Transcript Bahan BPS Pusat

PENGEMBANGAN DAN PEMANFAATAN DATA KEMISKINAN
DENGAN BERTUMPU PADA KEBIJAKAN SERTA RUANG DAN
PELUANG PIHAK LAINNYA
Hamonangan Ritonga, Ph.D
Badan Pusat Statistik
Disampaikan pada Workshop Nasional :
Database partisipatif dan pemanfaatannya untuk pemetaan sosial ekonomi
interaktif dan Sistem Informasi dan Administrasi Desa/Kelurahan
Jakarta, 27 Februari 2014
1
Pendahuluan (1):
Manajemen Pembangunan dari Perspektif Data Statistik
Administrasi
Pembangunan
Politik Pembangunan
Perumusan
Kebijakan
Penentuan
Kebijakan
Disepakati
Prioritas
pembangunan
Issu
pembangunan
ANALISIS SITUASI:
Gambaran obyektif dan
kebutuhan masyarakat
Renstra
KL/Daerah/Desa
Kebijakan,
program,
kegiatan
Indikator
Keberhasilan
Implementasi
Perencanaan:
Desain,
anggaran,dan
prosedur MONEV
Implementasi
kegiatan
On Going
Monitoring
Post
Evaluasi
2
Peran Data Statistik dalam Pembangunan
• Dalam pelaksanaan pembangunan yang baik, penentuan suatu
kebijakan dan pembuatan suatu keputusan yang berdasarkan
“fakta” (evidence based policy decision taking and policy-making )
menjadi suatu keharusan.
• Dengan tuntutan kebijakan dan pengambilan keputusan yang
berdasarkan fakta, maka data yang dikumpulkan harus valid
(sahih) dan reliable (dapat diandalkan atau dipercaya)
• Sistim Statistik Nasional sesuai UU Statistik No. 16 tahun 1997:
1) BPS bertanggung jawab atas statistik dasar,
2) K/LNK bertanggung jawab atas statistik sektoral,
3) Lembaga penelitian (termasuk perguruan tinggi)
mengumpulkan statistik khusus.
3
Program Anti-Kemiskinan di Indonesia
KEBIJAKAN MAKRO EKONOMI
Hampir
Miskin
Miskin
Sangat
Miskin
Hampir
Miskin
Miskin
Sangat
Miskin
*
Kluster-1
(Berbasis
keluarga)
Kluster-2
(Berbasis
komunitas)
1. Beasiswa
2. Jemkesmas
3. Raskin
4. PKH
5. BLT
6. Bantuan Sosial
Program
Pemberdayaan
Masyarakat
(PNPM)
Kluster-3
(Berbasis
UMKM)
Kredit Mikro
(KUR)
Kluster-4
1. Perumahan
2. Transportasi
3. Air bersih
4. Listrik untuk rakyat miskin
5. Nelayan miskin *)
6. Kelompok rentan di perkotaan*)
Sumber: BAPPENAS 2011
Meningkatkan
kesejahteraan dan
perluasan
kesempatan kerja
Percepatan
Penanggulangan
Kemiskinan
2014: 8-10 %
Revisi: 9-10,5
4
PENGEMBANGAN DAN PEMANFAATAN DATA KEMISKINAN DI INDONESIA
DATA KEMISKINAN MAKRO
(tersedia sejak tahun 1976)
DATA KEMISKINAN MIKRO
1. Metodologi:
 Konsep: Basic Needs Approach
 Didasarkan pada Garis Kemiskinan:
Makanan (2100 kkal per kapita
perhari ) + Non Makanan Esensial
1. Metodologi:
 Pendekatan Non-Moneter
 Didasarkan pada Indeks atau PMT dari
ciri-ciri RT miskin (variabel non-moneter)
yg dapat dikumpulksn dengan mudah
2. Sumber data: Susenas (sampel)
Sampai 2010: 68.000 rumahtangga
Sejak 2011: 300.000 rumah tangga,
triwulanan
2. Sumber data:
Nasional: 2005 (PSE05), 2008 (PPLS08),
2011 (PPLS2011)
Lokal: Kalsel (1999); DKI (2000), Jatim
(2001)
3. Data menunjukkan jumlah penduduk miskin
