## Jurnal EMT KITA
Indonesian Journal for the Economics, Management and Technology .
Jurnal Ekonomi dan Manajemen Teknologi (EMT) KITA, 8(1), 2024, 226-234 Available online at  http://journal.lembagakita.org/index.php/emt
Analisis Pengaruh PDRB Per Kapita, Jumlah Penduduk Miskin dan Investasi Terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Provinsi Kalimantan Timur Tahun 2017-2021
Ergi Armanda Williyan 1* , Maulidyah Indiria Hasmarini 2 1*,2 Program Studi Ilmu Ekonomi Studi Pembangunan, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Kabupaten Sukoharjo, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia.
Abstrak. Pembangunan dipengaruhi oleh beberapa faktor, salah satunya adalah kualitas sumber daya manusia yang  biasanya  diwakili  oleh  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  yang  merupakan  indikator  tercapainya pembangunan manusia yang lebih berkualitas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh PDRB Per Kapita,  Jumlah  Penduduk  Miskin  dan  Investasi  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  pada  10 Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Kalimantan  Timur  Tahun  2017-2021.  Penelitian  ini  menggunakan  metode analisis data panel dengan model terpilih Fixed effect Model (FEM) dan menggunakan software eviews 10. Dari hasil  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  secara  parsial  variabel  PDRB  Per  Kapita,  Penanaman  Modal Dalam Negeri (PMDN) dan Jumlah Penduduk Miskin berpengaruh positif terhadap IPM sedangkan untuk variabel Penanaman Modal Asing (PMA) tidak berpengaruh terhadap IPM.
Kata kunci: IPM; PDRB Per Kapita; Jumlah Penduduk Miskin; PMDN; PMA.
Abstract. Development is influenced by several factors, one of which is the quality of human resources which is usually represented by the Human Development Index (IPM) which is an indicator of  achieving higher quality human development. This study aims to analyze the effect of Per Capita GRDP, Number of Poor Population and Investment on the Human Development Index in 10 Regencies/Cities in East Kalimantan Province in 2017- 2021. This research uses panel data analysis method with the selected model Fixed effect Model (FEM) and uses eviews  10  software.  From  the  results  of  this  study  it  can  be  concluded  that  partially  the  variables  PDRB  Per Capita, Domestic Investment (PMDN) and Poverty have a positive effect on IPM while for the variable Foreign Investment (PMA) has no effect on IPM.
Keywords: HDI; GRDP; Poverty; PMDN; PMA.
* Corresponding Author. Email: ergiarmanda09@gmail.com 1* .
DOI: https://doi.org/10.35870/emt.v8i1.2106
Received: 16 December 2023, Revision: 22 December 2023, Accepted: 30 December 2023, Available Online : 10 January 2024. Print ISSN: 2579-7972; Online ISSN: 2549-6204. Copyright @ 2024. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET).

## Pendahuluan
Pembangunan  adalah  syarat  yang  dijadikan sebagai  pencapaian  suatu  tujuan  negara  yang mana  pertumbuhan  merupakan  salah  satu indikator  dari  suatu  pembangunan  negara tersebut.  Dalam  melaksanakan  pembangunan, meningkatkan pertumbuhan ekonomi merupakan  tujuan  utama  bagi  negara  yang sedang  berkembang.  Hal  ini  berkaitan  dengan peningkatan  jumlah  produksi  dan  jasa  yang telah dihasilkan oleh masyarakat, oleh sebab itu pada  saat  jumlah  barang  yang  diproduksi mengalami  peningkatan  maka  kesejahteraan masyarakat  akan  mengalami  peningkatan  juga (Mirza, 2011). Dimana pada hakekatnya proses pembangunan  mencakup dari  berbagai  macam perubahan  yang  menjadi  dasar  status  sosial, perilaku  masyarakat  dan  institusi  nasional,  hal lain  dalam  mengejar  akselerasi  pertumbuhan ekonomi,  perbaikan  ketimpangan  pendapatan dan  program  pengurangan  kemiskinan.  Pada dasarnya, secara keseluruhan tidak mengabaikan  keragaman  kebutuhan  dasar  dan keinginan  individual  maupun  kelompok- kelompok sosial yang ada untuk bergerak maju menuju  suatu  kondisi  kehidupan  yang  serba lebih  baik,  secara  material  maupun  spiritual (Todaro, 2011).
