## KINERJA INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) (Studi Kasus di Indonesia dan Malaysia Periode 1992 – 2021)

## Dody Swiyono
Email: dodibatam9@gmail.com Program Studi Magister Ilmu Lingkungan Universitas Lampung Jl. Sumanteri Brojonegoro, Bandar Lampung Indonesia 35145
Luqeeto Lazuardi Nur Email: luqeel4@gmail.com Program Studi Magister Ilmu Lingkungan Universitas Lampung Jl. Sumanteri Brojonegoro, Bandar Lampung Indonesia 35145
Adella Putri Apriliani* Email: adella090@gmail.com Program Studi Magister Ilmu Lingkungan Universitas Lampung Jl. Sumanteri Brojonegoro, Bandar Lampung Indonesia 35145

## ABSTRAK
Dalam  pemetaan  angka  IPM  terbaru,  UNDP  ( United  Nations  Development  Programme )  mengeluarkan  indikator terbaru  (2010)  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai  IPM  suatu  negara,  yaitu:  kesehatan  (AHH),  pendidikan (HLS,  RLS),  standar  layak  hidup  (GNI  Per  Kapita)  dan  Indeks  Agregasi.  Variabel  ini  dinilai  sebagai  indeks komposit yang mewakili aspek pembangunan manusia. Analisis yang dilakukan UNDP pada tahun 2020 Indonesia berada  di  peringkat  107  sedangkan  Malaysia  di  peringkat  62  dari  total  189  negara  di  Asia.  Angka  IPM  pertama Indonesia  pada  tahun  1992  adalah  0,54  sedangkan  Malaysia  pada  tahun  yang  sama  memulai  IPM  sebesar  0,656. Dalam 30 tahun mendatang yaitu pada tahun 2021, IPM Indonesia akan meningkat sebesar 0,705 dan Malaysia pada tahun yang sama 0,803. Perbedaan ini menunjukkan  bahwa Malaysia memiliki harapan hidup, tingkat pendidikan, dan  tingkat  pendapatan  nasional  yang  lebih  tinggi  daripada  Indonesia.  Kesenjangan  atau  jarak  antara  nilai  HDI Indonesia dan Malaysia kurang lebih 1 derajat lebih tinggi dari Malaysia atau jika dinyatakan secara nominal paritas HDI antara Malaysia dan Indonesia adalah 0,098. Dari pengolahan data statistik diketahui bahwa faktor yang kuat berkontribusi  terhadap  skor  IPM  adalah  dimensi  pendidikan  yang  terdiri  dari  variabel:  lama  sekolah  yang diharapkan dan rata-rata lama sekolah.
Kata kunci: Human Development Index , kesenjangan, Statistics .

## ABSTRACT
In  mapping  the  latest  HDI  figures,  the  UNDP  (United  Nations  Development  Programme)  released  the  latest indicators (2010) which are used to calculate the value of a country's HDI, namely: health (AHH), education (HLS, RLS), decent standard of living (GNI Per Capita) and Aggregation index. This variable is assessed as a composite index  representing  aspects  of  human  development.  An  analysis  conducted  by  UNDP  in  2020  Indonesia  is  ranked 107th while Malaysia is ranked 62nd out of a total of 189 countries in Asia. Indonesia's first HDI figure in 1992 was 0.54  while  Malaysia  in  the  same  year  started  the  HDI  at  0.656.  In  the next  30  years,  namely  in  2021, Indonesia's HDI  will  increase  by  0.705  and  Malaysia  in  the  same  year  0.803.  This  difference  indicates  that  Malaysia  has  a higher  life  expectancy,  education  level,  and  national  income  level  than  Indonesia.  The  gap  or  distance  between Indonesia and Malaysia's HDI values is more or less 1 degree higher than Malaysia or if expressed in nominal terms
the HDI parity between Malaysia and Indonesia is 0.098. From statistical data processing, it was found that a strong factor contributing to the HDI score was the educational  dimension, which consisted of the variables: the expected length of schooling and the average length of schooling.
Keywords: Human Development Index (HDI), gaps, statistic.

