BULETIN S1UD1 EKONOMI


BULETIN STUDI EKONOMI

Available online at https://ojs.unud.ac.id/index.php/bse/index

Vol. 27 No. 1, Februari 2022, pages: 31-42

ISSN : 1410-4628

e-ISSN: 2580-5312


DETERMINAN PENINGKATAN SUMBER DAYA MANUSIA MELALUI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA ANTAR KABUPATEN DAN KOTA DI JAWA BARAT

Adhitya Wardhana1 Bayu Kharisma2 Silvia Risti3

Article history:

Abstract


Submitted:

19 November 2021 Revised:

21 Desember 2021 Accepted:

23 Desember 2021


Keywords:

Human Development Index;

Panel Data;

Districts and cities in West Java


Kata Kunci:

Indeks Pembangunan Manusia;

Panel Data;

Kabupaten dan Kota Di Jawa Barat.


Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Padjadjaran, Jawa Barat, Indonesia

Email:adhitya.wardhana@fe.unp ad.ac.id


This study aims to analyze how many indicators support the Human Development Index (HDI) in increasing HDI between districts and cities in West Java. This study uses a panel data model by combining time-series data from 2016 – 2020 and cross-sectional data from 26 districts and cities in West Java. The Human Development Index as the dependent variable, while the ratio of health expenditure and education expenditure to GRDP, life expectancy and average length of schooling and GRDP per capita as independent variables. The results showed that government spending in the health and education sectors had a significant effect on the Human Development Index. The same thing in per capita GRDP affects the improvement of the quality of resources through the HDI indicator. Furthermore, the indicators of Life Expectancy (AHH) and Average Length of Schooling (RLS) as well as per capita income have a significant effect on HDI, while the role of government spending in the health and education sectors has not had a large enough impact compared to the average length of schooling.

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa seberapa besar indikator pendukung Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dalam meningkatkan IPM antar kabupaten dan kota di Jawa Barat. Penelitian ini menggunakan model panel data dengan menggabungkan data time-series dari tahun 2016 – 2020 dan data cross-section dari 26 Kabupaten dan Kota di Jawa Barat. Indeks Pembangunan Manusia sebagai variabel tidak bebas, sedangkan rasio pengeluaran kesehatan dan pengeluaran pendidikan terhadap PDRB, angka harapan hidup dan rata lama sekolah serta PDRB perkapita sebagai variabel bebas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengeluaran pemerintah sektor kesehatan dan pendidikan berpengaruh signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia. Hal yang sama pada PDRB perkapita berpengaruh terhadap peningkatan kualitas sumber daya melalui indikator IPM. Selanjutnya indikator Angka Harapan Hidup (AHH) dan Rata Lama Sekolah (RLS) serta pendapatan perkapita berpengaruh signifikan terhadap IPM, sedangkan peranan pengeluaran pemerintah sektor kesehatan dan pendidikan belum memberikan dampak yang cukup besar dibandingkan rata lama sekolah.

Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Padjadjaran, Jawa Barat, Indonesia2,3

PENDAHULUAN

Upaya pemerintah dalam mencapai tujuan pembangunan salah satunya melalui peningkatan pembangunan sumber daya manusia. Pembangunan manusia yang berkualitas diperlukan untuk bersaing dengan negara lain dan mengejar ketertinggalan, serta untuk menciptakan kesejahteraan masyarakat. Tujuan pembangunan nasional menitikberatkan terhadap perekonomian dan kualitas SDM (Kemenko PMK, 2020). Modal manusia sebagai input pembangunan berperan penting dalam pertumbuhan ekonomi melalui akumulasi modal manusia untuk meningkatkan produktivitas tenaga kerja, menciptakan inovasi teknologi, sehingga akan mendukung peningkatan pertumbuhan ekonomi dan mengurangi kemiskinan (Son, 2010).

Modal manusia menjadi komponen penting dalam pertumbuhan ekonomi dan input produksi di suatu Negara. Modal manusia yang tinggi berada di negara yang memiliki tingkat pendidikan yang tinggi pula, akan mendukung dalam alokasi sumber daya yang efisien. Selain itu modal manusia dapat mengelola teknologi yang mendukung sektor ekonomi produktif (Aljarallah, 2020).

Modal manusia lebih mengarah terhadap kemampuan sumber daya manusia di suatu negara seperti peningkatan tingkat pendidikan, keahlian serta kemampuan. Pembangunan modal manusia sebagai bentuk investasi dalam mendorong pertumbuhan ekonomi. Masyarakat yang memiliki pengetahuan lebih akan meningkat produktivitas tenaga kerja serta memiliki upaya dalam melakukan produksi.

Pembangunan sumber daya manusia merupakan proses meningkatkan jumlah orang yang memiliki kompetensi serta pengetahuan yang dibutuhkan untuk pertumbuhan ekonomi (Okojie, 1995). Pembangunan sumber daya manusia menjadi salah satu prioritas yang mendapatkan perhatian, dukungan program seperti di bidang pendidikan, kesehatan, dan pelatihan, serta dengan alokasi dana yang signifikan (Fahimi et al., 2018).

