Vol.16, No. 1, 25-32, July 2019 doi: 10.20956/jmsk.v%vi%i.6329

## Analisis Komponen Utama Pada Data Potensi Kecamatan di Kota Palu Sebelum Bencana Gempa Bumi dan Tsunami 28 September 2018
Drajat Indra Purnama *

## Abstract
On  28th  September  2018,  a  7.4  magnitude  earthquake  hit  Palu  and  was  followed  by  tsunami  soon  after.  The combined effects of the earthquake and tsunami led to the deaths of thousands people, thousands of people had been displaced, and dozens of structures were either damaged or destroyed in Palu. Moreover, the impact of the disaster  took  effect  to  the  development  of  Palu.  The  long  term  development  of  Palu  suddenly  struck  and scattered by the earthquake and tsunami. This research is focused on the sub-district potential in Palu before the  earthquake  and  tsunami. The  data  is  taken  from  the publication of  BPS-Statistics  Palu  “Kota  Palu  dalam Angka  2018”.  The  variables  used  in  this  research  cover  multiple  aspects  such  as  geography,  government, social,  transportation,  communication,  and  economy.  The  variables  are    the  large  area  of  sub-district  (X 1 ), village  (X 2 ),  population  (X 3 ),  elementary  school  (X 4 ),  junior  high  school  (X 5 ),  senior  high  school  (X 6 ),  health facility  (X 7 ),  worship  place  (X 8 ),  pavement  (X 9 ),  communication  tower  (X 10 ),  cooperative  (X 11 ),  and  store/stall (X 12 ). Twelve (12) research variables are reduced to the new variable in the form of principal component. The principal  component  analysis  shows  the  sub-district  potency  data  in  Palu  2017  formed  three  principal components and can explain the variance of the data up to 89.98 percent overall.
Keywords : Principal Component Analysis, Earthquake and Tsunami, Potency of Palu

## Abstrak
Pada  tanggal  28  September  2018  peristiwa  gempa  bumi  berkekuatan  7,4  SR  diikuti  dengan  tsunami  melanda Kota Palu. Gempa bumi dan tsunami memakan ribuan korban jiwa, ribuan orang mengungsi, ribuan bangunan hancur  dan  kerusakan  infrastruktur  di  Kota  Palu.  Selain  itu,  dampak  bencana  gempa  bumi  dan  tsunami  ini berpengaruh  terhadap  pembangunan  Kota  Palu.  Pembangunan  yang  susah  payah  dibangun  dan  memerlukan waktu lama, tiba-tiba hancur  seketika karena gempa bumi dan tsunami. Penelitian ini difokuskan pada  potensi kecamatan di Kota Palu sebelum terjadi bencana gempa bumi dan tsunami. Adapun data yang digunakan berasal dari  publikasi  Kota  Palu  dalam  angka  2018  yang  diperoleh  dari  BPS  Kota  Palu.  Variabel  pada  penelitian  ini merupakan  variabel  yang  diambil  dari  berbagai  aspek  yakni  geografi,  pemerintahan,  sosial,  transportasi, komunikasi, dan ekonomi.  Adapun rincian  variabel penelitiannya  adalah luas kecamatan (X 1 ), kelurahan/desa (X 2 ),  Penduduk  (X 3 ),  SD/sederajat  (X 4 ),  SLTP/sederajat  (X 5 ),  SLTA/sederajat  (X 6 ),  fasilitas  kesehatan  (X 7 ), tempat  ibadah  (X 8 ),  jalan  aspal  (X 9 ),  menara  telekomunikasi/tower  (X 10 ),  koperasi  (X 11 ),  dan  took/kios  (X 12 ). Dua belas variabel yang diteliti tersebut disederhanakan ke dalam variabel baru berupa komponen utama. Hasil analisis  komponen  utama  menunjukkan  data  potensi  kecamatan  di  Kota  Palu  tahun  2017  terbentuk  tiga komponen utama serta dapat menjelaskan varian data secara keseluruhan sebesar 89,98 persen.
Kata kunci :  Analisis Komponen Utama, Gempa Bumi dan Tsunami, Potensi Kota Palu

