## PENGUKURAN KINERJA PEMBANGUNAN MANUSIA DESA/KECAMATAN KABUPATEN SERAM BAGIAN BARAT DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS MULTIVARIAT

## Amaluddin Rukmuin Wilda Payapo
Abdul Aziz Laitupa
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Pattimura Jl. Ir. M. Putuhena Kampus Poka-Ambon, 97233, Indonesia Email: amaluddin001@gmail.com

## ABSTRACT
The first purpose of this paper is to develop or construct a new human development composite index and applied to measure the performance of human development in the village / district of West Seram Regency. The second, to develop the priority scale of human development planning. This paper applies quantitative analysis method that is principal  component  regression  (PCR)  and  clustering  analysis  (CA).  Data  is  sourced  from  the  Regional Development  Planning  Agency  (Bappeda)  of  West  Seram  Regency  of  year  2016.  Application  of  principal component  regression  and  clustering  analysis  method,  aims  to  improve  the  aggregation  method  of  human development  composite  index  developed  by  UNDP.  Composite  index  compositions  resulting  from  principal component regression and IPM-UNDP largely result in different ranking information but in some villages have the same rank. Based on K-means clustering analysis, there were 3 main clusters, namely high, medium and low cluster. The number of villages in the high cluster is 6 villages, the medium cluster is 13 villages and low cluster is 14 villages.
Keywords: Human Development, Principal Component Regression, Clustering, Multivariate JEL Classification: I25, C52, C38

