Kriteria Keluarga Miskin Kemiskinan

sejalan dengan penelitian Grooter dan Narayan 2004. Penelitian ini mampu menjelaskan bahwa dampak penguatan sumber daya sosial 2,5 kali lebih besar daripada penguatan sumber daya manusia dalam meningkatkan pendapatan. Jika meningkatkan 25 pengeluaran rumah tangga di bidang pendidikan mampu meningkatkan pendapatan 4,2, maka dengan investasi yang sama besar pada sumber daya sosial, maka pendapatan akan meningkat 9-10,5, sehingga disimpulkan bahwa pendekatan pembangunan sosial adalah akselerator penurunan kemiskinan. Dalam menganalisis keterkaitan kemiskinan dan aktivitas ekonomi di Provinsi Riau, dalam tesisnya, Hajiji 2010 menyimpulkan bahwa sektor-sektor yang berpengaruh dalam pengentasan kemiskinan adalah sektor bangunan, sektor perdagangan, hotel dan restoran, sektor angkutan dan komunikasi, dan sektor keuangan, persewaan dan jawa perusahaan. Sementara peningkatan sektor pertanian, sektor industri pengolahan, sektor listrik, gas dan air bersih justru meningkatkan kemiskinan. Pola interaksi spasial dalam keterkaitan pembangunan manusiasosial dan aktivitas ekonomi, dengan kemiskinan dijelaskan oleh Arman 2009 dalam tesisnya yang berjudul Peran Pembangunan ManusiaSosial dan Interaksi Spasial dalam Penanggulangan Kemiskinan dan Pengangguran. Penelitiannya menunjukkan bahwa interaksi spasial antar kecamatan di Kabupaten Bogor sangat kuat berpengaruh terhadap penurunan angka kemiskinan. Kerjasama antar kecamatan dapat mengefesiensikan biaya. Hal tersebut dipengaruhi oleh pemanfaatan infrastruktur, alokasi anggaran, ketersediaan sumber daya alam seperti lahan produksi pertanian dan sumber daya manusia seperti tenaga guru di beberapa lembaga pendidikan, dan ketersediaan lapangan pekerjaan, kecamatan yang berdekatan cenderung dapat memanfaatkan fasilitas dan sumber daya tersebut secara bersama. Untuk itu pemerataan pembangunan manusia dalam suatu wilayah perlu dikaji dalam kacamata pembangunan daerah yang berimbang. Interaksi spasial dalam menangani kemiskinan oleh Crandall dan Weber 2004 juga menyatakan bahwa pertumbuhan kesempatan kerja dan pembangunan manusiasosial mampu menurunkan tingkat kemiskinan pada wilayah yang saling terkait ketetanggaan. Penguatan modal sosial dan peningkatan kesempatan kerja pada wilayah yang keterkaitannya tinggi lebih efektif menangangani kemiskinan dibandingkan pada wilayah yang keterkaitannya rendah. Dampak penurunan kemiskinan bersifat spillover pada serentetan wilayah dengan kemiskinan yang tinggi.

2.7 Principal Component Analysis PCA

Principal Component Analysis PCA atau Analisis Komponen Utama digunakan untuk mengelompokkan variabel-variabel penentu tingkat perkembangan wilayah menjadi beberapa faktor-faktor utama yang lebih sedikit dari jumlah variabel awalnya, namun masih memuat sebagian besar varianinformasi dari data aslinya. Data yang digunakan dalam analisis ini bersifat kuantitatif melalui proses rasionalisasi yaitu variabel-variabel yang dapat mencirikan tipologi wilayah. Untuk melakukan perhitungan dengan metode ini digunakan aplikasi statistica. Adapun maksud dari analisis ini adalah untuk mengelompokkan beberapa variabel yang memiliki kemiripan untuk dijadikan satu faktor, sehingga dimungkinkan dari beberapa atribut yang mempengaruhi suatu komponen variabel dapat diringkas menjadi beberapa faktor utama yang jumlahnya lebih sedikit. Menurut Saefulhakim 2006 ada dua tujuan dasar dari PCA, yaitu: 1. Ortogonalisasi Variabel: mentransformasikan suatu struktur data dengan variabel-variabel yang saling berkorelasi menjadi struktur data baru dengan variabel-variabel baru yang disebut sebagai Komponen Utama atau Faktor yang tidak saling berkorelasi. 2. Penyederhanaan Variabel: banyaknya variabel baru yang dihasilkan, jauh lebih sedikit dari pada variabel asalnya, tetapi total kandungan informasinya total ragamnya relatif tidak berubah. Teknik ekstraksi data dengan PCA pada dasarnya adalah dengan memaksimalkan keragaman dalam 1 satu variabelfaktor yang baru dan meminimalkan keragaman dengan variabelfaktor yang lain, menjadi variabel yang saling bebas independent.