## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
h t t p :/ / www. i n f e b. or g 2024 Vol. 6 N o .   3 Hal: 569-574 e-ISSN: 2714-8491
Pengaruh Kemiskinan dan Prevalensi Stunting terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Sumatera Barat
Nichy Oktaviani 1  , Deby Handayani 2 , Henny Wati 3 , Zaki 4
1,2,3,4 Fakultas Ekonomi Universitas Sumatera Barat
oktavianinichy@gmail.com

## Abstract
This research aims to determine the influence of poverty and the prevalence of stunting on the human development index in West Sumatra. This research is motivated by the large number of cases of poverty in West Sumatra, especially remote areas such as the Mentawai Islands Regency, which has resulted in the prevalence of stunting increasing and affecting the Human Development Index in West Sumatra. This research uses a quantitative type of research using secondary data. This research carries out classical assumption tests, hypothesis testing using SPSS. Looking at the results of the tests that have been carried out, it proves that poverty has no significant effect on the Human Development Index (HDI) with a significant value of 0.651 >  0.05,  while  the  stunting  prevalence  variable  has  a  significant  effect  on  the  Human  Development  Index  (HDI)  with  a significant  value of 0.003  < 0.05 , The results of poverty testing and stunting prevalence simultaneously have a significant effect on the Human Development Index (HDI) with a significant value of 0.001 < 0.05. This shows that poverty and stunting prevalence  can  predict  information  regarding  the  Human  Development  Index  (HDI)  0.511  or  51.1%,  while  the  remaining 0.489 or 48.9% is influenced by other factors not included in this research.
Keywords: Poverty, Stunting Prevalence, Human Development Index, Quantitative, Secondary Data.

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  Pengaruh  Kemiskinan  dan  Prevalensi  Stunting  terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia Di Sumatera Barat. Penelitian ini dilatar belakangi oleh banyaknya kasus kemiskinan di Sumatera Barat khususnya daerah terpencil salah satunya Kabupaten Kepulauan Mentawai sehingga mengakibatkan prevelensi stunting meningkat dan mempengaruhi  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Sumatera  Barat.  Penelitian  ini  menggunakan  jenis  penelitian  kuantitatif dengan  menggunakan  data  sekunder.  Penelitian  ini  melakukan  uji  asumsi  klasik,  uji  hipotesis  dengan  menggunakan  spss. Melihat  hasil  uji  yang  sudah  dilakukan  membuktikan  bahwa  kemiskinan  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  dengan  nilai  signifikan  sebesar  0,651  >0,05,  sedangkan  variabel  Prevelensi  stunting berpengaruh signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) nilai signifikan sebesar 0,003 < 0,05, Hasil pengujian kemiskinan  dan  prevelensi  stunting  berpengaruh  signifikan  secara  simultan  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM) dengan  nilai  signifikan  sebesar  0,001<  0,05.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kemiskinan  dan  prevelensi  stunting  dapat memprediksi informasi mengenai Indeks Pembangunan Manusia (IPM)  0,511 atau 51,1%, sedangkan sisanya sebesar 0,489 atau 48,9% dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak termasuk dalam penelitian ini.
Kata kunci: Kemiskinian, Prevalensi Stunting, Indeks Pembangunan Manusia, Kuantitatif, Data Sekunder.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Kondisi balita pendek (stunting) merupakan salah satu masalah  gizi  yang  sangat  serius  khususnya  dinegara- negara miskin dan berkembang. Di Indonesia termasuk negara  dengan  jumlah  penderita  stunting  tertinggi. Indonesia  menduduki  peringkat  kelima  di  Asia  untuk jumlah  anak  dengan  kondisi  stunting.  Dalam  rangka mewujudkan sumber daya  manusia  yang sehat,  cerdas dan  produktif  serta  pencapaian  tujuan  pembangunan berkelanjutan  maka  dilakukan  percepatan  penurunan stunting  [ 1 ].  Stunting  adalah  gangguan  pertumbuhan dan perkembangan anak  akibat gizi  kronis  dan infeksi berulang,  yang  ditandai  panjang  atau  tinggi  badannya yang dibawah rata-rata.
