Meta-Analisis Dengan Pendekatan Two Stage Structural Equation Modeling (Studi Kasus Beberapa Penelitian Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan Di Pulau Jawa)

Ngafiyah, Arifah Nur (2015) Meta-Analisis Dengan Pendekatan Two Stage Structural Equation Modeling (Studi Kasus Beberapa Penelitian Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan Di Pulau Jawa). Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 1313201705-Master Thesis.pdf]
Preview
Text
1313201705-Master Thesis.pdf - Published Version

Download (2MB) | Preview

Abstract

Kemiskinan merupakan masalah kependudukan yang kompleks dan menjadi
pusat perhatian pemerintah karena menyangkut berbagai macam aspek seperti hak
untuk terpenuhinya pangan, kesehatan, pendidikan, pekerjaan, dan sebagainya.
Tersedianya data kemiskinan yang akurat dan tepat sasaran merupakan salah satu
aspek penting untuk mendukung program strategi penanggulangan kemiskinan.
Pengukuran kemiskinan yang tepat dan dapat dipercaya merupakan instrumen
yang tangguh bagi pengambilan kebijakan dalam memfokuskan perhatian pada
kondisi hidup orang miskin. Dalam rangka menunjang keberhasilan pelaksanaan
program pembangunan terutama yang berkaitan dengan penanggulangan
kemiskinan di Indonesia khususnya di Pulau Jawa, diperlukan suatu penelitian
yang dapat mengetahui informasi mengenai faktor-faktor yang berpengaruh
terhadap kemiskinan. Dengan menggunakan metode meta-analisis berdasarkan
pendekatan Two Stage Structural Equation Modeling (TSSEM). TSSEM
merupakan salah satu metode untuk mengintegrasikan teknik meta-analisis dan
SEM. Data yang digunakan adalah data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS)
dalam Data dan Informasi Kemiskinan Kab/Kota Tahun 2011. Penelitian ini
menggunakan dua variabel laten endogen (ekonomi dan kemiskinan) dan dua
variabel laten eksogen (SDM dan kesehatan) untuk dimodelkan dengan
menggunakan metode SEM-PLS dan selanjutnya dijadikan sebagai unit analisis
dalam meta-analisis dengan pendekatan TSSEM. Hasil meta-analisis dengan
pendekatan TSSEM menunjukkan bahwa variabel laten kesehatan berpengaruh
signifikan terhadap variabel laten ekonomi, variabel laten SDM berpengaruh
signifikan terhadap variabel laten kemiskinan, dan variabel laten ekonomi tidak
berpengaruh signifikan terhadap variabel laten kemiskinan.
========================================================================================================
Poverty is complex population problems that become the government's
concern because it involves of various kinds of aspects such as the fulfillment of
the liberties for food, health, education, employment, and so on. The availability
of accurate and exact target of poverty data is one of the important aspects to
support the poverty reduction strategy. The precise and reliability of poverty
measurement is a formidable instrument for policy-making in focusing attention
on the living conditions of the poor. In order to support the successful
implementation of development programs, particularly with regard to poverty
reduction in Indonesia, especially in Java, we need a research that can give the
information about the factors that affect poverty. By using meta-analysis approach
based on Two-Stage Structural Equation Modeling (TSSEM), this study will
observe the influence of economic factors, Human Resources (HR) and health on
poverty in Java. TSSEM is one of the methods to integrate the technique of metaanalysis
and SEM. The data that used in this study is secondary data from
Statistics Indonesia, which is data and information poverty in Regencies/
Municipalities in Indonesia, 2011. This study used two endogenous latent
variables ( economic and poverty ) and two exogenous latent variables (Human
Resources/HR and health ). The results of the meta-analysis by TSSEM approach
indicate that health had a significant effect on the economic, HR had a significant
effect on the poverty, and economic latent variables have not been the significant
effect on poverty.

Item Type: Thesis (Masters)
Additional Information: RTSt 519.535 4 Nga m
Uncontrolled Keywords: kemiskinan, meta-analisis, Structural Equation Modeling, TSSEM
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA278 Cluster Analysis. Multivariate analysis. Correspondence analysis (Statistics)
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49101-(S2) Master Thesis
Depositing User: Mr. Tondo Indra Nyata
Date Deposited: 19 Mar 2018 07:32
Last Modified: 13 May 2024 02:11
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/51568

Actions (login required)

View Item View Item