Negara Berkembang dengan Metode Fishers
Usman A. Gani, Salasi R, R.M. Bambang, Khairul Umam

## ANALISIS DISKRIMINAN UNTUK MENGELOMPOKKAN NEGARA MAJU DAN NEGARA BERKEMBANG DENGAN METODE FISHERS

## DISCRIMINANT ANALYSIS OF CLASSIFY DEVELOPED COUNTRIES AND DEVELOPING COUNTRIES WITH FISHER METHOD
Usman A. Gani 1 , Salasi R 1 , R.M.Bambang 1 , Khairul Umam 1
1 Department of Mathematic Education, Syiah Kuala University, Darussalam Banda Aceh, Aceh, Indonesia Jl. Teuku Hasan Krueng Kalee, Darussalam, Banda Aceh 23111
E-mail: usmanagani@yahoo.com
Diterima: 25/02/2018; Revisi: 23/03/2018; Disetujui: 26/03/2018

## ABSTRAK
Penelitian ini berkaitan dengan pengelompokan  90 negara kedalam negara maju atau negara berkembang,  melalui  analisisis  diskriminan  menggunakan  software  SPSS.  Data  tersebut dinormalkan  menggunakan  fungsi  “Logaritma  natural  (Ln)”  kemudian  dianalisis menggunakan diskriminan fishers melalui SPSS. Data yang menjadi variabel dependen adalah kategori pendukung untuk menentukan negara maju maupun berkembang, sedangkan variabel independennya  berupa  nama-nama  40  negara  maju  dan  50  negara  berkembang.  Hasil  akhir diperoleh model matematika untuk pengelompokan kedua kategori tersebut. Untuk negara yang termasuk kedalam kategori negara maju :
23,537x 1 +  24,884x 2 +  12,436x 3 +  53,100x 4 +  ( 0,170)x 5 +  4,609x 6 +  0,753  x 7 +  0,682x 8 +
0,682x 9 + 49,061x 10 = 0
Untuk negara yang termasuk kedalam kategori negara berkembang:
23,560x 1 + 26,140x 2 + 15,883x 3 + 15.006x 4 + ( 0,040)x 5 + 3,284x 6 + 10,145x 7 + 0,408x 8 + 0,053)x 9 + 44,332x 10 = 0

## Kata Kunci: Analisis Diskriminan, Negara Maju dan Negara Berkembang

## ABSTRACT
This  study  deals  with  the  grouping  of  90  countries  into  developed  or  developing  countries through discriminant analysis using SPSS software. The data is normalized using the function "Natural  Logarithm  (Ln)"  then  analyzed  using  discriminant  fishers  via  SPSS.  The  data  that become  the  dependent  variable  is  the  supporting  category  to  determine  the  developed  and developing  countries,  while  the  independent  variables  are  the  names  of  40  developed countries and 50 developing  countries. The final  result obtained by  mathematical model  for grouping  of  both  categories.  For  Countries  that  include  into  the  category  of  developed countries:
23,537x1 + 24,884x2 + 12,436x3 + 53,100x4 + (-0,170) x5 + 4,609x6 + 0,753 x7 + 0,682x8 + 0,682x9 + 49,061x10 = 0 For countries that include into the category of developing countries: 23,560x1 + 26,140x2 + 15,883x3 + 15.006x4 + (-0,040) x5 + 3,284x6 + 10,145x7 + 0,408x8 + (-0,053) x9 + 44,332x10 = 0
Keywords: Discriminant Analysis, Developed Country and Developing Country.

## PENDAHULUAN
Setiap  negara  memiliki  kondisi  sosial ekonomi  yang  berbeda-beda.  Ada  yang  masih bergantung  pada  negara  lain,  ada  yang  hanya sebatas mampu memenuhi kebutuhannya
sendiri,  dan  ada  pula  yang  telah  mampu memberi bantuan kepada negara lain. Perbedaan kondisi tersebut menyebabkan terjadinya pengelompokan-pengelompokan.
Kelompok
yang dimaksud yaitu kelompok negara maju dan negara berkembang.
Dalam  membedakan  negara  maju  dan negara  berkembang  sudah  tentu  tidak  akan terlepas  dari  bagaimana  suatu  negara  dapat meningkatkan  pembangunan  di  setiap  sektor khususnya di sektor ekonomi atau pertumbuhan ekonomi (economic  growth). Hal  ini  dapat mendorong  pertumbungan  ekonomi  maupun pembangunan ekonomi suatu negara.
Suatu  negara  tergolong  negara  maju  atau negara  berkembang  tidak  hanya  dipandang  dari sudut  pendapatan  per  kapita  negara  tersebut.
Banyak faktor lain  yang harus dipertimbangkan seperti  jumlah  penduduk,  laju  pertumbuhan penduduk  di  negara  itu,  tingkat  kriminalitas, persentase  korupsi,  angka  kelahiran  dan kematian, tingkat  pengangguran, inflasi,  jumlah pengunjung sektor pariwisata di negara tersebut dan  lain-lain.  Berdasarkan  latar  belakang masalah  diatas,  peneliti  tertarik  melakukan penelitian  yang  berjudul  Mengelompokkan
Suatu  Negara  Maju  dan  Negara  Berkembang Menggunakan Metode Fisher.

