## ANALISIS FAKTOR UNTUK MENGANALISIS VARIABEL PENDUDUK MISKIN

## FACTOR ANALYSIS TO ANALYZE POOR PEOPLE VARIABLE
Dian Anggraini 1§ , Dani Al Mahkya 2 , Andi Fitriawati 3 , Radot MH Siahaan 4
1 Program Studi Aktuaria, Institut Teknologi Sumatera, Indonesia [Email: dian.anggraini@at.itera.ac.id ] 2 Program Studi Aktuaria, Institut Teknologi Sumatera, Indonesia [Email: dani.almahkya@at.itera.ac.id ] 3 Program Studi Aktuaria, Institut Teknologi Sumatera, Indonesia [Email: andi.fitriawati@at.itera.ac.id ] 4 Program Studi Aktuaria, Institut Teknologi Sumatera, Indonesia [Email: radot.siahaan@at.itera.ac.id ] § Corresponding Author
Received Mei 2020; Accepted Juni 2020; Published Juni 2020;

## Abstrak
Data kemiskinan Indonesia umumnya menggunakan pengukuran basic needs approach . Berdasarkan data Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  (SUSENAS)  yang  dilakukan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  setiap tahun,  BPS  membagi  kriteria  kesejahteraan  masyarakat  menjadi  tiga  kelompok  berdasarkan  kelompok pengeluaran,  yaitu  40%  kebawah,  40%  tengah  dan  20%  keatas.  Kelompok  pengeluaran  40%  kebawah bisa dikatakan sebagai penduduk miskin. Kelompok inilah yang akan diamati dan dilakukan analisis. Data BPS  10  tahun  terakhir  menyebutkan  bahwa  kemiskinan  Provinsi  Lampung  terus  mengalami  penurunan setiap  tahunnya  dari  tahun  2008  sebesar  22,19%  sampai  tahun  2018  menjadi  13,14%.  Analisis  faktor merupakan  salah  satu  teknik  untuk  mengombinasikan  variabel  dengan  tujuan  menciptakan  kelompok variabel  baru.  Analisis  faktor  sendiri  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  analisis  faktor  eksploratori  dan konfirmatori.  Informasi  yang  diperoleh  dari  data  SUSENAS  2018  akan  digunakan  dalam  analisis  dan harapannya  variabel  baru  yang  didapatkan  dengan  analisis  faktor  eksploratori  bisa  menyederhanakan variabel  yang selama ini digunakan oleh BPS.  Berdasarkan hasil analisis faktor eksploratori  yang telah dilakukan dapat  disimpulkan bahwa faktor baru  yaitu faktor kebutuhan tambahan dan faktor kebutuhan utama  yang  terbentuk  dari  5  variabel  awal  bisa  digunakan  untuk  menggambarkan  kondisi  kelompok masyarakat dengan kelompok pengeluaran 40% kebawah. Faktor kebutuhan tambahan terdiri dari status kepemilikan rumah sendiri, memakai BPJS dan bisa baca tulis. Sedangkan faktor kebutuhan utama terdiri dari sumber air bersih yang digunakan dan pengeluaran untuk makan.
Kata Kunci : Analisis Faktor Eksploratori, Kemiskinan

## Abstract
The Poverty data Indonesia usually use the basic needs approach. Based on the national socio economic data  (SUSENAS)  conducted  by  the  Central  Bureau  of  Statistics  (BPS)  every  year.  BPS  divide  criteria community welfare into three groups based on the expenditure, namely 40% down, 40% middle and 20% above.  Level  Expenditure  group  40  %  down  can  be  as  poor  group.  These  groups  are  the  ones  to  be observed and analysis. BPS data for the last 10 years states that poverty in Lampung Province continues to decrease every year from 2008 by 22.19% until 2018 to 13.14%. Factor analysis is one technique for combining variables with the aim of creating a new group of variables. Factor analysis itself is divided exploratory and confirmatory factor analysis. Information obtained from the 2018 SUSENAS data will be
Dian Anggraini, Dani Al Mahkya, Andi Fitriawati, Radot MH Siahaan         Analisis Faktor dalam Menganalisis Variabel Penduduk Miskin
used  in  the  analysis  and  it  is  hoped  that  new  variables  obtained  by  exploratory  factor  analysis  can simplify the variables that have been used by BPS. Based on the results of exploratory factor analysis that has been carried out, it can be concluded that the new factors, namely the additional needs factor and the main needs factor formed from the 5 initial variables, can be used to describe the condition of community groups with expenditure groups 40% down. The additional needs factor consists of the ownership status of the house itself, using BPJS and being able to read and write. While the main needs factor consists of the source of clean water used and expenditure for food.
