PENGARUH LAJU PERTUMBUHAN PENDUDUK DAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA
TERHADAP JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI INDONESIA TAHUN 2014
Paper Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Statistika
Dosen Pengampu Riswanti Budi S., MSc
Disusun Oleh:
RISKA YANTY (15830074)
PRODI KEUANGAN SYARI’AH
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS ISLAM
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SUNAN KALIJAGA
YOGYAKARTA
2015/2016
PENDAHULUAN
1.
Latar
Belakang
Istilah kemiskinan muncul ketika seseorang
atau sekelompok orang tidak mampu mencukupi tingkat kemakmuran ekonomi yang
dianggap sebagai kebutuhan minimal dari standar hidup tertentu. Dalam arti proper, kemiskinan dipahami sebagai
keadaan kekurangan uang dan barang untuk menjamin kelangsungan hidup. Menurut World Bank (2004), salah satu sebab
kemiskinan adalah karena kurangnya pendapatan dan aset (lack of income and assets) untuk memenuhi kebutuhan dasar seperti
makanan, pakaian, perumahan dan tingkat kesehatan dan pendidikan yang dapat diterima
(acceptable). Di samping itu
kemiskinan juga berkaitan dengan keterbatasan lapangan pekerjaan dan biasanya
mereka yang dikategorikan miskin (the
poor) tidak memiliki pekerjaan (pengangguran), serta tingkat pendidikan dan
kesehatan mereka pada umumnya tidak memadai. Mengatasi masalah kemiskinan tidak
dapat dilakukan secara terpisah dari masalah-masalah pengangguran, pendidikan,
kesehatan dan masalah- masalah lain yang secara eksplisit berkaitan erat dengan
masalah kemiskinan. Dengan kata lain, pendekatannya harus dilakukan lintas
sektor, lintas pelaku secara terpadu dan terkoordinasi dan terintegrasi.(www.bappenas.go.id)
Jumlah penduduk
dalam pembangunan ekonomi suatu daerah merupakan permasalahan mendasar. Karena
pertumbuhan penduduk yang tidak terkendali dapat mengakibatkan
tidak tercapainya tujuan
pembangunan ekonomi yaitu kesejahteraan
rakyat serta menekan angka kemiskinan.
Faktor lain yang
juga berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan adalah pengangguran. Salah satu
unsur yang menentukan kemakmuran suatu masyarakat adalah tingkat pendapatan.
Pendapatan masyarakat mencapai maksimum apabila kondisi tingkat penggunaan
tenaga kerja penuh (full employment) dapat terwujud. Menurut Sadono
Sukirno (2000), Pengangguran akan menimbulkan efek mengurangi
pendapatan masyarakat, dan itu akan mengurangi tingkat kemakmuran yang telah
tercapai. Semakin turunnya tingkat kemakmuran akan menimbulkan masalah lain
yaitu kemiskinan.
Oleh karena itu penting untuk mengetahui
faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di Indonesia. Dalam penelitian ini
akan melihat bagaimana pengaruh variabel laju pertumbuhan penduduk dan tingkat
pengangguran terbuka terhadap jumlah penduduk miskin di Indonesia tahun 2014. Penelitian ini
akan menggunakan metode data cross section.
2.
Rumusan
Masalah
2.1
Bagaimana
pengaruh laju pertumbuhan penduduk terhadap jumlah penduduk miskin di
Indonesia.
2.2
Bagaimana
pengaruh tingkat pengangguran terbuka terhadap jumlah penduduk miskin di
Indonesia.
3.
Tujuan
3.1
Menganalisis
pengaruh laju pertumbuhan penduduk terhadap jumlah penduduk miskin di
Indonesia.
3.2
Menganalisis
pengaruh tingkat pengangguran terbuka terhadap jumlah penduduk miskin di
Indonesia.
LANDASAN TEORI
1.
Kemiskinan
Kemiskinan adalah keadaan dimana terjadi kekurangan
hal-hal yang biasa untuk dipunyai seperti makanan, pakaian, tempat berlindung
dan air minum, hal- hal ini berhubungan erat dengan kualitas hidup. Kemiskinan
kadang juga berarti tidak adanya akses terhadap pendidikan dan pekerjaan yang
mampu mengatasi masalah kemiskinan dan mendapatkan kehormatan yang layak
sebagai warga negara.(http://wikipedia.com)
Menurut World
Bank, dalam definisi kemiskinan adalah:
”The denial
of choice and opportunities most basic for human development to lead a long
healthy, creative life and enjoy a decent standard of living freedom, self
esteem and the respect of other”.
