Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 5, Mei 2022

## ANALISIS FAKTOR KETERTINGGALAN DAERAH DI INDONESIA

## Yusda Aripin Salman
Universitas Diponegoro, Semarang, Indonesia Email: yusda_salman@yahoo.co.id

## Abstrak
Indonesia  sebagai  salah  satu  negara  berkembang  juga  mengalami  kesenjangan wilayah akibat dari proses pembangunan. Meskipun tren jumlah Kabupaten Daerah Tertinggal yang di tetapkan pemerintah terus menurun hingga saat ini pada RPJMN 2020-2024  terdapat  62  Kabupaten  Daerah  Tertinggal.  Penelitian  tentang  daerah tertinggal selama ini hanya dibatasi wilayah kabupaten atau regional, sektor tertentu, dan  masih  menggunakan  peraturan  terdahulu.  Berdasarkan  kondisi  tersebut penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  variabel  yang  signifikan  mempengaruhi ketertinggalan  daerah  di  Indonesia  dan  mengelompokan  variabel  yang  saling berkorelasi dengan ruanglingkup nasional. Analisis yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif  dengan  bantuan  perangkat  lunak  SPSS  berupa  analisis  faktor.  Hasil penelitian  memperlihatkan  Terdapat  tujuh  variabel  yang  mempengaruhi ketertinggalan  daerah  di  Indonesia,  namun  hanya  ada  dua  faktor  yang  terbentuk dengan  pemilihan eigenvalue >1.  Faktor  pertama  diberi  nama  Faktor  Sosial  dan Infrastruktur  yang  meliputi  variabel  Persentase  Penduduk  Pengguna  Internet, Persentase  Penduduk  Yang  Bekerja  Di  Sektor  Non-Pertanian,  Persentase  Wanita Usia  15-49  Tahun  Yang  Melahirkan  Dalam  2  Tahun  Terakhir  Dengan  Penolong Persalinan  Tenaga  Medis,  Persentase  Rumah  Tangga  Pengguna  Air  Bersih, Persentase  Desa  Dengan  Jenis  Permukaan  Jalan  Utama  Terluas  Aspal/Beton,  dan Persentase Balita Diberi Imunisasi. Faktor kedua diberi nama Faktor Kemandirian daerah yang terdiri dari PAD Per-Kapita dan PDRB Per-Kapita. PDRB per-Kapita dari  Faktor  Kemandirian  Derah  menjadi  variabel  yang  paling  menonjol mempengaruhi ketertinggalan daerah di Indonesia, sedangkan dari sisi Faktor Sosial dan Infrastruktur variabel   Persentase Desa Dengan Jenis Permukaan Jalan Utama Terluas Aspal/Beton
Kata kunci : Daerah Tertinggal, Analisis Faktor, Indonesia

## Abstract
Indonesia as a developing country also experiences regional disparities as a result of  the  development  process.  Although  the  trend  in  the  number  of  Disadvantaged Regions determined by the government continues to decline, so far in the 2020-2024 RPJMN there are 62 Disadvantaged Regions. Research on underdeveloped areas so far has only been limited to districts or regions, certain sectors, and still uses the previous  regulations.  Based  on  these  conditions,  this  study  aims  to  determine  the variables  that  significantly  affect  the  backwardness  of  regions  in  Indonesia  and classify the variables that are correlated with the national scope. The analysis used is  descriptive  quantitative  with  the  help  of  SPSS  software  in  the  form  of  factor
analysis. The results of the study show that there are seven variables that affect the backwardness of regions in Indonesia, but there are only two factors that are formed with  the  selection  of  eigenvalue  >1.  The  first  factor  is  named  the  Social  and Infrastructure  Factor  which  includes  the  variable  Percentage  of  Internet  Users, Percentage  of  Population  Working  in  the  Non-Agricultural  Sector,  Percentage  of Women aged 15-49 Years who gave birth in the last 2 years with birth attendants medical  personnel,  Percentage  of  household  water  users  Clean,  Percentage  of Villages  with  the  Widest  Type  of  Main  Road  Surface  Asphalt/Concrete,  and Percentage  of  Toddlers  Immunized.  The  second  factor  is  named  the  Regional Independence  Factor  which  consists  of  PAD  Per-capita  and  PDRB  Per-capita. GRDP  per  capita  from  the  Regional  Self-Reliance  Factor  is  the  most  prominent variable affecting the backwardness of regions in Indonesia, while in terms of Social and Infrastructure Factors the variable Percentage of Villages with the Widest Main Road Surface Type Asphalt/Concrete.

