## PENGARUH ANGGARAN PENDIDIKAN, TINGKAT KEMISKINAN DAN KETIMPANGAN TERHADAP PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO DI PROVINSI ACEH

## Abstrak
This  research  aims  to  know  the  influence  of  the educational  budget,  poverty  and  inequality  against GRDP  Aceh  province.  The  research  method  used  is quantitative  research.  The  data  used  is  the  data  time series  2010-2015  and  cross  section  23  county/city  in Aceh  province.  Secondary  data  is  sourced  from  the Ministry of finance and the Central Bureau of statistics. Analytical  techniques  used  is  regression  analysis  with panel  data  model  parameter  estimation  using  the  fixed effect  model  (FEM) weighted. The data  used is  the data panel  during  the  Years  2010-2015.  Research  results show that the education budget and inequality of positive and  significant  effect  against  the  GRDP,  while  the variable  rates  of  poverty  and  significant  negative  effect against  the  GRDP.  The  value  of  the  coefficient  of determination  (adj.  R 2 =  0,9966)  shows  that  the  free variables, educational budget, the poverty and inequality are  able  to  explain  variations  from  the  variable,  i.e., GRDP her factors not included in a model or explained in error term (e).

## Affandi
Magister Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Syiah Kuala e-mail : affandiaceh@gmail.com

## T. Zulham
Staf Pengajar Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Syiah Kuala Banda Aceh e-mail : teukuzulham@unsyiah.ac.id

## Eddy Gunawan
Staf Pengajar Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Syiah Kuala Banda Aceh e-mail : egunawan@unsyiah.ac.id
Keywords: Produk Domestik Regional Bruto, Anggaran Pendidikan, Tingkat Kemiskinan, ketimpangan dan data panel

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang Penelitian
Perekonomian  daerah  ekspansif  harus  memiliki  kemampuan  faktor  produksi  stabil  dan cenderung  meningkat,  walaupun  pengaruh  globalisasi  mempengaruhi  kemampuan  sumber  daya lokal dalam mengembangkan perekonomian daerah. Salah satu dampak hadirnya globalisasi seperti kehadiran  teknologi  semakin  canggih  dalam  memproduksi  barang  atau  jasa  serta  didominasi  oleh pihak  asing,  sehingga  perlu  adanya  sebuah  dorongan  mengembangkan  dan  meningkatkan  kualitas sumber  manusia  kompetitif  seiring  dengan  kemajuan  dunia  semakin  pesat.  Indonesia  memiliki keunggulan pada jumlah penduduk di usia produktif  dengan  jumlah  yang fantastik. Keunggulan ini sebenarnya  dapat  dioptimalkan  oleh  pemerintah  untuk  meningkatkan  produksi  dalam  negeri, sehingga swasembada pada sektor produksi pertanian maupun industri dapat dicapai. Di Aceh lahan- lahan  yang  belum  produktif  masih  relatif  banyak,  hal  itu  terjadi  disebabkan  kurang  sumber  daya manusia  dan  ketidak-mampuan  penduduk  Aceh  secara  swadaya  dan  mandiri  berpikir  untuk mengelola sumber daya alam yang melimpah tersebut.
Pendidikan merupakan variabel penting dan berpengaruh secara signifikan terhadap peningkatan taraf  hidup  manusia,  sudah  menjadi  suatu  keharusan  menjadikan  indikator  pendidikan  sebagai  hal penting yang diperhatikan, baik itu di sektor penganggaran, pelaksanaan, pengawasan dan evaluasi. Pada  pelaksanaan  sebuah  program  anggaran  merupakan  sebuah  input  penting  untuk  terjaminnya suksesnya sebuah kegiatan yang dijalankan dan tujuan yang ingin dicapai. Provinsi Aceh terdiri dari 23 kabupaten/kota  yang  memiliki  keberagaman  jumlah sumber daya  yang  memiliki  potensi dimasa depan,  keunggulan-keunggulan  tersebut  jika  tidak  dikelola  dengan  baik  oleh  pemerintah  akan menyebabkan beberapa masalah dalam perekonomian seperti meningkatnya jumlah kemiskinan dan tingkat  ketimpangan.  Maka  pemerintah  harus  mampu  melihat  dan  menganalisis  arah  pembangunan Provinsi Aceh ini, karena setiap daerah memiliki keunggulan kooperatif di masing-masing sektor.
Pembentukan modal manusia adalah proses memperoleh dan meningkatkan jumlah orang  yang memiliki  keahlian,  pendidikan  dan  pengalaman  yang  menentukan  bagi  pembangunan  ekonomi  dan politik  suatu  negara.  Pembentukan  modal  manusia  karenanya  dikaitkan  dengan  investasi  pada manusia  dan  pengembangannya  sebagai  suatu  sumber  yang  kreatif  dan  produktif  (Jhingan,  2000). Investasi  SDM  dapat  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi.  Investasi  SDM  pada  level  yang  tinggi dapat  merangsang  pertumbuhan  ekonomi  melalui  inovasi  dari  teknologi  dan  Investasi  SDM  harus meningkatkan  investasi  dalam  pendidikan  untuk  meningkatkan  modal  manusia  sektor  teknologi  di daerah  keterbelakangan  (Chang  dan  Shi,  2016).  Pertumbuhan  ekonomi  tidak  mengurangi  tingkat kemiskinan.  Pengendalian  ketimpangan  pendapatan  memiliki  hubungan  negatif  terhadap
pertumbuhan  ekonomi.  jika  rasio  ketimpangan semakin menurun maka pertumbuhan akan semakin membaik  (Adam,  2004).  Ketimpangan  akan  memburuk  di  tahap-tahap  awal  pembangunan  yang kemudian akan membaik (Todaro & Smith, 2009)
Kemiskinan  dan  ketimpangan  ialah  masalah  serius  dalam  perekonomian  karena  dapat menghambat  laju  pertumbuhan  ekonomi  daerah  tersebut.  Kehadiran  kemiskinan  dan  ketimpangan akan sulit mencapai tujuan dari kebijakan ekonomi yaitu masyarakat memiliki pekerjaan yang merata dan  berkualitas  ( full  employment ),  meningkatkan  taraf  hidup  masyarakat  dengan  tercapai kesejahteraan  yang  dicita-citakan  ( economic  growth )  dan  kestabilan  harga  dalam  sebuah perekonomian  suatu  daerah  ( price  stability ).  Tingkat  kemiskinan  yang  tinggi  akan  menjadi  beban bagi pemerintah daerah, dikarenakan di satu sisi pemerintah harus berpikir untuk menciptakan suatu perekonomian  ekspansif  dengan  melakukan  pembangunan  skala  besar  dan  sisi  lain  harus  berpikir salah  satu  fundamental  sosial  di  masyarakat  yaitu  kemiskinan  dengan  sumber  daya  yang  terbatas. Jika  pemerintah  tidak  mampu  mengatasi  masalah  tersebut  maka  akan  hadir  masalah  sosial  seperti tingkat pengangguran  yang meningkat dan berdampak pada tindak kriminalitas, kelaparan atau  gizi buruk  kalangan  masyarakat  miskin,  standar  kelayakan  hidup  (kebutuhan  primer)  yang  tidak  layak dan lain-lain.
Perbedaan  jumlah  sumber  daya  dan  demografi  yang  terdapat  masing-masing  wilayah menyebabkan  proses  pembangunan  pun  juga  akan  berbeda-beda.  Kondisi  tersebut  membuat pemerintah harus mampu membentuk suatu proses pembangunan yang menjadi keunggulan masing- masing  wilayah,  sehingga  pembangunan  dapat  berjalan  efektif  dan  optimal  serta  tidak  terjadi kesenjangan  sosial  di  daerah.  Dampak  dari  ketimpangan  dan  distribusi  pembangunan  atau pendapatan yang tidak merata akan menyebabkan beberapa konflik sosial seperti isu-isu pemekaran, pemberontakan  untuk  meminta  keadilan  kesejahteraan  dan  masalah  sosial  lainnya  yang  dapat menganggu  ketentraman  hidup  bersosial  di  masyarakat  Aceh.  Berdasarkan  hal  tersebut  penulis menarik  untuk  dilakukan  penelitian  mengenai  alokasi  anggaran  pendidikan  yang  telah  dikucurkan, tingkat kemiskinan dan ketimpangan terhadap PDRB Provinsi Aceh dalam masa periode 2010-2015.

