http://jiss.publikasiindonesia.id/

## Determinasi Faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Jawa Barat Tahun 2015 – 2019
Adam Wahyu Setiawan 1* , M.B Nani Ariani 2
Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta 1,2
Email: adamwahyusetiawan123@gmail.com 1 , nani.ariani@upnvj.ac.id 2
Artikel info Artikel history: Diterima 01-01-2022 Diterima dalam bentuk revisi  14-12-2022 Disetujui : 20-1-2022
Kata Kunci: indeks pembangunan manusia; kemiskinan; pengeluaran pemerintah sektor pendidikan; pengeluaran pemerintah sektor kesehatan
Keywords: human development index; poverty; government spending on education sector; health sector spending Abstrak
Indeks Pembangunan Manusia suatu daerah sangat membantu menunjangnya pembangunan secara nasional, seperti pengukuran perbandingan  dari  harapan  hidup,  pendidikan,  kesehatan  dan  standar  hidup untuk  semua  negara.  penelitian  ini  ialah  data  sekunder  ,  yang  mana  data dikumpulkan oleh orang lain dari sampel pada jangka tertentu.  tidak semua daerah memiliki Indeks Pembangunan Manusia yang merata. Hal ini diduga disebabkan  karena  adanya  kesenjangan  pengeluaran  pemerintah  dan kemiskinan,  oleh  sebab  itu  dalam  penelitian  ini  membahas  faktor-faktor penentu  Indeks  Pembangunan  Manusia  yang  ditentukan  oleh  Kemiskinan, Pengeluaran Pemerintah Sektor Pendidikan, Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan,  adapun  hasilnya  menunjukan  bahwa  Kemiskinan  dan Pengeluaran  Pemerintah  Sektor  Kesehatan  daerah  terbukti  berpengaruh terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  karena  Kemiskinan  merupakan salah satu faktor penentu yang berperan besar terhadap Indeks Pembangunan Manusia, juga Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan yang juga menjadi salah  satu  faktor  penentu  Indeks  Pembangunan  Manusia  .  Selanjutnya Pengeluaran Pemerintah Sektor Pendidikan yang terbukti tidak berpengaruh terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  rendahnya  dukungan  sumber pendanaan yang terbatas. Sumber dana yang terbatas tersebut menyebabkan relatif  rendahnya  pengeluaran  pemerintah  di  sektor  pendidikan  untuk membiayai sektor publik.

## Abstract
The  Human  Development  Index  of  a  region  is  very  helpful  in  supporting national  development,  such  as  a  comparative  measurement  of  life expectancy,  education,  health,  and  living  standards  for  all  countries.  This research is secondary data, which is data collected by other people from the sample  in  a  certain  period.  not  all  regions  have  an  even  Human Development Index. This is thought to be due to the gap between government spending  and  poverty,  therefore  in  this  study  discusses  the  determinants  of the  Human  Development  Index  determined  by  Poverty,  Government Expenditures  in  the  Education  Sector,  Government  Expenditures  in  the Health  Sector,  while  the  results  show  that  Poverty  and  Government Expenditure  in  the  Sector  Regional  health  is  proven  to  affect  the  Human Development  Index  because  Poverty  is  one  of  the  determining  factors  that play a major role in the Human Development Index, as well as Government Expenditure  on  the  Health  Sector  which  is  also  one  of  the  determining factors  for  the  Human  Development  Index.  Furthermore,  the  Government Expenditure  on  the  Education  Sector  which  is  proven  to  not  affect  the Human Development Index is low in the support of limited funding sources. These  limited  sources  of  funds  have  resulted  in  relatively  low  government spending in the education sector to finance the public sector.
