ANALISIS KOMPONEN UTAMA UNTUK MENGETAHUI FAKTOR DOMINAN YANG MEMPENGARUHI ANGKA KEMISKINAN (Studi Kasus di Kabupaten Banyuwangi)
Feby Indriana Yusuf 1 , Heri Susanto 2
1 Universitas PGRI Banyuwangi, feby.statistika@gmail.com
2 Alumni Universitas PGRI Banyuwangi, herymancunian@gmail.com
Abstract. The poverty rate is an important component for improvement of Banyuwangi. The  declining  poverty  rate  is  an  indicator  that  Banyuwangi  people  have  improved  the welfare and better quality region. The dominant factors causing poverty need to be the main  concern  of  Banyuwangi  government  to  suppress  and  reduce  poverty.  Factor analysis is used as a method in determining the dominant factors that influence poverty rate in Banyuwangi. The variables analyzed are level of education ( V 1 ), illiteracy ( 𝑉 2 ), unemployment ( 𝑉 3 ), floor area ( 𝑉 4 ), type of floor ( 𝑉 5 ), source of lighting ( 𝑉 6 ), status of residential  building  ( 𝑉 7 ),  toilet  facilities  ( 𝑉 8 ),  drinking  source  ( 𝑉 9 ),  cooking  fuel  ( 𝑉 10 ). From  the  result  of  the  application  of  factor  analysis  using  principal  component exploratory  method, obtained the  number of factors  which are formed two  factors, i.e. primary factor ( 𝐹 1 ) and secondary factor ( 𝐹 2 ). The equation of the two factors are: 𝐹 1 =  0,867 V 1 +  0,739 𝑉 2 –  0,041 𝑉 4 +  0,751 𝑉 5 +  0,800 𝑉 6 +  0,831 𝑉 8 +  0,157 𝑉 9 +  0,469 𝑉 10 𝐹 2 =  0,217 𝑉 1 +  0,241 𝑉 2 –  0,931 𝑉 4 +  0,136 𝑉 5 –  0,025 𝑉 6 +  0,293 𝑉 8 +  0,884 𝑉 9 +  0,760 𝑉 10
Key Word : FactorAnalysis; Poverty Rate .
Abstrak. Angka  kemiskinan  merupakan  komponen  penting  dalam  kemajuan Kabupaten  Banyuwangi.  Menurunnya  angka  kemiskinan  menjadi  indikator  bahwa masyarakat  Banyuwangi  mengalami  peningkatan  kesejahteraan  dan  kualitas  daerah menjadi  lebih  baik.  Faktor-faktor  dominan  yang  menjadi  penyebab  kemiskinan  perlu menjadi  perhatian  utama  pemerintah  Kabupaten  Banyuwangi  guna  menekan  dan mengurangi  angka  kemiskinan.  Analisis  faktor  digunakan  sebagai  metode  dalam menentukan  faktor  dominan  yang  mempengaruhi  angka  kemiskinan  di  Kabupaten Banyuwangi. Variabel-variabel yang dianalisis antara lain, pendidikan ( 𝑉 1 ), buta huruf ( 𝑉 2 ),  pengangguran  ( 𝑉 3 ),  luas  lantai  rumah  ( 𝑉 4 ),  jenis  lantai  rumah  ( 𝑉 5 ),  sumber penerangan  ( 𝑉 6 ),  status  bangunan  tempat  tinggal  ( 𝑉 7 ),  fasilitas  buang  air  besar  ( 𝑉 8 ), sumber air minum ( 𝑉 9 ), serta bahan bakar memasak ( 𝑉 10 ). Dari hasil penerapan analisis faktor  dengan  menggunakan  metode  eksploratori  komponen  utama,  diperoleh  jumlah faktor  yang  terbentuk  adalah  2,  yaitu  faktor  primer  angka  kemiskinan  ( 𝐹 1 )  dan  faktor sekunder  angka  kemiskinan  ( 𝐹 2 ).  Persamaan  kedua  faktor  yang  diperoleh  sebagai berikut :
𝐹 1 =  0,867 V 1 +  0,739 𝑉 2 –  0,041 𝑉 4 +  0,751 𝑉 5 +  0,800 𝑉 6 +  0,831 𝑉 8 +  0,157 𝑉 9 +  0,469 𝑉 10 𝐹 2 =  0,217 𝑉 1 +  0,241 𝑉 2 –  0,931 𝑉 4 +  0,136 𝑉 5 –  0,025 𝑉 6 +  0,293 𝑉 8 +  0,884 𝑉 9 +  0,760 𝑉 10
Kata Kunci : Analisis Faktor, Angka Kemiskinan.