Keywords : Exploratory Factor Analysis, Poverty

## 1. Pendahuluan
Kemiskinan  seharusnya  dilihat  sebagai masalah  sosial  yang  kompleks.  Kompleksitas kemiskinan bukan hanya karena pendapatan yang kurang,  tetapi  tercermin  dari  kesengsaraan  dan tertekannya harga diri manusia karena ketidakadaan  pendapatan,  kekuasaan  dan  pilihan untuk  memperbaiki  taraf  hidup.  Secara  umum, kemiskinan  dikenali  dengan  tingkat  pendapatan rendah;  kondisi  kesehatan  dan  status  gizi  yang buruk;  pendidikan  rendah  dan  keahlian  terbatas; rendahnya  akses  terhadap  tanah  dan  modal; rentan  tehadap  gejolak  ekonomi,  bencana  alam, konflik  sosial  dan  resiko  lainnya;  rendahnya partisipasi  dalam  proses  pengambilan  kebijakan terkait  dengan  penanggulangan  kemiskinan  serta keamanan individu yang sangat kurang.
Kajian data kemiskinan juga dapat dibedakan atas  jenis  keperluan  dari  penggunaan  data tersebut  dalam  kaitannya  dengan  sasaran kebijakan-kebijakan  yang  berkaitan  dengan strategi penanggulangan kemiskinan. Seperti data kemiskinan  makro  berisi  data  agregat  tentang jumlah dan persentase penduduk miskin menurut daerah,  yaitu  tingkat  nasional,  provinsi  atau Negara  bagian  dan  distrik  atau  kabupaten/kota. Data  kemiskinan  ini  umumnya  menggunakan pengukuran basic  needs  approach ,  berdasarkan
data  dari  survei-survei  konsumsi  rumah  tangga (seperti  SUSENAS),  dan  Garis  Kemiskinan diestimasikan  berbasis  pengeluaran  konsumsi perkapita.  Data  ini  berguna  untuk  pertimbangan sebagai  basis  perencanaan  dan  evaluasi  program penanggulangan  kemiskinan  di  tingkat  wilayah administratif.
Dalam  [1]  menyebutkan  bahwa  Kalimantan Barat  memiliki  inflasi  paling  tinggi,  artinya tingkat  inflasi  di  Kalimantan  Barat  menjadi indikator  kesejahteraan  masyarakat  terbesar disana.  Selain  tingkat  inflasi,  [2]  menyebutkan pendidikan  berpengaruh  langsung  terhadap kesejahteraan masyarakat. Sehingga butuh  kajian komprehensif  dan  mendalam  untuk  merumuskan variable  yang  digunakan  supaya  langkah pemerintah bisa tepat sasaran.
Data  yang  akan  digunakan,  dihimpun  dari beberapa Statistik
Kesejahteraan Rakyat kabupaten/kota  tahun  2018  yang  ada  di  Provinsi Lampung  untuk  kelompok  pengeluaran  40% kebawah.  Variabel  yang  digunakan  oleh  BPS yaitu  kependudukan,  pendidikan,  kesehatan, perumahan  dan  pengeluaran  untuk  konsumsi. Untuk  masing-masing  variabel  tadi  memiliki variabel  penjelasnya.  Tujuan  dari  penelitian  ini yaitu  untuk  mengelompokkan  variabel  penjelas
Dian Anggraini, Dani Al Mahkya, Andi Fitriawati, Radot MH Siahaan         Analisis Faktor dalam Menganalisis Variabel Penduduk Miskin
guna  menyederhanakan  variabel  yang  selama  ini digunakan oleh BPS.

