ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN RANDOM EFFECT MODEL - ZIA AZURO ZUHAIROH, 101411131126 (2018)
Regresi data panel merupakan uji statistik yang digunakan untuk mengetahui pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen. Random effect model merupakan salah satu model regresi data panel yang dapat mengoreksi kelemahan model sebelumnya. Capaian Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Indonesia masuk dalam kategori tinggi. Namun, terdapat variasi pada capaian tingkat provinsi. Provinsi Jawa Timur pada tahun 2016 memiliki capaian IPM terendah dibandingkan dengan provinsi lain di Pulau Jawa. Hal ini tergantung dari faktor yang mempengaruhinya. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis faktor yang mempengaruhi IPM Provinsi Jawa Timur dengan random effect model. Penelitian ini termasuk penelitian analitik dengan metode non-reactive. Sampel penelitian 38 Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur tahun 2012-2016. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang berasal dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur terkait dengan indeks pembangunan manusia dan sembilan faktor yang mempengaruhinya. Teknik analisis yang digunakan adalah regresi data panel dengan random effect model. Hasil Penelitian menunjukkan bahwa terdapat lima variabel signifikan mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Jawa Timur tahun 2012-2016 yaitu Angka Kematian Bayi (P=0,0000), Angka Partisipasi Murni Sekolah Dasar (P=0,0048), Angka Partisipasi Kasar SMA/MA (P=0,0004), Angka Beban Ketergantungan (P=0,0000), dan Tingkat Kemiskinan (p=0,0119). Kesimpulan dari penelitian ini adalah IPM Provinsi Jawa Timur dapat ditingkatkan dengan cara menurunkan angka kematian bayi, angka beban ketergantungan, dan tingkat kemiskinan, serta meningkatkan angka partisipasi murni sekolah dasar dan angka partisipasi kasar SMA/MA. Sebaiknya pemerintah merumuskan beberapa program kesehatan, pendidikan, dan ekonomi yang berfokus pada faktor yang mempengaruhi IPM, sehingga capaian IPM Provinsi Jawa Timur bisa meningkat ke IPM kategori tinggi.