## 1 Pendahuluan
Kemiskinan  di  negara  berkembang  seperti  Indonesia  menjadi  masalah  sosial  ekonomi yang  sangat  rumit  untuk  diselesaikan.  Hampir  seluruh  wilayah  di  Indonesia  memiliki masalah  kemiskinan  yang  sama,  tidak  terkecuali  Kabupaten  Banyuwangi.  Angka kemiskinan  Kabupaten  Banyuwangi  pada  tahun  2015  sebesar  9,17%  menurun  pada tahun 2016 menjadi 8,79%. Angka kemiskinan tersebut termasuk kategori tinggi untuk daerah  berkembang  yang  memiliki  potensi  sumber  daya  alam  berlimpah.  Kemiskinan dapat diartikan bahwa suatu keadaan dimana sebuah keluarga atau anggota masyarakat tidak  mempunyai  kemampuan  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidupnya  secara  wajar sebagaimana  anggota  masyarakat  lain  pada  umumnya.  Kemiskinan  sering  ditandai dengan  rendahnya  tingkat  pendidikan,  banyaknya  masyarakat  buta  huruf,  tingginya angka  pengangguran  dan  juga  banyaknya  rumah  yang  tidak  layak  huni.  Tanda-tanda tersebut  nantinya  akan  dianalisa  sebagai  data  variabel  atau  indikator  kemiskinan  yang kemudian  dianalisis  untuk  mencari  dan  menentukan  faktor-faktor  mana  sajakah  yang sangat dominan dalam mempengaruhi angka kemiskinan [1].

## 2 Pembahasan

## 2.1 Indikator Kemiskinan
Indikator  merupakan  suatu  acuan,  dalam  hal  ini  menyangkut  kondisi  sebuah  keluarga, lingkungan  dan  masyarakat  bisa  dikategorikan  hidup  di  bawah  garis  kemiskinan  atau tidak.  Badan  Pusat  Statistik  memberikan  14  kriteria  yang  dijadikan  sebagai  indikator keluarga miskin, sebagai berikut:
1. Luas lantai bangunan tempat tinggal dari 8 m 2 per orang.
2. Jenis  lantai  bangunan  tempat  tinggal  terbuat  dari  tanah/rumbia/kayu  berkualitas rendah/tembok tanpa diplester.
3. Jenis  dinding  bangunan  tempat  tinggal  terbuat  dari  bambu/rumbia/kayu berkualitas rendah/tembok tanpa diplester.
4. Tidak memiliki fasilitas buang air besar/ bersama-sama dengan rumah tangga lain.
5. Sumber penerangan rumah tangga tidak menggunakan listrik.
6. Sumber air minum berasal dari sumur/mata air tidak terlindung/sungai.
7. Bahan bakar untuk memasak sehari-hari adalah kayu bakar/arang/minyak tanah.
8. Hanya mengkonsumsi daging/susu/ayam satu kali dalam seminggu.
9. Hanya membeli satu stel pakaian dalam setahun.
10. Hanya sanggup makan sebanyak satu/dua kali dalam sehai.
11. Tidak sanggup membayar biaya pengobatan di puskesmas atau poliklinik.
12. Sumber penghasilan kepala rumah tangga adalah petani dengan luas lahan 0,5 ha, buruh  tani,  nelayan,  buruh  bangunan,  buruh  perkebunan,  atau  pekerja  lainnya dengan pendapatan di bawah Rp. 600.000,00 per bulan.
13. Pendidikan  tertinggi  kepala  rumah  tangga  adalah  tidak  sekolah,  tidak  tamat  SD dan hanya SD.
14. Tidak memiliki tabungan/barang yang mudah dijual, seperti; sepeda motor, (kredit atau non kredit), emas, ternak, atau barang modal lainnya.
BPS  juga  mendefinisikan  faktor  yang  berpengaruh  terhadap  kemiskinan  yaitu faktor internal dan eksternal. Faktor internal yaitu kepemilikan aset tempat tinggal yang meliputi luas bangunan, jenis lantai, jenis dinding, fasilitas buang air besar, sumber air minum,    sumber  penerangan,  jenis  bahan  bakar  untuk  memasak,  frekuensi  membeli

## Journal of Mathematics and Computer Science
daging,  ayam  dan  susu  dalam  seminggu,  frekuensi  makan  dalam  sehari,  sejumlah  stel pakaian  baru  yang  dibeli  dalam  setahun,  akses  ke  puskesmas/poliklinik,  lapangan pekerjaan, pendidikan tertinggi.  Sedangkan, faktor eksternal  yaitu meliputi  keberadaan balita,  anak  usia  sekolah,  keikutsertaan  KB,  dan  penerima  kredit  usaha  (UMKM)  [2]. Dari faktor-faktor dan indikator-indikator tersebut memiliki keterkaitan antara yang satu dengan  yang  lain,  sehingga  akan  dicari  manakah  yang  sangat  dominan  dalam mempengaruhi kemiskinan.

