Saran - The Analysis of Factors That Influence Human Development Indeks InIndonesia Land Border

Berdasarkan kesimpulan dari hasil penelitian di atas, maka pada bagian ini dikemukakan beberapa saran dan rekomendasi sebagai berikut:

1. Besarnya pengaruh yang dihasilkan oleh variabel infrastruktur terhadap pembangunan manusia, mengindikasikan bahwa infrastruktur merupakan kunci utama dalam peningkatan pembangunan. Dengan demikian, maka sudah seharusnya pemerintah memberikan perhatian yang lebih besar dan nyata

dalam perbaikan maupun perluasan infrastruktur jalan, karena masih banyak infrastruktur yang sulit dijangkau di wilayah perbatasan darat Indonesia. 2. Pengalokasian anggaran pemerintah bidang kesehatan perlu di kaji kembali

terutama terhadap realisasi penggunaannya agar anggaran yang telah diterapkan dapat mengenai sasaran sesuai dengan tujuan. Selain perlu adamya peningkatan terhadap sosialisasi pola hidup sehat yang lebih baik dan menyeluruh kepada semua lapisan masyarakat terutama masyarakat miskin. 3. Perlu perluasan terhadap komponen pembentuk IPM, misalnya pada indeks

pendidikan dengan memasukkan komponen angka partisipasi murni sekolah dan angka putus sekolah sehingga angka indek pendidikan yang dihasilkan akan lebih merepresentasikan kenyataan yang sebenarnya terhadap kualitas sumber daya manusianya.

4. Pemerintah perlu menciptakan lapangan pekerjaan yang memiliki daya serap tinggi sehingga dapat menurunkan tingkat kemiskinan di wilayah perbatasan yang pada akhirnya menaikkan daya beli masyarkat.

DAFTAR PUSTAKA

Andrea Christy, Fhino dan Priyo Hari Adi. 2009. Hubungan Antara Dana Alokasi Umum, Belanja Modal dan Kualitas Pembangunan Manusia. Makalah. Disampaikan dalam Konferensi Nasional UKWMS. Surabaya 10 0ktober 2009.

Atmawikarta, Arum. 2003. Investasi Kesehatan Untuk Pembangunan Ekonomi. Bappenas. Jakarta.

Baltagi, Badi. H.2005. Econometric Analysis of Panel Data.Ed ke-3. West Sussex: John Willey &Sons, Ltd. England.

Bappenas, 2004. Kajian Strategi Pengembangan Kawasan Perbatasan Dalam Rangka Mendukung Akselerasi Peningkatan Daya Saing Daerah. Bappenas. Jakarta.

[BPS] 2005-2011. Badan Pusat Statistik.Kabupaten/Kota Dalam Angka. Badan Pusat Statistik. Jakarta

---.2006-2010. Indeks Pembangunan Manusia Indonesia. Badan Pusat Statistik. Jakarta.

---.2006-2011.Statistik Indonesia. Badan Pusat Statistik. Jakarta.

BPS-Bappenas-UNDP, 2001. Indonesia Human Development Report 2001. Towards a New Consensus: Democracy and Human Development in Indonesia. Jakarta: BPS-Statistics Indonesia, Bappenas dan UNDP Indonesia.

--- 2004. National Human Development Report 2004. The Economics of Democracy: Finanncing Human Development in Indonesia. Jakarta: BPS- Statistics Indonesia, Bappenas dan UNDP Indonesia.

Brata A.G. 2002. Pembangunan manusia dan kinerja ekonomi regional di Indonesia. Jurnal ekonomi pembangunan, Kajian ekonomi Negara berkembang. 1:13-122.

Brata, Aloysius Gunadi, 2005. Investasi Sektor Publik Lokal, Pembangunan Manusia, dan Kemiskinan. Yogyakarta: Lembaga Penelitian – Universitas Atma Jaya.

Cahyadi P.E. 2004. Pelacakan Faktor-faktor yang memengaruhi IPM studi kasus kabupaten/kota di Provinsi Bali.[Tesis].Universitas Indonesia. Jakarta. Departemen Dalam Negeri. 2008, Undang-Undang Republik Indonesia No. 43

Tahun 2008 Tentang Wilayah Negara.

[Kemdikbud] Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan. 2010. Rencana Strategis Kementrian Pendidikan Nasional 2010-2014. Jakarta: Kemdikbud.

[Depkes] Departemen Kesehatan. 2009. Rencana pembangunan jangka panjang 2005-2025. Depkes. Jakarta.

Drukker D.M. 2003. Testing for correlation in linier panel-data models. The Stata Jurnal. 3:168-177.

