نبذة مختصرة : Kemiskinan merupakan salah satu indikator utama yang digunakan dalam mengukur tingkat kesejahteraan masyarakat di Indonesia. Pendekatan pengukuran kemiskinan multidimensi dapat memotret kemiskinan dari beragam aspek seperti pendidikan, kesehatan, kualitas hidup rumah tangga, dan hubungan multidimensi. Tujuan dari penelitian ini adalah melihat faktor dimensi sebagai peubah bebas (X). Data yang digunakan adalah data sekunder tahun 2015 yang berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS) Republik Indonesia. Data dianalisis menggunakan metode analisis korelasi kanonik. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh bahwa koefisien korelasi kanonik antara peubah bebas terhadap peubah tak bebas adalah sebesar 0,810. Hal ini menunjukkan adanya hubungan yang erat antara faktor dimensi pendidikan, kesehatan, dan kualitas hidup rumah tangga terhadap derajat kemiskinan di Indonesia yang diamati melalui persentase kemiskinan, kriminalitas, dan tingkat pengangguran terbuka. Dimensi pendidikan, kesehatan, dan kualitas hidup rumah tangga dapat mengindikasikan derajat kemiskinan di Indonesia. Peningkatan persentase rumah tangga dengan sumber penerangan listrik, sumber air minum yang layak, dan kelahiran terakhir yang dibantu oleh medis, mengindikasikan adanya penurunan persentase kemiskinan namun di sisi lain juga mengindikasikan terjadinya peningkatan pada sektor pengangguran terbuka. Poverty is one of the main indicators used in measuring the level of welfare of people in Indonesia. The multidimensional approach to poverty measurement can portray poverty from various aspects such as education, health, household quality of life, and multidimensional relations. The purpose of this study was to look at dimension factors as independent variables (X). The data used were secondary data in 2015 from the Central Statistics Agency (BPS) Republic of Indonesia. Data were analyzed using canonical correlation analysis methods. Based on the results of the study, it was found that the canonical correlation coefficient between the independent variables ...
No Comments.