Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.528 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1349-1356 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Analisis Komponen Utama untuk Menentukan Faktor Prioritas Perbaikan Jalan di Kota Dumai
Merina Pratiwi *1 , Amiroel Oemara Syarief 2
1 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai, Indonesia
2 Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai, Indonesia Email: 1 merinapratiwi1920@gmail.com, 2 oemara.syarief@gmail.com

## Abstrak
Jalan  sebagai  infrastruktur  transportasi  sebagai  sarana  distribusi  barang  dan  jasa.  Semakin  besar  intensitas penggunaan  jalan,  maka  berdampak  pada  kualitas  jalan  yang  mengakibatkan  jalan  cepat  rusak  sehingga  perlu dilakukan perbaikan jalan. Perbaikan jalan yang dilakukan tidak selalu cepat, hal ini karena adanya keterbatasan dana  dari  pemerintah  pusat.  Selain  itu,  penentuan  prioritas  perbaikan  jalan  masih  dilakukan  dengan  memuat variabel  yang  diperoleh  dari  hasil  survei  membuat  Dinas  Pekerjaan  Umum  Kota  Dumai  kesulitan  dalam menentukan variabel yang menjadi faktor prioritas perbaikan jalan di Kota Dumai. Untuk itu diperlukan analisis faktor  perbaikan  jalan  kota  Dumai  yang  menjadi  prioritas  untuk  diperbaiki.  Tujuan  penelitian  ini  adalah menentukan  faktor  prioritas  perbaikan  jalan  di  Kota  Dumai.  Metode  penelitian  ini  adalah  metode  penelitian kualitatif menggunakan Analisis Komponen Utama. Data untuk perbaikan jalan ini menggunakan data sekunder berdasarkan  survei  yang  dikerjakan  oleh  Dinas  Pekerjaan  Umum.  Data  yang  digunakan  terdiri  dari  50  data kelurahan  kota  Dumai  dengan  6  variabel.  Hasil  penelitian  menyatakan  bahwa  faktor  yang  menjadi  prioritas penentu perbaikan jalan di Kota Dumai terdiri dari dua faktor. Faktor pertama yaitu Lebar Retakan mempunyai nilai eigen 2.385 dan dapat menjelaskan keragaman secara keseluruhan sebesar 47.703%. Faktor kedua yaitu Bekas Roda  mempunyai  nilai  eigen  sebesar  1.117  serta  dapat  secara  keseluruhan  menjelaskan  keragaman  sebesar 22.336%.  Kedua  faktor  ini  telah  mampu menentukan  prioritas  penentu  perbaikan  jalan  di  Kota  Dumai  sebesar 70.039%.
Kata kunci : Analisis Komponen Utama, Eigen Value, Faktor Prioritas, Perbaikan jalan.

## Abstract
Roads serve as transport infrastructure, facilitating the distribution of goods and services. The intensity of road use significantly impacts the road's quality, leading to rapid damage and the need for repairs. The limited funds from the central government often impede the timely completion of road repairs. Furthermore, the City of Dumai Public Works Service faces challenges in identifying the priority factor for road improvements in Dumai City, as they still rely on survey results to determine road improvement priorities. The purpose of this study is to identify the priority factor for road improvement in Dumai City. This study employs a qualitative approach, utilizing the Analysis of Main Components method. The General Employment Service's survey provides secondary data for the road  improvements.  The  data  used  consists  of  50  data  points  about  the  city  of  Dumai  with  six  variables.  The research results indicate that two factors are the primary determinants of road improvement in Dumay City. The first factor, the breadth of cracks, has a value of 2.385 and can explain 47.703% of the overall diversity. The Old Wheel has a valuation of 1.117 and can generally explain the diversity by 22.336%, which is the second factor. The two factors have successfully determined the priority determinants of road repair in Dumai City, accounting for 70.039% of the variance.
Keywords : Eigen Value, Principal Component Analysis, Priority Factor, Road repair.

