Pengaruh Angka Harapan Hidup, Rata-rata Lama Sekolah dan Konsumsi Rumah Tangga Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Kabupaten/Kota Provinsi Lampung tahun 2014-2019

Cass Alexander Rasnino¹, Didi Nuryadin², Sri Suharsih³

Fakultas Ekonomi dan Bisnis, UPN Veteran Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia

[email protected], [email protected], [email protected]

		Abstract
Received:	26-02-2022	Introduction: Development is the basis for improving people's welfare. One indicator to see development is economic growth. Purpose: This study aims to analyze the effect of life expectancy, average length of schooling and household consumption on economic growth in the Regency / City of Lampung Province in 2014-2019. Methods: This study uses quantitative methods. The type of data used is secondary with panel data cross section 15 districts / cities. The analytical tool used is cointegration of panel data with software using Stata 16. Results: The results show that life expectancy has a positive and insignificant effect on economic growth, the average length of schooling has a positive and significant effect on economic growth and household consumption has a positive and significant effect on economic growth. significant to economic growth. Conclusion: This study can be concluded that life expectancy has a positive and insignificant effect on economic growth, the average length of schooling has a positive and significant effect on economic growth and household consumption has a positive and significant effect on economic growth.
Accepted:	28-02-2022
Published:	20-03-2022
Keywords:	life expectancy, economic growth, panel data cointegration
		Abstrak
Kata kunci:	angka harapan hidup, pertumbuhan ekonomi, kointegrasi data panel	Pendahuluan: Pembangunan merupakan dasar untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Salah satu indikator untuk melihat pembangunan adalah pertumbuhan ekonomi. Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah dan konsumsi rumah tangga terhadap pertumbuhan ekonomi di Kabupaten / Kota Provinsi Lampung tahun 2014-2019. Metode: Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif. Jenis data yang digunakan adalah sekunder dengan data panel cross section 15 Kabupaten / Kota. Alat analisis yang digunakan adalah kointegrasi data panel dengan software menggunakan Stata 16. Hasil: Hasil menujukkan bahwa angka harapan hidup berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi, rata-rata lama sekolah berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi dan konsumsi rumah tangga berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Kesimpulan: Penelitian ini dapat disimpulkan bahwa angka harapan hidup berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi, rata-rata lama sekolah berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi dan konsumsi rumah tangga berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi.

Corresponding Author: Cass Alexander Rasnino

E-mail: [email protected]

PENDAHULUAN

Pembangunan merupakan dasar untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Salah satu indikator untuk melihat pembangunan adalah pertumbuhan ekonomi. Pertumbuhan ekonomi yang positif menunjukkan adanya peningkatan kegiatan ekonomi, sebaliknya pertumbuhan ekonomi yang negatif menunjukkan adanya penurunan dalam kegiatan ekonomi (Maqin, 2011). Pertumbuhan ekonomi adalah perkembangan kegiatan ekonomi yang mengarah pada peningkatan barang dan jasa yang diproduksikan dalam masyarakat bertambah dan kemakmuran masyarakat meningkat. Masalah pertumbuhan ekonomi dapat dilihat sebagai masalah ekonomi makro dalam jangka panjang. Dari waktu ke waktu, kemampuan suatu negara dalam memproduksi barang dan jasa akan meningkat. Peningkatan kapasitas ini disebabkan karena faktor-faktor produksi yang akan selalu mengalami peningkatan kuantitas dan kualitas (Sukirno, 2021).

Suatu perekonomian dikatakan mengalami pertumbuhan atau perkembangan ketika tingkat kegiatan ekonomi lebih tinggi dari tahun sebelumnya. Pertumbuhan ekonomi menunjukkan sejauh mana kegiatan ekonomi menghasilkan tambahan pendapatan masyarakat pada suatu periode tertentu. Karena kegiatan ekonomi pada dasarnya adalah proses penggunaan faktor-faktor produksi untuk memproduksinya, proses ini mengarah pada aliran balas jasa atas faktor-faktor produksi yang dimiliki oleh masyarakat. Dengan adanya pertumbuhan ekonomi, pendapatan masyarakat sebagai pemilik faktor produksi diharapkan meningkatan (Sukirno, 2021).