## METODE PENELITIAN
Untuk  menggunakan  teknik  analisis  ini syarat-syarat  yang  harus  dipenuhi  diantaranya ialah:
1. Variabel  tergantung  hanya  satu  dan  bersifat non-metrik,  artinya  data  harus  dikategorikan dan berskala nominal.
2. Variabel bebas terdiri dari dua variabel.
3. Semua kasus harus dipendent.
4. Semua variabel predictor sebaiknya mempunyai  distribusi  normal  multivariat, dan  matrices  variance-covariance  dalam kelompok harus sama untuk semua
kelompok .
5. Keanggotaan kelompok diasumsikan
ekslusif.
Penelitian  ini  termasuk  jenis  penelitian studi  literatur  dengan  mencari  referensi  teori yang  relefan  dengan  kasus  atau  permasalahan yang  ditemukan.  Data  diperoleh  dari  berbagai sumber,  jurnal,  buku  dokumentasi,  internet  dan pustaka.  Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah negara-negara  maju  dan  berkembang.  Sampel yang diambil dalam penelitian sebesar 40 daftar negara-negara maju dan 50 daftar negara-negara berkembang.  Ruang  lingkup  variabel  sebagai berikut:
Usman A. Gani, Salasi R, R.M. Bambang, Khairul Umam
a. Variabel  X1  merupakan  pendapatan  per
kapita
b. Variabel X2 merupakan angka kematian
c. Variabel X3 merupakan tingkat kriminalitas
d. Variabel X4 merupakan angka kelahiran
e. Variabel X5 merupakan jumlah penduduk
f. Variabel X6 merupakan pengunjung
pariwisata
g. Variabel X7 merupakan tingkat inflasi
h. Variabel X8 merupakan pertumbuhan
penduduk
i. Variabel X9 merupakan pengangguran
j. Variabel X10 merupakan tingkat korupsi

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Landasan Teori

## 1. Pengertian Negara Maju
Negara maju adalah negara yang memiliki standar  hidup  yang  tinggi  dengan  indikasi perekonomian  yang  sudah  merata,  penggunaan teknologi  tinggi  dan  telah  berhasil  dalam berbagai bidang.

## Berikut ciri-ciri negara maju :
1. Aktivitas  perekonomian  dan  lainnya  sudah didukung  oleh  teknologi  canggih  yang  dapat memudahkan tenaga manusia.
2. Perkembangan ilmu pengetahuan dan
edukasi  terbilang  cukup  pesat.  Hal  ini  pula yang  mendukung  kegiatan  industri  di  negara maju menjadi sangat baik.
3. Intensitas mobilitas yang cukup tinggi.
4. Masyarakat mandiri.
5. Pendapatan perkapita masyarakatnya tinggi.
6. Angka  harapan  hidup  di  negara  maju lumayan tinggi.
7. Tidak  terlalu  tergantung  pada  hasil  dan kondisi alam.
8. Pendidikan berkualitas.
9. Ekspor lebih banyak dari pada impor.
10. Aktif  dalam  kegiatan  ekspor-eskpor  hasil
tambang, peternakan, pertanian, dan perkebunan.  Dari  sini  dapat  kita  simpulkan pula  pada  negara  maju  memiliki  industri pertanian yang sangat baik

## 2. Pengertian Negara Berkembang
Negara berkembang  adalah  suatu Negara yang  pendapatan  rata-ratanya  rendah, infastruktur  relatif  berkembang,  dan  indeks perkembangan manusia berada di bawah standar normal global.
Berikut ciri-ciri negara berkembang:
1. Standar kehidupan yang sangat rendah
2. Tingkat pendapatan yang rendah
3. Produktivitas yang masih rendah
4. Angka beban ketergantungan tinggi
5. Angka pertumbuhan penduduk tinggi
6. Besarnya angka pengangguran
7. Pendidikan masih rendah
8. Industri pertanian dan peternakannya jarang untuk diekspor,
kebanyakan masih digunakan  untuk  mencukupi  kebutuhan negara sendiri
Vol. 01, No. 01, (Maret, 2018), pp. 01-12

## Negara Berkembang dengan Metode Fishers
Usman A. Gani, Salasi R, R.M. Bambang, Khairul Umam
9. Kegiatan impor cenderung lebih tinggi dari
ekspor.
10. Tingkat sempurnanya pasar dan
ketersediaan informasi
11. Ketergantungan  dan  kerapuhan  dalam segala aspek hubungan internasional
12. Kurangnya  permodalan  dalam  pelaksanaan pembangunan
13. Ketidakseimbangan  lapangan  kerja  dengan
tenaga  kerja  sehingga  angka  pengangguran
terus meningkat, banyak penerapan teknologi  yang tidak sesuai  dengan kondisi setempat, dan adanya blokade
perdagangan.

