## J-MAS

## Determinan Ketimpangan Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Jambi
Arniwita 1* , Deka Veronica 2 , Ahmad Soleh 3
1,2,3 Universitas Muhammadiyah Jambi
* Correspondence email: mas.soleh@yahoo.com
Abstract. The Human Development Index (HDI) is an index to measure human achievement and is one of the indicators used in looking at people's well-being in a region. The higher the HDI value in a region, the better the level of welfare in the region. So often HDI is considered to have been able to represent the welfare level of the population, because in the HDI includes elements that include economic and noneconomic variables. Non-economic variables are measured from the level of public education and the degree of public health. While economic variables are measured from income levels indicating people's purchasing power, the three  are  related  to  each  other.  However,  if  you look  at  the  conditions  in  Jambi  Province,  there  is  an  interesting  phenomenon where the development of the government does not or lack a real impact on the improvement of the Human Development Index (HDI), so it is necessary to do this research. The purpose of this study is to analyze the inequality, influence and  relationship of the variables of the human development index which includes Gross Regional Domestic Product (GRDP) per capita, the number of medical personnel, the number of basic health facilities, the number of poor people as well as the number of teachers in public elementary schools as dependent  variables  with the human development  index (HDI) as dependent  variables. The data  analysis method used in this study is a qualitative and qualitative descriptive method of explanatory properties, using sekuder data in the period 2008-2017. The data analysis tool used in this study uses the usual Weighted Coefficient of Variation (CVw) method for the first  problem,  the  subsequent  regression  of  the  data  panel  for  the  second  problem  and  the  person  correlation  for  the  third problem.  The  hypothesis  test  in  this  study  shows  that  there  is  inequality  in  IPM-forming  variables  in  Jambi  Province,  further influence and significant relationship between ipm-forming variable inequality and HDI in Jambi Province.

## Keywords: HDI Forming Variables, HDI

## Pendahuluan
Pembanguan manusia  adalah  proses  memperluas  pilihan  penduduk  ( Enlarging  the  choices  of  people) yang dapat  ditumbuh  kembangkan  melalui  pemberdayaan  (UNDP,  2017).  Pemberdayaan  dimaksud  adalah  peningkatan kemampuan dasar manusia  seperi peningkatan kesehatan, pengetahuan dan keterampilan  yang diukur dengan  Indeks Pembangunan Manusia (IPM). IPM merupakan indikator yang digunakan untuk mengukur kualitas dari pembangunan ekonomi yakni derajat perkembangan manusia.  IPM mempunyai tiga  unsur  pokok yaitu  kesehatan, pendidikan  yang dan standar kehidupan yang ketiganya saling terkait satu sama lainnya. Fokus tentang pembangunan manusia berawal dari munculnya teori investasi dan kapital  yang menjelaskan pentingnya SDM yang memainkan peranan  vital dalam pembangunan  ekonomi.  IPM  dianggap  telah  dapat  mewakili  tingkat  kesejahteraan  penduduk,  karena  sebagaimana dimaklumi  bahwa  IPM  mencakup  unsur  analisis  yang  meliputi  variabel  ekonomi  dan  non  ekonomi.  Variabel  non ekonomi diukur dari tingkat pendidikan masyarakat, derajat kesehatan masyarakat sedangkan variabel ekonomi dilihat dari pendapatan yang menunjukkan daya beli masyarakat.
Dalam  hal  ini  Provinsi  Jambi  merupakan  provinsi  yang  fokus  dalam  pembangunan  manusia,  namun  dalam pelaksanaannya  tidak  serta  merta  mampu  meningkatkan  pembangunan  manusia  sebagai  proksi  peningkatan kesejahteraan  manusia.  Menurut  Tabhrany  (1996)  untuk  meningkatkan  daya  saing  penduduk  pada  abad  21  perlu dilakukan perbaikan pendidikan, keterampilan, disiplin, dan modal kerja,  kesehatan penduduk.  Oleh karena itu perlu dilakukan penelitian yang mendalam terkait dengan determinan rendahnya peningkatan indeks pembangunan manusia dan  faktor  yang  menjadi  penyebab  rendahnya  IPM  di  Provinsi  Jambi.  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah Menganalisis  tingkat  ketimpangan  dan  pengaruh  variabel-variabel  pembentuk  IPM  terhadap  nilai  IPM  di  Provinsi Jambi.