Dari
definisi tersebut diperoleh pengertian bahwa kemiskinan itu merupakan kondisi
dimana seseorang tidak dapat menikmati segala macam pilihan dan kesempatan
dalam pemenuhan kebutuhan dasarnya seperti tidak dapat memenuhi kesehatan,
standar hidup layak, kebebasan, harga diri, dan rasa dihormati seperti orang
lain.
2.
Pertumbuhan
Penduduk
Menurut
Maier (dikutip dari Mudrajat Kuncoro, 1997) di kalangan para pakar pembangunan
telah ada konsensus bahwa laju pertumbuhan penduduk yang tinggi tidak hanya
berdampak buruk terhadap supply bahan pangan, namun juga semakin membuat
kendala bagi pengembangan tabungan, cadangan devisa, dan sumberdaya manusia. Terdapat tiga alasan mengapa pertumbuhan
penduduk yang tinggi akan memperlambat pembangunan.
1. Pertumbuhan penduduk yang tinggi akan dibutuhkan untuk membuat konsumsi
dimasa mendatang semakin tinggi. Rendahnya sumberdaya perkapita akan
menyebabkan penduduk tumbuh lebih cepat, yang gilirannya membuat investasi
dalam “kualitas manusia” semakin sulit.
2. Banyak negara dimana penduduknya masih sangat tergantung dengan sektor
pertanian, pertumbuhan penduduk mengancam keseimbangan antara sumberdaya alam
yang langka dan penduduk. Sebagian karena pertumbuhan penduduk memperlambat
perpindahan penduduk dari sektor pertanian yang rendah produktifitasnya ke
sektor pertanian modern dan pekerjaan modern lainnya.
3. Pertumbuhan penduduk yang cepat membuat semakin sulit melakukan
perubahan yang dibutuhkan untuk meningkatkan perubahan ekonomi dan sosial.
Tingginya tingkat kelahiran merupakan penyumbang utama pertumbuhan kota
yang cepat. Bermekarannya kota-kota
di NSB membawa masalah-masalah baru dalam menata maupun mempertahankan tingkat
kesejahteraan warga kota.
3.
Pengangguran
Dalam
standar pengertian yang sudah ditentukan secara internasional, yang dimaksudkan
dengan pengangguran adalah seseorang yang sudah
digolongkan dalam angkatan kerja yang secara aktif sedang mencari pekerjaan
pada suatu tingkat upah tertentu, tetapi tidak dapat memperoleh pekerjaan yang
diinginkannya. Oleh sebab itu, menurut Edwards (1974), bentuk-bentuk
pengangguran adalah:
1. Pengangguran terbuka (open
unemployment), adalah mereka yang mampu dan seringkali sangat ingin bekerja
tetapi tidak tersedia pekerjaan yang cocok untuk mereka.
2. Setengah pengangguran (under
unemployment), adalah mereka yang secara nominal bekerja penuh namun
produktivitasnya rendah sehingga pengurangan dalam jam kerjanya tidak mempunyai
arti atas produksi secara keseluruhan.
3. Tenaga kerja yang lemah (impaired),
adalah mereka yang mungkin bekerja penuh tetapi intensitasnya lemah karena
kurang gizi atau penyakitan.
4. Tenaga kerja yang tidak produktif, adalah mereka yang mampu bekerja
secara produktif tetapi tidak bisa menghasilkan sesuatu yang baik.
Ada hubungan yang erat sekali antara
tingginya tingkat pengangguran, luasnya kemiskinan, dan distribusi pendapatan
yang tidak merata. Bagi sebagian besar mereka, yang tidak mempunyai pekerjaan
yang tetap atau hanya bekerja paruh waktu (part
time) selalu berada diantara kelompok masyarakat yang sangat miskin. Mereka
yang bekerja dengan bayaran tetap di sektor pemerintah dan swasta biasanya
termasuk diantara kelompok masyarakat kelas menengah ke atas. Namun demikan,
adalah salah jika beranggapan bahwa setiap orang yang tidak mempunyai pekerjaan
adalah miskin, sedang yang bekerja secara penuh adalah orang kaya. Hal ini
karena kadangkala ada pekerja di perkotaan yang tidak bekerja secara sukarela
karena mencari pekerjaan yang lebih baik yang lebih sesuai dengan tingkat
pendidikannya. Mereka menolak pekerjaan yang mereka rasakan lebih rendah dan
mereka bersikap demikian karena mereka mempunyai sumber lain yang bisa membantu
masalah keuangan mereka (Lincolin Arsyad, 1997).
