## Sosio e-Kons
Determinan  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Klaster  Daerah Cepat Maju dan Cepat Tumbuh di Provinsi Jawa Timur
Indah Purnama Sari 1 , Zaeni Miftah 2 1 Fakultas Ilmu Pendidikan dan Pengetahuan Sosial, Universitas Indraprasta PGRI
2 Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Cipta Karya Informatika
ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History:
Received May 16 th , 2021 Revised July 15 th , 2021
Accepted Aug 13 th , 2021 This  study  examines  the  determinants  of  HDI  in  Fast-Developing  and  Fast- Growing Regions. The research was carried out in 2020 in East Java Province, by previously dividing East Java into four regional categories, namely Fast Forward and  Fast-Growing  Areas,  Fast  Developing  Areas,  Developed  But  Depressed
Areas,  and  Relatively  Disadvantaged  Areas.  This  study  used  a  cluster  analysis research  design  and  comparative  causal  analysis.  HDI  determinants  analyzed include variables: unemployment, Gini ratio, and population density. The number of  samples  used  was  66-panel  data  samples  from  11  districts/cities  with  cross- section data and 6 years of time-series data. The data used are secondary data from  East  Java  BPS,  then  analyzed  by  panel  data  regression  method.  The findings  of  the  study  are  that  in  the  Fast-Developing  and  Fast-Growing  Areas, unemployment,  Gini  ratio,  and  population  density  simultaneously  have  a significant effect on HDI; unemployment has a significant negative effect on HDI; Gini  ratio  has a significant  positive  effect  on  HDI,  and  population  density  has a significant positive effect on HDI.
Penelitian ini mengkaji determinan IPM di Daerah Cepat Maju dan Cepat Tumbuh. Penelitian  dilaksanakan  pada  tahun  2020  di  Provinsi  Jawa  Timur,  dengan sebelumnya membagi Jawa Timur menjadi empat kategori wilayah, yaitu Daerah Cepat Maju dan Cepat Tumbuh, Daerah Berkembang Cepat, Daerah Maju Tetapi Tertekan,  dan  Daerah  Relatif  Tertinggal.  Penelitian  ini  menggunakan  desain penelitian  analisis  klaster  dan analisis  kausal  komparatif.  Determinan  IPM  yang dianalisis meliputi variabel: penggangguran, gini rasio, dan kepadatan penduduk. Jumlah sampel yang digunakan sebanyak 66 sampel data panel yang berasal dari 11  kabupaten/kota  data cross  section dan  6  tahun data time  series .  Data  yang digunakan  adalah  data  sekunder  dari  BPS  Jawa  Timur,  kemudian  dianalisis dengan  metode regresi  data  panel.  Temuan  penelitian  adalah  di  Daerah  Cepat Maju  dan  Cepat  Tumbuh,  pengangguran,  gini  rasio,  dan  kepadatan  penduduk secara  simultan  berpengaruh  signifikan  terhadap  IPM;  pengangguran berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  IPM;  gini  rasio  berpengaruh  positif signifikan terhadap IPM; dan kepadatan penduduk berpengaruh  positif signifikan terhadap IPM.
Keywords:
HDI;
Unemployment; Gini Ratio; Density;
Klassen’s Typology.
© 2020 The Author(s). Published by Universitas Indraprasta PGRI, Jakarta, Indonesia. This is an open access article under the CC BY license ( https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) Corresponding Author: Indah Purnama Sari, Email: indah.purnamasari@unindra.ac.id How    to  Cite : Sari,  I.P.,  Miftah,  Z.  (2021).Determinan  indeks  pembangunan  manusia di  klaster daerah cepat  maju  dan cepat tumbuh di Provinsi Jawa Timur . Sosio e-Kons, 13 (2),87-98. http://dx.doi.org/ 10.30998/sosioekons.v13i2.9760

## PENDAHULUAN
Kemajuan  suatu  negara  tidak  hanya  dilihat  dari  sisi  keberhasilan  pembangunan  di  bidang ekonomi,  melainkan  juga  harus  dilihat  dari  sejauh  mana  negara  mampu  membangun  manusianya.
Pembangunan  yang  berpusat  pada  manusia  akan  menghadirkan  lingkungan  yang  kondusif  sehingga masyarakat dapat hidup sehat, panjang umur, berpengetahuan luas, dan produktif.
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan konsep pengukuran pembangunan manusia di Indonesia dengan tiga dimensi dasar yaitu umur  panjang dan sehat, pengetahuan, dan kehidupan yang  layak  (BPS,  2015).  Ketiganya  terkait  dengan  banyak  faktor  sehingga  memiliki  pengertian  yang luas. Angka IPM dibentuk dari empat komponen sebagai determinan utama IPM yaitu: angka harapan hidup  saat  lahir,  harapan  lama  sekolah,  rata-rata  lama  sekolah,  dan  pengeluaran  per  kapita  (BPS, 2015).
Berdasarkan  hasil  kajian  empiris,  tinggi  rendahnya  angka  IPM  ditentukan  oleh  beberapa determinan,  diantaranya:    gini  rasio,  kriminalitas  (Yolanda  et.  al.,  2020),  anggaran  pendidikan, pendapatan per kapita (Bintang P et. al., 2015); Gross Domestic Product (GDP) per kapita, literacy rate, life  expectancy  at  birth,  gini  index,  fertility  rate,  and  CO 2 emission (Shah,  2016); violent  crime  rate, percent  use  of  renewable  energy (Anderson,  2014); unemployment (Taner  et.  al.,  2011); Gross Regional  Domestic  Product  (GRDP),  illiterate  population (Sembada  et.  al.,  2019); population  density (Qasim dan Chaudary, 2015).
Jawa  Timur  merupakan  salah  satu  provinsi  yang  sangat  menarik  untuk  dikaji,  selain  karena kondisi geografisnya yang terdiri dari Jawa daratan dan Pulau Madura, Jawa Timur merupakan Provinsi Pertumbuhan ekonomi selalu di atas pertumbuhan ekonomi nasional dan penyumbang  terbesar kedua pada PDB. Melalui kajian ini peneliti ingin menganalisis bagaimana pengaruh pengangguran, gini rasio dan kepadatan penduduk terhadap Indeks Pembangunan Manusia di klaster Daerah Cepat Maju dan Cepat  Tumbuh  di  Provinsi  Jawa  Timur.  Hal  ini  mengingat  klaster  Daerah  Cepat  Maju  dan  Cepat Tumbuh merupakan kutub pertumbuhan ekonomi di Provinsi Jawa Timur.