## 2. Analisis Faktor
Analisis  faktor  merupakan  salah  satu  teknik analisis  dalam  statistika  yang  membahas  tentang pengelompokkan variabel – variabel dalam suatu data  yang  mempunyai  hubungan  satu  sama  lain. Tujuan  dari  analisis  faktor  adalah  mereduksi faktor-faktor  yang mempengaruhi suatu variabel. Analisis  faktor  dibedakan  menjadi  dua  yaitu analisis  faktor  eksploratori  dan  analisis  faktor konfirmatori.
[3]  Analisis  faktor  eksploratori  bertujuan untuk  mengeksplorasi  indikator  –  indikator  yang ada untuk keperluan pengelompokkan indikator/variabel  baru.  Dalam  prakteknya analisis  faktor  eksploratori  sering  digunakan sebagai  analisis  awal  untuk  digunakan  pada analisis  lanjutan  lainnya  seperti  uji  t,  uji  F, ANOVA maupun regresi.
[4]  Analisis  faktor  konfirmatori  bertujuan menganalisis  variabel  yang  diduga  memiliki keterikatan  anara  satu  dengan  yang  lain.  Dalam prosesnya,  pembentukkan  faktor  yang  akan dianalisis  berdasarkan  teori  atau  konsep  yang sudah ada.
Berdasarkan  dua  penjelasan  diatas,  dapat disimpulkan  bahwa  analisis  faktor  eksploratori dan  konfirmatori  merupakan  dua  jenis  analisis faktor  yang  memiliki  tujuan  berbeda.  Secara umum  analisis  faktor  eksploratori  dilakukan untuk  mengelompokkan  indikator  atau  variabel baru yang belum dibahas sebelumnya. Sedangkan
analisis  faktor  konfirmatori  dilakukan  untuk menguji  suatu  konsep  atau  teori  tentang keterikatan  atau  pengelompokkan  variabel  – variabel secara teoritis.

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dihimpun  dari  Statistik  Kesejahteraan  Rakyat seluruh  kabupaten/kota  yang  ada  di  Provinsi
Lampung tahun 2018 untuk kelompok
pengeluaran 40% kebawah. Data diberikan dalam tabel berikut:
Tabel 1. Data variabel penelitian
Tabel  1.  Menggambarkan  kondisi  kelompok pengeluaran  40%  kebawah  untuk  setiap kabupaten/kota berupa presentase dari keseluruhan.  Angka  melek  huruf  diperoleh  dari data  kemampuan  baca  tulis  baik  huruf  latin maupun huruf lainnya dan angka terkecil terdapat di  Kabupaten  Lampung  Timur  yaitu  93.19%. Pemakaian BPJS terendah terdapat di Kabupaten Pesisir  Barat  yaitu  hanya  6.63%  dari  kelompok ini. Selanjutnya status kepemilikan rumah sendiri terbanyak  di  Kabupaten  Lampung  Timur  yaitu sebesar  92.69%.  Sumber  air  bersih  disini
Melek Huruf Pakai BPJS Status Rumah Milik Sendiri Sumber Air Bersih Pengeluaran untuk Makan X1 X2 X3 X4 X5 1 Lampung Barat 98.58 18.4 84.99 49.74 63.46 2 Lampung Tengah 95.1 12.61 91.83 49.54 62.81 3 Lampung Timur 93.19 18.47 92.69 32.14 61.60 4 Lampung Utara 97.64 39.95 84.63 15.25 67.10 5 Lampung Selatan 95 33.26 90.37 61.48 64.21 6 Bandar Lampung 98.5 59.39 63.41 77.67 59.31 7 Metro 97.93 60.96 82.88 70.07 57.55 8 Pesawaran 95.8 22.18 90.62 54.2 65.98 9 Pringsewu 95.98 12.6 88.42 71.34 62.17 10 Tanggamus 97.66 38.31 86.78 56.61 63.22 11 Pesisir Barat 97.2 6.69 84.81 36.69 67.78 12 Mesuji 96.61 23.39 88.05 68.67 61.25 13 Way Kanan 92.95 31.89 73.39 23.26 65.28 14 Tulang Bawang 96.7 13.8 86.06 60.52 60.89 15 Tulang Bawang Barat 94.77 9.23 91.35 26.74 58.99
Kabupaten / Kota
No.
Dian Anggraini, Dani Al Mahkya, Andi Fitriawati, Radot MH Siahaan         Analisis Faktor dalam Menganalisis Variabel Penduduk Miskin
dikategorikan  dari  sumber  air  minum  maupun sumber  air  yang  digunakan  sehari  –  hari  dan terbanyak  yang  menggunakan  air  bersih  di  Kota Bandar  Lampung.  Kemudian  bagian  akhir  dan menarik disini, masyarakat kelompok pengeluaran  40%  kebawah  lebih  banyak menghabiskan uang untuk  kebutuhan makan dan ini  terjadi  di  Kabupaten  Pesisir  Barat  sebesar 67.78%.  Jika  hanya  mendeskripsikan  variabel, belum  bisa  dilihat  bagaimana  hubungan  antar variabel.  Oleh  karena  itu  langkah  selanjutnya adalah  analisis  data  dengan  analisis  faktor eksploratori.
Tahap  awal  yang  dilakukan  adalah  dengan melihat  nilai  dari  Keiser  Meyer  Olskin  (KMO), tujuan  melihat  nilai  KMO  adalah  untuk menentukan  apakah  proses  dapat  dilanjutkan  ke tahap  analisis  faktor.  Ketika  nilai  KMO  dari faktor  lebih  dari  0.5,  maka  proses  dapat dilanjutkan.  Setelah  dilihat  nilai  KMO,  bisa dilanjutkan  dengan  uji  normalitas multivariate , tujuan  dari  uji  normalitas multivariate yaitu menguji  data  secara  bersamaan  tersebar  secara normal.  Nilai  untuk  KMO  dari  variabel  yang digunakan  diperoleh  0.597  dan  signifikan  untuk multivariate  normal  lebih  dari  0.5  yaitu  0.132. Artinya  analisis  faktor  dapat  dilanjutkan  untuk variabel yang digunakan.
Tahap  selanjutnya  dilihat  koefisien  korelasi anti–image dari  setiap  variabel  harus  lebih  dari 0.5.  Tujuan  dari  melihat  koefisien  korelasi anti– image menunjukkan  variabel  layak  dianalisis faktor.  Tabel  2.  Berikut  memperlihatkan  seluruh variabel yang digunakan memiliki koefisien lebih
dari 0.5. Sehingga seluruh variabel bisa dianalisis faktor.
Tabel 2. Koefisien anti – image
Langkah  selanjutnya  adalah  mengekstraksi faktor  dari  lima  variabel  akan  dikelompokkan menjadi beberapa faktor baru. Berikut hasil yang diperoleh dijelaskan dalam Tabel 2.
Tabel 3. Nilai eigen total dari variabel
Tabel  3  menggambarkan  variabel  baru  yang bisa  dibentuk  dari  5  variabel  awal  dilihat  dari nilai  total  nilai  eigen  yang  bernilai  lebih  dari  1. Dalam hal ini yang memiliki nilai total lebih dari 1  terdapat  dalam  dua  komponen  teratas,  yaitu komponen  pertama  2.342  dan  komponen  kedua 1.129. Dengan kata lain, terdapat dua faktor baru yang selanjutnya akan digunakan.