## 3. Software SPSS
SPSS  adalah  sebuah  software  pengolahan data,  kepanjangan  dari  SPSS  adalah  Statistikal Product  and  Service  Solutions,  Hingga  saat  ini software  SPSS  telah  dipakai  dalam  berbagai bidang seperti produksi dipabrik, riset ilmu-ilmu sains,  ilmu  keuangan,  retail,  telekomunikasi, farmasi, broadcasting, militer, database marketing,  riset  pemasaran,  peramalan  bisnis, penilaian  kredit,    customer  relationship, penilaian kepuasan konsumen (customer satisfaction) dan sebagainya.
4. Analisis Diskriminan Fisher

## menggunakan SPSS
Analisis  Diskriminan  adalah  salah  satu teknik  analisis  Statistika  dependensi  yang memiliki  kegunaan  untuk  mengklasifikasikan objek  beberapa  kelompok.  Pengelompokan
dengan  analisis  diskriminan  ini  terjadi  karena ada  pengaruh  satu  atau  lebih  variabel  lain  yang merupakan  variabel  independen.  Kombinasi linier dari variabel-variabel ini akan membentuk suatu fungsi diskriminan.
Analisis diskriminan adalah teknik multivariate yang termasuk dependence method, yakni  adanya  variabel  dependen  dan  variabel independen.  Dengan  demikian  ada  variabel yang  hasilnya  tergantung  dari  data  variabel independen.  Analisis  diskriminan  mirip  regresi linier  berganda (multivariable  regression).
Perbedaannya  analisis  diskriminan  digunakan apabila variabel dependennya kategoris (maksudnya  kalau  menggunakan  skala  ordinal maupun  nominal)  dan  variabel  independennya menggunakan  skala  metric  (interval  dan  rasio). Sedangkan  dalam  regresi  berganda  variabel dependennya  harus  metric  dan  jika  variabelnya independen,  bias  metric  maupun  nonmetrik. Sama  seperti  regresi  berganda,  dalam  analisis diskriminan  variabel  dependen  hanya  satu, sedangkan variabel independen banyak (multiple).  Misalnya  varibel  dependen  adalah pilihan  merek  mobil  :  Kijang,  Kuda  dan Panther. Analisis diskriminan merupakan tehnik yang  akurat  untuk  memprediksi  seseorang termasuk  dalam  kategori  apa,  dengan  catatan data-data yang dilibatkan terjamin akurasinya.
Sebelum  proses  pengolahan  data  secara analisis  diskriminan,  perlu  dilakukan  pengujian
Vol. 01, No. 01, (Maret, 2018), pp. 01-12.
Usman A. Gani, Salasi R, R.M. Bambang, Khairul Umam
tiga  asumsi  Fisher’s.  Hal  ini  dilakukan  untuk memperoleh fungsi diskriminan sebagai indikator  yang  memberi  peluang  kesalahan penempatan paling minimum.
1. Pengujian kenormalan data
Untuk mengetahui data tersebut menyebar normal  dapat  diperoleh  dengan  menggunakan Q-Q Plots dalam SPSS (versi 16.0).
2. Pengujian kesamaan (kehomogenan) matrik
Pengujian  kesamaan  matriks  varians covarians  dari  masing-masing  kelompok  untuk menentukan  kaedah  analisis  diskriminan  yang akan  digunakan.  Untuk  menguji  kesamaan matriks covarians antara variabel harus diperoleh statistik Box’s M .
3. Pengujian beda vektor rata-rata
Pengujian  beda  vektor  rata-rata,  karena analisis  diskriminan  dilakukan  terhadap  data yang  telah  sah  (valid)  pengelompokkannya. Analisis  diskriminan  tidak  bermanfaat  jika  data yang  telah  dikelompokkan  mempunyai  nilai vektor  rata-rata  yang  tidak  berbeda  nyata.  Jika analisis diskriminan tetap dilakukan, maka akan terjadi  kesalahan  yang  sangat  besar  dalam pengelompokkan.    Untuk  menguji  beda  vektor rata-rata  dapat  dilihat  dengan  menggunakan
Wilks’  Lambda yang  nilainya  berada  antara  0 dan 1 .
Setiap  data  baru  (indikator)  yang dimasukkan  terhadap  salah  satu  fungsi akan  diperoleh  hasil  berbentuk  nilai.  Nilai  dari masing-masing  fungsi tersebut  berbeda,
fungsi akan  dipilih  (dikategorikan)
adalah  fungsi yang  menghasilkan  nilai
paling  tinggi.  Kathleen  dan  Carmen  (2002)
berpendapat  setiap  fungsi dalam  proses
SPSS  terdiri  dari  variabel (indikator)  untuk satu  fungsi  klasifikasi  bagi  satu  kelompok. Variabel  dalam fungsi  diskriminan linier Fisher ini  boleh  digunakan  secara  terus  untuk pengklasifikasian atau pengelompokkan terhadap  data  baru.  Variabel-variabel  tersebut diperoleh  bagi  setiap  kelompok  dan  dari sebarang  kasus  baru  yang  diinput  dan  diproses, hasilnya  dikelompokkan  ke  dalam  kelompok yang nilai diskriminannya lebih tinggi.

