## ANALISIS DAMPAK PEMEKARAN DAERAH KABUPATEN/KOTA TERHADAP PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI ACEH

## Abstract
The  purpose  of  this  research  is  to  ascertain  the differences  of  development  growth  between  expansion and  main  districts,  also  to  determine  the  factors  that influence human development in the expansion and main districts  in  Aceh  Province.  This  research  used descriptive  analysis  and  panel  data  regression.  The descriptive  analysis  showed  that  in  10  regencies  and cities, expansion is effective because the HDI growth is higher then the main districts. namely: Simeulue, Aceh Singkil,  Bireuen, Aceh Barat Daya, Nagan Raya, Aceh Jaya,  Bener  Meriah,  Pidie  Jaya,  Langsa  and Lhokseumawe. Whereas in 3 regencies/cities, expansion is  not  effective namely,  Gayo Lues,  Aceh Tamiang and Subulussalam. The panel data regression results showed that significantly influence HDI in expansion and main districts  are  GDP  per  capita  and  proverty,  whereas unemployment rate was not significant. GDP per capita showed positive influence, while proverty had negative influence to HDI. GDP per capita’s influence to HDI is greater,  while  proverty’s  influence  is  greater  in  main districts.

## Muhammad Nizar
Magister Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Syiah Kuala mnizar471@gmail.com
Mohd. Nur Syechalad
Magister Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Syiah Kuala

## Eddy Gunawan
Magister Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Syiah Kuala
Keywords: analysis, regional expansion, human development

## PENDAHULUAN
Salah satu perubahan sosial politik yang dialami Indonesia adalah desentralisasi, yaitu penyerahan urusan pemerintahan oleh pemerintah pusat kepada daerah atau yang dikenal dengan otonomi daerah. Tonggak awal berlakunya otonomi daerah adalah lahirnya Undang-Undang Nomor 22 Tahun 1999. Sebelum diberlakukannya desentralisasi, pembangunan dilakukan secara sentralistik yang berdampak terhadap besarnya ketimpangan pembangunan antar daerah. Dengan sistem otonomi, daerah diberikan kewenangan  yang  lebih  luas  untuk  mengatur,  memanfaatkan  dan  menggali  sumber-sumber  potensi yang ada di daerah masing-masing sehingga dapat terwujudnya peningkatan kesejahteraan masyarakat yang lebih cepat dan merata.
Aceh merupakan salah satu Provinsi di Indonesia yang memiliki nilai IPM berada di bawah rata- rata Nasional. Pada tahun 2017, IPM Aceh sebesar 70,6, masih berada di bawah IPM Indonesia yaitu 70,81 (BPS, 2018). Hal ini menunjukkan bahwa pembangunan manusia di Aceh masih relatif tertinggal dibandingkan daerah lain di Indonesia. Selain IPM, indikator lain yang sangat penting untuk mengukur kinerja pembangunan manusia adalah angka kemiskinan. Provinsi Aceh adalah provinsi di Indonesia yang  mempunyai  angka  kemiskinan  sangat  tinggi.  Menurut  data  BPS,  pada  Maret  2018  persentase penduduk miskin di Aceh sebesar 16,89 persen jauh diatas rata-rata nasional yang hanya sebesar 9,82 persen.  Angka  ini  menempatkan  Aceh  sebagai  provinsi  dengan  angka  kemiskinan  tertinggi  se- Sumatera atau keenam se-Indonesia setelah Gorontalo, Maluku, NTT, Papua Barat dan Papua. Provinsi yang terletak di ujung barat Indonesia ini berada pada kondisi yang hampir sama dengan provinsi di bagian timur Indonesia yang kondisinya relatif tertinggal.
Sejak  lahirnya  Undang-Undang  Nomor  22  Tahun  1999,  pemekaran  daerah  marak  terjadi hampir  di  semua  wilayah  di  Indonesia.  Di  Provinsi  Aceh  tercatat  sebanyak  13  kabupaten/kota melakukan pemekaran dari awal 10 daerah induk, antara lain: Simeulue, Aceh Singkil, Bireun, Aceh Barat  Daya,  Gayo  Lues,  Aceh  Tamiang,  Nagan  Raya,  Aceh  Jaya,  Bener  Meriah,  Pidie  Jaya, Lhokseumawe, Langsa dan Subulussalam.

## Tabel 1 Daftar Kabupaten/Kota Pemekaran di Aceh Sejak Tahun 1999
No Kab/Kota Pemekaran Kabupaten Induk Tahun Pemekaran 1 Simeulue Aceh Barat 1999 2 Aceh Singkil Aceh Selatan 1999 3 Bireuen Aceh Utara 1999 4 Aceh Barat Daya Aceh Selatan 2002 5 Gayo Lues Aceh Tenggara 2002 6 Aceh Tamiang Aceh Timur 2002 7 Nagan Raya Aceh Barat 2002 8 Aceh Jaya Aceh Barat 2002 9 Bener Meriah Aceh Tengah 2003 10 Pidie Jaya Pidie 2007 11 Langsa Aceh Timur 2001 12 Lhokseumawe Aceh Utara 2001 13 Subulussalam Aceh Singkil 2007

## Sumber: Kementerian Dalam Negeri, 2015
Dalam beberapa tahun terakhir, muncul usulan baru pemekaran kabupaten/kota di Provinsi Aceh. Pro  dan  kontra  berkembang  di  masyarakat  ketika  wacana  pemekaran  daerah  mengemuka.  Diantara alasan  yang  pro  adalah  perlunya  percepatan  dan  pemerataan  pembangunan  demi  kesejahteraan masyarakat.  Tidak  sedikit  juga  yang  kontra  melontarkan  tudingan  bahwa  isu  pemekaran  hanyalah bersifat  politis  untuk  kepentingan  segelintir  elit  daerah  yang  menginginkan  jabatan  di  daerah pemekaran baru. Diperlukan kajian yang mendalam dan menyeluruh sebelum memutuskan pemekaran daerah  baru.  Penelitian  ini  ingin  melihat  apakah  pemekaran  daerah  di  Provinsi  Aceh  sudah  efektif dalam  mencapai  tujuan  pembangunan  manusia?  Sehingga  dapat  menjadi  bahan  evaluasi  untuk pengambilan  keputusan  pembentukan  daerah  pemekaran  baru  di  masa  mendatang  baik  bagi Pemerintah Pusat, Provinsi Aceh maupun provinsi lain.

## TINJAUAN TEORITIS
Menurut  Balkar  dan  Kasurka  (2015)  pengembangan  dan  pelaksanaan  kebijakan  desentralisasi sebaiknya dilakukan pada lebih banyak tempat untuk mengurangi ketimpangan daerah karena dengan desentralisasi  akan  lebih  diketahui  apa  yang  dibutuhkan  oleh  daerah.  Pemekaran  wilayah kabupaten/kota  menjadi  beberapa  wilayah  kabupaten  baru  pada  dasarnya  merupakan  upaya  untuk
meningkatkan  kualitas  pelayanan  dan  kesejahteraan  masyarakat.  Dari  segi  pengembangan  wilayah, calon  kabupaten  baru  yang  dibentuk  diperlukan  keseimbangan  antara  basis  sumberdaya  antara  satu dengan  yang lainnya. Hal ini perlu diupayakan agar tidak terjadi disparitas yang mencolok di masa yang akan datang. Selanjutnya, dalam usaha pembentukan wilayah pemekaran perlu dibentuk ruang publik baru yang merupakan kebutuhan kolektif masyarakat di suatu wilayah pemekaran.
Menurut  Todaro  (1998),  sumber  daya  manusia  dari  suatu  bangsa  merupakan  faktor  paling menentukan karakter dan kecepatan pembangunan sosial dan ekonomi dari bangsa yang bersangkutan. Hal  senada  dikatakan  oleh  Rens  dalam  Jhingan  (2003)  yang  mengatakan  bahwa  di  negara  yang mencoba  mempercepat  pembangunan  ekonominya,  ditemukan  bahwa  sumber  daya  manusia  yang berkualitas sangat penting disamping modal dalam mencapai tujuan pembangunan.
The United Nations Development Program (UNDP, 2016) telah membuat indikator pembangunan yang  lain,  sebagai  tambahan  untuk  beberapa  indikator  yang  telah  ada.  Ide  dasar  yang  melandasi dibuatnya  indeks  ini  adalah  pentingnya  memperhatikan  kualitas  sumber  daya  manusia.  Menurut UNDP,  pembangunan  hendaknya  ditujukan  kepada  pengembangan  sumberdaya  manusia.  Dalam pemahaman ini, pembangunan dapat diartikan sebagai sebuah proses yang bertujuan mengembangkan pilihan-pilihan yang dapat dilakukan oleh manusia. Hal ini didasari oleh asumsi bahwa peningkatan kualitas sumberdaya manusia akan diikuti oleh terbukanya berbagai pilihan dan peluang menentukan jalan hidup manusia secara bebas.
IPM diperkenalkan oleh United Nations Development Programme (UNDP) pada tahun 1990 dan dipublikasikan  secara  berkala  dalam  laporan  tahunan Human  Development  Report (HDR).  IPM menjelaskan  bagaimana  penduduk  dapat  mengakses  hasil  pembangunan  dalam  memperoleh pendapatan,  kesehatan,  pendidikan,  dan  sebagainya.  IPM  dibentuk  oleh  3  (tiga)  dimensi  dasar:  (1) Umur panjang dan hidup sehat, (2) Pengetahuan, (3) Standar hidup layak.
Berdasarkan isu penelitian yaitu tentang pemekaran daerah dan pembangunan manusia, beberapa penelitian sebelumnya yang cukup relevan dengan penelitian ini antara lain dari Soejoto et al (2015) yang  meneliti  tentang  peningkatan  indeks  pembangunan  manusia  Indonesia  melalui  desentralisasi fiskal.  Hasil  penelitiannya  menemukan  bahwa  kebijakan  dana  desentralisasi  mempunyai  dampak positif terhadap pembangunan manusia pada setiap daerah otonomi. Selanjutnya penelitian Jumadi et al (2013)  meneliti  tentang  dampak  desentralisasi  fiskal  terhadap  pembangunan  ekonomi  di  Jawa Timur.  Salah  satu  hasil  temuannya  yaitu  terdapat  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan  antara desentralisasi fiskal dan pembangunan manusia.
Penelitian ini ingin mengukur efektivitas pemekaran daerah di Provinsi Aceh dengan cara melihat perbandingan  capaian  pembangunan  antara  daerah  induk  dan  pemekaran.  Selanjutnya  ingin  dilihat juga faktor-faktor yang mempengaruhi capaian IPM dari masing-masing daerah induk dan pemekaran melalui indikator PDRB per kapita, tingkat kemiskinan, tingkat pengangguran.
Hipotesis  yang  ingin  diuji  dalam  penelitian  ini  yaitu:  (1)  diduga  pertumbuhan  pembangunan daerah pemekaran lebih tinggi dibandingkan daerah induk dan (2) diduga PDRB per kapita mempunyai pengaruh  positif  terhadap  IPM,  kemiskinan  mempunyai  pengaruh  negatif  terhadap  IPM,  dan pengangguran mempunyai pengaruh negatif terhadap IPM.

## METODOLOGI PENELITIAN
Ruang  lingkup  penelitian  ini  mencakup  seluruh  kabupaten/kota  yang  ada  di  wilayah  Provinsi Aceh,  yaitu  sebanyak  23  kabupaten/kota  yang  terbagi  kedalam  kelompok  daerah  induk  dan  daerah pemekaran. Batasan tahun pemekaran dalam penelitian ini  yaitu setelah keluarnya Undang-Undang Nomor 22 Tahun 1999 tentang Pemerintah Daerah sampai dengan tahun 2017.
Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS), antara lain: data Indeks Pembangunan Manusia (IPM), PDRB per kapita, persentase penduduk miskin, dan tingkat pengangguran terbuka (TPT). Data yang dikumpulkan berupa data panel, yaitu gabungan data cross section (23 kabupaten/kota) dan time series (periode 2010-2015). Series yang digunakan tidak sampai tahun  2016  dikarenakan  untuk  indikator  pengangguran  datanya  tidak  tersedia  pada  tahun  tersebut (Pada tahun 2016 Sakernas tidak dilaksanakan untuk level kabupaten/kota).
Model penelitian yang dibentuk oleh peneliti didasarkan pada hasil temuan penelitian-penelitian sebelumnya.  Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  meneliti  tentang  determinan  dari  Indek Pembangunan Manusia (IPM), menemukan bahwa beberapa variabel yang mempengaruhi IPM antara lain  PDRB  per  kapita,  tingkat  kemiskinan  dan  pengangguran.  PDRB  per  kapita  digunakan  dalam penelitian Arisman (2018), Eren (2014) dan Cahill (2005). Selanjutnya variabel kemiskinan digunakan dalam  penelitian  Singariya  (2014)  dan  Sofilda et  al (2013).  Dan  variabel  pengangguran  ditemukan dalam penelitian Chalid dan Yusuf (2014) dan Sofilda et al (2015). Mengacu pada penelitian-penelitian tersebut, model yang dibentuk pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
𝐼𝑃𝑀 𝑖𝑡 = 𝛽 𝑜 + 𝛽 1 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝐾𝑒𝑚𝑖𝑠𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑖𝑡 + 𝛽 3 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑔𝑔𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 ………… ............. (1) dimana:
𝐼𝑃𝑀 𝑖𝑡 : IPM Kabupaten/Kota ke-i tahun ke-t 𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑖𝑡 : PDRB per kapita Kabupaten/Kota ke-i tahun ke-t
𝐾𝑒𝑚𝑖𝑠𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑖𝑡 : Kemiskinan Kabupaten/Kota ke-i tahun ke-t 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑔𝑔𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑖𝑡 : Pengangguran Kabupaten/Kota ke-i tahun ke-t 𝛽 0
: Konstanta
𝛽 1 , 𝛽 2 , 𝛽 3 ,
: Parameter
𝜀
: Residual atau kesalahan pengganggu ke-i 𝑖
: Kabupaten/Kota ke-i
𝑡 : Tahun ke-t

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perbedaan  Pertumbuhan  Pembangunan  Manusia  antara  Daerah  Pemekaran  dan  Induk  di Provinsi Aceh
Untuk  melihat  tingkat  pembangunan  yang  sudah  dilakukan  pada  suatu  daerah  maka  kita  dapat melihat  dari  indikator  pembangunan  yang  sudah  dicapai.  Dalam  membandingkan  kemajuan pembangunan  yang  telah  dicapai  di  daerah  pemekaran  dengan  daerah  induknya  maka  dapat dibandingkan  indikator  pembangunan  yang  telah  dicapai  pada  masing-masing  daerah.  Indikator pembangunan secara makro yang dapat digunakan untuk mengukur capaian pembangunan diantaranya yang  paling  terkenal  adalah  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM).  Dimana  indikator  ini  melihat pembangunan dari aspek kesehatan, pendidikan dan ekonomi secara bersamaan.
Pada  penelitian  ini,  penulis  membuat  pengelompokkan  untuk  membedakan  status  efektivitas Kabupaten/Kota pemekaran yaitu efektif dan tidak efektif. Kabupaten/kota pemekaran dinilai efektif jika  mempunyai  rata-rata  pertumbuhan  IPM  per  tahun  lebih  tinggi  dari  kabupaten  induknya,  atau selisihnya bernilai positif. Sebaliknya dikatakan tidak efektif jika memiliki rata-rata pertumbuhan IPM per tahun lebih rendah dari kabupaten induknya, atau selisihnya bernilai negatif.
Dari  Tabel  2  diketahui  sebanyak  10  kabupaten/kota  pemekaran  tergolong  efektif  dalam pembangunan manusia karena memiliki pertumbuhan IPM per tahun yang lebih tinggi dibandingkan kabupaten induknya. Kabupaten/kota tersebut antara lain: Simeulue, Aceh Singkil, Bireun, Aceh Barat Daya,  Nagan  Raya,  Aceh  Jaya,  Bener  Meriah,  Pidie  Jaya,  Langsa  dan  Lhokseumawe.  Diantara kabupaten/kota  tersebut,  Aceh  Singkil  merupakan  kabupaten  pemekaran  yang  paling  efektif  karena mempunyai selisih nilai pertumbuhan tertinggi dibandingkan daerah induknya Aceh Selatan sebesar 0,326 poin. Secara geografis jarak kedua ibukota daerah tersebut cukup jauh, dan dengan kemandirian ekonomi dari sektor perkebunan, pemekaran Aceh Singkil terbukti sangat tepat.

## Tabel 2

## Pertumbuhan IPM Kabupaten/Kota Pemekaran dan Kabupaten Induk
Tahun 2010-2016 Kab/Kota Pemekaran Kab. Induk Pertumbuh an IPM
Kab/Kota
Pemekaran
Pertumb uhan IPM
Kab.
Induk Selisih Pertumbuhan IPM Kab./Kota Pemekaran dan Induk Status Kab/Kota Pemekaran Simeulue Aceh Barat 0,513 0,472 0,051 Efektif Aceh Singkil Aceh Selatan 0,739 0,422 0,317 Efektif Bireuen Aceh Utara 0,680 0,668 0,012 Efektif Aceh Barat Daya Aceh Selatan 0,573 0,413 0,160 Efektif Gayo Lues Aceh Tenggara 0,549 0,600 -0,051 Tidak Efektif Aceh Tamiang Aceh Timur 0,473 0,570 -0,097 Tidak Efektif Nagan Raya Aceh Barat 0,633 0,475 0,158 Efektif Aceh Jaya Aceh Barat 0,557 0,474 0,083 Efektif Bener Meriah Aceh Tengah 0,667 0,478 0,189 Efektif Pidie Jaya Pidie 0,423 0,385 0,038 Efektif Langsa Aceh Timur 0,600 0,550 0,050 Efektif Lhokseumawe Aceh Utara 0,713 0,659 0,054 Efektif Subulussalam Aceh Singkil 0,470 0,748 -0,268 Tidak Efektif
Sumber: Data diolah dengan MS Excel
Sementara itu, kabupaten/kota yang tergolong belum efektif ada 3 daerah, yaitu: Gayo Lues, Aceh Tamiang  dan  Subulussalam.  Dari  ketiganya,  Subulussalam  merupakan  yang  paling  tidak  efektif dengan selisih nilai pertumbuhan IPM dari Aceh Singkil sebesar minus 0,268 poin. Aspek pendidikan disinyalir sebagai faktor pengurang pembangunan manusia di Subulussalam yang berstatus perkotaan karena secara ekonomi lebih baik dari Aceh Singkil.

## Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pembangunan Manusia di Daerah Pemekaran dan Induk di Provinsi Aceh
Pada penelitian ini, untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi pembangunan manusia akan dianalisis dengan regresi data panel. Menurut Baltagi (2005) kelebihan data panel yaitu dapat mempelajari dinamika perubahan dan mengukur dampak suatu peristiwa. Dalam penelitian ini yang
ingin diukur adalah capaian pembangunan manusia dampak dari pemekaran daerah yang tercermin dari IPM.

## Pemilihan Model
Sebelum melakukan estimasi, tahap awal dari regresi data panel adalah melakukan uji Chow untuk memilih metode common effect atau fixed effect . Selanjutnya dilakukan uji Hausman untuk memilih antara fixed  effect atau random  effect dan  uji Lagrange  Multiplayer untuk  memilih  antara  metode common effect atau random effect. Estimasi pada penelitian ini dilakukan secara terpisah antara daerah pemekaran  dan  daerah  induk.  Sehingga  pemilihan  model  regresi  data  panel  yang  paling  tepat digunakan  juga  akan  dilakukan  secara  terpisah  pada  masing-masing  daerah  pemekaran  dan  daerah induk.

## Pemilihan Model Daerah Pemekaran
Sebelum melakukan estimasi pada daerah pemekaran, akan dilakukan uji Chow untuk memilih metode common effect atau fixed effect yang lebih tepat digunakan.
Tabel 3 Chow Test Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 103.175604 (11,57) 0.0000 Cross-section Chi-square 218.900105 11 0.0000

## Sumber: Hasil pengolahan data dengan Eviews
Dari  hasil  pengolahan  diperoleh  nilai  Probabilitas  dibawah  0,05  sehingga  disimpulkan  bahwa model menggunakan fixed effect . Selanjutnya dilakukan uji Hausman untuk memilih antara fixed effect atau random effect.
Tabel 4 Hausman Test Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 1.031162 3 0.7937
Sumber: Hasil pengolahan data dengan Eviews
Dari  hasil  pengolahan  diperoleh  nilai  Probabilitas  probabilitas  0,793  sehingga  disimpulkan menggunakan metode random effect yang lebih tepat dibandingkan metode fixed effect.

## Pemilihan Model Daerah Induk
Tahapan yang dilakukan untuk mengestimasi daerah induk sama dengan daerah pemekaran. Pada uji Chow ,  diperoleh  nilai  probabilitas  kurang  dari  0,05  sehingga  disimpulkan  menggunakan fixed effect .
Tabel 5 Chow Test Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 362.691809 (10,52) 0.0000 Cross-section Chi-square 281.102598 10 0.0000

## Sumber: Hasil pengolahan data dengan Eviews
Selanjutnya  pada  uji  Hausman  diperoleh  probabilitas  diatas  0,05,  sehingga  disimpulkan menggunakan model random effect yang lebih tepat dibandingkan model fixed effect .
Tabel 6
Hausman Test Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 4.368687 3 0.2243

## Sumber: Hasil pengolahan data dengan Eviews

## Uji Asumsi Klasik
Dalam  analisis  regresi,  sebelum  dilakukan  estimasi  maka  terlebih  dahulu  harus  dilakukan pengujian  asumsi  agar  tidak  terjadi  pelanggaran,  sehingga  hasil  estimasi  dapat  dipercaya keakuratannya.  Beberapa  asumsi  yang  akan  diuji  antara  lain:  normalitas,  multikolinearistas, heteroskedastisitas dan autokorelasi.

## Uji Asumsi Klasik Daerah Pemekaran
Uji Normalitas
Uji  normalitas  harus  dilakukan  sebelum  dilakukan  estimasi  untuk  memastikan  bahwa  nilai residual yang telah distandarisasi pada model regresi berdistribusi normal atau tidak. Salah satu alat uji untuk menguji asumsi normalitas adalah Jarque-Bera.
Tabel 7 Hasil Uji Jarque-Bera Statistic Prob. Jarque-Bera 0.051765 Sumber: Hasil pengolahan data dengan Eviews
Hasil uji normalitas dengan Jarque-Bera menunjukkan probabilitas sebesar 0,0517 dimana lebih dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan terima H 1 atau yang berarti residual berdistribusi normal.

## Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas  adalah  terjadinya  korelasi  linier  antar  variabel  bebas.  Untuk  melihat  ada tidaknya korelasi linier antar variabel bebas dapat dilihat dari nilai korelasi antar variabel bebas. Jika nilai  korelasi  diatas  0,8  maka  dapat  dikatakan  terjadi  korelasi  yang  linier  yang  kuat  antar  variabel bebas.
Tabel 8 Correlation
Kemiskinan  PDRB Per Kapita Pengangguran Kemiskinan PDRB Per Kapita  -0.5088 Pengangguran -0.5237 0.0499

## Sumber: Hasil pengolahan data dengan Eviews
Dari  tabel  hasil  pengolahan  diketahui  bahwa  nilai  korelasi  untuk  setiap  variabel  dibawah  0,8 sehingga dapat dikatakan tidak ada korelasi linier yang kuat antar variabel bebas atau dengan kata lain tidak terjadi multikolinearitas.

## Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah terjadinya korelasi antara anggota serangkaian data observasi yang diuraikan menurut  waktu  atau  ruang.  Untuk  melihat  ada  tidaknya  autokorelasi  dapat  digunakan  Uji  Durbin- Watson (DW).

## Tabel 9
Hasil Uji Durbin-Watson Statistic P-value Durbin-Watson stat 1.726 Sumber: Hasil pengolahan data dengan Eviews
Berdasarkan Tabel 9 diketahui nilai DW sebesar 1,726. Nilai d L , d U, 4 - d U , 4 - d L (untuk k = 3 dan n = 72) masing-masing sebesar 1,383, 1,551, 2,449 dan 2,617 (untuk alpha 5%). Nilai DW terletak antara  d U dan  4  -  dU  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model  persamaan  regresi  tersebut  tidak mengandung masalah autokorelasi.

## Uji Asumsi Klasik Daerah Induk

## Uji Normalitas
Uji  normalitas  harus  dilakukan  sebelum  dilakukan  estimasi  untuk  memastikan  bahwa  nilai residual yang telah distandarisasi pada model regresi berdistribusi normal atau tidak Salah satu alat untuk menguji asumsi normalitas adalah Jarque-Bera.
Tabel 10 Statistik Jarque-Bera Statistic Prob. Jarque-Bera 0.061213 Sumber: Hasil pengolahan data dengan Eviews
Hasil uji normalitas dengan Jarque-Bera menunjukkan p value sebesar 0,0612 dimana lebih dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan terima H 1 atau yang berarti residual berdistribusi normal.

## Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas  adalah  terjadinya  korelasi  linier  antar  variabel  bebas.  Untuk  melihat  ada tidaknya korelasi linier antar variabel bebas dapat dilihat dari nilai korelasi antar variabel bebas. Jika nilai  korelasi  diatas  0,8  maka  dapat  dikatakan  terjadi  korelasi  yang  linier  yang  kuat  antar  variabel bebas.

## Tabel 11. Correlation
Kemiskinan  PDRB Per Kapita Pengangguran Kemiskinan PDRB Per Kapita  -0.3657 Pengangguran -0.1684 0.6810

## Sumber: Hasil pengolahan data dengan Eviews
Dari Tabel 11 diketahui bahwa nilai korelasi untuk setiap variabel dibawah 0,8 sehingga dapat dikatakan tidak ada korelasi linier yang kuat antar variabel bebas atau dengan kata lain tidak terjadi multikolinearitas.

## Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah terjadinya korelasi antara anggota serangkaian data observasi yang diuraikan menurut  waktu  atau  ruang.  Untuk  melihat  ada  tidaknya  autokorelasi  dapat  digunakan  Uji  Durbin- Watson (DW).
Tabel 12 Hasil Uji Durbin-Watson Statistic P-value Durbin-Watson stat 1.601 Sumber: Hasil pengolahan data dengan Eviews
Berdasarkan Tabel 12 diketahui nilai DW sebesar 1,601. Nilai d L , d U, 4 - d U , 4 - d L (untuk k = 3 dan n = 66) masing-masing sebesar 1,346, 1,534, 2,466 dan 2,654 (untuk alpha 5%). Nilai DW terletak antara  d U dan  4  -  dU  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model  persamaan  regresi  tersebut  tidak mengandung masalah autokorelasi.

## Hasil Estimasi
Estimasi dilakukan pada masing-masing daerah pemekaran dan daerah induk. Hasil estimasi pada kedua kelompok daerah tersebut akan dibandingkan untuk mengetahui perbedaan faktor-faktor yang mempengaruhi pembangunan manusia pada kedua kelompok daerah tersebut.

## Hasil Estimasi Daerah Pemekaran
Setelah  melalui  serangkaian  uji  asumsi  dan  kesesuaian  model  diperoleh  hasil  estimasi  seperti dibawah ini.
Tabel 13 Hasil Estimasi Regresi Data Panel Untuk Daerah Pemekaran Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PDRB Perkapita 0.129298 0.050933 2.518.939 0.0142 Kemiskinan -0.430321 0.078521 -5.467.627 0.0000 Pengangguran 0.021571 0.044974 0.457407 0.6489 C 71.17973 2.723.168 2.613.857 0.0000

## Sumber: Hasil pengolahan data dengan Eviews
Berdasarkan Tabel 13, diketahui faktor-faktor yang signifikan secara statistik  mempengaruhi IPM di  daerah  pemekaran  adalah  PDRB  perkapita  dan  kemiskinan  karena  nilai  probabilitasnya  dibawah tingkat kesalahan yang ditetapkan sebesar 5 persen, sedangkan pengangguran tidak signifikan karena nilai probabilitasnya diatas 5 persen. PDRB per kapita menunjukkan pengaruh positif terhadap IPM artinya semakin besar PDRB per kapita maka IPM akan semakin tinggi. Peningkatan PDRB perkapita sebesar  1  juta  rupiah  akan  meningkatkan  IPM  sebesar  0,129  poin.  Sementara  itu,  kemiskinan mempunyai pengaruh negatif terhadap IPM, yang berarti semakin rendah kemiskinan maka IPM akan semakin tinggi. Penurunan angka kemiskinan sebesar 1 persen akan meningkatkan IPM sebesar 0,430 poin.

