## PENGARUH PENGELUARAN PEMERINTAH SEKTOR KESEHATAN DAN PENDIDIKAN TERHADAP INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM)
(Studi Pada Pemerintah Provinsi di Indonesia Tahun 2017-2021)
Atika Putri Damayanti 1) , Diah Hari Suryaningrum 2)
1,2) Program Studi Akuntansi, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur atika7611@gmail.com 1) , diah.suryaningrum.ak@upnjatim.ac.id 2)

## ABSTRACT
This study aims to test and analyze the effect of government expenditure on the health and education sectors on HDI. This research uses a quantitative approach. The population of this research was provincial governments in Indonesia in 2017-2021, and purposive sampling  was used to select the research sample. The research sample amounted  to  31  with  a  period  of  5  years,  which  means  the  total  amount  of  data  is  155.  The  data  analysis technique uses panel data regression analysis assisted by the Eviews application. The findings of this study are that government  expenditure on the health sector does not  affect  HDI.  In contrast, government  expenditure on education affects HDI and its components, namely life expectancy, education, and per capita expenditure. This study  implies  that  the  management  of  health  and  education  funds  needs  to  be  optimized  to  improve  human development. The government needs to think carefully about how to use these funds effectively and on target. A well-targeted budget allocation will support the achievement of increased human development.

## ABSTRAK
Penelitian  ini tujuannya  guna  menguji  serta melakukan analisis pengaruh pengeluaran pemerintah  untuk  sektor kesehatan  dan  pendidikan  terhadap  IPM.  Riset  ini  memakai  pendekatan  kuantitatif.  Populasi  riset  ini  ialah pemerintah  provinsi  di  Indonesia  tahun  2017-2021,  dan purposive  sampling digunakan  untuk  memilih  sampel penelitian. Sampel penelitian berjumlah 31 dengan periode 5 tahun  yang berarti jumlah seluruh data  ialah 155. Teknik  analisis  data  memakai  analisis  regresi  data  panel  dibantu  oleh  aplikasi Eviews .  Temuan  dari  studi  ini ialah  pengeluaran  pemerintah  untuk  sektor  kesehatan  tidak  mempengaruhi  IPM.  Sebaliknya,  pengeluaran pemerintah  untuk  sektor  pendidikan  mempengaruhi  IPM  beserta  komponennya,  yakni  angka  harapan  hidup, pendidikan, beserta pengeluaran per kapita. Implikasi studi ini ialah pengelolaan dana kesehatan dan pendidikan perlu  dioptimalkan  guna  meningkatkan  pembangunan  manusia.  Pemerintah  perlu  secara  matang  memikirkan bagaimana  menggunakan  dana  tersebut  secara  efektif  dan  tepat  sasaran.  Alokasi  anggaran  yang  tepat  sasaran akan mendukung tercapainya peningkatan pembangunan manusia.
Kata  kunci : pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan;  pengeluaran  pemerintah  sektor  pendidikan;  Indeks Pembangunan Manusia (IPM)

## 1. PENDAHULUAN
Pembangunan ialah proses membuat perubahan pada  kehidupan  masyarakat  menjadi  lebih  baik dalam  berbagai  bidang  (Fajar  &  Indrawati,  2020). Salah  satu  instrumen  guna  mengevaluasi  kemajuan pembangunan  ialah  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM). IPM ialah cara guna mengukur seberapa baik pertumbuhan  kualitas  hidup  manusia  menurut sejumlah  komponen,  yakni  angka  harapan  hidup, pendidikan  dinilai  berdasar  2  indikator  yakni harapan lama sekolah beserta rata-rata lama sekolah, dengan  pengeluaran  per  kapita  (BPS,  2022:147; Firmansyah et al ., 2020). Pada tahun
2021, IPM Indonesia
diklasifikasikan pada kategori High Human Development  Index ,  berada  di  peringkat  114  di  atas negara-negara  ASEAN  seperti  Vietnam,  Filipina, Kamboja, Myanmar, dan Laos. Meskipun demikian, IPM  Indonesia  secara  signifikan  lebih  rendah daripada Brunei Darussalam, Malaysia, dan
Thailand  yang  telah  memasuki  kategori Very  High Human  Development  Index (Shanti,  2022).  Berikut ini ialah perkembangan IPM di Indonesia:

## Sumber: Badan Pusat Statistika, 2022
Gambar 1. Capaian IPM dan Pertumbuhannya di Indonesia Tahun 2010-2021
Gambar 1  menunjukkan  bahwa IPM Indonesia selalu  meningkat  dari  tahun  ke  tahun.  Bahkan sebelum COVID-19 merebak, tingkat pertumbuhannya  selalu  lebih  dari  0,7%.  Meskipun IPM  Indonesia  terus  meningkat,  4  tahun  terakhir ditandai  dengan  perlambatan,  terutama  pada  tahun 2020. Karena penyebaran COVID-19  yang  luas dan pembatasan berbagai kegiatan, IPM Indonesia hanya naik 0,03% pada tahun 2020. Pada tahun 2021, IPM Indonesia  menjadi  lebih  baik  dan  meningkat  lebih cepat, yaitu sebesar 0,49% (BPS, 2022:16-17).

