Abstrak —Suatu  daerah  dikatakan  sebagai  daerah  tertinggal apabila  pada  daerah  tersebut  terdapat  kabupaten  yang masyarakat  dan  wilayahnya  relatif  kurang  berkembang dibandingkan  daerah  lain  dalam  skala  nasional.  Pada penelitian  ini,  ketertinggalan  daerah  di  Pulau  Jawa  diukur berdasarkan  lima  kriteria  utama  yaitu  ekonomi,  sumber  daya manusia,  infrastruktur, aksesibilitas, dan  karakteristik daerah dengan  mengacu  pada  Petunjuk  Teknis  Penentuan  Indikator Daerah  Tertinggal  oleh  Kementerian  Desa,  Pembangunan Daerah  Tertinggal  dan  Transmigrasi.  Agar  analisis  pengujian teori  daerah  tertinggal  menjadi  lebih  spesifik,  digunakan metode  Second-Order  Confirmatory  Factor  Analysis  (CFA). Pengolahan  menggunakan  First-Order  CFA  menunjukkan bahwa  dari  28  variabel  indikator,  terdapat  21  variabel indikator yang telah valid dan dari 5 variabel laten terdapat 3 variabel  laten  yang  reliabel,  yakni  Sumber  Daya  Manusia, Infrastruktur/Sarana  Prasarana,  dan  Aksesibilitas.  Pada pengolahan  menggunakan  Second-Order  CFA  model  Daerah Tertinggal  didapatkan  model  yang  fit  setelah  adanya modifikasi.
Kata  Kunci —Daerah  Tertinggal,  Pulau  Jawa,  Second  Order Confirmatory Factor Analysis , CFA.

## I. PENDAHULUAN
NDONESIA  merupakan  negara  kepulauan  terbesar  di dunia.  Terdapat  17.504  pulau  yang  termasuk  ke  dalam wilayah  kedaulatan  Negara  Kesatuan  Republik  Indonesia dimana  16.056  pulau  telah  dibakukan  namanya  di  PBB hingga  Juli  2017  [1].  Pulau  Jawa  adalah  pulau  terluas  ke-5 di  Indonesia  dan  ke-13  di  dunia.  Hasil  Survei  Penduduk Antar  Sensus  (SUPAS)  2015,  populasi  penduduk  di  Pulau Jawa  tercatat  sebanyak  145.013.573  jiwa  yang  menjadikan pulau  ini  berpenduduk  terbanyak  di  dunia  dan  merupakan salah satu tempat terpadat  di dunia.  Pulau  Jawa dihuni oleh 57  persen  penduduk  Indonesia  yang  berjumlah  255.18  juta jiwa  [2].  Secara  perlahan  persentase  penduduk  Indonesia yang  tinggal  di  Pulau  Jawa  terus  akan  menurun  menjadi 54,7 persen pada tahun 2035 [3].
Secara  spasial,  struktur  perekonomian  Indonesia berpusat  di  Pulau  Jawa.  Pada  triwulan  tahun  2014, perekonomian  Indonesia  masih  didominasi  oleh  provinsi- provinsi  di  Pulau  Jawa  yang  memberikan  kontribusi terhadap  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  sebesar  57,39 persen. Ironisnya, pada Lampiran Peraturan Presiden Nomor 131  Tahun  2015  tentang  Penetapan  Daerah  Tertinggal Tahun  2015  –  2019,  tercatat  6  Kabupaten  di  Pulau  Jawa yang tergolong daerah tertinggal.
Suatu  daerah  dikatakan  sebagai  daerah  tertinggal apabila  pada  daerah  tersebut  terdapat  kabupaten  yang masyarakat  dan  wilayahnya  relatif  kurang  berkembang dibandingkan daerah lain dalam skala nasional.
Ketertinggalan  daerah  tersebut  dapat  diukur  berdasarkan enam  kriteria  utama  yaitu  ekonomi,  sumber  daya  manusia, infrastruktur,  kapasitas  keuangan  daerah,  aksesibilitas  dan karakteristik  daerah  [4].  Oleh  karena  itu,  diperlukan  upaya pembangunan  daerah  yang  terencana  dan  sistematis  agar daerah  tertinggal  tersebut  pada  akhirnya  setara  dengan daerah lainnya di Indonesia yang telah maju terlebih dahulu.
Pada tahun 2015, pemerintah fokus kepada pembangunan desa sehingga dibentuklah Kementerian Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal, dan Transmigrasi  melalui Peraturan  Presiden  Nomor  12  Tahun  2015.  Fokus pemerintahan  kepada  pembangunan  desa  ini  menarik  untuk diperhatikan  karena  pembangunan  yang  tepat  sasaran merupakan hal mutlak yang diperlukan.
Tersedianya  data  daerah  tertinggal  yang  lengkap  dan akurat  merupakan  salah  satu  aspek  penting  untuk mendukung  program  pengentasan  daerah  tertinggal.  Agar analisis  pengujian  teori  daerah  tertinggal  menjadi  lebih spesifik, diperlukan metode kuantitatif untuk melakukannya. Salah satu metode yang populer adalah Structural  Equation Modeling (SEM).
SEM merupakan salah satu teknik analisis statistika yang dapat digunakan untuk mengestimasi hubungan kausal antar variabel dalam suatu populasi. Menurut Bollen (1989), SEM adalah  teknik  analisis  statistika  yang  mengkombinasikan beberapa  aspek  yang  terdapat  pada Path  Analysis dan Confirmatory  Factor  Analysis (CFA)  untuk  mengestimasi beberapa persamaan simultan. Pada Second-Order Confirmatory  Factor  Analysis ( Second-Order CFA), variabel  laten tidak dapat diukur langsung  melalui  variabel- variabel  indikatornya.  Namun  memiliki  beberapa  indikator dimana  indikator  tersebut  tidak  dapat  diukur  secara langsung, serta memerlukan beberapa indikator lagi.
