## PENENTUAN FAKTOR-FAKTOR POTENSIAL YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN DI SUMATERA UTARA MENGGUNAKAN ANALISIS DISKRIMINAN
1 Riri Syafitri Lubis, 2 Rima Aprilia, 3 Ayu Wardani, 4 Silvia Harleni
1 riri_syafitri@uinsu.ac.id
2 rima_aprilia@uinsu.ac.id 3 ay.wardany21@gmail.com
4 harlenisilvia@gmail.com
1,2,3 Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
4 STKIP Budidaya

## ABSTRAK
Di Indonesia khususnya Sumatera Utara, masalah kemiskinan merupakan salah satu persoalan yang menjadi pusat perhatian pemerintah baik pemerintah pusat maupun pemerintah daerah. Walaupun angka kemiskinan menurun,  tetapi  faktanya  masih  banyak  orang  yang  berada  pada  garis  kemiskinan.  Penelitian    ini  akan membahas  tentang beberapa  faktor seperti Kepadatan Penduduk, Tingkat Pengangguran Terbuka, PDRB Per Kapita  Atas  Dasar  Harga  Konstan,  PDRB  Per  Kapita  Atas  Dasar  Harga  Berlaku,  Pertumbuhan  Ekonomi, Angka  Harapan  Hidup,  dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  yang  mempengaruhi  kemiskinan  di  Indonesia. Untuk  mengetahui  faktor  yang  paling  mempengaruhi  dan  membedakan  tingkat  kemiskinan  daerah Kabupaten/Kota  Sumatera  Utara  digunakan  metode  analisis  diskriminan.  Analisis  diskriminan  adalah  salah satu  teknik    analisis  multivariat  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  ke  dalam  suatu  kelompok berdasarkan variabel terikat dan variabel bebas. Dengan menggunakan analisis diskriminan, terbukti bahwa faktor  yang  mempengaruhi  kemiskinan  adalah  Kepadatan  Penduduk,  Angka  Harapan  Hidup,  dan  Indeks Pembangunan Manusia.

## Kata Kunci: Kemiskinan, Analisis Diskriminan.

## ABSTRACT
In Indonesia, especially North Sumatra, the problem of poverty is one of the issues that has become the center of  attention  of  the  government,  both  central  and  local  governments.  Even  though  the  poverty  rate  has decreased, the fact is that many people are still living on the poverty line. This research will discuss several factors such as population density, open unemployment rate, per capita GRDP at constant prices, per capita GRDP at current prices, economic growth, life expectancy, and the Human Development Index which affect poverty  in  Indonesia.  Discriminant  analysis  method  is  used  to  find  out  the  factors  that  most  influence  and differentiate  poverty  rates  in  the  Regency/City  of  North  Sumatra.  Discriminant  analysis  is  a  multivariate analysis technique used to classify data into a group based on the dependent and independent variables. By using  discriminant  analysis,  it  is  proven  that  the  factors  that  influence  poverty  are  population  density,  life expectancy, and the human development index.
Keywords: Poverty, Discriminant Analysis.

## I. PENDAHULUAN
Kemiskinan masih menjadi pusat perhatian  pemerintah  pusat  dan    pemerintah daerah.    Garis  kemiskinan  mempengaruhi banyaknya  penduduk  miskin.  Kemiskinan
menimbulkan  berbagai  masalah  dalam  hidup masyarakat.  Kondisi  kemiskinan  suatu  negara maupun daerah    adalah  cerminan  dari  tingkat kesejahteraan    penduduk    yang    tinggal    di negara  maupun  daerah    tersebut    (Leasiwal,
2013).  Kemiskinan    dipandang    sebagai ketidakmampuan    dalam    segi    ekonomi    agar terpenuhinya  kebutuhan  dasar  makanan  dan bukan makanan  dengan pengukuran dari  segi pengeluaran  (Zuhdiyaty,  2013).  Bertambahnya kemiskinan  dapat  menyebabkan  penularan  dan perkembangan  penyakit  (Lubis,  et  al.,  2022). Kenyataannya,  persentase  penduduk  miskin  di Sumatera  Utara  masih  tinggi.  Pertumbuhan ekonomi  termasuk  indikator  dalam  mengatasi problema kemiskinan, yang mana pertumbuhan ekonomi  adalah  konsep  dari  pembangunan ekonomi (Atalay, 2015). Pertumbuhan ekonomi justru  menggambarkan  keterkaitan  yang  erat terhadap  indikator  kemiskinan  yang  terus bertambah.
Jika  diperhatikan  pada  akibat  desentralisasi, tidak semua kalangan dapat menikmati peluang ini.  Desentralisasi  merupakan  salah  satu kebijakan  untuk  mewujudkan  kesejahteraan rakyat (Rusdarti dan Sebayang, 2013).  Bahkan dari  data  resmi  kemiskinan  memperlihatkan bahwa kemiskinan berada dalam keadaan lebih tinggi  setelah  era  desentralisasi  ini.  Ditingkat kampung, program penanggulangan kemiskinan yang  dilakukan  oleh  pemerintah  daerah memang  terlihat.  Namun,  karena  lemahnya pelaksanaan  dan  cara  kerja  pengawasan program ini, sehingga tidak sesuai dengan yang diharapkan  pejabat  pemerintah  daerah  dan masyarakat.  Tisniwati  (2012)  menyatakan bahwa dalam meminimalkan tingkat kemiskinan, maka apa saja yang menjadi faktor- faktor yang berpengaruh dan memiliki hubungan  dengan  tingkat  kemiskinan  di Indonesia  perlu  diketahui,  sehingga  untuk kedepan  akan  dapat  dirumuskan  kebijakan efektif dalam meminimalkan tingkat kemiskinan.
Analisis    Diskriminan    adalah    teknik multivariat  yang  termasuk  pada  metode dependensi,    dengan    ciri    adanya    variabel dependen  dan    independen    (Santoso,  2014).
Analisis    diskriminan    mencakup  diferensiasi variate, kombinasi linier dari dua  (atau  lebih) variabel    independen    yang  akan    digunakan untuk    membedakan    kategori    kelompok (Legowo, 2016). Dalam penelitiannya, Johnson dan Wichern (2007) menyatakan bahwa tujuan fungsi  diskriminan  adalah  memperlihatkan  ciri suatu  pengamatan  dari  berbagai  macam populasi yang telah diketahui, baik secara grafis maupun  secara  aljabar  dengan  membentuk fungsi  diskriminan.  Pada  analisis  diskriminan, variabel bebas merupakan data metrik (interval atau rasio) dan peubah (variabel) terikat adalah data  nonmetrik  (nominal  atau  ordinal).  Tujuan analisis  diskriminan  ini  adalah  mengetahui faktor-faktor  yang  membedakan  antara  dua kelompok atau  lebih.  Faktor  pembeda  ini  akan membuat suatu fungsi pembeda yang dinamakan fungsi diskriminan.  Oleh karena itu penulis    ingin  melakukan  penelitian  yang berjudul  “Penentuan  Faktor-Faktor    Potensial yang  Mempengaruhi  Kemiskinan  Di  Sumatera Utara Menggunakan Analisis Diskriminan”.

## II. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini penulis menggunakan analisis  diskriminan  sebagai  alat  untuk menganalisis  data  yang  diperoleh.  Analisis diskriminan  dimulai  dengan  hal-hal  yang ringan  yaitu  pemilihan  variabel  terikat  dan variabel bebas, dimana variabel terikat  bersifat kategorik  atau  kualitatif  sedangkan  variabel bebas  harus  bersifat  metrik  atau  kuantitatif. Fungsi  diskriminan  merupakan  persamaan regresi dengan peubah terikat yang menggambarkan  anggota  kelompok.  Jika kelompok hanya dua, maka fungsi diskriminan melibatkan  regresi  berganda  dengan  satu peubah terikat atau responden yang harganya 0 dan 1.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah  data  skunder  yang  diambil  dari  Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara (2021).
Data  yang  diambil  adalah  data  pada  tahun 2021.  Adapun  uraian  dari  data  tersebut  yaitu variabel  terikat  (Y)  berupa  Persentase Kemiskinan. Agar dapat dianalisis menggunakan  analisis  diskriminan  maka dikelompokkan menjadi dua, yakni:
a. Tingkat  kemiskinan  rendah  merupakan daerah dengan persentase penduduk miskin <15% diberi kode 0.
b. Tingkat  kemiskinan  tinggi  merupakan daerah dengan persentase penduduk miskin ≥15% diberi kode 1.
