analisis karakteristik rumah tangga miskin antar …

ANALISIS KARAKTERISTIK RUMAH TANGGA MISKIN ANTAR

WILAYAH DI INDONESIA

Carolina Margaretha dan Sartika Djamaluddin

Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi, Universitas Indonesia, Kampus UI Baru,

Depok, 16424, Indonesia

Email: [email protected]

Abstrak

Permasalahan kemiskinan merupakan permasalahan yang kompleks dan telah

berlangsung terus-menerus. Berbagai upaya pengentasan kemiskinan telah dilakukan, namun

kemiskinan belum juga berakhir. Untuk dapat membuat kebijakan yang tepat, diperlukan

informasi mengenai kemiskinan yang lengkap dan akurat. Informasi ini dapat diperoleh

melalui profil kemiskinan yang komprehensif. Profil kemiskinan menjelaskan fakta-fakta

utama seputar kemiskinan dan membahas pola kemiskinan berdasarkan karakteristik wilayah,

masyarakat, serta rumah tangga dan individu. Studi ini membahas mengenai karakteristik

rumah tangga miskin antar wilayah di Indonesia. Menggunakan data SUSENAS 2011, penulis

berusaha menganalisis faktor-faktor apa saja yang merupakan karakteristik rumah tangga

miskin, serta mencari tahu apakah terdapat perbedaan karakteristik rumah tangga miskin antar

wilayah di Indonesia. Untuk melihat perbedaan karakteristik antar wilayah, analisis regresi

dengan menggunakan model logit dilakukan di 6 wilayah yang berbeda, yaitu di tingkat

nasional, Jawa dan Bali, Sumatera, Kalimantan, Sulawesi, serta Maluku, Papua, dan Nusa

Tenggara. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa karakteristik rumah tangga, individu,

serta wilayah secara signifikan mempengaruhi probabilita rumah tangga miskin. Beberapa

variabel menunjukkan arah serta nilai yang cukup berbeda antar wilayah.

Analisis karakteristik…, Carolina Margaretha, FE UI, 2014

Kata Kunci: Kemiskinan; rumah tangga; karakteristik; SUSENAS.

Analysis of Interregional Household Poverty Characteristics in Indonesia

Abstract

Poverty is a complex problem that happened over time. Various efforts have been done in

order to eradicate poverty, but poverty has not ended. A comprehensive information regarding

poverty’s determinants is needed in order to generate the right policy to eradicate poverty. We

can get this information through poverty profile. A well-presented poverty profile provides

facts regarding poverty and describes the pattern of poverty based on regional, community,

household, and individual characteristics. This research studied interregional household

poverty characteristics in Indonesia. Using 2011 SUSENAS data, we aim to analyze factors

that happen to be the characteristics of poor household, and try to discover whether household

in different region have different characteristics. To know the difference between region, we

conducted regression analysis using logit model in six different regions, national, Java and

Bali, Sumatera, Kalimantan, Sulawesi, and Maluku, Nusa Tenggara, and Papua. The result

shows that individual, household and regional characteristics significantly affect probability

of poor household. Several variables show different sign and value among regions.

Keywords: Poverty; household; characteristic; SUSENAS.

1. Pendahuluan

Pengentasan kemiskinan merupakan salah satu tujuan utama pembangunan. Hal ini

didasari fakta bahwa tujuan utama pembangunan adalah kesejahteraan masyarakat.


Kemiskinan, yang merupakan kondisi kurangnya kesejahteraan, menghambat pembangunan

sehingga pengentasan kemiskinan penting dilakukan. Selama bertahun-tahun upaya

pengentasan kemiskinan sudah banyak dilakukan. Tingkat kemiskinan telah menurun dari

waktu ke waktu, namun permasalahan kemiskinan masih belum berakhir. Pemerintah telah

menetapkan target tingkat kemiskinan menjadi 8-10% pada tahun 2014. Sementara itu,

berdasarkan data BPS hingga tahun 2012 masih terdapat 11,66% atau 28,59 juta jiwa

penduduk miskin di Indonesia. Kondisi ini menuntut pemerintah untuk mengeluarkan

kebijakan yang dapat mengatasi kemiskinan secara tepat sasaran dan menyeluruh.

Untuk dapat menetapkan kebijakan yang tepat, diperlukan informasi terkait

kemiskinan yang tepat dan akurat. Informasi ini dapat diperoleh dari profil kemiskinan yang

komprehensif. Profil kemiskinan yang disusun dengan baik diperlukan untuk menjadi basis

pembuatan kebijakan terkait pengentasan kemiskinan. Menurut Haughton dan Khandker

(2010), profil kemiskinan menjelaskan fakta-fakta utama seputar kemiskinan dan membahas

pola kemiskinan berdasarkan karakteristik wilayah, masyarakat, serta rumah tangga dan

individu.

Karakteristik rumah tangga yang dianggap mempengaruhi probabilita rumah tangga

miskin antara lain jumlah anggota rumah tangga, jumlah anak di bawah 5 tahun, perbandingan

jumlah anggota rumah tangga bekerja dan tidak bekerja, serta karakteristik tempat tinggal.

Karakteristik individu yang mempengaruhi probabilita rumah tangga miskin antara lain usia,

jenis kelamin, tingkat pendidikan, serta jenis pekerjaan kepala rumah tangga, mengingat pada

umumnya kepala rumah tangga merupakan pencari nafkah utama dalam rumah tangga.

Karakteristik masyarakat, yaitu akses terhadap pelayanan dan infrastruktur dasar juga

mempengaruhi probabilita rumah tangga miskin. Akses terhadap pelayanan dan infrastruktur

dasar ini dapat diukur dari jarak dan jumlah infrastruktur dasar di masing-masing daerah.

Infrastruktur dasar yang mempengaruhi probabilita rumah tangga miskin antara lain layanan

kesehatan dan pendidikan. Meningkatkan akses terhadap pelayanan dasar seperti layanan

pendidikan dan kesehatan dapat menjadi salah satu jalan keluar dari kemiskinan.

Salah satu karakteristik wilayah yang mempengaruhi probabilita rumah tangga miskin

adalah perbedaan wilayah pedesaan dan perkotaan. Karakteristik wilayah yang juga dapat

mempengaruhi status kemiskinan adalah lokasi geografis. Lokasi geografis wilayah yang

terisolasi dan terpencil dapat berujung pada infrastruktur serta akses terhadap pasar yang

buruk, kondisi yang dapat menyebabkan timbulnya kemiskinan.


Karakteristik wilayah yang berbeda dapat menimbulkan implikasi yang berbeda

terhadap kemiskinan di wilayah tersebut. Untuk dapat memberantas kemiskinan secara

menyeluruh dan tepat sasaran, maka karakteristik wilayah tidak dapat diabaikan. Menarik

untuk melihat perbedaan karakteristik kemiskinan di masing-masing wilayah. Dengan

melihat karakteristik kemiskinan dalam lingkup yang lebih kecil, kita dapat mengetahui faktor

apa saya yang mempengaruhi probabilita rumah tangga miskin di daerah tersebut, serta dapat

membangun kebijakan yang efektif guna mengentaskan kemiskinan.

