DOI: http://dx.doi.org/10.29244/jp2wd.2022.6.3.262-275

## Indeks Pembangunan Ekonomi Inklusif Berwawasan Lingkungan di Indonesia
Index of Environmental Friendly Inclusive Economic Development in Indonesia
A.A. Ngurah Gede Wasudewa 1*
1 Program Studi Magister Perencanaan Wilayah dan Kota, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada Jalan Grafika Nomor 2, Sekip, Yogyakarta, 55281, Indonesia; * Penulis korespondensi. e-mail : aangurahgedewasudewa@mail.ugm.ac.id (Diterima: 10 November 2021 ; Disetujui: 4 Februari 2022)

## ABSTRACT
Indonesian  planners  have  been  faced  with  significant  challenges  to  change  Indonesia‘s economic  development  paradigm.  Economic  development,  which  priorly  focused  on  high development growth, were expected to become more inclusive and environmental friendly. The aim of this paradigm was to guarantee the sustainability aspect. To achieve this, standard criteria should be  formulated  during  the  planning  stage,  based  on  the  level  of  environmental  friendly  inclusive economic development.  Research should  be conducted to provide these criteria and  this research was  aimed  to  formulate  a  composite  index  based  on  environmental  friendly  inclusive  economic development  concept.  Method  that  are  used  to  formulate  these  indexes  are  factors  analyzing  21 variables that represent economic, social, and environmental variable. The result of this research is that  the  indexes  of  environmentally  friendly  inclusive  economic  development  were  composed  of  5 factors,  which  is  the  level  of  economic  infrastructure  and  growth,  job  opportunity,  quality  of  the environment,  basic  infrastructure  accessibility,  poverty  management  and  human  resources capability . The  calculation  results  of  national  and  provincial  Index  of  Environmental  Friendly Inclusive  Economic  Development  or  IPEIBL  value  can  be  used  as  a  reference  in  evaluating  the achievement of inclusiveness and sustainable development in Indonesia by the government .
Keywords: composite index, environment, factor analysis, inclusive, sustainability.

## ABSTRAK
Perencana di Indonesia memiliki tantangan besar dalam mengubah paradigma pembangunan ekonomi.  Pembangunan  ekonomi  yang  awalnya  berorientasi  pada  pencapaian  pertumbuhan  yang tinggi diharapkan dapat menjadi pertumbuhan yang lebih inklusif dan berwawasan lingkungan. Hal ini  dimaksudkan  agar  pembangunan  yang  ada  dapat  menjamin  aspek  keberlanjutan.  Untuk  dapat mewujudkan pembangunan ini maka dalam proses perencanaan diperlukan ukuran terhadap tingkat inklusifitas  pembangunan  ekonomi  yang  berwawasan  lingkungan.  Guna  menyediakan  ukuran tersebut,  maka  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menyusun  sebuah  indeks  komposit  dari  konsep pembangunan  ekonomi  inklusif  yang  berwawasan  lingkungan.  Teknik  yang  digunakan  dalam menyusun  indeks  komposit  tersebut  adalah  dengan  analisis  faktor  terhadap  21  variabel  yang mewakili dimensi ekonomi, sosial dan lingkungan.  Hasil utama dari penelitian menunjukkan bahwa konstruksi  terhadap  Indeks  Pembangunan  Ekonomi  Inklusif  Berwawasan  Lingkungan  (IPEIBL) dibentuk  oleh  lima  faktor,  yakni  tingkat  perkembangan  dan  infrastruktur  ekonomi,  tingkat
kesempatan  kerja,  tingkat  kualitas  lingkungan  hidup,  tingkat  aksesibilitas  infrastruktur  dasar  dan tingkat pengentasan kemiskinan serta kapabilitas manusia. Hasil penghitungan nilai IPEIBL nasional dan masing-masing provinsi dapat dijadikan rujukan dalam melakukan evaluasi capaian inklusifitas dan keberlanjutan pembangunan di Indonesia oleh pemerintah.
Kata kunci: analisis faktor, inklusif, indeks komposit, keberlanjutan, lingkungan.

## PENDAHULUAN
Proses perencanaan pembangunan ekonomi  di  Indonesia  sedang  dihadapi  pada tantangan  yang  serius.  Tantangan  ini  berupa upaya  dalam  mengkonversi  pola  pembangunan yang  awalnya  bertumpu  pada  pertumbuhan ekonomi yang tinggi dengan eksploitasi sumber daya  alam  menjadi  pola  pembangunan  yang mengedepankan inklusifitas serta konsep ramah lingkungan (Negara, 2013).
Pembangunan ekonomi inklusif merupakan  suatu  skema  pertumbuhan  ekonomi yang  mampu  memberikan  manfaat  pemerataan dan  kesejahteraan  kepada  seluruh  penduduk (Sitorus  &  Arsani,  2018).  Indikator  terkait inklusifitas pembangunan ekonomi di Indonesia sudah dirumuskan oleh BAPPENAS melalui tiga aspek, yakni pertumbuhan ekonomi, ketimpangan  dan  kemiskinan,  serta  akses  dan kesempatan (BAPPENAS, 2020).
Tiga aspek yang telah menjadi komponen dalam menghitung kadar inklusifitas pembangunan ekonomi di Indonesia  sayangnya belum  memperhitungkan  sama  sekali  aspek kualitas  lingkungan  hidup.  Galeotti  (2007)  dan Damayanti  &  Chamid  (2016)  menyimpulkan bahwa  terdapat  korelasi  yang  negatif  antara aktivitas ekonomi dengan kualitas lingkungan di suatu wilayah.
Indeks  Kualitas  Lingkungan  Hidup (IKLH)  di  Indonesia  pada  tahun  2019  sebesar 66.55 dengan nilai terendah sebesar 42.84 untuk DKI  Jakarta  dan  tertinggi  sebesar  83.96  di
Provinsi Papua Barat (KLHK, 2020). Berdasarkan  data  tersebut  dapat  dilihat  bahwa adanya  kecenderungan  bahwa  provinsi  dengan aktivitas  ekonomi  yang  tinggi  memiliki kecenderungan  memiliki  kualitas  lingkungan hidup  yang  lebih  buruk  dibandingkan  provinsi dengan aktivitas ekonomi yang relatif rendah.
Terasimilasinya  aspek  lingkungan  pada konsep  pembangunan  ekonomi  inklusif  juga sejalan dengan konsep pembangunan berkelanjutan. Klarin (2018) menjelaskan bahwa pembangunan  berkelanjutan  adalah  sebuah konsep  pengembangan  aspek  sosial,  ekonomi yang  sejalan  dengan  keberlangsungan  ekologi, konsep  penggunaan  sumber  daya  seefisien mungkin  untuk  keberlangsungan  hidup  seluruh masyarakat dan konsep kontinuitas penggunaan sumber  daya  dalam  jangka  panjang  untuk generasi  mendatang. Salah  satu  tujuan  utama dari pembangunan berkelanjutan (Tujuan Pembangunan  Berkelanjutan/TPB)/ Sustainable Development Goals (SDGs) adalah terwujudnya suatu  pembangunan  yang  dapat  memberikan manfaat bagi masyarakat
secara berkesinambungan dan sekaligus mampu menjaga kualitas lingkungan hidup (Handrian & Andry, 2020).
