Jurnal Ecogen Universitas Negeri Padang
Vol. 7 No. 1, 2024 Page 100-113

## Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Kemiskinan dan Pengangguran Terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Gorontalo
Zulkarnain Ilyas Idris 1 , Poppy Mu’jizat 2 , Anggriani Husain 3
Universitas Ichsan Gorontalo 1,2,3 *Corresponding e-mail: izul.alidris@gmail.com
This is an open access article distributed under the Creative Commons 4.0 Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. ©2024 by author.

## PENDAHULUAN
Setiap negara memiliki potensi untuk maju dalam segala aspek. Faktor pendorong untuk meningkatkan  kemajuan  suatu  negara  salah  satunya  adalah  potensi  sumber  daya  manusia, sehingga  yang  harus  diperhatikan  adalah  pembangunan  manusia  sebagai  landasan  untuk menciptakan  negara  yang  memberikan  kesejahteraan  bagi  masyarakatnya.  Pembagunan manusia  yang  seutuhnya  adalah  impian  besar  bagi  setiap  negara  sebagai  bentuk  perhatian terhadap hajat hidup orang banyak. Kualitas  pembangunan manusia sangatlah penting dalam hidup  bernegara  karena  manusia  bisa  menjadi  objek  maupun  dapat  menjadi  subjek  dalam pembangunan. Negara tidaklah cukup memberikan tingkat kesejahteraan bagi masyarakat jika hanya mengandalkan potensi sumber daya alam dan modal tanpa adanya motor penggerak yaitu sumber daya manusia yang menjadi modal utama dalam pembangunan. Kilas balik kita dapat melihat  negara-negara  maju  yang  mengandalkan  potensi  sumber  daya  manusia  sebagai pendorong utama kemajuan suatu negara.
Kondisi pembangunan manusia yang berkualitas dapat memberikan azaz manfaat yang besar  bagi  peningkatan  kesejahteraan  dan  kemakmuran  masyarakat  sebagai  bagian  dari  turut

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Received 30 Agustus 2023 Accepted 28 Maret 2024 Published 29 Maret 2024
Keywords: Human Development Indeks, Economic Growth, Poverty, Unemployment