Sumber: Badan Pusat Statistik, 2020

Gambar 1. PDRB Atas Harga Konstan di Kabupaten/Kota di Provinsi Lampung Tahun 2019 (dalam milyar rupiah)

Berdasarkan gambar 1. dapat dilihat bahwa PDRB di Provinsi Lampung tahun 2019 sangat bervariasi. Kabupaten Pesisir Barat menjadi salah satu Kabupaten dengan penyumbang PDRB terendah yang ada di Provinsi Lampung tahun 2019 yaitu sebesar Rp3.104.32. Berbeda dengan Kabupaten Lampung Tengah yang menjadi salah satu Kabupaten penyumbang PDRB tertinggi di Provinsi Lampung tahun 2019 yaitu sebesar Rp47.937.7. Capaian PDRB di masing-masing Kabupaten/Kota di Provinsi Lampung menunjukan nilai yang bervariasi hal ini dikarenakan adanya perbedaan potensi wilayah mencakup perbedaan sumber daya alam antar wilayah, perbedaan kondisi geografis, perbedaan tingkat kelancaran perdagangan antar daerah serta perbedaan pengembangan sumber daya manusia.

Menurut (Todaro & Smith, 2013) pengembangan sumber daya manusia dapat dicapai dengan meningkatkan modal manusia. Modal manusia merupakan salah satu faktor terpenting dalam proses pertumbuhan ekonomi. Modal manusia dapat merujuk pada pendidikan, tetapi juga digunakan untuk mewakili jenis lain dari investasi manusia, populasi yang sehat, investasi yang mengarah pada kesehatan populasi yang sehat yaitu kesehatan. Pendidikan dan kesehatan merupakan tujuan dasar pembangunan. Kesehatan merupakan kesejahteraan, sedangkan pendidikan merupakan hal pokok untuk menggapai kehidupan yang memuaskan dan bermanfaat. Keduanya merupakan yang penting untuk membentuk kapabilitas manusia yang lebih luas yang berada pada inti makna pembangunan.

Tabel 1. Data Angka Harapan Hidup, Rata-rata Lama Sekolah dan Konsumsi Rumah Tangga di Provinsi Lampung tahun 2015 � 2019

Tahun	Angka Harapan Hidup (Tahun)	Rata-rata Lama Sekolah (Tahun)	Konsumsi Rumah Tangga (Juta Rupiah)
2014	69.66	7.48	112.289.848
2015	69.9	7.56	118.564.094
2016	69.94	7.63	125.342.981
2017	69.95	7.79	132.290.331
2018	70.18	7.82	139.801.875
2019	70.51	7.92	147.695.550

Sumber: Badan Pusat Statistik, 2021

Dari tabel 1 diatas dapat dilihat bahwa angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah dan konsumsi rumah tangga di Provinsi Lampung tahun 2014-2019 mengalami peningkatan setiap tahunnya. Kesadaran masyarakat akan masalah kesehatan dan ketersediaan layanan Kesehatan merupakan faktor kunci dalam meningkatkan harapan hidup di suatu wilayah. Peningkatan angka harapan hidup di Provinsi Lampung didorong oleh kemampuan masyarakat untuk mengakses fasilitas kesehatan yang telah disediakan oleh pemerintah daerah. Akses ini dipermudah dengan tersedianya jaminan kesehatan, selain itu ketersediaan fasilitas kesehatan di Provinsi Lampung dari polindes dan klinik hingga rumah sakit cukup memadai (Bappeda Lampung, 2021). Kesehatan merupakan kebutuhan mendasar bagi semua manusia, karena tanpa kesehatan masyarakat tidak dapat menghasilkan suatu produktivitas bagi negara. Kegiatan ekonomi suatu negara akan berjalan ketika ada jaminan kesehatan bagi setiap penduduknya.

