## PENGARUH
PENGELUARAN  PEMERINTAH  DAERAH  PADA  SEKTOR  PENDIDIKAN, KESEHATAN  DAN  KEMISKINAN  TERHADAP  INDEKS  PEMBANGUNAN MANUSIA
(STUDI PADA KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI KALIMANTAN SELATAN) 1

## THE  IMPACT  OF  LOCAL  GOVERNMENT  SPENDING  ON  EDUCATION,  HEALTH, AND POVERTY ON THE HUMAN DEVELOPMENT INDEX
(STUDY ON THE REGENCIES/CITIES IN SOUTH KALIMANTAN)
Baqtiar Arifin 2 dan Ahmadi Murjani 3 Email: baqtiar.arifin@bps.go.id

## ABSTRAK
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) adalah indeks komposit yang mencakup tiga bidang pembangunan manusia yang dianggap paling mendasar dilihat dari kualitas fisik dan non fisik  yaitu  indeks  pendidikan,  indeks  kesehatan  dan  indeks  daya  beli.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  variabel  belanja  pendidikan,  kesehatan, kemiskinan  terhadap  indeks  pembangunan  manusia.  Penelitian  ini  mengambil  data sekunder  dari  keseluruhan  populasi  yang  ada  yaitu  13  kabupaten/kota  di  Kalimantan Selatan tahun 2004 -2013. Data ini  diolah dengan metode regresi panel. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  pengeluaran  pemerintah  sektor  pendidikan,  sektor  kesehatan  dan jumlah  penduduk  miskin  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  IPM.  Meskipun pengeluaran pemerintah sektor pendidikan  dan kesehatan berpengaruh positif terhadap IPM,  pengaruh  ini  relatif  kecil.  Hal  ini  dapat  menandakan  bahwa  pengeluaran  sektor tersebut belum optimal baik dari alokasi maupun penggunaannya.

## Kata Kunci: Pembangunan Manusia, Belanja Pendidikan, Belanja Kesehatan, Kemiskinan

## ABSTRACT
Human  Development  Index  (IPM)  is  a  composite  index  that  covers  three  areas  of  human development  which  is  considered  the  most  fundamental  aspects  of  physical  and  non-physical qualities  including  education  index,  health  index,  and  the  purchasing  power  index.  This  study aimed to analyze the effect of the education spending, health spending, and poverty. This study used secondary data from the entire population in 13 regencies/cities in South Kalimantan in 2004-2013. The data were processed by panel regression method. The results showed that government spending in the education sector, the government spending in the health sector and the number of poor people had significant positive effect on the IPM. Despite the positive effect of government spending for education and health on the IPM, the effect is still relatively small. The small effect may indicate that the use and allocation of those expenditures in health and education are not optimum.

## Keyword: Human Development, Education Spending, Health Spending, Poverty
1 Naskah diterima 3 Oktober 2017. Direvisi 20 November 2017
2 Fungsional Statistisi BPS Kabupaten Tabalong
3 Fungsional Statistisi BPS Kabupaten Tabalong

## A.  PENDAHULUAN
anusia  adalah  pelaku  utama pembangunan,  oleh  sebab  itu dalam rangka mewujudkan tujuan  pembangunan  yaitu  memajukan kesejahteraan umum, mencerdaskan kehidupan  bangsa,    serta  turut  sertanya masyarakat  dalam  proses  pembangunan, maka  perlu  adanya  peningkatan  sumber daya manusia sebagai pelaku pembangunan tersebut.
Pembangunan  manusia  diartikan sebagai  proses  atau  upaya  pemberdayaan dengan tujuan utama peningkatan kemampuan  dasar  agar  dapat  berperan serta  di  tiap  sektor  pembangunan. Pentingnya manuasia di sini adalah sebagai pelaku  pembangunan  yang  manfaatnya adalah  juga  untuk  kepentingan  manusia dengan  berbekal  nilai  produksi  dan produktifitas (Kuncoro: 2010).
Tujuan  pembangunan  di  Indonesia telah mengalami pergeseran, dari pertumbuhan
ekonomi menjadi pembangunan  manusia  yang  mandiri  dan berkontribusi terhadap kelangsungan pembangunan  di  Indonesia.  Pada  tahun 1990,  United  Nation  Development  Program (UNDP)  membuat  sebuah  acuan  dalam menilai hasil pembangunan yang tercermin dalam  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM).
IPM  adalah  suatu  ukuran  angka kesejahteraan  suatu  daerah  atau  negara yang  dapat  dilihat  berdasarkan  pada  tiga dimensi  yaitu:  angka  harapan  hidup  pada waktu  lahir  (life  expectancy  at  birth),  angka melek  huruf  (literacy  rate)  dan  rata-rata lama  sekolah  (mean  years  of  schooling)  serta kemampuan  daya  beli  (purchasing  power parity) (BPS: 2008).
Indikator  angka  harapan  hidup mengukur  kesehatan,  indikator  melek huruf penduduk dewasa dan rata-rata lama sekolah  mengukur  pendidikan,  sedangkan indikator  daya  beli  mengukur  standar
hidup.  Ketiga  indikator  tersebut  saling memiliki  keterkaitan  satu  sama  lain,  selain itu  juga  dapat  dipengaruhi  oleh  faktor- faktor lain seperti ketersediaan kesempatan kerja  yang  ditentukan  oleh  pertumbuhan ekonomi,  infrastruktur  dan  kebijakan pemerintah  sehingga  IPM  akan  meningkat apabila  ketiga  unsur  tersebut  dapat ditingkatkan  dan  nilai  IPM  yang  tinggi menandakan  keberhasilan  pembangunan ekonomi suatu negara (UNDP: 1990).
Provinsi  Kalimantan  Selatan  dalam menjalankan program pembangunan dalam  hal  ini  melalui  belanja  pendidikan dan belanja kesehatan senantiasa meningkat    dari  tahun  ke  tahun  yang bertujuan  ada  kenaikan    signifikan terhadap  capaian  pembangunan  berupa indeks  pembangunan  manusia,  namun menurut data BPS pada tahun 2013 Indeks Pembangunan Manusia Kalimantan Selatan masih  tertinggal  di  bawah  Indeks Pembangunan  Manusia    Nasional,  dan secara regional di Pulau Kalimantan masih tergolong  rendah  dibanding  dengan provinsi di Kalimantan lainnya (BPS, 2014)
Dalam kasus di Kalimantan Selatan, data publikasi BPS memperlihatkan bahwa secara  absolut,  IPM  Kalimantan  Selatan telah  mengalami  peningkatan  yang  cukup berarti  dalam  beberapa  tahun  terakhir, namun  hal  tersebut  bisa  mengejar ketertinggalan dengan propinsi di regional Kalimantan (BPS, 2014).
Proporsi  pengeluaran  pemerintah atas  pendidikan  dan  kesehatan  masih cukup  rendah.  Pengeluaran  pemerintah sektor  pendidikan  berkisar  antara  3-4 persen sejak tahun 1969-1999. Namun pada tahun 2004 proporsi pengeluaran pendidikan  meningkat  seiring  ketentuan Undang-undang yang mensyaratkan pengeluaran pemerintah minimal 10 persen dari APBN.
Berdasarkan data Kementerian Keuangan  (2014),  pengeluaran  pemerintah

