Jurnal Kebijakan Pembangunan Daerah, Vol.5, No.1, Juni 2021, Hal. 1 – 8 p-ISSN: 2597-4971, e-ISSN: 2685-0079

## PEMETAAN VARIABEL-VARIABEL PEMBENTUK INDEKS DAYA SAING DAERAH MENGGUNAKAN METODE MICMAC

## MAPPING OF LOCAL COMPETITIVENESS INDEX VARIABLES USING MICMAC METHOD
(disubmit 13 Januari 2021, direvisi 03 Mei 2021, diterima 01 Juni 2021)
Hari Soesanto 1
1 BPSDM Provinsi DKI Jakarta, Jalan Abdul Muis No. 66, Jakarta Pusat, DKI Jakarta e-mail: hari.soesanto@jakarta.go.id

## ABSTRAK
Indeks daya saing daerah sebagai pembentuk indeks daya saing nasional sangat penting untuk diketahui oleh banyak pihak. Hal ini karena melalui indeks daya saing daerah dapat diketahui dimensi dan varibel yang memerlukan perhatian lebih. Saat ini, pemetaan indeks daya saing daerah  sudah  dilakukan  oleh  Kementerian  Riset  dan  Teknologi  pada  tahun  2019  dengan  4 kategori  dan  12  varibel.  Dari  pemetaan  tersebut  menghasilkan  kesimpulan  dimensi  yang paling  berpengaruh  yaitu  ekosistem  inovasi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan pemetaan  varibel-varibel  yang  mempengaruhi  daya  saing  daerah  dengan  metode  analisis MICMAC  sebagai  komparasi  awal  dari  laporan  yang  sudah  diterbitkan  oleh  Kementerian Riset  dan  Teknologi.  Hasil  penelitian  mengindikasikan  bahwa  variabel  kunci  atau  variabel penggerak  yang  menjadi  pemicu  daya  saing  daerah  berkelanjutan  yaitu  terdiri  dari  dua variabel pada kategori faktor penguat, yaitu variabel kelembagaan dan infrastruktur; serta dua variabel pada kategori pasar yaitu variabel efisiensi pasar dan akses keuangan.
Kata Kunci: daya saing daerah, indeks daya saing, Micmac , variabel kunci

## ABSTRACT
The  regional  competitiveness  index,  which  forms  the  national  competitiveness  index,  is significant to be recognized by many parties because the regional competitiveness index can identify dimensions and variables that require more attention. At present, the mapping of the regional competitiveness index was carried out by the Ministry of Research and Technology in  2019,  resulting  in  4  categories  and  12  variables.  This  mapping  concludes  that  the  most influential dimension is the innovation ecosystem. This study aims to map the variables that affect regional competitiveness using the MICMAC analysis method as an initial comparison of  the  Ministry  of  Research  and  Technology  reports.  The  results  indicated  that  the  key variables or driving variables that trigger sustainable regional competitiveness consist of two variables: the reinforcing factor category (institutional and infrastructure variables) and two variables in the market category (market efficiency and financial access variables).
Keywords: competitiveness index, regional competitiveness, Micmac, key variable
Jurnal Kebijakan Pembangunan Daerah, Vol.5, No.1, Juni 2021, Hal. 1 – 8 p-ISSN: 2597-4971, e-ISSN: 2685-0079

## PENDAHULUAN
World  Economic  Forum (WEF) sebagai  lembaga  internasional  yang melakukan  pemeringkatan  daya  saing negara-negara  sedunia  menyatakan  bahwa daya  saing  sebagai  seperangkat  lembaga, kebijakan, dan faktor-faktor yang menentukan  tingkat  produktivitas  suatu negara  (Schwab  &  WEF,  2019).  Lebih lanjut  dalam  laporan  WEF  tersebut dijelaskan bahwa pemeringkatan dilakukan berdasarkan pengukuran dari 12 pilar daya saing yang meliputi: institusi, infrastruktur,  kondisi  dan  situasi  ekonomi makro,  kesehatan  dan  pendidikan  dasar, pendidikan  tingkat  atas  dan  pelatihan, efisiensi  pasar,  efisiensi  tenaga  kerja, pengembangan  pasar  finansial,  kesiapan teknologi, ukuran pasar, lingkungan bisnis, dan  inovasi.  Berdasarkan  definisi  dari WEF  tersebut  dapat  juga  terlihat  bahwa daya  saing  suatu  negara  atau  nasional merupakan  agregat  dari  daerah  atau wilayah pada negara tersebut.