Angka harapan hidup adalah perkiraan tingkat usia rata-rata yang akan dicapai oleh penduduk dalam periode waktu tertentu. Angka harapan hidup adalah perkiraan tingkat usia rata-rata yang akan dicapai oleh penduduk dalam periode waktu tertentu. (Ranis & Stewart, 2019) menyatakan bahwa peningkatan usia harapan hidup menggambarkan perbaikan gizi dan kesadaran masyarakat akan kesehatan dan lingkungan sehingga akan berdampak pada peningkatan produktitivitas penduduk yang akan berdampak positif pada laju pertumbuhan ekonomi. Studi yang dilakukan (Dinar et al., 2019) menyatakan bahwa angka harapan hidup berpengaruh positif dan siginfikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Berbeda dengan studi yang dilakukan oleh (Ari et al., 2021) menyatakan bahwa angka harapan hidup secara parsial berpengaruh tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi.� Hal ini diduga karena tingginya angka harapan hidup, namun tidak diimbangi dengan peningkatan keterampilan.

Selain kesehatan, keberhasilan pengembangan sumber daya manusia juga dapat dilihat melalui tingkat keberhasilan pendidikan disuatu daerah. Rata-rata lama sekolah menunjukan jenjang pendidikan yang pernah atau sedang di duduki oleh seseorang, selain itu semakin tinggi angka rata-rata lama sekolah maka semakin lama atau tinggi jenjang pendidikan yang diselesaikan (Badan Pusat statistik, 2021). Pendidikan merupakan salah satu investasi modal manusia yang bisa menghasilkan sumber daya manusia menjadi lebih layak sehingga sumber daya manusia merupakan faktor yang sangat kuat bagi pertumbuhan ekonomi, selain itu sumber daya manusia merupakan salah satu penentu utama untuk pertumbuhan ekonomi suatu wilayah. Studi yang dilakukan oleh (Ari et al., 2021) menyatakan bahwa rata-rata lama sekolah berpengaruh positif signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Berbeda dengan studi yang dilakukan oleh (Dinar et al., 2019) menyatakan bahwa rata-rata lama sekolah tidak berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Ditemukan bahwa tidak adanya pengaruh rata-rata lama sekolah terhadap pertumbuhan ekonomi menunjukkan bahwa peningkatan rata-rata lama sekolah kurang berdampak pada tingkat produktivitas.

Selain itu konsumsi rumah tangga merupakan elemen yang sangat penting untuk mendorong pertumbuhan ekonomi. Banyak alasan yang menyatakan analisis makro ekonomi perlu memperhatikan tentang konsumsi rumah tangga secara mendalam. Alasan pertama, konsumsi rumah tangga memberikan masukan kepada pendapatan nasional. Alasan kedua, konsumsi rumah tangga mempunyai dampak dalam menentukan fluktuasi kegiatan ekonomi dari satu waktu ke waktu lainnya. Konsumsi seseorang berbanding lurus dengan pendapatannya (Sukirno, 2012). Terjadinya peningkatan perkembangan konsumsi berarti telah terjadinya peningkatan terhadap barang dan jasa. Peningkatan produksi barang dan jasa akan menyebabkan peningkatan terhadap pertumbuhan ekonomi. Hal ini sejalan dengan studi yang dilakukan oleh (N. Prawoto & Tri Basuki, 2020) menyimpulkan bahwa peningkatan konsumsi akan mendorong peningkatan permintaan barang dan jasa dan peningkatan permintaan barang dan jasa akan mendorong peningkatan produksi barang. Peningkatan permintaan akan mendorong peningkatan investasi dan pada akhirnya akan mendorong pertumbuhan ekonomi. Dari penjabaran latar belakang di atas maka peneliti akan meneliti tentang �Pengaruh Angka Harapan Hidup, Rata-rata Lama Sekolah dan Konsumsi Rumah Tangga terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Kabupaten/Kota Provinsi Lampung tahun 2014-2019�. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah dan konsumsi rumah tangga terhadap pertumbuhan ekonomi di Kabupaten / Kota Provinsi Lampung tahun 2014-2019

METODE PENELITIAN

Data yang digunakan dalam penelitian adalah data sekunder meliputi 15 Kabupaten/Kota di Provinsi Lampung tahun 2014-2019. Data dalam penelitian ini berbentuk data panel sehingga untuk mengetahui hubungan dan pengaruh antar variabel digunakan uji regresi panel koinetegrasi. Uji ini digunakan untuk memperkirakan hubungan kointegrasi dalam data panel yang dianalisis dengan Fixed Effect Model. Sumber data dalam penelitian ini adalah Badan Pusat Statistik. Perangkat yang digunakan adalah Stata 16.