## Indeks Pembangunan Manusia
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)    merupakan    indikator  komposit  tunggal    yang  digunakan  untuk mengukur pencapaian pembangunan manusia yang telah dilakukan di suatu wilayah. Sementara menurut BPS (2001) IPM adalah indeks komposit, yang hanya mencakup tiga dimensi pembangunan manusia yang dianggap memiliki nilai strategis. Ketiga dimensi itu adalah usia hidup ( longevity ), pengetahuan ( knowledge ), dan standar hidup layak ( decent living ).  Pemilihan  dimensi  itu  sejalan dengan  definisi  pembangunan  manusia.  IPM  digunakan  untuk mengklasifikasikan apakah suatu negara termasuk kategori negara maju, negara berkembang atau negara terbelakang. IPM digunakan untuk merefleksikan sejauh mana upaya dan kebijakan yang dilakukan dalam kerangka pembangunan manusia,  khususnya  melalui  upaya  pengentasan  kemiskinan,  peningkatan  kualitas  sumberdaya  manusia,  dan
partisipasi penduduk dalam pembangunan. BPS et al (2001) menyebutkan bahwa menurut skala internasional indeks pembangunan manusia dikategorikan menjadi 3 (tiga) kategori dan 4 (empat) sub kategori sebagai berikut:
Tabel 1.
Kategori dan Sub Kategori Indeks Pembangunan Manusia Menurut Skala Internasional
No. Kategori Sub kategori Angka IPM 1 Tinggi Tinggi 80,00 - 100 2 Menengah Menengah Atas 66,00 – 79,99 Menengah Bawah 50,00 – 65,99 3 Rendah Rendah 0 – 49,99
Sumber: Laporan Pembangunan Manusia Indonesia Tahun 2001
Variabel pembentuk  IPM dalam penelitian ini adalah PDRB perkapita, jumlah tenaga medis, jumlah fasilitas dasar kesehatan (puskesmas), jumlah penduduk miskin, dan jumlah guru sekolah dasar negeri.

## Metode
Metode  dalam  penelitian  ini  adalah  deskriptif  kualitatif  dan  kuantitatif  dengan  pendekatan library  research. Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang  bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  Bappeda,  Dinas Pendidikan,  dan  Dinas  Kesehatan  dan  literatur  serta  jurnal  yang  berkaitan  dengan  penelitian.  Rencana  penelitian dilakukan  di  11  kabupate/kota  yang  ada  di  Provinsi  Jambi  selama  periode  tahun  2007-2017.  Untuk  menjawab permasalahan  pertama  yaitu  tingkat  ketimpangan  variabel-variabel  pembentuk  IPM  digunakan  model  analisis Weighted Coefficient of Variation (CVw) biasa, yaitu:
Vw = √∑ (𝑌𝑖−𝑌) 2 ( 𝑓𝑖 𝑛 ) 𝑛 𝑖−1 𝑌
Dimana: Yi = PDRB perkapita Kab/Kota i; Y = PDRB perkapita Provinsi Jambi; fi = Jumlah penduduk Kabupaten ke- i; n = Jumlah Penduduk Provinsi Jambi
Untuk  menganalisis  permasalahan  kedua  yaitu  berapa  besar  pengaruh  variabel  pembentuk  IPM  terhadap  IPM maka digunakan model regresi data panel dengan formulasi sebagai berikut:
Y t =  o +  1 X t1 +  2 X t2 +  3 X t3 +  4 X t4 +  5 X t5 +  t
Dimana: 𝑌 𝑡 = Indeks Pembangunan Manusia; 𝛽 𝑜 = Intercept atau konstanta; 𝛽 1−7 = koefisien regresi; 𝑋 1 = PDRB per Kapita; X 2 = Jumlah Tenaga Medis Pada Fasilitas Dasar Kesehatan; X 3 = Jumlah Fasilitas Dasar Kesehatan; X 4 = Jumlah Penduduk Miskin; X5 = Jumlah Guru Sekolah Dasar Negeri; t = 1,2,3.....,merujuk ke periode waktu tertentu; 𝜀 𝑡 =  error.  Selanjutnya  dilakukan  pemilihan  model  yang  tepat  dengan  menggunakan  uji  kesesuaian  model ( Chow Test dan Hausman Test ) dan dilanjutkan dengan uji F, uji t dan uji asumsi klasik.