## PENDAHULUAN
Sejak dikeluarkannya UU No. 6 Tahun 2014, yang kemudian ditindaklanjuti dengan PP No. 43 Tahun 2014 membawa implikasi/tuntutan perencanaan pembangunan  di  Indonesia  harus  dimulai  dari  tingkat pemerintahan  yang  paling  rendah  (desa)  menunjukkan adanya  keseriusan  dan  kemauan  politik  (politikal  will) pemerintah  untuk  melaksanakan  pembangunan  secara merata dan berimbang.
Untuk  mewujudkan  tuntutan  tersebut  maka perencanaan  pembangunan  secara  optimal  dan  efektif membutuhkan  ketersediaan  data  yang  akurat  dan komprehensif  baik  pada  tingkat  kabupaten,  kecamatan maupun  desa.  Untuk  menciptakan  pembangunan ekonomi  yang  lebih  merata  dan  mampu  mengurangi tingkat kemiskinan maka salah satu prioritas utama dalam Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah  Daerah (RPJMD)  Kabupaten  Seram  Bagian  Barat  adalah meningkatkan kinerja pembangunan manusia.
Sejauh ini pengukuran kemajuan pembangunan manusia yang  dilakukan  oleh  lembaga  resmi  di  berbagai  negara mengacu pada indikator Indeks Pembangunan Manusia (IPM)  yang  dikembangkan  dan  dipopulerkan  oleh UNDP (United Nations Development Program) tahun 1990 yang lebih dikenal dengan Human Development Index (HDI), seringkali  dipublikasikan  secara  berkala  dalam  laporan tahunan HDR (Human Development Report). Pada dasarnya, IPM merupakan suatu indeks komposit/gabungan yang terdiri  dari  indikator  ekonomi  (pengeluaran  per-kapita), pendidikan (rata-rata lama sekolah, perkiraan lama sekolah) dan kesehatan (angka harapan hidup).
Penghitungan indeks komposit/gabungan tersebut menggunakan bobot yang sama pada komponen/variabel  indikatornya  dengan  mengabaikan peranan  atau  kontribusi  variabel/indikator  yang digunakan. Indeks pembangunan manusia telah popular sebagai pengukur kemajuan pembangunan manusia baik antar  negara  maupun  antar  daerah.  Namun  dalam perkembangannya,  indikator  ini  banyak  mendapatkan kritik  luas  dari  ahli  statistik/para  ahli  ekonomi  karena
mengandung  sejumlah  kelemahan  diantaranyaberkaitan dengan  cara  pengukuran  dan  pembobotan  indeks komposit  atau  cara  menggabungkan  indeks  tunggal pembangunan manusia yang dapat diterima secara umum (Kovacevic, 2010).
Variabel/indikator  yang  digunakan  dalam pembentukan indeks komposit pembangunan manusia memiliki  kontribusi/peran  yang  berbeda  dalam mempengaruhi pembentukan indeks, karena itu indeks pembangunan manusia yang dikembangkan oleh UNDP telah dikritik karena meletakkan bobot yang sama pada komponennya (Noorbakhsh, 1996a, Kelly, 1991). Kritik lainnya terhadap pengukuran IPM versi UNDP adalah metode yang digunakan untuk menggabungkan variabel ke dalam indeks lebih bersifat subjektif dan kurang validitas teoritis (McGillivray, 1991; Noorbakhsh, 1996).
