PEMODELAN REGRESI LOGISTIK BINER DALAM PENENTUAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERSENTASE PENDUDUK MISKIN DI WILAYAH SUMATRA

Selvia, Putri Juliana and Sigit, Nugroho and Winalia, Agwil (2024) PEMODELAN REGRESI LOGISTIK BINER DALAM PENENTUAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERSENTASE PENDUDUK MISKIN DI WILAYAH SUMATRA. Undergraduated thesis, Universitas Bengkulu.

Archive (Thesis) SKRIPSI SELVIA PUTRI JULIANA(F1F018024) PDF - Selvia Putri Juliana.pdf - Bibliography Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons GNU GPL (Software). Download (1MB)

Abstract

Kemiskinan merupakan salah satu ukuran terpenting untuk mengetahui tingkat kesejahteraan suatu rumah tangga kemiskinan adalah standar hidup yang rendah atau golongan yang memiliki tingkat kekurangan materi bila dibandingkan dengan dengan standar hidup yang berlaku dimasyarakat pada umumnya. Badan Pusat Statistik (BPS) mencatat persentase penduduk miskin di Indonesia bertambah setiap tahun. Faktor-faktor penentu utama kemiskinan, meliputi karakteristik wilayah, karakteristik masyarakat, karakteristik rumah tangga dan karakteristik individu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan model pada persentase penduduk miskin serta mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi persentase penduduk miskin dengan menggunakan metode regresi logistik biner. Regresi logistik biner bagian dari analisis regresi yang digunakan untuk menganalisis variabel respon yang bersifat kategori dan variabel prediktor bersifat kategori, kontinu, atau gabungan dari keduanya Penelitian ini menggunakan studi kasus persentase penduduk miskin dengan metode regresi logistik biner di wilayah wilayah Sumatra (Jambi, Sumatra Selatan, Bengkulu, Lampung, Bangka Belitung, Riau, Kepulauan Riau, Sumatra barat, Sumatra Utara dan Aceh). Hasil dari analisis dapat disimpulkan di wilayah Sumatra, faktor-faktor yang mempengaruhi secara signifikan pada persentase tingkat kemiskinan adalah rata-rata lama sekolah (X1). Model regresi logistik biner didapatkan : ( ) dengan persentase ketepatan klasifikasi sebesar sebesar 61.68%. Kata Kunci: Regresi Logistik Biner, Ketepatan Klasifikasi, Penduduk Miskin

Actions (login required)

View Item