Agri- SosioEkonomi Unsrat, ISSN (p) 1907– 4298, ISSN (e) 2685-063X , Sinta 5, Volume 19 Nomor 2, Mei 2023 : 1167 – 1176
Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Dimensi Penyusun Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Di Provinsi Sulawesi Utara
Analysis Of The Factors Influencing The Index Compiler Dimensions Human Development (IPM) In North Sulawesi Province
Christian David Parengkuan (1)(*) , Theodora Maulina Katiandagho (2) , Charles Reijnaldo Ngangi (2)

## 1) Peneliti Independen
2) Staf Pengajar dan Peneliti pada Program Studi Ilmu Perencanaan dan Pembangunan Wilayah, Universitas Sam Ratulangi, Manado *Penulis untuk korespondensi: cp221298@gmail.com
Naskah diterima melalui e-mail jurnal ilmiah agrisosioekonomi@unsrat.ac.id : Rabu, 31 Mei 2023
Disetujui diterbitkan
: Rabu, 31 Mei 2023

## ABSTRACT
This  study  aims  to  analyze  the  poverty  level  and  the  Gross  Regional  Domestic  Product  (GRDP)  which affect  the  Education  Dimension  (Expected  Years  of  Schooling)  in  North  Sulawesi  Province  and  to  analyze  the poverty level and unemployment rate which affect the Expenditure Dimension (Decent Standard of Living) in North Sulawesi Province. This research was conducted from April 2023 to June 2023. The type of data used is secondary data  from  publication  reports  produced  by  the  North  Sulawesi  Central  Statistics  Agency  for  2018  -  2022.  The objects in this study were 15 districts/cities in North Sulawesi province. The data analysis method used in this study is  Multiple  Linear  Regression.  The  results  of  the study  show  that  The  poverty  level  and  Gross  Regional  Domestic Product (GRDP) simultaneously have an influence on the constituent dimensions of the Human Development Index (Expected  Years  of  Schooling)  in  North  Sulawesi  Province.  The  influence  exerted  by  the  Poverty  Rate  and  Gross Regional  Domestic  Product  (GRDP)  on  the  Expected  Years  of  Schooling  is  39.5%.  The  poverty  level  and unemployment rate simultaneously have an influence on the dimensions of the Human Development Index (Decent Standard of Living) in North Sulawesi Province. The influence given by the Poverty Level and Unemployment Rate on a Decent Standard of Living is 54.2%.
Keywords : human development index; GRDP; poverty; unemployment

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  tingkat  kemiskinan  dan  Produk  Domestik  Regional  Bruto (PDRB)  yang  mempengaruhi  Dimensi  Pendidikan  (Harapan  Lama  Sekolah)  di  Provinsi  Sulawesi  Utara  dan  untuk menganalisis  tingkat  kemiskinan  dan  tingkat  pengangguran  yang  mempengaruhi  Dimensi  Pengeluaran  (Standar Hidup  Layak)  di  Provinsi  Sulawesi  Utara.  Penelitian  ini  dilaksanakan  dari  bulan  April  2023  sampai  dengan  bulan Juni  2023. Jenis data yang digunakan merupakan data sekunder dari laporan publikasi  yang dihasilkan oleh Badan Pusat  Statistik (BPS) Sulawesi  Utara tahun 2018  -  2022. Objek dalam penelitian ini adalah 15 Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Utara. Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Regresi Linier Berganda. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  Tingkat  kemiskinan  dan  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  secara serentak memiliki pengaruh terhadap dimensi penyusun Indeks Pembangunan Manusia (Harapan Lama Sekolah) di Provinsi Sulawesi Utara. Pengaruh yang diberikan oleh Tingkat Kemiskinan dan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)  terhadap  Harapan  Lama  Sekolah  adalah  39,5%.  Tingkat  kemiskinan  dan  tingkat  pengangguran  secara serentak  memiliki  pengaruh  terhadap  dimensi  penyusun  Indeks  Pembangunan  Manusia  (Standar  Hidup  Layak)  di Provinsi  Sulawesi  Utara.  Pengaruh  yang  diberikan  oleh  Tingkat  Kemiskinan  dan  Tingkat  Pengangguran  terhadap Standar Hidup Layak adalah 54,2%.
Kata kunci : indeks pembangunan manusia; PDRB; kemiskinan; pengangguran
Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Dimensi Penyusun IPM .…...(Christian Parengkuan,Theodora Katiandagho Charles Ngangi)

