## Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Menggunakan Analisis Regresi Spasial di Provinsi Papua
Barat Daya
Analysis of Factors Affecting The Human Development Index (HDI) Using Spatial Regression Analysis In Southwest Papua Province
Endang Abubakar, La Ibal*
* Email: ibal.laode19@gmail.com Program Studi Perencanaan Wilayah dan Kota, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Sorong
Diterima: 12 Oktober 2023 / Disetujui: 30 Desember 2023

## ABSTRAK
Berdasarkan data  Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di setiap kabupaten/kota di Indonesia, dapat dilihat  bahwa  IPM  di  Wilayah  Indonesia  Timur  sangat  berpengaruh  dibandingkan  dengan  IPM  di Wilayah  Indonesia  bagian  barat.  Ini  menunjukkan  bahwa  ada  perbedaan  atau  ketimpangan  dalam IPM di Wilayah Indonesia Timur. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan analisis regresi spasial  faktor  –  faktor  yang  mempengaruhi  IPM  Provinsi  Papua  Barat  Daya  Tahun  2022.  Adapun populasi pada penelitian ini adalah seluruh Kabupaten/kota di Provinsi Papua Barat Daya. Penelitian ini  termasuk  penelitian  kuantitatif.  Penelitian  menggunakan  analisis  regresi  spasial  dengan menggunakan aplikasi Arc GIS 10.8 dan GeoDa. Hasil penelitian menunjukkan Model regresi spasial faktor-faktor  yang  mempengaruhi  indeks  pembangunan  manusia  di  Provinsi  Papua  Barat  Daya adalah  Y  =  39.2181  + 0,00008 X1  +  2.81164  X2  -  0.234164X3  +  0.885758 X4,  sedangkan  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Provinsi  Papua  Barat  Daya    adalah pengeluaran  per  kapita,  Rata-rata  lama  sekolah,  angka  harapan  hidup,  dan  angka  harapan  lama sekolah.
Kata Kunci: Indeks Pembangunan Manusia, Regresi Spasial, Sorong

## ABSTRACT
Based on Human Development Index (HDI) data in each district or city in Indonesia, it can be seen that the HDI in the Eastern Indonesia Region is very influential compared to the HDI in the Western Indonesia  Region.  This  shows  that  there  are  differences  or  disparities  in  HDI  in  the  Eastern Indonesia Region. The aim of this research is to carry out a spatial regression analysis of the factors that influence the HDI of Southwest Papua Province in 2022. The population in this study is from all districts and cities in Southwest  Papua Province.  This research  includes quantitative research. The research  uses  spatial  regression  analysis  using  the  Arc  GIS  10.8  and  GeoDa  applications.  The results of the research show that the spatial regression model of the factors that influence the human development index in Southwest Papua Province is Y = 39.2181 + 0.00008 X1 + 2.81164. Southwest is  per  capita  expenditure,  average  years  of  schooling,  life  expectancy,  and  expected  years  of schooling.
Keywords : Human Development Index, Spatial Regression, Sorong
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## A. PENDAHULUAN
Pembangunan manusia adalah proses  yang  dilakukan  secara  optimal
untuk  meningkatkan  kemampuan  atau kapabilitas  seseorang  dalam  pendidikan dan  kesehatan  dengan  tujuan  untuk
menciptakan individu yang lebih produktif,  produktif,  dan  kreatif  dengan tujuan  meningkatkan  kesejahteraan  hidup masyarakat  (Erdkhadifa,  2022).  Indeks Pembangunan Manusia (IPM), juga dikenal  sebagai  Human  Development Index  (HDI),  adalah  perbandingan  dari harapan  hidup,  pendidikan,  dan  standar hidup  layak  untuk  semua  negara  di seluruh dunia. IPM juga digunakan untuk mengklasifikasikan  apakah  suatu  negara termasuk  dalam  kelompok  negara  maju, negara berkembang, atau negara terbelakang (Kennedy et al , 2020). Selain itu,  IPM  juga  dapat  mengukur  pengaruh kebijaksanaan  ekonomi  terhadap  kualitas hidup (Halamury et al ., 2022).
