Bagaimana Pengaruh IPM, Pertumbuhan Ekonomi Perkapita dan Kemiskinan terhadap Pembangunan Kebudayaan di Indonesia?

Abstract

Penelitian ini bertujuan melihat bagaimana pengaruh Indeks Pembangun Manusia (IPM), Pertumbuhan Ekonomi Perkapita dan Persentase Penduduk Miskin terhadap Indeks Pembangunan Kebudayaan (IPK). Data bersumber dari Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi serta Badan Pusat Statistik periode 2018-2020. Adapun metode statistik yang digunakan yaitu regresi dengan data panel. Model fixed efek diperoleh sebagai model terbaik berdasarkan pengujian model panel (Chow, LM BP, dan Hausman). Namum, masih terdapat pelanggaran terhadap asumsi klasik heterokedastis dan autokorelasi sehingga model ditranformasi dengan Panel Correction Standar Error. Hasil yang diperoleh bahwa seluruh variabel independen berpengaruh bersama-sama secara signifikan terhadap Indeks Pembangunan Kebudayaan. Secara parsial variabel Indeks Pembangun Manusia dan Pertumbuhan Ekonomi Perkapita berpengaruh signifikan positif terhadap Indeks Pembangunan Kebudayaan. Sedangkan, Persentase Penduduk Miskin belum berpengaruh signifikan terhadap Indeks Pembangunan Kebudayaan. Berdasarkan hasil penelitian ini, diperlukan kebijakan komprehensif terkait ekonomi makro-sosial agar tingkat pembangunan kebudayaan Indonesia terus berkembang.

Introduction

Pada umumnya kinerja pembangunan dalam sutau daerah atau negara hanya diukur dengan melihat indikator makro sosial ekonomi saja. Peningkatan variabel-variabel makro sosial ekonomi seperti pertumbuhan ekonomi, indeks pembangunan manusia (IPM), indeks pembangunan ekonomi insklusif dan lainnya sering sekali hanya dirasakan oleh sebahagian masyarakat saja. Jika dilihat dari perkembangan perekonomian di Indonesia yang relatif stabil di sekitaran 5 persen. Di sisi lain Indeks pembangunan Manusia yang terus meningkatkan dari tahun ke tahun. Menurut data BPS, IPM Indonesia tahun 2018 sebesar 71,39 sedangkan tahun 2021 menjadi 72,29 poin. Di sisi lain pengurangan tingkat kemiskinan belum signifikan dimana pada September 2018 kemiskinan di Indonesia sebesar 9,66 persen sedangkan pada September 2021 sebesar 9,71 persen. Hal ini menandakan peningkatan perekonomian dan IPM belum mampu menurunkan tingkat kemiskinan.

Keadaan ini dapat menjadi temuan yang menarik dan mendorong pada sebuah pemikiran bahwa pembangunan tidak cukup hanya diselesaikan melalui bantuan dana pembiayaan, target pertumbuhan ekonomi, dan pembangunan secara fisik (infrastruktur) tetapi ada faktor lain yang harus dibangun. Salah satu factor yang sering terlupakan adalah faktor sosial budaya. Seringkali faktor budaya ini memengaruhi bagaimana perilaku masyarakat di dalam gaya hidupnya, misalnya untuk kehidupan sosial maupun berekonomi. Hennida dkk (2017) mengkaji hubungan budaya dan pembangunan ekonomi di Jepang, Korea Selatan dan China. Hasil penelitian menunjukkan budaya berkontribusi terhadap pembangunan negara. Hal senada didapat Asmin (2018) dengan melakukan kajian terhadap kaitan budaya dengan pembangunan ekonomi. Hasil kajian menunjukkan terdapat houngan antara budaya dengan pembangunan ekonomi.

Pemerintah melalui Undang-undang Nomor 5 Tahun 2017 tentang Pemajuan Kebudayaan, Menyusun Indeks Pembangunan Kebuayaan (IPK). Untuk pertama kali IPK dipublikasikan pada 10 Oktober 2019. Penyusunan publikasi IPK merupakan kolabori antara Kemendikbud bersama dengan Kementerian Perencanaan Pembangunan Nasional (PPN)/Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (Bappenas), dan Badan Pusat Statistik (BPS).

