Ekologia : Jurnal Ilmiah Ilmu Dasar dan Lingkungan Hidup
https://journal.unpak.ac.id/index.php/ekologia

## PENGARUH INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA TERHADAP INDEKS KUALITAS LINGKUNGAN HIDUP DI INDONESIA MENGGUNAKAN REGRESI DATA PANEL
Salsabila Salmasauzan Ramadhantie 1* , Miftahul Jannah Ramadhan 1 , Mike Alpiyunita Hasibuan 1
1 Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung-Sumedang KM 21 Jatinangor Kab.Sumedang
* e-mail: salmasalsabila292@gmail.com
diterima: 5 Mei 2021; direvisi: 25 Mei 2021; disetujui: 28 Mei 2021

## ABSTRAK
Permasalahan  lingkungan  hidup  masih  menjadi  pekerjaan  rumah  bagi  pemerintah  maupun masyarakat. Manusia merupakan salah satu faktor perusak lingkungan yang berperan cukup besar. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  terhadap Indeks Kualitas Lingkungan Hidup di 34 Provinsi Indonesia pada tahun 2016-2018. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini, Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di 34 Provinsi pada tahun 2016-2018 sebagai variabel X dan Indeks Kualitas Lingkungan Hidup (IKLH) di 34 Provinsi pada tahun 2016-2018 sebagai variabel Y. Metode analisis yang digunakan untuk penelitian ini adalah regresi data panel model fixed effect (FEM) dengan Cross Section Weight. Analisis regresi data panel adalah  analisis  regresi  dengan  struktur  data  yang  merupakan  gabungan  antara  data cross section dan data time series . Berdasarkan hasil yang didapatkan, variabel Indeks Pembangunan Manusia secara signifikan mempengaruhi Indeks Kualitas Lingkungan Hidup di Indonesia. Model regresi data panel yang terbentuk mampu menerangkan variabilitas Indeks Kualitas Lingkungan Hidup di Indonesia sebesar 99.65%.
Kata  Kunci:  FEM,  Indeks  Kualitas  Lingkungan  Hidup,  Indeks  Pembangunan  Manusia, Regresi Data Panel, R

## THE INFLUENCE OF HUMAN DEVELOPMENT INDEX ON LIVING ENVIRONMENT QUALITY INDEX IN INDONESIA USING PANEL DATA REGRESSION

## ABSTRACT
Environmental problems are still a chore for the government and the community. Humans are one of the factors that destroy the environment, which plays a big enough role. This study aims to analyze the influence of the Human Development Index on the Living Environment Quality Index in  34  Indonesian  Provinces  from  2016-2018.  The  variables  used  in  this  study,  the  Human Development Index (IPM) in 34 Provinces in 2016-2018 as X variable and Living Environment Quality Index (IKLH) in 34 Provinces in 2016-2018 as a Y variable. The analytical method used for this study is the panel data regression fixed effect model (FEM) with Cross Section Weight. Panel data regression analysis is a regression analysis with data structure which is a combination of cross section data and time series data. Based on the results obtained, the Human Development Index variable significantly influences the Environmental Quality Index in Indonesia. The panel data  regression  model  that  was  formed  was  able  to  explain  the  variability  of  the  Living Environment Quality Index in Indonesia amounting to 99.65%.
Keywords: Fixed  effect  model,  Living  Environment  Quality  Index,  Human  Development Index, Panel Data Regression Analysis, R

