PEMODELAN TINGKAT KERAWANAN PANGAN DI PROVINSI JAWA TIMUR BERDASARKAN PENDEKATAN REGRESI PROBIT ORDINAL
Kerawanan pangan adalah kondisi ketidakmampuan daerah atau rumah tangga dalam mengakses atau menghasilkan pangan yang cukup. Kerawanan pangan dapat memicu berbagai gejolak sosial dan politik, apabila terjadi dapat membahayakan stabilitas ekonomi nasional. Salah satu tujuan penelitian ini adalah...
Saved in:
Main Author: | |
---|---|
Format: | Theses and Dissertations NonPeerReviewed |
Language: | Indonesian Indonesian |
Published: |
2018
|
Subjects: | |
Online Access: | http://repository.unair.ac.id/70560/1/KKC%20KK%20ST.S.01-18%20Ang%20p%20ABSTRAK.pdf http://repository.unair.ac.id/70560/2/KKC%20KK%20ST.S.01-18%20Ang%20p%20SKRIPSI.pdf http://repository.unair.ac.id/70560/ http://lib.unair.ac.id |
Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Summary: | Kerawanan pangan adalah kondisi ketidakmampuan daerah atau rumah
tangga dalam mengakses atau menghasilkan pangan yang cukup. Kerawanan
pangan dapat memicu berbagai gejolak sosial dan politik, apabila terjadi dapat
membahayakan stabilitas ekonomi nasional. Salah satu tujuan penelitian ini
adalah menganalisis dan menginterpretasikan model berdasarkan faktor yang
berpengaruh signifikan terhadap tingkat kerawanan pangan. Metode yang
digunakan dalam penelitian ini adalah Regresi Probit Ordinal yang merupakan
metode regresi untuk menjelaskan hubungan antara tingkat variabel respon dan
variabel prediktor. Penelitian ini menggunakan 38 data sekunder dari Dinas
Pertanian dan Ketahanan Pangan Jawa Timur tahun 2015 dan Badan Pusat
Statistik dengan 6 variabel prediktor. Hasil dari penelitian ini adalah faktor-faktor
yang berpengaruh signifikan terhadap model tingkat kerawanan pangan yaitu
persentase penduduk miskin, rumah tangga tanpa akses listrik, persentase rumah
tangga dengan air tidak terlindung dan persentase rumah tangga dengan fasilitas
sanitasi. Pada uji kesesuaian model menunjukkan bahwa uji kesesuian model
tingkat kerawanan pangan di provinsi Jawa Timur memenuhi model Regresi
Probit Ordinal. Nilai ketepatan klasifikasi pada penelitian ini sebesar 81,58%. |
---|