## PENDAHULUAN
Sejarah  pembangunan  berkelanjutan  dimulai  pada  tahun  1980-an,  ketika  seluruh  agenda politik  lingkungan  dipusatkan  pada  model  pembangunan  berkelanjutan.  Kemudian  istilah pembangunan  berkelanjutan,  muncul  pertama  kali  dalam  World  Conservation  of  Nature  yang digunakan  oleh  salah  satu  pakar  Lester  R  Brown.  Pembangunan  berkelanjutan  secara  harfiah adalah  upaya  sadar  dan  terencana  untuk  mengintegrasikan  aspek  lingkungan,  sosial,  dan ekonomi  ke  dalam  strategi  pembangunan  untuk  menjamin  keutuhan  lingkungan  serta keselamatan,  kemampuan,  kesejahteraan,  dan  kualitas  hidup  generasi  sekarang  dan  mendatang [1]. Kemudian [2] mendefinisikan bahwa pembangunan berkelanjutan adalah pembangunan yang memenuhi  kebutuhan generasi  sekarang tanpa membahayakan kemampuan generasi  mendatang untuk  memenuhi  kebutuhannya  sendiri.  Dilihat  dari  berbagai  definisi  pembangunan berkelanjutan,  keberadaan  dalam  model  pemerintahan  seharusnya  dapat  meningkatkan  derajat, kualitas  hidup  dan  kesejahteraan  rakyatnya  melalui  mekanisme  pembangunan  berkelanjutan [3,4].
Hal  ini  sesuai  dengan  tujuan  pembangunan  nasional  yang  tertuang  dalam  alinea  IV Pembukaan  UUD  1945  yang  berbunyi:  Melindungi  segenap  bangsa  Indonesia  dan  seluruh tumpah darah Indonesia, memajukan kesejahteraan umum, mencerdaskan kehidupan bangsa, dan ikut  serta  dalam  menyelenggarakan  perdamaian  dunia.  ketertiban  berdasarkan  kemerdekaan, perdamaian  abadi  dan  keadilan.  masyarakat  dan  mewujudkan  cita-cita  bangsa  [20].  Terkait dengan  pelaksanaan  pembangunan,  sebagaimana  diyakini  banyak  ahli,  pembangunan  dan perencanaan  ekonomi  tidak  mungkin  dilakukan  tanpa  upaya  yang  sungguh-sungguh  untuk membangun  sumber  daya  manusia  [5,6].  Dalam  prakteknya,  program-program  pembangunan selalu bermuara pada praktek pengentasan kemiskinan dan salah satu data yang dijadikan bahan acuan  adalah  peningkatan  angka  IPM  ( Human  Development  Index )  yang  secara  kualitatif dianggap dapat menggambarkan tingkat kesejahteraan masyarakat suatu negara [7].
Dalam  pemetaan  angka  IPM  terbaru,  UNDP  ( United  Nations  Development  Programme ) mengeluarkan  indikator  terbaru  (2010)  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai  IPM  suatu negara, yaitu: kesehatan (AHH), pendidikan (HLS, RLS), standar layak hidup (GNI Per Kapita) dan  Indeks  Agregasi  [8]  .  Variabel  ini  dinilai  sebagai  indeks  komposit  yang  mewakili  aspek pembangunan  manusia.  Dengan  melihat  kajian  ini,  penulis  ingin  menganalisis  sejauh  mana pengaruh  komponen  variabel  yang  bersangkutan  berpengaruh  signifikan  terhadap  nilai  IPM sebagai  tolak  ukur  penilaian  keberhasilan  pembangunan.  Sebagai  lokus  penelitian  ini,  penulis ingin  membandingkan  Indonesia  dan  Malaysia  yang  merupakan  negara  tetangga  dalam  satu rumpun,  dimana  dalam  analisis  yang  dilakukan  oleh  UNDP  tahun  2020,  Indonesia  berada  di peringkat  107  sedangkan  Malaysia  berada  di  peringkat  62  dari  total  189  negara  di  Asia.  Salah satu  pertimbangan  pemilihan  lokus  lainnya  adalah  karena  masalah  kelengkapan  data,  karena spesifikasi  negara  terkait  dengan  jenis  dan  bentuk  pemerintahan,  tingkat  kesejahteraan masyarakat,  aspek  sosial  budaya  dan  variasi  penduduk.  Sehingga  kajian  analisis  ini  dapat menjawab  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  perbandingan  nilai Human  Development  Index (HDI)  antara  Indonesia  dan  Malaysia.  Kemudian  dilakukan  perhitungan  analisis  regresi  dari penulis untuk melihat tingkat IPM berdasarkan dimensi dasar yang dihitung oleh UNDP.
Penulisan  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  pengaruh  dimensi  faktor-faktor seperti  kesehatan,  pendidikan,  taraf  hidup  layak  (ekonomi)  dan  agregasi  indeks  terhadap peningkatan  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di  suatu  negara.    Dan  Membandingkan  IPM antar negara di ASEAN pada lokus penulisan ini adalah Indonesia dan Malaysia dengan tujuan untuk  mengetahui  hal-hal  apa  saja  yang  perlu  diperbaiki  pada  dimensi  faktor  yang  dapat meningkatkan nilai IPM suatu negara.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  literature  review  berdasarkan  data  sekunder  yang dikumpulkan  dari  beberapa  sumber  untuk  melihat  faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  IPM (human  development  index)  di  Indonesia  dan  Malaysia  dengan  menganalisis  faktor  yang mempengaruhi dari segi  kesehatan (AHH), pendidikan (HLS, RLS) , standar hidup  layak (GNI per kapita) dan agregasi  indeks. Selanjutnya tulisan ini dianalisis dengan menggunakan metode analisis  parametrik  dengan  data  panel  yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  variabel-variabel
yang  menentukan  indeks  pembangunan  manusia  di  suatu  negara.  Kemudian  data  diolah  secara statistik  dengan  menggunakan  pengolahan  data  regresi  multivariabel  dan  disajikan  secara deskriptif kualitatif.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran umum tingkat pertumbuhan HDI di Indonesia dan Malaysia.
Tabel  di  bawah  ini  merupakan  perbandingan  IPM  antara  Indonesia  dan  Malaysia.  Data yang diperoleh dari bank dunia menginterpretasikan nilai pertumbuhan manusia di setiap negara. Data  nilai  IPM  kedua  negara  dimulai  pada  tahun  1992  –  2021.  Tabel  tersebut  menunjukkan adanya perbedaan indeks pembangunan manusia antara Indonesia dan Malaysia dalam 30 tahun terakhir.  Melihat  sebaran  data  pada  tabel  tersebut,  maka  perlu  dianalisis  mengapa  nilai  IPM Indonesia  terhadap  Malaysia  memiliki  gap  pada  data  time  series,  sehingga  dengan  mengetahui penyebabnya  maka  pergerakan  nilai  IPM  dapat  dioptimalkan  atau  minimal  sama.  dalam perbedaan.