Pengukuran IPK bukan dimaksudkan hanya mengukur nilai budayasaja, tetapi memotret capaian pembangunan di wilayah tersebut. Adapun perkembangan nilai IPK Nasional tahun 2018 sebesar 53.74 poin, tahun sebesar 2019 55.91 poin dan tahun 2020 sebesar 54.65 poin. Perilisan nilai IPK ini diharapkan mampu menjadi arah kebijakannya baik oleh pemerintah pusat maupun pemerintah daerah agar dapat menaikkan capaian pembangunan kebudayaan di setiap wilayah di Indonesia.

Beberapa penelitian terkait IPK sudah dilakukan beberapa peneliti. Pratikto (2012) mengkaji pengaruh budaya terhadap kinerja perekonomian. Hasil yang didapat bahwa variabel budaya memiliki peranan yang cukup signifikan dalam mendorong pertumbuhan ekonomi suatu negara. Zuriatina (2020) menganalisis pengaruh pembangunan kebudayaan terhadap pembangunan manusia di Indonesia. Hasil penelitian ini menggambarkan bahwa IPK dan IPM memiliki hubungan yang positif, yaitu semakin tinggi capaian IPK maka semakin tinggi IPM. Benazir (2020) menganalisis pengaruh budaya, sumberdaya manusia, dan agama terhadap kemiskinan di Kabupaten Pidie Jaya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara bersama-sama variabel budaya, sumber daya manusia, dan agama berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan di Kabupaten Pidie Jaya. Slamet (2022) mengakaji transformasi budaya NTT sebagai upaya mengatasi kemiskinan dan menaikkan IPM.

Berdasarkan permasalahan di atas, dapat dilihat belum banyak penelitian yang mengaitkan variabel sosial ekonomi dengan pembangunan kebudayaan. Pada umumnya yang diteliti adalah pengaruh budaya pada variabel sosial-ekonomi. Penelitian ini bertujuan melakukan pemodelan pengaruh Indeks Pembangun Manusia (IPM), Pertumbuhan Ekonomi Perkapita dan Persentase Penduduk Miskin terhadap Indeks Pembangunan Kebudayaan (IPK). Metode yang digunakan adalah analisis regresi data panel.

Data and Methods

Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari publikasi pada website Badan Pusat Statistik (2022) Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi (2022). Penelitian ini berfokus pada seluruh provinsi di Indonesia dengan masa penelitian tahun 2018-2020. Adapun variabel dependen dan independen dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.

Table 1. Penelitian Variabel

Variabel Dependen	Satuan
Indeks Pembangunan Kebudayaan	Poin
Variabel Independen	Satuan
Indeks Pembangun Manusia	Poin
Pertumbuhan Ekonomi Perkapita	Persen
Persentase Penduduk Miskin	Persen

Penelitian ini menggunakan model regresi dengan data panel. Menurut Baltagi (2005) terdapat tiga jenis pemodelan dalam regresi data panel, yaitu common/pooled model (CEM), fixed-effect model (FEM), dan random effect model (REM). Langkah awal dalam menganalisis ketiga model dilakukan pengujiam dengan menggunakan uji Chow, LM BP Test dan Hausman sehingga dapat dipilih model terbaik secara statistik. Adapun pemilihan model regresi panel terbaik dilakukan dibawah uji dan hipotesis yang tertera pada Tabel 2.

Table 2. Uji Pemilihan Model Panel

Uji Model Panel	Hipotesis Nol	Hipotesis Alternatif
Tes Langrange Bresuh Pagan (BP)	Model pooled/common lebih baik daripada Fixed	Model Fixed lebih baik daripada Model Pooled/common
Tes Chow	Model pooled/common lebih baik daripada Random	Model Random lebih baik daripada Model Pooled/common
Tes Hausman	Model Random lebih baik daripada Fixed	Model Fixed lebih baik daripada Random

Selanjutnya dilakukan pengujian asumsi klasik sehingag dapat dipastikan bahwa estimator dari model yang digunakan sudah memenuhi kriteria best, linier, unbiased estimator serta minimum varian. Sehingga model yang dihasilkan dapat digunakan untuk melihat pengaruh antar variabel sekaligus memprediksi nilai variabel dependen dari nilai yang diketahui dari variabel independen (Gujarati, 2004). Uji asumsi klasik dapat dilihat pada Tabel 3. Adapun kriteria dalam menolak hipotesis nol jika nilai probabilita lebih kecil dari alpha, dalam penelitian ini nilai alpha=0.05.

