Sebuah **perhitungan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) yang menggunakan metode baru dilaksanakan oleh Badan Pusat Statistik (BPS)** DI Yogyakarta dari tahun 2015 hingga sekarang. Berikut ini akan disajikan **penjelasan, sejarah, dan metodologi perhitungan IPM, serta daftar kabupaten dan kota Daerah Istimewa Yogyakarta menurut IPM tahun 2016.**

Penjelasan
----------

**Indeks Pembangunan Manusia (IPM)/*Human Development Index (HDI)*** adalah pengukuran perbandingan dari harapan hidup, melek huruf, pendidikan dan standar hidup untuk semua negara seluruh dunia. IPM digunakan untuk mengklasifikasikan apakah sebuah negara adalah negara maju, negara berkembang atau negara terbelakang dan juga untuk mengukur pengaruh dari kebijaksanaan ekonomi terhadap kualitas hidup.

Dimensi dasar IPM
-----------------

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) memiliki tiga dimensi yang digunakan sebagai dasar perhitungannya:

1. **Umur panjang dan hidup sehat** yang diukur dengan angka harapan hidup saat kelahiran
2. **Pengetahuan** yang dihitung dari angka harapan sekolah dan angka rata-rata lama sekolah
3. Standar hidup layak yang dihitung dari Produk Domestik Bruto/PDB (keseimbangan kemampuan berbelanja) per kapita

Manfaat IPM
-----------

Menurut Badan Pusat Statisitik (BPS), Indeks Pembangunan Manusia (IPM) memiliki beberapa manfaat:

* IPM merupakan indikator penting untuk mengukur keberhasilan dalam upaya membangun kualitas hidup manusia (masyarakat/penduduk)
* IPM dapat menentukan peringkat atau level pembangunan suatu wilayah/negara
* Bagi Indonesia, IPM merupakan data strategis karena selain sebagai ukuran kinerja Pemerintah, IPM juga digunakan sebagai salah satu alokator penentuan Dana Alokasi Umum (DAU)

Cara Menghitung Indeks Komponen
-------------------------------

Setiap komponen IPM distandardisasi dengan nilai minimum dan maksimum sebelum digunakan untuk menghitung IPM. Rumus yang digunakan sebagai berikut.

### Dimensi Kesehatan

{\displaystyle Ikesehatan={AHH-AHHmin \over AHHmaks-AHHmin}}

Keterangan:

I: indeks komponen

AHH: angka harapan hidup

AHHmin: angka harapan hidup terendah

AHHmaks: angka harapan hidup tertinggi

### Dimensi Pendidikan

{\displaystyle IHLS={HLS-HLSmin \over HLSmaks-HLSmin}}

Keterangan:

I: indeks komponen

HLS: harapan lama sekolah

HLSmin: harapan lama sekolah terendah

HLSmaks: harapan lama sekolah tertinggi

{\displaystyle IRLS={RLS-RLSmin \over RLSmaks-RLSmin}}

Keterangan:

I: indeks komponen

RLS: rata-rata lama sekolah

RLSmin: rata-rata lama sekolah terendah

RLSmaks: rata-rata lama sekolah tertinggi

{\displaystyle Ipendidikan={IHLS+IRLS \over 2}}

I: indeks komponen

HLS: harapan lama sekolah

RLS: rata-rata lama sekolah

### Dimensi Pengeluaran

{\displaystyle Ipengeluaran={In(pengeluaran)-In(pengeluaranmin) \over In(pengeluaranmaks)-In(pengeluaranmin)}}

Keterangan:

I: indeks komponen

In: indeks komponen

pengeluaranmin: pengeluaran terendah

pengeluaranmaks: pengeluaran tertinggi

Cara Menghitung Indeks Pembangunan Manusia
------------------------------------------

{\displaystyle IPM={\sqrt[{a}]{Ikesehatan\times Ipendidikan\times Ipengeluaran}}\times 100}

Keterangan:

IPM: indeks pembangunan manusia

I: indeks komponen

Data
----

Data di bawah ini merupakan data perhitungan Badan Pusat Statistik (BPS) DI Yogyakarta.

