Zebua, YA., Restuhadi, F., Hadi, S 2017 : 11 (2)

## ANALISIS PENYEBARAN KEMISKINAN KABUPATEN/KOTA DI SUMATERA

## Yunita Ariani Zebua
Mahasiswa Pascasarjana Manajemen Agribisnis Pascasarjana Universitas Riau, Pekanbaru, Kampus Bina Widya No. 30 Simpang Baru, Pekanbaru, 28293. Telp 0761- 66133. Email: yunitaarianizebua@gmail.com

## Fajar Restuhadi
Dosen Fakultas Pertanian Universitas Riau, Kampus Bina Widya No. 30 Simpang Baru, Pekanbaru, 28293. Telp 0761-66133. Email: f.restuhadi@gmail.com

## Syaiful Hadi
Dosen Fakultas Pertanian Universitas Riau, Kampus Bina Widya No. 30 Simpang Baru, Pekanbaru, 28293. Telp 0761-66133. Email: hadi6633@yahoo.co.id

## Analysis of poverty dissemination Regency and City in Sumatera

## ABSTRACT
Poverty is one Fundamental issues serious concern which become from the government. An  important  aspect  of  supporting  poverty  tackling  strategies  is  the  provision  of accurate and targeted poverty data. BPS presents data set and poverty  information and indicators  related  to  poverty  issues  in  level  regency/city  and  province.    The  island  of Sumatra  is  the  region  with  the  densest  population  after    Java  with  the  distribution  of poverty  of  21.6%.  The  purpose  of  this  research  was  to  analyze  of  poverty  factors spreading  of    regencies/cities  in  Sumatera  to  formulating  appropriate  policies.  The research  consist  of  6.468  cell  data  covering  154  regencies/cities  in  Sumatera  and  42 poverty  indicators  which  are  processed  with  factor  analysis.  The  research  results showed  that  the  factors  of  poverty  of  the  Regency  and  City  in  Sumatera  were:  1) economic  factors,  employment  and  housing  facilities,  2)  under-five  health  factors,  3) factors of labor and clean water facilities, 4) social factors, 5 ) Maternal health factors, education  and  government  facilities.  Therefore,  in  formulating  the  policy,  the government should pay attention to the things that are done in poverty alleviation was to pay attention to the factors causing poverty that existed each region of the Regency / City.
Key word : Poverty, Sumatera, Factor analysis Mercury

## PENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  salah  satu  persoalan  mendasar  yang  menjadi  perhatian  serius dari  pemerintah.  Salah  satu  aspek  penting  dalam  mendukung  strategi  penanggulangan kemiskinan  adalah  penyediaan  data  kemiskinan  yang  akurat  dan  tepat  sasaran.  Setiap tahun,  BPS  menyajikan  kumpulan  data  terkait  kemiskinan  salah  satunya  yaitu  dengan mempublikasi  “Data  dan  Informasi  Kemiskinan  Kabupaten/Kota  2015”.  Data  tersebut berisi data dan informasi mengenai kemiskinan serta indikator/variabel lain yang terkait dengan isu kemiskinan untuk tingkat kabupaten/kota dan provinsi (BPS, 2015)
Menurut Bappenas (2004) kemiskinan menyebabkan seseorang atau sekelompok orang tidak mampu memenuhi hak-hak dasarnya seperti tidak terpenuhinya kebutuhan pangan, kesehatan, pendidikan, pekerjaan, perumahan, dan air bersih.
Menurut  Badan  Pusat  Statistik  kemiskinan  adalah  kondisi  penduduk  yang  berada dibawah  garis  kemiskinan.  Pada  Tabel  1  dapat  dilihat  jumlah  penduduk  miskin, persentase  penduduk  miskin  dan  garis  kemiskinan  di  Indonesia  dari  tahun  2011-2015, dimana tidak terjadi penurunan yang signifikan dari tahun ketahun.
Tabel  1.  Jumlah  Penduduk  Miskin,  Persentase  Penduduk  Miskin,  Garis  Kemiskinan (Rp/Kapita/Bulan)
Tahu n Jumlah Penduduk Miskin (Ribu Jiwa) Persentase Penduduk Miskin Garis Kemiskinan (Rp/Kapita/Bulan ) Kota  Desa Kota+Des a Kot a Desa Kota+Des a Kota Desa 2011 10.9 5 18.9 4 29.89 9.09  15.59 12.36 263594 223181 2012 10.5 1 18.0 9 28.59 8.60  14.70 11.66 277382 240441 2013 10.6 3 17.9 2 28.55 8.52  14.42 11.47 308826 275779 2014 10.3 6 17.3 7 27.73 8.16  13.76 10.96 326853 296681 2015 10.6 2 17.8 9 28.51 8.22  14.09 11.13 356378 333034
Sumber: BPS (2015)
Tingkat kemiskinan yang masih tinggi memberikan indikasi bahwa ada sesuatu hal yang perlu  dicermati  dan  dikaji  ulang.  Dilihat  dari  sisi  alokasi  anggaran  yang  digunakan dalam  pengentasan  kemiskinan,  pemerintah  terlihat  serius  untuk  memerangi kemiskinan.  Menurut  Kemenkeu  (2015)  alokasi  anggaran  yang  digunakan  untuk memerangi kemiskinan pada tahun 2014 adalah 47,2 Triliun.
Pulau  Sumatera  adalah  pulau  kedua  terpadat  setelah  Pulau  Jawa,  hal  ini  dapat  dilihat seperti pada Gambar 1 dibawah ini. Luas wilayah Pulau Sumatera 443.065,8 Km 2 dari ujung  barat  Sabang  sampai  timur  Lampung  dengan  jumlah  penduduk  63.667.922  jiwa
dan  penduduk  terpadat  berada  di  Provinsi  Sumatera  Utara  dengan  jumlah  penduduk 14.637.204  jiwa  (BPS  2015).  Tingginya  jumlah  penduduk  di  Sumatera  berpengaruh terhadap tingkat pengangguran terbuka (TPT) dimasing-masing provinsi.
Gambar 1. Persentase Jumlah Penduduk di Indonesia
Berdasarkan  jumlah  penduduk  dan  sebaran  kemiskinan  yang  menempatkan  Pulau Sumatera  diurutan  kedua,  sehingga  menarik  untuk  melakukan  penelitian  mengenai Analisis  Penyebaran  Kemiskinan  Kabupaten  dan  Kota  di  Sumatera.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menganalisis  faktor-faktor  penyebaran  kemiskinan  yang  terjadi  di wilayah Kabupaten dan Kota yang ada di Sumatera dalam merumuskan kebijakan yang sesuai.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilaksanakan di Pekanbaru dengan menganalisis faktor-faktor kemiskinan Kabupaten/Kota di Pulau Sumatera. Penelitian ini berlangsung dari Bulan Januari 2017 sampai Bulan Juli 2017.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dan merupakan bagian data  dan  informasi  kemiskinan  kabupaten/kota  yang  berada  di  wilayah  sumatera  yang meliputi  data  sosial,  pendidikan,  ketenagakerjaan,  pengeluaran  perkapita,  kesehatan, fasilitas  perumahan,  dan  program  pemerintah  yang  meliputi  42  parameter  yaitu:  1) jumlah  penduduk  miskin,  2)  persentase  penduduk  miskin,  3)  indeks  kedalaman kemiskinan  P1,  4)  indeks  keparahan  kemiskinan  P2,  5)  garis  kemiskinan,  6)  tidak mempunyai ijazah, 7) mempunyai ijazah SD atau SLTP, 8) mempunyai ijazah minimal SLTA, 9) Angka Melek  Huruf 15-24 tahun, 10) Angka Melek Huruf 15-55 tahun, 11) Angka Partisipasi Sekolah 7-12 tahun, 12) Angka Partisipasi Sekolah 13-15 tahun, 13) tidak bekerja, 14) bekerja di sektor formal, 15) bekerja di sektor informal, 16) bekerja di sektor pertanian, 17) bekerja bukan di sektor pertanian, 18) pengeluaran perkapita/bulan untuk  makan  penduduk  miskin,  19)  pengeluaran  perkapita/bulan  untuk  makan penduduk  tidak  miskin,  20)  pengeluaran  perkapita/bulan  untuk  makan  penduduk
55.37% 21.62% 7.16% 6.90% 5.69% 3.26% Pulau Jawa Sumatera Sulawesi Bali dan NTT Maluku dan Papua Kalimantan
