Ganaya : Jurnal Ilmu Sosial dan Humaniora
Terakreditasi

## Partisipasi Perempuan Dalam Pembangunan Manusia Berbasis Gender di Daerah Istimewa Yogyakarta
Tri Hesti Utami * , Muhammad Arif Universitas Muhammadiyah Surakarta, Indonesia
* b300190178@student.ums.ac.id

## Abstract
One of the main issues in human development is the issue of gender, where gender equality is a strategy that can be used to encourage the development of a region. Various government efforts have been made to achieve gender equality even though there are still disparities  that  exist  between  women  and  men  in  various  fields.  This  study  aims  to determine the factors that influence the Gender Development Index in the Special Region of Yogyakarta in 2017-2021 by using the variables Gender Ratio, Women's Involvement in  Parliament,  Female  Labor  Force  Participation  Rate,  and  Women's  Per  Capita Expenditures. The data used in this study is secondary data and the method used is panel data regression through the Fixed Effect Model (FEM) approach. The results of this study indicate that the ratio of sex and expenditure per capita of women has no effect on the Gender Development Index (GDI). Meanwhile, the variables that have a positive effect on  GDI  in  the  Regency/City  of  the  Special  Region  of  Yogyakarta  in  2017-2021  are Women's Involvement in Parliament and the Level of Participation in the Women's Labor Force.  From  this  research  it  is  hoped  that  it  can  help  the  government  in  its  efforts  to achieve  gender  equality  and  the  government  needs  to  pay  attention  again  to  issues  of gender equality in the Special Region of Yogyakarta both in terms of labor, education, and in other fields so that there are no development gaps that occur between women and men.

## Keywords: Gender; Women; Panel Data

## Abstrak
Salah  satu  isu  utama  dalam  pembangunan  manusia  yaitu  isu  gender,  dimana kesetaraan  gender  menjadi  strategi  yang  dapat  digunakan  untuk  mendorong pembangunan  suatu  daerah.  Berbagai  upaya  pemerintah  dilakukan  untuk  mencapai kesetaraan gender walaupun masih terdapat  kesenjangan yang tejadi  antara perempuan dan laki-laki dalam berbagai bidang. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor- faktor  yang  berpengaruh  terhadap  Indeks  Pembangunan  Gender  di  Daerah  Istimewa Yogyakarta pada tahun 2017-2021 dengan menggunakan variabel Rasio Jenis Kelamin, Keterlibatan  Perempuan  di  Parlemen,  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja  Perempuan, dan Pengeluaran per Kapita Perempuan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dan metode yang digunakan yaitu regresi data panel melalui pendekatan Fixed Effect Model (FEM). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Rasio Jenis Kelamin dan Pengeluaran per Kapita Perempuan tidak berpengaruh terhadap Indeks Pembangunan Gender  (IPG).  Sedangkan,  variabel  yang  berpengaruh  positif  terhadap  IPG  di Kabupaten/Kota  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  tahun  2017-2021  yaitu  Keterlibatan Perempuan  di  Parlemen  dan  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja  Perempuan.  Dari penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  pemerintah  dalam  upaya  untuk  mencapai kesetaraan  gender  dan  pemerintah  perlu  memperhatikan  kembali  perihal  kesetaraan gender di Daerah  Istimewa Yogyakarta  baik  dari sisi tenaga kerja, pendidikan, maupun
dalam bidang lainnya supaya tidak terjadi kesenjangan pembangunan yang tejadi antara perempuan dan laki-laki.

## Kata Kunci: Gender; Perempuan; Data Panel

## Pendahuluan
Salah satu isu utama dalam pembangunan manusia yaitu isu gender. Berbagai upaya pemerintah  dilakukan  untuk  mencapai  kesetaraan  gender  walaupun  masih  terdapat kesenjangan yang tejadi  antara perempuan dan  laki-laki dalam berbagai  bidang seperti pada  bidang  pendidikan,  kesehatan,  ekonomi,  politik,  dan  sosial  budaya.  Gender digambarkan  seperti  seperangkat  peran  dengan  kostum  dan  topeng  di  teater,  yang menyampaikan  pada  orang  lain  bahwa  seseorang  adalah  feminim  atau  maskulin (Lusiarista  &  Arif,  2022).  Sedangkan  menurut  Giyono  &  Maemunah  (2021),  gender dimaknai  sebagai  perbedaan  peran  dan  perilaku  antara  laki-laki  dan  perempuan  yang dikonstruksikan  secara  sosial.    Gender  bukan  bawaan  lahir,  gender  merupakan  suatu bentuk  sosial  yang  terbentuk  dari  beberapa  faktor  seperti  wilayah,  kultural,  ideologi negara, politik, dan ekonomi (Utaminingsih, 2017).
