<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="13817">
 <titleInfo>
  <title>Pemodelan kemiskinan di Sumatera dengan menggunakan constrained autoregression structural equation modeling (CAR-SEM)</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Muhammad Zainuri</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Bandung</placeTerm>
   <publisher>Magister Statistika Terapan</publisher>
   <dateIssued>2016</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code">id</languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd"></form>
  <extent>xii,; 64  hlm,;29 cm</extent>
 </physicalDescription>
 <note>Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan mendasar yang telah menjadi &#13;
perhatian utama berbagai negara di dunia termasuk Indonesia. Untuk mendukung &#13;
penanggulangan kemiskinan di Indonesia, khususnya di Sumatera, diperlukan informasi &#13;
tentang pengaruh faktor-faktor penyebab kemiskinan. Pada penelitian ini dibangun &#13;
sebuah model regresi untuk menaksir efek terse but. Karena terbatasnya kelengkapan dan &#13;
ketersediaan data, beberapa faktor yang penting tidak dilibatkan (omissing) dalam model. &#13;
Ketika faktor yang tidak dilibatkan berhubungan secara konseptual dengan variabel yang &#13;
dilibatkan, hasil taksiran dari regresi standar akan bias yang disebut omitted variable bias. &#13;
Selain itu, karena omitted variable bersifat time variant, model regresi panel standar &#13;
untuk pemodelan heterogenitas individual dapat mengandung miss specification bias. &#13;
Oleh karena itu, untuk mengatasi masalah tersebut, digunakan Constrained &#13;
Autoregression Structural Equation Model (CAR-SEM). Data yang digunakan pada &#13;
penelitian ini bersumber dari Badan Pusat Statistik pada publikasi : &quot;Data dan Informasi &#13;
Kemiskinan KabupatenIKota&quot; dengan periode data tahun 2011-2014. Variabel dependen &#13;
pada penelitian ini adalah indeks kedalaman kemiskinan (PI). Adapun variabel &#13;
independen yaitu: angka melek hurufpenduduk miskin, persentase penduduk miskin yang &#13;
bekerja pada sektor informal, persentase penduduk miskin yang bekerja pada sektor &#13;
pertanian, dan persentase rumah tangga miskin pengguna air bersih. Berdasarkan &#13;
pemodelan dengan CAR-SEM, didapatkan hasil bahwa variabel persentase rumah tangga &#13;
&#13;
. miskin pengguna air bersih memiliki pengaruh yang signifikan terhadap indeks &#13;
kedalaman kemiskinan. Sedangkan tiga variabel independen lainnya tidak memiliki &#13;
pengaruh yang signifikan. &#13;
</note>
 <note type="statement of responsibility">Muhammad Zainuri</note>
 <subject authority="">
  <topic>Pemodelan Kemiskinan di Sumatera dengan  Menggunak</topic>
 </subject>
 <classification>519.5 Muh p</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>Perpustakaan Universitas Padjadjaran Kementerian Riset Teknologi dan Pendidikan Tinggi</physicalLocation>
  <shelfLocator>519.5 Muh p/R.14.57.1</shelfLocator>
  <holdingSimple>
   <copyInformation>
    <numerationAndChronology type="1">010030007653</numerationAndChronology>
    <sublocation>Perpustakaan Pusat</sublocation>
    <shelfLocator>519.5 Muh p/R.14.57.1</shelfLocator>
   </copyInformation>
  </holdingSimple>
 </location>
 <slims:image>20%252Fscan0001.jpg.jpg</slims:image>
 <recordInfo>
  <recordIdentifier>13817</recordIdentifier>
  <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2017-04-01 15:45:10</recordCreationDate>
  <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2019-03-04 08:59:02</recordChangeDate>
  <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
 </recordInfo>
</mods>
</modsCollection>