miskin+tidak  miskin,  21)  pengguna  alat  KB,  22)  pertolongan  persalinan  pertama  oleh tenaga  kesehatan,  23)  imunisasi  BCG,  24)  imunisasi  DPT,  25)  imunisasi  polio,  26) imunisasi  campak/morbili,  27)  imunisasi  hepatitis  B,  28)  luas  lantai  perkapita  ≤8  m 2 , 29)  luas  lantai  perkapita  <  8  m 2 luas  ≤15  m 2 ,  30)  luas  lantai  perkapita  ≥  15  m 2 ,  31) rumah tangga miskin menggunakan air bersih miskin, 32) rumah tangga menggunakan air bersih tidak miskin, 33).rumah tangga menggunakan air bersih miskin+tidak miskin, 34)  rumah  tangga  menggunakan  jamban  sendiri  miskin,  35)  rumah  tangga menggunakan  jamban  sendiri  tidak  miskin,  36)  rumah  tangga  menggunakan  jamban sendiri miskin+tidak miskin, 37) rumah tangga mendapatkan BSM SD/SMP, 38) rumah tangga  mendapatkan  PNPM,  39)  rumah  tangga  mendapatkan  KUR,  40)  ruta  miskin penerima raskin, 41) rata-rata raskin, 42) rata-rata harga.
Data yang digunakan adalah sebanyak 42 variabel, diolah menggunakan program excel. Data  diseleksi  dengan  tujuan  melihat  kelengkapan  dan  kemampuan  variabel,  variabel yang  lengkap  dan  mampu  dalam  menjelaskan  sebaran  kemiskinan  kabupaten/kota. Untuk  mempermudah  dalam  melihat  dan  mengingat  variabel-variabel  tersebut,  maka variabel  dari  masing-masing  aspek  diganti  namanya  menggunakan  X1,  X2,  dan seterusnya.
Variabel-variabel  tersebut  kemudian  dirata-ratakan  menggunakan  fungsi  geomean. Penggunaan  fungsi  geomean  bertujuan  untuk  mendapatkan  hasil  dimana  hasil  yang didapat tidak timpang antara variabel satu dengan lainnya karena data yang yang diolah memiliki satuan yang berbeda, apabila menggunakan rumus aritmatika maka hasil yang diperoleh akan timpang. Fungsi Geomean dituliskan sebagai berikut:
GM ȳ = √√
Variabel-variabel  yang  telah  dirata-ratakan  dilanjutkan  dengan  mengolah  data menggunakan fungsi LN yang bertujuan untuk menormalisasikan data. Normalisasi data perlu  dilakukan  karena  masing-masing  variabel  memiliki  satuan  yang  berbeda.    LN (Logaritma  Natural)  adalah  logaritma  yang  berbasis e dimana e adalah 2.718281828459…(dan seterusnya).
Untuk  menganalisis  penyebaran  kemiskinan  kabupaten/kota  di  Sumatera  dengan menggunakan  program SPSS  versi  16 menggunakan  analisis  faktor.  Menurut  Santoso (2010), analisis faktor adalah salah satu teknik statistik yang mentransformasikan secara linier  satu  set  variabel  ke  dalam  variabel  baru  dengan  ukuran  lebih  kecil  namun representatif dan tidak saling berkorelasi (ortogonal).
Analisis faktor merupakan teknik analisis multivariabel (menggunakan banyak variabel) yang  dilakukan  untuk  tujuan  ortogonalisasi  dan  penyederhanaan  variabel.  Analisis faktor  sering  digunakan  untuk  mengelompokkan  variabel-variabel  penting  dari  suatu data  besar  untuk  menduga  suatu  fenomena,  sekaligus  memahami  struktur  dan  melihat hubungan antar variabel.
Analisis  faktor  digunakan  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  dominan  dalam menjelaskan  suatu  masalah.  Analisis  ini  dapat  dipandang  sebagai  perluasan Analisis
Komponen  Utama  ( Principal  Component  Analysis )   yang  pada  dasarnya  bertujuan untuk  mendapatkan  sejumlah  kecil  faktor  yang  memiliki  sifat-sifat  sebagai  berikut: mampu  menerangkan  semaksimal  mungkin  keragaman  data,  faktor-faktor  tersebut saling bebas, tiap-tiap faktor dapat diinterpretasikan.
Proses utama analisis faktor meliputi hal-hal berikut :
1. Menentukan variabel apa saja yang akan dianalisis.
2. Menguji  variabel-variabel  yang  telah  ditentukan,  dengan  metode Bartlett  Test  of Sphericity serta  pengukuran  MSA (Measure  of  Sampling Adequacy ) .  Tahap  awal analisis faktor ini dilakukan penyaringan terhadap sejumlah variabel, hingga didapat variabel-variabel yang memenuhi syarat untuk dianalisis.
3. Sejumlah  variabel  yang  telah  memenuhi  syarat  diperoleh,  kemudian  berlanjut  ke proses  inti  pada  analisis  faktor,  yakni factoring ;  proses  ini  akan  mengekstrak  satu atau  lebih  faktor  dari  variabel-variabel  yang  telah  lolos  pada  uji  variabel sebelumnya.
Alat uji KMO and Bartlett Test of Sphericity dan Anti-image digunakan untuk uji awal apakah  data  yang  ada  dapat  diuraikan  menjadi  sejumlah  faktor  (Santoso,  2014)  angka MSA (Measure ofSampling Adequacy) berkisar 0 sampai 1 dengan kriteria:
- MSA=1, variabel tersebut dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh variabel lain.
- MSA>0,5, variabel masih bisa diprediksi dan dianalisis lebih lanjut.
- MSA<0,5,  variabel  tidak  bisa  diprediksi  dan  tidak  bisa  dianalisis  lebih  lanjut,  atau dikeluarkan dari variabel lainnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penyeleksian Data
Data  42  variabel  tersebut  dikoreksi  kelengkapan  data  dan  juga  standar  deviasinya, sehingga  data  yang  tidak  lengkap  dan  juga  memiliki  nilai  standar  deviasi  yang  kecil akan direduksi. Variabel yang direduksi yaitu variabel Indeks kedalaman kemiskinan P1 (X3),  Indeks  keparahan  kemiskinan  P2  (X4),  angka  melek  huruf  15-24  tahun  (X9), angka  melek  huruf  15-55  tahun  (X10),  angka  partisipasi  sekolah  7-12  tahun  (X11), angka partisipasi sekolah 13-15 tahun (X12), Penolong persalinan pertama oleh tenaga kesehatan (X22), RT mendapatkan PNPM (X38) dan RT mendapatkan KUR (X39).
Setelah data direduksi, maka dilakukan uji korelasi variabel-variabel dalam sampel yang digunakan  dengan  melakukan  uji  Bartlett’s  of  sphericity.  Dari  hasil  uji  tersebut diperoleh  nilai  sig  0.000  yang  berarti  antara  variabel  saling  berkorelasi.  Setelah  itu, dilakukan uji Kaiser Meyer Olkin (KMO) yang bertujuan untuk mengetahui kecukupan sampel  yang  digunakan,  dimana  nilai  KMO  >  0.5  maka  sampel  yang  digunakan mencukupi. Berdasarkan hasil uji KMO dari 42 variabel yang digunakan diperoleh nilai 0.788  yang  berarti  sampel  yang  digunakan  mencukupi  untuk  dilanjutkan  untuk dianalisis.
Kemudian  dilakukan  kembali  Uji  Measure  of  Sampling  Adequancy  (MSA)  yang digunakan  untuk  mengukur  kelayakan  dari  suatu  variabel  dengan  variabel  lainnya,
dimana  variabel  layak  digunakan  jika  derajat  korelasi  antar  variabel  MSA  >0.5. Berdasarkan  hasil Uji MSA diperoleh beberapa variabel yang nilainya <0.5, yaitu tidak mempunyai  ijazah  (X6),  Mempunyai  ijazah  SD  atau  SLTP  (X7),  luas  lantai  perkapita <8  luas  ≤15  (X29),  dan  luas  lantai  perkapita  ≥  15  (X30)  sehingga  variabel-variabel tersebut sebaiknya dikeluarkan.
Variabel  yang memiliki MSA<0.5 dikeluarkan, jumlah variabel menjadi 29. Kemudian dilakukan normalisasi  data dengan menggunakan fungsi  LN (Logaritma  Natural)  yaitu logaritma yang berbasis e dimana e adalah 2.718281828459…(dan seterusnya). Setelah itu  dilakukan  kembali  Uji  KMO  dan  Uji  MSA.  Dari  hasil  uji  dengan  menggunakan SPSS,  diperoleh  nilai  KMO    yaitu  0,801  yang  berarti  sampel  mencukupi  untuk dianalisis  lebih  lanjut.  Sedangkan  hasil  uji  MSA  diperoleh  nilai  variabel  <0.5  yaitu variabel  garis  kemiskinan  (X5),  rata-rata  raskin  (X41)  dan  rata-rata  harga  (X42). Sehingga variabel yang layak untuk diuji lebih lanjut adalah sebanyak 26 variabel.

## Analisis Faktor (Factor Analysis)
Variabel yang digunakan untuk menjelaskan penyebaran kemiskinan kabupaten/kota di Pulau  Sumatera  adalah  variabel  yang  memiliki  nilai  KMO  >  0,5    dan  MSA  yang bernilai ≥0,5. Nilai KMO pada 26 variabel adalah 0.802 dan MSA untuk semua variabel ≥0,5, dengan demikian 26 variabel telah memenuhi syarat untuk dianalisis lebih lanjut. Nilai Bartett’s  Test  of  Sphericity sebesar  569.100  telah  memenuhi  asumsi  saling berkorelasi nilai Sig. 0.000 kurang dari α 0,05. Nilai KMO >0,5 dan nilai Bartllet’s test of  Sphericity 569.100  dan  signifikan  0  sehingga  analisis  faktor  tepat  atau  sesuai digunakan  untuk  menjelaskan  pola  penyebaran  kemiskinan  kabupaten/kota  di  Pulau Sumatera.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  uji  validitas,  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2  di bawah ini.

## Tabel 2. KMO dan Barlett’s Test

## KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .802 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi- Square 569.100 Df 325 Sig. .000

## Sumber: Data Sekunder Diolah (2017)
Hasil  analisis  faktor  26  variabel  dianalisis  dengan  teknik  ekstraksi  berupa  analisis komponen  utama  (PCA)  dan  metode  rotasi  varimax.  Dari  metode  rotasi  varimax diperoleh  5  komponen  utama  sebagai  solusi  dari  analisis  faktor  dengan  eigenvalues diatas 1 dan nilai kumulatif eigenvalues 74,820 persen. Hal ini mengindikasikan bahwa varian  dari  5  komponen  utama  tersebut  adalah  74,820  untuk  menjelaskan  variabel- variabel  yang  termasuk  dalam  komponen  penyebaran  kemiskinan  Kabupaten/Kota  di Sumatera.
Tabel 3. Komponen Utama Penyebaran Kemiskinan Kabupaten/Kota di Sumatera
Rotated Component Matrix a Variabel Component 1 2 3 4 5 X36 .850 .197 .098 -.067 -.198 X35 .844 .205 .096 -.057 -.192 X20 -.810 -.076 -.358 .233 .036 X18 -.806 -.086 -.355 .184 .037 X34 .794 .176 -.045 .115 -.167 X19 -.779 -.074 -.187 .227 -.020 X16 -.696 .050 -.525 .041 -.208 X14 -.646 .002 -.557 -.022 .124 X15 .600 -.044 .498 -.025 -.211 X27 .127 .949 .069 -.015 -.004 X23 .050 .944 .096 .006 -.082 X24 .101 .933 .056 .025 -.082 X25 .110 .931 .054 .016 .000 X26 .103 .912 .007 .004 -.087 X33 .196 .097 .899 -.205 .040 X32 .201 .092 .891 -.192 .040 X31 .172 .131 .869 -.105 .101 X17 .585 -.005 .593 -.078 .097 X13 .471 .002 .531 .136 -.326 X1 .001 .016 .018 .772 -.195 X40 -.183 -.012 -.107 .768 .089 X2 -.165 .024 -.335 .752 .065 X37 -.140 .028 -.082 .213 .691 X21 .145 .177 -.079 .150 -.652 X8 .325 .148 .420 .127 .567 X28 -.245 -.182 -.017 -.257 .565
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 6 iterations.
Sumber: Data Sekunder Diolah (2017) Variabel-variabel dalam komponen dijelaskan dalam analisis rotated component matrix . Faktor  loading  yang  terbesar  pada  setiap  komponen  menjadi  variabel  yang  termasuk dalam  setiap  komponen  utama.  Hasil  faktor  loading  pada  component  analysis  (PCA)
dan  metode  rotasi  varimax  ditampilkan  pada  Tabel  3.  Akhirnya  data  yang  diperoleh menjadi  26  variabel  yang  diteliti.  Dari  26  variabel  terdapat  5  komponen  sebagai komponen utama yang memadai untuk dianalisis lebih lanjut sebagai komponen utama penyebaran kemiskinan kabupaten/kota di Pulau Sumatera.
Berdasarkan  hasil  ekstraksi  dan  rotasi  tersebut  pada  Tabel  3  diatas,    maka  diperoleh komponen  utama.  Dari  7  aspek  karakteristik  kemiskinan  yang  disusun  sebelumnya menurut  Badan  Pusat  Statistik  Tahun  2015    maka  disusun  kembali  aspek-aspek karakteristik kemikiskinan berdasarkan hasil analisis faktor.
Berdasarkan  hasil  penelitian  pada  Tabel  3.  dapat  dilihat  bahwa  dari  26  indikator dibentuk  lima  faktor.  Variabel  yang  digunakan  untuk  menjelaskan  karakteristik kemiskinan  Kabupaten/Kota  di  Sumatera  adalah  variabel  yang  memiliki  MSA (Measurement Sample Adequacy) yang bernilai lebih besar dari 0,5 (rifai dkk, 2012).
Faktor-faktor yang terbentuk dari analisis faktor pada penelitian ini adalah:
1. Faktor ekonomi, ketenagakerjaan dan fasiltas perumahan yang terdiri dari variabel : Bekerja  di  Sektor  Formal  (X14),  Bekerja  di  Sektor  Informal  (X15),  Bekerja  di Sektor Pertanian (X16), Miskin (X18), Tidak Miskin (X19), Miskin + Tidak Miskin (X20), RT menggunakan Jamban Sendiri Miskin (X34), RT menggunakan Jamban Sendiri  Tidak  Miskin  (X35),  RT  menggunakan  Jamban  Sendiri  Miskin  +  Tidak Miskin (X36).
2. Faktor  Kesehatan  yang  terdiri  dari  variabel:  Imunisasi    BCG  (X23),  DPT  (X24), Polio  (X25),  Campak/Morbili  (X26),  Hepatitis  B  (X27),  RT  menggunakan  Air Bersih  Tidak  Miskin  (X32),  RT  menggunakan  Air  Bersih  Miskin  +  Tidak  Miskin (X33).
3. Faktor tenaga kerja dan fasilitas air bersih yang terdiri dari variabel: Bekerja bukan di  Sektor    Pertanian  (X17),  Tidak  Bekerja  (X13),  RT  menggunakan  Air  Bersih Miskin (X31)
4. Faktor sosial yang terdiri dari: Jumlah penduduk Miskin (X1), Persentase Penduduk Miskin (X2), RUTA miskin Penerima Raskin (X40)
5. Faktor kesehatan ibu, pendidikan dan fasilitas bantuan pemerintah yang terdiri dari variabel: Mempunyai Ijazah Minimal SLTA (X8), X21 : Pengguna Alat KB (X21); X28  :  Luas  Lantai  Perkapita  ≤  8  (X28),  X37  :  RT  mendapatkan  BSM  SD/SMP (X37)
Berdasarkan hasil analisis faktor diatas maka dapat dilihat bahwa ada perbedaan antara aspek  kemiskinan  menurut  data  Badan  Pusat  Statistik  dengan  hasil  pengolahan  data alami  menggunakan  analisis  faktor.  Pengelompokkan  faktor-faktor  kemiskinan  dari analisis faktor merupakan kolaborasi dari aspek-aspek kemiskinan berdasarkan BPS dan untuk faktor tunggal lebih mengarah kepada satu bidang uang lebih terfokus. Untuk  faktor  1  dapat  dijelaskan  bahwa  faktor  ekonomi,  ketenagakerjaan  dan  fasilitas perumahan mempunyai hubungan terhadap kemiskinan. Dimana apabila seseorang tidak bekerja  maka  akan  mempengaruhi  secara  ekonomi  yaitu  terjadi  ketidakmampuan  dari pendapatan  seseorang  atau  sekelompok  orang  tersebut  untuk  mencukupi  kebutuhan dasar  maupun  kebutuhan  dalam  memnuhi  standar  dari  fasilitas  perumahan  sehingga akan menimbulkan ketidaksejahteraan.
Pada  faktor  2,  yang  merupakan  faktor  kesehatan  merupakan  salah  satu  fasilitas  publik yang  berhubungan  dengan  pelayanan  kesehatan  (Wahyuni,  2011).  Fasilitas  kesehatan sekarang  ini  tidak  hanya  berfungsi  untuk  memberikan  layanan  kesehatan,  akan  tetapi berperan  pula  untuk  memberikan  perbaikan  gizi  keluarga.  Layanan  kesehatan  akan memberikan pencegahan dan pengobatan atas penyakit atau gangguan medis, sehingga akan  mampu  meningkatkan  kualitas  kesehatan  masyarakat.  Semakin  tinggi  jumlah penduduk yang tidak mendapatkan akses fasilitas kesehatan, maka akan semakin tinggi resiko penularan penyakit ataupun gizi buruk yang selanjutnya akan menjadi penyebab tingginya angka kematian dan buruknya kesehatan
Faktor 3 merupakan faktor tenaga kerja dan penggunaan air bersih. Dimana tenaga kerja berhubungan  dengan  kemampuan  seseorang  dalam  memenuhi  kebutuhan  akan  air bersih. Air bersih atau air minum merupakan salah satu sarana publik yang cukup vital, sehubungan  dengan  manfaatnya  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar,  baik  individu maupun  keluarga  (Wahyudi  dan  Tri,  2013).  Akses  terhadap  air  bersih  atau  air  minum akan  menentukan  kemampuan  penduduk  untuk  mencukupi  kebutuhan  pokoknya  yang terdiri  atas  kebutuhan  atas  makanan  dan  minuman,  serta  kebutuhan  lain  yang berhubungan dengan peningkatan kesejahteraan. Semakin tinggi jumlah penduduk yang tidak  mendapatkan  akses  atas  air  bersih,  maka  akan  semkin  tinggi  pula  jumlah penduduk miskin di daerah tersebut.
Pada faktor 4 merupakan faktor sosial yang menyebabkan kemiskinan. Dimana dengan semakin banyaknya jumlah penduduk maka akan semakin banyk juga jumlah penduduk miskin.  Menurut  Amelia  (2012)  jumlah  penduduk  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  NTT.    Pengaruh  positif  tingkat  jumlah penduduk terhadap tingkat kemiskinan di NTT menunjukan bahwa peningkatan jumlah penduduk  yang  tidak  diimbangi  dengan  perbaikan  terhadap  kualitas  sumber  daya manusia  akan  meningkatkan  pula  tingkat  kemiskinan.  Sehingga  dengan  tingginya jumlah penduduk miskin maka alokasi dana untuk bantuan raskin semakin besar, karena jumlah  rumah  tangga  penerima  raskin  akan  semakin  meningkat.  Hal  ini  juga  akan berpengaruh terhadap pengeluaran pemerintah terhadap bantuan sosial.
Untuk  faktor  5  merupakan  faktor  kesehatan  ibu,  pendidikan  dan  fasilitas  bantuan pemerintah. Ketiga faktor ini saling berkaitan satu sama lain. Dimana dengan rendahnya pendidikan maka akan  mempengaruhi akses untuk mengetahui tentang adanya fasilitas baik  itu  fasilitas  kesehatan  maupun  fasilitas  bantuan  pemerintah  yang  dapat meningkatkan taraf kesejahteraan.

## KESIMPULAN
Dari 26 variabel  kemiskinan menurut  Badan Pusat  Statistik  (2015) memilki  perbedaan dengan  komponen  utama  atau  faktor  yang  terbentuk  berdasarkan  data  natural  yang diolah  dengan  menggunakan  analisis  faktor.  Komponen  utama  atau  faktor  yang  baru terbentuk  merupakan  kolaborasi  dari  aspek-aspek  kemiskinan  menurut  Badan  Pusat Statistik  yang  memiliki  hubungan  antara  satu  aspek  dengan  aspek  lainnya  yang menyebabkan  penyebaran  kemiskinan.  Sebaiknya  Pemerintah  memperhatikan  faktor- faktor  yang  menyebabkan  penyebaran  kemiskinan  Kabupaten  dan  Kota  di  Sumatera
dengan  melihat  dari  berbagai  aspek  sehingga  penanggulangan  kemiskinan  di  wilayah Sumatera  dapat  dilakukan  dengan  baik  sehingga  masyarakat  merasakan  dampak  dari penanggulangan tersebut.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  penulis  sampaikan  semua  pihak-pihak  lain  yang  telah  membantu dalam  terlaksananya penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Amelia,  R.  2012. Analisis  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Kemiskinan  di  Provinsi Nusa Tenggara Timur . Skripsi Ilmu Ekonomi IPB. Bogor.
Aziz,  G.  A.,  Eny,  R.  dan  Warsilan.  2016. Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Kemiskinan  di  Kabupaten  Kutai  Kartanegara .  Jurnal  Ekonomi    Keuangan  dan Manajemen, Vol 12 No. 1: 29-48.
Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  2015, Data  dan  informasi  Kemiskinan  Kabupaten/Kota Tahun 2015 , Badan Pusat Statistik. Jakarta. Bappenas, 2004 , Rencana Strategik Penanggulangan Kemiskinan di Indonesia, Jakarta.
Boediono. 1995. Teori Pertumbuhan Ekonomi . Penerbit BPFE. Yogyakarta. Dardiri,  Y.  (2014). Analisis  Faktor-faktor  Yang  Mempengaruhi  Kemiskinan  di  DKI Jakarta . Tesis Program Pascasarjana IPB. Bogor. Maipta,  I.  (2014). Mengukur  Kemiskinan  dan  Distribusi  Pendapatan .  Penerbit:  UPP STIM YKPN. Yogyakarta.
Ravallion,  M.  1998 ,    Poverty  Lines  in  Theory  and  Practice  :  Living  Standards Measurement Study , World Bank : Working Paper No.13
Remi.  Sutyastie,  S  dan  P,  Tjiptoherijanto.  2002. Kemiskinan  dan Ketidakmerataan  di Indonesia . Penerbit Rineka Cipta. Jakarta. Rifai,  A.,  F,  Restuhadi.,  dan  D,  Widiatmoko.  2012, Profil  Kemiskinan  di  Indonesia . Makalah SEMINAR BKS-BTN Wilayah Barat. Pekanbaru.
Santoso, Singgih. Statistik Multivariat . Penerbit PT. Elex Media Kompotindo. Jakarta.
Siregar, S. 2013. Metode Penelitian Kuantitatif , Prenadamedia Group. Jakarta. Sukirno,  Sadono.  2004. Makroekonomi  Teori  Pengantar,  Edisi  Ketiga . Penerbit  Raja Grafindo Persada. Jakarta.
Sulaiman,  2015. Profil  Kemiskinan  Nelayan  di  Kecamatan  Sinaboi                Kabupaten Rokan Hilir Riau . Tesis Program Pascasarjana Universitas Riau. Pekanbaru. Suyanto,  B.  1995, Perangkap  Kemiskinan  :  Problem  &  Strategi  Pengentasannya , Airlangga University Press. Surabaya.
Todaro,  Michael  P.  1994. Pembangunan  Ekonomi  di  Dunia  Ketiga,  Edisi  Kedua , Terjemahan Haris Munandar. Penerbit Erlangga. Jakarta.
World Bank Institute, 2005 , Introduction to Poverty Analysis : Poverty Manual. World Bank Institute.
Wahyudi, D. Tri W. R. 2013. Analisis Kemiskinan di Jawa Tengah . Diponegoro Journal of Economics. Vol 2 No.1: 1-15.
Wahyuni, Sri. 2011. Kemiskinan dan Kebijakan Penanggulangannya di Kawasan Barat dan Timur Indonesia . Tesis Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor. Bogor.