Analisis  Angka  Harapan  Hidup,  Penyerapan  Tenaga  Kerja,  Dan  Tingkat Kemiskinan Terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten Serang
Sekar Ayu Devikartini 1 , Kiky Asmara 2
1,2, Prodi Ekonomi Pembangunan, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Correspondence: asekar567@gmail.com Received: 6 Mei, 2024 | Revised: 6 Juni 2024 | Accepted: 11 Agustus, 2024

## Keywords:
Human Development
Index; Labor Absorption; Life Expectancy; Poverty Level

## Abstract
The Human Development Index is in the 3rd lowest position among other regions in  Banten Province.  This  is  due  to  labor  absorption,  low  life  expectancy,  labor absorption which is always fluctuating which can cause poverty levels to increase. It is necessary to strive to increase human development in order to improve the quality  of  society  in  Serang  Regency.  This  research  is  aimed  at  analyzing  the human  development  index  in  Serang  Regency.  Using  the  variables  life expectancy, labor absorption and poverty levels with secondary data in the form of time series data for 13 years, namely from 2010 to 2022 obtained from BPS Banten Province and BPS Serang Regency. This research uses an analytical tool in  the  form  of  E-views  12  software.  The  research  results  obtained  are  that  life expectancy has a positive and significant effect on HDI, labor absorption has a negative effect on HDI, and poverty levels also have a negative effect on HDI in Serang Regency.

## Kata Kunci:
Indeks Pembangunan Manusia; Angka Harapan Hidup; Penyerapan Tenaga Kerja; Tingkat Kemiskinan

## Abstrak
Indeks Pembangunan Manusia berada pada posisi ke-3 terendah di antara wilayah lain di Provinsi Banten. Hal ini disebabkan karena penyerapan tenaga kerja angka harapan hidup yang rendah, penyerapan tenaga kerja yang selalu fluktuatif yang dapat  menyebabkan  tingkat  kemiskinan  semakin  meningkat.  Hal  ini  perlu diupayakan peningkatan  pada  pembangunan manusia  agar  dapat  meningkatkan kualitas  masyarakat  di  Kabupaten  Serang.  Pada  penelitian  ini  ditujukan  untuk menganalisis  indeks  pembangunan  manusia  di  Kabupaten  Serang.  Dengan menggunakan variabel angka harapan hidup, penyerapan tenaga kerja, dan tingkat kemiskinan dengan data sekunder berupa data time series selama 13 tahun  yakni pada tahun 2010 hingga 2022 yang diperoleh dari BPS Provinsi Banten dan BPS Kabupaten Serang. Penelirian ini menggunakan alat analisis berupa software E- views 12. Hasil penelitian yang didapat yaitu angka harapan hidup berpengaruh positif dan signifikan terhadap IPM, penyerapan tenaga kerja berpengaruh negatif terhadap IPM, serta tingkat kemiskinan juga memiliki pengaruh negatif terhadap IPM di Kabupaten Serang.

## PENDAHULUAN
Pembangunan  ekonomi merupakan sebuah proses multifaset dengan melibatkan semua transformasi  sosial  dan  ekonomi  yang  signifikan,  termasuk  perubahan  struktur  ekonomi, pengentasan  kemiskinan,  pengurangan  kesenjangan,  dan  pengurangan  pengangguran.Indeks Pembangunan  Manusia  mengidentifikasi  tiga  ukuran  kesehatan  dan  umur  yang  baik  yakni dengan  angka  harapan  hidup;  pengetahuan  dan  standar  yang  sesuai,  dalam  hal  pendidikan, harus diukur dengan menggunakan perkiraan lama sekolah dan rata-rata lama sekolah. Produk nasional bruto per kapita adalah satuan ukuran biaya hidup . (Anggraini, 2018). Oleh karena itu, Indeks  Pembangunan  Manusia  berfungsi  sebagai  ukuran  untuk  menilai  efektivitas  rencana pembangunan yang komprehensif dan sebagai representasi kemajuan pembangunan manusia. Perkembangan suatu daerah dinilai melalui berbagai indikator yang mencakup dimensi sosial dan ekonomi. Mengingat masyarakat merupakan sasaran utama inisiatif pembangunan, maka indikator  pembangunan  sangatlah  penting  dalam  menentukan  derajat  kesejahteraan.  Ukuran kesejahteraan suatu daerah berdasarkan tiga faktor adalah Indeks Pembangunan Manusia: daya beli, rata-rata lama pendidikan sebagai ukuran pendidikan, dan angka harapan hidup sebagai ukuran kesehatan. (Bustamam et al., 2021)

## Sumber : BPS, 2023
Kabupaten  Serang  memiliki  nilai  IPM  dengan  peringkat  3  besar  terendah  diantar wilayah  Banten  yang  lain.  Pertumbuhan  yang  berkelanjutan  dicirikan  dengan  peningkatan Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM).  IPM  Kabupaten  Serang  meningkat  hingga  0,93  poin menjadi  67,75  pada  tahun  2022,  lebih  tinggi  dibandingkan  IPM  tahun  sebelumnya  sebesar 66,82.  Dilansir  dari  laman  web  Kabupaten  Serang  ( https://serangkab.go.id/ )  bahwa  di  tahun yang sama, kualitas kedudukan pembangunan manusia di kabupaten Serang berada pada level “sedang”  yang  menunjukkan  bahwa  wilayah  tersebut  mengalami  kemajuan  dalam  berbagai aspek  kesehatan,  pendidikan,  dan  standar  hidup.  Namun,  masih  perlu  berbagai  upaya  untuk mencapai pada tingkat yang lebih tinggi guna mencapai tingkat kesejahteraan yang lebih baik.
Badan  Pusat  Statistik  memaparkan, Data  angka  harapan  hidup  penting  untuk menghitung  seberapa  efektif  keberhasilan  pemerintah  dalam  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat  secara  umum  dan  khususnya  dalam  mengoptimalkan  derajat  kesehatan.  Inisiatif pembangunan  kesehatan,  bersama  dengan  program  sosial  lainnya  seperti  gizi,  kesehatan