## M
propinsi  Kalimantan  Selatan  pada  sektor pendidikan  memang  mengalami  kenaikan anggaran tiap tahunnya namun persentasenya  cenderung  menurun  dari total  belanja  pada  tahun  2013.  Pemerintah propinsi Kalimantan Selatan lebih membelanjakan  anggarannya  di  pelayanan umum  sekitar  47%  dari  total  belanja. Sedangkan  pengeluaran  belanja  kesehatan relatif  meningkat  dari  tahun  ke  tahunnya, bahkan  untuk  2013  ada  peningkatan  15% dari  total  belanja.  Sedangkan  kondisi alokasi  pengeluaran  pemerintah  terhadap akses  publik  cukup  memprihatinkan.  Hal tersebut  tampak  dari  masih  relatif tingginya  alokasi  anggaran  belanja  rutin dibanding anggaran belanja pembangunan, baik  dalam  skala  nasional  maupun regional, Badrudin (2011).
Perkembangan kemiskinan di Kalimantan  Selatan  dari  tahun  ke  tahun mengalami  fluktuasi  di  kabupaten/kota dari tahun 2009-2013 (BPS, n.d). Kemiskinan  dapat  memberikan  dampak yang nyata dalam mewujudkan keberhasilan pembangunan manusia, sebab bila  tidak  di  kendalikan  dengan  kebijakan maka target yang ingin dicapai oleh daerah akan  tertunda,  Mirza  (2012).  Kemiskinan akan menghambat individu untuk mengkonsumsi  nutrisi  yang  bergizi, mendapatkan  pendidikan  yang  layak untuk  menunjang  hidup  yang  sehat  dan akan menghasilkan sumber daya manusia.
IPM Kabupaten/Kota di Kalimantan Selatan  menurut  BPS  (2014)  masih  terlihat ada kesenjangan untuk Kabupaten Balangan  68,30;  Kabupaten  Barito  Kuala 69,31;  Kabupaten  Hulu  Sungai  Utara  70,58 dan  Kabupaten  Tabalong  71,56    yang berada di bawah IPM dua Kota yaitu Kota Banjarmasin  dan  Kota  Banjarbaru,    alokasi anggaran belanja meningkat setiap tahunnya  namun  untuk  alokasi  belanja pendidikan  dan  kesehatan  masih  kecil belum  memenuhi  harapan  masyarakat,
begitu  juga  dengan  tren  kemiskinan  setiap tahunnya yang fluktuatif.
Berdasarkan uraian di atas diketahui bahwa  proporsi  pengeluaran  pemerintah Kabupaten/Kota  di  Kalimantan  Selatan untuk  belanja  sektor  pendidikan  dan kesehatan  mengalami  kenaikan  anggaran namun  tingkat  kenaikan  IPM  nya  setiap tahunnya masih rendah. Meningkatnya laju pertumbuhan dalam pembangunan ekonomi  dan  menekan  angka  kemiskinan, peningkatan  laju  pembangunan  manusia sudah  seharusnya  juga  dapat  meningkat secara  signifikan  sebesar  peningkatan  laju pertumbuhan  ekonomi  dan  penurunan angka kemiskinan. Tetapi dalam kenyataannya perkembangan IPM
Kalimantan  Selatan  mengalami  kenaikan walaupun  kenaikannya  tidaklah  terlalu besar. Sementara itu pengeluaran pemerintah  sektor  pendidikan,  kesehatan masih relatif minim sedangkan ketimpangan distribusi pendapatan meningkat  tiap  tahunnya  yang  mana  akan berdampak pada pembangunan manusia di Kalimantan Selatan.
Berdasarkan  perumusan  masalah  di atas,  maka  secara  umum  penelitian  ini menganalisis secara empiris hal-hal sebagai berikut:
1. Menganalis  pengaruh  pengeluaran pemerintah  daerah  pada  sektor pendidikan terhadap indeks pembangunan manusia di Kabupaten/ Kota Provinsi Kalimantan Selatan.
2. Menganalis  pengaruh  pengeluaran pemerintah  daerah  pada  sektor kesehatan terhadap indeks pembangunan manusia di Kabupaten/ Kota Provinsi Kalimantan Selatan.
3. Menganalisis  pengaruh  kemiskinan terhadap indeks pembangunan manusia di Kabupaten/Kota Provinsi Kalimantan Selatan.
4. Menganalisis  pengaruh  pengeluaran pemerintah  daerah  pada  sektor pendidikan, kesehatan dan kemiskinan terhadap indeks pembangunan manusia di Kabupaten/ Kota Provinsi Kalimantan Selatan. B.   LANDASAN TEORI 1.    Indeks Pembangunan Manusia
Menurut UNDP, IPM adalah pengukuran  perbandingan  dari  angka harapan  hidup,  melek  huruf,  pendidikan dan  standar  hidup  untuk  semua  negara seluruh  dunia.  IPM  digunakan  untuk mengkategorikan  apakah  sebuah  negara adalah  negara  maju,  negara  berkembang atau  negara  terbelakang  dan  juga  untuk mengukur  pengaruh  dari  kebijaksanaan ekonomi terhadap kualitas hidup.
Indeks  ini  pada  tahun  1990 dikembangkan  oleh  Amartya  Send  dari India, Mahbubul Haq dari Pakistan, Gustav Ranis  dari  Yale  University,  dan  Lord Meghnad  Desai  dari  London  School  of Economics. Tahun 1996 IPM dipublikasikan oleh  UNDP  melalui  Human  Development Report.  Dalam  publikasi  itu  didefinisikan pembangunan manusia sebagai “a process of enlarging  people’s  choices”  atau  proses  yang meningkatkan aspek kehidupan masyarakat (Setiawan dan Hakim : 2013).
Indeks pembangunan manusia merupakan indeks komposit yang digunakan  untuk  mengukur  pencapaian rata-rata  suatu  negara  dalam  tiga  hal mendasar  yaitu:  umur  panjang  (longevity) yang  diukur  dari  tingkat  harapan  hidup (live  expectancy),  capaian  pendidikan (educational attainment) yang diukur dengan kombinasi  tingkat  melek  huruf  orang dewasa  dengan  bobot  2/3  dan  rata-rata lama  sekolah  dengan  bobot  1/3,  yang terakhir  standar  hidup  yang  diukur  dari tingkat  pengeluaran  perkapita  yang
disesuaikan.  Ketiga  komponen  dapat dijelaskan dibawah ini sebagai berikut:
a. Usia  hidup/angka  harapan  hidup, pembangunan  manusia  harus  lebih mengupayakan  agar  penduduk  dapat mencapai  umur  panjang  (longevity). Indikator rata-rata anak yang dilahirkan hidup  dan  rata-rata  anak  yang  masih hidup.
b. Pengetahuan/tingkat pendidikan adalah  indikator  angka  melek  huruf dapat diolah dari variabel membaca dan menulis yang diambil dari data Susenas Kor,  sedangkan  rata-rata  lama  sekolah dihitung  dengan  pengolahan  tabulasi data  dengan  variabel  yang  simultan yaitu tingkat/kelas yang sedang dijalani dan  jenjang  pendidikan  tertinggi  yang ditamatkan.  Rata-rata  lama  sekolah menggambarkan  jumlah  tahun  yang dihabiskan  oleh  penduduk  usia  15 tahun  ke  atas  di  semua  jenjang pendidikan formal yang pernah dijalani, sedang  angka  melek  huruf  adalah persentase  penduduk  usia  15  tahun keatas  yang  dapat  membaca  dan menulis  huruf  latin  dan  atau  huruf lainnya.
c. Standar  hidup  layak  adalah  indikator yang  dipertimbangkan  UNDP  dalam memilih  GDP  per  kapita  riil yang  telah disesuaikan  sebagai  indikator  hidup layak  karena  secara  internasional datanya  tersedia.  BPS  menghitung standar hidup layak menggunakan rata- rata  pengeluaran  per  kapita  riil  yang disesuaikan.

## 2.  Pengukuran  Indeks  Pembangunan Manusia
Dalam indeks pembangunan manusia  terdapat  tiga  komposisi  indikator yang  digunakan  untuk  mengukur  besar indeks  pembangunan  manusia  suatu negara (BPS: 2008), yaitu:
1. Tingkat kesehatan diukur harapan hidup saat lahir (tingkat kematian bayi)
2. Tingkat pendidikan diukur dengan  angka  melek  huruf (dengan  bobot  dua  per  tiga)  dan rata-rata  lama  sekolah  (dengan bobot sepertiga)
3. Standar kehidupan diukur dengan tingkat pengeluaran perkapita per tahun.
Rumus  umum  yang  digunakan untuk  menghitung  indeks  pembangunan manusia  (metode  lama  yang  digunakan BPS) adalah sebagai berikut:
IPM = 1/3 (Indeks X1 + indeks X2 + indeks X3)..................................................(1)
dimana:
X1 = indeks harapan  hidup X2 = indeks pendidikan X3 = indeks standar hidup layak

## 3.   Pengeluaran Pemerintah
Pengeluaran pemerintah merupakan alokasi  anggaran  yang  disusun  dalam APBN tiap tahun diberbagai sektor dengan tujuan  untuk  mensejahterakan  masyarakat dengan  program-programnya.  Anggaran pendapatan dan belanja negara diklasifikasikan  dalam  dua  fungsi  sebagai berikut:
a. Pengeluaran Rutin
Pengeluaran  rutin  adalah  pengeluaran yang  rutin  dilakukan  tiap  tahun  oleh pemerintah dalam rangka menjalankan dan  menyelenggarakan  pemerintahan. Pengeluaran  rutin  terdiri  atas  belanja pegawai, belanja barang subsidi daerah otonom,  bunga,  cicilan  utang  dan  lain- lain.  Pengeluaran  rutin  pemerintah memegang  peranan  yang  penting untuk menunjang kelancaran mekanisme  sistem  pemerintahan  serta upaya  peningkatan  efisiensi  dan
produktivitas pembangunan (BPS: 2004).
b. Pengeluaran Pembangunan Pengeluaran pembangunan merupakan pengeluaran yang dilakukan pemerintah untuk kegiatan pembangunan baik secara fisik maupun  non  fisik  dalam  kapasitasnya menambah  modal  masyarakat.  Contoh pembangunan fisik itu seperti pembangunan  jalan,  jembatan,  fasilitas sekolah  dan  pendidikan  lainnya, fasilitas  kesehatan  dan  rumah  sakit. Pembangunan non fisik adalah program keluarga berencana, pengentasan kemiskinan, kegiatan sosial  yang  bersentuhan  langsung dengan pembangunan manusia. Melasia dan Indrajaya (2014) menyebutkan bahwa pengeluaran
pemerintah  adalah  salah  satu  instrumen penting  untuk  mengontrol  perekonomian. Pengeluaran pemerintah mempunyai korelasi  dengan  pertumbuhan  ekonomi karena  belanja  pembangunan  ditujukan untuk membiayai fungsi agent of development  dan  dari  pengeluaran  ini  akan dihasilkan  kembali  produk-produk  yang sangat  diperlukan  untuk  meningkatkan perekonomian.

## 4.   Kemiskinan
Konsep kemiskinan yang dipergunakan dalam penelitian ini mengacu  pada  konsep  yang  digunakan oleh  BPS  dimana  menggunakan  dua macam  pendekatan  untuk  mengukur kemiskinan,  yaitu  pendekatan  kebutuhan dasar (basic needs approach) dan pendekatan Headcount Index. Pendekatan yang pertama yaitu kebutuhan dasar merupakan pendekatan yang sering digunakan. Dalam metode  BPS,  kemiskinan  diartikan  sebagai ketidakmampuan untuk memenuhi kebutuhan dasar. Jumlah penduduk miskin adalah  jumlah  penduduk  yang  berada  di
bawah  suatu  batas  yang  disebut  garis kemiskinan,  yang  merupakan  nilai  rupiah dari  kebutuhan  minimum  makanan  dan non makanan.
Indikator  kemiskinan  merupakan besaran yang digunakan untuk menggolongkan
suatu penduduk dinyatakan  miskin  atau  tidak,  kemiskinan ini  salah  satunya  dapat  diukur  dengan penentuan garis kemiskinan.  Di Indonesia, garis  kemiskinan  yang  biasanya  dipakai untuk  mencerminkan  tingkat  penduduk miskin  adalah  garis  kemiskinan  yang diterapkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS). Perhitungan  garis  kemiskinan  mencakup kebutuhan  makanan  dan  non  makanan. Untuk  kebutuhan  minimum  makanan digunakan  patokan  2.100  kilokalori  per kapita  per  hari.  Pengeluaran  kebutuhan minimum bukan makanan meliputi pengeluaran untuk perumahan,
pendidikan,  dan  kesehatan.  Sedangkan World Bank menetapkan standar kemiskinan  berdasarkan  pendapatan  per kapita.  Dalam  konteks  tersebut,  ukuran kemiskinan  menurut  World  Bank  adalah USD  $2  Purchasing  Power  Parity  (PPP)  per orang per hari.

## 5.   Studi Literatur
Penelitian sebelumnya yang menjadi rujukan  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Penelitian  pertama  yang  berjudul “Analisis kontribusi pengeluaran pemerintah daerah terhadap pertumbuhan ekonomi dan pembangunan  manusia  di  Provinsi Banten  Tahun  2002-2011”,  ditulis  oleh Maulana (2013). Penelitian menggunakan model dari Ramirez yang dimodifikasi yaitu regresi linier sederhana  (Ordinary  Least  Square) dengan data times series tahunan 2002- 2013 dari Badan Pusat Statistik Provinsi Banten  yang  merupakan  data  panel
Kabupaten/Kota  di  Provinsi  banten. Dalam  menganalisa  data  panel  dengan model  common  effect,  fixed  effect  dan random  effect  dengan  output  yang dikeluarkan  oleh  e-views.  Hasilnya bahwa  belanja  ekonomi  pemerintah daerah  kabupaten/kota  berdampak positif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi dan  pembangunan  manusia  dengan rata-rata  pertumbuhan  ekonomi  di Banten  tumbuh  0,134  persen,  dan  IPM rata-rata  meningkat  sebesar  0,006 persen.
2. Penelitian  kedua  dari  Badrudin  dan Hasanah  dengan  judul  “Pengaruh Pendapatan dan Belanja Daerah terhadap  Pembangunan  Manusia  di provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta”
dengan
menggunakan metode penelitian  kuantitatif.  Metode  analisis yang digunakan regresi data panel yaitu gabungan  antara  cross  section  dan  times series. Model persamaan yang digunakan  dinyatakan  ke  dalam  model log linier melalui transformasi terhadap variabelnya.  Dengan  menggunakan program  Eview.8  pada  penelitian pertama  adalah  pengaruh  belanja daerah  dan  pertumbuhan  ekonomi terhadap  IPM,  selanjutnya  penelitian kedua  pengaruh  belanja  modal  dan belanja pegawai terhadap IPM. Hasilnya  belanja  daerah  memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap IPM. 3. Penelitian ketiga “Analisis Pembangunan  Manusia  di  Indonesia” penelitian  dilakukan  oleh  Ginting (2008). Penelitian ini menggunakan data runtun waktu dan silang tempat atas 26 propinsi  pada  periode  1996,  1999,  2002, 2004,  2005  dan  2006.  Analisis  data menggunakan metode efek acak
(Random effect). Penggunaan metode ini dapat menjelaskan
perbedaan karakteristik  pembangunan  manusia
masing-masing  propinsi  sehingga  lebih representatif. Hasil penelitian menunjukkan adanya pengaruh
signifikan  antara  konsumsi  rumah tangga  untuk  makanan  dan  bukan makanan, pengeluaran pemerintah untuk  pendidikan,  rasio  penduduk miskin  dan  krisis  ekonomi  terhadap pembangunan manusia.
4. Penelitian keempat “Pengaruh
Pengeluaran  Pemerintah  Daerah  pada Sektor  Pendidikan  dan  Kesehatan terhadap indeks Pembangunan Manusia di Indonesia” penelitian dilakukan oleh Meylina,  dkk.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengetahui  pengaruh  variabel-
variabel pengeluaran pemerintah daerah  pada  sektor  pendidikan  dan kesehatan terhadap
indeks Pembangunan  Manusia  (IPM).  Jenis data  yang  digunakan  adalah  data  time series,  dengan  data  sekunder  yang dipublikasi  BPS.  Dari  uji  F  pengaruh pengeluaran  pemerintah  daerah  sektor pendidikan  dan  kesehatan  terhadap IPM  secara  serempak.  Kesimpulannya bahwa  tingkat  pengeluaran  pemerintah daerah pada sektor pendidikan memiliki  pengaruh  secara  signifikan terhadap  IPM,  dimana  setiap  terjadi perubahan  pengeluaran  pemerintah daerah  pada  sektor  pendidikan  maka akan diikuti oleh perubahan IPM.
5. Penelitian kelima
“Pengaruh
Kemiskinan,  Pertumbuhan  Ekonomi dan  Belanja  Modal  terhadap  indeks Pembangunan Manusia di Jawa Tengah Tahun  2006-2009”  penelitian  dilakukan oleh  Mirza,  jenis  data  yang  digunakan adalah  data  gabungan  times  series  dan cross section pada 35 kabupaten/kota di Jawa  Tengah.  Hasil  penelitian  dengan regresi  panel  menunjukkan  kemiskinan berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap  IPM.  Pertumbuhan  ekonomi berpengaruh  positif  dan  signifikan
terhadap  IPM  dan  belanja  modal berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap IPM.
Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya,  belum  ada  penelitian  sejenis yang  menguji  pengaruh  pengeluaran pemerintah sektor pendiidikan dan kesehatan, angka kemiskinan terhadap IPM khususnya  di  Kalimantan  Selatan.  Oleh karena  itu,  hasil  penelitian  ini  bisa dijadikan referensi untuk penelitian sejenis dalam lingkup wilayah Kalimantan Selatan. Penelitian  ini  juga  menggunakan  analisis regresi kewilayahan yang ada di Kalimantan Selatan.

## C.   METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan  metode  penelitian  kuantitatif. Metode penelitian kuantitatif berakar pada paradigma tradisional, positivistic, eksperimental  atau  empiricist.  Metode  ini berkembang dari tradisi pemikiran empiria Comte,  Mill,  Durkeim,  Newton  dan  John Locke  (Gumilar:  2005).  Gaya  penelitian kuantitatif  biasanya  mengukur  fakta obyektif  melalui  konsep  yang  diturunkan pada variabel-variabel dan dijabarkan pada indikator-indikator dengan memperhatikan aspek reliabilitas. Penelitian ini merupakan suatu  penelitian  kausal  study,  yaitu  studi yang  mencoba  untuk  melihat  pengaruh suatu  atau  beberapa  variabel  independen terhadap  satu  atau  beberapa  variabel dependen.  Variabel  independen  dalam penelitian ini adalah pengeluaran pemerintah  di  sektor  pendidikan  (X 1 ), pengeluaran pemerintah di sektor kesehatan  (X 2 ),  kemiskinan  (X 3 ),  serta variabel dependen adalah indeks pembangunan manusia (Y). Untuk  lebih  memudahkan  dalam memahami penelitian ini, berikut disampaikan  deskripsi  operasional  serta nama dan keterangan dari variabel-variabel yang digunakan.

## 1. Belanja Pendidikan
Belanja pendidikan adalah jenis belanja daerah  yang  dipergunakan  dalam rangka  mendanai  pelaksanaan  urusan pemerintahan yang menjadi kewenangan kabupaten/kota di Kalimantan Selatan. Data yang digunakan  adalah  realisasi  belanja pendidikan kabupaten/kota
di Kalimantan  Selatan  2004-2013  (dalam satuan ribuan).
2. Belanja Kesehatan
Belanja  kesehatan  adalah  jenis  belanja daerah  yang  dipergunakan  dalam rangka  mendanai  pelaksanaan  urusan pemerintahan yang menjadi kewenangan  kabupaten/kota  dalam bidang
kesehatan. Data yang
digunakan  adalah  realisasi  belanja kesehatan kabupaten/kota
di Kalimantan  Selatan  2004-2013  (dalam satuan ribuan).
3. Penduduk Miskin
Penduduk  miskin  adalah  penduduk yang  memiliki  rata-rata  pengeluaran perkapita  perbulan  di  bawah  garis kemiskinan.  Penduduk  miskin  berada pada  kondisi  tidak  mampu  dalam memnuhi  kebutuhan  dasar  (pangan, sandang, papan, kesehatan, pendidikan, dll).(dalam satuan ribuan)
4. Indeks Pembangunan Manusia Menurut  UNDP  (1990),  pembangunan manusia  adalah  suatu  proses  untuk memperbesar pilihan-pilihan bagi manusia  (a  process  of  enlarging  peoples choices).  Selain  itu  menurut  BPS pembangunan  manusia  merupakan sebuah  proses  agar  manusia  mampu memiliki lebih banyak pilihan khususnya dalam pendapatan, kesehatan,  serta  pendidikan.  Ketiga dimensi  tersebut  mencakup  umur panjang dan sehat (longevity); pengetahuan (knowledge)
dan kehidupan yang layak (living standards).
Variabel pembangunan ini di proxy dari indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM). Data  IPM  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah IPM 13
kabupaten/kota  di  Kalimantan  Selatan selama periode 2004-2013 yang diperoleh dari BPS.

## 1.   Populasi dan Sampel
Populasi  dari  penelitian  ini  adalah kabupaten/kota yang terdapat di Kalimantan  Selatan.  Adapun  data  yang digunakan  adalah  data-data  di  13 Kabupaten/Kota  di  Kalimantan  Selatan yang  tidak  melakukan  metode  sampling dengan harapan memperoleh hasil penelitian  yang  lebih  akurat  dan komprehensif  dalam  menggambarkan kondisi  riil  yang  ada.  Populasi  yang menjadi  objek  penelitian  meliputi  2  kota dan  11  kabupaten  di  Kalimantan  Selatan. Dari  ke  13  kabupaten/kota  peneliti kelompokkan  menjadi  3,  yaitu  kelompok Tanbu  meliputi  Kabupaten  Tanah  Laut, Kota  Baru  dan  Tanah  Bumbu,  kelompok Kayu  Tangi  meliputi  kabupaten  Banjar, kabupaten Barito Kuala, Kota Banjarmasin dan  Kota  Banjarbaru,  kelompok  Banua Anam meliputi kabupaten Tapin, kabupaten Hulu Sungai Selatan, Kabupaten Hulu Sungai Tengah,
Kabupaten Hulu Sungai Utara, Kabupaten Tabalong dan Kabupaten Balangan.