## Tabel 1. Perbandingan data Indeks Pembangunan Manusia
Tahun HDI (Indeks Pembangunan Manusia) Indonesia HDI (Indeks Pembangunan Manusia) Malaysia 1992 0,540 0,656 1993 0,548 0,663 1994 0,558 0,671 1995 0,569 0,679 1996 0,578 0,689 1997 0,589 0,700 1998 0,585 0,703 1999 0,590 0,709 2000 0,595 0,721 2001 0,604 0,722 2002 0,612 0,724 2003 0,621 0,732 2004 0,619 0,735 2005 0,632 0,732
Tahun HDI (Indeks Pembangunan Manusia) Indonesia HDI (Indeks Pembangunan Manusia) Malaysia 2006 0,639 0,736 2007 0,643 0,747 2008 0,646 0,756 2009 0,657 0,762 2010 0,664 0,769 2011 0,671 0,773 2012 0,678 0,780 2013 0,683 0,785 2014 0,687 0,792 2015 0,695 0,797 2016 0,699 0,803 2017 0,704 0,805 2018 0,710 0,807 2019 0,716 0,810 2020 0,709 0,806 2021 0,705 0,803
Sumber: United Nation Development Program (UNDP), dengan pengolahan data.
Gambar 1. Grafik HDI Indonesia dan Malaysia
Sumber: Data Indeks Pembangunan Manusia Bank Dunia, dengan pengolahan data.
0.000 0.200 0.400 0.600 0.800 1.000 IPM (Indeks Pembangunan Manusia) Indonesia Y IPM (Indeks Pembangunan Manusia) Malaysia Y
HDI Indonesia dan Malaysia dalam time series
1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
Selama  rentang  waktu  30  tahun  terakhir  (1992  –  2021)  upaya  pembangunan  yang berlangsung  di  kawasan  Asia  Tenggara  tidak  mengalami  peningkatan  yang  signifikan  dalam peningkatan  angka  IPM  khususnya  di  Indonesia  dan  Malaysia  seperti  terlihat  pada  gambar  di atas. Sebagaimana dikemukakan dalam beberapa penelitian [7] bahwa terdapat 3 (tiga) indikator utama  dalam  pembentukan  angka  IPM,  sedangkan  indikator  tersebut  dijabarkan  ke  dalam variabel  turunan  sebagai  berikut:  angka  harapan  hidup  (dimensi  kesehatan),  melek  huruf  dan angka melek huruf (dimensi pendidikan). dan tingkat PDB (dimensi ekonomi) . Hal senada juga diungkapkan  berdasarkan  kajian  dalam  penelitian [9]  yang  melakukan  kajian  tentang  HDI Daerah  Istimewa  Yogyakarta,  [10]  IPM  di  wilayah  Papua,  dan  [11]  menggunakan  pendekatan non parametrik dalam melakukan kajian terhadap variabel IPM di Indonesia .
Indeks  Pembangunan  Manusia  merupakan  indikator  untuk  mengukur  kualitas  (derajat pembangunan  manusia)  berdasarkan  hasil  pembangunan  ekonomi.  Indeks  Pembangunan Manusia  atau  yang  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Program  Pembangunan  PBB  pada  tahun 1990  [12]  .  Hal-hal  tersebut  harus  berjalan  beriringan  satu  sama  lain  agar  tidak  terjadi ketimpangan  antara  pembangunan  infrastruktur  yang  dilakukan  dengan  pembangunan  manusia yang dilakukan sehingga pembangunan ekonomi dapat terjadi lebih cepat dan dapat dikendalikan dengan baik oleh sumber daya manusia yang memadai apabila kedua hal tersebut tidak berjalan berdampingan.  Berdampingan  satu  sama  lain,  proses  pembangunan  ekonomi  yang  terjadi  tidak akan  berjalan  dengan  lancar  karena  pembangunan  infrastruktur  yang  baik  tidak  didukung  oleh manajemen  manusia  yang  memadai,  sehingga  mengakibatkan  pembangunan  ekonomi  berjalan lebih lambat dari yang diharapkan [13,14, 15].
Namun perlu dicatat bahwa secara per level, Indonesia masih jauh tertinggal dari Malaysia sebagai negara tetangga (Melayu). Angka IPM pertama Indonesia pada tahun 1992 adalah 0,54 sedangkan  Malaysia  pada  tahun  yang  sama  memulai  IPM  sebesar  0,656.  Dalam  30  tahun mendatang  yaitu  pada  tahun  2021,  IPM  Indonesia  akan  meningkat  sebesar  0,705  dan  Malaysia pada  tahun  yang  sama  0,803 Perbedaan  ini  menunjukkan  bahwa  Malaysia  memiliki  harapan hidup, tingkat pendidikan, dan tingkat pendapatan nasional yang lebih tinggi daripada Indonesia. Banyak faktor yang menghambat masalah pembentukan IPM di suatu negara, seperti yang sering dikemukakan bahwa pembangunan suatu negara merupakan proses perubahan yang terjadi pada
struktur masyarakat yang dibangun dari tiga dimensi dasar (kesehatan, pendidikan dan ekonomi) [16,  17].  Selain  ketiga  dimensi  tersebut,  banyak  faktor  beragam  yang  menjadi  kendala  yang dihadapi  oleh masing-masing  negara. Kemudian  upaya perbaikan ketiga  dimensi  dasar tersebut membutuhkan  waktu  yang  lama  (time  lag)  dalam  mendukung  dan  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat [18,19].

## Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi IPM antar negara

## Data IPM Indonesia
Diketahui  bahwa  dalam  pengolahan  data  diperlukan  uji  normalitas  yang  bertujuan  untuk menguji  data  yang  terkumpul  apakah  berdistribusi  normal  atau  tidak.  Model  regresi  yang  baik adalah model regresi yang memiliki nilai sehingga dapat dibagi secara normal. Dengan demikian bentuk  metode  yang  diperlukan  dalam  pengujian  normalitas  data  adalah  Metode Kolmogorov Smirnov  One  Sample  Statistical .  Pengambilan  keputusan  dalam  uji  normalitas  data  jika  nilai signifikansi  Kolmogorov  Smirnov  >  0,05  berarti  nilai  residualnya  normal,  dan  jika  angka signifikannya  <  0,05  berarti  bilangan  residualnya  tidak  berdistribusi  normal.  Penggunaan  taraf signifikan pada data time series ( α ) adalah 5% dan n = 30 (tahun 1992 – 2021).
Gambar 2. Garfik Probabilitas Normal HDI Indonesia
Terlihat  bahwa  kurva  plot  probabilitas  normal  menunjukkan  data  yang  memiliki  varians yang  homogen  atau  hampir  mirip  dengan  kisaran  sekitar  0,5  –  0,7.  Sedangkan  tingkat signifikansi uji normalitas adalah 1,89 > alpha 0,05. Sehingga kesimpulan yang diperoleh adalah nilai residual pada penelitian ini berdistribusi normal.
0 0.2 0.4 0.6 0.8 0 20 40 60 80 100 120 IP M In d o n e si a Persentil Sampel Data Plot Probabilitas Normal HDI Indonesia
Tabel 2. Statistik Regresi Statistik Regresi banyak R 0,9996758 R persegi 0,9993518 R Square yang disesuaikan 0,9992481 Kesalahan Standar 0,001482 Pengamatan 30
Hasil  analisis  regresi  pengolahan  data  negara  Indonesia  menjelaskan  bahwa  tingkat korelasi  antar  variabel  pada  nilai  R  Berganda  adalah  0,9996758,  artinya  nilai  korelasi  tersebut antara  (X1)  Harapan  Hidup,  (X2)  Tahun  Harapan  Sekolah,  (X3)  )  Rata-rata  lama  sekolah,  dan (X4)  PNB  per  kapita  terhadap  (Y)  IPM  sangat  kuat.  Selanjutnya  untuk  melihat  nilai  koefisien determinasi dapat dilihat pada nilai Adjusted R Square yaitu sebesar 0,9993 atau 99,93% artinya pada  variabel  pembentuk  IPM  dimana  koefisien  (X1),  (X2),  (X3)  ,  dan  (X4)  menggambarkan korelasi  kuat  hubungan  yang  kuat  antara  komponen  variabel  dan  (Y)  sebagai  Indeks Pembangunan  Manusia.  Kemudian  untuk  menginterpretasikan  seberapa  signifikan  pengaruh variabel-variabel tersebut dijelaskan pada uji ANOVA di bawah ini.