Pembangunan    manusia    memiliki  peran penting dalam proses pembangunan suatu negara.  Pembangunan  manusia  adalah tentang  memperluas  kebebasan  manusia dan  membuka  lebih  banyak  pilihan  bagi manusia  untuk  memilih  jalan  manusia  itu sendiri  dalam  membentuk  pembangunan manusia sesuai dengan nilai-nilai manusia tersebut yang beragam (Tarigan, 2021).
Tenaga  kerja  yang  terserap  akan meningkat  jika  indeks  pembangunan manusia  berhasil.  Karena  tenaga  kerja membentuk  roda  pembangunan,  tenaga kerja  memainkan  peran  penting  dalam menggerakkan perekonomian.
Peningkatan  produktivitas,  baik  sebagai konsumen  maupun  sebagai  tenaga  kerja produktif,  akan  memacu  pertumbuhan ekonomi  (Isnaini et  al .,  2023).  Sehingga akan mempengaruhi pemgeluaran perkapita.  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM)  adalah  ukuran  capaian  kualitas hidup  masyarakat  yang  terdiri  dari  tiga dimensi  dasar  adalah  umur  panjang  dan hidup  sehat,  pengetahuan,  dan  standar hidup  layak.  Indikator  umur  panjang  dan hidup  sehat  adalah  umur  harapan  hidup saat  lahir,  dan  dimensi  standar  hidup layak  adalah  pengeluaran  per  kapita (Divika & Sunendiari, 2021); (Langiran et al ., 2022).
IPM  adalah  indeks  komposit  yang mengukur capaian pembangunan manusia berdasarkan  tiga  atau  tiga  dimensi  utama kualitas  hidup  manusia.  Dimensi-dimensi ini  meliputi  pengetahuan,  umur  panjang dan kesehatan, dan kehidupan yang layak. Selain itu, indikator Program Pembangunan Berkelanjutan (IPM) sangat terkait dengan Tujuan
Pembangunan Berkelanjutan (SDGs), khususnya  tujuan  ketiga,  keempat,  dan kedelapan.  Secara  umum,  SDGs  ini mencerminkan  dimensi  yang  membentuk indikator IPM, yaitu pertumbuhan ekonomi  yang  berkelanjutan,  kesehatan, dan  pendidikan (Sukmawati,  2022).
Untuk menghasilkan indeks Pembangunan  Manusia  sebagai  indeks kesejahteraan, dimensi kesehatan digunakan Angka Harapan Hidup (AHH), dimensi  pendidikan  digunakan  Rata-rata Lama  Sekolah  (RLS)  dan  Harapan  Lama Sekolah  (HLS),  dan  dimensi  hidup digunakan  Pengeluaran  per  Kapita.  IPM memiliki banyak manfaat, selain berfungsi  sebagai  ukuran  kesejahteraan masyarakat,  juga  berguna  untuk  menilai kinerja  pemerintah  dalam  pembangunan manusia (Tumanggor & Simamora, 2023).
Namun,  berdasarkan  data  IPM  di setiap  kabupaten/kota  di  Indonesia,  dapat dilihat  bahwa  IPM  di  Wilayah  Indonesia Timur  sangat  berpengaruh  dibandingkan dengan IPM di Wilayah Indonesia bagian barat.  Ini  menunjukkan  bahwa  ada perbedaan  atau  ketimpangan  dalam  IPM di  Wilayah  Indonesia  Timur,  terutama karena  perbedaan  IPM  antara  ibu  kota provinsi dibandingkan dengan kabupaten/kota lainnya di wilayah tersebut.  Berdasarkan  data  IPM  di  setiap kabupaten/kota  Provinsi  Papua  Barat Daya tahun 2022 secara rata-rata mencapai  64.54  persen  dengan  IPM tertinggi terdapat di Kota Sorong mencapai  78.98  persen,  sedangkan  IPM yang  terendah  terdapat  di  Kabupaten
Tambraw  mencapai  54.63  persen.  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  di  suatu kabupaten atau kota tidak berbeda dengan IPM  di  kabupaten  atau  kota  lain.  Ini menunjukkan  bahwa  ada  faktor  lokasi, atau  spasial.  Karena  fakta  ini,  data  antar pengamatan  akan  sulit  untuk  memenuhi asumsi  regresi  linier  klasik,  yaitu  asumsi saling  bebas,  sehingga  analisis  regresi spasial  diperlukan  untuk  menyelesaikan pemodelan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) (Rosa et al ., 2021).
