## Gorontalo Development Review

## Vol. 7 No. 1 April 2024
P-ISSN: 2614-5170, E-ISSN: 2615-1375

## Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan dan Ekonomi Terhadap Indeks Pembangunan Manusia
The Effect of Health and Economic Sector Government Expenditure on Human Development Index
Raja Mangaratua Nainggolan Program Studi Ekonomi Pembangunan, Universitas Airlangga email: raja.m.nainggolan@gmail.com Disubmit: 6 Maret 2024; Direvisi; 4 April 2024; Dipublish; 8 April 2024

## Abstract
Human  development  is  a  major  factor  in  increasing  welfare  and  economic growth. This study aims to analyze how much influence government spending on  the  health  and  economic  sectors  has  on  the  District  /  City  Human Development  Index in Papua Province 2011-2018. This study uses secondary data  sourced  from  the  Badan  Pusat  Statistik  and  the  Direktorat  Jendral Perimbangan Keuangan. The method of analysis used in this research is panel data  regression  with  the  Random  Effect  Model  (REM)  selected  method.  The results  of  this  study  indicate  that  government  spending  in  the  health  and economic  sectors  has  a  positive  and  significant  effect  both  partially  and collectively  on  the  Human  Development  Index. This  research  provides recommendations for the government to optimize health spending and economic spending  in  districts/cities  that  have  a  low  economy,  health  level  and  health infrastructure. In addition, the government must increase spending on functions that have a large impact on HDI.
Keywords :  Human  Development  Index;  health  sector  government  spending; economic sector government spending; REM

## 1. PENDAHULUAN
Tujuan  akhir  dari  pembangunan  suatu  negara  adalah  kejahteraan masyarakat. Dalam hal ini, salah satu pencapaian pembangunan dapat dilihat dari keberhasilan dalam mencapai target pertumbuhan ekonomi. Jika  dilihat  dari  sisi  ekonomi,  pertumbuhan  dapat  dijelaskan  melalui pendapatan per kapita penduduknya. Menurut Samuelson & Nordhaus (2010)  terdapat  beberapa  faktor  yang  menjadi  sumber  pertumbuhan ekonomi, antara lain: (1) sumber daya manusia, (2) sumber daya alam, (3)  pembentuk  modal,  (4)  Teknologi.  Menurut  Tjiptoherijanto  (1996), sumberdaya  manusia  yang  berkualitas  memiliki  produktifitas  tinggi sehingga  mampu  meningkatkan  efisiensi  kegiatan  ekonomi  dan  secara agregat  dapat  memengaruhi  pertumbuhan  ekonomi.  Pembangunan manusia  menempatkan  manusia  sebagai  tujuan  akhir  dari pembangunan, bukan alat dari pembangunan.
Todaro  &  Smith  (2012)  menjelaskan  tiga  tujuan  utama  dari pembangunan, yaitu: peningkatan dan perluasan distribusi dari barang kebutuhan  dasar  seperti  kesehatan,  makanan,  tempat  tinggal,  dan keamanan;  peningkatan  kualitas  hidup,  dan  perluasan  dalam menjangkau  pilihan  ekonomi  dan  sosial.  Menurut  Mankiw  (2016) pengembangan sumber daya manusia dapat dilakukan dengan perbaikan kualitas  modal  manusia. Investment  in  human  capital atau  kapasitas produksi tenaga manusia di dalam proses pembangunan telah menjadi dasar teori pertumbuhan ekonomi saat ini.
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) telah menjadi tolok ukur yang dikenal  oleh United  Nations  Development  Program (UNDP)  untuk mengukur  pembangunan  manusia  dari  perspektif  multi-dimensi,  sejak

