Javascript must be enabled to continue!
Pemodelan Indeks Kedalaman Kemiskinan di Kabupaten/ Kota Provinsi D.I. Yogyakarta Tahun 2017-2022 dengan Regresi Data Panel
View through CrossRef
Kemiskinan merupakan salah satu indikator terjadinya kesenjangan pembangunan. Salah satu alat ukur untuk mengetahui tingkat kemiskinan di suatu daerah adalah Indeks Kedalaman Kemiskinan. Indeks Kedalaman Kemiskinan merupakan besaran rata-rata dari kesenjangan pengeluaran pada masing-masing penduduk yang berada di bawah garis kemiskinan terhadap rata-rata pengeluaran dasar seluruh penduduk. Penelitian ini menggunakan data Indeks Kedalaman Kemiskinan dari tahun 2017-2022 sebagai variabel dependen dengan dua variabel independen, yaitu Indeks Pembangunan Manusia dan Persentase Penduduk Miskin bersumber dari Badan Pusat Statistik Provinsi Yogyakarta dan menggunakan analisis regresi data panel untuk mengetahui pengaruh dari variabel independen terhadap Indeks Kedalaman Kemiskinan. Secara umum, data menunjukkan kesenjangan nilai Indeks Kedalaman Kemiskinan antara tiga kabupaten (Kulonprogo, Bantul, Gunungkidul) dengan dua kabupaten/kota lain, yaitu Sleman dan Kota Yogyakarta. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah Regresi Data Panel dengan hasil model terbaik yang didapatkan adalah common effect model. Adapun faktor yang berpengaruh signifikan terhadap Indeks Kedalaman Kemiskinan adalah Indeks Pembangunan Manusia sebesar -0.057334 dan Persentase Penduduk Miskin sebesar 0.096298 dengan nilai konstan sebesar 5.330306
Universitas Islam Indonesia (Islamic University of Indonesia)
Title: Pemodelan Indeks Kedalaman Kemiskinan di Kabupaten/ Kota Provinsi D.I. Yogyakarta Tahun 2017-2022 dengan Regresi Data Panel
Description:
Kemiskinan merupakan salah satu indikator terjadinya kesenjangan pembangunan.
Salah satu alat ukur untuk mengetahui tingkat kemiskinan di suatu daerah adalah Indeks Kedalaman Kemiskinan.
Indeks Kedalaman Kemiskinan merupakan besaran rata-rata dari kesenjangan pengeluaran pada masing-masing penduduk yang berada di bawah garis kemiskinan terhadap rata-rata pengeluaran dasar seluruh penduduk.
Penelitian ini menggunakan data Indeks Kedalaman Kemiskinan dari tahun 2017-2022 sebagai variabel dependen dengan dua variabel independen, yaitu Indeks Pembangunan Manusia dan Persentase Penduduk Miskin bersumber dari Badan Pusat Statistik Provinsi Yogyakarta dan menggunakan analisis regresi data panel untuk mengetahui pengaruh dari variabel independen terhadap Indeks Kedalaman Kemiskinan.
Secara umum, data menunjukkan kesenjangan nilai Indeks Kedalaman Kemiskinan antara tiga kabupaten (Kulonprogo, Bantul, Gunungkidul) dengan dua kabupaten/kota lain, yaitu Sleman dan Kota Yogyakarta.
Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah Regresi Data Panel dengan hasil model terbaik yang didapatkan adalah common effect model.
Adapun faktor yang berpengaruh signifikan terhadap Indeks Kedalaman Kemiskinan adalah Indeks Pembangunan Manusia sebesar -0.
057334 dan Persentase Penduduk Miskin sebesar 0.
096298 dengan nilai konstan sebesar 5.
330306.
Related Results
PEMETAAN EFEK SPASIAL KEMISKINAN SELURUH KABUPATEN DI INDONESIA
PEMETAAN EFEK SPASIAL KEMISKINAN SELURUH KABUPATEN DI INDONESIA
Kemiskinan menjadi salah satu penghambat sulitnya suatu daerah/negara untuk maju. Kemiskinan menyebabkan menurunnya kualitas sumberdaya manusia, akibat ketidakmampuan mengakses pen...
Determinan kesenjangan kemiskinan desa-kota di Indonesia
Determinan kesenjangan kemiskinan desa-kota di Indonesia
Abstrak. Artikel ini bertujuan mengidentifikasi beberapa faktor yang diperkirakan menentukan kesenjangan kemiskinan desa-kota di Indonesia. Data antar-provinsi tahun 2000-2020 dia...
Analisis Kemiskinan di Provinsi D.I Yogyakarta
Analisis Kemiskinan di Provinsi D.I Yogyakarta
Abstract. Poverty is a serious problem that exists in Indonesia, especially the Province in D.I Yogyakarta. Poverty occurs due to various factors, including the high unemployment r...
Analisis Tingkat Kemiskinan Tahun 2023 Di Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Jember
Analisis Tingkat Kemiskinan Tahun 2023 Di Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Jember
Kemiskinan di Jawa Timur, termasuk di Kabupaten Jember, tetap menjadi tantangan besar yang kompleks dan multidimensional. Persentase penduduk miskin di Kabupaten Jember meningkat s...
Pemodelan Data Kemiskinan di Provinsi Jawa Barat Menggunakan Regresi Spasial Data Panel
Pemodelan Data Kemiskinan di Provinsi Jawa Barat Menggunakan Regresi Spasial Data Panel
Persentase kemiskinan di Provinsi Jawa Barat masih tergolong cukup tinggi dan masih menjadi fokus perhatian pemerintah. Faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinan penting untuk dike...
DAMPAK ZAKAT, INFAK DAN SEDEKAH (ZIS) TERHADAP PENURUNAN TINGKAT KEMISKINAN DAN PERCEPATAN PENGENTASAN KEMISKINAN
DAMPAK ZAKAT, INFAK DAN SEDEKAH (ZIS) TERHADAP PENURUNAN TINGKAT KEMISKINAN DAN PERCEPATAN PENGENTASAN KEMISKINAN
Tujuan Penelitian: Untuk menganalisa dampak pendistribusian ZIS dalam mereduksi tingkat kemiskinan dan mempercepat proses pengentasan kemiskinan dengan mengambil studi kasus Lembag...
Pengaruh Jumlah Penduduk, Indeks Pembangunan Manusia dan Upah Minimum Provinsi terhadap Kemiskinan Ekstrem
Pengaruh Jumlah Penduduk, Indeks Pembangunan Manusia dan Upah Minimum Provinsi terhadap Kemiskinan Ekstrem
Extreme Poverty is a condition of the inability of the community to meet basic needs, namely food, clean water, proper sanitation, health, housing, education and access to informat...
RE-INVENTING GINI RASIO DATA PENGELUARAN (KONSUMSI): KETIMPANGAN HARGA (GINI BIAS) ATAU KETIMPANGAN KESEJAHTERAAN (GINI RIIL)
RE-INVENTING GINI RASIO DATA PENGELUARAN (KONSUMSI): KETIMPANGAN HARGA (GINI BIAS) ATAU KETIMPANGAN KESEJAHTERAAN (GINI RIIL)
Indeks gini menjadi salah satu sasaran pokok kinerja kabinet Presiden Jokowi, tertuang dalam RPJMN 2015-2019 dan RPJMN 2020-2024. Untuk memenuhi indikator indeks gini tersebut, dig...