Selanjutnya, studi McGillivray (1991) dan Srinivasan (1994)  mengemukan  bahwa  korelasi  tinggi  antara komponen  pembangunan  manusia  atau  berkorelasi dengan indeks kompositnya akan menimbulkan masalah statistik  dan  tidak  dapat  memberikan  informasi  secara akurat dan komprehensif.
Mengacu pada  sejumlah studi  sebelumnya terdapat beberapa    model    yang    telah      dikembangkan  untuk mengatasi    kelemahan  pengukuran  pembangunan manusia.
Kovacevic, M. (2010),
McGillivray, M.  and  White,H.  (1993) dan  Lai D. (2003) mengusulkan
perbaikan perbaikan pengukuran/penggabungan  indeks  pembangunan manusia dengan  menggunakan  principal  component  analysis (PCA)  atau  principal  component  regression  (PCR)  yang mengkombinasikan regresi dengan PCA.
Berdasarkan  data  BPS  (2016),  capaian  kinerja pembangunan  manusia  di  Kabupaten  Seram  Bagian Barat menunjukkan tren yang meningkat dari tahun ke tahun,  dengan  rata-rata  Indeks  Pembangunan  Manusia sebesar 61,53 % per tahun. Perkembangan komponen IPM  menunjukkan  peningkatan  dari  tahun  ke  tahun. Tahun 2010, Angka Harapan Hidup saat lahir (AHH) adalah  sebesar  59,39  tahun  kemudian  tahun  2015, meningkat menjadi 60,5 tahun.
Indikator pendidikan yang diukur dengan Rata-Rata Lama Sekolah (RLS) dan Harapan Lama Sekolah (HLS) mengalami  peningkatan  yang  signifikan.  Tahun  2010, angka Rata-Rata Lama Sekolah (RLS) adalah sebesar 7,72 tahun  kemudian  tahun  2015  meningkat  menjadi  8,42 tahun.  Selanjutnya,  Harapan  Lama  Sekolah  (HLS) meningkat dari 11,79 tahun (2010) menjadi sebesar 12,84 tahun (tahun 2015). Dari aspek tingkat kesejahteraan/standar  hidup  layak,  nampak  mengalami peningkatan  dari  tahun  ke  tahun.  Tahun  2010,
pengeluaran per kapita Kabupaten Seram Bagian Barat adalah sebesar Rp. 7.321 ribu per tahun kemudian tahun 2010 meningkat menjadi Rp. 7.921 ribu per tahun. Selama periode  2010-2016,  capaian  kinerja  pembangunan manusia di Kabupaten Seram Bagian Barat menunjukkan tren yang meningkat dari tahun ke tahun, dengan rata-rata Indeks  Pembangunan  Manusia  sebesar  61,53  %  per tahun.
Meskipun  kinerja  pembangunan  manusia  di Kabupaten Seram Bagian Barat mengalami peningkatan dari  tahun  ke  tahun  namun  diperlukan  perencanaan pembangunan  secara  terarah  dan  terukur,  di  sisi  lain, output  dari  pembangunan  manusia  diharapkan  dapat mengurangi  tingkat  kemiskinan  dan  kesenjangan  antar wilayah  baik  pada  tingkat  kecamatan  maupun  desa. Karena itu diperlukan perencanaan pembangunan yang mengacu pada skala prioritas pembangunan manusia yang bersifat objektif.

## Tujuan dan Manfaat Penelitian
Tujuan dari penulisan ini adalah mengembangkan suatu indeks komposit baru dari pembangunan manusia dan  mengaplikasikannya  untuk  mengukur  kemajuan pembangunan  manusia  desa/kecamatan  di  Kabupaten Seram  Bagian  Barat.    Kemudian,  membangun  skala prioritas  pembangunan  manusia  untuk  dimanfaatkan dalam perencanaan pembangunan.