## TINJAUAN TEORITIS

## Produk Domestik Bruto dan Produk Domestik Bruto Regional
Todaro & Smith (2009) mendefinisikan produk domestik bruto (GDP) adalah total output akhir barang  dan  jasa  yang  dihasilkan  perekonomian  suatu  negara,  didalam  wilayah  negara  itu,  oleh penduduk  dan  bukan  penduduk,  tanpa  melihat  alokasinya  baik  klaim  domestik  maupun  klaim  luar negeri.  Menurut  Mankiw  (2009)  produk  domestik  bruto  merupakan  sebagai  nilai  pasar  semua
barang-barang  dan  jasa-jasa  yang  diproduksi  dalam  perekonomian  selama  kurun  waktu  tertentu. produk  domestik  bruto  (PDB)  atau gross  domestic  product (GDP)  diyakini  sebagai  indikator ekonomi  terbaik  dalam  menilai  perkembangan  ekonomi  suatu  negara.  Perhitungan  pendapatan nasional ini mempunyai ukuran makro utama tentang kondisi suatu negara.
Perekonomian  suatu  wilayah  akan  mengalami  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  apabila keseluruhan  jumlah  output  meningkat  baik  dalam  bentuk  barang dan jasa. Jumlah barang dan jasa dalam perekonomian suatu wilayah dapat diartikan sebagai  nilai   dari   produk   domestik   regional bruto.  Nilai  PDRB  ini digunakan dalam mengukur tingkat perubahan pertumbuhan ekonomi suatu wilayah.  Perubahan  jumlah  nilai  PDRB  suatu  wilayah  mengambarkan  kondisi  jumlah  kuantitas barang dan jasa yang dihasilkan dalam periode tertentu (BPS, 2017).

## Investasi Human Capital (Pendidikan)
Menurut  ahli  serta  pemenang  nobel  Amartya  Sen  (1999)  menyatakan  pendidikan  dapat meningkatkan nilai produksi dalam perekonomian dan juga bagi pendapatan yang sama pun seorang dapat memperoleh manfaat pendidikan, karena dengan bisa membaca, berkomunikasi, berpendapat, dan dalam menetapkan pilihan dengan pengetahuan yang lebih baik, dapat lebih diperhitungkan oleh orang lain dan sebagainya (Todaro & Smith, 2009).
Modal pendidikan yang lebih besar dapat meningkatkan pengembalian atas investasi kesehatan karena  beberapa  alasan,  yaitu  :  (1)  banyak  program  kesehatan  bergantung  pada  ketrampilan  yang dipelajari  di  sekolah  meliputi  kemampuan  membaca  dan  berhitung,  (2)  Sekolah  mengajarkan kesehatan  dan  kebersihan  pribadi  dasar,  (3)  pendidikan  diperlukan  untuk  membentuk  dan  melatih petugas kesehatan dan (4) pendidikan mendorong orang untuk menunda kelahiran anak, yang dapat meningkatkan  kesehatan.  Peningkatan  efisiensi  produktif  dari  investasi  pendidikan  memperbesar pengembalian atas investasi yang mempertinggi harapan hidup (Todaro & Smith, 2009).
Gorman  (2009),  menjelaskan  bahwa  pekerja  yang  berpendidikan  dan  ketrampilan  tinggi  selalu memperoleh  pendapatan  yang  lebih  tinggi  daripada  pekerja  yang  kurang  berpendidikan  dan  kurang ketrampilan. Kecenderungan itu semakin terlihat di Negara Amerika Serikat permintaan atas pekerja dan manager berpengetahuan dalam sebuah perekonomian dimana industri-industri seperti teknologi, layanan finansial, media, komunikasi dan pendidikan telah bertumbuh. Pendidikan yang lebih tinggi juga berarti memberi kecendurang tingkat pengangguran yang lebih rendah. Pekerja individual yang cemerlang  dan  bermotivasi  memiliki  peluang  bagus  memperoleh  pendapatan  yang  lebih  tinggi dengan memperoleh pendidikan yang lebih tinggi.
Menurut  Dernburg  (1994),  menyatakan  bahwa  pengeluaran  terutama  karena  lebih  banyaknya
menghasilkannya  lagi,  pengeluaran  pun  berkembang  karena  adanya  kemajuan  dalam  produktifitas. Pertumbuhan  ini  merupakan  konsekuensi  dari  kenyataan  bahwa  pekerja  dan  modal  sekarang  jauh lebih produktif dan efisien. Proses tersebut disebut sebagai kemajuan teknik ( technical progress ) dan terdiri  atas  komponen  fisik  dan  manusia.  Komponen  manusia  berupa  pendidikan  dan  latihan  serta kesehatan  pekerja  masa  kini  yang  lebih  baik  dibandingkan  pendahulunya.  Para  pengamat pertumbuhan  ekonomi  sependapat  bahwa  kemajuan  teknik  (pendidikan)  merupakan  sumber pertumbuhan ekonomi yang sangat penting.

## Kemiskinan
Menurut Todaro & Smith (2009) kemiskinan absolut didefinisikan situasi ketidakmampuan atau nyaris tidak mampu untuk memenuhi kebutuhan dasar berupa makanan, pakaian dan tempat tinggal. Jurang kemiskinan adalah jumlah perbedaan antara garis kemiskinan dan tingkat pendapatan aktual semua  orang  yang  hidup  dibawah  garis  itu.  Menurut  Gorman  (2009)  mendefinisikan  kemiskinan ialah keadaan seseorang kekurangan jumlah yang biasa atau secara sosial bisa diterima berupa uang atau kepemilikan material lainnya.
Friedman (1992) juga merumuskan kemiskinan sebagai minimnya kebutuhan dasar sebagaimana yang  dirumuskan  dalam  konferensi  ILO  tahun  1976.  Kebutuhan  dasar  menurut  konferensi  itu dirumuskan  sebagai  berikut  :  (1)  Kebutuhan  minimum  dari  suatu  keluarga  akan  konsumsi  privat (pangan,  sandang,  papan  dan  sebagainya),  (2)  Pelayanan  esensial  atas  konsumsi  kolektif  yang disediakan oleh dan untuk komunitas pada umumnya seperti air minum sehat, sanitasi, tenaga listrik, angkutan umum, dan fasilitas kesehatan dan pendidikan, (3) Partisipasi masyarakat dalam pembuatan keputusan  yang  mempengaruhi  mereka,  (4)  Terpenuhinya  tingkat  absolut  kebutuhan  dasar  dalam kerangka  kerja  yang  lebih  luas  dari  hak-hak  dasar  manusia,  (5)  Penciptaan  lapangan  kerja ( employment ) baik sebagai alat maupun tujuan dari strategi kebutuhan dasar.
Menurut  Chambers  (1998)  menyatakan  kemiskinan  merupakan  suatu  konsep  yang  terintegrasi memiliki  lima  dimensi,  yaitu:  1.  Kemiskinan,  2.  Ketidakberdayaan,  3.  Kerentanan  menghadapi situasi darurat, 4. Ketergantungan, dan 5. Keterasingan  baik secara geografis maupun sosiologis.

## Ketimpangan
Distribusi  pendapatan nasional  adalah mencerminkan merata atau timpangnya pembagian hasil pembangunan  suatu  negara  dikalangan  penduduknya  (Dumairy,  1999).  Ketimpangan  pendapatan adalah  distribusi  yang  tidak  proposional  dari  pendapatan  nasional  total  diantara  berbagai  rumah tangga  dalam  negara.  Distribusi  pendapatan  dibedakan  menjadi  dua  jenis  yaitu;  distribusi  ukuran
pendapatan  adalah  distribusi  berdasarkan  kelas  ukuran  orang-orang  sebagai  contoh,  bagian pendapatan total yang diperoleh dari persentase tertentu oarang-orang tertentu tanpa mempersoalkan sumber pendapatannya dan distribusi pendapatan fungsional adalah distribusi pendapatan bagi semua faktor produksi tanpa mempersoalkan kepemilikan faktor –faktor itu (Todaro & Smith, 2009).
Menurut  Gorman  (2009),  kesenjangan  pendapatan  merujuk  pada  selisih  dalam  pendapatan antara  kalangan  berbagai  kelompok  individual  dan  rumah  tangga  dalam  perekonomian.  Reditribusi pendapatan  merujuk  pada  program  pemerintah  untuk  meratakan  perbedaan  pendapatan  beberapa derajat.  Ini  melibatkan  mengambil  uang  dari  sebagian  masyarakat  yang  relatif  kaya  dan mengalihkannya  kepada  masyarakat  yang  relatif  miskin,  melalui  bantuan  publik  dan  program pemerintah lainnya.