Isu  gender  merupakan  salah  satu  tujuan  dalam Sustainable  Development  Goals (SDGs).  Salah  satu  tujuan  SDGs  poin  ke-5  yaitu  mencapai  kesetaraan  gender  dan memberdayakan  semua  perempuan  dan  anak  perempuan.  Kesetaraan  gender  menjadi strategi  yang  dapat  digunakan  untuk  mendorong  pembangunan  suatu  daerah. Meningkatkan  partisipasi  perempuan  dalam  proses  pembangunan,  dimulai  dari penyusunan perencanaan, menjalankan proses pembangunan, sampai mencapai manfaat dari  program  pembangunan,  merupakan  salah  satu  cara  agar  kesetaraan  gender  dapat dicapai (Giyono & Maemunah, 2021). Ketidaksetaraan gender mempunyai dampak yang negatif dalam berbagai aspek pembangunan dari aspek ekonomi hingga keamanan dan pertahanan negara (Aini, 2021). KemenPPPA menjelaskan ketidaksetaraan gender ialah sebuah  fenomena  yang  disebabkan  gender  yang  terjadi  karena  adanya  perlakuan  atau pandangan yang berbeda. Diskriminasi gender juga berkaitan dengan faktor-faktor lain seperti  ras,  status  sosioekonomi,  umur,  letak  geografis,  dan  faktor-faktor  lainnya. Perempuan  dan  laki-laki  pada  dasarnya  memiliki  keistimewaan  yang  setara  dan  adil sebagai manusia dalam berbagai masalah baik di bidang ekonomi, politik maupun bidang lainnya.  Namun,  faktanya  masih  banyak  kasus  kekerasan  terhadap  perempuan.  Catahu (Catatan  Tahunan)  2022  Komnas  Perempuan  melaporkan  pada  tahun  2022  tercatat sebanyak 338.496 kasus Kekerasan Berbasis Gender (KBG) terhadap perempuan.
Salah  satu  indeks  yang  mengukur  pencapaian  pembangunan  dari  aspek  gender adalah  Indeks  Pembangunan  Gender  (IPG).  Dari  Indeks  Pembangunan  Gender  dapat menentukan disparitas pembangunan manusia berdasarkan gender. Jika nilai indeks dekat dengan  nilai  100  maka  semakin  setara  pembangunan  berdasarkan  gender.  Sebaliknya, jika jauh dari 100 maka terjadi ketimpangan pembagunan berdasarkan gender.
Daerah Istimewa Yogyakarta terdiri dari 5 Kabupaten/Kota yaitu Kabupaten Kulon Progo,  Kabupaten  Bantul,  Kabupaten  Gunung  Kidul,  Kabupaten  Sleman,  dan  Kota Yogyakarta.  Dengan  Luas  wilayah  DIY  adalah  3.185,80  km².  Populasi  laki-laki  dan perempuan di DIY cenderung seimbang. Penduduk berjenis kelamin laki-laki sebanyak 49,50%  dan  populasi  perempuan  adalah  50,50%.  Berdasarkan  data  dari  Badan  Pusat Statistik (BPS), pada tahun 2020 Indeks Pembangunan Gender (IPG) Daerah Istimewa Yogyakarta  menjadi  daerah  yang  mempunyai  nilai  tertinggi  diantara  provinsi  di Indonesia. Capaian tersebut menunjukkan kecilnya kesenjangan pembangunan manusia berdasarkan gender.
Tabel 1. Indeks Pembangunan Gender Kabupaten/Kota Daerah Istimewa Yogyakarta
Tahun 2017-2021 (Angka Indeks) Kabupaten/Kota 2017 2018 2019 2020 2021 Kulon Progo 94,93 95,03 95,05 95,07 95,09 Bantul 94,96 95,11 95,18 95,12 95,19 Gunung Kidul 84,03 84,59 84,62 84,73 85,31 Sleman 95,62 96,01 96,04 96,20 96,25 Kota Yogyakarta 98,26 98,48 98,09 98,16 98,32
(Sumber: BPS)
Berdasarkan Tabel 1 Indeks Pembangunan Gender di Daerah Istimewa Yogyakarta pada tahun 2017 sampai dengan 2021 rata-rata mengalami kenaikan.  Disisi lain terdapat beberapa kabupaten/kota pada tahun tertentu mengalami penurunan. Rerata nilai Indeks Pembangunan  Gender  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  termasuk  mendekati  100  yang berarti  kecilnya  kesenjangan  pembangunan  manusia  antara  perempuan  dan  laki-laki. Akan tetapi, terdapat fakta bahwa kasus kekerasan pada perempuan dan anak tergolong masih  tinggi.  Pada  tahun  2015  sampai  pertengahan  2022,  Dinas  Pemberdayaan Perempuan Perlindungan Anak dan Pengendalian Penduduk (DP3AP2) DIY melaporkan terdapat  lebih  dari  1.000  kasus  kekerasan  pada  perempuan  dan  anak.  Kekerasan merupakan  serangan  terhadap  fisik  atau  integritas  mental  psikologi  seseorang  (Fakih, 2013). Gender merupakan salah satu penyebab terjadinya kekerasan terhadap satu jenis kelamin tertentu.
