Pengaruh Angka Harapan Lama Sekolah, Rata-Rata Lama Sekolah dan Pengeluaran Per Kapita Terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Sumatra Utara Tahun 2010-2022
Rianto Irvandinata Lumban Gaol 1 Joko Suharianto 2 Roni Sianturi 3 Yeremi Siagian 4 Program Studi Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi, Universitas Negeri Medan, Kota Medan, Provinsi Sumatera Utara, Indonesia 1,2,3,4
Email: riantoluga16@gmail.com 1 djoko@unimed.ac.id 2 ronisianturisianturi3@gmail.com 3 siagianyeremi@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  bagaimana  angka  harapan  lama  sekolah,  rata-rata  lama sekolah, pengeluaran per kapita mempengaruhi indeks pembangunan manusia di indonesia. Komponen variabel  independend  X1  yaitu  Angka  harapan  lama  sekolah,  dan  variabel  X2  yaitu  rata  rata  lama sekolah  serta  variabel  X3  yaitu  Pengeluaran  perkapita.  Adapun  variabel  dependent (Y)  yaitu  Indeks Pembangunan  Manusia.  Populasi  dan  sampel  penelitian  ini  ialah  data  data  pada  BPS  terkait  angka harapan  lama  sekolah,  rata  rata  lama  sekolah,  pengeluaran  per  kapita  di  provinsi  sumatera  utara periode  2010-2022  melalui  website  resmi  www.bps.go.id.  Metode  yang  digunakan  ialah  metode kuantitatif dengan data penelitian yaitu data sekunder data yang terkumpul diolah menggunakan IBM SPSS 25, serta jurnal dan skripsi sebagai referensi. Analisis data yang digunakan yaitu uji deskriptif, uji asumsi klasik, uji regresi, koefisien determinasi dan signifikan test.  Hasil penelitian ini secara parsial menunjukan  bahwa  rata-rata  lama  sekolah  dan  pengeluaran  per  kapita  berpengaruh  signifikan terhadap  indeks  pembangunan  manusia  sedangkan  angka  harapan  lama  sekolah  tidak  berpengaruh signifikan terhadap indeks pembangunan manusia.
Kata  Kunci: Angka  Harapan  Lama  Sekolah,  Rata-rata  Lama  Sekolah,  Pengeluaran  Perkapita,  Indeks Pembangunan Manusia
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