## Penelitian Sebelumnya
Dianaputra  dan  Aswitari  (2017),  menyatakan bahwa  pembiayaan  pemerintah  dibidang pendidikan dan kesehatan memiliki pengaruh signifikan dan positif terhadap pertumbuhan ekonomi. Pembiayaan  pemerintah  di  sektor  pendidikan  dan  kesehatan  memiliki  pengaruh  tidak  langsung terhadap pertumbuhan ekonomi melalui indeks kualitas manusia sebagai variabel intervening .
Hasil  penelitian  Sunanda,  et  al  (2017),  menyatakan  bahwa  variabel  produk  domestik  regional bruto berpengaruh signifikan dan negatif terhadap ketimpangan
Benos dan Karagiannis (2016), menunjukkan modal manusia memiliki hubungan positif dengan produktivitas tenaga kerja melalui pendidikan menengah dan tinggi atas, sedangkan pendidikan dasar menunjukkan  hubungan  negatif  dan  pendidikan  menengah  yang  lebih  rendah  tidak  menunjukkan hubungan  dengan  produktivitas .  Spillovers pendidikan  tinggi  bersama  dengan  sejumlah  indikator mutu pendidikan menunjukkan hubungan positif signifikan dengan produktivitas.
Chang  dan  Shi  (2016)  menunjukkan  bahwa  ketika  investasi  SDM  dapat  meningkatkan pertumbuhan  ekonomi.  Investasi  SDM  pada  level  yang  tinggi  dapat  merangsang  pertumbuhan ekonomi  melalui  inovasi  dari  teknologi.  Penelitian  ini  setuju  bahwa  investasi  SDM  harus meningkatkan  investasi  dalam  pendidikan  untuk  meningkatkan  modal  manusia  sektor  teknologi  di daerah  keterbelakangan.  Efek spillover inovasi  akan  meningkatkan  produktivitas  dari  seluruh masyarakat mengarah meningkat pertumbuhan ekonomi yang berkelanjutan.
Völlmecke,  Jindra  dan  Marek  (2016),  menunjukkan  bahwa  memberikan  wawasan  dinamika pertumbuhan pendapatan daerah Uni Eropa dan hasilnya menunjukkan proses yang lemah terhadap konvergensi pendapatan secara keseluruhan di wilayah Uni Eropa. Ini tidak berlaku untuk dinamika dalam  negara  Eropa  Tengah  dan  Eropa  Timur  (CEECs),  di  mana  ditemukan  indikasi  perangkap
kemiskinan.  Berbeda  dengan  FDI,  modal  manusia  daerah  tampaknya  dikaitkan  dengan  tingkat pendapatan  yang  lebih  tinggi.  Namun,  teridentifikasi  interaksi  positif  dari  FDI  dan  modal  manusia dalam hubungannya dengan dinamika pertumbuhan pendapatan.
Hasil penelitian Mariana (2015) menyataka bahwa pendidikan tinggi memiliki efek positif yang penting terhadap pertumbuhan ekonomi.
Rahayu,  et  al  (2015)  yang  berjudul  apakah  sumber  daya  alam  dan  modal  manusia  dapat meningkatkan  pendapatan  regional  (PDRB) ?  di  Provinsi  Pulau  Kalimantan.  Analisis  mengunakan teknik ekonometrika data panel dengan metode ﬁxed effects model . Data diuji secara simultan antara sumber  daya  alam  dan  investasi  SDM    untuk  melihat  hubungan  dengan  PDRB  di  Provinsi  Pulau Kalimantan. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  SDA  dan  SDM  berkontribusi  positif  dan signifikan terhadap PDRB di Provinsi pulau Kalimantan.
Octavianingrum (2015), menyatakan bahwa hasil penelitian variabel investasi, tenaga kerja dan tingkat pendidikan berpengaruh signifikan dan positif terhadap pertumbuhan ekonomi,
Cadil,  Petkovová  dan  Blatná,  (2014),  menyatakan  bahwa  secara  umum  kita  tidak  bisa mengklaim  SDM  menjadi  faktor  positif  dari  pertumbuhan  di  Uni  Eropa  pada  periode  tertentu. Sebaliknya, terutama di daerah pertanian kita melihat efek negatif dari  SDM terhadap pertumbuhan disisi pengangguran. Ada disebabkan oleh beberapa penduduk berpendidikan tinggi  yang tinggal di daerah pertanian sebagian bekerja di tempat lain. Hal ini dapat mengurangi statistik output dan juga ada  pergeseran  parsial  dalam  permintaan  yang  memperlambat  kinerja  ekonomi.  Pengangguran struktural  sementara  penduduk  yang  berpendidikan  tinggi  tidak  memenuhi  kebutuhan  pasar  tenaga kerja regional.
Shahpari dan Davoudi (2014) menunjukkan bahwa peningkatan modal manusia dan modal fisik dapat  mengurangi  indeks  gini  dikarenanya  dapat  membuat  distribusi  pendapatan  lebih  adil.  Di  sisi lain,  meningkatnya  pengangguran,  tingkat  inflasi  dan  GDP,  dapat  meningkatkan  indeks  gini  dan membuat distribusi pendapatan yang lebih adil.
Saputri  (2014)  menyatakan  bahwa  variabel  pendidikan  yang  terdiri  atas  rerata  lama  sekolah, tingkat  pendidikan  primer  dan  pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh  signifikan  dan  positif  terhadap pembangunan  modal  manusia,  sedangkan  tingkat  pendidikan  tersier  tidak  signifikan  dan  negatif terhadap pembangunan modal manusia.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian  ini  diteliti  melalui  pendekatan  kuantitatif  dan  deskriptif  statistik  dengan  persamaan regresi linear berganda. Metode ekonometrika  yang digunakan adalah data panel untuk mengetahui pengaruh  daripada  anggaran  pendidikan,  tingkat  kemiskinan  dan  ketimpangan  terhadap  PDRB  23 kabupaten/kota  di  Provinsi  Aceh.  Hubungan  determinik  di  antara  variabel  dapat  diformulasikan dalam  bentuk  hubungan  stokastik  antara  variabel  X  (anggaran  pendidikan,  tingkat  kemiskinan, Ketimpangan)  dan  Y (PDRB 23 kabupaten/kota di Provinsi Aceh) yang  sering  disebut regresi linear berganda sebagai berikut Gujarati, 2009).

## Jenis dan Sumber Data
Data  Sekunder  ialah  data  yang  tepat  dalama  penelitian  ini,  data  tersebut  diperoleh  dari  Badan Pusat  Statistik  dan  Kementerian  Keuangan  RI.  Data  yang  digunakan  dalam  bentuk  tahunan  pada rentang  waktu  tahun  2010-2015  dengan  objek  penelitiannya  dari  23  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Aceh.

## Metode Analisis
Y ij = β o ij +  β 1 X1 ij +  β 2 X2 ij + β 3 X3 ij + e.... (3.1)
Diform ulasikan menjadi :
Yr ij = Log β ij + β 1 Eb ij + β 2 Prov ij + β 3 Ig ij + e.......... (3.2)
Dimana:
Yr ij = Produk Domestik Regional Bruto β o = Konstanta β 1 ,β 2 ,β 3
= Koefisien Regresi
Eb ij =  Anggaran Pendidikan di 23 kabupaten/kota Provinsi Aceh Pov ij = Tingkat Kemiskinan di 23 kabupaten/kota Provinsi Aceh Ig ij = Indeks Gini rasio di 23 kabupaten/kota Provinsi Aceh e = Error Term

## Regresi Data Panel
Data  panel  adalah  gabungan  data time  series dan cross  section ,  mampu  menyediakan  data lebih  banyak  sehingga  akan  menghasilkan degree  of  freedom yang  lebih  besar.  Data  panel  dapat mengatasi  masalah  yang  timbul  bila  ada  masalah  dalam  penghilangan  variabel  (Gujarati,  2009: 31). Pada regresi Ordinary Least Square (OLS) harus memberi syarat terhadap Best Linear Unbiased Estimator (BLUE)  akan  tetapi  menggunakan  regresi  OLS  data  panel  umumnya  hasil  yang  didapat
tidak BLUE, sehingga apabila hal tersebut terjadi maka digunakan metode Generalized Least Square (GLS).