1. Definisi dan Pengukuran Variabel

Pertumbuhan ekonomi (Y) sebagai proksi dari variabel terikat digunakan Produk Domestik Regional Bruto atas dasar harga konstan. Variabel bebas, meliputi angka harapan hidup (X1), rata-rata lama sekolah (X2), dan konsumsi rumah tangga (X3).

2. Spesifikasi Model

Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah data panel dengan menggunakan model logaritma natural yang dapat digambarkan sebagai berikut:

Log (Yit) = 𝛽o + log(X₁it) + log(X₂it) + log(X₃it) + eit

Keterangan:

Y��������� : Pertumbuhan Ekonomi

𝛽��������� : Koefisien

Log X1: Angka Harapan Hidup

Log X2: Rata-rata Lama Sekolah

Log X3: Konsumsi Rumah Tangga

i���������� : Jumlah observasi (15 Kabupaten/Kota)

t���������� : Jumlah tahun (2014-2019)

�������� : error term

3. Uji Stasioner

Uji stasioneritas bertujuan untuk mengetahui apakah data sudah stasioner atau tidak stasioner akibat adanya unsur trend (random walk. Uji unit root dalam penelitian ini menggunakan test type Fisher, data dikatakan stasioner ketika nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05%.

4. Uji Kointegrasi (Cointegration Test)

Setelah data dianyatakan stasioner maka selanjutnya dilakukan uji kointegrasi pada data panel untuk mengetahui apakah data yang diamati memiliki keseimbangan jangka panjang antar varibel. Dalam penelitian ini, uji kointegrasi data panel yang dapat digunakan meliputi Uji Kao, Uji Pedroni dan Uji Westerlund. Dalam uji kointegrasi untuk pengambilan keputusan dapat dilakukan jika nilai p-value ADF < dari nilai kritis 0.05% maka terdapat kointegrasi diantara variabel, namun jika p-value ADF > dari 0.05% maka tidak ada kointegrasi dari setiap variabel.

5. Estimasi Model Data Panel

Analisis data yang dilakukan dengan estimasi regresi untuk melakukan estimasi menggunakan data panel terdapat 3 model yang dapat dilakukan yaitu dengan Common Effect Model, Fixed Effect Model dan Random Effect Model (Widarjono, 2013).

6. Pemilihan Model Data Panel

Dari tiga model yang akan diuji pada penelitian ini antara Common Effect, Fixed Effect dan Random Effect maka dipilih model yang paling baik dimana model Common Effect dan Fixed Effect diuji dengan uji chow. Sedangkan model fixed effect dengan Random Effect diuji dengan uji hausman. Kemudian Random Effect dengan Common Effect akan diuji dengan uji Lagrange Multiplier (LM test).

1. Uji Chow

Uji chow digunakan untuk mengetahui dan menentukan apakah Common Effect Model atau Fixed Effect Model yang paling tepat untuk digunakan dalam estimasi data panel.

Jika probabilitas Cross Section F lebih dari 0,05 maka model yang dipilih adalah Common Effect model dan jika probabilitas Cross Section F yang diperoleh kurang dari 0,05 maka model yang sebaiknya digunakan adalah Fixed Effect model.

2. Uji Hausman

Uji hausman harus dilakukan ketika yang terpilih pada uji chow adalah Fixed Effct model, karena uji hausman ini digunakan untuk membandingkan model yang terbaik antara Fixed Effect model dan Random Effect. Jika probabilitas Chi-Square yang diperoleh pada uji hausman lebih besar dari 0,05 maka H₀ diterima dan H_a ditolak, artinya model terbaik yang digunakan dalam penelitian ini adalah Random Effect model, dan apabila probabilitas Chi-Square yang diperoleh kurang dari 0,05 maka H₀ ditolak dan H_a diterima, yang berarti bahwa model yang terbaik untuk digunakan dalam penelitian ini adalah Fixed Effect model.