DP3AP2  juga  menyatakan  bahwa  keterlibatan  perempuan  dalam  bidang  politik masih belum optimal. Pada tahun 2020, terdapat kuota sebesar 30 persen bagi perempuan untuk menjadi anggota DPRD DIY. Akan tertapi, pada tahun tersebut hanya 20 persen perempuan yang termasuk anggota DPRD DIY. Kesetaraan gender juga tercermin dari kesamaan  kesempatan  perempuan  dalam  bidang  politik.  Oleh  karena  itu,  partisipasi perempuan  dalam  parlemen  itu  penting  agar  demokrasi  di  Indonesia  semakin  sehat. Tingginya  kasus  kekerasan  terhadap  perempuan  dan  isu  tentang  kesenjangan  gender menjadi salah satu faktor perlunya  peranan perempuan dalam parlemen (Abidin et al., 2022).
Terdapat beberapa literatur-literatur yang meneliti faktor-faktor yang berpengaruh terhadap  Indeks  Pembangunan  Gender  dengan  menngunakan  berbagai  metode.  Di Sulawesi  Barat  tahun  2016-2018,  Amory  (2019)  meneliti  peran  angka  harapan  hidup perempuan, rata-rata lama sekolah perempuan, dan tingkat partisipasi perempuan dalam pembangunan  di  Sulawesi  Barat  tahun  2016-2018  menggunakan  analisis  statistik deskriptif.  Dari  penelitian  tersebut  penulis  menyimpulkan  bahwa  angka  harapan  hidup perempuan  memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi  dari  angka  harapan  hidup  laki-laki. Sedangkan, dilihat dari sisi pendidikan rata-rata lama sekolah perempuan  lebih rendah dari  laki-laki  dan  tingkat  partisipasi  angkatan  kerja  perempuan  juga  lebih  rendah dibandingkan dengan laki-laki.
Selanjutnya, Darsyah & Sara (2016) meneliti pengaruh angka harapan hidup, angka melek  huruf,  dan  sumbangan  pendapatan  terhadap  indeks  pembangunan  manusia  di Kabupaten dan Kota Provinsi Jawa Tengah tahun 2015 dengan menggunakan alat analisis Seemingly Unrelated Regression (SUR). Indeks pembangunan manusia dipengaruhi oleh angka harapan hidup, angka melek huruf, dan sumbangan pendapatan, menurut penelitian ini. Dengan menggunakan regresi data panel menggunakan metode Fixed Effect Model , Lestari et al. (2021) menemukan variabel yang memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap  IPG  yaitu  Angka  Harapan  Hidup,  Rata-rata  Lama  Sekolah,  dan  Tingkat Partisipasi  Angkatan  Kerja.  Variabel  Presentase  masyarakat  yang  memiliki  keluhan kesehatan tidak berpengaruh signifikan terhadap IPG.
Dengan alat  analisis regresi  linier berganda,  Aprilianti &  Setiadi (2022) meneliti faktor  yang  berpengaruh  terhadap  Indeks  Pembangunan  Gender  pada  tahun  2020  di Indonesia. Studi ini menemukan variabel yang berpengaruh signifikan terhadap IPG yaitu TPT perempuan dan rasio jenis kelamin. Akan tetapi, variabel presentase perempuan yang mengalami keluhan kesehatan dan APS 16-18 tidak berpengaruh terhadap IPG. Dengan menggunakan  alat  analisis  yang  sama,  Abdurrahman  &  Tusianti  (2021)  meneliti pengaruh  kontribusi  perempuan  di  parlemen,  perempuan  sebagai  tenaga  kerja professional,  dan  perempuan  sebagai  pengusaha  terhadap  IPM  perempuan  di  514 kabupaten/kota di Indonesia tahun 2017. Menemukan bahwa variabel yang berpengaruh positif  terhadap  IPM  perempuan  adalah  variabel  perempuan  sebagai  pengusaha, perempuan  di  parlemen,  dan  perempuan  sebagai  tenaga  manajer,  profesional, administrasi, dan teknisi. Dengan menggunakan pendekatan regresi probit biner bivariate, Safitri  et  al.  (2020)  meneliti  variabel  yang  berpengaruh  terhadap  IPM  dan  IPG  di Indonesia.  Studi  ini  menemukan  bahwa  PDRB,  jumlah  perempuan  menjadi  PNS,  dan presentase angka partisipasi sekolah SMA/sederajat berpengaruh signifikan terhadap IPG dan IPM di Indonesia.
