## DINAMIKA TEKNIK SIPIL
MAJALAH ILMIAH TEKNIK SIPIL Volume 16, Nomor 1, Juli 2023, Halaman 9-18 p-ISSN: 1411-8904, e-ISSN: 2828-2876 Tersedia online di https://journals.ums.ac.id/index.php/DTS/index

## PEMODELAN PENGARUH INFRASTRUKTUR JALAN DAN KENDARAAN BERMOTOR TERHADAP PDRB PULAU JAWA TAHUN 2014 – 2018
Windy Amarta 1 , Alfa Narendra 2*
1,2 Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang Sekaran, Gunung Pati, Semarang, Indonesia, Kode Pos 50229
* Email: alfa.narendra@mail.unnes.ac.id Diajukan: 20/03/2023 Direvisi: 28/07/2023 Diterima: 29/07/2023

## Abstrak
Kualitas perekonomian pada wilayah provinsi, kota, dan kabupaten dapat ditinjau berdasarkan Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  yang  didukung  oleh  infrastruktur.  Terciptanya pertumbuhan  ekonomi  didukung  oleh  infrastruktur  jalan  yang  tidak  lepas  dengan  angkutan jalan  raya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  hubungan  antara  PDRB  dengan beberapa  infrastruktur  jalan,  dan  kendaraan  bermotor.  Penelitian  ini  juga  menganalisis sensitivitas  variabel  bebas  pada  model  terpilih.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan data sekunder yang berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2014 – 2018. Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  analisis  deksriptif  statistik,  Analisis Komponen Utama (AKU), regresi multivariat, dan sensitivitas. Pada penelitian ini dihasilkan model regresi multivariat terbaik dengan p-value = 5,878e-10 dan R 2 = 0,7562. Variabel yang berpengaruh positif terhadap PDRB yaitu jalan kabupaten baik, jalan kabupaten kelas III, jalan kabupaten  kelas  tidak  dirinci,  dan  kendaraan  ringan.  Variabel  yang  berpengaruh  negatif terhadap PDRB yaitu jalan kabupaten kerikil, kendaraan sedang, jalan kabupaten tanah, jalan kabupaten  beton,  jalan  kabupaten  permukaan  tidak  dirinci,  dan  jalan  kabupaten  aspal. Robustness value pada seluruh variabel bebas berada pada rentang 8,847% – 50,512% agar dapat mengubah variabel yang diuji menjadi 0.
Kata Kunci : PDRB, AKU, Analisis Regresi, Analisis Sensitivitas.

## Abstract
The economic quality in provinces, cities, and districts is based on Gross Regional Domestic Product (GRDP) which is supported by its infrastructure. The economic growth is supported by road infrastructures that cannot be separated from road  transportation. This study aimed to analyze a modeling relationship between GRDP and types of road infrastructures and vehicles. It also analyses the sensitivity of independent variables in the selected model. The data used in this study are secondary data from the Central Bureau of Statistics (CSA) from 2014 – 2018. The  methods  used  in  this  study  are  statistical  descriptive  analysis,  Principal  Component Analysis  (PCA),  multivariate  regression,  and  sensitivity.  The  result  of  this  study  is  the  best multivariate regression model with p-value = 5.878e-10 and R 2 = 0.7562. The variables that positively affect GRDP are good district roads, class III district roads, unspecified class district roads,  and  light  vehicles.  Variables  that  negatively  affect  GRDP  are  gravel  district  roads, medium vehicles, dirt district roads, concrete district roads, unspecified surface district roads, and asphalt district roads. The robustness values on all independent variables are in the range between 8.847% - 50.512% to change the tested variable to 0 .
Keywords : GRDP, PCA, Regression Analysis, Sensitivity Analysis.

