Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  di  Sektor  Pendidikan,  Kesehatan dan  Belanja  Modal  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  dan Kemiskinan di Indonesia
Adi Maulana Rachman Universitas Musamus, Indonesia
Adi.maulana@unmus.ac.id
ARTICLE INFO Article history:
Received April 01, 2024 Revised April 20, 2024 Accepted May 09, 2024 Abstract The purpose of this research is to analyze the effect of government spending sectors of education, health, LPFR and the GDRP of the Human Development
Index and poverty in Indonesia in 2010-2014. In this research there are two variables  dependent  HDI  is  one  indicator  of  the  progress  of  a  country  and poverty can make the effects serious enough for human development because of the problem of poverty is a complex problem that stems from the inability of people to meet their basic needs  so that the  needs  of others as education and health was neglected. In this study, there are four independent variables were analyzed,  namely  government spending  in education, health,  LPFR and the  GDRP  of  the  HDI  and  poverty  so  that  policies  are  made  to  increase  the number  of  HDI  and  reduce  poverty.  The  analysis  model  is  the  panel  data regression.  Results  of  regression  with  panel  data  regression  model  showed government  spending  positive  effect  on  the  health  sector  and  LPFR  HDI negative  effect  on  the  HDI.  While  government  spending  has  no  effect  on  the education  sector  and  the  GDRP  HDI  has  no  effect  on  the  HDI.  Government spending negatively affect the education sector poverty, public expenditure on health  sector  negatively  affect  the  GDRP  of  poverty  and  negatively  affect poverty. While LPFR no effect on poverty. Keywords : HDI, Poverty, Goverment spending, TPAK and PDRB. Published by CV. Creative Tugu Pena ISSN 2774-7077 Website https://attractivejournal.com/index.php/bce/ This is an open access article under the CC BY SA license https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

## PENDAHULUAN
Pengertian  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  sebagaimana  yang  dikeluarkan oleh  UNDP  (1999)  merupakan  salah  satu  pendekatan  untuk  mengukur  tingkat keberhasilan  pembangunan.  IPM  mulai  digunakan  oleh  UNDP  sejak  tahun  1990  untuk mengukur upaya pencapaian pembangunan manusia suatu negara. Walaupun tidak dapat mengukur  semua  dimensi  dari  pembangunan,  namun  mampu  mengukur  dimensi  pokok pambangunan  manusia  yang  dinilai  mencerminkan  status  kemampuan  dasar  ( basic capabilities ) penduduk.
Posisi  manusia  selalu  menjadi  tema  sentral  dalam  setiap  program  pencapaian pembangunan.  Dalam  skala  internasional  dikenal  tujuan  pembangunan  milenium ( Millenium  Development  Goals /MDG’s),  yang  disepakati  oleh  pemimpin  dunia  organisasi Perserikatan  Bangsa-Bangsa  dalam  KTT  tahun  2000.  MDG  merupakan  komitmen masyarakat  internasional,  khususnya  negara  yang  sedang  berkembang,  terhadap  visi pembangunan.  Visi  ini  secara  kuat  menempatkan  pembangunan  sosial  dan  ekonomi secara  berkelanjutan.  Secara  nasional  beberapa  tahun  belakangan  ini  banyak  program

## Bulletin of Community Engagement
atau  kebijakan  yang  diambil  oleh  pemerintah  untuk  mengangkat  kondisi  sosial  dan ekonomi.  Kebijakan  ini  sesuai  dengan  rekomendasi United  Nations  Development Programme (UNDP)  dalam  buku” The  Economics  of  Democracy:  Financing  Human Development  in  Indonesia” dengan  menekankan  perlunya  aspek  pembiayaan  yang  lebih memadai  bagi  masyarakat  miskin  untuk  meningkatkan  kualitas  hidup  mereka.  Secara eksplisit UNDP menyarankan bahwa Indonesia perlu memberikan prioritas investasi yang lebih  tinggi  pada  upaya  pembangunan  manusia  dan  cara  pembiayaannya  BPS  (2007)  . UNDP telah mempublikasikan laporan pembangunan sumber daya manusia dalam ukuran kuantitatif yang disebut Human Development Index (HDI). Meskipun HDI merupakan alat ukur pembangunan SDM yang dirumuskan secara konstan, diakui oleh UNDP (1993) tidak akan  pernah  menangkap  UNDP  mengukur  HDI  dengan  pencapaian  rata-rata  sebuah negara dalam 3 dimensi dasar pembangunan manusia, yaitu Arsyad (1999):
1. Hidup  yang  sehat  dan  panjang  umur  yang  diukur  dengan  harapan  hidup  saat kelahiran;
2. Pengetahuan  yang  diukur  dengan  angka  tingkat  baca  tulis  pada  orang  dewasa (bobotnya  dua  per  tiga)  dan  kombinasi  pendidikan  dasar,  menengah,  atas gross enrollment ratio (bobot satu per tiga);
3. Standar  kehidupan  yang  layak  diukur  dengan  GDP  per  kapita gross  domestic product / produk domestik bruto dalam paritas kekuatan beli  purchasing power parity dalam Dollar AS.
Menurut  Todaro  (2006)  pembangunan  manusia  mengandung  tiga  komponen universal sebagai tujuan utama meliputi:
1. Kecukupan,  yaitu  merupakan  kebutuhan  dasar  manusia  secara  fisik.  Kebutuhan dasar  adalah  kebutuhan  yang  apabila  tidak  dipenuhi  akan  menghentikan kehidupan seseorang, meliputi pangan, sandang, papan, kesehatan dan keamanan. Jika satu saja tidak terpenuhi akan menyebabkan keterbelakangan absolut.
2. Jati diri, yaitu merupakan komponen dari kehidupan yang serba lebih baik adalah adanya  dorongan  dari  diri  sendiri  untuk  maju,  untuk  menghargai  diri  sendiri, untuk merasa diri pantas dan layak mengejar sesuatu, dan seterusnya. Semuanya itu terangkum dalam self esteem (jati diri).
