## PENGARUH TINGKAT PENDIDIKAN DAN TINGKAT KESEHATAN TERHADAP PDRB PER KAPITA DI INDONESIA
Yosef Felix Sitorus 1)* ; Masruri Muchtar 2) ; Pardomuan Robinson Sihombing 3)
1) yosef_4122230007@pknstan.ac.id, Politeknik Keuangan Negara STAN
2) masruri.m@pknstan.ac.id , Politeknik Keuangan Negara STAN
3) robinson@bps.go.id, Badan Pusat Statistik *penulis korespondensi

## Abstract
This study aims to determine the effect of the level of health and  education of the Indonesian population on the level of gross regional domestic product (GRDP) at constant 2010 prices in Indonesia in the period 2010-2022. The method used in this research is panel data regression with random effect model. The results of this study found that the level of education level measured by Average Years of Schooling (RLS) and Literacy Rate (AMH), as well as Life Expectancy Rate (AHH) affect Gross Regional Domestic Product per Capita simultaneously. Separately (partially),  the  literacy  rate  is  negatively  correlated  but  has  no  significant  effect  on  Gross  Regional  Domestic Product per capita, while the Average Years of Schooling and Life Expectancy Rate have a significant and directly proportional effect on Gross Regional Domestic Product per capita. Based on this research, the government can increase the focus on the continuity of education of the Indonesian population so that they can study in a more optimal period of time, and the government is also expected to focus more on the health of its population in order to increase the value of goods and services produced by the Indonesian population in the future, especially when Indonesia will get the opportunity for a demographic bonus for its young population.
Keywords: Average Years of Schooling, Education GRDP per Capita, Health, Life Expectancy, Literacy Rate

## Abstrak
Indonesia sebagai negara berkembang masih terus berupaya meningkatkan produktifitas ekonominya. Pendidikan dan kesehatan merupakan sektor penting yang sangat menjadi perhatian oleh pemerintah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh tingkat kesehatan dan tingkat pendidikan penduduk Indonesia terhadap tingkat produk domestik regional bruto (PDRB) atas dasar harga  konstan 2010 di Indonesia dalam periode 2010-2022. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi data panel dengan model random effect . Hasil dari penelitian ini didapatkan bahwa tingkat tingkat pendidikan yang diukur dengan Rata-rata Lama Sekolah (RLS) dan Angka Melek  Huruf  (AMH),  serta  Angka  Harapan  Hidup  (AHH) memengaruhi  Produk  Domestik  Regional  Bruto  per Kapita secara simultan. Secara terpisah (parsial), Angka Melek Huruf berkorelasi negatif namun tidak memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  Produk  Domestik  Regional  Bruto  per  Kapita,  sedangkan  Rata-rata  Lama Sekolah  dan  Angka  Harapan  Hidup  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dan  berbanding  lurus  terhadap  Produk Domestik  Regional  Bruto  per  Kapita.  Berdasarkan  penelitian  ini,  pemerintah  dapat  meningkatkan  fokus  pada keberlangsungan  pendidikan  penduduk  Indonesia  agar  dapat  menempuh  studi  dalam  jangka  waktu  yang  lebih optimal,  serta  pemerintah  juga  diharapkan  untuk  lebih  fokus  terhadap  kesehatan  penduduknya  agar  mampu meningkatkan  nilai  dari  barang  dan  jasa  yang  diproduksi  oleh  penduduk  Indonesia  ke  depannya  terutama  saat Indonesia akan mendapatkan kesempatan bonus demografi penduduk usia mudanya.
Kata Kunci: Angka Harapan Hidup, Angka Melek Huruf, Kesehatan, Pendidikan PDRB per Kapita, Rata-rata Lama Sekolah

## PENDAHULUAN
Dewasa  ini,  pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia  telah  menunjukkan  dinamika  yang signifikan.  Sejak  awal  tahun  2000-an,  Indonesia  telah  mencapai  pencapaian  pertumbuhan ekonomi yang positif, diikuti dengan langkah-langkah kebijakan ekonomi yang cermat. Pada dasawarsa  terakhir,  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  secara  umum  stabil  dan  mengalami peningkatan,  mencapai  rata-rata  di  atas  5%  per  tahun.  Pemerintah  Indonesia  telah melaksanakan  kebijakan  ekonomi  proaktif  untuk  mendorong  sektor-sektor  produktif, merangsang investasi, dan meningkatkan daya saing. Namun, kendala seperti ketidaksetaraan regional,  tingkat  pengangguran,  dan  ketidakpastian  ekonomi  global  tetap  menjadi  tantangan yang harus diatasi.
Negara  Indonesia  memiliki  cita-cita  untuk  memajukan  kesejahteraan  seluruh masyarakatnya. Hal ini tertuang dalam pembukaan Undang-undang Dasar Republik Indonesia
Tahun  1945.  Kemajuan  kesejahteraan  masyarakat  merupakan  salah  satu  aspek  yang  akan mempercepat pembangunan suatu negara. Kecukupan dalam artian mampu untuk memenuhi kebutuhan dasar untuk menjalani kehidupan merupakan satu dari tiga nilai inti pembangunan negara  (Todaro  &  Smith,  2011).  Berdasarkan  data  yang  dipublikasikan  oleh  Biro  Sensus Amerika  Serikat  pada  situs  resminya,  pada  1  Juli  tahun  2023  Indonesia  berada  pada  urutan keempat  di  dunia  berdasarkan  jumlah  populasi  penduduk  dengan  total  populasi  mencapai 279,476,346 jiwa. Seluruh penduduk ini merupakan potensial sumber daya manusia yang harus dikembangkan oleh negara.
PDRB  per  kapita,  sebagai  indikator  tingkat  kesejahteraan  masyarakat,  tidak  selalu bergerak  seiring  dengan  pertumbuhan  ekonomi.  Meskipun  pertumbuhan  ekonomi  dapat mengindikasikan kesehatan ekonomi suatu negara atau daerah, distribusi pendapatan yang tidak merata  dapat  membuat  PDRB  per  kapita  tetap  rendah  di  beberapa  wilayah  (Sovita,  2016). Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) di Indonesia mencerminkan total nilai tambah bruto yang  dihasilkan  oleh  seluruh  sektor  perekonomian  dalam  suatu  wilayah,  baik  dari  sektor pertanian,  industri,  perdagangan,  dan  sektor-sektor  lainnya.  PDRB  per  kapita  adalah  PDRB dibagi dengan jumlah penduduk suatu daerah, memberikan gambaran tentang pendapatan rata- rata  per  individu  (Parahita  et  al.,  2018).  PDRB  membantu  mengukur  pertumbuhan  ekonomi suatu  daerah  dan  dapat  digunakan  untuk  perbandingan  antardaerah.  Sebagai  contoh,  daerah yang  memiliki  kontribusi  besar  dari  sektor  industri  atau  perdagangan  cenderung  memiliki PDRB yang lebih tinggi.