Untuk dapat memberantas kemiskinan, diperlukan kebijakan yang efektif dan tepat

sasaran. Kebijakan yang efektif dapat dibangun bila terdapat landasan berupa informasi yang

tepat dan akurat mengenai kondisi masyarakat miskin, yang dapat diperoleh dari profil

kemiskinan. Profil kemiskinan yang komprehensif diperlukan untuk mengentaskan

kemiskinan. Mengetahui faktor-faktor yang memiliki korelasi kuat dengan kemiskinan dapat

menjadi landasan kebijakan penanggulangan kemiskinan di masa depan.

Salah satu permasalahan terkait upaya penanggulangan kemiskinan adalah kondisi

geografis serta tingkat kemiskinan yang berbeda-beda di masing-masing wilayah di Indonesia.

Tentunya wilayah dengan karakteristik geografis yang berbeda memerlukan upaya

penanggulangan kemiskinan yang berbeda pula. Penelitian terkait determinan kemiskinan di

Indonesia sebelumnya sudah banyak dilakukan, namun, belum pernah membandingkan

determinan kemiskinan antar 5 wilayah besar di Indonesia. Padahal, tidak dapat dipungkiri

bahwa lokasi geografis juga mempengaruhi kemiskinan.

Oleh karena itu, penulis terdorong untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memiliki

hubungan erat dengan kemiskinan rumah tangga, serta membandingkan karakteristik rumah

tangga miskin antar 5 wilayah besar di Indonesia, yaitu Jawa/Bali, Sumatera, Sulawesi,

Kalimantan, serta Nusa Tenggara/Maluku/Papua. Membedakan berdasarkan wilayah secara

tidak langsung memasukkan faktor-faktor yang dimiliki masing-masing wilayah, seperti

karakteristik geografis, sosial, dan budaya ke dalam identifikasi karakteristik rumah tangga

miskin.

Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi faktor-faktor apa saja yang

mempengaruhi kemiskinan rumah tangga di Indonesia dan mencari tahu apakah terdapat

karakteristik yang berbeda pada rumah tangga miskin di wilayah yang berbeda. Identifikasi

karakteristik rumah tangga miskin ini diharapkan dapat menjadi basis bagi kebijakan terkait

pembangunan ekonomi dan pengentasan kemiskinan di masa mendatang.


2. Tinjauan Teoritis

2.1 Definisi dan Determinan Kemiskinan

Penelitian yang berlimpah terkait kemiskinan telah melahirkan berbagai gagasan

mengenai definisi kemiskinan. Namun, pada dasarnya definisi yang dihasilkan memiliki satu

kesamaan, yaitu bahwa kemiskinan merupakan kondisi kekurangan. Hal ini sesuai dengan

definisi kemiskinan menurut Bank Dunia. Berdasarkan definisi Bank Dunia (2000),

kemiskinan merupakan kondisi “kurangnya kesejahteraan”. Menurut pandangan

konvensional, kesejahteraan diukur dari kepemilikan materi. Pandangan ini mengukur

kemiskinan sebatas dari perspektif ekonomi semata, dan menjadi dasar bagi berbagai analisis

mengenai kemiskinan. Permasalahan kemiskinan yang tidak pernah berakhir membuktikan

bahwa kemiskinan tidak dapat dipecahkan melalui satu pendekatan saja.

Pendekatan paling luas terhadap kemiskinan dikemukakan oleh Sen (1987), yang

berpendapat bahwa kesejahteraan merupakan kemampuan menjalankan fungsi di masyarakat.

Dengan demikian, maka kemiskinan yang didefinisikan sebagai kurangnya kesejahteraan

timbul karena ketidakmampuan menjalankan fungsi di masyarakat. Kemiskinan timbul karena

kurangnya pendapatan atau tidak mampu mengenyam pendidikan, memiliki kondisi kesehatan

yang buruk, merasa tidak aman, tidak percaya diri, dan tidak memperoleh fasilitas untuk

mengemukakan pendapat. Pandangan ini menunjukkan bahwa kemiskinan merupakan

masalah yang bersifat multidimensi.

Untuk dapat menyelesaikan permasalahan kemiskinan, diperlukan penjelasan yang

komprehensif mengenai mengapa seseorang miskin, serta faktor apa saja yang memiliki

korelasi kuat dengan kemiskinan. Penjelasan mengenai mengapa seseorang hidup dalam

kemiskinan sangat penting untuk dapat mengatasi permasalahan ini. Beberapa penyebab

utama yang dianggap memiliki hubungan erat dengan kemiskinan terkait dengan karakteristik

wilayah, karakteristik masyarakat, serta karakteristik rumah tangga dan individu.

Karakteristik wilayah terkait dengan kondisi geografis wilayah tersebut, kerentanan terhadap

bencana alam, kualitas pemerintah, serta hak milik dan pelaksanaannya. Karakteristik

masyarakat mencakup ketersediaan infrastruktur seperti jalanan, air, dan listrik serta layanan

seperti kesehatan dan pendidikan, juga mencakup kedekatan dengan pasar, dan hubungan


sosial. Terakhir, karakteristik rumah tangga yang meliputi faktor demografis seperti jumlah

anggota rumah tangga, struktur usia, dan gender kepala rumah tangga, faktor ekonomi seperti

status pekerjaan, jam kerja, serta kepemilikan harta benda, dan faktor sosial seperti status

kesehatan dan nutrisi, tingkat pendidikan, serta tempat tinggal.

Secara konseptual, definisi kemiskinan sering kali dibedakan ke dalam dua definisi,

yaitu kemiskinan absolut dan relatif. Kemiskinan absolut ditentukan berdasarkan

ketidakmampuan memenuhi kebutuhan pokok minimum seperti makanan, tempat tinggal,

pendidikan, serta kesehatan. Nilai kebutuhan minimum ini diukur dengan menggunakan garis

kemiskinan, di mana penduduk dengan tingkat pengeluaran atau pendapatan di bawah garis

kemiskinan digolongkan sebagai penduduk miskin. Garis kemiskinan absolut dapat digunakan

untuk mengukur kemiskinan antar waktu atau antar negara selama definisi kemiskinan tidak

berubah. Sedangkan kemiskinan relatif merupakan kondisi miskin yang disebabkan karena

pengaruh kebijakan pembangunan belum mampu menjangkau seluruh lapisan masyarakat

sehingga terdapat ketimpangan distribusi pendapatan antar kelompok masyarakat. Standar

minimum disusun berdasarkan standar hidup suatu kelompok masyarakat pada kurun waktu

tertentu sehingga garis kemiskinan relatif dapat berbeda antar negara. Garis kemiskinan relatif

dapat berubah antar waktu seiring dengan perubahan standar hidup masyarakat.

