Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Kemajuan pembangunan manusia di Indonesia ditandai dengan meningkatnya nilai indeks pembangunan manusia (IPM). IPM adalah indikator penting dalam mengukur upaya untuk membangun kualitas dan kesetaraan kehidupan manusia. IPM terdiri dari empat faktor termasuk harapan hidup saat lahir, harapan lama sekolah, rata-rata lama sekolah dan pengeluaran per kapita. Dalam penelitian ini kami mengklasifikasikan kabupaten atau kota di Indonesia berdasarkan IPM menjadi tiga kategori; daerah tinggi, sedang, dan rendah. Kami menggunakan analisis kluster untuk penelitian ini. Analisis klaster adalah salah satu teknik multivariat yang digunakan untuk mengklasifikasikan objek atau kasus ke dalam kelompok relatif yang disebut klaster. Salah satu metode analisis kluster adalah K-Means. Hasil penelitian ini dibagi menjadi tiga kelompok; daerah tinggi, daerah sedang dan daerah rendah. Kelompok pertama atau daerah rendah berisi 19 kota. Kelompok kedua atau area tengah berisi 381 kabupaten/kota. Kelompok ketiga atau daerah tinggi berisi 114 kabupaten/kota. Adapun beberapa cara atau kebijakan yang bisa diterapkan oleh pemerintah untuk mempercepat pertumbuhan kemakmuran di Indonesia dengan terfokus pada langkah-langkah percepatan seperti menarik anak-anak yang putus sekolah untuk kembali duduk di bangku sekolah, memaksa anak-anak yang terpaksa bekerja-karena alasan ekonomi keluarga-untuk berhenti bekerja dan kembali ke bangku sekolah, menjadikan pemberantasan buta huruf sebagai sebuah gerakan yang berbasis desa/kelurahan dengan model intervensi by name by address, dan lain-lain. ......Human development progress in Indonesia is characterized by the increasing score of human development index (HDI). HDI is an important indicator in measuring efforts to build the quality and equity of human life. HDI consists of four factors including life expectancy at birth, school continuity, average of school continuity and expenditure per capita. In this research we classify Indonesia regency or city based on the HDI into three categories; high, middle, and low area. We use cluster analysis for the research. Cluster analysis is a class of multivariate techniques that are used to classify objects or cases into relative groups called clusters. One of the cluster analysis methods is k-means. The result of this research are divided into three groups; high area, medium area and low area. The first group or the low area contained 19 cities. The second group or the middle area contained 381 regencies/cities. The third group or the high area contained 114 regencies/cities. As for several ways or policies that can be implemented by the government to accelerate prosperity growth in Indonesia by focusing on accelerating measures such as attracting children who drop out of school to return to school, forcing children who are forced to work-due to family economic reasons-to stop working and return to school, making illiteracy eradication a village-based movement with a model of intervention by name by address, and others.

Abstrak :
ABSTRAK Penelitian ini bertujuan mengetahui peran pengeluaran pemerintah (baik secara porsi maupun secara pengelolaan belanja di pemerintah) dan masyarakat terhadap pembangunan manusia dan dimensinya di Indonesia. Penelitian menggunakan data panel tingkat provinsi di Indonesia selama tahun 2008-2011, yang diestimasi menggunakan metode efek tetap dengan estimator Generalized Least Square. Hasil estimasi menunjukkan bahwa porsi belanja pendidikan dan kesehatan pemerintah kurang mempengaruhi secara positif pembangunan manusia. Tingkat birokrasi pendidikan dan tingkat pengambil kebijakan belanja kesehatan kurang mempengaruhi secara positif pembangunan manusia. Porsi konsumsi pendidikan rumah tangga mempengaruhi positif, sedangkan konsumsi kesehatan kurang mempengaruhi secara positif pembangunan manusia dan dimensinya di Indonesia.

---

ABSTRACT This study aims to determine the role of government spending (both in portion and in management in government spending) and households spending on human development and its dimensions in Indonesia. This study uses provincial panel data during 2008-2011 in Indonesia, which is estimated using fixed effects method with Generalized Least Square estimator. The results showed the share of government?s education and health spending has less impact positively on human development. Bureaucracy?s level in education and level of health policy makers in government spending have positive effect on human development. Share of education?s consumption have positive impact, while health?s consumption have less impact on human development in Indonesia.

Abstrak :
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh anggaran lingkungan dan tata kelola pemerintah daerah terhadap kualitas lingkungan dan kualitas pembangunan manusia. Penelitian ini dilakukan pada pemerintah daerah di seluruh Indonesia pada tahun 2014. Dengan menggunakan deforestasi dan lahan kritis sebagai ukuran kualitas lingkungan hidup, penelitian ini menemukan anggaran lingkungan berpengaruh positif terhadap kualitas lingkungan hidup. Penelitian ini juga menemukan tata kelola pemerintah daerah akuntabilitas, partisipasi dan komitmen berpengaruh positif terhadap kualitas lingkungan hidup. Selain itu juga ditemukan pengaruh tidak langsung anggaran lingkungan, akuntabilitas, partisipasi dan komitmen pemerintah daerah terhadap kualitas pembangunan manusia melalui kualitas lingkungan hidup. Hasil penelitian ini menunjukkan peran penting anggaran lingkungan hidup dan tata kelola pemerintah daerah yang baik untuk meningkatkan kualitas lingkungan dan kualitas pembangunan manusia di Indonesia.

