KLASTERISASI TINGKAT KEMISKINAN DI JAWA TENGAH TAHUN 2023: PENDEKATAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS

Kemiskinan multidimensi di Jawa Tengah menjadi tantangan berkelanjutan meskipun berbagai program pengentasan kemiskinan telah diimplementasikan. Penelitian ini bertujuan menganalisis aspek-aspek yang memengaruhi tingkat kemiskinan di Jawa Tengah tahun 2023 dan mengelompokkan wilayah berdasarkan karakteristik kemiskinannya. Analisis ini dilakukan menggunakan pendekatan Principal Component Analysis (PCA) untuk mereduksi variabel yang mencakup dimensi sosial-ekonomi, pendidikan, kesehatan, dan infrastruktur/standar hidup layak dengan data dari Badan Pusat Statistik. Hasil dari PCA kemudian dilanjutkan dengan analisis klaster untuk pengelompokan wilayah menggunakan K-Means. Hasil dari penelitian ini menghasilkan tiga komponen utama yang menjelaskan variasi kemiskinan, dengan komponen pertama terdiri atas dimensi pendidikan dan kesehatan, komponen kedua mencerminkan kapasitas ekonomi dan akses air minum, serta komponen ketiga menggambarkan hubungan indikator kemiskinan dengan akses terhadap infrastruktur listrik. Sedangkan dari hasil analisis klaster menghasilkan dua kelompok wilayah dengan karakteristik berbeda, di mana klaster pertama terdiri atas 27 kabupaten/kota dengan tingkat kemiskinan tinggi dan klaster kedua terdiri atas 8 kabupaten/kota dengan tingkat kemiskinan rendah. Temuan ini mengindikasikan perlunya pendekatan kebijakan yang berbeda namun terintegrasi dalam upaya pengentasan kemiskinan di Jawa Tengah.

Kata kunci: kemiskinan multidimensi, principal component analysis, k-means