Submitted: 2023-12-30              Accepted: 2024-02-05 This work is licensed with Lisensi Internasional 4.0 Atribusi Creative Commons-NonCommercial-ShareAlike 4.0.

## ANALISIS FAKTOR KEMISKINAN DI PROVINSI SUMATERA UTARA BERDASARKAN REGRESI KOMPONEN UTAMA

## Analysis of Poverty Factors in North Sumatera Based on Principal Component Regression
Najwa Khoir Aldawiyah 1 ,  Aprillia Astuti 2 , Rizky Dwi Kurnia 3 , Nadinta Kasih Amalia 4 , Dita Amelia 5* , M. Fariz Fadillah Mardianto 6 , Elly Ana 7 1,2,3,4,5,6,7 Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga Jl. Dr. Ir. H. Soekarno, Surabaya, 60115, Jawa Timur, Indonesia
E-mail Corresponding Author : dita.amelia@fst.unair.ac.id
Abstrak: Kemiskinan  merupakan  permasalahan  terkait  kesejahteraan  masyarakat  yang  serius  dan menjadi indikator  keberhasilan  ekonomi  dari  suatu  negara.  Provinsi  Sumatera  Utara merupakan  salah satu  provinsi dengan jumlah penduduk miskin terbanyak dengan total  1,2 juta jiwa di Pulau  Sumatera pada tahun 2022. Tujuan  penelitian  ini  yaitu  menangani  masalah  multikolinearitas  pada  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara dengan menggunakan analisis komponen utama. Data yang diperoleh merupakan  data  yang  didapatkan  dari  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Sumatera  Utara.  Terdapat  8  variabel prediktor  yang  digunakan  dan  terbentuk  3  komponen  utama  dengan  keragaman  total  sebesar  84,5%. Komponen  utama  yang  terbentuk  kemudian  diregresikan  dan  diperoleh  persamaan 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑌) = 3,47 × 10 −16 + 0,598𝑃𝐶 1 + 0,396𝑃𝐶 2 − 0,419𝑃𝐶 3 .  Model  regresi  tersebut  terbebas  dari  masalah multikolinearitas dan ketiga komponen secara signifikan berpengaruh terhadap jumlah penduduk miskin di Provinsi Sumatera Utara.
Kata Kunci: Analisis Komponen Utama, Faktor Kemiskinan, Regresi Komponen Utama, Sumatera Utara
Abstract:  Poverty is a  serious public welfare issue and an indicator of the economic success of  a country. North  Sumatera  Province  is  one  of  the  provinces  with  the  highest  number  of  poor  people,  with  a  total  of 1268.9  million  people  on  the  island  of  Sumatera  in  2022.  The  purpose  of  this  research  is  to  resolve  the multicollinearity  problem  in  the  factors  that  affect  poverty  in  North  Sumatra  Province  using  principal component  analysis.  Data  was  obtained  from  the  official  website  of  the  Badan  Pusat  Statistik  of  North Sumatera Province. There were 8 predictor variables used and 3 main components were formed with a total diversity  of  84.5%.  The  main  components  formed  were  then  regressed  and  obtained  the  equation 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑌) = 3.47 × 10 −16 + 0.598𝑃𝐶 1 + 0.396𝑃𝐶 2 − 0.419𝑃𝐶 3 .  The  regression  model  is  free  from multicollinearity problems, and the three components significantly affect the number of poor people in North Sumatra Province.
Keywords: Principal Component Analysis, Poverty Factors, Poverty Rates, Principal Component Regression, North Sumatera

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  dapat  diartikan  sebagai  keadaan  saat  sebagian  besar  penduduk  tidak  mampu  memenuhi kebutuhan dasar hidupnya, seperti sandang, pangan, dan papan. Isu kemiskinan dapat mencakup segala aspek di kehidupan manusia, meski sering kali tidak disadari keberadaannya sebagai suatu permasalahan. Provinsi Sumatera Utara merupakan salah satu provinsi dengan jumlah penduduk miskin terbanyak dengan total 1,2 juta jiwa di Pulau Sumatera [1]. Faktor-faktor sosial, ekonomi, dan lingkungan yang berdampak pada tingkat kemiskinan di Sumatera Utara  sangat kompleks dan saling terkait. Hal tersebut menjadi permasalahan di Provinsi  Sumatera Utara. Oleh karena itu, diperlukan analisis menyeluruh untuk memahami faktor-faktor penyebab banyaknya jumlah penduduk miskin di Sumatera Utara.  Dengan mereduksi faktor-faktor yang berpengaruh, salah satu pendekatan yang dapat diterapkan yakni menggunakan metode Analisis Komponen Utama (AKU).  AKU adalah metode statistika yang bertujuan  untuk  mengurangi  dimensi  data  tanpa  mengurangi  informasi  dan  karakteristik  data  secara  signifikan. Selain  berfungsi  untuk  mengurangi  faktor-faktor,  Analisis  Komponen  Utama  juga  dapat  diterapkan  untuk mengatasi permasalahan multikolinieritas dalam Analisis Regresi Linier Berganda [2].
Penelitian yang pernah dilakukan oleh [3] dengan menggunakan regresi komponen utama pada data impor beras  di  Sulawesi  Utara  pada  tahun  2006-2015.  Hasil  analisis  diperoleh  seluruh  variabel  mempengaruhi  impor beras di Sulut sebesar 90,36%. Penelitian lainnya oleh [4] dengan menggunakan Principal Component Regression untuk  menganalisis  faktor  yang  mempengaruhi  Indeks  Pembangunan  Manusia.  Didapatkan  hasil  terdapat  4 komponen  utama  yang  mewakili  komponen  lainnya,  untuk  regresi  komponen  utama  dengan  memperhatikan proporsi kumulatif > 80% diperoleh Indeks Pembangunan Manusia di Sulawesi Selatan dipengaruhi oleh semua variabel  yang  terlibat  yaitu  sebesar  95,7%.  Dalam  penelitian  mengenai  kemiskinan  yang dilakukan  [5],  dengan menggunakan metode regresi linier berganda didapatkan hasil secara parsial PDRB dan IPM memiliki pengaruh negatif  dan  signifikan  terhadap  jumlah  penduduk  miskin  di  Sumatera  Utara  pada  tahun  2002-2017  dan  secara simultan variabel PDRB dan Inflasi memiliki pengaruh signifikan terhadap jumlah penduduk miskin di Sumatera Utara  pada  tahun  2002-2017.  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  [6]  mengenai  “analisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi jumlah penduduk miskin di kabupaten dan kota  Provinsi Banten”, metode yang digunakan ialah data panel dengan model FEM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel jumlah pengangguran dan PDB per kapita memiliki dampak positif signifikan, sementara variabel tingkat pendidikan memiliki dampak negatif yang signifikan pada jumlah penduduk miskin di Kabupaten Banten selama tahun 2010 hingga 2015.
Pada penelitian sebelumnya, hanya dilibatkan tiga dan empat variabel yang dianggap berpengaruh terhadap jumlah penduduk miskin, sehingga penelitian ini akan menambahkan faktor lainnya yang dianggap berpengaruh terhadap  jumlah  penduduk  miskin  di  Sumatera  Utara  dengan  menggunakan  regresi  komponen  utama  yang merupakan gabungan antara analisis komponen utama dan analisis regresi. Metode ini dipilih karena melibatkan sejumlah faktor atau variabel yang dapat menyebabkan terjadinya multikolinearitas di antara variabel. Variabel- variabel  tersebut  saling  berkorelasi  sehingga  dapat  mengakibatkan  peningkatan standard  error dan  berpotensi memengaruhi hasil analisis.
Berdasarkan  penjelasan  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  analisis  regresi  komponen utama dalam konteks kemiskinan di Sumatera Utara, guna merinci faktor-faktor yang paling berkontribusi terhadap fenomena  ini  dan  pada  upaya  pencapaian Sustainable  Development  Goals (SDGs)  pertama,  yakni  pengentasan terhadap kemiskinan.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Data dan Sumber Data
Data yang dianalisis merupakan data sekunder merupakan data sekunder yang diperoleh dari laman resmi Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Utara. Data tersebut merupakan data cross-section dengan populasi dan sampel yang digunakan diduga memiliki korelasi yang signifikan dengan kemiskinan di Provinsi  Sumatera Utara pada tahun 2022. Oleh karena itu, ada total 32 kabupaten dan kota di Provinsi Sumatera Utara yang menjadi observasi dalam penelitian ini. Dalam penelitian ini jumlah variabel yang digunakan yakni sebanyak 9 variabel dengan 8 variabel prediktor dan 1 variabel respon. Adapun rincian variabel dalam penelitian ini yang disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Keterangan Satuan Skala Data Y Jumlah Penduduk Miskin Jiwa Rasio X1 Indeks Pembangunan Manusia (IPM) % Interval X2 Laju pertumbuhan penduduk % Rasio X3 Kepadatan penduduk Jiwa/km 2 Rasio X4 Laju pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) per kapita atas dasar harga kontan % Rasio X5 Rata-rata lama sekolah Tahun Rasio X6 Upah minimun Rupiah Interval X7 PDRB atas harga konstan Rupiah Rasio X8 Tingkat pengangguran terbuka % Rasio

## 2.2. Langkah Analisis Data
Langkah-langkah  analisis  komponen  utama  pada  faktor  penyebab  kemiskinan  di  Sumatera  Utara  adalah sebagai berikut.
1. Mengumpulkan variabel dan data yang diperlukan dari berbagai sumber resmi.
2. Menggunakan statistika deskriptif untuk mendapatkan informasi umum tentang karakteristik data. Statistika deskirptif yang digunakan yakni rata-rata, standar deviasi, nilai minimum, dan nilai maksimum.
3. Melakukan  standarisasi  data.  Standarisasi  data  dilakukan  sebab  variabel-variabel  dalam  penelitian  ini memiliki satuan yang berbeda. Transformasi ke bentuk standar dapat dilakukan dengan menggunakan rumus berikut.
𝑍 𝑖 = 𝑥 𝑖 − 𝑥 ̅ 𝜎 𝑥 (1)
Dengan 𝑍 𝑖 adalah bentuk standar dari data ke-i, 𝑥 𝑖 adalah data ke-i, 𝑥̅ adalah rata-rata data, dan 𝜎 𝑥 merupakan simpangan baku dari data [7].
4. Uji  regresi  linear  berganda  dan  uji  asumsi  multikolinearitas . Regresi  linier  berganda  adalah  suatu  model statistika yang diaplikasikan guna mengetahui hubungan linear antara satu variabel respon dengan dua atau lebih variabel terikat [8]. Model regresi linear berganda dalam bentuk vektor dapat dituliskan sebagai berikut [9].
𝒚 = 𝑿𝜷 + 𝜺 (2)
Dengan 𝒚 adalah  vektor  random  yang merupakan  variabel  respon, 𝑿 adalah  matrik  rancangan, 𝜷 adalah parameter  regresi  yang  berisi 𝛽 0 , 𝛽 1 , 𝛽 2 , … , 𝛽 𝑘 dengan 𝑘 adalah  banyaknya  prediktor,  dan 𝜺 merupakan vektor galat. Untuk mengestimasi nilai 𝜷 , digunakan metode OLS atau Ordinary Least Square yaitu dengan meminimumkan  jumlah  kuadrat  galat  sehingga  didapatkan  Persamaan  (3)  yang  selanjutnya  didapatkan estimasi dari 𝜷 yakni 𝜷 ̂ seperti pada Persamaan (4).
𝑿 ′ 𝑿𝜷 ̂ = 𝑿′𝒚 (3)
𝜷 ̂ = (𝑿′𝑿) −𝟏 𝑿′𝒚 (4)
Maka, persamaan regresi yang terbentuk adalah:
𝒚 ̂ =  𝑿𝜷 ̂ (5)
𝑦̂ 𝑖 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1𝑖 + 𝛽 2 𝑥 2𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑥 𝑘𝑖 (6)
Sementara itu, dalam penerapannya, salah satu asumsi yang harus dipenuhi saat melakukan uji regresi linear berganda  adalah  tidak  terdapat  korelasi  yang  kuat  antar  varaibel  prediktor  atau  yang  disebut  sebagai multikolinearitas.  Untuk  mendeteksi  adanya multikolinearitas  antar  variabel  prediktor  dapat  melihat  nilai Variance Inflation Factor (VIF) dan Tolerance. Nilai VIF dapat dihitung menggunakan rumus berikut.
𝑉𝐼𝐹 𝑖 = 1 1 − 𝑅 𝑖 2 (7)
Dengan 𝑅 𝑖 2 adalah koefisien determinasi dari variabel ke 𝑖 terhadap variabel yang lain dengan 𝑖 = 1,2, . . , 𝑘 . Sedangkan nilai Tolerance didapatkan dari rumus berikut.
𝑇𝑜𝑙𝑒𝑟𝑎𝑛𝑐𝑒 = 1 𝑉𝐼𝐹 (8)
Suatu model regresi dikatakan  terdapat multikolinearitas apabila terdapat variabel dengan nilai VIF lebih dari 10 dan atau Tolerance kurang dari 0,1.
5. Uji  korelasi  antar  variabel  menggunakan  Bartlett’s  Test.  Pengujian  dengan  uji  Bartlett  dilakukan  untuk mengevaluasi  apakah  matrik  korelasinya  merupakan  matrik  identitas  dengan  hipotesis  alternatif  yakni
matrik korelasi bukanlah matrik identitas [10]. Selanjutnya menurut Indra dan Robinson, uji ini memiliki hipotesis yakni sebagai berikut:
𝐻 𝑜 ∶ 𝑹 = 1 (Variabel independen tidak berkorelasi)
𝐻 1 ∶ 𝑹 ≠ 1 (Variabel independen berkorelasi)
dengan statistik uji:
𝑋 2 = {𝑛 − 1 − 2𝑝 + 5 6 } ln|𝑹| (9)
Dimana, 𝑛 adalah jumlah observasi, 𝑝 adalah variabel independen, sedangkan 𝑹 merupakan matriks korelasi dari  masing-masing  variabel  independen.  Dengan  daerah  kritis  akan  tolak H o jika  nilai 𝑋 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 2 >
𝑋 (𝛼 1 2 𝑝(𝑝−1)) 2 dengan kesimpulan terdapat korelasi antar variabel independen. Dalam hal ini,  analisis dapat dilanjutkan apabila variabel terbukti saling berkorelasi [11].
6. Uji Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) Measure of Sampling Adequacy (MSA) dilakukan untuk melihat apakah data sampel yang digunakan layak untuk dianalisis dengan komponen utama. Untuk mengukur hal tersebut digunakan persamaan berikut.
𝐾𝑀𝑂 = ∑ ∑ 𝑟 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖≠𝑗 ∑ ∑ 𝑟 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖≠𝑗 + ∑ ∑ 𝑝 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖≠𝑗 (10)
Dengan 𝑟 order pertama korelasi anatara pasangan item dan 𝑝 adalah korelasi parsial yang bersesuaian [12]. Jika  didapatkan  nilai  KMO  lebih  dari  0,5  maka  sampel  dikatakan  layak  untuk  analisis  lebih  lanjut. Sedangkan untuk MSA a masing-masing item didapatkan dari persamaan berikut.
𝑀𝑆𝐴 𝑗 = ∑ 𝑟 𝑗𝑘 2 𝑚 𝑘≠𝑗 ∑ 𝑟 𝑗𝑘 2 𝑚 𝑘≠𝑗 + ∑ 𝑝 𝑗𝑘 2 𝑚 𝑘≠𝑗 (11)
Nilai MSA yang didapatkan adalah paling kecil 0,5 agar analisis komponen dapat dilanjutkan [10], [13].
7. Perbaikan model dengan eliminasi variabel yang memiliki nilai MSA kurang dari 0,5 (jika diperlukan).
8. Analisis komponen utama (AKU). AKU adalah sebuah metode statistik multivariat yang digunakan untuk mengurangi dimensi dari dataset dengan tujuan menghasilkan variabel-variabel baru yang bersifat ortogonal (tidak saling berkorelasi) dan mempertahankan sebanyak mungkin informasi dari variabilitas total data asli. Tujuan utama dari AKU adalah mengurangi jumlah variabel dalam dataset sambil tetap mempertahankan sebagian besar informasi yang terkandung dalam data asli. Perhitungan komponen utama diuraikan sebagai berikut. Misalkan terdapat vektor random y sebanyak p buah sedemikian sehingga S adalah matrik kovarian dari 𝒚 1 , 𝒚 2 , … , 𝒚 𝑝 dengan nilai akar ciri 𝜆 1 > 𝜆 2 > ⋯ > 𝜆 𝑝 [14]. Diketahui persamaan matrik
𝐀𝐒𝐀 ′ = 𝐂 ′ 𝐒𝐂 = ( 𝑠 𝑧1 2 0 … 0 0 ⋮ 0 𝑠 𝑧2 2 … 0 ⋮ ⋱ ⋮ 0 … 𝑠 𝑧𝑝 2 ) (12)
𝐀 = ( 𝒂′ 1 𝒂′ 2 ⋮ 𝒂′ 𝑝 ) (13)
Dengan 𝐂 matrik  orthogonal  yang  kolom-kolomnya  merupakan  vektor  akar  ciri  dari S yang  telah dinormalisasi. Komponen utama yang pertama, yang dinyatakan  dengan PC 1 merupakan kombinasi linear dari 𝒚 𝑖 sedemikian sehingga
PC 1 = 𝒂′ 1 𝐲 =  𝑎 11 𝒚 1 + 𝑎 12 𝒚 2 + ⋯ + 𝑎 1𝑝 𝒚 𝑝 ⋮ (14)
PC 𝑝 = 𝒂′ 𝑝 𝐲 =  𝑎 𝑝1 𝒚 1 + 𝑎 𝑝2 𝒚 2 + ⋯ + 𝑎 𝑝𝑝 𝒚 𝑝
Dengan 𝒂′ 𝑖 dipilih untuk memaksimumkan rasio dari varian PC 𝑝 dengan variasi total, dengan batasan :
∑ 𝑎 1𝑖 2 𝑝 𝑖=1 = 1 (15)
Varians dari komponen utama yang terbentuk adalah diagonal utama dari matrik ASA’ yang juga merupakan nilai akar ciri dari matrik S , sehingga
𝑉𝑎𝑟(PC 𝑖 ) = 𝑠 𝑧𝑖 2 = 𝜆 𝑖 (16)
Berdasarkan Persamaan (16) , maka total variansi dari keseluruhan komponen dinyatakan dalam
∑ 𝑉𝑎𝑟(PC 𝑖 ) 𝑝 𝑖=1 = ∑ 𝜆 𝑖 𝑝 𝑖=1 = 𝑡𝑟(𝑺) (17)
Dan proporsi keragaman yang dapat dijelaskan oleh k komponen pertama dinyatakan sebagai berikut
𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑜𝑓 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑐𝑒 = ∑ 𝜆 𝑖 𝑘 𝑖=1 ∑ 𝜆 𝑖 𝑝 𝑖=1 (18)
9. Analisis regresi linear berganda menggunakan komponen utama yang terbentuk.
10. Interpretasi dan simpulan hasil analisis

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Statistik Deskriptif
Hasil uji statistika deskriptif pada variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini, disajikan dalam Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Statistika Deskriptif Variabel Penelitian Variabel Mean Simpangan Baku Minimum Maksimum Nilai Kab/Kota Nilai Kab/Kota Y 38,43 34,56 4,52 Pakpak Bharat 187,74 Medan X1 71,79 4,41 62,93 Nias Barat 81,76 Medan X2 1,27 0,41 0,50 Sibolga 2,44 Pakpak Bharat X3 1044,08 1933,70 39,70 Pakpak Bharat 8865,91 Medan X4 2,87 0,67 1,01 Nias Selatan 4,14 Langkat X5 9,18 1,39 5,64 Nias 11,48 Medan X6 2.748.923,39 228.589,26 2.522.609 Dairi, Nias Selatan, Pakpak Bharat, Samosir, Nias Uatra, Nias Barat 3.370.64 5 Medan X7 17.637,35 30.123,98 909,62 Pakpak Bharat 165.120, 01 Medan X8 4,65 2,72 0,26 Pakpak Bharat 9,36 Pematangsiantar

## 3.2. Regresi Linier Berganda dan Deteksi Multikolinearitas
Sebelum melakukan regresi linier berganda, seluruh variabel yang digunakan dalam penelitian ini terlebih dahuli ditransformasi menjadi bentuk baku. Dengan bantuan software , persamaan regresi yang terbentuk adalah sebagai berikut.
𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑌) = −7,73 ∗ 10 −17 + 0,068 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋1) + 0,026 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋2) −0,111 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋3) + 0,082 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋4) − 0,282 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋5) −0,188 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋6) + 1,056(𝑋7) + 0,184 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋8) (19)
Uji asumsi multikolinearitas umumnya dilakukan pada regresi linier berganda untuk mengetahui apakah di antara variabel prediktor terdapat korelasi yang kuat. Suatu data dikatakan memiliki gejala multikolinearitas ketika nilai VIF lebih dari 10 atau dengan nilai Tolerance kurang dari 0,1. Tabel 3 berikut menyajikan signifikansi dari masing-masing variabel, nilai VIF, dan Tolerance dari masing-masing variabel yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 3. Hasil Uji Regresi Linier Berganda Variabel T-value Sig. Tolerance VIF Zscore (X1) 0,334 0,741 0,085 11,759 Zscore (X2) 0,273 0,787 0,401 2,491 Zscore (X3) -0,969 0,342 0,267 3,748 Zscore (X4) 0,632 0,533 0,211 4,730 Zscore (X5) -1,357 0,187 0,082 12,247 Zscore (X6) -1,950 0,063 0,380 2,632 Zscore (X7) 9,709 0,000 0,298 3,351 Zscore (X8) 2,402 0,024 0,604 1,656
Berdasarkan Tabel 3, dengan menggunakan alpha 0,05 dari 8 variabel yang diteliti hanya 2 variabel yang memiliki p-value < 0,05 yakni variabel PDRB atas dasar harga konstan (X7) dan tingkat pengangguran terbuka (X8). Variabel tersebut secara statistik berpengaruh terhadap jumlah penduduk miskin. Selain itu, terdapat variabel IPM (X1) dan rata-rata lama sekolah (X5) yang memiliki nilai VIF > 10 dan nilai Tolerance < 0,1 sehingga dapat disimpulkan bahwa di antara variabel-variabel yang diduga mempengaruhi kemiskinan di Sumatera Utara terjadi multikolinearitas. Untuk menangani multikolinearitas tersebut, digunakan analisis komponen utama.

## 3.3. Hasil Pengujian Bartlett & KMO
Uji  Bartlett  dan  KMO  dilakukan  untuk  mengetahui  kelayakan  setiap  variabel  yang  digunakan  untuk dilakukan analisis lebih lanjut. Hipotesis nol yang diuji yaitu variabel-variabel yang digunakan belum mencukupi untuk dianalisis lebih lanjut. Hasil uji Bartlett’s dan KMO disajikan pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil Pengujian Bartlett’s & KMO KMO MSA Bartlett’s Test of Sphericity. Sig. 0,584 0,000
Pada  Tabel  4  hasil  pengujian  menggunakan software ,  nilai  signifikansi  uji  Bartlett’s  sebesar  0,000  dan memenuhi  daerah  kritis alpha 0,05.  Keputusan  yang  diambil  yaitu  menolak  hipotesis  nol  sehingga  variabel- variabel yang mempengaruhi kemiskinan di Sumatera Utara pada tahun 2022 sudah mencukupi persyaratan untuk dianalisis  lebih  lanjut.  Selanjutnya,  nilai  KMO  MSA  yang  diperoleh  yaitu  sebesar  0,584  dan  lebih  dari  nilai minimum MSA yang dipersyaratkan sebesar 0,5. Oleh karena itu, kumpulan variabel yang digunakan selanjutnya dapat dilakukan analisis MSA untuk mereduksi variabel mana  saja yang belum layak untuk analisis  komponen utama.
Tabel 5. Nilai MSA Variabel Variabel MSA Zscore (X1) 0,686 Zscore (X2) 0,288 Zscore (X3) 0,523 Zscore (X4) 0,487 Zscore (X5) 0,516 Zscore (X6) 0,836 Zscore (X7) 0,593 Zscore (X8) 0,814
Tabel  5  menyajikan  nilai  MSA  untuk  masing-masing  variabel  penelitian.  Berdasarkan  Tabel  5  terlihat bahwa terdapat 2 variabel dengan nilai MSA kurang dari 0,5. Nilai MSA < 0,5 menunjukkan bahwa korelasi antar variabel tersebut tidak mencukupi untuk analisis lebih lanjut. Variabel  dengan nilai MSA kurang dari 0,5 yakni Laju Perumbuhan Penduduk (X2) dan Laju Pertumbuhan PDRB Per Kapita atas Dasar Harga Konstan (X4).

## 3.4. Perbaikan Model
Perbaikan model dilakukan dengan mengeliminasi variabel-variabel yang memiliki nilai MSA < 0,5 secara bertahap.  Variabel  yang  dieliminasi  pada  tahapan  pertama  adalah  variabel  dengan  nilai  MSA  terendah,  yakni variabel laju pertumbuhan penduduk. Setelah proses eliminasi yang pertama, berdasarkan Tabel 6 diperoleh nilai MSA untuk variabel lain lebih dari 0,5 sehingga dari 8 variabel yang digunakan hanya 7 yang dapat melanjutkan ke proses analisis selanjutnya.
Tabel 6. Nilai MSA Variabel Variabel MSA Zscore (X1) 0,689 Zscore (X3) 0,706 Zscore (X4) 0,662 Zscore (X5) 0,611 Zscore (X6) 0,767 Zscore (X7) 0,715 Zscore (X8) 0,854 Tabel 7. Hasil Pengujian Bartlett’s & KMO KMO MSA Bartlett’s Test of Sphericity. Sig. 0,703 0,000
Berdasarkan  Tabel  7  diperoleh  nilai  KMO  sebesar  0,703.  Sementara  itu,  hasil  uji  Bartlett  memperoleh signifikansi  sebesar  0,000  sehingga  dengan  menggunakan alpha 5%  diperoleh  kesimpulan  bahwa  7  variabel tersebut telah memenuhi pesyaratan untuk analisis lebih lanjut.

## 3.5. Analisis Komponen Utama
Analisis  komponen  utama  merupakan  metode  statistik  yang  digunakan  untuk  mereduksi  dan menyederhanakan variabel yang diamati dan membentuk variabel baru yang selanjutnya disebut komponen utama [15].  Analisis  komponen  utama  ini  bertujuan  untuk  mengatasi  adanya  multikolonearitas  antar  variabel  bebas. Terdapat 3 kriteria dalam memilih komponen utama yaitu nilai kaar ciri lebih dari 1, melihat bentuk kurva scree plot, dan variansi kumulatif komponen yang mencapai 70% sampai 80% [16]. Komponen utama yang terbentuk diharapkan dapat  menyederhanakan  variabel  tetapi  mampu  menerangkan keragaman  total  yang  maksimal  [17]. Parameter  yang dilihat  pada  analisis  komponen  utama  yaitu  nilai  komunalitas  variabel,  total  variansi,  dan  nilai factor loading yang dirotasi [18].
Tabel 8. Nilai Komunalitas Variabel Initial Nilai Komunalitas Zscore (X1) 1,000 0,953 Zscore (X3) 1,000 0,888 Zscore (X4) 1,000 0,917 Zscore (X5) 1,000 0,968 Zscore (X6) 1,000 0,851 Zscore (X7) 1,000 0,798 Zscore (X8) 1,000 0,547
Tabel 8 menyajikan nilai komunalitas dari masing-masing variabel. Komunalitas menyatakan jumlah nilai keragaman yang bisa dijelaskan oleh komponen yang terbentuk [19]. Pada tabel di atas, keseluruhan variabel faktor kemiskinan  yang digunakan dalam  penelitian  ini  memiliki  nilai  komunal  di  atas  0,5. Hal  ini  berarti  komponen yang  terbentuk  mampu  menjelaskan  variabel-variabel  dengan  keragaman  di  atas  50%.  Nilai  komunal  tertinggi mencapai 96,8% oleh variabel Zscore (X5) yaitu rata-rata lama sekolah. Sementara nilai komunal terendah sebesar 0,547  pada  variabel Zscore (X8)  yang  merupakan  tingkat  pengangguran  terbuka  di  setiap  kabupaten/kota  di Sumatera Utara.
Selanjutnya,  untuk  menentukan  banyaknya  komponen  utama  maka  perlu  melihat  total  keragaman  yang dijelaskan  oleh  masing-masing  komponen  yang  memiliki  akar  ciri  lebih  dari  1  dan  melihat  bentuk  kurva  pada
grafik scree  plot [19].  Tabel  9  menunjukkan  nilai  akar  ciri  untuk  masing-masing  komponen  dan  Gambar  1 menunjukkan grafik scree plot pembentukan komponen.
Tabel 9. Hasil Ekstraksi Komponen Baru
Komponen Total Initial Eigenvalues % Varians Kumulatif % 1 3,804 54,336 54,336 2 1,137 16,238 70,574 3 0,981 14,016 84,590 4 0,580 8,279 92,869 5 0,242 3,464 96,333 6 0,208 2,978 99,311 7 0,048 0,689 100,000

## Gambar 1. Grafik Scree Plot
Berdasarkan Tabel 9 dan Gambar 1 terdapat 2 komponen yang memiliki nilai akar ciri lebih dari 1 dengan keragaman kumulatif sebesar 70,5%. Namun, komponen ketiga memiliki nilai akar ciri yang tidak jauh dari 1 dan keragaman yang dapat dijelaskan juga cukup besar sehingga keragaman kumulatif dari ketiga komponen mencapai 84,5%. Untuk tujuan analisis dan interpretasi lebih lanjut, maka banyaknya komponen yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah sejumlah 3 komponen yang dapat menjelaskan keragaman total sebesar 84,5%.
Untuk  mengidentifikasi factor  loadings pada  masing-masing  komponen  baru  yang  terbentuk,  digunakan metode  rotasi  VARIMAX.  Rotasi  VARIMAX  merupakan  metode  rotasi  orthogonal  yang  digunakan  untuk menyederhanakan kolom-kolom pada matriks komponen utama yang terbentuk [20].
Tabel 10. Matrik Komponen yang Dirotasi Komponen 1 2 3 Zscore (X1) 0,328 0,888 0,239 Zscore (X3) 0,749 0,506 -0,267 Zscore (X4) 0,116 0,287 0,906 Zscore (X5) 0,155 0,956 0,177 Zscore (X6) 0,665 0,039 0,638 Zscore (X7) 0,841 0,126 0,275 Zscore (X8) 0,666 0,272 0,171
Berdasarkan  Tabel  6,  terlihat  bahwa  masing-masing  variabel  memiliki  nilai factor  loadings di  atas  0,5 terhadap ketiga komponen utama.  Persamaan komponen utama yang terbentuk adalah sebagai berikut.
𝑃𝐶1 = 0,328 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋1) + 0,749 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋3) + 0,116 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋4) +0,155 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋5) + 0,665 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋6) + 0,841 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋7)
+0,666 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋8)
(20)
𝑃𝐶2 = 0,888 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋1) + 0,506 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋3) + 0,287 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋4) +0,956 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋5) + 0,039 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋6) + 0,126 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋7) +0,272 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋8) (21) 𝑃𝐶3 = 0,239 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋1) − 0,267 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋3) + 0,906 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋4) +0,177 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋5) + 0,638 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋6) + 0,275 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋7) +0,171 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋8) (22)

## 3.6. Interpretasi Lanjutan
Berdasarkan  persamaan  komponen  utama  yang  diperoleh  yaitu  pada  Persamaan  (20),  (21),  dan  (22), selanjutnya dilakukan analisis regresi menggunakan bantuan software . Persamaan regresi  yang diperoleh yakni sebagai berikut.
𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑌) = 3,47 ∗ 10 −16 + 0,598 ∗ 𝑃𝐶1 + 0,396 ∗ 𝑃𝐶2 − 0,419 ∗ 𝑃𝐶3 (23)
Tabel 11 menunjukkan nilai VIF dan Tolerance dari tiap-tiap komponen utama saat diregresikan dengan variabel respon Y. Diperoleh nilai VIF sama dengan 1 untuk semua komponen. Selain itu, secara statistik, setiap komponen  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  jumlah  penduduk  miskin  dengan  nilai p-value <  0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa komponen utama yang terbentuk telah menangani masalah multikolinearitas pada model regresi faktor kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara. Berikut disajikan nilai signifikansi uji parsial, VIF, dan Tolerance pada model regresi komponen utama.
Tabel 11. Hasil Uji Regresi Komponen Utama T-Value Sig. Tolerance VIF PC1 5,78 0,000 1,000 1,000 PC2 3,83 0,001 1,000 1,000 PC3 -4,05 0,000 1,000 1,000
Nilai R-Squared yang diperoleh model adalah sebesar 69%. Artinya, sebesar 69% jumlah penduduk miskin dapat dijelaskan oleh komponen utama 1, komponen utama 2, dan komponen utama 3. Sisanya, dijelaskan oleh faktor lainnya. Berikutnya persamaan regresi yang diperoleh diuji untuk mengetahui apakah model tersebut secara statistik berarti atau tidak dengan hipotesis sebagai berikut [21].
𝐻 0 : 𝛿 𝑘 = 0 (Secara keseluruhan, model regresi tidak berarti)
𝐻 0 : 𝛿 𝑘 ≠ 0 (Secara keseluruhan, model regresi berarti)
Tabel 12. Hasil Uji Signifikansi Model Regresi Sumber db Adj SS Adj MS F P-Value Regresi 3 22,091 7,364 21,552 0,000 Galat 29 9,909 0,342 Total 32 32,00
Berdasarkan  Tabel  12  diperoleh P-Value regresi  sebesar  0,000.  Dengan  menggunakan alpha 5%  maka keputusan yang didapatkan adalah 𝐻 0 ditolak sehingga secara keseluruhan model regresi dengan PC1, PC2, dan PC3  sebagai  variabel  prediktor dan  jumlah penduduk  miskin  sebagai  variabel  respon  secara  statistik  signifikan atau berarti. Nilai MSE yang diperoleh juga relatif kecil yakni sebesar 0,342.
Langkah  berikutnya  adalah  mengubah  Persamaan  (23)  ke  dalam  bentuk  variabel  penelitian  yang  telah distandarisasi dan didapatkan persamaan regresi sebagai berikut.
𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑌) = 3,47 ∗ 10 −16 + 0,447 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋1) − 0,760 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋3)
−0,196 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋4) + 0,397 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋5) − 0,145 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋6) +0,437 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋7) + 0,434 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋8) (24)
Berdasarkan Persamaan (24) berikut rincian interpretasi dari persamaan regresi tersebut:
- Angka kemiskinan akan bernilai 3,47 ∗ 10 −16 apabila semua variabel bernilai 0.
- Angka  kemiskinan  akan  bertambah  sebesar 0,447 untuk  setiap  pertambahan  satu  satuan  Indeks Pembangunan Manusia atau IPM (X1) apabila variabel bebas lainnya bernilai tetap.
- Angka  kemiskinan  akan  berkurang  sebesar 0,760 untuk  setiap  pertambahan  satu  satuan  kepadatan penduduk (X3) apabila variabel bebas lainnya bernilai tetap.
- Angka kemiskinan akan berkurang sebesar 0,196 untuk setiap pertambahan satu satuan laju pertumbuhan PDRB per kapita atas dasar harga kontan (X4) apabila variabel bebas lainnya bernilai tetap.
- Angka  kemiskinan  akan  bertambah  sebesar  0,397  untuk  setiap  pertambahan  satu  satuan  rata-rata  lama sekolah (X5) apabila variabel bebas lainnya bernilai tetap.
- Angka kemiskinan akan berkurang sebesar 0,145 untuk setiap pertambahan satu satuan  upah minimum (X6) apabila variabel bebas lainnya bernilai tetap.
- Angka  kemiskinan  akan  bertambah  sebesar  0,437  untuk  setiap  pertambahan  satu  satuan  PDRB  harga konstan (X7) apabila variabel bebas lainnya bernilai tetap.
- Angka  kemiskinan  akan  bertambah  sebesar  0,434  untuk  setiap  pertambahan  satu  satuan  tingkat pengangguran terbuka (X8) apabila variabel bebas lainnya bernilai tetap.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  mengenai  penggunaan  metodologi  Analisis  Komponen  Utama  untuk menganalisis faktor kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara dapat disimpulkan bahwa:
1. Dari 8 variabel yang digunakan dalam penelitian ini dapat dibentuk 3 komponen utama yang saat komponen- komponen tersebut diregresikan, model tersebut terbebas dari masalah multikolinearitas. Hal ini dibuktikan dari nilai VIF yang kurang dari 10 dan ketiga komponen tersebut secara statistik signifikan mempengaruhi variabel respon jumlah penduduk miskin di Provinsi Sumatera Utara.
2. Model taksiran regresi komponen utama untuk faktor penyebab kemiskinan tersebut adalah :
𝑌 = 3,47 ∗ 10 −16 + 0,598 ∗ 𝑃𝐶1 + 0,396 ∗ 𝑃𝐶2 − 0,419 ∗ 𝑃𝐶3
3. Model taksiran regresi komponen utama yang telah diubah menjadi model regresi variabel bebas X terhadap variabel tak bebas dari angka kemiskinan tersebut adalah :
𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑌) = 3,47 ∗ 10 −16 + 0,447 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋1) − 0,760 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋3) −0,196 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋4) + 0,397 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋5) − 0,145 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋6) +0,437 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋7) + 0,434 ∗ 𝑍𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑋8)

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan Pusat Statistik, “Persentase Penduduk Miskin Menurut Kab/Kota (Persen), 2020-2022,” Sumatera Utara, 2022.
[2] M.  S.  Noya,  V. Delsen,  A.  Z.  Wattimena,  and  S.  D.  Saputri,  “PENGGUNAAN  METODE  ANALISIS KOMPONEN  UTAMA  UNTUK  MEREDUKSI  FAKTOR-FAKTOR  INFLASI  DI  KOTA  AMBON,” Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan , vol. 11, no. 2, pp. 109–118, Dec. 2017.
[3] M.  Sriningsih,  D.  Hatidja,  and  J.  D.  Prang,  “PENANGANAN  MULTIKOLINEARITAS  DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA PADA KASUS IMPOR BERAS DI PROVINSI SULUT,” Jurnal Ilmiah Sains , vol. 18, no. 1, pp. 18–24, 2018.
[4] S. Susilawati and D. Didiharyono, “Application of Principal Component Regression in Analyzing Factors Affecting  Human  Development  Index,” Jurnal  Varian ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  199–208,  May  2023,  doi: 10.30812/varian.v6i2.2366.
[5] P. S. M. J. Silaban, P. S. Br Sembiring, V. A. Br Sitepu, and J. P. Br.Sembiring, “the Pengaruh IPM dan PDRB terhadap Jumlah Penduduk Miskin di Sumatera Utara Tahun 2002-2017,” Jesya (Jurnal Ekonomi & Ekonomi Syariah) , vol. 4, no. 1, pp. 311–321, Dec. 2020, doi: 10.36778/jesya.v4i1.288.
[6] R.  Annisa  and  H.  Sutjipto,  “ANALISIS  FAKTOR-FAKTOR  YANG  MEMPENGARUHI  JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI KABUPATEN DAN KOTA PROVINSI BANTEN,” Tirtayasa EKONOMIKA , vol. 12, no. 2, pp. 301–316, 2017.
[7] R. S. Susanti, M. Syafri, and A. Hasin, “Penentuan Indikator Kesehatan Keluarga dengan Menggunakan Metode Analisis Komponen Utama (PCA),” Jurnal Matematika dan Statistika serta Aplikasinya , vol. 11, no. 1, pp. 46–51, 2023.
[8] F.  Daniel,  “MENGATASI  PENCILAN  PADA  PEMODELAN  REGRESI  LINEAR  BERGANDA DENGAN METODE REGRESI ROBUST PENAKSIR LMS,” BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan , vol. 13, no. 3, pp. 145–156, Oct. 2019, doi: 10.30598/barekengvol13iss3pp145-156ar884.
[9] A.  C.  Rencher  and  G. B. Schaalje, LINEAR MODELS  IN  STATISTICS ,  2nd  ed. Canada:  John  Wiley  & Sons, Inc.
[10] G.  Haumahu  and  N.  Lewaherilla,  “PENERAPAN  ANALISIS  KOMPONEN  UTAMA  DALAM MEREDUKSI  FAKTOR-FAKTOR  PENYEBAB  DIARE  DI  PROVINSI  MALUKU  THE APPLICATION OF PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS TO REDUCE DIARRHEA FACTORS IN MALUKU PROVINCE,” Mathematics & Applications (MAP Journal) , vol. 2, no. 1, pp. 41–46, 2020.
[11] Drajat  Indra  Purnama  and  Pardomuan  Robinson  Sihombing,  “PERBANDINGAN  ANALISIS KOMPONEN UTAMA DAN ROBUST PCA (ROBPCA)  (STUDI KASUS: PADA ANALISIS DATA RATA-RATA  PENGELUARAN  PER  KAPITA  SEBULAN  UNTUK  KOMODITAS  MAKANAN  DI PROVINSI SULAWESI SELATAN),” lppm bina bangsa , vol. 1, no. 1, pp. 67–76, Mar. 2021.
[12] U.  Lorenzo-Seva  and  P.  J.  Ferrando,  “MSA:  The  Forgotten  Index  for  Identifying  Inappropriate  Items Before Computing Exploratory Item Factor Analysis,” Methodology , vol. 17, no. 4, pp. 296–306, 2021, doi: 10.5964/meth.7185.
[13] M.  Faisal,  S.  Ali,  and  D.  Ratna,  “ANALISIS  KOMPONEN  UTAMA  PADA  DINAS KETENAGAKERJAAN  BAGIAN  PENEMPATAN  DAN  PERLUASAN  KERJA  MENCARI PEKERJAAN  MENURUT  GOLONGAN PEKERJAAN,” Journal  of  Innovation  Research  and Knowledge (JIRK) , vol. 2, no. 12, pp. 4561–4568, 2023.
[14] A. C. Rencher, “Methods of Multivariate Analysis Second Edition.”
[15] M. Sriningsih, D. Hatidja, and J. D. Prang, “Penanganan Multikolinearitas Dengan Menggunakan Analisis Regresi Komponen Utama Pada Kasus Impor Beras di Provinsi Sulawesi Utara,” Jurnal Ilmiah Sains , vol. 18, no. 1, 2018.
[16] N. Sari, H. Yasin, and A. Prahutama, “GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION PRINCIPAL COMPONENT  ANALYSIS  (GWRPCA)  PADA  PEMODELAN  PENDAPATAN  ASLI  DAERAH  DI JAWA  TENGAH,” JURNAL  GAUSSIAN ,  vol.  5,  no.  4,  pp.  717–726,  2016,  [Online].  Available: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian
[17] S. Yulianto and U. Putriana, “ANALISIS KOMPONEN UTAMA (AKU) UNTUK PENGELOMPOKAN AREA PELAYANAN DAN JARINGAN (APJ) DAERAHJAWA TENGAHDAN D.I. YOGYAKARTA,” JASDM , vol. 1, no. 1, pp. 7–11, 2019.
[18] A. Ilmaniati and B. E. Putro, “ANALISIS KOMPONEN UTAMA FAKTOR-FAKTOR PENDAHULU (ANTECENDENTS)  BERBAGI  PENGETAHUAN  PADA  USAHA  MIKRO,  KECIL,  DAN MENENGAH (UMKM) DI INDONESIA,” Januari , vol. 11, no. 1, 2019, doi: 10.24853/jurtek.11.1.67-78.
[19] Z. W. Baskara, L. Harsyiah, D. N. A. Paramartha, and Q. D. Utama, “Analisis Faktor Untuk Pemetaan Karakteristik pada Percobaan Dekafeinasi Kopi Robusta,” EIGEN MATHEMATICS JOURNAL , pp. 15– 20, Jun. 2022, doi: 10.29303/emj.v5i1.139.
[20] A.  N.  Nitasari et  al. ,  “Reduksi  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Kualitas  Air  Hujan  dengan  Metode Analisis  Komponen  Utama,” Zeta  -  Math  Journal ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  7–15,  Feb.  2023,  doi: 10.31102/zeta.2023.8.1.7-15.
[21] H.  T.  Antono  and  M.  Lutfi,  “Variabel-Variabel  yang  Berpengaruh  Terhadap  Swabakar  Batubara Menggunakan Regresi Komponen Utama,” Statistika , vol. 14, no. 1, pp. 25–30, 2014.