel  dalam  model VAR/VECM  dalam  menanggapi  guncangan  atau  pentingnya  hubungan  variabel  satu  sama lain. Berikut hasil dari Variance Decomposition:
Tabel 5. Variance Decomposition Indeks Pembangunan Manusia
S umber: Data Sekunder diolah, 2021
Pada Tabel 5. dapat dilihat bahwa hasil pengujian menunjukkan bahwa selama dua kuartal prediksi, indeks pembangunan manusia menyumbang 97,97 persen dari varian prediksi. Sisanya 0,78 persen disebabkan oleh pengangguran, 0 persen oleh pertumbuhan ekonomi, dan 1,22 persen oleh ketimpangan pendapatan. Selain itu, variabel indeks pembangunan manusia itu sendiri menyumbang 77,99 persen dari varian prediksi selama  prediksi 10 kuartal.  Pengangguran  menyumbang  6,28  persen,  pertumbuhan  ekonomi  10,74  persen, dan ketimpangan pendapatan sebesar 4,97 persen dari total.
Panca Gunawan Putra, Drs. Ali Anis: Analisis Kausalitas Indeks Pembangunan ………………….
Tabel 6. Variance Decomposition Pengangguran
S umber: Data Sekunder diolah, 2021
Pada  Tabel  6.  dapat  dilihat  bahwa  hasil  uji  menunjukkan  pada  horizon  prediksi  2  kuartal pengangguran  sebesar  81,88  persen  varian  dari  prediksi  bersumber  dari  variabel pengangguran itu sendiri. Sisanya sebesar 15,42 persen bersumber dari indeks pembangunan manusia,  0,40  persen  dari  pertumbuhan  ekonomi  dan  2,28  persen  dari  ketimpangan pendapatan. Selanjutnya pada horizon prediksi 10 kuartal pengangguran sebesar 66,39 persen varian  prediksi  pengangguran  bersumber  dari  variabel  pengangguran  itu  sendiri.  Sisanya sebesar  16,48  persen  bersumber  dari  indeks  pembangunan  manusia,  13,76  persen  dari pertumbuhan ekonomi dan 3,36 persen dari ketimpangan pendapatan.
Pada  Tabel  7.  dapat  dilihat  bahwa  hasil  uji  menunjukkan  pada  horizon  prediksi  2  kuartal pertumbuhan  ekonomi  sebesar  91,35  persen  varian  dari  prediksi  bersumber  variabel pertumbuahan  ekonomi  itu  sendiri.  Sisanya  sebesar  3,40  persen  bersumber  dari  indeks pembangunan manusia, 3,03 persen dari pengangguran dan 2,20 persen dari ketimpangan pendapatan.  Selanjutnya  pada  horizon  prediksi  10  kuartal  pertumbuhan  ekonomi  sebesar 28,51  persen  varian  prediksi  bersumber  dari  variabel  pertumbuhan  ekonomi  itu  sendiri. Sisanya  sebesar  25,93  persen  dari  indeks  pembangunan  manusia,  39,01  persen  dari pengangguran dan 6,53 persen dari ketimpangan pendapatan.
Tabel 7. Variance Decomposition Pertumbuhan Ekonomi
S umber: Data Sekunder diolah, 2021
Uji kausalitas Granger menetapkan tingkat pengujian dengan tingkat kepercayaan 0,05 (5%) dan untuk panjang lag yaitu 4 sesuai dengan uji lag optimum sebelumnya. Tidak ada hubungan sebab  akibat  antar  variabel  jika  nilai  probabilitas  lebih  besar  dari  0,5  sebaliknya  terdapat kausalitas antar variabel jika nilai probabilitasnya kurang dari 0,5. Berikut hasil Uji Kausalitas Granger:

## Tabel 8. Hasil Uji Kausalitas Granger
Hubungan Hubungan  I  (P- Value < 0,05) Hubungan  II  (P- Value < 0,05) Hasil Kausalitas UNEM dan HDI 0,0000 0,0501 Hubungan  Dua  Arah  Antara UNEM dan HDI
EG dan HDI 0,0000 0,0000 Hubungan  Dua  Arah  Antara EG dan HDI GR dan HDI 0,0000 0,0009 Hubungan  Dua  Arah  Antara GR dan HDI EG dan UNEM 0,0000 0,0000 Hubungan  Dua  Arah  Antara EG dan UNEM GR dan UNEM 0,0000 0,0023 Hubungan  Dua  Arah  Antara GR dan UNEM GR dan EG 0,0000 0,0000 Hubungan  Dua  Arah  Antara GR dan EG

