4.2 Analisis Kinerja Pembangunan Daerah KabupatenKota di Provinsi Jawa Timur
Kinerja pembangunan daerah dicerminkan oleh tiga peubah yaitu pembangunan ekonomi, sumberdaya manusia dan prasarana di mana masing-
masing peubah diukur oleh indikator-indikator yang sesuai. Adanya perbedaan satuan dari data yang digunakan akan menyebabkan bias dalam Analisis
Komponen Utama maupun Analisis Faktor. Oleh karena itu, data asli harus distandardisasi terlebih dahulu dengan cara melakukan transformasi data ke
dalam bentuk Z-score. Kemudian dengan melakukan analisis terhadap masing- masing kinerja pembangunan, akan diperoleh hasil analisis untuk Kinerja
Pembangunan Ekonomi, Kinerja Pembangunan sumberdaya manusia, dan Kinerja Pembangunan Prasarana.
4.2.1 Kinerja Pembangunan Ekonomi
Berdasarkan hasil pengolahan AKU dan Analisis Faktor Kinerja Pembangunan Ekonomi pada Lampiran 7, diketahui bahwa nilai uji KMO
adalah 0,528 dengan nilai signifikansi 0,00. Oleh karena nilai KMO sudah di atas 0,5 dan nilai signifikansi berada di bawah 0,05 berarti data cukup untuk
melakukan Analisis Faktor. Tabel Communalities memberi gambaran tentang persentase keragaman
dari suatu peubah asal yang dapat dijelaskan oleh faktor yang ada. Semakin besar communalities sebuah variabel, semakin besar pula korelasinya dengan
faktor yang terbentuk. Dari Tabel Communalities dapat dilihat persentase terbesar dimiliki oleh peubah Z-score Persentase PDRB per kapita, yaitu 0,947.
Hal ini berarti sekitar 94,7 persen keragaman dari peubah tersebut dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.
Pada Tabel Total Variance Explained, pada label initial eigenvalues menunjukkan nilai eigenvalue untuk masing-masing faktor, yang semula terdiri
atas 8 faktor atau sebanyak variabel aslinya. Kemudian dipilih faktor-faktor dengan nilai eigenvalue di atas 1 dan ternyata terdapat 4 faktor atau komponen
yang nilai eigenvalue-nya di atas 1 Tabel 4.3. Keempat faktor tersebut secara bersama-sama menerangkan keragaman total sebesar 88,178 persen.
Tabel 4.3 Faktor, Akar Ciri, dan Persentase Keragaman Kinerja Pembangunan Ekonomi
Faktor Akar Ciri
Persentase Keragaman
Persentase Keragaman Kumulatif
1 2
3 4
1 2,074
25,925 25,925
2 2,018
25,229 51,154
3 1,869
23,367 74,521
4 1,093
13,.657 88,178
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS. Setelah empat faktor merupakan jumlah yang paling optimal, maka
distribusi kedelapan variabel pada empat faktor tersebut loading factor dapat dilihat pada Tabel Component Matrix. Untuk memperjelas hasil interpretasi,
maka dilakukan Rotasi Varimax yang hasilnya ditampilkan pada Tabel Rotated Component Matrix dengan interprestasi sebagai berikut:
1. Faktor 1, berkorelasi positif yang tinggi dengan peubah Z-score Nilai
Investasi PMA dan Z-score Nilai Investasi PMDN 2.
Faktor 2, berkorelasi positif yang tinggi dengan peubah Z-score Pendapatan Asli Daerah PAD, Z-score Kontribusi Sektor Tersier dan
Z-score Kontribusi PDRB KabupatenKota terhadap PDRB Provinsi
3. Faktor 3, berkorelasi positif yang tinggi dengan peubah Z-score PDRB
Perkapita dan Z-score Kontribusi Sektor Sekunder 4.
Faktor 4, berkorelasi positif yang tinggi dengan peubah Z-score Pertumbuhan Ekonomi.
Dari Component Transformation Matrix, angka-angka yang terdapat pada diagonal utama berada di atas 0,5, yaitu 0,631, 0,728, 0,507 dan 0,899. Hal
ini membuktikan bahwa ketiga faktor yang terbentuk sudah tepat karena memiliki korelasi yang cukup tinggi.
Kemudian dari keempat faktor tersebut diperoleh skor faktor yang dapat dilihat pada Lampiran 10. Keempatnya dirata-rata dengan menggunakan bobot
persentase keragaman masing-masing, dengan rumus sebagai berikut: Skor faktor ekonomi = {skor faktor ekonomi_1 x 25,925 + skor faktor
ekonomi_2 x 25,229 + skor faktor ekonomi_3 x 23,367 + skor faktor ekonomi_4 x 13,657} : 88,178
4.2.2 Kinerja Pembangunan Sumberdaya Manusia
Kategori