PDRB per kapita, di sisi lain, mencerminkan nilai produksi ekonomi suatu wilayah per penduduk. Keterkaitannya dengan tingkat pendidikan dapat terlihat dalam dua arah. Pertama, peningkatan  tingkat  pendidikan  masyarakat  dapat  memberikan  kontribusi  positif  terhadap PDRB per kapita melalui peningkatan produktivitas, keterampilan, dan inovasi (Nigrum et al., 2023). Kedua, pertumbuhan ekonomi yang berujung pada peningkatan PDRB per kapita dapat menciptakan  peluang  lebih  besar  bagi  akses  pendidikan  yang  lebih  baik,  membentuk  siklus positif antara pendidikan dan pertumbuhan ekonomi (Subroto, 2014).
Tingkat kesehatan juga memiliki keterkaitan yang erat dengan PDRB per kapita karena dapat  memengaruhi  produktivitas  tenaga  kerja,  biaya  kesehatan,  dan  kualitas  sumber  daya manusia. Negara atau wilayah dengan biaya kesehatan yang terkendali dan pelayanan kesehatan yang efektif dapat meningkatkan efisiensi pengeluaran, memungkinkan lebih banyak sumber daya  untuk  dialokasikan  pada  sektor-sektor  ekonomi  yang  lain.  Sebaliknya,  beban  biaya kesehatan  yang  tinggi  dapat  memberikan  dampak  negatif  terhadap  PDRB  per  kapita  karena membatasi  sumber  daya  yang  dapat  digunakan  untuk  investasi  dan  pengembangan  ekonomi (Tarigan, 2020).
Menurut  data  yang  dipublikasikan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  bahwa  perekonomian Indonesia  tahun  2022  yang  dihitung  berdasarkan  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  atas  dasar harga  berlaku  mencapai  Rp19.588,4  triliun  dan  PDB  per  kapita  mencapai  Rp71,0  juta  atau US$4.783,9. Nilai ini masih sangat jauh di bawah banyak negara lainnya seperti Irlandia dengan PDB per Kapita sebesar US$112.250,- Singapura dengan PDB per Kapita sebesar US$87.800,- bahkan  Malaysia  sebesar  US$13.030,-  berdasarkan  data  yang  dipublikasikan  oleh  IMF (imf.org).
Menurut  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  yang  dimaksud  dengan  Produk  Domestik Regional Bruto adalah jumlah nilai tambah bruto ( gross value added ) yang timbul dari seluruh sektor  perekonomian  di  suatu  wilayah.  Penelitian  ini  mengambil  pembagian  nilai  PDRB berdasarkan wilayah provinsi yang ada di Indonesia dengan jumlah 33 provinsi. Setiap provinsi memiliki  karakteristik  dan  program  pembangunan  daerahnya  masing-masing  menyebabkan tingkat pendidikan dan nilai PDRB per Kapita yang berbeda beda. Namun, semua provinsi pasti memiliki  fokus  untuk  membangun  sumber  daya  manusianya  melalui  program-program
pendidikan.  Adapun  deskripsi  statistik  singkat  antara  angka  melek  huruf,  rata-rata  lama sekolah, dan PDRB per kapita dari 33 provinsi sebagaimana ditunjukkan pada tabel di bawah ini.
Tabel 1 Perbandingan PDRB per Kapita, AMH, dan RLS Tahun 2010 & 2022 Produk Domestik Regional Bruto per Kapita (Provinsi Harga Konstan 2010) Tahun Tertinggi Rata-Rata Terendah 2010 Rp116,946.310 (Kalimantan Timur) Rp30,763.619 Rp9,316.790 (Nusa Tenggara Timur) 2022 Rp182,908.690 (Jakarta) Rp43,964.966 Rp13,298.850 (Nusa Tenggara Timur) Angka Melek Huruf Tahun Tertinggi Rata-Rata Terendah 2010 99.45 (Sulawesi Utara) 93.58 75.6 (Papua) 2022 99.81 (Sulawesi Utara) 96.65 81.19 (Papua) Rata-Rata Lama Sekolah Tahun Tertinggi Rata-Rata Terendah 2010 10.37 (Jakarta) 7.58 5.59 (Papua) 2022 11.31 (Jakarta) 8.82 7.02 (Papua)

## Sumber: BPS (2023)
Berdasarkan  tabel  1  di  atas,  terlihat  bahwa  PDRB  per  Kapita,  AMH,  dan  RLS mengalami kenaikan yang cukup tinggi antar pada tahun 2010 dan 2022 baik nilai tertinggi, nilai terendah, dan rata-ratanya meski kesenjangan antara provinsi tertinggi dan terendah cukup terlihat  jauh.  Seluruh  variabel  mengalami  perbedaan  berupa  peningkatan  dari  tahun  2010 dibandingkan dengan tahun 2022. Melalui penelitian ini, penulis bertujuan untuk menganalisis hipotesis bahwa pendidikan yang terdiri dari AHM dan RLS serta kesehatan yang merupakan variabel  dapat mempengaruhi PDRB per Kapita pada periode waktu 2010-2022 secara positif.
Menteri Keuangan RI dalam rapat kerjanya menekankan pentingnya aspek kesehatan masyarakat  yang  hendak  ia  tingkatkan  dari  aspek  pembiayaan  dan  anggaran  kesehatan Indonesia.  Sumber  daya  manusia  yang  produktif  tentunya  harus  dalam  kondisi  yang  sehat jasmani dan rohani sehingga dapat bermanfaat bagi lingkungan dan sekitarnya. Berkaca dari peristiwa  kesehatan  global  Pandemi  Covid-19  yang  berdampak  sangat  signifikan  terhadap perekonomian  Indonesia,  mampu  mengubah  rantai  pasok  global  hingga  menurunkan  arus investasi  asing  ke  Indonesia.  Penurunan  tersebut  dapat  dilihat  melalui  perlambatan pertumbuhan ekonomi yang turun dari 5,02 Persen di  tahun 2019 menjadi  2,97 Persen pada tahun  2020.  Perlambatan  pertumbuhan  ekonomi  tersebut  juga  diikuti  dengan  peningkatan jumlah pengangguran, yang menurut data Bank Dunia, meningkat dari 5,28 Persen pada tahun 2019 menjadi 7,07 Persen pada tahun 2020 (Kementerian Keuangan Republik Indonesia, 2023).