## 2) Hasil dan Pembahasan
Dalam  konteks  ekonomi  internasional, dikenal  dengan  istilah  “negara  maju”  dan “negara  berkembang”.  Kedua  istilah  tersebut merupakan  penggolongan  negara-negara  di dunia  berdasarkan  kesejahteraan  atau  kualitas hidup  rakyatnya.  Negara  maju  adalah  negara yang  rakyatnya  memiliki  kesejahteraan  atau kualitas  hidup  yang  tinggi.  Sedangkan  negara berkembang  adalah  negara  yang  rakyatnya memiliki  tingkat  kesejahteraan  atau  kualitas hidup  taraf  sedang  atau  dalam  perkembangan. Tolak  ukur  atau  indikator  dalam  penggolongan negara  sebagai  negara  maju  atau  negara berkembang sebagai berikut:
Vol. 01, No. 01, (Maret, 2018), pp. 01-12

## 1. Pendapatan per kapita
Pendapatan  per  kapita  adalah  besarnya pendapatan  rata-rata  penduduk  di  suatu  negara. Pendapatan  per  kapita  didapatkan  dari  hasil pembagian  pendapatan  nasional  suatu  negara dengan jumlah penduduk negara tersebut.

## 2. Angka kematian
Angka  Kematian  adalah  bilangan  yang menunjukkan  jumlah  kematian  dari  tiap  seribu penduduk dalam waktu satu tahun.

## 3. Tingkat kriminalitas
Tingkat kriminalitas adalah segala macam aktifitas  yang  ditentang  masyarakat  karena melanggar  hukum,  sosial  dan  agama  serta merugikan  baik  secara  psikologis  ataupun ekonomis.

## 4. Angka kelahiran
Angka  kelahiran  adalah  bilangan  yang menunjukkan jumlah bayi yang lahir hidup dari setiap seribu penduduk dalam satu tahun.

## 5. Jumlah penduduk
Jumlah penduduk adalah
jumlah
sekelompok orang yang tinggal atau menempati suatu  wilayah  yang  mana  berkaitan  dengan jumlah kelahiran dan jumlah kematian.

## 6. Pengunjung pariwisata
Orang-orang  yang  datang  berkunjung disuatu  tempat  atau  negara,  biasanya  mereka disebut  sebagai  pengunjung  yang  terdiri  dari beberapa orang dan bermacam-macam motivasi kunjungan termasuk didalamnya adalah
wisatawan.

## 7. Inflasi
Inflasi  adalah  suatu  keadaan  dimana terdapat  kecenderungan  kenaikan  harga  barang dan  jasa  secara  umum  serta  berlangsung  secara terus menerus yang diakibatkan oleh ketidakseimbangan arus barang dan uang dalam suatu perekonomian.

## 8. Pertumbuhan penduduk
Pertumbuhan  penduduk  ialah  perubahan jumlah penduduk di suatu wilayah tertentu pada waktu tertentu dibandingkan waktu sebelumnya.

