Accepted: 2023-02-10

## KAJIAN STATISTIK DALAM INDEKS PEMBANGUNAN KEBUDAYAAN DI INDONESIA TAHUN 2018 – 2021
( Statistical Studies in Indonesia’s Culture Development Index Year 2018 – 2021 )
Yudistira 1* , De Budi Sudarsono 2 , Ambar Kusumawati 3 , Asri Cahyani 4
1 Program Studi Statistika, FMIPA Universitas Pattimura Jl. Ir. M. Putuhena, Kampus Unpatti Poka, Ambon, 97233, Maluku, Indonesia
2,3,4 Direktorat Jenderal Kebudayaan, Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi Kompleks Kemendikbud Senayan, Jl. Jenderal Sudirman, Jakarta Pusat, 10270, DKI Jakarta, Indonesia
e-mail corresponding author : yudistira@fmipa.unpatti.ac.id
Abstrak: Indeks  Pembangunan  Kebudayaan  (IPK)  merupakan  indeks  pertama  di  dunia  yang  secara spesifik mampu mengukur capaian pembangunan kebudayaan di berbagai wilayah. Indeks yang tersusun atas 7 dimensi ini rutin dihitung setiap tahun dengan cakupan penghitungan untuk tingkat nasional dan provinsi. Kami menginisiasi suatu kajian tentang penerapan statistik untuk analisis lebih dalam terhadap hasil IPK ini, terutama nilai dan skor IPK di tingkat provinsi dalam 4 tahun terakhir (2018-2021). Kajian ini bertujuan untuk mengetahui lebih dalam aspek yang menarik untuk ditelusuri dari nilai IPK provinsi, misalnya  terkait  perkembangan  nilai  IPK  dalam 4  tahun  terakhir,  perbedaan  nilai  IPK  antara  sebelum dengan masa pandemi COVID-19, faktor utama yang lebih sederhana menjelaskan dimensi penyusun IPK, hingga simulasi pengelompokan provinsi berdasarkan nilai IPK. Metode riset yang utama dalam penelitian ini adalah pengolahan data sekunder nilai IPK provinsi tahun 2018-2021, dengan sedikit tambahan studi literatur  untuk  menguatkan  teori  dari  metode  statistika  yang  digunakan.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  penerapan  beberapa  metode  statistika  mampu  menjawab  berbagai  aspek  yang  menarik  untuk dibahas  terkait  nilai  IPK  provinsi.  Misalnya  pada  Uji  Beda  2  Populasi,  diketahui  terdapat  beberapa dimensi yang nilainya berbeda signifikan antara sebelum dengan masa pandemi COVID-19. Pada metode analisis  faktor  juga  ditemukan  3  faktor  utama  yang  lebih  sederhana  dalam  menjelaskan  dimensi  IPK. Selain  itu  pada  Analisis  Gerombol  dihasilkan  setidaknya  4  klaster  yang  mendeskripsikan  cukup  jelas karakteristik provinsi yang masuk dalam klaster tersebut.
Kata  Kunci: Analisis  Faktor,  Analisis  Gerombol,  Dimensi,  Indeks  Pembangunan  Kebudayaan,  Uji  2 Populasi.
Abstract: Indonesia’s Culture Development Index (also known as IPK) is the first index in world that can specifically  measure  achievements  of  cultural  development  in  various  regions.  This  index  consists  of  7 dimensions, which is annually calculated with coverage in national and provincial levels. We initiated a study of statistics applications for more detailed analysis of results of IPK, especially with composite scores and dimensional scores at provincial level for last 4 years (2018-2021). Our study aimed to find out more about  interesting  aspects  to  explore  from  provincial  IPK  scores,  for  example  related  to  IPK  score development  in  the  last  4  years,  investigated  the  differences  in  IPK  scores  between  before  and  during COVID-19 pandemic, identified main factors that more simply explained IPK dimension, also simulated clustering provinces based on their IPK scores. Our main research method was analysing secondary data on  provincial  IPK  values  in  period  2018-2021,  as  well  as  literature  study  to  strengthen  theory  of some statistical methods. The results of our research showed that applications of such statistical methods were useful  to  answer  various  interesting  aspects  related  to  provincial  IPK  scores.  For  example,  with  Two- Sample Test  we obtained several  dimensions that  have significantly different  scores between before and during  the  COVID-19  pandemic.  In  addition,  Factor  Analysis  method  also  found  3  main  factors  that simplified for explaining  IPK dimensions. Moreover, from Cluster Analysis  we found at  least  4 clusters were produced, which clearly described characteristics of provinces included in each cluster based on their IPK scores.
Keywords : Cluster Analysis, Dimension, Factor Analysis, Indonesia’s Cultural Development Index, Two- Samples Test.