## Keywords: Disadvantaged Region, Analysis Factor, Indonesia

## Pendahuluan
Tujuan pendirian Negara Republik Indonesia tercantum pada Pembukaan Undang- Undang Dasar Negara Republik Indonesia Tahun 1945 yaitu melindungi segenap bangsa dan  seluruh  tumpah  darah  Indonesia,  memajukan  kesejahteraan  umum,  mencerdaskan kehidupan  bangsa  dan  ikut  melaksanakan  ketertiban  dunia  yang  berdasarkan kemerdekaan perdamaian abadi dan keadilan sosial. Menurut Ardiansyah (2020) terdapat tujuan  negara  yang  bersifat  non  formal  berupa  kewajiban  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat.
Pembangunan  yang  dilakukan  oleh  pemerintah  dari  mulai  level  pusat,  tingkat  I maupun  tingkat  II  sampai  tingkatan  terakhir  yaitu  level  desa,  merupakan  upaya pemerintah  dalam  rangka  mewujudkan  kesejahteran  masyarakat.  Menurut  Rosalina (2007) pembangunan yang telah dilaksanakan selain memberikan dampak positif, namun juga menimbulkan bentuk ketimpangan berupa kesenjangan wilayah. Hal senada juga di sampaikan Trinanda dan Eko (2013) yaitu kesenjangan merupakan dampak negatif paling terasa  dari  proses  pembangunan  dan  perkembangan  wilayah.  Ketimpangan  wilayah digambarkan oleh Sejati dan Muta’ali (2019) sebagai adanya deviasi pembangunan dan perkembangan wilayah antara wilayah satu dengan wilayah lainnya.
Indonesia  sebagai  negara  berkembang  tidak  lepas  dari  salah  satu  permasalahan pembangunan yaitu kesenjangan antara wilayah, sehingga memunculkan wilayah yang dikategorikan  maju  dan  tertinggal  (Sari  dkk.  2020).  Sari  (2014)  menyebutkan  bahawa Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) tahun 2010-2014 sebanyak 70 persen atau 128 Kabupaten di Kawasan Timur Indonesia, sedangkan sisanya 30 persen atau 55 Kabupaten berada di Kawasan Barat Indonesia. Total 122 Kabupaten ditetapkan sebagai  daerah  tertinggal  pada  Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah  Nasional (RPJMN) tahun 2015-2019 dengan mayoritas prioritas entas merupakan Kabupaten yang berada  di  Kawasan  Timur  Indonesia  (Sari  dkk.  2020).  Menurut  Peraturan  Presiden (Perpres) nomor 63 Tahun 2020 tentang Penetapan Daerah Tertinggal Tahun 2020-2024
terdapat 62 Kabupaten daerah tertinggal dengan prosentase 11 persen atau 7 Kabupaten berada  di  Kawasan  Barat  Indonesia,  sedangkan  mayoritas  sisanya  89  persen  atau  55 Kabupaten berada di Kawasan Timur Indonesia.
Pembangunan  dan  pengembangan  wilayah  yang  fokus  dalam  mengedepankan aspek pertumbuhan dibanding aspek pemerataan (Wiratama, Diartho, dan Prianto. 2018) seperti kebijakan nasional Kawasan Ekonomi Khusus (KEK) dengan tujuan mempercepat pengembangan ekonomi wilayah tertentu yang bersifat strategis bagi ekonomi nasional memberikan  dampak  berupa polarization  effect dibanding spread  effect dan strikling down effect (Syahza dan Suarman. 2013).
Pertumbuhan pembangunan beberapa daerah berkembang cepat, namun beberapa daerah  juga  mengalami  pertumbuhan  yang  lambat  sehingga  pembangunan  nasional secara spasial tidak berlangsung secara sistemik (Masniadi. 2014).  Karakteristik setiap daerah di Indonesia berdampak pada kegiatan ekonomi, pembangunan infrastruktur dan pembangunan sumber daya manusia (Bappenas, 2016). Menurut Sari (2014) terdapat lima faktor penyebab ketertinggalan pembangunan suatu daerah yaitu faktor gerografis, faktor sumber daya alam, faktor sumber daya manusia, faktor sarana dan prasarana dan faktor daerah  terisolasi,  rawan  konflik  dan  rawan  bencana.  Sedangkan  Sejati  dan  Muta’ali (2019) menjelaskan tiga faktor yang mendasari kesenjangan wilayah yaitu faktor alam, faktor sosial dan faktor kebijakan.
Sejumlah penelitian tentang daerah tertinggal telah dilakukan diantaranya penelitan yang  dilakukan  oleh  Rosalia  (2008)  bertujuan  mengidentifikasi  karakteristik  199 kabupaten tertinggal dan menganalisis faktor-faktor pengaruh terhadap ketertinggalan di wilayah KBI dan KTI. Alat analisis yang digunakan Structural Equation Model (SEM) dengan  perangkat  lunak  LISREL  8.30.  Hasil  penelitian  menunjukan  indikator ketertinggalan  (aksesibilitas,  infrastruktur,  sumberdaya  manusia,  kemampuang keuangan,  perekonomian  dan  karakteristik  daerah)  wilayah  KTI  lebih  tertinggal  di banding  wilayah  KBI.  Dengan  faktor  ketertinggalan  dominan  di  wilayah  KBI  berupa infrastruktur sedangkan di wilayah KTI berupa aksesibilitas.
Penelitian Syahza dan Suarma (2013) bertujuan menemukan model pengembangan daerah  tertinggal  sebagai  upaya  percepatan  pembangunan  ekonomi  perdesaan  di Kabupaten  Meranti  Provinsi  Riau.  Metode  penelitan  menggunakan Develompent Research menghasilkan kesimpulan strategi pengembangan desa tertinggal di Kabupaten Meranti  adalah  pembangunan  sektor  pertanian  berbasis  agribisnis  karena  mayoritas masyarakatnya berprofesi nelayan dan petani.
Kemudian  penelitan  yang  dilakukan  oleh  Sejati  dan  Muta’ali  (2019)  bertujuan untuk mengetahui tingkat ketertinggalan desa, faktor yang mengakibatkan ketertinggalan desa dan strategi dalam mengatasi ketertinggalan wilayah di Kabupaten Sumbawa Barat. Analisa  faktor  dan  Analisa  SWOT  digunakan  sebagai  metode  penelitian  dengan  hasil penelitian menunjukan distribusi desa tertinggal di dominasi oleh desa-desa pesisir dan pegunungan  yang  letaknya  jauh  dari  Ibukota  Kabupaten,  faktor  ketertinggalan  yang dominan  adalah  sarana  prasarana  dan  sumberdaya  ekonomi  desa,  sedangkan  strategi
dalam  mengatasi  ketertinggalan  adalah  peningkatan  aksesibilitas  wilayah  pesisir  dan pegunungan serta peningkatan ekonomi desa.
Penelitian ini sebagai kajian lanjutan untuk mengeksplorasi faktor ketertinggalan dengan  ruang  lingkup  nasional  serta  menggunakan  peraturan-peraturan  terbaru  yang berhubungan dengan  daerah tertinggal. Adapun tujuan penelitan ini adalah mengetahui faktor-faktor yang paling signifikan mempengaruhi ketertinggalan wilayah di Indonesia. Kemudian  menyederhanakan  faktor-faktor  terbentuk  yang  saling  berkolerasi  menjadi kelompok yang lebih kecil.

## Metode Penelitian
Wilayah penelitian mengacu pada  Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 63  Tahun  2020  tentang  Penetapan  Daerah  Tertinggal  Tahun  2020-2024  sebanyak  62 Kabupaten. Variabel penelitian berdasarkan kajian literatur yang mengacu pada Peraturan Menteri Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal dan Transmigrasi Nomor 11 Tahun 2020 tentang  Indikator  Penetapan  Daerah  Tertinggal.  Adapun  variabel  penelitian  yang digunakan disajikan pada tabel 1.