## PENDAHULUAN
Mahasiswa  merupakan  generasi  penerus  bangsa  yang  memiliki  peran  penting  dalam pembangunan  negara.  Atas  dasar  hal  tersebut,  Maka  mahasiswa  harus  memperhatikan kemajuan pembangunan manusia di negaranya. Salah satu peran yang dapat dilakukan oleh para  mahasiswa  untuk  negaranya  adalah  dimulai  dari  memperhatikan  provinsinya  sendiri terdahulu.  Hal  yang  dapat  diperhatikan  pada  suatu  provinsi  adalah  bagaimana  kemajuan pembagunan  manusianya  dari  waktu  ke  waktu.  Salah  satu  indikator  dalam  mengukur kemajuan pembangunan manusia adalah indeks pembangunan manusia (IPM) . Menurut United National for Development Program (UNDP), Indeks Pembangunan Manusia menurut definisinya adalah alat ukur dari sebuah pencapaian suatu negara dalam tiga dimensi dasar pembangunan diantaranya,  umur  panjang  dan  hidup  sehat,  diukur  dengan  harapan  hidup  pada  saat  lahir, pengetahuan  atau  tingkat  pendidikan,  diukur  dengan  gabungan  dari  angka  harapan  lama sekolah  dan  rata-rata  lama  sekolah  serta  hidup  layak  yang  diukur  dengan  pengeluaran  per kapita.  Indeks  pembangunan  manusia  (IPM)  juga  dapat  mengukur  sebuah  wilayah  dalam tingkat provinsi. Dengan menggunakan Data-data yang telah dikumpulkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) melalui berbagai sumber, seperti sensus penduduk, survei penduduk, dan survei rumah  tangga.  Data-data  tersebut  kemudian  diolah  dan  dianalisis  untuk  menghitung  IPM provinsi.  Menurut  badan  pusat  statistik,  angka  indeks  pembangunan  manusia  (IPM)  dibagi menjadi 4 kategori. Yaitu IPM lebih dari 80 menunjukkan tingkat pembangunan manusia yang
tinggi, IPM  antara  70-79  menunjukkan  tingkat  pembangunan  manusia  yang  menengah  atas, IPM antara 50-69 menunjukkan tingkat pembangunan manusia yang menengah bawah, IPM kurang dari 50 menunjukkan tingkat pembangunan manusia yang rendah. Berdasarkan data yang didapat dari badan pusat statistik, penulis menuangkan data tersebut dalam bentuk tabel dan grafik.
Berdasarkan data indeks pembangunan manusia (IPM) Indonesia dari tahun 2010 hingga 2022,  dapat  diinterpretasikan  bahwa  kualitas  hidup  manusia  di  Indonesia  mengalami peningkatan yang signifikan. IPM Indonesia meningkat dari 67,09 pada tahun 2010 menjadi 72,71 pada tahun 2022. Peningkatan ini menunjukkan bahwa penduduk Indonesia memiliki akses yang lebih baik terhadap pendidikan, kesehatan, dan standar hidup yang layak. Penelitian tentang IPM sebeelumnya sudah dilakukan oleh Erly & Francis (2021), tentang pengaruh angka harapan  lama  sekolah,  rata  rata  lama  sekolah  dan  pengeluaran  perkapita  terhadap  indeks pembangunan manusia di indonesia, dalam hasil penelitiannya bahwa rata-rata lama sekolah dan pengeluaran per kapita berpengaruh signifikan terhadap indeks pembangunan manusia sedangkan  angka  harapan  lama  sekolah  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  indeks pembangunan  manusia.  Hasil  penelitian  juga  secara  bersama-sama  secara  simultan berpengaruh signifikan pada tingkat signifikan 5% terhadap indeks pembangunan manusia.
Penelitian  ini  juga  dilakukan  oleh  Jauhar  &  Widowati(2021),  tentang  pengaruh  angka harapan  lama  sekolah,  rata-rata  lama  sekolah,  dan  pengeluaran  per  kapita  terhadap  indeks pembangunan  manusia  di  jawa  tengah,  dalam  hasil  penelitiannya  bahwa  angka  harapan sekolah, rata-rata lama sekolah, dan pengeluaran perkapita mempunyai pengaruh signifikan terhadpa indeks pembangunan manusia yakni sebesar 97,8% dan hanya 2,2% dipengaruhi oleh factor lain. Berdasarkan kasus-kasus dan penelitian terdahulu yang sudah disampaikan, maka penulis  ingin  meneliti  pengaruh  angka  harapan  lama  sekolah,  rata-rata  lama  sekoah  dan pengeluaran  per  kapita  terhadap  indeks  pembangunan  manusia  di  Provinsi Sumatera  Utara tahun 2010-2022.

## METODE PENELITIAN
Komponen variabel independend X1 yaitu Angka harapan lama sekolah, dan variabel X2 yaitu rata rata lama sekolah serta variabel X3 yaitu Pengeluaran perkapita. Adapun variabel dependent (Y) yaitu Indeks Pembangunan Manusia. Populasi dan sampel penelitian ini ialah data data pada BPS terkait angka harapan lama sekolah, rata rata lama sekolah, pengeluaran per  kapita  di  provinsi  sumatera  utara  periode  2010-2022  melalui  website  resmi www.bps.go.id. Metode yang digunakan ialah metode kuantitatif dengan data penelitian yaitu
data sekunder data yang terkumpul diolah menggunakan IBM SPSS 25, serta jurnal dan skripsi sebagai referensi. Analisis data yang digunakan yaitu uji deskriptif, uji asumsi klasik, uji regresi, koefisien determinasi dan signifikan test.

## Angka Harapan Lama Sekolah
Badan  Pusat  Statistik  (2021)  menyatakan  angka  harapan  lama  sekolah  (HLS)  adalah sebagai lamanya sekolah (dalam tahun) yang diharapkan akan dirasakan oleh anak pada umur tertentu  dimasa  mendatang.  Pentingnya  angka  harapan  lama  sekolah  untuk  mengetahui kondisi  pembangunan  sistem  pendidikan  diberbagai  jenjang  yang  ditujukan  dalam  bentuk lamanya  pendidikan  yang  diharapkan  dapat  dicapai  oleh  setiap  anak.  Angka  harapan  lama sekolah dihitung untuk penduduk berusia 7 tahun keatas. Adapun rumus perhitungan angka harapan lama sekolah berdasarkan sebagai berikut:
Keterangan:
HLS 𝒕 𝒂 : Harapan lama sekolah pada umur a di tahun t FK : Faktor Koreksi E 𝒕 𝒊 : Jumlah penduduk usia i yang bersekolah pada tahun t I : Usia (a,a + 1, ...,n) P 𝒕 𝒊 : Penduduk usia i

## Rata Rata Lama Sekolah
Rata rata lama sekolah merupakan rata rata jumlah tahun yang telah diselesaikan oleh penduduk pada seluruh jenjang pendidikan formal yang pernah dijalani, perhitungan dilakukan pada usia 25 tahun keatas (Hadi, 2019). Rata rata lama sekolah mengindentifikasikan semakin tinggi  pendidikan  yang  dicapai  oleh  masyarakat  suatu  daerah  maka  indeks  pembangunan manusia  pun  semakin  baik.  Dalam  Badan  Pusat  Statistik  (2021),  rata-rata  lama  sekolah didefenisikan sebagai rata rata jumlah tahun penduduk menjalani pendidikan formal.
Keterangan:
RLS : Rata-rata lama sekolah penduduk usia 25 tahun ke atas X I : Lama sekolah penduduk ke i yang berusia
n : Jumlah penduduk usia 25 tahun ke atas

## Pengeluaran Per Kapita
Pengeluaran per kapita merupakan penyesuaian indeks harga konsumen dan penurunan utilitas marginal, dari kedua hal ini pengeluaran perkapita dapat digambarkan dari tingkat daya beli  masyarakat  dan  melihat  progres  pembangunan  manusia  di  suatu  wilayah  (Hutabarat, 2018). Sedangkan dalam Badan Pusat Statistik (2021), yang dimaksud pengeluaran per kapita adalah biaya yang dikeluarkan untuk konsumsi semua anggota rumah tangga selama sebulan dibagi dengan banyaknya anggota rumah tangga yang telah disesuaikan dengan paritas daya beli.
Keterangan :
Y**
: Pengeluaran per kapita disesuaikan
Y* : Pengeluaran per kapita harga konstan
Y : Pengeluaran per kapita setahun
IHK : Indeks harga konsumen

## Indeks Pembangunan Manusia
Indeks  Pembangunan  manusia  atau  disingkat  IPM  merupakan  ukuran  kondisi  kualitas SDM  pada  suatu  Negara  (United  Nations  Development  Programme  /  UNDP,  1990).  Konsep indeks  pembangunan  manusia  ini  menjelaskan  bagaimana  pembangunan  manusia  sebagai perluasan  dalam  memberikan  pilihan  bagi  penduduk  atau  upaya  kearah  perluasan  pilihan sebagai taraf yang dicapai dari upaya tersebut. Disisi lain pembangunan manusia merupakan gambaran  pembangunan  melalui  perbaikan  taraf kesehatan,  pengetahuan  dan  keterampilan (Badan Pusat Statistik, 2021).

## Kerangka Berpikir
Menurut  Sugiyono  (2016),  kerangka  berpikir  merupakan  keterkaitan  konseptual  teori yang  berhubungan  dengan  berbagai  factor  yang  sudah  diidentifikasi  sebagai  masalah  yang penting untuk diteliti. Adapun kerangka berpikir pada penelitian ini, sebagai berikut:

## Gambar 1. Kerangka Berpikir

## Hipotesis
Hipotesis  merupakan  jawaban  sementara  terhadap  rumusan  masalah  penelitian  yang masih  bersifat  praduga  yang  dinyatakan  dalam  bentuk  kalimat  pertanyaan,  sehingga  perlu dibuktikan  atau  diuji  kebenarannya.  Berdasarkan  teori  hipotesis  yang  ada,  maka  hipotesis dalam penelitian ini adalah:
H1  :  Angka  harapan  lama  sekolah  berpengaruh  signifikan  terhadap  indeks  pembangunan manusia di indonesia
H2 : Rata rata lama sekolah berpengaruh signifikan terhadap indeks pembangunan manusia di indonesia
H3 : Pengeluaran per kapita berpengaruh signifikan terhadap indeks pembangunan manusia di Indonesia
H4  :  Angka  harapan  lama  sekolah,  Rata  rata  lama  sekolah  dan  Pengeluaran  per  kapita berpengaruh signifikan terhadap indeks pembangunan manusia di Indonesia
Indeks Pembangunan Manusia Rata-Rata Lama Sekolah (X 2 )
Angka Harapan Lama Sekolah (X 1 )
pengeluaran per Kapita (X 3 )