Data  spasial  adalah  data  yang mencakup informasi geografis dan lokasi, bukan  hanya  apa  yang  diukur  (Amalia  & Wachidah,  2022).  Analisis  regresi  spasial juga  merupakan  perluasan  dari  regresi linier  sederhana  yang  dapat  digunakan untuk  mengidentifikasi  komponen  yang berdampak pada IPM (Marizal &  Atiqah, 2022).  Metode  spasial  memungkinkan pengukuran  IPM  dan  variabel  yang mempengaruhinya  melalui  visualisasi.  Ini membuat  data  mudah  dipahami  dan dianalisis.  Seringkali,  ada  efek  spasial antara daerah. Pada data spasial, pengamatan  lokasi  biasanya  bergantung pada  pengamatan  lokasi  yang  berdekatan (Santoso et  al .,  2022);  (Ilahi,  2021). Analisis  regresi  adalah  salah  satu  metode statistik  yang  banyak  digunakan  dalam kehidupan  sehari-hari.  Dengan  membuat
model  hubungan  numerik,  regresi  dapat menjelaskan fenomena data. Suatu fenomena seringkali diamati pada berbagai  individu  dan  selama  berbagai periode waktu untuk melakukan pengamatan yang baik. Data panel adalah data  yang  terdiri  dari  data  lintas  individu (cross section) dan data deret waktu (time series)  (Adli,  2021);  (Gultom  &  Utomo, 2022).  Metode  regresi  spasial  merupakan evolusi  dari  regresi  linier  berganda  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  pengaruh lokasi  dan  ruang  antar  area  yang diperkirakan  juga  memengaruhi  variabel tak  bebas  (Amalia  &  Wachidah,  2022); (Ramadan et al ., 2021).
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  melakukan  analisis  regresi  spasial faktor  –  faktor  yang  mempengaruhi  IPM Provinsi Papua Barat Daya Tahun 2022.

## B. METODE PENELITIAN
Tipe penelitian ini tergolong dalam penelitian  kuantitatif  dengan  data  yang digunakan  adalah  data  sekunder.  Data penelitian diperoleh dari BPS Kabupaten/Kota  Provinsi  Papua  Barat Daya  tahun  2022.  Populasi  dalam penelitian  ini  adalah  seluruh  kabupaten/ kota  yang  ada  pada  wilayah  Provinsi
Papua  Barat  Daya.  Karena  seluruh kabupaten/  kota  di  Provinsi  Papua  Barat Daya dijadikan sebagai unit pengamatan, sehingga  penelitian  ini  tergolong  dalam penelitian  populasi.  Jadi,  terdapat  6 kabupaten/  kota  yang  menjadi  unit pengamatan dalam penelitian ini.
Variabel yang dibutuhkan dalam penelitian  ini  terdiri  dari  dua  yaitu, variabel  respon,  variabel  prediktor  dan sumber  data  dari  tahun  2022.  Variabel- variabel penelitian yang digunakan disajikan seperti tabel berikut:
Tabel 1. Variabel Penelitian
No. Variabel Nama Variabel 1 Y IPM  (Indeks  Pembangunan Manusia) 2 X1 Pengeluaran per kapita 3 X2 Rata-rata lama sekolah 4 X3 Angka harapan hidup 5 X4 Harapan lama sekolah Penelitian ini menggunakan metode analisis  deskriptif  dan  analisis  regresi spasial. Metode analisis deskriptif digunakan  untuk  melihat  sebaran  spasial dari indeks pembangunan manusia menurut  provinsi  Papua  Barat  Daya dengan  menggunakan  software  Arc  Gis 10.8.  Sedangkan  analisis  regresi  spasial menggunakan  software  GeoDa. Tahapan analisis  dijabarkan  dalam  diagram  alir sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Analisis Regresi Spasial (Sukmawati, 2022)

## C. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Analisis Deskriptif
Peta di atas merupakan peta Provinsi Papua Barat Daya dengan melihat tingkat Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM). Tingkat  IPM  pada  peta  tersebut  terbagi dalam 3 (tiga) tingkatan. Tingkat pertama pada  nilai  IPM  54.63  –  59.70  ,  tingkat kedua  IPM-nya  59.71  –  66.69,  dan  dan
tingkat  terakhir  dengan  nilai  IPMnya 66.70  –  78.98.  Berdasakan  peta  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  Provinsi Papua  Barat  Daya  yang  paling  tertinggi ada Kota Sorong  yang ditunjukan dengan warna  coklat  tua.  Peta  Berdasarkan Tingkat  Indeks  Pembangunan  Manusia menurut kabupaten/kota di Provinsi Papua Barat  Daya  tahun  2022  disajikan  pada Gambar 2.