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu negara dengan aktifitas kegempaan teraktif di dunia. Hal ini  disebabkan  karena  Indonesia  dikelilingi  lempeng  Indo-Australia  dan  Pelat  Laut  Filipina yang  meretas  di  bawah  lempeng  Eurasia,  dengan  5  (lima)  pulau  besar  dan  beberapa semenanjung, ).
semenanjung.  Indonesia  telah  mengalami  ribuan  gempa  bumi  dan  ratusan  tsunami  pada rentang  empat  ratus  tahun  terakhir  [1].  Sumatera  dan  Jawa  adalah  dua  pulau  yang  paling rentan  dampak  tsunami  karena  terletak  langsung  di  depan  Lempeng  Indo-Australia.  Papua dan  Sulawesi  juga  pernah  mengalami  beberapa  tsunami,  walaupun  tidak  sesering  Sumatera dan Jawa. Tetapi belakangan ini, Sulawesi dengan beberapa daerah rawan subduksinya telah menjadi  lebih  aktif  yang  mengakibatkan  banyaknya  aktivitas  kegempaan,  terutama  dengan pusat gempa di laut.
Kota  Palu,  ibukota  Provinsi  Sulawesi  Tengah  tercatat  sebagai  daerah  rawan  gempa karena  memiliki  aktivitas  tektonik  tertinggi  di  Indonesia.  Pasalnya,  di  Kota  Palu  terdapat patahan  kerak  Bumi  (sesar)  berdimensi  cukup  besar  yang  dikenal  dengan  nama  sesar  Palu- Koro.  Sesar  Palu-Koro  memanjang  sekitar  500  kilometer  mulai  dari  Selat  Makassar  sampai Pantai  Utara  Teluk  Bone.  Di  Kota  Palu,  sesar  melintas  dari  Teluk  Palu  masuk  ke  wilayah daratan, memotong jantung kota sampai ke Sungai Lariang di Lembah Pipikoro.
Pada  tanggal  28  September  2018  peristiwa  gempa  bumi  berkekuatan  7,4  SR  diikuti dengan  tsunami  yang  melanda  pantai  barat  Pulau  Sulawesi.  Pusat  gempa  berada  di  26  km utara  Kabupaten  Donggala  dan  80  km  barat  laut  Kota  Palu  dengan  kedalaman  10  km. Guncangan  gempa  bumi  dirasakan  di  Kabupaten  Donggala,  Kota  Palu,  Kabupaten  Parigi Moutong, Kabupaten Sigi, Kabupaten Poso, Kabupaten Tolitoli, Kabupaten Mamuju bahkan hingga Kota Samarinda, Kota Balikpapan, dan Kota Makassar. Gempa bumi memicu tsunami hingga  ketinggian  5  meter  di  Kota  Palu.  Menurut  BNPB  [2],  dampak  bencana  gempa  bumi dan  tsunami  tercatat  2.256  orang  meninggal  dunia.  Sebarannya  di  Kota  Palu  1.703  orang, Donggala 171 orang, Sigi 366 orang, Parigi Moutong 15 orang dan Pasangkayu 1 orang. Dari segi infrastruktur, banyak bangunan yang hancur akibat gempa bumi dan tsunami. Kerusakan meliputi  68.451  unit  rumah,  327  unit  tempat  ibadah,  265  unit  sekolah,  perkantoran  78  unit, toko 362 unit, jalan 168 titik retak, jembatan 7 unit dan sebagainya. Kerusakan dan kerugian dari bencana ini mencapai 13,82 trilyun rupiah.
Dampak bencana gempa bumi dan tsunami ini berpengaruh terhadap pembangunan Kota Palu.  Pembangunan  yang  susah  payah  dibangun  dan  memerlukan  waktu  lama,  tiba-tiba hancur  seketika  karena  gempa  bumi  dan  tsunami.  Bahkan  pertumbuhan  pembangunan  di wilayah  terdampak  bencana  menjadi  minus  atau  mengalami  kemunduran  dalam  rentang waktu  tertentu.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  melihat  potensi  kecamatan  di  Kota  Palu sebelum terjadinya  gempa bumi dan tsunami pada 28 September 2018.  Potensi  yang dilihat adalah potensi dari berbagai aspek kehidupan dan menyerderhadakan berbagai aspek tersebut ke  dalam  komponen  utama.  Hal  ini  agar  nantinya  bisa  sebagai  pembanding  atau  masukan untuk pembangunan kembali Kota Palu pasca bencana gempa dan tsunami.

