Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 171678 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Daffa Mohammad Aufari
"Penuaan penduduk merupkan salah satu fenomena yang sedang dihadapi Indonesia di mana proporsi penduduk lansia terhadap populasi meningkat. Salah satu konsekuensi sosial dan ekonomi dari penuaan penduduk adalah melebarnya ketimpangan pendapatan. Studi ini bertujuan untuk mempelajari secara empiris dampak penuaan penduduk terhadap ketimpangan pendapatan dengan mempertimbangkan aspek lokasi spasial di Indonesia. Studi ini menggunakan data panel dari 119 kota dan kabupaten di Pulau Jawa selama periode 2010 s.d. 2020 dengan metode regresi GLS dengan random-effects dan Spatial Autoregressive (SAR). Hasil studi menunjukkan bahwa penuaan penduduk berpengaruh secara signifikan dalam meningkatkan ketimpangan pendapatan kota dan kabupaten di Pulau Jawa. Studi ini juga menemukan bahwa terdapat klasterisasi spasial yang positif dan kuat pada tingkat ketimpangan kota dan kabupaten di Pulau Jawa. Dengan demikian, penuaan penduduk yang terjadi di suatu kota/kabupaten juga akan memengaruhi tingkat ketimpangan kota/kabupaten yang berada di sekitarnya. Studi ini memberikan rekomendasi kebijakan bagi masyarakat dan pemerintah daerah di akhir bagian.

Aging population is one of the phenomena that is being faced by Indonesia where the proportion of the elderly population to population increases. One of the social and economic consequences of aging population is the widening of income inequality. This study aims to empirically examine the impact of aging population on income inequality by considering the spatial location aspect in Indonesia. This study uses panel data from 119 cities and regencies in Java Island during the period of 2010 to 2020 using GLS with random-effects regression and Spatial Autoregressive (SAR) methods. The result of this study shows that aging population has a significant impact on increasing income inequality in cities and regencies in Java Island. This study also finds that there is a positive and strong spatial clustering in the level of inequality between cities and regencies in Java Island. Thus, aging population that occurs in a city/regency will also affect the level of inequality of the neighbouring city/regency. This study provides recommendations for communities and local governments at the end of the section."
Depok: Fakultas Ekonomi dan BIsnis Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Rowlan, Donald T.
"It provides a foundation for understanding and reflecting on key demographic and social trends, together with related theoretical and policy frameworks that are important in explaining changes and designing informed responses. With particular reference to countries that have the oldest or largest aged populations, the book presents a synthesis of research on population aging, new analyses of trends and a discussion of the major social policy strategies. Key topics include the new demography of aging, population health, family change, the third age, international policy concepts and strategies, and comparisons of countries."
New York: Springer, 2012
e20400607
eBooks  Universitas Indonesia Library
cover
Leonardi Armando Goenawan
"Kemajuan di bidang kesehatan memberikan dampak yang besar dalam status kesehatan manusia, Hal ini dapat terlihat dengan semakin rnenurunnya angka morbiditas dan rendahnya angka mortalitas, serta usia harapan hidup yang semakin meningkat. Indonesia sebagai negara berpenduduk terbesar ke empat di dunia memiliki jumlah penduduk 207,5 juta jiwa pada tahun 2000. Dengan tingkat pertumbuhan 1,35% per tahun, jumlah penduduk akan menjadi 400 juta jiwa di tahun 2050. Untuk itu, usaha menekan laju pertumbuhan harus terus dilakukan dan memberikan prioritas pada pembinaan potensi dan kualitas penduduk.
Di tahun 1991, usia harapan hidup penduduk Indonesia adalah 64,4 tahun. Pada tahun 2000 diproyeksikan umur harapan hidup telah mencapai 67 tahun. Diperkirakan, pada tahun 2020 usia harapan hidup Iansia Indonesia mencapai 71.7 tahun. Dari segi jumlah, lansia Indonesia juga menempati urutan ke empat terbesar di dunia setelah RRC, India dan Amerika Serikat, yaitu 15.4 juta jiwa, atau sekitar 7,4% dari jumlah penduduk Indonesia, menurut data terakhir yang dikemukakan Kepala Badan Koordinasi Keluarga Berencana Nasional (BKKBN). Terjadi peningkatan yang cukup dramatis bila dibandingkan dengan tahun 1970-an yang hanya 4,5% dari jumlah penduduk, atau 6.6% di tahun 1990. Karenanya diperkirakan, pada tahun 2020 jumlah lansia di Indonesia akan mencapai 11% dari jumlah penduduk.