Salah  satu  yang  dapat  kita  lihat  di  provinsi  Sumatera Barat  masih  tinggi  prevelensi  balita  dengan  kondisi buruk  dan  sangat  rawan  terjadi  pada  usia  6  hingga  11 bulan,  karena  pada  usia  ini  anak  mengalami  masa
peralihan  ASI  menuju  makanan  pendamping  ASI  dan mulai  diajarkan  mengkomsumsi  makanan  orang dewasa  pada  usia  9  bulan.  Masih  tingginya  jumlah kasus  stunting  ini  menunjukkan  fenomena  upaya pencegahan  stunting  belum  optimal  oleh  pemerintah pusat maupun daerah [ 2 ].
Stunting  dapat  terjadi  mulai  janin  dalam  kandungan dan  baru  Nampak  saat  anak  berusia  dua  tahun  [ 3 ] penyebab  terjadinya  stunting  adalah  mal  nutrisi  yang menyangkut  beberapa  aspek  yaitu  asupan  gizi  yang tidak  mencukupi  pada  bayi,  kesulitan  akses  terhadap pangan  yang  sehat,  kurangnya  pengetahuan  dan fasilitas  kesehatan  ibu  dan  anak.  Balita  yang mengalami  stunting  memiliki  resiko  terjadinya penurunan  kemampuan  intelektual,  produktivitas  serta resiko  mengalami  penyakit  degenerative  dimasa mendatang.
Prevelensi  stunting  di  Sumatera  Barat  cukup  tinggi mengingat wilayah Sumatera Barat memiliki Beberapa Kepualauan  yang  cukup  luas  dan  tersebar  seperti kepulauan Mentawai. Tidak hanya stunting yang tinggi akan tetapi angka kemiskinan di Sumatera Barat cukup tinggi  terutama  daerah  pelosok  yang  sulit  transportasi dengan  pendidikan  rendah  dan  wilayah  yang  sulit terjangkau.  Kemiskinan  merupakan  masalah  utama dalam meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Menurut Bappenas, kemiskinan adalah kondisi dimana seseorang  atau  sekelompok  orang,  laki-laki  dan perempuan tidak mampu memenuhi hak- hak dasarnya untuk mempertahankan dan mengembangkan kehidupan yang bermartabat [ 4 ].
Kemiskinan  merupakan  factor  penicu  terjadinya stunting sehingga mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia  yang  ideal.  Indeks  Pembangunan  Manusia adalah  Pembangunan  manusia  merupakan  sebuah konsep  yang  menempatkan  manusia  sebagai  tujuan akhir dari pembangunan, bukan alat dari pembangunan [ 5 ].  Rumusan  masalah  adalah  apakah  kemiskinan berpengaruh terhadap Indek pembangunan Manusia di Sumatera Barat?. Apakah prevalensi stunting berpengaruh terhadap Indek pembangunan Manusia di Sumatera  Barat?.  Apakah  kemiskinan  dan  prevalensi stunting  berpengaruh  terhadap  Indek  pembangunan Manusia di Sumatera Barat?.
Kemiskinan mempunyai banyak dimensi dan perumusan  definisi  kemiskinan  merupakan  sesuatu yang problematik pada tataran konsep maupun praktis tentang  siapa  yang  dapat  dianggap  sebagai  penduduk miskin, serta banyak hal tentang kehidupan masyarakat miskin  bahwa  mereka  memiliki  akses  pasar  dan kwalitas  infrastruktur  yang  terbatas  [ 6 ].  Kemiskinan adalah  kondisi  dimana  seseorang  atau  sekelompok orang,  laki-laki  dan  perempuan  tidak  mampu memenuhi  hak-  hak  dasarnya  untuk  mempertahankan dan mengembangkan kehidupan yang bermartabat [ 7 ]. Hak- hak dasar tersebut yaitu Terpenuhinya kebutuhan pangan, kesehatan, pendidikan, pekerjaan, perumahan, air  bersih,  pertanahan,  sumber  daya  alam  dan lingkungan  hidup;  Rasa  aman  dari  perlakuan  atau ancaman  tindak  kekerasan;  Hak  untuk  berpartisipasi dalam kehidupan sosial politik [ 8 ].