## Hasil
Hasil  perhitungan  terhadap  Indeks  Williamson  menunjukkan  bahwa  secara  umum  angka  ketimpangan variabel-variabel pembentuk IPM pada Kabupaten/Kota di Provinsi Jambi cenderung naik  turun selama kurun waktu 2013-2018.  Kecuali  untuk  variabel  jumlah  tenaga  medis,  dimana  pada  tahun  2018  nilai  indeks  nya  melebihi  angka satu yang berarti menunjukkan tingkat ketimpangan yang sangat ekstrim dan diluar pola umum yang ada dimana nilai CVw berkisar antara 0 dan 1.

## Tabel 2
Hasil Perhitungan Weighted Coefficient of Variation (CVw)/Indeks Williamson Variabel-Variabel Pembentuk IPM di
Provinsi Jambi Tahun 2013-2018 Variabel 2013 2014 2015 2016 2017 2018 PDRB Per Kapita 0.401 0.455 0.508 0.487 0.473 0.480 Penduduk Miskin 0.310 0.381 0.632 0.608 0.475 0.478 Jumlah Tenaga Medis 0.500 0.478 0.539 0.543 0.485 1.264 Puskesmas 0.313 0.317 0.183 0.168 0.154 0.152 Jumlah Guru SD 0.242 0.238 0.219 0.258 0.236 0.236
Sumber: BPS, Diolah
Melalui indeks ketimpangan ini dapat mengukur salah satu aspek penting yang berkaitan dengan kualitas dari hasil  pembangunan  ekonomi,  yakni  derajat  perkembangan  manusia.  Untuk  itu  perlu  dilakukan  upaya  untuk mengurangi tingkat ketimpangan yang terjadi sehingga pembangunan ekonomi yang di cita-citakan dapat lebih cepat tercapai.  Hasil  pengolahan  data  variabel  pembentuk  IPM  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di  Provinsi Jambi adalah sebagai berikut:

## Tabel 3
Hasil Analisis Variabel Pembentuk IPM yang berpengaruh terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Provinsi
Jambi Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C (IPM) 69.08718 0.531208 130.0566 0.0000 X1 (PDRB per Kapita) 0.000107 1.44E-05 7.462241 0.0000 X2 (Tenaga Medis) 0.005854 0.003394 1.724955 0.0914 X3 (Puskesmas) 0.063417 0.025449 2.491973 0.0165 X4 (Penduduk Miskin) -0.022846 0.007511 -3.041441 0.0039 X5 (Jumlah Guru SD) 0.000403 0.000148 2.730063 0.0090 R-squared 0.953354 Adjusted R-squared 0.938842 S.E. of regression 0.389483 F-statistic 65.69345 Prob(F-statistic) 0.000000 Sumber : Data Diolah
Sehingga hasil pengolahan jika di masukkan ke dalam model menjadi:
IPM = 69.08718 + 0.000107 PDRB + 0.005854 Tenaga Medis + 0.063417 Puskesmas - 0.022846 Penduduk Miskin + 0.000403 Jumlah Guru
Koefisien  determinasi  (R²)  sebesar  0.953354  berarti  bahwa  variabel  PDRB  tahun  sebelumnya,  Variabel Tenaga  Medis  tahun  sebelumnya,  Variabel  Puskesmas  tahun  sebelumnya,  Variabel  Penduduk  Miskin  tahun sebelumnya,  dan  Variabel  Jumlah  Guru  tahun  sebelumnya  mampu  menjelaskan  impor  sebesar  95,33  %  dan  sisanya dapat dijelaskan oleh variabel lain.
Dilihat dari nilai F-statistik, yaitu sebesar 65.69345 yang signifikansi 0.000000, berarti bahwa secara bersama- sama (simultan) variabel PDRB, variabel Tenaga Medis, variabel Puskesmas, variabel Penduduk Miskin, dan variabel Jumlah Guru yang dimasukan sebagai sebagai variabel bebas mempengaruhi variabel terikat IPM. Berikut ini hasil uji t dari masing-masing variabel bebas :
- PDRB Per Kapita, hasil estimasi menunjukkan bahwa angka PDRB per Kapita berpengaruh positif terhadap IPM. Nilai koefisien regresi PDRB sebesar 0.000107 berarti bahwa setiap kenaikan PDRB 1 satuan akan menyebabkan peningkatan IPM sebesar 0.000107 satuan. Hal ini berarti bahwa semakin tinggi angka pendapatan suatu daerah maka  angka  IPM  juga  akan  meningkat.  Dari  hasil  pengujian  t  test  nilai  probability  0.0000  <  α  = 5%  sehingga signifikan pada tingkat kepercayaan 95%.
- Tenaga  Medis,  hasil  estimasi  menunjukkan  bahwa  jumlah  tenaga  medis  pada  fasilitas  dasar  kesehatan (puskesmas)  berpengaruh  positif  terhadap  IPM.  Nilai  koefisien  regresi  jumlah  tenaga  medis  sebesar  0.005854 berarti bahwa setiap kenaikan jumlah tenaga medis 1 satuan akan menyebabkan peningkatan angka IPM sebesar 0.005854  satuan.  Hal  ini  berarti  bahwa  semakin  tinggi  jumlah  tenaga  medis,  maka  angka  IPM  akan  semakin meningkat.  Dari  hasil  pengujian  t  test  nilai  probability  0.0914  >  5%  sehingga  tidak  signifikan  pada  tingkat kepercayaan 95%, tetapi signifikan pada α = 10%. Dengan kata lain variabel tenaga medis berpengaruh terhadap IPM pada tingkat kepercayaan 90%.
- Puskemas,  hasil  estimasi  menunjukkan  bahwa  jumlah  puskesmas  sebagai  fasilitas  dasar  kesehatan  memberikan pengaruh  positif  pada  angka  IPM.  Nilai  koefisien  regresi  jumlah  puskesmas  sebesar  0.063417  berarti  bahwa jumlah  puskesmas  sebagai  fasilitas  dasar  mengalami  kenaikan  1  satuan  akan  menyebabkan  terjadinya peningkatan angka IPM sebesar 0.063417 satuan. Hal ini berarti bahwa semakin tinggi jumlah puskesmas maka akan  semakin  meningkat  angka  IPM.  Dari  hasil  pengujian  t  test  nilai  probability  0.0165 <  5  %  signifikan  pada tingkat  kepercayaan  95%.  Dengan  kata  lain  secara  parsial  variabel  jumlah  puskesmas  sebagai  fasilitas  dasar kesehatan berpengaruh terhadap angka IPM dan signifikan.
- Penduduk  Miskin,  hasil  estimasi  menunjukkan  bahwa  jumlah  penduduk  miskin  berpengaruh  negative  terhadap angka  IPM.  Nilai  koefisien  regresi  penduduk  miskin  sebesar  -0.022846  berarti  bahwa  setiap  kenaikan  angka penduduk  miskin  sebesar  1  satuan  akan  menyebabkan  penurunan  angka  IPM  sebesar  0.022846  satuan.  Hal  ini berarti bahwa semakin tinggi jumlah penduduk miskin, maka akan menurunkan angka IPM. Dari hasil pengujian t  test  nilai  probability  0.0039  <  5%  signifikan  pada  tingkat  kepercayaan  95%.  Dengan  kata  lain  secara  parsial variabel jumlah penduduk miskin berpengaruh terhadap angka IPM dan signifikan.
- Jumlah  Guru,  hasil  estimasi  menunjukkan  bahwa  jumlah  guru  pada  sekolah  dasar  berpengaruh  positif  terhadap angka IPM. Nilai koefisien jumlah guru sebesar 0.000403 berarti bahwa setiap peningkatan jumlah guru 1 satuan akan  menyebabkan  peningkatan  angka  IPM  sebesar  0.000403  satuan.  Hal  ini  berarti  bahwa  semakin  tinggi jumlah  guru  maka  akan  meningkatkan  angka  IPM.  Dari  hasil  pengujian  t  test  nilai  probability  0.0090  <  5  % signifikan  pada  tingkat  kepercayaan  95%.  Dengan  kata  lain  secara  parsial  variabel  jumlah  guru  pada  sekolah
negeri berpengaruh terhadap angka IPM dan signifikan.

## Simpulan
Dari hasil peneitian ini maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Masih tingginya tingkat ketimpangan dari variabel pembentuk IPM di Kabupaten/kota di Provinsi Jambi.
2. Variabel  PDRB,  Tenaga  Medis,  jumlah  Puskesmas,  Jumlah  guru  pada  SD  berpengaruh  positif  terhadap peningkatan IPM sementara jumlah penduduk miskin berpengaruh negatif terhadap variabel pembentuk IPM.

## Daftar Pustaka
Thabrany,  Hasbullah,  2005, Pendanaan  Kesehatan  dan  Alternatif  Mobilisasi  Dana  Kesehatan di  Indonesia , Jakarta, Raja Grafindo Persada, 2005.
United Nation Developmen Programme . (2017) Human development Report.