Konsep daya saing daerah menurut definisi  Departemen  Perdagangan  dan Industri  Inggris  (UK-DTI),  lembaga  yang secara  rutin  menerbitkan  “ Regional Competitiveness  Indicators  in  United Kingdom” adalah  kemampuan  suatu daerah  dalam  menghasilkan  pendapatan dan  kesempatan  kerja  yang  tinggi  dengan tetap terbuka terhadap persaingan domestik  dan  internasional  (Daryanto  & Hafizrianda, 2012). Lebih lanjut, Daryanto &  Hafizrianda  (2012)  menyatakan  bahwa konsepsi daya saing terutama faktor-faktor penentu  keunggulan  daya  saing  wilayah mengikuti konsep yang dikemukakan oleh Porter  (1990)  dalam  (Daryanto  & Hafizrianda,  2012),  yaitu  empat  faktor pokok  dan  dua  faktor  penunjang.  Empat
faktor pokok yaitu kondisi faktor produksi, kondisi permintaan pasar, industri-industri terkait  dan  industri  pendukung  serta strategi perusahaan, struktur dan persaingan; sedangkan faktor penunjangnya adalah peluang dan peranan pemerintah.
Menurut Laporan Pemetaan Indeks Daya  Saing  Daerah  (IDSD)  se-Indonesia 2019  yang  dikeluarkan  oleh  Kementerian Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi, IDSD  diharapkan  dapat  menggambarkan kondisi  dan  kemampuan  suatu  daerah dalam  mengoptimalkan  seluruh  potensi yang  dimilikinya  melalui  peningkatan produktivitas, nilai tambah dan persaingan baik domestik maupun internasional  demi kesejahteraan yang tinggi dan berkelanjutan.  IDSD  juga  dapat  diartikan sebagai  refleksi  tingkat  produktivitas, kemajuan,  persaingan  dan  kemandirian suatu  daerah.  Pentingnya  IDSD  sebagai alat  untuk  menilai  keberhasilan  suatu daerah untuk dapat bersaing dengan daerah lain  dan  mendukung  daya  saing  nasional (Kemenristekdikti,  2019).  Dengan  kondisi otonomi  daerah  di  Indonesia,  maka  IDSD merupakan salah wahana bagi pemerintah- pemerintah daerah untuk berperan semaksimal  mungkin  meningkatkan  daya saingnya,  sehingga  akan  juga  berdampak pada  meningkatnya  indeks  daya  saing nasional.
Penelitian  mengenai  daya  saing sudah  banyak  dilakukan  antara  lain  oleh (Berumen,  2005)  antara  lain  dibahas mengenai  hubungan  antara  teknologi, perdagangan,  dan  pertumbuhan  ekonomi terhadap daya saing sebagaimana disajikan pada Gambar 1.
Jurnal Kebijakan Pembangunan Daerah, Vol.5, No.1, Juni 2021, Hal. 1 – 8 p-ISSN: 2597-4971, e-ISSN: 2685-0079
Gambar 1. Teknologi, Perdagangan, dan Pertumbuhan Ekonomi (Berumen, 2005) Berdasarkan gambar 1 tersebut  terlihat  bahwa  daya  saing dipengaruhi oleh ekspor impor (perdagangan) dimana sebelumnya perdagangan  yang  didukung  oleh  industri melalui  terobosan  teknologi.  Demikian pula pertumbuhan ekonomi yang mendorong  terjadinya  inovasi.  Melalui inovasi akan terjadi peningkatan produktivitas yang menimbulkan investasi, dan  seterusnya.  Selain  itu  penelitian mengenai variabel-variabel yang berkaitan dengan  daya  saing  daerah  atau  wilayah juga  telah  diteliti  oleh  (Irawati,  Urufi, Resobeoen,  Setiawan,  &  Aryanto,  2012) yaitu  tingkat      perekonomian    daerah, ketersediaan    infrastruktur    dan    sumber daya      alam,    serta      ketersediaan    dan kualitas sumber daya manusia.
