DOI: http://dx.doi.org/10.29244/jp2wd.2021.5.3.174-186

## Indeks Pembangunan Berkelanjutan Lokal dan Sebaran Spasialnya di Kabupaten Mandailing Natal, Provinsi Sumatera Utara

## Local Sustainable Development Index and Its Spatial Distribution in Mandailing Natal Regency, North Sumatera Province
Elvina Nora Lubis 1* , Andrea Emma Pravitasari 2,3 & Dwi Putro Tejo Baskoro 3
1 Program Studi Ilmu Perencanaan Wilayah, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Jalan Meranti Kampus IPB Dramaga, Bogor, Jawa Barat, 16680, Indonesia; 2 Pusat Pengkajian Perencanaan dan Pengembangan Wilayah (P4W), Kampus IPB Baranangsiang, Jalan Raya Pajajaran, Bogor, Jawa Barat, 16127, Indonesia; 3 Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Jalan Meranti Kampus IPB Dramaga Bogor, Jawa Barat,16680, Indonesia;
*Penulis korespondensi. e-mail : himadaaplubis@apps.ipb.ac.id (Diterima: 15 April 2021; Disetujui: 22 Juni 2021)

## ABSTRACT
The  concept  of  sustainable  development  is  very  important  to  increase  our  quality  of  life. Measurement  of  development  based  on  specific  indicators  is  one  of  the  approaches  to  describe sustainable  development.  At  the  local  level,  measuring  sustainable  development  using  specific indicators  is  still  rare.  Since  each  location  has  their  own  unique  characteristics,  measuring sustainability at the regional level could not always be applied locally. The availability of data at the village level strongly encourages the local measurement of sustainable development index. The economic, social, and environmental dimensions of Mandailing Natal Regency's development are still constrained. Using 21 variables that can reflect economic, social, and environmental aspects, this  study  aims  to  measure  the  sustainable  development  index  at  the  local  level.  The  Local Sustainable  Development  Index  will  be  generated  by  analyzing  these  variables  using  the  Factor Analysis  (FA)  method and Local  Indicator  of  Spatial Autocorrelation  (LISA)  analysis.  This index measurement  is  useful  in  considering  the  direction  of  location-based  (spatial)  development  for decision  makers  at  the  local  level  and  describe  development  sustainability.  In  general,  IPBL economic value was in the medium category in 2011, and several villages in the low category were able  to  enhance  their  economic  development  sustainability  in  2018.  In  the  northwest,  IPBL environment  cluster  type  High-high  (HH).  In  2018,  the  percentage  spatial  distribution  pattern  of villages  with  the  Low-low  (LL)  cluster  type  of  IPBL economic  and  IPBL  environment  decreased. However, as can be seen from the spatial distribution pattern of IPBL social with cluster type LL, the percentage increased in 2018.
Keywords: factor analysis, LISA, Local Sustainable Development Index, spatial distribution

## ABSTRAK
Konsep  pembangunan  berkelanjutan  penting  untuk  meningkatkan  kualitas  kehidupan. Pengukuran pembangunan berkelanjutan dengan indikator tertentu pada tingkat lokal masih jarang dilakukan.  Pembangunan  di  Kabupaten  Mandailing  Natal  masih  terkendala,  baik  pada  dimensi ekonomi, dimensi sosial, maupun pada dimensi lingkungan. Untuk mengetahui tingkat keberlanjutan pembangunan kabupaten ini diperlukan pengukuran Indeks Pembangunan Berkelanjutan di tingkat lokal.  Pengukuran  indeks  pada  tingkat  lokal  sangat  diperlukan  karena  setiap  lokasi  memiliki karakteristik  yang  berbeda.  Ketersediaan  data  pada  tingkat  desa  sangat  mendukung  pengukuran indeks ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur Indeks Pembangunan Berkelanjutan di tingkat
lokal, dengan menggunakan 21 variabel yang mewakili dimensi ekonomi, sosial, dan lingkungan. Variabel-variabel tersebut dianalisis dengan metode Faktor Analisis (FA) dan analisis LISA ( Local Indicator  of  Spatial  Autocorrelation) sehingga  menghasilkan  Indeks  Pembangunan  Berkelanjutan Lokal  (IPBL).  Pengukuran  indeks  ini  bermanfaat  sebagai  bahan  pertimbangan  pengambilan kebijakan  pada  tingkat  lokal  dalam  menentukan  arah  pembangunan  berbasis  lokasi  (spasial)  dan menggambarkan  tingkat  keberlanjutan  pembangunan  di  Kabupaten  Mandailing  Natal.  Pada umumnya nilai IPBL ekonomi pada wilayah ini berkategori berkategori sedang pada tahun 2011 dan beberapa desa berkategori rendah mampu meningkatkan keberlanjutan ekonominya pada tahun 2018. Sebaran pola spasial IPBL ekonomi dan  IPBL sosial bertipe cluster High-high (HH)  berada pada arah  timur  lokasi  penelitian,  dan  sebaran  IPBLlingkungan  tipe cluster HH  pada  arah  barat  laut. Persentase desa dengan sebaran spasial IPBL ekonomi dan IPBL lingkungan tipe cluster Low-low (LL)  berkurang  pada  tahun  2018.  Namun  keberlanjutan  pembangunan  sosialnya  justru  menurun, dapat diamati dari pola sebaran spasial IPBL sosial dengan tipe cluster LL persentasenya meningkat pada tahun 2018.
Kata kunci: faktor analisis, Indeks Pembangunan Berkelanjutan Lokal, LISA, sebaran spasial .