Koresponden author: Adam Wahyu Setiawan Email: adamwahyusetiawan123@gmail.com artikel dengan akses terbuka di bawah lisensi
CC BY SA
2022

## Pendahuluan
Menurut  ( Mahrany ,  2012)  Indeks  Pembangunan  Manusia  ialah  faktor  vital keberhasilan  pengupayaan  peningkatan  kualitas  hidup  manusia,  dengan  adanya  pengeluaran pemerintah  dapat  meningkatkan  angka  pemenuhan  kebutuhan  primer  masyarakat  sektor kesehatan,  pendidikan,  pangan  dan  gizi.  Pemenuhan  kebutuhan  primer  masyarakat  terutama kesehatan,  pendidikan,  pangan  dan  gizi  adalah  dasar  bagi  pembangunan  kesejahteraan masyarakat  ( welfare )  dan  pembangunan  manusia  ( human  development ),  menurut  teori lingkaran  setan  kemiskinan  menurut  Nurkse  yaitu  adanya  keterbelakangan  serta  rendahnya pengeluaran  pemerintah  atau  ketersediaan  modal  maka  akan  berpengaruh  kepada  rendahnya produktifitas sumber daya manusia menurut didukung pula oleh teori Paul Romer dan Robert Lucas  bahwa  pendidikan  dan  kesehatan  merupakan  salah  satu  cara  dimana  manusia  dapat mengembangkan sumber daya manusianya karena sumber daya manusia berhubungan positif terhadap IPM. Lanjutnya, kemiskinan berkaitan dengan kesejahteraan, dikarenakan kesehatan dan  pendidikan  ialah  indikator  vital  kesejahteraan  masyarakat  yang  ingin  diraih  pemerintah ( Indah , 2019).
Menurut ( Keuangan , 2020) IPM Provinsi Jawa Barat 2015 – 2019 secara umum terus bergerak  positif  selama  periode  2015-2019.  IPM  di  Provinsi  Jawa  Barat  rata-rata  tumbuh tinggi  yaitu  0,95%  pertahun  sedangkan  tahun  2015  kebawah  hanya  berstatus  sedang. Meningkatnya  IPM  tidak  terlepas  dari  peningkatan  pada  semua  komponen  pembentuk  IPM, komponen  tersebut  adalah  kesehatan,  pendidikan,  dan  ekonomi  Kenaikan  IPM  pada  2019 ialah  hasil  agregasi  dari  kenaikan  faktor  terbentuknya  IPM  ( FEBRIANY ,  2021).  Secara persentase, kenaikan pada 2019 adalah yang tertinggi dalam 4 tahun terakhir. IPM Jawa Barat sempat  menyentuh  di  atas  1%  pada  2015,  namun  setelah  itu  persentase  pertumbuhan  IPM cenderung  di  bawa  1%,  sedangkan  pada  tahun  2020  tidak  di  gunakan  karena  terjadinya pandemi di seluruh dunia terutama di Indonesia yang sangat mempengaruhi hampir ke segala sektor  kehidupan,  dan  berpengaruh  pula  terhadap  peningkatan  IPM  hasil  kenaikan  tersebut sangat tipis dan belum terbias dikarenakan pada tahun terakhir,  IPM umumnya naik 0,5-0,6, namun  tahun  2020  hal  tersebut  belum  terjadi  sebab  IPM  hampir  konstan.  Lambatnya pergerakan IPM saat 2020 sangat terpengaruh oleh menuurunnya rerata pengeluaran perkapita ( Khadijah , 2020).
Provinsi  Jawa  Barat  memiliki  keunggulan  yaitu  SDA  yang  banyak  pada  sektor pertanian,  perikanan,  peternakan,  dan  perkebunan  tetapi    pada  masalah  pembangunan manusianya  seperti    perbedaan  kualitas  sumber  daya  manusia  yang  dimaksud  yaitu  tingkat pendidikan masyarakat Tasikmalaya, Ciamis, Kota Banjar, Purwakarta, Subang, Majalengka, Kuningan  dan  beberapa  daerah  yang  berbeda,  penduduk  dengan  pendidikan  terakhir  SMA atau  kurang,  sebagian  penduduk  hanya  memiliki  pendidikan  di  tingkat  sekolah  menengah pertama  atau  dasar  dan  perbedaan  tingkat  kesejahteraan  yang  dimaksud  adalah  taraf  dan tingkat  kesehatan,  beberapa  daerah  di  Jawa  Barat  mempunyai  angka  mortalitas  bayi  yang
tinggi  yaitu  Sukabumi,  Tasikmalaya,  Ciamis,  Sumedang,  dan  Majalengka,  dikarenakan  oleh kesejahteraan  umum  di  Provinsi  Jawa  Barat  yang  masih  buruk,  maka  dengan  investasi pengeluaran  pemerintah  baik  berupa  pendidikan  maupun  kesehatan  yang  berdampak  kepada kemampuan wilayah guna menjalankan pembangunan manusia. Modal ini sangat dibutuhkan oleh daerah untuk meningkatkan kondisi daerahnya misal memperbaiki SDM, meningkatkan sarana  umum  dan  sebagainya.  Pengeluaran  pemerintah  juga  bisa  dijadikan  penggerak  untuk perekonomian  daerah,  maka  sebab  itu  perbedaan  total  pengeluaran  pemerintah  dapat  juga mengakibatkan  perbedaan  kinerja  ekonomi  daerah  Provinsi  Jawa  Barat.  Tingkat  IPM  yang tinggi  nyatanya  tidak  menjadi  jaminan  naiknya  kehidupan  sebagian  penduduk  ( Sartika  & Suryani , 2021).