## Grafik 1 IPM di Kabupaten Serang
lingkungan, dan kecukupan kalori, serta strategi pengentasan kemiskinan, harus dilakukan di daerah dengan angka harapan hidup rendah. Badan Pusat Statistik memproyeksikan Kabupaten Serang  memiliki angka  harapan  hidup  terendah  di  Pulau  Jawa  pada  tahun  2022,  yaitu  65,18 tahun. Walaupun terlihat meningkat di setiap tahunnya, nilai AHH di Kabupaten Serang masih tergolong  rendah  daripada  wilayah  sekitar  provinsi  Banten.  Hal  ini  dikarenakan  kebanyakan masyarakat  di  Kabupaten  Serang  mengalami  kesehatan  yang  buruk.  Program  pembangunan kesehatan dan sosial lainnya masih kurang seperti pemberantasan kemiskinan, kecukupan gizi dan kalori serta mengalami ketidaksesuaian dalam mendapatkan akses ke layanan kesehatan.
Partisipasi angkatan kerja meningkat seiring dengan meningkatnya angka harapan hidup (AHH).  Oleh  karena  itu,  potensi  produktif  tenaga  kerja  akan  meningkat,  sehingga meningkatkan pendapatan per kapita. Selain itu, perubahan dalam pola penyerapan tenaga kerja bisa memiliki implikasi signifikan bagi kepentingan sosial. Pertumbuhan kesempatan kerja dan sumber  daya  manusia  adalah  penyebabnya.  Salah  satu  faktor  krusial  dalam  pembangunan daerah yang dapat digunakan untuk mengukur keberhasilannya adalah penyerapan tenaga kerja. (Mahendra & Arka, 2021) Penyerapan tenaga kerja merujuk pada jumlah atau volume tenaga kerja yang dikonsumsi oleh suatu perusahaan tertentu. Menurut BPS, Penyerapan tenaga kerja melibatkan  jumlah  keseluruhan  individu  yang  bekerja  di  segala  sektor  ekonomi.  Menurut Kuncoro, banyaknya tenaga kerja yang diserap di pasar tenaga kerja disebut dengan penyerapan tenaga kerja. Buktinya, masih ada lapangan pekerjaan yang diisi oleh orang-orang. Karena ada kebutuhan  di  pasar  tenaga  kerja,  maka  pekerja  sendirilah  yang  terserap.  Oleh  karena  itu, fenomena ini disebut dengan penyerapan tenaga kerja. (Kuncoro, 2014).
Penyerapan  tenaga  kerja  di  Kabupaten  Serang  menjadi  suatu  hal  yang  perlu ditingkatkan. BPS juga menyatakan Kabupaten Serang memiliki tingkat Pengangguran terbuka tertinggi di Provinsi Banten sekitar 10,61% di tahun 2022. Maka dari itu, pemerintah Kabupaten Serang berupaya meningkatkan penyerapan tenaga kerja dengan membuka lapangan pekerjaan dan  mengoptimalkan  berbagai  potensi  di  berbagai  sektor.  Penyerapan  tenaga  kerja  di Kabupaten Serang terlihat mengalami kenaikan di tahun 2021 dengan jumlah 559.714 jiwa dan 2022 menjadi 566.909 jiwa. hal ini menunjukkan hasil kinerja pemerintah dalam mendorong peningkatan  penyerapan  tenaga  kerja  melalui  inisiatif  pelatihan  untuk  meningkatkan keterampilan tenaga kerja dan sinkronisasi program pendidikan vokasi dengan tuntutan industri
Namun, jumlah penduduk yang besar dan terbatasnya kesempatan kerja, sehingga tidak mampu memenuhi kebutuhan angkatan kerja yang tercipta. Hal ini menimbulkan pengangguran dan  pada  gilirannya  menimbulkan  kemiskinan.  Dampak  buruk  dari  pengangguran  yakni turunnya tingkat upah masyarakat sehingga menyulitkan mereka dalam memenuhi kebutuhan harian  yang  pada  akhirnya  mengakibatkan  penurunan  tingkat  kekayaan  mereka. (Septianingrum & Iskandar, 2021). Menurut Bank Dunia (2010), kemiskinan memiliki berbagai dimensi  dan  didefinisikan  sebagai  tidak  adanya  kesejahteraan.  Hal  ini  termasuk  pendapatan yang rendah dan tidak memiliki akses terhadap produk dan layanan penting yang diperlukan untuk menjalani kehidupan yang bermartabat.
Badan  pusat  statistik  (BPS)  Kabupaten  Serang  diukur  dengan  angka  kemiskinan. Tingkat  kemiskinan  di  Kabupaten  Serang  menurun  seiring  berjalannya  waktu  di  tahun  2022
dengan  persentase  4,96%.  Persentase  ini  masih  terhitung  berada  di  bawah  rata-rata  posisi Provinsi Banten. Dalam tingkat kemiskinan perlu mengetahui setiap garis kemiskinan. Berdasar pada  BPS  kabupaten  Serang  garis  kemiskinan  bentuk  batas  pengeluaran  minimum  yang dikeluarkan  guna  mencukupi  kebutuhan  dasar.  Cara  menghitungnya  bervariasi,  tetapi umumnya  melibatkan  penentuan  kebutuhan  minimum  makanan  dan  nonmakanan,  serta penyesuaian berdasarkan lokasi dan waktu. Garis kemiskinan di kabupaten Serang mencapai Rp. 294.829 di tahun 2018 hingga mencapai Rp. 385.864,00 di tahun 2022.
Terdapat perbedaan penelitian dari (Asmawani & Pangidoan, 2021) dengan penelitian sekarang  yakni  adanya  perbedaan  pada  variabel  yaitu  penyerapan  tenaga  kerja  dan  tingkat kemiskinan. Lalu, terdapat perbedaan pada lokasi penelitian yakni di wilayah Sumatera Utara. Sedangkan pada penelitian ini dilakukan di Kabupaten Serang, yang di mana Kabupaten Serang mempunyai peringkat Indeks Pembangunan Manusia terendah ketiga dari seluruh provinsi di Banten.  Adapun  variabel  yang  sama  yaitu  AHH,  karena  kabupaten  ini  mempunyai permasalahan pembangunan yang serius dikarenakan rendahnya Angka Harapan Hidup (AHH) menjadi salah satu dari sekian banyak penyebab hal tersebut. Karena tingginya angka kematian dan terbatasnya akses terhadap layanan kesehatan di wilayahnya, Kabupaten Serang memiliki angka harapan hidup terendah di Pulau Jawa.
Selain  itu,  tingginya  angka  pengangguran  terbuka  di  Kabupaten  Serang  membuat penyerapan tenaga kerja masih perlu ditingkatkan. Oleh karena itu, Sejalan dengan (Prayoga, 2023) bahwa penyerapan tenaga kerja  berpengaruh terhadap IPM di Kota Medan. Dan yang terakhir, kemiskinan merupakan masalah yang signifikan. Namun, indikator ini  tidak sejalan dengan penelitian (Dwi Admaja, 2023) bahwa kemiskinan tidak berpengaruh terhadap IPM di Lampung karena sistem pemerintahan yang efektif serta terdapat program kesejahteraan yang dikelola dengan baik. Sedangkan, tingkat kemiskinan di Kabupaten Serang masih tinggi, karena dampak pandemi Covid-19 terhadap perekonomian dan perubahan kebijakan pemerintah yang terus menerus. Berdasar pada beberapan indikator yang dijelaskan serta  melihat pada kondisi dari Kabupaten Serang yang memiliki nilai IPM di 3 besar terendah di seluruh Provinsi Banten. Maka dari itu, peneliti tertarik membuat penelitian sesuai dengan latar belakang diatas. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis pengaruh AHH,  Penyerapan Tenaga Kerja dan Tingkat Kemiskinan terhadap IPM di Kabupaten Serang.

