Received 23 rd Jan 2023, revision 18 th Apr 2023, accepted 29 th May 2023, published 30 th Jun 2023
82 | Doi : 10.46510/jami.v4i1.128 | ISSN 2722-4406 (p)/2722-4414(e) | https://journal.akb.ac.id/
Analisis Faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia pada 7 Daerah Tertinggal di Pulau Sumatera Tahun 2016-2020
Churrotul Ainia 1 , Pudjo Suharso 2 , Wiwin Hartanto 2
1,2,3 Program Studi Pendidikan Ekonomi, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Jember,
e-mail : qurotulainiyah640@gmail.com 1 , harsodit@yahoo.co.id 2 , wiwinhartanto@unej.ac.id 3
Penulis Korespondensi. Churrotul Ainia, Program Studi Pendidikan Ekonomi, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Jember,
e-mail : qurotulainiyah640@gmail.com
A B S T R A K Objektif. Salah satu  kriteria  dalam penetapan  daerah tertinggal  yaitu dapat dilihat  dari  kualitas sumber  daya  manusia  dimana  apabila  semakin  tinggi  kualitas  SDM  maka  tingkat  kesejahteraan masyarakat akan meningkat. Namun, pada kenyataannya Pulau Sumatera masih menyumbang 7 dari 62 daerah tertinggal di Indonesia sejak 2020. Hal tersebut dapat disebabkan oleh kriteria penetapan daerah tertinggal yang salah satunya yaitu melihat kualitas sumber daya manusia. Indikator yang sering digunakan pada pengukuran pembangunan SDM adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM) yang terbagi menjadi tiga faktor yaitu kemiskinan, kesehatan, dan pendidikan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis faktor-faktor yang  memengaruhi indeks pembangunan  ma     nusia pada 7 daerah tertinggal di Pulau Sumatera.
Material  and  Metode.  Penelitian  ini menggunakan  data  sekunder  berupa  time  series dari tahun 2016 hingga tahun 2020 dan cross section sebanyak 7 kabupaten. Analisis data yang digunakan ialah analisis regresi data panel menggunakan software Eviews 9.
Hasil. Ketiga variabel pada penelitian ini menjelaskan sebesar 93,24% terhadap IPM pada daerah tertinggal di Pulau Sumatera. Kesimpulan. Variabel  kemiskinan  berpengaruh  negatif  namun  tidak  signifikan  terhadap  IPM, variabel kesehatan dan pendidikan berpengaruh positif dan signifikan terhadap IPM. Kata kunci :
Indeks Pembangunan Manusia, Kemiskinan, Kesehatan, Pendidikan
A B S T R A C T Objective One of the criteria in determining underdeveloped areas is the quality of human resources which there is an increase in quality of human resources it will increase the community’s welfare. But in fact, Sumatera Island contributed 7 out of 62 underdeveloped areas in Indonesia since 2020. It can be caused by the criteria of determining underdeveloped areas, which is looking at the quality of human resources. The indicator that is often used in measuring human resource development is the Human Development Index (HDI) which divided into three factors, namely poverty, healthiness, and  education.  The  aims  of  this  study  was  to  analyze  the  factors  that  influence  the  human development index in 7 underdeveloped areas on the Sumatera Island.
Materials and Methods. This study uses secondary data in the form time series data from 2016 to 2020 and cross section data of 7 districts analyzed by panel data regression analysis with Eviews 9 programme.
Results. All of variables in this study explain 93,24% of towards HDI in underdeveloped areas , Conclusion. The results of this study indicate that the poverty have a negative and insignificant on HDI. Moreover, healthiness and education has significantly positive effect on HDI. Keywords :
Human Development Index, Poverty, Health, Education

## 1. PENDAHULUAN
Suatu  negara  memiliki  peran  yang  penting  dalam  pembangunan  nasional. Indonesia sebagai negara berkembang memiliki bermacam daerah atau wilayah yang berkontribusi  terhadap  pembangunan  nasional.  Pembangunan  nasional  tersebut merupakan  suatu  strategi  untuk  memajukan  taraf  hidup  masyarakat  (Nugraeni, 2021).  Salah  satu  aspek  ekonomi  dalam  pembangunan  nasional  dapat  dilihat  dari kontribusi  pertumbuhan ekonomi antar wilayah di suatu negara. Menurut Harrod- Domar dalam teorinya tentang pertumbuhan ekonomi, mengasumsikan bahwa untuk mencapai pertumbuhan ekonomi yang teguh maka memerlukan pembentukan modal dan investasi (Arsyad, 2016).