Selanjutnya, Kertati (2021) mengkaji pertumbuhan IPG dan IDG dengan maksud untuk  mengidentifikasi  faktor  yang  berpengaruh  terhadap  IPG  dan  IDG  di  Kota Surakarta.  Secara  umum,  nilai  IPG  dan  IDG  di  Kota  Surakarta  lebih  tinggi  dari  rerata Provinsi  Jawa Tengah.  Meski  mengalami  penurunan,  IPG dan  IDG memiliki  indikator yang  lebih  baik  dibandingkan  Jawa  Tengah  bahkan  nasional  secara  keseluruhan.  Di Provinsi Jawa Barat, Insiro et al. (2023)menggunakan regresi nonparametric penalized spline untuk  meneliti  faktor  yang  berpengaruh  terhadap  IPG.  Studi  ini  menemukan persentase penduduk miskin, angka partisipasi sekolah SMA, rasio jenis kelamin, HLS, AHH, dan AHH mempengaruhi IPG di Jawa Barat tahun 2021. Di Kabupaten Sumenep dari tahun 2010-2019, Mansur et al. (2022) menggunakan pendekatan library research dalam  penelitian  ini  menemukan  bahwa  IPM  laki-laki  dan  perempuan  masih  terdapat kesenjangan  di  Kabupaten  Sumenep.  Selain  itu,  dalam  penelitian  ini  juga  menemukan bahwa IDP Kabupaten Sumenep meningkat dan lebih baik dari Kabupaten Madura.
Dengan alat analisis regresi data panel, Lukiswati et al. (2020) meneliti pengaruh angka partisipasi sekolah SD/sederajat, angka partisipasi sekolah SMP/sederajat, angka partisipasi  sekolah  SMA/sederajat,  angka  harapan  hidup,  presentase  penduduk mengalami  keluhan  kesehatan,    pengeluaran  per  kapita,  dan  TPAK  terhadap  IPG  di kabupaten atau kota di Jawa Tengah tahun 2011 hingga 2015. Menemukan bahwa angka partisipasi sekolah SD/sederajat, angka partisipasi sekolah SMA/sederajat, angka harapan hidup,  dan  pengeluaran  perkapita  berpengaruh  terhadap  indeks  pembangunan  gender. Dengan  alat  analisis  yang  sama,  Elisa  &  Helma  (2022)  meneliti  variabel  yang mempengaruhi  indeks  pembangunan  gender  di  Provinsi  Sumatera  Barat  tahun  2017 hingga  2020  dengan  menggunakan  variabel  HLS,  RLS,  TPAK,  persentase  penduduk mengalami  keluhan  kesehatan,  dan  pengeluaran  per  kapita.  Berdasarkan  penelitian tersebut  penulis  menemukan variabel  yang berpengaruh terhadap indeks  pembangunan gender  yaitu  rata-rata  lama  sekolah,  harapan  lama  sekolah,  dan  tingkat  partisipasi angkatan kerja. Di Pulau Sumatera tahun 2015, Cahyati et al. (2019) meneliti pengaruh RLS, HLS, angka harapan hidup saat lahir, dan pengeluaran perkapita yang disesuaikan di masing-masing penduduk laki-laki dan perempuan terhadap IPG dengan alat analisis regresi probit ordinal. Penelitian ini menemukan pengeluaran perkapita yang disesuaikan pada penduduk laki-laki dan RLS berpengaruh terhadap IPG. Sedangkan, variabel angka harapan  hidup  saat  lahir,  harapan  lama  sekolah,  dan  pengeluaran  perkapita  yang disesuaikan  merupakan  variabel  yang  memengaruhi  indeks  pembangunan  gender  pada penduduk perempuan.
Berdasarkan  uraian  di  atas  penelitian  ini  memiliki  perbedaan  dengan  penelitian- penelitian  sebelumnya.  Perbedaannya  yaitu  pada  lingkup  wilayah  penelitian,  dimana penelitian  ini  fokus  pada  pembangunan  manusia  berbasis  gender  di  kabupaten/kota  di Daerah Istimewa Yogyakarta. Perbedaan selanjutnya terletak pada metode dan variabel yang digunakan. Kesetaraan gender di Daerah Istimewa Yogyakarta menarik dikaji. Pada tahun 2020 dan 2021 Indeks Pembangunan Gender di DIY merupakan yang tertinggi di Indonesia. Akan tetapi, masih terdapat banyak kasus kekerasan terhadap perempuan dan anak  di  daerah  tersebut  dan  partisipasi  perempuan  dalam  pembangunan  juga  belum optimal. Oleh karena itu, perlu dilakukan identifikasi  faktor apa saja yang mempunyai pengaruh  terhadap  IPG  yang  bertujuan  agar  dapat  membantu  pemerintah  dalam  upaya untuk  mencapai  kesetaraan  dan  keadilan  gender.  Salah  satu  program  atau  kebijakan pemerintah  dalam  upaya  untuk  mencapai  kesetaraan  gender  yaitu  Pengarusutamaan Gender (PUG). Mengutip dari KemenPPPA pengarusutamaan gender merupakan strategi pembangunan untuk mencapai kesetaraan dan keadilan gender melalui pengintegrasian pengalaman,  kebutuhan,  aspirasi  perempuan  dan  laki-laki  kedalam  berbagai  kebijakan yang dimulai dari perencanaan, penganggaran, pelaksanaan, serta pemantauan.
