Pemetaan wilayah di Jawa Timur berdasarkan indikator kemiskinan

Saputri, Yosiana (2022) Pemetaan wilayah di Jawa Timur berdasarkan indikator kemiskinan. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 10611810000054-Undergraduate_Thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Tahun 2020, Indonesia dilanda COVID-19\. Salah satu dampaknya adalah meningkatnya angka kemiskinan. Jawa Timur merupakan salah satu provinsi yang juga terkena dampak tersebut. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan faktor-faktor pembentuk indikator kemiskinan di kabupaten/kota madya di Provinsi Jawa Timur, memetakan kabupaten/kota madya di Jawa Timur pada tahun 2020 berdasarkan indikator kemiskinan, serta mengetahui perbedaan antarkelompok yang terbentuk. Terdapat 16 variabel indikator kemiskinan yang digunakan dalam penelitian ini. Data diperoleh melalui Provinsi Jawa Timur Dalam Angka, Statistik Kesehatan Provinsi Jawa Timur, Statistik Pendidikan Provinsi Jawa Timur, dan situs web Badan Pusat Statistik. Metode yang digunakan adalah analisis faktor, yang dilanjutkan dengan analisis cluster menggunakan K-Means dan analisis diskriminan. Hasil analisis faktor membentuk empat faktor, yaitu faktor kesejahteraan pendidikan, faktor kesejahteraan ekonomi, faktor pengguna PLN dan pemberian ASI baduta, serta faktor pengguna kontrasepsi (KB). Selanjutnya, analisis menggunakan K-Means menghasilkan tiga kelompok, yaitu kelompok satu merupakan kelompok dengan tingkat kemiskinan sedang, kelompok dua merupakan kelompok dengan tingkat kemiskinan tinggi yang diduduki oleh Kabupaten Sumenep, dan kelompok tiga merupakan kelompok dengan tingkat kemiskinan rendah. Selanjutnya, menggunakan analisis diskriminan, diperoleh hasil bahwa keempat faktor merupakan variabel pembeda dan masuk ke dalam model, dengan ketepatan klasifikasi sebesar 100 persen.
================================================================================================================================
In 2020, Indonesia was hit by COVID-19, one of the impacts of which was an increase in the poverty rate. East Java is one of the provinces that was also affected by the pandemic. The purpose of this study is to describe the factors forming the Poverty Indicators in regencies/municipalities in East Java Province, map regencies/municipalities in East Java in 2020 based on poverty indicators, and identify the differences between the groups formed. There are 16 poverty indicator variables used in this study. The data were obtained from _East Java Province in Figures_, _East Java Province Health Statistics_, _East Java Province Education Statistics_, and the Central Statistics Agency website. The methods used were factor analysis, followed by cluster analysis using K-Means and discriminant analysis. The results of the factor analysis formed four factors, namely the education welfare factor, economic welfare factor, PLN user and breastfeeding factor for children under two years of age, and contraceptive user factor (KB). The K-Means analysis then resulted in three groups, where group one is a group with moderate poverty, group two is a group with high poverty, consisting of Sumenep Regency, and group three is a group with low poverty. Furthermore, the discriminant analysis showed that all four factors were distinguishing variables and were included in the model, with a classification accuracy of 100 percent.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	519.53 Sap p-1
Uncontrolled Keywords:	Analisis Cluster, Analisis Diskriminan, Analisis Faktor, Indikator Kemiskinan, Metode K-Means, Cluster Analysis, Discriminant Analysis, Factor Analysis, Poverty Indicators, K-Means Method
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA278.55 Cluster analysis
Divisions:	Faculty of Vocational > 49501-Business Statistics
Depositing User:	magang .
Date Deposited:	06 Oct 2026 02:06
Last Modified:	06 Oct 2026 02:06
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/145288

Actions (login required)

View Item