## Jurnal Ecogen
Universitas Negeri Padang
Vol. 5 No. 4 2022 Page  517-527

## Pengaruh PDRB, Kemiskinan, dan Jumlah Penduduk Terhadap IPM di Provinsi Jawa Timur Tahun 2017-2021
Yuni Rinawati 1 , Firda Aulia Nur Miftitah 2 , Fahmi Alif Aldianto 3, Muhammad Hafidz Faj’ri 4, Agus Eko Sujianto 5
Pascasarjana Universitas Islam Negeri Sayyid Ali Rahmatullah Tulungagung
* Corresponding email: yunitinawati@gmail.com
This is an open access article distributed under the Creative Commons 4.0 Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. ©2022 by author.

## PENDAHULUAN
Pembangunan manusia merupakan objek sekaligus subjek dalam pembangunan suatu negara,  artinya  manusia  merupakan  sasaran  pembangunan  sekaligus  pelaku  pembangunan. Sehingga,  terciptanya  kualitas  sumber  daya  manusia  yang  tinggi  menjadi  bagian  dari  unsur penting  dalam  pembangunan  (Muliza dkk., 2017).  Menurut  (Badriyah,  2015)  faktor-faktor lain dari  suatu  pembangunan,  seperti  sumber  daya  alam,  keuangan  dan  material  tidak  akan memberikan keuntungan optimum terhadap peningkatan kesejahteraan di masyarakat apabila

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Received 30 November 2022 Accepted 26 Desember 2022 Published 27  Desember 2022
Keywords: HDI, GRDP, Poverty,
Population DOI : http://dx.doi.org/10.24036/jmpe.v5i4.1405 4 The  objectives  of  this  study  is  to  analyze  the  effect  of
GRDP,  poverty,  and  population  on  HDI  in  East  Java Province in 2017-2021 both partially and simultaneously. This  study  uses  a  quantitative  method  with  panel  data regression using the Eviews 10 program. In interpreting the data using the Fixed Effect Model (FEM). The F-test shows  that  GRDP,  poverty  and  population  have  a significant  effect  on  HDI.  Whereas  in  the  t-test,  GRDP has a positive and significant effect on HDI, poverty has a negative and significant effect on HDI, population size has a positive and significant effect on HDI. The results of  these  findings  imply  that  it  is  important  to  pay attention to and strive for an increase in GRDP, the role of  the  government  in  poverty  alleviation  must  also  be continuously  pursued  and  improved because  these  two things contribute to increasing the HDI. In addition, the government  also  needs  to  pay  attention  to  the  large population  that  needs  to  be  balanced with  employment because the number of people absorbed as labor will get income that can be used to improve the quality of life of the population.
Sujianto A.E.
tidak  didukung  dengan  adanya  faktor  sumber  daya  manusia  yang  memadai.  Sebab,  yang mendukung agar kemajuan di suatu wilayah dapat tercapai merupakan hasil dari sumber daya manusia.
Dalam  perencanaan  pembangunan  saat  ini,  pembangunan  manusia  menjadi  fokus utama  bagi  banyak  negara  khususnya  Indonesia.  Berdasarkan The United Nations Development (UNDP  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  diperkenalkan  sebagai  indikator  guna  melihat tingkat pembangunan manusia di suatu wilayah yang dihitung dengan perbandingan harapan hidup,  pendidikan  dan  standar  hidup.  Sebagaimana  informasi  dari  BPS,  pembangunan manusia  ialah  proses  dari  pilihan  masyarakat  yang  berkembang.  Pada  dasarnya,  manusia memiliki pilihan yang cukup beragam, tetapi itu juga dapat berubah seiring berjalannya waktu. Namun, pada setiap tahap pembangunan, terdapat tiga pilihan paling dasar yakni hidup yang panjang  dan  sehat,  memperoleh  pengetahuan  dari  pendidikan,  serta  mempunyai  akses  untuk memperoleh berbagai sumber kebutuhan sebagai tujuan mendapatkan kehidupan yang layak. Jika  tidak  memiliki  ketiga  dasar  tersebut,  maka  juga  tidak  ada  akses  untuk  ke  pilihan  yang lainnya. (Hartanto dkk., 2019).
Indeks  Pembangunan  Manusia  pada  tahun  2017-2021  ditingkat  nasional  maupun ditingkat  regional  khususnya  di  Provinsi  Jawa  Timur  memiliki tren  yang  terus  mengalami peningkatan.  Terjadinya  peningkatan  tersebut  disebabkan  karena  adanya  kualitas  masyarakat pada  segi  pendidikan,  kesehatan,  serta  daya  beli  yang  tumbuh  positif  (BPS,  2021).  Berikut informasi Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia dan di Provinsi Jawa Timur:

## Gambar 1. Perbandingan IPM Provinsi Jawa Timur dengan Indonesia Tahun 2017-2021
Sumber: BPS, 2022 (Data di olah)
Secara rata-rata pada tahun 2017-2021 Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Jawa Timur  diposisi  urutan  terakhir  dari  lima  provinsi  lainnya  di  Pulau  Jawa.  Selain  itu,  Provinsi Jawa  Timur  juga  masih  tertinggal  dari  rata-rata  nasional  sebesar  0,39.  Indeks  Pembangunan Manusia  berada  dalam  kisaran  angka  0  sampai  100.  Dikatakan  rendah  jika  kurang  dari  60, sedang jika berada di angka 60 atau lebih dari 60 (dibawah 70), tinggi jika berada di angka 70 atau lebih dari 70 (dibawah 80), dan dikatakan tinggi jika berada di angka 80 atau lebih dari 80
70.27 70.77
71.50
71.71 72.14 70.81 71.39 71.92 71.94 72.29 69 69.5 70 70.5 71 71.5 72 72.5 2017 2018 2019 2020
2021 Jawa Timur Indonesia
Sujianto A.E.
(Yektiningsih,  2018).  Sehingga,  semakin  mendekati  angka  100  maka  mengindikasikan  bahwa semakin baik Indeks Pembangunan Manusia di suatu daerah.

## Gambar  2.  Perbandingan  rata-rata  IPM  Provinsi  di  Pulau  Jawa  dengan  Indonesia  Tahun 2017-2021
Sumber: BPS, 2022 (Data di olah)
Menurut  (Muliza  dkk.,  2017)  Produk  Domestik  Regional  Bruto  yang  berfungsi  untuk melihat  pertumbuhan  ekonomi  menjadi  faktor  yang  berpengaruh  terhadap  Indeks Pembangunan  Manusia  yang  berperan  untuk  menciptakan  peningkatan  pada  pendapatan pemerintah.  Selanjutnya,  pendapatan  tersebut  dapat  diinvestasikan  dalam  pembangunan manusia.  Investasi  ini  ditujukan  untuk  kemudahan  masyarakat  dalam  mendapatkan pendidikan serta kesehatan yang lebik baik sehingga produktivitas pekerja mampu mengalami peningkatan,  dan  dapat  dikembangkannya  keterampilan  maupun  kemajuan  tekonologi. Sehingga  tidak  dapat  dipungkiri  bahwa  dalam  pembangunan  di  suatu  negara  hal  yang diutamakan  ialah  pertumbuhan  ekonomi  yang  juga  menjadi  salah  satu  parameter  dari berhasilanya suatu pembangunan.
Selain  itu,  kemiskinan  yang  terjadi  di  suatu  daerah  juga  perlu  diperhatikan  karena dapat menjadi penyebab yang menghambat peningkatan pada kualitas sumber daya manusia. Kemiskinan merupakan permasalahan multidimensi yang ditandai oleh berbagai permasalahan seperti  kualitas  hidup  penduduk  yang  rendah,  pendidikan,  gizi  anak,  kesehatan  yang  juga rendah  serta  akses  air  minum  bersih  yang  kurang  (Abdoellah,  2016). Sehingga  penduduk miskin  sulit  untuk  mengakses  sumber-sumber  kebutuhan  untuk  hidup  layak,  mendapatakan pendidikan dan  pelayanan  kesehatan.  Disisi lain,  menurut  Adam  Smith dalam  (Jasasila,  2020) bahwa  terdapat  dua  aspek  utama  yang  menjadi  inti  dari  proses  pembangunan  yaitu pertumbuhan  output  total  dan  pertumbuhan  penduduk.  Jumlah  penduduk  yang  mengalami pertumbuhan  akan  berdampak  pada  pasar  yang  semakin  luas  sehingga  dalam  perekonomian membentuk adanya spealiasi yang meningkat. Proses dalam pembangunan akan semakin cepat dengan  adanya  spesialiasi  dan  pembagian  kerja,  maka  produktivitas  tenaga  kerja  semakin meningkat.
80.63 71.71 71.48 79.72 72.20 71.28 71.67 66.00 68.00 70.00 72.00 74.00 76.00 78.00 80.00 82.00 DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah DI Yogayakarta Banten Jawa Timur Indonesia
Sujianto A.E.
Sebagaimana  berbagai  macam  temuan  pada  penelitian  terkait  Indeks  Pembangunan Manusia. Seperti penelitian (Sofilda dkk., 2015) menunjukkan daerah dengan IPM di atas rata- rata salah satu variabel yang mempengaruhi adalah PDRB atas dasar harga konstan. Penelitian oleh (Arisman, 2018) dengan hasil yang menunjukkan bahwa di negara-negara ASEAN jumlah penduduk  menjadi  variabel  yang  berpengaruh  siginifikan  terhadap  IPM  di  antara  variabel lainnya.  Selain  itu,  penelitian  oleh  (Pangestika  &  Widodo,  2017)  menujukkan  hasil  bahwa  di Kabupaten/Kota  di  D.I  Yogyakarta  kenaikan  pada  PDRB  dapat  meningkatkan  IPM  serta penurunan pada tingkat kemiskinan berdampak pada kenaikan IPM.
Berdasarkan  paparan  di  atas,  maka  penelitian  terkait  Indeks  Pembangunan  Manusia penting  untuk dilakukan.  Karena  dengan  terciptanya  peningkatan  pada  kualitas  sumber daya manusia  memberikan  efek  besar  yang  baik  dalam  pembangunan  di  suatu  wilayah.  Dengan demikian penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh dari (PDRB), Kemiskinan dan Jumlah Penduduk terhadap (IPM) di Provinsi Jawa Timur tahun 2017-2021.