Sementara  itu,  temuan-temuan  penelitian  terdahulu  memberikan  gambaran  yang beragam mengenai hubungan antara variabel pendidikan, kesehatan, dan aspek ekonomi seperti PDRB  per  kapita.  Nigrum  et  al.  (2023),  dalam  penelitiannya  menemukan  bahwa  Tingkat pendidikan  berpengaruh  positif  signifikan  dan  belanja  kesehatan  memiliki  hubungan  negatif dengan PDRB di Provinsi Sumatera Selatan, sedangkan dalam penelitian Saraswati & Cahyono (2014) menunjukkan hasil yang berbeda yakni, tingkat pendidikan tidak berpengaruh terhadap PDRB  per  kapita  di  Surabaya,  sementara  tingkat  kesehatan  berpengaruh  positif.  Adapun
penelitian-penelitian  lain  terkait  PDRB  per  kapita  seperti  yang  dilakukan  oleh  Ezkirianto  & Alexandi (2013) menunjukkan bahwa, terdapat hubungan positif yang signifikan antara indeks pembangunan manusia (IPM) dan PDRB per kapita. Supriatna (2023) dalam penelitiannya juga mengemukakan  bahwa  tingkat  kemiskinan  memiliki  pengaruh  negatif,  sedangkan  tingkat pendidikan dan UMP berpengaruh positif terhadap PDRB per kapita di Provinsi Banten.
Menurut  Althofia  &  Agustina  (2015),  bahwa  pengeluaran  pemerintah  dalam  sektor pendidikan memiliki pengaruh positif yang signifikan pada PDRB suatu daerah. Dengan kata lain, investasi pemerintah dalam pendidikan dapat berkontribusi pada pertumbuhan ekonomi regional  dan  peningkatan.  Menurut  Laisina  et  al.  (2015),  pengeluaran  pemerintah  di  sektor pendidikan  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan,  sedangkan  di  sektor  kesehatan  tidak memiliki  pengaruh  terhadap  PDRB  di  Sulawesi  Utara.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa investasi  dalam  sektor  pendidikan  dapat  berdampak  positif  pada  PDRB  dan  tingkat pembangunan  manusia  di  wilayah  tersebut.  Rahman  et  al.  (2016),  dalam  penelitiannya menemukan bahwa investasi dan pengeluaran pemerintah berpengaruh positif dan signifikan, sedangkan tenaga kerja berpengaruh negatif terhadap PDRB di Provinsi Banten. Hendrawan & Yanto  (2023),  dalam  penelitiannya  mengemukakan  bahwa  tingkat  kesehatan  dan  PDRB  per kapita, berpengaruh signifikan terhadap indeks kebahagiaan di  Indonesia. Anggadini (2015), dalam  penelitiannya  menunjukkan  bahwa  angka  harapan  hidup  dan  pendapatan  domestik regional  bruto  berpengaruh  negatif  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Sulawesi  Tengah. Handayani et al. (2016), dalam penelitiannya menunjukkan bahwa jumlah penduduk dan angka harapan hidup tidak berpengaruh terhadap PDRB per kapita, sedangkan rata-rata lama sekolah berpengaruh positif.
Beberapa penelitian terdahulu yang telah diuraikan sebelumnya, menunjukkan bahwa tingkat pendidikan memiliki pengaruh positif terhadap PDRB per kapita, sedangkan hasil yang lain menunjukkan hubungan yang tidak signifikan atau bahkan negatif. Demikian pula, temuan terkait  tingkat  kesehatan  dan  aspek  ekonomi  lainnya,  terdapat  hasil  yang  bervariasi,  dengan beberapa penelitian menemukan hubungan positif, sedangkan yang lain menemukan hubungan negatif  atau  tidak  signifikan.  Meskipun  temuan-temuan  sebelumnya  telah  memberikan gambaran  awal  yang  bervariasi,  penelitian  ini  mencoba  memberikan  kontribusi  tambahan dengan cakupan yang lebih luas pada konteks nasional.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  pandangan  yang  lebih  komprehensif  dan terkini  dengan  fokus  pada  pengaruh  tingkat  pendidikan  dan  kesehatan  terhadap  PDRB  per kapita. Selain itu, penelitian ini juga dapat memberikan pemahaman lebih lanjut tentang sejauh mana  temuan-temuan  sebelumnya  dapat  diterapkan  secara  umum  di  tingkat  nasional, mengingat cakupan data yang luas. Kebaruan penelitian ini terletak pada penggunaan data panel yang mencakup provinsi-provinsi di seluruh Indonesia dan periode waktu yang relatif panjang. Dengan  demikian,  penelitian  ini  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih  terperinci  tentang dinamika  hubungan  antara  tingkat  pendidikan,  tingkat  kesehatan,  dan  PDRB  per  kapita  di Indonesia.  Selain  itu,  penelitian  ini  dapat  memberikan  pandangan  baru  terkait  dengan perubahan tren seiring berjalannya waktu dan implikasinya terhadap kebijakan pembangunan di berbagai daerah. Oleh karena itu, melalui penelitian ini, penulis bermaksud untuk melihat sejauh  mana  pengaruh  tingkat  pendidikan,  yaitu  Rata-rata  Lama  Sekolah,  serta  tingkat kesehatan berdasarkan Angka Melek Huruf terhadap PDRB per Kapita di Indonesia periode 2010-2022.

## KAJIAN PUSTAKA
Menurut Todaro & Smith (2011) dalam bukunya yang berjudul Pembangunan Ekonomi mengatakan  bahwa  dengan  pendidikan  yang  lebih  baik  maka  produktivitas  dan  pendapatan lebih tinggi akan lebih mudah dicapai. Pendidikan yang lebih baik dapat diukur pada tingkat
Angka Melek Huruf dan tingkat pendidikan formal (Rata-rata Lama Sekolah). Berdasarkan hal tersebut,  pendidikan  diharapkan  meningkatkan  produktivitas  dan  pendapatan  masyarakat  di suatu negara.
