Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Di seluruh dunia, stroke adalah penyebab kematian nomor dua dan penyebab kecacatan nomor tiga. Selain faktor risiko utama stroke (hipertensi, kolesterol, diabetes), status sosial ekonomi sering dikaitkan sebagai faktor risiko yang memiliki peran penting terhadap kejadian stroke. Penelitian ini bertujuan untuk membuktikan faktor sosial ekonomi memiliki hubungan dengan penyakit stroke berdasarkan data IFLS Tahun 2014. Penelitian ini menggunakan desain studi cross sectional, menggunakan pendekatan ekonometrika dengan uji Logit. Model logit digunakan untuk menentukan estimasi faktor risiko stroke. Analisis menunjukkan bahwa 309 (0,90%) responden menderita stroke, dengan presentase terbesar berada pada status sosial ekonomi kategori miskin (26.86%). Berdasarkan analisis bivariat status sosial ekonomi tidak berhubungan dengan kejadian penyakit stroke. Berdasarkan analisis multivariat terdapat hubungan antara status sosial ekonomi dengan kejadian penyakit stroke setelah dikontrol oleh variabel lainnya. Variabel sosial ekonomi kategori sosial ekonomi menengah dapat meningkatkan risiko sebanyak 1,53 kali lebih tinggi terhadap terjadinya penyakit stroke. ......Worldwide, stroke is the number two leading cause of death and number three leading cause of disability. In addition to the main risk factors of stroke (hypertension, cholesterol, diabetes), socioeconomic status is often associated as a risk factor that has an important role in the incidence of stroke. This study aims to prove that socio-economic factors have a relationship with stroke based on 2014 IFLS data. This study used a cross sectional study design, using an econometric approach with Logit test. The logit model is used to determine the estimated risk factors for stroke. The analysis showed that 309 (0.90%) respondents suffered strokes, with the largest percentage being in the socio-economic status of the poor category (26.86%). Based on bivariate analysis socio-economic status is not related to the incidence of stroke. Based on multivariate analysis there is a relationship between socioeconomic status and the incidence of stroke after being controlled by other variables. Socio-economic variables in the middle socio-economic category can increase the risk by 1.53 times to the occurrence of stroke.

Abstrak :
Kriminalitas adalah masalah yang kian berkembang seiring pertumbuhan suatu kota. Perkembangan suatu kota yang cepat berdampak pada penurunan daya dukung kota yang berimbas pada permasalahan-permasalahan lain diantaranya kemiskinan, keterbatasan ruang terbuka hijau, peningkatan jumlah pengangguran, kriminalitas dan sebagainya. Selama periode Tahun 2009?2014, jumlah kejadian kejahatan atau tindak kriminalitas kota-kota di Indonesia menunjukan peningkatan. Berdasarkan Publikasi Statistik Kriminal 2015, Wilayah Polda Metro Jaya menjadi penyumbang jumlah kejadian kejahatan (crime total) terbanyak yaitu 44.298 kasus dari total 325.317 kasus di seluruh Indonesia. (BPS,2015). Disamping biaya-biaya ekonomi yang ditimbulkan dari tingginya tingkat kriminalitas di suatu wilayah terdapat pula biaya sosial dan psikologis yang harus ditanggung masyarakat dan para korban kejahatan misalnya ketakutan, kecurigaan, pengurangan aktivitas publik hingga pengurangan kualitas hidup di suatu kota menjadikan kriminalitas segagai isu penting dalam perencanaan kota dan daerah. Studi ini mengidentifikasi lokasi yang menjadi hotspot dari banyaknya kejahatan di Ibukota dan menganalisa keterkaitan antara total crime dan faktor sosial ekonomi pada tingkat kelurahan di wilayah Provinsi DKI Jakarta. Penelitian ini menggunakan data-data sekunder hasil publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) diantaranya Statistik Kriminal Indonesia, Jakarta Dalam Angka, IPKS 2014, PODES 2014 dan SUSENAS, data dari Badan Pertanahan Nasional (BPN) dan publikasi lain yang terkait, dikaji menggunakan pendekatan Geographic Information System (GIS) untuk mengidentifikasi pola sebaran dan hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen yang dilanjutkan dengan Regresi Ordinary Least Square (OLS).

---

Crime is a problem that is growing along with the growth of a city. Development of the city's rapid impact on the carrying capacity of the city which impact on other issues including poverty, limited green open spaces, increase unemployment, crime and so on. During the period of 2009-2014 year, the number of incidents of crime or criminality cities in Indonesia showed an increase. Based Crime Statistics 2015 publication, the Jakarta Police Region contributed the number of incidents of crime (crime total) that most cases of the total 325 317 44 298 cases throughout Indonesia. (CBS, 2015). Besides the economic costs arising from the high crime rate in some areas there are the costs of the social and psychological to society and victims of crime, for example fear, suspicion, reduction of public activities to the reduction of the quality of life in a city makes the crime segagai important issues in planning cities and regions. The study identifies the location being a hotspot of many crimes in the capital and analyze the linkages between total crime and socio-economic factors on district level in the area of Jakarta. This study uses secondary data result of the publication of the Central Statistics Agency (BPS) of them Statistics Criminal Indonesia, Jakarta in Figures, IPKS 2014, PODES 2014 and SUSENAS, data from the National Land Agency (BPN) and other publications related, were examined using approaches Geographic information System (GIS) to identify patterns of distribution and the relationship between the dependent variable and independent variables followed by Regression Ordinary Least Square (OLS).