BAB I PENDAHULUAN. 7). Analisis ini dikelompokkan menjadi dua, yaitu analisis dependensi dan
|
|
- Vera Sutedja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Analisis multivariat merupakan analisis multivariabel yang berhubungan dengan semua teknik statistik yang secara simultan menganalisis sejumlah pengukuran pada individu atau objek (Santoso, 2010: 7). Analisis ini dikelompokkan menjadi dua, yaitu analisis dependensi dan analisis interdependensi. Analisis dependensi merupakan analisis untuk mengetahui hubungan antara variabel dependen dan independen. Contoh analisis dependensi, yaitu: anova, ancova, analisis regresi berganda, dan analisis diskriman. Sedangkan analisis interdependensi adalah analisis untuk mengetahui hubungan antar variabel independen. Contoh analisis interdependensi, yaitu: analisis faktor, analisis cluster, penskalaan multidimensi, dan analisis kategori. Analisis multivariat dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan dalam kehidupan sehari-hari, seperti mengelompokkan objek-objek yang mempunyai kesamaan karakteristik. Analisis yang dapat digunakan yaitu analisis cluster. Analisis cluster bertujuan untuk mengelompokkan objekobjek pengamatan berdasarkan karakteristik yang dimiliki. Ukuran kesamaan yang digunakan adalah ukuran jarak antar objek. Dua objek yang memiliki jarak paling dekat akan bergabung menjadi satu cluster. Kedekatan jarak yang dimiliki menunjukkan bahwa kedua objek tersebut memiliki kesamaan 1
2 karakteristik. Ciri-ciri pengelompokan yang baik yaitu (Yulianto dan Hidayatullah, 2014: 57): a) mempunyai kesamaan (homogenitas) yang tinggi antar anggota dalam satu cluster (within cluster), dan b) mempunyai ketaksamaan (heterogenitas) yang tinggi antar cluster (between cluster). Secara garis besar analisis cluster terdiri dari dua metode, yaitu metode hirarki dan non hirarki. Metode hirarki merupakan metode pembentukkan cluster yang dilakukan secara bertahap sehingga membentuk tingkatan tertentu. Sedangkan metode non hirarki adalah metode pembentukkan cluster dengan menentukan banyaknya cluster terlebih dahulu, kemudian mencari objek-objek yang termasuk ke dalam cluster-cluster tersebut (Supranto, 2010: ). Metode hirarki masih terbagi ke dalam dua metode yaitu metode agglomerative dan divisive. Metode agglomerative adalah metode yang menganggap setiap objek sebagai sebuah cluster tersendiri. Dua cluster yang mempunyai jarak paling dekat akan bergabung menjadi satu cluster sampai seluruh cluster bergabung menjadi sebuah cluster besar. Sedangkan metode divisive adalah kebalikan dari metode agglomerative, yaitu metode yang memiliki sebuah cluster besar kemudian memisahkan anggota cluster tersebut menjadi beberapa cluster (Johnson dan Winchern, 2007: ). Metode agglomerative terdiri dari beberapa metode, yaitu: single linkage, complete linkage, average linkage, dan ward. 2
3 Pada analisis cluster terdapat asumsi-asumsi yang harus dipenuhi, yaitu sampel yang diambil harus mewakili populasi dan multikolinearitas. Multikolinearitas adalah adanya hubungan linear atau korelasi yang tinggi antar variabel. Sebaiknya dalam analisis cluster tidak terjadi multikolinearitas. Setiap variabel diberi bobot yang sama dalam perhitungan jarak (Gudono, 2014: 284). Apabila terjadi multikolinearitas, dapat menyebabkan pembobotan yang tidak seimbang sehingga mempengaruhi hasil analisis. Jika terjadi multikolinearitas, maka harus dilakukan penanganan terhadap multikolinearitas. Terdapat beberapa cara untuk mengatasi multikolinearitas, diantaranya: menghilangkan variabel yang mengalami multikolinearitas, menambah variabel baru, dan tetap mempertahankan variabel yang digunakan dengan meminimumkan masalah multikolinearitas menggunakan suatu metode tertentu. Principal Component Analysis (PCA) merupakan metode yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah multikolinearitas (Soemartini, 2008: 7). Principal Component Analysis (PCA) bertujuan untuk menyederhanakan variabel-variabel yang diamati dengan mereduksi dimensinya tanpa kehilangan banyak informasi dari variabel asal/aslinya. Hal ini dilakukan dengan cara menghilangkan korelasi antar variabel bebas melalui transformasi variabel bebas asal ke variabel bebas baru yang tidak berkorelasi sama sekali atau sering disebut dengan principal component (Johnson dan Wichern, 2007: 430). Kelebihan menggunakan Principal 3
4 Component Analysis (PCA), yaitu: dapat menghilangkan korelasi secara bersih (korelasi = 0), dapat digunakan untuk segala kondisi data/penelitian, dapat digunakan tanpa mengurangi jumlah variabel asal, hasil yang diperoleh lebih akurat dibandingkan dengan metode lain (Soemartini, 2008: 8). Dalam kehidupan sehari-hari terdapat permasalahan yang dapat diatasi menggunakan analisis cluster, salah satunya masalah kemiskinan. Menurut Badan Pusat Statistik, kemiskinan merupakan suatu kondisi kehidupan seseorang yang serba kekurangan sehingga ia tidak mampu dalam memenuhi kebutuhan minimum hidupnya. Kebutuhan minimum tersebut meliputi kebutuhan makanan terutama energi kalori, sehingga memungkinkan seseorang dapat bekerja untuk memperoleh pendapatan. Selain makanan, kebutuhan minimum yang dipenuhi meliputi tempat perlindungan rumah termasuk fasilitas penerangan, pakaian, pendidikan, kesehatan, dan transportasi. Berdasarkan Berita Resmi Statisik 4 Januari 2016, pada bulan September 2014 jumlah penduduk miskin di Indonesia sebesar 27,73 juta jiwa. Pada bulan Maret 2015 terjadi kenaikan jumlah penduduk miskin sebesar jiwa menjadi 28,59 juta jiwa. Jumlah penduduk miskin mengalami sedikit penurunan pada periode September 2015 menjadi 28,51 juta jiwa. Namun, jika dilihat dari bulan yang sama di tahun sebelumnya, jumlah penduduk miskin Indonesia mengalami kenaikan sebesar jiwa. Sebagian besar penduduk miskin Indonesia berada di Pulau Jawa yaitu sebesar 15,31 juta jiwa. 4
5 Tabel 1.1. Jumlah dan Persentase Penduduk Miskin Menurut Provinsi di Indonesia Periode September 2015 Provinsi Jumlah Penduduk Persentase Penduduk Miskin (ribu jiwa) Miskin (%) Aceh 859,41 17,11 Sumatera Utara 1508,14 10,79 Sumatera Barat 349,53 6,71 Riau 562,92 8,82 Jambi 311,57 9,12 Sumatera Selatan 1112,53 13,77 Bengkulu 322,83 17,16 Lampung 1100,68 13,53 Kep. Bangka Belitung 66,62 4,83 Kep. Riau 114,84 5,78 DKI Jakarta 368,67 3,61 Jawa Barat 4485,66 9,57 Jawa Tengah 4505,78 13,32 DI Yogyakarta 485,56 13,16 Jawa Timur 4775,97 12,28 Banten 690,66 5,75 Bali 218,79 5,25 Nusa Tenggara Barat 802,29 16,54 Nusa Tenggara Timur 1160,53 22,58 Kalimantan Barat 405,51 8,44 Kalimantan Tengah 148,13 5,91 Kalimantan Selatan 189,16 4,72 Kalimantan Timur 209,98 6,10 Kalimantan Utara 40,93 6,32 Sulawesi Utara 217,14 8,98 Sulawesi Tengah 406,34 14,07 5
6 Provinsi Jumlah Penduduk Persentase Penduduk Miskin (jiwa) Miskin (%) Sulawesi Selatan 864,52 10,12 Sulawesi Tenggara 345,02 13,74 Gorontalo 206,52 18,16 Sulawesi Barat 153,21 11,90 Maluku 327,77 19,36 Maluku Utara 72,64 6,22 Papua Barat 225,54 25,73 Papua 898,21 28,40 Indonesia 28513,60 11,13 Sumber: Berita Resmi Statistik BPS (4 Januari 2016) Berdasarkan tabel 1.1 terlihat bahwa provinsi yang mempunyai jumlah penduduk miskin tinggi berada di provinsi Jawa Timur, Jawa Tengah, dan Jawa Barat. Ketiga provinsi tersebut mempunyai jumlah penduduk miskin lebih dari empat juta jiwa. Dari ketiga provinsi tersebut, Jawa Tengah mempunyai persentase penduduk miskin paling tinggi. Selama lima tahun terakhir dari tahun , provinsi Jawa Tengah mengalami fluktuasi jumlah penduduk miskin daripada provinsi Jawa Timur dan Jawa Barat yang cenderung mengalami penurunan. Berikut disajikan grafik tentang jumlah penduduk miskin dari tahun di ketiga provinsi: 6
7 Jawa Timur Jawa Tengah Jawa Barat Gambar 1.1. Jumlah Penduduk Miskin di Tiga Provinsi Terpadat Indonesia Kemiskinan dipengaruhi oleh beberapa faktor, baik secara langsung ataupun tidak langsung. Faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di provinsi Jawa Tengah, antara lain (Prastyo, 2010): pertumbuhan ekonomi, upah minimum, tingkat pendidikan dan pengangguran. Berdasarkan hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) BPS, penduduk yang tidak bekerja di Jawa Tengah sebesar 34,73%. Angka tersebut sudah termasuk pengangguran dan bukan angkatan kerja. Rendahnya tingkat pendidikan masyarakat juga sangat mempengaruhi kemiskinan. Semakin rendah tingkat pendidikan seseorang, maka peluang untuk bersaing dalam dunia kerja semakin kecil. Selama ini pemerintah pusat maupun daerah telah melakukan berbagai upaya dalam menanggulangi kemiskinan. Berikut program-program yang dilakukan pemerintah Jawa Tengah sebagai upaya penanggulangan kemiskinan, antara lain: Bantuan Siswa Miskin (BSM), Program Keluarga Harapan (PKH), Bantuan Langsung Sementara Masyarakat (BLSM), beras 7
8 untuk rumah tangga miskin (raskin), Program Nasional Pemberdayaan Masyarakat (PNPM) Mandiri, Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM), dll. Meskipun telah dilakukan berbagai upaya penanggulangan kemiskinan, angka kemiskinan masih terus melonjak naik. Hal ini mengindikasikan bahwa program-program tersebut belum berhasil secara menyeluruh. Banyak faktor yang menyebabkan kurang berhasilnya program pemerintah, salah satunya adalah pemberian bantuan yang tidak tepat atau salah sasaran. Penerapan analisis cluster dapat digunakan untuk mengelompokkan 35 kabupaten/kota Provinsi Jawa Tengah berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan tahun Pengelompokan dilakukan untuk mengetahui kesamaan karakteristik antara 35 kabupaten/kota sehingga pemerintah dapat menjalankan program-program yang sesuai pada tiap cluster. Pemilihan Provinsi Jawa Tengah karena provinsi ini mempunyai jumlah penduduk miskin cukup tinggi di Indonesia. Pengelompokan dilakukan menggunakan metode Ward dan Average Linkage. Pemilihan metode Ward karena metode ini menghasilkan cluster yang tidak terlalu besar dan merupakan metode hirarki terbaik. Jika cluster yang dihasilkan terlalu besar, maka diperkirakan masih terdapat kesamaan karakteristik antar kelompok yang besar pula. Sebagai pembanding digunakan metode Average Linkage karena metode ini dianggap mempunyai ketelitian yang lebih baik daripada metode hirarki yang lain. Ukuran kemiripan yang digunakan pada 8
9 kedua metode tersebut adalah ukuran jarak Euclid kuadrat (Supranto, 2010: 154). Apabila terjadi multikolinearitas antar variabel akan diatasi menggunakan Principal Component Analysis (PCA). Beberapa penelitian sebelumnya mengenai analisis cluster dan penanganan masalah multikolinearitas menggunakan Principal Component Analysis (PCA) pada analisis cluster sebagai berikut: a) Sofya Laeli (2014) dalam penelitiannya yang berjudul Analisis Cluster dengan Average Linkage Method dan Ward Method untuk Data Responden Nasabah Asuransi Jiwa Unit Link. Pada penelitian ini tidak menjelaskan tentang asumsi analisis cluster. Penelitian ini tidak menggunakan Principal Component Analysis (PCA) untuk mengatasi masalah multikolinearitas. b) Safa at Yulianto dan Kishera Hilya Hidayatullah (2014) dalam penelitiannya yang berjudul Analisis Klaster untuk Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah Berdasarkan Indikator Kesejahteraan Rakyat. Penelitian ini menggunakan tujuh variabel yang tidak multikolinearitas kemudian dianalisis cluster menggunakan metode average linkage. c) Chorina Sagita Cahyani dan Hery Tri Sutanto (2014) dalam penelitiannya yang berjudul Pengelompokan Kabupaten/Kota Berdasarkan Faktorfaktor yang Mempengaruhi Gizi Buruk di Jawa Timur dengan Menggunakan Metode Ward. Penelitian ini mengalami masalah multikolinearitas dan diatasi menggunakan Principal Component 9
10 Analysis (PCA) yang selanjutnya dianalisis cluster menggunakan metode Ward. d) Diah Safitri, dkk (2012) dalam penelitiannya yang berjudul Analisis Cluster pada Kabupaten/Kota di Jawa Tengah Berdasarkan Produksi Palawija. Penelitian ini mengalami masalah multikolinearitas dan diatasi menggunakan Principal Component Analysis (PCA) yang selanjutnya dianalisis cluster menggunakan metode non hirarki K-Means. Oleh karena itu, skripsi ini diberi judul Pengelompokan Kabupaten/Kota Berdasarkan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan di Jawa Tengah Menggunakan Metode Ward dan Average Linkage. B. Batasan Masalah Dalam penelitian ini akan dibahas tentang cara mengelompokkan kabupaten/kota berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di Jawa Tengah tahun 2014 menggunakan metode Ward dan Average Linkage. Apabila terjadi multikolinearitas diatasi menggunakan Principal Component Analysis (PCA). C. Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang diuraikan diatas, maka dapat dirumuskan beberapa rumusan masalah sebagai berikut: 10
11 1) Bagaimana metode Ward dalam mengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan tahun 2014? 2) Bagaimana metode Average Linkage dalam mengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan tahun 2014? 3) Bagaimana perbandingan kinerja antara metode Ward dan Average Linkage dalam mengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan tahun 2014? D. Tujuan Penelitian Berdasarkan rumusan masalah diatas, maka dapat ditentukan tujuan penelitian sebagai berikut: 1) Mengetahui dan menjelaskan metode Ward dalam mengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan tahun ) Mengetahui dan menjelaskan metode Average Linkage dalam mengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan tahun ) Mengetahui dan menjelaskan perbandingan kinerja antara metode Ward dan Average Linkage dalam mengelompokkan kabupaten/kota di 11
12 Provinsi Jawa Tengah berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan tahun E. Manfaat Penelitian Penelitian ini memberikan beberapa manfaat antara lain sebagai berikut: 1) Bagi Penulis Penulisan skripsi ini dapat menambah pengetahuan dan wawasan penulis tentang penerapan analisis cluster khususnya metode Ward dan Average Linkage dalam mengelompokkan kabupaten/kota Provinsi Jawa Tengah di bidang kemiskinan serta Principal Component Analysis (PCA) dalam mengatasi masalah multikolinearitas. 2) Bagi Pembaca Penelitian ini dapat dijadikan sebagai bahan materi untuk mempelajari penerapan analisis cluster khususnya metode Ward dan Average Linkage serta Principal Component Analysis (PCA) dalam mengatasi masalah multikolinearitas dan dapat dijadikan referensi untuk penelitian selanjutnya di bidang lain, seperti peternakan, kesehatan, pariwisata, dll. 3) Bagi Perpustakaan Universitas Negeri Yogyakarta Penulisan skripsi ini dapat menambah koleksi bahan pustaka yang bermanfaat bagi Universitas Negeri Yogyakarta pada umumnya dan mahasiswa Prodi Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam pada khususnya. 12
DAFTAR ALAMAT MADRASAH TSANAWIYAH NEGERI TAHUN 2008/2009
ACEH ACEH ACEH SUMATERA UTARA SUMATERA UTARA SUMATERA BARAT SUMATERA BARAT SUMATERA BARAT RIAU JAMBI JAMBI SUMATERA SELATAN BENGKULU LAMPUNG KEPULAUAN BANGKA BELITUNG KEPULAUAN RIAU DKI JAKARTA JAWA BARAT
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI. linier, varian dan simpangan baku, standarisasi data, koefisien korelasi, matriks
BAB II KAJIAN TEORI Pada bab II akan dibahas tentang materi-materi dasar yang digunakan untuk mendukung pembahasan pada bab selanjutnya, yaitu matriks, kombinasi linier, varian dan simpangan baku, standarisasi
Lebih terperinciPROFIL PEMANFAATAN TEKNOLOGI INFORMASI OLEH MASYARAKAT
No. 42 / IX / 14 Agustus 2006 PROFIL PEMANFAATAN TEKNOLOGI INFORMASI OLEH MASYARAKAT Hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) 2005 Dari hasil Susenas 2005, sebanyak 7,7 juta dari 58,8 juta rumahtangga
Lebih terperinciTINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK SUMATERA UTARA SEPTEMBER 2016 MENURUN
BPS PROVINSI SUMATERA UTARA No. 13/02/12/Th. XX, 06 Februari 2017 TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK SUMATERA UTARA SEPTEMBER 2016 MENURUN GINI RATIO PADA SEPTEMBER 2016 SEBESAR 0,312 Pada ember
Lebih terperinciPopulasi Ternak Menurut Provinsi dan Jenis Ternak (Ribu Ekor),
Babi Aceh 0.20 0.20 0.10 0.10 - - - - 0.30 0.30 0.30 3.30 4.19 4.07 4.14 Sumatera Utara 787.20 807.40 828.00 849.20 871.00 809.70 822.80 758.50 733.90 734.00 660.70 749.40 866.21 978.72 989.12 Sumatera
Lebih terperinciTINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK SUMATERA BARAT MARET 2016 MULAI MENURUN
No.54/9/13/Th. XIX, 1 ember 2016 TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK SUMATERA BARAT MARET 2016 MULAI MENURUN GINI RATIO PADA MARET 2016 SEBESAR 0,331 Pada 2016, tingkat ketimpangan pengeluaran penduduk
Lebih terperinciTINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK INDONESIA MARET 2017 MENURUN
No.39/07/15/Th.XI, 17 Juli 2017 TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK INDONESIA MARET 2017 MENURUN GINI RATIO PADA MARET 2017 SEBESAR 0,335 Pada Maret 2017, tingkat ketimpangan pengeluaran penduduk
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Jumlah penduduk adalah salah satu input pembangunan ekonomi. Data
1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN Jumlah penduduk adalah salah satu input pembangunan ekonomi. Data jumlah penduduk Indonesia tahun 2010 sampai 2015 menunjukkan kenaikan setiap tahun. Jumlah penduduk
Lebih terperinciTINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK MALUKU SEPTEMBER 2016 MENURUN
BADAN PUSAT STATISTIK No.06/02/81/Th.2017, 6 Februari 2017 TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK MALUKU SEPTEMBER 2016 MENURUN GINI RATIO MALUKU PADA SEPTEMBER 2016 SEBESAR 0,344 Pada September 2016,
Lebih terperinciTINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK PROVINSI BENGKULU MARET 2016 MULAI MENURUN
No.54/09/17/I, 1 September 2016 TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK PROVINSI BENGKULU MARET 2016 MULAI MENURUN GINI RATIO PADA MARET 2016 SEBESAR 0,357 Daerah Perkotaan 0,385 dan Perdesaan 0,302 Pada
Lebih terperinciBPS PROVINSI SUMATERA SELATAN
BADAN PUSAT STATISTIK BPS PROVINSI SUMATERA SELATAN No.53/09/16 Th. XVIII, 01 September 2016 TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK SUMATERA SELATAN MARET 2016 GINI RATIO SUMSEL PADA MARET 2016 SEBESAR
Lebih terperinciTINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN KONSUMSI MARET 2017
No. 41/07/36/Th.XI, 17 Juli 2017 TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN KONSUMSI MARET 2017 GINI RATIO PROVINSI BANTEN MARET 2017 MENURUN Pada 2017, tingkat ketimpangan pengeluaran penduduk Banten yang diukur
Lebih terperinciTINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK MALUKU UTARA SEPTEMBER 2016
No. 11/02/82/Th. XVI, 1 Februari 2017 TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK MALUKU UTARA SEPTEMBER 2016 GINI RATIO DI MALUKU UTARA KEADAAN SEPTEMBER 2016 SEBESAR 0,309 Pada September 2016, tingkat ketimpangan
Lebih terperinciTINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK SULAWESI TENGGARA MARET 2017 MENURUN TERHADAP MARET 2016
BADAN PUSAT STATISTIK BADAN PUSAT STATISTIK No.39/07/Th.XX, 17 Juli 2017 TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK SULAWESI TENGGARA MARET 2017 MENURUN TERHADAP MARET 2016 GINI RATIO PADA MARET 2017 SEBESAR
Lebih terperinciTINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK NUSA TENGGARA BARAT MARET 2017 MENINGKAT
BADAN PUSAT STATISTIK BADAN PUSAT STATISTIK No.46/07/52/Th.I, 17 Juli 2017 TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK NUSA TENGGARA BARAT MARET 2017 MENINGKAT GINI RATIO PADA MARET 2017 SEBESAR 0,371 Pada
Lebih terperinciRUMAH KHUSUS TARGET ANGGARAN TARGET ANGGARAN TARGET ANGGARAN TARGET ANGGARAN TARGET ANGGARAN TARGET ANGGARAN
Pembangunan Perumahan Dan Kawasan Permukiman Tahun 2016 PERUMAHAN PERBATASAN LAIN2 00 NASIONAL 685.00 1,859,311.06 46,053.20 4,077,857.49 4,523.00 359,620.52 5,293.00 714,712.50 62,538.00 1,344,725.22
Lebih terperinciTINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK BANTEN SEPTEMBER 2016 MENURUN
No.12/02/Th.XI, 6 Februari 2017 TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK BANTEN SEPTEMBER 2016 MENURUN GINI RATIO PADA SEPTEMBER 2016 SEBESAR 0,392 Pada ember 2016, tingkat ketimpangan pengeluaran penduduk
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI INDONESIA SEPTEMBER 2011
BADAN PUSAT STATISTIK No. 06/01/Th. XV, 2 Januari 2012 PROFIL KEMISKINAN DI INDONESIA SEPTEMBER 2011 JUMLAH PENDUDUK MISKIN SEPTEMBER 2011 MENCAPAI 29,89 JUTA ORANG Jumlah penduduk miskin (penduduk dengan
Lebih terperinciPENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA BERDASARKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN METODE WARD DAN AVERAGE LINKAGE
Pengelompokan Kabupaten/Kota Berdasarkan... (Meilia Wulan Puspitasari) 1 PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA BERDASARKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN METODE WARD DAN AVERAGE
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Masalah dalam kehidupan sehari-hari tidak hanya didasarkan pada
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah dalam kehidupan sehari-hari tidak hanya didasarkan pada hubungan satu variabel atau dua variabel saja, akan tetapi cenderung melibatkan banyak variabel. Analisis
Lebih terperinci2
2 3 c. Pejabat Eselon III kebawah (dalam rupiah) NO. PROVINSI SATUAN HALFDAY FULLDAY FULLBOARD (1) (2) (3) (4) (5) (6) 1. ACEH
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI PROVINSI SULAWESI BARAT MARET 2016
BPS PROVINSI SULAWESI BARAT No. 42/07/76/Th. X, 18 Juli 2016 PROFIL KEMISKINAN DI PROVINSI SULAWESI BARAT MARET 2016 JUMLAH PENDUDUK MISKIN MARET 2016 SEBANYAK 152,73 RIBU JIWA Persentase penduduk miskin
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI INDONESIA MARET 2017
PROFIL KEMISKINAN DI INDONESIA MARET 2017 PERSENTASE PENDUDUK MISKIN MARET 2017 MENCAPAI 10,64 PERSEN No. 66/07/Th. XX, 17 Juli 2017 Pada bulan Maret 2017, jumlah penduduk miskin (penduduk dengan pengeluaran
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI MALUKU TAHUN 2013
No., 05/01/81/Th. XV, 2 Januari 2014 Agustus 2007 PROFIL KEMISKINAN DI MALUKU TAHUN 2013 RINGKASAN Jumlah penduduk miskin (penduduk yang pengeluaran per bulannya berada di bawah Garis Kemiskinan) di Maluku
Lebih terperinciSIMPADU PENANGGULANGAN KEMISKINAN EVALUSI DAN RENCANA TINDAK LANJUT. Direktorat Penanggulangan Kemiskinan
SIMPADU PENANGGULANGAN KEMISKINAN EVALUSI DAN RENCANA TINDAK LANJUT http://simpadu-pk.bappenas.go.id Direktorat Penanggulangan Kemiskinan Materi Paparan OVERVIEW SIMPADU PENANGGULANGAN KEMISKINAN AGENDA
Lebih terperinciTabel Lampiran 1. Produksi, Luas Panen dan Produktivitas Padi Per Propinsi
Tabel., dan Padi Per No. Padi.552.078.387.80 370.966 33.549 4,84 4,86 2 Sumatera Utara 3.48.782 3.374.838 826.09 807.302 4,39 4,80 3 Sumatera Barat.875.88.893.598 422.582 423.402 44,37 44,72 4 Riau 454.86
Lebih terperinciTABEL 1 GAMBARAN UMUM TAMAN BACAAN MASYARAKAT (TBM) KURUN WAKTU 1 JANUARI - 31 DESEMBER 2011
TABEL 1 GAMBARAN UMUM No. Provinsi Lembaga Pengelola Pengunjung Judul Buku 1 DKI Jakarta 75 83 7.119 17.178 2 Jawa Barat 1.157 1.281 72.477 160.544 3 Banten 96 88 7.039 14.925 4 Jawa Tengah 927 438 28.529
Lebih terperinci- 1 - KEPUTUSAN MENTERI SOSIAL REPUBLIK INDONESIA NOMOR 5/HUK/2018 TENTANG PENETAPAN PENERIMA BANTUAN IURAN JAMINAN KESEHATAN TAHUN 2018
- 1 - KEPUTUSAN MENTERI SOSIAL REPUBLIK INDONESIA NOMOR 5/HUK/2018 TENTANG PENETAPAN PENERIMA BANTUAN IURAN JAMINAN KESEHATAN TAHUN 2018 MENTERI SOSIAL REPUBLIK INDONESIA, Menimbang : bahwa untuk melaksanakan
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI INDONESIA SEPTEMBER 2012
BADAN PUSAT STATISTIK No. 06/01/Th. XVI, 2 Januari 2013 PROFIL KEMISKINAN DI INDONESIA SEPTEMBER 2012 JUMLAH PENDUDUK MISKIN SEPTEMBER 2012 MENCAPAI 28,59 JUTA ORANG Pada bulan September 2012, jumlah penduduk
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI INDONESIA SEPTEMBER 2013
BADAN PUSAT STATISTIK No. 06/01/Th. XVII, 2 Januari 2014 PROFIL KEMISKINAN DI INDONESIA SEPTEMBER 2013 JUMLAH PENDUDUK MISKIN SEPTEMBER 2013 MENCAPAI 28,55 JUTA ORANG Pada bulan September 2013, jumlah
Lebih terperinciNusa Tenggara Timur Luar Negeri Banten Kepulauan Riau Sumatera Selatan Jambi. Nusa Tenggara Barat Jawa Tengah Sumatera Utara.
LAMPIRAN I ZONA DAN KOEFISIEN MASING-MASING ZONA Zona 1 Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 5 Zona 6 Koefisien = 5 Koefisien = 4 Koefisien = 3 Koefisien = 2 Koefisien = 1 Koefisien = 0,5 DKI Jakarta Jawa Barat Kalimantan
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI INDONESIA SEPTEMBER 2016
No. 05/01/Th. XX, 3 Januari 2017 PROFIL KEMISKINAN DI INDONESIA SEPTEMBER 2016 PERSENTASE PENDUDUK MISKIN SEPTEMBER 2016 SEBESAR 10,70 PERSEN Pada bulan September 2016, jumlah penduduk miskin (penduduk
Lebih terperinciBERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA BPKP. Pembinaan. Pengawasan. Perubahan.
No.1562, 2014 BERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA BPKP. Pembinaan. Pengawasan. Perubahan. PERATURAN KEPALA BADAN PENGAWASAN KEUANGAN DAN PEMBANGUNAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 23 TAHUN 2014 TENTANG PERUBAHAN
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI PROVINSI SULAWESI BARAT SEPTEMBER 2015
BPS PROVINSI SULAWESI BARAT No. 5/01/76/Th. X, 4 Januari 2016 PROFIL KEMISKINAN DI PROVINSI SULAWESI BARAT SEPTEMBER 2015 JUMLAH PENDUDUK MISKIN SEPTEMBER 2015 SEBANYAK 153,21 RIBU JIWA Persentase penduduk
Lebih terperinci2016, No Indonesia Tahun 2014 Nomor 244, Tambahan Lembaran Negara Republik Indonesia Nomor 5587) sebagaimana telah beberapa kali diubah terakh
No.1368, 2016 BERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA KEMENAKER. Hasil Pemetaan. PERATURAN MENTERI KETENAGAKERJAAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 28 TAHUN 2016 TENTANG HASIL PEMETAAN URUSAN PEMERINTAHAN DAERAH DI BIDANG
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI INDONESIA MARET 2014
BADAN PUSAT STATISTIK No. 52/07/Th. XVII, 1 Juli 2014 PROFIL KEMISKINAN DI INDONESIA MARET 2014 JUMLAH PENDUDUK MISKIN MARET 2014 MENCAPAI 28,28 JUTA ORANG Pada Maret 2014, jumlah penduduk miskin (penduduk
Lebih terperinciCATATAN ATAS PRIORITAS PENANGGULANGAN KEMISKINAN DALAM RKP Grafik 1. Tingkat Kemiskinan,
CATATAN ATAS PRIORITAS PENANGGULANGAN KEMISKINAN DALAM RKP 2013 A. Perkembangan Tingkat Kemiskinan Jumlah penduduk miskin di Indonesia pada bulan September 2011 sebesar 29,89 juta orang (12,36 persen).
Lebih terperinciKEADAAN KEMISKINAN DI PROVINSI PAPUA SEPTEMBER, 2014
No. 04/ 01/ 94/ Th.IX, 2 Januari 2015 KEADAAN KEMISKINAN DI PROVINSI PAPUA SEPTEMBER, 2014 JUMLAH PENDUDUK MISKIN SEPTEMBER 2014 MENCAPAI 864,11 RIBU ORANG. Jumlah penduduk miskin di Papua pada bulan September
Lebih terperinciINDEKS TENDENSI KONSUMEN (ITK) PROVINSI PAPUA TRIWULAN II-2016
BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI PAPUA INDEKS TENDENSI KONSUMEN (ITK) PROVINSI PAPUA TRIWULAN A. Penjelasan Umum No. 44/08/94/Th. VI, 5 Agustus 2016 Indeks Tendensi Konsumen (ITK) adalah indikator perkembangan
Lebih terperinciJumlah Akomodasi, Kamar, dan Tempat Tidur yang Tersedia pada Hotel Bintang Menurut Provinsi,
yang Tersedia pada Menurut, 2000-2015 2015 yang Tersedia pada ACEH 17 1278 2137 SUMATERA UTARA 111 9988 15448 SUMATERA BARAT 60 3611 5924 RIAU 55 4912 7481 JAMBI 29 1973 2727 SUMATERA SELATAN 61 4506 6443
Lebih terperinciSURVEI NASIONAL LITERASI DAN INKLUSI KEUANGAN 2016
SURVEI NASIONAL LITERASI DAN INKLUSI KEUANGAN 2016 1 PILAR 1 PILAR 2 PILAR 3 SURVEI NASIONAL 2013 Undang-undang Nomor 21 Tahun 2011 tentang Otoritas Jasa Keuangan mengamanatkan Otoritas Jasa Keuangan untuk
Lebih terperinciPembimbing : PRIHANDOKO, S.Kom., MIT, Ph.D.
ANALISIS BENCANA DI INDONESIA BERDASARKAN DATA BNPB MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING DATA MINING MAHESA KURNIAWAN 54412387 Pembimbing : PRIHANDOKO, S.Kom., MIT, Ph.D. Bencana merupakan peristiwa yang dapat
Lebih terperinciFungsi, Sub Fungsi, Program, Satuan Kerja, dan Kegiatan Anggaran Tahun 2012 Kode. 1 010022 Provinsi : DKI Jakarta 484,909,154
ALOKASI ANGGARAN URUSAN PEMERINTAHAN BIDANG PENDIDIKAN YANG DILIMPAHKAN KEPADA GUBERNUR (Alokasi Anggaran Dekonsentrasi Per Menurut Program dan Kegiatan) (ribuan rupiah) 1 010022 : DKI Jakarta 484,909,154
Lebih terperinciBERITA RESMI STATISTIK
Indeks Tendensi Konsumen III-2017 Provinsi Nusa Tenggara Timur No. 10/11/53/Th. XX, 6 November 2017 BERITA RESMI STATISTIK Indeks Tendensi Konsumen III-2017 Secara umum kondisi ekonomi dan tingkat optimisme
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Analisis statistik multivariat adalah metode statistik di mana masalah yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. LATAR BELAKANG MASALAH Analisis statistik multivariat adalah metode statistik di mana masalah yang diteliti bersifat multidimensional dengan menggunakan tiga atau lebih variabel
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Analisis cluster merupakan analisis yang bertujuan untuk. mengelompokkan objek-objek pengamatan berdasarkan karakteristik yang
BAB III PEMBAHASAN Analisis cluster merupakan analisis yang bertujuan untuk mengelompokkan objek-objek pengamatan berdasarkan karakteristik yang dimiliki. Asumsi-asumsi dalam analisis cluster yaitu sampel
Lebih terperinciJumlah Ternak yang dipotong di rumah potong hewan (RPH) menurut Provinsi dan Jenis Ternak (ekor),
Sapi ACEH 25055 25902 18002 23456 22172 19693 9931 27698 26239 35601 36014 36287 30145 11316 10986 13231 SUMATERA UTARA 22557 22578 17050 21686 20380 19275 20816 24077 19676 28901 31926 32163 21761 24434
Lebih terperinciBERITA RESMI STATISTIK
No. 58/11/Th. XI, 6 November 2017 BERITA RESMI STATISTIK BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI PAPUA BARAT Indeks Tendensi Konsumen (ITK) Provinsi Papua Barat Triwulan III 2017 ITK Papua Barat Triwulan III 2017
Lebih terperinciBAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil dan pembahasan, dapat disimpulkan bahwa : 1. Indikasi adanya ledakan penduduk di Indonesia yang ditunjukkan beberapa indikator demografi menjadikan
Lebih terperinciKEADAAN KEMISKINAN DI PROVINSI PAPUA MARET, 2016
No. 37/ 07/ 94/ Th.VIII, 18 Juli 2016 KEADAAN KEMISKINAN DI PROVINSI PAPUA MARET, 2016 PERSENTASE PENDUDUK MISKIN MARET 2016 MENCAPAI 28,54 PERSEN Persentase, penduduk Miskin di Papua selama enam bulan
Lebih terperinciBERITA RESMI STATISTIK
Profil Kemiskinan Provinsi Bengkulu September 2017 No. 06/01/17/Th. XII, 2 Januari 2018 BERITA RESMI STATISTIK PROVINSI BENGKULU Profil Kemiskinan Provinsi Bengkulu September 2017 Persentase Penduduk Miskin
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI INDONESIA MARET 2009
BADAN PUSAT STATISTIK BADAN PUSAT STATISTIK No. 43/07/Th. XII, 1 Juli 2009 PROFIL KEMISKINAN DI INDONESIA MARET 2009 Jumlah penduduk miskin (penduduk yang berada di bawah Garis Kemiskinan di Indonesia
Lebih terperinciAnalisis Cluster, Analisis Diskriminan & Analisis Komponen Utama. Analisis Cluster
Analisis Cluster Analisis Cluster adalah suatu analisis statistik yang bertujuan memisahkan kasus/obyek ke dalam beberapa kelompok yang mempunyai sifat berbeda antar kelompok yang satu dengan yang lain.
Lebih terperinciPENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN PERSENTASE RUMAH TANGGA MENURUT KUALITAS FISIK AIR MINUM DENGAN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTER
PENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN PERSENTASE RUMAH TANGGA MENURUT KUALITAS FISIK AIR MINUM DENGAN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTER Artanti Indrasetianingsih Dosen Program Studi Statistika, FMIPA
Lebih terperinciTINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK PAPUA BARAT MARET 2017 MEMBAIK
No. 35/07/91 Th. XI, 17 Juli 2017 TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK PAPUA BARAT MARET 2017 MEMBAIK GINI RATIO PADA MARET 2017 SEBESAR 0,390 Pada Maret 2017, tingkat ketimpangan pengeluaran penduduk
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI PROVINSI SULAWESI BARAT SEPTEMBER 2016
BPS PROVINSI SULAWESI BARAT No. 05/01/76/Th.XI, 3 Januari 2017 PROFIL KEMISKINAN DI PROVINSI SULAWESI BARAT SEPTEMBER 2016 JUMLAH PENDUDUK MISKIN sebesar 146,90 RIBU JIWA (11,19 PERSEN) Persentase penduduk
Lebih terperinciPREVALENSI BALITA GIZI KURANG BERDASARKAN BERAT BADAN MENURUT UMUR (BB/U) DI BERBAGAI PROVINSI DI INDONESIA TAHUN Status Gizi Provinsi
LAMPIRAN 1 PREVALENSI BALITA GIZI KURANG BERDASARKAN BERAT BADAN MENURUT UMUR (BB/U) DI BERBAGAI PROVINSI DI INDONESIA TAHUN 2013 Status Gizi No Provinsi Gizi Buruk (%) Gizi Kurang (%) 1 Aceh 7,9 18,4
Lebih terperinciKEADAAN KEMISKINAN DI PROVINSI PAPUA MARET, 2017
No. 38/07/94/Th.IX 17 Juli 2017 KEADAAN KEMISKINAN DI PROVINSI PAPUA MARET, 2017 PERSENTASE PENDUDUK MISKIN MARET 2017 MENCAPAI 27,62 PERSEN Persentase penduduk miskin di Provinsi Papua selama enam bulan
Lebih terperinciBPS PROVINSI KALIMANTAN TIMUR
ahk BPS PROVINSI KALIMANTAN TIMUR No. 34/05/64/Th.XIX, 2 Mei 2016 PERKEMBANGAN NILAI TUKAR PETANI (NTP) KALIMANTAN TIMUR*) MENURUT SUB SEKTOR BULAN APRIL 2016 Nilai Tukar Petani Provinsi Kalimantan Timur
Lebih terperinciPERKEMBANGAN NILAI TUKAR PETANI (NTP)
No. 08/02/15/Th.IV, 1 Februari 2010 PERKEMBANGAN NILAI TUKAR PETANI (NTP) DESEMBER 2009 NILAI TUKAR PETANI PROVINSI JAMBI SEBESAR 94,82 Pada bulan Desember 2009, NTP Provinsi Jambi untuk masing-masing
Lebih terperinciBERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA BAPPENAS. Pelimpahan Urusan Pemerintahan. Gubernur. Dekonsetrasi. Perubahan.
No.526, 2015 BERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA BAPPENAS. Pelimpahan Urusan Pemerintahan. Gubernur. Dekonsetrasi. Perubahan. PERATURAN MENTERI PERENCANAAN PEMBANGUNAN NASIONAL/ REPUBLIK INDONESIA NOMOR 2
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kemiskinan merupakan prioritas pembangunan nasional karena kemiskinan merupakan masalah yang kompleks dan multidimensi, kemiskinan tidak terbatas sekedar pada ketikdakmampuan
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI INDONESIA MARET 2008
BADAN PUSAT STATISTIK No. 37/07/Th. XI, 1 Juli 2008 PROFIL KEMISKINAN DI INDONESIA MARET 2008 Jumlah penduduk miskin (penduduk yang berada dibawah Garis Kemiskinan) di Indonesia pada bulan Maret 2008 sebesar
Lebih terperinciDENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA KEPALA ARSIP NASIONAL REPUBLIK INDONESIA,
PERATURAN KEPALA ARSIP NASIONAL REPUBLIK INDONESIA NOMOR 19 TAHUN 2016 TENTANG PERUBAHAN ATAS PERATURAN KEPALA ARSIP NASIONAL REPUBLIK INDONESIA NOMOR 12 TAHUN 2016 TENTANG PELAKSANAAN DANA DEKONSENTRASI
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI PROVINSI SULAWESI BARAT MARET 2017
BPS PROVINSI SULAWESI BARAT No. 41/07/76/Th.XI, 17 Juli 2017 PROFIL KEMISKINAN DI PROVINSI SULAWESI BARAT MARET 2017 JUMLAH PENDUDUK MISKIN sebesar 149,76 RIBU JIWA (11,30 PERSEN) Persentase penduduk miskin
Lebih terperinciINDEKS TENDENSI KONSUMEN (ITK) TRIWULAN I-2017
INDEKS TENDENSI KONSUMEN (ITK) TRIWULAN I-2017 SEBESAR 98.57 No. 29/05/Th. VI, 5 Mei 2017 A. Penjelasan Umum Indeks Tendensi Konsumen (ITK) adalah indikator perkembangan ekonomi terkini yang dihasilkan
Lebih terperinciPerkembangan Nilai Tukar Petani (NTP) Kalimantan Timur* Menurut Sub Sektor Bulan September 2017
BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI KALIMANTAN TIMUR Perkembangan Nilai Tukar Petani (NTP) Kalimantan Timur* Menurut Sub Sektor Bulan September 2017 NTP September 2017 sebesar 96,17 atau turun 0,46 persen dibanding
Lebih terperinciJUMLAH PENEMPATAN TENAGA KERJA INDONESIA ASAL PROVINSI BERDASARKAN JENIS KELAMIN PERIODE 1 JANUARI S.D 31 OKTOBER 2015
JUMLAH PENEMPATAN TENAGA KERJA INDONESIA ASAL PROVINSI BERDASARKAN JENIS KELAMIN NO PROVINSI LAKI-LAKI PEREMPUAN Total 1 ACEH 197 435 632 2 SUMATERA UTARA 1,257 8,378 9,635 3 SUMATERA BARAT 116 476 592
Lebih terperinciRINGKASAN DATA DAN INFORMASI KEMISKINAN PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR 2016 ISSN : 2528-2271 Nomor Publikasi : 53520.1702 Katalog : 3205008.53 Jumlah halaman : viii + 24 halaman Ukuran : 21 cm x 14,5 cm
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Kemiskinan merupakan fenomena umum yang terjadi pada banyak
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kemiskinan merupakan fenomena umum yang terjadi pada banyak negara di dunia dan menjadi masalah sosial yang bersifat global. Hampir semua negara berkembang memiliki
Lebih terperinci2016, No c. bahwa berdasarkan pertimbangan sebagaimana dimaksud dalam huruf a dan huruf b, perlu menetapkan Peraturan Kepala Arsip Nasional Re
BERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA No. 454, 2016 ANRI. Dana. Dekonsentrasi. TA 2016. Pelaksanaan. PERATURAN KEPALA ARSIP NASIONAL REPUBLIK INDONESIA NOMOR 19 TAHUN 2016 TENTANG PERUBAHAN ATAS PERATURAN KEPALA
Lebih terperinciJumlah Akomodasi, Kamar, dan Tempat Tidur yang Tersedia pada Hotel Bintang Menurut Provinsi,
Menurut, 2000-2016 2015 ACEH 17 1.278 2.137 20 1.503 2.579 SUMATERA UTARA 111 9.988 15.448 116 10.732 16.418 SUMATERA BARAT 60 3.611 5.924 61 3.653 6.015 RIAU 55 4.912 7.481 58 5.206 7.832 JAMBI 29 1.973
Lebih terperinciRILIS HASIL AWAL PSPK2011
RILIS HASIL AWAL PSPK2011 Kementerian Pertanian Badan Pusat Statistik Berdasarkan hasil Pendataan Sapi Potong, Sapi Perah, dan Kerbau (PSPK) 2011 yang dilaksanakan serentak di seluruh Indonesia mulai 1-30
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN A. Latar Belakang dan Masalah
I. PENDAHULUAN A. Latar Belakang dan Masalah Sektor pertanian merupakan sektor yang penting dalam pembangunan Indonesia, yaitu sebagai dasar pembangunan sektor lainnya. Sejalan dengan itu, sektor pertanian
Lebih terperinciKATA PENGANTAR. Kepala Pusat Data dan Informasi Kementerian Kesehatan. dr. Pattiselanno Roberth Johan, MARS NIP
KATA PENGANTAR Keberhasilan pembangunan kesehatan membutuhkan perencanaan yang baik yang didasarkan pada data dan informasi kesehatan yang tepat dan akurat serta berkualitas, sehingga dapat menggambarkan
Lebih terperinciKEPUTUSAN BADAN AKREDITASI NASIONAL ( BAN PAUD DAN PNF ) NOMOR: 024/BAN PAUD DAN PNF/AK/2017
KEPUTUSAN BADAN AKREDITASI NASIONAL PENDIDIKAN ANAK USIA DINI DAN PENDIDIKAN NONFORMAL ( BAN PAUD DAN PNF ) NOMOR: 024/BAN PAUD DAN PNF/AK/2017 TENTANG ALOKASI KUOTA AKREDITASI BAP PAUD DAN PNF TAHUN 2018
Lebih terperinciMengurangi Kemiskinan Melalui Keterbukaan dan Kerjasama Penyediaan Data
Mengurangi Kemiskinan Melalui Keterbukaan dan Kerjasama Penyediaan Data Disampaikan oleh: DeputiMenteri PPN/Kepala Bappenas Bidang Kependudukan dan Ketenagakerjaan pada Peluncuran Peta Kemiskinan dan Penghidupan
Lebih terperinciDATA STATISTIK TENTANG PERKAWINAN DI INDONESIA
DATA STATISTIK TENTANG PERKAWINAN DI INDONESIA DATA STATISTIK TENTANG PERKAWINAN DI INDONESIA Drs. Razali Ritonga, MA (Direktur Statistik Kependudukan dan Ketenagakerjaan BPS RI) Disampaikan di Lokakarya
Lebih terperinciDATA STATISTIK TENTANG PERKAWINAN DI INDONESIA
DATA STATISTIK TENTANG PERKAWINAN DI INDONESIA Drs. Razali Ritonga, MA (Direktur Statistik Kependudukan dan Ketenagakerjaan BPS RI) Disampaikan di Lokakarya Perkawinan Anak, Moralitas Seksual, dan Politik
Lebih terperinciBPS PROVINSI KALIMANTAN TIMUR
ahk BPS PROVINSI KALIMANTAN TIMUR No. 13/02/64/Th.XX, 1 Februari 2017 PERKEMBANGAN NILAI TUKAR PETANI (NTP) KALIMANTAN TIMUR *) MENURUT SUB SEKTOR BULAN JANUARI 2017 Nilai Tukar Petani Provinsi Kalimantan
Lebih terperinciPERKEMBANGAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DAN FAKTOR PENYEBABNYA
PERKEMBANGAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DAN FAKTOR PENYEBABNYA The Development of Total Poor Population and Its Causing Factor Sunaryo Urip Badan Pusat Statistik Jl. Sutomo, Jakarta Pusat ABSTRACT There is
Lebih terperinciKEADAAN KEMISKINAN DI PROVINSI PAPUA SEPTEMBER, 2016
No. 04/ 01/ 94/ Th.IX, 3 Januari 2017 KEADAAN KEMISKINAN DI PROVINSI PAPUA SEPTEMBER, 2016 PERSENTASE PENDUDUK MISKIN SEPTEMBER 2016 MENCAPAI 28,40 PERSEN Persentase, penduduk Miskin di Papua selama enam
Lebih terperinciINDEKS TENDENSI KONSUMEN (ITK) PROVINSI PAPUA TRIWULAN IV-2016
BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI PAPUA INDEKS TENDENSI KONSUMEN (ITK) PROVINSI PAPUA TRIWULAN A. Penjelasan Umum No. 11/02/94/Th. VII, 6 Februari 2017 Indeks Tendensi Konsumen (ITK) adalah indikator perkembangan
Lebih terperinciESTIMASI JUMLAH PENDUDUK INDONESIA TAHUN Estimasi Jumlah Penduduk Indonesia :
ESTIMASI JUMLAH PENDUDUK INDONESIA TAHUN 2015 Estimasi Jumlah Penduduk Indonesia : 255.461.686 Sumber : Pusdatin, 2015 ESTIMASI JUMLAH PENDUDUK PROVINSI KALIMANTAN UTARA TAHUN 2015 Estimasi Jumlah Penduduk
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dihadapi oleh negara-negara berkembang adalah disparitas (ketimpangan)
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Indonesia adalah salah satu negara yang berkembang, masalah yang sering dihadapi oleh negara-negara berkembang adalah disparitas (ketimpangan) distribusi pendapatan
Lebih terperinciKEADAAN KEMISKINAN DI PROVINSI PAPUA MARET, 2015
No. 56/ 10/ 94/ Th.IX, 1 Oktober 2015 KEADAAN KEMISKINAN DI PROVINSI PAPUA MARET, 2015 PERSENTASE PENDUDUK MISKIN MARET 2015 MENCAPAI 28,17 PERSEN Persentase, penduduk Miskin di Papua selama enam bulan
Lebih terperinciΛ = DATA DAN METODE. Persamaan Indeks XB dinyatakan sebagai berikut. XB(c) = ( ) ( )
Indeks XB (Xie Beni) Penggerombolan Fuzzy C-means memerlukan indeks validitas untuk mengetahui banyak gerombol optimum yang terbentuk. Indeks validitas yang digunakan dalam penelitian ini adalah Indeks
Lebih terperinci- 1 - DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA MENTERI PERENCANAAN PEMBANGUNAN NASIONAL/ KEPALA BADAN PERENCANAAN PEMBANGUNAN NASIONAL REPUBLIK INDONESIA,
- 1 - SALINAN PERATURAN MENTERI PERENCANAAN PEMBANGUNAN NASIONAL/ REPUBLIK INDONESIA NOMOR 2 TAHUN 2015 TENTANG PERUBAHAN ATAS PERATURAN MENTERI PERENCANAAN PEMBANGUNAN NASIONAL/ REPUBLIK INDONESIA NOMOR
Lebih terperinciKEPUTUSAN MENTERI KESEHATAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 220/MENKES/SK/VI/2013 TENTANG TIM BINAAN WILAYAH BIDANG KESEHATAN
KEPUTUSAN MENTERI KESEHATAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 220/MENKES/SK/VI/2013 TENTANG DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA MENTERI KESEHATAN REPUBLIK INDONESIA, Menimbang Mengingat : a. bahwa untuk meningkatkan
Lebih terperinciINDEKS PEMBANGUNAN GENDER DAN INDEKS PEMBERDAYAAN GENDER Provinsi DKI Jakarta TAHUN 2011
No. 07/01/31/Th. XV, 2 Januari 2013 INDEKS PEMBANGUNAN GENDER DAN INDEKS PEMBERDAYAAN GENDER Provinsi DKI Jakarta TAHUN 2011 1. Indeks Pembangunan Gender (IPG) DKI Jakarta Tahun 2011 A. Penjelasan Umum
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI INDONESIA MARET 2010
BADAN PUSAT STATISTIK No. 45/07/Th. XIII, 1 Juli 2010 PROFIL KEMISKINAN DI INDONESIA MARET 2010 JUMLAH PENDUDUK MISKIN MARET 2010 MENCAPAI 31,02 JUTA Jumlah penduduk miskin (penduduk dengan pengeluaran
Lebih terperinciKEADAAN KEMISKINAN DI PROVINSI PAPUA SEPTEMBER 2015
KEADAAN KEMISKINAN DI PROVINSI PAPUA SEPTEMBER 2015 No. 04/ 01/ 94/ Th.VIII, 4 Januari 2016 PERSENTASE PENDUDUK MISKIN SEPTEMBER 2015 MENCAPAI 28,40 PERSEN Persentase, penduduk Miskin di Papua selama enam
Lebih terperinci. Keberhasilan manajemen data dan informasi kependudukan yang memadai, akurat, lengkap, dan selalu termutakhirkan.
S ensus Penduduk, merupakan bagian terpadu dari upaya kita bersama untuk mewujudkan visi besar pembangunan 2010-2014 yakni, Terwujudnya Indonesia yang Sejahtera, Demokratis dan Berkeadilan. Keberhasilan
Lebih terperinciINDEKS TENDENSI KONSUMEN D.I. YOGYAKARTA TRIWULAN II TAHUN 2013 SEBESAR 110,47
BPS PROVINSI D.I. YOGYAKARTA INDEKS TENDENSI KONSUMEN D.I. YOGYAKARTA TRIWULAN II TAHUN SEBESAR 110,47 No. 45/08/34/Th.XV, 2 Agustus A. Penjelasan Umum Indeks Tendensi Konsumen (ITK) adalah indikator perkembangan
Lebih terperinciBPS PROVINSI KALIMANTAN TIMUR
ahk BPS PROVINSI KALIMANTAN TIMUR No. 102/12/64/Th.XIX, 1 Desember 2016 PERKEMBANGAN NILAI TUKAR PETANI (NTP) KALIMANTAN TIMUR*) MENURUT SUB SEKTOR BULAN NOVEMBER 2016 Nilai Tukar Petani Provinsi Kalimantan
Lebih terperinciEstimasi Kesalahan Sampling Riskesdas 2013 (Sampling errors estimation, Riskesdas 2013)
Lampiran Estimasi Kesalahan Sampling Riskesdas 2013 (Sampling errors estimation, Riskesdas 2013) Berikut ini beberapa contoh perhitungan dari variabel riskesdas yang menyajikan Sampling errors estimation
Lebih terperinciBPS PROVINSI KALIMANTAN TIMUR
ahk BPS PROVINSI KALIMANTAN TIMUR No. 49/06/64/Th.XX, 2 Juni 2017 PERKEMBANGAN NILAI TUKAR PETANI (NTP) KALIMANTAN TIMUR*) MENURUT SUB SEKTOR BULAN MEI 2017 NTP Provinsi Kalimantan Timur Mei 2017 sebesar
Lebih terperinciBPS PROVINSI LAMPUNG A. PERKEMBANGAN NILAI TUKAR PETANI
BPS PROVINSI LAMPUNG No. 04/10/18/Th. X, 3 Oktober 2016 PERKEMBANGAN NILAI TUKAR PETANI A. PERKEMBANGAN NILAI TUKAR PETANI NTP Provinsi Lampung September 2016 untuk masing-masing subsektor tercatat sebesar
Lebih terperinciESTIMASI JUMLAH PENDUDUK INDONESIA TAHUN Estimasi Jumlah Penduduk Indonesia :
ESTIMASI JUMLAH PENDUDUK INDONESIA TAHUN 2015 Estimasi Jumlah Penduduk Indonesia : 255.461.686 Sumber : Pusdatin, 2015 ESTIMASI JUMLAH PENDUDUK PROVINSI GORONTALO TAHUN 2015 Estimasi Jumlah Penduduk Gorontalo
Lebih terperinciBPS PROVINSI KALIMANTAN TIMUR
ahk BPS PROVINSI KALIMANTAN TIMUR No. 74/11/64/Th.XVIII, 2 November 2015 PERKEMBANGAN NILAI TUKAR PETANI (NTP) KALIMANTAN TIMUR*) MENURUT SUB SEKTOR BULAN OKTOBER 2015 Nilai Tukar Petani Provinsi Kalimantan
Lebih terperinci