Searah  dengan  pendapat  di  atas,  Mankiw  (2006)  mengungkapkan  bahwa  pendidikan merupakan  salah  satu  faktor  penting  dalam  pembangunan  manusia  sebagai  kapital  sehingga dapat meningkatkan produktivitas dan pendapatannya. Mankiw (2006) juga berpendapat bahwa peningkatan tingkat pendidikan (lama belajar) akan meningkatkan upah seseorang. Peningkatan upah  ini  merupakan  bagian  penting  dari  peningkatan  perekonomian  masyarakat  yang  dapat mengurangi tingkat kemiskinan di suatu negara. Dapat dilihat dari banyaknya negara-negara maju  yang  memiliki  indeks  pendidikan  yang  sangat  tinggi  yang  diikuti  oleh  pendapatan  per kapitanya  yang  juga  tinggi  dan  sebaliknya  dialami  oleh  negara-negara  berkembang  maupun terbelakang.
Tsauri  (2014),  mengungkapkan  bahwa  pengembangan  tenaga  kerja  dapat  dilakukan salah  satunya  dengan  pendidikan.  Pendidikan  diselenggarakan  agar  tenaga  kerja  bisa  selalu mengikuti perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi. Hal ini akan berdampak juga pada produktivitas tenaga kerja.
Menurut Endarti (2015), tingkat kesehatan merujuk pada kondisi kesehatan masyarakat atau  individu  dalam  suatu  wilayah  atau  populasi.  Ini  mencakup  berbagai  aspek  kesehatan, termasuk kondisi fisik, mental, dan sosial.  Salah satu indikator yang sering digunakan untuk mengukur tingkat kesehatan adalah angka harapan hidup ( life expectancy ), yaitu rata-rata tahun yang diharapkan seseorang akan hidup dalam suatu populasi atau wilayah tertentu. Yuningsih (2019),  menjelaskan  bahwa  tingkat  kesehatan  bukan  hanya  tentang  tidak  adanya  penyakit, tetapi  juga  melibatkan  promosi  kesehatan,  pencegahan  penyakit,  dan  peningkatan  kualitas hidup secara keseluruhan. Upaya untuk meningkatkan tingkat kesehatan melibatkan berbagai sektor, termasuk pendidikan, lingkungan, dan layanan kesehatan
Prananda  et  al.  (2019)  mengemukakan  penelitian  atas  dampak  kesehatan  terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia periode tahun 1985-2015. Hasilnya menunjukkan bahwa angka  harapan  hidup  memiliki  pengaruh  yang  positif  serta  signifikan  terhadap  pertumbuhan Indonesia.  Peningkatan  angka  harapan  hidup  memperlihatkan  kinerja  pemerintah  di  sektor kesehatan publik. Pengaruhnya ialah meningkatnya produktivitas penduduk Indonesia sehingga meningkatkan  pendapatan  dan  konsumsi  masyarakat  yang  otomatis  meningkatkan  kualitas hidup penduduk. Penelitian ini diperkuat oleh Bloom et al. (2004) atas penelitiannya terhadap hubungan kesehatan dan pertumbuhan ekonomi yang berkorelasi positif.
Hasil penelitian seirama bahwa tingkat kesehatan mempengarhuhi PDRB per Kapita di Surbaya secara positif yang juga ditunjukkan oleh Saraswati & Cahyono (2014) berdasarkan penelitiannya  terhadap  Kota  Surabaya.  Peningkatan  mutu  kesehatan  ini  meningkatkan  daya kerja  dan  meningkatkan  penghasilan,  sehingga  mampu  mendongkrak  besarnya  PDRB  per kapita warga kota Surabaya.
Aswanto  (2023)  turut  semakin  memperkuat  penelitian  dengan  memperlihatkan hubungan  pengaruh  positif  kesehatan  terhadap  PDRB  per  Kapita  di  provinsi  Riau. Menggunakan angka harapan hidup sebagai variabel yang mewakilkan kesehatan penduduk di provinsi yang penjadi objek penelitiannya.
Kemampuan penduduk untuk memproduksi barang maupun jasa dipertukarkan dengan pendapatan  sehingga  otomatis  menambah  pendapatannya  sehingga  peningkatan  PDRB  per Kapita memiliki hubungan yang positif dengan pendapatan masyarakat. Julianto & Utari (2019) dalam penelitiannya memperlihatkan hasil bahwa tingkat  pendidikan berpengaruh signifikan terhadap  pendapatan  individu  di  provinsi  Sumatera  Barat.  Hal  ini  diperkuat  lagi  dengan penelitian  yang  dikemukakan  oleh  Lestari  (2021)  yang  menyimpulkan  bahwa  tingkat pendidikan  berpengaruh  sangat  signifikan  terhadap  PDRB  di  8  provinsi  di  Indonesia.  Safri
(2021) menambah daftar penelitian yang menemukan hubungan positif antara pendidikan dan PDRB berdasarkan penelitiannya di provinsi Jambi.
Di  sisi  lain,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Saraswati  &  Cahyono  (2014)  pernah meneliti  pengaruh  tingkat  pendidikan  dan  kesehatan  terhadap  PDRB  di  Kota  Surabaya. Hasilnya  mereka  menyatakan  kesimpulan  bahwa  tingkat  pendidikan  tidak  berpengaruh terhadap PDRB secara parsial, sedangkan tingkat kesehatan memiliki pengaruh yang signifikan dan berkorelasi positif terhadap PDRB. Secara simultan, keduanya memiliki pengaruh terhadap PDRB.

## METODE
Penelitian dilakukan dengan menggunakan data sekunder yang terdiri dari 33 provinsi yang ada di Indonesia dalam kurun waktu 13 tahun dari tahun 2010 sampai dengan 2022. Jenis penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif asosiatif. Penelitian asosiatif adalah penelitian dengan  tujuan  melihat  apakah  terdapat  pengaruh  antara  variabel  independen  (bebas)  dengan variabel dependen (terikat).
