November 2022

## Regresi Data Panel untuk Mengetahui Faktor- Faktor yang Mempengaruhi IPM di Kabupaten/Kota Provinsi DIY
Epha Diana Supandi 1 , Riska Yulianti 2 , Akhmad Fauzy 2
1) Program Studi Matematika, UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta
2) Program Studi Statistika, Universitas Islam Indonesia e-mail: akhmad.fauzy@uii.ac.id

## ABSTRAK
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  adalah  indeks  kesejahteraan  regional  atau  nasional  yang didasarkan pada tiga aspek, yaitu umur panjang dan hidup sehat,       pengetahuan, dan standar hidup layak.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  IPM Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  (DIY)  tahun  2016-2021.  Faktor  tersebut antara lain tingkat kemiskinan, rata-rata lama sekolah, produk domestik regional bruto, serta keluhan kesehatan.  Analisis  yang  digunakan  adalah  regresi  data  panel.  Faktor  yang  berpengaruh  adalah variabel tingkat kemiskinan, rata-rata lama sekolah dan produk domestik regional bruto.
Kata Kunci: IPM, Faktor, Regresi Data Panel

## ABSTRACT
The  Human  Development  Index  (HDI)  is  a  regional  or  national  welfare  index  based  on  three  aspects, namely a long and healthy life, knowledge, and a decent standard of living. This study aims to determine the factors that affect the HDI of Regency/City in the Province of the Special Region of Yogyakarta (DIY) in 2016-2021. These factors include poverty rates, average length of schooling, gross regional domestic product, and health complaints. The analysis used is panel data regression. The influencing factors are the variable of poverty level, average length of schooling and gross regional domestic product.
Keywords: HDI, Factor, Panel Data Regression

## 1.  PENDAHULUAN
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  adalah  ringkasan  ukuran  pencapaian  rata-rata  dalam dimensi  utama  pembangunan  manusia,  yaitu  panjang  umur  dan  sehat,  berpengetahuan  dan memiliki standar hidup yang layak (UNDP, 2022).
Dimensi kesehatan dinilai dengan angka harapan hidup saat lahir, dimensi pendidikan diukur dengan rata-rata lama sekolah untuk orang dewasa berusia 25 tahun ke atas dan masa sekolah yang  diharapkan  untuk  anak  usia  masuk  sekolah.  Dimensi  standar  hidup  diukur  dengan pendapatan nasional bruto per kapita (UNDP, 2022).
Zarkasi  (2021)  telah  melakukan  identifikasi  berbagai  aspek  yang  berdampak  pada  IPM  di Kalimantan menggunakan regresi data panel. Hasil kajiannya untuk meningkatkan IPM   dapat dilakukan  melalui  peningkatan  angka  harapan  hidup,  rata-rata  lama  sekolah,  harapan  lama sekolah, dan pengeluaran per kapita. Pangestika (2016) telah mengkaji aspek yang mendukung perkembangan  IPM  di  Kabupaten/Kota  provinsi  DIY.  Variabel  yang  dipakai  adalah  Produk Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  per  kapita,  pertumbuhan  ekonomi,  pendapatan  asli  daerah, belanja  modal  dan  tingkat  kemiskinan.  Selanjutnya  Latifah  (2018)  meneliti  dampak  PDRB, pendidikan,  kesehatan  dan  kemiskinan  terhadap  IPM  di  Kabupaten/Kota  provinsi  DIY  tahun 2011-2015.  Metode  yang  diterapkan  adalah  regresi  data  panel  dan  cross  section.  Model  yang diperoleh ialah random effect model dengan variabel PDRB dan kemiskinan berdampak negatif tetapi  variabel  pendidikan  dan  kesehatan  berdampak  positif.  Dalam  kesempatan  ini  akan dilakukan kajian tentang faktor-faktor yang mempengaruhi IPM di Kabupaten/Kota provinsi DIY menggunakan  regresi  data  panel.  Data  yang  digunakan  tahun  2016-2021  dan  variabel  yang
Epha Diana Supandi, dkk.
158
digunakan  adalah  tingkat  kemiskinan,  rata-rata  lama  sekolah  (RLS),  PDRB,  dan  keluhan kesehatan.  Kajian  ini  penting  dilakukan  agar  diperoleh  informasi  tentang  faktor-faktor  yang mempengaruhi IPM.