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Berikut  ini  adalah  data  angka  Harapan  Lama  Sekolah,  Rata-rata  Lama  Sekolah, Pengeluaran  per  Kapita,  dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  Provinsi  Sumatera  Utara  2010- 2022 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatra Utara
Tabel Data Angka Harapan Lama Sekolah, Rata-rata Lama Sekolah, Pengeluaran per Kapita, dan Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Sumtra Utara tahun 2010-2022 (BPS Provinsi Sumtra Utara)
Tahun harapan lama sekolah (x1) Rata-rata lama sekolah (x2) Pengeluaran per kapita (x3) indeks pembangunan manusia (y) 2010 11.82 8.51 9196 67.09 2011 11.83 8.61 9231 67.34 2012 11.97 8.72 9266 67.74 2013 12.41 8.79 9309 68.36 2014 12.61 8.93 9391 68.87 2015 12.82 9.03 9563 69.51 2016 13.00 9.12 9744 70.00 2017 13.10 9.25 10036 70.57 2018 13.14 9.34 10391 71.18 2019 13.15 9.45 10649 71.74 2020 13.23 9.54 10420 71.77 2021 13.27 9.58 10499 72.00 2022 13.31 9.71 10848 72.71
Data yang tertera pada tabel diatas akan dianalisis dengan menggunakan metode analisis regresi linier berganda. Dalam menggunakan metode analisis regresi linier berganda, data yang diperoleh harus diuji dengan uji berikut:

## Hasil Uji Asumsi Klasik
Uji Normalitas
0 1 2 3 4 5 -0.05 0.00 0.05 Series: Residuals Sample 2010 2022
Observations 13 Mean 6.83e-15 Median 0.001182 Maximum 0.053411 Minimum -0.070462 Std. Dev. 0.036466 Skewness -0.184064 Kurtosis 2.199257 Jarque-Bera  0.420717 Probability 0.810294
Hasil  uji  normalitas  menunjukkan  bahwa  data  residual  memiliki  skewness  sebesar  - 0.184064 dan kurtosis sebesar 2.199257. Selain itu, nilai Jarque-Bera sebesar 0.420717 dengan probabilitas  sebesar  0.810294.  Dari  hasil  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  data  residual cenderung simetris (skewness mendekati nol) dan memiliki kurtosis yang mendekati distribusi normal  (kurtosis  mendekati  3).  Selain  itu,  nilai  probabilitas  Jarque-Bera  yang  tinggi menunjukkan bahwa data residual tidak memiliki signifikansi statistik untuk menolak asumsi distribusi  normal.  Dengan  demikian,  berdasarkan  hasil  uji  normalitas  tersebut,  dapat disimpulkan bahwa asumsi distribusi normal pada data residual terpenuhi.

## Uji Multikolinieritas
Variance Inflation Factors
Date: 11/29/23 Time: 15:39 Sample: 2010 2022 Included observations: 13 Coefficient Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF C 0.179912 1319.115 NA Harapan lama sekolah 0.006364 7590.122 13.53322 Rata rata lama sekolah 0.043559 26618.28 45.58618 Pengeluaran per kapita 7.77E-09 5590.070 19.45073
Dari hasil uji multikolinieritas yang dilakukan, diperoleh nilai Variance Inflation Factors (VIF)  untuk  masing-masing  variabel.  VIF  mengukur  seberapa  banyak  varians  dari  suatu koefisien yang dijelaskan oleh variabel lain dalam model regresi. Umumnya, nilai VIF di atas 10 menunjukkan  adanya  multikolinieritas  yang  signifikan.  Berikut  adalah  hasil  uji multikolinieritas untuk variabel-variabel yang diamati:
- Variabel "HARAPANLAMASEKOLAH" memiliki VIF sebesar 13.53322. - Variabel "RATARATALAMASEKOLAH" memiliki VIF sebesar 45.58618. - Variabel "PENGELUARANPERKAPITA" memiliki VIF sebesar 19.45073.
Dari hasil tersebut, terlihat bahwa nilai VIF untuk semua variabel melebihi ambang batas 10,  yang  menunjukkan  adanya  multikolinieritas  yang  signifikan  dalam  model  regresi.  Oleh karena itu, hasil uji multikolinieritas menunjukkan bahwa terdapat masalah multikolinieritas dalam model regresi yang perlu diperhatikan dalam interpretasi hasil analisis regresi tersebut.

## Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey Null hypothesis: Homoskedasticity F-statistic 0.632344 Prob. F(3,9) 0.6125 Obs*R-squared 2.263130 Prob. Chi-Square(3) 0.5196 Scaled explained SS 0.650414 Prob. Chi-Square(3) 0.8848
Dari  hasil  uji  heteroskedastisitas  dengan  menggunakan  Breusch-Pagan-Godfrey  test, diperoleh nilai F-statistic sebesar 0.632344 dengan probabilitas F(3,9) sebesar 0.6125. Selain itu, nilai probabilitas Chi-Square(3) sebesar 0.5196 dan scaled explained SS sebesar 0.650414 dengan  probabilitas  Chi-Square(3)  sebesar  0.8848.  Berdasarkan  hasil  tersebut,  dapat disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat  cukup  bukti  statistik  untuk  menolak  asumsi homoskedastisitas. Dengan demikian, model regresi yang digunakan dalam analisis ini dapat dianggap  memenuhi  asumsi  homoskedastisitas,  yang  menunjukkan  bahwa  varians  dari residual tidak bergantung pada variabel independen.

## Uji Autokorelasi
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Null hypothesis: No serial correlation at up to 2 lags F-statistic 1.084535 Prob. F(2,7) 0.3888 Obs*R-squared 3.075328 Prob. Chi-Square(2) 0.2149
Dari hasil uji autokorelasi dengan menggunakan Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test, diperoleh nilai F-statistik sebesar 1.084535 dengan probabilitas F(2,7) sebesar 0.3888[1]. Hal ini menunjukkan bahwa ada autokorelasi dalam data residual maksudat kedalaman 2 lag.
Namun, nilai probabilitas yang diberikan (0.3888) melebihi batas signifikansi 0,05, sehingga tidak dapat disimpulkan bahwa autokorelasi signifikan mempengaruhi hasil analisis regresi. Dengan demikian, hasil uji autokorelasi menunjukkan bahwa autokorelasi mungkin memiliki efek pada data residual, tetapi efek tersebut tidak signifikan. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa model regresi yang digunakan dalam analisis ini mungkin tidak sepenuhnya memenuhi asumsi autokorelasi, tetapi efek autokorelasi tidak signifikan cukup untuk mempengaruhi hasil analisis regresi secara signifikan.

