ANALISIS KETERKAITAN ANTARA
INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DAN
PDRB PER KAPITA DI INDONESIA
(PERIODE TAHUN 2006
–
2011)
RYAN EZKIRIANTO
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA*
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Analisis Keterkaitan Antara Indeks Pembangunan Manusia dan PDRB per Kapita di Indonesia (Periode Tahun 2006–2011) adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir disertasi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.
Bogor, Mei 2013
Ryan Ezkirianto
ABSTRAK
RYAN EZKIRIANTO. Analisis Keterkaitan Antara Indeks Pembangunan Manusia dan PDRB per Kapita di Indonesia (Periode Tahun 2006–2011). Dibimbing oleh MUHAMMAD FINDI A.
Penelitian ini menganalisis hubungan dua arah antara pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi terhadap 33 provinsi di Indonesia pada periode 2006-2011. Faktor penghubung pada masing-masing persamaan dianalisis berdasarkan beberapa penelitian empiris, seperti rata-rata lama sekolah, belanja pemerintah bidang pendidikan dan kesehatan, total pengeluaran pemerintah, distribusi pendapatan, dan kepadatan penduduk. Data panel dianalisis dengan metode two-stage least square (2SLS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat hubungan positif yang signifikan antara indeks pembangunan manusia dan PDRB per kapita, ketika rata-rata lama sekolah, belanja pemerintah bidang pendidikan dan kesehatan, total pengeluaran pemerintah, serta distribusi pendapatan merupakan variabel penting yang menjelaskan kekuatan hubungan antara pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi.
Kata kunci: pembangunan manusia, pertumbuhan ekonomi
ABSTRACT
RYAN EZKIRIANTO. Causal Analysis Between Human Development Index and GDRP per Capita in Indonesia (Period of 2006–2011). Supervised by MUHAMMAD FINDI A.
This study attempts to analyse the two-way relationship between human development and economic growth for 33 province in Indonesia during six time period: 2006–2011. The various links in each variabel are analyzed with a review of some existing empirical material, such education, government spending on health and education, total government expenditure, income distribution, and density. The data analyzed with two-stage least square (2SLS) method. The result shows that there exists a strong positive relationship between human development index and GDRP per capita, while education, government spending on health and education, total government expenditure, and income distribution are the important links determining the strength of relationship between human development and economic growth.
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi
pada
Departemen Ilmu Ekonomi
ANALISIS KETERKAITAN ANTARA
INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DAN
PDRB PER KAPITA DI INDONESIA
(PERIODE TAHUN 2006
–
2011)
RYAN EZKIRIANTO
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
Judul Skripsi : Analisis Keterkaitan Antara Indeks Pembangunan Manusia dan PDRB per Kapita di Indonesia (Periode Tahun 2006–2011) Nama : Ryan Ezkirianto
NIM : H14080107
Disetujui oleh
Dr. Muhammad Findi A, M.E. Pembimbing
Diketahui oleh
Dr. Ir. Dedi Budiman Hakim, M.Ec. Ketua Departemen
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Februari 2013 ini adalah pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi, dengan judul Analisis Keterkaitan Antara Indeks Pembangunan Manusia dan PDRB per Kapita di Indonesia (Periode Tahun 2006–2011).
Terima kasih penulis ucapkan kepada Dr. Muhammad Findi A., M.E selaku dosen pembimbing yang telah memberikan arahan serta motivasi yang sangat bernilai, Salahuddin El Ayyubi, M.A dan Dr. Wiwiek Rindayati sebagai dosen serta tim penguji yang telah menyumbangkan kritik dan saran yang sangat berharga bagi perkembangan skripsi, serta saudara Heri Destrianto sebagai pembahas pada seminar hasil penelitian. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada ayah dan ibu yang telah memberikan dukungan yang luar biasa semasa hidupnya serta seluruh keluarga, atas segala doa dan kasih sayangnya.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat bagi pembaca, pengambil kebijakan, serta bagi perkembangan riset ilmu ekonomi.
Bogor, Mei 2013
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL vi
DAFTAR GAMBAR vi
DAFTAR LAMPIRAN vi
PENDAHULUAN 1
Latar Belakang 2
Perumusan Masalah 5
Tujuan Penelitian 6
Manfaat Penelitian 6
Ruang Lingkup Penelitian 6
TINJAUAN PUSTAKA 7
Kerangka Pemikiran 7
Penelitian Terdahulu 9
Hipotesis Penelitian 10
METODOLOGI PENELITIAN 11
Jenis dan Sumber Data 11
Spesifikasi Model 12
Metode Estimasi 13
HASIL DAN PEMBAHASAN 17
Hasil 17
Pembahasan 26
SIMPULAN DAN SARAN 30
Simpulan 30
Saran 30
DAFTAR PUSTAKA 31
LAMPIRAN 33
DAFTAR TABEL
1 Jenis dan sumber data penelitian 11
2 Koefisien variabel persamaan HDI dan Y 17
3 Hasil identifikasi order condition 17
4 Hasil uji F-statistik 18
5 Hasil uji hausman 19
6 Hasil estimasi persamaan pembangunan manusia (HDI) 19 7 Nilai konstanta masing-masing provinsi pada persamaan HDI 21 8 Hasil estimasi persamaan PDRB per kapita (Y) 22 9 Nilai konstanta masing-masing provinsi pada persamaan Y 24 10 Hasil estimasi persamaan simultan dengan metode 2SLS 25 11 Klasifikasi provinsi berdasarkan kinerja HDI dan Y tahun 2006-2011 28
DAFTAR GAMBAR
1 Nilai rata-rata indeks pembangunan manusia menurut provinsi tahun
2006-2011 3
2 Nilai rata-rata PDRB per kapita menurut provinsi tahun 2006-2011 4 3 Alur pemanfaatan sumberdaya terhadap pembangunan 8 4 Kinerja IPM dan PDRB per kapita menurut provinsi tahun 2006-2011 27
DAFTAR LAMPIRAN
1 Output hasil uji simultanitas (spesifikasi hausman)
33 2 Hasil estimasi persamaan indeks pembangunan manusia (HDI) dengan fixed effect 2SLS 34 3 Hasil estimasi persamaan PDRB per kapita (Y) dengan fixed effectPENDAHULUAN
Pembangunan manusia merupakan salah satu faktor penting dalam pertumbuhan ekonomi. Sumberdaya manusia yang berkualitas memiliki produktifitas tinggi sehingga mampu meningkatkan efisiensi kegiatan ekonomi dan secara agregat dapat memengaruhi pertumbuhan ekonomi. Ranis (2006) menyatakan bahwa pembangunan manusia merupakan kontributor dari stabilnya proses pertumbuhan ekonomi dan tidak hanya berkontribusi terhadap tujuan fundamental pembangunan, tetapi juga sebagai faktor penting terhadap pertumbuhan ekonomi sepanjang waktu.
Demikian pula pertumbuhan ekonomi menyediakan tingkat pendapatan yang tinggi sebagai syarat pemenuhan kebutuhan dasar dan perbaikan kualitas modal manusia. Stabilnya tingkat pertumbuhan ekonomi juga menciptakan efek repetisi jangka panjang yang penting dalam peningkatan pembangunan manusia. Peningkatan pendapatan sebagai instrumen pembesar kapasitas pemerintah dalam penyediaan fasilitas sosial, pendidikan, dan kesehatan mampu meningkatkan pembangunan manusia pada periode tertentu. Dengan demikian, pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi merupakan faktor input sekaligus tujuan utama dari proses pembangunan.
Pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi sebenarnya saling memiliki keterkaitan. Beberapa penelitian memperlihatkan hubungan positif antara pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi. Pembangunan manusia berperan penting dalam membentuk masyarakat yang memiliki keahlian tinggi yang selanjutnya berpengaruh terhadap pembangunan ekonomi. Demikian pula pertumbuhan ekonomi mendorong pembangunan manusia melalui pendapatan yang tinggi. Hubungan keterkaitan antara pertumbuhan ekonomi dan pembangunan manusia tersebut bisa saling menguatkan ke arah pertumbuhan atau sebaliknya ke arah penurunan. Namun demikian, tidak serta merta pertumbuhan ekonomi yang tinggi disertai dengan pembangunan manusia yang tinggi pula, begitu pula sebaliknya. Beberapa wilayah memiliki pembangunan manusia yang tinggi namun tidak diikuti pertumbuhan ekonomi yang tinggi, dan sebaliknya. Hal ini menunjukkan bahwa ada faktor lain yang memengaruhi kedua variabel tersebut, sehingga dapat diduga bahwa pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi merupakan persamaan simultan yang dipengaruhi oleh beberapa variabel bebas.