Data  sekunder  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diambil  dari  data  yang  telah dipublikasikan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Indonesia.  Pada  penelitian  ini,  variabel dependen (terikat) adalah Produk Domestik Regional Bruto per Kapita di Indonesia, sedangkan untuk variabel independen (bebas) yang digunakan adalah Angka Melek Huruf (AMH), Rata- rata Lama Sekolah Penduduk dengan usia di atas 15 tahun (RLS), dan Angka Harapan Hidup. Angka  Melek  Huruf  adalah  proporsi  penduduk  usia  15  tahun  ke  atas  yang  mempunyai kemampuan membaca dan menulis huruf latin dan huruf lainnya, tanpa harus mengerti apa yang di  baca/ditulisnya  terhadap  penduduk  usia  15  tahun  ke  atas.  Rata-rata  Lama  Sekolah  adalah “RLS didefinisikan Jumlah tahun belajar penduduk usia 15 tahun keatas yang telah diselesaikan dalam  pendidikan  formal  (tidak  termasuk  tahun  yang  mengulang).  Angka  Harapan  Hidup adalah “rata-rata perkiraan banyak tahun yang dapat  ditempuh  oleh seseorang selama hidup “(BPS, 2024)
Analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Analisis  Regresi  Linier Berganda dengan jenis Data Panel/Longitudinal. Model Data Panel adalah Model Data Panel adalah kombinasi dari jenis data cross-section dan data time series (Gujarati, 2003). Analisis pengujian  dilakukan  dengan  maksud  melihat  pengaruh  tingkat  pendidikan  dan  tingkat kesehatan,  yakni  Angka  Melek  Huruf,  Rata-rata  Lama  Sekolah  Penduduk  Umur  di  atas  15 Tahun,  dan  Angka  Harapan  Hidup  terhadap  Produk  Domestik  Regional Bruto  per  Kapita  di Indonesia.  Pengolahan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan  aplikasi  Stata  18th Edition. Berikut ini adalah persamaan regresinya:
𝑌𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽 1AMH + 𝛽 2RLS + 𝛽 3AHH + 𝜀 . . . (1)
Persamaan  di  atas  masih  perlu  dilakukan  penyesuaian  regresi  agar  setiap  variabel memiliki  satuan  yang  lebih  mirip  karena  terdapat  perbedaan  dari  satuan  dependen  (Produk Domestik Regional Bruto per Kapita dalam ratusan juta rupiah). Penyesuaian satuan dilakukan dengan  cara  mentransformasikan  data  Produk  Domestik  Regional  Bruto  per  Kapita menggunakan  logaritma  natural.  Dengan  mentransformasikan  data  tersebut  menyebabkan interpretasi  data  koefisien  regresi  akan  menjadi  satuan  persentase  (%).  Setelah  dilakukan penyesuaian tranfsormasi data, maka persamaan regresi akan menjadi sebagai berikut:
𝐿 . 𝑌𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽 1AMH + 𝛽 2RLS + 𝛽 3AHH + 𝜀 . . . (2) Keterangan notasi persamaan (2) di atas: Y = PDRB per Kapita (dalam ribuan juta rupiah) L.Y = PDRB per Kapita yang Dilogaritmakan 𝛼 = Konstanta/Intercept
𝛽 1 = Koefisien Regresi Angka Melek Huruf
𝛽 2 = Koefisien Regresi Rata-rata Lama Sekolah 𝛽 3 = Koefisien Regresi Angka Harapan Hidup AMH = Angka Melek Huruf RLS = Rata-rata Lama Sekolah AHH = Angka Harapan Hidup (tahun) 𝜀 = Residual/Error-term.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  dilakukan  dengan  melakukan  analisis  statistik  deskriptif  terhadap  semua variabel  lebih  dahulu  untuk  menunjukkan  data  secara  statistik.  Statistik  deskriptif  dalam penelitian  adalah  statistik  yang  digunakan  untuk  menganalisis  data  dengan  cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud  membuat  kesimpulan  yang  berlaku  umum  atau  generalisasi.  Tabel  2  di  bawah menunjukkan gambaran statistik deskriptif yang terdiri dari jumlah data, nilai minimum, nilai maksimum,  nilai  rata-rata,  dan  simpangan  baku  ( standard  deviation )  atas  semua  variabel. Observasi atas setiap variabel dilakukan atas 33 data dalam periode 13 tahun dengan total data berjumlah 429 data.
Tabel 2 Hasil Analisis Statistik Deksriptif Variabel Variabel n Minimum Maksimum Mean Simp. Baku PDRB  per  Kapita (ribu rupiah) 33 9.316,76 182.908,7 37.810,37 29.803,68 Angka Melek Huruf  33 70,78 99,87 95,40 4,90 Rata-rata Lama Sekolah 33 5,59 11,31 8,16 1,03 Angka Harapan Hidup 33 62,54 75,10 69,36 2,65 T 13 N 429
Rata-rata dari nilai PDRB per Kapita di  Indonesia adalah Rp 37.810.370 juta rupiah. Nilai PDRB per Kapita tertinggi tahun 2022 berada di provinsi DKI Jakarta pada tahun 2022 dan  yang  terendah  berada  di  provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  dengan  selisih  sebanyak  Rp 169.609.840  juta  rupiah.  Angka  melek  huruf  Indonesia  memiliki  rata-rata  95,40  persen. Sulawesi Utara menjadi provinsi dengan angka melek huruf tertinggi yakni tepatnya pada tahun 2018,  sedangkan  provinsi  Papua  menjadi  provinsi  dengan  angka  melek  huruf  terendah  pada tahun 2014. Rata-rata lama sekolah paling tinggi dipegang penduduk provinsi DKI Jakarta pada tahun 2022, sedangkan yang paling rendah ada di provinsi Papua pada tahun 2010. Provinsi Daerah  Istimewa  Yogyakarta  menjadi  wilayah  paling  sehat  untuk  bertempat  tinggal ditunjukkan  dengan  angka  harapan  hidup  tertinggi  di  Indonesia  di  tahun  2022,  sedangkan Sulawesi  Barat  menjadi  provinsi  yang  sebaliknya  dengan  angka  harapan  hidup  terendah  di Indonesia di tahun 2010 bahkan di tahun yang sama.
Sebelum  dilakukan  pengujian  analisis  terhadap  variabel-variabel  awal,  dilakukan penyesuaian  dengan  menyamakan  satuan  dari  variabel  dependen  dengan  melakukan transformasi  logaritma  natural.  Hal  ini  dilakukan  terhadap  variabel  PDRB  per  Kapita  agar mempermudah interpretasi persamaan hasil analisisnya menjadi persentase.
Tabel 3 Pengujian Model Regresi Data Panel Perbandingan Model Data Panel Metode Pengujian Nilai Prob>F Model Terpilih PLS dan FE Chow Test 0,0000 FE
PLS dan RE Lagrange  Multiplier  (LM) Test 0,0000 RE FE dan RE Hausman Test 0,5437 RE
Pengujian untuk menentukan model data panel terbaik dalam melakukan analisis regresi data panel ditunjukkan pada Tabel 3 di atas. Pengujian dilakukan dengan cara membandingkan antara  model Partial  Least  Square (PLS), Fixed Effect (FE),  atau Random Effect (RE). Pengujian  pertama  pengujian Chow untuk  memilih  model Partial Least Square (PLS)  atau Fixed Effect (FE), pengujian Lagrange Muptiplier (LM) untuk  memilih model Partial Least Square (PLS) atau Random Effect (FE), dan pengujian Hausman untuk memilih model Fixed Effect (FE) atau Random Effect (FE). Berdasarkan ketiga pengujian tersebut, model Random Effect (RE) merupakan model yang terbaik. Setelah mendapatkan model terbaik dari data panel, selanjutnya diperlukan uji asumsi klasik.
Tabel 4 Pengujian Asumsi Klasik Uji Asumsi Klasik Pengujian Nilai Prob Normalitas Skewness and Kurtosis Test 0,0003 Multikolinearitas Variance Inflation Factor 1,73 Heterokedastisitas Breuch-Pagan/Cook-Weisberg Test 0,0004 Autokorelasi Woolridge Test 0,0000
Tabel 4 di atas memperlihatkan hasil uji asumsi klasik pada regresi data panel model linier klasik. Uji asumsi klasik ini harus dilakukan dengan maksud agar nilai parameter yang diperoleh bukanlah nilai yang bersifat bias, linear, serta memiliki varian terkecil atau minimum dari berbagai kemungkinan prakira/estimator lainnya (Sihombing, 2021). Suatu model regresi dapat  dinyatakan lulus  dari uji asumsi  klasik bilamana nilai  dari probability lebih besar dari nilai alpha (α=5%; terima H0) terhadap uji asumsi klasik Skewness and Kurtosis (Normalitas), uji asumsi klasik Breusch – Pagan / Cook – Weisberg (gejala Heteroskedastisitas), dan uji asumsi klasik Wooldridge (gejala  Autokorelasi)  serta  bernilai  lebih  kecil  dari  10  untuk  pengujian Variance Inflation Factor (gejala Multikolinearitas). Berdasarkan pengujian asumsi klasik yang dilakukan,  model  regresi  data  panel  tersebut  tidak  terdistribusi  normal,  bebas  dari  gejala multikolinearitas. Namun model regresi data panel ini tidak lulus terhadap uji Woolridge yang menunjukkan  adanya  gejala  Autokorelasi  dan  terhadap  uji Breusch – Pagan / Cook – Weisberg yang  menunjukkan  adanya  gejala  Heterokedastisitas.  Permasalahan  dalam  uji  asumsi  klasik yang  tidak  lulus  pengujian  pada  model  ini  dapat  diatas  dengan  mentransformasikan  model menjadi Panel - Corrected Standard Error (PSCE)  (Prasetyo  &  Dinarjito,  2021).  Terhadap kondisi data yang tidak terdistribusi normal menurut Gujarati (2003) apabila jumlah observasi data yang digunakan cukup banyak (n>30), maka uji asumsi normalitas dapat diabaikan. Pada penelitian  ini  berjumlah  429  (n>30)  sehingga  data  penelitian  dapat  dianggap  terdistribusi normal dan disebut sebagai sampel yang besar.
Tabel 5 Hasil Regresi Data Panel Random Effect Variabel Coefficient z Prob>|z| Cons 5,185193 5,65 0,000 Angka Melek Huruf -0,0009698 -0,15 0.880 Rata-rata Lama Sekolah 0,1844905 6,05 0,000 Angka Harapan Hidup 0,0537628 5,03 0,000 R-squared 0,9929 Prob>chi2 0,000
Pada Tabel 5 di atas menunjukkan hasil dari regresi data panel dengan model Random Effect . Berdasarkan hasil regresi model ini, variabel independen yang terdiri dari angka melek huruf,  rata-rata  lama  sekolah,  dan  angka  harapan  hidup  secara  simultan  (bersama-sama)
mempengaruhi variabel  dependen yakni  PDRB per Kapita. Hal ini ditunjukkan dengan nilai Prob . Chi2 -statistik > nilai chi - square tabel  ( Prob >chi2) lebih kecil dari  nilai alpha (α=5%; maka terima H1). Pengujian Goodness of Fit (GOF), yang ditunjukkan dengan nilai R - squared , menyatakan bahwa variasi variabel dependen (Jumlah Penduduk Miskin) dipengaruhi sebesar 99,29% oleh variasi nilai variabel independen (Angka Melek Huruf, Rata-rata Lama Sekolah, Angka Harapan Hidup, dan PDRB per Kapita tahun sebelumnya). Sedangkan sisanya sebagian kecil dipengaruhi oleh variabel lainnya di luar penelitian ini.
Pengujian  signifikansi  variabel  secara  parsial  antara  variabel  dependen  dan  variabel- variabel  independen ditunjukkan oleh nilai z - statistic > nilai  kritis z-table  ( Prob >  |z|). Pada pengujian  parsial  di  penelitian  ini  menunjukkan  Angka  Melek  Huruf  berkorelasi  terbalik (negatif)  terhadap  PDRB  per  Kapita  di  Indonesia,  namun  dengan  pengaruh  yang  tidak signifikan.  Beberapa  penelitian  terdahulu  dengan  objek  dan  lokasi  yang  berbeda  memang menunjukkan hubungan positif antara angka melek huruf yang mewakili pendidikan terhadap pendapatan maupun produktifitas. Namun, di Indonesia pekerja di Indonesia masih didominasi oleh  pekerja  berkeahlian  rendah.  Hal  tersebut  diungkapkan  oleh  Ketua  Umum  Asosiasi Pengusaha  Indonesia  (Apindo),  Hariyadi  B.  Sukamdani  (2022).  Menurutnya  pekerja  di Indonesia  selama  tahun  2018-2021  masih  diisi  oleh  pekerja  dengan  tingkat  pendidikan  SD bahkan di bawahnya. Mendominasinya pekerja dengan pendidikan rendah menandakan kualitas pekerja di Indonesia masih sangat rendah sehingga mewajarkan hasil dari penelitian ini.
Hasil  pengujian  terpisah  (parsial)  atas  variabel  rata-rata  lama  sekolah  menunjukkan hubungan  yang  positif  terhadap  variabel  PDRB  per  Kapita  serta  mampu  mempengaruhinya secara  signifikan.  Peningkatan  satu  tahun  waktu  rata-rata  lama  sekolah  akan  memberikan dampak peningkatan 0,18% PDRB per Kapita di Indonesia. Hasil ini memperkuat penelitian- penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  oleh  Aswanto  (2023),  Safri  (2021),  dan  Lestari (2021)  yang  menunjukkan  hubungan  yang  berbanding  lurus  antara  tingkat  pendidikan  dan PDRB di suatu wilayah. Hal ini sejalan dengan apa yang dikemukakan oleh Mankiw (2006), bahwa setiap tahun yang digunakan seseorang untuk bersekolah (peningkatan Lama Sekolah) akan meningkatkan upah yang diterimanya dalam arti lain nilai barang atau jasa yang mampu diproduksi oleh penduduk.
