E-ISSN 2621–086X

## Indonesian Journal of Applied Statistics
Vol. 5, No. 2, pp. 131-141, November 2022 https://jurnal.uns.ac.id/ijas/article/view/58034 https://doi.org/10.13057/ijas.v5i2.58034 Copyright   Author 2022

## Upaya Penegakan Emansipasi Wanita melalui Optimalisasi Pembangunan Gender dengan Metode Regresi Panel
Inu Alifiyah Phalufi * , Raden Nabila Alya Hartarie, Ellena Novitriani, Edy Widodo Department of Statistics, Universitas Islam Indonesia, Jl. Kaliurang KM. 14,5, Yogyakarta 55584,
Indonesia
*Corresponding author: 18611132@students.uii.ac.id
Abstract. The role of women nowadays is no different from the men, only to a reasonable extent. The role of  women's  emancipation  itself  has  been  upheld  in  Indonesia,  as  those  who  will  be  the  spearheads  in family  education  for  their  children  that  must  have  broad  skills  and  insights.  The  Human  Development Index (HDI) is mostly becoming an important index as a measurement of the success level in quality of human life (community) building efforts. By conducting an analysis using the panel regression method in the Regency / City of West Sulawesi (as a province in Indonesia that has the 4th lowest HDI score) to find out  how  much  women's  participation  can  affect  the  level  of  quality  of  life  in  Indonesia  and  as  an evaluation of which components must be improved by government for the next period in the welfare of its people.  This  analysis  concludes  that  the  Mamuju  regency  is  known  as  the  region  that  contributes  the largest weight to the increase in GDI while the Pasangkayu regency contributes the lowest weight to the increase  in  GDI  so  that  the  government  should  make  the  development  of  supporting  facilities  for community welfare more equitable.
Keywords : GDI, Woman Emancipation, Panel Regression

