Daulay, Siti Hartina (2022) PEMODELAN FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KEMISKINAN DI PROVINSI SUMATERA UTARA MENGGUNAKAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR). Undergraduate thesis, Univesitas Negeri Medan.
1. NIM 4151230020 COVER.pdf - Published Version
Download (138kB) | Preview
2. NIM 4151230020 APPROVAL SHEET.pdf - Published Version
Download (876kB) | Preview
3. NIM 4151230020 ABSTRACT.pdf - Published Version
Download (293kB) | Preview
4. NIM 4151230020 PREFACE.pdf - Published Version
Download (516kB) | Preview
5. NIM 4151230020 TABLE OF CONTENT.pdf - Published Version
Download (191kB) | Preview
6. NIM 4151230020 TABLES.pdf - Published Version
Download (129kB) | Preview
7. NIM 4151230020 ILLUSTRATION.pdf - Published Version
Download (229kB) | Preview
8. NIM 4151230020 APPENDICES.pdf - Published Version
Download (128kB) | Preview
9. NIM 4151230020 CHAPTER I.pdf - Published Version
Download (787kB) | Preview
13. NIM 4151230020 CHAPTER V.pdf - Published Version
Download (202kB) | Preview
14. NIM 4151230020 BIBLIOGRAPHY.pdf - Published Version
Download (374kB) | Preview
Abstract
Kemiskinan merupakan permasalahan multidimensi yang kompleks dan
mencakup berbagai aspek. Akibat kompleksitas yang dimilikinya,
penanggulangan kemiskinan memerlukan program yang terintegrasi dan tidak
tumpang tindih. Pengentasan kemiskinan merupakan tantangan global terbesar
yang dihadapi dunia dan menjadi syarat mutlak bagi pembangunan berkelanjutan.
Kemiskinan sering dipandang sebagai ketidakmampuan untuk memenuhi
kebutuhan dasar makanan dan bukan makanan yang diukur dari sisi pengeluaran.
Tujuan dari penelitian ini terfokus pada analisis faktor-faktor penyebab
kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara dengan mempertimbangkan aspek spasial
menggunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR). Penelitian
ini menggunakan data kemiskinan Provinsi Sumatera Utara pada tahun 2018.
Berdasarkan pengujian heterogenitas spasial dan dependensi spasial dapat
disimpulkan bahwa kemiskinan dipengaruhi oleh aspek spasial sehingga
penelitian ini dapat dianalisis menggunakan metode GWR. Pemodelan dengan
menggunakan metode GWR menghasilkan nilai
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Keywords: | Kemiskinan, Dependensi Spasial, Heterogenitas Spasial, metode Geographically Weighted Regression (GWR) |
Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA71 Instruments and machines |
Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
Depositing User: | Mrs Beatrix Nainggolan |
Date Deposited: | 19 Mar 2024 06:12 |
Last Modified: | 19 Mar 2024 06:12 |
URI: | https://digilib.unimed.ac.id/id/eprint/55029 |