Perkembangan modal manusia umumnya diukur dengan Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Indikator IPM merupakan tolak ukur keberhasilan dalam meningkatkan kualitas hidup manusia. IPM sering digunakan untuk menentukan peringkat pembangunan manusia dalam suatu wilayah maupun negara. Provinsi Jawa Barat menjadi salah satu wilayah yang memiliki jumlah penduduk terpadat di pulau Jawa. Penduduk yang tinggi yang berdampak terhadap peningkatan kualitas SDM.

Sumber: BPS Jawa Barat (diolah), 2021

Gambar 1.

IPM Provinsi Jawa Barat Tahun 2015 – 2019 (indeks)

Pada Gambar 1 memperlihatkan peningkatan IPM di Provinsi Jawa Barat kurun tahun 2015-2019. Pembangunan

manusia di Jawa Barat mengalami kemajuan yang menandakan Provinsi Jawa Barat terus berupaya dalam meningkatkan pembangunan sumber daya manusia. Peningkatan IPM di Jawa Barat selama periode 2015 – 2019 umumnya mengalami peningkatan sebesar 1 indeks, oleh karena itu perlu dikaji faktor-faktor yang dapat mempengaruhi peningkatan IPM. Peningkatan IPM dari tahun 2015 ke tahun 2016 sudah mencapai nilai rata-rata indeks 70, namun IPM di tahun 2016-2019 relatif stagnan. Selain itu, perlunya melihat IPM sampai dengan tahun 2020. Hal ini untuk mengetahui besaran pengaruh faktor-faktor lain yang dapat meningkatkan IPM sampai dengan tahun 2020. Kondisi IPM Jawa Barat tidak terlepas dari kinerja pemerintah daerah dan masih banyak daerah yang belum mencapai target untuk menyamakan nilai IPM, meskipun nilai IPM dalam peningkatannya cukup besar dalam setiap tahunnya. Kondisi IPM seluruh Kabupaten/Kota setidaknya dapat menyamai nilai IPM agar mendorong IPM Jawa Barat untuk lebih meningkat secara signifikan.

Peningkatan IPM Provinsi Jawa Barat tidak bersamaan dengan peningkatan IPM di Kabupaten/Kota. Hanya beberapa Kabupaten/Kota saja yang dapat menyamakan atau melebihi nilai IPM Jawa Barat. Kategori Indeks Pembangunan Manusia (IPM) terbagi dengan tiga kategori yaitu IPM rendah jika IPM < 60, IPM sedang jika 60 ≤ IPM < 70, IPM tinggi jika 70 ≤ IPM < 80, dan IPM sangat tinggi jika IPM ≥ 80. Dengan melihat kategori tersebut maka dapat dilihat capaian IPM setiap Kabupaten/Kota di Jawa Barat.

Beberapa daerah di Jawa Barat masih belum dapat mengejar IPM Provinsi Jawa Barat. Daerah perkotaan secara umum sudah dapat mengejar nilai IPM Jawa Barat, sedangkan nilai IPM tingkat Kabupaten masih banyak nilai yang berada dibawah IPM Jawa Barat. Oleh karena itu, untuk bersaing dengan Provinsi lainnya perlu upaya atau dukungan yang lebih kuat untuk meningkatkan angka IPM. Menurut lembaga internasional seperti UNESCO dan UNDP memberikan dukungan untuk alokasi belanja pendidikan sebesar 6 persen dari Pendapatan Domestik Bruto (PDB), negara maju sudah mengalokasikan 6 persen dari PDB untuk belanja pendidikan (Patel & Annapoorna, 2019). Kontribusi pendidikan akan membentuk kemampuan negara berkembang dalam menghasilkan modal manusia yang dapat menyerap teknologi dan menciptakan pertumbuhan serta pembangunan yang berkelanjutan. Adanya otonomi daerah, pemerintah daerah memiliki wewenang dalam meningkat SDM yang berkualitas.

Peran pengeluaran pendidikan menjadi salah satu penentu keberhasilan dalam menciptakan sumber daya manusia yang berkualitas. Pengeluaran pemerintah di sektor pendidikan akan berjalan efektif apabila target peningkatan SDM tercapai. Menurut (Oluwatobi & Ogunrinola, 2011), pemerintah memberikan perhatian lebih dalam pendanaan, sebab pendidikan harus didorong dan dibiayai dengan baik untuk menghasilkan modal manusia berkualitas. Penelitian Haque & Khan (2019) menjelaskan pengeluaran pemerintah sektor pendidikan merupakan faktor kunci yang berkontribusi terhadap IPM, hal ini ditunjukkan dengan

peningkatan 1 persen pada pengeluaran pendidikan dapat meningkatkan IPM sebesar 10 persen poin. Pengeluaran pemerintah untuk pendidikan dilakukan agar dapat merealisasikan berbagai program pendidikan.

Sumber: BPS Jawa Barat (diolah), 2021

Gambar 2.