DESKRIPSI DATA
Data
yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu data yang
bukan diusahakan sendiri pengumpulannya oleh peneliti, misalnya diambil dari
Badan Pusat Statistik (BPS). Data sekunder yang digunakan adalah deret lintang (cross section) sebanyak 33 data mewakili provinsi di Indonesia. Data yang diperlukan adalah:
1. Data tingkat kemiskinan daerah untuk masing-masing provinsi di Indonesia tahun 2014.
2. Data jumlah penduduk untuk masing-masing provinsi di Indonesia tahun 2014.
3. Data pengangguran terbuka untuk masing-masing provinsi di Indonesia tahun 2014.
Adapun sumber data tersebut diatas
diperoleh dari:
1. Data Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Menurut Provinsi, 1986-2015, yaitu dari Badan Pusat Statistik (BPS).
2. Data Laju Pertumbuhan Penduduk menurut Provinsi, yaitu dari Badan Pusat
Statistik (BPS).
3. Data Jumlah dan Persentase Penduduk Miskin, Garis Kemiskinan, Indeks
Kedalaman Kemiskinan (P1), dan Indeks Keparahan Kemiskinan (P2) Menurut
Provinsi, yaitu dari Badan Pusat Statistik (BPS).
HASIL DAN PEMBAHASAN
1.
Data
Provinsi
|
Laju Pertumbuhan Penduduk (X1)
|
Tingkat Pengangguran (X2)
|
Jumlah
Penduduk Miskin [000] (Y)
|
Aceh
|
2,06
|
9,93
|
876,60
|
Sumatera Utara
|
1,39
|
6,71
|
1 378,40
|
Sumatera Barat
|
1,34
|
6,89
|
397,90
|
Riau
|
2,64
|
7,83
|
481,30
|
Jambi
|
1,85
|
4,34
|
270,10
|
Sumatera Selatan
|
1,50
|
6,07
|
1 042,00
|
Bengkulu
|
1,74
|
4,91
|
310,50
|
Lampung
|
1,26
|
5,14
|
1 219,00
|
Kepulauan Bangka Belitung
|
2,23
|
6,29
|
70,20
|
Kepulauan Riau
|
3,16
|
6,20
|
131,20
|
DKI Jakarta
|
1,11
|
7,23
|
366,80
|
Jawa Barat
|
1,58
|
8,72
|
4 421,50
|
Jawa Tengah
|
0,82
|
4,99
|
4 863,40
|
DI Yogyakarta
|
1,20
|
4,07
|
562,10
|
Jawa Timur
|
0,69
|
4,47
|
4 960,50
|
Banten
|
2,30
|
9,55
|
648,30
|
Bali
|
1,24
|
1,99
|
161,00
|
Nusa Tenggara Barat
|
1,40
|
5,69
|
828,30
|
Nusa Tenggara Timur
|
1,71
|
3,83
|
1 000,30
|
Kalimantan Barat
|
1,68
|
5,15
|
355,70
|
Kalimantan Tengah
|
2,38
|
4,54
|
141,90
|
Kalimantan Selatan
|
1,87
|
4,92
|
189,20
|
Kalimantan Timur
|
2,64
|
7,50
|
246,10
|
Sulawesi Utara
|
1,17
|
9,03
|
177,50
|
Sulawesi Tengah
|
1,71
|
4,10
|
409,60
|
Sulawesi Selatan
|
1,13
|
5,95
|
805,90
|
Sulawesi Tenggara
|
2,20
|
5,55
|
304,30
|
Gorontalo
|
1,65
|
4,65
|
187,70
|
Sulawesi Barat
|
1,95
|
3,35
|
160,60
|
Maluku
|
1,82
|
9,93
|
338,90
|
Maluku Utara
|
2,21
|
6,05
|
88,30
|
Papua Barat
|
2,65
|
8,08
|
223,20
|
Papua
|
1,99
|
3,99
|
976,40
|
Sumber:
http://bps.go.id
|
|||
2.
Descriptive
Statistics
Statistics
|
||||
X1
|
X2
|
Y
|
||
N
|
Valid
|
33
|
33
|
33
|
Missing
|
1
|
1
|
1
|
|
Mean
|
1,7658
|
5,4015
|
866,5061
|
|
Median
|
1,7100
|
5,0800
|
366,8000
|
|
Mode
|
1,71a
|
5,08
|
70,20a
|
|
Std. Deviation
|
,56988
|
2,10392
|
1296,72224
|
|
Range
|
2,47
|
8,61
|
4890,30
|
|
Percentiles
|
10
|
1,1180
|
3,2480
|
135,4800
|
90
|
2,6400
|
8,8000
|
3204,2600
|
|
3.
Analisis
Regresi Linier
Coefficientsa
|
||||||
Model
|
Unstandardized Coefficients
|
Standardized Coefficients
|
t
|
Sig.
|
||
B
|
Std. Error
|
Beta
|
||||
1
|
(Constant)
|
2373,809
|
787,974
|
3,013
|
,005
|
|
X1
|
-1187,655
|
355,097
|
-,522
|
-3,345
|
,002
|
|
X2
|
109,193
|
96,184
|
,177
|
1,135
|
,265
|
|
Berdasarkan
tabel di atas dapat diperoleh rumus regresi sebagai berikut:
Y =
2373,809 - 1187,655 X1 + 109,193 X2
Interpretasi
dari regresi di atas adalah sebagai berikut:
*
Konstanta
(a)
Ini berarti
jika semua variabel bebas memiliki nilai nol (0) maka nilai variabel terikat
(Beta) sebesar 2373,809.
*
Laju
Pertumbuhan Penduduk (X1) terhadap beta (Y)
Nilai
koefisien untuk variabel X1 sebesar 1187,655 dan bertanda negatif,
ini menunjukkan bahwa Laju Pertumbuhan Penduduk mempunyai hubungan yang
berlawanan arah dengan Jumlah Penduduk Miskin. Hal ini mengandung arti bahwa
setiap kenaikan Laju Pertumbuhan Penduduk satu satuan maka variabel Beta (Y)
akan turun sebesar 1187,655 dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain dari
model regresi adalah tetap.
*
Tingkat
Pengangguran (X2) terhadap beta (Y)
Nilai
koefisien untuk variabel X1 sebesar 109,193. Hal ini mengandung arti bahwa
setiap kenaikan Tingkat Pengangguran satu satuan maka variabel Beta (Y) akan naik
sebesar 109,193 dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain dari model regresi
adalah tetap.
4.
Correlations
Correlations
|
||||
X1
|
X2
|
Y
|
||
X1
|
Pearson Correlation
|
1
|
,125
|
-,500**
|
Sig. (2-tailed)
|
,489
|
,003
|
||
N
|
33
|
33
|
33
|
|
X2
|
Pearson Correlation
|
,125
|
1
|
,112
|
Sig. (2-tailed)
|
,489
|
,535
|
||
N
|
33
|
33
|
33
|
|
Y
|
Pearson Correlation
|
-,500**
|
,112
|
1
|
Sig. (2-tailed)
|
,003
|
,535
|
||
N
|
33
|
33
|
33
|
|
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
|
||||
Berdasarkan
Nilai Signifikansi: dari output di atas diketahui antara X1 dengan Y nilai
signifikansi 0,003<0,05 yang berarti terdapat korelasi yang signifikan.
Berdasarkan
Tanda Bintang SPSS: Nilai Pearson Correlation yang dihubungkan antara dua
variabel mempunyai tanda bintang, ini berarti terdapat korelasi yang signifikan
antara variabel yang dihubungkan.
5.
Koefisien
Determinasi (R²)
Model Summaryb
|
||||||||||
Model
|
R
|
R Square
|
Adjusted R Square
|
Std. Error of the Estimate
|
Change Statistics
|
Durbin-Watson
|
||||
R Square Change
|
F Change
|
df1
|
df2
|
Sig. F Change
|
||||||
1
|
,530a
|
,281
|
,233
|
1135,79791
|
,281
|
5,855
|
2
|
30
|
,007
|
2,081
|
a. Predictors: (Constant), X2, X1
|
||||||||||
b. Dependent Variable: Y
|
||||||||||
Berdasarkan
Tabel ”Model Summary” dapat disimpulkan bahwa Laju Pertumbuhan Penduduk dan Tingkat
Pengangguran Terbuka berpengaruh
sebesar 28,1% terhadap Jumlah Penduduk Miskin, sedangkan
71,9% dipengaruhi variabel lain yang tidak diteliti. Karena nilai R Square
dibawah 5% atau cenderung mendekati nilai 0 maka dapat disimpulkan kemampuan
variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel amat terbatas.