7. Uji Asumsi Klasik

Berikut ini uji asumsi klasik yang akan digunakan dalam penelitian ini:

a. Uji Normalitas

Uji normalitas pada dasarnya tidak merupakan syarat BLUE (Best Linier Unbias Estimator) dan beberapa pendapat tidak mengharuskan syarat ini sebagai sesuatu yang wajib dipenuhi. Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi panel variabel-variabelnya berdistribusi normal atau tidak.

b. Uji Multikolinieritas

Uji multikolinieritas perlu dilakukan pada saat regresi linier menggunakan dari satu variabel bebas. Uji multikolinieritas yang bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen).

c. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas biasanya terjadi pada data cross section, dimana data panel lebih dekat ke ciri data cross section dibandingkan time series. Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain.

d.� Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan untuk melihat apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan penggangu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya) (A. T. B. N. Prawoto, 2016).

HASIL DAN PEMBAHASAN

1. Uji Stasioner

Tahap pertama dalam regresi panel kointegrasi adalah menguji apakah data yang digunakan memilki akar unit atau tidak. Untuk mengetahui data tersebut stasioner atau tidak maka kita dapat melihat nilai p-value dari Fisher, dimana ketika nilai p-value < dari nilai kritis 0.05% maka data dianggap stasioner namun jika nilai p-value > dari nilai kritis 0.05% maka data dianggap tidak stasioner. Berdasarkan hasil pengujian akar unit dengan Fisher didapatkan hasil bahwa seluruh variabel stasioner pada tingkat level.

Tabel 2. Hasil Uji Stasioner

Variabel	Tingkat Level
	Augemented Dickey-Fuller (ADF)		Phillips-Perron
	Statistic	p-value	Statistic	p-value
PE	50.0192	0.0123	122.5134	0.0000
AHH	143.0756	0.0000	603.8865	0.0000
RLS	82.0406	0.0000	146.0141	0.0000
KRT	78.9009	0.0000	117.7818	0.0000

*stasioner pada nilai kritis 5%

Sumber: Hasil Olahan Stata 16

2. Uji Kointegrasi

Jika semua variabel telah lolos uji unit root, maka selanjutnya melakukan uji kointegrasi.

Tabel 3. Uji Kointegrasi Data Panel

Cointegration Test	Test Statistic	P-value
Kao Test
Modified Dickey-Fuller t	2.5636	0.0052*
Dickey-fuller t	1.9844	0.0236**
Augmented Dickey-Fuller t	3.9102	0.0000*
Unadjusted modified Dickey-Fuller t	1.6059	� 0.0541***
Unadjusted Dickey-Fuller t	0.6580	0.2553
Pedroni Test
Modified Phillips-Perron t	6.0456	0.0000*
Phillips-Perron t	-22.6240	0.0000*
Augmented Dickey-Fuller t	-68.8029	0.0000*
Westerlund Test
Variance Ratio	7.5912	0.0000*

*kointegrasi terpenuhi (nilai Prob. < Nilai kritis 1%)

**kointegrasi terpenuhi (nilai Prob. < Nilai kritis 5%)

***kointegrasi terpenuhi (nilai Prob. < Nilai kritis 10%)

Sumber: Hasil Olahan Stata 16

Dari tiga test type dalam uji kointegrasi dapat disimpulkan bahwa pengujian menggunakan uji kao, uji pedroni dan uji westerlund terdapat hubungan kointegrasi atau hubungan pada jangka panjang. Selanjutnya jika masing-masing variabel terkointegrasi, maka dapat dikatakan bahwa dalam jangka pendek semua variabel disesuaikan untuk mencapai keseimbangan jangka panjang.

3. Hasil Uji Pemilihan Model

Berdasarkan hasil pengujian chow test diketahui bahwa nilai croos section F sebesar 78.00 dengan nilai probabilitas sebesar 0.0000 < 𝛼 = 0,05 maka artinya menerima H_a atau menolak H₀ sehingga hasil tersebut menunjukkan bahwa model terbaik yang dapat digunakan untuk menguji hipotesis adalah Fixed effect model lalu akan dilanjukan ke tahap berikutnya yaitu dengan uji Hausman untuk menguji Fixed Effect model dan Random Effect model. Berdasarkan hasil pengujian hausman diketahui bahwa nilai Cross section random sebesar 474.69 dan nilai probabilitas Cross-section random sebesar 0.0000 < 𝛼 =0,05 dengan demikian pengambilan keputusan model terbaik yang digunakan yaitu model Fixed Effect model.