Table 3. Uji Asumsi Klasik

Uji Asumsi	Hipotesis Nol	Hipotesis Alternatif
Uji Jarque Berra	Data terdistribusi normal	Data tidak berdistribusi normal
Uji Gletzer	Varian data Homokedastis	Varian data Heterokedastis
Uji Korelasi LM	Model Non-Autokorelasi	Model Autokorelasi
Uji Linearitas Ramsey	Model Berpola Linier	Model Tidak Berpola Linier

Langkah selanjutnya sebelum melakukan intrepetasi dari model yang dihasilkan, peneliti menguji kebaikan model (Walpole, 2012). Uji kebaikan model terdiri dari uji simultan, uji parsial dan koefisien determinasi yang dapat dilihat pada Tabel 4. Setelah semua kriteria pengujian model terpenuhi, barulah interpretasi persamaan regresi yang terbentuk dapat dilakukan.

Table 4. Model Goodness of Fit

Goodness of Fit Test	Hipotesis Nol	Hipotesis Alternatif	Tolak Ho
Koefisien Determinasi Uji/ adjusted R square	R square > 0,5
Tes Simultan / Tes F	Model Tidak fit/ Semua variabel tidak berpengaruh	Model fit / minimal 1 variabel memiliki efek yang signifikan	Nilai probabilita < 0,05
Tes Parsial / Uji T	Variabel independen tertentu tidak berpengaruh	Variabel independent berpengaruh	Nilai probabilita < 0,05

Adapun model penelitian yang digunaan adalah:

=?_o+Indeks Pembangun Manusia+?₂Pertumbuhan Ekonomi Perkapitaungsi +?₃Persentase Penduduk Miskin +?

Adapun hipotesis dalam penelitian ini adalah:

H₁: Indeks Pembangun Manusia berpengaruh signifikan positif terhadap Indeks Pembangunan Kebudayaan

H₂: Pertumbuhan Ekonomi Perkapita berpengaruh signifikan positif terhadap Indeks Pembangunan Kebudayaan

H₃: Persentase Penduduk Miskin berpengaruh signifikan negatif terhadap Indeks Pembangunan Kebudayaan

Results and Discussion

Pembahasan di awali dengan menggunakan analisis deskriptif untuk mengetahui karakteristik masing-masing variabel penelitian selama periode penelitian. Tabel 5 menunjukkan analisis deskriptif. Secara rata-rata IPK Indonesia sebesar 54.12 poin dengan nilai tertinggi sebesar 73.98 poin pada Provinsi DI Yogyakarta Tahun 2019 dan terendah sebesar 46.25 poin pada Provinsi Papua Tahun 2018. Secara rata-rata IPM Indonesia sebesar 70.83 poin dengan nilai tertinggi sebesar 80.77 poin pada Provinsi DKI Jakarta Tahun 2020 dan terendah sebesar 60.06 poin pada Provinsi Papua Tahun 2018. Secara rata-rata Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Perkapita sebesar 1.83 persen dengan nilai tertinggi sebesar 18.83 persen pada provinsi Sulawesi Tengah Tahun 2018 dan terendah sebesar -20.13 persen pada Provinsi Papua Tahun 2020. Secara rata-rata Persentase Penduduk Miskin Indonesia sebesar 10.56 persen dengan nilai tertinggi sebesar 27.74 persen pada Provinsi Papua Tahun 2018 dan terendah sebesar 3.47 persen pada Provinsi DKI Jakarta Tahun 2019.