## DOI :
http://dx.doi.org/10.24036/jmpe.v7i1.15244
The purpose of this study was to determine the effect of  economic  growth,  poverty  and  unemployment  on the Human Development Index in Gorontalo Province from 2018 – 2022. The method used in this research is a quantitative  method  using  the  Eviews  12  help  panel data  regression  analysis  technique.  The  model approach used in interpreting the data is the Random Effect Model (REM). The results showed that partially economic  growth  has  no  effect  on  the  Human Development  Index,  Poverty  has  a  negative  and significant  effect  on  the  Human  Development  Index and  Unemployment  has  a  negative  and  significant effect on the Human Development Index in Gorontalo Province.
serta dalam mengatasi permasalahan-permasalahan sosial dan kemasyarakatan. Oleh karena itu untuk  melihat  ukuran  kualitas  dari  manusia  dalam  suatu  negara  dapat  dilihat  dari  Indeks Pembangunan Manusia. Setiap negara tentunya memiliki perbedaan dari kualitas pembangunan manusia untuk mencapai kesejahteraan bersama. Program-program pembangunan dalam setiap aspek  kehidupan  demi  mencapai  kemakmuran  masyarakat,  maka  penting  bagi  pemerintah untuk  menunjang  pelaksanaan  dan  peningkatan  pembangunan  manusia  melalui  pengentasan kemiskinan,  pengangguran  dan  perhatian  pada  pencapaian  pertumbuhan  ekonomi  yang maksimal. Indeks Pembangunan Manusia menjadi salah satu ukuran untuk mengukur tingkat keberhasilan  kualitas  hidup  manusia  dalam  suatu  negara.  Pembangunan  manusia  dapat didefinisikan  sebagai  proses  untuk  memperluas  segala  bentuk  pilihan-pilihan  melalui  segala upaya  pemberdayaan  yang  lebih  mengutamakan  pada  peningkatan  kemampuan  dasar  setiap manusia  agar  dapat  berpartisipasi  dalam  segala  bidang  BPS  (Chalid  &  Yusuf,  2014).  Indeks Pembangunan Manusia dipopulerkan oleh United Nations Development Programme (UNDP) pada tahun 1990 dengan melihat ukuran kualitas hidup manusia dari tingkat pendidikan, kesehatan dan ekonomi individu. Indeks Pembangunan Manusia memiliki fungsi dalam mengukur capaian pembangunan manusia. Dalam mengukur Indeks Pembangunan Manusia maka ada tiga dimensi yang  digunakan  yaitu  pendidikan  yang  diukur  dari  rata-rata  lama  sekolah  dan  harapan  lama sekolah.  Dimensi  kesehatan  yang  diukur  dari  umur  harapan  hidup  saat  lahir.  Selanjutnya dimensi standar hidup layak diukur dari pengeluaran perkapita yang disesuikan BPS (Ningrum et al., 2020).
Di Indonesia lembaga yang diberikan kewenangan oleh negara  dalam mengukur Indeks Pembangunan Manusia adalah Badan Pusat Statistik (BPS). Lembaga BPS melakukan perubahan pada  indikator dari Indeks Pembangunan Manusia dimana Angka Melek Huruf pada bidang pendidikan  dirubah  menjadi  Angka  Harapan  Lama  Sekolah,  pada  bidang  ekonomi  ukuran Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  perkapita  dirubah  menjadi  Produk  Nasional  bruto  (PNB) perkapita.  Disamping  dua  hal  tersebut  adanya  kemiskinan  menjadi  penghambat  dalam meningkatkan  Indeks  Pembangunan  Manusia,  hal  ini  menjadi  dugaan  dengan  adanya kemiskinan akan menghambat individu untuk memperoleh derajat pendidikan dan kesehatan yang  lebih  layak  yang  imbasnya  akan  menurunkan  kualitas  sumber  daya  manusia  dan  pada ujungnya  akan  meningkatkan  pengangguran  (Ningrum  et  al.,  2020).  Orang  miskin  adalah mereka yang memiliki tingkat pendapatan yang rendah. Adanya pendapatan masyarakat yang mengalami penurunan menyebabkan daya beli masyarakat juga mengalami penurunan, maka dengan demikian pendidikan dan kesehatan yang menjadi dasar untuk meningkatkan kualitas SDM  tidak  terpenuhi  secara  maksimal (Si’lang  et  al.,  2019) .  Lanjouw  (Mirza,  2011) mengungkapkan  bahwa  pembangunan  manusia  di  Indonesia  lebih  menitikberatkan  pada pengentasan atau pengurangan kemiskinan, dimana pendidikan dan kesehatan adalah investasi terbesar bagi masyarakat miskin dengan menyediakan fasilitas pendidikan dan kesehatan yang terjangkau  dapat  meningkatkan  produktivitas.  Dengan  adanya  produktivitas  yang  meningkat akan meningkatkan penghasilan sehingga pengangguran dapat ditekan.
Indeks  Pembangunan  Manusia  yang  mengalami  peningkatan  dapat  dilihat  dari  adanya peningkatan  pertumbuhan  ekonomi.  Pertumbuhan  ekonomi  dapat  dipengaruhi  oleh  berbagai macam faktor seperti sumber daya alam,  dilihat dari kualitas dan kuantitas dari penduduk itu sendiri,  kualitas  dan  kuantitas  dari  tenaga  kerja,  kondisi  barang  modal  dan  adanya  teknologi
sampai  pada  adanya  partisipasi  dari  pengambil  kebijakan  Anggraini,  Kalontong  &  Hukom (Suherman et al., 2022). Indeks Pembangunan Manusia (IPM) yang buruk dipengaruhi juga oleh tingginya  angka  kemiskinan  dalam  suatu  wilayah.  Kemiskinan  tentunya  dapat  memberikan hambatan  kepada  individu  untuk  memperoleh  pendidikan  dan  derajat  kesehatan  sehingga dampak akan terasa pada sumber daya manusia yang akan mengalami pengangguran (Ningrum et  al.,  2020).  Faktor  pengangguran  juga  menjadi  hambatan  pada  peningkatan  laju  Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Sebagaimana apa yang diungkapkan Todaro (Hauzan et al., 2021) bahwa  pembangunan  manusia  menjadi  tujuan  dari  pembangunan,  dimana  pembangunan manusia  berperan  penting  dalam  upaya  untuk  membentuk  kemampuan  dari  negara  dalam menyerap  teknologi  yang  modern  dalam  pengembangan  terciptanya  kesempatan    kerja  yang tentunya  dapat  mengurangi  angka  pengangguran  sehingga  tercipta  pembangunan  yang berkelanjutan.
Pemerintah  Provinsi  Gorontalo  terus  berupaya  dalam  meningkatkan  Indeks Pembangunan  Manusia  melalui  peningkatan  derajat  pendidikan,  kesehatan  dan  pengeluaran perkapita. Provinsi Gorontalo yang terdiri dari lima Kabupaten dan satu Kota memiliki tingkat Indeks Pembangunan Manusia yang berbeda-beda. Ini dapat dilihat dari data dari tahun 2018 – 2022  tingkat  Indeks  Pembangunan  Manusia  dari  Kabupaten  dan  Kota  di  Provinsi  Gorontalo. Perbedaan  IPM  setiap  Kabupaten  dan  Kota  berbeda  karena  sudah  barang  tentu  kualitasnya berbeda-beda. Berikut ini peringkat Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Kabupaten dan Kota di Provinsi Gorontalo.
Tabel 1. Peringkat Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Kabupaten / Kota Provinsi Gorontalo Tahun 2018 – 2022 KAB / KOTA TAHUN PERINGKAT 2018 2019 2020 2021 2022  2018  2019  2020  2021  2022 Kota Gorontalo 76,53  77,08  77,13  77,41  78,22 1 1 1 1 1
Gorontalo Utara
64,06  64,52  64,86  65,21  66,01 6 6 6 6 6 Bone Bolango 69,06  69,63  69,98  70,25  70,9 2 2 2 2 2 Pohuwato 64,44  65,27  65,37  65,8  66,53 5 5 5 5 5 Gorontalo 65,78  66,69  66,92  67,34  68,28 3 3 3 3 3 Boalemo 64,99  65,53  65,91  66,42  67,27 4 4 4 4 4