## 1. PENDAHULUAN
Transportasi dapat menghubungkan satu daerah dengan  daerah lainnya, sehingga manusia dapat menggunakan  transportasi  untuk  melakukan  kegiatan  sehari-hari  mereka  terutama  transportasi  darat (Prasetyo et al., 2023). Seiring dengan pertambahan jumlah penggunaan transportasi darat perlu adanya
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.528 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1349-1356 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
tingkatan efisiensi, kenyamanan, dan keamanan dalam perjalanan (Wulandari et al., 2023). Tingkatan efisiensi  dalam  pelayanan  (Faizal  et  al.,  2024)  dan  kenyamanan  dalam  perjalanan  ditunjang  dengan prasarana  baik  yang  salah  satunya  adalah  jalan.  Jalan  merupakan  sarana  utama  sebagai  infrastruktur transportasi  darat  (Pratama  &  Dhana,  2024)  dalam  kehidupan  dan  bisa  mengendalikan  struktur pengembangan  wilayah  maupun  antar  daerah.  Sebagai  prasarana  utama,  jalan  sangat  memberikan pengaruh bagi masyarakat untuk berkegiatan sosial.
Pengaruh kegiatan sosial sangat berdampak terhadap perkembangan perekonomian (Anggara et al., 2024),  (Zahra  et  al.,  2024)  suatu  daerah,  begitupun  juga  terhadap  perekonomian  kota  Dumai. Perkembangan  perekonomian  terkait  dengan  peran  jalan  sebagai  infrastruktur  transportasi.  Hal  ini berkaitan dengan Undang-undang Republik Indonesia Nomor 38 Tahun 2004 sehubungan dengan jalan sebagai  urat  nadi  kehidupan  masyarakat  untuk  sarana  distribusi  barang  dan  jasa  (Pratama  &  Dhana, 2024). Semakin besar intensitas penggunaan jalan, maka akan berdampak pada kualitas jalan sehingga mengakibatkan jalan cepat rusak. Kondisi jalan yang rusak dapat mempengaruhi laju kendaraan yang melintas, menyebabkan kemacetan, dan dapat terjadinya kecelakaan  (Surbakti et al., 2023), (Zahra et al.,  2024)  sehingga  perlu  dilakukan  pemeriksaan  jalan  secara  rutin  meliputi  perbaikan  jalan  dan rehabilitas jalan.
Sesuai  dengan  Pasal  13  UU  No.38  Tahun  2004  tentang  jalan,  baik  Pemerintah  Pusat  maupun Daerah  bertanggungjawab  atas  infrastruktur.  Standar  prioritas  pelayanan  minimal  yang  ditetapkan melalui pemeliharaan, perawatan, dan pemeriksaan jalan secara rutin melalui Dinas Pekerjaan Umum (Faizal et al., 2024). Infrastruktur seperti jalan dibangun dan dipelihara secara berkala dan rutin oleh Dinas  Pekerjaan  Umum  Kota  Dumai.  Berdasarkan  survei  data  tahun  2020,  Jumlah  ruas  jalan  yang dipelihara  atau  direhabilitasi  dengan  target  10  Ruas  dengan  capaian  realisasi  100%  (Dumai,  2020). Meskipun  upaya  perbaikan  jalan  telah  mencapai  realisasi  100%,  namun,  ada  kekurangan  dana  dari pemerintah  pusat,  yang  berarti  tidak semua jalan  yang  rusak  dapat  diperbaiki  dengan  cepat.    Hal ini membuat  Dinas  Pekerjaan  Umum  kesulitan  untuk  menentukan  prioritas  jalan  yang  harus  diperbaiki. Selain itu, penentuan prioritas (Kurniadi et al., 2023) perbaikan jalan masih dilakukan dengan memuat variabel yang diperoleh dari hasil survei (Faizal et al., 2024).