## METODOLOGI  PENELITIAN
Berdasarkan  sumbernya,  jenis  data  yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang bersumber  dari  Badan  Perencanaan  Pembangunan Daerah (Bappeda) Kabupaten Seram Bagian Barat tahun 2016.  Data  sekunder  yang  digunakan  terdiri  dari  data Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM),  Rata-rata  Lama Sekolah  (RLS),  Harapan  Lama  Sekolah  (HLS), Pengeluaran Per-kapita (PP) dan Angka Harapan Hidup (AHH).  Secara  administratif,  terdapat  11  kecamatan  di Kabupaten Seram Bagian Barat namun dalam penelitian ini difokuskan hanya pada 6 (enam) kecamatan atau 32 desa, dengan pertimbangan ketersediaan data. Data yang digunakan  diolah  dengan  menggunakan  Microsoft  Excel dan software/program IBM SPSS Versi 23.
Pengembangan indeks komposit pembangunan manusia  akan  melalui  serangkain  tahapan  analisis  yaitu tahap pertama, analisis komponen uama (principal component analysis) atau regresi komponen utama (principal component Regression). Metode ini digunakan juga oleh McGillivray, M. (1991),McGillivray, M. and White,H. (1993),
Noorbakhsh.  F.  (1998),.  Ogwang,  T.  and  Abdou,  A. (2003),  Lai D. (2003), McGillivray, M. (2005). Ranis G., Stewart , F. and Samman, E. (2006). 2) tahap kedua adalah analisis gerombol (clustering).

## Principal Component Regression (PCR)
Principal component regression (PCR) merupakan suatu teknik  analisis  yang  mengkombinasikan  antara  analisis regresi  dengan  principal  component  analysis  (PCA).  Analisis komponen  utama  (PCA)  digunakan  untuk mentransformasikan data dengan cara linier pada suatu variabel-variabel yang saling berkorelasi menjadi struktur data baru dengan variabel-variabel baru (disebut sebagai komponen  utama)  yang  tidak  saling  berkorelasi (ortogonalisasi variable). Proses  analisis  komponen  utama tersebut    akan    menghasilkan  nilai  akar  ciri  (eigen  value), proporsi  dan  kumulatif  akar  ciri,  nilai    pembobot  atau sering disebut  factor loading, loading serta  factor scores. Vektor pembobot merupakan parameter yang menggambarkan peran  (hubungan)  setiap  variabel  dengan  komponen utama  ke-i,  sedangkan  loading  factor  menggambarkan besarnya korelasi antara variabel asal dengan komponen ke-i.
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  pembentukan komponen  utama  berdasarkan  matriks  korelasi  karena variable memiliki satuan pengukuran yang berbeda. Dasar yang  dipakai  untuk  menentukan  jumlah  factor  score  yang muncul adalah bahwa nilai eigenvalue lebih dari 1 dengan total  keragaman    ≥70%  (Imam  Gozali,  2013).  Untuk dapat  dilakukan  analisis  PCA,  maka  perlu  dilakukan pengujian dengan KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) dan Bartlett Test  of  Sphericity.  Dalam  uji  KMO,  nilai  KMO  >  0,50 menunjukkan  bahwa  terdapat  kecukupan  sampel  dan analisis  PCA  layak  dilakukan.  Apabila  hasil  pengujian Bartlett  signifikan  secara  statistik  maka  berarti  terdapat hubungan korelasi antar variabel atau analisis PCA layak digunakan. Dari hasil analisis PCA, dapat diperoleh bobot masing-masing indikator variabel dan factor score desa.
Tujuan  analisis  principal  component  regression  (PCR) adalah  untuk  mendapatkan  nilai  bobot  pada  masing- masing variabel indikator pembangunan manusia dan nilai prediksi indeks komposit pembangunan manusia secara mudah.  Analisis  regresi  komponen  utama  (PCR) merupakan  analisis  regresi  variabel  respon  terhadap komponen-komponen  utama  yang  tidak  saling berkorelasi. Regresi komponen utama dapat dinyatakan sebagai berikut :
       m m K W K W K W W Y ... 2 2 1 1 0
(1)
dimana : Y adalah variabel respon, K adalah komponen utama dan W adalah parameter regresi komponen utama. K1, K2, K3,…, Km  menunjukkan komponen utama yang dilibatkan dalam analisis regresi komponen utama, dimana  besaran    m    lebih  kecil  daripada  banyaknya variabel  prediktor  yaitu  sejumlah    p,  serta    Y    sebagai variabel respon Dengan mensubtisusikan hasil regresi ke dalam persamaan (2) maka diperoleh penduga koefisen regresi untuk komponen indeks pembangunan manusia dengan persamaan berikut:
p p Z b Z b Z b b Y      ... ˆ 2 2 1 1 0
(2)
dimana  Y  adalah  indeks  komposit  pembangunan manusia,  Z 1 ….Z p adalah  variable  indikator /komponen  pembangunan  manusia  yang  telah dibakukan/standardisasi.. b 1 …b p adalah parameter/koefesien  regresi  variabel  indikator pembangunan  manusia.  Hasil  dari  analisis  ini  akan menghasilkan indeks komposit yang diberinama IPM- PCR

