Pengaruh Rasio Ketergantungan, Pertumbuhan Ekonomi Dan Pengeluaran Pemerintah Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Di Provinsi Sumatera Utara - Adinda Nur’ain Siahaan; Hilmiatus Sahla (Indonesian Journal of Multidisciplinary on Social and Technology, 2026)
Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Rasio Ketergantungan, Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), dan Pengeluaran Pemerintah terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Provinsi Sumatera Utara, baik secara parsial maupun simultan. Permasalahan yang diangkat dalam penelitian ini adalah apakah Rasio Ketergantungan, PDRB, dan Pengeluaran Pemerintah berpengaruh terhadap IPM di Provinsi Sumatera Utara. IPM merupakan indikator penting dalam mengukur kualitas pembangunan manusia yang mencerminkan capaian masyarakat dalam bidang kesehatan, pendidikan, dan standar hidup layak. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode analisis regresi data panel. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Utara. Penelitian dilakukan pada 33 kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Utara selama periode 2023–2025. Model regresi terbaik yang digunakan adalah Fixed Effect Model (FEM) berdasarkan hasil pengujian model. Analisis data dilakukan menggunakan aplikasi EViews 10 melalui uji parsial (uji-t), uji simultan (uji-F), dan koefisien determinasi (R²). Hasil penelitian menunjukkan bahwa persamaan regresi yang diperoleh adalah IPM = 15723,06 – 137,4497 X1 – 35,04331 X2 + 7,543306 X3 + e. Secara parsial, Rasio Ketergantungan berpengaruh negatif dan signifikan terhadap IPM dengan nilai t-hitung sebesar -5,533611 dan probabilitas 0,0000. PDRB juga berpengaruh negatif dan signifikan terhadap IPM dengan nilai t-hitung sebesar -7,272941 dan probabilitas 0,0000. Sementara itu, Pengeluaran Pemerintah tidak berpengaruh signifikan terhadap IPM dengan nilai t-hitung sebesar 0,428238 dan probabilitas 0,6699. Secara simultan, Rasio Ketergantungan, PDRB, dan Pengeluaran Pemerintah berpengaruh signifikan terhadap IPM dengan nilai F-hitung sebesar 469,5654 dan probabilitas 0,000000. Nilai Adjusted R-Square sebesar 0,994060 menunjukkan bahwa 99,41% variasi IPM dapat dijelaskan oleh ketiga variabel independen, sedangkan sisanya sebesar 0,59% dijelaskan oleh variabel lain di luar model penelitian.