Informasi Dokumen
- Penulis:
- Rapika Hani
- Pengajar:
- Dr. Faigiziduhu Bu’ulölö, M.Si
- Drs. Rachmad Sitepu, M.Si
- Sekolah: Universitas Sumatera Utara
- Mata Pelajaran: D3 Statistika
- Topik: Faktor-faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Sumatera Utara
- Tipe: tugas akhir
- Tahun: 2014
- Kota: Medan
Ringkasan Dokumen
I. PENDAHULUAN
Bagian ini menjelaskan latar belakang penelitian mengenai Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Sumatera Utara. IPM merupakan indikator penting untuk menilai keberhasilan pembangunan suatu daerah. Penelitian ini bertujuan untuk menggali faktor-faktor yang mempengaruhi IPM di Sumatera Utara, termasuk persentase penduduk miskin, laju pertumbuhan ekonomi, pengeluaran pemerintah, dan Produk Domestik Bruto (PDB). Dengan memahami faktor-faktor ini, diharapkan dapat memberikan wawasan bagi pengambil kebijakan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat.
1.1 Latar Belakang
Latar belakang menjelaskan pentingnya IPM sebagai indikator kesejahteraan masyarakat. IPM di Sumatera Utara menunjukkan tren peningkatan dari tahun ke tahun, tetapi masih ada tantangan yang harus diatasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi IPM dan memberikan rekomendasi untuk perbaikan kebijakan.
1.2 Rumusan Masalah
Rumusan masalah mencakup pertanyaan tentang faktor-faktor yang mempengaruhi IPM di Sumatera Utara, besarnya pengaruh tersebut, dan hubungan korelasi antar faktor. Ini memberikan fokus penelitian untuk mencari solusi dalam meningkatkan IPM.
1.3 Batasan Masalah
Penelitian ini membatasi diri pada empat variabel yang dianggap paling berpengaruh terhadap IPM, yaitu persentase penduduk miskin, laju pertumbuhan ekonomi, pengeluaran pemerintah, dan PDB. Pembatasan ini penting agar analisis lebih mendalam dan terfokus.
1.4 Maksud dan Tujuan Penelitian
Maksud penelitian adalah untuk mengamati dan menyajikan data IPM di Sumatera Utara selama 20 tahun. Tujuannya adalah untuk menentukan model regresi linier berganda yang dapat digunakan untuk memprediksi IPM dan memberikan rekomendasi bagi kebijakan pemerintah.
1.5 Manfaat Penelitian
Manfaat penelitian ini adalah sebagai bahan masukan bagi pemerintah dan pemangku kepentingan lainnya dalam merancang kebijakan yang lebih efektif untuk meningkatkan IPM dan kesejahteraan masyarakat di Sumatera Utara.
1.6 Metode Penelitian
Metode penelitian mencakup penelitian kepustakaan dan laporan untuk mengumpulkan data primer dan sekunder. Data yang dikumpulkan akan dianalisis menggunakan regresi linier berganda untuk mengetahui pengaruh variabel terhadap IPM.
1.7 Metode Analisis yang Digunakan
Metode analisis yang digunakan adalah regresi linier berganda untuk mengukur seberapa besar pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen yaitu IPM. Ini akan memberikan gambaran yang jelas tentang hubungan antar variabel.
1.8 Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian dilakukan di Sumatera Utara dengan pengumpulan data dari Badan Pusat Statistik. Waktu penelitian berlangsung dari Maret 2014 hingga selesai.
1.9 Tinjauan Pustaka
Tinjauan pustaka membahas tentang konsep IPM dan analisis regresi. IPM terdiri dari komponen harapan hidup, tingkat pendidikan, dan pengeluaran per kapita. Analisis regresi digunakan untuk memahami hubungan antara variabel-variabel yang mempengaruhi IPM.
1.10 Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan menjelaskan struktur tugas akhir ini, yang terdiri dari enam bab, mulai dari pendahuluan, landasan teori, hingga penutup. Ini memberikan panduan yang jelas bagi pembaca.
II. LANDASAN TEORI
Bab ini menjelaskan teori-teori yang mendasari analisis regresi yang digunakan dalam penelitian ini. Analisis regresi adalah teknik statistik yang digunakan untuk memahami hubungan antara variabel-variabel. Ini mencakup regresi linier sederhana dan berganda, serta pentingnya koefisien determinasi dan korelasi dalam analisis data.
2.1 Pengertian Analisis Regresi
Analisis regresi adalah teknik untuk membangun persamaan yang digunakan untuk membuat perkiraan. Ini membantu peneliti memahami hubungan antara variabel dependen dan independen, serta memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan variabel independen.
