1. Home
  2. Lainnya

Kontribusi Komponen Utama KAJIAN TEORI

40 c. Masalah status kesehatan dengan indikator penduduk sakit, Rata- rata lama sakit. 3. Bidang Ketenagakerjaan Pada bidang ini yang akan dilihat dan digambarkan adalah : a. Masalah partisipasi dan kesempatan kerja dengan indikator tingkat partisipasi angkatan kerja, tingkat kesempatan kerja, penduduk bekerja menurut sector ekonomi, sektor pertanianprimer, sektor industrisekunder, sektor jasatersier. b. Masalah pengangguran dengan indikator angka pengangguran terbuka, yang bekerja kurang dari 35 jam seminggu Indeks masing-masing IPM mempunyai batas minimum dan maksimum yang telah disepakati 175 negara didunia. Besarnya nilai maksimum dan minimum tersebut disajikan pada tabel berikut BPS, 2010: Tabel 3. 1. Nilai Maksimum dan Minimum Komponen IPM Komponen IPM Maksimum Minimum Keterangan a. Angka Harapan Hidup 85 25 Standar UNDP b. Angka Melek Huruf 100 Standar UNDP c. Rata-rata Lama Sekolah 100 Standar UNDP d. Daya Beli 732,720 360,000 UNDP menggunakan PDB riil yang disesuaikan Keempat komponen yang membangun IPM tersebut digunakan sebagai variabel prediktor dalam penulisan skripsi ini, ditambah dengan dua variabel lain yaitu rata-rata lama sakit dan rasio murid-kelas. 41 Tabel 3. 2 . Variabel Prediktor IPM Y Indeks IPM Variabel Notasi Standar hidup layak a. Pendapatan Daerah Regional Bruto Per kapita PDRB X 1 Berumur panjang dan sehat b. Angka Harapan Hidup c. Rata-rata Lama Sakit AHH X 2 RLST X 3 Pendidikan d. Angka Melek Huruf e. Rata-rata Lama Sekolah f. Rasio Murid-Kelas AMH X 4 RLS X 5 RMK X 6 Berikut adalah data Indeks Pembangunan Manusia IPM di Kabupaten Gunung Kidul dari tahun 2004 sampai dengan tahun 2012 yang akan digunakan dalam penulisan skripsi ini : Tabel 3. 3. Data IPM Kabupatan di Gunung Kidul Periode 2004-2012 TAHUN IPM PDRB AHH RLST AMH RLSH RMK 2004 68,86 4206,940 70,40 5,75 83,40 7,40 37 2005 69,26 5656,326 70,44 5,99 84,50 7,60 33 2006 69,44 6457,294 70,60 5,77 84,50 7,60 34 2007 69,68 7110,408 70,75 6,08 84,50 7,60 33 2008 70,00 8145,736 70,90 5,73 84,50 7,60 32 2009 70,18 8864,563 70,88 5,09 84,52 7,61 27 2010 70,45 9808,630 70,97 5,43 84,66 7,65 32 2011 70,84 10694,250 71,01 5,03 84,94 7,70 28 2012 71,11 11628,660 71,40 4,75 84,97 7,70 27

B. Analisis Regresi

Dari data Indeks Pembangunan Manusia IPM di Kabupaten Gunung Kidul pada Tabel 3.3, dilakukan regresi linear dengan menggunakan program SPSS. Analisis regresi ini bertujuan untuk mengetahui hubungan variabel-

Dokumen yang terkait

ANALISIS METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (KOMPONEN UTAMA) DAN REGRESI RIDGE DALAM MENGATASI DAMPAK MULTIKOLINEARITAS DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA

13 88 144

Pengaruh asimetri informasi dan tingkat disclosure terhadap biaya ekuitas dengan kepemilikan manajerial sebagai variabel moderating (Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur Di Bursa Efek Indonesia)

0 2 18

Pengaruh intellectual capital dan good corporate governance terhadap kinerja keuangan bank umum syariah (periode 2011 – 2014)

0 12 118

The intellectual capital effect on financial performances at islamic insurance

0 4 16

PERBANDINGAN MODEL NEURAL NETWORK DAN REGRESI LOGISTIK PADA KASUS MASA STUDI MAHASISWA JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FMIPA UNY

0 0 14

PEMILIHAN MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA TERBAIK PADA KASUS MULTIKOLINEARITAS BERDASARKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DAN METODE STEPWISE -

1 10 72

PERBANDINGAN METODE PARTIAL LEAST SQUARE (PLS) DAN PRINCIPAL COMPONENT REGRESSION (PCR) UNTUK MENGATASI MULTIKOLINEARITAS PADA MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA -

2 5 64

PARTIAL LEAST SQUARE PLS SEBAGAI METODE

0 0 3

View of TI Analisis Faktor yang Mempengaruhi Safety Performance Dengan Menggunakan Metode Partial Component Regression (PCR) dan Non-Iterative Linear Partial Least Square (NIPALS)

0 0 7

Pengaruh Dan Pengelompokan Dimensi Pembangunan Manusia Terhadap Keterlantaran Lansia Di Indonesia Dengan Structural Equation Modeling Partial Least Square (SEM-PLS) Dan Prediction Oriented Segmentation Partial Least Square (POS-PLS) - ITS Repository

0 0 89