Vol. 20, No. 2, January 2024, pp. 426-439 DOI: 10.20956/j.v20i2.32147
Path Analysis of Influence of Economic and Social Factors on the Human Development Index in South Sulawesi in

## 2022

## Analisis Jalur Pengaruh Faktor-Faktor Ekonomi dan Sosial Terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Sulawesi Selatan Tahun 2022
Anni Ivoni Parapa 1 * Clarisa Eudia Chesynanda 2* , Siswanto Siswanto 3* , Anisa Kalondeng 4*
,  Departemen Statistika, FMIPA, Universitas Hasanuddin, Makassar, Indonesia Email: 1 anniivoniparapa68309@gmail.com, 2 clrsa28@gmail.com, 3 siswanto@unhas.ac.id 4 nkalondeng@gmail.com

## Abstract
The  Human  Development  Index  (HDI)  serves  as  an  indicator  for  assessing  socio-economic development in a region. Each area strives to improve its HDI by considering the factors that influence  it  in  that  specific  region.  This  research  aims  to  identify  the  direct  and  indirect influences  of  economic  and  social  factors,  such  as  Life  Expectancy  (LE),  Gross  Regional Domestic  Product  per  capita  (GRDPpc),  Labor  Force  Participation  Rate  (LFPR)  through Average Years of Schooling (AYS) on the HDI in South Sulawesi in 2022. The data used in this  study  are  secondary  data  obtained  from  the  Central  Statistics  Agency  (BPS)  of  South Sulawesi Province in 2022. The method applied in this research is a path analysis that examines the relationships between variables, both direct and indirect influences. The research results show that in the equation of sub-structure 1, LE and GRDP per capita ADHB have a direct influence on AYS, while LFPR does not have a direct impact on AYS. The magnitude of the influence of variables in sub-structure 1 is 53%. In the equation of sub-structure 2, LE, GRDP per capita ADHB, LFPR, and AYS have a significant direct impact on HDI. Additionally, LE and GRDP per capita ADHB have an indirect influence through AYS on HDI. The magnitude of the influence of variables in sub-structure 2 is 93.5%. Therefore, the variables that have both direct and indirect effects on HDI through AYS are LE and GRDP per capita ADHB.
Keywords : Average years of schooling factors, HDI, path analysis, socio-economic

## Abstrak
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  menjadi  indikator  penilaian  perkembangan  sosial ekonomi di suatu daerah. Setiap wilayah berupaya meningkatkan IPM dengan memperhatikan faktor-faktor yang memengaruhi IPM di wilayah tersebut. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengidentifikasi pengaruh langsung dan pengaruh tidak langsung dari faktor-faktor ekonomi dan sosial, seperti Umur Harapan Hidup (UHH), PDRB per kapita ADHB, Tingkat Partisipasi Angkatan  Kerja  (TPAK)  melalui  Rata-rata  Lama  Sekolah  (RLS)  terhadap  IPM  di  Sulawesi Selatan tahun 2022. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Anni Ivoni Parapa, Clarisa Eudia Chesynanda, Siswanto Siswanto 3* , Anisa Kalondeng
bersumber  dari  BPS  Provinsi  Sulawesi  Selatan  tahun  2022.  Metode  yang  diterapkan  dalam penelitian  ini  yaitu  analisis  jalur  yang  mengkaji  hubungan  antar  variabel,  baik  pengaruh langsung maupun pengaruh tidak langsung. Hasil penelitian menunjukkan pada persamaan sub struktur 1, UHH dan PDRB per kapita ADHB  memiliki  pengaruh secara langsung terhadap RLS,  sedangkan  TPAK  tidak  berpengaruh  secara  langsung  terhadap  RLS.  Besar  pengaruh variabel pada sub struktur 1 sebesar 53%. Pada persamaan sub struktur 2, UHH, PDRB per kapita ADHB, TPAK, dan RLS berpengaruh signifikan secara langsung terhadap IPM. Selain itu,  UHH  dan  PDRB  per  kapita  ADHB  memiliki  pengaruh  tidak  langsung  melalui  RLS terhadap IPM. Besar pengaruh variabel pada sub struktur 2 sebesar 93,5%. Jadi, variabel yang memiliki pengaruh langsung dan tidak langsung terhadap IPM melalui RLS adalah UHH dan PDRB per kapita ADHB.
Kata kunci: Analisis jalur, faktor sosial ekonomi, IPM, rata-rata lama sekolah

## 1.  PENDAHULUAN
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  adalah  pengukuran  kemajuan  pembangunan  manusia pada berbagai wilayah dan periode. IPM dirilis dengan istilah Human Development Indeks (HDI) oleh United Nations Development Programe (UNDP) [11]. Setiap daerah tentunya mengharapkan angka IPM yang tinggi karena hal tersebut menunjukkan bahwa pengembangan ekonomi di daerah tersebut berhasil [10]. IPM Sulawesi Selatan pada tahun 2022 tercatat pada angka 72,82 yang naik 0,8 persen dari tahun 2021. Nilai tersebut baik untuk menandakan kemajuan dari Sulawesi Selatan. Namun,  IPM di setiap  daerah  Sulawesi  Selatan memiliki  nilai  yang  berbeda-beda,  bahkan  Kota Makassar unggul sendiri di nilai 83,12, sementara daerah lain berkisar 65,13-78,91 [3]. Sulawesi Selatan  masih  perlu  memaksimalkan  upaya  pembangunan  manusia  yang  merata  di  semua daerahnya agar masyarakat dapat merasakan kesejahteraan yang lebih baik dan merata.
Faktor-faktor  yang  memengaruhi  IPM  terdiri  dari  segi  sosial  dan  ekonomi.  Faktor  tersebut adalah Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) berpengaruh terhadap IPM [26]. TPAK adalah perbandingan antara total penduduk yang terlibat dalam aktivitas ekonomi, termasuk yang sedang bekerja atau mencari kerja dan dibandingkan dengan total populasi dalam rentang usia yang dapat bekerja [16]. TPAK yang tinggi menunjukkan sebagian besar penduduk di suatu wilayah terlibat dalam kegiatan ekonomi sehingga memungkinkan mereka mendapatkan pendapatan yang cukup untuk  memenuhi  kebutuhan  dasarnya.  Umur  Harapan  Hidup  (UHH)  juga  berpengaruh  terhadap IPM [1]. UHH merupakan pengukur pencapaian pemerintah dalam mengupayakan kesejahteraan masyarakat dalam bidang kesehatan [17]. Umur yang panjang dan hidup sehat merupakan tingkat pembangunan yang mendasar. Selain itu, Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) juga memiliki pengaruh terhadap IPM [27].  PDRB merupakan nilai tambah yang diperoleh dari semua unit usaha di daerah tertentu [14]. PDRB menggambarkan kecakapan suatu daerah dalam mengatur sumber daya alamnya [17].
Faktor ekonomi dan sosial yang mempengaruhi IPM dapat dikaitkan dengan Rata-Rata Lama Sekolah  (RLS)  yang  merupakan  total  waktu  dalam  tahun  yang  dialami  seseorang  dalam  sistem pendidikan formal. Populasi yang berusia 25 tahun ke atas termasuk dalam kelompok yang dihitung untuk rata-rata lamanya sekolah [30]. RLS mencerminkan tingkat pendidikan yang diterima oleh masyarakat  dalam  suatu  wilayah.    RLS  dapat  mempengaruhi  UHH  dengan  memberi  tahu masyarakat tentang pentingnya praktik kesehatan, sanitasi, dan gaya hidup sehat [15]. Hal tersebut dapat meningkatkan harapan hidup masyarakat. Selain itu, RLS dapat memengaruhi PDRB dengan meningkatkan  kualifikasi  tenaga  kerja  yang  dapat  meningkatkan  produktivitas  dan  inovasi, mendorong  pertumbuhan  ekonomi  dan  PDRB  suatu  wilayah  [14].  RLS  memengaruhi  TPAK