## Abstrak
Pembangunan  manusia  merupakan  faktor  utama  dalam  peningkatan kesejahteraan  dan  pertumbuhan  ekonomi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengalisis  seberapa  besar  pengaruh  dari  pengeluaran  pemerintah  pada sektor  kesehatan  dan  ekonomi  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Papua  tahun  2011-2018.  Penelitian  ini meggunakan data sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik dan Direktorat Jendral Perimbangan Keuangan. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi data panel dengan metode terpilih Random Effect  Model (REM).  Hasil  Penelitian  ini  menunjukkan  pengeluaran pemerintah sektor kesehatan dan ekonomi berpengaruh positif dan signifikan baik  secara  parsial  maupun  besama-sama  terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia.  Penelitian  ini  memberi  rekomendasi  agar  pemerintah  melakukan optimalisasi  pengeluaran  kesehatan  dan  pengeluaran  ekonomi  di kabupaten/kota  yang  memiliki  perekonomian,  tingkat  kesehatan  dan infrastruktur  kesehatan  yang  rendah.  selain  itu,  pemerintah  harus meningkatkan  pengeluaran  pada  fungsi  yang  memiliki  dampak  besar terhadap IPM.
Kata Kunci : Indeks Pembangunan Manusia; pengeluaran pemerintah sektor kesehatan; pengeluaran pemerintah sektor ekonomi; REM
diperkenalkan  dalam Human  Development  Report (HDR)  yang  pertama pada tahun (Mangaraj & Aparajita, 2020). Pada perkembangannya UNDP mengukur  Indeks  Pembangunan  Manusia  dengan  metode  baru  yaitu berbasis sejumlah komponen dasar kualitas hidup. Komponen tersebut antara  lain:  angka  harapan  hidup  pada  waktu  lahir  ( life  expectancy  at birth ), angka melek huruf penduduk dewasa ( adult literacy rate ), rata-rata lama  sekolah  ( mean  years  of  schooling ),  dan  kemampuan  daya  beli ( purchasing power parity ).
Terpenuhinya  belanja  kesehatan  akan  meningkatkan  aksesibilitas, kualitas,  dan  keberlanjutan  pelayanan  kesehatan  dalam  suatu  negara (Harsono  et  al.,  2024).  Salah  satu  komponen  dalam  IPM  adalah kesehatan, yaitu diukur dengan indeks kesehatan menggunakan umur harapan hidup dengan menggunakan metode baru. Badan Pusat Statistik (2018)  menjelaskan  bahwa  salah  satu  provinsi  dengan  umur  harapan hidup  paling  rendah di  Indonesia  adalah  Papua,  yaitu  di  angka 65,36. Umur harapan hidup di Papua berada dibawah Nasional, yaitu diangka 71,20.
Rendahnya  IPM  suatu  daerah  dipangaruhi  oleh  besaran  belanja pemerintah pusat maupun daerah terhadap sektor kesehatan  (Suhendi &  Astuti,  2023).  Belanja  pemerintah  terhadap  kesehatan  yang  rendah akan berpengaruh buruk terhadap kualitas layanan serta ketersediaan infrastruktur  pendukung  kesehatan.  Selain  itu,  Peningkatan  jumlah lapangan  pekerjaan  akan  meningkatkan  pendapatan  dan  daya  beli masyarakat sehingga dapat menjangkau pendidikan dan kesehatan yang lebih layak. Pemerintah dengan kebijakan makro dapat mempengaruhi perekonomian  terutama  secara  tidak  langsung  terhadap  konsumsi rumah  tangga  dan  secara  langsung  dengan  pengeluaran  pemerintah (Deswantoro et al., 2017).
Teori  perkembangan  pengeluaran  pemerintah  yang  dikembangkan oleh  Peacock  dan  Wiseman  menjelaskan  bahwa  pemerintah  selalu berusaha  untuk  meningkatkan  pengeluaran  pemerintah,  namun masyarakat cenderung tidak menyukai untuk membayar pajak.  Dalam hal  ini masyarakat  memiliki  suatu  tingkat kesediaan  untuk  membayar pajak untuk membiayaai pengeluaran pemerintah yang besar tersebut. Upaya  meningkatkan  pembangunan  manusia  dilakukan  melalui instrumen  kebijakan  fiskal,  dimana  penyediaan  pelayanan  dasar dilaksanakan melalui mekanisme anggaran, misalnya alokasi anggaran bidang kesehatan. Hal ini karena saluran fiskal melalui belanja bidang kesehatan  secara  efektif  berdampak  terhadap  pembangunan  manusia. Pengeluaran bidang kesehatan, orang lebih sehat dapat hidup lebih lama, sehingga pembangunan manusia lebih baik (Mahulauw et al., 2016).
Pada perkembangannya, beberapa penelitian terdahulu berfokus pada beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  IPM.  Dalam  beberapa  penelitia, belanja  pemerintah  daerah  terhadap  sektor  kesehatan  berpengaruh signifikan dan positif terhadap IPM. Selain itu, beberapa faktor ekonomi lainnnya seperti belanja sosial, ekonomi dan PDRB juga secara signifikan positif mempengaruhi IPM (Chaironi & Aji Prakoso, 2022; Harsono et al., 2024;  Suhendi  &  Astuti,  2023).  Beberapa  penelitian  tersebut menggunakan data dari provinsi dengan IPM rendah di Indonesia seperti Provinsi  Papua  dan  Provinsi  NTB.  Rendahnya  Indeks  Pembangunan Manusia  di  setiap  tahunnya  di  Papua  dan  jumlah  pengeluaran
pemerintah  di  sektor  publik  dan  ekonomi  menjadi  faktor  pendorong untuk melakukan penelitian ini. Tujuan Penelitian ini yaitu menguji dan menganalisis dampak pengeluaran pemerintah di sektor kesehatan dan sektor  ekonomi  berpengaruh  signifikan  terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia  di  Kabupaten/Kota  Provinsi  Papua  secara  bersama-sama  dan secara parsial.