Penelitian ini menggunakan definisi kemiskinan menurut BPS. BPS memandang

kemiskinan sebagai ketidakmampuan dari sisi ekonomi untuk memenuhi kebutuhan dasar

makanan dan bukan makanan yang diukur dari sisi pengeluaran. Hal ini disesuaikan dengan

pengukuran kemiskinan dalam penelitian ini yang menggunakan pengukuran tingkat

kemiskinan BPS sebagai pengukuran tingkat kemiskinan resmi di Indonesia.

Determinan kemiskinan rumah tangga yang digunakan dalam penelitian ini mencakup

karakteristik rumah tangga, individu, wilayah, serta masyarakat. Karakteristik rumah tangga

yang dimasukkan dalam penelitian ini adalah jumlah anggota rumah tangga, jumlah anak di

bawah lima tahun dalam rumah tangga, proporsi anggota rumah tangga bekerja dibanding

seluruh anggota rumah tangga, serta kondisi bangunan tempat tinggal yang meliputi luas

lantai per capita, jenis lantai, jenis dinding, jenis atap, jenis sumber air, sumber penerangan

utama, sumber bahan bakar utama, serta status kepemilikan jamban. Karakteristik bangunan

tempat tinggal dimasukkan berkaitan dengan kondisi kesehatan anggota rumah tangga.

Kondisi bangunan tempat tinggal yang antara lain meliputi sanitasi yang buruk dapat

menimbulkan berbagai masalah kesehatan, menurunkan produktivitas, dan pada akhirnya

menyebabkan timbulnya kemiskinan.


Karakteristik individu yang dimasukkan ke dalam penelitian ini mencakup jenis

kelamin kepala rumah tangga, usia kepala rumah tangga, tingkat pendidikan kepala rumah

tangga, lapangan usaha serta status pekerjaan kepala rumah tangga. Tingkat pendidikan dan

pekerjaan berhubungan dengan status ekonomi rumah tangga. Tingkat pendidikan yang

semakin tinggi umumnya meningkatkan pendapatan. Pekerjaan di sektor formal umumnya

memiliki kondisi yang lebih baik dibanding pekerjaan di sektor informal. Sementara itu,

pekerja di sektor agrikultur umumnya lebih menghadapi resiko yang lebih tinggi dibanding

sektor lainnya, disebabkan antara lain karena pekerjaan di sektor agrikultur rentan terhadap

perubahan cuaca dan bencana alam.Karakteristik wilayah yang dimasukkan ke dalam

penelitian ini adalah jenis wilayah pedesaan atau perkotaan. Pada umumnya, wilayah

pedesaan memiliki kecenderungan menjadi miskin dibanding wilayah perkotaan. Hal ini

disebabkan kondisi pedesaan yang biasanya terpencil serta tidak memiliki infrastruktur yang

memadai sehingga masyarakat pedesaan cenderung miskin dibanding masyarakat perkotaan.

2.2 Pengukuran Kemiskinan

Dalam mengukur kemiskinan, BPS menggunakan konsep kemampuan memenuhi

kebutuhan dasar (basic needs approach). Pendekatan ini memandang kemiskinan sebagai

ketidakmampuan dari segi ekonomi untuk memenuhi kebutuhan dasar sehari-hari, terdiri dari

kebutuhan makanan dan bukan makanan yang diukur dari sisi pengeluaran. Melalui

pendekatan ini, dapat diperoleh Headcount Index (P0), yaitu persentase penduduk miskin

terhadap total penduduk. Perhitungan Headcount ratio menggunakan Garis Kemiskinan, yang

terdiri dari Garis Kemiskinan Makanan dan Non-Makanan. Garis Kemiskinan Makanan, yaitu

nilai pengeluaran minimum makanan yang disetarakan dengan 2100 kilo kalori per kapita per

hari, dan GKNM merupakan Garis Kemiskinan Non-Makanan, yaitu kebutuhan minimum

untuk sandang, pangan, pendidikan, dan kesehatan. Penduduk miskin merupakan penduduk

dengan rata-rata pengeluaran di bawah Garis Kemiskinan (BPS, 2014). Penduduk

dikategorikan miskin jika memiliki rata-rata pengeluaran per kapita per bulan di bawah garis

kemiskinan. Dalam penelitian ini, pengukuran yang digunakan adalah Headcount Index yang

diukur berdasarkan garis kemiskinan yang ditetapkan oleh BPS. Garis kemiskinan yang

digunakan merupakan garis kemiskinan per propinsi. Perhitungan tingkat kemiskinan melalui

pendekatan ini merupakan pengukuran kemiskinan resmi di Indonesia.


2.3 Penelitian Terdahulu

Penelitian sebelumnya mengenai kemiskinan rumah tangga mendapati bahwa tingkat

pendidikan, faktor demografi, lokasi geografis, dan status pekerjaan merupakan determinan

kemiskinan. Studi yang dilakukan oleh Geda, et al. (2001) mengenai determinan rumah

tangga miskin di Kenya mendapati bahwa secara umum kemiskinan terkonsentrasi di

pedesaan, dan secara khusus di sektor pertanian. Penelitian ini juga mendapati bahwa tingkat

pendidikan kepala rumah tangga sangat berpengaruh terhadap kemiskinan rumah tangga.

Kurangnya pendidikan merupakan faktor yang meningkatkan probabilitas seseorang menjadi

miskin. Berkaitan dengan penemuan ini, penelitian ini juga menekankan pentingnya

pendidikan bagi wanita, karena rumah tangga dengan kepala keluarga wanita memiliki

probabilitas lebih tinggi untuk menjadi miskin.

Achia et al. (2010) meneliti determinan rumah tangga miskin di Kenya. Tidak seperti

penelitian terkait yang bergantung pada data pengeluaran, pendapatan, dan konsumsi, data

yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari Demographic and Health Surveys Data

(DHS). Principal component analysis (PCA) digunakan untuk menghasilkan indeks asset

untuk menentukan status sosial ekonomi masing-masing rumah tangga. Survey ini

mengumpulkan informasi kepemilikan asset, akses terhadap layanan publik serta karakteristik

rumah tangga. Model yang digunakan dalam penelitian ini memasukkan tingkat pendidikan,

tempat tinggal, etnis, wilayah, agama, serta usia rumah tangga. Hasil yang diperoleh

menunjukkan bahwa wilayah tertentu memiliki tingkat pendidikan yang lebih tinggi

dibanding wilayah lain. Agama memiliki pengaruh signifikan terhadap status sosial ekonomi

rumah tangga. Hasil yang diperoleh juga menunjukkan bahwa etnis dan tipe tempat tinggal

secara signifikan menjelaskan distribusi kemiskinan. Rumah tangga di pedesaan memiliki

probabilitas menjadi miskin lebih tinggi dibanding rumah tangga perkotaan. Selain itu, etnis

tertentu seperti Somali, Turkana, dan Maasai memiliki probabilitas miskin lebih tinggi

dibanding etnis lain negara.

Pengukuran kemiskinan berdasarkan asset semakin sering digunakan. Namun, terdapat

beberapa keterbatasan dalam pengukuran ini. Pertama, pengukuran berdasarkan pendekatan

asset lebih merefleksikan kondisi kesejahteraan jangka panjang rumah tangga, tetapi tidak

merefleksikan kondisi kesejahteraan jangka pendek. Selain itu, kepemilikan asset tidak

mencerminkan kualitas asset (Falkingham dan Namazie dalam Achie et alI, 2010.). Beberapa

variable dapat memiliki hubungan yang berbeda dengan indeks asset di tempat yang berbeda.


Sebagai contoh, kepemilikan lahan pertanian mungkin lebih mencerminkan tingkat

kesejahteraan di area pedesaan dibanding perkotaan.

Dartanto dan Otsubo (2013) meneliti determinan kemiskinan absolut, relative, dan

subjektif. Hasil yang diperoleh dari regresi logistik menunjukkan bahwa determinan utama

kemiskinan adalah tingkat pendidikan, jumlah anggota rumah tangga, kepemilikan asset,

keberadaan pekerja migran dalam rumah tangga, shock negatif seperti kehilangan pekerjaan

atau masalah kesehatan, pembangunan layanan publik, dan ketersediaan infrastruktur jalan.

Penelitian ini menggunakan dua model ekonometri, model logit dan model ordered logit,

untuk mengetahui determinan kemiskinan dalam lima konsep kemiskinan yang berbeda.

Ketika membandingkan tingkat kemiskinan antar wilayah, penelitian ini mendapati bahwa

tingkat kemiskinan absolut paling tinggi di ditemukan di Papua. Jakarta memiliki tingkat

kemiskinan paling rendah dari segi pengeluaran dan secara subjektif, namun memiliki tingkat

kemiskinan paling tinggi berdasarkan pengukuran kemiskinan relative, menunjukkan

tingginya ketimpangan di Jakarta. Berdasarkan data, didapati bahwa tingkat kemiskinan

absolut dipengaruhi secara negatif oleh kapital manusia, produktivitas agrikultur, serta

infrastruktur jalan dan sanitasi. Namun, karakteristik regional ini tidak berpengaruh signifikan

terhadap kemiskinan relatif. Selain itu, didapati bahwa kapital manusia dan fisik, serta tingkat

pendapatan berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kemiskinan subjektif. Penelitian ini

juga menekankan pentingnya peran pendidikan dalam mengatasi kemiskinan. Didapati bahwa

tingkat pendidikan serta jumlah anak berusia di bawah 5 tahun merupakan 2 faktor yang

paling signifikan mempengaruhi status kemiskinan rumah tangga dalam semua

pengukuran kemiskinan.

Dartanto dan Nurkholis (2011) meneliti determinan kemiskinan dinamis di Indonesia.

Penelitian ini mengidentifikasi status rumah tangga antar waktu dengan menggunakan data

SUSENAS Panel 2005 dan 2007. Dari hasil estimasi didapati bahwa faktor-faktor penting

yang mempengaruhi kemiskinan dinamis di Indonesia adalah tingkat pendidikan, jumlah

anggota rumah tangga, asset fisik, status pekerjaan, gangguan kesehatan, akses terhadap

listrik, serta perubahan ukuran rumah tangga, di sektor pekerjaan dan program mikrokredit.

Didapati juga bahwa rumah tangga yang tinggal di luar Jawa dan Bali relatif lebih tahan

terhadap shock negatif. Hasil estimasi juga menunjukkan bahwa strategi pengentasan

kemiskinan tidak dapat digeneralisasi di semua wilayah karena terdapat perbedaan

karakteristik kemiskinan di Jawa-Bali dan luar Jawa-Bali.


Terdapat beberapa perbedaan antara penelitian yang akan dilakukan dengan penelitian

sebelumnya. Pertama, penelitian ini menggunakan data SUSENAS pada tahun 2011.

Penelitian dengan menggunakan data nasional pada tahun 2011 belum pernah dilakukan.

Mengingat kemiskinan merupakan permasalahan multidimensi yang dapat berubah antar

waktu dan wilayah, penting untuk terus mengumpulkan informasi, survey, dan penelitian

secara berkala dan membangun profil kemiskinan sebagai basis pembuatan kebijakan. Kedua,

didasari oleh fakta bahwa permasalahan kemiskinan dapat dipengaruhi oleh faktor yang

berbeda antar wilayah, penelitian ini membandingkan determinan kemiskinan di tingkat

nasional dengan determinan kemiskinan di beberapa wilayah di Indonesia. Dengan melakukan

regresi di masing-masing wilayah, dapat diketahui apabila terdapat perbedaan pengaruh

variabel independen terhadap variabel dependen di masing-masing wilayah.

Dalam penelitian ini, wilayah dibagi menjadi lima wilayah berdasarkan lima pulau

besar di Indonesia, yaitu Jawa dan Bali, Sumatera, Kalimantan, Sulawesi, serta Maluku,

Papua dan Nusa Tenggara. Dengan pembagian ini, dapat dilihat apakah terdapat perbedaan

pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen di masing-masing wilayah. Jawa

dan Bali dimasukkan ke dalam satu kelompok karena Jawa dan Bali memiliki kesamaan dari

segi tingkat kepadatan penduduk dan aktivitas ekonomi yang tinggi, serta infrastruktur yang

cukup baik di banding wilayah lainnya. Sumatera merupakan pulau yang sangat luas namun

memiliki tingkat kepadatan penduduk lebih rendah dibanding Jawa dan Bali. Sementara itu,

Kalimantan merupakan pulau yang luas dengan tingkat kepadatan penduduk rendah. Tingkat

kemiskinan di Kalimantan relatif rendah dibanding beberapa daerah lainnya di Indonesia.

Sulawesi merupakan pulau yang luas dengan tingkat kepadatan penduduk cukup tinggi.

Sulawesi terdiri dari 6 provinsi dengan tingkat kemiskinan yang beragam antar provinsi. Di

lain pihak, Nusa Tenggara, Maluku, dan Papua yang berada di sisi paling timur Indonesia

dimasukkan ke dalam satu kelompok karena memiliki kesamaan dari segi tingkat kepadatan

penduduk rendah, tingkat kemiskinan relatif tinggi, serta kondisi infrastruktur kurang baik.