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan  salah satu indikator keberhasilan pembangunan dalam suatu perekonomian. Kemajuan suatu perekonomian ditentukan oleh besarnya pertumbuhan  yang  ditunjukan  oleh  perubahan output  nasional  (Ma’ruf  dan  Wihastuti,  2008). Menurut Akhmad (2016) kualitas Sumber Daya Manusia (SDM) mempunyai pengaruh terhadap pertumbuhan  ekonomi.  Melalui  kualitas  dan jumlah penduduk, sumber daya manusia (SDM) merupakan  faktor  ekonomi  yang  menentukan keberhasilan pembangunan nasional. Disisi lain, pertumbuhan  penduduk  dapat  menghambat pembangunan  manusia  di  suatu  wilayah  jika tidak dikendalikan (Nuraini, 2017).
Pembangunan manusia
berarti
pertumbuhan yang positif dan perubahan dalam tingkat kesejahteraan ( United Nations Development  Programme ,  1990).  Hal  ini  harus terjadi  pada  semua  aspek  kehidupan,  baik ekonomi, sosial, politik, budaya dan lingkungan.  Oleh  karena  itu,  fokus  utama pembangunan  manusia  adalah  pada  manusia dan  kesejahteraannya  (Kemenpppa,  2014). Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
merupakan  indikator  penting  yang  digunakan untuk  mengukur  keberhasilan  dalam  upaya membangun kualitas hidup manusia (masyarakat/penduduk).  IPM  mencakup  tiga bidang  pembangunan  manusia  yang  dianggap sangat  mendasar  dan  dilihat  dari  kualitas  fisik dan  non  fisik  penduduk,  yaitu  kesehatan, pendidikan dan pengeluaran.
Dimensi  kesehatan  yang  diukur  dari Umur  Harapan  Hidup  (UHH),  menunjukkan perkembangan  Provinsi  Sulawesi  Utara  dalam lima  tahun  terakhir yang  berada diatas  rata-rata nasional. Umur Harapan Hidup (UHH) Provinsi Sulawesi Utara yang menunjukkan peningkatan setiap  tahun,  mempunyai  dampak  positif  bagi harapan  seorang  bayi  yang  baru  lahir  untuk terus  bertahan  hidup  semakin  besar,  karena membaiknya  derajat  kesehatan  masyarakat. Rata-rata  Lama  Sekolah  (RLS)  merupakan salah  satu  indikator  pembentuk  pada  Dimensi Pendidikan  yang  menggambarkan  indikator
output pembangunan  dalam  jangka  panjang. RLS Provinsi Sulawesi Utara selama lima tahun terakhir  yang  menunjukkan  posisi  Sulawesi Utara berada diatas nilai rata-rata nasional.
Harapan Lama Sekolah (HLS) merupakan indikator kedua setelah Rata-rata Lama Sekolah (RLS)  yang  menjadi  pembentuk  pada  Dimensi Pendidikan.  HLS  menggambarkan  ukuran keberhasilan  program pendidikan dalam  jangka pendek.  Perkembangan  HLS  Provinsi  Sulawesi Utara  menunjukkan  bahwa  posisi  Sulawesi Utara  masih  berada  dibawah  rata-rata  nasional. Hal  tersebut  sangat  berbanding  terbalik  dengan Rata-rata  Lama  Sekolah  (RLS)  Provinsi Sulawesi Utara. Menurut Citrawan et al (2018), Gendalasari dan Riyadi (2021) Kemiskinan dan Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB) memiliki  pengaruh  terhadap  terbentuknya Harapan  Lama  Sekolah.  Dimensi  Pengeluaran merupakan indikator terakhir dalam membentuk nilai  IPM  suatu  daerah/negara.  Dimensi pengeluaran (Standar Hidup Layak), diukur dari Pengeluaran
Perkapita Disesuaikan menunjukkan  bahwa  pengeluaran  perkapita Provinsi  Sulawesi  Utara  selama  lima  tahun terakhir  masih  berada  dibawah  rata-rata nasional. Hal tersebut dipengaruhi oleh beberapa  tantangan  dibidang  ekonomi,  yaitu kemiskinan dan pengangguran. Faktor kemiskinan  dapat  menghambat  berbagai  aspek dalam kehidupan masyarakat diantaranya aksesibilitas  terhadap  fasilitas  kesehatan  dan pendidikan  yang  memadai.  Kemiskinan  dan pengangguran saling berkaitan satu sama lain.
Secara  umum  Indeks  Pembangunan Manusia  di  Sulawesi  Utara  pada  tahun  2022 telah mencapai 73,81 dan berada diatas rata-rata nasional  yaitu  sebesar  72,91.  Sulawesi  Utara berada  pada  urutan  ke  6  tertinggi  ditingkat nasional dan merupakan IPM tertinggi di antara semua  provinsi  di  Pulau  Sulawesi.  Walaupun secara  keseluruhan  IPM  Sulawesi  Utara  berada diatas  rata-rata  nasional,  tetapi  pada  Dimensi Penyusun Indeks Pembangunan Manusia tersebut,  yaitu  Dimensi  Pendidikan  (Harapan Lama  Sekolah)  dan  Dimensi  Pengeluaran (Standar  Hidup  Layak),  posisi  Sulawesi  Utara masih  berada  dibawah  rata-rata  nasional  yang harus ditingkatkan.
Agri- SosioEkonomi Unsrat, ISSN (p) 1907– 4298, ISSN (e) 2685-063X , Sinta 5, Volume 19 Nomor 2, Mei 2023 : 1167 – 1176

## Tujuan Penelitian
1. Menganalisis tingkat kemiskinan dan Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB) yang  mempengaruhi  Dimensi  Pendidikan (Harapan  Lama  Sekolah)  di  Provinsi Sulawesi Utara.
2. Menganalisis tingkat kemiskinan dan tingkat  pengangguran  yang  mempengaruhi
Dimensi Pengeluaran (Standar Hidup Layak) di Provinsi Sulawesi Utara.

## Manfaat Penelitian
1. Bagi  pemerintah  Provinsi  Sulawesi  Utara, penelitian  ini  kiranya  dapat  menjadi  bahan masukan  dalam  mengambil  keputusan  dan kebijakan  untuk  meningkatkan  Dimensi Pendidikan  (Harapan  Lama  Sekolah)  dan
Dimensi Pengeluaran (Standar Hidup
Layak)  yang  akan  berpengaruh  terhadap Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Provinsi Sulawesi Utara.
2. Bagi  pembaca  atau  peneliti  yang  lain, penelitian  ini  kiranya  dapat  menjadi  acuan atau  referensi  dalam  melakukan  peneltian dibidang yang sama.

## METODE PENELITIAN

## Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian dilaksanakan pada bulan Maret sampai  dengan  Mei  2023.  Penelitian  ini dilaksanakan  pada  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Provinsi Sulawesi Utara.

## Jenis dan Sumber Data
Jenis  data  yang  digunakan  merupakan data  sekunder  dari  laporan  publikasi  yang diterbitkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Sulawesi  Utara  selama  lima  tahun  terakhir, yaitu  tahun  2018-2022. Objek  dalam  penelitian ini  adalah  15  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Sulawesi Utara.

## Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Studi kepustakaan, digunakan untuk mempelajari  sumber  bacaan  yang  dapat
memberikan informasi yang ada hubungannya  dengan  masalah  yang  sedang diteliti (Handriani dan Zakiah, 2019).
2. Dokumentasi.  Menurut  Sugiono  (2008) dokumentasi  dapat  berupa  karya,  tulisan,
atau gambar monumental seseorang. Penelitian ini menggunakan metode dokumentasi  untuk  mencari  data  yang berkaitan  dengan  penelitian  ini,  yaitu:
Harapan Lama Sekolah (HLS), Pengeluaran Perkapita  Disesuaikan,  Produk  Domestik
Regional  Bruto  (PDRB)  Atas  Dasar  Harga Konstan Menurut Lapangan Usaha, Persentase  Penduduk  Miskin  dan  Tingkat Pengangguran Terbuka. Konsep Pengkuran Variabel
Konsep pengukuran variabel yang digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari tinjauan  pustaka  yang  berkaitan  dengan penelitian  ini.  Variabel  dalam  penelitian  ini terbagi atas dua kelompok, yaitu:
1. Dimensi Pendidikan (Harapan Lama Sekolah) di Provinsi Sulawesi Utara. a. Harapan Lama Sekolah (Y) Harapan Lama Sekolah (HLS) didefinisikan  sebagai  lamanya  sekolah (dalam  tahun)  yang  diharapkan  akan dirasakan  oleh  anak  pada  umur  tertentu di masa mendatang.
b. Tingkat Kemiskinan (X 1 )
Kemiskinan  menggambarkan  keadaan masyarakat yang mengalami kekurangan  diberbagai  aspek,  salah satunya pendidikan. Tingkat kemiskinan yang  digunakan  adalah  persentase penduduk miskin.
c. Produk Domestik Regional Bruto
(PDRB) (X 2 ) PDRB  yang  digunakan  adalah  Atas Dasar Harga Konstan menurut Lapangan  Usaha  pada  tahun  2018  – 2022. 2. Dimensi Pengeluaran (Standar Hidup Layak) di Provinsi Sulawesi Utara. a. Pengeluaran Perkapita Disesuaikan (Y) Badan Pusat Statistik Indonesia menjelaskan bahwa pengeluaran perkapita adalah biaya yang dikeluarkan
Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Dimensi Penyusun IPM .…...(Christian Parengkuan,Theodora Katiandagho Charles Ngangi)
untuk  konsumsi  anggota  rumah  tangga pada  periode  tertentu.  Pengeluaran perkapita  disesuaikan  ditentukan  dari nilai  pengeluaran  perkapita  dan  paritas daya beli.
b. Tingkat Kemiskinan (X 1 )
Kemiskinan  menurut  Badan  Pusat
Statistik  adalah  ketidakmampuan  dari sisi ekonomi untuk memenuhi kebutuhan  dasar  makanan.  Penduduk dikategorikan  sebagai  penduduk  miskin jika  memiliki  rata-rata  pengeluaran perkapita  per  bulan  di  bawah  garis kemiskinan.
c. Tingkat Pengangguran (X 2 ) Tingginya tingkat pengangguran terbuka disuatu daerah dapat menghambat tujuan pencapaian pembangunan ekonomi. Dengan adanya tingkat pengangguran terbuka,
pendapatan  masyarakat  bisa  berkurang sehingga daya beli mengalami penurunan (Cahyanti et al ., 2021).

