Available at http://jurnal.stie-aas.ac.id/index.php/jie
Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 6(02), 2020, 212-222
Pengaruh Kemiskinan, Tingkat Pengangguran, Pertumbuhan Ekonomi dan Pengeluaran Pemerintah Terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Indonesia Tahun 2014-2018 dalam Perspektif Islam
Jahtu Widya Ningrum 1 , Aziza Hanifa Khairunnisa 2 , Nurul Huda 3 1,2 Mahasiswa S2 Program Studi Kajian Timur Tengah dan Islam, Universitas Indonesia
3 Universitas Yarsi * Email Korespondensi : nurul.huda@yarsi.ac.id

## Abstract
This study aims to determine the effect of poverty, unemployment, economic growth and government spending on the Human Development Index (HDI) in Indonesia in 2014-2018 in an Islamic perspective. Data processing in  this  study  uses  descriptive  analysis  and  panel  data  regression  analysis  with a  pool  model  approach  using Eviews 9 software using secondary data obtained from data that has been published in several sources, Badan Pusat Statistika and the Kementrian Keuangan website for the period of 2014 to 2018. The results of this study indicate that partially the poverty variable and the unemployment rate have a significant effect on HDI which is indicated  by  a  probability  value  smaller  than  alpha  (0.05),  while  the  economic  growth  and  government expenditure variables have no significant effect on the HDI indicated by the probability value of more greater than the alpha value (0.05). Simultaneously all the research variables have a significant effect on HDI and have an  effect  that  is  shown  through  R2  of  80.78%  indicating  that  the  variables  of  poverty,  unemployment  rate, economic growth, government expenditure can explain the Y variable, the remaining 19.22% is explained by other variables outside the research variable.
Keyword: poverty, unemployment rate, economic growth, and Human Development Index.
Saran sitasi : Gultom, R. Z., & Tini, A. Q., (2020). Pengaruh Kemiskinan, Tingkat Pengangguran, Pertumbuhan Ekonomi  dan  Pengeluaran  Pemerintah  Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di  Indonesia  Tahun 2014-2018 dalam
Perspektif Islam. Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 6 (02), 212-222.
doi:http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v6i2.1034
DOI : http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v6i2.1034

## 1. PENDAHULUAN
Kehidupan yang sejahtera merupakan kehidupan yang  diinginkan  oleh  semua  manusia.  Akan  tetapi, tidak  semua  orang  dapat  merasakan  hidup  secara sejahtera.  Menurut  Al-Ghazali  dalam  Huda  (2012) kesejahteraan  manusia  terletak  pada  perlindungan keimanan  (dīn),  jiwa  (nafs),  akal  (aqal),  keturunan (nasb) dan kekayaan (mal). Islam mengajarkan untuk tidak  meninggalkan keturunan dalam keadaan lemah baik  secara  ekonomi,  agama,  ilmu  maupun pertahanan.
Salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan  suatu negara  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  rakyatnya adalah  dengan  melakukan  pembangunan,  salah satunya  pada  bidang  ekonomi,  dimana  pertumbuhan ekonomi menjadi indikatornya. Menurut Adam Smith dalam  Prihastuti  (2018)  sumber  daya  manusia
merupakan  input  yang  berperan  penting  dalam pembangunan  ekonomi,  dimana  pembangunan  ini merupakan  penyebab  kesejahteraan  suatu  negara, yaitu  pentingnya  skala  ekonomi  dan  juga  kualitas manusia itu sendiri.
Salah  satu  indikator  yang  dapat  dilihat  untuk mengukur  kualitas  manusia  dan  skala    ekonomi adalah  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM).  IPM merupakan salah satu indikator yang dapat digunakan untuk  mengukur  tingkat  keberhasilan  pembangunan kualitas  manusia.  IPM  pertama  kali  diperkenalkan oleh United  Nations  Development  Programme (UNDP)  pada  tahun  1990.  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  telah  merubah  beberapa  indikator  dari  IPM yang  sudah  tidak  relevan  untuk  digunakan  dalam perhitungan  IPM,  yaitu  Angka  Melek  Huruf  yang diubah  menjadi  Angka  Harapan  Lama  Sekolah,  lalu
Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  per  kapita    yang diubah  menjadi  Produk  Nasional  Bruto  (PNB)  per kapita.  Selain  itu,  kemiskinan  diduga  dapat  menjadi disparitas dalam meningkatkan Indeks Pembangunan Manusia.  Hal  ini  karena  kemiskinan  dapat menghambat  seseorang  untuk  mendapatkan  tingkat pendidikan  yang  layak,  dan  tingkat  kesehatan  yang layak dapat menyebabkan tidak ada peningkatan pada sumber  daya  manusia  dan  dapat  menyebabkan pengangguran meningkat.
Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Indonesia masih tergolong rendah dibandingkan dengan negara- negara lain di dunia. Menurut data dari Badan Pusat Statistika  (2018),  terdapat  perlambatan  pertumbuhan Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  pada  periode 2016-2018  dibanding  tahun-tahun  sebelumnya meskipun secara nominal tetap tumbuh secara positif. Pada  periode  2015-2018,  IPM  Nasional  tumbuh berturut-turut  sebesar  0.93%,  0.91%,  0.90%,  dan 0.82%.
Menurut  Christy  dan  Adi  (2009),  Indeks Pembangunan Manusia juga dipengaruhi oleh faktor- faktor  lain,  seperti  ketersediaan  kesempatan  kerja, yang  selanjutnya  ditentukan  oleh  banyak  faktor terutama  pertumbuhan  ekonomi,  infrastuktur  dan kebijakan  pemerintah.  Infrastuktur  dibangun  oleh negara  melalui  belanja  modal.  Dalam  Peraturan Menteri Keuangan Nomor 101/PMK.02/2011 belanja modal  dapat  berupa:  tanah,  peralatan  dan  mesin, gedung  dan  bangunan,    jalan,  irigasi  dan  jaringan, belanja  modal  lainnya,  dan  belanja  modal  Badan Layanan Umum (BLU).
Selain  itu,  untuk  meningkatkan  kualitas  sumber daya  manusia,  pemerintah  sebagai  agen  pelaksana pembangunan  nasional  tentu  membutuhkan  modal sebagai  dasar  pembangunan.  Pemerintah  melakukan pengeluaran  atau  investasi  yang  ditujukan  untuk pembangunan  manusia.  Pengeluaran  pemerintah merupakan  cerminan  kebijakan  yang  diambil  oleh pemerintah.  Dalam  hal  ini  pengeluaran  pemerintah tersebut  digunakan  untuk  membiayai  sektor  publik yang  lebih  penting  dan  menjadi  prioritas  dalam peningkatan  kualitas  sumber  daya  manusia  yang tercermin pada Indeks Pembangunan Manusia (IPM) (Baeti, 2013).
Berdasarkan paparan latar belakang diatas, maka tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui dan  juga  menganalisis  apakah  Kemiskinan,  Tingkat Pengangguran, Pertumbuhan Ekonomi, dan Pengeluaran Pemerintah memiliki pengaruh terhadap
Indeks Pembangunan Manusis (IPM) yang selanjutnya hasil dari penelitian dilihat dari perspektif Islam.