Stunting merupakan sebuah masalah kurang gizi kronis yang  disebabkan  oleh  kurangnya  asupan  gizi  dalam waktu  yang  cukup  lama,  hal  ini  menyebabkan  adanya gangguan di masa  yang akan datang  yakni mengalami kesulitan  dalam  mencapai  perkembangan  fisik  dan kognitif  yang  optimal.  Anak  stunting  mempunyai Intelligence  Quotient  (IQ)  lebih  rendah  dibandingkan rata  –  rata  IQ  anak  normal  [ 9 ].  Stunting  didefinisikan sebagai keadaan dimana status gizi pada anak menurut TB/U  dengan  hasil  nilai  Z  Score  =  <-2  SD,  hal  ini menunjukan  keadaan  tubuh  yang  pendek  atau  sangat pendek  hasil  dari  gagal  pertumbuhan  [ 10 ].  Stunting pada  anak  juga  menjadi  salah  satu  faktor  risiko terjadinya  kematian,  masalah  perkembangan  motorik yang  rendah, kemampuan berbahasa  yang rendah, dan adanya  ketidakseimbangan  fungsional  [ 11 ].  Stunting
menjadi masalah gagal tumbuh yang dialami oleh bayi di  bawah  lima  tahun  yang  mengalami  kurang  gizi semenjak di  dalam kandungan hingga awal  bayi  lahir, stunting sendiri akan mulai nampak ketika bayi berusia dua tahun [ 12 ].
Indeks  Pembangunan  Manusia  adalah  Pembangunan manusia merupakan sebuah konsep yang menempatkan manusia  sebagai  tujuan  akhir  dari  pembangunan, bukan alat dari  pembangunan  [ 13 ]. Untuk mengetahui pengaruh  kemiskinan  (X1),  prevelensi  stunting  (X2). Terhadap    Indeks  Pembanguan  Manusia  (Y). Selanjutnya  kerangka  pemikiran  ditampilkan  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  survei,  dalam penelitian  survei,  informasi  yang  dikumpulkan  dari responden  dengan  menggunakan  kuesioner.  Penelitian survei  digunakan  untuk  mendapatkan  data  opini individu.  Adapun  jenis  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  menggunakan  data    sekunder  yaitu  data yang  diperoleh  langsung  dari  sumber  pencatatan  dan laporan [ 14 ].

## 2. Metode Penelitian
Dalam  melakukan  suatu  penelitian  yang  harus diperhatikan  yaitu  objek  penelitian  yang  akan  diteliti. Dimana terdapat masalah–masalah yang akan dijadikan bahan penelitian untuk dicari pemecahannya. objek  penelitian  adalah  variabel  yang  diteliti  oleh peneliti  ditempat  penelitian  dilakukan  [ 15 ].  Objek penelitian  ini  adalah  data  sekunder  mengenai  varibel berdasarkan  data  statistic  dan  laporan  tahunan  di Sumatera  Barat.  Uji  multikolonieritas  bertujuan  untuk menguji  apakah  model  regresi  ditemukan  adanya korelasi  antar  variabel  bebas  (Independent  variable). Model  regresi  yang  baik  seharusnya  tidak  terjadi korelasi  diantara  variabel  bebas  [ 16 ].  Jika  variabel bebas  saling  berkorelasi,  maka  variabel-variabel  ini tidak  ortogonal.  Variabel  ortogonal  adalah  variabel bebas  yang  memiliki  nilai  korelasi  antar  sesama variabel bebas sama dengan nol [ 17 ].
Adapun  cara  untuk  mendeteksi  ada  atau  tidaknya multikolonieritas  didalam  model  regresi  melalui  nilai tolerance  dan  variance  inflation  factor  (VIF).  Kedua ukuran ini menunjukan setiap variabel bebas manakah yang  dijelaskan  oleh  variabel  bebas  lainya.  Dalam pengertian  sederhana  setiap  variabel  bebas  menjadi variabel  terikat  dan  diregresi  terhadap  variabel  bebas lainnya.  Nilai  cut-off  yang  umum  dipakai  untuk menunjukan  adanya  multikolonieritas  adalah  nilai tolerance < 0,10 atau sama dengan nilai VIF > 10.