## PENDAHULUAN
Setiap  tahunnya  penduduk  Indonesia meningkat  secara  fluktuatif.  Menurut CIA World Factbook pada 1 Juli 2019 Indonesia menempati peringkat keempat dunia dengan jumlah  penduduk  berjumlah  268.074.600 jiwa.  Bertambahnya  jumlah  penduduk mempengaruhi berbagai aspek seperti ekonomi  dan  lingkungan.  Jumlah  penduduk yang  besar  memberikan  dampak  pada perekonomian  nasional  yaitu  menyebabkan peningkatkan  jumlah  konsumsi  barang  atau jasa. Penduduk merupakan salah satu subyek dalam pembangunan ekonomi.
Pembangunan  ekonomi  nasional  umumnya diukur  menggunakan  Indeks  Pembangunan Manusia  (IPM)  (Oxtavianus,  2014).  IPM merupakan  indeks  komposit  dari  sejumlah indikator  untuk  mengukur  dimensi-dimensi pokok pencapaian kemampuan dasar penduduk  yang  terdiri  dari:  umur  panjang dan  sehat,  berpengetahuan  dan  memiliki keterampilan,  serta  aksesibilitas  terhadap sumber  daya  uang  dibutuhkan  untuk mencapai  standar  hidup  yang  layak  (Fauzi, 2014). Menurut Badan Pusat Statistik (BPS) daerah  dengan  nilai  IPM  yang  baik menginterpretasikan daerah tersebut memiliki  kualitas  hidup  yang  baik  bagi masyarakatnya.
Peningkatan  yang terjadi  pada aspek ekonomi  berbanding  terbalik  dengan  aspek lingkungan.  Semakin  bertambahnya  jumlah penduduk  maka  sumber  daya  alam  yang dibutuhkan  untuk  memenuhi  kebutuhan hidup akan semakin bertambah pula. Jumlah penduduk  yang  besar    membutuhkan  lahan yang besar sebagai tempat bermukim dan ini semakin memperparah degradasi lingkungan di  Indonesia  (Fitria,  2019).  Menurut Kementrian Lingkungan Hidup dan Kehutanan  (KLHK)  luas  lahan  kritis  di Indonedia pada tahun 2018 seluas 14,01 juta hektar.  Angka  ini  turun  dari  tahun sebelumnya  yang  seluas  24,3  juta  hektar lahan  kritis.  Lahan  kritis  merupakan  lahan yang  telah  mengalami  kerusakan  dan kehilangan  fungsinya.  Aktivitas  dalam peningkatan  pembangunan  ekonomi  sering kali tidak memperhatikan kelestarian
lingkungan. Seperti pembukaan lahan untuk industri  secara  ilegal  yang  berujung  pada kebakaran hutan dan mengakibatkan pencemaran udara, penebangan hutan secara liar  yang  mengakibatkan  hilangnya  daerah resapan  air,  serta  pembuangan  limbah industri yang merusak ekosistem air.
Menurut  Kementrian  Lingkungan Hidup  dan  Kehutanan  (KLHK)  pengukuran ketercapaian pembangunan lingkungan diukur menggunakan Indeks Kualitas Lingkungan Hidup (ILKH). Secara nasional Indeks Kualitas
Lingkungan Hidup merupakan  indeks  pengelolaan  lingkungan hidup  dan  menjadi  acuan  bersama  bagi semua  pihak  dalam  mengukur  kinerja pengelolaan dan kinerja perlindungan lingkungan  hidup.  Terdapat  tiga  komponen untuk  melakukan  perhitungan  IKLH  di antaranya Indeks Kualitas Air (IKA), Indeks Kualitas  Udara  (IKU)  dan  Indeks  Kualitas Tutupan  Lahan  (IKTL).  ILKH  Nasional menunjukkan  nilai  yang  fluktuatif  setiap tahunnya  (Kementrian  Lingkungan  Hidup dan Kehutanan, 2016).
Berdasarkan  grafik  IPM  dan  IKLH tahun  2016-2018  pada  Gambar  1,  jika dilakukan perbandingan antara nilai IPM dan IKLH  provinsi-provinsi  di  Indonesia  akan memberikan  gambaran  terjadinya  hubungan yang negatif. Ketika nilai Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  tinggi  maka nilai  Indeks  Kualitas  Lingkungan  Hidup (IKLH) akan rendah. DKI Jakarta merupakan provinsi  di  Indonesia  dengan  nilai  IPM tertinggi  pada  tahun  2016-2018  tetapi  nilai IKLH-nya terendah diantara provinsi- provinsi  Indonesia  lainnya.  Papua  Barat memiliki  nilai  IPM  terendah  dibandingkan 33  provinsi  lainnya  tetapi  nilai  IKLH-nya cukup tinggi pada tahun 2016-2018. Hasil ini senada dengan penelitian (Fauzi, 2014), yang menyatakan bahwa terdapat perbedaan yang sangat  mencolok  antara  peringkat  IPM dengan  peringkat  IKLH  pada  tahun  2009- 2011.  Provinsi  yang  memiliki  IPM  baik, justru  memiliki  peringkat  IKLH  yang  tidak baik.
Gambar 1. Grafik Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan Indek Kualitas Lingkungan Hidup (IKLH) pada tahun 2016-2018
DKI  Jakarta  salah  satu  provinsi dengan kepadatan penduduk yang tinggi dan memiliki kualitas sumber daya manusia yang tinggi  pula  tetapi  pencemaran  udara  yang terjadi  sangat  tinggi  serta  kualitas  air bersihnya pun kurang baik untuk di konsumsi masyarakat.  Selain  itu  daerah  Jakarta  juga sering  dilanda  banjir.  Hal  ini  terjadi  karena kepadatan  penduduk  yang  tinggi  membuat
bertambahnya  jumlah  kendaraan  di  DKI Jakarta  serta  hilangnya  fungsi  lahan  akibat daerah penghijaun yang tidak direhabilitasi.
Penelitian ini bertujuan untuk memberikan  informasi  mengenai  pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM) terhadap Indeks Kualitas Lingkungan Hidup (IKLH) di 34 provinsi Indonesia pada tahun 2016-2018.
0 20 40 60 80 100 ACEH SUMATERA UTARA SUMATERA BARAT RIAU JAMBI SUMATERA SELATAN BENGKULU LAMPUNG BANGKA BELITUNG KEPULAUAN RIAU DKI JAKARTA JAWA BARAT JAWA TENGAH DI YOGYAKARTA JAWA TIMUR BANTEN BALI NUSA TENGGARA BARAT NUSA TENGGARA TIMUR KALIMANTAN BARAT KALIMANTAN TENGAH KALIMANTAN SELATAN KALIMANTAN TMUR KALIMANTAN UTARA SULAWESI UTARA SULAWESI TENGAH SULAWESI SELATAN SULAWESI TENGGARA GORONTALO SULAWESI BARAT MALUKU MALUKU UTARA PAPUA BARAT PAPUA Grafik IPM dan IKLH di Indonesia pada Tahun 2016-2018 IKLH 2018 IPM 2018 IKLH 2017 IPM 2017 IKLH 2016 IPM 2016