## 9. Pengangguran
Pengangguran  adalah  persentase  jumlah penganggur terhadap jumlah angkatan kerja.

## 10. Korupsi
Dalam    UU  No.  20  tahun  2001  korupsi adalah  tindakan  melawan  hukum  dengan maksud  memperkaya  diri,  orang  lain,  atau korupsi  yang  berakibat  merugikan  negara  atau perekonomian Negara
Data  yang  digunakan  merupakan  data fiktif  yang  berjumlah  90  diperoleh  berdasarkan kriteria  yang  sesuai  dengan  negara  maju  dan negara  berkembang.  Data  mentah  yang  telah ditabulasikan dapat dilihat di lampiran tabel 1 .
Vol. 01, No. 01, (Maret, 2018), pp. 01-12.
Usman A. Gani, Salasi R, R.M. Bambang, Khairul Umam
Data  tersebut  merupakan  data  mentah  yang variannya  jauh  berbeda.  Oleh  karena  itu  data tersebut  harus  dinormalkan  terlebih  dahulu, sehingga  varian  dari  masing-masing  variabel  di dalam  data  tersebut  menjadi  homogen.  Dengan bantuan software Ms  Excel  dan  menggunakan
formula  rumus  Ln  data  tersebut  dinormalkan.
Data yang telah normal dapat dilihat di lampiran tabel 2.
Berikut  grafik  normal    Q-Q  Plot  dari  data gabungan variabel pada negara maju dan negara berkembang  yang  berdistribusi  normal  melalui analyze  descriptive  statistic  menggunakan software SPSS.
Kemudian  data  yang  sudah  dinormalkan tersebut  dianalisis  dengan  bantuan  aplikasi SPSS. Menggunakan discriminant fhiser dimana
grouping variable yang diambil adalah kategori
negara.
Berikut adalah hasil
Classification
Function  Coefficients data yang diolah dengan
discriminant fhiser yang banyak datanya adalah
90
Berdasarkan hasil data di atas pengelompokan  Negara  maju  dan  Negara berkembang  dilihat  dari  berbagai  variable kriteria  memeiliki  koefesien  fungsi.  Koefisien fungsi  ini  merupakan  suatu  matriks  baris  yang menghasilkan  konstanta  untuk  setiap  kelompok negara maju dan negara berkembang. Konstanta tersebut diperoleh dengan mensubtitusikan nilai dari setiap variabel yang diminta ke dalam suatu model  yang  berbentuk  kombinasi  linear  yang diasumsikan bebas linier.
Classification Function Coefficients
KATEGORI negara maju negara berkembang PENDAPATAN_PERKAPITA 23,537 23,560 ANGKA_KEMATIAN 24,884 26,140 TINGKAT_KRIMINALITAS 12,436 15,883 ANGKA_KELAHIRAN 51,095 53,100 JUMLAH_PENDUDUK -,170 -,040 PENGUNJUNG_PARIWISATA 4,609 3,284 INFLASI 8,098 10,145 PERTUMBUHAN_PENDUDUK ,753 ,408 PENGANGGURAN ,682 -,053 KORUPSI 49,061 44,332 (Constant) -324,221 -328,076 Fisher's linear discriminant functions
Usman A. Gani, Salasi R, R.M. Bambang, Khairul Umam
Diperoleh  model  untuk  pengelompokan negara  maju  dan  dan  negara  berkembang  yaitu

## sebagai berikut.
Untuk  negara  yang  termasuk  kedalam kategori negara maju :
23,537x 1 +  24,884x 2 +  12,436x 3 +  53,100x 4 +  ( 0,170)x 5 +  4,609x 6 + 0,753 x 7 + 0,682x 8 + 0,682x 9 + 49,061x 10 = 0
Untuk  negara  yang  termasuk  kedalam kategori negara berkembang :
23,560x 1 + 26,140x 2 + 15,883x 3 +  15.006x 4 +  ( 0,040)x 5 +  3,284x 6 + 10,145x 7 + 0,408x 8 + 0,053)x 9 + 44,332x 10 = 0
Dimana : X1 = pendapatan per kapita
X2 = angka kematian
X3 = tingkat kriminalitas
X4 = angka kelahiran X5 = jumlah penduduk X6 = pengunjung pariwisata
X7 = tingkat inflasi
X8 = pertumbuhan penduduk
X9 = pengangguran
X10 = tingkat korupsi

## Contoh:
Negara  Arab  Saudi  memiliki  data  sebagai berikut:
1. Pendapatan perkapita = 21232 LN X1 = 2,29 2. Angka kematian = 9,8 LN X2 = 0,82 3. Tingkat kriminalitas = 35 LN X3 = 1,26 4. Angka kelahiran = 9,4 LN X4 = 0,8 5. Jumlah penduduk = 31.521.418 LN X5 = 2,84 6. Pengunjung pariwisata = 12,3 LN X6 = 0,92 7. Inflasi = 1,9 % LN X7 = -0,44 8. Pertumbuhan penduduk = 0 ,42 % LN X8 = -0,86
9. Pengangguran = 16 %
LN X9 = 1,01 10. tingkat korupsi = 46 LN X10 = 1,34 Kategori negara maju : 23,537(2,29)+ 24,884(0,82) + 12,436 (1,26) + (53,100(0,8))+(( 0,170)(2,84))+  4,609(0,92)+  0,753(-0,44)+  0,682(- 0,82) + 0,682(1,01) + 49,061(1,34) = - 201,72417