## 1. PENDAHULUAN
Lahirnya  Undang-Undang  Nomor  5  Tahun  2017  tentang  Pemajuan  Kebudayaan  menjadikan  urusan bidang  kebudayaan  semakin  penting  dalam  menunjang  pembangunan  nasional  [1].  Oleh  sebab  itu, ketersediaan data dan informasi faktual di bidang kebudayaan menjadi semakin dibutuhkan, terutama mulai dari proses perencanaan hingga evaluasi terhadap kebijakan dan program terkait Pemajuan Kebudayaan.
Pada  tahun  2019,  Direktorat  Jenderal  Kebudayaan  Kemendikbudristek,  bekerja  sama  dengan Kementerian  Perencanaan  Pembangunan  Nasional  (PPN)/Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional (Bappenas),  dan  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  berhasil  menyusun  suatu  instrumen  yang  mengukur  capaian pembangunan  kebudayaan  di  tingkat  nasional  dan  provinsi  secara  tahunan,  yang  selanjutnya  dinamakan sebagai Indeks Pembangunan Kebudayaan (IPK) [2]. Indeks tersebut merupakan yang pertama di dunia yang secara spesifik mampu mengukur capaian pembangunan kebudayaan di berbagai wilayah. Selain itu IPK juga telah dimasukkan sebagai salah satu target dalam dokumen perencanaan negara  [3], [4].
IPK  secara  umum  terdiri  atas  7  dimensi  meliputi  Ekonomi  Budaya,  Pendidikan,  Ketahanan  Sosial Budaya,  Warisan  Budaya,  Ekspresi  Budaya,  Budaya  Literasi,  dan  Gender  [2].  Ketujuh  dimensi  tersebut diturunkan dalam 31 indikator yang datanya tersedia pada tingkat nasional dan provinsi. Penghitungan  IPK pertama  kali  dilaksanakan  pada  tahun  2019  untuk  menghitung  capaian  IPK  pada  tahun  2018,  dan  terus dilakukan setiap tahun hingga saat ini yang terbaru dipublikasikan yaitu hasil penghitungan IPK tahun 2021.
Penelitian  sebelumnya  terkait  IPK  telah  dilakukan  pada  tahun  2020,  namun  terbatas  pada  kajian relevansi dimensi dan indikator penyusunnya yang dibahas dengan pendekatan kualitatif [5]. Oleh karena itu, penelitian  ini  menjadi  yang  pertama  kali  menggunakan  pendekatan  kuantitatif,  yaitu  dengan  menerapkan metode statistika dalam menganalisis perkembangan nilai IPK dalam 4 tahun terakhir.
Fokus  utama  dalam  penelitian  ini  adalah  penerapan  beberapa  metode  statistika  untuk  mengkaji  lebih dalam  IPK  di  tingkat  provinsi,  baik  nilai  IPK  provinsi  secara  umum  maupun  skor  dimensi  penyusun  IPK tersebut. Adapun tujuan lebih rinci dari penelitian ini sebagai berikut:
1) Mengetahui profil sebaran nilai IPK provinsi dalam 4 tahun penghitungan (2018 – 2021);
2) Menguji secara statistik apakah terdapat perbedaan signifikan terhadap sebaran nilai IPK dimensi beserta 7  dimensi  penyusunnya  setiap  tahunnya,  terutama  antara  tahun  sebelum  Pandemi  COVID-19  (2018 dan 2019) dengan tahun Pandemi COVID-19 (2020 dan 2021);
3) Menganalisis secara statistik faktor utama yang dapat menjelaskan secara lebih sederhana terhadap ketujuh dimensi  penyusun  IPK  yang  sudah  ada,  berdasarkan  perkembangan  skor  dimensi  dalam  4  tahun penghitungan (2018 – 2021);
4) Menganalisis secara statistik pembentukan klaster di tingkat provinsi yang memudahkan interpretasi nilai atau skor dimensi IPK berdasarkan hasil penghitungan dalam 4 tahun terakhir (2018 – 2021); serta
5) Memberikan gambaran interpretasi dari hasil analisis statistik terhadap IPK provinsi, sebagai dasar dalam melakukan evaluasi dan tindak lanjut terhadap capaian IPK.

## 2. METODOLOGI
Metode  utama  dalam  penelitian  ini  adalah  pengolahan  data  sekunder  dengan  sedikit  tambahan  studi literatur  untuk  menguatkan  teori  dari  metode  statistika  yang  digunakan.  Data  sekunder  yang  diolah  dalam penelitian ini merupakan data nilai IPK tingkat provinsi beserta skor dari 7 dimensi penyusunnya, sehingga terdapat 34 baris data IPK Provinsi yang masing-masing terdiri atas 8 variabel (1 nilai IPK Provinsi dan 7 skor dimensi). Data tersebut dikumpulkan dalam 4 periode penghitungan IPK mulai dari tahun 2018 hingga 2021. Dengan demikian secara keseluruhan terdapat 136 baris data dengan 8 variabel yang menjadi objek analisis dalam penelitian ini. Seluruh data tersebut bersumber langsung dari publikasi pada laman IPK yang dikelola oleh Direktorat Jenderal Kebudayaan, Kemendikbudristek [6].
Adapun tahapan langkah yang dilakukan untuk pengolahan data sekunder adalah sebagai berikut:
1) Menyiapkan data sekunder dengan cara mengambil data langsung dari Laman Publikasi IPK [6].
2) Membuat statistik deskriptif sebaran IPK provinsi tahun 2018 – 2021, yang dalam penelitian ini disajikan dalam  bentuk  diagram boxplot .  Pertimbangan boxplot sebagai  bagian  dari  statistik  deskriptif  dalam penelitian ini mengacu dari penelitian sebelumnya [7].
3) Melakukan Uji Beda 2 Populasi, dengan rincian langkah sebagai berikut:
i. Melakukan kategorisasi data nilai dan skor IPK provinsi berdasarkan tahun penghitungan IPK, dengan kriteria  untuk  data  tahun  2018  dan  2019  masuk  dalam  kategori  ‘Pra  Pandemi’,  serta  untuk  data pengamatan tahun 2020 dan 2021 masuk dalam kategori ‘Pandemi’.
ii. Melakukan uji asumsi sebaran normal untuk 8 variabel (1 nilai IPK Provinsi dan 7 skor dimensi) dengan pendekatan nonparametrik yaitu Uji Kolmogorov-Smirnov (K-S), mengacu pada penelitian sebelumnya [8].
iii. Jika hasil uji K-S suatu variabel terbukti memiliki sebaran normal, maka dilanjutkan dengan Uji Beda Rataan 2 Populasi antara kategori ‘Pra Pandemi’ dan ‘Pandemi’. Pertimbangan dalam menggunakan uji tersebut mengacu pada teori [9] serta referensi penelitian sebelumnya [10].
iv. Jika  hasil  uji  K-S  suatu  variabel  terbukti  tidak  memiliki  sebaran  normal,  maka  dilanjutkan  dengan pendekatan  nonparametrik  yaitu  Uji Mann-Whitney antara  kategori  ‘Pra  Pandemi’  dan  ‘Pandemi’. Pertimbangan  dalam  menggunakan  uji  tersebut  mengacu  pada  teori  [11]  serta  referensi  penelitian sebelumnya [12].
v. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan pada butir (iii) dan (iv), dilihat nilai p-value pada masing- masing statistik ujinya untuk selanjutnya disimpulkan apakah terdapat perbedaan skor yang nyata antar kedua kategori tersebut.
4) Melakukan Analisis Faktor terhadap 7 dimensi penyusun dimensi IPK provinsi berdasarkan teori [13] serta penelitian sebelumnya  [14] [15] [16] [17], dengan rincian langkah sebagai berikut:
i. Melihat kelayakan data untuk dianalisis faktor, dengan memunculkan ukuran nilai Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) untuk kelayakan sampel. Kriteria kelayakan berdasarkan nilai KMO mengacu pada penelitian sebelumnya [15].
ii. Jika nilai KMO dianggap layak, maka dilanjutkan dengan mencari banyaknya faktor optimal yang dapat dibentuk,  dengan  cara  menghitung  nilai  karakteristik  ( eigenvalues )  setiap  dimensi  kemudian menentukan banyaknya nilai karakteristik yang lebih dari 1. Sebagai alternatif, dapat juga ditentukan dengan menyajikan grafik scree plot untuk memudahkan secara visual.
iii. Menghitung  nilai  koefisien  dimensi  untuk  masing-masing  faktor,  dengan  menghitung  vektor karakteristik ( eigenvectors ) dari eigenvalues yang nilainya lebih dari 1 berdasarkan hasil pada butir (ii). Untuk mempertegas besaran koefisien untuk masing-masing faktor, dilakukan proses rotasi Varimax . iv. Interpretasi dimensi yang dominan dari masing-masing faktor berdasarkan koefisiennya.
v. Menyajikan  skor  faktor  untuk  seluruh  data  pengamatan  untuk  selanjutnya  digunakan  dalam  Analisis Gerombol.
5) Melakukan Analisis Gerombol terhadap data skor faktor dari dimensi penyusun IPK provinsi berdasarkan teori [13] serta penelitian sebelumnya [18], dengan rincian langkah sebagai berikut:
i. Menentukan banyaknya klaster optimal dengan metode Two-Step Clusters .
ii. Mengelompokkan data pengamatan sesuai dengan banyaknya klaster optimal.
iii. Interpretasi  masing-masing  klaster  berdasarkan  rata-rata  skor  faktor  dari  pengamatan  yang  termasuk dalam klaster yang bersangkutan.