## Sumber: Badan Pusat Statistika, 2022

## Gambar 2. Capaian IPM Menurut Provinsi Tahun 2021
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  IPM  di  10 provinsi  lebih  tinggi  dari  rata-rata  nasional, sementara  24  provinsi  memiliki  IPM  yang  lebih rendah.  DKI  Jakarta  memiliki  IPM  tertinggi  pada tahun  2021.  Perubahan  yang  terjadi  pada  capaian IPM merupakan akumulasi dari perubahan- perubahan pada komponen IPM, seperti peningkatan IPM di DKI Jakarta tahun 2021  yang ditopang oleh kenaikan  komponen  pengeluaran  per  kapita  sebesar 1,61%.  Wabah  COVID-19  yang  mulai  terkendali berdampak  pada  perekonomian  yang  tumbuh kembali.  Akibatnya,  pengeluaran  per  kapita  DKI Jakarta  naik.  Di  sisi  lain,  pembangunan  manusia paling  rendah  berada  di  provinsi  Papua.  Berbeda IPM  Jakarta  yang  didukung  pengeluaran  per kapitanya.  Sementara  pengeluaran  per  kapita  Papua hanya  meningkat  0,01%,  sedangkan  rata-rata  lama sekolah,  harapan  lama  sekolah,  beserta  angka harapan  hidup  meningkat  masing-masing  sebesar 1,05%,  0,27%,  dan  0,21%  (BPS,  2022:27-28). Fenomena  ini  menunjukkan  pentingnya  setiap komponen  dalam  menentukan  peningkatan  IPM. Dari data itu memperlihatkan pembangunan manusia di Indonesia masih mengalami kesenjangan pembangunan antar wilayah.
Setidaknya  terdapat  2  sektor  yang  perlu pemerintah  perhatikan  guna  meningkatkan  IPM  di suatu daerah  yakni sektor kesehatan dan pendidikan (Novitasari  &  Hapitri,  2019).  Maka  dari  itu, diperlukan bantuan pemerintah untuk mengimplementasikan sektor kesehatan dan pendidikan  yakni  melalui  pengeluaran  pemerintah (Karwur et  al .,  2019).  Pengeluaran  pemerintah merupakan  kebijakan  pemerintah  guna  membiayai
sektor  publik  yang  lebih  diprioritaskan  pada peningkatan  IPM  (Huda & Yuliati,  2022). Peningkatan pengeluaran pemerintah untuk kesehatan  dan  pendidikan  merupakan  modal  utama dalam  menghasilkan  SDM  yang  produktif  sehingga meningkatkan IPM (Maryozi et al ., 2022).
Menurut Noviansyah et al ., (2019), pengeluaran pemerintah di sektor kesehatan membantu  pengembangan  kualitas  dan  kuantitas kesehatan masyarakat, sehingga dapat meningkatkan IPM  beserta  komponennya  terutama  angka  harapan hidup. Tingkat kesehatan yang baik dapat membantu seseorang untuk mendapatkan pendidikan yang lebih tinggi, dan di sisi lain, orang sehat berpotensi untuk menjadi  lebih  produktif  dalam  bekerja  sehingga mampu  meningkatkan  pendapatan  (Lescano et  al ., 2022).  Pendapatan  yang  tinggi  akan  meningkatkan pengeluaran  konsumsi  masyarakat  (Permana et  al ., 2019).
Pengeluaran  pemerintah  di  sektor  pendidikan mempunyai  peranan  penting  guna  memengaruhi IPM  beserta  komponennya  khususnya  pendidikan yakni meningkatnya indikator rata-rata lama sekolah beserta  harapan  lama  sekolah  (Noviansyah et  al ., 2019).  Tingkat  pendidikan  yang  lebih  baik menghasilkan kesadaran masyarakat akan pentingnya menjaga kesehatan, sehingga meningkatkan harapan hidup (Wardhana & Kharisma,  2020).  Menurut  Irawan  (2021),  makin tinggi  tingkat  pendidikan,  maka  pengetahuan  serta keterampilan  masyarakat  juga  bertambah  sehingga meningkatkan  produktivitas  kerja.  Produktivitas yang  tinggi  dapat  meningkatkan  pendapatan  dan konsumsi masyarakat.
Penelitian terdahulu terkait pengaruh pengeluaran pemerintah untuk sektor kesehatan serta pendidikan  pada  IPM  memiliki  kesimpulan  yang bertentangan.  Menurut penelitian Irawan (2021) dan Salman & Rasyidin (2020), pengeluaran pemerintah dalam  sektor  kesehatan  serta  pendidikan  dengan signifikan  mempengaruhi  IPM.  Bertolak  belakang dengan  riset  Lescano et  al .,  (2022)  serta  Ananda et al .,  (2021)  yang  menyimpulkan  hanya  pengeluaran pemerintah  dari  sektor  kesehatan  yang  signifikan mempengaruhi  IPM.  Sementara  itu,  penelitian Karwur et  al .,  (2019)  dan  Zulyanto  (2018) menyatakan  hanya  pengeluaran  pemerintah  untuk sektor  pendidikan  dengan  signifikan  memberi pengaruh kepada IPM.
Sebab adanya perbedaan temuan pada penelitian-penelitian sebelumnya, maka topik pengaruh  pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan serta  pendidikan  kepada  IPM  perlu  dikaji  lebih lanjut.  Riset  ini  selaras  dengan  riset  Lescano et  al ., (2022),  yakni  dari  variabel  independennya  yang terdiri dari pengeluaran pemerintah sektor kesehatan serta  pendidikan,  selain  itu  juga  dari  variabel dependennya  yakni  IPM  beserta  komponennya. Perbedaan  studi  saat  ini  dan  sebelumnya  terletak pada komponen IPM yang ketiga yakni pengeluaran per  kapita.  Selain  itu,  pembeda  antara  studi  ini  dan
sebelumnya  adalah  lokasi  dan  periode  tahun  yang digunakan  yakni  pemerintah  provinsi  di  Indonesia dengan tahun pengamatan selama 5 tahun dari 2017- 2021.
Tujuan  dari  penelitian  ini  yakni  guna  menguji serta  melakukan  analisis  pengaruh  pengeluaran pemerintah  sektor  kesehatan  serta  pendidikan  pada IPM. Temuan riset ini diharapkan dapat berkontribusi  dalam  proses  pembuatan  strategi pemerintah guna pengalokasian pengeluaran kesehatan dan pendidikan untuk meningkatkan IPM.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Teori stewardship
didefinisikan oleh Donaldson  &  Davis  (1991)  ialah  suatu  keadaan  di mana  manajer  memprioritaskan  tujuan  organisasi dari  pada  tujuan  pribadi.  Landasan  konseptual  teori stewardship mencakup asumsi tentang sifat manusia, yakni jujur, dapat dipercaya, dan bertanggung jawab (Sudaryo et al ., 2021:60).
Dalam sektor publik, teori stewardship menjadi penjelas posisi pemerintah sebagai instansi yang bisa diandalkan  yakni  penampung  aspirasi  publik, penyedia  layanan  publik,  serta  penanggung  jawab keuangan  publik  (Aprisyah  &  Yuliati,  2021). Pemerintah  ( steward )  akan  berusaha  semaksimal mungkin  untuk  menyelenggarakan  pemerintahan dalam  rangka  peningkatan  kesejahteraan  rakyat ( principal ) yakni lewat peningkatan IPM (Pekiningrum & Wibowo, 2022).
Pengeluaran  pemerintah  atau  pengeluaran publik  adalah  pengeluaran  yang  digunakan  untuk mendanai  program  pemerintah  dalam  penyediaan layanan  publik  (Mongan,  2019).  Pemerintah bertanggung  jawab  untuk  memastikan  dan  menjaga hak-hak  penduduknya  melalui  penyediaan  layanan dasar.  Layanan  di  sektor  kesehatan  dan  pendidikan merupakan  contoh  layanan  dasar  yang  tercakup dalam  layanan  publik.  Pengeluaran  publik  untuk kesehatan  dan  pendidikan  digunakan  sebagai instrumen fiskal utama untuk meningkatkan kualitas hidup warga negara yang kemudian dapat meningkatkan  pembangunan  manusia  (Lescano et al ., 2022).
Pengeluaran pemerintah dalam sektor kesehatan  yaitu  usaha  guna  menyediakan  hak esensial  masyarakat  atas  layanan  kesehatan  selaras UUD  1945  Pasal  28  H  ayat  (1)  serta  UU  No. 36/2009  terkait  kesehatan  (Karwur et  al .,  2019). Peraturan yang mengamanatkan pendanaan kesehatan  di  Indonesia  ialah  UU  Nomor  36/2009 Pasal  171  yang  mengutarakan  alokasi  anggaran kesehatan pemerintah pusat sekurang-kurangnya 5% dari  APBN  tidak  termasuk  upah,  sedangkan pemerintah provinsi serta pemerintah kabupaten/kota menganggarkan kesehatan sekurang- kurangnya 10% dari  APBD  selain  upah  (Palenewen et al ., 2018).
Pengeluaran  pemerintah  di  sektor  pendidikan ialah  biaya  guna  meningkatkan  produktivitas masyarakat  melalui  pembangunan  sistem  dan fasilitas  pendidikan  yang  berkualitas  (Herlin et  al ., 2021:60).  Negara  mengalokasikan  setidaknya  20% dari  APBN  serta  APBD  bagi  pendidikan  dalam rangka terpenuhinya kebutuhan pendidikan nasional, sebagaimana  disyaratkan  oleh  Pasal  31  ayat  (4) UUD  1945  dimana  sudah  diubah  tahun  2009.  Pasal 49  UU  No.  20/2003  terkait  sistem  pendidikan nasional  menjabarkan  lebih  rinci,  disebutkan sekurang-kurangnya 20% dari APBN beserta APBD disisihkan  bagi  biaya  pendidikan  selain  upah pendidik serta biaya pendidikan kedinasan.
Menurut  Huda  &  Yuliati  (2022),  IPM  ialah instrumen  untuk  mengukur  kualitas  masyarakat berdasarkan  indikator  kesehatan,  pendidikan,  dan ekonomi.  Skor  IPM  membuktikan  keberhasilan negara  atau  wilayah  dalam  memenuhi  tujuan  untuk meningkatkan  harapan  hidup,  pendidikan,  serta pengeluaran  per  kapita.  Peluang  keberhasilan  suatu wilayah  meningkat ketika skor IPM mendekati 100. IPM disusun berdasarkan 3 komponen, yakni:
1. Angka  Harapan  Hidup  (AHH),  ialah  perkiraan masa hidup seseorang setelah dilahirkan. AHH dijadikan komponen dalam mengukur kesehatan masyarakat  di  suatu  wilayah (Darmayanti  &  Rustariyuni,  2019;  Fahmi  & Dalimunthe, 2018).
2. Pendidikan  diukur  melalui  2  indikator,  yakni (Arafat et al ., 2018; BPS, 2022:11):
 Harapan  Lama  Sekolah  (HLS)  ialah perkiraan  waktu  pendidikan  untuk  anak berusia 7 tahun.
 Rata-rata Lama Sekolah (RLS) yakni waktu yang  diperlukan  masyarakat  dengan  usia minimal  25  tahun  agar  menyelesaikan seluruh tingkat pendidikan.
3. Pengeluaran per kapita, menjabarkan gambaran tingkat  daya  beli  masyarakat,  serta  menjadi suatu  komponen  yang  menilai  pencapaian pembangunan  dalam  konteks  kualitas  hidup yang layak. Kelayakan kualitas hidup mengacu pada  kesejahteraan  masyarakat  setelah  adanya kemajuan ekonomi (BPS, 2022:10).
Sumber: Penulis, 2022
Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan (X 1 ) Indeks Pembangunan Manusia (Y) Pengeluaran Per Kapita Pendidikan Angka Harapan Hidup Pengeluaran Pemerintah Sektor Pendidikan (X 2 )
Hipotesis yang diuji pada studi ini, yakni: H 1 :  Pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan mempengaruhi indeks pembangunan manusia. H 1a :  Pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan mempengaruhi angka harapan hidup.
H 1b :  Pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan mempengaruhi indeks pendidikan. H 1c :  Pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan mempengaruhi pengeluaran per kapita. H 2 :  Pengeluaran  pemerintah  sektor  pendidikan mempengaruhi indeks pembangunan manusia. H 2a : Pengeluaran pemerintah sektor pendidikan mempengaruhi angka harapan hidup. H 2b : Pengeluaran pemerintah sektor pendidikan mempengaruhi indeks pendidikan. H 2c : Pengeluaran pemerintah sektor pendidikan mempengaruhi pengeluaran per kapita.