3. Kebebasan dari sikap menghamba, yaitu merupakan kemampuan untuk memiliki nilai universal yang tercantum dalam pembangunan manusia adalah kemerdekaan manusia.  Kemerdekaan  dan  kebebasan  di  sini  diartikan  sebagai  kemampuan berdiri tegak sehingga tidak diperbudak oleh pengejaran dari aspek-aspek materil dalam kehidupan. Dengan adanya kebebasan kita tidak hanya semata-mata dipilih tapi kitalah yang memilih.
Selain IPM, kemiskinan merupakan salah satu persoalan  mendasar yang menjadi pusat  perhatian  pemerintah  Indonesia.  Pemerintah  telah  melaksanakan  berbagai kebijakan  untuk  penanggulangan  kemiskinan,  namun  masih  belum  optimal.  Pemerintah telah mencanangkan beberapa upaya penanggulangan kemiskinan dari tahun ketahun. Salah satu wujud kebijakan adalah penyusunan anggaran karena kebijakan membutuhkan pendanaan.  Boediono  (1999)  mengungkapkan  bahwa  dalam  teori  ekonomi  makro, pengeluaran  pemerintah  terdiri  dari  tiga  pos  utama  yang  dapat  digolongkan  sebagai berikut:
1. Pengeluaran pemerintah untuk pembelian barang dan jasa;
2. Pengeluaran  pemerintah  untuk  gaji  pegawai.Perubahan  gaji  pegawai  mempunyai pengaruh  terhadap  proses  makro  ekonomi,  di  mana  perubahan  gaji  pegawai  akan mempengaruhi tingkat permintaan secara tidak langsung;
3. Pengeluaran pemerintah untuk transfer payment. Transfer payment bukan pembelian barang  atau  jasa  oleh  pemerintah  dipasar  barang  melainkan  mencatat  pembayaran atau  pemberian  langsung  kepada  warganya  yang  meliputi  misalnya  pembayaran subsidi  atau  bantuan  langsung  kepada  berbagai  golongan  masyarakat, pembayaran
pensiun, pembayaran bunga untuk pinjaman pemerintah  kepada  masyarakat. Secara ekonomis transfer  payment mempunyai status  dan  pengaruh  yang  sama  dengan  pos gaji pegawai meskipun secara administrasi keduanya berbeda.
Dalam penelitian ini terdapat dua  variabel dependen yaitu Indeks Pembangunan Manusia dan kemiskinan. Faktor-faktor yang mempengaruhi variabel tersebut teridiri dari tiga  variabel  independen  yaitu  pengeluaran  pemerintah  pada  sektor  Pendidikan, kesehatan, TPAK dan PDRB.
Hubungan  pengeluaran  pemerintah  dengan  Indeks  Pembangunan  Manusia dijelaskan  sebagai  berikut.  Investasi  publik  di  bidang  pendidikan  dan  kesehatan  akan memberikan kesempatan pendidikan dan pelayanan kesehatan yang lebih merata kepada masyarakat  sehingga  sumber  daya  manusia  (SDM)  handal  yang  sehat  menjadi  semakin bertambah.    IPM  di  Indonesia  saat  ini  berada  pada  tingkat  menengah  dibandingkan dengan negara-negara lain. Selain itu ada daerah di Indonesia yang tingkat IPM nya masih rendah. Kemudian permasalahan kemiskinan di Indonesia merupakan permasalahan yang penting  guna  memberikan  solusi  kepada  pemerintah  guna  pengentasan  kemiskinan sehingga  perlu  dikurangi  tingkat  kemiskinan  di  Indonesia  Berdasarkan  uraian  di  atas, penulis  tertarik  menganalisis  masalah  ini  dengan  melakukan  penelitian  dengan  judul “Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  Sektor  Pendidikan,  Kesehatan,  Tingkat  Partisipasi Angkatan  Kerja  dan  PDRB    terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  dan  Kemiskinan  di Indonesia 2010-2014. ”
Masalah  yang  dihadapi  masyarakat  Indonesia  saat  ini  terkait  dengan  masalah pembangunan manusia dan angka kemiskinan menjadi permasalahan yang krusial. alasan peneliti memilih variabel dependent IPM merupakan salah satu indikator bagi kemajuan suatu  negara  dan  kemiskinan  dapat  menjadikan  efek  yang  cukup  serius  bagi pembangunan  manusia  karena  masalah  kemiskinan  merupakan  sebuah  masalah  yang kompleks yang bermula dari ketidak mampuan masyarakat untuk memenuhi kebutuhan pokok  sehingga  kebutuhan  yang  lain  seperti  pendidikan  dan  kesehatan  pun  terabaikan. Dalam  penelitian  ini  terdapat  empat  variabel  bebas  yang  dianalisis  yaitu  pengeluaran pemerintah  di  sektor    pendidikan,  kesehatan,  dan  partisipasi  angkatan  kerja  dan  PDRB terhadap IPM dan kemiskinan agar kebijakan yang dibuat dapat meningkatkan jumlah IPM dan  menurunkan  angka kemiskinan,  terdapat  permasalahan  bagi  pembangunan  kualitas sumberdaya manusia yang tercermin dari indeks pembangunan manusia adalah investasi terhadap sektor pendidikan dan partisipasi angkatan kerja dan PDRB yang pada akhirnya berpengaruh terhadap kemiskinan.