2.2 Persamaan Regresi
Persamaan regresi digunakan untuk menganalisis pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Ini mencakup regresi linier sederhana dan berganda, yang masing-masing memiliki aplikasi dan interpretasi yang berbeda dalam penelitian.
2.3 Regresi Linear Sederhana
Regresi linier sederhana digunakan untuk menganalisis hubungan antara satu variabel independen dan satu variabel dependen. Ini memberikan gambaran dasar tentang hubungan linear antara dua variabel.
2.4 Regresi Linier Berganda
Regresi linier berganda digunakan ketika ada lebih dari satu variabel independen. Ini memungkinkan peneliti untuk menganalisis pengaruh beberapa variabel terhadap satu variabel dependen secara simultan, memberikan pemahaman yang lebih komprehensif.
2.5 Kesalahan Standart Estimasi
Kesalahan standar estimasi menunjukkan seberapa tepat model regresi dalam memprediksi nilai variabel dependen. Semakin kecil kesalahan, semakin baik model tersebut dalam menjelaskan variabilitas data.
2.6 Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi (R²) menunjukkan proporsi variasi dalam variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen. Nilai R² yang mendekati 1 menunjukkan model yang baik dalam menjelaskan data.
2.7 Koefisien Korelasi
Koefisien korelasi mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel. Ini penting untuk memahami seberapa erat variabel-variabel tersebut saling berhubungan dalam konteks penelitian.
2.8 Uji Regresi Linier Berganda
Uji regresi linier berganda dilakukan untuk menentukan apakah variabel-variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen. Ini penting untuk validasi model regresi yang dibangun.
2.9 Uji Koefisien Regresi Linier Berganda
Uji koefisien regresi digunakan untuk menguji signifikansi masing-masing variabel independen dalam model regresi. Ini membantu menentukan kontribusi setiap variabel dalam menjelaskan variabel dependen.
III. GAMBARAN UMUM BADAN PUSAT STATISTIK
Bab ini memberikan gambaran tentang Badan Pusat Statistik (BPS) sebagai lembaga yang menyediakan data statistik di Indonesia. BPS memiliki peran penting dalam pengumpulan dan penyajian data yang digunakan dalam analisis IPM.
3.1 Sejarah Badan Pusat Statistik
Sejarah BPS mencakup perkembangan lembaga ini sejak awal berdirinya hingga saat ini. BPS berfungsi sebagai sumber utama data statistik yang mendukung perencanaan dan evaluasi pembangunan di Indonesia.
3.2 Kewenangan
BPS memiliki kewenangan dalam pengumpulan, pengolahan, dan penyajian data statistik yang akurat dan terpercaya. Kewenangan ini menjadikan BPS sebagai lembaga yang vital dalam penyediaan data untuk kebijakan publik.
3.3 Visi dan Misi BPS
Visi dan misi BPS berfokus pada penyediaan data statistik yang berkualitas untuk mendukung pengambilan keputusan. BPS berkomitmen untuk meningkatkan kualitas data dan layanan kepada masyarakat.
3.4 Struktur Organisasi BPS
Struktur organisasi BPS mencerminkan hierarki dan fungsi masing-masing bagian dalam pengelolaan data statistik. Ini penting untuk memahami bagaimana BPS beroperasi dalam mengumpulkan dan menyajikan data.
3.5 Logo BPS
Logo BPS melambangkan identitas lembaga dan komitmennya dalam menyediakan data yang akurat. Ini juga mencerminkan profesionalisme BPS dalam menjalankan tugasnya.
IV. PENGOLAHAN DATA
Bab ini menjelaskan proses pengolahan data yang dilakukan dalam penelitian ini. Pengolahan data mencakup analisis regresi linier berganda dan analisis korelasi untuk melihat hubungan antar variabel yang mempengaruhi IPM.
4.1 Pengolahan Data
Pengolahan data dilakukan dengan mengumpulkan informasi dari sumber yang relevan dan kemudian dianalisis menggunakan metode statistik. Ini penting untuk memastikan bahwa hasil penelitian valid dan dapat dipercaya.
4.2 Persamaan Regresi Linier Berganda
Persamaan regresi linier berganda dibangun untuk menganalisis pengaruh beberapa variabel independen terhadap IPM. Ini memberikan model yang lebih kompleks dan akurat dalam memahami hubungan antar variabel.
4.3 Kesalahan Standar Estimasi
Kesalahan standar estimasi dihitung untuk menilai ketepatan model regresi. Ini membantu peneliti untuk mengetahui seberapa baik model tersebut dalam memprediksi nilai IPM.
4.4 Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi dihitung untuk mengetahui proporsi variasi dalam IPM yang dapat dijelaskan oleh variabel independen. Ini memberikan gambaran tentang kekuatan model regresi yang digunakan.
4.5 Menghitung Koefisien Korelasi Antar Variabel Dependen dan Independen
Koefisien korelasi dihitung untuk mengevaluasi hubungan antara variabel dependen (IPM) dan variabel independen. Ini membantu dalam memahami bagaimana setiap variabel berkontribusi terhadap IPM.
4.6 Menghitung Koefisien Korelasi Antar Variabel Independen
Koefisien korelasi antar variabel independen dihitung untuk mengevaluasi hubungan antara variabel-variabel tersebut. Ini penting untuk mengidentifikasi multikolinearitas dalam model regresi.
4.7 Uji Regresi Berganda
Uji regresi berganda dilakukan untuk menentukan apakah variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen. Ini membantu dalam validasi model yang dibangun.
4.8 Uji Koefisien Regresi Linier Berganda
Uji koefisien regresi dilakukan untuk menguji signifikansi masing-masing variabel independen dalam model regresi. Ini memberikan informasi tentang kontribusi setiap variabel dalam menjelaskan IPM.
V. IMPLEMENTASI SISTEM
Bab ini membahas tentang implementasi sistem yang digunakan untuk analisis penelitian, termasuk penggunaan perangkat lunak seperti Microsoft Excel dan SPSS. Ini penting untuk memastikan analisis data dilakukan dengan cara yang efisien dan akurat.
5.1 Pengertian Implementasi Sistem
Implementasi sistem mencakup penerapan metode dan alat yang digunakan dalam analisis data. Ini penting untuk memastikan bahwa proses analisis berjalan lancar dan hasilnya dapat diandalkan.
5.2 Program Excel 2007
Program Excel digunakan untuk pengolahan data awal dan analisis sederhana. Ini memberikan kemudahan dalam mengorganisir dan memvisualisasikan data yang diperoleh.
5.2.1 Pengisian Data
Pengisian data di Excel dilakukan dengan memasukkan informasi yang relevan untuk analisis. Ini merupakan langkah awal yang penting sebelum melakukan analisis lebih lanjut.
5.3 Program SPSS
SPSS digunakan untuk analisis statistik yang lebih kompleks. Ini memungkinkan peneliti untuk melakukan analisis regresi dan korelasi dengan lebih efisien.
5.3.1 Cara Kerja SPSS
SPSS bekerja dengan memproses data yang dimasukkan dan melakukan analisis statistik sesuai dengan perintah yang diberikan. Ini penting untuk menghasilkan output yang akurat.
5.3.2 Pengolahan Data dengan Analisis Regresi
Analisis regresi di SPSS dilakukan untuk menentukan hubungan antar variabel. Ini memberikan hasil yang dapat digunakan untuk membuat kesimpulan tentang pengaruh faktor-faktor terhadap IPM.
5.3.3 Menguji Validitas Model Regresi
Uji validitas model regresi dilakukan untuk memastikan bahwa model yang dibangun dapat diandalkan. Ini mencakup pengujian asumsi-asumsi yang mendasari analisis regresi.
VI. PENUTUP
Bab ini menyimpulkan hasil penelitian dan memberikan saran untuk penelitian selanjutnya. Kesimpulan mencakup temuan utama mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi IPM di Sumatera Utara, serta rekomendasi untuk pengambilan kebijakan.
6.1 Kesimpulan
Kesimpulan merangkum hasil analisis yang menunjukkan bahwa faktor-faktor seperti persentase penduduk miskin, laju pertumbuhan ekonomi, pengeluaran pemerintah, dan PDB berpengaruh signifikan terhadap IPM di Sumatera Utara.
6.2 Saran
Saran diberikan untuk meningkatkan kebijakan yang dapat membantu meningkatkan IPM, termasuk peningkatan pengeluaran pemerintah dan program-program pengentasan kemiskinan. Ini diharapkan dapat memberikan kontribusi positif terhadap kesejahteraan masyarakat.
Referensi Dokumen
- Analisis Regresi ( Algifari )
- Statistik ( Adiningsih, Sri )
- Pokok-pokok Materi Statistik 2 (Statistik Inferensif) ( Hasan, M.I. )
- Sekelumit Analisa Regresi dan Korelasi ( Iswardono )
- Statistik Multivariat Aplikasi untuk Riset Skripsi ( Sarwono, Jonathan )
