Febby Anindya Dwi Lestari, - (2022) Pemodelan Persentase Penduduk Miskin di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Pendekatan Regresi Spasial Data Panel. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

	Text (HALAMAN I) 081911833051 HALAMAN I.pdf Download (532kB)
	Text (BAB I) 081911833051 BAB I.pdf Download (51kB)
	Text (FULL TEXT) 081911833051.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Kemiskinan merupakan salah satu masalah sosial kompleks yang dihadapi oleh hampir seluruh negara di dunia. Sebagai negara berkembang, Indonesia tentu tidak dapat terlepas dari adanya penduduk miskin. Provinsi Jawa Timur menjadi provinsi dengan jumlah penduduk miskin tertinggi di Indonesia selama tahun 2018 – 2021. Hal ini membuat Provinsi Jawa Timur menduduki posisi 16 besar dengan persentase penduduk miskin tertinggi di Indonesia. Secara berturut-turut, fluktuasi persentase penduduk miskin di Provinsi Jawa Timur pada tahun 2018 – 2021 adalah 10,98%, 10,37%, 11,09%, dan 11,40%. Fluktuasi yang terjadi pada persentase penduduk miskin di Provinsi Jawa Timur merupakan representasi kondisi persentase penduduk miskin disetiap kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur. Penurunan atau kenaikan yang terjadi di satu kabupaten/kota akan diikuti oleh kabupaten/kota lainnya. Fenomena tersebut mengakibatkan perlu dilakukan pertimbangan terhadap analisis ketergantungan spasial. Dengan demikian, penelitian ini bertujuan untuk memodelkan persentase penduduk miskin di Provinsi Jawa Timur menggunakan pendekatan regresi spasial data panel untuk mendapatkan faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap persentase penduduk miskin di Provinsi Jawa Timur selama tahun 2018 – 2021. Pada hasil uji pemilihan model regresi spasial data panel, didapatkan model terpilih adalah Spatial Autoregressive-Fixed Effect (SAR-FE) dengan sebesar 99,74%. Artinya, keragaman persentase penduduk miskin dapat dijelaskan oleh variabel prediktor jumlah penduduk, Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), Angka Harapan Hidup (AHH), Rata-rata Lama Sekolah (RLS), Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), serta Upah Minimum Kabupaten (UMK) sebesar 99,74%. Sedangkan 0,26% lainnya dapat dijelaskan oleh variabel lain yang berada di luar model. Berdasarkan hasil uji likelihood ratio, dapat disimpulkan bahwa model SAR-FE telah sesuai dan dapat digunakan. Hasil uji individu menyimpulkan bahwa terdapat ketergantungan spasial lag sebesar 0,655136. Selain itu, didapatkan variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap persentase penduduk miskin di Provinsi Jawa Timur adalah TPT dan RLS. Sedangkan variabel jumlah penduduk, AHH, PDRB, dan UMK tidak berpengaruh signifikan terhadap persentase penduduk miskin di Provinsi Jawa Timur selama tahun 2018 – 2021.

Actions (login required)

View Item