## METODE
Jenis Penelitian ini merupakan asosiatif. Penelitian asosiatif adalah penelitian yang bertujuan untuk menganalisis hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya atau bagaimana  suatu  variabel  mempengaruhi  variabel  lainnya  (Kuncoro,  2011).  Jenis  data yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  dalam  bentuk cross section 33  provinsi  pada  periode  2010-2014.    Sumber  data  diperoleh  dari  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  Pusat,  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional  (Bappenas)  serta  dari berbagai literatur dan artikel yang dimuat di media massa, baik cetak maupun elektronik yang  relevan  dengan  pokok  penelitian.  Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini terdiri dari pengeluaran pemerintah di sektor pendidikan dan kesehatan yang diukur dari realisasi  APBN  di  sektor  pendidikan  dan  kesehatan,  dalam  satuan  juta  rupiah. Pembangunan  manusia  yang  di- proxy dari  angka  IPM  (IPM)  yang  diukur  dalam  satuan angka. Angka kemiskinan yang diukur dari persentase penduduk miskin regional. Adapun periode kajian studi ini adalah tahun 2010-2014.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasi estimasi Y 1 (IPM)  model dengan menggunakan metode analisis Fixed effect, adalah sebagai berikut : Y = 4,207564 + 0,004001 Log X 1it + 0,017239 Log X 2it – 0,131820 X 3it +0,000018 Log X 4it t = (14,74360)  ( 0,794926)     (2,829080)      (-3,285420)  (0,001082) α= 5%  N= 165  R 2adj =0,724473  F=181,274532  DW=1,803643
Keterangan : Y 1 = Indeks Pembangunan Manusia
Log X it = Pengeluaran Pemerintah Sektor Pendidikan Log X 2it = Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan X 3it = Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Log X 4it = PDRB
Nilai  koefisien  regresi  0,004001  berarti  bahwa  setiap  peningkatan  pengeluaran pendidikan  pemerintah  sektor  pendidikan,  sebesar  1  persen  maka  akan  menyebabkan kenaikan  IPM  sebesar  0,004001  persen  dengan  asumsi  variabel  lain  tetap  (ceteris paribus). Nilai koefisien regresi 0,017239 berarti bahwa setiap peningkatan pengeluaran pemerintah  sektor  kesehatan,  sebesar  1  persen  maka  akan  menyebabkan  kenaikan  IPM sebesar  0,017239  persen  dengan  asumsi  variabel  lain  tetap  (ceteris  paribus).  Nilai koefisien  regresi  -0,131820  berarti  bahwa  setiap  peningkatan  TPAK  sebesar  1  persen maka  akan  menyebabkan  menurunkan  IPM  sebesar  -0,131820    persen  dengan  asumsi variabel lain tetap (ceteris paribus). Nilai koefisien regresi 0,000018 berarti bahwa setiap peningkatan  PDRB,  sebesar  1  persen  maka  akan  menyebabkan  kenaikan  IPM  sebesar 0,000018 persen dengan asumsi variabel lain tetap (ceteris paribus). Kriteria Statistika.
1. Penaksiran Koefisien Determinasi (R 2adj ) Berdasarkan  hasil  estimasi,  koefisisen  determinasi  atau  R 2adj dari  model yang  digunakan  adalah  sebesar  0,724473  .  Nilai  ini  berarti,  bahwa  perubahan  variabel Indeks  Pembangunan  Manusia  provinsi  di  Indonesia  dapat  diterangkan  oleh  variabel pengeluaran  pemerintah  sektor  pendidikan  ,  pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan, TPAK dan PDRB sebesar 72,45 %  sedangkan sisanya 27,55 % diterangkan variabel lain yang tidak  masuk dalam penelitian.
2. Uji Pengaruh Secara Bersama-sama (Uji F- Statistika)
Uji F merupakan salah  satu uji  statistik yang digunakan untuk melihat pengaruh semua variabel secara bersama-sama yaitu variabel independen antara lain; pengeluaran pemerintah  sektor  kesehatan,  pengeluaran  pemerintah  sektor  pendidikan,  TPAK  dan PDRB terhadap variabel dependen (variabel terikat) yaitu indeks pembangunan manusia. Probabilitas F- statistik = 0,000000 ≤ nilai probabilitas α = 5%, berarti H1 diterima yang artinya  seluruh  variabel  bebas  yaitu  pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan, pengeluaran  pemerintah  sektor  pendidikan,  TPAK  dan  PDRB  berpengaruh  signifikan terhadap indeks pembangunan manusia (IPM).
3. Uji pengaruh Secara Parsial (Uji t-statistika)
Dengan  menggunakan  pengujian  satu  sisi  ( one  tail  test )  dan  drajat  kebebasan ( degree of freedom )=(n-k), dimana n= 165 dan k= 4 (termasuk konstanta ) pada level of significance tertentu (5%) dapat diketahui pengaruh variabel bebas decara parsial dalam tabel berikut  :
Uji t-statistika IPM Variable Koefisien Std. Error t-Statistic  Prob. C 4,207564 0,285382 14,74360  0,0000 Pengeluaran  Pemerintah  Sektor  Pendidikan Log X 1 0,004001 0,005033 0,794926  0,4281 Pengeluaran Pemerintah Sektor 0,017239 0,006094 2,829080  0,0054
tabel terlihat nilai t-statistik variabel pengeluaran berdasarkan pemerintah sektor kesehatan dan TPAK lebih besar dari t-tabel pada level significance 0,05 yang berarti ke pengeluarn  sektor  kesehatan  berpengaruh  positif  dan  TPAK  negatif  terhadap  IPM. Sedangkan nilai t-statistic variabel pengeluaran pemerintah sektor pendidikan dan PDRB lebih  kecil  dari  nilai  t-tabel,  sehingga  variabel  tenaga  kerja  tidak  berpengaruh  terhadap IPM.
Sehubungan dengan hipotesis-hipotesis ini yang telah diambil sebelumnya, maka hipotesis ini menyatakan pengeluaran pemerintah sektor Kesehatan berpengaruh positif terhadap  IPM  adalah  diterima  dan  TPAK  berpengaruh  negatif  diterima.  Sedangkan hipotesis yang menyatakan bahwa Pengeluaran pemerintah sektor pendidikan dan PDRB berpengaruh positif terhadap IPM ditolak.