## METODE
Dalam  pengkajian  ini  diterapkan  dengan  pendekatan  asosiatif  dengan  metode kuantitatif.  Metode  kuantitatif  bersifat  runtut  dari  awal  hingga  akhir  penelitian  secara sistematis, terstruktur dan terencana. Maksud dari penelitian asosiatif adalah untuk menentukan bagaimana variabel independen dan dependen terkait. Jenis penelitian tersebut bertujuan untuk menguji  hipotesis  dan  interpretasi  dari  pengaruh  dari  masing-masing  variabel. Penelitian  ini memilih  wilayah  Kabupaten  Serang  sebagai  tempat  penelitian  pada  tahun  2024.  Data  yang terhimpun merupakan jenis data sekunder dengan memanfaatkan data tertulis dari buku, jurnal yang terkait data yang diperlukan untuk mengumpulkan informasi penelitian ini , tersaji dalam bentuk time series yang meliputi periode 2010-2022. Data yang digunakan mencakup Indeks Pembangunan Manusia (Y), Angka Harapan Hidup (X1), Tingkat Penyerapan Tenaga Kerja (X2),  serta  Tingkat  Kemiskinan  (X3).    Analisis  deskriptif  adalah  teknik  statistik  yang
digunakan  untuk  menyingkat  data  yang  dapat  dimengerti.  Program  komputer  Econometric Views  (Eviews)  versi  12  digunakan  dalam  analisis  deskriptif.  Analisis  linier  berganda,  uji regresi, adalah teknik yang digunakan untuk mengevaluasi hubungan antara variabel bebas dan terikat. Metode ini menilai hubungan antar variabel dengan menggunakan dua metode yaitu uji hipotesis dan uji asumsi klasik (uji BLUE).

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## 1. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas

## Sumber : Output Eviews 12, 2024
Penggunaan uji normalitas yakni untuk melihat suatu data dapat tersebar dengan normal  atau  tidak  dengan  normal.  Pada  tabel  diperoleh  hasil  uji  normalitas  dengan menggunakan Jarque  Berra dengan  nilai Jarque-Bera sebesar  1,014981  dan  nilai peluang  0,602004.  Nilai  peluang  dalam  uji  normalitas  >  0,05  (0,602004  >  0,05) sehingga data dikatakan tersebar dengan normal.

## b. Uji Autokorelasi
Nilai  pada  uji  autokorelasi  dengan  uji  durbin  watson  (DW)  yang  bernilai 2,191109.  Nilai  durbin  watson  hendak  diperbandingkan  dengan  DW  tabel  dengan jumlah observasi 13 yang berasal dari jumlah variabel bebas 3 dan tingkat kepercayaan 0,05 didapat nilai d L sebesar 0,7147 dan nilai d U sebesar 1,8159 , 4-d L sebesar 3,2853, 4-d U 2,1841. Nilai Durbin Watson berada pada antara nilai d L dan nilai d U yaitu 2,1841 < 2,191109 < 3,2853 (4-d U < DW < 4-d L ). Dari hasil yang didapat, diketahui bahwa tidak ditemukan korelasi dalam model regresi karena nilai dw berada pada posisi daerah keraguan dengan nilai 1,250146.

## c. Uji Multikolinearitas
Variabel VIF Ketentuan Keterangan AHH 1,377343 < 10 Tidak Terjadi Penyerapan Tenaga Kerja 1,113066 < 10 Tidak Terjadi Tingkat Kemiskinan 1,509512 < 10 Tidak Terjadi
Sumber : Output Eviews 12, 2024
Pengujian multikolinearitas diterapkan dalam model regresi untuk mengevaluasi tingkat hubungan tingkat tinggi antar variabel bebas. (Ghozali, 2020), ketentuan dalam Uji Multikolinieritas adalah nilai VIF  < 10 maka tidak terjadi multikolinieritas. Pada tabel  diatas  ditemukan  hasil  uji  Multikolinearitas  menunjukkan  yang  menunjukkan
Model Jarque-Bera Probabilitas 1 1,014981 0,602004 Tabel 1 Uji Normalitas Jarque-Berra
Tabel 2 Uji Multikolinearitas
bahwa tidak terjadi permasalahan multikolinearitas antar variabel dalam model regresi karena nilai korelasi antar variabel independen kurang dari 10.

