## DETERMINAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI ASIA TENGGARA

## DETERMINANT OF HUMAN DEVELOPMENT INDEX IN SOUTHEAST ASIA
(disubmit 1 Juni 2018, direvisi 1 Desember 2018, diterima 17 Desember 2018)
Radite Teguh Handalani
BPSDM Provinsi DKI Jakarta Corresponding Author: *raditehandalani12@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  indeks  pembangunan  manusia  yang  bersifat multidimensional dan kompleks,  mencakup aspek ekonomi, aspek tata kelola pemerintahan dan  aspek  demografi  yang  diwakili  oleh  13  variabel  independen  di  10  negara  di  Asia Tenggara.  Namun,  upaya  tersebut  seringkali  terkendala  oleh  ketidaklengkapan  data  dan keandalan  data.  Berbeda  dengan  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  lebih  memfokuskan aspek  pembangunan  manusia  pada  variabel  pembentuk human  development  index seperti angka  harapan  hidup,  angka  melek  huruf  dan  literasi  serta  angka  rerata  akses  lamanya menempuh  pendidikan  atau  variabel-variabel  independen  aspek  ekonomi.  Penelitian  ini memasukan aspek tata kelola pemerintahan dan aspek kependudukan yang diharapkan dapat melengkapi  spektrum  dan  kajian  terhadap  aspek  pembangunan  manusia.  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  analisis  regresi  data  panel (pooled  least squares) dan  serangkaian  pengujian  untuk  menghasilkan  spesifikasi  model  dan  estimator terbaik.  Dalam  penelitian  yang  menggunakan  tingkat  keyakinan  sebesar  95%  pada  p-value pada nilai α=0,05 ditemukan bahwa dari 13 variabel hanya terdapat 5 (lima) variabel yang berpengaruh signifikan terhadap peningkatan indeks pembangunan manusia.
Kata kunci: Indeks pembangunan manusia, tata kelola pemerintahan, demografi

## ABSTRACT
This  study  aims  to  analyze  the  human  development  index  that  is  multidimensional  and complex which includes economic, governance and demographic aspects represented by 13 independent  variables  in  10  countries  of  Southeast  Asia.  However,  these  efforts  are  often constrained  by  incomplete  data  and  data  reliability.  Unlike  some  previous  studies  which focused more on the variables forming the human development index, such as life expectancy, literacy  rates  and  the  average  number  of  years  of  education  or  independent  variables  of economic aspects. This research includes aspects of governance and population aspects that are expected to complement the spectrum and study of aspects of human development. The method used in this study uses pooled least squares. In research that uses a 95% confidence level,  it  was  found  that  from  13  variables  there  are  only  five  variables  that  significantly influence increasing human development index.

## Keywords: human development index, governance, demografi

## PENDAHULUAN
Eksistensi  dan  hakikat  terbentuknya sebuah pemerintahan di setiap negara pada dasarnya  bertujuan  untuk  meningkatkan derajat,  kualitas  hidup  dan  kesejahteraan masyarakatnya.  Untuk  memenuhi  tujuan tersebut  maka  pemerintahan  senantiasa menyelenggarakan segenap kebijakan, program  dan  kegiatan  melalui  proses pembangunan.  Dalam  kenyataannya,  salah satu indikator keberhasilan proses pembangunan  dan  pelaksanaan  tugas  dan fungsi  pemerintahan  di  berbagai  negara adalah  adanya  peningkatkan  kesejahteraan masyarakat  dan  di  sisi  lain  semakin berkurang  tingkat kemiskinan yang ada di negara tersebut. Berkaitan dengan pelaksanaan  pembangunan,  sebagaimana banyak diyakini oleh para ahli perencanaan pembangunan dan ekonomi mustahil dapat dilaksanakan tanpa upaya yang serius dalam membangun    faktor  manusianya (human capital) sebagaimana dijelaskan oleh Solow (Mankiw, 2009), (Arsyad, 1999), (Jinghan, 2007) dan (Todaro & Smith, 2006). Di sisi lain, banyak ahli yang berpandangan bahwa pembangunan pada dasarnya adalah sebuah proses  yang  bertujuan  untuk  melakukan perubahan  struktur  dalam  masyarakat sekaligus  memutus  mata  rantai  lingkaran setan kemiskinan (vicious cyrcle of poverty) sebagaimana diuraikan oleh (Nurkse, 1971) dan  (Freire,  1993).    Bahkan  lebih  jauh (Todaro and Smith, 2006: 28) menegaskan
bahwa  tujuan  pembangunan  pada  intinya adalah  untuk  mencapai:  1.  peningkatan ketersediaan  serta  perluasan  distribusi barang kebutuhan hidup pokok; 2. peningkatan  standar  (kualitas)  hidup;  3. perluasan  pilihan-pilihan  ekonomis  dan sosial.
Dalam  prakteknya  segenap  program pembangunan  seringkali  diarahkan  pada upaya untuk mengurangi angka kemiskinan serta    upaya  untuk  meningkatkan  angka- angka: Pendapatan Domestik Bruto (PDB/GDP), pengeluaran perkapita, pendapatan perkapita serta Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  yang  secara kualitatif menggambarkan tingkat kesejahteraan masyarakat. Selanjutnya tujuan  pembangunan  tersebut  dihimpun dalam komitmen bersama oleh 189 negara- negara  dalam  konsep  delapan  butir kesepakatan dan komitmen bersama Millennium  Development  Goals (MDG’S) pada  bulan  September  2000  (Todaro  and Smith,  2006).  Kesadaran  bahwa  proses pembangunan  tidak  cukup  memadai  dan menggambarkan  tujuannya  apabila  hanya diwakili  oleh  indikator-indikator  ekonomi seperti  angka  pertumbuhan  dan  nilai  PDB mendorong tumbuhnya kajian dan pandangan  para  ekonom  sebagaimana kajian  (Sen,  1999),  (Anand  &  Sen,  1997) dan  (Ul-Haq,  2003)  yang  menekankan pentingnya  aspek  pembangunan  manusia (human  development) .  Selanjutnya  secara
lebih  luas  sesuai  dengan  mengembangkan konsep  (Ul-Haq,  2003) United  Nation
Development Programme (UNDP) menggunakan  sebuah  indeks  komposit untuk  mengukur  proses  pembangunan manuisa  yang  secara  garis  besar  diwakili oleh  angka  harapan  hidup  pada  saat kelahiran  ( life  expectancy  at  birth ),  angka melek  huruf  penduduk  pada  usia  dewasa (adult literacy rate) dan rerata lama sekolah ( mean years of schooling ), selain indikator yang  mengukur  tingkat  kesejahteraan masyarakat sekaligus tingkat kemiskinan di suatu  negara  dengan  angka  kemampuan daya  beli  ( purchasing  power  parity ).
Penggunaan indikator Human Development Index (HDI) semata, dalam perkembangnnya  menghadapi  berbagai kritik  sebagaimana  diungkapkan  oleh (Suharto,  2009)  dan  (Nasikun,  2002)  yang memandang perlunya variabel dan indikator lainnya  dalam  mengukur  keberhasilan pembangunan utamanya dalam meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat dan mengentaskan kemiskinan.
Terlepas dari adanya pandangan yang bersifat mendukung maupun kritik terhadap penggunaan angka HDI, dalam prakteknya hingga saat ini HDI atau Indeks Pembangunan  Manusia  menjadi  salah  satu indikator  untuk  mengukur  keberhasilan pembangunan selain nilai GDP, pertumbuhan  ekonomi,  angka  kemiskinan dan  pendapatan  perkapita.  Penggunaan
angka  HDI  dalam  mengukur  keberhasilan pembangunan dan pengentasan kemiskinan sangat  banyak  menjadi  fokus  penelitian para  peneliti  dan  ahli  sebagaimana dilakukan  oleh  (Anand  dan  Sen,  1999), (Arsyad,  1999),  (Susanti,  2013)  dan (Septiani,  2017),  termasuk  kaitannya dengan  angka  PDB  dan  pertumbuhan ekonomi.  Sebaliknya,  beberapa  penelitian melakukan beberapa kajian tentang faktor- faktor  yang  mempengaruhi  angka human development  index yang  sebagian  besar fokus  pada  aspek  ekonomi  seperti  PDB, Pertumbuhan Ekonomi, Pengangguran dan 3  (tiga)  indikator  utama  pembentuk  HDI yaitu:  angka  harapan  hidup,  angka  melek huruf  dan  literasi  dan  angka  rerata  lama waktu menempuh pendidikan. Hal tersebut sebagaimana  dijelaskan  dalam  beberapa penelitian  diantaranya (Pangestika  & Widodo,  2017)  yang  melakukan  kajian  di Daerah Istimewa Yogyakarta, ( (Anindyntha, Boedirochminarni, Sudarti, & Hadi, 2018) di wilayah Papua, dan (Saputro, Demu,  &  Widyaningsih,  2018)  dengan menggunakan  pendekatan  non-parametrik dalam mengkaji variabel HDI di Indonesia.
Dalam kenyataan dan praktek pembangunan  di  Indonesia  dan  negara- negara Asia Tenggara (ASEAN) angka HDI tidak  mengalami  perbaikan  yang  cukup signifikan  sebagaimana  data  HDI  wilayah Asia-Tenggara  untuk  kurun  waktu  2008- 2017, sebagai berikut:
Jurnal Kebijakan Pembangunan Daerah, Vol.2, No.2, Desember 2018, Hal. 118-137 p-ISSN: 2597-4971
Gambaran terhadap relatif lambatnya nilai peningkatan/perbaikan HDI di berbagai  negara  kawasan  Asia  Tenggara dapat  dipahami  oleh  kenyataan  bahwa pembangunan  sebagai  proses  perubahan struktur masyarakat salah satunya pembangunan  manusia  melalui  indikator pendidikan  dan  kesehatan  masyarakat memiliki  kendala  dan  faktor-faktor  yang mempengaruhinya (determinant) yang beragam yang dihadapi oleh masing-masing negara.  Di  sisi  lain,  patut  disadari  bahwa pendidikan dan kesehatan sebagai indikator utama pembangunan manusia membutuhkan  waktu  yang  cukup  panjang (time lag) untuk dapat berhasil mendorong dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat  di  suatu  negara.  Berkaitan dengan  masalah  pembangunan  manusia  di suatu negara, tidak terlepas dari faktor tata kelola pemerintahan dan sumber daya. Hal tersebut sejalan dengan  kajian (Pangestika &  Widodo,  2017)  yang  mengaitkan IPM/HDI dengan belanja modal pemerintah dan  pendapatan  asli  daerah  (PAD).  Dalam penelitian tersebut dapat diambil kesimpulan  bahwa  dengan  menggunakan analisis data panel pada kurun waktu 2011- 2015  di  wilayah  DI.  Yogyakarta,  angka IPM  dipengaruhi  secara  signifikan  dengan angka  PDRB  per  kapita  dan  tingkat kemiskinan.  Salah  satu  indikator  yang berkaitan  dengan  tata  kelola  pemerintahan di  suatu  negara  seringkali  diwakili  oleh
angka  Indeks  Effektivitas  Pemerintahan (Government Effectiveness Index). Adapun perkembangan  angka  indeks  efektivitas pemerintahan negara-negara di Asia Tenggara  pada  periode  2008-2017,  dapat dilihat pada gambar 1.
Dari  data  dalam  gambar  2,  dapat dijelaskan bahwa angka government effecti veness  negara-negara  di  kawasan ASEAN  sangat  variatif  sehingga  menarik untuk dikaji keterkaitannya dengan keberhasilan  pembangunan  manusia  yang diwakili  oleh  angka  HDI/IPM.  Sebagai sebuah  proses  yang  kompleks  maka efektivitas  pemerintahan  juga  memiliki keterkaitan  yang  erat  selain  dengan  aspek pembangunan manusia juga aspek ekonomi, kependudukan dan salah satunya akuntabilitas  dan  demokratisasi.  Dapat dijelaskana  bahwa  pemerintahan  yang efektif tentunya akan mendorong keberhasilan  pembangunan  dan  di  sisi  lain akan berhasil pula meningkatkan pertumbuhan  ekonomi  dan  pembangunan manusianya.