## Sumber : BPS Provinsi Gorontalo
Berdasarkan Tabel 1 diatas menunjukkan kualitas Indeks Pembangunan Manusia (IPM) masing-masing tiap daerah di Provinsi Gorontalo berbeda-beda, yang dilihat dari pemeringkatan dari yang tertinggi sampai dengan yang terendah. Indeks Pembangunan Manusia tiap daerah ini dapat diukur dari empat komponen dasar yaitu diukur dari rata-rata lama sekolah, harapan lama sekolah.  umur  harapan  hidup  saat  lahir  dan  pengeluaran  perkapita  yang  disesuikan  BPS. Walaupun di Provinsi Gorontalo dimana masing-masing Kabupaten dan Kota memiliki tingkat IPM yang berbeda dari yang tertinggi sampai dengan yang terendah, namun semua Kabupaten dan  Kota  menunjukkan trend yang  mengalami  peningkatan  dari  tahun  ketahun  dalam  kurun waktu lima tahun terakhir yakni dari tahun 2018 sampai dengan tahun 2022.  Dilihat dari empat
komponen sebagai tolak ukur untuk menghitung Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Gorontalo  maka dapat dilihat pada Tabel 2 berdasarkan capaian IPM Provinsi  Gorontalo dari tahun 2018 – 2023 berikut ini
Tabel 2. Capaian Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Gorontalo Berdasarkan 4 Komponen Tahun 2018 – 2023 No  Tahun Angka Harapan Hidup Rata-rata Lama Sekolah Harapan Lama Sekolah Pengeluaran Per Kapita (AHH) (Tahun) (RLS) (Tahun) (HLS) (Tahun) (Rupiah) 1 2018 67,45 7,46 13,03 09.839 Juta 2 2019 67,97 7,69 13,06 10,08 Juta 3 2020 68,07 7,82 13,08 10,02 Juta 4 2021 68,19 7,9 13,11 10.157 Juta 5 2022 68,51 8,02 13,12 10.687 Juta
Sumber : BPS Prov. Gorontalo
Berdasarkan Tabel 2 diatas dapat dilihat dari empat komponen dalam mengukur Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  Provinsi  Gorontalo  bahwa  semua  komponen  dari  tahun  2018 sampai dengan 2023 mengalami peningkatan. Menurut Kairupan (Garnella et al., 2020) produk domestik  regional  bruto  (PDRB)  merupakan  tolak  ukur  untuk  menggambarkan  tingkat pertumbuhan  ekonomi  yang  dipakai  dalam  menilai  seberapa  jauh  kesuksesan  pembangunan suatu wilayah dalam jangka waktu tertentu. Tentunya yang mempengaruhi peningkatan Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  adalah  pertumbuhan  ekonomi  yang  diukur  dari  laju  Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), sebagaimana yang dikemukakan Muliza, dkk (Rinawati et al., 2022)  bahwa  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  memiliki  fungsi  sebagai  untuk mengetahui pertumbuhan ekonomi yang menjadi faktor penentu terhadap peningkatan Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM),  dimana  PDRB  tersebut  untuk  meningkatkan  pendapatan pemerintah  kemudian  menggunakan  pendapatan  tersebut  sebagai  alat  untuk  investasi  dalam pembangunan  manusia.  Dalam  upaya  mengarah  pada  pertumbuhan  ekonomi  penting  yang harus diperhatikan adalah aspek pembangunan manusia yang didalamnya menyangkut dengan ekonomi daerah, sebab adanya modal manusia yang berkualitas mengakibatkan kinerja ekonomi akan mengarah pada kualitas yang baik Nurcholis (Naibaho & Nabila, 2021)
Menjadi suatu masalah tingkat laju PDRB Provinsi Gorontalo mengalami trend menurun dari tahun 2018 sampai dengan 2020 dan kembali mengalami peningkatan 2021 sampai dengan 2022,  namun  menjadi  anomali  disaat  pertumbuhan  ekonomi  menurun  tetapi  Indeks Pembangunan  Manusi  terus  mengalami  peningkatan.  Pemerintah  Provinsi  Gorontalo  dalam mengatasi  Indeks  Pembangunan  Manusia  berfokus  juga  pada  masalah  kemiskinan  dan pengangguran  yang  menjadi  masalah  besar  bagi  setiap  daerah  termasuk  Provinsi  Gorontalo. Selain  pertumbuhan  ekonomi  tingkat  kemiskinan  yang  tinggi  membuat  individu  tidak mempunyai  alokasi  dana  dalam  rangka  memenuhi  kebutuhan  dasarnya  salah  satunya  yang berhubungan  dengan  proses  pembangunan  manusia  (Laode  et  al.,  2020).  Adanya  standar kehidupan yang layak, derajat kesehatan dan pendidikan yang layak menjadi tolak ukur untuk menghitung Indeks Pembangunan Manusia Amalia et al (Faizin, 2021)
Kemiskinan merupakan suatu kondisi yang banyak kekurangan dihadapi oleh kalangan masyarakat luas sehingga banyak dari kalangan masyarakat tidak mampu mengakses kesehatan
yang  layak,  derajat  pendidikan  yang  tinggi  dan  kurang  layaknya  mendapatkan  konsumsi makanan  (Awruni Dwi A & Kartika N, 2019). Fokus pemerintah dalam pengentasan kemiskinan menjadi hal yang harus diseriusi karena dalam beberapa dekade ini Provinsi Gorontalo masuk dalam lingkaran lima besar daerah termiskin secara nasional. Dibalik dari masuknya Provinsi Gorontalo  sebagai lima besar daerah termiskin secara nasional, pemerintah Provinsi Gorontalo berhasil  menekan  angka  pengangguran  sehingga  masuk  terbaik  kedua  dengan  jumlah pengangguran yang kecil secara nasional. Berdasarkan hasil riset yang dilakukan oleh Verawaty (2023) bahwa pengangguran berpengaruh positif dan signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) sedangkan pengangguran tidak berpengaruh terhadap IPM. Kemiskinan menjadi problem yang kompleks dimana ini merupakan faktor yang saling berkaitan dengan kesehatan, pendidikan, lingkungan dan akses terhadap barang dan jasa.