## 2. METODE PENELITIAN

## Drajat Indra Purnama

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan merupakan data sekunder dari Badan Pusat Statistik Kota Palu tahun 2017 [3].  Objek  penelitian  adalah  8  Kecamatan  di  Kota  Palu.  Data  potensi  kecamatan  di  Kota  Palu merupakan  fokus  penelitian  ini.  Variabel  pada  penelitian  ini  merupakan  variabel  yang  diambil  dari berbagai  aspek  yakni  geografi  (luas  kecamatan),  pemerintahan  (jumlah  kelurahan/desa),  sosial (jumlah  sekolah,  tempat  ibadah,  dan  fasilitas  kesehatan),  transportasi  (panjang  jalan  aspal), komunikasi  (jumlah  tower),  dan  ekonomi  (jumlah  koperasi  dan  toko/kios).  Adapun  rincian  variabel penelitian data potensi kecamatan di Kota Palu tahun 2017 yang sekaligus dinyatakan sebagai variabel independen disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1: Variabel Penelitian No.  Variabel Keterangan (1) (2) (3) 1. X 1 Luas Kecamatan (Km 2 ) 2. X 2 Kelurahan/Desa 3. X 3 Penduduk (Ribu Jiwa) 4. X 4 SD/Sederajat 5. X 5 SLTP/Sederajat 6. X 6 SLTA/Sederajat 7. X 7 Fasilitas Kesehatan 8. X 8 Tempat Ibadah 9. X 9 Jalan Aspal (Km) 10. X 10 Menara Telekomunikasi/Tower 11. X 11 Koperasi 12. X 12 Toko/Kios

## 2.2 Metode Analisis Data
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah Analisis Komponen Utama. Adapun tahapan yang harus dilalui adalah sebagai berikut :
1. Uji Korelasi
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  hubungan  antara  variabel  independen  data  potensi kecamatan  di  Kota  Palu  tahun  2017.  Pengolahan  data  untuk  menghasilkan  nilai  uji  ini  yaitu dengan menggunakan software R seri 3.5.1.
2. Analisis Komponen Utama
Analisis  komponen  utama  digunakan  untuk  mengetahui  jumlah  komponen  utama  yang  akan dibentuk dengan pendekatan nilai eigen, proporsi varian kumulatif, dan scree plot .

## 2.3 Uji Korelasi Antar Variabel
Uji  kebebasan  antar  variabel  menggunakan  metode bartlett  sphericity digunakan  untuk mengetahui apakah terdapat korelasi atau hubungan antar variabel dalam kasus multivariat.  Variabel dikatakan  bersifat  saling  bebas  (independen ) jika  matriks  korelasi  antar  variabel membentuk matriks identitas [5]. Pengujian kebebasan antar variabel ini dapat dilakukan uji bartlett sphericity dengan hipotesis sebagai berikut.
H 0 : (Variabel independen tidak berkorelasi)
H 1 : (Variabel inependen berkorelasi)
Statiistik uji :
{ }   | |
dimana
n : jumlah observasi p : jumlah variabel independen
R : matrik korelasi dari masing-masing variabel independen Jika ditetapkan dengan menggunakan taraf signifikan α = 0,05 (5%) diperoleh keputusan Tolak H 0 jika nilai

## ))
Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  kasus  multivariat  terdapat  korelasi  antar  variabel independen.

## 2.4 Analisis Komponen Utama
Metode  analisis  komponen  utama  asalnya  dikemukakan  K  Pearson  sebagai  alat fitting bidang dengan  kuadrat  terkecil  ortogonal,  kemudian  dikembangkan  oleh T Hotelling untuk  tujuan menganalisa struktur korelasi [4].
Tujuan analisis komponen utama adalah sebagai berikut :
1. Reduksi variabel dengan menjaga informasi data asal sebanyak mungkin.
2. Untuk mendapatkan variabel baru yang bersifat orthogonal .
3. Mentransformasikan  variabel  independen  yang  saling  berkorelasi  menjadi  variabel  baru  yang saling bebas, sehingga tidak terjadi korelasi antar variabel independennya.
Cara penggunaan analisis komponen utama adalah sebagai berikut :
1. Bila matriks varian-kovarian dari variabel random . Pasangan nilai eigen dan vektor eigen adalah ) )      ( ) dimana , maka komponen utama ke- i adalah dengan ) dan ) . 2. Proporsi total varian yang diterangkan komponen utama ke- k adalah
3. Korelasi komponen utama ke- i dengan variabel asal ke- k adalah
√
4. Analisis  komponen  utama  dari  variabel  yang  distandarisasi  adalah  sebagai  berikut
( √ ) ( √ ) ( √ ) ;  atau  dalam  notasi  matriks ( ) (     )
dengan matriks  diagonal  dengn  elemen √ maka  kovariansnya ( ) ( )
. Komponen  utama  ke- i adalah
( ) (     ) .  Proporsi  varian  yang  diterangkan komponen ke- k adalah dimana adalah nilai eigen dari ρ dan ) .