## Hasil Uji T dan Uji F
Dependent Variable: IPM Method: Least Squares
Date: 11/29/23 Time: 15:36 Sample: 2010 2022 Included observations: 13 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 28.71644 0.424160 67.70189 0.0000 Harapan lama sekolah 0.780241 0.079772 9.780869 0.0000 Rata rata lama sekolah 2.448473 0.208708 11.73160 0.0000 Pengeluaran per kapita 0.000902 8.82E-05 10.23454 0.0000 R-squared 0.999637 Mean dependent var 69.91385 Adjusted R-squared 0.999516 S.D. dependent var 1.914491 S.E. of regression 0.042108 Akaike info criterion -3.249518 Sum squared resid 0.015957 Schwarz criterion -3.075688 Log likelihood 25.12187 Hannan-Quinn criter. -3.285248 F-statistic 8265.871 Durbin-Watson stat 2.112670 Prob(F-statistic) 0.000000
Dari hasil uji T dan uji F pada model regresi, diperoleh informasi sebagai berikut: 1. Uji T
a. (Konstanta):  Koefisien:  28.71644.  Standar  Error:  0.424160.  t-Statistic:  67.70189. Probabilitas: 0.0000
b. Harapan  lama  sekolah:  Koefisien:  0.780241.  Standar  Error:  0.079772.  t-Statistic: 9.780869. Probabilitas: 0.0000
c. Rata  rata  lama  sekolah:  Koefisien:  2.448473.  Standar  Error:  0.208708.  t-Statistic: 11.73160. Probabilitas: 0.0000
d. Pengeluaran  per  kapita:  Koefisien:  0.000902.  Standar  Error:  8.82E-05.  t-Statistic: 10.23454. Probabilitas: 0.0000
2. Uji F. R-squared: 0.999637. Adjusted R-squared: 0.999516. F-statistic: 8265.871. Prob (F- statistic): 0.000000
Dari  hasil  uji  T,  dapat  disimpulkan  bahwa  masing-masing  variabel  independen (Harapanlamasekolah,  Rataratalamasekolah,  Dan  Pengeluaranperkapita)  memiliki  koefisien regresi yang signifikan secara statistik terhadap variabel dependen (IPM), karena probabilitas (p-value)  untuk  ketiga  variabel  tersebut  sangat  rendah  (0.0000),  kurang  dari  tingkat signifikansi  0.05.  Sementara  itu,  hasil  uji  F  menunjukkan  bahwa  model  regresi  secara keseluruhan juga signifikan secara statistik, karena nilai probabilitas F-statistic sangat rendah (0.000000),  menunjukkan  bahwa  setidaknya  satu  variabel  independen  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  variabel  dependen.  Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa  model regresi  yang  digunakan  mampu  menjelaskan  variasi  dari  variabel  dependen  (IPM)  dengan sangat baik, sebagaimana ditunjukkan oleh nilai R-squared yang sangat tinggi (0.999637) dan signifikansi statistik dari koefisien regresi variabel-variabel independen.

## Pembahasan
Dari hasil uji asumsi klasik yang dilakukan pada model regresi yang mengkaji pengaruh angka  harapan  lama  sekolah,  rata-rata  lama  sekolah,  dan  pengeluaran  per  kapita  terhadap indeks  pembangunan  manusia  di  Provinsi  Sumatra  Utara  pada  tahun  2010-2022,  terdapat beberapa temuan yang perlu diperhatikan.

## Uji Normalitas
Hasil  uji  normalitas  menunjukkan  bahwa  data  residual  cenderung  simetris  dengan skewness  sebesar  -0.184064  dan  kurtosis  sebesar  2.199257.  Selain  itu,  nilai  probabilitas Jarque-Bera  sebesar  0.420717  dengan  probabilitas  0.810294  menunjukkan  bahwa  data residual tidak memiliki signifikansi statistik untuk menolak asumsi distribusi normal. Dengan demikian, asumsi distribusi normal pada data residual terpenuhi.

## Uji Multikolinieritas
Hasil uji multikolinieritas menunjukkan adanya masalah multikolinieritas yang signifikan dalam model regresi. Variance Inflation Factors (VIF) untuk variabel "Harapan lama sekolah", "Rata rata lamasekolah", Dan "Pengeluaranperkapita" melebihi ambang batas 10, menunjukkan adanya multikolinieritas yang signifikan dalam model regresi.

## Uji Heteroskedastisitas
Hasil  uji  heteroskedastisitas  menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  cukup  bukti  statistik untuk  menolak  asumsi  homoskedastisitas.  Dengan  demikian,  model  regresi  yang  digunakan dalam analisis ini dapat dianggap memenuhi asumsi homoskedastisitas.

## Uji Autokorelasi
Meskipun  terdapat  autokorelasi  dalam  data  residual  maksudat  kedalaman  2  lag,  nilai probabilitas  yang  diberikan  (0.3888)  melebihi  batas  signifikansi  0,05,  sehingga  tidak  dapat disimpulkan bahwa autokorelasi signifikan mempengaruhi hasil analisis regresi.