2
Latar Belakang
Menurut Basri dan Munandar (2009), sekurang-kurangnya ada tiga masalah besar di Indonesia, yaitu (1) minimnya sumberdaya manusia yang berkualitas yang disebabkan oleh masih lemahnya kinerja maupun kualitas pendidikan, (2) keterbatasan infrastruktur, baik infrastruktur fisik maupun non fisik; dan (3) kelemahan kerangka kelembagaan (institutional framework). Tentunya masalah tersebut tidak terdispersi seluruhnya secara nasional. Ada beberapa wilayah yang mengalami kemajuan di bidang pendidikan, infrastruktur yang baik, serta menerapkan good governance secara utuh bergantung dari tingkat kesenjangan antarwilayah di Indonesia. Dengan demikian, selain beberapa unsur tersebut yang juga perlu menjadi perhatian penting adalah masalah pemerataan pembangunan.
Pada tahun 2011, Indonesia berhasil mencapai pertumbuhan Produk Domestik Bruto (PDB) sebesar 6.5 persen, tertinggi sejak tahun 1996. Indonesia juga tercatat sebagai 10 besar negara dengan pertumbuhan tertinggi yang diukur dengan indeks pembangunan manusia (UNDP, 2011). Namun perlu dikaji apakah pertumbuhan ekonomi dan pembangunan manusia yang tinggi juga dialami oleh seluruh wilayah di Indonesia, atau pertumbuhan tersebut hanya disumbangkan oleh beberapa wilayah tertentu. Ketidakmerataan pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi menyebabkan kesenjangan yang tinggi dalam hal pemenuhan kebutuhan dasar yang seharusnya diterima secara luas oleh setiap penduduk di setiap wilayah, seperti pangan, pendidikan, fasilitas sanitasi, serta pendapatan masyarakat. Sampai saat ini masih terindikasi gejala ketidakmerataan yang signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi dan pembangunan manusia pada 33 provinsi di Indonesia.
Tantangan utama pembangunan daerah dalam rangka pembangunan nasional adalah mengurangi kesenjangan pembangunan antardaerah dengan lebih menyerasikan laju pertumbuhan ekonomi antardaerah yang relatif maju yang didukung oleh sektor industri yang modern dengan daerah yang tertinggal yang masih relatif didominasi oleh pertanian tradisional (Tjiptoherijanto 1996). Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik (BPS), Indonesia mengalami masalah ketidakmerataan dalam pembangunan manusia yang diukur oleh indeks pembangunan manusia (IPM). Indeks ini mencerminkan kualitas modal manusia yang diukur dari indikator tingkat pendidikan, kesehatan, dan daya beli masyarakat.
3
Riau, Yogyakarta, dan Kepulauan Riau. Hanya beberapa Provinsi dari IBT yang tergolong sebagai provinsi dengan IPM tinggi, yaitu Provinsi Sulawesi Utara, Kalimantan Timur, dan Kalimantan Tengah, sedangkan yang tergolong IPM sedang didominasi oleh provinsi dari wilayah IBB.
Pertumbuhan ekonomi juga merupakan faktor penting sebagai gambaran dari pendapatan masyarakat yang dilihat melalui indikator PDRB per kapita. Nilai rata-rata PDRB per kapita seluruh provinsi (Gambar 2) menunjukkan bahwa provinsi DKI Jakarta, Kalimantan Timur, Riau, serta Kepulauan Riau memiliki pertumbuhan ekonomi teringgi. Sedangkan 4 provinsi dari wilayah Indonesia Bagian Timur, yaitu Provinsi Maluku Utara, Maluku, Gorontalo, serta Nusa Tenggara Timur memiliki PDRB per kapita terendah dibanding provinsi lain. Nilai PDRB per kapita provinsi tertinggi (DKI Jakarta) yang mencapai 15 kali
Indeks Pembangunan Manusia
4
lebih tinggi dari provinsi dengan PDRB per kapita terendah (Nusa Tenggara Timur) menunjukkan kesenjangan pendapatan yang tinggi antarwilayah di Indonesia. Kecepatan pertumbuhan ekonomi yang tidak seimbang antarwilayah juga terlihat pada pertumbuhan nilai PDRB per kapita provinsi DKI Jakarta yang tumbuh sebesar 1,710 ribu rupiah per tahun sedangkan provinsi Nusa Tenggara Timur hanya tumbuh sejumlah 79 ribu rupiah per tahun. Data tersebut menunjukkan kesenjangan antarprovinsi yang sangat signifikan baik dalam hal jumlah nominal maupun kecepatan pertumbuhan PDRB per kapita.
Pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi secara umum telah diterima memiliki hubungan keterkaitan yang positif, namun data memperlihatkan bahwa tidak selalu pembangunan manusia yang tinggi diikuti dengan pertumbuhan ekonomi yang tinggi, dan sebaliknya. Beberapa provinsi menunjukkan kinerja pembangunan manusia yang baik sedangkan pertumbuhan
PDRB per kapita (ribu rupiah)
5 ekonominya lemah, dan sebaliknya, beberapa provinsi memiliki pertumbuhan ekonomi yang tinggi sedangkan pembangunan manusia berada di bawah rata-rata.
Data Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2011 memperlihatkan Provinsi Yogyakarta memiliki IPM sebesar 76.32 yang merupakan tertinggi ke-4 nasional, namun memiliki PDRB per kapita yang relatif rendah, yaitu 6,345 ribu rupiah. Contoh lain yaitu pada Provinsi Papua Barat yang memiliki PDRB per kapita sebesar 15,102 ribu rupiah yang merupakan tertinggi ke-5 nasional, namun hanya memiliki nilai IPM sebesar 69.65, berada di peringkat 29 dari 33 provinsi. Hal tersebut menunjukkan bahwa terdapat suatu kondisi looped economic growth, yaitu ketika pertumbuhan ekonomi tinggi tidak disertai dengan pembangunan manusia yang tinggi pula, serta kondisi looped human development yang terindikasi ketika pembangunan manusia tinggi tidak diikuti oleh pertumbuhan ekonomi yang tinggi.
Pemerintah daerah di Indonesia sebagai penentu kebijakan memiliki peran penting dalam mengalokasikan sumberdaya sebagai input pembangunan wilayah, khususnya setelah ditetapkannya Undang-undang no 22 tahun 1999 yang direvisi menjadi Undang-undang no 32 tahun 2004 tentang Otonomi Daerah, dimana kebijakan pembangunan daerah diserahkan kepada masing-masing pemerintah daerah, sedangkan pemerintah pusat hanya sebagai pengawas atau pengontrol kebijakan. Beberapa wilayah berorientasi terhadap pertumbuhan ekonomi sebagai strategi pembangunannya, sementara beberapa wilayah lain memberikan perhatian relatif lebih besar terhadap kebijakan yang berkaitan dengan fasilitas sosial dan peningkatan kualitas pembangunan manusia. Keragaman sumberdaya, kapabilitas, kebutuhan, serta potensi di masing-masing wilayah memengaruhi strategi pembangunan yang dilakukan oleh pemerintah daerah. Perumusan kebijakan yang kurang tepat dapat mengurangi efisiensi dan efektifitas program kebijakan yang telah disiapkan pemerintah daerah.
Oleh sebab itu perlu dianalisis seberapa besar keterkaitan antara pembangunan manusia dengan pertumbuhan ekonomi pada provinsi-provinsi di Indonesia, apakah keduanya saling berpengaruh positif, negatif, atau tidak terkait sama sekali, serta dikaji pula faktor apa saja yang berpengaruh terhadap pembangunan manusia serta pertumbuhan ekonomi suatu wilayah.
Perumusan Masalah
Pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi diduga memiliki hubungan keterkaitan. Hubungan antara pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi pada 33 provinsi di Indonesia perlu diidentifikasi seberapa besar keterkaitan yang dimiliki, apakah saling berpengaruh secara signifikan, hanya terdapat hubungan satu arah, atau keduanya tidak saling memengaruhi. Selain itu perlu diukur seberapa besar pengaruh keterkaitan antara keduanya, apakah berpengaruh secara positif atau negatif.
6
1. Bagaimanakah hubungan keterkaitan antara pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi?
2. Bagaimanakah pengaruh rata-rata lama sekolah, belanja pemerintah bidang pendidikan dan kesehatan, serta pertumbuhan ekonomi terhadap pembangunan manusia?
3. Bagaimanakah pengaruh pengeluaran pemerintah, distribusi pendapatan, kepadatan penduduk, dan pembangunan manusia terhadap pertumbuhan ekonomi?
Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini secara umum adalah mendapatkan model yang dapat menjelaskan hubungan keterkaitan antara pembangunan manusia dengan pertumbuhan ekonomi. Secara khusus tujuan penelitian ini adalah:
1. menganalisis hubungan keterkaitan antara indeks pembangunan manusia (HDIit) dan PDRB per kapita (Yit);
2. menganalisis pengaruh rata-rata lama sekolah (EDUit), belanja pemerintah
bidang pendidikan dan kesehatan (PSPENDit), serta PDRB per kapita (Yit)
terhadap indeks pembangunan manusia (HDIit); dan
3. menganalisis pengaruh total pengeluaran pemerintah (GEit), indeks gini
(GRit), kepadatan penduduk (DENSit) dan indeks pembangunan manusia
(HDIit) terhadap PDRB per kapita (Yit).
