Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia dan Pengangguran Terhadap Tingkat Kemiskinan di Sumatera Utara Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda
DOI:
https://doi.org/10.59581/konstanta.v2i2.3524Keywords:
poverty, human development indeks, unemployment, multiple linear regressionAbstract
Poverty is a serious problem in Indonesia, including in North Sumatra. Various factors include the human development index (HDI) and unemployment rate. This research aims to analyze the influence of the Human Development Index (HDI) and unemployment on the poverty rate in North Sumatra using the method multiple linear regression to analyze secondary data obtained from the Central Statistics Agency (BPS) of North Sumatra. The variables used in this research are the HDI and unemployment, while the dependent variable is the poverty level. The results of the research show that the HDI and the unemployment rate have a significant influence on the poverty level. These findings show that to reduce poverty in North Sumatra, efforts are needed to increase the HDI through improving the quality of education, health and living standards of the community by increasing the HDI which provides efforts to prevent poverty from occurring.
References
Anggraini, D., Fasa, M. I., & Suharto, S. (2023). Pengaruh pengangguran terhadap kemiskinan ditinjau dari perspektif ekonomi Islam. Tirtayasa Ekonomika, 18(1), 123-138.
Arifin, N. (2022). PDRB, IPM, dan kemiskinan di Indonesia. Journal of Sharia Financial Management, 3(2), 87-103.
Damayanti, A. (2016). Implementasi program keluarga harapan (PKH) dalam meningkatkan kualitas hidup masyarakat (studi kasus di Kabupaten Probolinggo). Jurnal Ilmiah Administrasi Publik, 2(3), 15–19.
Franita, R., & Fuady, A. (2019). Analisa pengangguran di Indonesia. Nusantara (Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial), 2.
Gujarati, D. N. (2003). Basic Econometric (4th ed.). New York: McGraw-Hill.
Maddala, G. S. (1992). Introduction to Econometric (2nd ed.). New York: Macmillan Publishing Company.
Marini, L., & Putri, N. T. (2020). Peluang terjadinya pengangguran di Provinsi Bengkulu: Seberapa besar? Convergence: The Journal of Economic Development, 1(2), 70–83.
Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2006). Introduction to Linear Regression Analysis (4th ed.). New York: John Wiley and Sons.
Nurfu'adah, A. (2022). Pengaruh sustainability report disclosure terhadap financial performance (Doctoral dissertation, Universitas Pendidikan Indonesia).
P, M., & Pramono, D. (2019). Analisis pengaruh indeks pembangunan manusia, pengangguran, dan pertumbuhan ekonomi terhadap tingkat kemiskinan di kota dan kabupaten Provinsi Jawa Timur tahun 2017-2017.
Samosir, N., Siagian, P., & Bangun, P. (2014). Analisis metode backward dan metode forward untuk menentukan persamaan regresi linear berganda. Saintia Matematika, 2(4), 345–360.
Sari, N. L. (2023). Pengaruh indeks pembangunan manusia, tenaga kerja, pengangguran dan kemiskinan terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. INDEPENDENT: Journal of Economics, 3(2), 32-39.
Sembiring, R. K. (
Sembiring, R. K. (1995). Analisis Regresi (Edisi kedua). Bandung: ITB.
Sinurat, R. P. (2023). Analisis faktor-faktor penyebab kemiskinan sebagai upaya penanggulangan kemiskinan di Indonesia. Jurnal Registratie, 5(2), 87–103.
Sumodiningrat, G. (2001). Ekonometrika Pengantar. Yogyakarta: PFE Yogyakarta.
Susanti, I. S. I. (2022). Penerapan metode analisis regresi linear berganda untuk mengatasi masalah multikolinearitas pada kasus indeks pembangunan manusia (IPM) di Kabupaten Aceh Tamiang. Jurnal gamma-PI, 4(2), 10-17.
Susanto, R., & Pangesti, I. (2021). Pengaruh inflasi dan pertumbuhan ekonomi terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia. JABE (Journal of Applied Business and Economic), 7(2), 271.
Utami, F. P. (2020). Pengaruh indeks pembangunan manusia (IPM), kemiskinan, pengangguran terhadap pertumbuhan ekonomi di Provinsi Aceh. Jurnal Samudra Ekonomika, 4(2), 101-113.
Yuliara, I. M. (2016). Regresi linier berganda. Denpasar: Universitas Udayana.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Konstanta : Jurnal Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.