Penelitian  ini  menggunakan Second-Order Confirmatory Factor  Analysis (CFA)  untuk  menganalisis  faktor-faktor yang  mempengaruhi  daerah  tertinggal  di  Pulau  Jawa berdasarkan lima kriteria yang telah ditetapkan KEMENDESA.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Confirmatory Factor Analysis (CFA)
Confirmatory  Factor  Analysis (CFA)  merupakan  metode yang  digunakan  untuk  menguji measurement  model (model pengukuran)  yang  menggambarkan  hubungan  antara variabel  laten  dengan  indikatornya.  Dalam  CFA,  variabel laten  dianggap  sebagai  variabel  penyebab  (variabel  bebas) yang mendasari variabel indikator.
Model persamaan untuk CFA adalah sebagai berikut. 𝒙 = 𝚲𝝃 + 𝛅 (2.1)

## Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Daerah Tertinggal di Pulau Jawa Menggunakan Second-Order Confirmatory Factor Analysis (CFA)
Dimas Achmad Fadhila dan Bambang Widjanarko Otok Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi, Dan Sains Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : bambang_wo@statistika.its.ac.id
I
CFA  dapat  juga  digunakan  untuk  menguji  pertanyaan dalam  kuisioner  apakah  sudah  benar-benar  representatif (valid)  dan  benar-benar  akurat  atau  konsisten  ( reliable ). Menurut  Hair  dkk  (2010),  variabel  dikatakan  valid  apabila menghasilkan loading factor > 0,5 dan p-value < ∝ . Secara umum,  perhitungan loading  factor dapat  dihitung  dengan menggunakan rumus berikut. '   Σ LL ψ (2.2)
dimana Σ merupakan  matriks  varian  kovarian, L merupakan  matriks loading  factor ,  dan ψ merupakan matriks error .
Sedangkan  untuk  mengukur  reliabilitas  dilakukan dengan  menggunakan construct  reliability yang  dihitung menggunakan rumus berikut ini:
2 1 2 2 1 1 n i i CR n n i i i i             
 
        (2.3)
dengan 𝜆̂ 𝑖 = loading  factor ,  dan 𝛿̂ 𝑖 = 1 −  𝜆̂ 𝑖 merupakan varians  error  indikator, i  =  1,2,…  n .  Ukuran  ini  dapat diterima  kehanda-  lannya  apabila  koefisien construct reliability (CR)  >  0,70  dan  menunjukkan good  reliability , sedangkan  bila  0,60  ≤  CR  ≤  0,70  juga  dapat  diterima  dan menunjukkan  bahwa  indikator  pada  kon-  struk  model  telah baik [7].
a. First-Order  Confirmatory  Factor  Analysis ( First- Order CFA)
Pada first-order  confirmatory  factor  analysis ( First- Order CFA)  suatu  variabel  laten  diukur  berdasarkan beberapa  indikator  yang  dapat  diukur  secara  langsung. Persamaan 2.13 merupakan model first-order CFA dengan p indikator.
𝑥 1 = 𝜆 1 𝜉 + 𝛿 1 𝑥 2 = 𝜆 2 𝜉 + 𝛿 2 (2.4) ⋮ 𝑥 𝑝 = 𝜆 𝑝 𝜉 + 𝛿 𝑝
b. Second-Order  Confirmatory  Factor  Analysis  (Second- Order CFA)
Suatu  permasalahan  memungkinkan  untuk  variabel laten  tidak  dapat  langsung  diukur  melalui  variabel-variabel indikatornya sehingga analisis dilakukan dengan menggunakan second-order confirmatory factor analysis . Persamaan  hubungan  antara First-Order  CFA dan high  order  confirmatory  analysis ditunjukkan  pada persamaan dibawah ini [12].
𝜼 = 𝑩𝜼 +  𝚪𝝃 + 𝜻
(2.5) 𝒙 = 𝚲 𝑥 𝜼 + 𝛅 (2.6)
Hubungan  antara first dan second - order diberikan pada  persamaan  2.14, 𝑩𝜼 dihilangkan  ketika  hanya  ada factor second-order dan  tidak  satupun first-order yang memiliki hubungan langsung satu dengan lainnya. Loading factor pada first-order dari 𝜼 pada y adalah 𝚲 𝑥 pada persamaan 2.6.
B. Asumsi dalam CFA
Salah  satu  asumsi  dalam  analisis  menggunakan  CFA adalah  data  harus  berdistribusi  normal  multivariat.  Untuk memeriksa  apakah  suatu  data  mengikuti  distribusi  normal multivariat  atau tidak,  maka  dilakukan  perbandingan  antara 2 d j dengan Chi-Square tabel. Dengan melihat nilai proporsi yang didapatkan dari membandingkan nilai
    2 2 0.5 / d j p n j n     sama  dengan  50%,  maka  data memenuhi  asumsi  distribusi  normal  multivariat.  Dimana untuk  nilai square  distance diperoleh  melalui  persamaan sebagai berikut:
    2 1 d x x x x j j j      S (2.7)
Selain  itu,  asumsi  distribusi  normal  multivariat  dapat diidentifikasi  dengan  melihat  pola  sebaran  data  pada scatterplot antara  nilai d j dengan  nilai  kuantil  normal standar dengan persamaan:
    1 2 2 0.5 / j q p p n j n n                (2.8)
Jika  titik-titik  pada  plot  mengikuti  garis  linier  maka disimpulkan bahwa data memenuhi asumsi distribusi normal multivariate (Johnson, 2007).

## C. Estimasi Parameter dalam CFA
Metode  yang  sering  digunakan  untuk  mengestimasi parameter pada SEM dan CFA adalah Maximum Likelihood Estimation (MLE).  Menurut  Seber  (1984),  memaksimalkan fungsi likelihood ekuivalen  dengan  meminimumkan  fungsi F ML sehingga didapatkan fungsi sebagai berikut.
𝐹 𝑀𝐿 = 𝑙𝑜𝑔|𝚺(𝜃̂)| + 𝑡𝑟(𝑺𝚺 −𝟏 (𝜃̂)) − 𝑙𝑜𝑔|𝑺| − 𝑝 (2.9)
S merupakan  matriks variance  covariance sampel, 𝚺(𝜃̂) merupakan  matriks variance  covariance dari  parameter populasi, dan p merupakan jumlah variabel (Bollen, 1989).
D. Goodness of Fit Index (GFI)
Goodness of Fit digunakan untuk mengukur kesesuaian  input obsevasi dengan prediksi dari  model  yang diajukan.  Kebaikan  model  ( goodness  of  fit )  secara menyeluruh  ( overall  model  fit )  atau  disebut  dengan  uji kelayakan  model.  Ada  beberapa  metode  kebaikan  sesuai model  secara  menyeluruh.  Pada  umumnya  ada  beberapa jenis fit  index yang  digunakan  untuk  mengukur  kesesuaian antara  model  yang  dihipotesakan  dengan  data.  Dengan demikian  indeks-indeks  yang  digunakan  untuk  menguji kelayakan  sebuah  model  adalah  seperti  dalam  Tabel  1 berikut ini.
Tabel. 1 Indeks Kelayakan Model No Goodness of Fit Index Cut Off Value 1. Chi-Square ( 𝜒 2 ) Statistics Diharapkan kecil (dibawah nilai tabel) 2. 𝜒 2 Significance Probability ≥ 0,05 3. GFI ≥ 0,90
4. RMSEA
≥0,08
5. AGFI ≥0,90 6. TLI
≥0,90 7. CFI ≥0,90
Apabila  diperoleh  model  yang  tidak  fit,  maka  dapat dilakukan penanganan dengan melakukan modifikasi model. Modifikasi  model  dilakukan  dengan  menghubungkan error dari  variabel  indikator  dalam  variabel  laten  yang  sama. Error yang  telah  dihu-  bungkan  akan  memberikan  dampak pengurangan nilai chi-square.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data sekunder  berupa  hasil  Pendataan  Potensi  Desa  (PODES) 2014  dan  Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  (SUSENAS) 2014.

## B. Kerangka Konseptual
Kerangka  konseptual  merupakan  suatu  bentuk  kerangka berpikir  yang  dapat  digunakan  sebagai  pendekatan  dalam memecahkan masalah.
Gambar  1. Kerangka Konseptual Penelitian. (Direktorat Jendral Pembangunan Daerah Tertinggal, 2016) Keterangan:
: Variabel laten tidak digunakan.
Tabel 2. Variabel Penelitian Variabel Laten Variabel Indikator Perekonomian (D 1 ) Persentase Penduduk Miskin (X 1,1 ) Pengeluaran Per Kapita Penduduk (X 1,2 ) Sumber Daya Manusia (SDM) (D 2 ) Angka Harapan Hidup (X 2,1 ) Rata-Rata Lama Sekolah (X 2,2 ) Angka Melek Huruf (X 2,3 )
Infrastruktur (D 3 ) Jalan Aspal/Beton (X 3,1 ) Jalan Diperkeras (X 3,2 ) Jalan Tanah (X 3,3 ) Jalan Lainnya (X 3,4 ) Pasar Tanpa Bangunan (X 3,5 )
Fasilitas Kesehatan (X 3,6 ) Tenaga Kesehatan (X 3,7 ) Fasilitas Pendidikan Dasar (X 3,8 )
Rumah Tangga Pengguna
Telepon (X 3,9 ) Sumber Air Minum (X 3,10 ) Sumber Air Mandi (X 3,11 )
Aksesibilitas (D 4 )
Rata-Rata Jarak ke Ibu Kota Kabupaten (X 4,1 ) Akses ke Pelayanan Kesehatan (X 4,2 ) Karakteristik Daerah (D 5 )
Gempa Bumi (X 5,1 )
Tanah Longsor (X 5,2 ) Banjir (X 5,3 ) Tsunami (X 5,4 ) Gelombang Pasang Laut (X 5,5 )
Karakteristik Daerah (D 5 ) Angin Puyuh/Putting Beliung/Topan (X 5,6 )
Gunung Meletus (X 5,7 ) Kebakaran Hutan (X 5,8 ) Kekeringan (X 5,9 )
Desa Konflik (X
5,10 )
Biasanya kerangka penelitian ini menggunakan pendekatan  ilmiah  dan  memperlihatkan  hubungan  antar variabel  dalam  proses  analisisnya.  Kerangka  konseptual pada  penelitian  ini  mengacu  pada  standar  yang  telah ditetapkan Direktorat Jendral Pembangunan Daerah
tertinggal  tahun  2016.  Untuk  lebih  jelasnya  kerangka konseptual penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## C. Variabel Penelitian
Mengacu pada  standar  yang telah ditetapkan  sebelumnya yaitu  Peraturan  Menteri  Desa,  Pembangunan  Daerah Tertinggal  dan  Transmigrasi  No.  3  Tahun  2016  tentang Petunjuk  Teknis  Penentuan  Indikator  Daerah  Tertinggal Secara  Nasional,  variabel  yang  digunakan  pada  penelitian ini akan ditampilkan pada Tabel 2.
D. Langkah Penelitian Langkah-langkah analisis yang akan dilakukan berdasarkan  dengan  tujuan  pada  penelitian  ini  adalah sebagai berikut.
1. Eksplorasi  data  dan  mendeskripsikan  faktor-faktor  yang diduga mempengaruhi daerah tertinggal di Pulau Jawa
2. Melakukan uji asumsi normal mulivariate 3. Mengembangkan model berbasis teori yakni
menganalisis hubungan kausalitas antar variabel eksogen dan  endogen,  dan  sekaligus  memeriksa  validitas  dan reliabilitas instrument penelitian
4. Membuat  model  pengukuran  matematis  berdasarkan diagram jalur yang terbentuk
5. Melakukan estimasi  menggunakan Maximum Likelihood Estimation (MLE)  dengan  matriks  input  kovarian, karena model telah mendapatkan justifikasi teori
6. Mengevaluasi  model  yakni  pengujian  parameter  hasil dugaan,  uji  model  secara  serentak,  uji  model  struktural, dan uji kebaikan model
7. Menginterpretasi  dan  memodifikasi  model,  jika  model belum  memenuhi  salah  satu  kriteria Goodness  of  Fit Index
8. Menarik kesimpulan dan saran dari hasil analsis.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Data Daerah Tertinggal di Pulau Jawa
Informasi  terkait  karakteristik  daerah  tertinggal  di  Pulau Jawa  apat  diketahui  melalui  analisis  statistika  deskriptif. Analisis  deskriptif  dilakukan  dengan  melihat  nilai  rata-rata, standar deviasi, minimum, dan maksimum.
Variabel  laten  Perekonomian  terdiri  dari  persentase penduduk  miskin  (X 1,1 )  dan  pengeluaran  per  kapita penduduk (X 1,2 ). Informasi yang didapatkan adalah rata-rata penduduk  miskin  di  Pulau  Jawa  adalah  11,17%  dengan sebaran  data  4,92%,  dimana  terdapat  kabupaten/kota  yang hanya  memiliki  1,68%  sampai  dengan  25,80%  penduduk miskin.  Selanjutnya,  rata-rata  pengeluaran  per  kapita penduduk  di  Pulau  Jawa  adalah  Rp10.321.380  dengan sebaran  data  Rp2.711.620,  dimana  terdapat  kota/kabupaten yang  hanya  memiliki  pengeluaran  sebesar  Rp6.372.250 sampai dengan Rp22.207.890.
Didapatkan  pula,  variabel  laten  Sumber  Daya  Manusia terdiri  dari  tiga  indicator.  Pada  variabel  laten  ini,  terlihat rata-rata  angka  harapan  hidup  penduduk  Pulau  Jawa  adalah 71,44  tahun,  dengan  rata-rata  lama  sekolah  sebesar  7,85 tahun, dan angka  melek  huruf sebanyak 94,42%. Angka  ini tergolong  sangat  baik  dengan  sebaran  data  yang  nilainya masing-masing dibawah 5 satuan.
Terakhir,  peristiwa  alam  yang  banyak  terjadi  di  Pulau Jawa  adalah  banjir  dan  gunung  meletus,  dimana  terdapat masing-masing  sebesar  20,79%  dan  11,59%  desa  yang terkena imbasnya.

## B. Pengujian Asumsi dalam CFA
Pengujian  asumsi  normal  multivariat  akan  dilakukan dengan menggunakan chi-square plot dan koefisien korelasi. Berikut merupakan chi-square plot yang terbentuk.
120 100 80 60 40 20 0 50 40 30 20 10 dj q Gambar 2. Chi-Square Plot Uji Normal Multivariat.
Berdasarkan  Gambar  2,  dapat  dilihat  bahwa  hasil chi- square  plot data  menunjukkan  pola  hampir  mengikuti  garis normal.  Sehingga  dapat  disimpulkan  secara  visual,  bahwa data  berdistribusi  normal  multivariat.  Tabel  3  dibawah  ini merupakan  hasil  pengujian  distribusi  normal  multivariat menggunakan proporsi.
Tabel 3. Uji Asumsi Normal Multivariat Jumlah Data 𝑑𝑗 2 𝜒 2 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 Proporsi 118 72,8814 143,2461 0,5088
Tabel  7  menunjukkan  hasil  pengujian  normal  multivariat dimana  menghasilkan  nilai  proporsi  sebesar  0,5088.  Jadi dapat  disimpulkan  bahwa  data  berdistribusi  Normal Multivariat.

## C. Analisis Model Pengukuran
Analisis model pengukuran dilakukan dengan menggunakan Confirmatory  Factor  Analysis (CFA).  Pada penelitian  ini  dilakukan  dua  jenis  CFA,  yakni First  Order CFA dan Second Order CFA.
a. First Order Confirmatory Factor Analysis (CFA)
First Order CFA digunakan untuk menguji validitas dan reliabilitas  dari  variabel  indikator  terhadap  variabel latennya.  Variabel  indikator  dikatakan  valid  apabila menghasilkan p-value <  0,05.  Sedangkan  pengukuran reliabilitas  digunakan  dengan  peng  jian construct reliability .  Nilai construct  reliability (CR)  >  0,7 menunjukkan good  reliability ,  sedangkan  nilai  apabila
0,5  ≤  CR  ≤  0,7  masih  dapat  diterima  dan  menunjukkan bahwa  indikator  pada  konstruk  model  telah  baik  (Hair et.al, 2010).
b. First Order CFA Variabel Perekonomian Variabel  Perekonomian  dijelaskan  oleh  dua  indikator. Selanjutnya dapat dilihat pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3. First Order CFA Dukungan Organisasi.
