https://jim.usk. ac.id/sejarah

## Faktor – Faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Daerah Istimewa Yogyakarta
Febky Muhammad Irham 🖂
Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi Universitas Islam Indonesia febky_muh@yahoo.co.id 🖂
Abstrak:
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  dan  mengetahui  indeks pembangunan manusia Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY). Dengan data masing-masing kabupaten yang diperoleh dari data Badan Pusat Statistik DIY. Pada penelitian ini menulis menggunakan metode Panel Data. Pada penelitian  ini  diketahui  bahwa  angka  harapan  hidup  memiliki  pengaruh yang  signifikan  positif  terhadap  indeks  pembangunan  manusia,  artinya ketika angka harapan hidup naik maka indeks pembangunan manusia ikut naik.  Kemudian  angka  melek  huruf  memiliki  pengaruh  positif  terhadap indeks pembangunan manusia, jika angka melek huruf turun maka indeks pembangunan  manusia  turun,  pendidikan  memiliki  pengaruh  signifikan positif  terhadap  indeks  pembangunan  manusia,  begitu  pula  dengan pengeluaran riil perkapita yang juga berpengaruh positif.
Kata  Kunci :  Indeks  Pembangunan  Manusia,  Angka  Harapan  Hidup, Angka  Melek  Huruf,  Pendidikan,  Pengeluaran  Riil Perkapita
Abstract:
This research aims to analyze and determine the human development index of  the  Special  Region  of  Yogyakarta  (DIY).  With  data  for  each  district obtained from data from the DIY Central Statistics Agency. In this research, writing used the Panel Data method. In this research, it is known that life expectancy has a significant positive influence on the human development index,  meaning  that  when  life  expectancy  increases,  the  human development  index  also  increases.  Then  the  literacy  rate  has  a  positive influence on the human development index, if the literacy rate falls then the human  development  index  falls,  education  has  a  significant  positive influence  on  the  human  development  index,  as  well  as  real  per  capita expenditure which also has a positive influence.
Keywords: Human  Development  Index,  Life  Expectancy  Rate,  Literacy Rate, Education, Real Per Capita Expenditure

## Pendahuluan
P embangunan adalah suatu usaha untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi dari pemerintah guna menciptakan suatu perubahan yang berencana dilakukan secara sadar karena melihat potensi yang ada di suatu daerah. Perkembangan ekonomi sangat mempengaruhi  dan  menjadi  indikator  kesejahteraan  suatu  negara (Yuni,  R.,  & Hutabarat,  D.  L.  2021) .  Perkembangan  ekonomi  sangat  dibutuhkan  serta  menjadi sumber  utama  peningkatan  standar  hidup  penduduk  manusia  yang  jumlahnya  terus meningkat (Kadeni, N. S. 2020) .
Indeks pembangunan manusia (IPM)/Human Development Indeks (HDI) adalah pengukuran  perbandingan  dari  harapan  hidup,  melek  huruf,  pendidikan  dan  standar hidup  untuk  semua  negara  seluruh  dunia.  Inovasi  terjadi  karena  penduduk  yang bermutu  baik  dalam  memanfaatkan  faktor  produksi  yang  ada.  Yang  terjadi  karena pembangunan manusia yang tinggi menjadikan tingkat konsumsi naik. IPM itu sendiri menjadi indeks komposit mencakup tiga bidang pembangunan manusia dianggap dasar dari  kualitas  fisik  dan  non  fisik  penduduk.  Tiga  indikator  tersebut  adalah  :  Indikator pendidikan,  indikator  kesehatan,  indikator  ekonomi.  Pertumbuhan  GNP  sebagai indikator  untuk  mengevaluasi  jalannya  pembangunan  ekonomi.  Pembangunan  akan berhasil jika GNP bisa tumbuh sesuai kriteria diatas (Widiansyah, A. 2017) . Indonesia merupakan  suatu  negara  kesatuan  yang  terdiri  dari  beberapa  daerah.  Maka  dari  itu, pemerintah di Indonesia harus melakukan tindakan untuk memeratakan pembangunan beserta hasil-hasilnya.