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan perubahan  tingkat  aktivitas  ekonomi  yang terjadi  seiring  berjalannya  tahun  yang dipengaruhi  oleh  pembangunan  ekonomi. Kualitas  perekonomian  dan  kesejahteraan penduduk  dapat  ditinjau  melalui  Produk Domestik  Bruto  (PDB),  sedangkan  pada aspek  wilayah  seperti  provinsi,  kota,  dan kabupaten  dapat  ditinjau  melalui  Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) (Arifin &
Bappeda Prov Jambi, 2019) .
PDRB  adalah  nilai  jasa  dan  barang yang  berasal  dari  keseluruhan  unit  usaha pada wilayah tertentu(BPS RI, 2020)). PDRB atas  dasar  harga  berlaku  bertujuan  untuk memahami  struktur  ekonomi suatu  daerah, sumber  daya  ekonomi  dan  kemampuan transfer perekonomian.
Pulau  terluas  ke-5  di  Indonesia adalah Pulau Jawa. Pulau Jawa terdiri atas 6 provinsi,  yaitu  Banten,  DKI  Jakarta,  Jawa Barat,  DI  Yogyakarta,  Jawa  Tengah,  dan Jawa  Timur.  Pulau  Jawa  memiliki  luas 126700  km 2 .  Perekonomian  Pulau  Jawa mengalami  peningkatan  dalam  rentang waktu  2010 – 2014  ditandai  dengan  total PDRB  Pulau  Jawa  bernilai  lebih  dari  50% PDRB  Nasional  dimana  Pulau  Jawa merupakan pusat kegiatan perekonomian di Indonesia (Sosilawati et al., 2017)
Pembangunan regional dan nasional dapat  dipercepat  dengan  pembangunan infrastruktur. Infrastruktur jalan adalah salah satu  jenis  infrastruktur  transportasi  yang berguna untuk mendukung terciptanya pusat pertumbuhan  ekonomi  dan  pembangunan ekonomi  (Fauziah  et  al.,  2021).  Terjadi pengaruh yang signifikan dan positif antara Infrastruktur  jalan  terhadap  PDRB  karena dengan  adanya  infrastruktur  jalan  jalan dapat mendorong distribusi faktor produksi (Fauziah  et  al.,  2021).  Hingga  akhir  tahun 2018, telah dibangun jalan oleh pemerintah sepanjang  6.652,678  km  di  DKI  Jakarta;
6.756,36  km  di  Banten;  27.711,83  km  di Jawa  Barat;  22.767  km  di  Jawa  Tengah;
4.366,62 km di Yogyakarta; dan 39.538,19 km di Jawa Timur.
Adanya  infrastruktur  jalan  tidak lepas dengan angkutan jalan raya. Angkutan jalan  raya  dapat  dibagi  menjadi  sepeda
motor, kendaraan ringan, kendaraan sedang, dan  kendaraan  berat.  Bertambahnya kendaraan  bermotor  dapat  meningkatkan perekonomian  karena  pengguna  kendaraan bermotor wajib membayar pajak kendaraan bermotor  yang  merupakan  pemasukan untuk  pemerintah  daerah  (Priyambodo, 2018)
Jumlah  kendaraan  bermotor  tahun 2018 di DKI Jakarta yaitu 19.883.246 unit, Banten sebanyak 5.014.790 unit, Jawa Barat sebanyak  13.725.590  unit,  Jawa  Tengah sebanyak  16.575.510  unit,  Yogyakarta sebanyak  2.338.535  unit,  dan  Jawa  Timur sebanyak 19.476.691 unit. Terjadi pengaruh yang  signifikan  dan  positif  antara  sedan, jeep,  dan  station  wagon  terhadap  PDRB serta  terjadi  pengaruh  yang  signifikan  dan negatif antara bus, truk, dan sepeda motor terhadap PDRB (Priyambodo, 2018)
Menurut Rencana Induk Infrastruktur PUPR Pulau Jawa – Bali 2014
– 2018,  kontribusi  sektor  transportasi  dan pergudangan  pada  PDRB  atas  dasar  harga berlaku  di  Provinsi  DKI  Jakarta  sebesar 3,62%, Banten sebesar 11,08%, Jawa Barat sebesar  5,69%,  Jawa  Tengah  sebesar 3,12%,  Yogyakarta  sebesar  5,75%,  dan Jawa  Timur  sebesar  3,43%.    Berdasarkan data  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa semakin panjang jalan dan semakin banyak kendaraan  pada  suatu  provinsi  tidak menjamin  kontribusi  sektor  transportasi pada  suatu  provinsi  menjadi  lebih  besar dibandingkan provinsi lainnya. Oleh karena itu,  penting  untuk  mengetahui  jenis  jalan dan  kendaraaan  bermotor  apa  yang berkontribusi terhadap PDRB guna meningkatkan  nilai  PDRB  pada  tahun berikutnya.
Berdasarkan  latar  belakang  yang telah  dijelaskan,  peneliti  ingin  melakukan penelitian  mengenai “Pemodelan  Pengaruh Infrastruktur Jalan dan Kendaraan Bermotor Terhadap  PDRB Pulau  Jawa  Tahun  2014 – 2018 ” .

## 2. METODOLOGI
2. 1 Data
Data  yang  digunakan  yaitu  data sekunder  yang  diperoleh  dari  BPS  (Badan Pusat Statistik) tahun 2014 – 2018 meliputi
kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa  yang memenuhi  syarat  kelengkapan  variabel bebas  yang  digunakan.  Pengambilan  data pada tahun 2014 – 2018 disebabkan karena terjadinya  pandemi  covid-19  mulai  tahun 2019 yang menyebabkan terjadinya perubahan  pada  perekonomian  Indonesia sehingga data menjadi fluktuatif.
Variabel yang digunakan terdiri atas
1  variabel  terikat  (Y)  berupa  PDRB  atas dasar  harga  berlaku  dan  44  variabel  bebas (X) yang terdapat pada Tabel 1.