## METODE
Populasi dalam penelitian ini adalah Klaster Daerah Cepat Maju dan Cepat Tumbuh di Provinsi Jawa  Timur  meliputi  11  kabupaten/kota.  Seluruh  anggota  populasi  dalam  penelitian  ini  dijadikan sampel,  teknik sampling yang  digunakan  adalah  teknik  sampel  jenuh  (metode  sensus).  Adapun pemilihan  periode  tahun  analisis  berdasarkan  pertimbangan  Indonesia  mengaplikasikan  metode perhitungan IPM yang baru sejak tahun 2014. Oleh karena itu diambil permulaan tahun data penelitian adalah  2014  sampai  dengan  tahun  2019.  Dengan  demikian  jumlah  sampel  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah 11 kabupaten/kota x 6 tahun = 66 sampel data panel.
Untuk  menentukan  Klaster  Daerah  Cepat  Maju  dan  Cepat  Tumbuh  dalam  penelitian    ini menggunakan klasterisasi berdasarkan tipologi klassen. Klaster Daerah Cepat Maju dan Cepat Tumbuh merupakan klaster yang  berada  di Kuadran I, dengan ciri memiliki tingkat pertumbuhan ekonomi dan tingkat pendapatan yang lebih tinggi dibanding rata-rata kabupaten/kota.
Berdasarkan kerangka berpikir, dalam desain penelitian kausal ini menggunakan struktur model sebagai berikut :
ln( IPM it ) = α + β 1 ln( TPT it ) + β 2 ln( GR it ) + β 3 ln( KP it ) + e it Teknis analisis dalam penelitian dimulai dengan menguji stationeritas data menggunakan LLC (Levin, Lin & Chu), menentukan model  estimasi, memilih model estimasi terbaik, menguji  signifikansi (hipotesis)  dan  Goodness  of  Fit.  Selain  itu  dilakukan  uji  kelayakan  model.  Menurut  pendapat Koutsoyiannis    dan  Wirasasmita  (2008  yang  dikutip  oleh  Amir,  2015)  bahwa  terdapat  empat  aspek minimal yang harus dipenuhi dalam uji kelayakan model ekonometrika, yakni : Theoretical plausibility, Accuracy of the estimates of the parameters, Explanatory ability, dan Forecasting ability.
Bagian  metode  harus  dapat  menjelaskan  metode  penelitian  yang  digunakan,  termasuk bagaimana rancangan kegiatan, prosedur pelaksanaannya, dan ruang lingkup atau obyek. Alat utama, bahan,  tempat,  pengumpulan  data,  media  atau  instrumen  penelitian,  dan  teknik  analisis  harus
dijelaskan  dengan  baik.  Apabila  ada  rumus  statistika  yang  digunakan  sebagai  bagian  dari  metode penelitian, sebaiknya tidak menuliskan rumus yang sudah berlaku umum.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Berdasarkan  perhitungan,  didapatkan  rata-rata  pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi  Jawa  Timur periode  2014-2019  adalah  5,56,  sedangkan  rata-rata  IPM  periode  2014-2019  adalah  69,90.  Dengan demikian,  dapat  disajikan  diagram  kartesius  tipologi  Klassen  (Gambar  1)  dengan  Kuadran  I  (Daerah Cepat maju dan Cepat Tumbuh) meliputi: Kab. Sidoarjo, Kab. Mojokerto, Kab. Lamongan, Kab. Gresik, Kota Blitar, Kota Malang, Kota Probolinggo, Kota Mojokerto, Kota Madiun, Kota Surabaya, Kota Batu.
Sumber : (Sari, 2020) Gambar 1. Diagram Kartesius Tipologi Klassen di Jawa Timur
Hasil  uji Unit  Root untuk setiap  variabel  pada  struktur  model  menunjukkan  bahwa  data  telah stationer pada tingkat level atau pada tingkat first difference . Berdasarkan hasil tersebut, analisis regresi antara  variabel  akan  memberikan  hasil  yang  dapat  diandalkan  karena  data  yang  digunakan  bersifat stationer dan terhindar dari spurious regression.
Berdasarkan pendekatan common effect, fixed effect, dan random effect didapatkan hasil untuk Kuadran I (Klaster Daerah Cepat Maju dan Cepat Tumbuh) sebagai berikut:
Tabel 1. Model Estimasi Item CEM FEM REM Model Persamaan ln (IPM) = 4,21 + 0,04ln( TPT) + 0,13ln (GR) + 0,02ln (KP) ln (IPM) = 4,15 - 0,02ln (TPT) + 0,08ln (GR) + 0,04ln (KP) ln (IPM) = 4,14 - 0,02ln (TPT) + 0,08ln (GR) + 0,04ln (KP) t-stat TPT 2,45 ** -2,43 ** -2,00 ** t-stat GR 2,29 ** 4,21 ** 4,30 ** t-stat KP 2,77 ** 2,84 ** 4,72 ** F-statistic 30,25 ** 120,01 ** 16,27 ** Adjusted R 2 0,67 0,97 0,52
note: *<0,1,  **<0,05, ***<0,1, t-stat in parentheses Sumber : (Data diolah, 2020)
Dari ketiga pendekatan tersebut kemudian dipilih model terbaik diantara CEM dan FEM dengan melakukan Uji Likelihood Ratio dengan hasil sebagai berikut :
Hasil Uji Likelihood Ratio Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 45.644196 (10,30) 0.0000 Cross-section Chi-square 122.580489 10 0.0000
Sumber : Data diolah, 2020
Berdasarkan Uji Likelihood Ratio, karena p value chi square 0,00 < 0,05 maka model FEM lebih baik.  Selanjutnya  memilih  model  terbaik  diantara  model  FEM  dan  REM  dengan  melakukan  Uji Hausman, dengan hasil sebagai berikut:
Tabel 3 Hasil Uji Hausman Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 8.001272 3 0.0460 Sumber: (Data diolah, 2020)
Berdasarkan Uji Hausman, p value cross section random 0,04 < 0,05, maka model terbaik yang terpilih  adalah  model  FEM.  Model Fixed  Effect ini  mengasumsikan  perilaku  individu  kabupaten/kota berbeda.  Dengan  demikian  koefisien  intersep  berbeda  dan  slope  sama  antar  waktu  dan  antar kabupaten/kota.