## 2. METODE PENELITIAN Model Empiris
Analisis  dalam  penelitian  ini  terdapat  empat  variabel  yaitu  satu variabel  dependen  (IPM)  dan  empat  variabel  independen  (Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan, Pengeluaran Pemerintah Sektor Ekonomi, Tingkat  Kemiskinan,  Produk  Domestik  Regional  Bruto).  Untuk  melihat pengaruh variabel dependen dan indepanden penelitian ini menggunakan regresi  linier  berganda  yaitu  regresi  data  panel  dengan  Berikut  adalah model persamaan yang akan diestimasi dalam penelitian ini:
IPM it = α + β Ln(health) it + β Ln(eko) it + β PDRB it + ε i
keterangan: IPM : Indeks Pembangunan Manusia health : Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan eko : Pengeluaran Pemerintah Sektor Ekonomi PDRB : Produk Domestik Regional Bruto α : Intersept / konstanta regresi β : Koefisien regresi variabel independen ε : error term i : Indikasi data cross section t : Indikasi data time series

## Variabel Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  variabel  dependen  yaitu  Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten/Kota Provinsi Papua tahun 2011- 2018.  Variabel  bebas  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan dan Pengeluaran Pemerintah Sektor  Ekonomi  dan  PDRB  di  Kabupaten/Kota  Provinsi  Papua  tahun 2011-2018.  Penelitian  ini  menggunakan  Indeks  Pembangunan  Manusia dengan Metode baru. Indeks Pembangunan Manusia dengan metode baru terdiri atas tiga indeks, yaitu Indeks Kesehatan, Indeks Pendidikan dan Indeks Ekonomi.
Pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan  merupakan  neraca keuangan daerah tahun 2011-2018 yang digunakan untuk pembiayaan kesehatan  di  daerah Provinsi  Papua.  Data yang digunakan  adalah  data anggaran kesehatan daerah menutut kabupaten/kota di Provinsi Papua periode 2011-2018 (dalam satuan milyar rupiah), dimana data tertuang dalam  Anggaran  Penerimaan  dan  Belanja  Daerah  (APBD)  tiap  daerah klasifikasi  fungsi.  Untuk  menghindari  fluktuasi  data  yang  berlebihan, variabel ini diubah ke dalam bentuk logaritma natural.
Pengeluaran  pemerintah  sektor  ekonomi  merupakan  neraca keuangan daerah tahun 2011-2018 yang digunakan untuk pembiayaan ekonomi  di  daerah  Provinsi  Papua.  data  yang  digunakan  adalah  data anggaran keuangan daerah menutut kabupaten/kota di Provinsi Papua periode 2011-2018 (dalam satuan milyar rupiah), dimana data tertuang
dalam  Anggaran  Penerimaan  dan  Belanja  Daerah  (APBD)  tiap  daerah klasifikasi  fungsi.  Untuk  menghindari  fluktuasi  data  yang  berlebihan, variabel ini diubah ke dalam bentuk logaritma natural.
Produk  Domestik  Regional  Bruto  merupakan  salah  satu  indikator yang digunakan lembaga negara (dalam hal ini BPS) untuk mengetahui kondisi  ekonomi  suatu  daerah  ataupun  negara.  Penelitian  ini menggunakan  data  PDRB  Provinsi  Papua  periode  2011-2018  dalam satuan persen.

## Jenis dan Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan  jenis  data  sekunder  yang  merupakan data panel. Data sekunder merupakan data yang diperoleh secaara tidak langsung melalui  berbagai  sumber  data  atau  media  perantara  dan  siap untuk diuji. Data variabel yang terkait dengan penelitian ini diperoleh dari instasi-intansi  pemerintah  seperti  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dan Direktorat Jendral Perimbangan Keuangan (DJPK). Penelitian ini menggunakan data tahun 2011-2018 dari 29 Kab/Kota di Provinsi Papua.
Tabel 1 . Jenis dan Sumber Data Variabel

## Sumber: Penulis

## Regresi Data Panel
Studi  ini  menggunakan  metode  regresi  data  panel.  Metode  ini digunakan  karena  data-data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  data  panel.  Metode  ini  dapat  memberikan  gambaran  dan penjelasan  analisis  yang  lebih  luas,  karena  mampu  menyediakan  data yang lebih banyak dan menghasilkan degree of freedom yang lebih besar (Gujarati,  2003:  636).  Ada  tiga  metode  estimasi  yang  bisa  digunakan dalam metode data panel yaitu pertama pendekatan Pooled Least Square (PLS),  kedua  pendekatan  Fixxed  Effect  Model  (FEM)  dan  ketiga pendekatan Random Effect Model (REM).

## Pooled Least Square (PLS)
Pendekatan  Pooled  Least  Square  (PLS)  merupakan  merupakan pendekatan  data  panel  yang  paling  sederhana.  Model  ini  tidak memperhatikan dimensi individu maupun waktu sehingga diasumsikan bahwa  perilaku  antar  individu    sama  dalam  berbagai  kurun  waktu. Pendekatan  Pooled  Least  Square  menggabungkan  (pooled)  seluruh  data time series dan cross section  sehingga tidak terdapat perbedaan antara
Jenis dan Sumber Data Variabel Variabel Jenis data Sumber data Indeks Pembangunan Manusia Sekunder Badan Pusat Statistik (BPS) Pengeluaran pemerintah sektor kesehatan Sekunder Direktorat Jendral Perimbangan Keuangan (DJPK) Pengeluaran pemerintah sektor ekonomi Sekunder Direktorat Jendral Perimbangan Keuangan (DJPK) Produk Domestik Bruto Sekunder Badan Pusat Statistik (BPS)
dimensi  individu  dan  waktu.  Dalam  metode  Pooled  Least  Square diasumsikan bahwa intercept dan slope dalam suatu persamaan regresi dinyatakan  konstan.  Selain  itu  diasumsikan  juga  bahwa  eror  term  (µit) terdistribusi secara independen dan varians yang konstan.