di setiap daerah berdasarkan ESTIMASI
Estimasi terendah sampai tkt KAB/KOTA
3. Data menunjukkan jumlah RT Sasaran
(Menurut Kategori atau ranking) - by
name by address
4. Pemanfaatan:
 Berguna untuk target geografis, tidak
operasional untuk program bantuan
langsung kepada rumah tangga
 Berguna untuk indikator kinerja
4. Pemanfaatan:
 Berguna untuk target sasaran rumah
tangga secara langsung, seperti
Program Perlindungan Sosial (BLT, PKH,
Raskin, Jamkesmas, dsb)
5
DATA KEMISKINAN MAKRO
6
PENGUKURAN KEMISKINAN MAKRO DI INDONESIA
Konsep yang dipakai (BPS) dan juga beberapa
negara lain adalah kemampuan memenuhi
kebutuhan dasar (basic needs approach)
“ Kemiskinan dipandang sebagai
ketidakmampuan dari sisi ekonomi untuk
memenuhi kebutuhan dasar makanan
dan bukan makanan (diukur dari sisi
pengeluaran)”
Penduduk miskin adalah penduduk yang memiliki ratarata pengeluaran per kapita perbulan di bawah Garis
Kemiskinan, yang diperoleh dari hasil Survei Sosial
Ekonomi Nasional (SUSENAS) setiap tahun.
7
KOMPONEN GARIS KEMISKINAN (GK):
●
●
1.
GK Makanan => setara dengan
pemenuhan kebutuhan kalori 2100
kkal per kapita perhari. Paket
komoditi kebutuhan dasar makanan
diwakili oleh 52 jenis komoditi
2.
GK Non Makanan => kebutuhan
minimum untuk perumahan,
sandang, pendidikan, dan kesehatan
(51 jenis komoditi di perkotaan dan
47 jenis komoditi di perdesaan)
●
Tidak Miskin
●
●
●
●
●
●
●
●
Hampir Miskin ●
●B
Miskin
●
●
●A
●
Sangat Miskin (kronis) ●
Garis Kemiskinan (beda tiap provinsi)
GK Nasional 2013 = Rp. 271.626
GK NTB 2013
= Rp. 262.128
GK DKI Jakarta 2013 = Rp. 410.865
Catatan: Metode ini digunakan BPS sejak 1998
8
Jenis-Jenis Komoditi untuk Penghitungan
Garis Kemiskinan Makanan
BERAS
DAGING BABI
NANGKA MUDA
GULA PASIR
BERAS KETAN
DAGING AYAM RAS
BAWANG MERAH
GULA MERAH
JAGUNG PIPILAN
DAGING AYAM KAMPUNG
CABE MERAH
TEH
TEPUNG TERIGU
TETELAN
CABE RAWIT
KOPI
KETELA POHON
TELUR AYAM RAS
KACANG TANAH
GARAM
KETELA RAMBAT
TELUR ITIK/MANILA
TAHU
KEMIRI
GAPLEK
SUSU KENTAL MANIS
TEMPE
TERASI/PETIS
TONGKOL/TUNA
SUSU BUBUK
MANGGA
KERUPUK
KEMBUNG
BAYAM
SALAK
MIE INSTANT
TERI
BUNCIS
PISANG AMBON
ROTI MANIS
BANDENG
KACANG PANJANG
PEPAYA
KUE KERING
MUJAIR
TOMAT SAYUR
MINYAK KELAPA
KUE BASAH
DAGING SAPI
DAUN KETELA POHON
KELAPA
ROKOK KRETEK FILTER
9
Jenis-Jenis Komoditi untuk Penghitungan
Garis Kemiskinan Non-Makanan
PERUMAHAN
BENSIN
HANDUK/IKAT PINGGANG
LISTRIK
POS DAN BENDA POS
PERABOT RUMAH TANGGA
AIR
PENGANGKUTAN
PERKAKAS RUMAHTANGGA
MINYAK TANAH
FOTO
ALAT DAPUR/MAKAN
KAYU BAKAR
PAKAIAN JADI LAKI2 DEWASA
ARLOJI/JAM DINDING
OBAT NYAMUK, BATERAI
PAKAIAN JADI PEREMPUAN DEWASA
TAS
BARANG KECANTIKAN
KEPERLUAN MENJAHIT
MAINAN ANAK
PERAWATAN KULIT/MUKA
ALAS KAKI
PBB
KESEHATAN
TUTUP KEPALA
PUNGUTAN LAIN
PEMELIHARAAN KESEHATAN
SABUN CUCI
PERAYAAN HARI AGAMA
PENDIDIKAN
BAHAN PEMELIHARAAN PAKAIAN
UPACARA AGAMA
PERLENGKAPAN MANDI
PAKAIAN JADI ANAK-ANAK
PAJAK KENDARAAN BERMOTOR