Uji  heteroskedastisitas  yaitu  untuk  menguji  apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual  satu  pengamatan  ke  pengamatan  yang  lain [ 18 ].  Jika  varian  dari  residual  satu  pengamatan  ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan  jika  berbeda  disebut  heteroskedastisitas.  Model regresi  yang  baik  adalah  yang  homoskedastisitas  atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi ada atau  tidaknya  heteroskedastisitas  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  grafik  Plott  (Scatter  plot).  Jika tidak  terdapat  plot  yang  jelas  seperti  titik  menyebar diatas dan dibawah angka 0 (nol) pada sumbu Y maka tidak terdapat heteroskedastisitas [ 19 ].
Analisis regresi merupakan alat untuk eksplanasi yaitu prediksi nilai variabel dependen, apabila nilai variabel independen  diketahui  atau  berubah.  Analisis  regresi juga dapat digunakan sebagai faktor determinan, yaitu variabel  independen  dimana  dalam  regresi  berganda multiple  regression  yang  berpengaruh  dominan terhadap  variabel dependen. Bentuk  hubungan dinyatakan  dalam  model  persamaan  regresi  yang signifikan,  yang  mana  variabel  dependen  (Y) merupakan fungsi dari variabel independen (X). Secara aljabar  hubungan  dan  pendugaan  parameter  dalam regresi berganda digunakan metode ordinary lastsquare (OLS) dengan model persamaan regresi berganda (1).
Y= a + b₁X₁ + b₂X₂ + € (1)
Dimana: Y    =  variabel  dependen  (terikat)  IPM;  a    = konstanta;  b₁  =  koefisien  regresi  variabel  kemiskinan; b₂ = koefisien regresi variabel prevalensi Stunting; X₁= kemiskinan;  X₂=  prevalensi  stunting;  €    =  standar error.  Uji  ini  digunakan  untuk  mengetahui  apakah masing-masing  variabel  bebasnya  secara  sendiri- sendiri berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikatnya.  Dimana  T  tabel  >  T  hitung,  H0  diterima. Dan  jika  T  tabel  <  T  hitung,  maka  H1  diterima, begitupun  jika  sig  >  ά  (0,05),  maka  H0  diterima  H1 ditolak  dan  jika  sig  <  ά  (0,05),  maka  H0  ditolak  H1 diterima.
Uji  ini  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh bersama-sama  variabel  bebas  terhadap  varibel  terikat. Dimana  F  hitung  >F  table,  maka  H1  diterima  atau secara bersama-sama variabel bebas dapat menerangkan  variabel  terikatnya  secara  serentak. Sebaliknya  apabila  F  hitung  <  F  tabel,  maka  H0 diterima  atau  secara  bersama-sama  variabel  bebas tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  variabel  terikat. Untuk  mengetahui  signifikan  atau  tidak  pengaruh secara  bersama-sama  variabel  bebas  terhadap  variabel terikat  maka  digunakan  probability  sebesar  5%  (α= 0,05).  Dimana  jika  sig  >  ά  (0,05),  maka  H0  diterima H1 ditolak dan jika sig < ά (0,05), maka H0 ditolak H1 diterima.