## 2. 2 Metode Analitis
Metode  penelitian  yang  digunakan yaitu analisis statistik deskriptif dimana hasil analisis
data
diinterpretasikan
dan dijabarkan  dalam  bentuk mean,  SD,  nilai
maks, nilai min, mad, median, MAD, range,
skew, kurtosis, dan standard error. Principal Component Analysis (PCA) digunakan untuk mengatasi multikolinearitas  dan  mereduksi  dimensi observasi.  PCA  juga  berguna  untuk mereduksi  variabel  dalam  jumlah  besar menjadi  kombinasi  linear  yang  lebih  kecil untuk  digunakan  pada  analisis  selanjutnya yaitu regresi (Kellow, 2006)
Analisis
regresi multivariat
merupakan  model  regresi  yang  terdiri  dari beberapa  variabel  bebas  yang  saling berkorelasi (Limbong & Setyawan, 2018) Analisis  sensitivitas  dilakukan  guna mengetahui besaran (dalam persen) kumpulan  variabel  pengganggu  atau pembaur  agar  dapat  mengubah  variabel yang berpengaruh terhadap hasil penelitian (Cinelli et al., 2020). Tabel 1. Variabel Bebas Penelitian Kode Variabel Kode Variabel Kode Variabel X 1 Luas Wilayah (Ha) X 16 Jl. Provinsi Kerikil (km) X 31 Jl. Kabupaten Permukaan Tidak Diperinci (km) X 2 Jl. Nasional Aspal (km) X 17 Jl. Provinsi Tanah (km) X 32 Jl. Kabupaten Beton (km) X 3 Jl. Nasional Kerikil (km) X 18 Jl. Provinsi Permukaan Tidak Diperinci (km) X 33 Jl. Kabupaten Baik (km) X 4 Jl. Nasional Tanah (km) X 19 Jl. Provinsi Beton (km) X 34 Jl. Kabupaten Sedang (km) X 5 Jl. Nasional Permukaan Tidak Diperinci (km) X 20 Jl. Provinsi Baik (km) X 35 Jl. Kabupaten Rusak (km) X 6 Jl. Nasional Beton (km) X 21 Jl. Provinsi Sedang (km) X 36 Jl. Kabupaten Rusak Berat (km) X 7 Jl. Nasional Baik (km) X 22 Jl. Provinsi Rusak (km) X 37 Jl. Kabupaten Kelas I (km) X 8 Jl. Nasional Sedang (km) X 23 Jl. Provinsi Rusak Berat (km) X 38 Jl. Kabupaten Kelas II (km) X 9 Jl. Nasional Rusak (km) X 24 Jl. Provinsi Kelas I (km) X 39 Jl. Kabupaten Kelas III (km) X 10 Jl. Nasional Rusak Berat (km) X 25 Jl. Provinsi Kelas II (km) X 40 Jl. Kabupaten Kelas Tidak Dirinci (km) X 11 Jl. Nasional Kelas I (km) X 26 Jl. Provinsi Kelas III (km) X 41 Sepeda Motor X 12 Jl. Nasional Kelas II (km) X 27 Jl. Provinsi Kelas Tidak Dirinci (km) X 42 Kendaraan Ringan X 13 Jl. Nasional Kelas III (km) X 28 Jl. Kabupaten Aspal (km) X 43 Kendaraan Sedang X 14 Jl. Nasional Kelas Tidak Dirinci (km) X 29 Jl. Kabupaten Kerikil (km) X 44 Kendaraan Berat X 15 Jl. Provinsi Aspal (km) X 30 Jl. Kabupaten Tanah (km) Y PDRB

## 2. 3
Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  yaitu  memilah data,
kemudian melakukan
uji multikolineraritas data. Selanjutnya
dilanjutkan  dengan principal  component analysis,  membuat  model  regresi,  analisis regresi, kemudian pemilihan model regresi.
Setelah  itu  dilakukan  pengecekan  dan  jika hasil  R-Square  >  0.67,  maka  dilanjutkan dengan  analisis  sensitivitas.  Kemudian  jika hasil  R-Square  <  0.67,  maka  dilakukan membuat  cluster  berdasarkan  jumlah penduduk dan tahapan diulangi kembali dari principal component analysis.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3. 1 Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  dapat  berupa mean,  SD,  median,  trimmed,  MAD,  nilai maks, nilai min, range, skew, kurtosis, dan standard  error  dari  variabel  bebas  dan variabel  terikat.  Hasil  analisis  deskriptif dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Analisis deksriptif dilakukan menggunakan software R  dengan  fungsi describe()  yang  terdapat pada  paket stats.  Tujuan  dari  analisis deskriptif  yaitu  memberikan  gambaran
mengenai objek yang diteliti melalui sampel yang digunakan.