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  perkembangan  ini,  peran  perempuan  tidak  hanya  menjadi  istri  yang  mengurus rumah tangga belaka. Peran perempuan kini tidak berbeda dengan laki- laki, hanya pada batas yang  wajar.  Peran  emansipasi  wanita  sendiri  telah  ditegakkan  di  Indonesia,  sebagaimana mereka  yang  akan  menjadi  ujung  tombak  dalam  pendidikan  keluarga  bagi  anak-anaknya sehingga  harus  memiliki  keterampilan  dan  wawasan  luas.  Mental  yang  kuat  akan  membuat generasi penerus menjadi lebih baik dalam menegakkan kebenaran. Kini banyak wanita yang bekerja dan  bisa  bekerja  sesuai  dengan  minatnya.  Dengan  kreativitas dan  hasil  yang  mampu memberikan  nilai  ekonomi,  kesetaraan  gender  telah  dilaksanakan.  Apa  lagi  bagi  kaum milenial, wanita harus lebih pintar, lebih kreatif, beretika, dan bertakwa.
Mengenai  emansipasi  perempuan  dapat  dibuktikan  dengan  keberadaan  pegawai  di lingkungan  Pemerintah  Kota  yang  telah  melebihi  30  persen  peran  perempuan  dalam  suatu instansi. Namun  partisipasi  perempuan  juga  mempengaruhi  kualitas sumber  daya  manusia  di negaranya, berdasarkan pengukuran pada indeks pembangunan manusia. Indeks Pembangunan Manusia  (IPM)  semakin  menjadi  faktor  penting  dalam  pengukuran  kesuksesan  pada  usaha pembangunan kualitas hidup manusia (masyarakat).
Rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah  1)  Apakah  terdapat  efek  periode pengamatan  (waktu  :  2017-2019),  entitas  (individu  :  6  Kab/Kota  di  Prov.  Sulbar),  atau keduanya (2 arah) terhadap perubahan nilai pada variabel “Indeks Pembangunan Gender”. 2) Apakah  terdapat  korelasi  spasial  pada  komponen  galat  variabel  “Indeks  Pembangunan Gender”.
Sebagai  seorang  perempuan  yang  mendukung  tegaknya  emansipasi  wanita,  kami memutuskan untuk melakukan analisis ini di wilayah Kabupaten/Kota Sulawesi Barat (Sebagai provinsi di Indonesia yang memiliki nilai IPM terendah ke-4) untuk mengetahui seberapa besar partisipasi  perempuan  dapat  mempengaruhi  tingkat  kualitas  hidup  di  Indonesia  dan  sebagai evaluasi komponen apa saja yang harus ditingkatkan untuk periode berikutnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  yang  kami  lakukan  ini  didasarkan  pada  beberapa  acuan  penelitian  terdahulu mengenai  regresi  data  panel,  di  antaranya  yaitu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rezzy  Eko Caraka  dengan  judul  “Pemodelan  Regresi  Panel  pada  Data  Pendapatan  Asli  Daerah  terhadap Dana  Alokasi  Umum”.  Penelitian  ini  menganalisis  perbandingan  model  antara  CEM,  FEM, serta  REM  dalam  menentukan  metode  terbaik  dalam  penelitian.  Dihasilkan  kesimpulan  akhir bahwa model REM merupakan metode pengujian terbaik pada penelitian dalam mengalokasikan dana  umum  terhadap  pendapatan  asli  daerah  dana  alokasi  umum  terhadap  pendapatan  asli daerah  kabupaten  Purbalingga,  Banjarnegara,  Kebumen,  Cilacap,  Banyumas,  Purworejo  dan Wonosobo [9].
Adapun penelitian yang dilakukan oleh Alfira Mulya Astuti dengan judul “Fixed Effect Model  pada  Regresi  Data  Panel”  yang  mengamati  perlakuan  dalam  bidang  pendidikan  dalam beberapa  periode  waktu  menggunakan  pendekatan  salah  satu  metode  regresi  panel  yaitu  Fixed Effect Model. Penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa estimasi parameter menggunakan variabel  dummy  pada  pendekatan  metode  FEM  pada  regresi  panel  memiliki  prosedur  yang identik dengan metode estimasi OLS [2].
Kemudian berlanjut pada penelitian “Model Regresi Data Panel dalam Reksadana dengan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) untuk Investasi Jangka Panjang” yang ditulis oleh Siti Samsiyah  Purwaningsih,  Endang  Habinuddin,  dan  Euis  Sartika.  Penelitian  ini  menarik kesimpulan  bahwa  Random  Effect  Model  merupakan  metode  terbaik  dalam  melihat  pengaruh IHSG  terhadap  Reksadana.  Penelitian  ini  menghasilkan  simpulan  akhir  bahwa  hanya  sebesar 44,1%  kinerja  reksadana  ternyata  dijelaskan  oleh  IHSG  sementara  55,9%  sisanya  dijelaskan faktor lain di luar model sehingga perlu dilakukan penelitian lebih lanjut dengan menambahkan faktor lainnya [13].
Selanjutnya  penulis mengambil  acuan  berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bayu Sutikno,  Alfensi  Faruk,  dan  Oki  Dwipurwani  dengan  judul  “Penerapan  Regresi  Data  Panel Komponen  Satu  Arah  untuk  Menentukan  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Indeks Pembangunan Manusia”. Penelitian ini membahas tentang tiga model regresi data panel dalam memodelkan  nilai  IPM  di  Provinsi  Sumatera  Selatan  dengan  kesimpulan  akhir  bahwa  Model Efek  Tetap  adalah  metode  terbaik  dengan  komponen  faktor  yang  mempengaruhinya  secara signifikan  adalah  persentase  akses  rumah  tangga  dalam  menggunakan  air  bersih,  persentase angka  partisipasi  SMA,  persentase  Angka  Melek  Huruf  serta  Persentase  Tingkat  Partisipasi Angkatan Kerja [15].
Lalu penulis juga mengambil acuan berdasarkan penelitian yang berjudul “Memodelkan Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Bali dengan Regresi Data Panel” yang ditulis oleh Eka N.  Kencana.  Penelitian  ini  memodelkan  IPM  dari  9  kabupaten/kota  di  Provinsi  Bali  pada periode  2009-2014  menggunakan  pendekatan  model  CEM  dan  FEM.  Kesimpulan  akhir  dari penelitian  ini  mengemukakan  bahwa  model  FEM  merupakan  pendekatan  yang  paling  layak untuk  digunakan  dengan  angka  rata-rata  lama  sekolah  sebagai  faktor  yang  paling  signifikan dalam  mempengaruhi  IPM.  Pendekatan  yang  digunakan  dalam  analisis  regresi  ini  hanya membandingkan  2  model  saja  dengan  banyak  faktor  pengaruh  yang  juga  sedikit  sehingga diperlukan penelitian lebih lanjut untuk mengerahkan faktor lain di luar model yang juga dapat mempengaruhi nilai IPM [12].
Serta  penelitian  terbaru  yang  dilakukan  oleh  Adhitya  Wardhana,  Bayu  Kharisma,  dan Aditya Lingga yang berjudul “Pencapaian pendidikan dan kualitas sumber daya manusia antar kabupaten dan kota di jawa barat” pada tahun 2020 silam. Penelitian ini menganalisis seberapa besar  pengaruh  komponen  pengeluaran  pemerintah  pendidikan,  pendapatan  per  kapita,  serta perbandingan murid dan guru yang berkontribusi terhadap nilai rata-rata lama sekolah di Jawa Barat  dan  dihasilkan  kesimpulan  bahwa  pendapatan  perkapita  Kabupaten/Kotadi  Jawa  Barat yang masih di bawah target wajib belajar memiliki efek signifikan dalam pencapaian pendidikan sehingga perlu proses jangka Panjang untuk meningkatkan partisipasi sekolah. [16].

