Electronic Theses and Dissertation

Pembangunan manusia pada umumnya menciptakan pertumbuhan positif dalam bidang ekonomi, sosial, politik, budaya, dan lingkungan serta pertumbuhan dalam kesejahteraan masyarakat. Pembangunan manusia terus mengalami peningkatan dari tahun ke tahun. Penelitian ini bertujuan menentukan model susbstruktural untuk memprediksi pengeluaran per kapita dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) serta mengetahui besaran koefisien path pengaruh langsung dan tidak langsung dari faktor-faktor pembangunan manusia Provinsi Aceh. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang bersumber dari situs resmi BPS Provinsi Aceh tahun 2022 dan Statistik Kesehatan Provinsi Aceh tahun 2021. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 1 variabel endogen yaitu IPM (Y) dan 13 variabel eksogen yang terdiri dari 3 indikator yaitu kesehatan, tingkat pendidikan, dan sosial ekonomi. Metode analisis yang digunakan adalah path analysis. Metode ini digunakan untuk melihat besarnya pengaruh langsung dan tidak langsung terhadap sebuah instrumen. Uji signifikansi parameter pada metode ini menggunakan uji serentak, uji parsial dan melihat nilai koefisien path. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat 3 variabel yang berpengaruh signifikan pada substruktur 1 yaitu rata-rata lama sekolah (X6) sebesar 0,366; kepadatan penduduk (X11) sebesar 0,517; dan Tingkat Pengangguran Terbuka (X12) merupakan variabel yang berpengaruh langsung negatif. Sedangkan substruktur 2 menunjukkan bahwa terdapat 7 variabel yang terindikasi mempunyai pengaruh langsung secara signifikan dengan variabel terkuat adalah pengeluaran per kapita (X8) sebesar 0,476. Variabel yang terindikasi memiliki pengaruh signifikan secara tidak langsung melalui pengeluaran per kapita (X8) terhadap IPM (Y) diantaranya adalah variabel persentase rumah tangga yang memiliki akses sanitasi layak (X2), persentase penduduk miskin (X9), laju pertumbuhan penduduk (X10), kepadatan penduduk (X11) dan persentase rumah tangga yang memiliki luas lantai kurang dari 10m2 (X13¬).

Kata kunci : Provinsi Aceh, IPM, path analysis, variabel endogen, variabel eksogen

Human development generally creates positive growth in the economic, social, political, cultural, and environmental spheres as well as growth in the welfare of society. Human development continues to increase from year to year. This study aims to determine the structural model to predict per capita expenditure and Human Development Index (HDI) and determine the magnitude of the path coefficient of direct and indirect influence of human development factors of Aceh province. The Data used in this study are secondary data sourced from the official website of BPS Aceh Province in 2022 and Aceh Provincial Health Statistics in 2021. In this study, the variables used consist of 1 endogenous variable, namely HDI (Y), and 13 exogenous variables consisting of 3 indicators, namely health, education level, and socioeconomic status. The analysis method used is path analysis. This method is used to see the magnitude of direct and indirect influence on an instrument. Parameter significance test in this method using simultaneous test, partial test and see the path coefficient value. The results of this study showed that 3 variables have a significant effect on substructure 1, namely the average length of school (X6) of 0,366; population density (X11) of 0,517; and the open unemployment rate (X12) is a variable that has a direct negative effect. While substructure 2 shows that 7 variables are indicated to have a significant direct influence with the strongest variable being per capita expenditure (X8) of 0,476. The variables indicated to have a significant influence indirectly through per capita expenditure (X8) on HDI (Y) include the percentage of households that have access to proper sanitation (X2), the percentage of poor people (X9), population growth rate (X10), population density (X11) and the percentage of households with a floor area of less than 10m2 (X13). Keywords: Aceh Province, HDI, path analysis, endogenous variables, exogenous variables