## Analisis Faktor PDRB Menurut Pengeluaran Yang Mempengaruhi Laju Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Sulawesi Selatan
Khaidarsyah 1* , Isma Muthahharah 2 , 1 Departemen Pendidikan Ekonomi, Univsesitas Patompo, Makasar, Indonesia
2 Departemen Statistika, Universitas Patompo, Makassar, Indonesia *Corresponding author: imuthahharah@email.com
ABSTRAK ⎯ Analisis faktor dapat digunakan untuk melacak sektor  Produk Domestik Regional Bruto yang mempengaruhi laju  pertumbuhan  ekonomi.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Sulawesi  Selatan  terjadi kenaikan yang cukup signifikan dari tahun 2010 sampai 2021 contohnya pengeluaran Komsumsi Rumah Tangga pada tahun 2010 yaitu 100 dan pada tahun 2021 naik menjadi 167 dan itu berlaku untuk semua komponen pengeluaran. Jenis penelitian ini menggunakan pendekatan penelitian kuantitaif. Data yang digunakan adalah data sekuler yang diperoleh dari pubikasi BPS Provinsi  Sulawesi  Selatan,  dimana  objek  penelitian  yaitu  Produk  Domestik  Regional  Bruto  menurut  pengeluaran  dengan  8 sektor  selama  12  tahun  terakhir.  Semua  variabel  komponen  pengeluaran  layak  untuk  dianalisis  faktor  karena  sudah memenuhi uji kecukupan data dan uji kebebasan data, serta hanya terbentuk 1 faktor. Komponen pengeluaran dalam PDRB memiliki hubungan yang sangat kuat karena memiliki nilai >  0,5 yang dapat dikatakan bahwa Komponen Pengeluaran yang terdiri  dari    Komsumsi  Rumah  Tangga,  Komsumsi  LNPRT,  Pengeluaran  Pemerintah,  Pembentukan  Modal  Tetap  Bruto, Perubahan Inventori, Ekspor Luar Negeri, Impor Luar Negeri, Net Ekspor Antar Daerah berpengaruh pada Laju pertumbuhan ekonomi Provinsi Sulawesi Selatan. Variabel yang paling dominan adalah Pembentukan Modal Tetap Bruto karena memiliki nilai korelasi yang lebih besar diantara variabel lain.
Kata kunci Analisis Faktor, PDRB. Pengeluaran, Pertumbuhan Ekonomi
ABSTRACT - Factor analysis can be used to track the Gross Regional Domestic Product sector that affects the rate of economic growth.  Based  on data  obtained from  the  Central  Statistics  Agency  of  South  Sulawesi Province,  there was  a significant  increase from 2010 to 2021, for example, household consumption expenditure in 2010 was 100 and in 2021 it rose to 167 and that applies to all components of expenditure. This type of research uses a quantitative research approach. The data used is secular data obtained from  the  BPS  publication  of  South  Sulawesi  Province,  where  the  object  of  research  is  Gross  Regional  Domestic  Product  by expenditure with 8 sectors for the last 12 years, namely from 2010-2021. All expenditure component variables are eligible for factor analysis  because  they  have  met  the  data  adequacy  test  and  the  data  freedom  test,  and  only  1  factor  is  formed.  The  expenditure component in GRDP has a very strong relationship because it has a value > 0.5 which can be said that the Expenditure Component consists of Household Consumption, LNPRT Consumption, Government Expenditure, Gross Fixed Capital Formation, Changes in Inventory,  Foreign  Exports,  Foreign  Imports  ,  Inter-regional  Net  Exports  affect  the  economic  growth  rate  of  South  Sulawesi Province.  The  most  dominant  variable  is  Gross  Fixed  Capital  Formation  because  it  has  a  greater  correlation  value  among  other variables.
Keywords Factor Analysis, GDRP, production component, Economic Growth.

## I. PENDAHULUAN
Statistika  merupakan  serangkaian  metode  yang  menjelaskan  tentang  bagaimana  cara  memberikan  informasi tentang  data.  Analisis  statistika  yang  memiliki  lebih  dari  satu  variabel  disebut  sebagai  analisis  multivariat.  Analisis multivariat  memiliki  beberapa  metode  pengujian  yaitu  analisis  diskiriminan,  analisis  faktor,  analisis  cluster,  analisis komponen  utama,  tetapi  yang  akan  di  gunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  faktor.  Analisis  faktor  adalah analisis yang mempengaruhi beberapa variabel yang dapat menjelaskan hubungan antara berbagai indikator variabel independen yang diamati. Analisis faktor bertujuan untuk menguraikan bagian-bagian data yang mempunyai korelasi antara variabel dengan menjabarkan komponen yang disesuaian dengan variabel atau sektor data.
