Pemetaan Indikator Pertumbuhan Ekonomi Di Provinsi Sumatera Barat Menggunakan Analisis Korespondensi Berganda

Penulis

  • Vidhiya Addini Universitas Negeri Padang
  • Dony Permana Universitas Negeri Padang
  • Nonong Amalita Universitas Negeri Padang
  • Admi Salma Universitas Negeri Padang

DOI:

https://doi.org/10.24036/ujsds/vol2-iss3/190

Kata Kunci:

Economic growth indicators, Multiple Correspondence Analysis (MCA), Regional economic disparities

Abstrak

Pertumbuhan ekonomi merupakan faktor utama dalam pembangunan berkelanjutan di tingkat regional. Penelitian ini menggunakan Analisis Korespondensi Berganda (MCA) untuk mengeksplorasi hubungan antara indikator pertumbuhan ekonomi di Kabupaten/Kota Provinsi Sumatera Barat. Data tahun 2022 dari Badan Pusat Statistik digunakan untuk menganalisis indikator pertumbuhan ekonomi dengan enam variabel yaitu PDRB Atas Dasar Harga Konstan (X1), Indeks Pembangunan Manusia (X2), Jumlah Angkatan Kerja (X3), Penanaman Modal Dalam Negeri (X4), Belanja Pemerintah (X5), dan Dana Perimbangan (X6). Hasil MCA menunjukkan bahwa terdapat pola hubungan yang kompleks antara variabel-variabel ini, dengan dimensi pertama dan kedua menjelaskan sekitar 44.43% dari keragaman data. Plot hasil MCA memvisualisasikan kelompok-kelompok Kabupaten/Kota berdasarkan karakteristik ekonomi mereka. Dari plot tersebut disimpulkan bahwa terdapat ketimpangan dalam indikator pertumbuhan ekonomi di Provinsi Sumatera Barat dengan 11 Kabupaten/Kota memerlukan perhatian khusus untuk mencapai pertumbuhan ekonomi yang merata dan berkelanjutan. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemahaman mendalam terhadap ketimpangan ekonomi regional di Provinsi Sumatera Barat dan relevansinya terhadap kebijakan pembangunan yang lebih tepat sasaran dan berkelanjutan.

Unduhan

Diterbitkan

2024-08-24

Cara Mengutip

Addini, V., Dony Permana, Nonong Amalita, & Admi Salma. (2024). Pemetaan Indikator Pertumbuhan Ekonomi Di Provinsi Sumatera Barat Menggunakan Analisis Korespondensi Berganda. UNP Journal of Statistics and Data Science, 2(3), 310–317. https://doi.org/10.24036/ujsds/vol2-iss3/190

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama

1 2 3 4 5 6 7 8 > >>