Di Indonesia pembangunan adalah suatu pembangunan nasional yang merupakan rangkaian  upaya  pembangunan  yang  berkesinambungan,  meliputi  semua  kehidupan masyarakat, bangsa dan negara untuk menjalankan tugas mewujudkan tujuan nasional yang tercantum dalam UUD’ 45,ialah melindungi segenap bangsa dan seluruh tumpah darah Indonseia, memajukan kesejahteraan umum, mencerdaskan kehidupan bangsa, serta ikut melaksanakan ketertiban dunia yang berdasarkan kemerdekaan, perdamaian abadi,  dan  keadilan  sosial.  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  menjadi  kota  istimewa  yang mempunyai daya tarik tersendiri bagi para wisatawan terutama dari asing maupun lain daerah, beragam budaya, kuliner, wisata alam di Yogyakarta (Baiquni, M., Harmayani, E.,  &  Widyaningsih,  Y.  A.  2018) .  Arah  pembangunan  ekonomi  adalah  mengusahakan agar pendapatan masyarakat naik secara bagus dengan tingkat pemerataan yang terbaik. Pertumbuhan perekonomian tidak selalu dilihat secara luas atau global karena cara itu kurang mampu melihat kondisi perekonomian yang sesungguhnya terjadi (Mutiarasari, A. 2018) .
Tabel 1. Data Indeks Pembangunan Manusia Daerah Istimewa Yogyakarta 5 tahun
terakhir (Dalam Persen %) Kabupaten/ Kota 2011 2012 2013 2014 2015 Kulonprogo 74,49 75,33 75,95 70,68 71,52 Bantul 74,53 75,58 76,01 77,11 77,99 Gunungkidul 70,45 71,11 71,64 67,03 67,41 Sleman 78,20 79,32 79,97 80,73 81,20 Kota Yogyakarta 79,52 80,24 80,51 83,78 84,56 D I Yogyakarta 75,77 76,75 77,37 76,81 77,59 Sumber : Badan Pusat Statistik
Indeks Pembangunan Manusia di DIY dapat diamati dari 5 Kabupaten/Kota, yaitu Kabupaten  Kulonprogo,  Bantul,  Gunungkidul,  Sleman,  Kota  Yogyakarta.  Indeks
Pembangunan  Manusia  tertinggi  dari  5  kabupaten  tersebut  terdapat  pada  Kota Yogyakarta.  Lain  halnya  dengan  Gunungkidul  yang  mendapat  Indeks  Pembangunan Manusia terendah. Penyebabnya dikarenakan Kabupaten Gunungkidul masih berlokasi di pedesaan.
Dalam  kajian  pustaka  ini  berisi  tentang  berbagai  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan oleh peneliti lain, baik it penelitian pada umumnya maupun penelitian pada skripsi. Berikut hasil penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti lain :
(Suparno,  H.  2014) ,  menganalisis  pengaruh  pengeluaran  pemerintah  bidang pendidikan,  kesehatan,  jumlah  penduduk  miskin  terhadap  IPM.  Penelitian menggunakan data sekunder yang dianalisis ekonometrika pada penelitian ini  adalah data  panel  yang  meliputi  time  series  mulai  dari  periode  2007-2009  dan  data  cross section  meliputi  35  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jateng.  Hasil  estimasi  regresi  linier berganda, menunjukkan bahwa pengeluaran pemerintah bidang pendidikan yang telah dialokasikan  oleh  pemerintah  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jateng  berpengaruh  positif dan signifikan terhadap IPM di Provinsi Jateng pada tahun 2007-2009.
(Sipahutar, S. R., & Nasution, A. M. 2023) , menganalisis pengaruh IPM,Pdrb per kapita  dan  jumlah  pengangguran  terhadap  jumlah  penduduk  miskin  di  Jawa  tengah tahun 2008. Penelitiannya menggunaka data sekunder, data yang diperoleh merupakan data-data dari literatur yang berkaitan baik berupa, dokumen, artikel, catatan-catatan, maupun  arsip.  Jenis  dan  sumber  data  yang  dipakai  adalah  data  kuantitatif.  Metode analisisnya  menggunakan  analisis  regresi  linear  berganda  dengan  metode  Ordinary Least  Square  (OLS)  yang  menggunakan  data  antar  ruang  (cross  section)  pada Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah tahun 2008.