## 2.  STUDI PUSTAKA DAN DASAR TEORI
IPM digunakan sebagai indikator untuk menilai aspek kualitas dari pembangunan dan untuk mengklasifikasikan  apakah  sebuah  negara  termasuk  negara  maju,  negara  berkembang,  atau negara  terbelakang  dan  juga  untuk  mengukur  pengaruh  dari  kebijakan  ekonomi  terhadap kualitas hidup. IPM diperkenalkan oleh  salah satu  lembaga dari Perserikatan Bangsa-Bangsa pada  tahun  1990  dan  dipublikasikan  secara  berkala  dalam  laporan  tahunan  Human Development  Report  (HDR).  United  Nations  Development  Programme (UNDP)  mencoba memeringkat semua negara dari skala 0 (terendah) sampai 1 (tertinggi) dalam hal pembangunan manusia  di  negara  tersebut.  Sejumlah  premis  penting  dalam  pembangunan  manusia diantaranya (UNDP, 1995):
a. Pembangunan harus mengutamakan penduduk sebagai pusat perhatian;
b. Pembangunan  dimaksudkan  untuk  memperbesar  pilihan-pilihan  bagi  penduduk,  tidak hanya  untuk  meningkatkan  pendapatan  mereka.  Oleh  karena  itu  konsep  pembangunan manusia harus terpusat pada penduduk secara keseluruhan, dan bukan hanya pada aspek ekonomi saja;
c. Pembangunan  manusia  memperhatikan  bukan  hanya  pada  upaya  meningkatkan kemampuan  (kapabilitas)  manusia  tetapi  juga  dalam  upaya-  upaya  memanfaatkan kemampuan manusia tersebut secara optimal;
d. Pembangunan manusia didukung oleh empat pilar pokok, yaitu: produktifitas, pemerataan, kesinambungan, dan pemberdayaan;
e. Pembangunan manusia menjadi dasar dalam penentuan tujuan pembangunan dan dalam menganalisis pilihan-pilihan untuk mencapainya.
Sementara itu manfaat dari IPM antara lain (BPS, 2015):
a. Mengukur keberhasilan dalam upaya  membangun kualitas hidup manusia  (masyarakat/ penduduk);
b. Menentukan peringkat atau level pembangunan suatu wilayah/negara; dan
c. Bagi  Indonesia,  IPM  merupakan  data  strategis  karena  selain  sebagai  ukuran  kinerja Pemerintah,  IPM  juga  digunakan  sebagai  salah  satu  alokator  penentuan  Dana  Alokasi Umum (DAU).
Bagi negara-negara di dunia saat ini, keberhasilan pembangunan yang mereka jalankan tidak hanya dinilai dari besarnya Produk Domestik Bruto (PDB) yang mereka miliki, tetapi juga dari seberapa  berhasil  mereka  membangun  kualitas  sumberdaya  manusia  masyarakatnya  yang dicerminkan melalui IPM. Penilaian IPM berdasarkan tiga tujuan akhir dari pembangunan (BPS, 2015):
a. Masa hidup yang diukur dengan angka harapan hidup;
b. Pengetahuan  yang  dinilai  berdasarkan  kemampuan  baca  tulis  dan  rata-rata  tahun bersekolah;
c. Standar kehidupan yang diukur dengan pendapatan riil per kapita yang disesuaikan dengan paritas daya beli.
Banyak kajian yang berkaitan dengan IPM, diantaranya Ameye et al. (2022) yang meneliti apakah ada hubungan antara kematian Covid-19 dan IPM? Studi kasus  Nigeria dan beberapa negara yang lain. Ferrari et al. (2022) telah meneliti hubungan antara korelasi sosio-demografis dan IPM dengan aktivitas fisik dan waktu menetap dalam studi multicenter cross-sectional. Selanjutnya Palamim et al. (2022) menjelaskan tentang IPM terkait dengan angka kematian kasus Covid-19 di  Brasil.  Kemudian  Kieu  dan  Tien  (2022)  mengupas  tentang  determinan  variasi  dalam  IPM sebelum  dan  setelah  krisis  keuangan:  analisis  bayesian  untuk  model  data  panel.  Berikutnya Vasconcelos et al. (2022)  meneliti  tentang regresi  logit-normal yang diperluas dengan aplikasi pada data IPM.