## 3. 2 Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  digunakan untuk  melihat  tingginya  hubungan  antar variabel  bebas  pada  model  regresi  linear berganda.  Nilai  VIF  ( Variance  Inflation Factor)  >  10  menandakan  terdapat multikolinearitas  antar  variabel  bebas.  Uji multikolinearitas  dilakukan  menggunakan program  R  dengan  perintah VIF()  yang berada  pada  paket car.  Hasil  uji multikolinearitas terdapat pada Tabel 3. Tabel 2. Analisis Deskriptif Var Mean SD Median Trimmed Mad Min Max Range Skew Kurtosis SE Y 61969 157284 27305,5 36454,17 20241,8 3329,89 1494420  1491090,48 7,93 68,76 16052,75 X 1 103330 87767,9 91948,5 89937,94 57260,2 4403 414570 410167 1,33 1,73 8957,77 X 2 49,26 45,51 32,92 41,14 27,01 1,45 213,05 211,6 1,78 2,98 4,65 X 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 X 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 X 5 0,07 0,49 0 0 0 0 3,43 3,43 6,61 42,07 0,05 X 6 0,77 3,91 0 0 0 0 26,32 26,32 5,25 27,67 0,4 X 7 34,67 35,23 25,33 29,22 20,8 0 213,05 213,05 2,15 6,31 3,6 X 8 12,41 23,47 1,34 6,75 1,98 0 113,22 113,22 2,67 7,13 2,4 X 9 2,47 6,75 0 0,66 0 0 37,01 37,01 3,51 13,02 0,69 X 10 0,1 0,78 0 0 0 0 7,5 7,5 8,96 81,51 0,08 X 11 24,6 37,29 8,5 16,66 12,6 0 190,18 190,18 2,03 4,31 3,81 X 12 12,68 30,34 0 5,34 0 0 213,05 213,05 3,79 18,71 3,1 X 13 12,38 25,39 0 6,91 0 0 137,35 137,35 2,52 7,15 2,59 X 14 0,84 3,61 0 0 0 0 16,18 16,18 3,97 13,9 0,37 X 15 60,43 55,38 42,64 52,35 47,47 0 269,01 269,01 1,33 1,44 5,65 X 16 0,41 2,31 0 0 0 0 16,1 16,1 5,57 30,33 0,24 X 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 X 18 0,11 0,78 0 0 0 0 5,44 5,44 6,61 42,07 0,08 X 19 2,33 10,64 0 0 0 0 89,12 89,12 6,24 44,56 1,09 X 20 41,74 42,01 31,02 34,3 30 0 197,69 197,69 1,65 2,43 4,29 X 21 17,23 31,78 4,67 9,9 6,92 0 197,69 197,69 3,15 11,85 3,24 X 22 2,47 5,42 0 1,16 0 0 32,22 32,22 2,75 8,89 0,55 X 23 0,31 1,83 0 0 0 0 17,32 17,32 8,48 75,5 0,19 X 24 6,44 26,86 0 0,35 0 0 195,37 195,37 5,3 29,63 2,74 X 25 19,99 43,77 0 8,88 0 0 197,69 197,69 2,85 7,87 4,47 X 26 35,73 51,21 3,42 26,72 5,07 0 269,01 269,01 1,65 3,15 5,23 X 27 1,43 6,12 0 0 0 0 27,41 27,41 3,97 13,9 0,62 X 28 827,25 706,97 716,6 717,37 422,18 26,41 4592,97 4566,57 2,29 7,72 72,16 X 29 32,22 62,62 1,4 16,8 2,08 0 323,08 323,08 2,7 7,71 6,39 X 30 73,49 366,53 0 9,05 0 0 3442,46 3442,46 8,19 71,51 37,41 X 31 15,74 70,37 0 0,29 0 0 517,34 517,34 5,47 31,4 7,18 X 32 57,67 193,84 0 4,79 0 0 915,55 915,55 3,64 12,28 19,78
Var Mean SD Median Trimmed Mad Min Max Range Skew Kurtosis SE X 33 544,88 443,1 470,31 475,71 270,1 26,1 3024,37 2998,27 2,54 9,73 45,22 X 34 192,75 251,59 120,05 133,65 111,73 0 1120,62 1120,62 2,48 5,72 25,68 X 35 121,07 134,59 84,66 96,63 100,3 0 759,54 759,54 2,12 5,63 13,74 X 36 103,78 165,77 43,52 65,58 63,55 0 787,4 787,4 2,6 6,6 16,92 X 37 19,64 113,28 0 0 0 0 876,5 876,5 6,52 42,67 11,56 X 38 14,71 42,6 0 2,28 0 0 183,72 183,72 3,01 7,85 4,35 X 39 731,98 711,7 683,04 625,16 662,31 0 3582,79 3582,79 1,51 2,78 72,64 X 40 225,52 492,48 0 102,95 0 0 2439,11 2439,11 2,62 7,09 50,26 X 41 381139 303383 289615 334179,5 224894 23744 1413942 1390198 1,5 2,17 30963,94 X 42 33251,5 38494,4 18467 25075,99 15286,4 1082 181830 180748 2,16 4,32 3928,82 X 43 3380,58 11128,7 652 827,87 429,95 44 76227 76183 5,29 29,48 1135,81 X 44 14612,3 17898 9695,5 11656,32 6426,33 363 155546 155183 5,33 37,62 1826,7 Tabel 3. Uji Multikolinearitas Variabel VIF Variabel VIF Variabel VIF Variabel VIF X 1 12,90 X 12 66,62 X 23 3,14 X 34 37,77 X 2 140,10 X 13 43,06 X 24 27,46 X 35 12,81 X 3 0,00 X 14 69738,00 X 25 68,80 X 36 15,56 X 4 0,00 X 15 154,67 X 26 101,96 X 37 6,78 X 5 1,72 X 16 2,77 X 27 69400,90 X 38 2,56 X 6 5,09 X 17 0,00 X 28 47,95 X 39 155,46 X 7 169,75 X 18 1,71 X 29 4,68 X 40 78,75 X 8 91,26 X 19 6,81 X 30 2,08 X 41 18,01 X 9 7,66 X 20 102,65 X 31 1,90 X 42 15,60 X 10 4,14 X 21 59,67 X 32 11,02 X 43 3,35 X 11 98,72 X 22 7,39 X 33 84,68 X 44 1,71 3. 3 Principal Component Analysis PCA dilakukan menggunakan program R dengan perintah prcomp() yang berada pada paket stats. Menurut Dillon & Goldstein  (1984),  komponen  utama  yang dipilih merupakan komponen yang memiliki eigenvalue  >  1.  Pada  Tabel  4,  terdapat  14 komponen  dengan eigen  value  >  1  yang mampu  menggambarkan  keseluruhan  data sebesar 81%.
Untuk menambah kombinasi model regresi  multivariat  dalam  mencari  model kombinasi  terbaik,  maka  dilakukan  PCA berdasarkan cluster  jumlah  penduduk, adapun  kategori  kota  berdasarkan  jumlah
penduduk,  yaitu:  kota  kecil  =  20000  < populasi <  50000;  kota  sedang  =  50000  < populasi  <  100000;  kota  besar  =  populasi 100000  <  populasi  <  1000000;  dan  kota metropolitan populasi > 1000000.
Dari  data  yang  terdapat  pada penelitian  ini,  didapatkan  2  kategori  kota yaitu kota besar dan kota metropolitan. Pada Tabel  5,  diperoleh  11  komponen  dengan eigen value > 1 yang mampu menggambarkan  keseluruhan  data  sebesar 86%. Pada Tabel 6, diperoleh 12 komponen dengan eigen  value  >  1  yang  mampu menggambarkan  keseluruhan  data  sebesar 84%.