## Metode Penelitian
Data penelitian ini ialah data sekunder,  yang mana data dikumpulkan oleh orang lain dari  sampel  pada  jangka  tertentu.  Data  tersebut  menggunakan  data  panel  yang  merupakan gabungan  dari  time  series  dan  cross-section.  Semua  data  dalam  penelitian  ini  bersifat kuantitatif,  menggunakan  data  digital  yaitu  menggunakan  data  IPM,  tingkat  kemiskinan, pengeluaran  pemerintah  pada  sektor  pendidikan,  pengeluaran  pemerintah  pada  sektor kesehatan Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Barat pada periode 2015-2019.
Terdapat  beberapa  sumber  data  pada  penelitian,  diantaranya  adalah  data  IPM  dan Tingkat  Kemiskinan  didapatkan  dari  Badan  Pusat  Statistik,  Pengeluaran  Pemerintah  sektor Pendidikan  dan  Kesehatan  didapatkan  dari  Direktorat  Jenderal  Perimbangan  dan  Keuangan. Populasi  yang  digunakan  pada  penelitian  yaitu  IPM,  Penduduk  Miskin,  Pengeluaran Pemerintah  Sektor  Pendidikan  dan  Pengeluaran  Pemerintah  Sektor  Kesehatan  di  Kabupaten dan  Kota  Provinsi  Jawa  Barat.  Teknik  pengambilan  sampel  yaitu  sampling  jenuh,  ialah pengambilan  sampel  dimana  seluruh  bagian  populasi  digunakan  menjadi  sampel.  Jumlah sampel penelitian yaitu 135 sampel dimana Jawa Barat memiliki 18 wilayah administrasi dan 9 kota, kemudian dikalikan 5 tahun, karena menggunakan periode 2015-2019.

## Hasil dan Pembahasan
A. Uji Asumsi Klasik
Tabel 1. Hasil Uji Normalitas Jarque-Bera 0.563600
Probability 0.754425
Berdasarkan  tabel  1,  Nilai  probabilitas  JB  >  0.05  maka  ini  terdistribusi  normal, begitu pula sebaliknya. Seperti terlihat dari pengujian, nilai hitung dari nilai probabilitas JB adalah  0.563600  >  0.05,  maka  residual  terdistribusi  dengan  normal,  berarti  asumsi  klasik tentang normalitas tidak terdapat masalah normalitas.

## Tabel 2. Hasil Uji Multikolienaritas
Pdm Pengdik Pengkes Pdm 1.000000  -0.004738   -0.018244 Pengdik  -0.004738   1.000000  0.072652
Pengkes  -0.018244   0.072652  1.000000
Sumber : Hasil Olah Data Eviews 10
Berdasarkan tabel 2, Pengujian diatas, dapat terlihat nilai VIF antar variabel terletak di  bawah  10,  yang  dimana  nilai  paling  tinggi  sebesar  0.  072652  dan  terendah  sebesar  - 0.018244, yang artinya bahwa tidak ada masalah multikolinearitas.
Tabel 3. Hasil Uji Autokorelasi R-squared 0.995906 Mean dependent var 7034.800 Adjusted R-squared 0.994776 S.D. dependent var 491.2542 S.E. of regression 35.50736 Akaike info criterion 10.17049 Sum squared resid 132381.1 Schwarz criterion 10.81610 Log-likelihood -656.5079 Hannan-Quinn criter. 10.43285 F-statistic 880.8483 Durbin-Watson stat 1.476723 Prob(F-statistic) 0.000000 Sumber : Hasil Olah Data Eviews 10
Berdasarkan  tabel  3,  Pengujian  diatas,  dapat  terlihat  nilai  DW  sebesar  1.476723 yang  menunjukkan  bahwa  nilai  DW  <  2  (1.476723<2),  maka  tidak  ada  masalah autokorelasi.
Tabel 4. Hasil Uji Heterokedastisitas Dependent Variable: RESABS Method: Panel Least Squares Variable Prob. C 0.6620 PDM 0.0796 PENGDIK 0.5911 PENGKES 0.4162 Sumber : Hasil Olah Data Eviews 10
Berdasarkan tabel 4 menunjukan bahwa:
1) Nilai  p- value variable  PDM  yaitu  0.0796,  menunjukkan  nilai  p- value >  tingkat  alpha 0.05, sehingga kemiskinan terbebas dari masalah heterokedastisitas.