| Peringkat | Lambang | Kabupaten dan Kota | IPM | Perubahan | Perbandingan dengan IPM Laporan UNDP
Tahun 2017 untuk Perkiraan IPM Tahun 2016 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Pembangunan manusia sangat tinggi |
| 1 Steady |  | Kota Yogyakarta | 85,32 (0,853) | Kenaikan 0,76 (0,007) | *Belum dipublikasikan* |
| 2 Steady |  | Kabupaten Sleman | 82,15 (0,821) | Kenaikan 0,95 (0,009) | *Belum dipublikasikan* |
| Pembangunan manusia tinggi |
| 3 Steady |  | Kabupaten Bantul | 78,42 (0,784) | Kenaikan 0,43 (0,004) | *Belum dipublikasikan* |
| - |  |  Daerah Istimewa Yogyakarta | 78,38 (0,783) | Kenaikan 0,79 (0,007) | *Belum dipublikasikan* |
| 4 Steady |  | Kabupaten Kulon Progo | 72,38 (0,723) | Kenaikan 0,86 (0,008) | *Belum dipublikasikan* |
| - |  | **Indonesia** | 70,18 (0,701) | Kenaikan 0,63 (0,006) | *Belum dipublikasikan* |
| Pembangunan manusia sedang |
| 5 Steady |  | Kabupaten Gunungkidul | 67,82 (0,678) | Kenaikan 0,41 (0,004) | *Belum dipublikasikan* |

Kesimpulan
----------

1. Kabupaten atau kota dengan IPM tertinggi adalah Kota Yogyakarta dengan IPM sebesar 85,32.
2. Kabupaten atau kota IPM terendah adalah Kabupaten Gunungkidul dengan IPM sebesar 59,38.
3. Ketimpangan antara Kabupaten atau kota dengan IPM tertinggi dan provinsi dengan IPM terendah adalah 25,94.
4. Performa terbaik diraih oleh Kabupaten Sleman dengan peningkatan IPM sebesar 0,95.
5. Performa terburuk diraih oleh Kabupaten Gunungkidul dengan peningkatan IPM sebesar 0,41.
6. Menurut BPS DI Yogyakarta, IPM Daerah Istimewa Yogyakarta adalah 78,38 (0,783) dan masih menempati status **tinggi**.

Referensi
---------

1. ↑  "Davies, A. and G. Quinlivan (2006), A Panel Data Analysis of the Impact of Trade on Human Development, Journal of Socioeconomics" (PDF). Diarsipkan dari versi asli (PDF) tanggal 2008-04-13. Diakses tanggal 2017-09-10.
2. 1 2 3  "Badan Pusat Statistik". *www.bps.go.id* (dalam bahasa Inggris). Diakses tanggal 2017-04-24.
3. ↑   Berita Resmi Statistik BPS Provinsi D.I. Yogyakarta No. 27/05/34/Th. XIX, 5 Mei 2017
4. ↑

| * l
* b
* s
Indonesia Indeks Pembangunan Manusia Indonesia |
| --- |
| Provinsi | 

|  |  |
| --- | --- |
| 70,18 | 
* 2010
* 2011
* 2012
* 2013
* 2014
* 2015
* 2016
* 2017
* 2018
* 2019
* 2020
* 2021

 |

 |  |
| Daerah Khusus Ibukota Jakarta Daerah KhususIbukota Jakarta | 

|  |  |
| --- | --- |
| 79,60 | 
* 2011
* 2012
* 2013
* 2014
* 2015
* 2016

 |

 |
| Jawa Barat Jawa Barat | 

|  |  |
| --- | --- |
| 70,05 | 
* 2010
* 2011
* 2012
* 2013
* 2014
* 2015
* 2016

 |

 |
| Daerah Istimewa Yogyakarta Daerah IstimewaYogyakarta | 

|  |  |
| --- | --- |
| 78,38 | 
* 2015
* 2016

 |

 |
| Jawa Timur Jawa Timur | 

|  |  |
| --- | --- |
| 69,74 | 
* 2010
* 2011
* 2012
* 2013
* 2014
* 2015
* 2016

 |

 |
| Kalimantan Utara Kalimantan Utara | 

|  |  |
| --- | --- |
| 69,20 | 
* 2014
* 2015
* 2016

 |

 |
| Gorontalo Gorontalo | 

|  |  |
| --- | --- |
| 66,29 | 
* 2010
* 2011
* 2012
* 2013
* 2014
* 2015
* 2016

 |

 |
| Sulawesi Barat Sulawesi Barat | 

|  |  |
| --- | --- |
| 63,60 | 
* 2010
* 2011
* 2012
* 2013
* 2014
* 2015
* 2016

 |

 |