Gambar 3 di atas merupakan hasil pengolahan menggunakan First Order CFA. Hasil estimasi loading factor dari masing- masing indikator dapat dijelaskan pada Tabel 4.
Tabel 4. Uji Validitas Variabel Perekonomian Hubungan Loading Factor p-value Ket. Perekonomian → Persentase Penduduk Miskin (X 1,1 ) 0,681 0,000 Valid dan Signifikan Perekonomian → Pengeluaran Per Kapita Penduduk (X 1,2 ) -0,898 0,000 Valid dan Signifikan
Berdasarkan  Tabel  4  didapatkan  bahwa  kedua  variabel indikator telah  valid karena  menghasilkan p-value < 0,1 dan  dapat  digunakan  untuk  membentuk  variabel  laten Perekonomian. Berikut ini merupakan model pengukuran yang terbentuk.
X 1,1 = 0,681 Perekonomian X 1,2 = -0,898 Perekonomian
Kontribusi  terbesar  didapatkan  oleh  variabel  indikator X 1,2 karena  menghasilkan  nilai loading  factor yang paling  besar  yakni  -0,898.  Setelah  dilakukan  uji validitas,  maka dilakukan pengujian reliabilitas. Tabel  5 di bawah ini merupakan hasil pengujian reliabilitas.
Tabel 5. Uji Reliabilitas Variabel Perekonomian Variabel λ i 𝛿 i = 1- λ i 2 Composite Reliability Perekonomian 0,681 0,536 0,08 -0,898 0,194 Jumlah -0,217 0,730
Berdasarkan  Tabel  5  diperoleh  nilai Composite Reliability (CR) sebesar 0,08 dimana nilai tersebut lebih kecil dari 0,5 sehingga dapat dikatakan variabel indikator dalam  variabel  laten  Perekonomian  tidak  reliabel  dan tidak dapat digunakan untuk analisis selanjutnya.
c. First Order CFA Variabel Sumber Daya Manusia
Variabel  Sumber  Daya  Manusia  dijelaskan  oleh  tiga indikator.  Selanjutnya  dapat  dilihat  pada  Gambar  4 berikut.
Gambar 4. First Order CFA SDM.
Pada  Gambar  4  di  atas  terlihat  bahwa  model first  order CFA  menghasilkan  nilai  estimasi loading  factor yang cukup tinggi. Hasil estimasi loading factor dari  masing- masing indikator dapat dijelaskan pada Tabel 6.
Tabel 6. Uji Validitas Variabel Sumber Daya Manusia Hubungan Loading Factor p- value Ket. SDM → Angka Harapan Hidup (X 2,1 ) 0,457 0,000 Tidak Valid dan Signifikan SDM → Rata-Rata Lama Sekolah (X 2,2 ) 1,141 0,000 Valid dan Signifikan SDM → Angka Melek Huruf (X 2,3 ) 0,598 0,000
Valid dan Signifikan Perekonomian X 1,1 X 1,2 e 1.2 e 1.1 -0,898 0,681
Berdasarkan  Tabel  6  didapatkan  bahwa  ketiga  variabel indikator  telah  valid  karena  menghasilkan p-value <0,1 dan  dapat  digunakan  untuk  membentuk  variabel  laten Sumber  Daya  Manusia.  Berikut  ini  merupakan  model pengukuran yang terbentuk.
X 2,1 = 0,457 Sumber Daya Manusia
X 2,2 = 1,141 Sumber Daya Manusia
X 2,3 = 0,598 Sumber Daya Manusia
Kontribusi  terbesar  didapatkan  oleh  variabel  indikator X 2,2 karena  menghasilkan  nilai loading  factor yang paling besar yakni 1,141. Setelah dilakukan uji validitas, dilakukan  pengujian  reliabilitas.  Tabel  7  di  bawah  ini merupakan hasil pengujian reliabilitas.
Tabel 7.
Uji Reliabilitas Variabel SDM Variabel
λ i 𝛿 i = 1- λ i 2
Composite Reliability Sumber Daya Manusia 0,457 0,791 0,790 1,141 -0,302 0,598 0,642 Jumlah 2,196 1,132
Berdasarkan  Tabel  7  diperoleh  nilai Composite
Reliability (CR)  sebesar  0,790  dimana  nilai  tersebut lebih  besar  dari  0,5  sehingga  dapat  dikatakan  variabel indikator  dalam  variabel  laten  Sumber  Daya  Manusia telah  reliabel  sehingga  dapat  digunakan  untuk  analisis selanjutnya.
d. First Order CFA Variabel Infrastuktur/Sarana

## Prasarana
Variabel  Infrastruktur/Sarana  Prasarana  dijelaskan  oleh sebelas indikator. Selanjutnya dapat dilihat pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5. First Order CFA Infrastruktur/Sarana Prasarana.
Gambar  5  dibawah  ini  merupakan  hasil  pengolahan menggunakan First  Order CFA.  Hasil  estimasi loading factor dari  masing-masing  indikator  dapat  dijelaskan pada  Tabel  8.  Berdasarkan  Tabel  8  didapatkan  bahwa enam  variabel  indikator telah valid dan dapat digunakan untuk  membentuk  variabel  laten  Infrastruktur/Sarana Prasarana.  Berikut  ini  merupakan  model  pengukuran yang terbentuk.