Kenyataan ini membawa Indonesia pada era penduduk berstruktur tua (aging society) dengan potensi dan permasalahannya. Pembinaan potensi dan kualitas penduduk menjadi prioritas pada saat ini agar aging society tersebut tidak menjadi beban masyarakat dan negara. Kebijakan kesehatan masyarakat sudah perlu mengarah kepada memperpanjang "usia kehidupan yang aktif dan produktif ?
Kondisi tetap aktif dan produktif ini, tentunya mustahil bila harus bergantung kepada orang lain. Dengan kata lain, lansia harus mampu berfungsi secara otonom dan tetap independen dalam menjalani kehidupannya. Dalam hal ini dikenal istilah kapasitas fungsional atau kompetensi sebagai determinan penting tingkat independensi seseorang.
Berbagai usaha antisipatif terhadap kemungkinan-kemungkinan menurunnya kapasitas fungsional atau tingkat kompetensi akibat proses penuaan maupun penyakit degeneratif harus menjadi prioritas. Termasuk di sini adalah perlunya dikembangkan instrumen-instrumen yang dapat mendeteksi secara dini terjadinya penurunan tersebut. Seperti telah kita ketahui, terdapat banyak aspek yang perlu dinilai dalam menentukan kapasitas fungsional atau tingkat kompetensi seseorang. Sejauh ini, telah dikembangkan berbagai instrumen yang mampu menilai kapasitas fungsional berdasarkan aspek tertentu.
Sebagai contoh instrumen Activities of Daily Living (ADL/Index Barthel) yang menilai aspek kemampuan pemeliharaan fisik diri sendiri dan Instrumental Activities of Daily Living (IADL) yang menilai aspek kemampuan pemeliharaan diri secara instrumental atau kemampuan pemeliharaan fisik diri sendiri dalam kaitan dengan aplikasinya di komunitas. Karena yang diukur adalah aspek yang relatif mendasar dalam kapasitas fungsional maka penggunaannya lebih tepat pada pengukuran yang berbasis rumah sakit atau pada lansia yang telah mengalami penurunan kapasitas fungsional yang jelas. Sedangkan untuk menilai kapasitas fungsional yang lebih tinggi, tidak akan terdeteksi oleh kedua instrumen tersebut.
Untuk itu dibutuhkan instrwnen seperti Tokyo Metropolitan Institute of Gerontology Index of Competence (TMIG IoC) yang mampu mengukur tingkat kapasitas fungsional yang lebih tinggi di samping fungsi lainnya yang lebih mendasar yang terkait dengan kompetensi lansia. Tokyo Metropolitan Institute of Gerontology Index of Competence (TMIG IoC) adalah merupakan suatu instrumen yang sangat praktis dan sederhana sehingga dipertimbangkan agar dapat dipakai sebagai self-rating/self-administrative instrument untuk mengukur indeks kapasitas fungsi luhur dan fungsi-fungsi lainnya yang lebih mendasar. Dengan diketahuinya indeks kapasitas fungsional tersebut maka dapat dilakukan berbagai tindakan antisipatif untuk mencegah ataupun memperlambat kemungkinan terjadinya penurunan indeks tersebut di kemudian hari, yang berarti semakin berkurangnya tingkat independensi seseorang."
Jakarta: Universitas Indonesia, 2005
T-Pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Cornelia Ayu Purwandari
"Studi ini menyelidiki efek antara penuaan populasi dan tingkat inflasi di berbagai negara, termasuk negara ekonomi maju dan negara berkembang. Analisis regresi menggunakan Fixed Effect Model (FEM) menunjukkan hubungan negatif yang konsisten dan signifikan secara statistik antara rasio ketergantungan lansia dan tingkat inflasi di semua sampel negara yang berbeda. Kenaikan 1% rasio ketergantungan lansia berkorelasi dengan penurunan signifikan 0,266% pada tingkat inflasi. Hasil ini menunjukkan bahwa seiring bertambahnya proporsi penduduk lanjut usia, inflasi akan melemah. Hal ini konsisten dengan gagasan bahwa populasi yang menua mengubah pola pengeluaran, meningkatkan tabungan, dan menurunkan permintaan barang dan jasa, sehingga kemudian menurunkan inflasi. Efek non-linear juga diidentifikasi menggunakan model Panel Threshold Regression (PTR) dengan single threshold. Estimasi menghasilkan nilai threshold optimal untuk rasio ketergantungan lansia di seluruh negara sebesar 8,89%. Efek positif dihasilkan oleh rasio di bawah nilai threshold, sedangkan efek negatif jika rasio di atas threshold. Sebagai implikasi kebijakan, temuan ini menyoroti perlunya pendekatan khusus untuk mengatasi dampak inflasi akibat population aging dengan memperhitungkan faktor demografis dalam mempengaruhi inflasi. Studi selanjutnya perlu untuk melihat efek menurut komponen pembentuk inflasi agar dapat diidentifikasi transmisi efek dari sisi permintaan.