## Teknik Penafsiran Model
Pada  data  panel  ada  tiga  pendekatan  dalam  teknik  penafsiran  model  yang  digunakan  yaitu common  effects  model (CEM), fixed  effects  model (FEM)  dan random  effects  model (REM), sehingga  diperlukan  beberapa  teknik  pengujian  yang  terdiri  atas  uji  chow,  uji  hausman  dan  uji lagrange  multipler ,  untuk  uji  lagrange  multipler  (LM)  diperlukan  apabila  hasil  daripada  uji  chow menunjukan common  effects sebagai  model  yang  sesuai  sementara  untuk  uji  hausman  menunjukan random effects yang sesuai (Widarjono, 2009).
1. Uji  Chow;  dilakukan  dahulu  sebelumnya  dilakukan  uji  penafsiran  model  untuk  memilih  model terbaik  antara common  effects  model dengan fixed  effects  model .  Untuk  pendekatan  keduanya menggunakan teknik penafsiran melalui uji F statistik dengan hipotesis sebagai berikut:
H 0 :  metode common effects model atau Ha :  metode fixed effects model ,
sehingga jika F hitung > F tabel atau p-value < ɑ maka H 0 ditolak
2. Uji  Hausman;  tujuan  digunakan  untuk  memilih  model  terbaik  diantara  metode fixed  effects model atau random effects model yang paling baik dengan hipotesis sebagai berikut:
H0  : metode random effects model atau Ha : metode fixed effects model ,
sehingga jika F hitung > F tabel atau  p-value < ɑ maka H 0 ditolak

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengujian Model
Hasil  estimasi  mengunakan  ketiga  metode  penafsiran  model  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.1 berikut ini:

## Tabel 4.1
Estimasi dengan cara Common Effects Model, Fixed Effect Model dan Random Effect Model .
a. Common effects model
variabel
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3043730. 2186532. 1.392035 0.1662 Anggaran Pendidikan  23.08202 1.908460 12.09458 0.0000 Tingkat Kemiskinan  -85341.07 57369.72 -1.487563 0.1392 Ketimpangan -7640145. 5273876. -1.448677 0.1498 R-squared 0.579805 Prob(F-statistic) 0.000000 Adjusted R-squared 0.570398 Durbin-Watson stat 0.163217 b. Fixed Effect model Variabel Coefficient  Std. Error  t-Statistic Prob. C 4306017.  943260.1  4.565037 0.0000 Anggaran Pendidikan 2.504442  0.886545  2.824946 0.0056 Tingkat Kemiskinan -16604.35  40230.30  -0.412732 0.6806 Ketimpangan 480086.4  1103001.  0.435255 0.6642 R-squared 0.991430 Prob(F-statistic) 0.000000 Adjusted R-squared 0.989517 Durbin-Watson stat 0.733652 c. Random Effect model Variabel Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 4129096.  1007218.  4.099506 0.0001 Anggaran Pendidikan 3.189329  0.851249  3.746644 0.0003 Tingkat Kemiskinan -8905.703  38062.76 -0.233974 0.8154 Ketimpangan 25644.25  1098034.  0.023355 0.9814 R-squared 0.168077 Prob(F-statistic) 0.000017 Adjusted R-squared 0.149452 Durbin-Watson stat 0.487051

## Sumber : Hasil Pengolahan Data eviews 9, 2017
Tabel  4.1  diatas  masih perlu dilakukan uji untuk memilih model mana yang paling tepat, maka dalam  uji  tersebut  metode  yang  dipakai uji  chow antara common  effects  model dengan fixed  effect dan uji hausman untuk memilih yang terbaik antara random effect model dengan fixed effect model.

## Pemilihan Pengunaan Model dalam Pengolahan Data Panel
Pengujian  F  test  atau  dikenal  dengan  uji  chow  untuk  memilih  yang  terbaik  antara common effects  model (CEM)  dengan fixed  effect  model (FEM)  sebagai  model  terbaik  untuk  dianalisis pada data panel. Hasil uji chow  adalah sebagai berikut:
Tabel 4.2 Hasil Uji Chow Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 244.509422 (22,112) 0.0000 Cross-section Chi-square 537.151827 22 0.0000
Sumber : Uji chow, diolah dengan menggunakan Eviews 9 (2017)
Uji Chow dilakukan dengan hipotesis :
H0 : metode common effects model (CEM) atau H1 : metode fixed effects model (FEM)
Berdasarkan  hasil  dari uji  chow tersebut  menunjukkan  bahwa  nilai F-test dan chi-square signifikan  nilai  p-value  0,00  lebih  kecil  dari  nilai  alpha  =  0,05,  maka  H0  ditolak  dan  H1  diterima. Maka model model FEM lebih baik digunakan dari pada model PCM.
Selanjutnya  dilakukan  uji  hausman  yang  membandingkan  antara fixed  effects  model (FEM) dengan random effect model (REM). Hasil dari pengujian Hausman tersebut adalah :
Tabel 4.3

## Hasil Uji Hausman
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 43.458041 3 0.0000
Sumber : Uji Hausman, diolah dengan menggunakan Eviews 9 (2017)
Uji hausman dilakukan dengan hipotesis :
H0 : metode random effect model (REM) atau Ha : metode fixed effects model (FEM)
Berdasarkan  hasil  analisis  uji  hausman  dengan  melihat  nilai Chi  Square sebesar  43.458041 serta n i l a i   probabilitas  sebesar  0.000  atau  lebih  kecil dari nilai alpha sebesar 0,05 atau 5 persen, sehingga  menolak  H 0 dan  dapat  disimpulkan fixed  effect  model sebagai  model  analisis  yang  lebih terbaik.  Berdasarkan  hasil  uji chow  dan uji hausman  dapat  disimpulkan bahwa Fixed Effect  Model merupakan teknik analisis paling sesuai dengan analisis penelitian data panel.

## Pengujian Pelanggaran Asumsi Klasik
Syarat pemodelan regresi linear berganda data panel dikatakan baik jika model tersebut terbebas dari  pelanggaran  asumsi  klasik,  maka  perlu  dilakukan  uji  asumsi  klasik  terhadap  data  yang digunakan. Uji asumsi klasik terdiri atas normalitas, multikonearitas, dan heteroskedastisitas.