1. Pemilihan model regresi faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan
a. Uji F restricted ( Hausman )
Untuk  mengetahui  model  mana  yang  lebih  baik  diantara random  effect dengan fixed effect maka terlebih terdahulu dilakukan uji f restricted atau uji hausman . Dalam uji f restricted ini hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut. H 0 : fixed effect model H 1 : random effect model
Berdasarkan  hasil  Uji  F  restricted  diperoleh  nilai  Chi-Sq.  Statistic  5.757494  sebesar dengan  df  (4).  dan  probabilitas  kesalahan  0,2180.  Probabilitas  diperoleh  nilai  0,2180 maka lebih besar 5% sehingga dapat disimpulkan bahwa H 1 dan model terbaik yang dapat digunakan berdasarkan uji F restricted ialah model random effect model .
Berdasarkan hasi uji F restricted diperoleh hasil model yang terbaik untuk penelitian ini adalah regresi data panel random effect model. Selanjutnya oleh karena itu akan dilakukan analisis  regresi  variabel  pengeluaran  pemerintah  sektor  pendidikan,  pengeluaran pemerintah sektor kesehatan, TPAK dan PDRB Indonesia pada periode 2010-2014 dengan menggunakan analisis regresi data panel random effect model.
a. Hasil estimasi
Hasi estimasi Y2 (Kemiskinan)  model dengan menggunakan metode analisis Fixed effect , adalah sebagai berikut : Y = 5,790322 - 0,040750 Log X 1it - 0,036650 Log X 2it - 0,010577 X 3it - 0,129824 Log X 4it t = (9,535628)  (-3,823190)    (-2,845124)    (-0,123830)   (-3,637936) α= 5%  N= 165  R 2adj = 0,979110 DW=  1,822518 Keterangan : Y 2 = Kemiskinan
Log X 1it = Pengeluaran Pemerintah Sektor Pendidikan Log X 2it = Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan X 3 = Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Log X 4it = PDRB Hasil penelitian nilai koefisien regresi -0,040750 berarti bahwa setiap peningkatan pengluaran  pemerintah  sektor  pendidikan,  sebesar  1  persen  maka  akan  menyebabkan penurunan  kemiskinan  sebesar  -0,040750  persen  dengan  asumsi  variabel  lain  tetap (ceteris  paribus).  Hasil  penelitian  nilai  koefisien  regresi  -0,036650  berarti bahwa  setiap peningkatan  pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan,  sebesar  1  persen  maka  akan menyebabkan penurunan kemiskinan sebesar -0,036650  persen dengan asumsi variabel lain  tetap  (ceteris  paribus).  Hasil  penelitian  nilai  koefisien  regresi  -0,010577  berarti bahwa setiap peningkatan TPAK, sebesar 1 persen maka akan menyebabkan penurunan kemiskinan sebesar -0,010577 persen dengan asumsi variabel lain tetap (ceteris paribus).
Kesesehatan Log X 2 TPAK X 3 -0,131820 0,040123 -3,285420  0,0013 PDRB Log X 4 1.,85E-05 0,017094 0,001082  0,9991
Hasil penelitian nilai koefisien regresi -0,129824 berarti bahwa setiap peningkatan PDRB, sebesar  1  persen  maka  akan  menyebabkan  penurunan  kemiskinan  sebesar  -0,129824 persen dengan asumsi variabel lain tetap (ceteris paribus).
b. Kriteria Statistika
1. Penaksiran Koefisien Determinasi (R 2adj )
Berdasarkan  hasil  estimasi,  koefisisen  determinasi  atau  R 2adj dari  model yang  digunakan  adalah  sebesar  0,979110.  Nilai  ini  berarti,  bahwa  perubahan  variabel Indeks  Pembangunan  Manusia  provinsi  di  Indonesia  dapat  diterangkan  oleh  variabel pengeluaran  pemerintah  sektor  pendidikan  ,  pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan, TPAK dan PDRB sebesar 97,91 %  sedangkan sisanya 3,9 % diterangkan variabel lain yang tidak  masuk dalam penelitian.
2. Uji Pengaruh Secara Bersama-sama (Uji F- Statistika)
Uji F merupakan salah  satu uji  statistik yang digunakan untuk melihat pengaruh semua variabel secara bersama-sama yaitu variabel independen antara lain; pengeluaran pemerintah  sektor  kesehatan,  pengeluaran  pemerintah  sektor  pendidikan,  TPAK  dan PDRB terhadap variabel dependen (variabel terikat) yaitu kemiskinan. Probabilitas F- statistik = 0.000000 ≤ nilai probabilitas α  = 5%, berarti H 1 diterima yang artinya  seluruh  variabel  bebas  yaitu  pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan, pengeluaran  pemerintah  sektor  pendidikan,  TPAK  dan  PDRB  berpengaruh  signifikan terhadap kemiskinan.
3. Uji pengaruh Secara Parsial (Uji t-statistika)
Dengan  menggunakan  pengujian  satu  sisi  (one  tail  test)  dan  drajat kebebasan  (degree  of  freedom)=(n-k),  dimana  n=  165  dan  k=  4  (termasuk  konstanta  ) pada level of significance tertentu (5%) dapat diketahui pengaruh variabel bebas decara parsial dalam tabel berikut. Uji t-statistika Kemiskinan Variable Koeficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5,790322 0,607230 9,535628 0,0000 Pengeluaran Pemerintah Sektor Pendidikan Log X 1 -0,040750  0,010659 -3,823190 0,0002 Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan  Log X 2 -0,036650  0,012882 -2,845124 0,0050 TPAK -0,010577  0,085414 -0,123830 0,9016 PDRB Log X 4 -0,129824  0,035686 -3,637936 0,0004
Berdasarkan  Tabel  4.3  terlihat  nilai  t-statistik  variabel  pengeluaran  pemerintah sektor  kesehatan  dan  TPAK  lebih  besar  dari  t-tabel  pada  level  significance  0,05  yang berarti  pengeluaran  sektor  pendidikan,  pengeluarn  sektor  kesehatan  dan  PDRB  negatif terhadap Kemiskinan.  Sedangkan nilai t-statistic variabel TPAK dari nilai t-tabel, sehingga variabel  tenaga  kerja  tidak  berpengaruh  terhadap  IPM.  Sehubungan  dengan  hipotesis- hipotesis  yang  telah  diambil  sebelumnya,  maka  hipotesis  ini  menyatakan  pengeluaran pemerintah  sektor  pendidikan,  kesehatan,  dan  PDRB  berpengaruh  negatif  tehadap kemiskinan  diterima.  Sedangkan  hipotesis  yang  menyatakan  TPAK  berpengaruh  negatif terhadap kemiskinan adalah ditolak.