Kemiskinan  sebagai  kondisi  timbulnya  ketidakmampuan  dalam  mengadakan pemenuhan  kebutuhan  makanan,  pakaian,  perumahan  sampai  pada  ketidakmampuan  dalam pemenuhan derajat pendidikan dan kesehatan, sehingga sudah menjadi barang tentu kemiskinan dapat  mempengaruhi  Indeks  Pembangunan  Manusia  dalam  suatu  wilayah    (Chalid  &  Yusuf, 2014).    Penyebab  lain  dari  rendahnya  Indeks  Pembangunan  Manusia  adalah  masalah pengangguran,  dimana  tingkat  pengangguran  dapat  dipandang  sebagai  perbandingan  antara presentase  jumlah  pengangguran  terbuka  dengan  jumlah  angkatan  kerja,  maka  dari  itulah tingkat pengangguran dapat mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia pada suatu daerah Bappeda (Astriani et al., 2021).
Dalam  pandangan  UNDP  (United  Nations  Development  Programs) melakukan pembagian mengenai  status pembangunan manusia didalam suatu negara dalam tiga golongan. Untuk penggolongan berdasarkan wilayah IPM terendah berada dikisaran pada nilai IPM < 50 merupakan tingkat dengan IPM terendah, kemudian IPM dengan nilai 50 – 80  merupakan IPM dengan kriteria sedang atau menengah, dan terakhir IPM dengan nilai diatas 80 merupakan IPM dengan kategori tinggi UNDP (Nurnaningsih et al., 2019). Pemerintah Provinsi Gorontalo  harus terus  berupaya  untuk  senantiasa  memperhatikan  derajat  peningkatan  Indeks  Pembangunan manusia (IPM) dimasa yang akan datang. Menurut Todaro (Mononimbar et al., 2022) terdapat tiga komponen yang universal yang menjadi tujuan utama pembangunan yaitu : (1) Kecukupan, sebagai kebutuhan yang mendasar bagi manusia yang secara fisik . Kebutuhan dasar ini jika tidak terpenuhi  maka  akan  menghambat  kehidupan  manusia  yang  terdiri  adanya  pemenuhan sandang, pangan dan papan sampai tingkat kesehatan dan keamanan. (2) Jati Diri, merupakan bagian komponen dari kehidupan yang lebih baik sehingga ada motivasi dari diri pribadi untuk maju. ( 3) Kebebasan dari Sikap Menghamba, suatu kemampuan secara universal memiliki nilai- nilai  yang  termaktub  dalam  konsep  pembangunan  manusia.    Meningkatnya  angka pengangguran  berdampak  pada  masyarakat  tidak  memiliki  pendapatan  yang  pada  ujungnya membawa  pada  kualitas  masyarakat  yang  rendah  dari  suatu  persoalan  masyarakat  tidak memiliki pendapatan untuk memperbaiki kualitas SDM seperti tidak mampu mengakses biaya pendidikan dan kesehatan (Basri, 2016)
Kedepan  perlunya  memperhatikan  laju  pertumbuhan  ekonomi,  menekan  angka kemiskinan  dan  menekan  angka  pengangguran,  agar  akses  untuk  menuju  pada  pada  sektor pendidikan dan kesehatan serta meningkatkan daya beli masyarakat perlu untuk mencari akar permasalahan dari timbulnya masalah kemiskinan dan pengangguran serta pada persoalan daya beli masyarakat yang merupakan kemudahan untuk memperoleh akses kemudahan pada skala prioritas  yaitu  pendidikan  dan  kesehatan,  karena  dengan  adanya  masyarakat  yang  memiliki
tingkat pendidikan dan kesehatan yang baik akan tercapai peningkatan Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Dari uraian mengenai peningkatan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) yang dilihat dari pertumbuhan  ekonomi,  pengangguran  dan  kemiskinan  maka  peneliti  memiliki  ketertarikan untuk  melakukan  penelitian  di  Provinsi  Gorontalo  tentang  pengaruh  pertumbuhan  ekonomi, kemiskinan  dan  pengangguran  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  Provinsi Gorontalo.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif  yang  berdasarkan  pada  angka-angka  yang bersumber dari data sekunder. Artinya data diperoleh dari lembaga yang berwewenang yakni Badan Pusat Statistik Provinsi Gorontalo. Data diperoleh dari 5 Kabupaten dan 1 Kota se Provinsi Gorontalo  dari  tahun  2018  sampai  dengan  2022,  gabungan  antara  wilayah  dan  periode  tahun tersebut disebut dengan data panel.
Penelitian ini menggunakan analisis   regresi data panel dengan menggunakan program Eviews 12. Pada metode data panel ini melakukan pengujian dengan menggunakan  tiga model yaitu Common Effect Model (CEM), Fixed Efect Model (FEM), Random Effect Model (REM). Dalam melihat  model  manakah  terbaik,  maka  penting  untuk  melakukan  pengujian  terlebih  dahulu dengan  melihat  hasil  uji  chow,  uji  hausman  dan  uji  lagrange  multiplier.  Dari  ketiga  uji  yang digunakan baik uji chow, uji hausman dan uji lagrange multiplier maka model yang digunakan adalah Random Effect Model (REM).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## HASIL

