Perpustakaan Universitas Padjajaran
Pencarian Spesifik

Detail Cantuman

Image of CONSTRAINED AUTOREGRESSION STRUCTURAL EQUATION MODEL (ASEM) PADA FAKTOR KEMISKINAN DI INDONESIA

 

CONSTRAINED AUTOREGRESSION STRUCTURAL EQUATION MODEL (ASEM) PADA FAKTOR KEMISKINAN DI INDONESIA

Kemiskinan merupakan persoalan mendasar di negara manapun, yang
dari tahun ke tahun diharapkan terns menurun. Menurut data BPS, target

  • CodeCallNoLokasiKetersediaan
    01001150700044519.5 Art cPerpustakaan Pusat (REF.14.15)Tersedia
  • Perpustakaan
    Judul Seri
    -
    No. Panggil
    519.5 Art c/R.14.15
    Penerbit Magister Statistika Terapan : Bandung.,
    Deskripsi Fisik
    xi,;48 hlm,;29 cm
    Bahasa
    Indonesia
    ISBN/ISSN
    -
    Klasifikasi
    519.5 Art c
    Tipe Isi
    -
    Tipe Media
    -
    Tipe Pembawa
    -
    Edisi
    -
    Subyek
    Model Panel 2. Model Persamaan Struktural (SEM)
    Info Detil Spesifik
    -
    Pernyataan Tanggungjawab
  • Kemiskinan merupakan persoalan mendasar di negara manapun, yang
    dari tahun ke tahun diharapkan terns menurun. Menurut data BPS, target
    MDG's dalam menurunkan angka kemiskinan belum tercapai terutama di
    wilayah kabupaten. Sehingga, penelitian ini bertujuan menaksir kontribusi
    dari faktor-faktor yang menjadi penyebab kemiskinan di wilayah kabupaten
    di Indonesia pada tahun 2010-2013. Data kemiskinan bersumber dari agregat
    data survei yang pasti memiliki kesalahan pengukuran (measurement error).
    Faktor-faktor penyebab kemiskinan juga merupakan variabel laten (latent
    variables) yang tidak bisa diukur secara langsung. Keterbatasan data
    menyebabkan tidak semua faktor-faktor penyebab kemiskinan itu dianalisis
    dalam model sehingga muncul omitted variables. Permasalahan dalam
    menaksir kontribusi faktor penyebab kemiskinan ini diatasi dengan
    constrained autoregression structural equation model (ASEM). Bersumber
    dari data Survei Sosial Ekonomi NasionaI (Susenas) dan Survei Angkatan
    Kerja Nasional (Sakernas) dari Badan Pusat Statistik (BPS) didapat hasil
    bahwa tiga dari empat variabel laten yang mempengaruhi kemiskinan di
    wilayah kabupaten yaitu variabel tingkat pendidikan, kualitas kesehatan, dan
    partisipasi kerja yang mempunyai kontribusi signifikan. Selain itu diketahui
    bahwa hasil estimasi dari AS EM jauh lebih baik daripada mean deviant
    regression yang hanya mengasumsikan time-variant omitted variables.

  • Tidak tersedia versi lain

  • Silakan login dahulu untuk melihat atau memberi komentar.


Informasi