X 3,5 = 0,422 Infrastruktur/Sarana Prasarana X 3,6 = 1,033 Infrastruktur/Sarana Prasarana X 3,7 = 0,771 Infrastruktur/Sarana Prasarana X 3,8 = 0,873 Infrastruktur/Sarana Prasarana
X 3,10 = 0,228 Infrastruktur/Sarana Prasarana X 3,11 = 0,180 Infrastruktur/Sarana Prasarana
Kontribusi terbesar didapatkan oleh variabel indikator X 3,6 karena  menghasilkan  nilai loading  factor yang paling  besar  yakni  1,033.  Setelah  dilakukan  uji validitas,  dilakukan  pengujian  relia  bilitas.  Tabel  8  di bawah  ini  adalah  hasil  uji  validitas  dan  Tabel  9  di bawah ini merupakan hasil pengujian reliabilitas.
Tabel 8. Uji Validitas Variabel Infrastruktur/Sarana Prasarana
Hubungan Loading Factor p- value Ket.
Infrastruktur →
Jalan Aspal/Beton (X 3,1 ) 0,104 0,235 Tidak Valid dan Tidak Signifikan Infrastruktur → Jalan Diperkeras (X 3,2 ) 0,116 0,188 Tidak Valid dan Tidak Signifikan Infrastruktur → Jalan Tanah (X 3,3 ) 0,121 0,169 Tidak Valid dan Tidak Signifikan Infrastruktur → Jalan Lainnya (X 3,4 ) 0,011 0,897 Tidak Valid dan Tidak Signifikan Infrastruktur → Pasar Tanpa Bangunan (X 3,5 ) 0,422 0,000 Tidak Valid dan Signifikan Infrastruktur → Fasilitas Kesehatan (X 3,6 ) 1,033 0,000 Valid dan Signifikan Infrastruktur → Tenaga Kesehatan (X 3,7 ) 0,771 0,000 Valid dan Signifikan Infrastruktur → Fasilitas Pendidikan Dasar (X 3,8 ) 0,873 0,000 Valid dan Signifikan Infrastruktur → Rumah Tangga Pengguna Telepon (X 3,9 ) 0,128 0,144 Tidak Valid dan Tidak Signifikan Infrastruktur → Sumber Air Minum (X 3,10 ) 0,228 0,009 Tidak Valid dan Signifikan Infrastruktur → Sumber Air Mandi (X 3,11 ) 0,180 0,040 Tidak Valid dan Signifikan Tabel 9. Uji Reliabilitas Variabel Infrastruktur/Sarana Prasarana Variabel λ i 𝛿 i = 1- λ i 2 Composite Reliability
Infrastruktur/Sarana Prasarana 0,422 0,822 0,528 1,033
-0,067 0,771 0,406 0,873 0,238 0,228 0,948 0,180 0,968 Jumlah 3,507 3,314
Berdasarkan  Tabel  9  diperoleh  nilai Composite Reliability (CR)  sebesar  1,033  dimana  nilai  tersebut lebih  besar  dari  0,5  sehingga  dapat  dikatakan  variabel indikator  dalam  variabel  laten  Infrastruktur/Sarana Prasarana  sudah  reliabel  dan  dapat  digunakan  untuk analisis selanjutnya.
e. First Order CFA Aksesibilitas Variabel  Aksesibilitas  dijelaskan  oleh  dua  indicator.
Selanjutnya dapat dilihat pada Gambar 6 berikut.
Gambar  6  di  atas  merupakan  hasil  pengolahan menggunakan First  Order CFA.  Hasil  estimasi loading factor dari  masing-masing  indikator  dapat  dijelaskan pada Tabel  10.  Berdasarkan Tabel  10  didapatkan  bahwa kedua variabel indikator telah valid dan dapat digunakan untuk  membentuk  variabel  laten  Aksesibilitas.  Berikut ini merupakan model pengukuran yang terbentuk.
X 4,1 = 1,375 Aksesibilitas X 4,2 = 0,309 Aksesibilitas
Tabel 10. Uji Validitas Variabel Aksesibilitas Hubungan Loading Factor p- value Ket. Aksesibilitas →
Rata-Rata Jarak ke Ibu Kota Kabupaten (X 4,1 ) 1,375 0,000 Valid dan Signifikan
Aksesibilitas →
Akses ke Pelayanan Kesehatan (X 4,2 ) 0,309 0,070 Tidak Valid dan Signifikan
Kontribusi  terbesar  didapatkan  oleh  variabel  indikator X 4,1 karena  menghasilkan  nilai loading  factor yang paling besar yakni 1,375. Setelah dilakukan uji validitas, dilakukan  pengujian  reliabilitas.  Tabel  11  dibawah  ini merupakan hasil pengujian reliabilitas.
Tabel 11. Uji Reliabilitas Variabel Aksesibilitas
Variabel λ i 𝛿 i = 1- λ i 2 Composite Reliability Aksesibilitas 1,375 -0,891 0,999 0,309 0,905 Jumlah 2,836 0,000
Berdasarkan  Tabel  11  diperoleh  nilai Composite Reliability (CR)  sebesar  0,999  dimana  nilai  tersebut lebih  besar  dari  0,5    sehingga  dapat  dikatakan  variabel indikator  dalam  variabel  laten  Aksesibilitas  sudah reliabel dan dapat digunakan untuk analisis selanjutnya.
f. First Order CFA Karakteristik Daerah Variabel  Karakteristik  Daerah  dijelaskan  oleh  sepuluh indikator.  Selanjutnya  dapat  dilihat  pada  Gambar  7 berikut.
Gambar  7  di  atas  merupakan  hasil  pengolahan menggunakan First  Order CFA.  Hasil  estimasi loading factor dari  masing-masing  indikator  dapat  dijelaskan pada Tabel  12.  Berdasarkan Tabel  12 didapatkan  bahwa delapan  variabel  indikator  telah  valid  dan  dapat digunakan untuk membentuk variabel laten Karakteristik Daerah.  Berikut  ini  merupakan  model  pengukuran  yang terbentuk.