## Indeks Pembangunan Manusia
IPM  digunakan  untuk  mengukur  sejauh  mana keberhasilan  kualitas  hidup  manusia  dan)  berfungsi untuk  mengukur  capaian  pembangunan  manusia berbasis  sejumlah  komponen  dasar  kualitas  hidup. Sebagai ukuran kualitas hidup, IPM dibangun melalui pendekatan  tiga  dimensi  dasar.  yaitu  umur  panjang dan  hidup  sehat,  pengetahuan,  serta  standar  hidup layak.  Setiap  dimensi  diwakili  oleh  indikator. Dimensi umur panjang dan hidup sehat diwakili oleh indikator  umur  harapan  hidup  saat  lahir.  Sementara itu, rata-rata lama sekolah dan harapan lama sekolah merupakan  indikator  yang  mewakili  dimensi pengetahuan.  Terakhir,  dimensi  standar  hidup  layak Indonesia  diwakili  oleh  indikator  pengeluaran  per kapita yang disesuaikan. (BPS, Indeks Pembangunan Manusia 2018, 2018).
Rumus  yang  digunakan  dalam  menghitung Indeks  Pembangunan  Manusia  adalah  sebagai berikut:
IPM =    (Indeks X1+Indeks X2+Indeks X3) Dimana :
X1 : lamanya hidup X2 : tingkat pendidikan
X3  :  standar  hidup  layak  yang  menggunakan indikator kemampuan daya beli.
Terdapat  3  golongan  status  pembangunan manusia  berdasarkan  nilai  IPM  yaitu:  (1)  IPM  <  50 dikatakan  rendah,  (2)  50  ≤  IPM  <  80  dikatakan sedang/menengah, dan (3) IPM ≥ 80 dikatakan tinggi.

## Kemiskinan
Chamber  dalam  Prasetyo  (2010)  kemiskinan merupakan  keadaan  dimana  seseorang  mengalami kekurangan  uang  dan  barang  untuk  menjamin kelangsungan  hidup.  Dalam  arti  luas,  kemiskinan merupakan  suatu  integrate  concept  yang  memiliki lima  dimensi,  yaitu  :  1)  Kemiskinan,  2) ketidakberdayaan  3)  kerentanna  menghadapi  situasi darurat,  4)  ketergantungan,  dan  5)  keterasingan  baik secara  geografis  maupun  sosiologis.  Selanjutnya, Amartya Send dalam Suradi (2007) mengungkapkan bahwa  terdapat  inti  absolut  dari  kemiskinan. Kelaparan  yang  melanda  mereka  menjadi  sebuah perspektif  dari  kemiskinan,  demikian  juga  dengan ketidakmampuan  dalam  kehinaan  sosial  dan ketidakmampuan dalam mendidik anak-anak (pendidikan)  serta  merawat  kesehatan  anak-anak
Garis  kemiskinan  absolut  sangat  penting  untuk menilai  efek  dari  kebijakan  anti  kemiskinan  antar waktu,  atau  memperkirakan  dampak  dari  suatu proyek  terhadap  kemiskinan  (misalnya,  pemberian kredit  skala  kecil).  Angka  kemiskinan  akan terbanding  antara  satu  negara  dengan  negara  lain hanya  jika  garis  kemiskinan  absolute  yang  sama digunakan  di  kedua  negara  tersebut.  Bank  Dunia memerlukan  garis  kemiskinan  absolut  agar  dapat membandingkan angka kemiskinan antar negara. Hal ini bermanfaat dalam menentukan kemana menyalurkan sumber daya finansial (dana) yang ada, juga dalam menganalisis kemajuan dalam memerangi kemiskinan.  Pada  umumnya,  terdapat  dua  ukuran yang  digunakan  oleh  Bank  Dunia  dalam  mengukur kemiskinan,  yaitu  :  a.)  US  $  1  perkapita  per  hari dimana diperkirakan ada sekitar 1,2 miliar penduduk dunia yang hidup dibawah ukuran tersebut; b) US $ 2 perkapita  per  hari  dimana  lebih  dari  2  miliar penduduk yang hidup kurang dari batas tersebut. US dollar yang digunakan adalah US $ PPP ( Purchasing Power  Parity ),  bukan  nilai  tukar  resmi  ( exchange rate ).  Kedua  batas  ini  merupakan  garis  kemiskinan absolut (BPS, 2018).

## Tingkat Pengangguran
Pengangguran  adalah  masalah  makroekonomi yang  mempengaruhi  manusia  secara  langsung  dan merupakan  yang  paling  berat.  Bagi  kebanyakan orang,  kehilangan  pekerjaan  berarti  penurunan standar  kehidupan  dan  tekanan  psikologis  (Mankiw, 2003).  Menurut  Sukirno  dalam  Meydiasari  dan Soejoto (2017) pengangguran adalah seseorang yang sudah digolongkan dalam angkatan kerja, yang secara aktif  sedang  mencari  pekerjaan  pada  suatu  tingkat upah tertentu, tetepi belum meperoleh pekerjaan yang diinginkannya.  Selain  itu,  Sukirno  (2000)  juga mengklasifikasikan pengangguran berdasarkan cirinya,  yang  dibagi  menjadi:  1)  pengangguran terbuka,  2)  pengangguran  tersembunyai,  3)  setengah menganggur,  dan  4)  pengangguran  bermusim.  Lebih spesifik, pada penelitian ini, jenis pengangguran yang akan  digunakan  pada  penelitiaan  ini  adalah pengangguran  terbuka.  Pengangguran  terbuka  dapat berarti angkatan kerja yang belum bekerja dan sedang aktif mencari pekerjaan (Masriah & Mujahid, 2011). Tingkat pengangguran terbuka dapat dihitung sebagai berikut:
TPT = 𝑥 100% ……. (1)

