Indeks Pembangunan Manusia (IPM) adalah indikator utama yang mencerminkan kualitas pembangunan di suatu wilayah, yang mencakup tiga dimensi utama yaitu: kesehatan, pendidikan, dan pertumbuhan ekonomi. Keragaman IPM antar wilayah dan periode waktu memerlukan pendekatan analisis yang mampu menangkap perbedaan data secara menyeluruh. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah regresi data panel, yang menggabungkan data antar unit (cross-section) dan antar waktu (time series). Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor penting yang memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Provinsi Sulawesi Barat dengan menerapkan regresi data panel. Variabel bebas yang digunakan dalam penelitian ini adalah variabel Angka Partisipasi Sekolah (APS), Angka Harapan Hidup (AHH), Rata-rata Lama sekolah (RLS), Harapan Lama Sekolah (HLS), dan Pengeluaran Perkapita (PP) yang diperoleh dari enam kabupaten di Provinsi Sulawesi Barat selama periode 2018-2023. Model terbaik yang diterapkan dalam penelitian ini adalah Fixed Effect Model (FEM) yang dipilih berdasarkan hasil uji Chow dan uji Hausman. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel AHH, RLS, HLS, dan PP berpengaruh signifikan terhadap IPM, sedangkan Angka Partisipasi Sekolah (APS) tidak berpengaruh signifikan secara statistik. Meskipun demikian, APS tetap perlu diperhatikan dalam kebijakan pembangunan manusia, terutama dalam meningkatkan akses dan kualitas pendidikan. Dengan dilakukannya penelitian ini, diharapkan dapat menjadi referensi dalam menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi IPM serta mendukung pembangunan yang lebih merata dan berkelanjutan, khususnya dalam kebijakan yang berfokus pada variabel yang berpengaruh signifikan maupun yang memerlukan perhatian lebih lanjut.
Human Development Index (HDI) is a key indicator that reflects the quality of development in a region, encompassing three main dimensions: health, education, and economic growth. The variation in HDI across regions and time periods requires an analytical approach capable of capturing data differences comprehensively. One method that can be used is panel data regression, which combines cross-sectional and time-series data. This study aims to identify the key factors influencing the Human Development Index (HDI) in West Sulawesi Province by applying panel data regression. The independent variables used in this study are School Participation Rate (APS), Life Expectancy (AHH), Average Years of Schooling (RLS), Expected Years of Schooling (HLS), and Per Capita Expenditure (PP), obtained from six districts in West Sulawesi Province for the period 2018-2023. The best model applied in this study is the Fixed Effects Model (FEM), selected based on the results of the Chow test and Hausman test. The results show that AHH, RLS, HLS, and PP significantly influence HDI, whereas APS does not have a statistically significant effect. Nevertheless, APS should still be considered in human development policies, particularly in improving access to and quality of education. This study is expected to serve as a reference in analyzing factors influencing HDI and supporting more equitable and sustainable development, particularly in policies focusing on significant variables and those requiring further attention.