Oleh karena itu perlu dianalisis variabel yang menjadi prioritas utama dalam penentuan perbaikan jalan. Berdasarkan pada analisis masalah yang telah dipaparkan maka dapat diperoleh faktor penentu yang menjadi prioritas utama dalam perbaikan jalan. Analisis Komponen Utama merupakan salah satu metode yang dapat dipakai untuk masalah ini. Metode ini dapat secara signifikan mengurangi variabel perbaikan jalan pada data tanpa mengubah sifat data. Analisis komponen utama dapat mentransformasi data asli menjadi beberapa faktor komponen utama yang mampu menerangkan keragaman secara mudah dan maksimal (Wangge, 2021). Studi yang dilakukan oleh (Nitasari et al., 2023) terhadap kualitas air hujan  dengan  membagi  beberapa  komponen  menjadi  tiga  komponen  utama,  masing-masing  dengan kontribusi  73.695%.  Begitupun  juga  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Santri  &  Hanike,  2020) bahwasanya  metode  Analisis  Komponen  Utama  paling  sering  digunakan  untuk  menangani  masalah multikolinearitas dan mereduksi data luaran GCM. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh  (Depison & Gushairiyanto,  2021)  untuk  menentukan  bentuk  dan ukuran  sapi  Bali  dengan  menggunakan  Analisis Komponen Utama. Hasil studi menunjukkan bahwa panjang badan adalah indikator bentuk tubuh, dan lingkar dada adalah indikator ukuran tubuh sapi Bali. Selanjutnya studi yang dilakukan oleh (Mukuan et al.,  2019)  dalam mengelompokkan kecamatan  yang  didasarkan  pada  data  hasil  produksi  pertanian melalui  analisis  komponen  utama,  penelitian  (Susanti  et  al.,  2023)  terhadap  penggunaan  Analisis Komponen  Utama  untuk  menentukan  metrik  kesehatan  keluarga.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh (Verdiansyah  &  Suwanda,  n.d.)  menggunakan  regresi  komponen  utama  untuk  menentukan  prediksi harga rumah.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Aldawiyah  et  al.,  2024)  berkaitan  dengan  penggunaan  regresi komponen  utama  untuk  mengevaluasi  faktor  yang  berkontribusi  terhadap  kemiskinan  di  Provinsi Sumatera Utara, penelitian oleh (Saepurohman & Putro, 2019) terkait analisis komponen utama untuk mengurangi komponen yang memengaruhi kualitas kulit kikil sapi. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh (Wulandari et al., 2023) bahwasanya skala prioritas penanganan perbaikan jalan dengan menggabungkan  berbagai  elemen,  seperti  penataan  lahan,  intensitas  lalu  lintas,  dan  kondisi  jalan.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.528 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1349-1356 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Menurut  (Rosyad  &  Suhendra,  2024)  Terdapat  beberapa  variabel  yang  menjadi  pengaruh  perbaikan jalan yaitu banyak lubang, jenis keretakan, dan banyak kendaraan. Merujuk penelitian yang dilakukan oleh Rosyad dan Suhendra maka pada penelitian ini terdapat 6 variabel yang diteliti yaitu kondisi jalan, lebar dan luas retakan, jumlah lubang, ukuran lubang, dan bekas roda.
Berdasarkan interpretasi analisis masalah sebelumnya, maka upaya yang dapat dilakukan adalah dengan  menentukan  faktor  prioritas  untuk  perbaikan  jalan  di  Kota  Dumai  menggunakan  Analisis Komponen Utama.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian jenis kualitatif ini menggunakan data dari survei yang dilakukan oleh Dinas Pekerjaan Umum. Data ini menggunakan 50 data kelurahan di Kota Dumai. Dalam penelitian ini, enam variabel digunakan; data dianalisis menggunakan program SPSS. Langkah penelitian dengan analisis komponen utama adalah sebagai berikut:
a) Mengumpulkan data melalui survei yang dilakukan oleh Dinas Pekerjaan Umum untuk 50 kelurahan di Kota Dumai.
b) Menggambarkan data secara statistika deskriptif melalui rata-rata dan standar deviasi.
c) Melakukan standarisasi data selanjutnya Ada enam faktor yang dievaluasi: kondisi jalan, lebar dan luas retakan, jumlah dan ukuran lubang, dan bekas roda..
d) Menghitung matriks korelasi menggunakan Uji Bartletts test of sphericity dan Metode Kaiser Meyer Olkin (KMO). Jika nilai KMO berkisar 0.5-1 maka analisis faktor tersebut tepat untuk digunakan. Uji  Bartletts test  of sphericity  merupakan  signifikansi  menyeluruh  untuk  saling berkorelasi  antar setiap variabel yang terlibat. Kriteria uji dengan melihat nilai signifikan untuk terima H_0 jika sig. > 0,05 atau tolak H_0 jika sig.< 0,05.