## Sumber: Data Sekunder diolah, 2021
Berdasarkan  Tabel  8.  Kedua  hasil  tersebut  menolak  hipotesis  nol  karena  nilai  probabilitas masing-masing variabel lebih kecil dari 0,05 yaitu 0,000 dan 0,0501. Hal ini menunjukkan bahwa  variabel  UNEM  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  variabel  IPM.  Dapat ditarik kesimpulan bahwa terdapat hubungan sebab akibat antara UNEM dan IPM secara dua arah.  Terbukti  dengan  nilai  probabilitas  masing-masing  variabel  lebih  kecil  dari  0,05  yaitu 0,0000  dan  0,0000,  kedua  hasil  tersebut  menolak  hipotesis  nol  karena  variabel  EG berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  IPM  dan  sebaliknya.  Dapat  ditarik  kesimpulan bahwa EG dan IPM memiliki hubungan sebab akibat yang berjalan dua arah. Nilai probabilitas masing-masing  variabel  lebih  kecil  dari  0,05  yaitu  0,0000  dan  0,0009  yang  menunjukkan bahwa  kedua  hasil  menolak  hipotesis  nol.  Variabel  GR  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel IPM, begitu pula sebaliknya variabel IPM berpengaruh signifikan terhadap variabel GR. Dapat ditarik kesimpulan bahwa terdapat hubungan kausalitas antara GR dan IPM secara dua arah.
Kedua hasil tersebut menolak hipotesis nol karena nilai probabilitas masing-masing variabel lebih kecil dari 0,05 yaitu 0,0000 dan 0,0000, menunjukkan bahwa variabel EG berpengaruh signifikan terhadap variabel UNEM begitu juga sebaliknya. Hubungan antara EG dan UNEM adalah terdapat kausalitas di dua arah. Kedua hasil tersebut menolak hipotesis nol karena nilai probabilitas  masing-masing  variabel  lebih  kecil  dari  0,05  yaitu  0,0000  dan  0,0023  yang menunjukkan  bahwa  variabel  GR  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  UNEM  dan sebaliknya.  GR  dan  UNEM  memiliki  hubungan  kausalitas  yang  berjalan  dua  arah.  Nilai probabilitas  masing-masing  variabel  lebih  kecil  dari  0,05  yaitu  0,0000  dan  0,0000, menunjukkan  bahwa  kedua  hasil  menolak  hipotesis  nol  karena  variabel  GR  berpengaruh signifikan terhadap variabel EG dan sebaliknya. EG dan GR memiliki hubungan sebab akibat yang berjalan dua arah.

## Pengangguran  dan Indeks Pembangunan Manusia
Ada hubungan kausalitas dua arah antara variabel pengangguran dan indeks pembangunan manusia. Artinya ketika pengangguran berubah (naik atau turun), maka indeks pembangunan manusia juga akan berubah (naik atau turun), dan sebaliknya. Artinya, ketika pengangguran meningkat  maka  indeks  pembangunan  manusia  juga  mengalami  kenaikan.  Hal  ini dimungkinkan  karena  masyarakat  menerima  bantuan  pemerintah  bersubsidi  di  bidang pendidikan dan kesehatan sehingga individu dapat memperoleh pendidikan dan perawatan kesehatan yang berkualitas. Subsidi tersebut mempengaruhi nilai indeks individu. Bahkan jika mereka sehat dan memiliki tingkat pendidikan yang tinggi, mereka mungkin tidak dapat hidup dengan  layak.  Seseorang  dengan  tingkat  pendidikan  yang  tinggi  mungkin  tidak  segera mendapatkan  pekerjaan  yang  mereka  inginkan,  yang  dapat  mengakibatkan  peningkatan jumlah dari pengangguran. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian (Ariyati, 2018) yang meneliti  tentang  analisis  kausalitas  antara  pertumbuhan  ekonomi,  indeks  pembangunan manusia,  kemiskinan  dan  pengangguran  di  Kabupaten/Kota  Aceh.  Hasil  tersebut menunjukkan  bahwa  menunjukkan  terdapat  hubungan  kausalitas  dua  arah  dari pengangguran ke indeks pembangunan manusia.
Panca Gunawan Putra, Drs. Ali Anis: Analisis Kausalitas Indeks Pembangunan ………………….

## Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Pembangunan Manusia
Variabel  pertumbuhan  ekonomi  dengan  indeks pembangunan manusia memiliki  hubungan kausalitas  dua  arah  yang  berarti  ketika  pertumbuhan  ekonomi  mengalami  perubahan (peningkatan  ataupun  penurunan)  maka  hal  tersebut  akan  mempengaruhi  indeks pembangunan  manusia  dan  sebaliknya  ketika  indeks  pembangunan  manusia  mengalami perubahan  (peningkatan  atapun  penurunan)  maka  hal  tersebut  akan  mempengaruhi pertumbuhan  ekonomi.  Artinya,  ketika  pertumbuhan  ekonomi  meningkat  maka  indeks pembangunan  manusia  juga  mengalami  kenaikan.  Apabila  pertumbuhan  ekonomi  di  suatu negara memiliki angka yang tinggi maka dapat dikatakan bahwa penduduk di suatu negara tersebut memiliki kehidupan yang baik dan sejahtera. Kesejahteraan seseorang dapat menjadi nilai tambah bagi indeks seseorang. Tingkat kesejahteraan seseorang merupakan salah satu bagian dari indeks pembangunan manusia.
Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian (Susanti & Zamora, 2019) yang meneliti tentang analisis kausalitas pertumbuhan ekonomi terhadap indeks pembangunan manusia di Provinsi Kepulauan Riau. Hasil tersebut menunjukkan bahwa tidak ada hubungan kausalitas sama sekali antara pertumbuhan ekonomi dengan IPM di Provinsi Kepulauan Riau. Namun, berbeda  dengan  hasil  penelitian  (Maratade  et  al.,  2016)  yang  meneliti  tentang  analisis pertumbuhan ekonomi dan indeks pembangunan manusia di Provinsi Sulawesi Utara yang menunjukkan  bahwa  hasil  uji  tersebut  mempunyai  hubungan  dua  arah,  pertumbuhan ekonomi  mempunyai  hubungan  kausalitas  dengan  indeks  pembangunan  manusia  dan sebaliknya,  indeks  pembangunan  manusia  mempunyai  hubungan  kausalitas  dengan pertumbuhan ekonomi.

## Ketimpangan Pendapatan dan Indeks Pembangunan Manusia
Variabel ketimpangan pendapatan dengan indeks pembangunan manusia memiliki hubungan kausalitas  dua  arah  yang  berarti  ketika  ketimpangan  pendapatan  mengalami  perubahan (peningkatan  ataupun  penurunan)  maka  hal  tersebut  akan  mempengaruhi  indeks pembangunan  manusia  dan  sebaliknya  ketika  indeks  pembangunan  manusia  mengalami perubahan  (peningkatan  atapun  penurunan)  maka  hal  tersebut  akan  mempengaruhi ketimpangan  pendapatan.  Artinya,  ketika  ketipangan  pendapatan  meningkat  maka  indeks pembangunan  manusia  juga  mengalami  kenaikan.  Jika  semakin  tinggi  nilai  indeks pembangunan manusia maka akan semakin tinggi tatanan produktivitas penduduk sehingga akan membuat tingkat pendapatan menjadi semakin tinggi. Para ahli ekeonomi berpendapat bahwa  penelitian  Kuznets  yaitu  tahapan  peningkatan  dan  penurunan  ketimpangan pendapatan tidak dapat dihindari begitu saja, tetapi itu semua berkaitan dengan sejauh mana pembangunan yang dilakukan oleh setiap negara.
Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  (Firdamayanti,  2021)  yang  meneliti  tentang analisis ketimpangan pendapatan terhadap indeks pembangunan manusia antar Kabupaten dan Kota di Provinsi Jawa Timur Tahun 2011-2019. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa terdapat kausalitas Granger dua arah antar variabel ketimpangan pendapatan dan IPM, yaitu  IPM  berkausalitas  terhadap  ketimpangan  pendapatan,  selanjutnya  ketimpangan pendapatan berkausalitas terhadap IPM.