Manfaat Penelitian
Modal manusia dan pembangunan ekonomi diduga memiliki hubungan yang saling terkait, oleh sebab itu analisis hubungan antara keduanya diharapkan dapat memberikan kontribusi yang berguna dalam penetapan kebijakan pembangunan daerah. Secara khusus penelitian ini dapat bermanfaat diantaranya:
1. sebagai referensi pemerintah, badan legisatif, lembaga sosial, maupun pihak swasta dalam merumuskan kebijakan sebagai upaya mencapai hubungan spiral positif (virtuous cycle) antara pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi di Indonesia; dan
2. sebagai acuan evaluasi program kebijakan pemerintah dalam proses pembangunan daerah, peningkatan pemerataan, serta pertumbuhan ekonomi yang stabil.
Ruang Lingkup Penelitian
7
TINJAUAN PUSTAKA
Pada bagian ini akan dijelaskan konsep hubungan dua arah antara pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi, serta faktor yang menghubungkan keduanya. Beberapa penelitian terdahulu yang mendukung serta hipotesis penelitian juga akan dijelaskan pada bagian ini.
Kerangka Pemikiran
Pertumbuhan ekonomi merupakan faktor penting dalam peningkatan kualitas pembangunan manusia. Sebaliknya, modal manusia yang berkualitas dapat memberi pengaruh yang signifikan dalam pertumbuhan ekonomi. Ranis (2004) menyatakan bahwa selama tingkat kebebasan dan keahlian individu yang lebih tinggi meningkatkan pertumbuhan ekonomi, pembangunan manusia akan mempunyai efek yang penting terhadap pertumbuhan ekonomi. Demikian pula, selama peningkatan penghasilan dapat memperbesar pilihan individu dan keahlian individu dinikmati oleh rumah tangga dan pemerintah, pertumbuhan ekonomi akan meningkatkan pembangunan manusia. Ramirez et al. (1998) menganalisis dua rantai hubungan, yaitu dari pembangunan manusia terhadap pertumbuhan ekonomi dan dari pertumbuhan ekonomi terhadap pembangunan manusia.
1) Pengaruh pembangunan manusia terhadap pertumbuhan ekonomi
Kajian tentang pengaruh pembangunan manusia terhadap pertumbuhan ekonomi cukup penting untuk diteliti. Pada tingkat mikro, sejumlah studi menyatakan bahwa peningkatan penghasilan berhubungan erat dengan tambahan tahun pendidikan, dengan tingkat balikan bervariasi di antara tingkat pendidikan. Perbedaan tambahan penghasilan berkaitan dengan tingkat pencapaian kemampuan kognitif dan hal tersebut secara sederhana dapat dilihat dari tingkat pendidikan yang menunjukkan bahwa pencapaian kemampuan kognitif memiliki kontribusi cukup tinggi dalam memperoleh penghasilan tambahan.
8
2) Pengaruh pertumbuhan ekonomi terhadap pembangunan manusia
Pertumbuhan ekonomi memengaruhi pembangunan manusia melalui aktivitas rumah tangga dan kebijakan pemerintah. Pertumbuhan ekonomi memengaruhi tingkat pendapatan masyarakat, sehingga pengeluaran terhadap pemenuhan kebutuhan dasar semakin meningkat. Kemampuan dalam pemenuhan kebutuhan dasar seperti makanan, sandang, dan sanitasi inilah yang meningkatkan kualitas modal manusia. Secara makro, alokasi sumberdaya untuk meningkatkan pembangunan manusia merupakan fungsi dari tiga hal, yaitu total pengeluaran untuk sektor publik, jumlah dana yang dialokasikan untuk sektor-sektor pembangunan manusia, dan bagaimana dana tersebut dialokasikan dalam sektor-sektor tersebut.
Ferroni dan Ravi (1990) menjelaskan hubungan antara pengalokasian sumberdaya, pembangunan manusia, dan pertumbuhan ekonomi (Gambar 3). Sumberdaya bisa dialokasikan melalui dua cara untuk mencapai pembangunan manusia maupun pertumbuhan ekonomi. Pertama, sumberdaya dialokasikan melalui pengeluaran langsung untuk pemenuhan kebutuhan dasar masyarakat yang selanjutnya akan meningkatkan modal manusia dan kemudian mendorong pertumbuhan produksi serta pembangunan ekonomi. Kedua, dengan mengalokasikan sumberdaya untuk investasi fisik yang kemudian akan meningkatkan pendapatan per kapita masyarakat dan mendorong pembangunan manusia melalui pendapatan yang tinggi. Dengan demikian, peran pemerintah daerah dalam menentukan pilihan kebijakan pembangunan berperan penting dalam proses pembangunan dan kemajuan wilayah.
Gambar 3 Alur pemanfaatan sumberdaya terhadap pembangunan Sumberdaya
Investasi modal fisik atau modal produktif
Peningkatan pendapatan per kapita
Pertumbuhan ekonomi Pembangunan manusia
9
Penelitian Terdahulu
1) Penelitian Alejandro Ramirez, Gustav Ranis, dan Frances Stewart (1998) Ramirez et al. (1998) melakukan penelitian hubungan dua arah antara pembangunan ekonomi dan pembangunan manusia dengan menggunakan data
cross section 35 sampai 76 negara sedang berkembang pada tahun 1970 sampai 1992. Mereka menggunakan variabel lag terhadap data sebagai instrumen untuk menurunkan bias simultan sehingga dapat diterapkan metode ordinary least square (OLS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat hubungan positif dua arah dan memperlihatkan bahwa pengeluaran publik pada sektor sosial serta pendidikan perempuan menjelaskan kekuatan hubungan pertumbuhan ekonomi dan pembangunan manusia. Sementara itu tingkat investasi dan distribusi pendapatan signifikan dalam menjelaskan kekuatan hubungan antara pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi.
2) Penelitian Aloysius Gunadi Brata (2002)
Brata (2002) dalam penelitiannya juga menganalisis hubungan dua arah antara pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi di Indonesia, khususnya selama masa krisis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat hubungan dua arah antara pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi dengan disertai pengaruh variabel lain, seperti lama sekolah perempuan dan tingkat ketersediaan sumberdaya alam. Penelitian ini mampu menjelaskan hubungan dua arah antara pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Namun beberapa variabel penjelas belum dapat menjelaskan model secara signifikan, seperti rasio minyak dan gas terhadap PDRB serta indeks gini.
3) Penelitian Gustav Ranis dan Frances Stewart (2005)
Penelitian Ranis dan Stewart (2005) mengkaji berbagai negara di dunia. Mereka menemukan bahwa walaupun salah satu variabel dalam rantai menunjukkan kelemahan, namun masih memungkinkan tercapai kinerja yang bagus dengan variabel yang kuat di rantai lain. Pertumbuhan ekonomi yang merupakan faktor input penting bagi pembangunan manusia tidak akan stabil bila tidak disertai dengan peningkatan pembangunan manusia. Kebijakan ekonomi selama ini memprioritaskan pada fundamental ekonomi sebagai kondisi penting untuk pertumbuhan ekonomi, dimana kebijakan pembangunan manusia harus menunggu giliran. Penemuan penting mereka menyatakan bahwa pembangunan manusia yang tertunda akan menyebabkan pertumbuhan ekonomi yang tidak stabil.
4) Penelitian Nur Berlian Venus Ali (2006)
10
memengaruhi tingkat pendidikan, serta variabel pengeluaran pemerintah, keterbukaan ekonomi, dan investasi fisik yang diduga memengaruhi kinerja perekonomian. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan simultan
two-stages least square manual pada model data panel fixed effect di 26 provinsi Indonesia periode tahun 1993, 1996, 1999, dan 2002. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat hubungan simultan antara persamaan pembangunan pendidikan dengan persamaan kinerja perekonomian, dan sebaliknya. Analisis regresi menunjukkan bahwa variabel kinerja perekonomian, belanja sektor pendidikan, dan distribusi pendapatan berpengaruh signifikan terhadap tingkat pendidikan penduduk. Sementara pada persamaan kinerja perekonomian, analisis regresi menunjukkan bahwa variabel tingkat pendidikan, pengeluaran pemerintah, keterbukaan perekonomian, dan investasi fisik berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja perekonomian. Penelitian ini mampu menjelaskan hubungan kedua variabel endogen serta terdapat variasi variabel bebas yang mampu menjelaskan model. Namun variabel bebas yang diambil masih dominan terdapat pada penelitian Ramirez et al. (1998) sehingga identifikasi linkange variable
belum dapat berkembang dengan sempurna. Selain itu, periode penelitian tidak dilakukan secara longitudinal sehingga ada beberapa titik time series yang belum mampu dijelaskan.