## Fixed Effect Model (FEM)
Model  FEM  memperhitungkan  kemungkinan  bahwa  peneliti menghadapi  masalah  omitted  variables,  karena  seringkali  omitted variables mungkin membawa perubahan pada intercept time series atau cross  section.  Pendekatan  Fixed  Effect  Model  (FEM)  menambahkan dummy  variables  untuk  mengizinkan  adanya  perubahan  intercept  ini. Pendekatan  random  effect  model  memperbaiki  efisiensi  proses  least square dengan memperhitungkan error dari cross section dan time series. Teknik ini memperhitungkan bahwa error mungkin berkorelasi sepanjang time  series  dan  cross  section.  Individu  dan  waktu  berkontribusi  pada pembentukan error.

## Random Effect Model (REM)
Pendekatan random effect model memperbaiki efisiensi proses least square dengan memperhitungkan error dari cross section dan time series. Teknik ini memperhitungkan bahwa error mungkin berkorelasi sepanjang time  series  dan  cross  section.  Individu  dan  waktu  berkontribusi  pada pembentukan error.

## Pemilihan Model Estimasi Regresi Data Panel Pooled Least Square (PLS) atau Fixed Effect Model (FEM)
Pemilihan model Pooled Least Square (PLS) atau Fixed Effect Model (FEM) dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  Uji  F-restricted.  Pengujian hipotesis dari Uji F-restricted adalah sebagai berikut:
H0 = Model Pooled Least Square (restricted) H1 = Model Fixed Effect (unrestricted) Berdasarkan rumus diatas, apabila nilai  Fhitung  >  FTabel  pada tingkat signifikansi (α) tertentu maka H0 ditolak dan menerima H1 maka model yang tepat digunakan adalah model Fixed Effect (FEM).

## Fixed Effect Model (FEM) atau Random Effect Model (REM)
Pemilihan  model  Fixed  Effect  Model  (FEM)  atau  Random  Effect  Model (REM)  dengan menggunakan Uji  hausman.  Pengujian ini menggunakan nilai  distribusi      Chi-Square      statistik,    Pengujian  hipotesis  yang dilakukan adalah sebagai berikut: H0 = Random Effect Model (REM) H1 = Fixed Effect Model (FEM) Berdasarkan pengujian hipotesis tersebut, apabila nilai probabilitas Chi Square hitung > Chi Square Tabel dan p-value signifikan maka H0 ditolak dan H1 diterima sehingga model fixed effect  lebih  tepat digunakan.

## Simulasi dengan Menggunakan Time Lag
Simulasi  dengan  menggunakan  time  lag  digunakan  untuk  variabel penjelas  apabila  diharapkan  suatu  variabel  X  berpengaruh  terhadap  Y setelah satu periode waktu tertentu (Sarwoko, 2005). Dalam penelitian ini, variabel  bebas  dapat  memberikan  pengaruh  terhadap  variabel  terikat pada jangka waktu tertentu. Prosedur simulasi time lag dilakukan secara
berurutan  dan  akan  terhenti  ketika  koefisien  regresi  dari  variabel  lag menjadi tidak signifikan secara statistik dan/atau paling tidak satu dari koefisien variabel tersebut berubah tandanya dari positif ke negatif atau sebaliknya  (Gujarati,  2003).  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini digunakan  simulasi  time  lag  untuk  melihat  periode  waktu  yang dibutuhkan variabel belanja modal untuk dapat mempengaruhi IPM pada tahun penelitian 2011-2018.

## Uji F-statistik (Bersama-sama)
Tujuan dari Uji F-statistik adalah untuk menentukan signifikan atau tidak  signifikannya  suatu  variabel  bebas  (independent  variables)  dalam mempengaruhi variabel terikat (dependent variable) secara bersama-sama atau  keseluruhan.  Pengujian  F-  statistik  dilakukan  dengan membandingkan nilai F-statistik untuk masing-masing estimator dengan F-  Tabel  yang  digunakan.  Apabila  nilai  Fstatistik  >  FTabel,  maka  H0 ditolak dan H1 diterima, sehingga dapat dikatakan bahwa variabel bebas dalam  persamaan  berpengaruh  terhadap  variasi  dari  variabel  terikat secara bersama-sama. Sebaliknya, apabila nilai Fstatistik < FTabel, maka H0  diterima  dan  H1  ditolak,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  variabel bebas dalam persamaan tidak berpengaruh terhadap variasi dari variabel terikat secara bersama-sama.