## METODE PENELITIAN
Pendekatan  dan  jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  ialah  kuantitatif dengan  data  sekunder.  Data  bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistika  Jawa  Timur  dengan  data cross section yang dikombinasikan dengan data time series atau yang biasa disebut sebagai data panel (Wahyudi, 2020).  Dimana 38 Kabupaten/Kota Provinsi di Jawa timur digunakan sebagai data cross section sedangkan untuk data time series menggunakan lima periode mulai dari 2017 sampai 2021. Jenis penelitian
Teknik analisis data yang digunakan yaitu berupa analisis regresi berganda data panel dengan  bantuan  perangkat  Eviews  10.  Dalam  data  panel  terdapat  tiga  model  dan  harus ditentukan  satu  model  terbaik  yang  pantas  digunakan  sebagai  interpretasi  data.  Tiga  model tersebut  di  antaranya  yaitu Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect  Model (REM).  Cara  menentukan  model  terbaik  menggunakan  tiga  pengujian  yaitu  uji chow, uji hausman, dan uji Lagrange Multiplier. Apabila sudah ditemukan model terbaik maka model  tersebut  juga  harus  melewati  uji  asumsi  klasik  di  antaranya  yaitu  uji  normalitas,  uji multikolinieritas, uji autokorelasi dan uji heteroskedastisitas (Wahyudi, 2020) .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## HASIL

## Pemilihan Model Terbaik
Uji  chow  biasanya  dilakukan  pertama  kali  dalam  tahap  proses  pemilihan  model terbaik. Uji chow dilakukan guna memilih model antara CEM dan FEM. Pada saat CEM terpilih yang  harus  dilakukan  selanjutnya  yaitu  tahap  uji  lagrange  multiplier , sedangkan  pada  saat FEM  terpilih yang  harus dilakukan  selanjutnya  yaitu  uji  hausman.  Tetapi  menurut  (Wahyudi, 2020)  kedua  model  tersebut  terdapat  perbedaaan  secara  nyata  sehingga  pengujian  chow  pun menjadi  tidak  relevan.  Oleh  kerena  itu,  sebagian  peneliti  tidak  melakukan  uji  chow  karena meyakini  bahwa  model  FEM  lebih  signifikan  dibandingkan  model  CEM.  Namun,  dalam
Sujianto A.E.
penelitian  ini  tetap  melakukan  uji  chow  dimana  dari  hasil  pengujian,  didapatkan  nilai probabilitas  cross  section  chi-square <  0,05 (0,0000  <  0,05),  oleh  karena  itu  model  FEM  terpilih dalam  uji  ini.  Karena  FEM  yang  terpilih  maka  perlu  dilanjutkan  pada  tahap  uji  selanjutnya yaitu pada uji hausman

## Tabel 1. Uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: MODEL_REM
Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 31.496340 3 0.0000

## Sumber: Eviews 10 (output 2022)
Uji hausman berfungsi guna memilih antara FEM atau REM, jika FEM terpilih maka uji tersebut  selesai  yang  artinya  FEM  yang  menjadi  model  terbaik,  sedangkan  jika  REM  yang terpilih  artinya  tahap  selanjutnya  yaitu  lagrange  multiplier.    Hasil  yang  dipeoroleh  dalam pengujian  ini  yaitu  nilai  probabilitas  pada cross-section-random <  0,05  (0.0000  <  0,05)  sehingga model  terbaik  yang  terpilih  adalah  FEM.  Sesuai  dengan  ketentuannya,  FEM  terpilih  artinya untuk  pemilihan  model  terbaik  selesai  disini  dan  uji  lagranger  multiplier  tidak  diperlukan. Sehingga  dari  dua  pengujian  tersebut  maka  untuk  model  yang  pantas  digunakan  sebagai interpretasi hasil ialah FEM.