## Metode
Untuk  mencapai  tujuan  penelitian  dan  pengujian  hipotesis,  penelitian  ini menggunakan  model  regresi  data  panel  dengan  menggunakan  Software  Eviews  8. Sedangkan  estimasi  model  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu menggunakan OLS (Ordinary Least Squares) dan evaluasi regresinya meliputi kebaikan garis  regresi  (R-squared),  uji  kelayakan  model  (uji  F),  dan  uji  signifikansi  variabel independen (uji t). Dengan variabel dependennya yaitu Indeks Pembangunan Manusia (IPM)di  lima  kabupaten  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  (DIY),  dan  variabel dependennya  yaitu  angka  harapan  hidup,  angka  melek  huruf,  pendidikan,  dan pengeluaran riil perkapita.
Evaluasi  kebaikan  garis  regresi  yang  dilihat  dari  R-square  akan  menunjukkan seberapa besar (dalam bentuk prosentase) variabel independen mempengaruhi variabel dependen.  Evaluasi  kelayakan  model  akan  menunjukkan  apakah  model  tersebut signifikan dan layak. Sedangkan uji signifikansi variabel independen akan menunjukkan seberapa  besar  pengaruh  masing-masing  variabel  independen  dalam  mempengaruhi variabel dependen.
Persamaan  model Y  =  β 0 +  β 1 X 1 +  β 2 X 2 +  β 3 X 3 +  β 4 X 4 +  e  Y  =  Indeks  Pembangunan Manusia (IPM) X 1 = Angka Harapan Hidup (AHH) X 2 = Angka Melek Huruf X 3 = Pendidikan X 4 = Pengeluaran Riil Perkapita Adapun tiga model pendekatan atau langkah-langkah dalam melakukan regresi adalah sebagai berikut :
Commond Effects Models (CEM) Sistematika  model commond  effects adalah  menggabungkan  antara  data time series dan  data cross-section kedalam  data  panel  ( pool  data ).  Dari  data  tersebut
𝑘 =1 𝑘 =1 𝑖 =1 k=1
kemudian diregresi dengan metode OLS.Dengan melakukan regresi semacam ini maka hasilnya  tidak  dapat  diketahui  perbedaan  baik  antar  individu  maupun  antar  waktu disebabkan oleh pendekatan yang digunakan mengabaikan dimensi individu maupun waktu yang mungkin saja memiliki pengaruh.
Regresi model commond effects ini berasumsi bahwa intersep dan slope adalah tetap sepanjang waktu dan individu, adanya perbedaan intersep dan slope diasumsikan akan  dijelaskan  oleh  variabel  gangguan  (error  atau  residual).  Dalam  persamaan matematis  asumsi  tersebut  dapat dituliskan  β0  (slope)  dan  βk  (intersep)  akan  sama (konstan) untuk setiap data time series dan cross section.
Persamaan matematis untuk model commond effects akan mengestimasi β 0 dan β k dengan model berikut:
Yit = β0 + ∑ 𝑛 βk Xkit + εit Dimana: i = banyaknya observasi (1,2,…,n) t = banyaknya waktu (1,2,…,t) n x t = banyaknya data panel ε = residual

## Fixed Effects Models (FEM)
Kondisi data-data ekonomi pada tiap obyek yang dianalisis sangat mungkin saling berbeda,  bahkan  satu  obyek  pada  suatu  waktu  akan  sangat  berbeda  dengan  kondisi obyek  tersebut  pada  waktu  yang  lain.  Oleh  karena  itu  hasil  suatu  regresi  diperlukan model yang dapat menunjukkan perbedaan konstanta antar obyek,  meskipun dengan koefisien regresi yang sama. Model ini dikenal dengan model regresi efek tetap ( fixed effects ).  Efek  tetap  di  sini  maksudnya  adalah  bahwa  satu  obyek  observasi  memiliki konstanta  yang  tetap  besarnya  untuk  berbagai  periode  waktu.  Demikian  juga  dengan koefisien regresinya akan tetap besarnya dari waktu ke waktu (time invariant).