## Tabel 1

## Variabel Penelitian
Sumber: Peraturan Menteri Desa, PDT dan Transmigrasi N0. 11 Tahun 2020
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder.  Menurut Herviani dan Febriansyah (2016) data sekunder adalah sumber data yang tersedia sebelum penelitian  dengan  cara  membaca,  mempelajari  dan  memahami.  Sumber  data  sekunder berupa  literatur,  buku-buku,  serta  dokumen  (Sugiono,  2012).  Kementerian  Desa, Pembangunan  Daerah  Tertinggal  dan  Transmigrasi  menjadi  sumber  data  yang dipergunakan dalam penelitian ini. Adapun data penelitian tersaji pada tabel 2.
Kriteria Variabel Sarana dan Prasarana Persentase Desa Yang Mempunyai Pertokoan X1 Persentase Desa Yang Mempunyai Fasilitas Kesehatan X2 Persentase Desa Yang Mempunyai Dokter X3 Persentase Desa Yang Mempunyai Sekolah Dasar X4 Persentase Desa Yang Mempunyai Sekolah Menengah Pertama X5 Persentase Rumah Tangga Pengguna Listrik X6 Persentase Rumah Tangga Pengguna Telepon/Telepon Genggam X7 Persentase Penduduk Pengguna Internet X8 Persentase Rumah Tangga Pengguna Air Bersih X9 Aksesibilitas Persentase Desa Dengan Jenis Permukaan Jalan Utama Terluas Aspal/Beton X10 Persentase Desa Yang Mudah Mencapai Fasilitas Kesehatan X11 Persentase Desa Yang Mudah Mencapai Sekolah Menengah Pertama X12 Karakteristik Daerah Persentase Desa Yang Tidak Mengalami Bencana X13 Persentase Desa Yang Tidak Mengalami Konflik Sosial (Perkelahian Massal) X14 Ekonomi PDRB Per-Kapita X15 Persentase Pengeluaran Rumah Tangga Non-Makanan X16 Persentase Penduduk Yang Bekerja Di Sektor Non-Pertanian X17 Sumber Daya Manusia Persentase Wanita Usia 15-49 Tahun Yang Melahirkan Dalam 2 Tahun Terakhir Dengan Penolong Persalinan Tenaga Medis X18 Persentase Balita Diberi Imunisasi Lengkap X19 Angka Partisipasi Sekolah Menengah Pertama X20 Angka Partisipasi Sekolah Menengah Atas X21 Kemampuan Keuangan Daerah PAD Per-Kapita X22
Metode  yang  digunakan  untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi ketertinggalan  wilayah  di  Indonesia  pada  penelitian  ini  yaitu  metode  deskriptif kuantitatif,  dengan  alat  analisis  faktor  menggunakan  SPSS.  Menurut  Singgih  (2012) analisis faktor digunakan tidak hanya untuk menemukan keterkaitan antar variabel secara independen,  namun  juga  mengelompokan  dan  menyederhanakan  dalam  bentuk  faktor yang baru. Hal serupa disampaikan oleh Buchori, Manullang, & Basuki. 2007) Analisa faktor  merupakan  metode  reduksi  data  yang  bertujuan  menyederhanakan  sekumpulan besar data yang saling berkorelasi menjadi kelompok-kelompok variabel yang lebih kecil.
Langkah-langkah  pengolahan  data  menggunakan  analisis  faktor  secara  berurutan yaitu  (1)  Menentukan  variabel  yang akan  dianalisa  menggunakan  uji  reabilitas  dan  uji validitas, (2) Menguji variabel yang telah ditentukan menggunakan uji KMO dan barlett’s dan  anti  image  matrik  (MSA),  (3)  Melakukan  faktoring  dan  rotasi  dengan  rincian principal  component  analysis,  total  variance  explained dan component  matrix ,  &  (4) Interpretasi atas faktor yang terbentuk (Kusumaningsih, Astuti, & Rini. 2019)