Konstruksi terhadap suatu indikator yang dapat mengukur tingkat pembangunan ekonomi sekaligus kualitas lingkungan terus berkembang dalam  beberapa  tahun  terakhir  ini.  Seljak et  al . (2004)  menggagas  perhitungan index  of balanced  sustainable  development di  sejumlah negara  di  Eropa  menggunakan  pendekatan agregasi  dengan  penimbang  bobot  adalah  rata- rata  atas  sejumlah  variabel  yang  kemudian dikelompokkan  dalam  tiga  aspek,  yakni ekonomi  sosial  dan  lingkungan.  Lubis et  al . (2021) menghitung Indeks Pembangunan Berkelanjutan  Lokal  (IPBL)  di  level  kabupaten dengan  menggunakan  tiga  kelompok  indikator, yakni  ekonomi,  sosial  dan  lingkungan  yang selanjutnya dikompositkan menggunakan analisis faktor. Fitrianto et al. (2021) melakukan penghitungan  indeks  keberlanjutan  pada  level kawasan  industri  di  tepi  air  juga  dengan pendekatan  pada  aspek  ekonomi,  sosial  dan
Oktober 2022, 6 (3): 262-275
lingkungan dengan menggunakan teknik Analytical Hierarchy Process (AHP).
Merujuk  pada  penelitian  yang  telah  ada sebelumnya, dengan mempertimbangkan kelebihan  dan  kekurangan  masing-masing pendekatan,  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan penghitungan  nilai  indeks  dengan  berpedoman pada  tahapan-tahapan  yang  disarankan  oleh Organization  for  Economic  Co-Operation  and Development (OECD) dalam penyusunan suatu indeks komposit (OECD, 2008).
Tujuan dari penelitian ini adalah menyusun nilai  indeks  komposit  dari  pembangunan ekonomi  inklusif  yang  berwawasan  lingkungan di Indonesia pada level provinsi dan menganalisa setiap komponen dekomposisi yang menjadi pembentuk indeks tersebut.

## METODOLOGI
Data  pada  penelitian  ini  diperoleh  dari publikasi  Indeks  Kualitas  Lingkungan  Hidup Tahun 2019 yang dikeluarkan oleh Kementerian Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan  serta publikasi  Statistik  Indonesia  Tahun  2020, Indikator,  Pasar  Tenaga  Kerja  Indonesia Agustus  2019  dan  data  pada website yang dikeluarkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS). Unit  analisis  dari  penelitian  ini,  yakni  seluruh provinsi  di  Indonesia  yang  berjumlah  34 provinsi.  Tahun  penelitian  adalah  tahun  2019. Pemilihan tahun ini didasarkan pada ketersediaan  data  yang  terbaru  dan  tidak terpengaruh  efek  guncangan  akibat  pandemi COVID-19. Variabel operasional yang digunakan dalam penyusunan Indeks Pembangunan  Ekonomi  Inklusif  Berwawasan Lingkungan (IPEIBL) adalah sebagai berikut.

## Tabel  1.  Variabel  Operasional  Penyusun  Indeks  Pembangunan  Ekonomi  Inklusif  Berwawasan  Lingkungan
(IPEIBL) Pertumbuhan dan Perkembangan Ekonomi Pemerataan Pendapatan dan Pengurangan Kemiskinan Perluasan Akses dan Kesempatan Kualitas Lingkungan V1 : Pertumbuhan PDRB riil perkapita (%) V9  : Rasio pendapatan gini V14 : Angka harapan lama sekolah (tahun) V19 : Indeks Kualitas Air V2 : Share manufaktur terhadap PDRB (%) V10 : Rasio pendapatan perempuan V15 : Persentase balita mendapatkan imunisasi dasar lengkap (%) V20 : Indeks Kualitas Udara V3 : Tingkat kesempatan kerja V11 : Rasio rata-rata pengeluaran rumah tangga desa dan kota V16 : Angka harapan hidup (tahun) V21 : Indeks Kualitas Tutupan Lahan V4 : Persentase penduduk bekerja penuh (%) V12 : Persentase penduduk miskin (%) V17 : Persentase rumah tangga dengan air minum layak (%) V5 : Persentase tenaga kerja dengan tingkat pendidikan SMA ke atas (%) V13 : Rata-rata konsumsi protein per kapita per hari V18 : Persentase rumah tangga dengan fasilitas tempat buang air sendiri (%) V6 : Persentase ruta yang
menggunakan listrik PLN (%) V7 : Persentase penduduk yang memiliki telepon genggam (%) V8 : Persentase jalan dengan kondisi baik dan sedang (%) Sumber: BAPPENAS (2020), Valentin (2015), Setianingtias et al . (2019) dan dimodifikasi
Metode  analisis  yang  digunakan  untuk mencapai tujuan utama dari penelitian ini adalah analisis faktor. Analisis faktor digunakan karena analisis ini dapat menganalisis sejumlah variabel yang diduga memiliki keterkaitan satu sama lain. Pendekatan yang digunakan adalah exploratory factor analysis (EFA). Pendekatan ini digunakan karena sangat cocok untuk melakukan penentuan dimensi-dimensi yang akan terbentuk, sehingga keterkaitan  variabel  tersebut  dapat  dijelaskan dan dikelompokkan ke dalam faktor-faktor laten yang  tepat  (Williams , 2010).  Adapun  tahapan yang  dilakukan  dalam  analisis  faktor  adalah sebagai berikut:
1. Uji Bartlett.
Uji ini digunakan untuk  memeriksa  apakah matriks korelasi yang dihasilkan merupakan matriks  identitas.  Jika  matriks  korelasinya adalah  matriks  identitas  maka  disimpulkan bahwa  di  antara  variabel  tidak  terdapat korelasi.  Berikut  hipotesis  dan  statistik  uji yang digunakan:
𝐻 0 = 𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑘𝑜𝑟𝑒𝑙𝑎𝑠𝑖 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑡𝑎𝑠 𝐻 1 = 𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑘𝑜𝑟𝑒𝑙𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑢𝑘𝑎𝑛 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑡𝑎𝑠
Statistik Uji:
𝜆 𝑜𝑏𝑠 2 =   − [(𝑁 − 1) − (2𝑝 + 5) 6 ] 𝑙𝑛 |𝑅| Keterangan: 𝑁 = jumlah observasi
|𝑅| = determinan matriks korelasi
𝑝 = jumlah variabel
2. Statistik Kaiser Meyer Olkin (KMO) Nilai  KMO  digunakan  untuk  mengetahui apakah  data  observasi  yang  digunakan sudah  layak  untuk  dianalisis  lebih  lanjut dengan  analisis  faktor.  Syarat  untuk  dapat melakukan  analisis  faktor  adalah  hasil penghitungan  statistik  KMO  bernilai  lebih dari 0.5 (Yasa et al., 2017),
3. Ekstraksi Faktor Ekstraksi  faktor  merupakan  langkah  inti dari  analisis  faktor,  yaitu  mereduksi
sejumlah  variabel  asli  menjadi  sejumlah kecil  faktor  (Nugroho,  2008).  Ekstraksi faktor  menggunakan  metode  komponen utama. Dalam penelitian untuk menentukan jumlah faktor yang terbentuk menggunakan prosedur  pemenuhan  kriteria  akar  ciri ( eigenvalue ). Dengan pendekatan ini, hanya faktor  yang  memiliki  akar  ciri  lebih  besar dari  1  ( 𝜆 > 1) yang  dianggap  signifikan dan diikutkan  dalam model faktor (Delsen et al., 2017).