This study investigates the effects of population aging on the inflation rate across countries, including both advanced economies and emerging markets from 2001 to 2020. Using the Fixed Effect Model (FEM), regression analysis demonstrates a consistent and statistically significant negative correlation between the old age dependency ratio and the inflation rate across all country. A 1% increase in the old dependency ratio corresponds to a 0.266% reduction in the inflation rate. This result suggests that as the proportion of the elderly population increases, inflation will weaken. This is consistent with the idea that an aging population changes spending patterns, increases savings, and lowers demand for goods and services, thereby lowering inflation. The Panel Threshold Regression (PTR) model with a single threshold is also used to identify non-linear effects. The estimations result in an optimal threshold value of 8.89% for the old dependency ratio. Positive impact is observed when the ratio is less than the threshold, but negative effect is observed when the ratio exceeds the threshold. As a policy implication, these findings highlight the need for a specific approach to address the impact of inflation due to population aging by taking into account demographic factors in influencing inflation. Future studies need to look at the effects according to the components contributing to inflation in order to discover the demand side transmission effects."
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2023
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Agustinus Bunarto
"Penuaan populasi yang terjadi di Jepang dan Eropa memberikan contoh bagaimana variabel demografi memengaruhi inflasi. Indonesia sebagai negara dengan populasi terbesar di Asia Tenggara akan mengalami penuaan juga. Penelitian ini menggunakan rasio ketergantungan sebagai indikator utama dan dikontrol dengan pertumbuhan M2 dan kesenjangan output. Hasil regresi menunjukkan variabel demografi signifikan mempengaruhi inflasi tapi pertumbuhan M2 dan kesenjangan output tidak. Polinomial populasi digunakan untuk estimasi pengaruh setiap kohort usia 5-tahunan. Hasil polinomial mendukung bahwa penduduk usia muda dan tua memberikan tekanan inflasi sedangkan penduduk usia kerja memberikan tekanan deflasi. Tekanan deflasi yang rendah disebabkan karena tenaga kerja yang memiliki keahlian yang rendah dan bekerja pada sektor informal. Familial transfer membuat tekanan deflasi yang semakin rendah. Tantangan yang akan dihadapi Indonesia pada masa yang akan datang karena penuaan adalah tekanan inflasi yang meningkat mulai tahun 2030. Kesempatan yang dimiliki adalah tekanan deflasi akan menurun hingga 2030.

Aging population of Japan and Europe show how demographic variable affects inflation. Indonesia as a country which has biggest population in South East Asia will aging eventually. This study uses dependency ratio as main indicator of population and controlled by growth of M2 and output gap. Regression result shows demographic variable significantly affects inflation but growth of M2 and output gap does not. Population polynomial estimate 5-year cohorts’s effects. Polynomial result supports that young and old population have inflationary pressure while working-age population have deflationary pressure. Low deflationary pressure caused by low skill worker and informal sector. Familial transfer lower deflationary pressure. The challenge in the future for Indonesia is upward inflationary pressure start from 2030. The opportunity is downward inflationary pressure until 2030."