Scatter Plot Pengeluaran Pendidikan dengan IPM Kabupaten/Kota di Jawa Barat

Tahun 2019

Berdasarkan scatter plot pada Gambar 2 menunjukkan adanya hubungan yang tidak searah    /inelastic    antara pengeluaran

pendidikan dengan IPM di Kabupaten/Kota Jawa Barat. Pengaruh belanja pemerintah daerah di sektor pendidikan umumnya belum dapat memenuhi peningkatan IPM. Dengan meninjau dan adanya kecenderungan pengeluaran pemerintah di tingkat Kabupaten belum dapat mencapai target IPM dalam mengejar IPM Jawa Barat.

Peningkatan nilai IPM tidak hanya dipengaruhi oleh pendidikan saja melainkan juga dipengaruhi oleh kesehatan dan pengeluaran Besaran nilai IPM dapat ditentukan oleh indikator kesehatan selain dipengaruhi oleh sektor pendidikan. Menurut (Oluwatobi & Ogunrinola, 2011), perlu investasi yang dapat memberikan dukungan kesehatan dari berbagai pihak terkait seperti

pemerintah, swasta, donor, dan semua pihak yang berkaitan dengan sektor kesehatan dengan menjalankan berbagai program. Indikator kesehatan pembentuk yang diproksikan dengan angka harapan hidup (AHH). Peningkatan indikator AHH akan mempengaruhi besaran nilai IPM, maka pemerintah daerah berupaya untuk meningkatkan AHH. Pemerintah daerah dapat meningkatkan AHH melalui sasaran, program yang disertai dengan target capaian yang direncanakan. Program kesehatan melalui peningkatan AHH dapat tercapai apabila kinerja belanja pemerintah berjalan efektif.

Sumber: BPS Jawa Barat (diolah), 2021

Gambar 3.

Scatter Plot Pengeluaran Kesehatan dengan IPM Kabupaten/Kota di Jawa Barat

Tahun 2019

Pada Gambar 3 menjelaskan hubungan pengeluaran pemerintah di sektor kesehatan dengan nilai IPM di Kabupaten/Kota Jawa Barat. Berdasarkan scatter plot dibawah ini terlihat memiliki hubungan searah antara pengeluaran kesehatan dengan IPM. Meskipun mengalami hubungan searah tetapi pengaruh pengeluaran kesehatan masih relatif rendah dalam meningkatkan IPM Kabupaten/Kota di Jawa Barat.

Dilihat dari dua Gambar (2 dan 3), peran sektor pendidikan dan kesehatan khususnya Kabupaten di Jawa Barat belum berjalan secara optimal. Beberapa faktor diluar sektor pendidikan dan kesehatan mungkin saja memberikan kontribusi dalam peningkatan IPM.

Upaya pemerintah dalam meningkatkan IPM melalui pengeluaran pendidikan dan kesehatan belum berjalan baik, bahkan pada scatter plot hubungan pengeluaran pendidikan dengan IPM menunjukkan pola sebaran yang tidak searah. Pola sebaran pengeluaran kesehatan dengan IPM yang searah tetapi dilihat dari trend belum berdampak besar dalam mempengaruhi peningkatan IPM. Penelitian Hao & Fan (2001); Sen (2000) menunjukkan perlunya pengeluaran pemerintah yang sinergi dalam mewujudkan pencapaian pendidikan dan kesehatan yang lebih tinggi sehingga dapat mendorong kualitas sumber daya manusia.

Sementara itu, pada Gambar 4 menunjukkan bahwa selama bulan September 2019, persentase penduduk miskin di Jawa Barat mencapai 6,82 persen atau meningkat sebesar 1,61 poin menjadi 8,43 persen dibandingkan bulan September 2020. Dengan demikian, selama kurun waktu 2019-2020 persentase penduduk miskin di Jawa Barat mengalami peningkatan. Oleh karena itu, perlu dilakukan penananggulangan kemiskinan yang kemudian dikaji dalam isu strategis dengan IPM. Hal ini penting karena merupakan hal yang harus diperhatikan ataupun diprioritaskan dalam menunjang perencanaan pembangunan daerah karena sangat terkait dengan kondisi IPM.

Sumber : Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat

Gambar 4.

Persentase Penduduk Miskin Jawa Barat Tahun 2016-2020

Perkembangan angka IPM setiap daerah tidak terlepas dari kontribusi anggaran pemerintah dalam menyediakan infrastruktur pendidikan dan kesehatan, oleh karena itu masih memiliki ketergantungan pada sektor anggaran dalam pencapaian kualitas SDM yang lebih baik. Penelitian mengenai pengaruh pengeluaran pemerintah terhadap peningkatkan pembangunan manusia sudah dilakukan oleh Astri et al.,  (2013);

Sanggelorang et al., (2015); Wijayanto et al., (2015). adanya prioritas pengeluaran pemerintah pendidikan yang      dapat

mempengaruhi secara signifikan terhadap IPM. Penelitian dari Edeme et al., (2017) menunjukkan kontribusi pengeluaran publik dapat meningkatkan pembangunan manusia. Penelitian Safitri (2016); Craigwell, Bynoe, & Lowe (2012); Mohammad & Razmi (2012) menjelaskan menyatakan tingginya anggaran sektor kesehatan dapat meningkatkan IPM. Penelitian      Fadilah et al., (2018)

menghasilkan    adanya hubungan yang

berbeda dari pengeluaran pendidikan terhadap indeks pendidikan antara wilayah Kota dan Kabupaten. Kondisi nilai IPM tingkat