Pulau  Sumatera  berkontribusi  pada  urutan  kedua  terhadap  PDB  nasional tampaknya masih menyumbang 7 dari 62 daerah tertinggal di Indonesia. Berdasarkan Perpres RI No. 63 Tahun 2020, terdapat tujuh wilayah di Pulau Sumatera yang masih tergolong  daerah  tertinggal,  yaitu  Kabupaten  Nias,  Kabupaten  Nias  Selatan, Kabupaten  Nias  Utara,  Kabupaten  Nias  Barat,  Kabupaten  Kepulauan  Mentawai, Kabupaten Musi Rawas Utara, dan Kabupaten Pesisir Barat.
Nurkse  (dalam  Kuncoro,  1997)  menyatakan  adanya  hubungan  dalam  teori lingkaran  kemiskinan  ( various  circle  of  poverty)  dimana  suatu  negara  akan  tetap dalam kemiskinan sehingga sulit untuk menggapai pembangunan ekonomi. Besarnya jumlah penduduk miskin yang menempati Pulau Sumatera pada tahun 2020 tertinggi kedua setelah Pulau Jawa yaitu sekitar 5,9 juta jiwa.  Walaupun posisi pertama jumlah penduduk  miskin  diduduki  oleh  Pulau  Jawa  yaitu  sekitar  13,2  juta,  namun  pada Perpres RI No. 63 sudah tidak terdapat daerah tertinggal di Pulau Jawa, sedangkan di Pulau Sumatera masih terdapat 7 daerah tertinggal.
Badan  Pusat  Statistik  (2021)  mencatat  bahwa  secara  umum  AHH  daerah tertinggal  mengalami  peningkatan  dari  tahun  2016-2020,  kecuali  pada  Kepulauan Musi Rawas Utara dengan nilai yang fluktuatif dimana pada tahun 2016 AHH sebesar 69,94 tahun sedangkan di tahun 2017 turun menjadi 62,54 tahun, namun mengalami penaikan di tahun-tahun berikutnya.
Todaro (2000) mengemukakan bahwasanya pendidikan dan pelatihan mampu menjadi nilai tambah bagi seseorang. Badan Pusat Statistik dalam perhitungan tingkat Indeks  Pembangunan  Manusia  juga  melibatkan  dimensi  pendidikan.  Komponen dalam pendidikan yang dipakai pada perhitungan IPM metode baru yaitu AHH dan RLS  (BPS  Indonesia,  2021).  Tercatat  bahwa  RLS  dari  7  daerah  tertinggal meningkat selama  lima  tahun  terakhir  namun  masih  di  bawah  nilai  RLS  Pulau  Sumatera, terhitung dari tahun 2016-2020.
Berdasarkan  uraian  permasalahan  di  atas,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui analisis faktor yang berpengaruh terhadap IPM pada 7 daerah tertinggal di Pulau Sumatera. Dengan melihat tren jumlah penduduk miskin, AHH, dan RLS yang fluktuatif,  maka  ketiga  faktor  tersebut  secara  teori  dapat  menunjukkan  pengaruh terhadap IPM.
2. MATERIAL DAN METODE Penelitian  ini  menggunakan  jenis  data  panel  ( pooled  data)  dimana  terjadi penggabungan antara data time series dan data cross section. Data-data bersumber dari BPS, lembaga/instansi terkait, dan jurnal-jurnal yang linear. Variabel independen
berupa Indeks Pembangunan Manusia dan variabel dependen yaitu kemiskinan (X1), kesehatan  (X2),  dan  pendidikan  (X3)  serta  dalam  runtut  waktu  2016-2020  ( time series). Pengujian dan perhitungan angka melibatkan  software Microsoft Excel dan aplikasi olah data Eviews 9.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan data indeks pembangunan manusia sebagai variabel dependen,  sedangkan  untuk  variabel  independen  antara  lain  kemiskinan  dengan menggunakan  jumlah  penduduk  miskin,  kesehatan  menggunakan  angka  harapan hidup,  dan  pendidikan  menggunakan  rata-rata  lama  sekolah.  Model terbaik  dipilih melalui uji Chow dan uji Hausman dengan hasil berikut:

## 3.1 Uji Chow
Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai cross-section F dimana nilai cross section F pada penelitian ini yakni sebesar 43.342187 dan probabilitas menunjukkan angka  0.0000  dengan  tingkat  signifikansi  pada  ’  ’  0,05.  Berdasarkan  hasil  nilai probabilitas cross section F tersebut, maka keputusan model terbaik yaitu fixed effect model. Hal ini dikarenakan probabilitas 0.0000 < 0,05.
