Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Official Statistics
M Nata Kesuma
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Social Sciences

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
KAJIAN INDEKS MODAL MANUSIA DAN PERANANNYA DALAM PERTUMBUHAN EKONOMI INDONESIA 2015-2018 M Nata Kesuma; Erni Tri Astuti
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (348.469 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.523

Abstract

Pada tahun 2018, Grup Bank Dunia mengeluarkan sebuah indeks yakni Indeks Modal Manusia (IMM) yang akan mengukur kontribusi kesehatan dan pendidikan untuk produktivitas generasi pekerja berikutya. Indeks ini diharapkan mampu untuk dapat mempercepat investasi yang lebih baik dan lebih banyak pada modal manusia serta dapat meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Badan Pusat Statistik selaku(BPS) penyelenggara statistik dasar hingga saat ini belum menghitung IMM. Padahal indeks ini dapat dijadikan acuan atau dasar bagi pemerintah dalam membuat kebijakan untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Indonesia mengalami pertumbuhan ekonomi yang stagnansi yakni 4%-5% dalam kurun waktu 2015-2018. Dalam teori pertumbuhan ekonomi neoklasik terdapat 3 faktor dalam pertumbuhan ekonomi yakni akumulasi modal, pertumbuhan penduduk yang diikuti dengan kualitasnya dan perkembangan teknologi. Penelitian ini bertujuan menghitung nilai Indeks Modal Manusia Indonesia dan pengaruhnya bersama PMTB serta didukung oleh pengaruh teknologi dari nilai Indeks Pembangunan Teknologi Informasi dan Komunikasi terhadap pertumbuhan ekonomi. Hasilnya pada tahun 2015 hingga 2018 terjadi penurunan nilai Indeks Modal Manusia Indonesia. Sementara, dari model regresi panel diperoleh hasil bahwa pada tingkat signifikansi 5 persen PMTB dan IP-TIK berpengaruh positif dan signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi. Sedangkan IMM tidak dapat menunjukkan pengaruh yang positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Dari hasil tersebut, diharapkan pemerintah dapat meningkatkan PMTB dan dukungan akan kemajuan teknologi guna mendorong perekonomian.
Pemanfaatan Data Susenas sebagai Proksi dalam Perhitungan IHK dan Inflasi untuk Mendukung Penerapan Metodologi SBH pada Seluruh Wilayah Provinsi Riau Jenny Rubiandar; M Nata Kesuma; Fitri Hariyanti
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2026 No 1 (2026): Seminar Nasional Official Statistics 2026
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2026i1.2746

Abstract

The model for utilizing data from the National Socioeconomic Survey (SUSENAS) as a proxy in calculating the Consumer Price Index (CPI) and inflation aims to support the implementation of the Cost-of-Living Survey (SBH) methodology across all regions, particularly in Riau Province. In practice, the SBH is conducted only once every few years with limited regional coverage; therefore, the annually collected SUSENAS data offers an alternative for updating the basket structure and household consumption weightings in a more responsive manner. This study conducted simulations of CPI and inflation calculations using 2022 SUSENAS data, which were then applied to the observation period from January 2024 to October 2025. Among several testing methods, the chi-square test was used to evaluate differences in consumption structure, while Spearman’s correlation was used to measure the strength of the relationship between the CPI and inflation derived from SUSENAS and SBH data. The analysis results indicate that there are no significant differences in consumption structure by commodity group between SBH and SUSENAS (p-value > 0.05). In addition, the Spearman correlation coefficient was close to 1 (0.95–1.00), with a mean of 0.98% and a p-value < 0.05, indicating a very strong and significant positive relationship between the CPI, month-over-month (M-M), and year-over-year (Y-Y) inflation from both data sources, making this alternative model suitable for calculating the CPI and inflation in regencies/cities not covered by the SBH with higher frequency.
Co-Authors Erni Tri Astuti Fitri Hariyanti Jenny Rubiandar