Penelitian ini bertujuan untuk mengatahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap Indeks  Pembangunan  Gender  di  DIY.  Variabel  yang  digunakan  yaitu  Rasio  Jenis Kelamin,  Keterlibatan  Perempuan  di  Parlemen,  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja Perempuan,  dan  Pengeluaran  Per  Kapita  Perempuan  dari  tahun  2017-2021  dengan menggunakan  metode  regresi  data  panel.  Tulisan  ini  diharapkan  dapat  membantu pemerintah dalam upaya mencapai kesetaraan dan keadilan gender di Daerah Istimewa Yogyakarta dengan berfokus pada faktor-faktor tersebut. Dan dari tulisan ini diharapkan dapat  memberikan  pengetahuan  tentang  partisipasi  perempuan  dalam  pembangunan manusia berbasis gender di Daerah Istimewa Yogyakarta.

## Metode
Untuk  mengestimasi  pengaruh  Rasio  Jenis  Kelamin,  Keterlibatan  Perempuan  di Parlemen,  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja  Perempuan,  dan  Pengeluaran  per  Kapita Perempuan terhadap Indeks Pembangunan Gender di Daerah Istimewa Yogyakarta tahun 2017-2021, penelitian ini menggunakan alat analisis regresi data panel dengan persamaan ekonometrika seperti pada persamaan berikut ini:
𝐼𝑃𝐺 𝑖𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑅𝐽𝐾 𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝐾𝑃𝑃 𝑖𝑡 + 𝛽 3 𝑇𝑃𝐴𝐾𝑃 𝑖𝑡 + 𝛽 4 𝑙𝑜𝑔𝑃𝑃𝑃 𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 𝐼𝑃𝐺 :  Indeks Pembangunan Gender (persen) 𝛽 0
:  Konstanta 𝛽 1 , 𝛽 2 , 𝛽 3 , 𝛽 4 , 𝛽 5 :  Koefisien variabel independen
𝐾𝑃𝑃 :  Keterlibatan Perempuan di Parlemen (Persen) 𝑅𝐽𝐾 :  Rasio Jenis Kelamin (persen) 𝑇𝑃𝐴𝐾𝑃 :  Tingkat partisipasi Angkatan Kerja Perempuan (persen) 𝑃𝑃𝑃 :  Pengeluaran per Kapita Perempuan (ribu rupiah/orang/tahun) 𝑖 : Cross section (5 kabupaten/kota di Daerah Istimewa Yogyakarta) 𝑡 : Time series (tahun 2017-2021) 𝑙𝑜𝑔 :  Logaritma natural berbasis e 𝜀 :  Residual
Pendekatan Common  Effects  Model (CEM), Fixed  Effects  Model (FEM),  dan Random Effects Model (REM) merupakan tiga tahapan dalam model regresi data panel. Uji Chow dan Uji Hausman digunakan untuk memutuskan model mana yang terestimasi terbaik. Kemudian, dilakukan uji kebaikan model serta uji validitas pengaruh pada model terestimasi terbaik.

## Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  mengestimasi  arah  dan  besarnya  Rasio  Jenis  Kelamin,  Keterlibatan Perempuan di Parlemen, Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Perempuan, dan Pengeluaran per  Kapita  Perempuan  terhadap  Indeks  Pembangunan  Gender  di  Daerah  Istimewa Yogyakarta tahun 2017-2021. Hasil regresi Common Effect  Model , Fixed Effect  Model , dan Random Effect Model ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Regresi Data Panel Variabel Koefisien Regresi PLS FEM REM C -94,25007 69,41875 -94,25007 RJK 0,175851 0,020153 0,175851 KPP 0,037885 0,033190 0,037885 TPAKP 0,667358 0,052454 0,667358 LOG(PPP) 13,54653 1,965021 13,54653 R 2 0,895697 0,999133 0,895697 Adjusted R 2 0,874837 0,998700 0,874837 Statistik F 42,93748 2305,564 42,93748 Prob. Statistik F 0,000000 0,000000 0,000000 Uji Pemilihan Model (1) Chow
Cross-section F(4, 16) = 477,3696; Prob. F(4, 16) = 0,0000
(2) Hausman
Cross section random  2 (4) = 1909,4783; Prob.  2 (3) = 0,0000
(Sumber: Olah data penelitian 2023)
Dari hasil regresi tersebut model terestimasi terbaik diantara Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM) dilakukan dengan menggunakan Uji Chow dan Uji Hausman.
Uji  Chow  digunakan  untuk  memilih  model  yang  tepat  untuk  estimasi  data  panel yaitu antara Common Effects Model atau Fixed Effects Model . Jika probabilitas F -statistik >  α  (0,05),  artinya  H₀  tidak  ditolak,  maka  model  terpilih  yaitu  CEM.  Sebaliknya,  jika probabilitas F -statistik  <  α  (0,05),  maka  H₀  ditolak,  yang  berarti  model  yang  tepat digunakan yaitu FEM. Dari Tabel 2, terlihat nilai probabilitas F -statistik sebesar 0,0000 (< 0,05), jadi H₀ ditolak. Kesimpulannya, model terestimasi adalah Fixed  Effect  Model (FEM).