## 2.5 Kriteria Pemilihan Komponen Utama

## Drajat Indra Purnama
Salah satu tujuan dari analisis komponen utama adalah mereduksi dimensi data asal yang semula terdapat p variabel  independen  menjadi k komponen  utama  ( k < p ).  Terdapat  beberapa  cara menentukan k komponen utama, diantaranya :
a. Menggunakan nilai eigen > 1
b. Menggunakan proporsi kumulatif varian terhadap total varian. Proporsi kumulatif varian variabel inependen  asal  yang  dijelaskan  oleh k komponen  utama  minimal  80  persen,  dan  proporsi  total variansi populasi bernilai cukup besar [4].
c. Menggunakan scree plot yaitu plot antara i dengan , pemilihan nilai k berdasarkan scree plot ditentukan  dengan  melihat  letak  terjadinya  belokan  dengan  menghapus  komponen  utama  yang menghasilkan beberapa nilai eigen kecil membentuk pola garis lurus [6]. Bila kurva masih curam maka masih bisa dilakukan penambahan komponen, sebaliknya bila kurva sudah melandai maka penentuan jumlah komponen sudah selesai meskipun penentuan landai atau curamnya scree plot bersifat subjektif oleh setiap orang.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data input yang  digunakan adalah matriks korelasi yang dibentuk dari data  potensi kecamatan di Kota Palu tahun 2017. Matriks korelasi digunakan karena varian variabel independen cenderung tidak seragam. Berikut adalah nilai varian dari variabel independen.
Tabel 2 : Nilai varian variabel Variabel Varian (1) (2) X 1 4.349270e+03 X 2 1.071429e+00 X 3 4.777667e+02 X 4 3.469643e+01 X 5 1.698214e+01 X 6 3.028571e+01 X 7 7.450000e+01 X 8 1.091696e+03 X 9 3.953946e+03 X 10 4.657143e+01 X 11 4.698393e+02 X 12 1.356229e+06

## 3.1. Pengujian Korelasi
The purpose of correlation test is knowing the relationship between the independent variables in the  multivariate  case  in    potential  data  of  subdistricts  in  Palu  Municipality  in  2017.  Here  are  the results correlation test of independent variables simultaneously.
 Hipotesis : H 0 : R = I (Variabel indpenden tidak berkorelasi) H 1 : R  I (Variabel independen berkorelasi)
 Nilai uji bartlett sphericity ( chi-square hitung) : 414,359
 Nilai chi-sqaure tabel (derajat bebas 66) :
48,30538
 Kesimpulan :
Karena nilai chi-square hitung lebih besar dari nilai chi-square tabel dengan alpha 5 persen dan derajat  bebas  66  maka  keputusan  yang  diambil  adalah  tidak  cukup  bukti  untuk  mengatakan bahwa variabel independen tidak berkorelasi secara simultan.