Kabupaten yang belum merata mengakibatkan kalah bersaing dengan perkotaan di Jawa Barat dalam sisi kualitas SDM. Hal ini perlunya upaya pemerintah Kabupaten Jawa Barat untuk mengetahui faktor apa saja yang dapat meningkat kualitas sumber daya manusia. Oleh karena itu, perlu melakukan penelitian untuk melihat sejauhmana peranan pengeluaran pendidikan dan kesehatan dalam mempengaruhi IPM Kabupaten di Jawa Barat. Dengan demikian, penelitian ini akan menganalisis seberapa besar indikator pendukung IPM selain pengeluaran pemerintah dalam meningkatan IPM di Kabupaten Jawa Barat.

METODE PENELITIAN

Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif untuk menganalisis determinan peningkatan sumber daya manusia melalui indeks pembangunan manusia di Kabupaten/Kota Jawa Barat. Data penelitian ini menggunakan data sekunder Direktorat Jenderal Perimbangan Keuangan untuk variabel anggaran fungsi kesehatan dan anggaran. Data untuk variabel IPM dan pendapatan perkapita yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik. Sedangkan data variabel angka harapan hidup (AHH) dan rata lama sekolah (RLS) bersumber dari Badan Pusat Statistik.

Model penelitian ini yang digunakan yaitu model Panel Data dengan menggabungkan data time-series dari tahun 2016 – 2020 dan data cross-section dari 26 Kabupaten/Kota di Jawa Barat dengan menggunakan software EViews 10. Model

pada penelitian ini mengacu dari penelitian Shuaibu & Oladayo (2016). Dengan model ekonometrika yang telah dimodifikasi dalam penelitian ini menggunakan lima variabel. Sehingga model yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

IPMtt=U0 + β1RASKESit+ β2RASPENDit i β3AHHit i βiRLStt i βtLPDRBPCit +

¾ (1) dimana IPM adalah Indeks Pembangunan Manusia sebagai variabel dependen, RASKES dan RASPEND adalah rasio pengeluaran kesehatan dan pengeluaran pendidikan terhadap PDRB, variabel AHH dan RLS yaitu angka harapan hidup dan rata lama sekolah sebagai variabel independen. Variabel independen lainnya dalam penelitian yaitu PDRB perkapita (LPDRBPC). i merupakan data cross section yang terdiri dari 17 Kabupaten di Jawa Barat, dan t adalah periode penelitian tahun 2016 sampai 2020.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Hasil penelitian berdasarkan model penelitian yang dilakukan pengujian statistic terlebih dahulu. Pengujian model terbaik dilakukan uji Hausman dan uji Chow yang menjelaskan model yang terbaik dari seluruh model penelitian menggunakan fixed effect model.

Tabel 1.

Uji Chow

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: EQ01

Test cross-section fixed effects

Effects Test       Statistic      d.f.      Prob.

Cross-section F 59.458298 (16,131)  0.0000

Cross-section   323.08652

Chi-square          5        16     0.0000

Sumber: Pengolahan data, 2021

Berdasarkan Tabel 1, menunjukkan hasi dari Chi Square dibawah 0.05 maka model lebih cocok menggunakan FEM

Tabel 2.

Uji Hausman

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: EQ01

Test cross-section random effects

Test Summary

Chi-Sq.    Chi-Sq.

Statistic        d.f.

Prob.

Cross-section random

34.734454      5

0.0000

Sumber: Pengolahan data, 2021

Berdasarkan Tabel 2, menunjukkan hasi dari Chi Square dibawah 0.05 maka model lebih cocok menggunakan FEM

Tabel 3.

Uji Multikolinearitas

RASKES

PDRBPC

AHH

RLS

RASKES

1

-0.36942

0.072843

0.205725

PDRBPC

-0.36942

1

0.319676

0.27382

AHH

0.072843

0.319676

1

0.51843

RLS

0.205725

0.27382

0.51843

1

Sumber: Pengolahan data, 2021

Tabel 5.

Uji Heterokedastisitas

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

F-statistic

2.675207

Prob. F(4,182)

0.0334

Obs*R-squared

10.38426

Prob. Chi-Square(4)

0.0344

Scaled explained SS

10.58246

Prob. Chi-Square(4)

0.0317

Sumber: Pengolahan data, 2021

Hasil pengujian menunjukan bahwa nilai dari Prob. Chi-Square (0.000) kurang dari nilai signifikansi atau α=5%=0.05, maka dapat disimpulkan bahwa model ini mengandung masalah Heterokedastisitas. Dalam artikel ini menggunakan Generalized Least Square yang sudah terhindari dari permasalahan asumsi Klasik

Model yang digunakan dalam penelitian ini yaitu model Generalized Least Square (GLS) (lihat pada Tabel 6). Model tersebut untuk melakukan koreksi uji asumsi klasik seperti autokorelasi dan heterokedastisitas (Gujarati, 2006).