## Model Regresi Panel
Seperti  diketahui  bahwa  data  time  series  dan  cross  section  keduanya  merupakan  data  satu dimensi,  sedangkan  data  panel  berhubungan  dengan  data  dua  dimensi.  Data  panel  adalah kombinasi  atau  gabungan  dari  data  time  series  (runtun  waktu)  dan  data  cross  section  (antar individu/ruang). Dalam data panel, unit cros section yang sama dilakukan survei dalam beberapa waktu. Kelebihan data panel dibandingkan dengan data time series dan data cross section adalah sebagai berikut (Mayastuti et al., 2014):
a. Data  panel  memberikan  data  yang  lebih  informatif,  lebih  variatif,  kurang  korelasi  antar variabelnya, lebih banyak derajat kebebasannya, dan lebih efisien;
b. Lebih sesuai untuk mempelajari perubahan secara dinamis, misalnya untuk mempelajari pengangguran atau perpindahan pekerjaan;
c. Data  panel  dapat  digunakan  untuk  mempelajari  model-model  perilaku,  misalnya pembelajaran fenomena perubahan skala ekonomi dan teknologi.
Model  regresi  data  panel  merupakan  suatu  model  regresi  yang  observasi  datanya  didasarkan pada data panel. Secara umum, model regresi data panel dituliskan sebagai:
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝑋 2𝑖𝑡 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 . (1)
dengan Y it merupakan nilai variabel respon pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t, X 1it , X 2it , …, X kit merupakan nilai variabel prediktor pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t, β 0 merupakan parameter intersep atau titik potong antara sumbu tegak Y dan garis fungsi linier nilai Y it , β 1 , …,β k merupakan koefisien slope atau koefisien arah atau koefisien kemiringan dan ε it merupakan kekeliruan atau galat atau komponen error pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t (Mayastuti et al., 2014).

## Common Effect Model (CEM)
Model  common  effect  mengasumsikan  bahwa  intersep  dan  koefisien  slope  konstan  sepanjang waktu  dan  individu,  dan  error  term  menjelaskan  perbedaan  intersep  dan  koefisien  slope sepanjang waktu dan individu tersebut. Regresi dilakukan dengan mengkombinasikan data time series  dan cross section. Dengan demikian, dalam pendekatan ini tidak memperhatikan dimensi individu  maupun  waktu.  Secara  umum  model  dalam  bentuk  sistem  persamaannya  adalah (Thrane, 2019):
it kit k it it it X X X Y             2 2 1 1 0 dengan ) , 0 ( ~ 2   N it . (2)
Penaksiran parameter untuk model ini menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS).

