Search for collections on Undip Repository

DETERMINAN TINGKAT KEMISKINAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI ACEH TAHUN 2010-2023: PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED PANEL REGRESSION

MAULIDA, Sifa Ari (2025) DETERMINAN TINGKAT KEMISKINAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI ACEH TAHUN 2010-2023: PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED PANEL REGRESSION. Undergraduate thesis, UNDIP : Fakultas Ekonomika dan Bisnis.

[thumbnail of Cover] Text (Cover)
1. S- Cover - 12020119130062.pdf - Published Version

Download (344kB)
[thumbnail of Abstrak (Inggris)] Text (Abstrak (Inggris))
4. S - Abstrak (Inggris) - 12020119130062.pdf - Published Version

Download (263kB)
[thumbnail of Abstrak (Indonesia)] Text (Abstrak (Indonesia))
5. S- Abstrak (Indonesia) - 12020119130062.pdf - Published Version

Download (269kB)
[thumbnail of Daftar Isi] Text (Daftar Isi)
6. S - Daftar Isi - 12020119130062.pdf - Published Version

Download (284kB)
[thumbnail of Daftar Pustaka] Text (Daftar Pustaka)
12. S- Daftar Pustaka - 12020119130062.pdf - Published Version

Download (286kB)
[thumbnail of Fulltext PDF Bookmarks] Text (Fulltext PDF Bookmarks)
16. S - Fulltext PDF Bookmarks - 12020119130062.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (5MB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang diduga
berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan pada 23 kabupaten/kota di Provinsi Aceh
tahun 2010-2023. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder
yang berasal dari Badan Pusat Statistik yang terdiri dari variabel dependen (Y ) yaitu
tingkat kemiskinan dan variabel independen (X) yaitu faktor-faktor yang diduga
mempengaruhi tingkat kemiskinan.
Penelitian ini menggunakan model Geographically Weighted Panel
Regression (GWPR). Model GWPR merupakan kombinasi dari Geographically
Weighted Regression (GWR) dengan regresi data panel dengan asumsi Fixed Effect
Model (FEM). Estimasi parameter model GWPR dilakukan menggunakan metode
Weighted Least Square dengan fungsi kernel adaptive bisquare.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan pendekatan Geographically
Weighted Panel Regression (GWPR) diperoleh hasil bahwa model untuk setiap
lokasi dan faktor-faktor yang memengaruhi persentase penduduk miskin di Provinsi
Aceh berbeda-beda untuk setiap lokasinya karena adanya heterogenitas spasial
dalam hubungan variabel indepeden dengan variabel dependen. Variabel Tingkat
Pengangguran Terbuka dan Laju Pertumbuhan Penduduk memiliki pengaruh positif
dan signifikan terhadap kemiskinan di beberapa wilayah Provinsi Aceh. Adapun
variabel Rata-Rata Lama Sekolah dan Angka Harapan Hidup memiliki pengaruh
negatif dan signifikan terhadap tingkat kemiskinan di beberapa wilayah Provinsi
Aceh. Variabel Produk Domestik Regional Bruto tidak berpengaruh terhadap
tingkat kemiskinan di masing-masing wilayah. Hasil penelitian ini menunjukkan
bahwa pengambilan kebijakan terkait upaya pengentasan kemiskinan harus
disesuaikan dengan karakteristik wilayah masing-masing agar program berjalan
lebih efektif dan efisien

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Kemiskinan, GWPR, Heterogenitas Spasial, Adaptive Bisquare
Subjects: Economics and Business > Economic Sciences
Economics and Business
Divisions: Faculty of Economics and Business > Department of Economics and Development Studies
Depositing User: Elisa Tri Anggrieny
Date Deposited: 17 Sep 2025 07:31
Last Modified: 17 Sep 2025 07:31
URI: https://eprints2.undip.ac.id/id/eprint/38430

Actions (login required)

View Item View Item