Pengujian Asumsi Klasik 1. IPM a. Uji Normalitas
Ringkasan  hasil  uji  normalitas  dengan  menggunakan  uji Jarque  Bera, J-B  hitung 4,782915  dan  Prob.  0,091496.  Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  nilai probabilitas  J-B  hitung  persamaan  lebih  kecil  dari  0,05  yang  berarti  bahwa  residual  ut terdistribusi  normal.  Dalam  penelitian  ini  tetap  bersifat  BLUE  ( Best  Liniear Unbiased Estimator).

## b. Uji Heteroskedasitas
Untuk  menguji  gejala  heteroskedastisitas  dalam  penelitian  ini  dilakukan menggunakan Uji Park. Uji Park merupakan prosedur dua tahap, pada tahap pertama kita lakukan regresi OLS dengan mengabaikan heteroskedastisitas, kemudian didapatkan nilai residual.  Pada  tahap  kedua  dilakukan  regresi  dengan  mentransformasi  nilai  residual menjadi  logaritma,  dengan  menggunakan  kriteria  pengujian,  Apabila  β  ≤  0,05,  maka heteroskedastik terjadi pada data dan apabila β ≥ 0,05, maka heteroskedastik tidak terjadi pada data.
Uji Heterokedasitas Variabel Prob. Signifikan Pengeluaran Peemerintah Sektor Pendidikan  Log X 1 0,7087 ≥ 0,05 Pengeluaran Pemerintah Sektor kesehatan Log X 2 0,7513 ≥ 0,05 TPAK  X 3 0,0555 ≥ 0,05 PDRB  Log X 4 0,2598 ≥ 0,05
Hasil  Uji  Heteroskedastisitas  menggunakan  Uji  Park  Variabel  Probabilitas  Signifikan Keterangan  Hasil  menggunakan  Uji  Park  pada  tabel    dapat  diketahu  bahwa  nilai probabilitas  pengeluaran  pemerintah  sektor  pendidikan  yaitu  0,7087,  pengeluaran pemerintah sektor kesehatan 0,7513 TPAK 0,0555 dan PDRB 0,2598 dengan keseluruhan dianggap  lebih  besar  dari  nilai  signifikansi  yaitu  0,05,  maka  dapat  disimpulkan  tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada data.
c. Uji Autokolerasi
Uji autkorelasi bertujuan untuk menguji ada atau tidaknya kesalahan pengganggu .  Pada analisis  regresi  nilai  DW  1,803643  dan  nilai  DL  1,6960  dan  DU  1,7953  .DL  <  DU  <  DW yakni 1,6960 DL, 1,7953 DU 1,803463 DW. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala autokorelasi.
d. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas menggunakan VIF (Variance Infation Factors) :
Uji Multikolinearitas Coefficient Centered Variable Variance VIF Pengeluaran Pemerintah Sektor Pendidikan Log X 1 2,09E-05 1,529570 Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan Log X 2 2,73E-05 1,620114 TPAK X 3 0,002380 1,035854 PDRB Log X 4 7,14E-05 1,049898
Hasil  uji  multikolinearitas  dapat  dilihat  pada  kolom  tabel  centered  VIF.  Nilai  VIF varaibel  pengeluaran  pemerintah  sektor  pendidikan,  pengeluaran  pemerintah  sektor kesehatan, TPAK dan PDRB tidak ada yang lebih besar dari 10 atau 5 maka dikatakan tidak terjadi multikolinearitas pada variabel bebas tersebut. Berdasarkan syarat asumsi klasik regresi linier dengal OLS, maka model regresi linier yang baik adalah yang terbebas dari multikolinearitas.  Dengan  demikian,  model  tersebut  telah  terbebas  dari  adanya multikolinearitas.
2. Kemiskinan a. Uji Normalitas
Ringkasan hasil uji normalitas dengan menggunakan uji Jarque Bera, J-B hitung 2,279347 dan  Prob.  0,319923  .Berdasarkan  perhitungan    tersebut  dapat  diketahui  bahwa  nilai probabilitas  J-B  hitung  persamaan  lebih  kecil  dari  0,05  yang  berarti  bahwa  residual  ut terdistribusi  normal.  Dalam  penelitian  ini  tetap  bersifat  BLUE  ( Best  Liniear Unbiased Estimator). b. Uji Autokolerasi
Uji  autkorelasi  bertujuan  untuk  menguji  ada  atau  tidaknya  kesalahan  .  Uji autkorelasi  bertujuan  untuk  menguji  ada  atau  tidaknya  kesalahan  pengganggu  .    Pada analisis  regresi  nilai  DW  1.803643  dan  nilai  DL  1,6960  dan  DU  1,7953  .DL  <  DU  <  DW yakni 1,6960 DL, 1,7953 DU, 1,822518 DW. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala autokorelasi.
c. Uji Heteroskedastisitas
Untuk  menguji  gejala  heteroskedastisitas  dalam  penelitian  ini  dilakukan menggunakan Uji Park. Uji Park merupakan prosedur dua tahap, pada tahap pertama kita lakukan regresi OLS dengan mengabaikan heteroskedastisitas, kemudian didapatkan nilai residual.  Pada  tahap  kedua  dilakukan  regresi  dengan  mentransformasi  nilai  residual menjadi  logaritma,  dengan  menggunakan  kriteria  penguji an,  Apabila  β  ≤  0.05,  maka heteroskedastik terjadi pada data dan apabila β ≥ 0.05, maka heteroskedastik tidak terjadi pada data.