10
Perkembangan Garis Kemiskinan di Indonesia
(Rupiah/ Kapita/Bulan)
Tahun
Garis Kemiskinan
Makanan
Garis
Kemiskinan
NonMakanan
2008
135.270
47.366
182.636
74,07
2009
147.339
59.923
200.262
73,57
2010
155.615
56.111
211.726
73,50
2011
171.834
61.906
233.740
73,52
2012
182.796
65.910
248.707
73,50
2013
199.691
71.935
271.626
73,52
% Konsumsi
Garis
Kemiskinan Makanan
11
Tren Data Kemiskinan di Indonesia 1996-2013
60
50
49.5 48.0
38.7 37.9 38.4 37.3 36.1
40 34.0
35.1
39.3 37.2
35.0 32.5
30
20
10 17.47
24.2323.43
19.14 18.41 18.20 17.42
16.66 15.97 17.75 16.58 15.42
31.0 30.0 29.1
28.1
14.15 13.33 12.49 11.96
11.40
0
Jumlah Pend. Miskin (Juta Org)
% Pend. Miskin
12
Karakteristik Kemiskinan di Indonesia:
(1) Masih banyak penduduk miskin dan rentan miskin




100%
90%
80%
1. Sangat Miskin (VP) < 0,8*PL
2. Miskin (P) ≤ 1*PL
3. Hampir Miskin (NP) : 1*PL - 1,2*PL
4. Tidak Miskin (U): > 1,2*PL
70%
10,83% (26,39 juta
penduduk hampir miskin)
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
2009
2010
VP
P
2011
NP
2012
11,96 % (29,13 juta
penduduk sangat miskin dan
hampir miskin
U
13
Karakteristik Kemiskinan di Indonesia:
(2 ) Perbedaan Provinsi Tinggi
5.00
19.49
18.34
17.97
17.60
15.43
14.86
14.67
14.56
14.24
12.83
12.55
10.06
9.54
9.52
8.24
8.14
8.07
7.88
7.72
7.50
6.06
5.93
5.74
5.21
4.77
3.95
10.00
6.46
15.00
12.30
20.00
17.51
25.00
3.55
p
e
r
s
e
n
t
a
s
e
20.03
30.00
26.67
31.13
Persentase Penduduk Miskin Menurut Provinsi, Maret 2013
35.00
0.00
Provinsi
14
Karakteristik Kemiskinan di Indonesia:
(3 ) Beberapa komoditi berkontribusi tinggi terhadap GK 2013
Komoditi
Makanan
Kota
(%)
Desa
(%)
Beras
25,88
Rokok
Kota
(%)
Desa
(%)
33,97
Komoditi
Bukan
Makanan
8,82
7,48
Perumahan
9,70
7,36
Telur
3,50
2,57
Listrik
3,57
2,05
Gula Pasir
2,65
3,67
Mi Instant
2,67
2,28
Pendidikan
3,06
1,68
Tempe
2,26
1,97
Bensin
2,37
1,93
Bawang merah
2,24
2,49
Angkutan
2,13
1,25
Daging ayam ras
2,20
1,57
Tahu
2,20
1,57
15
Karakteristik kemiskinan di Indonesia:
(4)Sebagian besar hidup di pedesaan, tidak produktif, dan
kondisi rumah tidak baik
Penduduk miskin 2013:
 63.2% di Pedesaan
28.07 juta (11.37 %)
 57.8 % bekerja di sektor pertanian




Kondisi rumah:
Tidak ada listrik
Tidak ada fasilitas WC
Tidak ada air bersih
Luas lantai per kapita< 8 m2
Kualitas lantai, dinding, dan atap rendah
Jumlah ART: 4.82 orang
Tamat SD/Buta Huruf
Jam kerja pendek
Pekerjaan utama: Sektor informal
16
DATA KEMISKINAN MIKRO
1. Pendataan Sosial Ekonomi Tahun 2005
(PSE05)
•
•
•
Variabel: variabel umum (karakteristik
rumah tangga)
Rangking RTS: Indeks dengan bobot lokal
Pelaksana Pendataan: BPS
17
Tujuan,Instrumen, Metodologi dan Kriteria RTS
• Tujuan:
Mendapatkan Rumah Tangga Sasaran (RTS ) menurut nama dan alamat KRT
untuk BLT, Raskin dan Jamkesmas
• Instrumen pendataan
– Kuesioner 14 Variabel pembeda kemiskinan, dengan kesesuaian tinggi [> 83%]