6.
Uji
t
Coefficientsa
|
||||||
Model
|
Unstandardized Coefficients
|
Standardized Coefficients
|
t
|
Sig.
|
||
B
|
Std. Error
|
Beta
|
||||
1
|
(Constant)
|
2373,809
|
787,974
|
3,013
|
,005
|
|
X1
|
-1187,655
|
355,097
|
-,522
|
-3,345
|
,002
|
|
X2
|
109,193
|
96,184
|
,177
|
1,135
|
,265
|
|
*
Laju
Pertumbuhan Penduduk (X1) terhadap Beta (Y)
Terlihat
pada kolom Coefficients model 1 terdapat nilai sig 0,002. Nilai sig
lebih kecil dari nilai probabilitas 0,05, atau nilai 0,002<0,05, maka H1
diterima dan Ho ditolak. Variabel X1 mempunyai thitung yakni
3,345 dengan ttabel=2,040. Jadi thitung>ttabel
dapat disimpulkan bahwa variabel X1 memiliki kontribusi terhadap Y.
Nilai t negatif menunjukkan bahwa X1 mempunyai hubungan yang berlawanan arah dengan Y. Jadi dapat
disimpulkan Laju Pertumbuhan Penduduk memiliki pengaruh signifikan terhadap
Beta.
*
Tingkat
Pengangguran (X2) terhadap beta (Y)
Terlihat
pada kolom Coefficients model 1 terdapat nilai sig 0,263 Nilai sig lebih
besar dari nilai probabilitas 0,05, atau nilai 0,263>0,05, maka H1
ditolak dan Ho diterima. Variabel X2 mempunyai thitung yakni
1,135 dengan ttabel=2,040. Jadi thitung<ttabel
dapat disimpulkan bahwa variabel X2 tidak memiliki kontribusi
terhadap Y. Nilai t positif menunjukkan bahwa variabel X2 mempunyai
hubungan yang searah dengan Y. Jadi dapat disimpulkan Tingkat Pengangguran
memiliki pengaruh signifikan terhadap Beta.
7.
Uji
F
ANOVAa
|
||||||
Model
|
Sum of
Squares
|
df
|
Mean
Square
|
F
|
Sig.
|
|
1
|
Regression
|
15106527,593
|
2
|
7553263,796
|
5,855
|
,007b
|
Residual
|
38701106,706
|
30
|
1290036,890
|
|||
Total
|
53807634,299
|
32
|
||||
Pengujian
secar simultan X1 dan X2 terhadap Y:
Dari
tabel diperoleh nilai Fhitung sebesar 5,855 dengan nilai
probabilitas (sig)=0,007. Nilai Fhitung (5,855)>Ftabel (3,32),
dan nilai sig. lebih kecil dari nilai probabilitas 0,05 atau nilai
0,007<0,05; maka H01 diterima, berarti secara bersama-sama
(simultan) Laju Pertumbuhan Penduduk dan Tingkat Pengangguran Terbuka berpengaruh signifikan terhadap Jumlah Penduduk Miskin.
KESIMPULAN
Dari
analisis data dengan spss di atas dapat disimpulkan bahwa variabel laju pertumbuhan
penduduk (X1) berpengaruh terhadap jumlah penduduk miskin dengan hubungan yang
berlawanan, artinya setiap kenaikan laju pertumbuhan penduduk akan berdampak
pada penurunan jumlah penduduk miskin. Hal tersebut dapat terjadi karena
mungkin Indonesia selalu menghasilkan penduduk yang produktif dan bisa
menurunkan angka kemiskinan. Di sisi lain mungkin karena kesalahan memilih atau
mengolah data. Sedangkan variabel tingkat pengangguran terbuka (X2) berpengaruh
terhadap jumlah penduduk miskin dengan hubungan yang searah, artinya setiap
kenaikan tingkat pengangguran terbuka akan berdampak pada peningkatan jumlah
penduduk miskin. Hal tersebut dapat terjadi karena semakin banyak pengangguran
akan menurunkan pendapatan perkapita yang menyebabkan kemiskinan.
DAFTAR PUSTAKA
Suharyadi
dan Purwanto. 2009. Statistika: Untuk Ekonomi dan Keuangan Modern.