## d. Uji Heterokedastisitas

## Sumber : Output Eviews 12, 2024
Uji heteroskedastisitas dilakukan guna mengetahui adanya ketidakseimbangan varians antara sisa observasi yang satu dengan yang lain. Uji Glejser digunakan dalam penyelidikan ini untuk mengevaluasi heteroskedastisitas. Gozali menyatakan uji Glejser dilakukan  karena  tidak  terjadi  masalah  heteroskedastisitas  jika  nilai  probabilitas variabel bebas > 0,05 dari data diatas nilai peluang setiap variabel memiliki nilai > 0,05 yang mana berarti tidak terjadi heterokedastisitas. (Ghozali, 2020)
2. Uji Hipotesis
a) Analisis Linier Berganda
Sumber : Output Eviews 12, 2024

## Bentuk persamaan digunakan sebagai berikut:

## IPM = -65,94339 + 2,093767X1 + -0,027019X2 + -0,536599X3 + e
Setelah ditemukan persamaan, maka dapat diketahui bahwa :
• Nilai  Konstanta  =  -65,94339.  Unsur-unsur  yang  mempengaruhi  Indeks Pembangunan  Manusia  dijelaskan  oleh  nilai  konstan  tersebut.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  IPM  mempunyai  nilai  -65.94339  jika  variabel  bebasnya konstan.
• Koefisien  Regresi  X1  yang  bernilai  2,093767  menunjukkan  bahwa  Angka Harapan  Hidup  (X1)  memiliki  dampak  positif.  Ini  berarti  setiap  kenaikan sebesar  1%  dalam  Angka  Harapan  Hidup  akan  menyebabkan  peningkatan sebesar 2,093767 poin dalam Indeks Pembangunan Manusia (Y), dengan asumsi X2 dan X3 tetap.
Variabel Nilai Ketentuan Keterangan AHH 0,4849 < 0,05 Tidak Terjadi Penyerapan Tenaga Kerja 0,9307 < 0,05 Tidak Terjadi Tingkat Kemiskinan 0,8697 < 0,05 Tidak Terjadi
Tabel 3 Uji heterokedastisitas Tabel 4 Analisis Linier Berganda
• Koefisien Regresi X2 yang bernilai -0,027019 menandakan bahwa Penyerapan Tenaga  Kerja  (X2)  memiliki  dampak  negatif.  Ini  berarti  setiap  peningkatan sebesar  1  ribu  jiwa  dalam  Penyerapan  Tenaga  Kerja  akan  menyebabkan penurunan  sebesar  -0,027019  poin  dalam  Indeks  Pembangunan  Manusia  (Y), dengan asumsi X1 dan X3 tetap.
• Koefisien  Regresi  X3  yang  bernilai  -0,536599  mengindikasikan  bahwa Penyerapan  Tingkat  Kemiskinan  (X3)  memiliki  dampak  negatif.  Ini  berarti setiap  kenaikan  sebesar  1%  dalam  Tingkat  Kemiskinan  akan  menyebabkan penurunan  sebesar  -0,536599  poin  dalam  Indeks  Pembangunan  Manusia  (Y), dengan asumsi X1 dan X2 tetap.
b) Uji F
Berdasar  pada  nilai  uji  F  yang  diperoleh yakni  Fhitung  sebesar  236,1811  dan nilai peluang sebesar 0,000000 sedangkan Ftabel (k-1, n-k) sebesar 3,490. Dikarenakan nilai  Fhitung  236,1811  lebih  besar  dari  Ftabel  sebesar  3,490  serta  nilai  probabilitas 0,000000 lebih kecil dari signifikansi 0,05. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa Indeks  Pembangunan  Manusia  Kabupaten  Serang  dipengaruhi  oleh  gabungan  faktor Angka Harapan Hidup, Penyerapan Tenaga Kerja, dan Tingkat Kemiskinan.