Tujuan  akhir  dari  pembangunan  ialah kesejahteraan  rakyat.  Manusia  tidak  hanya menjadi  obyek  dalam  proses  pembangunan akan tetapi dibutuhkan sebagai subjek, sehingga bisa  memberikan  peran  atau  kontribusi  yang bermanfaat untuk kemajuan suatu wilayah yang secara  makro  menjadi  kemajuan  suatu  negara (Sari  &  Yusniar  2019).  Salah  satu  tolak  ukur dalam  tercapainya  keberhasilan  pembangunan adalah  tersedianya  sumber  daya  manusia  yang berkualitas dapat dilihat dari angkat pendidikan dan  kesehatan,  selain  itu  dapat  dilihat  juga melalui perekonomian wilayah atau negara yang semakin  membaik  dan  sebagian  besar  negara dalam  rumpun  maju  ataupun  berkembang banyak yang menggunakan Human Development  Index  (HDI)  atau  Indeks Pembangunan Manusia (IPM) sebagai indikator
dalam  menilai  kualitas  sumberdaya  manusia. Indeks Pembangunan Manusia berguna sebagai pembanding  kinerja  pembangunan  manusia baik  antar  negara  maupun  antar  daerah (Kuncoro, 2006).
Pembangunan dipengaruhi oleh beberapa faktor salah satu  faktor  yang  mempengaruhi  ekonomi suatu  negara  adalah  kualitas  sumber  daya manusia.  Kualitas  sumber  daya  manusia tersebut dapat dilihat melalui indeks pembangunan  manusia.  Indeks  Pembangunan Manusia
(IPM) merupakan indikator pencapaian  pembangunan  manusia  yang  lebih berkualitas  dan  menyatakan  ada  tiga  dimensi dasar  untuk  mengukur  pembangunan  manusia yaitu diantaranya umur panjang dan hidup yang sehat  ( a  long  and  healthy  life ),  pengetahuan ( knowledge ), dan standar hidup yang layak (desent standart  of  living)  (BPS  2015). United  Nations Development Programme (UNDP)  melalui  Human Development  Report  dalam  publikasinya menyatakan  bahwa  pembangunan  manusia sebagai  “ a cprocess of enlarging people’s choices ”  atau suatu  asepek  yang  meningkatkan  aspek kehidupan  masyarakat  (Susanti  &  Hidayat 2020).
Pembangunan  manusia  yang  tinggi  sangat menentukan  kualitas  SDM,  baik  dari  segi teknologi  maupun  terhadap  kelembagaan sebagai  saran  yang  digunakan  dalam  mencapai pembangunan  manusia  (Oka et  al .,  2015). Beberapa hal yaitu banyaknya jumlah penduduk pada  kelompok  usia  produktif  dibandingkan kelompok usia non-produktif dapat memberikan  manfaat  bagi  pembangunan nasional terutama pada sektor ekonomi, namun untuk  memanfaatkan  kondisi  ini  kualitas  SDM harus  ditingkatkan  secara  maksimal  baik  untuk penduduk desa maupun kota (Soebagiyo 2016). Permasalahan  pembangunan  dalam  lingkup negara  secara  spasial  dengan  keadaan  tidak selalu  merata  terdapat  daerah  dengan pembanguna yang lambat, dimana ketidakmerataan
pembangunan akan berpengaruh  buruk  terhadap  kesejahteraan masyarakat di suatu wilayah (Hariwan, 2015).
Gambar 1. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Kalimantan Pada  Gambar  1  terlihat  bahwa  perkembangan indeks  pembangunan  manusia  di  pulau Kalimantan  selalu  mengalami  peningkatan setiap  tahunnya.  Terlihat  pada  gambar  1  pada peringkat  pertama,  kedua  dan  ketiga  diduduki oleh  Provinsi  Kalimantan  Timur,  Kalimantan Tengah dan Kalimantan Utara. Terlihat bahwa Kalimantan Timur memiliki capaian mutu IPM yang  paling  tinggi  dibandingkan  dengan provinsi  provinsi  lain  yang  ada  di  Kalimantan. Sejak tahun 2017-2021, perkembangan IPM di Kalimantan Timur memperlihatkan pergerakan kearah  yang  lebih  baik.  Tahun  2018  IPM Kalimantan  Timur  sebesar  75.83  dibanding IPM  tahun  2017  sebesar  75.12.  Angka  yang sama ditunjukkan kembali pada perekmbangan angka  IPM  terkini,  IPM  Kalimantan  Timur 2021  berhasil  sebesar  76.88  dibandingkan dengan angka IPM tahun 2020 sebesar 76.24.
Indeks
Pembangunan Manusia (IPM) Kalimantan  Timur  selama  tiga  tahun  terakhir sejak  2019-2021  mengalami  peningkatan. Meski,  ketika  2020  mengalami  penurunan akibat  terjadinya  peningkatan  Covid-19  yang sangat  tajam.  Menurut  Kadis  Pendidikan  dan Kebudayaan Kaltim Anwar Sanusi melalui data Bappeda Kaltim dan BPS Provinsi, peningkatan  IPM  tahun  2021  disebabkan  oleh peningkatan  yang  terjadi  di  semua  komponen penyusunnya.  Berbeda  dengan  kondisi  pada tahun  2020,  di  mana  pandemi  Covid-19  telah
menyebabkan  kinerja  pembangunan  manusia Provinsi Kalimantan Timur mengalami penurunan yang disebabkan oleh turunnya nilai pengeluaran per kapita yang disesuaikan.