## Hasil Estimasi Daerah Induk
Setelah melalui uji asumsi diperoleh hasil estimasi untuk daerah induk sebagai berikut.
Tabel 14

## Hasil Estimasi Regresi Data Panel Untuk Daerah Induk
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PDRB Perkapita 0.109909 0.028039 3.919830 0.0002 Kemiskinan -0.466300 0.058734 -7.939169 0.0000 Pengangguran 0.022270 0.026000 0.856541 0.3950 C 73.84021 2.020957 36.53725 0.0000

## Sumber: Hasil pengolahan data dengan Eviews
Tidak berbeda dengan daerah pemekaran, hasil estimasi untuk daerah induk menunjukkan bahwa faktor-faktor yang signifikan mempengaruhi IPM adalah PDRB per kapita dan kemiskinan. Sementara pengangguran  menunjukkan  hasil  yang  tidak  signifikan  secara  statistik.  PDRB  per  kapita menunjukkan pengaruh yang positif terhadap IPM. Peningkatan PDRB per kapita sebesar 1 juta rupiah akan  mendongkrak  IPM  sebanyak  0,1  poin.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  temuan  Eren et  al (2014) yang menemukan bahwa PDRB per kapita menjadi salah satu determinan yang berpengaruh positif terhadap pembangunan manusia.
Sementara itu, angka kemiskinan menunjukkan pengaruh yang negatif terhadap IPM. Penurunan kemiskinan  sebesar  1  persen  akan  mampu  menaikkan  IPM  sebesar  0,466  persen.  Temuan  ini  juga sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya  oleh  Sofilda et  al (2013)  bahwa  kemiskinan  mempunyai pengaruh negatif yang signifikan terhadap IPM, juga Singariya (2014) yang menemukan dalam hasil penelitiannya bahwa kemiskinan menjadi faktor pengurang terhadap nilai IPM.
Apabila  kita  bandingkan  pengaruh  setiap  determinan  terhadap  IPM  antara  daerah  pemekaran dengan  daerah  induk,  ternyata  pengaruh  PDRB  per  kapita  lebih  besar  di  daerah  pemekaran dibandingkan  daerah  induk  (0,129  berbanding  0,109).  Artinya  daerah  pemekaran  mampu memaksimalkan  potensi  ekonomi  yang  lebih  besar  pengaruhnya  terhadap  pembangunan  manusia dibandingkan daerah induk. Sementara untuk kemiskinan, diketahui bahwa penurunan kemiskinan di daerah induk mempunyai pengaruh yang lebih besar terhadap IPM dibandingkan daerah pemekaran (0,466  berbanding  0,430).  Artinya  program  kemiskinan  di  daerah  induk  selama  ini  berjalan  lebih efektif dibandingkan daerah pemekaran.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan pertumbuhan IPM per tahun, sebanyak 10 kabupaten/kota pemekaran tergolong efektif  karena  memiliki  pertumbuhan  IPM  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  daerah  induknya,  yaitu: Simeulue, Aceh Singkil, Bireun, Aceh Barat Daya, Nagan Raya, Aceh Jaya, Bener Meriah, Pidie Jaya, Kota Langsa dan Kota Lhokseumawe. Sementara 3 kabupaten/kota pemekaran tergolong tidak efektif yaitu Gayo Lues, Aceh Tamiang dan Kota Subulussalam.
Hasil analisis regresi data panel menunjukkan faktor-faktor  yang signifikan mempengaruhi IPM  di  daerah  pemekaran  dan  daerah  induk  adalah  PDRB  per  kapita  dan  kemiskinan.  Sedangkan pengangguran  menunjukkan  hasil  yang  tidak  signifikan.  PDRB  per  kapita  menunjukkan  pengaruh
positif, sedangkan kemiskinan mempunyai pengaruh negatif terhadap IPM. Pengaruh PDRB per kapita terhadap IPM lebih besar di daerah pemekaran, sedangkan pengaruh kemiskinan lebih besar di daerah induk.

## Saran
Pemerintah  Provinsi  Aceh  dapat  menjadikan  contoh  kabupaten/kota  yang  menunjukkan efektivitas dalam pembangunan manusia (pertumbuhan IPM tinggi) dan mengkaji upaya-upaya yang dilakukan untuk percepatan pembangunan manusia, sehingga dapat menjadi percontohan bagi daerah lain.  Pemerintah  Pusat  dan  Provinsi  Aceh  harus  melakukan  kajian  mendalam  dan  komprehensif sebelum  menyetujui  usulan  pemekaran  daerah  kabupaten/kota,  diantaranya  kesiapan  daerah  baru, pembagian sumber daya yang adil antara daerah induk dan calon daerah pemekaran baik sumber daya alam,  sumber  daya  manusia  dan  infrastruktur  sehingga  tercapai  efektivitas  pembangunan  yaitu peningkatan kesejahteraan dan kualitas pelayanan publik.
Pemerintah kabupaten/kota khususnya daerah pemekaran harus terus-menerus meningkatkan perekonomian sesuai keunggulan daerah masing-masing baik sektor pertanian, industri maupun jasa karena  terbukti  meningkatkan  kualitas  pembangunan  manusia.  Juga  melakukan  upaya  pengurangan kemiskinan  dengan  lebih  agresif  melalui  program-program  anti  kemiskinan  terutama  yang  bersifat spesifik  lokal  sehingga  lebih  efektif  untuk  meningkatkan  kualitas  pembangunan  manusia  agar  bisa setara atau bahkan lebih baik dari daerah induknya.