## 2.2 Analisis Faktor
Secara  prinsip  analisis  faktor  merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk menemukan  hubungan  ( inter-relationship )  anta  rsejumlah  variabel-variabel  yang awalnya  saling  independen  satu  dengan  yang  lain,  sehingga  dapat  dibuat  satu  atau beberapa  kumpulan  variabel  yang  lebih  sedikit  dari  jumlah  variabel  awal.  Sebagai contoh, misalnya jika ada 8 variabel yang independen satu dengan yang lain, kemudian dengan  dilakukan  analisis  faktor  mungkin  bisa  diringkas  hanya  menjadi  2  kumpulan variabel  baru.  Dari  kumpulan  variabel  baru  yang  terbentuk  itulah  nantinya  dinamakan faktor, dimana faktor tersebut tetap mencerminkan variabel-variabel aslinya.
Model awal analisis faktor dapat ditulis dalam bentuk seperti berikut [3]:
𝑋 1 =   𝐵 𝑖1 𝐹 1 +   𝐵 𝑖2 𝐹 2 +   … +   𝐵 𝑖𝑗 𝐹 𝑗 +   … +   𝐵 𝑖𝑚 𝐹 𝑚 +   𝑉 𝑖 𝜇 𝑖 (1)
keterangan:
𝑋 1 =  variabel ke- i yang dilakukan (rata-rata = 0, standar deviasi = 0) 𝐵 𝑖 =  koefisien regresi parsial yang dilakukan pada common factor ke- j 𝐹 𝑗 = common factor ke- j 𝑉 𝑖 =  koefisien regresi yang dilakukan pada faktor yang unik ke- i 𝜇 𝑖 =  faktor unik variabel ke- i 𝑚 =  banyaknya common factor Common  factor dapat  dinyatakan  sebagai  kombinasi  linear  dari  variabel-variabel yang diamati, yaitu:
𝐹 𝑗 = 𝑊 𝑖1 𝑋 1 + 𝑊 𝑖2 𝑋 2 + 𝑊 𝑖3 𝑋 3 + ⋯ + 𝑊 𝑖𝑘 𝑋 𝑘 (2)
keterangan:
𝐹 𝑗 = estimasi faktor ke- i 𝑊 𝑖 = bobot atau koefisien nilai faktor ke- i 𝑘 =  jumlah variabel
Secara  umum  tujuan  analisis  faktor  yaitu  untuk  mengelompokkan  sejumlah variabel ke dalam satu atau lebih faktor engan berdasarkan korelasi antar variabel. Jika suatu  variabel  berkorelasi  dengan  variabel  lain  maka  bisa  dikatakan  variabel  tersebut berbagi varians dengan variabel lain. Varians merupakan akar dari standar deviasi yaitu penyimpangan  data  dari  rata-ratanya.  Varians  total  pada  sebuah  variabel  dapat  dibagi menjadi tiga, antara lain [4]:
1. Common Variance
2. Spesific Variance
3. Error Variance
Analisis  faktor  pada  penelitian  ini  sendiri  menggunakan  metode  eksploratori komponen utama karena metode ini berhubungan dengan semua jenis varians dan bisa digunakan  untuk  mereduksi  data.  Konsep  dasar  analisis  faktor  eksploratori  yaitu menganalisis  data,  pengetahuan,  teori  atau  suatu  hipotesis  yang  menyusun  struktur faktor-faktornya  yang  akan  dibentuk  atau  yang  terbentuk,  sehingga  dengan  demikian pada  analisis  faktor  eksploratori  merupakan  teknik  untuk  membantu  membangun  teori

## Journal of Mathematics and Computer Science
atau  data  baru.  Pada  analisis  faktor  eksploratori,  data  akan  dieksploratori  sehingga didapatkan sejumlah faktor  yang dianggap terbaik untuk  merepresentasi data. Menurut Hair,  et.al  (dalam  [3]),  berbeda  dengan  proses  analisis  konfirmatori,  analisis  faktor eksploratori  akan  menghasilkan  sejumlah  faktor  dari  proses  statistik,  dan  bukan  dari teori.  Pada  analisis  ini,  semua  data  akan  berhubungan  dengan  semua  faktor  yang terbentuk,  dan  pengukuran  hubungan  antara  data  dengan  faktor  dilakukan  korelasi, dengan hasil korelasi disebut dengan factor loading . 𝑋 1
⋮ ⋮ 𝑋 𝑛 𝑛𝑥1 = 𝜆 11 ⋮ ⋮ 𝜆 𝑛1 ⋯ ⋱ ⋯ ⋯ ⋱ ⋯ 𝜆 1𝑚 ⋮ ⋮ 𝜆 𝑛𝑚 𝑛𝑥𝑚 𝐹 1 ⋮ 𝐹 𝑚 𝑚𝑥1 + 𝑒 1 ⋮ ⋮ 𝑒 𝑛 𝑛𝑥1 𝑋 1 = 𝜆 11 𝐹 1 + 𝜆 12 𝐹 2 + ⋯ + 𝜆 1𝑚 𝐹 𝑚 + 𝑒 1 𝑋 2 = 𝜆 21 𝐹 1 + 𝜆 22 𝐹 2 + ⋯ + 𝜆 2𝑚 𝐹 𝑚 + 𝑒 2
…
𝑋 𝑛 = 𝜆 𝑛1 𝐹 1 + 𝜆 𝑛2 𝐹 2 + ⋯ + 𝜆 𝑛𝑚 𝐹 𝑚 + 𝑒 𝑛 (3)
keterangan: 𝐹 = variabel laten 𝑋 = variabel observasi 𝑒 𝑗 = pengukuran kesalahan X j 𝜆 𝑖 = loading untuk X j Proses analisis faktor eksploratori untuk menetukan faktor-faktor dominan, meliputi:
1. Melakukan  uji  asumsi  yang  meliputi  uji  kelayakan  analisis  faktor  menggunakan uji  Kaiser  Meyer  Olkin  (KMO),  uji  korelasi  atau  multikolinearitas  menggunakan uji Bartlett untuk melihat nilai signifikansi secara menyeluruh dari semua korelasi dan  melihat  nilai  Measure of  Sampling  Adequacy (MSA)  untuk  mengetahui variabel yang akan dieliminasi.
2. Menentukan  jumlah  faktor  bersama  sebagai  hasil  ekstraksi  faktor  menggunakan metode  komponen  utama  dengan  mempertahankan  nilai  keragaman  semaksimal mungkin,  dimana  nilai  eigen  harus  lebih  dari  1  ( 𝜆 >  1),  persentase  kumulatif keragaman  harus  di  atas  60%  (bidang  sosial)  dan  dengan  melihat  kriteria Scree Plot .
3. Menentukan variabel mana masuk ke dalam faktor yang mana dengan cara melihat nilai  korelasi  antara  masing-masing  variabel  dengan  faktor  yang  terbentuk. Variabel  akan  masuk  ke  dalam  faktor  dengan  nilai  korelasi  yang  kuat,  yaitu apabila nilai korelasi lebih besar dari 0,5.
4. Melakukan  rotasi  faktor  dengan  menggunakan  metode Varimax dengan  cara memutar sumbu faktor dari titik  pusat menuju titik  yang dituju  sebesar 90o, atau dinamakan rotasi orthogonal. Tujuan dari rotasi ini adalah untuk mempertahankan keadaan dimana di antara factor-faktor yang diekstrak tidak terdapat korelasi.
5. Melakukan  interpretasi  faktor  yang  meliputi  pemberian  nama  atau  label  pada faktor  yang  terbentuk,  memodelkan  faktor  dan  interpretasi  model  analisis  faktor [5].
2.3   Analisa Hasil