Terlihat  bahwa  Kabupaten  dengan  nilai konstanta  tertinggi  adalah  Kabupaten  Bontang yakni sebesar 50,753347. Artinya, terkait dengan pengaruh  variabel  produk  domestic  regional bruto,  penanaman  modal  asing,  penanaman modal  dalam  negeri,  dan  kemiskinan  memilki jumlah  indeks  pembangunan  manusia  yang lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  Kabupaten lainnya.  Sedangkan  nilai  konstanta  terendah adalah  Kabupaten  Kutai  Kartanegara  yakni sebesar  30,63043.  Artinya  terkait  dengan pengaruh  variabel  produk  domestic  regional bruto,  penanaman  modal  asing,  penanaman modal  dalam  negeri,  dan  kemiskinan  memilki jumlah  indeks  pembangunan  manusia  yang lebih  rendah  dibandingkan  dengan  Kabupaten lainnya.
Negara yang mempunyai pendapatan per kapita tinggi  pada  umumnya  memiliki  standar  hidup yang  tinggi  juga.  Indikator  berhasil  tidaknya pembangunan  ekonomi  suatu  wilayah,  bisa dilihat dari tingginya pendapatan yang diperoleh masyarakat.  Hal  ini  berkaitan  dengan  3 indikator  yang  ada  pada  Indeks  Pembangunan Manusia  (IPM).  Tinggi  dan  rendahnya pendapatan  perkapita  dapat  digunakan  sebagai
indikator  penentu  kemajuan  wilayah.  Semakin tingginya  Produk  Domestik  Regional  Bruto (PDRB) per kapita suatu daerah maka semakin besar  pula  potensi  sumber  penerimaan  daerah tersebut  disebabkan  dari  semakin  besar pendapatan  masyarakat  daerah  tersebut (Waidah & Pernanda 2020).
Amrizal  (2022)  melakukan  penelitian  dengan menggunakan  tingkat  kesenjangan  Indeks Pembangunan Manusia (IPM) antara kabupatan/kota  di  wilayah  Provinsi  Jambi tahun 2014-2018 PDRB Perkapita berpengaruh signifikan  terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia  (IPM)  (Nurul,  Kusuma,  and Faridatussalam  2022).  Metode  analisis  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  regresi data  panel  analisis  dengan  estimasi  parameter model  menggunakan Fixed  effect  Model (FEM) yang  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM)  di  Kabupaten/Kota  dari  Daerah Istimewa  Yogyakarta.  Data  yang  digunakan adalah  data  panel  selama  Periode  2015- 2020.Variabel  Independen,  kemiskinan  (KMS) dan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) berpengaruh  signifikan  terhadap  Indeks Pembangunan  Manusia  Kabupaten/Kota  di Daerah Istimewa Yogyakarta (Sosiohumaniora, Umiyati,  and  Amril, n.d .) melakukan  penelitian data  panel  dengan  jenis  data  sekunder  yang meliputi data time series tahun 2009-2013 dan data  cross  section  untuk  sembilan  kabupaten dan  satu  kota  di  Provinsi  Jambi.  Hasil  regresi data  panel  dengan  menggunakan Fixed  effect Model .  menunjukkan  bahwa  Kemiskinan berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap IPM. Dengan uraian yang dijelaskan demikian, maka penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh  dari  PDRB  Per  Kapita,  Jumlah Penduduk  Miskin  dan  Investasi  terhadap
Indeks Pembangunan
Manusia pada
Kabupaten/Kota  Provinsi  Kalimantan  Timur pada  tahu  2017-2021.  Penelitian  ini  akan menggunakan data panel, yaitu gabungan antara data time series dan data cross section .