## Data HDI Indonesia

## Tabel 3. UJI ANOVA
Dalam  menginterpretasikan  signifikansi  data  terlihat  bahwa  nilai  signifikansi  F  sebesar 1,8906E-39  jauh  lebih  kecil  dari  nilai  alpha  yaitu  <  0,05.  Dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat pengaruh  yang  signifikan  dari  variabel-variabel  yang  diuji  yaitu  (X1)  Angka  Harapan  Hidup, (X2) Harapan Lama Sekolah, (X3) Rata-rata Lama Sekolah, dan (X4) GNI per Kapita terhadap nilai IPM ( Y) Indeks Pembangunan Manusia pada data negara Indonesia.
df SS MS F Signifikansi F Regresi 4 0,0846559 0,021164 9635,5307 1.8906E-39 sisa 25 5.491E-05 2.196E-06 Total 29 0,0847108
Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0%Upper 95,0% Intercept 0,0042924 0,0235428 0,1823224 0,8568001 -0,04419495 0,0527797 -0,0441949 0,0527797 (AHH) Angka Harapan Hidup Saat Lahir) X1 0,0055627 0,0004249 13,091629 1,087E-12 0,00468761 0,0064378 0,0046876 0,0064378 (HLS) Harapan Lama Sekolah X2 0,0105778 0,001309 8,0807449 1,956E-08 0,00788184 0,0132738 0,0078818 0,0132738 (RLS) Rata - rata Lama Sekolah X3 0,0140721 0,0005476 25,699787 1,7E-19 0,01294442 0,0151999 0,0129444 0,0151999 PNB per Kapita (PPP US) X4 5,15E-06 6,082E-07 8,4740675 8,097E-09 3,9015E-06 6,407E-06 3,901E-06 6,407E-06
Y = 0,0042924 + 0,00556 X1 + 0,0105 X2 + 0,0140 X3 + 5,15415469511306E-06 X4 (Persamaan Regresinya)

## Tabel 4. Uji Hipotesis
Pengujian  hipotesis  parameter  bertujuan  untuk  menguji  apakah  nilai  intersep  atau konstanta memiliki peran yang signifikan dalam model regresi yang dibentuk. Kemudian dalam menginterpretasikan signifikansi pengaruh komponen-komponen tersebut,  hal ini dibaca dari P- Value  masing-masing  variabel  (X1)  Harapan  Hidup  1.08671160175373E-12,  (X2)  Harapan Lama Sekolah 1.95566753166296E-08, (X3) Lama Rata-rata sekolah 1 .69985392753709E-19, dan (X4) GNI per Kapita 8.09675219535877E-09 Kriteria p value dianggap lebih signifikan jika nilainya kurang dari alpha < 0,05, artinya semua variabel yang dihitung dalam data berpengaruh signifikan terhadap nilai dari (Y) Indeks Pembangunan Manusia. Persamaan regresi dapat dilihat dari tabel koefisien dan intersep kemudian dirumuskan sebagai berikut:
Y = 0,0042924 + 0,00556 X1 + 0,0105 X2 + 0,0140 X3 + 5,15415469511306E-06 X4.
Artinya  bila  semua  komponen  bernilai  0,  maka  nilai  (Y)  Human  Development  Index adalah 0,0042924, dan dari persamaan ini juga bisa berarti jika setiap variabel ditambah 1 maka nilai  Y  (HDI)  juga  akan  meningkat  sebesar  koefisien  dari  setiap  variabel  yang  dirumuskan. Untuk  variabel  yang  memiliki  nilai  tambah  (X3)  terbesar  rata-rata  lama  sekolah  adalah  0,0140 dan GNI per kapita (X4) terkecil adalah 5,15415469511306E-06.
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 20 40 60 80 100 120 H D I M al ay si a Persentil Sampel Data Plot Probabilitas Normal HDI Malaysia D ata HDI Malaysia

## Gambar 3. Grafik Probabilitas Normal HDI Malaysia
Kurva  normal  dari  probability  plot  untuk  Malaysia  menunjukkan  data  yang  memiliki variansi  homogen sebesar 0,7  – 0,8. Maka taraf  signifikansi  uji normalitas adalah 2,01  > alpha 0,05. Sehingga data yang diperoleh dalam penelitian ini juga berdistribusi normal.