Daya  saing  daerah  akan  sangat  erat kaitannya  dengan  pembangunan  ekonomi lokal (LED). Salah satu pendekatan dalam pembangunan  ekonomi  daerah  adalah pendekatan  regional  yang  bertujuan  untuk meningkatkan  efisiensi  kolektif  dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya yang  ada  di  daerah  tetangga.  Dengan  itu,
daerah juga bisa memperkuat daya saing di tingkat  yang  lebih  tinggi  (nasional  dan global). Upaya dari berbagai daerah untuk membina  kerjasama  antar  daerah  dalam mempromosikan potensi daerah
(pemasaran  daerah)  merupakan  salah  satu contoh  pendekatan  regional.  (Andhyka, 2019).  Desain  komponen  indeks  daya saing  daerah  pernah  dilakukan  oleh (Huggins,  2003)  yaitu  di  negara  United Kingdom  meliputi  varibel:  kepadatan bisnis, pendapatan, bisnis berbasis pengetahuan,  produktivitas,  partisipasi ekonomi,  dan  pengangguran.  Pengukuran dan pemeringkatan daya saing di Peru juga pernah  dilakukan  dengan  menggunakan metode Data Envelopment Analysis (DEA) (Charles  &  Zegarra,  2014).  Charles  & Zegarra  (2014)  menyarankan  perlunya pendekatan  terpadu  dalam  membuat strategi  pembangunan  dan  meningkatkan daya  saing  di  seluruh  wilayah  Peru.  Di Meksiko,  daya  saing  daerah  dianalisis dengan  teknik  penyortiran  multi-kriteria melalui model preferensi berbasis ELECTRE  (Fernandez,  Navarro,  Duarte, & Ibarra, 2013).
Produktivitas Faktor Gabungan
Investasi Pertumbuhan Pendapatan
Ekspor Impor Pertumbuhan Output
Manufaktur Inovasi Daya Saing
Jurnal Kebijakan Pembangunan Daerah, Vol.5, No.1, Juni 2021, Hal. 1 – 8 p-ISSN: 2597-4971, e-ISSN: 2685-0079
Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  untuk  mengetahui  variabel kunci  dari  banyak  variabel  adalah  metode MICMAC.  Metode  MICMAC  adalah metode
analisis struktural yang diperkenalkan pertama kali oleh Dupperin dan Michael Godet pada tahun 1973 untuk membuat  peringkat  elemen-elemen  suatu sistem  secara  sistematis  (Fauzi,  2019). Beberapa  aplikasi  metode  MICMAC antara lain dilakukan untuk mengidentifikasi  faktor-faktor  kunci  yang mempengaruhi keberlanjutan
mata pencaharian  pada  komunitas  pesisir (Paulus & Fauzi, 2017). Identifikasi grafik kuadran  ketergantungan-gaya  penggerak terhadap  keberlanjutan  pada  logistik e- commerce dilakukan    menggunakan MICMAC  (Jiang,  Wang,  Guo,  &  Gong, 2019).  Demikian  pula  faktor-faktor strategis  kunci  untuk  memetakan  sektor pertanian  di  Iran  juga  telah  dilakukan dengan  menggunakan  metode  MICMAC yang dikombinasikan dengan metode AHP (Barati,  Azadi,  Pour,  Lebailly,  &  Qafori, 2019).
Penelitian ini bertujuan
untuk mengidentifikasi  variabel-varibel  kunci berkelanjutan  yang  membentuk  IDSD sebagai  komparasi  awal  dari  laporan pemetaan  indeks  daya  saing  daerah  yang dirilis  oleh  Kementerian  Riset  dan Teknologi tahun 2019.
Walaupun penelitian  ini  masih  sebatas  langkah  awal atau  studi  pendahuluan  akan  tetapi  ingin memberikan  alternatif  metode  dalam pemetaan  variabel-variabel  atau  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  indeks  daya saing daerah di Indonesia.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan  metode  MICMAC  ( Matrix  of Crossed Impact Multiplications Applied to a Classification ). Metode ini dikembangkan  oleh  (Arcade,  Godet, Meunier,  &  Roubelat,  1999).  Menurut (Fauzi,  2019),  pendekatan  MICMAC mengandalkan  pemikiran  analitis  melalui pemecahan yang sistematis terhadap suatu masalah.  Melalui  MICMAC  membantu untuk  mengidentifikasi  variabel-variabel yang  bersifat  mempengaruhi  ( influential ) maupun  dipengaruhi  ( dependent )  yang penting  bagi  suatu  sistem.  MICMAC digunakan  sebagai  salah  satu  alat  untuk analisis  keberlanjutan,  baik  pada  konteks sektoral maupun konteks kewilayahan.
Variabel-variabel yang diteliti pada penelitian ini merujuk pada Laporan Hasil Pemetaan  Indeks  Daya  Saing  Daerah (IDSD)  se-Indonesia    2019  yang  dirilis oleh Kementerian Riset dan Teknologi/Badan  Riset  Inovasi  Nasional (BRIN)  yaitu  sebanyak  12  variabel  yang termasuk  dalam  4  kategori,  seperti ditunjukkan di Tabel 1.
Kategori Variabel Faktor Penguat Kelembagaan (lembaga) Infrastruktur  (infra) Perekonomian  Daerah (ekonomi) Sumber  Daya Manusia (SDM) Kesehatan  (sehat) Pendidikan dan Keterampilan (diktram) Pasar Efisiensi Pasar (eff_pasar) Ketenagakerjaan (tenaga) Akses keuangan (keuangan)
Jurnal Kebijakan Pembangunan Daerah, Vol.5, No.1, Juni 2021, Hal. 1 – 8 p-ISSN: 2597-4971, e-ISSN: 2685-0079
Kategori Variabel Ukuran Pasar (ukur_pasar) Ekosistem Inovasi Dinamika Bisnis (Dinamika) Kapasitas Inovasi (kap_ino) Kesiapan Teknologi (siap_tekno)
Sumber:  diolah  dari  Laporan  Hasil  Pemetaan Indeks  Daya  Saing  Daerah  se-Indonesia  2019 Kemenristek/BRIN (2020)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  awal  setelah  dilakukan penentuan  variabel-variabel  pembentuk indeks  daya  saing  daerah  berdasarkan informasi  rujukan  dari  Laporan  Hasil Pemetaan  Indeks  Daya  Saing  Daerah  se- Indonesia  2019  yang  diterbitkan  oleh Kemenristek/BRIN  (2020).  Selanjutnya proses  analisis  data  melalui  aplikasi MICMAC  yaitu  melalui  konversi  bobot tiap variabel pada IDSD ke dalam matriks pengaruh  langsung  ( Matrix  of  Direct Influence / MDI) pada MICMAC sebagaimana  disajikan  pada  Tabel  2. Semakin  besar  bobot  variabel  maka mengindikasikan semakin kuat pengaruhnya  pada  aplikasi  MICMAC. Pengisian  matriks  pengaruh  langsung mengikuti Godet (1994) dengan menggunakan  skala  0  sampai  3  dan  P,
dimana:
0 = tidak ada hubungan
1 = hubungan lemah
2 = rata-rata
3 = kuat
P = potential infulence

## Tabel 2. Matriks dari Pengaruh Langsung
Dengan  menggunakan  aplikasi MICMAC berdasarkan Tabel 2, dihasilkan pemetaan  variabel  dalam  bentuk  Peta variabel  daya  saing  daerah  menurut pengaruh dan ketergantungan (Gambar 2).
Gambar 2. Peta variabel keberlanjutan daya saing daerah menurut pengaruh dan

## ketergantungan
Berdasarkan  Gambar  2  tampak bahwa  variabel-variabel  dari  faktor penguat  yaitu  kelembagaan,  infrastruktur,
1 : le m ba g a 2 : in fra 3 : e ko n o m i 4 : s eh at 5 : d ik tra m 6 : e ff_ p as ar 7 : te n ag a 8 : k eu an g an 9 : u ku r_ p as ar 10 : D in am ik a 11 : k ap _in o 12 : s ia p _te kn o 1 : lembaga 2 : infra 3 : ekonomi 4 : sehat 5 : diktram 6 : eff_pasar 7 : tenaga 8 : keuangan 9 : ukur_pasar 10 : Dinamika 11 : kap_ino 12 : siap_tekno 0 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 1 0 3 3 P 1 3 0 0 1 1 3 2 3 0 3 2 3 3 3 3 3 3 0 0 2 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 3 1 1 2 0 2 2 2 2 2 3 3 1 1 3 0 1 0 3 3 3 3 1 1 1 1 3 0 3 0 0 1 0 0 3 2 0 2 3 0 1 3 3 0 3 3 0 0 0 0 3 0 2 0 3 0 0 0 1 0 2 0 2 0 0 1 0 1 0 0 2 2 3 1 1 0 2 0 2 1 0 0 0 3 3 1 2 0 2 0 2 2 0 0 3 0 © L IP S O R -E P IT A -M IC M A C
Jurnal Kebijakan Pembangunan Daerah, Vol.5, No.1, Juni 2021, Hal. 1 – 8 p-ISSN: 2597-4971, e-ISSN: 2685-0079
dan  variabel-variabel  dari  pasar  seperti efisiensi pasar, dan akses keuangan berada pada  kuadran influence variable atau driver  variable .  Sementara  variabel- variabel  dari  ekosistem  inovasi  seperti kesiapan  teknologi,  kapasitas  inovasi,  dan 1  variabel    pasar  yaitu  ketenagakerjaan berada dalam kuadran dependent variable .
Sedangkan  pada  kuadran autonomous terdiri  dari  dinamika  bisnis,  ukuran  pasar, dan  kesehatan.  Selanjutnya,  variabel perekonomian  daerah  dan  pendidikan  dan keterampilan  berada  di  posisi relay variable .
Dari  Gambar  2  tersebut  juga terlihat bahwa dua indikator faktor penguat (kelembagaan, dan infrastruktur) serta dua indikator  pasar  (efisiensi  pasar  dan  akses keuangan)  merupakan  empat  indikator utama  yang  menjadi  pemicu  daya  saing daerah  berkelanjutan  (variabel input atau driver ), sedangkan dua indikator ekosistem inovasi  (kesiapan  teknologi  dan  kapasitas inovasi)  dan  satu  indikator  pasar (ketenagakerjaan) menjadi variabel terdampak dari variabel lainnya.
Perekonomian  daerah  dan  pendidikan keterampilan  berada  dalam  kuadran relay variable yang  menunjukkan  bahwa variabel ini sangat sensitif dan sangat tidak stabil  dalam  membangun  daya  saing daerah berkelanjutan karena intervensi apa pun  pada  variabel  ini  akan  berdampak pada  sistem  secara  keseluruhan.  Dalam peta  pada  Gambar  2  juga  terlihat  bahwa variabel SDM seperti kesehatan merupakan  variabel  yang  pengaruhnya relatif  kecil  terhadap  sistem  daya  saing daerah.
Gambar  3.  Hubungan  pengaruh  langsung antar variabel keberlanjutan
Beberapa  variabel  yang  terlihat pada  Gambar  3  seperti  perekonomian daerah, akses keuangan, dan kelembagaan memiliki  pengaruh  yang  kuat  terhadap variabel  lainnya  yang  ditunjukkan  dengan garis  yang  tebal  dan  arah  panah  keluar. Sementara  variabel  seperti  dinamika bisnis, kapasitas inovasi, dan ukuran pasar dipengaruhi  sangat  kuat  oleh  variabel  lain (arah panah menuju variabel tersebut).
Rank 1 2 3 4 5 6 7 8 9
10 11 12 Variable 3 - ekonomi 1 - lembaga 5 - diktram 6 - eff_pasar 8 - keuangan 2 - infra 12 - siap_tekno 7 - tenaga 11 - kap_ino 10 - Dinamika 9 - ukur_pasar 4 - sehat Variable 3 - ekonomi 1 - lembaga 5 - diktram 6 - eff_pasar 8 - keuangan 12 - siap_tekno 7 - tenaga 2 - infra 11 - kap_ino 10 - Dinamika 9 - ukur_pasar
4 - sehat
! "#
$% & ' ( )* % $+ , )- $. - , .
Classify variables according to their influences
Jurnal Kebijakan Pembangunan Daerah, Vol.5, No.1, Juni 2021, Hal. 1 – 8 p-ISSN: 2597-4971, e-ISSN: 2685-0079
Gambar  4.  Peringkat  variabel  berdasarkan influence dan dependence
Pada  Gambar  4  menunjukkan perubahan peringkat  variabel indeks daya saing  daerah  berdasarkan  pengaruh ( influence )
dan ketergantungan
( dependence ).  Jika  dilihat  dari  aspek dependence (ketergantungan), tiga variabel utama yaitu perekonomian daerah, ketenagakerjaan, dan kapasitas inovasi ada potensi  pergeseran  variabel  yaitu  variabel ekonomi  menurun  peringkatnya  sebanyak satu  tingkat  dari  urutan  ke-1  menjadi urutan ke-2, sementara variabel ketenagakerjaan  meningkat  satu  tingkat dari  urutan  ke-2  menjadi  urutan  ke-1 setelah iterasi MDII.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  temuan  penelitian  ini terdapat  empat  jenis  variabel  pembentuk indeks  daya  saing  daerah  yaitu driver variable,  relay  variable,  autonomous variable ,  dan dependent  variable yang terpetakan  dalam  peta  empat  kuadran melalui  metode  MICMAC.  Dengan
menggunakan  metode  MICMAC  ini, variabel-variabel  yang  telah  diidentifikasi dapat membantu sebagai bahan perbandingan  (komparasi)  dari  pemetaan variabel-variabel indeks daya saing daerah yang telah dirilis oleh Kemenristek/BRIN. Key  variable atau driver  variable yang menjadi  pemicu  daya  saing  daerah berkelanjutan  yaitu  terdiri  dari  dua variabel  pada  kategori  faktor  penguat, yaitu variabel kelembagaan dan infrastruktur;  serta  dua  variabel  pada kategori  pasar,  yaitu  variabel  efisiensi pasar dan akses keuangan.
Akan  tetapi  terdapat  limitasi  pada penelitian ini yaitu validitas dan reliabilitas temuan  penelitian  perlu  diperiksa  ulang melalui  penelitian  lanjutan  karena  ada potensi  hasil  yang  berbeda  dengan pengisian  nilai  skor  matriks  MDI  pada situasi dan waktu yang berbeda. Meskipun demikian,  hasil  penelitian  ini  diharapkan menjadi  informasi  awal  bahwa  variabel- variabel  pembentuk  indeks  daya  saing daerah  di  Indonesia  dapat  diuji  komparasi dengan metode-metode lainnya.

## REFERENSI
Andhyka, M. (2019). The Development of
Region  Learning  Concept  in Increasing Regional Competitiveness. Eurasia: Economics  &  Business,  2(20), 113-124.