## 2.3.1  Data Penelitian
Data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Banyuwangi, yaitu  berupa  data  Sensus  Penduduk  Kabupaten  Banyuwangi  Tahun  2010  yang  masuk dalam kategori kemiskinan, meliputi:
1. Pendidikan ( V 1 ): Data penduduk berumur 5 tahun ke atas yang tidak sekolah, tidak tamat SD dan hanya SD.
2. Buta  Huruf  ( V 2 ):  Data  penduduk  berumur  5  tahun  ke  atas  menurut  kemampuan baca tulis yang masuk kategori buta huruf.
3. Pengangguran  ( V 3 ):  Data  penduduk  berumur  15  tahun  ke  atas  menurut  kegiatan seminggu yang lalu yang masuk dalam kategori pengangguran.
4. Luas  Lantai  Rumah  ( V 4 ):  Data  jumlah  rumah  tangga  menurut  luas  lantai  tempat tinggal yang < 20 m 2 .
5. Jenis  Lantai  Rumah  ( V 5 ):  Data  jumlah  rumah  tangga  yang  jenis  lantai  bangunan tempat  tinggalnya  terbuat  dari  tanah/bambu/kayu  atau  lainnya  yang  berkualitas rendah.
6. Sumber penerangan ( V 6 ): Data jumlah rumah tangga menurut sumber penerangan utama yang tidak menggunakan listrik.
7. Status Bangunan Tempat Tinggal ( V 7 ): Data jumlah rumah tangga menurut status kepemilikan atau penguasaan bangunan yang bukan milik sendiri (sewa/kontrak/lainnya).
8. Fasilitas  Buang  Air  Besar  ( V 8 ):  Data  jumlah  rumah  tangga  yang  tidak  memiliki fasilitas buang air besar atau bersama-sama dengan rumah tangga lain atau umum.
9. Sumber  Air  Minum  ( V 9 ):  Data  jumlah  rumah  tangga  menurut  sumber  utama  air minum yang berasal dari sumur/mata air/sungai/hujan/lainnya.
10. Bahan  Bakar  Memasak  ( V 10 ):  Data  jumlah  rumah  tangga  menurut  bahan  bakar utama  untuk  memasak  sehari-hari  yang  berasal  dari  kayu  bakar/arang/minyak tanah/lainnya dan bahkan tidak pakai.