## c) Uji t
Digunakan uji t untuk melihat pengaruh secara terpisah (parsial) variabel bebas terhadap variabel terikat pada penelitin. Uji-t digunakan pada tingkat signifikansi 0,05. Sesuai  argumen  Ghozali,  variabel  bebas  akan  mempengaruhi  variabel  terikat  dengan nilai  probabilitas  kurang  dari  0,05  secara  individu.  Berikut  merupaakn  hasil  yang didapat:
1) Angka Harapan Hidup (X1) memiliki nilai peluang kurang dari 0,05 dan thitung lebih besar dari ttabel, yaitu 20,18425 lebih besar dari 2,16037. Kesimpulannya, Angka  Harapan  Hidup  (X1)  secara  signifikan  memengaruhi  dan  memberikan dampak positif pada Indeks Pembangunan Manusia secara individual.
2) Penyerapan  tenaga  kerja  (X2)  memiliki  nilai  thitung  -2,671934,  yang  lebih rendah dari nilai ttabel 2,16037, dan memiliki nilai peluang 0,0255, yang kurang dari  0,05.  Kesimpulannya,  penyerapan  tenaga  kerja  (X2)  secara  negatif mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia secara individu.
3) Tingkat Kemiskinan (X3) memiliki thitung  -3,411553, yang lebih rendah dari nilai ttabel 2,16037, dan memiliki nilai peluang 0,0077, yang kurang dari 0,05. Kesimpulannya, Tingkat Kemiskinan (X3) secara individu berdampak negatif terhadap Indeks Pembangunan Manusia.

## Pembahasan
1) Pengaruh Angka Harapan Hidup terhadap Indeks Pembangunan Manusia
Angka harapan hidup berdasar pada nilai temuan t hitung sebesar 20,18425 atau lebih dari t tabel sebesar 2,16037, dengan nilai peluang sebesar 0,0000 atau kurang dari 0,05.  Disimpulkan  bahwa  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Kabupaten  Serang
dipengaruhi secara positif dan signifikan oleh angka harapan secara individual. Hal ini mendukung hipotesis bahwa Indeks Pembangunan Manusia dipengaruhi secara positif oleh Angka Harapan Hidup di Kabupaten Serang. Hal ini sejalan dengan penelitian dari (irvan  Ginting  &  Lubis,  2023)  yang  memaparkan  angka  harapan  hidup  juga berpengaruh terhadap IPM di Kabupaten Langkat.
Terdapat  berbagai  aspek  yang  berkontribusi  terhadap  dampak  angka  harapan hidup terhadap IPM Kabupaten Serang periode 2022. Hal ini terkait dengan besarnya persentase  penduduk  setempat  yang  mengalami  kekurangan  gizi  dan  kendala  yang dihadapi  dalam  inisiatif  peningkatan  kesehatan.  Akses  terhadap  fasilitas  kesehatan, seperti rumah sakit, klinik kesehatan, dan tenaga medis profesional yang berkualitas, dibatasi  di  Kabupaten  Serang.  Kemampuan  warga  untuk  mendapatkan  layanan kesehatan yang diperlukan mungkin terhambat oleh terbatasnya aksesibilitas ini, yang pada  akhirnya  menurunkan  angka  harapan  hidup.  Tingginya  angka  kematian  di Kabupaten Serang juga disebabkan oleh kurangnya infrastruktur kesehatan, termasuk fasilitas  sanitasi  yang  buruk,  terbatasnya  akses  terhadap  air  bersih,  dan  inisiatif kesehatan  masyarakat  yang  tidak  efektif.  Nilai  IPM  suatu  wilayah  mengalami penurunan  akibat  keadaan  ini.  Kurangnya  penduduk  di  Kabupaten  Serang  yang produktif  baik  secara  fisik  maupun  ekonomi  sebagai  dampak  dari  menurunnya kesehatan penduduk.
2) Pengaruh Penyerapan Tenaga Kerja terhadap Indeks Pembangunan Manusia Nilai Penyerapan Tenaga Kerja mempunyai nilai t hitung sebesar -2.671934 atau lebih  kecil  dari  t tabel sebesar  2.16037  dan  nilai  probabilitas  sebesar  0.0255  atau  lebih kecil  dari  0.05,  sesuai  hasil  pengujian.  Disimpulkan,  bahwa  Indeks  Pembangunan Manusia  secara  signifikan  dipengaruhi  secara  negatif  oleh  penyerapan  tenaga  kerja secara  individual.  Hasil  ini  bertentangan  dengan  hipotesis  bahwa  penyerapan  tenaga kerja  memberikan  kontribusi  positif  terhadap  IPM.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian dari (Prayogo & Indira Hasmarini, 2022) yang menyatakan bahwa penyerapan tenaga kerja yang memiliki dampak negatif terhadap IPM di Yogyakarta karena Keterbatasan sumber daya manusia yang kurang mampu untuk mencapai tingkat produktivitas yang tinggi.  Ketidakmampuan  sumber  daya  manusia  dapat  disebabkan  oleh  faktor-faktor seperti rendahnya kualitas pendidikan, kesehatan, dan keterampilan.
Penurunan  penyerapan  tenaga  kerja  sering  kali  menandakan  bahwa  sebagian besar  masyarakat  bekerja  di  industri  berupah  rendah  atau  informal.  Akibatnya,  para pekerja  mungkin  akan  menerima  upah  yang  sedikit,  yang  pada  akhirnya  akan membatasi  akses  mereka  terhadap  layanan  kesehatan,  pendidikan,  dan  kebutuhan lainnya. Rendahnya penyerapan tenaga kerja berdampak buruk karena pendapatan yang dihasilkan tidak cukup untuk membiayai biaya pengobatan. Kesejahteraan dan kualitas hidup mungkin terganggu karena banyaknya penyerapan tenaga kerja di sektor-sektor yang tidak memenuhi syarat atau tidak produktif. Pekerjaan informal sering kali tidak memberikan jaminan sosial, tunjangan kesehatan, atau kondisi kerja yang aman.
3) Pengaruh Tingkat Kemiskinan terhadap Indeks Pembangunan Manusia
Nilai  Tingkat  Kemiskinan  yang  diperoleh  memiliki  nilai  probabilitas  sebesar 0,0077 lebih kecil dari 0,05 dan nilai thitung sebesar -3,411553 lebih kecil dari ttabel sebesar  2,16037  sesuai  hasil  pengujian.  Disimpulkan,  bahwa  Indeks  Pembangunan Manusia  secara  signifikan  dipengaruhi  secara  negatif  oleh  tingkat  kemiskinan  secara individual.  Hipotesis  terkait  Tingkat  Kemiskinan  berpengaruh  negatif  terhadap  IPM mendukung tersebut. Selaras dengan teori yang dikemukakan oleh  (Todaro, 2014) yang menerangkan  bahwa  tingkat  kemiskinan  yang  tinggi  akan  mengakibatkan  IPM  yang rendah  sehingga  tidak  dapat  menghasilkan  SDM  berkualitas.  Didukung  dengan penelitian  (Anaindya  dan  Tony,  2021)  yakni  Ketidakmampuan  masyarakat  untuk memenuhi  kebutuhan  dasar  mereka  dan  meningkatnya  garis  kemiskinan  merupakan indikator  memburuknya  situasi  kemiskinan.  Akan  sulit  bagi  masyarakat  untuk memenuhi  kebutuhan  seperti  layanan  kesehatan  dan  pendidikan  jika  mereka  tidak mempunyai cukup uang. Minimnya tenaga kesehatan di wilayah tersebut menyebabkan masyarakat Kabupaten Serang kesulitan mengakses layanan kesehatan dasar sehingga dapat  menurunkan  produktivitas  masyarakat.  Oleh  karena  itu,  memburuknya  kondisi kesehatan  masyarakat  akan  berdampak  pada  kualitas  pembangunan  manusia  di Kabupaten Serang. (Hasanah et al., 2021)