2) Nilai  p- value variable  PENGDIK  yaitu  0.5911,  menunjukkan  nilai  p- value >  tingkat alpha 0.05, sehingga kemiskinan terbebas dari masalah heterokedastisitas.
3) Nilai  p- value variable  PENGKES  yaitu  0.4162,  menunjukkan  nilai  p- value >  tingkat alpha  0.05,  sehingga  pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan  terbebas  dari  masalah heterokedastisitas.
B. Penentuan Model Regresi

## Tabel 5. Hasil Uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic  Chi-Sq. d.f. Prob. Cross section random 14.250061 3 0.0026 Sumber : Hasil Olah Data Eviews 10
Berdasarkan  tabel  5  Pengujian  diatas,  dihasilkan  besaran  distribusi chi-square 14.250061  serta  besaran  probabilitas chi-square 0.0026  yang  <  α  =  5%  (0.0026  <  0.05) maka  H0  ditolak.  Artinya,  metode  estimasi  yang  baik  pada  penelitian  yaitu fixed  effect model .
Tabel 6. Hasil Uji Fixed Effect Model Variable Coefficient  Std. Error t-Statistic Prob. C 7010.209 402.4461 17.41900 0.0000 PDM -62.73923 3.789989  -16.55394 0.0000 PENGDIK 0.045858 0.180507 0.254050 0.8000 PENGKES 0.210759 0.035868 5.876001 0.0000 Sumber : Hasil Olah Data Eviews 10
Berdasarkan  tabel  6  Pengujian  diatas,  hasil  regresi  menghasilkan  nilai  konstanta pada  angka  7010.209  yang  menunjukkan  jika  variabel  penduduk  miskin,  pengeluaran pemerintah  sektor  pendidikan  serta  pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan  dianggap bernilai konstan maka besaran nilai IPM yaitu 70.10.
Koefisien  regresi  kemiskinan  sebesar  -62.73.  Artinya  setiap  kenaikan  kemiskinan sebesar  satu  satuan  akan  menyebabkan  penurunan  IPM  senilai  62.73  satuan  dan  asumsi variabel independen lain nilainya tetap.
Koefisien regresi Pengeluaran pemerintah sektor pendidikan sebesar 0.045. Artinya setiap  kenaikan  pengeluaran  pemerintah  sektor  pendidikan  sebesar  satu  satuan  akan menyebabkan  kenaikan  IPM  senilai  0.045  satuan  dan  asumsi  variabel  independen  lain nilainya tetap.
Koefisien regresi Pengeluaran pemerintah sektor kesehatan sebesar 0.210. Artinya setiap  kenaikan  pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan  sebesar  satu  satuan  akan menyebabkan  kenaikan  IPM  senilai  0.210  satuan  dan  asumsi  variabel  independen  lain nilainya tetap.
C. Uji Hipotesis
Tabel 7. Hasil Uji T Variable Coefficient  Std. Error  t-Statistic  Prob. C 7010.209 402.4461 17.41900 0.0000 PDM -62.73923 3.789989 -16.55394  0.0000 PENGDIK 0.045858 0.180507 0.254050 0.8000 PENGKES 0.210759 0.035868 5.876001 0.0000 Sumber : Hasil Olah Data Eviews 10
Berdasarkan  tabel  7  Pengujian  diatas,  Pada  penelitian  ini,  nilai  df  =  n-k  yang dihasilkan  sebesar  df  =  135-4  =131,  dimana  n  adalah  jumlah  observasi  dan  k  adalah jumlah  variabel  terikat  dan  variabel  bebas.  Dengan  nilai  df  =  131  dan  signifikansi  0.05
sehingga didapatkan nilai ttabel sebesar 1.65657, maka:
Berdasarkan hasil regresi di atas, kemiskinan mempunyai -t hitung < -t tabel (-16.55 < - 1.656). Nilai probabilitas 0.0000 < α=5% (0.0000 < 0.05), maka disimpulkan bahwa H0 ditolak yang artinya kemiskinan (PDM) berpengaruh signifikan terhadap IPM, oleh sebab itu H1 dinyatakan diterima.