## Uji Asumsi Klasik
Gambar 3. Uji Normalitas Sumber: Eviews 10 (output 2022)
Syarat data yang digunakan dalam penelitian salah satunya harus berdistrubsi normal yang dapat dilihat menggunakan uji normalitas. Dalam uji ini menggunakan Jarque-Bera. Pada
Sujianto A.E.
gambar  di  atas  dijelaskan  adanya  data  berdistribusi  normal  yang  ditunjukan  melalui  nilai probabilitas (0,169351) > (0,05). Sehingga dapat dinyatakan data memiliki kualitas yang baik. Tabel 2 Uji Multikolinieritas
LOG(PDRB_X1) KEMISKINAN_X2 LOG(JUMLAH_PEND UDUK_X3) LOG(PDRB_X1) 1.000000 -0.079072 0.715778 KEMISKINAN_X2 -0.079072 1.000000 0.283870 LOG(JUMLAH_PEND UDUK_X3) 0.715778 0.283870 1.000000
Sumber: Eviews 10 (output 2022)
Uji  multikoliniritas  dilakukan  untuk  melihat  terjadi  korelasi  linier  atau  tidak.  Dalam tahap ini data harus terbebas dari adanya multikolinieritas yang mengindikasikan data tersebut baik. Dari  hasil  uji  tersebut  diperoleh  bahwa  semua  nilai correlation antar  variabel  bebas <  0,9 maka hal tersebut menunjukkan bahwa tidak terjadi masalah multikolinieritas dalam data.

## Tabel 3. Uji Autokorelasi
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 1.865978     Prob. F(2,183) 0.1577 Obs*R-squared 3.777283     Prob. Chi-Square(2) 0.1513
Sumber:: Eviews 10 (output 2022)
Uji autokorelasi berfungsi guna melihat terjadinya korelasi yang kuat atau tidak antara periode  waktu  dalam  sebuah  data.  Dalam  tahap  ini  data  harus  terbebas  dari  adanya autokorelasi yang mengindikasikan data tersebut baik. Dari hasil uji tersebut menunjukan nilai Obs*R-Squared  >  0,05  sehingga  data  tersebut  dapat  dinyatakan  tidak  terdapat  masalah autokorelasi.

## Tabel 4. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 1.504202 Prob. F(9,179) 0.1494 Obs*R-squared 13.28906 Prob. Chi-Square(9) 0.1500 Scaled explained SS 74.77506 Prob. Chi-Square(9) 0.0000
Sumber: Eviews 10 (output 2022)
Data  yang  baik ialah  data yang  mengalami  homogenitas.  Dalam  uji  heteroskedasititas ini  dengan  metode  uji  White  diperoleh  hasil  nilai  Prob.  Chi-Square  pada  Obs*R-Squared
Sujianto A.E.
(0,1500)  >  0,05.  Artinya  data  memiliki  kualitas  yang  baik  karena  tidak  terjangkit heteroskedastisitas atau dapat disebut mengalami homogenitas.