2019
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Tenty Melvianti Legarias
"Sejak 2007, lebih dari setengah populasi dunia telah tinggal di kota-kota, dan diproyeksikan akan meningkat menjadi 60 persen pada tahun 2030. SDG's mencatat bahwa 1 dari 4 penduduk kota tinggal di dalam kondisi kumuh. Urbanisasi yang cepat mengakibatkan meningkatnya jumlah penghuni daerah kumuh di seluruh dunia dan termasuk di kota Jakarta, Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi lokasi spesifik dari permukiman kumuh serta menganalisis pola penyebaran permukiman kumuh berdasarkan zonasi atau peruntukkan lahan dalam perencanaan detail tata ruang Jakarta menggunakan variabel tingkat kepadatan bangunan dengan studi kasus pada 15 lokasi RW (Rukun Warga) di Jakarta dengan kategori RW kumuh berat. Metode penelitian menggunakan metode analisis deskriptif, metode analisis overlay, metode analisis Cluster dan Outlier (Anselin Local Moran's I) dan metode analisis regresi dengan sumber data peta batas administrasi wilayah, peta rencana detail tata ruang dan peta bangunan dari Pemerintah Provinsi DKI Jakarta serta data hasil pendataan keluarga Dasawisma TP-PKK tahun 2019. Hasil penelitian menunjukkan 84,62% tingkat kepadatan bangunan tertinggi berada di zona tidak aman sesuai perencanaan Jakarta yaitu Zona Ruang Terbuka Hijau dan/atau Zona Ruang Terbuka Biru dengan rata-rata kepadatan 234 unit/ha. Penelitian ini juga bahwa lokasi kumuh yang memiliki tetangga langsung ke daerah yang ditetapkan sebagai zona industri dan area pergudangan serta zona perkantoran, perdagangan dan layanan berdasarkan rencana detail tata ruang Jakarta, memiliki tingkat kepadatan bangunan yang lebih tinggi dibandingkan dengan lokasi kumuh yang bertetangga dengan daerah yang ditetapkan sebagai zona perumahan. Dalam penelitian ini tingkat pendapatan dan tingkat pendidikan di setiap wilayah RT tidak berpengaruh signifikan pada tingkat kepadatan bangunan. Penelitian ini merekomendasikan kepada Pemerintah Provinsi DKI Jakarta untuk melakukan kolaborasi dalam penanganan permukiman kumuh di Jakarta serta melakukan penanganan yang lebih efektif dan efisien berdasarkan karakteristik setiap wilayah permukiman kumuh.

Since 2007, more than half of the world's population has lived in cities and is projected to increase to 60 percent by 2030. SDG's noted that 1 in 4 city residents live in slums. Rapid urbanization has resulted in increasing numbers of slum dwellers throughout the world and including in the city of Jakarta, Indonesia. This study aims to identify specific locations of slums and analyze patterns of distribution of slums based on zoning or land designation in Jakarta detailed spatial planning using building density level variables with case studies at 15 RW (hamlets) locations in Jakarta with heavy slum RW categories. The research method uses descriptive analysis method, overlay analysis method, Cluster and Outlier analysis method (Anselin Local Moran's I) and regression analysis method with the data source of regional administrative boundary maps, detailed spatial plan maps and building maps from DKI Jakarta Provincial Government as well as data on the census of the Dasawisma TP-PKK in 2019. The results showed that 84.62% of the highest level of building density was in the unsafe zone according to Jakarta's planning, namely the Green Open Space Zone and/or the Blue Open Space Zone with an average density of 234 units /Ha. The factor of land insecurity is one of the factors driving the development of slums. This study also shows that RT areas that have direct neighbors to industrial and business zones affect the level of building density and high opportunities for slums to develop in urban areas. In this study the level of income and education level in each RT region did not significantly influence the level of building density. This study recommends the Provincial Government of DKI Jakarta to collaborate in handling slums in Jakarta and to conduct more effective and efficient handling based on the characteristics of each slum area."
Jakarta: Sekolah Kajian Stratejik dan Global Universitas Indonesia, 2020
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Aria Adi Winata
"Melihat DKI Jakarta memiliki daya tarik yang besar dalam urbanisasi sebagai kota metropolitan dan data pertumbuhan penduduk yang semakin meningkat pada setiap tahunnya, menyebabkan kepadatan penduduk. Kepadatan penduduk penduduk yang tinggi dapat mempengaruhi kepuasan hidup. Penelitian psikologi geografis, masih jarang sekali dilakukan di Indonesia terutama membahas kesehatan mental. Penelitian ini secara khusus ingin melihat ketergantungan spasial dari kepuasan hidup dan melihat apakah kepadatan penduduk dapat menjadi prediksi bagi ketergantungan spasial dari kepuasan hidup. Data penelitian diperoleh melalui penyebaran kuesioner secara daring kepada penduduk DKI Jakarta berusia di atas 18 tahun (N=956) pada tahun 2022. Pengukuran kepuasan hidup menggunakan The Satisfaction with Life Scale (SWLS), dan angka kepadatan penduduk melalui laman Jakarta Open Data. Analisis yang dilakukan berupa analisis deskriptif dan analisis autokorelasi spasial menggunakan perangkat lunak GeoDa. Temuan penelitian menunjukkan bahwa kepuasan hidup tidak memiliki ketergantungan spasial (r=0.024, p=0.266), yaitu kepuasan hidup suatu kelurahan tidak memiliki kemiripan nilai kepuasan hidup dengan kelurahan-kelurahan yang bertetangga dan kepadatan penduduk tidak dapat memprediksi ketergantungan spasial dari kepuasan hidup.