Namun, betapapun berbagai keterbatasan melekat pada penggunaan HDI sebagai  salah  satu  indikator  keberhasilan pembangunan, mengingat proses pembangunan bersifat kompleks dan multidimensi,  maka  keberadaan  HDI sebagai  salah  indeks  komposit  yang mewakili  aspek  pembangunan  manusia tetap  menjadi  variabel  utama  dalam
berbagai  kajian  tentang  pembangunan  dan kemiskinan. Mempertimbangkan kenyataan tersebut penelitian ini selain sebagai kajian terhadap  fungsi  HDI  juga  dimaksudkan untuk melakukan kajian terhadap variabel- variabel  determinannya.  Namun,  selain mengaitkan  aspek  ekonomi  sebagai  salah satu  variabel  penentu  HDI  di  Asia Tenggara, penelitian ini juga mengaitkannya  dengan  aspek  tata  kelola pemerintahan  dan  kependudukan.  Untuk aspek  ekonomi  variabel  yang  dikaji  dalam penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian terdahulu  dikaitkan  dengan  angka  PDB Nominal  pada  harga  konstan,  PDB Perkapita, Pertumbuhan ekonomi (Economic Growth), Pendapatan Perkapita,
Inflasi, Investasi (Foreign Direct Investment) dan  Ratio  Hutang  Pemerintah (Government  Debt). Aspek  tata  kelola kepemerintahan  diwakili  oleh  varibel: Efektivitas Pemerintahan (Government Effectiveness), Indeks  Persepsi  Korupsi, Keterbukaan dan Akuntabilitas dan Kontrol terhadap Korupsi. Adapun aspek kependudukan/masyarakat  diwakili  oleh angka:  jumlah  penduduk  dan    tingkat pengangguran  Upaya  untuk  melengkapi kajian tentang determinan bagi HDI di Asia Tenggara  tidak  hanya  terbatas  pada  aspek angka melek huruf, rerata lama pendidikan dan  angka  harapan  hidup  namun  juga berkaitan  dengan  aspek  lainnya  dilandasi pertimbangan bahwa pembangunan
manusia  yang  kompleks  juga  sangat berkaitan  erat  dengan  aspek  ekonomi, kependudukan dan kepemerintahan. Sebagai locus penelitian  ini  adalah  10 negara  di  kawasan  Asia  Tenggara  yag tergabung dalam ASEAN. Pemelihan locus tersebut selain disebabkan masalah kelengkapan  data  juga  berkaitan  erat dengan ragam bentuk pemerintahan, tingkat kesejahteraan masyarakat, aspek sosial dan budaya  serta  variasi  jumlah  penduduk  dan luas  wilayah.  Analisis  yang  dilakukan dalam  penelitian ini  menggunakan  analisis data panel (pooled data) dengan mempertimbangkan  beberapa  kelebihan dalam  metode  dan  analisis  data  panel sebagaimana  dijelaskan  oleh  (Nachrowi  & Usman,  2006),  (Gujarati,  1997)  dan (Ekananda,  2016).  Sebagaimana  diyakini oleh  para  ahli  di  atas  dan  peneliti  lainnya, data  panel  memiliki  keunggulan  berupa analisis  dan  penjelasan  yang  bersifat spesifik untuk melakukan estimasi terhadap masing-masing karakteristik individu maupun waktu secara  terpisah dan kelebihan  jumlah  pengamatan  menjadi lebih banyak .
Gambar 1. Human Development Index Negara-negara Asia Tenggara Tahun 2008-2017

## Sumber: Worldbank dan Tradingeconomic, data diolah
Gambar 2. Government Effectiveness Negara-negara Kawasan Asia Tenggara Tahun 2018-2017
Sumber: Data Human Development Index Worldbank dan Tradingeconomic, data diolah

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan kajian terhadap aspek
pembangunan
manusia (human development)  dengan  bersandar  pada indikator human development index negara- negara  di  kawasan  Asia  Tenggara.  Lebih lanjut analisis dengan menggunakan metode  analisis  parametric  dengan  data panel  diarahkan  pada  upaya  identifikasi terhadap  variabel-variabel  yang  menjadi determinan  terhadap  indeks  pembangunan manusia.  Dalam  prakteknya,  penelitian
mencoba    melakukan  analisis  terhadap variable-variabel  ekonomi,  tata  kelola kepemerintahan,  dan    kependudukan  dan pengaruhnya terhadap indeks pembangunan manusia  di  kawasan  Asia  Tenggara menggunakan metode deskriptif- kuantitatif.  Selanjutnya  data  yang  telah diperoleh berkaitan dengan variabel- variabel  penelitian  yang  telah  ditetapkan dapat digambarkan sebagaimana model dan kerangka  berpikir (logical  framework), dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3: Logical Framework Determinant of Human Development Index in South East Asia Data  yang  dihimpun  dan  diolah merupakan  kumpulan  data cross-section pada sepuluh negara di Asia Tenggara dan data time-series pada kurun waktu 10 tahun mulai 2008-2017 sehingga menjadi sekumoulan data panel (pooled data ) untuk selanjutnya dianalisis dengan menggunakan metode  ekonometrik  dengan  bantaun aplikasi  e-Views  9.0.  Penelitian  ini
menggunakan  data-data  yang  sebagian besar  dihimpun  dari  Worldbank, Asian Development  Bank (ADB), United  Nation
Development Programme (UNDP), Transparancy International
(TI),
Tradingeconomy, Statista  dan  sumber- sumber  lainnya  dan  diharapkan  dapat menemukan  determinan  variabel  terhadap indeks pembangunan manusia. Selanjutnya
dalam penelitian ini akan dilakukan analisis regressi data panel dan mencari model yang terbaik  berdasarkan  metode common  pool, fixed effect dan random effect dan dilakukan pemilihan  model  atau  estimator  terbaik dengan serangkaian pengujian (test).
Adapun  hipotesis  yang  dibangun  dalam penelitian ini, sebagai  berikut: H 0 :  Tidak  ada  pengaruh  yang  signifikan antara variabel GDP, GDP Per Capita, Income Percapita, Pertumbuhan Ekonomi, Foreign  Direct  Investment , dan  Inflasi,  jumlah  penduduk,  jumlah pengangguran, Government
Effectiveness  Index ,  Rasio  Hutang Pemerintah terhadap GDP, Corruption
Perception  Index (CPI), Voice  and Accountability (VA)  dan Control  of Corruption (CC)  secara  keseluruhan terhadap Indeks Pembangunan
Manusia di setap negara sebagai proxy angka  kemiskinan  di  negara-negara  di kawasan Asia Tenggara.
H 1 : Ada pengaruh yang signifikan antara variabel GDP, GDP Per Capita, Income Percapita, Pertumbuhan Ekonomi, Foreign Direct Investment ,  dan Inflasi,
jumlah penduduk,
jumlah pengangguran,
Government
Effectiveness  Index ,  Rasio  Hutang
Pemerintah terhadap GDP, Corruption
Perception  Index (CPI), Voice  and Accountability (VA)  dan Control  of Corruption (CC)  secara  keseluruhan
terhadap Indeks Pembangunan Manusia di setap negara sebagai proxy angka  kemiskinan  di  negara-negara  di kawasan Asia Tenggara.
Selanjutnya  hipotesis  tersebut  diuji dengan  menggunakan  analisis  data  panel dengan  metode regresi berganda (multiple- regression) di negara-negara Asia Tenggara Tahun 2008-2017 dengan menggunakan  aplikasi E-views  9.0 dengan tingkat  keyakinan  sebesar  95%  pada  p- value  pada    nilai  α=0,05.    Adapun spesifikasi  model  penelitian  ini  dapat dituliskan dalam notasi sebagai berikut:
𝒚 𝒊𝒕 = 𝜶 +   𝜷 𝒊𝒕 𝒙 𝒊𝒕 +  𝒊𝒕
Keterangan:
1. 𝑦 𝑖𝑡 adalah  observasi  dari  unit  ke-i  dan diamati pada periode waktu ke-t.