## 2.   Prosedur Pengumpulan Data
Penelitian  ini  dilakukan  di  lingkup Kalimantan Selatan untuk tingkat kabupaten/kota  dengan  periode  tahun penelitiannya adalah tahun 2004-2013. Data yang  digunakan  adalah  data  sekunder. Data  realisasi  pengeluaran  pemerintah kabupaten/kota  yang  langsung  diperoleh dari  dinas/instansi  terkait  di  daerah masing-masing.  Untuk  melengkapi  data realisasi  yang  masih  kosong  pada kabupaten tertentu ataupun tahun tertentu,
penelitian  ini  menggunakan  data  rencana anggaran
pengeluaran
pemerintah kabupaten/kota  yang  diperoleh  dari website  Direktorat  Jenderal  Perimbangan Keuangan, Kementerian Keuangan Republik  Indonesia.  Sedangkan  data sekunder  lainnya,  diperoleh  dari  BPS Provinsi  Kalimantan  Selatan  berupa  data indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM), Angka  Kemiskinan  menurut  kabupaten/ kota.
Semua  data  tersebut  dikumpulkan dalam  bentuk  panel,  dengan  section sebanyak  13  kabupaten/kota,  penggunaan data  panel  ini  dilakukan  untuk  mengatasi adanya  keterbatasan  series  data  untuk tingkat  provinsi  di  Kalimantan  Selatan. Disamping  itu,  penggunaan  data  panel kabupaten/kota  untuk  estimasi  tingkat provinsi secara ilmiah dapat dipertanggungjawabkan validitasnya.
3.   Metode Analisis Data

## Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif memberikan gambaran  atau  deskripsi  suatu  data  yang dilihat  dari  nilai  rata-rata  (mean),  standar deviasi,  varian,  maksimum,  minimum, sum,  range,  kurtosis  dan  kemencengan distribusi  (skewness).  Data  yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  data  runtun waktu  (times  series)  yang  merupakan  data tahunan.

## Regresi Data Panel
Data  panel  (pooled  data  atau longitudinal data) atau merupakan gabungan  antara  data  cross  section    dan times  series.  Dalam  data  cross  section mengacu  pada  data  yang  dikumpulkan dengan  mengobservasi  banyak  variabel pada periode waktu yang sama, sedangkan dalam data times series mengacu pada data yang  dikumpulkan  dengan  mengobservasi nilai  dari  suatu  variabel  selama  satu
periode waktu. Dapat dikatakan, data panel merupakan data dengan unit cross sectional yang  sama  (misalnya  suatu  data  keluarga atau  perusahaan)  disurvei  dari  waktu  ke waktu (Gujarati : 2006).
Penelitian  ini  menggunakan  model Random  Effect    yang  merupakan  metode estimasi  dengan  intersep  yang  berbeda- beda  untuk  tiap  individu  dengan memperhitungkan adanya disturbance  dari cross  section  dan    time  series.  Dengan menggunakan generalized least square (GLS) sebagai  estimatornya,  karenanya  dapat meningkatkan  efisiensi  dari  estimasi  least square.
Persamaan  regresi  untuk  model random effect  dapat ditulis sebagai berikut :
Y it = α + β 1 X 1it + β 2 X 2it + …. + β n X nit + ε it + u it .............................................(2)
dimana Y it = variabel terikat di waktu t untuk unit cross section i α = intersep x 1it = variabel bebas 1 di waktu t untuk unit cross section i β 1it =  parameter  1  di  waktu  t  untuk  unit cross section i ε it = komponen error cross section di waktu t untuk unit cross section i u it =  komponen  combined  error  di  waktu  t untuk unit cross section i n = entitas sampel
Alasan  pemilihan  model  random  effect berdasarkan beberapa pengujian yang telah dilakukan yaitu :
a. Uji Chow
Uji  Chow  merupakan  pengujian  untuk menentukan  model  Fixed  Effect  atau Random  Effect  yang  paling  tepat digunakan  dalam  mengestimasi  data
panel.  Dalam  pengujian  ini  dilakukan hipotesa sebagai berikut :
Ho ; Model common effect (restricted) Hi ; Model fixed effect (unrestricted) Dasar  penolakan  terhadap  hipotesis diatas dengan membandingkan perhitungan F-statistik  dengan F-tabel. Perbandingan  dipakai  apabila  hasil  F hitung lebih besar (>) dari F tabel maka Ho  ditolak  yang  berarti  model  yang paling  tepat  digunakan  adalah  Fixed effect model. Begitupun sebaliknya, jika F  hitung  lebih  kecil  (<)  dari  F  tabel maka  Ho  diterima  dan  model  yang digunakan  adalah  common  effect model.  Perhitungan  F  statistik  didapat dari uji Chow dengan rumus:
(𝑆𝑆𝐸1−𝑆𝑆𝐸2)
(𝑛−1)
𝑆𝑆𝐸2 (𝑛𝑡−𝑛−𝑘)
dimana : SSE1:  Sum  square  error  dari  model common effect
SSE2:  Sum  square  error  dari  model fixed effect n: Jumlah perusahaan (cross section) nt : Jumlah cross section x jumlah time series k   : Jumlah variabel independen
Sedangkan F Tabel didapat dari:
F-tabel = { α : df (n-1, nt – n k)}  .......(4)
dimana: α  :  tingkat  signifikasi  yang  dipakai (alfa) n   : jumlah perusahaan (cross section) nt  :  jumlah  cross  section  x  jumlah  time series k  : jumlah variabel independen
b. Uji Hausmann Test
Dalam memilih pendekatan mana yang sesuai  dengan  model  persamaan  dan data kita antara fixed effect  atau random effect    dapat  digunakan  dengan menggunakan spesifikasi yang dikembangkan  oleh  Hausmann.  Uji Hausmann ini menggunakan nilai   Chi Square    sehingga  keputusan  pemilihan metode data panel ini dapat ditemukan secara  statistik.  Dengan  asumsi  bahwa error  secara  individual  tidak  saling berkorelasi begitu juga error kombinasinya,  rumus  uji  Hausmann sebagai berikut :
H = (β RE – β FE ) 1 ( ∑ 𝐹𝐸 − ∑ 𝑅𝐸) -1 (β RE – β FE )   ..........................................(5)
dimana β RE = random effect estimator β FE = fixed effect estimator ∑(𝐹𝐸 − ∑ 𝑅𝐸) = matriks kovarian
Setelah  pemilihan  metode  dan pembentukan  model  regresi  dilakukan, perlu  diuji  kelayakan  suatu  model  dalam menguji  hipotesis  yang  diajukan.  Menurut teorema  Gauss  Markov  dalam  Dwi Marhaeni  (2011),  untuk  melihat  apakah hasil  regresi  sudah  memenuhi  kriteria  Best Linier  Unbiased  Estimator  (BLUE),  maka perlu  dilakukan  beberapa  pengujian terhadap  pelanggaran  asumsi  klasik  yang meliputi
multikolinieritas dan
heteroskedastisitas.
1. Uji Asumsi Multikolinieritas
Multikolinieritas  dimaksudkan  untuk melihat apakah ada hubungan diantara variabel-variabel  independen.  Dalam mengintrepretasikan  koefisien  suatu variabel  selalu  dianggap  konstan  atau tetap.  Dengan  demikian,  jika  ada variabel  yang  berkorelasi  sudah  tentu anggapan tersebut tidak berlaku karena setiap  perubahan  suatu  variabel  bebas akan  mengakibatkan  pula  variabel
F =
bebas lainnya berubah. Oleh karena itu, dalam  membuat  regresi  berganda, variabel  bebas  yang  baik  adalah variabel  bebas  yang  mempunyai hubungan  dengan  variabel  terikat, tetapi  tidak  mempunyai  hubungan dengan variabel bebas lainnya (Gujarati:  2006).  Konsekuensi  dari multikolinieritas adalah:
a) Besaran  VIF  (Variance  Inflation Factor)  dan  toleransi,  dengan mempunyai  nilai  VIF  disekitar angka  1  dan  mempunyai  toleransi mendekati 1.
b) Besaran  korelasi  antar  variabel independen dengan koefisien < 0,8. Jika nilai korelasi kuat, maka terjadi multikolinieritas.
c) Sepanjang  multikolinieritas  tidak sempurna,  penafsiran  koefisien regresi  mungkin  dilakukan  tetapi penaksiran  dan  standar  deviasinya menjadi  sangat  sensitif  terhadap perubahan (Gujarati: 2006)
2. Uji Asumsi Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas  diartikan  sebagai varian  yang  tidak  konstan.  Jika  pada model ditemukan adanya heteroskedastisitas, maka model menjadi  tidak  efisien  meskipun  tidak bias  dan  konsisten.  Pada  data  panel, heteroskedastisitas  dapat  dideteksi dengan membandingkan sum of squared residuals  (SSR)  pada  metode  OLS dengan  SSR  pada  GLS.  Jika  nilai  SSR pada  GLS  jauh  lebih  kecil  daripada OLS, maka terdapat masalah heteroskedastisitas. Cara
untuk mengatasi heteroskedastisitas  adalah  dengan  men treatment    model  dengan  menggunakan model  estimasi  pembobotan  (weighted). Dalam  melakukan  pengolahan  data  panel, kita dapat menggunakan kriteria pembobotan  cross  section  weights    untuk
menanggulangi  gejala  heteroskedastisitas. Kemudian menguji asumsi klasik lain yang terdiri  dari  Uji  Autokorelasi  dengan menggunakan  Durbin  Watson  hanya terjadi  pada  data  time  series  sedangkan untuk  data  cross  section  atau  panel  akan tidak berarti (Gujarati: 2006).

## D. HASIL PENELITIAN
DAN

## PEMBAHASAN
1. Analisis Dekriptif Secara garis besar, alokasi pengeluaran pemerintah di sektor pendidikan dan kesehatan di
Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Kalimantan Selatan menunjukkan kecenderungan meningkat. Demikian pula dengan indikator yang berkaitan dengan pembangunan  manusia,  seperti  angka harapan  hidup,  angka  melek  huruf,  rata- rata  lama  sekolah,  dan  pengeluaran  per kapita per bulan menunjukkan peningkatan.  Peningkatan  pengeluaran pemerintah  di  sektor  pendidikan  dan kesehatan maupun indikator pembangunan manusia,  dibarengi  dengan  semakin menurunnya indikator jumlah dan persentase penduduk miskin.
Menurut  BPS,  jumlah  pengeluaran sektor pendidikan dan kesehatan menunjukkan  rata-rata  meningkat.  Tahun 2013  pengeluaran  sektor  pendidikan  di Kota  Banjarmasin  adalah  yang  tertinggi yaitu  Rp.523.726  juta,  sedangkan  untuk pengeluaran  sektor  kesehatan  Kabupaten Balangan  yang  terendah  pada  tahun  2013 dengan  nilai  Rp.68.847  juta.  Nilai  IPM tertinggi di Kalimantan Selatan pada tahun 2013  ditempati  oleh  Kota  Banjarbaru dengan    angka  76,86  sedangkan  yang terendah  berada  di  Kabupaten  Balangan 68,30.  Di  satu  sisi,  jumlah  persentase penduduk  miskin  pada  tahun  2013 Kabupaten  Hulu  Sungai  Utara  tertinggi  di Kalimantan dengan 6,92% sedangkan yang
terendah  ada  di  Kabupaten  Banjar  yaitu 2,84%.
Pada  Tabel  1  terlihat  bahwa pengeluaran  pemerintah  dan  kegiatan pemerintah semakin lama semakin meningkat.  Peranan  pemerintah  menjadi semakin besar, disebabkan karena pemerintah  mengatur  hubungan  yang timbul  di  masyarakat.  Dukungan  sumber dana  dari  pemerintah  terutama  untuk kegiatan yang berkaitan dengan peningkatan
kualitas pembangunan manusia seperti pengeluaran sektor pendidikan dan kesehatan.

## 2. Hasil Uji Statistik
Setelah  dilakukan  uji  statistik pemilihan  model  terbaik,  didapatkan Metode Efek Random (MER) sebagai model yang  digunakan.  Setelah  dilakukan  uji pelanggaran  asumsi  klasik,  akhirnya didapatkan model sebagai berikut:
LnY it = 4.188066 + 0.0114156Ln(X 1it ) + 0.0115396Ln(X 2it ) – 0.0223123Ln(X 3it ) +ε it
Dalam  model  persamaan  diatas antara pengeluaran pemerintah kabupaten/kota dan kemiskinan di Provinsi  Kalimantan  Selatan  pada  indeks pembangunan  manusia  berlaku  hubungan sebagai berikut:
1. Pengaruh  belanja  pemerintah  sektor pendidikan terhadap indeks
pembangunan manusia.
Besarnya  usaha  pemerintah  dalam meningkatkan  pembangunan  manusia dapat dilihat dari proporsi pengeluaran pemerintah  dalam  hal  ini  realisasi belanja daerah dalam sektor pendidikan. Tabel 1. Statistik Deskriptif Variabel Penelitian Variabel 2011 2012 2013 Pengeluaran pemerintah disektor Pendidikan (juta Rp) Mean 235.505 273.396 313.121 Minimum 57.306 175.596 204.046 Maksimum 412.861 449.220 523.726 Std.deviasi 83.114 73.706 88.701 Pengeluaran pemerintah disektor Kesehatan(juta Rp) Mean 72.861 83.170 103.227 Minimum 27.008 50.368 68.847 Maksimum 153.506 136.849 157.809 Std.deviasi 29.814 27.142 28.479 Persentase Penduduk Miskin (%) Mean 5,74 5,37 5,06 Minimum 3.17 2.97 2.84 Maksimum 7.31 6.94 6.92 Std.deviasi 1.18 1.12 1.23 IPM Mean 71.08 71.69 72.23 Minimum 67.35 67.71 68.30 Maksimum 75.43 76.28 76.86 Std.deviasi 2.14 2.24 2.24 Sumber: Data BPS, diolah
Berdasarkan hasil estimasi regresi linier berganda  data  panel,  terlihat  bahwa belanja  pengeluaran  pemerintah  pada sektor  pendidikan  yang  dikeluarkan oleh  kabupaten/kota  di  Provinsi Kalimantan Selatan berpengaruh positif dan signifikan terhadap indeks pembangunan  manusia  di  Kalimantan Selatan tahun 2004-2013. Hal ini sesuai dengan  hipotesis  yang  mengatakan bahwa variabel pengeluaran pemerintah sektor pendidikan
berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  IPM.  Besarnya  nilai  koefisien 0,0115  berarti  bahwa  setiap  ada kenaikan 1 persen pengeluaran pemerintah  sektor  pendidikan  akan menaikkan IPM sebesar 0.0115.
2. Pengaruh  belanja  pemerintah  sektor kesehatan terhadap
indeks pembangunan manusia.
Hasil  penelitian  menunjukkan  belanja pengeluaran pemerintah sektor
kesehatan  berdampak  positif  dan signifikan terhadap
indeks pembangunan  manusia.  Keadaan  ini dapat  dilihat  dari  tanda  pada  koefisien variabel pengeluaran
pemerintah daerah sektor kesehatan
yang mempunyai  tanda  positif  dengan  nilai 0,0114.  Angka  ini  mempunyai  arti apabila pengeluaran pemerintah daerah sektor kesehatan naik satu persen, maka perkembangan IPM naik 0.0114. Namun sebaliknya  penurunan  tingkat  alokasi setiap  satu  persen  peningkatan  belanja kesehatan menyebabkan indeks pembangunan  manusia  di  Kalimantan
Selatan  akan  turun  sebesar  0,0114.  Hal ini  sesuai  dengan  hipotesis  yang mengatakan bahwa variabel pengeluaran pemerintah sektor kesehatan  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap indeks
pembangunan manusia.
3. Pengaruh  angka  kemiskinan  terhadap indeks pembangunan manusia.
Berdasarkan  hasil  estimasi  regresi, angka  kemiskinan  berpengaruh  negatif dan signifikan dengan elastisitas negatif sebesar -0.0223 terhadap indeks pembangunan  manusia  di  Provinsi Kalimantan  Selatan.  Hal  ini  sesuai dengan  hipotesis  yang  menunjukkan bahwa  jumlah  penduduk  miskin  turun maka  akan  meningkatkan  indeks pembangunan  manusia.  Indikasi  ini menunjukkan  bahwa  apabila  rasio kemiskinan  mengalami  penurunan  1 persen,  maka  akan  meningkatkan indeks  pembangunan  manusia  sebesar 0.0223. Hasil penelitian ini memperjelas bahwa semakin tinggi populasi penduduk  miskin  akan  menekan tingkat  pembangunan  manusia,  sebab penduduk  miskin  masih  belum  bisa memenuhi kebutuhan dasar. Penduduk miskin masih berjuang untuk memenuhi  kebutuhan  hidup  dasarnya yaitu  sandang,  papan,  pangan  yang tidak  tertarik  untuk  melibatkan  diri pada  aktivitas-aktivitas  yang  tidak secara  langsung  berkaitan  dengan pemenuhan kebutuhan dasar, Novianto (2003).
4. Pengaruh pengeluaran pemerintah daerah  sektor  pendidikan,  sektor kesehatan  dan  Kemiskinan  terhadap indeks
pembangunan manusia Kabupaten/kota di Provinsi Kalimantan Selatan.
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan tiga  variabel  bebas  yaitu  pendidikan, kesehatan  dan  kemiskinan  berpengaruh terhadap  variabel  tak  bebas  yaitu  indeks pembangunan  manusia.  Hasil  estimasi regresi  diketahui  R 2 sebesar  0.8083  atau 80,83%, sehingga persamaan tersebut dapat menjelaskan pengaruh variabel pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan
(x1),  variabel  pengeluaran  pemerintah sektor  pendidikan  (x2),  dan  variabel kemiskinan (x3) berpengaruh terhadap IPM (Y)  sebesar  0.808316  atau  80.83  persen sedangkan  sisanya  19,17  persen  dijelaskan oleh variabel lain diluar model.
Tabel 2. Hasil Estimasi Random Effect
Wilayah Kalimantan Selatan Variabel Koefisien regresi Prob Keterangan Konstanta 4.188066 0.000 Signifikan pada α 1% Lndidik 0.0115396 0.000 Signifikan pada α 1% Lnsehat 0.0114156 0.000 Signifikan pada α 1% Lnmiskin -0.0223123 0.011 Signifikan pada α 5% R-squared 0.808316 Adj R2 0.803752 Sumber : Stata, data diolah
Setelah  mendapat  hasil  estimasi model untuk variabel yang mempengaruhi indeks pembangunan manusia di kabupaten/kota, peneliti mengutip publikasi  BPS  Kalimantan  Selatan  (2013) tentang  Tinjauan  PDB  Kabupaten/Kota yang  membagi  menjadi  tiga    kelompok wilayah pembangunan di provinsi Kalimantan  Selatan    yaitu  wilayah pembangunan  Banua  Anam,  Kayu  Tangi dan  Tanbu  dengan  menggunakan  Model Random  Effect  didapat  estimasi  regresi sebagai berikut :
1. Model  di  wilayah  Pembangunan Wilayah  Banua  Anam  (Tapin,  HSS, HST,  HSU,  Tabalong,  Balangan)  (BPS Kalsel:  2013).  Selanjutnya    tersaji estimasi regresi data panel dalam Tabel 3.
Pada  tabel  3  di  atas  variabel pengeluaran  kesehatan  dan  pendidikan berpengaruh positif dan signifikan terhadap  indeks  pembangunan  manusia, sedangkan kemiskinan berpengaruh negatif
dan signifikan terhadap indeks pembangunan manusia.
Tabel 3. Model Estimasi Wilayah Banua Anam Variabel Koefisien regresi Prob Keterangan Konstanta 4.236265 0.000 Signifikan pada α 1% Lnsehat 0.009852 0.017 Signifikan pada α 5% Lndidik 0.007196 0.034 Signifikan pada α 5% Lnmiskin -0.0223123 0.000 Signifikan pada α 1% R-squared 0.85553 Sumber: olah Stata12 2. Model  di  wilayah  Pembangunan Wilayah  Kayu  Tangi  (Banjar,  Batola, Banjarmasin, Banjarbaru) (BPS
Kalsel:2013)
Tabel  4  memperlihatkan  variabel pengeluaran  kesehatan  dan  pendidikan berpengaruh  positif  terhadap  indeks pembangunan  manusia  namun  tidak signifikan,  demikian  pula  dengan  variabel kemiskinan  berpengaruh  negatif  dan  tidak signifikan  terhadap  indeks  pembangunan manusia.
Tabel 4. Model Estimasi Wilayah Kayu
Tangi Variabel Koefisien regresi Prob Keterangan Konstanta 4.287939 0.000 Signifikan pada α 1% Lnsehat 0.012662 0.346 Tidak Signifikan Lndidik 0.007196 0.841 Tidak Signifikan Lnmiskin -0.06137 0.289 Tidak Signifikan R-squared 0.6059 Sumber: olah Stata12

## 3.    Model di wilayah Pembangunan Tanbu
(meliputi Tanah Laut, Kotabaru dan Tanah Bumbu) (BPS Kalsel:2013)
Tabel 5. Model Estimasi Wilayah Pembangunan Tanbu Variabel Koefisien regresi Prob Keterangan Konstanta 4.304729 0.000 Signifikan pada α 1% Lnsehat 0.006428 0.111 Tidak Signifikan Lndidik 0.010406 0.357 Tidak Signifikan Lnmiskin -0.07419 0.045 Signifikan pada α 5% R-squared 0.8029 Sumber: olah Stata12
Variabel pengeluaran kesehatan dan pendidikan  berpengaruh  positif  namun tidak signifikan terhadap indeks pembangunan  manusia  pada  tabel  4.5, hanya kemiskinan berpengaruh negatif dan signifikan  terhadap  indeks  pembangunan manusia.

## E.  KESIMPULAN DAN REKOMENDASI
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh pengeluaran pemerintah disektor kesehatan  dan  pendidikan,  serta  angka kemiskinan terhadap Indeks Pembangunan Manusia  di  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Kalimantan  Selatan  dapat  disimpulkan sebagai berikut:
1. Perkembangan  Indeks  Pembangunan Manusia  kabupaten/kota  di  Provinsi Kalimantan  Selatan  selama  tahun  2004- 2013  mengalami  peningkatan  dengan rata-rata 0,81 dengan rata-rata nilai IPM 69,37  dan  masuk  dalam  kategori  IPM menengah.
2. Pengeluaran  di  bidang  pendidikan Provinsi Kalimantan Selatan berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap
indeks pembangunan
manusia,  sedangkan  untuk  wilayah pembangunan  yang  pengaruh  yang positif  dan  signifikan  terhadap  indeks Pembangunan Manusia adalah  wilayah Banua  Anam    sedangkan  di  wilayah Kayu  Tangi  dan  Wilayah  Tanbu  tidak signifikan.
3. Tingkat  pengeluaran  pemerintah  di sektor kesehatan memberikan pengaruh positif  terhadap  indeks  pembangunan manusia di Propinsi Kalimantan Selatan,  untuk  wilayah  pembangunan baik Tanbu, Kayu Tangi tidak signifikan terkecuali wilayah pembangunan Banua Anam berpengaruh positif dan signifikan.
4. Pengaruh  kemiskinan  terhadap  indeks pembangunan  manusia  di  propinsi Kalimantan Selatan berpengaruh negatif dan  signifikan,  sedangkan  diwilayah pembangunan Banua  Anam dan Tanbu berpengaruh signifikan, terkecuali untuk  wilayah  Kayu  Tangi  modelnya tidak signifikan.
Dari  kesimpulan  di  atas,  rekomendasi kebijakan yang diberikan adalah:
1. Variabel pengeluaran
belanja
pemerintah sektor kesehatan dan sektor pendidikan di wilayah provinsi Kalimantan  Selatan  yang  diturunkan lagi  menjadi  tiga  kelompok  wilayah pembangunan kabupaten/kota memiliki  nilai  koefisien  yang  masih kecil.  Artinya  pemerintah  daerah provinsi  dan  kabupaten/kota  perlu mengalokasikan anggaran belanja sektor  kesehatan  dan  pendidikan  yang lebih besar lagi.
2. Pembagian  wilayah  pembangunan Banua  Anam,  Kayu  Tangi,  Tanbu merupakan strategi pemerintah Kalimantan Selatan untuk mempercepat tercapainya
pembangunan.  Untuk  wilayah  Tanbu dan  Kayu  Tangi  hasil  model  regresi
panel  menyatakan  bahwa  pengeluaran pemerintah  di  sektor  kesehatan  dan pendidikan berpengaruh positif namun tidak  signifikan  untuk  meningkatkan pembangunan  manusia.  Hal  ini  dapat disebabkan oleh faktor eksternal seperti migrasi  penduduk  dan  angka  harapan hidup  masyarakat  yang  sudah  terlebih dulu  tinggi.  Walaupun  demikian  tetap perlu  ada  peningkatan  anggaran belanja  pemerintah  sektor  kesehatan dan pendidikan.
3. Penurunan  jumlah  penduduk  miskin sangat  diharapkan.  Jumlah  penduduk miskin  berpengaruh  terhadap  indeks pembangunan manusia karena berkaitan  dengan  kemampuan  daya beli  masyarakat  dan  aksesnya  dalam memenuhi hak dasar seperti pendidikan dan kesehatan. Masyarakat miskin  umumnya  berdaya  beli  rendah sehingga  kemampuannya  memenuhi standar  hidup  yang  layak  masih kurang. Program yang dapat dilakukan pemerintah  baik  provinsi  maupun kabupaten/kota dapat berupa menstabilkan  harga,  memberi  bantuan langsung  tunai,  serta  program  beras murah supaya angka kemiskinan dasar bisa ditekan.

## REFERENSI
Badrudin  dan  Khasanah,  (2011).  Pengaruh
Pendapatan  dan  Belanja  Daerah Terhadap Pembangunan Manusia di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Jurnal Manajemen, Akuntansi  dan  Ekonomi  Pembangunan Volume  9,  Nomor  1,  April  2011:23-30,
ISSN:1410-2293.UPN Veteran
Yogyakarta
BPS, (n.d.).  Persentase  Penduduk Miskin (P0)
Provinsi  Kalimantan  Selatan  Tahun 1996-2015. http://kalsel.bps.go.id/linkTableDi namis/view/id/864
BPS,  (2013).  Indeks  Pembangunan  Manusia Kota
Banjarmasin. https://banjarmasinkota.bps.go.id BPS,  (2008).  Indeks  Pembangunan  Manusia 2006-2007. Jakarta
BPS.  (2008).  Pertumbuhan  dan  Indeks Pembangunan  Manusia  Provinsi Kalimantan Selatan.
http://kalsel.bps.go.id, tanggal akses 12 April 2016.
BPS, (2004). Data dan Indikator Kemiskinan di Indonesia. http://www.bps.go.id, diakses 30 April 2016
Direktorat Jenderal Perimbangan Keuangan RI.  (2014)  Dokumen  Realisasi  APBD Provinsi  Kalimantan  Selatan  tahun 2004-2013.http://www.djpk.go.id, tanggal akses 12 April 2016 Ginting,S.,  Lubis,  I.  dan  Mahalli,  K.  (2008).
Pembangunan Manusia di Indonesia dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya, Jurnal Perencanaan dan Pembangunan Wilayah, Vol.4 No.1. Gujarati, D. (2006). Dasar-dasar Ekonometrika  Edisi  Ketiga.Jakarta: Erlangga
Gumilar,  (2005).  Memahami  Metode
Kualitatif.  Jurnal  Makara,  Sosial, Humaniora, Vol.9 No.2 Hal 57-65.
Kuncoro,  M.  (2010).  Dasar-dasar  Ekonomi Pembangunan.  Yogyakarta:  UPP STIM YKPN.
Marhaeni,  D  (2011).  Analisis  Pengaruh Pengeluaran  di  Bidang  Pendidikan dan  Kesehatan  dari  Pemerintah  dan Rumah  Tangga,  Serta  Kredit  Mikro, Kecil,  dan  Menengah  Terhadap Indeks  Pembangunan  Gender  di Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa Timur.Jakarta.Tesis. Universitas Indonesia
Maulana,  H.  (2013).  Analisis  Kontribusi Pengeluaran  Pemerintah  Daerah Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi dan  Pembangunan  Manusia  di
Provinsi  Banten  Tahun  2002-2011. Jakarta: Tesis Universitas Indonesia.
Melasia  dan  Indrajaya  (2014).  Pengaruh Otonomi Daerah, Belanja Pemerintah,  dan  Tenaga  Kerja Terhadap Produk Domestik
Regional Bruto (PDRB) Provinsi Bali Tahun  1993-2012,  E-Jurnal  Ekonomi Pembangunan  Universitas  Udayana Vol.3, No.8
Meylina,  A.,  Nikensari,  S.I.,  dan  Kuncara, H.  (2013).  Pengeluaran  Pemerintah
Daerah Pada Sektor Pendidikan dan Kesehatan Terhadap Indeks Pembangunan Manusia di
Indonesia,  Jurnal  Pendidikan  Ekonomi
dan Bisnis, Vol.1 No.1.
Mirza,  DS.  (2012).  Pengaruh  Kemiskinan, Pertumbuhan  Ekonomi,  dan  Belanja Modal terhadap
Indeks Pembangunan  Manusia  di  Jawa Tengah  Tahun  2006-2009,  Economics
Development  Analysis  Journal  1  No.1. Universitas
Negeri Semarang:
Semarang. http://journal.unnes.ac.id diakses 30 April 2016.
Novianto,  D.  2003.  Masalah  Pengentasan
Kemiskinan di Indonesia: Pendekatan Hipotesis Kuznet. Buletin Pangsa. Edisi 10/IX.
Setiawan  dan  Hakim  (2013).  Indeks
Pembangunan Manusia. Jurnal Ekonomia,  Volume  9  Nomor  1. Universitas Islam Indonesia
Yogyakarta
Suwardi,  A.  (2011).  Stata:  Tahapan  dan
Perintah (Syntax) Data Panel.Jakarta.
Universitas Indonesia.
Undang-Undang Republik Indonesia Nomor  36  Tahun  2009  Tentang Kesehatan Undang-Undang Republik Indonesia
Nomor  20  Tahun  2003  Tentang Pendidikan
UNDP,  (1995).  Human  Development  Report 1995. http://www.id.undp.org/
UNDP,  (1990).  Human  Development  Report 1990. http://www.id.undp.org/ diakses 30 April 2016