## DAFTAR PUSTAKA
Arisman.  2018.  Determinant  of  Human  Development  Index  in  ASEAN  Countries.  Jurnal  Ilmu Ekonomi. 7(1), 113-122.
Balkar, B., & M. G. Kasurka. 2015. Decentralization as an Educational Planning Strategy in Turkish Education System. International Journal of Education. 7(2), 415-436.
Baltagi, B.H. 2005. Econometric Analysis of Panel Data. 3rd Ed. Chicester: Jhon Wiley & Sons.
BAPPENAS. 2008. Studi Evaluasi Dampak Pemekaran Daerah 2001-2007. Jakarta: BAPPENAS.
Badan  Pusat  Statistik.  2018.  Indeks  Pembangunan  Manusia  menurut  Provinsi,  2010-2016  (Metode Baru). https://www.bps.go.id/linkTableDinamis/view/id/1211. Diakses pada tanggal  2 Maret 2018.
Badan  Pusat  Statistik.  2018.  Persentase  Penduduk  Miskin  Menurut  Provinsi  2007–2017.
https://www.bps.go.id/linkTableDinamis/view/id/1219. Diakses pada tanggal 2 Maret 2018.
Badan Pusat Statistik. 2018. Konsep Indeks Pembangunan Manusia. https://www.bps.go.id/subject/26/indeks-pembangunan manusia.html#subjekViewTab1. Diakses pada tanggal 2 Maret 2018. Badan Pusat Statistik. 2018. Konsep Persentase
Penduduk Miskin. https://www.bps.go.id/subject/23/kemiskinan-dan-ketimpangan.html#subjekViewTab1.
Diakses pada tanggal 2 Maret 2018.
Cahill, M. B. 2005. Is The Human Development Index Redundant? Eastern Economic Journal, 31 (1),
1-5.
Chalid, N & Y. Yusuf. 2014. Pengaruh Tingkat Kemiskinan, Tingkat Pengangguran, Upah Minimum Kabupaten/Kota Dan Laju Pertumbuhan Ekonomi terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Riau. Jurnal Ekonomi Universitas Riau. 22 (2),1-12.
Eren,  M,  A.K.  Celik  &  A.  Kubat.  2014.  Determinants  of  the  Levels  of  Development  Based  on  the Human  Development  Index:  A  Comparison  of  Regression  Models  for  Limited  Dependent Variables. Review of European Studies. 6 (1), 10-22.
Jhingan, M.L. 2003. Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan. Raja Grafindo Pustaka, Jakarta.
Jumadi,  M.  Pudjiharjo,  G.  Maski,  &  M.  Khusaini.  2013.  The  Impact  of  Fiscal  Decentralization  on Local Economic Development in East Java. IOSR Journal Of Humanities And Social Science. 13(1), 1-7.
Kartasasmita, Ginanjar. (1994). Manajemen Pembangunan Untuk Negara Berkembang. Jakarta : PT Gelora Aksara Pratama.
Kementerian  Dalam  Negeri.  2015.  Pembentukan  Daerah-Daerah  Otonom  Di  Indonesia  Sampai Dengan Tahun 2014.
Singariya,  M.R.  2014.  Socioeconomic  Determinants  of  Human  Development  Index  in  India. Management and Administrative Sciences Review. 6 (3), 69-84.
Soejoto, A., W.T. Subroto & Suyanto. 2015. Fiscal Decentralization Policy in Promoting Indonesia Human Development. International Journal of Economics and Financial Issues, 5(3), 763-771.
Sofilda, E, M.Z. Hamzah, & A.S. Sholeh. 2013. Human Development and Poverty in Papua Province (An  Analysis  of  Simultaneous  Approach  on  Panel  Data  Regression).  OIDA  International Journal of Sustainable Development. 6 (6), 51-62.
Sofilda,  E.,  P.  Hermiyanti  &  M.Z.  Hamzah.  2015.  Determinant  Variable  Analysis  of  Human Development  Index  in  Indonesia  (Case  For  High  And  Low  Index  At  Period  2004  –  2013). OIDA International Journal of Sustainable Development. 9 (8), 11-28.
Todaro, M.P. 1998. Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga. Erlangga, Jakarta.
UNDP. 2016. Human Development Report 2016. New York : UNDP.