Seeing that DKI Jakarta has a great appeal in urbanization as a metropolitan city and data on population growth that is increasing every year causes population density. High population density can affect life satisfaction. Geographic psychology research is still rarely done in Indonesia, especially discussing mental health. This study specifically wants to look at the spatial dependence of life satisfaction and see whether population density can be a predictor of the spatial dependence of life satisfaction. The research data was obtained through the distribution of online questionnaires to DKI Jakarta residents aged over 18 years (N=956) in 2022. Life satisfaction was measured using The Satisfaction with Life Scale (SWLS), and population density figures through the Jakarta Open Data page. The analysis was carried out in the form of descriptive analysis and spatial autocorrelation analysis using GeoDa software. The research findings show that life satisfaction has no spatial dependence (r=0.024, p=0.266). This means that the life satisfaction of the kelurahan does not have the same value of life satisfaction with the adjacent kelurahan and population density cannot predict the spatial dependence of life satisfaction."
Depok: Fakultas Psikologi Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Candri Rania Auliani
"Penelitian bertujuan untuk melihat ketergantungan spasial kepuasan hidup (Life Satisfaction) dengan kepadatan penduduk (Population Density). Datapenelitian diperoleh melalui penyebaran kuesioner secara daring kepada penduduk kota Bandung berusia diatas 18 tahun (N= 486). Pengukuran kepuasan hidup menggunakan Satisfaction with Life Scale (SWLS), sedangkan jumlah kepadatan penduduk (Population Density) dalam unit analisis kelurahan didapatkan melalui portal resmi Badan Pusat Statistik (BPS) mengenai Kota Bandung Dalam Angka 2021. Analisis yang dilakukan adalah analisis deskriptif, analisis spasial menggunakan GeoDa, analisis regresi linear dan analisis korelasi menggunakan Pearson's Product Moment. Temuanpenelitian menunjukkan bahwa kepuasan hidup tidak memiliki ketergantungan terhadap kepuasan hidup dikota Bandung (r=-0.062 dengan p=0.34) dan analisis regresi linear (0.94>0.05) yang artinya kepadatan penduduk tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel kepuasan hidup. Sehingga berdasarkan data tersebut disimpulkan bahwa tidak terdapat pola ketetanggan dan ketergantungan spasial pada variabel kepuasan hidup dankepadatan dari penduduk kota Bandung.

The aim of this research is to see the spatial dependence of life satisfaction with population density. The research data was obtained through the distribution of online questionnaires to residents of the city of Bandung aged over 18 years (N = 486). The measurement of life satisfaction uses theSatisfaction with Life Scale (SWLS), while the total population density in the kelurahan analysis unit is obtained through the official portal of the Central Statistics Agency (BPS) regarding the City of Bandung in Figures 2021. The analysis carried out is descriptive analysis, spatial analysis using GeoDa, linear regression analysis and correlation analysis using Pearson's Product Moment. The research findings indicate that life satisfaction has nodependence on life satisfaction in the city of Bandung (r=-0.062 with p=0.34) and linear regression analysis (0.94>0.05) which means that populationdensity does not have a significant effect on the life satisfaction variable. So, based on these data, it can be concluded that there is no pattern of neighbourhood and spatial dependence on the variables of life satisfaction and population density in Bandung city."