## Tabel 2

## Data Penelitian
Sumber: Kementerian Desa, PDT dan Transmigrasi (2021)
Kabupaten X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 X17 X18 X19 X20 X21 X22 Nias 14,71 22,35 2,94 78,24 30,59 79,09 90,31 21,61 26,29 52,94 78,24 85,88 67,06 100,00 44,02 48,82 16,68 53,08 29,96 93,22 71,70 75,17 Nias Selatan 5,64 22,78 2,82 71,80 29,28 83,96 83,56 21,31 29,94 53,58 65,29 77,11 63,56 98,26 34,09 41,02 21,78 54,45 11,96 82,04 76,99 28,58 Nias Utara 27,43 44,25 6,19 88,50 48,67 82,66 90,81 24,08 38,16 70,80 85,84 88,50 61,06 99,12 41,58 48,92 25,41 82,57 14,72 96,34 79,11 62,59 Nias Barat 10,48 37,14 2,86 75,24 37,14 88,98 89,87 21,18 16,56 54,29 75,24 79,05 47,62 99,05 36,94 42,01 23,58 75,37 35,96 97,33 87,45 48,57 Kepulauan Mentawai 11,63 95,35 32,56 100,00 62,79 82,01 67,66 18,66 27,25 65,12 97,67 88,37 46,51 76,74 59,85 30,11 33,28 68,00 24,55 96,72 68,65 63,45 Musi Rawas Utara 31,46 61,80 12,36 98,88 49,44 96,45 92,34 31,96 50,63 83,15 97,75 95,51 58,43 98,88 51,23 48,05 35,60 90,59 44,31 94,77 53,55 46,90 Pesisir Barat 27,12 38,14 9,32 84,75 41,53 97,68 95,62 30,25 47,35 91,53 100,00 99,15 48,31 96,61 45,32 44,40 48,98 83,45 36,42 84,93 68,93 46,22 Lombok Utara 44,19 91,07 36,36 100,00 97,67 100,00 87,21 30,34 62,58 97,67 100,00 100,00 16,28 88,37 36,28 47,57 64,24 100,00 53,74 96,20 66,78 72,06 Sumba Barat 16,22 40,54 10,81 90,54 52,70 77,32 77,77 22,20 61,66 68,92 94,59 94,59 44,59 100,00 29,14 53,50 44,85 94,01 59,32 95,17 74,80 70,17 Sumba Timur 23,00 62,11 13,46 96,91 42,46 92,90 84,28 29,42 62,36 64,00 96,00 85,03 33,50 90,50 38,65 45,22 41,47 96,20 74,88 90,38 62,66 61,20 Kupang 20,34 97,74 5,65 100,00 77,40 89,14 88,10 27,58 66,14 55,37 100,00 96,05 42,37 98,31 30,52 59,07 42,62 73,54 56,88 94,04 76,08 42,11 Timor Tengah Selatan 24,70 29,86 9,35 98,20 57,55 61,72 77,51 17,56 52,53 32,01 82,73 92,09 72,30 98,20 26,97 40,42 38,49 78,76 44,50 90,76 64,11 43,47 Belu 27,16 41,98 22,22 93,83 59,26 90,53 90,15 31,32 68,82 62,96 100,00 98,77 58,02 96,30 34,85 55,11 55,79 86,55 60,86 90,54 52,41 61,25 Alor 37,71 46,29 13,71 98,86 64,57 92,62 81,11 28,35 50,35 73,71 88,57 92,57 68,57 94,29 25,52 41,65 50,48 67,05 47,83 91,67 59,28 51,52 Lembata 22,52 29,80 6,62 91,39 34,44 93,25 92,18 27,95 66,16 63,58 85,43 87,42 39,74 81,46 20,10 58,24 51,49 99,40 71,84 92,37 63,60 59,56 Rote Ndao 21,01 77,31 11,76 95,80 36,13 88,28 90,54 30,90 81,48 63,03 98,32 80,67 42,02 94,96 29,04 55,48 44,23 63,98 52,16 92,67 69,51 45,66 Sumba Tengah 18,46 36,92 12,31 95,38 46,15 82,40 75,23 16,84 38,54 81,54 95,38 96,92 55,38 96,92 27,31 47,15 27,63 89,22 60,94 94,94 72,90 62,53 Sumba Barat Daya 11,43 36,57 8,57 97,14 60,00 64,60 75,14 14,75 30,15 38,29 98,86 98,86 86,29 98,86 14,50 27,99 30,27 57,56 26,71 94,16 66,35 40,30 Manggarai Timur 9,09 51,14 6,82 99,43 72,16 69,66 86,58 14,68 50,90 51,14 84,66 90,91 87,50 98,86 16,43 26,98 17,50 77,95 50,39 98,79 71,20 46,27 Sabu Raijua 22,22 93,65 9,52 93,65 34,92 72,63 74,33 28,78 54,82 31,75 100,00 84,13 34,92 100,00 19,49 46,22 38,98 81,81 47,05 94,81 76,46 57,63 Malaka 24,41 32,28 12,60 96,06 45,67 90,13 92,68 21,95 49,19 66,93 98,43 96,06 83,46 91,34 25,56 43,31 45,55 91,41 74,25 96,15 71,51 52,48 Donggala 36,53 48,50 7,19 100,00 64,67 98,22 88,51 31,30 59,94 67,66 90,42 96,41 48,50 91,62 51,21 57,36 62,06 91,32 43,18 91,47 63,73 53,67 Tojo Una-una 36,30 49,32 10,27 96,58 40,41 94,89 86,00 28,16 90,02 58,22 95,89 96,58 39,73 95,89 51,24 49,19 56,28 97,62 48,74 93,98 64,48 65,86 Sigi 15,25 33,33 6,21 98,31 46,89 96,36 83,51 32,06 51,87 69,49 83,62 86,44 44,63 88,14 52,40 58,70 52,70 88,12 50,23 90,41 68,05 51,81 Maluku Tenggara Barat 12,58 64,04 16,05 97,75 71,91 93,71 90,42 18,65 77,47 57,30 91,01 92,13 47,19 77,53 37,63 58,96 46,42 81,32 59,06 87,57 57,13 55,12 Kepulauan Aru 4,20 71,43 25,21 98,32 33,61 76,86 78,29 19,76 63,59 11,76 89,92 63,03 86,55 89,08 51,04 63,97 51,39 51,50 34,90 90,39 64,43 71,33 Seram Bagian Barat 23,91 64,13 5,43 83,70 56,52 94,39 86,77 22,79 54,90 79,35 92,39 90,22 19,57 86,96 30,06 52,69 54,75 52,45 40,08 97,86 79,35 43,60 Seram Bagian Timur 3,03 41,41 7,07 74,75 33,84 85,67 94,64 22,90 66,33 61,62 89,39 86,36 65,15 97,47 34,87 49,20 57,32 38,63 26,10 96,39 78,68 50,28 Maluku Barat Daya 9,32 59,32 4,24 97,46 47,46 92,51 83,48 8,28 71,00 48,31 82,20 83,05 66,10 88,14 36,48 62,27 39,42 63,69 57,54 93,14 60,49 74,36 Buru Selatan 2,47 55,56 11,11 100,00 62,96 91,01 80,27 14,05 73,03 34,57 79,01 85,19 67,90 98,77 35,96 47,25 62,69 49,50 28,46 94,02 71,16 52,32 Kepulauan Sula 10,00 72,50 10,26 98,75 77,50 97,43 90,87 22,46 71,27 63,75 95,00 95,00 76,25 98,75 39,37 57,95 65,26 64,01 24,65 96,28 75,95 57,41 Pulau Taliabu 11,27 54,93 5,63 92,96 54,93 85,75 84,15 17,59 46,78 23,94 87,32 84,51 56,34 98,59 41,71 