Analisis Faktor Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan di Kota Medan Tahun 2003-2019

Abstract

Regression analysis in statistics is one method for determining the causal relationship between one variable with another variable. Regression analysis is useful to get the functional relationship between two independent variables on the dependent variable or predict the effect of the independent variable on the dependent variable in a complex phenomenon. Regression analysis consists of 2 parts, namely simple linear regression analysis which if the independent variable is no more than two variables and multiple linear regression analysis if the independent variable is more than two variables. The purpose of writing this final assignment is to find out the factors that influence poverty levels in Medan city in 2003-2019 by using multiple linear regression analysis methods. The dependent variable used is the number of poor people (Y) with three independent variables namely the human development index (X1), average length of schooling (X2), minimum wage (X3). This research was conducted by collecting secondary data obtained from the Office of the Central Statistics Agency of Medan. The results of this study were obtained that Fcount ≥ Ftable and concluded that H0 was rejected, which states that there is a significant relationship between the dependent variable and the independent variable, it was also found that the coefficient of determination was 0.538 which means that 53% of the poor population was influenced by the human development index, the average average length of schooling, and minimum wages while the rest are influenced by other factors.

Analisis regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan hubungan sebab akibat antara satu variabel dengan variabel lain. analisis regresi berguna untuk mendapatkan hubungan fungsional antar dua variabel bebas terhadap variabel tidak bebas atau meramalkan pengaruh variabel bebas terhadap variabel tidak bebas dalam suatu fenomena yang kompleks. Analisis regresi terdiri dari 2 bagian yaitu analisis regresi linier sederhana yang apabila variabel bebas tidak lebih dari dua variabel dan analisis regresi linier berganda apabila variabel bebas lebih dari dua variabel. Tujuan dari penulisan tugas akhit ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan di kota medan tahun 2003-2019 dengan menggunakan metode analisis regresi linier berganda. Variabel terikat yang digunkana yaitu jumlah penduduk miskin (Y) dengan tiga variabel bebas yaitu indeks pembangunan manusia (X1), rata-rata lama sekolah (X2), upah minimum (X3). Penelitian ini dilakukan dengan pengumpulan data sekunder yang diperoleh dari Kantor Badan Pusat Statistik Kota Medan. Hasil penelitian ini diperoleh bahwa Fhitung ≥ Ftabel dan disimpulkan bahwa H0 ditolak, yang menyatakan adanya hubungan yang signifikan antara variabel terikat dengan variabel bebas, diperoleh juga bahwa nilai koefisien determinasi sebesar 0,538 yang artinya 53% jumlah penduduk miskin dipengaruhi oleh indeks pembangunan manusia, rata-rata lama sekolah, dan upah minimum sedangkan sisanya dipengaruhi oleh faktor lain.