## Tabel 5. Hasil Analisis Regresi
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 54.37840 5.388018 10.09247 0.0000 LOG(PDRB_X1) 0.964694 0.297138 3.246618 0.0014 KEMISKINAN_X2 -0.412902 0.095886 -4.306155 0.0000 LOG(JUMLAH_PENDUDUK_X3) 0.868516 0.335391 2.589559 0.0106 R-squared 0.985202     Mean dependent var 71.42100 Adjusted R-squared 0.981103     S.D. dependent var 5.145631 S.E. of regression 0.707351     Akaike info criterion 2.337715 Sum squared resid 74.05119     Schwarz criterion 3.055478 Log likelihood -180.0829     Hannan-Quinn criter. 2.628470 F-statistic 240.3313     Durbin-Watson stat 0.702980 Prob(F-statistic) 0.000000 Sumber:  eviews 10 (output 2022) Sumber: Eviews 10 (output 2022)
Berikut persaamaan yang didapatkan dari hasil analisis regresi data panel:
𝐼𝑃𝑀 𝐽𝑎𝑤𝑎 𝑇𝑖𝑚𝑢𝑟 = 54,37840 + 0,964694 𝑃𝐷𝑅𝐵 − 0,412902 𝐾𝑀 + 0,868516 𝐽𝑃 + 𝜀 𝑖𝑡
Berdasarkan tabel di atas terdapat nilai R-Square yang digunakan untuk melihat hasil uji  koefisien  determinasi (𝑅 2 ) yang  menunjukkan  besarnya  kemampuan  variabel  bebas  dalam menjelaskan  variabel  terikat  sedangkan  sisanya  dijelaskan  oleh  faktor-faktor  diluar  model. kemampaun  tersebut  semakin  besar  ketika  nilainya  mendekati  nilai  satu,  sebaliknya kemampuan tersebut semakin kecil ketika nilainya mendekati nilai nol  (Wahyudi, 2020). Nilai R-Squared  sebesar  0,985202,  artinya  98,5202%  dari  variabel  bebas  (PDRB,  Kemiskinan,  dan Jumlah  Penduduk)  yang  terdapat  pada  model  dapat  menjelaskan  variabel  terikat  (IPM) sedangkan variabel di luar model yang menjelaskan sisanya.

## Pengujian Hipotesis

## Uji Parsial
Setiap  variabel  bebas  dapat  dilihat  pengaruhnya  secara  individual  terhadap  variabel terikat  menggunakan  uji  parsial  (Ghozali,  2018).  Apabila  probabilitas  <  alpha  (0,05)  itu menunjukkan  terdapat  penolakan  pada 𝐻 0 artinya  menerima 𝐻 1 .  Yang  mengindikasikan adanya  pengaruh  signifikan  antara  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat  (Somantri  & Ahmad Sukardi, 2018).
Dari  hasil  regresi  berganda data  panel  menggunakan Fixed Effect Model (FEM)  dimana pada  variabel  PDRB  nilai  probabilitas  0,0014  <  0,05  dengan  koefisien  variabel  PDRB  senilai
Sujianto A.E.
0,981103,  artinya  PDRB  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  IPM  di  Provinsi  Jawa Timur  tahun  2017-2021.  Pada  variabel  kemiskinan  nilai  probabilitas  0,0000  <  0,05.  Dengan koefisien  senilai  -0,412902,  artinya  kemiskinan  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap IPM di Provinsi Jawa Timur tahun 2017-2021. Pada variabel jumlah penduduk nilai probabilitas 0,00106 < 0,05 dengan koefisien senilai 0,0868516, artinya jumlah penduduk berpengaruh positif dan  signifikan  terhadap  IPM  di  Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2017-2021.  Sehingga  dapat dikemukanan bahwa 𝐻 1 , 𝐻 2 , dan 𝐻 3 teruji.

## Uji Simultan (F)
Keseluruhan  dari  Variabel  bebas  dapat  di  uji  secara  bersamaan  terhadap  variabel terikat dalam suatu model menggunakan uji simultan (Ghozali, 2018) Apabila nilai probabilitas (F-  Statistik)  >  alpha  (0,05)  mengindikasikan  menolak 𝐻 0 atau  menerima 𝐻 1 (Somantri  & Ahmad  Sukardi,  2018) .  Berdasarkan  hasil  analisis  nilai  probabilitas  (F-Statistik)  yaitu 230,3313  >  0,05,  artinya  variabel  IPM,  kemiskinan  dan  jumlah  penduduk  secara  simultan berpengaruh  terhadap  IPM  di  Provinsi  Jawa  Timur  Tahun  2017-2021.  Sehingga 𝐻 4 dapat dinyatakan teruji.

## PEMBAHASAN

## Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Pada  saat  terjadi  kenaikan  PDRB  berdampak  pada  kenaikan  IPM  hasil  ini  ditunjukan dari adanya pengaruh positif dan signifikan dari PDRB terhadap IPM. Sebagaimana penelitian oleh (Hadinata dkk., 2020), (Caesaktiti dkk., 2021), (AlFurqan dkk., 2022) dan (Febrianti, 2022) dengan temuan yang sama, yaitu PDRB berpengaruh positif signifikan terhadap IPM.
Selain  itu,  temuan  dari  penelitian  ini  sebagaimana  yang  telah  disampaikan  oleh professor  Kuznet  bahwa output per  kapita  merupakan  salah  satu  ciri  dari  pertumbuhan ekonomi  modern  (Muliza  dkk.,  2017)  Pertumbuhan  output  perkapita  yang  dimaksud  ialah PDRB.  Jika  pertumbuhan  output  ini  tinggi  maka  akan  berdampak  positif  pada  masyarakat yaitu dalam peningkatan konsumsinya, apabila ini terjadi maka selanjutnya pada tingkat daya beli  yang  ada  di  masyarakat  sendiri  juga  akan  terjadi  peningkatan.  Tingkat  daya  beli masyarakat  yang  tinggi  memiliki  pengaruh  terhadap  IPM,  dikarenakan  daya  beli  masyarakat adalah  satu  komponen  yang  cukup  berpengaruh  terhadap  aspek  keberhasilan  dari  suatu pembangunan manusia yang diceriminkan dari indikator pendapatan.