Gambar 2 . Peta Berdasarkan Tingkat Indeks Pembangunan Manusia menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Papua Barat Daya Tahun 2022
Gambar 3. Peta Berdasarkan Tingkat Pengeluaran Perkapita menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Papua Barat Daya tahun 2022
Pengeluaran perkapita Provinsi Papua  Barat  Daya  juga  dapat  digunakan
untuk membandingkan tingkat kesejahteraan  ekonomi  antara  provinsi tersebut  dan  provinsi-provinsi  lain  di
Indonesia. Pengeluaran perkapita berguna bagi pemerintah untuk merancang kebijakan  ekonomi  dan  sosial  yang  lebih efektif  guna  meningkatkan  kualitas  hidup penduduk di provinsi tersebut.
Pengeluaran Perkapita Provinsi Papua  Barat  Daya  yang  tertinggi  terletak di  Kota  Sorong  dengan  pengeluaran perkapita sebesar Rp 13.874.000 sedangkan  pengeluaran  perkapita  yang terendah terdapat  di  Kabupaten Tambraw sebesar  Rp  5.084.000.  Peta  Berdasarkan Tingkat  Pengeluaran  Perkapita  menurut kabupaten/kota  di  Provinsi  Papua  Barat Daya  tahun  2022  disajikan  pada  Gambar 3.
Rata-rata  lama sekolah adalah penting  dalam  mengevaluasi  tingkat pendidikan  dan  kualitas  sumber  daya
manusia  di  suatu  wilayah,  serta  dapat membantu dalam perencanaan dan pengembangan kebijakan pendidikan. Rata-rata  lama  sekolah  Provinsi  Papua Barat Daya yang tertinggi terletak di Kota Sorong  dengan  Rata-rata  lama  sekolah mencapai  11.32  tahun  sedangkan  Rata- rata  lama  sekolah  yang  terendah  terdapat di  Kabupaten  Tambraw  mencapai  5.64 tahun. Peta Berdasarkan Tingkat Rata-rata lama  sekolah  menurut  kabupaten/kota  di Provinsi  Papua  Barat  Daya  tahun  2022 disajikan pada Gambar 4.
Gambar 4. Peta Tingkat Rata-Rata Lama Sekolah menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Papua Barat Daya Tahun 2022
Meskipun  demikian,  rendahnya AHH  di  Provinsi  Papua  Barat  Daya  yang mencapai  65.90  tahun  bila  dibandingkan dengan  AHH  Nasional  yang  mencapai 73.6  tahun  pada  tahun  2022.  Ini
menunjukan  bahwa  AHH  di  Provinsi Papua  Barat  Daya  masih  jauh  dari  AHH nasional.  Angka  harapan  hidup  yang paling  tinggi  di  Provinsi  Papua  Barat Daya  adalah  Kota  Sorong  dengan  AHH
mencapai  71.4  tahun.  Persebaran  Angka Harapan Hidup (AHH) di setiap kabupaten/kota  di  Papua  Barat  Daya cukup  beragam.  Dari  gambar  di  bawah terlihat  bahwa  masih  terdapat  beberapa kabupaten/kota  yang  memiliki  AHH  saat
lahir  yang  rendah  dan  masih  berada  di bawah AHH provinsi. Selain itu, dari pola persebaran  tersebut  dapat  diketahui  pula bahwa  kabupaten/kota  yang  berdekatan memiliki  AHH  yang  hampir  sama  yang mengindikasikan  adanya  efek  spasial.
