DAMPAK KETERSEDIAAN INFRASTRUKTUR TERHADAP KESEJAHTERAAN MASYARAKAT: ANALISIS KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA 2009-2011
MEIYORA AVERIANA
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013
PERNYATAAN Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Dampak Ketersediaan Infrastruktur terhadap Kesejahteraan Masyarakat: Analisis Kabupaten/Kota di Indonesia 2009-2011 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, Juni 2013
Meiyora Averiana NIM H14090116
ABSTRAK MEIYORA AVERIANA. Pengaruh Ketersediaan Infrastruktur terhadap Kesejahteraan Masyarakat: Analisis Kabupaten/Kota di Indonesia 2009-2011. Dibimbing oleh D S PRIYARSONO. Infrastruktur merupakan barang komplementer yang sangat penting untuk pembangunan ekonomi. Terjaminnya ketersediaan infrastruktur dapat mendorong kegiatan ekonomi wilayah dan peningkatan pendapatan per kapita. Pembangunan ekonomi tidak hanya memberikan kontribusi terhadap pendapatan tetapi memberikan kontribusi terhadap kesejahteraan. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis ketersediaan infrastruktur terhadap kesejahteraan masyarakat di Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode panel data, data cross section dari 155 kabupaten/kota di Indonesia, data time series periode 2009-2011, dan menggunakan enam variabel, yaitu Indeks Pembangunan Manusia, panjang jalan per wilayah, air, listrik, sekolah, dan tempat tidur rumah sakit. Hasil analisis metode data panel menunjukkan ketersediaan infrastruktur air, listrik, sekolah, dan tempat tidur rumah sakit berpengaruh positif terhadap kesejahteraan masyarakat, sedangkan ketersediaan infrastruktur panjang jalan per wilayah tidak berpengaruh signifikan terhadap kesejahteraan masyarakat. Kata Kunci: infrastruktur, Indeks Pembangunan Manusia, kabupaten, kota, panel data.
ABSTRACT MEIYORA AVERIANA. Influence the availability of Infrastructure Public Welfare: Analysis of districts/cities in Indonesia 2009-2011. Supervised by D S PRIYARSONO. Infrastructure is very important complementary goods for economic development. Ensuring the availability of infrastructure will encourage the economic activity in the region and an increase in income per capita. Economic development has not only contributed to the revenue but has also contributed to the welfare. The purpose of this study is to analyze the availability of infrastructure to the community welfare in Indonesia. This study used panel data, cross section of 155 districts/cities in Indonesia, 2009-2011 time series data, and using six variables, namely the Human Development Index, the density of road, water, electricity, schools, and hospital beds. The analysis showed Human Development Index for all provinces in Indonesia has increased in the period of 2009-2011. Analysis of panel data method showed the water infrastructure, electricity, schools, and hospital beds had a positive effect on the welfare of the community, while the availability of density of road infrastructure is not significant on the welfare of the community. Keywords: infrastructure, Human Development Index, districts, cities, panel data.
iii
DAMPAK KETERSEDIAAN INFRASTRUKTUR TERHADAP KESEJAHTERAAN MASYARAKAT : ANALISIS KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA 2009-2011
MEIYORA AVERIANA
Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013
v
Judul Skripsi : Dampak Ketersediaan Infrastruktur terhadap Kesejahteraan Masyarakat: Analisis Kabupaten/Kota di Indonesia 2009-2011 Nama : Meiyora Averiana NIM : H14090116
Disetujui oleh
D.S Priyarsono, Ph. D. Pembimbing
Diketahui oleh
Dedi Budiman Hakim, Ph.D Ketua Departemen
Tanggal Lulus:
PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT atas segala karuniaNya sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini. Judul skripsi imi adalah “Dampak Ketersediaan Infrastruktur Terhadap Kesejahteraan Masyarakat: Analisis Kabupaten/Kota di Indonesia 2009-2011”. Penyusunan skripsi ini merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar sarjana Ekonomi pada Departemen ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor. Tujuan penulisan skripsi ini yaitu untuk menganalisis mengenai hubungan ketersediaan infrastruktur terhadap kesejahteraan masyarakat dan perkembangan IPM dan infrastruktur di Indonesia. Pada kesempatan ini, penulis ingin mengucapkan terima kasih yang tak terhingga kepada orang tua dan keluarga penulis, yakni Bapak Edriansyah (Alm), Ibu Erlin Herlina, serta adik dari penulis Syafira Amanda, atas segala doa, motivasi, dan dukungan baik moril maupun materiil bagi penulis dalam menyelesaikan skripsi ini. Selain itu, penulis juga mengucapkan terima kasih kepada: 1. Bapak D.S. Priyarsono, Ph.D. selaku dosen pembimbing skripsi yang telah memberikan arahan dan bimbingan baik secara teknis, teoritis, maupun moril dalam proses penyusunan skripsi ini sehingga dapat diselesaikan dengan baik. 2. Ibu Dr. Ir. Wiwiek Rindayanti, M.Si selaku dosen penguji utama dan Bapak Dr. Muhammad Findi A, S.E, M.E selaku dosen penguji dari komisi pendidikan atas kritik dan saran yang telah diberikan untuk perbaikan skripsi ini. 3. Para dosen, staff, dan seluruh civitas akademika Departemen Ilmu Ekonomi FEM IPB yang telah memberikan ilmu dan bantuan kepada penulis selama menjalani studi di Departemen Ilmu Ekonomi. 4. Teman-teman satu bimbingan Perdana, Vita, dan Nella yang telah menjadi partner diskusi dan teman berbagi suka duka dalam penyusunan skripsi ini. 5. Bronson Marpaung yang telah menemani, memberikan bantuan, saran dan dukungan kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini. 6. Sahabat penulis Puspita, Rissa, Risya, Farah, Sri Wulan, Melli, Distia, Farhana, Friska, dan anggota Pakuan Teguh, serta teman-teman Ilmu Ekonomi 46 yang selalu memberikan keceriaan, masukan, dan semangat kepada penulis. Kak Diyah Nugraheni dan Ibu Nana (BPS) yang telah memberikan masukan dan membantu penulis dalam mencari data. 7. Semua pihak yang telah membantu dalam menyelesaikan penulisan skripsi ini yang tidak bisa disebutkan satu per satu. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat Bogor, Juni 2013 Meiyora Averiana
vii DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN PENDAHULUAN Latar Belakang Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Ruang Lingkup Kerangka Pemikiran Hipotesis METODOLOGI PENELITIAN Jenis dan Sumber Data Metode Analisis Model Statistika untuk Pengujian Hipotesis PEMBAHASAN Perkembangan Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia Kondisi Ketersediaan Infrastruktur di Indonesia Keterkaitan antara Ketersediaan Infrastruktur dengan Tingkat Kesejahteraan Masyarakat SIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN RIWAYAT HIDUP
vi vi vi 1 1 5 5 6 6 6 8 8 9 9 10 10 12 18 22 22 23 23 26 33
DAFTAR TABEL 1 2 3 4
Peringkat Provinsi Berdasarkan IPM, Ketersediaan Infrastruktur Jalan, Air, dan Listrik Tahun 2011 Data, Sumber Data, dan Variabel Nilai Statistik Model Keterkaitan Ketersediaan Infrastruktur dan Kesejahteraan Masyarakat Kabupaten/Kota di Indonesia Hasil Estimasi Model Keterkaitan Ketersediaan Infrastruktur dan Kesejahteraan Masyarakat Kabupaten/Kota di Indonesia
4 8 19 20
DAFTAR GAMBAR 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Diagram Perhitungan IPM Lingkaran Kemiskinan Gunnar Myrdal Kerangka Pemikiran Tradeoff Keuangan dalam Pengambilan Keputusan untuk Melanjutkan Sekolah Perkembangan IPM Indonesia Tahun 1996-2011 Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Berdasarkan Provinsi Tahun 2011 Distribusi Panjang Jalan Menurut Kondisi di Indonesia Tahun 2009-2011 Persentase Rumahtangga yang Menggunakan PLN sebagai Sumber Penerangan Tahun 2008-2011 Proporsi Rumahtangga yang Memiliki Akses Terhadap Sumber Air Minum Layak Tahun 1993-2009 Persentase Rumah Tangga yang Menggunakan Air Ledeng Meteran sebagai Sumber Air Minum Berdasarkan Provinsi Tahun 2011 Jumlah Sekolah SD, SMP, SMA, dan SMK di Indonesia Tahun 2007 2011 Ranjang Rumah Sakit 33 Provinsi di Indonesia Tahun 2011
1 2 6 7 11 12 13 13 14 15 16 17
DAFTAR LAMPIRAN 1 2
3 4 5 6 7
Hasil Uji Korelasi untuk Pengujian Asumsi Klasik Multikolinearitas Hasil Pengujian dengan Metode PLS (Pooles Least Square) untuk Mengestimasi Keterkaitan antara Ketersediaan Infrastruktur dan Kesejahteraan Masyarakat Hasil Pengujian dengan Metode Fixed Effect untuk Mengestimasi Ketersediaan Infrastruktur dan Kesejahteraan Masyarakat Hasil Pengujian dengan Metode Random Effect untuk Mengestimasi Ketersediaan Infrastruktur dan Kesejahteraan Masyarakat Hasil Hausman Test untuk Mengestimasi Keterkaitan antara Ketersediaan Infrastruktur dan Kesejahteraan Masyarakat Hasil Chow Test untuk Mengestimasi Keterkaitan antara Ketersediaan Infrastruktur dan Kesejahteraan Masyarakat Uji Normalitas untuk Mengestimasi Keterkaitan antara Ketersediaan Infrastruktur dan Kesejahteraan Masyarakat
26
27 28 29 30 31 32
PENDAHULUAN Latar Belakang Pembangunan ekonomi diperlukan untuk mendorong kesejahteraan masyarakat. Keberhasilan pembangunan wilayah dapat dilihat dari Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), tingkat pengangguran, dan kualitas sumberdaya manusia. Kualitas sumberdaya manusia dapat digambarkan melalui Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Menurut United Nations Development Programme (UNDP), IPM Indonesia termasuk kategori menengah. Tahun 2011, Indonesia berada pada peringkat 124 dari 187 negara dengan nilai IPM sebesar 0,617 (UNDP, 2011). Jika dibandingkan dengan negara Asia Tenggara lainnya, Indonesia hanya berada 4 tingkat di atas Vietnam, namun jauh di bawah Malaysia, Singapura, Thailand, dan Filipina. Hal ini menunjukkan bahwa tingkat kesejahteraan di Indonesia masih belum dapat dikategorikan baik. IPM memberikan gambaran pencapaian pembangunan manusia suatu wilayah. IPM dibagi menjadi 3 kategori, (1) kelompok IPM yang memiliki nilai lebih kecil dari 50, tergolong dalam kategori tingkat pembangunan manusia rendah, (2) IPM bernilai antara 50 sampai 80 masuk dalam kategori tingkat pembangunan manusia sedang, dan (3) daerah yang memiliki nilai IPM antara 80 sampai dengan 100 masuk pada kategori tingkat pembangunan manusia tinggi (Badan Pusat Statistik, 2008).