Seirama dengan variabel  rata-rata lama sekolah, berdasarkan hasil pengujian ini juga memperlihatkan bahwa variabel angka harapan hidup mampu mempengaruhi PDRB per Kapita secara  signifikan  serta  berhubungan  berbanding  lurus  (positif).  Hasil  uji  regresi memperlihatkan bahwa peningkatan 1 tahun angka harapan hidup maka memberikan dampak peningkatan  0,05%  nilai  PDRB  per  Kapita  di  Indonesia.  Hasil  ini  memperkuat  temuan  dari penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  oleh  Aswanto  (2023),  Safri  (2021),  dan  Lestari (2021). Hal ini sesuai dengan pendapat yang dikemukakan oleh Todaro & Smith (2011) bahwa penyelenggaraan  kesehatan  publik  yang  baik  meningkatkan  produktifitas  masyarakat  dan berdampak positif bagi pendapatan dan perekonomian secara luas.

## PENUTUP Simpulan
Berdasarkan hasil penelitian ini maka dapat disimpulkan bahwa variabel Angka Melek Huruf,  Rata-rata  Lama  Sekolah,  dan  Angka  Harapan  Hidup  secara  signifikan  mampu memengaruhi  nilai  Produk  Domestik  Regional  Bruto  per  Kapita  secara  simultan  (bersama- sama).  Secara  terpisah  (parsial),  variabel  Angka  Melek  Huruf  memengaruhi  nilai  Produk Domestik Regional Bruto per Kapita dengan hubungan berbanding terbalik (negatif) meskipun tidak berpengaruh secara signifikan. Di sisi lainnya, secara parsial masing-masing dari variabel Rata-rata  Lama  Sekolah  dan  Angka  Harapan  Hidup  mampu  mempengaruhi  nilai  Produk Domestik Regional Bruto per Kapita secara signifikan serta dengan korelasi yang berbanding
lurus (positif). Maksudnya adalah peningkatan pendidikan di sektor lama waktu sekolah dan peningkatan kesehatan yang ditunjukkan oleh angka harapan hidup  akan  meningkatkan nilai Produk Domestik Regional Bruto per Kapita.

## Saran
Pemerintah selalu dituntut untuk mampu mengupayakan peningkatan nilai tambah yang dihasilkan oleh seluruh unit usaha dalam suatu daerah tertentu serta nilai barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh seluruh unit ekonomi pada suatu daerah. Menyediakan sarana pendidikan yang berkualitas dan terjangkau oleh masyarakat luas. Alternatif lain seperti menyelenggarakan pelatihan-pelatihan  yang  relevan  dan  mampu  menyerap  banyak  peserta  dapat  meningkatkan masyarakat  terdidik.  Di  sisi  lain,  pemerintah  juga  harus  menyelenggarakan  pelayanan kesehatan yang luas dan terjangkau oleh berbagai pihak. Penyediaan fasilitas-fasilitas kesehatan terutama  di  wilayah-wilayah  dengan  tingkat  kesehatan  masih  rendah  sangat  perlu  menjadi perhatian.
Permasalahan  sosial  yang  sangat  luas  di  suatu  negara  memang  merupakan  hal  yang rumit  dan  tidak  dapat  diselesaikan  dengan  serta  merta.  Dibutuhkan  penelitian  yang berkelanjutan agar setiap langkah kebijakan yang hendak diterapkan menjadi efektif. Penelitian selanjutnya dapat mempertimbangkan faktor-faktor ataupun indikator kemakmuran masyarakat lainnya  untuk  menjadi  bahan  penelitian  dalam  rangka  memajukan  dunia  akademis  dan kesejahteraan bersama.

## DAFTAR PUSTAKA
Althofia, N. Y., & Agustina, N. (2015). Pengaruh Pengeluaran Pemerintah untuk Pendidikan,
Kesehatan, dan  Infrastruktur terhadap PDRB dan Penyerapan Tenaga Kerja di  Propinsi Jawa  Barat  Tahun  2012. Jurnal  Aplikasi  Statistika  &  Komputasi  Statistik , 7 (1),  1–20. https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v7i1.118
Anggadini, F. (2015). Analisis Pengaruh Angka Harapan Hidup, Angka Melek Huruf, Tingkat Pengangguran  Terbuka  dan  Pendapatan  Domestik  Regional  Bruto  Perkapita  Terhadap Kemiskinan  Pada  Kabupaten/  Kota  di  Provinsi  Sulawesi  Tengah  Tahun  2010-2013. Katalogis ,
3 (7),
40–49.
http://jurnal.untad.ac.id/jurnal/index.php/katalogis/article/view/6373
Aswanto.  (2023). Pengaruh Pendidikan dan Kesehatan Terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Riau 2010-2012. EXERO: Journal of Research in Business and Economics , 6 (1), 19–38. https://doi.org/10.24071/exero.v6i1.6685
Bloom, D. E., Canning, D., & Sevilla, J. (2004). The Effect of Health on Economic Growth: A Production Function
Approach.
World Development , 32 (1), 1–13. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2003.07.002
BPS. (2023). Distribusi PDRB Terhadap Jumlah PDRB 34 Provinsi Atas Dasar Harga Berlaku Menurut Provinsi (Persen) . Bps.go.id. https://www.bps.go.id/id/statistics- table/2/Mjg5IzI=/-seri-2010--distribusi-pdrb-terhadap-jumlah-pdrb-34-provinsi-atas- dasar-harga-berlaku-menurut-provinsi--persen-.html
Endarti,  A.  T.  (2015).  Kualitas  Hidup  Kesehatan:  Konsep,  Model  Dan  Penggunaan. Jurnal Ilmiah Kesehatan , 7 (2), 97–108.
