Pengaruh Angka Harapan Hidup, Rata-rata Lama Sekolah dan Paritas Daya Beli Terhadap PDRB di Kalimantan Selatan

## Liqa Auliana*, Chairul Sa’roni
Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lambung Mangkurat Banjarmasin
*likaauliana02@gmail.com

## Abstract
This study shows the effect of life expectancy, average length of schooling, and purchasing power parity on GRDP in South Kalimantan. This study uses secondary data obtained from the Central Statistics Agency in 2011-2020, with time series analysis data; the results of the study state: life expectancy has a negative and insignificant effect on GRDP  in  South  Kalimantan;  the  average  length  of  schooling  has  a  positive  and significant  impact  on  GRDP  in  South  Kalimantan;  Purchasing  power  parity  has  a positive  and  significant  effect  on  GRDP  in  South  Kalimantan;  The  value  of  the determinant coefficient (R2) is 0.974301 with the intention that GRDP is influenced by three  variables,  namely  life  expectancy,  average  length  of  schooling  and  purchasing power parity 97% and the rest is influenced by other factors 3%.
Keywords: Life Expectancy Rate; Average length of schooling; and Purchasing Power Parity.

## Abstrak
Penelitian ini menunjukkan pengaruh angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah dan paritas daya beli terhadap PDRB di Kalimantan Selatan. Penelitian ini menggunakan data  sekunder  yang  di  dapat  dari  Badan  Pusat  Statistik  tahun  2011-2020,  dengan  data analisis  time  series,  Hasil  Penelitian  menyatakan  :  angka  harapan  hidup  berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap PDRB di Kalimantan Selatan; rata-rata lama sekolah berpengaruh positif dan signifikan terhadap  PDRB di Kalimantan Selatan; Paritas daya beli berpengaruh positif dan signifikan terhadap PDRB di Kalimantan Selatan. Di dapat nilai koefisien determinan (R2) 0,974301 dengan maksud PDRB di pengaruhi oleh tiga variabel yaitu angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah dan paritas daya beli 97% dan sisanya dipengaruhi oleh factor lain 3%.
Kata Kunci : Angka Harapan Hidup, Rata-rata Lama Sekolah, dan Paritas Daya Beli.