Koefisien  determinasi  (R2)  pada  dasarnya  mengukur seberapa  jauh  kemampuan  model  dalam  menerangkan variasi variabel terkait. Nilai R2 berada di antara 0 dan 1  Nilai  R2  yang  kecil  berarti  kemampuan  variabel- variabel  bebasnya  dalam  menjelaskan  variabel  terkait sangat  terbatas.  Nilai  yang  mendekati  1  berarti
variabel-variabel  bebas  memberikan  hamper  semua informasi  yang  dibutuhkan  untuk  memprediksi variabel-variabel terkait [ 20 ].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  kemiskinan,  prevelensi  stunting  dan  IPM  tahun 2023 disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Kemiskinan, Prevelensi Stunting dan IPM Tahun 2023
NO Kota/Kabupaten Kemiskinan Prevelensi Stunting IPM 1 Kepulauan Mentawai 13,72 17 63,13 2 Pesisir Selatan 7,34 7,1 71,44 3 Kab.Solok 7,13 17,3 70,63 4 Sijunjung 5,88 15,7 69,65 5 Tanah Datar 4,16 13,3 73,98 6 Padang Pariaman 6,34 9,5 72,61 7 Agam 6,6 7,1 73,98 8 Lima Puluh Kota 6,8 8,8 70,7 9 Pasaman 6,8 15,4 68,13 10 Solok Selatan 6,45 10,4 70,58 11 Dharmasraya 5,56 6,9 73,04 12 Pasaman Barat 6,92 13,6 70,19 13 Padang 4,17 3,7 83,58 14 Kota Solok 3,05 8,3 79,58 15 Sawahlunto 2,27 4,7 74,42 16 Padang Panjang 5,24 13,9 79,26 17 Bukittinggi 4,11 12,8 81,78 18 Payakumbuh 5,44 2,7 79,97 19 Pariaman 4,2 10,6 78,13
Uji  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  di  dalam model  regresi  variabel  terdapat  distribusi  data  yang normal  atau  tidak.  Apabila  di  dalamnya  terdapat pelanggaran asumsi, maka uji statistik dinyatakan tidak valid.  Uji  normalitas  ini  dapat  dilihat  dari  penyebaran data pada sumbu diagonal grafik. Berikut diperlihatkan grafik histogram hasil analisis regresi ditampilkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Histogram hasil analisis regresi
Berdasarkan  grafik  histogram  pada  gambar  dapat dilihat  bahwa  data  observasi  dengan  normal  dimana grafik  mengikuti  garis  diagonal.  Oleh  karena  itu  uji normalitas  terpenuhi.  Uji  linieritas  bertujuan  untuk mengetahui  apakah  antara  variabel  X  dan  Y mempunyai  hubungan  yang  linear  atau  tidak  secara signifikan. Pengujian ini melihat bagaimana variabel X dan  variabel  Y,  baik  itu  pengaruh  berbanding  lurus maupun  berbanding  terbalik.  Uji  linearitas  digunakan untuk  melihat  apakah  spesifikasi  model  yang digunakan  sudah  benar  atau  tidak.  Dalam  penelitian ini, untuk uji linearitas mempergunakan grafik P-P Plot yang ditampilkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Uji Linieritas
Uji  ini  bertujuan  untuk  menguji  apakah  di  dalam model  regresi  terdapat  korelasi  yang  tinggi  antar variabel  independen.  Jika  multikolinieritas  antar variabel  independen  tinggi,  maka  koefisien  korelasi variabel  independen  dapat  ditentukan  akan  tetapi  nilai standar  erornya  akan  menjadi  tinggi,  karena  hal  ini koefisien  korelasinya  pun  akan  tidak  dapat  diestimasi dengan  tepat.  Pada  uji  ini  kita  dapat  melihatnya  pada nilai  VIF,  dimana  nilai  VIF  nya  harus  kecil  dari  10 maka  baru  bisa  dikatakan  bahwa  data  terhindar  dari multikolonialitas yang disajikan pada tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Uji Multikolinieritas
Variabel Bebas Tolerance VIF Kemiskinan 0.708 1.412 Prevalensi stunting 0.708 1.412
Dari  hasil  pengujian  memperlihatkan  bahwa  nilai tolerance  untuk  masing-  masing  variabel  lebih  besar dari  0,1  dan  nilai  VIF  untuk  masing-  masing  variabel lebih  kecil  dari  10.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa dalam  model  regresi  yang  digunakan  tidak  ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas. Uji heterokedastisitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual  satu  pengamatan  ke  pengamatan  yang  lain. Jika varian dari residual satu pengamatan kepengamatan lain tetap, maka disebut homoskedasitas dan  jika  berbeda  disebut  heteroskedatisitas.  Model regresi  yang  baik  adalah  homoskedastisitas  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  grafik  plot  (Scattrer Plot).  Jika  tidak  terdapat  plot  yang  jelas  seperti  titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 (nol) pada suhu Y  maka  tidak  terdapat  heteroskedastisitas  yang ditampilkan pada Gambar 4.