## Analisis Gerombol (Clustering Analysis)
Metode ini dipergunakan untuk mengelompokkan desa  berdasarkan  indeks  komposit/capaian  kinerja pembangunan  manusia.  Jenis  analisis  klaster  yang digunakan adalah K-means clustering dimana klasifikasi tinggi, sedang  dan  rendah  dari  tipologi  kinerja  pembangunan manusia desa/kecamatan ditentukan berdasarkan kriteria jarak  terdekat  (euclidian  distance).  Penggolongan  atau klasifikasi IPM dengan kriteria UNDP tidak digunakan dalam penulisan ini karena penulis menggunakan metode yang  berbeda  dan  untuk  menghindari  masalah subyektivitas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini akan dilakukan serangkaian analisis dan estimasi untuk membentuk/mengkonstruksi indeks komposit pembangunan manusia yang akan dipalikasikan untuk  mengukur  kemajuan  pembangunan  manusia  di Kabupaten Seram Bagian Barat. Pengembangan model melibatkan  sejumlah alat  analisis  kuantitatif yaitu analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis), Principal Component  Regression  (PCR)  dan  K-Means  Clustering Analysis.Deskripsi Data
Data yang digunakan terdiri dari data Rata-Rata Lama Sekolah (RLS), Harapan Lama Sekolah (HLS) dan
Angka  Harapan  Hidup  (AHH)  dalam  satuan  tahun. Sedangkan data Pengeluaran Per-kapita (PP) dalam satuan
rupiah/per tahun. Rincian deskripsi data terkait ke empat variabel disajikan pada tabel berikut:
Tabel (1) Ringkasan Deskripsi Statistik Data Penelitian
Statistic RLS HLS PP AHH Observations 32 32 32 32 Minimum 8,03 12,07 7.806.274 60,22 Maximum 10,17 13,92 8.901.286 60,98 1st Quartile 8,08 12,28 7.874.835 60,35 Median 8,55 12,60 8.037.107 60,80 3rd Quartile 9,79 12,99 8.073.941 60,85 Mean 8,82 12,70 8.030.464 60,64 Standard Dev. (n) 0,807 0,473 206754,286 0,262
Sumber: Bappeda Kab. SBB, data diolah
Deskripsi  data  Tabel  1  memberikan  informasi bahwa data yang digunakan melibatkan 32 observasi atau 32 desa dari 6 kecamatan yang ada di Kabupaten Seram Bagian Barat. Nilai terendah rata-rata lama sekolah adalah 8,03 tahun dan nilai tertinggi 10,17 tahun, dengan nilai rata- rata 8,55 tahun. Nilai minimum (terendah) data Harapan Lama  Sekolah  (HLS)  diperoleh  12,07  tahun  dan  nilai tertingginya diperoleh 13,92 tahun yang menghasilkan nilai rata-rata  sebesar  12,70  tahun.  Ditinjau  dari  aspek pengeluaran  per-kapita,  capaian  pengeluaran  tertinggi sebesar Rp. 8.901.286 dan pengeluaran terendah sebesar Rp.7.806.274.