## Metodologi Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini
adalah data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistika (BPS) Kalimantan Timur. Data pada  penelitian  ini  diambil  pada  periode  2017- 2021  yang  terdiri  dari  10  Kabupaten/Kota  di Provinsi  Kalimantan  Timur.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui pengaruh PDRB Per Kapita, Jumlah Penduduk Miskin  dan  Investasi  terhadap  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM).  Alat  analisis yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  adalah regresi  data  panel  dimana  menggabungkan antara  data  time  series  dan  cross  section. Variabel  dependen  dalam  penelitian  ini  adalah Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  yang dinyatakan  dalam  satuan (%).  Sedangan  PDRB Per  Kapita,  Jumlah  Penduduk  Miskin  dan Investasi merupakan variabel independen dalam penelitian  ini.    Model  ekonometrika  penelitian ini  merupakan  bentuk  replikasi  artikel (Handayani & Woyanti 2021) dalam model data panel,  persamaan  regresi  data  panel  dapat dituliskan sebagai berikut:
𝐼𝑃𝑀 𝑖𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 log(𝑃𝐷𝑅𝐵) 𝑖𝑡 + 𝛽 2 log(𝑃𝑀𝐴) 𝑖𝑡 + 𝛽 3 log(𝑃𝑀𝐷𝑁) 𝑖𝑡 +   𝛽 4 log(𝑃𝑂𝑉) 𝑖𝑡 +   𝛽 5 +  𝜀 𝑡 Keterangan:
IPM     :  Indeks  Pembangunan  Manusia (persen)
PDRB    :  Produk  Domestik  Regional  Bruto per Kapita (Juta Rupiah)
PMA    :  Penanaman  Modal  Asing  (ribu USD) PMDN   :  Penanaman  Modal  dalam  Negeri
(juta rupiah)
POV    :  Jumlah Penduduk Miskin 𝛽 0 :  Konstanta
𝛽 1 … 𝛽 4 :  Koefisien Regresi T
:  Tahun ke t I :  wilayah Kab/kota ε : Error Term (factor kesalahan).
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  tahapan estimasi analisis regresi data panel yaitu dengan tahap  estimasi  model  ekonometrika  dengan pendekatan Pooled  Least  Square (PLS/CEM), Fixed effect Model (FEM) dan Random Effect Model (REM).  Model  terestimasi  terbaik  jika  terpilih uji  Chow  dan  uji  Hausman  serta  uji  Langrage Multiplier jika perlu, uji kebaikan model dan uji
Ergi Armanda Williyan, Maulidyah Indiria Hasmarini / Analisis Pengaruh PDRB Per Kapita, Jumlah Penduduk Miskin dan Investasi Terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Provinsi Kalimantan Timur Tahun 2017-2021.
validitas  pengaruh  pada  model  terestimasi terpilih.

## Hasil dan Pembahasan
Hasil Hasil  estimasi  Regresi  Data  Panel  dengan pendekatan Pooled Ordinary Least Squares ( PLS) , Fixed effect Model ( FEM ) dan Random Effect Model ( REM ) dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Regresi Data Panel Cross section Variabel Koefisien Regresi PLS FEM REM C 67,39273  39,20805  46,10317 Log(PDRB) 0,676442  2,220213  2,019742 Log(PMA) 0,343004  -0,002060  0,001670 Log(PMDN) -0,357237  0,191978  0,175234 Log(POV) 1,713706  7,525764  5,510801 R 2 0,184206  0,993295  0,492533 Adjusted. R 2 0,111691  0,990874  0,447425 Statistik F 2,540242  410,2670  10,91895 Prob.  Statistik F 0,052713  0,000000  0,000000
Uji Chow dan uji Hausman akan dipakai untuk memilih model terestimasi terbaik – PLS, FEM atau REM .  Apabila  ternyata  pada  Uji  Chow terpilih FEM dan  pada  uji  Hausman  terpilih FEM ,  maka  model  terestimasi  terbaik,  yakni FEM . Uji  Chow  dipakai  untuk  menentukan model terestimasi PLS atau FEM . H 0 uji Chow: model  terestimasi  adalah Pooled  Least  Squares ( PLS ),  dan  H A -nya:  model  terestimasi  adalah Fixed effect Model ( FEM ). H 0 diterima jika nilai p ( p-value ),  probabilitas  atau  signifikansi  empirik
statistik F >  α; H 0 ditolak  bila  nilai p ( p-value ), probabilitas atau signifikansi empirik statistik F < α. Hasil uji Chow dapat dilihat pada Tabel 2 . Tabel 2. Hasil Uji Chow Statistik Nilai d.f Prob. Cross-section F  482,709319  (9,36)  0,0000
Dari Tabel 2 terlihat nilai p ( p-value ), probabilitas atau  signifikansi  empirik  statistik F sebesar 0,000 (< 0,01), jadi H 0 ditolak. Simpulan, model terestimasi  adalah FEM. Uji  Hausman  dipakai untuk  memilih  model  terestimasi FEM atau REM . H 0 uji  Hausman:  model  terestimasi adalah Random Effect Model ( REM )  dan  H A- nya: model  terestimasi  adalah Fixed  effect  Model ( FEM ). H 0 diterima  jika  nilai p ( p-value ), probabilitas atau signifikansi empirik statistik χ 2 >  α;  dan H 0 ditolak  bila  nilai p ( p-value ), probabilitas atau signifikansi empirik statistik χ 2 < α. Hasil uji Hausman dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Uji Hausman Statistik Nilai d.f  Prob. Cross section random χ 2 10,251134  4 0,0364
Dari Tabel 3 terlihat nilai p ( p-value ), probabilitas atau  signifikansi  empirik  statistik Cross  section random χ 2 sebesar  0,0364  (<  0,05),  jadi  H 0 ditolak.  Simpulan,  model  terestimasi  adalah FEM. Uji  Chow  dan  uji  Hausman  di  muka, model Fixed effect Model ( FEM )  terpilih  sebagai model  terestimasi  terbaik.  Hasil  estimasi lengkap model FEM tersaji pada Tabel 4.