## 3. LANDASAN TEORI

## 3.1 Indeks Pembangunan Gender
Indeks  Pembangunan  Gender  merupakan  suatu  indikator  untuk  membandingkan pencapaian  antara  IPM  Perempuan  dengan  IPM  Laki-laki.  Nilai  IPG  diperoleh  berdasarkan metodologi UNDP dalam  perhitungan Gender  Development  Index ( GDI )  dan Human Development  Index ( HDI )  pada  tahun  2010  dengan  menyesuaikan  pada  perubahan  metodologi pada IPM, sekaligus merupakan hasil pengukuran secara langsung terhadap ketimpangan antar gender dalam pencapaian pembangunan manusia.
IPG =
IPM perempuan

## IPM laki-laki

## 3.2 Analisis Regresi
Regresi merupakan persamaan matematis dalam menafsirkan hubungan antara variabel respon dan  prediktor. Variabel respon atau  disebut  juga variabel  dependen  dinotasikan  dengan Y.  di  mana  variabel  ini  dipengaruhi  oleh  variabel  lainnya.  Sementara  variabel  prediktor (variabel  independen  atau  bebas)  dengan  notasi  X  menjadi  variabel  yang  mempengaruhi variabel  respon.  Model  yang  terbentuk  dari  hubungan  stokastik  variabel  X  dan  Y  ini  salah satunya disebut regresi linear, di mana model ini adalah yang paling sederhana.
Y i = α + βX i + ε i ( i = 1,2,…,n)

## 3.3 Data Panel
Data panel merupakan dataset dengan informasi sampel individu pada rentang periode waktu  tertentu  di  mana  kemudian  akan  diperoleh  berbagai  observasi  pada  individu  di  dalam sampel.  Maka  disimpulkan  data  panel  adalah  gabungan  dari  data  sector  individu  ( cross- sectional ) dan data runtun waktu ( time series ). Berikut model regresi data panel:
Y it = α it + x it β + u it
3.4 Common Effect Model
Common Effect Model merupakan teknik untuk mencari estimasi model data panel yang paling  sederhana  dengan  asumsi  ketiadaan  perbedaan  efek  sektor  maupun  waktu,  sehingga hanya akan  dihasilkan  satu  dari  keseluruhan  model  pengamatan.  Estimasi  dari CEM diperoleh berdasarkan  metode OLS ( Ordinary  Least  Squares )  dengan  rumus  penulisan  model  sebagai berikut:
Y it = α + x it β + u it

## 3.5 Fixed Effect Model
Fixed  Effect  Model memiliki  asumsi  yakni  baik  antar  unit  individu  ataupun  antar  unit waktu  memiliki  perbedaan  tingkat  pengaruh  pada  pemodelan  di  mana  dapat  dilihat  pada  nilai koefisien  intercept  yang  berbeda  pada  setiap  unit.  Estimasi  model  ini  diperoleh  dengan  teknik LSDV ( Least Square Dummy Variables ). Y it = α i + x it β + u it

## 3.6 Random Effect Model
Model  ini berasumsi  bahwa  sektor  individu  maupun  waktu  memiliki  pengaruh  dalam komponen  residual  yang  tidak  berkorelasi  dengan  variabel  independent  pada  model.  Estimasi model  efek  acak  ini  diperoleh  melalui  teknik (GLS) Generalized  Least  Square dengan  rumus sebagai berikut.
Y it = α 0 + x it β + w it

## 4. METODE PENELITIAN
Data yang digunakan tersedia sebagai data sekunder dari situs Badan Pusat Statistik untuk wilayah  Provinsi  Sulawesi  Barat  yang  bersifat  kuantitatif  dengan  skala  pengukuran  minimal interval.  Populasi  penelitian  yang  diambil  mencakup  seluruh  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Sulawesi  Barat,  yaitu  Majene,  Poliwali  Mandar,  Mamasa,  Mamuju,  Pasangkayu,  dan  Mamuju Tengah,  dengan  objek  penelitian  berupa  pengaruh  model  efek  waktu  dan  individu  terhadap perubahan nilai Indeks Pembangunan Gender.
Data yang digunakan merupakan data panel berupa gabungan data sektor individu berupa 6 kabupaten/kota yang ada di Sulawesi Barat , serta data runtun waktu pada periode 2017-2019.
Data  ini  dianalisis  menggunakan  regresi  panel  dengan  bantuan software  QGIS dan RStudio dengan flowchart yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Terdapat  5  tahapan  yang diperlukan  dalam  proses  analisis  regresi  panel  sebagaimana  ditunjukkan  pada  diagram  alir, yakni :
1. Penggambaran data secara umum (penentuan variabel, tipe data, dan analisis yang cocok).
2. Perbandingan model efek Common, Fixed serta Random dalam estimasi kecocokan model.
3. Uji Chow, uji Haussman, dan uji Langrange Multiplier untuk menentukan model terbaik.
4. Pengujian spesifikasi model dan pembentukan model regresi.
5. Pengujian  parameter  regresi  (Koefisien  regresi  secara  simultan,  parameter  individu,  serta koefisien determinasi).
Gambar. 1. Diagram Alir Regresi Panel

## 5. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  merupakan  tampilan  sebagian  dataset  yang  telah  terkumpul  dalam  bentuk  data panel untuk kemudian dianalisis dalam penelitian.

## Gambar. 2. Tampilan Data Panel

## 5.1. Identifikasi Variabel
Berikut merupakan definisi operasional variabel yang terdapat dalam dataset .
Indonesian Journal of Applied Statistics, 5(2), 131-141, 2022
Tabel 1. Deskripsi Variabel
Variabel Deskripsi Variabel Nama Keterangan Dependen Y : (IPG) Indeks Pembangunan Gender Independen X 1 : AHH Angka Harapan Hidup X 2 : PPK Pengeluaran per Kapita X 3 : SPP Sumbangan Pendapatan Perempuan X 4 : Miskin Jumlah Penduduk Miskin X 5 : TPAJ Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja X 6 : JP.Per Jumlah Penduduk Perempuan X 6 : Belanja.Pemerintah Realisasi Belanja Pemerintah