dengan kriteria garis kemiskinan
• Pendataan Kemiskinan  Ada partisipasi Ketua RT/Dusun/SLS
– Tahap 1: meminta Ketua RT membuat daftar rumahtangga layak diberi bantuan
– Tahap 2: mendata rumahtangga tersebut dengan instrumen pendataan
• Kriteria Rumah Tangga Sasaran (1)
– Cakupan: rumahtangga sangat miskin (RTSM), miskin (RTM), hampir miskin
– Dibuat indeks kemiskinan ≡ I RTM = Σi Wi Xi, dimana
Xi = 0 (tidak miskin) atau 1 (sifat miskin)
W adalah matrix koefisien dengan dimensi 450 kab/kota kali 14 variabel
Kategori: RTSM (I RTM = 0,80-1,00); RTM (I RTM =0,60-0,79); RTHM (I RTM <0,60)
18
18
Variabel Kemiskinan Non-Moneter
Variabel Kemiskinan
Kriteria
1. Luas lantai per anggota rumah tangga/keluarga
< 8m²
2. Jenis lantai rumah
Tanah/papan/kualitas rendah
3. Jenis dinding rumah
Bambu, papan kualitas rendah
4. Fasilitas tempat buang air besar (jamban)
Tidak punya
5. Sumber air minum
Bukan air bersih
6. Penerangan yang digunakan
Bukan listrik
7. Bahan bakar yang digunakan
Kayu/arang
8. Frekuensi makan dalam sehari
Kurang dari 2 kali sehari
9. Kemampuan membeli daging/ayam/susu dalam seminggu
Tidak
10. Kemampuan membeli pakaian baru bagi setiap ART
Tidak
11. Kemampuan berobat ke puskesmas/poliklinik
Tidak
12. Lapangan pekerjaan kepala rumah tangga
Petani gurem, nelayan, pekebun
13. Pendidikan kepala rumah tangga
Blm pernah sekolah/Tidak tamat SD
14. Kepemilikan aset/barang berharga minimal Rp. 500.000,-
Tidak ada
19
RTS Hasil PSE 2005 Menurut Kategori
Kategori Miskin
Rumahtangga Sasaran (RTS)
Jumlah
%
RTSM
3.894,3
20,4
RTM
8.237,0
43,1
RTHM
6.969,6
36,5
Total
19.100,9
100,0
20
Contoh Daftar RTS Menurut Nama KRT dan Alamat:
RT 002, RW 01, Desa “X”, Kab. “Y”
Jumlah
Anggota
Rumah
Tangga
Indeks Rumah
Tangga Miskin
NURYADIH
8
0,95
Sangat Miskin
DEDE .A.M
ROHATI
WARSINI
SUKARYADI
MIDAH
SAIMIN
SUANAH
SUAMAH
5
4
6
3
3
4
3
1
0,82
0,80
0,85
0,70
0,55
0,58
0,54
0,52
Sangat Miskin
Sangat Miskin
Sangat Miskin
Miskin
Hampir Miskin
Hampir Miskin
Hampir Miskin
Hampir Miskin
Nama Kepala
Rumah Tangga
I RTM
Status
Kemiskinan
21
DATABASE KEMISKINAN MIKRO
2. Pendataan Perlindungan Sosial Tahun 2008
(PPLS08)
 Variabel: 23 variabel umum (karakteristik rumah tangga
dan individu)
Rangking RTS: Model Proxy Means Test (Regressi)
Pelaksana Pendataan: BPS
BADAN PUSAT STATISTIK
22
Tujuan dan Informasi yang dikumpulkan
● Tujuan:
Menghasilkan RTS untuk Program Perlindungan Sosial: PKH, Raskin, Jamkesmas
● Informasi yang dikumpulkan: data individu:
-
Nama dan alamat kepala rumah tangga, jumlah keluarga, dan jumlah
anggota rumah tangga, dan hubungan denga kepala rumah tangga ,
-
Jenis kelamin, umur, status perkawinan, kepemilikan kartu identitas,
-
Partisipasi sekolah, kelas tertinggi yang pernah/sedang diduduki,
ijazah tertinggi yang dimiliki,
-
Jenis cacat, penyakit kronis/menahun yang diderita,
-
Lapangan usaha dari pekerjaan utama dan status pekerjaan utama.