3. Metode Penelitian

Penelitian ini menggunakan analisis regresi dengan model logit. Model logit

digunakan karena variabel dependen yang diuji bersifat diskrit. Variable dependen dalam


penelitian ini adalah status ekonomi rumah tangga, yaitu miskin atau tidak miskin, yang

didasarkan pada tingkat pengeluaran per kapita. Jika tingkat pengeluaran per kapita berada di

bawah garis kemiskinan, maka dikategorikan miskin. Variable independen yang digunakan

didasarkan pada empat karakteristik yang dapat menjelaskan rumah tangga miskin, yaitu

karakteristik wilayah, masyarakat, serta karakteristik individu dan rumah tangga.

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data cross-section, yaitu

data satu atau lebih variable yang dikumpulkan dalam waktu yang sama. Unit observasi yang

digunakan dalam penelitian ini adalah rumah tangga. Data diperoleh dari Survey Sosial

Ekonomi Nasional (SUSENAS) tahun 2011. Data yang digunakan dalam penelitian ini

menggabungkan data SUSENAS rumah tangga dan individu.

Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah model logit dengan spesifikasi sebagai

berikut:

! = !! + !!!! + !!!! + !!!! + !!

Di mana:

! merupakan variabel dependen yang bernilai 1 untuk rumah tangga miskin, dan bernilai 0

untuk rumah tangga tidak miskin.

!! merupakan karakteristik rumah tangga

!! merupakan karakteristik individu

!! merupakan karakteristik wilayah

! merupakan notasi untuk error.

! merupakan notasi untuk rumah tangga.

Berikut merupakan hipotesis serta keterangan variabel independen dalam penelitian ini:

Tabel 1. Hipotesis dan Keterangan Variabel Independen

Variabel Hipotesis Keterangan Variabel Hipotesis Keterangan Karakteristik Rumah Tangga Karakteristik Individu (Kepala Rumah Tangga)

Ukuran Rumah Tangga

+ Kontinyu Usia KRT - Kontinyu

Jumlah Balita + Kontinyu Usia Kuadrat + Kontinyu Rasio ART Bekerja

- Rasio Jenis Kelamin KRT

+ 1=perempuan, 0=laki-laki

Luas lantai per + 1=luas lantai per capita Sektor Kerja - 1=informal, 0=formal


capita <=8m2, 0 lainnya Jenis lantai terluas

+ 1=tanah, 0= lainnya Lapangan Usaha

- 1=industry,0=lainnya 1=jasa,0=lainnya

Jenis atap terluas

+ 1=ijuk/rumbia/sirap, 0=lainnya

Tingkat Pendidikan KRT

- 1=dasar, 0=lainnya 1=menengah, 0=lainnya

1=tinggi, 0=lainnya Jenis bahan bakar utama

+ 1=bukan listrik/gas, 0= lainnya

Karakteristik wilayah

Jenis dinding terluas

+ 1= bamboo/kayu/lainnya, 0=lainnya

Klasifikasi Wilayah

+ 1=pedesaan, 0=perkotaan

Jenis penerangan utama

+ 1=bukan lsitrik, 0=lainnya

Jenis sumber air utama

+ 1=tidak terlindung, 0=lainnya

Jenis bahan bakar utama

+ 1=lainnya, 0=listrik/gas

Ada beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam pengolahan model logit. Pertama,

kita perlu melihat apakah variabel signifikan secara statistik. Kemudian, yang perlu kita lihat

adalah odds ratio serta probabilita variabel independen. Odds ratio yang bernilai lebih dari 1

menunjuukan bahwa variabel independen berpengaruh positif terhadap variabel dependen,

sedangkan odds ratio bernilai kurang dari 1 menunjukkan bahwa variabel independen

berpengaruh negatif terhadap variabel dependen. Setelah memperoleh odds ratio, kita dapat

mengetahui probabilita kejadian berhasil. Nilai probabilita di atas 0,5 menunjukkan

kecenderungan kejadian berhasil, yang berarti bahwa variabel dependen berpengaruh positif

terhadap probabilita rumah tangga miskin, sedangkan nilai probabilita 0,5 ke bawah

menunjukkan kecenderungan kejadian gagal, yang menunjukkan bahwa variabel independen

berpengaruh negatif terhadap probabilita rumah tangga miskin.

4. Hasil Penelitian

Berdasarkan hasil regresi, didapati bahwa seluruh variabel independen berpengaruh signifikan

pada variabel dependen di semua wilayah. Nilai R-square yang diperoleh berkisar di angka

0,2. Nilai ini cukup rendah, namun dalam model logit yang lebih diperhatikan adalah

signifikansi variabel independen. Tabel di bawah menunjukkan hasil probabilita variabel

independen antar wilayah.


Tabel 2 Rangkuman Probabilita Masing-Masing Wilayah

Nasional Sumatera Jawa-Bali

Kalimantan Sulawesi Maluku Papua Nusa Tenggara

Variabel P P P P P P Ukuran RT 0,57*** 0,58*** 0,59*** 0,58*** 0,57*** 0,56*** Rasio ART Kerja 0,21*** 0,17*** 0,21*** 0,11*** 0,13*** 0,23*** Balita 0,55*** 0,54*** 0,56*** 0,54*** 0,56*** 0,54*** Fasilitas Bahan Bakar

0,68*** 0,62*** 0,74*** 0,56*** 0,72*** 0,49***

Fasilitas Jamban 0,59*** 0,57*** 0,56*** 0,59*** 0,62*** 0,64*** Fasilitas Penerangan

0,55*** 0,65*** 0,64*** 0,49*** 0,65*** 0,60***

Jenis Atap 0,47*** 0,60*** 0,37*** 0,56*** 0,52*** 0,552*** Sumber Air 0,54*** 0,56*** 0,57*** 0,68*** 0,54*** 0,57*** Luas Lantai per capita

0,61*** 0,62*** 0,62*** 0,64*** 0,64*** 0,67***

Jenis Lantai 0,68*** 0,68*** 0,61*** 0,56*** 0,59*** 0,52*** Jenis Dinding 0,55*** 0,58*** 0,62*** 0,65*** 0,62*** 0,54*** Umur KRT 0,49*** 0,49*** 0,49*** 0,50*** 0,50*** 0,50*** Umur KRT-square 0,50*** 0,50*** 0,50*** 0,50*** 0,50*** 0,50*** Sektor Kerja KRT 0,61*** 0,59*** 0,59*** 0,58*** 0,59*** 0,62*** Jenis Kelamin KRT 0,56*** 0,62*** 0,57*** 0,66*** 0,63*** 0,53*** Dummy Dasar 0,43*** 0,43*** 0,44*** 0,43*** 0,41*** 0,43*** Dummy Menengah 0,26*** 0,32*** 0,27*** 0,32*** 0,30*** 0,36*** Dummy Tinggi 0,08*** 0,14*** 0,06*** 0,17*** 0,18*** 0,18*** Dummy Industri 0,46*** 0,51*** 0,39*** 0,51*** 0,52*** 0,46*** Dummy Jasa 0,37*** 0,38*** 0,34*** 0,39*** 0,36*** 0,31*** Tipe Wilayah 0,59*** 0,63*** 0,58*** 0,64*** 0,73*** 0,63***

Sumber: SUSENAS 2011. ***)) Signifikan pada 5%

Perbedaan nilai yang cukup besar terdapat pada variabel rasio anggota rumah tangga bekerja

dan seluruh anggota rumah tangga, sumber air, jenis lantai, jenis dinding, jenis kelamin

kepala rumah tangga, dummy pendidikan menengah, dummy pendidikan tinggi serta

klasifikasi wilayah tempat tinggal. Sedangkan perbedaan arah terdapat pada variabel fasilitas

bahan bakar, penerangan, jenis atap, usia kepala rumah tangga, serta dummy industri.