Kemudian  variabel  bebas  yaitu  X 1 (Kepadatan Penduduk), X 2 (Tingkat pengangguran terbuka) X 3 (PDRB  Per  Kapita  Atas  Dasar  Harga Konstan),    X 4 (PDRB  Per  Kapita  Atas  Dasar Harga  Berlaku),    X 5 (Pertumbuhan  Ekonomi), X 6 (Angka  Harapan  Hidup),  X 7 (Indeks Pembangunan Manusia).
Populasi dan sampelnya pada penelitian ini adalah seluruh Kabupaten/Kota di Sumatera Utara yang berjumlah 33  Kabupaten/Kota dengan pembagian kelompok, yaitu:
a. Kelompok  I:  daerah  Kabupaten/Kota dengan persentase kemiskinan <15%, yaitu Kabupaten  Deli  Serdang,  Kota  Binjai, Kabupaten  Dairi,  Kota  Medan,  Kabupaten Toba  Samosir,  Kota  Padangsidimpuan,
Kabupaten  Labuhan  Batu,  Kabupaten Humbang  Hasundutan,  Kabupaten  Padang Lawas,  Kabupaten  Serdang  Bedagai, Kabupaten  Karo,  Kabupaten  Simalungun,
Kabupaten Padang Lawas Utara, Kabupaten  Langkat,  Kabupaten  Asahan, Kota Pematang Siantar, Kabupaten Tapanuli  Selatan,  Kabupaten  Batubara, Kabupaten Labuhan Batu Utara, Kabupaten Tapanuli  Utara,  Kabupaten  Mandailing Natal, Kabupaten Tapanuli Tengah,
Kabupaten  Samosir,  Kota  Tebing  Tinggi, Kabupaten  Pakphak  Barat,  Kota  Sibolga, Kabupaten  Labuhan  Batu  Selatan,  Kota Tanjung Balai.
b. Kelompok  II:  daerah  Kabupaten/Kota dengan persentase kemiskinan ≥15% yaitu Kabupaten  Nias,  Kabupaten  Nias  Selatan, Kabupaten  Nias  Barat,  Kabuapaten  Nias Utara, Kabupaten Gunung Sitoli.
Sebelum  melakukan  analisis  diskriminan terlebih  dahulu  dilakukan  analisis  univariat untuk mengetahui kenormalan data (Andriani, et al .,  2011).  Berikut  model  dari  fungsi diskriminan:
𝐷 𝑖 =   𝑏 0 +  𝑏 1 𝑋 𝑖1 +   𝑏 2 𝑋 𝑖2 +   𝑏 3 𝑋 𝑖3 + ⋯ +   𝑏 𝑝 𝑋 𝑖𝑝 Dengan D i merupakan    nilai  skor diskriminan  dari pengamatan (responden) ke i , dengan i = 1, 2, ..., n . Sedangkan b j merupakan koefisien  diskriminan  peubah  independen  ke j dengan j =  0,  1,  2,  ..., p .  Dan X ij merupakan peubah bebas ke j dari responden ke i .

## III. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat Statistik  Provinsi  Sumatera  Utara  diolah menggunakan software SPSS.  Untuk  menguji kenormalan  data,  dilakukan  uji  Kolmogorv Smirnov  dengan  hasil  nilai  Asymp.Sig.(2- tailed)  sebesar  0,624  lebih  besar  dari  0,05 sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  data  yang diuji berdistribusi normal.
Selanjutnya  dilakukan  uji  kesamaan  untuk memenuhi asumsi bahwa varians variabel bebas untuk tiap grup harus sama dan varians diantara variabel-variabel  bebas  harus  sama.  Hal  ini dapat  dilihat  dari  angka  signifikan  Wilk’s Lambda.  Jika  angka  Sig  >  0,05  menunjukkan variabel sama.