Arcade,  J.,  Godet,  M.,  Meunier,  F.,  & Roubelat,  F.  (1999).  Structural analysis  with  the  MICMAC method  &  Actor's  strategy  with MACTOR method. Futures Research Methodology, American Council  for  the  United  Nations University: The Millennium Project, 1-49. Rank 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Variable 3 - ekonomi 7 - tenaga 11 - kap_ino 5 - diktram 12 - siap_tekno 1 - lembaga 2 - infra 8 - keuangan 10 - Dinamika 9 - ukur_pasar
6 - eff_pasar 4 - sehat Variable 7 - tenaga 3 - ekonomi 11 - kap_ino 5 - diktram 12 - siap_tekno
1 - lembaga
8 - keuangan 2 - infra 10 - Dinamika 9 - ukur_pasar
6 - eff_pasar 4 - sehat
! "# $% & ' ( )* % $+ , )- $. - , .

## Classement par dépendance
Jurnal Kebijakan Pembangunan Daerah, Vol.5, No.1, Juni 2021, Hal. 1 – 8 p-ISSN: 2597-4971, e-ISSN: 2685-0079
Barati,  A.  A.,  Azadi,  H.,  Pour,  M.  D.,
Lebailly, P., & Qafori, M. (2019).
Determining  Key  Agricultural Strategic  Factors  using  AHP- MICMAC. Sustainability, 11(14), 3947.
Berumen,  S.  A.  (2005).  An  approach  to local and regional competitiveness.  Cuadernos  de Administración,  18(29),  13-32. Diambil kembali dari http://www.scielo.org.co/scielo.p hp?script=sci_arttext&pid=S0120 - 35922005000100002&lng=en&tl ng=en Charles,  V.,  &  Zegarra,  L.  F.  (2014). Measuring regional competitiveness  through  Data Envelopment Analysis: A Peruvian  case.  Expert  Systems with  Applications,  41(11),  5371- 5381. Daryanto,  A.,  &  Hafizrianda,  Y.  (2012). Model-Model  Kuantitatif  untuk Perencanaan Pembangunan Daerah:  Konsep  dan  Aplikasi. Bogor: IPB Press. Fauzi,  A.  (2019).  Teknik  Analisis
Keberlanjutan.  Jakarta:  Gramedia Pustaka Utama. Fernandez,  E.,  Navarro,  J.,  Duarte,  A.,  & Ibarra,  G.  (2013).  Core:  A decision  support  system  for regional  competitiveness  analysis based  on  multi-criteria  sorting. Decision Support Systems, 54(3), 1417-1426. Huggins,  R.  (2003).  Creating  a  UK
Competitiveness  Index:  Regional and Local Benchmarking. Regional Studies, 37(1), 89-96.
Irawati,  I.,  Urufi,  Z.,  Resobeoen,  R., Setiawan, A., & Aryanto. (2012). Pengukuran  Tingkat  Daya  Saing Daerah  Berdasarkan  Variabel Perekonomian  Daerah,  Variabel Infrastruktur  Dan  Sumber  Daya Alam,  Serta  Variabel  Sumber
Daya  Manusia  Di  Wilayah
Provinsi Sulawesi
Tenggara.
J@TI Undip, VII(1), 43-50. Jiang, X., Wang, H., Guo, X., & Gong, X. (2019).  Using  the  FAHP,  ISM, and  MICMAC  Approaches  to Study the Sustainability Influencing  Factors  of  the  Last Mile  Delivery  of  Rural  E- Commerce Logistics. Sustainability, 11(14), 3937. Kemenristekdikti. (2019). Laporan Pemetaan  Indeks  Daya  Saing Daerah (IDSD) se-Indonesia 2019. Jakarta: Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi. Paulus, C. A., & Fauzi, A. (2017). Factors Affecting Sustainability of Alternatives Livelihood in Coastal Community in Nembrala, East Nusa Tenggara: an Application of MICMAC Method. Jurnal Ekonomi Pembangunan, 175-182. Schwab,  K.,  &  WEF.  (2019).  The  Global
Competitiveness  Report  2019. Geneva: World Economic Forum.