4. Rotasi Faktor Pada  umumnya  seluruh  faktor  yang dihasilkan  dari  proses  reduksi  masih  sulit untuk  diinterpretasikan  (Watkins,  2018). Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  rotasi terhadap  matriks  L  atau  faktor  pembobot dengan  cara  mengubah  faktor  penimbang awal  menjadi  faktor  penimbang  baru dengan tujuan meningkatkan daya interpretasi (Nugroho, 2008).
5. Interpretasi Faktor
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemberian  nama kepada faktor-faktor yang terbentuk sesuai klasifikasi dan pencirian variabel pembentuk.  Penamaan  dilakukan  secara subyektif dengan orientasi penamaan yang mengcover  keragaman  jenis  variabel (Nugroho, 2008). Selain melakukan penamaan pada tahap ini juga dihitung nilai skor  faktor  dari  masing-masing  faktor terbentuk.

## Tahapan Penyusunan Indeks Komposit
Tahapan  pembentukan  indeks  komposit pada penelitian ini mengadopsi tahapan-tahapan yang disarankan oleh Organization for Economic  Co-Operation  and  Development
( 2008 ) sebagai berikut:
1. Menyusun kerangka teoritis dan pemilihan indikator.
Pada  tahap  ini  yang  dilakukan  adalah memberikan  dasar  teori  untuk  pemilihan dan kombinasi variabel agar dapat disusun menjadi suatu indikator komposit (keterlibatan  para  ahli  dan  pemangku
Oktober 2022, 6 (3): 262-275
kepentingan  dipertimbangkan  dilangkah ini).
2. Transformasi Data (Normalisasi Data). Data  pada  seluruh  variabel  atau  indikator yang telah dikumpulkan dilakukan transformasi  data.  Transformasi  yang pertama  adalah  khusus  untuk  data  dengan interpretasi  negatif.  Data  -  data  tersebut disamakan  persepsinya  menjadi  positif (Rahma et  al .,  2019).  Transformasi selanjutnya untuk seluruh set data menggunakan metode z- score agar data set yang  terkumpul  memiliki  keterbandingan yang sama dan dapat meminimalisir potensi munculnya  pola skewnes serta  outlier  data (Priguno & Hadiprajitno, 2013).
3. Menerapkan Analisis Faktor Hal  yang  dilakukan  pada  tahap  ini  adalah melakukan  uji  kelayakan  data,  reduksi variabel  atau  indikator,  pembentukan komponen utama (faktor), dan
menghasilkan skor faktor
4. Standarisasi Data Skor Faktor. Data  skor  faktor  yang  terbentuk  dari tahapan  sebelumnya  akan  berupa  z- score sehingga akan sulit untuk diinterpretasikan dan  digunakan  dalam  penyusunan  indeks komposit.  Pada  tahap  ini  data  skor  faktor akan  ditransformasi  dengan  metode Min- Max yang kemudian dikalikan dengan 100 untuk  mempermudah  dalam  interpretasi (Henderi et al ., 2021).
𝑓′ 𝑖𝑗 = [𝑓 𝑖𝑗 −  𝑀𝑖𝑛(𝑓 𝑖𝑗 )] [𝑀𝑎𝑥(𝑓 𝑖𝑗 ) −  𝑀𝑖𝑛(𝑓 𝑖𝑗 )] × 100
Keterangan:
𝑓′ 𝑖𝑗 =  skor  faktor  ke-i  prov  ke-j  setelah
standarisasi.
𝑓 𝑖𝑗 =   skor faktor ke-i prov ke-j.
5. Melakukan Pembobotan ( Weighting ). Sebelum  menggabungkan  skor  faktor menjadi  sebuah  indeks  komposit,  perlu dilakukan  pembobotan  sesuai  faktor  yang terbentuk.  Pembobotan  dilakukan  dengan metode unequal  weighting .  Pembobotan dilakukan  karena  setiap  faktor  memiliki
pengaruh  yang  berbeda-beda  (Faradis  &
Afifah, 2020). Bobot/penimbang didasarkan pada proporsi explained
variance oleh  setiap  faktor  terhadap total explained  variance (Santoso  &  Usman, 2020).
𝑊 𝑖 = 𝐸𝑥𝑝𝑙𝑎𝑖𝑛𝑒𝑑 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐸𝑥𝑝𝑙𝑎𝑖𝑛𝑒𝑑 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑐𝑒
dengan 𝛴 𝑊 𝑖 = 1
6. Melakukan Agregasi.
Teknik  agregasi  yang  digunakan  pada penelitian  ini  merujuk  pada  metode agregasi  linear  ( linear  aggregation )  sesuai rumusan berikut:
𝐼𝑃𝐸𝐼𝐵𝐿 𝑗 = 𝛴 𝑖=1 𝑘 𝑊 𝑖 𝑓′ 𝑖𝑗
Keterangan:
𝑓′ 𝑖𝑗 =  skor faktor ke-i prov ke-j setelah    standarisasi.
𝑊 𝑖
=  bobot faktor ke-i.
𝐼𝑃𝐸𝐼𝐵𝐿 𝑗 =   Indeks Pembangunan Ekonomi Inklusif berwawasan
Lingkungan prov  Ke - j.
7. Melakukan Dekomposisi Indeks Komposit.
Dekomposisi  terhadap  indeks  komposit dilakukan  untuk  mengetahui  lebih  detail terkait latar belakang dari adanya dinamika antara daerah perihal nilai IPEIBL.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penyusunan Indeks Pembangunan Ekonomi Inklusif Berwawasan Lingkungan
Sebelum  dilakukan  reduksi  variabel menggunakan  analisis  faktor  seluruh  variabel telah disamakan persepsinya (makin tinggi nilai suatu variabel maka makin baik interpretasinya terhadap  permasalahan  yang  diukur)  dan ditransformasi  ke  dalam  nilai Z-Score .  Hal  ini dilakukan agar masing masing variabel memiliki keterbandingan yang sesuai karena ada sejumlah variabel  yang  memiliki  satuan  berbeda  dengan lainnya.
Pembentukan model dilakukan  dengan memasukkan seluruh variabel ke dalam analisis faktor,  lalu  dilakukan  evaluasi.  Variabel  yang
terkategori memiliki nilai measures of sampling adequacy (MSA)  ataupun  komunalitas  <  0.5 dikeluarkan  dari  model  (Hidayat et  al .,  2018). Variabel  tersebut  dikeluarkan  satu  persatu  dan proses  analisis  faktor  dilakukan  berulang  kali hingga seluruh variabel memiliki nilai MSA dan komunalitas di atas 0.5.
