Analisa Diagnostik & Korelasi
Membongkar pola tersembunyi: Temukan faktor infrastruktur, kesehatan, dan pendidikan yang memiliki dampak paling mematikan terhadap tingkat kemiskinan di Banjarnegara.
Temuan Kunci Signifikan
"Penerima Bantuan Sosial" memiliki korelasi SANGAT KUAT
Terhadap tingkat Kemiskinan Ekstrem secara keseluruhan.
Cara Membaca Analisa Ini
Halaman ini mengukur korelasi — seberapa kuat hubungan antara tiap indikator daerah (misalnya jumlah Posyandu atau kasus TB) dengan jumlah penduduk sangat miskin di 20 kecamatan. Korelasi menunjukkan keterkaitan, bukan sebab-akibat langsung.
Arah Hubungan
- POSITIF (+) Nilai indikator naik, kemiskinan cenderung ikut naik. Ini faktor risiko.
- NEGATIF (−) Nilai indikator naik, kemiskinan cenderung turun. Ini faktor pelindung.
Kekuatan (Skor r)
- 0,8 – 1,0Sangat Kuat
- 0,6 – 0,8Kuat
- 0,4 – 0,6Sedang
- 0,2 – 0,4Lemah
- 0,0 – 0,2Sangat Lemah
Yang dinilai adalah nilai mutlaknya. Skor −0,75 sama kuatnya dengan +0,75.
Peta Sebaran
- Sumbu X Nilai indikator per kecamatan.
- Sumbu Y Jumlah penduduk sangat miskin.
- Titik Satu kecamatan. Bila titik membentuk garis miring, hubungannya kuat. Bila menyebar acak, hubungannya lemah.
Contoh: bila "Kasus TB Paru" berkorelasi positif kuat, kecamatan dengan kasus TB tinggi cenderung memiliki penduduk sangat miskin lebih banyak — sinyal agar intervensi kesehatan dan kemiskinan diarahkan ke wilayah yang sama.
Peringkat Korelasi
Penerima Bantuan Sosial
Akseptor KB Aktif
Penyandang Disabilitas Usia Produktif
Jumlah Murid SD
Alokasi Dana Desa
Kasus TB Paru
Penyandang Masalah Sosial
Jumlah Posyandu
Jumlah Tenaga Kesehatan
Kejadian Bencana
Cara Membaca Matriks
- Nilai Negatif (-) Solusi. Jika nilai ini naik, kemiskinan turun.
- Nilai Positif (+) Risiko. Jika nilai ini naik, kemiskinan naik.
- Skor ~1 / -1 Sangat memengaruhi satu sama lain secara linier.