Uji Heteroskedastisitas Variabel Prob. Signifikan Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan Log X 1 0, 6928 ≥ 0,05 Pengeluaran Pemerintah Sektor Pendidikan   Log X 2 0, 9422 ≥ 0,05 TPAK  X 3 0, 3438 ≥ 0,05 PDRB  Log X 4 0, 6556 ≥ 0,05
Hasil  uji  heteroskedastisitas  menggunakan  uji  Park.  Dari  tabel  dapat  diketahui bahwa  nilai  probabilitas  pengeluaran  pemerintah  sektor  pendidikan  yaitu  0,6928, pengeluaran pemerintah sektor kesehatan 0,9422, TPAK 0,3438 dan PDRB 0,6556 dengan keseluruhan  dianggap  lebih  besar  dari  nilai  signifikansi  yaitu  0,05,  maka  dapat disimpulkan tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada data.
e. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas menggunakan VIF (Variance Infation Factors) :
Tabel 4.7 Uji Multikolinearitas Coefficient Centered Variable Variance VIF Pengeluaran Pemerintah Sektor Pendidikan Log X 1 0,001548 1,529573 Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan Log X 2 0,002022 1,620115 TPAK X 3 0,176510 1,035851 PDRB Log X 4 0,005292 1,049900
Hasil uji multikolinearitas, dapat dilihat pada kolom tabel centered VIF. Nilai VIF variabel  pengeluaran  pemerintah  sektor  pendidikan,  pengeluaran  pemerintah  sektor kesehatan, TPAK dan PDRB tidak ada yang lebih besar dari 10 atau 5 maka dikatakan tidak terjadi multikolinearitas pada variabel bebas tersebut.
Berdasarkan  syarat  asumsi  klasik  regresi  linier  dengan  OLS,  maka  model  regresi  linier yang baik adalah yang terbebas dari multikolinearitas. Dengan demikian, model tersebut telah terbebas dari adanya multikolinearitas.

## KESIMPULAN
Pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap IPM  dan  TPAK  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  IPM.  Sedangkan  pengeluaran pemerintah sektor pendidikan dan PDRB tidak berpengaruh terhadap IPM.  Pengeluaran pemerintah  sektor  pendidikan,  pengeluaran  pemerintah  sektor  kesehatan  dan  PDRB berpengaruh negatif signifikan terhadap kemiskinan. Sedangkan TPAK tidak berpengaruh terhadap kemiskinan.

## REFERENSI
Adiatma,  Tini,  and  Simon  Siamsa.  "Integrating  Education  For  Sustainable  Development (Esd) In Higher Education Institutions To  Reduce The Impact Of Climate Change On  Agricultural  Industries." AGROLAND  The  Agricultural  Sciences  Journal  (e- Journal) 10, no. 2 (2023): 94-102.
Adiatma,  Tini.  "Manajemen  Pendidikan  Tinggi  untuk  Mempromosikan  Pembangunan Berkelanjutan  yang  Komprehensif  di  Masyarakat." Jurnal  Manajemen  Pendidikan Dasar, Menengah dan Tinggi [JMP-DMT] 4, no. 2 (2023): 182-187.
Adiatma, Tini, and M. Nursafitra. "Analisis Bibliometrik Publikasi Manajemen Pendidikan Tinggi." Jurnal Publisitas 9, no. 2 (2023).
Altin,  D.,  &  Wahyudin,  N.  (2023).  Peningkatan  Daya  Saing  UMKM  melalui  Financial Technolo  A.A.Anwar  Prabu  Mangkunegara.  2011.  Manajemen  Sumber  Daya Manusia
Perusahaan. PT.Remaja Rosda Karya, BandungAbdul Halim. 2007. Akuntansi Sektor Publik Akuntansi keuangan daerah, Edisi Revisi. Jakarta. Salemba Empat.
Adi Widodo, dkk. 2011“Analisis Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Di Sektor Pendidikan Dan  Kesehatan  Terhadap  Pengentasan  Kemiskinan  Melalui  Peningkatan Pembangunan Manusia di Jawa Tengah”.Jurnal Dinamika Ekonomi Pembangunan. Vol. 1, No 1. Hal 25-42.
Ala,  Andre  Bayo.  1996.  Kemiskinan  dan  Strategi  Memerangi  Kemiskinan.  Yogyakarta: Liberty.
Arsyad, L. 2004. Ekonomi Pembangunan. Yogyakarta : STIE YKPN. Azariadis,  C  and  A.  Drazen.  1990.  Thresh  Old  Externalities  in  Economic  Development, Quarterly Journal of Economic.
Aziz, Abdul.2010. Manajemen Investasi Syariah. Bandung: Alfabeta,. Baumol, William J, Sue Anne Batey Blackman and Edward J. Wolff. 1989, Productivity and American Leadership:The Long Way View. Cambridge : MIT Press. BPS. 2007. Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten Bantul. Yogyakarta. BPS. 2015. Data dan Informasi Kemiskinan, Realisasi Penanaman Modal PMDN dan PMA, IPM  2009-2013.  Jakarta  :  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia.  [Online]  Tersedia  : http://www.bps.go.id/.
Ehrenberg, R. G. and R. S. Smith. 2003. Modern Labor Economics. Pearson Education Inc, New York.
Elhorst,  J.P.  2003,  “Specification  and  Estimation  of  Spatial  Panel  Data  Models”, International Regional Science review 26, 244‐268.
Ferry, P. 2012, “Teori Pengeluaran Pemerintah”. Modul Ekonomi Publik Bagian V. Fakultas Ekonomi Bisnis Universitas Brawijaya.