Dwi Bastias, Desi, 2010. Analisis Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Atas Pendidikan, Kesehatan, dan Infrastruktur Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Periode 1969-2009.[Skripsi].Semarang: Fakultas Ekonomi Universitas Diponegoro.

Greene W.H. 2002. Econometric analysis, fifth edition.Prentice hall. New Jersey. Gujarati DN. 2004. Ekonometrika Dasar. Jakarta: Erlangga.

Guritno Mangkoesoebroto. 1997. Ekonomi Publik. BPFE. Yogyakarta.

Grigg, Neil dan Fontane G. Darell. 2000. Infrastructure Systems Management and Optimization International Seminar “Paradigma and Strategy of

Infrastructure Management”, Civil Engineering Departement Diponegoro University

Indratno, Imam. 2008. Indeks Pembangunan Desa sebagai Ukuran Keberhasilan Pengembangan Perdesaan. Universitas Islam Bandung. Bandung

Juanda B. 2009. Ekonometrika: pemodelan dan pendugaan. Bogor: IPB Press. Kamaluddin, Laode M.. 2003. Pembangunan Ekonomi Maritim di Indonesia.

Gramedia. Jakarta

Kuriata Ginting S. Charisma, 2008. Analisis Pembangunan Manusia Di Indonesia. [Tesisi]. Medan: Sekolah Pascasarjana, Universitas Sumatera Utara. Lanjouw, P., M. Pradhan, F. Saadah, H. Sayed, R. Sparrow, 2001. Poverty,

Education and Health in Indonesia: Who Benefits from Public Spending? World Bank Working Paper No. 2739. Washington. World Bank

Mankiw, N. Gregory. 2006. Makroekonomi. Ed ke-6. Liza F, Nurmawan I, penerjemah. Jakarta: Gelora Aksara Pratama.

Mardiasmo. 2002. Akuntansi Sektor Publik. Penerbit Andi. Yogyakarta

Midgley, James, 1995. Social Development: The Development Perspective in Social Welfare, London: Sage Publication.

Myrdal, G. 1971. The Challenge of World Poverty. Harmlondsworth.

Nasution, Abdul Aziz. 2010. Analisis Dampak Realisasi APBD terhadap Peningkatan Indeks Pembangunan Manusia Di Kota Binjai. [Skripsi]. Medan: Fakultas Ekonomi Universitas Sumatera Utara.

Nordiawan, Deddi. 2006. Akuntansi Sektor Publik. Salemba Empat. Jakarta. Patriaka, Prima mashita. 2011. Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi

Indeks Pembangunan Manusia di Jawa Barat.[Tesis].Fakultas Ekonomi Institut Pertanian .Bogor.

Priyanto, Andri. 2011. Analisis faktor-faktor yang memengaruhi pembangunan sumebr daya manusia di provinsi Banten [tesis]. Bogor: Program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor.

Ranis G. 2004. Human development and economic growth center discussion. Paper. 887

Ramirez A, Ranis G, Stewart, Frances, 2000. Economic growth and human development. World Development 28 (2):197-219

Sen A. 2000. A decade of human development. Journal of human development. Vol. 1 (1)

Sukirno, S.. 2006. Makroekonomi Teori Pengantar. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.

Suparmoko, 2002.Ekonomi Publik; Untuk Keuangan dan Pembangunan Daerah, Ed ke-1. Yogyakarta: Penerbit Andi

Suradi.2007. Pembangunan Manusia, Kemsikinan dan Kesxejahteraan Sosial. Jurnal Penelitian dan Pengembangan Kesejaheraan Sosial. 12: 1-11 Syaiful. 2008. Pengertian dan Perlakuan Akuntansi Belanja Barang dan Belanja

Modal dalam Kaidah Akuntansi Pemerintahan. Jakarta

Tambunan T. 2001. Perekonomian Indonesia. Jakarta: Ghalia Indonesia.

Todaro MP, Smith SC. 2006. Pembangunan Ekonomi: Di Dunia Ketiga. Edke-9. Munandar H, Puji AL, penerjemah: Barnadi D, Saat S, Hardani W, editor. Jakarta: Erlangga.

Undang-Undang Nomor 34 Tahun 2004 tentang Perimbangan Keuangan Antara Pemerintah Pusat dan Pemerintah Daerah.

[UNDP] United Nations of Development Programme.Human Development Report Tahun 1990-2011. New York: Oxford University Press.

Usman, Syaikhu et al., 2008. Laporan Penelitian :Mekanisme dan Penggunaan Dana Alokasi Khusus (DAK).Jakarta : Lembaga Penelitian SMERU.