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Anni Ivoni Parapa, Clarisa Eudia Chesynanda, Siswanto Siswanto 3* , Anisa Kalondeng
dengan  persiapan  tenaga  kerja  yang  lebih  terampil  dan  terdidik  yang  dapat  berkontribusi  pada peningkatan kualitas tenaga kerja [31]. RLS juga memiliki dampak langsung terhadap IPM melalui pendidikan dengan meningkatan mutu sumber daya manusia [24].
Berdasarkan penelitian oleh Huanyu, dkk (2021) mengenai analisis jalur memberikan wawasan tentang  sejauh  mana  perkembangan  energi  terbarukan  dapat  mempengaruhi  intensitas  emisi karbon, serta peran variabel lain yang memoderasi atau memediasi hubungan tersebut dengan data panel antar provinsi dari Cina periode 2008 hingga 2017. Hasil penelitian tersebut diperoleh bahwa terdapat  pengaruh  langsung  dan  tidak langsung yang  signifikan terhadap  energi  terbarukan [33] Berdasarkan penelitian oleh Ana, dkk (2021), analisis jalur digunakan untuk memahami hubungan antara faktor-faktor kunci seperti kelima faktor kepribadian ( Big Five ), kecemasan kesehatan, dan distres  psikologis  COVID-19  dalam  memprediksi  gejala  kecemasan  umum  dan  depresi  selama pandemi  COVID-19  dengan  partisipan  penduduk  Amerika  Serikat.  Hasil  analisis  jalur menunjukkan  bahwa  kecemasan  kesehatan,  kecemasan  COVID-19,  dan  sindrom  kecemasan COVID-19  menjadi  variabel  antara  dalam  hubungan  antara  faktor  kepribadian  dan  gejala kecemasan umum dan depresi [22]. Berdasarkan penelitian oleh Irvana dan Siti (2019) mengenai analisis jalur untuk faktor-faktor yang mempengaruhi IPM melalui pengeluaran riil per kapita di Nusa Tenggara Timur diperoleh bahwa secara langsung harapan lama sekolah dan rata-rata lama sekolah terhadap pengeluaran riil per kapita dan secara tidak langsung semua variabel berpengaruh terhadap IPM melalui pengeluaran riil per kapita [2].
Sejauh  mana  faktor-faktor  ekonomi  dan  sosial  seperti  UHH,  PDRB  per  kapita  ADHB,  dan TPAK, serta bagaimana peran RLS sebagai penghubung antara faktor-faktor tersebut terhadap IPM di Sulawesi Selatan dapat digunakan metode analisis jalur. Metode tersebut digunakan sebagai cara standar untuk merepresentasikan teori dalam ilmu sosial [8]. Model regresi yang diperluas dengan menggunakan variabel perantara sehingga sistem hubungan sebab akibat (kausal) memiliki 2 jenis variabel, yaitu variabel eksogen dengan simbol 𝑋 1 , 𝑋 2 , … , 𝑋 𝑘 dan variabel endogen dengan simbol 𝑌 1 , 𝑌 2 , … . , 𝑌 𝑖 disebut analisis jalur. Analisis jalur digunakan untuk memeriksa pengaruh langsung dan tidak langsung dari variabel eksogen terhadap variabel endogen [25]. Pengaruh langsung tidak melibatkan variabel lain sebagai perantara, tetapi meruju pada dampak variabel eksogen terhadap variabel  endogen.  Di  sisi lain,  pengaruh  tidak  langsung  melalui variabel  perantara ( intervening ) mengacu pada dampak variabel eksogen terhadap variabel endogen. Oleh karena itu, analisis jalur diharapkan  secara  signifikan  dapat  membantu  dalam  memahami  mekanisme  pengaruh  antara faktor-faktor yang berkontribusi pada IPM Sulawesi Selatan tahun 2022.

## 2.  METODOLOGI

## 2.1 Data dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi  Sulawesi  Selatan  tahun  2022.  Jumlah  data  yang  digunakan  disesuaikan  dengan  jumlah kabupaten/kota  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  sebanyak  24.  Variabel  penelitian  adalah  Umur Harapan Hidup (UHH) [7], PDRB per kapita ADHB [5], dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK)  [6]  merupakan  variabel  eksogen 𝑋 1 , 𝑋 2 , 𝑋 3 .  Kemudian,  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM) [3] merupakan variabel endogen 𝑌 2 . Variabel antara ( intervening ) 𝑌 1 adalah Rata-Rata Lama Sekolah (RLS) [4].

## 2.2 Metode Penelitian
Variabel  eksogen  diasumsikan  tidak  dipengaruhi  oleh  variabel  lain  dalam  model,  sementara variabel  endogen  dipengaruhi  oleh  variabel  lainnya.  Diagram  analisis  jalur  terdapat  variabel