Hipotesis Penelitian
Hipotesis untuk setiap variabel yang dijelaskan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. PDRB per kapita per kapita (Yit) memiliki hubungan positif dan signifikan
dengan IPM (HDIit);
b. rata-rata lama sekolah (EDUit) berpengaruh positif dan signifikan dengan
IPM (HDIit);
c. belanja pemerintah bidang pendidikan dan kesehatan (PSPENDit)
berpengaruh positif dan signifikan dengan IPM (HDIit);
d. IPM (HDIit) berpengaruh positif dan signifikan dengan PDRB per kapita
(Yit);
e. pengeluaran pemerintah (GEit) berpengaruh positif dan signifikan dengan
PDRB per kapita (Yit); dan
f. indeks gini (GRit) berpengaruh negatif dan signifikan dengan PDRB per
kapita (Yit); dan
g. kepadatan penduduk (DENSit) berpengaruh positif dan signifikan dengan
11
METODOLOGI PENELITIAN
Model yang dianalisis adalah model simultan dari persamaan indeks pembangunan manusia dan PDRB per kapita. Pengujian simultanitas dilakukan dengan uji spesifikasi hausman serta identifikasi order condition untuk menentukan metode analisis yang digunakan. Selanjutnya dilakukan uji F-statistik dan uji hausman untuk menentukan metode estimasi yang tepat antara fixed effect
dan random effect.
Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan adalah data sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik dan Kementerian Keuangan RI. Secara rinci jenis-jenis data yang diperlukan dan sumbernya untuk setiap variabel yang diamati disajikan dalam Tabel_1.
Tabel 1 Jenis dan sumber data penelitian Nama
variabel
Data yang dianalisis Sumber data
HDIit Indeks pembangunan manusia
menurut provinsi tahun 2006-2011
[BPS] Badan Pusat Statistik, Statistik Indeks Pembangunan Manusia
Yit PDRB per kapita menurut harga
konstan tahun 2000 per provinsi tahun 2006-2011
[BPS] Badan Pusat Statistik, PDRB Provinsi Menurut Penggunaan
PSPENDit Belanja pemerintah provinsi bidang
pendidikan dan kesehatan tahun 2006-2011 per jumlah penduduk
Kementerian Keuangan, Realisasi APBD
EDUit Rata-rata lama sekolah penduduk
usia 15 tahun ke atas menurut provinsi dan jenis kelamin tahun 2006-2011
[BPS] Badan Pusat Statistik, Perkembangan Beberapa Indikator Utama Sosial-Ekonomi Indonesia
GEit Jumlah total pengeluaran pemerintah
provinsi tahun 2006-2011 per jumlah penduduk
[BPS] Badan Pusat Statistik, Statistik Keuangan Provinsi
GRit Indeks gini provinsi tahun
2006-2011
[BPS] Badan Pusat Statistik, Perkembangan Beberapa Indikator Utama Sosial-Ekonomi Indonesia
DENSit Kepadatan penduduk per provinsi
tahun 2006-2011
12
Spesifikasi Model
Penelitian ini mengkaji hubungan dua arah antara pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi. Pemilihan model diadaptasi berdasarkan penelitian empiris. Model yang akan dijelaskan adalah model persamaan simultan yang terdiri dari persamaan pembangunan manusia dan persamaan pertumbuhan ekonomi.
Model Persamaan Pembangunan Manusia
Analisis hubungan dua arah antara pembangunan manusia membutuhkan variabel yang dapat dijadikan parameter penelitian dengan baik. Basri dan Munandar (2009) menyatakan bahwa indeks pembangunan manusia (IPM) merupakan proksi yang tepat untuk menggambarkan kondisi pembangunan manusia.
Tingkat pendidikan masyarakat menentukan pola konsumsi terhadap jenis barang yang berkontribusi langsung terhadap peningkatan modal manusia, seperti makanan serta fasilitas sanitasi yang baik. Peningkatan kondisi kesehatan dan gizi yang baik telah memberi bukti memiliki pengaruh langsung terhadap produktivitas pekerja (Ranis et al. 2000). Sebagaimana juga dinyatakan oleh Meier dan Rauch (2000) bahwa tingkat pendidikan yang baik dapat meningkatkan kondisi sanitasi yang lebih baik bagi seluruh anggota keluarga dan makanan yang lebih bergizi. Selain itu, belanja pemerintah bidang pendidikan dan kesehatan memperluas akses masyarakat terhadap edukasi serta pelayanan kesehatan yang memadai. Belanja pemerintah daerah bidang pendidikan dan kesehatan menyediakan akses masyarakat terhadap fasilitas pemenuhan kebutuhan dasar untuk pembangunan manusia. Tingkat pendidikan dan kesehatan yang baik dapat meningkatkan kualitas modal manusia. Dengan demikian, kedua faktor tersebut diduga berpengaruh positif terhadap pembangunan manusia.
Tingkat PDRB per kapita juga diduga memengaruhi indeks pembangunan manusia. Pengeluaran penduduk yang semakin tinggi menyebabkan tingkat pemenuhan kebutuhan dasar penduduk semakin baik. Hal tersebut mendorong tingkat konsumsi untuk pendidikan dan kesehatan semakin meningkat, sehingga berpengaruh terhadap indeks pembangunan manusia di suatu wilayah.
Berdasarkan beberapa argumen tersebut, maka model pembangunan manusia dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
HDIit= α0+α1EDUit+ α2PSPENDit+ α3Yit+ eit
keterangan:
αi = konstanta /intersep provinsi i
HDIit = indeks pembangunan manusia;
PSPENDit = belanja pemerintah daerah bidang pendidikan dan kesehatan
provinsi i tahun t; dalam log
EDUit = rata-rata lama sekolah usia 15 tahun ke atas provinsi i tahun t;
dalam tahun
Yit = PDRB per kapita provinsi i tahun t; dalam log
13
Model Persamaan Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan ekonomi dinyatakan oleh Pendapatan Regional Domestik Bruto (PDRB) per kapita karena menunjukkan tingkat pendapatan individu secara rata-rata. Ramirez et al. (1998) memasukkan variabel investasi fisik, belanja pemerintah, serta indeks pembangunan manusia sebagai input persamaan pertumbuhan ekonomi.
Pengeluaran pemerintah meningkatkan akses masyarakat terhadap fasilitas pembangunan sehingga proses kegiatan ekonomi berjalan semakin efisien dan produktif. Pertumbuhan ekonomi yang diikuti distribusi pendapatan yang merata merupakan indikator kesejahteraan serta pembangunan jangka panjang yang stabil. Kepadatan penduduk juga diduga berperan dalam meningkatkan produktivitas sebagai gambaran dari tingkat aglomerasi yang meningkatkan efisiensi produksi.
Selain itu perlu dianalisis pula aspek spasial serta tingkat pemerataan pendapatan antarwilayah sebagai faktor yang memengaruhi pertumbuhan ekonomi. Ketiga faktor tersebut diduga memengaruhi pertumbuhan ekonomi sehingga perlu dianalisis seberapa besar pengaruhnya terhadap proses pembangunan wilayah di Indonesia.
Berdasarkan penjelasan tersebut, maka dapat diambil suatu model persamaan pertumbuhan ekonomi sebagai berikut:
Yit= 0+ 1 GEit + 2 GRit + 3 DENSit + 4 HDIit + uit
keterangan:
i = konstanta /intersep provinsi i
Yit = PDRB per kapita provinsi i tahun t; dalam log
GEit = total pengeluaran pemerintah per jumlah penduduk provinsi i
tahun t; dalam log
GRit = indeks gini provinsi i tahun t;
DENSit = kepadatan penduduk provinsi i tahun t; dalam log
HDIit = indeks pembangunan manusia provinsi i tahun t,
uit = error term
Metode Estimasi
Langkah-langkah estimasi yang dilakukan adalah identifikasi dan spesifikasi model, uji simultanitas, serta estimasi data.
Identifikasi Model (Order Condition)
14
Dalam model simultan, persamaan dapat diidentifikasi jika jumlah variabel eksogen yang dikeluarkan dari persamaan tidak kurang dari jumlah variabel endogen yang terdapat dalam persamaan kurang dikurangi 1, atau
K-k≥ m-1 keterangan:
m = jumlah variabel endogen pada setiap persamaan;
K = jumlah variabel eksogen dalam model termasuk konstanta;
k = jumlah variabel eksogen pada setiap persamaan.
Jika K – k = m – 1, persamaan just identified, tetapi jika K – k > m – 1, maka persamaan overidentified (Gujarati 2004).