Keseluruhan tahapan analisis data dalam penelitian ini dijalankan dengan bantuan aplikasi SPSS versi 26 seperti pada penelitian [12] [15] [17] [18]. Adapun pilihan analisis yang dijalankan pada aplikasi tersebut disesuaikan dengan tahapan analisis yang telah dijelaskan sebelumnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan hasil dalam penelitian ini terdiri atas beberapa tabel dan grafik beserta penjelasan secara statistik, yang relevan dalam mendeskripsikan perkembangan Indeks Pembangunan Kebudayaan (IPK) tingkat provinsi pada tahun 2018 hingga 2021.

## 3.1. Profil Sebaran Nilai IPK Provinsi
Gambar 1 menyajikan boxplot sebaran nilai  IPK dari 34 provinsi periode 2018 – 2021. Secara visual terlihat  bahwa  perubahan  sebaran  nilai  IPK  hanya  cenderung  meningkat  antara  tahun  2018  dan  2019, sedangkan pada tahun 2020 dan 2021 berturut-turut cenderung mengalami penurunan. Selain itu, sebaran nilai IPK pada tahun 2021 mempunyai simpangan terkecil dibandingkan tahun-tahun sebelumnya. Adapun dari 34 provinsi di Indonesia, hanya Provinsi DI Yogyakarta dan Bali yang secara konsisten berada pada outlier atas. Hal  tersebut  dapat  diartikan  bahwa  kedua  provinsi  tersebut  mempunyai  nilai  IPK  yang  jauh  lebih  tinggi dibandingkan provinsi lainnya.
Gambar 1. Boxplot Sebaran Nilai IPK Provinsi 2018-2021

## 3.2. Perbedaan Profil Nilai IPK Provinsi Sebelum dan Masa Pandemi
Analisis pada subbagian ini dilakukan untuk memeriksa apakah terdapat perbedaan nilai IPK provinsi beserta ketujuh skor dimensi penyusunnya, antara masa sebelum pandemi COVID-19 (tahun 2018 dan 2019) dengan masa pandemi COVID-19 (tahun 2020 dan 2021). Untuk melakukan analisis tersebut perlu diselidiki terlebih dahulu apakah data nilai IPK provinsi beserta skor dimensi penyusunnya memiliki sebaran normal, sehingga  nantinya  dapat  ditentukan  apakah  menggunakan  parametrik  atau  nonparametrik  dalam  pengujian perbedaan nilai dan skor tersebut. Tabel 1 menyajikan hasil pengujian sebaran normal dari nilai IPK provinsi beserta ketujuh skor dimensi penyusunnya dengan pendekatan nonparametrik Uji Kolmogorov-Smirnov (K- S).
Tabel 1. Hasil Uji Sebaran Normal atas 8 Variabel IPK Variabel Parameter Sebaran Normal Nilai Statistik K-S p-value Rata-Rata Std. Deviasi IPK Provinsi 53,45 5,47 0,116 0,000* D1 24,21 16,67 0,113 0,000* D2 70,45 5,98 0,096 0,004* D3 73,51 6,03 0,112 0,000* D4 41,35 9,48 0,053 0,200 D5 33,73 10,42 0,136 0,000* D6 56,58 8,77 0,072 0,084 D7 57,44 4,95 0,097 0,003*
Catatan: * adalah nilai yang signifikan menunjukkan data tidak menyebar normal (p-value<0,05)
Berdasarkan Tabel 1 terlihat bahwa dari 8 variabel yang diujikan hanya terdapat 2 variabel yang dapat dikatakan mempunyai sebaran normal, yaitu variabel D4 (Dimensi Warisan Budaya) dan D6 (Budaya Literasi) sehingga kedua variabel tersebut dapat diuji perbedaannya dengan menggunakan Uji Beda Rataan 2 Populasi. Sedangkan  untuk  keenam  variabel  lainnya  (termasuk  nilai  IPK  provinsi)  dapat  diuji  perbedaannya  dengan pendekatan nonparametrik yaitu Uji Beda Nilai Tengah 2 Populasi.
Selanjutnya  Tabel  2  menyajikan  hasil  pengujian  atas  2  populasi,  yaitu  nilai  dan  skor  IPK  sebelum pandemi (2018 dan 2019) dan nilai dan skor  IPK masa pandemi (2020 dan 2021), baik dengan pendekatan parametrik maupun nonparametrik.
Tabel 2. Hasil Uji Beda 2 Populasi atas 8 Variabel IPK Variabel Jenis Uji Nilai Statistik Uji p-value Pendekatan Parametrik D4 Uji Beda Rataan 2 Populasi -0,524 0,601 D6 Uji Beda Rataan 2 Populasi -0,797 0,407 Pendekatan Nonparametrik IPK Provinsi Uji Mann-Whitney -1,667 0,096 D1 Uji Mann-Whitney -2,960 0,003* D2 Uji Mann-Whitney -2,181 0,029* D3 Uji Mann-Whitney -1,693 0,090 D5 Uji Mann-Whitney -3,090 0,002* D7 Uji Mann-Whitney -2,063 0,039*
Catatan: * adalah nilai yang signifikan berbeda antar 2 populasi yang diujikan (p-value<0,05)
Berdasarkan Tabel 2 terlihat bahwa dari 8 variabel yang diujikan hanya 4 variabel yang menunjukkan perbedaan  rata-rata  atau  nilai  tengah  2  populasi  yang  signifikan,  yaitu  Variabel  D1  (Dimensi  Ekonomi Budaya), D2 (Dimensi Pendidikan), D5 (Dimensi Ekspresi Budaya, dan D7 (Dimensi Gender). Hal ini juga berarti  dari  7  dimensi  penyusun  IPK  provinsi,  keempat  dimensi  tersebut  mempunyai  perbedaan  skor  yang nyata antara kondisi sebelum pandemi (2018 dan 2019) dengan kondisi masa pandemi (2020 dan 2021).

## 3.3. Analisis Faktor Dimensi Penyusun IPK
Analisis  pada  subbagian  ini  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  faktor  utama  yang  dapat  menjelaskan lebih  sederhana  terhadap  ketujuh  dimensi  penyusun  IPK  yang  sudah  ada.  Untuk  dapat  menemukan  faktor tersebut,  dilakukan  teknik  Analisis  Faktor  yang  diterapkan  atas  data  skor  ketujuh  dimensi  penyusun  IPK provinsi dalam 4 tahun terakhir (2018 – 2021).
Hal pertama yang perlu diperiksa sebelum menjalankan  Analisis Faktor adalah memeriksa kelayakan data sampel untuk dapat dianalisis dengan metode tersebut, yaitu melalui ukuran yang disebut sebagai nilai Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)  untuk  kelayakan  sampel.  Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dengan  SPSS  26, diperoleh  nilai  KMO  sebesar  0,588.  Dengan  demikian  menurut  referensi  [15],  data  skor  ketujuh  dimensi penyusun IPK provinsi dalam 4 tahun terakhir dianggap cukup layak untuk dapat dilakukan Analisis Faktor.
Langkah  berikutnya  adalah  menentukan  banyaknya  faktor  utama  yang  dapat  dibentuk  dari  ketujuh dimensi  penyusun  IPK  tersebut.  Untuk  menentukan  banyaknya  faktor  utama  perlu  dicari  nilai  karakteristik ( eigenvalues )  dari  setiap  dimensi  penyusun  IPK,  yang  selanjutnya  dapat  direpresentasikan  dalam  bentuk diagram scree plot seperti disajikan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Scree Plot Dimensi Penyusun IPK
Berdasarkan Gambar 2 dapat ditentukan bahwa banyaknya faktor utama  optimal yang dapat dibentuk adalah  banyaknya  nilai  karakteristik  ( eigenvalues )  yang  lebih  besar  dari  1,  yaitu  sebanyak  3  faktor.  Hasil pengolahan data dengan SPSS 26 juga memberikan informasi tambahan bahwa ketiga faktor utama tersebut
nantinya  mampu  menjelaskan  sebanyak  73,92%  dari  keragaman  data  skor  ketujuh  dimensi  penyusun  IPK provinsi dalam 4 tahun terakhir.
Langkah selanjutnya adalah menyusun matriks koefisien faktor dari 7 dimensi penyusun  IPK dengan metode Analisis Komponen Utama, serta banyaknya faktor optimal yang ditentukan sebanyak 3 faktor. Selain itu,  diterapkan  rotasi  komponen  utama  dengan  metode Varimax agar  lebih  terlihat  jelas  dimensi  yang mempunyai koefisien terbesar pada masing-masing faktor. Hasil analisis tersebut disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Matriks Koefisien Faktor dari 7 Dimensi Penyusun IPK
Variabel Nilai Koefisien Faktor 1  Faktor 2  Faktor 3 D2 (Pendidikan) 0,879 0,090 0,101 D6 (Budaya Literasi) 0,874 0,056 -0,038 D4 (Warisan Budaya) 0,685 0,089 -0,088 D5 (Ekspresi Budaya) 0,123 0,850 -0,045 D3 (Ketahanan Sosial-Budaya) -0,060 0,782 0,326 D1 (Ekonomi Budaya) 0,400 0,670 -0,425 D7 (Gender) 0,025 0,069 0,935
Catatan: Angka yang dicetak tebal berwarna merah merupakan nilai koefisien yang dominan (terbesar) untuk masing-masing faktor
Berdasarkan Tabel 3, maka dapat dideskripsikan 3 faktor utama yang dapat menjelaskan lebih sederhana terhadap ketujuh dimensi penyusun IPK sebagai berikut:
a) Faktor 1 terdiri atas 3 dimensi IPK yang dominan, yaitu D2 (Dimensi Pendidikan), D4 (Dimensi Warisan Budaya), dan D6 (Dimensi Budaya Literasi). Jika mempertimbangkan penamaan dari ketiga dimensi yang dominan,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  Faktor  1  merupakan  faktor  utama  ( core )  dalam  pembangunan kebudayaan melalui pendidikan dan literasi.
b) Faktor  2  terdiri  atas  3  dimensi  IPK  yang  dominan,  yaitu  D1  (Dimensi  Ekonomi  Budaya),  D3  (Dimensi Ketahanan Sosial-Budaya), dan D5 (Dimensi Ekspresi Budaya). Jika mempertimbangkan penamaan dari ketiga  dimensi  yang  dominan,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  Faktor  2  merupakan  faktor  pendukung ( support ) dalam pembangunan kebudayaan.
c) Faktor  3  terdiri  atas  1  dimensi  IPK  yang  dominan  yaitu  D7  (Dimensi  Gender).  Faktor  ini  dapat  disebut sebagai Dimensi Gender itu sendiri, atau dapat dianggap sebagai faktor tambahan yang menunjang faktor utama dan faktor pendukung dalam pembangunan kebudayaan.

## 3.4. Klasterisasi Provinsi Berdasarkan Dimensi Penyusun IPK
Analisis pada subbagian ini dilakukan untuk mengidentifikasi kemungkinan klaster yang dapat dibentuk dari 34 provinsi berdasarkan skor ketujuh dimensi penyusun IPK dalam 4 tahun terakhir (2018 – 2021). Untuk dapat  menentukan  klaster  tersebut,  teknik  Analisis  Gerombol  diterapkan  atas  data  skor  faktor  utama  dari dimensi penyusun IPK provinsi, berdasarkan hasil yang telah dijabarkan pada Subbagian 3.3.
Langkah  pertama  dari  Analisis  Gerombol  adalah  menentukan  banyaknya  klaster  optimal  yang  dapat dibentuk,  yaitu  dengan  metode Two-Step  Cluster .  Hasil  pengolahan  data  dengan  SPSS  26  memberikan rekomendasi jumlah klaster optimal yang dapat dibentuk berdasarkan data yang diberikan adalah sebanyak 4 klaster. Selanjutnya berdasarkan jumlah klaster optimal tersebut, setiap data pengamatan yang mewakili skor faktor utama pada tahun dan provinsi tertentu dikelompokkan berdasarkan kedekatan skor tersebut. Tabel 4 menyajikan karakteristik dari masing-masing klaster yang ditunjukkan melalui rata-rata skor faktor dari klaster yang bersangkutan.
Tabel 4. Profil Klaster Provinsi Berdasarkan Skor Faktor IPK
Klaster Rata-Rata Skor Faktor Faktor 1 Faktor 2 Faktor 3 1 -1,402 0,308 -0,149 2 0,308 0,384 1,035 3 0,283 -0,652 -0,326 4 1,347 2,312 -0,962
Catatan: Angka yang dicetak tebal berwarna merah merupakan karakteristik skor faktor yang paling menonjol untuk masing-masing klaster
Berdasarkan Tabel 4, maka dapat dideskripsikan 4 klaster provinsi berdasarkan skor faktor utama dari dimensi penyusun IPK sebagai berikut:
a) Klaster  1  dicirikan  dengan  rata-rata  skor  yang  rendah  pada  Faktor  1.  Jika  melihat  deskripsi  faktor  yang telah dijabarkan pada Subbagian 3.3, maka dapat dikatakan bahwa Klaster 1 merupakan kelompok provinsi dengan skor yang masih rendah pada dimensi IPK yang menjadi faktor utama ( core ) dalam pembangunan kebudayaan.
b) Klaster 2 dicirikan dengan rata-rata skor yang tinggi pada Faktor 3. Jika melihat deskripsi faktor yang telah dijabarkan  pada  Subbagian  3.3,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  Klaster  2  merupakan  kelompok  provinsi dengan  skor  yang  tinggi  pada  IPK  Dimensi  Gender.  Meskipun  demikian  pendeskripsian  Klaster  2 sebenarnya  tidak  terlalu  penting,  karena  Dimensi  Gender  dianggap  sebagai  faktor  tambahan  yang menunjang faktor utama dan faktor pendukung dalam pembangunan kebudayaan.
c) Klaster  3  dicirikan  dengan  rata-rata  skor  yang  rendah  pada  Faktor  2.  Jika  melihat  deskripsi  faktor  yang telah dijabarkan pada Subbagian 3.3, maka dapat dikatakan bahwa Klaster 3 merupakan kelompok provinsi dengan  skor  yang  masih  rendah  pada  dimensi  IPK  yang  menjadi  faktor  pendukung  ( support )  dalam pembangunan kebudayaan.
d) Klaster  4  dicirikan  dengan  rata-rata  skor  yang  tinggi  pada  Faktor  1  dan  Faktor  2. Jika  melihat  deskripsi faktor  yang  telah  dijabarkan  pada  Subbagian  3.3,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  Klaster  4  merupakan kelompok provinsi dengan skor dimensi IPK yang sudah tinggi, baik sebagai faktor utama ( core ) maupun faktor pendukung ( support ) dalam pembangunan kebudayaan.
Apabila  hasil  klasterisasi  provinsi  tersebut  dirinci  menurut  tahun  penghitungan  IPK,  maka  hasilnya dapat disajikan seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Perkembangan Klasterisasi IPK Provinsi Tahun 2018 – 2021
Tahun IPK Jumlah Provinsi Total Klaster 1 Klaster 2 Klaster 3 Klaster 4 2018 8 9 14 3 34 2019 7 8 16 3 34 2020 7 11 13 3 34 2021 7 5 22 0 34
Berdasarkan Tabel 5, terlihat fenomena bahwa pada tahun 2021 jumlah provinsi yang masuk ke dalam Klaster 3 bertambah signifikan. Hal tersebut menjadi indikasi bahwa pada tahun tersebut banyak provinsi yang kesulitan  dalam  mempertahankan  capaian  dimensi  IPK  yang  menjadi  faktor  pendukung  ( support )  dalam pembangunan kebudayaan, yaitu Dimensi Ekonomi Budaya, Ketahanan Sosial-Budaya, dan Ekspresi Budaya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dijabarkan, terdapat beberapa kesimpulan penting sebagai berikut:
1) Secara umum, sebaran nilai IPK provinsi memiliki pola yang sama dengan IPK nasional, yaitu mengalami kenaikan antara tahun 2018 dan 2019 namun kemudian mengalami penurunan pada tahun 2020 dan 2021. Dalam keempat tahun tersebut, hanya Provinsi DI Yogyakarta dan Bali yang secara konsisten mempunyai nilai IPK provinsi yang jauh di atas provinsi lainnya.
2) Secara statistik pada tingkat kepercayaan 95%, tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara nilai IPK provinsi sebelum pandemi (2018 dan 2019) dengan masa pandemi (2020 dan 2021). Namun apabila ditinjau pada skor dimensi penyusun IPK provinsi, terdapat 4 dimensi IPK yang berbeda signifikan yaitu Dimensi Ekonomi Budaya, Pendidikan, Ekspresi Budaya, dan Gender.
3) Berdasarkan  Analisis  Faktor  terhadap  data  skor  dimensi  penyusun  IPK  tahun  2018  –  2021,  maka  dapat diidentifikasi  3  faktor  utama  yang  dapat  menjelaskan  secara  lebih  sederhana  terhadap  ketujuh  dimensi penyusun  IPK yang sudah ada: Faktor utama ( core ), Faktor pendukung ( support ), serta Dimensi Gender yang secara mandiri menjadi faktor tambahan yang menunjang faktor utama dan faktor pendukung dalam pembangunan kebudayaan.
4) Berdasarkan Analisis Gerombol, setidaknya  terdapat 4 klaster provinsi yang dapat dibentuk berdasarkan perkembangan  skor  dimensi  penyusun  IPK  tahun  2018  –  2021.  Dari  keempat  klaster  tersebut  dapat
diperhatikan 2 klaster di antaranya yang menjadi fokus utama, yaitu klaster dengan skor yang masih rendah pada  dimensi  IPK  yang  menjadi  faktor  utama  ( core ),  serta  klaster  dengan  skor  yang  masih  rendah  pada dimensi IPK yang menjadi faktor pendukung ( support ).
5) Adanya  klasterisasi  IPK  provinsi  sebagaimana  disampaikan  pada  Poin  4),  diharapkan  dapat  membantu pemerintah  pusat  maupun  provinsi  dalam  mengidentifikasi  kelemahan  dalam  capaian  pembangunan kebudayaan di provinsi yang bersangkutan. Dengan demikian, dapat disusun langkah evaluasi dan rencana tindak  lanjut  yang  lebih  efektif  untuk  memperbaiki  capaian  pembangunan  kebudayaan  pada  tahun berikutnya.