Tabel 4. Model Estimasi Fixed effect Model IPM it ̂ = 39,20805 + 2,220213 log(PDRB) it − 0,002060 log(PMA) it (0,0102)**                           (0,9614) + 0,191978 log( PMDN) it + 7,525764 log(POV) it (0,0000)*                          (0,0000)* R 2 = 0,993295; DW = 1,589319; F. = 410,2670; Prob. F = 0,000000 Keterangan: *Signifikan pada α = 0,01; ** Signifikan pada α = 0,05; *** Signifikan pada α = 0,10 .
i  Tabel  4,  terlihat  bahwa  nilai p ( p  value ), probabilitas, atau signifikansi empirik statistik F bernilai  0,00000  (<  0,01);  jadi  H 0 ditolak. Simpulan, model terestimasi FEM eksis. Koefisien  determinasi  ( R 2 )  menunjukkan  daya ramal  model  terestimasi.  Dari  Tabel  4  terlihat nilai R 2 pada  model Fixed  effect  Model (FEM)
sebesar  0,993295  artinya 99,3%  variasi  variabel Indek  Pembangunan  Manusia  dapat  dijelaskan oleh variasi variabel Produk Domestik Regional Bruto,  Penanaman  Modal  Asing,  Penanaman Modal  Dalam  Negeri  dan  Jumlah  Penduduk Miskin. Sisanya, sebesar 0,7%, dipengaruhi oleh
variasi  variabel-variabel  atau  faktor-faktor  lain yang tidak dimasukan dalam model.
Tabel 5. Hasil Uji Validitas Pengaruh Variabel Sig.t Kriteria  Kesimpulan Log(PDRB) 0,0102 < 0,05 Signifikan pada α = 0,05 Log(PMA) 0,9614 > 0,10 Tidak Signifikan Log(PMDN) 0,0000 < 0,01 Signifikan pada α = 0,01
Log(POV) 0,0000 < 0,01 Signifikan pada α = 0,01
Berdasarkan  uji  validitas  pengaruh  pada  Tabel 5,  terlihat  Produk  Domestik  Regional  Bruto (PDRB) ,  Penanaman  Modal  dalam  Negeri (PMDN) dan Jumlah  Penduduk Miskin (POV ) memiliki pengaruh terhadap
Indeks Pembangunan  Manusia (IPM) .  Sementara Penanaman Modal Asing (PMA) tidak memiliki pengaruh  terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia Kabupaten/Kota di Provinsi Kalimantan  Timur  selama  periode  2017-2021. Variabel  Produk  Domestik  Regional  Bruto memiliki  nilai  koefisien  regresi  sebesar 2,220213,  dengan  pola  hubungan  linier- logaritma.  Artinya,  apabila  tingkat  Produk Domestik Regional Bruto mengalami kenaikan sebesar  1  persen,  maka  Indeks  Pembangunan Manusia  akan  mengalami  kenaikan  sebesar 0,02220213 persen. Variabel Penanaman Modal dalam  Negeri  memiliki  nilai  koefisien  regresi sebesar 0,191978 dengan pola hubungan linier- logaritma.  Artinya,  apabila  Penanaman  Modal dalam Negeri mengalami kenaikan sebesar 1%, maka  Indeks  Pembangunan  Manusia  akan mengalami  kenaikan  sebesar  0,00191978 persen.  Variabel  Jumlah  Penduduk  Miskin memiliki  nilai  koefisien  regresi  sebesar 7,525764  dengan  pola  hubungan  linier- logaritma.  Artinya,  apabila  Jumlah  Penduduk Miskin  mengalami  kenaikan  sebesar  1  persen, maka  Indeks  Pembangunan  Manusia  akan mengalami  kenaikan  sebesar  0,07525764 persen.

## Pembahasan
Pengaruh  Produk  Domestik  Regional Bruto  terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia Pada  model  estimasi  terpilih  menjelaskan bahwa varibel PDRB memiliki pengaruh positif
terhadap IPM.