## Pertumbuhan Ekonomi
Menurut Sukirno (1996) dalam Prihastuti (2018) pertumbuhan ekonomi adalah proses kenaikan output perkapita  yang  terus  menerus  dalam  jangka  waktu yang  panjang  dan  merupakan  salah  satu  indikator keberhasilan pembangunan, makin tingginya pertumbuhan  ekonomi  biasanya  makin  tinggi pula kesejahteraan  masyarakat.  Todaro  dalam  Sasana (2009) menyampaikan ada tiga faktor atau komponen utama  dalam  pertumbuhan  ekonomi  dari  setiap negara. Ketiga faktor tersebut adalah:
1. Akumulasi  modal,  yang  meliputi  semua  bentuk atau  jenis  investasi  baru  yang  ditanamkan  pada tanah,  peralatan  fisik,  dan  modal  atau  sumber daya manusia.
2. Pertumbuhan penduduk, yang pada akhirnya akan memperbanyak jumlah angkatan kerja.
3. Kemajuan  teknologi,  berupa  cara  baru  atau perbaikan  cara-cara  lama  dalam  menangani pekerjaan-pekerjaan.
Rumus pertumbuhan ekonomi adalah sebagai berikut:
Pertumbuhan = x 100% …. (2)

## Pengeluaran Pemerintah
Mangkoesoebroto menyebutkan teori pengeluaran  pemerintah  secara  makro  dikemukakan oleh  tiga  ahli  ekonomi  yang  berbeda  yaitu  Rostow dan  Musgrave,  Adolf  Wegner,  dan  Peacock  dan Wiseman.  Rostow  dan  Musgrave  menghubungkan perkembangan  pengeluaran  pemerintah  dengan tahap-tahap pembangunan ekonomi yaitu tahap awal, tahap  menengah  dan  tahap  lanjut.  Perkembangan pengeluaran  pemerintah  oleh  Adolf  Wagner menjelaskan bahwa semakin meningkatnya pendapatan  per  kapita  dalam  suatu  perekonomian maka  secara  relatif  pengeluaran  pemerintah  akan meningkat. Sehingga kurva peningkatan pengeluaran pemerintah  berbentuk  eksponensial.  Hukum  Wagner yang  terkenal  yaitu “The  Law  of  Expanding  State Expenditure” dimana  pengeluaran  pemerintah  terus meningkat disebabkan oleh peranan pemerintah yang semakin besar dalam mengurus segala aktivitas yang berhubungan dengan masyarakat, hukum, pendidikan, rekreasi  dan  kebudayaan.  (Vildzah  &  Muhammad, 2016).
Pengeluaran pemerintah adalah nilai pembelanjaan  yang  dilakukan  oleh  pemerintah  yang digunakan untuk kepentingan masyarakat. Pengeluaran  pemerintah  mencerminkan  kebijakan pemerintah.  Apabila  pemerintah  telah  menetapkan
suatu  kebijakan  untuk  membeli  barang  dan  jasa, pengeluaran  pemerintah  mencerminkan  biaya  yang harus dikeluarkan oleh pemerintah untuk melaksanakan  kebijakan  tersebut  (Mangkoesoebroto, 1993).

## Penelitian Terdahulu
Penelitian pertama dilakukan oleh Denni Sulistio Mirza (2012) yang meneliti mengenai hubungan dan pengaruh  kemiskinan,  pertumbuhan  ekonomi,  dan belanja  modal  terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia  (IPM).  Penelitian  ini  diolah  menggunakan regresi  data  panel  dimana  hasil  penelitian  ini mengungkapkan  bahwa  kemiskinan  berpengaruh negatif,  pertumbuhan  ekonomi  dan  belanja  modal berpengaruh positif. Penelitian kedua dilakukan oleh Ridwan Maulana dan Prasetyo Ari Bowo (2013) yang meneliti  hubungan  dan  pengaruh  pertumbuhan ekonomi,  pendidikan  dan  teknologi  terhadap  indeks pembangunan  manusia  dengan  menggunakan  data panel.  Hasil  penelitian  yang  diperoleh  menunjukkan bahwa  pertumbuhan  ekonomi  dan  pendidikan berpengaruh signifikan terhadap IPM.
Penelitian  selanjutnya  ditulis  oleh  Mita Pangestika  dan  Edy  Widodo  (2017)  yang  meneliti hubungan dan pengaruh PDRB, Tingkat Kemiskinan, pertumbuhan  ekonomi,  pendapatan  asli  daerah,  dan belanja  modal    terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia (IPM). Hasil dari penelitian ini menunjukkan  bahwa  PDRB  mempunyai  pengaruh positif dan signifikan terhadap IPM di D.I.Yogyakarta  dan  tingkat  kemiskinan  mempunyai pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap IPM di D.I.Yogyakarta.  Sedangkan  variabel  lainnya  tidak berpengaruh  terhadap  IPM.  Penelitian  terakhir dilakukan  oleh  Dewi  Azizah  Meydiasari  dan  Ady Soetojo (2017) yang meneliti hubungan dan pengaruh distribusi  pendapata,  tingkat  pengangguran,  dan pengeluaran  pemerintah  terhadap  IPM.  Dengan menggunakan  data  panel,  hasil  dari  penelitian  ini distribusi  pendapatan  dan  pengeluaran  pemerintah berpengaruh  positif  tidak  signifikan  terhadap  IPM. Sedangkan tingkat pengangguran berpengaruh negatif terhadap IPM.

## Kerangka Pemikiran dan Hipotesis
Kerangka Pemikiran
Gambar 1 Uji Hipotesis : H 0 :  β k =  0  menunjukkan  bahwa  variable  x  tidak berpengaruh terhadap Y H 1 :  β k ≠  0  menunjukkan  bahwa  variabel  x berpengaruh terhadapa Y Keputusan : Tolak H 0 pada tingkat signifikansi ≤ 5% Adapun hipotesis dalam penelitian ini adalah: H1  : Terdapat pengaruh kemiskinan, tingkat pengangguran,  pertumbuhan  ekonomi,  dan pengeluaran pemerintah  terhadap IPM
H2  : Kemiskinan  berpengaruh  secara  signifikan terhadap IPM
H3  : Tingkat  Pengangguran  berpengaruh  secara signifikan terhadap IPM
H4  : Pertumbuhan  Ekonomi  berpengaruh  secara signifikan terhadap IPM
H5  : Pengeluaran  Pemerintah  berpengaruh  tidak signifikan terhadap IPM