## 3. METODOLOGI
Jenis  penelitian  kuantitatif  digunakan  di  studi ini. Objek  di  riset  ini  yakni pengeluaran pemerintah sektor  kesehatan  serta  pendidikan,  dan  IPM.  Riset ini dilaksanakan pada pemerintah provinsi Indonesia.
IPM merupakan variabel dependen di studi ini. IPM  didasarkan  pada  3  komponen  yaitu  angka harapan  hidup,  pendidikan,  beserta  pengeluaran  per kapita.
a. Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
IPM  ialah  alat  pengukur  seberapa  baik  suatu daerah meningkatkan kualitas hidup masyarakatnya. Pengukuran  variabel  IPM  menggunakan  skala  rasio dan  dinyatakan  pada  satuan  indeks  (Maryozi et  al ., 2022).
b. Komponen IPM 1. Angka Harapan Hidup
Angka  Harapan  Hidup  (AHH)  ialah perkiraan  waktu  hidup  penduduk.  Rumus perhitungan indeks AHH yaitu:
(Arafat et al ., 2018)
2. Pendidikan
Perhitungan  indeks  pendidikan  memakai indikator  Harapan  Lama  Sekolah  (HLS) beserta  Rata-rata  Lama  Sekolah  (RLS). Rumus  HLS  beserta  RLS  selanjutnya diturunkan  menjadi  indeks  pendidikan yaitu:
(Arafat et al ., 2018)
3. Pengeluaran Per Kapita
Sebagai output dari  kegiatan  ekonomi,
pengeluaran  per  kapita  memperlihatkan pendapatan masyarakat serta
mengungkapkan  tingkat  kemakmuran  yang dimiliki  oleh  penduduk.  Rumus  untuk menghitung  indeks  pengeluaran  per  kapita yaitu:
(Arafat et al ., 2018)
Pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan  serta pendidikan pada studi  ini termasuk sebagai  variabel independennya.
a. Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan
Didefinisikan  sebagai  upaya  dari  pemerintah guna  menyediakan  fasilitas  dan  infrastruktur kesehatan  publik  demi  menegakkan  hak-hak kesehatan penduduk. Satuan rupiah digunakan untuk menyatakan pengukuran variabel pengeluaran pemerintah  untuk  sektor  kesehatan  (Maryozi et  al ., 2022; Maulina & Andriyani, 2020).
b. Pengeluaran Pemerintah Sektor Pendidikan Didefinisikan sebagai anggaran yang
disalurkan pemerintah guna meningkatkan produktivitas  masyarakat  melalui  pembangunan pada  bidang  pendidikan.  Satuan  rupiah  digunakan untuk menyatakan pengukuran variabel  pengeluaran pemerintah untuk sektor pendidikan (Maryozi et al ., 2022; Maulina & Andriyani, 2020).
Pemerintah  provinsi  yang  dijadikan  populasi berjumlah  34  provinsi  di  Indonesia  dengan  periode tahun  2017-2021.  Total  sampel  yakni  31  provinsi. Pengumpulan  sampel  dilaksanakan  melalui  metode purposive  sampling .  Kualifikasi  pada  penetapan sampel yakni:
Tabel 1. Kriteria Pemilihan Sampel No Kriteria Jumlah 1. Provinsi  di  Indonesia  selama periode tahun 2017-2021. 34 2. Pemerintah  tingkat  provinsi yang menyediakan data lengkap mengenai IPM serta pengeluaran  pemerintah  sektor kesehatan  dan  pendidikan  pada periode tahun 2017-2021. (3) Total sampel 31 Total data (31 x 5) 155 Sumber: Penulis, 2022
Jenis  data  sekunder  dipakai  pada  studi  ini. Sumber  data  studi  ini  didapat  dari  data  resmi  BPS untuk  data  IPM  serta  publikasi  Direktorat  Jenderal Perimbangan Keuangan (DJPK) sehubungan dengan data  laporan  anggaran  belanja  per  fungsi  sektor kesehatan dan pendidikan.
Analisis  regresi  data  panel  dipakai  guna menganalisis  data  pada  studi  ini.  Menurut  Algifari (2021:3), data panel ialah perpaduan data time series beserta cross-section .  Data  deret  waktu  studi  ini mencakup  periode  5  tahun  (2017-2021)  serta  data cross-section di  riset  ini  yaitu  31  pemerintah provinsi  yang  dijadikan  sampel.  Model  pendekatan estimasi yang umum dipakai pada regresi data panel ialah Random  Effect  Model (REM), Fixed  Effect Model (FEM) , serta Common  Effect  Model (CEM) . Persamaan regresi data panel di studi ini yakni: (1) IPM 𝑖𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 PPSK 𝑖𝑡 + 𝛽 2 PPSP 𝑖𝑡 + Ɛ 𝑖𝑡
(2) AHH it = 𝛽 0 + 𝛽 1 PPSK 𝑖𝑡 + 𝛽 2 PPSP 𝑖𝑡 + Ɛ 𝑖𝑡 (3) IPND it = 𝛽 0 + 𝛽 1 PPSK 𝑖𝑡 + 𝛽 2 PPSP 𝑖𝑡 + Ɛ 𝑖𝑡
(4) IPNG it = 𝛽 0 + 𝛽 1 PPSK 𝑖𝑡 + 𝛽 2 PPSP 𝑖𝑡 + Ɛ 𝑖𝑡 Keterangan: IPM: Indeks Pembangunan Manusia AHH: Angka Harapan Hidup IPND: Indeks Pendidikan IPNG: Indeks Pengeluaran PPSK: Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan PPSP: Pengeluaran Pemerintah Sektor Pendidikan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Guna  mencari  model  estimasi  data  panel dilaksanakan  uji chow ,  uji hausman beserta  uji breusch-pagan lagrange multiplier .
 Persamaan 1
Pengujian  pertama  yakni  uji chow ,  guna menetapkan antara CEM dan FEM, hasil dari uji ini yakni:
Tabel 2. Uji Chow Persamaan 1

## Sumber: Penulis, 2023
Tabel  2  menampilkan  probabilitas cross- section F  ialah  0,0000  dimana  < 0,05. Artinya pada persamaan  1  FEM  lebih  baik  daripada  CEM. Pengujian  selanjutnya  yakni  uji hausman ,  guna menetapkan antara FEM dan REM, berikut hasilnya:
Tabel 3. Uji Hausman Persamaan 1

## Sumber: Penulis, 2023
Tabel  3  memaparkan  probabilitas  pada cross- section  random yakni  0,0834  dimana  nilainya  > 0,05.  Artinya  pada  persamaan  1  REM lebih  unggul daripada  FEM  maka  uji breusch-pagan  lagrange multiplier diperlukan  guna  memilih  antara  REM atau CEM. Berikut hasil pengujiannya:
Tabel 4. Uji Breusch-Pagan Lagrange Multiplier Persamaan 1
Sumber: Penulis, 2023
Tabel  4  menyajikan  probabilitas breusch- pagan ialah  0,0000  <  0,05,  maka  diartikan  pada persamaan  1  lebih  unggul Random  Effect  Model (REM) daripada CEM.
Tabel 5. Random Effect Model Persamaan 1

## Sumber: Penulis, 2023
Persamaan  regresi  data  panel  pada  persamaan 1, yaitu:
IPM 𝑖𝑡 = 70,33332 - 0,000000000000149 PPSK 𝑖𝑡 + 0,000000000000179 PPSP 𝑖𝑡
Interpretasi dari persamaan regresi tersebut yaitu:
1. Nilai  konstanta  regresi  adalah  70,33332  ini memperlihatkan  jika  nilai  variabel  PPSK  serta PPSP  konstan  maka  meningkatkan  IPM sebesar 70,33332.
2. Nilai koefisien regresi pengeluaran pemerintah sektor  kesehatan  adalah  -0,000000000000149, maka  tiap  kenaikan  pengeluaran  pemerintah sektor kesehatan  menimbulkan penurunan IPM 0,000000000000149,  jika  nilai  variabel  bebas tidak berubah.
3. Nilai  koefisien regresi pengeluaran pemerintah sektor  pendidikan  adalah  0,000000000000179, maka  tiap  kenaikan  pengeluaran  pemerintah sektor pendidikan dapat memajukan IPM yakni 0,000000000000179, diasumsikan semua variabel bebas bernilai konstan.
 Persamaan 2 Uji pertama ialah uji chow , dan hasilnya adalah sebagai berikut:
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 196.789634 (30,122) 0.0000 Cross-section Chi-square 604.463741 30 0.0000 Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 4.967316 2 0.0834
Test Hypothesis Cross-section Time Both Breusch-Pagan 289.6035 1.208367 290.8119 (0.0000) (0.2717) (0.0000) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 70.33332 0.706260 99.58558 0.0000 PPSK -1.49E-13 2.03E-13 -0.733703 0.4643 PPSP 1.79E-13 4.40E-14 4.066646 0.0001 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 3.851481 0.9765 Idiosyncratic random 0.597378 0.0235 Weighted Statistics Root MSE 0.597315     R-squared 0.169142 Mean dependent var 4.888542     Adjusted R-squared 0.158209 S.D. dependent var 0.657424     S.E. of regression 0.603181 Sum squared resid 55.30170     F-statistic 15.47166 Durbin-Watson stat 0.687427     Prob(F-statistic) 0.000001
Tabel 6. Uji Chow Persamaan 2