Berdasarkan hasil evaluasi  nilai MSA dan komunalitas  pada  seluruh  variabel  yang  telah dirumuskan  sebelumnya,  akhirnya  diperoleh sejumlah 19 variabel  yang  layak  untuk digunakan  dalam  pembentukan  nilai  indeks pembangunan  ekonomi  inklusif  berwawasan lingkungan.  Rangkuman variabel terpilih dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Nilai MSA dan komunalitas variabel hasil analisis faktor Variabel Nilai MSA Nilai Komunalitas V1  : Pertumbuhan PDRB riil perkapita 0.746 0.753 V2  : Share manufaktur terhadap PDRB 0.745 0.586 V3  : Tingkat kesempatan kerja 0.650 0.903 V4  : Persentase penduduk bekerja penuh 0.750 0.830 V5  : Persentase tenaga kerja dengan tingkat pendidikan SMA ke atas 0.643 0.821 V6  : Persentase ruta yang menggunakan listrik PLN 0.755 0.848 V7  : Persentase penduduk yang memiliki telepon genggam 0.685 0.930 V8   : Persentase jalan dengan kondisi baik dan sedang 0.776 0.765 V9   : Rasio pendapatan gini 0.650 0.787 V12 : Persentase penduduk miskin 0.762 0.715 V13 : Rata-rata konsumsi protein per kapita per hari 0.879 0.714 V14 : Angka harapan lama sekolah (HLS) 0.518 0.797 V15 : Persentase balita mendapatkan imunisasi dasar lengkap 0.591 0.746 V16 : Angka harapan hidup (AHH) 0.743 0.646 V17 : Persentase rumah tangga dengan air minum layak 0.695 0.802 V18 : Persentase rumah tangga dengan fasilitas tempat buang air sendiri 0.613 0.837 V19 : Indeks kualitas air (IKA) 0.694 0.602 V20 : Indeks kualitas udara (IKU) 0.693 0.787 V21 : Indeks kualitas tutupan lahan (IKTL) 0.691 0.805
Sumber: Hasil analisis data (2021).
Tabel  2  menyajikan  set  variabel  yang paling baik untuk dikompositkan menjadi indeks pembangunan  ekonomi  inklusif  berwawasan lingkungan.  Terdapat  dua  variabel  yang dikeluarkan dari model, yakni variabel V10 dan V11.  Kedua  variabel  ini  memiliki  nilai  MSA kurang dari 0.5.
Selanjutnya  dilakukan  tahapan  ekstraksi faktor,  namun  sebelumnya  perlu  dipastikan terlebih dahulu hasil dari uji bartlett dan statistik Kaiser  meyer  Olkin  (KMO)  dari  set  variabel
tersebut untuk memastikan kualitas dari faktor- faktor yang akan terbentuk.
Hasil uji bartlett dengan tingkat kepercayaan sebesar 95 persen terhadap matriks korelasi yang terbentuk dari 19 variabel di atas, memperlihatkan  bahwa  matriks  korelasi  yang terbentuk  bukan  merupakan  matriks  identitas. Hal  ini  berarti  memang  terdapat  korelasi  di antara  variabel-variabel  yang  akan  digunakan dalam penyusunan indeks pembangunan
Oktober 2022, 6 (3): 262-275
ekonomi inklusif berwawasan lingkungan (hasil uji bartlett dapat dilihat pada Tabel 3).
Nilai statistik KMO juga memperlihatkan nilai  di  atas  0.5  yang  mengindikasikan  bahwa data set yang digunakan pada penelitian ini layak
untuk  dianalisis  lebih  lanjut  menggunakan teknik  analisis  faktor  (Puspitasari et  al., 2014). Nilai  statistik  KMO  dan  hasil  uji  bartlett  dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil uji bartlett dan statistik KMO Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.702 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 425.639 df 171 Sig. 0.000
Sumber: Hasil analisis data (2021).
Berdasarkan  tahapan  ekstraksi  faktor diperoleh  hasil  bahwa  jumlah  faktor  yang terbentuk dan akan digunakan pada model adalah sebanyak lima faktor.  Penentuan faktor tersebut berdasarkan  perhitungan  nilai  akar  ciri  dari masing masing faktor (Ruscio & Roche, 2012). Hanya faktor yang memiliki nilai akar ciri lebih dari 1 ( 𝜆 > 1) saja yang diikutkan dalam model (Himayati et al , 2020). Ringkasan hasil analisis faktor dapat dilihat pada Tabel 4.
Pada  umumnya  seluruh  faktor  yang dihasilkan dari proses reduksi masih sulit untuk
diinterpretasikan. Oleh karena itu perlu dilakukan  rotasi  terhadap  matriks  L  atau  faktor pembobot  dengan  cara  mengubah  faktor penimbang awal menjadi faktor penimbang baru dengan  tujuan  meningkatkan  daya  interpretasi (Nugroho, 2008). Berdasarkan hasil rotasi faktor selanjutnya dilakukan penentuan variabel penciri dari  masing-masing  faktor  terbentuk  lalu memberikan  penamaan  sesuai  karakteristik dominan dari masing-masing faktor (Satriana et al., 2014).  Ringkasan  hasil  ekstraksi  dan  rotasi faktor dapat dilihat pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil ekstraksi dan rotasi faktor loading variabel penyusun indeks pembangunan ekonomi inklusif berwawasan lingkungan tahun 2019 Variabel Faktor 1 Faktor 2 Faktor 3 Faktor 4 Faktor 5 V1 0.189 0.139 0.109 0.748 0.356 V2 0.674 0.291 -0.015 0.064 -0.208 V3 -0.297 -0.670 0.154 -0.074 0.580 V4 0.374 0.773 -0.272 0.125 0.059 V5 -0.096 0.880 -0.099 0.166 0.001 V6 0.419 0.312 0.049 0.658 0.372 V7 0.335 0.778 0.148 0.129 0.417 V8 0.745 -0.172 -0.361 0.194 0.106 V9 0.105 0.026 0.858 0.041 -0.194 V12 0.515 0.433 0.267 0.250 0.358 V13 0.333 0.278 -0.279 0.170 0.648 V14 0.067 0.016 0.114 0.874 -0.123 V15 0.041 0.017 -0.146 0.121 0.841 V16 0.743 0.269 0.083 0.101 0.060 V17 0.047 0.404 -0.488 0.617 0.132 V18 0.622 0.454 0.429 -0.050 0.241 V19 -0.164 -0.134 0.726 0.170 -0.038 V20 -0.607 -0.176 0.609 -0.120 0.053 V21 -0.797 0.036 0.175 -0.152 -0.338 Akar ciri ( 𝜆) 6.748 2.481 2.198 1.828 1.420 % Varians 20.721 17.981 13.419 12.802 12.316 % Varians kumulatif 20.721 38.701 52.120 64.922 77.238
Sumber: Hasil analisis data (2021).
Tabel 4 memperlihatkan nilai korelasi dari masing  variabel  terhadap  setiap  faktor  yang terbentuk.  Berdasarkan  nilai  korelasi  tersebut kemudian  dilakukan  pencirian  dari  masing masing  faktor  sesuai  kekuatan  korelasi  dengan variabel  penyusunnya.  Faktor  1  lebih  dominan dicirikan oleh V2, V8, V12, V16, V18 dan V21. Faktor  2  lebih  dominan  dicirikan  oleh  V3,  V4, V5  dan  V7.  Faktor  3  lebih  dominan  dicirikan oleh V9, V19 dan V20. Faktor 4 lebih dominan dicirikan  oleh  V1,  V6,  V14  dan  V17.  Faktor  5 lebih dominan dicirikan oleh V13 dan V15.
Berikutnya dilakukan penamaan terhadap masing-masing  faktor  terbentuk  sesuai  variabel penciri  dominan  yang  menjadi  penyusunnya
(Komalasari,  2015).  Penamaan  ini  penting dilakukan untuk memudahkan analisa selanjutnya,  terutama  terkait  analisis  terhadap komponen dekomposisi dari indeks pembangunan  ekonomi  inklusif  berwawasan lingkungan.  Nama  dari  masing-masing  faktor dapat dilihat pada Tabel 5.
