## Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265

## RASIO TENAGA PENDIDIK, RASIO TENAGA KESEHATAN, DAN CAPAIAN PEMBANGUNAN MANUSIA DI INDONESIA DALAM ANALISIS SPASIAL

## Abstract
The  achievement  of  the  Human  Development Index  (HDI)  in  Indonesia  when  compared  to  other countries  is  still  unsatisfactory.  Base  on  UN  data, Indonesia  is  ranked 116th out of 189  countries.  The disparity in HDI achievement between regions is also still  high.  There  is  a  pattern  of  grouping  in  the achievement  of  HDI,  where  regions  with  with  high HDI  are  more  concentrated  in  western  part  of Indonesia. This research was conducted to study how the  relationship  between  the  ratio  of  educators  and ratio  of  health  workers  to  the  achievement  of  HDI with  spatial  analysis.  The  control  variables  used  in analyzing  these  relationships  include  economic, social,  and  demographic  variables.  This  study  uses secondary  data  derived  from  publication  of  Indeks Pembangunan  Manusia,  Daerah  Dalam  Angka  , Indikator  Kesejahteraan  Rakyat  and  SUSENAS data in 2017 that has been processed by BPS. The unit of analysis in this study is all regency/city in Indonesia. By using a spatial lag regression model, the results of this  study  show  that  there  is  a  significant  spatial relationship    between  regency/cities  in  Indonesia where  when  is  an  increase  of  HDI  in a  regency/city it will have a positive effect on the regency/city in the surrounding. The ratio of educators at the elementary level and the ratio of health workers to both doctors or  non-doctors  has  a  positive  and  significant  effect on  HDI  achievement.  The  comparison  between spatial  regression  model  and  ordinary  least  square (OLS)  model  shows  that  the  spatial  model  is  better used to analyze HDI.

## Gedung EKP, Prodi Ekonomi Pembangunan
FEB  Unsyiah  Kopelma  Darussalam,  Banda  Aceh,  Indonesia  – 23111 Telp/Fax: (0651) 7551265 Email: ekapi.ekp@feb.unsyiah.ac.id

## Opan Fauzan Hamdan
1
Jurusan Ekonomi Kependudukan dan Ketenagakerjaan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia E-mail: opan.fauzan.of@gmail.com
Keywords: Spatial regression, ratio of educators, ratio of health workers, human development index

## INFORMASI ARTIKEL
Dikirim: 26 September 2019 Diterima setelah revisi:14 Oktober 2019 Diterima: 25 Oktober 2019 Dipublikasikan: November 2019
1 Opan Fauzan Hamdan adalah corresponding author

## Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265

## 1. Pendahuluan
Keberhasilan  pembangunan  suatu  negara  tidak  hanya  diukur  berdasarkan  capaian pembangunan  pada  bidang  ekonominya  saja.  Todaro  &  Smith  (2012)  menjelaskan  bahwa pertumbuhan ekonomi hanya bagian dari pengukuran suatu pembangunan dimana pembangunan lebih bersifat multidimensional meliputi bidang ekonomi, sosial-budaya,  kesehatan, pendidikan, lingkungan,  maupun  teknologi,  yang  pada  akhirnya  bertujuan  untuk  mencapai  suatu kesejahteraan  bagi  masyarakatnya. United  Nations  Development  Programme (UNDP) memperkenalkan  suatu  ukuran  yang  dapatmenggambarkan  kapabilitas  masyarakat  atau  warga negara  terhadap  akses  pengembangan  sumber  daya  manusia  yang  meliputi  pendidikan, kesehatan,  dan  penghidupan  yang  layak.  Pengukuran  tersebut  lebih  dikenal  sebagai  Indeks Pembangunan Manusia (IPM).
Hasil  capaian  IPM  Indonesia  jika  dibandingkan  dengan  negara  lain  masih  belum memuaskan.  Data United  Nation (UN)tahun  2017  menunjukkan  bahwa  IPM  Indonesia  masih berada di  peringkat  ke-116 dari  189  negara.  Disparitas  antar  wilayah  juga  masih  tinggi  dimana masih  terdapat  kabupaten/kota  yang  memiliki  capaian  IPM  sebesar  27,87  (kategori  rendah) sementara  kabupaten/kota  lain  sudah  mencapai  85,49  (kategori  sangat  tinggi).  Selain  capaian IPM  yang  masih  belum  memuaskan,  menurut  Kementrian  Pendidikan  dan  Kebudayaan (Kemendikbud) Indonesia juga masih menghadapi masalah kekurangan tenaga pengajar. Sampai dengan  tahun  2016  sekitar  146.987  guru  masih  dibutuhkan  terutama  pada  daerah-daerah terdepan,  terluar  dan  tertinggal  (3T).  Selain  itu,  laporan  World  Health  Organizations  (WHO) tahun  2006  juga  menyebutkan  Indonesia  termasuk  dalam  57  negara  yang  menghadapi  krisis tenaga  kesehatan  baik  jumlahnya  yang  kurang  maupun  distribusinya  yang  tidak merata(Kemenkes, 2011). Adanya krisis tenaga pendidik dan tenaga kesehatan akan memberikan dampak  langsung  pada  kualitas  capaian  pendidikan  dan  kesehatan  masyarakat.  Indeks  Daya Saing Global ( The Global Competitiveness Report Indeks /GCI) tahun 2016 menyebutkan bahwa masih  terdapat  18  indikator  di  Indonesia  yang  masuk  dalam  kategori  sangat  buruk.  Dua diantaranya  ialah  indikator  angka  harapan  hidup  dan  angka  partisipasi  pendidikan  dasar  yang masing-masing berada pada peringkat 102 dan 106 dari 138 negara (Raimanu, 2017).
Selain adanya disparitas capaian IPM antar wilayah, berdasarkan peta persebaran nilai IPM tahun  2017  (Gambar  1.)  terlihat  adanya  pola  pengelompokkan  capaian  IPM  antar  wilayah. Kabupaten/kota  dengan  nilai  IPM  pada  kategori  tinggi  lebih  banyak  berkumpul  di  Kawasan