## Kategori negara berkembang:
23,560(2,29) + 26,140(0,82) + 15,883(1,26) + 15.006(0,8) + (( 0,040)( 2,84)) + 3,284(0,92) + 10,145(-0,44) + 0,408(-0,82) +( 0,053)(1,01))
+ 44,332(1,34) = 164,8489
Data  di  atas  diambil  satu  sampel  secara acak  yaitu  negara  Arab  Saudi.  Variabel  dari negara tersebut di substitusikan ke dalam model matematika  yang  diperoleh  yaitu  dari  analisisis diskiriminan  linear.  Dapat  disimpulkan  bahwa negara  Arab  Saudi  termasuk  ke  dalam  kategori Negara Berkembang.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan analisis  diskriminan  diatas,  dapat  disimpulkan bahwa  terdapat  40  negara  yang  digolongkan dalam kategori negara maju dan 50 negara yang digolongkan dalam kategori negara berkembang.  Penggolongan  ini  dapat  dicari dengan model diskriminan yang telah diperoleh.
Penelitian ini berguna untuk menentukan suatu  negara  tergolong  kedalam  kelompok mana,  subtitusikan  nilai  setiap  variabelnya  ke dalam  2  model  di  atas.  Nilai  yang  terbesar  dari
Vol. 01, No. 01, (Maret, 2018), pp. 01-12.
Usman A. Gani, Salasi R, R.M. Bambang, Khairul Umam
kedua  persamaan  adalah  kelompok  dari  negara
yang diuji. .

## DAFTAR PUSTAKA
Dillon.W.R & Goldstein.M, 1984, Multivariate Analysis Method and
Application , Sons, New york.
Johnson,  R,  A,  and  D.  W.  Wichern,  1988, Applied  Multivariate  Statistical  Analysis ,
Prentice Hall, Inc, New jersey Kathleen. M, & Carmen. A, (2002), SPSS for instutional researchers , Bucknell
University.
Kleinbaum,  R,  A,  &  L.L.  Kupper,  1978,
Applied  Multivariate  Analysis  and  Other
Multivariate  Methods,  Ruxbury  Press,
Massachusects.
http://www.artikelsiana.com/2015/11/negara- maju-negara-berkembang.html http://www.eventzero.org/negara-maju-dan- negara-berkembang/
https://id.wikipedia.org/wiki/Pendapatan per
kapitadiakses tanggal 10-12-2017
http://www.pengertianahli.com/2014/01/pengerti an-angka-kelahiran-dan-kematian.html http://www.pengertianmenurutparaahli.net/penge rtian-kriminalitas-dan-contohnya/
https://kriminologi.id/lapor-waspada/peta- kejahatan/10-negara-dengan-angka-
kriminalitas-tertinggi-di-dunia
https://www.satujam.com/negara-tingkat-
kriminal-tertinggi/
http://m.dw.com/id/ranking-negara-teraman-di- dunia/g-17840954
http://statistikskripsitesis.blogspot.co.id/2014/ 02/pengertian-tentang-software-spss.html
Vol. 01, No. 01, (Maret, 2018), pp. 01-12

## Lampiran 1:

## Tabel.1. Data Original
No Nama Negara Kategori Pendapatan/kap ita (X1) Angka Kematia n (X2) Tingkat kriminalit as (X3) Angka kelahira n (X4) Jumlah Penduduk (X5) pengunju ng Pariwisata (juta) (X6) Infla si (X7) pertumbuh an penduduk (X8) Penganggur an (X9) Korup si (X10) 1 Austria negara maju 14289 10,38 80 8,6 8623073 25,2 1,6 0,12 4,3 75 2 Belgia negara maju 25191 10,76 92 11,4 10392226 7,9 2,1 0,15 8,2 77 3 Denmark negara maju 13622 9,83 24,06 11,3 5678348 5,6 1,8 0,08 3,7 70 4 Estonia negara maju 57293 7,89 10,5 12,1 1313271 4,7 4,4 0,02 15,6 71 5 Finlandia negara maju 17181 4,02 45 11,4 5488543 8,9 1,7 0,08 8,5 60 6 Perancis negara maju 23628 5,93 50 12,4 65630692 83,7 2 0,89 9,4 69 7 Jerman negara maju 18291 9,4 45 8,7 81305856 33 1,7 1,09 8,5 81 8 Republik Ceko negara maju 19134 9,48 10 10,9 10541466 10,6 2,7 0,14 8 55 9 Yunani negara maju 11910 9,48 25 10,1 10846979 22 3,3 0,15 9,4 44 10 Irlandia negara maju 19202 10,7 30 9,2 4635400 7,2 3,9 0,06 12,2 73 11 Italia negara maju 21993 4,39 10 9,1 61261254 48,5 2,3 0,82 7,2 47 12 Luxembur g negara maju 9593 9,2 12 11,8 562958 7,4 2,6 0,01 6,1 81 13 Belanda negara maju 8393 10,75 30 10,8 17034900 13,9 1,4 0,23 9,4 83 14 Portugal negara maju 9304 10,94 20 8,8 10374822 9,6 2,7 0,14 9,9 62 15 Rusia negara maju 3702 5,72 46 11,8 14209814 1 29,8 9,8 1,98 7,9 29 16 Spanyol negara maju 3829 8,4 21,5 10,6 47042984 64,9 3,5 0,62 9 58 17 Swedia negara maju 2293 11,8 15 12 916666 7,8 1,4 0,13 7,9 88 18 Britania Raya (Inggris) negara maju 7193 13,4 88 12,1 64800000 11,6 2,3 0,87 5,2 81 19 Andorra negara maju 3929 11,09 10 10 76949 6,7 3,4 1,5 9,8 35 20 Hongaria negara maju 2894 13,9 22 10,1 9849000 12,1 2,6 0,13 7,7 48 21 Islandia negara maju 9202 8,93 22 14,7 33131 6,9 6,8 2,6 1,5 50 22 Liechtenst ein negara maju 4289 7,29 30 9,1 3737 4,7 1 3,6 2,1 40 23 Monako negara maju 9011 6,27 45 9,6 378 3,7 1,9 0,01 7,1 37 24 Malta negara maju 3938 10,73 25 9,1 445426 4,8 3,3 0,07 3,1 55 25 Norwegia negara maju 2939 10,9 50 12,3 5189435 6,7 2,3 2,4 2,8 85 26 San Marino negara maju 7291 6,23 25 11,2 32831 5,9 3,3 0,03 8,8 60 27 Slovenia negara maju 9482 4,62 60 9,9 2076890 5,8 2,4 0,11 3,6 61 28 Swiss negara maju 9041 7,49 80 10 8279700 9,1 1,2 0,01 5,3 86 29 Siprus negara maju 2921 4,92 55 11,5 858 57 2,8 11 8 55 30 Vatikan negara maju 2784 7,83 36 10 839 6,5 3,5 4,4 9,8 70 31 Kanada negara maju 2004 8,92 70 11,3 34300083 16 2,5 0,48 8,7 74 32 Amerika Serikat negara maju 2819 4,02 90 13,7 32512700 0 69,9 2 1,7 5,2 82 33 Jepang negara maju 32124 4,72 35 8,5 12795000 0 13,4 0,4 0,07 3,3 72 34 Singapura negara maju 33493 8,93 10 9,5 5076700 11,8 1 0,1 5,3 84 35 Hong Kong negara maju 13629 9,2 15 8,8 7061200 13,7 2,2 0,69 3,9 77 36 Korea Selatan negara maju 27281 9,81 15,81 9,9 48988833 14,2 2,8 0,11 7,9 53 37 Israel negara maju 7439 9,83 27 20,5 8419700 4,4 1,9 0,32 3,5 64 38 Taiwan negara maju 5382 11,93 15,76 9,7 23174528 16,3 1 0,33 5,80 61 39 Australia negara maju 13202 4,72 6,1 13,5 24751000 3,5 3,8 0,06 6,0 79 40 Selandia Baru negara maju 3813 5,73 6 14,3 4822770 3,4 3,8 0,04 1,5 78 41 Albania negara berkemba 4281 8,93 15 12,8 2893005 5,4 2,8 0,13 0,8 39
Vol. 01, No. 01, (Maret, 2018), pp. 01-12.
Usman A. Gani, Salasi R, R.M. Bambang, Khairul Umam