## Uji T dan Uji F
Dari  hasil  uji  T, masing-masing  variabel  independen  (Harapan  lama  sekolah,  Rata  rata lama sekolah, Dan Pengeluaran per kapita) memiliki koefisien regresi yang signifikan secara statistik terhadap variabel dependen (IPM), karena probabilitas (p-value) untuk ketiga variabel tersebut  sangat  rendah  (0.0000),  kurang dari tingkat  signifikansi  0.05.  Selain  itu,  hasil  uji  F menunjukkan bahwa model regresi secara keseluruhan juga signifikan secara statistik, karena nilai probabilitas F-statistic sangat rendah (0.000000), menunjukkan bahwa setidaknya satu variabel  independen  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  variabel  dependen.  Dalam kesimpulan,  model  regresi  tersebut  mungkin  memiliki  masalah  multikolinieritas  dan autokorelasi  yang  perlu  diperhatikan.  Meskipun  demikian,  asumsi  distribusi  normal  dan homoskedastisitas  terpenuhi,  dan  model  regresi  mampu  menjelaskan  variasi  dari  variabel dependen  dengan  sangat  baik,  sebagaimana  ditunjukkan  oleh  nilai  R-squared  yang  sangat tinggi (0.999637) dan signifikansi statistik dari koefisien regresi variabel-variabel independen. Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  analisis  lebih  lanjut  untuk  memperbaiki  masalah multikolinieritas dan autokorelasi agar hasil analisis regresi menjadi lebih akurat dan dapat diandalkan.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  uji  dan  pembahasan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwasanya  Angka  Harapan Lama Sekolah (X1) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia
(Y). Hasil uji T menunjukkan bahwa koefisien regresi untuk X1 signifikan secara statistik, dan variabel ini memiliki dampak positif atau negatif yang signifikan terhadap Y. Perlu diperhatikan bahwa ada masalah multikolinieritas yang perlu diatasi untuk meningkatkan validitas model. Rata-Rata  Lama  Sekolah  (X2)  juga  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  Y.  Koefisien regresi  untuk  X2  signifikan  secara  statistik,  dan  variabel  ini  dapat  memberikan  kontribusi positif  atau  negatif  yang  signifikan  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia.  Diperlukan penanganan terhadap masalah multikolinieritas untuk meningkatkan keandalan hasil analisis. Pengeluaran  Per  Kapita  (X3)  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  Y.  Hasil  uji  T menunjukkan bahwa koefisien regresi untuk X3 signifikan secara statistik, dan perubahan pada variabel ini dapat mempengaruhi Y secara positif atau negatif. Perlu dicatat bahwa ada masalah multikolinieritas  yang  memerlukan  perbaikan.  Ditemukan  adanya  masalah  multikolinieritas yang  signifikan  dalam  model.  Oleh  karena  itu,  langkah-langkah  perlu  diambil,  seperti melakukan transformasi variabel atau menggabungkan variabel yang berkorelasi tinggi, untuk meningkatkan  validitas  dan  interpretasi  model.  Seiring  dengan  penanganan  masalah multikolinieritas, selalu lakukan validasi tambahan terhadap model, termasuk uji  diagnostik tambahan dan uji kestabilan model, untuk memastikan hasil regresi dapat diandalkan. Dengan memahami  pengaruh  masing-masing  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  dan menanggapi  temuan  dari  uji  asumsi  klasik,  penelitian  ini  dapat  memberikan  wawasan  yang lebih  mendalam  tentang  faktor-faktor  yang  memengaruhi  Indeks  Pembangunan  Manusia  di Provinsi Sumatra Utara serta memberikan landasan untuk perbaikan model regresi.

## DAFTAR PUSTAKA
Arofah,  Irvana,  and  Siti  Rohimah.  "Analisis  Jalur  Untuk  Pengaruh  Angka  Harapan  Hidup, Harapan Lama Sekolah, Rata-Rata Lama Sekolah Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Melalui  Pengeluaran  Riil  Per  Kapita  Di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur." Jurnal  Saintika Unpam: Jurnal Sains Dan Matematika Unpam 2.1 (2019): 76.
Mahya, J. "Pengaruh angka harapan lama sekolah, rata-rata lama sekolah, dan pengeluaran per kapita  terhadap  indeks  pembangunan  manusia." Jurnal  Pendidikan  dan  Riset Matematika 3.2 (2021).
Mahya, J. "Pengaruh angka harapan lama sekolah, rata-rata lama sekolah, dan pengeluaran per kapita  terhadap  indeks  pembangunan  manusia." Jurnal  Pendidikan  dan  Riset Matematika 3.2 (2021).
Ramadhiani Soleha, Arin. Analisis Pengaruh Rata-Rata Lama Sekolah, Pengeluaran Per Kapita, dan Pengangguran terhadap Indeks Pembangunan Manusia. Diss. IAIN Ponorogo, 2023.