## Jurnal

## Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265
Barat Indonesia (KBI) sementara kabupaten/kota dengan IPM yang rendah lebih banyak terdapat di Kawasan Timur Indonesia (KTI).
Gambar 1. Peta Sebaran Capaian IPM Kabupaten/Kota di Indonesia Menurut Kelompok (Kuantil), Tahun 2017
Sumber : Data IPM 2017, BPS (Diolah Geoda)
Dari  peta  tersebut  juga  terlihat  adanya  pengklusteran  dimana  kabupaten/kota  dengan  IPM yang  tinggi  cenderung  dikelilingi  oleh  kabupaten/kota  lain  yang  juga  memiliki  IPM  tinggi, sedangkan  kabupaten/kota  dengan  IPM  yang  rendah  cenderung  dikelilingi  oleh  kabupaten/kota lain  yang  memiliki  IPM  rendah  juga.  Adanya  pola  pengelompokkan  tersebut  mengindikasikan bahwa  terdapat  efek  spasial  pada  capaian  IPM,  atau  dapat  diartikan  bahwa  capaian  IPM  pada suatu wilayah akan memberikan pengaruh terhadap wilayah tetangganya. Oleh karena itu, dalam menganalisis  IPM  penting  untuk  mempertimbangkan  adanya  efek  spasial  selain  pengaruh  dari variabel eksternal (karakteristik ekonomi, sosial, maupun demografi).

## 2. Tinjauan Teoritis
Krisis  tenaga  pendidik  di  suatu  wilayah  akan  berdampak  pada  rendahnya  capaian  IPM pada wilayah tersebut, terutama pada dimensi pendidikan yang diukur dengan indikator rata-rata lama  sekolah  dan  harapan  lama  sekolah.  UNICEF  pada  laporannya Defining  Quality  in Education menyebutkan salah satu indikator yang dapat meningkatkan mutu pendidikan adalah

## Jurnal

## Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265
ketersediaan jumlah guru yang terdidik dan berkeahlian (Colby & Witt, 2000). Hanushek (1995) juga menyatakan bahwa ketersediaan tenaga pendidik dan fasilitas pendidikan akan berpengaruh langsung  pada  peningkatan  modal  manusia  terutama  dalam  bidang  pendidikan  yang  diukur dengan capaian lama sekolah. Lee & Barro (1997); Duflo, Dupas & Kremer (2007) menemukan hubungan  yang  signifikan  antara  rasio  murid-guru dengan  kualitas  pendidikan  siswa  dan  angka putus  sekolah.Sedangkan  Angris  &  Lavy  (1999);  Ehrenberg,  dkk  (2001),  menunjukkan  bahwa ukuran  kelas  yang  ideal  dengan  jumlah  murid  yang  lebih  sedikit  dapat  meningkatkan kemampuan  siswa  dan  kompetensi  guru  dalam  mengajar.  Rendahnya  tenaga  pendidik menyebabkan  tingginya  beban  mengajar  dan  rendahnya  profesionalisme  guru,  karena  satu pengajar biasanya akan dituntut untuk memberikan sub materi yang berbeda-beda. Pada akhirnya kurangnya tenaga pendidik secara  langsung akan  berpengaruh pada  rendahnya mutu pendidikan dan capaian pendidikan seperti angka melanjutkan atau partisipasi yang rendah.
Rendahnya  jumlah  pada  tenaga  kesehatan  pada  suatu  wilayah  juga  akan  berdampak  pada rendahnya  capaian  IPM  terutama  pada  dimensi  kesehatan  yang  diukur  melalui  angka  harapan hidup.  Blum(1974)  dalam  model  taksonominya  menyebutkan  bahwa  ketersediaan  tenaga kesehatan  terutama  terkait  pada  pelayanan  kesehatan  akan  berpengaruh  langsung  terhadap derajat  kesehatan  seseorang  baik  disaat  ini  maupun  dimasa  yang  akan  datang  (investasi kesehatan).  Salah  satu  parameter  pengukuran  derajat  kesehatan  tersebut  adalah  rata-rata  angka harapan  hidup. Grossman (1972) dalam model permintaan  terhadap layanan kesehatan ( demand for  health  care )  juga  menjelaskan  bahwa  pelayanan  kesehatan  merupakan  faktor  yang berpengaruh  pada  derajat  kesehatan  seseorang.  Grossman  menggambarkan  jumlah  tenaga kesehatan  sebagai supply yang  akan  memengaruhi  layanan  kesehatan  pada  masyarakat.  Ketika jumlah tenaga kesehatan rendah, maka harga yang harus dikeluarkan untuk memperoleh layanan kesehatan  menjadi  tinggi  sehingga  masyarakat  yang  dapat  memanfaatkan  atau  menggunakan layanan  kesehatan  menjadi  lebih  sedikit.  Hasil  penelitian  Stewart  (1971)  menunjukkan  bahwa jumlah  dokter  berpengaruh  terhadap  angka  kematian  anak  dan  bayi.  Sementara  Kabir  (2008)  ; Delavari,  dkk  (2016)  menemukan  bahwa  jumlah  tenaga  medis  secara  signifikan  memengaruhi angka harapan hidup.
Adapun  penelitian  yang  menunjukkan  hubungan  antara  tenaga  pendidik  dan  tenaga kesehatan  terhadap  IPM  telah  dilakukan  oleh  Latuconsina  (2017)  dimana  dengan fix  effect model terbukti  bahwa  rasio  tenaga  medis  dan  rasio  guru  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap capaian IPM di Kabupaten Malang. Penelitian lain juga telah dilakukan oleh Destilunna

## Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265
&  Zain  (2015)  yang  menemukan  rasio  siswa  terhadap  guru  dan  tingkat  pengangguran  terbuka berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  IPM  di  Jawa  Timur.  Namun  penelitian  tersebut  masih belum  memperhitungkan  adanya  efek  spasial  dalam  model  ekonometriknya.  Menurut    LeSage (1999) mempertimbangkan efek spasial atau ketergantungan spasial perlu dilakukan ketika akan menganalisis  data  pada  tingkat  regional.  Hal  ini  dikarenakan  adanya  efek  limpahan  ( spillover ) antara  wilayah  satu  terhadap  wilayah  tetangganya  yang  akan  berpengaruh  pada  nilai  estimasi. Sedangkan  Anselin  (1999)  menyatakan  bahwa  model  ekonometrika  non  spasial  mengabaikan dua  hal  penting  ketika  data  sampel  memiliki  komponen  lokasi  yaitu:  ketergantungan  spasial antara pengamatan dan heterogenitas spasial.
Dasar dari kajian  spasial  yang melihat dampak antara wilayah satu dengan  lainnya adalah sebagaimana yang dikemukakan oleh Tobler ( Tobler’s first law geography ), yaitu everything is related to everything else, but near things are more related than distant things (Schanbenberger &  Gotway,  2005).  Analisis  pengaruh  spasial  oleh  pakar  geografi  maupun  ekonomi  telah dijelaskan  sebagai  fenomena  pusat  pertumbuhan  ( growth  pole  theory) .  Dalam  jangka  panjang, pusat pertumbuhan diyakini akan memberikan dampak spasial  ke wilayah di  sekitarnya.  Walter Christaller (Glasson, 1977) menjelaskan bahwa wilayah dengan pembangunan yang tinggi (pusat kota)  akan  memberikan  berbagai  manfaat  terutama  dalam  hal  pelayanan.  Pelayanan  tersebut tidak  hanya  bersifat  internal,  namun  juga  pada  wilayah  lain  yang  ada  disekitarnya.  Pelayanan tersebut  akan  terus  meningkat  seiring  dengan  meningkatnya  pembangunan,  baik  pelayanan terkait ekonomi (perdagangan,  lapangan pekerjaan), maupun penyediaan jasa  seperti jasa dalam bidang pendidikan dan kesehatan.
Berdasarkan  teori  tersebut,  dapat  dipahami  bahwa  ketika  suatu  wilayah  memiliki pembangunan  yang  tinggi  dalam  bidang  ekonomi,  pendidikan,  dan  kesehatan,  maka  wilayah tersebut  juga  dapat  memberikan  pelayanan  terhadap  wilayah  lain  yang  ada  disekitarnya. Selanjutnya wilayah  yang berdekatan tersebut juga akan mengalami peningkatan IPM. Qiu, dkk (2018)  melakukan  estimasi  rangking  dan  capaian  IPM  dari  195  negara  dengan  model  analisis faktor  Bayesian  dan  menemukan  bahwa  dengan  penambahan  efek  korelasi  spasial  mampu meningkatkan nilai hasil estimasi mendekati nilai riil IPM. Sementara, Rinaldi & Nurwita (2010) menemukan  bahwa  terdapat  hubungan  spasial  yang  signifikan  pada  capaian  IPM  antar kabupaten/kota  di  Indonesia.Safitri,  dkk  (2014) danSeptiawan,  dkk  (2018)menunjukkan  adanya dependensi spasial antar kabupaten/kota di Jawa Tengah. Meskipun telah dilakukan analisis IPM

## Jurnal

## Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265
secara  spasial,  namun  penelitian  yang  dilakukan  belum  mengaitkannya  dengan  variabel  sosial, ekonomi dan demografi.
Berdasarkan permasalahan,  kajian teori dan hasil  penelitian  yang telah dijelaskan, peneliti tertarik untuk menganalisa capaian IPM lebih mendalam dengan analisis spasial dan mempelajari hubungan  antara  rasio  tenaga  pendidik  dan  rasio  tenaga  kesehatan  terhadap  capaian  IPM  di Indonesia.  Dalam  penelitian  ini  juga  akan  mengikutsertakan  variabel  sosial,  ekonomi  dan demografi  yaitu  persentase  rumah  tangga  dengan  sanitasi  layak,  persentase  penduduk  miskin, tingkat  pengangguran  terbuka  dan  rasio  ketergantungan  sebagai  variabel  kontrol.  Adapun kerangka pikir analitis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
Gambar2. Kerangka Pikir Penelitian

## 3. Metodologi Penelitian
Data  yang digunakan dalam penelitian  ini merupakan data sekunder  yang bersumber dari: Publikasi  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  tahun  2017,  Publikasi  Daerah  Dalam  Angka (DDA)  tahun  2017,  Publikasi  Indikator  Kesejahteraan  Rakyat  (Inkesra)  tahun  2017,  dan  data Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  (SUSENAS)  tahun  2017  yang  telah  diolah  BPS.  Unit analisis dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  kabupaten/kota  di  Indonesia  yang  berjumlah  514 kabupaten/kota  di  tahun  2017.  Data  tersebut  selanjutnya  akan  dianalisis  baik  dengan  metode analisis deskriptif maupun analisis inferensial.
Dalam analisis deskriptif akan digunakan Explanatory Spatial Data Analysis (ESDA) untuk mengidentifikasi dan melakukan pengklusteran spasial mengenai capaian IPM di kabupaten/kota masing-masing  dengan  nilai Moran’s dan Local  Indicator  Spatial  Association (LISA). Sedangkan  analisis  inferensial  pada penelitian  ini  menggunakan  regresi  spasial.  Regresi  spasial
Rasio  tenaga pendidik I P M Rasio  tenaga kesehatan · Persentase rumah tangga dengan sanitasi layak
· Persentase penduduk miskin
· Tingkat Pengangguran
Terbuka (TPT)
· Rasio ketergantungan
Variabel Bebas Kontrol
Variabel Bebas Utama
Variabel Terikat Regresi Spasial

## Jurnal

## Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265
digunakan untuk menganalisis pengaruh dari rasio tenaga pendidikan dan rasio tenaga kesehatan bersama  dengan  variabel  kontrol  (sosial,  ekonomi,  demografi)  terhadap  capaian  IPM  serta pengaruh  spasial  dari  capaian  IPM  antara  wilayah  satu  dengan  wilayah  lain  di  sekitarnya. Matriks  penimbang  spasial  dalam  penelitian  ini  menggunakan Queen  Contiguity yang merupakan  gabungan  dari rook  contiguity (pesinggungan  tepi)  dan bishop  contiguity (persinggungan sudut). Penggunaan matrik tersebut dengan asumsi bahwa pengaruh spasial dari wilayah  yang  berbatasan  langsung  akan  memiliki  efek  yang  lebih  besar  dibanding  yang  tidak tidak berbatasan (hukum Tobler).
Secara umum model regresi spasial pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
(1)
Dimana:
IPM : Indeks Pembangunan Manusia, RTP
: Rasio Tenaga Pendidik, RTK :  Rasio Tenaga Kesehatan , PRSL : Persentase rumah tangga dengan sanitasi layak, PPM :
Persentase penduduk miskin, TPT : Tingkat Pengangguran Terbuka, RKT : Rasio
Ketergantungan, : Konstanta pada model spasial, , , , , , :  Koefisien  parameter variabel independen (RTP, RTK, PRSL, PPM, TPT, RKT) pada model spasial,    : Parameter koefisien spasial lag IPM, W : Matriks pembobot ukuran 514 × 514, : Vektor error

