Abstrak

Keberhasilan pembangunan manusia di suatu daerah dapat diukur menggunakan indikator Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Jawa Tengah merupakan provinsi dengan IPM yang terus mengalami kenaikan. Namun status IPM di Jawa Tengah masih termasuk kategori sedang, sehingga perlu dilakukan penelitian untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhinya agar nilai IPM dapat ditingkatkan.

Tujuan penelitian ini adalah mengklasifikasikan IPM kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah, menentukan faktor  yang berpengaruh, dan membentuk menjadi model regresi. Analisis dari IPM diklasifikasikan menggunakan metode CHAID, sedangkan model regresinya diperoleh dengan regresi logistiki ordinal. Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data  IPM  di  Provinsi Jawa Tengah  pada  tahun  2015  dan  diambil  dari  Badan  Pusat  Statistik.  Data  ini digunakan karena masih relevan dan   metode perhitungan IPM yang digunakan masih sama. Variabel respon pada penelitian ini adalah IPM dan variabel prediktornya adalah tingkat kemiskinan, tingkat partisipasi angkatan kerja, gini rasio, produk domestik regional bruto, tingkat pengangguran terbuka, angka harapan hidup, dan angka partisipasi sekolah.

Berdasarkan hasil penelitian dengan metode CHAID diperoleh empat klasifikasi dan tiga variabel prediktor yang berpengaruh signifikan yaitu tingkat kemiskinan, angka harapan hidup, dan angka partisipasi sekolah. Hasil CHAID dilanjutkan  dengan  membentuk  model  regresi  logistik  ordinal  berdasarkan variabel prediktor tersebut dan diperoleh dua model regresi logistik ordinal untuk IPM sedang dan IPM tinggi. Nilai odds ratio untuk variabel tingkat kemiskinan sebesar  69.17,   yang  artinya  kabupaten  dengan  tingkat  kemiskinan  rendah memiliki peluang 69.17 kali lebih besar untuk mendapatkan IPM sangat tinggi dibandingkan kabupaten dengan tingkat kemiskinan agak tinggi. Odds ratio untuk angka harapan hidup sebesar 0.07 yang artinya kabupaten dengan angka harapan hidup dibawah 74.41 memiliki peluang 0.07 kali lebih kecil untuk mendapatkan IPM sangat tinggi dibandingkan kabupaten dengan angka harapan hidup di atas 74.41. Sedangkan odds ratio untuk angka partisipasi sekolah sebesar 0.03 yang artinya kabupaten dengan angka partisipasi sekolah rendah memiliki peluang 0.03 kali lebih kecil untuk mendapatkan IPM sangat tinggi dibandingkan kabupaten dengan angka partisipasi sekolah tinggi.

Kata Kunci : IPM, CHAID, regresi logistik ordinal