## 5.2. Uji Spesifikasi Model
Terdapat  3  jenis  efek  yang  tersedia  dalam  permodelan  data  panel,  yaitu common effect , fixed effect , serta random effect yang dapat ditentukan melalui dua teknik estimasi model.
Uji  pertama  yaitu  melalui  uji Chow dalam  pemilihan  antara  model efek common atau fixed .  Uji  selanjutnya  merupakan  uji  Hausman dalam  menentukan  estimasi  model terbaik antara fixed effect atau random effect pada regresi data panel.
5.2.1. Uji Chow
a. Hipotesis
H 0 : Metode CEM cocok diterapkan pada data.
H 1 : Metode Efek Tetap ( FEM) cocok diterapkan pada data.
b. Tingkat Signifikansi α = 5% = 0,05
c. Daerah Kritis
H 0 ditolak jika |F Hitung | > F Tabel(α;n-1;nT-n-k) d. Statistik Uji dan Keputusan
Tabel 2. Tabel Keputusan Uji Chow Model F Hitung Tanda F Tabel(α;n-1;nT-n-k) Keputusan 1 54,011 > F (0,05;5;5) = (5,050329) Tolak H 0 2 136,2 > F (0,05;5;6) = (4,387374) Tolak H 0 3 845,05 > F (0,05;5;7) = (3,971523) Tolak H 0 4 814,46 > F (0,05;5;8) = (3,687499) Tolak H 0 5 1759 > F (0,05;5;10) = (3,325835) Tolak H 0
Karena  nilai  F Hitung seluruhnya  >  F Tabel ,  maka  keputusannya  adalah  tolak  H 0 untuk seluruh model.
e. Kesimpulan
Berdasarkan  pengambilan  keputusan  pada  kaidah statistic uji  F Hitung yang  menolak  H 0 ketika  |F Hitung |  >  F Table(α;n-1;nT-n-k) ,  maka  pada  taraf  signifikansi  5%  didapat  kesimpulan  bahwa pengujian model seluruhnya menunjukkan penolakan H 0 . Maka dapat ditetapkan bahwa metode efek tetap ( Fixed Effect ) merupakan metode yang lebih cocok digunakan pada data.
Uji  ini  dilakukan  untuk  melihat  model  manakah  yang  lebih  cocok  digunakan  antara Pooled  Regression menggunakan  model  efek Common, dengan  Model  Efek  Tetap menggunakan  model  efek Fixed atau  model  efek Random .  Terdapat  5  pemodelan  untuk diujikan  kecocokannya.  Model  pertama  memuat  seluruh  variabel  untuk  dianalisis.  Model kedua  menganalisis  model  1  tanpa  variabel  SPP.  Model  ketiga  menganalisis  model  2  tanpa variabel  AHH.  Model  keempat  menganalisis  model  3  tanpa  variabel  TPAJ.  Model  kelima menganalisis model 4 tanpa variabel PPK.

## 5.2.2. Uji Hausmann
Uji Effect ini  terbagi  menjadi  2,  yaitu FEM dan REM .  Digunakan statistic uji Chi Square di mana data akan menolak H 0 jika X 2 hitung > X 2 Tabel . Perlu diketahui pula bahwa jika banyak Cross  Section (lokasi)  >  jumlah  variabel independent ,  maka  model Random akan error sehingga  otomatis digunakan  model FEM .  Berikut merupakan analisis yang dilakukan terhadap model yang telah signifikan yaitu model 5.
a. Hipotesis H 0 : Metode REM cocok diterapkan pada data.
H 1 : Metode FEM cocok diterapkan pada data.
b. Tingkat Signifikansi α = 5% = 0,05
c. Daerah Kritis H 0 ditolak ketika | X 2 Hitung | > X 2 Tabel(α;k)
d. Statistik Uji | X 2 Hitung | = 3,0342 X 2 Tabel(0.05;2) = 5,991465 Karena nilai | X 2 Hitung | (3,0342) < X 2 Tabel(0.05;2) (5,991465), maka didapat keputusan gagal menolak H 0 . e. Kesimpulan
Berdasarkan  pengambilan  keputusan  pada  kaidah statistic uji Chi Kuadrat  yang menolak  H 0 ketika  | X 2 Hitung |  > X 2 Table(α;k) ,  maka  pada  taraf  signifikansi  5%  didapat  kesimpulan bahwa  pengujian  model  menunjukkan  penerimaan  H 0 .  Maka  dapat  ditetapkan  bahwa  metode Random Effect Model merupakan metode yang lebih cocok digunakan pada model kelima.