Tabel 1. Tests of Equality of Group Means
Wilks' Lambda F df1 df2 Sig. X1 .969 .985 1 31 .329 X2 .928 2.390 1 31 .132 X3 .820 6.804 1 31 .014 X4 .853 5.346 1 31 .028 X5 .867 4.743 1 31 .037 X6 .990 .298 1 31 .589 X7 .538 26.636 1 31 .000
Pada  Tabel  1  terlihat  bahwa  angka Wilk’s  Lambda  berkisar  antara  0,538  sampai 0,990  (mendekati  1),  ini  berarti  data  tiap  grup cenderung sama. Dilihat dari kolom Signifikan bahwa angka signifikan untuk  variable X 3 , X 4 , X 5 , dan X 7 dibawah 0,05 yang berarti bahwa ada perbedaan  antar-grup,  atau  suatu  daerah dikatakan  memiliki  tingkat  kemiskinan  rendah dan tinggi tergantung pada  variabel  PDRB  Per Kapita  Atas  Dasar  Harga  Konstan,  PDRB  Per Kapita Atas Dasar Harga Berlaku, Pertumbuhan Ekonomi,  dan  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM).  Namun  hal  tersebut  tidak  menjamin apakah keempat variabel tersebut akan dimasukkan pada fungsi diskriminan. Untuk itu dilakukan  analisis  diskriminan  dengan  tetap menyertakan  seluruh  variabel  yang  ada. Sedangkan, angka signifikan untuk variabel  X 1 , X 2 , dan X 6 jauh di atas 0,05 yang berarti bahwa variabel    Kepadatan  Penduduk,  Tingkat pengangguran  terbuka  (TPT),  Angka  Harapan Hidup  tidak  mempengaruhi  rendah  atau tingginya  tingkat  kemiskinan  suatu  daerah (Kabupaten/Kota) di Sumatera Utara.
Untuk  melihat  variabel  mana  saja  dari enam  variabel  yang  bisa  dimasukkan  kedalam persamaan diskriminan dapat dilihat pada Tabel 2.  Karena  proses  adalah stepwise maka  akan dimulai  dengan  variabel  yang  mempunyai angka F hitung terbesar.
Tabel 2. Variables Entered/Removed a,b,c,d
Step Wilks' Lambda
Exact F Entered Statis tic  df1  df2 df3 Statistic df1 df2 Sig. 1 X7 .538 1 1  31.000 26.636 1  31.000  .000 2 X6 .250 2 1  31.000 45.055 2  30.000  .000 3 X1 .203 3 1  31.000 37.874 3  29.000  .000
Pada  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa variabel yang terpilih dan signifikan adalah X 1 , X 6 ,  dan  X 7 .  Atau  bisa  dikatakan  Kepadatan Penduduk,  Angka  Harapan  Hidup,  dan  Indeks Pembangunan  Manusia  mempengaruhi  tinggi atau  rendahnya  tingkat  kemiskinan  daerah Kabupaten/Kota Suamatera Utara.
Untuk melakukan uji signifikansi dilihat dari  hasil Wilks  Lambda dan  diperoleh  angka signifikan  0,000  lebih  kecil  dari  0,05,  maka variabel  masing-masing  kelompok  mempunyai perbedaan  yang  signifikan.  Dengan  kata  lain terdapat  perbedaan  yang  jelas  antara  dua kelompok daerah Kabupaten/Kota yang tingkat kemiskinan  rendah  dan  tingkat  kemiskinan tinggi.
Hasil akhir dari model analisis diskriminan dilihat dari Canonical Discriminaat Function Coeficient .

## Tabel 3. Canonical Discriminant Function Coefficients
Function 1 X1 .000 X6 -.560 X7 .629 (Constant) -5.645
Dengan menggunakan koefisien  fungsi diskriminan  kanonik  dari  Tabel  3  maka  dapat dibentuk fungsi diskriminan yaitu:
𝐷 = −5,645 + 0,000𝑋 1 − 0,560 𝑋 6 +  0,629 𝑋 7
Untuk menguji ketepatan klasifikasi fungsi diskriminan dilihat dari Table 4 berikut Dari  Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  kelompok
tingkat kemiskinan rendah ada 28
kabupaten/kota dan kelompok tingkat kemiskinan tinggi ada 5 kabupaten/kota.