## BAHAN DAN METODE
Bahan data yang digunakan merupakan  data  sekunder  dari  Publikasi Indeks Kualitas Lingkungan Hidup Indonesia yang dikeluarkan oleh Kementerian Lingkungan Hidup dan
Kehutanan Republik Indonesia dalam website  ( https://www.menlhk.go.id/ )  dan website  Badan  Pusat  Statistika  (BPS) ( https://www.bps.go.id/ ). Data diambil berdasarkan  34  provinsi  yang  ada  di Indonesia  dari  tahun  2016-2018,  sehingga metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu  analisis  regresi  data  panel  yang merupakan  gabungan  antara  data cross- section dengan time series. Adapun variabel penelitiannya tertera pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel Penelitian
Variabel Keterangan X Indeks Pembangunan Manusia Y Indeks Kualitas Lingkungan Hidup
Analisis  regresi  data  panel  adalah analisis  regresi  dengan  struktur  data  yang merupakan  gabungan  antara  data cross section dan  data time  series (Widarjono, 2009). Model umum regresi data panel dapat dituliskan sebagai berikut :
Y it = α it + x it β + u it dengan,
i menunjukan unit cross-section, sementara t menunjukan unit time series.
Y it =  nilai  variabel  dependen  unit  cross section ke-i untuk periode waktu ke-t α it =  efek  individu  unit  cross  section  ke-i untuk perode waktu ke-t (intersep) x it =  vektor  observasi  pada  variabel independen berukuran 1 x k
β =  vektor  slope  berukuran  1  x  k  dengan  k adalah banyaknya variabel independen
u it =  error  regresi  unit  cross  section  ke-i untuk periode waktu ke-t

## Estimasi Model Regresi Data Panel
Untuk  mengestimasi  model  regresi data  panel  dibutuhkan  asumsi  terhadap intersep,  slope,  dan  variabel gangguannya. Terdapat tiga jenis model dalam
mengestimasi regresi data panel yaitu model Random  Effect (REM) , model Fixed  Effect (FEM) , dan model Common Effect (CEM) .

## Common Effect Model (CEM)
Model Common Effect adalah pendekatan paling sederhana dalam mengestimasi  model  regresi  data  panel. Pendekatan ini tidak memperdulikan heterogenitas antar unit cross section ataupun antar  waktu.  Perilaku  data  antar  unit cross section diasumsikan  sama  dalam  berbagai kurun waktu. Estimasi model common effect dilakukan  dengan  metode Ordinary  Least Square (OLS).  Model Common  Effect dinyatakan  sebagai  berikut  (Widarjono, 2009).
Y it = α it + x it β + u it

## Fixed Effect Model (FEM)
Struktur model fixed effect merupakan  model  yang  memperhatikan heterogenitas  unit cross  section pada  model regresi data panel adalah dengan memperbolehkan nilai intersep yang berbeda untuk  setiap  unit cross  section tapi  slope masih  diasumsikan  konstan.  Model Fixed Effect dinyatakan kedalam bentuk persamaan sebagai berikut (Gujarati, 2003).
Y it = α it + x it β + u it

