Menentukan Faktor IPM Provinsi Kalimantan Barat

Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM)

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan salah satu cara untuk mengukur keberhasilan kinerja suatu Negara atau Wilayah dalam bidang pembangunan manusia dan sebagai salah satu indikator untuk mengukur taraf kualitas fisik dan non fisik penduduk.

Andaiyani,2012

Indeks Pembangunan Manusia merupakan suatu indeks komposit yang mencakup tiga bidang pembangunan manusia yang dianggap sangat mendasar yang dilihat dari kualitas fisik dan non fisik penduduk. Ada pun tiga indikator tersebut yaitu: indikator kesehatan, tingkat pendidikan dan ekonomi. Kualitas fisik tercemin dari angka harapan hidup, sedangkan kualitas non fisik tercermin dari lamanya rata–rata penduduk bersekolah, angka melek huruf dan mempertimbangkan kemampuan ekonomi yaitu pengeluaran perkapita.

Indonesia memiliki tiga puluh empat (34) provinsi tentunya akan memberikan gambaran mengenai pembangunan manusia yang bervariasi. Pada studi kasus ini Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Kalimantan Barat akan dibahas lebih lanjut, khususnya tentang faktor-faktor yang mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Kalimantan Barat.

Provinsi Kalimantan Barat merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang terletak di Pulau Kalimantan dan memiliki ibukota di Kota Pontianak. Luas wilayah Provinsi Kalimantan Barat sebesar 146.807 km² atau setara dengan 7,53% luas Indonesia. Provinsi Kalimantan Barat merupakan provinsi terluas keempat setelah Papua, Kalimantan Timur dan Kalimantan Tengah. Provinsi Kalimantan Barat berbatasan darat dengan Negara bagian Sarawak, Malaysia. Walaupun sebagian kecil wilayah Kalimantan Barat merupakan perairan laut, akan tetapi Kalimantan Barat memiliki puluhan pulau besar dan kecil (sebagian tidak berpenghuni) yang tersebar sepanjang Selat Karimata dan Laut Natuna yang berbatasan dengan wilayah Provinsi Kepulauan Riau.

Data yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 7 data berbeda, meliputi : jumlah penduduk, angka harapan hidup, lama sekolah, pengeluaran perkapita, IPM, pengangguran, dan kepadatan penduduk. Data tersebut terbagi menjadi variabel dependen dan independen. Pada tabel disajikan data untuk analisis sebagai berikut :

Analisis regresi linier berganda adalah regresi linier dimana variabel terikatnya (Y) dihubungkan / dijelaskan oleh lebih dari satu variabel bebas (X₁, X₂, …., X_k) namun masih menunjukkan diagram hubungan yang linier.

Bentuk umum :Y = a + b₁X₁ + b₁X₂ + … + b_kX_k + e

Metode regresi linier berganda diolah dengan menggunakan spss. Berikut ini hasil analisisnya :

Berdasarkan hasil analisis dengan menggunakan variabel entered/removed dan metode stepwise diketahui varibael-variabel yang mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (dependen) di Provinsi Kalimantan Barat. Variabel independen tersebut adalah pengeluaran perkapita dan rata-rata lama sekolah.

Pada kurva di atas dapat dilihat bahwa titik-titik plotting pada kurva selalu mengikuti dan mendekati garis diagonalnya sehingga dapat dikatakan bahwa nilai residual terdistribusi normal. Dengan demikian maka asumsi normalitas untuk uji nilai residual dalam analisis regresi linier berganda dengan variabel dependen Indeksi Pembangunan Manusia di Provinsi Kalimantan Barat dalam penelitian ini dapat terpenuhi.

Selanjutnya, pada kurva Scatterplot di atas dapat dilihat bahwa titik-titik plotting tidak membentuk suatu pola yang jelas. Secara mayoritas dari keseluruhan kasus data diketahui titik-titik menyebar antara -1 sampai dengan 1 pada sumbu Y. Namun terdapat dua kasus yang mengalami penyimpangan yaitu Singkawang dan Pontianak dimana titiknya menjauh dari angka -1 sampai dengan 1. Tapi secara keseluruhan jika dilihat dari data lainnya maka dapat disimpulkan bahwa model regresi memenuhi standar.

Berdasarkan hasil analisis yang telah diuraikan dengan menggunakan metode analisis regresi linier berganda di dalam menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Kalimantan Barat, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :

Variabel dependen di dalam penelitian ini adalah Indeks Pembangunan Manusia dan variabel independen yang mempengaruhi adalah pengeluaran perkapita dan rata - rata lama sekolah.

Penelitian ini menghasilkan model 1 dan 2 dengan masing-masing nilai R 0.948 dan 0.984 (mendekati 1) sehingga kedua model tersebut mendekati sempurna. Kemudian, model 1 dan 2 memiliki nilai signifikansi 0.000 yang berarti <0.05 sehingga model tersebut dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut. Nilai Durbin Watson yang dihasilkan adalah 2.325 yang menunjukan adanya autokorelasi negatif. Autokorelasi negatif menyebabkan error akan diikuti oleh error yang berbeda tanda. Setiap peningkatan 1% pengeluaran perkapita maka akan menaikkan Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Kalimantan Barat sebesar 0.001 % dan sebaliknya. Setiap peningkatan 1% rata-rata lama sekolah maka akan menaikkan Indeks Pembangunan Manusia sebesar 1.917 % di Kalimantan Barat, dan sebaliknya.

Semakin tinggi nilai pengeluaran perkapita dan rata-rata lama sekolah maka akan semakin tinggi pula rata-rata nilai IPM di Provinsi Kalimantan Barat. Sebaliknya jika semakin rendah/turunnya nilai variabel pengeluaran perkapita dan rata-rata lama sekolah maka IPM juga akan semakin rendah.

Hasil Analisis

Baca artikel lainya :

• Konsep pulau apung di maldives
• 4 tips memilih tukang untuk bangun rumah
• 5 manfaat cat dasar untuk dinding rumah

Tagged : kalimantan spss IPM Indeks Pembangunan Manusia Kalbar Kalimantan Barat Faktor IPM Regresi Linier Berganda BPS