Seiring  dengan  hasil  penghitungan  IPK  yang  rutin  dipublikasikan  setiap  tahunnya,  maka  semakin banyak  data  yang  dapat  diolah  baik  nilai  IPK  nasional,  nilai  IPK  provinsi,  maupun  skor  dimensi  penyusun IPK.  Oleh  karena  itu,  penelitian  terkait  IPK  diharapkan  kedepannya  dapat  menjadi  semakin  beragam  dan semakin  komprehensif,  terutama  pengayaan  metode  statistik  yang  digunakan.  Dengan  demikian  hasil  dari penelitian terkait IPK dapat dimanfaatkan sebagai pertimbangan ilmiah, baik untuk penyempurnaan metode penyusunan  IPK,  maupun  dalam  rangka  dasar  evaluasi  dan  penyusunan  rencana  pembangunan  kebudayaan yang berbasis data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 5 Tahun 2017 tentang Pemajuan Kebudayaan..
[2]   Kemendikbudristek, Indeks Pembangunan Kebudayaan. 2018.
[3]   Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 18 Tahun 2020 tentang Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional 2020-2024.
[4]   Peraturan Menteri Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi Republik Indonesia Nomor 13 Tahun 2022 Tentang Perubahan Atas Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Nomor 22 Tahun 2020 Tentang Rencana Strategis Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Ta.
[5]   S.  Biantoro,  et  al,  Pengembangan  Indeks  Pembangunan  Kebudayaan  2019,  Jakarta:  Pusat  Penelitian Kebijakan,  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  dan  Perbukuan,  Kementerian  Pendidikan  dan Kebudayaan, 2020. [Online]. Available: https://repositori.kemdikbud.go.id, 2020, p. Jakarta.
[6]   Laman Publikasi Indeks Pembangunan Kebudayaan, [Online]. Available: https://ipk.kemdikbud.go.id/. [Diakses 23 12 2022].
[7]   M. Y. Darsyah, “Penggunaan Stem and Leaf dan Boxplot untuk Analisis Data,” J. Pendidik. Mat., vol. 1, no. 1, pp. 55-67, 2014.
[8]   A. Quraisy, “Normalitas Data Menggunakan Uji Kolmogorov-Smirnov dan Saphiro-Wilk,” J-HEST J. Heal. Educ. Econ. Sci. Technol., vol. 3, no. 1, pp. 7-11, 2022.
[9]   R. E. Walpole, R. H. Myers, S. L. Myers, and K. Ye, Probability & Statistics for Engineers & Scientists 9th Edition, Pearson Education, 2016.
[10]  P. S. Mustafa, “Statistika Inferensial Meliputi Uji Beda dalam Pendidikan Jasmani: Sebuah Tinjauan,” Didakt. J. Pemikir. Pendidik, vol. 28, no. 2, pp. 71-86, 2022.
[11]  E. M. Nussbaum, Categorical and Nonparametric Data Analysis., New York: Routledge, 2015.
[12]  T.  Sriwidadi,  “Penggunaan  Uji  Mann-Whitney  pada  Analisis  Pengaruh  Pelatihan  Wiraniaga  dalam Penjualan Produk Baru,” Binus Bus, p. 751, 2011.
[13]  A. C. Rencher, and W. F. Christensen, Methods of Multivariate Analysis 3rd Edition, New Jersey: ohn Wiley & Sons, Inc, 2012.
[14]  B. Williams, A. Onsman, and T. Brown,, “Exploratory Factor Analysis: A Five-Step Guide for Novices,” J. Emerg. Prim. Heal. Care, vol. 8, no. 3, pp. 1-13, 2010.
[15]  A.  G. Yong  and  S.  Pearce,  “A  Beginner’s  Guide  to  Factor  Analysis:  Focusing  on  Exploratory  Factor Analysis,” Tutor. Quant. Methods Psychol, vol. 9, no. 2, p. 79–94, 2013.
[16]  M.  Z. Nasution,  “Penerapan  Principal  Component  Analysis  (PCA)  dalam  Penentuan  Faktor  Dominan yang Mempengaruhi Prestasi Belajar Siswa (Studi Kasus : SMK Raksana 2 Medan),” J. Teknol. Inf., vol. 3, no. 1, p. 41, 2019.
[17]  Y. S. Nugroho, S. P. Hadi, and T. Haryono, “Penggunaan Software SPSS untuk Analisis Faktor dengan Metode Regresi Liner Berganda (Studi Kasus Kota Salatiga),” p. 82–88, 2009.
[18]  D. Şchiopu, “Applying TwoStep Cluster Analysis for Identifying Bank Customers’ Profile,” Buletinul, vol. LXII, no. 3, p. 66–76, 2010.