PENERAPAN REGRESI LOGISTIK BINER MULTILEVEL DALAM ANALISIS PENGARUH KARAKTERISTIK INDIVIDU, RUMAH TANGGA, DAN WILAYAH TERHADAP STATUS KEMISKINAN BALITA DI KEPULAUAN MALUKU DAN PULAU PAPUA - Ovilia Vebi Amida; Jeffry Raja Hamonangan Sitorus (Politeknik Statistika STIS, 2020)
Kemiskinan merupakan masalah sosial ekonomi yang dihadapi setiap negara terutama negara berkembang seperti Indonesia. Kelompok umur dengan persentase kemiskinan tinggi adalah kelompok umur bayi (kurang dari 1 tahun) dan balita (0 sampai 4 tahun). Menurut ahli dalam ilmu psikologi, Duncan dan Magnuson (2011), kemiskinan di awal kehidupan anak sangat berbahaya karena perkembangan otak dan struktur saraf anak umur dini membentuk hasil kognitif, sosial, emosional, dan kesehatan di masa depan. Berdasarkan sebaran anak miskin menurut pulau, angka kemiskinan, kedalaman kemiskinan, dan keparahan kemiskinan anak tertinggi berada di Kepulauan Maluku dan Pulau Papua (BPS, 2017). Berdasarkan Teori Ekologis Bronfenbrenner (1979) dan kerangka pikir teoritis determinan kemiskinan UNICEF oleh Gaspar Fajth, kemiskinan anak dipengaruhi oleh karakteristik individu, rumah tangga, dan wilayah. Sehingga, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran serta pengaruh karekteristik individu, rumah tangga, dan wilayah terhadap status kemiskinan anak kurang dari 5 tahun di Kepulauan Maluku dan Pulau Papua. Dengan demikian, metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi logistik biner multilevel dengan 3 level. Penelitian ini menggunakan data Survei Sosial Ekonomi Nasional 2019 dan beberapa data publikasi BPS. Unit analisis dalam penelitian ini adalah balita (anak kurang dari 5 tahun). Status kemiskinan balita ditentukan menggunakan pendekatan multidimensi yaitu Multiple Overlapping Deprivation Analysis (MODA). Hasil analisis menunjukkan bahwa status kemiskinan balita di Kepulauan Maluku dan Pulau Papua dipengaruhi oleh karakteristik individu (umur balita), rumah tangga (pendidikan dan umur kepala rumah tangga, pendidikan dan status bekerja ibu, status kemiskinan dan jumlah anggota rumah tangga, serta tipe daerah), dan wilayah (IPM).