Dengan meningkatnya pertumbuhan ekonomi maka akan meningkatnya pendapatan perkapita masyarakat sehingga  IPM  disuatu  daerah  justru  juga mengalami peningkatan. Dimana semakin tinggi pendapatan nasional atau daerah maka semakin besarlah  harapan  untuk  pembukaan  kapasitas produksi  baru  yang  tentu  saja  akan  menyerap tenaga  kerja  baru.  Pendapatan  yang  tinggi tercermin  dari  tingginya  pendapatan  perkapita. Maka  semakin  baik  pertumbuhan  ekonomi, maka  semakin  besarlah  harapan  untuk  tidak menganggur sehingga akan mendorong pemerataan  pendapatan  perkapita  sehingga mendorong meningkatnya Indeks
Pembangunan  Manusia.  Hasil  penelitian  ini sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Suhendi  &  Astuti,  2023)  yang  menememukan bahwa  PDRB  berpengaruh  positif  terhadap Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Provinsi Papua  selama  periode  2017-2022.  (Laode  dkk., 2020)  juga  menemukan  hal  yang  sama  di Provinsi  Sulawesi  Utara  selama  periode  2015- 2018  bahwa  Indek  Pembangunan  Manusia dipengaruhi oleh PDRB per kapita.
Pengaruh PMDN terhadap Indeks

## Pembangunan Manusia
Pada model estimasi terpilih menjelaskan bahwa varibel  PMDN  memiliki  pengaruh  positif terhadap  IPM.  Hal  ini  karena  dengan  adanya investasi  yang  dilakukan  oleh  pemerintah  atau swasta      dapat  meningkatkan  pembangunan  di setiap  kabupaten  dan  kota,  selain  itu  tempat pariwisata  yang  ada  di  setiap  daerah  semakin berkembang  pula  sehingga  hal  ini  dapat menciptakan  lapangan  pekerjaan  baru  guna menyerap tenaga kerja.  Dengan demikian maka pendapatan  masyarakat  akan  meningkat.  Jika rumah  tangga  membelanjakan  pendapatannya untuk  kebutuhan  seperti  makanan,  pendidikan dan  kesehatan,  maka  perkembangan  manusia akan  meningkat.  Hasil  penelitian  ini  sesuai dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Maramis,  2023)  yang  menememukan  bahwa PMDN  berpengaruh  positif  terhadap  Indeks Pembangunan  Manusia  di  Provinsi  Sulawesi Utara.  (Simarmata  &  Iskandar,  2022)  juga menemukan hal yang sama di Indonesia bahwa Indek Pembangunan Manusia dipengaruhi oleh PMDN.  Selama  periode  2012  -2018  (Nisa  & Handayani,  2021)  menemukan  bahwa  PMDN
Ergi Armanda Williyan, Maulidyah Indiria Hasmarini / Analisis Pengaruh PDRB Per Kapita, Jumlah Penduduk Miskin dan Investasi Terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Provinsi Kalimantan Timur Tahun 2017-2021.
berpengaruh  terhadap  IPM  di  Provinsi  Jawa Tengah.
Pengaruh  Jumlah  Penduduk  Miskin terhadap Indeks Pembangunan Manusia Pada  model  estimasi  terpilih  menjelaskan bahwa  varibel  Jumlah  Penduduk  Miskin memiliki pengaruh positif artinya ketika Jumlah Penduduk  Miskin  naik  maka  IPM  akan mengalami  kenaikan,  hasil  ini  tidak  sejalan dengan hipotesis sebelumnya yang menyatakan bahwa  dengan  adanya  pengaruh  jumlah penduduk miskin yang meningkat menyebabkan IPM juga menurun. Hal ini dapat terjadi  karena  orang  miskin  cenderung menjalani  kehidupan  dengan  ketidakstabilan akan  kedisiplinan  finansial  sehingga  membuat mereka kewalahan dalam mengelola keuangannya.  Hal  itu  membuatnya  melakukan kebiasaan belanja impulsif yang mengubah pola konsumsi  dalam  hal  ini  tingkat  daya  beli masyarakat semakin tinggi. Tingginya daya beli masyarakat akan meningkatkan Indeks Pembangunan  Manusia  karena  daya  beli masyarakat  merupakan  salah  satu  indikator komposit  dalam  IPM  yang  disebut  indikator pendapatan. Dapat disimpulkan bahwa semakin tinggi  kemiskinan  maka  akan  meningkatkan Indeks Pembangunan Manusia. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh (Abie  Rachman  Muhamad  &  Dewi  Rahmi, 2023)  yang  menememukan  bahwa  jumlah penduduk miskin berpengaruh positif terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Jawa Barat.  (Ningrum,  Khairunnisa,  &  Huda,  2020) juga  menemukan  hal  yang  sama  di  Indonesia bahwa
Indek Pembangunan Manusia dipengaruhi  oleh  jumlah  penduduk  miskin selama tahun 2014-2018.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  alat analisis metode data panel model yang terpilih adalah Fixed  effect  Model (FEM)  pada  model terpilih  terdapat  tiga  variabel  independen  yaitu PDRB  Per  Kapita,  Jumlah  Penduduk  Miskin dan  Investasi  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  IPM,  kemudian  dapat dilihat  pada  konstanta  yang  memiliki  nilai
tertinggi  ialah  Kabupaten  Bontang  dan  nilai terendah ialah Kabupaten Kartanegara. Implikasi  dan  saran  yang  bisa  dilakukan  atau dijalankan  pemerintah  yaitu  harus  terus berupaya  untuk  menelaah  dan  mempelajari masalah yang dianggap sebagai penghambat dari laju Indeks Pembangunan Manusia. Pemerintah dapat  melakukan  upaya  kebijakan  yang  sesuai dengan  keadaan  pada  permasalahan  IPM  di provinsi  Kalimantan  Timur,  serta  terus meningkatkan faktor yang berpengaruh posistif terhadap  IPM  yaitu  seperti  meningkatkan PDRB  Per  Kapita  agar  pertumbuhan  ekonomi semakin  meningkat,  mengurangi  jumlah penduduk  miskin  agar  terciptanya  kehidupan yang makmur serta pengelolaan PMDN dengan baik  dalam  berbagai  sektor  yang  terkontribusi didalamnya dalam upaya pembangunan manusia.