Sumber: BPS RI, 2011
Gambar 1 Diagram Perhitungan IPM IPM dibentuk berdasarkan empat indikator yaitu angka harapan hidup, angka melek huruf, rata-rata lama sekolah, dan kemampuan dayabeli. Indikator angka harapan hidup mempresentasikan dimensi umur panjang dan sehat. Angka melek huruf dan rata-rata lama sekolah mencerminkan output dari dimensi pengetahuan, sedangkan indikator kemampuan dayabeli digunakan untuk mengukur dimensi layak hidup. Keberagaman sumberdaya manusia dan perbedaan ketersediaan sumberdaya antardaerah menyebabkan tingkat pendapatan tidak lagi menjadi tolok ukur utama dalam melihat keberhasilan pembangunan suatu wilayah (Badan Pusat Statistik, 2008).
2
Tingkat IPM semua provinsi di Indonesia masih tergolong kategori pembangunan manusia sedang. Tahun 2011 Provinsi DKI Jakarta menduduki peringkat IPM tertinggi sebesar 77.97. Heterogenitas IPM disebabkan oleh adanya perbedaan ketersediaan infrastruktur yang mendukung antarwilayah. Nilai IPM provinsi di Kawasan Timur Indonesia masih menduduki 5 peringkat terendah, yaitu Papua Barat (69.65), Maluku Utara (69.47), Nusa tenggara Timur (67.75), Nusa Tenggara Barat (66.23), dan Papua (65.36). Menurut Myrdal (1968), kemiskinan bukan terletak pada persoalan modal semata. Permasalahan terjadinya kemiskinan dikarenakan kurangnya gizi masyarakat, rendahnya tingkat pendidikan, dan basic need lainnya. Kemiskinan bermula dari pendapatan yang rendah sehingga kualitas gizi menjadi kurang. Rendahnya kualitas gizi tersebut menyebabkan rendahnya kesehatan yang kemudian menyebabkan rendahnya produktivitas. Untuk memutus fenomena lingkaran kemiskinan ini perlu adanya perbaikan pemenuhan kebutuhan dasar masyarakat, salah satunya melalui penyediaan infrastruktur dasar yang memadai seperti listrik, air bersih, dan sarana pendidikan.
Sumber: Damanhuri, 2010.
Gambar 2 Lingkaran Kemiskinan Gunnar Myrdal Rosenstein-Rodan mengatakan untuk menanggulangi hambatan pembangunan ekonomi terbelakang dan untuk mendorong ekonomi tersebut ke arah kemajuan diperlukan suatu “Dorongan Besar”. Ada sejumlah sumber minimum yang yang harus disediakan jika suatu program pembangunan diharapkan berhasil. Rosenstein-Rodan membedakan antara macam syarat mutlak minimal dan ekonomi eksternal. Pertama, syarat mutlak minimal dalam fungsi produksi, khusus syarat mutlak minimal pada persediaan modal overhead social. Kedua, syarat mutlak minimal pada permintaan. Ketiga, syarat mutlak minimal
3
dalam persediaan tabungan. Modal overhead social paling penting dari syarat mutlak minimal. Jasa dari modal overhead social yang terdiri dari industri dasar seperti tenaga, angkutan, perhubungan adalah secara tidak langsung bersifat produktif. Persediaan modal overhead social ini merupakan salah satu syarat mutlak dari hambatan pokok pembangunan di negara terbelakang. Ketersediaan infrastruktur, seperti jalan, pelabuhan, bandara, sistem penyediaan tenaga listrik, irigasi, sistem penyediaan air bersih, sanitasi, dan sebagainya merupakan social overhead capital. Ketersediaan infrastruktur memiliki keterkaitan yang sangat kuat dengan tingkat perkembangan wilayah, yang antara lain dicirikan oleh laju pertumbuhan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat. Hal tersebut dapat dilihat dari kenyataan bahwa daerah yang mempunyai kelengkapan infrastruktur yang lebih baik, mempunyai tingkat laju pertumbuhan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat yang lebih baik. Kelengkapan infrastruktur merupakan faktor kunci dalam mendukung pembangunan nasional (Bappenas, 2003). Infrastruktur merupakan barang komplementer yang sangat penting untuk pembangunan ekonomi. Terjaminnya ketersediaan infrastruktur dapat mendorong kegiatan ekonomi wilayah dan peningkatan pendapatan per kapita. Pembangunan ekonomi tidak hanya memberikan kontribusi terhadap pendapatan tetapi memberikan kontribusi terhadap kesejahteraan (Kusharjanto dan Kim, 2011). Secara ekonomi makro ketersediaan dari jasa pelayanan infrastruktur memengaruhi marginal productivity of private capital, sedangkan dalam tingkat ekonomi mikro ketersediaan jasa pelayanan infrastruktur berpengaruh terhadap pengurangan biaya produksi (Kwik, 2002). Penelitian yang dilakukan oleh Kusharjanto dan Kim (2011) mengenai hubungan infrastruktur dan IPM di Pulau Jawa menggunakan panel data tahun 2002-2005. Penelitian menghasilkan kesimpulan bahwa peningkatan ketersediaan infrastruktur dasar berpengaruh positif terhadap peningkatan IPM. Infrastruktur air memiliki pengaruh terbesar terhadap peningkatan IPM di Pulau Jawa. Penelitian mengenai kinerja pengelolaan keuangan, infrastruktur, dan kemiskinan dilakukan oleh Nugraheni (2012). Studi tersebut menunjukkan adanya hubungan positif antara kinerja pengelolaan keuangan daerah dengan penyediaan infrastruktur dasar (khusus jalan dan listrik, tidak berlaku untuk air). Penyediaan infrastruktur memiliki hubungan negatif dengan kemiskinan. World Bank membagi infrastruktur menjadi tiga bagian, yaitu: 1) Infrastruktur ekonomi, merupakan infrastruktur fisik yang diperlukan untuk menunjang aktivitas ekonomi, meliputi public utilities (tenaga listrik, telekomunikasi, air, sanitasi, gas), public work (bendungan, kanal, irigasi dan drainase) dan sektor transportasi (jalan raya, rel kereta api, pelabuhan, lapangan terbang); 2) Infrastruktur sosial, meliputi pendidikan, kesehatan, perumahan dan rekreasi; 3) Infrastruktur administrasi, meliputi penegakan hukum, kontrol administrasi dan koordinasi. (World Bank, 2004). Berdasarkan data dari World Economic Forum, The Global Competitiveness Report 2012-2013, kualitas infrastruktur Indonesia berada pada peringkat ke-78 dengan nilai 3,75 yang mengalami penurunan dua peringkat dari peringkat ke-76 pada tahun 2011. Infrastruktur Indonesia tertinggal jauh dari Singapura yang menempati urutan ke-2 dengan nilai 6,50 dan Malaysia yang menempati urutan ke-32 dengan nilai 5,09. Infrastruktur Indonesia yang kurang
4
baik menggambarkan belum maksimalnya pembangunan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Tabel 1 Peringkat Provinsi Berdasarkan IPM, Ketersediaan Infrastruktur Jalan, Air, dan Listrik Tahun 2011 No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
Provinsi D.K.I Jakarta Sulawesi Utara Riau Kalimantan Timur D.I. Yogyakarta Kepulauan Riau Kalimantan Tengah Sumatera Utara Sumatera Barat Sumatera Selatan Bengkulu Kepulauan Bangka Belitung Jambi Jawa Tengah Bali Jawa Barat Jawa Timur Nanggroe Aceh Darussalam Sulawesi Selatan Lampung Maluku Sulawesi Tengah Banten Sulawesi Barat Sulawesi Tenggara Kalimantan Selatan Gorontalo Kalimantan Barat Papua Barat Maluku Utara Nusa Tenggara Timur Nusa Tenggara Barat Papua
IPM 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
Jalan 1 13 23 31 2 8 32 12 14 27 15 19 25 5 3 7 4 21 9 10 26 24 6 16 20 22 11 30 28 29 17 18 33
Air 31 19 21 23 1 33 24 14 22 10 29 27 11 2 6 25 3 28 13 20 5 15 32 26 16 8 17 4 18 9 7 12 30
Listrik 1 9 30 17 2 12 27 10 14 18 20 19 21 3 6 4 7 8 13 16 25 24 5 31 22 11 23 26 29 28 32 15 33
Sumber: BPS RI, 2011 (diolah).