## 2.3.2  Hasil Analisis Data
Hasil analisis faktor eksploratori dengan bantuan software SPSS sebagai berikut:
1. Uji Asumsi
Berdasarkan hasil uji dengan menggunakan 10 variabel Tabel 1. Hasil Uji Kaiser Meyer Olkin Kaiser Meyer Olkin 0,640
Dapat dilihat bahwa nilai KMO berada pada interval  0,6 ≤ KMO ≤ 0,7 yang berarti data berada pada indikator “cukup”.
Tabel 2. Hasil Uji Bartlett Uji Bartlett Nilai Chi-Square 151,060 db 45 Sig. 0,000 Hasil  uji Bartlett menunjukkan  nilai  151,060  dengan  tingkat  signifikansi  0,000  < 0,05 sehingga tolak H 0 yang berarti terjadi korelasi antar variabel.
Tabel 3. Tabel Nilai MSA
𝑽 𝟏 𝑽 𝟐 𝑽 𝟑 𝑽 𝟒 𝑽 𝟓 𝑽 𝟔 𝑽 𝟕 𝑽 𝟖 𝑽 𝟗 𝑽 𝟏𝟎 𝑽 𝟏 0,675 -0,518 0,377 0,241 -0,352 -0,033 -0,113 -0,536 -0,169 0,425 𝑽 𝟐 -0,518 0,745 -0,181 0,081 0,214 -0,283 -0,012 0,098 0,291 -0,257 𝑽 𝟑 0,377 -0,181 0,419 0,470 -0,279 -0,032 -0,387 0,036 -0,096 0,216 𝑽 𝟒 0,241 0,081 0,470 0,553 -0,403 0,078 -0,663 -0,142 0,395 0,608 𝑽 𝟓 -0,352 0,214 -0,279 -0,403 0,554 -0,352 0,703 -0,295 0,192 -0,340 𝑽 𝟔 -0,033 -0,283 -0,032 0,078 -0,352 0,791 -0,373 0,074 0,133 -0,124 𝑽 𝟕 -0,113 -0,012 -0,387 -0,663 0,703 -0,373 0,304 -0,311 -0,016 -0,298 𝑽 𝟖 -0,536 0,098 0,036 -0,142 -0,295 0,074 -0,311 0,764 -0,323 -0,329 𝑽 𝟗 -0,169 0,291 -0,096 0,395 0,192 0,133 -0,016 -0,323 0,778 -0,087 𝑽 𝟏𝟎 0,425 -0,257 0,216 0,608 -0,340 -0,124 -0,298 -0,329 -0,087 0,691
Pada  Tabel  3  di  atas  diketahui  bahwa  nilai  MSA 𝑉 1 , 𝑉 2 , 𝑉 4 , 𝑉 5 , 𝑉 6 , 𝑉 8 , 𝑉 9 dan 𝑉 10 lebih besar dari 0,5. Namun, pada 𝑉 3 dan 𝑉 7 memiliki nilai MSA lebih kecil dari 0,5.  Nilai  ini  mengindikasikan  bahwa 𝑉 3 dan 𝑉 7 harus  dikeluarkan  dari  variabel- variabel lainnya agar data dapat dianalisis lebih lanjut.
Proses  selanjutnya  dilakukan  pengulangan  uji  asumsi  dengan 𝑉 3 dan 𝑉 7 tidak diikutsertakan  dalam  pengujian.  Berdasarkan  Hasil  uji  dengan  menggunakan  8 variabel
Tabel 4. Hasil Uji Kaiser Meyer Olkin Kaiser Meyer Olkin 0,703
Dapat dilihat bahwa nilai KMO berada pada interval 0,7 ≤ KMO ≤ 0,8 yang berarti data berada pada indikator “baik”.
Tabel 5. Hasil Uji Bartlett Uji Bartlett Nilai Chi-Square 116,107 db 28 Sig. 0,000 Hasil  uji Bartlett menunjukkan  nilai  116,107  dengan  tingkat  signifikansi  0,000  < 0,05 sehingga tolak H 0 yang berarti terjadi korelasi antar variabel.
Tabel 6. Tabel Nilai MSA
𝑽 𝟏 𝑽 𝟐 𝑽 𝟒 𝑽 𝟓 𝑽 𝟔 𝑽 𝟖 𝑽 𝟗 𝑽 𝟏𝟎 𝑽 𝟏 0,696 -0,493 0,125 -0,409 -0,007 -0,614 -0,142 0,401 𝑽 𝟐 -0,493 0,721 0,172 0,316 -0,366 0,083 0,276 -0,257 𝑽 𝟒 0,125 0,172 0,559 0,128 -0,194 -0,485 0,579 0,570 𝑽 𝟓 -0,409 0,316 0,128 0,772 -0,140 -0,115 0,287 -0,192
𝑽 𝟔 -0,007 -0,366 -0,194 -0,140 0,833 -0,069 0,117 -0,249 𝑽 𝟖 -0,614 0,083 -0,485 -0,115 -0,069 0,701 -0,360 -0,459 𝑽 𝟗 -0,142 0,276 0,579 0,287 0,117 -0,360 0,680 -0,085 𝑽 𝟏𝟎 0,401 -0,257 0,570 -0,192 -0,249 -0,459 -0,085 0,709
Pada  Tabel  6  di  atas  diketahui  bahwa  nilai  MSA 𝑉 1 , 𝑉 2 , 𝑉 4 , 𝑉 5 , 𝑉 6 , 𝑉 8 , 𝑉 9 dan 𝑉 10 lebih besar dari 0,5. Sehingga kedelapan variabel tersebut dapat dinyatakan layak dan  dapat  dilakukan  analisis  lebih  lanjut.  Setelah  data  dinyatakan  layak  untuk dilakukan analisis faktor, selanjutnya akan dilakukan proses ekstraksi faktor dengan metode komponen utama.
2. Ekstrasi Faktor
Berikut ini merupakan hasil analisis kriteria pada ekstraksi faktor:

## Journal of Mathematics and Computer Science
a) Nilai Eigen
Tabel 7. Jumlah Keragaman Komponen Nilai Eigen Awal Total % Ragam % Kumulatif 1 4,262 53,276 53,276 2 1,613 20,168 73,444 3 0,789 9,857 83,301 4 0,507 6,335 89,636 5 0,380 4,751 94,387 6 0,238 2,980 97,367 7 0,131 1,640 99,007 8 0,079 0,993 100,000
Pada  Tabel  7  di  atas  menunjukkan  bahwa  ada  8  variabel  atau  dalam  hal  ini komponen  yang  dimasukkan  dalam  analisis  faktor.  Pada  kolom  total  dapat  dilihat bahwa komponen yang memiliki nilai total eigen di atas 1 adalah komponen 1 dan 2, sehingga diperoleh jumlah faktor yang terbentuk adalah sebanyak dua faktor.
b) Persentase Kumulatif  Keragaman
Dapat  dilihat  pada  Tabel  7  juga  menunjukkan  jika  8  komponen  tersebut  dijadikan satu faktor, maka faktor tersebut mampu menjelaskan ragam dari komponen sebesar 53,276%  dimana  nilai eigen masih  di  atas  1. Jika  komponen  tersebut  dijadikan  dua faktor, maka kedua faktor tersebut mampu menjelaskan ragam dari kedua komponen sebesar  73,444%  dimana  nilai eigen juga  masih  di  atas  1.  Hasil  persentase  ini diperoleh  dari  nilai  akumulatif  persentase  komponen  1  dan  komponen  2,  yaitu jumlah dari 53,276% dan 20,168%.
Penelitian  ini  termasuk  penelitian  dalam  bidang  sosial,  maka  nilai  minimal persentase  kumulatif  yang  harus  dipenuhi  yaitu  sebesar  60%.  Dalam  penelitian  ini diperoleh  persebtase  kumulatif  kergaman  sebesar  73,444%  lebih  besar  dari  60%, maka terbentuknya dua faktor tersebut sudah dikatakan valid dan dapat diterima.
c) Kriteria Scree Plot
Gambar 1. Scree Plot
Pada Gambar 1 dapat diketahui bahwa terdapat garis yang terhubung dari komponen 1 menuju komponen 2, arah garis menurun tajam dan masih berada di atas angka 1 dari  sumbu  Y  atau  nilai eigen .  Akan  tetapi,  pada  komponen  3  sampai  komponen  8 dapat dilihat bahwa nilai eigen mulai berada di bawah angka 1. Hal ini berarti bahwa faktor  yang  dapat  dibentuk  dari  kedelapan  variabel  atau  komponen  tersebut  adalah dua  faktor,  yaitu  faktor  1  dan  faktor    2.  Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan kategori variabel ke dalam faktor yang sudah terbentuk.

## Journal of Mathematics and Computer Science
3. Penentuan Variabel
Tabel 8. Matriks Komponen Komponen 1 2 𝑽 𝟏 0,841 0,303 𝑽 𝟐 0,747 0,212 𝑽 𝟒 -0,553 0,750 𝑽 𝟓 0,700 0,306 𝑽 𝟔 0,651 0,466 𝑽 𝟖 0,853 0,220 𝑽 𝟗 0,623 -0,646 𝑽 𝟏𝟎 0,813 -0,370 Pada 𝑉 1 ,  korelasi  antara 𝑉 1 dengan  faktor  1  adalah  0,841  (kuat)  dan  dengan  faktor  2 adalah  0,303  (lemah).  Dengan  hasil  tersebut  maka 𝑉 1 dapat  dimasukkan  sebagai komponen faktor 1. Korelasi antara 𝑉 2 dengan faktor 1 adalah 0,747 (kuat) dan dengan faktor 2 adalah 0,212 (lemah), sehingga 𝑉 2 dapat dimasukkan sebagai komponen faktor 1.  Korelasi  antara 𝑉 5 dengan  faktor  1  adalah  0,700  (kuat)  dan  dengan  faktor  2  adalah 0,306  (lemah),  sehingga 𝑉 5 dapat  dimasukkan  sebagai  komponen  faktor  1.  Korelasi antara 𝑉 6 dengan faktor 1 adalah 0,651 (kuat) dan dengan faktor 2 adalah 0,466 (lemah), sehingga 𝑉 6 dapat  dimasukkan  sebagai  komponen  faktor  1.  Korelasi  antara 𝑉 8 dengan faktor  1  adalah  0,853  (kuat)  dan  dengan  faktor  2  adalah  0,220  (lemah),  sehingga 𝑉 8 dapat  dimasukkan  sebagai  komponen  faktor  1.  Korelasi  antara 𝑉 10 dengan  faktor  1 adalah  0,813  (kuat)  dan  dengan  faktor  2  adalah  0,370  (lemah),  sehingga 𝑉 10 dapat dimasukkan sebagai komponen faktor 1.
Akan  tetapi,  pada 𝑉 4 dan 𝑉 9 masih  sulit  untuk  ditentukan  masuk  ke  dalam  faktor yang  mana  karena  nilai  korelasi  antara  variabel  dengan  faktor  yang  terbentuk  sama- sama  kuat.  Dapat  dilihat  bahwa  nilai  korelasi  antara 𝑉 4 dengan  faktor  1  adalah  0,553 (kuat)  dan  dengan  faktor  2  adalah  0,750  (kuat).  Sedangkan  pada 𝑉 9 ,  nilai  korelasi dengan  faktor  1  adalah  0,623  (kuat)  dan  dengan  faktor  2  adalah  0,646  (kuat).  Dengan adanya  nilai  korelasi  yang  masih  sama-sama  kuat  pada  faktor  1  dan  faktor  2,  maka masih  sulit  untuk  memutuskan  masuk  ke  dalam  faktor  yang  mana  kedua  variabel tersebut.  Oleh  karena  itu,  langkah  selanjutnya  adalah  dengan  melakukan  rotasi  faktor denga  metode Varimax untuk  dapat  menginterpretasikan  faktor-faktor  tersebut  dengan jelas.

