ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN RUMAH TANGGA DI DESA KOTAYASA MELALUI PENDEKATAN REGRESI LOGISTIK BINER
Isi Artikel Utama
Abstrak
Desa Kotayasa merupakan desa yang memiliki jumlah rumah tangga miskin terbanyak di Kabupaten Banyumas sebanyak 1.662 rumah tangga miskin (78%). Penelitian ini bertujuan untuk menentukan faktor-faktor apa saja yang berpengaruh signifikan dan menginterpretasi model regresi logistik biner terhadap rumah tangga miskin di Desa Kotayasa. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dari Dinas Sosial dan Pemberdayaan Masyarakat dan Desa Kabupaten Banyumas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor yang berpengaruh signifikan terhadap rumah tangga miskin di Desa Kotayasa adalah daya listrik, simpanan emas, dan hewan ternak. Sedangkan, faktor yang tidak berpengaruh signifikan adalah sumber air minum dan kendaraan pribadi. Hasil analisis diperoleh nilai odds ratio, yaitu daya listrik sebesar 3,999, simpanan emas sebesar 7,963, dan hewan ternak sebesar 1,497. Variabel daya listrik menunjukkan bahwa rumah tangga dengan daya listrik kurang dari sama dengan 900 memiliki peluang lebih besar termasuk ke dalam rumah tangga miskin sebesar 3,999. Variabel simpanan emas yaitu rumah tangga yang tidak memiliki simpanan emas memiliki peluang lebih besar termasuk ke dalam rumah tangga miskin sebesar 7,963. Variabel hewan ternak menunjukkan bahwa rumah tangga yang tidak memiliki hewan ternak memiliki peluang lebih besar termasuk ke dalam rumah tangga miskin sebesar 1,497.
Rincian Artikel
Bagian

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Cara Mengutip
Referensi
[1]. Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis, Second Edition. New York: John
Willey & Sons.
[2]. Badan Pusat Statistik. (2008). Analisis dan Perhitungan Tingkat Kemiskinan Tahun 2008.
[3]. Badan Pusat Statistik. (2022). Data dan Informasi Kemiskinan Kabupaten/Kota di Indonesia.
[4]. Badan Pusat Statistik (2021). Statistik Indonesia 2021
[5]. Bain, L., dan Engelhardt. (1992). Introduction to Probability and Mathematical Statistics. Belmonf California: Duxbury Presss An Imprint of Wadsworth Publishing Company
[6]. Bhinadi, A. (2017). Penanggulangan Kemiskinan dan Pemberdayaan Masyarakat. Yogyakarta: Deepublish.
[7]. Hosmer, D. W., Lemeshow, S., dan Sturdivant, R. X. (2013). Applied Logistic Regression Third Edition. New York: John Willey and Sons Inc.
[8]. Miftahuddin. (2011). Analisa Karakteristik Rumah Tangga Miskin dengan Metode
Regresi Logistik Terbaik. Jurnal Matematika, Statistika, dan Komputasi, 7, 79-81.
[9]. Nisva, T.M.T, dan Ratnasari, V. (2020). Analisis Regresi Logistik Biner pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jenis Perceraian di Kabupaten Lumajang. Jurnal Inferensi, 3(1).
[10]. Permatasari, V. S., dan Yuliana, L. (2020). Penerapan Regresi Logistik Biner pada Status Kesejahteraan Rumah Tangga di Provinsi Bali Tahun 2020. Jurnal Politeknik Statistika STIS.
[11]. Santi, N. D., Mumtaz, T., Fatmawati, A. D., dan Retnosari, L. (2022). Perhitungan dan Analisis Kemiskinan Makro Indonesia Tahun 2022. Badan Pusat Statistik..
[12]. Setyawan, D. A. (2021). Modul Hipotesis dan Variabel Penelitian. Tahta Media.
[13]. Ludeman, L. C.. 1987. Fundamental of Digital Signal Processing. Singapore : John Wiley & Sons, Inc.