Depok: Fakultas Psikologi Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Faiz Al Islam
"Penelitian ini bertujuan untuk menguji ketergantungan spasial dari kualitas hidup berdasarkan angka kepadatan penduduk. Pengambilan data dilakukan secara daring kepada penduduk DKI Jakarta yang berusia dewasa yakni di atas 18 tahun. Kualitas hidup diukur dengan menggunakan alat ukur The World Health Organization Quality of Life - Bref (WHOQOL-Bref) dan angka kepadatan penduduk setiap kelurahan diambil dari portal Jakarta Open Data. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan analisis deskriptif dan analisis spasial seperti autokorelasi spasial dan regresi spasial dengan menggunakan bantuan aplikasi Quantum GIS, GeoDa, dan ArcGIS. Penelitian ini menemukan bahwa domain kesehatan fisik, keadaan psikologis, dan lingkungan dari kualitas hidup memiliki ketergantungan spasial dan membentuk pola berkelompok. Ditemukan juga peran dari kepadatan penduduk yang memprediksi ketergantungan spasial tersebut.

This study aims to examine the spatial dependence of quality of life based on population density. The research data was obtained by spreading online questionnaires to residents of DKI Jakarta who are aged over 18 years old. Quality of life was measured using the World Health Organization Quality of Life - Bref (WHOQOL-Bref) measuring instrument and the data of population density of each kelurahan was taken from the Jakarta Open Data portal. This research was conducted using descriptive analysis and spatial analysis such as spatial autocorrelation and spatial regression by using Quantum GIS, GeoDa, and ArcGIS applications. This study found that the domains of physical health, psychological, and environment of quality of life have spatial dependence and geographically form clustered patterns. It is also found that the role of population density predicts spatial dependence."
Depok: Fakultas Psikologi Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Brigita Widya Patria
"Masalah kesehatan mental merupakan salah satu tantangan Kota Bandung dalam rangka mempertahankan kualitas hidup penduduk. Kualitas hidup dipengaruhi oleh karakteristik spasial tempat tinggal sehingga kualitas hidup memiliki ketergantungan spasial. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan kepadatan penduduk sebagai fitur lingkungan dan ruang yang memengaruhi kualitas hidup. Oleh sebab itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui ketergantungan spasial dari setiap domain kualitas hidup dihubungkan dengan angka kepadatan penduduk yang dilakukan pada 486 partisipan di atas 18 tahun yang berasal dari 151 kelurahan di Kota Bandung secara daring. Kualitas hidup diukur menggunakan alat ukur The World Health Organization Quality of Life - Bref (WHOQOL-Bref) versi Indonesia yang terdiri dari 26 item. Angka kepadatan penduduk, nama, dan jumlah kelurahan diperoleh dari Badan Pusat Statistik Kota Bandung.
Analisis yang dilakukan adalah analisis spasial seperti eksplorasi data dan autokorelasi spasial menggunakan GeoDa, serta regresi linear dan analisis deskriptif menggunakan IBM SPSS. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa domain kesehatan fisik (r = -0,064), domain hubungan sosial (r = -0,008), dan domain lingkungan (r = -0,022) pada kualitas hidup tidak memiliki ketergantungan spasial, kecuali domain keadaan psikologis (r = 0,02). Selain itu, hasil juga menunjukkan bahwa kepadatan penduduk tidak dapat memprediksi ketergantungan spasial tersebut (p-value domain kesehatan fisik = 0,12, p-value domain keadaan psikologis = 0,28, p-value domain hubungan sosial = 0,47, p-value domain lingkungan = 0,37).

Mental health issue is one of Bandung City’s challenges to maintan the quality of life. Quality of life is determined by spatial characteristics of residence, so that quality of life has spatial dependence. In this study, researcher used population density as an environmental and spatial features that affect quality of life. Hence, this study aims to see the spatial dependence of each domain of quality of life associated with population density which was conducted on 486 participants over 18 years from 151 Bandung City’s sub-district by spreading online questionnaires. Quality of life was measured using Indonesian version of The World Health Organization Quality of Life - Bref (WHOQOL-Bref) Scale which consists of 26 items. The data of population density, name, and number of sub-district was obtained from Badan Pusat Statistik Kota Bandung.
The analysis carried out is spatial analysis such as data exploration and spatial autocorrelation by using GeoDa, linear regression and descriptive analysis by using IBM SPSS. This study shows that physical domain (r = -0,064), social domain (r = -0,008), and environment domain (r = -0,022) of quality of life have not a spatial dependence, except for the psychological domain (r = 0,02). In addition to that, the results also show that population density cannot predict this spatial dependence (p-value physical domain = 0,12, p-value psychological domain = 0,28, p-value social domain = 0,47, p-value environment domain = 0,37).
"
Depok: Fakultas Psikologi Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>