Selain  penamaan,  merujuk  pada  hasil persentase  varians  yang  dihasilkan  di  setiap faktor, dapat dihitung bobot ( weight ) dari setiap faktor tersebut. Bobot didasarkan pada perbandingan  antara  persentase  varians  dengan total  kumulatif  persentase  varians  (Fernando et al .,  2021).  Bobot  masing-masing  faktor  dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel  5.  Nama  masing-masing  faktor  penyusun  Indeks  Pembangunan  Ekonomi  Inklusif  Berwawasan
Lingkungan (IPEIBL) Faktor Nama Bobot Faktor 1 (F1) Tingkat Perkembangan dan Ketersediaan Infrastruktur Ekonomi 0.268 Faktor 2 (F2) Tingkat Kesempatan Kerja 0.233 Faktor 3 (F3) Tingkat Kualitas Lingkungan Hidup 0.174 Faktor 4 (F4) Tingkat Aksesibilitas Infrastruktur Dasar 0.166 Faktor 5 (F5) Tingkat Pengentasan Kemiskinan dan Kapabilitas Manusia 0.159
Sumber : Hasil analisis data (2021).
Berdasarkan  nilai  bobot  pada  Tabel  5 dapat dirumuskan persamaan untuk menghitung nilai  indeks  komposit  dari  pembangunan ekonomi  inklusif  berwawasan  lingkungan (IPEIBL) dengan rumusan sebagai berikut.
𝐼𝑃𝐸𝐼𝐵𝐿 𝑗 = 0.268 ∗ 𝐹1𝑗 + 0.233 ∗ 𝐹2𝑗 +
0.174 ∗ 𝐹3𝑗 + 0.166 ∗ 𝐹4𝑗 + 0.159 ∗ 𝐹5𝑗 Keterangan: IPEIBLj  : IPEIBL prov ke-j F1j : Skor Faktor 1 prov ke-j F2j : Skor Faktor 2 prov ke-j F3j : Skor Faktor 3 prov ke-j F4j : Skor Faktor 4 prov ke-j F5j
: Skor Faktor 5 prov ke-j
Nilai  skor  faktor  diperoleh  dengan mengeluarkan dan menyimpan nilai skor  setiap faktor  yang  terbentuk  secara  otomatis  melalui software SPSS. Skor faktor ini harus ditransformasikan  terlebih  dahulu  sebelum dimasukkan  pada  perumusan  di  atas,  karena masih dalam bentuk Z-score .
Persebaran  nilai  hasil  penghitungan IPEIBL pada level provinsi di seluruh Indonesia dapat dilihat pada Gambar 1. Klasifikasi indeks yang tersaji pada gambar tersebut menggunakan kriteria  berdasarkan  teknik  klasifikasi equal interval .
Gambar 1. Persebaran nilai Indeks Pembangunan Ekonomi Inklusif Berwawasan Lingkungan (IPEIBL)

## Tahun 2019
Sumber : Hasil analisis data (2021).
Pada Gambar 1 terlihat bahwa persebaran nilai  indeks  IPEIBL  Indonesia  bagian  barat relatif  lebih  tinggi  dibandingkan  Indonesia bagian  timur.  Provinsi  dengan  klasifikasi  nilai indeks  yang  relatif  tinggi,  yakni  Provinsi  DKI Jakarta,  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  Banten, Kepulauan  Riau,  Kepulauan  Bangka  Belitung, Kalimantan  Utara,  Kalimantan  Selatan  dan Kalimantan Timur.
Tiga  Provinsi  dengan  nilai  IPEIBL tertinggi  adalah  Provinsi  Kep.  Riau,  Kep. Bangka  Belitung  dan  Kalimantan  Timur sedangkan provinsi dengan capaian nilai indeks terendah  adalah  Provinsi  Papua  dengan  nilai indeks  hanya  sebesar  8.77.  Rata-rata  nilai IPEIBL di Indonesia hanya sebesar 48.57 (nilai IPEIBL  masing-masing  provinsi  dapat  dilihat pada Tabel 6).
Provinsi Kep. Riau, Kep. Bangka Belitung dan  Kalimantan  Timur  dikenal  sebagai  daerah dengan  tingkat  eksploitasi  sumber  daya  alam (SDA)  yang  tinggi  namun  memiliki  capaian indeks  yang  baik.  Hal  ini  dikarenakan  aspek inklusifitas  dari  aktivitas  ekonomi  di  daerah tersebut  masih  relatif  lebih  baik  dari  provinsi lainnya  di  Indonesia.  Pada  Tabel  5  terlihat bahwa  aspek  inklusifitas  masih  mendominasi
dalam  pembentukan  indeks  IPEIBL,  bahkan total  bobotnya  mencapai  82.6  persen  (agregasi bobot dari faktor, 1, 2, 4 dan 5). Hal ini sejalan dengan hasil penghitungan indeks pembangunan ekonomi inklusif dari BAPPENAS dimana Kep. Riau,  Kep.  Bangka  Belitung  dan  Kalimantan Timur  termasuk  sepuluh  provinsi  dengan  nilai capaian  inklusifitas  tertinggi  di  Indonesia  pada tahun 2020 (BAPPENAS, 2021).
Secara absolut, dengan rentang ideal dari indeks  yang  berkisar  antara  0  sampai  100, IPEIBL rata-rata provinsi di Indonesia tergolong rendah. Rendahnya nilai IPEIBL ini mengindikasikan  bahwa  kadar  inklusifitas  dan aspek pelestarian lingkungan dalam pembangunan  ekonomi  di  Indonesia  belum seimbang  dan  merata.  Fenomena  pertumbuhan inklusif dalam menurunkan kemiskinan, ketimpangan,  dan  meningkatkan  penyerapan tenaga  kerja  lebih  banyak  hanya  terjadi  di wilayah Indonesia bagian  barat (Amalina et al , 2013).  Hasil  ini  sejalan  pula  dengan  temuan Fauzi & Oxtavianus (2014) yang menyimpulkan bahwa  capaian  dari  indikator  pembangunan ekonomi,  sosial  dan  lingkungan  di  Indonesia ternyata belum seimbang.