## Pertumbuhan Ekonomi dan Pengangguran
Variabel  pertumbuhan  ekonomi  dengan  pengangguran  memiliki  hubungan  kausalitas  dua arah yang berarti ketika pertumbuhan ekonomi mengalami perubahan (peningkatan ataupun penurunan)  maka  hal  tersebut  akan  mempengaruhi  pengangguran  dan  sebaliknya  ketika pengangguran  mengalami  perubahan  (peningkatan  atapun  penurunan)  maka  hal  tersebut akan  mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi.  Artinya,  ketika  pertumbuhan  ekonomi meningkat  maka  pengangguran  juga  mengalami  kenaikan.  Apabila  pertumbuhan  ekonomi yang tinggi tidak dibarengi dengan bertambahnya lapangan dan kesempatan kerja sedangkan
jumlah penduduk yang selalu meningkat setiap tahunnya maka hal ini akan berdampak pada naiknya tingkat pengangguran di suatu Negara.
Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  (Hussain  et  al.,  2010)  yang  meneliti  tentang pengujian hubungan kausalitas antara pertumbuhan ekonomi dan pengangguran di Negara Pakistan dari tahun 1972 hingga 2006. Dari hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa di dalam jangka pendek dengan janga panjang terdapat hubungan kausalitas dua arah diantara pertumbuhan  ekonomi  ke  pengangguran,  sebaliknya  dari  pengangguran  ke  pertumbuhan ekonomi.

## Ketimpangan Pendapatan dan Pengangguran
Variabel ketimpangan pendapatan dengan pengangguran memiliki hubungan kausalitas dua arah  yang  berarti  ketika  ketimpangan  pendapatan  mengalami  perubahan  (peningkatan ataupun  penurunan)  maka  hal  tersebut  akan  mempengaruhi  pengangguran  dan  sebaliknya ketika  pengangguran  mengalami  perubahan  (peningkatan  atapun  penurunan)  maka  hal tersebut  akan  mempengaruhi  ketimpangan  pendapatan.  Artinya,  ketika  ketimpangan pendapatan meningkat maka pengangguran juga mengalami kenaikan. Pengangguran terbuka adalah mereka yang tidak memiliki pekerjaan dan pendapatan. Pengangguran terbuka akan menambah jarak permisah antara penduduk yang miskin dengan kaya, sehingga ketimpangan pendapatan semakin melebar.
Upah  merupakan  salah  satu  komponen  dalam  penghitungan  pendapatan  nasional.  Apabila tingkat pengangguran semakin tinggi, maka nilai komponen upah akan semakin kecil. Oleh karena  itu,  nilai  pendapatan  nasional  yang  semakin  kecil  akibat  pengangguran  akan menurunkan nilai pendapatan perkapita juga. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian (Cysne & Turchick, 2012) yang menyatakan bahwa ada hubungan positif antara pengangguran dengan  ketimpangan  pendapatan,  yang  artinya  tingkat  pengangguran  dapat  meningkatkan tingkat ketimpangan pendapatan.

## Ketimpangan Pendapatan dan Pertumbuhan Ekonomi
Variabel  ketimpangan  pendapatan  dengan  pertumbuhan  ekonomi  memiliki  hubungan kausalitas  dua  arah  yang  berarti  ketika  ketimpangan  pendapatan  mengalami  perubahan (peningkatan  ataupun  penurunan)  maka  hal  tersebut  akan  mempengaruhi  pertumbuhan ekonomi dan sebaliknya ketika pertumbuhan ekonomi mengalami perubahan (peningkatan atapun penurunan) maka hal tersebut akan mempengaruhi ketimpangan pendapatan. Artinya, ketika  ketimpangan  pendapatan  meningkat  maka  pertumbuhan  ekonomi  juga  mengalami kenaikan. Hal ini sebagaimana yang dikemukakan oleh Simon Kuznets bahwasannya keadaan ini  terjadi  di  dalam  jangka  pendek  yang  mana  mula-mula  ketika  pembangunan  di  mulai, ketimpangan pendapatan cenderung tinggi atau tidak merata.
Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian (Amri, 2017) tentang hubungan kausalitas antara variabel pertumbuhan ekonomi dan ketimpangan pendapatan. Hasil Granger causality test penelitian  tersebut  menyatakan  hanya  terdapat  hubungan  kausalitas  satu  arah  dari ketimpangan  pendapatan  ke  pertumbuhan  ekonomi.  Artinya,  ketimpangan  pendapatan berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  sebaliknya  pertumbuhan  ekonomi  tidak berpengaruh  terhadap  ketimpangan  pendapatan.  Namun  sebaliknya,  penelitian  ini  sejalan dengan penelitian (Jihène & Ghazi, 2013) yang menguji tentang hubungan kausalitas antara ketimpangan pendapatan dan pertumbuhan ekonomi pada 9 Negara-negara kawasan Timur Tengah dan Afrika Utara. Studi ini menemukan bukti adanya hubungan kausalitas dua arah antara ketimpangan pendapatan dan pertumbuhan ekonomi.