2. α it adalah  intercept  dari  unit  ke-i  pada periode ke-t;
3. 𝛽 𝑖𝑡 adalah koefisien variabel independen yang    diamati  dari  unit  ke-i  pada periode ke-t;
4. 𝑥 𝑖𝑡 adalah nilai dari variabel independen  yang    diamati  (vektor) dari unit ke-i pada periode ke-t;
5.  𝒊𝒕 adalah  nilai  komponen  error (error term) dari  variabel  independen  unit ke-i pada periode ke-t Atau dapat pula ditulis dengan:
Yi t =  α + β 1 X 1it + β 2 X 2it + β 3 X 3it + β 4 X 4it
+   β 5 X 5it + β 6 X 6it + β 7 X 7it + β 8 X 8it + β 9 X 9it + β 10 X 10it + β 11 X 11it + β 12 X 12it + β 13 X 13it +  𝒊𝒕 Y 1 =    Variabel Dependen Indeks Pembangunan Manusia di negara-negara Asia Tenggara α = intercept β 1- β 2 =    Koefisien regressi
X 1 = GDP Nominal dalam Current
US$; X 2
= GDP Per Capita Current US$; X 3 = Pertumbuhan Ekonomi dalam
prosentase (%), X 4 = Foreign Direct Investment
Current US$;
X 5 = Inflasi dalam prosentase (%),
X 6 = Pendapatan Perkapita metode
Atlas dalam Current US$, X 7 = Population (jumlah penduduk),
X 8 = Unemployment (angka
pengangguran terbuka) dalam
%,
X 9 = Government Effectiveness
Index angka indeks dengan
nilai -2,5 s.d. 2,5 ;
X 10
= Rasio Hutang Pemerintah terhadap GDP dalam prosentase (%),
X 11
= Corruption Perception Index (CPI) angka indeks nilai 0
s.d. 100 ;
X 12 = Voice and Accountability
(VA) angka indeks nilai -2,5 s.d.  2,5 ; dan
X 13 = Control of Corruption (CC)
angka indeks nilai -2,5 s.d.
2,5 ;
Untuk  memilih  model  dan  estimator terbaik dilakukan pengujian-pengujian berupa:
1. Pengujian Redundant  Fixed  Effects- Likelihood Ratio untuk  memilih model terbaik  antara  metode common  pooled dan  metode fixed  effect dengan hipotesis:
H 0 : Model terbaik Common Pool H 1 : Model terbaik Fixed Effect
2. Pengujian Correlated  Random  Effect-
Hausmann Test untuk  memilih model terbaik  antara  metode fixed  effect dan metode Random effect dengan hipotesis:
H 0 : Model terbaik Random Effect H 1 : Model terbaik Fixed Effect

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pelaksanaan  pembangunan  termasuk  di dalamnya  pembangunan  manusia (human development) yang memiliki dimensi yang sangat  luas  dan  sangat  terkait  dengan berbagai  aspek  kehidupan  di  suatu  negara memerlukan    pendekatan  yang  berdimensi luas dan kompleks. Namun, patut disayangkan bahwa untuk dapat melakukan analisis secara mendalam dan komprehensif seringkali terkendala oleh ketidakkelengkapan data, sehingga
menyebabkan  keterbatasan  pada  variabel dan  aspek  yang  hendak  diteliti.  Masalah ketidaklengkapan  data  yang  dihadapi peneliti  disebabkan  oleh  faktor  adanya selisih  waktu (time-lag) dalam  penyajian data publikasi atau bahkan ketidaklengkapan data. Data-data publikasi yang  digunakan  dalam  peneltian  ini dihimpun  dari  data  yang  dirilis  oleh lembaga-lembaga  Bank  Dunia,  Bank Pembangunan  Asia,  UNDP  dan  lembaga lainnya, dan  seringkali tidak lengkap terisi untuk  semua  variabel.  Untuk  itu,    variabel variabel  yang  dikaji  dalam  penelitian  ini dilakukan  dengan  upaya  mencari  data sekunder  yang  lengkap  sehingga  mampu mencakup  dan  mewakili  aspek  aspek ekonomi,  aspek  tata  kelola  pemerintahan dan  aspek  demografi.  Pendekatan  ini dilakukan  dengan  tujuan  agar  keterbatasan
data  tidak  menghalangi  analisis  tentang pengentasan  kemiskinan  dengan  spektrum dan dimensi yang memadai sehingga dapat menghasilkan  model  yang  representatif dalam menemukan determinan yang mendorong  keberhasilan  pembangunan manusia  yang  tercermin  dari  nilai human development index beserta alternatif kebijakannya.  Hasil pengujian dan analisis terhadap  data  setelah  melalui  berbagai metode  dan  prosedur  penelitian  yang memadai dapat diuraikan sebagai berikut:

## 1. Spesifikasi Model
Dengan  menggunakan  analisis regresi  menggunakan  metode  common pool,  fixed  effect,  diperoleh  data  dan informasi  untuk  selanjutnya  dilakukan pemilihan estimator terbaik, sebagaimana tabel 1.
Tabel 1. Hasil Analisis Regresi dengan Metode Pannel Data
p-value Signifikansi p-value Signifikansi p-value Signifikansi A. Variabel Constanta 0.0000 √ 0.0000 √ 0.0000 √ Gross Domestic Product 0.0286 √ 0.1196 X 0.0017 √ GDP Perkapita 0.5132 X 0.0741 X 0.0000 √ Penerimaan Perkapita 0.9617 X 0.6241 X - X Pertumbuhan Ekonomi 0.2101 X 0.8902 X - X Foreign Direct Investment 0.8396 X 0.0125 √ 0.8079 X Inflasi 0.2309 X 0.0611 X 0.0001 √ Government Effectiveness 0.0000 √ 0.0002 √ 0.0000 √ Corruption Perception Index 0.3137 X 0.0579 X 0.9054 X Voice and Accountability 0.8201 X 0.2058 X - X Control of Corruption 0.0784 X 0.6705 X - X Ratio Hutang Pemerintah terhadap GDP 0.0003 √ 0.4262 X 0.0000 √ Jumlah Penduduk 0.2253 X 0.3523 X 0.3521 X Ratio Jumlah Pengangguran Terbuka 0.6470 X 0.0793 X 0.7954 X B. Kriteria R-Squared 0.9763 Sangat kuat 0.9936 Sangat kuat 0.9747 Sangat kuat Adjusted R-Squared 0.9727 Sangat kuat 0.9918 Sangat kuat 0.9722 Sangat kuat Standar Error of Regression 0.0199 - 0.0109 - 0.0201 - F-Statistic 272.7825 Signifikan 543.6560 Signifikan 385.6813 Signifikan Prob (F-statistic) 0.0000 Signifikan 0.0000 Signifikan 0.0000 Signifikan
No Common Pooled
Fixed Effect Random Effect Keterangan
Variabel dan Kriteria
Sumber: Data sekunder Worldbank, UNDP, ADB, Tradingeconomy dan lain-lain diolah.