## Tabel 4. Total Variance Explained
PC Eigen Value Proportion of Variance Cumulative Proportion PC Eigen Value Proportion of Variance Cumulative Proportion PC Eigen Value Proportion of Variance Cumulative Proportion PC1 7,43 0,18 0,18 PC15 1,00 0,02 0,83 PC29 0,17 0,00 1,00 PC2 4,18 0,10 0,28 PC16 0,87 0,02 0,85 PC30 0,15 0,00 0,99 PC3 2,98 0,07 0,34 PC17 0,82 0,02 0,87 PC31 0,11 0,00 0,99 PC4 2,75 0,07 0,42 PC18 0,72 0,02 0,89 PC32 0,09 0,00 1,00 PC5 2,26 0,06 0,48 PC19 0,59 0,01 0,90 PC33 0,07 0,00 1,00 PC6 2,09 0,05 0,53 PC20 0,51 0,01 0,92 PC34 0,03 0,00 1,00 PC7 2,08 0,05 0,58 PC21 0,50 0,01 0,93 PC35 0,02 0,00 1,00 PC8 1,65 0,04 0,62 PC22 0,43 0,01 0,94 PC36 0,01 0,00 1,00 PC9 1,57 0,04 0,66 PC23 0,41 0,01 0,95 PC37 0,00 0,00 1,00 PC10 1,38 0,03 0,69 PC24 0,36 0,01 0,96 PC38 0,00 0,00 1,00 PC11 1,33 0,03 0,72 PC25 0,31 0,01 0,97 PC39 0,00 0,00 1,00 PC12 1,22 0,03 0,75 PC26 0,29 0,01 0,97 PC40 0,00 0,00 1,00 PC13 1,14 0,03 0,78 PC27 0,23 0,01 0,98 PC41 0,00 0,00 1,00 PC14 1,03 0,03 0,81 PC28 0,21 0,01 0,98

## Tabel 5. Total Variance Explained Cluster Besar
PC Eigen Value Proportion of Variance Cumulative Proportion PC Eigen Value Proportion of Variance Cumulative Proportion PC Eigen Value Proportion of Variance Cumulative Proportion PC1 6,56 0,19 0,19 PC13 0,76 0,02 0,91 PC25 0,02 0,00 1,00 PC2 4,65 0,14 0,33 PC14 0,73 0,02 0,93 PC26 0,01 0,00 1,00 PC3 3,80 0,11 0,44 PC15 0,69 0,02 0,95 PC27 0,01 0,00 1,00 PC4 2,94 0,09 0,53 PC16 0,40 0,01 0,97 PC28 0,00 0,00 1,00 PC5 2,56 0,08 0,60 PC17 0,29 0,01 0,97 PC29 0,00 0,00 1,00 PC6 2,30 0,07 0,67 PC18 0,21 0,01 0,98 PC30 0,00 0,00 1,00 PC7 1,53 0,04 0,72 PC19 0,19 0,01 0,99 PC31 0,00 0,00 1,00 PC8 1,46 0,04 0,76 PC20 0,13 0,00 0,99 PC32 0,00 0,00 1,00 PC9 1,29 0,04 0,80 PC21 0,10 0,00 0,99 PC33 0,00 0,00 1,00 PC10 1,22 0,04 0,83 PC22 0,09 0,00 1,00 PC34 0,00 0,00 1,00 PC11 1,01 0,03 0,86 PC23 0,06 0,00 1,00 PC12 0,98 0,03 0,89 PC24 0,04 0,00 1,00

## Tabel 6. Total Variance Explained Cluster Metropolitan
PC Eigen Value Proportion of Variance Cumulative Proportion PC Eigen Value Proportion of Variance Cumulative Proportion PC Eigen Value Proportion of Variance Cumulative Proportion PC1 7,82 0,20 0,20 PC14 0,76 0,02 0,89 PC27 0,09 0,00 0,99 PC2 4,45 0,11 0,31 PC15 0,68 0,02 0,90 PC28 0,07 0,00 1,00 PC3 3,07 0,08 0,39 PC16 0,59 0,02 0,92 PC29 0,05 0,00 1,00 PC4 2,87 0,07 0,47 PC17 0,52 0,01 0,93 PC30 0,04 0,00 1,00 PC5 2,70 0,07 0,54 PC18 0,50 0,01 0,94 PC31 0,03 0,00 1,00 PC6 2,41 0,06 0,60 PC19 0,42 0,01 0,96 PC32 0,02 0,00 1,00 PC7 2,28 0,06 0,66 PC20 0,32 0,01 0,96 PC33 0,01 0,00 1,00 PC8 1,77 0,05 0,70 PC21 0,28 0,01 0,97 PC34 0,00 0,00 1,00 PC9 1,72 0,04 0,75 PC22 0,25 0,01 0,98 PC35 0,00 0,00 1,00 PC10 1,41 0,04 0,78 PC23 0,17 0,00 0,98 PC36 0,00 0,00 1,00
PC Eigen Value Proportion of Variance Cumulative Proportion PC Eigen Value Proportion of Variance Cumulative Proportion PC Eigen Value Proportion of Variance Cumulative Proportion PC11 1,25 0,03 0,81 PC24 0,16 0,00 0,99 PC37 0,00 0,00 1,00 PC12 1,19 0,03 0,84 PC25 0,14 0,00 0,99 PC38 0,00 0,00 1,00 PC13 0,86 0,03 0,87 PC26 0,11 0,00 0,99 PC39 0,00 0,00 1,00 3. 4 Pemodelan Regresi Linear