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Anni Ivoni Parapa, Clarisa Eudia Chesynanda, Siswanto Siswanto 3* , Anisa Kalondeng
eksogen  yang tidak  memiliki  anak  panah  yang  menuju  ke  arahnya, sementara  variabel  endogen memiliki anak panah yang menuju ke arahnya. Berikut adalah langkah-langkah dalam analisis jalur. a. Jika terdapat perbedaan satuan pengukuran antara variabel  UHH, PDRB per kapita ADHB, TPAK, RLS, dan IPM disarankan untuk menstandarisasi data dengan menggunakan tingkat pengukuran dalam satuan baku yang sering disebut sebagai Z- score . Rumusnya adalah sebagai berikut [26]:
𝑍 = 𝑥 𝑖 − 𝑥̅ 𝑠 (2.1)
dengan 𝑥 𝑖 nilai yang akan distandarisasi, 𝑥̅ nilai rata-rata, s standar deviasi data sampel.
b. Sebelum  melakukan  analisis  jalur  perlu  dilakukan  uji  asumsi  klasik  karena  analisis  jalur merupakan  regresi  parametetrik.  Uji  asumsi  klasik  dilakukan  antara  variabel  dalam  setiap model struktural [20] [21]. Berikut jenis-jenis asumsi klasik.
1) Uji normalitas untuk mengetahui apakah residual dari data terdistribusi secara normal. Uji normalitas  dapat  menggunakan  uji One  Sample  Kolmogorov  Smirnov dengan  kriteria pengujian jika nilai signifikansi > 0,05 , maka data berdistribusi normal. Sebaliknya jika nilai signifikansi < 0,05 maka data tidak berdistribusi normal. Apabila nilai signifikansi =  0,05 , keputusan dalam menolak atau menerima hipotesis nol bisa bervariasi. Beberapa peneliti menilai hasil ini sebagai tepat pada batas signifikansi dengan mempertimbangkan faktor  tambahan  atau  kontekstual  sebelum  membuat  keputusan  akhir.  Pemahaman mengenai  nilai  signifikansi = 0,05 akan  sama  jika  terjadi  pada  uji  lainnya  yang menggunakan nilai signifikansi sebagai pedoman dalam mengambil keputusan.
2) Uji multikolinearitas menentukan apakah terdapat korelasi yang signifikan antar variabel eksogen. Dasar pengambilan keputusan uji multikolinearitas, yaitu jika nilai tolerance > 10 dan  nilai  VIF < 10 maka  data  tidak  terjadi  multikolinearitas.  Sebaliknya,  jika  nilai tolerance < 10 dan nilai VIF > 10 maka data terjadi multikolinearitas.
3) Uji  heterokedastisitas  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  ketidaksamaan  varians antar residual  data.  Uji Glejser adalah  salah  satu  uji  yang  dapat  digunakan  dengan  kriteria pengujian  jika  nilai  signifikansi > 0,05 menandakan  tidak  adanya  heterokedastisitas.
Sebaliknya, jika nilai signifikansi < 0,05 menunjukkan adanya heterokedastisitas.
4) Uji autokorelasi untuk mengetahui apakah adakorelasi antar residual data. Uji autokorelasi dapat  menggunakan  uji Runs dengan  nilai Asymp.  Sig  (2-tailed) sebagai  dasar pengambilan  keputusan,  yaitu  jika  nilai  signifikansi > 0,05 menunjukkan  adanya autokorelasi. Jika nilai signifikansi < 0,05 menandakan ketiadaan autokorelasi.
c. Perhitungan  koefisien  jalur  dilakukan  dengan  menghitung  matriks  korelasi  antar  variabel untuk mengevaluasi  hubungannya.  Selanjutnya,  antar variabel  eksogen  dihitung invers  dari matriks korelasi guna mengecek keterkaitan antara variabel  eksogen. Terakhir, menghitung koefisien jalur agar dapat diketahui seberapa besar pengaruh masing-masing variabel eksogen terhadap variabel endogen. Berikut rumus perhitungannya [13].
1) Matriks korelasi antar variabel dapat dihitung dengan rumus berikut:
𝑟 𝑥𝑦 = (𝑛 ∑ 𝑋 𝑖 𝑌 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) − (∑ 𝑋 𝑖 𝑛 𝑖=1 )(∑ 𝑌 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 √[(𝑛 ∑ 𝑋 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 ) − (∑ 𝑋 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 ] [(𝑛 ∑ 𝑌 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 ) − (∑ 𝑌 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 ] (2.2)