## 5.2.3. Uji Langrange Multiplier
Uji  ini  dilakukan  untuk  mencari  tahu  adanya  efek  individu , efek runtun  waktu,  maupun keduanya di dalam panel data dengan penggunaan model kelima yang telah signifikan. Diperoleh hasil sebagai berikut.
Pada model 5, sebagaimana diketahui pada daerah kritis bahwa data akan menolak H 0 ketika  nilai p  value <  α,  maka  diperoleh  bahwa  data  hanya  gagal  tolak  H 0 pada  efek  waktu yang artinya data pada model 5 hanya memiliki efek pada cross section / lokasi / individu.
Bentuk model efek tetap memiliki persamaan sebagai berikut.
y i,t = βx i,t + c i + d t + ε i,t
Di mana c i merupakan konstanta yang bergantung pada lokasi ke-i, sementara d t adalah konstanta  yang  bergantung  pada  waktu  t.  Pada  model  terbaik  yang  diperoleh,  sebagaimana
telah  dianalisis  pada  uji  Breusch  Pagan  bahwa  hanya  efek  lokasi  saja  yang  berpengaruh, maka konstanta d t tidak dipakai dalam persamaan fixed effect di atas.
Apabila  menggunakan  model  efek  tetap,  pengaruh  konstan  baik  dalam  individu  maupun waktu  tidak  dapat  terlihat.  Dengan Random  Effect  Model yang  terpilih  sebagai  model  terbaik , secara umum dituliskan pada persamaan berikut.
y i,t = βx i,t + v i,t v i,t = c i + d t + ε i,t Di mana jika komponen 𝑑 𝑡 atau 𝑐 𝑖 diasumsikan 0, model dikatakan sebagai random effect model satu arah, sementara pada keadaan lain disebut model dua arah. Model terbaik yang telah diperoleh  sebelumnya  meregresikan  IPG  yang  dipengaruhi  oleh  variabel  JP.Per  dan Belanja.Pemerintah dengan model efek random pada efek individual (lokasi) terhadap model 5. Berdasarkan permodelan y i,t = βx i,t + v i,t diperoleh persamaan model yakni sebagai berikut.
y i,t = 86.6833999 + (0,0574884) JP.Per i,t - (0,0022712) Belanja.Pemerintah i,t + v i,t
Terdapat 6 lokasi ( cross section ) yang dianalisis, maka diperoleh 6 macam permodelan berdasarkan  lokasinya  sebagaimana  rumus v i,t =  c i +  d t +  ε i,t pada  masing-masing  wilayah sebagai berikut.
Gambar. 3. Indeks Lokasi
v Majene,t = 4,8577446 v Mamasa,t = -5,736 v Mamuju,t = 9,12249969 v Mamuju.Tengah,t = -2,8119722 v Pasangkayu,t = -5,323464 v Polewali.Mandar,t = -0,1087974
Sehingga  setelah  diperoleh  konstanta  pada  masing-masing  wilayah,  didapat  persamaan regresi panel sebagai berikut.
y Majene,t =  86,6833999  +  (0,0574884) JP.Per Majene,t -  (0,0022712) Belanja.Pemerintah Majene,t +
4,8577446
y Mamasa,t =  86,6833999  +  (0,0574884) JP.Per Mamasa,t -  (0,0022712) Belanja.Pemerintah Mamasa,t -
5,736
y Mamuju,t =  86,6833999  +  (0,0574884) JP.Per Mamuju,t -  (0,0022712) Belanja.Pemerintah Mamuju,t +
9,12249969
y Mamuju.Tengah,t = 86,6833999 + (0,0574884) JP.Per Mamuju.Tengah,t -
(0,0022712) Belanja.Pemerintah Mamuju.Tengah,t – 2,8119722
y Pasangkayu,t = 86,6833999 + (0,0574884) JP.Per Pasangkayu,t - (0,0022712) Belanja.Pemerintah Pasangkayu,t – 5,323464
y Polewali.Mandar,t = 86,6833999 + (0,0574884) JP.Per Polewali.Mandar,t -
(0,0022712) Belanja.Pemerintah Polewali.Mandar,t – 0,1087974

## 5.3. Uji Diagnostik
Terjadinya  kolinearitas  antar  variabel  pada  data  panel  jarang  terjadi  sehingga  peristiwa multikoliniearitas memiliki probabilitas yang sangat kecil. Maka digunakan uji korelasi serial dan uji heteroskedastisitas sebagai asumsi klasik dalam penelitian.