Jakarta: Salemba Empat. Jilid II.
WA,
Saputra. 2011. Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk, PDRB, IPM, Pengangguran
Terhadap Tingkat Kemiskinan di Kabupaten/Kota Jawa Tengah. https://core.ac.uk/download/pdf/11728283.pdf. Diakses
pada 24 Mei 2016.
BPS.
Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Menurut Provinsi, 1986-2015. https://www.bps.go.id/linkTabelStatis/view/id/981.
Diakses pada 12 Mei 2016.
BPS.
Laju Pertumbuhan Penduduk menurut Provinsi. https://www.bps.go.id/linkTabelStatis/view/id/1268.
Diakses pada 12 Mei 2016.
BPS.
Jumlah dan
Persentase Penduduk Miskin, Garis Kemiskinan, Indeks Kedalaman Kemiskinan (P1),
dan Indeks Keparahan Kemiskinan (P2) Menurut
Provinsi. https://www.bps.go.id/linkTabelStatis/view/id/1489. Diakses pada 12 Mei 2016.
Iman.
2013. Pengujian Hipotesis: Regresi Linier Berganda, Uji T, Uji F dan Uji R
Square (Penjelasan Lengkap). https://iman2ndblog.wordpress.com/2013/02/05/pengujian-hipotesis-regresi-linier-berganda-uji-t-uji-f-dan-uji-r-square-penjelasan-lengkap/. Diakses pada 12 Mei 2016.
Raharjo,
Sahid. 2014. Cara Melakukan Analisis Korelasi dengan SPSS. http://www.spssindonesia.com/2014/02/analisis-korelasi-dengan-spss.html. Diakses pada 12 Mei 2016.
LAMPIRAN
Provinsi
|
Laju Pertumbuhan Penduduk (X1)
|
Tingkat Pengangguran (X2)
|
Jumlah
Penduduk Miskin [000] (Y)
|
Aceh
|
2,06
|
9,93
|
876,60
|
Sumatera Utara
|
1,39
|
6,71
|
1 378,40
|
Sumatera Barat
|
1,34
|
6,89
|
397,90
|
Riau
|
2,64
|
7,83
|
481,30
|
Jambi
|
1,85
|
4,34
|
270,10
|
Sumatera Selatan
|
1,50
|
6,07
|
1 042,00
|
Bengkulu
|
1,74
|
4,91
|
310,50
|
Lampung
|
1,26
|
5,14
|
1 219,00
|
Kepulauan Bangka Belitung
|
2,23
|
6,29
|
70,20
|
Kepulauan Riau
|
3,16
|
6,20
|
131,20
|
DKI Jakarta
|
1,11
|
7,23
|
366,80
|
Jawa Barat
|
1,58
|
8,72
|
4 421,50
|
Jawa Tengah
|
0,82
|
4,99
|
4 863,40
|
DI Yogyakarta
|
1,20
|
4,07
|
562,10
|
Jawa Timur
|
0,69
|
4,47
|
4 960,50
|
Banten
|
2,30
|
9,55
|
648,30
|
Bali
|
1,24
|
1,99
|
161,00
|
Nusa Tenggara Barat
|
1,40
|
5,69
|
828,30
|
Nusa Tenggara Timur
|
1,71
|
3,83
|
1 000,30
|
Kalimantan Barat
|
1,68
|
5,15
|
355,70
|
Kalimantan Tengah
|
2,38
|
4,54
|
141,90
|
Kalimantan Selatan
|
1,87
|
4,92
|
189,20
|
Kalimantan Timur
|
2,64
|
7,50
|
246,10
|
Sulawesi Utara
|
1,17
|
9,03
|
177,50
|
Sulawesi Tengah
|
1,71
|
4,10
|
409,60
|
Sulawesi Selatan
|
1,13
|
5,95
|
805,90
|
Sulawesi Tenggara
|
2,20
|
5,55
|
304,30
|
Gorontalo
|
1,65
|
4,65
|
187,70
|
Sulawesi Barat
|
1,95
|
3,35
|
160,60
|
Maluku
|
1,82
|
9,93
|
338,90
|
Maluku Utara
|
2,21
|
6,05
|
88,30
|
Papua Barat
|
2,65
|
8,08
|
223,20
|
Papua
|
1,99
|
3,99
|
976,40
|
Sumber:
http://bps.go.id
|
|||
Tidak ada komentar:
Posting Komentar