Berdasarkan  penjelasan  sebelumnya,  maka  model regresi  penelitian  ini  tidak  terjadi  heteroskedastisitas. Hal ini dapat dilihat dari grafik Plot dimana titik- titik acak  menyebar  diatas  dan  dibawah  angka  nol  pada sumbu  Y  sehingga  tidak  memperlihatkan  pola  yang jelas.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui pengaruh    lokasi  dan  pelayanan  terhadap  minat menabung nasabah PT. BPR Pembangunan Kabupaten Padang  Pariaman.  Untuk  membahas  permasalahan diatas  maka  penulis  menggunakan  analisis  regresi linear  berganda.  Hasil  pengujian  hipotesis  dengan menggunakan  analisis  regresi  berganda  diringkas  dan disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Ringkasan Hasil Analisis Regresi Linier Berganda
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 28.961 7.268 3.985  .001 Kemiskinan .048 .105 .090 .461  .651 prevelensi stunting -.319 .089 -.699 - 3.566 .003
Persamaan  regresi  linier  yang    terbentuk  pada persamaan  2.  Y= 28,961 +  0, 048 X1  -0,319X2  +  e (2).    Dimana  Y=  IPM;  X1=  kemiskinan  (X1);  X2= prevelensi  stunting  (X2);  Dari  persamaan  tersebut dapat  dijelaskan  bahwa  Konstanta 28.961 apabila variabel  kemiskinan  (X1),  Prevelensi  stunting  (X2) konstan  atau  tidak  ada  nilai  0  (nol)  maka  IPM  akan mengalami  peningkatan  sebesar 28,961atau  28,961%; Koefisien kemiskinan menunjukkan nilai koefisien X1 sebesar  0, 048 hal  ini berarti,  jika  kemiskinan  (X1) meningkat  1  satuan  maka  IPM  (Y)  akan  meningkat sebesar  0,048  atau  4,8%;  Koefisien  Prevalensi Stunting  (X2)  menunjukkan  nilai  koefisien  sebesar - 0 , 3 1 9   hal  ini  berarti  jika  Prevelensi  Stunting meningkat  I  satuan  maka  IPM  akan  mengalami penurunan  0,319  atau  31,9%.  Dalam  pengujian  ini dilihat atau ditentukan diterima atau tidaknya hipotesis -  hipotesis  yang  telah  ditentukan  dalam  pembahasan- pembahasan sebelumnya dapat disajikan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Hasil Uji t Parsial
Variabel Bebas t. Hit Sign. t kemiskinan (X1) 0,461 0,651 Prevalensi stunting (X2) -3,566 0,003
Dari  variabel  kemiskinan  (X1)  dapat  terlihat  bahwa nilai  sig  sebesar  0,651  lebih  besar  dari  0,05  maka dapat  disimpulkan  secara  parsial  kemiskinan  tidak berpengaruh signifikan terhadap IPM. Sedangkan pada variabel prevalensi stunting  (X2) dapat terlihat bahwa nilai sig sebesar 0,003 lebih kecil dari 0,05 maka dapat disimpulkan  secara parsial prevelensi stunting berpengaruh  ignifikan  sterhadap  IPM.  Selanjutnya hasil uji f disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5.Uji F ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1  Regression 57.939 2 28.969 10.387 .001 b Residual 44.624 16 2.789 Total 102.562 18 a. Dependent Variable: IPM
b. Predictors: (Constant), prevelensi stunting, kemiskinan
Berdasarkan  data  dapat  diihat  nilai  signifikan  sebesar 0,001  lebih  kecil  dari  0,05  maka  dapat  disimpulkan secara  simultan  varibael  kemiskinan  dan  prevelensi stunting  berpengaruh  signifikan  terhadap  IPM. Adapun besarnya nilai koefisien determinasi berganda
(R2)  dimaksudkan  untuk  mengetahui  seberapa  jauh keeratan hubungan dan besarnya prosentase sumbangan  pengaruh  variabel  independen  terhadap pengaruh  variabel  dependen.  Model  summary disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .752 a .565 .511 1.67002
Berdasarkan  Tabel  5  dilihat  nilai Adjusted  R  Square sebesar  0,511atau  sebesar  51,1%  Hal  ini  berarti bahwa  51,1%  variabel  IPM  di  pengaruhi  oleh kemiskinan  dan  prevelensi  stunting  sisanya  48,9% dipengaruhi  oleh  variabel  lain  diluar  dari  variabel penelitian ini.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis yang telah dibahas pada bab sebelumnya,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut  Secara  parsial  variabel  kemiskinan  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia  (IPM)  di  Sumatera  Barat.  Secara  parsial variabel  prevelensi  stunting  berpengaruh  signifikan terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di Sumatera  Barat.  Secara  simultan  variabel  kemiskinan dan  prevelensi  stunting  berpengaruh  signifikan terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di Sumatera Barat.