## 2) Hasil nilai korelasi dalam bentuk matriks korelasi.
𝐑 =   [ 1 𝑟 21 … 𝑟 𝑘1 𝑟 12 1 … 𝑟 𝑘2 … … 1 … 𝑟 1𝑘 𝑟 2𝑘 … 1 ] (2.3)
3) Invers matriks korelasi antar variabel eksogen.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Anni Ivoni Parapa, Clarisa Eudia Chesynanda, Siswanto Siswanto 3* , Anisa Kalondeng
𝐑 −𝟏 =   [ 𝐶 11 𝐶 21 … 𝐶 𝑘1 𝐶 12 𝐶 22 … 𝐶 𝑘2 … … … … 𝐶 1𝑘 𝐶 2𝑘 … 𝐶 𝑘𝑘 ] (2.4)
4) Perhitungan koefisien jalur 𝜌 𝑌𝑋 𝑖 dan 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑘 :
[ 𝜌̂ 𝑌𝑋 𝑖 𝜌̂ 𝑌𝑋 𝑖 … 𝜌̂ 𝑌𝑋 𝑖 ] = [ 𝐶 11 𝐶 21 … 𝐶 𝑘1 𝐶 12 𝐶 22 … 𝐶 𝑘2 … … … … 𝐶 1𝑘 𝐶 2𝑘 … 𝐶 𝑘𝑘 ] [ 𝑟 𝑋 1 𝑌 𝑟 𝑋 2 𝑌 … . 𝑟 𝑋 𝑘 𝑌 ] (2.5)
d. Pengujian koefisien jalur pada sub struktur 1 dan sub struktur 2 secara simultan [13]. Hipotesis:
𝐻 0 : 𝜌 𝑌𝑋 1 = 𝜌 𝑌𝑋 1 = ⋯ = 𝜌 𝑌𝑋 1 = 0 (Variabel  eksogen  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap variabel endogen)
𝐻 1 :  minimal  ada  satu  i  dengan 𝜌 𝑌𝑋 1 ≠ 0 (Variabel  eksogen  memiliki  pengaruh  terhadap variabel endogen) Statistik uji:
𝐹 = (𝑛 − 𝑘 − 1)(𝑅 𝑌(𝑋 1 ,𝑋 2 ,…,𝑋 𝑘 ) 2 ) 𝑘(1 − 𝑅 𝑌(𝑋 1 ,𝑋 2 ,…,𝑋 𝑘 ) 2 ) (2.6)
dengan 𝑖 = 1,2, … 𝑘 dan 𝑘 = banyaknya variabel eksogen dalam sub struktur. Keputusan:
𝐻 0 ditolak jika 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙(𝛼,𝑘,𝑛−𝑘−1) atau nilai signifikansi < 𝛼 .
e. Pengujian koefisien jalur pada sub struktur 1 dan sub struktur 2 secara parsial [13].
Hipotesis:
𝐻 0 : 𝜌 𝑌𝑋 = 0 (Variabel eksogen tidak memiliki pengaruh terhadap variabel endogen) 𝐻 1 : 𝜌 𝑌𝑋 ≠ 0 (Variabel eksogen memiliki pengaruh terhadap variabel endogen) Statistik uji:
𝑡 = 𝜌̂ 𝑌𝑋 √(1 − 𝑅 𝑌(𝑋 1 ,𝑋 2 ,…,𝑋 𝑘 ) 2 𝑐 𝑖𝑖 )
𝑛 − 𝑘 − 1
(2.7)
dengan 𝑖 = 1,2, … 𝑘 dan 𝑘 = banyaknya variabel eksogen dalam sub struktur. Keputusan:
𝐻 0 ditolak jika 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙( 𝛼 2 ,𝑛−𝑘−1) atau nilai signifikansi < 𝛼 .
f. Langkah  penting  selanjutnya  adalah  membuat  diagram  jalur  untuk  sub-struktur  1  dan  sub- struktur  2  berdasarkan  perhitungan koefisien jalur.  Kemudian,  membentuk  persamaan  jalur untuk  setiap  sub-struktur.  Model  persamaan  struktural  adalah  setiap  variabel  endogen ( 𝑌) dipengaruhi  oleh  variabel  endogen  ( 𝑋 ).  Model  persamaan  struktural  1  dan  2  dengan variabel 𝑋 1 . 𝑋 2 , 𝑋 3 , 𝑌 1 , dan 𝑌 2 adalah sebagai berikut [26]: 𝑌 1 = 𝜌 𝑦 1 𝑋 1 𝑋 1 + 𝜌 𝑦 1 𝑋 2 𝑋 2 + 𝜌 𝑦 1 𝑋 3 𝑋 3 + 𝜀 1 (2.8)
𝑌 2 = 𝜌 𝑦 2 𝑋 1 𝑋 1 + 𝜌 𝑦 2 𝑋 2 𝑋 2 + 𝜌 𝑦 2 𝑋 3 𝑋 3 + 𝜌 𝑦 2 𝑦 1 𝑌 1 + 𝜀 2 (2.9)
dengan 𝜌 𝑦 𝑖 𝑋 𝑖 koefisien  jalur  variabel 𝑋 𝑖 terhadap  variabel 𝑌 𝑖 dan 𝜀 error .  Diagram  jalur persamaan struktural 1 tertera pada Gambar 2.1.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Anni Ivoni Parapa, Clarisa Eudia Chesynanda, Siswanto Siswanto 3* , Anisa Kalondeng
Gambar 2.1. Diagram Jalur 𝑋 1 . 𝑋 2 , dan 𝑋 3 terhadap 𝑌 1
Diagram  Gambar  2.1  menunjukkan  bahwa 𝑌 1 dipengaruhi  secara langsung  oleh 𝑋 1 . 𝑋 2 , dan 𝑋 3 . Diagram jalur untuk persamaan struktural 2 dapat menggambarkan hubungan sebab akibat dari 𝑋 1 . 𝑋 2 , 𝑋 3 terhadap 𝑌 1 dan 𝑌 1 ke 𝑌 2 dari Gambar 2.2.
Gambar 2.2. Diagram Jalur 𝑋 1 . 𝑋 2 , 𝑋 3 terhadap 𝑌 1 dan 𝑌 1 ke 𝑌 2
g. Menghitung dan menginterpretasikan hasil pengaruh langsung dan pengaruh tidak langsung antar  variabel.  Berikut  rumus  untuk  menghitung  dan  menafsirkan  pengaruh  baik  langsung, tidak langsung, dan total antar variabel [26]:
𝑝𝑒𝑛𝑔𝑎𝑟𝑢ℎ 𝑙𝑎𝑛𝑔𝑠𝑢𝑛𝑔 = 𝜌 𝑌𝑋 𝑖 × 𝜌 𝑌𝑋 𝑖 (2.10)
𝑝𝑒𝑛𝑔𝑎𝑟𝑢ℎ 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑙𝑎𝑛𝑔𝑠𝑢𝑛𝑔 = 𝜌 𝑌𝑋 𝑖 × 𝑟 𝑌𝑋 𝑖 × 𝜌 𝑌𝑋 𝑖 (2.11)
𝑝𝑒𝑛𝑔𝑎𝑟𝑢ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 = (𝜌 𝑌𝑋 𝑖 × 𝜌 𝑌𝑋 𝑖 ) + (𝜌 𝑌𝑋 𝑖 × 𝑟 𝑌𝑋 𝑖 × 𝜌 𝑌𝑋 𝑖 ) (2.12)
dengan 𝜌 𝑌𝑥 𝑖 koefisien jalur antara variabel eksogen dan variabel endogen dan 𝑟 𝑦𝑥 𝑖 koefisien korelasi antara variabel eksogen dan variabel endogen.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Deskriptif
Gambaran  deskriptif  data  mengenai  variabel  eksogen  dan  variabel  endogen  dari  Sulawesi Selatan tahun 2022 yang terdiri atas 24 kabupaten/kota berdasarkan Tabel 3.1, RLS ( 𝑌 1 ) memiliki nilai terendah dari Kab. Jeneponto karena ketidaktersediaan dokumen perencanaan yang terstruktur dan berkelanjutan untuk meningkatkan sumber daya manusia [18]. Nilai RLS tertinggi dari Kota Makassar karena akses yang baik dan keberadaan lembaga pendidikan yang berkualitas [12]. IPM ( 𝑌 2 ) memiliki nilai terendah dari Kab. Jeneponto karena sumber daya manusia yang belum optimal dan kualitas pendidikan di daerah tersebut masih dinilai rendah [9]. Sebaliknya, nilai IPM tertinggi dari Kota Makassar karena Makassar adalah pusat yang didorong untuk lebih kuat dan cepat dalam perkembangaannya [23]. UHH ( 𝑋 1 ) memiliki nilai terendah dari Kab. Jeneponto karena kualitas

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Anni Ivoni Parapa, Clarisa Eudia Chesynanda, Siswanto Siswanto 3* , Anisa Kalondeng
dan akses terhadap fasilitas kesehatan yang masih rendah [32]. Nilai tertinggi UHH dari Kab. Tana Toraja  karena  adanya  peningkatan  sarana  kesehatan  dan  peningkatan  pelayanan  kesehatan  [29]. PDRB per kapita ADHB ( 𝑋 2 ) memiliki nilai terendah dari Kab. Jeneponto karena daerah tersebut melakukan perubahan APBD sehingga dapat menjadi salah satu penyebab PDRB per kapita ADHB Kab. Jeneponto menjadi yang terendah di tahun 2022 [28] dan nilai tertinggi dari Kota Makassar disebabkan pertumbuhan penduduk di Kota Makassar yang terus meningkat menyebabkan PDRB per  kapita  ADHB  tertinggi  di  Kota  Makassar.  TPAK  ( 𝑋 3 )  memiliki  nilai  terendah  dari  Kab. Sindereng Rappang dan nilai tertinggi dari Kab. Tana Toraja karena kondisi ketenagakerjaan di Kab. Tana Toraja mengalami peningkatan pada tahun 2022 dibandingkan dengan Kab. Sidenreng Rappang [19].
Tabel 3.1. Statistik Deskriptif
Variabel Minimum  Maksimum  Rataan  Standar Deviasi 𝑌 1 Rata-rata Lama Sekolah (Tahun) 6,75 11,55 8,360 1,196 𝑌 2 Indeks Pembangunan Manusia 65,13 83,12 71,435 3,945 𝑋 1 Umur Harapan Hidup (Tahun) 66,81 73,72 69,889 1,938 𝑋 2 PDRB per kapita ADHB (Juta Rupiah) 28,69 145,89 56,016 24,391 𝑋 3 Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (%) 57,63 85,11 67,294 6,723

## 3.2 Pengujian Asumsi Klasik
3.2.1 Uji Normalitas Uji normalitas digunakan untuk mengevaluasi bahwa sebaran data telah berdistribusi normal atau tidak.  Uji  normalitas  umumnya digunakan  sebelum melakukan  analisis  statistik  parametrik agar hasil yang diperoleh akurat dan tidak bias. Uji normalitas dalam penelitian ini menggunakan uji Kolmogorov Smirnov. Berdasarkan uji tersebut diperoleh hasil bahwa nilai signifikan sebesar 0,145 yang berarti nilai tersebut lebih besar dari 𝛼 = 0,05 . Hal tersebut menunjukkan residual dari data berdistribusi normal.