UjiSimultanitas (Spesifikasi Hausman)
Uji simultanitas dilakukan untuk mengetahui apakah suatu variabel berkorelasi dengan suku residualnya. Jika persamaan tidak simultan, atau tidak terdapat masalah simultanitas, maka metode ordinary least square (OLS) akan menghasilkan nilai penduga parameter yang konsisten dan efisien. Namun jika terdapat masalah simultanitas, maka metde OLS tidak akan konsisten. Selanjutnya metode instrumen variabel akan menghasilkan penduga yang konsisten dan efisien (Pindyck dan Rubinfield 1998).
Pengujian dengan spesifikasi hausman dilakukan dengan mengestimasi Y
dalam persamaan reduced form dengan metode fixed effect, kemudian residual dari hasil esimasi Y tersebut ditambahkan pada persamaan regresi struktural HDI
untuk mengoreksi simultanitas. Bila variabel residual memengaruhi HDI (uji t
signifikan), maka tolak hipotesis nol bahwa tidak ada simultanitas. Secara sederhana, uji hausman terdiri atas beberapa langkah sebagai berikut:
1) HDI diregresikan terhadap EDU, PSPEND, GE, GR, dan DENS untuk mendapatkan nilai residual � .
2) Y diregresikan terhadap HDI dan w, lalu lakukan uji t pada koefisien w. Jika signifikan, hipotesis bahwa terdapat simultanitas tidak dapat ditolak. Untuk efisiensi estimasi, Pyndick dan Rubinfeld (1998) menyarankan untuk meregresikan Y terhadap HDI dan � .
Apabila terbukti dari uji simultanitas bahwa terdapat proses simultan, maka metode analisis yang digunakan adalah metode indirect least square (ILS) atau
two-stages least square (2SLS). Metode ILS dipakai apabila sistem persamaan simultan teridentifikasi just identified, sedangkan bila overidentified digunakan metode 2SLS (Gujarati 2004).
Estimasi Data Panel
15 1) Struktur model estimasi data panel
Terdapat dua tipe pemodelan residual data panel, yaitu: fixed effect model
(FEM), dan random effect model (REM). Fixed effect model (FEM) sudah memerhatikan keragaman atau heterogenitas individu yakni dengan mengasumsikan bahwa intersep antarkelompok individu berbeda, sedangkan
slope-nya dianggap sama. Pengertian FEM didasarkan adanya perbedaan intersep antara individu namun sama antarwaktu (time invariant), sedangkan koefisien regresi (slope) dianggap tetap baik antarkelompok individu maupun antarwaktu. Dalam model FEM, generalisasi secara umum sering dilakukan dengan cara memberikan variabel boneka (dummy variable). Tujuannya adalah untuk mengizinkan terjadinya perbedaan nilai parameter yang berbeda-beda baik lintas unit cross section ataupun antarwaktu. Oleh karena itu pendekatan dengan memasukkan variabel boneka ini dikenal juga sebagai least square dummy variable (LSDV) atau disebut juga covariance model. Model fixed effect dapat ditulis:
yit = αi + Xit + iΣDi + εit
Dalam random effect model (REM), parameter yang berbeda antar daerah maupun antar waktu dimasukkan ke dalam error. Oleh sebab itu, model efek acak sering disebut model komponen error (error component model). Diasumsikan pula bahwa error secara individu (ui) tidak saling berkorelasi, begitu juga dengan
error kombinasinya (εit). Model random effect dapat ditulis:
yit = αi + Xit + ui + εit
2) Pemilihan model estimasi data panel
Dalam memilih salah satu model estimasi yang dianggap paling tepat dari tiga jenis model data panel, maka perlu dilakukan beberapa uji, yaitu: (1) Uji
F-statistik untuk menentukan antara model common effect atau FEM; dan (2) Uji hausman untuk menentukan pilihan metode estimasi antara FEMdan REM.
a) Uji F-statistik
Pengujian F-statistik adalah pengujian untuk memilih apakah model yang digunakan common effect atau FEM. Sebagaimana yang diketahui bahwa terkadang asumsi setiap unit cross section memiliki perilaku yang sama cenderung tidak realistis mengingat dimungkinkan setiap unit cross section
memiliki perilaku yang berbeda. Dalam pengujian ini dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut:
H0 : model common effect H1 : model fixed effect
16
F = RSS1- RSS2 / m RSS2 / (n - k)
keterangan:
RSS1 = residual sum square hasil pendugaan model common effect;
RSS2 = residual sum square hasil pendugaan model fixed effect;
m = numerator, yaitu jumlah restriksi atau pembatasan dalam model common effect atau jumlah kelompok individu dikurangi 1; (n–k) = denumerator, n: jumlah observasi; k: jumlah parameter dalam model fixed effect
b) Uji hausman
Hausman (1978) mengajukan suatu tes yang menggunakan REM sebagai acuan (hipotesis nol). Dasar pemikiran yang digunakan adalah dengan menguji adanya hubungan antara unobserved effect dengan satu atau lebih variabel bebas. Uji hausman dilakukan dengan hipotesa sebagai berikut:
H0 : model random effect
H1 : model fixed effect
Jika uji statistik menunjukkan penolakan hipotesis nol maka FEM adalah lebih tepat, dan sebaliknya.
3) Uji kelaikan suai (R2)
Uji R2 digunakan untuk mengukur kebaikan atau kesesuaian suatu model persamaan regresi, lebih dari dua variabel. Koefisien determinasi majemuk R2
memberikan proporsi atau presentase variasi total dalam variabel terikat dengan variabel bebas secara bersama-sama.
4) Uji hipotesis
Uji hipotesis adalah suatu anggapan atau pendapat yang diterima secara kuantitatif untuk mengolah suatu data sebagai fakta untuk penelitian. Pengujian dilakukan untuk menentukan baik atau buruknya model melalui uji kesesuaian model (R2), uji secara serempak (Uji F), maupun uji secara parsial (Uji t) untuk menentukan diterima atau ditolaknya hipotesa nol.
a) Uji secara serempak (Uji F)
Uji serempak (F-test), dimaksudkan untuk menguji pengaruh variabel-variabel bebas (independent variables) secara bersama-sama terhadap variabel terikat (dependent variable).
b) Uji secara parsial (Uji t)
17
HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
Identifikasi dan Spesifikasi Model
1) Identifikasi order condition
Identifikasi order condition digunakan untuk mengetahui apakah model dapat diestimasi atau tidak. Langkah pertama adalah dengan menurunkan model dalam persamaan residualnya untuk mengidentifikasi masing-masing variabel endogen dan eksogen dalam persamaan yang diduga simultan.
persamaan HDI : HDIit – α0 –α1 EDUit – α2 PSPENDit – α3Yit = eit
persamaan Y : Yit – 0 – 1 GEit – 2 GRit – 3 DENSit – 4 HDIit = uit
Identifikasi sebelumnya dilakukan dengan menjabarkan masing-masing koefisien dari setiap variabel (Tabel 2).
Tabel 2 Koefisien variabel persamaan HDI dan Y
Koefisien variabel
Persamaan 1 HDI Y EDU PSPEND GE GR DENS HDI -α0 1 -α3 -α1 -α2 0 0 0
Y - 0 - 4 1 0 0 - 1 - 2 - 3
Hasil perhitungan order condition (Tabel 3) memperlihatkan jumlah variabel eksogen melebihi jumlah variabel endogen dalam model, maka dapat disimpulkan bahwa kedua persamaan overidentified, sehingga estimasi model data panel menggunakan two-stages least square (2SLS).
Tabel 3 Hasil identifikasi order condition
Persamaan K–k m - 1 Identifikasi
HDI 3 1 overidentified Y 2 1 overidentified
2) Uji simultanitas (spesifikasi hausman)
18
HDIit = α0 + α1 EDUit + α2 PSPENDit +α3Yit + eit
Yit = 0+ 1 GEit + 2 GRit + 3 DENSit + 4 HDIit + uit
dengan model reduced form:
HDIit = π0+ π1 EDUit + π2 PSPENDt +π3 GEit + π4 GR + π5 DENS + vit
Yit = π 0 + π1 EDUit+ π2 PSPENDit + π3 GEit +π4 GRit + π5 DENS + wit
Persamaan di atas diduga memiliki hubungan simultan karena terdapat variabel yang berlaku sebagai variabel bebas pada satu persamaan, sementara bersifat sebagai variabel terikat pada persamaan lain, yaitu HDI (indeks pembangunan manusia) dan Y (PDRB per kapita) yang bersifat sebagai variabel endogen dalam model.
Hasil uji menunjukkan t-hitung residual wit sebesar 4.941 yang lebih besar dari t-tabel(193; 0.01) sebesar 3.090. Selain itu, hasil pengolahan dengan software EViews 7 (Lampiran 1) menghasilkan p-value variabel residual wit (RESID) sebesar 0.0000. Dengan demikian, hasil uji menyatakan bahwa variabel residual
wit signifikan memengaruhi Y pada tingkat α = 0.01. Dengan demikian dapat dibuktikan bahwa terdapat hubungan simultanitas antara variabel Y dan variabel
HDI.