ng 42 Azerbaija n negara berkemba ng 23729 10,54 20 19,5 9816666 5,7 8 0,05 2,90 34 43 Bosnia dan Herzegovi na negara berkemba ng 42811 3,42 85 8,2 31151643 5,3 8,2 0,1 7,10 39 44 Bulgaria negara berkemba ng 38203 5,4 78 10 7202198 4,5 7,2 0,13 5 41 45 Belarus negara berkemba ng 4629 6,73 50 11,2 9485300 4,4 9,5 0,03 9 40 46 Georgia negara berkemba ng 2103 8,93 45 11,5 3729500 5,7 3,8 0,06 3,9 45 47 Kroasia negara berkemba ng 23991 14,9 70 9,8 4225316 11,6 3,4 3,1 8 49 48 Kosovo negara berkemba ng 12682 5,63 65 11 1827231 4,9 8 0,03 6,3 35 49 Latvia negara berkemba ng 3727 8,94 79 11 1978300 3,7 6,3 0,04 6,8 57 50 Lithuania negara berkemba ng 6728 10,23 50 10,8 2900787 3,4 6,4 0,03 9,6 59 51 Makedoni a negara berkemba ng 6712 11,03 43 10,2 13508715 4,9 3 0,01 4,7 40 52 Monteneg ro negara berkemba ng 1934 13,56 68 12 24383301 4,6 6,3 0,58 2,2 45 53 Ukraina negara berkemba ng 4929 14,39 50 10,9 42805731 19,5 8,5 0,05 2,10 29 54 Moldova negara berkemba ng 3829 12,67 76 12,1 3555200 5,3 7,2 0,52 8,1 30 55 Polandia negara berkemba ng 6040 4,56 88 10,9 38415284 16 1,3 0,27 6,0 35 56 Romania negara berkemba ng 4628 6,72 45 10,2 46050000 5,9 6,8 0,1 8,8 48 57 Serbia negara berkemba ng 7292 9,82 26 11 7114393 5,8 15,5 1,04 14,9 30 58 Turki negara berkemba ng 8292 10,89 34 16,9 79749461 37,7 9,8 0,04 6 41 59 Armenia negara berkemba ng 7202 10,76 44 15 3005500 5,4 1,1 0,24 7,4 33 60 Kazaksta n negara berkemba ng 4272 10,48 50 20,6 17584000 6,9 8,6 0,08 8 29 61 Kirgistan negara berkemba ng 4739 11,29 70 24 5975000 6,4 6,4 0,04 2,80 28 62 Mongolia negara berkemba ng 4849 12,97 68 22,7 2809600 5,7 7,6 0,11 6 38 63 Tajikistan negara berkemba ng 4201 7,28 88 27,7 8354000 7,9 3 0,06 7,1 25 64 Turkmeni stan negara berkemba ng 4832 6,98 60 21,2 4751120 7,6 11 0,42 8,00 22 65 Uzbekista n negara berkemba ng 9392 9,02 35 20,8 28394180 8,9 7,6 0,35 6,1 21 66 Afghanist an negara berkemba ng 7200 7,38 45 42,3 30419928 11,2 16,3 2,2 2,50 15 67 Banglade sh negara berkemba ng 7543 22,9 89 19,5 15251801 5 7,9 7,2 0,01 2,50 25 68 Bhutan negara berkemba ng 5629 10,23 65 19,6 794 5,5 7 0,01 4,00 65 69 Brunei Darussala m negara berkemba ng 6282 11,03 80 18,2 40,19 6,3 0,9 0,21 3,5 58 70 Kamboja negara berkemba ng 7392 13,56 85 23,4 15405157 5,9 5 18,6 9,00 21 71 Cina negara berkemba ng 6291 14,39 67 21,6 13397248 52 55,6 7 0,01 7,60 22 72 Fiji negara 8299 9,82 60 20,6 859178 9,5 3 17,7 7,2 30
Vol. 01, No. 01, (Maret, 2018), pp. 01-12
berkemba ng
73 India negara berkemba ng 4729 7,81 98 21,3 12101934 22 21,5 5,3 3,43 8,25 40 74 Indonesia negara berkemba ng 3291 6,25 72 17,4 23755636 3 9,4 6,6 2,6 2,00 37 75 Kribati negara berkemba ng 3711 12,91 85 17,9 106461 9,5 0,5 0,34 4,5 25 76 Korea Utara negara berkemba ng 7283 6,28 68 19,5 24346000 7,9 3 0,09 2,40 8 77 Laos negara berkemba ng 7811 7,29 76 21,8 6477211 3,7 5,9 0,42 3,5 30 78 Malaysia negara berkemba ng 7294 5,67 85 19,8 27565821 27,4 3,8 2,1 5,6 49 79 Maldives negara berkemba ng 3023 3,82 90 21,5 341256 8,4 5,3 0,72 9,5 36 80 Myanmar negara berkemba ng 4032 7,23 75 16,7 58840000 6,1 21,4 0,38 42 28 81 Nepal negara berkemba ng 8282 9,83 90 23,2 26620080 8,4 7,8 2,54 7,5 29 82 Pakistan negara berkemba ng 3912 6,72 87 26,3 17980000 0 6,7 7,9 0,06 4,2 25 83 Palestina negara berkemba ng 7282 5,78 88 32,4 4682467 5,5 3 0,1 1,9 20 84 Papua Nugini negara berkemba ng 7282 5,93 90 29 7398500 4,3 5,9 1,43 7,5 28 85 Filipina negara berkemba ng 8403 7,28 85 24,5 10183393 8 4,4 6,6 3,1 7,6 35 86 Samoa negara berkemba ng 6392 7,36 86 23,7 18782 3,4 3,3 2,1 9 16 87 Solomon negara berkemba ng 8302 10,9 84 23,4 581344 5,3 5,3 3,2 5,2 9 88 Sri Lanka negara berkemba ng 4294 7,29 74 17 20238000 6,1 12,1 0,28 2,1 36 89 Thailand negara berkemba ng 7420 8,02 65 11,5 66720153 24,7 5,1 0,87 2 35 90 Timor Leste negara berkemba ng 4451 9,2 75 37,6 1066409 3,3 1,4 0,02 3,4 35