Table 5. Analisis Deskriptif

Variabel	Rata-rata	Maximum	Minimum	Std
Indeks Pembangunan Kebudayaan	54,12	73,98	46,25	5,7
Indeks Pembangun Manusia	70,83	80,77	60,06	3,9
Pertumbuhan Ekonomi Perkapita	1,83	18,83	-20,13	5,4
Persentase Penduduk Miskin	10,56	27,74	3,47	5,6

Persyaratan dalam model regresi panel adalah tidak ada hubungan/multikolinearitas tinggi antara variabel independen, seperti yang terlihat dari nilai Varian Inflation Factor (VIF) kurang dari 10. Dalam penelitian ini, semua variabel independen memiliki nilai VIF kurang dari sepuluh (Tabel 6). Ini berarti semua variabel independen yang digunakan dalam model sudah beabas asumsi multikolinearitas.

Table 6. Uji Multikolinearitas Variabel Independen

Variabel	VIF
Indeks Pembangun Manusia	1,81
Pertumbuhan Ekonomi Perkapita	1,06
Persentase Penduduk Miskin	1,84

Sebelum menganalisis lebih lanjut, pemilihan model regresi panel dilakukan dengan menggunakan tes yang disebutkan di bagian metodologi. Pada Tabel 7 menjelaskan hasil uji pemilihan model panel. Model efek tetap dianggap yang terbaik untuk menggambarkan hubungan antara variabel penelitian. Hal ini dikarenakan pada uji Chow dan uji Hausman nilai probabilitas lebih kecil dari alpha=0.05 sehingga dikatakan model fixed daripada model pooled dan random.

Table 7. Uji Model Panel

Jenis Uji	Nilai Statistik Uji	Nilai Probabilita	Kesimpulan
Uji LM BP	82,34	0,000	Model Random lebih baik daripada Model Common/ Pooled
Tes Chow	350,18	0,000	Model Fixed lebih baik daripada Model Common/ Pooled
Tes Hausman	17,31	0.000	Model Fixed lebih baik daripada Model Random

Setelah model regresi panel terbaik dipilih, maka model regresi panel yang dipilih tidak ditafsirkan secara langsung tetapi diuji untuk asumsi klasik. Tes ini dimaksudkan agar model yang dipilih dapat digunakan keduanya untuk melihat efek prediksi. Asumsi yang digunakan adalah asumsi normalitas, heteroskedastisitas, autokorelasi dan linieritas. Pada Tabel 8, asumsi normalitas, linearitas dan non heterokedastis terpenuhi. Nilai probabilita lebih besar dari alpha= 0,05. Di sisi lain, masih ada pelanggaran asumsi autokorelasi. Nilai probabilitas uji autokorelasi kurang dari 0,05 sehingga tolak Ho dan disimpulkan ada pelanggaran asumsi autokorelasi. Karena pelanggaran asumsi heterokeastis autokorelasi, model fixed ditransformasi menggunakan model Panel Correctioan Standard Error/ PCSE (Greene, 2018). Model hasil transformasi dalam penyembuhan pelanggaran asumsi klasik yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 9.

Table 8. Uji Asumsi Klasik

Ujian	Nilai Uji	Nilai Probabilita	Kesimpulan
Uji Jarque Bera	4,33	0,114	Normalitas
Uji Gletzer	34,04	0,000	Heterokedastis
Korelasi Seri LM	36,05	0,000	Autokorelasi
Ramsey Test	3,36	0,338	Pola linear

Table 9. Uji Signifikansi Pengaruh Variabel Independen Terhadap Variabel Dependen

Variabel	Koefisien	SE	T Hitung	Prob.
Konstanta	-105,200	56,758	-1,853	0,068
Indeks Pembangun Manusia	2,248	0,776	2,897	0,005
Pertumbuhan Ekonomi Perkapita	0,123	0,038	3,221	0,002
Persentase Penduduk Miskin	-0,011	0,236	-0,047	0,963
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared	0,983		F-statistic	103,683
Adjusted R-squared	0,973		Prob(F-statistic)	0,000

Dari Tabel 9 di atas, nilai koefisien determininasi sebesar 0,973. Nilai koefisien ini berarti bahwa semua variabel independen dapat menjelaskan variasi persentase Indeks Pembangunan Kebudayaan sebesar 97,3 persen; sisanya 2,7 persen dipengaruhi variabel lain di luar model. Pada uji F menunjukkan bahwa semua variabel independen bersama-sama mempengaruhi persentase Indeks Pembangunan Kebudayaan. Hasil ini diidentifikasi oleh nilai probabilitas statistik F =0,000 lebih kecil dari alpha=0,05. Hasil ini berarti bahwa pemodelan yang dilakukan sesuai.