## Daftar Rujukan
[1] Alam,  M.  Z.,  &  Islam,  M.  S.  (2022).  Is  there  any  association between  undesired  children  and  health  status  of  under-five children?  Analysis  of  a  nationally  representative  sample  from Bangladesh.
BMC
Pediatrics , 22(1). DOI:
https://doi.org/10.1186/s12887-022-03489-7
[2] Darmawan, N. I., Rochaida, E., & Awaluddin, M. (2023). Effect of  Government  Expenditure  in  Education  Sector  and  Health Sector on Human Development Index and Poverty in Samarinda City . International Journal of Research and Review , 10(8), 119– 125. DOI: https://doi.org/10.52403/ijrr.20230817
[3] Determinants  of  Poverty  In  Indonesia.  (2023).  EKO- REGIONAL: Jurnal  Pembangunan  Ekonomi  Wilayah .  DOI: https://doi.org/10.32424/1.erjpe.2023.18.2 .
[4] Puja  Ilham,  A.  (2023).  The  Effect  of  Natural  Disaster  on Regional  Economic  Growth,  Unemployment,  Poverty,  and Human  Development  Index  in  Thirty  Indonesian  Provinces. Journal  of  Indonesian  Applied  Economics ,  11(1),  40–59.  DOI: https://doi.org/10.21776/ub.jiae.2023.011.01.4
[5] Heri,  H.  S.  (2021).  Analisis  Pengaruh  Jumlah  Penduduk  Dan Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Tingkat Kemiskinan Di
Kabupaten/Kota  Provinsi  Jawa  Timur  Tahun  2017  –  2020. Jurnal Ilmu Ekonomi JIE , 5(3), 563–578. DOI: https://doi.org/10.22219/jie.v5i3.18748
[6] Irawan,  E.  (2022).  The  Effect  Of  Unemployment,  Economic Growth  And  Human  Development  Index  On  Poverty  Levels  In Sumbawa  Regency  In  2012-2021. International  Journal  of Economics, Business and Accounting Research (IJEBAR), 6(2), 950. DOI: https://doi.org/10.29040/ijebar.v6i2.5455
[7] Latifatur  Rifa,  A.,  &  Agus  Waluyo.  (2023).  Pengaruh  Tenaga Kerja,  Indeks  Pembangunan  Manusia  dan  Upah  Minimum terhadap  Kemiskinan  dengan  Zakat  sebagai  Variabel  Moderasi di  Provinsi  Jawa  Tengah  Tahun  2017-2020. JURNAL EKOMAKS  Jurnal  Ilmu  Ekonomi  Manajemen  Dan  Akuntansi , 12(2), 290–298.DOI: https://doi.org/10.33319/jeko.v12i2.132
[8] Maharani,  J.,  &  Yuliana,  I.  (2023).  Effect  of  Unemployment Rate,  Education  on  Human  Development  Index  which  is Mediated  by  Poverty. journal  of  economics,  finance  and management
studies , 06(05). DOI: https://doi.org/10.47191/jefms/v6-i5-37
[9] Marpaung, R. A. R., Sintia, I., & Rahayu, F. (2023). Analysis of the  Effect  of  Open  Unemployment  Rate  and  Human Development  Index  on  Poverty  in  North  Sumatra  Province. Indonesian Journal of Advanced Research , 2(5), 361–376. DOI: https://doi.org/10.55927/ijar.v2i5.4141
[10] Martaliah, N., Anita, E., Rahman, F., & Naufal ramli, L. (2023). Pengaruh  Penyaluran  Dana  Zakat  dan  IPM  Terhadap Kemiskinan  Provinsi  Jambi  Tahun  2010-2021 .  Indonesian Journal  of  Islamic  Economics  and  Business ,  8(2),  334–344. DOI: https://doi.org/10.30631/ijoieb.v8i2.1983
[11] Massad,  S.,  Holleran,  S.,  Gebre-Medhin,  M.,  Dary,  O.,  Obeidi, M., Bordelois,  P.,  …  Khammash, U.  (2012).  Double  burden of undernutrition and obesity in Palestinian schoolchildren: a cross- sectional study. The Lancet , 380, S5–S6. DOI: https://doi.org/10.1016/s0140-6736(13)60191-9
[12] Modeling  prevalence  of  stunting  in  relation  to  human development index in Indonesia. (2022). Journal of Mathematical and Computational Science.