Tabel 1. Hasil Uji Chow Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 43.342187 (6,25) 0.0000 Cross-section Chi-square 85.182991 6 0.0000 Sumber: data sekunder, 2022
Hasil uji chow pada penelitian ini menunjukkan bahwasanya model terbaik ialah model  tetap  ( fixed  effect).  Oleh  karena  itu,  uji  hausman  dilakukan  pada  langkah selanjutnya dengan  tujuan untuk mengetahui model yang tepat antara fixed effect model atau random effect model.

## 3.2 Uji Hausman
Berdasarkan hasil pengujian yang menunjukkan nilai probabilitas cross-section random  tersebut,  maka  keputusan  model  yang  terbaik  yaitu fixed  effect.  Hal  ini dikarenakan nilai probabilitas 0.0299 < 0.05.
Tabel 2. Hasil Uji Hausman Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 8.955908 3 0.0299 Sumber: data sekunder, 2022
Fixed effect terpilih dikarenakan memiliki standard error yang lebih kecil apabila dibandingkan dengan model lain. Selain itu, nilai probabilitas fixed effect model dari setiap variabel bebas lebih signifikan jika dibandingkan dengan model penelitian lain seperti common effect model dan random effect model.

## 3.3 Uji Asumsi Klasik
Penelitian ini telah melewati uji asumsi klasik dan terpenuhi yang terdiri dari uji normalitas dan autokorelasi. Apabila nilai probabilitas pada hasil uji normalitas > dari
0,05 maka residual pada penelitian ini terdistribusi normal. Nilai probabilitas Jarque- Berra lebih besar dari 0,05 yaitu sebesar 0,393087 dimana dapat ditarik kesimpulan bahwa residual data pada model penelitian terdistribusi normal. Pada penelitian ini tidak terdapat masalah autokorelasi karena hasil uji autokorelasi diperoleh sebesar 1,897436  dimana  nilai  tersebut  berada  di  antara  dU  dan  4-dU  sehingga  dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi.
Tabel 3. Hasil Estimasi Variabel Coefficient t-Statistic Prob. C -28.70467 -0.964854 0.3474 KM -1.39E-06 -0115275 0.9095 KES 1.194798 2.461126 0.0242 PEN 1.660198 3.009514 0.0075 R-squared 0.954991 Adjusted R-squared 0.932487 F-Statistic 42.43576 Prob ( F-Statistic) 0.000000 t-tabel 1.68957 Sumber: data sekunder, 2022 Berdasarkan tabel tersebut diperoleh persamaan berikut:
IPM = -28.70467 - 1.39E-05KM + 1.194798KES + 1.660198PEN
3.4 Uji t Berdasarkan  tabel  5  diketahui  bahwa  t-hitung  variabel  kemiskinan  adalah  - 0115275 dengan probabilitas sebesar 0.9095. Pada tingkat signifikansi alpha = 0.05 maka  nilai  probabilitas  tersebut lebih besar  sehingga mengindikasikan  kemiskinan tidak berpengaruh signifikan terhadap IPM. Variabel kesehatan dengan nilai t-hitung sebesar 2.461126 dengan nilai probabilitas sebesar 0.0242 yang berarti nilai tersebut lebih kecil dari signifikansi ’ = 0.05, sehingga dapat disimpulkan bahwa kesehatan berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  IPM.  Variabel  ketiga  yaitu  pendidikan yang menunjukkan nilai t-hitung sebesar 3.009514 dengan probabilitas 0.0075 lebih kecil  dari  signifikansi  ’=0.05.  Dengan  begitu  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa kesehatan memiliki hubungan positif dan terdapat pengaruh yang signfikan terhadap nilai IPM.

