Faktor-Faktor yang Memengaruhi Penerima Bantuan Sosial Pangan di Sumatera Utara Tahun 2019 dengan Analisis Jalur
View/ Open
Date
2021Author
Lumban Tobing, Hanna Naomi Br
Advisor(s)
Sutarman
Metadata
Show full item recordAbstract
One example of a social problem caused by economic factors is poverty. One of the government's efforts to reduce poverty in fulfilling social welfare is by providing social assistance. The large amount of social assistance that the government has distributed to the community certainly raises a number of questions, such as the question of who receives the social assistance? In answering this question, we need to look at these factors, namely population, income, unemployment and poverty. This study uses statistical analysis methods that aim to detect the magnitude of these factors, either directly or indirectly, on the level of social assistance recipients. One statistical analysis that can be used to analyze the causal relationship of several variables is path analysis which is a direct development of the multiple regression form with the aim of providing an estimate of the level of importance and significance of the hypothetical causal relationship in a set of variables. In this study, the results show that the factor that has the greatest positive effect on food social assistance recipients is the population factor of 67.62 percent in 2019. The factor that has the biggest negative effect on food social assistance recipients is the income factor of 80.5 percent in in 2019. Salah satu contoh masalah sosial yang disebabkan oleh faktor ekonomi adalah kemiskinan. Salah satu upaya pemerintah untuk penanggulangan kemiskinan dalam memenuhi kesejahteraan sosial tersebut adalah dengan memberikan bantuan sosial. Banyaknya bantuan sosial (Bansos) yang disalurkan pemerintah kepada masyarakat tentu sedikit banyak melahirkan sejumlah pertanyaan, seperti pertanyaan siapa saja yang menerima bantuan sosial tersebut? Dalam menjawab pertanyaan tersebut perlu kita lihat faktor-faktor tersebut yaitu jumlah penduduk, pendapatan, pengangguran serta kemiskinan. Penelitian ini menggunakan metode analisis statistik yang bertujuan untuk mendeteksi besarnya faktor-faktor ini, baik secara langsung maupun tidak langsung terhadap tingkat penerima bantuan sosial. Salah satu analisis statistik yang dapat digunakan untuk menganalisis hubungan sebab akibat dari beberapa variabel adalah analisis jalur (path analysis) yang merupakan pengembangan langsung dari bentuk regresi berganda dengan tujuan untuk memberikan estimasi tingkat kepentingan (magnitude) dan signifikansi (significance) hubungan sebab akibat hipotetikal dalam seperangkat variabel. Dalam penelitian ini diperoleh hasil bahwa faktor yang memiliki efek positif terbesar pada penerima bantuan sosial pangan ialah faktor jumlah penduduk sebesar 67,62 persen pada tahun 2019. Faktor yang memiliki efek negatif terbesar pada penerima bantuan sosial pangan ialah faktor pendapatan sebesar 80,5 persen pada tahun 2019