Dari uji parsial yang diindentifikasi dengan nilai probabilita uji t menunjukan Indeks Pembangun Manusia dan Pertumbuhan Ekonomi Perkapita signifikan berpengaruh terhadap Indeks Pembangunan Kebudayaan. dimana nilai probabilitasnya sebesar 0,000 < alpha= 0,05. Jika dilihat dari koefisiennya semua variabel berpengaruh positif. Sedangkan Persentase Penduduk Miskin belum berpengaruh signifikan terhadap Indeks Pembangunan Kebudayaan. Persamaan regresi terbentuk:

Indeks Pembangunan Kebudayaan= -105.2- 2.248* Indeks Pembangun Manusia + 0.123* Pertumbuhan Ekonomi Perkapita - 0.011* Persentase Penduduk Miskin

Discussion

Indeks Pembangun Manusia memiliki pengaruh signifikan positif terhadap Indeks Pembangunan Kebudayaan dengan koefisien sebesar 2,248 dengan nilai |t stat|=2,897 > t tabel=1,96 dan nilai probabilitas= 0,005 < alpha =0.05. Hal ini kenaikan 1 poin Indeks Pembangunan Manusia akan meningkatkan 2,248 poin Indeks Pembangunan Kebudayaan dengan asumsi variable lain konstan.

Pertumbuhan Ekonomi Perkapita memiliki pengaruh cdengan koefisien sebesa 0,123 dengan nilai |t stat|=3,221 > t tabel=1,96 dan nilai probabilitas = 0,002 < alpha =0.05. Hal ini kenaikan 1 persen Pertumbuhan Ekonomi Perkapita akan meningkatkan 0,123 poin Indeks Pembangunan Kebudayaan dengan asumsi variabel lain konstan.

Persentase Penduduk Miskin belum memiliki pengaruh signifikan negatif terhadap Indeks Pembangunan Kebudayaan dengan koefisien sebesar -0,011 dengan nilai |t stat|= 0,047 < t tabel=1,96 dan nilai probabilitas=0,963 > alpha =0.05. Hal ini berarti belum cukup bukti setiap kenaiakn 1 persen penduduk miskin akan menurunkan Indeks Pembangunan Kebudayaan dengan asumsi variabel lain konstan.

Conclusion and Recommendation

Model fixed efek diperoleh sebagai model terbaik berdasarkan pengujian model panel (Chow, LM BP, dan Hausman). Masih ada pelanggaran terhadap asumsi klasik heterokedastis dan autokorelasi. Model Fixed ditranformasi dengan Panel Correction Standar Error. Hasil yang diperoleh bahwa seluruh variabel independent berpengaruh bersama-sama secara signifikan terhadap Indeks Pembangunan Kebudayaan. Secara parsial variabel Indeks Pembangun Manusia dan Pertumbuhan Ekonomi Perkapita berpengaruh signifikan positif terhadap Indeks Pembangunan Kebudayaan. Sedangkan, Persentase Penduduk Miskin belum berpenagruh signifikan terhadap Indeks Pembangunan Kebudayaan. Berdasarkan hasil penelitian ini, diperlukan kebijakan komprehensif terkait ekonomi makro-sosial agar tingkat pembangunan kebudayaan Indonesia terus berkembang. Untuk penelitian lebih lanjut, dimungkinkan untuk menambahkan variabel independen potensial lainnya yang mempengaruhi pembangunan kebudayaan. Sedangkan dalam pemodelan selanjutnya dapat menggunakan model panel lainnya dengan menggunakan efek random atau efek spasial dalam model panel.