53,76 34,14 68,65 21,77 97,09 62,35 39,23 Teluk Wondama 7,89 55,26 7,89 68,42 22,37 95,58 90,62 41,11 26,35 57,89 93,42 69,74 93,42 97,37 56,87 46,69 86,60 83,88 46,71 95,34 64,65 76,31 Teluk Bintuni 3,45 27,59 5,34 31,80 11,88 96,77 95,11 49,04 62,88 29,50 78,93 69,73 90,04 96,17 83,10 59,63 79,16 88,22 57,96 94,93 65,25 76,12 Sorong Selatan 18,70 47,15 14,63 69,92 17,89 90,14 75,90 26,28 47,45 42,28 83,74 65,04 92,68 100,00 53,45 55,43 51,32 67,87 29,56 97,33 74,95 67,17 Sorong 7,78 26,85 3,89 42,80 15,95 98,45 96,62 43,50 63,72 26,85 68,09 55,64 91,83 100,00 64,51 78,05 74,05 88,18 69,01 96,79 85,18 76,54 Tambrauw 1,40 10,70 3,72 25,58 7,44 73,44 73,58 7,58 26,09 31,63 51,16 43,49 92,09 99,07 27,01 36,55 33,58 45,50 24,88 93,57 77,06 71,13 Maybrat 12,31 16,92 3,08 23,46 5,38 88,85 88,70 17,44 35,99 61,54 80,77 63,85 98,85 100,00 29,19 52,34 39,91 76,21 52,32 96,91 77,41 45,16 Manokwari Selatan 7,02 24,56 8,77 61,40 19,30 97,50 88,26 33,81 61,17 59,65 75,44 66,67 - 100,00 50,65 58,98 74,05 75,76 24,07 92,01 57,71 72,04 Pegunungan Arfak 3,01 9,64 3,01 31,93 8,43 55,31 67,16 8,91 38,64 7,23 51,20 48,49 33,73 100,00 4,29 40,83 16,83 38,52 2,18 91,98 72,19 53,28 Jayawijaya 6,02 17,17 6,04 32,53 7,83 62,12 66,39 22,01 20,36 43,37 77,11 61,84 73,19 99,40 47,21 53,70 27,52 55,12 54,42 86,40 71,16 54,19 Nabire 31,46 78,65 13,48 85,39 39,33 92,21 94,24 44,25 80,93 50,56 85,39 64,04 77,53 86,52 66,13 60,95 77,99 91,23 30,12 92,98 74,86 61,87 Paniai 8,64 17,59 0,46 38,89 6,48 41,08 61,81 2,64 22,30 8,80 53,24 42,13 100,00 99,07 28,90 68,02 8,72 27,45 2,07 76,10 34,45 38,31 Puncak Jaya 1,99 8,28 3,31 8,61 2,32 61,28 43,01 3,52 34,88 8,61 43,05 27,81 96,36 99,67 17,36 36,69 9,39 52,54 1,04 56,96 23,10 28,04 Boven Digoel 13,39 41,07 11,82 81,25 11,61 90,00 83,13 24,27 60,46 25,89 66,07 40,18 100,00 99,11 69,51 60,57 55,14 75,00 48,91 88,54 52,59 65,66 Mappi 7,32 51,22 5,49 85,98 14,02 43,55 39,00 9,31 23,01 16,46 67,07 23,17 100,00 99,39 42,26 51,59 29,21 52,75 49,49 77,58 42,34 55,67 Asmat 2,71 43,89 4,07 57,01 8,14 59,62 28,93 5,81 6,55 2,26 65,61 28,05 97,29 100,00 38,77 44,16 21,97 50,71 20,81 75,10 43,81 57,18 Yahukimo 3,28 25,10 1,35 29,15 6,37 22,71 27,19 4,69 11,22 2,32 47,68 24,71 92,47 99,42 19,61 31,51 4,08 25,45 13,54 57,55 17,24 44,16 Pegunungan Bintang 7,94 20,58 4,69 25,99 7,58 47,61 43,77 9,35 25,75 5,05 48,74 25,63 72,56 100,00 43,90 34,84 18,15 49,95 19,72 64,06 21,81 53,75 Tolikara 2,75 8,07 1,47 10,64 3,85 85,36 48,61 1,73 7,74 9,36 61,53 61,28 100,00 100,00 18,27 24,54 11,18 39,13 12,77 52,48 33,33 25,13 Keerom 23,08 59,34 13,19 74,73 20,88 86,88 83,22 32,76 65,13 42,86 75,09 57,14 97,80 98,90 62,05 57,17 37,95 90,99 27,96 86,03 71,34 64,64 Waropen 12,01 40,17 3,42 44,16 14,53 95,62 83,87 26,35 54,12 19,66 83,76 69,23 96,58 99,15 70,48 44,14 56,52 72,14 23,92 92,14 74,10 34,32 Supiori 16,67 86,84 7,89 97,37 31,58 91,60 81,74 23,83 28,91 71,05 100,00 78,95 97,37 100,00 63,86 38,53 48,92 75,86 23,80 90,24 71,55 64,06 Mamberamo Raya 28,53 71,19 10,17 93,22 25,42 86,96 56,70 2,31 10,00 3,39 81,36 45,76 98,31 100,00 66,90 13,13 12,86 65,49 20,73 95,34 61,18 56,10 Nduga 2,89 10,48 1,61 10,89 3,23 42,91 20,07 0,63 0,29 3,63 62,90 37,10 94,76 99,19 19,87 40,01 0,28 12,30 19,53 46,26 22,40 33,07 Lanny Jaya 3,65 10,11 0,84 12,92 7,02 93,40 20,49 0,11 2,17 4,21 66,57 61,80 96,63 99,44 13,84 39,58 3,35 27,98 69,75 69,21 50,36 40,89 Mamberamo Tengah 21,47 30,51 8,47 55,93 13,56 98,41 25,31 1,06 2,40 15,82 72,88 45,76 100,00 100,00 38,99 21,79 6,09 77,06 47,93 77,36 45,99 63,35 Yalimo 14,67 15,67 1,67 15,00 5,33 69,63 52,08 7,04 23,36 16,67 72,67 58,33 97,33 99,67 31,74 44,61 9,95 56,37 13,79 52,74 51,59 59,19 Puncak 2,43 15,53 3,88 21,36 3,88 23,96 28,39 3,48 1,88 2,91 55,83 46,12 100,00 100,00 16,99 19,17 9,53 39,21 3,44 15,54 10,48 31,92 Dogiyai 8,86 37,97 5,06 68,35 12,66 12,98 21,84 0,38 1,30 3,80 53,16 34,18 50,63 89,87 22,94 53,00 3,01 26,73 1,56 79,30 56,45 30,46 Intan Jaya 6,19 5,15 5,15 23,71 6,19 83,66 44,53 0,64 7,20 2,06 21,65 21,65 100,00 98,97 38,32 44,50 3,24 31,27 0,60 40,98 32,65 52,61 Deiyai 5,97 17,91 2,99 52,24 10,45 61,55 36,90 0,07 0,76 32,84 86,57 73,13 100,00 98,51 29,49 58,27 1,85 35,85 0,60 50,06 45,71 11,79
Langkah-langkah serupa dilakukan juga oleh Syahrani, Kusumaningdyah, & Dewa (2021) dalam analisis faktor yang dilakukan dalam penelitian, yaitu
1. Uji variabel meliputi uji normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test , uji kecukupan data menggunakan Kaiser Mayer Olkin(KMO) dan Bartlet’s , serta Analisa nilai MSA ( Measure of Sampling Adequacy ) menggunakan Anti-Image Matrics .
2. Analisis faktor di setiap variabel dengan menggunakan ekstraksi dengan hasil Communality , matrik faktor dan rotasi berulang sampai sempurna.