Gambar 5. Peta Persebaran Angka Harapan Hidup (AHH) menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Papua Barat Daya Tahun 2022
Gambar 5. Peta Persebaran Angka Harapan Lama Sekolah (HLS) menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Papua Barat Daya Tahun 2022
Angka  Harapan  Lama  Sekolah yang  ada  pada  Gambar  di  abwah menunjukkan  angka  HLS  Provinsi  Papua Barat  Daya  dan  rata-rata  nasional  pada tahun  2022.  Pada  tahun  2022  angka harapan  lama  sekolah  di  Provinsi  Papua Barat  Daya  adalah  sebesar  13.2  tahun, sedangkan  untuk  HLS  rata-rata  nasional adalah  sebesar  8,69  tahun.  Angka Harapan Lama Sekolah di Provinsi Papua Barat  Daya  tertinggi  terdapat  di  Kota Sorong  dengan  nilai  HLS  sebesar  14.4 tahun pada tahun 2022.

## 2. Indeks  Moran  dan  Identifikasi Efek Spasial
Hasil  Indeks  Moran  untuk  sisaan
model MKT Indeks Pembangunan
Manusia  memperoleh  nilai  Indeks  Moran sebesar  2.5334  dengan  nilai-p  adalah  0 lebih  kecil.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa terdapat  autokorelasi  spasial  pada  Indeks pembangunan  manusia    dengan  faktor- faktor yang mempengaruhinya.
Indentifikasi  ini  digunakan  untuk mengetahui adanya ketergantungan spasial pada model regresi yang berpengaruh terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Papua
Barat  Daya.  Uji  Lagrange  Multiplier (LM)  dilakukan  untuk  menguji  efek ketergantungan  spasial  dalam  lag  dan error.  Hasil  yang  diperoleh  dari  uji Lagrange Multiplier menjadi dasar bentuk model regresi spasial.
Tabel 1. Output dari Hasil Perhitungan Analisis Regresi pada Aplikasi Geoda
ST MI/DF VALUE PROB Moran's I ( error ) -0.3958 2.5334 0.04242 Lagrange Multiplier ( lag ) 1 6.2786 0.01222 Robust LM ( lag ) 1 6.0000 0.01431 Lagrange Multiplier ( error ) 1 1.0190 0.31276 Robust LM ( error ) 1 0.7403 0.38956 Lagrange Multiplier (SARMA) 2 7.0190 0.02991
Berdasarkan  Tabel  1.  di  atas  dapat dilihat  nilai  (PROB)  pada  lag  Lagrange Multiplier  dan  error  Lagrange  Multiplier nilainya  lebih  kecil  dari   0,05  .  Ini artinya  kedua  model  signifikan.  Untuk mendapatkan model terbaik perbandingan antara  LM  (lag)  dan  LM  (error) dilanjutkan dengan membandingkan Robust  LM  (lag)  dan  Robust  LM  (error)
(Annur, 2019). Dapat diperhatikan bahwa yang signifikan adalah Robust LM (error) dengan nilai 0 lebih kecil dari   0,05 .
Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat disimpulkan  H0  ditolak  artinya  terdapat ketergantungan  error  spasial  sehingga kemudian dapat dilanjutkan pada pembuatan  model  SEM.  Uji  LM  yang ditunjukkan  oleh  Robust  LM  (lag)
memberikan p-value yang lebih besar dari   0,05  yang  menunjukkan  bahwa tidak terdapat  lag  spasial  sehingga  tidak  dapat melanjukan pembuatan model spasial lag.
3. Spasial Error Model (SEM)
Melalui  aplikasi  Geoda,  dilakukan pendugaan  dan  pengujian  parameter Model  SEM  dengan  menggunakan  tiga
variabel  yang  berpengaruh  terhadap variabel terikat. Variabel X1 (Pengeluaran per  kapita),  X2  (Rata-rata  lama  sekolah), X3  (Angka  harapan  hidup),  X4  (Harapan lama sekolah) dan galat spasial (  ) secara signifikan  berpengaruh  terhadap  indeks pembangunan  manusia  di  Provinsi  Papua Barat  Daya  dengan   0,05  .