## Random Effect Model (REM)
Model  Random  Effect  diasumsikan bahwa  setiap  unit cross  section mempunyai perbedaan  intersep.  Diasumsikan  bahwa intersep α i merupakan variabel  acak dengan mean α 0 . Sehingga intersepnya menjadi α i = α 0 + ε i dimana 𝜀 𝑖 adalah error random yang memiliki  rata-rata  nol  dan  varians 𝜎 𝜀 2 (Gujarati, 2003).
Model Random Effect dapat dituliskan sebagai berikut : Y it = α it + x it β + w it dimana, 𝑤 𝑖𝑡 = 𝜀 𝑖 + 𝑢 𝑖 , 𝜀 𝑖 adalah  komponen  error cross section, dan 𝑢 𝑖𝑡 adalah error keseluruhan yang merupakan kombinasi dari cross section. Estimasi model random effect (REM) dilakukan dengan metode
Generalized Least Square (GLS).

## Uji Spesifikasi Model
Uji  spesifikasi  model  dilakukan untuk  mengetahui  model  mana  yang  akan digunakan. Uji ini dilakukan sebelum model diestimasi. Terdapat dua jenis uji spesifikasi model, diantaranya adalah sebagai berikut.

## Uji Chow
Uji  Chow digunakan memilih  antara model fixed effect (FEM) dari model common effect (CEM).  Hipotesis  yang  digunakan adalah H 0 = model common effect H 1 = model fixed effect Berikut  merupakan  statistik  uji  yang digunakan (Greene, 2008):
𝐹 = (𝑆𝑆𝐸𝑐𝑒𝑚 − 𝑆𝑆𝐸𝑓𝑒𝑚)/(𝑁 − 1) 𝑆𝑆𝐸𝑓𝑒𝑚/(𝑁𝑇 − 𝑁 − 𝑘) dengan :
SSECEM = sum square error model common effect
SSEFEM  = sum  square  error model fixed effect
N = banyaknya unit cross section T = banyaknya unit time series K = banyaknya parameter yang diestimasi Kriteria Uji : Menolak H0 apabila F ≥ F (N-1 ; NT – N – k ; α ), terima dalam hal lainnya.

## Uji Hausman
Uji Hausman bertujuan untuk memilih antara model fixed effect (FEM) dan model random effect  (REM).  Berdasarkan kriteria  Wald,  statistik  uji  Hausman  dapat dihitung  dengan  rumusan  sebagai  berikut (Greene, 2008):
𝑊 = [𝛽̂𝑓𝑒𝑚 − 𝛽̂𝑟𝑒𝑚] ′ Ψ ̂ −1 [𝛽̂𝑓𝑒𝑚
− 𝛽̂𝑟𝑒𝑚]
Dengan Ψ = Var [𝛽̂𝑓𝑒𝑚] -Var [𝛽̂𝑟𝑒𝑚]
Kriteria uji : Menolak H0 apabila W ≥ Χ2 (k ; α)  dimana  k  =  banyaknya  variabel independen, terima dalam hal lainnya.

## Uji Asumsi Klasik Normalitas
Pengujian  asumsi  normalitas  pada residual dapat dilakukan dengan uji Jarque- Bera. Hipotesisnya adalah
H 0 : residual berdistribusi normal H 1 : residual tidak berdistribusi normal Dengan statistik uji sebagai berikut (Widarjono, 2009):
𝐽𝐵 = 𝑁𝑇[ 𝑆𝑘 2 6 + (𝐾 − 3) 2 4
Dimana N adalah banyaknya data, Sk adalah skewness (kemencengan)  dan  K  adalah kurtosis (keruncingan).
Residual  akan  berdistribusi  normal apabila nilai statistik uji JB < 𝜒 2 (α,2) .

## Multikolinearitas
Multikolinearitas  merupakan  salah satu  uji  dari  uji  asumsi  klasik  yang merupakan  adanya  hubungan  linier  antara variabel  independen di  dalam model regresi (Prasanti,  2015). Model  regresi  yang  baik seharusnya tidak terjadi gejala
multikolinearitas  atau  tidak  terjadi  korelasi diantara variabel independen. Untuk menguji adanya  multikolinearitas  digunakan  nilai Variance  Inflation  Factors (VIF)  (Prasanti, 2015).
𝑉𝐼𝐹 𝑘 = 1 (1 − 𝑅 𝑘 2 ) , 𝑘 = 1, 2, ⋯
Keterangan: R k 2 merupakan koefisien determinasi regresi auxuliary  antara  variabel  independen  ke-k dengan variabel sisanya (𝑘  1)
- Jika nilai VIF ≥ 10, dapat disimpulkanan bahwa  data  yang  diuji  memiliki multikolinieritas.
- Jika  nilai  VIF  <  10,  maka  dapat disimpulkan bahwa data yang diuji tidak memiliki kolinieritas.

## Autokorelasi
Uji  autokorelasi  perlu  dilakukan untuk  mengetahui  adakah  korelasi  diantara anggota  observasi  yang  diurutkan  secara waktu  atau  tempat  tersebut.  Salah  satu pengujian  yang  sering  digunakan  adalah  uji Durbin-Watson  dengan  hipotesis  sebagai berikut (Prasanti, 2015):
H 0 : 𝜌 = 0 (tidak terdapat autokorelasi)
H 1 : 𝜌 ≠ 0 (terdapat autokorelasi) Dengan statistik uji
Salsabila Salmasauzan Ramadhantie, dkk: Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia…
𝑑 = ∑ ∑ (𝑢̂ 𝑖𝑡− 𝑢 ̂ 𝑖𝑡−1 ) 2 𝑇 𝑡=2 𝑁 𝑖=1 ∑ ∑ 𝑢̂ 𝑖𝑡 2 𝑇 𝑡=1 𝑁 𝑖=1 dimana 𝑢̂ 𝑖𝑡 merupakan  residual  unit  cross section  ke-i  waktu  ke-j  dan 𝜌 merupakan koefisien autokorelasi.
Tabel 2. Kriteria Uji Durbin-Watson Nilai Statistik d Hasil 0 < d < dL Menolak H 0 , terjadi autokorelasi positif dL ≤ d ≤ dU Tidak ada keputusan dU ≤ d 4-dU Menerima H 0 , tidak terjadi autokorelasi 4-dU ≤ d ≤ 4-dL Tidak ada keputusan 4-dL ≤ d ≤ 4 Menolak H 0 , terjadi autokorelasi negatif
Heteroskedastisitas Pengujian Asumsi Homoskedastisitas Antar Unit Cross Section
Uji Lagrange Multiplier (LM) adalah salah  satu  pengujian  yang  dapat  dilakukan untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas pada  regresi  panel.  Dengan  rumus  sebagai berikut (Greene, 2008):
𝐿𝑀 = 𝑇 2 ∑ [ 𝜎̂𝑖 2 𝜎̂ 2 − 1] 2
Keterangan : N = banyaknya unit cross section T = banyaknya unit time series 𝜎̂𝑖 2 = varians residual persamaan unit cross section ke-i 𝜎̂ 2 = varians residual persamaan system Kriteria uji : Menolak H0 jika LM ≥ Χ 2 (N-1 ;
α) , terima dalam hal lainnya.

## Pengujian  Asumsi  Korelasi  Antar  Unit Cross Section
Pengujian  korelasi  antar  unit  cross  section dilakukan  setelah  melakukan  pengujian asumsi heteroskedastisitas. Uji ini dilakukan apabila didapatkan kesimpulan terjadi heteroskedastisita. Untuk mengetahui adanya korelasi  antar  unit  Cross  Section  dapat digunakan  uji  Lagrange  Multiplier  (LM) (Greene, 2008):
𝝀𝐿𝑀 = 𝑇  ∑ ∑ 𝑟𝑖𝑗 2
= 𝑇 2 (𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒(𝑅 ′ 𝑅) − 𝑁)
Keterangan : rij  =  koefisien  korelasi  residual  unit  cross section ke-i dengan unit cross section ke-j. R = matriks korelasi residual berukuran NxN Kriteria uji : Menolak H0 jika LM ≥ Χ 2 (N(N- 1)/2  ;  α) ,  terima  dalam  hal  lainnya.

## Uji Signifikansi Parameter Uji Serentak (Uji F)
Uji Serentak (Uji F) dilakukan untuk menguji  pengaruh  variabel  independen secara  bersama-sama  terhadap  variabel dependen  dari  hasil  estimasi  model  regresi (Srihardianti,  2016).  Hipotesisnya  adalah sebagai berikut (Prasanti, 2015).
𝐻 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = . . . = 𝛽 𝑘 = 0 (variabel independen  tidak  berpengaruh  terhadap variabel dependen)
𝐻 1 : sedikitnya terdapat satu 𝛽 𝑘 ≠ 0 (variabel independen  berpengaruh  terhadap  variabel dependen)
Statistik uji F dirumuskan sebagai berikut:
𝐹 = 𝑅 2 /(𝑁 + 𝑘 − 1)
(1 − 𝑅 2 )/(𝑁𝑇 + 𝑁 − 𝑘)
Variabel independen secara bersama- sama  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel dependen jika nilai 𝐹  ≥ 𝐹 (𝑁+𝑘−1;𝑁𝑇−𝑁−𝑘;𝛼) .
Dimana  K  merupakan  jumlah  unit cross section dan  T  merupakan  jumlah  periode waktu  dan  P  merupakan  jumlah  variabel independen (bebas).