## Hasil dan Pembahasan
1. Uji Normalitas Data
Uji  normalitas  data  merupakan  hal  pertama  yang  harus  dilakukan  sebelum proses  Analisis  faktor.  Konsep  dasar  Uji One-Sample  Kolmogorov-Smirnov  Test adalah  membandingkan  distribusi  data  dengan  distribusi  normal  baku.  Jika  nilai signifikansi  atau  Asymp.  Sig  (2-tailed)  lebih  besar  dari  0,05  maka  data  penelitian dikatakan  berdistribusi  normal.  Hasil  uji One-Sample  Kolmogorov-Smirnov  Test dapat dilihat pada tabel 3.

## Tabel 3

## One-Sample Kolmogorov Smirnov Test
Sumber: Hasil Analisis (2022)
Terdapat  beberapa  variabel  yang  tidak  memenuhi  syarat  uji  normalitas sehingga  variable  tersebut  tidak  diikutsertakan  pada  tahapan  analisis  berikutnya. Variabel yang memenuhi persyaratan yaitu X2 (Persentase Desa Yang Mempunyai Fasilitas Kesehatan), X8 (Persentase Penduduk Pengguna Internet), X9 (Persentase Rumah  Tangga  Pengguna  Air  Bersih),  X10  (Persentase  Desa  Dengan  Jenis Permukaan  Jalan  Utama  Terluas  Aspal/Beton),  X15  (PDRB  Per-Kapita),  X16 (Persentase Pengeluaran Rumah Tangga Non-Makanan), X17 (Persentase Penduduk Yang Bekerja Di Sektor Non-Pertanian), X18 (Persentase Wanita Usia 15-49 Tahun Yang  Melahirkan  Dalam  2  Tahun  Terakhir  Dengan  Penolong  Persalinan  Tenaga Medis),  X19  (Persentase  Balita  Diberi  Imunisasi  Lengkap),  dan  X22  (PAD  Per- Kapita).
2. Analisa Uji KMO dan Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling (KMO) adalah alat yang digunakan untuk mengukur tingkat korelasi antar variabel dan dapat tidaknya dilakukan analisis
faktor.  Sedangkan  uji Bartlett's  of  Sphericity merupakan  uji  statistik  untuk menentukan  ada  tidaknya  korelasi  antar  variabel  (Buchori,  Manullang,  &  Basuki .
2007). Kriteria Uji KMO dan Bartlett’s Test sebagai berikut:
- 0,9 ≤ KMO ≤ 1,0 data sangat baik untuk analisis faktor;
- 0,8 ≤ KMO ≤ 0,9 data baik untuk analisis faktor;
- 0,7 ≤ KMO ≤ 0,8 data cukup untuk analisis faktor;
- 0,6 ≤ KMO ≤ 0,7 data kurang untuk analisis faktor;
- 0,5 ≤ KMO ≤ 0,6 data buruk untuk analisis faktor;
- KMO ≤ 0,5 data tidak diterima untuk analisis faktor.

## Tabel 4
Hasil Uji KMO dan Bartlett’s Test
Sumber: Hasil Analisis (2022)
Hasil  analisis  pada  tabel  4  menunjukan  nilai  KMO  sebesar  0,810  >0,5  atau pada level data baik dan nilai signifikansinya 0<0,05. Sehingga analisis faktor bisa dilanjutkan ke tahapan berikutnya.

## 3. Anti-Image Matrices
Tahapan Anti-Image Matrices digunakan untuk mengetahui dan  menentukan variabel mana saja yang layak pakai dalam analisis faktor. Syarat nilai MSA dikatakan layak  untuk  dianalisis  sebesar  >0,5  artinya  variable  masih  bisa  diprediksi,  tetapi apabila  nilai  MSA  <0,5  maka  variabel  tersebut  tidak  dapat  digunakan  pada  tahap selanjutnya dan harus dikeluarkan dari variabel lainnya.

## Tabel 5
Anti-Imge Matrices
Sumber: Hasil Analisis (2022)
Hasil analisis yang ditampilkan pada tabel 5 menunjukan nilai X2 (Persentase Desa Yang Mempunyai Fasilitas Kesehatan) semula nilai MSA sebesar 0,612 menjadi 0,824  setelah  direduksi.  Untuk  variabel  tersisa  menghasilkan  nilai  >0,5,  sehingga tahapan analisis dapat dilanjutkan.
- Nilai  MSA  X2  (Persentase  Desa  Yang  Mempunyai  Fasilitas  Kesehatan) 0,824>0,5,  artinya  Persentase  Desa  Yang  Mempunyai  Fasilitas  Kesehatan signifikan sebagai variabel yang mempengaruhi ketertinggalan suatu daerah;
- Nilai  MSA  X8  (Persentase  Penduduk  Pengguna  Internet)  0,863>0,5,  artinya Persentase  Penduduk  Pengguna  Internet  signifikan  sebagai  variabel  yang mempengaruhi ketertinggalan suatu daerah;
- Nilai  MSA  X9  (Persentase  Rumah  Tangga  Pengguna  Air  Bersih)  0,799>0,5, artinya  Persentase  Rumah  Tangga  Pengguna  Air  Bersih  signifikan  sebagai variabel yang mempengaruhi ketertinggalan suatu daerah;
- Nilai MSA X10 (Persentase Desa Dengan Jenis Permukaan Jalan Utama Terluas Aspal/Beton) 0,840>0,5, artinya Persentase Desa Dengan Jenis Permukaan Jalan Utama  Terluas  Aspal/Beton  signifikan  sebagai  variabel  yang  mempengaruhi ketertinggalan suatu daerah;
- Nilai  MSA  X15  (PDRB  Per-Kapita)  0,643>0,5,  artinya  PDRB  Per-Kapita signifikan sebagai variabel yang mempengaruhi ketertinggalan suatu daerah;
X2 X8 X9 X10 X15 X16 X17 X18 X19 X22 X2 0,612 0,027 -0,127 -0,127 -0,132 0,123 0,001 0,013 -0,012 -0,007 X8 0,027 0,158 -0,001 -0,060 -0,059 -0,056 -0,087 -0,064 0,003 0,032 X9 -0,127 -0,001 0,247 0,032 0,117 -0,151 -0,094 -0,075 0,019 0,010 X10 -0,127 -0,060 0,032 0,395 0,147 -0,028 -0,026 -0,106 0,008 0,031 X15 -0,132 -0,059 0,117 0,147 0,401 -0,101 -0,062 -0,092 0,144 -0,122 X16 0,123 -0,056 -0,151 -0,028 -0,101 0,532 0,017 0,122 -0,091 -0,013 X17 0,001 -0,087 -0,094 -0,026 -0,062 0,017 0,170 0,047 -0,026 -0,061 X18 0,013 -0,064 -0,075 -0,106 -0,092 0,122 0,047 0,227 -0,141 -0,048 X19 -0,012 0,003 0,019 0,008 0,144 -0,091 -0,026 -0,141 0,470 -0,118 X22 -0,007 0,032 0,010 0,031 -0,122 -0,013 -0,061 -0,048 -0,118 0,560 X2 .824 a 0,088 -0,327 -0,258 -0,267 0,215 0,004 0,035 -0,022 -0,012 X8 0,088 .863 a -0,004 -0,240 -0,236 -0,193 -0,531 -0,337 0,009 0,107 X9 -0,327 -0,004 .799 a 0,103 0,372 -0,417 -0,458 -0,316 0,057 0,028 X10 -0,258 -0,240 0,103 .840 a 0,368 -0,062 -0,101 -0,353 0,019 0,066 X15 -0,267 -0,236 0,372 0,368 .643 a -0,218 -0,239 -0,307 0,332 -0,257 X16 0,215 -0,193 -0,417 -0,062 -0,218 .736 a 0,056 0,353 -0,181 -0,024 X17 0,004 -0,531 -0,458 -0,101 -0,239 0,056 .838 a 0,240 -0,091 -0,198 X18 0,035 -0,337 -0,316 -0,353 -0,307 0,353 0,240 .787 a -0,433 -0,135 X19 -0,022 0,009 0,057 0,019 0,332 -0,181 -0,091 -0,433 .823 a -0,231 X22 -0,012 0,107 0,028 0,066 -0,257 -0,024 -0,198 -0,135 -0,231 .899 a Anti- image Covaria nce Anti- image Correla tion
a. Measures of Sampling Adequacy(MSA)