4. Hasil Estimasi

Berikut hasil estimasi data panel Fixed Effect model, Fixed Effect Robust dan estimasi data panel Error Correction model:

Tabel 4. Hasil Estimasi

VARIABLE	Fixed Effect Model	Fixed Effect Model Robust	ECM
AHH	0.642	0.783	0.000*
	(0.4442434)	(0.4442434)	(0.7807884)
RLS	0.010*	0.029**	0.000*
	(0.3117528)	(0.3117528)	(-0.3285159)
KRT	0.0000*	0.0000*	0.000*
	(0.8304469)	(0.8304469)	(1.097089)
C	0.602	0.761	0.000
	(-1.699047)	(-1.699407)	(-6.015247)
ECT			0.000
			(1.032946)

*signifikan (nilai prob. < nilai kritis 1%)

**signifikan (nilai prob. < nilai kritis 5%)

Sumber: Hasil Olahan Stata 16

Dari hasil uji Fixed Effect Model dapat ditulis rumus regresi sebagai berikut:

PE = -1.699047 + 0.4442434 AHH + 0.3117528 RLS + 0.8304469 KRT

Dari tabel 4 menunjukkan bahwa:

1. Angka Harapan Hidup

Berdasarkan hasil regresi pada tabel 4 diketahui bahwa nilai probabilitas angka harapan hidup yaitu sebesar 0.783 dengan koefisien 0.4442434. Artinya angka harapan hidup berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Dari hasil model Error Correction diketahui bahwa nilai probabilitas angka harapan hidup yaitu sebesar 0.000 dengan koefisien 0.7807884. Artinya angka harapan hidup berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi dalam jangka pendek.

�Penelitian ini sejalan dengan penelitian yang telah dilakukan oleh (Hepi & Zakiah, 2018) yang menyatakan bahwa angka harapan hidup berpengaruh tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Temuan tersebut juga didukung fakta yang menyebutkan bahwa rasio ketergantungan penduduk Provinsi Lampung pada tahun 2019 tercatat sebesar 48,79 persen. Artinya setiap 100 orang usia produktif menanggung sekitar 49 orang yang belum produktif atau sudah tidak produktif. Angka ini lebih rendah dibandingkan tahun 2014 yaitu sebesar 49,81% persen (Badan Pusat Statistik, 2015). Semakin tinggi rasio ketergantungan maka semakin tinggi pula beban yang harus ditanggung oleh penduduk usia produktif. Rasio ketergantungan yang tinggi dapat menjadi faktor penghambat pertumbuhan ekonomi serta pembangunan di suatu daerah, karena sebagian pendapatan yang dihasilkan dari kelompok produktif, terpaksa harus dikeluarkan untuk memenuhi kebutuhan kelompok yang belum atau sudah tidak produktif.

�

2. Rata-rata Lama Sekolah

Berdasarkan hasil regresi pada tabel 4 diketahui bahwa nilai probabilitas rata-rata lama sekolah yaitu sebesar 0.029 dengan nilai koefisien 0.3117528. Artinya rata-rata lama sekolah berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Perubahan kenaikan rata-rata lama sekolah sebesar 1% akan mempengaruhi kenaikan persentase perubahan pertumbuhan ekonomi di Kabupaten/Kota Provinsi Lampung sebesar 0.3117528% cetaris paribus. Dari hasil model Error Correction diketahui bahwa nilai probabilitas rata-rata lama sekolah yaitu sebesar 0.000 dengan koefisien -0.3285159. Artinya rata-rata lama sekolah berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi dalam jangka pendek.

Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh (Handayani et al., 2016) dan (Andi Kustanto, 2020)� yang menyatakan bahwa variabel rata-rata lama sekolah berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Hal ini berarti, semakin tinggi rata-rata lama sekolah suatu individu dapat berpengaruh langsung terhadap pertumbuhan ekonomi.