## Uji Parsial
Uji parsial digunakan untuk menguji pengaruh  dari  variabel  independen  (bebas) terhadap  variabel  dependen  (terikat)  secara parsial (Prasanti, 2015). Hipotesisnya adalah sebagai berikut.
H 0 : β j = 0 H 1 : βj ≠ 0 , dimana j=1,2,…,k Dengan statistik uji :
𝑡 = 𝛽̂ 𝑗 𝑠𝑒(𝛽̂ 𝑗 )
𝛽̂ 𝑗 adalah penduga parameter ke-i dan 𝑠𝑒(𝛽̂ 𝑗 ) adalah  simpangan  baku  dari  nilai  penduga dari  parameter  ke-i.  Variabel  independen memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen jika nilai |t hitung |> 𝑡 𝛼 2 ,𝐾𝑇−𝐾−𝑃) (Srihardianti, 2016).
Koefisien Determinasi (R 2 )
Nilai
koefisien determinasi ( Goodness of Fit ) atau sering disebut dengan R- square dapat  mengukur  seberapa  besar variasi  dari  variabel  dependen  yang  dapat diterangkan  oleh  variabel  independen. Dengan kata lain, nilai koefisien determinasi dapat menerangkan seberapa kuat hubungan antara  variabel  dependen  dan  variabel independen  yang  diteliti.  Namun  koefisien determinasi  memiliki  kekurangan,  salah satunya  ketika  memasukkan  lebih  banyak variabel  independen  maka  nilai  koefisiensi determinasi akan semakin besar. Oleh karena itu,  disarankan  untuk  memakai Adjusted R 2 atau  koefisien  determinasi  yang  telah disesuaikan (Ghozali, 2009).

## HASIL DAN PEMBAHASAN Uji Spesifikasi Model
Uji Chow
Berdasarkan hasil uji Chow diketahui bahwa p-value = 2.2e -16 < α = 0.05, maka H 0 ditolak.  Artinya  model  estimasi  yang  tepat digunakan adalah model fixed effect (FEM). Karena  model  estimasi  yang  terpilih  adala model fixed  effect (FEM),  maka  perlu  di lakukan pengujian selanjutnya.

## Uji Hausman
Karena  pada  uji  Chow  H 0 ditolak yang  berarti  model fixed  effect ,  maka  perlu dilakukan  uji  Hausman  untuk  menentukan model  estimasi  yang  sesuai  antara  model fixed effect (FEM) dan model random effect (REM). Berdasarkan uji Hausman diketahui bahwa p-value = 2.2e -16 < α = 0.05, maka H 0 ditolak.  Artinya  dapat  disimpulkan  bahwa model estimasi yang tepat digunakan adalah model fixed effect (FEM).

## Uji Asumsi Klasik Normalita
Untuk  menguji  normalitas  residual pada  regresi  data  panel,  dapat  digunakan dengan  metode  Jarque-Bera.  Berdasarkan hasil uji normalitas didapat bahwa p-value = 0.369  > α =  0.05  maka  H 0 diterima  artinya residual berdistribusi normal.

## Multikolinearitas
Untuk  mengetahui  ada  tidaknya multikolinearitas  antar  variabel  indipenden dapat menggunakan nilai VIF. Jika nilai VIF > 10 maka dapat disimpulkan terjadi multikolinearitas  pada.  Karna  nilai  VIF variabel IPM = 1 < 10, maka untuk variabel independen
(X) tidak terjadi multikolinearitas  antar  variabel  independen. Hal ini terjadi karena variabel independen (X) yang  digunakan  hanya  berjumlah  satu variabel independen saja.

## Heteroskedastisitas Uji  Homoskedastisitas  Antar  Unit  Cross Section
Untuk  menguji  heteroskedastisitas pada  regresi  data  panel  dapat  dilakukan dengan  uji  Lagrange  Multiplier.  Didapat bahwa  p-value  =  3.972e -16 < α =  0.05  maka H 0 ditolak  yang  artinya  terjadi  gejala heteroskedastisitas  pada  residual  antar  unit cross section .