Berdasarkan  data  dan  hasil  analisis sebagaimana tabel 1, selanjutnya dilakukan pemilihan  model  dan  spesifikasi  model terbaik  dengan  menghilangkan  variabel- variabel yang tidak signifikan. Adapun hasil pemilihan  model  terbaik  berdasarkan metode Common  pool,  Fixed  Effect  dan Random Effect sebagai berikut:
a. Spesifikasi Model dan Estimasi
Metode Common Pool
Dengan berdasarkan pada variabel-variabel  yang  signifikan  pada nilai  p-value  pada  α  =  0,05  diperoleh hasil  terbaik  dengan  menggunakan metode common pool dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Analisis Regresi Terbaik dengan Metode Common Pool
Coefficient t-statistic p-value A. Variabel Constanta 0.695985 121.5016 0.0000 signifikan Gross Domestic Product 3.91E-14 4.326302 0.0000 signifikan GDP Perkapita 1.58E-06 7.151274 0.0000 signifikan Inflasi -0.000845 -2.526793 0.0132 signifikan Government Effectiveness 0.098311 23.72597 0.0000 signifikan Ratio Hutang Pemerintah terhadap GDP -0.000807 -8.888505 0.0000 signifikan B. Kriteria R-Squared 0.9746 Adjusted R-Squared 0.9733 Standar Error of Regression 0.0197 F-Statistic 721.4256 Prob (F-statistic) 0.0000
No Variabel dan Kriteria Keterangan Common Pooled
Sumber: Data sekunder Worldbank, UNDP, ADB, Tradingeconomy dan lain-lain diolah. b. Spesifikasi Model dan Estimasi Terbaik  dengan  Metode  Fixed  Effect dan Random Effect
Berdasarkan pada variabel- variabel  yang  signifikan  pada  nilai  p- value  pada  α  =  0,05  diperoleh  hasil terbaik  dengan  menggunakan  metode fixed  effect dan random  effect ,    dapat dilihat pada tabel 3.
c. Pengujian  dan  Pemilihan  Estimator Terbaik
Setelah  dilakukan  pemilihan  dan spesifikasi model terbaik dengan menggunakan  metode  Common  Pool, Fixed  Effect  dan  Random  Effect, selanjutnya  dilakukan  pengujian  untuk memilih  model  terbaik  dari  ketiga metode  yang  digunakan.  Adapun  hasil pengujian Redundant  Fixed  Effect- Likelihood Test dan Correlated Random Effect-Hausmann  Test pada  derajat keyakinan 95% dan p-value pad nilai α = 0,05dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 3: Hasil Analisis Regresi Terbaik dengan Metode fixed effect dan random effect
Coefficient p-value Signifikansi Coefficient p-value Signifikansi A. Variabel Constanta 0.6006 0.0000 √ 0.615113 0.0000 √ signifikan pada α = 0,05 Gross Domestic Product 4.35E-14 0.0799 X 4.54E-14 0.0238 √ signifikan pada α = 0,10 GDP Perkapita 0.00000128 0.0059 √ 1.50E-06 0.0002 √ signifikan pada α = 0,05 Inflasi -0.0006 0.0161 √ -0.000657 0.0036 √ signifikan pada α = 0,05 Government Effectiveness 0.0453 0.0000 √ 0.053584 0.0000 √ signifikan pada α = 0,05 Foreign Direct Investment 6.03E-13 0.0005 √ 0.001368 0.0010 √ signifikan pada α = 0,05 Corruption Perception Index 0.0016 0.0066 √ 5.03E-13 0.0196 √ signifikan pada α = 0,05 B. Cross Section Indonesia -0.0114 -0.015195 Singapura -0.0450 -0.034749 Malaysia 0.0281 0.02557 Brunei 0.0757 0.052692 Philipina 0.0087 0.009654 Thailand 0.0346 0.0321 Laos -0.0390 -0.034481 Cambodia -0.0213 -0.019442 Vietnam -0.0022 0.002734 Myanmar -0.0281 -0.018883 C. Kriteria R-Squared 0.9929 0.7862 Adjusted R-Squared 0.9916 0.7699 Standar Error of Regression 0.0111 0.0113 F-Statistic 727.3735 48.3253 Prob (F-statistic) 0.0000 0.0000
No Variabel dan Kriteria Random Effect Keterangan Fixed Effect
Sumber: Data sekunder Worldbank, UNDP, ADB, Tradingeconomy dan lain-lain diolah. Tabel 4. Hasil Pengujian dan Pemilihan Model terbaik
No. Pengujian Pemilihan Metode Hipotesis Chi-Square Statistic p-value Keterangan 1 Redundant Fixed Effect- Likelihood Ratio Test Common Pool dan Fixed Effect Ho : Common Pool Best H1 : Fixed Effect Best 150.265276 0.0000 Fixed Effect Model Terbaik 2 Correlated Random Effect- Hausmann Test Fixed Effect dan Random Effect Ho : Random Effect Best H1 : Fixed Effect Best 16.305975 0.0122 Fixed Effect Model Terbaik
Sumber: Data diolah.
Dengan  serangkaian  pengujian  maka dapat  disimpulkan  bahwa  model  terabik untuk  melakukan  estimasi  dana  analisis faktor-faktor  yang  mempengaruhi  indeks pembangunan  manusia  di  kawasan  Asia Tenggara  adalah  metode Fixed  Effect .  Hal tersebut  terlihat  pada  nilai  p-Value  pada pengujian Redundant  FE-likelihood  ratio bernilai 0,0000 yang lebih kecil dari nilai α =  0,05  sehingga  menolak  H 0 atau  model Fixed  Effect  lebih  baik  dibandingkan dengan  metode Common  Pool .  Selanjutya sesuai  hasil  pengujian  Hausmann  untuk
memilih  metode  terbaik  antara Random Effect dan Fixed Effect , dapat disimpulkan bahwa model Fixed Effect lebih baik karena nilai p-value sebesar 0,0122 lebih kecil dari nilai  α  =  0,05.  Dapat  disimpulkan  pula bahwa dari ketiga model yang terbaik untuk melakukan  estimasi  adalah  model Fixed Effect.
a. Interpretasi  dan  Analisis  Estimator

## Terbaik
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan pemilihan  estimator  terbaik  maka  model yang lebih tepat dalam melakukan estimasi
terhadap variabel-variabel determinan bagi indeks  pembangunan  manusia  di  negara- negara  ASEAN  dengan  menggunakan metode  fixed  effect.  Model  tersebut  yang
selanjutnya  akan  dipilih  dan  dilakukan interpretrasi serta analisis dalam penelitian ini, dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Pemilihan Model terbaik dengan Fixed Effect
Coefficient p-value A. Variabel Constanta (α) 0.6006 0.0000 signifikan pada α = 0,05 Gross Domestic Product (X1) 4.35E-14 0.0799 signifikan pada α = 0,10 GDP Perkapita (X2) 0.00000128 0.0059 signifikan pada α = 0,05 Inflasi (X5) -0.0006 0.0161 signifikan pada α = 0,05 Government Effectiveness (X9) 0.0453 0.0000 signifikan pada α = 0,05 Foreign Direct Investment (X4) 6.03E-13 0.0005 signifikan pada α = 0,05 Corruption Perception Index (X11) 0.0016 0.0066 signifikan pada α = 0,05 B. Cross Section Indonesia -0.0144 Singapura -0.0355 Malaysia 0.0294 Brunei 0.0708 Philipina 0.0088 Thailand 0.0340 Laos -0.0396 Cambodia -0.0233 Vietnam -0.0014 Myanmar -0.0288 C. Kriteria R-Squared 0.9929 Adjusted R-Squared 0.9916 Standar Error of Regression 0.0111 F-Statistic 727.3735 Prob (F-statistic)
0.0000 No Variabel dan Kriteria Fixed Effect Keterangan
Sumber: Data diolah.
Sebagaimana  data pada tabel 5 dapat disimpulkan bahwa dengan tingkat signifikansi < dari nilai α = 0,05 maka dari 13 variabel GDP, GDP Percapita, Income Perkapita , Pertumbuhan Ekonomi, Foreign Direct  Investment,  Inflasi,  Government Effectiveness, Corruption Perception Index, Voice and Accountability, Control of Corruption,  Government  Debt  Ratio, Penduduk  dan  Tingkat  Pengangguran terdapat 5 (variabel) yang signifikan yaitu: GDP Perkapita (X 2 ), FDI (X 4 ), Inflasi (X 5 ),
Government  Effectiveness (X 9 )  dan  CPI (X 11 ). Sedangkan pada tingkat signifikansi <  dari  nilai  α  =  0,10  GDP  Nominal  (X 1 ) berpengaruh  signifikan  terhadap  IPM. Berdasarkan hasil regresi data panel dengan metode fixed  effect pada  angka  1  maka dapat  dilakukan  penulisan  persamaan sebagai berikut:
Y =  0,6006 + 0,0000128 X 2 + 0.000000000000603 X 4 – 0,0006X 5 + 0,0453X 9 +0,0016X 11 Dengan  nilai  konstanta  sebesar 0,6006  dapat  disimpulkan  bahwa  rerata nilai Indeks Pembangunan Manusia (HDI) negara-negara  di  kawasan  Asia  Tenggara sebesar 0,6006. Selanjutnya dapat disimpulkan  pula  bahwa  GDP  Perkapita dan Foreign  Direct  Investm ent  memiliki pengaruh  yang  signifikan  dengan  arah positif  terhadap  IPM.  Dapat  disimpulkan pula bahwa jika terjadi kenaikan pada nilai GDP  Perkapita  negara-negara  sebesar  1
US$ maka nilai IPM (HDI) negara-negara di  kawasan  Asia  Tenggara  akan  naik sebesar 0,0000128 point. Demikian halnya dengan nilai investasi yang tercermin pada nilai Foreign  Direct  Investment apabila naik  sebesar  1  US$  maka  nilai  IPM  akan meningkat  sebesar  0.000000000000603 . Sebaliknya nilai inflasi berpengaruh signifikan namun  berarah negatif terhadap nilai  Indeks  Pembangunan  Manusia  di kawasan Asia Tenggara. Dapat disimpulkan  bahwa  jika  terjadi  kenaikan inflasi  sebesar  1%  maka  nilai  IPM  akan turun  sebesar  0,0006,  atau  sebaliknya  jika terjadi  penurunan  inflasi  di  negara-negara di  kawasan  Asia  Tenggara  sebesar  1% maka nilai IPM akan naik sebesar 0,0006. Selanjutnya variabel Government Effectiveness memiliki  pengaruh  yang signifikan  dan  memiliki  dampak  yang terbesar terhadap variabel Human Development Index negara-negara ASEAN serta  berarah  positif.  Dapat  disimpulkan pula  jika  terjadi  kenaikan  atau  perbaikan pada  nilai  indeks  Efektivitas  Tata  Kelola Pemerintahan  maka  akan  mendorong peningkatan  nilai  IPM.  Dengan  nilai koefisien  sebesar  0,0453  maka  dapat disimpulkan  bahwa  jika  nilai  indeks Government  Efectiveness naik  sebesar  0,1 point  maka  nilai  IPM  negara-negara ASEAN  akan  naik  sebesar  0,453.  Dengan melihat  tingkat  signifikansi  yang  sangat besar  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tata
kelola  pemerintahan  sangat  berpengaruh signifikan terhadap keberhasilan pembangunan  manusia.    Selanjutnya  nilai Corruption Perception Index (CPI) di suatu negara di kawasan ASEAN yang dikeluarkan oleh Transparancy International  dan  Worldbank  memiliki pengaruh  yang  signifikan  dan  berarah positif.  Dapat  diartikan  pula  bahwa  jika terjadi  kenaikan  nilai  CPI  sebesar  1  point maka  nilai  IPM  akan  naik  sebesar  0,0016 demikian  pula  sebaliknya.  Apabila  derajat kepercayaan  diturunkan  menjadi  sebesar 90%  atau  nilai  p-value  sebesar  α  =  0,10 maka Gross Domestic Product (GDP/PDB) pada  negara-negara  di  kawasan  Asia Tenggara memiliki pengaruh yang signifikan  dengan  arah  positif.  Dapat diartikan  pula  jika  terjadi  kenaikan  nilai PDB  sebesar  1  US$  maka  nilai  IPM  akan naik  sebesar 0.0000000000000435.  Dapat diartikan  pula  bahwa  jika  terjadi  kenaikan nilai PDB sebesar 1 Milyar US$ maka nilai 0,000435.
Dengan  nilai  F-Statistic  sebesar 783,0050  dan  nilai  p-value  0,0000  <  0,05 pada  α  =  0,05  dapat  disimpulkan  bahwa model  dengan  persamaan Y  =  0,6006  + 0,0000128  X 2 +  0.000000000000603  X 4 –
0,0006X 5 + 0,0453X 9 +0,0016X 11 signifikan  dan  mampu  secara  tepat  dalam melakukan  estimasi  terhadap  nilai  IPM pada  negara-negara  di  kawasan  Asia Tenggara pada periode 2008-2017.
Selanjutnya dengan nilai R-Squared sebesar  0,9929  maka  dapat  disimpulkan bahwa model dapat secara tepat mengestimasi IPM sebesar 99,29% sedangkan 0,71% dijelaskan oleh variabel- variabel lainnya yang tidak terdapat dalam model  atau  variabel-variabel  selain  GDP Perkapita, Foreign  Direct  Investment (FDI),  Inflasi, Government  Effectiveness dan Corruption Perception Index (CPI).