Galih,  2012.  “Analisis  Dampak  Desentralisasi  Fiskal  Terhadap  Angka  Melek  Huruf Perempuan  Dan  Angka  Partisipasi  Sekolah  Perempuan  Di  Kabupaten/Kota Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta”. Program Sarjana Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Diponegoro.
Ghozali,  I.  2006.  Aplikai  Analisis  Multivarite  dengan  SPSS,  Cetakan  Keempat,  Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang.
Ghozali,  I.  2009.  Ekonometrika:  Teori,  Konsep  dan  Aplikasi  dengan  SPSS  17.  Badan PenerbitUniversitas Diponegoro, Semarang.
Gujarati,  D.  1978.  Ekonometrika  Dasar.  Zain  S.  [penerjemah].  Hutauruk  G.[editor]. Erlangga, Jakarta. Terjemahan dari : Basic Econometrics.
Gujarati, D. 2003. Ekonometrika Dasar. Erlangga. Jakarta. Gujarati, D. 2006. Dasar-Dasar Ekonometrika.Erlangga.Jakarta. Gupta,  K.  1999.  Public  Expenditure  on  Education  and  Literacy  Levels:  A  Comparative Study. State University at Stony Brook.
Harianto, David dan Priyo Hari Adi, 2007. Hubungan Antara Dana Alokasi Umum, Belanja Modal, Pendapatan Asli Daerah, dan Pendapatan Per Kapita. Simposium Nasional Akuntansi X, Makassar.
Hausman,  J.A.  1978.  Specification  Test  in  Econometrica.Econometrics.  Vol.  46.hal.  1251- 1271.
Insukindro,  R.  M.  dkk.  2004.  Modul  Ekonometrika  Dasar.  Kerjasama  BI  dan  FE  UGM.
Yogyakarta.
Ismerdekaningsih,  dkk.  2002.  ”Analisis  Hubungan  Penerimaan  Pajak  Terhadap  Product Domestic Bruton Di Indonesia.” ITB Central Library.
Irianto, Okto, Henie Poerwandar Asmaningrum, Adi Maulana Rachman, and Tini Adiatma.
"Pemberdayaan  dan  Pendampingan  Digitalisasi  Kampung  Berbasis  Website Sebagai  Upaya  Meningkatkan  Potensi  Kampung." JILPI:  Jurnal  Ilmiah  Pengabdian dan Inovasi 2, no. 2 (2023): 499-508.
Kuncoro,  M.  2000.  Ekonomi  Pembangunan:  Teori,  Masalah,  dan  Kebijakan.  UPP  AMP YKPN.
Kuncoro,  M.  2003.  Ekonomi  Pembangunan:  Teori,  Masalah,  dan  Kebijakan.  Edisi  Ketiga. Yogyakarta: UPP AMP YKPN.
Kuncoro, M. 2004. Otonomi dan Pembangunan Daerah: Reformasi, Perekonomian, Strategi dan Peluang. Penerbit Erlangga. Jakarta.
Lin, T.C. 2003.Education, Technical Progress and Economic Growth: The Case of Taiwan,
Economic of Education Review 22:213-220.
Lincolin  Arsyad.  1999.  Ekonomi  Pembangunan.  Edisi  Keempat,  Bagian  Penerbitan  STIE YKPN.Yogyakarta.
Mahmudi. 2007. Manajemen Kinerja Sektor Publik. UPP STIM YKPN. Yogyakarta. Mangkoesoebroto, G. 1993. Ekonomi Publik. BPFE. Yogyakarta. Mangkusubroto, G. 2000.Ekonomi Publik, Edisi Kesembilan, BPFE-UGM, Yogyakarta. Mankiw, Gregory N. 2003. Teori makro ekonomi edisi keempat. Jakrta. Erlangga Mardiasmo,  2002,  Otonomi  dan  Manajemen  Keuangan  Daerah:  Serial  Otonomi  Daerah, Penerbit Andi, Yogyakarta
Michael.  2000.  Pembangunan  Ekonomi  di  Dunia  Ketiga.  Edisi  ke-7  (Terjemahan  Bahasa Indonesia). Jakarta. PT Erlangga.
Musgrave, Richard. A dan Peggy B Musgrave. 1989. Public Finance in Theory and Practise. FifthEdition, McGraw-Hill Book, International Edition.
Noer,  Elly,  Okto  Irianto,  Tini  Adiatma,  Jacobus  Rico  Kuntag,  Dodhy  Hyronimus  Ama Longgy, Adi Maulana Rachman, and Ni Luh Putu Nita Yulianti. "Edukasi Adaptasi Perilaku  Kerja  Generasi  Z  pada  Mahasiswa  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis." Jurnal Akademik Pengabdian Masyarakat 2, no. 3 (2024): 25-35. Permana    A.,  2012.  Benefit  Incidence  Analysis  Terhadap  Bantuan  Operasional  Sekolah Untuk  SMP  Swasta  di  Kota  Semarang.  Skripsi  S1,  Program  Sarjana  Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Diponegoro Tahun.
Rachman,  Adi  Maulana,  Romualdus  Turu  Putra  Maro  Djanggo,  Okto  Irianto,  and  Ni  Luh Putu  Nita  Yulianti.  "PENGARUH  RETURN  ON  ASSET  TERHADAP  NILAI PERUSAHAAN  DENGAN  DIVIDEN  SEBAGAI  VARIABEL  INTERVENING." Jurnal Rumpun Manajemen dan Ekonomi 1, no. 2 (2024): 287-297.
Saputra  A.,  2011.  Analisis  Pengaruh  Jumlah  Penduduk,  PDRB,  IPM  dan  Pengangguran Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  Kabupaten/Kota  Jawa  tengah.  UNDIP  Semarang  : Fakultas Ekonomi
Sadono, S. 2000. Makroekonomi Modern. Raja Grafindo Persada. Jakarta.
