DETERMINAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA PADA 15 KABUPATEN DENGAN IPM TERENDAH DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2017-2024

Khoirur Romadoni, NIM.: 22108010034 (2026) DETERMINAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA PADA 15 KABUPATEN DENGAN IPM TERENDAH DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2017-2024. Skripsi thesis, UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA.

	Text (DETERMINAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA PADA 15 KABUPATEN DENGAN IPM TERENDAH DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2017-2024) 22108010034_BAB-I_IV-atau-V_DAFTAR-PUSTAKA.pdf - Published Version Download (3MB)
	Text (DETERMINAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA PADA 15 KABUPATEN DENGAN IPM TERENDAH DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2017-2024) 22108010034_BAB-II_sampai_SEBELUM-BAB-TERAKHIR.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia didefinisikan sebagai indikator yang mencerminkan taraf hidup manusia pada setiap daerah. Walaupun capaian IPM nasional meningkat konsisten setiap tahunnya dari tahun 2017-2024, akan tetapi IPM pada tingkat regional masih menunjukkan ketimpangan yang signifikan. Provinsi Jawa Timur menunjukkan ketimpangan IPM di setiap daerahnya anatara daerah-daerah maju dan daerah tertinggal. Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisis determinan IPM pada 15 kabupaten memiliki IPM terendah di Provinsi Jawa Timur, yaitu Blitar, Bojonegoro, Trenggalek, Pasuruan, Tuban, Pacitan, Bondowoso, Situbondo, Jember, Pamekasan, Probolinggo, Lumajang, Sumenep, Bangkalan dan Sampang. Variabel independen yang dianalisis meliputi upah minimum, Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja, PDRB perkapita serta kemiskinan. Pendekatan yang digunakan adalah kuantitatif dengan memanfaatkan data sekunder, yang dimana data tersebut didapatkan dari Badan Pusat Statistik dari tahun 2017-2024. Regresi data panel merupakan Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini dan terdapat tiga model, yaitu Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM). Model terbaik yang digunakan adalah FEM dan Hasil penelitian menunjukkan bahwa upah minimum, TPAK dan PDRB perkapita berpengaruh positif signifikan terhadap IPM, sedangkan Kemiskinan berpengaruh negatif signifikan terhadap IPM. Tingginya nilai R-Squared membuktikan bahwa keempat variabel bebas tersebut mampu menjelaskan pengaruhnya terhadap IPM secara besar. Temuan ini diharapkan menjadi bahan pertimbangan pemerintah dalam merumuskan kebijakan yang efektif dan tepat sasaran untuk meningkatkan pembangunan manusia khususnya pada 15 kabupaten dengan capaian IPM terendah di Provinsi Jawa Timur, karena daerah-daerah ini paling membutuhkan perhatian yang khusus. Kata kunci: Indeks Pembangunan Manusia, Upah Minimum, Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja, PDRB Perkapita, Kemiskinan, Regresi Data Panel

Share this knowledge with your friends :

Actions (login required)

View Item