Pemilihan Model Data Panel
1) Uji F-statistik
Hasil uji F-statistik (Tabel 4) menunjukkan bahwa nilai F-statistik persamaan HDI dan persamaan Y melebihi nilai F-tabel. Dengan demikian, hipotesis nol (model common effect) ditolak sehingga persamaan HDI dan Y lebih sesuai diestimasi menggunakan model fixed effect.
Tabel 4 Hasil uji F-statistik Persamaan RSS1 RSS2
F -statistik
F-tabel (α=0.01)
Model yang digunakan
HDI 1060.947 43.25535 143.3709 1.79 fixed effect Y 38.89296 0.438975 533.8094 1.79 fixed effect
2) Uji hausman
Hasil uji hausman (Tabel 5) menunjukkan bahwa nilai chi-square(χ2) hasil perhitungan melebihi nilai χ2 tabel. Dengan demikian, hipotesis nol (model
19 Tabel 5 Hasil uji hausman
Persamaan χ2 d.f. χ2 tabel
Model yang digunakan
HDI 21.713536 3 12.838 (α = 0.005) fixed effect Y 18.990745 4 14.860 (α = 0.005) fixed effect
Estimasi Model Persamaan
1) Persamaan pembangunan manusia (HDI)
Hasil estimasi dengan menggunakan fixed effect 2SLS dengan weighted cross section dan white cross section coefficient covariance method (Tabel 6) memperlihatkan bahwa seluruh variabel bebas memengaruhi variabel HDI secara signifikan. Hasil estimasi lengkap tercantum dalam Lampiran 2.
a) Uji hipotesis persamaan HDI
Uji hipotesis dilakukan untuk melihat signifikansi secara statistik parameter yang ditemukan melalui estimasi. Terdapat dua jenis pengujian, yakni (1) pengujian hipotesis individual (t-test), dan (2) pengujian hipotesis berganda (F-test).
Pengujian hipotesis individual (t-test)
Hasil estimasi (Tabel 6) memperlihatkan variabel EDU memiliki pengaruh yang signifikan pada tingkat kesalahan 5% yang ditunjukkan oleh nilai p-value di bawah 0.05. Sedangkan variabel PSPEND dan Y memiliki pengaruh yang signifikan pada tingkat kesalahan 1% yang ditunjukkan oleh
Tabel 6 Hasil estimasi persamaan pembangunan manusia (HDI) Variabel Variabel Dependen
Independen HDI
Koefisien p-value
Konstanta -69.14113* 0.0000
EDU 0.469164** 0.0285
PSPEND 0.297970* 0.0000
Y 8.454802* 0.0000
Adj.R2 0.989952
Prob. F 0.000000*
aKeterangan: * signifikan pada tingkat kesalahan (α) = 0.01
20
nilai p-value di bawah 0.01. Dengan demikian, hipotesis nol bahwa tidak adanya pengaruh individual dari masing-masing variabel dapat ditolak. Baik rata-rata lama sekolah, belanja pemerintah bidang pendidikan dan kesehatan, maupun PDRB per kapita memiliki dampak yang signifikan terhadap indeks pembangunan manusia.
Pengujian hipotesis berganda (F-test)
Pada model regresi statistik uji F untuk signifikansi secara umum (overall significance) adalah sebesar 296.5714. Statistik ini dibandingkan dengan nilai kritis dengan derajat bebas q = 3 (numerator) dan n – k – 1 =
198 – 3 – 1 = 194 (denominator) sebesar 3.88. Dengan demikian, hipotesis nol bahwa secara bersama variabel penjelas tidak memberikan nilai tambah informasi dapat ditolak.
b) Uji kelaikan suai (goodness of fit) persamaan HDI
Hasil estimasi (Tabel 6) memperlihatkan nilai adjusted R-squared
sebesar 0.99 yang berarti bahwa variasi indeks pembangunan manusia (HDI) dapat dijelaskan bersama-sama oleh variasi rata-rata lama sekolah (EDU), belanja pemerintah bidang pendidikan dan kesehatan (PSPEND), dan PDRB per kapita (Y) sebesar 99% dan sisanya dijelaskan oleh variabel lain di luar model.
c) Interpretasi parameter hasil estimasi
Hasil estimasi persamaan dengan metode 2SLS menghasilkan persamaan
HDI dengan model matematika sebagai berikut:
HDIit = α0i + 0.469EDUit + 0.298PSPENDit +8.455 Yit + eit
keterangan: α0i = konstanta masing-masing provinsi i (Tabel 7)
Secara umum nilai koefisien variabel bebas bertanda positif, yang berarti bahwa variabel rata-rata lama sekolah, belanja pemerintah bidang pendidikan dan kesehatan, dan PDRB per kapita berpengaruh positif terhadap indeks pembangunan manusia. Koefisien variabel EDU sebesar 0.469 berarti bahwa setiap peningkatan 1 tahun rata-rata lama sekolah terjadi peningkatan indeks pembangunan manusia regional sebesar 0.469% dengan asumsi variabel lain tetap (cateris paribus). Koefisien variabel PSPEND sebesar 0.298 berarti bahwa setiap peningkatan 1% belanja pemerintah bidang pendidikan dan kesehatan maka terjadi peningkatan sebesar 0.298% pada indeks pembangunan manusia dengan asumsi variabel lain tetap (cateris paribus). Koefisien variabel
Y sebesar 8.455 berarti bahwa setiap peningkatan 1% PDRB per kapita maka terjadi peningkatan sebesar 8.455% pada indeks pembangunan dengan asumsi variabel lain tetap (cateris paribus).
21
Tabel 7 Nilai konstanta masing-masing provinsi pada persamaan HDI
Provinsi Konstanta
(α0)
Gorontalo -61.91
Maluku -62.07
DI Yogyakarta -63.90
Maluku Utara -64.04
Bengkulu -64.61
Nusa Tenggara Timur -64.72
Sulawesi Utara -65.63
Jawa Tengah -65.64
Sulawesi Barat -65.65
Jambi -65.85
Lampung -66.05
Kalimantan Tengah -67.48
Sulawesi Selatan -67.79
Sulawesi Tenggara -68.00
Sumatera Barat -68.02
Jawa Barat -68.49
Sumatera Utara -68.65
Sulawesi Tengah -68.88
Bali -68.93
Sumatera Selatan -69.27
Kep. Bangka Belitung -69.44 Nusa Tenggara Barat -70.35
Jawa Timur -70.58
Kalimantan Barat -70.65
Aceh -70.85
Banten -70.94
Kalimantan Selatan -72.43
Riau -73.13
Papua Barat -75.52
Papua -76.94
Kepulauan Riau -77.11
Kalimantan Timur -79.02
22
Data nilai konstanta masing-masing provinsi (Tabel 7) memperlihatkan Provinsi Gorontalo memiliki konstanta -61.91 yang merupakan terbesar di antara 33 provinsi. Hal tersebut memiliki arti bahwa dengan sedikit kenaikan nilai EDU, PSPEND, dan Y, maka tingkat pertumbuhan HDI di Provinsi Gorontalo relatif signifikan pertambahannya dibandingkan provinsi lain. Sedangkan Provinsi DKI Jakarta memiliki nilai konstanta terkecil, yaitu -79.16. Dengan demikian, Provinsi DKI Jakarta memiliki kelembaman tertinggi atau pertumbuhan indeks pembangunan manusianya relatif lebih kecil dibanding provinsi lain dengan kenaikan nilai variabel-variabel bebas yang sama, dengan asumsi cateris paribus.
2) Persamaan PDRB per kapita (Y)
Hasil estimasi (Tabel 8) dengan menggunakan fixed effect 2SLS dengan
weighted cross section dan white cross section coefficient covariance method
memperlihatkan bahwa seluruh variabel bebas memengaruhi variabel Y secara signifikan, kecuali variabel DENS. Hasil estimasi lengkap tercantum dalam Lampiran 3.
a) Uji hipotesis persamaan Y
Uji hipotesis dilakukan untuk melihat signifikansi secara statistik parameter yang ditemukan melalui estimasi. Terdapat dua jenis pengujian, yakni (1) pengujian hipotesis individual (t-test), dan (2) pengujian hipotesis berganda (F-test).
Pengujian hipotesis individual (t-test)
Hasil estimasi (Tabel 8) memperlihatkan variabel GE, GR, dan HDI
memiliki pengaruh yang signifikan pada tingkat kesalahan 1% yang ditunjukkan oleh nilai p-value di bawah 0.01. Dengan demikian, hipotesis nol bahwa tidak adanya pengaruh individual dari masing-masing variabel
Tabel 8 Hasil estimasi persamaan PDRB per kapita (Y) Variabel Variabel Dependen
Independen Y
Koefisien p-value
Konstanta 11.56138* 0.0000
23 tersebut dapat ditolak. Baik total pengeluaran pemerintah, distribusi pendapatan, dan indeks pembangunan manusia memiliki dampak yang signifikan terhadap indeks pembangunan manusia. Sedangkan variabel
DENS memiliki p-value di atas 0.1, sehingga dapat disimpulkan bahwa kepadatan penduduk tidak memengaruhi PDRB per kapita.