Melihat kurangnya ketersediaan infrastruktur untuk menopang kegiatan ekonomi, pemerintah melaksanakan program Masterplan Percepatan dan Perluasan Ekonomi Indonesia atau dikenal dengan istilah MP3EI yang direncanakan sejak tahun 2011-2015. Tujuan dari dilaksanakan program MP3EI ini dalam rangka percepatan pertumbuhan ekonomi dan meningkatkan
5
kesejahteraan rakyat. Pembangunan infrastruktur perhubungan berupa jalan tol, jembatan, bandara, pelabuhan, dan terminal menjadikan terbukanya daerah-daerah yang terisolir yang akan berdampak terhadap kinerja perekonomian dan akan berdampak pula terhadap peningkatan pendapatan masyarakat. Tahun 2000, Perserikatan Bangsa-Bangsa (PBB) sepakat untuk melaksanakan program Tujuan Pembangunan Milenium (Millenium Development Goals/MDGs). MDGs menempatkan pembangunan manusia sebagai fokus, memiliki tenggat waktu (2015) dan indikator kemajuan yang terukur. Tujuan Pembangunan Milenium mencakup 8 upaya pencapaian, terkait pengurangan kemiskinan, pencapaian pendidikan dasar, kesetaraan gender, perbaikan kesehatan ibu dan anak, pengurangan prevalensi penyakit menular, pelestarian lingkungan hidup, dan kerjasama global. Tujuan utama Indonesia dari melaksanakan program MDGs adalah meningkatkan kesejahteraan rakyatnya dan memberikan kontribusi kepada peningkatan kesejahteraan masyarakat dunia. Ketersediaan infrastruktur suatu daerah tidak selalu berbanding lurus terhadap IPM. Tabel 1 menjelaskan DKI Jakarta menduduki peringkat pertama IPM, Jalan, dan Listrik, tetapi ketersediaan air menduduki peringkat ke 31. Sedangkan, Provinsi Kalimantan Timur yang menduduki peringkat IPM ke-4 dengan nilai IPM 76.22 tetapi peringkat ketersediaan infrastruktur berada pada peringkat yang cukup rendah. Ketersediaan infrastruktur panjang jalan, air, dan listrik Provinsi Kalimantan Timur hanya sebesar 0.27%, 2.6%, dan 3.1% jika dibandingkan dengan ketersediaan infrastruktur Indonesia. Hal ini menunjukkan bahwa diperlukan sebuah penelitian khusus mengenai dampak ketersediaan infrastruktur terhadap kesejahteraan masyarakat.
Tujuan Penelitian Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan di atas, maka tujuan dari penelitian ini adalah: 1. Memberikan gambaran umum mengenai perkembangan IPM dan infrastruktur di Indonesia. 2. Menganalisis pengaruh ketersediaan infrastruktur air, jalan, listrik, pendidikan, dan kesehatan terhadap kesejahteraan masyarakat di Indonesia.
Manfaat Penelitian Manfaat yang ingin didapat dari penelitian ini adalah sebagai bahan pertimbangan bagi pemerintah dalam menentukan kebijakan pembangunan infrastruktur sehingga dapat meningkatkan kesejahteraan manusia, sebagai wawasan dan pengetahuan mengenai keterkaitan antara ketersediaan infrastruktur dan kesejahteraan masyarakat kabupaten/kota di Indonesia. Selain itu penelitian ini juga bisa dijadikan sebagai bahan pustaka informasi dan referensi bagi pihak yang membutuhkan serta rujukan bagi penelitian selanjutnya.
6
Ruang Lingkup Ruang lingkup penelitian ini mencakup pengaruh pembangunan infrastruktur terhadap kesejahteraan masyarakat kabupaten/kota di Indonesia. Penelitian ini masih memiliki kekurangan, karena keterbatasan data yang diperoleh maka jumlah data cross section sebanyak 155 kabupaten/kota di Indonesia dan data time series selama 3 tahun yaitu tahun 2009 sampai dengan 2011. Jenis infrastruktur yang digunakan adalah infrastruktur air, listrik, jalan, kesehatan, dan pendidikan.
Kerangka Pemikiran
Panjang Jalan
Gambar 3 Kerangka Pemikiran
Hipotesis Berdasarkan beberapa landasan teori dan penelitian terdahulu, maka dapat dirumuskan beberapa hipotesis dalam penelitian ini, yaitu sebagai berikut: 1. Infrastruktur panjang jalan per luas wilayah berpengaruh positif terhadap kesejahteraan masyarakat kabupaten/kota di Indonesia. Ketersediaan infrastruktur jalan akan meningkatkan pendapatan dari menurunnya biaya sosial. Peningkatan pendapatan akan meningkatkan dayabeli masyarakat (Sengupta dalam Vijayamohanan, 2008).
7
2. Infrastruktur air berpengaruh positif terhadap kesejahteraan masyarakat kabupaten/kota di Indonesia. Kurangnya akses ke sumber air minum akan berdampak buruk terhadap kesehatan dan pendapatan masyarakat. Masyarakat yang tidak memiliki akses terhadap air bersih akan mengalami peningkatan biaya kesehatan dan akan mengakibatkan rendahnya produktivitas (Bappenas, 2010). 3. Infrastruktur listrik berpengaruh positif terhadap kesejahteraan masyarakat kabupaten/kota di Indonesia. Peningkatan konsumsi listrik akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi dan pembangunan sosial, terutama pada negara yang memiliki tingkat kategori IPM menengah dan rendah (Leung dan Meisen, 2005). 4. Infrastruktur pendidikan berpengaruh positif terhadap kesejahteraan masyarakat kabupaten/kota di Indonesia. Modal manusia (human capital) adalah istilah yang sering digunakan untuk pendidikan, kesehatan, dan kapasitas manusia yang lain yang dapat meningkatkan produktivitas jika hal-hal tersebut ditingkatkan. Penyediaan fasilitas pendidikan dasar merupakan prioritas utama bagi semua negara-negara berkembang. Pendidikan adalah hal yang mendasar untuk meningkatkan kualitas kehidupan manusia dan menjamin kemajuan sosial dan ekonomi (Todaro dan Smith, 2006). Pendapatan
Lulusan Sekolah atas
Manfaat
Lulusan Sekolah dasar
Biaya tidak langsung
13
17
66
Biaya langsung
Biaya Langsung
Sumber: Todaro, 2006.
Gambar 4 Tradeoff Keuangan dalam Pengambilan Keputusan untuk Melanjutkan Sekolah Gambar 4 menunjukkan representasi skematis dari trade-off yang terkandung dalam keputusan untuk melanjutkan sekolah. Bagi seseorang di negara berkembang yang memutuskan untuk melanjutkan pendidikan ke tingkat atas akan mengorbankan 4 tahun pendapatan yang tidak akan diperolehnya selama bersekolah. Hal ini adalah biaya tidak langsung dan harus
8
5.
mengeluarkan biaya langsung, yaitu biaya sekolah, seragam sekolah, bukubuku, dan pengeluaran lain yang tidak dikeluarkan jika anak tersebut tidak melanjutkan sekolah. Anak yang melanjutkan sekolah maka pada sisa hidupnya akan memperoleh penghasilan yang lebih besar setiap tahunnya dibandingkan anak yang hanya bersekolah sampai tingkat sekolah dasar. Kenaikan pendapatan akan menyebabkan peningkatan paritas dayabeli seseorang sehingga kesejahteraan akan tercapai. Infrastruktur kesehatan berpengaruh positif terhadap kesejahteraan masyarakat kabupaten/kota di Indonesia. Ketersediaan infrastruktur kesehatan akan meningkatkan kualitas gizi penduduk dan kesehatan penduduk. Kesehatan merupakan inti dari kesejahtehteraan yang dapat dilihat melalui IPM (Todaro dan Smith, 2006).
METODOLOGI PENELITIAN Jenis dan Sumber data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder 155 kabupaten/kota di Indonesia dalam bentuk panel data, yaitu gabungan data cross section yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan data time series waktu tahunan periode 2009 sampai dengan 2011. Studi pustaka dilakukan terhadap jurnal, artikel internet serta literatur-literatur yang berkaitan dengan masalah yang diteliti. Data sekunder yang digunakan diuraikan dalam Tabel 2. Tabel 2 Data, Sumber Data, dan Variabel No
Data yang Digunakan
Sumber
Variabel
1
IPM 155 kota/kabupaten di Indonesia (indeks) Panjang jalan dengan kondisi baik per luas wilayah (km/km2) Persentase rumahtangga dengan sumber air minum yang berasal dari air kemasan bermerk, air isi ulang, dan air ledeng meteran (persen) Persentase rumahtangga dengan sumber penerangan utama berasal dari listrik PLN (persen) Jumlah ranjang rumah sakit per jumlah penduduk (unit/jiwa) Jumlah sekolah SD, SMP, SMA, dan SMK per jumlah penduduk (unit/jiwa)
BPS
LNHDIit
BPS
LNRDit
BPS
WTRit
BPS
ETCit
BPS
LNBEDit
BPS
LNSCLit
2 3
4
5 6
9
Metode Analisis Penelitian ini menggunakan metode analisis deskriptif dan kuantitatif. Metode deskriptif digunakan untuk memberikan suatu gambaran secara umum mengenai perkembangan IPM dan ketersediaan infrastruktur di Indonesia, serta variabel-variabel yang terkait dalam penelitian. Metode kuantitatif yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode data panel. Metode ini digunakan untuk menganalisis pengaruh pembangunan infrastruktur terhadap kesejahteraan masyarakat kabupaten/kota di Indonesia diolah dengan menggunakan program komputer Microsoft Excel dan Eviews6. Variabel yang digunakan adalah IPM dan infrastruktur seperti panjang jalan, listrik, air, sekolah, dan kesehatan. Menurut Baltagi (2005), beberapa keunggulan penggunaan analisis data panel secara statistik maupun menurut teori ekonomi antara lain adalah: 1. Memberikan data yang informatif, lebih bervariasi, menambah derajat bebas, lebih efisien dan mengurangi kolinearitas antarvariabel. 2. Memperhitungkan derajat heterogenitas yang lebih besar yang menjadi karakteristik dari individual antarwaktu. 3. Memungkinkan analisis terhadap sejumlah permasalahan ekonomi yang krusial yang tidak dapat dijawab oleh analisis data runtun waktu atau kerat lintang saja. 4. Dapat meminimalkan bias yang dihasilkan oleh agregasi individu karena unit data lebih banyak. Analisis model data panel dilakukan dengan tiga macam metode yaitu metode kuadrat terkecil (pooled least square), metode efek tetap (fixed effect), dan metode efek acak (random effect). Pemilihan model serta model mana yang paling tepat dalam pengolahan data panel harus dilakukan melalui beberapa pengujian, antara lain: Chow Test, The Breusch-Pagan LM Test dan Hausman. Langkah selanjutnya adalah melakukan Evaluasi Model dan Uji Kriteria Ekonometrik Klasik untuk mendapatkan model terbaik.