## Uji Chow
Pada mulanya yang harus dilakukan pengujian adalah dengan melakukan uji chow. Uji chow digunakan untuk membandingkan  dua model yakni Common Effect Model (CEM) dengan Fixed Effect Model (FEM). Dibawah ini merupakan perhitungan hasil uji chow yang dilihat adalah pada nilai probalility F jika lebih kecil probailitu alpha maka dapat dilakukan pengujian tahap selanjutnya yaitu uji hausman.

## Tabel 3. Hasil Uji Chow
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 49.930958 (5,21) 0.0000 Cross-section Chi-square 76.689652 5 0.0000
Sumber: Eviews, diolah 2023
Berdasarkan Tabel 3. Hasil uji chow bahwa nilai probability F dan Chi-square lebih kecil dari pada 0,05 maka  H 0 ditolak dan H 1 diterima, sehingga model yang terbaik digunakan adalah
Fixed  Effect  Model (FEM)  dan  dapat  dilanjutkan  pada  uji  hausman  dengan  melakukan perbandingan model FEM dan model REM.

## Uji Hausman
Uji Hausman digunakan untuk melihat model yang terbaik apakah itu Fixed Effect Model (FEM) ataukah Random Efect Model (REM). Jika yang terbaik adalah model FEM maka tidak perlu lagi untuk melakukan uji selanjutnya yaitu uji lagrange multiplier. Jika menolak H 0 maka yang terpilih adalah FEM dan jika menerima H 0 maka yang dipilih adalah model REM dan dilanjutkan ke uji lagrange multiplier.
Tabel  4. Hasil Uji Hausman
Berdasarkan  Tabel  4.  Hasil  uji  hausman  nilai  probability  pada  cross  section  random adalah 0,4985 > nilai 0,005. Maka ketentuanya adalah menerima H 0 dan H 1 ditolak sehingga model yang digunakan adalah model REM dan dilanjutkan ke uji lagrange multiplier.

## Uji Lagrange Multiplier
Uji lagrange multiplier digunakan untuk membandingkan Common Effect Model (CEM) dengan Random Efect Model (REM). Dari kedua model ini dilihat model manakah yang terbaik digunakan. Jika H 0 ditolak H 1 diterima maka yang model yang digunakan adalah CEM dan jika H 0 diterima H 1 maka model yang digunakan adalah REM.
Tabel 5. Hasil Uji Lagrange Multiplier
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 2.373873 3 0.4985
Test Hypothesis Cross-section Time Both Breusch-Pagan 46.19020 1.481716 47.67191 (0.0000) (0.2235) (0.0000) Honda 6.796337 -1.217257 3.945005 (0.0000) (0.8882) (0.0000) King-Wu 6.796337 -1.217257 3.623601 (0.0000) (0.8882) (0.0001) Standardized Honda 8.082865 -0.624214 2.820942

## Sumber : Eviews, diolah 2023

## Uji Asumsi Klasik

## Uji Normalitas
Uji  normalitas  ini  untuk  mebuktikan  bahwa  data  terdistribusi  normal.  Dari  hasil  uji menggunakan Jarque-Bera maka dapat dilihat pada Gambar  1 berikut
Gambar 1. Uji Normalitas
0 2 4 6 8 10 12 -75 -50 -25 0 25 50 75 100 125
Series: Standardized Residuals Sample 2018 2022
Observations 30 Mean 0.000000 Median -5.453977 Maximum 108.2353 Minimum -56.98794 Std. Dev. 38.30694 Skewness 0.651177 Kurtosis 3.500134 Jarque-Bera 2.432826 Probability 0.296291
Sumber, Eviews, diolah 2023
Dari  Gambar  1  diatas  untuk  mengetahui  data  terdistribusi  normal  maka  dapat  dapat dilihat pada nilai probability sebesar 0,296291 > 0,05. Maka dapat disimpulkan data terdistribusi normal.

## Uji Multikolinearitas
Tabel 6. Hasil Uji Multikolinearitas
X1 X2 X3 X1 1.000.000 0.005081 -0.005132 X2 0.005081 1.000.000 -0,655318 X3 -0.005132 -0,655318 1.000.000 Sumber: Eviews, diolah 2023 (0.0000) (0.7338) (0.0024) Standardized King-Wu 8.082865 -0.624214 2.462806 (0.0000) (0.7338) (0.0069) Gourieroux, et al. -- -- 46.19020 (0.0000)
Sumber: Eviews, diolah 2023
Berdasarkan Tabel. 6 diatas semua nilai korelasi antar variabel bebas berada dibawah 0,8 atau nilai korelasi < 0,8. Sehingga ini menunjukkan tidak terjadi multikolinearitas antar variabel bebas.

## Uji Heteroskedastisitas

## Tabel 7. Uji Hasil Heteroskedastisitas
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X1 0.012624 0.058859 0.214477 0.8318 X2 0.076602 0.042970 1.782669 0.0863 X3 0.152957 0.175138 0.873353 0.3905 C -73.04567 121.7325 -0.600051 0.5537 Root MSE 77.17294     R-squared 0.115011 Mean dependent var 107.4827     Adjusted R-squared 0.012897 S.D. dependent var 83.43684     S.E. of regression 82.89704 Akaike info criterion 11.79664     Sum squared resid 178669.9 Schwarz criterion 11.98347     Log likelihood -172.9496 Hannan-Quinn criter. 11.85641     F-statistic 1.126303 Durbin-Watson stat 0.516200     Prob(F-statistic) 0.356622
Sumber: Eviews, diolah 2023
Dari tabel 7 diatas diperoleh nilai probability variabel independen X1, X2 dan X3 berada diatas 0,05 atau nilai probability sig > nilai probability α (0,05), maka hasil tersebut menunjukkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas.