## 3.5 Uji F
Berdasarkan  tabel  5  diperoleh  diperoleh  nilai  F-hitung  sebesar  42.45376  dan nilai probabilitasnya yaitu 0.000000. Ketentuan dari uji F yaitu variabel independen dapat  berpengaruh  signifikan  secara  bersama  terhadap  variabel  dependen  apabila nilai 𝐹 > 𝐹 dan probalitias F hitung < 0.05. Dari hasil yang sudah disebutkan di  atas,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  ketiga  variabel  secara  simultan meliputi  kemiskinan,  kesehatan,  dan  pendidikan  berpengaruh  terhadap  indeks pembangunan manusia.
3.6 Uji R 2
Uji R 2 dari penelitian ini yakni menggunakan Adjusted R-squared untuk melihat besaran koefisien determinasi.  Berdasarkan hasil penelitian,  diketahui bahwa nilai
Adjusted R-squared pada model regresi fixed effect yaitu sebesar 0.932487. Nilai ini mendekati  1  berarti  hampir  semua  informasi  diberikan  oleh  variabel  independen terhadap  variabel  dependen.  Persentase  pengaruh  variabel  independen  berupa kemiskinan,  kesehatan,  dan  pendidikan  sebesar  93,24%.  Sedangkan,  sisanya  yang sebesar 6,76% merupakan persentase yang dapat dijelaskan oleh variabel lain di luar model penelitian. Sisa persentase di atas dapat diikuti ataupun ditambahkan dengan jenis  variabel  lain  yang  memungkinan  untuk  berpengaruh  terhadap  indeks pembangunan manusia.
Berdasarkan  hasil  analisis,  kemiskinan  berpengaruh  negatif  terhadap  indeks pembangunan manusia. Hasil tersebut bertolakbelakang dengan teori Ragnar Nurkse dalam  Arsyad  (2016)  dan  tidak  sejalan  dengan  hasil  penelitian  oleh  Kyswantoro (2017) yang menyatakan bahwa kemiskinan berperan penting dalam pembangunan manusia yang berhubungan langsung dengan peningkatan IPM. Koefisien kemiskinan sebesar -1.39E-06, artinya, jika populasi penduduk miskin turun sebanyak 1% maka nilai IPM pada daerah tersebut akan naik sebesar 1,39%. Terlepas dari hasil yang tidak sama dengan dugaan awal penelitian, tetapi hasil pada penelitian ini sejalan dengan hasil penelitian oleh Fatimah (2018) dimana dalam penelitiannya dinyatakan bahwa variabel kemiskinan tidak berpengaruh secara langsung terhadap IPM. Hal tersebut disebabkan  oleh  populasi  penduduk  miskin  yang  dijadikan  sebagai  indikator penelitian tidak selalu membuat nilai IPM meningkat jika jumlah tersebut mengalami penurunan.
Fluktuasi  data  kemiskinan  terhadap  IPM  dari  ketujuh  daerah  tertinggal menunjukkan  bahwa  daerah  yang  paling  menjadi  prioritas  dalam  pengentasan daerah  tertinggal  yaitu  Kabupaten  Nias  dan  Kabupaten  Musi  Rawas  Utara.  Dari penelusuran dokumen, informasi yang didapat ialah bahwa kemiskinan di Kabupaten Nias lebih tinggi jika dibandingkan dengan keseluruhan kabupaten di Sumatera Utara. Letaknya  yang  berada  di  sebelah  barat  Pulau  Sumatera  dan  dikelilingi  Samudera Hindia  membuat  akses  ke  wilayah  tersebut  tergolong  sulit,  sehingga  keadaan  ini membuat  sumber  daya  listrik  masih  kurang.  Di  sisi  lain,  potensi  perekonomian Kabupaten  Nias yaitu  perkebunan  dan pariwisata dimana perlu tindakan dan  kerja keras  untuk  memaksimalkan  potensi  tersebut  sehingga  dapat  meningkatkan pendapatan asli daerah seperti pada Perda Kabupaten Nias No. 1 Tahun 2019 pasal 3.