## Fixed Effect Model (FEM)
Fixed effect adalah adanya perbedaan intersep antara individu namun sama antar waktu (time invariant),  sedangkan  koefisen  regresi  (slope)  dianggap  tetap  baik  antar  kelompok  individu maupun antar waktu. Walaupun intersep setiap individu berbeda, namun tidak berbeda menurut waktu.  Membedakan  intersep  setiap  individu  dapat  dilakukan  dengan  memasukkan  variabel dummy untuk masing-masing individu (Mayastuti et al., 2014).
Model  regresi  data  panel  yang  menggunakan  pendekatan  fixed  effect  dinamakan  Fixed  Effect Model (FEM) yang  juga  sering disebut model  Least Square Dummy Variable (LSDV). FEM  atau LSDV merupakan model yang mengasumsikan koefisien slope konstan tetapi intersep bervariasi antar anggota panel. Istilah “fixed effect” ini dikarenakan fakta bahwa meskipun intersep berbeda antar anggota panel, namun antar waktu tetap sama. Kasus seperti ini dinamakan time invariant (Thrane, 2019):
𝑌 𝑖𝑡 = 𝛽 0 + (𝛽 1 𝐷 1𝑖 + 𝛽 2 𝐷 2𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝐷 𝑘𝑖 ) + (𝛽 1 𝑋 1𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝑋 2𝑖𝑡 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘𝑖𝑡 ) + 𝜀 𝑖𝑡 . (3)
Random Effect Model (REM) ialah model yang mengasumsikan setiap perusahaan mempunyai intersep acak atau stokastik.

## Epha Diana Supandi, dkk.
160

## Uji
Uji  yang  menyertai  regresi  data  panel  antara  lain  uji  Chow,  uji  langrange  multiplier,  dan  uji Hausmann (Lee dan Lee, 2020). Uji Chow digunakan untuk menentukan apakah model terpilih pooled  least  square  atau  fixed  effects.  H 0 ditolak  jika  nilai  dari  probabilitas  F  lebih  kecil  dari alpha, dimana H 0 merupakan model pooled least square dan H 1 adalah model fixed effects. Hipotesis H 0 : model common effect H 1 : model fixed effect.
Langrange  Multiplier  (LM)  adalah  uji  untuk  mengetahui  apakah  model  yang  tepat  digunakan random effects atau common effects. Uji ini dikembangkan oleh Breusch Pagan. Metode Breusch Pagan  digunakan  untuk  menguji  signifikansi  random  effect  didasarkan  pada  nilai  residu  dari ordinary least square (OLS).
Uji Hausmann adalah uji yang digunakan untuk melihat apakah fixed effects ataukah random effects sebagai metode yang terbaik.
Hipotesis H 0 : model mengikuti random effects H 1 : model mengikuti fixed effect.

## 3.  METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  adalah  data  IPM  Kabupaten/Kota  provinsi  DIY  2016-2021,  keluhan Kesehatan, RLS dan PDRB.  Di bawah ini adalah data IPM.
Tabel 1. IPM di Kabupaten/Kota Provinsi DIY Tahun 2016-2021 Wilayah 2016 2017  2018 2019 2020 2021 Kulon Progo 72,38  73,23  73,76 74,44 74,46 74,71 Bantul 78,42  78,67  79,45 80,01 80,01 80,01 Gunung Kidul 67,82  68,73  69,24 69,96 69,98 70,16 Sleman 82,15  82,85  83,42 83,85 83,84 84,00 Kota Yogyakarta 85,32  85,49  86,11 86,65 86,61 87,18 D.I Yogyakarta 78,38  78,89  79,53 79,99 79,97 80,22
Perbandingan  antar  wilayah  di  D.I  Yogyakarta  tidak  hanya  dilihat  dari  variansi  IPM serta peringkatnya,  namun  bisa  juga  dibandingkan  dengan  tingkat  kemajuan  melalui  persentase pertumbuhan IPM. IPM tertinggi tahun 2021 diduduki oleh Kota Yogyakarta, yaitu sebesar 87,18. Posisi berikutnya ialah Kabupaten Sleman dengan IPM yakni 84 serta Kabupaten Bantul dengan IPM yakni 80,01. Sedangkan IPM terendah pada Kabupaten Gunungkidul yakni 70,16. Persentase IPM Kabupaten Gunungkidul serta Kota Yogyakarta memperlihatkan perbedaan yang cukup  besar  Pada  pembangunan  ekonomi  serta  sosial  di  D.I.  Yogyakarta.  Upaya-upaya  yang lebih intensif dapat ditempuh melalui pengembangan infrastruktur dan ekonomi berbasis lokal. Pemerintah, sektor komersial, serta masyarakat harus bekerja sama guna memanfaatkan potensi ini.

## 4.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Chow
Digunakan  untuk  menguji  model  yang  paling  tepat  diterapkan  diantara  CEM atau  FEM. Hipotesisnya H 0 : model yang tepat pada regresi data panel ialah CEM H 1 : model Model yang tepat pada regresi data panel ialah FEM.
161
Dari  olah  data  dengan  tingkat  kepercayaan  95%  diperoleh  nilai  p-value  2,2  x  10 -16 ,  dengan demikian keputusannya tolak H 0 atau model yang tepat pada regresi data panel adalah FEM.

## Uji Hausmann
Digunakan untuk menguji model yang paling tepat diterapkan diantara FEM atau  REM. Hipotesisnya H 0 : model yang tepat pada regresi data panel ialah REM H 1 : model yang tepat pada regresi data panel ialah FEM. Dari olah data dengan tingkat kepercayaan 95% diperoleh nilai  p-value 3,015 x 10 -15 , dengan demikian keputusannya tolak H 0 atau model yang tepat pada regresi data panel adalah FEM.

## Uji Breusch Pagan
Digunakan untuk melihat apakah terdapat efek waktu, individu atau keduanya pada  data panel tersebut.
Dalam uji efek dua arah hipotesis yang diterapkan ialah: H 0 : tidak terdapat efek dua arah pada model regresi data panel H 1 : terdapat efek dua arah pada model regresi data panel. Dari olah data dengan tingkat kepercayaan 95% diperoleh nilai  p-value 2,644 x 10 -12 , dengan demikian keputusannya tolak H 0 atau terdapat efek dua arah pada model regresi data panel.
Dalam uji efek individu hipotesis yang diterapkan ialah: H 0 : tidak terdapat efek individu pada model regresi data panel H 1 : terdapat efek individu pada model regresi data panel. Dari olah data dengan tingkat kepercayaan 95% diperoleh nilai  p-value 9,248 x 10 -13 , dengan demikian keputusannya tolak H 0 atau terdapat efek individu pada model regresi data panel.
Dalam uji efek waktu hipotesis yang diterapkan ialah: H 0 : tidak terdapat efek waktu pada model regresi data panel H 1 : terdapat efek waktu pada model regresi data panel.
Dari olah data dengan tingkat kepercayaan 95% diperoleh nilai p-value 0,1277, dengan demikian keputusannya terima H 0 atau tidak terdapat efek waktu pada model regresi data panel.
Setelah melakukan pemilihan model, didapatkan hasil bahwa model yang cocok pada data panel peneliti ialah FEM dengan efek individu. Langkah selanjutnya adalah mengestimasi parameter yang signifikan pada model.
Selanjutnya dilakukan uji F untuk  melihat  apakah  model  yang  dipilih layak  atau  tidak  guna menginterpretasikan dampak variabel bebas pada variabel terikat. Hipotesisnya:
H 0 :  β 0 =β 1 =β 2 =β 3 =0  (tidak terdapat  dampak  variabel  bebas    secara    simultan pada variabel terikat),
H 1 : ∃  𝛽 i ≠ 0 i = 0,1,2,3  (ada  dampak  paling  sedikit  satu  variabel  bebas  secara simultan pada variabel terikat).
Dari olah data dengan tingkat kepercayaan 95% diperoleh nilai p-value 2,7345 x 10 -16 , dengan demikian  keputusannya  tolak  H 0 atau  ada  dampak  paling  sedikit  satu  variabel  bebas  pada variabel terikat.