## Sumber: Penulis, 2023
Berdasarkan  tabel  6  didapat  probabilitas  pada cross-section F  ialah  0,0000  atau  <  0,05.  Hal tersebut  mengindikasikan  pada  persamaan  2,  FEM unggul  dibanding  CEM.  Berikut  temuan  uji hausman yang juga dilakukan:
Tabel 7. Uji Hausman Persamaan 2

## Sumber: Penulis, 2023
Berdasarkan  tabel  7  didapat  probabilitas  di cross-section  random sejumlah  0,4310  dimana  > 0,05. Diartikan pada persamaan 2 REM lebih unggul dibanding  FEM  sehingga  perlu  uji breusch-pagan lagrange  multiplier ,  berikut  temuan  dari  pengujian tersebut:
Tabel 8. Uji Breusch-Pagan Lagrange Multiplier Persamaan 2

## Sumber: Penulis, 2023
Menurut tabel 8 diperoleh probabilitas breusch- pagan sebanyak 0,0000 < 0,05. Hal ini mengindikasikan  pada  persamaan  2 Random  Effect Model (REM) unggul dari CEM.
Tabel 9. Random Effect Model Persamaan 2

## Sumber: Penulis, 2023
Persamaan  regresi  data  panel  pada  persamaan 2, yakni:
AHH 𝑖𝑡 = 69,42758 - 0,0000000000000568 PPSK 𝑖𝑡 + 0,0000000000000759 PPSP 𝑖𝑡
Interpretasi dari persamaan regresi tersebut yaitu:
1. Nilai  konstanta  regresi  adalah  69,42758,  ini memperlihatkan  jika  nilai  variabel  PPSK  serta PPSP  konstan  maka  meningkatkan  angka harapan hidup sebesar 69,42758.
2. Nilai koefisien regresi pengeluaran pemerintah sektor kesehatan adalah -0,0000000000000568, maka  tiap  kenaikan  pengeluaran  pemerintah sektor  kesehatan  menurunkan  angka  harapan hidup  0,0000000000000568,  dengan  catatan semua variabel independen bernilai konstan.
3. Nilai koefisien regresi pengeluaran pemerintah sektor pendidikan adalah 0,0000000000000759,  maka  tiap  penambahan pengeluaran  pemerintah  sektor  pendidikan semakin  mendorong  angka  harapan  hidup 0,0000000000000759,  jika  semua  variabel independen bernilai pasti.
 Persamaan 3
Pengujian  pertama  yakni  uji chow ,  dan  inilah hasilnya:
Tabel 10. Uji Chow Persamaan 3

## Sumber: Penulis, 2023
Berdasarkan tabel 10 didapat probabilitas pada cross-section F  ialah  0,0000  dimana  <  0,05. Sehingga  di  persamaan  3,  FEM  lebih  unggul dibanding  CEM.  Kemudian  dilakukan  uji hausman , dengan perolehan:
Tabel 11. Uji Hausman Persamaan 3

## Sumber: Penulis, 2023
Berdasarkan  tabel  11  diketahui  probabilitas pada cross-section random sejumlah  0,6348  dimana > 0,05, membuktikan pada persamaan 3  REM  lebih baik  dibanding  FEM  maka  perlu  uji breusch-pagan lagrange  multiplier ,  berikut  temuan  dari  pengujian tersebut:
Tabel 12. Uji Breusch-Pagan Lagrange Multiplier Persamaan 3

## Sumber: Penulis, 2023
Berdasarkan  tabel  12  didapat  probabilitas breusch-pagan sebanyak  0,0000  <  0,05.  Hasilnya
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 307.905358 (30,122) 0.0000 Cross-section Chi-square 672.713928 30 0.0000 Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 1.683205 2 0.4310 Test Hypothesis Cross-section Time Both Breusch-Pagan 298.5607 1.452993 300.0137 (0.0000) (0.2280) (0.0000)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 69.42758 0.449908 154.3152 0.0000 PPSK -5.68E-14 1.06E-13 -0.534855 0.5935 PPSP 7.59E-14 2.26E-14 3.351454 0.0010 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 2.470573 0.9850 Idiosyncratic random 0.304915 0.0150 Weighted Statistics Root MSE 0.301635     R-squared 0.128183 Mean dependent var 3.833839     Adjusted R-squared 0.116712 S.D. dependent var 0.324096     S.E. of regression 0.304597 Sum squared resid 14.10244     F-statistic 11.17427 Durbin-Watson stat 0.512148     Prob(F-statistic) 0.000030
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 144.265105 (30,122) 0.0000 Cross-section Chi-square 557.477310 30 0.0000
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 0.908828 2 0.6348
Test Hypothesis Cross-section Time Both Breusch-Pagan 287.6969 0.707875 288.4048 (0.0000) (0.4002) (0.0000)
pada  persamaan  3 Random  Effect  Model (REM) unggul dibanding CEM.
Tabel 13. Random Effect Model Persamaan 3

## Sumber: Penulis, 2023
Persamaan  regresi  data  panel  pada  persamaan 3, yakni:
IPND 𝑖𝑡 = 10,76981 - 0,0000000000000251 PPSK 𝑖𝑡 + 0,0000000000000349 PPSP 𝑖𝑡
Interpretasi dari persamaan regresi tersebut yaitu:
1. Nilai  konstanta  regresi  adalah  10,76981,  ini memperlihatkan  jika  nilai  variabel  PPSK  serta PPSP  tetap,  maka  indeks  pendidikan  naik sebesar 10,76981.
2. Nilai koefisien regresi pengeluaran pemerintah sektor kesehatan adalah -0,0000000000000251, maka  tiap  kenaikan  pengeluaran  pemerintah untuk  sektor  kesehatan  menurunkan  indeks pendidikan 0,0000000000000251 dengan catatan semua variabel bebas bernilai konstan.
3. Nilai koefisien regresi pengeluaran pemerintah sektor pendidikan adalah 0,0000000000000349,  maka  tiap  kenaikan pengeluaran  pemerintah  sektor  pendidikan menumbuhkan indeks pendidikan 0,0000000000000349,  jika  semua  variabel independen bernilai konsisten.
 Persamaan 4 Pengujian  pertama  yakni  uji chow ,  hasilnya sebagai berikut:
Tabel 14. Uji Chow Persamaan 4

## Sumber: Penulis, 2023
Berdasarkan  tabel  14,  probabilitas  pada cross- section F  ialah  0,0000  atau  <  0,05.  Artinya  pada persamaan  4  FEM  unggul  dari  CEM.  Lebih  lanjut dilakukan uji hausman , dengan temuan berikut:
Tabel 15. Uji Hausman Persamaan 4

## Sumber: Penulis, 2023
Sehubungan  tabel  15  didapat  probabilitas  di cross-section  random yakni  0,0018  dimana  <  0,05. Diartikan  pada  persamaan  4 Fixed  Effect  Model (FEM) unggul dibanding REM,  maka dari  itu tidak diperlukan  pengujian  lebih  lanjut  yaitu  uji breusch- pagan lagrange multiplier .
Tabel 16. Fixed Effect Model Persamaan 4