Variabel kesehatan yang dilihat dari data AHH atau angka harapan hidup pada penelitian  ini  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  IPM.  Hasil  ini  sejalan dengan  teori  modal  manusia  oleh  Todaro-Smith  (2016)  yang  menjelaskan  bahwa salah  satu  modal  manusia  yang  dapat  meningkatkan  produktivitas  dan  kualitas sumber  daya  manusia  adalah  kesehatan.  Sesuai  dengan  hasil  penelitian  oleh Asmawani  dan  Pangidoan  (2021)  dimana  angka  harapan  hidup  berpengaruh signifikan terhadap IPM. Koefisien kesehatan yang sebesar 1.194798 berarti bahwa jika nilai  AHH  naik  1% maka  IPM naik  sebesar  1,19%.  Prioritas pengaruh  kesehatan terhadap  IPM  dari  ketujuh  daerah  tertinggal  yaitu  pada  Kabupaten  Nias  Barat. Kabupaten Nias Barat secara geografis terletak di sebelah barat Pulau Nias. Kondisi kesehatan di kabupaten ini cukup baik, namun karena akses yang kurang memadai terdapat masyarakat yang sedang sakit namun tidak bisa berobat ke rumah sakit atau fasilitas kesehatan terdekat.
Variabel pendidikan yang diukur menggunakan data RLS tiap daerah tertinggal berpengaruh  signifikan  terhadap  indeks  pembangunan  manusia  pada  7  daerah tertinggal  di  Pulau  Sumatera  tahun  2016-2020.  Pada  hasil  uji  t  diketahui  bahwa koefisien variabel pendidikan sebesar 1.660198 dengan probabilitas sebesar 0.0075 dimana  lebih  kecil  dari  ’  =  0,05  sehingga  pengaruhnya  terhadap  indeks pembangunan  manusia  adalah  signifikan.  Sejalan  dengan  teori human  capital  oleh Todaro-Smith  yang menyatakan  bahwa pendidikan  mampu meningkatkan kualitas SDM manusia melalui IPM. Hasil penelitian ini juga sejalan dengan hasil penelitian oleh  Anggita  dan  Riyanto  (2021)  yang  menjelaskan  bahwa  pengaruh  pendidikan terhadap IPM adalah positif dan signifikan. Sehingga, apabila kualitas pendidikan tiap individu di suatu daerah meningkat, maka hal tersebut dinilai dapat meningkatkan nilai IPM di sektor regional (Maulana dan Bowo, 2013).
Berdasarkan hasil uji R 2 pada penelitian ini, diketahui nilai Adjusted R-squared sebesar  0.932487.  Artinya,  variasi  variabel  dependen  berupa  IPM  dapat  dijelaskan oleh kemiskinan, kesehatan, dan pendidikan sebesar 93,24%. Sedangkan sisanya yaitu sebesar 6,76% dijelaskan oleh variabel lain di luar model penelitian. Variabel lain yang dimaksud  dapat  dilihat  pada  hasil  penelitian  oleh  Kyswantoro  (2017),  yaitu menyebutkan bahwa faktor yang juga berpengaruh terhadap IPM antara lain jumlah penduduk miskin, angkatan kerja, dan PDRB perkapita. Variabel lain jika bersumber pada  penelitian  tersebut  adalah  angkatan  kerja  dan  PDRB  perkapita.  Hal  ini dikarenakan  angkatan  kerja  merupakan  akumulasi  dari  orang  bekerja  dan pengangguran.  Sedangkan  untuk  variabel  PDRB  perkapita  yaitu  menunjukkan korelasi yang positif dan signifikan berpengaruh terhadap IPM.
Variabel  yang  paling  berpengaruh  terhadap  indeks  pembangunan  manusia berdasarkan hasil uji t yaitu variabel pendidikan. Nilai probabilitas pendidikan yang dihitung menggunakan rata-rata lama sekolah yaitu sebesar 0.0075 dimana nilai ini merupakan nilai probabilitas paling rendah dibandingkan dengan kedua variabel lain. Artinya,  dengan  tingkat  signifikansi  yang  sebesar  0.05,  maka  hal  tersebut menunjukkan pengaruh yang signifikan terhadap indeks pembangunan manusia. Jika dilihat dari data rata-rata lama sekolah semua daerah tertingal di wilayah Sumatera, nilai RLS selalu mengalami kenaikan di saat IPM juga naik, kecuali pada tahun 2020 di Kabupaten  Musi  Rawas  Utara  yang  menunjukkan  RLS  naik  namun  IPM  turun. Kenaikan  yang  terjadi  pada  variabel  pendidikan  dapat  dijadikan  tolok  ukur  bagi pemerintah  dalam  program  pengentasan  daerah  tertinggal.  Kebijakan  yang  dapat dilakukan  seperti  pada  Perpres  RI  No.  105  Tahun  2021  yaitu  peningkatan  kualitas pembelajaran  dan  pengajaran  serta  dukungan  teknologi  informasi  dan  komunikasi untuk  pembelajaran,  serta  penyediaan  data  dan  statistik  untuk  pengembangan pendidikan.