Menurut (Badan Pusat Statistik, 2020) selama periode 2010 hingga 2019 rata-rata lama sekolah penduduk usia 25 tahun ke atas di Lampung tumbuh 0,97 persen per tahun. Pertumbuhan yang positif ini merupakan modal penting dalam membangun kualitas manusia Lampung yang lebih baik. Pada tahun 2019, rata-rata lama sekolah di Provinsi Lampung usia 25 tahun ke atas mencapai 7,92 tahun, atau telah mencapai pendidikan hingga kelas VIII. Semakin meningkatnya angka rata-rata lama sekolah setiap tahunnya menunjukkan kesadaran masyarakat akan pentingnya pendidikan semakin membaik.

3. Konsumsi Rumah Tangga

Berdasarkan hasil regresi pada tabel 4 diketahui bahwa nilai probabilitas konsumsi rumah tangga yaitu sebesar 0.000 dengan nilai koefisien 0.8304469. Artinya konsumsi rumah tangga berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Persentase perubahan kenaikan konsumsi rumah tangga sebesar 1% akan mempengaruhi kenaikan persentase perubahan pertumbuhan ekonomi di Kabupaten / Kota Provinsi Lampung sebesar 0.8304469 cetaris paribus. Dari hasil model Error Correction diketahui bahwa nilai probabilitas konsumsi rumah tangga yaitu sebesar 0.000 dengan koefisien 1.097089. Artinya konsumsi rumah tangga berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi dalam jangka pendek.

Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh (Afiftah et al., 2019) yang menyatakan bahwa konsumsi rumah tangga berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Tingginya konsumsi rumah tangga disebabkan oleh tingginya pendapatan masyarakat, sehingga secara tidak langsung perekonomian meningkat yang memberikan dampak multiplier effect terhadap pertumbuhan ekonomi.

�Menurut (Statistik, 2021) konsumsi rumah tangga merupakan penggerak utama perekonomian Provinsi Lampung. Dilihat dari kontribusinya terhadap pertumbuhan ekonomi 2019 komponen utama penggerak ekonomi Lampung, konsumsi rumah tangga masih mendominasi struktur ekonomi Provinsi Lampung dengan pangsa sebesar 59,65 persen. Konsumsi rumah tangga di Provinsi Lampung tumbuh cukup solid dibandingkan tahun sebelumnya. Hal ini disebabkan oleh penyesuain konsumsi dengan disposible income membaik seiring meningkatnya serapan penduduk bekerja secara absolut. Beberapa gerai makanan dan minuman serta perdagangan baru sepanjang tahun 2019 sehingga berdampak pada kenaikan yang cukup signifikan pada tingkat konsumsi, di atas pola seasonalnya.

5. Uji Asumsi Klasik

1. Uji Normalitas

Uji normalitas dilakukan untuk menguji apakah variabel dependen dan independent dari model regresi berdistribusi normal atau tidak. Berdasarkan uji normalitas menunjukkan bahwa nilai prob. Jarque-Bera sebesar 0.1868 > 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa data variabel dependen dan independent berdistribusi normal.

2. Uji Multikolinieritas

Uji multikolinieritas yang bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Berdasarkan uji multikolinieritas menunjukkan nilai VIF sebesar 1.49 < 10, maka dapat disimpulkan bahwa data bebas dari gejala multikolinieritas.

3. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi terjadi ketidaksamaan dari residual atau pengamatan ke pengamatan lain. Model regresi yang baik adalah homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Berdasarkan uji heteroskedastisitas menunjukkan bahwa nilai prob chi2 sebesar 0.1843 > 0,05, maka tidak terjadi masalah heteroskedastisitas.

4. Uji Autokorelasi

Berdasarkan uji autokorelasi menunjukkan bahwa nilai Prob F sebesar 0.0000 < 0,05, maka dapat disimpulkan terjadi masalah autokorelasi. Oleh karena itu perlu dilakukan penyembuhan/perbaikan dengan cara melakukan uji Fixed Effect Robust. Dengan membandingkan nilai standard error Fixed Effect Robust dan Fixed Effect. Apabila terjadi perubahan nilai standard error artinya sudah terbebas dari gejala autokorelasi.

KESIMPULAN

1. Angka harapan hidup tidak berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi di Kabupaten / Kota Provinsi Lampung tahun 2014-2019.