Uji Hausman digunakan untuk memilih model yang tepat untuk memilih model yang terbaik  guna  mengestimasi  data  panel  diantara  FEM  atau  REM.  Bila  probabilitas  >  α (0,05),  artinya  H₀  tidak  ditolak,  dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang  tepat  digunakan yaitu REM.  Sebaliknya, jika probabilitas < α (0,05), artinya H₀ ditolak dan kesimpulannya model  terpilih  yaitu  FEM.  Seperti  terlihat  pada  Tabel  2,  probabilitasnya  adalah  0,000 (0,05), berarti H₀ ditolak. Kesimpulannya, Fixed Effects Model (FEM) model terestimasi terbaik.
Menurut  hasil  Uji  Chow  dan  Uji  Hausman,  model Fixed  Effects menjadi  model terestimasi  terbaik.  Model Fixed Effect merupakan model yang mengasumsikan adanya perbedaan  intersep  dalam  model  dan  tenik  ini  menggunakan  variabel  dummy  untuk menangkap  adanya  perbedaan  intersep    (Widarjono,  2016).    Hasil  model Fixed  Effects Model (FEM) terdapat dalam tabel 3 berikut:
Tabel 3. Fixed Effects Model (FEM) 𝐼𝑃𝐺 𝑖𝑡 ̂ = 69,419 + 0,020 𝑅𝐽𝐾 𝑖𝑡 + 0,033 𝐾𝑃𝑃 𝑖𝑡 + 0,052 𝑇𝑃𝐴𝐾𝑃 𝑖𝑡 + 1,965 𝑙𝑜𝑔𝑃𝑃𝑃 𝑖𝑡 (0,5326) (0,0136) ** (0,0675) *** (0,2502)
R 2 = 0,9991; DW = 1,9074; F = 2305,6; Prob. F = 0,0000
Keterangan: *Signifikan pada α = 0,01; **Signifikan pada α = 0,05; *** Signifikan pada α = 0,10; Angka dalam kurung adalah probabilitas nilai statistik t.
Uji  F  digunakan  untuk  menunjukkan  bahwa  variabel  independen  memiliki  efek gabungan  pada  variabel  dependen.  Dengan  ketentuan,  H₀  diterima  dengan  aturan probabilitas F -statistik > α (0,05); H₀ akan ditolak jika probabilitas F -statistik < α (0,05). Dari Tabel 3 menunjukkan probabilitas F -statistik sebesar 0,0000 < α (0,05) yang berarti H₀ ditolak. Simpulan, model terestimasi Fixed Effects Model (FEM) eksis.
R²  menggambarkan  sejauh  mana  variasi  variabel  bebas  dapat  menjelaskan  variasi variabel  terikat  Nilai  R²  pada  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  variabel  Rasio  Gender, Keterlibatan Perempuan di Parlemen, Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Perempuan, dan Pengeluaran  Per  Kapita  Perempuan  sebesar  99,91  persen  dari  variasi  variabel  Indeks Pembangunan  Gender.    Sedangkan  sisanya  0,09  persen  dipengaruhi  oleh  variabel  non model  lainnya.  Untuk  mengetahui  apakah  masing-masing  variabel  independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen digunakan uji t . H₀ tidak ditolak jika probabilitas t -statistik  lebih  besar  dari  α.  Akan  tetapi,  bila  probabilitas t -statistik  <  α, berarti H₀ akan ditolak. Tabel 4 berikut menampilkan hasil uji validitas pengaruh.
Tabel 4. Hasil Uji Validitas Pengaruh Variabel Independen Variabel Koefisien Prob Kesimpulan RJK 0,020153 0,5326 RJK tidak berbengaruh nyata KPP 0,033190 0,0136 KPP berpengaruh nyata pada α = 0,05 TPAKP 0,052454 0,0675 TPAKP berpengaruh nyata pada α = 0,10 PPP 1,965021 0,2502 PPP tidak berpengaruh nyata
(Sumber: Olah data penelitian 2023)
Indeks  Pembangunan  Gender  tidak  dipengaruhi  oleh  variabel  Pengeluaran  per Kapita Perempuan dan Rasio  Jenis  Kelamin,  seperti yang ditunjukkan oleh uji validitas pengaruh pada Tabel 4. Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan temuan  Lukiswati et al. (2020) dan Rahayu et al. (2021) yang menemukan bahwa Pengeluaran per kapita dan rasio jenis  kelamin  berpengaruh  signifikan  terhadap  IPG.  Sedangkan,  variabel  Keterlibatan Perempuan di Parlemen dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Perempuan berpengaruh positif terhadap Indeks Pembangunan Gender. Hal ini sesuai dengan penelitian (Elisa & Helma,  2022)  yang  menemukan  bahwa  tingkat  partisipasi  angkatan  kerja  berpengaruh terhadap IPG.