## 3.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas dilakukan dengan tujuan untuk mengevaluasi seberapa kuat hubungan antar variabel eksogen dalam suatu model statistik saling berkorelasi satu sama lain. Salah satu metode yang  umum  digunakan  untuk  uji  multikolinearitas  adalah Variance  Inflation  Factor (VIF). Berdasarkan  Tabel  3.2  bahwa  nilai  VIF  yang  diperoleh  adalah  lebih  kecil  dari  10.  Selain  itu, diperoleh  juga  bahwa  nilai Tolerance lebih  besar  dari  0,1  sehingga  dari  hasil  nilai  VIF  dan Tolerance dapat diputuskan bahwa tidak terjadi multikolinearitas pada variabel eksogen.
Tabel 3.2. Uji Multikolinearitas Variabel Tolerance VIF 𝑌 1 Rata-rata Lama Sekolah 0,470 2,126 𝑋 1 Umur Harapan Hidup 0,590 1,696 𝑋 2 PDRB per kapita ADHB 0,714 1,401 𝑋 3 Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja 0,812 1,232

## 3.2.3 Uji Heterokedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menilai variabilitas kesalahan dalam model regresi tidak konstan  sepanjang  rentang  nilai  prediksi  agar  tidak  mengakibatkan  standar error yang  tidak

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Anni Ivoni Parapa, Clarisa Eudia Chesynanda, Siswanto Siswanto 3* , Anisa Kalondeng
konsisten yang dapat memengaruhi keakuratan pengujian hipotesis statistik dalam analisis regresi. Uji  heterokedastisitas  dalam  penelitian  ini  menggunakan  uji Glesjer .  Berdasarkan  Tabel  3.3 menunjukkan  bahwa  nilai  signifikansi  yang  diperoleh memiliki  nilai  lebih  besar  dari 𝛼(0,05) sehingga dapat diputuskan residual dari data tidak mengalami heterokedastisitas.
Tabel 3.3. Uji Glesjer Variabel Sig 𝑌 1 Rata-rata Lama Sekolah 0,078 𝑋 1 Umur Harapan Hidup 0,178 𝑋 2 PDRB per kapita ADHB 0,896 𝑋 3 Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja 0,985

## 3.2.4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan untuk menilai hubungan korelasi antara kesalahan dalam model regresi pada  suatu  periode  dengan  periode  sebelumnya  yang  jika  tidak  ditangani  dengan  tepat  dapat mengakibatkan  koefisien  regresi  yang  tidak  efisien  dan  menghasilkan  hasil  yang  bias.  Uji autokorelasi  dalam  penelitian  ini  menggunakan  uji Runs .  Berdasarkan  hasil  uji  autokorelasi diperoleh bahwa nilai signifikansi sebesar 0,835 yang berarti nilai tersebut lebih besar dari 𝛼(0,05) . Jadi, dapat diputuskan bahwa pada residual dari data tidak mengalami autokorelasi.

## 3.3 Pengujian Koefisien Jalur
3.3.1 Koefisien Jalur Sub Struktur 1
Uji simultan digunakan untuk mengevaluasi pengaruh gabungan pada semua variabel eksogen terhadap  variabel  endogen dalam model jalur  sub struktur  1.  Berdasarkan  Tabel 3.4  statistik  uji yang didapatkan berupa nilai signifikan adalah sebesar 0,001 yang lebih kecil dari 𝛼(0,05) . Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  variabel  UHH,  PDRB  per  kapita  ADHB,  dan  TPAK  berpengaruh secara simultan terhadap variabel RLS.
Tabel 3.4. Uji Simultan Sub Struktur 1 Model db F Sig Regressi 4 7,504 0,001
Uji parsial digunakan untuk mengevaluasi pengaruh individu dari masing-masing variabel eksogen terhadap  variabel  endogen  dalam  model  jalur  sub  struktur  1.  Berdasarkan  Tabel  3.5  diperoleh bahwa terdapat 1 variabel yang memiliki nilai signifikansi lebih besar dari 𝛼(0,05) , yaitu variabel TPAK.  Variabel  tersebut  artinya  tidak  memiliki  pengaruh  secara  signifikan  terhadap  RLS. Kemudian, variabel UHH dan PDRB per kapita ADHB memiliki nilai signifikansi lebih kecil dari 𝛼(0,05) yang artinya variabel tersebut memiliki pengaruh signifikan terhadap RLS.

## Tabel 3.5. Uji Parsial Sub Struktur 1
Variabel Standardized Coefficient t Sig Keterangan 𝑋 1 Umur Harapan Hidup 0,550 3,490 0,002 Signifikan 𝑋 2 PDRB per kapita ADHB 0,352 2,152 0,044 Signifikan 𝑋 3 Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja -0,206 -1,255  0,224 Tidak Signifikan