Tabel  6.  Nilai  Indeks  Pembangunan  Ekonomi  Inklusif  Berwawasan  Lingkungan  (IPEIBL)  di  Indonesia Tahun 2019
Provinsi IPEIBL Faktor 1 Faktor 2 Faktor 3 Faktor 4 Faktor 5 Aceh 43.58 29.92 40.74 62.80 91.45 0.00 Sumatera Utara 52.56 58.37 46.38 54.53 73.15 28.29 Sumatera Barat 49.61 41.53 38.08 64.36 82.68 29.62 Riau 54.96 63.10 55.02 66.77 58.68 24.47 Jambi 52.54 56.73 32.11 68.00 57.27 53.54 Sumatera Selatan 50.14 56.67 22.82 65.91 77.38 33.55 Bengkulu 49.23 47.45 27.74 70.09 48.96 61.14 Lampung 53.45 76.21 16.47 65.95 50.89 58.18 Kep. Bangka Belitung 64.46 73.29 30.32 100.00 58.69 66.74 Kep. Riau 66.26 56.93 100.00 58.68 56.09 51.49 DKI Jakarta 59.75 76.17 84.47 0.00 61.84 58.95 Jawa Barat 55.33 100.00 51.34 15.94 63.27 20.68 Jawa Tengah 55.51 84.14 13.59 43.29 100.00 35.62 Di Yogyakarta 48.06 42.01 44.60 6.62 68.68 86.96 Jawa Timur 50.19 67.68 23.12 32.58 73.27 55.47 Banten 55.53 89.80 60.77 20.29 69.68 13.90 Bali 55.59 27.49 42.38 51.84 80.79 100.00 Nusa Tenggara Barat 38.84 26.93 17.58 10.29 74.55 83.88 Nusa Tenggara Timur 34.63 34.74 0.00 44.71 60.55 47.07 Kalimantan Barat 48.07 65.71 16.47 61.82 57.91 39.31 Kalimantan Tengah 51.29 40.38 47.78 66.81 53.33 55.72 Kalimantan Selatan 59.29 71.59 27.86 71.93 63.90 65.89 Kalimantan Timur 61.49 37.62 85.09 77.44 56.34 55.18 Kalimantan Utara 58.38 14.94 80.31 85.60 54.18 74.12 Sulawesi Utara 50.35 30.02 62.65 34.41 70.56 62.97 Sulawesi Tengah 45.61 31.50 23.21 68.18 81.78 39.88 Sulawesi Selatan 51.63 40.14 40.07 53.22 77.87 58.81 Sulawesi Tenggara 43.25 24.03 35.62 36.10 71.88 64.76 Gorontalo 34.71 1.16 31.88 20.69 81.21 62.24 Sulawesi Barat 35.59 18.16 10.32 52.66 62.71 55.01 Maluku 36.87 0.00 53.78 52.10 88.59 3.83 Maluku Utara 39.67 12.12 41.41 61.96 82.04 15.17 Papua Barat 36.21 3.95 69.70 38.59 55.97 18.42 Papua 8.77 12.10 6.15 18.64 0.00 5.32 Rata-rata 48.57 44.49 40.58 50.08 66.65 46.65 Sumber: Hasil analisis data (2021). Keterangan:
Faktor 1: Tingkat Perkembangan dan Ketersediaan Infrastruktur Ekonomi Faktor 2: Tingkat Kesempatan Kerja Faktor 3: Tingkat Kualitas Lingkungan Hidup Faktor 4: Tingkat Aksesibilitas Infrastruktur Dasar Faktor 5: Tingkat Pengentasan Kemiskinan dan Kapabilitas Manusia

## Analisis Dekomposisi
Indeks Pembangunan Ekonomi Inklusif

## Berwawasan Lingkungan
Untuk mendapatkan informasi yang lebih detail terkait upaya yang perlu ditingkatkan agar kualitas  pembangunan  di  Indonesia  dapat berjalan lebih inklusif dan berwawasan
lingkungan  maka  perlu  dilakukan  analisis terhadap setiap faktor yang terbentuk.
Pada Tabel 6 dapat dilihat bahwa rata rata skor faktor dengan nilai capaian terendah adalah faktor  ke-2.  Berdasarkan  hasil  identifikasi variabel  yang  menjadi  penciri  dari  faktor tersebut, diketahui bahwa faktor 2 adalah ukuran
Oktober 2022, 6 (3): 262-275
terhadap tingkat kesempatan kerja bagi penduduk di suatu wilayah.
Rendahnya capaian terkait tingkat kesempatan  kerja  ini  memperlihatkan  bahwa pertumbuhan ekonomi di sebagian besar wilayah di Indonesia belum signifikan untuk memberikan  peluang  kesempatan  kerja  bagi penduduk. Amalina et al . (2013) menyimpulkan bahwa  pertumbuhan  yang  inklusif  dalam meningkatkan penyerapan tenaga kerja, menurunkan  kemiskinan  dan  ketimpangan bukan  merupakan  fenomena  yang  konsisten  di Indonesia.
Pada  Tabel  6  dapat  dilihat  pula  bahwa skor faktor yang memiliki rata-rata nilai capaian relatif  baik  adalah  faktor  ke-4.  Faktor  ini
berdasarkan  penciri  variabelnya  adalah  ukuran terhadap tingkat aksesibilitas layanan infrastruktur dasar yang diterima oleh penduduk suatu  wilayah.  Relatif  lebih  baiknya  capaian pada aspek ini dibandingkan aspek lainnya salah satunya disebabkan oleh gencarnya program dari pemerintah  pusat  maupun  daerah  dalam meningkatkan  ketersediaan  maupun  kualitas layanan  dasar  bagi  penduduk  di  wilayahnya. Kurniawan (2021) menyimpulkan bahwa realisasi dana desa memiliki dampak signifikan terhadap pembangunan infrastruktur di Indonesia.  Secara  spasial  sebaran  dari  masing- masing  komponen  (faktor)  penyusun  nilai IPEIBL dapat dilihat pada Gambar 2 berikut.

## Nilai Faktor:
Gambar 2. Dekomposisi Indeks Pembangunan Ekonomi Inklusif Berwawasan Lingkungan Indonesia Berdasarkan Faktor Penyusun Tahun 2019
Sumber: Hasil analisis data (2021).
Hasil analisis pada Gambar 2
memperlihatkan  bahwa  nilai  faktor  dari provinsi-provinsi  di  Pulau  Jawa  untuk  tingkat kualitas lingkungan hidup relatif rendah. Namun
jika dilihat nilai faktor pada tingkat perkembangan  dan  ketersediaan  infrastruktur ekonominya  maka  provinsi  provinsi  tersebut memiliki  nilai  yang  relatif  tinggi.  Hal  ini
memperlihatkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi di  Pulau  Jawa  belum  terlalu  memperhatikan aspek kualitas lingkungan hidup. Hasil penelitian Febriana et al . (2019) memperlihatkan  bahwa  pertumbuhan  sektor industri di Pulau  Jawa  seperti  di  Provinsi  Jawa Timur  memiliki  korelasi  yang  negatif  terhadap tingkat  kualitas  lingkungan  hidup  di  wilayah tersebut.
Pada  Gambar  2  juga  terlihat  bahwa sebagian  besar  provinsi  di  wilayah  timur Indonesia memiliki capaian kinerja untuk semua faktor yang relatif rendah. Hal ini memperlihatkan  bahwa  kualitas  pembangunan ekonomi  di  wilayah  timur  belum  mampu memberikan  kesejahteraan  bagi  penduduk  di wilayah  tersebut.  BPS  (2020)  memperlihatkan bahwa rata-rata nilai IPM provinsi – provinsi di Indonesia Timur hanya sebesar 68.7 pada tahun 2020.  Jika  dibandingkan  dengan  capaian  IPM nasional,  nilai  ini  masih  berada  di  bawah  rata- rata nasional yang mencapai 71.94 di tahun 2020 (BPS, 2020).
Persebaran  nilai  tingkat  pengentasan kemiskinan dan kapabilitas manusia seperti yang terlihat  pada  Gambar  2  memperlihatkan  bahwa hanya ada sebagian kecil provinsi yang memiliki nilai capaian yang tinggi. Bahkan untuk daerah dengan  tingkat  perekonomian  dan  kepadatan penduduk  tinggi  seperti  di  Pulau  Jawa,  hanya Provinsi DI Yogyakarta yang mampu mencapai nilai  skor  yang  tinggi  (80-100).  Hamzah et  al., (2012)  menyimpulkan  bahwa  pertumbuhan ekonomi  yang  di  Indonesia  terbukti  belum mampu memberikan kesejahteraan bagi masyarakat.

## KESIMPULAN DAN REKOMENDASI
Hasil analisis faktor menunjukkan bahwa penyusunan  IPEIBL  di  Indonesia  tahun  2019 terbentuk  dari  lima  faktor  yang  secara  agregat dapat mengukur indeks tersebut. Lima faktor ini adalah  tingkat  perkembangan  dan  infrastruktur ekonomi,  tingkat  kesempatan  kerja,  tingkat kualitas  lingkungan  hidup,  tingkat  aksesibilitas infrastruktur  dasar  dan  tingkat  pengentasan kemiskinan serta kapabilitas manusia.
Capaian  rata-rata  indeks  pembangunan ekonomi inklusif berwawasan lingkungan setiap provinsi  di  Indonesia  pada  tahun  2019  relatif rendah, yakni hanya sebesar 48.57. Faktor yang memiliki nilai rata-rata capaian terendah adalah tingkat  kesempatan  kerja  sedangkan  faktor dengan  rata-rata  nilai  capaian  yang  tertinggi adalah tingkat aksesibilitas infrastruktur dasar.
Provinsi dengan nilai IPEIBL tahun 2019 yang relatif tinggi adalah Provinsi DKI Jakarta, Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  Banten,  Kepulauan Riau,  Kepulauan  Bangka  Belitung,  Kalimantan Utara,  Kalimantan  Selatan  dan  Kalimantan Timur.
Rekomendasi bagi pemerintah, yakni agar melakukan evaluasi terhadap capaian pembangunan  dengan  merujuk  pada  nilai IPEIBL  nasional  dan  provinsi.  Rendahnya capaian rata-rata nilai IPEIBL nasional merepresentasikan bahwa kadar inklusifitas dan keberlanjutan  pada  pembangunan  di  Indonesia masih belum optimal, terutama untuk Indonesia bagian timur.
Penelitian  ini  memiliki  keterbatasan dalam  hal  ketersediaan  ragam  data  pengukur indikator pada aspek kualitas lingkungan. Pada kajian selanjutnya diharapkan untuk menambahkan  variasi  indikator  lain  yang relevan  digunakan  dalam  mengukur  capaian pada aspek kualitas lingkungan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  penulis  sampaikan  kepada Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional (BAPPENAS) selaku pemberi beasiswa, Badan Pusat  Statistik  (BPS)  serta  Kementerian Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan  (KLHK) yang  telah  memberikan  kemudahan  terhadap akses data maupun publikasi untuk penyelesaian penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Amalina,  D.,  H.,  Hutagaol,  M.,  P.,  &  Asmara,  A.
(2013).  Pertumbuhan  Inklusif  :  Fenomena Pertumbuhan  Inklusif  di  Kawasan  Indonesia Bagian  Barat  dan  Indonesia  Bagian  Timur.
Jurnal ekonomi dan kebijakan Pembangunan,
2 (2), 85-112. doi: 10.29244/jekp.2.2.2013.85- 112.
[BAPPENAS]  Badan  Perencanaan  Pembangunan Nasional.  (2020). Catatan  Teknis  Indeks Pembangunan  Ekonomi  Inklusif .  Jakarta: BAPPENAS.
[BAPPENAS]  Badan  Perencanaan  Pembangunan Nasional. (2021). DATA: Indeks Pembangunan  Ekonomi  Inklusif.  Retrieved from http://inklusif.bappenas.go.id/data [BPS]  Badan  Pusat  Statistik.  (2020). Statistik Indonesia Tahun 2020 . Jakarta: BPS
[BPS] Badan Pusat Statistik. (2020). Indikator Pasar Tenaga  Kerja  Indonesia  Agustus  2019 . Jakarta: BPS.
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik  (2021). Produk Domestik Regional Bruto Provinsi-Provinsi di Indonesia  Menurut  Lapangan  Usaha  2016- 2020 . Jakarta: BPS.
Damayanti, R. & Chamid, M. S. (2016) Analisis Pola
Hubungan PDRB dengan Faktor Pencemaran
Lingkungan  di  Indonesia  Menggunakan
Pendekatan Geographically Weighted
Regression  (GWR). Jurnal  Sains  dan  Seni ITS, 5 (1), D7-D12.
Delsen, M. S. N. V., Wattimena, A. Z., & Saputri, S. D.  (2017)  Penggunaan  Metode  Analisis Komponen  Utama  Mereduksi  Faktor-Faktor Inflasi  di  Kota  Ambon. Barekeng,  Jurnal Ilmu  Matematika  dan  Terapan,  11 (2),  109- 118.
Faradis, R., & Afifah, U.N. (2020). Indeks Komposit Pembangunan Infrastruktur Provinsi-Provinsi di Indonesia. Jurnal Ekonomi dan pembangunan  Indonesia,  20(1),  33-55.  doi: 10.21002/jepi.v20i1.1108.
Fauzi,  A.,  &  Oxtavianus,  A.  (2014).  Pengukuran Pembangunan  Berkelanjutan  di  Indonesia. MIMBAR,  Jurnal  Sosial  dan  Pembangunan ,
30 (1), 42-52. doi:
10.29313/mimbar.v30i1.445.
Febriana,  S.,  Diartho,  H.  C.,  &  Istiyani,  N.  (2019). Hubungan  Pembangunan  Ekonomi  Terhadap Kualitas Lingkungan Hidup di Provinsi Jawa Timur. Jurnal Dinamika Ekonomi
Pembangunan  (JDEP),  2 (2),  58-70.  doi :
10.14710/jdep.2.2.58-70.
Fernando, M.A.C.S.S., Samita, S., & Abeynayake, R. (2012). Modified Factor Analysis to Construct Composite Indices: Illustration on Urbanization  Index. Tropical  Agricultural Research, 23 (4), 327-337. doi: 10.4038/tar.v23i4.4868
Fitrianto, A., Rasyid, A. R., & Trisutomo, S. (2021).
Indeks  Keberlanjutan  Kawasan  Industri  di Tepi Air. Jurnal  Pembangunan  Wilayah dan Kota, 17 (3), 295-306. doi: 10.14710/pwk.v17i3.34230.
Galeotti,  M.  (2007).    Economic  growth  and  the quality  of  the  environment:  Taking  stock. Environment, Development and Sustainability, 9 , 427-454. doi: 10.1007/s10668-006-9030-y.
Hamzah,  M.Z.,  Risqiani,  R.,  &  Sofilda,  E.  (2012).
Human Development Quality and its Problems  in  Indonesia. OIDA  International Journal of Sustainable Development, 5 (7), 29- 35.
Handrian,  E.  &  Andry,  H.  (2020).  Sustainable Development  Goals:  Tinjauan  Percepatan Pencapaian  di  Provinsi  Riau.  PUBLIKA:
Jurnal Ilmu Administrasi Publik, 6 (1), 77-87. doi: 10.25299/jiap.2020.vol6(1).4995 Henderi, Wahyuningsih, T., & Rahwanto, E. (2021). Comparison  of  Min-Max  Normalization  and Z-Score  Normalization  in  the  K-nearest neighbor  (KNN)  Algorithm  to  Test  the Accuracy  of  Types  of  Breast  Cancer. International  Journal  of  Informatics  and Information  System,  4 (1),  13-20.  doi: 10.47738/ijiis .
Hidayat, R., Zamri, S.N.A.S., & Zulnaidi, H. (2018). Exploratory and Confirmatory Factor Analysis of Achievement Goals for Indonesian Student in Mathematics Education Programmes. EURASIA Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 14 (12). https://doi.org/10.29333/ejmste/99173
Himayati,  Switrayni,  N.W.,  Komalasari,  D.,  & Fitriyani, N. (2020). Analisis Rotasi
Ortogonal  pada  Teknik  Analisis  Faktor Menggunakan  Metode  Procustes. Eigen Mathematics  Journal,  3 (1),  45-55.  doi: 10.29303/emj.v3i1.66
Klarin,  T.  (2018). The  Concept  of  Sustainable Development:  From  its  Beginning  to  the Contemporary  Issues. Zagreb  International Review of Economics and Business , 21 (1), 67-
94. doi: 10.2478/zireb-2018-0005.
Komalasari, D. (2015). Rotasi Varimax dan Median Hirarki  Cluster  pada  Program  Raskin  di Kabupaten Lombok Barat. Jurnal Matematika, 5(1), 45-56. doi: 10.24843/JMAT.2015.v05.i01.p55. Kurniawan.  (2021).  Evaluasi  Dampak  Dana  Desa terhadap  Pembangunan  Infrastruktur  Desa  di Indonesia. FORUM  EKONOMI:  Jurnal Ekonomi  Manajemen  dan  Akuntansi,  23 (3), 513-522.
[KLHK]  Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan Kehutanan (2020).
Indeks Kualitas Lingkungan  Hidup  Indonesia  2019 .  Jakarta: KLHK.
Lubis, E. N., Pravitasari, A. M., & Baskoro, D. P. T.
(2021).  Indeks  Pembangunan  Berkelanjutan Lokal  dan  Sebaran  Spasialnya  di  Kabupaten Mandailing  Natal,  Provinsi  Sumatra  Utara: Local Sustainable Development Index and its Spatial  Distribution  in  Mandailing  Natal Regency,  North  Sumatra  Province. Jurnal
Perencanaan  Pembangunan  Wilayah  dan perdesaan, 5 (3), 174-186. doi:
10.29244/jp2wd.2021.5.3.174-186.
MacCalum,  R.  C.,  Widaman,  K.F.,  Zhang,  S.,  & Hong,  S.  (1999).  Sample  Size  in  Factor Analysis. Psychological Method, 4 (1), 84-99, doi: 10.1037/1082-989X.4.1.84 .
Negara,  S.  D.  (2013).  Membangun  Perekonomian Indonesia  yang  Inklusif  dan  berkelanjutan. Masyarakat  Indonesia,  39 (1),  247-262.  doi: 10.14203/jmi.v39i1.319.
Nugroho,  S.  (2008). Statistika  Multivariat  Terapan .
Bengkulu: UNIB Press.
[OECD]  Organisation  for  Economic  Co-Operation and  Development.  (2008). Handbook  on Constructing Composite Indicators Methodology and User Guide . Paris: OECD. Priguno,  A.  &  Hadiprajitno,  P.B.  (2013).  Analisis Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat Pengungkapan Sukarela pada Laporan Tahunan  (Studi  Empiris  pada  Perusahaan Manufaktur  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia). Diponegoro Journal of
Accounting, 2 (4), 1-12.
Puspitasari,  E.,  Mukid,  M.  A.,  &  Sudarno.  (2014).
Perbandingan  Analisis  Faktor  Robust  untuk Data  Inflasi  Kelompok  Bahan  Makanan  di Jawa Tengah. Jurnal Gaussian, 3 (3), 343-352. doi: 10.14710/j.gauss.v3i3.6445.
Rahma, H., Fauzi, A., Juanda, B., & Widjojanto, B.
(2019). Development of a Composite Measure of  Regional  Sustainable  Development  in Indonesia. Sustainability , 11 (20),  1–16.  doi:
10.3390/su11205861.
Ruscio,  J.,  &  Roche,  B.  (2012).  Determining  the Number of Factors to Retain in an Exploratory Factor  Analysis  Using  Comparison  Data  of known  Factorial  Structure. Psychological Assessment, 24 (2), 282–
292. https://doi.org/10.1037/a0025697.
Santoso,  K.  N.,  &  Usman,  H.  (2020).  Indeks
Komposit  Pekerjaan  Tidak  layak  (IPTL)  di Indonesia. Jurnal  Kependudukan  Indonesia 15 (1), 19-32. doi: 10.14203/jki.v15i1.493.
Satriana,  R.,  Rachmawati,  I.,  &  Alfanur,  F.  (2014) Factor  Analysis  of  Online  Clothes  Fashion Purchase on Social Media Instagram. Journal of  Corporate  Governance,  Insurance,  and Risk  Management  (JCGRIM),  1 (2),  231-240. https://jcgirm.com/vol-1-issue-2-2014
Seljak, J., Krajnc, D., & Glavič, P. (2004). Measuring Sustainability —  Index  of  Balanced Sustainable  Development.  In:  Sikdar,  S.K., Glavič,  P.,  Jain,  R.  (eds)  Technological Choices  for  Sustainability.  Springer,  Berlin,
Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3- 662-10270-1_21
Setianingtias,  R.,  Baiquni,  M.,  &  Kurniawan,  A.
(2019). Pemodelan Indikator Tujuan Pembangunan  Berkelanjutan  di  Indonesia.
Jurnal  Ekonomi  Dan  Pembangunan , 27 (1),
61–74. doi: 10.14203/JEP.27.2.2019.61-74 . Sitorus,  A.V.Y.,  &  Arsani,  A.M.  (2018).  A Comparative Study of Inter-Provincial
Inclusive  Economic  Growth  in  Indonesia 2010-2015 with Approach Methods of ADB, WEF  and  UNDP. Jurnal  Perencanaan Pembangunan  The  Indonesian  Journal  of Development  Planning,  2 (1),  64-77.  doi:
10.36574/jpp.v2i1.32
Valentin, G. (2015). The Global Sustainability Index: an  Instrument  for  Assessing  the  Progress Towards  the  Sustainable  Organization. Acta Universitatis  Cibiniensis-Technical  Series , 67, 215-220, doi: 10.1515/aucts-2015-0093
Watkins, M. W. (2018). Exploratory Factor Analysis:
A  Guide  to  Best  Practice. Journal  of  Black Psychology,
44 (3), 219-246, doi: 10.1177/0095798418771807.
Williams,  B.  (2010).  Exploratory  Factor  Analysis: Five-step  for  novice. Journal  of  Emergency Primary Health Care (JEPHC), 8 (3), 1-13 Yasa, I. P. A., Suciptawati, N. L. P., & Susilawati, M. (2017)  Implementasi  Analisis  Faktor  dalam Menganalisis  Kepuasan  Nasabah  terhadap Kualitas Layanan Studi Kasus: LPD Sidakarya. E-Jurnal  Matematika,  6 (2),  152- 160. doi: 10.24843/MTK.2017.v06.i02.p160.