## PENDAHULUAN
Secara  sederhana,  pembangunan  dapat  dijelaskan  sebagai  peralihan  melakukan perubahan ke arah yang lebih baik. Proses pembangunan berlangsung dalam kehidupan semua orang, yaitu ekonomi, politik, sosial dan budaya. pembangunan merupakan proses menggerakkan  situasi  ke  arah  yang  positif,  menghasilkan  tingkat  kesejahteraan  dan perkembangan  yang  lebih  tinggi.  Dalam  mengembangkan  suatu  perekonomian, pembangunan ekonomi dapat mempertahankan dan meningkatkan pendapatan nasional. (United  Nations  Development  Programe,  2007)  menerbitkan  sebuah  indikator,  Human Development  Index  (HDI),  untuk  mengukur  keberhasilan  suatu  negara  dalam berkembang dan sejahtera. IPM adalah tolok ukur regional atau nasional untuk tingkat
kesejahteraan berdasarkan tiga dimensi, harapan hidup saat lahir, RLS, dan PDB. Ketiga indikator tersebut saling mempengaruhi, selain faktor yang ada, seperti kesempatan kerja yang  di  tetapkan  oleh  strategi  pemerintah,  pertumbuhan  ekonomi  dan  infrastruktur, hingga  akhirnya  IPM  yang  tinggi  menunjukkan  keberhasilan  pengangguran  ekonomi suatu negara.
Pertumbuhan ekonomi adalah pengembangan kinerja sebuah perekonomian untuk menghasilkan  barang  maupun  jasa.  pertumbuhan  ekonomi  juga  membuktikan  bahwa sepanjang mana kegiatan ekonomi melahirkan pendapatan yang lebih bagi rakyat selama tahun  yang  tidak  ditentukan  (Sukirno.S.,  2013).  Cepatnya  pertumbuhan  ekonomi mendesak  pengadaan  berbagai  prasarana  ekonomi  yang  diperlukan  agar  cepatnya pembangunan  ekonomi,  dan  pertumbuhan  ekonomi  juga  merupakan  ciri  kemenangan pembangunan ekonomi. Pertumbuhan ekonomi adalah rangkaian aktivitas ekonomi yang menghasilkan  peningkatan  produksi  oleh  rakyat  dan  kenyamanan  rakyat  (Sukirno.S., 2013).  Pembangunan  ekonomi  mengacu  pada  perubahan  yang  bersifat  kuantitatif,  dan salah  satu  indicator  memahami  keadaan  satu  daerah  dengan  melihat  data  PDRB  suatu daerah. Faktor-faktor yang mempengaruhi Pertumbuhan Ekonomi di suatu daerah adalah salah satunya komponen IPM yaitu AHH, RLM dan PDB mempengaruhi Pertumbuhan Ekonomi.
Indeks  pembangunan  manusia  merupakan  faktor  penting  untuk  mengukur keberhasilan  dalam  membangun  kualistas  hidup  manusia  yang  akan  meningktkan pertumbuhan  ekonomi.  IPM  dibentuk  tiga  dasar,  yaitu  Panjang  umur  dan  stabil, pendidikan dan standar hidup yang memadai.
Tabel 1.2
Perkembangan komponen IPM di Kalimantan Selatan, 2016-2020
Sumber : (Badan Pusat Statistik Kalimantan Selatan, 2021)
Berdasarkan pada tabel 1.2 yang diperoleh atau di publikasikan di Badan Pusat Statistik Kalimantan Selatan data indeks pembangunan manusia mengalami peningkatan terbesar  pada  tahun  2020  sebesar  70.91  persen,  namun  pada  tahun  2019  pengeluaran perkapita  masyarakat  mengalami  penurunan  sebesar  Rp12.253.000  turun  menjadi Rp12.032.000  pada  tahun  2020  ini  karena  covid-19  mengakibatkan  perekonomian  di Kalimantan  Selatan  pada  tahun  2020  mengalami  kontraksi  sebesar  4.68  persen  atau dengan nilai PDRB ADHB sebesar Rp 45.96 triliun. Walaupun indikator IPM Kalimantan Selatan  pada  tahun  2020  menurun  dikarenakan  pengeluaran  perkapita  yang  menurun namun indicator IPM lainnya terus meningkat membuat IPM di Kalimantan Selatan tetap tumbuh.  Dengan  penurunan  angka  ipm  dipemerintah  Kalimantan  Selatan  serta masyarakat  perlu  melakukan  perubahan  kearah  yang  lebih  baik  lagi  khususnya meningkatkan  pengeluaran  perkapita  masyarakat  yang  akan  mendorong  pertumbuhan
NO Komponen IPM Tahun 2016 2017 2018 2019 2020 1 Angka Harapan Hidup 67.92 68.02 68.23 68.66 68.66 2 Rata-Rata Lama Sekolah 7.89 7.99 7.19 8.20 8.29 3 Pengeluaran Perkapita 11.307.000 11.600.000 13.899.000 12.253.000 12.032.000 IPM 69.05 69.65 70.17 70.72 70.91
ekonomi. salah satu upaya peningkatan IPM adalah dengan mendorong aktivitas ekonomi masyarakat lebih tinggi dan memperoleh nilai yang tambah besar, sehingga pendapatan perkapita  meningkat  dan  konsumsi  perkapita  meningkat  dan  konsumsi  perkapita  akan mengikutinya.
Dengan  meningkatnya  pendapatan  masyarakat,  maka  kebutuhan  untuk memperoleh kesehatan dan pendidikan yang baik dapat terpenuhi. Fenomena ini menarik untuk dikaji untuk mengatahui pengaruh angka AHH, RLM dan PDB terhadap PDRB di Kalimantan  Selatan. Program  pembangunan  sudah  mengeluarkan  sebuah  IPM,  untuk menimbang  pencapaian  ketentraman  masyarakat  masyarakat  suatu  negara  dan pencapaian pembangunan. Berdasarkan uraian di atas, jadi penelitian di fokuskan pada pengaruh  AHH,  RLM  ,  dan  PDB  secara  parisal  dan  simultan  berpengaruh  signifikan terhadap PDRB di Kalimantan selatan serta variabel yang paling besar mempengaruhi.
Berdasarkan penelitian tersebut, maka penelitian yang di lakukan akan terfokus pada  dampak  AHH,  RLM  dan  PDB  terhadap  PDRB  di  Kalimantan  Selatan.  Dengan tujuan untuk mengetahui dampak yang di berikan AHH, RLM, dan PDB terhadap PDRB yang terjadi di Kalimantan Selatan.