Ezkirianto, R., & Alexandi, M. F. A. (2013). Analisis Keterkaitan Antara Indeks Pembangunan Manusia  dan  PPDRB  Per  Kapita  di  Indonesia. Jurnal  Ekonomi  Dan  Kebijakan Pembangunan , 2 (1), 14–29. https://doi.org/10.29244/jekp.2.1.2013.14-29 Gujarati, D. (2003). Ekonometri Dasar. Terjemahan: Sumarno Zain . Jakarta: Erlangga. Handayani, P. N. S., Bendesa, I. K. G., & Yuliarmi, N. N. (2016). Pengaruh Jumlah Penduduk, Angka  Harapan  Hidup,  Rata-rata  Lama  Sekolah  dan  PDRB  Per  Kapita  Terhadap
Pertumbuhan  Ekonomi  di  Provinsi  Bali. E-Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis  Universitas Udayana , 5 (10), 3449–3474. https://ojs.unud.ac.id/index.php/EEB/article/view/22861 Hendrawan, H., & Yanto, Y. (2023). Pengaruh Tingkat Kesehatan, Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Per Kapita, Ketimpangan Pendapatan, dan Tingkat Pengangguran Terhadap Indeks  Kebahagiaan  di  Indonesia. Jurnal  Riset  Pembangunan , 6 (1),  24–38. https://doi.org/10.36087/jrp.v6i1.149
Julianto, D., & Utari, P. A. (2019). Analisa Pengaruh Tingkat Pendidikan Terhadap Pendapatan Individu di Sumatera Barat. IKRAITH EKONOMIKA , 2 (2), 122–131. https://journals.upi- yai.ac.id/index.php/IKRAITH-EKONOMIKA/article/view/413
Kementerian Keuangan Republik Indonesia. (2023). Menkeu Sebut Anggaran Kesehatan Jadi Kunci Penting Dukung Indonesia Sehat dan Kuat . Diakses dari https://www.kemenkeu.go.id/informasi-publik/publikasi/berita-utama/Anggaran- Kesehatan-Kunci-Indonesia-Sehat-Kuat pada tanggal 22 Februari 2024.
Laisina,  C.,  Masinambow,  V.,  &  Rompas,  W.  (2015).  Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  di Sektor Pendidikan dan Sektor Kesehatan Terhadap PDRB Melalui Indeks Pembangunan Manusia  di  Sulawesi  Utara  Tahun  2002-20013. Jurnal  Berkala  Ilmiah  Efisiensi , 15 (4), 193–208. https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jbie/article/view/9472 Lestari,  I.  (2021). Analisis  Pengaruh  Aglomerasi  Industri,  Investasi  Industri,  Industri,  dan Pendidikan  terhadap  PDRB  di  Indonesia  Tahun  2010-2019 [Skripsi,  UIN  Syarif Hidayatullah Jakarta]. https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456789/57020
Mankiw, N. G. (2006). Pengantar Teori Ekonomi Makro (3rd ed.). Jakarta: Salemba Empat.
Nigrum, D. A. K., Suhel, & Subardin, M. (2023). Pengaruh Tingkat Pendidikan dan Belanja Bidang Kesehatan terhadap Pertumbuhan PDRB Perkapita di Provinsi Sumatera Selatan.
Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , 5 (3), 698–706.
https://doi.org/10.37034/infeb.v5i3.625
Parahita,  L.  L.,  Rahajuni,  D.,  Windhani,  K.,  &  Ekonomi,  F.  (2018).  Analisis  Faktor  yang Mempengaruhi Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Sektor Industri di Provinsi Jawa Barat  Tahun  2002-2016. Sustainable  Competitive  Advantage  (SCA) , 8 (1),  1–13. http://www.jp.feb.unsoed.ac.id/index.php/sca-1/article/view/1190
Prananda,  D.,  Idris,  I.,  &  Putri,  D.  Z.  (2019).  Dampak  Kesehatan  Terhadap  Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia. Jurnal Ecogen , 1 (3), 578. https://doi.org/10.24036/jmpe.v1i3.5028 Prasetyo, T. A., & Dinarjito, A. (2021). Analisis Pengaruh Dana Desa dan Indeks Pembangunan Manusia  Per  Kabupaten/Kota  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Regional  di  Indonesia. Indonesian Treasury Review Jurnal Perbendaharaan Keuangan Negara Dan Kebijakan Publik , 6 (4), 375–391. https://doi.org/10.33105/itrev.v6i4.336
Rahman, A. J., Soelistyo, A., & Hadi, S. (2016). Pengaruh Investasi, Pengeluaran Pemerintah dan Tenaga Kerja Terhadap PDRB Kabupaten/Kota di Propinsi Banten Tahun 2010-2014. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 14 (1), 112–121. https://doi.org/10.22219/jep.v14i1.3890 Safri, I. (2021). Analisis Pengaruh Tingkat Pendidikan, Angka Harapan Hidup, Dan Investasi Terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Per Kapita Di Kota Jambi [Thesis (S2)]. Universitas Jambi. https://repository.unja.ac.id/23189/
Saraswati, S. W., & Cahyono, H. (2014). Pengaruh Tingkat Pendidikan dan Kesehatan terhadap PDRB  per  Kapita  di  Kota  Surabaya. Jurnal  Pendidikan  Ekonomi  (JUPE) , 2 (3),  1–11. https://doi.org/10.26740/jupe.v2n3.p%25p
Sovita, Y. D. R. I. (2016). Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Ketimpangan Distribusi Pendapatan di Pulau Jawa. Jurnal Menara Ekonomi: Penelitian Dan Kajian Ilmiah Bidang Ekonomi , 2 (4), 41–52. https://doi.org/10.31869/me.v2i4.238
Subroto, G. (2014). Hubungan Pendidikan dan Ekonomi: Perspektif Teori dan Empiris. Jurnal Pendidikan Dan Kebudayaan , 20 (3), 390–400. https://doi.org/10.24832/jpnk.v20i3.318
Supriatna, S. (2023). Pengaruh Tingkat Kemiskinan, Tingkat Pendidikan, dan Upah Minimum Provinsi Terhadap Peningkatan Pendapatan Perkapita di Indonesia 2011-2020. Bandung Conference Series: Economics Studies , 3 (1). https://doi.org/10.29313/bcses.v3i1.6995 Tarigan,  W.  J.  (2020).  Pengaruh  Pendapatan  Domestik  Regional  Bruto  Perkapita  dan  Rasio Beban  Ketergantungan  Hidup  Terhadap  Tabungan  Domestik  Sumatera  Utara. EKUILNOMI: Jurnal Ekonomi Pembangunan , 2 (2), 135–147.
https://doi.org/10.36985/ekuilnomi.v2i2.380 Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2011). Pembangunan Ekonomi (11th ed.). Jakarta: Erlangga. Tsauri,  S.  (2014). Manajemen  Kinerja  (Performance  Management) .  Jember:  STAIN  Jember Press.
Yuningsih,  R.  (2019).  Strategi  Promosi  Kesehatan  dalam  Meningkatkan  Kualitas  Sanitasi Lingkungan. Aspirasi: Jurnal Masalah-Masalah Sosial , 10 (2), 107–118. https://doi.org/10.46807/aspirasi.v10i2.1391