Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Cakrawala Repositori Imwi Indonesian Journal of Statistics and Its Applications
Liza Kurnia Sari
Politeknik Statistika STIS, Indonesia
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Mathematics Other

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Determinan Kemiskinan Ditinjau dari Pengaruh Sektor Pertanian Indonesia Tahun 2014-2018 Refo Aulia Alba; Liza Kurnia Sari
Cakrawala Repositori IMWI Vol. 6 No. 1 (2023): Cakrawala Repositori IMWI
Publisher : Institut Manajemen Wiyata Indonesia & Asosiasi Peneliti Manajemen Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52851/cakrawala.v6i1.154

Abstract

Kemiskinan merupakan inti dari masalah pembangunan di Indonesia, dimana target penurunan persentase kemiskinan nasional pada tahun 2018 belum mencapai target sesuai RPJMN tahun 2015-2019 sebesar 8-9 persen. Angka kemiskinan pada tahun 2018 masih berada pada angka 9,66 persen. Kemampuan penurunan kemiskinan pun semakin menurun dilihat dari lambatnya laju penurunan persentase kemiskinan. Penurunan kemiskinan yang semakin lambat dapat mengakibatkan pembangunan ekonomi suatu negara menjadi terhambat.Menariknya, jumlah penduduk miskin yang bekerja pada lapangan usaha utama sektor pertanian pada tahun 2018 cukup banyak yaitu sebesar 55,07 persen, angka ini tergolong besar karena lebih dari separuh penduduk miskin bekerja pada sektor pertanian. Oleh karena itu, penulis ingin meneliti bagaimana pengaruh sektor pertanian dilihat dari produktivitas tenaga kerja pertanian, pertumbuhan ekonomi sektor pertanian, dan realisasi anggaran pembangunan infrastruktur pertanian daerah terhadap kemiskinan menggunakan metode analisis regresi unbalanced data panel dengan REM. Didapat hasil bahwa dengan tingkat signifikansi sebesar lima persen, secara parsial variabel produktivitas tenaga kerja pertanian berpengaruh positif sedangkan pertumbuhan ekonomi sektor pertanian signifikan berpengaruh negatif terhadap kemiskinan. Belanja modal jalan, irigasi dan jaringan sektor pertanian berpengaruh tidak signifikan terhadap kemiskinan Indonesia tahun 2014 hingga 2018.
Determinan Kemiskinan Ditinjau dari Pengaruh Sektor Pertanian Indonesia Tahun 2014-2018 Refo Aulia Alba; Liza Kurnia Sari
Cakrawala Repositori IMWI Vol. 6 No. 1 (2023): Cakrawala Repositori IMWI
Publisher : Institut Manajemen Wiyata Indonesia & Asosiasi Peneliti Manajemen Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52851/cakrawala.v6i1.154

Abstract

Kemiskinan merupakan inti dari masalah pembangunan di Indonesia, dimana target penurunan persentase kemiskinan nasional pada tahun 2018 belum mencapai target sesuai RPJMN tahun 2015-2019 sebesar 8-9 persen. Angka kemiskinan pada tahun 2018 masih berada pada angka 9,66 persen. Kemampuan penurunan kemiskinan pun semakin menurun dilihat dari lambatnya laju penurunan persentase kemiskinan. Penurunan kemiskinan yang semakin lambat dapat mengakibatkan pembangunan ekonomi suatu negara menjadi terhambat.Menariknya, jumlah penduduk miskin yang bekerja pada lapangan usaha utama sektor pertanian pada tahun 2018 cukup banyak yaitu sebesar 55,07 persen, angka ini tergolong besar karena lebih dari separuh penduduk miskin bekerja pada sektor pertanian. Oleh karena itu, penulis ingin meneliti bagaimana pengaruh sektor pertanian dilihat dari produktivitas tenaga kerja pertanian, pertumbuhan ekonomi sektor pertanian, dan realisasi anggaran pembangunan infrastruktur pertanian daerah terhadap kemiskinan menggunakan metode analisis regresi unbalanced data panel dengan REM. Didapat hasil bahwa dengan tingkat signifikansi sebesar lima persen, secara parsial variabel produktivitas tenaga kerja pertanian berpengaruh positif sedangkan pertumbuhan ekonomi sektor pertanian signifikan berpengaruh negatif terhadap kemiskinan. Belanja modal jalan, irigasi dan jaringan sektor pertanian berpengaruh tidak signifikan terhadap kemiskinan Indonesia tahun 2014 hingga 2018.
ANALISIS SPASIAL UNTUK MENGIDENTIFIKASI TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA BERDASARKAN KABUPATEN/KOTA DI PULAU JAWA TAHUN 2017 Eka Amalia; Liza Kurnia Sari
Indonesian Journal of Statistics and Applications Vol 3 No 3 (2019)
Publisher : Departemen Statistika, IPB University dengan Forum Perguruan Tinggi Statistika (FORSTAT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/ijsa.v3i3.240

Abstract

Unemployment is one of the economic problems faced by many countries. In Indonesia, the total workforce has reached 128.06 million and 7.04 million people are unemployed. The indicator to measure unemployment is open unemployment rate (TPT). Java Island becomes the island with the highest TPT, which is 4.04 million people, equivalent to 63.08 percent. The regions that have high TPT rates tend to be in the western region of Java, while the eastern region of Java is moderate. This is an initial allegation of regional influence so spatial analysis needs to be carried out. On the other hand, not many studies have included territorial effects. This study aims to spatially identify the influence of human development index (IPM), labor force particapation rate (TPAK), minimum wage and the dependency ratio on the number of TPT in Java in 2017 with the geographically weighted regression (GWR) method. The results of this study indicate that there are differences in the influence of IPM, TPAK, minimum wage and the dependency ratio on TPT in each area in Java. The most significant independent variables and have a positive relationship are minimum wage. This research also shows that GWR is suitable to be applied in modeling the number of TPT regencies /cities in Java Island in 2017. The results of this study can be used by the government in determining the right policy by looking at regional aspects in overcoming unemployment.
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI EKSPLOITASI PEKERJA ANAK DI INDONESIA MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER Lissa Octavia Wardana; Liza Kurnia Sari
Indonesian Journal of Statistics and Applications Vol 4 No 3 (2020)
Publisher : Departemen Statistika, IPB University dengan Forum Perguruan Tinggi Statistika (FORSTAT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/ijsa.v4i3.616

Abstract

Every child has human rights to grow and develop as a whole, both physically and mentally. The government prohibits employers from employing children to protect children's rights. In reality, children begin to participate in economic activities as workers. The issue of child labor is very close to exploitation. This research aims to find general facts about exploitation on child laborers and to identify variables that influence exploitation on child laborers in Indonesia in 2018. Data of National Social and Economic Survey (Susenas) in 2018 were analyed through binary logistic regression. The result shows that most of child laborers in 2018 are exploited. Provinces with the highest percentage of child laborers exploitation are DKI Jakarta, Banten, and Central Java. Area of residence, child labor sector, gender of child, and education of household head in the category of junior high school, elementary school, or not graduate from school significantly influence the exploitation of child labor. Child laborers who live in urban areas, male, work in the formal sector, and has a household head who graduate from junior high school or elementary school or doesn’t graduate at all are more likely experience exploitation.
Co-Authors Eka Amalia Lissa Octavia Wardana Refo Aulia Alba