## Tabel 5. Statistik Regresi
Statistik Regresi banyak R 0,999529196 R persegi 0,999058613 R Square yang disesuaikan 0,998907991 Kesalahan Standar 0,001581043 Pengamatan 30
Hasil analisis regresi pengolahan data Malaysia menjelaskan bahwa tingkat korelasi antar variabel  pada nilai  R Berganda adalah 0,999529196, artinya nilai  korelasi  antara (X1) Harapan Hidup, (X2) Harapan Lama Sekolah, (X3) Rata-rata lama bersekolah, dan (X4) PNB per kapita terhadap (Y)/HDI sangat kuat. Selanjutnya untuk melihat nilai koefisien determinasi dapat dilihat pada nilai Adjusted R Square yaitu 0,998907991 atau 99,89%, artinya pada variabel pembentuk IPM  dimana  koefisien  (X1),  (X2),  (X3),  dan  (X4)  menggambarkan  hubungan  yang  kuat  antara
Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept -0,0072317 0,061315644 -0,11794224 0,907055931 -0,13351364 0,119050229 -0,13351364 0,119050229 (AHH) Angka Harapan Hidup Saat Lahir X1 0,006031237 0,000944507 6,385590237 1,10026E-06 0,004085988 0,007976486 0,004085988 0,007976486 (HLS) Harapan Lama Sekolah X2 0,012611121 0,000776412 16,24283134 8,57047E-15 0,011012072 0,014210171 0,011012072 0,014210171 (RLS) Rata - rata Lama Sekolah X3 0,013372731 0,000744165 17,97012583 8,3034E-16 0,011840095 0,014905366 0,011840095 0,014905366 PNB per Kapita (PPP US) X4 1,77E-06 2,42372E-07 7,289147305 1,22741E-07 1,26751E-06 2,26586E-06 1,26751E-06 2,26586E-06
Y = - 0,0072317 + 0,00603 X1 + 0,0126 X2 + 0,0133 X3 + 1,76668777929598E-06 X4 (Persamaan Regresinya)
komponen  variabel  dan  (Y)  sebagai  Indeks  Pembangunan  Manusia.  Kemudian  untuk menginterpretasikan seberapa signifikan pengaruh variabel-variabel  tersebut  dijelaskan pada uji ANOVA di bawah ini.

## HDI Malaysia

## Tabel 6. Uji ANOVA
Untuk  melihat  interpretasi  signifikansi  data  dapat  dibaca  nilai  signifikansi  F  sebesar 2,00473E-37  yang  jauh  lebih  kecil  dari  nilai  alpha  yaitu  <  0,05.  Dapat  disimpulkan  bahwa terdapat  pengaruh  yang  signifikan  dari  variabel-variabel  yang  diuji  yaitu  (X1)  Angka  Harapan Hidup,  (X2)  Harapan  Lama  Sekolah,  (X3)  Rata-rata  Lama  Sekolah,  dan  (X4)  GNI  per  Kapita terhadap nilai IPM ( Y) Indeks Pembangunan Manusia pada data negara Malaysia.

## Tabel 7. Uji Hipotesis
Dalam  menginterpretasikan  signifikansi  pengaruh  komponen  dapat  dilihat  dari  P-Value masing-masing  variabel  (X1)  Harapan  Hidup  1.10025802299575E-06,  (X2)  Harapan  Lama Sekolah  8.57047121706471E-15,  (X3)  Rata-rata  Lama  Sekolah  8.30340335317644E-16,  dan (X4)  GNI  per  Kapita  1.22741144331392E-07  Kriteria  p  value  dianggap  lebih  signifikan  jika nilainya kurang dari alpha < 0,05 artinya semua variabel yang dihitung dalam data berpengaruh signifikan terhadap nilai (Y ) Indeks Pembangunan Manusia. Persamaan regresi dapat dilihat dari tabel koefisien dan intersep kemudian dirumuskan sebagai berikut:
df SS MS F Signifikansi F Regresi 4 0,066320874 0,016580219 6632,890974 2.00473E- 37 sisa 25 6.24924E-05 2.4997E-06 Total 29 0,066383367
t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances INDONESIA V MALAYSIA
IPM (Indeks Pembangunan Manusia) Indonesia IPM (Indeks Pembangunan Manusia) Malaysia Mean 0,638 0,746 Variance 0,00292 0,00229 Observations 30 30 Pooled Variance 0,00261 Hypothesized Mean Difference 0 df 58 t Stat -8,147141281 P(T<=t) one-tail 1,73632E-11 t Critical one-tail 1,671552762 P(T<=t) two-tail 3,47264E-11 t Critical two-tail 2,001717484

## Y = - 0,0072317 + 0,00603 X1 + 0,0126 X2 + 0,0133 X3 + 1,76668777929598E-06 X4
Artinya  jika  semua  komponen  bernilai  0  maka  nilai  (Y)/HDI  sebesar  -0,0072317, sedangkan  jika  ada  penambahan  nilai  1  untuk  setiap  variabel  maka  nilai  Y  (HDI)  juga  akan meningkat  sebesar  koefisien  dari  setiap  variabel  yang  dirumuskan.  Kemudian  nilai  tambah terbesar  ada pada variabel  (X3) rata-rata lama sekolah yaitu 0,0133 dan yang terkecil ada pada variabel (X4) GNI Per Kapita yaitu 1,76668777929598E-0.