## Pengaruh Kemiskinan terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Pada  saat  kemiskinan  mengalami  penurunan  maka  dapat  menaikkan  IPM,  hasil  ini ditunjukan  oleh  adanya  pengaruh  negatif  dan  signifikan  dari  kemiskinan  terhadap  IPM Sebagaimana penelitian yang telah dilakukan oleh (Mulia, 2022), (Saputro, 2022), (Amelinda & Rachmawati, 2022) dan (Bahriyah & Primandhana, 2022) yang menyebutkan adanya pengaruh negatif dan siginifikan antara kemiskinan terhadap IPM. Selain itu, temuan ini selaras dengan
Sujianto A.E.
teori  kemiskinan  absolut  yang  dikemukakan  oleh  Todaro  yakni  ketidakmampuan  penduduk dalam  memperoleh  kecukupan  sumber  daya  yang  digunakan  sebagai  pemenuhan  kebutuhan dasar. Selain itu penduduk juga hidup berada di bawah garis kemiskinan internaisonal atau di bawah pendapatan riil minimun.
Pada  saat  garis  kemiskinan  terjadi  peningkatan  maka  berdampak  kepada  masyarakat yang  menjadi  tidak  lagi  mampu  dalam  melakukan  pemenuhan  kebutuhan  dasar  sehingga lingkaran  setan  akan  tercipta  yang  ditunjukan  dari  pendapatan  riil  yang  rendah,  selanjutnya akan menjadi sebab turunnya permintaan yang nantinya juga memiliki dampak pada intervensi yang  menurun  dan  terjadi  pengurangan  produktivitas.  Lingkaran  setan  ini  juga  memiliki keterkaitan  dengan  keterbelakangan  manusia.  Apabila  angka  kemiskinan  tinggi  maka  yang akan  terjadi  pada  manusia  yaitu  ketidakmampuan  dalam  mendapatkan  pendidikan  sehingga akan  menjadi  penduduk  yang  terbelakang  dan  buta  huruf.  Selain  hal  itu,  (Syofya,  2018) menyatakan bahwa kemiskinan juga akan memberikan efek yang cukup serius di dalam suatu pembangunan  manusia  yang  disebabkan  kurang  mampunya  dalam  pemenuhan  kebutuhan pokok serta kebutuhan lainnya seperti, kesehatan serta pendidikan.

## Pengaruh Jumlah Penduduk Terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Pada  saat  jumlah  penduduk  mengalami  pertumbuhan  maka  dapat  menaikkan  IPM. Hasil  ini  ditunjukan  oleh  adanya  pengaruh  positif  dan  signifikan  dari  jumlah  penduduk terhadap  IPM.  Sebagaimana  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  (Darnawaty  &  Purnasari, 2019),  (Jasasila,  2020),  yang  menyebutkan  jika  jumlah  penduduk  memiliki  pengaruh  yang signifikan  dan  ketika  terjadi  kenaikan  penduduk  maka  akan  menyebabkan  peningkatan  IPM. Selain itu hasil penelitian (Antara & Suryana, 2020) juga menjelaskan bahwa tingginya jumlah penduduk harus diikuti oleh kenaikan pada IPM.
Hal  yang  mendasari  berpengaruhnya  jumlah  penduduk  terhadap  IPM  karena perusahaan  perlu  adanya  tenaga  kerja  di  dalam  proses  produksi.  Pada  saat  perusahaan menginginkan  terjadinya  peningkatan  output  produksi  maka  tenaga  kerja  yang  akan digunakan  juga  akan  ditambah,  oleh  sebab  itu  kebutuhan  terhadap  tenaga  kerja  akan mengalami  peningkatan.  Semakin  banyaknya  penduduk  yang  dapat  diserap  sebagai  tenaga kerja  maka  mereka  mempunyai  pendapatan  yang  bisa  digunakan  guna  peningkatan  kualitas sumber  daya  manusi  seperti  dapat  mengakses  sebuah  layanan  kesehatan,  mampu mendapatakan sumber-sumber kebutuhan guna hidup yang lebih layak.