---

ABSTRACT
This study investigates the impact of environmental budget and local government governance on environmental and human development qualities. This study is conducted on local governments of all over the regencies/cities in Indonesia. Using deforestation and degradation land as proxies for environmental quality, we document positive relationships between environmental budget and the quality of the environment. Further, there is a positive relationship between local government governance accountability, participation, commitment and human development quality. Finally, we find that environmental quality indirectly affects the relationship between environmental budget, local government governance and the quality of human development. The results of this study indicate the important roles of environmental budget and local government governance to improve environmental quality and the quality of human development in Indonesia

Abstrak :

Indonesia merupakan negara yang memiliki penduduk terbanyak ke-empat di dunia. Oleh karena itu, diperlukan pembangunan manusia untuk menciptakan sumber daya manusia yang memiliki kemampuan untuk menggerakkan roda perekonomian. Pembangunan manusia merupakan fokus perhatian pemerintah, dan tercantum dalam beberapa program yang diterapkan pemerintah di tingkat global maupun tingkat nasional. Pembangunan manusia diukur dengan suatu indeks komposit dasar yang dikenal dengan Indeks Pembangunan Manusia (IPM). IPM diukur dari tiga komponen dasar, yaitu umur panjang dan sehat, memiliki pengetahuan, dan standar hidup yang layak, sehingga IPM sering digunakan sebagai ukuran keberhasilan pemerintah dalam pembangunan manusia. Penelitian ini memodelkan variabel-variabel yang memengaruhi IPM Kabupaten/Kota Jawa Tengah pada periode tahun 2017 sampai dengan tahun 2019. Variabel-variabel prediktor yang digunakan dalam penelitian adalah Produk Domestik Regional Bruto, angka partisipasi sekolah SMA, kepadatan penduduk, tingkat partisipasi angkatan kerja, persentase penduduk miskin, dan persentase rumah tangga dengan sanitasi layak.  Penelitian ini menggunakan data yang mengandung informasi lokasi yang diamati dalam beberapa periode waktu (tahun). Data yang terobservasi ini saling berkorelasi secara spasial (ada autokorelasi spasial). Ketika data yang terobservasi mengandung autokorelasi spasial, model regresi linier biasa tidak dapat digunakan karena akan menghasilkan taksiran parameter regresi yang bias dan tidak konsisten. Oleh karena itu diperlukan metode lain yang dapat menangani masalah autokorelasi spasial pada data yaitu model regresi spasial. Selain itu, data juga diamati dalam beberapa periode waktu (tahun), sehingga model yang dapat digunakan dan menggambarkan kondisi data ini adalah model data panel spasial. Model data panel spasial terbagi menjadi dua, yaitu: model data panel spasial lag dan model data panel spasial error. Metode penaksiran parameter yang digunakan untuk model data panel spasial dalam penelitian ini adalah metode Maximum Likelihood. Berdasarkan perbandingan dari kedua model diperoleh hasil bahwa model terbaik yang dapat menjelaskan Indeks Pembangunan Manusia di Jawa Tengah adalah model data panel spasial lag. Variabel-variabel prediktor yang signifikan dan menjelaskan Indeks Pembangunan Manusia di Jawa Tengah adalah Produk Domestik Regional Bruto, angka partisipasi sekolah SMA, kepadatan penduduk, tingkat partisipasi angkatan kerja, persentase penduduk miskin, dan persentase rumah tangga dengan sanitasi layak.

---

Indonesia is the fourth most populous country in the world. Therefore, human development is needed to create human resources that have the ability to drive the economy. Human development is the focus of government attention and listed in several programs implemented by the government at the global and national levels. Human development is measured by a basic composite index known as the Human Development Index (HDI). HDI measures three basic components, that are long and healthy life, being knowledgeable, and have a decent standard of living, so HDI is often used as a measure of government success in human development. This study is modeling variables that affect the HDI of regency or city at Central Java in the period 2017 to 2019. The predictor variables used in this study are gross regional domestic product, high school participation rates, population density, labor force participation rates, percentage of poor people, and percentage of households with proper sanitation. This study uses data that contains location information observed over several time periods (years). Observations on this data are spatially correlated (there are spatial autocorrelations). When observations on data contain spatial autocorrelation, the linear regression model can not be used because it will produce an unbiased and inconsistent regression parameter estimate. Therefore we need another method that can handle the problem of spatial autocorrelation in the data, namely the spatial regression model. In addition, data is also observed in several time periods (years), so that the model can be used and describe the condition of the data is a spatial panel data model. The spatial panel data model is divided into two, known as spatial lag panel data model and spatial error panel data model. The parameter estimation method used for the spatial panel data model in this study is the Maximum Likelihood method. Based on the comparison of two models, it is obtained that the best model can explain the Human Development Index at Central Java is spatial lag panel data model. Significant predictor variables that explain the Human Development Index at Central Java are gross regional domestic product, high school participation rates, population density, labor force participation rates, percentage of poor population, and percentage of households with proper sanitation.