Berdasarkan Tabel 3, hubungan antara variabel dibawah 0.80 maka tidak terjadi korelasi antar variabel

Tabel 4.

Uji Autokorelasi

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic     159.7898 Prob. F(2,180)     0.0000

Obs*R-                 Prob. Chi-

squared       119.6233 Square(2)         0.0000

Sumber: Pengolahan data, 2021

Hasil pengujian menunjukan bahwa

nilai dari Prob. Chi-Square (0.000) kurang dari nilai signifikansi atau α=5%=0.05, maka dapat disimpulkan bahwa model ini mengandung masalah autokorelasi.

Tabel 6.

Hasil Estimasi Determinan Peningkatan Sumber Daya Manusia Melalui Indeks Pembangunan Manusia Studi Kabupaten di Jawa Barat (Fixed Effects)

Variabel

Koefisien

t-Statistic

Prob.

C

21.01266

4.272625

0.000

RASKES(-1)

3.19E-05

5.617593

0.000

RASPEND(-2)

6.62E-06

2.349028

0.020

AHH

0.119701

2.094639

0.038

RLS

3.885801

23.13206

0.000

LNPDRBPC

0.496768

2.230713

0.027

R-squared Adjusted R-squared F-statistic Prob(F-statistic)

0.978206

0.974713

279.9963

0.000

Sumber : Pengolahan data, 2021

Tabel 6 menjelaskan pengaruh variabel pengeluaran pemerintah bidang kesehatan dengan menggunakan lag 1 dan pengeluaran pendidikan pada lag 2 mempengaruhi secara signifikan terhadap IPM di Kabupaten Jawa Barat. Sedangkan variabel lainnya yaitu AHH, RLS dan pendapatan perkapita mempengaruhi signfikan terhadap IPM. Berdasarkan hasil regresi (Tabel 6) peningkatan pengeluaran kesehatan yang diproksikan dengan rasio pengeluaran kesehatan terhadap PDRB akan meningkatkan nilai IPM di Kabupaten Jawa Barat. Beberapa penelitian menjelaskan pengaruh pengeluaran pemerintah sektor kesehatan terhadap IPM dilakukan oleh Fattah & Muji (2012) menunjukkan bahwa pengeluaran pemerintah sektor kesehatan berpengaruh positif terhadap IPM maka kontribusi dari pengeluaran kesehatan akan memberikan peranan dalam meningkatkan nilai IPM. Penelitian dari Prasetyo & Zuhdi (2013) menjelaskan studi di Zambia mengenai peran pemerintah dalam meningkatkan kualitas SDM melalui besaran anggaran penerimaan yang didapat oleh pemerintah. Hasil penelitian Railaite & Ciutiene (2020), berdasarkan hasil studi menyimpulkan peningkatan anggaran kesehatan akan meningkatkan tingkat AHH yang dapat mendorong nilai IPM.

Selanjutnya variabel pengeluaran pemerintah di sektor pendidikan berdasarkan Tabel 6 mempengaruhi secara signifikan terhadap nilai IPM di Kabupaten Jawa Barat. Penelitian ini sejalan dengan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Mongan (2019). Penelitian Mongan (2019) menyebutkan anggaran pendidikan menjadi

suatu investasi dalam kegiatan masyarakat menjadi lebih produktif yang merupakan tujuan dari pembangunan manusia. Perencanaan anggaran pendidikan menjadi kunci penting untuk mencapai program pendidikan yang ditargetkan oleh pemerintah.

Kemudian penelitian yang dilakukan oleh Shafuda & De (2020), dalam penelitiannya menjelaskan pemerintah untuk mewujudkan    kebijakan    pengeluaran

pemerintah dalam meningkatkan kualitas kesehatan dan pendidikan yang dapat mendorong pertumbuhan ekonomi. Menurut beberapa penelitian sebelumnya yang menjelaskan adanya pengaruh signifikan pengeluaran kesehatan dan pendidikan terhadap nilai IPM, setidaknya perlu melihat juga kontribusi anggaran yang dikeluarkan pemerintah untuk meningkatkan nilai IPM tersebut. Peran anggaran kesehatan dan pendidikan di Kabupaten Jawa Barat relatif lebih kecil terhadap peningkatan IPM dibandingkan variabel lain dalam penelitian ini. Hal ini terlihat dari nilai koefisien pada Tabel 6, menunjukkan nilai koefisien cukup rendah terhadap pengaruh IPM. Nilai koefisien yang rendah dari pengeluaran kesehatan dan pendidikan terlihat pula dari nilai IPM yang umumnya masih jauh dari nilai IPM daerah perkotaan di Jawa Barat (lihat Gambar 2). Perlu perencanaan anggaran kesehatan dan pendidikan yang lebih komperehensif dan sesuai dengan sasaran, target dan program yang dicanangkan oleh masing-masing pemerintah Kabupaten di Jawa Barat. Disamping itu, terlihat peranan anggaran pendidikan yang belum berjalan optimal dengan melihat hubungan tidak searah antara pengeluaran pendidikan yang Buletin Studi Ekonomi 38

terlihat pada Gambar 3. Oleh karena itu, perencanaan anggaran menjadi kunci penting dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia melalui peningkatan nilai IPM.