## SIMPULAN
Seluruh hipotesis dalam penelitian ini diterima ditunjukan dengan hasil bahwa PDRB, kemiskinan,  dan  jumlah  penduduk  masing-masing  berpengaruh  signifikan  terhadap  IPM  di Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2017-2021.  Dengan  arah  pengaruhnya  yaitu  apabila  PDRB mengalami  kenaikan  maka  kenaikan  tersebut  juga  dialami  oleh  IPM  (positif),  turunnya kemiskinan  berdampak  pada  kenaikan  IPM  (negatif),  dan  apabila  apabila  jumlah  penduduk mengalami  kenaikan  maka  IPM  juga  mengalami  kenaikan  (positif).  Selain  itu,  besarnya kemampaun dari variabel bebas dalam menjelaskan variabel terikat di model yang ada dalam
Sujianto A.E.
penelitian  ini  sebesar  0,985202  atau  sebesar  98,5202%  yang  ditunjukan  oleh  nilai  R-Squared sedangkan yang menjelaskan sisanya ialah variabel lain diluar model.
Berdasarkan dari temuan tersebut maka rekomendasi kebijakan yang dapat diusulkan ialah pentingnya kenaikan PDRB untuk diperhatikan dan diusahakan, peran pemerintah dalam penanggulangan  kemiskinan  juga  harus  terus  diupayakan  dan  ditingkatkan  karena  dua  hal tersebut  memberikan  konstribusi  dalam  meningkatkan  IPM.  Pemerintah  juga  perlu memperhatikan besarnya jumlah penduduk yang perlu diimbangi dengan lapangan pekerjaan karena  jumlah  penduduk  yang  terserap  sebagai  tenaga  kerja  akan  mendapatkan  pendapatan yang dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas hidup penduduk.
keterbatasan dari penelitian ini yaitu tahun yang digunakan hanya lima periode 2017- 2021  dan  variabel  yang  digunakan  dalam  mempengaruhi  IPM  hanya  terbatas  pada  variabel PDRB,  kemiskinan  dan  jumlah  penduduk.  Sehingga  saran  untuk  peneliti  selanjutnya  untuk menggunakan  tahun  dengan  periode  yang  lebih  panjang  dan up to  date ,  serta  menambahkan variabel lain yang dapat mempengaruhi IPM.