## 2. METODE PENELITIAN Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi  dan  sampel  pada  penelitian  ini  adalah semua  provinsi  yang  ada  di  Indonesia.  Teknik pengambilan  sampel  pada  penelitian  ini  adalah purposive  sampling atau  teknik  penentuan  sampel dengan  pertimbangan  tertentu.  Kriteria  pengambilan sampel  pada  penelitian  ini  adalah  provinsi  sudah terdaftar  sebagai  bagian  negara  Indonesia  dan mempunyai  publikasi  laporan  daerah  yang  di terbitkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  selama tahun  penelitian  yaitu  2014  –  2018.  Hasil purposive sampling menunjukan  33  provinsi  yang  memenuhi kriteria  sampel  pada  penelitian  ini.  Teknik pengumpulan data yang digunakan pada penelitian ini adalah melalui studi literatur dan dokumentasi. Studi literatur  merupakan  teknik  pengumpuan  data  yang digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  mengenai teori dan konsep yang berkaitan dengan
permasalahan  yang  diteliti.  Dokumentasi  dalam penelitian  ini  digunakan  untuk  mendapatkan informasi atau data yang berkaitan dengan penelitian.

## Jenis Data
Jenis  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini yaitu data sekunder yang terdiri dari data kemiskinan, pertumbuhan  ekonomi,  belanja  daerah,  tingkat pengangguran,  pengeluaran  pemerintah  dan  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  33  provinsi  di Indonesia selama periode 2014-2019. Data diperoleh dari  data  yang  telah  di  publikasikan  pada  beberapa sumber  yaitu  Badan  Pusat  Statistik  dan website Kementerian Keuangan.

## Metode Analisis Data
Metode  analisis  data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  menggunakan  analisis  regresi  data panel.  Data  panel  merupakan  gabungan  antara  data lintas  waktu ( time series ) dan lintas  individu  ( cross section ). Data times series pada penelitian ini adalah periode  waktu  penelitian  yaitu  5  tahun  (2014-2018) dan  data cross  section pada  penelitian  ini  adalah laporan  IPM  setiap  provinsi  di  Indonesia  yang berjumlah  34  provinsi.  Pada  penelitian  ini menggunakan  aplikasi  Eviews  9  dan  menggunakan model pool dalam  menganalisis  data.  Model pool sebenarnya  merupakan  data  panel,  kecuali  masing- masing  kelompok  dipisahkan  berasarkan  objeknya (Winarno, 2015).
Persamaan  model  secara  umum  regresi  data panel adalah sebagai berikut:
Y = αi + β1X1 it + β2X2 it + β3X3 it + β4X4 it + u it Keterangan : Y  = Indeks Pembangunan Manusia (IPM) X1  = Kemiskinan X2  = Pengangguran X3  = Pertumbuhan Ekonomi tingkat X4  = Pengeluaran Pemerintah

## Menentukan metode estimasi model
a. Common Effect Model
Common  Effect  Model (CEM)  merupakan pendekatan  yang  mengasumsikan  bahwa  dari intersep  daro  semua  objek cross  section sama, dengan kata lain metode ini mengasumsikan tidak ada  perbedaan  setiap  individu  dalam  berbagai kurun waktu ( time invariant ) (Gujarati, 2012). b. Fixed Effect Model
Fixed Effect Model (FEM) merupakan pendekatakan  yang  mengasumsikan  bahwa terdapat  intersept  antar  individu  tetapi  koefisien ( slope ) dari variabel independen tetap sama antar individu atau  antar  waktu (Gujarati,  2012).  Pada FEM setiap individu cross section memiliki nilai intersept masing-masing.
c. Random Effect Model
Random Effect Model (REM) akan mengestimasi data  panel  dimana  variabel  gangguan  mungkin saling  berhubungan  antar  waktu  dan  antar individu.  Model  ini  juga  disebut  dengan Error Component
Model (ECM) atau teknik
Generalized  Least  Square (GLS)  (Basuki  & Yuliadi, 2015).
Pemilihan Model Estimasi
a. Uji Chow
Uji  chow  dilakukan  untuk  memilih  apakah pedekatan  CEM  atau  FEM  yang  lebih  baik digunakan  untuk  regresi  data  panel.  Hipotesis dalam uji chow adalah sebagai berikut (Basuki & Prawoto, 2016):
H 0 : nilai prob cross section F > α (0,05), CEM H 1 : nilai prob cross section F < α (0,05), FEM b. Uji Hausman
Uji  hausman  dilakukan  untuk  memilih  apakah pendekatan  FEM  atau  REM  yag  lebih  baik digunakan  untuk  regresi  data  panel.  Hipotesis dalam  uji  hausman  adalah  sebagai  berikut (Basuki & Prawoto, 2016):
H 0 : nilai prob Chi-Square > α (0,05), REM H 1 : nilai prob Chi-Square < α (0,05), FEM c. Uji Lagrange Multiplier Uji Lagrange Multiplier dilakukan untuk memilih apakah  pendekatan  CEM  atau  REM  yang  lebih baik  digunakan  untuk  regresi  data  panel. Hipotesis  dalam  uji  lagrange  multiplier    adalah sebagai berikut (Basuki & Prawoto, 2016) : H 0 : nilai prob Breusch-Pagan > α (0,05), CEM. H 1 : nilai prob Breusch-Pagan < α (0,05), REM.

## Uji Asumsi Klasik
Tidak  semua  uji  asumsi  klasik  harus  dilakukan pada  setiap  model  regresi  linear  dengan  pendekatan Ordinary  Least  Square (OLS)  (Basuki,  Regresi Model PAM, ECM, dan Data Panel dengan Eviews 7, 2014).  Uji  linearitas  tidak  digunakan  karena  sudah diasumsikan  bahwa  model  bersifat  linear.  Uji normalitas  pada  dasarnya  tidak  merupakan  syarat
Best  Linear  Unbias  Estmator (BLUE)  dan  beberapa pendapat tidak mengharuskan. Uji autokorelasi hanya terjadi  pada time  series ,  tidak  pada  data  panel  dan cross  section .  Uji  multikolinearitas  perlu  dilakukan pada  regresi  yang  menggunakan  lebih  dari  satu variabel  bebas  karena  uji  tersebut  bertujuan  untuk menguji  apakah  dalam  model  regresi  ditemukan adanya  korelasi  yang  tinggi  atau  sempurna  antar variabel independen (Ghazali, 2013). Uji
heteroskedatisitas  biasanya  terjadi  pada  data cross section ,  data  panel  lebih  dekat  ke  ciri cross  section dibandingkan time  series .  Uji  heteroskedatisitas digunakan  untuk  menguji  apakah  dalam  model regresi  terjadi  ketidaksamaan  variance  dari  residual satu  pengamatan  ke  pengamatan  yang  lain  (Ghazali, 2013).  Berdasarkan  uraian  tersebut  maka  pada penelitian ini hanya menguji uji multikolinearitas dan uji heteroskedatisitas.

## Uji Hipotesis
a. Uji t ( Parsial)
Uji  statistik  t  pada  dasarnya  menunjukan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen terhadap  variabel  dependen  dengan  menganggap variabel  independen  lainnya  konstan  (Ghazali, 2013).  Pengujian  dapat  dilakukan  dengan membandingkan prob t  hitung  dengan  tingkat kesalahan  alpha    (0,05).  Apabila  nilai prob t hitung  lebih  kecil  dari  0,05  maka  dapat disimpulkan  bahwa  variabel  bebas  berpengaruh signifikan  terhadap  variabel  terikat,  sedangkan apabila  nilai prob t  hitung  lebih  besar  dari  0,05 maka  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  bebas tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel terikat.
b. Uji F (Simultan)
Uji Statistik F pada dasarnya menunjukan apakah semua  variabel  independen  yang  dimasukan dalam  model  mempunyai  pengaruh  secara bersama-sama  atau  simultan  terhadap  variabel dependen  (Ghazali,  2013).  Pengujian  dapat dilakukan  dengan  membandingkan  nilai prob F hitung  dengan  tingkat  kesalahan  alpha  (0,05). Apabila nilai prob F hitung lebih kecil dari 0,05 maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model  regresi diestimasi layak,  sedangkan  apabila  nilai prob F hitung  lebih  besar  dari  0,05  maka  dapat disimpulkan  bahwa  model  regresi  diestimasi tidak layak.
c. Koefisien Determinasi (R 2 )
Koefisien determinasi bertujuan untuk mengukur seberapa  jauh  kemampuan  model  dalam menerangkan  variasi  variabel  independen  dalam penelitian.  Nilai  koefisien  determinan  yang mendekati 1 berarti variabel-variabel independen hampir  memberikan  informasi  yang  dijelaskan untuk  memprediksi  variabel-variabel  dependen (Widarjono, 2013).

## 3. HASIL DAN PEMBAHSAN

## 3.1. Hasil penelitian Pemilihan Model Estimasi
Pengujian  estimasi  model  dilakukan  untuk mencari  model  yang  paling  tepat  untuk  digunakan dalam analisis regresi data panel. Pengujian estimasi model dilakukan dengan tiga cara yaitu uji chow, uni hausman  dan  uji  LM.  Uji  chow  digunakan  untuk memilih  CEM  atau  FEM yang  lebih  baik  digunakan pada penelitian.
Tabel 1 Uji Chow
Sumber: Data diolah dengan Eviews 9, 2020
Tabel diatas menunjukan bahwa nilai prob cross section F < α (0,05) maka H 0 ditolak dan FEM lebih tepat  digunakan  dalam  mengestimasi data panel  dari pada CEM. Selanjutnya uji hausman yang digunakan untuk  memilih  apakah  pendekatan  FEM  atau  REM yag lebih baik digunakan untuk regresi data panel.
Tabel 2 Uji Hausman
Sumber: Data diolah dengan Eviews 9, 2020 Tabel  diatas  menunjukan  bahwa  nilai  prob Chi- Square < α (0,05) maka H 0 ditolak dan FEM lebih tepat  digunakan  dalam  mengestimasi  data  panel dari pada REM. Dari hasil uji chow dan hausman dapat  disimpulkan  bahwa  FEM  lebih  tepat digunakan  dari  pada  CEM  dan  REM  maka  uji Lagrange  Multiplier (LM)  tidak  dilanjutkan  dan penelitian ini menggunakan FEM.

## Fixed Effect Model
Sumber: Data diolah dengan Eviews 9, 2020 Persamaan model secara umum regresi data panel adalah sebagai berikut: Y = 1968.959 + 0.860 X1 it – 1.090 X2 it -0.049X3 it + 0.042X4 it + u it Keterangan :
Y  = Indeks Pembangunan Manusia (IPM) X1  = Kemiskinan X2  = Pengangguran X3  = Pertumbuhan Ekonomi X4  = Pengeluaran Pemerintah
Selain  itu  hasil  regresi  pada  data  panel  dengan menggunakan  metode  pool  data  dengan  model fixed effect menampilkan  persamaan  untuk  mengetahui nilai  intersep  setiap  provinsi  yang  menjadi  sampel. Hasil penelitian tersebut menunjukan bahwa provinsi Papua mempunyai konstanta yang paling tinggi yaitu 27.61585  dan  Jakarta  mempunyai  konstanta  yang paling rendah yaitu -17.16834.
Uji Asumsi Klasik a. Uji Multikolinearitas
Metode  yang  digunakan  untuk  melihat  ada tidaknya multikolinearitas dalam penelitian ini adalah dengan  menggunakan auxiliary .  Apabila  terdapat persamaan  dengan  beberapa  variabel  independen, maka  harus  menjalankan  regresi  sebanyak  jumlah variabel  independen  dengan  masing-masing  analisis menggunakan  variabel  independen  sebagai  variabel dependen (Winarno, 2015).
Tabel 4
Hasil Uji Multikolinearitas Model persamaan R-Square Y 0.807 X1 0.949 X2 0.966 X3 0.892 X4 0.448 Sumber: Data diolah dengan Eviews 9, 2020
Apabila  R-Square  variabel  Y  lebih  besar dibanding dengan R-Square variabel independen pada regresi auxiliary maka dikatakan bahwa dalam model ini tidak ditemukan adanya multikoliniearitas (Basuki &  Yuliadi,  2015).  Dari  hasil  tabel  diatas  dapat disimpulkan bahwa tidak semua variabel independen terbebas  dari  multikolinearitas.  Multikolinearitas dapat  dilihat  dari  R 2 dan  signifikansi  dari  variabel yang digunakan, jika R 2 tinggi sementara banyak atau semua  variabel  tidak  signifikan  maka  diduga  terjadi multikolinearitas  (Gujarati,  2012).  Pada  penelitian ini,  hasil  R 2 sebesar  80,7%  dan  dua  variabel signifikan sehingga model ini dianggap terbebas dari multikolinearitas.
b. Uji Heteroskedastisitas Untuk melihat apakah
terdapat heteroskedastisitas  pada  penelitian  ini  menggunakan metode Weighted Least Square (WLS). Metode WLS dapat  digunakan  jika  varian  dan  residual  diketahui (Winarno, 2015).
Tabel 5

## Uji Heteroskedastisitas
Sumber: Data diolah dengan Eviews 9, 2020
Apabila nilai sum square resid pada fixed effect unweight lebih besar daripada nilai sum square resid pada fixed effect weight dan nilai R- square pada fixed effect  weight lebih  besar  dibandingkan  dengan  nilai R- square pada fixed effect unweight. Dari hasil tabel di atas maka dapat disimpulkan bahwa dalam model tidak  terjadi  heteroskedastisitas  atau  bersifat homokedastisitas.
Uji Hipotesis
a. Uji t (Parsial)
 Hasil regresi data panel fixed effect pada tabel fixed  effect  model menunjukan  variabel kemiskinan  mempunyai  nilai  probabilitas sebesar 0.0000 lebih kecil dari nilai 0.05. Maka dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  kemiskinan
berpengaruh  signifikan  terhadap  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  33  provinsi  di Indonesia selama periode 2014-2019.
 Hasil regresi data panel fixed effect pada tabel fixed effect model menunjukan variabel tingkat pengangguran  mempunyai  nilai  probabilitas sebesar 0.0000 lebih kecil dari nilai 0.05. Maka dapat  disimpulkan  bahwa  variabel    tingkat pengangguran berpengaruh signifikan terhadap Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  33 provinsi  di  Indonesia  selama  periode  2014- 2019.
 Hasil regresi data panel fixed effect pada tabel fixed  effect  model menunjukan  variabel pertumbuhan  ekonomi  mempunyai  nilai probabilitas  sebesar  0.5672  lebih  besar  dari nilai  0.05.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa variabel  pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh tidak signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia  (IPM)  33  provinsi  di  Indonesia selama periode 2014-2019.
 Hasil regresi data panel fixed effect pada tabel fixed  effect  model menunjukan  variabel pengeluaran  pemerintah  mempunyai  nilai probabilitas  sebesar  0.1559  lebih  besar  dari nilai  0.05.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa variabel  pengeluaran  pemerintah  berpengaruh tidak signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia  (IPM)  33  provinsi  di  Indonesia selama periode 2014-2019.
b. Uji F (Simultan)
Hasil  regresi  data  panel fixed  effect pada  tabel fixed  effect  model menunjukan  nilai  probbabilitas  F- statistic sebesar 0.000000 lebih kecil dari nilai alpha (0.05). Hasil tersebut memberikan kesimpulan bahwa variabel  independen  yaitu  variabel  kemiskinan, tingkat  pengangguran,  pertumbuhan  ekonomi, pengeluaran  pemerintah  secara  bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel independen IPM.
c. Koefisien Determinasi (R 2 )
Hasil  regresi  data  panel fixed  effect pada  tabel fixed  effect  model menunjukan  nilai  R 2 sebesar 80.78%  menunjukan  bahwa  variabel  kemiskinan, tingkat  pengangguran,  pertumbuhan  ekonomi, pengeluaran  pemerintah  dapat  menjelaskan  variabel Y,  sisanya  19.22  %  dijelaskan  oleh  variabel  lain  di luar variabel penelitian.

## 3.2. Pembahasan
Berdasarkan hasil pengolahan data diatas, maka dapat dilihat secara bersama-sama variabel independen  yaitu  variabel  kemiskinan,  tingkat pengangguran,  pertumbuhan  ekonomi,  pengeluaran pemerintah  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel independen  IPM.  Akan  tetapi,  secara  parsial  tidak semua  variabel  independen  berpengaruh  terhadap variabel dependen.
Variabel  independen  pertama  yang  diuji  secara parsial yaitu variabel kemiskinan. Hasil dari uji yang dilakukan  menunjukkan bahwa kemiskinan memiliki pengaruh  secara  signifikan  terhadap  Indeks Pembangunan  Manusia.  Hasil  ini  sesuai  dengan hipotesis  penelitian  bahwa  kemiskinan  berpengaruh terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Hasil penelitian  ini  juga  sejalan  dengan  hasil  penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Mirza  (2012)  yang menunjukkan  bahwa  kemiskinan  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  peningkatan  maupun  penurunan pada  Indeks  Pembangunan  Manusia.  Hasil  ini  juga sejalan  dengan  penelian  Pangestika  dan  Widodo (2017)  bahwa  kemiskinan  memiliki  pengaruh terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia.  Variabel kedua  adalah  pengangguran.  Hasil  dari  pengujian menunjukkan bahwa tingkat pengangguran berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  peningkatan maupun  penurunan  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM).  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian yang dilakukan dengan Meydiasari (2017) dan Baeti (2013) dimana pengangguran berpengaruh signifikan terhadap  variabel  IPM.  Menurutnya  jumlah pengangguran  yang  tinggi  akan  mengurangi kemakmuran hidup masyarakat melalui berkurangnya pendapatan masyarakat yang menjadi faktor dominan dalam  peningkatan  pembangunan  manusia.  Hal  ini berakibat  masyarakat  yang  tidak  mempunyai pendapatan tidak bisa memenuhi kebutuhan hidupnya dan memperbaiki kualitas manusia seperti membayar biaya pendidikan dan kesehatan.
Hal  ini  sesuai  dengan  ajaran  islam  bahwa kemisikinan  dapat  mempengaruhi  sumber  daya manusia  karena  masyarakat  yang  miskin  tidak  akan memikirkan  pendidikan  dan  kesehatan  karena  yang dipikirkan  hanya  bagaimana  memenuhi  kebutuhan sehari-hari.  Ketika  manusia  tidak  memikirkan pendidikan, maka di masa depan taraf hidup nya akan sama  seperti  sekarang  dan  akan  menyebabkan pengangguran  meningkat.  Hal  ini  juga  akan  dapat berpengaruh  terhadap  ketersediaanya  sumber  daya
manusia  yang  berkualitas  untuk  memajukan  bangsa dan negara. Islam mendorong umatnya untuk bekerja dan memproduksi, karena Allah SWT akan memberi balasan  yang  setimpal  sesuai  dengan  amal/  kerja maupun  usaha  yang  dilakukannya.  Hal  ini  sesuai dengan  Al-Qur’an  surat  An-Nahl  ayat  97  yang berbunyi :

## Artinya:
Barangsiapa  yang  mengerjakan  amal  saleh,  baik laki-laki  maupun  perempuan  dalam  Keadaan beriman,  Maka  Sesungguhnya  akan  Kami  berikan kepadanya  kehidupan  yang  baikdan  Sesungguhnya akan  Kami  beri  Balasan  kepada  mereka  dengan pahala  yang  lebih  baik  dari  apa  yang  telah  mereka kerjakan (QS. An-Nahl : 97)
Ayat  ini  menjelaskan  bahwa  jika  kita  ingin memenuhi  kecukupan  dalam  hidup  maka  kita  harus berusaha  dan  bekerja  keras.  Allah  akan  memberi amalan  yang  baik  jika  umatnya  mau  bekerja  keras dengan  cara  yang  halal  dan  baik  sesuai  dengan ajaranya.  Dengan  demikian  kerja  keras  merupakan hal utama dalam mencapai suatu kesejahteraan, yang dalam  penelitian  ini  kesejahteraan  diukur  melalui Indeks Pembangunan Manusia (IPM).
Variabel independen pertumbuhan ekonomi dan pengeluaran  pemerintah  pada  penelitian  ini berpengaruh tidak signifikan terhadap variabel Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM).  Hal  ini  bertentangan dengan  hasil  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan oleh  Pangestika  dan  Widodo  (2017).  Pertumbuhan ekonomi yang berpengaruh tidak signifikan terhadap IPM  menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi belum  mencapai  seluruh  sektor,  khusunya  sektor pendidikan  dan  kesehatan  dimana  menurut  UNDP kedua  sektor  ini  penting  dalam  pembangunan manusia sehingga pertumbuhan ekonomi tidak dapat mempengaruhi peningkatan pada Indeks Pembangunan  Manusia  di  Indonesia  (IPM).  Hal  ini sejalan  dengan  penelitian  Rahayu  (2019)  dimana pertumbuhan  ekonomi  tidak  selalu  menjamin  dapat meningkatkan kesejahteraan karena menurut Mahsury  pertumbuhan  ekonomi  menurut  islam bersifat  multi  dimensi  yang  mencakup  aspek kuantitatif  dan  kualitatif.  Tujuanya  bukan  semata- mata  kesejahteraan  material  dunia,  tetapi  juga
kesajahteraan  akhirat  seperti  yang  dijelaskan  dalam Al-Qur’an Surat An-Nisaa (4) ayat 9 :

## Artinya :
Dan hendaklah takut kepada Allah orang-orang yang seandainya  meninggalkan  dibelakang  mereka  anak- anak  yang  lemah,  yang  mereka  khawatir  terhadap (kesejahteraan)  mereka.  oleh  sebab  itu  hendaklah mereka  bertakwa  kepada  Allah  dan  hendaklah mereka  mengucapkan  perkataan  yang  benar (QS. An-Nisa (4): 9)
Ayat  ini  mejelaskan  bahwa  manusia  harus memikirkan  kesejahteraannya  baik  di  dunia  maupun di  akhirat,  dimana  untuk  mencapai  kehidupan  yang sejahtera  di  dunia  maupun  di  akhirat  adalah  dengan bertakwa kepada Allah SWT.
Variabel pengeluaran pemerintah yang merupakan  variabel  independen  terakhir  juga  tidak berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM).  Hasil  penelitian  ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh  Meydiasari  (2017)  bahwa  pengeluaran pemerintah  berpengaruh  positif  dan  tidak  signifikan terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM).  Hal ini  menunjukkan  bahwa  pengeluaran  pemerintah secara keseluruhan belum menjangakau sektor-sektor seperti  kesehatan  dan  pendidikan  yang  mana smenjadi  sektor  penting  dalam  pembangunan manusia. Pada akhirnya, seluruh variabel yang diteliti pada  penelitian  dapat  saling  mepengaruhi  satu  sama lain,  untuk  memastikannya  dapat  dilakukan  uji  pada penelitian  selanjutnya.  Karena,  menurut  Oluwatobi (2011)  pada  kondisi  jangka  panjang,  pertumbuhan ekonomi suatu negara tergantung modal pembangunan  manusia  dan  diperlukan  adanya penyaluran  belanja  modal  negara  pada  sektor pendidikan dan kesehatan guna meningkatkan modal pembangunan manusia dan berakhir pada peningkatan pertumbuhan ekonomi suatu negara.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  maka  dapat disimpulkan  bahwa  kemiskinan  dan  tingkat pengangguran memiliki pengaruh signifikan terhadap IPM tahun penelitian. Kemiskinan dan pengangguran mempunyai  kaitan  yang  erat  satu  sama  lain.  Jumlah pengangguran  yang  tinggi  akan  mengurangi
kemakmuran hidup masyarakat melalui berkurangnya pendapatan  masyarakat  yang  akan  mempunyai kecenderungan untuk meningkatnya kemiskinan. Hal ini  sesuai  dengan  ajaran  islam  bahwa  kemisikinan dapat  mempengaruhi  sumber  daya  manusia  karena masyarakat  yang  miskin  tidak  akan  memikirkan pendidikan  dan  kesehatan  karena  yang  dipikirkan hanya  bagaimana  memenuhi  kebutuhan  sehari-hari. Ketika  manusia  tidak  memikirkan  pendidikan,  maka di  masa  depan  taraf  hidup  nya  akan  sama  seperti sekarang  dan  akan  menyebabkan  pengangguran meningkat.  Sedangkan  variabel  lain  pada  penelitian ini  yaitu  pertumbuhan  ekonomi  dan  pengeluaran pemerinta berpengaruh tidak signifikan terhadap IPM pada  tahun  penelitian.  Pertumbuhan  ekonomi  yang berpengaruh  tidak signifikan terhadap IPM menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  belum mencapai  seluruh  sektor.  Hal  tersebut  juga  terjadi pada  pengeluaran  pemerintah  secara  keseluruhan belum  menjangakau  sektor-sektor  penting  seperti kesehatan dan pendidikan yang mana menjadi sektor penting  dalam  pembangunan  manusia.  Pertumbuhan ekonomi  dan  pengeluaran  pemerintah    mempunyai hubungan  sebab  akibat  yang  sangat  erat. Pertumbuhan  ekonomi  menurut  islam  bersifat  multi dimensi  yang  mencakup  aspek  kuantitatif  dan kualitatif yang bukan semata-mata hanya kesejahteraan material dunia, tetapi juga kesajahteraan  akhirat.  Kesejahteraan  tersebut  dapat dilihat dengan alokasi pengeluaran pemerintah untuk memakmurkan rakyat dalam suatu negara. Pemerintah  sebagai  regulator  harus  bijak  dalam mengambil  keutusan-keputusan  yang  mendukung kepentingan  rakyat  secara  menyeluruh  agar  tercipta masyarakat yang sejahtera.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Baeti, N. (2013). Pengaruh Pengangguran,
Pertumbuhan  Ekonomi,  Dan  Pengeluaran Pemerintah  Terhadap  Pembangunan  Manusia Kabupaten/Kota Di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2007-2011. Economics  Development  Analysis Journal . Basuki, A. T. (2014). Regresi Model PAM, ECM, dan Data  Panel  dengan  Eviews  7. Yogyakarta:
Katalog Dalam Terbitan (KTD).
Basuki, A. T., & Prawoto, N. (2016). Analisis Regresi dalam Penelitian Ekonomi & Bisnis: Dilengkapi Aplikasi  SPSS  &  Eviews. Depok:  PT Rajagrafindo Persada.
Basuki,  A.  T.,  &  Yuliadi,  I.  (2015). Ekonometrika  : Teori  dan  Aplikasi. Yogyakarta:  Mitra  Pustaka Matani.
BPS. (2016). Statistik Indonesia 2016. BPS. (2017). Statistik Indonesia 2017.
BPS. (2017). Statistik Keuangan Pemerintah Provinsi 2014-2017.
BPS.  (2018). Indeks  Pembangunan  Manusia  2018. BPS.  Retrieved  from  https://www.bps.go.id: https://www.bps.go.id BPS. (2018). Stastistika Indonesia 2018. BPS. (2018). Statistik Keuangan Pemerintah 2018. Christy, F. A., & Adi, H. P. (2013). Analisa Pengaruh Belanja  Modal  Pemerintah  Daerah,  Tenaga Kerja  Terserap  dan  Indeks  Pembangunan Manusia  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  dan Kemiskinan (Studi Kasus 35 Kabupaten/Kota di Provinsi  Jawa  Tengah. Jurnal  Bisnis  dan Ekonomi (JBE) Universitas Diponegoro . Ghazali,  I.  (2013). Aplikasi  Analisis  Multivariate dengan  SPSS  21  Update  PLS  Regresi  .
Semarang: Badan Penelitian Universitas Diponegoro.
Gujarati,  N.  D.  (2012). Dasar-Dasar  Ekonometrika (Vol.  Vol  5).  (R.  C.  Mangunsong,  Trans.) Jakarta: Salemba.
Huda,  N.,  &  dkk.  (2012). Keuangan  Publik  Islami Pendekatan  Teoritis  dan  Sejarah. Jakarta: Kencana Prenada Media Group.
Mangkoesoebroto,  G.  (1993). Ekonomi  Politik. Yogyakarta: BPFE.
Mankiw, N. G. (2003). Makro Ekonomi. Terjemahan: Fitria Liza. Jakarta: Penerbit Erlangga. Masriah, & Mujahid. (2011). Pembangunan Ekonomi Berwawasan  Lingkungan. Malang:  Penerbit
Universitas Negeri Malang.
Maulana,  R.,  &  Bowo,  P.  A.  (2013).  Pengaruh
Pertumbuhan Ekonomi, Pendidikan Dan
Teknologi  Terhadap  Ipm  Provinsi  Di  Indonesia 2007-2011. Jejak,  Journal  Economics  and Policy .
Meydiasari, D. A., & Soejoto, P. A. (2017). Analisis Pengaruh  Distribusi  Pendapatan,  Tingkat Pengangguran,  Dan  Pengeluaran  Pemerintah Sektor  Pendidikan  Terhadap  IPM. Jurnal Pendidikan Ekonomi Manajemen Dan Keuangan Vol. 01 No. 02 November 2017 .
Mirza,  D.  S.  (2012).  Pengaruh  Kemiskinan,
Pertumbuhan  Ekonomi,  Dan  Belanja  Modal Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  Di Jawa  Tengah  Tahun  2006-2009. Economics Development Analysis Journal .
Nurwati,  N.  (2008).  Kemiskinan  :  Model Pengukuran,  Permasalahan,  dan  Alternatif Kebijakan. Jurnal  Kependudukan  Padjadjaran, Vol. 10, No. 1, Januari 2008 : 1 - 11 .
Oluwatobi,  S.,  &  Oluranti,  O.  (2011).  Government
Expenditure  on  Human  Capital  Development: Implications  for  Economic  Growth  in  Nigeria. Journal of Sustainable Development, Vol.4 No 3 . Pangestika,  M.,  &  Widodo,  E.  (2017).  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.
Prastyo,  A.  A.  (2010). Analisis  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Tingkat  Kemiskinan. Semarang:
Undip Press.
Prihastuti,  A.  H.  (2018).  Pengaruh  Alokasi  Belanja Modal  Dan  Pertumbuhan  Ekonomi. Menara Ekonomi,  ISSN  :  2407-8565;  E-ISSN:  2579- 5295 .
Rahayu,  N.  A.  (2019).  Pengaruh  Kemiskinan  dan
Pertumbuhan Ekonomi terhadap Indeks Pembangunan Manusia dalam Perspektif
Ekonomi  Islam  di  Kabupaten  Lampung  Tengah Tahun 2010-2017.
Sukirno,  S.  (2000). Makro  Ekonomi  Modern, Perkembangan  Pemikiran  dari  Klasik  Hingga Keynesian  Baru. Jakarta:  PT.  Raja  Grafindo Persada.
Suradi.  (2007).  Pembangunan  Manusia,  Kemiskinan dan Kesejahteraan Sosial. Jurnal Penelitian dan Pengembangan Kesejahteraan Sosial, vol 12, no 03.
Vildzah, N., & Muhammad, S. (2016). Faktor-Faktor Yang  Mempengaruhi  Indeks  Pembangunan Manusia. Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  (JIM) Ekonomi  Pembangunan  Fakultas  Ekonomi  dan Bisnis  Unsyiah  Vol.1  No.2  November  2016  : 429-437 . Widarjono,  A.  (2013). Ekonometrika  Pengantar  dan Aplikasi Eviews . Yogyakarta: UPP
STIMYKPN.
Winarno,  W.  (2015). Analisis  Ekonometrika  dan Statistika  dengan  Eviews. Yogyakarta:  UPP STIM YKPN.