Analisis Multivariat Kemiskinan di Sumatera Utara dengan Metode PCA dan Manova: Peran Indeks Pembangunan Manusia dan Kepadatan Penduduk
DOI:
https://doi.org/10.30605/proximal.v9i1.7788Keywords:
Kemiskinan, Sumber Daya Manusia, IPM, PCA, MANOVAAbstract
Kemiskinan tetap menjadi masalah pembangunan multidimensi dan menunjukkan kesenjangan antar wilayah di Provinsi Sumatera Utara, khususnya antara daerah perkotaan dan daerah terpencil. Studi ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kualitas sumber daya manusia dan faktor demografis terhadap kemiskinan secara simultan dengan mempertimbangkan hubungan antar dimensi kemiskinan. Data yang digunakan adalah data lintas sektoral sekunder tahun 2023 dari Badan Pusat Statistik (BPS) yang mencakup 33 kabupaten/kota di Sumatera Utara. Kemiskinan diukur menggunakan tiga indikator Foster–Greer–Thorbecke (FGT): Indeks Penduduk Miskin (P0), Indeks Kesenjangan Kemiskinan (P1), dan Indeks Keparahan Kemiskinan (P2). Kualitas sumber daya manusia dibentuk sebagai indeks komposit dari Rata-rata Tahun Sekolah, Harapan Tahun Sekolah, dan Pengeluaran per Kapita menggunakan Analisis Komponen Utama (PCA). Analisis dilakukan menggunakan Analisis Varians Multivariat (MANOVA) diikuti dengan regresi linier berganda parsial. Hasil PCA menunjukkan satu komponen utama yang mewakili kualitas sumber daya manusia dan mampu menjelaskan 70,75% variasi data. Hasil MANOVA menunjukkan bahwa kualitas sumber daya manusia, kepadatan penduduk, dan rasio jenis kelamin secara signifikan memengaruhi ketiga dimensi kemiskinan secara simultan, sedangkan pertumbuhan penduduk tidak memiliki pengaruh yang signifikan. Analisis regresi menunjukkan bahwa kualitas sumber daya manusia dan kepadatan penduduk secara signifikan memengaruhi semua dimensi kemiskinan, sedangkan rasio jenis kelamin hanya memengaruhi tingkat kemiskinan. Kesimpulan penelitian ini menegaskan bahwa peningkatan kualitas sumber daya manusia dan penguatan pembangunan di daerah yang jarang penduduknya merupakan strategi kunci pengentasan kemiskinan di Sumatera Utara. Oleh karena itu, penelitian ini merekomendasikan agar pemerintah daerah dan pemangku kebijakan fokus pada program-program peningkatan akses pendidikan berkualitas, pelatihan keterampilan, serta pengembangan infrastruktur dasar dan ekonomi lokal di wilayah kepadatan penduduk rendah seperti Kepulauan Nias.
Downloads
References
Ari Kristin Prasetyoningrum, U. S. (2018). Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Pertumbuhan Ekonomi dan Pengagguran Terhadap Kemiskinan di Indonesia. EQUILIBRIUM: Jurnal Ekonomi Syariah, 217-240.
Nilda Nurmala, M. P. (2022). Membandingkan Pengaruh Infrastruktur Terhadap Kemiskinan Di Kawasan Barat Dan Timur Indonesia Serta Implikasi Kebijakan. Risalah Kebijakan Pertanian dan Lingkungan, 188-207.
Sari, D. R. (2023). Metode principal component analysis (pca) sebagai penanganan asumsi multikolinearitas (studi kasus: data produksi tapioka). Parameter jurnal matematika, statistika dan terapannya, 115-124.
Sutrisno, D. W. (2018). Multivariate Analysis of Variance (MANOVA) untuk Memperkaya Hasil Penelitian Pendidikan. Aksioma, 37-53.
Tiurmaida Sianturi, S. A. (2025). Analisis Regresi Linier Berganda Dalam Estimasi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi IPM di Sulawesi Selatan. Madani: Jurnal Ilmiah Multidisiplin, 435-445.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Tiurmaida Sianturi, Sinsi Setiawati Panjaitan, Tabita Paulina Simamora, Siska Dwi Febyola Br. Aritonang, Linda Natasya Siahaan
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
In submitting the manuscript to the journal, the authors certify that:
- They are authorized by their co-authors to enter into these arrangements.
- The work described has not been formally published before, except in the form of an abstract or as part of a published lecture, review, thesis, or overlay journal.
- That it is not under consideration for publication elsewhere,
- That its publication has been approved by all the author(s) and by the responsible authorities – tacitly or explicitly – of the institutes where the work has been carried out.
- They secure the right to reproduce any material that has already been published or copyrighted elsewhere.
- They agree to the following license and copyright agreement.
License and Copyright Agreement
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under Creative Commons Attribution License (CC BY 4.0) that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