Uji t dilakukan untuk menguji koefisien regresi  secara individu. Pengujian uji  t dilaksanakan pada  koefisien  regresi  populasi,  apakah  sama  dengan  nol,  artinya  variabel  bebas  tidak berdampak signifikan pada variabel terikat,  atau tidak sama dengan nol, yakni variabel bebas berdampak signifikan pada variabel terikat. Hipotesisnya:
H 0 : β i = 0,  i =1,2,3 (variabel bebas ke-i tidak berdampak signifikan pada variabel terikat) H 1 : β i ≠ 0, i =1,2,3 (variabel bebas ke-i berdampak signifikan pada variabel terikat).
Epha Diana Supandi, dkk.
162
Dari pengolahan data diperoleh p-value untuk variabel tingkat kemiskinan sebesar 5,959 x10 -7 , PDRB 8,709 x 10 -10 , RLS 7,3328 x 10 -7 dan keluhan kesehatan 0,2952. Dengan menggunakan tingkat  kepercayaan  95%  menunjukkan  bahwa  variabel  keluhan  kesehatan  gagal  tolak  H 0 , artinya  variabel keluhan_kesehatan secara  statistik  tidak  berdampak  signifikan  pada  variabel terikat.
Dalam kasus ini masih ditemukan variabel bebas yang tidak signifikan pada model,  sehingga variabel  tersebut  harus  dikeluarkan  dari  model  serta  dilakukan  uji  parsial  kembali.  Dari pengolahan data diperoleh p-value untuk variabel tingkat kemiskinan sebesar 5,743 x 10 -7 , PDRB 6,058  x  10 -10 ,  dan  RLS  2,109  x  10 -7 .  Dengan  menggunakan  tingkat  kepercayaan  95% menunjukkan  bahwa  tolak  H 0 untuk  variabel  tingkat  kemiskinan,  RLS  dan  PDRB.  Hal  ini mengandung arti tingkat kemiskinan, RLS dan PDRB secara statistik berdampak signifikan pada variabel terikat.
Selanjutnya  dihitung  koefisien  determinasi  dan  diperoleh  nilai  0,9724  yang  berarti  sebesar 97,24%  keragaman  variabel  IPM  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  tingkat  kemiskinan,  rata-rata lama sekolah,  dan PDRB. Sedangkan sisanya,  yakni 2,76% dijelaskan oleh variabel lain di luar model.
Langkah selanjutnya dilakukan uji asumsi, diantaranya uji normalitas, uji autokorelasi serial, uji heteroskedastisitas, dan uji multikolinearitas. Dari uji normalitas diperoleh p-value 0,8825 yang  berarti  asumsi  normalitas  terpenuhi,  uji  autokorelasi  serial  0,4689  sehingga  asumsi autokorelasi serial terpenuhi. Berikutnya dilakukan uji heteroskedastisitas dan diperoleh p-value 0,877  yang  berarti  asumsi  heteroskedastisitas  terpenuhi.  Dengan  cara  yang  sama  uji multikolinearitas diperoleh tidak terjadi multikolinearitas.
Setelah dilakukan uji overall, uji parsial dan uji asumsi, maka diperoleh model terbaik fixed effect model dengan variabel  independen adalah  tingkat kemiskinan, RLS,  dan  PDRB.  Model  regresi terbaik diperoleh:
𝑦̂ 𝑖𝑡 = 𝛼̂ 𝑖 - 0,28746 (tingkat kemiskinan) it + 2,25149 x 10 -7 (PDRB) it + 1,8323 (RLS) it dengan besaran intersept berbeda-beda setiap Kabupaten/Kota.  Estimasi nilai  intercept untuk Kabupaten Bantul sebesar 61,644; Gunungkidul 58,236; Kulon Progo 61,255, Sleman 57,644 dan kota Yogyakarta 60,689.