## 3.2. Analisis Komponen Utama
Untuk  keperluan  reduksi  variabel  indepeden  maka  akan  ditentukan  berapa  banyak  komponen utama yang terbentuk. Penentuan komponen utama yang terbentuk adalah dengan menggunakan nilai eigen dan proporsi kumulatif varian terhadap total varian. Berikut disajikan nilai eigen untuk masing- masing komponen utama.
Tabel 3 : Nilai Eigen dan Proporsi Varian Kumulatif menurut Komponen Komponen Nilai Eigen Proporsi Varian Kumulatif (1) (2) (3) 1 7.301626e+00 0.6084688 2 2.160007e+00 0.7884694 3 1.335541e+00 0.8997644 4 8.107312e-01 0.9673254 5 2.512803e-01 0.9882654 6 1.142491e-01 0.9977862 7 2.656610e-02 1.0000000 8 1.810208e-16 1.0000000 9 1.176795e-16 1.0000000 10 5.424427e-18 1.0000000 11 1.074084e-17 1.0000000 12 3.367553e-16 1.0000000
Pada tabel 3 terlihat jelas bahwa nilai nilai eigen lebih dari 1 terdapat pada komponen 1 sampai 3 sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat 3 komponen yang terbentuk. Secara keseluruhan, ketiga komponen utama tersebut dapat menjelaskan keragaman data potensi kecamatan di Kota Palu tahun 2017 sebesar 89,98 persen. Untuk lebih memperjelas pembentukan ketiga komponen tersebut, berikut disajikan gambar scree plot.

## Gambar 1 . Scree Plot
Pada  gambar  1  di  atas  terlihat  titik  -  titik  yang  menunjukkan  nilai eigen dari  masing-masing komponen. Komponen utama yang terbentuk dapat dilihat pada titik yang berada di atas 1 atau nilai eigen lebih dari 1 yaitu komponen 1, komponen 2, dan komponen 3. Jika menggunakan pendekatan
Scree.Plot
V a ri a n ce s 0 2 4 6 Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp.5 Comp.6 Comp.7 Comp.8 Comp.9 Comp.10

## Drajat Indra Purnama
titik elbow , tampak juga bahwa pada komponen ke-4 kurva sudah mulai landai (curam di sebelah kiri dan landai di sebelah kanan) sehingga dapat diambil tiga komponen sebelum komponen ke-4.
Selanjutnya,  agar  dapat  memperoleh  nilai  komponen score dari  komponen  baru yang  terbentuk untuk  setiap  observasinya,  maka  akan  dihitung  terlebih  dahulu  nilai  koefisien  transformasi  dari variabel-variabel independen awal. Nilai koefisien transformasi ini akan membantu dalam penamaan komponen  baru  yang  terbentuk,  dilihat  dari  nilai  koefisien  transformasi  yang  terbesar  di  setiap komponennya. Berikut disajikan koefisien komponen utama menurut variabel.
Tabel 4. Koefisien Komponen Menurut Variabel
Variabel KU1 KU2 KU3 (1) (2) (3) (4) Z 1 0,107 0,598 0,270 Z 2 0,119 0,574 Z 3 0,355 -0,169 Z 4 0,311 -0,116 0,125 Z 5 0,304 -0,226 -0,118 Z 6 0,359 0,174 Z 7 0,323 -0,222 -0,106 Z 8 0,328 0,174 -0,320 Z 9 0,229 0,318 -0,451 Z 10 - 0,186 -0,703 Z 11 0,330 -0,234 0,113 Z 12 0,350
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  ketiga  komponen  utama  (KU1,  KU2,  dan  KU3)  merupakan kombinasi linear dari variabel independen asal. Ketiga komponen utama yang terbentuk adalah
 Komponen Utama 1 (KU1)
Komponen 1 yang terbentuk lebih banyak dijelaskan oleh variabel Z 3, Z 4, Z 5, Z 6, Z 7, Z 8 Z 11 dan Z 12 karena koefisien variabel tersebut adalah yang paling besar nilainya yaitu masing-masing 0,355, 0,311,  0,304,  0,359,  0,323,  0,328,  0,330  dan  0,350.  Dengan  kata  lain,  penduduk,  SD,  SLTP, SLTA, fasiltas kesehatan, tempat ibadah, koperasi, dan kios berkorelasi kuat dengan komponen utama 1 yang terbentuk. Selanjutnya, komponen utama 1 dinamakan komponen utama sosial dan ekonomi. Model yang terbentuk untuk komponen utama 1 adalah
KU1 = 0,107 Z 1 + 0,119 Z 2 + 0,355 Z 3 + 0,311 Z 4 + 0,304 Z 5 + 0,359 Z 6 + 0,323 Z 7 + 0,328 Z 8 + 0,229 Z 9 – 0,186 Z 10 + 0,330 Z 11 – 0,350 Z 12
 Komponen Utama 2 (KU2)
Komponen  2  yang  terbentuk  lebih  banyak  dijelaskan  oleh  variabel  Z 1 dan  Z 2 karena  koefisien kedua  variabel  yang  paling  besar  nilainya  yaitu  masing-masing  0,598  dan  0,574.  Dengan  kata lain  luas  wilayah  dan  jumlah  kelurahan/desa  berkorelasi  kuat  dengan  komponen  utama  2  yang terbentuk.  Selanjutnya,  komponen  utama  2  dinamakan  komponen  geografi  dan  pemerintahan. Model yang terbentuk untuk komponen utama 2 adalah
KU2 = 0,598 Z 1 + 0,574 Z 2 – 0,116 Z 4 – 0,226 Z 5 – 0,222 Z 7 + 0,174 4 Z 8 + 0,318 Z 9 – 0,234 Z 11
 Komponen Utama 3 (KU3)

## Drajat Indra Purnama
Komponen 3 yang terbentuk lebih banyak dijelaskan oleh variabel Z 9 dan Z 10 karena nilai koefisien variabelnya  yang  paling  besar  yaitu  masing-masing  0,451  dan  -0,703.  Dengan  kata  lain  jalan aspal  dan  menara  telekomunikasi/tower  berkorelasi  kuat  dengan  komponen  utama  3  yang terbentuk.  Selanjutnya,  komponen  utama  3  dinamakan  komponen  transportasi  dan  komunikasi. Model yang terbentuk untuk komponen utama 3 adalah
KU3 = 0,270 Z 1 – 0,169 Z 3 + 0,125 Z 4 – 0,118 Z 5 + 0,174 Z 6 – 0,106 Z 7 – 0,320 Z 8 – 0,451 Z 9 – 0,703 Z 10 + 0,113 Z 11

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  terhadap  data  potensi  kecamatan  di  Kota  Palu  tahun  2017  dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Pengujian  korelasi  menunjukkan  bahwa  adanya  korelasi  antar  variabel  independen  secara simultan.
2. Hasil  analisis  komponen  utama  terhadap  12  variabel penelitian  pada  data  potensi  kecamatan  di Kota Palu tahun 2017 menunjukkan bahwa terdapat tiga komponen utama yang terbentuk yaitu komponen  sosial  dan  ekonomi,  komponen  geografi  dan  pemerintahan,  dan  komponen transportasi dan komunikasi.
3. Ketiga  komponen  utama  yang  terbentuk  tersebut  dapat  menjelaskan  varian  data  secara keseluruhan sebesar 89,98 persen.
4. Metode  analisis  komponen  utama  dapat  digunakan  untuk  data  potensi  kecamatan  di  Kota  Palu tahun 2017. Hal ini dapat dilihat dari paling tidak terdapatnya 1 variabel yang berkorelasi kuat dengan komponennya (nilai korelasi di atas 0.5).

## 4.2. Saran
Analisis komponen utama pada penelitian ini menggunakan data potensi kecamatan di Kota Palu sebelum gempa bumi dan tsunami. Pembaca dapat menggunakan analisis komponen utama pada data potensi  kecamatan  di  Kota  Palu  setelah  gempa  bumi  dan  tsunami  sebagai  pembanding  keadaan  di Kota Palu sebelum dan sesudah gempa bumi dan tsunami.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aydan, O. 2008. Seismic and Tsunami Hazard Potential in Indonesia with a special emphasis on Sumatra Island . Journal of The School of Marine Science and Technology, Tokai University.
[2] Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana.  Diakses  Pada  Tanggal  17  Desember  2018  Melalui https://bnpb.go.id/kerugian-dan-kerusakan-dampak-bencana-di-sulawesi-tengah-mencapai-1382- trilyun-rupiah
[3] BPS Kota Palu. 2018. Kota Palu Dalam Angka 2018 . Palu : BPS Kota Palu.
[4] Johnson,  R.A.  dan  Wichern,  D.W.  2002. Applied  Multivariate  Statistical  Analysis , 5th  edition . Pearson Education International.
[5] Morrison,  Donald  F.  1978. Multivariate  Statistical  Methods,  Second  edition .  New  York  : McGraw-Hill.
[6] Rencher,  A.C.  1998. Multivariate  Statistical  Inference  and  Application .  Wiley-Interscience Publication, Brigham.