JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN …lib.unnes.ac.id/19548/1/4112309006.pdf · untuk mendeteksi kondisi perekonomian, laju inflasi juga menunjukkan keseimbangan antara penawaran

i

ANALISIS FAKTOR INDEKS HARGA KONSUMEN PADA SUB

KELOMPOK PENGELUARAN YANG MEMPENGARUHI LAJU INFLASI

KABUPATEN PATI TAHUN 2011 DENGAN MENGGUNAKAN SOFTWARE

SPSS 20

Tugas Akhir

disajikan sebagai salah satu syarat

untuk memperoleh gelar Ahli Madya

Program Studi Statistika Terapan dan Komputasi

oleh

Purwangga Juniaryono

4112309006

JURUSAN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMUPENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG

2013

ii

PENGESAHAN

Tugas Akhir yang berjudul

Analisis Faktor Indeks Harga Konsumen Pada Sub Kelompok Pengeluaran

Yang Mempengaruhi Laju Inflasi Kabupaten Pati Tahun 2011 Dengan

Menggunakan Software SPSS 20

disusun oleh

Nama : Purwangga Juniaryono

NIM : 4112309006

telah dipertahankan di hadapan sidang Panitia Ujian Tugas Akhir FMIPA Unnes pada tanggal 28 Februari 2013

Panitia:

Ketua Sekretaris

Prof. Dr. Wiyanto, M.Si Drs. Arief Agoestanto, M.Si

NIP. 1963101219880311001 NIP. 196807221993031005

Ketua Penguji Anggota Penguji

Ary Woro Kurniasih, S.Pd., M.Pd Riza Arifudin, S.Pd., M.Cs

NIP. 198307302006042001 NIP. 198005252005011001

iii

PERNYATAAN KEASLIAN TULISAN

Dengan ini saya menyatakan bahwa isi Tugas Akhir ini tidak terdapat karya

yang pernah diajukan untuk memperoleh gelar ahli madya di suatu perguruan tinggi,

dan sepanjang pengetahuan saya tidak terdapat karya yang diterbitkan oleh orang

lain, kecuali yang secara tertulis dirujuk dalam Tugas Akhir ini dan disebutkan dalam

daftar pustaka.

Semarang, September 2013

Purwangga Juniaryono NIM. 4112309006

iv

MOTTO DAN PERSEMBAHAN

MOTTO

1. Ihktiar dan berdoa.

2. Muliakanlah kedua orang tuamu.

3. Agama tanpa ilmu adalah buta, ilmu tanpa agama adalah lumpuh.

PERSEMBAHAN

Tugas Akhir ini saya persembahkan kepada:

1. Papa dan mama tercinta yang selalu ada di sisi penulisdan senantiasa

mengiringi penulis dengan do’a, cinta, dan kasih sayangnya.

2. Adik-adikkuyang selalu memberi semangat dan dukungan untuk penulis.

3. Teman kost, teman bermain, teman AKPELNI dan teman sebagainya yang

selalu memberi semangat, dukungan serta rasa kekeluargaan.

4. Teman-teman Staterkom 2009 (khusus yang terlambat wisuda) yang telah

memberi semangat,kebahagiaan dan warna dalam hidup penulis.

5. Mas Bambang, Mas Singgih, Hema dan Dwi Susanto yang selalu memberi

semangat, dukungan, support dan memberikan tempat untuk mengerjakan

Tugas Akhir ini.

v

ABSTRAK

Juniaryono, Purwangga. 2013.Analisis Faktor Indeks Harga Konsumen Pada Sub Kelompok Pengeluaran Yang Mempengaruhi Laju Inflasi Kabupaten Pati Tahun 2011 Dengan Menggunakan Software SPSS 20. Tugas Akhir, Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Semarang. Riza Arifudin, S.Pd., M.Cs.,Ary Woro Kurniasih, S.Pd.,M.Pd.

Indeks Harga Konsumen (IHK) merupakan salah satu indikator ekonomi penting yang dapat memberikan informasi mengenai perkembangan harga barang dan jasa (komoditas) yang dibayar oleh konsumen atau masyarakat khususnya masyarakat kota. Perubahan IHK dari waktu ke waktu menunjukkan fluktuasi harga dari barang dan jasa yang dikonsumsi masyarakat yang inflasi jika terjadi kenaikan dan deflasi jika terjadi penurunan. Gejolak harga barang dan jasa di suatu wilayah sangat berpengaruh terhadap kondisi ekonomi masyarakat setempat. Adapun tujuan penulisan Tugas Akhir ini antara lain untuk mengidentifikasi variabel indeks harga konsumen pada sub kelompok pengeluaran yang layak untuk dihilangkan (direduksi), untuk mengelompokkan dan meringkas variabel indeks harga konsumen pada sub kelompok pengeluaran menjadi variabel baru yang paling dominan mempengaruhi laju inflasi. Metode yang digunakan untuk mengumpulkan data adalah metode dokumentasi, metode literatur dan metode komputerisasi. Data yang diambil dianalisis dengan menggunakan program SPSS 20. Berdasarkan hasil analisis yang diperoleh, variabel yang dihilangkan adalah variabel padi-padian, ubi-ubian dan hasilnya dan variabel sarana dan penunjang lainnya. Kedua variabel tersebut dihilangkan karena nilai MSA nya kurang dari 0,5 yakni 0,095 untuk variabel padi-padian, ubi-ubian dan hasilnya dan 0,295 untuk variabel sarana dan penunjang lainnya. Jadi, variabel indeks harga konsumen pada sub kelompok pengeluran yang paling dominan mempengaruhi laju inflasi Kabupaten Pati adalah variabel lemak dan minyak, tembakau dan minuman alkohol, biaya tempat tinggal, perlengkapan rumah tangga, penyelenggaraan rumah tangga, barang pribadi dan sandang lainnya, jasa perawatan jasmani, dan minuman tak beralkohol.

vi

KATA PENGANTAR

Assalamualaikum. Wr. Wb.

Puji syukur kehadirat Allah SWT penulis panjatkan karena dengan rahmat dan

ridho-Nya, penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini dengan baik. Dimana Tugas

Akhir ini merupakan syarat dalam meraih keahlian (profesionalisasi) bidang

Statistik Terapan dan Komputasi. Semua hambatan dan tantangan dalam penyusunan

Tugas Akhir ini merupakan suatu pengalaman tersendiri bagi penulis.

Dalam mengerjakan dan menyusun Tugas Akhir ini, penulis telah banyak

mendapatkan bantuan, bimbingan dan dorongan yang sangat bermanfaat dari

berbagai pihak. Oleh karena itu pada kesempatan ini penulis mengucapkan

terimakasih kepada:

1. Prof. Dr. Soedijono Sastroatmojo, M.Si., Rektor Universitas Negeri Semarang.

2. Prof. Dr. Wiyanto, M.Si., Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan

Alam Universitas Negeri Semarang.

3. Drs. Arief Agoestanto, M.Si., Ketua Jurusan Matematika FMIPA Universitas

Negeri Semarang.

4. Riza Arifudin,S.Pd.,M.Cs., Dosen Pembimbing pertama yang telah memberikan

bimbingan dan arahan dalam penyusunan Tugas Akhir.

5. Ary Woro Kurniasih,S.Pd.,M.Pd., Dosen Pembimbing kedua yang telah

memberikan bimbingan dan arahan dalam penyusunan Tugas Akhir.

vii

6. Pimpinan dansemua Staf BPS Kabupaten Pati yang telah membantu selama

observasi dan pengambilan data untuk menyelesaikan Tugas Akhir.

7. Papa dan mamatercinta, serta adik-adikkuyang selalu memberikan dukungan,

doa, kasih sayang dan perhatian yang sangat besar bagi penulis.

8. Teman kost, teman bermain, teman AKPELNI, teman penderitaan dan teman

sebagainya terima kasih atas rasa persaudaraan dan kekeluargaan yang kalian

berikan pada penulis.

9. Teman-teman seperjuanganku Staterkom 2009 (khusus yang terlambat wisuda)

yang selalu memberi motivasi dan dukungan dalam menyelesaikan Tugas Akhir.

10. Mas Bambang, Mas Singgih, Hema dan Dwi Susanto yang selalu memberi

semangat, dukungan, support dan memberikan tempat untuk mengerjakan Tugas

Akhir ini.

11. Pihak lain yang telah membantu baik langsung maupun tidak langsung sehingga

Tugas Akhir ini dapat terselesaikan.

Akhir kata penulis berharap semoga Tugas Akhir ini dapat berguna dan

bermanfaat bagi pembaca.

Wassalamualaikum. Wr. Wb.

Semarang, 25 Februari 2013

Penulis

viii

DAFTAR ISI

Halaman

HALAMAN JUDUL ......................................................................................................... i

PENGESAHAN KELULUSAN ....................................................................................... ii

PERNYATAAN KEASLIAN TULISAN ....................................................................... iii

MOTTO DAN PERSEMBAHAN .................................................................................... iv

ABSTRAK ........................................................................................................................ v

KATA PENGANTAR ...................................................................................................... vi

DAFTAR ISI ..................................................................................................................... viii

DAFTARTABEL ............................................................................................................. x

DAFTARGAMBAR ........................................................................................................ xi

DAFTAR LAMPIRAN ..................................................................................................... xii

BAB I PENDAHULUAN ........................................................................................... 1

A. Latar BelakangMasalah ............................................................................. 1

B. Rumusan Masalah dan Pembatasan ............................................................ 5

C. Tujuan dan Manfaat .................................................................................... 6

D. Sistematika Penyusunan Tugas Akhir ........................................................ 7

BAB II KAJIAN TEORI ............................................................................................... 9

A. Gambaran Umum Kabupaten Pati .............................................................. 9

1. Letak Geografis ................................................................................... 9

2. Sumber Daya Alam ............................................................................... 9

3. Luas Wilayah ....................................................................................... 9

4. Luas Tanah ............................................................................................ 11

B. Indeks Harga Konsumen ............................................................................ 12

1. Konsep Umum ..................................................................................... 12

2. Kegunaan ............................................................................................. 13

3. Ruang Lingkup dan Cakupan Materi ................................................... 13

4. Konsep dan Definisi ............................................................................ 14

ix

5. Metode Penghitungan .......................................................................... 17

C. Analisis Faktor ............................................................................................ 19

1. Pengertian Analisis Faktor ................................................................... 19

2. Kegunaan Analisis Faktor .................................................................... 20

3. Statistik yang relevan dengan analisis faktor ........................................ 22

4. Model Matematik dalam Analisis Faktor ............................................. 25

5. Melakukan Analisis Faktor ................................................................... 27

6. Menentukan Metode dengan Analisis Faktor ..................................... . 28

7. Menghitung Skor atau Nilai Faktor .................................................... . 29

D. Gambaran Umum SoftwareSPSS16.0dan Minitab 15.0 ............................. 31

BAB III METODE PENELITIAN ................................................................................. 34

A. Variabel yang digunakan ............................................................................ 34

B. Metode Pengumpulan Data ........................................................................ 34

C. Metode Analisis Data ............................................................................... . 35

D. Langkah Analisis Faktor Menggunakan SoftwareSPSS 20 ........................ 36

BAB IV HASIL KEGIATAN DAN PEMBAHASAN ................................................... 41

A. Hasil Kegiatan ............................................................................................ 41

B. Hasil Penelitian Menggunakan SoftwareSPSS 20 ...................................... 42

1. Pengujian Ulang 1 .............................................................................. . 45

2. Pengujian Ulang 2 .............................................................................. . 47

3. Proses Inti pada Analisis Faktor ......................................................... . 50

C. Pembahasan ............................................................................................... 58

BAB V SIMPULAN DAN SARAN .............................................................................. 61

A. Simpulan .................................................................................................... 61

B. Saran .......................................................................................................... 62

DAFTAR PUSTAKA ....................................................................................................... 63

LAMPIRAN ..................................................................................................................... 64

x

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 1. Kecamatan Kabupaten Pati ................................................................ 10

Tabel 2. Communalities .................................................................................. 52

Tabel 3. Total Variance Explained .................................................................. 54

Tabel 4. Component Matrix ............................................................................ 57

xi

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 1. Peta Kabupaten Pati ....................................................................... 10

Gambar 2. Prosedur Analisis Faktor ................................................................ 27

Gambar 3. Tampilan Sheet Data View ............................................................. 36

Gambar 4. Tampilan Sheet Variabel View ....................................................... 36

Gambar 5. Tampilan Sheet Masukkan Data .................................................... 37

Gambar 6. Tampilan Langkah Analisis Faktor ................................................ 37

Gambar 7. Tampilan Factor Analisis ............................................................... 38

Gambar 8. Tampilan Descriptives.................................................................... 38

Gambar 9. Tampilan Factor Analisis Data Reduction..................................... 39

Gambar 10. Tampilan Extraction ..................................................................... 39

Gambar 11. Tampilan Rotation ........................................................................ 40

Gambar 12. Scree Plot ...................................................................................... 56

xii

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman

Lampiran 1. Data Indeks Harga Konsumen .................................................... 65

Lampiran 2. Data Indeks Harga Konsumen (IHK) Pada Sub Kelompok

Pengeluaran Yang Mempengaruhi Laju Inflasi Kabupaten Pati

Tahun 2011 ……………………………………………………. 77

Lampiran 3. Tabel Anti-image Matrices ......................................................... 78

Lampiran 4. Tabel Anti-image Matrices Pengujian Ulang 1 .......................... 79

Lampiran 5. Tabel Anti-image Matrices Pengujian Ulang 2 .......................... 80

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah

Mengelola perekonomian dalam suatu negara yang serba komplek, konon tidak

dapat hanya dilakukan sekilas pandang terhadap objek-objek tertentu atau hanya pada

saat-saat yang sangat terbatas, kemudian mengambil langkah kebijakan. Dengan kata

lain bahwa dalam menentukan kebijakan atau keputusan sangat diperlukan alat bantu

atau indikator agar langkah yang diambil tidak menyimpang dari realitas.

Di banyak negara, para pakar hingga saat ini masih menyepakati bahwa

indikator untuk menentukan tingkat stabilitas ekonomi suatu negara adalah Indeks Harga

Konsumen (IHK). Memang tidak dapat dipungkiri bagi kelompok masyarakat yang

belum mengenal konsep tersebut, masih menggunakan cara-cara tradisional untuk

menilai stabilitas perekonomian suatu wilayah, misalnya dengan melihat perkembangan

harga emas, harga tanah dan mungkin masih ada yang mengukur dengan harga beras dan

sebagainya. Namun perlu disadari, bahwa dengan perkembangan zaman yang makin

modern khususnya di bidang perdagangan yang terkait erat dengan perkembangan

perekonomian, pengukuran stabilitas perekonomian dengan cara tradisional semakin

kurang relevan/tidak diminati (BPS Kabupaten Pati, 2011:4).

2

Indeks Harga Konsumen (IHK) merupakan salah satu indikator ekonomi penting

yang dapat memberikan informasi mengenai perkembangan harga barang dan jasa

(komoditas) yang dibayar oleh konsumen atau masyarakat khususnya masyarakat kota.

Perubahan IHK dari waktu ke waktu menunjukkan fluktuasi harga dari paket barang dan

jasa yang dikonsumsi masyarakat, yang inflasi jika terjadi kenaikan dan deflasi jika

terjadi penurunan. Gejolak harga barang dan jasa di suatu wilayah sangat berpengaruh

terhadap kondisi ekonomi masyarakat setempat (Soemartojo, 1982:20).

Perubahan data IHK merupakan indikator ekonomi makro yang penting untuk

memberikan gambaran tentang laju inflasi suatu daerah dan lebih jauh lagi dapat

menggambarkan pola konsumsi masyarakat. Selain sebagai salah satu indikator ekonomi

makro dan indikator untuk menentukan kebijaksanaan di bidang ekonomi serta berguna

untuk mendeteksi kondisi perekonomian, laju inflasi juga menunjukkan keseimbangan

antara penawaran dan permintaaan barang dan jasa. Selain itu IHK juga digunakan untuk

menghitung andil inflasi.

Paket komoditas yang digunakan dalam menyusun IHK diperoleh dari survei

pengeluaran rumah tangga yang disebut Survei Biaya Hidup (SBH). IHK dapat

dipengaruhi oleh perubahan harga pasar. Oleh karena itu survei yang digunakan adalah

survei pada pasar yang memenuhi syarat, pasar tersebut harus benar-benar layak

dijadikan tempat survei sebab dijangkau oleh masyarakat luas. Berdasarkan data BPS

laju inflasi di Kabupaten Pati pada tahun 2011 didukung oleh Indeks Harga Konsumen

(IHK) pada Kelompok Pengeluaran yang terdiri dari 7 macam Kelompok dan terbagi

menjadi 36 Sub-sub Kelompok Pengeluaran yaitu sebagai berikut.