## SIMPULAN
Panca Gunawan Putra, Drs. Ali Anis: Analisis Kausalitas Indeks Pembangunan ………………….
Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  variabel  pengangguran  memiliki  hubungan  jangka panjang yang positif dengan indeks pembangunan manusia, variabel pertumbuhan ekonomi memiliki  hubungan  negatif  dengan  indeks  pembangunan  manusia  dan  ketimpangan pendapatan  juga  memiliki  hubungan  negatif  dengan  indeks  pembangunan  manusia. Sedangkan  dalam  jangka  pendek  variabel  pengangguran  berpengaruh  positif  terhadap variabel  indeks  pembangunan  manusia,  variabel  pertumbuhan  ekonomi  juga  memiliki hubungan  yang  positif  terhadap  indeks  pembangunan  manusia,  dan  terakhir  memiliki hubungan yang negatif diantara variabel ketimpangan pendapatan terhadap variabel indeks pembangunan  manusia.  Berdasarkan  hasil  kesimpulan  diatas,  maka  peneliti  menyarankan pemerintah  untuk  memperhatikan  3  indikator  yang  menjadi  angka  penghitung  indeks pembangunan  manusia  yang  diantaranya  pendidikan,  kesehatan  dan  standar  hidup  layak masyarakat.  Dari  segi  pengangguran  pemerintah  harus  berupaya  dengan  kebijakan  seperti penciptaan lapangan kerja yang seluas-luasnya. Dari segi pertumbuhan ekonomi pemerintah harus  meningkatkan  investasi  baik  dalam  maupun  luar  negeri  dan  juga  melakukan peningkatan  di  bidang  industri  manufaktur  dan  pengolahan.  Dari  segi  ketimpangan pendapatan pemerintah dapat memberikan program kepada masyarakat golongan menengah ke  bawah  dalam  rangka  pendistribusian  pendapatan  seperti  dana  desa  dan  memperluas penggunaannya.

## DAFTAR RUJUKAN
Huda, N. (2015). Ekonomi Pembangunan Islam. Jakarta: Kencana. Mankiw,  N.  G.,  Quah,  E.,  &  Wilson,  P.  (2014). Pengantar  Ekonomi  Makro:  Principles  of Economics an Asian (2nd ed). Jakarta: Salemba Empat. Sukirno, S. (2011). Makroekonomi Teori Pengantar. Jakarta: Raja Grafindo Persada.
Todaro,  M.  P.,  &  Smith,  S.  C.  (2003). Pembangunan  Ekonomi  di  Dunia  Ketiga. Jakarta: Erlangga.
Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2011). Pembangunan Ekonomi. Jakarta: Erlangga.
UNDP. (2008). The Economics Democracy: Financing Human Development in Indonesia. Published Jointly by BPS-Statistic Indonesia.
Agusalim, L. (2016). Pertumbuhan ekonomi, Ketimpangan Pedapatan Dan Desentralisasi Di Indonesia. Kinerja , 20 (1), 53 – 68.
Alvan,  A.  (2007).  Forging  A Link  Between  Human  Development And Income  Inequality: A Cross-Country Evidence. Review Of Social, Economic & Business Studies , 7/8 , 31 – 43. Amri, K. (2017). Analisis Pertumbuhan Ekonomi dan Ketimpangan Pendapatan : Panel Data 8 Provinsi di Sumatera. Jurnal Ekonomidan Manajemen Teknologi , 1 (1), 1 – 11. Amri,  K.,  &  Nazamuddin.  (2018).  Is  There  Causality  Relationship  Between  Export  And Employment: A Time Series Data Evidence From Indonesia. International Journal Of Academic Research Economics And Management Sciences , 7 (2), 86 – 99.
Ariyati, N. (2018). Analisis Kausalitas Antara Pertumbuhan Ekonomi, Indeks Pembangunan Manusia,  Kemiskinan  Dan  Pengangguran  (Data  Panel  Kabupaten/Kota  Di  Aceh).  In Universitas Islam Negeri Ar-Raniry Banda Acehh .
Cysne,  R.  P.,  &  Turchick,  D.  (2012).  Equilibrium  Unemployment-Inequality  Correlation.
Journal of Macroeconomics , 34 (2), 454 – 469. Darman. (2013). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Tingkat Pengangguran: Analisis Hukum Okun. Journal The Winners , 14 (1), 1 – 12.
Efriza, U. (2014). Analisis Kesenjangan Pendapatan Antar Kabupaten/Kota Di Provinsi Jawa Timur  Di  Era  Desentralisasi  Fiskal. Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  FEB  Universitas Brawijaya .
Firdamayanti,  P.  S.  P.  (2021).  Analisis  Ketimpangan  Pendapatan  Terhadap  Indeks

## JKEP: Jurnal Kajian Ekonomi dan Pembangunan, Volume 4, Nomor 4, Desember 2022, Hal 65-78
Pembangunan Manusia Antar Kabupaten Dan Kota Di Provinsi Jawa Timur Tahun 2011- 2019. Journal of Economics , 1 (2), 109 – 123. Hidayat,  M.  H.  (2014). Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Investasi,  Dan  IPM Terhadap  Ketimpangan  Pendapatan  Antar  Daerah  Di  Provinsi  Jawa  Tengah  Tahun 2005-2012 . Huda, N. (2015). Ekonomi Pembangunan Islam. Jakarta: Kencana.
Hussain, T., Siddiqi, M. W., & Iqbal, A. (2010). A Coherent Relationship Between Economic Growth And Unemployment: An Empirical Evidence From Pakistan. World Academy of Science, Engineering and Technology , 4 (3), 288 – 295.
Jihène,  S.,  &  Ghazi,  B.  (2013).  The  Causality  Between  Income  Inequality  And  Economic Growth:  Empirical  Evidence  From  The  Middle  East  And  North  Africa  Region. Asian Economic and Financial Review , 3 (5), 668 – 682. Jonaidi,  A.  (2012).  Analisis  Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Kemiskinan  Di  Indonesia. Jurnal Kajian Ekonomi , 1 (1), 140 – 164.
Lumbantoruan, E. P., & Hidayat, P. (2013). United Nation Development Programme). Jurnal Ekonomi Dan Keuangan , 2 (2), 14 – 27.
Mahendra,  A.  (2017).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Pendapatan  Perkapita, Inflasi  Dan  Pengangguran  Terhadap  Jumlah  Penduduk  Miskin  Di  Provinsi  Sumatera Utara. JRAK , 3 (1), 113 – 138. Mankiw,  N.  G.,  Quah,  E.,  &  Wilson,  P.  (2014). Pengantar  Ekonomi  Makro:  Principles  of Economics an Asian (2nd ed). Jakarta: Salemba Empat Maratade, S. Y., Rotinsulu, D. C., & Niode, A. O. (2016). Analisis Pertumbuhan Ekonomi Dan Indeks  Pembangunan  Manusia  Di  Provinsi  Sulawesi  Utara  (Studi  Pada  Tahun  2002- 2013). Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 1 , 328 – 338.
Pi,  J.,  &  Zhang,  P.  (2018).  Structural  change  and  wage  inequality. International  Review  of Economics and Finance , 1 – 15.
Ranis, G. (2004). Human Development And Economic Growth. Center Discussion Paper , 887 , 1 – 13.
Sugiyanto. (2006). Implikasi Pengangguran terhadap Pembangunan Nasional Serta Strategi Pemecahannya. Jurnal Unimus , 2 (2), 1 – 17. Susanti, E. N., & Zamora, R. (2019). Analisis Kausalitas Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Di Provinsi Kepulauan Riau . 8 (3), 473 – 484. Todaro,  M.  P.,  &  Smith,  S.  C.  (2003). Pembangunan  Ekonomi  di  Dunia  Ketiga. Jakarta: Erlangga.
Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2011). Pembangunan Ekonomi. Jakarta: Erlangga.
Ukpere,  W.  I.,  &  Slabbert,  A.  D.  (2009).  A  Relationship  Between  Current  Globalisation, Unemployment,  Inequality  And  Poverty. International  Journal  Of  Social  Economics , 36 (1/2), 37 – 46. UNDP. (2008). The Economics Democracy: Financing Human Development in Indonesia. Published Jointly by BPS-Statistic Indonesia.