Tabel 5. Efek dan Konstanta Wilayah No Wilayah Efek Konstanta 1 Kab. Kulon Progo 1,473462 70,892212 2 Kab. Bantul 1,263235 70,681985 3 Kab. Gunung Kidul -8,002275 61,416475 4 Kab. Sleman 1,539735 70,958485 5 Kota Yogyakarta 3,725842 73,144592
(Sumber: Olah data penelitian 2023)
Dalam Tabel 5 dapat diketahui hasil perhitungan konstanta untuk setiap Kabupaten atau Kota. Nilai konstanta terbesar yaitu Kota Yogyakarta sebesar 73,144592, yang artinya berkaitan pengaruh Rasio Jenis  Kelamin,  Keterlibatan Perempuan di  Parlemen, Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Perempuan dan Pengeluaran per Kapita Perempuan terhadap
Indeks  Pembangunan  Gender,  maka  Kota  Yogyakarta  cenderung  memiliki  nilai  Indeks Pembangunan  Gender  yang  lebih  tinggi  dari  Kabupaten  atau  Kota  lain  di  DIY.  Nilai konstanta  terendah  yaitu  Kabupaten  Gunung  Kidul  sebesar  61,416475  yang  berkaitan dengan  pengaruh  Rasio  Jenis  Kelamin,  Keterlibatan  Perempuan  di  Parlemen,  Tingkat Partisipasi  Tenaga  Kerja  Perempuan  dan  Pengeluaran  per  Kapita  Perempuan  terhadap Indeks Pembangunan Gender, maka jika dibandingkan dengan Kabupaten atau Kota lain, Gunung Kidul cenderung memiliki Indeks Pembangunan Gender yang lebih rendah.
Dari hasil regresi pada Tabel 3 diketahui bahwa variabel Keterlibatan Perempuan di Parlemen  memiliki  koefisien  regresi  sebesar  0,033190  yang  berarti  bahwa  kenaikan Keterlibatan  Perempuan  di  Parlemen  sebesar  satu  persen  akan  meningkatkan  Indeks Pembangunan  Gender  sebesar  0,033190  %.  Variabel  Tingkat  Partisipasi  Tenaga  Kerja Perempuan  mempunyai  koefisien  regresi  sebesar  0,052454.  Artinya,  apabila  variabel Tingkat  Partisipasi  Tenaga Kerja Perempuan naik sebesar 1%, maka variabel  IPG akan naik sebesar 0,052454 persen.

## Kesimpulan
Salah  satu  isu  yang  paling  mendesak  dalam  Tujuan  Pembangunan  Berkelanjutan (SDGs) adalah isu gender. Kesetaraan gender merupakan strategi yang dapat digunakan untuk mendorong pertumbuhan suatu wilayah. Dengan menggunakan regresi data panel, penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi pengaruh Rasio Jenis Kelamin, Keterlibatan Perempuan di Parlemen, Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Perempuan, dan Pengeluaran per  Kapita  Perempuan  terhadap  Indeks  Pembangunan  Gender  di  Daerah  Istimewa Yogyakarta. FEM terpilih sebagai model estimasi terbaik berdasarkan hasil regresi. Model pendekatan Fixed Effects Model (FEM) terbukti eksis dari hasil uji eksistensi. Oleh karena itu,  variabel  IPG  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  Rasio  Jenis  Kelamin,  Keterlibatan Perempuan di Parlemen, Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Perempuan, dan Pengeluaran per  Kapita  Perempuan.  Uji  validitas  pengaruh  menunjukkan  bahwa  Keterlibatan Perempuan di Parlemen dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Perempuan berpengaruh positif  terhadap  Indeks  Pembangunan  Gender.  Akan  tetapi,  Rasio  Jenis  Kelamin  dan Pengeluaran  per  Kapita  Perempuan  tidak  berpengaruh  terhadap  Indeks  Pembangunan Gender di Kabupaten/Kota Daerah Istimewa Yogyakarta tahun 2017-2021. Berdasarkan hasil  penelitian,  pemerintah  perlu  memperhatikan  kembali  perihal  kesetaraan  gender  di Daerah  Istimewa  Yogyakarta  dengan  mempertimbangkan  faktor-faktor  yang mempengaruhi Indeks Pembangunan Gender supaya tidak terjadi kesenjangan yang tejadi berdasarkan  gender  dalam  berbagai  bidang  seperti  pada  bidang  pendidikan,  kesehatan, ekonomi, politik, dan sosial budaya. Kesetaraan gender diperlukan agar seluruh program pembangunan  dapat  berjalan  lancar  dengan  mempertimbangkan  akses  dan  kesempatan perempuan terhadap program pembangunan.

## Daftar Pustaka
Abdurrahman, & Tusianti, E. (2021). Apakah Pemberdayaan Perempuan dalam Ekonomi dan Politik Telah Meningkatkan IPM Perempuan Indonesia? Jurnal Ekonomi dan Pembangunan Indonesia, 21 (2), 204-219.