## Analisis Statistik
Dari hasil uji lagrange multiplier menunjukkan bahwa metode REM adalah yang terbaik. Tabel  5.Hasil  Uji  Lagrange  Multiplier  dengan  membandingkan  metode  REM  dan  CEM  maka diperoleh  nilai  both  0,0000  <  0,05  dengan  demikian  tolak  H 0 dan  H 1 diterima  maka  dalam penggunaan model terbaik yang digunakan adalah Random Effect Model (REM) .
Berdasarkan  pada  Tabel  5  diatas  maka  metode  yang  terbaik  digunakan  adalah  metode Random Effect Model (REM) dimana diperoleh hasil uji REM regresi sebagai berikut :
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 8176.683 216.3392 37.79566 0.0000 X1 -0.036134 0.035949 -1.005164 0.3241 X2 -0.729108 0.125511 -5.809109 0.0000 X3 -0.462827 0.103483 -4.472500 0.0001 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 220.7839 0.9601 Idiosyncratic random 45.01599 0.0399

## Tabel 8. Hasil Uji Random Efect Model (REM)
Dari Tabel 8 diatas maka dapat ditulis persamaan regresi data panel sebagai berikut :
Y IPM = 8176.683 – 0,036134 PE – 0,729108 KM – 0,462827 Peng + ε it
Dari  hasil  estimasi  persamaan  regresi  data  panel  dengan  menggunakan  metode  REM menunjukkan nilai koefisien pertumbuhan ekonomi (X1) sebesar 0,036134, pada taraf signifikan 0,3241, hal ini tidak signifikan karena nilai sig > nilai α (0,3241>0,05). Nilai koefisien kemiskinan (X2) sebesar - 0,729108, pada taraf signifikan 0,0000, ini menunjukkan nilai sig < nilai α (0,0000< 0,05) sehingga dikatakan signifikan.  Nilai koefisien pengangguran (X3) sebesar  -0,462827 pada taraf signifikansi  menunjukkan nilai sig < nilai α (0,0001<0,05) maka hasilnya adalah signifikan.
Pada  hasil  uji  koefisien  determinasi  (R 2 )    bahwa  nilai  yang  diperoleh  adalah  sebesar 0,726748. Artinya bahwa variabel Indeks Pembangunan Manusia (IPM) mampu dijelaskan oleh variabel pertumbuhan ekonomi, kemiskinan dan pengangguran sebesar 72,6 persen sedangkan sisanya  sebesar  27,4  persen  ditentukan  oleh  variabel  diluar  dari  model.  Nilai  uji  simultan  (F) hitung > F tabel (23.05005>2.69) pada taraf signifikan nilai sig < nilai α (0,000000<0,05). Dengan demikian variabel pertumbuhan ekonomi (X1), kemiskinan (X2) dan pengangguran (X3) secara bersama-sama mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di provinsi Gorontalo.

## PEMBAHASAN

## Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Dari  hasil  uji  hipotesis  bahwa  secara  parsial  pertumbuhan  ekonomi  tidak  memiliki pengaruh terhadap Indeks Pembangunan Manusia  (IPM) di Provinsi Gorontalo. Pertumbuhan ekonomi baik meningkat ataupun menurun tidak memberikan pengaruh terhadap peningkatan Indeks Pembangunan Manusia (IPM), dengan kata lain menurunya pertumbuhan ekonomi atau naiknya pertumbuhan ekonomi membawa pada peningkatan pada peningkatan IPM di Provinsi Gorontalo.
Pertumbuhan  ekonomi  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia  (IPM)  di  Provinsi  Gorontalo  menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  belum mengakomodir  diseluruh  sektor  baik  pendidikan  dan  kesehatan  terutama  pada  kalangan masyarakat bawah. Penelitian ini sejalan dengan penelitian  Ningrum et al (2020) dimana hasil
Weighted Statistics Root MSE 41.39992     R-squared 0.726748 Mean dependent var 621.5365     Adjusted R-squared 0.695219 S.D. dependent var 80.55254     S.E. of regression 44.47065 Sum squared resid 51418.61     F-statistic 23.05005 Durbin-Watson stat 1.464310     Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.844116     Mean dependent var 6844.633 Sum squared resid 874390.9     Durbin-Watson stat 0.086109
Sumber : Eviews, diolah 2023
penelitianya  menyatakan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di  Indonesia  dalam  perspektif  Islam.  Penelitian  ini  juga sejalan dengan penelitian Astriani et al  (2021) yang menyatakan bahwa pertumbuhan ekonomi tidak memiliki pengaruh terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kabupaten Nganjuk.

## Pengaruh Kemiskinan terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Berdasarkan uji hipotesis bahwa variabel kemiskinan berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Provinsi Gorontalo. Pengaruh negatif ini dimaknai bahwa menurunya kemiskinan akan meningkatkan Indeks Pembangunan manusia (IPM) di Provinsi Gorontalo. Tingkat kemiskinan yang mengalami penurunan akan memberikan akses  pada  pemanfaatan  derajat  pendidikan  dan  derajat  kesehatan  yang  baik  sehingga dampaknya terjadi peningkatan pada IPM di Provinsi Gorontalo.
Adanya  akses  pada  pemenuhan  derajat  pendidikan  dan  kesehatan  ini  disebabkan masyarakat  memiliki  penghasilan  yang  cukup  memadai  sehingga  dorongan  tersebut  akan membawa pada masyarakat memiliki kesempatan untuk meningkatkan IPM. Sebagaimana yang diungkapkan  Syofya  (Rinawati  et  al.,  2022)  yang  menyatakan  bahwa  timbulnya  kemiskinan dapat  memberikan  pengaruh  didalam  pelaksanaan  pembangunan  manusia  yakni  dilihat  dari pemenuhan  kebutuhan  mendasar  seperti  pemenuhan  derajat  pendidikan  dan  kesehatan. Penelitian ini didukung oleh (Kasnelly & Wardiah, 2021) dimana kemiskinan memiliki pengaruh negatif  terhadap  tingkat  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di  Indonesia.  Lain  halnya penelitian  (Jasasila,  2020)  yang  menemukan  bahwa  kemiskinan  tidak  memiliki  pengaruh terhadap Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten Batang Hari 2011-2019