## 5.3.1. Korelasi Serial
a. Hipotesis
H 0 : Tidak terjadi korelasi pada komponen galat.
H 1 : Terjadi korelasi pada komponen galat.
b. Tingkat Signifikansi α = 5% = 0,05
c. Daerah Kritis
H 0 ditolak jika | X 2 Hitung | > X 2 Tabel(α;k)
d. Statistik Uji | X 2 Hitung | Model 5 = 1,7568 X 2 Tabel(0.05;2) = 5,991465 Karena nilai  | X 2 Hitung |  Model  5  (1,7568)  < X 2 Tabel(0,05;2) (5,991465),    maka    keputusannya  adalah gagal tolak H 0 . e. Kesimpulan
Berdasarkan  pengambilan  keputusan  pada  kaidah statistic uji Chi Kuadrat  yang menolak  H 0 ketika  | X 2 Hitung |  > X 2 Table(α;k) ,  maka  pada  taraf  signifikansi  5%  didapat  kesimpulan bahwa  pengujian  model  menunjukkan  penerimaan  H 0 .  Maka  dapat  ditetapkan  bahwa  tak terdapat korelasi pada komponen galat model .
5.3.2. Heteroskedastisitas
a. Hipotesis
H 0 : Tak terjadi gejala heteroskedastisitas.
H 1 : Terjadi gejala heteroskedastisitas.
b. Tingkat Signifikansi α = 5% = 0,05
c. Daerah Kritis
H 0 ditolak ketika p-value < α d. Statistik Uji P-Value Model 5 = 0,1876
Nilai p-value Model 5 (0,01876) < α (0,05) sehingga menolak H 0 . e. Kesimpulan
Pada taraf kepercayaan 95%, data menunjukkan penolakan H 0 hanya untuk model 1. Maka, dapat dijelaskan bahwa tidak terdapat gejala heteroskedastisitas pada model 5.
5.4. Uji Signifikansi
5.4.1. Uji Overall
a. Hipotesis
H 0 : β 0 =β 1 =β 2 = 0 (Model tidak sesuai/tidak layak diterapkan) H 1 : β i ≠ 0 (Model sesuai/layak diterapkan)
b. Tingkat Signifikansi α = 5% = 0,05
c. Daerah Kritis
H 0 ditolak ketika p-value < α d. Statistik Uji
P-value = 0,19737 dan α = 0,05 karena nilai p-value (0,19737) < α (0,05) maka keputusannya tolak H 0 . e. Kesimpulan
Pada  taraf  kepercayaan  95%,  data  menunjukkan  penolakan  H 0 dengan  demikian  model layak  digunakan,  yang  artinya  terdapat  pengaruh  dari  variable  predictor  X  secara  simultan terhadap variable respon Y.
5.4.2. Uji Parsial
a. Uji Hipotesis
H 0 : β i = 0 (Koefisien regresi tidak signifikan dalam model); di mana i = 0, 1, 2 H 1 : β i ≠ 0 (Koefisien regresi signifikan dalam model); di mana i = 0, 1, 2 b. Tingkat Signifikansi α = 5% = 0,05
c. Daerah Kritis H 0 ditolak ketika p-value < α d. Statistik Uji β 0 = < 2e-16; β 1 = 0,07801; β 2 = 0,14051; α = 5% = 0,05 Karena nilai β 0 (< 2e-16) < α (0,05) sehingga H 0 ditolak atau nilai β 1 (0.07801) & β 2 (0.14051) > α (0,05) sehingga terima H 0.

## e. Kesimpulan
Pada  taraf  kepercayaan  95%,  data  menunjukkan  penerimaan  H 0 untuk  koefisien  β 1 β 2 , dan  menolak  H 0 pada  koefisien  β 0 (Intersep)  sehingga  dikatakan  Intersep  berpengaruh  secara signifikan terhadap model.