Persamaan  matematis  untuk  model  fixed  effects  akan  mengestimasi  β0  dan  βk dengan model berikut:
Yit = β0i + ∑ 𝑛 βk Xkit + εit
Dimana: i  =  banyaknya  individu/unit  observasi  (1,2,…,n)  t  =  banyaknya  waktu (1,2,…,t)
n = banyaknya variabel bebas n x t = banyaknya data panel ε = residual

## Random Effects Models (REM)
Dalam menganalisis regresi data panel dapat juga dilakukan dengan efek random. Bahkan dapat dikatakan bahwa model random effects ini merupakan alternatif solusi jika fixed  effects tidak  tepat.  Persamaan  matematis  untuk  model random  effects akan mengestimasi β 0 dan β k dengan model berikut:
Y it = β 0i + m n β ki Xkit + ε it
Dimana: m = banyaknya observasi (1,2,…,m) t = banyaknya waktu (1,2,…,t) n = banyaknya variabel bebas n x t = banyaknya data panel ε = residual
Pengujian Pemilihan Model
Ada  dua  tahap  untuk  mendapatkan  model  yang  terbaik.  Pertama,  uji  dengan membandingkan  antara  metode fixed  effects dengan commond  effects yang  biasa disebut uji signifikansi fixed effects . Kedua, uji dengan membandingkan antara metode fixed  effects dengan  random effects yang  biasa  disebut  dengan  uji  Hausman.  Secara umum terdapat dua pengujian yang sering digunakan untuk memilih model regresi data panel  mana  yang  terbaik  diantara  model commond  effects ,  model fixed  effects ,  dan model random  effects ,  yaitu  uji  F  yang  digunakan  untuk  memilih  antara  model commond effects atau model fixed effects , dan uji Hausman untuk memilih antara model fixed effects dan model random effects (Sriyana,2014) .
∑ ∑

## Hasil
Dari hasil estimasi didapatkan hasil bahwa besarnya R-squared yaitu 0,997388. Artinya  variabel  independen  mampu  menjelaskan  variabel  dependen  sebesar  99,73% sedangkan  sisanya  sebesar  0,27%  dijelaskan  variabel  lain  diluar  model.  Dari  hasil estimasi didapatkan hasil bahwa besar Probabilitas (F-statistic) yaitu sebesar 0,00000. Sehingga Probabilitas (F- statistic) lebih kecil dari alfa (0,000000<0,01) maka model signifikan  1%  dan  menolak  Ho.  Artinya  model  layak  dan  variabel  independen  secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen. Sedangkan untuk pengujian signifikasi  variabel  independen  didapatkan  hasil  sebagai  berikut:  Besar  probabilitas variabel X1 yaitu 0,0005. Sehingga probabilitas variabel X1 lebih kecil dari alfa (0,0005 <  0,05)  maka  variabel  X1  signifikan  5%  dan  variabel  X1  (angka  harapan  hidup) berpengaruh terhadap Y (indeks pembangunan manusia). Besar probabilitas X2 yaitu 0,0191.  Sehingga  probabilitas  variabel  X2  lebih  kecil  dari  alfa(0,0191<  0,05)  maka variabel  X2  signifikan  5%  dan  variabel  X2(angka  melek  huruf)berpengaruh  terhadap Y(indeks pembangunan manusia). Besar probabilitas variabel X3 yaitu 0,0196. Sehingga probabilitas variabel X2 lebih kecil dari alfa (0,0196< 0,05) maka variabel X3 signifikan 5%  dan  variabel  X3(pendidikan)  berpengaruh  terhadap  Y(indeks  pembangunan manusia). Besar probabilitas variabel X4 yaitu 0,0000. Sehingga probabilitas variabel X4  signifikan  5%  dan  variabel  X4(pengeluaran  riil  perkapita)  berpengaruh  terhadap Y(indeks pembangunan ,manusia).
Hasil  intepretasi  menunjukkan  bahwa:  Angka  Harapan  Hidup  berpengaruh positif. Artinya ketika Angka Harapan Hidup naik 1 tahun maka Indeks Pembangunan Manusia akan meningkat 0,36. Angka Melek Huruf berpengaruh positif. Artinya ketika Angka  Melek  Huruf  naik  1%  maka  Indeks  Pembangunan  Manusia  akan  meningkat 0,077.  Pendidikan  berpengaruh  positif.  Artinya  ketika  pendidikan  naik  1  tahun  maka indeks  pembangunan  manusia  akan  meningkat  0,48.  Pengeluaran  riil  perkapita berpengaruh positif. Artinya ketika pengeluaran riil perkapita naik Rp 1000 maka indeks pembangunan manusia akan meningkat 0,001.