e) Ekstraksi  faktor:  data  dari  berbagai  variabel  dikurangi  untuk  menghasilkan  faktor  yang  dapat menjelaskan  korelasi  antar  variabel.  Faktor  ini  disebut  sebagai  komponen  utama,  dan  dapat menjelaskan faktor baru yang tidak berkorelasi. Melakukan rotasi faktor dengan rotasi orthogonal yaitu Varimax.
f) Menemukan faktor komponen utama yang telah dapat menerangkan 80% karakteristik data
g) Berdasarkan koefisien tertinggi dapat dibuat persamaan komponen utama.
h) Interpretasi untuk setiap komponen utama.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Deskripsi Data
Pertama, penelitian ini memberikan penjelasan tentang nilai rataan tengah dan standar deviasi dari masing-masing variabel. Hasil deskripsi data disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Deskripsi Data Berdasarkan Rataan Tengah dan Standar Deviasi Variabel Rata-Rata Standar Deviasi Kondisi (𝑋 1 ) 2.10 0.763 Lebar Retakan (𝑋 2 ) 2.48 0.735 Luas Retakan (𝑋 3 ) 2.34 0.823 Jumlah Lubang (𝑋 4 ) 1.82 0.596 Ukuran Lubang (𝑋 5 ) 1.90 0.614 Bekas Roda (𝑋 6 ) 1.72 0.809
Masing-masing variabel prioritas perbaikan jalan mempunyai standar deviasi dan rata-rata dalam Tabel 1. Variabel bekas roda (𝑋 6 ) memiliki nilai rata-rata terendah, sedangkan variabel lebar retakan (𝑋 2 ) memiliki nilai rata-rata tertinggi, yaitu 2.48. Variabel luas retakan (𝑋 3 ) mempunyai nilai standar deviasi  tertinggi,  yaitu  0,823,  serta  variabel  jumlah  lubang (𝑋 4 ) memiliki  nilai  standar  deviasi  yang rendah, yaitu 0,596. Karena nilai standar deviasi kurang dari rataan tengah, maka data kurang beragam.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.528 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1349-1356 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## 3.2. Uji Nilai Bartlett’s Test dan KMO
Untuk menguji kelayakan variabel dalam data penelitian, pengujian metode Kaiser Meyer Olkin (KMO)  dan  uji sphericity  Bartlett digunakan.  Hipotesis  alternatif  menyatakan  bahwa  variabel  yang digunakan  sudah  layak  untuk  diselidiki  lebih  lanjut;  sebaliknya,  hipotesis  nol  menyatakan  bahwa variabel yang digunakan belum layak untuk dianalisis lebih lanjut.

## Tabel 2. Nilai Pengujian KMO dan Bartlett’s Test
KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.652 Bartlett's Test of Sphericity 58.808 Signifikan 0.000
Analisis faktor atau komponen utama harus dilakukan karena nilai KMO atau nilai ( Measure of Sampling  Adequacy )  =  0,652  lebih  besar  dari  0,5,  menurut  hasil  pengujian  pada  Tabel  2.  Dengan demikian,  kecukupan  sampling  dapat  diterima.  Dengan  nilai  tes Bartlett sebesar  58.808  dan  nilai signifikan sebesar 0.000 lebih kecil dari tingkat signifikansi alpha 0.05, hipotesis altenatif diterima, dan variabel pada perbaikan jalan memenuhi syarat untuk analisis tambahan. Analisis MSA dapat digunakan untuk melakukan analisis yang digunakan pada perbaikan jalan untuk mengurangi variabel yang tidak layak untuk analisis komponen utama.

## 3.3. Uji Nilai Bartlett’s Test dan KMO
Tabel 3 menunjukkan hitungan nilai MSA untuk masing-masing variabel.
Tabel 3. Nilai MSA Variabel No Variabel Nilai MSA 1 Kondisi (𝑋 1 ) 0.734 2 Lebar Retakan (𝑋 2 ) 0.530 3 Luas Retakan (𝑋 3 ) 0.735 4 Jumlah Lubang (𝑋 4 ) 0.727 5 Ukuran Lubang (𝑋 5 ) 0.650 6 Bekas Roda (𝑋 6 ) 0.566
Tabel 3 menunjukkan bahwa analisis komponen utama dapat dilanjutkan, Jika nilai MSA untuk setiap variabel melebihi 0,5.

## 3.4. Analisis Komponen Utama
Tahap ini akan dilakukan penderhanaan dan pereduksian variabel untuk membentuk suatu variabel baru  (Mukuan  et  al.,  2019)  yang  dinamakan  komponen  utama  (Aldawiyah  et  al.,  2024).  Nilai komunalitas, variansi mutlak, dan nilai faktor dirotasi diperlukan untuk memenuhi kriteria pemilihan komponen utama. Komponen utama harus memiliki nilai karakteristik besar dari  1, dan mempunyai variansi kumulatif setiap komponen 80%. Nilai komunalitas variabel ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Komunalitas Variabel Variabel Initial Nilai Komunalitas Kondisi (𝑋 1 ) 1.000 0.614 Lebar Retakan (𝑋 2 ) 1.000 0.817 Luas Retakan (𝑋 3 ) 1.000 0.552 Jumlah Lubang (𝑋 4 ) 1.000 0.134 Ukuran Lubang (𝑋 5 ) 1.000 0.678 Bekas Roda (𝑋 6 ) 1.000 0.778
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.528 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1349-1356 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Nilai komunalitas masing-masing variabel ditunjukkan dalam Tabel 4 dan memberikan penjelasan tentang  komponen  yang  dibentuk  berdasarkan  jumlah  keragaman.  Variabel  faktor,  variabel  jumlah lubang,  memiliki  nilai  komunalitas  lebih  kecil  dari  0,5,  yang  berarti  bahwa  variabel  ini  tidak  dapat menjelaskan variabel dengan keragaman lebih dari 50%. Untuk variabel jumlah lubang yang memiliki nilai  komunalitas  rendah,  menunjukkan  bahwa  variabel  ini  mempunyai  sedikit  kesamaan  dengan variabel  lain  sehingga  kita  dapat  mengeliminasi  variabel  ini.  Variabel  jumlah  lubang (𝑋 4 ) yang dieliminasi  sehingga  total  variabel  menjadi  5.  Nilai  MSA  telah  memenuhi  ambang  0,5,  seperti  yang ditunjukkan Tabel 5 untuk proses eliminasi.
Tabel 5. Nilai Pengujian KMO dan Bartlett’s Test Baru Setelah Eliminasi
KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.647 Bartlett's Test of Sphericity 56.423 Signifikan 0.000
Tabel  5  menunjukkan  nilai  KMO  yang  diperoleh  64.7%  dengan  nilai  Bartlett’s  sebesar  56.423 dengan  tingkat  signifikansi  0.05  telah  memenuhi  syarat  untuk  pengujian  lebih  lanjut.    Selanjutnya dilakukan analisis terhadap nilai MSA. Tabel 6 menunjukkan perhitungan nilai MSA.
Tabel 6. Nilai MSA Variabel Baru Setelah Eliminasi No Variabel Nilai MSA 1 Kondisi (𝑋 1 ) 0.727 2 Lebar Retakan (𝑋 2 ) 0.534 3 Luas Retakan (𝑋 3 ) 0.746 4 Ukuran Lubang (𝑋 5 ) 0.647 5 Bekas Roda (𝑋 6 ) 0.553
Tabel 6 menjelaskan bahwa untuk setiap nilai MSA untuk setiap variabel memiliki nilai diatas 0.5 sehingga dapat dinyatakan bahwa analisis komponen utama dapat dilanjutkan.
Pemilihan komponen utama setelah dilakukan eliminasi dengan memperhatikan nilai komunalitas pada Tabel 7.
Tabel 7. Nilai Komunalitas Variabel Baru Setelah Eliminasi Variabel Initial Nilai Komunalitas Kondisi (𝑋 1 ) 1.000 0.642 Lebar Retakan (𝑋 2 ) 1.000 0.812 Luas Retakan (𝑋 3 ) 1.000 0.547 Ukuran Lubang (𝑋 5 ) 1.000 0.689 Bekas Roda (𝑋 6 ) 1.000 0.813
Tabel 7 menunjukkan bahwa untuk setiap lima variabel, nilai komunalitas lebih besar dari 0,5. Ini menunjukkan bahwa komponen utama yang terbentuk telah mampu menerangkan variabel dengan nilai variansi  lebih  dari  50%.  Variabel  Bekas  Roda (𝑋 6 ) memiliki  nilai  81,3%,  sedangkan  variabel  Luas Retakan (𝑋 3 ) memiliki nilai 54,7%.
Pengujian variansi total diperlukan untuk mengetahui nilai eigen masing-masing komponen utama. Setiap komponen memiliki nilai eigen besar dari satu. Komponen yang memiliki nilai eigen lebih dari 1  tetap  dipertahankan  dan  dimasukkan  kedalam  model,  sedangkan  nilai  eigen  kurang  dari  satu  tidak dimasukkan kedalam model. Tabel 8 memperlihatkan besar nilai eigen setiap komponen.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.528 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1349-1356 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Tabel 8. Nilai Eigen Setiap Komponen Utama Komponen Initial Eigenvalues Total % Varians % Kumulatif 1 2.385 47.703 47.703 2 1.117 22.336 70.039 3 0.627 12.547 82.586 4 0.544 10.870 93.456 5 0.327 6.544 100.000
Tabel 8 memperlihatkan bahwa terdapat faktor yang mempunyai nilai eigen lebih besar dari satu yaitu faktor 1 dan faktor 2 dengan masing-masing nilai eigen adalah 2.385 dan 1.117, artinya dengan dua  komponen  utama  ini  dapat  menjelaskan  2.385  dan  1.117  atau  70.039%  dari  total  variabel  asli. Dengan arti kata bahwa, faktor 1 dan faktor 2 dapat mempengaruhi faktor prioritas penentu perbaikan jalan  sebesar  70.039%.  Humam  dalam  (Nitasari et  al.,  2023) banyak  komponen utama  yang  diambil adalah 80% variansi data keseluruhan. Pada penelitian ini peneliti mengambil dua komponen utama, karena untuk dua komponen utama sudah mewakili variansi data keseluruhan sebesar 70%.
Selain memperhatikan nilai eigen lebih dari satu, Anda juga dapat menggunakan scree plot untuk visualisasi gambar. Scree plot memplot antar komponen utama berdasarkan nilai eigen masing-masing. Penurunan titik secara tajam untuk sebelum dan sesudah sangat menentukan banyak komponen utama. Visualisasi penentuan komponen utama terlihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Grafik Scree Plot
Tahap berikutnya adalah melakukan identifikasi dan distribusi faktor yang termasuk ke dalam dua faktor komponen utama. Identifikasi dan distribusi untuk variabel termasuk dalam komponen matriks. Pada  komponen  matriks  telah  dilakukan  rotasi  yang  bertujuan  dapat  mengoptimalkan  korelasi  antar variabel yang menjadi objek. Rotasi yang digunakan pada penelitian ini adalah Varimax Rotation. Nilai komponen matriks untuk setiap variabel tercantum pada Tabel 9.
Tabel 9. Nilai Komponen Matriks untuk Setiap Variabel
Variabel Komponen Komponen 1 Komponen 2 Kondisi (𝑋 1 ) 0.519 0.610 Lebar Retakan (𝑋 2 ) 0.873 -0.224 Luas Retakan (𝑋 3 ) 0.692 0.261 Ukuran Lubang (𝑋 5 ) 0.687 0.466 Bekas Roda (𝑋 6 ) -0.036 0.901
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.528 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1349-1356 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Interpretasi  hasil  pada  Tabel  9  dengan  mencari  faktor  loading  untuk  masing-masing  faktor berdasarkan  komponen  matriks  yang  telah  dirotasi.  Penentuan  variabel  yang  masuk  dalam  setiap komponen  dipilih  berdasarkan  nilai  terbesar  diantara  komponen  yang  terbentuk.  Faktor  dominan pertama mempunyai eigen value 2.385 dan dapat menjelaskan keragaman secara keseluruhan sebesar 47.703%. Faktor ini memuat variabel Lebar Retakan (𝑋 2 ) . Faktor kedua mempunyai eigen value sebesar 1.117  dan  dapat  menjelaskan  keragaman  secara  keseluruhan  sebesar  22.336%.  Faktor  ini  memuat variabel Bekas Roda (𝑋 6 ) . Berikut ini adalah persamaan komponen utama yang terbentuk. 𝑃𝐶1 = 0.519 ∗ 𝑋 1 + 0.873 ∗ 𝑋 2 + 0.692 ∗ 𝑋 3 + 0.687 ∗ 𝑋 5 − 0.036 ∗ 𝑋 6
𝑃𝐶2 = 0.610 ∗ 𝑋 1 − 0.224 ∗ 𝑋 2 + 0.261 ∗ 𝑋 3 + 0.466 ∗ 𝑋 5 + 0.901 ∗ 𝑋 6 Ketepatan  suatu  faktor  yang  terbentuk  dapat  dilihat  pada Component  Transformation  Matrix . Component Transformation Matrix dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Component Transformation Matrix Komponen 1 2 1 0.827 0.563 2 -0.563 0.827
Berdasarkan Tabel 10, nilai pada komponen 1 dan komponen 2 pada diagonalnya yaitu 0.827 dan 0.827 menunjukkan bahwa nilai setiap komponen lebih dari 0.5. Kedua faktor komponen utama yang terbentuk sudah tepat karena berkorelasi tinggi (Inayah et al., 2022) sehingga dapat ditentukan faktor- faktor  yang  paling  penting  untuk  perbaikan  jalan  di  Kota  Dumai.  Karena  dua  persamaan  mewakili persentase  keragaman  total  sebesar  70%,  persamaan  komponen  pertama  dan  kedua  digunakan. Berlandaskan  hasil  setiap  komponen  yang  terbentuk,  maka  faktor  prioritas  yang  menjadi  penentu perbaikan jalan adalah Lebar Retakan dan Bekas Roda. Faktor lebar retakan menjadi salah satu faktor utama dikarenakan retakan dapat menyebabkan air pada pemukaan masuk ke lapisan dibawah sehingga dapat  memperparah  kerusakan.  Faktor bekas  roda menjadi  faktor  prioritas kedua  dikarenakan terjadi penurunan  permukaan  jalan  yang  disebabkan  oleh  beban  roda  kendaraan  sehingga  dapat  memicu terbentuknya tonjolan dan lekukan yang luas pada permukaan.
Penentuan  faktor  utama  ini  telah  dilakukan  oleh  (Wangge,  2021)  bahwasanya  dengan menggunakan metode  Analisis  Komponen  Utama diperoleh  4  komponen  utama yang menjadi faktor kualitas bimbingan skripsi yaitu faktor pendukung penulisan skripsi, faktor motivasi lulus tepat waktu, faktor membagi waktu, dan perhatian orang tua. Selain itu, penelitian yang dilakukan oleh (Inayah et al.,  2022)  menyimpulkan  3  faktor  utama  yang  mempengaruhi Self  efficacy Guru  diantaranya  faktor construct ,  faktor  jam  terbang,  dan  faktor  tingkat  Pendidikan  yang  diperoleh  dengan  menggunakan Analisis Komponen Utama.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapatkan  berdasarkan  hasil  analisis  yaitu  bahwa  terdapat  dua  faktor menentukan prioritas perbaikan jalan di Kota Dumai. Faktor pertama yaitu Lebar Retakan dan faktor kedua  yaitu  Bekas  Roda.  Faktor  pertama  mempunyai  eigen  value  2.385  yang  dapat  menjelaskan keragaman secara keseluruhan sebesar 47.703%. Faktor kedua mempunyai eigen value sebesar 1.117 dan dapat menjelaskan keragaman total sebesar 22.336%. Kedua faktor ini telah mampu menentukan prioritas penentu perbaikan jalan di Kota Dumai sebesar 70.039%. Persamaan komponen utama yang terbentuk dinyatakan sebagai berikut:
𝑃𝐶1 = 0.519 ∗ 𝑋 1 + 0.873 ∗ 𝑋 2 + 0.692 ∗ 𝑋 3 + 0.687 ∗ 𝑋 5 − 0.036 ∗ 𝑋 6 𝑃𝐶2 = 0.610 ∗ 𝑋 1 − 0.224 ∗ 𝑋 2 + 0.261 ∗ 𝑋 3 + 0.466 ∗ 𝑋 5 + 0.901 ∗ 𝑋 6 Hasil  analisis  terhadap  faktor  yang  menjadi  prioritas  perbaikan  jalan  di  Kota  Dumai  dapat membantu Dinas Pekerjaan Umum Kota Dumai dalam mempercepat penanganan kerusakan jalan. Dinas ini dapat memperhatikan lebar retakan dan bekas roda pada jalan yang akan diperbaiki sehingga proses ruas jalan yang direhabilitasi dapat diselesaikan dengan baik dan cepat.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.528 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1349-1356 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## DAFTAR PUSTAKA
Aldawiyah, N. K., Astuti, A., Kurnia, R. D., Amalia, N. K., Amelia, D., Mardianto, M. F. F., & Ana, E. (2024). Analisis Faktor Kesmiskinan di Provinsi Sumatera Utara Berdasarkan Regresi Komponen Utama. Variance: Journal of Statistics and Its Applications , 6 (April), 63–74.
Depison,  D.,  &  Gushairiyanto,  G.  (2021).  Karakteristik  Kuantitatif  Sapi  Bali Menggunakan  Analisis Komponen  Utama  di  Kabupaten  Merangin  dan  Muaro  Jambi  ,  Provinsi  Jambi. Jurnal  Sain Peternakan Indonesia , 16 (1), 74–79.
Inayah, S., Dasari, D., Suwarman, R. F., & Sugiarni, R. (2022). Penerapan Analisis Komponen Utama dalam  Penentuan  Faktor  Dominan  yang  Mempengaruhi  Self-efficacy  Guru  Matematika  dalam Menghadapi Dinamika Pembelajaran di Masa Pandemi Covid 19 . 11 (1), 130–139.
Mukuan, C. V., Pongoh, F. D., & Komalig, H. A. H. (2019). Pengelompokan Kecamatan Di Kabupaten Minahasa Berdasarkan Data Hasil Produksi Pertanian Tahun 2019 dengan Menggunakan Analisis Komponen Utama dan Analisis Gerombol. D’Cartesian: Jurnal Matematika Dan Aplikasi , 11 (1), 12–17.
Nitasari, A. N., Salsabila, F. N., Ramadhanty, D. T., Anggriawan, M. R., Amelia, D., Mardianto, M. F. F., Ana, E., Sains, F., Airlangga, U., Sains, F., & Airlangga, U. (2023). Reduksi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kualitas Air Hujan dengan Metode Analisis Komponen Utama The increase in  air  pollution  that  occurs  due to  industrial and economic activities  will  the  Central Statistics Agency ( BPS ) entitled " Indonesian Environme . 8 (1). https://doi.org/10.31102/zeta.2023.8.1.7- 15
Rosyad, F., & Suhendra, A. B. (2024). Analisis Kerusakan Jalan dan Cara Penanggulangannya pada Jalan  Provinsi  di  Kecamatan  Muaradua  Hingga  Kecamatan  Buay  Rawan  Kabupaten  Ogan Komering Ulu Selatan. Ensiklopedia of Journal , 6 (3), 280–290.
Saepurohman,  T.,  &  Putro,  B.  E.  (2019). Analisis  Principal  Component  Analysis  (  PCA  )  Untuk Mereduksi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kualitas Kulit Kikil Sapi . 2008 , 2–3.
Santri, D., & Hanike, Y. (2020). Pemodelan Statistical Downscaling Regresi Kuantil Lasso dan Analisis Komponen Utama untuk Pendugaan Curah Hujan Ekstrim. Mathematics & Applications Journal , 47–57.
Susanti,  R.  S.,  Syafri,  M.,  Hasain,  A.,  &  Fitrah,  F.  (2023).  Penentuan  Indikator Kesehatan  Keluarga dengan  Menggunakan  Metode  Analisis  Komponen  Utama  (PCA). Jurnal  Matematika  Dan Statistika Serta Aplikasinya , 11 (1), 45–51.
Verdiansyah, M. A., & Suwanda, S. (n.d.). Penerapan Metode Regresi Komponen Utama Kernel untuk Prediksi Harga Rumah. Bandung Conference Series: Statistics , 653–661.
Wangge, M. (2021). Penerapan Metode Principal Component Analysis ( PCA ) Terhadap Faktor- faktor yang  Mempengaruhi  Lamanya  Penyelesaian  Skripsi  Mahasiswa  Program  Studi  Pendidikan Matematika FKIP UNDANA. Cendekia: Jurnal Pendidikan Matematika , 05 (02), 974–988.
Wulandari, V., Mutia, E., & Alamsyah, W. (2023). Skala Prioritas Perbaikan Jalan Kecamatan Langsa Lama . 2 , 160–168.