## KESIMPULAN
Studi  ini  menyimpulkan  bahwa  angka  harapan  hidup  yang  mewakili  standar  kesejahteraan masyarakat  secara  umum mempunyai  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan  terhadap  IPM  di Kabupaten  Serang.  Namun  penyerapan  tenaga  kerja  mempunyai  dampak  buruk  yang  besar terhadap IPM di wilayah tersebut. Sebagian besar penduduk usia produktif di Kabupaten Serang menghadapi pengangguran dan kesulitan memperoleh pekerjaan, seiring dengan fluktuasi nilai serapan  tenaga  kerja.  Hal  ini  antara  lain  disebabkan  oleh  kurangnya  pendidikan  dasar  yang sesuai dengan harapan kerja di berbagai industri. Sebagian besar penduduk menganggur dalam pekerjaan yang baik karena pemerintah sering membatasi kesempatan kerja hanya pada industri dengan pendapatan per kapita yang tinggi. Tingkat kemiskinan juga mempunyai dampak yang signifikan  dan  merugikan.  Tingginya  tingkat  pengangguran  terbuka  di  Kabupaten  Serang memicu  kemiskinan  ekstrem  di  wilayah  tersebut,  yang  dapat  merugikan  kapasitas pembangunan manusia di wilayah tersebut. Keadaan kemiskinan akan semakin parah apabila tingkat  kemiskinan  terus  meningkat  dan  penduduk  tidak  mampu  mencukupi  kebutuhan hidupnya.