Berdasarkan hasil analisis perkabupaten diketahui bahwa IPM tertinggi berada di Kota Yogyakarta sebesar 36,7. Kemudian Kabupaten Sleman sebesar 35,95. Kemudian Kabupaten  Bantul  dengan  IPM  sebesar  33.65.  Lalu  Kabupaten  Kulonprogo  sebesar 33,39. Dan yang terendah IPM di Kabupaten Gunungkidul yaitu sebesar 31,58.
Berdasarkan hasil penelitian dari Pengaruh Faktor Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Di Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY)periode 2006-2015, maka didapatkan hasil berikut:
1) Angka Harapan Hidup di DIY tahun 2006-2015 memiliki pengaruh yang signifikan positif  terhadap  indeks  pembangunan  manusia.  Hal  tersebut  menandakan  setiap kenaikan  angka  harapan  hidup  tentu  akan  mengakibatkan  indeks  pembangunan manusia  ikut  meningkat  begitu  pula  sebaliknya  setiap  penurunan  angka  harapan hidup akan mengakibatkan indeks pembangunan manusia ikut turun.Ketika angka harapan hidup naik 1 tahun maka indeks pembangunan manusia akan naik 0,3638, jika angka harapan hidup turun 1 tahun maka indeks pembangunan manusia turun 0,3638.
2) Angka  Melek  Huruf  di  DIY  tahun  2006-2015  memiliki  pengaruh  yang  signifikan positif  terhadap  indeks  pembangunan  manusia.  Hal  tersebut  menandakan  setiap kenaikan  angka  melek  huruf  tentu  akan  mengakibatkan  indeks  pembangunan manusia ikut meningkat begitu pula sebaliknya setiap penurunan angka melek huruf
akan mengakibatkan indeks pembangunan manusia ikut turun.Ketika angka melek huruf  naik  1%  maka  indeks  pembangunan  manusia  akan  naik  0,0772,  jika  angka melek huruf turun 1% maka indeks pembangunan manusia turun 0,0772.
3) Pendidikan di DIY yang digambarkan oleh data rata-rata lama sekolah tahun 2006- 2015  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  positif  terhadap  indeks  pembangunan manusia.  Hal  tersebut  menandakan  setiap  kenaikan  rata-rata  lama  sekolah  tentu akan  mengakibatkan  indeks  pembangunan  manusia  ikut  meningkat  begitu  pula sebaliknya  setiap  penurunan  rata-  rata  lama  sekolah  akan  mengakibatkan  indeks pembangunan manusia ikut turun.Ketika rata- rata lama sekolah naik 1 tahun maka indeks pembangunan manusia akan naik 0,4759, jika rata-rata lama sekolah turun 1 tahun maka indeks pembangunan manusia turun 0,4759.
4) Pengeluaran  Riil  Perkapita  di  DIY  yang  digambarkan  oleh  data  pengeluaran  riil perkapita  tahun  2006-2015  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  positif  terhadap indeks  pembangunan  manusia.  Hal  tersebut  menandakan  setiap  kenaikan pengeluaran riil perkapita tentu akan mengakibatkan indeks pembangunan manusia ikut meningkat begitu pula sebaliknya setiap penurunan pengeluaran riil perkapita akan mengakibatkan indeks pembangunan manusia ikut turun.Ketika pengeluaran riil perkapita naik seribu rupiah (Rp1000) maka indeks pembangunan manusia akan naik  0,00098,  jika  pengeluaran  riil  perkapita  turun  seribu  rupiah  (Rp1000)  maka indeks pembangunan manusia turun 0,00098.
5) Dalam  jangka  waktu  sepuluh  tahun  (2006-2010)  kabupaten/kota  yang  memiliki indeks  pembangunan  manusia  tertinggi  yaitu  Kota  Yogyakarta,  sedangkan  yang terendah  yaitu  Kabupaten  Gunungkidul.  Dan  di  DIY  sendiri  IPM  tertinggi  berada pada saat tahun 2013, sedangkan yang terendah di tahun 2014.
