Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Data Sciences Indonesia (DSI)
Gilang Al Raffi
Universitas Logistik dan Bisnis Internasional
Computer Science & IT Education Physics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Model Regresi Panel Data untuk Menganalisis Faktor Demografi dan Ekonomi terhadap Garis Kemiskinan di Kabupaten Kota Jawa Barat Gilang Al Raffi; Fatia Amalia Maresti; Noviana Riza
Data Sciences Indonesia (DSI) Vol. 6 No. 1 (2026): Article Research Volume 6 Issue 1, Juni 2026
Publisher : Yayasan Cita Cendikiawan Al Kharizmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dsi.v6i1.8309

Abstract

Penelitian  bertujuan menganalisis faktor-faktor demografi dan ekonomi yang memengaruhi garis kemiskinan di 27 kabupaten/kota Provinsi Jawa Barat selama periode 2020-2023. Data sekunder bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) mencakup variabel Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK), Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), upah minimum, dan jumlah penduduk miskin. Pendekatan regresi data panel digunakan dengan tiga model kandidat: Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM). Pemilihan model terbaik dilakukan melalui Uji Chow dan Uji Hausman yang keduanya mengindikasikan Fixed Effect Model (FEM) sebagai model paling tepat. Sebelum estimasi, uji multikolinearitas menggunakan Variance Inflation Factor (VIF) memastikan tidak ada kolinearitas serius antar variabel. Hasil uji parsial menunjukkan bahwa IPM dan upah minimum berpengaruh positif dan signifikan terhadap garis kemiskinan, sementara TPAK, TPT, dan jumlah penduduk miskin tidak berpengaruh signifikan. Model FEM mampu menjelaskan 94,20% variasi data (R-squared within = 0,9420) dengan F-statistik sebesar 247,05. Uji asumsi residual menunjukkan normalitas terpenuhi, namun terdeteksi heteroskedastisitas dan autokorelasi positif yang diselesaikan dengan robust standard errors.
Co-Authors Maresti, Fatia Amalia Riza, Noviana