Tabel 2. Hasil Analisis Regresi Spasial dengan SEM Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Probability CONSTANT 39.2181 0.793259 49.4393 0.01288 Perkapita 0.00008 0.00004  18. 0903 0.03516 RLS 2.81164 0.0840525           33.451 0.01903 AHH -0.234164 0.0123015 -19.0354 0.03341 HLS 0.885758 0.0533503          16.6027 0.03830 Model  regresi  yang  terbentuk  pada indeks pembangunan
manusia menggunakan model error spasial adalah: Y  =  39.2181  +  0,00008X 1 +  2.81164X 2 - 0.234164X 3 + 0.885758X 4
4. Interpretasi  Model  Error  Spasial (SEM)
Koefisien menunjukkan adanya hubungan  Indeks  Pembangunan  Manusia pada  suatu  wilayah  dengan  wilayah  lain yang  berdekatan.  Koefisien  pengeluaran per  kapita  sebesar  0.00008  menunjukkan bahwa setiap peningkatan pengeluaran per kapita  di  Provinsi  Papua  Barat  Daya sebesar  satu  satuan  akan  meningkatkan Indeks  Pembangunan  Manusia  sebesar 0.00008  satuan  dengan  asumsi  variabel- variabel lain dianggap konstan.

## D. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dan analisis  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa model  Error  Spasial  (SEM)  terpilih sebagai model regresi spasial yang terbaik dibanding  SAR  dan  Regresi  linear berganda  (berdasarkan  output  aplikasi Geoda)  dalam  menentukan  faktor-faktor yang mempengaruhi indeks pembangunan manusia  di  Provinsi  Papua  Barat  Daya adalah  Y  =  39.2181  +  0,00008  X1  + 2.81164  X2  -  0.234164X3  +  0.885758 X4.
Berdasarkan  model  terbaik  yang didapat  yaitu  model  error  spasial  maka faktor-faktor  yang  mempengaruhi  Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Papua Barat Daya adalah pengeluaran per kapita,
Rata-rata  lama  sekolah,  angka  harapan hidup, dan angka harapan lama sekolah.

## DAFTAR PUSTAKA
Adli,  A.  M.  (2021).  Pemodelan  Regresi Spasial  Panel  Menggunakan  R  dAN Arcgis.  Jurusan  Matematika,  FMIPA, Universitas  Negeri  Semarang,  10(1),
511–518. http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/
ujme Amalia,  T.,  &  Wachidah,  L.  (2022).  Fixed
Effect  Panel  Spatial  Durbin  Error Model  pada  Indeks  Pembangunan Manusia  di  Jawa  Barat  Tahun  2017- 2020.  Bandung  Conference  Series: Statistics, 2(2), 44–52. https://doi.org/10.29313/bcss.v2i2.3050 Annur,  M.  F.  (2019).  Analisis  Faktor  Indeks Pembangunan  Manusia  di  Kabupaten Landak  Menggunakan  Model  Regresi Spasial. Riemann: Research of Mathematics and Mathematics Education, 1(1), 44–54. https://doi.org/10.38114/riemann.v1i1. 14 Divika,  T.,  &  Sunendiari,  S.  (2021).  Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Indeks  Pembangunan  Manusia  (  IPM  )
di Provinsi Jawa Barat dengan
Menggunakan  Spatial  Error  Model  ( SEM  ).  Jurnal  Prosiding  Statistika,
7(02), 308–315.
Erdkhadifa,  R.  (2022).  Faktor-Faktor  Yang
Mempengaruhi  Pertumbuhan  Ekonomi
Di  Jawa  Timur  Dengan  Pendekatan
Spatial  Regression.  IQTISHADUNA:
Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Kita,  11(2), 122–140.