Septiana M. M. et.al, 2015.  Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Di Sektor Pendidikan Dan Kesehatan Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Di Sulawesi Utara.
Sulistio,  D.  2012.  Pengaruh  Kemiskinan,  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Belanja  Modal terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Jawa  Tengah.  Universitas  Negeri Semarang:Semarang. http://www.journal.unnes.ac.id.
Sylwester  K,  2002,  Can  Education    Expenditure  Reduce  Income  Equality,  Economic  of Education Review 21.
Todaro,  M.  2006.  Pembangunan  Ekonomi.  Edisi  ke-9.  Terjemahan  oleh  Haris  Munandar dan Puji A.I. Jakarta : PT. Erlangga.
gy dan Digital Marketing. Jurnal Samudra Ekonomi dan Bisnis , 14 (2), 262-276.
Angin, R., & Seftiyana, Y. (2022). Dampak pemberlakuan pembatasan kegiatan masyarakat terhadap ekonomi pelaku usaha mikro kecil menengah (Studi Kasus di Kecamatan Ledokombo Kabupaten Jember). Prosiding Ilmu Pemerintahan , 1 (1), 187-199.
Astari, P., Rika, N. P., & Candraningrat, I. R. (2022). Financial Literacy Moderate the Effect of Fintech on The Financial Performance of Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs). International  Journal  of  Business  Management  and  Economic Review , 5 (04), 36-47.
Carney,  Mark.  2016.  Enabling  the  FinTech  transformation:  Revolution,  Restoration,  or Reformation? BoE Speech, 16 June 2016.
Fadilah, I., Rahman, S., & Anwar, M. (2022). Analisis pengaruh Literasi Keuangan, Inklusi Keuangan,  dan  Financial  Technology  terhadap  kinerja  Usaha  Mikro  Kecil Menengah  (UMKM)  di  Kota  Bandung. Fair  Value:  Jurnal  Ilmiah  Akuntansi  dan Keuangan , 5 (3), 1347-1354. Ghozali, Imam dan Hengky Latan. 2015. Partial Least Squares Konsep, Metode dan Aplikasi Menggunakan  Program  WARPPLS  4.0 .    Badan  Penerbit  Diponegoro.  Edisi  2. Semarang.
Jayanti,  E.,  &  Karnowati,  N.  B.  (2023).  Digitalisasi  Umkm  Dan  Literasi  Keuangan  Untuk Keberlanjutan  Umkm  Di  Kabupaten  Cilacap. Kajian  Bisnis  Sekolah  Tinggi  Ilmu Ekonomi Widya Wiwaha , 31 (1), 51-64. Keng-Soon, C., hoo Yen-San, W., Pui-Yee, Y., Hong-Leong, C., & Teh Shwu-Shing, J. (2019). an  Adoption  of  Fintech  Service  in  Malaysia. South  East  Asia  Journal  of Contemporary Business, Economics and Law , 18 (5), 134 – 144.
Kulathunga,  K.  M.  M.  C.  B.,  Ye,  J.,  Sharma,  S.,  &  Weerathunga,  P.  R.  (2020).  How  does technological and financial literacy influence SME performance: Mediating role of ERM practices. Information (Switzerland) , 11 (6). https://doi.org/10.3390/INFO11060297
Hapsoro,  B.  B.,  Palupiningdyah,  P.,  &  Slamet,  A.  (2019).  Peran  digital  marketing  sebagai upaya peningkatan omset penjualan bagi klaster UMKM di Kota Semarang. Jurnal Abdimas, 23(2), 117-120.
Lontchi,  C.  B.,  Yang,  B.,  &  Shuaib,  K.  M.  (2023).  Effect  of  Financial  Technology  on  SMEs Performance  in  Cameroon  amid  COVID-19  Recovery:  The  Mediating  Effect  of Financial Literacy. Sustainability (Switzerland) , 15 (3).
https://doi.org/10.3390/su15032171
Mabula,  J.  B.,  &  Han,  D.  P.  (2018).  Use  of  technology  and  financial  literacy  on  SMEs practices  and  performance  in  developing  economies. International  Journal  of Advanced Computer Science and Applications , 9 (6).
Oktaviana, M., Nurhalim, A. D., & Hernawati, E. (2021). An Analysis Of Go-Food, Grabfood, And  Shopeefood  Utilization  To  Improve  Customer  Loyalty  On  Home-Based
Business Owners In Tangerang City. Primanomics: Jurnal Ekonomi & Bisnis , 19 (3), 1-10.
Sekaran,  U.  &  Bougie,  R.J.,  (2016).  Research  Methods  for  Business:  A  skill  Building Approach. 7th Edition, John Wiley & Sons Inc. New York, US.
Tun-Pin  C.,  Keng-Soon,  WC,  Yen-San,  Y.,  Pui-Yee,  C.,  Hong-Leong,  JT,  &  Shwu-Shing,  N.
(2019). An adoption of fintech service in malaysiA. Jurnal Bisnis Kontemporer Asia Tenggara, 18(5), 134-147.
Utami, N., & Sitanggang, M. L. (2021). The Analysis of Financial Literacy And Its Impact on Investment Decisions: A Study On Generation Z in Jakarta. Inovbiz: Jurnal Inovasi Bisnis , 9 (1), 33-40.
Widyastuti, M., & Hermanto, Y. B. (2022). The effect of financial literacy and social media on  micro  capital  through  financial  technology  in  the  creative  industry  sector  in East Java. Cogent Economics and Finance , 10 (1). https://doi.org/10.1080/23322039.2022.2087647
Xu, L., & Zia, B. (2012). Financial literacy around the world: an overview of the evidence with  practical  suggestions  for  the  way  forward. World  Bank  Policy  Research Working Paper , (6107).
.
Copyright Holder:
© Adi Maulana Rachman (2024)
First Publication Right : © Bulletin of Community Engagement
This article is under: CC BY SA