## Konstruksi Indeks Pembangunan Manusia Dengan PCR
Telah dijelaskan sebelumnya bahwa tujuan analisis komponen utama mentransformasikan data dengan cara linier pada suatu variabel-variabel yang saling berkorelasi menjadi struktur data baru dengan variabel-variabel baru (disebut  sebagai  komponen  utama)  yang  tidak  saling berkorelasi. Langkah awal tahapan ini adalah melakukan pengujian  kelayakan  sampel  dan  variabel  yang  akan digunakan  untuk  analisis  komponen  utama  dengan menggunakan Kaiser-Meyer-Olkin dan Barlett’s Test of Sphericity yang ditampilkan pada tabel berikut:

## Tabel (2) Kaiser Meyer Olkin (KMO) dan
Barlett’s Test of Sphericity
Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) 0.679 Barlett’s Test of Sphericity:  Approx. Chi-square 72.661  Degree of freedom (df) 6  P-value (alfa 5 %) <0.0001
Sumber: Hasil Pengolahan Data
Berdasarkan hasil pengolahan data diperoleh nilai Kaiser- Meyer-Olkin (KMO) sebesar 0,679 > 0,50 menunjukkan bahwa terdapat kecukupan sampel dan analisis PCA layak dilakukan.  Dari  hasil  pengujian  dengan  Barlett’s  Test  of Sphericity diperoleh nilai Chi-square sebesar 72,661 dengan nilai  probabilitas  (P-value)  sebesar  0,000<0,05  atau signifikan  secara  statistik  pada  alfa  sebesar  5  % menunjukkan terdapat hubungan korelasi antar variabel atau analisis PCA layak digunakan.
Tahapan  berikutnya  adalah  melakukan  estimasi  dan seleksi komponen utama sehingga dapat dikatehui jumlah komponen  utama  yang  akan  digunakan  untuk membentuk indeks komposit sebagaimana tampilan tabel berikut:
Tabel (3) Seleksi Komponen Utama
PC1 PC2 PC3 PC4 Eigenvalue 2.815 0.786  0.259 0.141 Variability (%) 70.368  19.649  6.470 3.513 Cumulative % 70.368  90.017  96.487 100.000 Sumber: Hasil pengolahan data
Dari  hasil  pengolahan  data  tampak  bahwa  hanya komponen  utama  pertama  (PC1)  yang  memiliki  nilai eigenvalue (2,815) > 1 dengan akumulasi variansi sebesar 70,37 %. Sedangkan komponen utama lainnya memiliki nilai eigenvalue <1. Dengan demikian, komponen utama
pertama  akan  digunakan  untuk  membentuk  indeks komposit  pembangunan  manusia  dan  analisis  lanjutan pengembangan model.
Komposisi nilai loading factor (LF), eigenvector (EVc) dan bobot masing-masing variabel pada komponen pertama (PC1) ditampilkan pada tabel berikut:
Tabel (4) Loading Factor (LF), Eigenvector (EVc) dan Bobot Variabel Komponen 1
Variabel LF EVc Bobot PP 0.682 0.242 0.242 RLS 0.903 0.321 0.321 HLS 0.858 0.305 0.305 AHH 0.893 0.317 0.317
Sumber: Hasil Pengolahan Data
Dari  hasil  estimasi  diperoleh  nilai  bobot  (weight)  dari masing-masing variabel. Besar kecilnya nilai bobot variabel ditentukan  oleh  nilai  eigenvector  atau  nilai  koefisien  skor komponen  (component  score  coefficient)  sehingga  terbentuk persamaan  baru  untuk  membentuk  indeks  komposit pembangunan manusia sebagai berikut:
AHH HLS RLS PP IC 317 , 0 305 , 0 321 , 0 242 , 0 1    
(3)
Dari hasil perhitungan skor komponen utama (PC score) atau dengan menggunakan persamaan (3), sudah dapat diperoleh  indeks  komposit  pembangunan  manusia. Meski  demikian,  untuk  memperoleh  hasil  indeks komposit pembangunan manusia yang akurat dan dapat diprediksi  dengan  software  SPSS  maka  nilai  skor  yang diperoleh  dari  analisis  komponen  utama  (PCA)  akan diregresi atau melalui tahapan analisis regresi komponen utama (PCR).
Principal  component  regression  (PCR)  merupakan  suatu teknik  analisis  yang  mengkombinasikan  antara  analisis regresi  dengan  principal  component  analysis  (PCA).  Tujuan analisis ini adalah untuk mendapatkan nilai bobot pada masing-masing variabel indikator pembangunan manusia dan  nilai  prediksi  indeks  komposit  pembangunan manusia. Hasil regresi komponen utama terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dapat diamati pada tabel berikut:
Tabel (5) Hasil Regresi Komponen Utama
Dependent Variabel : IPM Variable Coeffici ent S.E t-statistic P- value Constant 63,512  0.059  1071,699  0,000 K 1 1,480  0.060 24,580  0,000 R - Squared 0,953 Durbin- Watson Test 1,584
Sumber: Hasil pengolahan data
Tabel 5 memuat hasil regresi skor komponen utama terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM). Diperoleh  koefisien  regresi  skor  komponen  utama sebesar  1,480  dan  signifikan  secara  statistik  pada  alfa sebesar 1 % atau tingkat kepercayaan sebesar 99 %. Dari hasil  regresi  tersebut  menghasilkan  persamaan  regresi sebegai berikut:
1 480 , 1 512 , 63 K
IPM  
(4)
Apabila  persamaan  (3)  disubstitusikan  ke  dalam persamaan  (4)  maka  dapat  diperoleh  persamaan  baru sehingga  diketahui  koefisien  masing-masing  variabel. Koefisien/bobot masing-masing variabel adalah:
) 317 , 0 305 , 0 321 , 0 242 , 0 ( 480 , 1 512 , 63 AHH HLS RLS PP IPM
     AHH HLS RLS PP 469 , 0 451 , 0 476 , 0 358 , 0 512 , 63     
(5)
Berdasarkan persamaan (5) maka telah diperoleh bobot yang berbeda untuk masing-masing komponen/variabel indikator  pembangunan  manusia.  Hasil  dari  regresi komponen utama (PCR) menghasilkan indeks komposit pembangunan  manusia  baru  yang  disebut  IPM-PCR. IPM-PCR dan rangking desa dapat dilihat pada Tabel 6.

## Ranking, Klaster dan Skala Prioritas Desa
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  analisis  gerombol (clustering),  dengan  menggunakan  data  indeks  komposit yang  diperoleh  dari  analisis  regresi  komponen  utama (IPM-PCR).  Penggunaan  analisis  ini  bertujuan  untuk mengelompokkan  desa  menurut  kinerja  atau  capaian indeks pembangunan manusia. Berdasarkan hasil Clustering Analysis maka diperoleh 3 klaster utama yaitu klaster tinggi, sedang  dan  rendah.  Klaster  tinggi  berjumlah  6  (enam)
desa, dengan rata-rata indeks komposit IPM sebesar 65,54. Klaster sedang berjumlah 14 desa, dengan rata-rata indeks komposit  sebesar  64,08.  Klaster  rendah  berjumlah  12 desa, dengan rata-rata indeks komposit sebesar 61,84.
Pengelompokkan  desa  menurut  klasternya,  disajikan pada Tabel 6.
Tabel (6)  Perbandingan Ranking Desa Menurut IPM-PCR dan IPM-UNDP, Klaster dan  Skala Prioritas
Desa di Kabupaten Seram Bagian Barat, Tahun 2016 Kecamatan Desa IPM PCR Rank IPM UNDP Rank Perbedaan Ranking Klaster Skala Prioritas Kairatu Barat  Kamal 65.85 1 65.96 1 0 Tinggi 3 Kairatu Kairatu 65.73 2 65.94 2 0 Tinggi 3 Kairatu Barat  Waesamu 65.73 3 65.94 3 0 Tinggi 3 Kairatu Waimital 65.48 4 65.77 4 0 Tinggi 3 Kairatu Barat  Waipirit 65.41 5 65.72 5 0 Tinggi 3 Kairatu Seruawan 65.01 6 65.34 6 0 Tinggi 3 Kairatu Barat  Waisarisa 64.63 7 64.92 10 3 Sedang 2 Kairatu Uraur 64.58 8 64.87 7 1 Sedang 2 Kairatu Hatusua 64.52 9 64.76 8 1 Sedang 2 Kairatu Barat  Waihatu 64.50 10 64.55 16 6 Sedang 2 Kairatu Kamarian 64.46 11 64.12 9 2 Sedang 2 Amalatu Tehulale 64.31 12 64.12 12 0 Sedang 2 Amalatu Latu 64.31 13 64.10 11 2 Sedang 2 Amalatu Rumahkay 64.30 14 64.08 13 1 Sedang 2 Amalatu Tomalehu 64.27 15 64.07 15 0 Sedang 2 Amalatu Hualoy 64.25 16 63.38 14 2 Sedang 2 Kairatu Barat  Lohiatala 63.44 17 63.18 18 1 Sedang 2 Amalatu Seriholo 63.27 18 62.98 20 2 Sedang 2 Amalatu Tala 63.24 19 62.81 19 0 Sedang 2 Elapaputih Elpaputih 63.02 20 62.76 17 3 Sedang 2 Kairatu Barat  Nurue 62.45 21 62.03 24 3 Rendah 1 Elpaputih Ahiolo 61.93 22 62.01 22 0 Rendah 1 Elpaputih Watui 61.89 23 61.97 25 2 Rendah 1 Elpaputih Sumeith Pasinaru 61.89 24 61.93 23 1 Rendah 1 Elpaputih Sanahu 61.86 25 61.93 27 2 Rendah 1 Elpaputih Wasia 61.86 26 61.93 26 0 Rendah 1 Inamosol Hunitetu 61.86 27 61.93 21 6 Rendah 1 Elpaputih Huku Kecil 61.85 28 61.92 28 0 Rendah 1 Inamosol Rumberu 61.64 29 61.88 30 2 Rendah 1 Inamasol Hukuanakota  61.63 30 61.85 29 1 Rendah 1 Inamosol Manusa 61.63 31 61.84 31 0 Rendah 1 Inamasol Rambatu 61.57 32 61.80 32 0 Rendah 1 Sumber: Hasil Pengolahan Data Berdasakan Data Bappeda Kab. SBB
61.67 62.04 63.99 64.93 64.97 60.00 61.00 62.00 63.00 64.00 65.00 66.00 Inamosol Elpaputih Amalatu Kairatu Barat Kairatu IPM-PCR Menurut Kecamatan
Tabel  6  memberikan  informasi  mengenai perbandingan indeks  komposit  pembangunan manusia dan peringkat desa, yang diperoleh dari principal component regression  (IPM-PCR)  dan  metode  penghitungan  indeks komposit  pembangunan  manusia  UNDP  (IPM- UNDP).  Berdasarkan  komparasi  ranking  antara  IPM- PCR dan IPM-UNDP diketahui bahwa kedua indikator
memberikan informasi yang berbeda mengenai peringkat desa. Perbedaan peringkat yang signifikan terjadi di Desa Hunitetu  dimana  IPM-PCR  memberikan  peringkat  27 sedangkan  IPM-UNDP  memberikan  peringkat  21. Meski demikian pada beberapa desa peringkat IPM-PCR menghasikan  informasi  yang  sama  dengan  peringkat IPM-UNDP.