## PENELITIAN TERDAHULU
(Nadiah  Musliani,  2017)  Pengaruh  IPM  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Di Kabupaten  Enrekang.  Kesimpulan  penelitian  menunjukkan  PDB  tidak  berdampak terhadap pertumbuhan ekonomi. Pertumbuhan ekonomi kabupaten enrekang dipengaruhi RLS  dengan  AHH.  (Nyoman  Lilya,  2014)  Dampak  komponen  Indeks  Pembangunan Manusia terhadap pertumbuhan ekonomi di Provinsi Bali. Hasil  riset ini menunjukkan bahwa  indikator  daya  beli  dan indikator pendidikan  berdampak  terhadap  pertumbuhan ekonomi, sedangkan indikator kesehatan  tidak berdampak. (H. Syamsuddin. HM, 2013) Analisis IPM di Kabupaten Tanjung Jabang Barat. Kesimpulan penelitian menunjukkan bahwa AHH, RLS dan daya beli berdampak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. (Moh  Muqorrobin  soejoto,  2017)  Dampak  Indeks  Pembangunan  Manusia  terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  di  Jawa  Timur.  Hasil  riset  ini  membuktikan  bahwa  IPM berdampak negatif terhadap pertumbuhan ekonomi di Jawa Timur. (Aprida Aditya, 2016) Dampak  Indikator  Komposit  Indeks  Pembangunan  Manusia  terhadap  Pertumbuhan Ekonomi  di  Provinsi  Lampung.  Hasil  riset  membuktikan  bahwa  semua  variabel  bebas berdampak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi.

## METODE
Ruang lingkup penelitian menganalisis pengaruh Angaka Harapan Hidup, Rata- rata Lama Sekolah, dan Paritas Daya Beli terhadap pertumbuhan ekonomi di Kalimantan Selatan.  Data  yang  di  pakai  data  sekunder  berjenis  kuantitatif  bersifat  data  time  series tahun  2011-2020 melalui  pendekatan  eksplanatori  data  yang  dipergunakan  data  PDRB atas dasar harga konstan. AHH, RLM dan PDB.

## Teknik Analisis Data
Rumus yang di gunakan penelitian ini menggunakan metode  analisis regresi linier berganda yang menggunakan persamaan logaritma Natural sebagai berikut: (Bambang, 2007)
Y= a + β ₁ LnX ₁ + β ₂ LnX ₂ + β ₃ LnX ₃ + e Keterangan:
Y              =  PDRB atas dasar harga konstan (Juta Rupiah) LnX 1 = AHH (tahun) LnX 2 = RLS (tahun) LnX 3 = PDB (Rp) a               = Konstanta β ₁ ,β ₂ ,β ₃ = Koefisien Regresi e               = Error Term

## Uji Asumsi Klasik
Uji  asumsi  klasik  yaiut  untuk  melihat  dampak  variabel  independent  terhadap variavel  dependent,  para  analisis  memakai  analisis  regresi  dalam  menganalisis.  Dalam analisis regresi mendapatkan model regresi yang solid, asumsi yang menyertainya harus dipenuhi.  Jika  data  regresinya  telah  melebihi  empat  hal  dalam  asumsi  klasik,  maka informasi tersebut telah  selesai uji asumsi terdapat 4 pengujian dalam uji asumsi klasik yaitu uji normalitas, multikolinearitas, heterodestisitas, dan autokorelasi.