## Sumber: Penulis, 2023
Persamaan  regresi  data  panel  pada  persamaan 4, yakni:
IPNG 𝑖𝑡 = 10.553.355 - 0,000000122 PPSK 𝑖𝑡 + 0,0000000776 PPSP 𝑖𝑡
Interpretasi dari persamaan regresi tersebut yaitu:
1. Nilai konstanta regresi  adalah  10.553.355,  jika nilai  variabel  PPSK  serta  PPSP  tetap,  maka indeks  pengeluaran  per  kapita  naik  sebesar 10.553.355.
2. Nilai koefisien regresi pengeluaran pemerintah sektor  kesehatan  adalah  -0,000000122,  maka tiap  kenaikan  pengeluaran  pemerintah  untuk sektor kesehatan menurunkan indeks pengeluaran  per  kapita  0,000000122  dengan catatan  semua  variabel  independennya  bernilai stabil.
3. Nilai koefisien regresi pengeluaran pemerintah sektor  pendidikan  adalah  0,0000000776,  maka tiap  kenaikan  pengeluaran  pemerintah  untuk sektor  pendidikan  mengembangkan  indeks pengeluaran  per  kapita  yakni  0,0000000776, diasumsikan  semua  variabel  bebas  bernilai tetap.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 10.76981 0.138146 77.95944 0.0000 PPSK -2.51E-14 4.51E-14 -0.556093 0.5790 PPSP 3.49E-14 9.92E-15 3.517161 0.0006 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.748714 0.9683 Idiosyncratic random 0.135416 0.0317 Weighted Statistics Root MSE 0.133617     R-squared 0.138744 Mean dependent var 0.873504     Adjusted R-squared 0.127412 S.D. dependent var 0.144444     S.E. of regression 0.134929 Sum squared resid 2.767289     F-statistic 12.24326 Durbin-Watson stat 0.548529     Prob(F-statistic) 0.000012
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 329.674743 (30,122) 0.0000 Cross-section Chi-square 683.169135 30 0.0000
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 12.661363 2 0.0018
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 10553355 58259.33 181.1445 0.0000 PPSK -1.22E-07 8.34E-08 -1.467877 0.1447 PPSP 7.76E-08 1.73E-08 4.494653 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Root MSE 203525.4     R-squared 0.991871 Mean dependent var 10631458     Adjusted R-squared 0.989739 S.D. dependent var 2264658.     S.E. of regression 229405.9 Akaike info criterion 27.71078     Sum squared resid 6.42E+12 Schwarz criterion 28.35873     Log likelihood -2114.585 Hannan-Quinn criter. 27.97396     F-statistic 465.1811 Durbin-Watson stat 1.739224     Prob(F-statistic) 0.000000
Pengujian  ini  bermaksud  mencari  tahu  apakah suatu distribusi data memiliki sebaran yang normal.
0 5 10 15 20 25 30 35 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 Series: Standardized Residuals Sample 2017 2021 Obs ervati ons  155 Mea n 2.86e-14 Median 0.203934 Maximum 9.734704 Minimum -11.29848 Std. Dev. 3.989957 Skewnes s -0.019853 Kurtos is 3.849544
Jarque-Bera  4.671326 Probability 0.096746 Sumber: Penulis, 2023

## Gambar 4. Uji Normalitas Persamaan 1
Dari  gambar  4  didapati  untuk  persamaan  1 memperoleh  probabilitas  dari Jarque-Bera yakni 0,096746  >  0,05,  sehingga  model  persamaan  1 dinyatakan terdistribusi normal.
0 4 8 12 16 20 24 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 Series: Standardized Residuals Sample 2017 2021 Obs ervati ons  155 Mea n -5.39e-14 Median 0.175748 Maximum 5.425375 Minimum -5.096966 Std. Dev. 2.437953
Skewnes s -0.018137 Kurtos is 2.666055 Jarque-Bera  0.728728 Probability 0.694638 Sumber: Penulis, 2023 Gambar 5. Uji Normalitas Persamaan 2
Berdasarkan gambar 5 diketahui untuk persamaan 2 memperoleh nilai probability 0,694638 >  0,05  maka  dinyatakan  model  persamaan  2 terdistribusi normal.
0 4 8 12 16 20 24 28 -2.5 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 Series: Standardized Residuals Sample 2017 2021 Obs ervati ons  155 Mea n 4.58e-15 Median 0.068114
Maximum 1.783924 Minimum -2.375291 Std. Dev. 0.735971 Skewnes s -0.281950 Kurtos is 3.677122 Jarque-Bera  5.014754 Probability 0.081482

## Sumber: Penulis, 2023

## Gambar 6. Uji Normalitas Persamaan 3
Pada  gambar  6  diketahui  untuk  persamaan  3 memperoleh  probabilitas  0,081482  >  0,05  sehingga dinyatakan model persamaan 3 terdistribusi normal.
0 4 8 12 16 20 24 -600000 -400000 -200000 1 200001 400001 Series: Standardized Residuals Sample 2017 2021
Obs ervati ons  155 Mea n 3.15e-11
Median 23192.48
Maximum 418928.3 Minimum -581913.0 Std. Dev. 204185.1
Skewnes s -0.470443 Kurtos is 2.882125 Jarque-Bera  5.807077 Probability 0.054829

## Gambar 7. Uji Normalitas Persamaan 4
Berdasarkan  gambar  7,  nilai  probabilitas persamaan  4  adalah  0,054829  >  0,05,  sehingga disimpulkan model persamaan 4 dinyatakan normal.
a. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas  ialah  keterkaitan  satu  sama lain pada variabel independen.

## Tabel 17. Hasil Uji Multikolinearitas

## Sumber: Penulis, 2023
Menurut  tabel  17  disimpulkan  terdapat koefisien  korelasi  antar  variabel  independen  <  0,8. Artinya  persamaan  dalam  studi  ini  tidak  didapati multikolinearitas.
b. Uji Heteroskedastisitas
Pengujian  ini  tujuannya  mencari  tahu  apakah residual  dari  beberapa  observasi  menunjukkan adanya ketidaksamaan varians dalam  model regresi. Berdasarkan  pengujian  model  estimasi  data  panel, dipilih  model random  effect untuk  persamaan  1,  2, dan 3. Pengujian heteroskedastisitas tidak diperlukan dalam  model random  effect karena  model  ini menggunakan  teknik  GLS  ( Generalized  Least Squares ).  Metode  GLS  berguna  untuk  mengatasi masalah  heteroskedastisitas  (Algifari,  2021:51). Namun, uji heteroskedastisitas harus dilakukan pada persamaan  4  karena  model  estimasi  yang  terambil ialah model fixed effect .

## Tabel 18. Hasil Uji Heteroskedastisitas Persamaan 4
Variable  Coefficient  Std. Error  t-Statistic  Prob.
C 1474785.  117277.4  12.57519  0.0000 PPSK 8.43E-08  1.39E-07  0.605250  0.5459
PPSP  -5.78E-08  6.51E-08  -0.887547  0.3762

## Sumber: Penulis, 2023
Pada  tabel  18  diketahui  bahwa  probabilitas pada  tiap  variabel  mempunyai  nilai  >  0,05.  Dengan demikian, persamaan 4 tidak ditemukan heteroskedastisitas.
c. Uji Autokorelasi
Pengujian  ini  tujuannya  guna  mengidentifikasi keberadaan korelasi kesalahan  yang  mengganggu di periode t serta periode t-1 (sebelumnya).
PPSK PPSP PPSK 1.000000 0.420245 PPSP 0.420245 1.000000
Tabel 19. Hasil Uji Autokorelasi Persamaan 1 Mean dependent var 1.94E-14 S.D. dependent var 3.736734 Akaike info criterion 4.224334 Schwarz criterion 4.322509 Hannan-Quinn criter. 4.264211 Durbin-Watson stat 1.897031

## Sumber: Penulis, 2023
Sesuai  tabel  19  diketahui  nilai Durbin-Watson yakni  1,897031,  nilai  dU  yakni  1,7636  yang dihasilkan  pada  tabel  distribusi Durbin-Watson α  = 5% serta n = 155 lalu k = 2. Selanjutnya nilai 4 - dU (4  -  1,7636)  mencapai  2,2364.  Maka  disimpulkan tidak  mengalami  autokorelasi karena  dU (1,7636) < dw (1,897031) < 4 - dU (2,2364).

## Tabel 20. Hasil Uji Autokorelasi Persamaan 2
Mean dependent var 1.20E-16 S.D. dependent var 2.377040 Akaike info criterion 3.263987 Schwarz criterion 3.362162 Hannan-Quinn criter. 3.303863 Durbin-Watson stat 1.945140

## Sumber: Penulis, 2023
Sesuai  tabel  20  terlihat  nilai Durbin-Watson yakni  1,945140,  diinterpretasikan  tidak  mengalami autokorelasi  karena dU (1,7636) < dw (1,945140) < 4 - dU (2,2364).

## Tabel 21. Hasil Uji Autokorelasi Persamaan 3
Mean dependent var -1.42E-15 S.D. dependent var 0.727926 Akaike info criterion 1.154424 Schwarz criterion 1.252599 Hannan-Quinn criter. 1.194301 Durbin-Watson stat 1.955011

## Sumber: Penulis, 2023
Sesuai  tabel  21  terlihat  nilai Durbin-Watson yakni 1,955011, dinilai tidak mengalami autokorelasi  karena dU (1,7636) < dw (1,955011) < 4 - dU (2,2364).

## Tabel 22. Hasil Uji Autokorelasi Persamaan 4
Mean dependent var 6.97E-10 S.D. dependent var 1849736. Akaike info criterion 30.29743 Schwarz criterion 30.39560 Hannan-Quinn criter. 30.33730 Durbin-Watson stat 1.809828
Sumber: Penulis, 2023
Sesuai  tabel  22  nilai Durbin-Watson yakni 1,809828,  diputuskan  tidak  mengalami  autokorelasi karena  dU  (1,7636)  <  dw  (1,809828)  <  4  -  dU (2,2364).
Pengujian  statistik  F  dipakai  guna  melakukan pengujian  kecocokan  model  secara  statistik.  Uji  F dirancang guna menentukan apakah seluruh variabel bebasnya  memberikan  pengaruh  pada  variabel terikat.
Tabel 23. Uji Statistik F Model F hitung F tabel Persamaan 1 15,47166 2,664107 Persamaan 2 11,17427 2,664107 Persamaan 3 12,24326 2,664107 Persamaan 4 465,1811 2,664107 Sumber: Penulis, 2023
Tabel 23 menunjukkan hasil dari uji statistik F, berikut penjelasannya:
 Persamaan 1 Diketahui  nilai  F hitung sebesar  15,47166  >  F tabel sebesar  2,664107,  artinya  variabel  PPSK  serta PPSP dengan serentak dan signifikan berpengaruh terhadap variabel IPM.
 Persamaan 2 Diketahui  nilai  F hitung sebesar  11,17427  >  F tabel sebesar  2,664107,  artinya  variabel  PPSK  serta PPSP secara serentak dan signifikan mempengaruhi angka harapan hidup.
 Persamaan 3
Diketahui  nilai  F hitung sebesar  12,24326  >  F tabel sebesar  2,664107,  artinya  variabel  PPSK  serta PPSP serempak berpengaruh signifikan terhadap variabel indeks pendidikan.
 Persamaan 4
Diketahui  nilai  F hitung sebesar  465,1811  >  F tabel sebesar  2,664107,  artinya  variabel  PPSK  serta PPSP  serentak  dan  signifikan  berpengaruh terhadap  variabel  indeks  pengeluaran  per kapita.
Uji  ini  bermaksud  menilai  variasi  dalam variabel  dependen  yang  dijabarkan  setiap  variabel independennya.
Tabel 24. Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) Model R- squared Persentase Persamaan 1 0,169142 16,91% Persamaan 2 0,128183 12,82% Persamaan 3 0,138744 13,87% Persamaan 4 0,991871 99,19% Sumber: Penulis, 2023
Berikut  ini  ialah  penjelasan  temuan  uji koefisien determinasi pada tabel 24:
 Persamaan 1 Diketahui  nilai  R 2 sebesar  0,169142  atau 16,91%, artinya variabel PPSK serta PPSP bisa menjabarkan  variabel  IPM  yakni  16,91%  lalu sisanya 83,09% dijabarkan variabel lain di luar penelitian.
 Persamaan 2 Diperoleh  nilai  R 2 yakni  0,128183  atau 12,82%,  artinya  variabel  PPSK  serta  PPSP dapat  menjelaskan  variabel  angka  harapan hidup sebesar 12,82% sisanya 87,18% dijabarkan variabel lain di luar penelitian.
 Persamaan 3 Diketahui  nilai  R 2 yakni  0,138744  atau 13,87%,  artinya  variabel  PPSK  serta  PPSP dapat  menjelaskan  13,87%  variasi  indeks pendidikan sisanya 86,13% dijabarkan variabel lain di luar penelitian.
 Persamaan 4 Diperoleh  nilai  R 2 yakni  0,991871  atau 99,19%, artinya variabel PPSK serta PPSP bisa menjelaskan  variabel  indeks  pengeluaran  per kapita  sebanyak  99,19%,  sedangkan  0,81% dijabarkan variabel lainnya di luar penelitian.
Pengujian  ini  berperan  mencari  tahu  sejauh mana  kontribusi  tiap  variabel  independen  guna menjabarkan variasi variabel dependennya.

## Tabel 25. Uji Statistik t
Model Variabel t- Statistic Prob. Hasil Persamaan 1 PPSK -0,733703 0,4643 H 1 ditolak PPSP 4,066646 0,0001 H 2 diterima Persamaan 2 PPSK -0,534855 0,5935 H 1a ditolak PPSP 3,351454 0,0010 H 2a diterima Persamaan 3 PPSK -0,556093 0,5790 H 1b ditolak PPSP 3,517161 0,0006 H 2b diterima Persamaan 4 PPSK -1,467877 0,1447 H 1c ditolak PPSP 4,494653 0,0000 H 2c diterima Sumber: Penulis, 2023
Temuan  uji  statistik  t  pada  tabel  25 menjelaskan:
 Hipotesis 1:
a. Didapat  nilai probability 0,4643  >  0,05, membuktikan variabel PPSK tidak
berpengaruh  signifikan  terhadap  IPM,  atau H 1 ditolak.
b. Diketahui  nilai probability 0,5935  >  0,05 diartikan PPSK tidak berpengaruh signifikan  terhadap  angka  harapan  hidup, atau H 1a ditolak.
c. Didapat  nilai probability 0,5790  >  0,05, menandakan  PPSK  tidak  berpengaruh signifikan terhadap  indeks pendidikan, atau H 1b ditolak.
d. Diketahui  nilai probability 0,1447  >  0,05, mengindikasikan  variabel  PPSK  tidak berpengaruh signifikan terhadap
pengeluaran per kapita, atau H 1c ditolak.
 Hipotesis 2:
a. Ditemukan  nilai probability 0,0001  < 0,05,
memperlihatkan PPSP berpengaruh signifikan terhadap IPM, atau H 2 diterima. b. Diketahui  nilai probability 0,0010  <  0,05,
memperlihatkan PPSP
berpengaruh signifikan  terhadap  variabel  angka  harapan hidup, atau H 2a diterima.
c. Diperoleh  nilai probability 0,0006  <  0,05, diartikan  PPSP  berpengaruh  signifikan terhadap  indeks  pendidikan,  atau  H 2b diterima.
d. Diketahui  nilai probability 0,0000  <  0,05, mengindikasikan  bahwa  PPSP  berpengaruh signifikan  terhadap  pengeluaran  per  kapita, atau H 2c diterima.
Merujuk  pada  hasil  uji  statistik  t  diketahui pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan  tidak berpengaruh  pada  IPM  serta  ketiga  komponennya, yaitu  angka  harapan  hidup,  pendidikan,  beserta pengeluaran  per  kapita.  Temuan  penelitian  ini selaras dengan penelitian (Arofah & Rohimah, 2019; Darmayanti  &  Rustariyuni,  2019;  Karwur et  al ., 2019;  Sinaga et  al .,  2022)  yang  menemukan pengeluaran  pemerintah  untuk  kesehatan  tidak mempengaruhi IPM dan ketiga komponennya, yakni angka  harapan  hidup,  pendidikan,  lalu  pengeluaran per  kapita.  Alokasi  anggaran  sektor  kesehatan  yang tidak  tepat  menjadi  penyebab  tidak  signifikannya dampak  pengeluaran  pemerintah  untuk  kesehatan bagi  peningkatan  IPM.  Beberapa  provinsi  masih belum  melaksanakan  Pasal  171  UU  No.  36/2009, yang  mensyaratkan  anggaran  kesehatan  provinsi paling sedikit 10% dari APBD selain upah.
Temuan  studi  ini  tidak  sesuai  dengan  teori stewardship yang  meyakini  pemerintah  selaku institusi  yang  bisa dipercaya  bertindak terbaik demi kepentingan  umum  dengan  menjalankan  tugas  serta fungsinya  secara  baik  dan  memberikan  tanggung jawab  fiskal  untuk  mencapai  tujuan  ekonomi, pelayanan  publik,  dan  kesejahteraan  masyarakat (Riyani  &  Widajantie,  2022).  Hal  ini  dikarenakan pemerintah  ( steward )  tidak  dapat  mengelola  dan mengalokasikan  pengeluaran  pemerintah  sektor kesehatan dengan baik dan tepat sehingga masyarakat ( principal ) tidak mendapatkan pelayanan  kesehatan  secara  maksimal  sehingga tujuan pemerintah dalam meningkatkan kesejahteraan  rakyat  seperti  melalui  peningkatan IPM  tidak  dapat  tercapai  (Aryawati  &  Sudana, 2018). Temuan  penelitian  ini  berlawan  dengan  riset Lescano et  al .,  (2022)  dan  Putri  &  Purbadharmaja (2021) yang mengungkapkan pengeluaran pemerintah untuk kesehatan mempengaruhi IPM dan 3  komponennya  yaitu  angka  harapan  hidup, pendidikan, beserta pengeluaran per kapita.
Merujuk  pada  temuan  uji  statistik  t,  diketahui pengeluaran pemerintah untuk pendidikan mempengaruhi  IPM  dan  3  komponen  penyusunnya, yaitu  angka  harapan  hidup,  pendidikan  beserta pengeluaran  per  kapita.  Hal  ini  menyiratkan  bahwa alokasi  dana  pemerintah  di  sektor  pendidikan dipakai  untuk  program  yang  tepat  dan  bisa berpengaruh  langsung  pada  peningkatan  kualitas pembangunan  manusia.  Strategi  pemerintah  yang memberikan  perhatian  besar  pada  pendidikan  dan mewajibkan  setidaknya  20%  dari  anggaran  untuk pendidikan  merupakan  cara  yang  baik  guna peningkatan IPM. Hasil penelitian ini sejalan seperti riset (Bangun, 2019; Fadilah et al ., 2018; Maryozi et al ., 2022; Prayogo & Sukim, 2021) yang mengetahui pengeluaran pemerintah untuk pendidikan mempengaruhi  IPM  dan  3  komponennya,  yakni angka harapan hidup, pendidikan, dengan pengeluaran per kapita.
Temuan studi ini mendukung teori stewardship. Teori stewardship didasarkan  untuk membentuk  mekanisme  penanggung  jawaban  dari organisasi  agar  selalu  bisa  bekerja  sesuai  tugas  dan tanggung  jawabnya  sebaik  mungkin,  tepat  dan efisien  guna  kepentingan  publik  (Febrianti  & Yuhertiana,  2021).  Dalam  sektor  publik,  teori stewardship meyakini  bahwa  pemerintah  ( steward ) mampu  mengalokasikan  sumber  daya  berupa anggaran untuk sektor pendidikan guna pembangunan  fasilitas  dan  infrastruktur  pendidikan bagi  masyarakat  ( principal )  dengan  tujuan  untuk meningkatkan kualitas pembangunan manusia (Pekiningrum  &  Wibowo,  2022).  Alokasi  anggaran pemerintah  untuk  pendidikan  merupakan  modal dalam  peningkatan  produktivitas  penduduk.  Jika setiap orang memiliki akses terhadap pendidikan dan pelatihan  yang  berkualitas,  pembangunan  manusia dapat dicapai (Fadilah et al ., 2018). Hasil penelitian ini  berlawanan  dari  riset  Alitasari  &  Yasa  (2021) dan  Lescano et  al .,  (2022)  yakni  pengeluaran pemerintah  untuk  pendidikan  tidak  mempengaruhi IPM  dan  ketiga  komponennya,  yaitu  angka  harapan hidup, pendidikan, beserta pengeluaran per kapita.
5. PENUTUP
5.1. Kesimpulan Simpulan studi ini yakni pengeluaran pemerintah  bidang  kesehatan  tidak  mempengaruhi IPM.  Sementara  itu,  pengeluaran  pemerintah  untuk pendidikan mempengaruhi IPM dan tiga komponennya yaitu angka harapan hidup, pendidikan    beserta  pengeluaran  per  kapita. Implikasi  dari  penelitian  ini  ialah  pengelolaan  dana kesehatan  dan  pendidikan  perlu  dioptimalkan  guna meningkatkan  pembangunan  manusia.  Pemerintah perlu memikirkan secara matang bagaimana menggunakan  dana  tersebut  secara  efektif  dan  tepat sasaran.  Alokasi  anggaran  yang  tepat  sasaran  akan mendukung  tercapainya  peningkatan  pembangunan manusia.
Keterbatasan  di  penelitian  ini  yaitu  masih  ada tiga provinsi yang tidak dimasukkan pada penelitian yakni  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah  dan  Sulawesi Selatan karena tidak tersedianya data untuk variabel pengeluaran pemerintah kesehatan  serta pendidikan. Studi  ini  hanya  melihat  dari  periode  5  tahun,  oleh karena  itu  diperlukan  data  dari  jangka  waktu  yang panjang  guna  mendapatkan  informasi  yang  lebih lengkap  mengenai  dampak  pengeluaran  pemerintah terhadap IPM.

## 5.2. Saran
Bagi  pemerintah  daerah,  diharapkan  lebih memperhatikan  pengalokasian  pengeluaran  sektor kesehatan  dan  sektor  pendidikan,  bukan  hanya meningkatkan  anggaran  kesehatan  dan  pendidikan namun  juga  difokuskan  pada  program  yang membantu peningkatan standar pembangunan manusia  di  setiap  daerah.  Jika  peneliti  selanjutnya ingin  menganalisis  topik  yang  sama,  diharapkan untuk memperluas cakupan penelitian. Penelitian ini hanya mempertimbangkan 2 pengeluaran pemerintah  yaitu  pengeluaran  pemerintah  kesehatan dan  pendidikan  sedangkan  sesuai  Permendagri  No. 13  Tahun  2006  terdapat  9  jenis  pengeluaran pemerintah.  Maka  diharapkan  bagi  riset  berikutnya dapat  memakai  lebih  dari  2  jenis  pengeluaran pemerintah  supaya  bisa  mendapat  hasil  yang  lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Algifari.  (2021). Pengolahan  Data  Panel  untuk Penelitian Bisnis dan Ekonomi dengan Eviews 11 . UPP STIM YKPN.
Alitasari,  N.  P.  M.,  &  Yasa,  I.  G.  W.  M.  (2021).
Pengaruh  Produk  Domestik  Regional  Bruto, Pengeluaran Pemerintah, dan Inflasi Terhadap Konsumsi  Rumah  Tangga  di  Indonesia. E- Jurnal  Ekonomi  Pembangunan  Universitas Udayana , 10 (5), 2130–2157. https://ojs.unud.ac.id/index.php/eep/article/vie
w/60939
Ananda,  I.  A.,  Sukmawati,  U.  S.,  &  Kidrian,  E. (2021).  Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah
Bidang  Pendidikan  dan  Kesehatan  Terhadap
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  pada Kawasan Perbatasan Negara Provinsi Kalimantan  Barat  Tahun  2010-2019. Cross- Border , 4 (2), 429–452. https://journal.iaisambas.ac.id/index.php/Cross -Border/article/view/910 Aprisyah,  P.,  &  Yuliati,  A.  (2021).  Pengaruh Penerapan Sistem Akuntansi Keuangan Pemerintah  Daerah  dan  Kompetensi  Sumber Daya  Manusia  Terhadap  Laporan  Keuangan Daerah (Studi Empiris pada Dinas
Perhubungan  Kota  Bengkulu). Jurnal  Ilmiah MEA (Manajemen, Ekonomi, Dan Akuntansi) ,
5 (2), 1855–1869. https://doi.org/10.31955/mea.v5i2.1409
Arafat, L., Rindayati, W., & Sahara. (2018). Faktor-
Faktor yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Kalimantan  Tengah. Jurnal  Ekonomi  Dan Kebijakan  Pembangunan , 7 (2),  140–158. https://doi.org/10.29244/jekp.7.2.2018.140- 158
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 , 2 (1), 76–87. https://doi.org/10.32493/jsmu.v2i1.2920
Aryawati, N. P. A., & Sudana, I. P. (2018). Kinerja Keuangan  Memediasi  Dana  Perimbangan,
Alokasi Belanja Daerah Pada Indeks Pembangunan  Manusia  Dan  Pertumbuhan Ekonomi. Jurnal Ilmiah Akuntansi Dan Bisnis , 13 (1),
28–41. https://doi.org/10.24843/JIAB.2018.v13.i01.p0 4
Bangun,  R.  H.  (2019).  Analisis  Determinan  Angka Harapan  Hidup  Kabupaten  Mandailing  Natal (Life  Expectations  Determinants  Analysis  In Mandailing Natal Regency). Jurnal  Akuntansi Dan Ekonomi , 4 (3), 22–31.
https://doi.org/10.29407/jae.v4i3.13257
BPS.  (2022). Indeks  Pembangunan  Manusia  2021 .
Badan  Pusat  Statistik  Republik  Indonesia. https://www.bps.go.id/publication/2022/05/11/ 48b6466dcf14b562df9f17e2/indeks- pembangunan-manusia-2021.html
Darmayanti,  L.  D.,  &  Rustariyuni,  S.  D.  (2019).
Pengaruh Pendapatan Per Kapita, Pengeluaran Pemerintah Bidang Pendidikan dan Kesehatan Terhadap AHH Provinsi Bali. Jurnal Ekonomi
Pembangunan , 8 (2), 125–146. https://feb.unila.ac.id/wp- content/uploads/2019/07/1.-Pengaruh-
Pendapatan-Per-Kapita-Pengeluaran- Pemerintah-Bidang-Pendidikan-Dan- Kesehatan-Terhadap-AHH-Provinsi-Bali.pdf
Donaldson,  L.,  &  Davis,  J.  H.  (1991).  Stewardship
Theory  or  Agency  Theory:  CEO  Governance and  Shareholder  Returns. Australian  Journal
of Management , 16 (1), 49–64.
https://doi.org/10.1177/031289629101600103
Fadilah, A., Ananda, C. F., & Kaluge, D. (2018). A
Panel  Approach:  How  Does  Government Expenditure  Influence  Human  Development Index? Jurnal Ekonomi Dan Studi Pembangunan , 10 (2), 130–139.
https://doi.org/10.17977/um002v10i22018p13
0
Fahmi,  A.,  &  Dalimunthe,  K.  A.  (2018).  Pengaruh Good Governance, Belanja Fungsi Pendidikan dan Kesehatan, dan PDRB Perkapita Terhadap IPM. Jurnal  Manajemen  Keuangan  Publik , 2 (1),
23–34. https://doi.org/10.31092/jmkp.v2i1.285
Fajar,  M.  A.,  &  Indrawati,  L.  (2020).  Pengaruh Belanja  Pendidikan,  Belanja  Kesehatan  Dan Belanja  Perumahan  Dan  Fasilitas  Umum Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia (Studi Kasus  Pada  Pemerintah  Daerah Kabupaten  Cianjur). Indonesian  Accounting Research Journal , 1 (1), 108–118. https://jurnal.polban.ac.id/ojs- 3.1.2/iarj/article/view/2366 Febrianti,  T.,  &  Yuhertiana,  I.  (2021).  Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi
Akuntabilitas  Kinerja  Instansi  Pemerintah.
JURNAL  ILMIAH  EKONOMI  DAN  BISNIS , 14 (1),  137–146.  https://doi.org/10.51903/e- bisnis.v14i1.381
Firmansyah, R., Ilman,  A. H., &  Cita,  F. P. (2020).
Pengaruh Pengeluaran Pemerintah dan Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten Sumbawa Tahun 2004-2017. Nusantara Journal of Economics , 2 (1), 53–62. https://doi.org/10.37673/nje.v2i1.661
Herlin, F., Rosita, R., & Basri, H. (2021). Keuangan Daerah . CV. Azka Pustaka. https://books.google.co.id/books?id=JglZEAA
AQBAJ
Huda,  S.,  &  Yuliati,  A.  (2022).  Analysis  Of  The Influence  Of  Minimum  Wage  And  Human Development  Index  On  Unemployment  Rate In  Indonesia. Devotion:  Journal  of  Research and  Community  Service , 3 (13),  2171–2176. https://doi.org/10.36418/dev.v3i13.271
Irawan, A. (2021). Pengaruh Pengeluaran Pemerintah  Daerah  Bidang  Pendidikan  dan Pengeluaran Pemerintah Daerah Bidang Kesehatan  Terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia  di  Provinsi  Sumatera  Selatan  Tahun 2017-2020. KLASSEN:  Jurnal  Ilmu  Ekonomi Dan  Perencanaan  Pembangunan , 1 (2),  124– 134. https://journal.unbara.ac.id/index.php/klassen/ article/view/992
Karwur,  J.  C.,  Kumenaung,  A.  G.,  &  Lapian,  A.  L.
Ch. P. (2019). Pengaruh Pengeluaran Pemerintah  Sektor  Pendidikan  dan  Kesehatan Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  di Provinsi  Sulawesi  Utara. Jurnal  Pembanguan Ekonomi  Dan  Keuangan  Daerah , 20 (4),  106–
122.
https://doi.org/10.35794/jpekd.32808.20.4.201 9
Lescano,  R.  M.,  Gallo,  L.  M.,  &  Sagalés,  O.  R.
(2022). Human development and decentralization:  The  importance  of  public health  expenditure. Annals  of  Public  and Cooperative Economics , 1–29. https://doi.org/10.1111/apce.12373
Maryozi,  M.,  B.  Isyandi,  &  Aulia,  A.  F.  (2022). Pengaruh  Pengeluaran  Bidang  Pendidikan, Kesehatan  dan  Infrastruktur  Jalan  Terhadap Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di Provinsi  Riau. Jurnal  Niara , 15 (1),  1–11. https://doi.org/10.31849/niara.v15i1.7380
Maulina,  U.,  &  Andriyani,  D.  (2020).  Pengaruh Pengeluaran  Pemerintah  Sektor  Pendidikan,
Kesehatan  dan  TPAK  Terhadap  IPM  di Indonesia. Jurnal  Ekonomika  Indonesia , 9 (1), 28–37.
https://doi.org/10.29103/ekonomika.v9i1.3171
Mongan,  J.  J.  S.  (2019).  Pengaruh  Pengeluaran Pemerintah Bidang Pendidikan dan Kesehatan Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  di Indonesia. Indonesian  Treasury  Review: Jurnal  Perbendaharaan,  Keuangan  Negara Dan  Kebijakan  Publik , 4 (2),  163–176. https://doi.org/10.33105/itrev.v4i2.122
Noviansyah,  H.,  Rosyadi,  &  Yacoub,  Y.  (2019). Kemampuan Konsumsi Rumah Tangga, Investasi  dan  Pengeluaran  Pemerintah  dalam Menjelaskan  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM)  di  Kalimantan  Barat. Jurnal  Ekonomi Daerah (JEDA) , 7 (1), 1–23. https://jurnal.untan.ac.id/index.php/JEDA2/arti cle/view/28580
Novitasari,  Y.,  &  Hapitri,  D.  (2019).  Realisasi Belanja  Pemerintah  Sektor  Kesehatan  dan Pendidikan,  Serta  Pengaruhnya  terhadap  IPM Kabupaten/Kota di Jawa Barat. CAKRAWALA
– Repository IMWI , 2 (1), 1–15. https://www.cakrawala.imwi.ac.id/index.php/c akrawala/article/view/14
Palenewen,  T.  O.  M.,  Walewangko,  E.  N.,  & Sumual,  J.  I.  (2018).  Pengaruh  Pengeluaran Pemerintah  Sektor  Pendidikan  dan  Sektor Kesehatan  Terhadap  IPM  dan  Dampaknya Terhadap  Kemiskinan  di  Sulawesi  Utara. Jurnal  Berkala  Ilmiah  Efisiensi , 18 (04),  52–
61.
https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jbie/arti cle/view/20950
Pekiningrum,  O.,  &  Wibowo,  P.  (2022).  Indeks Pembangunan  Manusia  Pada  Kabupaten/Kota di  Sumatera  Utara:  Efek  Mediasi  Belanja Modal. Bina Ekonomi: Jurnal Ilmiah Fakultas
Ekonomi  Universitas  Katolik  Parahyangan ,
26 (1), 1–22. https://doi.org/10.26593/be.v26i1.5340.1-22
Permana,  A.,  Rustamunadi,  &  Sunardi,  D.  (2019).
Pengaruh  Pengeluatan  Per  Kapita  Terhadap Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Provinsi Banten  Periode  2012-2016. Tazkiya  Jurnal Keislaman,  Kemasyarakat  &  Kebudayaan , 20 (1), 1–21. https://jurnal.uinbanten.ac.id/index.php/tazkiy
a/article/view/2364
Prayogo,  D.,  &  Sukim.  (2021).  Determinan  Daya Beli  Masyarakat  Indonesia  Selama  Pandemi Covid-19  Tahun  2020. SEMINAR  NASIONAL OFFICIAL STATISTICS 2021 , 2021 (1), 631– 640.
https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2021i 1.987
Putri,  K.  D.  M.,  &  Purbadharmaja,  I.  B.  P.  (2021). Pengaruh  Perubahan  Struktur  Ekonomi  dan Pengeluaran  Pemerintah  Terhadap  Konsumsi Rumah Tangga dan Kesejahteraan Masyarakat Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Bali. E-Jurnal Ekonomi Pembangunan Universitas Udayana ,
10 (11), 4605–4632. https://ojs.unud.ac.id/index.php/eep/article/vie w/73787
Riyani, A. A., & Widajantie, T. D. (2022). Pengaruh Standar  Akuntansi  Pemerintah  dan  Kualitas Laporan  Keuangan  Terhadap  Akuntabilitas Kinerja  Instansi  Pemerintah. Jurnal  Ilmiah MEA (Manajemen, Ekonomi, Dan Akuntansi) , 6 (2), 477–486. https://doi.org/10.31955/mea.v6i2.2047
Salman,  &  Rasyidin.  (2020).  Pengaruh  Pengeluaran
Pemerintah di Sektor Pendidikan dan Kesehatan  terhadap  Indeks  Pembangunan
Manusia  di  Aceh. JURNAL  SAMUDRA
EKONOMIKA , 4 (2), 130–143. http://bpka.acehprov.go.id,
Shanti, H. D. (2022). Kemenko PMK: IPM tentukan peringkat  pembangunan  negara.  In ANTARA . https://www.antaranews.com/berita/3186441/k emenko-pmk-ipm-tentukan-peringkat- pembangunan-negara
Sinaga,  A.  B.,  Nurviana,  &  Fairus.  (2022). Penerapan  Analisis  Jalur  untuk  Mengkaji Faktor Persentase Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten Batu Bara Tahun 2010-
2021. Gamma-Pi:  Jurnal  Matematika  Dan
Terapan , 4 (1), 15–26. https://doi.org/10.33059/jgp.v4i01.5573
Sudaryo,  Y.,  Sjarif,  D.,  &  Sofiati,  N.  A.  (2021).
Keuangan  di  Era  Otonomi  Daerah .  Penerbit Andi.
https://books.google.co.id/books?id=dHI9Dw AAQBAJ
Wardhana,  A.,  &  Kharisma,  B.  (2020).  Angka Harapan Hidup di Era Desentralisasi (Kabupaten/Kota Jawa Barat). E-Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 9 (5), 405–422. https://doi.org/10.24843/EEB.2020.v09.i05.p0 2
Zulyanto,  A.  (2018).  Pengeluaran  Pemerintah  dan Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di
Provinsi Bengkulu. PARETO : Jurnal
Ekonomi  Dan  Kebijakan  Publik , 1 (1),  25–42. https://doi.org/10.32663/pareto.v1i1.344