PENANGANAN MULTIKOLINIERITAS PERSENTASE TINGKAT KEMISKINAN KABUPATEN/KOTA DI SUMATRA BAGIAN SELATAN MENGGUNAKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA

Analisis regresi digunakan untuk menyelidiki faktor-faktor yang
mempengaruhi suatu variabel tertentu. Salah satu asumsi penting yang harus
dipenuhi adalah tidak adanya multikolinearitas antar variabel prediktor.
Multikolinieritas adalah kondisi terdapat hubungan linier antar variabel prediktor,
dimana diantara variabel prediktor tersebut saling berkorelasi. Akibatnya akan
sulit untuk melihat pengaruh variabel prediktor terhadap variabel respon. Tujuan
dari penelitian ini adalah mengatasi masalah multikolinearitas pada data penelitian
dengan menggunakan metode komponen utama. Data penelitian yang digunakan
adalah data persentase tingkat kemiskinan di Sumatra Bagian Selatan yang di
peroleh dari badan pusat statistik (BPS) pada tahun 2021 serta faktor-faktor yang
diduga memengaruhi. Pada data tersebut terdapat dua variabel bebas yang
mengalami masalah multikolinearitas, yaitu rata-rata lama sekolah (X1) dan
indeks pembangunan manusia (X3). Sehingga masalah tersebut akan diatasi
menggunakan metode komponen utama. Berdasarkan analisis yang telah
dilakukan, diperoleh satu komponen utama (PC1), yang terbentuk dari nilai eigen
yang lebih dari satu yaitu 3.1569 dengan total variansi komulatif yang dijelaskan
sebesar 97.4%. Hal ini berarti dengan menggunakan satu komponen utama saja
sudah cukup untuk menangkap keragaman data. Sehingga, model yang diperoleh
dari analisis komponen utama terpilih adalah � = 25.75 + 0.31��1.
Kata kunci: Analisis Regresi, Multikolinearitas, Komponen utama, Tingkat
Kemiskinan.