## Uji Normalitas
Uji normalitas adalah uji yang dilakukan untuk melihat apakah nilai  error term data dari model yang terbentuk sudah normal atau tidak. pengujian normalitas menggunakan pendekatan Jarque-Bera Test (Uji JB).
Tabel 4.4 Hasil Uji Normalitas Mean 4713900. Std. Dev. 3896557. Jarque-Bera 97.37877 Median 3268183. Skewness 1.595194 Probability 0.000000 Maximum 18151766 Kurtosis 5.599397 Sum 6.51E+08 Minimum 745858.8 Observations 138 Sum Sq. Dev. 2.08E+15 Std. Dev. 3896557. Cross sections 23
Sumber : Uji Normalitas, diolah dengan menggunakan Eviews 9 (2017)
Hasil pengujian diatas didapatkan nilai Jarque-Bera sebesar 97.37877 lebih kecil nilai chi square X 2 tabel  sebesar  163.116 dan  memiliki  nilai  prob.  sebesar  (0.00)  atau  0  persen  <  nilai  alpha  (α=  5 persen), maka dapat disimpulkan data sudah terdistribusi dengan normal.

## Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas dengan menbandingkan nilai adjusment R 2 dengan estimasi menggunakan variabel  terikat  (R 2 d)  dengan  adjusted  R 2 dari  hasil  estimasi  tanpa  menggunakan  variabel  terikat (R 2 d).  Sehingga  dalam  ketentuan  dimana  R 2 d  harus  lebih  besar  dari  R 2 td.  Hasil  estimasi  tanpa menggunakan  variabel  terikat  yaitu  dengan  mengestimasi  antar  variabel  bebas,  dimana  salah  satu variabel  bebas  menjadi  variabel  terikat.  Hasil  pengujian  multikolinearitas  dangan  cara  regres  antar variabel bebas bisa diperhatikan di Tabel 4.8 berikut.
Tabel 4.5 Hasil Uji Multikolinearitas Variabel Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.222589 0.077675 2.865638 0.0050 Anggaran Pendidikan 1.91E-07 7.34E-08 2.607508 0.0104 Kemiskinan 0.000561 0.003431 0.163464 0.8704 R-squared 0.476794 Prob(F-statistic) 0.000000 Adjusted R-squared 0.365670 Durbin-Watson stat 2.175751

## Sumber : Hasil pengolahan data, Eviews 9 (2017)
Jika  dibandingkan  dengan  nilai  R 2 pada  Tabel  4.3  dengan  Tabel  4.8  menunjukkan  bahwa nilai  adjusted  R 2 d  >  adjusted  R 2 td  atau    0.9895  >  0.3656,  berarti  model  tidak  mengandung multikolinearitas

## Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas  sering  terjadi  di  jenis  data cross  section disebabkan  regresi  data  panel memiliki  karakteristik  demikian.  Tiga model  regresi  data  panel  hanya pada regresi  CEM  dan  FEM saja yang memungkinkan  terjadinya heteroskedastisitas. Hasil penelitian menunjukkan FEM sebagai model  analisis  terbaik,  sehingga  untuk  mengetahui  model  tersebut  mengandung  heteroskedastisitas maka dapat dilakukan perbandingan antara hasil antara model FEM unweighted dengan model FEM weighted .
Tabel 4.6 Hasil Uji Heteroskedastisitas Parameter FEM unweighted FEM weighted Prob. T Hit Kemiskinan 0,6806 0,0077 Prob. T Hit Ketimpangan 0,6642 0,0487 Prob. T Hit Anggaran Pendidikan 0,0056 0,0000 R-squared 0,9895 0,9966 Prob. F Hit 0,0000 0,0000
Sumber : Hasil pengolahan data, Eviews 9 (2016)
Tiga  parameter  diatas  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  pada  Prob  Thit  masing-masing variabel  antara  FEM  un weighted dengan FEM weighted .  Prob  T hit masing-masing  variabel  dan  R- squared  model  FEM weighted lebih  baik,  maka  disimpulkan  ada  dugaan  heteroskedastisitas  pada model FEM unweighted , sehingga dipilih model FEM weighted menjadi model regresi terbaik yang dipakai dalam analisis regresi.

## Hasil Analisis Regresi
Penelitian  ini  mengunakan  metode  analisis fixed  effect  model weighted. Selanjutnya  dilakukan pengujian  hipotesis  dengan  melakukan  uji  t,  uji  F  dan  koefisien  determinasi  (R 2 )  dari  hasil  yang diperoleh analisis data pada Tabel 4.10.

## Tabel 4.7
Hasil Estimasi Regresi Fixed Effect Model Weighted Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 4142353. 75503.45 54.86310 0.0000 Tingkat Kemiskinan -8596.923 3166.743 -2.714752 0.0077 Ketimpangan 264590.5 132753.9 1.993090 0.0487 Anggaran Pendidikan 2.823211 0.146479 19.27381 0.0000 R-squared 0.997256     Mean dependent var 12339597 Adjusted R-squared 0.996643     S.D. dependent var 5930194. S.E. of regression 385003.9     Sum squared resid 1.66E+13 F-statistic 1628.103     Durbin-Watson stat 1.096823 Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber : Hasil pengolahan data, Eviews 9 (2017)
Pada Tabel 4.7 maka dapat dibuat sebuah persamaan model regresi sebagai berikut :
Yr ij = 4142353 + 2.823211 Eb ij – 8596,923 Pov ij + 264590.5 Ig ij + ɛ
Dimana:
Yr ij = Produk Domestik Regional Bruto Eb ij =  Anggaran Pendidikan di 23 kabupaten/kota Provinsi Aceh Pov ij = Tingkat Kemiskinan di 23 kabupaten/kota Provinsi Aceh Ig ij = Indeks Gini rasio di 23 kabupaten/kota Provinsi Aceh e

## = Error Term

## Uji Signifikansi Individu (Uji t)
Uji  signifikansi  individu  (Uji  t)  dilakukan  untuk  melihat  pengaruh  antara  variabel  anggaran pendidikan,  tingkat  kemiskinan  dan  ketimpangan  secara  individu  mempunyai  pengaruh  terhadap variabel produk domestik regional bruto, dengan menggunakan asumsi sebagai berikut :
Probabiltas  variabel  >  Nilai  alpha  (0,05)  Ha  ditolak  dan  apabila  probabiltas  variabel  <  Nilai alpha (0,05) H 0 ditolak, dari hasil uji regresi diperoleh hasil uji t sebagai berikut :
Tabel 4.8 Hasil Uji Signifikansi Individu (Uji t) Variabel t-Statistic Prob. C 54.86310 0.0000 Anggaran Pendidikan 19.27381 0.0000 Tingkat Kemiskinan -2.714752 0.0077 Ketimpangan 1.993090 0.0487
Sumber : Hasil pengolahan data, Eviews 9 (2017)
Berdasarkan uji-t pada tingkat keyakinan 95 persen dapat diketahui bahwa :
a. Anggaran  pendidikan,  yaitu  probabilitas  <  Nilai  alpha  5  persen  atau  0,00  <  0,05,  berarti anggaran pendidikan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap PDRB.
b. Tingkat  Kemiskinan,  yaitu  probabilitas  <  Nilai  alpha  5  persen  atau  0,00  <  0,05,  berarti  tingkat kemiskinan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap PDRB.
c. Ketimpangan,  yaitu  probabilitas  <  Nilai  alpha  5  persen  atau  0,04  <  0,05,  berarti  ketimpangan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap PDRB.