## T-test perbandingan HDI antara Malaysia dan Indonesia
Uji  t  adalah  uji  statistik  yang  digunakan  untuk  menguji  apakah  ada  perbedaan  yang  signifikan antara dua kelompok atau lebih. Ini biasanya digunakan untuk menguji hipotesis tentang rata-rata populasi  berdasarkan  sampel  yang  diambil  dari  populasi  itu.  Kemudian  untuk  data  IPM Indonesia dan Malaysia dilakukan uji T pada 30 data time series sebagai berikut:
Tabel 8. T-test Two Sampling Assuming Equal Variances Indonesia VS Malaysia
Representasi  nilai  uji  T  antara  kedua  negara  diperoleh  nilai  rata-rata  untuk  Indonesia sebesar 0,638 dan  IPM  Malaysia sebesar 0,746.  Artinya rata-rata HDI Malaysia 1 derajat lebih baik  dari  HDI  Indonesia.  Atau  kalau  kita  bicara  dari  segi  data,  ada  selisih  rata-rata  IPM  setiap tahun  sekitar  0,1073  dalam  30  tahun  terakhir.  Maka  T  hitung  adalah  -8.1471412807714  jika dibandingkan dengan T tabel 2.00171 maka nilai probabilitas one tail dan two tail juga < alpha 0.05  maka  Ho  ditolak  artinya  ada  perbedaan  nilai  IPM  di  kedua  negara  tersebut.  Dan  jika dihubungkan  dengan  uji  ANOVA,  faktor  yang  paling  mempengaruhi  perbedaan  IPM  adalah
-1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 IPM  Indonesia IPM  Malaysia
3Q BOX 0.045 0.04875 2Q BOX 0.04975 0.0295 BOTTOM 0.59125 0.712 BOTTOM 2Q BOX 3Q BOX
dimensi pendidikan yang terdiri dari variabel: lama sekolah yang diharapkan dan rata-rata lama sekolah.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  pola  pikir  dan  wawasan  bangsa  dapat  mengubah  indeks pembangunan manusia. Namun, faktor eksternal di luar data tidak dipelajari.
Gambar 4. Grafik Box Plot
Terlihat  dari  box  plot  di  atas  dari  HDI  Indonesia  dan  HDI  Malaysia,  data  awal  HDI Malaysia lebih unggul yaitu 0,712 dibandingkan dengan HDI Indonesia yaitu 0,591. Berdasarkan kategori  IPM  yang  dikeluarkan  oleh  UNDP,  IPM  Malaysia  mulai  kelas  tinggi  sedangkan  IPM Indonesia  rendah.  Namun  sebaran  data  pada  top  value  (Q3)  box  plot  sangat  kecil,  paritas  yang terjadi  antara  HDI  Indonesia  dan  HDI  Malaysia  selisihnya  sebesar  0,00375,  artinya  dalam  30 tahun Indonesia perlahan akan mampu mengimbangi Nilai paritas HDI antara kedua negara.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  perbandingan  indeks pembangunan manusia (IPM) antara Indonesia dan Malaysia, dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Angka HDI  Indonesia lebih  rendah dari HDI Malaysia. Saat  ini, HDI Malaysia masuk dalam  kategori  sangat  tinggi,  sedangkan  HDI  Indonesia  masih  dalam  kategori  tinggi.
Hal  ini  dipengaruhi  oleh  beberapa  dimensi  seperti  tingkat  kesehatan,  pendidikan,  dan ekonomi.
2. Faktor kuat  yang berkontribusi terhadap skor IPM berdasarkan analisis statistik  adalah dimensi pendidikan, dimensi ini memiliki kontribusi yang kuat terhadap skor IPM yang terdiri  dari  variabel:  lama  sekolah  yang  diharapkan  dan  rata-rata  lama  sekolah.
Kemudian  faktor  terendah  adalah  dari  dimensi  ekonomi  dalam  penelitian  ini  variabel yang  digunakan  adalah  GNI  per  Kapita.  Perhitungan  ini  didasarkan  pada  faktor eksternal di luar variabel yang belum dijelaskan secara statistik.
3. Kesenjangan atau jarak antara nilai HDI Indonesia dan Malaysia kurang lebih 1 derajat lebih  tinggi  dari  Malaysia  atau  jika  dinyatakan  secara  nominal  paritas  HDI  antara Malaysia  dan  Indonesia  adalah  0,098.  IPM  Indonesia  tahun  2021  sebesar  0,705 sedangkan IPM Malaysia sebesar 0,803. Namun  sebaran data top value (Q3) pada box plot  memiliki  paritas  yang  sangat  kecil  antara  HDI  Indonesia  dan  HDI  Malaysia  yaitu selisih  sebesar  0,00375  yang  artinya  dalam  waktu  30  tahun  Indonesia  perlahan  akan mampu mengimbangi nilai paritas HDI tersebut. antara kedua negara.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Prasetyoningrum,  AK,  dan  Sukmawati,  US  2018.  Analisis  Pengaruh  Indeks  Pembangunan Manusia  (IPM),  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Pengangguran  terhadap  Kemiskinan  di Indonesia. Ekuilibrium: Jurnal Ekonomi Syariah . 6(2) : 217-240.