X 5,1 = 0,360 Karakteristik Daerah X 5,2 = 0,477 Karakteristik Daerah X 5,3 = -0,466 Karakteristik Daerah X 5,6 = 0,344 Karakteristik Daerah X 5,8 = 0,326 Karakteristik Daerah X 5,9 = 0,495 Karakteristik Daerah X 5,10 = -0,489 Karakteristik Daerah
Tabel 12. Uji Validitas Variabel Karakteristik Daerah Hubungan Loading Factor p- value Ket. Karakteristik
Daerah → Gempa Bumi (X 5,1 ) 0,360 0,004 Tidak Valid dan Signifikan Karakteristik Daerah → Tanah Longsor (X 5,2 ) 0,477 0,000 Tidak Valid dan Signifikan Karakteristik Daerah → Banjir (X 5,3 ) -0,466 0,000 Tidak Valid dan Signifikan Karakteristik Daerah → Tsunami (X 5,4 ) 0,178 0,111 Tidak Valid dan Tidak Signifikan Karakteristik Daerah → Gelombang Pasang Laut (X 5,5 ) -0,118 0,281 Tidak Valid dan Tidak Signifikan Karakteristik Daerah → Angin Puyuh/Puting Beliung/Topan (X 5,6 ) 0,344 0,005 Tidak Valid dan Tidak Signifikan Karakteristik Daerah → Gunung Meletus (X 5,7 ) 0,011 0,920 Tidak Valid dan Tidak Signifikan Karakteristik Daerah → Kebakaran Hutan (X 5,8 ) 0,326 0,007 Tidak Valid dan Signifikan
Karakteristik
Daerah → Kekeringan (X 5,9 ) 0,495 0,000 Tidak Valid dan Signifikan Karakteristik Daerah → Desa Konflik (X 5,10 ) -0,489 0,000 Tidak Valid dan Signifikan
Kontribusi  terbesar  didapatkan  oleh  variabel  indikator X 5,4 karena  menghasilkan  nilai loading  factor yang paling besar yakni 0,495. Setelah dilakukan uji validitas, dilakukan pengujian relia- bilitas. Tabel 13 di bawah ini merupakan hasil pengujian reliabilitas.
Tabel 13. Uji Reliabilitas Variabel Karakteristik Daerah Variabel λ i 𝛿 i = 1- λ i 2 Composite Reliability
Karakteristik Daerah 0,360 0,870 0,032 0,477 0,772 -0,466
0,783 0,344 0,882 0,326 0,894 0,495 0,755 -0,489 0,761 Jumlah 1,047 5,717
Berdasarkan  Tabel  13  diperoleh  nilai Composite Reliability (CR)  sebesar  0,032  dimana  nilai  tersebut lebih  kecil  dari  0,5  sehingga  dapat  dikatakan  variabel indikator dalam variabel laten Karakteristik Daerah tidak reliabel  dan  tidak  dapat  digunakan  untuk  analisis selanjutnya.
g. Second Confirmatory Factor Analysis (CFA)
Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisis Second  Order Confirmatory Factor Analysis (CFA) untuk dua diagram jalur,  yakni  kepuasan  pegawai  dan  keterikatan  pegawai. Berikut  ini  merupakan  hasil  analisis Second  Order Confirmatory  Factor  Analysis (CFA)  untuk  kedua diagram jalur.
h. Second Order CFA Daerah Tertinggal
Gambar  11  di  bawah  ini  merupakan  hasil  pengolahan Second Order CFA Daerah Tertinggal.
Gambar 8. Second Order CFA Daerah Tertinggal.
Gambar  8  di  atas  merupakan  diagram  jalur  serta  kriteria kelayakan  model Second  Order CFA  Daerah  Tertinggal. Terdapat  tiga  variabel  laten  yang  membentuk  Daerah Tertinggal. Selanjutnya dilakukan evaluasi ukuran kelayakan  model,  apabila  model  telah  memenuhi  minimal satu kriteria kelayakan, maka model dapat digunakan dalam analisis  selanjutnya.  Tabel  14  di  bawah  ini  merupakan rangkuman perhitungan kriteria kelayakan model.
Tabel 14. Uji Kelayakan Model Struktural Daerah Tertinggal
No Goodness of Fit Index Cut Off Value Hasil Kesimpulan 1 Chi-Square Diharapkan kecil 572,994 Tidak Fit 2 Significance Probability ≥ 0,05 0,000 Tidak Fit 3 GFI ≥ 0,90 0,592 Tidak Fit 4 RMSEA ≤ 0,08 0,333 Tidak Fit 5 AGFI ≥ 0,90 0,343 Tidak Fit 6 CFI ≥ 0,90 0,536 Tidak Fit 7 TLI ≥ 0,90 0,377 Tidak Fit
Dari Tabel  14  di atas dapat diketahui  bahwa  model  yang dihasilkan tidak layak. Sehingga perlu dilakukan modifikasi model pada diagram jalur daerah tertinggal.
Gambar  9  di  bawah  merupakan  diagram  jalur  serta kriteria kelayakan model Daerah Tertinggal hasil modifikasi. Selanjutnya dilakukan evaluasi ukuran kelayakan  model,  apabila  model  telah  memenuhi  minimal satu kriteria kelayakan, maka model dapat digunakan dalam analisis  selanjutnya.  Tabel  19  dibawah  ini  merupakan rangkuman perhitungan kriteria kelayakan model.
Dari  Tabel  15  di  bawah  dapat  diketahui  bahwa  model yang  dihasilkan  telah  lebih  baik  dari  sebelumnya.  Namun, tidak  terdapat  satu  kriteria  dari Absolute  Fit  Measure yang menunjukkan model telah fit.