https://doi.org/10.46367/iqtishaduna.v1 1i2.729 Gultom,  S.  A.,  &  Utomo,  A.  P.  (2022). Analisis  Kemiskinan  di  Pulau  Jawa Saat  Pandemi  Covid-19  Tahun  2020 dengan Metode Geographically Weighted  Regression  (GWR).  Seminar Nasional  Official  Statistics,  2022(1), 1349–1358. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat. v2022i1.1555 Halamury,  Z.,  M  Patty,  H.  W.,  &  Noya  Van
Delsen,  M.  S.  (2022).  Analisis  Indeks
Pembangunan  Manusia  (Ipm)  Dengan
Menggunakan Analisis Regresi Kuantil Analysis of Human Development Index (IPM) using Quantil Regression Analysis. 01(02), 129–138. Ilahi, R. (2021). Model Spatial Autoregressive  Pengangguran  Provinsi Kepulauan  Bangka  Belitung.  Seminar Nasional  Official  Statistics,  2021(1),
517–526. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat. v2021i1.955
Isnaini, A., Nur Sarviah, S., & Dwi Ratnasari,
E.  (2023).  Analisis  Pengaruh  Indeks Pembangunan Manusia, Jumlah Tenaga Kerja,  Rasio  Ketergantungan  Dan Rasio Jenis Kelamin Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Jawa Tengah Tahun 2015-2021. Transekonomika:  Akuntansi,  Bisnis Dan Keuangan, 3(3), 601–614. https://doi.org/10.55047/transekonomik a.v3i3.432 Kennedy,  P.  S.  J.,  Tobing,  S.  J.  L.,  Mon,  P. S.,  &  Tampubolon,  E.  (2020).  Diskusi Mengenai Indeks Pembangunan Manusia  Provinsi  NTT  Khususnya  di Wilayah  Perbatasan  Dengan  Negara Timor  Leste.  IKRA-ITH  ABDIMAS, 3(1), 50-59. Langiran,  A.,  Kismiantini,  K.,  &  ...  (2022). Identifikasi Faktor-Faktor Yang Memengaruhi  Indeks  Pembangunan Manusia  (Ipm)  Di  Kalimantan  Barat Tahun 2020 Menggunakan …. Prosiding Seminar …, 27–35. http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.p hp/SNMSA/article/view/895%0Ahttp:// jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.php/SN MSA/article/download/895/375
Marizal, M., & Atiqah, H. (2022). Pemodelan
Indeks  Pembangunan  Manusia  di Indonesia dengan Geographically
Weighted  Regression  (GWR).  Jurnal
Sains  Matematika  Dan  Statistika,  8(2), 133.
https://doi.org/10.24014/jsms.v8i2.178
86
Ramadan,  W.,  Rizki,  M.  I.,  &  Jaya,  I.  G.  N. M.  (2021).  Pemodelan  dan  Pemetaan Tingkat  Pengangguran  di  Jawa  Barat menggunakan  Regresi  Spasial  Data
Panel.  Seminar  Nasional  Statistika  X, 2599–2546.
Rosa, m., maiyastri, m., & Yozza, H. (2021).
Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia Menggunakan Analisis Regresi  Spasial  Di  Provinsi  Jawa Timur.  Jurnal  Matematika  UNAND, 9(4), 347. https://doi.org/10.25077/jmu.9.4.347-
356.2020
Santoso,  E.,  Jumiati,  A.,  Hadi Priyono,  T.,  & Putomo Somaji, R. (2022). Determinan Indeks  Pembangunan  Manusia  di Provinsi Jawa Timur: Model Crossectional  Spasial.  Jae  (Jurnal Akuntansi  Dan  Ekonomi),  7(1),  103–
112. https://doi.org/10.29407/jae.v7i1.17884 Sukmawati,  A.  (2022).  Analisis  Determinan Indeks  Pembangunan  Manusia  di Indonesia  Tahun  2019  dengan  Spatial Error  Model  (SEM).  Seminar  Nasional Official Statistics, 2022(1), 1305–1314. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat. v2022i1.1532 Tarigan,  W.  S.  (2021).  Analisis  Regresi
Spasial  pada  Indeks  Pembangunan Manusia  di  Provinsi  Sumatera  Utara Tahun 2020. Seminar Nasional Official Statistics, 2021(1), 403–408. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.
v2021i1.896 Tumanggor,  A.,  &  Simamora,  E.  (2023).
Pemodelan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi  Indeks  Pembangunan Manusia Di Sumatera Utara Menggunakan  Regresi  Spasial.  Jurnal Riset  Rumpun  Matematika  Dan  Ilmu Pengetahuan Alam (JURRIMIPA), 2(2).