## Uji t-statistik (Parsial)
Uji t-statistik merupakan pengujian terhadap koefisien dari variabel bebas  (independent  variable)  terhadap  variabel  terikat  (dependent variable) secara parsial. Uji ini dilakukan untuk melihat tingkat signifikan dari  variabel  bebas  secara  individu  dalam  mempengaruhi  variasi  dari variabel terikat. Cara paling mudah yang sering digunakan dalam uji t- statistik  adalah  dengan  menggunakan  konsep  p-value  dengan  tingkat signifikansi (α). Uji t -statistik dilakukan dengan membandingkan nilai p- value untuk masing-masi ng estimator dengan tingkat signifikansi (α) yang digunakan.  Apabila  nilai  p- value  >  nilai  α  maka  H0  diterima  dan  H1 ditolak, yang berarti tidak ada hubungan antara variabel dependent dan variabel independent. Sebaliknya, apabila nilai p- value < nilai α ma ka H0 ditolak  dan  H1  diterima,  yang  berarti  ada  hubungan  antara  variabel dependent dan variabel independent.

## Koefisien Determinasi (R2)
Pengukuran  R2  dilakukan  dengan  maksud  untuk  menunjukkan seberapa besar variasi variabel independent dapat menerangkan variabel dependent  dan  untuk  mengukur  seberapa  baik  garis  regresi.  Nilai  (R 2 ) pada umumnya terletak di antara 0 dan 1 (Sarwoko, 2005: 52). Nilai (R 2 ) yang  mendekati  1  menunjukkan  bahwa  variasi  dari  semua  variabel independent dapat menjelaskan variabel dependent dengan  baik. Di sisi lain, nilai (R 2 ) yang rendah mendekati 0 menunjukkan bahwa variasi dari semua  variabel  independent  tidak  mampu  menjelaskan    variabel independent.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN Uji F-restricted (Uji Chow) Tabel 2. Hasil Uji Hausman
Sumber: Hasil pengolahan dengan stata 14.2
Berdasarkan hasil uji F-retricted pada Tabel 2 diperoleh hasil p-value sebesar 0.0000 dengan tingkat signifikansi (α) sebesar lima persen. Nilai p- value 0.0000 lebih kecil dari tingkat signifikansi (α) sebesar lima persen (0,05)  menunjukkan  bahwa  hipotesis  H0  ditolak  dan  H1  tidak  ditolak. Hasil  H0  ditolak  dan  H1  diterima  menunjukkan  bahwa  model  estimasi terbaik yang digunakan dalam regresi tahap pertama pada penelitian ini adalah Fixed Effect Model (FEM). Setelah uji pemilihan model pooled least square dan fixed effect model dilakukan dan diperoleh hasil bahwa model estimasi  terbaik  adalah  fixed  effect  model,  maka  langkah  selanjutnya adalah  uji  pemilihan  model  antara  fixed  effect  mode  (FEM)dan  random effect model (REM) dengan menggunakan Uji Hausman.

## Uji Hausman
Tabel 3. Hasil Uji Hausman
Sumber: Hasil pengolahan dengan stata 14.2
Berdasarkan hasil Hausman Test pada Tabel 3 dapat diketahui bahwa nilai  Chi-square  sebesar  2.82  dan  nilai  p-value  sebesar  0.2438  dengan tingkat  signifikansi  (α)  sebesar  lima  persen (0.05).  Nilai  p-value  0.2438 lebih besar dari tingkat  signifikansi  (α)  sebesar  lima  persen  (0.05)  menunjukkan bahwa  H0  tidak  ditolak.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  estimasi terbaik yang digunakan dalam regresi adalah Random Effect Model (REM).
F( 28, 194) 1192.74 p-value 0.0000 Alpha 5% H0 : PLS H1 : FEM Chi2 (2) 2.82 Prob>chi2 0.2438 Alpha 5% H0 : REM H1 : FEM
Simulasi Timelag 0-2 Tahun
Tabel 4. Simulasi Timelag dan Regresi REM
Sumber: Hasil pengolahan dengan stata 14.2
Simulasi time lag dilakukan dari lag 0 sampai lag ke 2. Berdasarkan Tabel 4, pemilihan simulasi lag terbaik adalah lag 0 dengan cara melihat tingkat signifikansinya probabilitas T, probabilitas F dan Nilai. Pemilihan ini dikarenakan bahwa hasil estimasi lag 0 tahun sudah sesuai dengan teori, dimana pengeluaran pemerintah sektor Kesehatan, sektor ekonomi dan  PDRB  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  indeks pembangunan manusia (IPM) dengan nilai R-square sebesar 0,7247.

