Kemiskinan anak merupakan permasalahan serius. Salah satu faktor yang mempengaruhinya adalah jenis kelamin KRT. Anak pada rumah tangga KRT perempuan cenderung lebih berisiko mengalami kemiskinan dibanding anak pada rumah tangga KRT laki-laki. Hal tersebut disebabkan oleh adanya anggapan sosial bahwa perempuan merupakan masyarakat kelas dua. Sehingga dalam dunia kerja tidak memiliki kesempatan yang setara dengan laki-laki. Provinsi Bengkulu merupakan provinsi di wilayah barat Indonesia dengan tingkat kemiskinan anak tertinggi pada tahun 2016 sehingga menjadi fokus dalam penelitian ini dengan tujuan untuk mengetahui gambaran umum, mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi, serta menganalisis kecenderungan variabel bebas terhadap status kemiskinan anak pada rumah tangga KRT perempuan di Provinsi Bengkulu tahun 2018. Data yang digunakan adalah data hasil praktik kerja lapangan mahasiswa Politeknik Statistika STIS tahun 2018. Dengan menggunakan metode analisis regresi logistik biner, diketahui bahwa pendidikan KRT, status pekerjaan KRT, jumlah ART, dan status perkawinan KRT berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan anak KRT perempuan di Provinsi Bengkulu tahun 2018. Kecenderungan lebih besar terjadi pada anak dengan karakteristik pendidikan tertinggi KRT adalah di bawah SMA, KRT bekerja di sektor pertanian, memiliki jumlah ART besar, dan KRT berstatus kawin.
Komponen perekonomian terdiri dari beberapa sektor, masing-masing sektor memberikan kontribusi yang berbeda-beda. Banyaknya sektor ekonomi sehingga harus dilakukan analisis untuk melihat sektor ekonomi unggulan yang potensinya dapat dioptimalkan untuk meningkatkan perekonomian Provinsi Riau. Penelitian ini bertujuan mengetahui sektor unggulan di Provinsi Riau dan gambaran umumnya serta faktor-faktor yang memengaruhi tingkat pendapatan regional sektor unggulan tersebut di Provinsi Riau tahun 2015-2019. Dengan analisis overlay, yaitu penggabungan antara analisis Location Quotient dan Model Rasio Pertumbuhan diperoleh sektor unggulan di Provinsi Riau adalah sektor pertanian dan industri pengolahan. Melalui analisis regresi data panel dengan FEM, diperoleh hasil tenaga kerja sektor pertanian, inflasi sektor pertanian, dan luas lahan pertanian berpengaruh signifikan, sedangkan panjang jalan tidak berpengaruh signifikan terhadap PDRB sektor pertanian. Sementara itu, tenaga kerja sektor industri pengolahan, inflasi sektor industri pengolahan, dan jumlah unit usaha berpengaruh signifikan, sedangkan panjang jalan tidak berpengaruh signifikan terhadap PDRB industri pengolahan di Provinsi Riau tahun 2015-2019.
Tuberculosis (TB) is an infectious disease caused by Mycobacterium Tuberculosis. Untill now, TB is still one of the main problems in many countries, especially developing countries. Indonesia ranked second as the country with the highest TB cases in the world in 2015, where most cases were found in Java. This study was conducted to model the number of new pulmonary TB cases in Java by considering the spatial aspects using Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR). GWNBR method was chosen because the data used in this study are overdispered. The result showed that the population density and percentage of healty homes were not significantly influential in each region. While the number of puskesmas, the percentage of smokers, the percentage of good PHBS, the percentage of diabetes mellitus, and the percentage of less IMT were significant in some regions. In general, the GWNBR model was better for modelling the number of new pulmonary TB cases than negative binomial regression and GWPR.
Java Island is the center of development in Indonesia, and yet poverty remains its major problem. The pockets of poverty in Java are often located in urban and rural areas, dominated by productive age group population with low education. Taking into account spatial factors in determining policy, policy efficiency in poverty alleviation can be improved. This paper presents a Spatial Error Model (SEM) approach to determine the impact of education on poverty alleviation in Java. It not only focuses on the specification of empirical models but also in the selection of parameter estimation methods. Most studies use Maximum Likelihood Estimator (MLE) as a parameter estimation method, but in the presence of normality disturbances, MLE is generally biased. The assumption test on the poverty data of Java showed that the model error was not normally distributed and there was spatial autocorrelation on the error terms. In this study we used SEM using Generalized Methods of Moment (GMM) estimation to overcome the biases associated with MLE. Our results indicate that GMM is as efficient as MLE in determining the impact of education on poverty alleviation in Java and robust to non-normality. Education indicators that have significant impact on poverty alleviation are literacy rate, average length of school year, and percentage of high schools and university graduates.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.