## DAFTAR RUJUKAN
Anggraini,  Y.  (2018).  Kebijakan  Peningkatan  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  Di Indonesia. Indocamp. Jakarta. Indonesia .
Asmawani,  &  Pangidoan,  E.  (2021).  Pengaruh  Angka  Harapan  Hidup  ,  Rata-Rata  Lama Sekolah  ,  Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Pengeluaran  Perkapita  Terhadap  Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Sumatera Utara. Jurnal Ilmu Ekonomi , 2 (1).
Bustamam,  N.,  Yulyanti,  S.,  &  Dewi,  K.  S.  (2021).  Analisis  Faktor–Faktor  Yang Mempengaruhi Indikator Kesejahteraan Masyarakat Di Kota Pekanbaru. Jurnal Ekonomi KIAT , 32 (1).
Dwi Admaja, R., & Indira Hasmarini, M. (2023). Analisis Pengaruh Kemiskinan, Tingkat Harapan Hidup, Tingkat Harapan Lama Sekolah dan Upah Minimum Terhadap Indeks Pembangunan Manusia. Jurnal Disrupsi Bisnis , 6 (1). https://doi.org/10.32493/drb.v6i1.26217
Felangi,  R.  P.,  &  Yasa,  I.  (2021).  Analisis  Beberapa  Variabel  yang  Berpengaruh  terhadap Angka Harapan Hidup di Kabupaten/Kota Provinsi Bali. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 10 (4), 1447–1477.
Ghozali, I. (2020). Analisis Multivariat Dan Ekonometrika. Teori, Konsep, dan Aplikasi dengan Eviews 10. Universitas Diponegoro .
Hasanah, R., Syaparuddin, S., & Rosmeli, R. (2021). Pengaruh angka harapan hidup, rata-rata lama  sekolah  dan  pengeluaran  perkapita  terhadap  tingkat  kemiskinan  pada  Kabupaten /Kota di Provinsi Jambi. E-Jurnal Perspektif Ekonomi Dan Pembangunan Daerah , 10 (3). https://doi.org/10.22437/pdpd.v10i3.16253
irvan  Ginting,  D.,  &  Lubis,  I.  (2023).  PENGARUH  ANGKA  HARAPAN  HIDUP  DAN HARAPAN LAMA SEKOLAH TERHADAP INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA. Bisnis-Net Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 6 (2), 519–528.
Mahendra,  S.,  &  Arka,  S.  (2021).  Pengaruh  Upah  Minimum,  Tingkat  Pendidikan Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja Dan Kesejahteraan Masyarakat. Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Universitas Udayana , 10 (1), 1–450.
Prayoga,  B.  (2023).  pengaruh  pertumbuhan  ekonomi  dan  indeks  pembangunan  manusia terhadap  penyerapan  tenaga  kerja  kota  medan. JOURNAL  ECONOMICS  AND STRATEGY , 4 (1). https://doi.org/10.36490/jes.v4i1.692
Prayogo,  I.,  &  Indira  Hasmarini,  M.  (2022).  SEIKO :  Journal  of  Management  &  Business Analisis  Pengaruh  IPM,  Upah  Minimum,  PDRB  dan  Jumlah  Penduduk  Terhadap Penyerapan  Tenaga  Kerja  Di  Yogyakarta  Tahun  2018-2021. SEIKO :  Journal  of Management & Business , 5 (2).
Putra, N. E. (2018). Analisis Pengaruh Kemiskinan, Pertumbuhan Ekonomi dan Pengangguran Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  di  Provinsi  Jambi  Tahun  2011-2015. Journal of Chemical Information and Modeling , 9 .
Riani, I. A. P., Sumreskosu, Y., &  Purwadi, M. A. (2021).  Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Tingkat Kemiskinan Dan Rasio Gini Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Di Provinsi Papua Periode 2011-2020. Jurnal Kajian Ekonomi dan Studi Pembangunan , 8 (1). https://doi.org/10.56076/jkesp.v8i1.2102
Septianingrum, R., & Iskandar, D. D. (2021). Determination of Poverty At The District/City Level in Yogyakarta Province 2007-2018. Journal of Economic Development and Social Research , 1 (1), 29–37.
Si’lang, I. L. S.,  Hasid, Z., & Priyagus,  P. (2019).  Analisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap indeks pembangunan manusia. Jurnal Manajemen , 11 (2), 159–169.