● Informasi yang dikumpulkan: data rumah tangga
- Status penguasaan tempat tinggal, luas lantai, jenis dinding, jenis atap,
sumber air minum, cara memperoleh air minum, sumber penerangan utama,
bahan bakar utama, dan tempat pembuangan air tinja.
23
23
Metodologi Pendataan [1]
• Tahap 1:  Ada partisipasi Ketua RT/Dusun/SLS
– Daftar RTS-BLT [pre-printed] setiap RT/Dusun/SLS terendah
dilakukan verifikasi dengan negative list => DROP INCLUSION
ERROR
– Daftar RTS hasil nominasi RT/Dusun/SLS terendah untuk
penyisiran RTS baru untuk verifikasi dengan metode sama =>
INCLUDE EXCLUSION ERROR
– Sekaligus perbaikan alamat jika ada mutasi
• Tahap 2:
– RTS layak hasil Tahap I dilakukan pencacahan
• Updating variabel rumah tangga
• Keterangan pokok demografi dan sosial ekonomi individu semua
anggota rumah tangga
24
24
Metodologi Pendataan [2]
• Pengolahan Data:
– Metode ban berjalan: pencacahan dan pengolahan parallel
– Petugas Task Force melakukan pengecekan lapangan dan
sekaligus membawa dokumen hasil pencacahan ke BPS
kabupaten/kota untuk pengolahan
– Membuat prediksi pendapatan/pengeluaran per kapita setiap RTS
dengan PMT [Proxy Mean Test] per kabupaten/kota
• Tahap 3:
– RTS dengan pengeluaran/kapita < 1,2*GK lolos verifikasi
– RTS dengan pengeluaran/kapita > 1,2*GK dilakukan verifikasi
lapangan untuk memastikan kelayakan
– RTS lolos verifikasi difinalkan pengolahannya
25
25
PENENTUAN RTS: PROXY MEAN TEST
• Prediksi pengeluaran per kapita RTS berdasarkan keterangan
karakteristik sosial ekonomi dan keberadaan dan kemudahan
akses pada fasilitas sosial dasar
• Model matematika yang secara statistika diuji validitas,
kecocokan [fit], dan signifikansinya [minimum error]
Ykap=∑[aijXij+ bikYik] = a1X1 +….+ anXn + b1Y1 +….+ bmYm
Ykap = pengeluaran per kapita
a, b = koeffisien persamaan/model; i = 1, 2, …, 489; j = 1, 2, … n; k = 1, 2, … m.