## Metode Analisa Data
Metode  analisis  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  Regresi  Linier Berganda. Regresi linier berganda dimaksudkan untuk menguji pengaruh dua atau lebih variabel independen (explanatory) terhadap satu variabel dependen.  Model  ini  mengasumsikan  adanya hubungan  satu  gari  lurus/linier  antara  variabel dependen  dengan  masing-masing  prediktornya, yang  biasanya  dituangkan  dalam  rumus  (Janie, 2012).  Model  analisis  regresi  dalam  penelitian ini adalah:
𝑌 = 𝛼 + 𝛽 1 𝑋 1 + 𝛽 2 𝑋 2 + 𝜀 𝑖
Dimana: 𝑌 = (1) Harapan Lama Sekolah (2) Pengeluaran Perkapita Disesuaikan 𝛼 = Konstanta 𝛽 1,2 = Koefisien regresi variabel independen 𝑋 1 = (1) (2) Tingkat Kemiskinan 𝑋 2 = (1) PDRB (2) Tingkat Pengangguran
Keterangan:
(1) =  Untuk  menjawab  tujuan  penelitian  yang pertama
(2) =  Untuk  menjawab  tujuan  penelitian  yang kedua
1. Uji Asumsi Klasik
Uji  asumsi  klasik  adalah  analisis  yang dilakukan untuk menilai apakah didalam sebuah model  regresi  linier Ordinary  Least  Square (OLS)  terdapat  masalah  masalah  asumsi  klasik (Natoen et  al .,  2018).  Pengujian  asumsi  klasik yang harus dipenuhi, yaitu:
a. Multikolinearitas Multikolinearitas adalah terjadinya hubungan linier antara variabel bebas dalam suatu model regresi linier berganda (Gujarati,  2003).  Hubungan  linier  antara variabel  bebas  dapat  terjadi  dalam  bentuk hubungan  linier  yang  sempurna  dan hubungan linier yang kurang sempurna.
b. Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas  adalah  variansi  dari error  model  regresi  tidak  konstan  atau variansi  antar  error  yang  satu  dengan  error yang  lain  berbeda  (Widarjono,  2007). Dampak  adanya  heteroskedastisitas  dalam model  regresi  adalah  walaupun  estimator OLS masih linier dan tidak bias, tetapi tidak lagi  mempunyai  variansi  yang  minimum dan menyebabkan perhitungan standar error metode OLS tidak bisa dipercaya kebenarannya.
c. Autokorelasi Autokorelasi  adalah  terjadinya  korelasi antara  satu  variabel  error  dengan  variabel error  yang  lain  (Widarjono,  2007).  Adapun dampak  dari  adanya  autokorelasi  dalam model  regresi  walaupun  estimator  OLS masih linier dan tidak bias, tetapi tidak lagi mempunyai  variansi  yang  minimum  dan menyebabkan  perhitungan  standar  error metode OLS tidak bisa dipercaya kebenarannya.
2. Uji Hipotesis
Uji  hipotesis  adalah  metode  pengambilan keputusan  yang  didasarkan  dari  analisis  data, baik  dari  percobaan  yang  terkontrol,  maupun dari  observasi  (tidak  terkontrol)  (Natoen et  al ., 2018). Uji hipotesis dalam penelitian ini adalah:
a. Uji Signifikan Simultan/Serentak (Uji F)
b. Uji Signifikan Parsial (Uji t)
c. Uji Koefisien Determinasi (R 2 )
Agri- SosioEkonomi Unsrat, ISSN (p) 1907– 4298, ISSN (e) 2685-063X , Sinta 5, Volume 19 Nomor 2, Mei 2023 : 1167 – 1176

## Hipotesis Penelitian
1. Hipotesis  untuk  menjawab  tujuan  pertama (Harapan Lama Sekolah)
H 0 :  Tingkat  Kemiskinan  dan  PDRB  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  Harapan Lama Sekolah (HLS) H 1 :  Tingkat  Kemiskinan  dan  PDRB berpengaruh  signifikan  terhadap  Harapan Lama Sekolah (HLS)
2. Hipotesis  untuk  menjawab  tujuan  kedua (Standar Hidup Layak)
H 0 :  Tingkat  Kemiskinan  dan  Tingkat Pengangguran  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap Standar Hidup Layak H 1 :  Tingkat  Kemiskinan  dan  Tingkat Pengangguran berpengaruh signifikan
terhadap Standar Hidup Layak