Implikasi  yang  dapat  diambil  yakni  diketahui  bahwa  variabel  independen  yang meliputi angka harapan hidup, angka melek huruf, tingkat pendidikan, dan pengeluaran riil perkapita di DIY baik secara bersama-sama maupun secara individu berpengaruh terhadap  indeks  pembangunan  manusia.  Hal  itu  merupakan  hal  yang  baik  bagi pemerintah  provinsi  DIY  maupun  masyarakat  karena  dari  keempat  variabel  individu berpengaruh positif terhadap  indeks pembangunan manusia.  Variabel angka harapan hidup  berpengaruh  positif  itu  artinya  jika  tingkat  harapan  hidup  masyarakat  di  DIY tinggi sudah pasti IPM juga tinggi, begitu pula dengan ketiga variabel lainnya. Sehingga pemerintah  perlu  terus  menjaga  tingkat  angka  harapan  hidup,  angka  melek  huruf, tingkat  pendidikan,  dan  pengeluaran  riil  perkapita  agar  tetap  stabil  dan  tinggi  agar indeks pembangunan manusia juga dapat stabil dan tinggi. Terlebih untuk pengeluaran riil  perkapita  harus  dapat  dimanfaatkan  sebaik  mungkin  agar  dapat  efisien  sehingga ketika pengeluaran riil perkapita tinggi kenaikan IPM juga tinggi.

## Kesimpulan
Studi  mengenai  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di  Daerah  Istimewa Yogyakarta  (DIY)  periode  2006-2015  menunjukkan  bahwa  variabel  seperti  angka harapan  hidup,  angka  melek  huruf,  rata-rata  lama  sekolah,  dan  pengeluaran  riil perkapita  memiliki  pengaruh  signifikan  positif  terhadap  IPM.  Kota  Yogyakarta menunjukkan IPM tertinggi selama sepuluh tahun, sementara Kabupaten Gunungkidul menunjukkan  yang  terendah.  Implikasi  dari  temuan  ini  menegaskan  pentingnya pemerintah  DIY  dalam  mempertahankan  dan  meningkatkan  faktor-faktor  tersebut untuk  memastikan  stabilitas  dan  peningkatan  IPM  di  wilayah  tersebut,  khususnya
pengeluaran  riil  perkapita  yang  harus  dikelola  dengan  efisien  untuk  memaksimalkan dampak positif terhadap IPM.

## Daftar Pustaka
Baiquni, M., Harmayani, E., & Widyaningsih, Y. A. (2018). Potensi makanan tradisional kue kolombeng sebagai daya tarik wisata di daerah istimewa yogyakarta. Home Economics Journal , 2(2), 40-47.
Kadeni,  N.  S.  (2020).  Peran  UMKM  (Usaha  Mikro  Kecil  Menengah)  Dalam Meningkatkan Kesejahteraan Masyarakat. Equilibrium: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembelajarannya , 8(2), 191-200.
Mutiarasari, A. (2018). Peran entrepreneur meningkatkan pertumbuhan ekonomi dan mengurangi tingkat pengangguran. Dinar: Jurnal Prodi Ekonomi Syariah , 1(2), 51-75.
Sipahutar, S. R., & Nasution, A. M. (2023). Pengaruh Ipm, Pdrb Per Kapita, Dan Jumlah Pengangguran  Terhadap  Jumlah  Penduduk  Miskin  Provinsi  Sumatera  Utara. PROFJES: Profetik Jurnal Ekonomi Syariah , 2(1), 643-660. Suparno, H. (2014). Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Sektor Pendidikan, Kesehatan Dan  Infrastuktur  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Peningkatan Pembangunan Manusia Di Provinsi Kalimantan Timur. Journal of Innovation in Business and Economics , 5(1), 1-22.
Widiansyah,  A.  (2017).  Peran  ekonomi  dalam  pendidikan  dan  pendidikan  dalam pembangunan  ekonomi. Cakrawala:  Jurnal  Humaniora  Bina  Sarana Informatika , 17(2), 207-215.
Yuni,  R.,  &  Hutabarat,  D.  L.  (2021).  Dampak  Perdagangan  Internasional  Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Pada Tahun 2009-2019. Niagawan , 10(1), 62.