Persentase pengaruh kemiskinan, kesehatan, dan pendidikan yang disebutkan di atas  dapat  menjadi  sektor  penting  dalam  pengentasan  daerah  tertinggal. Implementasi  yang  dapat  dilakukan  seperti  penambahan  fasilitas  kesehatan  dan pendidikan,  serta  pembangunan  wilayah  di  daerah  tertinggal.  Hal  tersebut  sejalan dengan  strategi  pemerintah  dalam  RPJMN  2020-2024  antara  lain  berupa pengembangan  pada  pusat  pertumbuhan  ekonomi  wilayah,  pembangunan  daerah afirmatif dengan prioritas perbatasan ataupun pulau-pulau kecil terluar dan terdepan, serta  pembangunan  desa  terpadu  di  tingkat  regional.  Pemerintah  juga  dapat
melakukan pembangunan desa tersebut beserta dengan pembangunan sumber daya manusia seperti dalam Perpres No.105 tahun 2021.
4. KESIMPULAN Dari hasil analisis dan pembahasan, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Variabel kemiskinan secara tidak langsung berpengaruh negatif terhadap IPM.
2. Variabel  kesehatan  dan  pendidikan  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap IPM.
3. Ketiga  variabel  dapat  menjelaskan  sebesar  93%  pada  variasi  IPM,  sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lain di luar penelitian.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kepada  bapak  dan  ibu  dosen  yang  telah  membantu  atas penyelesaian penelitian ini, juga untuk Badan Pusat Statistik yang telah memberikan kemudahan dan izin mengakses data untuk melakukan penelitan, serta semua pihak yang telah berkontribusi sehingga penelitian berjalan dengan baik.
DAFTAR PUSTAKA Anggita, D. dan Riyanto, W.H. (2021). Determinan komponen indeks pembangunan manusia di kabupaten kepulauan Madura 2010-2017. Jurnal Ilmu Ekonomi. 5(2), 217-232.
Arsyad, Lincolin. (2016). Ekonomi Pembangunan Edisi 5 Cetakan Ketiga. Yogyakarta: UPP STIM YKPN Yogyakarta.
Asmawani, dan E. Pangdioan. (2021). Pengaruh angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah,  pertumbuhan  ekonomi  dan  pengeluaran  perkapita  terhadap  indeks pembangunan manusia di Provinsi Sumatera Utara. Jurnal Sains Ekonomi, 2(1), 96-109.
Badan Pusat Statistik. (2021). Angka Harapan Hidup (AHH) Menurut Kabupaten/Kota (Tahun). https://www.bps.go.id/indicator/40/455/1/angka-harapan-hidup- ahh-menurut-kabupaten-kota-dan-jenis-kelamin.html [Retrieved 31 Desember 2021] Badan Pusat Statistik. (2021). Metodologi Indeks Pembangunan Manusia. Statistika Indonesia. https://www.bps.go.id/subject/26/indeks-pembangunan- manusia.html [Retrieved 31 Desember 2021]
Kuncoro,  M.  (1997). Ekonomi  Pembangunan,  Teori,  Masalah  dan  Kebijakan. Yogyakarta: UPP YKPN.
Maulana, R.,  dan P.A. Bowo. (2013). Pengaruh pertumbuhan  ekonomi,  pendidikan, dan teknologi terhadap IPM Provinsi di Indonesia. JEJAK: Journal of Economics and Policy. 6(2), 163-169.
Nugraeni,  A.R.  (2021).  Pengaruh  kemiskinan,  pertumbuhan  ekonomi,  dan  rasio ketergantungan terhadap indeks pembangunan manusia di Jawa Timur. Journal of Economics. 1(2),1-15.
Shofiyah.  (2018).  Pengaruh  Produk  Domestik  Bruto  dan  Indeks  Pembangunan Manusia Terhadap Angka Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur Tahun 2010-2016. Skripsi. Universitas Jember
Todaro, M.P. (2000). Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga. Jakarta: Erlangga.
Todaro,  M.P.,  dan  Smith,  S.C.  (2006). Pembangunan  Ekonomi  Edisi  9.  Jakarta:
Erlangga.