Berdasarkan Tabel 6, variabel PDRB perkapita mempengaruhi signifikan terhadap peningkatan indeks pembangunan manusia di Kabupaten Jawa Barat. Kajian empiris sebelumnya menyebutkan adanya pengaruh searah PDRB perkapita terhadap Indeks Pembangunan Manusia. Penelitian Pelinescu (2015) menyebutkan adanya pengaruh yang signifikan antara PDB per Kapita dengan sumber daya manusia. Peningkatan kesejahteraan melalui pertumbuhan ekonomi diharapkan dapat memenuhi kebutuhan kesehatan dan pendidikan. Penelitian Mehrara & Musai (2013), pertumbuhan ekonomi berperan untuk meningkatkan pendapatan penduduk. Peningkatan pendapatan akan mendorong kebutuhan dasar kesehatan dan pendidikan menjadi lebih tinggi sehingga akan meningkatkan nilai IPM. Kesejahteraan masyarakat semakin tinggi akan semakin tinggi pula untuk memenuhi kebutuhan kesehatan dan pendidikan.

Menurut Arisman (2018), Indeks pembangunan manusia salah satu indikator penentu pembangunan pada aspek kualitas manusia di suatu negara. Dengan menggunakan regresi panel data indikator pendapatan perkapita mempengaruhi nilai indeks pembangunan manusia. Perlunya pemerintah untuk melakukan pengendalian jumlah penduduk dan akselerasi pertumbuhan ekonomi. Penelitian Ananta (2013); Yuliani & Saragih (2014) menunjukkan pendapatan perkapita mempengaruhi signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia. Penelitian

Bhakti et al., (2014), dampak peningkatan indeks pembangunan manusia salah satunya dipengaruhi oleh pendapatan masyarakat. Perlunya mempercepat pertumbuhan ekonomi melalui peningkatan pendapatan perkapita dikarenakan pendapatan perkapita yang tinggi akan meningkatkan kualitas sumber daya manusia.

Variabel angka harapan hidup (AHH) mempengaruhi signifikan terhadap indeks pembangunan manusia di Kabupaten Jawa Barat. Berdasarkan hasil regresi (Tabel 6) membuktikan bahwa indikator angka harapan hidup berpengaruh pada IPM, hal ini menunjukkan bahwa harapan hidup berpengaruh terhadap kualitas sumber daya manusia. Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Hansen (2013) menyebutkan bahwa harapan hidup memiliki dampak positif terhadap modal manusia. Harapan hidup berkaitan erat dengan umur panjang yang dapat diperoleh melalui kesehatan yang baik serta tercukupinya nutrisi dalam tubuh, sehingga hal ini sangat berpengaruh dalam mendorong kualitas sumber daya manusia. Investasi dalam perbaikan nutrisi melalui konsumsi kalori dan protein akan meningkatkan kesehatan modal manusia (Diebolt & Haupert, 2016).

Penelitian oleh Cervellati & Sunde (2002) menunjukkan bahwa semakin banyak orang mulai memperoleh modal manusia ketika harapan hidup meningkat. Wilayah dengan harapan hidup tinggi dengan populasi yang memiliki umur panjang dapat menggunakan waktunya secara efektif untuk bersekolah sehingga akan memiliki keahlian dan kemampuan, dengan demikian akan memberikan dampak positif terhadap IPM.

Sehingga perlu adanya perhatian dalam meningkatkan harapan hidup agar kualitas sumber daya manusia dapat ditingkatkan.

Rata-rata Lama Sekolah (RLS) mempengaruhi signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten Jawa Barat. Berdasarkan hasil regresi (Tabel 6) menjelaskan indikator rata-rata lama sekolah berpengaruh terhadap IPM. Hasil penelitian sejalan dengan Soviz & Chavooshi (2019) yang menyatakan bahwa rata-rata lama sekolah yang tinggi secara langsung berpengaruh positif terhadap Indeks Pembangunan Manusia. Melalui rata-rata lama sekolah maka dapat terlihat kualitas pendidikan yang diperoleh seseorang, pendidikan membantu seseorang dalam mengembangkan kemampuan, serta dengan menjadi sumber daya manusia berkualitas maka dapat berkontribusi dengan memberikan pertumbuhan tinggi pada wilayahnya.

Lamanya tahun sekolah akan menciptakan modal manusia yang memiliki keterampilan, yang kemudian akan memberikan pengaruh pada perekonomian (Diebolt & Haupert, 2016). Pendidikan memberikan dampak sosial ekonomi pada seseorang maupun negara, sehingga penting untuk memperhatikan pendidikan. Dengan kesadaran akan pentingnya pendidikan maka akan meningkatkan keputusan seseorang dalam memperoleh pendidikan yang lebih tinggi, sehingga akan memberikan implikasi di masa depan berupa menjadi sumber daya manusia yang berkualitas.