## Multivariat
Untuk  mendapatkan  korelasi  yang baik antara variabel terikat dan bebas tidak harus  terdiri  dari  seluruh  variabel  agar daerah  kabupaten/kota  dengan  variabel yang tidak lengkap tetap dapat membangun PDRB  berdasarkan  variabel  terpilih  pada model.
Berdasarkan hasil PCA pada Tabel 4,
5,  dan  6  dilakukan  regresi  linear  berganda untuk  mendapatkan  kombinasi  variabel interikat  yang  digunakan  untuk  pemodelan regresi  linear  multivariat.  Analisis  regresi multivariat
dilakukan
menggunakan program  R  dengan  perintah lm()  yang berada pada paket stats. Model terbaik akan dipilih berdasarkan hasil R 2 yang didapatkan. Dari hasil PCA yang dilakukan, diperoleh  5  model  untuk  analisis  regresi multivariat pada Tabel 7.
Menurut Chin (1998), nilai R 2 dapat dikatakan  kuat  apabila  R 2 >  0,67;  moderat apabila 0,33 < R 2 < 0,67; dan lemah apabila 0,19 < R 2 < 0,33. Berdasarkan hasil analisis regresi  multivariat  pada  Tabel  7,  nilai  R 2 tertinggi  berada  pada  model  5  sebesar 0,7562  dimana  hasil  tersebut  termasuk dalam kategori kuat.
Tabel 7. Analisis Regresi Multivariat Model Jumlah Variabel Variabel R 2 1 10 X 14 , X 27 , X 32 , X 40 , X 41 , X 42 , X 33 , X 43 , X 44 , X 29 0,506 2 17
X 30 , X 43 , X 10 , X 29 , X 20 , X 9 , X 33 , X 11 , X 12 , X 19 , X 40 , X 31 , X 32 , X 39 , X 21 ,
X 16 , X 42
0,378
3 14
X 1 , X 35 , X 15 , X 2 , X 36 , X 39 , X 28 , X 21 , X 27 , X 14 , X 32 , X 7 , X 34 , X 12
0,404 4 13 X 41 , X 44 , X 42 , X 23 , X 5 , X 18 , X 33 , X 24 , X 26 , X 14 ,
X 40 , X 27 , X 29
0,569 5 10 X 29 , X 43 , X 43 , X 30 , X 32 , X 31 , X 39 , X 42 , X 28 , X 40 0,756
Sehingga variabel yang dipilih untuk pemodelan  yaitu  jalan  kabupaten  kerikil (X 29 ),  kendaraan  sedang  (X 43 ),  jalan kabupaten baik (X 43 ), jalan kabupaten tanah (X 30 ),  jalan  kabupaten  beton  (X 32 ),  jalan kabupaten  permukaan  tidak  dirinci  (X 31 ), jalan  kabupaten  kelas  III  (X 39 ),  kendaraan ringan (X 42 ), jalan kabupaten aspal (X 28 ), dan jalan kabupaten kelas tidak dirinci (X 40 ).
A. Koefisien Determinan
Berdasarkan  hasil  analisis  regresi multiavariat  model  5  pada  Gambar  3, didapatkan  koefisisen  determinasi  (R 2 ) sebesar 0,7562 dimana variabel bebas yang bekerja secara bersama mampu menggambarkan  75,62%  variabel  terikat, sedangkan  24,38%  digambarkan  oleh variabel yang tidak terdapat pada penelitian ini.
B. Uji Simultan (Uji F) Uji  F  dijalankan  guna  mengetahui apakah  terdapat  pengaruh  antara  variabel bebas yang bekerja secara bersama terhadap variabel  terikat  (Sarifah  et  al.,  2020). Ketentuan uji F, yaitu:
1. p-value < 0,05, maka H 0 ditolak dan H 1 diterima,  sehingga  terjadi pengaruh  yang  signifikan  antara seluruh  variabel  bebas  terhadap variabel terikat.
2. p-value  >  0,05,  maka  H 0 diterima dan  H 1 ditolak,  sehingga  terjadi pengaruh  yang  tidak  signifikan antara  seluruh  variabel  bebas terhadap variabel terikat.
Dari  analisis  regresi  yang  terdapat pada  Gambar  3  didapatkan  hasil p-value sebesar  5,878e-10  <  0,05  maka  H 0 ditolak dan H 1 diterima, maka terjadi pengaruh yang signifikan  antara  seluruh  variabel  bebas terhadap variabel terikat.

## Gambar 1. Hasil Analisis Regresi
Multivariat Model 5 C. Uji Validasi Uji validasi dilakukan untuk mengetahui pengaruh setiap variabel bebas terhadap  variabel  terikat.  Ketentuan  uji validasi, yaitu:
a. Pr(>|t|) < 0,05, maka H 0 ditolak dan H 1 diterima, maka  terjadi  pengaruh yang  signifikan  antara  variabel bebas terhadap variabel terikat.
b. Pr(>|t|) > 0,05, maka H 0 diterima dan H 1 ditolak,  maka  terjadi  pengaruh yang tidak signifikan antara seluruh variabel  bebas  terhadap  variabel terikat.
Dari  analisis  regresi  yang  terdapat pada  Gambar  3,  didapatkan  hasil  sebagai berikut:
a.
Variabel yang
berpengaruh signifikan terhadap PDRB yaitu jalan kabupaten  baik,  jalan  kabupaten permukaan  tidak  dirinci,  jalan kabupaten kelas III, jalan kabupaten aspal,  dan  jalan  kabupaten  kelas tidak dirinci.
b. Variabel  yang  tidak  berpengaruh signifikan terhadap PDRB jalan

## 3. 5 Analisis Sensitivitas
Analisis  sensitivitas  dilakukan  guna
mengetahui besaran (dalam persen) kumpulan  variabel  pengganggu  atau
pembaur  agar  dapat  mengubah  variabel yang berpengaruh terhadap hasil penelitian (Cinelli  et  al.,  2020).  Analisis  sensitivitas dilakukan menggunakan program R dengan perintah sensemakr()  yang  berada  pada paket sensemakr.  Pada  analisis  sensitivitas ini  diperlukan  variabel  tolak  ukur yang merupakan variabel dengan nilai R 2 terbesar. Jalan kabupaten aspal memiliki nilai Partial R 2 terbesar  yaitu  43,7%  sehingga  variabel jalan  kabupaten  aspal  ditetapkan  sebagai variabel tolak ukur. Hasil analisis sensitivitas dapat dilihat pada Tabel 8.

## Tabel 8. Analisis Sensitivitas
Variabel Robustness Value Jalan Kabupaten Kerikil 10,928 Kendaraan Sedang 8,847 Jalan Kabupaten Baik 49,481 Jalan Kabupaten Tanah 14,329 Jalan Kabupaten Beton 50,512 Jalan Kabupaten Permukaan Tidak Dirinci 47,544 Jalan Kabupaten Kelas III 46,58 Kendaraan Ringan 22,246 Jalan Kabupaten Kelas Tidak Dirinci 56,588 Robustness value merupakan persen ukuran variabel penganggu yang dibutuhkan
terhadap  variansi  residual  PDRB  dan variabel yang diuji agar mampu mengubah variabel yang  diuji  menjadi  0.  Berdasarkan hasil  pada  Tabel  8, robustness  value  pada seluruh  variabel  berada  pada  rentang 8,847% – 50,512%  agar  dapat  mengubah variabel yang diuji menjadi 0.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan di atas, dapat disimpulkan:
A. Model  regresi  multivariat  terbaik  dari variabel bebas terhadap variabel terikat yaitu Y = – 254,3017 – 257,6045 jalan kabupaten  kerikil  (X 29 ) – 0,9754 kendaraan  sedang  (X 43 ) +  230,2353 jalan  kabupaten  baik  (X 33 ) – 35,9393 jalan kabupaten tanah (X 30 ) – 562,3790 jalan  kabupaten  beton  (X 32 ) –
1227,9445 jalan kabupaten permukaan tidak  dirinci  (X 31 ) +  364,6914  jalan kabupaten  kelas  III  (X 39 ) +  0,6713 kendaraan  ringan  (X 42 ) – 468,7403 jalan kabupaten aspal (X 28 ) + 434,2548 jalan kabupaten kelas tidak dirinci (X 40 ).
B. Hasil p-value sebesar 5,878e-10 < 0,05 sehingga  terjadi  pengaruh  yang signifikan antara seluruh variabel bebas terhadap variabel terikat.
C. Infrastruktur  jalan  yang  berpengaruh signifikan  yaitu  jalan  kabupaten  baik, jalan kabupaten beton, jalan kabupaten permukaan tidak dirinci, jalan kabupaten  kelas  III,  jalan  kabupaten aspal,  dan  jalan  kabupaten  kelas  tidak dirinci.
D. Infrastruktur  jalan  yang  berpengaruh positif  terhadap  PDRB  yaitu  jalan kabupaten  baik,  jalan  kabupaten  kelas III,  dan  jalan  kabupaten  kelas  tidak dirinci. Infrastruktur jalan yang berpengaruh  negatif  terhadap  PDRB yaitu  jalan  kabupaten  tanah,  jalan kabupaten  beton,  jalan  kabupaten permukaan tidak dirinci, jalan kabupaten  aspal.  Hasil  pemodelan dapat dikatakan tidak wajar karena hasil koefisien  variabel  lebih  banyak  yang bernilai negatif dibandingkan koefisien yang bernilai positif.
E. Kendaraan bermotor tidak berpengaruh signifikan  terhadap  PDRB.  Terjadi pengaruh  yang  tidak  signifikan  dan
negatif  antara  variabel  kendaraan sedang  terhadap  PDRB,  dan  terjadi pengaruh  yang  tidak  signifikan  dan ngeatif  antara  variabel  kendaraan ringan terhadap PDRB.
F. Hasil analisis sensitivitas yang menggambarkan besaran variabel penganggu  atau  pembaur  agar  dapat mengubah  variabel  yang  ditinjau menjadi  0  pada  variabel  jalan kabupaten  kerikil  sebesar  10,928%, kendaraan  sedang  sebesar  8,847%, jalan kabupaten tanah sebesar 14,329%,  jalan  kabupaten  beton sebesar  50,512%,  jalan  kabupaten permukaan  tidak  dirinci  sebesar 47,544%,  jalan  kabupaten  kelas  III sebesar  46,58%,  kendaraan  ringan sebesar  22,246%,  jalan  kabupaten aspal  sebesar  57,484%,  dan  jalan kabupaten  kelas  tidak  dirinci  sebesar 56,588%.

## DAFTAR PUSTAKA
Arifin, Z., & Bappeda Prov Jambi, I. (2019).
Memahami  PDRB  sebagai  Instrumen untuk Mengukur Pertumbuhan Ekonomi di Daerah.
Badollahi, I., Ekonomi Studi Pembangunan, I., &  Ekonomi  dan  Bisnis,  F.  (2019). Pengaruh Infrastruktur Jalan, Listrik Dan Air  Terhadap  Pertumbuhan  Produk Domestik Regional Bruto Di Kabupaten Gowa Provinsi Sulawesi Selatan.  Jurnal Ekonomi Balance Fakultas Ekonomi Dan Bisnis, 15.
BPS  RI.  (2020).  Produk  Domestik  Regional Bruto  Provinsi-Provinsi  Di  Indonesia menurut Lapangan Usaha. BPS RI.
Cinelli, C., Ferwerda, J., & Hazlett, C. (2020). sensemakr: Sensitivity Analysis Tools for OLS in R and Stata. Journal of Statistical Software, VV(II), 1 – 28.
Fauziah,  De.  R.,  Juliprijanto,  W.,  & Juliprijanto,  W.  (2021).  Pembangunan Infrastruktur  Jalan  Dan  Jembatan Terhadap  Produk  Domestik  Regional Bruto  (PDRB)  Kabupaten  Magelang. Jurnal  Paradigma  Multidisipliner,  2(3), 304 – 3015.
Hakim, A. L. Al, Laut, L. T., & Hutajulu, D.
M. (2021). Analisis Pengaruh
Infrastruktur terhadap Produk Domestik
Regional  Bruto  (PDRB)  Provinsi  Jawa Tengah Tahun 2015 - 2019. DINAMIC: Directory  Journal  of  Economic,  3(4),
903 – 916.
Hasmawati,  Anggraeni,  I.,  &  Susanti,  R.
(2019). Identifikasi Variabel
Confounding dengan Penerapan Uji Chi Square Mantel Haenzel pada Hubungan Antenatal Care (ANC) terhadap BBLR di Kota  Samarinda.  Jurnal  Kesehatan Reproduksi, 10(1), 21 – 31.
Holland, S. M. (2019). Principal Components Analysis (PCA).
Kellow,  J.  T.  (2006).  Using  Principal
Components  Analysis  in  Program Evaluation: Some Practical Considerations. Journal of MultiDisciplinary Evaluation, 5, 89 – 107. Limbong,  D.,  &  Setyawan,  Y.  (2018).
Pemilihan  Model  Regresi  Multivariat Terbaik  dengan  Kriteria  Kullback’s Information Criterion Correction (KICC) (Studi  Kasus :  Tingkat  Kesejahteraan Masyarakat di Provinsi Sumatera Utara). Jurnal Statistika Industri Dan Komputasi, 03(2), 42 – 53.
Mariana. (2013). Analisis Komponen Utama.
Jurnal Matematika Dan Pembelajaraanya, 2(2), 99 – 114.
Mutia  Ismail,  N.,  &  Yoestara,  M.  (2022).
Validity Test Using Principal Component Analysis  (PCA)  Involving  Research Instruments  on  Learner-Centeredness, Knowledge-Centeredness,
and Assessment-Centeredness. The Proceeding
Book of The 5th International Conference on
Multidisciplinary  Research  2022,  05(1), 66 – 71. NSS, Rr. L. P., Suryawardana, E., & Triyani,
D. (2015). Analisis Dampak Pembangunan Infrastruktur Jalan Terhadap Pertumbuhan Usaha Ekonomi
Rakyat  Di  Kota  Semarang.  Dinamika Sosbud, 17(2), 82 – 103.
Prasetyo,  A.  (2016).  Kajian  Pengaruh
Pertumbuhan Ekonomi
Terhadap
Peningkatan  Kemacetan  Lalu  Lintas  Di Perkotaan. Jurnal Penelitian Transportasi Darat, 18(4), 231 – 242.
Priyambodo,  P.  (2018).  Analisis  Korelasi Jumlah  Kendaraan  dan  Pengaruhnya
Terhadap PDRB di Provinsi Jawa Timur. Warta  Penelitian  Perhubungan,  30(1), 59.
Sarifah,  I.,  Prijanto,  W.  J.,  &  Rusmijati. (2020).  Analisis  Pengaruh  Infrastruktur Jalan, Listrik, Kesehatan dan Pendidikan Terhadap  PDRB  Kawasan  Strategis Purwomanggung 2010 - 2018. Directory Journal of Economic, 2(4), 1143 – 1157. Sosilawati,  Handayani,  A.,  Wahyudi,  A.  R.,
Mahendra, Z. A., Massudi, W., Listiani, A.,  &  Rizkianto,  A.  Z.  (2017). Sinkronisasi  Program  dan  Pembiayaan Pembangunan  Jangka  Pendek  2018- 2020 Keterpaduan Pengembangan Kasawan  dengan  Infrastruktur  PUPR Pulau  Jawa  (A.  Handayani  &  M.  L. Nababan, Eds.). Pusat Pemrograman dan Evaluasi  Infrastruktur  PUPR,  Badan Pengembangan  Infrastruktur  Wilayah, Kementrian  Pekerjaan  Umum  dan Perumahan Rakyat.
Sub-Direktorat  Konsolidasi  Neraca  Produksi Regional.  (2008).  Pedoman  Praktis Perhitungan  PDRB  Kabupaten/Kota (Vol. 1). Badan Pusat Statistik.
Suriani, & Keusuma, C. N. (2015). Pengaruh Pembangunan
Infrastruktur
Dasar
Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Di Indonesia. Jurnal Ecosains, 4(1), 1 – 18. Yuniarto,  D.  (2021).  Analisis  pertumbuhan dan  kepadatan  penduduk  terhadap pertumbuhan ekonomi. Forum Ekonomi, 23(4), 687 – 698.