Model Statistika untuk Pengujian Hipotesis Penelitian menggunakan satu variabel dependen dan lima variabel independen untuk menganalisis dampak ketersediaan infrastruktur terhadap kesejahteraan masyarakat kabupaten/kota di Indonesia 2009-2011. Variabel dependen yang diamati adalah tingkat IPM setiap kabupaten/kota dengan variabel independennya adalah infrastruktur jalan, listrik, air bersih, pendidikan, dan kesehatan. Model yang diestimasi adalah sebagai berikut: LNHDIit = αi + β1RDit + β2WTRit + β3ETCt + β4RASBEDit + β5RASSCLit + εit Dimana: LNHDIit RDit
= Logaritma natural Indeks Pembangunan Manusia (indeks) = Panjang jalan dengan kondisi baik per luas wilayah (km/km2)
10
WTRit ETCit RASBEDit RASSCLit αi β1 β2 β3 β4 β5 εit i t
= Persentase rumahtangga dengan sumber air minum yang berasal dari air kemasan bermerk, air isi ulang, dan air ledeng meteran (persen) = Persentase rumahtangga dengan sumber penerangan utama berasal dari listrik PLN (persen) = Jumlah ranjang rumah sakit per jumlah penduduk (unit/jiwa) = Jumlah sekolah SD, SMP, SMA, dan SMK per jumlah penduduk (unit/jiwa) = intersep model yang berubah-ubah tiap kabupaten/kota = slope variabel RD = slope variabel WTR = slope variabel ETC = slope variabel RASBED = slope variabel RASSCL = error term = kabupaten/kota; i = 1,2,3,...,155 = banyaknya time series; t = 1,2,3, (mewakili tahun-tahun 2009-2011
PEMBAHASAN Perkembangan Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia Kompetisi antarwilayah makin dinamis sebagai perbandingan kebijakan pembangunan manusia yang efektif dan efisien. Tinggi rendahnya nilai IPM tidak dapat dilepaskan dari program pembangunan yang dilaksanakan oleh pemerintah. Namun perlu disadari, perubahan atau peningkatan angka IPM tidak bisa terjadi secara instan. Pembangunan manusia merupakan sebuah proses yang tidak bisa diukur dalam waktu singkat. Berbeda dengan pembangunan ekonomi pada umumnya, hasil pembangunan pendidikan dan kesehatan tidak bisa dilihat dalam jangka pendek. Untuk itu, program-program pembangunan manusia harus dilaksanakan secara berkesinambungan dan terus dipantau pelaksanaannya sehingga lebih terarah. Secara umum capaian pembangunan manusia di Indonesia terus mengalami peningkatan dari tahun ke tahun, kecuali pada tahun 1999 yaitu sewaktu Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Indonesia mengalami penurunan (Gambar 5). IPM turun menjadi 64.30 poin dari capaian 67.70 poin pada tahun 1996. Penurunan IPM Indonesia pada tahun 1999 merupakan salah satu dampak dari krisis moneter yang melanda Indonesia pada periode 1997-1998. Ketika krisis moneter mereda, capaian IPM Indonesia berangsur-angsur naik meskipun masih di bawah capaian sebelum krisis. Dalam waktu lima tahun, yaitu tahun 1999-2004, capaian IPM Indonesia sudah mampu melampaui capaian sebelum krisis.
11
Sumber: BPS RI, 2011 (diolah).
Gambar 5 Perkembangan IPM Indonesia Tahun 1996-2011 Pencapaian pembangunan setiap wilayah tentu akan berbeda tergantung komitmen dan keseriusan pemerintah daerah dalam penyelenggaraan pembangunan serta kualitas dasar manusia di wilayah tersebut. Keberhasilan pencapaian pembangunan manusia juga tidak hanya ditentukan oleh pelaksanaan program-program tersebut. Keseluruhan rangkaian input dan proses pembangunan tersebut sangat menentukan capaian pembangunan manusia suatu wilayah. Provinsi DKI Jakarta memiliki IPM paling tinggi di antara provinsi lainnya. Pada tahun 2011, IPM tertinggi masih dicapai oleh Provinsi DKI Jakarta dengan nilai 77.97 yang disusul oleh Provinsi Sulawesi Utara, Riau, dan DI Yogyakarta. Tahun 2006 hingga 2004, posisi terakhir ditempati oleh Provinsi Nusa Tenggara Barat, tetapi pada tahun 2005-2011 posisi terakhir IPM ditempati oleh Provinsi Papua (BPS, 2012). Provinsi DKI Jakarta lebih maju dalam berbagai bidang dibandingkan wilayah lain. Berbagai sarana dan prasarana kesehatan, pendidikan, dan ekonomi cukup mudah dan terjangkau. Kondisi ini merupakan faktor pendorong tingginya capaian pembangunan manusia di Provinsi DKI Jakarta. Pemerataan pembangunan dalam berbagai bidang akan mampu mendorong peningkatan capaian pembangunan manusia tidak hanya pada level provinsi tetapi juga pada level kabupaten/kota. Hingga tahun 2011, belum ada kabupaten/kota yang masuk dalam kategori capaian IPM tinggi. Dari 497 kabupaten/kota di Indonesia, terdapat 7 kabupaten/kota yang pencapaian IPM-nya masih berada pada kategori rendah (1,41%), 35 kabupaten/kotapada kategori menengah bawah (7.04%), dan sisanya yaitu sebanyak 455 kabupaten/kota pada kategori menengah atas (91.54%) (BPS,2011). Peringkat 5 IPM tertinggi didominasi oleh kota-kota yang berada di Provinsi DI Yogyakarta dan DKI Jakarta, sedangkan peringkat 5 IPM terendah semuanya berada di Provinsi Papua dengan nilai IPM 50-55. Pembangunan manusia di Indonesia selama periode 1995-2011 mengalami peningkatan. Namun pada periode 1995-2011 mengalami penurunan. Hal ini terkait erat dengan situasi perekonomian negara yang memburuk sebagai dampak krisis ekonomi. Pada tahun 1996, setahun setelah krisis IPM Indonesia mencapai angka 67.7. angka ini lebih tinggi dibandingkan IPM beberapa negara di Asia
12
Tenggara seperti Vietnam, Kamboja, dan Myanmar. Namun, sejak krisis ekonomi pertengahan tahun 1997, IPM Indonesia menurun menjadi 64.3 pada tahun 1999, sehingga peringkat Indonesia turun ke urutan ke 110 dari 177 negara yang sebelumnya berada pada peringkat 99 (UNDP,2004).
Sumber: BPS RI, 2012.
Gambar 6 Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Berdasarkan Provinsi Tahun 2011
Kondisi Ketersediaan Infrastruktur di Indonesia Ketersediaan infrastruktur jalan sangat penting dalam merangsang maupun mengantisipasi pertumbuhan perekonomian sehingga setiap negara seharusnya melakukan investasi yang besar dalam meningkatkan kualitas dan kuantitas jalan. Tersedianya infrastruktur jalan dengan kondisi baik memberikan keunggulan untuk bersaing secara kompetitif dalam memasarkan hasil produknya, mempermudah mobilitas penduduk, mengembangkan industri, mendistribusikan populasi, serta meningkatkan pendapatan. Sebaliknya prasarana jalan yang minim dan buruk kondisinya menjadi hambatan dalam mengembangkan perekonomian suatu wilayah. Pembagian kondisi jalan menurut Kementrian Pekerjaan Umum dibagi menjadi 4, yaitu kondisi jalan baik, sedang, rusak, dan rusak berat. Jalan baik adalah jalan yang dapat dilalui oleh kendaraan dengan kecepatan 60 km per jam dan selama 2 tahun mendatang tanpa pemeliharaan pada pengerasan jalan. Kondisi jalan sedang adalah jalan yang dapat dilalui kendaraan dengan kecepatan 40-60 km per jam dan selama 1 tahun mendatang tanpa pemeliharaan pada pengerasan jalan. Perkembangan panjang jalan yang dilihat dari kondisi tidak mengalami perubahan yang tinggi setiap tahunnya. Jalan kondisi baik mengalami rata-rata peningkatan perbaikan kondisi sebesar 1000 km setiap tahunnya.
13
Sumber: BPS RI, 2011 (diolah).
Gambar 7 Distribusi Panjang Jalan Menurut Kondisi di Indonesia Tahun 20092011 Menurut Kementrian Pekerjaan Umum, panjang jalan dengan kondisi baik di Indonesia sudah mencapai 42%, panjang jalan dengan kondisi sedang sebesar 23%. Namun, 35% panjang jalan di Indonesia masih berada pada kondisi rusak ringan dan rusak berat. Hal ini perlu mendapatkan perhatian karena jalan yang rusak dan tidak berkualitas akan meningkatkan biaya sosial dalam kegiatan ekonomi di wilayah tersebut. Jika dilihat menurut jenisnya, ternyata jalan yang paling panjang merupakan jalan kabupaten (81%), jalan provinsi (10,8%) dan terakhir jalan negara (7.76%). Hal ini mengindikasikan bahwa pembangunan infrastruktur jalan memerlukan perhatian daerah terutama tingkat kabupaten/kota. Pembangunan dan perbaikan infrastruktur panjang jalan merupakan salah satu program dari MP3EI, salah satunya adalah pembangunan jalan tol selat sunda yang akan menghubungkan Pulau Jawa dan Pulau Sumatera.
Sumber: BPS RI, 2010 (diolah).
Gambar 8 Persentase Rumahtangga yang Menggunakan PLN sebagai Sumber Penerangan Tahun 2008-2011
14
Listrik merupakan salah satu infrastruktur dasar yang dibutuhkan dalam kehidupan masyarakat. Ketersediaan infrastruktur listrik digambarkan dengan banyaknya rumahtangga yang mendapatkan akses listrik yang bersumber dari PLN. Distribusi energi listrik di Indonesia yang dilakukan oleh PLN pada tahun 2011 sudah mencapai 90.51%. Jika diklasifikasi lebih lanjut hanya ada 2 daerah di Indonesia yang memiliki akses listrik diatas 75%, Jakarta menjadi salah satunya dengan rasio elektrifikasi 100%.16 provinsi memiliki rentang rasio elektrifikasi 50%-75%, 11 daerah memiliki rentang rasio elektrifikasi 25%-50% dan terdapat 2 daerah yang masih memiliki rentang rasio elektrifikasi di bawah 25% (Tumiwa dan Imelda, 2011). Gambar 8 menunjukkan proporsi rumahtangga yang menggunakan listrik, pada tahun 2008-2010 mengalami peningkatan sebesar 1,68%, tahun 2011 mengalami penurunan sebesar 0.08%. Penurunan permintaan listrik yang dilihat dari persentase rumahtangga yang menggunakan listrik pada tahun 2011 dikarenakan pemerintah melakukan kebijakan kenaikan tarif dasr listrik (TDL). Pertumbuhan ekonomi dan penduduk juga menjadi pemicu meningkatnya permintaan listrik pada konsumen rumahtangga. Tersedianya infrastruktur listrik yang memadai dapat meningkatkan perekonomian regional.