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Anni Ivoni Parapa, Clarisa Eudia Chesynanda, Siswanto Siswanto 3* , Anisa Kalondeng
Nilai R Square memiliki tujuan untuk memberikan indikasi seberapa besar variasi variabel endogen dapat dijelaskan oleh variabel-variabel eksogen dalam suatu model regresi. Berdasarkan Tabel 3.6 diperoleh nilai 𝑅 𝑆𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 adalah sebesar 0,530. Artinya, sumbangan pengaruh UHH, PDRB  per kapita  ADHB,  dan  TPAK  terhadap  RLS  sebesar  53%.  Kemudian,  sisanya  47%  merupakan sumbangan  dari variabel lain  yang  tidak  terdapat  dalam  penelitian.  Selain  itu, nilai error dalam analisis jalur persamaan substruktur 1 adalah 𝜀 1 = √1 − 0,530 = 0,686 .
Tabel 3.6. Koefisien Residu Sub Struktur 1 Sub Struktur R R Square Sub Struktur 1 0,728 0,530
3.3.2 Koefisien Jalur Sub Struktur 2
Uji simultan digunakan untuk mengevaluasi pengaruh gabungan pada semua variabel eksogen terhadap  variabel  endogen dalam model jalur  sub struktur  2.  Berdasarkan  Tabel 3.7  statistik  uji yang didapatkan berupa nilai signifikan adalah sebesar 0,000 lebih kecil dari 𝛼(0,05) . Berdasarkan hasil yang diperoleh maka 𝐻 0 ditolak. Jadi, variabel UHH, PDRB per kapita ADHB, TPAK, dan RLS berpengaruh secara simultan terhadap variabel IPM.
Tabel 3.7. Uji Simultan Sub Struktur 2 Model df F Sig Regression 5 68,431 0,000
Uji parsial digunakan untuk mengevaluasi pengaruh individu dari masing-masing variabel eksogen terhadap  variabel  endogen  dalam  model  jalur  sub  struktur  2.  Berdasarkan  Tabel  3.8  diperoleh bahwa variabel UHH, PDRB per kapita ADHB, TPAK, dan RLS memiliki nilai signifikansi lebih kecil dari 𝛼(0,05) . Artinya, variabel tersebut memiliki pengaruh yang signifikan terhadap IPM.
Tabel 3.8. Uji Parsial Sub Struktur 2
Variabel Standardized Coefficient t Sig Keterangan 𝑋 1 Umur Harapan Hidup 0,162 2,134 0,046 Signifikan 𝑋 2 PDRB per kapita ADHB 0,193 2,787 0,012 Signifikan 𝑋 3 Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja -0,154 -2,366  0,029 Signifikan 𝑌 1 Rata-rata Lama Sekolah 0,716 8,399 0,000 Signifikan
Nilai R Square memiliki tujuan untuk memberikan indikasi seberapa besar variasi variabel endogen dapat dijelaskan oleh variabel-variabel eksogen dalam suatu model regresi. Berdasarkan Tabel 3.9 diperoleh bahwa diperoleh bahwa nilai 𝑅 𝑆𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 adalah sebesar 0,935. Artinya, pengaruh UHH, PDRB per kapita ADHB, TPAK, dan RLS terhadap IPM sebesar 93,5%. Kemudian, sisanya 6,5% merupakan sumbangan dari variabel lain yang tidak terdapat dalam penelitian. Selain itu, nilai error dalam analisis jalur persamaan substruktur 2 adalah 𝜀 2 = √1 − 0,935 = 0,255 .
Tabel 3.9. Koefisien Residu Sub Struktur 2 Sub Struktur R R Square Sub Struktur 2 0,967 0,935

## 3.4 Diagram Jalur Persamaan Struktural

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Anni Ivoni Parapa, Clarisa Eudia Chesynanda, Siswanto Siswanto 3* , Anisa Kalondeng
3.4.1 Diagram Jalur Persamaan Sub Struktur 1
Diagram  jalur  persamaan  sub  struktur  1  memiliki  tujuan  untuk  menyajikan  secara  visual pengaruh  secara  langsung  antar  variabel  eksogen  terhadap  variabel  antara.  Berdasarkan  hasil pengujian, diperoleh variabel UHH (𝑋 1 ) dan PDRB per kapita ADHB (𝑋 2 ) memiliki pengaruh yang  signifikan  secara  langsung  terhadap  RLS (𝑌 1 ) .  Adapun,  diagram  jalur  substruktur  1  dapat dilihat pada Gambar 3.1
Gambar 3.1 Diagram Jalur Sub struktur 1
Bentuk persamaan jalur sub struktur 1:
𝑌 1 = 𝜌 𝑌 1 𝑋 1 𝑋 1 + 𝜌 𝑌 1 𝑋 2 𝑋 2 + 𝜀 1 𝑌 1 = 0,550𝑋 1 + 0,352𝑋 2 (3.1)
Berdasarkan Gambar 3.1 dan Persamaan 3.1, variabel UHH (𝑋 1 ) memberikan pengaruh langsung sebesar 0,550 terhadap RLS (𝑌 1 ) . Kemudian, variabel PDRB per kapita ADHB (𝑋 2 ) memberikan pengaruh langsung sebesar 0,352 terhadap RLS (𝑌 1 ) . Variabel UHH dan PDRB per kapita ADHB dapat  berpengaruh  secara  langsung  terhadap  RLS  karena  UHH  mencerminkan  tingkat kesejahteraan  masyarakat,  sementara  PDRB  per  kapita  ADHB  menunjukkan  pertumbuhan ekonomi  dan  komitmen  pada  pendidikan.  Kedua  faktor  tersebut  memiliki  potensi  untuk meningkatkan RLS. Nilai error dalam analisis jalur persamaan substruktur 1 adalah 0,686, artinya bahwa model yang digunakan untuk menjelaskan hubungan antar variabel UHH (𝑋 1 ) , PDRB per kapita ADHB (𝑋 2 ) , dan RLS (𝑌 1 ) dalam analisis jalur memiliki tingkat kesalahan sebesar 0,686.
3.4.2 Diagram Jalur Persamaan Sub Struktur 2
Diagram  jalur  persamaan  sub  struktur  2  memiliki  tujuan  untuk  menyajikan  secara  visual pengaruh secara langsung antar variabel eksogen terhadap variabel endogen serta pengaruh tidak langsung antar variabel eksogen terhadap variabel endogen melalui variabel antara. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh variabel UHH (𝑋 1 ) , PDRB per kapita ADHB (𝑋 2 ) , TPAK (𝑋 3 ) , dan RLS (𝑌 1 ) berpengaruh  signifikan  secara  langsung  terhadap  IPM (𝑌 2 ) .  Adapun,  diagram  jalur substruktur 2 tertera pada Gambar 3.2.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Anni Ivoni Parapa, Clarisa Eudia Chesynanda, Siswanto Siswanto 3* , Anisa Kalondeng
Gambar 3.2 . Diagram Jalur Sub struktur 2
Bentuk persamaan jalur substruktur 2:
𝑌 2 = 𝜌 𝑌 2 𝑋 1 𝑋 1 + 𝜌 𝑌 2 𝑋 2 𝑋 2 + 𝜌 𝑌 2 𝑋 3 𝑋 3 + 𝜌 𝑌 2 𝑌 1 𝑌 1 + 𝜀 2 𝑌 2 = 0,162𝑋 1 + 0,193𝑋 2 − 0,154𝑋 3 + 0,716𝑌 1 (3.2)
Penjelasan dari pengaruh langsung dan tidak langsung dari Gambar 3.2 dan persamaan 3.2, yaitu sebagai berikut (cari alasan):
a. UHH (𝑋 1 ) memberikan  pengaruh  langsung  terhadap  IPM (𝑌 2 ) sebesar  0,162,  sementara pengaruh  tidak  langsung  UHH (𝑋 1 ) terhadap  IPM (𝑌 2 ) melalui  RLS (𝑌 1 ) merupakan perkalian  antara  nilai  beta  UHH (𝑋 1 ) terhadap  RLS (𝑌 1 ) dengan  nilai  beta  RLS (𝑌 1 ) terhadap IPM (𝑌 2 ) ,  yaitu 0,550  × 0,716 = 0,394 .  UHH  memiliki  pengaruh  langsung terhadap IPM karena tingkat upah harian hidup dapat memengaruhi akses masyarakat terhadap pendidikan dan kesehatan. Sedangkan, secara tidak langsung UHH juga memengaruhi IPM melalui  RLS,  dengan  upah  yang  lebih  tinggi  mendorong  investasi  dalam  pendidikan, meningkatkan  RLS,  dan  akhirnya  meningkatkan  IPM.  Pengaruh  total  yang  diberikan  UHH (𝑋 1 ) terhadap IPM (𝑌 2 ) adalah pengaruh langsung ditambah dengan pengaruh tidak langsung, yaitu 0,162 + 0,394 = 0,556 .  Berdasarkan  perhitungan  tersebut,  nilai  pengaruh  secara langsung  sebesar  0,162  dan  nilai  pengaruh  secara  tidak  langsung  sebesar  0,394.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  nilai  pengaruh  secara  tidak  langsung  lebih  besar  dari  nilai  pengaruh secara langsung. Jadi, pengaruh UHH (𝑋 1 ) terhadap IPM (𝑌 2 ) melalui RLS (𝑌 1 ) secara tidak langsung memiliki hubungan yang signifikan.
b. PDRB  per  kapita  ADHB (𝑋 2 ) memberikan  pengaruh  langsung  terhadap  IPM (𝑌 2 ) sebesar 0,193, sementara pengaruh tidak langsung PDRB per kapita ADHB (𝑋 2 ) terhadap IPM (𝑌 2 ) melalui  RLS (𝑌 1 ) merupakan  perkalian  antara  nilai  beta  PDRB  per  kapita  ADHB (𝑋 2 ) terhadap RLS (𝑌 1 ) dengan nilai beta RLS (𝑌 1 ) terhadap IPM (𝑌 2 ) , yaitu 0,352 × 0,716 = 0,252 .  PDRB  per  kapita  ADHB  memiliki  dampak  langsung  terhadap  IPM  karena mencerminkan tingkat ekonomi dan akses terhadap layanan. Sedangkan, secara tidak langsung PDRB  per  kapita  ADHB  juga  berpengaruh  pada  IPM  melalui  RLS,  dengan  pertumbuhan ekonomi  mendukung  investasi  pendidikan  dan  memperpanjang  RLS  dan  akhirnya  dengan masa  pendidikan  yang  lebih  panjang  dapat  memberikan  kontribusi  positif  terhadap kesejahteraan  dan  pengetahuan  masyarakat  yang  berkontribusi  pada  peningkatan  IPM. Pengaruh  total  yang  diberikan  PDRB  per  kapita  ADHB (𝑋 2 ) terhadap  IPM (𝑌 2 ) adalah 0,193 + 0,252 = 0,445 . Berdasarkan perhitungan tersebut, nilai pengaruh langsung sebesar 0,193  dan  nilai  pengaruh  tidak  langsung  sebesar  0,252.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  nilai pengaruh tidak langsung lebih besar dari nilai pengaruh langsung. Jadi, pengaruh PDRB per

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Anni Ivoni Parapa, Clarisa Eudia Chesynanda, Siswanto Siswanto 3* , Anisa Kalondeng
kapita  ADHB (𝑋 2 ) terhadap  IPM (𝑌 2 ) melalui  RLS (𝑌 1 ) secara  tidak  langsung  memiliki hubungan yang signifikan.
c. TPAK (𝑋 3 ) memberikan  pengaruh  langsung  terhadap  IPM (𝑌 2 ) sebesar  -0,154,  sementara TPAK (𝑋 3 ) tidak memiliki pengaruh langsung yang signifikan terhadap RLS (𝑌 1 ) sehingga TPAK (𝑋 3 ) hanya memiliki hubungan yang signifikan secara langsung terhadap IPM (𝑌 2 ) . TPAK memberikan pengaruh langsung pada IPM dengan mencerminkan keterlibatan dalam aktivitas ekonomi, meningkatkan pendapatan, dan akses terhadap layanan dasar. Sedangkan TPAK tidak memberikan pengaruh langsung terhadap RLS karena RLS lebih terkait dengan tingkat  pendidikan  formal.  Fokus  TPAK  lebih  pada  partisipasi  dalam  kegiatan  ekonomi daripada durasi pendidikan formal, sehingga dampaknya lebih bersifat langsung pada IPM.
d. Nilai error dalam analisis jalur persamaan substruktur 2 adalah 0,255, artinya bahwa model statistik yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara variabel-variabel UHH (𝑋 1 ) , PDRB  per  kapita  ADHB (𝑋 2 ) ,  TPAK (𝑋 3 ) ,  RLS (𝑌 1 ) ,  dan  IPM (𝑌 2 ) dalam  analisis  jalur memiliki tingkat kesalahan sebesar 0,255.

## 4.  KESIMPULAN
Faktor-faktor  yang  memengaruhi  RLS  secara  langsung  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  tahun 2022  dengan menggunakan  analisis  jalur  adalah  UHH  dan  PDRB  per  kapita  ADHB.  Selain  itu, faktor-faktor  yang  memengaruhi  IPM  secara  langsung  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  tahun  2022 dengan menggunakan analisis jalur adalah UHH, PDRB per kapita ADHB, TPAK, dan RLS. Jadi, faktor-faktor yang secara langsung dan tidak langsung berpengaruh tehadap IPM melalui RLS di Provinsi Sulawesi Selatan tahun 2022 dengan menggunakan analisis jalur adalah UHH dan PDRB per kapita ADHB.

## REFERENSI
[1] Arafat,  L.,  Rindayati,  W.,  &  Sahara.,  2018.  Faktor-Faktor  yang  Memengaruhi  Indeks Pembangunan  Manusia  di  Provinsi  Kalimantan  Tengah. Jurnal  Ekonomi  dan  Kebijakan Pembangunan , Vol. 7 , No. 2, 140–158.
[2] Arofah,  I.,  &  Rohimah,  S.,  2019.  Analisis  Jalur  untuk  Pengaruh  Angka  Harapan  Hidup, Harapan Lama Sekolah, Rata-Rata Lama Sekolah Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Melalui  Pengeluaran  Riil  Per  Kapita  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur. Jurnal  Saintika Unpam , Vol. 2, No.1, 76–87.
[3] Badan Pusat Statistik., 2023. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Sulawesi Selatan 2020- 2022 .
[4] Badan Pusat Statistik., 2023. Rata-rata Lama Sekolah (RLS) (Tahun) Sulawesi Selatan 2020- 2022 .
[5] Badan  Pusat  Statistik.,  2023. [Seri  2010]  PDRB  Per  Kapita  Atas  Dasar  Harga  Berlaku Menurut Kabupaten/Kota (Juta Rupiah) Sulawesi Selatan 2020-2022 .
[6] Badan Pusat Statistik., 2023. Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (Persen) Sulawesi Selatan 2020-2022 .
[7] Badan Pusat Statistik., 2023. Umur Harapan Hidup (UHH) (Tahun) Sulawesi Selatan 2020- 2022 .
[8] Cook, R. D., & Forzani, L., 2023. On the Role of Partial Least Squares in Path Analysis for the Social Sciences. Journal of Business Research , Vol.167.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Anni Ivoni Parapa, Clarisa Eudia Chesynanda, Siswanto Siswanto 3* , Anisa Kalondeng
[9] Daniel, 2017. IPM Makassar Tertinggi di Sulsel . Antara.
https://makassar.antaranews.com/berita/85852/ipm-makassar-tertinggi-di-sulsel.  [9  Oktober 2023]
[10] Dinas Kominfo Kota Depok., 2019. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Kecamatan Kota Depok Tahun 2019 (Lembaga Demografi FEB UI, Ed.). Dinas Kominfo.
[11] Fibrian, F., & Widodo, E., 2016. Analisis Jalur Terhadap Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kesejahteraan  Masyarakat  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta. Seminar  Nasional  Pendidikan Matematika Ahmad Dahlan , 256–263.
[12] Firmansyah,  B.,  2020. Indeks  Pembangunan  Manusia  Jeneponto  Terendah  di  Sulsel . Republiknews. https://republiknews.co.id/indeks-pembangunan-manusia-jeneponto- terendah-di-sulsel/. [9 Oktober 2023]
[13] Hakam,  M.,  Sudarno,  &  Hoyyi,  A.,  2015.  Analisis  Jalur  Terhadap  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  Mahasiswa  Statistika  Undip. Jurnal Gaussian , Vol.4, No.1, 61–70.
[14] Hartono, R., Busari, A., & Awaluddin, M., 2018. Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)  dan  Upah  Minimum  Kota  (UMK)  Terhadap  Penyerapan  Tenaga  Kerja. Jurnal Inovasi , Vol.1, No.12, 36–43.
[15] Ihsani, I., & Santoso, M. B., 2019. Edukasi Sanitasi Lingkungan dengan Menerapkan Perilaku Hidup  Bersih  dan  Sehat  (PHBS)  pada  Kelompok  Usia  Prasekolah  di  Taman  Asuh  Anak Muslim  Ar-Ridho  Tasikmalaya. Prosiding  Penelitian  & Pengabdian  Kepada  Masyarakat , Vol.6, No.3, 289–296.
[16] Ikhsan,  M.,  2016.  Analisis  Pengaruh  Penduduk  Usia  Kerja,  Rata-Rata  Lama  Sekolah  dan Upah  Minimum  Terhadap  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja  Kabupaten/Kota  di  Jawa Timur. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB , Vol.4, No.2.
[17] Kevin, A. V., Bhinadi, A., & Syari’udin Akhmadd, 2022. Pengaruh PDRB, Angka Harapan Hidup, dan Rata-Rata Lama Sekolah Terhadap Kemiskinan di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah Tahun 2013-2021. Jurnal Ilmiah Bidang Sosial, Ekonomi, Budaya, Teknologi, dan Pendidikan , Vol.1, No.12, 2959–2968.
[18] Laporan Kinerja Instansi Pemerintah Jeneponto 2019 . 2020. https://www.jenepontokab.go.id/dokumen/LKjIP%202019%20Pemerintah%20Kabupaten% 20Jeneponto.pdf. [9 Oktober 2023] [19] Laporan Perekonomian Provinsi Sulawesi Selatan . 2022. https://www.bi.go.id/id/publikasi/laporan/lpp/Documents/Laporan-Perekonomian-Provinsi- Sulawesi-Selatan-Agustus-2022.pdf. [9 Oktober 2023] [20] Metode Penelitian (hlm. 27–37). (t.t.-a). Repositori STEI. http://repository.stei.ac.id/1667/4/BAB%20III.pdf.  [9 Oktober 2023] [21] Metode Penelitian (hlm. 71–96). (t.t.-b). Repositori Unpas.
http://repository.unpas.ac.id/38611/3/BAB%20III.pdf. [9 Oktober 2023]
[22] Nikčević, A. V., Marino, C., Daniel, Kolubinski, Leach, D., & Spada, M. M., 2021. Modelling the  Contribution  of  the  Big  Five  Personality  Traits,  Health  Anxiety,  and  COVID-19 Psychological Distress to Generalised Anxiety and Depressive Symptoms during the COVID- 19 Pandemic. Journal of Affective Disorders , Vol.279, 578–584.
[23] Purwanto, A, 2022. Kota Makassar: Pusat Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Timur . Kompas. https://www.kompas.id/baca/daerah/2022/01/31/kota-makassar-pusat-pertumbuhan- ekonomi-indonesia-timur. [9 Oktober 2023]
[24] Rahmawati, Y. O., 2019. Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK), dan Pengerluaran Pemerintah di Sektor Kesehatan dan

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Anni Ivoni Parapa, Clarisa Eudia Chesynanda, Siswanto Siswanto 3* , Anisa Kalondeng
Pendidikan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia Periode 1995-2017. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB , Vol.7, No.2.
[25] Retnawati,  H.,  2017. Analisis  Jalur,  Analisis  Faktor  Konfirmatori  dan  Pemodelan Persamaan  Struktural .  https://staffnew.uny.ac.id/upload/132255129/pengabdian/5-materi- Analisis%20Jalur,%20CFA,%20SEM-alhamdulillah.pdf. [9 Oktober 2023].
[26] Riduansyah,  Martha,  S.,  &  Debataraja,  N.  N.,  2022.  Analisis  Faktor  Yang  Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Menggunakan Analisis Jalur. Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya , Vol.11, No.5, 715–724.
[27] Rinawati,  Y.,  Miftiah,  F.  A.  N.,  Aldianto,  F.  A.,  Faj’ri,  M.  H.,  &  Sujianto,  A.  E.,  2022. Pengaruh PDRB, Kemiskinan, dan Jumlah Penduduk Terhadap IPM di Provinsi Jawa Timur Tahun 2017-2021. Jurnal Ecogen , Vol.5, No.4, 517–527.
[28] Sijaya, 2022 Ranperda APBD Perubahan Kab. Jeneponto Tahun Anggaran 2022 Disahkan
Melalui Paripurna DPRD . Diskominfo Kabupaten Jeneponto. https://jenepontokab.go.id/berita-show/ranperda-apbd-perubahan-kab-jeneponto-tahun- anggaran-2022-disahkan-melalui-paripurna-dprd. [9 Oktober 2023] [29] Statistik Daerah Kabupaten Tana Toraja . 2016.
https://dpmptsp.sulselprov.go.id/assets/investasi/254138Statistik-Daerah-Kabupaten-Tana- Toraja-2016.pdf. [9 Oktober 2023]
[30] Suryaningtyas,  Y.  I.,  2021. Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  dan  Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Kemiskinan di 5 Provinsi Termiskin di Indonesia Tahun 2010-2020 . Universitas Islam Negeri Jakarta Syarif Hidayatullah.
[31] Wahyuningtias, R., 2019. Analisis Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja di Pulau Jawa. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB , Vol.7, No.2.
[32] Yunus,  M.,  2023. Daftar  6  Daerah  di  Sulawesi  Selatan  Punya  Warga  Umur  Panjang . Suarasulsel.  https://sulsel.suara.com/read/2023/11/30/163911/daftar-6-daerah-di-sulawesi- selatan-punya-warga-umur-panjang. [9 Oktober 2023]
[33] Zheng, H., Song, M., & Shen, Z., 2021. The Evolution of Renewable Energy and Its Impact on Carbon Reduction in China. Journal Energy , Vol.237.