## Daftar Pustaka
Amrizal,  A.  (2022).  Analysis  of  Disparities  and Factors Affecting the Human Development Index of Districts/Cities in Jambi  Province  (Panel  Data  Regression Model  of  11  Districts). Paradigma
Ekonomika  Journal ,  17(2).  https://online- journal.unja.ac.id/paradigma/article/view /10154
BPS.  (2015).  Human  Development  Index.
Jakarta: Badan Pusat Statistika. Handayani,  S.,  &  Woyanti,  N.  (2021).  The Influence of GRDP, Poverty, Unemployment, and Capital Expenditures on HDI in 35 Districts/Cities in Central Java 2011-2019. BISECER (Business Economic Entrepreneurship) , 4(2), 17 – 26. http://ejournal.undaris.ac.id/index.php/
biceser/article/view/242
Hariwan,  P.  (2015).  Analysis  of  the  Human Development  Index  in  5  Regions Resulting  from  Division  in  West  Java. Journal  of  Applied  Quantitative  Economics , 8(1), 44329.
Hidayat,  S.,  &  Woyanti,  N.  (2021).  The Influence of Per Capita GRDP, Regional
Expenditures, Dependency Ratio, Poverty,  and  Technology  on  HDI  in Indonesia. Journal  of  Economics,  Business, and Accounting (JEBA) , 23(4), 122 – 137.
Kuncoro.  (2006).  Development  Economics: Theory,  Problems,  and  Policies.  3rd Edition. Yogyakarta: UPP AMP YKPN.
Laode, M., Engka, D. S. M., Sumual, J. I., Nisa, H.,  Yuli  Wantri,  S.,  Iskandar,  D.  D., Maramis,  M.  T.  B.,  Ningrum,  J.  W., Khairunnisa,  A.,  Huda, N.,  et  al.  (2020). Analysis  of  the  Influence  of  Economic Growth,  Poverty,  and  Government Expenditure  in  the  Education  Sector  on the  Human  Development  Index  in North  Sulawesi  Province  (2015-2018). Journal of Economic Development , 24(2), 1 – 13. DOI:
https://doi.org/10.29040/jiei.v6i2.1034
Maramis,  M.  T.  B.  (2023).  The  Influence  of
Capital Expenditure and Private Investment  on  Economic  Growth  and Human  Development  Index  in  North
Sulawesi  Province. Journal  of  Economic Development ,  24(2),  224 – 237.  DOI: https://doi.org/10.35794/jpekd.47557.2
4.2.2023
Mirza, D. S. (2011). The Influence of Poverty, Economic Growth, and Capital Expenditure  on  HDI  in  Central  Java. Jejak , 4(2), 102 – 113.
Ningrum,  J.  W.,  Khairunnisa,  A.,  &  Huda,  N. (2020).  The  Influence  of  Poverty, Unemployment Rate, Economic Growth, and  Government  Expenditure  on  the Human  Development  Index  (HDI)  in Indonesia  2014-2018  from  an  Islamic Perspective. Journal  of  Islamic  Economic Sciences , 6(2), 212. DOI:
https://doi.org/10.29040/jiei.v6i2.1034
Nisa,  A.  N.,  &  Handayani,  H.  R.  (2021).  The Influence of Economic Growth, Investment,  and  Capital  Expenditure  on Community Welfare in Central Java 2012- 2018. Diponegoro Journal of Economics , 10(1),
1 – 13.