## REFERENSI
Abdoellah, O. S. (2016). Pembangunan Berkelanjutan di Indoneisa di Persimpangan Jalan . Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama.
AlFurqan,  M.  N.,  Ferayanti,  Fikriyah,  &  Varlitya,  C.  R.  (2022).  Pengaruh  Produk  Domestik Regional  Bruto  dan  Dana  Desa  Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Provinsi  Aceh. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Ekonomi Pembangunan (JIM EKP) Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Syiah Kuala , 7 (2), 83 – 94.
Amelinda,  D.  V.,  &  Rachmawati,  L.  (2022).  Pengaruh  Tingkat  Kemiskinan  dan  Laju Pertumbuhan Ekonomi Terhadap IPM Kabupaten Tulungagung. Journal of Economics , 2 (1), 159 – 174.
Antara,  I.  G.  M.  Y.,  &  Suryana,  I.  G.  P.  E.  (2020).  Pengaruh  Tingkat  Kepadatan  Penduduk Terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Bali. Media Komunikasi Geografi , 21 (1), 63 – 73. https://doi.org/10.23887/mkg.v21i1.22958 Arisman,  A.  (2018).  Determinant  of  Human  Development  Index  in  ASEAN  Countries. Jurnal Ilmu Ekonomi , 7 (1), 113 – 122. https://doi.org/10.15408/sjie.v7i1.6756 Badriyah, M. (2015). Sumber Daya Manusia . Bandung: CV Pustaka Setia.
Bahriyah, M., & Primandhana, W. P. (2022). Pengaruh Tingkat Pengangguran, Kemiskinan, dan Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  IPM  di  Kabupaten  Gresik. JURNAL  EKOMBIS , 8 (1),  32 – 39.
https://doi.org/10.35308/ekombis.v7i2
BPS.  (2021).  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  Jawa  Timur  Tahun  2021.  bps.go.id,  p 20221129, Retrived from https://jatim.bps.go.id/pressrelease/2021/11/15/1240/indeks- pembangunan-manusia--ipm--jawa-timur-tahun-2021.html Caesaktiti,  W.  H.  A.,  Rusdarti,  &  Oktavilia,  S.  (2021).  Peran  Gender  gap  Memoderasi  Rasio Ketergantungan,  PDRB,  Belanja  Publik  Terhadap  IPM  Jawa  Tengah  2016-2020. Business  and Economic Analysis Journal , 1 (2), 122 – 133. https://doi.org/10.15294/beaj.v1i2.33591 Darnawaty, F., & Purnasari, N. (2019). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Pertumbuhan Penduduk, dan Aspek Pendidikan Terhadap IPM di Sumatera Utara. Jurnal Ekonomi, Keuangan, dan Bisnis , 4 (2), 17 – 25. https://doi.org/10.24967/ekombis.v4i2.467
Sujianto A.E.
Febrianti, L. (2022). Analisis Pengaruh Pendapatan Asli Daerah, Dana Perimbangan dan Produk Domestik Regional Bruto Terhadap Indeks Pembangunan Manuisia di Provinsi Nusa Tenggara Barat. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia , 7 (1), 19 – 26. Ghozali,  I.  (2018). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 25 .  Semarang:  Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hadinata, E., Valeriani, D., & Suhartono, S. (2020). Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto dan belanja pemerintah fungsi pendidikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung. SOROT , 15 (1), 43. https://doi.org/10.31258/sorot.15.1.43-53 Hartanto,  W.,  Islami,  N.  N.,  Mardiyana,  L.  O.,  Ikhsan,  F.  A.,  &  Rizal,  A.  (2019).  Analysis  of human development index in East Java Province Indonesia. Dalam IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 243). Institute of Physics Publishing.
https://doi.org/10.1088/1755-1315/243/1/012061 Jasasila,  J.  (2020).  Pengaruh  Tingkat  Kemiskinan  dan  Jumlah  Penduduk  Terhadap  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  Kabupaten  Batang  Hari  2011  -2019. Eksis: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis , 11 (1), 40 – 44. https://doi.org/10.33087/eksis.v11i1.192
Mulia,  R.  A.  (2022).  Pengaruh  Tingkat  Kemiskinan  dan  Produk  Domestik  Regional  Bruto Terhadap Kesejahteraan Masyarakat. Jurnal Ilmiah Ekotrans & Erudisi , 2 (1), 22 – 33.
Muliza,  Zulham,  T.,  &  Seftarita,  C.  (2017).  Analisis  Pengaruh  Belanja  Pendidikan,  Belanja Kesehatan,  Tingkat  Kemiskinan  dan  PDRB  Terhadap  IPM  di  Provinsi  Aceh. Jurnal  Perspektif Ekonomi Darussalam , 3 (1), 51 – 69. https://doi.org/10.24815/jped.v3i1.6993
Pangestika,  M.,  &  Widodo,  E.  (2017).  Analisis  Regresi  Panel  Terhadap  Faktor-faktor  yang Mempengaruhi  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Kabupaten/Kota  D.I  Yogyakarta. Seminar Nasional dan The 4 th Call for Syariah Paper , 198 – 205.
Saputro, H. M. (2022). Analisis Pengaruh Tingkat Kemiskinan Terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Dengan Model Regresi Linier (Studi Kasus Di Kabupaten Bengkulu Utara Pada Tahun 2010-2021). Jurnal Ekombis Review , 10 (2), 809 – 816. https://doi.org/10.37676/ekombis.v10i2 Sofilda, E., Hermiyanti, P., & Hamzah, M. Z.  (2015). Determinant Variable Analysis of Human Development  Index  in  Indonesia  (Case  For High  And  Low  Index  At  Period  2004-2013). OIDA International Journal of Sustainable Development , 8 (9), 11 – 28.
Somantri,  I.,  &  Ahmad  Sukardi,  H.  (2018).  Pengaruh  Keputusan  Investasi,  Kebijakan  Hutang dan Kebijakan Dividen terhadap Nilai Perusahaan. Jurnal Ekonomi Manajemen Perbankan , 1 (1), 1 – 10. https://doi.org/10.32897/jemper.v1i1.125 Syofya,  H.  (2018).  Pengaruh  Tingkat  Kemiskinan  dan  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap Pembangunan  Manusia  Indonesia. Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  dan  Bisnis , 15 (2),  177 – 185. https://doi.org/10.31849/jieb.v15i2.1153 Wahyudi,  S. T. (2020). Konsep dan Penerapan Ekonometrika Menggunakan Eviews (kedua).  Depok: PT RajaGrafindo Persada.
Yektiningsih,  E.  (2018).  Analisis  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  Kabupaten  Pacitan Tahun 2018. Jurnal Ilmiah Sosial Agribis , 18 (2), 32 – 50. https://doi.org/10.30742/jisa1822018528