Fenny Gita Florensyah (2015) Pemodelan Persentase Penduduk Miskin Di Jawa Timur Tahun 2013 Dengan Pendekatan Mixed Geographically Weighted Regression. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

Preview	Text (ABSTRAK) ABSTRAK.pdf Download (216kB) | Preview
	Text (FULLTEXT) FULLTEXT.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (1. HALAMAN JUDUL) 1. HALAMAN JUDUL.pdf Download (334kB)
	Text (2. ABSTRAK) 2. ABSTRAK.pdf Download (225kB)
	Text (3. DAFTAR ISI) 3. DAFTAR ISI.pdf Download (369kB)
	Text (4. BAB I PENDAHULUAN) 4. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (224kB)
	Text (5. BAB II TINJAUANPUSTAKA) 5. BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (697kB) | Request a copy
	Text (6. BAB III METODE PENELITIAN) 6. BAB III METODE PENELITIAN.pdf Restricted to Registered users only Download (383kB) | Request a copy
	Text (7. BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN) 7. BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Registered users only Download (979kB) | Request a copy
	Text (8. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN) 8. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.pdf Restricted to Registered users only Download (368kB) | Request a copy
	Text (9. DAFTAR PUSTAKA) 9. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (220kB)
	Text (10. LAMPIRAN) 10. LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (478kB) | Request a copy

Abstract

Kemiskinan didefinisikan sebagai suatu standar tingkat hidup yang rendah, yaitu adanya suatu tingkat kekurangan materi pada sejumlah atau segolongan orang dibandingkan dengan standar kehidupan yang umum berlaku dalam masyarakat yang bersangkutan. Penduduk miskin adalah penduduk yang memiliki pengeluaran per kapita per bulan lebih kecil dari garis kemiskinan. Jumlah penduduk miskin di setiap provinsi berbeda-beda pada tahun 2013 yaitu Jawa Timur 12,73% penduduk, Jambi 8,41%, Banten 5,89% penduduk, Jawa Barat 9,61% penduduk dan Bali 4,49% penduduk. Dari data tersebut menunjukkan jumlah penduduk miskin Provinsi Jawa Timur menempati urutan pertama. Pemodelan Persentase Penduduk Miskin dengan pendekatan Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR). Tujuan dari penulisan skripsi ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang signifikan terhadap persentase penduduk miskin di tiap Kabupaten/Kota di propinsi Jawa Timur dan mendapatkan model terbaik. Berdasarkan hasil estimasi model Mixed Geographically Weighted Regression, diperoleh faktor yang mempengaruhi persentase penduduk miskin berbeda antara satu kabupaten/kota dengan lainnya. Variabel prediktor yang berpengaruh secara global adalah persentase rumah tangga menggunakan air bersih, pelayanan kesehatan JAMKESMAS sedangkan variabel prediktor yang berpengaruh signifikan secara lokal adalah angka melek huruf penduduk usia 15 tahun keatas, persentase penduduk miskin usia 15 tahun ke atas yang bekerja di sektor pertanian dan persentase balita yang kelahirannya ditolong oleh tenaga kesehatan pada persalinan pertama. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel yang berpengaruh positif dalam menurunkan persentase penduduk miskin secara siginfikan yaitu persentase penduduk miskin usia 15 tahun ke atas yang bekerja di sektor pertanian Sedangkan pada variabel angka melek huruf penduduk usia 15 tahun keatas dan persentase balita yang kelahirannya ditolong oleh tenaga kesehatan pada persalinan pertama merupakan variabel yang berpengaruh negatif dalam menaikkan persentase penduduk miskin.

Actions (login required)

View Item