Indeks Komposit Pembangunan Infrastruktur Provinsi-Provinsi di Indonesia Infrastructure Development Composite Index of Provinces in Indonesia

(1)

p-ISSN 1411-5212; e-ISSN 2406-9280 33

Indeks Komposit Pembangunan Infrastruktur Provinsi-Provinsi di Indonesia

Infrastructure Development Composite Index of Provinces in Indonesia

Royhan Faradis^a, & Uswatun Nurul Afifah^a,∗

aBadan Pusat Statistik Kabupaten Belitung Timur

[diterima: 21 September 2018 — disetujui: 14 April 2019 — terbit daring: 18 Desember 2019]

Abstract

Infrastructure development is absolutely necessary to improve Indonesia’s economic growth which carries the principles of pro-poor, pro growth, and pro-jobs. However, the conditions of each region are different so that these objectives are always accompanied by inequality in development outcomes. This study maps areas that experience inequality into a composite index using factor analysis. This composite index was built based on the development of methods by the OECD. The results showed that Indeks Pembangunan Infrastruktur (IPI) was a valid measure. Seven provinces are categorized as inadequate located in Kalimantan and eastern Indonesia. The seven provinces have infrastructure and health and economic dimensions below the national average.

Keywords: infrastructure development; development inequality; composite index; factor analysis

Abstrak

Pembangunan infrastruktur mutlak diperlukan untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi Indonesia yang mengusung prinsip pro-poor, pro growth, dan pro-job. Namun, kondisi tiap wilayah berbeda sehingga tujuan tersebut selalu diiringi dengan ketimpangan hasil-hasil pembangunan. Penelitian ini memetakan daerah-daerah yang mengalami ketimpangan ke dalam suatu bentuk indeks komposit menggunakan analisis faktor. Indeks komposit ini dibangun berdasarkan pengembangan metode oleh OECD. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Indeks Pembangunan Infrastruktur (IPI) merupakan ukuran yang valid. Tujuh provinsi dikategorikan kurang memadai yang berlokasi di Kalimantan dan daerah timur Indonesia. Ketujuh provinsi tersebut memiliki ketersediaan infrastruktur dimensi kesehatan dan ekonomi di bawah rata-rata nasional.

Kata kunci:pembangunan infrastruktur; ketimpangan pembangunan; indeks komposit; analisis faktor Kode Klasifikasi JEL:E63; F63

Pendahuluan

Capaian hasil pembangunan suatu negara dapat dilihat melalui pertumbuhan ekonominya. Produk Domestik Bruto (PDB) atas dasar harga konstan (ADHK) 2000 dalam satu dekade terakhir selalu mengalami kenaikan di Indonesia. Persentase pertumbuhan PDB ADHK pun dari tahun 2001 sampai 2018 memiliki pola naik. Tercatat di tahun 2018, Tri-

∗Alamat Korespondensi: Jln. Raya Manggarawan Kompleks Perkantoran Pemkab Belitung Timur, Kecamatan Manggar, Ka- bupaten Belitung Timur, Provinsi Kepulauan Bangka Belitung.

E-mail: [email protected].

wulan I laju pertumbuhan PDB ADHK telah berada di level 5,06%.

Stabilnya pembangunan Indonesia dilihat dari pertumbuhan perekonomian ini, tidak lepas dari kontribusi faktor infrastruktur. Infrastruktur me- mang tidak dipungkiri merupakan pemicu roda perekonomian. Pembangunan infrastruktur mutlak diperlukan dalam meningkatkan pertumbuhan ekonomi Indonesia yang mengusung prinsip pro- poor, pro growth, dan pro-job. Selain itu, infrastruktur memberikan multiplier effect yang besar dalam menciptakan lapangan pekerjaan serta menciptakan

(2)

pertumbuhan yang berkelanjutan. Secara umum, terdapat tiga dimensi relasi ekonomi dan infrastruktur (Dikun, 2003), yaitu: (a) Infrastruktur merupakan faktor yang memungkinkan terjadinya berbagai kegiatan ekonomi, seperti halnya keberadaan minimarket, hotel, restoran, dan lain-lain; (b) Infrastruktur sebagai indirect input produksi contoh Koperasi Unit Desa (KUD); dan (c) Akses infrastruktur menentukan tingkat kesejahteraan masyarakat, seperti halnya rumah sakit, apotek, dan puskesmas.

Dikarenakan pentingnya peran infrastruktur terhadap pembangunan, maka tidak heran jika Ang- garan Pendapatan dan Belanja Negara (APBN) Indonesia untuk infrastruktur selalu mengalami kenaikan dilihat dari nilainya sejak tahun 2009 sampai dengan 2014. Dengan rata-rata pertumbuhan anggaran mencapai 20,57% tiap tahunnya, APBN infrastruktur naik dari angka 76,3 triliun rupiah pada tahun 2009 menjadi 206,6 triliun rupiah pada tahun 2014. Angka tersebut berdasarkan data yang dirilis pada Portal Data APBN Kementerian Keuangan Republik Indonesia. Begitu besar dan pentingnya peranan infrastruktur menjadikannya menarik untuk dibahas. Hal-hal yang berkaitan dengan infrastruktur cukup mendapat sorotan dari berbagai kalangan, baik pengamat, birokrat, maupun masyarakat. Adapun hal-hal yang sering menjadi perdebatan dan diskusi adalah pemerataan penyediaan, pencapaian pembangunan, dan spe- sialisasi infrastruktur setiap daerah. Hal ini tidak terlepas dari karakteristik wilayah Indonesia yang merupakan negara kepulauan terbesar di dunia, memiliki panjang 5.200 km dan lebar mencapai 1.870 km sehingga menghadirkan tantangan tersendiri dalam hal penyediaan infrastruktur hingga pelosok negeri.

Terjadinya kesenjangan pembangunan infrastruktur pada suatu wilayah menimbulkan beragam masalah, mulai dari bidang ekonomi, sosial, politik, dan keamanan. Oleh karena itu, adanya pengelompokan wilayah berdasarkan tingkat pembangunan

infrastrukturnya dapat menjadi pedoman pemerintah dalam menentukan kebijakan-kebijakan yang sesuai. Dalam upaya pengelompokan wilayah ini, diperlukan suatu dasar berupa ukuran sejauh mana pembangunan infrastruktur pada daerah-daerah di seluruh Indonesia telah tercapai. Maka dari itu, penelitian ini membangun sebuah ukuran yang dapat dibandingkan berdasarkan panduan Organization for Economic and Co-operation Development (OECD).

Indeks ini dibangun dari raw data yang menyajikan sampai dengan level terkecil, yaitu level desa. Level ini nantinya akan diagregasi untuk mendapatkan ukuran di level provinsi. Ukuran ini diharapkan mampu menggambarkan pembangunan infrastruktur pada level provinsi di Indonesia melalui sebuah indeks komposit.

Badan Pusat Statistik (BPS) melalui kegiatan Po- tensi Desa (PODES) telah merekam keberadaan infrastruktur di setiap daerah secara periodik. Dari berbagai dimensi yang ada, penelitian ini memfo- kuskan untuk melihat unit keberadaan infrastruktur ekonomi dan kesehatan. Hal ini dikarenakan kedua dimensi ini dapat dipastikan secara konsep dan definisi benar-benar menggambarkan keberadaan unit fisik bangunannya, bukan dari segi kelembagaan seperti halnya dimensi pendidikan. Peri- ode penelitian ini dibatasi tahun 2006, 2008, 2011, dan 2014 sesuai dengan periode kegiatan PODES diselenggarakan.

Secara umum, penelitian ini bertujuan untuk: (1) membangun suatu ukuran indeks komposit pembangunan infrastruktur (IPI); (2) mengklasifikasikan provinsi-provinsi berdasarkan indeks yang telah dibangun untuk dilihat persebaran pembangunan infrastrukturnya; dan (3) menganalisis karakteristik provinsi-provinsi dalam setiap kategori pembangunan infrastruktur. Artikel ini disusun dengan struktur penulisan berupa pendahuluan, tinjauan referensi, metode, hasil dan analisis, dan kesimpulan.

(3)

Tinjauan Literatur

Konsep dan definisi yang digunakan dalam penelitian bersumber dari penelitian-penelitian sebelumnya. Konsep dan definisi juga dibatasi agar penelitian jelas dan terarah.

Pembangunan dan Indikatornya

Tikson (2005) dalam Badruddin (2009) menyatakan bahwa pembangunan nasional dimaknai sebagai transformasi ekonomi, sosial, dan budaya yang secara pasti diarahkan sesuai tujuan melalui kebijakan dan strategi. Transformasi pada struktur ekonomi, contohnya mempercepat pertumbuhan di sektor industri, perdagangan, dan jasa sehingga akan berkontribusi makin besar terhadap pendapatan nasional. Transformasi di bidang sosial dapat dilihat melalui kemudahan untuk mengakses sumber daya ekonomi yang telah tersedia, di antaranya pendidikan, kesehatan, air bersih, perumahan layak, fasilitas rekreasi, dan partisipasi dalam berpolitik secara merata di seluruh wilayah. Pada sisi lain, transformasi budaya dimaknai dengan tertanam- nya nilai-nilai Pancasila dalam semangat kebangsa- an dan nasionalisme di masyarakat, meskipun nilai dan norma yang dianut di masyarakat telah banyak berkembang. Sementara Alexander (1994) dalam Badruddin (2009) berpendapat bahwa pembangunan merupakan proses transformasi yang mencakup seluruh sistem sosial, seperti politik, ekonomi, infrastruktur, pertahanan, pendidikan dan teknologi, kelembagaan, dan budaya.

Todaro dan Smith (2004) berpendapat bahwa pada dasarnya pembangunan merupakan suatu proses yang multidimensional, tidak hanya mencakup percepatan pertumbuhan ekonomi tetapi juga menyelesaikan masalah yang harus dibenahi seperti ketimpangan pendapatan dan kemiskinan. Hal ini tidak dapat lepas dari transformasi mendasar di beberapa aspek, yaitu sikap masyarakat dan institusi nasional yang ada. Pembangunan haruslah

mencakup perubahan secara total terhadap komponen masyarakat yang menyesuaikan sistem sosial tanpa menghilangkan pemenuhan akan kebutuhan dasarnya. Jadi dapat disimpulkan bahwa pada ha- kikatnya pembangunan merupakan transformasi secara menyeluruh menuju arah yang lebih baik, disengaja, dan menyentuh segala aspek.

Oleh karena itu, dalam penguatan landasan pembangunan berkelanjutan dibutuhkan dukungan ketersediaan infrastruktur yang cakupan di dalamnya memiliki dua poin pendekatan. Pendekatan pertama yaitu, dari sisi permintaan (demand approach), artinya prasarana perlu dibangun sesuai dengan kebutuhan. Tidak hanya itu, penyediaan pemelihara- an terhadap prasana itu sendiri juga penting untuk dilaksanakan. Selanjutnya adalah pendekatan dari sisi penawaran (supply approach). Pendekatan ini fokus pada prasarana untuk mendorong aktivitas ekonomi di suatu wilayah sehingga perekonomiannya dapat tumbuh bergerak positif. Bulohlabna (2008) menyatakan bahwa ketika dana yang tersedia terba- tas, maka arah prioritas sebaiknya ditujukan pada pendekatan pertama (demand approach), sedangkan ketika kondisi perekonomian menunjukkan gejala yang baik, maka pertumbuhan suatu wilayah dapat didorong dengan pembangunan prasarana yang baru.

Infrastruktur

Menurut Macmillan Dictionary of Modern Economics (Amrullah, 2006), infrastruktur adalah suatu fasilitas bagi pembeli dan penjual untuk melakukan arus barang dalam suatu komponen struktur ekonomi. World Bank (1994) dalam Zuvia (2012) dalam laporannya membagi infrastruktur menjadi tiga golongan, yaitu:

1. Infrastruktur Ekonomi, yaitu berupa aset fisik yang memfasilitasi jasa untuk digunakan dalam proses produksi dan konsumsi akhir seperti prasarana umum (telekomunikasi, air minum, sanitasi, dan gas), pekerjaan umum

(4)

(bendungan, saluran irigasi, dan drainase), serta sektor transportasi (jalan raya, angkutan umum, kereta api, pelabuhan, dan bandara).

2. Infrastruktur Sosial, merupakan aset untuk mendorong kemajuan kesehatan dan keahlian masyarakat yang meliputi sektor pendidikan (sekolah, pelatihan balai kerja, dan perpusta- kaan), sektor kesehatan (klinik, puskesmas, rumah sakit, dan fasilitas kesehatan lainnya), serta penyediaan tempat untuk rekreasi/hiburan (taman bermain, pantai, museum, dan lain- lain).

3. Infrastruktur Administrasi/Institusi, yakni upaya penegakan hukum, pengendalian untuk ter- tib administrasi dan kerja sama, serta kebuda- yaan.

Penggolongan ini tidak kaku dan dapat menyesuaikan seiring berkembangnya waktu. Misalnya, listrik yang awalnya termasuk infrastruktur peleng- kap sekarang berubah menjadi golongan infrastruktur utama. Menurut Prapti et al. (2015), infrastruktur secara garis besar mencakup fasilitas publik yang disediakan Pemerintah Daerah hingga Pusat sebagai sarana pelayanan publik dalam memicu dan menunjang aktivitas ekonomi sosial masyarakat.

Dalam penelitian ini, infrastruktur yang dibahas dibatasi pada bangunan dan gedung yang dimaknai sebagai wujud fisik, menyatu dengan tempat kedudukan, baik yang ada di atas, di bawah tanah, dan/atau di air, dan merupakan hasil pekerjaan konstruksi. Oleh karena itu, terdapat dua data infrastruktur, yaitu ekonomi dan kesehatan yang akan dianalisis lebih lanjut. Selain itu, infrastruktur kesehatan dapat mewakili infrastruktur sosial, sesuai dengan konsep dari World Bank yang telah dijelaskan sebelumnya. Permasalahan terjadi ketika mengum- pulkan data infrastruktur administrasi yang up to date, sulit untuk didapatkan karena konsepnya bukan kepada infrastruktur fisik melainkan jenis infrastruktur yang tidak dapat dirasakan, diraba, atau dilihat langsung dengan kasat mata. Pendataan

PODES yang menjadi rujukan data utama pada penelitian ini juga tidak menyertakan secara spesifik keberadaan infrastruktur administrasi/institusi.

Pemerintah adalah pemain utama dalam hal penyediaan infrastruktur. Peran pemerintah sangat besar dapat menekan ketimpangan antarwilayah lewat pengeluaran dan investasi pemerintah (Barika, 2012). Selain itu, tidak semua pihak swasta dapat mengambil alih pembangunan ini. Dibutuhkan mo- dal yang besar untuk membangun layanan infrastruktur tertentu dan risiko investasi juga menjadi salah satu hal yang perlu dipertimbangkan. Oleh karena itu, sudah selayaknya pemerintah jeli terhadap kebijakan rencana pembangunan infrastruktur agar tepat sasaran, baik dari sisi kebutuhan maupun pemerataan suatu wilayah. Rencana ini harus disusun secara matang dan dimasukkan ke dalam agenda pembangunan nasional agar wilayah dengan tingkat ketersediaan infrastruktur rendah bisa diprioritaskan.

Infrastruktur Kesehatan

Pamungkas (2009:37) menyatakan bahwa kesehatan adalah salah satu komponen penting dalam membangun kualitas sumber daya manusia. Pada tingkat makro, peran penduduk untuk mengentas- kan kemiskinan, menaikkan pertumbuhan ekonomi, dan membangun perekonomian jangka panjang tidak terlepas dari tingkat kesehatan karena penduduk yang sehat merupakan faktor penting dalam pencapaian tersebut. Latuconsina (2017) juga menyebutkan bahwa peranan sarana kesehatan yang didukung oleh tenaga kesehatan yang baik dapat meningkatkan kualitas manusia di wilayah terse- but yang dicerminkan lewat Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Hal ini telah dibuktikan oleh se- jarah yang mencatat bahwa terobosan di bidang kesehatan masyarakat, pemberantasan penyakit, dan peningkatan kualitas gizi berhasil membuat percepatan pertumbuhan ekonomi.

Pada tingkat mikro, kesehatan merupakan kebu-

(5)

tuhan dasar agar tercipta produktivitas kerja dan kualitas belajar bagi individu dan keluarga. Pekerja yang sehat akan lebih produktif karena fisiknya kuat, energinya besar, dan secara mental pun sehat. Kondisi tersebut membuat kualitas pekerjaan makin baik sehingga pendapatan pun naik. Kemu- dian, anak yang sehat akan memiliki masa depan pendidikan yang baik karena kemampuan belajar yang baik. Kesehatan keluarga juga penting untuk pendidikan pengasuhan anak. Jadi, dibutuhkan infrastruktur kesehatan yang memadai agar terse- lenggaranya seluruh aspek kehidupan yang baik.

Yandrizal et al. (2014) menyatakan bahwa diperlukan adanya kebijakan bersama antara seluruh stakeholeder, yakni Pemerintah Kabupaten, Provinsi, dan Pusat dengan Kementerian Kesehatan dan BPJS dalam pelaksanaan pemenuhan fasilitas pelayanan tingkat pertama. Dalam penelitian ini, infrastruktur kesehatan diwakili oleh variabel jumlah ketersediaan rumah sakit, rumah sakit bersalin, poliklinik, puskesmas, puskesmas pembantu, tempat praktik dokter, tempat praktik bidan, pondok bersalin desa (polindes), posyandu, dan apotek.

Infrastruktur Ekonomi

Indrawan (2008:78) berkesimpulan bahwa salah satu daya dukung pertumbuhan ekonomi daerah adalah tersedianya infrastruktur perekonomian yang memadai. Infrastruktur perekonomian dibutuhkan dunia usaha untuk meningkatkan produktivitas, memperlancar proses distribusi barang dan jasa, serta untuk dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi operasional dunia usaha. Oleh karenanya, infrastruktur perekonomian memiliki kontribusi yang sangat penting dalam menggairahkan iklim dunia usaha dan perkembangan investasi di daerah.

Untuk itulah, pemerintah daerah kabupaten atau kota dapat memberikan perhatian dalam menyediakan infrastruktur perekonomian di daerahnya agar perekonomian daerah dapat bertumbuh dan berkembang dengan baik.

Berbagai jenis sarana dan prasarana, yang merupakan infrastruktur perekonomian daerah, dibutuhkan dunia usaha, baik yang bersifat fisik maupun nonfisik. Lahan atau kawasan berupa areal untuk dapat berproduksi dan berusaha/bisnis. Sarana dan prasarana jalan, jembatan, dan sarana transportasi seperti kereta api, transportasi darat, laut, dan udara untuk mendukung kegiatan distribusi barang dan jasa yang dihasilkan dunia usaha. Ketidakterse- diaan infrastruktur sudah pasti akan menyulitkan perkembangan dunia usaha dan peningkatan investasi di daerah. Oleh karena itu, ketersediaan infrastruktur dan perbedaan penyerapan investasi sering kali dikaitkan dengan kesenjangan ekonomi antarwilayah (Sukwika, 2018).

Indikator Komposit

OECD (2008) menjelaskan bahwa secara umum, indikator merupakan ukuran kualitatif maupun kuantitatif yang diperoleh dari pengukuran terhadap unit-unit observasi yang berada pada suatu area tertentu seiring waktu berjalan. Indikator ini sering kali digunakan untuk melihat perubahan antara unit-unit observasi dari waktu ke waktu sebagai dasar penentuan prioritas kebijakan ataupun mengukur kemampuan unit-unit observasi dalam hal atau aspek tertentu.

Indikator bisa diukur dalam bentuk data abso- lut, proporsi atau persentase, rate atau tingkat, rasio atau perbandingan, serta indeks. Ditinjau dari aspek yang mampu diukur, indikator terdiri dari indikator tunggal dan komposit. Indikator tunggal hanya mengukur satu aspek tertentu, sedangkan indikator komposit mengukur berbagai aspek dan disusun dari indikator-indikator tunggal yang dikombina- sikan sedemikian rupa menjadi suatu indeks tunggal (Pratiwi, 2009). Indikator komposit ini biasanya digunakan untuk mengukur konsep-konsep yang bersifat multidimensi, kompleks, dan terkadang mencakup berbagai bidang, seperti pembangunan teknologi, sosial, ekonomi, kesehatan, dan seba-

(6)

gainya yang tidak dapat diperoleh dari beberapa indikator tunggal. Indikator komposit memiliki beberapa kelebihan di antaranya lebih mudah diin- terpretasikan dibandingkan menginterpretasikan sebagai indikator secara terpisah. Selain itu, dengan menggunakan indikator komposit, jumlah variabel yang digunakan dapat diubah menjadi lebih sedi- kit dari biasanya tanpa harus kehilangan banyak informasi (OECD, 2008).

Parris (1999) menyebutkan beberapa kriteria yang perlu diperhatikan dalam memilih indikator, yaitu : 1. Policy relevant, sesuai dengan masalah yang berkembang dan memperhatikan ketersediaan data;

2. Analytically sound, yang berarti berdasarkan metode-metode ilmiah dengan melakukan riset dan pengembangan secara terus-menerus;

3. Easy to interpreted, atau mudah untuk diinter- pretasikan;

4. Measurement, dapat diukur dengan memperhatikan ketersediaan data serta keefektifan biaya dalam proses pengumpulan, pengolahan, dan diseminasi data.

Metode penyusunan indeks yang digunakan dalam penelitian ini mengadopsi metode penghitungan Indeks Pembangunan Regional (IPR) yang dikaji oleh BPS yang juga menggunakan data OECD dalam penyusunannya. OECD menyebutkan sepuluh langkah yang perlu dilakukan dalam penyusunan indeks komposit (OECD, 2008).

Metode

Seluruh data dalam penelitian ini menggunakan data kegiatan PODES. Pendataan PODES merupakan kegiatan yang independen terlepas dari sensus.

Data PODES merupakan data cross section yang ditujukan untuk menghasilkan data secara rinci bagi keperluan pembangunan wilayah dan memberikan informasi awal tentang fakta-fakta potensi wilayah, infrastruktur/fasilitas, serta kondisi sosial-ekonomi

dan budaya di setiap desa/kelurahan. Data PODES yang diteliti adalah PODES 2006, 2008, 2011, dan 2014. Meskipun bukan data panel tahunan, data PODES dengan rentang beberapa tahun ini sudah dapat menggambarkan keadaan perkembangan pembangunan infrastruktur. Justru jika diteliti tahunan, maka data yang diperoleh cenderung tidak berubah karena pembangunan infrastruktur merupakan pembangunan yang multiyears. PODES merekam berbagai dimensi infrastruktur, namun yang digunakan dalam penelitian ini adalah infrastruktur dimensi kesehatan dan ekonomi, yang merupakan dua dari tiga dimensi infrastruktur yang didefini- sikan oleh World Bank (1994) dalam Zuvia (2012).

Kedua dimensi cukup mewakili infrastruktur di seluruh provinsi di Indonesia. Dalam penelitian ini, data asli yang digunakan adalah jumlah infrastruktur per 1.000 km². Data luas wilayah diperoleh dari publikasi BPS dengan tujuan untuk memperoleh hasil analisis yang lebih baik dengan penimbang luas wilayah suatu provinsi.

Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari publikasi BPS dalam kegiatan PODES 2006, 2008, 2011, dan 2014. Data PODES yang digunakan, yaitu tujuh belas variabel yang digolongkan ke dalam dimensi ekonomi dan kesehatan serta dilakukan terhadap seluruh provinsi di Indonesia. Pemilihan tujuh belas variabel didasarkan pada ketersediaan data PODES dalam meng-cover dimensi ekonomi dan kesehatan. Di- mensi ekonomi diwakili oleh tujuh variabel, yakni jumlah minimarket, restoran, warung makan, toko kelontong, hotel, penginapan/motel, dan Koperasi Unit Desa (KUD). Sementara dimensi kesehatan diwakili oleh sepuluh variabel, yakni ketersediaan rumah sakit, rumah sakit bersalin, poliklinik, puskesmas, puskesmas pembantu, tempat praktik dokter, tempat praktik bidan, polindes, posyandu, dan apotek. Tujuh belas variabel ini dianggap cukup dalam menggambarkan kedua dimensi. Dalam periode tahun yang digunakan, penelitian ini memiliki

(7)

jumlah provinsi yang berbeda-beda dikarenakan terjadinya pemekaran wilayah. Hal ini tidak menjadi masalah dikarenakan fokus pembahasan akan dilakukan independen di setiap tahunnya.

Metode Penyusunan Indeks

Terdapat beragam metode dalam penyusunan indeks komposit. Salah satu yang paling sering digunakan adalah metode rata-rata aritmatik. Metode tersebut pernah digunakan dalam penghitungan IPM. Kelebihan metode rata-rata aritmatik adalah sederhana sehingga mudah diaplikasikan. Namun, metode tersebut kurang tepat untuk diaplikasikan pada penelitian ini karena mengasumsikan bahwa semua variabel memiliki pengaruh yang sama dalam penyusunan indeks. Dengan kata lain, capaian yang rendah dari suatu jenis infrastruktur dapat ditutupi oleh capaian tinggi dari infratrukstur yang lain untuk suatu wilayah. Padahal untuk kasus infrastruktur, ketiadaan infrastruktur kesehatan seperti rumah sakit tidak dapat diganti dengan banyaknya keberadaan puskesmas di wilayah yang sama. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu metode lain yang dapat mempertimbangkan bobot jenis infrastruktur dalam setiap dimensi. Pembobotan ini dinilai penting karena masing-masing jenis infrastruktur memiliki kekhasan tersendiri dalam menjelaskan keberadaannya. Keberadaan satu su- mah sakit tidak bisa disamakan dengan keberadaan satu puskesmas.

OECD telah menyusun suatu metode yang mampu mengakomodir ciri atau kekhasan suatu variabel.

Metode tersebut tepat digunakan dalam penelitian ini karena variabel penelitian yang berupa infrastruktur dapat dilakukan pembobotan. Secara garis besar, metode pembobotan indeks yang digunakan menggunakan analisis faktor. Penggunaan analisis faktor merupakan pendekatan yang terbaik dalam kasus ini. Hal ini didasarkan pada:

1. Analisis Multivariat. Penelitian ini menggu- nakan beberapa variabel PODES yang ingin

digolongkan untuk menjadi satu skor yang mewakili. Keterlibatan banyak variabel ini membuat analisis mengerucut pada metode pengelompokan dari beberapa variabel. Dalam teori multivariat yang telah diampu oleh peneliti, terdapat tiga cara metode pengelompokan, yakni Principal Component Analysis (PCA), analisis faktor, dan Cluster Analysis (dendrogam). Di- karenakan yang akan dikelompokkan adalah variabel (kolom) bukannya objek (row), maka metode analisis multivariat yang digunakan adalah PCA dan analisis faktor. Matriks yang digunakan dalam proses penghitungan adalah matriks kovarian sehingga dapat dikatakan bahwa metode tersebut dapat digolongkan kepada analisis faktor.

2. Data Kuantitatif. Dibatasinya konsep infra- struktur sebagai infrastruktur yang dapat dirasakan, diraba, atau dilihat langsung dengan kasat mata (tangible) menuntut data yang diperoleh berjenis data kuantitatif. Dikarenakan datanya adalah kuantitatif, maka analisis multivariat dengan metode analisis faktor dirasa sudah cukup mumpuni dalam melakukan penyusunan indeks komposit.

3. Sesuai panduan OECD. Dalam Handbook on Constructing Indicators Methodology and User Gu- ide yang diterbitkan oleh OECD pada tahun 2008, terdapat sepuluh tahapan yang harus dilaksanakan dalam membentuk indeks komposit. Kesepuluh tahapan tersebut meliputi:

(a) penyusunan kerangka kerja teoretis, (b) pemilihan variabel,

(c) pengimputasian data-data yang tidak tersedia,

(d) proses analisis multivariat, (e) proses normalisasi terhadap data,

(f) penentuan penimbang serta metode agregasi,

(g) pengujian kekuatan dan kepekaan (terhadap indeks komposit yang dihasilkan),

(8)

(h) penguraian kembali (dekomposisi) indeks komposit yang telah diperoleh,

(i) proses menghubungkan atau mengaitkan indeks komposit dengan indikator lainnya,

(j) visualisasi hasil indeks komposit yang terbentuk.

Pada tahapan d, e, dan f dinyatakan bahwa metode yang digunakan akan dikerucutkan menjadi metode analisis multivariat. Di sini, peneliti diberikan kebebasan dalam memilih metode yang sesuai. Setelah berbagai pertim- bangan didapatkan analisis multivariat terbaik adalah dengan analisis faktor (lihat alasan pertama) yang memanfaatkan nilai Variance Infla- tion Factor (VIF) sebagai penentuan penimbang untuk setiap dimensinya. Dengan berdasarnya penelitian ini pada panduan tersebut, maka tidak diragukan lagi bahwa penggunaan analisis faktor menjadi pendekatan terbaik dan cukup dalam menggabungkan variabel-variabel infrastruktur.

4. Efisiensi

Ada sebuah anekdot dalam penentuan metode penelitian, yakni “tak perlu gunakan gergaji tuk memotong bersiung-siung bawang, tapi jangan gunakan silet jika yang kau potong adalah sebongkah kayu”. Dengan dasar ini- lah penggunaan analisis faktor yang secara penghitungannya sudah disediakan di SPSS, memudahkan peneliti untuk melakukan pembentukan indeks.

Dalam analisis faktor tersebut ada kriteria pe- nimbangan yang digunakan, yakni statistik Keiser Meyer Olkin (KMO) dengan rumusan sebagai berikut:

KMO=

P

i

P

i6=jr²_{i j} P

i

P

i6=jr²_{i j}+ Pi

P

i6=ja²_{i j} (1) i= 1, 2, . . . , p; j= 1, 2, . . . , p

dengan ri jadalah koefisien korelasi sederhana antara variabel i dan j; ai jadalah koefisien korelasi

parsial antara variabel i dan j; dan p adalah jumlah variabel.

Pada pendekatan dengan kriteria ini, variabel- variabel yang memiliki akar ciri kurang dari satu (KMO< 1) tidak masuk ke dalam model faktor dan harus dikeluarkan. Sebaliknya, faktor yang dianggap signifikan dan selanjutnya masuk ke dalam model adalah faktor yang memiliki akar ciri lebih dari sama dengan satu (λ ≥ 1).

Metode penyusunan indeks yang digunakan dalam penelitian ini mengadopsi metode penghitungan IPR yang dikaji oleh BPS yang juga menggunakan OECD dalam penyusunannya. OECD menyebutkan sepuluh langkah yang perlu dilakukan dalam penyusunan indeks komposit. Kesepuluh tahapan tersebut dimulai dari menyusun kerangka kerja teoretis, memilih variabel, mengimputasi data- data yang kosong atau tidak tersedia, melakukan analisis multivariat, melakukan proses normalisasi terhadap data, menentukan penimbang serta metode agregasi, menguji kekuatan dan kepekaan (terhadap indeks komposit yang dihasilkan), melakukan penguraian kembali (dekomposisi) indeks komposit yang telah diperoleh, menghubungkan atau mengaitkan indeks komposit dengan indikator lainnya, hingga proses visualisasi hasil indeks komposit yang terbentuk.

Kerangka Pikir

Tahap pertama adalah penyeleksian variabel menggunakan analisis faktor. Tahap ini dilakukan untuk mengetahui korelasi antarvariabel sehingga variabel-variabel yang saling berkorelasi dapat digunakan dalam analisis faktor. Analisis faktor dilakukan secara terpisah di setiap tahunnya, baik dimensi ekonomi maupun kesehatan. Diperlukan konsistensi variabel yang masuk dalam membentuk skor faktor di setiap dimensinya sehingga dilaku- kanlah pemeriksaan variabel agar seragam di tiap tahunnya. Variabel-variabel yang konsisten ini selanjutnya disebut sebagai indikator.

(9)

Apabila terbentuk lebih dari satu faktor untuk setiap dimensi, maka kembali dilakukan analisis faktor untuk memperoleh penimbang faktor dan skor faktor. Namun, apabila hanya terbentuk satu faktor, maka otomatis skor faktor tersebut menjadi skor dimensi pada periode tersebut. Rata-rata dari kedua skor dimensi selanjutnya disebut sebagai skor komposit. Berdasarkan besarnya indeks komposit ini, provinsi yang menjadi unit observasi akan dikelompokkan ke dalam tiga kategori, yaitu provinsi dengan infrastruktur kurang memadai, cukup memadai, dan memadai. Setelah itu, dilakukan analisis secara deskriptif untuk mengetahui karakteristik dari provinsi-provinsi dalam ketiga kategori tersebut. Secara ringkas, rangkaian analisis di atas ditunjukkan dalam Gambar 1.

Kerangka kerja teoretis dan pemilihan variabel telah dijelaskan sebelumnya pada bagian kerangka pikir. Namun prinsip-prinsip dalam menyusun kerangka kerja, memilih variabel, serta melakukan tahapan-tahapan selanjutnya dalam proses penyusunan indeks komposit akan dijelaskan berikut ini.

1. Membangun Kerangka Kerja Teoretis dan Pe- milihan Variabel

(Lihat Gambar 2)

2. Imputasi Data yang Tidak Tersedia (Missing Value)

Penyusunan IPI ini sangat dipengaruhi oleh ketersediaan data. Indeks komposit akan berhasil menggambarkan kondisi sebenarnya di lapangan jika data yang tersedia lengkap. Da- lam penelitian ini tidak ditemukannya missing data value. Hal ini dikarenakan peneliti meng- agregasi langsung raw data PODES untuk me- minimumkan terjadinya missing data dalam pengolahan. Di samping itu, PODES juga dilakukan secara rutin sehingga baik raw data maupun hasil publikasi PODES tersedia lengkap di BPS.

3. Normalisasi

Normalisasi dilakukan agar mudah diperban-

dingkan IPI antar-observasi. Namun sebelum melakukan normalisasi perlu dilihat kembali distribusi data untuk menentukan teknik normalisasi yang sesuai. Setelah dipertimbangkan untuk melakukan normalisasi atau tidak, maka dapat dilanjutkan melakukan agregasi seperti yang dijelaskan pada bagian sebelumnya. Nor- malisasi yang digunakan dalam penyusunan IPI ini dengan menggunakan metode z-score sebagai berikut.

IPI= 1 − z(p − value) 4. Kekuatan dan Kepekaan

Dalam menyusun indeks komposit, terdapat beberapa ketidakpastian yang bisa muncul dari pemilihan indikator yang bersifat subjektif, termasuk di dalamnya dimasukkan atau dike- luarkannya suatu indikator dalam penyusunan indeks, metode imputasi, perbedaan metode normalisasi, perbedaan pemilihan penimbang, serta perbedaan metode agregasi. Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis kekuatan dan kepekaan untuk menilai seberapa besar ketidakpastian yang muncul. Pendekatan analisis ketidakpastian mengikuti langkah berikut (OECD, 2008):

(1) mencoba beberapa variabel indikator yang berbeda;

(2) memodelkan kesalahan data berdasarkan keterangan yang tersedia pada varians- nya;

(3) menggunakan rancangan alternatif pada proses imputasi data;

(4) menggunakan model alternatif pada proses normalisasi;

(5) menggunakan penimbang yang berbeda;

(6) menggunakan metode agregasi yang berbeda.

Namun demikian, pada kenyataannya, jarang sekali penggunaan analisis kepekaan pada indeks komposit yang sudah ada. Bahkan pada IPM yang dihasilkan oleh United Nations

(10)

Gambar 1:Kerangka Pikir Sumber: Hasil Pengolahan Penulis

Development Programme (UNDP) sejak 1990 tidak dilakukan analisis ini. Dalam penelitian ini, analisis kekuatan dan kepekaan juga tidak dilakukan mengingat terbatasnya ketersediaan data sehingga sulit melakukan penam- bahan indikator lain yang dapat digunakan untuk mengukur pencapaian pembangunan infrastruktur. Selain itu, mengingat keterbatasan waktu, perbandingan metode imputasi, normalisasi, agregasi, serta penentuan penimbang memerlukan suatu kajian tersendiri yang tidak tercakup dalam penelitian ini. Sebagai gantinya, untuk melihat seberapa baik indeks yang dihasilkan akan dilakukan analisis hubungan antara indeks ini dengan indikator lain yang sudah tersedia.

5. Dekomposisi Indeks Komposit

Indikator komposit menyediakan suatu titik awal untuk analisis. Penguraian indikator komposit ini dapat digunakan untuk menjelaskan kondisi-kondisi dibalik baik buruknya indeks komposit di suatu wilayah. Dalam peneliti-

an ini, penguraian atau dekomposisi ini digunakan untuk melihat bagaimana karakteristik provinsi-provinsi yang berada pada kategori pencapaian pembangunan dari dimensi IPI ekonomi dan kesehatan.

6. Hubungan antara Indeks Komposit dengan Indikator Lain

Tujuan melihat hubungan antara indeks komposit dengan indikator lainnya adalah menilai seberapa baik kemampuan IPI menjelaskan fenomena yang terjadi. Hasilnya dapat digunakan untuk mendukung analisis kekuatan dan kepekaan yang telah dijelaskan sebelumnya. Ada tidaknya hubungan ini dapat dilihat dari nilai dan signifikansi nilai korelasi Pearson.

Selain itu, dibantu juga dengan penggunaan scatter plot. Dalam penelitian ini akan diamati hubungan antara indeks komposit pencapaian pembangunan infrastruktur dengan indikator Pendapatan Domestik Regional Bruto (PDRB) dan IPR yang dikeluarkan oleh BPS.

(11)

Gambar 2:Rincian Indikator dalam Setiap Dimensi Pembangunan Infrastruktur Sumber: Hasil Pengolahan Penulis

Metode Pengelompokan Provinsi

Melalui indeks komposit ini dapat diketahui pencapaian pembangunan infrastruktur di suatu provinsi, baik peran dari pemerintah maupun swasta. Na- mun, karena provinsi yang digunakan sebagai unit observasi relatif banyak, maka untuk mempermu- dah analisis, provinsi tersebut akan dikelompokkan berdasarkan indeks kompositnya. Dengan demikian, dapat diketahui provinsi-provinsi mana saja yang perlu mendapat prioritas perhatian karena kondisinya yang relatif masih belum baik. Selain itu, dengan adanya pengelompokan ini akan lebih mudah melakukan analisis untuk mengetahui karakteristik dari provinsi-provinsi tersebut.

Sejauh ini belum terdapat kriteria yang baku untuk mengelompokkan suatu observasi berdasarkan pembangunan infrastrukturnya, namun penelitian ini akan menggunakan nilai kuartil indeks di tiap tahunnya. Distribusi data IPI yang tidak normal adalah alasan memilih metode karena tidak memungkinkan untuk mengategorikan berdasarkan sebaran datanya terhadap rata-rata. Provinsi-provinsi tersebut akan dibagi ke dalam tiga kategori, yakni di atas kuartil atas (Q3), di bawah kuartil bawah (Q1),

dan antara kuartil atas dan kuatil bawah. Notasi pengategorian provinsi disajikan sebagai berikut:

IPI> Q3t= Infrastruktur Memadai

Q1t≤ IPI< Q3t= Infrastruktur Cukup Memadai IPI ≤ Q1t= Infrastruktur Kurang Memadai

Hasil dan Analisis

Hasil pemilihan indikator dimensi kesehatan tahun 2006 pada tahap pertama telah menunjukkan bahwa dalam matriks anti image nilai Measure of Sampling Adequacy (MSA) 10 variabel dimensi kesehatan bernilai lebih dari 0,5 kecuali variabel polindes (0,234).

Nilai MSA yang lebih dari 0,5 ini menunjukkan bahwa variabel dimensi kesehatan layak untuk dianalisis lebih lanjut menggunakan analisis faktor.

Sementara polindes yang memiliki nilai anti image di bawah 0,5 menunjukkan bahwa variabel terse- but harus direduksi karena tidak layak dianalisis lebih lanjut dengan analisis faktor. Pada tahap kedua, ketika tersisa 9 variabel, menunjukkan nilai MSA seluruh variabel dimensi kesehatan lebih dari 0,5, sedangkan dilihat dari statistik KMO, dimensi kesehatan tahun 2006 bernilai 0,747. Artinya, ber-

(12)

dasarkan teori pengategorian KMO pada bagian sebelumnya, kesembilan variabel dalam dimensi kesehatan dikategorikan sebagai data yang agak baik untuk dianalisis faktor (KMO antara 0,7 dan 0,8).

Sementara itu, pada tahap pertama pemilihan indikator dimensi kesehatan tahun 2008 menunjukkan nilai KMO 0,74, namun variabel puskesmas pembantu dan polindes memiliki nilai MSA masing- masing 0,428 dan 0,492. MSA yang bernilai kurang dari 0,5 ini mengindikasikan bahwa kedua variabel ini perlu untuk direduksi. Dengan tidak menyertakan kedua variabel tersebut pada tahap kedua, nilai KMO naik menjadi 0,758, namun variabel posyandu memiliki nilai MSA hanya 0,157. Dengan perlakuan yang sama, maka variabel posyandu direduksi.

Pada tahap ketiga pengujian, diperoleh bahwa nilai KMO makin membaik ke angka 0,794 dan semua variabel yang tersisa memiliki nilai MSA di atas 0,5. Dengan demikian, pada tahun 2008, terdapat 7 variabel yang layak untuk dianalisis sebagai indikator dimensi kesehatan. Variabel-variabel dimensi kesehatan yang layak digunakan dalam analisis faktor tahun 2006, 2008, 2011, dan 2014 (per 1.000 km²) dapat dilihat pada Tabel 1.

Dengan perlakuan yang sama, pada tahun 2011 dan 2014 secara berturut-turut menghasilkan jumlah variabel layak sebanyak 9 dan 8. Statistik KMO juga berada dalam kategori yang sama, yakni antara 0,8 dan 0,9. Dari Tabel 1 terlihat bahwa hanya terdapat 7 variabel yang konsisten layak untuk dianalisis faktor dari tahun 2006, 2008, 2011, dan 2014.

Variabel-variabel tersebut adalah jumlah rumah sakit, jumlah rumah sakit bersalin, jumlah poliklinik, jumlah puskesmas, jumlah tempat praktik dokter, jumlah tempat praktik bidan, dan jumlah apotek.

Dengan demikian, hanya ketujuh variabel ini yang ditetapkan sebagai indikator dimensi kesehatan dalam penyusunan indeks komposit.

Untuk dimensi ekonomi, hasil tahap pertama di tahun 2006 menunjukkan ketujuh variabel dapat

dianalisis dengan analisis faktor karena dianggap layak. Statistik KMO dimensi ekonomi tahun 2006 bernilai 0,732. Artinya berdasarkan teori pengategorian KMO pada bagian sebelumnya, seluruh variabel dalam dimensi ekonomi dikategorikan sebagai data yang agak baik untuk dianalisis faktor (KMO antara 0,7 dan 0,8). Sementara itu, jika dilihat dari matriks anti image, seluruh variabel memiliki nilai MSA di atas 0,5. Berdasarkan kriteria nilai MSA dan KMO tersebut, variabel-variabel dimensi kesehatan tahun 2006 tidak perlu ada yang direduksi.

Kondisi tersebut juga terjadi pada tahun 2008 dan 2011. Secara berturut-turut berdasarkan kriteria KMO dan MSA berkesimpulan bahwa seluruh variabel layak untuk digunakan dalam analisis faktor. Namun, pada uji tahap pertama tahun 2014, nilai MSA variabel KUD jatuh di angka 0,239. Hal ini menunjukkan diperlukannya reduksi terhadap variabel KUD. Pada tahap kedua dengan meniada- kan variabel KUD dalam pengujian, menunjukkan peningkatan nilai KMO dari 0,735 menjadi 0,720. Di samping itu, seluruh nilai MSA variabel yang tersisa berada di atas 0,5. Variabel-variabel yang layak digunakan dalam analisis faktor dimensi ekonomi setiap tahunnya dapat dilihat pada Tabel 2.

Tabel 2 menunjukkan bahwa hanya terdapat 6 variabel yang konsisten layak untuk dianalisis faktor dari tahun 2006, 2008, 2011, dan 2014. Variabel- variabel tersebut adalah jumlah minimarket, restoran, warung makan, toko kelontong, hotel, dan penginapan/motel. Dengan demikian, hanya kee- nam variabel ini yang ditetapkan sebagai indikator dimensi kesehatan dalam penyusunan indeks komposit.

Akhirnya dalam penelitian ini digunakan tiga belas indikator. Indikator-indikator tersebut terdiri dari 7 indikator dalam dimensi kesehatan dan 6 indikator dalam dimensi ekonomi. Rincian indikator dalam setiap dimensi dapat dilihat pada Gambar 2.

(13)

Tabel 1:Variabel-Variabel yang Dinyatakan Layak

2006 2008

(1) (2)

1. Jumlah Rumah Sakit 1. Jumlah Rumah Sakit 2. Jumlah Rumah Sakit Bersalin 2. Jumlah Rumah Sakit Bersalin 3. Jumlah Poliklinik 3. Jumlah Poliklinik

4. Jumlah Puskesmas 4. Jumlah Puskesmas

5. Jumlah Puskesmas Pembantu 5. Jumlah Tempat Praktik Dokter 6. Jumlah Tempat Praktik Dokter 6. Jumlah Tempat Praktik Bidan 7. Jumlah Tempat Praktik Bidan 7. Jumlah Apotek

8. Jumlah Posyandu 9. Jumlah Apotek

2011 2014

(3) (4)

1. Jumlah Rumah Sakit 1. Jumlah Rumah Sakit 2. Jumlah Rumah Sakit Bersalin 2. Jumlah Rumah Sakit Bersalin 3. Jumlah Poliklinik 3. Jumlah Poliklinik

4. Jumlah Puskesmas 4. Jumlah Puskesmas

5. Jumlah Puskesmas Pembantu 5. Jumlah Tempat Praktik Dokter 6. Jumlah Tempat Praktik Dokter 6. Jumlah Tempat Praktik Bidan 7. Jumlah Tempat Praktik Bidan 7. Jumlah Posyandu

8. Jumlah Posyandu 8. Jumlah Apotek 9. Jumlah Apotek

Sumber: Hasil Pengolahan Penulis

Tabel 2:Variabel-Variabel pada Dimensi Ekonomi yang Layak Digunakan dalam Analisis Faktor Tahun 2006, 2008, 2011, dan 2014 (per 1.000 km²)

2006 2008

(1) (2)

1. Jumlah Minimarket 1. Jumlah Minimarket 2. Jumlah Restoran 2. Jumlah Restoran 3. Jumlah Warung Makan 3. Jumlah Warung Makan 4. Jumlah Toko Kelontong 4. Jumlah Toko Kelontong

5. Jumlah Hotel 5. Jumlah Hotel

6. Jumlah Penginapan/Motel 6. Jumlah Penginapan/Motel 7. Jumlah Koperasi Unit Desa (KUD) 7. Jumlah Koperasi Unit Desa (KUD)

2011 2014

(3) (4)

1. Jumlah Minimarket 1. Jumlah Minimarket 2. Jumlah Restoran 2. Jumlah Restoran 3. Jumlah Warung Makan 3. Jumlah Warung Makan 4. Jumlah Toko Kelontong 4. Jumlah Toko Kelontong

5. Jumlah Hotel 5. Jumlah Hotel

6. Jumlah Penginapan/Motel 6. Jumlah Penginapan/Motel 7. Jumlah Koperasi Unit Desa (KUD)

Pembentukan Faktor dan Penghitungan Penimbang Faktor dalam Setiap Dimensi Pembangunan Infrastruktur

Analisis faktor akan digunakan sekali lagi untuk menghasilkan faktor-faktor dominan dalam setiap dimensi pencapaian pembangunan. Banyaknya faktor dominan yang dapat mencirikan suatu di-

mensi didasarkan pada kriteria Kaiser yang mana faktor-faktor dengan akar ciri (eigen value) bernilai kurang dari satu tidak diikutsertakan sebagai faktor dominan (OECD, 2008). Jika menghasilkan satu saja faktor dominan, maka faktor tersebut otomatis akan menjadi skor dimensi tersebut. Namun, apabila terdapat faktor dominan lebih dari satu, maka dilakukan teknik agregasi dengan penimbang. Ca-

(14)

ra memperoleh penimbang faktor adalah dengan membandingkan antara keragaman suatu faktor terhadap keragaman total. Penimbang faktor dihitung hanya dari faktor dominan di suatu dimensi.

Kedudukan faktor berbanding lurus dengan penim- bangnya. Dengan demikian, faktor yang memiliki penimbang besar akan memiliki kedudukan yang makin penting dalam suatu dimensi. Tabel 3 adalah daftar penimbang yang diperoleh untuk dimensi kesehatan. Sementara penimbang untuk dimensi ekonomi disajikan dalam Tabel 4.

Berdasarkan hasil analisis faktor pada dimensi kesehatan tahun 2006, hanya terdapat satu faktor yang memiliki akar ciri lebih dari 1. Artinya, langsung terdapat 1 faktor dominan yang membentuk dimensi kesehatan tahun 2006 yang sekaligus menjadi skor dimensi kesehatan 2006. Sementara itu, berdasarkan tabel Component Matrix menunjukkan bahwa indikator rumah sakit, rumah sakit bersalin, poliklinik, puskesmas, tempat praktik dokter, tempat praktik bidan, dan apotek secara berturut-turut memiliki nilai communalities sebesar 0,998; 0,999;

0,992; 0,999; 0,997; 0,973; dan 0,998. Besarnya nilai communalities menunjukkan besarnya variasi variabel asal yang dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Selain tahun 2006, pada tahun 2008, 2011, dan 2014 memberikan hasil yang sama terkait jumlah faktor yang dominan dalam dimensi kesehatan.

Hal serupa juga terjadi pada dimensi ekonomi.

Dengan menggunakan kriteria Kaiser, selama tahun 2006, 2008, 2011, dan 2014 diperoleh satu faktor dominan yang menyusun dimensi ini. Dengan kata lain, faktor dominan tersebut akan otomatis menjadi skor dimensi ekonomi pada tahun yang berse- suaian. Nilai communalities yang dihitung dengan metode PCA menunjukkan bahwa absolute loading dari setiap tahun memiliki nilai yang cukup tinggi, yang mengindikasikan keeratannya dengan skor dimensi yang terbentuk.

Walaupun terdapat satu faktor dominan saja dalam setiap dimensi, namun telah dapat menggam-

barkan keragaman seluruh indikatornya dengan cukup baik. Hal ini dijelaskan dari statistik Total Va- riance Explained by factor yang cukup besar. Sebagai contoh, nilai total variance explained untuk dimensi kesehatan tahun 2006 adalah 99,35% yang artinya varians indikator-indikator pembentuk dimensi kesehatan tahun 2006 dapat dijelaskan oleh variasi skor faktor dominan yang terbentuk sebesar 99,35%, sisanya dijelaskan oleh faktor lain.

Hasil Perhitungan Indeks Komposit Pembangunan Infrastruktur

Indeks komposit pembangunan infrastruktur adalah rata-rata dari skor dimensi kesehatan dan ekonomi. Artinya bahwa kedua dimensi tersebut memiliki bobot yang sama. Karena analisis faktor dilakukan dengan menggunakan data transformasi melalui z-score, hasil transformasi bisa bertanda positif jika nilai asli data suatu provinsi lebih besar dari rata- rata seluruh provinsi, dan bertanda negatif jika nilai asli data lebih kecil dari rata-ratanya, ataupun bernilai 0 jika nilai asli data sama dengan rata-ratanya.

Dengan kata lain, IPI yang dihasilkan bisa bertanda positif, nol, dan negatif karena disusun dari skor dimensi yang bertanda positif, nol, dan negatif juga.

Skor komposit dalam bentuk ini tentu menyulitkan untuk dibandingkan karena tidak memiliki nilai mi- nimum dan maksimum yang jelas. Oleh karena itu, skor komposit yang ada ditransformasi ke dalam bentuk peluang kumulatif dengan pendekatan bahwa data mengikuti distribusi normal baku (rata-rata 0 dan varians 1). Bentuk transformasi ini sebelumnya sudah pernah digunakan oleh BPS dalam Kajian Indeks Pembangunan Regional maupun negara India ketika menyusun Enviromental Sustainability Index 2009.

Indeks komposit pembangunan infrastruktur yang terbentuk di atas mengukur ketersediaan infrastruktur kesehatan dan ekonomi di setiap provin- sinya. Provinsi dengan nilai indeks di atas 0, maka provinsi tersebut secara agregat memiliki keterse-

(15)

Tabel 3:Penimbang Dimensi Kesehatan Masing-masing Variabel

No Indikator Kesehatan Component Score Coefficient Matrix

2006 2008 2011 2014

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

1 Rumah Sakit 0,144 0,148 0,145 0,144

2 Rumah Sakit Bersalin 0,144 0,149 0,145 0,144

3 Poliklinik 0,143 0,149 0,145 0,144

4 Puskesmas 0,144 0,149 0,145 0,144

5 Tempat Praktik Dokter 0,144 0,15 0,145 0,144 6 Tempat Praktik Bidan 0,142 0,133 0,144 0,141

7 Apotek 0,144 0,148 0,141 0,144

Tabel 4:Penimbang Dimensi Ekonomi Masing-masing Variabel

No Indikator Ekonomi Component Score Coefficient Matrix

2006 2008 2011 2014

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

1 Minimarket 0,183 0,168 0,176 0,173

2 Restoran 0,18 0,169 0,176 0,173

3 Warung 0,185 0,168 0,175 0,173

4 Toko Kelontong 0,184 0,167 0,174 0,172

5 Hotel 0,184 0,168 0,169 0,173

6 Penginapan 0,138 0,167 0,163 0,159

diaan infrastruktur di atas rata-rata ketersediaan infrastruktur nasional dari segi dimensi kesehatan atau ekonomi. Begitu juga sebaliknya jika suatu provinsi memiliki indeks di bawah 0 (negatif). Secara detail, perolehan indeks setiap provinsi disajikan dalam Tabel 5.

Indeks ini menekankan pada perbandingan ketersediaan infrastruktur antarprovinsi di tahun yang sama, namun belum bisa melihat perkembangan ketersediaan infrastruktur dari waktu ke waktu. Hal ini dikarenakan rata-rata dan varians yang digunakan dalam standarisasi z-score dalam membentuk skor dimensi kesehatan dan ekonomi berbeda-beda antartahun sehingga tidak terdapat suatu standar untuk melakukan perbandingan antarwaktu. Mes- kipun demikian, indeks ini dapat menjawab ketersediaan infrastruktur di suatu provinsi relatif terhadap provinsi lainnya dari waktu ke waktu selama penimbang indikatornya tetap (Pratomo dan Sumargo, 2016).

DKI Jakarta, DI Yogyakarta, dan Bali selalu berada konsisten di tiga besar provinsi dengan nilai IPI tertinggi. Hal ini menunjukkan bahwa ketiga

provinsi tersebut memiliki jumlah ketersediaan infrastruktur yang relatif stabil lebih baik daripada provinsi-provinsi lainnya. Untuk IPI DKI Jakarta, terlihat bahwa nilainya terlalu tinggi sehingga out- lier dan jauh berbeda dengan provinsi lainnya. Hal ini dikarenakan penggunaan variabel luas wilayah dalam penghitungan IPI. Variabel luas wilayah sangat memengaruhi pembobotan IPI yang digunakan sebagai pembagi. Penggunaan variabel luas wilayah sebagai pembobot dianggap akan lebih merepresentasikan ketersediaan infrastruktur di suatu daerah. Jumlah infrastruktur saja tidak cukup mewakili ketersediaan suatu infrastruktur namun harus memperhatikan kepadatan infrastruktur.

Di samping itu, terdapat tren yang menarik dari provinsi yang baru saja terbentuk sepuluh tahun belakangan ini. Sebagai contoh nilai indeks di tahun 2014, yakni Kalimantan Utara (32), Papua Barat (33), dan Sulawesi Barat (21), provinsi-provinsi ini selalu berada pada peringkat yang rendah berdasarkan IPI. Hal ini mengindikasikan bahwa tantangan dari provinsi yang baru saja terbentuk adalah pengadaan infrastruktur yang memadai di daerah tersebut.

(16)

Tabel 5:Nilai IPI Setiap Provinsi dalam Setiap Tahun Penelitian

No Provinsi 2006 2008 2011 2014

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

1 Aceh -0,284 -0,263 -0,251 -0,249

2 Bali 0,464 0,225 0,421 0,369

3 Banten 0,114 0,158 0,055 0,082

4 Bengkulu -0,279 -0,244 -0,239 -0,231

5 DI Yogyakarta 0,544 0,440 0,438 0,405

6 DKI Jakarta 5,221 5,428 5,453 5,553

7 Gorontalo -0,292 -0,260 -0,253 -0,244

8 Jambi -0,289 -0,277 -0,262 -0,258

9 Jawa Barat 0,153 0,265 0,128 0,164

10 Jawa Tengah 0,094 0,322 0,066 0,077

11 Jawa Timur 0,033 0,132 -0,028 -0,015

12 Kalimantan Barat -0,305 -0,306 -0,277 -0,275 13 Kalimantan Selatan -0,260 -0,256 -0,247 -0,244 14 Kalimantan Tengah -0,310 -0,310 -0,281 -0,278 15 Kalimantan Timur -0,309 -0,308 -0,279 -0,273

16 Kalimantan Utara 0,000 0,000 0,000 -0,281

17 Kepulauan Bangka Belitung -0,290 -0,278 -0,258 -0,249 18 Kepulauan Riau -0,191 -0,197 -0,165 -0,146

19 Lampung -0,247 -0,201 -0,210 -0,201

20 Maluku -0,306 -0,305 -0,275 -0,270

21 Maluku Utara -0,309 -0,304 -0,270 -0,269

22 NTB -0,231 -0,225 -0,221 -0,207

23 NTT -0,296 -0,281 -0,255 -0,260

24 Papua -0,318 -0,315 -0,284 -0,282

25 Papua Barat 0,000 -0,314 -0,283 -0,281

26 Riau -0,291 -0,284 -0,261 -0,254

27 Sulawesi Barat 0,000 -0,289 -0,266 -0,262

28 Sulawesi Selatan -0,263 -0,238 -0,230 -0,226 29 Sulawesi Tengah -0,303 -0,299 -0,271 -0,266 30 Sulawesi Tenggara -0,292 -0,289 -0,262 -0,255 31 Sulawesi Utara -0,202 -0,209 -0,196 -0,194

32 Sumatra Barat -0,254 -0,243 -0,266 -0,224

33 Sumatra Selatan -0,274 -0,274 -0,261 -0,254

34 Sumatra Utara -0,227 -0,200 -0,209 -0,201

Urgensi pengembangan infrastruktur makin tera- sa karena dihadapkan dengan banyak tantangan mulai dari perkembangan teknologi, perumusan kebijakan, hingga dinamisnya isu politik (Posumah, 2015).

Indeks ini juga sensitif menggambarkan ketersediaan infrastruktur di suatu wilayah. Sebagai contoh, ranking indeks Sumatra Barat tahun 2008 masih berada pada urutan 14, tetapi pada tahun 2011 merosot tajam ke urutan 24 akibat gempa tahun 2009 yang merusak tatanan infrastruktur daerah tersebut. Namun, provinsi ini dapat kembali bang- kit membenahi infrastrukturnya, yang tercermin pada nilai IPI tahun 2014 yang naik lagi ke urutan 14 secara nasional.

Apabila didekomposisi di tahun 2014 berdasarkan infrastruktur kesehatan dan ekonominya masing-masing, terlihat bahwa kedua dimensi terse- but memiliki tren yang positif, artinya makin tinggi skor ekonominya, makin tinggi pula skor kesehatannya. Pada Gambar 3, empat kuadran yang dibentuk oleh gambar scatter plot, provinsi-provinsi di Indo- nesia tersebar di kuadran I dan III saja. Kuadran I menunjukkan provinsi dengan ketersediaan infrastruktur ekonomi dan kesehatan per 1.000 km²di atas rata-rata nasional, sedangkan kuadran III menunjukkan provinsi dengan ketersediaan infrastruktur ekonomi dan kesehatan per 1.000 km²kurang dari rata-rata nasional. Dari Gambar 3 juga terlihat beberapa provinsi yang tampak lebih menonjol salah

(17)

Gambar 3: Scatter PlotSkor Ekonomi dan Kesehatan di Tahun 2014 Sumber: Hasil Pengolahan Penulis

satu dimensi infrastruktur saja. Sebagai contoh, Bali memiliki skor ekonomi yang jauh lebih baik dari skor kesehatannya. Hal ini mengindikasikan bahwa di tahun 2014 ketersediaan infrastruktur ekonomi per 1.000 km²di Bali lebih melimpah dibandingkan infastruktur kesehatannya per 1.000 km²walaupun ketersediaan infrastruktur kedua dimensi tersebut berada di atas rata-rata nasional.

Hubungan Antara Indeks Komposit Pembangunan Infrastruktur dengan IPR, IPM, dan PDRB

BPS membuat IPR pada tahun 2009. Indeks ini dapat mengukur pembangunan antardaerah dari dimensi yang kompleks, yaitu ekonomi, sosial, infrastruktur, pelayanan publik, lingkungan hidup, serta teknologi, informasi, dan komunikasi. Pada kajian tersebut, periode tahun yang diteliti adalah tahun 2008 dan 2009. Oleh karena itu, dalam pembahasan ini korelasi yang dihitung, yakni pada tahun 2008 karena merupakan tahun irisan dari PODES dan penelitian IPR. IPR hadir untuk memperbaha- rui keterbatasan yang dimiliki oleh IPM dari segi dimensi pembentuk indeksnya. Dilihat dari indikator pembentuknya, yakni angka harapan hidup, harapan lama sekolah (sebelumnya: angka melek

huruf), rata-rata lama sekolah, dan kemampuan daya beli, menjadikan IPM sebagai ukuran yang kurang dinamis. Hal ini dikarenakan untuk meningkatkan IPM suatu daerah diperlukan jangka waktu yang lama sehingga tidak cocok sebagai dasar rancangan kerja suatu wilayah dalam jangka waktu yang pendek. Namun, indeks ini masih sering digunakan karena praktis, data pendukung mudah diperoleh, dan dirasa cukup menggambarkan keadaan multidimensi.

Selain IPR dan IPM, PDRB dipilih karena merupakan indikator yang secara umum dijadikan acuan produktivitas suatu daerah. PDRB merupakan total nilai output yang dihasilkan di suatu wilayah. Faktor produksi yang merupakan pembentuk nilai tambah PDRB sangat dipengaruhi oleh infrastruktur daerah. Seperti yang dinyatakan oleh Sembanyang (2011), ketersediaan infrastruktur dibutuhkan dalam menggerakkan PDRB dikarenakan ketersediaan infrastruktur secara langsung memengaruhi peningkatan perolehan pajak. Maka dari itu, kepekaan dari IPI layak untuk dikorelasikan dengan nilai PDRB. Secara detail hasil korelasi IPI, IPM, IPR, dan PDRB di tahun 2008 dijelaskan dalam Tabel 6.

Pada tabel korelasi diperoleh bahwa IPR dan PDRB memiliki korelasi yang cukup kuat, posi-

(18)

Tabel 6: Output SPSS Bivariate Correlationantara IPI 08, IPR 08, PDRB 08, dan IPM 08

IPR 08 PDRB 08 IPM 08 IPI 08 Pearson Correlation 0,687** 0,741** 0,405*

Sig.(2-tailed) 0,000 0,000 0,019 Sumber: Hasil Pengolahan Data Sekunder

Keterangan: * nilai korelasi signifikan pada 0,05 (2-tailed)

** nilai korelasi signifikan pada 0,01 (2-tailed)

tif, dan signifikan. Hal ini mengindikasikan bahwa IPI yang terbentuk cukup kuat dan peka dalam menerangkan fenomena yang terkait kinerja pembangunan wilayah. Hubungan yang positif antara IPI dan IPR menunjukkan bahwa keduanya mengakomodir beberapa dimensi ekonomi dan kesehatan, meskipun dalam pembentukan IPI lebih menekankan kepada kuantitas infrastruktur dari kedua dimensi tersebut. Hubungan yang positif dengan nilai PDRB mengindikasikan bahwa IPI merupakan suatu ukuran yang dapat menggambarkan kehadiran faktor produksi di suatu wilayah sehingga dapat meningkatkan produktivitas daerah. Meskipun tidak sekompleks IPR, namun dengan analisis korelasi ini telah membuktikan bahwa ukuran IPI mempunyai validitas yang cukup baik dalam menerangkan pembangunan wilayah dari sisi ketersediaan infrastruktur.

Selanjutnya, fakta menarik diperoleh ketika menganalisis IPI dan IPM. Walaupun hasil analisis korelasi yang digunakan menunjukkan korelasi yang positif, namun tidak cukup kuat yakni hanya 0,405. Indeks IPI dibentuk berdasarkan kuantitas ketersediaan infrastruktur ekonomi dan kesehatan, seperti halnya minimarket, restoran, hotel, rumah sakit, puskesmas, poliklinik, dan lain-lain, sedangkan IPM dibentuk berdasarkan pencapaian kualitas manusia di suatu wilayah. Pertama, indikator angka harapan hidup mempresentasikan dimensi umur panjang dan kesehatan. Kedua, angka harapan lama sekolah dan rata-rata lama sekolah mencerminkan output dari dimensi pengetahuan atau pendidikan.

Terakhir, indikator kemampuan daya beli digunakan untuk mengukur dimensi kehidupan yang la-

yak. Hal yang perlu mendapatkan perhatian adalah untuk dapat meningkatkan kualitas pembangunan manusia, diperlukan ketersediaan infrastruktur yang berorientasi kualitas, bukan hanya kuantitas.

Berdasarkan nilai IPM dan IPI, provinsi-provinsi di Indonesia dikelompokkan ke dalam empat kuadran. Pada Gambar 4, garis absis merupakan IPM, sedangkan garis ordinat merupakan IPI dengan titik perpotongan kuadran, yaitu 71,17;50. Angka 71,17 pada IPM merupakan nilai IPM nasional dan angka 50 pada IPI merupakan rata-rata ketersediaan infrastruktur nasional secara agregat. Provinsi yang berada di Kuadran I merupakan provinsi dengan kuantitas infrastruktur yang lebih baik dari rata-rata nasional dan kualitas sumber daya manusia yang lebih tinggi dari IPM nasional. Dengan kata lain, melimpahnya sarana di wilayah tersebut berjalan selaras dengan kualitas manusianya yang lebih baik. Kuadran II merupakan provinsi dengan ketersediaan infrastruktur di atas rata-rata, namun tidak tercerminkan melalui kualitas sumber daya manusianya yang dilihat dari nilai IPM yang jatuh di bawah IPM nasional. Kuadran III adalah provinsi dengan kuantitas infrastruktur dan kualitas sumber daya manusia yang jatuh di bawah angka nasional. Sementara kuadran IV adalah provinsi dengan ketersediaan infrastruktur di bawah rata-rata nasional, namun diduga memiliki kualitas infrastruktur yang baik sehingga tercermin dari angka IPM yang berada di atas angka IPM nasional.

Kelompok provinsi berdasarkan daerah kuadran scatter plot IPI 08 dan IPM 08:

• Kuadran I (Kuantitas dan Kualitas): DKI Jakarta, DI Yogyakarta, Jawa Tengah

• Kuadran II (Kuantitas): Jawa Barat, Jawa Timur, Bali, Banten

• Kuadran III (Tidak Keduanya): Maluku, Lampung, Sulawesi Selatan, Sulawesi Tengah, Gorontalo, Sulawesi Tenggara, Kalimantan Selatan, Sulawesi Barat, Maluku Utara, Kalimantan Barat, Papua Barat, Nusa Tenggara

(19)

Gambar 4: Scatter PlotIPI 08 dan IPM 08 Sumber: Hasil Pengolahan Penulis

Timur, Nusa Tenggara Barat, Papua

• Kuadran IV (Kualitas): Sulawesi Utara, Riau, Kalimantan Timur, Kepulauan Riau, Kalimantan Tengah, Sumatra Utara, Sumatra Barat, Kepulauan Bangka Belutung, Bengkulu, Sumatra Selatan, Jambi

Pengelompokan Provinsi berdasarkan Indeks Komposit Pembangunan Infrastruktur

Tujuan dari pengelompokan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah memudahkan penilai- an dan analisis pembangunan infrastruktur suatu daerah. Urgensi dari pengelompokan provinsi ini adalah tidak memungkinkannya analisis satu per satu provinsi dalam periode 4 tahun sekaligus. Se- suai dengan pembahasan pada bab sebelumnya terkait metode dan dasar pengelompokan provinsi berdasarkan indeks IPI, maka disajikanlah visualisasi pencapaian pembangunan infrastruktur setiap provinsi di Indonesia melalui peta tematik (lihat Gambar 5).

Berdasarkan hasil pengelompokan ini dapat diketahui provinsi mana saja yang memiliki ketersediaan infrastruktur yang memadai, cukup memadai,

dan kurang memadai sehingga membantu dalam mengambil kebijakan terkait prioritas pengadaan infrastruktur daerah selanjutnya. Kesimpulan berdasarkan peta dari tahun 2006, 2008, 2011, dan 2014 adalah provinsi-provinsi di Pulau Jawa dan Bali mempunyai nilai IPI yang konsisten lebih tinggi (infrastruktur lebih memadai) dibandingkan provinsi- provinsi di luar Pulau Jawa. Hal ini ditunjukkan dengan persebaran daerah dengan warna hitam pekat terkonsentrasi hanya di Pulau Jawa dan Bali.

Mayoritas provinsi di Pulau Sumatra berkategori infrastruktur cukup memadai. Sementara Pulau Kalimantan memiliki provinsi berkategori kurang memadai, kecuali Kalimantan Selatan. Hal ini menjadi wajar karena terdapat penimbang luas wilayah dalam penyusunan indeks, sementara di lain sisi, Pulau Kalimantan memiliki provinsi-provinsi dengan luas wilayah terbesar di Indonesia yang mengakibatkan nilai IPI-nya kecil. Daerah dengan ketersediaan infrastruktur kurang memadai (daerah berwarna abu-abu) tersebar di daerah timur Indonesia, yaitu Pulau Maluku dan Papua dan sebagian provinsi di Pulau Sulawesi.

Pada tahun 2006 ke 2008, beberapa provinsi bergerak secara relatif ke arah ketersediaan infrastruktur yang lebih memadai. Kepulauan Riau yang awal-

(20)

Gambar 5:Peta Pembangunan Infrastruktur di Indonesia Tahun 2006, 2008, 2011, dan 2014 Sumber: Hasil Pengolahan Penulis

nya berkategori cukup memadai menjadi memadai, sedangkan Nusa Tenggara Timur bergerak dari kategori kurang memadai menjadi cukup memadai. Per- gerakan kedua provinsi ke level kategori yang lebih baik dikarenakan bertambahnya jumlah provinsi di Indonesia atau dengan kata lain provinsi yang baru terbentuk memiliki infrastruktur yang relatif kurang memadai dibandingkan provinsi yang telah lama terbentuk sebelumnya. Kepulauan Riau menjadi satu-satunya provinsi di kepulauan Sumatra yang berkategori memadai. Hal ini mengindikasikan infrastruktur di Kepulauan Riau tersebar merata di seluruh wilayahnya, padahal provinsi tersebut memiliki jumlah pulau terbanyak di Indonesia yang mencapai 2.408 pulau. Berikut daftar provinsi yang konsisten sebagai provinsi dengan kategori memadai dan kurang memadai dari tahun 2006, 2008, 2011, dan 2014.

Daftar provinsi yang konsisten berada di kategori infrastruktur memadai:

– DKI Jakarta – Jawa Barat – Jawa Tengah – Jawa Timur – DI Yogyakarta – Banten – Bali

Daftar provinsi yang konsisten berada di kategori infrastruktur kurang memadai:

– Kalimantan Barat – Kalimantan Tengah – Kalimantan Timur – Maluku

– Maluku Utara – Papua Barat – Papua

Pengategorian IPI dalam penelitian ini merupakan pengategorian yang statis. Hal ini terlihat dari tahun 2008 ke 2011 dan tahun 2011 ke 2014 tidak ada perubahan atau perpindahan provinsi ke kate-

(21)

gori yang lebih baik atau sebaliknya. Selain karena penggunaan penimbang luas wilayah yang cenderung konstan dari tahun ke tahun, pengadaan infrastruktur membutuhkan waktu yang tidak singkat.

Dengan demikian, perubahan jumlah infrastruktur yang tidak signifikan, tidak akan cepat mengubah kategori ketersediaan infrastruktur provinsi terse- but.

Dekomposisi Indeks Komposit Pembangunan Infrastruktur Menurut Dimensi Pembentuknya

Melakukan dekomposisi atau penguraian kembali dimensi pembentuk IPI bertujuan untuk melihat konsistensi dimensi dalam membentuk indeks komposit melalui keterkaitannya. Grafik klaster batang digunakan untuk melihat keterkaitan ini. Warna hitam pekat, abu-abu pekat, dan abu-abu pudar pada grafik menunjukkan secara berturut-turut bahwa provinsi tersebut berkategori infrastruktur yang memadai, cukup memadai dan kurang memadai.

Namun, secara vertikal menunjukkan besarnya skor setiap provinsi dalam dimensi tertentu.

Gambar 6 cukup menunjukkan bahwa skor dimensi kesehatan memiliki hubungan yang linier dengan IPI. Hal ini terlihat dari provinsi dengan indeks infrastruktur yang memadai (berwarna pekat) berada di daerah dengan skor dimensi kesehatan yang positif (di atas). Artinya hampir semua provinsi dengan pencapaian pembangunan yang baik memiliki skor kesehatan yang baik pula.

Hampir sama dengan dimensi kesehatan, dimensi ekonomi memiliki hubungan yang linier dengan indeks komposit. Provinsi dengan IPI yang tinggi selalu memiliki skor ekonomi yang tinggi pula, hal ini terlihat dari degradasi warna yang teratur dari atas ke bawah yang makin memudar (Gambar 7). Dilihat dari pengaruh antardimensi terhadap terbentuknya indeks komposit pencapaian pembangunan, kedua dimensi ini memiliki peranan yang

sama pentingnya. Terbukti dari kedua grafik cluster batang (Gambar 6 dan 7), dimensi kesehatan dan ekonomi memiliki hubungan yang linier terhadap pencapaian pembangunan infrastruktur Indonesia.

Dengan kata lain, kedua dimensi ini harus tetap selaras dan seimbang dalam hal pemenuhan keter- sediaannya.

Kesimpulan

Penelitian ini memberikan beberapa rekomenda- si, baik bagi penelitian selanjutnya maupun bagi pemerintah,terkait dengan kebijakan keberlanjut- an ketersediaan infrastruktur, yaitu pertama, untuk penelitian yang akan datang, dapat dilakukan pengembangan dalam metode yang digunakan dalam proses standarisasi dengan patokan yang seragam sehingga selain bisa dibandingkan antarprovinsi bisa juga diperbandingkan antarwaktu. Selain itu, dapat pula menambahkan dimensi dalam pembentukan indeks pencapaian pembangunan infrastruktur sehingga makin kompleks lagi dimensi yang dapat digambarkan oleh indeks tersebut seperti halnya dimensi transportasi. Kedua, bagi pemerintah, baik pusat maupun daerah, pengambilan kebijakan dapat didasarkan pada karakteristik ketersediaan dimensi infrastruktur tiap provinsi. Sebagai contoh, walaupun infrastruktur ekonomi Provinsi Bali sangat baik namun infrastruktur kesehatannya jatuh di bawah rata-rata nasional sehingga perlu diambil kebijakan yang mendukung pengadaan infrastruktur kesehatan. Selain itu, pengambilan kebijakan dapat didasarkan pada kategori pencapaian pembangunan infrastrukturnya. Seperti halnya prioritas pembangunan yang mulai perlahan-lahan disebar- kan ke daerah timur Indonesia, menjadi salah satu langkah yang tepat dalam memulai pemerataan infrastruktur karena sebagian besar provinsi dengan kategori infrastruktur kurang memadai tersebar di wilayah timur Indonesia.