DOI:
https://doi.org/10.28919/jmcs/7316
[13] Pentury, M. A. (2023). The determinants of poverty in the West Papua  province. Jurnal  Ekonomi  &  Studi  Pembangunan ,  24(2),
285–296. DOI: https://doi.org/10.18196/jesp.v24i2.18428
[14] Regina,  Sinring,  B.,  &  Arifin.  (2020).  Analysis  The  Effects  Of Poverty,  General  Allocation  Fund  And  Economic  Growth  To Human  Development  Index  (Hdi)  In  Indonesia. Jurnal EconomicResource, 3(2).DOI: https://doi.org/10.57178/jer.v3i2.3
00
[15] Sayyidina, N. A., Iranto, D., & Suparno, S. (2023). The Effect of Government  Expenditure  in  the  Education  Sector,  Human Development  Index,  and  Economic  Growth  on  Poverty  Rate  in Eastern Indonesia. Journal of Business and Economics Research (JBE),4(2),186–193.DOI: https://doi.org/10.47065/jbe.v4i2.3559
[16] Septiani, R. E., Mulyaningsih,  T., & Mulyanto, M. (2023). The Effect  of  Macroeconomics  and  Access  to  Health  Service  on Stunting  in  Indonesia. Health  Science  Journal  of  Indonesia, 14 (1). DOI: https://doi.org/10.22435/hsji.v14i1.6440 .
[17] Ssentongo,  P.,  Ssentongo,  A.  E.,  Ba,  D.  M.,  Ericson,  J.  E.,  Na, M.,  Gao,  X.,  …  Schiff,  S.  J.  (2021).  Global,  regional  and national epidemiology and prevalence of child stunting, wasting and  underweight  in  low-  and  middle-income  countries,  2006–
2018. Scientific Reports , 11(1).DOI:
https://doi.org/10.1038/s41598-021-84302-w
[18] Syofya,  H.  (2018).  Effect  of  Poverty  and  Economic  Growth  on Indonesia Human Development Index. Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi , 18(2), 416. DOI: https://doi.org/10.33087/jiubj.v18i2.486
[19] Tahan  Upoyo  Trisno,  Munajat,  &  Yetty  Oktarina.  (2021). Pengaruh  Kemiskinan  Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM)  Di  Provinsi  Sumatera  Selatan  Tahun  2016-2020. Jurnal
Bakti Agribisnis , 7(02), 25–32. DOI: https://doi.org/10.53488/jba.v7i02.128
[20] Wijaya,  H.,  Istiqomah,  I.,  &  Arintoko,  A.  (2020).  Analisis Faktor  -  Faktor  yang  Mempengaruhi  Kemiskinan  (Studi  Kasus
di  Kabupaten  Banjarnegara,  Cilacap,  Purbalingga,  Kebumen, dan  Banyumas). Jurnal  Ilmiah  Universitas  Batanghari  Jambi , 20(2), 451. DOI: https://doi.org/10.33087/jiubj.v20i2.954