## 2. Alternatif  Kebijakan  Peningkatan

## Human Development Index
Dengan  mengacu  pada  hasil  analisis dan interpretasi data dengan menggunakan metode fixed effect maka dapat disimpulkan bahwa variabel-variabel yang secara signifikan  mendorong  peningkatan  nilai IPM secara berturut-turut adalah: Government Effectiveness, Corruption Perception  Index, Inflasi,  GDP  Perkapita dan nilai investasi yang diwakili oleh nilai Foreign  Direct  Investment .  Alternatif kebijakan  yang  dapat  dilakukan  untuk mendorong peningkatan IPM sebagai suatu indeks  komposit  yang  diwakili  oleh  nilai harapan  hidup (life  expectancy), angka lamanya  menempuh  pendidikan  dan  nilai angka  melek  huruf  pada  penduduk  usia dewasa (adult literacy rate) adalah dengan meningkatkan kualitas dan penyelenggaraan  tata  kelola  pemerintahan (government  effectiveness) .  Semakin  baik kualitas tata kelola pemerintahan, semakin efektif  dan  efisien  maka  akan  semakin
efektif pelaksanaan pembangunan manusianya.  Sebagai  contoh,  seiring dengan  berlakunya  UU  Nomor  20  Tahun 2000  tentang  Sistem  Pendidikan  Nasional di Indonesia yang mengamanatkan meningkatnya  anggaran  pendidikan  dan hampir seluruh pemerintahan Daerah telah menerapkan  wajib  belajar  9  tahun,  tidak akan dapat secara efektif dan efisien dalam meningkatkan  pembangunan  sumberdaya manusia  tanpa  disertai  dengan  perbaikan dan  peningkatan  kualitas  penyelenggaraan pemerintahan.  Langkah  dan  upaya  yang dapat  dilakukan  antara  lain  perbaikan kualitas  dalam  penyusunan  kebijakan, program,  kegiatan,  penganggaran  serta perbaikan birokrasi mulai dari perencanaan hingga pelaporan dan pertanggungjawaban. Langkah  dan  upaya  lainnya  dengan menerapkan  inovasi  pada  berbagai  tingkat pemerintahan untuk semakin meningkatkan efektivitas  dan  efisiensinya  termasuk penerapan  konsep whole  of  government.
Hal  tersebut  sejalan  dengan  pandangan bahwa  semakin  baik  pemerintahan  maka semakin baik pelayanannya akan mendorong semakin meningkatkan efektivitas dan efisiensi pembangunan dan pada  akhirnya  akan  meningkat  pula kesejahteraan  masyarakatnya  yang  salah satunya  tercermin  pada  angka human development  index. Hal  tersebut  sejalan dengan  temuan  (Hall  &  Jones,  1999)  dan (Shirley,  2005)  yang  menggagas  temuan
bahwa  faktor  institusi,  kelembagaan  dan tata kelola berpengaruh signifikan terhadap pembangunan dan menyebabkan perbedaan yang  signifikan  pencapaian  pembangunan di masing-masing negara.
Selain  peningkatan  penyelenggaraan tata kelola pemerintahan, langkah selanjutnya  yang  dapat  dilakukan  adalah dengan  meminimalisir  penyimpangan  dan korupsi.  Hal  tersebut  sejalan  dengan pandangan  (Mauro,  1995),  (Gray  and Kaufman,  1998)  dan  kajian  terbaru sebagaimana  temuan  (Shah,  2018)  yang menegaskan bahwa korupsi akan menghambat  pembangunan,  menghambat upaya peningkatan kesejahteraan masyarakat  dan  di  sisi  lain  mendorong meningkatnya  kemiskinan.  Secara  singkat sebagaimana temuan (Mauro, 1995) bahwa harga  dari  korupsi  adalah  kemiskinan. Untuk  itu,  upaya  untuk  meningkatkan tata kelola pemerintah, meningkatkan akuntabilitas
dan transparansi, melaksanakan  reformasi  birokrasi  dan pemberdayaan masyarakat akan meminimalisir  penyimpangan  dan  korupsi sehingga  pembangunan  dapat  berjalan secara efektif dan efisien.
Dari aspek ekonomi dapat dijelaskan bahwa  inflasi  memiliki  pengaruh  yang signifikan  dan  berarah  negative  terhadap pembangunan  sumberdaya  manusia  dan peningkatan indeks pembangunan manusia. Untuk  itu,  upaya  untuk  mengendalikan
inflasi  pada  tahap  yang  optimal  dalam menggerakan roda perekonomian, peningkatan  pertumbuhan  namun  di  sisi lain juga menjaga terpeliharanya pencapaian pembangunan. Upaya pemeritah  dalam  menjaga  inflasi  dan stabilitas harga sejalan dengan upaya untuk meningkatkan indeks pembangunan manusia  dan  di  sisi  lain  turut  menjaga tercapainya  pertumbuhan  ekonomi  dan pembangunan.  Upaya  untuk  menjaga peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  dan pengeluaran perkapita juga sejalan dengan upaya untuk meningatkan kualitas pembangunan manusia yang tercermin dari angka IPM. Dapat dijelaskan bahwa dengan menjaga  pertumbuhan  GDP  dan  GDP Perkapita  di  negara-negara  ASEAN  akan mendorong  meningkatnya  IPM  melalui peningkatan angka harapan hidup, peningkatan  akses  dan  lama  pendidikan serta angka melek huruf pada usia dewasa. Di  sisi  lain,  peningkatan  investasi  melalui Foreign Direct Investment yang mendorong pertumbuhan GDP serta memiliki multiplier  effect, akan  turut mendorong pencapain target-target pembangunan  dan  Indeks  Pembangunan Manusia.  Upaya  meningkatkan  investasi selain  dilakukan  dengan  menciptakan kondisi  makro  ekonomi  yang  kondusif melalui  peningkatan  output  perekonomian (GDP)  dan  menjaga  pertumbuhan  dan tingkat konsumsi masyarakat (GDP
perkapita)  juga  harus  disertai  dengan peningkatan kualitas tata kelola pemerintahan  dan  iklim  investasi.  Upaya tersebut  sejalan  pandangan  sebagian  besar ekonom,  ahli  ekonomi  pembangunan sebagaimana  dijelaskan  oleh  (Arsyad, 1999), (Todaro & Smith, 2006), (Mankiw, 2009) dan temuan kajian terkini sebagaimana    (Susanti,  2013),  (Septiani, 2017),  (Pangestika  &  Widodo,  2017)  dan (Anindyntha,  Boedirochminarni,  Sudarti, & Hadi, 2018).

## KESIMPULAN
Penelitian yang bertujuan menganalisis determinan bagi aspek pembangunan  manusia  yang  tercermin pada angka human development index yang bersifat  multidimensional  dan  kompleks dengan locus di  10  negara  yang  berada  di kawasan  Asia  Tenggara  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  membangun  model dan  menggunakan  metode  analisis  data panel.  Upaya  membangun  model  yang melibatkan 13 variabel yang terbagi pada 3 (tiga)  aspek  yakni  aspek  ekonomi,  aspek tata  kelola  pemerintahan  dan  aspek kependudukan menghasilkan temuan bahwa  hanya  5  (lima)  variabel  yang berpengaruh signifikan terhadap peningkatan indeks pembangunan manusia pada tingkat keyakninan 95% atau nilai p- value  pada  α  =  0,05.  Kelima  variabel tersebut  yaitu:  pada  aspek  tata  kelola menempati urutan tertinggi yaitu:
Efektivitas  Pemerintahan (Government Effectiveness) dan  nilai  Indeks  Persepsi Korupsi  (CPI).  Dari  aspek  ekonomi terdapat  variabel  Inflasi,  GDP  Perkapita yang  menggambarkan tingkat  pengeluaran perkapita dan nilai investasi yang diwakili oleh Foreign  Direct  Investment. Namun apabila nilai keyakinan diturunkan menjadi 90%  dengan  nilai  p-value  pada  α  =  0,10, dari aspek ekonomi terdapat tambahan satu variabel  berupa  GDP  nominal  pada  harga konstan  yang  berpengaruh  signifikan  dan berarah positif terhadap peningkatan indeks pembangunan manusia.
Dari seluruh variabel yang berpengaruh  signifikan  terhadap human development index semua variabel tersebut berarah positif, kecuali variabel inflasi yang memiliki  arah  negative.  Dapat  diartikan bahwa apabila angka Government Effectiveness, Corruption Perception
Index ,  GDP  Perkapita  dan Foreign  Direct
Investment meningkat  akan  mendorong peningkatan  angka  indeks  pembangunan manusia di negara-negara di kawasan Asia Tenggara,  begitupun  sebaliknya.  Hal tersebut  berbeda  dengan  variabel  inflasi yang berarah negatif, dapat diartikan bahwa jika inflasi meningkat maka kecenderungan akan  mendorong  terjadinya  penurunan angka human  development  index dan sebaliknya jika angka inflasi menurun akan mendorong  meningkatnya  angka  indeks
pembangunan manusia pada negara-negara di kawasan Asia Tenggara

## DAFTAR PUSTAKA
Anand,  S., & Sen,  A. (1997). Concepts of Human Development and Poverty: A Multidimensional
Perspective. Human Development Papers , 1-20.
Anindyntha,  F.  A.,Boedirochminarni,  A., Sudarti,  S.,  &  Hadi,  S.  (2018). Analisis  Faktor  yang Mempengaruhi Indeks  Pembangunan  Manusia  di Daerah  Tertinggal  Pulau  Papua. Seminar  Nasional  dan  Call  For Paper  III (pp.  143-155).  Ponorogo: Fakultas Ekonomi Universitas
Muhammadiyah Ponorogo.
Arsyad, L. (1999). Konsep dan Pengukuran Pembangunan  Ekonomi. Jakarta: Universitas Terbuka.
Freire,  P.  (1993). Pedagogy  of  the Opressed. New York: The
Continuum  International  Publishing Group Inc.
Gujarati,  D.  (1997). Basic  Econometrics Cetakan  Kelima. Jakarta:  Penerbit Erlangga.
Hall, R., & Jones, C. (1999). Why Do Some Countries  Produce  So  Much  More Output  Per  Worker  Than  Others? Oxford  Journals  The  Quarterly Journal of Economics , 83-119.
Jinghan, M. (2007). Ekonomi Perencanaan dan Pembangunan . Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.
Mankiw,  N.  (2009). Brief  Principles  of Macroeconomics. South-Western Cengage  Lerning,  Mason,  USA: Cengage Learning.
Mauro, P. (1995). Corruption and Growth. The  Quarterly  Journal  of  economic, Oxford  Academy,  110 (1  August
1995), 681-712.
Nachrowi,  D.  N.,  &  Usman,  H.  (2006).
Pendekatan  Populer  dan  Praktis Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan Data Keuangan. Jakarta:  Lembaga  Penerbit  Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Nasikun. (2002). Penanggulangan Kemiskinan: Kebijakan dalam Perspektif  Pergerakan  Sosial. Jurnal
Ilmu  Sosial  dan  Ilmu  Politik,  6  No.
1 (Juli 2002), 1-16.
Nurkse,  R.  (1971). The  Theory  of
Development  and  The  Idea  of Balance  Growth  In:  Mountjoy  A.B. (eds) Developing the Underdeveloped Countries. Geographical  Readings.  Palgrave Macmillan. London: Palgrave Macmillan. Pangestika  ,  M.,  &  Widodo,  E.  (2017). Analisis  Regresi  Panel  Faktor-faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten/Kota  D.I.  Yogyakarta. Seminar  Nasional  dan  The  4th  Call for Syariah Paper , (pp. 198-205).
Rosadi,  D.  (2012  ). Ekonometrika  dan Analisis  Runtun  Waktu  Terapan dengan Eviews. Yogyakarta: Penerbit ANDI Yogyakarta.
Saputro,  D.  S.,  Demu,  K.  R.,  &
Widyaningsih, P. (2018).
Nonparametric truncated spline regression  model  on  the  data  of human  development  index  (HDI)  in Indonesia. 2nd International Conference on Statistics, Mathematics, Teaching, and
Research (pp.  1-4).  Journal  of
Physics: Conference Series.
Sen, A. (1999). Development as Freedom. New York: Oxford University Press.
Septiani,  N.  (2017). Analisis  Determinan Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi Daerah  Istimewa  Yogyakarta  Tahun 2010-2016. Universitas  Surakarta,
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Surakarta.
Shah, N. (2018). Corruption and Economic Development. International  journal of Basic and Applied Research , 112- 118.
Shirley,  M.  (2005). Institutions  and Development Institutions and
Development. In: Menard C., Shirley
M.M.  (eds)  Handbook  of  New Institutional  Economic. Springer, Boston, USA: Springer.
Suharto,  E.  (2009).  Menengok  Kriteria
Kemiskinan di Indonesia: Menimbang  Indikator  Kemiskinan
Berbasis Hak. Jurnal Analisis Sosial,
14 No. 2 (September 2009), 31-39.
Susanti,  S.  (2013).  Pengaruh  Produk
Domestik Regional Bruto, Pengangguran dan Indeks Pembangunan Manusia terhadap
Kemiskinan  di  Jawa  Barat  dengan Menggunakan  Analisis  Data  Panel. Jurnal  Matematika  Integratif,  9  No.
1 (April 2013), 1-18.
Todaro, M., & Smith, S. (2006). Economic
Development  Ninth  Edition. United Kingdom: Pearson Education
Limited.
Ul-Haq,  M.  (2003). The  Birth  of  Human Development  Index. Oxford,  UK:
Oxford University Press.
United  Nation  Development  Programme , 2018,  Human  Development  Report 2008-2017
https://data.worldbank.org/indicator https://tradingeconomics.com/indicator https://www.adb.org/data/main