Abidin,  A.  Z.,  Arif,  M.,  &  Abroroh,  S.  A.  (2022).  Studi  keterlibatan  perempuan  dalam lembaga  legislatif  dalam  indeks  pembangunan  gender  di  Provinsi  Jawa  Barat. Journal of Economics Research and Policy Studies, 2 (1), 23-36. Aini,  A.  N.  (2021).  Analisis  Indeks  Pembangunan  Gender  (IPG)  Kota/Kabupaten  di Provinsi Jawa Timur Tahun 2017-2019. Jurnal Kebijakan Pembangunan, 16 (1), 77- 91.
Amory, J. D. (2019). Peranan Gender Perempuan Dalam Pembangunan di Sulawesi Barat Tahun 2016-2018. Jurnal Ilmiah Ekonomi Pembangunan, 1 (1), 1-15.
Aprilianti,  S.,  &  Setiadi,  Y.  (2022).  Faktor-faktor  Yang  Memengaruhi  Indeks Pembangunan Gender di Indonesia Tahun 2020. Seminar Nasional Official Statistics 2022 , (pp. 245-254). Jakarta Timur.
Cahyati,  C.,  Herrhyanto,  N.,  &  Puspita,  E.  (2019).  Permodelan  Indeks  Pembangunan Gender  (IPG)  dengan  Menggunakan  Regresi  Probit  Ordinal  (Studi  Kasus  UPG Kabupaten/Kota di Pulau Sumatera Tahun 2015). Jurnal EurekaMatika , 83-99. Darsyah,  M.  Y.,  &  Sara,  D.  S.  (2016).  Seemingly  Unrelated  Regression  Pada  Indeks Pembangunan Gender Di Jawa Tengah. Jurnal Statistika, 4 (2), 81-86. Elisa,  I.,  &  Helma.  (2022).  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Indeks  Pembangunan Gender ( IPG ) Provinsi Sumatera Barat Menggunakan Analisis Regresi Data Panel. Journal Of Mathematics UNP , 8-14. Fakih, M. (2013). Analisis Gender dan Transformasi Sosial. (T. Raharjo, Ed.) Yogyakarta: Pustaka Belajar.
Giyono,  U.,  &  Maemunah.  (2021).  Perempuan  Dalam  Indeks  Pembangunan  Manusia (Kajian IPM-IPG dan IDG Sumber Kemenpp Tahun 2019). Jurnal Jendela Hukum, 8 (2), 75-86.
Insiro,  A.  R.,  Handajani,  S.  S.,  &  Subanti,  S.  (2023).  Pemodelan  Indeks  Pembangunan Gender  Provinsi  Jawa  Barat  Menggunakan  Regresi  Nonparametrik  Penalized Spline. Prosiding  Pendidikan  Matematika,  Matematika  dan  Statistika (pp.  1-9). Lomba dan Seminar Matematika XXXI.
Kertati, I. (2021). Analisis Indeks Pembangunan Gender (Ipg) Dan Indeks Pemberdayaan Gender (Idg) Kota Surakarta. Public Service and Governance Journal , 1-11. Lestari,  I.  E.,  Sarfiah,  S.  N.,  &  Jalunggono,  G.  (2021).  Analisis  Faktor-faktor  yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Gender di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2010- 2019. DINAMIC: Directory Journal of Economic, 3 (2), 323-332. Lukiswati,  I.,  Djuraidah,  A.,  &  Syafitri,  U.  (2020).  Analisis  Regresi  Data  Panel  Pada Indeks  Pembangunan  Gender  (IPG)  Jawa  Tengah  Tahun  2011-2015. Indonesian Journal of Statistics and Its Applications , 89-96.
Lusiarista,  &  Arif,  M.  (2022).  Peran  Perempuan  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Di Karesidenan Pati Periode 2015-2020. Sosial Science Studies, 2 (3), 197-214. Mansur, A., Rahman, M., & Tang, M. (2022). Peningkatan Indeks Pembangunan Manusia ( IPM ) Melalui Pendekatan Pendidikan Responsif Gender di Kabupaten Sumenep. FIKROTUNA: Jurnal Pendidikan dan Manajemen Islam , 2222-2241. Rahayu,  A.,  Akbarita,  R.,  &  Narendra,  R.  (2021).  Analisis  Pengaruh  Gender  Terhadap Indeks  Pembangunan  Gender  Menggunakan  Regresi  Campuran  Nonparametrik Spline Linier Truncated dan Fungsi Kernel. Jurnal Telematika , 33-39.
Safitri,  L.  D.,  Hermanto,  E.  M.,  &  Indrasetianingsih,  A.  (2020).  Pemodelan  Indeks Pembangunan  Manusia  Dan  Indeks  Pembangunan  Gender  Di  Indonesia  Dengan Pendekatan  Regresi  Probit  Biner  Bivariat. Jurnal  Matematika,  Statistika,  dan Komputasi, 16 (2), 150-161. Utaminingsih, A. (2017). Gender dan Wanita Karir. Malang: UB Press. Widarjono,  A.  (2016). Ekonometrika  :  pengantar  dan  aplikasinya  disertai  panduan Eviews. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.