## PENDAHULUAN
Pengukuran  pembangunan  berkelanjutan membutuhkan indikator yang dapat memperjelas tentang objek, kuantitas dan waktu pembangunan  yang  akan  dilakukan,  indikator yang  bisa  memberikan  persamaan  persepsi dalam  melaksanakan  dan  menilai  kinerja pembangunan,  dan  yang  dapat  digunakan sebagai dasar untuk mengevaluasi dan menganalisis pelaksanaan pembangunan (Rustiadi et  al .,  2009).  Indikator  statistik  yang memberikan  informasi  dan  secara  bersamaan dapat menyederhanakan proses analisis fenomena  yang  diteliti  disebut  dengan  indeks (Saric et al ., 2013).
Setianingtias et  al. (2019),  Rahma et  al.
(2019), Fauzi & Oxtavianus (2014)
mempertimbangkan  aspek  sosial,  ekonomi  dan lingkungan dalam pengukuran Indeks Pembangunan Berkelanjutan di tingkat regional. Indikator yang digunakan pada penelitian diatas hanya  tersedia  di  tingkat  provinsi  atau kabupaten,  dan  untuk  unit  administrasi  terkecil atau desa data indikator tersebut belum tersedia. Dengan unit analisis yang sama Pravitasari et al. (2018)  mengukur  indeks  keberlanjutan  dengan mempertimbangkan hubungan saling ketergantungan  spasial  pada  skala  regional. Fadli (2017) menyatakan bahwa sebagian besar kawasan di dunia memiliki karakteristik masing-
masing,  pengukuran  keberlanjutan  di  tingkat desa  tidak  serta  merta  bisa  menggunakan pengukuran keberlanjutan di tingkat regional.
Penentuan Indeks Pembangunan Berkelanjutan  di  tingkat  kabupaten  diperlukan sebagai  bahan  pertimbangan  untuk  menyusun strategi dalam pencapaian tujuan pembangunan. Karena  indikator  yang  sama  mempunyai pengaruh  yang  berbeda  di  masing  masing wilayah.  Sejalan  dengan  hal  tersebut  peneliti menganggap  perlu  melakukan  pengukuran Indeks  Pembangunan  Berkelanjutan  di  tingkat lokal  di  Kabupaten  Mandailing  Natal  dengan mempertimbangkan ketersediaan data yang ada di  tingkat  lokal  dan  dapat  dipahami  oleh pengambil keputusan.
Selang  waktu  2010  sampai  2018  Angka Harapan Hidup (AHH)  pada wilayah ini paling rendah jika dibandingkan dengan kabupaten lain di  Provinsi  Sumatera  Utara,  pertumbuhan ekonomi wilayah berpengaruh terhadap hal ini. AHH lazim dikaitkan dengan tingkat kemajuan suatu  daerah.  Daerah  terbelakang  umumnya memiliki AHH rendah (Bangun, 2019).
Pendapatan perkapita lebih rendah 46.00%  dibandingkan  dengan  pendapatan perkapita  Provinsi  Sumatera  Utara.  Produk Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  sektor pertanian  perikanan  dan  kehutanan  merupakan porsi terbesar dari keseluruhan PDRB Kabupaten yaitu 43.63%. Jumlah pengangguran
sebesar 6.37% dan tingkat kemiskinan mencapai 9.11% (BPS, 2020).
Pada  awal  pembentukan  kabupaten, sekitar  60%  wilayahnya  merupakan  tutupan lahan hutan, dan menjadi 30% pada tahun 2018. Sihombing & Sumaryono (2009) menyimpulkan telah  terjadi  penurunan  luasan  lahan  hutan primer  menjadi  tutupan  lahan  non  hutan  yang dilakukan oleh pemegang izin baik secara legal maupun ilegal. Sampai tahun 2001 hutan primer yang berubah seluas 3,572.62 ha/tahun sementara  itu  izin  untuk  pemegang  hak pengusahaan  hutan  (HPH)  adalah  800.00 ha/tahun.  Demikian  halnya  pada  tahun  2004 telah terjadi penurunan luas hutan primer sebesar 1,523.92  ha/tahun.  Selain  untuk  penggunaan lahan  pertanian  daerah  hulu  dan  hilir  DAS Batang Gadis digunakan sebagai area pertambangan.  Daerah  pinggiran  sungai  yang menjadi  lokasi  penambangan  berubah  menjadi lahan  terbuka  kemudian  pelaku  pertambangan membuang  tanah  bekas  penambangan  ( tailing ) ke aliran sungai. Pencemaran sungai juga terjadi akibat  buangan  bahan  padat  lainnya.  Penduduk yang tinggal di sekitar aliran sungai, 70% masih melakukan  Buang  Air  Besar  Sembarangan (BABs)  (Bappeda,  2018).  Atifah  &  Harahap (2019)  juga  mengemukakan  sungai  Batang Gadis  terindikasi  terjadi  pencemaran,  peneliti tersebut menemukan ikan Garing yang mengalami edema dan nekrosis akibat akumulasi logam berat di Sungai Batang Gadis.
Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi indikator penciri Indeks
Pembangunan  Berkelanjutan  di  tingkat  lokal, menghitung nilai Indeks Pembangunan Berkelanjutan  Lokal  (IPBL)  di  Kabupaten Mandailing Natal serta menganalisis pola spasial sebaran nilai indeksnya.

## METODOLOGI
Penelitian  ini  menggunakan  data  Potensi Desa  (PODES)  tahun  2011  dan  2018  yang dikeluarkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS), dan interpretasi citra landsat dengan lembar citra Path  /Row  128/59,  dan  128/60.  Landsat  5  TM diakuisisi  tanggal  17  Mei  2008  dan  tanggal  28 Januari 2011. Citra Landsat 8 diakuisisi tanggal 02  November  2014  dan  tanggal  16  Juli  2018. Unit analisis penelitian ini adalah seluruh desa di Kabupaten  Mandailing  Natal,  yang  merupakan unit administrasi terkecil.
Kabupaten  Mandailing  Natal  berada  di Provinsi  Sumatera  Utara,  terdiri  dari  23 kecamatan 404 desa/kelurahan. Secara geografis terletak  pada  0°10'-1°50'  Lintang  Utara  dan 98°50'-100°10' Bujur Timur.
Berbatasan  dengan  Kabupaten  Tapanuli Selatan pada arah utara, Provinsi Sumatera Barat pada  arah  timur  dan  selatan,  dan  Samudera Hindia  pada  arah  barat.  Peta  lokasi  penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1.  Peta lokasi penelitian Sumber: BIG, 2019. Analisis Indikator/Variabel Penciri dan Pengukuran Indeks Pembangunan Berkelanjutan Lokal Penentuan indikator pembangunan berkelanjutan  di  tingkat  lokal  menggunakan metode Factor  Analysis (FA).  Analisis  faktor yang bersifat eksploratif, dengan tidak membedakan  antara  variabel  independen  dan
dependen.  Dalam  analisis  ini  syarat  untuk menjadi  faktor  baru  jika  nilai eigen >1.  Nilai eigen menunjukkan  seberapa  besar  pengaruh suatu variabel terhadap pembentukan karakteristik sebuah matriks. Tahapan selanjutnya  adalah  menentukan  skor  faktor dengan menggabungkan beberapa varian dalam satu faktor ( summated scale )