Setelah diperoleh dua faktor baru, selanjutnya  akan  dipilih  anggota  faktor  pertama dan faktor kedua dari 5 variabel awal. Pemilihan anggota  berdasarkan  nilai  rotasi  komponen matriks berikut ini
Tabel 4. Matriks Komponen Rotasi
Variabel Konten Nilai Variabel Hubungan Nilai Sumber air bersih 0.594 Sumber air bersih 0.58 Rumah Sendiri 0.598 Rumah Sendiri 0.611 Pakai BPJS 0.518 Pakai BPJS 0.632 Pengeluaran makan 0.686 Pengeluaran makan 0.517 Melek Huruf 0.688 Melek Huruf 0.517 Komponen Total % Variansi % Komulatif 1 2.342 46.833 46.833 2 1.129 22.587 69.420 3 0.819 16.377 85.797 4 0.382 7.643 93.439 5 0.328 6.561 100.000
Variabel Komponen 1 Komponen 2 Sumber air bersih 0.246 0.84 Rumah sendiri -0.877 0.045 Pekai BPJS 0.836 0.223 Pengeluaran makan -0.053 -0.848 Melek huruf 0.61 0.3
Dian Anggraini, Dani Al Mahkya, Andi Fitriawati, Radot MH Siahaan         Analisis Faktor dalam Menganalisis Variabel Penduduk Miskin
Tabel  4  menjelaskan  bahwa  anggota komponen  ditentukan  dari  nilai  mutlak  terbesar dari  masing  –  masing  variabel.  Sehingga komponen  pertama  terdiri  dari  variabel  rumah milik  sendiri,  pakai  BPJS  dan  melek  huruf. Sedangkan  komponen  kedua  terdiri  dari  variabel sumber air bersih dan pengeluaran makan.
Tahap  terakhir  dari  analisis  faktor  adalah penamaan  komponen  baru  yang  telah  diperoleh. Tidak  ada  ketentuan  khusus  dari  penamaan komponen  baru.  Hanya  saja  penamaan  baiknya bisa  digunakan  sebagai  gambaran  keseluruhan dari variabel terbentuk. Berikut hasil pengelompokkan  berdasarkan  faktor  /  komponen baru.
Tabel 5. Faktor baru dan variabel pembentuk
Pengujian  akhir  analisis  faktor  dalam penelitian  ini  membentuk  dua  faktor  baru,  yaitu faktor kebutuhan tambahan dan faktor kebutuhan utama  dari  5  variabel  yang  digunakan  untuk menggambarkan  kelompok  pengeluaran  40% kebawah  di  Provinsi  Lampung  berdasarkan  data tahun 2018. Jika dikembalikan dengan kondisi riil di Provinsi Lampung, orang yang memiliki rumah sendiri,  menggunakan  BPJS  dan  bisa  membaca bisa  dikelompokkan  dan  saling  berkaitan  dalam satu  faktor.  Begitu  juga  untuk  orang  yang menggunakan sumber air bersih dan pengeluaran terbesarnya  untuk  makan  bisa  dijadikan  satu faktor. Dengan kata lain, hasil dari analisis faktor
eksploratori  bisa  digunakan.  Hal  tersebut diperkuat dari nilai komponen matriks transformasi berikut.
Tabel 6. Komponen matriks transformasi
Tabel  6.  menunjukkan  bahwa  kedua  faktor mampu  merangkum  5  variabel  karena  nilai korelasinya  lebih  dari  0.5  yaitu  0.799.  Sehingga kedua faktor baru benar – benar dapat digunakan.

## 4. Kesimpulan Dan Saran
Berdasarkan  hasil  analisis  faktor  eksploratori yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa faktor baru yaitu faktor kebutuhan tambahan dan faktor  kebutuhan  utama  yang  terbentuk  dari  5 variabel awal bisa digunakan untuk menggambarkan  kondisi  kelompok  masyarakat dengan  kelompok  pengeluaran  40%  kebawah. Faktor  kebutuhan  tambahan  terdiri  dari  status kepemilikan  rumah  sendiri,  memakai  BPJS  dan bisa  baca  tulis.  Sedangkan  faktor  kebutuhan utama  terdiri  dari  sumber  air  bersih  yang digunakan dan pengeluaran untuk makan.
Saran  yang  bisa  diberikan,  penggunaan analisis  faktor  lebih  baik  digunakan  untuk  jenis data ordinal. Karena akan lebih terlihat hubungan antar variabelnya.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  kepada  Institut  Teknologi Sumatera  atas  hibah  penelitian  ITERA  Smart tahun 2018 nomor B/309/IT9.C1/PT.01.03/2019
Faktor Variabel Rumah sendiri Pakai BPJS Melek huruf Sumber air bersih Pengeluaran makan 1. Faktor Kebutuhan Tambahan 2. Faktor kebutuhan Utama Faktor / Komponen 1 2 1 0.799 0.601 2 0.601 0.799
Dian Anggraini, Dani Al Mahkya, Andi Fitriawati, Radot MH Siahaan         Analisis Faktor dalam Menganalisis Variabel Penduduk Miskin
sehingga  penelitian  ini  bisa  terlaksana  dengan baik.

## Daftar Pustaka
[1]  K. Dian, D.M. Tiara, A. Yeftanus. 2018.
Analisis Biplot Untuk Pemetaan
Kesejahteraan Masyarakat Indonesia.
Biastatistics , vol.12, pp.41-51.
[2]  R. Achi. 2019. Model Persamaan Struktural untuk Menganalisis Indikator Kesejahteraan Rumah Tangga. Desimal : Jurnal Matematika . vol.03, pp. 281-288.
[3]  Johnson, Richard A & Wichern, Dean W. 2007. Applied Multivariate Statistical Analysis Sixth Edition . Pearson Education, London.
[4]  Sharma. S. 1996. Applied Multivariate Analysis . John Wiley and Sons, Inc.
[5]  BPS Kabupaten Lampung Tengah. 2018. “Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Lampung Tengah”. Gunung Sugih: BPS Kabupaten Lampung Tengah.
[6]  BPS Kabupaten Lampung Barat. 2018. “Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Lampung Barat”. Liwa : BPS Kabupaten Lampung Barat.
[7]  BPS Kabupaten Lampung Timur. 2018. “Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Lampung Timur”. Sukadana : BPS Kabupaten Lampung Timur.
[8]  BPS Kabupaten Lampung Utara. 2018. “Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Lampung Utara”. Kotabumi : BPS Kabupaten Lampung Utara.
[9]   BPS Kabupaten Lampung Selatan. 2018.
“Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Lampung Selatan”. Kalianda : BPS Kabupaten Lampung Selatan.
[10]   BPS Kota Bandar Lampung. 2018. “Statistik Kesejahteraan Rakyat Kota Bandar Lampung”. Bandar Lampung : BPS Kota Bandar Lampung.
[11]  BPS Kota Metro. 2018. “Statistik Kesejahteraan Rakyat Kota Metro”. Metro : BPS Kota Metro.
[12]  BPS Kabupaten Pesawaran. 2018. “Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten
Kabupaten Pesawaran”. Gedong Tataan: BPS Kabupaten Pesawaran.
[13]  BPS Kabupaten Pringsewu. 2018. “Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Pringsewu”. Pringsewu: BPS Kabupaten Pringsewu.
[14]  BPS Kabupaten Tanggamus. 2018. “Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Tanggamus”. Kota Agung : BPS Kabupaten Tanggamus.
[15]  BPS Kabupaten Pesisir Barat. 2018. “Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Pesisir Barat”. Liwa : BPS Kabupaten Pesisir Barat.
[16]  BPS Kabupaten Mesuji. 2018. “Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Mesuji”. Simpang Pematang : BPS Kabupaten Mesuji.
[17]  BPS Kabupaten Way Kanan. 2018. “Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Way Kanan”. Blambangan Umpu : BPS Kabupaten Way Kanan.
[18]  BPS Kabupaten Tulang Bawang. 2018. “Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Tulang Bawang”. Menggala : BPS Kabupaten Tulang Bawang.
[19]  BPS Kabupaten Tulang Bawang Barat. 2018. “Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Tulang Bawang Barat”. Panaragan Jaya: BPS Kabupaten Tulang Bawang Barat.