## Uji Signifikansi Simultan (Uji F)
Uji signifikansi simultan (Uji F) dilakukan untuk melihat apakah variabel anggaran pendidikan, tingkat kemiskinan dan ketimpangan secara bersama-sama (simultan) berpengaruh terhadap variabel PDRB, dengan menggunakan asumsi sebagai berikut :
Jika probabiltas variabel > Nilai alpha (0,05) Ha ditolak dan apabila probabiltas variabel < Nilai alpha (0,05) Ha diterima. Berdasarkan hasil uji regresi, nilai peluang F-stat sebesar 0.00 < nilai alpha 0,05, karena 0.00 < 0,05 maka Ha diterima. Sehingga anggaran pendidikan, tingkat kemiskinan dan ketimpangan signifikan mempengaruhi PDRB.

## Koefisien Determinansi (R 2 )
Hasil  analisis  data  memberikan  hasil  bahwa  koefisien  determinasi  (Adj.  R 2 )  sebesar  0,9966, kondisi ini menggambarkan bahwa variabel bebas secara simultan memberikan penjelasan terhadap variabel terikat sebesar 99,66 persen. Adapun 0,44 persen merupakan residual atau term of error (e) yang merupakan variabel lain yang tidak dilibatkan dalam model.

## Interpretasi Model
Cara  menganalisis  pengaruh  anggaran  pendidikan,  tingkat  kemiskinan  dan  ketimpangan terhadap produk domestik regional bruto di Provinsi Aceh selama periode 2010-2015, adalah analisis regresi  data  panel  dengan  metode fixed  effect  model  weighted .  Hasil  dari  analisis  regresi  model tersebut adalah :
a. Nilai  konstanta  (C)  sebesar  4.142.35  dapat  diartikan  bahwa,  anggaran  pendidikan,  tingkat kemiskinan  dan  ketimpangan  dapat  diasumsikan  sama  dengan  nol  atau  konstan,  maka  nilai PDRB akan mengalami perubahan sebesar 4.142.353 juta rupiah.
b. Koefisien anggaran pendidikan (β1) sebesar 2,82 menggambarkan bahwa anggaran pendidikan pengaruh  positif  terhadap  PDRB,  artinya  jika  setiap  anggaran  pendidikan  bertambah  1  juta rupiah  akan  mengakibatkan  meningkatkan  PDRB  sebesar  2,82    juta  rupiah  dengan  asumsi ketimpangan dan tingkat kemiskinan dianggap konstan.
c. Koefisien tingkat kemiskinan (β2) sebesar -8.596,92 menggambarkan bahwa tingkat kemiskinan mempunyai pengaruh negatif terhadap PDRB artinya jika setiap tingkat kemiskinan bertambah 1 persen  akan  mengakibatkan  menurunkan  PDRB  sebesar  8.596,92  juta  rupiah  dengan  asumsi anggaran pendidikan dan ketimpangan dianggap konstan.
d. Koefisien  ketimpangan  (β3)  sebesar  264.590,5  menggambarkan  bahwa  ketimpangan  pengaruh positif  terhadap  PDRB,  artinya  jika  setiap  ketimpangan  bertambah  1  unit  akan  mengakibatkan meningkatkan  PDRB  sebesar  264.590,5  Juta  rupiah  dengan  asumsi  anggaran  pendidikan  dan tingkat kemiskinan dianggap konstan.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Pada  nilai  estimasi  serta  analisis  di  atas  sehingga  terdapat  beberapa  kesimpulan,  yaitu  sebagai berikut:
1. Nilai adj R 2 =  0,9966  artinya  kemampuan  variabel  bebas  dalam  menjelaskan  variabel  terikat sebesar 99,66 persen sedangkan 0,44 persen terdapat pada error term.
2. Hasil  uji  F  menunjukkan  bahwa  secara  simultan  semua  variabel  independen  terdirtia  atas anggaran  pendidikan,  tingkat  kemiskinan  dan  ketimpangan  berpengaruh  secara  signifikan terhadap PDRB di Provinsi Aceh.
3. Hasil  uji  t  menyatakan    anggaran  pendidikan  dan  ketimpangan  berpengaruh  signifikan  dan positif  terhadap  PDRB  sedangkan  tingkat  kemiskinan  berpengaruh  signifikan  dan  negatif terhadap PDRB di Provinsi Aceh.

## Saran
Ada  beberapa  saran  yang  dapat  penulis  diberikan  terhadap  hasil  dari  penelitian  ini  adalah sebagai berikut :
1. Peningkatan  anggaran  pendidikan  belum  berdampak  besar  terhadap  PDRB,  oleh  sebab  itu diharapkan  kepada  pemerintah  daerah  di  Provinsi  Aceh  agar  tidak  hanya  terfokus  pada peningkatan anggaran semata, tetapi lebih kepada perencanaan, pengawasan, dan pengalokasian anggaran dengan baik dan tepat.
2. Pemerintah  daerah  disarankan  dapat  meningkatkan  PDRB  melalui  program  pengentasan kemiskinan  untuk  periode  tahun  selanjutnya  dan  lebih  menekankan  pada  penciptaan  lapangan pekerjaan  yang  lebih  memadai.  Selain  itu,  koordinasi  di  antara stakeholders maupun  instansi secara berjenjang dari tingkat provinsi sampai dengan kabupaten/kota harus dioptimalkan untuk menghindari  terjadinya  tumpang  tindih  kegiatan  dalam  mengatasi  kemiskinan.  Serta  dalam meningkatkan PDRB diharapkan program yang dilakukan menjadi prioritas masyarakat banyak dan dialokasikan seluruh wilayah Provinsi Aceh. Harapan pendapatan masyarakat dapat merata dan merasakan pembangunan ekonomi dan kesejahteraan diseluruh lini di Provinsi Aceh.
3. Kepada  peneliti  yang  mencoba  mengambil  tema reseach ini  lagi,  agar  bisa  menambahkan faktor-faktor  lain  yang  lebih  berpengaruh  dan  menggunakan  jumlah  sampel  lebih  banyak  serta menggunakan model yang lebih baik lagi, sehingga inti tujuan penelitian dapat diperoleh.

## DAFTAR PUSTAKA
Adams  Jr,  Richard  H.  (2004).  Economic  Growth,  Inequality  and  Poverty  :  Estimating  The  Growth Elasticity of Poverty . World Development Vol. 32, No.12. pp. 1989–2014.
Badan Pusat Statistik (BPS). Berbagai Edisi. Statistik Indonesia . Jakarta.
Bank  Indonesia.  (2017). Produk  Domestik  Regional  Bruto.  SEKDA  [online]. Tersedia: http://www.bi.go.id/id/statistik/metadata/sekda/Contents/Default.aspx. [27 Pebruari 2017]
Benos,  Nikos  dan  Karagiannis,  Stelios. (2016). Do  Education  Quality  and  Spillovers  Matter? Evidence on Human Capital and Productivity in Greece. Economic Modelling 54 . pp. 563–573.
Cadil,  Jan,  Petkovová,  Ludmila  dan  Blatná,  Dagmar. (2014). Human  Capital,  Economic  Structure and Growth. Procedia Economics and Finance 12. pp 85 – 92.
Chang,  Xianyu  dan  Shi,  Yong.  (2016).  The  Econometric  Study  on  Effects  of  Chinese  Economic Growth of  Human Capital. Procedia Computer Science No 91 1096 – 1105.
Chambers. R. (1998). Beginning From The Rear, Terjemahan Pepep Sudradjat. Jakarta : LP3ES.
Dianaputra,  I  Gede  Komang  Angga  dan  Aswitari,  Luh  Putu.  (2017).  Pengaruh  Pembiayaan
Pemerintah  di  Sektor  Pendidikan  dan  Kesehatan  terhadap  Indeks    Kualitas  Manusia  serta Pertumbuhan  Ekonomi  pada  Kabupaten/Kota  Provinsi  Bali  Tahun  2011-2015 . E-Jurnal  EP Unud  Volume 6. pp. 115-146.
Dumairy. (1999). Perekonomian Indonesia. Yogyakarta: Erlangga.
Dernburg,  Thomas  F.  (1994). Macroeconomiecs  :  Concepts,  Theories  and  Policies, Terjemahan Mukhtar Karyaman . Jakarta : Erlangga.
Friedman,  J.  (1992). Empowerment  :  The  politics  of  Alternative  Development .  Massachusest  : Blackwell Publisher.
Gorman, Tom. (2009). The Complete Ideal’s Guides : Economics , Terjemahan  Sugeng, Sukono, M.
Rudi Atmoko Jakarta : Prenada.
Gujarati,    Damodar.    (2009). Dasar  -  Dasar    Ekonometrika. Terjemahan    Julius    A.  Mullyadi. Jakarta : Erlangga.
Jhingan, M.L. (2000). Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan, Terjemahan  D. Guritno. Jakarta : PT Raja Grafindo Persada.
Kartasasmita,  Ginanjar.  (1997). Pemberdayaan  Masyarakat:  Konsep  Pembangunan  yang  Beakar Pada Masyarakat. Yogyakarta : UGM.
Kementerian Keuangan. (2017). Data Keuangan Daerah. [online]. Tersedia: http://www.djpk.depkeu.go.id/?page_id=316 [27 Pebruari 2017].
Mankiw, N.Gregory. (2009). Makroekonomi, edisi keempat, Terjemahan Imam Nurmawan. Jakarta : Erlangga.
Mariana, Dragoescu Raluca. (2015). Education as a Determinatof a the Economic Growth. The Case of The Romania. Procedia - Social and Behavioral Sciences 197. pp. 404 – 412.
Octavianingrum,  Denty.  (2015). Analisis  pengaruh  investasi,  tenaga  kerja,  dan  tingkat  pendidikan terhadap pertumbuhan ekonomi 5 kabupaten/kota di Provinsi DIY tahun 2007-2013 . Fakultas Ekonomi. Universitas Negeri  Yogyakarta.
Rahayu,  Dewi,  Ismail,  Munawar,  Santoso,  Dwi  Budi,  Devanto  dan  Pratomo. (2015) Do  Natural Resources  and  Human  Capital  Matter  To  Regional  Income  Convergence ?. Procedia  -  Social and Behavioral Sciences 211. pp.1112 – 1116.
Santoso,  S.  (2010). Statistik  Multivariat  Konsep  dan  Aplikasi  dengan  SPSS. Jakarta:  Elex  Media Komputindo.
Saputri,  Riana  Fauzia.  (2014). Analisis  Pengaruh  Investasi  Sumber  Daya  Manusia  Terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  di  Jawa  Tengah. Fakultas  Ekonomi.  Universitas  Diponegoro Semarang.
Shahpari, Ghazal  dan Davoudi,  Parviz.  (2014). Studying  Effects  of  Human  Capital  on  Income Inequality in Iran. Procedia - Social and Behavioral Sciences 109. pp.1386 -1389.
Sunanda,  Septa,  Saputro,Deavid  Ricard  Pramesha  dan  Indira,  Maulidyah.  (2017).  Ketimpangan Perekonomian di Provinsi Bengkulu. The 5Th URECOL Proceeding. pp. 931-936.
Todaro, Michael  P dan  Smith,  Stephen C.  (2009). Pembangunan  Ekonomi di    dunia  Ketiga, Edisi Keenam Jilid 1, Terjemahan Haris Munadar. Jakarta: Erlangga.
Völlmecke,  Dominik,  Jindra,  Björn  dan  Marek,  Philipp.  (2016). FDI,  Human  Capital  and  Income Convergence Evidence for European Regions. Economic Systems 40. pp. 288-307.
Widarjono,  Agus.  (2009). Ekonometrika  Pengantar  dan  Aplikasinya ,  Edisi  Ketiga  Yogyakarta  : EKONISIA.