Nuriyah,  S.  R.,  Muafiqie,  H.,  Junaedi,  J.,  et  al. (2017).  Analysis  of  the  Influence  of Regional Gross Domestic Product (GDP) and Poverty on the Human Development Index  in  Bojonegoro  Regency. Journal  of Public Power , 1(2), 97 – 109.
Nurul,  A.,  Avida,  A.,  Kusuma,  D.,  & Faridatussalam,  S.  R.  (2022).  Analysis  of Variables Affecting the Human
Development Index of the Special Region of  Yogyakarta  Regency/City  2015-2020.
2(1), 353 – 361.
Oka,  I.  K.,  Artana  Yasa,  S.,  Arka,  S.,  et  al.
(2015).  Consumer  Behavior:  Revised Edition. Kencana.
Rachman  Muhamad,  A.,  &  Rahmi,  D.  (2023). The  Influence  of  Technology,  Poverty Level,  Government  Expenditure,  and Economic  Growth  on  the  Human Development  Index  in  West  Java Province  2007-2021. Journal  of  Economic and  Business  Research ,  45 – 52.  DOI: https://doi.org/10.29313/jrieb.v3i1.1924
Royan,  M.  M.,  Jumiati,  A.,  &  Prianto,  F.  W. (2015).  The  Influence  of  Public  and Private  Investment  on  the  Improvement of the Human Development Index (HDI) in East Java. Student Scientific Article , 5.
Sari,  E.,  &  Yusniar,  R.  (2019).  Analysis  of Determinants of the Human Development  Index  in  Bali  Province 2010-2017. REP  Journal  (Development
Economic Research) , 4(1), 128 – 136.
Ergi Armanda Williyan, Maulidyah Indiria Hasmarini / Analisis Pengaruh PDRB Per Kapita, Jumlah Penduduk Miskin dan Investasi Terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Provinsi Kalimantan Timur Tahun 2017-2021.
Silaban, P. S. M. J., Br Sembiring, P. S. B., Br Sitepu, V. A. B. S., & Br.Sembiring, J. P. (2020). The Influence of HDI and GDP on the Number of Poor People in North Sumatra  2002-2017. Jesya  (Journal  of
Economics & Islamic Economics) ,  4(1),  311 –
321. DOI: https://doi.org/10.36778/jesya.v4i1.288 Simarmata,  Y.  W.,  &  Iskandar,  D.  D.  (2022). The Influence of Government Expenditure,  Investment,  Population,
Poverty  on  Economic  Growth  and Human  Development  Index:  Two-Stage Least  Square  Analysis  for  the  Case  of Indonesia. Journal  of  Economic  Development
Dynamics , 5(1), 78 – 94. DOI: https://doi.org/10.14710/jdep.5.1.78-94
Soebagiyo,  D.  (2016).  Analysis  of  Factors Affecting  the  Human  Development
Index in Indonesia 1990-2014. Surakarta: Bachelor  Thesis,  Faculty  of  Economics and Business, Universitas Muhammadiyah Surakarta. Sosiohumaniora, Umiyati, E., & Amril, Z. (n.d.). The  Influence  of  Capital  Expenditure,
Economic  Growth,  and  the  Number  of Poor
People on the Human Development Index in Districts/Cities in Jambi Province.
Suhendi, S., & Astuti, I. P. (2023). Analysis of the  Influence  of  Poverty  Level,  GRDP, and  Government  Expenditures  in  the Health and Education Sectors on HDI in Papua  Province  2017-2022. Journal  of Scientific  Management,  Economics,  & Accounting (MEA) , 7(2), 1676 – 1694. DOI: https://doi.org/10.31955/mea.v7i2.3212
Sukirno,
S. (2005). Macroeconomics: Introduction  to  Theory.  3rd  Edition.  PT Raja Grafindo Persada, Jakarta.
Susanti,  E.,  &  Hidayat,  N.  (2020).  Analysis  of the Influence of Government Expenditure  in  the  Education,  Health, and Infrastructure Sectors on the Human Development  Index  in  East  Kalimantan Province. Eco-Build Journal , 4(2), 25 – 34.
Tendi.  (2017).  The  Influence  of  Investment, Government  Expenditure,  and  Poverty Level on the Human Development Index (HDI)  of  West  Java  Province.  Bandung: Bachelor  Thesis,  Faculty  of  Economics and Business, Universitas Pasundan.
Todaro.  (2011).  Economic  Development. Jakarta: Erlangga, Jakarta.
Waidah, D. F., & Pernanda, O. (2020). Analysis of  the  Influence  of  Population  Density on  Per  Capita  GRDP  in  Karimun Regency  2013-2017. Pelita Kota ,  1(1),  13 – 25.
Zakaria, R. (2018). The Influence of Population,
Unemployment, Poverty, Economic Growth, and Capital Expenditure on the Human  Development  Index  in  Central Java  Province  2010-2016. DSpace UII ,  1 – 19.