SIMPULAN DAN SARAN

Berdasarkan hasil penelitian yang sudah dijelaskan sebelumnya, variabel pengeluaran pemerintah sektor kesehatan dan pendidikan mempengaruhi signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia. Kemudian PDRB perkapita mempengaruhi terhadap peningkatan kualitas sumber daya melalui indikator IPM. Selanjutnya indikator Angka Harapan Hidup (AHH) dan Rata Lama Sekolah (RLS) dan pendapatan perkapita mempengaruhi signifikan terhadap IPM. Kemudian peranan pengeluaran pemerintah sektor kesehatan dan pendidikan berdasarkan hasil regresi belum memberikan dampak yang cukup besar dibandingkan rata lama sekolah. Hasil koefisien regresi panel data pengeluaran kesehatan dan pendidikan yang relati f kecil dibandingkan variabel lainnya. Artinya, dalam hal ini membuktikan bahwa pengeluaran kesehatan dan pendidikan tidak dapat mempengaruhi secara langsung terhadap peningkatan IPM.

Selanjutnya variabel Rata Lama Sekolah (RLS) menjadi indikator yang paling mempengaruhi peningkatan kualitas SDM berdasarkan koefisien pada regresi panel data. Rata Lama Sekolah menjadi peranan penting untuk mengangkat kualitas SDM. Selama ini program wajib sembilan tahun menjadi target pemerintah daerah untuk meningkatkan kualitas SDM di Jawa Barat. Pemerintan Kabupaten di Jawa Barat perlu memprioritaskan peningkatan tingkat pendidikan masyarakat yang dilihat dari rata lama sekolah. Perencanaan anggaran pendidikan akan lebih efektif untuk mendorong rata lama sekolah menjadi lebih

tinggi.     Variabel pendapatan perkapita

menjadi salah satu variabel yang paling mempengaruhi selain variabel rata lama sekolah. Pendapatan perkapita sebagai indikator kesejahteraan sehingga kemampuan dalam memenuhi kebutuhan pendidkan dan kesehatan dapat tercapai dan mendorong terhadap peningkatan kualitas sumber daya manusia. Kesejahteraan masyarakat menjadi salah satu penentu peningkatan pembangunan manusia dalam memenuhi kebutuhan kesehatan dan pendidikan.

REFERENSI

Aljarallah, R. A. (2020). Natural resource dependency, institutional quality and human capital development in Gulf Countries. Heliyon, 6(7), 1-11.   https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.

e04290

Ananta, P. (2013). Determinants of Human Development in Lampung Province. JEP, 2(3), 243-257

Arisman. (2018). Determinant of Human Development Index in ASEAN Countries. Jurnal Ilmu Ekonomi, 7(1), 113-122.

Astri, M., Nikensari, S. I., & Kuncara W., H. (2013). Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Daerah Pada Sektor Pendidikan Dan Kesehata Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Di Indonesia. Jurnal Pendidikan Ekonomi Dan Bisnis       (JPEB),       1(1),       77-102.

https://doi.org/10.21009/jpeb.001.1.5

Bhakti, N.A., Istiqomah, & Suprapto. (2014). Analisis Faktor-faktor     yang     Mempengaruhi

Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia Periode 2008-2012 (The Factors that Affect the Human Development Index in Indonesia). Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan, 18(4): 452-469

Cervellati, M., & Sunde, U. (2002). Human Capital Formation, Life Expectancy and the Process of Economic Development. The American Economic Review, 95(5), 1653-1672.

Craigwell, R., Bynoe, D., & Lowe, S. (2012). The effectiveness of government expenditure on education and health care in the Caribbean. International Journal of Development Issues,

11(1),                                  4–18.

https://doi.org/10.1108/14468951211213831

Diebolt, C., & Haupert, M. (2016). Human Capital. Handbook          of          Cliometrics.

https://doi.org/10.1007/978-3-642-40406-1

Edeme, R. K., Nkalu, C. N., & Ifelunini, I. A. (2017). Distributional Impact of Public Expenditure on Human Development in Nigeria. International Journal of Social Economics, 44(12), 1683-1693.

Fadilah, A., Ananda, C. F., & Kaluge, D. (2018). A Panel Approach: How Does Government Expenditure Influence Human Development Index ? Jurnal Ekonomi Dan Studi Pembangunan, 10(2), 130–139.

Fahimi, A., Akadiri, S. Saint, Seraj, M., & Akadiri, A. C. (2018). Testing the role of tourism and human capital development in economic growth. A panel causality study of micro states. Tourism Management Perspectives, 28(10), 62–70. https://doi.org/10.1016/j.tmp. 2018.08.004

Fattah, S., & Muji, A. (2012). Local Government

Expenditure Allocation toward Human Development Index at Jeneponto Regency , South Sulawesi , Indonesia. IOSR Jurnal Of Humanities And Social Science (JHSS), 5(6), 40–50.

Gujarati, D. N. (2006). Essentials of Econometrics. New York: McGraw-Hill/Irwin.