3

1. Kelompok Pengeluaran Bahan Makanan, terdiri dari:

a. Sub kelompok padi-padian, ubi-ubian dan hasilnya

b. Sub kelompok daging dan hasilnya

c. Sub kelompok ikan segar

d. Sub kelompok ikan diawetkan

e. Sub kelompok telur, susu dan hasilnya

f. Sub kelompok sayur-sayuran

g. Sub kelompok kacang-kacangan

h. Sub kelompok buah-buahan

i. Sub kelompok bumbu-bumbuan

j. Sub kelompok lemak dan minyak

k. Sub kelompok bahan makanan lainnya

2. Kelompok Pengeluaran Makanan Jadi, Minuman, Rokok dan Tembakau, terdiri

dari:

a. Sub kelompok makanan jadi

b. Sub kelompok minuman tak beralkohol

c. Sub kelompok tembakau, rokok dan minuman beralkohol

3. Kelompok Pengeluaran Perumahan, Air, Listrik, Gas dan Bahan Bakar, terdiri dari:

a. Sub kelompok biaya tempat tinggal

b. Sub kelompok bahan bakar, penerangan dan air

c. Sub kelompok perlengkapan rumah tangga

d. Sub kelompok Penyelenggaraan rumah tangga

4. Kelompok Pengeluaran Sandang, terdiri dari:

4

a. Sub kelompok sandang laki-laki

b. Sub kelompok sandang wanita

c. Sub kelompok anak-anak

d. Sub kelompok barang pribadi dan sandang lainnya

5. Kelompok Pengeluaran Kesehatan, terdiri dari:

a. Sub kelompok jasa kesehatan

b. Sub kelompok obat-obatan

c. Sub kelompok jasa perawatan jasmani

d. Sub kelompok perawatan jasmani dan kosmetika

6. Kelompok Pengeluaran Pendidikan, Rekreasi dan Olahraga, terdiri dari:

a. Sub kelompok jasa pendidikan

b. Sub kelompok kursus-kursus dan pelatihan

c. Sub kelompok perlengkapan atau peralatan pendidikan

d. Sub kelompok Rekreasi

e. Sub kelompok Olahraga

7. Kelompok Pengeluaran Transportasi dan Komunikasi, terdiri dari:

a. Sub kelompok transpor

b. Sub kelompok komunikasi dan pengiriman

c. Sub kelompok sarana dan penunjang transpor

d. Sub kelompok jasa keuangan

e. Sub kelompok sarana dan penunjang lainnya

Untuk mengetahui, meringkas dan mereduksi sub kelompok Pengeluaran

(variabel yang akan diteliti) yang memberikan kontribusi besar terhadap laju inflasi,

5

digunakanlah metode analisis faktor. Analisis faktor merupakan nama umum yang

menunjukkan suatu kelas prosedur, utamanya dipergunakan untuk mereduksi data atau

meringkas, dari variabel yang banyak diubah menjadi sedikit variabel. Sebagai contoh,

di dalam riset pemasaran pada khususnya dan dalam bidang sosial pada umumnya, akan

diperoleh banyak sekali variabel, kebanyakan dari variabel-variabel tersebut berkorelasi

sesamanya dan harus diperkecil jumlahnya agar mudah dikelola (manageable).

Diharapkan data statistik tentang indeks harga konsumen tahun 2011 ini dapat

dimanfaatkan untuk membantu dalam mempertimbangkan perencanaan dalam

pembangunan khususnya sebagai informasi hasil analisis dari hasil pembangunan.

Berdasarkan uraian di atas, maka penelitian mengenai Analisis faktorindeks harga

konsumen pada sub kelompok pengeluaran yang mempengaruhi laju inflasi Kabupaten

Pati tahun 2011 dengan menggunakan softwareSPSS 20menjadilayak untuk

dilaksanakan.

1.2 Rumusan Masalah dan Pembatasannya

1.2.1 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang di atas maka masalah yang diambil adalah sebagai

berikut :

a. Variabel-variabel indeks harga konsumen pada sub kelompok pengeluaran apa

sajakah yang layak untuk dihilangkan (direduksi)?

b. Variabel-variabel indeks harga konsumen pada sub kelompok pengeluaran apa

sajakah yang paling dominan mempengaruhi laju inflasi?

1.2.2 Pembatasan Masalah

6

Pada penulisan Tugas Akhir ini, penulis hanya mengambil data Indeks Harga

Konsumen sub kelompok pengeluaran pada setiap bulannya selama tahun 2011di

Kabupaten Pati. Dengan diperolehnya data tersebut, maka hanya beberapa sub kelompok

pengeluaran yang akan dianalisis yaitu.

1. Sub kelompok padi-padian, ubi-ubian dan hasilnya

2. Sub kelompok lemak dan minyak

3. Sub kelompok minuman tak beralkohol

4. Sub kelompok tembakau, rokok dan minuman beralkohol

5. Sub kelompok biaya tempat tinggal

6. Sub kelompok perlengkapan rumah tangga

7. Sub kelompok penyelenggaraan rumah tangga

8. Sub kelompok barang pribadi dan sandang lainnya

9. Sub kelompok jasa perawatan jasmani

10. Sub kelompok sarana dan penunjang lainnya

1.3 Tujuan dan Manfaat

1.3.1 Tujuan

Tujuan dari penulisan ini adalah sebagai berikut.

a. Untuk mengidentifikasi variabel indeks harga konsumen pada sub kelompok

pengeluaran yang layak untuk dihilangkan (direduksi).

b. Untuk mengelompokkan dan meringkas variabel indeks harga konsumen pada sub

kelompok pengeluaran menjadi variabel baru yang paling dominan mempengaruhi

laju inflasi.

7

1.3.2 Manfaat

Manfaat dari penulisan ini adalah sebagai berikut.

a. Peneliti mengetahui kondisi perekonomian di suatu wilayah tertentu, khususnya

Kabupaten Pati.

b. Peneliti mengetahui variabel yang memberikan pengaruh yang besar terhadap nilai

indeks harga konsumen Kabupaten Pati.

c. Membantu peneliti dalam mengaplikasikan ilmu yang telah diperoleh di bangku

perkuliahan sehingga menunjang kesiapan untuk terjun ke dunia kerja.

1.4 Sistematika Penulisan

Sistematika Tugas Akhir (TA) ini dibagi menjadi 3 bagian yaitu. Bagian

pendahuluan, bagian isi dan bagian akhir :

1.4.1 Bagian Pendahuluan

Bagian pendahuluan ini berisi halaman judul, halaman pengesahan, abstrak,

kata pengantar, motto dan persembahan, daftar isi dan daftar lampiran.

1.4.2 Bagian Isi

BAB 1 : PENDAHULUAN

Pendahuluan berisi mengenai latar belakang masalah, rumusan masalah

dan pembatasannya, tujuan dan manfaat kegiatan serta sistematika

penulisan.

BAB2 : KAJIAN TEORI

Kajian Teori berisi mengenai gambaran umum Kabupaten Kudus, Indeks

Harga Konsumen (IHK) dan Analisis Faktor.

8

BAB 3 : METODE KEGIATAN

Dalam metode kegiatan berisi mengenai variabel yang digunakan, cara

pengambilan data dan analisis data.

BAB 4 : HASIL KEGIATAN DAN PEMBAHASAN

Pada hasil kegiatan dan pembahasan berisi mengenai hasil yang diperoleh

setelah dianalisis dari pembahasan yang diangkat dalam Tugas Akhir ini.

BAB 5 : PENUTUP

Penutup berisi simpulan dan saran.

1.4.3 Bagian Akhir

Bagian akhir ini terdiri dari daftar pustaka yang digunakan sebagai acuan

serta lampiran-lampiran yang melengkapi uraian pada bagian isi.

9

BAB II

KAJIAN TEORI

2.1 Gambaran Umum Kabupaten Pati

2.1.1 Letak Geografis

Kabupaten Pati adalah salah satu dari 35 daerah kabupaten/kota di Jawa

Tengah, terletak diantara 1100, 50’ – 1100, 15’ bujur timur dan 60, 25’ – 70, 00’ lintang

selatan. Batas wilayah Kabupaten Pati adalah sebagai berikut.

Sebelah Utara : dibatasi wilayah Kab. Jepara dan Laut Jawa.

Sebelah Barat : dibatasi wilayah Kab. Kudus dan Kab. Jepara.

Sebelah Selatan : dibatasi wilayah Kab. Grobogan dan Kab. Blora.

Sebelah Timur : dibatasi wilayah Kab. Rembang dan Laut Jawa

(BPS Kabupaten Pati, 2011 : 4).

2.1.2 Sumber Daya Alam

a. Luas Wilayah

Secara administratif Kabupaten Pati mempunyai luas wilayah 150.368 ha yang

terdiri dalam 21 kecamatan, 401 desa, 5 kelurahan, 1.106 dukuh serta 1.464 RW dan

7.463 RT (BPS Kabupaten Pati, 2011 : 4). Peta Kabupaten Pati dapat di lihat pada

Gambar 1 dan daftar nama kecamatan dapat di lihat pada Tabel 1.

10

Peta Kabupaten Pati

Gambar 1 Sumber Peta : BPS Kabupaten Pati tahun 2011

Tabel 1 Kecamatan di Kabupaten Pati beserta Luas Wilayahnya.

No Kecamatan Luas Wilayah (Ha) 1 Sukolilo 15874 2 Kayen 9603 3 Tambakromo 7247 4 Winong 9994 5 Pucakwangi 12283 6 Jaken 6852 7 Batangan 5066 8 Juwana 5593 9 Jakenan 5304 10 Pati 4249 11 Gabus 5551

11

12 Margorejo 6181 13 Gembong 6730 14 Tlogowungu 9446 15 Wedarijaksa 4085 16 Trangkil 4284

Lanjutan Tabel 1.

No Kecamatan Luas Wilayah (Ha)

17 Margoyoso 5997

18 Gunungwungkal 6180

19 Cluwak 6931

20 Tayu 4759

21 Dukuhseti 8159

Sumber Data : BPS Kabupaten Pati tahun 2011

b. Luas Tanah

Bagian utara terdiri dari tanah Red Yellow, Latosol, Aluvial, Hidromer dan

Regosol. Sedangkan bagian selatan terdiri tanah Aluvial, Hidromer, dan

Gromosol.Rincian tanah menurut kecamatan sebagai berikut.

(1) Batangan, Sukolilo, Gabus dan Jakenan merupakan tanah Aluvial.

(2) Cluwak, Gunungwungkal dan Gembong merupakan tanah Latosol.

(3) Juwana dan Margoyoso merupakan tanah Aluvial dan Red Yellow mediteran.

(4) Pati dan Margorejo merupakan tanah Red Yellow mediteran, Latosol Aluvialdan

Hidromer.

(5) Kayen dan Tambakromo merupakan tanah Aluvial dan Hidromer.

12

(6) Pucakwangi dan Winong merupakan tanah Gromosol dan Hidromer.

(7) Wedarijaksa merupakan tanah Red Yellow mediteran, Latosol dan Regosol.

(8) Tayu merupakan tanah Aluvial, Red Yellow dan Regosol.

(9) Tlogowungu merupakan tanah Latosol dan Red Yellow mediteran.

2.2 Indeks Harga Konsumen

2.2.1 Konsep Umum Indeks Harga Konsumen

Pembangunan di semua aspek kehidupan khususnya pembangunan ekonomi pasca

krisis terlihat semakin mantap. Keberhasilan pembangunan tersebut perlu diukur dengan

alat yang sesuai/tepat. Oleh karena itu dibutuhkan tersedianya data statistik di berbagai

sektor. Guna memenuhi harapan tersebut, salah satu upaya yang dilakukan adalah

menyajikan data statistik Indeks Harga Konsumen (IHK) dan laju inflasi.

Perubahan IHK merupakan indikator ekonomi makro yang cukup penting untuk

memberikan gambaran tentang laju inflasi suatu daerah/wilayah, dan lebih jauh lagi

dapat menggambarkan pola konsumsi masyarakat. Selain hal di atas, IHK merupakan

salah satu indikator ekonomi yang dapat digunakan untuk membuat analisis sederhana

tentang sekilas perkembangan ekonomi di suatu wilayah/daerah pada periode tertentu.

Menurut (Supranto, 2010 : 18), Indeks Harga Konsumen adalah angka yang

menggambarkan perbandingan harga konsumen yang terjadi pada dua periode waktu

yang berbeda. Harga konsumen di sini mencakup harga semua jenis barang/jasa yang

dikonsumsi masyarakat secara umum di antaranya meliputi kelompok barang-barang

bahan makanan; kelompok makanan jadi; minuman, rokok dan tembakau; kelompok

13

perumahan; kelompok sandang; kelompok kesehatan; kelompok pendidikan, rekreasi

dan olahraga; dan kelompok transportasi dan komunikasi.

Periode waktu tertentu (telah ditentukan) yang dipakai sebagai dasar pembanding

disebut periode dasar atau tahun dasar. IHK pada tahun dasar ditentukan = 100.

Penghitungan Indeks Harga Konsumen yang dilakukan oleh BPS Kabupaten Pati selama

Januari–Desember 2011 menggunakan tahun dasar 2007 (2007=100). Bila IHK pada

suatu waktu lebih besar dari 100, berarti secara umum terjadi kenaikan harga barang atau

jasa dan bila kurang dari 100, terjadi penurunan harga barang atau jasa terhadap harga

pada periode tahun dasar (BPS Surakarta, 2009: 1).

2.2.2 Kegunaan Indeks Harga Konsumen

Kegunaan penyusunan IHK dan inflasi adalah sebagai berikut.

a. Untuk menghitung perkembangan sekelompok barang dan jasa.

b. Sebagai bahan pertimbangan dalam penyelesaian masalah antara buruh dan

majikan apabila terjadi perselisihan dalam hal pengupahan/gaji.

c. Untuk penyesuaian harga bilamana terjadi fluktuasi yang signifikan.

d. Pada penghitungan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB/PDB) digunakan

untuk penilaian harga konstan.

e. Pada dunia perbankan digunakan untuk menentukan suku bunga.

(BPS Kota Surakarta, 2009:2)

2.2.3 Ruang Lingkup dan Cakupan Materi IHK

Penghitungan dan penyusunan Indeks Harga Konsumen dan Laju Inflasi Kabupaten

Pati menggunakan tahun dasar 2002 (2002=100), di mana pengelompokannya menjadi 7

kelompok pengeluaran dengan jumlah komoditas sebanyak 339 jenis, yaitu

14

kelompokbahan makanan; kelompok makanan jadi, minuman, rokok dan tembakau;

kelompok perumahan, air, listrik, gas, dan bahan bakar; kelompok sandang; kelompok

kesehatan; kelompok pendidikan, rekreasi dan olahraga; dan kelompok transport dan

komunikasi.

Diagram timbangan dalam bentuk nilai rupiah adalah merupakan rata-rata nilai

konsumsi rumah tangga di Kabupaten Pati dalam sebulan. Harga komoditas barang dan

jasa adalah merupakan harga konsumen di wilayah administrasi Kabupaten Pati,

utamanya di wilayah perkotaan ( BPS Kabupaten Pati, 2011 : 2 )

2.2.4 Konsep dan Definisi IHK

Berikut ini akan diberikan arti dari beberapa istilah yang digunakan dalam

penghitungan Indeks Harga Konsumen dan Laju Inflasi, antara lain mencakup

pengertian mengenai istilah harga konsumen dan istilah pasar.

a. Harga Konsumen

Harga konsumen ialah harga transaksi yang terjadi antara pedagang/pengecer

dengan pembeli/kosumen atas suatu barang dan jasa dengan tujuan untuk dikonsumsi

(Supranto, 2010:33).Guna kecermatan dalam pencatatan harga, berbagai hal yang

perlu dipahami antara lain sebagai berikut.

(1) Barang dan jasa yang diamati adalah barang dan jasa yang merupakan barang

akhir (final goods), artinya benar-benar dibeli untuk dikonsumsi.

(2) Kualitas, merk dagang adalah kualitas/merk yang paling banyak dikonsumsi oleh

masyarakat setempat, dan diusahakan tidak berubah-ubah.

15

(3) Satuan, kemasan diusahakan satuan/kemasan yang lazim di wilayah tersebut,

untuk itu diperlukan kehati-hatian dalam melakukan konversi bilamana terjadi

ketidaksamaan satuan.

(4) Harga yang terjadi/dicatat termasuk pajak tak langsung misalnya PPN, cukai dan

sebagainya.

(5) Pencatatan harga dilaksanakan pada saat pasar sedang ramai- ramainya pembeli

(peak hour).

(6) Harga yang dicatat adalah harga tunai (cash).

(7) Pedagang/penjualnya harus pedagang eceran dengan persedian barang yang relatif

banyak, ramai dikunjungi pembeli dan harganya merupakan price leader(BPS

Kota Semarang, 2007:4)

b. Pasar

Pasar adalah tempat terjadinya transaksi atas sesuatu barang dan jasa yang

dihasilkan antara penjual dan pembeli(Supranto, 2010 : 30).

