Electronic Theses and Dissertation

Kepemilikan rumah merupakan salah satu indikator penting dalam menilai kesejahteraan dan stabilitas ekonomi rumah tangga. Di Gampong Lambaro Skep, berbagai faktor sosial ekonomi seperti jumlah anggota keluarga, jumlah anak, usia kepala keluarga, pekerjaan, tingkat pendidikan, dan luas lantai rumah dapat memengaruhi status kepemilikan rumah. Oleh karena itu, penting untuk memahami hubungan antarvariabel sosial ekonomi dengan status kepemilikan rumah guna merumuskan kebijakan perumahan yang lebih tepat sasaran. Tujuan penelitian ini adalah untuk memahami hubungan antara variabel sosial ekonomi dengan status kepemilikan rumah. Keunggulan metode ini terletak pada kemampuannya dalam menangkap keterkaitan kompleks antara berbagai kategori variabel serta memberikan interpretasi yang lebih jelas melalui peta visualisasi. Penelitian ini menggunakan metode Hybrid Correspondence Analysis (HCA) untuk memetakan hubungan antarvariabel kategori yang memengaruhi status kepemilikan rumah. HCA merupakan metode yang mengintegrasikan Analisis Korespondensi dan PCA Biplot, sehingga mampu memberikan visualisasi yang lebih komprehensif dalam mengidentifikasi pola hubungan antarvariabel. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari hasil survei terhadap 1.338 kepala keluarga di Gampong Lambaro Skep. Hasil uji Chisquare menunjukkan bahwa jumlah anak, umur kepala keluarga, pekerjaan, tingkat pendidikan, dan luas lantai rumah memiliki pengaruh signifikan terhadap status kepemilikan rumah. Analisis HCA mengidentifikasi pola hubungan antarvariabel dan menunjukkan bahwa pekerjaan di sektor sekunder cenderung berhubungan dengan kepemilikan rumah sendiri. Selain itu, PCA Biplot memberikan informasi tambahan mengenai karakteristik utama dari variabel-variabel yang diamati. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan bagi perangkat desa dalam merumuskan kebijakan perumahan yang lebih efektif dan sesuai dengan kondisi sosial ekonomi masyarakat.

Homeownership is one of the key indicators in assessing household welfare and economic stability. In Gampong Lambaro Skep, various socioeconomic factors—such as the number of family members, number of children, age of the household head, occupation, education level, and house floor area—can influence homeownership status. Therefore, it is essential to understand the relationships between these socioeconomic variables and homeownership status in order to develop more targeted and effective housing policies. The objective of this study is to analyze these relationships using the Hybrid Correspondence Analysis (HCA) method. The strength of this method lies in its ability to capture complex associations among categorical variables and provide clearer interpretation through visual mapping. HCA combines Correspondence Analysis and PCA Biplot, enabling more comprehensive visualizations to identify patterns among variables. The data used in this study were obtained from a survey of 1,338 household heads in Gampong Lambaro Skep. The Chisquare test results show that the number of children, age of the household head, occupation, education level, and house floor area significantly affect homeownership status. The HCA identified patterns of relationships among variables and revealed that employment in the secondary sector tends to be associated with owning a home. Furthermore, the PCA Biplot provides additional insights into the key characteristics of the observed variables. This study is expected to provide valuable insights for village authorities in formulating more effective housing policies that are in line with the socioeconomic conditions of the community