2. Rata-rata lama sekolah berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Kabupaten / Kota Provinsi Lampung tahun 2014-2019.

3. Konsumsi rumah tangga berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Kabupaten / Kota Provinsi Lampung tahun 2014-2019.

BIBLIOGRAFI

Afiftah, A. T., Juliprijanto, W., & Destiningsih, R. (2019). Analisis Pengaruh Pengeluaran Konsumsi Pemerintah Dan Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia Tahun 1988-2017. Dinamic: Directory Journal of Economic, 1(1), 11�22. Google Scholar

Andi Kustanto. (2020). Pertumbuhan Ekonomi Regional Di Indonesia: Peran Infrastruktur, Modal Manusia Dan Keterbukaan Perdagangan. Economics Development Analysis Journal, 25(1), 22�40. Google Scholar

Ari, A. R., Wibowo, D., & Rahayu, K. D. (2021). The Influence of Human Development Index Components on Economic Growth in DIY. 3rd International Conference of Banking, Accounting, Management and Economics (ICOBAME 2020), 213�216. Google Scholar

Badan Pusat statistik. (2021). Indeks Pembangunan Manusia. Google Scholar

Badan Pusat Statistik. (2015). Proyeksi Penduduk Kabupaten/Kota Provinsi Lampung 2010-2020. Google Scholar

Badan Pusat Statistik. (2020). Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Lampung (IPM) Tahun 2019. 25, 1�8. Google Scholar

Bappeda Lampung. (2021). Roadmap Peningkatan Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Lampung Tahun 2015-2025. Google Scholar

Dinar, M., Hasan, M., Ihsan, M., Ahmad, S., & Ma�ruf, M. I. (2019). Human Development Based on Composite Indicator of Human Development Index 1. International Journal of Scientific Development and Research, 4(7). www.ijsdr.org Google Scholar

Handayani, N. S., Bendesa, I., & Yuliarmi, N. (2016). Pengaruh Jumlah Penduduk, Angka Harapan Hidup, Rata-Rata Lama Sekolah, dan PDRB Per Kapita Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Bali. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis Universitas Udayana, 5(10), 3449�3474. Google Scholar

Hepi, & Zakiah, W. (2018). Pengaruh Angka Harapan Hidup Dan Rata-Rata Lama Sekolah Terhadap PDRB Perkapita Serta Pertumbuhan Ekonomi Di Provinsi Kalimantan Tengah Tahun 2011-2015. Journal Magister Ilmu Ekonomi Universtas Palangka Raya: Growth, 4(1), 56�68. Google Scholar

Maqin, A. (2011). Pengaruh Kondisi Infrastruktur terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Jawa Barat (Vol. 10, Issue 1). Google Scholar

Prawoto, A. T. B. N. (2016). Analisis Regresi dalam Penelitian Ekonomi dan Bisnis: Dilengkapi Aplikasi SPSS dan Eviews. Rajawali Pers. Google Scholar

Prawoto, N., & Tri Basuki, A. (2020). The influence of macroeconomic variables, processing industry, and education services on economic growth in indonesia. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 8(1), 1029�1040. https://doi.org/10.9770/jesi.2020.8.1(69) Google Scholar

Ranis, G., & Stewart, F. (2019). Economic Growth and Human Development in Latin America 1. In Economic Reforms, Growth and Inequality in Latin America (pp. 63�88). Routledge. Google Scholar

Statistik, B. P. (2021). Laporan Perekonomian Provinsi Lampung 2019. Badan Pusat Statistik Provinsi Lampung. Google Scholar

Sukirno, S. (2012). Makro Ekonomi Modern: Perkembangan Pemikiran dari Klasik dan Baru. Jakarta: Raja Perindo Persada. Google Scholar

Sukirno, S. (2021). Pengantar teori mikroekonomi. Google Scholar

Todaro, M., & Smith, P. (2013). Pertumbuhan Ekonomi di Dunia Ketiga. Edisi Kedelapan. Jakarta: Erlangga. Google Scholar

Widarjono, A. (2013). Ekonometrika : Pengantar dan Aplikasinya. Ekonosia. Google Scholar