## Uji Statistik
1) Uji  T  menyatakan  secara  parsial  adanya  pengaruh  individual  di  variabel  bebas (X1, X2 dan X3) ke (Y) atau variable terikat.
2) Uji  F  menyatakan  apakah  variable  independent  (X1,X2  Dan  X3)  memiliki pengaruh simultan atau secara bersamaan terhadap variabel dependen (Y).
3) Koefisien  Determinan  atau  R 2 menunjukkan  besarnya  kontribusi  variabel independent (X1,X2 dan X3) ke variable dependen (Y)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji Normalitas Tabel 5.6 Uji Normalitas Jarque – Bera 0.373262 Probability 0.829750
Sumber: Hasil Data Diolah
Apabila  Prob.  JB  hitung  >  0,05  maka  residual  dikatakan  normal  begitu  juga sebaliknya.  Nilai Prob. JB hitung 0,373262 > 0,05 (5%) disimpulkan bahwa model ini terdistribusi normal.
Uji Multikolinearitas
Tabel 5.7 Uji Multikolonieritas Variable Coefficient Variance Uncentered VIF Centered VIF C 2.56e+15 4605.265 NA
X1 3.27E+11 13.99655 1.120089 X2 5.05E+15 38423.06 7.689332 X3 2.17E+15 22895.82 8.068093
Sumber: Hasil Data Diolah
Dari hasil analisis diatas dapat disimpulkan bahwa data pada penelitian kali ini tidak  terjadi  multikolonieritas.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  kolum  diatas,  dimana  nilai Centered VIF dari variabel independent tidak ada yang lebih besar dari 5 atau 10.
Uji Heteroskedastisitas
Tabel 5.8 Uji Heteroskedastisitas
Prop F 0.4263
Sumber: Hasil Data Diolah
Berdasarkan tabel 5.8 di atas dapat dilihat  dari hasil uji diatas diketahui bahwa nilai  dari  F  Hitung  sebesar  0,4263  artinya  nilai  tersebut  melebihi atau  lebih  besar  dari 0,05 di katakana bahwa maodel ini tidak terjadi heterokedastisitas.
Uji Autokorelasi
Tabel 5.9 Uji Autokorelasi F-statistic 1.079037 Obs*R-squared 3.504462 F-satistic 0.3737 Prob. Chi-square 0.1432
Sumber: Hasil Data Diolah
Nilai Prob. F hitung 0.3737 > 0,05 (5%) menurut uji hipotesis, HO diterima tidak terjadi  autokorelasi.  Berdasarkan  tabel  5.9  di  atas  nilai  Prob.  F(2,4)  ≠  0.3737  bisa dikatakan sebagai nilai probabilitas F hitung uji Breusch-Gofrey Serial Correlation LM Test. Nilai Prob F hitung lebih besar dari tingkat alpha 0,05 (5%) maka pada uji kali ini data yang di gunakan terbebas masalah autokorelasi. Namun jika nilai Prob.F hitung lebih kecil dari 0,05 maka terjadi autokorelasi.
Tabel 5.10 Regresi Linier Berganda Variable Coefficient Std.Error t-Statistik Prob C -22349.69 50557835 -11.11252 0.0000 LOG(X1) -23018.30 571606.8 -0.040269 0.9692 LOG(X2) 1.861724 71030630 2.621012 0.0395 LOG(X3) 1.211063 46588037 2.599516 0.0407
Sumber: Hasil Data Diolah
Tabel diatas merupakan Regresi dalam bentuk Logatritma Natural (LN). Model regresi ini akan dimasukkan dalam persamaan linier dibawah ini:
Y = β o +β 1 LnX 1 + β 2 LnX 2 + β 1 LnX 3 + e
Oleh karena itu, diperoleh persaaan dibawah ini berdasarkan nilai-nilai koefisien yang terdapat dalam tabel.
Y = - 22349.69  –  23018.30 LnX 1 + 1.861724 LnX 2 + 1.211063 LnX 3
Berdasarkan regresi maka dapat dilihat variabel independent angka harapan hidup (X1), rata-rata lama sekolah (X2), dan paritas daya beli (X3) terhadap variabel dependent PDRB (Y) sebagai berikut:

## Konstanta = -22349.69
Konstanta  menunjukkan    nilai  sebesar  -22349.69  artinya  adalah  jika  variabel angka  harapan  hidup,  rata-rata  lama  sekolah,  dan  paritas  daya  beli  di  anggap  kostan, hingga PDRB yang dihasilkan adalah sebesar -22349.69 Koefisien Angka Harapan Hidup (X1) = -23018.30
Nilai koefisien Regresi AHH sebesar (-23018.30), dengan asumsi bahwa variabel konstan,  angka  harapan  hidup  berubah  atau  naik  satu  satuan  maka  PDRB  mengalami penurunan sebesar -23018,30 juta dengan asumsi variabel lain tetap.

## Koefisien Rata-rata Lama Sekolah = 1.861724
Nilai koefisien RLS sebesar (1.861724), dengan asumsi bahwa variabel konstan, rata-rata lama sekolah berubah atau naik satu satuan dan PDRB mengalami peningkatan sebesar 1.861724 juta dengan asumsi variabel lain tetap.