Vanden Berg, H. 2001. Economic Growth and Development. Mc Graw Hill. International Edition.

World Bank Working Paper No. 2739. Washington D.C.: World Bank. http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=634451&rec=1&srcab s=447165. Diakses tanggal 12/02/2011 5:00 PM.

World Bank, 2006. World Development Report.

www.psp.kemdiknas.go.id/uploads/statsitikpendidikan/0910/index_smp_0910.pdf [28 september 2012]

www.kementerian.kesehatan.go.id/uploads/Bank-Data-Kesehatan/2010 [28September 2012]

Lampiran 1. Reduksi Shortfall Wilayah Perbatasan Darat Indonesia menurut Kabupaten/Kota Tahun 2007 -2010. Kabupaten/kota Reduksi Shortfall 2007 2008 2009 2010 (1) (2) (3) (4) (5) 1. Kabupaten Sambas 2,33 1,95 2,00 1,34 2. Kabupaten Bengkayang 1,81 1,46 1,12 1,12 3. Kabupaten Sanggau 2,00 0,69 1,03 1,13 4. Kabupaten Sintang 3,58 1,68 1,72 0,95

5. Kabupaten Kapuas Hulu 1,80 0,48 1,25 0,8

6. Kabupaten Kutai Barat 4,86 0,80 1,59 1,09

7. Kabupaten Malinau 0,81 0,34 1,85 1,25

8. Kabupaten Nunukan 0,54 2,46 2,25 1,38

9. Kabupaten Belu 2,89 1,61 1,36 1,18

10. Kabupaten Timor T. Utara 5,07 2,02 1,26 1,63

11. Kabupaten Kupang 3,92 1,29 1,16 1,21

12. Kabupaten Merauke 3,95 1,14 0,94 2,72

13. Kabupaten BovenDigoel 0,63 1,06 0,72 1,28

14. Kabupaten Peg. Bintang 0,27 1,06 1,15 0,86

15. KabupatenKeerom 3,20 1,77 1,07 1,17

Lampiran 2. Indeks Pendidikan Wilayah Perbatasan Darat Indonesia menurut Kabupaten/Kota Tahun 2007 -2010. Kabupaten/kota Indeks Pendidikan 2007 2008 2009 2010 (1) (2) (3) (4) (5) 1. Kabupaten Sambas 72,78 72,78 73,20 73,57 2. Kabupaten Bengkayang 72,52 72,52 72,67 73,18 3. Kabupaten Sanggau 74,17 74,17 74,21 74,40 4. Kabupaten Sintang 74,16 74,89 74,94 74,95

5. Kabupaten Kapuas Hulu 77,47 77,47 77,62 77,65

6. Kabupaten Kutai Barat 80,87 80,87 81,29 81,31

7. Kabupaten Malinau 78,47 78,47 78,81 79,20

8. Kabupaten Nunukan 78,64 78,64 79,12 79,39

9. Kabupaten Belu 74,05 74,05 74,27 74,57

10. Kabupaten Timor T. Utara 71,70 72,16 72,66 73,54

11. Kabupaten Kupang 68,67 68,67 69,19 69,45

12. Kabupaten Merauke 76,90 76,90 77,42 79,39

13. Kabupaten BovenDigoel 27,80 27,80 28,06 29,45

14. Kabupaten Peg. Bintang 25,96 25,96 26,62 27,01

15. KabupatenKeerom 76,96 76,96 77,01 77,79

Lampiran 3. Indeks Kesehatan Wilayah Perbatasan Darat Indonesia menurut Kabupaten/Kota Tahun 2007 -2010. Kabupaten/kota Indeks Kesehatan 2007 2008 2009 2010 (1) (2) (3) (4) (5) 1. Kabupaten Sambas 59,13 59,50 59,85 60,45 2. Kabupaten Bengkayang 72,34 72,61 72,83 73,07 3. Kabupaten Sanggau 71,02 71,66 72,07 72,48 4. Kabupaten Sintang 71,13 71,52 71,87 72,20

5. Kabupaten Kapuas Hulu 68,77 68,98 69,15 69,30

6. Kabupaten Kutai Barat 74,50 74,81 75,13 75,27

7. Kabupaten Malinau 71,68 71,86 72,03 72,22

8. Kabupaten Nunukan 76,40 76,78 77,17 77,57

9. Kabupaten Belu 66,28 66,70 67,07 67,42

10. Kabupaten Timor T. Utara 70,45 71,18 71,85 72,20

11. Kabupaten Kupang 66,19 67,16 67,75 68,33

12. Kabupaten Merauke 61,71 61,89 62,08 62,93

13. Kabupaten BovenDigoel 68,62 69,05 69,58 70,05

14. Kabupaten Peg. Bintang 66,94 67,22 67,58 67,93

15. KabupatenKeerom 69,37 69,58 69,88 70,17

Lampiran 4. Indeks Daya Beli Wilayah Perbatasan Darat Indonesia menurut Kabupaten/Kota Tahun 2007 -2010.

