
Kemiskinan memang menjadi permasalahan utama disebuah negara, banyak berbagai faktor kemiskinan yang terjadi. Dalam penelitian ini dilakukan agar melihat pengaruh hubungan wilayah kemiskinan dengan wilayah kemiskinan lainnya, dengan pendekatan spasial ekonometrika. Diharapkan model pendekatan tersebut dapat menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi ketegori penduduk miskin di Provinsi Riau. Analisis data menggunakan Regresi Spasial dengan bantuan software Geoda untuk melakukan uji spasial. dengan data yang digunakan adalah Jumlah Penduduk Miskin sebagai variabel dependen, sedangkan variabel independen yakni PDRB ADHK, Upah Minimun Kabupaten, Indeks Pembangunan Manusia. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa secara spasial kemiskinan, upah minimum, IPM, dan PDRB memiliki hubungan spasial positif. Sedangkan menurut LISA (Local Indicator of Spasial Autocorrelation) secara keseluruhan, cluster signifikan disetiap variabel berbeda-beda ditiap wilayah. Namun, hubungan PDRB, IPM, dan UMK tidak ada signifikan terhadap kemiskinan.
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