## Tabel 1. Variabel/indikator pengukuran Indeks Pembangunan Berkelanjutan Lokal
Indikator Ekonomi (k= 1) Indikator Sosial (k= 2) Indikator Lingkungan (k= 3) V1: Jarak desa ke pasar (km) V8:   Jumlah fasilitas pendidikan (TK-PT) per 1000 populasi V15:  Persentase  luas  hutan  per total area (%) V2: Jarak desa ke bank (km) V9:   Jumlah fasilitas kesehatan (RS, Klinik, Pusat Kesehatan, Dokter per 1000 populasi) V16:  Persentase  luas  kebun  per total area (%) V3: Jarak desa ke kota (km) V10: Jumlah pegawai kesehatan per 1000 populasi V17:  Perubahan  tutupan  lahan dari sawah ke non pertanian (ha) V4: Jumlah industri per 1000 populasi V11: Jumlah penduduk miskin dan tidak mampu (jiwa) V18:  Perubahan  tutupan  lahan pertanian ke non pertanian(ha) V5: Jumlah Hotel /Motel dan Inn per 1000 populasi V12: Rumah tangga teraliri listrik V19:  Perubahan  tutupan  lahan hutan ke pertanian (ha) V6: Persentase luas permukiman/total area V13: Jumlah tower telepon seluler (BTS) V20:  Perubahan  tutupan  lahan hutan ke non pertanian (ha)
Indikator Ekonomi (k= 1) Indikator Sosial (k= 2) Indikator Lingkungan (k= 3) V7: Indeks infrastruktur ekonomi (skalogram) V14: Jumlah warga penderita gizi buruk (jiwa) V21: Jumlah  kejadian bencana Sumber:  Pravitasari et al . (2018) dan dimodifikasi.
Penentuan Indeks Pembangunan Berkelanjutan Lokal dengan cara mengalkulasikan  skor  faktor  dan  nilai  eigen faktor baru hasil analisis faktor ke dalam rumus persamaan  sebagai  berikut  (Pravitasari et  al., 2018):
IPBL 𝑘𝑖 = ∑ Ekm. Skmi nk m=1 .
Keterangan:
IPBLki  :  IPBL  untuk  dimensi  ke-k  di desa/kelurahan ke-i;
K :  Dimensi, k=1; ekonomi, k=2; sosial, k=3; lingkungan); Ekm :  Nilai eigen untuk  dimensi  ke-k pada faktor ke-m; Skmi :  Skor  faktor  untuk  dimensi  ke-k, faktor ke-m pada kelurahan ke-i; i :   1, 2, 3, . . ., n.
Untuk  menstandarisasi  nilai  IPBL menggunakan  metode  standarisasi  maksimum minimum:
IPBL(std) = (𝐼𝑃𝐵𝐿 𝑘𝑖 − 𝐼𝑃𝐵𝐿 𝑚𝑖𝑛) 𝐼𝑃𝐵𝐿𝑘𝑖(𝑚𝑎𝑘𝑠) − 𝐼𝑃𝐵𝐿𝑘𝑖(min) 𝑥100 Analisis pola spasial Indeks Pembangunan

## Berkelanjutan Lokal
Pengukuran Indeks Pembangunan
Berkelanjutan  di tingkat  lokal  dicirikan  dengan adanya  saling  ketergantungan  lokasi  secara lokal,  dalam  hal  ini  peneliti  menggunakan  alat bantu software  Geoda .  Untuk  mengukur autokorelasi  secara lokal menggunakan  metode Local  Indicator  of  Spatial  Autocorrelation (LISA) seperti yang telah dikerjakan Jiao & Liu (2012),  dan  Marinda et  al. (2020).  Semakin tinggi nilai Local Moran Indeks menggambarkan wilayah yang bertetangga memiliki nilai amatan yang  semakin  sama.  Indeks  Moran mengukur apakah  x  dan  y  saling  berkorelasi  dalam  satu variabel  misal ki dan kj ,  maka  persamaan  dari
Indeks Moran adalah sebagai berikut
(Arlinghaus, 1996);
I = ∑ ∗ n i=1 ∑ wij n j=1 (xki − xk)(xkj − xk)
Z xk 2 ∑ ∗ n i=1 ∑ wij n j=1 Ii = ∑ wij n j=1 (xki − xk)(xkj − xk)
Z xk 2 ∑ wij n j=1
Keterangan:
I = Global Moran’s Index;
Ii = Local Moran’s I atau LISA statistics ; x 𝑘𝑖 =  Nilai  IPBL  dimensi  ke-k  pada  desa ke-i;
x k   = Rata-rata IPBLk; Wij  = Matrix Contiguity ;
n = jumlah desa/kelurahan;
Z xk 2 = varian IPBL 𝑘 .
Matriks  pembobot  ( matrix  contiguity ) merupakan hubungan ketetanggaan ( neighbouring )  yang  dinyatakan  dalam  matriks pembobot  W.  Elemen-elemen  matriks  tersebut adalah Wij yang menunjukkan ukuran hubungan lokasi  ke-i  dan  ke-j.  Matriks  pembobot  spasial dalam  penelitian  ini  berukuran  404x404  yang merupakan jumlah desa/kelurahan di Kabupaten Mandailing  Natal.  Pembobotan  matriks  yang digunakan  adalah rook  contiguity .  Menurut Kosfeld &
Dreger (2006), hubungan ketetanggaan rook  contiguity adalah  pembobot matrik  yang  berdasarkan  sisi-sisi  yang  saling bersinggungan  dan  bagian  sudutnya  tidak diperhitungkan.    Ilustrasi rook  contiguity disajikan pada gambar 2, unit B1, B2, B3 dan B4 merupakan tetangga unit A.
B2 B1 A B3

## B4
Gambar 2. Rook contiguity
Nilai  Indeks  Moran  berkisar  antara  -1 sampai  1,  jika  nilai  I  <  0  berarti  terdapat
autokorelasi spasial negatif, dan jika nilai I > 1 berarti terdapat autokorelasi spasial positif.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Indikator/Variabel Penciri Indeks

## Pembangunan Berkelanjutan Lokal
Hasil analisis pemilihan indikator ekonomi pada tahun 2011 dan 2018 ditampilkan pada  Tabel  1,  variabel  yang  digunakan berjumlah  7  variabel.  Faktor  baru  yang dihasilkan jumlahnya berbeda di dua titik tahun ini.  Pada  tahun  2011  terbentuk  3  faktor  baru sedangkan tahun 2018 hanya terbentuk 2 faktor. v4 dan  v5 tidak  menjadi indikator penciri pada tahun 2018. Variabel v1, v2, v3, v7 merupakan indikator penciri yang sama pada dua titik tahun. Indikator  tersebut  merupakan  akses  menuju aktivitas perekonomian dan indeks infrastruktur.
Penentuan jumlah faktor dilihat dari nilai spesifik  dari  persentase  kumulatif  keragaman yang bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Syarat  untuk  menjadi  faktor  baru  apabila eigenvalue yang  dihasilkan  >1.  Faktor  pertama akan  mengekstrak  varian  yang  paling  umum terlebih  dahulu  kemudian  faktor  berikutnya mengekstrak varian lainnya secara berurutan dan porsinya  akan  lebih  kecil.  Proses  ini  akan menghasilkan eigenvalue yang  menurun  secara berurutan.  Hasil  analisis  menunjukkan  nilai eigen faktor 1 selalu lebih besar dibanding nilai eigen faktor 2, faktor 3 dan seterusnya. Sejalan dengan  penelitian  Mahmood  &  Ahmed  (2014), semakin besar nilai eigen semakin representatif faktor  baru  tersebut  mewakili  semua  matriks data.
Tabel 2. Faktor loading indikator ekonomi tahun 2011 dan 2018
Variabel 2011 2018 Faktor 1 Faktor 2 Faktor 3 Faktor 1 Faktor 2 V1 -0.83 0.03 -0.05 -0.75 0.04 V2 -0.84 0.02 -0.08 -0.81 -0.09 V3 0.65 0.18 0.14 -0.84 -0.01 V4 0.08 0.88 -0.11 0.03 0.68 V5 -0.05 0.09 0.80 -0.03 0.53 V6 0.24 0.07 0.40 0.10 0.62 V7 0.02 0.76 0.35 0.12 0.80 Eigenvalue 2.21 1.44 1.09 2.33 1.61 % Total variance 27.67 17.95 13.68 29.24 20.17 Cumulative eigenvalue 27.67 45.63 59.31 29.24 49.42
Sumber: Hasil analisis data (2021).
Nilai eigen dihitung untuk masing-masing faktor  yang  dihasilkan  untuk  menunjukkan jumlah  variasi  data.  Nilai  kumulatif eigenvalue yang  membentuk  faktor  baru  dimensi  ekonomi adalah  59.31  pada  tahun  2011  dan  49.42  pada tahun  2018  (Tabel  2).  Faktor-faktor  laten  ini dapat  menjelaskan  variabel  yang  diwakilinya sebesar  59%  varian  kumpulan  data  pada  tahun 2011 dan 49% pada tahun 2018.
Variabel  yang  memiliki  nilai  loading faktor  >  0.7  merupakan  indikator  penciri.  Ada beberapa  hal  yang  mempengaruhi  nilai  loading faktor  suatu  variabel,  yaitu  koefisien  korelasi variabel tersebut dan variasi data yang ada dalam indikator.  Variasi  data  yang  tinggi  akan
berpotensi  kuat  untuk  memiliki  loading  faktor yang  tinggi.  Indikator  dengan  faktor  loading rendah  memiliki  kontribusi  lemah  untuk menjelaskan konstruk latennya. Sehingga indikator  penciri  dalam  penelitian  ini  terdapat perbedaan untuk tiap tahunnya.
Variabel  dimensi  sosial  yang  diringkas berjumlah 7 variabel (Tabel 3), jumlah fasilitas kesehatan,  jumlah  pegawai  kesehatan,  jumlah rumah  tangga  teraliri  listrik  dan  jumlah  warga penderita gizi buruk merupakan indikator penciri yang  sama  di  tahun  2011  dan  2018  karena variabel  tersebut  memiliki  nilai  faktor  loading >0.7.  Indikator  ini  merupakan  indikator  yang sangat berhubungan langsung dengan
peningkatan  kualitas  hidup  manusia.  Namun  di tahun  2011  terdapat  variabel  penciri  yang berbeda yaitu; jumlah fasilitas pendidikan (v8), karena  di  tahun  2018  nilai  faktor  loading variabel ini < 0.7 sehingga kontribusinya belum terlalu  kuat  untuk  menjelaskan  konstruk
latennya.   Nilai eigen kumulatif indikator sosial ini  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan dimensi  ekonomi.  Nilai cumulative  eigenvalue tahun  2011  dan  2018  adalah  66.67  dan  59.32 yang  berarti  faktor  tersebut  cukup  tinggi  dapat menjelaskan matriks datanya.
Tabel 3. Faktor loading indikator sosial tahun 2011 dan 2018
Variabel 2011 2018 Faktor 1 Faktor 2 Faktor 1 Faktor 2 v8 0.85 0.44 0.60 0.39 v9 0.71 -0.17 0.78 0.02 v10 0.87 0.07 0.83 0.04 v11 0.58 0.59 0.56 0.02 v12 0.89 0.16 0.84 0.13 v13 0.48 -0.23 0.58 0.01 v14 -0.12 0.76 -0.01 0.96 Eigenvalue 3.57 1.09 3.12 1.02 % Total variance 51.03 15.63 44.66 14.65 % Cumulative eigenvalue 51.03 66.67 44.66 59.32
Sumber: Hasil analisis data (2021).

## Tabel 4. Faktor loading indikator lingkungan tahun 2011 dan 2018
Variabel 2011 2018 Faktor 1  Faktor 2  Faktor 3  Faktor 1  Faktor 2  Faktor 3 v15 0.14 -0.85 -0.06 0.03 0.09 0.62 v16 -0.01 0.87 -0.06 -0.03 -0.69 -0.20 v17 -0.09 0.15 -0.91 0.02 -0.77 0.14 v18 0.45 -0.01 -0.79 0.75 -0.11 0.06 v19 0.87 -0.11 0.01 0.85 0.09 0.01 v20 0.88 -0.03 0.01 0.86 0.04 -0.09 v21 0.14 0.15 0.26 0.04 0.06 -0.77 Eigenvalue 1.99 1.64 1.24 2.04 1.13 1.05 % Total variance 27.67 17.95 13.68 29.14 16.09 14.94 % Cumulative eigenvalue 27.67 51.93 69.65 29.14 45.24 60.19
Sumber:  Hasil analisis data (2021).
Tabel  4  menyajikan  nilai  faktor  loading variabel penciri indikator lingkungan pada tahun 2011 dan 2018. Pada dua titik tahun sama-sama terbentuk  3  faktor  konstruk.  Jika  dibandingkan terdapat  2  variabel  yang  berbeda,  yaitu  luas tutupan lahan hutan (v15) dan luas tutupan lahan kebun  (v16),  ini  disebabkan  nilai  korelasinya yang  cukup  rendah  pada  tahun  2018.  Nilai korelasi dua variabel ini cukup tinggi pada tahun 2011  (-0.53)  namun  pada  tahun  2018  korelasi keduanya  terhadap  semua  indikator  bernilai <0.07.  Indikator  perubahan  tutupan  lahan  dari sawah  ke  non  pertanian,  perubahan  tutupan lahan  pertanian  ke  non  pertanian,  perubahan
tutupan lahan hutan ke non pertanian merupakan indikator penciri yang sama pada dua titik tahun. Berdasarkan  nilai  faktor  loadingnya,  kejadian bencana  (v21)  menjadi  variabel  penciri  pada tahun  2018  namun  pada  tahun  2011  faktor loadingnya cukup rendah. Faktor baru ini paling representatif karena kemampuannya menjelaskan  matriks  data  paling  tinggi  (69.65; 60.19)  dibandingkan  dengan  faktor  baru  pada dimensi ekonomi dan sosial.

## Indeks Pembangunan Berkelanjutan Lokal
(IPBL)
Pengukuran  IPBL  yang  dilakukan  secara parsial dapat mengidentifikasi tingkat pembangunan  berkelanjutan  pada  masing- masing  dimensi  pembangunan  sehingga  lebih mudah  menentukan  fokus  pembangunan  dan arahan  kebijakan  pembangunannya.  Hasil persamaan  IPBL  distandarisasi  terlebih  dahulu, karena  beberapa  variabel  memiliki  satuan  dan range  angka  yang  berbeda.  Tujuan  standarisasi indeks  adalah  untuk  mempersempit  perbedaan satuan dan perbedaan nilai yang tinggi, sehingga nilai indeksnya menjadi nilai baku.
Hasil pengukuran IPBL pada tiap dimensi ekonomi,  sosial,  dan  lingkungan  di  Kabupaten Mandailing Natal dibagi kedalam tiga kategori, yaitu  rendah  (0.00-30.00)  berwarna  merah; sedang  (30.01-70.00)  berwarna  kuning;  dan tinggi  (70.01-100.00)  warna  hijau.  Secara  total wilayah tingkat keberlanjutan ekonomi di daerah ini  berkategori  sedang  (95.54%),  keberlanjutan sosial dan lingkungan rendah (88.86%; 92.82%). Jumlah  desa  berkategori  tinggi  nilai  indeks IPBL1, 2 dan 3 berturut turut yaitu 56 (13%), 21 (5%), 10 (2%) pada tahun 2018.
Pertambahan  jumlah  desa  berkategori tinggi IPBL ekonomi yang sedikit menunjukkan tidak  terdapat  banyak  perbedaan  dalam  kurun waktu  7  tahun.  Hal  ini  mengindikasikan peningkatan keberlanjutan pembangunan dimensi ekonomi dan dimensi sosial tidak terlalu signifikan.  Berdasarkan  nilai  IPBL  ekonomi yang secara umum berkategori sedang, menunjukkan jarak desa ke pasar, jarak desa ke bank  dan  jarak  desa  ke  kota  di  tiap-tiap  desa masih dalam rentang yang sedang.
Demikian  halnya  dengan  IPBL  sosial, dengan mengamati pertambahan jumlah desa (36 desa) berindeks IPBL sosial berkategori sedang, peningkatan  aksesibilitas  terhadap  fasilitas kesehatan,  kebutuhan  energi  (akses  terhadap listrik) dan peningkatan status kesehatan belum terlalu  signifikan  di  wilayah  ini.  Hal  ini mengindikasikan bahwa secara umum pemenuhan  kebutuhan  dasar  di  Kabupaten Mandailing Natal masih rendah. Akses terhadap kesehatan  dan  pemenuhan  kebutuhan  energi
merupakan  hal  yang  harus  menjadi  fokus pembangunan  dalam  peningkatan  pencapaian pembangunan berkelanjutan.
Pada  tahun  2018  tingkat  pembangunan berkelanjutan  dimensi  lingkungan  menurun, sebesar  92.82%  desa  dengan  nilai  IPBL lingkungan  berkategori  rendah.  Penyebabnya bisa  diamati  dari  variabel  pencirinya,  yaitu perubahan  tutupan  lahan  dari  pertanian  ke  non pertanian,  dan  perubahan  tutupan  lahan  hutan yang  tinggi.  Ini  berkaitan  dengan  struktur perekonomian  wilayah  ini  masih  berstruktur primer.  Dengan  memanfaatkan  sumber  daya alam  (pertanian,  pertambangan,  penggalian) dalam  memenuhi  kebutuhannya.  Kebutuhan ruang  untuk  aktivitas  ekonomi  mengakibatkan lahan  yang  dianggap  lebih  rendah  nilai ekonominya  dialihkan  ke  penggunaan  lain. Misalnya lahan hutan berubah menjadi perkebunan  campuran  atau  perkebunan  sawit. Lahan  sawah  berubah  penggunaannya  untuk perkebunan  campuran,  permukiman,  ataupun lahan  terbuka.  Jika  tetap  dibiarkan  akan mengakibatkan  pembangunan  berkelanjutan sulit tercapai. Sejalan dengan hasil studi Fauzi & Oktavianus  (2014),  pembangunan  ekonomi cenderung akan mengorbankan lingkungan jika pelaksanaan pembangunan tidak sebanding antar dimensinya.
Pada wilayah ini belum ada desa dengan tingkat pembangunan berkelanjutannya berkategori tinggi pada tiga dimensi pembangunan.  Kelurahan  Panyabungan  II merupakan  wilayah  dengan  kategori  paling tinggi  tingkat  keberlanjutan  ekonomi  dan sosialnya, tetapi tingkat keberlanjutan pembangunan  lingkungannya  dalam  kategori sedang. Ataupun sebaliknya, Hutaimbaru masuk dalam  kategori tinggi  pada  dimensi lingkungan namun tingkat keberlanjutan ekonomi dan sosial berkategori  rendah.  Dari  indikator  pencirinya dapat diamati bahwa kondisi ini disebabkan oleh terbatasnya akses jalur transportasi yang menjadi faktor penghambat pembangunan ekonomi desa Hutaimbaru,  dan  intensitas  perubahan  tutupan lahan yang tinggi pada Kelurahan Panyabungan II.

## Sebaran Spasial Indeks Pembangunan Berkelanjutan Lokal
Sebaran  nilai  Indeks  Pembangunan Berkelanjutan lokal dapat diamati pada gambar 2, terjadi peningkatan keberlanjutan pembangunan  ekonomi  berkategori  rendah menjadi kategori sedang di arah timur. Wilayah yang  mengalami  peningkatan  ini  letaknya berdekatan  dengan  jalur  transportasi,  pusat perdagangan,  dan  pusat  pemerintahan.  Senada
dengan  yang  disampaikan  Yudha et  al .  (2020) wilayah  dapat  lebih  maju  karena  banyaknya tarikan  kegiatan  ekonomi  di  wilayah  tersebut. Selain  itu  wilayah-wilayah  ini  merupakan ibukota  kecamatan  maupun  ibukota  kabupaten, hirarki  sebaran spasialnya mirip  dengan  hirarki wilayah administratif, sejalan dengan penelitian Jiao & Liu (2012).  Wilayah dengan nilai IPBL ekonomi  dan  IPBL  sosial  berkategori  tinggi terdapat  aktivitas  perkebunan,  pertambangan maupun perdagangan.
Gambar 3. Sebaran nilai Indeks Pembangunan Berkelanjutan Lokal dimensi ekonomi (IPBLekon), IPBL
dimensi sosial (IPBLsos), IPBL dimensi lingkungan (IPBLlingk)
Sumber: Hasil analisis data (2021).
Pengukuran data secara spasial
merupakan kekhasan dalam indeks pembangunan  keberlanjutan  lokal  ini.  Tahapan selanjutnya  adalah  nilai  IPBL  diukur  untuk melihat  informasi  spasialnya,  dengan  cara melihat  hubungan  ketetanggaannya.  Yaitu hubungan yang mencerminkan lokasi relatif dari satu  lokasi  amatan  ke  lokasi  pengamatan lainnya.  Hasil  analisis  menunjukkan,  informasi nilai  indeks  moran’s  nilai  IPBL  pada  tiga
dimensi  pembangunan  adalah  0.44;  0.23;  dan 0.30,  terdapat  autokorelasi  spasial  positif. sehingga  dapat  diinterpretasikan  di  Kabupaten Mandailing terdapat kesamaan tingkat pembangunan  berkelanjutan  antar  desa  yang berdekatan  dan  pola  spasialnya  cenderung mengelompok.
Tipe cluster yang  dihasilkan  dalam autocorrelation spatial ada  4  tipe  (Zhukov, 2010) yaitu; High-high (HH) dan Low-low (LL)
® 0 10 20 30 40 5
km Kategori IPBL
30,01-70,00 (Sedang) 0,00-30,00 (Rendah) 70,01- 100,00 (Tinggi) 2018 2011 IPBL ekon. IPBL sos. IPBL lingk.
yang  bentuk cluster spasialnya  mengelompok ( hotspot ). High-low (HL)  dan Low-high (LH) disebut  juga outlier  spatial atau  letaknya individual.  Tabel  5  menyajikan  perbandingan persentase tipe cluster LISA di tahun 2011 dan 2018.  Meskipun  nilai  IPBL  pada  tiap  dimensi nilai  indeks  morannya  berkorelasi  positif  dan signifikan, namun di tingkat lokal lebih dari 77% tidak  memiliki  tipe cluster spasial  yang significant .  Selang  tahun  2011  dan  2018  tipe cluster  spasial yang  signifikan  paling  tinggi adalah dimensi lingkungan sebesar 22.33% dan dimensi  sosial  sebesar  16.63%.  Secara  umum terjadi  penurunan  pola  spasial  HH  di  semua dimensi, kondisi ini tidak sepenuhnya menandakan
tingkat keberlanjutan pembangunan yang menurun, karena di sisi lain wilayah dengan tipe cluster LL dimensi ekonomi
dan  lingkungan  jumlahnya  berkurang.  Tipe cluster LL  mengandung  arti  daerah  amatan dengan  nilai  IPBL  ekonomi  dan  lingkungan rendah dikelilingi oleh daerah dengan nilai IPBL rendah  juga.  Sejalan  dengan  hasil  studi  Huo et al .  (2011);  Jiao  &  Liu  (2012);  dan  Fauzi et  al . (2019) bahwa selain hotspot LL, outlier HL juga perlu  diperhatikan  pembangunannya  agar  tidak memberi  pengaruh  negatif  terhadap  tingkat keberlanjutan pembangunan wilayah tetangganya.  Pada  tahun  2018,  tipe cluster paling tinggi adalah tipe cluster LL pada dimensi sosial dan dimensi lingkungan. Untuk peningkatan pembangunan berkelanjutan, kedua dimensi  ini  harus  menjadi  perhatian  juga, peningkatan positif dimensi ekonomi tidak harus mengorbankan dimensi pembangunan lainnya.
Tabel 5.  Persentase tipe cluster Indeks Pembangunan Berkelanjutan Lokal di Kabupaten Mandailing Natal
Tipe autokorelasi spasial 2011 2018 IPBL1 IPBL2 IPBL3 IPBL1 IPBL2 IPBL3 Not significant 78.91 84.12 77.67 86.10 83.37 84.86 High-high 10.92 5.21 6.70 6.95 4.96 4.22 Low-low 8.68 7.20 11.66 5.71 7.69 7.94 Low-high 0.74 2.73 2.23 0.74 2.73 1.99 High-low 0.74 0.74 1.74 0.50 1.24 0.99
Sumber: Hasil analisis data (2021)
Gambar  4  menyajikan  sebaran  pola spasial  Indeks  Pembangunan  Berkelanjutan lokal pada masing-masing dimensi pembangunan.  Pada  arah  timur  mengumpul indeks ekonomi dengan tipe cluster HH. Dapat dipahami  karena  wilayah  ini  terletak  ibukota kabupaten,  pusat  perdagangan  dan  merupakan pertemuan  beberapa  jalur  transportasi  darat. Tipe spasial LL dimensi ekonomi terletak pada arah  barat  laut  menuju  ke  arah  selatan (Kecamatan Muara Batang Gadis dan Kecamatan Natal). Dalam kurun waktu 7 tahun tidak  terlihat  perkembangan  yang  positif  pada pembangunan  dimensi  sosial,  justru  terjadi peningkatan hotspot LL  pada  arah  selatan (Kecamatan  Ulu  Pungkut  dan  Kecamatan Pakantan). Wilayah dengan tingkat keberlanjutan pembangunan sosial yang rendah dipengaruhi  oleh  tetangganya  dengan  tingkat keberlanjutan  yang  sama.  Peningkatan  fasilitas
sosial  harus  diupayakan  agar  akses  dan proporsinya terhadap jumlah penduduk sebanding  sehingga  tercapai  keseimbangan dengan dimensi keberlanjutan lainnya.
Tipe  cluster  HH  indeks  lingkungan terletak pada arah barat laut dan bergerak ke arah selatan  yang  merupakan  pusat  perkebunan. Kondisi  ini  dapat  diinterpretasikan  bahwa  desa dengan  indeks  keberlanjutan  lingkungan  tinggi dikelilingi oleh desa dengan tingkat keberlanjutan  lingkungan  yang  tinggi  pula. Sebagaimana disebutkan sebelumnya bahwa tipe spasial  IPBL  dimensi  ekonomi  di  wilayah  ini adalah  LL.  Tahun  2011  di  arah  barat  lokasi penelitian, pola spasial IPBL lingkungan bertipe HH  tetapi  pada  tahun  2018  desa-desa  tersebut dengan tetangganya tidak saling mempengaruhi lagi. Ini dapat diamati melalui tipe autokorelasi spasialnya  yang  tidak  signifikan  lagi.  Wilayah barat  laut  (Kecamatan  Muara  Batang  Gadis;
Kecamatan  Natal)  dan  barat  (Kecamatan Batahan;  Kecamatan  Sinunukan)  merupakan zona  khusus  perkebunan  sawit.  Sebagian  besar penduduk  wilayah  barat  memperoleh  manfaat ekonomi dari aktivitas ini. Khususnya penduduk yang  memiliki  kebun  plasma  ataupun  non
plasma, kesejahteraannya cenderung meningkat. Sebagaimana  dinyatakan  oleh  Suryadi et  al . (2020) perkebunan kelapa sawit dapat berpengaruh  positif  dan  negatif  pada  aspek lingkungan,  sosial,  dan  ekonomi  komunitas lokal .
Gambar 4.  Sebaran pola spasial IPBL ekonomi, IPBL sosial, dan IPBL lingkungan tahun 2011 dan 2018 Sumber: Hasil analisis (2021).

## KESIMPULAN
Variabel ekonomi, sosial dan lingkungan direduksi menggunakan metode Faktor Analisis (FA),  yang  menghasilkan  variabel  yang jumlahnya  lebih  sedikit  namun  tetap  dapat menggambarkan kondisi sebenarnya.
Pengukuran  IPBL  dilakukan  secara  parsial sehingga dapat mengidentifikasi tingkat keberlanjutan  pembangunan  dimensi  ekonomi, dimensi  sosial  dan  dimensi  lingkungan  dalam suatu wilayah.
Nilai  indeks  ini  bisa  mengukur  tingkat pembangunan berkelanjutan pada tingkat lokal.
Secara umum tingkat keberlanjutan pembangunan  ekonomi  wilayah  berkategori sedang,  keberlanjutan  sosial  dan  keberlanjutan lingkungan  berkategori  rendah.  Hasil  analisis menunjukkan nilai indeks moran global bernilai positif berarti terdapat kesamaan antar desa/kelurahan  yang  diamati  dan  cenderung mengelompok. Pola spasial HH dan LL dinamis di  kedua  titik  tahun.  Terjadi  aksi  timbal  balik, jika  pola  indeks  ekonomi  bertipe  spasial  HH meningkat maka tipe spasial indeks lingkungan
IPBL Sosial 2018 IPBL Ekonomi 2018 IPBL Ekonomi 2011
IPBL Sosial 2011
IPBL lingkungan 2018
LISA map cluster
IPBL lingkungan 2011
LL  meningkat  juga.  Ini  akibat  internalisasi dampak  lingkungan  dalam  kegiatan  ekonomi masih  cenderung  terabaikan. cluster spasial IPBL  dimensi  ekonomi  dan  dimensi  sosial  HH umumnya  tersebar  pada  arah  timur,  sebaran cluster IPBL3 tipe cluster HH tersebar pada arah barat  laut.  Indeks  ini  bisa  menjadi  bahan pertimbangan untuk meningkatkan
pembangunan berkelanjutan baik dari dimensinya maupun dari sebaran spasialnya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  Kasih  penulis  ucapkan  kepada Pusat  Pembinaan,  Pendidikan,  dan  Pelatihan Perencana  Badan  Perencanaan  Pembangunan Nasional (Pusbindiklatren Bappenas) yang telah memberi  beasiswa,  BPS,  dan United  Stated Geological  Survey ( USGS) yang  memberikan kemudahan  akses  data  sehingga  penelitian  ini dapat terlaksana.

## DAFTAR PUSTAKA
Arlinghaus,  S.  L.  (1996). Practical  Handbook  of Spatial Statistics . CRC Press Inc Atifah, Y. & Harahap, F. S. (2019). Effect of Heavy Metal  Spread  on  River  Flows  from  Gold Mining Toward Water Biota in Batang Gadis Mandailing  Natal  River. Budapest  Int.  Res. Exact Sci. J, 2(1), 37–43.
doi:10.33258/birex.v2i1.222.
[Bappeda] Badan Perencanaan Pembangunan Daerah .  (2018). Strategi  Sanitasi  Kabupaten Mandailing Natal . Panyabungan: Pemda Kab. Mandailing Natal
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik.  (2020). Kabupaten Mandailing  Natal  dalam  Angka  2020 . Panyabungan: BPS
Fadli,  C.  N.  (2017).  Sustainable  Landscape  for  a Livable  Village  in  Mandailing. Fourth International Conference on Sustainable Built Environment . 549-559. Yogyakarta.
Fauzi,  A.,  &  Oxtavianus,  A.  (2014).  Pengukuran Pembangunan  Berkelanjutan  di  Indonesia. MIMBAR,  Jurnal  Sosial  dan  Pembangunan , 30 (1), 42-52.
https://doi.org/10.29313/mimbar.v30i1.445.
Fauzi,  M.  R.,  Rustiadi,  E.,  &  Mulatsih,  S.  (2019).
Ketimpangan,  Pola  Spasial,  dan  Kinerja Pembangunan  Wilayah  di  Provinsi  Jawa Timur. Journal  of  Regional  and  Rural Development  Planning  (Jurnal  Perencanaan Pembangunan Wilayah Dan Perdesaan) , 3 (3), 157-171. https://doi.org/10.29244/jp2wd.2019.3.3.157- 171
Huo, X. N., Zhang, W. W., Sun, D. F., Li, H., Zhou,
L.  D.,  &  Li,  B.  G.  (2011).  Spatial  pattern analysis  of  heavy  metals  in  Beijing agricultural soils based on Spatial Autocorrelation  Statistics. Int  J  Environ  Res Public Health , 8(6), 2074-89. doi: 10.3390/ijerph8062074.
Jiao,  L.,  &  Liu,  Y.  (2012).  Analyzing  the  Spatial Autocorrelation  of  Regional  Urban  Datum Land Price . Geo-spatial Information Science , 15(4), 263-269. doi: 10.1080/10095020.2012.714103.
Kosfeld,  R.  &  Dreger,  C.  (2006).  Threshold  for employment  and  unemployment:  A  Spatial Analysis  of  German  Regional  Labour Markets,  1992-2000 .  Paper  in  Regional Science , 85(4), 523-542.
Mahmood,  K.  &  Ahmed,  R.  (2014).  Regional Diversity  and  Development  between  the Southern  Provinces  of  Pakistan  :  A  Principal Component  Analysis. Human  Geographies- Journal  of  Studies  and  Research  in  Human Geography , 8(1), 17-26.
Marinda,  R.,  Sitorus,  R.  P.  S.,  &  Pribadi,  D.  O.
(2020).  Analisis  Pola  Spasial  Persebaran Kawasan Lahan Pertanian Pangan
Berkelanjutan  di  Kabupaten  Karawang. Jurnal  Geografi,  12(2),  161-173. doi: 10.24114/jg. v12i02.17646.
Pravitasari,  A.  E.,  Rustiadi,  E.,  Mulya,  S.  P.,  & Fuadina,  L.  N.  (2018).  Developing  Regional Sustainability  Index  as  a  New  Approach  for Evaluating  Sustainability  Performance  in Indonesia. Environ. Ecol. Res, 6 (3), 157–168. doi:10.13189/eer.2018.060303.
Pravitasari, A. E., Rustiadi, E., Singer, J., & Fuadina, L. N. (2018). Developing Local Sustainability Index  (LSI)  at  Village  Level  in  Jambi Province. Dalam Suratman,  M.  Baiquni,  S. Hasanati  (editor). Innovation  of  Rural Development  for  Implementing  Sustainable Development  Goals , The  8 th Rural  Research and Planning Group International Conferences, 16-17. Yogyakarta
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.  (in Switzerland) https://doi.org/10.3390/su11205861 Rustiadi, E., Saefulhakim, S., & Panuju, D. R. (2009). Perencanaan  dan  Pengembangan  Wilayah. Yayasan Pustaka Obor.
Saric,  R.,  Jelocnik,  M.,  &  Popovic,  V.  (2013).  The Indexing Approach in Measuring of Sustainable Society. Economics of
Agriculture , 60 (1), 77–90. (in Serbia) Setianingtias,  R.,  Baiquni,  M.,  &  Kurniawan,  A.
(2019). Pemodelan Indikator Tujuan Pembangunan  Berkelanjutan  Di  Indonesia.
Jurnal  Ekonomi  Dan  Pembangunan , 27 (1), 61–74.
Sihombing,  B. H., & Sumaryono, M. (2009). Analisis Kawasan  dan  Perubahan  Penutupan  Lahan Taman  Nasional  Batang  Gadis,  Kabupaten Mandailing Natal Sumatera Utara. J.
Kehutanan Tropika Humida, 2 (1), 12-28.
Suryadi, S., Dharmawan, A. H., & Barus, B. (2020).
Ekspansi Perkebunan Kelapa Sawit: Persoalan Sosial,  Ekonomi  dan  Lingkungan  Hidup (Studi  Kasus  Kab.  Pelalawan,  Riau). Jurnal
Ilmu Lingkungan, 18 (2), 367-374.
https://doi.org/10.14710/jil.18.2.367-374
Yudha,  E.  P.,  Juanda,  B.,  Kolopaking,  L.M.,  & Kinseng,  R.  A.  (2020).  Rural  Development Policy  and  Strategy  in  the  Rural  Autonomy Era.  Case  Study  of  Pandeglang  Regency-
Indonesia. Human  Geographies-  Journal  of Studies  and  Research  in  Human  Geography , 14(1), 125-147. Zhukov, Y. (2010). Spatial Autocorrelation. Harvard University, IQQS.