## 4. Hasil dan Pembahasan
Secara  deskriptif,  Tabel  1.  Menunjukkan  bahwa  selain pada  capaian  IPM,  disparitas  juga terlihat  pada  variabel  bebas  yang  memengaruhinya.  Disparitas  yang  sangat  tinggi  terlihat  pada rasio  tenaga  kesehatan  dokter  dimana  rasio  dokter  terendah  terdapat  di  Kabupaten  Nduga (Papua)  yaitu  sebanyak  8  sampai  9  dokter  per  100.000  penduduk  sedangkan  rasio  dokter terbanyak  di  Jakarta  Pusat  dengan  jumlah  dokter  sebanyak  349  sampai 350 dokter per 100.000 penduduk. Disparitas yang juga tinggi telihat pada perentase rumah tangga dengan sanitasi layak. Kota  Denpasar  merupakan  daerah  dengan  persentase  tertinggi  rumah  tangga  dengan  sanitasi layak  yaitu  sebanyak  98,71  persen.  Sementara  itu  masih  ada  dua  kabupaten  yang  memiliki persentase  nol,  yaitu  Kabupaten Membrano  Tengah  dan  Deiyai  (Papua).  Rasio  tenaga  pendidik yang  paling  minimum  berada  pada  level  SD/sederajat,  dimana  masih  terdapat  1-2  guru  untuk setiap 100 murid pada jenjang SD/sederajat.

## Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265
Tabel 1. Statistik Deskriptif Indeks Pembangunan Manusia dan Variabel Bebas yang Diduga
Berpengaruh, Indonesia 2017 Variabel Nilai Minimum Nilai Maksimum Rerata Simpangan Baku Jumlah unit penelitian (n) (1) (2) (3) (4) (5) (6) Indeks Pembangunan Manusia 27,87 85,49 68,24 6,7 514 Rasio Tenaga Pendidik (SD/Sederajat) 1,38 13,85 7,73 1,78 514 Rasio Tenaga Pendidik (SMP/Sederajat) 2,03 17,89 8,27 1,84 514 Rasio Tenaga Pendidik (SMA/Sederajat) 2,69 15,45 8,27 1,74 514 Rasio Tenaga Kesehatan (Dokter) 8,25 349,82 34,6 26,44 514 Rasio Tenaga Kesehatan (Non- Dokter) 1,4 14,19 5,71 2,11 514 Persentase Rumah Tangga dengan Sanitasi Layak 0 98,71 61,01 23,36 514 Persentase Penduduk Miskin 1,76 43,63 12,97 7,98 514 Tingkat Pengangguran Terbuka 0,3 16,5 4,72 2,63 514 Rasio Ketergantungan 35,22 115,05 51,99 9,17 514
Sumber : Diolah dari data makro publikasi BPS dan SUSENAS 2017
Identifikasi  terjadinya  pengklusteran  spasial  dengan  ESDA  menunjukkan  bahwa  terdapat sebanyak 157  Kabupaten/Kota  atau 30,54 persen  yang  masuk  dalam  kategori  kluster  I,  dimana pada  kluster  ini  Kabupaten/Kota  dikategorikan  sebagai  wilayah  dengan  IPM  yang  relatif  tinggi dan  dikelilingi  oleh  wilayah  tetangga  yang  juga  memiliki  IPM  yang  relatif  tinggi  ( high-high ). Selain  pada  kluster  I,  persentase  tertinggi  juga  terdapat  pada  kluster  III  yaitu  sebanyak  189 kabupaten/kota  atau  sebesar  36,77  persen.  Dalam  kluster  III  kabupaten/kota  dengan  kategori IPM rendah dikelilingi oleh kabupaten/kota lain yang juga memiliki IPM yang rendah.
Tabel 2. Jumlah Kabupaten/Kota Berdasarkan Kluster Spasial, Indonesia 2017
Janis Kluster Banyaknya Kabupaten/Kota Persentase (1) (2) (3) Kluster I (Tinggi-Tinggi) 157 30,54 Kluster II (Rendah-Tinggi) 66 12,84 Kluster III (Rendah-Rendah) 189 36,77 Kluster IV (Tinggi-Rendah) 67 13,04 Tidak Masuk Kategori Kluster 35 6,81 Total 514 100 Sumber : Nilai LISA hasil olah GeoDa

## Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265
Banyaknya  kabupaten/kota  yang dikategorikan pada kluster I dan III menunjukkan bahwa efek  spasial  memang  ada  pada  capaian  nilai  IPM  antar  wilayah.  Dimana  ketika  suatu  wilayah memiliki  IPM  yang  tinggi,  maka  cenderung  akan  memberikan  efek  positif  pada  wilayah  di sekitarnya.  Sedangkan  ketika  wilayah  tersebut  memiliki  IPM  yang  rendah,  maka  wilayah sekitarnya juga cenderung memiliki pola yang sama.
Berdasarkan  pola  persebarannya,  pada  Gambar  3.  menunjukkan  bahwa  kluster  I  (tinggi- tinggi) lebih banyak tersebar di wilayah bagian barat Indonesia. Pembangunan yang lebih banyak terjadi  di  wilayah  barat  memberikan  efek  spasial  pada  wilayah  di  sekitarnya,  sehingga  pola hubungan tinggi-tinggi lebih banyak di wilayah barat dibandingkan wilayah timur. Sementara itu pada  Gambar  4.  memperlihatkan  pola  yang  berkebalikan.  Wilayah  pada  kluster  III  (rendah- rendah)  meskipun  persebarannya  lebih  merata,  namun  hampir  sebagian  besar  wilayah-wilayah pada bagian timur Indonesia masuk dalam kategori tersebut.
Gambar 3. Peta Persebaran Klaster I (Tinggi-Tinggi) IPM Berdasarkan Nilai LISA, 2017
Sumber : Nilai LISA hasil olah GeoDa.20
Hubungan Kluster Tinggi-Tinggi

## Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265
Gambar 4. Peta Persebaran Klaster III (Rendah-Rendah) IPM Berdasarkan Nilai LISA, 2017
Sumber : Nilai LISA hasil olah GeoDa.20
Analisis  inferensial  menunjukkan  bahwa  hasil  uji Moran’s  I menunjukkan  nilai  yang positif  dan  signifikan.  Ini  menunjukkan  adanya  dependensi  spasial  pada  capaian  IPM  antar wilayah di Indonesia yang juga berarti bahwa pemodelan spasial layak digunakan pada penelitian ini. Untuk penggunaan model spasial, hasil output menunjukkan bahwa meskipun nilai lagrange multiplier ( LM-lag )  maupun LM-error sama-sama  signifikan,  namun  berdasarkan  nilai robust - nya terlihat bahwa model lag lebih signifikan dibandingkan model error sehingga model spasial lag lebih cocok digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 3. Output Identifikasi Model Spasial Ekonometrik pada IPM

## DIAGNOSTICS FOR SPATIAL DEPENDENCE
FOR WEIGHT MATRIX : Export_Output (row-standardized weights) TEST MI/DF        VALUE          PROB Moran's I (error) 0.3981       12.0800        0.00000** Lagrange Multiplier (lag) 1          40.8619        0.00000** Robust LM (lag) 1          14.7807        0.00000** Lagrange Multiplier (error) 1        142.5312        0.00000**
Robust LM ( error )                                 1        116.4500        0.00012** Lagrange Multiplier (SARMA)            2        157.3119        0.00000** Keterangan : Koefisien estimasi signifikansi pada ** p
Sumber : Hasil olah GeoDa
Berdasarkan hasil output pada Tabel 4. terlihat adanya perbedaan pada nilai statistik antara model  regresi  spasial lag dan  model  OLS  baik  pada  nilai  koefisien  maupun  standar  errornya.
Hubungan Kluster Rendah-Rendah

## Jurnal

## Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265
Nilai  standar  error  dari  masing-masing  variabel  bebas  pada  model  regresi  spasial  relatif  lebih kecil  dibandingkan standar  error pada  OLS.  Ini  menunjukkan  bahwa  nilai  penduga  pada  model spasial lebih akurat dibandingkan model OLS (Widarjono, 2005).
Perbandingan  model  dengan  menggunakan Akaike’s  Information  Criterion (AIC)  dan Schwarz Criterion (SC) juga menunjukkan bahwa model regresi spasial merupakan model  yang lebih  baik  dibandingkan  OLS  dimana  nilai  AIC  dan  SC  pada  regresi  spasial  lebih  kecil dibandingkan  OLS  yaitu  sebesar  2.576,75  untuk  AIC  dan  2.623,41  untuk  SC  sedangkan  pada OLS sebesar 2.585,64 untuk AIC dan 2.628,06 untuk SC (Lampiran ). Model dengan AIC yang minimum  merupakan  model  terbaik  untuk  tujuan  peramalan  ( forecasting )  yang  dapat menjelaskan  kecocokan  model  dengan  data  yang  ada  dan  nilai  yang  akan  terjadi  di  masa mendatang (Widarjono, 2005). Berdasarkan koefisien determinasinya (R 2 ), model regresi spasial lag memiliki nilai R 2 yang lebih besar dibandingkan model OLS yaitu sebesar 81,20 persen pada model  spasial lag dan  80,45 persen  pada model  OLS.  Ini  menunjukkan  bahwa  secara  bersama- sama  variasi  nilai  peubah  bebas  pada  model  spasial lag lebih  bisa  menjelaskan  peubah  tak bebasnya.  Dapat  disimpulkan  bahwa  model  regresi  spasial  lebih  tepat  digunakan  dalam penelitian ini dibandingkan OLS.
Tabel 4. Estimasi Koefisien Model Regresi Spasial Lag dan OLS Variabel Spasial Lag OLS (1) (2) (3) RTPSD 0,722*** (0,118) 0,703*** (0,120) RTPSMP 0,167 (0,123) 0,149 (0,126) RTPSMA 0,142 (0,105) 0,159 (0,107) RTKDok 0,023*** (0,007) 0,025*** (0,007) RTKNonDok 0,583*** (0,089) 0,579*** (0,092) PRSL 0,082*** (0,007) 0,081*** (0,007) PPM -0,249*** (0,020) -0,263*** (0,020) TPT 0,225*** (0,054) 0,216*** (0,055) RKT -0,039** (0,016) -0,045*** (0,016) CONSTANT 53,587*** (1,460) 55,85*** (1,307) W_IPM 0,025*** (0,008)
Keterangan : Koefisien estimasi signifikansi pada *p
Sumber : Hasil olah GeoDa

## Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265
Rasio  tenaga  pendidik  pada  jenjang  SD/sederajat  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  IPM  di  suatu  kabupaten/kota  dengan  dikontrol  variabel  yang  lain.  Jika  rasio  tenaga pendidik  meningkat  sebesar  1  atau  meningkat  sebanyak  1  guru  tiap  100  murid  pada  jenjang SD/sederajat  di  suatu  kabupaten/kota,  maka  capaian  IPM  kabupaten/kota  tersebut  juga  akan meningkat  sebesar  0,722, ceterus  paribus .  Sementara  itu  untuk  rasio  tenaga  pendidik  pada jenjang  SMP/sederajat  dan  SMA/sederajat  meskipun  secara  statistik  menunjukkan  hubungan yang  positif,  namun  keduanya  tidak  signifikan  memengaruhi  capaian  IPM  dengan  dikontrol variabel lainnya. Menurut Hanushek (1995) selain kuantitas dari tenaga pendidik, faktor kualitas, ketersediaan  sarana  dan  prasarana  serta akses  juga  memberikan  pengaruh  terhadap peningkatan modal  manusia  dalam  hal  pendidikan.  Colby  &  Witt  (2000)  juga  menunjukkan  bahwa  tenaga pendidik  yang  ahli  dan  profesional  mampu  meningkatkan  mutu  pendidikan.  Bisa  jadi  pada jenjang  SMP  dan  SMA,  kualitas  tenaga  pendidik,  ketersediaan  sarana  dan  prasarana  dan  akses merupakan variabel  yang lebih memengaruhi capaian pendidikan dibandingkan kuantitas tenaga pendidik. Dimana pada penelitian ini variabel-variabel tersebut belum terukur.
Rasio tenaga  kesehatan baik dokter  maupun non-dokter berpengaruh positif terhadap IPM dan  keduanya  signifikan  secara  statistik  dengan  dikontrol  variabel  yang  lain.  Jika  tenaga kesehatan  dokter  di  suatu  kabupaten/kota  meningkat  sebanyak  1  dokter  per  100.000 penduduk, maka  capaian  IPM  di  kabupaten/kota  tersebut  juga  akan  meningkat  sebesar  0,023, ceterus paribus .  Begitu  juga  jika  terjadi  peningkatan  pada  tenaga  kesehatan  non-dokter  sebanyak    1 tenaga kesehatan per 1000 penduduk di suatu kabupaten/kota, maka akan meningkatkan capaian IPM  di  kabupaten/kota  tersebut  sebesar  0,583, ceterus  paribus .  Hasil  ini  sejalan  dengan  teori pada  model  ekonomi  kesehatan  Grossman  (1972)  dimana  peningkatan  tenaga  kesehatan  akan meningkatkan supply untuk  pelayanan  kesehatan.  Peningkatan  pelayanan  kesehatan  akan berpengaruh  langsung  pada  derajat  kesehatan  seseorang  yang  kemudian  akan  meningkatkan capaian  IPM.  Hasil  penelitian  ini  juga  sejalan  dengan  penelitian  Latuconsina  (2017)  yang menemukan  adanya  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan  antara  rasio  tenaga  kesehatan  dengan IPM.
Persentase  rumah  tangga  dengan  sanitasi  layak  secara  statistik  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  capaian  IPM  di  suatu  kabupaten/kota.  Kondisi  sanitasi  yang  buruk merupakan permasalahan yang banyak terjadi di negara-negara miskin dan berkembang. Banyak kasus  kematian  ibu,  anak,  bayi  dan  balita  di  negara-negara  tersebut  disebabkan  oleh  kondisi lingkungan terutama sanitasi  yang buruk (WHO,  2015). Hasil tersebut sejalan dengan penelitian

## Jurnal

## Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265
Wahid  (1993)  yang  menemukan  bahwa  sanitasi  yang  buruk  berpengaruh  pada  meningkatnya angka  kematian  bayi. Persentase  penduduk  miskin  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap capaian IPM di suatu kabupaten/kota setelah dikontrol dengan variabel yang lain. Jika persentase penduduk  miskin    di  suatu  kabupaten/kota  meningkat  1  persen  atau  sebanyak  1  penduduk  per 100  penduduk,  maka  capaian  IPM  di  kabupaten/kota  tersebut  akan  menurun  sebesar  0,249, ceterus paribus. Hal  ini sejalan  dengan teori Todaro & Smith (2012) dan Blanchat (2017)  yang menyebutkan  bahwa  kemiskinan  merupakan  permasalahan  ekonomi  yang  memengaruhi  tingkat kesejahteraan penduduk dan pengembangan modal manusia.
Tingkat  pengangguran  terbuka berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  IPM dikontrol dengan  variabel  lainnya.  Jika  tingkat  pengangguran  naik  1  persen  atau  bertambah  sebanyak  1 orang  tiap  100 penduduk  angkatan  kerja  di  suatu  kabupaten/kota,  maka  capaian  IPM  akan  naik sebanyak 0,225, ceterus paribus . Nilai IPM  yang  meningkat tersebut disebabkan  karena  hampir sebagian  besar  pengangguran  di  Indonesia  merupakan  pengangguran  terdidik  dan  termasuk dalam  pengangguran  sukarela  ( voluntaryunemployment) ,  dimana  mereka  memilih  menganggur sampai  diterima  pada  jenis  pekerjaan  yang  upahnya  mendekati reservation  wage mereka (Priyono, 2015). Manganggur merupakan pilihan yang mahal ( luxury unemployment) dan mereka yang mampu menganggur adalah mereka yang mampu bertahan secara finansial (Turham, 1993). Hasil  penelitian  Fa
dengan  tingkat  pendidikan, sementara  Yacoub (2012)    menunjukkan  terdapat  hubungan  negatif dan signifikan antara tingkat pengangguran dengan kemiskinan.
Rasio  ketergantungan  ( dependency  ratio )  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap capaian  IPM  dengan  dikontrol  oleh  variabel  yang  lain.  Jika  rasio  ketergantungan  meningkat sebesar 1 persen atau jumlah penduduk usia tidak produktif meningkat sebanyak 1 penduduk per 100 penduduk usia produktif di suatu kabupaten/kota, maka capaian IPM akan berkurang sebesar 0,039, ceterus  paribus .  Penduduk  usia  non-produktif  merupakan  kelompok  penduduk  yang kurang  potensial  dalam  kagiatan  perekonomian,  sehingga  bertambahnya  penduduk  pada kelompok ini cenderung akan mengurangi capaian IPM.
Hasil  statistik  menunjukkan  bahwa  efek lag spasial  pada  model  sebesar  0,025.  Nilai tersebut diartikan  bahwa  jika  IPM  kabupaten/kota  yang  berdekatan  naik  sebesar  1,  makan  akan memicu  kenaikan  IPM  sebesar  0,025.  Koefisien  spasial  yang  bernilai  positif  tersebut  sejalan dengan  hasil  deskriptif  dengan  menggunakan  ESDA,  dimana  sebagian  besar  kabupaten/kota  di Indonesia  masuk  dalam  kluster  I  dan  III  yaitu  kluster  tinggi-tinggi  dan  kluster  rendah-rendah.

## Jurnal

## Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265
Yang  dapat  diartikan  ada  hubungan  yang  searah  antara  capaian  IPM  suatu  wilayah  dengan wilayah lain disekitarnya.
Perbadaan hasil estimasi nilai IPM pada kabupaten/kota di Pulau Jawa antara model regresi spasial dan model OLS terhadap nilai riil IPM ditunjukkan pada Gambar 5. Terlihat bahwa hasil estimasi  dengan  model  spasial lag lebih  mendekati  nilai  riil  IPM  dibanding  hasil  estimasi  pada model OLS meskipun keduanya memiliki pola yang hampir sama.
Gambar 5. Perbandingan Hasil Estimasi Nilai IPM Dengan Model Spasial Lag , OLS, dan Nilai IPM Riil Kabupaten/Kota di Pulau Jawa.
Sumber : Hasil olah GeoDa

## 5. Kesimpulan dan Implikasi Kebijakan

## Kesimpulan
Hasil  analisis  dan  pembahasan  menunjukkan  bahwa  secara  signifikan  terdapat  hubungan antara  rasio  tenaga  pendidik  pada  jenjang  SD/sederajat  dan  rasio  tenaga  kesehatan  baik  dokter maupun non-dokter terhadap capaian IPM kabupaten/kota di Indonesia, setelah dikontrol dengan variabel  sosial,  ekonomi  dan  demografi  yaitu  :  persentase  rumah  tangga  dengan  sanitasi  layak, persentase penduduk miskin,  tingkat pengangguran terbuka, dan rasio ketergantungan. Semakin meningkat  jumlah  tenaga  pendidik  pada  jenjang  SD/sederajat  dan  tenaga  kesehatan  baik  dokter maupun  non-dokter  di  suatu  kabupaten/kota,  maka  capaian  IPM  pada  kabupaten/kota  tersebut juga semakin meningkat.
55 60 65 70 75 80 85 90 Sampang Cianjur Lumajang Garut Pamekasan Sukabumi Situbondo Tegal Bandung Barat Wonosobo Cirebon Subang Kebumen Pekalongan Gunung Kidul Cilacap Karawang Purwakarta Sumedang Madiun Kendal Kota Banjar Tangerang Tulungagung Kota Tasikmalaya Mojokerto Bekasi Semarang Kudus Klaten Gresik Sukoharjo Kota Tangerang Kota Magelang Kota Jakarta Utara Kota Bekasi Kota Jakarta Pusat Kota Surakarta Kota Salatiga Kota Jakarta Selatan IPM Riil Estimasi IPM (OLS) Estimasi IPM (SPASIAL)

## Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265
Hasil perbandingan antara model regresi spasial ( lag model) dan OLS menunjukkan bahwa model spasial lebih tepat digunakan dalam menganalisis capaian IPM, dimana nilai AIC dan SC menunjukkan nilai yang lebih kecil.
Analisis baik secara deskriptif dengan Explanatory Spatial Data Analysis (ESDA) maupun secara  inferensial  dengan  pemodelan  spasial lag, secara  signifikan  menunjukkan  adanya  pola pengelompokkan  atau  kemiripan  pada  capaian  IPM  antar  kabupaten/kota  yang  berdekatan. Dengan  demikian,  kenaikan  capaian  IPM  di  suatu  kabupaten/kota  selain  dipengaruhi  oleh variabel bebas, juga  dipengaruhi oleh adanya efek spasial dari kabupaten/kota lain  yang berada disekitarnya.
Rasio  tenaga  pendidik,  rasio  tenaga  kesehatan,  persentase  rumah  tangga  dengan  sanitasi layak,  persentase  penduduk  miskin,  tingkat  pengangguran  terbuka  dan  rasio  ketergantungan secara  bersama-sama  dapat  menerangkan    81  persen  variasi  IPM  di  tingkat  kabupaten/kota  di Indonesia tahun 2017.

## Implikasi Kebijakan
Dengan  meningkatkan  ketersediaan  tenaga  pendidik  dan  tenaga  kesehatan,  terutama  pada kabupaten/kota  yang  membutuhkan  dapat  meningkatkan  IPM  pada  kabupaten/kota  tersebut. Selain  itu,  melakukan  pembangunan  sanitasi  yang  modern  dan  meningkatkan  kesadaran masyarakat  akan  pentingnya  sanitasi  yang  bersih  dan  sehat  juga  juga  akan  meningkatkan  IPM. Upaya  lain  yang  dapat  dilakukan  untuk  meningkatkan  IPM  adalah  dengan  terus  berusaha mengurangi  tingkat  kemiskinan  dan  menjaga  stabilitas  tingkat  pengangguran  serta mempersiapkan  diri  akan  adanya  era  bonus  demografi  dengan  menyediakan  akses  terhadap pendidikan, pelatihan dan pekerjaan yang layak sehingga meningkatnya penduduk usia produktif akan diimbangi dengan peningkatan IPM.
Hasil  temuan  pada  analisis  spasial  yang  menunjukkan  adanya  pola  pengelompokkan  IPM pada  wilayah-wilayah  yang  berdekatan,  dapat  memberikan  masukkan  kepada  pemerintah  agar lebih  memprioritaskan  wilayah-wilayah  dengan  kategori  kelompok  IPM  rendah,  terutama  pada wilayah  Indonesia  bagian  timur.  Dengan  adanya  upaya  peningkatan  IPM  pada  suatu  wilayah, pemerintah  tidak  hanya  membangun  modal  manusia  pada  wilayah  yang  dimaksud  namun pembangunan  tersebut  juga  akan  memeberikan  efek  positif  pada  wilayah  lain  disekitarnya ( spatial  effect ).  Efek  spasial  juga  menunjukkan  bahwa  pembangunan  yang  tidak  merata  pada wilayah barat dan timur Indonesia pada akhirnya akan meningkatkan disparitas.

## Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265
Hasil  temuan  pada  penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat  memberikan  manfaat  bagi masyarakat,  pemerintah  maupun  kalangan  akademisi  baik  sebagai  referensi  kebijakan  maupun untuk  pengembangan  penelitian  selanjutnya.  Penelitian  berikutnya  dapat  menggunakan  data panel agar dapat memperkaya hasil analisis dan lebih menangkap fenomena yang terjadi.

## Daftar Pustaka
Angrist, J. D., & Lavy, V. (1999). Using Maimonides' rule to estimate the effect of class size on scholastic achievement. The Quarterly journal of economics , 114 (2), 533-575.
Anselin, L.(1999). Spatial Econometrics, Bruton Center: School of Social Sciences. University of Texas, Dallas .
Blanchard, O. (2017). Macroeconomics. (D. R. Johnson, Ed.). Boston: Pearson Education.
Blum,  H.  L.  (1974).  Planning  for  Health:  Development  and  Application  of  Social  Change Theory. (10th ed.). New York: Human Sciences Press,U.S.
Colby,  J.,  &  Witt,  M.  (2000).  Defining  quality  in  education.  Working  Paper  Series  Education Section, (1), 1 44.
Delavari,  S.,  Zandian,  H.,  Rezaei,  S.,  Moradinazar,  M.,  Delavari,  S.,  Saber,  A.,  &  Fallah,  R. (2016). Life Expectancy and its socioeconomic determinants in Iran. Electronic physician, 8(10), 3062
Destilunna,  F.  G.,  &  Zain,  I.  (2015).  Pengaruh  dan  Pemetaan  Pendidikan,  Kesehatan,  serta UMKM  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Jawa  Timur  Menggunakan  Regresi Panel dan Biplot. Sains Dan Seni ITS, 4(2).
Duflo,  E.,  Dupas,  P.,  &  Kremer,  M.  (2007).  Peer  effects,  pupil-teacher  ratios,  and  teacher incentives: Evidence from a randomized evaluation in Kenya.
Ehrenberg,  R.  G.,  Brewer,  D.  J.,  Gamoran,  A.,  &  Willms,  J.  D.  (2001).  Class  size  and  student achievement. Psychological science in the public interest , 2 (1), 1-30.
Fa
Analisis  Pengangguran  Perempuan:  Apakah  Menjadi  Penganggur Merupakan  Pilihan  Sukarela (Doctoral  dissertation,  Thesis  pada  Program  Pascasarjana kependudukan dan ketenagakerjaan. Universitas Indonesia).
Glasson,  J.  (1977).  Pengantar  Perencanaan  Regional.  Terjemahan  Paul  Sitohang,  Lembaga Penerbit FE UI, Jakarta.
Grossman,  M.  (1972).  On  the  concept  of  health  capital  and  the  demand  for  health. Journal  of Political economy , 80 (2), 223-255.
Hanushek,  E.  A.,  &  Kim,  D. (1995). Schooling, labor force quality, and economic growth (No. w5399). National Bureau of Economic Research.

## Jurnal

## Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265
Kabir,  M.  (2008).  Determinants  of  life  expectancy  in  developing  countries.  The  journal  of Developing areas, 185-204.
Kemendikbud. (2016). Sumber Daya Manusia Pendidikan Dasar dan Menengah. (Sudarwati & I.
Kintamani, Eds.). Jakarta: Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan.
Kemenkes.  (2011).  Rencana  Pengembangan  Tenaga  Kesehatan  Tahun  2011-2025.  Jakarta: Kementrian Kesehatan Republik Indonesia.
Latuconsina, Z. M. Y. (2017). Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia  Kabupaten  Malang  Berbasis  Pendekatan  Perwilayahan  dan  Regresi  Panel. Regional  and  Rural  Development  Planning,  1(2),  202 216.  Retrieved  from http://journal.ipb.ac.id/index.php/p2wd/article/view/17421
Lee, J. W., & Barro, R. J. (2001). Schooling quality in a cross section of countries. Economica, 68(272), 465-488.
LeSage,  J.  P.  (1999).  The  theory  and  practice  of  spatial  econometrics. University  of  Toledo. Toledo, Ohio , 28 (11).
Priyono,  Edy.  (2015).  Memahami  Pasar  Tenaga  Kerja.  Bacaan  Ekonomi  Untuk  Non  Ekonomi.
Jakarta: Pustaka Lentera.
Qiu,  Q.,  Sung,  J.,  Davis,  W.,  &  Tchernis,  R.  (2018).  Using  spatial  factor  analysis  to  measure human development. Journal of Development Economics , 132 , 130-149.
Raimanu,  G.  (2017).  Analisis  Daya  Saing  Indonesia  Tahun  2016-2017 Kebijakan Manajemen Keuangan Internasional. ICEST.
Rinaldi,  R.,  &  Nurwita,  E.  (2010).  The  Spatial  Dimension  of  Human  Development  Index  in Indonesia. Center  for  Economics  and  Development  Studies,  Department  of  Economics,
Padjadjaran University Jalan Cimandiri , (6).
Safitri, D.  W., Darsyah, M. Y., & Utami, T. W. (2014). Pemodelan Spatial Error Model (SEM) untuk  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di  Provinsi  Jawa  Tengah.  Jurnal  Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang, 2(2).
Schanbenberger,  O.,  &  Gotway,  C.  A.  (2005).  Statistical  Methods  for  Spatial  Data  Analysis.
Mathematical Geology. New York: Chapman & Hall/CRC.
https://doi.org/10.1007/s11004-006-9035-y
Septiawan, A. R., Handajani, S. S., & Martini, T. S. (2018, May). Spatial durbin error model for human development index  in Province of Central  Java. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1025, No. 1, p. 012107). IOP Publishing.
Stewart  Jr,  C.  T.  (1971).  Allocation  of  resources  to  health. Journal of  Human Resources ,  103- 122.
Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2012). Location, competition, and economic development: Local clusters in a global economy. (S. Yagan, Ed.), Economic Development. 11th Edition (11th ed.). Boston: Pearson Education Limited. https://doi.org/10.1177/089124240001400105

## Jurnal

## Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265
UNDP. (2018). Human Development Indices and Indicators 2018 Statistical Update. New York:
United Nations Development Programme (UNDP). Retrieved from http://hdr.undp.org/sites/default/files/2018_human_development_statistical_update.pdf
Widarjono, A. (2007). Ekonometrika: teori dan aplikasi untuk ekonomi dan bisnis. Yogyakarta: Ekonisia .
Yacoub,  Y.  (2013).  Pengaruh  tingkat  pengangguran  terhadap  tingkat  kemiskinan Kabupaten/Kota di Provinsi Kalimantan Barat.