Secara teoritis harga konsumen harus lebih tinggi ketimbang harga pedagang

besar maupun produsen. Pasar yang dimaksudkan untuk pencatatan harga konsumen

adalah pasar konsumsi. Untuk menentukan pasar sebagai objek survei perlulah

mengamati hal-hal sebagai berikut.

(1) Pasar yang dipilih adalah pasar yang paling banyak dikunjungi konsumen/pasar

yang paling besar.

(2) Komoditas barang dalam pasar tersebut relatif banyak dan lengkap.

(3) Pengunjung pasar/konsumen mewakili sebagian besar masyarakat setempat.

16

(4) Harga-harga barang dan jasa di pasar tersebut merupakan pantauan bagi pasar-

pasar lainnya/di sekitarnya.

(5) Diusahakan pasarnya bukan pasar musiman, tetapi yang ramai setiap hari

(Supranto, 2010 : 34).

c. Indeks Harga Konsumen

Indeks Harga Konsumen adalah besaran angka yang menunjukkan perbandingan

dengan angka tahun dasar (Supranto, 2010 : 36).

Yang dimaksud angka yang diperbandingkan dalam hal ini adalah nilai

konsumsi rumah tangga, sedangkan angka tahun dasar adalah angka nilai konsumsi

rumah tangga (dari hasil survei) yang menjadi patokan/dasar untuk dibandingkan

dengan angka-angka selanjutnya, lazimnya angka tahun dasar dibuat 100.

Bilamana angka indeks suatu periode lebih besar dari 100, dapat diartikan terjadi

kenaikan harga/inflasi, sebaliknya bilamana angka pada suatu periode lebih kecil dari

100 dapat diartika terjadi deflasi (Supranto, 2010 : 39).

d. Diagram Timbangan

Diagram timbangan adalah nilai konsumsi tahun dasar dari semua jenis

barang/jasa yang tercakup dalam paket komoditas. Untuk Kabupaten Pati diagram

timbangannya diperoleh dengan merujuk diagram timbangan Kota Semarang yang

telah dimodifikasi secara ilmiah. Sedangkan diagram timbangan Kota Semarang

diperoleh dari Survei Biaya Hidup (SBH) tahun 2002 (BPS Kabupaten Pati, 2011 :

7).

e. Relatif Harga (RH)

17

Relatif harga adalah rasio/perbandingan antara harga suatu komoditas di suatu

waktu tertentu (bulan ke n) dibandingkan dengan harga komoditas tersebut pada

periode sebelumnya (bulan ke n-1) (BPS Kota Semarang, 2007:8).

f. Nilai Konsumsi (NK)

Nilai konsumsi adalah rata-rata pengeluaran setiap rumah tangga selama satu

tahun atas barang atau jasa yang dikonsumsinya (BPS Kota Semarang, 2007:9).

g. Laju Inflasi

Laju inflasi adalah persentase perubahan indeks harga konsumen bulan tertentu

terhadap indeks harga konsumen sebelumnya (BPS Kota Semarang, 2007:10).

2.2.5 Metode Penghitungan IHK

Berikut ini akan diberikanrumus yang diperlukan dalam penghitungan Indeks Harga

Konsumen dan laju inflasi.

a. Menghitung Relatif Harga

Relatif harga dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut.

RH =

(BPS, 2007:7).

Keterangan.

Pn = Harga pada periode ke n

Pn – 1 = Harga pada periode sebelum ke n atau periode ke (n-1)

18

Rumus perubahan harga (Relatif Harga) ini memberikan prinsip kualitas yang

tidak boleh berubah-ubah dari waktu ke waktu.

b. Menghitung Nilai Konsumsi

Nilai Konsumsi (NK) dapat dihitung menggunakan rumus sebagai berikut.

( )1 x −= niinin NKRHNK

(BPS, 2007:8)

Keterangan.

inNK = Nilai konsumsi jenis barang i pada bulan ke-n

inRH = Relatif harga jenis barang i pada bulan ke-n

( )1−niNK = Nilai konsumsi jenis barang i bulan ke-(n-1)

c. Menghitung Indeks Harga Konsumen

IHKdihitung dengan menggunakan rumus modifikasi Laspeyres sebagai berikut.

%100.

.

00

011 ×

⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛ ×=

∑∑ −

−

QP

QPPP

IHKn

n

n

n

(BPS, 2007:9)

Keterangan.

nIHK = Indeks periode ke-n

Pn = Harga jenis barang di periode n

19

Pn-1 = Harga jenis barang di periode sebelum n

Qn = Nilai konsumsi suatu jenis barang di tahun dasar

periode n

P0. Q0 : Harga jenis barang di periode 0

d. Penghitungan Inflasi

Inflasi di setiap kota / propinsi dihitung berdasarkan perubahan IHK dengan

rumus sebagai berikut :

In = 1001

1 xIHK

IHKIHK

n

nn

−

−−

(BPS, 2007:10)

Keterangan.

In = Inflasi pada bulan ke – n

IHKn = IHK pada bulan ke – n

IHKn – 1 = IHK pada bulan ke – (n-1)

2.3 Analisis Faktor

2.3.1 Pengertian Analisis Faktor

Analisis faktor merupakan nama umum yang menunjukkan suatu kelas prosedur,

utamanya dipergunakan untuk mereduksi data atau meringkas, dari variabel yang banyak

diubah menjadi sedikit variabel, misalnya dari 12 variabel yang lama diubah menjadi 8

20

variabel baru yang disebut faktor dan masih memuat sebagian besar informasi yang

terkandung dalam variabel asli (original variable). Di dalam riset pemasaran pada

khususnya dan dibidang sosial pada umumnya, akan diperoleh banyak sekali variabel,

kebanyakan dari variabel-variabel tersebut berkorelasi sesamanya dan harus diperkecil

jumlahnya agar mudah dikelola (manageable). Hubungan antar set dari banyak variabel

yang saling terkait (berhubungan) diteliti dan dinyatakan dalam sedikit faktor yang

mendasari. Di dalam analisis varian, regresi berganda dan diskriminan, satu variabel

disebut sebagai variabel tak bebas (dependent variable) dan variabel lainnya sebagai

variabel bebas (independent variable). Di dalam analisis faktor disebut teknik

interdependensi/teknik saling ketergantungan(interdependence technique) di mana

seluruh set hubungan yang interdependen diteliti (Supranto, 2004:114).

2.3.2 Kegunaan Analisis Faktor

Analisis faktor dipergunakan di dalam situasi sebagai berikut.

a. Mengenali atau mengidentifikasi dimensi yang mendasari (underlying

dimensions) atau faktor yang menjelaskan korelasi antara suatu set variabel.

Sebagai contoh, suatu set pernyataan mengenai gaya hidup bisa dipergunakan

untuk mengukur psikografik profil pelanggan (pembeli/konsumen). Pernyataan-

pernyataan ini setelah diberi nilai berdasarkan jawaban dari responden

(pelanggan) kemudian dianalisis faktor untuk mengenali faktor psikografik yang

mendasari. Misalnya dari 21 variabel (21 pernyataan yang sudah dinilai)

diringkas (direduksi) menjadi 7 faktor saja. Menganalisis faktor berarti

mereduksi data atau variabel.

21

b. Mengenali atau mengidentifikasi suatu set variabel yang tidak berkorelasi

(independent) yang lebih sedikit jumlahnya untuk menggantikan suatu set

variabel asli yang saling berkorelasi di dalam analisis multivariat.

c. Mengenali atau mengidentifikasi suatu set variabel yang penting dari suatu set

variabel yang lebih banyak jumlahnya untuk dipergunakan di dalam analisis

multivariat (Supranto, 2004:114-115).

Analisis faktor, banyak aplikasinya di dalam riset pemasaran, manajemen dan ilmu

sosial atau kedokteran, untuk klasifikasi atau pengelompokkan.

a. Analisis faktor bisa dipergunakan di dalam segmentasi pasar untuk

mengidentifikasi variabel yang mendasari yang dipergunakan untuk

mengelompokkan pelanggan. Sebagai contoh, pembeli mobil baru mungkin

dikelompokkan berdasarkan pada penekanan relatif (relative emphasis) yang

dikaitkan pada ekonomi, kenyamanan alat transportasi (convenience),

penampilan, kesenangan (comfort) dan kemewahan (luxury). Berdasarkan data

ini mungkin bisa diperoleh 5 segmen pelanggan/pembeli (5 faktor) yaitu, pencari

ekonomi(economy seekers), pencari kenyamanan (convinience seekers),pencari

kinerja(performance seekers)danpencari kemewahan(luxury seekers).

b. Di dalam riset produk, analisis faktor dapat dipergunakan untuk menentukan

atribut atau karakteristik merk yang mempengaruhi pilihan pelanggan atau

pembeli. Misalnya merk pasta gigi bisa dievaluasi berdasarkan perlindungan

terhadap gigi (supaya tidak berlubang), memutihkan gigi, rasanya (pedas seperti

permen keras), napas segar dan harganya murah.

22

c. Di dalam penelitian harga, bisa digunakan untuk mengenali atau

mengidentifikasi karakteristik atau sifat-sifat pelanggan atau pembeli yang

sensitif terhadap harga.

d. Di dalam studi advertensi, analisis faktor digunakan untuk

mengenali/mengidentifikasi dan memahami kebiasaan mengkonsumsi media

atau the media consumption habits dari pasar sasaran (the target market).

Pengguna makanan beku mungkin pemirsa berat TV kabel, melihat banyaknya

film layar lebar atau sinetron, mendengarkan musik (rock, pop, country atau

dangdut) (Supranto, 2004:116).

2.3.3 Statistik yang Relevan dengan Analisis Faktor

Menurut Supranto (2004 : 117 – 118 ), statistik yang relevan dengan analisis faktor

adalah sebagai berikut.

a. Bartlett’s test of sphericity(ujikebulatanBartlett)

Bartlett’s test of sphericityadalah suatu uji statistik yang dipergunakan untuk

menguji hipotesis bahwa variabel tidak saling berkorelasi dalam populasi.

Dengan kata lain, matriks korelasi populasi merupakan matriks identitas

(identity matrix), di mana setiap variabel berkorelasi dengan dirinya sendiri

secara sempurna dengan r = 1 akan tetapi sama sekali tidak berkorelasi dengan

lainnya r = 0, jadi elemen pada diagonal utama matriks semua nilainya 1,

sedangkan di luar diagonal utama nilainya nol (rij = 1 kalau i = j dan sama

dengan nol kalau i ≠ j).

b. Matrik korelasi segitiga

23

Matrik segitiga bagian bawah menunjukkan korelasi sederhana, r, antara semua

pasangan variabel yang tercakup dalam analisis. Nilai atau angka pada

diagonal utama yang semuanya sama yaitu 1, dihapus/ditiadakan.

c. Communality (Perkumpulan)

Communality yaitu jumlah varian yang disumbangkan oleh suatu variabel

dengan seluruh variabel lainnya dalam analisis. Bisa juga disebut sebagai

proporsi atau bagian varian yang dijelaskan olehfaktorumum(common factor)

atau besarnya sumbangan suatu faktor terhadap varian seluruh variabel.

d. Eigenvalue (Nilai Eigen)

Eigenvaluemerupakan jumlah varian yang dijelaskan oleh setiap faktor.

e. Factor Loading (faktorMemuat)

Factor Loadingyaitu korelasi sederhana antara variabel dengan faktor.

f. Factor Loading plot (FaktorMemuatpetak)

Factor Loading plotyaitu suatu plot dari variabel asli dengan menggunakan

faktor memuat(factor loading) sebagai koordinat.

g. Factor Matrix (Faktor Matrik)

Factor Matrixadalah faktor matrik yang memuat semua factor loading dari

semua variabel pada semuafaktorekstraksi(factor extracted).

24

h. Faktor Scores (Faktor Skor)

Faktor Scoresmerupakan skor komposit yang estimasi untuk setiap responden

pada faktor turunan.

i. Kaiser-Meyer-Olkin Measure of sampling adequacy

(Mengukurkecukupanpengambilan sampel)

Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) Measure of sampling adequacy yaitu suatu indeks

yang dipergunakan untuk meneliti ketepatan analisis faktor. Nilai tinggi antara

0,5-1,0 berarti analisis faktor tepat, kalau kurang dari 0,5 analisis faktor

dikatakan tidak tepat.

j. Percentage of variance (Persentasevarians)

Percentage of variancemerupakan Persentase varian total yang disumbangkan

oleh setiap faktor.

k. Residuals

Residuals merupakan perbedaan antara korelasi yang terobservasi berdasarkan

input matriks korelasi(correlation matrix) dan korelasi hasil reproduksi yang

diperkirakan dari matrik faktor.

l. Scree plot

Scree plot merupakan plot sebagai sumbu tegak dan banyaknya faktor sebagai

sumbu datar, untuk menentukan banyaknya faktor yang bisa ditarik (Supranto,

2004 : 117 -118 ).

2.3.4 Model Matematik dalam Analisis Faktor

25

Di dalam model analisis faktor, komponen hipotesis diturunkan dari hubungan

antara variabel reobsesi. Model analisis faktor mensyaratkan bahwa hubungan antar

variabel terobsesi harus linier dan nilai koefisien korelasi tidak boleh nol, artinya benar-

benar ada hubungan. Komponen hipotesis yang diturunkan harus memiliki sifat-sifat

berikut.

a. Komponen hipotesis tersebut diberi nama faktor. Faktor-faktor ini membentuk

variabel bebas(linear independent set variable). Tak ada faktor yang menjadi

kombinasi linier dari faktor yang lain, sebab faktor-faktor tersebut dibuat

sedemikian rupa sehingga bebas (independent) satu sama lain.

b. Variabel komponen hipotesis yang disebut faktor tersebut bisa dikelompokkan

menjadi dua, yaitufaktor umum(common factors) dan faktor unik (unique

factors). Dua komponen ini bisa dibedakan kalau dinyatakan dalam

bobot(weights) di dalam persamaan linier, yang menurunkan variabel

terobservasi dari variabel komponen hipotesis. Suatu faktor umum(common

factors) mempunyai lebih dari satu variabel dengan timbangan yang bukan nol

nilainya terkait dengan faktor. Suatu faktor unik hanya mempunyai satu

variabel dengan timbangan yang tidak nol terkait dengan faktor. Jadi hanya

satu faktor variabel yang tergantung pada satu faktor unik.

c. Common factor(faktor umum) selalu dianggap tidak berkorelasi dengan faktor

unik. Faktor unik biasanya juga dianggap saling berkorelasi (mutually

uncorrelated), akan tetapi faktor umum(common factor) mungkin atau tidak

mungkin berkorelasi satu sama lain.

26

d. Umumnya dianggap bahwa jumlah faktor umum(common factor) lebih sedikit

dari jumlah variabel asli. Akan tetapi, banyaknya faktor unik biasanya

dianggap sama dengan banyaknya variabel asli.

Persamaan fundamental dari analisis faktor adalah sebagai berikut:

X = AF +Vµ(Supranto,2004: 118 - 120).

Keterangan.

X = suatu n x 1 vektor acak dari variabel acak (random) sebanyak

n → X1, X2, ..., Xn

A = matriks koefisien n x m

F = suatu m x 1 vektor dari faktor umum yaitu: F1, F2, ...,F3

V = matriks koefisien diagonal n x n untuk vektor unik yang

merupakan kombinasi faktor umum(common factor) dan

faktor unit yangtertimbang.

µ = suatu vektor acak dari n variabel faktor unik µ1, µ2, ..., µ3.

2.3.5 Melakukan Analisis Faktor

Langkah-langkah yang diperlukan di dalam analisis faktor bisa dilihat dalam

Gambar 2.

27

Gambar 2. Prosedur Analisis Faktor

Langkah pertama dalam analisis faktor adalah merumuskan masalah faktor analisis

dan mengidentifikasi variabel-variabel asli yang akan dianalisis faktor. Kemudian suatu

matriks korelasi dari variabel-variabel ini dibentuk dan metode analisis faktor dipilih.

Merumuskan Masalah

Bentuk Matriks Korelasi

Tentukan Metode Analisis Faktor

Lakukan Rotasi

Interpretasikan Faktor

Pilih Variabel Surrogate

Hitung Skor Faktor

28

Peneliti menentukan banyaknya faktor yang akan diekstraksi (extrated) dari variabel

yang banyak tersebut dan metode rotasi yang akan dipergunakan. Langkah berikutnya

harus menginterpretasikan faktor hasil rotasi, tergantung pada tujuan penelitian. Skor

faktor harus dihitung atau variabel pengganti (variable surrogate) harus dipilih, untuk

mewakili faktor yang akan dipergunakan untuk analisis multivariat lebih lanjut.

Akhirnya model analisis faktor yang cocok atau tepat dapat ditentukan (Supranto, 2004 :

125 - 130 ).

2.3.6 Menentukan Metode Analisis Faktor

Segera setelah ditetapkan bahwa analisis faktor merupakan teknik yang tepat untuk

menganalisis data yang sudah dikumpulkan, kemudian ditentukan atau dipilih metode

yang tepat untuk analisis faktor. Ada dua cara atau metode yang bisa dipergunakan

dalam analisis faktor, khususnya untuk menghitung timbangan atau koefisien skor

faktor, yaitu komponen utama analisis(principal component analysis)dan analisis faktor

umum(common factor analysis). Di dalam prinsip utama komponen analisis(principal

component analysis)jumlah varian data yang terkandung dalam semua variabel asli

dipertimbangkan.

(Principal component analysis) (Analisis Komponen Utama) direkomendasikan

apabila tujuan utama peneliti ialah menentukan banyaknya faktor yang diekstraksi

minimum (sedikit mungkin) tetapi menyerap sebagian besar informasi yang terkandung

pada semua variabel asli atau menyumbang sebagian besar varian pada data analisis

multivariat selanjutnya. Di dalam faktor analisis umum(common factor analysis), faktor

diperkirakan berdasarkan hanya pada varian umum(common variance).Metode ini tepat

kalau tujuan analisis faktor untuk mengenali/mengidentifikasi dimensi yang mendasari

29

(underlying dimensions) dan kalau varian umum(common variance) menjadi penting

bagi peneliti (Supranto, 2004 : 130 - 135).

2.3.7 Menghitung Skor atau Nilai Faktor

Analisis faktor tidak harus dilanjutkan dengan menghitung skor/nilai faktor, sebab

tanpa menghitung pun hasil analisis faktor sudah bermanfaat yaitu

mereduksi/mengambil saripati dari variabel yang banyak menjadi variabel baru yang

lebih sedikit dari variabel aslinya.

Tujuan analisis faktor untuk mencari variabel baru yang independent bebas satu

sama laintidak terjadimultikolinearitas(multicollinearity), yang disebut faktor untuk

dipergunakan dalam analisis multivariat lainnya seprti analisis regresi linier berganda

ataubanyakanalisisdiskriminan(multidiscriminant analysis), maka perlu dihitung

skor/nilai faktor bagi responden.

Suatu faktor sebenarnya merupakan kombinasi linier dari variabel-variabel asli.

Menurut Supranto (2004 : 135 – 140), skor/nilai faktor ke-i bisa dihitung dengan

menggunakan rumus.

Fi = wi1X1 + wi2 X2 + wi3 X3 + … +wijXj + … + wik

Keterangan.

Fi = skor/nilai faktor yang ke-i

wi = weight or factor score coefficient (beratkoefisienfaktorskor)

k = banyaknya variabel

i,j = 1 atau 2 faktor

F1 = w11X1 + w12 X2 + w13 X3 + w14X4 + w15 X5 + w16 X6

F2 = w21X1 + w22 X2 + w23 X3 + w24X4 + w25 X5 + w26 X6

30

Weight (berat) atau koefisien skor faktor dipergunakan untuk menggabung variabel

yang dibakukan (standardized), diperoleh dariskorfaktorkoefisienmatriks(the factor

score coefficient matrix). Hampir seluruh program komputer seperti SPSS 20 bisa

memberikan skor/nilai faktor kalau diminta. Hanya dalam kasus principal component

analysis, dimungkinkan untuk menghitung faktor tepat skor(exact factor score). Lain

daripada itu, di dalam prinsip komponen analisis(principal component analysis), skor

tidak berkorelasi (bebas satu sama lain, tidak tidak terjadimultikolinearitas ).

Di dalam faktor analisis umum, estimasi atau perkiraan skor ini diperoleh, akan

tetapi tidak ada jaminan bahwa faktor-faktor tersebut tidak akan berkorelasi satu sama

lain. Skor faktor bisa dipergunakan sebagai pengganti variabel asli yang banyak

jumlahnya di dalam analisis multivariate lainnya. Kadang-kadang sebagai pengganti

menghitung skor/nilai faktor, peneliti meungkin ingin memilih pengganti variabel yaitu

suatu subset (bagian dari) variabel asli yang dipilih untuk digunakan di dalam analisis

selanjutnya .

Pemilihan substitute variables atau variabel pengganti(surrogate variables)

meliputi sebagian dari beberapa variable asli untuk dipergunakan di dalam analisis

selanjutnya. Hal ini memungkinkan para peneliti untuk melakukan analisis lanjutan dan

menginterpretasikan hasilnya dinyatakan dalam variabel asli bukan dalam skor faktor.

Dengan meneliti matriks faktor, kita bisa memilih untuk setiap faktor variabel dengan

muatan tinggi (high loading) pada faktor yang bersangkutan.

Variabel tersebut kemudian bisa dipergunakan sebagai pengganti atau surrogate

variable untuk faktor yang bersangkutan. Proses untuk mencari variabel pengganti akan

berjalan lancar bila muatan faktor (factorloading) untuk suatu variabel jelas-jelas lebih

31

tinggi daripada muatan faktor lainnya. Akan tetapi pilihan akan menjadi sangat susah,

kalau ada dua variabel atau lebih yang sama tingginya (similarly high loading). Di dalam

hal seperti itu, pemilihan antara variabel-variabel ini harus didasarkan pada

pertimbangan teori dan pengukuran sebagai contoh, mungkin teori menyarankan bahwa

suatu variabel dengan muatan sedikit lebih kecil (slightly lower loading) mungkin lebih

penting daripada dengan muatan sedikit lebih tinggi (slightly higher loading) (Supranto,

2004 : 134 – 135).

2.4 Gambaran Umum SPSS

Perkembangan teknologi pengolahan data yang berkaitan dengan penelitian telah

meningkat sedemikian pesatnya sehingga disadari atau tidak, memaksa perusahaan-

perusahaan pembuat software pengolahan data untuk selalu me-release versi terbarunya

apabila tidak ingin ditinggalkan penggunanya.

Software pengolahan data yang ada banyak ragamnya dan masing-masing memiliki

keunggulan tersendiri, misalkan Minitab, Ecostat, Statgraphics, SAS dan lainnya. Versi

terbaru sofware tersebut memudahkan pengguna karena semakin banyak aplikasi

statistik yang mampu ditangani serta tampilan dan penggunaannya yang user friendly.

SPSS sebagai software statistik, pertama kali dibuat tahun 1968 oleh tiga

mahasiswa Stanford University, yang dioperasikan pada komputer mainframe. Pada

tahun 1984, SPSS pertama kali muncul dengan versi PC (dapat dipakai untuk komputer

desktop) dengan nama SPSS/PC+ dan sejalan dengan mulai populernya sistem operasi

windows, SPSS pada tahun 1992 juga mengeluarkan versi Windows. Selain itu, antara

tahun 1994 sampai 1998, SPSS melakukan berbagai kebijakan strategis untuk

pengembangan software statistik, dengan mengakuisisi software house terkemuka

32

seperti SYSTAT. Inc, BMDP Statistical Software, Quantime Ltd., Intuitive Technologies

A/S dan Integral Solutions Ltd, untuk memantapkan posisinya sebagai salah satu market

leader dalam business intelligence, SPSS juga menjalin aliansi strategis dengan software

house terkemuka dunia lainnya, seperti Oracle Corp, Bussiness Object, serta Ceres

Integrated Solutions.

Sejalan dengan perkembangan yang pesat dan pelayanan yang beragam, mulai

tahun 1998 SPSS beroperasi dalam 4 operating units, yaitu:

(1) SPPS BI atau Business Intelligence untuk pasar bisnis

(2) SPSS MR atau Market Research untuk riset pasar

(3) SPSS Science untuk riset sains

(4) SPSS Quality untuk peningkatan kualitas

Sekarang produk SPSS telah dipakai dalam berbagai industri, seperti Industri

Keuangan, Retail, Telekomunikasi, Farmasi, Broadcasting, Militer serta

diaplikasikan untuk berbagai keperluan seperti database marketing, riset pemasaran,

peramalan bisnis, penilaian kredit, customer relationship, penilaian kepuasan

konsumen (customer satisfaction) dan sebagainya (Santoso, Singgih : 2003).

33

BAB III

METODE KEGIATAN

3.1 Variabel yang digunakan

Variabel adalah objek penelitian atau apa yang menjadi titik perhatian suatu

penelitian. Variabel yang digunakan adalah Indeks Harga Konsumen (IHK) Kabupaten

Pati Tahun 2011, antara lain: sub kelompok bahan makanan: sub kelompok makanan

jadi, minuman, rokok dan tembakau; sub kelompok perumahan, air, listrik, gas dan

bahan makanan; sub kelompok sandang; sub kelompok kesehatan; sub kelompok

pendidikan, rekreasi dan olahraga; sub kelompok transportasi dan komunikasi.

3.2 Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai

berikut.

3.2.1 Metode Dokumentasi

Metode dokumentasi yaitu metode pengumpulan data dengan cara mengambil

data-data tertulis yang berhubungan dengan Tugas Akhir. Metode ini digunakan untuk

mendapatkan data tentang Laju Inflasi dan Indeks Harga Konsumen pada Sub Kelompok

Pengeluaran. Data tersebut merupakan data sekunder karena diperoleh dari BPS

Kabupaten Pati.

34

3.2.2 Metode Kepustakaan

Dengan metode kepustakaan, penulis mengumpulkan, memilih dan menganalisis

beberapa sumber bacaan yang berkaitan dengan masalah Indeks Harga Konsumen dan

laju inflasi.

3.2.3 Metode Literatur

Metode Literatur adalah mengumpulkan, memilih, dan menganalisis beberapa

sumber bacaan yang berkaitan dengan rumusan masalah dalam penyusunan tugas akhir.

Dengan metode ini, penulis mengumpulkan dan memilih sumber bacaan (buku-buku)

yang berkaitan dengan kegiatan tersebut.

3.3 Metode Analisis Data

Metode yang digunakan untuk menganalisis data adalah dengan menggunakan

analisis multivariat yaitu analisis faktor dengan program SPSS. Analisis faktor adalah

analisis untuk menemukan variabel baru yang disebut faktor yang jumlahnya lebih

sedikit dibandingkan dengan jumlah variabel asli, misalnya dari 10 variabel (asli) diubah

menjadi 3 variabel atau 5 variabel baru, yang tidak berkorelasi satu sama lainnya (tidak

terjadi multicollinearity), variabel baru tersebut memuat sebanyak mungkin informasi

yang terkandung di dalam variabel asli. Di dalam proses mereduksi jumlah variabel,

informasi yang hilang harus seminimum mungkin.

Untuk melakukan proses analisis faktor diperlukan langkah-langkah sebagai

berikut.

35

3.3.1 Langkah-langkah menilai variabel yang layak.

1. Klik Start, klik IBM SPSS Statistics. Sehingga akan muncul tampilan seperti

pada Gambar 3 .

Gambar 3. Tampilan sheet Data View

2. Klik Variable View, kemudian tulis nama variabel-variabelnya seperti pada

Gambar 4.

36

Gambar 4. Tampilan sheet Variabel View

3. Masukkan data tentang Indeks Harga Konsumen pada sub kelompok pengeluaran

ke dalam editor SPSS seperti pada Gambar 5.

Gambar 5. Tampilan sheet setelah data dimasukkan

4. Pilih Analyze, pilih sub menu Dimension Reduction, lalu pilih Factor seperti

pada Gambar 6.

37

Gambar 6. Tampilan Langkah Analisis Faktor

5. Menentukan variabel yang akan dianalisis. Masukkan semua variabel seperti pada

Gambar 7.

Gambar 7. Tampilan Factor Analysis

6. Kemudian klik mouse pada tombolDescriptive…, seperti pada Gambar

Gambar 8. Tampilan Descriptives

38

Tampilan pada Gambar 8, berisi alat-alat statistik yang digunakan untuk

menggambarkan variabel-variabel, termasuk pengujiannya.CORRELATION

MATRIX berisi berbagai alat pengujian dengan dasar korelasi antar

variabel.Pilih KMO and Barlett’s test of spericity dan Anti-image, pada saat

pengisian CORRELATION MATRIX.

7. Tekan tombol continue untuk kembali ke menu utama. Setelah itu tekan OK

untuk proses data.

3.3.2 Proses inti pada analisis faktor, yakni factoring dan factor rotation/rotasi terhadap

faktor yang terbentuk. Factoring adalah menurunkan satu atau lebih variabel-

variabel yang telah lolos pada uji sebelumnya. Factor rotation bertujuan untuk

memperjelas variabel yang masuk ke dalam faktor tertentu. Langkah-langkah

menentukan Factor Rotation untuk memperjelas variabel yang masuk ke dalam

faktor tertentu.

1. Dari menu Analyze, pilih submenu Data Reduction, lalu pilihan Factor...,

seperti pada Gambar 9.

Gambar 9. Tampilan Factor Analysis Data Reduction

39

2. Masukkan semua variabel yang ada pada kotak variables. Kemudian klik mouse

pada tombolExtration..., seperti pada Gambar 10.

Gambar 10. Tampilan Extraction

Pengisian pada tampilan Extraction.

(1) METHOD atau metode pembuatan factor (ekstraksi variabel). Jika kotak

combo method di buka, tampak berbagai metode factoring. Untuk

keseragaman pilih Principal components.

(2) ANALYZE. Tetap pada pilihan Correlation matrix.

(3) DISPLAY. Aktifkan semua pilihan, yakni Unrotated factor solution dan

Scree plot.

(4) EIGENVALUES OVER. Tetap pada angka yang ada, yakni 1.

(5) MAXIMUM ITERATIONS FOR CONVERGENCE. Tetap pada angka 25.

3. Klik Continue untuk kembali ke menu utama.

4. Kemudian klik mouse pada tombolRotation..., seperti pada Gambar11.

40

Gambar 11. Tampilan Rotation

Pengisian pada tampilan Rotation.

(1) METHOD atau metode rotasi. Terlihat berbagai macam metode rotasi, untuk

keseragaman pilih Varimax.

(2) DISPLAY aktifkan semua kotak, yakni Rotated solution dan Loading

plot(s).

(3) Maximum Iterations for Convergence, tetap pada angka 25.

5. Tekan continue untuk kembali ke menu utama. Dari tampilan menu utama faktor,

abaikan juga bagian yang lain dan tekan OK untuk proses data.

3.3.3 Setelah dilakukan pengujian secara keseluruhan maka proses selanjutnya yaitu

menganalisis data dengan cara membaca dan menginterpretasikan output yang

ada.

41

BAB IV

HASIL KEGIATAN DAN PEMBAHASAN

4.1 Hasil Kegiatan

Variabel yang digunakan dalam kegiatan ini adalah sebagai berikut.

(1) Sub kelompok padi-padian, ubi-ubian dan hasilnya (X1)

(2) Sub kelompok lemak dan minyak (X2)

(3) Sub kelompok minuman tak beralkohol (X3)

(4) Sub kelompok tembakau, rokok dan minuman beralkohol (X4)

(5) Sub kelompok biaya tempat tinggal (X5)

(6) Sub kelompok perlengkapan rumah tangga (X6)

(7) Sub kelompok penyelenggaraan rumah tangga (X7)

(8) Sub kelompok barang pribadi dan sandang lainnya (X8)

(9) Sub kelompok jasa perawatan jasmani (X9)

(10) Sub kelompok sarana dan penunjang lainnya (X10)

4.1.1 Setelah dilakukan analisis,langkah-langkah menganalisis faktor sebagai berikut.

a. Klik Start, klik IBM SPSS Statistics. Sehingga akan muncul tampilan seperti pada

Gambar 12.

42

Gambar 12. Tampilan Sheet Data View

b. Masukkan data tentang Indeks Harga Konsumen pada sub kelompok pengeluaran ke

dalam editor SPSS seperti pada Gambar 13.

Gambar 13. Tampilan sheet setelah data dimasukkan

c. Pilih Analyze, pilih sub menu Dimension Reduction, lalu pilih Factor seperti pada Gambar 14.

Gambar 14. Tampilan langkah Analisis Faktor

43

d. Menentukan variabel yang akan dianalisis. Masukkan semua variabel seperti pada

Gambar 15.

Gambar 15. Tampilan Factor Analyis

e. Kemudian klik mouse pada tombol Descriptive..., seperti pada Gambar 16.

Gambar 16. Tampilan Discriptive

f. Diperoleh output seperti pada Gambar 17.

Gambar17. KMO and Bartlett’s Test

KMO and Bartlett's Test

.522

121.26645

.000

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of SamplingAdequacy.

Approx. Chi-SquaredfSig.

Bartlett's Test ofSphericity

44

BerdasarkanGambar17, terlihat bahwa angka KMO and Barlet’s Test adalah 0,522

dengan nilai signifikansi 0,000. Oleh karena angka tersebut sudah di atas 0,5 dan nilai

signifikansi kurang dari 0,05 (0,000 < 0,05), maka variabel yang ada sebenarnya sudah

bisa dianalisis lebih lanjut.

Berdasarkan TabelAnti-image Matrices (Lampiran 3), khususnya pada angka

korelasi yang bertanda a (arah diagonal dari kiri atas ke kanan bawah) terlihat bahwa

nilai MSA adalah sebagai berikut :

(1) Pada variabel padi adalah 0,095.

(2) Pada variabel lemak dan minyak adalah 0,524.

(3) Pada variabel minuman tak beralkohol adalah 0,407.

(4) Pada variabel tembakau dan minuman beralkohol adalah 0,624.

(5) Pada variabel biaya tempat tinggal adalah 0,488.

(6) Pada variabel perlengkapan rumah tangga adalah 0,648.

(7) Pada variabel penyelenggaraan rumah tangga adalah 0,878.

(8) Pada variabel barang pribadi dan sandang lainnya adalah 0,566.

(9) Pada variabel jasa perawatan jasmani adalah 0,499.

(10) Pada variabel sarana dan penunjang lainnya adalah 0,516.

Karena ada 4 variabel yaitu variabel padi, minuman tak beralkohol, biaya tempat

tinggal dan jasa perawatan jasmani yang mempunyai nilai MSA di bawah 0,5 maka

variabel tersebut belum bisa dianalisis lebih lanjut. Sehingga variabel yang nilai MSA

nya lebih kecil di antara keempat variabel tersebut harus dikeluarkan. Jadi variabel padi

dikeluarkan dan pengujian akan diulangi lagi.

45

4.1.2 Pengujian Ulang 1

Pengujian Ulang dilakukan dengan cara membuang variabel yang nilai MSA nya

kurang dari 0,5 yaitu variabel padi dengan nilai MSA adalah 0,095. Setelah dilakukan

Pengujian Ulang, langkah-langkah pengujian ulang 1 sebagai berikut.

a. Dari menu Analyze, pilih submenu Data Reduction, lalu pilihan Factor..., seperti

pada Gambar 18.


b. Masukkan semua variabel yang ada pada kotak variables, kecuali Variabel Padi

karena nilai MSA adalah 0,095. Kemudian klik mouse pada kotak

Descriptives...,seperti pada Gambar 19.

Gambar 19. Tampilan Descriptives

46

Tampilan Gambar 19 berisi alat-alat statistik yang digunakan untuk

menggambarkan variabel-variabel, termasuk pengujiannya. CORRELATION MATRIX

berisi berbagai alat pengujian dengan dasar korelasi antar variabel. Untuk keseragaman,

pilih KMO and Barlett’s test of spericity dan Anti-image, pada saat memilih

CORRELATION MATRIX.

c. Tekan continueuntuk kembali ke menu utama. Dari tampilan menu utama faktor,

abaikan juga bagian yang lain dan tekan OK untuk proses data.

d. Sehingga diperoleh output Pengujian Ulang 1 seperti pada Gambar 20.

Gambar 20. KMO and Bartlett’s Test Pengujian Ulang 1

Berdasarkan Gambar 20, terlihat bahwa Angka KMO and Barlet’s Test adalah

0,770 dengan nilai signifikansi 0,000. Oleh karena angka tersebut sudah di atas 0,5 dan

nilai signifikansi kurang dari 0,05 (0,000 < 0,05), maka variabel yang ada sebenarnya

sudah bisa dianalisis lebih lanjut.

Berdasarkan Tabel Anti-image Matrices Pengujian Ulang 1 (Lampiran 4),

khususnya pada angka korelasi yang bertanda a (arah diagonal dari kiri atas ke kanan

bawah) terlihat bahwa nilai MSA adalah sebagai berikut.




.770

103.87536

.000




47







(9) Pada variabel sarana dan penunjang lainnya adalah 0,295.

Karena ada satu variabel yaitu variabel sarana dan penunjang lainnya yang

mempunyai nilai MSA di bawah 0,5 maka variabel tersebut belum bisa dianalisis lebih

lanjut. Sehingga variabel tersebut harus dikeluarkan dan pengujian akan diulangi lagi

4.1.3 Pengujian Ulang 2

Pengujian Ulang dilakukan lagi dengan cara membuang variabel yang memiliki

nilai MSA kurang dari 0,5 yaitu variabel sarana dan penunjang lainnya dengan nilai

MSA adalah 0,295. Setelah dilakukan Pengujian Ulang, langkah-langkah pengujian

ulang 2 sebagai berikut.

a. Dari menu Analyze, pilih submenu Data Reduction, lalu pilihan Factor..., seperti

pada Gambar 21.

48


b. Masukkan semua variabel yang ada pada kotak variables, kecuali Variabel Sarana

dan Penunjang lainnya karena nilai MSA adalah 0,295. Kemudian klik mouse pada

tombolDescriptives...,seperti pada Gambar 22.

Gambar 22. Tampilan Discriptives

Tampilan Gambar 22 berisi alat-alat statistik yang digunakan untuk

menggambarkan variabel-variabel, termasuk pengujiannya. CORRELATION MATRIX

berisi berbagai alat pengujian dengan dasar korelasi antar variabel. Untuk keseragaman,

pilih KMO and Barlett’s test of spericity dan Anti-image, pada saat memilih

CORRELATION MATRIX.

c. Abaikan bagian yang lain dan tekan continueuntuk kembali ke menu utama. Dari

tampilan menu utama faktor, abaikan juga bagian yang lain dan tekan OK untuk

proses data.

d. Sehingga diperoleh output Pengujian Ulang 2 seperti pada Gambar 23

49

Gambar 23. KMO and Bartlett’s Test Pengujian Ulang 2

BerdasarkanGambar23, terlihat bahwa Angka KMO and Barlet’s Test adalah

0,800 dengan nilai signifikansi 0,000. Oleh karena angka tersebut sudah di atas 0,5 dan

nilai signifikansi kurang dari 0,05 (0,000 < 0,05), maka variabel yang ada sebenarnya

sudah bisa dianalisis lebih lanjut.

BerdasarkanTabel Anti Image Matrices Pengujian Ulang 2 (Lampiran 5),

khususnya pada angka korelasi yang bertanda a (arah diagonal dari kiri atas ke kanan

bawah) terlihat bahwa nilai MSA adalah sebagai berikut.










.800

100.18828

.000




50

Karena nilai MSA untuk semua variabel sudah di atas 0,5. Dengan demikian,

semua variabel tersebut bisa dianalisis lanjut.

4.1.4 Proses Inti Pada Analisis Faktor

Langkah-langkah proses inti pada analisis faktor, sebagai berikut.

1. Dari menu Analyze, pilih submenu Data Reduction, lalu pilihan Factor...,

seperti pada Gambar 24.


2. Masukkan semua variabel yang ada pada kotak variables. Kemudian klik

mouse pada kotak Extration..., seperti pada Gambar 25.

Gambar 25. Tampilan Extraction

51

Pengisian pada tampilan Extraction.

(6) METHOD atau metode pembuatan factor (ekstraksi variabel). Jika kotak

combo method di buka, tampak berbagai metode factoring. Untuk

keseragaman pilih Principal components.

(7) ANALYZE. Tetap pada pilihan Correlation matrix.

(8) DISPLAY. Aktifkan semua pilihan, yakni Unrotated factor solution dan

Scree plot.

(9) EIGENVALUES OVER. Tetap pada angka yang ada, yakni 1.

(10) MAXIMUM ITERATIONS FOR CONVERGENCE. Tetap pada angka

25.

3. Klik Continue untuk kembali ke menu utama.

4. Kemudian klik mouse pada tombolRotation..., seperti pada Gambar26.

Gambar 26. Tampilan Rotation

Pengisian pada tampilan Rotation.

(4) METHOD atau metode rotasi. Terlihat berbagai macam metode rotasi,

untuk keseragaman pilih Varimax.

52

(5) DISPLAY aktifkan semua kotak, yakni Rotated solution dan Loading

plot(s).

(6) Maximum Iterations for Convergence, tetap pada angka 25.

5. Tekan continue untuk kembali ke menu utama. Dari tampilan menu utama

faktor, abaikan juga bagian yang lain dan tekan OK untuk proses data.

6. Setelah dilakukan pengujian proses inti pada analisis faktor, output akan

ditampilkan satu persatu dan langsung dianalisis, sebagai berikut.

a. Communalities

Tabel 2. Communalities

Communalities pada dasarnya adalah jumlah varian (bisa dalam

persentase) dari suatu variabel mula-mula yang bisa dijelaskan oleh faktor

yang ada. Angka initial disini untuk mengetahui varians dari suatu faktor

dengan masing-masing variabel mempunyai angka 1 yang menunjukkan

jumlah varians faktor tersebut. Sedangkan angka extraction adalah untuk

mengetahui jumlah varians dari suatu faktor mula-mula yang bisa

dijelaskan oleh terbentuk.

Communalities

1.000 .857

1.000 .870

1.000 .763

1.000 .828

1.000 .711

1.000 .857

1.000 .6981.000 .632

Lemak dan MinyakTembakau dan MinumanalkoholBiaya Tempat TinggalPerlengkapan RumahTanggaPenyelenggaraan RumahTanggaBarang Pribadi danSandang lainnyaJasa Perawatan JasmaniMinuman tak beralkohol

Initial Extraction

Extraction Method: Principal Component Analysis.

53

Berdasarkan Tabel 2 (Communalities) maka dapat disimpulkan hal-

hal sebagai berikut.

(1) Untuk variabel lemak dan minyak, angkanya adalah 0.857. Hal ini

berarti sekitar 85.7% varians dari variabel lemak dan minyak bisa

dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.

(2) Untuk variabel tembakau dan minuman alkohol, angkanya adalah

0.870. Hal ini berarti sekitar 87.0% varians dari variabel tembakau dan

minuman alkohol bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.

(3) Untuk variabel biaya tempat tinggal, angkanya adalah 0.763. Hal ini

berarti sekitar 76.3% varians dari variabel biaya tempat tinggal bisa


(4) Untuk variabel perlengkapan rumah tangga, angkanya adalah 0.828.

Hal ini berarti sekitar 82.8% varians dari variabel perlengkapan rumah

tangga bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.

(5) Untuk variabel penyelenggaraan rumah tangga, angkanya adalah

0.711. Hal ini berarti sekitar 71.1% varians dari variabel

penyelenggaraan rumah tangga bisa dijelaskan oleh faktor yang

terbentuk.

(6) Untuk variabel barang pribadi dan sandang lainnya, angkanya adalah

0.857. Hal ini berarti sekitar 85.7% varians dari variabel barang

pribadi dan sandang lainnya bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.

54

(7) Untuk variabel jasa perawatan jasmani, angkanya adalah 0.698. Hal ini

berarti sekitar 69.8% varians dari variabel perawatan jasmani bisa


(8) Untuk variabel minuman tak beralkohol, angkanya adalah 0.632. Hal

ini berarti sekitar 63.2% varians dari variabel minuman tak beralkohol

bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.

b. Total Variance Explained

Tabel 3. Total Variance Explained

Berdasarkan Tabel 3 (Total Variance Explained), ada 8 variabel

(component) yang dimasukkan dalam analisis faktor. Yakni variabel

lemak dan minyak, tembakau dan minuman alkohol, biaya tempat

tinggal, perlengkapan rumah tangga, penyelenggaraan rumah tangga,

barang pribadi dan sandang lainnya, jasa perawatan jasmani, dan

minuman tak beralkohol. Dengan masing-masing variabel mempunyai

varians 1, maka total varians adalah 8 x 1 = 8.

(1) Jika 8 variabel diekstrak menjadi 1 faktor, maka:

Total Variance Explained

6.216 77.697 77.697 6.216 77.697 77.697.841 10.517 88.214.547 6.837 95.051.195 2.438 97.488.103 1.292 98.780.047 .585 99.365.033 .414 99.779.018 .221 100.000

Component12345678

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

Extraction Method: Principal Component Analysis.

55

%7,77%1008216,6

=x

(2) Jika 8 variabel diekstrak menjadi 2 faktor maka:

%51,10%1008841,0

=x

Total kedua faktor akan bisa menjelaskan 77,7% + 10,51% atau

88,21% dari variabilitas kedelapan variabel asli tesebut.

Eigenvalues menunjukkan kepentingan relatif masing-masing faktor

dalam menghitung varians kedelapan variabel yang dianalisis. Dari tabel

3 terlihat bahwa hanya ada satu faktor yang terbentuk, karena dengan

satu faktor angka eigenvalues adalah 6,216 diatas 1. Namun untuk dua

faktor angka eigenvalues sudah dibawah 1 yakni 0,841. Sehingga proses

factoring seharusnya berhenti pada satu faktor saja.

c. Scree Plot

Gambar 27. Hasil Output Scree Plot

Scree Plot

Component Number

87654321

Eig

enva

lue

7

6

5

4

3

2

1

0

56

Jika Tabel 3 (Total Variance Explained) menjelaskan dasar

jumlah faktor yang didapat dengan perhitungan angka, maka Scree Plot

menampakkan hal tersebut dengan grafik. Terlihat bahwa dari satu ke

dua faktor (garis dari sumbu component number = 1 ke 2), arah grafik

menurun dengan cukup tajam. Kemudian dari angka 2 ke 3, garis masih

menurun. Demikian pula dari angka 3 ke 4 sudah dibawah angka 1 dari

sumbu Y (Eigenvalues). Hal ini menunjukkan bahwa satu adalah yang

paling bagus untuk meringkas kesembilan variabel tersebut.

d. Component Matrix

Tabel 4. Component Matrix

Setelah diketahui satu faktor adalah jumlah yang paling optimal,

maka Tabel 4 (Component Matrix) menunjukkan distribusi kedelapan

variabel tersebut pada satu faktor yang terbentuk. Sedangkan angka-

Component Matrix a

.926

.933

.874

.910

.843

.926

.835-.795

Lemak dan MinyakTembakau dan MinumanalkoholBiaya Tempat TinggalPerlengkapan RumahTanggaPenyelenggaraan RumahTanggaBarang Pribadi danSandang lainnyaJasa Perawatan JasmaniMinuman tak beralkohol

1

Component

Extraction Method: Principal Component Analysis.1 components extracted.a.

57

angka yang ada pada tabel tersebut adalah factor loading, yang

menunjukkan besar korelasi antar suatu variabel dengan satu faktor.

Besar korelasi pada setiap baris yang ada di dalam Tabel 4

(Component Matrix) adalah sebagai berikut.

(1) Korelasi antara variabel lemak dan minyak dengan komponen

adalah 0.926 (korelasi kuat karena diatas 0.5).

(2) Korelasi antara variabel tembakau dan minuman alkohol dengan

komponen adalah 0.933 (korelasi kuat karena diatas 0.5).

(3) Korelasi antara variabel biaya tempat tinggal dengan komponen


(4) Korelasi antara perlengkapan rumah tangga dengan komponen


(5) Korelasi antara variabel penyelenggaraan rumah tangga dengan


(6) Korelasi antara variabel barang pribadi dan sandang lainnya dengan


(7) Korelasi antara variabel jasa perawatan jasmani dengan komponen


(8) Korelasi antara variabel minuman tak beralkohol dengan komponen

adalah -0.795 (korelasi kuat karena diatas 0.5).

4.2 Pembahasan

Berdasarkan hasil kegiatan di atas, dapat di ambil suatu pemahaman bahwa dari

semua variabel yang diteliti (10 variabel), hanya ada 2 variabel yang bisa dihilangkan

58

dengan analisis faktor. Variabel tersebut adalah variabel padi-padian, ubi-ubian dan

hasilnya dan variabel sarana dan penunjang lainnya. Kedua variabel dihilangkan karena

nilai MSAnya kurang dari 0,5 yakni 0,095 untuk variabel padi-padian, ubi-ubian dan

hasilnya dan 0,295 untuk variabel sarana dan penunjang lainnya. Variabel padi-padian,

ubi-ubian dan hasilnya tidak berpengaruh terhadap laju inflasi Kabupaten Pati tahun

2011 karena sebagian besar masyarakat di Kabupaten Pati tidak bergerak di bidang

pertanian.

Variabel indeks harga konsumen pada sub kelompok pengeluaran yang dapat

dianalisis lanjut adalah variabel lemak dan minyak, tembakau dan minuman alkohol,

biaya tempat tinggal, perlengkapan rumah tangga, penyelenggaraan rumah tangga,

barang pribadi dan sandang lainnya, jasa perawatan jasmani, dan minuman tak

beralkohol. Berdasarkan kedelapan variabel tersebut faktor yang terbentuk adalah satu

faktor. Karena hanya satu faktor maka tidak perlu dilakukan rotasi mengingat tujuan

rotasi adalah untuk memperjelas variabel yang masuk pada faktor tertentu.

Variabel lemak dan minyak berpengaruh terhadap laju inflasi Kabupaten Pati

tahun 2011 karena harga minyak goreng mengalami kenaikan. Kenaikan ini disebabkan

oleh minimnya bahan baku minyak goreng yaitu kelapa sawit. Disinyalir produsen lebih

senang menjual kelapa sawitnya ke luar negeri karena tergiur dengan nilai jual yang jauh

lebih tinggi bila dibanding dengan di negara sendiri. Sehingga harga minyak goreng di

dalam negeri mulai menipis dan harga jualnya melonjak.

Variabel tembakau juga sangat berpengaruh terhadap laju inflasi di Kabupaten

Pati, karena dalam penelitiansebagian besar penduduk Kabupaten Pati banyak yang

59

merokok. Jika harga tembakau naik, akan berpengaruh terhadap kebutuhan pokok

sehari-hari.

Variabel minuman beralkohol juga sangat berpengaruh terhadap laju inflasi di

Kabupaten Pati, karena dalam penelitian sebagian besar penduduk Kabupaten Pati

banyak yang mengkonsumsi minuman beralkohol terutama di kaum remaja. Pendapatan

minuman beralkohol terdapat dari kafe-kafe yang tersebar di wilayah Kabupaten Pati.

Jika harga minuman beralkohol naik, maka akan berpengaruh terhadap pendapatan

tembakau.

Inflasi yang kelajuannya sudah tidak bisa dikendalikan akan mengurangi

tabungan, mengurangi gairah perusahaan untuk melakukan investasi yang produktif dan

dapat menimbulkan kemerosotan nilai mata uang serta defisit neraca pembayaran.

Berbagai masalah ini akan memperlambat laju pertumbuhan ekonomi. Berdasarkan hasil

analisis faktor yang telah dilakukan didapatkan bahwa laju inflasi Kabupaten Pati tahun

2011 dipengaruhi oleh variabel lemak dan minyak, tembakau dan minuman alkohol,

biaya tempat tinggal, perlengkapan rumah tangga, penyelenggaraan rumah tangga,

barang pribadi dan sandang lainnya, jasa perawatan jasmani, dan minuman tak

beralkohol. Sehingga Pemerintah Kabupaten Pati diharapkan akan lebih memperhatikan

variabel-varibel tersebut agar laju inflasi pada tahun-tahun berikutnya akan menurun.

60

60

BAB V

SIMPULAN DAN SARAN

5.1 Simpulan

Dari hasil kegiatan dan pembahasan di atas, dapat ditarik kesimpulan sebagai

berikut.

1. Variabel-variabel indeks harga konsumen pada sub kelompok pengeluaran yang

layak untuk dihilangkan (direduksi) adalah variabel padi-padian, ubi-ubian dan

hasilnya dan variabel sarana dan penunjang lainnya. Kedua variabel tersebut

dihilangkan karena nilai MSA nya kurang dari 0,5 yakni 0,095 untuk variabel padi-

padian, ubi-ubian dan hasilnya dan 0,295 untuk variabel sarana dan penunjang

lainnya.

2. Variabel-variabel indeks harga konsumen pada sub kelompok pengeluaran yang

paling dominan mempengaruhi laju inflasi Kabupaten Pati pada tahun 2011 adalah

variabel lemak dan minyak, tembakau dan minuman alkohol, I biaya tempat tinggal,

perlengkapan rumah tangga, penyelenggaraan rumah tangga, barang pribadi dan

sandang lainnya, jasa perawatan jasmani, dan minuman tak beralkohol.

61

5.2 Saran

1. Sebaiknya perhitungan indeks harga konsumen ( IHK ) dapat dilakukan dengan

menggunakan metode lain yaitu dengan metode bulan berjalan.

2. Perhitungan Laju Inflasi dapat dilakukan dengan menggunakan metode Laspeyress,

tetapi dapat juga menggunakan metode yang lain sesuai dengan perkembangan

statistik dan perkembangan perekonomian, misalnya dengan menggunakan metode

Paasche.

62

DAFTAR PUSTAKA BPS Kota Semarang. 2007. Indeks Harga Konsumen dan Inflasi Kota Semarang

2007. Semarang : BPS Kota Semarang.

BPS Kota Surakarta. 2009. Indeks Harga Konsumen dan Laju Inflasi Kota Surakarta 2009. Surakarta: BPS Surakarta.

BPS Kabupaten Pati. 2011. Indeks Harga Konsumen dan Laju Inflasi Jepara 2011. Jepara: BPS Kabupaten Jepara.

BPS Kabupaten Kudus. 2007. Inflasi dan Indeks Harga Konsumen Kudus Kota Tahun 2007. Kudus: BPS Kabupaten Kudus.

Mulyono, S. 1991. Statistika Untuk Ekonomi. Jakarta: LP-FEUI.

Supranto, J. 2004. Analisis Multivariate Arti dan Interpretasi. Jakarta: PT. Rineka Cipta.

Supranto, J. 2010. Ilmu Statistika Untuk Ekonomi. Jakarta: PT. Rineka Cipta

Soemartojo. N. 1982. Statistika Untuk Manajemen Dan Ekonomi. Jakarta: PT.Gelora Aksara Pratama.

Santoso, S. 2003. Buku Latian SPSS Statistik Multivariat. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.

Sudjana. 2002. Metode Statistika. Bandung: Tarsito.

Tim Penyusun UNNES. 2010. Panduan Penulisan Karya Ilmiah. Semarang: Universitas Negeri Semarang.

63

64

INDEKS HARGA KONSUMEN DAN PERUBAHANNYA MENURUT KELOMPOK DAN SUB KELOMPOK BARANG/JASA DI KABUPATEN PATI

BULAN : JANUARI 2011 (2002 = 100)

Kelompok/ Sub Kelompok Indeks Perubahan Andil Inflasi

(dalam %) (dalam%) 1 2 3 4

UMUM 149,905 0,96 0,96 I. BAHAN MAKANAN 149,627 1,83 0,42 A. Padi-padian, ubi-ubian & hasilnya 185,682 3,50 0,24 B. Daging dan hasilnya 140,201 -2,65 -0,09 C. Ikan Segar 178,677 -2,25 0,00 D. Ikan Diawetkan 105,244 0,00 0,00 E. Telur, Susu & hasilnya 119,892 1,50 0,03 F. Sayur-sayuran 143,858 8,89 0,12 G. Kacang-kacangan 108,409 1,77 0,02 H. Buah-buahan 143,202 4,87 0,11 I. Bumbu-bumbuan 142,573 -3,50 -0,07 J. Lemak dan Minyak 156,177 8,90 0,15 K.Bahan Makanan Lainnya 99,651 -17,57 -0,04 II. MKN.JADI, MINUMAN, ROKOK & TEMBAKAU 142,779 0,98 0,16 A. Makanan Jadi 134,426 1,30 0,13 B. Minuman tak berakohol 162,841 0,00 0,00 C. Tembakau & Min. alkohol 153,918 0,98 0,03 III. PERUMAHAN, AIR, LISTRIK, GAS & BHN BAKAR 163,977 0,93 0,29 A. Biaya Tempat tinggal 170,822 0,00 0,00 B. Bahan bakar, penerangan dan air 148,473 0,00 0,00 C. Perlengkapan Rumahtangga 196,048 0,00 0,00 D. Penyelenggaraan Rumahtangga 154,155 6,65 0,29 IV. SANDANG 127,539 -0,01 0,00 A. Sandang Laki-laki 108,723 0,00 0,00 B. Sandang Wanita 116,442 0,00 0,00 C. Sandang Anak-anak 128,946 0,00 0,00 D. Barang Pribadi & Sandang lainnya 182,068 -0,05 0,00 V. KESEHATAN 131,020 0,04 0,00 A. Jasa Kesehatan 144,643 0,00 0,00 B. Obat-obatan 111,736 0,00 0,00 C. Jasa Perawatan Jasmani 169,836 0,00 0,00 D. Perawatan Jasmani dan Kosmetika 124,814 0,09 0,00 VI. PENDIDIKAN, REKREASI & OR 129,406 0,72 0,04 A. Jasa Pendidikan 143,002 0,00 0,00 B. Kursus-kursus/pelatihan 131,392 0,00 0,00 C. Perlengkapan/Peralatan Pendidikan 118,83 0,00 0,00 D. Rekreasi 103,431 0,00 0,00 E. Olahraga 176,282 31,05 0,04 VII. TRANSPORTASI & KOMUNIKASI 155,007 0,34 0,05 A. Transpor 179,976 0,39 0,04 B. Komunikasi & Pengiriman 97,325 0,25 0,01

Lampiran 1

65

C. Sarana & Penunjang Transport 123,894 0,00 0,00 D. Jasa Keuangan 160,532 0,00 0,00 E. Sarana dan penunjang lainnya 203,981 -0,15 0,00


BULAN : PEBRUARI 2011 (2002 = 100)


(dalam %) (dalam%) 1 2 3 4

UMUM 151,246 0,89 0,89 I. BAHAN MAKANAN 151,357 1,16 0,27 A. Padi-padian, ubi-ubian & hasilnya 212,357 14,26 0,99 B. Daging dan hasilnya 134,91 -3,77 -0,13 C. Ikan Segar 164,504 -7,93 -0,13 D. Ikan Diawetkan 105,244 0,00 0,00 E. Telur, Susu & hasilnya 117,714 -1,82 -0,03 F. Sayur-sayuran 116,199 -19,23 -0,29 G. Kacang-kacangan 108,343 -0,06 0,00 H. Buah-buahan 135,793 -5,17 -0,13 I. Bumbu-bumbuan 141,683 -0,62 -0,01 J. Lemak dan Minyak 156,177 0,00 0,00 K.Bahan Makanan Lainnya 102,168 2,53 0,01 II. MKN.JADI, MINUMAN, ROKOK & TEMBAKAU 142,85 0,05 0,01 A. Makanan Jadi 134,536 0,08 0,01 B. Minuman tak berakohol 162,841 0,00 0,00 C. Tembakau & Min. alkohol 153,918 0,00 0,00 III. PERUMAHAN, AIR, LISTRIK, GAS & BHN BAKAR 166,981 1,83 0,57 A. Biaya Tempat tinggal 176,062 3,07 0,52 B. Bahan bakar, penerangan dan air 148,473 0,00 0,00 C. Perlengkapan Rumahtangga 196,553 0,26 0,01 D. Penyelenggaraan Rumahtangga 155,617 0,95 0,04 IV. SANDANG 128,533 0,78 0,04 A. Sandang Laki-laki 108,723 0,00 0,00 B. Sandang Wanita 116,442 0,00 0,00 C. Sandang Anak-anak 128,946 0,00 0,00 D. Barang Pribadi & Sandang lainnya 188,092 3,31 0,04 V. KESEHATAN 131,020 0,00 0,00 A. Jasa Kesehatan 144,643 0,00 0,00 B. Obat-obatan 111,736 0,00 0,00 C. Jasa Perawatan Jasmani 169,836 0,00 0,00 D. Perawatan Jasmani dan Kosmetika 124,814 0,00 0,00 VI. PENDIDIKAN, REKREASI & OR 129,685 0,22 0,01 A. Jasa Pendidikan 143,002 0,00 0,00 B. Kursus-kursus/pelatihan 131,392 0,00 0,00 C. Perlengkapan/Peralatan Pendidikan 120,92 1,76 0,01 D. Rekreasi 103,431 0,00 0,00 E. Olahraga 176,282 0,00 0,00 VII. TRANSPORTASI & KOMUNIKASI 155,007 0,00 0,00

66

A. Transpor 179,976 0,00 0,00 B. Komunikasi & Pengiriman 97,325 0,00 0,00 C. Sarana & Penunjang Transport 123,894 0,00 0,00 D. Jasa Keuangan 160,532 0,00 0,00 E. Sarana dan penunjang lainnya 203,981 -0,15 0,00


BULAN : MARET 2011 (2002 = 100)


(dalam %) (dalam %) 1 2 3 4

UMUM 151,753 0,34 0,34 I. BAHAN MAKANAN 151,341 -0,01 0,00 A. Padi-padian, ubi-ubian & hasilnya 210,41 -0,82 -0,06 B. Daging dan hasilnya 136,349 1,07 0,04 C. Ikan Segar 169,725 3,17 0,05 D. Ikan Diawetkan 106,636 1,32 0,01 E. Telur, Susu & hasilnya 117,099 -0,52 -0,01 F. Sayur-sayuran 112,446 -3,23 -0,04 G. Kacang-kacangan 108,683 0,31 0,00 H. Buah-buahan 134,422 -1,01 -0,02 I. Bumbu-bumbuan 144,406 1,92 0,04 J. Lemak dan Minyak 156,177 0,00 0,00 K.Bahan Makanan Lainnya 104,685 2,46 0,00 II. MKN.JADI, MINUMAN, ROKOK & TEMBAKAU 144,797 1,36 0,23 A. Makanan Jadi 137,176 1,96 0,20 B. Minuman tak berakohol 162,841 0,00 0,00 C. Tembakau & Min. alkohol 155,22 0,85 0,03 III. PERUMAHAN, AIR, LISTRIK, GAS & BHN BAKAR 167,485 0,30 0,09 A. Biaya Tempat tinggal 177,023 0,55 0,09 B. Bahan bakar, penerangan dan air 148,473 0,00 0,00 C. Perlengkapan Rumahtangga 196,553 0,00 0,00 D. Penyelenggaraan Rumahtangga 155,617 0,00 0,00 IV. SANDANG 128,575 0,03 0,00 A. Sandang Laki-laki 109,065 0,31 0,00 B. Sandang Wanita 117,233 0,68 0,01 C. Sandang Anak-anak 128,946 0,00 0,00 D. Barang Pribadi & Sandang lainnya 186,133 -1,04 -0,01 V. KESEHATAN 131,553 0,41 0,02 A. Jasa Kesehatan 144,643 0,00 0,00 B. Obat-obatan 111,736 0,00 0,00 C. Jasa Perawatan Jasmani 169,836 0,00 0,00 D. Perawatan Jasmani dan Kosmetika 125,902 0,87 0,02 VI. PENDIDIKAN, REKREASI & OR 129,685 0,00 0,00 A. Jasa Pendidikan 143,002 0,00 0,00 B. Kursus-kursus/pelatihan 131,392 0,00 0,00 C. Perlengkapan/Peralatan Pendidikan 120,92 0,00 0,00 D. Rekreasi 103,431 0,00 0,00

67

E. Olahraga 176,282 0,00 0,00 VII. TRANSPORTASI & KOMUNIKASI 155,007 0,00 0,00 A. Transpor 179,976 0,00 0,00 B. Komunikasi & Pengiriman 97,325 0,00 0,00 C. Sarana & Penunjang Transport 123,894 0,00 0,00 D. Jasa Keuangan 160,532 0,00 0,00 E. Sarana dan penunjang lainnya 203,981 -0,15 0,00


BULAN : APRIL 2011 (2002 = 100)


(dalam %) (dalam %) 1 2 3 4

UMUM 151,143 -0,40 -0,40 I. BAHAN MAKANAN 147,855 -2,30 -0,54 A. Padi-padian, ubi-ubian & hasilnya 188,973 -10,19 -0,79 B. Daging dan hasilnya 148,732 9,08 0,30 C. Ikan Segar 158,421 -6,66 -0,10 D. Ikan Diawetkan 106,636 0,00 0,00 E. Telur, Susu & hasilnya 125,729 7,37 0,14 F. Sayur-sayuran 120,413 7,09 0,08 G. Kacang-kacangan 108,683 0,00 0,00 H. Buah-buahan 133,039 -1,03 -0,02 I. Bumbu-bumbuan 118,200 -18,15 -0,34 J. Lemak dan Minyak 173,828 11,30 0,20 K.Bahan Makanan Lainnya 104,685 0,00 0,00 II. MKN.JADI, MINUMAN, ROKOK & TEMBAKAU 145,056 0,18 0,03 A. Makanan Jadi 137,354 0,13 0,01 B. Minuman tak berakohol 162,841 0,00 0,00 C. Tembakau & Min. alkohol 156,027 0,52 0,02 III. PERUMAHAN, AIR, LISTRIK, GAS & BHN BAKAR 167,485 0,00 0,00 A. Biaya Tempat tinggal 177,023 0,00 0,00 B. Bahan bakar, penerangan dan air 148,473 0,00 0,00 C. Perlengkapan Rumahtangga 196,553 0,00 0,00 D. Penyelenggaraan Rumahtangga 155,617 0,00 0,00 IV. SANDANG 129,436 0,67 0,03 A. Sandang Laki-laki 108,974 -0,08 0,00 B. Sandang Wanita 117,233 0,00 0,00 C. Sandang Anak-anak 128,946 0,00 0,00 D. Barang Pribadi & Sandang lainnya 191,518 2,89 0,03 V. KESEHATAN 133,827 1,73 0,07 A. Jasa Kesehatan 144,643 0,00 0,00 B. Obat-obatan 111,736 0,00 0,00 C. Jasa Perawatan Jasmani 169,836 0,00 0,00 D. Perawatan Jasmani dan Kosmetika 130,539 3,68 0,03 VI. PENDIDIKAN, REKREASI & OR 129,685 0,00 0,07 A. Jasa Pendidikan 143,002 0,00 0,00 B. Kursus-kursus/pelatihan 131,392 0,00 0,00

68

C. Perlengkapan/Peralatan Pendidikan 120,920 0,00 0,00 D. Rekreasi 103,431 0,00 0,00 E. Olahraga 176,282 0,00 0,07 VII. TRANSPORTASI & KOMUNIKASI 155,007 0,00 0,00 A. Transpor 179,976 0,00 0,00 B. Komunikasi & Pengiriman 97,325 0,00 0,00 C. Sarana & Penunjang Transport 123,894 0,00 0,00 D. Jasa Keuangan 160,532 0,00 0,00 E. Sarana dan penunjang lainnya 203,981 -0,15 0,00


BULAN : MEI 2011 (2002 = 100)


(dalam %) (dalam %) 1 2 3 4

UMUM 151,617 0,31 0,31 I. BAHAN MAKANAN 149,127 0,86 0,20 A. Padi-padian, ubi-ubian & hasilnya 188,973 0,00 0,00 B. Daging dan hasilnya 148,732 0,00 0,00 C. Ikan Segar 153,945 -2,83 -0,04 D. Ikan Diawetkan 107,196 0,52 0,00 E. Telur, Susu & hasilnya 126,747 0,81 0,02 F. Sayur-sayuran 125,521 4,24 0,05 G. Kacang-kacangan 108,683 0,00 0,00 H. Buah-buahan 133,572 0,40 0,01 I. Bumbu-bumbuan 122,197 3,38 0,05 J. Lemak dan Minyak 182,654 5,08 0,10 K.Bahan Makanan Lainnya 107,202 2,40 0,01 II. MKN.JADI, MINUMAN, ROKOK & TEMBAKAU 146,076 0,70 0,01 A. Makanan Jadi 138,57 0,88 0,09 B. Minuman tak berakohol 162,841 0,00 0,00 C. Tembakau & Min. alkohol 157,329 0,83 0,03 III. PERUMAHAN, AIR, LISTRIK, GAS & BHN BAKAR 167,532 0,03 0,01 A. Biaya Tempat tinggal 177,023 0,00 0,00 B. Bahan bakar, penerangan dan air 148,473 0,00 0,00 C. Perlengkapan Rumahtangga 197,322 0,39 0,01 D. Penyelenggaraan Rumahtangga 155,617 0,00 0,00 IV. SANDANG 128,851 -0,45 -0,02 A. Sandang Laki-laki 108,974 0,00 0,00 B. Sandang Wanita 117,233 0,00 0,00 C. Sandang Anak-anak 129,015 0,05 0,00 D. Barang Pribadi & Sandang lainnya 187,883 -1,90 -0,20 V. KESEHATAN 133,897 0,05 0,00 A. Jasa Kesehatan 144,643 0,00 0,00 B. Obat-obatan 112,188 0,40 0,00 C. Jasa Perawatan Jasmani 169,836 0,00 0,00 D. Perawatan Jasmani dan Kosmetika 130,539 0,00 0,00 VI. PENDIDIKAN, REKREASI & OR 129,685 0,00 0,00

69

A. Jasa Pendidikan 143,002 0,00 0,00 B. Kursus-kursus/pelatihan 131,382 0,00 0,00 C. Perlengkapan/Peralatan Pendidikan 120,92 0,00 0,00 D. Rekreasi 103,431 0,00 0,00 E. Olahraga 176,282 0,00 0,00 VII. TRANSPORTASI & KOMUNIKASI 155,121 0,07 0,01 A. Transpor 179,976 0,00 0,00 B. Komunikasi & Pengiriman 97,325 0,00 0,00 C. Sarana & Penunjang Transport 125,343 1,17 0,01 D. Jasa Keuangan 160,532 0,00 0,00 E. Sarana dan penunjang lainnya 203,981 -0,15 0,00


BULAN : JUNI 2011 (2002 = 100)


(dalam %) (dalam %) 1 2 3 4

UMUM 151,910 0,19 0,19 I. BAHAN MAKANAN 148,270 -0,57 -0,13 A. Padi-padian, ubi-ubian & hasilnya 188,776 -0,10 -0,01 B. Daging dan hasilnya 144,916 -2,57 -0,09 C. Ikan Segar 162,914 5,83 0,08 D. Ikan Diawetkan 108,278 1,01 0,01 E. Telur, Susu & hasilnya 128,698 1,54 0,03 F. Sayur-sayuran 119,759 -4,59 -0,06 G. Kacang-kacangan 108,683 0,00 0,00 H. Buah-buahan 129,630 -2,95 -0,07 I. Bumbu-bumbuan 116,461 -4,69 -0,07 J. Lemak dan Minyak 187,066 2,42 0,05 K.Bahan Makanan Lainnya 107,202 0,00 0,00 II. MKN.JADI, MINUMAN, ROKOK & TEMBAKAU 147,572 1,02 0,17 A. Makanan Jadi 139,796 0,89 0,09 B. Minuman tak berakohol 162,841 0,00 0,00 C. Tembakau & Min. alkohol 161,288 2,52 0,08 III. PERUMAHAN, AIR, LISTRIK, GAS & BHN BAKAR 168,422 0,53 0,17 A. Biaya Tempat tinggal 178,724 0,96 0,17 B. Bahan bakar, penerangan dan air 148,473 0,00 0,00 C. Perlengkapan Rumahtangga 197,322 0,00 0,00 D. Penyelenggaraan Rumahtangga 155,617 0,00 0,00 IV. SANDANG 128,456 -0,31 -0,02 A. Sandang Laki-laki 108,974 0,00 0,00 B. Sandang Wanita 117,233 0,00 0,00 C. Sandang Anak-anak 129,015 0,00 0,00 D. Barang Pribadi & Sandang lainnya 185,484 -1,28 -0,20 V. KESEHATAN 133,933 0,03 0,00 A. Jasa Kesehatan 144,643 0,00 0,00 B. Obat-obatan 112,414 0,20 0,00 C. Jasa Perawatan Jasmani 169,836 0,00 0,00

70

D. Perawatan Jasmani dan Kosmetika 130,539 0,00 0,00 VI. PENDIDIKAN, REKREASI & OR 129,685 0,00 0,00 A. Jasa Pendidikan 143,002 0,00 0,00 B. Kursus-kursus/pelatihan 131,382 0,00 0,00 C. Perlengkapan/Peralatan Pendidikan 120,920 0,00 0,00 D. Rekreasi 103,431 0,00 0,00 E. Olahraga 176,282 0,00 0,00 VII. TRANSPORTASI & KOMUNIKASI 155,121 0,00 0,00 A. Transpor 179,976 0,00 0,00 B. Komunikasi & Pengiriman 97,325 0,00 0,00 C. Sarana & Penunjang Transport 125,343 0,00 0,00 D. Jasa Keuangan 160,532 0,00 0,00 E. Sarana dan penunjang lainnya 203,981 -0,15 0,00


BULAN : JULI 2011 (2002 = 100)


(dalam %) (dalam %) 1 2 3 4

UMUM 153,142 0,81 0,19 I. BAHAN MAKANAN 151,489 2,17 -0,13 A. Padi-padian, ubi-ubian & hasilnya 188,827 0,03 -0,01 B. Daging dan hasilnya 149,487 3,15 -0,09 C. Ikan Segar 174,116 6,88 0,08 D. Ikan Diawetkan 107,787 -0,45 0,01 E. Telur, Susu & hasilnya 136,666 6,19 0,03 F. Sayur-sayuran 117,349 -2,01 -0,06 G. Kacang-kacangan 111,628 2,71 0,00 H. Buah-buahan 138,622 6,94 -0,07 I. Bumbu-bumbuan 120,472 3,44 -0,07 J. Lemak dan Minyak 182,654 -2,36 0,05 K.Bahan Makanan Lainnya 107,202 0,00 0,00 II. MKN.JADI, MINUMAN, ROKOK & TEMBAKAU 148,143 0,39 0,17 A. Makanan Jadi 140,406 0,44 0,09 B. Minuman tak berakohol 162,481 0,00 0,00 C. Tembakau & Min. alkohol 162,277 0,61 0,08 III. PERUMAHAN, AIR, LISTRIK, GAS & BHN BAKAR 168,422 0,00 0,17 A. Biaya Tempat tinggal 178,724 0,00 0,17 B. Bahan bakar, penerangan dan air 148,473 0,00 0,00 C. Perlengkapan Rumahtangga 197,322 0,00 0,00 D. Penyelenggaraan Rumahtangga 155,617 0,00 0,00 IV. SANDANG 129,132 0,53 -0,02 A. Sandang Laki-laki 108,974 0,00 0,00 B. Sandang Wanita 117,233 0,00 0,00 C. Sandang Anak-anak 129,513 0,39 0,00 D. Barang Pribadi & Sandang lainnya 188,968 1,88 -0,20 V. KESEHATAN 140,195 4,68 0,20 A. Jasa Kesehatan 163,181 12,82 0,18

71

B. Obat-obatan 115,428 2,68 0,01 C. Jasa Perawatan Jasmani 169,836 0,00 0,00 D. Perawatan Jasmani dan Kosmetika 130,851 0,24 0,00 VI. PENDIDIKAN, REKREASI & OR 130,412 0,56 0,03 A. Jasa Pendidikan 143,002 0,00 0,00 B. Kursus-kursus/pelatihan 131,392 0,00 0,00 C. Perlengkapan/Peralatan Pendidikan 126,367 4,50 0,03 D. Rekreasi 103,431 0,00 0,00 E. Olahraga 176,282 0,00 0,00 VII. TRANSPORTASI & KOMUNIKASI 155,121 0,00 0,00 A. Transpor 179,976 0,00 0,00 B. Komunikasi & Pengiriman 97,325 0,00 0,00 C. Sarana & Penunjang Transport 125,343 0,00 0,00 D. Jasa Keuangan 160,532 0,00 0,00 E. Sarana dan penunjang lainnya 203,981 -0,15 0,00


BULAN : AGUSTUS 2011 (2002 = 100)


(dalam %) (dalam %) 1 2 3 4

UMUM 153,585 0,29 0,29 I. BAHAN MAKANAN 151,562 0,05 0,01 A. Padi-padian, ubi-ubian & hasilnya 188,926 0,05 0,00 B. Daging dan hasilnya 149,487 0,00 0,00 C. Ikan Segar 162,048 -6,93 -0,11 D. Ikan Diawetkan 108,272 0,45 0,00 E. Telur, Susu & hasilnya 140,910 3,11 0,07 F. Sayur-sayuran 116,632 -0,61 -0,01 G. Kacang-kacangan 113,970 2,10 0,02 H. Buah-buahan 132,384 -4,50 -0,10 I. Bumbu-bumbuan 115,774 -3,90 -0,06 J. Lemak dan Minyak 200,305 9,66 0,20 K.Bahan Makanan Lainnya 107,202 0,00 0,00 II. MKN.JADI, MINUMAN, ROKOK & TEMBAKAU 149,738 1,08 0,18 A. Makanan Jadi 143,423 2,15 0,22 B. Minuman tak berakohol 160,716 -1,31 -0,04 C. Tembakau & Min. alkohol 162,277 0,00 0,00 III. PERUMAHAN, AIR, LISTRIK, GAS & BHN BAKAR 168,552 0,08 0,02 A. Biaya Tempat tinggal 178,605 -0,07 -0,01 B. Bahan bakar, penerangan dan air 148,473 0,00 0,00 C. Perlengkapan Rumahtangga 197,322 0,00 0,00 D. Penyelenggaraan Rumahtangga 156,843 0,79 0,04 IV. SANDANG 129,777 0,50 0,02 A. Sandang Laki-laki 111,221 2,06 0,03 B. Sandang Wanita 117,564 0,28 0,00 C. Sandang Anak-anak 129,924 0,32 0,00 D. Barang Pribadi & Sandang lainnya 187,668 -0,69 -0,01

72

V. KESEHATAN 141,867 1,19 0,05 A. Jasa Kesehatan 163,181 0,00 0,00 B. Obat-obatan 115,973 0,47 0,00 C. Jasa Perawatan Jasmani 169,836 0,00 0,00 D. Perawatan Jasmani dan Kosmetika 134,088 2,47 0,05 VI. PENDIDIKAN, REKREASI & OR 130,290 -0,09 0,00 A. Jasa Pendidikan 143,002 0,00 0,00 B. Kursus-kursus/pelatihan 131,392 0,00 0,00 C. Perlengkapan/Peralatan Pendidikan 126,367 0,00 0,00 D. Rekreasi 102,974 -0,44 0,00 E. Olahraga 176,282 0,00 0,00 VII. TRANSPORTASI & KOMUNIKASI 155,121 0,00 0,00 A. Transpor 179,976 0,00 0,00 B. Komunikasi & Pengiriman 97,325 0,00 0,00 C. Sarana & Penunjang Transport 125,343 0,00 0,00 D. Jasa Keuangan 160,532 0,00 0,00 E. Sarana dan penunjang lainnya 203,981 -0,15 0,00


BULAN : SEPTEMBER 2011 (2002 = 100)


(dalam %) (dalam %) 1 2 3 4

UMUM 155,259 1,09 1,09 I. BAHAN MAKANAN 157,213 3,73 0,86 A. Padi-padian, ubi-ubian & hasilnya 194,463 2,93 0,20 B. Daging dan hasilnya 159,682 6,82 0,25 C. Ikan Segar 193,788 19,59 0,29 D. Ikan Diawetkan 109,316 0,96 0,01 E. Telur, Susu & hasilnya 143,698 1,98 0,04 F. Sayur-sayuran 119,792 2,71 0,03 G. Kacang-kacangan 113,708 -0,23 0,00 H. Buah-buahan 129,776 -1,97 -0,04 I. Bumbu-bumbuan 123,680 6,83 0,10 J. Lemak dan Minyak 199,353 -0,47 -0,01 K.Bahan Makanan Lainnya 107,202 0,00 0,00 II. MKN.JADI, MINUMAN, ROKOK & TEMBAKAU 150,117 0,25 0,04 A. Makanan Jadi 143,855 0,30 0,03 B. Minuman tak berakohol 158,591 -1,32 -0,04 C. Tembakau & Min. alkohol 164,921 1,63 0,05 III. PERUMAHAN, AIR, LISTRIK, GAS & BHN BAKAR 169,003 0,27 0,08 A. Biaya Tempat tinggal 178,605 0,00 0,00 B. Bahan bakar, penerangan dan air 148,473 0,00 0,00 C. Perlengkapan Rumahtangga 197,322 0,00 0,00 D. Penyelenggaraan Rumahtangga 159,724 1,84 0,08 IV. SANDANG 132,541 2,13 0,10 A. Sandang Laki-laki 112,327 0,99 0,01 B. Sandang Wanita 117,940 0,32 0,00

73

C. Sandang Anak-anak 129,924 0,00 0,00 D. Barang Pribadi & Sandang lainnya 201,689 7,47 0,09 V. KESEHATAN 141,867 0,00 0,00 A. Jasa Kesehatan 163,181 0,00 0,00 B. Obat-obatan 115,973 0,00 0,00 C. Jasa Perawatan Jasmani 169,836 0,00 0,00 D. Perawatan Jasmani dan Kosmetika 134,088 0,00 0,00 VI. PENDIDIKAN, REKREASI & OR 130,290 0,00 0,00 A. Jasa Pendidikan 143,002 0,00 0,00 B. Kursus-kursus/pelatihan 131,392 0,00 0,00 C. Perlengkapan/Peralatan Pendidikan 126,367 0,00 0,00 D. Rekreasi 102,974 0,00 0,00 E. Olahraga 176,282 0,00 0,00 VII. TRANSPORTASI & KOMUNIKASI 155,121 0,00 0,00 A. Transpor 179,976 0,00 0,00 B. Komunikasi & Pengiriman 97,325 0,00 0,00 C. Sarana & Penunjang Transport 125,343 0,00 0,00 D. Jasa Keuangan 160,532 0,00 0,00 E. Sarana dan penunjang lainnya 203,981 -0,15 0,00


BULAN : OKTOBER 2011 (2002 = 100)


(dalam %) (dalam %) 1 2 3 4

UMUM 157,089 1,18 1,18 I. BAHAN MAKANAN 159,777 1,63 0,39 A. Padi-padian, ubi-ubian & hasilnya 195,300 0,43 0,03 B. Daging dan hasilnya 170,813 6,97 0,26 C. Ikan Segar 203,535 5,03 0,09 D. Ikan Diawetkan 109,316 0,00 0,00 E. Telur, Susu & hasilnya 141,716 -1,38 -0,03 F. Sayur-sayuran 115,844 -3,30 -0,04 G. Kacang-kacangan 113,708 0,00 0,00 H. Buah-buahan 132,701 2,25 0,05 I. Bumbu-bumbuan 122,102 -1,28 -0,02 J. Lemak dan Minyak 202,815 1,74 0,04 K.Bahan Makanan Lainnya 110,945 3,49 0,01 II. MKN.JADI, MINUMAN, ROKOK & TEMBAKAU 152,531 1,61 0,27 A. Makanan Jadi 147,299 2,39 0,25 B. Minuman tak berakohol 159,591 0,63 0,02 C. Tembakau & Min. alkohol 164,921 0,00 0,00 III. PERUMAHAN, AIR, LISTRIK, GAS & BHN BAKAR 169,018 0,01 0,00 A. Biaya Tempat tinggal 178,605 0,00 0,00 B. Bahan bakar, penerangan dan air 148,473 0,00 0,00 C. Perlengkapan Rumahtangga 197,562 0,12 0,00 D. Penyelenggaraan Rumahtangga 159,724 0,00 0,00 IV. SANDANG 134,868 1,76 0,09

74

A. Sandang Laki-laki 114,470 1,91 0,02 B. Sandang Wanita 118,361 0,36 0,01 C. Sandang Anak-anak 131,918 1,53 0,02 D. Barang Pribadi & Sandang lainnya 208,629 3,44 0,04 V. KESEHATAN 142,877 0,71 0,03 A. Jasa Kesehatan 163,181 0,00 0,00 B. Obat-obatan 115,973 0,00 0,00 C. Jasa Perawatan Jasmani 174,228 2,59 0,01 D. Perawatan Jasmani dan Kosmetika 135,706 1,21 0,02 VI. PENDIDIKAN, REKREASI & OR 130,290 0,00 0,00 A. Jasa Pendidikan 143,002 0,00 0,00 B. Kursus-kursus/pelatihan 131,392 0,00 0,00 C. Perlengkapan/Peralatan Pendidikan 126,367 0,00 0,00 D. Rekreasi 102,974 0,00 0,00 E. Olahraga 176,282 0,00 0,00 VII. TRANSPORTASI & KOMUNIKASI 159,440 2,78 0,40 A. Transpor 186,452 3,60 0,40 B. Komunikasi & Pengiriman 97,325 0,00 0,00 C. Sarana & Penunjang Transport 125,343 0,00 0,00 D. Jasa Keuangan 160,532 0,00 0,00 E. Sarana dan penunjang lainnya 203,981 -0,15 0,00


BULAN : NOPEMBER 2011 (2002 = 100)


(dalam %) (dalam%) 1 2 3 4

UMUM 157,307 0,14 0,14 I. BAHAN MAKANAN 156,141 -2,28 -0,54 A. Padi-padian, ubi-ubian & hasilnya 189,416 -3,01 -0,21 B. Daging dan hasilnya 162,925 -4,62 -0,19 C. Ikan Segar 160,032 -21,37 -0,38 D. Ikan Diawetkan 109,316 0,00 0,00 E. Telur, Susu & hasilnya 141,487 0,09 0,00 F. Sayur-sayuran 126,896 9,54 0,11 G. Kacang-kacangan 113,931 0,20 0,00 H. Buah-buahan 122,645 -7,58 -0,16 I. Bumbu-bumbuan 141,877 16,20 0,25 J. Lemak dan Minyak 207,228 2,18 0,05 K.Bahan Makanan Lainnya 107,202 -3,37 -0,01 II. MKN.JADI, MINUMAN, ROKOK & TEMBAKAU 152,411 -0,08 -0,01 A. Makanan Jadi 146,720 -0,39 -0,04 B. Minuman tak berakohol 160,252 0,41 0,01 C. Tembakau & Min. alkohol 165,728 0,49 0,02 III. PERUMAHAN, AIR, LISTRIK, GAS & BHN BAKAR 173,971 2,93 0,89 A. Biaya Tempat tinggal 181,986 1,89 0,32 B. Bahan bakar, penerangan dan air 148,667 0,13 0,01 C. Perlengkapan Rumahtangga 197,802 0,12 0,00

75

D. Penyelenggaraan Rumahtangga 179,625 12,46 0,56 IV. SANDANG 137,158 1,70 0,08 A. Sandang Laki-laki 114,728 0,22 0,00 B. Sandang Wanita 118,701 0,29 0,00 C. Sandang Anak-anak 131,918 0,00 0,00 D. Barang Pribadi & Sandang lainnya 221,364 6,10 0,08 V. KESEHATAN 143,659 0,55 0,02 A. Jasa Kesehatan 164,377 0,73 0,01 B. Obat-obatan 115,973 0,00 0,00 C. Jasa Perawatan Jasmani 174,228 0,00 0,00 D. Perawatan Jasmani dan Kosmetika 136,558 0,63 0,01 VI. PENDIDIKAN, REKREASI & OR 132,602 1,77 0,09 A. Jasa Pendidikan 143,002 0,00 0,00 B. Kursus-kursus/pelatihan 136,870 4,17 0,01 C. Perlengkapan/Peralatan Pendidikan 126,367 0,00 0,00 D. Rekreasi 110,693 7,50 0,08 E. Olahraga 176,282 0,00 0,00 VII. TRANSPORTASI & KOMUNIKASI 155,121 -2,71 -0,40 A. Transpor 179,976 -3,47 -0,40 B. Komunikasi & Pengiriman 97,325 0,00 0,00 C. Sarana & Penunjang Transport 125,343 0,00 0,00 D. Jasa Keuangan 160,532 0,00 0,00 E. Sarana dan penunjang lainnya 203,981 -0,15 0,00


BULAN : DESEMBER 2011 (2002 = 100)


(dalam %) (dalam %) 1 2 3 4

UMUM 158,557 0,79 0,79 I. BAHAN MAKANAN 158,923 1,78 0,41 A. Padi-padian, ubi-ubian & hasilnya 194,396 2,63 0,18 B. Daging dan hasilnya 160,234 -1,65 -0,06 C. Ikan Segar 166,700 4,17 0,06 D. Ikan Diawetkan 109,316 0,00 0,00 E. Telur, Susu & hasilnya 144,569 1,92 0,04 F. Sayur-sayuran 129,877 2,35 0,03 G. Kacang-kacangan 113,931 0,00 0,00 H. Buah-buahan 131,759 7,43 0,15 I. Bumbu-bumbuan 143,618 1,23 0,02 J. Lemak dan Minyak 207,228 0,00 0,00 K.Bahan Makanan Lainnya 107,202 0,00 0,00 II. MKN.JADI, MINUMAN, ROKOK & TEMBAKAU 154,663 1,48 0,25 A. Makanan Jadi 150,181 2,36 0,25 B. Minuman tak berakohol 160,252 0,00 0,00 C. Tembakau & Min. alkohol 165,728 0,00 0,00 III. PERUMAHAN, AIR, LISTRIK, GAS & BHN BAKAR 174,315 0,20 0,06 A. Biaya Tempat tinggal 181,986 0,00 0,00

76

B. Bahan bakar, penerangan dan air 148,667 0,00 0,00 C. Perlengkapan Rumahtangga 197,802 0,00 0,00 D. Penyelenggaraan Rumahtangga 181,819 1,22 0,00 IV. SANDANG 137,397 0,17 0,01 A. Sandang Laki-laki 114,728 0,00 0,00 B. Sandang Wanita 118,701 0,00 0,00 C. Sandang Anak-anak 131,918 0,00 0,00 D. Barang Pribadi & Sandang lainnya 222,818 0,66 0,01 V. KESEHATAN 143,659 0,00 0,00 A. Jasa Kesehatan 164,377 0,00 0,00 B. Obat-obatan 115,973 0,00 0,00 C. Jasa Perawatan Jasmani 174,228 0,00 0,00 D. Perawatan Jasmani dan Kosmetika 136,558 0,00 0,00 VI. PENDIDIKAN, REKREASI & OR 132,602 0,00 0,00 A. Jasa Pendidikan 143,002 0,00 0,00 B. Kursus-kursus/pelatihan 136,870 0,00 0,00 C. Perlengkapan/Peralatan Pendidikan 126,367 0,00 0,00 D. Rekreasi 110,693 0,00 0,00 E. Olahraga 176,282 0,00 0,00 VII. TRANSPORTASI & KOMUNIKASI 155,783 0,43 0,06 A. Transpor 179,976 0,00 0,00 B. Komunikasi & Pengiriman 97,325 0,00 0,00 C. Sarana & Penunjang Transport 133,783 6,73 0,06 D. Jasa Keuangan 160,532 0,00 0,00 E. Sarana dan penunjang lainnya 203,981 -0,15 0,00

77

DATA INDEKS HARGA KONSUMEN (IHK) PADA SUB KELOMPOK PENGELUARAN YANG MEMPENGARUHI LAJU INFLASI KABUPATEN PATI TAHUN 2011

Bulan Padi-padian

Lemak & Minyak

Minuman Tak

Beralkohol Biaya Tmp

Tinggal Perlengkapan Rmh tangga

Pnylnggraan Rmh tangga

Barang Pribadi

Jasa Prwatan Jasmani

Tembakau & Minuman

Beralkohol

Sarana Penunjang

lainnya

Januari 185,682 156,177 162,841 170,822 196,048 154,155 182,068 169,836 153,918 203,981 Pebruari 212,153 156,177 162,841 176,062 196,553 155,617 188,092 169,83 153,918 203,981 Maret 210,41 156,177 162,841 177,023 196,553 155,617 186,133 169,836 155,22 203,981 April 188,973 173,828 162,841 177,023 196,553 155,617 191,518 169,836 156,027 203,981 Mei 188,973 182,654 162,841 177,023 197,322 155,617 187,883 169,836 157,329 160,532 Juni 188,776 187,066 162,841 178,724 197,322 155,617 185,484 169,836 161,288 160,532 Juli 188,827 182,654 162,841 178,724 197,322 155,617 188,968 169,836 162,277 203,981 Agustus 188,926 200,305 160,716 178,605 197,322 156,843 187,668 169,836 162,277 203,981 September 194,463 199,353 158,591 178,605 197,322 159,724 201,689 169,836 164,921 203,981 Oktober 195,3 202,815 159,591 178,605 197,562 159,724 208,629 174,228 164,921 203,981 Nopember 189,416 207,228 160,252 181,986 197,802 179,625 221,364 174,228 165,728 203,981 Desember 194,396 207,228 160,252 181,986 197,802 181,819 222,818 174,228 165,728 203,981

Lampiran 2

78

Tabel Anti-image Matrices Tabel Anti-image Matrices Pengujian Ulang 1

Anti-image Matrices

.057 .030 .005 -.014 -.009 .003 -.003 .023 -.023

.030 .121 -.040 -.002 -.050 .035 -.050 .055 .018

.005 -.040 .094 -.038 .004 -.020 .051 -.074 .004-.014 -.002 -.038 .034 .002 .003 -.018 .066 -.019-.009 -.050 .004 .002 .089 -.037 .027 -.003 -.001.003 .035 -.020 .003 -.037 .026 -.038 .003 .002

-.003 -.050 .051 -.018 .027 -.038 .098 -.040 .001.023 .055 -.074 .066 -.003 .003 -.040 .321 -.054

-.023 .018 .004 -.019 -.001 .002 .001 -.054 .052.905a .363 .064 -.310 -.133 .087 -.035 .169 -.423.363 .723a -.378 -.032 -.481 .632 -.458 .278 .232.064 -.378 .761a -.665 .042 -.397 .528 -.428 .057

-.310 -.032 -.665 .773a .041 .093 -.311 .632 -.460-.133 -.481 .042 .041 .798a -.767 .293 -.018 -.016.087 .632 -.397 .093 -.767 .723a -.756 .031 .058

-.035 -.458 .528 -.311 .293 -.756 .735a -.224 .017.169 .278 -.428 .632 -.018 .031 -.224 .295a -.419

-.423 .232 .057 -.460 -.016 .058 .017 -.419 .878a

LEMAKMIN_TAKBIAYA_TMPRL_RTPENYE_RTBRG_PRIBJASA_PERSARANATEMBAKAULEMAKMIN_TAKBIAYA_TMPRL_RTPENYE_RTBRG_PRIBJASA_PERSARANATEMBAKAU

Anti-image Covariance

Anti-image Correlation

LEMAK MIN_TAK BIAYA_TM PRL_RT PENYE_RT BRG_PRIB JASA_PER SARANA TEMBAKAU

Measures of Sampling Adequacy(MSA)a.

Lampiran 3

79

Tabel Anti-image Matrices Pengujian Ulang 1

Anti-image Matrices

.039 .014 .022 -.024 -.018 -.003 .016 -.031 -.007 .022

.014 .006 .008 -.009 -.007 -.002 .006 -.011 .000 .007

.022 .008 .014 -.014 -.010 -.008 .011 -.020 .002 .014-.024 -.009 -.014 .018 .007 .003 -.012 .023 -.010 -.013-.018 -.007 -.010 .007 .020 .003 -.006 .009 .042 -.016-.003 -.002 -.008 .003 .003 .089 -.022 .015 -.002 -.003.016 .006 .011 -.012 -.006 -.022 .015 -.022 -.001 .010

-.031 -.011 -.020 .023 .009 .015 -.022 .043 -.012 -.017-.007 .000 .002 -.010 .042 -.002 -.001 -.012 .320 -.032.022 .007 .014 -.013 -.016 -.003 .010 -.017 -.032 .027.095a .948 .941 -.898 -.637 -.059 .656 -.751 -.062 .696.948 .524a .931 -.842 -.680 -.098 .643 -.719 -.005 .562.941 .931 .407a -.901 -.607 -.219 .779 -.809 .036 .711

-.898 -.842 -.901 .488a .346 .072 -.721 .828 -.132 -.607-.637 -.680 -.607 .346 .648a .069 -.363 .319 .526 -.697-.059 -.098 -.219 .072 .069 .878a -.617 .238 -.014 -.053.656 .643 .779 -.721 -.363 -.617 .566a -.870 -.017 .488

-.751 -.719 -.809 .828 .319 .238 -.870 .499a -.101 -.514-.062 -.005 .036 -.132 .526 -.014 -.017 -.101 .516a -.343.696 .562 .711 -.607 -.697 -.053 .488 -.514 -.343 .624a

PADILEMAKMIN_TAKBIAYA_TMPRL_RTPENYE_RTBRG_PRIBJASA_PERSARANATEMBAKAUPADILEMAKMIN_TAKBIAYA_TMPRL_RTPENYE_RTBRG_PRIBJASA_PERSARANATEMBAKAU

Anti-image Covarianc


PADI LEMAK MIN_TAK BIAYA_TM PRL_RT PENYE_RT BRG_PRIB JASA_PER SARANA TEMBAKAU


Lampiran 4

80

Tabel Anti-image Matrices Pengujian Ulang 2

Anti-image Matrices

.059 .029 .013 -.031 -.010 .003 .000 -.024

.029 .131 -.037 -.024 -.054 .038 -.049 .036

.013 -.037 .115 -.045 .004 -.023 .053 -.013-.031 -.024 -.045 .056 .005 .004 -.017 -.017-.010 -.054 .004 .005 .089 -.037 .028 -.002.003 .038 -.023 .004 -.037 .026 -.040 .003.000 -.049 .053 -.017 .028 -.040 .103 -.007

-.024 .036 -.013 -.017 -.002 .003 -.007 .063.878a .333 .153 -.546 -.132 .083 .003 -.394.333 .709a -.298 -.279 -.495 .649 -.422 .399.153 -.298 .815a -.564 .038 -.424 .491 -.149

-.546 -.279 -.564 .836a .068 .095 -.224 -.277-.132 -.495 .038 .068 .792a -.767 .297 -.026.083 .649 -.424 .095 -.767 .711a -.769 .078.003 -.422 .491 -.224 .297 -.769 .753a -.087

-.394 .399 -.149 -.277 -.026 .078 -.087 .913a

LEMAKMIN_TAKBIAYA_TMPRL_RTPENYE_RTBRG_PRIBJASA_PERTEMBAKAULEMAKMIN_TAKBIAYA_TMPRL_RTPENYE_RTBRG_PRIBJASA_PERTEMBAKAU

Anti-image Covariance


LEMAK MIN_TAK BIAYA_TM PRL_RT PENYE_RT BRG_PRIB JASA_PER TEMBAKAU


Lampiran 5

Documents

JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN …lib.unnes.ac.id/19548/1/4112309006.pdf · untuk mendeteksi kondisi perekonomian, laju inflasi juga menunjukkan keseimbangan antara penawaran