Setelah fungsi diskriminan dibuat, maka akan dilihat seberapa jauh klasifikasi ketepatan prediksi  dari  model  fungsi  diskriminan  yaitu sebagai berikut:
Tabel 4. Classification Results a
Y Predicted
Group Membership Total .00 1.00 Original  Count  .00 28 0 28 1.00 0 5 5 % .00 100.0 .0  100.0 1.00 .0 100.0  100.0
𝐾𝑒𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡𝑎𝑛 =   ( 𝐾 𝑚𝑖𝑛 + 𝐾 𝑚𝑎𝑥 𝑛 )
𝐾𝑒𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡𝑎𝑛 = ( 28+5 33 )
𝐾𝑒𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡𝑎𝑛 = 33 33 = 1
Dengan:
K min = kelompok tingkat kemiskinan rendah K max = kelompok tingkat kemiskinan tinggi n       = jumlah kabupaten dan kota
Dari  hasil  output  terlihat  bahwa  keakuratan bernilai 1 atau dapat dikatakan bahwa ketepatan prediksi  dari  model  adalah  100%.  Dengan demikian  terbukti  bahwa  fungsi  diskriminan memiliki ketepatan prediksi tinggi, karena pada umumnya  ketepatan  di  atas  50%    dianggap valid.  Jadi  fungsi  diskriminan  tersebut  dapat digunakan  untuk  memprediksi  faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan daerah
Kabupaten/Kota Sumatera Utara.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa :
a. Terdapat perbedaan yang signifikan antara kelompok  dengan  tingkat  kemiskinan tinggi dengan kelompok tingkat kemiskinan rendah
b. Faktor-faktor  yang  membuat  berbeda adalah  X 1 (Kepadatan  Penduduk),  X 6 (Angka  Harapan  Hidup),  dan  X 7 (Indeks Pembangunan Manusia/IPM)
c. Persamaan fungsi diskriminan yaitu:
𝐷 = −5,645 + 0,000𝑋 1 − 0,560 𝑋 6 +  0,629 𝑋 7
Interpretasi dari fungsi diskriminan  yaitu: 1. Jika  kepadatan  penduduk  ( X 1 )  =  0,  Angka Harapan Hidup ( X 6 ) = 0, dan Angka Harapan Hidup  ( X 7 )  =  0,  maka  tingkat  kemiskinan akan bernilai −5,645
2. Jika  kepadatan  penduduk  ( X 1 )  meningkat 1%, maka persentase kemiskinan bertambah sebesar 0,000%.
3. Jika  Angka  Harapan  Hidup  ( X 6 )  meningkat 1%, maka persentase kemiskinan bertambah sebesar 0,560%.
4. Jika  Angka  Harapan  Hidup  ( X 7 )  meningkat 1%, maka persentase kemiskinan bertambah sebesar 0,629%.
Ketepatan  fungsi  diskriminan  tinggi  yaitu sebesar  100%  sehingga  model  (fungsi)  di  atas dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan sebuah kasus faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan  daerah  Kabupaten/Kota  Sumatera Utara.

## DAFTAR PUSTAKA
Atalay,  R.  (2015).  Science    Direct    The education and  the human capital  to get
rid of  the  middle-income  trap  and  to provide  the    economic    development. Procedia    Social    and    Behavioral
Sciences , 174 pp, 969–976.
Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara.
(2021).  Sumatera  Utara:  Badan  Pusat
Statsitik Provinsi Sumatera Utara.
Johnson  &  Wichern.  (2007). Applied
Multivariate Statistical Analysis.
Prenrice Hall.
Leasiwal,  T.  C.  (2013).  Determinan  dan
Karakteristik  Kemiskinan  di  Provinsi Maluku. Jurnal Ekonomi: Cita
Ekonomika , 8(2), 1-26.
Legowo,  M.  B.  (2016).  Analisis  Faktor-faktor yang Mempengaruhi Prestasi Akademik Mahasiswa Dengan Menggunakan Metode  Analisis  Diskriminan. Jurnal Teknologi , 9(2), 114-121.
Lubis, R. S. Siregar, R. M. R., Wulandari, M. & Harleni,  S.  (2022).  Penerapan  Principal
Component Analysis untuk Menentukan Faktor  yang  Mempengaruhi  Jumlah
Kasus  Demam  Berdarah  Dengue  di Sumatera  Utara. Serpen:  Journal  of
Mathematics  Education  and  Applied ,
4(1), 123-130.
Rusdarti  &  Sebayang,  L.  K.  (2013)  Faktor- faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat Kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Tengah.
Jurnal Economia , 9(1), 1-9.
Santoso,  S.  (2014).  Statistik Multivariat: Edsi
Revisi.  Jakarta:  PT.  Elex  Media
Komputindo.
Tisniwati,  B.  (2012).  Analisis  Faktor-faktor
yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan di Indonesia. Jurnal
Ekonomi Pembangunan , 10(1), 32-46.
Zuhdiyaty,  N.,  Kaluge,  D.  (2017).  Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi
Kemiskinan  di  Indonesia  Selama  Lima Tahun Terakhir. Jibeka , 11(2): 27-31.