## 4. Rotasi Faktor
Tabel 9. Rotasi Matriks Komponen Komponen 1 2 𝑽 𝟏 0,867 0,217 𝑽 𝟐 0,739 0,241 𝑽 𝟒 -0,041 -0,931 𝑽 𝟓 0,751 0,136 𝑽 𝟔 0,800 -0,025 𝑽 𝟖 0,831 0,293 𝑽 𝟗 0,157 0,884 𝑽 𝟏𝟎 0,469 0,760
Setelah  melakukan  rotasi  faktor,  maka  dapat  ditentukan  bahwa 𝑉 4 dan 𝑉 9 masuk  ke dalam  faktor  2,  karena  nilai  korelasi 𝑉 4 dengan  faktor  1  adalah  0,041  (lemah)  dan dengan faktor 2 adalah 0,931 (kuat), sedangkan nilai korelasi 𝑉 9 dengan faktor 1 adalah 0,157  (lemah)  dan  dengan  faktor  2  adalah  0,884  (kuat).  Kemudian  untuk  variabel 𝑉 10 yang semula masuk ke dalam faktor 1 berubah menjadi masuk ke dalam faktor 2 karena nilai  korelasi 𝑉 10 dengan  faktor  1  adalah  0,469  (lemah)  dan  dengan  faktor  2  adalah 0,760  (kuat).  Sedangkan  untuk  variabel-varibel  lain,  seperti 𝑉 1 , 𝑉 2 , 𝑉 5 , 𝑉 6 ,  dan 𝑉 8 tetap masuk ke dalam faktor 1, karena nilai korelasi dengan faktor 1 lebih kuat dibandingkan dengan faktor 2.

## 5. Interpretasi Faktor
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  sudah  dilakukan,  dari  10  variabel  yang  digunakan kemudian direduksi menjadi 8 variabel, maka terbentuk 2 faktor yaitu:
a. Faktor  1,  terdiri  dari 𝑉 1 , 𝑉 2 , 𝑉 5 , 𝑉 6 ,  dan 𝑉 8 sebagai  Faktor  Primer  Angka Kemiskinan.
b. Faktor 2, terdiri dari 𝑉 4 , 𝑉 9 , dan 𝑉 10 sebagai Faktor Sekunder Angka Kemiskinan. Dari kedua faktor yang sudah terbentuk tersebut diperoleh dua persamaan analisis faktor.
Persamaan untuk faktor 1 adalah :
𝐹 1 =  0,867 V 1 +  0,739 𝑉 2 –  0,041 𝑉 4 +  0,751 𝑉 5 +  0,800 𝑉 6 +  0,831 𝑉 8 +  0,157 𝑉 9 +  0,469 𝑉 10 . (4)
Dengan  interpretasi  variabel  pendidikan  memberi  pengaruh  sebesar  0,867  terhadap faktor  primer  angka  kemiskinan,  variabel  buta  huruf  memberi  pengaruh  sebesar  0,739 terhadap faktor primer angka kemiskinan, variabel luas lantai rumah memberi pengaruh sebesar  –0,041  terhadap  faktor  primer  angka  kemiskinan,  variabel  jenis  lantai  rumah memberi  pengaruh  sebesar  0,751  terhadap  faktor  primer  angka  kemiskinan,  variabel sumber  penerangan  memberi  pengaruh  sebesar  0,800  terhadap  faktor  primer  angka kemiskinan, variabel fasilitas buang air besar memberi pengaruh sebesar 0,831 terhadap faktor primer angka kemiskinan, variabel sumber air minum memberi pengaruh sebesar 0,157  terhadap  faktor  primer  angka  kemiskinan,  dan  variabel  bahan  bakar  memasak memberi pengaruh sebesar 0,469 terhadap faktor primer angka kemiskinan.
Kemudian  untuk  variabel  pendidikan,  buta  huruf,  jenis  lantai  rumah,  sumber penerangan,  fasilitas  buang  air  besar,  sumber  air  minum,  dan  bahan  bakar  memasak memiliki  tanda  positif.  Hal  ini  berarti  bahwa  semakin  tinggi  faktor  pendidikan,  faktor buta  huruf,  faktor  jenis  lantai  rumah,  faktor  sumber  penerangan,  faktor  fasilitas  buang air  besar,  faktor  sumber  air  minum,  dan  faktor  bahan  bakar  memasak,  maka  semakin tinggi  pula  faktor  primer  angka  kemiskinan.  Sebaliknya,  jika  semakin  rendah  faktor pendidikan,  faktor  buta  huruf,  faktor  jenis  lantai  rumah,  faktor  sumber  penerangan, faktor  fasilitas  buang  air  besar,  faktor  sumber  air  minum,  dan  faktor  bahan  bakar memasak,  maka  semakin  rendah  pula  faktor  primer  kemiskinan.  Sedangkan  untuk variabel luas lantai rumah bertanda negatif. Hal ini berarti bahwa semakin tinggi faktor luas lantai rumah, maka semakin rendah faktor primer angka kemiskinan dan sebaliknya. Persamaan untuk faktor 2 adalah :
𝐹 2 =  0,217 𝑉 1 +  0,241 𝑉 2 –  0,931 𝑉 4 +  0,136 𝑉 5 –  0,025 𝑉 6 +  0,293 𝑉 8 +  0,884 𝑉 9 +  0,760 𝑉 10 (5)
Dengan  interpretasi  variabel  pendidikan  memberi  pengaruh  sebesar  0,217  terhadap faktor sekunder angka kemiskinan, variabel buta huruf memberi pengaruh sebesar 0,241