## 6. KESIMPULAN
Diperoleh  variabel  JP.Per  memiliki  pengaruh  yang  positif  sementara  variabel Belanja.Pemerintah memiliki pengaruh negative sehingga keduanya berpengaruh terhadap nilai IPG  pada  masing-masing  wilayah.  Adapun  setiap  kenaikan  dari  JP.Per  ketika  variabel  lain dianggap  konstan,  maka  jumlah   IPG  akan  meningkat  sebesar  0,06  satuan.  Sementara  ketika terjadi kenaikan  dari  Belanja.Pemerintah   dengan variabel lain yang dianggap konstan, nilai IPG akan turun sebesar 0,002 satuan.
Pada  penelitian  ini  tidak  dilakukan  uji  asumsi  karena  model  yang  terpilih  adalah  random effect  di  mana  pendekatannya  berbeda  dengan  uji  asumsi.  Berdasarkan  konstanta  yang diperoleh  pada  masing-masing  wilayah,  wilayah  Mamuju  diketahui  sebagai  wilayah  yang
menyumbang  bobot  terbesar  terhadap  kenaikan  IPG  sementara  wilayah  Pasangkayu menyumbang bobot terrendah pada kenaikan IPG.
Oleh karena itu, disarankan pemerintah melakukan evaluasi guna meningkatkan kualitas hidup  dan  kesejahtraan  masyarakat  di  Provinsi  Sulawesi  Barat,  khususnya  bagi  perempuan melalui  pengoptimalan  minimum  pada  biaya  belanja  pemerintah  dan  mendukung  wilayah Mamuju sebagai wilayah yang paling memengaruhi kemajuan IPG.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Analisis Regresi Model Data Panel, https://www.diassatria.com/analisis-regresi-model-data- panel/, 2018.
[2] Astuti,  Alfira,  “Fixed  Effect  Model  pada  Regresi  Data  Panel”,  Beta,  vol.  3,  no.  2,  pp.134- 145, 2010.
[3] Badan Pusat Statistika, AHH Menurut Jenis Kelamin, Sulawesi Barat: BPS, 2020.
[4] Badan Pusat Statistika, Gender, Jakarta: BPS, 2021.
[5] Badan Pusat Statistika, Indeks Pembangunan Gender, Jakarta: BPS, 2021.
[6] Badan Pusat Statistika, Indeks Pembangunan Gender, Sulawesi Barat: BPS, 2020.
[7] Badan  Pusat  Statistika,  Pengeluaran  per  Kapita  menurut  Jenis  Kelamin,  Sulawesi  Barat: BPS, 2020.
[8] Badan Pusat Statistika, Sumbangan Pendapatan Perempuan, Sulawesi Barat: BPS, 2020.
[9] Caraka, R, “Pemodelan Regresi Panel Pada Data Pendapatan Asli Daerah (PAD) Terhadap Dana Alokasi Umum (DAU)”, Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan, vol. 12, no. 1, pp. 55- 61, 2019.
[10] Everitt,  B.,  and  Horthorn,  T,  “An  Introduction  to  Applied  Multivariate  Analysis  with  R”, pp. 61-103, 2011.
[11] Izenman,  A,  Modern  Multivariate  Statistical  Techniques:  Regression,  Classification,  and Manifold Learning, 2013.
[12] Kencana,  Eka,  “Memodelkan  IPM  Provinsi  Bali  dengan  Regresi  Data  Panel”,  Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan , vol. 12, no. 2, pp.241-247, 2019.
[13] Purwaningsih,  Siti,  “Model  Regresi  Data  Panel  dalam  Reksadana  dengan  Indeks  Harga Saham Gabungan (IHSG) untuk Investasi Jangka Panjang”, Sigma-Mu, vol. 5, no. 1, 2013.
[14] Regresi Data Panel, https://www.statistikian.com/2014/11/regresi-data-panel.html, 2014.
[15] Sutikno, B., dkk, “Penerapan Regresi Data Panel Komponen Satu Arah untuk Menentukan Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Indeks  Pembangunan  Manusia”,  Jurnal  Matematika Integratif, vol. 13, no. 1, pp. 1-10, 2017.
[16] Wardhana,  A.,  dkk,  “Pencapaian  pendidikan  dan  kualitas  sumber  daya  manusia  antar kabupaten dan kota di jawa barat”, Forum Ekonomi, vol. 22, no.2, pp.196-201, 2020.