Analisis Tingkat Kemiskinan di Indonesia Menggunakan Pendekatan PCA dan K-Medoids Clustering Tahun 2022-2023: Analisis Tingkat Kemiskinan di Indonesia Menggunakan Pendekatan PCA dan K-Medoids Clustering Tahun 2022-2023 - Dewati, Nabila Ratna; Nowi, Nurul Aulia; Mutia, Sani; Saraswasti, Lidya Palupi; Widodo, Edy (Statistics Department, Universitas Islam Indonesia, 2025)
Kemiskinan menjadi tantangan utama pembangunan di Indonesia, terutama akibat ketimpangan sosial-ekonomi antar wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola sosial-ekonomi dan infrastruktur dasar di 34 provinsi Indonesia dengan pendekatan Principal Component Analysis (PCA) dan K-Medoids clustering. Data yang digunakan meliputi persentase penduduk miskin, Indeks Pembangunan Manusia (IPM), rata-rata lama sekolah, pengeluaran per kapita, dan akses sanitasi layak untuk tahun 2022–2023. Hasil PCA menunjukkan bahwa dua komponen utama dapat menjelaskan 84,7% variabilitas data pada 2022 dan 90,4% pada 2023. Metode K-Medoids menghasilkan tiga kelompok provinsi dengan karakteristik yang berbeda. Kelompok provinsi termiskin, seperti Papua dan Nusa Tenggara Timur, ditandai oleh rendahnya IPM, akses sanitasi yang terbatas, dan pengeluaran per kapita rendah, sehingga memerlukan perhatian lebih dalam pembangunan infrastruktur dasar dan akses pendidikan. Studi ini memberikan wawasan untuk merumuskan kebijakan pembangunan yang lebih efektif guna mengurangi ketimpangan dan mendukung pencapaian visi Indonesia Emas 2045.