Hansen, C. W. (2013). Life expectancy and human capital:  Evidence  from  the international

epidemiological transition. Journal of Health Economics,        32(6),        1142–1152.

https://doi.org/10.1016/j.jhealeco.2013.09.011

Hao, E., & Fan, J. (2001). Design and Implementation of the Vietnam Human Development Programmes-the Poor or the Shocked’. World Bank Policy Research Working Paper, (2436).

Haque, M. I., & Khan, M. R. (2019). Role of oil production and government expenditure in improving human development index: Evidence from Saudi Arabia. International Journal of Energy Economics and Policy, 9(2),                              251–256.

https://doi.org/10.32479/ijeep.7404

Kemenko PMK. (2020). Membangun SDM Indonesia Membangun Sinergitas. Retrieved from https://www.kemenkopmk.go.id/membangun-sdm-indonesia-membangun-sinergitas

Mehrara, M., & Musai, M. (2013). The relationship between Economic Growth and Human Capital in Developing Countries, 5, 55–62.

https://doi.org/10.18052/www.scipress.com/I LSHS.5.55

Mohammad, S., & Razmi, J. (2012). Investigating the Effect of Government Health Expenditure on HDI in Iran. Journal of Knowledge Management, Economics and Information Technology, 2(5), 126–139.

Mongan, J. J. S. (2019). Pengaruh pengeluaran pemerintah bidang pendidikan dan kesehatan terhadap indeks pembangunan manusia di Indonesia. Indonesian Treasury Review Jurnal Perbendaharaan Keuangan Negara Dan Kebijakan Publik,  4(2),  163–176.

https://doi.org/10.33105/itrev.v4i2.122

Okojie, C. E. E. (1995). Human Capital Formation for Productivity Growth in Nigeria. The Nigerian Economic and Financial Review, 1(1):44-62.

Oluwatobi, S. O.,  & Ogunrinola, O. I. (2011).

Government Expenditure on Human Capital Development:  Implications for Economic

Growth in Nigeria. Journal of Sustainable Development,          4(3),          72-80.

https://doi.org/10.5539/jsd.v4n3p72

Patel, G., & Annapoorna, M. S. (2019). Public

Education Expenditure and Its Impact on Human Resource Development in India: An Empirical Analysis. South Asian Journal of Human Resources Management, 6(1), 97–

109.

https://doi.org/10.1177/2322093718813407

Pelinescu, E. (2015). The impact of human capital on economic growth. Procedia Economics and Finance,            22,            184–190.

https://doi.org/10.1016/S2212-5671(15)002 58-0

Prasetyo, A. D., & Zuhdi, U. (2013). The Government Expenditure Efficiency towards the Human Development. Procedia Economics and Finance, 5, 615–622. https://doi.org/10.1016/ s2212-5671(13)00072-5

Railaite, R., & Ciutiene, R. (2020). The impact of public health expenditure on health component of human capital. Engineering Economics,         31(3),         371–379.

https://doi.org/10.5755/j01.ee.31.3.25158

Safitri, I. (2016). Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Sektor Kesehatan, Pendidikan, Dan Infrastruktur Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Di Provinsi Aceh. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Ekonomi Pembangunan, 1(1), 66– 76.

Sanggelorang, S. M. M., Rumate, V. A., & Siwu, F. D. J. (2015). Pengaruh Pengeluaran Pemerintah

Di Sektor Pendidikan Dan Kesehatan Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Di Sulawesi Utara. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi, 15(3), 1–11.

Sen, A. (2000). A Decade of Human Development. Journal of Human Development, 1(1), 17–23. https://doi.org/10.1080/14649880050008746

Shafuda, C. P. P., & De, U. K. (2020). Government expenditure on human capital and growth in Namibia: a time series analysis. Journal of Economic         Structures,         9(21).

https://doi.org/10.1186/s40008-020-00196-3

Shuaibu, M., & Oladayo, P. T. (2016). Determinants of human capital development in Africa: A panel data analysis. Oeconomia Copernicana, 7(4), 523–549.

https://doi.org/10.12775/OeC.2016.030

Son, H. H. (2010). Human Capital Development. ADB Economics Working Paper Series, (225), 1– 36. Retrieved from http://www.oecd.org/site /iops/researchandworkingpapers/48239408.pd f

Soviz, Y. E., & Chavooshi, Z. (2019). The impact of higher education on human development. Proceedings of SOCIOINT 2019- 6th International Conference on Education, Social Sciences          and         Humanities

24-26 June 2019- Istanbul, Turkey

Wijayanto, A., Syafitri, W., & Khusaini, M. (2015). The Analysis of Health and Educational Expenditure as Well as PDRB Per Capita’s Influence on Human Development Index (Study of Cities/Regencies at East Java Province). International Journal of Social and Local Economic Governance, 1(2), 85–95.

https://doi.org/10.21776/ub.ijleg.2015.001.02. 1

Yuliani, T.,  & Saragih, N. (2014). Determinan

Pembangunan Manusia di Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah (Determinants of Human Development Index in Central Java). JEJAK: Journal of Economics and Policy, 7(1): 60-72

Buletin Studi Ekonomi

42