## Sumber: Hasil pengolahan data Gambar (1) Peringkat Kecamatan Menurut  IPM-PCR
di Kabupaten Seram Bagian Barat Tahun 2016
Peringkat kecamatan diperoleh dengan cara menghitung nilai rata-rata IPM-PCR desa                 sehingga dapat diperoleh  gambaran  capaian  kinerja  pembangunan manusia pada tingkat kecamatan. Dari 5 (lima) kecamatan yang  dijadikan  sampel,  peringkat  pertama  dan  kedua ditempati  oleh  Kecamatan  Kairatu  dan  Kairatu  Barat, dengan nilai IPM-PCR masing-masing sebesar 64,97 dan 64,93. Sedangkan peringkat terbawah/terendah ditempati oleh  Kecamatan  Inamosol,  yang  memiliki  kinerja pembangunan manusia sebesar 61,67.

## KESIMPULAN DAN REKOMENDASI

## Kesimpulan
Penggunaan  principal  component  regression  (PCR) menghasilkan bobot variabel yang berbeda sehingga dapat dihasilkan indeks komposit pembangunan manusia yang lebih  akurat,  tidak  bias  dan  tidak  bersifat  subyektif. Komparasi indeks komposit yang dihasilkan dari principal component  regression  dan  IPM-UNDP  sebagian  besar menghasilkan  informasi peringkat yang berbeda namun pada  beberapa  desa  memiliki  peringkat  yang  sama. Berdasarkan analisis K-means clustering, diperoleh 3 klaster utama,  yaitu  klaster  tinggi,  sedang  dan  rendah.  Klaster tinggi berjumlah 6 desa, klaster sedang berjumlah 14 desa dan klaster rendah berjumlah 12 desa.  Prioritas
pembangunan manusia adalah klaster rendah dan sedang merupakan prioritas pertama dan kedua sedangkan klaster tinggi diberikan prioritas ketiga.
Komparasi kinerja pembangunan manusia antar desa menunjukkan  bahwa  Desa  Kamal  dan  Kairatu  sangat dominan dibanding desa-desa lainnya sejalan dengan
peran  kedua  desa  tersebut  sebagai  ibukota  Kecamatan dalam mendukung kegiatan pemerintahan. Ditinjau dari peringkat  IPM  kecamatan,  Kecamatan  Kairatu  dan Kairatu  Barat  memiliki  kinerja  pembangunan  manusia peringkat  pertama  dan  peringkat  kedua  sedangkan peringkat terendah ditempati oleh Kecamatan Inamosol sejalan dengan kondisi perekonomian kecamatan tersebut yang masih relatif rendah.

## Rekomendasi
Untuk  mempercepat  pembangunan  manusia  di Kabupaten  Seram  Bagian  Barat  secara  merata  maka prioritas utama pembangunan manusia harus difokuskan pada klaster rendah dengan cara meningkatkan kerjasama antar wilayah kecamatan/desa yang maju dan tertinggal, perbaikan  konektivitas  dan  aksebilitas  wilayah  melalui perbaikan infrastruktur jalan raya dan memperlancar arus barang/jasa.
Salah  satu  isu  penting  lainnya  dalam  pengembangan indeks komposit pembangunan manusia adalah cakupan indikator indeks pembangunan manusia yang masih relatif
terbatas.  Dalam  penelitian  lanjutan  perlu  penambahan variabel indikator pembangunan manusia yang mampu melibatkan  faktor  sosial,  politik,  budaya  dan  keamanan sehingga  lebih  mencerminkan  kinerja  pembangunan manusia secara komprehensif.

## DAFTAR REFERENSI

## Ariawan,  I.  (2006).  “Indeks  Sosio-ekonomi
Menggunanakan  Principal  Component  Analysis”. Jurnal Kesehatan Masyarakat Nasional. Vol. 1, No. 2, Oktober 2006.
Ghozali,  Imam.  (2013).  “Aplikasi  Analisis  Multivariate Dengan  Program  SPSS.”.  Semarang:  Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Kelly, A. C. (1991). “The Human Development Index: Handle With Care”, Population and Development Review 17(2).
Kovacevic,  M.  (2010),  “Review  of  HDI Critiques and Potential  Improvements.”  Human      Development Research  Paper  2010/33,  United  Nations Development Programme.
Lai D. (2003). “Principal Component Analysis on Human Development Indicators of China”. Social Indicators Research, Vol. 61, No. 3 (Mar 2003), pp. 319-330.
McGillivray, M. (1991). “The Human Development Index:
Yet  Another  Redundant        Composite
Development  Indicator?”  World  Development.  Vol. 19, Issue 10, pp. 1461– 1468.
McGillivray,  M.  (2005).  “Measuring  Non-Economic Well-Being Achievement.” Review of    Income and Wealth. Vol. 51, Issue 2, pp. 337-364.
McGillivray, M. and White,H. (1993). “Measuring develop ment? The Undp's human development index..”
Journal of International Development: Vol. 5, No. 2, 183 ‐
192.
Noorbakhsh.  F.  (1998).  “A  Modified  Human Development  Index.”  World  Development  26.  PP. 517-528.
Noorbakhsh.  F.  (1998).  “The  Human  Development Index:  Some  Technical  Issues  And  Alternative Indices”. Journal of International Development. 10, 589- 605 (1998)
Ogwang,  T.  and  Abdou,  A.  (2003).  “The  Choice  of Principal  Variables  for  Computing  Human Development Indicators.” Social Indicators Research. 64, pp. 139-152.
Ranis G., Stewart , F. and Samman, E. (2006), ‘Human Development:  beyond  the  HDI’,  QEH  Working Paper Series - QEHWPS135.
Srinivasan, T.N. (1994). “Human Development : a new paradigm or reinvention of the wheel?”. American Economic Review. Paper and Proceeding 84, pp. 238- 243.