Berdasarkan  hasil  regresi  di  atas,  pengeluaran  pemerintah  sektor  Pendidikan mempunyai  thitung  <  ttabel  (0.25  <  1.656).  Nilai  probabilitas  0.8000  >  α=5%  0.8000  > 0.05, maka disimpulkan bahwa H0 diterima,  yang artinya pengeluaran pemerintah sektor Pendidikan (PENGDIK) tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap IPM, oleh sebab itu H2 dinyatakan ditolak.
Bedasarkan  hasil  regresi  di  atas,  pengeluaran  Pemerintah  sektor  Kesehatan mempunyai  t hitung > t tabel (5.87 > 1.656). Nilai probabilitas 0.0000 < α=5% (0.0000 < 0.05),  maka  disimpulkan  bahwa  H0  ditolak,  yang  artinya  pengeluaran  pemerintah  sektor kesehatan  (PENGKES)  berpengaruh  dan  signifikan  terhadap  IPM,  oleh  sebab  itu  H3 dinyatakan diterima.
Tabel 8. Hasil Uji F F-statistic 880.8483 Prob(F-statistic) 0.000000 Sumber : Hasil Olah Data Eviews 10
Berdasarkan  tabel  8  Pengujian  diatas,  Nilai  f hitung hasil  regresi  senilai  880.84 sedangkan  f tabel senilai  2.67,  sehingga  diperoleh  hasil  f hitung (880.84)  >  f tabel (2.67)  dan probabilitas senilai 0.000000 < α = 5% maka secara statistik model regresi yang digunakan telah layak.
Tabel 9. Hasil Uji Koefisien Determinasi R-squared 0.995906 Adjusted R-squared 0.994776 Sumber : Hasil Olah Data Eviews 10
Berdasarkan table 9 Pengujian diatas, Dihasilkan nilai R2 senilai 0.995906 berarti variabel dependen IPM bisa dijelaskan oleh variabel Kemiskinan, Pengeluaran Pemerintah sektor  Pendidikan  dan  Pengeluaran  Pemerintah  sektor  Kesehatan  senilai  99.59%  dan sisanya  senilai  0.41%  dijelaskan  oleh  variabel  lain  dari  penelitian  ini.  Serta  besaran adjusted R2 senilai 0.994776 berarti variabel bebas Kemiskinan, Pengeluaran Pemerintah sektor  Pendidikan  dan  Pengeluaran  Pemerintah  sektor  Kesehatan  dapat  menjelaskan variabel  terikat  IPM  senilai  99.47%  dan  sisanya  senilai  0.53%  dipengaruhi  oleh  variabel yang tidak masuk di penelitian ini.

## Kesimpulan
Kemiskinan  memiliki  pengaruh  terhadap  indeks  pembangunan  manusia  dikarenakan program pemerintah untuk mengatasi kemiskinan berjalan dengan baik dengan cara kemauan untuk  mendirikan  negara  modern  inilah  kemudian  semakin  ditingkatkan  untuk  kegiatan
pembangunan  manusia.  Semakin  tinggi  nilai  indeks  pembangunan  manusia,  ada kecenderungan  untuk  kemajuan  manusia  yang  lebih  baik  dari  sudut  kesehatan,  pengajaran dan  keuangan.  dengan  begitu  akan  meningkatnya  produktifitas  guna  mengurangi  angka kemiskinan di daerah Provinsi Jawa Barat, pada akhirnya semua mengalami pembangunan
Pengeluaran  pemerintah  sektor  pendidikan  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  Indeks Pembangunan  Manusia  dikarenakan  karena  adanya  kesenjangan  sektor  pendidikan  terutama dalam minimnya ketersediaan akses pendidikan di wilayah Provinsi Jawa Barat menyebabkan banyak siswa yang belum bisa menjangkau layanan pendidikan yang dimana kondisi ini akan membuat mereka rentan terhadap persoalan ekonomi dan sosial c.  Pengeluaran pemerintah sektor  kesehatan  memiliki  pengaruh  terhadap  indeks  pembangunan  karena  pelayanan kesehatan  bagi  masyarakat  menjadi  prioritas  oleh  Pemerintah  terlihat  dari  besaran  anggaran APBDnya.  Pemerintah  telah  mendorong  untuk  mewajibkan  berbagai  sektor  instansi pemerintah ataupun swasta untuk  turut aktif mendukung penyelenggaraan program-program kesehatan dan memberikan pelayanan yang terbaik kepada masyarakat.

## Bibliografi
Anny, S., & Euis, S. (2021). Determinasi Faktor – Faktor Indeks Pembangunan Manusia Di
Jawa Barat. Jurnal Penelitian Dan Pengabdian Kepada Masyarakat , Vol 9, No.1.
Bhakti , S. M., & Abdul, H. (2013). Indeks Pembangunan Manusia. Jurnal Economia , Vol 9, No 1. doi 10.21831/economia.v9i1.1373
Dewi,  N.  (2017). Pengaruh  Kemiskinan  Dan  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Indeks Pembangunan Manusia Di Provinsi Riau . Jom Fekon , 873.
Hardoko,  E.  (2017,  September  11). Dana  Jaminan  Kesehatan  Untuk  Warga  Kota  Bekasi Tersisa Rp 39 Miliar . From Kompas.Com: Https://Palembang.Kompas.Com/Read/201 7/09/11/09194601/Dana-Jaminan-Kesehatan-Untuk-Warga-Kota-Bekasi-Tersisa-Rp- 39-Miliar?Page=2
Indah, P. (2019). Pengaruh Pdrb, Jumlah Penduduk Miskin , Apbd Di Bidang Pendidikan Dan Kesehatan Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Di Kabupaten Agam . Unand .
Iwan,  D.  (2019,  Agustus  07). Minat  Baca  Buku  Warga  Kota  Banjar,  Masih  Rendah . From Kapol.Co.Id: Https://Kabarpriangan.Com/Minat-Baca-Buku-Warga-Kota-Banjar- Masih-Rendah/
Kamil,  F.  (2018,  10  5). Kabupaten  Tasikmalaya  Tak  Miliki  Regulasi  Phbs .  From News.Koropak.Co.Id: Https://News.Koropak.Co.Id/4692/Kabupaten-Tasikmalaya- Tak-Miliki-Regulasi-Phbs
Khadijah,  N.  (2020,  Desember  15). Indeks  Pembangunan  Manusia  Di  Tahun  2020  Naik Tipis, Bps: Ini Dampak Pandemi Covid-19 . From Https://Www.Pikiran-Rakyat.Com: Https://Www.Pikiran-Rakyat.Com/Nasional/Pr-011113332/Indeks-Pembangunan- Manusia-Di-Tahun-2020-Naik-Tipis-Bps-Ini-Dampak-Pandemi-Covid-19
Muliza,  T.  Z.  (2017,  Oktober  1). Analisis  Pengaruh  Belanja  Pendidikan,  Belanja Kesehatan,Tingkat Kemiskinan Dan Pdrb Terhadap Ipmdi Provinsi Aceh . Pendidikan, Kesehatan,  Ipm ,  3.  From  Layanan  Ipm  Kota  Bandung  Tertinggi  Di  Jawa  Barat: Https://Humas.Bandung.Go.Id/Layanan/Ipm-Kota-Bandung-Tertinggi-Di-Jawa-Barat
Nugroho , S. (2014). Pengaruh Pendidikan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi. Media Ekonomi Dan Manajemen , Vol. 29 No. 2. DOI: http://dx.doi.org/10.24856/mem.v29i2.229
Nurdiansyah,  R.  D.  (2019,  December  Jumat). Angka  Kemiskinan  Depok  Terus  Menurun  Di
Setiap Tahunnya . From Nusantara: Https://Republika.Co.Id/Berita/Q356jc368/Angka- Kemiskinan-Di-Depok-Terus-Menurun-Setiap-Tahun
Widodo, A., Waridin, & Johanna, M. K. (2011). Analisis Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Di  Sektor  Pendidikan  Dan  Kesehatan  Terhadap  Pengentasan  Kemiskinan  Melalui Peningkatan  Pembangunan  Manusia  Di  Provinsi  Jawa  Tengah. Semarang:  Bpkp Perwakilan Jawa Tengah.
Yohanes,  P.  D.  (2020). Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  Sektor  Pendidikan  Dan  Sektor Kesehatan Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Di Jawa Timur Tahun 2010-2019 . Ekonomi  Pembangunan  Fakultas  Bisnis  Dan  Ekonomika  Universitas  Atma  Jaya Yogyakarta .
Yulistyne,  K.  (2020,  Februari  7). Ipm  Jawa  Barat  Tahun  2019  Mencapai  72,03,  Kualitas
Hidup Manusianya Terus Bergerak Positif . Https://Www.Pikiran- Rakyat.Com/Ekonomi/Pr-01341130/Ipm-Jawa-Barat-Tahun-2019-Mencapai-7203- Kualitas-Hidup-Manusianya-Terus-Bergerak-Positif