Tabel 4. Hasil Estimasi Fixed Effect Method: Pooled Least Squares Date: 07/25/20   Time: 15:26 Sample (adjusted): 1 4
Included observations: 4 after adjustments Cross-sections included: 11 Total pool (balanced) observations: 44 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 4.151698 0.106582 38.95292 0.0000 TPT? -0.020059 0.008243 -2.433542 0.0211 GR? 0.076209 0.018094 4.211917 0.0002 KP? 0.035388 0.012460 2.840108 0.0080 Fixed Effects (Cross) BATU—C -0.002382 BLITARKOTA—C -0.009108 GRESIK—C 0.029046 LAMONGAN—C -0.010220 MADIUNKOTA—C 0.031178 MALANGKOTA—C 0.028994 MOJOKERTO—C -0.018901 MOJOKERTOKOTA—C -0.028387 PROBOLINGGOKOTA—C -0.069994 SIDOARJO—C 0.031968 SURABAYA—C 0.017807 R-squared 0.981134     Mean dependent var 4.321454 Adjusted R-squared 0.972959     S.D. dependent var 0.048250 S.E. of regression 0.007934     Akaike info criterion -6.581865 Sum squared resid 0.001889     Schwarz criterion -6.014169 Log likelihood 158.8010     Hannan-Quinn criter. -6.371336 F-statistic 120.0132     Durbin-Watson stat 1.378988 Prob(F-statistic) 0.000000 Sumber : (Data diolah, 2020)
Hasil uji F menunjukkan model layak, dengan nilai F stat 120,01 dan prob (F-stat) 0,00. Hasil ini juga bermakna semua variabel bebas (pengangguran, gini rasio, kepadatan penduduk) secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel IPM.
Hasil  regresi Fixed  Effect menunjukkan  bahwa  tanda  variabel  pengangguran  adalah  negatif, menunjukkan variabel pengangguran berhubungan negatif dengan variabel IPM. Hal ini sesuai dengan yang  diharapkan  teori.  Adapun  variabel  Gini  Rasio  dan  Kepadatan  Penduduk  bertanda  positif, menunjukkan  berhubungan  positif  terhadap  variabel  IPM,  juga  sesuai  dengan  yang  diharapkan  teori. Nilai koefisien untuk variabel pengangguran -0,02 secara statistik signifikan melalui uji t pada α = 5 % dengan nilai t stat -2,43. Nilai koefisien variabel Gini Rasio 0,08 secara statistik signifikan melalui uji t pada  α  =  5  %  dengan  nilai  t  stat  4,21.    Nilai  koefisien  variabel  Kepadatan  Penduduk  0,04  secara statistik  signifikan  melalui  uji  t  pada  α  =  5  %  dengan  nilai  t  stat  2,84.  Hal  ini  berarti  pengangguran berpengaruh negatif terhadap IPM. Adapun Gini Rasio dan Kepadatan Penduduk berpengaruh positif terhadap IPM.
Intersep  untuk  klaster  Daerah  Cepat  Maju  dan  Cepat  Tumbuh  sebesar  4,15  bermakna  jika variabel  pengangguran,  gini  rasio,  dan  kepadatan  penduduk  tidak  berubah  maka  IPM  konstan  pada tingkat 4,15%. Adapun intersep untuk masing-masing kabupaten/kota adalah sebagai berikut : intersep Kota  Batu    4,15;  intersep  Kota  Blitar  4,14;  intersep  Kabupaten  Gresik  4,18;  intersep  Kabupaten Lamongan 4,14; intersep Kota Madiun 4,18; intersep Kota Malang 4,18; intersep Kabupaten Mojokerjo 4,13; intersep Kota Mojokerto 4,12; intersep Kota Probolinggo 4,08; intersep Kabupaten Sidoarjo 4,18; intersep  Kota  Surabaya  4,17.  Berdasarkan  intersep  ini  dapat  disusun  persamaan  regresi  untuk  tiap kabupaten/kota diantaranya sebagai berikut:
ln (IPM KotaMojokerto ) = 4,12 – 0,02ln (TPT) + 0,08ln (GR) + 0,04ln (KP) ln (IPM KotaBlitar ) = 4,14 – 0,02ln (TPT) + 0,08ln (GR) + 0,04ln (KP) ln (IPM KabMojokerto ) = 4,13 – 0,02ln (TPT) + 0,08ln (GR) + 0,04ln (KP) Pada  persamaan  klaster  didapatkan  ln (IPM) =  4,15–0,02ln (TPT) +  0,08ln (GR) +  0,04ln (KP) dapat dimaknai bahwa yang akan terjadi di klaster ini ketika tingkat pengangguran naik 1% maka IPM akan turun sebesar 0,02%, faktor lain diasumsikan tetap. Kemudian jika Gini Rasio naik 1% maka IPM akan naik 0,08%, faktor lain diasumsikan tetap. Adapun jika Kepadatan Penduduk naik 1% maka IPM akan naik 0,04%, faktor lain diasumsikan tetap. Nilai koefisien determinasi yang disesuaikan ( Adjusted R 2 ) sebesar 0,97 yang berarti model mampu menjelaskan variasi IPM sebesar 97%. Adapun 3% lainnya dapat dijelaskan oleh variabel lain.
Berdasarkan uji kelayakan model, struktur model telah memenuhi semua uji kelayakan model, sebagai berikut:
1. Theoretical Plausibility
Tabel 5. Hasil Uji Theoretical Plausibility Hubungan Antar Variabel Pra Estimasi Pasca Estimasi Simpulan Pengangguran berpengaruh terhadap IPM (-) (-) Sesuai Gini rasio berpengaruh terhadap IPM (+) (+) Sesuai Kepadatan penduduk berpengaruh terhadap IPM (+) (+) Sesuai
Sumber : (Data diolah, 2020)
2. Accuracy of the estimates of the parameters Tabel 6. Hasil Uji Accuracy of The Estimates of The Parameters Hubungan Antar Variabel p-value Simpulan Pengangguran berpengaruh terhadap IPM 0,02 Signifikan pada α 0,05 Gini rasio berpengaruh terhadap IPM 0,00 Signifikan pada α 0,05 Kepadatan penduduk berpengaruh terhadap IPM 0,01 Signifikan pada α 0,05 Sumber: (Data diolah, 2020)

## 3. Explanatory ability
Tabel 7. Hasil Uji Explanatory Ability Hubungan Antar Variabel Koefisien Regresi Standard Error Kesimpulan Pengangguran berpengaruh terhadap IPM -0,020696 0,008243 0,008243< ½ β Gini rasio berpengaruh terhadap IPM 0,068690 0,018094 0,018094< ½ β Kepadatan penduduk berpengaruh terhadap IPM 0,037733 0,012460 0,012460< ½ β Sumber : (Data diolah, 2020)

## 4. Forecasting ability
Tabel 8. Hasil Uji Forecasting Ability Struktur Model Adjusted R-Square Kesimpulan ln( IPM it ) = α + β 1 ln( TPT it ) + β 2 ln( GR it ) + β 3 ln( KP it ) + e it 0,97 (97%) Lebih dari 50%
Sumber : Data diolah, 2020

## Pembahasan
Daerah Cepat  Maju  dan  Cepat  Tumbuh  dengan  ciri  pertumbuhan  ekonomi  tinggi  dan pendapatan per kapita tinggi diisi oleh 4 kabupaten dan 7 kota, yaitu Kabupaten Sidoarjo, Kabupaten Mojokerto, Kabupaten Lamongan, Kabupaten Gresik, Kota Malang, Kota Probolinggo, Kota Mojokerto, Kota Madiun, Kota Surabaya, dan Kota Batu. Sebelas daerah ini memiliki ciri IPM dan pertumbuhannya di atas rata-rata Jawa Timur. Kendati mayoritas diisi daerah kategori kota, 4 daerah kategori kabupaten di  klaster  ini  merupakan  bagian  metropolitan  dari  Jawa  Timur  yang  dikenal  dengan  istilah Gerbangkertosusila (akronim dari Gresik, Bangkalan, Mojokerto, Surabaya, Sidoarjo, dan Lamongan). Gerbangkertosusila berpusat di Kota Surabaya dan merupakan wilayah metropolitan terbesar kedua di Indonesia  setelah  Jabodetabek  yang  berpusat  di  Jakarta. Dengan  kata  lain,  Gerbangkertosusila  juga merupakan  kawasan  perkotaan,  dimana  kegiatan  utamanya  bukan  pertanian  dan  susunan  fungsi kawasan  sebagai  tempat  permukiman  perkotaan,  pemusatan  dan  distribusi  pelayanan  jasa pemerintahan, pelayanan sosial, dan kegiatan ekonomi.
Daerah  Cepat  Maju  dan  Cepat  Tumbuh  memiliki  berbagai  potensi  pengembangan  wilayah, misalnya  :  1)  Potensi  perikanan  budidaya  air  payau  (kawasan  Ujung  Pangkah  dan  Panceng  di Kabupaten  Gresik,  serta  Sedati  di  Kabupaten  Sidoarjo  dengan  komoditas  ikan  bandeng);  potensi perikanan budidaya air tawar di Kabupaten Lamongan; potensi garam di Kabupaten Gresik, Kabupaten Lamongan, dan Kota Surabaya; 2) Potensi pertambangan minyak dan gas bumi di Kabupaten Gresik, Kabupaten  Lamongan,  Kabupaten  Sidoarjo,  dan  Kota  Surabaya;  Potensi  panas  bumi  di  Songgoriti (Kota Batu), Bromo-Tengger (Kota Malang), Pulau Bawean (Kabupaten Gresik); 3) Potensi pariwisata; serta  4)  Potensi  industri  yang  sedang  dikembangkan  menjadi  kawasan  industri  skala  besar  dan berhubungan dengan pangsa pasar eksport (Kota Surabaya, Kabupaten Mojokerto, Kabupaten Gresik, dan Kabupaten Sidoarjo).
a. Pengangguran, gini rasio, dan kepadatan penduduk secara simultan berpengaruh signifikan terhadap IPM di Daerah Cepat Maju dan Cepat Tumbuh ( High Growth High Income ) di Jawa Timur
Berdasarkan  nilai  probabilitas  pada  F  statistik  signifikan  pada  α  5%,  maka  terbukti pengangguran,  gini  rasio,  dan  kepadatan  penduduk  secara  simultan  berpengaruh  signifikan terhadap  IPM  di  Daerah  Cepat  Maju  dan  Cepat  Tumbuh.  Adapun  besaran  pengaruh  variabel pengangguran,  gini  rasio,  dan  kepadatan  penduduk  secara  simultan  terhadap  IPM  di  Kuadran  I (Daerah  Cepat  Maju  dan  Cepat  Tumbuh)  adalah  97  persen,  sisanya  3  persen  dipengaruhi  oleh variabel  di  luar  variabel  penelitian.  Dengan  demikian  Hipotesis  1  diterima  (terbukti).  Untuk
meningkatkan IPM di klaster ini pemerintah daerah perlu menekan angka pengangguran, sekaligus menjaga gini rasio berada di kategori sedang, dan kepadatan penduduk menjadi peluang pasar yang sangat  potensial.  Jika  pengangguran  di  klaster  ini  turun,  gini  rasio  naik,  begitu  juga  kepadatan penduduk  naik  maka  IPM  akan  meningkat.  Menurunnya  pengangguran  akan  menambah pendapatan di masyarakat, pendapatan yang meningkatkan akan meningkatkan gini rasio, namun hal  ini  berpengaruh  positif  sebab  peningkatan  pendapatan  di  kawasan  padat  penduduk  justru meningkatkan pengeluaran konsumsi di masyarakat yang berakibat pada perputaran ekonomi yang cepat yang pada akhirnya akan meningkatkan kesejahteraan masyarakat (IPM).
b. Pengangguran berpengaruh negatif signifikan terhadap IPM di Daerah Cepat Maju dan Cepat Tumbuh ( High Growth High Income ) di  Jawa Timur
Berdasarkan uji statistik, variabel pengangguran terbukti berpengaruh signifikan terhadap IPM di Daerah Cepat Maju dan Cepat Tumbuh berdasarkan nilai t statistik yang signifikan pada α 5%. Apabila  melihat  tanda  (arah)  pada  koefisien  yang  bertanda  negatif  menunjukkan  bahwa pengangguran  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  IPM  di  klaster  ini.  Ketika  tingkat pengangguran  menurun,  di  sisi  lain  IPM  mengalami  peningkatan.  Dengan  demikian  Hipotesis  2 diterima (terbukti).
Selain  perkotaan,  Daerah  Cepat  Maju  dan  Cepat  Tumbuh  juga  merupakan  daerah  pusat industri. Karenanya wajar apabila klaster ini mampu menyerap tenaga kerja lebih banyak sehingga pengangguran  berkurang.  Dengan  berkurangnya  pengangguran  di  sisi  lain  IPM  bergerak  naik. Apabila ditinjau dari pencapaian IPM, klaster ini memiliki IPM di atas rata-rata, yang mencerminkan sejauh mana kualitas manusia atau kesejahteraan masyarakat.
Berkurangnya  pengangguran  akan  menambah  jumlah  pendapatan  di  masyarakat  sehingga kemakmuran  masyarakat  bertambah,  daya  beli  masyarakat  meningkat,  dan  kebutuhan  dasar  lain seperti pendidikan dan kesehatan dapat tercukupi sehingga dapat meningkatkan kualitas manusia. Adapun  sebaliknya  jika  jumlah  pengangguran  semakin  tinggi  akan  mengurangi  kemakmuran masyarakat  karena  pengangguran  menyebabkan  berkurangnya  pendapatan  yang  ada  dalam masyarakat. Ketika tingkat pengangguran semakin menurun, IPM di Daerah Cepat Maju dan Cepat Tumbuh  justru  mengalami  peningkatan.  Hal  ini  sesuai  dengan  teori  dari  Sukirno  (2019)  yang menyatakan  bahwa  seorang  pengangguran  tingkat  kemakmurannya  rendah  karena  tidak  memiliki pendapatan,  sedangkan  pendapatan  merupakan  salah  satu  faktor  penting  yang  menentukan kemakmuran.  Dengan  kata  lain,  kondisi  menganggur  menyebabkan  kesejahteraan  menurun, seseorang tidak bisa menikmati kehidupan yang layak. Oleh karena itu pengangguran berpengaruh negatif terhadap upaya pembangunan manusia.
Temuan  di  klaster  ini  mendukung  penelitian  terdahulu  dari  Taner et  al  ( 2011),  Chalid  dan Yusuf (2014), dan Baeti (2013) bahwa pengangguran berpengaruh negatif signifikan terhadap IPM. Penelitian  Chalid  dan  Yusuf  (2014)  serta  Baeti  (2013)  memiliki  beberapa  persamaan  dengan penelitian  disertasi  ini,  misalnya  sama-sama  menggunakan  metode  regresi  data  panel  dan mengambil  obyek  penelitian  di  level  provinsi.  Penelitian  Baeti  (2013)  mengungkapkan  bahwa  di Provinsi  Jawa  Tengah  secara  umum  jumlah  pengangguran  di  semua  kabupaten  lebih  besar daripada  jumlah  pengangguran  di  semua  kota  yang  menunjukkan  bahwa  lapangan  kerja  di  kota lebih memadai dibandingkan di kabupaten.
Perbedaan  penelitian  disertasi  ini  dengan  kedua  penelitian  terdahulu  tersebut  adalah keduanya  tidak  menggunakan  pendekatan  klaster,  tidak  melakukan  perbandingan,  dan  hanya meneliti  provinsi  secara  umum.  Adapun  persamaannya  terletak  pada  pendekatan  model  estimasi yang sama-sama menggunakan FEM sebagai pendekatan yang terbaik.
Adapun  penelitian  Taner et  al (2011)  mengambil  sampel  30  negara  yang  tergabung  dalam OECD (Organization for Economic Co-operation and Development) dengan periode pengamatan 10 tahun. Jadi dalam hal ini terdapat kesamaan yaitu menggunakan data panel hanya saja Taner et al
(2011)  tidak  menguraikan  secara  rinci  model  estimasi  terbaik  yang  digunakan.  Adapun  hasilnya sama, yaitu pengangguran berpengaruh negatif terhadap IPM.
Berdasarkan data profil ketenagakerjaan Jawa Timur tahun 2019, dari 20,76 juta orang yang bekerja di Provinsi Jawa Timur sebanyak 61,60 persen orang bekerja pada kegiatan informal. Yang termasuk  kegiatan  informal  adalah:  berusaha  sendiri,  berusaha  dibantu  buruh  tidak  tetap,  pekerja bebas,  dan  pekerja  keluarga/tidak  dibayar.  Di  antara  status  pekerjaan  utama  kegiatan  informal didominasi oleh berusaha dan dibantu buruh tidak tetap. Maka, pekerja di sektor kegiatan informal ini perlu diberikan pembinaan, pendampingan, dan pelatihan agar suatu saat berkembang menjadi sektor  kegiatan  formal  dan  mampu  menyerap  tenaga  kerja  lebih  banyak  lagi  sehingga  tingkat pengangguran semakin berkurang.
c. Gini  rasio  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  IPM  di  Daerah  Cepat  Maju  dan  Cepat Tumbuh ( High Growth High Income ) di Jawa Timur
Variabel gini rasio terbukti berpengaruh signifikan  terhadap IPM di Daerah Cepat Maju dan Cepat Tumbuh berdasarkan nilai t statistik yang signifikan pada α 5%. Apabila melihat tanda (arah) pada  koefisien  yang  bertanda  positif  menunjukkan  bahwa  gini  rasio  berpengaruh  positif  signifikan terhadap IPM di klaster ini. Ketika gini rasio naik, di sisi lain IPM juga mengalami kenaikan. Dengan demikian Hipotesis 3 diterima (terbukti).
Gini rasio terbukti berpengaruh positif terhadap pembangunan manusia di Daerah Cepat Maju dan Cepat Tumbuh di Jawa Timur, mendukung pandangan positif Todaro dan Smith (2011) tentang ketimpangan. Menurut Todaro dan Smith ketimpangan lahir dari pertumbuhan ekonomi. Jadi, pada saat  pertumbuhan  ekonomi  tinggi  saaat  itu  juga  gini  rasio  menjadi  tinggi  akibat  meningkatnya pendapatan di masyarakat. Pada saat terjadi pertumbuhan ekonomi, pembangunan ekonomi yang pada  hakikatnya  bertujuan  untuk  membangun  manusia  (mewujudkan  kesejahteraan)  dapat diwujudkan.  Hal  ini  berarti  kenaikan  gini  rasio  akan  berjalan  beriringan  dengan  peningkatan kesejahteraan  manusia  sampai  pada  titik  tertentu  pencapaian  gini  rasio.  Peningkatan  gini  rasio biasanya disebabkan peningkatan pendapatan di masyarakat. Peningkatan pendapatan mendorong peningkatan pengeluaran konsumsi. Semakin besar pengeluaran konsumsi menunjukkan kehidupan masyarakat semakin sejahtera.
Dengan  kata  lain,  ketimpangan  pendapatan  tidak  selalu  merupakan  hal  buruk,  karena terdapat kesempatan untuk memberi imbalan bagi mereka yang bekerja keras dan mengambil risiko. Kerja  keras  dan  inovasi  menguntungkan  masyarakat  karena  dapat  menciptakan  barang  dan  jasa baru  yang  bisa  dinikmati  semua  orang  sehingga  memberi  kontribusi  ekonomi  lebih  luas. Kemampuan  pemerintah  menyediakan  pelayanan  publik  pun  menjadi  lebih  besar.  Jika  kemudian ketimpangan ini menimbulkan kesenjangan di antara mereka yang bekerja keras dan kurang keras, maka dapat dibenarkan dan bahkan diinginkan.
Salah  satu  faktor  penyebab  ketimpangan  semakin  tinggi  di  Daerah  Cepat  Maju  dan  Cepat Tumbuh adalah kondisi pasar tenaga kerja yang terbagi menjadi pekerja berketerampilan tinggi yang upahnya semakin meningkat, dan pekerja yang tidak memiliki kesempatan untuk mengembangkan keterampilan  tersebut  sehingga  terjebak  dalam  pekerjaan  berproduktivitas  rendah,  informal,  dan berupah rendah. Calon pekerja berketerampilan tinggi di daerah-daerah biasanya memberanikan diri untuk  merantau  ke  kota  dengan  tujuan  mendapatkan  pekerjaan  yang  lebih  layak  dengan  jumlah penghasilan yang lebih memuaskan. Umumnya upah bekerja di kota lebih menjanjikan dibandingkan upah  di  desa.  Selain  itu  ketimpangan  menjadi  lebih  tinggi  karena  didorong  oleh  praktik-praktik korupsi. Sesuai data dari Dinas Komunikasi dan Informatika Provinsi Jawa Timur, per bulan Februari tahun  2019,  setidaknya  terkonfirmasi  adanya  enam  kasus  korupsi  yang  melibatkan  pemerintah daerah di klaster Daerah Cepat Maju dan Cepat Tumbuh, seperti : kasus di Kabupaten Mojokerto, Kota  Blitar,  Kota  Malang,  Kota  Mojokerto,  Kota  Madiun,  dan  Kota  Batu (http://kominfo.jatimprov.go.id/read/umum/ini-hasil-verifikasi-kpk-program-pemberantasan-korupsi- terintegrasi-2018-jatim, diakses 15 Agustus 2020).
Manusia  maju  (modern)  umumnya  ditemukan  di  wilayah  perkotaan.  Bank  Dunia  (2019) mengungkapkan bahwa ketimpangan pendapatan lumrah terjadi di wilayah perkotaan atau wilayah maju. Dan hal ini terjadi di klaster Daerah Cepat Maju dan Cepat Tumbuh di Jawa Timur, gini rasio terbukti berpengaruh positif signifikan terhadap pembangunan manusia.
Temuan  ini  mendukung  hasil  penelitian  Rustariyuni  (2014)  yang  penelitiannya  dilakukan  di Provinsi  Bali.  Gini  rasio  terbukti  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  IPM  di  Provinsi  Bali. Persamaan  penelitian  ini  dengan  Rustariyuni  adalah  dalam  hal  penggunaan  metode  regresi  data panel. Adapun perbedaannya adalah Rustariyuni mencukupkan pada pendekatan model CEM saja, sedangkan penelitian ini menggunakan tiga pendekatan dalam regresi data panel yaitu CEM, FEM, dan REM untuk mendapatkan model estimasi yang terbaik. Dan model IPM terbaik yang dihasilkan untuk Daerah Cepat Maju dan Cepat Tumbuh yaitu menggunakan pendekatan Fixed Effect (FEM).
d. Kepadatan penduduk berpengaruh positif signifikan terhadap IPM di Daerah Cepat Maju dan Cepat Tumbuh ( High Growth High Income ) di Jawa Timur
Variabel  kepadatan  penduduk  terbukti  berpengaruh  signifikan  terhadap  IPM  pada  Daerah Cepat  Maju  dan  Cepat  Tumbuh  berdasarkan  nilai  t  statistik  yang  signifikan  pada  α  5%.  Apabila melihat tanda (arah) pada koefisien yang bertanda positif menunjukkan bahwa kepadatan penduduk berpengaruh positif signifikan terhadap IPM di klaster ini. Ketika kepadatan penduduk meningkat di sisi lain IPM juga mengalami peningkatan. Dengan demikian Hipotesis 4 diterima (terbukti).
Temuan  ini  sesuai  dengan  teori  dari  Sukirno  (2019)  bahwa  kepadatan  penduduk  dapat menjadi pendorong ekonomi. Wilayah padat penduduk seringkali menjadi magnet bagi para pelaku ekonomi karena menjanjikan potensi pasar yang luas sekaligus pasar tenaga kerja yang besar dan kompeten.  Kompetensi  dan skill dimiliki  karena  pasar  tenaga  kerja  yang  besar  menuntut  calon tenaga kerja untuk memiliki kemampuan lebih agar mampu berkompetisi memasuki lapangan kerja. Wilayah  padat  penduduk  memiliki  produktivitas  yang  lebih  tinggi  sehingga  menyebabkan pertambahan  produksi  yang  lebih  cepat  dibandingkan  pertambahan  tenaga  kerja.  Tentu  hal  ini sangat  menguntungkan  bagi  dunia  industri,  tingkat  kegiatan  ekonomi,  dan  pertambahan  produksi nasional.
Hasil  penelitian  ini  juga  mendukung  temuan  dari  Qasim  dan  Chaudry  (2015)  yang mengadakan  penelitian  di  Districts  Punjab  Pakistan  dan  menghasilkan  temuan  bahwa  kepadatan penduduk  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  IPM  karena  kepadatan  penduduk  dapat mendorong  produktivitas,  memacu  inovasi  di  bidang  teknologi,  dan  memberi  insentif  yang  besar untuk investasi. Penelitian Qasim dan Chaudry juga menggunakan metode regresi namun dengan data cross section .
Di sisi lain hasil penelitian ini bertentangan dengan hasil penelitian yang dilakukan Oktavilia et all  (2018)  yaitu  bahwa  di  Indonesia  kepadatan  penduduk  justru  berpengaruh  negatif  signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia. Untuk meningkatkan kualitas manusia Indonesia Oktavilia et  al  (2018)  memberikan  solusi  pendistribusian  penduduk  ke  daerah-daerah  yang  kepadatan penduduknya rendah.

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan pembahasan, beberapa hal yang dapat disimpulan dari hasil penelitian ini adalah:
1. Pengangguran,  gini  rasio,  dan  kepadatan  penduduk  secara  simultan  berpengaruh  signifikan terhadap IPM di Daerah Cepat Maju dan Cepat Tumbuh ( High Growth High Income ) di Jawa Timur. Semakin  rendah  tingkat  pengangguran,  semakin  tinggi  gini  rasio  dan  semakin  tinggi  kepadatan penduduk maka IPM di klaster ini akan semakin tinggi. Daerah-daerah yang tergabung di klaster ini memiliki  ciri  pertumbuhan  ekonomi  dan  IPM  di  atas  rata-rata  Jawa  Timur  dan  merupakan  pusat perekonomian  di  Jawa  Timur  sehingga  menjadi  magnet  bagi  masyarakat  Jawa  Timur  untuk
melakukan  urbanisasi.  Semakin  banyaknya  masyarakat  urban,  semakin  menambah  kepadatan penduduk di kuadran ini, pun yang tidak terserap lapangan kerja menambah jumlah pengangguran di wilayah ini.  Wilayah maju juga identik dengan kehidupan yang kompetitif sehingga gini rasio  di wilayah maju umumnya tinggi. Kontrol yang ketat terhadap gini rasio dan kepadatan penduduk serta angka pengangguran berpengaruh nyata terhadap IPM di wilayah ini.
2. Pengangguran  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  IPM  di  Daerah  Cepat  Maju  dan  Cepat Tumbuh ( High Growth High Income )  di  Jawa Timur. Semakin rendah tingkat pengangguran maka IPM  di  klaster  ini    semakin  tinggi.  Daerah  di  klaster  ini  merupakan  kawasan  perkotaan,  pusat industri, dan memiliki potensi perikanan dan potensi garam sehingga mampu menyerap lebih banyak pengangguran.  Ketika  pengangguran  yang  terserap  lebih  banyak  maka  jumlah  pendapatan  di masyarakat  semakin  bertambah  sehingga  kemakmuran  (pembangunan  manusia)  semakin meningkat. Sebaliknya, peningkatan pengangguran yang dipicu oleh masyarakat urban yang tidak terserap  lapangan  pekerjaan  justru  akan  menurunkan  tingkat  kesejahteraan  masyarakat  yang berada di wilayah ini. Oleh karena itu penurunan angka pengangguran berpengaruh nyata terhadap peningkatan IPM di wilayah ini.
3. Gini  rasio  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  IPM  di  Daerah  Cepat  Maju  dan  Cepat  Tumbuh ( High Growth High Income ) di  Jawa Timur. Semakin tinggi gini rasio, semakin tinggi pula IPM, yang menunjukkan  daerah  tersebut  semakin  maju.  Peningkatan  gini  rasio  dapat  disebabkan  oleh peningkatan  pendapatan  masyarakat.  Ketika  pendapatan  meningkat  maka  pengeluaran  konsumsi juga  semakin  meningkat,  menyebabkan  perputaran  ekonomi  semakin  cepat  dan  kesejahteraan masyarakat  meningkat.  Gini  rasio  di  Jawa  Timur  stabil  dalam  kategori  sedang,  sehingga  dapat diambil sisi positif dari ketimpangan pendapatan di kategori sedang ini, yaitu dapat merangsang ide- ide,  kreativitas,  dan  inovasi  agar  masyarakat  mendapat  imbalan  dari  kerja  kerasnya  dan  mampu mengurangi ketimpangan itu sendiri. Peningkatan gini rasio akan  berdampak positif jika diimbangi dengan  peningkatan  produktivitas.  Daerah-daerah  pada  klaster  ini  memiliki  tingkat  produktivitas yang tinggi karena merupakan pusat ekonomi dan perindustrian di Jawa Timur.
4. Kepadatan penduduk berpengaruh positif signifikan terhadap IPM di Daerah Cepat Maju dan Cepat Tumbuh ( High Growth High Income ) di  Jawa Timur. Semakin padat suatu daerah, semakin tinggi pula IPM, menunjukkan umumnya daerah padat penduduk adalah daerah maju dan daerah industri. Suatu  wilayah  yang  padat  penduduk  menjadi  pasar  potensial  untuk  semakin  bertumbuhnya perekonomian masyarakat karena masyarakat mendapatkan peningkatan penghasilan. Oleh karena itu kepadatan penduduk berpengaruh nyata terhadap tingginya IPM di wilayah ini.
Berdasarkan simpulan, maka beberapa saran yang dapat dijadikan pertimbangan oleh Pemerintah Provinsi dan Pemerintah Kabupaten/Kota di Jawa Timur  adalah:
1. Terkait pengangguran, gini rasio, dan kepadatan penduduk secara simultan berpengaruh terhadap IPM di Daerah Cepat Maju dan Cepat Tumbuh (High Growth High Income) di Jawa Timur, maka isu pengangguran,  gini  rasio,  dan  kepadatan  penduduk  perlu  mendapat  prioritas  untuk  meningkatkan pembangunan manusia.
2. Angka pengangguran di Daerah Cepat Maju dan Cepat Tumbuh (High Growth High Income) di Jawa Timur dapat dikurangi dengan berbagai upaya, diantaranya : 1) Meningkatkan akses angkatan kerja terhadap lapangan pekerjaan di sektor formal melalui pengembangan jejaring informasi pasar kerja, bursa kerja online , job fair , dan magang; 2) Mengembangkan usaha produktif melalui kewirausahaan serta memberikan pembinaan kewirausahaan pada  angkatan kerja yang  belum terserap lapangan kerja  utamanya  pembinaan  kewirausahaan  yang  berbasis  teknologi  informasi;  3)  Mengoptimalkan dan  mengembangkan  kapasitas  Balai  Latihan  Kerja  dalam  memberikan  pelatihan  berbasis kompetensi dan uji kompetensi menuju standardisasi internasional; 4) Mengupayakan untuk menarik lebih banyak tenaga kerja di sektor produktif dan sektor informal, 5) Mengoptimalkan peran pondok pesantren dalam meningkatkan keterampilan para santri dengan memberikan bantuan sarana dan prasarana untuk usaha produktif; 6) Mengembangkan potensi lokal daerah melalui inkubator bisnis
yang  berjenjang  agar  dapat  membuka  lapangan  pekerjaan  baru  untuk  menyerap  angka pengangguran  yang  cukup  tinggi;  7)  Menjalin  kemitraan  antara  instansi  terkait,  perguruan  tinggi serta industri ( Corporate Social Responsibility ) untuk meningkatkan link and match antara kurikulum lembaga pendidikan dan lembaga pelatihan dengan kebutuhan di dunia kerja dan dunia usaha; 8) Mengembangkan  ketenagakerjaan  di  sektor  informal  dengan  melatih  tenaga  kerja  mandiri  untuk mengadopsi teknologi terapan tepat guna; 9) Meningkatkan pelayanan dan perluasan kesempatan kerja  ke  luar  negeri  dengan  perlindungan  hukum  yang  memadai;  10)  Menawarkan  program transmigrasi yang selektif dengan kompensasi lahan produktif.
3. Gini rasio di Daerah Cepat Maju dan Cepat Tumbuh (High Growth High Income) di Jawa Timur perlu dipertahankan  berada  pada  kategori  “sedang”  pada  rentang  0,35-0,5.  Jurang  ketimpangan  dapat dikurangi  melalui  pemerataan  proses  pembangunan  yang  disesuaikan  dengan  kebutuhan  dan potensi  tiap-tiap  daerah  kabupaten/kota.  Selain  itu  akses  penduduk  miskin  terhadap  kredit  mikro tanpa  bunga  perlu  ditingkatkan  dengan  mengembangkan  kerjasama  dengan  lembaga-lembaga pembiayaan syariah.
4. Kepadatan penduduk di Daerah Cepat Maju dan Cepat Tumbuh (High Growth High Income) di Jawa Timur  sebagai  potensi  sumber  daya  manusia  yang  melimpah  perlu  dikelola  dengan  baik,  dengan cara  tetap  menjaga  keseimbangan  antara  faktor  manusia  dan  ketersediaan  faktor  sumber  daya alam. Artinya, meningkatnya kepadatan penduduk harus diiringi dengan meningkatnya kepedulian terhadap lingkungan. Kepadatan penduduk tidak menjadi penyebab degenerasi sumber daya alam. Potensi  kepadatan  penduduk  perlu  disinergikan  dengan  daerah-daerah  sekitar  sehingga  daerah berpenduduk  padat  bisa  menjadi  kutup  pertumbuhan  yang  menghasilkan tricle  down  effect bagi daerah-daerah yang berdampingan dengannya, misalnya menumbuhkan potensi aglomerasi. Akses cakupan  terhadap  layanan  air  minum  dengan  harga  terjangkau,  sanitasi  yang  layak,  serta perumahan  yang  layak  huni  perlu  ditingkatkan  bagi  seluruh  masyarakat  khususnya  yang berpenghasilan  rendah misalnya melalui pengadaan Rumah Susun untuk mengurangi pemukiman kumuh di daerah padat penduduk.

## REFERENCES/DAFTAR PUSTAKA
Amir, M. F. (2015). Menulis Tesis dan Disertasi (Mengoptimalkan Keefektifan Berpikir). Jakarta: Mitra Wacana Media.
Anderson,  T.  (2014).  The  Case  for  an  Enhanced  Human  Development  Index.  University  of  Sydney, Sydney, Australia.
Baeti,  N.  (2013).  Pengaruh  Pengangguran,  Pertumbuhan  Ekonomi,  dan  Pengeluaran  Pemerintah terhadap Pembangunan Manusia Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2007-2011. Economics Development Analysis Journal Vol 2 No 3 2013 , 85-98.
Bintang  P,  M.,  Ismail,  N.,  &  Indra.  (2015).  Determinan  Indeks  Pembangunan  Manusia  :  Analisa Pendekatan Maqasid Syari'ah al Ghazali (Studi Kasus : Negara-neraga OKI). Eksyar Vol 2 No 2 November 2015 , 512-534. BPS. (2015). Indeks Pembangunan Manusia 2014. Jakarta: Badan Pusat statistik. Chalid, N., & Yusuf, Y. (2014). Pengaruh Tingkat Kemiskinan, Tingkat Pengangguran, Upah Minimum Kabupaten/Kota  dan  Laju  Pertumbuhan  Ekonomi  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  di Provinsi Riau. Jurnal Ekonomi Vol 22 No. 2 Juni 2014 , 1-12. https://kominfo.jatimprov.go.id/read/umum/ini-hasil-verifikasi-kpk-program-pemberantasan-korupsi- terintegrasi-2018-jatim, diakses 15 Agustus 2020.
Oktavilia,  S.,  Puspita,  D.  W.,  Firmansyah,  &  Sugiyanto,  F.  (2018).  The  Relationship  Between Environmental  Degradation,  Poverty,  and  Human  Quality  in  Indonesia. E3S  Web  of Conferences 73, 10020 (2018) ICENIS 2018 (pp. 1-3). EDP Sciences.
Qasim,  N.,  &  Chaudary,  A.  R.  (2015).  Determinants  of  Human  Development  Disparities  :  A  Cross District  Analysis  of  Punjab  Pakistan. The  Pakistan  Development  Review  54:4,  Part  II  (Winter 2015) , 427-446.
Rustariyuni, S. D. (2014). Pengaruh Gini Ratio, Pengeluaran Non Makanan Per Kapita, Belanja Daerah dan  Laju  Pertumbuhan  Ekonomi  pada  Indeks  Pembangunan  Manusia  Kabupaten/Kota  di Provinsi Bali Periode 2004-2012. Jurnal Piramida Vol X No 1 Tahun 2014 , 45-55. Sari,  I.P.  (2020). Analisis  Determinan  Indeks  Pembangunan  Manusia  dan  Implikasinya  terhadap Kemiskinan  di  Jawa  Timur  dengan  Pendekatan  Klaster  Berbasis  Tipologi  Klassen. Disertasi. Program Doktor Ilmu Ekonomi Program Pascasarjana. Universitas Borobudur.
Sembada,  Y.  S.,  Tiara,  Y.,  &  Fauzan,  A.  (2019).  Effect  of  Gross  Regional  Domestic  Product,  Life Expectancy,  and  Illiterate  Population  on  Human  Development  Index  in  Indonesia  Using  Data Panel Regression Analysis. Asia Young Scholars Submit (AYSS) .
Shah,  S.  (2016).  Determinant  of  Human  Development  Index:  A  Cross-Country  Empirical  Analysis.
Munich Personal Rec Archive . Sukirno, S. (2019). Makro Ekonomi Teori Pengantar Edisi Ketiga. Jakarta: PT RajaGrafindo Persada.
Taner,  M.  T.,  Sezen,  B.,  &  Mihci,  H.  (2011).  An  Alternative  Human  Development  Index  . South  East European Journal of Economics and Business · April 2011 , 45-60. The  World  Bank.  (2019,  April  3). Poverty .  Retrieved  July  13,  2019,  from  www.worldbank.org: https://www.worldbank.org/en/topic/poverty/overview
Todaro,  M.  P.,  &  Smith,  S.  C.  (2011). Pembangunan  Ekonomi  Edisi  Kesebelas  Jillid  1. Jakarta: Erlangga.
Yolanda, Sari, Mulatsih, & Massora. (2020). The Human Development and Poverty Allevation Based on Klassen's Typology : Case Study of East Java Province. JARDCS Vol 12 Issue 7 . Page 477- 483. DOI : 10.5373/JARDCS/V1217/20202029.