## Anti-image Matrices
- Nilai  MSA  X16  (Persentase  Pengeluaran  Rumah  Tangga  Non-Makanan) 0,736>0,5,  artinya  Persentase  Pengeluaran  Rumah  Tangga  Non-Makanan signifikan sebagai variabel yang mempengaruhi ketertinggalan suatu daerah;
- Nilai MSA X17 (Persentase Penduduk Yang Bekerja Di Sektor Non-Pertanian) 0,838>0,5, artinya Persentase Penduduk Yang Bekerja Di Sektor Non-Pertanian signifikan sebagai variabel yang mempengaruhi ketertinggalan suatu daerah;
- Nilai MSA X18 (Persentase Wanita Usia 15-49 Tahun Yang Melahirkan Dalam 2 Tahun Terakhir Dengan Penolong Persalinan Tenaga Medis) 0,787>0,5, artinya Persentase Wanita Usia 15-49 Tahun Yang Melahirkan Dalam 2 Tahun Terakhir Dengan  Penolong  Persalinan  Tenaga  Medis  signifikan  sebagai  variabel  yang mempengaruhi ketertinggalan suatu daerah;
- Nilai MSA X19 (Persentase Balita Diberi Imunisasi Lengkap) 0,823>0,5, artinya Persentase  Balita  Diberi  Imunisasi  Lengkap  signifikan  sebagai  variabel  yang mempengaruhi ketertinggalan suatu daerah;
- Nilai MSA X22 (PAD Per-Kapita) 0,899>0,5, artinya PAD Per-Kapita signifikan sebagai variabel yang mempengaruhi ketertinggalan suatu daerah;
4. Communalities
Communalities adalah tahapan analisis faktor yang menunjukan seberapa besar variabel menjelaskan faktor yang terbentuk. Semakin besar nilai communalities suatu variable berarti semakin erat hubungannya dengan faktor yang terbentuk. Persyaratan nilai Communalities agar tahapan analisis bisa dilanjutkan ketahap berikutnya adalah >0,5.
Terdapat  nilai Communalities yang  <0,5 yaitu  variabel  X2  (Persentase  Desa Yang Mempunyai Fasilitas Kesehatan) sebesar 0,372 dan variabel X16 (Persentase Pengeluaran  Rumah  Tangga  Non-Makanan)  sebesar  0,415.  Sehingga  dilakukan analisis ulang dengan mengeluarkan dua variabel tersebut. Dari Tabel 6 dapat dilihat sisa  variabel  telah  memenuhi  syarat  >0,5  sehingga  tahapan  analisis  faktor  dapat dilanjutkan.
Variabel  X15  (PDRB  Per-Kapita)  merupakan  variabel  dengan  nilai Communalities  terbesar,  sehingga  variabel  X15  (PDRB  Per-Kapita)  merupakan variabel memiliki hubungan yang paling erat dengan faktor yang terbentuk

## Tabel 6
Communalities
5. Total Variance Explained dan Diagram Scree Plot
Output selanjutnya dari proses analisis faktor adalah Total Variance Explained yang  menggambarkan  jumlah  faktor  yang  terbentuk  dengan  persyaratan  nilai eigenvalue nya >1 (Santos. 2012).
Tabel 7
Total Variance Explained
Sumber: Hasil Analisis (2022)
Tabel 7 memberikan informasi terdapat dua faktor yang terbentuk dengan nilai eigenvalue nya  >1  dari  delapan  variabel  yang  dianalisis.  Dua  faktor  yang  terbentuk sebagai berikut:
- Faktor 1 memiliki nilai eigenvalue 4,828 dan mampu menjelaskan varian sebesar 43,866%
- Faktor 2 memiliki nilai eigenvalue 1,370 dan mampu menjelaskan varian sebesar 30,044%
Kedua  faktor  terbentuk  secara  keseluruhan  mampu  menjelaskan  73,910%, sedangkan  nilai  pengaruh  sebesar  26,090%  dilakukan  diluar  dua  kelompok  yang sudah dibahas.
Diagram scree  plot digunakan  sebagai alat  kontrol terhadap  nilai eigenvalue dan faktor yang terbentuk. Gambar 1 menjelaskan titik komponen (garis horizontal) yang memiliki nilai eigenvalue lebih dari satu yaitu komponen 1 dan 2 sehingga dapat diartikan ada dua faktor yang terbentuk.
Sumber: Hasil Analisis (2022)

## Gambar 1

## Diagram Scree Plot
6. Component Matrix dan Rotated Component Matrix
Tahapan  terakhir  adalah Component  Matrix  dan  Rotated  Component  Matrix yang menjelaskan distribusi variabel-variabel yang sudah dianalisis kedalam faktor- faktor  yang  terbentuk.  Nilai  koefisien  masing-masing  matrik  dipersyaratkan  tidak boleh >0,5. Rotasi dilakukan apabila koefisien dua faktor memiliki nilai >0,5 hingga komposisi salah satu faktor memiliki nilai koefisien <0,5.