Catatan: *) Tahun 2000 pencacahan SUSENAS di Provinsi Aceh dan Maluku tidak dilakukan; **) Tahun 2002 pencacahan untuk Provinsi Aceh, Maluku Utara, Maluku dan Papua hanya dilakukan di ibu kota provinsi; data tidak termasuk Timor-Timor Sumber: BPS RI, berbagai tahun (diolah).
Gambar 9 Proporsi Rumahtangga yang Memiliki Akses Terhadap Sumber Air Minum Layak Tahun 1993-2009 Gambar 9 menunjukkan persentase rumahtangga yang mempunyai akses terhadap sumber air minum layak di Indonesia meningkat dari 37.73% pada tahun 1993 menjadi 47.71% pada tahun 2009. Akses air minum cenderung lebih tinggi pada rumahtangga di perkotaan daripada pedesaan. Rendahnya akses air minum mencerminkan bahwa laju penyediaan infrastruktur air minum terutama di perkotaan belum dapat mengimbangi laju pertumbuhan penduduk di samping banyaknya sarana dan prasarana air minum tidak terpelihara dan pengelolaannya tidak berkelanjutan.
15
Ketersediaan akses terhadap air bersih yang disediakan oleh PDAM terbesar berada di Provinsi DKI Jakarta yaitu sebesar 25.99%, disusul oleh Jawa Timur sebesar 13.88%, dan Jawa Tengah sebesar 8.73%. Hal ini menunjukkan bahwa prasarana air bersih yang disediakan oleh PDAM masih didominasi oleh masyarakat di Pulau Jawa dalam hal pemanfaatannya. Provinsi yang paling sedikit mendistribusikan air bersih dari PDAM adalah Provinsi Bangka Belitung (0.105%), Sulawesi Barat (0.1099%), dan Papua Barat (0.21%). Sebagian besar provinsi di wilayah Indonesia bagian timur memiliki akses air minum yang rendah, sehingga memerlukan perhatian khusus untuk upaya peningkatannya. Tetapi jika dibandingkan dengan pertambahan laju pertumbuhan penduduk, ketersediaan air bersih di DKI Jakarta tidak dapat mencukupi kebutuhan rumahtangga. Ketersediaan air bersih yang berasal dari air ledeng (PDAM) hanya dinikmati 24,29% dari total jumlah rumahtangga di DKI Jakarta (Gambar 10). Provinsi di Indonesia yang mendapatkan akses air bersih diatas persentase akses rumahtangga nasional terhadap air bersih baru mencapai 30%. Tujuan dalam Milenium Development Goals (MDGs) salah satunya adalah memastikan kelestarian lingkungan hidup. Target yang diprogramkan untuk mencapai tujuan salahsatunya adalah penurunan sebesar separuh, proporsi penduduk tanpa akses terhadap sumber air minum yang aman dan berkelanjutan serta fasilitas sanitasi dasar tahun 2015. Pada tahun 2011 persentase rumahtangga yang memiliki akses terhadap air bersih sebesar 42,76%. Persentase rumahtangga terhadap akses air bersih dari tahun 2008 hingga 2011 justru mengalami penurunan sebesar 7.9%, sehingga masih diperlukan upaya keras untuk mencapai target MDGs, yaitu 68.87%.
Sumber: BPS RI, 2012 (diolah).
Gambar 10 Persentase Rumahtangga yang menggunakan Air Ledeng Meteran sebagai Sumber Air Minum Berdasarkan Provinsi Tahun 2011 Sumber daya manusia merupakan basis utama bagi kesejahteraan suatu negara. Modal dan sumber daya alam hanyalah faktor produksi yang pasif sedangkan sumber daya manusia merupakan sumber daya yang dapat mengakumulasi modal, mengeksploitasi sumber daya alam serta membangun kehidupan sosial, ekonomi, dan politik serta membawa kemajuan bagi
16
pembangunan nasional (Todaro, 2006). Pendidikan bukan saja melahirkan sumber daya manusia (SDM) berkualitas, memiliki pengetahuan dan keterampilan serta menguasai teknologi, tetapi juga menumbuhkan iklim yang sehat dan kondusif bagi pertumbuhan ekonomi. Pendidikan merupakan jalan menuju kemajuan dan pencapaian kesejahteraan sosial dan ekonomi. Infrastruktur pendidikan pada penelitian ini meliputi jumlah sekolah tingkat SD, SMP, SMA, dan SMK. Pada tahun 2008 jumlah sekolah mengalami peningkatan sebesar 2.2% dari tahun sebelumnya dan pada tahun 2011 peningkatan jumlah sekolah cukup tinggi sebesar 5.1% dari tahun 2010. Ketersediaan infrastruktur pendidikan tidak merata di seluruh provinsi. Jumlah sekolah terbanyak berada di Pulau Jawa dengan rata-rata jumlah sekolah di atas 10% jumlah sekolah nasional (BPS, 2012).
Sumber: BPS RI, 2012 (diolah).
Gambar 11 Jumlah Sekolah SD, SMP, SMA, dan SMK di Indonesia Tahun 20072011 Ketersediaan infrastruktur juga dapat digambarkan dengan melihat angka melek huruf. Melek huruf merupakan prasyarat utama yang memungkinkan seseorang mengakses informasi dan pengetahuan serta memiliki kemampuan untuk memperoleh pekerjaan demi kehidupan yang lebih baik. Data Susenas tahun 1992-2009 menunjukkan bahwa angka melek huruf penduduk usia 15-24 tahun meningkat dari 96.7% pada tahun 1992 menjadi 99.47% pada tahun 2009. Pada kurun waktu 1995-2006, angka melek huruf untuk kelompok paling miskin meningkat tajam dari 92,9 persen (1995) menjadi 97.8 persen (2006) untuk kelompok usia 15-24 tahun. Tahun 2011 angka melek huruf Indonesia sebesar 92.99% (UNESCO, 2007). Upaya Indonesia untuk mencapai target MDGs tentang pendidikan dasar dan melek huruf sebesar 100% sudah menuju pada pencapaian target 2015. Bahkan Indonesia menetapkan pendidikan dasar melebihi target MDGs dengan menambahkan sekolah menengah pertama sebagai sasaran pendidikan dasar universal (wajib belajar 9 tahun). Upaya pemerintah untuk meningkatkan angka partisipasi murni dan meningkatkan pemerataan akses pendidikan antarprovinsi adalah meningkatkan beasiswa untuk rumah tangga miskin, meningkatkan prasarana dan sarana sekolah, dan pemerataan tenaga pengajar di daerah terpencil.
17
Distribusi kesehatan dan pendidikan di suatu negara sama pentingnya dengan distribusi pendapatan. Tingkat kesehatan yang lebih baik dapat meningkatkan pengembalian investasi yang dicurahkan untuk pendidikan. Kondisi kesehatan merupakan faktor penting agar seseorang dapat hadir di sekolah dan dalam proses pembelajaran formal seorang anak. Pendidikan mempunyai peran utama dalam membentuk kemampuan sebuah negara berkembang untuk menyerap teknologi modern dan untuk mengembangkan kapasitas agar terciptanya pertumbuhan serta pembangunan berkelanjutan (Todaro, 2006). Usia harapan hidup di negara-negara berkembang bagi orang mampu cukup tinggi, sementara bagi orang-orang miskin jauh lebih rendah. Angka harapan hidup merupakan salah satu indikator yang digunakan untuk menilai kualitas kesehatan penduduk. Angka harapan hidup penduduk Indonesia pada tahun 2011 sebesar 69.4 yang masih tergolong cukup rendah dibandingkan negara kawasan Asia Tenggara lainnya. Penyebaran sarana kesehatan di Indonesia tidak merata di setiap provinsi. Gambar 12 menunjukkan jumlah ranjang rumah sakit terbanyak berada di Jawa Barat sebesar 26550 unit, Jawa Tengah (24012 unit), Jawa Timur (20378 unit) dan DKI Jakarta (17492 unit). Ketersediaan infrastruktur kesehatan di kawasan timur Indonesia masih sangat rendah. Disparitas regional yang dapat dilihat dari kurangnya akses daerah-daerah terpencil menjadi tugas besar bagi pemerintah.
Sumber: BPS RI, 2012 (diolah).
Gambar 12 Ranjang Rumah Sakit Berdasarkan Provinsi di Indonesia Tahun 2011 Tingkat kesehatan juga dapat dilihat dari angka harapan hidup yang pada tahun 2011 mencapai 69,95 tahun. Tingkat ini masih cukup jauh jika dibandingkan dengan target UNDP yang mencapai 85 tahun. Program MDGs yang dilaksanakan oleh anggota-angkota PBB juga memiliki target yaitu pada tahun 2015 adalah sebesar 23 per 1000 kelahiran hidup. Upaya pemerintah untuk mencapai target-target tersebut adalah adanya program Jaminan Kesehatan Masyarakat (Jamkesmas), program Keluarga Harapan (PKH), dan peningkatan alokasi dana kesehatan dari APBN sebesar 20%. Peningkatan sarana dan prasarana kesehatan dilakukan pemerintah, tahun 2011 jumlah lembaga kesehatan
18
yang memberikan pelayanan kesehatan dasar bagi penduduk miskin sebanyak 8608 unit, dan target untuk tahun 2015 adalah sebanyak 9000 unit.
Keterkaitan antara Ketersediaan Infrastruktur dengan Tingkat Kesejahteraan Masyarakat Estimasi model untuk mengetahui keterkaitan ketersediaan infrastruktur dan kesejahteraan masyarakat menggunakan analisis data panel, dapat dilakukan melalui tiga pendekatan estimasi model yaitu Pooled Least Square, Fixed Effect model, dan Random Effect model. Estimasi model regresi data panel keterkaitan ketersediaan infrastruktur dan kesejahteraan masyarakat kabupaten/kota di Indonesia dengan metode Pooled Least Square menghasilkan estimasi model dengan nilai R-squared sebesar 0.4440033 (Lampiran 2). Nilai prob (F-statistic) sebesar 0.000000 lebih kecil dibandingkan taraf nyata sebesar 5 persen, hal ini menunjukkan minimal ada satu variabel yang secara signifikan memengaruhi kesejahteraan masyarakat dengan tingkat kepercayaan 95%. Kemudian estimasi model regresi data panel dengan metode Fixed Effect Model yang menghasilkan estimasi model dengan R-squared 0.995818 (Lampiran 3). Uji Chow harus dilakukan untuk memilih pendekatan model terbaik antara Pooled Least Square dan Fixed Effect Model. Hasil Chow Test dengan nilai prob sebesar 0.0000 jika dibandingkan dengan taraf nyata sebesar 5% menyatakan bahwa pendekatan Fixed Effect Model lebih baik daripada pendekatan Pooled Least Square dengan tingkat kepercayaan 95% (Lampiran 6). Langkah berikutnya, estimasi model regresi data panel dengan metode estimasi Random Effect Model. Pada uji ini menghasilkan R-squared 0.237313 (Lampiran 4). Berdasarkan uji Hausman pedekatan Fixed Effect Model (Lampiran 5) lebih baik daripada pendekatan Random Effect Model dengan melihat nilai prob sebesar 0.000 jika dibandingkan dengan taraf nyata sebesar 5%. Tahapan Evaluasi Model Berdasarkan Kriteria Ekonometrika Berdasarkan Chow Test, tahapan pemilihan pendekatan model terbaik menghasilkan bahwa Fixed Effect Model merupakan pendekatan analisis regresi data panel terbaik. Namun, pengujian asumsi klasik harus tetap dilakukan terhadap model estimasi data panel Fixed Effect Model agar dapat menghasilkan estimator yang memenuhi kriteria Best Liniear Unbiased Estimator (BLUE). Penduga yang baik harus bersifat BLUE sehingga penduga harus terbebas dari asumsi klasik. Pengujian asumsi klasik meliputi uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi. Uji normalitas dapat dilakukan dengan Jarque Bera Test yang terdapat dalam software Eviews 6.0. Hasil perhitungan dengan menggunakan software Eviews 6.0 menghasilkan output pada Lampiran 7. Dari hasil tersebut diperoleh nilai prob sebesar 0.0000. Hal tersebut menandakan bahwa nilai prob lebih kecil dibandingkan dengan taraf nyata sebesar 5%, hal ini mengindikasikan residual tidak berdistribusi secara normal. Metode yang memiliki observasi yang besar (n>100) uji normalitas dapat diabaikan (Baltagi, 2005).
19
Uji multikolinearitas dapat dilihat dari nilai probabilitas dan matriks korelasi antar variabel. Terdapat 3 variabel sudah signifikan pada taraf nyata 1% dan 1 variabel signifikan pada taraf nyata 10% (Tabel 4) dan R-squared (0.995818) menunjukkan nilai yang lebih besar dibandingkan dengan nilai matriks korelasi antar variabel (Lampiran 1). Hal ini menjelaskan bahwa model telah terbebas dari masalah multikolinearitas. Uji autokolerasi dapat dilakukan dengan melihat nilai Durbin Watson (DW). Dengan mengetahui bahwa jumlah cross section sebanyak 155, jumlah time series sebanyak 3, jumlah observasi sebanyak 496, jumlah variabel independen sebanyak 5, dan α sebesar 5 persen maka diperoleh nilai Durbin-Watson Tabel dengan DL sebesar 1.718 dan DU sebesar 1.820. Dengan mengetahui DurbinWatson stat sebesar 2.200988 berada dalam selang 4-Du ≤ DW ≤ 4-DL yaitu daerah DW tidak dapat disimpulkan, sehingga tidak dapat dinyatakan bahwa terdapat permasalahan autokorelasi dalam estimasi persamaan model panel. Berdasarkan hasil uji di atas, agar model benar-benar bebas dari masalah autokorelasi, maka dilakukan treatment dengan menggunakan cross section weight dan coffecient covariance white cross section. Metode ini mengoreksi masalah autokorelasi dan masalah heteroskedastisitas, sehingga masalah-masalah tersebut langsung dapat diabaikan. Dengan demikian, model estimasi regresi data panel ini telah terbebas dari masalah autokorelasi. Uji pelanggaran asumsi heteroskedastisitas adalah dengan membandingkan nilai sum square resid weighted statistics dengan nilai sum square resid unweight statistics. Lampiran 3 memperlihatkan nilai sum square resid weighted statistics (0.014145) lebih kecil daripada sum square resid unweight statistics (0.014483), sehingga hal ini mengindikasikan adanya masalah heteroskedastisitas. Untuk mengatasi pelanggaran ini dapat dilakukan dengan memberi perlakuan cross section weight dan coffecient covariance white cross section method, sehingga adanya masalah heteroskedastisitas dapat diabaikan. Tabel 3 Nilai Statistik Model Keterkaitan Ketersediaan Infrastruktur dan Kesejahteraan Masyarakat Kabupaten/Kota di Indonesia Kriteria Statistik R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression F-statistic Prob (F-statistic) Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat
Nilai 0.995818 0.993639 0.006810 456.8209 0.000000 7.072444 5.703858 0.014145 2.200988
Sumber: hasil pengelolahan dengan EVIEWS 6.0
Evaluasi hasil estimasi dilakukan dengan dua kriteria, yaitu kriteria statistika dan kriteria ekonomi. Kriteria statistika terdiri dari R2, uji t (uji individu), dan uji F. Pengujian pada kriteria ekonomi berkaitan dengan tanda (sign) dan besaran (magnitude) dari penduga. Uji kriteria statistik meliputi uji-F,
20
uji-t, dan uji koefisien determinasi (R2). Berdasarkan hasil estimasi (Tabel 3), didapat prob (F-statistic) sebesar 0.0000 signifikan pada taraf nyata 5% menunjukkan bahwa secara bersamaan panjang jalan, listrik, air, jumlah sekolah, dan jumlah tempat tidur rumah sakit berpengaruh terhadap kesejahteraan masyarakat. Uji koefisien determinasi (Goodness of Fit) merupakan suatu ukuran penting dalam regresi, karena dapat memberikan informasi baik atau tidakmya model regresi yang terestimasi. Berdasarkan Tabel 3, nilai R-squared (R2) atau koefisien determinasi dari model sebesar 0.995818. Hal tersebut menunjukkan bahwa sebesar 99.58% keragaman variabel bebas, yaitu variabel panjang jalan, air, listrik, sekolah, dan tempat tidur rumah sakit dapat dijelaskan oleh model tersebut, sedangkan sebesar 0.42% dijelaskan oleh peubah lain diluar model. Uji-t dilakukan untuk melihat masing-masing variabel bebas secara statistik berpengaruh nyata terhadap kesejahteraan masyarakat periode 2009-2011. Uji tersebut dapat dilakukan dengan melihat dari masing-masing variabel bebasnya. Variabel bebas dikatakan signifikan apabila nilai probabilitasnya kurang dari taraf nyata 5% dan 10%. Berdasarkan Tabel 4 semua variabel bebas berpengaruh secara signifikan terhadap HDI. Evaluasi dengan kriteria ekonomi dilakukan dengan melihat pada tanda dan besaran masing-masing variabel bebas. Pengaruh infrastruktur terhadap kesejahteraan masyarakat dalam penelitian ini ditunjukkan oleh Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Estimasi persamaan pengaruh infrastruktur terhadap kesejahteraan masyarakat menunjukkan bahwa variabel bebas yakni persentase rumah tangga yang menggunakan listrik dan air, sarana kesehatan yang dilihat dari jumlah ranjang rumah sakit, dan sarana pendidikan yang dilihat dari jumlah sekolah SD, SMP, SMA, dan SMK berhubungan secara signifikan terhadap kesejahteraan masyarakat pada taraf 99 persen, sedangkan panjang jalan per luas wilayah tidak berpengaruh signifikan terhadap kesejahteraan masyarakat. Tabel 4
Hasil Estimasi Model Keterkaitan Ketersediaan Infrastruktur dan Kesejahteraan Masyarakat Kabupaten/Kota di Indonesia
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
RD
0.0000436
0.000397
0.109964
0.9125
WTR
0.000539
2.42E-05
22.27078
0.0000**
ETC
0.000211
6.73E-05
3.133480
0.0019**
RASBED
1.117046
0.402947
2.772190
0.0059**
RASSCL
3.746190
2.216077
1.690461
0.0920*
C
4.236226
0.006187
684.6575
0.0000
*: signifikan pada taraf nyata 10%; **: signifikan pada taraf nyata 1% Sumber: hasil pengelolahan dengan EVIEWS 6.0
Tabel 4 menjelaskan bahwa variabel rd tidak berpengaruh signifikan terhadap HDI. Hal ini disebabkan karena panjang jalan yang memiliki kondisi baik akan memberikan kemudahan untuk mendistribusikan produk, mempercepat
21
akses, meningkatkan perekonomian, dan meningkatkan pendapatan. Tetapi menurut Todaro, pendapatan daerah yang tinggi belum tentu memiliki IPM yang tinggi. Hal ini dikarenakan ketimpangan antardaerah di Indonesia masih cukup tinggi, dengan nilai gini ratio sebesar 0.38. Panjang jalan tidak secara langsung mempengaruhi IPM sehingga hasil penelitian tidak signifikan. Infrastruktur air berpengaruh nyata dan bernilai positif terhadap IPM kabupaten/kota di Indonesia. Elastisitas dari variabel wtr yang bernilai 0.01478 menunjukkan apabila akses rumahtangga terhadap air bersih meningkat sebesar 1% maka akan meningkatkan IPM sebesar 0.01478. Pemilihan variabel air menggunakan persentase rumahtangga yang menggunakan air bersih berasal dari air isi ulang, air bermerk, dan air ledeng meteran (PDAM) didasari oleh pemikiran bahwa infrastruktur tersebut sudah terbebas dari bakteri yang dapat menimbulkan penyakit. Ketersediaan air bersih yang memadai akan meningkatkan kesehatan sehingga masyarakat tidak perlu mengeluarkan biaya kesehatan yang lebih tinggi. Menurut Wahyuni (2009), air bersih merupakan kebutuhan vital yang mutlak diperlukan dalam kehidupan manusia sehingga pengadaan sumberdaya ini termasuk dala prioritas pembangunan. Ketersediaan air bersih akan berpengaruh terhadap peningkatan produktivitas masyarakat. Variabel etc berpengaruh signifikan dan positif terhadap kesejahteraan masyarakat. Elastisitas dari variabel etc yang bernilai 0.01868 menunjukkan bahwa apabila akses rumahtangga terhadap sumber penerangan meningkat sebesar 1% maka akan meningkatkan IPM sebesar 0.01868. Pemilihan variabel listrik menggunakan persentase rumahtangga yang menggunakan listrik PLN sebagai sumber penerangan yang didasari oleh pemikiran bahwa infrastruktur listrik sebagian besar digunakan oleh rumahtangga (71,23% pada tahun 2011) dan akan berpengaruh terhadap peningkatan produktivitas masyarakat kabupaten/kota. Variabel etc paling berpengaruh terhadap peningkatan IPM, hal ini ditunjukkan oleh nilai elastisitas yang paling besar daripada variabel lainnya. Hasil penelitian ini sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Kusharjanto dan Kim (2011). Ketersediaan infrastruktur listrik sangat penting untuk menunjang kegiatan ekonomi. Menurut Fedderke dan Bogetic (2000), energi listrik berpengaruh positif dan signifikan terhadap peningkatan produktivitas tenaga kerja pada sektor manufaktur, sehingga kenaikan produktivitas tenaga kerja akan meningkatkan pendapatan perkapita masyarakat. Estimasi yang dilakukan pada variabel rasbed, diperoleh hasil bahwa variabel rasbed berpengaruh signifikan dan memiliki hubungan positif terhadap IPM dengan nilai elastisitas sebesar 0.00108. Hal ini mengindikasikan apabila infrastruktur kesehatan meningkat sebesar 1%, maka IPM akan meningkat sebesar 0.00108. Pemilihan variabel kesehatan menggunakan jumlah ranjang rumah sakit per jumlah penduduk didasari oleh pemikiran bahwa kapasitas rumah sakit untuk menampung jumlah pasien antardaerah berbeda-beda, sehingga penggunaan jumlah ranjang bisa lebih menggambarkan daya tampung rumah sakit untuk memenuhi kebutuhan sarana kesehatan masyarakat. Akses terhadap infrastruktur kesehatan yang memadai akan berpengaruh terhadap tingkat kesejahteraan masyarakat akan tercapai. Kesehatan merupakan syarat bagi peningkatan produktivitas. Kesehatan dilihat sebagai salah satu komponen pertumbuhan dan pembangunan yang vital yaitu sebagai input fungsi produksi agregat (Todaro, 2006). Semua tahapan dalam kehidupan manusia bergantung pada kesehatan
22
seseorang. Generasi yang sehat akan lebih berprestasi dan dapat menghasilkan output yang lebih efisien. Selanjutnya biaya ekonomi dan sosial dapat ditekan seminimal mungkin, dan memiliki harapan hidup yang tinggi. Variabel rasscl berhubungan nyata positif terhadap IPM dengan nilai koefisien sebesar 0.011215. Elastisitas dari variabel rasscl sebesar 0.00375 menunjukkan bahwa peningkatan jumlah sekolah per penduduk sebesar 1% akan meningkatkan IPM sebesar 0.00375. Pemilihan variabel pendidkan menggunakan jumlah sekolah SD, SMP, SMA, dan SMK per jumlah penduduk didasari oleh pemikiran bahwa banyaknya jumlah sekolah pada suatu daerah akan berdampak terhadap peningkatan angka melek huruf masyarakat, pada penelitian ini tidak melihat tingkat pendidikan mana yang paling berpengaruh terhadap kesejahteraan masyarakat. Semakin meningkatnya jumlah sekolah yang tersedia akan meningkatkan persentase penduduk melek huruf yang merupakan salah satu komponen dari IPM. Pendidikan memainkan peran utama dalam membentuk kemampuan sebuah negara berkembang untuk menyerap teknologi modern dan untuk mengembangkan kapasitas terciptanya pembangunan yang berkelanjutan (Todaro, 2006). Menurut World Commision on Environmental and Development, 1997 dalam McKeown (Patriotika, 2011) bahwa, pencapaian pendidikan pada semua level akan meningkatkan pendapatan dan produktivitas. Pendidikan merupakan alat untuk mencapai target yang berkelanjutan, karena dengan pendidikan aktivitas pembangunan dapat tercapai, sehingga peluang untuk meningkatkan kualitas hidup di masa depan akan lebih baik.
SIMPULAN DAN SARAN KESIMPULAN Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan yang dilakukan, maka dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut: 1. Pembangunan manusia di Indonesia secara keseluruhan terus mengalami peningkatan dari tahun ke tahun, kecuali pada tahun 1999. Hal ini terjadi karena adanya krisis moneter pada tahun 1997-1998. Indeks Pembangunan Manusia di tingkat kabupaten/kota terus meningkat dari tahun ke tahun. Kota Yogyakarta menempati urutan pertama dari tahun 2009-2011, pada tahun 2011 tingkat IPM Kota Yogyakarta sebesar 79.89. IPM terendah didominasi oleh kabupaten/kota yang berada di kawasan timur Indonesia, seperti Provinsi Papua. 2. Ketersediaan infrastruktur dasar seperti panjang jalan, listrik, air, banyaknya unit sekolah, dan banyaknya tempat tidur rumah sakit di tingkat kabupaten/kota terus meningkat dari tahun ke tahun. Akan tetapi pemerataan pembangunan infrastruktur pada masing-masing daerah penting untuk diperhatikan agar dapat menunjang pertumbuhan ekonomi regional. Peningkatan ketersediaan infrastruktur lebih besar berada di perkotaan daripada di kabupaten. 3. Ketersediaan infrastruktur air, listrik, sekolah, dan kesehatan berpengaruh signifikan dan positif terhadap kesejahteraan masyarakat di daerah-daerah di
23
Indonesia. Infrastruktur panjang jalan tidak berpengaruh signifikan terhadap kesejahteraan masyarakat. Infrastruktur listrik memiliki pengaruh paling besar dalam meningkatkan kesejahteraan masyarakat.
SARAN 1.
2.
3.
Pemerintah daerah perlu memerhatikan pembangunan infrastruktur dasar di tingkat kabupaten/kota. Penambahan dana anggaran yang dialokasikan untuk pembangunan infrastruktur menjadi salah satu alternatif yang dapat mempercepat pencapaian kesejahteraan masyarakat. Pembangunan infrastruktur berpengaruh signifikan terhadap kesejahteraan masyarakat. Ketersediaan infrastruktur harus disesuaikan dengan proporsi peningkatan penduduk daerah. Pemerintah daerah harus bisa bekerja sama dengan daerah lainnya agar adanya transfer informasi dengan baik dan mengetahui karakteristik setiap kabupaten/kota sehingga dalam melaksanakan pembangunan infrastruktur sesuai dengan kebutuhan masing-masing daerah. Pemerintah diharapkan dapat lebih fokus pada pembangunan daerah di kawasan timur indonesia agar ketimpangan antar daerah tidak semakin besar. Penelitian selanjutnya disarankan dapat menambahkan infrastruktur administrasi untuk melihat hubungannya terhadap kesejahteraan masyarakat, memisahkan tingkatan pendidikan agar lebih terlihat tingkat pendidikan mana yang berpengaruh terhadap kesejahteraan masyarakat, dan melengkapi jumlah kabupaten/kota di Indonesia.
DAFTAR PUSTAKA [BPS] Badan Pusat Statistik. 2008. Indeks Pembangunan Manusia Tahun 20062007. Jakarta (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. 2008. Panduan Analisis Data Hasil Survei: Tujuan Pembangunan Milenium. Jakarta (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. Berbagai Edisi. Statistik Indonesia. Jakarta (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. 2010. Statistik Listrik 2006-2010. Jakarta (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. 2010. Statistik Transportasi Tahun 2011. Jakarta (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. 2012. Indeks Pembangunan Manusia Tahun 20102011. Jakarta (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. Berbagai Edisi. Aceh Dalam Angka. Aceh (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. Berbagai Edisi. Bali Dalam Angka. Bali (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. Berbagai Edisi. Bengkulu Dalam Angka. Bengkulu (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. Berbagai Edisi. DI Yogyakarta Dalam Angka. DI Yogyakarta (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. Berbagai Edisi. Jawa Barat Dalam Angka. Jawa Barat (ID): BPS.
24
[BPS] Badan Pusat Statistik. Berbagai Edisi. Jawa Tengah Dalam Angka. Jawa Tengah (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. Berbagai Edisi. Jawa Timur Dalam Angka. Jawa Timur (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. Berbagai Edisi. Kalimantan Barat Dalam Angka. Kalimantan Barat (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. Berbagai Edisi. Kalimantan Selatan. Kalimantan Selatan (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. Berbagai Edisi. Kalimantan Timur. Kalimantan Timur (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. Berbagai Edisi. Maluku Utara Dalam Angka. Maluku Utara (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. Berbagai Edisi. NTT Dalam Angka. NTT (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. Berbagai Edisi. Papua Dalam Angka. Papua (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. Berbagai Edisi. Riau Dalam Angka. Riau (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. Berbagai Edisi. Sulawesi Barat Dalam Angka. Sulawesi Barat (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. Berbagai Edisi. Sulawesi Tengah Dalam Angka. Sulawesi Tengah (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. Berbagai Edisi. Sulawesi Tenggara Dalam Angka. Sulawesi Tenggara (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. Berbagai Edisi. Sumatera Selatan Dalam Angka. Sumatera Selatan (ID): BPS. [BPS] Badan Pusat Statistik. Berbagai Edisi. Sumatera Utara Dalam Angka. Sumatera Utara (ID): BPS. Baltagi B H. 2005. Econometrics Analysis of Panel Data Third Edition. England (GB): John Wiley and Sons, Ltd. Bappenas. 2003. Infrastruktur Indonesia Sebelum, Selama, dan Pasca Krisis. Jakarta (ID): Perum Percetakan Negara RI. Bappenas. 2010. Peta Jalan Percepatan Pencapaian Tujuan Pembangunan Milenium di Indonesia. Jakarta (ID): Perum Percetakan Negara RI. Barus Y. 2009. Dampak Pembangunan Infrastruktur dalam Perekonomian Wilayah Provinsi Kalimantan Timur: Suatu Analisis Input-Output Regional [disertasi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. BPS BAPPENAS.UNDP. 2004. Indonesia: Laporan Pembangunan Manusia 2004. Ekonomi dan Demokrasi: Membiayai Pembangunan Indonesia, Jakarta (ID). Damanhuri D S. 2010. Ekonomi Politik dan Pembangunan. Bogor (ID): IPB Pr. Fedderke JW. Bogetic Z. 2009. Infrastructure and Growth in South Africa: Direct and Indirect Productivity Impacts of 19 Infrastructure Measures. World Development. 37(19): 1522-1539. Firdaus M. 2011. Aplikasi Ekonometrika untuk Data Panel dan Time Series. Bogor (ID): IPB Pr. Jhingan M L. 2003. Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan. Jakarta (ID): PT RajaGrafindo Persada. Juanda B. 2009. Ekonometrika Permodelan dan Pendugaan. Bogor (ID): IPB Pr.
25
Kusharjanto H. Donghun K. 2011. Infrastructure and Human Development: The Case of Java, Indonesia. Journal of the Asia Pacific Economy. 16 (1):111124. Kwik K G. 2002. Pembiayaan Pembangunan Infrastruktur dan Permukiman. Bandung (ID): BAPPENAS. Leung C. Meisen P. 2005. How Electricity Consumption Affects Social and Economic Development by Comparing Low, Medium and High Human Development Countries. San Diego (CA): GENI Nugraheni D. 2012. Kinerja Keuangan Daerah, Infrastruktur, dan Kemiskinan: Analisis Kabupaten/Kota di Indonesia 2006-2009 [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Patriotika P M. 2011. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Jawa Barat [Tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Prasetyo R B. Firdaus M. 2009. Pengaruh Infrastruktur pada Pertumbuhan Ekonomi Wilayah di Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Pembangunan. 2(2):222-236. TNP2K. 2010. Indikator Kesejahteraan Rakyat-Buku 4: Infrastruktur Dasar.Jakarta (ID): TNP2K. Todaro M P. S C Smith. 2006. Pembangunan Ekonomi Edisi Kesembilan Jilid 1. Jakarta (ID): Erlangga. Tumiwa F. Imelda H. 2011. Kemiskinan Energi. Jakarta (ID): IESR. UNESCO.2007. Indonesia’s Education for All: Mid-Decade Assessment Wahyuni K R. 2009. Analisis Pengaruh Infrastruktur Ekonomi dan Sosial terhadap Produktivitas Ekonomi di Indonesia [Skripsi]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. World Economic Forum. 2012. The Global Competitiveness Report 2012-2013.
26
Lampiran 1 Hasil Uji Korelasi untuk Pengujian Asumsi Klasik Multikolinearitas
HDI
RASBED
RASSCL
1.000000
0.554562
-0.314546 0.364968 0.583544 0.447268
RASBED 0.554562
1.000000
-0.142287 0.200769 0.558078 0.587969
RASSCL -0.314546
-0.142287
1.000000 -0.641450 -0.315533 -0.214952
HDI
ETC
WTR
RD
ETC
0.364968
0.200769
-0.641450 1.000000 0.327431 0.255124
WTR
0.583544
0.558078
-0.315533 0.327431 1.000000 0.350577
RD
0.447268
0.587969
-0.214952 0.255124 0.350577 1.000000
27
Lampiran 2 Hasil Pengujian dengan Metode PLS (Pooles Least Square) untuk Mengestimasi Keterkaitan antara Ketersediaan Infrastruktur dan Kesejahteraan Masyarakat
Dependent Variable: LNHDI Method: Panel Least Squares Date: 05/12/13 Time: 19:23 Sample: 2009 2011 Periods included: 3 Cross-sections included: 155 Total panel (balanced) observations: 465 Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
RD WTR ETC RASBED RASSCL C
0.004460 0.000737 0.000421 11.86311 -6.248035 4.208590
0.001543 9.91E-05 0.000140 2.338352 5.422553 0.016271
2.891301 7.438732 2.995111 5.073280 -1.152231 258.6583
0.0040 0.0000 0.0029 0.0000 0.2498 0.0000
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
0.444003 0.437946 0.036718 0.618836 879.7974 73.30882 0.000000
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat
4.274550 0.048977 -3.758268 -3.704823 -3.737232 0.092421
28
Lampiran 3 Hasil Pengujian dengan Metode Fixed Effect untuk Mengestimasi Ketersediaan Infrastruktur dan Kesejahteraan Masyarakat
Dependent Variable: LNHDI Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 05/12/13 Time: 19:22 Sample: 2009 2011 Periods included: 3 Cross-sections included: 155 Total panel (balanced) observations: 465 Linear estimation after one-step weighting matrix Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
RD WTR ETC RASBED RASSCL C
4.36E-05 0.000539 0.000211 1.117046 3.746190 4.236226
0.000397 2.42E-05 6.73E-05 0.402947 2.216077 0.006187
0.109964 22.27078 3.133480 2.772190 1.690461 684.6575
0.9125 0.0000 0.0019 0.0059 0.0920 0.0000
Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression F-statistic Prob(F-statistic)
0.995818 0.993639 0.006810 456.8209 0.000000
Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat
7.072444 5.703858 0.014145 2.200988
Unweighted Statistics R-squared Sum squared resid
0.986988 0.014483
Mean dependent var Durbin-Watson stat
4.274550 2.119348
29
Lampiran 4 Hasil Pengujian dengan Metode Random Effect untuk Mengestimasi Ketersediaan Infrastruktur dan Kesejahteraan Masyarakat Dependent Variable: LNHDI Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 05/12/13 Time: 19:23 Sample: 2009 2011 Periods included: 3 Cross-sections included: 155 Total panel (balanced) observations: 465 Swamy and Arora estimator of component variances Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
RD WTR ETC RASBED RASSCL C
0.002675 0.000579 0.000266 2.823650 -3.101700 4.233492
0.000997 6.20E-05 9.98E-05 1.112404 3.454941 0.009912
2.682612 9.338832 2.667585 2.538332 -0.897758 427.1157
0.0076 0.0000 0.0079 0.0115 0.3698 0.0000
Effects Specification S.D. Cross-section random Idiosyncratic random
0.036341 0.006876
Rho 0.9654 0.0346
Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression F-statistic Prob(F-statistic)
0.237313 0.229005 0.007129 28.56400 0.000000
Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat
0.464186 0.008118 0.023324 1.413977
Unweighted Statistics R-squared Sum squared resid
0.356204 0.716558
Mean dependent var Durbin-Watson stat
4.274550 0.046026
30
Lampiran 5 Hasil Hausman Test untuk Mengestimasi Keterkaitan antara Ketersediaan Infrastruktur dan Kesejahteraan Masyarakat
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: EQ01 Test cross-section random effects Test Summary Cross-section random
Chi-Sq. Statistic
Chi-Sq. d.f.
Prob.
39.321046
5
0.0000
31
Lampiran 6 Hasil Chow Test untuk Mengestimasi Keterkaitan antara Ketersediaan Infrastruktur dan Kesejahteraan Masyarakat Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Cross-section F
Statistic 239.873934
d.f.
Prob.
(154,305)
0.0000
32
Lampiran 7 Uji Normalitas untuk Mengestimasi Keterkaitan antara Ketersediaan Infrastruktur dan Kesejahteraan Masyarakat
80
Series: Standardized Residuals Sample 2009 2011 Observations 465
70 60 50 40 30 20 10 0 -0.010
-0.005
0.000
0.005
0.010
Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis
6.34e-19 -0.000947 0.010174 -0.010025 0.005521 0.161298 1.560704
Jarque-Bera Probability
42.15303 0.000000
33
RIWAYAT HIDUP Penulis bernama lengkap Meiyora Averiana lahir pada tanggal 31 Mei 1991 di Bogor. Penulis merupakan anak pertama dari dua bersaudara, dari pasangan Bapak Edriansyah dan Ibu Erlin Herlina. Penulis mengawali pendidikan di TK Kartika III, lalu melanjutkan jenjang pendidikan SD di SD Negeri Panaragan II pada tahun 1997 sampai tahun 2003. Kemudian melanjutkan ke SMP Negeri 1 Bogor, dan lulus tahun 2006. Setelah itu, penulis melanjutkan pendidikan menengah atasnya di SMA Negeri 1 Bogor dan lulus pada tahun 2009. Pada tahun 2009, penulis diterima di Institut Pertanian Bogor melalui jalur Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN) dan terdaftar sebagai mahasiswa Program Studi Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen. Selama menjadi mahasiswa, penulis aktif dalam organisasi Himpunan Profesi dan Peminat Ilmu Ekonomi Studi Pembangunan (HIPOTESA) menjabat sebagai staff divisi Cooperatif and External Relationship (CER) pada tahun 2011 dan aktif dalam organisasi Ikatan Mahasiswa Ekonomi dan Pembangunan Indonesia (IMEPI) menjabat sebagai deputi keanggotaan Kementrian Pengembangan Organisasi dan Sumberdaya Manusia Jawa Bagian Barat. Penulis pernah menjadi 10 besar finalis Lomba Karya Tulis Ilmiah yang diselenggarakan oleh Universitas Airlangga pada tahun 2010. Penulis juga aktif ikut berbagai kepanitiaan yang diselenggarakan oleh IMEPI, fakultas, maupun departemen, yaitu panitia acara Sportakuler 2011 dan 2012, ketua divisi hubungan masyarakat Hipotex-R 2011, ketua divisi hubungan masyarakat LKO IMEPI 2012.