## Uji Korelasi Antar Unit Cross Section
Jika  terjadi  heteroskedastisitas  pada residual  antar  unit cross  section ,  maka dilakukan uji korelasi antar unit cross section. Didapat bahwa p-value = 5.504e -07 < α = 0.05 maka  H 0 ditolak  yang  artinya  terjadi  gejala heteroskedastisitas  dan  ada  korelasi  antar unit cross section . Untuk mengatasi heteroskedastisitas,  dilakukan  pemodelan fixed effect (FEM) dengan pembobotan Cross Section Weight.

## Autokorelasi
Untuk  mengetahui  adanya  korelasi variabel  yang  ada  di  dalam  model  estimasi dengan  perubahan  waktu  (autokorelasi) dapat dilakukan dengan melihat nilai Durbin-
Watson.  Berdasarkan  hasil  uji  autokorelasi Durbin-Watson  didapat  bahwa  p-value  = 0.4632 > α = 0.05 maka H 0 diterima artinya tidak terjadi autokorelasi pada residual.

## Uji Signifikansi Parameter Uji Serentak (Uji F)
Uji  serentak  atau  Uji-F  digunakan untuk  mengetahui  pengaruh  semua  variabel independen  terhadap  variabel  dependen. Didapat  bahwa  p-value  =  8.4192e -10 < α =  0.05  maka  H 0 ditolak  artinya  Indeks Pembangunan Manusia berpengaruh signifikan terhadap Indeks Kualitas
Lingkungan Hidup.
Uji Parsial Uji Parsial digunakan untuk mengetahui variabel independen yang berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel dependen secara individu. Didapat bahwa p- value = 8.419e -10 < α = 0.05 maka H 0 ditolak artinya  dengan  taraf  signifikansi  5%  Indeks
Pembangunan Manusia signifikan mempengaruhi  Indeks  Kualitas  Lingkungan Hidup.