5. Pembahasan

Untuk variabel jumlah anggota rumah tangga, secara keseluruhan hasil regresi serupa

di semua wilayah serta memiliki arah sesuai hipotesis. Rumah tangga dengan anggota

keluarga lebih banyak meningkatkan probabilita rumah tangga miskin. Peluang rumah tangga

menjadi miskin (dibanding tidak miskin) akibat banyaknya anggota rumah tangga paling

besar di Jawa dan Bali. Untuk variabel jumlah anak di bawah 5 tahun, secara keseluruhan

hasil regresi serupa di semua wilayah serta memiliki arah sesuai hipotesis. Rumah tangga

dengan jumlah anak di bawah lima tahun lebih banyak memiliki kecenderungan menjadi

miskin lebih besar. Hal ini disebabkan anak di bawah lima tahun masih memiliki banyak

kebutuhan dan belum mampu mencari nafkah sendiri sehingga menurunkan pendapatan per

capita dalam rumah tangga. Variabel rasio anggota rumah tangga bekerja dan seluruh anggota

rumah tangga juga menunjukkan hasil yang serupa antar wilayah dan sesuai hipotesis, di

mana nilai yang makin besar, maka probabilita rumah tangga miskin rendah.

Terdapat hasil yang berbeda pada variabel fasilitas bahan bakar. Pada umumnya,

rumah tangga dengan fasilitas bahan bakar utama bukan listrik/gas cenderung menjadi miskin,

kecuali di wilayah Maluku, Nusa Tenggara, dan Papua. Rumah tangga dengan bahan bakar

utama bukan listrik atau gas mengindikasikan kurangnya akses terhadap listrik atau gas.

Akses yang rendah terhadap layanan dasar dapat meningkatkan probabilita rumah tangga

miskin. sedangkan ada variabel status kepemilikan jamban hasilnya sesuai hipotesis di semua

wilayah. Probabilita rumah tangga dengan status kepemilikan jamban umum/tidak ada

menjadi miskin terbesar terjadi di Maluku, Papua, dan Nusa Tenggara. Probabilita rumah

tangga dengan status kepemilikan jamban umum/tidak ada menjadi miskin terendah terjadi di

Jawa dan Bali dengan probabilita sebesar 0.56. Hasil ini sesuai dengan hipotesis. Kondisi

sanitasi yang kurang baik dapat menimbulkan masalah kesehatan yang pada akhirnya dapat

meningkatkan probabilita rumah tangga miskin.

Variabel lain yang menunjukkan hasil berbeda arah antar wilayah adalah variabel

sumber penerangan. Pada umumnya, hasil regresi menunjukkan bahwa rumah tangga

dengan sumber penerangan utama bukan listrik memiliki kecenderungan menjadi miskin,

kecuali di Kalimantan. Fasilitas penerangan bukan listrik mencerminkan akses yang buruk

terhadap layanan dasar, yang pada akhirnya dapat mempengaruhi probabilita rumah tangga

miskin. Variabel jenis atap juga menunjukkan hasil yang berbeda antar wilayah. Pada

umumnya, hasil regresi menunjukkan bahwa rumah tangga dengan jenis atap terluas


ijuk/rumbia/sirap/lainnya memiliki kecenderungan menjadi miskin. Namun, hal ini tidak

berlaku di wilayah nasional serta Jawa dan Bali, dapat disebabkan oleh rendahnya jumlah

penduduk yang tinggal dengan beratapkan ijuk/sirap/rumbia/lainnya di wilayah tersebut.

Sumber air tidak terlindung dapat menimbulkan berbagai masalah kesehatan,

menurunkan produktivitas, serta menimbulkan kemiskinan. Hasil yang diperoleh

menunjukkan bahwa rumah tangga dengan sumber air utama tidak terlindung memiliki

kecenderungan menjadi miskin. Hal ini terjadi di semua wilayah dan sesuai dengan

hipotesis. Probabilita rumah tangga dengan sumber air utama tidak terlindung menjadi

miskin paling besar di wilayah Kalimantan, sebesar 0.68 dan paling rendah di wilayah

nasional dan Sulawesi dengan probabilita sebesar 0.54. Sumber air utama tidak terlindung

dapat menimbulkan masalah kesehatan, menurunkan produktivitas, dan dapat

meningkatkan probabilita rumah tangga miskin. Probabilita rumah tangga miskin dengan

sumber air utama tidak terlindung di Kalimantan dapat menjadi indikasi bahwa kondisi air

di wilayah Kalimantan lebih buruk dibanding wilayah lainnya.

Untuk variabel luas lantai per kapita dan jenis lantai, Secara keseluruhan, hasil yang

diperoleh serupa antar wilayah dan sesuai dengan hipotesis. Rumah tangga dengan lantai per

capita kurang dari sama dengan 8m2 cenderung miskin. Menunjukkan bahwa kondisi rumah

tangga yang kurang baik, yaitu luas rumah yang sempit merupakan salah satu karakteristik

rumah tangga miskin. Rumah tangga dengan jenis lantai terluas tanah juga memiliki

probabilita miskin lebih tinggi dibanding rumah tangga dengan jenis lantai terluas bukan

tanah. Kondisi bangunan tempat tinggal dengan lantai tanah menunjukkan kondisi yang

kurang sehat. Hal ini dapat menyebabkan turunnya produktivitas serta pada akhirnya

menimbulkan masalah kemiskinan.

Jenis dinding terluas bamboo/kayu berpengaruh positif dan kemiskinan terhadap status

rumah tangga miskin di semua wilayah. Probabilita terbesar rumah tangga dengan jenis

dinding terluas bambu/kayu miskin terjadi di Kalimantan dengan nilai probabilita sebesar

0,65, sedangkan probabilita terendah sebesar 0,54 di wilayah Maluku, Papua, dan Nusa

Tenggara. Kondisi bangunan tempat tinggal berdinding bambu/kayu menunjukkan kondisi

bangunan tempat tinggal yang kurang baik serta terbukti merupakan salah satu karakteristik

rumah tangga miskin.

Salah satu karakteristik individu yang dimasukkan ke dalam model adalah jenis

kelamin kepala rumah tangga. Hasil yang diperoleh sesuai dengan hipotesis, di mana rumah

tangga dengan kepala rumah tangga berjenis kelamin perempuan memiliki probabilita miskin


lebih tinggi dibanding rumah tangga dengan kepala rumah tangga berjenis kelamin laki-laki.

Hal ini dapat menjadi indikasi adanya diskriminasi gender. Tingkat probabilita paling tinggi

di Kalimantan menunjukkan bahwa diperlukan penanganan lebih mendalam terkait

permasalahan ini di Kalimantan dibanding daerah-daerah lainnya.

Untuk variabel tingkat pendidikan, semakin tinggi tingkat pendidikan terbukti bahwa

probabilita rumah tangga miskin semakin rendah. Namun, probabilita miskin paling tinggi

terjadi di Maluku, Papua, dan Nusa Tenggara untuk kepala rumah tangga dengan tingkat

pendidikan menengah. Untuk tingkat pendidikan hingga pendidikan tinggi, probabilita miskin

terbesar terjadi di Maluku, Papua, dan Nusa Tenggara.

Pada variabel dummy industri, hasil yang diperoleh cukup bervariasi, baik dari segi

besaran nilai maupun arah. Di tingkat nasional, Jawa dan Bali, serta Maluku, Papua dan Nusa

Tenggara kecenderungan menjadi miskin lebih kecil ketika kepala rumah tangga bekerja di

sektor industri, dengan probabilita terendah di pulau Jawa dan Bali sebesar 0.39. Berlawanan

dengan hipotesis, di wilayah Sumatera, Kalimantan, dan Sulawesi kepala rumah tangga yang

bekerja di sektor industri meningkatkan probabilita rumah tangga miskin. sedangkan pada

variabel dummy jasa, hasil yang diperoleh sesuai dengan hipotesis dan serupa antar wilayah.

Rumah tangga dengan kepala keluarga bekerja di sektor jasa cenderung tidak miskin.

Probabilita tertinggi rumah tangga dengan kepala keluarga bekerja di sektor jasa menjadi

miskin adalah di Kalimantan, dengan probabilita sebesar 0.39. Hasil regresi juga

menunjukkan kecenderungan rumah tangga dengan kepala keluarga bekerja di sektor informal

menjadi miskin.

Sementara itu, untuk variabel usia kepala rumah tangga hasil regresi di hampir semua

wilayah menunjukkan bahwa usia kepala rumah tangga berpengaruh negatif terhadap tingkat

kemiskinan. Hal ini sesuai dengan hipotesis awal, yaitu bahwa peningkatan usia menunjukkan

tahun pengalaman bekerja sehingga pendapatan akan meningkat seiring pertambahan usia.

Peningkatan pendapatan ini akan mengurangi probabilita miskin. Namun, terdapat perbedaan

arah di wilayah Kalimantan. Di wilayah Kalimantan, rumah tangga dengan kepala keluarga

berusia lebih tua memiliki kecenderungan miskin dibanding rumah tangga dengan kepala

keluarga berusia lebih muda. Hal ini dapat disebabkan perbedaan sektor pekerjaan yang

dominan di Kalimantan. Jika sektor pekerjaan di Kalimantan didominasi sektor pekerjaan

padat karya, besar kemungkinan lebih banyak kesempatan kerja bagi penduduk usia muda.

Terakhir, variabel klasifikasi wilayah tempat tinggal. Hasil yang diperoleh secara

keseluruhan menunjukkan bahwa rumah tangga di pedesaan memiliki kecenderungan menjadi


miskin. Hal ini sesuai dengan hipotesis bahwa rumah tangga di wilayah pedesaan cenderung

miskin, diakibatkan lebih buruknya kondisi infrastruktur di pedesaan. Probabilita terbesar

rumah tangga yang tinggal di pedesaan miskin terjadi di wilayah Sulawesi, dengan nilai

probabilita sebesar 0.72. Hal ini dapat menjadi indikasi buruknya kondisi pedesaan di wilayah

Sulawesi dibanding wilayah lainnya, sehingga rumah tangga di pedesaan Sulawesi memiliki

probabilita miskin terbesar.

6. Kesimpulan

Hasil regresi di seluruh wilayah menunjukkan bahwa seluruh variable independen

berpengaruh signifikan terhadap variable dependen. Pada umumnya arah variable independen

sama antar wilayah dan sesuai dengan hipotesis. Namun, pada beberapa variable terdapat

perbedaan arah serta nilai pada odds ratio dan probabilita di masing-masing model.

Hasil regresi di tingkat nasional menunjukkan bahwa hasil regresi sesuai dengan

hipotesis, kecuali untuk jenis atap. Jenis atap ijuk/sirap/rumbia tidak meningkatkan

probabilita rumah tangga miskin. Sementara itu, fasilitas bahan bakar bukan listrik/gas, jenis

lantai terluas tanah, luas lantai per capita kurang dari sama dengan 8m2, status kepemilikan

jamban umum/tidak ada, serta wilayah tempat tinggal di pedesaan merupakan variabel-

variabel yang mempengaruhi probabilita rumah tangga miskin terbesar di tingkat nasional.

Hasil regresi di wilayah Sumatera menunjukkan bahwa hasil regresi sesuai dengan

hipotesis, kecuali untuk dummy industri. Bekerja di sektor industri meningkatkan probabilita

rumah tangga miskin. Sementara itu, fasilitas bahan bakar bukan listrik/gas, jenis atap terluas

ijuk/sirap/rumbia, jenis lantai terluas tanah, luas lantai per capita kurang dari sama dengan

8m2, jenis penerangan bukan listrik, jenis kelamin kepala rumah tangga perempuan, serta

wilayah tempat tinggal di pedesaan merupakan variabel-variabel yang mempengaruhi

probabilita rumah tangga miskin terbesar di wilayah Sumatera.

Hasil regresi di wilayah Jawa dan Bali sesuai dengan hipotesis, kecuali untuk jenis

atap. Jenis atap ijuk/sirap/rumbia tidak meningkatkan probabilita rumah tangga miskin.

Sementara itu, fasilitas bahan bakar bukan listrik/gas, jenis penerangan bukan listrik, luas

lantai per capita kurang dari sama dengan 8m2, jenis lantai terluas tanah, serta jenis dinding


terluasbambu/kayu merupakan variabel-variabel yang mempengaruhi probabilita rumah

tangga miskin terbesar di wilayah Jawa dan Bali.

Hasil regresi di wilayah Kalimantan sesuai dengan hipotesis, kecuali untuk dummy

industri, usia kepala rumah tangga, dan jenis penerangan tempat tinggal. Bekerja di sektor

industri meningkatkan probabilita rumah tangga miskin. usia kepala rumah tangga yang

semakin tinggi meningkatkan probabilita rumah tangga miskin, sedangkan fasilitas

penerangan bukan listrik tidak meningkatkan probabilita rumah tangga miskin. Sementara itu,

sumber air tidak terlindung, luas lantai per capita kurang dari sama dengan 8m2, jenis dinding

bamboo/kayu, jenis kelamin kepala rumah tangga perempuan, serta wilayah tempat tinggal di

pedesaan merupakan variabel-variabel yang mempengaruhi probabilita rumah tangga miskin

terbesar di wilayah Kalimantan.

Probabilita rumah tangga dengan sumber air tidak terlindung, jenis dinding terluas

bamboo/kayu, serta kepala rumah tangga dengan jenis kelamin perempuan menjadi miskin

terbesar juga terjadi di wilayah Kalimantan dibanding wilayah lainnya. Hal ini dapat menjadi

indikasi sumber air tidak terlindung di Kalimantan menimbulkan masalah kesehatan sehingga

probabilita rumah tangga dengan sumber air tidak terlindung menjadi miskin tinggi,

menunjukkan pentingnya memperbaiki akses masyarakat terhadap air bersih. Selain itu,

tingginya probabilita rumah tangga dengan kepala keluarga berjenis kelamin perempuan

menjadi miskin menunjukkan pentingnya meningkatkan peluang memperoleh pendidikan dan

pekerjaan bagi wanita, terutama di wilayah Sulawesi.

Hasil regresi di wilayah Sulawesi sesuai dengan hipotesis, kecuali untuk dummy

industri. Bekerja di sektor industri meningkatkan probabilita rumah tangga miskin di

Sulawesi. Di Sulawesi, probabilita rumah tangga yang tinggal di pedesaan miskin sangat

tinggi dibanding wilayah lainnya, sebesar 0,73. Hal ini menunjukkan pentingnya

meningkatkan kondisi pedesaan di Sulawesi. Status kepemilikan jamban umum/tidak ada,

fasilitas penerangan bukan listrik, luas lantai per capita kurang dari sama dengan 8m2, jenis

dinding terluas bamboo/kayu, serta jenis kelamin kepala rumah tangga perempuan juga

merupakan variabel yang mempengaruhi probabilita rumah tangga miskin terbesar di wilayah

Sulawesi.

Hasil regresi di wilayah Maluku, Papua, dan Nusa Tenggara sesuai dengan hipotesis,

kecuali untuk fasilitas bahan bakar. Rumah tangga dengan fasilitas bahan bakar bukan listrik

atau gas tidak memiliki probabilita miskin lebih tinggi. Sementara itu, status kepemilikan

jamban umum/tidak ada, fasilitas penerangan bukan listrik, luas lantai per capita kurang dari


sama dengan 8m2, pekerjaan kepala rumah tangga di sektor informal, serta tinggal di wilayah

pedesaan merupakan variabel yang mempengaruhi probabilita rumah tangga miskin terbesar

di wilayah Maluku, Papua, dan Nusa Tenggara.

7. Saran

Kebanyakan variable yang digunakan dalam penelitian ini masih terfokus pada

karakteristik rumah tangga seperti kondisi tempat tinggal. Akan menarik bagi penelitian

selanjutnya untuk meneliti mengenai pengaruh kondisi wilayah seperti kualitas tanah, sumber

daya, akses pasar serta kualitas pemerintah terhadap kemiskinan. Selain itu, penelitian

selanjutnya juga disarankan untuk melakukan penelitian di tingkat provinsi, atau kabupaten

kota serta membandingkan determinan rumah tangga miskin dalam level tersebut. Penelitian

dalam skala yang lebih kecil diharapkan akan memberi hasil yang lebih spesifik.

Daftar Referensi

Achia, T. N., Wangombe, A., dan Khadioli, N. (2010). A Logistic Regression Model to

Identify Key Determinants of Poverty Using Demographic and Health Survey Data. European

Journal of Social Sciences, 13(1), 38–46.

Badan Pusat Statistik. (2008). Analisis Kemiskinan 2008. Jakarta: Badan Pusat Statistik.

Dartanto, T., dan Nurkholis. (2011). The determinants of poverty dynamics in Indonesia:

Evidence from panel data. Munich Personal RePEc Archive.

Dartanto, T., dan Otsubo, S. (2013). Measurements and Determinants of Multifaceted Poverty

in Indonesia. JICA Working Paper No. 54.

Foster, J.E., Greer, J., dan Thorbecke, E. (1984). A Class of Decomposable Poverty Measures.

Econometrica, 52, 761-776.


Geda, A., Jong, N., dan Mwabu, G. (2001). Determinants of Household Poverty in Kenya: A

Household Level Analysis. Institute of Social Studies Working Paper. Netherlands.

Gujarati, Damodar. (2004). Basic Econometrics, 5th Edition. Singapura: McGraw-Hill.

Haughton, J., dan Khandker, S. R. (2010). Handbook of Poverty and Inequality. Jakarta:

Salemba Empat.

Mok, T. Y., Gan, C., dan Sanyal, A. (2007). The Determinants of Urban Household Poverty

in Malaysia. Journal of Social Sciences, 3(4), 190-196.

Nasir, M. 2013. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan Rumah Tangga Di

Kabupaten Aceh Utara. Jurnal E-Mabis, 14(2). Lhokseumawe: Fakultas Ekonomi Universitas

Malikussaleh.

Nurkholis. (2006). LOGIT: Faktor-faktor Berpengaruh terhadap Persepsi Masyarakat

tentang Kondisi Terumbu Karang di Kepulauan Seribu. Laboratorium Fakultas Ekonomi

Universitas Indonesia. Depok: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.

Laboratorium Ilmu Ekonomi FEUI. Perilaku Konsumen. Laboratorium Fakultas Ekonomi

Universitas Indonesia. Depok: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.

Pyndick, R. S., dan Rubinfeld, D. (2008). Microeconomics, 7th Edition. Pearson.

Sabilawa, M. A. (2010). Studi Determinan Karakteristik Rumah Tangga Miskin Provinsi

Nanggroe Aceh Darussalam (Analisis Data SUSENAS). Magister Perencanaan dan Kebijakan

Publik. Jakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.

Suwardi, Akbar. (2011). Modul Ekonometrika LPM, Logit, dan Probit. Laboratorium

Komputasi Departemen Ilmu Ekonomi. Depok: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.

Todaro, M. P., dan Smith, S. C. (2012). Economic Development, 11th Edition. Boston:

Addison-Wesley.

Wahyudi. (2011). Pengaruh Alokasi Belanja Daerah Untuk Urusan Pendidikan, Kesehatan,

dan Pekerjaan Umum Terhadap Penanggulangan Kemiskinan (Studi Kasus Kabupaten/Kota

di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2007-2009). Magister Perencanaan dan Kebijakan Publik.

Jakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.

World Bank. (2007). Era Baru Dalam Pengentasan Kemiskinan di Indonesia. Jakarta: World

Bank.


analisis karakteristik rumah tangga miskin antar …

Documents