## Koefisien Paritas Daya Beli = 1.211063
Nilai koefisien PDB (1.211063), dengan asumsi bahwa variabel kosntan, paritas daya  beli  berubah  naik  atau  satu  satuan  dan  PDRB  mengalami  peningkatan  sebesar 1.211063 juta dengan asumsi variable lain tetap.
Hasil Uji Statistik Uji Signifikansi Parsial (Uji T)
Berdasarkan uji statistic yang telah dilakukan dapat kita simpulkan bahwa:
1. AHH (X1)
Hasil pengujian analisis regresi nilai prob sebesar 0.9692 > 0,05 HO diterima. Artinya AHH tidak berpengaruh terhadap PDRB di Kalimantan Selatan 2. RLM (X2)
Hasil  pengujian  menunjukkan  prob  sebesar  0,0395  <  0,05  HO  ditolak.  Artinya  RLS berpengaruh terhadap PDRB di Kalimantan Selatan.
3. PDB (X3)
Hasil  pengujian  menunjukkan  prob  sebesar  0,0407  <  0,05  HO  ditolak.  Artinya  PDB berpengaruh terhadap PDRB di Kalimantan Selatan.

## Uji Signifikansi Simultan (Uji F)
Hasil Uji F bahwa nilai prob F statistic senilai 0,000011 < 5% artinya Ho ditolak dalam uji ini secara serentak atau bersamaan variabel AHH, RLS, dan PDB berpengaruh signifikan terhadap PDRB ekonomi di Kalimantan Selatan.
Uji Koefisien Determinan (R 2 )
Berdasarkan  pada  Tabel  5.10,  hasil  regresi  koefisien  determinan  Adjusted  R- squared adalah 0,974301. Atau bisa diartikan sebagai 97%. Artinya, AHH, RLS, dan PDB
berpengaruh 97% terhadap PDRB Kalimantan Selatan, dan 3% sisanya dipengaruhi oleh faktor lain di luar model dalam penelitian ini
Pembahasan Hasil Penelitian

## Angka Harapan Hidup
Dari Hasil uji t antara AHH dengan Pertumbuhan Ekonomi di Kalimantan Selatan menunjukkan  t  hitung  -11.11252,  nilai  probabilitas  0.9692  >  0.05,  nilai  koefisien  - 22349.69, maka variabel AHH bedampak negatif dan tidak signifikan terhadap PDRB di Kalimantan  Selatan,  ini  berarti  tingkat  kesehatan  di  Kalimantan  Selatan  disebabkan karena pemerintah kurang memberikan perhatian dengan memberikan pengarahan bahwa pentingnya menjaga kesehatan dan menerapkan hidup sehat. Selain itu,  kesehatan juga dipengaruhi  oleh  pola  hidup  masyarakat  tergantung  dari  sisi  karakter  dan  pendapatan rakyat,  gaya  hidup  berubah  jika  penghasilan  condong  tetap  dan  menurun,  sebaliknya dengan harga yang terus naik semakin sulit memenuhi kebutuhan sehari-hari.
Hal ini sesuai dengan  penelitian Nyoman Lilya (2014) bahwa indeks kesehatan berdampak negatif dan tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Ini membuktikan bahwa dikarenakan masih adanya ketimpangan pembangunan terkait pendapatan.

## Rata-rata Lama Sekolah
Dari hasil melalui uji t antara RLM dengan Pertumbuhan Ekonomi di Kalimantan Selatan menunjukan t hitung 2.621012, nilai probabilitas 0.0395 < 0.05, nilai koefisien 1.861724.  Maka  variabel  RLM  berdampak  positif  dan  signifikan  terhadap  PDRB  di Kalimantan Selatan. Hubungan yang positif antara RLM dengan Pertumbuhan Ekonomi disebabkan  oleh  Pendidikan  merupakan  sarana  dalam  menyiapkan  SDM  untuk pembangunan.  Adapun  variabel  ini  berpengaruh  signifikan  terhadap  Pertumbuhan Ekonomi di Kalimantan Selatan dipengaruhi semakin tinggi tingkat Pendidikan seseorang maka stok modal manusia akan meningkat yang kemudian meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Pemerintah hendaknya lebih meningkatkan lagi Pendidikan di daerah dengan cara memberikan beasiswa atau strategi yang akan menarik perhatian masyarakat untuk meningkatkan Pendidikan (rata-rata lama sekolah) nya agar lebih meningkatkan kualitas SDM dan PDRB meningkat.
Sesuai dengan penelitian Aprida Aditya (2016) menunjukkan hasil bahwa rata- rata lama sekolah berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Hal ini  juga  sama  dengan  penelitian  Nyoman  Lilya  (2014)  Yang  menunjukkan  bahwa pendidikan  meningkat  setiap  tahunnya  sebab  pendidikan  merupakan  variable  penting untuk peningkatan kualitas SDM.

## Paritas Daya Beli
Berdasarkan  hasil  melalui  uji  t  antara  PDB  dengan  pertumbuhan  ekonomi  di Kalimantan Selatan menunjukkan t hitung 2.599516, nilai probabilitis 0.0407 < 0.05, nilai koefisien  1.211063.  Maka  variabel  PDB  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap PDRB di Kalimantan Selatan.
Ini berarti biaya per kapita salah satu jangkauan pembangunan manusia menuju kehidupan yang sebanding dalam kaitannya dengan konsumsi per kapita aktual. Dari sisi konsumsi  per  kapita  kinerja  daya  beli  rakyat  untuk  beberapa  kebutuhan  dasar,  sebagai
alat  pendapatan,  merupakan  perkembangan  kehidupan  yang  sebanding.  kesejahteraan diucapkan meningkat  jika  konsumsi  riil  per  kapita  meningkat,  yaitu  kenaikan  nominal biaya  rumah  tangga  bertambah  tinggi  dari  tingkat  inflasi  pada  waktu  yang  sama.  Jika konsumsi  per  kapita  meningkat,  demikian  juga  permintaan  akan  meningkat  maka produksi pun meningkat.
Berdasarkan hasil riset Aprida Aditya (2016), terbukti variable IDB berdampak positif  dan  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  Provinsi  Lampung.  Hal  ini juga sama dengan penelitian  H. Syamsuddin HM (2013)  Yang menunjukkan bahwa Daya beli dapat ditingkatkan dengan mengelola inflasi tetap seimbang.

## PENUTUP

## Kesimpulan
Kesimpulan  penelitian  ini  adalah  berdasarkan  uji  signifikansi  pengaruh  parsial (uji  t)  dengan  signifikansi  0,05,  variabel AHH  berdampak  negatif  dan  tidak  signifikan terhadap PDRB Kalimantan Selatan. RLS berdampak positif signifikan terhadap PDRB Kalimantan Selatan, dan PDB berdampak positif signifikan terhadap PDRB Kalimantan Selatan.  berdasarkan  berdampak  simultan  (Uji  F)  ketiga  variabel  bebas  berdampak terhadap  PDRB  Kalimantan  Selatan.  variabel  yang  memiliki  pengaruh  paling  besar terhadap PDRB di Kalimantan Selatan adalah rata-rata lama sekolah.

## Saran
Untuk  pemerintah  di  kalimantan  Selatan  agar  lebih  meningkatkan  lagi kesejahteraan  dengan  mengamanatkan  kebersihan,  menambah  banyak  pegawai kesehatan,  dan  bantuan  atau  subsidi  pengobatan,  khususnya  obat-obatan  generik  bagi masyarakat  miskin,  maka  kesehatan  masyarakat  kembali  membaik  lagi  di  Kalimantan Selatan. bagi peneliti lain ingin melakukan penelitian yang sejenis maka disarankan agar menambah  variabel  independent  yang  berpengaruh  terhadap  PDRB  dan  menggunakan teknik  analisis  yang  lebih  akurat  sehingga  hasilnya  lebih  mendekati  fenomena  yang sesungguhnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Aprida  Aditya.  (2016). Pengaruh  Indikator  Komposit  Indeks  Pembangunan  Manusia Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Lampung .
Badan  Pusat  Statistik  Kalimantan  Selatan .  (2021,  Agustus  Minggu).  Diambil  kembali dari Statistik Provinsi Kalimantan Selatan: http://kalsel.bps.go.id/
Bambang, S. (2007). Rumus dan Data dalam Analisis Statistika. Bandung: ALFABETA. H.  Syamsuddin.  HM.  (2013). Analisis  Indeks  Pembangunan  Manusia  Kabupaten Tanjung Jabung Barat .
Kuncoro, A. (2001). Cara Menggunakan dan Memakai Analisis Asumsi Klasik. Bandung: ALFABETA.
Moh  Muqorrobin  soejoto.  (2017). Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Jawa Timur .
Nadiah  Musliani.  (2017). Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Kabupaten Enrekang .
Nyoman Lilya. (2014). Pengaruh Komponen Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Bali .
Sukirno Sadono. (2000). Jakarta: Pengantar Teori Makro dan Mikro Ekonomi.
Sukirno.S. (2013). Jakarta: Teori Ekonomi Mikro.
Sunyoto, D. (2011). Metodologi Penlitian Ekonomi . Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada. Tadaro. (2003). Jakarta: Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga.
United Nations Development Programe. (2007). Indonesia: UNDP.