## Tabel 8

## Component Matrix dan Rotated Component Matrix
Sumber: Hasil Analisis (2022) Setelah rotasi pembentukan faktor sebagai berikut:
- Faktor 1 Meliputi: X8(Persentase Penduduk Pengguna Internet); dengan loading factor 0,695 1 2 1 2 X8 0,916 0,071 0,695 0,201 X17 0,894 0,126 0,645 0,332 X18 0,871 -0,132 0,780 0,411 X9 0,815 -0,164 0,753 0,352 X10 0,727 -0,434 0,843 0,082 X19 0,687 -0,392 0,785 0,092 X22 0,669 0,356 0,327 0,684 X15 0,563 0,742 0,013 0,932
b. Rotation converged in 3 iterations.
Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 2 components extracted. Rotated Component Matrix a Component Component Matrix a Component
X17(Persentase  Penduduk  Yang  Bekerja  Di  Sektor  Non-Pertanian);  dengan loading factor 0,645
X18(Persentase  Wanita  Usia  15-49  Tahun  Yang  Melahirkan  Dalam  2  Tahun Terakhir  Dengan  Penolong  Persalinan  Tenaga  Medis);  dengan loading  factor 0,780
X9(Persentase  Rumah  Tangga  Pengguna  Air  Bersih);  dengan loading  factor 0,753
X10(Persentase  Desa  Dengan  Jenis  Permukaan  Jalan  Utama  Terluas Aspal/Beton); dengan loading factor 0,843
X19(Persentase Balita Diberi Imunisasi Lengkap); dengan loading factor 0,785 Faktor 1 menggunakan nama baru sebagai faktor Sosial dan Infrastruktur
- Faktor 2 meliputi:
X22(PAD Per-Kapita); dengan loading factor 0,684
X15(PDRB Per-Kapita); dengan loading factor 0,932
Faktor 2 menggunakan nama baru sebagai Kemandirian Daerah
Tabel 9

## Component Matrix dan Rotated Component Matrix

## Sumber: Hasil Analisis (2022)
Pada  Tabel  9  menunjukan  bahwa  pada  faktor  1  memiliki  nilai  korelasi 0,805>0,5 dan faktor 2 memiliki nilai korelasi 0,805>0,5. Karena component >0,5 maka faktor-faktor yang terbentuk dapat dikatakan tepat dalam merangkum semua variabel yang ada.

## Kesimpulan
Terdapat tujuh variabel yang mempengaruhi ketertinggalan daerah di Indonesia, namun  hanya  ada  dua  faktor  yang  terbentuk  dengan  pemilihan eigenvalue >1.  Faktor pertama  diberi  nama  Faktor  Sosial  dan Infrastruktur  yang  meliputi  variabel  Persentase Penduduk  Pengguna  Internet,  Persentase  Penduduk  Yang  Bekerja  Di  Sektor  Non- Pertanian,  Persentase  Wanita  Usia  15-49  Tahun  Yang  Melahirkan  Dalam  2  Tahun Terakhir  Dengan  Penolong  Persalinan  Tenaga  Medis,  Persentase  Rumah  Tangga Pengguna  Air  Bersih,  Persentase  Desa  Dengan  Jenis  Permukaan  Jalan  Utama  Terluas Aspal/Beton, dan Persentase Balita Diberi Imunisasi. Faktor kedua diberi nama Faktor Kemandirian daerah yang terdiri dari PAD Per-Kapita dan PDRB Per-Kapita.
PDRB per-Kapita dari Faktor Kemandirian Derah menjadi variabel yang paling menonjol mempengaruhi ketertinggalan daerah di Indonesia,  sedangkan dari sisi Faktor Sosial dan Infrastruktur variabel  Persentase Desa Dengan Jenis Permukaan Jalan Utama Terluas Aspal/Beton.
1 2 1 0,805 0,594 2 -0,594 0,805 Component
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

## BIBLIOGRAFI
Ardiyansyah.  (2020).  Strategi  Peningkatan  Predikat  Daerah  Tertinggal  di  Kabupaten Pandeglang Provinsi Banten. Jurnal Desentralisasi dan Kebijakan Publik , 1(1), 1- 13.
Buchori,  I.  Manullang,  O.R.  &  Basuki,  Y.  (2007). Buku  Ajar  Metode  Analisis Perencanaan. Semarang . Universitas Diponegoro.
Herviani, V. & Febriansyah, A. (2016). Tinjauan Atas Penyusunan Laporan Keuangan Pada Young Enterpreneur Academy Indonesia Bandung. Jurnal Riset Akuntasnsi . VIII(2), 19-27.
Kementerian  Perencanaan  Pembangunan  Nasional.  (2016).  Laporan  Akhir  Koordinasi Strategis Percepatan Pelaksanaan Program Pembangunan Daerah Tertinggal untuk Mendukung  PP  No.  78  Tahun  2014  dan  Perpres  No,  131  Tahun  2015.  Jakarta. Kementerian PPN.
Masniadi,  Rudi.  (2014).  Identifikasi  Komoditas  Unggulan  Pertanian  Untuk Pengembangan Ekonomi Daerah Tertinggal di Kabupaten Sumbawa Barat. Jurnal Ekonomi dan Bisnis. 3(7), 24-45.
Rosalina, S. S. (2008). Analisis Faktor-Faktor Penentu Ketertinggalan Wilayah KBI dan KTI . Thesis. Institut Pertanian Bogor.
Santoso,  S.  (2012). Analisis  SPSS  Pada  Statistik  Parametrik .  Jakarta.  PT.  Elex  Media Komputindo.
Sari, E.A. Saragih, M.T.Br. Shariati, I.A. Sofyan, S. Baihaqi, R.A. & Nooraeni, R. (2020) Klasifikasi  Kabupaten  di  Kawasan  Timur  Indonesia  Dengan  Support  Vector Machine. Jurnal Informatika dan Komputer . 3(3), 188-195.
Sari, R. (2014). Dampak Kebijakan Desentralisasi Pada Daerah Tertinggal di Indonesia. Jurnal Ekonomi & Kebijakan Publik . 5(2), 79-99.
Sejati,  M.A.  &  Muta’ali,  L.  (2019).  Analisis  Faktor-Faktor  Ketertinggalan  Wilayah  di Kabupaten Sumbawa . Jurnal Bumi Indonesia . 8(3).
Singgih,  S.  (2012). Aplikasi  SPSS  Pada  Statistik  Parametrik .  Jakarta.  PT.  Elex  Media Komputindo.
Sugiyono. (2012). Memahami Penelitian Kualitatif . Alfabeta. Bandung.
Syahza, A. & Suarman. (2013). Strategi Pengembangan Daerah Tertinggal Dalam Upaya Percepatan  Pembangunan  Ekonomi  Perdesaan. Jurnal  Ekonomi  Pembangunan . 14(1), 126-139.
Trinanda,  R  &  Budi,  E.  (2013).  Penentuan  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Ketertinggalan Kawasan Kabupaten Pamekasan. Jurnal Teknik Pomits , 2(2), 149- 152.
Wiratman,  S.  Diartho,  C.H.  &  Prianto,  F.W.  (2018).  Analisis  Pembangunan  Wilayah Tertinggal di Provinsi Jawa Timur. E-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi . V(1),
16-20. Copyright holder:
Yusda Aripin Salman (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: