BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
|
|
- Hamdani Tan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kemiskinan merupakan masalah yang sulit untuk diatasi. Salah satu sasaran pembangunan nasional adalah penurunan tingkat kemiskinan. Menurut Badan Pusat Statistik, kemiskinan merupakan ketidakmampuan seseorang untuk memenuhi kebutuhan makanan dan bukan makanan yang diukur dari pengeluaran. Sedangkan Bappenas (2004) mendefenisikan kemiskinan sebagai kondisi dimana seseorang atau sekelompok orang, laki-laki maupun perempuan tidak mampu memenuhi- hak-hak dasarnya untuk mempertahankan dan mengembangkan kehidupan yang bermartabat. Kemiskinan merupakan masalah multidimensional yang bukan hanya mencakup kondisi ekonomi tetapi juga sosial, budaya, dan politik. Masalah kemiskinan juga dijadikan salah satu indikator untuk mengevaluasi kinerja pemerintah baik pemerintah pusat maupun pemerintah daerah. Semakin tinggi jumlah dan persentase penduduk miskin disuatu daerah maka semakin tinggi juga beban pembangunannya. sejalan dengan pelaksanaan otonomi daerah, pemerintah daerah diharapkan lebih peka terhadap isu kemiskinan sebagai dasar dalam penyusunan suatu kebijakan yang berkaitan dengan program pengentasan kemiskinan yang akurat sehingga program tersebut lebih tepat sasaran. Indonesia sebagai salah satu negara berkembang juga tidak luput dari masalah kemiskinan. Salah satu provinsi yang mengalami masalah kemiskinan di Indonesia adalah Sumatera Utara. Tingkat kemiskinan antar kota dan kabupaten di Provinsi Sumatera Utara mengalami kesenjangan yang cukup tinggi. Kondisi ini menghadapkan Sumatera Utara pada tantangan untuk meningkatkan dan memeratakan kesejahteraan rakyat. Persentase penduduk miskin di Sumatera Utara lebih rendah dibanding persentase penduduk miskin di Indonesia. Pada periode September 2011 sampai September 2015 perkembangan tingkat kemiskinan di Sumatera Utara dan 1
2 2 Indonesia mempunyai pola yang hampir sama yaitu cenderung menurun, tetapi mengalami kenaikan kembali pada September Berdasarkan data BPS Sumatera Utara, jumlah Penduduk miskin di daerah perkotaan pada September 2015 sebesar 10,51%, naik dibanding Maret 2015 yang sebesar 10,16%. Begitu juga dengan penduduk miskin di daerah perdesaan, yaitu dari 10,89% pada Maret 2015 naik menjadi 11,06% pada September Apabila dibandingkan dengan provinsi lainnya di Indonesia pada September 2015 persentase penduduk miskin di Sumatera Utara masih cukup tinggi yaitu menempati peringkat ke-17 dari 34 provinsi. Salah satu penyebab kurang berhasilnya usaha pengentasan kemiskinan adalah tidak tepatnya dalam mengidentifikasi karakteristik rumah tangga miskin. Hal ini dikarenakan adanya perbedaan karakteristik rumah tangga miskin di masing-masing daerah. Untuk meminimalisasi identifikasi kemiskinan yang kurang tepat, perlu adanya perhatian mengenai perbedaan kerakteristik kemiskinan antar daerah. Oleh karena itu perlu dilakukan identifikasi dan pengelompokan berdasarkan karakteristik tersebut agar nantinya karakteristik kemiskinan yang dibuat sebagai acuan dalam menentukan rumah tangga miskin lebih mencerminkan daerah masing-masing. Dengan demikian dapat diketahui dengan baik kelompok daerah mana yang terlebih dahulu diprioritaskan untuk diselesaikan agar kesenjangan kemiskinan antar daerah tidak terjadi. Seperti yang dikemukakan oleh Badan Pusat Statistik (2014) bahwa karakteristik rumah tangga miskin dapat dicirikan oleh karakteristik demografi, pendidikan, ketenagakerjaan, dan tempat tinggal (perumahan). Dalam penelitian ini, peneliti membahas karakeristik rumah tangga miskin menurut BPS. Untuk pengklasifikasian objek-objek menjadi beberapa kelompok berdasarkan pengamatan yang diamati dan melihat karakteristik apa saja yang membedakan kelompok tersebut dapat digunakan analisis cluster. Dari dasar dan fakta-fakta inilah peneliti tertarik untuk melakukan penelitian terkait analisis cluster untuk mengelompokkan kabupaten/ kota di Sumatera Utara berdasarkan karakteristik rumah tangga miskin. 2
3 3 Menurut Supranto (2004) Analisis cluster merupakan suatu kelas teknik yang dipergunakan untuk mengklasifikasi objek kedalam kelompok yang relatif homogen, yang disebut cluster. Objek dalam setiap kelompok cenderung mirip satu sama lain dan berbeda jauh dengan objek dari kelompok lainnya. Berdasarkan latar belakang tersebut akan dilakukan penelitian dengan judul PENGELOMPOKAN KABUPATEN/ KOTA DI SUMATERA UTARA BERDASARKAN KARAKTERISTIK RUMAH TANGGA MISKIN DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS CLUSTER. 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan masalah yang telah dikemukakan pada latar belakang diatas, maka dirumuskan suatu permasalahan yaitu pengelompokan kabupaten/ kota di Sumatera Utara berdasarkan karakteristik rumah tangga miskin untuk mempermudah pemerintah dalam menentukan kebijakan dalam masalah kemiskinan sesuai dengan karakteristik tiap kelompok kabupaten/kota di Sumatera Utara. 1.3 Batasan Masalah Berdasarkan latar belakang, penelitian ini hanya akan membahas mengenai pengelompokan kabupaten/ kota di Sumatera Utara berdasarkan karakteristik rumah tangga miskin dengan menggunakan analisis cluster hierarki. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik Sumatera Utara tahun Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kelompok-kelompok kabupaten/ kota di Sumatera Utara yang terbentuk berdasarkan karakteristik rumah tangga miskin dengan menggunakan analisis cluster. 3
4 4 1.5 Manfaat Penelitian Hasil Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi kepada masyarakat tentang gambaran umum karakteristik rumah tangga miskin di Sumatera Utara dan sebagai bahan masukan bagi pemerintah daerah dalam mengambil kebijakan untuk meminimalisasi masalah kemiskinan. 1.6 Tinjauan Pustaka Menurut Dillon dan Goldstein (1984) analisis cluster adalah analisis statistik peubah ganda yang digunakan apabila ada n buah individu atau objek yang mempunyai p peubah dan n objek tersebut ingin dikelompokkan kedalam k kelompok berdasarkan sifat-sifat yang diamati, sehingga individu atau objek yang terletak dalam satu cluster memiliki kemiripan sifat yang lebih besar dibandingkan dengan indvidu yang terletak dalam cluster lain. Pada prinsipnya Analisis Cluster merupakan metode untuk mengelompokkan individu atau objek penelitian, dimana suatu kelompok mempunyai ciri yang relative sama (homogen), sedangkan antar kelompok memiliki ciri yang berbeda. Semakin kecil jarak suatu individu dengan individu lain, maka semakin besar kemiripan individu tersebut sehingga individu tersebut akan dimasukkan kedalam kelompok yang sama. Pengelompokan individu ini dilakukan berdasarkan besarnya jarak. Dalam analisis cluster hal yang perlu diperhatikan adalah: 1. Ukuran kemiripan dan ketidakmiripan objek Jika ukuran jarak antara dua objek semakin kecil maka kedua objek memiliki kemiripan yang sangat dekat dan sebaliknya kedua objek dikatakan tidak memiliki kemiripan apabila jarak antara kedua objek sangat jauh berbeda. 2. Teknik analisis cluster Dalam analisis cluster terdapat dua teknik yaitu teknik hierarki dan teknik non-hierarki. Teknik yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik hierarki. Dalam teknik hierarki awalnya tiap-tiap objek merupakan satu 4
5 5 cluster, kemudian dua cluster yang terdekat digabungkan dan seterusnya sehingga diperoleh satu cluster yang berunsur semua objek. Teknik hierarki digunakan jika jumlah objek pengamatannya tidak terlalu besar dan jumlah clusternya belum diketahui sebelumnya. Untuk menentukan jaraknya digunakan jarak ukuran ketakmiripan yaitu jarak Euclid dan metode yang dipakai adalah metode pautan lengkap. Ukuran jarak antara cluster (i,j) dan cluster lainnya, misalkan k adalah: d k(ij) = max (d ki.d kj ) d ki adalah jarak antara cluster k dan cluster i d kj adalah jarak antara cluster k dan cluster j d k(ij) adalah jarak antara cluster k dengan cluster ij 3. Tahapan analisis cluster a. Merumuskan masalah Hal yang paling penting didalam perumusan masalah analisis cluster adalah pemilihan variabel-variabel yang akan digunakan dalam analisis cluster. b. Memilih ukuran jarak atau similaritas Untuk menentukan jaraknya digunakan jarak ukuran ketakmiripan yaitu jarak Euclid. Jarak euclid antara dua pengamatan x dan y diukur menggunakan: p d ij = x ik x 2 k=1 jk ; I,j = 1,2,3, n d ij adalah jarak euclidan dari individu i dan j x ik adalah nilai observasi ke-i pada variabel ke-k x jk adalah nilai observasi ke-j pada variabel ke-k (Johnson dan Wichern, 2007) 5
6 6 c. Memilih Teknik pengclusteran Teknik pengclusteran bisa hierarki dan juga non-hierarki. d. Menentukan banyak cluster jika yang digunakan adalah pengclusteran non-hierarki e. Menginterpretasi dan memprofil cluster Menginterpretasi dan memprofil cluster meliputi pengkajian mengenai centroids yaitu rata-rata nilai objek yang terdapat dalam cluster pada setiap variabel. 1.7 Metode Penelitian (Supranto, 2004) Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: X 1 : Rata-rata jumlah anggota rumah tangga X 2 : Persentase kepala rumah tangga yang pendidikan tertingginya hanya tamat SD X 3 : Persentase kepala rumah tangga yang bekerja pada sektor pertanian X 4 : Persentase rumah tangga yang luas lantai bangunan tempat tinggal kurang dari 20m 2 X 5 : Persentase rumah tangga yang jenis atapnya adalah ijuk X 6 : Persentase rumah tangga yang jenis lantai terluas adalah tanah atau kayu berkualitas rendah. X 7 : Persentase rumah tangga jenis dinding terbuat dari kayu murahan/ bambu. X 8 : Persentase rumah tangga yang sumber air minumnya tidak layak. X 9 : Persentase rumah tangga yang fasilias jamban milik bersama/ tidak ada. X 10 : Persentase rumah tangga yang sumber penerangan tidak listrik X 11 : Persentase rumah tangga yang status pemilikan rumah tempat tinggalnya kontrak/sewa X 12 : Rata-rata pendapatan perkapita 6
7 7 Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini adalah: 1. Pengumpulan data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu data hasil Susenas yang dilakukan Badan Pusat Statistik tahun Pembakuan data Setelah data diperoleh kemudian diamati apakah memiliki satuan yang sama atau tidak. Jika tidak maka dilakukan pembakuan data. Pembakuan dilakukan dengan rumus: Z jk = x jk x k s kk Z jk = nilai peubah baku untuk pengamatan baris ke-j dan kolom ke-k x jk = pengamatan baris ke- j dan kolom ke-k x k = nilai rata-rata peubah ke-k s kk = simpangan baku peubah ke-k 3. Menentukan korelasi antar peubah Korelasi antar peubah ke-i dan peubah ke-j dinotasikan dengan r ij dan didefenisikan sebagai berikut: r ij = s ii S ij S jj r ij = korelasi antara peubah ke-i dan peubah ke-j S ij = kovariansi sampel peubah ke-i dengan peubah ke-j S ii = variansi peubah ke-i S jj = variansi peubah ke-j 7
8 8 Jika terdapat multikolinearitas, maka dilakukan transformasi terhadap data menggunakan Analisis Komponen Utama (AKU). Korelasi menunjukkan keeratan hubungan dari masing-masing peubah. 4. Analisis Komponen Utama Pada analisis komponen utama akan didapat akar ciri dan proporsi keragaman. Akar ciri dipilih nilai yang besar atau sama dengan satu, sedangkan proporsi keragaman berada > 80%. Andaikan matriks kovarians yang bersesuaian dengan vektor acak X =(X 1,X 2,..., X p ). Misalkan mempunyai pasangan nilai eigen dan vektor eigen (λ 1, e 1 ), (λ 2, e 2 ),, (λ p, e p ) dimana λ 1 λ 2... λ p 0. Maka komponen utama ke-i diberikan oleh: Y i = e i X = e i1 X 1 + e i2 X e ip X p ; i= 1,2, p Peranan komponen utama diukur dengan besarnya proporsi keragaman total. Proporsi keragaman total yang dapat dijelaskan oleh komponen utama ke-k adalah: λ k P k = λ 1 +λ 2 + +λ p k = 1,2,...,p P k = proporsi keragaman total komponen utama ke-k λ k = akar karakteristik ke-k Selanjutnya penentuan ukuran ketidakmiripan antar satuan pengamatan yang akan dikelompokkan dengan menggunakan jarak euclid. Jarak euclid digunakan karena data pada peubah asal sudah tidak saling berkorelasi dan telah memiliki satuan yang sama. 8
9 9 5. Melakukan tahap cluster dengan mengunakan metode pautan lengkap. Metode pautan lengkap digunakan karena penelitian ini melihat ukuran jarak terjauh. 6. Setelah terbentuk beberapa kelompok, selanjutnya mengamati ciri-ciri dari tiap kelompok dengan menggunakan nilai rata-rata umum peubah asal dari masing-masing kelompok. 7. Membuat kesimpulan dan saran. 9
BAB 2 LANDASAN TEORI
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Kemiskinan Menurut Badan Pusat Statistik (BPS) dan Departemen Sosial kemiskinan adalah ketidakmampuan individu untuk memenuhi kebutuhan dasar minimal untuk hidup layak (baik
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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan diuraikan mengenai landasan teori yang akan digunakan dalam bab selanjutnya. 2.1 Matriks Sebuah matriks, biasanya dinotasikan dengan huruf kapital tebal seperti A,
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Analisis Gerombol
3 TINJAUAN PUSTAKA Analisis Gerombol Analisis gerombol merupakan analisis statistika peubah ganda yang digunakan untuk menggerombolkan n buah obyek. Obyek-obyek tersebut mempunyai p buah peubah. Penggerombolannya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 21 Kemiskinan Definisi tentang kemiskinan telah mengalami perluasan, seiring dengan semakin kompleksnya faktor penyebab, indikator, maupun permasalahan lain yang melingkupinya Kemiskinan
Lebih terperinciANALISIS BIPLOT UNTUK PEMETAAN KARAKTERISTIK KEMISKINAN PADA KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR. Gangga Anuraga ABSTRAK
ANALISIS BIPLOT UNTUK PEMETAAN KARAKTERISTIK KEMISKINAN PADA KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR Gangga Anuraga Dosen Program Studi Statistika MIPA Universitas PGRI Adi Buana Surabaya E-mail : ganuraga@gmail.com
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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Aceh adalah daerah provinsi yang merupakan kesatuan masyarakat hukum yang bersifat istimewa dan diberi kewenangan khusus untuk mengatur dan mengurus sendiri urusan
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif dengan pendekatan
III. METODE PENELITIAN Penelitian ini menggunakan metode deskriptif dengan pendekatan kuantitatif. Pada penelitian deskriptif, prosedur pemecahan masalah yang diselidiki dengan menggambarkan atau melukiskan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Aghnita Septiarti, 2014 Studi Deskriptif Sikap Mental Penduduk Miskin
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Setiap negara berkembang pasti dihadapkan dengan masalah kemiskinan dan tidak terkecuali Indonesia. Indonesia merupakan negara berkembang yang kaya akan sumber
Lebih terperinciPEMETAAN MASALAH PUTUS SEKOLAH PENDIDIKAN DASAR MASYARAKAT MISKIN ANTAR KECAMATAN SEBAGAI UPAYA PEMERATAAN AKSES PENDIDIKAN DI KABUPATEN OGAN ILIR
PEMETAAN MASALAH PUTUS SEKOLAH PENDIDIKAN DASAR MASYARAKAT MISKIN ANTAR KECAMATAN SEBAGAI UPAYA PEMERATAAN AKSES PENDIDIKAN DI KABUPATEN OGAN ILIR Dian Cahyawati S. Fakultas MIPA Universitas Sriwijaya
Lebih terperinciAnalisis Klaster untuk Pengelompokan Kemiskinan di Jawa Barat Berdasarkan Indeks Kemiskinan 2016
Analisis Klaster untuk Pengelompokan Kemiskinan di Jawa Barat Berdasarkan Indeks Kemiskinan 2016 Rana Amani Desenaldo 1 Universitas Padjadjaran 1 rana.desenaldo@gmail.com ABSTRAK Kesejahteraan sosial adalah
Lebih terperinciSemakin besar persentase CCR yang dihasilkan, maka tingkat akurasi yang dihasilkan semakin tinggi (Hair et. al., 1995).
3 fungsi diskriminan cukup untuk memisahkan k buah kelompok. Karena fungsi-fungsi diskriminan tidak saling berkorelasi, maka komponen aditif dari V masing-masing didekati dengan khi-kuadrat dengan V j
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia, Kesejahteraan adalah hal atau keadaan sejahtera, keamanan, keselamatan, ketentraman. Dalam istilah umum, sejahtera menunjuk ke
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 terperinciS 10 Studi Simulasi Tentang Penerapan Grafik Pengendali Berdasarkan Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis)
PROSIDING ISBN : 978 979 6353 6 3 S 0 Studi Simulasi Tentang Penerapan Grafik Pengendali Berdasarkan Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis) Wirayanti ), Adi Setiawan ), Bambang Susanto
Lebih terperinciTransformasi Biplot Simetri Pada Pemetaan Karakteristik Kemiskinan
Transformasi Biplot Simetri Pada Pemetaan Karakteristik Kemiskinan Desy Komalasari Fakultas MIPA, Universitas Mataram e-mail: Desi_its@yahoo.com Mustika Hadijati Fakultas MIPA, Universitas Mataram e-mail:
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pendahuluan Sebelum melakukan pembahasan mengenai permasalahan dari skripsi ini, pada bab ini akan diuraikan beberapa teori penunjang yang dapat membantu dalam penulisan skripsi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 7). Analisis ini dikelompokkan menjadi dua, yaitu analisis dependensi dan
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
Lebih terperinciBAB III ANALISIS FAKTOR. berfungsi untuk mereduksi dimensi data dengan cara menyatakan variabel asal
BAB III ANALISIS FAKTOR 3.1 Definisi Analisis faktor Analisis faktor adalah suatu teknik analisis statistika multivariat yang berfungsi untuk mereduksi dimensi data dengan cara menyatakan variabel asal
Lebih terperinciFuzzy C-means Clustering menggunakan Cluster Center Displacement
Fuzzy C-means Clustering menggunakan Cluster Center Displacement Fitri Hidayah Sundawati 1), Jadi Suprijadi 2), Titi Purwandari 3) 1) Mahasiswa Statistika Terapan, UniversitasPadjadjaran-Indonesia 2) Pengajar
Lebih terperinciDidin Astriani P, Oki Dwipurwani, Dian Cahyawati (Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sriwijaya)
(M.2) ANALISIS BIPLOT UNTUK MENGETAHUI KARAKTERISTIK PUTUS SEKOLAH PENDIDIKAN DASAR PADA MASYARAKAT MISKIN ANTAR WILAYAH KECAMATAN DI KABUPATEN OGAN ILIR Didin Astriani P, Oki Dwipurwani, Dian Cahyawati
Lebih terperinciMinggu II STATISTIKA MULTIVARIATE TERAPAN
Minggu II STATISTIKA MULTIVARIATE TERAPAN (PENDAHULUAN) Herni U Universitas Gadjah Mada Outline 1 Analisis Statistika Multivariat 2 Contoh Kasus Multivariat 3 Organisasi Data Outline 1 Analisis Statistika
Lebih terperinciSTK511 Analisis Statistika. Pertemuan 13 Peubah Ganda
STK511 Analisis Statistika Pertemuan 13 Peubah Ganda 13. Peubah Ganda: Pengantar Pengamatan Peubah Ganda Menggambarkan suatu objek tidak cukup menggunakan satu peubah saja Kasus pengamatan peubah ganda
Lebih terperinciBPS KABUPATEN BULUNGAN No. 03/10/65/XIX, 4 Oktober 2016 KONDISI PERUMAHAN KABUPATEN BULUNGAN 2015 88,9 PERSEN PENDUDUK BULUNGAN MENGGUNAKAN LISTRIK PLN Rumah yang ditempati rumah tangga Kabupaten Bulungan
Lebih terperinciBAB V KESIMPULAN DAN SARAN. 1. Berdasarkan penghitungan kemiskinan multidimensi anak di Provinsi Sulawesi
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah sebagai berikut. 1. Berdasarkan penghitungan kemiskinan multidimensi anak di Provinsi Sulawesi Tenggara
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pembahasan mengenai kesejahteraan merupakan suatu pembahasan yang mempunyai cakupan atau ruang lingkup yang luas. Pembahasan mengenai kesejahteraan berkaitan erat
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. 2.1 Uji Hipotesis
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas tentang pengujian hipotesis, metode klasifikasi berstruktur pohon, metode-metode statistika yang menjadi dasar pada metode QUEST, dan algoritme QUEST..1
Lebih terperinciMARKET POTENTIAL RESEARCH PASAR TRADISIONAL PD PASAR SURYA DI CABANG SURABAYA SELATAN. M. Jamal Muttaqin ( )
MARKET POTENTIAL RESEARCH PASAR TRADISIONAL PD PASAR SURYA DI CABANG SURABAYA SELATAN M. Jamal Muttaqin (1307 100 069) Latar Belakang Urgensi Pasar Tradisional Menyusutnya Pasar Tradisional Semakin banyak
Lebih terperinciBAB III PEREDUKSIAN RUANG INDIVIDU DENGAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA. Analisis komponen utama adalah metode statistika multivariat yang
BAB III PEREDUKSIAN RUANG INDIVIDU DENGAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA Analisis komponen utama adalah metode statistika multivariat yang bertujuan untuk mereduksi dimensi data dengan membentuk kombinasi linear
Lebih terperinciANALISIS GEROMBOL CLUSTER ANALYSIS
ANALISIS GEROMBOL CLUSTER ANALYSIS Pendahuluan Tujuan dari analisis gerombol : Menggabungkan beberapa objek ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan sifat kemiripan atau sifat ketidakmiripan antar objek
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE EKSPLORATORI KOMPONEN UTAMA
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE EKSPLORATORI KOMPONEN UTAMA Rina Fitrianita Rizki 1, Susiswo 2 Universitas Negeri Malang E-mail: rin.bluey.7@gmail.com Abstrak:
Lebih terperinciCompany LOGO ANALISIS BIPLOT
Company LOGO ANALISIS BIPLOT Pendahuluan Company name Data : ringkasan berupa nilai beberapa peubah pada beberapa objek Objek n Nilai Peubah X X.. Xp Company name Penyajian Data dalam bentuk matriks =
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Dalam bab ini akan dipaparkan beberapa teori pendukung yang digunakan dalam
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Dalam bab ini akan dipaparkan beberapa teori pendukung yang digunakan dalam proses analisis klaster pada bab selanjutnya. 2.1 DATA MULTIVARIAT Data yang diperoleh dengan mengukur
Lebih terperinciMinggu XI ANALISIS KOMPONEN UTAMA. Utami, H
Minggu XI ANALISIS KOMPONEN UTAMA Utami, H Outline 1 Pendahuluan 2 Tujuan 3 Analisis Komponen Utama 4 Contoh Utami, H Minggu XIANALISIS KOMPONEN UTAMA 2 / 16 Outline 1 Pendahuluan 2 Tujuan 3 Analisis Komponen
Lebih terperinciTINGKAT KEMISKINAN DI DKI JAKARTA MARET 2017
Tingkat Kemiskinan di DKI Jakarta Maret 2017 No. 35/07/31/Th.XIX, 17 Juli 2017 TINGKAT KEMISKINAN DI DKI JAKARTA MARET 2017 Jumlah penduduk miskin di DKI Jakarta pada bulan Maret 2017 sebesar 389,69 ribu
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI JAWA TENGAH SEPTEMBER 2015
PROFIL KEMISKINAN DI JAWA TENGAH SEPTEMBER 2015 No. 05/01/33/Th. X, 4 Januari 2016 PERSENTASE PENDUDUK MISKIN SEPTEMBER 2015 MENCAPAI 13,32 PERSEN Pada bulan ember 2015, jumlah penduduk miskin (penduduk
Lebih terperinciPENGELOMPOKKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TIMUR BERDASARKAN INDIKATOR KEMISKINAN DENGAN METODE CLUSTER ANALYSIS
PENGELOMPOKKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TIMUR BERDASARKAN INDIKATOR KEMISKINAN DENGAN METODE CLUSTER ANALYSIS 1 Nurul Komariyah (1309 105 013) 2 Muhammad Sjahid Akbar 1,2 Jurusan Statistika FMIPA
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. survei yang dilakukan BPS pada 31 Oktober Langkah selanjutnya yang
BAB III PEMBAHASAN Data yang digunakan dalam skripsi ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari buku saku Ikhtisar Data Pendidikan Tahun 2016/2017. Data tersebut dapat dilihat pada Lampiran 1. Data
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN. masalah kompleks yang telah membuat pemerintah memberikan perhatian khusus
1 I. PENDAHULUAN A. Latar Belakang. Kemiskinan merupakan isu sentral yang dihadapi oleh semua negara di dunia termasuk negara sedang berkembang, seperti Indonesia. Kemiskinan menjadi masalah kompleks yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. kemiskinan yang akurat dan tepat sasaran. Data kemiskinan yang baik dapat
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah kemiskinan merupakan salah satu persoalan mendasar yang menjadi pusat perhatian pemerintah di negara manapun. Salah satu aspek penting untuk mendukung strategi
Lebih terperinciMemodelkan regresi logistik biner data set hasil sampel bootstrap B.
B O O T S T R A P A G G R E G A T I N G 1 2 3 4 5 6 7 Tinjauan Pustaka Algoritma Bagging Regresi Logistik Biner Mengambil sampel bootstrap sebanyak n dari data set dengan pengulangan sebanyak n. Pengambilan
Lebih terperinciKAJIAN METODE BERBASIS MODEL PADA ANALISIS CLUSTER DENGAN PERANGKAT LUNAK MCLUST
LAPORAN PENELITIAN BIDANG ILMU KELOMPOK TINGKAT LANJUT KAJIAN METODE BERBASIS MODEL PADA ANALISIS CLUSTER DENGAN PERANGKAT LUNAK MCLUST Oleh: Drs. Timbul Pardede, M.Si Drs. Budi Prasetyo, M.Si FAKULTAS
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada saat ini kemiskinan menjadi topik yang dibahas dan diperdebatkan di berbagai forum nasional maupun internasional, walaupun kemiskinan itu sendiri telah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis Komponen Utama (AKU, Principal Componen Analysis) bermula dari
BAB 2 LANDASAN TEORI 21 Analisis Komponen Utama 211 Pengantar Analisis Komponen Utama (AKU, Principal Componen Analysis) bermula dari tulisan Karl Pearson pada tahun 1901 untuk peubah non-stokastik Analisis
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI PROVINSI JAMBI MARET 2017
No.38/07/15/Th.XI, 17 Juli 2017 PROFIL KEMISKINAN DI PROVINSI JAMBI MARET 2017 PERSENTASE PENDUDUK MISKIN MARET 2017 MENCAPAI 8,19 PERSEN Jumlah penduduk miskin (penduduk dengan pengeluaran per kapita
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah kemiskinan merupakan salah satu persoalan mendasar yang menjadi pusat perhatian pemerintah di Negara manapun (Sumodiningrat, 2009). Di Indonesia kemiskinan
Lebih terperinciLaporan Tugas Akhir D3-Statistika 2009
Laporan Tugas Akhir D3-Statistika 2009 Selasa, 12 Juni 2012 ANALISIS KORESPONDENSI KECENDERUNGAN DARI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI GIZI BALITA DI JAWA TIMUR OLEH : RATNA AYU M DOSEN PEMBIMBING : IR.
Lebih terperinciPemetaan Biplot untuk Masalah Putus Sekolah Pendidikan Dasar pada Masyarakat Miskin antar Kecamatan di Kabupaten Ogan Ilir
Jurnal Penelitian Sains Volume 14 Nomer 2(A) 14203 Pemetaan Biplot untuk Masalah Putus Sekolah Pendidikan Dasar pada Masyarakat Miskin antar Kecamatan di Kabupaten Ogan Ilir Dian Cahyawati S. dan Oki Dwipurwani
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA TENGAH SEPTEMBER 2012
No. 05/01/33/Th. VII, 2 Januari 2013 PROFIL KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA TENGAH SEPTEMBER 2012 JUMLAH PENDUDUK MISKIN SEPTEMBER 2012 MENCAPAI 4,863 JUTA ORANG RINGKASAN Jumlah penduduk miskin (penduduk
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. dianalisis dan hasilnya ditransformasi menjadi matriks berukuran??
TINJAUAN PUSTAKA Data Disagregat dan Agregat Berdasarkan cara pengumpulannya, data dapat dibedakan atas data internal dan data eksternal. Data internal berasal dari lingkungan sendiri sedangkan data eksternal
Lebih terperinciPROSIDING ISSN: M-14 ANALISIS K-MEANS CLUSTER UNTUK PENGELOMPOKAN KABUPATEN /KOTA DI JAWABARAT BERDASARKAN INDIKATOR MASYARAKAT
M-14 ANALISIS K-MEANS CLUSTER UNTUK PENGELOMPOKAN KABUPATEN /KOTA DI JAWABARAT BERDASARKAN INDIKATOR MASYARAKAT Soemartini 1, dan Enny Supartini 2 1,2) Departemen Statistika FMIPA UNPAD Bandung tine_soemartini@yahoocom,
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
5 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Matriks 2.1.1 Definisi Matriks Matriks adalah suatu kumpulan angka-angka yang juga sering disebut elemenelemen yang disusun secara teratur menurut baris dan kolom berbentuk
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi merupakan bentuk analisis hubungan antara variabel prediktor
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Analisis Regresi Analisis regresi merupakan bentuk analisis hubungan antara variabel prediktor (variabel independent) dengan variabel outcome (variabel dependen) untuk
Lebih terperinci1.1 Latar Belakang Masalah Rumusan Masalah Tujuan Penelitian Kegunaan Penelitian Sistematika Penulisan...
DAFTAR ISI Halaman HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PENGESAHAN... ii PERNYATAAN ORISINALISTAS... iii KATA PENGANTAR... iv ABSTRAK... vi DAFTAR ISI... vii DAFTAR TABEL... x DAFTAR GAMBAR... xi DAFTAR LAMPIRAN...
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN PROVINSI SUMATERA BARAT SEPTEMBER 2014
No. 05 /1 /13/Th. XVIII / 2 Januari 2015 PROFIL KEMISKINAN PROVINSI SUMATERA BARAT SEPTEMBER 2014 Jumlah penduduk miskin di Provinsi Sumatera Barat pada September 2014 adalah 354.738 jiwa. Dibanding Maret
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN PROVINSI SUMATERA BARAT SEPTEMBER 2015
No. 04 / 01 /13/Th. XIX / 4 Januari 2016 PROFIL KEMISKINAN PROVINSI SUMATERA BARAT SEPTEMBER 2015 Jumlah penduduk miskin di Provinsi Sumatera Barat pada adalah 349.529 jiwa. Dibanding (379.609 jiwa) turun
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN PROVINSI SUMATERA BARAT MARET 2017
No. 38/07/13/Th. XX/17 Juli 2017 PROFIL KEMISKINAN PROVINSI SUMATERA BARAT MARET 2017 Garis Kemiskinan (GK) selama - Maret 2017 mengalami peningkatan 3,55 persen, yaitu dari Rp.438.075 per kapita per bulan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Aljabar Matriks 2.1.1 Definisi Matriks Matriks adalah suatu kumpulan angka-angka yang juga sering disebut elemen-elemen yang disusun secara teratur menurut baris dan kolom sehingga
Lebih terperinciAnalisis Biplot untuk Pemetaan Posisi dan Karakteristik Usaha Pariwisata di Provinsi Bali
Jurnal Matematika Vol. 6 No. 1, Juni 2016. ISSN: 1693-1394 Analisis Biplot untuk Pemetaan Posisi dan Karakteristik Usaha Pariwisata di Provinsi Bali I Gusti Ayu Made Srinadi Jurusan Matematika, Fakultas
Lebih terperinciA. Keadaan Geografis Dan Topografi
BAB II GAMBARAN UMUM PROVINSI GORONTALO Profil Kesehatan Provinsi Gorontalo Provinsi Gorontalo di bentuk berdasarkan Undang-Undang Nomor 38 tahun 2000, maka secara administratif sudah terpisah dari Provinsi
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI PROVINSI BANTEN SEPTEMBER 2013
PROFIL KEMISKINAN DI PROVINSI BANTEN SEPTEMBER 2013 No. 04/01/36/Th.VIII, 2 Januari 2014 JUMLAH PENDUDUK MISKIN SEPTEMBER 2013 MENCAPAI 682,71 RIBU ORANG Pada bulan September 2013, jumlah penduduk miskin
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. konsep-konsep dasar pada QUEST dan CHAID, algoritma QUEST, algoritma
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Bab ini akan membahas pengertian metode klasifikasi berstruktur pohon, konsep-konsep dasar pada QUEST dan CHAID, algoritma QUEST, algoritma CHAID, keakuratan dan kesalahan dalam
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kemiskinan merupakan masalah dalam pembangunan yang bersifat multidimensi. Kemiskinan merupakan persoalan kompleks yang terkait dengan berbagai dimensi yakni sosial,
Lebih terperinciBPSPROVINSI JAWATIMUR
BPSPROVINSI JAWATIMUR No. 06/01/35/Th.XIII, 2 Januari 2015 PROFIL KEMISKINAN DI JAWA TIMUR SEPTEMBER 2014 RINGKASAN Jumlah penduduk miskin di Jawa Timur pada bulan September 2014 dibandingkan turun sebesar
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN PROVINSI SUMATERA BARAT MARET 2016
No. 42/7/13/Th. XIX/18 Juli 2016 PROFIL KEMISKINAN PROVINSI SUMATERA BARAT MARET 2016 Jumlah penduduk miskin di Provinsi Sumatera Barat pada 2016 adalah 371.555 jiwa. Dibanding (349.529 jiwa) naik sebanyak
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. pemerataan kesempatan memperoleh pendidikan yang bermutu masih menjadi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pendidikan merupakan upaya dalam mempercepat pengembangan potensi manusia untuk mampu mengemban tugas yang dibebankan kepadanya. Jadi pendidikan merupakan suatu kebutuhan
Lebih terperinciSTATISTIK DAN PERANAN PENYEDIAAN PERUMAHAN DAN PERMUKIMAN YANG LAYAK TERHADAP KEMISKINAN DI JAWA TENGAH Disampaikan oleh: BPS Provinsi Jawa Tengah
STATISTIK DAN PERANAN PENYEDIAAN PERUMAHAN DAN PERMUKIMAN YANG LAYAK TERHADAP KEMISKINAN DI JAWA TENGAH Disampaikan oleh: BPS Provinsi Jawa Tengah FGD PENINGKATAN KUALITAS RTLH UNTUK MENDUKUNG PENANGGULANGAN
Lebih terperinciANALISIS CLUSTER KABUPATEN/KOTA DI RIAU BERDASARKAN PENDAPATAN DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) TAHUN 2010 TUGAS AKHIR
ANALISIS CLUSTER KABUPATEN/KOTA DI RIAU BERDASARKAN PENDAPATAN DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) TAHUN 2010 TUGAS AKHIR Diajukan sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan
Lebih terperinciDAFTAR ISI. Halaman KATA PENGANTAR DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR
DAFTAR ISI Halaman KATA PENGANTAR DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR i ii v viii I. PENDAHULUAN 1 7 1.1. Latar Belakang 1 1.2. Rasional 4 1.3. Perumusan Masalah 5 1.4. Tujuan dan Manfaat Studi 5 1.4.1.
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
HASIL DAN PEMBAHASAN Karakteristik Siswa Gambar 1 memperlihatkan Karakteristik siswa SMA Negeri Ulu Siau berdasarkan jurusan. Berdasarkan Gambar 1 umumya siswa lebih memilih jurusan IPA daripada jurusan
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Gambar 1 Diagram kotak garis
TINJAUAN PUSTAKA Diagram Kotak Garis Metode diagram kotak garis atau boxplot merupakan salah satu teknik untuk memberikan gambaran tentang lokasi pemusatan data, rentangan penyebaran dan kemiringan pola
Lebih terperinciBAB 12. PENANGGULANGAN KEMISKINAN KELUARGA DI INDONESIA. Oleh: Herien Puspitawati Tin Herawati
BAB 12. PENANGGULANGAN KEMISKINAN KELUARGA DI INDONESIA Oleh: Herien Puspitawati Tin Herawati Kondisi Kemiskinan di Indonesia Isu kemiskinan yang merupakan multidimensi ini menjadi isu sentral di Indonesia
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Rancangan Percobaan Rancangan percobaan merupakan suatu uji dalam atau deretan uji baik menggunakan statistika deskripsi maupun statistika inferensia, yang bertujuan untuk mengubah
Lebih terperinci*Corresponding Author:
PERBANDINGAN KINERJA METODE COMPLETE LINKAGE DAN AVERAGE LINKAGE DALAM MENENTUKAN HASIL ANALISIS CLUSTER (Studi Kasus: Produksi Palawija Provinsi Kalimantan Timur 2014/2015) Silvia Ningsih 1, Sri Wahyuningsih
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Kemiskinan adalah masalah kompleks yang melanda negeri ini. Persoalan kemiskninan dipengaruhi oleh berbagai faktor yang saling berkaitan, antara lain: tingkat
Lebih terperinciPENGELOMPOKKAN DESA DI KABUPATEN SORONG PROVINSI PAPUA BARAT TAHUN 2016 BERDASARKAN STATUS KETERTINGGALAN
PENGELOMPOKKAN DESA DI KABUPATEN SORONG PROVINSI PAPUA BARAT TAHUN 2016 BERDASARKAN STATUS KETERTINGGALAN Indah Ratih Anggriyani 1), Dariani Matualage 2), Esther Ria Matulessy 3) 1)2)3) Jurusan Matematika
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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. peningkatan pendapatan (PDRB). Dalam hal ini faktor-faktor produksi yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perbaikan dalam bidang pendidikan dapat secara positif mempengaruhi suatu bangsa dalam produktivitas, GDP, dan pertumbuhan ekonomi. Pertumbuhan ekonomi merupakan gambaran
Lebih terperinciGambar Perkembangan Kemiskinan di Indonesia,
Kemiskinan Termasuk bagian penting dari aspek analisis ketenagakerjaan adalah melihat kondisi taraf kehidupan penduduk, yang diyakini merupakan dampak langsung dari dinamika ketenagakerjaan. Kemiskinan
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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. diperbaharui, karena memiliki proses pembentukan yang cukup lama serta
1 BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Minyak bumi merupakan sumberdaya alam yang tidak dapat diperbaharui, karena memiliki proses pembentukan yang cukup lama serta jumlah dan persediaan yang terbatas.
Lebih terperinciBAB III TEORI HIERARKI ANALITIK. Proses Hierarki Analitik (PHA) atau Analytical Hierarchy Process (AHP)
BAB III TEORI HIERARKI ANALITIK 3.1 Pengertian Proses Hierarki Analitik Proses Hierarki Analitik (PHA) atau Analytical Hierarchy Process (AHP) pertama kali dikembangkan oleh Thomas Lorie Saaty dari Wharton
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN Desain Penelitian Teknik Penarikan Contoh
METODE PENELITIAN Desain Penelitian Desain penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah cross sectional study. Cross sectional study dilakukan untuk mengidentifikasi dan menganalisis karakteristik
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI JAWA TENGAH SEPTEMBER 2016
PROFIL KEMISKINAN DI JAWA TENGAH SEPTEMBER 2016 No. 05/01/33/Th. XI, 3 Januari 2017 PERSENTASE PENDUDUK MISKIN SEPTEMBER 2016 MENCAPAI 13,19 PERSEN Pada bulan ember 2016, jumlah penduduk miskin (penduduk
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA TENGAH SEPTEMBER 2014
No. 05/01/33/Th. IX, 2 Januari 2015 PROFIL KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA TENGAH SEPTEMBER 2014 JUMLAH PENDUDUK MISKIN SEPTEMBER 2014 MENCAPAI 4,562 JUTA ORANG RINGKASAN Jumlah penduduk miskin (penduduk yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2 Analisis Korelasi Analisis korelasi adalah alat statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui deraat hubungan linear antara satu variabel dengan variabel lain (Algifari, 997)
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI BALI SEPTEMBER 2014
No. 06/01/51/Th. IX, 2 Januari 2015 PROFIL KEMISKINAN DI BALI SEPTEMBER 2014 JUMLAH PENDUDUK MISKIN SEPTEMBER 2014 MENCAPAI 195,95 RIBU ORANG Jumlah penduduk miskin (penduduk dengan pengeluaran per kapita
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN PROVINSI SUMATERA BARAT SEPTEMBER 2016
No. 04/01/13/Th. XX/3 Januari 2017 PROFIL KEMISKINAN PROVINSI SUMATERA BARAT SEPTEMBER 2016 Garis Kemiskinan (GK) mengalami peningkatan 3,04 persen, menjadi Rp 438.075 per kapita per bulan dari Rp 425.141
Lebih terperinciAnalisis Dan Perhitungan Pembanding Kemiskinan Di Provinsi Lampung
Analisis Dan Perhitungan Pembanding Kemiskinan Di Provinsi Lampung Dari kajian terdahulu memberi kesimpulan bahwa tingginya persentase dan jumlah penduduk miskin Lampung lebih disebabkan oleh masih tingginya
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA TENGAH MARET 2014
No. 40/07/33/Th. VIII, 1 Juli 2014 PROFIL KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA TENGAH MARET 2014 JUMLAH PENDUDUK MISKIN MARET 2014 MENCAPAI 4,836 JUTA ORANG RINGKASAN Jumlah penduduk miskin (penduduk yang berada
Lebih terperinciAnalisis Diskriminan untuk Mengetahui Faktor yang Mempengaruhi Pilihan Program Studi Matematika di FMIPA dan FKIP Universitas Sriwijaya
Jurnal Penelitian Sains Volume 14 Nomer 4(A) 14403 Analisis Diskriminan untuk Mengetahui Faktor yang Mempengaruhi Pilihan Program Studi Matematika di FMIPA dan FKIP Universitas Sriwijaya Yuli Andriani,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. dari variabel-variabel yang saling berkorelasi. Analisis peubah ganda dapat
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Peubah Ganda Analisis peubah ganda merupakan metode statistika yang menganalisis secara bersama-sama variabel yang cukup banyak yang diamati pada setiap individu atau
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI PROVINSI BANTEN MARET 2015
No. 44/09/36/Th. IX, 15 September 2015 PROFIL KEMISKINAN DI PROVINSI BANTEN MARET 2015 JUMLAH PENDUDUK MISKIN MARET 2015 MENCAPAI 702,40 RIBU ORANG Pada bulan 2015, jumlah penduduk miskin (penduduk dengan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. penelitian ini, yaitu analisis peubah ganda, analisis gerombol (cluster analysis),
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan dibahas beberapa konsep yang menjadi dasar dalam penelitian ini, yaitu analisis peubah ganda, analisis gerombol (cluster analysis), metode penggerombolan hirarki
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data
HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data Jawa Timur merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang mempunyai 38 kabupaten/kota, terdiri atas 29 kabupaten dan 9 kota. Secara umum wilayah Provinsi Jawa Timur
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI BALI MARET 2014
No. 45/07/51/Th. VIII, 1 Juli 2014 PROFIL KEMISKINAN DI BALI MARET 2014 JUMLAH PENDUDUK MISKIN MARET 2014 MENCAPAI 185,20 RIBU ORANG Jumlah penduduk miskin (penduduk dengan pengeluaran per kapita per bulan
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 terperinciAnalisis Biplot pada Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Variabel-variabel Komponen Penyusun Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Sidang Tugas Akhir Surabaya, 15 Juni 2012 Analisis Biplot pada Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Variabel-variabel Komponen Penyusun Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Wenthy Oktavin Mayasari
Lebih terperinciPROFIL KEMISKINAN DI SULAWESI TENGGARA MARET 2017 RINGKASAN
38/07/Th. XX, 17 JULI 2017 PROFIL KEMISKINAN DI SULAWESI TENGGARA MARET 2017 RINGKASAN Jumlah penduduk miskin (penduduk yang berada dibawah Garis Kemiskinan) di Sulawesi Tenggara pada bulan Maret 2017
Lebih terperinci