## Pengaruh Pengangguran terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Berdasarkan  uji  hipotesis  bahwa  variabel  pengangguran  berpengaruh  negatif  dan signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Provinsi Gorontalo. Artinya adalah menurunya  tingkat  pengangguran  akan  berdampak  pada  peningkatan  Indeks  Pembangunan Manusia.  Terjadinya  penurunan  pengangguran  tentunya  memiliki  penghasilan  yang  cukup memadai  untuk  memiliki  kemampuan  membeli  output  barang  dan  jasa  termasuk  dapat memenuhi akses pada derajat pendidikan dan kesehatan.
Masyarakat  Provinsi  Gorontalo  yang  tidak  menganggur  memberikan  kesejahteraan dalam  memenuhi  kebutuhan  hidup  dasar  seperti  pendidikan  dan  kesehatan  sehingga  IPM mengalami  peningkatan.  Penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  Ningrum  et  al  (2020)  bahwa pengangguran berpengaruh negatif dan signifikan terhadap IPM di Indonesia dalam Perspektif Islam., tetapi penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Astriani et al (2021) dan Tumbuan et al  (2023)  dimana  pengangguran  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia (IPM).

## SIMPULAN
Dari hasil penelitian ini bahwa variabel pertumbuhan ekonomi tidak memiliki pengaruh sedangkan  variabel  kemiskinan  dan  pengangguran  memiliki  pengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Gorontalo dari tahun 2018 sampai dengan tahun 2022. Hal ini dapat dijelaskan bahwa meningkat atau menurunya pertumbuhan ekonomi tidak  berpengaruh  pada  peningkatan  Indeks  Pembangunan  Manusia.  Lain  halnya  dengan kemiskinan dan pengangguran, dimana menurunya tingkat kemiskinan dan pengangguran akan meningkatkan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Provinsi Gorontalo. Penelitian ini masih memiliki  keterbatasan  untuk  melakukan  penelitian  secara  mendalam  dengan  melakukan wawancara langsung kepada masyarakat dan tentunya tidak seimbang jika memasukkan data tahun 2019 sampai 2021 bahkan sampai pada tahun 2022 yang terkendala dengan munculnya Covid-19  yang  mengganggu  jalanya  stabilitas  perekonomian  di  Provinsi  Gorontalo  secara khusus dan Indonesia secara umum.
Pemerintah  Provinsi  Gorontalo  terus  berupaya  agar  kiranya  untuk  meningkatkan pertumbuhan  ekonomi  walaupun  dari  hasil  penelitian  ini  tidak  memiliki  pengaruh  yang signifikan  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM).  Pertumbuhan  ekonomi  harus ditingkatkan dengan menerapkan asas pemerataan yang dapat dinikmati oleh seluruh lapisan masyarakat.  Pada  tataran  untuk  menurunkan  kemiskinan  dan  pengangguran  ini,  pemerintah tidak  terlena  dengan  pengaruh  negatif,  artinya  angka  kemiskinan  dan  pengangguran  yang menurun di Provinsi Gorontalo menyebabkan peningkatan pada IPM, namun itu semua harus tetap ditekan masalah kemiskinan karena Provinsi Gorontalo masih masuk lima besar sebagai daerah termiskin di Indonesia. Begitupun dengan pengangguran, tingkat pengangguran terbuka tergolong  cukup  rendah  untuk  skala  jumlah  penduduk  di  Provinsi  Gorontalo  yang  tergolong masih  sedikit,  karena  pengangguran  yang  rendah  ini  disebabkan  lapangan  pekerjaan  sektor informal dan pertanian masih mendominasi yang tentunya diisi oleh tenaga kerja dengan tingkat pendidikan dibawah.