## 5.  SIMPULAN DAN SARAN
Berlandaskan  analisis  regresi  data  panel,  model  terbaik  untuk  menentukan  faktor  IPM Kabupaten/Kota  di  provinsi  DIY  tahun  2016-2021  adalah  FEM  dengan  efek  individu.  Secara simultan variabel bebas berdampak pada IPM. Kemudian secara parsial variabel bebas tingkat kemiskinan, RLS, dan PDRB berdampak pada IPM Kabupaten/Kota di provinsi DIY. Dari estimasi model FEM dengan efek individu didapatkan koefisen determinan sebesar 0,9724 yang berarti bahwa variabel tingkat kemiskinan, RLS, dan PDRB berdampak langsung pada IPM sedangkan sisanya sebesar 2,76% dipengaruhi variabel di luar model.

## DAFTAR PUSTAKA
Ameye S.A, Ojo Temitope Olumuyiwa, Adetunji Tajudin Adesegun, Awoleye Michael Olusesan. (2022). Is there an association between COVID-19 mortality and Human development index? The case study of Nigeria and some selected countries. BMC Research Notes. Open Access. Volume 15, Issue 1 December 2022.
BPS. (2015). Indeks Pembangunan Manusia. Direktorat Analisis dan Pengembangan Statistik. Ferrari G., Claudio Farias Valenzuela, Juan Guzman Habinger, Clemens Drenowatz, Adilson Marques, Irina  Kovalskys,  Georgina  Gomez,  Attilio  Rigotti,  Lilia  Yadira  Cortes,  Martha  Cecilia  Yepez Garcia, Rossina Pareja, dan Marianella Herrera Cuenca. (2022). Relationship between socio- demographic correlates and human development index with physical activity and sedentary time  in  a  cross-sectional  multicenter  study.  BMC  Public  Health.  Open  Access.  Volume  22, Issue 1 December 2022.
Kieu, V.T.T dan Le Thong Tien. (2022). Determinants of Variation in Human Development Index Before and  After  the  Financial  Crisis:  A  Bayesian  Analysis  for  Panel  Data  Model.  Studies  in Computational  Intelligence.  Volume  983,  Pages  586  –  608.  4th  International  Econometric Conference  of  Vietnam,  ECONVN  2021Ho  Chi  Minh11  January  2021  through  13  January 2021.
163
Latifah,  N.  (2018).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Indeks  Pembangunan  Manusia  di Provindi D.I Yogyakarta Tahun 2011-2015. Yogyakarta: Universitas Islam Indonesia. Lee, Cheng Few dan John C Lee. (2020). Handbook of Financial Econometrics, Mathematics, Statistics, and Machine Learning. New Jersey Office: World Scientific Publishing Co., Inc.
Mayastuti  I.  M.,  M.  Fathurahman,  Sri  Wahyuningsih.  (2014).  Pemodelan  Faktor-faktor  yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran di Kota Samarinda, Balikpapan, Tarakan dan Bontang Menggunakan Regresi Data Panel. Jurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 1, Mei 2014. Palamim C.V.C, Matheus Negri Boschiero, Felipe Eduardo Valencise. Fernando Augusto Lima Marson.
(2022). Human Development Index Is Associated with COVID-19 Case Fatality Rate in Brazil: An  Ecological  Study.  International  Journal  of  Environmental  Research  and  Public HealthVolume 19, Issue 9May-1 2022.
Pangestika,  M.  (2016).  Analisis  Regresi  Panel  Terhadap  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten/Kota D.I Yogyakarta.        Seminar Nasional dan The 4th Call for Syariah Paper, 198-205.
Thrane C. (2019). Applied Regression Analysis: Doing, Interpreting and Reporting. Taylor & Francis. UNDP. (2022). The Human Development Index. United Nations Development Programme. UNDP. (1995). Human Development Report 1995: Gender and Human Development. New York.
Vasconcelos  J.C.S,  Prataviera,  Ortega,  Cordeiro.  (2022).  An  extended  logit-normal  regression  with application to human development index data. Communications in Statistics: Simulation and Computation. 2022.
Zarkasi, R. N. (2021). Identifikasi Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Kalimantan Menggunakan Regresi Panel. Jurnal Matematika dan Ilmu Terapan, 277-282.