Pengujian hipotesis berganda (F-test)
Pada model regresi statistik uji F untuk signifikansi secara umum (overall significance) adalah sebesar 2419.455. Statistik ini jauh lebih besar jika dibandingkan dengan nilai kritis dengan derajat bebas q = 4 (numerator) dan n – k – 1 = 198 – 4 – 1 = 194 (denominator) sebesar 3.41 (α = 0.01). Dengan demikian, hipotesis nol bahwa secara bersama variabel penjelas tidak memberikan nilai tambah informasi dapat ditolak.
b) Uji kelaikan suai (goodness of fit) persamaan Y
Hasil estimasi (Tabel 8) memperlihatkan nilai adjusted R-squared
sebesar 0.998 yang berarti bahwa variasi PDRB per kapita (Y) dapat dijelaskan bersama-sama oleh variasi pengeluaran pemerintah (GE), indeks gini (GR), kepadatan penduduk (DENS), maupun indeks pembangunan manusia (HDI) sebesar 99.8% dan sisanya dijelaskan oleh variabel lain di luar model.
c) Interpretasi parameter hasil estimasi
Hasil estimasi persamaan dengan metode 2SLS menghasilkan persamaan
Y dengan model matematika sebagai berikut:
Yit = 0 + 0.107 GEit +0.488 GRit + 0.047HDIit + uit
keterangan: 0i = konstanta masing-masing provinsi i (Tabel 9)
Secara umum nilai koefisien variabel bebas bertanda positif, yang berarti bahwa variabel pengeluaran pemerintah, indeks gini, kepadatan penduduk, maupun indeks pembangunan manusia berpengaruh positif terhadap PDRB per kapita. Koefisien variabel GE sebesar 0.107 berarti bahwa setiap peningkatan 1% pengeluaran pemerintah terjadi peningkatkan PDRB per kapita sebesar 0.107% dengan asumsi variabel lain tetap (cateris paribus). Koefisien variabel
GR sebesar 0.488 berarti bahwa setiap peningkatan 1% indeks gini maka terjadi peningkatan sebesar 0.488% pada PDRB per kapita dengan asumsi variabel lain tetap (cateris paribus). Koefisien variabel HDI sebesar 0.047 berarti bahwa setiap peningkatan 1% indeks pembangunan manusia maka terjadi peningkatan sebesar 0.047% pada PDRB per kapita dengan asumsi variabel lain tetap (cateris paribus).
24
Tabel 9 Nilai konstanta masing-masing provinsi pada persamaan Y
Provinsi Konstanta
(β0)
DKI Jakarta 13.06
Kepulauan Riau 12.65
Kalimantan Timur 12.57
Riau 12.17
Jawa Timur 12.05
Banten 11.99
Jawa Barat 11.87
Sumatera Utara 11.77
Kalimantan Selatan 11.76
Bali 11.74
Papua Barat 11.72
Sumatera Selatan 11.67
Papua 11.67
Kep. Bangka Belitung 11.65
Jawa Tengah 11.60
Sumatera Barat 11.58
Aceh 11.54
Kalimantan Barat 11.53
Sulawesi Selatan 11.50
Nusa Tenggara Barat 11.48
Sulawesi Utara 11.45
Sulawesi Tengah 11.40
DI Yogyakarta 11.40
Kalimantan Tengah 11.38
Lampung 11.34
Sulawesi Tenggara 11.21
Jambi 11.20
Bengkulu 11.04
Sulawesi Barat 11.03
Nusa Tenggara Timur 10.83
Maluku Utara 10.60
Gorontalo 10.59
25 per kapita tidak berubah. Nilai konstanta masing-masing provinsi (Tabel 9) memperlihatkan bahwa Provinsi DKI Jakarta memiliki konstanta 13.06 yang merupakan tertinggi di antara 33 provinsi. Artinya dengan sedikit kenaikan nilai GE, GR, dan HDI, maka tingkat pertumbuhan Y di Provinsi DKI Jakarta relatif signifikan pertambahannya dibandingkan provinsi lain. Sedangkan Provinsi Maluku memiliki nilai konstanta terkecil, yaitu 10.48. Dengan demikian, Provinsi Maluku memiliki kelembaman tertinggi atau pertumbuhan PDRB per kapitanya relatif lebih kecil dibanding provinsi lain dengan kenaikan nilai variabel-variabel bebas yang sama, dengan asumsi cateris paribus.
3) Model simultan persamaan HDI dan Y
Hasil estimasi persamaan simultan HDI dan Y (Tabel 10) menunjukkan bukti bahwa terdapat keterkaitan antarvariabel endogen, yaitu PDRB per kapita dan indeks pembangunan manusia. Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel indeks pembangunan manusia (HDI) berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap PDRB per kapita (Y), demikian juga sebaliknya, PDRB per kapita (Y) berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap indeks pembangunan manusia (HDI).
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan keterkaitan (two-way relationship) yang positif antara indeks pembangunan manusia dengan PDRB per kapita. Hasil penelitian ini sejalan dengan hipotesis dan beberapa penelitian sebelumnya yang menyatakan bahwa kedua variabel saling terkait secara positif.
Keterkaitan positif antara indeks pembangunan manusia dan PDRB per kapita tidak berarti kedua variabel akan selalu meningkat secara signifikan, namun peningkatan keduanya dipengaruhi oleh faktor lain, seperti kebijakan pemerintah, tingkat pendidikan, serta kondisi infrastruktur wilayah.
Tabel 10 Hasil estimasi persamaan simultan dengan metode 2SLS
Variabel Variabel dependen
independen HDI Y
Koefisien p-value Koefisien p-value Konstanta -69.14133* 0.0000 11.56138* 0.0000
26
Pembahasan
Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata lama sekolah dan belanja pemerintah sektor pendidikan dan kesehatan berpengaruh positif dan signifikan terhadap indeks pembangunan manusia. Hal ini sesuai dengan hipotesis bahwa keduanya diduga memiliki pengaruh positif terhadap HDI. Dengan demikian, lama sekolah serta pengeluaran pemerintah bidang pendidikan kesehatan terbukti berpengaruh terhadap pembangunan manusia.
Total pengeluaran pemerintah dan indeks gini memperlihatkan hubungan yang positif dan signifikan. Dengan demikian, pengeluran pemerintah terbukti efektif berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi. Hubungan antara indeks gini dan PDRB per kapita yang positif tidak sejalan dengan teori dan dugaan awal. Hasil memperlihatkan bahwa pertumbuhan PDRB per kapita tidak didorong oleh pemerataan pendapatan antar masyarakat. Hal tersebut dapat disebabkan karena pertumbuhan sektor ekonomi yang berbasis modal tumbuh lebih signifikan daripada sektor yang berbasis tenaga kerja, kurangnya pemerataan pembangunan antara desa dan kota, serta tidak optimalnya fungsi lembaga sosial. Umumnya dalam penelitian di negara-negara berkembang, pertumbuhan ekonomi biasanya diikuti dengan tingkat kesenjangan pendapatan yang semakin meningkat.
Variabel kepadatan penduduk juga tidak berpengaruh secara signifikan terhadap PDRB per kapita. Hal ini dapat disebabkan oleh ketersediaan lapangan kerja belum yang bisa mengimbangi pertumbuhan jumlah tenaga kerja, rendahnya mobilitas, serta rendahnya tingkat produktivitas penduduk. Hasil uji simultan memperlihatkan bahwa kedua variabel endogen, yaitu indeks pembangunan manusia (HDI) dan PDRB per kapita (Y) memiliki hubungan simultan dan saling memengaruhi secara positif. Hasil estimasi menunjukkan keduanya positif pada tingkat signifikansi sebesar 99%.
Elastisitas Provinsi Terhadap Perubahan Variabel Bebas
Elastisitas masing-masing provinsi terhadap pengaruh variabel bebas dijelaskan melalui nilai konstanta individu. Nilai konstanta masing-masing provinsi pada persamaan HDI (Tabel 7) memperlihatkan bahwa Provinsi Gorontalo, Maluku, dan Yogyakarta memiliki elastisitas paling tinggi di antara provinsi lainnya. Dengan demikian, dengan sedikit peningkatan lama rata-rata sekolah, pengeluaran pemerintah bidang pendidikan dan kesehatan, dan PDRB per kapita akan meningkatkan indeks pembangunan manusia relatif lebih tinggi dibandingkan provinsi lain.