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Persamaan Regresi
Analisis  regresi  merupakan  alat  untuk meramalkan nilai pengaruh variabel independen terhadap  variabel  dependen.  Berikut  ini merupakan hasil analisis regresi linier berganda.
1. Harapan Lama Sekolah (HLS)
Model yang  terbentuk  sudah  memenuhi  asumsi klasik  dan  berdasarkan  hasil  pengujian  SPSS, model  regresi  linier  berganda  yang  terbentuk adalah
Berdasarkan model tersebut, nilai koefisien  regresi  dari  Tingkat  Kemiskinan bernilai  negatif  sebesar  0,072.  Artinya,  ketika Tingkat  Kemiskinan  meningkat  sebesar  1 persen,  maka  Harapan  Lama  Sekolah  (HLS) secara  rata-rata  mengalami  penurunan  sebesar 0,072.  Sebaliknya,  jika  Tingkat  Kemiskinan menurun sebesar 1 persen, maka Harapan Lama Sekolah  (HLS)  secara  rata-rata  mengalami peningkatan  sebesar  0,072.  Hubungan  yang terjadi  adalah  hubungan  yang  terbalik  atau berlawanan  arah.  Hasil  penelitian  tersebut
sesuai  dengan  teori  yang  ada,  dimana  menurut Citrawan et al ., (2018) kemiskinan menggambarkan  keadaan  masyarakat  yang mengalami  kekurangan  diberbagai  aspek  salah satunya  pendidikan,  yaitu  semakin  tinggi tingkat  kemiskinan  maka  Harapan  Lama Sekolah  akan  semakin  rendah.  Selanjutnya, nilai  koefisien  regresi  dari  variabel  PDRB bernilai  positif  sebesar  7,137E-8.  Artinya,  jika PDRB meningkat sebesar Rp. 1, maka Harapan Lama Sekolah (HLS) secara rata-rata mengalami  peningkatan  sebesar  7,137E-8 (0,00000007137).  Sebaliknya,  jika  PDRB menurun  sebesar  Rp.  1,  maka  Harapan  Lama Sekolah  (HLS)  secara  rata-rata  mengalami penurunan  sebesar  7,137E-8  (0,00000007137). Hubungan yang terjadi adalah hubungan searah atau  sejalan.  Hasil  penelitian  tersebut  sesuai dengan  teori  yang  ada,  dimana  menurut Gendalasari dan Riyadi (2021) PDRB dan HLS memiliki  keterkaitan  yang  positif,  yaitu semakin  tinggi  PDRB  maka  HLS  juga  tinggi. PDRB  yang  semakin  tinggi  akan  berdampak pada  kesejahteraan  masyarakat  dan  akan meningkatkan kesempatan untuk masuk kedalam dunia pendidikan.
Uji signifikansi parsial (Uji t) berdasarkan hasil  pengujian  SPSS,  menunjukkan  bahwa nilai  Sig.  dari  variabel  Tingkat  Kemiskinan adalah  0,052  >  α  (0,05),  sehingga  H 0 diterima atau variabel Tingkat Kemiskinan secara parsial tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  Harapan Lama  Sekolah  (HLS).  Pada  penelitian  ini, tingkat  kemiskinan  tidak  mempunyai  pengaruh langsung  terhadap  terbentuknya  Harapan  Lama Sekolah,  sehingga  hasil  yang  diperoleh  tidak signifikan.  Variabel  PDRB  memiliki  nilai  Sig. sebesar  0,000  <  α  (0,05).  Sehingga  secara parsial  PDRB  berpengaruh  signifikan  terhadap Harapan Lama Sekolah (HLS) atau H 0 ditolak. Uji  signifikansi  simultan/serentak  (Uji  F) berdasarkan hasil pengujian SPSS, menunjukkan  bahwa  nilai  Sig.  adalah  0,000. Sehingga  secara  serentak,  variabel  Tingkat Kemiskinan  dan  PDRB  berpengaruh  signifikan terhadap  Harapan  Lama  Sekolah  (HLS). Penjelasan  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa H 0 ditolak,  yang  ditandai  dengan  nilai  Sig. (0,000) < α (0,05).
Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Dimensi Penyusun IPM .…...(Christian Parengkuan,Theodora Katiandagho Charles Ngangi)
Nilai koefisien determinasi (R 2 ) berdasarkan  hasil  pengujian  SPSS,  sebesar 0,395  atau  39,5%.  Artinya  bahwa  pengaruh variabel  Tingkat  Kemiskinan  (X 1 )  dan  PDRB (X 2 )  secara  simultan/serentak  adalah  39,5% terhadap Harapan  Lama  Sekolah  (HLS). Masih terdapat  60,5%  yang  dipengaruhi  oleh  faktor- faktor lain yang tidak dimasukkan dalam model regresi pada penelitian ini.
2. Standar Hidup Layak (SHL)
Model yang  terbentuk  sudah  memenuhi  asumsi klasik  dan  berdasarkan  hasil  pengujian  SPSS, model  regresi  linier  berganda  yang  terbentuk adalah