X = variabel sosial ekonomi,
Y = variabel keberadaan fasilitas dan jarak ke fasilitas [puskesmas, SMP]
489 model berbeda untuk setiap kabupaten/kota
26
26
RTS Hasil PPLS 2008 Menurut Kategori
Kategori Rumahtangga Sasaran
(RTS)
RTS
Jumlah
%
RTSM
2.989,9
17,1
RTM
6.828,8
39,1
RTHM
7.665,3
43,8
Total
17.484,0
100,0
27
Contoh Data RTS Menurut Nama KRT dan Alamat :
RT 003 RW 02 Desa “X”, Kab. “Y”
Nama Kepala Rumah
Tangga
Jumlah
Perkiraan
Anggota Pengeluaran
Rumah
Perkapita
Tangga Perbulan (Rp)
Status
Kemiskinan
Eligibilitas PKH
(Ada Ibu
Hamil/Balita/
Usia Wajar)
NORMAN
8
100,706
Sangat Miskin
Ya
I MADE .ARCANA
ROHANA
SITI
KARYADI
MIRAH
SARNI
SUSANTO
AMAH
5
4
6
3
3
4
3
1
116,287
140,952
143,696
178,865
202,595
212,467
196,754
203,253
Sangat Miskin
Sangat Miskin
Sangat Miskin
Miskin
Hampir Miskin
Hampir Miskin
Hampir Miskin
Hampir Miskin
Ya
Tidak
Ya
Tidak
Tidak
Tidak
Tidak
Tidak
Catatan: Sangat Miskin : Pengeluaran/kapiya/bulan: < 0,8 GK (Rp.190.000)
Miskin: Pengaluaran/kapita/bulan = 0,80 -1,00 GK
Hampir Miskin: Pengeluaran/Kapita/bulan: 1,00-1,20 GK
28
DATA KEMISKINAN MIKRO
3. Pendataan Program Perlindungan Sosial 2011
(PPLS2011)
Variabel: 26 variabel umum (keterangan rumahtangga
dan anggota rumahtangga)
Rangking RTS: Model Proxy Means Test
Pelaksana: BPS
BADAN PUSAT STATISTIK
29
Tujuan:
Menyusun Basis Data Terpadu Nasional (40 % termiskin)
Pengalaman berbagai
pentargetan
sebelumnya
BLT
Jamkesmas
Raskin
PKH
Program Lain
I
N
P
U
T
RT Sangat Miskin
RT Miskin
RT Hampir Miskin
Dilaksanakan
terintegrasi oleh BPS
Proses
PROSES
Proses
Pendataan
PENDATAAN
Pendataan
(Dilakukan 3 tahun
2011
2011
sekali
terakhir 2008,
berikutnya 2011)
Survei penduduk digunakan
untuk mempertajam sasaran
rumah tangga yang menjadi
sasaran proses pendataan
T
A
R
G
E
T
Basis Data
Terpadu untuk
Program
Bantuan Sosial
Sebagai basis data nasional
Sebagai sumber data bagi
penerima semua program
penanggulangan
kemiskinan/perlindungan sosial
TNP2K MELAKUKAN KENDALI MUTU SISTEM PENTARGETAN
30
Informasi yang dikumpulan dalam PPLS 2011
Keterangan Individu
Keterangan Rumahtangga
Nama
Umur
Jenis kelamin
Status perkawinan
Kepemilikan rumah tinggal
Luas lantai
Jenis lantai terluas
Jenis dinding terluas
Hubungan dengan kepala rumah Jenis atap terluas
tangga dan keluarga
Kepemilikan kartu identitas
Sumber air minum
Kecacatan
Penyakit kronis
Keterangan kehamilan
Cara memperoleh air minum
Sumber penerangan utama
Bahan bakar utama memasak
Partisipasi sekolah
Pendidikan tertinggi
Lama sekolah
Mempunyai pekerjaan
Kepemilikan jamban
Kepemilikan asset
Kepesertaan dalam program KB dan program klaster 1
Lapangan usaha
Status pekerjaan
31
Metodologi Pendataan PPLS 2011
● Cakupan:
- Wilayah: 33 Provinsi, 497 Kabupaten/Kota 6.699 Kecamatan, 77.062
-
desa/kelurahan, ± 1,2 juta Satuan Lingkungan Setempat Terkecil (SLS):
Rukun Tetangga, Dukuh, Jorong, dsb
Calon rumahtangga untuk di survei : ± 26 juta (42,5% penduduk)
Petugas: Pencacah Lapangan (PCL)= 99.365 orang;
Pengawas (PML) = 16.706 Orang
● Mekanisme Pendataan  Ada partisipasi warga miskin
-
-
verifikasi keberadaan  26 juta calon rumahtangga terindikasi rentan miskin
(sangat miskin, miskin, dan hampir miskin) untuk di survei pada Ketua
SLS:RT, Dukuh, Jorong, dsb.
konsultasi di ruang tertutup dengan 3 rumahtangga miskin =>
menambah rumahtangga miskin yang belum dicakup [exclusion error]
penyisiran pada saat pendataan calon rumah tangga untuk menambah
rumahtangga miskin yang belum dicakup [exclusion error]
pencacahan pada calon rumah tangga sasaran: => Komputer akan
membuang rumahtangga mampu, misalnya PNS, Polri, TNI, Pegawai
BUMN/BUMD, dan rumahtangga mampu lainnya [inclusion error]
32
Tahapan Pendataan
RTS miskin
Prelisted
RTS per
SLS
Ketua RT
1
2
Konsultasi
tambahan RTS
Konfirmasi
keberadaan RTS
pada Ketua RT
3
KONSULTASI DENGAN RTS MISKIN
Keliling SLS,
SWEEPING
Validasi dan
kompilasi
propinsi
Updated
lists RTS
Data Entry
Database
PPLS
2011
Evaluasi
final
kelayakan
RTS
Kompilasi
Pusat
33
Pengurutan Rumah Tangga Sasaran (RTS)
Pengurutan RTS: menggunakan model Proxy Means Test (PMT), yaitu
Regresi pengeluaran per kapita dengan variabel non moneter, termasuk
Wealth Index.  Diperoleh Perkiraan pengeluaran perkapita setiap RTS.
Formula Pengurutan RTS sebagai berikut:


' ˆ
ˆ
yij  exp ˆ  x β  z ij θ   ij
'
ij
Dimana:
yij
= pengeluaran konsumsi per capita pada rumahtangga i des j
α
= intercept
β
= pekiraan koefisien karakteristik rumahtangga (Susenas 2011)
Xij
= vector karakteristik rumahtannga ke i pada desaj
θ
= perkiraan koefisien variabel wealth index (PPLS 2011)
Zj
= vector variabel wealth index (PPLS 2011)
εij
= kesalahan model
34
RTS Hasil PPLS 2011 Menurut Kategori
Kategori Rumahtangga Sasaran
(RTS)
RTS
Jumlah
%
RTSM
2.721,6
10,8
RTM
3.744,8
14,8
RTHM
6.406,8
25,4
RT Rentan Lainnya
12.346,6
49,0
Total
25.219,8
100,0
35
Contoh Data Cakupan RTS Menurut KRT dan Alamat:
RT 002 RW 02, Desa”X”, Kab. “Y”
Nama Kepala Rumah
Tangga
Jumlah
Perkiraan
Anggota Pengeluaran
Rumah
Perkapita
Tangga Perbulan (Rp)
Status
Kemiskinan
Eligibilitas PKH
(Ada Ibu
Hamil/Balita/
Usia Wajar)
YADI
8
100,706
Sangat Miskin
Ya
DEDI .
ROHATI
WARSONO
KARDI
MIDAH
PAIMIN
WANAH
AMAH
5
4
6
3
3
4
3
1
116,287
160,952
163,696
188,865
242,595
268,467
254,754
263,253
Sangat Miskin
Sangat Miskin
Sangat Miskin
Miskin
Hampir Miskin
Hampir Miskin
Hampir Miskin
Hampir Miskin
Ya
Tidak
Ya
Tidak
Tidak
Tidak
Tidak
Tidak
Catatan: Sangat Miskin: Pengeluaran/kapita/bulan < 0,8 GK (GK 2011= Rp. 226.000)
Miskin: Pengeluaran/kapita/bulan = 0,80-1.00 GK
Hampir Miskin: Pengeluaran/kapita/bulan = 1,00-1,20 GK
36
Keterbatasan Pendataan BPS untuk Perencanaan dan
Evalusi Pembangunan Tingkat Desa/Kelurahan (1)
1. Sesuai UU Statistik No. 16 tahun 1997, BPS mempunyai tugas
menyediakan statistik dasar (angka ringkasan atau agregat)
untuk perencanaan pembangunan tingkat wilayah atau targer
sasaran geografis dan evaluasi kinerja hasil pembangunan, bukan
untuk menyediakan keterangan individu atau data mentah unit
observasi;
2. Meskipun BPS melakukan pengumpunan data secara menyeluruh
atau sensus (sensus penduauk untuk tahun bekahiran 0, sensus
pertanian untuk tahun berakhiran 3, dan sensus ekonomi)
penyajiannya paling rendah hanya memungkinkan sampai
tingkat desa.
3. Data terendah lainnya yang dihasilkan BPS pada tingkat
desa/kelurahan adalah hasil Pendataan Potensi Desa setiap 3
tahun, tetapi hanya menyajikan data potensi dan profil desa, dan
tidak mencakup data individu penduduk.
37
Keterbatasan Pendataan BPS untuk Perencanaan dan
Evaluasi Pembangunan Tingkat Desa/Kelurahan (2)
4. Dalam pendataan kemiskinan mikro (PSE 2005, PPLS 2008,
dan PPLS 2011), BPS hanya melakukan pengumpulan dan
pengolahan; sedangkan penyajiannya adalah oleh
Kementerian atau Lembaga yang berwenang, misalnya PPLS
2011 oleh TNP2K.
5. Dalam pengumpulan data kemiskinan, BPS hanya
melibatkan masyarakat dan pemimpin di tingkat desa
secara terbatas untuk maksud meminimalkan kesalahan
inclusion error akibat nepotisme (elite capture) dan moral
hazard, serta exclusion error.
6. Dalam pengumpulan data kemiskinan mikro, untuk alasan
keterbandingan antar wilayah BPS menggunakan variabel
oprasional umum, tidak memasukkan variabel lokal spesifik.
38
Keterbatasan Data Kemiskinan BPS



BPS biasanya melakuka pemantauan statistik dengan
variabel-variabel operasional yang dirancang dengan asumsi
seragam tentang organisasi sosial setempat,
Database kemiskinan Database kemiskinan mikro yang
dihasilkan BPS menggunakan variabel umum dan seragam
untuk semua, dan tidak memperhatikan variabel spesifik
lokal.
Informasi statistik yang benar-benar menggambarkan
kondisi lokal, dengan budaya berbeda secara lebar diantara
populasi penduduk Indonesia, sangat tidak tersedia.
 Diperlukan pendekatan berbasis komunitas, tetapi perlu
fasilitator karena rawan elite capture atau moral hazard
39
Peluang Partisipasi Pihak Lainnya
1.
2.
3.
4.
5.
Untuk mengembangkan strategi penanggulangan kemiskinan
yang efektif di tingkat desa/kelurahan, tidak hanya diperlukan
identifikasi runahtangga/penduduk miskin, tapi juga
penyebab kemiskinan serta dampaknya.
Penyebab dan dampak kemiskinan berbeda antar wilayah,
tergantung perbedaan organisasi sosial diantara wilayah/daerah;
Dalam monitoring kemiskinan, perlu diperhatikan perubahan
status kesejahteraan dari individu/keluarga oleh pihak lainnya;
melalui partisipasi warga.
Perlu verifikasi data yang dihasilkan BPS, dan kedepan
desa/kelurahan dapat mengembangkan sendiri kemiskiskinan
partisipatif, didukung oleh fasilitator yang kompeten dan dapat
dikaitkan dengan kriteria standar nasional.
Berdasarkan hsil Uji Coba BPS, bekerja sama dengan WB dan
LSM Mitra Samya (2009), metode terbaik adalah Metode
Hibrida
40
Hasil Uji Coba Pendataan Kemiskinan Mikro
Kerjasama BPS, WB, dan LSM Mitra Samya (2009)
INDIKATOR
METODE
PMT
KOMUNITAS
(Ada fasilitator)
HIBRIDA
(Kombinasi )
1. Waktu Pelaksanaan
Relatif Cepat
Relatif Lama, karena
harus tunggu kuota
Relatif Cepat
2. Objektifitas Konsep
Obyektif
Kurang Obyektif
Obyektif
3. Komplain Massa
Relatif Banyak
Relatif Tidak Ada
Relatif Kecil
4. Akurasi Data
Akurat
Sangat akurat untuk
Sangat Akurat
yang paling miskin, tapi
kurang akurat untuk
diatas sangat miskin
5. Kriteria
Sama antar
wilayah
Beda antar kecamatan,
desa, RT
6. Pemeringkatan
Bisa dibandingkan Tidak bisa
antar kec, Desa,
dibandingkan antar
RT
kecamatan
Sama antar wilayah
Bisa dibandingkan
antar kec. Desa, RT
41
DATA ITU SULIT DAN MAHAL, TETAPI
AKAN LEBIH SULIT DAN MAHAL
MEMBANGUN TANPA DATA
TERIMA KASIH
42
42