Gambar 9. Second Order CFA Daerah Tertinggal Hasil Modifikasi
Tabel 15.
Uji Kelayakan Model Struktural Daerah Tertinggal Hasil Modifikasi
No Goodness of Fit Index Cut Off Value Hasil Kesimpulan 1 Chi-Square Diharapkan kecil 180,325 Tidak Fit 2 Significance Probability ≥ 0,05 0,000 Tidak Fit 3 GFI ≥ 0,90 0,812 Marginal Fit 4 RMSEA ≤ 0,08 0,195 Tidak Fit 5 AGFI ≥ 0,90 0,624 Tidak Fit 6 CFI ≥ 0,90 0,871 Marginal Fit 7 TLI ≥ 0,90 0,786 Tidak Fit
Sedangkan  dari Increment  Fit  Measure hanya  ada  dua kriteria yang menunjukkan bahwa model telah fit yakni CFI sebesar  0,871  ( marginal  fit )  dan  GFI  sebesar  0,812 ( marginal  fit ).  Sehingga  model  Daerah  Tertinggal  telah dapat  digunakan  untuk  analisis  selanjutnya.  Selanjutnya dilakukan  pengujian  koefisien  jalur  dari  model  Daerah Tertinggal.
Tabel 16. Pengujian Koefisien Jalur Model Struktural Daerah Tertinggal Variabel Koefisien p-value Ket. Daerah Tertinggal → Sumber Daya Manusia 0,718 0,000 Valid dan Signifikan Daerah Tertinggal → Infrastruktur -0,779 0,074 Valid dan Signifikan Daerah Tertinggal →  Aksesibilitas -0,675 0,034 Valid dan Signifikan
*Taraf Signifikansi (α) = 0,1
Berikut ini merupakan model pengukuran yang terbentuk. Sumber Daya Manusia = 0,718 Daerah Tertinggal Infrastruktur/Sarana Prasarana = -0,779 Daerah Tertinggal Aksesibilitas = -0,675 Daerah Tertinggal Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  faktor-faktor  yang paling berpengaruh terhadap daerah tertinggal di Pulau Jawa adalah infrastruktur/sarana prasarana, sumber daya manusia, dan  aksesibilitas.  Ketertinggalan  suatu  daerah  berbanding terbalik dengan kemajuan infrastruktur/sarana prasarana dan kemudahan aksesibilitasnya.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan, dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil  analisis first-order CFA  menunjukkan  bahwa  dari 28 variabel indikator, terdapat 21 variabel indikator yang telah  signifikan  dan  dari  5  variabel  laten  terdapat  3 variabel laten yang reliabel, yakni sumber daya manusia, infrastruktur/sarana  prasarana,  dan  aksesibilitas.  Adapun variabel-variabel  indikator  yang  memiliki  kontribusi terbesar  dari  masing-masing  variabel  laten  adalah pengeluaran per kapita penduduk, rata-rata lama sekolah, fasilitas kesehatan, rata-rata jarak ke ibu kota kabupaten, dan kekeringan.  Pada pengolahan  menggunakan second- order CFA  model  daerah  tertinggal  didapatkan  model yang fit setelah adanya modifikasi.
2. Kesimpulan  dari hasil analisis  model second-order CFA menunjukkan  faktor-faktor  yang  memiliki  pengaruh terbesar terhadap daerah tertinggal di Pulau Jawa adalah infrastruktur/sarana  prasarana,  selanjutnya  sumber  daya manusia,  dan  aksesibilitas.  Ketertinggalan  suatu  daerah berbanding terbalik dengan kemajuan infrastruktur/sarana prasarana dan kemudahan aksesibilitasnya.  Sedangkan  ketertinggalan  suatu  daerah berbanding  lurus  dengan  kualitas  sumber  daya  manusia di dalamnya.
Saran  yang  dapat  disampaikan  melalui  penelitian  ini adalah  penelitian  selanjutnya  diharapkan  mengikutsertakan variabel  laten  Kriteria  Kemampuan  Daerah  dan  perlu dilakukan  penambahan  variabel  indikator  agar  diharapkan mampu  menghasilkan  variabel  laten  yang  reliabel  serta mampu menginterpretasikan model lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
Biro  Informasi  dan  Hukum  Kementerian  Koordinator  Bidang Maritim, “PBB Verifikasi 16.056 Nama Pulau Indonesia,” 2017. .
[2] Badan  Pusat  Statistik  (BPS), Profil  Penduduk  Indonesia  Hasil SUPAS 2015 , vol. 91. Jakarta: Badan Pusat Statistik, 2016.
[3] BPS, Proyeksi  Penduduk  Indonesia  2010-2035 ,  vol.  90,  no.  6. Jakarta: Badan Pusat Statistik, 2013.
[4] Direktorat  Jendral  Pembangunan  Daerah  Tertinggal, Petunjuk Pelaksaan (Juklak) Identifikasi Masalah-Masalah Ketertinggalan Kabupaten Daerah Tertinggal , no. 7. Jakarta: Kementerian Desa,
Pembangunan Daerah Tertinggal, dan Transmigrasi, 2016.
[5] J. Joseph F. Hair, W. C. Black, B. J. Babin, and R. E. Anderson, Multivariate Data Analysis, 7th Edition , 7th ed. Pearson, 2010.
[6] J.  M.  Jamil, Partial  Least  Square  SEM  with  Incomplete  Data  – An  investigation  of  the  impact  of  imputation  methods .  School  of Management, University of Bradford., 2012.
[7] K.  A.  Bollen, Structural  Equations  with  Latent  Variables .  New York: John Wiley & Sons, Inc., 1989.