Berdasarkan model tersebut, nilai koefisien  regresi  dari  Tingkat  Kemiskinan bernilai  positif  sebesar  91,287.  Artinya,  ketika Tingkat  Kemiskinan  meningkat  sebesar  1 persen, maka Standar Hidup Layak secara rata- rata  mengalami  peningkatan  sebesar  91,287. Sebaliknya,  jika  Tingkat  Kemiskinan  menurun sebesar  1  persen,  maka  Standar  Hidup  Layak secara  rata-rata  mengalami  penurunan  sebesar 91,287. Hubungan yang terjadi adalah hubungan  searah/sejalan.  Kondisi  yang  sama terjadi  pada  variabel  X 2 yaitu  Tingkat Pengangguran, yang mempunyai nilai koefisien regresi  yang  positif  sebesar  529,148.  Artinya, jika Tingkat Pengangguran meningkat sebesar 1 persen, maka Standar Hidup Layak secara rata- rata  mengalami  peningkatan  sebesar  529,148. Sebaliknya, jika Tingkat Pengangguran menurun sebesar 1 persen, maka Standar Hidup Layak  secara  rata-rata  mengalami  penurunan sebesar 529,148. Hubungan yang terjadi adalah hubungan  searah  atau  sejalan.  Kemiskinan  dan pengangguran  memiliki  hubungan  yang  positif dalam  penelitian  ini,  hal  tersebut  tidak  sesuai dengan  teori  yang  ada.  Pada  Provinsi  Sulawesi Utara,  terjadi  perbedaan  antara  penduduk miskin  dan  bukan  penduduk  miskin;  penduduk yang  masuk  dalam  kategori  pengangguran  dan tidak.  Penduduk  miskin  dan  pengangguran mempunyai  persentase  yang  sangat  kecil  jika
dibandingkan  dengan  penduduk  yang  tidak termasuk  dalam  kategori  penduduk  miskin  dan bukan  pengangguran.  Sehingga  pengeluaran perkapita  dari  penduduk  tidak miskin  dan  tidak menganggur  lebih  besar  dari  pengeluaran penduduk miskin dan menganggur.
Uji signifikansi parsial (Uji t) berdasarkan hasil  pengujian  SPSS,  menunjukkan  bahwa nilai  Sig.  dari  variabel  Tingkat  Kemiskinan adalah  0,217  >  α  (0,05),  sehingga  H 0 diterima atau variabel Tingkat Kemiskinan secara parsial tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  Standar Hidup  Layak.  Variabel  Tingkat  Pengangguran memiliki  nilai  Sig.  sebesar  0,000  <  α  (0,05). Sehingga  secara  parsial  Tingkat  Pengangguran berpengaruh signifikan terhadap  Standar  Hidup Layak atau H 0 ditolak.
Uji  signifikansi  simultan/serentak  (Uji  F) berdasarkan hasil pengujian
SPSS, menunjukkan  bahwa  nilai  Sig.  adalah  0,000. Sehingga  secara  serentak,  variabel  Tingkat Kemiskinan dan Tingkat Pengangguran berpengaruh signifikan terhadap  Standar  Hidup Layak.  Penjelasan  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa  H 0 ditolak,  yang  ditandai  dengan  nilai Sig. (0,000) < α (0,05).
Nilai koefisien determinasi (R 2 ) berdasarkan  hasil  pengujian  SPSS,  sebesar 0,542  atau  54,2%.  Artinya  bahwa  pengaruh variabel  Tingkat  Kemiskinan  (X 1 )  dan  Tingkat Pengangguran  (X 2 )  secara  simultan/serentak adalah  54,2%  terhadap  Standar  Hidup  Layak. Masih  terdapat  45,8%  yang  dipengaruhi  oleh faktor-faktor lain yang tidak dimasukkan dalam model regresi pada penelitian ini.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
1. Tingkat  kemiskinan  dan  Produk  Domestik Regional  Bruto  (PDRB)  secara  serentak memiliki pengaruh terhadap dimensi penyusun  Indeks  Pembangunan  Manusia (Harapan  Lama  Sekolah)  di  Provinsi Sulawesi  Utara.  Pengaruh  yang  diberikan oleh  Tingkat  Kemiskinan  dan  Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) terhadap Harapan Lama Sekolah adalah 39,5%.
Agri- SosioEkonomi Unsrat, ISSN (p) 1907– 4298, ISSN (e) 2685-063X , Sinta 5, Volume 19 Nomor 2, Mei 2023 : 1167 – 1176
2. Tingkat kemiskinan dan tingkat pengangguran  secara  serentak  memiliki pengaruh terhadap dimensi penyusun Indeks  Pembangunan  Manusia  (Standar Hidup  Layak)  di  Provinsi  Sulawesi  Utara. Pengaruh  yang  diberikan  oleh  Tingkat Kemiskinan  dan  Tingkat  Pengangguran terhadap  Standar  Hidup  Layak  adalah 54,2%.

## Saran
1. Kebijakan  pemerintah  terkait  program penanggulangan  kemiskinan,  sebagaimana tercantum  dalam  Permendagri  Nomor  53
Tahun  2020  tentang  Tata  Kerja  dan
Penyelarasan Kerja serta Pembinaan
Kelembagaan  dan  Sumber  Daya  Manusia harus  bisa  tersebar  secara  merata  pada  15 kabupaten/kota di Provinsi Sulawesi Utara.
2. Kebijakan pemerintah untuk bisa mengurangi pengangguran adalah perluasan kesempatan  kerja,  mengurangi  urbanisasi guna  mencegah  pengangguran  diwilayah kota,  dan  penyediaan  informasi  tentang kebutuhan tenaga kerja.

## DAFTAR PUSTAKA
Akhmad, F.A.P. 2016. Pengaruh Kualitas SDM Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi. Jurnal
Parameter. 1(2), September 2016. BPS Sulut. 2023. Indeks Pembangunan
Manusia Provinsi Sulawesi Utara 2022.
Cahyanti,  N.D.,  Muchtolifah.,  &  Sishadiyati.
2021.  Faktor-Faktor  Indeks  Pembangunan Manusia  di  Provinsi  Jawa  Timur. Jambura Economic Education Journal. 3(2), 93-101.
Citrawan, I. W., I. W. Widana. dan I. M. Suarta.
2018. Education  Sector  Optimization  for Improving  Human  Development  Index .
International  Journal of  Social and
Humanities . 2(1), 117-133.
Gendalasari, G.G. & R. Riyadi. 2021. Pengaruh Pertumbuhan  PDRB,  PDRB  Perkapita,  dan Jumlah  Penduduk  terhadap  Angka  Harapan Lama  Sekolah  di  Provinsi  Jawa  Barat (Periode  2012-2019). Jurnal  Jumbiku-
Jurnal Manajemen, Bisnis dan Kewirausahaan . 1(3), 64-74.
Gujarati,  N.D.  2003 .  Basic  Econometrics.  4th ed. McGraw-Hill  Companies,  Inc.  New York.
Handriani,  D.J.  &  K.  Zakiah.  2019.  Proses Adaptasi  Ikatan  Mahasiswa  Fakfak  di  Kota Bandung. Thesis  Universitas  Komputer Indonesia . Bandung.
Janie,  D.N.A.  2012.  Statistik  Deskriptif  dan Regresi  Linier  Berganda  dengan  SPSS. Jurusan  Akuntansi  Fakultas  Ekonomi,
Universitas
Semarang. Semarang University Press. Kementerian  Pemberdayaan  Perempuan  dan Perlindungan  Anak  (Kemenpppa).  2014. Indeks Pembangunan Manusia 2014 Metode Baru. Jakarta. Ma’ruf, A. & L. Wihastuti. 2008. Pertumbuhan Ekonomi Indonesia: Determinan dan Prespeknya. Jurnal  Ekonomi  dan  Studi Pembangunan. 9(1), 44-55.
Natoen,  A.,  Sopiyan,  A.R.,  Satriawan,  I.,  &
Periansya.  2018.  Faktor-Faktor  Demografi yang  Berdampak  Terhadap  Kepatuhan  WP Badan (UMKM) di Kota Palembang. Jurnal
Riset Terapan Akuntansi , 2(2), Juli 2018.
Nuraini,  F.A.  2017.  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia  (IPM)  di  Indonesia  Menggunakan
Metode  Regresi  Probit  Biner.  Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Surabaya.
Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Dimensi Penyusun IPM .…...(Christian Parengkuan,Theodora Katiandagho Charles Ngangi)
Sugiono.  2008. Metode  Penelitian  Kuantitatif Kualitatif  dan  R&D. Penerbit  Alfabeta. Bandung.
United  Nations Development Programme (UNDP). 1990. Human Development Reports : A  Journey  through  Human Development Reports (1990-2006). Administrative Training Institute Government of West Bengal .
Widarjono,  A.  2007. Ekonometrika:  Teori  dan Aplikasi  untuk  Ekonomi  dan  Bisnis. Edisi Kedua .  Yogyakarta:  Ekonisia  Fakultas Ekonomi Universitas Islam Indonesia.