PENINGKATAN KEMISKINAN PERKOTAAN, SUBURBAN, DAN PERDESAAN PADA AWAL PANDEMI COVID-19 DI KABUPATEN KENDAL
Notice bibliographique
Résumé
In 2020, during the early stages of the Covid-19 pandemic, Kendal Regency witnessed an increase in poverty rates as both national and global levels. Urban areas in Kendal Regency experienced a higher surge of 4.42 percent in low-income families compared to rural areas, which saw only a 0.43 percent increase. Suburbanization played a significant role due to Kendal Regency's proximity to Semarang City, the capital of Central Java Province. Interestingly, poverty-related issues were more prevalent in suburban areas. Consequently, a study was conducted to analyze poverty in urban, suburban, and rural areas in Kendal Regency. The research aimed to achieve two objectives: (1) establish spatial zoning in Kendal Regency based on the three categories, and (2) analyze the increase in poverty during the early period of the pandemic in each category. Spatial zoning was performed using the K-Means Clustering technique, while descriptive quantitative techniques and spatial analysis with the Moran Index and Local Indicators of Spatial Autocorrelation (LISA) were used for analysis. The results indicated that the Covid-19 pandemic affected the composition of poor households differently across urban, suburban, and rural areas. Additionally, the analysis revealed that poverty tended to cluster in suburban areas of Kendal Regency.Keywords: poverty, urban, suburban, rural, Covid-19AbstrakPada tahap awal pandemi Covid-19 di tahun 2020, Kabupaten Kendal mengalami peningkatan angka kemiskinan sebagaimana terjadi di lingkup nasional maupun global. Daerah perkotaan di Kabupaten Kendal mengalami lonjakan yang lebih tinggi sebesar 4,42 persen pada keluarga miskin dibandingkan dengan daerah perdesaan yang hanya mengalami peningkatan sebesar 0,43 persen. Suburbanisasi memainkan peran penting karena kedekatan Kabupaten Kendal dengan Kota Semarang, ibu kota Provinsi Jawa Tengah. Menariknya, isu-isu terkait kemiskinan lebih banyak terjadi di daerah suburban. Oleh karena itu, dilakukan penelitian untuk menganalisis kemiskinan di perkotaan, suburban, dan perdesaan di Kabupaten Kendal. Penelitian ini bertujuan untuk mencapai dua tujuan: (1) menetapkan zonasi tata ruang di Kabupaten Kendal berdasarkan ketiga kategori tersebut, dan (2) menganalisis peningkatan kemiskinan pada periode awal pandemi di setiap kategori. Zonasi spasial dilakukan dengan menggunakan teknik K-Means Clustering, sedangkan teknik deskriptif kuantitatif dan analisis spasial dengan Moran Index dan Local Indicators of Spatial Autocorrelation (LISA) digunakan untuk analisis. Hasilnya menunjukkan bahwa pandemi Covid-19 memengaruhi komposisi rumah tangga miskin secara berbeda di perkotaan, suburban, dan perdesaan. Selain itu, analisis mengungkapkan bahwa kemiskinan cenderung mengelompok di daerah suburban Kabupaten Kendal.Kata kunci: kemiskinan, perkotaan, suburban, perdesaan, Covid-19
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».