## Uji F-Statistik (Bersama-sama)
Tabel  4  menampilkan  hasil  pengujian  dengan  menggunakan  model estimasi Random  Effect  Model pada time  lag 0  tahun,  dimana  hasil estimasi ini menunjukkan hasil pengujian secara bersama-sama. Tujuan dari pengujian ini adalah untuk menganalisis tingkat signifikansi variabel independen  dalam  mempengaruhi  variabel  dependen  secara  bersama- sama.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  cara  membandingkan p-value F terhadap  α  (5%).  Tabel 4  menunjukkan  hasil  regresi  dengan  nilai probabilitas F-statistik pada hasil regresi data panel REM sebesar 0.0000. Nilai  dari  probabilitas  tersebut  lebih  kecil dari  tingkat  singnifikansi  (α) yang digunakan dalam penelitian ini yaitu sebesar lima persen, sehingga dari hasil tersebut H0 ditolak dan H1 tidak ditolak. Hasil ini menunjukkan bahwa  variabel  dependen  (IPM)  secara  bersama-sama  dipengaruhi  oleh variabel indepanden (belanja pemerintah sektor kesehatan, belanja sektor ekonomi dan PDRB).
Hasil Regresi dengan REM menggunakan time lag 0-2 tahun Variabel IPM REM Lag 0 Lag 1 Lag 2 Cons Coeff 38.247 84 49.404 88 54.670 58 t-stats. 16.39 6.14 6.77 Prob 0.000 0.000 0.000 ln_ health Coeff 2.5120 05 1.6366 7 1.052 t-stats. 16.50 0.98 0.62 Prob 0.000 0.328 0.534 ln_ eko Coeff 0.9940 50 - 0.5959 9 - 1.1020 8 t-stats. 4.50 -0.29 -0.52 Prob 0.000 0.775 0.600 PDRB Coeff 0.1938 45 0.7832 51 0.1124 31 t-stats 5.0441 12 0.94 0.11 Prob 0.0001  0.7034 0.4221 Prob. F-stats. 0.0000  0.5783 0.095 R-square 0.7247  0.0007 0.0000

## Uji t-statistik (Parsial)
Penelitian  ini  menggunakan  variabel  independen  yaitu  belanja pemerintah  sektor  kesehatan  dan  belanja  pemerintah  sektor  ekonomi. Pengujian  koefisien  variabel  dependen  dapat  dilakukan  dengan membandingkan nilai p-value dengan level of significance (5%). Dari hasil uji  t-statistik  pada  Tabel  4,    dapat  dilihat  bahwa  ketiga  variabel independen dari penelitian ini berpengaruh signifikan terhadap  variabel dependen  karena  memiliki p-value lebih  kecil  dari level  of  significance yaitu  0.000  untuk  variabel  pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan, variabel pengeluran pemerintah sektor ekonomi dan PDRB.

## Koefisien Determinasi
Koefisien  determinasi  (R 2 )  adalah  suatu  ukuran  yang  dapat menggambarkan  seberapa  besar  kemampuan  dari  variabel  independen dalam  menjelaskan  variabel  dependen  dari  suatu  model.  Berdasarkan Tabel  4,  hasil  regresi  dengan  menggunakan  model  estimasi  REM menunjukkan  nilai  R 2 sebesar  0.7247.  Hasil  regresi  tersebut menunjukkan  bahwa  variabel  independen  pada  model  mampu menjelaskan variabel dependen (IPM) sebesar 72.47 persen dan sisa nya 27.53 persen dijelaskan oleh variabel lain diluar model.