## Model Akhir Regresi Data Panel
Berdasarkan  pengujian  yang  telah dilakukan diperoleh model akhir regresi data panel  untuk  Indeks  Kualitas  Lingkungan Hidup di Indonesia periode 2016-2018 yaitu model fixed  effect (FEM)  dengan Cross Section Weight.
𝑌̂ 𝑖𝑡 = 𝛼 𝑖 + 5.75945𝑋 𝑖𝑡 Dengan :
𝑌̂ 𝑖𝑡 =  Penaksir  Indeks  Kualitas  Lingkungan Hidup di Indonesia Provinsi ke-i pada tahun ke-t
𝑋 𝑖𝑡 =  Indeks  Pembangunan  Manusia  di Indonesia Provinsi ke-i pada tahun ke-t 𝛼 𝑖 = Intersep yang merupakan efek individu unit cross  section ke-i  untuk  periode  tahun ke-t Adapun nilai 𝛼̂ 𝑖 disajikan pada tabel berikut :
Tabel 3. Estimasi Intersep 𝛼̂ 𝑖 Setiap Provinsi di Indonesia Indeks (i) Provinsi 𝜶 ̂ 𝒊 Indeks (i) Provinsi 𝜶 ̂ 𝒊 1 Aceh -329.7279 18 Nusa Tenggara Barat -320.4748 2 Sumatera Utara -339.6377 19 Nusa TenggaraTimur -303.7782 3 Sumatera Barat -341.2947 20 Kalimantan Barat -309.1071 4 Riau -348.9860 21 Kalimantan Tengah -327.9310 5 Jambi -336.9972 22 Kalimantan Selatan -335.2487 6 Sumatera Selatan -328.2362 23 Kalimantan Timur -353.5287 7 Bengkulu -330.6978 24 Kalimantan Utara -322.4835 8 Lampung -333.6174 25 Sulawesi Utara -341.6444 9 Kep. Bangka Belitung -336.0946 26 Sulawesi Tengah -320.2423 10 Kep. Riau -359.6466 27 Sulawesi Selatan -330.6579 11 DKI Jakarta -421.1121 28 Sulawesi Tenggara -326.3157 12 Jawa Barat -354.0421 29 Gorontalo -312.2856 13 Jawa Tengah -344.5482 30 Sulawesi Barat -297.5579 14 DI Yogyakarta -399.8958 31 Maluku -316.9063 15 Jawa Timur -343.4855 32 Maluku Utara -308.5957 16 Banten -355.2809 33 Papua Barat -275.9967 17 Bali -357.8081 34 Papua -257.9581
Berdasarkan  model  regresi  panel  data fixed effect (FEM) dengan Cross Section Weight di atas diperoleh nilai koefisien determinasi (R 2 ) sebesar  0.9965  artinya  99.65%  variabel Indeks  Pembangunan  Manusia  mampu
menjelaskan variabilitas dari variabel Indeks Kualitas  Lingkungan  Hidup    dan  0.35% sisanya  dijelaskan  oleh  variabel  lain  yang tidak  dimasukkan  ke  dalam  model.  Jika Indeks  Pembangunan  Manusia  bertambah
satu satuan maka akan meningkatkan Indeks Kualitas Lingkungan Hidup sebesar 5.75945 satuan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis regresi data panel menggunakan fixed effect model (FEM) dengan  pembobotan Cross  Section  Weight yang  telah  digunakan  dapat  disimpulkan bahwa Indeks Pembangunan Manusia (IPM) berpengaruh  secara  signifikan  terhadap Indeks Kualitas Lingkungan Hidup (IKLH). Ketika Indeks Pembangunan Manusia (IPM) tinggi  akan  menyebabkan  Indeks  Kualitas Lingkungan Hidup (IKLH) rendah, begitupun sebaliknya. Faktor yang menyebabkan  rendahnya  Indeks  Kualitas Lingkungan  Hidup  (IKLH)  adalah  ketika Indeks Pembangunan Manusia tinggi, tingkat kemajuan  suatu  daerah  atau  provinsi  ikut meningkat.  Sehingga  yang  dapat  terjadi    di antaranya  kepadatan  penduduk,  kualitas  air dan  udara  yang  menurun  serta  lahan  hijau yang  kurang.  Maka,  pemerintah  dan masyarakat  perlu  peduli  akan  pentingnya menjaga kebersihan dan kelestarian lingkungan  sekitarnya  untuk  meningkatkan Indeks  Kualitas  Lingkungan  Hidup  (IKLH) di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik.  (2018).  Buku  Indeks
Pembangunan  Manusia  2018.  In  A.
Said,  W.  Winardi,  &  Y.  Karyono (Eds.), Indeks  Pembangunan (Vol.  1, Issue 4). Badan Pusat Statistik.
Fauzi,  A.,  &  Oxtavianus,  A.  (2014).
Pengukuran Pembangunan Berkelanjutan di Indonesia. In
MIMBAR, Jurnal Sosial dan
Pembangunan (Vol.  30,  Issue  1,  p. 42).
https://doi.org/10.29313/mimbar.v30i 1.445
Fitria,  A.,  &  Nadiroh.  (2019). Perilaku merusak lingkungan di tengah pertumbuhan  ekonomi  yang  pesat . Universitas Negeri Jakarta. Ghozali,  I.  (2009). Aplikasi  Analisis
Multivariate  Dengan  Program  SPSS .
Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Greene, W. H. (2008). Econometric Analysis , 6th Edition, Upper Saddle Rive, New Jersey: Prentice-Hall. Gujarati, D. N. (2003). Basic Econometrics . 4th Edition, McGraw-Hill, New York. Kementrian
Lingkungan Hidup dan Kehutanan.  (2017).  Indeks  Kualitas Lingkungan  Hidup  (IKLH)  2016.  1- 149 dari : https://www.menlhk.go.id/site/single_ post/1550 Kementrian Lingkungan Hidup dan Kehutanan.  (2018).  Indeks  Kualitas Lingkungan  Hidup  (IKLH)  2017.  1- 108 dari : https://www.menlhk.go.id/site/single_ post/1551 Kementrian Lingkungan Hidup dan Kehutanan.  (2019).  Indeks  Kualitas Lingkungan  Hidup  (IKLH)  2018.  1- 108 dari : https://www.menlhk.go.id/site/single_ post/2516/indeks-kualitas-
lingkungan-hidup-2018
Oxtavianus, A. (2014). Pembangunan berkelanjutan dan hubungannya dengan  modal  sosial  di  indonesia . Institut Pertanian Bogor.
Prasanti,  T.  A.,  Wuryandari,  T.,  &
Rusgiyono,  A.  (2015).  Aplikasi
Regresi Data Panel Untuk Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka Kabupaten/Kota  Di  Provinsi  Jawa Tengah. Jurnal  Gaussian , 4 (3),  687– 696.
Srihardianti, M., Mustafid., & Prahutama, A.
(2016).  Metode  Regresi  Data  Panel Untuk Peramalan Konsumsi Energi Di Indonesia. Jurnal  Gaussian , 5 (3), 475–485.
Widarjono, A. (2009). Ekonometrika
Pengantar dan Aplikasinya . Yogyakarta: Ekonisia Fakultas
Ekonomi UII.