Kabupaten/kota

Indeks Daya Beli

2007 2008 2009 2010 (1) (2) (3) (4) (5) 1. Kabupaten Sambas 57,13 58,91 60,34 60,78 2. Kabupaten Bengkayang 54,10 55,30 56,03 56,41 3. Kabupaten Sanggau 57,73 57,76 58,29 58,78 4. Kabupaten Sintang 55,37 55,93 57,21 57,77

5. Kabupaten Kapuas Hulu 61,54 61,77 62,62 63,15

6. Kabupaten Kutai Barat 60,43 60,79 61,37 61,27

7. Kabupaten Malinau 68,84 68,49 68,32 66,58

8. Kabupaten Nunukan 70,16 68,33 71,54 66,00

9. Kabupaten Belu 68,32 65,45 62,76 67,03

10. Kabupaten Timor T. Utara 65,76 67,10 68,46 56,72

11. Kabupaten Kupang 53,59 54,42 54,80 55,23

12. Kabupaten Merauke 53,48 54,52 54,82 54,88

13. Kabupaten BovenDigoel 49,55 50,74 51,04 51,12

14. Kabupaten Peg. Bintang 49,26 50,66 51,43 52,01

15. KabupatenKeerom 57,64 59,12 59,78 59,82

Lampiran 5. Hasil Uji Pooled Least Square Faktor-Faktor yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Wilayah Perbatasan Darat Indonesia

Dependent Variable: IPM Method: Panel Least Squares Sample: 2007 - 2010 (4 tahun) Cross-sections included: 16

Total panel (balanced) observations: 64

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

LOG(KAP) 0.635949 1.637197 0.388438 0.6992 MISKIN -0.482578 0.072721 -6.635982 0.0000 LOG(B_KES) -6.234382 2.462998 -2.531217 0.0143 LOG(B_PEN) 0.875115 1.077556 0.812130 0.4203 JALAN 13.49872 6.589844 2.048413 0.0454 GR_SD -0.032539 0.045948 -0.708161 0.4819 GR_SLTP -0.268905 0.123296 -2.180960 0.0336 DOKTER 0.727663 0.825668 0.881302 0.3821 TPT 0.302887 0.330473 0.916524 0.3635 C 96.18829 11.47188 8.384702 0.0000

R-squared 0.700465 Mean dependent var 65.96594

Adjusted R-squared 0.650542 S.D. dependent var 7.316209

S.E. of regression 4.324974 Akaike info criterion 5.909290

Sum squared resid 1010.092 Schwarz criterion 6.246616

Log likelihood -179.0973 Hannan-Quinn criter. 6.042180

Lampiran 6. Hasil Uji Fixed Effect Faktor-Faktor yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Wilayah Perbatasan Darat Indonesia

Dependent Variable: IPM Method: Panel Least Squares Sample: 2007 2010

Periods included: 4

Cross-sections included: 16

Total panel (balanced) observations: 64

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

LOG(KAP) 0.644936 0.471248 1.368571 0.1790 MISKIN -0.139044 0.019218 -7.235091 0.0000 LOG(B_KES) -0.395827 0.331249 -1.194952 0.2393 LOG(B_PEN) 0.172403 0.110983 1.553414 0.1284 JALAN 3.423852 1.376534 2.487299 0.0173 GR_SD -0.012546 0.004404 -2.848587 0.0070 GR_SLTP 0.013327 0.013141 1.014174 0.3168 DOKTER -0.023870 0.073263 -0.325808 0.7463 TPT 0.070759 0.046945 1.507267 0.1398 C 67.56312 1.885381 35.83525 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.998751 Mean dependent var 65.96594

Adjusted R-squared 0.997983 S.D. dependent var 7.316209 S.E. of regression 0.328611 Akaike info criterion 0.898046 Sum squared resid 4.211428 Schwarz criterion 1.741359 Log likelihood -3.737463 Hannan-Quinn criter. 1.230270

F-statistic 1299.553 Durbin-Watson stat 2.061384

Lampiran 7. Hasil Pengujian antara Fixed Effect dengan Pooled Least Square (Uji Chow) Faktor-Faktor yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Wilayah Perbatasan Darat Indonesia

Signifikansi Model Fixed Effect (FEM) H0 : α1= α2 = … = αi (interceptsama)

H1 : sekurang-kurangnya ada satu intercept yang berbeda

Redundant Fixed Effects Tests Equation: Uji Chow

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 620.998071 (15,39) 0.0000

Cross-section Chi-square 350.719654 15 0.0000

Cross-section fixed effects test equation: Dependent Variable: IPM

Method: Panel Least Squares Sample: 2007 2010 (4 Tahun) Cross-sections included: 16

Total panel (balanced) observations: 64

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

R-squared 0.700465 Mean dependent var 65.96594

Adjusted R-squared 0.650542 S.D. dependent var 7.316209 S.E. of regression 4.324974 Akaike info criterion 5.909290 Sum squared resid 1010.092 Schwarz criterion 6.246616 Log likelihood -179.0973 Hannan-Quinn criter. 6.042180 F-statistic 14.03103 Durbin-Watson stat 0.407769

Karena nilai probabilitas Chi Square berdasarkan hasil estimasi diperoleh nilai probabilitas sebesar 0,000 yang berarti tolak H0.

Kesimpulan: Model Fixed Effect (FEM) lebih baik daripaada Pooled Least Square.

Lampiran 8. Hasil Uji Random Effect Faktor-Faktor yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Wilayah Perbatasan Darat Indonesia

Dependent Variable: IPM

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Sample: 2007 2010 (4 tahun)

Cross-sections included: 16

Total panel (balanced) observations: 64

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

LOG(KAP) 0.718332 0.459107 1.564627 0.1235 MISKIN -0.145492 0.019035 -7.643509 0.0000 LOG(B_KES) -0.408023 0.330646 -1.234018 0.2225 LOG(B_PEN) 0.164494 0.110861 1.483791 0.1437 JALAN 3.890702 1.358895 2.863136 0.0060 GR_SD -0.013461 0.004395 -3.062533 0.0034 GR_SLTP 0.012839 0.013127 0.978076 0.3324 DOKTER -0.016931 0.073071 -0.231708 0.8176 TPT 0.092299 0.046327 1.992335 0.0514 C 67.50707 2.206195 30.59888 0.0000 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 4.695607 0.9951 Idiosyncratic random 0.328611 0.0049 Weighted Statistics

R-squared 0.692552 Mean dependent var 2.306825

Adjusted R-squared 0.641311 S.D. dependent var 0.601352 S.E. of regression 0.360154 Sum squared resid 7.004390

F-statistic 13.51549 Durbin-Watson stat 1.332098

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared 0.331917 Mean dependent var 65.96594

Lampiran 9. Hasil Pengujian antara Fixed Effect dengan Random Effect (Uji Hausman) Faktor-Faktor yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Wilayah Perbatasan Darat Indonesia

H0 : Model Random Effect lebih baik daripada Fixed Effect

H1 : Model Fixed Effect lebih baik daripada Random Effect

Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Uji Hausman

Test cross-section random effects

Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.

Cross-section random 19.864276 9 0.0188

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.

LOG(KAP) 0.644936 0.718332 0.011295 0.4898 MISKIN -0.139044 -0.145492 0.000007 0.0149 LOG(B_KES) -0.395827 -0.408023 0.000399 0.5415 LOG(B_PEN) 0.172403 0.164494 0.000027 0.1288 JALAN 3.423852 3.890702 0.048250 0.0336 GR_SD -0.012546 -0.013461 0.000000 0.0011 GR_SLTP 0.013327 0.012839 0.000000 0.4156 DOKTER -0.023870 -0.016931 0.000028 0.1907 TPT 0.070759 0.092299 0.000058 0.0045

Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: IPM

Method: Panel Least Squares Sample: 2007 2010

Cross-sections included: 16

Total panel (balanced) observations: 64

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 67.56312 1.885381 35.83525 0.0000 LOG(KAP) 0.644936 0.471248 1.368571 0.1790 MISKIN -0.139044 0.019218 -7.235091 0.0000 LOG(B_KES) -0.395827 0.331249 -1.194952 0.2393 LOG(B_PEN) 0.172403 0.110983 1.553414 0.1284 JALAN 3.423852 1.376534 2.487299 0.0173 GR_SD -0.012546 0.004404 -2.848587 0.0070 GR_SLTP 0.013327 0.013141 1.014174 0.3168 DOKTER -0.023870 0.073263 -0.325808 0.7463 TPT 0.070759 0.046945 1.507267 0.1398 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)

F-statistic 1299.553 Durbin-Watson stat 2.061384

Karena nilai probabilitas Chi-Square berdasarkan hasil etimasi diperoleh nilai sebesar 0,0188 yang berarti cukup bukti untuk menolak H0.

Lampiran 10. Hasil Uji Fixed Effect dengan Cross Section Weights Faktor- Faktor yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Wilayah Perbatasan Darat Indonesia

FEM Cross Section Weights Dependent Variable: IPM

Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Sample: 2007 2010

Periods included: 4

Cross-sections included: 16

Total panel (balanced) observations: 64

Linear estimation after one-step weighting matrix

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

LOG(KAP) 0.663025 0.387178 1.712454 0.0948 MISKIN -0.151002 0.017603 -8.578273 0.0000 LOG(B_KES) -0.481910 0.269892 -1.785568 0.0819 LOG(B_PEN) 0.148092 0.079741 1.857169 0.0709 JALAN 3.058979 0.704071 4.344700 0.0001 GR_SD -0.010218 0.006179 -1.653733 0.1062 GR_SLTP 0.008780 0.009985 0.879335 0.3846 DOKTER -0.031948 0.023763 -1.344428 0.1866 TPT 0.048611 0.039915 1.217868 0.2306 C 68.39521 1.647925 41.50384 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)

Weighted Statistics

R-squared 0.999444 Mean dependent var 97.22667

Adjusted R-squared 0.999101 S.D. dependent var 83.32401 S.E. of regression 0.313805 Sum squared resid 3.840469 F-statistic 2918.819 Durbin-Watson stat 2.291693

Unweighted Statistics

R-squared 0.998698 Mean dependent var 65.96594

Lampiran 11. Hasil uji multikolinieritas Faktor-Faktor yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Wilayah Perbatasan Darat Indonesia 2007 - 2010

KAP MISKIN B_KES B_PEN JALAN TPT DOKTER GR_SD GR_SLTP

KAP 1.000000 -0.297128 0.101718 -0.162556 -0.046619 0.631343 0.265487 0.035545 -0.040683 MISKIN -0.297128 1.000000 -0.336928 -0.377692 0.010233 -0.098989 -0.028819 0.063363 0.062522 B_KES 0.101718 -0.336928 1.000000 0.369870 -0.390611 -0.175004 -0.081152 0.131707 -0.028256 B_PEN -0.162556 -0.377692 0.369870 1.000000 0.063425 -0.028069 0.005973 0.120524 -0.043189 JALAN -0.046619 0.010233 -0.390611 0.063425 1.000000 0.401013 0.218249 -0.081774 0.032819 TPT 0.631343 -0.098989 -0.175004 -0.028069 0.401013 1.000000 0.420195 0.176033 -0.072490 DOKTER 0.265487 -0.028819 -0.081152 0.005973 0.218249 0.420195 1.000000 0.001625 -0.135082 GR_SD 0.035545 0.063363 0.131707 0.120524 -0.081774 0.176033 0.001625 1.000000 0.351900 GR_SLTP -0.040683 0.062522 -0.028256 -0.043189 0.032819 -0.072490 -0.135082 0.351900 1.000000

Lampiran 12. Hasil Uji Normalitas error term Faktor-Faktor yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Wilayah Perbatasan Darat Indonesia

Berdasarkan nilai probabilitas Jarque Bera yang lebih besar dari taraf nyata 5%, maka dapat disimpulkan bahwa error term terdistribusi dengan normal.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 S e r i e s :S t a n d a r d i z e dR e s i d u a l s S a m p l e 2 0 0 7 2 0 1 0 O b s e r v a t i o n s6 4 Mean -8.68e-15 Median 0.482874 Maximum 6.414276 Minimum -9.407377 Std. Dev. 4.004148 Skewness -0.430588 Kurtosis 2.292769 Jarque-Bera 3.311467 Probability 0.190952

AMBAR YULIATI. The Analysis of Factors That Influence Human Development Indeks InIndonesia Land Borders. Under supervision of WIWIEK RINDAYATI and IRFAN SYAUQI BEIK.

Human Development Index (HDI) is a measure for the quality of human development. The increase in the development will improve economic growth. The United Nations Development Programme (UNDP) since 1990 has been using the HDI to measure achievement of human development process. Human Development Index is devided in to three components, namely education, health and purchasing power. This study examines the factors that influence human development index in Indonesia’s land border. The study is conducted in Indonesia’s land border by using secondary data derived from BPS, Kemenkeu and UNDP from 2007-2010. This study uses panel data regression model to determine the determinants of human development index and uses descriptive analysis to discuss policy implication. This study shows that the GDP per capita, poverty, teacher’s availability, health care, and infrastructure significantly influence the HDI. These factors should be prioritized in order to improve the HDI in the land border of the country.

AMBAR YULIATI: Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Wilayah Perbatasan Darat Indonesia. Dibimbing oleh: WIWIEK RINDAYATI dan IRFAN SYAUQI BEIK.

Modal manusia merupakan salah satu faktor penting dalam proses pertumbuhan ekonomi, dengan modal manusia yang berkualitas kinerja ekonomi diyakini juga akan lebih membaik. Selain itu manusia juga merupakan manifestasi kekayaan bangsa yang sesungguhnya. Oleh karena itu manusia menjadi sasaran utama dari pembangunan.

Kebijakan pembangunan yang tidak mendorong kualitas manusia hanya akan membuat negara bersangkutan tertinggal dari negara lain. Peningkatan kualitas modal manusia akan memberikan manfaat dalam mengurangi ketimpangan, jika modal manusia semakin baik akan dapat meningkatkan produktifitas yang pada akhirnya akan meningkatkan pendapatan individu sehingga akan meningkatkan kesejahteraannya.

Perbatasan negara yang merupakan manifestasi utama kedaulatan wilayah suatu negara memiliki peranan penting, baik dalam batas wilayah kedaulatan, pemanfaatan sumber daya alam , pertahanan dan kedaulatan ekonomi sebuah negara. Menurut UU No. 26 tahun 2007 telah ditetapkan bahwa perbatasan sebagai kawasan strategi nasional di bidang pertahanan dan keamana. Meskipun telah ditetapkan sebagaimana tersebut bukan berarti tidak boleh dikembangkan secara sosial ekonomi. Tetapi justru sebaliknya, peningkatan kesejahteraan masyarakat dan pengembangan ekonomi wilayah merupakan pendekatan yang komplementer dengan pendekatan pertahanan dan keamanan. Berdasarkan uraian di atas, maka penelitian ini memiliki beberapa tujuan. Pertama, mengkaji perkembangan masing-masing komponen IPM di wilayah perbatasan darat Indonesia. Kedua, menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi IPM di wilayah perbatasan darat Indonesia.

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik dan sumber lainnya dengan periode waktu yang digunakan adalah tahun 2007-2010. Penelitian mencakup seluruh kabupaten perbatasan darat sebanyak 16 kabupaten pada 4 provinsi yaitu: Kalimantan Barat 5 kabupaten (Sambas, Bengkayang, Sintang, Sanggau dan Kapuas Hulu), Kalimantan Timur 3 kabupaten (Nunukan, Malinau dan Kutai Barat), Nusa Tenggara Timur 3 kabupaten (Kupang, Belu dan Timor Tengah Utara), dan Papua 4 kabupaten (Merauke, Boven Digoel, Pegunungan Bintang dan Keerom) dan 1 kota yaitu Kota Jayapura

mengkaji dinamika indeks pembangunan manusia di wilayah perbatasan darat Indonesia. Analisis regresi yang dilakukan dalam penelitian ini adalah regresi data panel. Alasan pemilihan metode tersebut mengacu pada tujuan penelitian yang ingin melihat faktor-faktor yang memengaruhi indeks pembangunan manusia.

Dinamika indeks pembangunan manusia di wilayah perbatasan darat Indonesia selama periode penelitian secara umum mengalami peningkatan baik dari indeks pembentuk maupun komponen pembentuknya. Diantara tiga indeks pembentuk IPM indeks pendidikan mempunyai nilai yang terbesar hampir di semua kabupaten/kota di wilayah perbatasan yaitu dengan rata-rata perbatasan sebesar 70,4 dengan rata-rata Indonesia sebesar 78,60 kecuali pada Kabupaten Pegunungan Bintang dan Boven Digoel, dimana indeks pendidikan di kedua kabupaten tersebut kurang dari 30. Jika di telusuri lebih mendalam ternyata pada kedua kabupaten tersebut angka melek huruf (32 persen) dan rata-rata lama sekolahnya (3 tahun) sangat jauh dari rata-rata Indonesia, yaitu angka melek huruf 92 persen dan rata-rata lama sekolah 7 tahun. Indeks pembentuk yang kedua adalah kesehatan dengan rata-rata perbatasan 69,71 dan rata-rata Indonesia 73,47. Sedangkan indeks daya beli merupakan komponen pembentuk terendah dengan rata-rata perbatasan sebesar 59,49 dan rata-rata Indonesia sebesar 75,74.

Berdasarkan hasil estimasi regresi data panel terhadap faktor-faktor yang memengaruhi indeks pembangunan manusia di wilayah perbatasan diperoleh hasil sebagai berikut: (1) variabel yang signifikan berpengaruh positif adalah PDRB per kapita, pengeluaran pemerintah bidang pendidikan dan infrastruktur jalan, (2) variabel yang signifikan berpengaruh negatif adalah persentase penduduk miskin, pengeluaran pemerintah bidang kesehatan, rasio tenaga pendidikan tingkat SD dan rasio tenaga kesehatan, (3) sedangakan variabel yang tidak signifikan berpengaruh adalah rasio tenaga pendidikan SMP dan tingkat pengangguran terbuka. Jika ditinjau berdasarkan nilai koefisiennya, maka variabel yang mempunyai berpengaruh terbesar terhadap indeks pembangunan manusia di wilayah perbatasan darat Indonesia adalah infrastruktur jalan dengan nilai koefisien sebesar 3,0589.

Saran yang direkomendasikan dari penelitian ini antara lain pembangunan manusia di wilayah perbatasan oleh pemerintah agar lebih diarahkan pada ketersedianan infrastruktur yang memadai sehingga akan memudahkan masyarakat dalam mengakses aspek-aspek yang menentukan pembangunan terutaman pembangunan manusia seperti sarana kesehatan dan pendidikan. Selain itu infrastruktur yang memadai juga akan mempengaruhi biaya yang dikeluarkan menjadi lebih rendah, dapat meningkatkan interaksi ekonomi, meningkatkan pertumbuhan ekonomi dan daya saing daerah. Infrastruktur merupakan kunci dalam mendukung pembangunan dan roda penggerak pertumbuhan ekonomi. Dengan demikian, sudah seharusnya pemerintah memberikan perhatian yang lebih besar dan nyata dalam perbaikan dan perluasan infrastruktur di wilayah perbatasan, karena masih banyak akses jalan yang sangat sulit untuk dijangkau.

Kata kunci: indeks pembangunan manusia, data panel, wilayah perbatasan darat Indonesia

I. PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Hakekat pembangunan dalam suatu wilayah adalah proses multidimensional yang mencakup perubahan yang mendasar meliputi struktur- struktur sosial, sikap-sikap masyarakat dan institusi-institusi nasional dengan tetap mengejar akselerasi pertumbuhan ekonomi, penanganan ketimpangan pendapatan serta pengentasan kemiskinan. Pembangunan juga merupakan perubahan total suatu masyarakat atau penyesuaian sistem sosial secara keseluruhan tanpa mengabaikan kerjasama, kebutuhan dasar, dan keinginan mayoritas individu maupun kelompok sosial yang ada untuk bergerak maju menuju suatu kondisi yang lebih baik. Dapat dikatakan bahwa pembangunan merupakan suatu kenyataan fisik sekaligus tekad suatu masyarakat untuk berupaya sekeras mungkin melalui serangkaian proses sosial, ekonomi dan institusional demi mencapai kehidupan yang lebih baik. Apapun komponen spesifik atas "kehidupan yang lebih baik" itu, pembangunan di semua masyarakat paling tidak memiliki tiga tujuan inti yaitu peningkatan ketersediaan kebutuhan pokok, peningkatan standar hidup, dan perluasan pilihan ekonomis dan sosial setiap individu (Todaro dan Smith, 2006).

Sejalan dengan hal tersebut di atas, maka upaya peningkatan pembangunan perlu terus ditingkatkan dan diperbaharui sesuai dengan kondisi yang ada di masyarakat. Untuk melaksanakan pembangunan secara adil dan merata, isu strategis yang menjadi tantangan pembangunan nasional adalah tingkat kemiskinan yang masih tinggi dan semakin bertambahnya penduduk miskin. Adanya kemiskinan di dalam suatu wilayah merupakan potret bahwa pembangunan itu secara umum kurang berhasil sehingga pada dasarnya keberhasilan pembangunan suatu wilayah tergantung pada kegiatan pembangunan dan pemerataan hasil-hasilnya.

Sejak tahun 1990, United Nations Development Program (UNDP) telah menerbitkan suatu indikator yang menggabungkan faktor ekonomi dan non ekonomi yang mendefinisikan kesejahteraan secara lebih luas dari sekedar

Pendapatan Domestik Bruto (PDB) yang dinamakan Human Development Index

Dalam dokumen The Analysis of Factors That Influence Human Development Indeks InIndonesia Land Borders (Halaman 123-200)