## Pembahasan
Berdasarkan  regresi  dengan  model  estimasi  REM  pada  Tabel  4 menunjukkan bawah pengeluaran pemerintah sektor kesehatan memiliki koefisien  regresi  sebesar  2.512005  dengan  probabilitas p-value 0.000. Variabel  pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan  berpengaruh signifikan  terhadap  indeks  pembangunan  manusia  dijelaskan  melalui nilai probabilitas yang lebih kecil dari tingkat signifikansi (α) yaitu sebesar lima  persen.  Dari  hasil  regresi  tersebut  juga  dapat  disimpulkan  bahwa peningkatan  belanja  kesehatan  1%  akan  meningkatkan  indeks pembangunan manusia di Papua sebesar 2.51. Hasil dari penelitian ini juga sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh (Fadilah et al., 2018;  Harsono  et  al.,  2024),  dimana  dalam  penelitian  tersebut menjelaskan  bahwa  pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan  secara positif dan signifikan mempengaruhi indeks kesehatan.
Berdasarkan  regresi  dengan  model  estimasi  REM  pada  Tabel  4 menunjukkan  bawah  pengeluaran  pemerintah  sektor  ekonomi  memiliki koefisien  regresi  sebesar  0.994050  dengan  probabilitas p-value 0.000. Variabel pengeluaran pemerintah sektor ekonomi berpengaruh signifikan terhadap  indeks  pembangunan  manusia  dijelaskan  melalui  nilai probabilitas yang lebih kecil dari tingkat signifikansi (α) yaitu sebesar lima persen.  Dari  hasil  regresi  tersebut  juga  dapat  disimpulkan  bahwa peningkatan  belanja  ekonomi  1%  akan  meningkatkan  indeks pembangunan  manusia  di  Papua  sebesar  0.994.  Signifikannya peningkatan  pengeluaran  pemerintah  sektor  ekonomi  mempengaruhi peningkatan  indeks  pembangunan  manusia  di  Provinsi  Papua menunjukkan bahwa variabel ekonomi merupakan variabel yang sangat menentukan  kesejahteraan  di  provinsi  ini.  Semakin  besar  pengeluaran pemerintah  pada  sektor  ekonomi,  semakin  tinggi  meningkat  juga kesejahteraan masyarakat. Hasil dari penelitian ini mendukung penelitian
sebelumnya yang menjelaskan pengeluaran pemerintah bidang ekonomi berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  tingkat  kesejahteraan Masyarakat dan IPM (Aditia, 2015; Fadilah et al., 2018).
Berdasarkan  regresi  dengan  model  estimasi  REM  pada  Tabel  4 menunjukkan bawah PDRB  memiliki koefisien regresi sebesar 0.193845 dengan  probabilitas p-value 0.000.  Variabel  pengeluaran  PDRB berpengaruh  signifikan  terhadap  indeks  pembangunan  manusia dijelaskan  melalui  nilai  probabilitas  yang  lebih  kecil  dari  tingkat signifikansi (α) yaitu sebesar lima persen. Dari hasil regresi tersebut juga dapat  disimpulkan  bahwa  peningkatan  PDRB  1%  akan  meningkatkan indeks  pembangunan  manusia  di  Papua  sebesar  0.193.  Hasil  ini memperkuat  teori  dari  penelitian  terdahulu  yang  menyebutkan  bahwa pertumbuhan  ekonomi  meningkatkan  kesejahteraan  (Chaironi  &  Aji Prakoso, 2022; Suhendi & Astuti, 2023).
Perbedaan hasil penelitian ditunjukkan oleh Riani et al., (2021) yang menyebutkan bahwa pertumbuhan ekonomi mengakibatkan penurunan IPM  di  Provinsi  Papua.  Fenomena  ini  terjadi  karena  adanya  perbedaan kondisi  antar  daerah,  dimana  pertambangan  mempengaruhi  kondisi perekonomian.  Peningkatan  belanja  pada  ekonomi  akan  mendorong masyarakat memiliki kemampuan untuk mengakses lapangan perkerjaan serta keterampilan. Hal ini akan meningkatkan produktivitas masyarakat yang  memberi  dampak  pada  peningkatan  kesejahteraan  dan  turunnya angka kemiskinan (Chaironi & Aji Prakoso, 2022).
Variabel belanja pemerintah dalam penelitian ini secara keseluruhan memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  IPM.  Hasil  tersebut sesuai  dengan  teori  Adolf  Wagner  yang  menjelaskan  bahwa  belanja pemerintah akan meningkatkan kesejahteraan masyarakat (Wenda et al., 2023). Namun peningkatan ini tidak merata di semua kabupaten/kota di Provinsi Papua.  Masduki et al.,  (2022) menjelaskan bahwa pengeluaran pemerintah  yang  belum  sesuai  dengan  target  dipengaruhi oleh  kualitas belanja pemerintah. Kualitas belanja pemerintah dipengaruhi oleh faktor prioritas,  alokasi,  waktu,  akuntanbilitas  dan  efektivitas.  Pengeluaran pemerintah  yang  berkualitas  akan  menurunkan  kemiskinan  dan meningkatkan IPM.

## 4. PENUTUP
Berdasarkan hasil  analisis  dan  pembahasan  pada  bab  sebelumnya, maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan  dan  saran.  Variabel pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan,  sektor  ekonomi  dan  PDRB secara  bersama-sama  berpengaruh  signifikan  terhadap  indeks pembangunan manusia kabupaten/kota di Provinsi Papua tahun 2011- 2018. Variabel pengeluaran pemerintah sektor kesehatan, sektor ekonomi dan  PDRB  secara  parsial  memiliki  pengaruh  signifikan  dan  positif terhadap  indeks  pembangunan  manusia  kabupaten/kota  di  Provinsi Papua Tahun 2011-2018 yang berarti anggaran belanja pemerintah pada kedua  sektor  tersebut  dapat  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat Papua.
Pemerintah  disarankan  memberikan  perhatian  khusus  terhadap kabupaten yang memiliki angka kesehatan yang rendah, terutama dalam mengedukasi  masyarakat  agar  memiliki  pola  hidup  sehat.  Pemerintah pusat  maupun  pemerintah  daerah  Papua  diharapkan  dapat
meningkatkan  pengeluaran  sektor  kesehatan  untuk  meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Pemerintah melalui Dinas Perindustrian dan Perdagangan  serta  lembaga/badan  lainnya  yang  berkaitan  dengan program  ekonomi  di  Provinsi  Papua  diharapkan  dapat  meningkatkan pengeluaran  pemerintah  khususnya  untuk  program  pada  subfungsi perdagangan, pengembangan usaha, koperasi, usaha kecil dan menengah (UMKM) dan tenaga kerja. Peningkatan kualitas kesehatan serta dorongan ekonomi  dari  belanja  pemerintah  akan  meningkatkan  produktivitas, pertumbuhan  ekonomi  regional  dan  kesejahteraan  masyarakat  dalam jangka Panjang.