[2] Antonina panca yuni wulandari. 2005. Hubungan dengan dunia: Alam, sains dan teknologi dan pekerjaan pada tahun 2005. Buku.
[3] Abdurrahman,  A.,  dan  Tusianti,  E.  2021.  Apakah  Pemberdayaan  Perempuan  di  Bidang Ekonomi  dan  Politik  Meningkatkan  IPM  Perempuan  Indonesia?  . Jurnal  Ekonomi  dan Pembangunan Indonesia . 21(2) : 5.
[4] Syaifullah,  A.,  dan  Malik,  N.  2017.  Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  dan  Produk Domestik  Bruto  terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  ASEAN-4  (Studi  di  4  Negara  ASEAN). Jurnal Ekonomi . 1(1) : 107-119.
[5] Rustam, D., dan Aisyah, S. 2022. Analisis Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten dan Kota di Sumatera Barat Menggunakan Analisis Data Panel. Jurnal Pundi . 6(1).
[6] Saputra, FA, Barakbah, A., dan Rokhmawati, PR 2020. Analisis data indeks pembangunan manusia  (IPM)  dengan  fitur  penambangan  deskriptif  dan  prediktif.  Di  dalam Simposium Elektronik Internasional (IES) 2020 . 316-323. IEEE.
[7] Radite  Teguh  Handalani.  2018.  Determinan  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Asia Tenggara. Jurnal Kebijakan Pembangunan Daerah . 2 ( 2 ): 118-137.
[8] Hakim,  MAA,  Suryantoro,  A.,  dan  Rahardjo,  M.  2021.  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan Pariwisata  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  Provinsi Jawa Barat Tahun 2012-2018. Budapest International Research and Critics Institute-Journal (BIRCI-Journal) . 4(1) : 160-169.
[9] Pangestika,  M.,  dan  Widodo,  E.  2017.  Analisis  Regresi  Panel  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Indeks  Pembangunan  Manusia  Kabupaten/Kota  DI  Yogyakarta. Prosiding Seminar Nasional dan The 4th Call for Syariah Paper . 198-205.
[10] Anindyntha,  FA,  Boedirochminarni,  A.,  Sudarti,  S.,  dan  Hadi,  S.  2018.  Analisis  Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi  IPM  Daerah  Tertinggal  di  Pulau  Papua  Tahun  2013–2017.  Di dalam Seminar Nasional dan Call for Paper III Fakultas Ekonomi . 143-155.
[11] Saputro,  DRS,  Demu,  KR,  and  Widyaningsih,  P.  2018.  Model  regresi  spline  terpotong nonparametrik pada data indeks pembangunan manusia (IPM) di Indonesia. Di dalam Jurnal Fisika: Seri Konferensi . 1028 ( 1 ) : 012219
[12] Nasruddin,  N.,  dan  Azizah,  NA  2022.  Analisis  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di Negara-negara ASEAN . Jurnal Geografi . 3 ( 1 ) : 45 – 56
[13] Mononimbar,  TY,  Lapian,  ALCP,  dan  Tolosang,  KD  2022.  Pengaruh  Pertumbuhan Ekonomi, Pengeluaran Pemerintah dan Tingkat  Kemiskinan terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten Minahasa Selatan. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi . 22(3).
[14] Tjodi,A. M.,Rotinsulu,TR, dan Kawung, G. 2018. Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Sektor Pendidikan, Kesehatan dan Belanja Modal Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Melalui Pertumbuhan  Ekonomi  (Studi  di  Provinsi  Sulawesi  Utara). Jurnal  Pembangunan  Ekonomi dan Keuangan Daerah . 19 ( 4 ) .
[15] Yogatama, SA, dan Hidayah, N. 2022. Penentu pertumbuhan ekonomi di kawasan ASEAN . Jurnal pendidikan ekonomi: Jurnal Ilmiah  Pendidikan, Ekonomi dan Ilmu Sosial  . 16  ( 2), 236-242.
[16] Faqihudin  ,  M.2022  .  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM),  indikator  populer  untuk mengukur kinerja pembangunan manusia . Jurnal Manajemen .
[17] Viddy,A. , Rafiqoh, dan Asniwati, B. 2019. Determinan Indeks Pembangunan Manusia Dan Pertumbuhan  Ekonomi  Di  Indonesia. Jurnal  Internasional  Riset  Ilmiah  dan  Teknologi  . 8 (12).
[18] Umiyati,  E.  2017.  Pengaruh  Belanja  Modal,  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Jumlah  Penduduk Miskin  Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  Kabupaten/Kota  Provinsi  Jambi. Jurnal Ilmu Sosial Humaniora.
[19] Laisina,C.,  Masinambow,V.,  dan  Rompas,  W.  2015.  Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah Bidang Pendidikan dan Kesehatan Terhadap PDRB Melalui Indeks Pembangunan Manusia Di Sulawesi Utara Tahun 2002-2013. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi . 15 ( 4 ) .
[20] UUD 1945 alinea IV