Analisis faktor khususnya bertujuan mereduksi suatu data, sebagai contoh yang awalnya dari 10 variabel menjadi 6 variabel baru. Variabel yang diperoleh dari reduksi dapat disebut sebagai variabel yang sebagian besar pernyataan yang  ada  pada  variabel  asal  [1].  Analisis  faktor  juga  bisa  diartikan  sebagai  tahap  untuk  menganalisis  beberapa observasi dari segi interkorelasinya, untuk memutuskan apakah variasi-variasi yang terlihat dalam sejumlah kategori dasar memiliki  jumlah yang lebih kecil daripada yang terlihat pada observasi [2].Pada dasarnya proses analisis faktor mencoba  mendapatkan  hubungan  (interrelationship)  antara  beberapa  variabel-variabel  yang  saling  tak  bebas  satu dengan  sejumlah  kumpulan  variabel  yang  lebih  sedikit  dari  variabel  sebelumnya.  Analisis  faktor  ini  mengukur variabel  mana  saja  yang  dianggap  sesuai  untuk  digunakan  dalam  analisis  lanjut.  Uji  ini  dilakukan  dengan memasukkan  variabel-variabel  yang  ada,  dimana  variabel  tersebut  akan  menghasilkan  suatu  output  yang mendiskripsikan  tujuan  yang  ingin  dicapai  [3].  Analisis  faktor  memiliki  beberpa  jenis  dalam  menganalisis  variabel diantaranya  yaitu  R  Factor  Analysis,  Q  Factor  Anylisis,  Confirmatory  Factor  Anlysis,  Exploratory  Factor  Analysis.
Received: 19 August 2022 Revised: 11 September 2022 Accepted: 19 September 2022
Analisis  Faktor  menjelaskan  variasi  beberapa  variabel  awal  dengan  menggunakan  faktor  yang  sedikit  dan  tidak terobservasi  serta    menganggap  bahwa  semua  variabel  awal  dapat  dikatakan  sebagai  kombinasi  linear  dari  faktor- faktor yang  dijumlahkan dengan suku variabel [4].
Analisis  faktor  dapat  digunakan  untuk  melacak  sektor  yang  mempengaruhi  laju  pertumbuhan  ekonomi berdasarkan dengan penelitian sebelumnya. Menurut [1]  tentang analisis faktor Produk Domestik Regional Bruto yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi Kabupaten Brebes, dimana hasilnya yaitu ada 11 sektor yang berkembang cepat di Kabupaten Brebes dibanding dengan Provinsi Jawa Timur, setelah dilakukan uji asumsi hanya ada 9 variabel dan terdapat  3  sektor  yang  berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Penelitian  [5]  tentang  analisis  faktor  yang mempengaruhi  Produk  Domestik  Regional  Bruto  Di  Provinasi  Jawa  Barat  Tahun  2015-2019,  dengan  hasil  pengujian variabel tenaga kerja menyatakan bahwa terdapat pengaruh tidak signifikan terhadap PDRB Kabupaten dan Kota Jawa Barat  dari  tahun  2015  sampai  2019  dari  nilai  koefisien  sebesar  5,539326  dan  nilai  probabilitas  sebesar  0,1816.  Dari beberapa penelitian yang telah dilakukan belum ada yang menganalisis tentang faktor dalam komponen pengeluaran di  provinsi  Sulawesi  Selatan,  tetapi  yang  dianalisis  hanya  tentang  PDRB  menurut  lapangan  usaha  dari  tahun  2010 sampai tahun 2015.
Analisis  faktor  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB).  Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) adalah salah satu indikator yang digunakn sebagai pedoman untuk mendiskripsikan pertumbuhan  ekonomi  daerah  pada  periode  tertentu  [6].  Selain  itu  PDRB  dapat  digunakan  sebagai    bahan  evaluasi kegiatan pembangunan ekonomi yang telah dilakukan pemerintah atau non pemerintah. PDRB dapat dihitung dengan tiga  pendekatan  yaitu  pendekatan  produksi,  pendekatan  pendapatan,  dan  pendekatan  pengeluaran  [7].  Komponen pengeluaran  pertumbuhan  PDRB  meliputi  Komsumsi  Rumah  Tangga,  Komsumsi  LNPRT,  Komsumsi  Pemerintah, Pembentukan  Modal  Tetap  Bruto,  Perubahan  Inventori,  Ekspor  Luar  Negeri,  dan  Net  Ekspor  Antar  Daerah.  Dari beberapa komponen tersebut merupakan faktor yang dapat mempengaruhi pertumbuhan ekonomi. Berdasarkan data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Selatan terjadi kenaikan yang cukup signifikan dari tahun 2010  sampai  2021  contohnya  pengeluaran  komsumsi  rumah  tangga  pada  tahun  2010  yaitu  100  dan  pada  tahun  2021 yaitu  167  itu  berlaku  untuk  semua  komponen  pengeluaran.  Komponen  pengeluaran  merupakan  upaya  yang  harus dilakukan  untuk  mendorong  pertumbuhan  ekononomi  [8].  Pertumbuhan  ekonomi  adalah  keadaan  dimana  suatu negara harus menyediakan  sejumlah barang ekonomi yang diperlukan oleh warganya. Kondisi tersebut akan tumbuh sesuai dengan perkembangan ekonomi serta penyesuain kelembagaan dan ideologi yang diperlukan [5].
Dari  uraian  diatas,  maka  akan  dilakukan  analisis  faktor  PDRB  menurut  komponen  pengeluaran  di  provinsi Sulawesi  Selatan,  dengan  harapan  pemerintah  dapat  melihat  komponen  pengeluaran  mana  yang  berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi dan dapat memajukan ekonomike arah yangi lebih baik pada tahun berikutnya.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Analisis Faktor
Analisis  faktor  adalah  teknik  analisis  untuk  memahami  gejala.  Tujuan  utama  dari  teknik  ini  adalah  untuk membagi  informasi  yang  terkandung  dalam  sejumlah  besar  variabel  menjadi  kelompok  faktor  yang  lebih  kecil. Tujuan  dari  analisis  faktor  adalah  untuk  menekan  banyaknya  variabel  dengan  cara  mengelompokkan  menurut besarnya  korelasi  antar  variabel,  sehingga  membentuk  suatu  kelompok  variabel  yang  disebut  faktor  [9].  Analisis faktor  melihat  totalitas  interaksi  antar  variabel  daripada  mengelompokkan  variabel  menjadi  variabel  bebas  dan variabel  terikat  [4].  Analisis  ini  juga  membantu  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  relatif  sedikit  yang  dapat digunakan  untuk  menjelaskan  sejumlah  besar  variabel  yang  saling  terkait.  Oleh  karena  itu,  variabel  dalam  satu faktor  berkorelasi  tinggi,  tetapi  berkorelasi  relatif  buruk  dengan  variabel  dalam  faktor  lain.  Setiap  kelompok variabel mewakili struktur dasar yang disebut faktor. Untuk meningkatkan  interpretasi faktor, ini harus dilakukan [10].  Variabel  baru  harus  dapat  memuat  sebagian  besar  informasi  yang  terkandung  dalam  variabel  asli,  tetapi informasi yang hilang juga harus diminimalkan ketika meringkas variabel.
Secara  matematis,  analisis  faktor  mirip  dengan  regresi  linear  berganda  yang  dinyatakan  sebagai  kombinasi linier dari faktor yang mendasari. jumlah varian  disumbangkan oleh  variabel dengan variabel lainnya termasuk dalam analisis yang disebut kesamaan. Kovarians antara variabel yang diwakili untuk beberapa faktor perintah [3]. Model analisis faktor dapat dituliskan sebagai berikut:
𝑋 𝑖 = 𝐵 𝑖1 𝐹 1 + 𝐵 𝑖2 𝐹 2 + +𝐵 𝑖3 𝐹 3 +. . . +𝐵 𝑖𝑗 𝐹 𝑗 + 𝑉 𝑖 𝜇 𝑖 (1)
Terdapat  dua  asumsi  sebelum  melakukan  analisis  faktor,  asumsi  tersebut  adalah  identifikasi  kecukupuan  data Kebebasan antar variabel.
1) Uji Kecukupan Data
Kecukupan  data dapat  diidentifikasi  dengan  nilai  Measure of  Sampling  Adequacy  (MSA)  dan  Kaiser-Meyer- Olkin (KMO). Sekelompok data dinyatakan memenuhi syarat kecukupan untuk dianalisis faktor jka nila MSA dan KMO 0,05 Hipotesis: H_0:  Ukuran data cukup untuk difaktorkan H_1:  Ukuran data tidak cukup untuk difaktorkan
INFERENSI , Vol. 5(2), September. 2022. ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
Statistik uji ∑ ∑ 𝑟 𝑖𝑗 2 𝑝 𝑗=1 𝑝 𝑖=1 ∑ ∑ 𝑟 𝑖𝑗 2 𝑝 𝑗=1 +∑ ∑ 𝑎 𝑖𝑗 2 𝑝 𝑗=1 𝑝 𝑖=1 𝑝 𝑖=1
(2)
i = 1, 2, 3, ..., p  dan  j = 1, 2, ..., p rij = Koefisien korelasi antara variabel i dan j aij = Koefisien korelasi parsial antara variabel i dan j
Apabila nilai KMO lebih besar dari 0,5 maka terima Ho sehingga dapat disimpulkan jumlah data telah cukup difaktorkan [11].
2) Uji Kebebasan Antar Variabel
Uji  Bartlett bertujuan  untuk mengetahui apakah  terdapat hubungan antar  variabel dalam  kasus  multivariat. Jika  variabel 𝑥 1 , 𝑥 2,…, 𝑥 𝑝 independent  (bersifat  saling  bebas),  maka  matriks  korelasi  antar  variabel  sama  dengan matriks identitas.  Sehingga untuk menguji kebebasan antar variabel ini, uji Bartlett menyatakan hipotesis sebagai berikut:
H0 : R = I H1 : R ≠ I
Statistik Uji : 𝜒 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 2 = − (𝑛 − 1 − 2𝑞+5 9 ) ln|𝑅|
(3)
Dimana  q  adalah  banyaknya  variabel  respon  dan  ln|R|adalah  nilai-nilai  determinan  matriks  korelasi  dari masing-masing  variabel  respon.  Tolak  H0  jika 𝜒 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 2 > 𝜒 2 𝛼 1 2 𝑞 (𝑞−1) yang  berarti  terdapat  korelasi  antar  variabel respon [12]

## B. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
PDRB  diartikan  sebagai  total  nilai  tambah  yang  dihasilakn  oleh  semua  unit  usaha  dalam  suatu  wilayah  tertentu atau  total nilai  barang dan  jasa  yang  dihasilkan  oleh  semua  unit  kegaiatan  ekonomi  dalam  suatu  daerah  pada  suatu waktu tertentu. Data PDRB dapat dihitung dengan tiga pendekatan yaitu [7]:
1) Pendekatan  Produksi,  PDRB  adalah  tota  nilai  barang  dan  jasa  akhir  yang  di  hasilkan  oleh  semua  init  usaha ekonomi dalam suatu wilayah pada periode tertentu.
2) Pendekatan  Pengeluaran,  total  seluruh  komponen  permintaan  akhir  pada  suatu  daerah  tertentu  dalam  jangka wulayah tertentu (biasanya 1 tahun)
3) Pendekatan  pendapatan,  PDRB  adakah  total  semua  balas  jasa    yang  diterima  oeh  fakto-faktor  produksi  yang berpartispasi dalam proses produksi di suatu wilayah dalam jangka waktu tertentu (biasanya 1 tahun)
Pendekatan Pengeluaran memilki beberpa komponen diantaranya:
1) Komsumsi  Rumah,  Konsumsi  rumah  tangga  dalam  perekonomian  adalah  Pendapatan  yang  dihasilkan  oleh rumah tangga dari penggunaan Faktor produksinya dibagi menjadi empat kelompok: tanah, tenaga kerja, modal dan keterampilan kewirausahaan [13].
2) Pengeluaran  Pemerintah,  Pengeluaran  pemerintah  merupakan  nilai  pengeluaran  pemerintah  yang  digunakan untuk  kepentingan  masyarakat.  Pengeluaran  untuk    pendidikan  dan  fasilitas  kesehatan,  pengeluaran  untuk pengadaan  polisi  dan  tentara,  pengeluaran  untuk  gaji  pegawai  negeri,  dan  pengeluaran  untuk  pembangunan infrastruktur dilakukan untuk kepentingan masyarakat [14].
3) Komsumsi  pengeluaran  LNPRT  adalah  pengeluaran barang  dan  jasa  oleh  organisasi  untuk  pengadaan  barang dan jasa yang ditujukan untuk  melayani rumah tangga. Pengeluaran konsumsi LNPRT dikategorikan sebagai bagian dari pengeluaran konsumsi  yang ditujukan untuk menjaga keberlangsungan kegiatan lembaga.
4) Pembentukan  modal  tetap  bruto  adalah  pengeluaran  untuk  barang  modal  tidak  habis  pakai  dengan  masa manfaat  lebih  dari  satu  tahun.  Pembentukan  modal  tetap  bruto  meliputi  bangunan  perumahan  dan  non- perumahan,  bangunan  lain  seperti  jalan  dan  bandara,  mesin  dan  peralatan.  Investasi  untuk  keperluan  militer tidak dicatat secara rinci tetapi diklasifikasikan sebagai konsumsi pemerintah (USD) [15].
5) Inventori ialah persediaan benda( jadi ataupun separuh jadi) pada unit institusi yang tidak terpakai pada proses penciptaan  ataupun  belum  berakhir  diproses  ataupun  belum  terjual,  sebaliknya  pergantian  inventori merupakan selisih antara nilai inventori pada akhir periode pencatatan dengan nilai inventori pada dini periode pencatatan. Perubahan inventori menarangkan tentang pergantian posisi benda inventori yang dapat bermakna pertambahan (ciri positif) ataupun pengurangan( bertanda negatif)
6) Ekspor dan Impor, Transaksi perdagangan antar- negara ini dicirikan lewat kegiatan yang bertentangan, apabila produk benda serta jasa dikirim ke luar negara( arus benda serta jasa dari unit residen pada unit non residen), kebalikannya diucap impor apabila produk tersebut masuk ke dalam daerah ekonomi dalam negeri( arus benda serta  jasa  dari  unitnon  residen  pada  unit  residen).  Konsep  residen  yang  berkaitan  dengan  aktivitas  ekspor danimpor  sesuatu  negeri  meliputi  transaksi  ekonomi  yang  dicoba  antara  unit-  unit  institusiatau  pelakon ekonomi sesuatu negeri dengan unit- unit ekonomi negeri lain
7) Net  ekspor  antar  daerah  adalah  selisih  nilai  ekspor  dan  impor  Indonesia  dalam  waktu  tertentu    tertentu.  Di
Indonesia  nilai  net  ekspor  juga  dapat  digunakan  untuk  melihat  perkembangan  aktivitas  ekspor  dan  impor Indonesia [16].

## C. Laju Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu indikator terpenting dari suatu wilayah yang sedang berkembang. Jika pertumbuhan ekonomi semakin pesat maka pembangunan yang dilakukan berhasil. Untuk melihat kesehatan ekonomi  suatu  wilayah,dapat  menggunakan  data  produk  domestik  bruto  (PDRB)  wilayah  tersebut.  Hasil pertumbuhan di satu sektor ekonomi memiliki implikasi tidak hanya untuk wilayah itu, tetapi juga untuk wilayah lain  yang  memiliki  ikatan  ekonomi  dengan  wilayah  tempat  pekerjaan  pembangunan  berlangsung  [8].  Bertambah ataupun  tidaknya  laju  perkembangan  ekonomi  bisa  dilihat  dari  realisasi  pembangunan  yang  sudah  terlaksana. Pertumbuhan  ekonomi  adalah  suatu  proses  terdapatnya  perubahan  kondisi  atau  kondisi  ekonomi  dalam  kurun waktu  tertentu  [17].  Pertumbuhan  ekonomi  bisa  dikatakan  tumbuh  apabila  pemasukan perkapita  meningkat dan dapat  mengelolah  sumber  energi  alam  dengan  baik  [18].  Pertumbuhan  ekonomi  diukur  dengan  melakukan perbandingan komponen yang bisa mewakili ekonomi suatu wilayah terhadap periode lebih dahulu. Hal tersebut menjadi  acuan  seberapa  baik  kinerja  perekonomian  dan  pada  akhirnya  digunakan  sebagai  bahan  evaluasi  serta proses perencanaan dari penerapan aktivitas ekonomi pada sesuatu daerah [19].

## III. METODE PENELITIAN

## A. Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  penelitian  kuantitaif.  Pendekatan  kuantitatif  merupakan  suatu pemeriksaan  tentang  kasus  sosial  atas  dasar  pengujian  teori  beberapa  variabel  yang  dikur  dengan  angka  dan dianalisis dengan metode statistik dalam hal menetapkan apakah peryaataan teori tersebut benar atau tidak.

## B. Sumber Data dan Objek Penelitian
Data  yang  digunakan  adalah  data  sekuler  yang  diperoleh  dari  pubikasi  BPS  Provinsi  Sulawesi  Selatan, dimana  objek  penelitian  yaitu  Produk  Domsetik  Regional  Bruto  menurut  pengeluaran  dengan  8  sektor selama  12 tahun terakhir yaitu dari tahun 2010-2021.

## C. Variabel  Penelitian
Adapun Variabel peneltian yang digunakan adalah sebagai berikut:
1) Komsumsi Rumah Tangga ( 𝑥 1 ) 2) Komsumsi LNPRT ( 𝑥 2 ) 3) Pengeluaran Pemerintah  ( 𝑥 3 ) 4) Pembentukan Modal tetap Bruto  ( 𝑥 4 ) 5) Perubahan Inventori  ( 𝑥 5 ) 6) Ekspor Luar Negeri  ( 𝑥 6 ) 7) Impor Luar Negeri  ( 𝑥 7 ) 8) Net Ekspor Antar Daerah ( 𝑥 8 )

## C. Variabel  Penelitian
Proses dasar analisis faktor penyempurnaan meliputi langkah-langkah sebagai berikut:
1) Tentukan variabel yang akan dianalisis.
2) Variabel yang diidentifikasi dengan menggunakan uji Bartlett tentang sphericity dan ukuran MSA.
3) Proses inti dalam melakukan analisis faktor, mengektraksi satu atau lebih faktor dari variabel yang lolos uji variabel sebelumnya.
4) Lakukan  prosedur  rotasi  faktor  atau  putar  faktor  yang  sudah  terbentuk.  Tujuan  rotasi  adalah  untuk memperjelas variabel-variabel yang termasuk dalam faktor-faktor tertentu. Beberapa metode  rotasi adalah rotasi  ortogonal,  yang  memutar  sumbu  sebesar  90°,  dan  rotasi  miring,  yang  memutar  sumbu  ke  kanan, tetapi tidak harus demikian.
5) Menjelaskan faktor yang telah dibentuk, khususnya pemberian nama baru pada faktor yang dibentuk, yang harus dapat mewakili variabel-variabel anggota faktor tersebut.

## IV. HASI PENELITIAN
Dalam  menganalisis  faktor  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  berdasarkan  komponen pengeluaran, maka langkah yang dilakukann adalah pengujian asumsi yaitu uji kecupukupan data dan uji kebebasan data, dimana uji kecukupan data menggunakan uji KMO dan uji kebebsan data menggunakan uji Bartlett”s yang hasilnya di tampilkan pada Tabel 1.

## Tabel 1 Uji KMO and Bartlett
Pada  Table  1  bertujuan  untuk  mengetahui  kelayakan  suatu  variabel,  apakah  dapat  diproses      lebih lanjut menggunakan teknik analisis faktor atau tidak dengan melihat nilai KMO MSA (Kaiser-Meyer-Olkin Measure  of  Sampling  Adequency).  Jika  nilai  KMO  MSA>  0,05  maka  tekhik  analisis  dapat  dilanutkan. Berdsarkan output diatas diketahui nilai KMO MSA yaitu 0.755 > 0.05 dan nilai Bartlett’s Test of Sphericity (Sig.) 0.000 < 0.05, maka analisis faktor dalam penelitian ini dapat dilanjutkan karena sudah memenuhu uji kecukupan  data  dan  uji  kebebasan  data.  Selanjutnya  untuk  menentukan  kuat  atau  tidaknya  hubungan antar variabel dapat menggunakan Anti-Image Correlation  yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2 Anti Image Correlation
Pada  Tabel  2  dapat  diketahui  nilai  Anti  image  Correlation  semua  variabel  >  0,50,  maka  dapat dikatakan bahwa semua variabel memiliki hubungan antar variabel dan akan dianalisis lebih lanjut untuk mengetahui  variabel mana saja yang lebih dominana dalam mempengaruhi  laju pertumbuhan ekonomi. Selanjutnya  melakukukan  proses  inti  yaitu  mengektraksi  sejumlah  variabel  yang  ada,  sehingga  akan terbentuk satu atau lebih faktor
Tabel 3 Communalities Initial Extraction Konsumsi Rumah Tangga 1,000 0,982 Konsumsi LNPRT 1,000 0,984 Pengeluaran Pemerintah 1,000 0,982 Pembentukan Modal Tetap Bruto 1,000 0,989 Perubahan Inventori 1,000 0,451 Ekspor Luar Negeri 1,000 0,940 Impor Luar Negeri 1,000 0,893 Net Ekspor Antar Daerah 1,000 0,864
Tabel  3  menunjukkan  kontribusi  variabel  yang  diteliti  terhadap  faktor  yang  terbentuk.  Dapat  juga didefinisikan sebagai besaran varians (dalam persentase) suatu variabel yang dapat dijelaskan oleh faktor yang  terbentuk.  Nilai  communalities  ini  sama  pengertiannya  dengan  nilai  koefisien  determinasi  (pada model  regresi).  Misalnya  nilai  communalities  variabel  Konsumsi  Rumah  Tangga  dan  Pengeluaran Pemerintah  yaitu  98,2%,  ini  berarti  sebesar  98,2  %  varians  dari  variabel  Konsumsi  Rumah  Tangga  dan
Kaiser-Meyer-Olkin  Measure of Sampling Adequacy. 0,755 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 200,648 Df 28 Sig. 0,000 Komponen Pengeluaran Anti Image Correlation Komsumsi Rumah Tangga 0,680 Komsumsi LNPRT 0,745 Pengeluaran Pemerintah 0,672 Pembentukan Modal Tetap Bruto 0,785 Perubahan Inventori 0,890 Ekspor Luar Negeri 0,939 Impor Luar Negeri 0,663 Net Ekspor Antar Daerah 0,837
Pengeluaran  Pemerintah  dapat  dijelaskan  oleh  faktor  yang  terbentuk.  Begitupun  untuk  menjelaskan variabel  yang  lain.  Semakin  besar  communalities  suatu  variabel,  berarti  semakin  erat  hubungannya dengan faktor yang terbentuk.
Tabel 4 Total Variance Explained Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance  Cumulative % Total % of Variance  Cumulative % 1 7,084 88.544 88.544 7,084 88,544 88,544 2 0,601 7.506 96.051 3 0,179 2.233 98.284 4 0,099 1.240 99.524 5 .032 .396 99.920 6 .004 .055 99.975 7 .002 .023 99.998 8 .000 .002 100.000
Pada  Tabel  4.  menjelaskan  tentang  besarnya  variansi  yang  dapat  dijelaskan  oleh  faktor  yang dianalisis  (8  faktor  yang  di  ekstrak).  Jika  terdapat  total  nilai  eigenvalue  yang  nilainya  <  1,  faktor  itu dinyatakan  tidak  dapat  menjelaskan  variabel  dengan  baik,  sehingga  tidak  dimasukkan  dalam pembentukan variabel. Berdasarkan nilai eigenvalue yang > 1 dibentuk 1 faktor dengan nilai 7,084. Dari 1 faktor  dapat  menjelaskan  variansi  dari  8  variabel  sebesar  88,544  %.  Angka  ini  termasuk  tinggi  karena menjelaskan lebih dari 50% variansi dari variabel. Selain dari tabel Total Varians yang menjelaskan dasar perhitungan dalam menetukan jumlah faktor juga dapat dilihat pada grafik:

## Gambar 1 Screer plot
Nilai  batas  eigenvalues  pembentuk  faktor  adalah  1:  apabila  >  1  berarti  tidak  terdapat  variabel pembentuk  faktor.  Dari  grafik  diatas  tampak  1  faktor  yang  terbentuk  karena  nilai  eigenvalue  >  1,  maka sama dengan interprteasinya sebelumnya.
Tabel  5 Component Matrix Component 1 Konsumsi Rumah Tangga 0,991 Konsumsi LNPRT 0,992 Pengeluaran Pemerintah 0,991 Pembentukan Modal Tetap Bruto 0,994 Perubahan Inventori 0,671 Ekspor Luar Negeri 0,969 Impor Luar Negeri 0,945 Net Ekspor Antar Daerah 0,929
Pada Tabel 5 terlihat bahwa componenet matrix untuk semua variabel memiliki nilai yang lebih besar 0,5,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  8  variabel  memiliki  hubungan  yang  kuat.  Jika  terdapat  lebih  dari  1 faktor  dalam  Rotated  Component  Matrix,  maka  Rotated  Component  Matrix  akan  dijalankan  untuk menentukan variabel mana yang terdapat pada faktor a dan yang terdapat pada faktor b, dan seterusnya. Dimana  hasilnya  hanya  ada  1  faktor  saja,  sehingga  tidak  diperlukan  matriks  komponen  rotasi/rotasi faktor.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  Komsumsi  Rumah  Tangga,  Komsumsi  LNPRT,  Pengeluaran Pemerintah,  Pembentukan  Modal  Tetap  Bruto,  Perubahan  Inventori,  Ekspor  Luar  Negeri,  Impor  Luar Negeri,  Net  Ekspor  Antar  Daerah  berpengaruh  pada  Laju  pertumbuhan  ekonomi  Provinsi  Sulawesi Selatan.  Komponen  pengeluaran  yang  paling  dominan  adalah  Pementukan  Modal  Tetap  Bruto  yang memiliki  nilai  dengan  faktor  1  lebih  besar  dari  variabel  lainnya  yaitu  0,994  yang  menyatakan  bahwa variabel tersebut memilki hubungan yang kuat terhadap laju pertumbuhan ekonomi di Provinsi Sulawesi Selatan Pada tahun 2010 sampai 2021.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Semua variabel komponen pengeluaran layak untuk dianalisis faktor karena sudah memenuhi uji kecukupan data  dan  uji  kebebasan  data,  serta  hanya  terbentuk  1  faktor.  Komponen  pengeluaran  dalam  PDRB  memiliki hubungan yang sangat kuat karena meminilki nilai  0,5 yang dapat dikatakan bahwa Komponen Pengeluaran yang terdiri  dari    Komsumsi  Rumah  Tangga,  Komsumsi  LNPRT,  Pengeluaran  Pemerintah,Pembentukan  Modal  Tetap Bruto,  Perubahan  Inventori,  Ekspor  Luar  Negeri,  Impor  Luar  Negeri,  Net  Ekspor  Antar  Daerah  berpengaruh  pada Laju  pertumbuhan  ekonomi  Provinsi  Sulawesi  Selatan.  Variabel  yang  paling  dominan  adalah  Pembentukan  Modal Tetap  Bruto  karena  memiliki  nilai  korelasi  yang  lebih  besar  diantara  variabel  lain.Dalam  penelitian  ini  hanya mennggunakan  pendekatan  pengeluaran,  maka  dari  itu  deiperlukan  pendekatan  pendapatan  dan  pendekatan produksi untuk mengetahui apakah varaibel yang ada juga mepengaruhi laju pertumbuhan ekonomi.

## REFERENSI
[1] P.  I.  Sofiyati  and  A.  Agoestanto,  “Analisis  Faktor  Produk  Domestik  Regional  Bruto  yang  Mempengaruhi  Pertumbuhan Ekonomi  Kabupaten  Br ebes,” Prism.  Pros.  Semin.  Nas.  Mat. ,  vol.  4,  pp.  680 – 693,  2021,  [Online].  Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/.
[2] dan A. S. Dina Afriani, Kenti Yuliana, “Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Keputusan Mahasiswa Memilh Program Atudi Di STKIP PGRI Banjarmasin,” Lentera J. Ilm. Keendidikan , vol. 15, pp. 45 – 56, 2020.
[3] P. Hendikawati, “Analisis Faktor yang Mempengaruhi Indeks Prestasi Mahasiswa,” Kreano J. Mat. Kreat. , vol. 2, no. 1, pp. 27 – 35, 2011.
[4] A. Pau, P. S. Matematika, and U. N. Cendana, “Penerapan Analisis Faktor Dalam Memilih Susu Formula Untuk Ibu Hamil,” Differensial , vol. 02, no. 02, pp. 1 – 10, 2020.
[5] Suci Yanti Agustinaa and S. Hadi, “Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Produk Domestik Regional Bruto Di Provinsi Jawa Barat Tahun 2015- 2019,” J. Ilmua Ekon. , vol. 4, no. 2, pp. 339 – 353, 2020.
[6] H. Y. Dama et al. , “Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto ( Pdrb) Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Kota Manado (Tahun 2005- 2014),” J. Berk. Ilm. Efisiensi , vol. 16, no. 3, pp. 549 – 561, 2016.
[7] A. Mudji and W. Taripar, “Analisa Produk Domestik Bruto (PDRB) Kota Malang,” PANGRIPTA J. Ilm. , vol. 1, no. 1, pp. 35 – 46, 2018, [Online].
Available: https://jurnalpangripta.malangkota.go.id/index.php/PANGRIPTA/article/download/8/5.
[8] Keimas  Suryo  Buwono,  “Analisis  Faktor -faktor  yang  Mempengaruhi  Pertumbuhan  Ekonomi  serta  Kontribusinya  terhadap Kesempatan Kerja di Kota Mojokerto,” J. Econ. Dev. Issues , vol. 5, no. 1, pp. 49 – 56, 2022, doi: 10.33005/jedi.v5i1.117.
[9] F. G. Becker et al. , Pedoman Praktis Penghitungan Produk Domestik Regional Bruto Kabupaten/Kota , vol. 7, no. 1. 2015.
[10] Kaharuddin,  “Analisis  Faktor  Yang  Mempengaruhi  Kinerja  Karyawan  Pada  Yayasan  Sahabat  Bunda  Kota  Makassar,” Forecast. J. Ilm. Ilmu Manaj. , vol. 2, no. 1, pp. 60 – 75, 2020.
[11] S.  Erna  Puspitasari,  Moch.  Abdul  Mukid,  “Perbandingan  Analisis  Faktor  Klasik  dan  Analisis  Faktor  Robust  UN tuk  Data Inflasi Kelompok Bahan Makana di Jawa Tengah,” GAUSSIAN , vol. 3, pp. 343 – 352, 2014.
[12] H.  Kartikasari,  I.  Zain,  and  K.  Nuswantara,  “Analisis  Regresi  Multivariat  Terhadap  Penilaian  Listening  ,  Structure  ,  dan Reading Pada Nilai Tes EFL Mahasiswa ITS,” J. Sains dan Seni Pomits , vol. 3, no. 2, pp. 170 – 175, 2014.
[13] N.  P.  M.  Alitasari  and  I.  G.  W.  M.  Yasa,  “Pengeluaran  Pemerintah  dan  Inflasi  Terhadap  Konsumsi  Rumah  Tangga  Di Indonesia,” E-Journal EP Unud , vol. 10, no. 5, pp. 2130 – 2157, 201AD.
[14] A.  Bakar,  “Analisis  Pengaruh  Pengeluaran  Konsumsi  Rumah  Tangga  dan  Pengeluaran  Pemerintah  terhadap  Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten Mimika,” J. Krit. , vol. 4, no. Nomor 2, pp. 16 – 39, 2020.
[15] M. Zahira Virtyani, D. I. Martha Hendrati, S.E., M.E., and K. Asmara, S.E., MM, “Analisis Pembentukan Modal Tetap Bruto, Investasi  Asing  Langsung,  Dan  Ekspor  Terhadap  Pendapatan  Nasional  Perkapita  Indonesia  (Dalam  Menghindari  Middle Income Trap),” Inov. Manaj. dan Kebijak. Publik , vol. 4, no. 1, p. 47, 2021, doi: 10.54980/imkp.v4i1.118.
[16] T.  B.  Anggraini  and  Y.  Yefriza,  “Nilai  Tukar  Rupiah  Dan  Net  Ekspor  Indonesia  2000  – 2017  (Granger  Causality  Test),” Converg. J. Econ. Dev. , vol. 1, no. 1, pp. 9 – 24, 2020, doi: 10.33369/convergence-jep.v1i1.10854.
[17] E.  Widiaty  and  A.  P.  Nugroho,  “Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia  Perspektif  Ekonomi  Islam:  Peran  Inflasi,  Pengeluaran

## INFERENSI , Vol. 5(2), September. 2022. ISSN: 0216-308X (Print) 2721-3862 (Online)
Pemerintah,  Hutang  Luar  Negeri  dan  Pembiayaan  Syariah,” J.  Ilm.  Ekon.  Islam ,  vol.  6,  no.  2,  p.  223,  2020,  doi: 10.29040/jiei.v6i2.1043.
[18] J . Palindangan and A. Bakar, “Analisis Pengaruh Tingkat Pertumbuhan Ekonomi Dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Terhadap Tingkat Pengangguran Di Kabupaten Mimika,” J. Krit. (Kebijakan, Riset, dan Inovasi) , vol. 5, no. 1, pp. 65 – 80, 2021.
[19] C.  Woestho  an d  A.  Sulistyowati,  “Prioritas  Pembangunan  Daerah  dan  Pertumbuhan  Ekonomi  pada  Provinsi  Daerah Istimewa Yogyakarta,” J. STEI Ekon. , vol. 30, no. 01, pp. 20 – 32, 2021, doi: 10.36406/jemi.v30i01.357.
©  2022  by  the  authors.  This  work  is  licensed  under  a  Creative  Commons  Attribution- ShareAlike 4.0 International License ( http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ).