Analisis Faktor Sosial Penyebab Permukiman Kumuh Dengan Metode Principal Component Analysis (PCA): Studi Kasus Di Kawasan Sodoha Kecamatan Kendari Barat Kota Kendari - Hasrizal, Hasrizal; Nasrullah, Nasrullah; Latief, Rudi (Urban and Regional Studies Journal, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis faktor-faktor sosial yang menyebabkan kekumuhan permukiman di Kawasan Sodoha, Kecamatan Kendari Barat, Kota Kendari, menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA). Permukiman kumuh merupakan masalah global dan lokal, dengan Kota Kendari mengalami urbanisasi pesat tanpa diimbangi peningkatan infrastruktur, menjadikan Kawasan Sodoha sebagai studi kasus yang relevan. Pendekatan PCA dipilih karena mampu mengidentifikasi pola-pola utama dari sekumpulan variabel yang saling berhubungan, mengatasi keterbatasan penelitian sebelumnya yang umumnya terfokus pada faktor fisik dan bersifat deskriptif. Data dikumpulkan melalui kuesioner dan observasi lapangan pada 93 sampel rumah tangga yang dipilih dengan simple random sampling. Variabel yang dianalisis meliputi kemiskinan, pengangguran, pendapatan per kapita, dan kepadatan penduduk. Hasil uji kelayakan data menunjukkan nilai Kaiser- Meyer-Olkin (KMO) sebesar 0.718 (kategori "cukup baik") dan uji Bartlett yang signifikan (p < 0.001), mengindikasikan data layak untuk PCA. Analisis PCA dengan kriteria eigenvalue > 1 mengidentifikasi tiga komponen utama yang secara kumulatif menjelaskan 65.24% dari total varians. Ketiga faktor tersebut adalah Faktor Masalah Sosial-Ekonomi (mencakup kemiskinan dan pengangguran), Faktor Pendapatan (spesifik pada kesejahteraan finansial individu), dan Faktor Kepadatan Penduduk. Temuan ini memberikan gambaran komprehensif bahwa kekumuhan permukiman di Sodoha dipengaruhi oleh interaksi faktor ekonomi yang mendasar, kesejahteraan finansial personal, dan tantangan demografis. This study aims to identify and analyze the social factors that cause slum settlements in the Sodoha Area, West Kendari District, Kendari City, using the Principal Component Analysis (PCA) method. Slum settlements are a global and local problem, with Kendari City experiencing rapid urbanization without a corresponding increase in infrastructure, making the Sodoha Area a relevant case study. The PCA approach was chosen because it is capable of identifying the main patterns from a set of interrelated variables, overcoming the limitations of previous studies which generally focused on physical factors and were descriptive in nature. The PCA approach was chosen because it is capable of identifying the main patterns from a set of interrelated variables, overcoming the limitations of previous studies which generally focused on physical factors and were descriptive in nature. Data were collected through questionnaires and field observations on 93 household samples selected using simple random sampling. The variables analyzed included poverty, unemployment, per capita income, and population density. The data feasibility test results showed a Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) value of 0.718 (category “fairly good”) and a significant Bartlett test (p < 0.001), indicating that the data was feasible for PCA. PCA analysis with an eigenvalue criterion > 1 identified three main components that cumulatively explained 65.24% of the total variance. The three factors were the Socioeconomic Problems Factor (covering poverty and unemployment), the Income Factor (specific to individual financial welfare), and the Population Density Factor. These findings provide a comprehensive picture that slum conditions in Sodoha are influenced by the interaction of fundamental economic factors, personal financial welfare, and demographic challenges.