## Journal of Mathematics and Computer Science
terhadap  faktor  sekunder  angka  kemiskinan,  variabel  luas  lantai  rumah  memberi pengaruh  sebesar  –0,931  terhadap  faktor  sekunder  angka  kemiskinan,  variabel  jenis lantai  rumah  memberi  pengaruh  sebesar  0,136  terhadap  faktor  sekunder  angka kemiskinan,  variabel  sumber  penerangan  memberi  pengaruh  sebesar  –0,025  terhadap faktor sekunder angka kemiskinan, variabel fasilitas buang air besar memberi pengaruh sebesar  0,293  terhadap  faktor  sekunder  angka  kemiskinan,  variabel  sumber  air  minum memberi  pengaruh  sebesar  0,884  terhadap  faktor  sekunder  angka  kemiskinan,  dan variabel  bahan  bakar  memasak  memberi  pengaruh  sebesar  0,760  terhadap  faktor sekunder angka kemiskinan.
Kemudian  untuk  variabel  pendidikan,  buta  huruf,  jenis  lantai  rumah,  fasilitas buang  air besar, sumber  air minum,  dan bahan bakar memasak memiliki tanda positif. Hal  ini  berarti  bahwa  semakin  tinggi  faktor  pendidikan,  faktor  buta  huruf,  faktor  jenis lantai rumah, faktor fasilitas buang air besar, faktor sumber air minum, dan faktor bahan bakar memasak, maka semakin tinggi pula faktor sekunder kemiskinan. Sebaliknya, jika semakin  rendah  faktor  pendidikan,  faktor  buta  huruf,  faktor  jenis  lantai  rumah,  faktor fasilitas  buang  air  besar,  faktor  sumber  air  minum,  dan  faktor  bahan  bakar  memasak, maka semakin rendah pula faktor sekunder kemiskinan. Sedangkan untuk variabel luas lantai  rumah,  dan  variabel  sumber  penerangan  bertanda  negatif.  Hal  ini  berarti  bahwa semakin tinggi faktor luas lantai rumah, dan faktor sumber penerangan, maka semakin rendah faktor sekunder kemiskinan. Begitu juga sebaliknya, jika semakin rendah faktor luas lantai rumah, dan faktor sumber penerangan, maka semakin tinggi faktor sekunder kemiskinan.

## 3 Kesimpulan
Kesimpulan dari penelitian ini yaitu bahwa cara untuk melakukan analisis faktor dengan metode  eksploratori  komponen  utama  bisa  dilihat  dengan  terpenuhinya  analisis  yang meliputi;  uji  asumsi,  ektraksi  faktor,  penentuan  variabel,  rotasi  faktor  dan  interpretasi faktor. Kemudian hasil setelah dilakukan pengolahan data menggunakan aplikasi SPSS yang  pada  awalnya  menggunakan  10  variabel  kemudian  direduksi  menjadi  8  variabel, dihasilkan  dua  faktor  yang  terbentuk,  yaitu  faktor  1  yang  dinamakan  faktor  primer kemiskinan  dan  faktor  2  yang  dinamakan  faktor  sekunder  kemiskinan.  Faktor  primer kemiskinan ( 𝐹 1 ) terdiri  dari  variabel  pendidikan  ( 𝑉 1 ), variabel  buta huruf ( 𝑉 2 ), variabel jenis lantai rumah ( 𝑉 5 ), variabel sumber penerangan ( 𝑉 6 ), dan variabel fasilitas buang air besar  ( 𝑉 8 ).  Sedangkan  untuk  faktor  sekunder  kemiskinan  ( 𝐹 2 )  terdiri  dari  variabel  luas lantai  rumah ( 𝑉 4 ), variabel sumber air minum  ( 𝑉 9 ), dan variabel  bahan bakar  memasak ( 𝑉 10 ).

## Daftar Pustaka
[1]  Sartika, C., Balaka, M. Y., & Rumbia, W. A. 2016. Studi Faktor-Faktor Penyebab Kemiskinan Masyarakat Desa Lohia Kecamatan Lohia Kabupaten Muna. Jurnal Ekonomi ,Vol. 1(1), Hal. 106-118, April 2016.
[2]  Badan  Pusat  Statistik.  2011. Analisis  Dan  Penghitungan  Tingkat  Kemiskinan  2011 .  Badan  Pusat Statistik. Jakarta.
[3]   Santoso, S. 2012. Aplikasi SPSS pada Statistik Multivariat . Elex Media Komputindo. Jakarta.
[4]  Gujarati, Damodar N. 2007. Dasar-Dasar Ekonometrika (Jilid 1) . Erlangga. Jakarta
[5]    Rizki, R. F., & Susiswo. 2011. Analisis Faktor-Faktor Penyebab Kemiskinan Di Provinsi Jawa Timur Dengan Metode Eksploratori Komponen Utama . Universitas Negeri Malang. Malang.