## DAFTAR PUSTAKA
Astriani,  A.,  Muchtolifah,  M.,  &  Sishadiyati,  S.  (2021).  Pengaruh  Kemiskinan,  Pengangguran,
Pertumbuhan Ekonomi, dan Belanja Modal Terhadap IPM Di Kabupaten Nganjuk Tahun 2010-2019. Syntax Idea , 3 (7), 1523. https://doi.org/10.36418/syntax-idea.v3i7.1331 Awruni Dwi A, M., & Kartika N, I. (2019). Pengaruh Pdrb Dan Pengeluaran Pemerintah Terhadap Ipm Dan Tingkat Kemiskinan Di Kabupaten/Kota Provinsi Bali. E-Jurnal EP Unud , 8 (12), 2927 – 3958.
Basri, M. H. (2016). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Ketimpangan Pembangunan Dan TingkatPengangguran Terbuka Terhadap IPM (Studi Pada Wilayah Jawa Timur Periode 2009 – 2013). JUrnal Ilmiah Mahasiswa FEB Universitas Brawijaya , 4 (2), 1 – 11.
Chalid, N., & Yusuf, Y. (2014). Pengaruh Tingkat Kemiskinan dan Tingkat Pengangguran, Upah Minimun  Kabupaten/Kota  Dan  Laju  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Riau. Jurnal Ekonomi , 22 (2), 1 – 12.
http://ejournal.unri.ac.id/index.php/JE/article/viewFile/2592/2547%0A
Faizin,  M.  (2021).  Pengaruh  Upah  Minimum,  Kemiskinan  dan  Pengangguran  pada  IPM  di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur. Jurnal Samudra Ekonomi Dan Bisnis , 12 (2), 214 – 227.
https://doi.org/10.33059/jseb.v12i2.3027
Garnella, R., A. Wahid, N., & Yulindawati, Y. (2020). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Indeks Pembangunan Manusia (Ipm) Dan Kemiskinan Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Di  Provinsi  Aceh. Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  Ekonomi  Dan  Bisnis  Islam , 1 (1),  21 – 35. https://doi.org/10.22373/jimebis.v1i1.104 Hauzan,  A.,  Yulmardi,  Y.,  &  Hardiani,  H.  (2021).  Pengaruh  pertumbuhan  ekonomi,  tingkat kemiskinan pengeluaran pemerintah, pengangguran dan pendapatan asli daerah terhadap indeks  pembangunan  manusia  di  Provinsi  Jambi. E-Jurnal  Perspektif  Ekonomi  Dan Pembangunan Daerah , 10 (3), 211 – 222. https://doi.org/10.22437/pdpd.v10i3.16496 Jasasila,  J.  (2020).  Pengaruh  Tingkat  Kemiskinan  dan  Jumlah  Penduduk  Terhadap  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  Kabupaten  Batang  Hari  2011  -2019. Eksis:  Jurnal  Ilmiah Ekonomi Dan Bisnis , 11 (1), 40. https://doi.org/10.33087/eksis.v11i1.192 Kasnelly,  S.,  &  Wardiah,  J.  (2021).  Pengaruh  Tingkat  Kemiskinan,  Pengangguran  Dan  Pdrb Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  Di  Provinsi  Bali. Majalah  Ilmiah  … ,  44 – 54. https://ojs.universitastabanan.ac.id/index.php/majalah-ilmiah-untab/article/view/136
Laode,  M.,  Engka,  D.  S.  .,  &  Sumual,  J.  I.  (2020).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,
Kemiskinan  dan  Pengeluaran  Pemerintah  Sektor  Pendidikan  Terhadap  Indeks Pembangunan  Manusia  di  Provinsi  Sulawesi  Utara  (2015-2018). Jurnal  Berkala  Ilmiah Efisiensi , 20 (02), 58 – 67. https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jbie/article/view/30080 Mirza, D. S. (2011). Pengaruh Kemiskinan, Pertumbuhan Ekonomi, dan Belanja Modal Terhadap IPM Jawa Tengah. JEJAK: Jurnal Ekonomi Dan Kebijakan , 4 (2), 102 – 113.
Mononimbar, T. Y., Lapian, A. L. C. P., & Tolosang, K. D. (2022). Pengaruh Pertumbuha Ekonomi,
Pengeluaran Pemerintah dan Tingat Kemiskinan Terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten Minahasa Selatan. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 22 (3), 39 – 50.
Naibaho,  M.,  &  Nabila,  U.  (2021).  Pengaruh  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  dan Tingkat  Pengangguran  Terbuka  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Kabupaten Langkat. Jurnal Gamma-Pi , 3 (2), 21 – 26.
Ningrum,  J.  W.,  Khairunnisa,  A.  H.,  &  Huda,  N.  (2020).  Pengaruh  Kemiskinan  ,  Tingkat
Pengangguran  ,  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Pengeluaran  Pemerintah  Terhadap  Indeks Pembangunan Manusia ( IPM ). Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam , 6 (02), 212 – 222. Nurnaningsih, L., Riyanto, W. H., & Susilowati, D. (2019). Pengaruh Jumlah Penduduk, Tingkat Kemiskinan  Dan  Jumlah  Pengganguran  Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia Kabupaten/Kota Provinsi Nusa Tenggara Barat. Jurnal Ilmu Ekonomi , 3 (4), 88 – 104.
Rinawati,  Y.,  Aulia,  F.,  Miftitah,  N.,  Aldianto,  F.  A.,  &  Hafidz,  M.  (2022).  Pengaruh  PDRB  , Kemiskinan , dan Jumlah Penduduk Terhadap IPM di Provinsi Jawa Timur Tahun 2017- 2021. Jurnal Ecogen , 5 (4), 517 – 527.
Si’lang,  I.  L.  S.,  Hasid,  Z.,  &  Priyagus.  (2019).  Analysis  of  factors  that  influence  the  human
development index. Jurnal Manajemen , 11 (2), 159 – 169.
http://journal.feb.unmul.ac.id/index.php/Jurnalmanajemen
Suherman,  Nurhidayat,  Sutrisno,  Rizkika,  Sutrisno,  I.,  Astuti,  &  Maha.  (2022). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Pertumbuhan Penduduk . 1 (1), 54 – 66.
Tumbuan,  C.,  Rorong,  I.,  &  Tumangkeng.  (2023).  Pengaruh  Belanja  Modal,  Pendidikan  dan Pengangguran  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Kota  Manado. Jurnal  Berkala Ilmiah Efisiensi , 23 (02), 191 – 202.
Verawaty.  (2023).  Pengaruh  PAD,  Dana  Perimbangan,  Silpa,  Kemiskinan  dan  Pengangguran terhadap Indeks Pembangunan Manusia dengan Alokasi Belanja Modal Sebagai Variabel Intervening (Studi pada Kabupaten/Kota Provinsi Sumatera Selatan. Jurnal Bina Akuntnasi , 10 (1), 37 – 55.