Sementara itu nilai konstanta masing-masing provinsi pada persamaan Y
27
Analisis Kinerja Pembangunan Manusia dan Pertumbuhan Ekonomi
Pembangunan manusia yang tinggi memengaruhi proses pertumbuhan ekonomi, dan sebaliknya, pertumbuhan ekonomi yang tinggi memengaruhi kualitas pembangunan manusia. Namun tidak selalu pembangunan manusia yang tinggi disertai dengan pertumbuhan ekonomi yang tinggi pula, begitu pula sebaliknya. Indeks pembangunan manusia dan PDRB per kapita memiliki perbedaan yang cukup signifikan, khususnya pada beberapa provinsi. Gambar 4 memperlihatkan kinerja HDI dan Y pada 33 provinsi di Indonesia. Diagram sebaran kinerja HDI dan Y menunjukkan bahwa Provinsi DKI Jakarta merupakan provinsi dengan pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi tertinggi di Indonesia, sedangkan Provinsi Kalimantan Timur, Kepulauan Riau, dan Riau menjadi provinsi yang jauh di atas rata-rata mengungguli wilayah lainnya baik dalam hal pembangunan manusia maupun pertumbuhan ekonomi. Sementara itu, beberapa provinsi khususnya dari IBT yang perlu diberikan perhatian khusus yaitu Provinsi Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Maluku Utara, dan Sulawesi Tenggara berada cukup jauh di bawah rata-rata nasional.
Gambar 4 Kinerja IPM dan PDRB per kapita menurut provinsi tahun 2006-2011
28
nasional. Tabel 11 menunjukkan bahwa provinsi-provinsi di wilayah Indonesia Bagian Barat (IBB) relatif memiliki kinerja HDI dan Y yang lebih baik dibanding provinsi di Indonesia Bagian Timur (IBT). Sebanyak 10 dari 11 provinsi yang termasuk dalam kondisi vicious (HDI dan Y rendah) berasal dari IBT, sedangkan 8 dari 11 provinsi yang termasuk dalam kondisi virtuous (HDI dan Y tinggi) berasal dari IBB. Hal ini menggambarkan secara nyata kesenjangan antara provinsi di wilayah IBB dan IBT, baik dalam hal pembangunan manusia maupun pertumbuhan ekonomi.
Tabel 11 Klasifikasi provinsi berdasarkan kinerja HDI dan Y tahun 2006-2011
Virtuous Vicious
(HDI dan Y Tinggi) (HDI dan Y Rendah) Nanggroe Aceh Darussalam Lampung
Sumatera Utara Nusa Tenggara Barat
Sumatera Barat Nusa Tenggara Timur
Riau Kalimantan Barat
Kepulauan Riau Gorontalo
Sumatera Selatan Sulawesi Tengah Bangka Belitung Sulawesi Selatan
DKI Jakarta Sulawesi Barat
Kalimantan Tengah Sulawesi Tenggara
Kalimantan Timur Maluku
Sulawesi Utara Maluku Utara
Looped HDI Looped Y
(HDI Tinggi, Y Rendah) (HDI Rendah, Y Tinggi)
Jambi Banten
Bengkulu Jawa Timur
Jawa Barat Kalimantan Selatan
Jawa Tengah Papua
DI. Yogyakarta Papua Barat
Bali
Kemajuan beberapa provinsi disebabkan antara lain karena faktor sumberdaya yang tersedia, produktifitas, tingkat pendidikan penduduk, ketersediaan infrastruktur, maupun karena efisiensi dan efektifitas kebijakan pemerintah daerah. Beberapa provinsi diduga memiliki faktor lain di luar beberapa faktor tersebut. Misalnya keberhasilan Provinsi DKI Jakarta tidak lepas dari peran pemerintah pusat yang sejak era orde lama menjadikan wilayah DKI Jakarta dan Pulau Jawa sebagai wilayah prioritas pembangunan. Hal tersebut membawa dampak ekonomi yang sangat signifikan dibandingkan provinsi lain.
29 yang terjadi akibat fertilitas maupun urbanisasi tidak diikuti dengan peningkatan produktifitas penduduk sehingga secara agregat pertambahan jumlah penduduk tidak membawa dampak yang signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Berdasarkan data dari Kementrian Keuangan, secara umum pengeluaran per kapita pemerintah sejumlah provinsi di Pulau Jawa relatif lebih sedikit daripada provinsi lain. Provinsi Jawa Timur, Jawa Barat, dan Jawa Tengah merupakan 3 provinsi terbawah dalam alokasi anggaran belanja pemerintah maupun dalam alokasi belanja pendidikan per kapita. Hal ini mengindikasikan urgensi dari proporsionalitas pengalokasian dana dari pemerintah pusat kepada pemerintah daerah sebagai modal upaya penyediaan lapangan pekerjaan yang dapat mengimbangi pertumbuhan jumlah penduduk, peningkatan kualitas pendidikan, serta pemerataan pembangunan.
Beberapa provinsi di wilayah IBT berada dalam kondisi vicious dengan nilai IPM dan PDRB per kapita yang sangat rendah, seperti Provinsi Nusa Tenggara Barat dan Nusa Tenggara Timur. Hal ini dapat disebabkan oleh rata-rata lama sekolah yang berada jauh di bawah rata-rata nasional yaitu masing-masing hanya 6.6 tahun, berada pada peringkat ke-31 dan 32 dari 33 provinsi. Selain itu, total pengeluaran pemerintah daerah dan belanja pemerintah daerah bidang pendidikan dan kesehatan kedua provinsi tersebut juga relatif rendah.
Provinsi Papua dan Papua Barat termasuk dalam kondisi looped economic growth dengan PDRB per kapita yang cukup tinggi namun memiliki IPM yang sangat rendah. Tingkat PDRB per kapita yang tinggi tidak serta merta menunjukkan bahwa setiap penduduk Papua mempunyai pendapatan di atas rata-rata. Data BPS menunjukkan bahwa rata-rata indeks gini Provinsi Papua tahun 2006-2011 merupakan yang tertinggi secara nasional dengan nilai sebesar 0.40. UNDP (2011) menujukkan bahwa sebesar 36.4 persen masyarakat Provinsi Papua hidup di bawah garis kemiskinan, hampir tiga kali dari rata-rata nasional. Data tersebut menunjukkan bahwa terjadi kesenjangan pendapatan yang sangat signifikan. Provinsi Papua Barat menunjukkan hal yang sedikit lebih baik namun tidak jauh berbeda. Nilai IPM dan PDRB per kapita berada di atas Provinsi Papua dengan indeks gini yang mendekati rata-rata nasional, yaitu sebesar 0.34.
30
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Hasil penelitian menunjukkan bukti bahwa terdapat hubungan dua arah yang positif antara indeks pembangunan manusia dan PDRB per kapita. Pemerintah daerah memegang peran penting dalam berhasil atau tidaknya pembangunan suatu wilayah. Belanja pemerintah di bidang pendidikan dan kesehatan terbukti berpengaruh secara positif dan signifikan dalam pembangunan manusia. Begitu juga dengan tingkat pendidikan yang memiliki pengaruh terhadap kapabilitas individu serta pemahaman teknologi sebagai syarat dari peningkatan produktivitas ekonomi.
Pengaruh pemerintah daerah dalam pembangunan ekonomi terlihat dalam perannya sebagai pengambil kebijakan penyediaan infrastruktur serta alokasi pengeluaran pemerintah. Pengeluaran pemerintah terbukti secara signifikan memengaruhi tingkat PDRB per kapita suatu wilayah. Penyediaan sarana fisik yang baik dapat meningkatkan mobilitas kegiatan ekonomi yang berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi suatu daerah. Namun pertumbuhan ekonomi yang terjadi tidak diikuti oleh pemerataan pendapatan masyarakat. Selain itu, kinerja pertumbuhan ekonomi dan pembangunan manusia juga memperlihatkan kesenjangan yang signifikan antara provinsi di Indonesia Bagian Barat dan Indonesia Bagian Timur.
Saran
Berdasarkan hasil kesimpulan, saran yang didapatkan dari penelitian ini antara lain:
1. Provinsi yang termasuk dalam klasifikasi vicious harus menjadi perhatian penting pemerintah pusat serta menjadi bahan evaluasi pemerintah daerah. Keterkaitan positif antara pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi dapat menyebabkan provinsi-provinsi tersebut semakin terjebak dalam kondisi
vicious, kecuali pemerintah menerapkan good governance, menjalankan prioritas pembangunan, serta merumuskan kebijakan yang efektif dan efisien sehingga dapat keluar dari kondisi tersebut.
2. Provinsi yang memiliki elastisitas pertumbuhan ekonomi lebih tinggi diharapkan dapat memaksimalkan total pengeluaran pemerintahnya untuk penyediaan infrastruktur yang baik, sedangkan provinsi yang memiliki elastisitas pembangunan manusia yang lebih tinggi disarankan untuk menambah porsi belanja bidang pendidikan dan kesehatan agar kebijakan pembangunan menjadi semakin efisien dan efektif.