## 5. DAFTAR PUSTAKA Buku
Gujarati, D. N. (2003). Basic Economitrics. In McGraw-Hill Companies . Mankiw, N. G. (2016). Macroeconomics (Ninth Edit). Shani Fisher. Samuelson,  P.,  &  Nordhaus,  W.  (2010).  Economics  19th  Edition.  In McGraw-Hill Irwin (Vol. 4, Issue 3). http://marefateadyan.nashriyat.ir/node/150 Sarwoko. (2005). Dasar-dasar Ekonometrika . ANDI. Tjiptoherijanto,  P.  (1996). Sumber  daya  manusia  dalam  pembangunan nasional .  Lembaga  Penerbit  Fakultas  Ekonomi  Universitas Indonesia.
Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2012). Economic Developement .

## Arikel Jurnal
Aditia, N. (2015). Pengaruh Pengeluaran Pemerintah di Bidang Pendidikan, Kesehatan dan Ekonomi terhadap Tingkat Kesejahteraan Masyarakat di Provinsi Bali . 2303 – 0178 , 212 – 242. Chaironi, M., & Aji Prakoso, J. (2022). Faktor – faktor yang mempengaruhi indeks pembangunan manusia di Provinsi Papua Tahun 2015-2019. E-Jurnal Perspektif Ekonomi Dan Pembangunan Daerah , 11 (2), 147 – 156. https://doi.org/10.22437/pdpd.v11i2.20778 Deswantoro, D. B., Ismail, A., & Hendarmin, H. (2017). Pengaruh Belanja Daerah  Berdasarkan  Klasifikasi  Ekonomi  terhadap  Pertumbuhan Ekonomi dan Kesejahteraan Masyarakat di Kabupaten/Kota Provinsi Kalimantan  Barat  Tahun  2010  -  2015. Jurnal  Ekonomi  Bisnis  Dan
Kewirausahaan , 6 (3), 187.
https://doi.org/10.26418/jebik.v6i3.23256 Fadilah, A., Ananda, C. F., & Kaluge, D. (2018). A Panel Approach : How Does Government Expenditure Influence Human Development Index ?
10 (2), 130 – 139.
Harsono, Harsono, I., Purnama, I., Firmansyah, M., Irwan, M., & Sutanto, H.  (2024).  The  Influence  Of  Education  Expenditure,  Health Expenditure  And  Social  Assistance  Expenditure  On  Human Development  Index  In  NTB  Province  In  2013-2022. Management Studies and Entrepreneurship Journal , 5 (1), 802 – 810.
http://journal.yrpipku.com/index.php/msej
Mangaraj, B. K., & Aparajita, U. (2020). Constructing a generalized model of the human development index. Socio-Economic Planning Sciences , 70 (January 2018), 100778. https://doi.org/10.1016/j.seps.2019.100778 Masduki,  U.,  Rindayati,  W.,  &  Mulatsih,  S.  (2022).  How  can  quality regional spending reduce poverty and improve human development index? Journal  of  Asian  Economics , 82 (September  2020),  101515. https://doi.org/10.1016/j.asieco.2022.101515
Riani, I. A. P., Sumreskosu, Y., & Purwadi, M. A. (2021). Analisis Pengaruh Pertumbuhan  Ekonomi,  Tingkat  Kemiskinan  Dan  Rasio  Gini Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Di Provinsi Papua Periode 2011-2020. Jurnal Kajian Ekonomi Dan Studi Pembangunan , 8 (1), 1 – 17. https://doi.org/10.56076/jkesp.v8i1.2102 Suhendi, S., & Astuti, I. P. (2023). Analisis Pengaruh Tingkat Kemiskinan, Pdrb  Dan  Pengeluaran  Pemerintah  Bidang  Kesehatan  Dan Pendidikan  Terhadap  Ipm  Di  Provinsi  Papua  Tahun  2017-2022. Jurnal Ilmiah Manajemen, Ekonomi, & Akuntansi (MEA) , 7 (2), 1676 – 1694. https://doi.org/10.31955/mea.v7i2.3212 Wenda,  E.,  Faisal,  M.,  &  Lalu,  S.  (2023).  PENGARUH  ANGGARAN BELANJA  PEMERINTAH  DAERAH  PADA  FUNGSI  PENDIDIKAN TERHADAP  INDEKS  PEMBANGUNAN  MANUSIA  PROVINSI  PAPUA.
Jurnal Ilmu Ekonomi, Manajemen, Dan Akuntansi , 61 – 67.

## Sumber Rujukan dari Website
BPS. (2018). Umur Harapan Hidup Provinsi Papua . Badan Pusat Statistik. https://papuabarat.bps.go.id/indicator/26/94/2/-metode-baru- umur-harapan-hidup-saat-lahir-hasil-sp2010-menurut-kabupaten- kota.html\