9

Bab 2

Tinjauan Pustaka

2.1 Penelitian Sebelumnya

Penelitian yang di lakukan ( Mustika,2011 ) mengenai

hubungan pengaruh PDB dan Jumlah Penduduk Terhadap

Kemisikinan Di indonesia dengan menggunakan metode regresi

linear berganda menjadia acuan dalam menentukan indikator

kemiskinan. Pada penelitian yang di lakukan oleh peneliti

sebelumnya dapat di tarik kesimpulan bahwa terdapat hubungan

bermakna antara pertumbuhan penduduk , jumlah penduduk, dan

tingkat pengangguran terhadap Kemiskinan dan yang paling

dominan memiliki keterkaitan dengan kemiskinan adalah PDB dan

variabel jumlah penduduk.

Spatial Correlation and demography. Exploring India’s

demographic patterns oleh (Oliveau, 1995). Penelitian terdahulu ini

memiliki persamaan pada perhitungan guna pencarian pola dan

ditampilkan dalam pemetaan. Pada penelitian terdahulu

menggunakan Fungsi Moran’s I, fungsi tersebut berguna pula dalam

pencarian Hotspot dengan angka autokorelasi spasial dari +1 dan -1.

Berbeda dengan metode perhitungan pada penelitian ini

menggunakan fungsi Gi* statistik dari Getis dan Ord, nilai

autokorelasi spasial Gi* statistik rentang +2 dan -2. Untuk mengolah

nilai pola wilayah dengan Indikator autokorelasi spasial, penelitian

terdahulu menggunakan tools khusus untuk pengolahan data

geografi seperti ArcGIS dari ESRI, GeoDa, sedangkan pada

10

pemodelan yang sedang dirancang melakukan proses perhitungan

menggunakan tools statistik R studio yang bersifat Open Source.

2.2 Kemiskinan

Menurut Sen dalam Bloom dan Canning, (2001) bahwa

seseorang dikatakan miskin bila mengalami "capability deprivation"

dimana seseorang tersebut mengalami kekurangan kebebasan yang

substantif. Menurut Bloom dan Canning, kebebasan substantif ini

memiliki dua sisi: kesempatan dan rasa aman. Kesempatan

membutuhkan pendidikan dan keamanan membutuhkan

kesehatan.Menurut World Bank, dalam definisi kemiskinan adalah:

"The denial of choice and opportunities most basic for human

development to lead a long healthy, creative life and enjoy a decent

standard ofliving freedom, self esteem and the respect of other".

Dari definisi tersebut diperoleh pengertian bahwa kemiskinan itu

merupakan kondisi dimana seseorang tidak dapat menikmati segala

macam pilihan dan kesempatan dalam pemenuhan kebutuhan

dasarnya seperti tidak dapat memenuhi kesehatan, standar hidup

layak, kebebasan, harga diri, dan rasadihormati seperti orang lain.

Pengertian kemiskinan dalam arti luas adalah keterbatasan

yang disandang oleh seseorang, sebuah keluarga, sebuah komunitas,

atau bahkan sebuah negara yang menyebabkan ketidaknyamanan

dalam kehidupan, terancamnya penegakan hak dan keadilan,

terancamnya posisi tawar (bargaining) dalam pergaulan dunia,

hilangnya generasi, serta suramnya masa depan bangsa dan negara.

Negara-negara maju yang lebih menekankan pada “kualitas hidup”

yang dinyatakan dengan perubahan lingkungan hidup melihat bahwa

11

laju pertumbuhan industri tidak mengurangi bahkan justru

menambah tingkat polusi udara dan air, mempercepat penyusutan

sumber daya alam, dan mengurangi kualitas lingkungan. Sementara

untuk negara-negara yang sedang berkembang, pertumbuhan

ekonomi yang relatif tinggi pada tahun 1960 sedikit sekali

pengaruhnya dalam mengurangi tingkat kemiskinan.

Pertumbuhan ekonomi suatu wilayah dapat mencerminkan

keberhasilan pembangunan pada wilayah tersebut. Apabila suatu

wilayah dapat meningkatkan laju pertumbuhan ekonominya maka

wilayah tersebut dapat dikatakan sudah mampu melaksanankan

pembangunan ekonomi dengan baik. Akan tetapi yang masih

menjadi masalah dalam pembangunan ekonomi ini adalah apakah

pertumbuhan ekonomi yang terjadi pada suatu wilayah sudah merata

diseluruh lapisan masyarakat. Harapan pertumbuhan ekonomi yang

tinggi akan dapat meningkatkan pendapatan per kapita masyarakat

Ketika pendapatan perkapita meningkat dan merata maka

kesejahteraan masyarakat akan tercipta dan ketimpangan akan

berkurang. Ada teori yang mengatakan bahwa ada trade off antara

ketidakmeratan dan pertumbuhan. Namun kenyataan membuktikan

ketidakmerataan di Negara Sedang Berkembang (NSB) dalam

dekade belakangan ini ternyata berkaitan dengan pertumbuhan

rendah, sehingga di banyak NSB tidak ada trade off antara

pertumbuhan dan ketidakmerataan (Kuncoro, 2006).

Kemiskinan (poverty) merupakan masalah yang dihadapi

oleh seluruh negara, terutama di negara berkembang seperti

Indonesia. Hal ini dikarenakan kemiskinan itu bersifat

multidimensional artinya karena kebutuhan manusia itu bermacam-

12

macam, maka kemiskinan pun memiliki banyak aspek primer yang

berupa miskin akan aset, organisasi sosial politik, pengetahuan, dan

keterampilan serta aspek sekunder yang berupa miskin akan jaringan

sosial, sumber-sumber keuangan, dan informasi. Dimensi-dimensi

kemiskinan tersebut termanifestasikan dalam bentuk kekurangan

gizi, air, perumahan yang sehat, perawatan kesehatan yang kurang

baik, dan tingkat pendidikan yang rendah. Selain itu,

dimensidimensi kemiskinan saling berkaitan baik secara langsung

maupun tidak langsung. Hal ini berarti kemajuan atau kemunduran

pada salah satu aspek dapat mempengaruhi kemajuan atau

kemunduran aspek lainnya. Dan aspek lain dari kemiskinan ini

adalah bahwa yang miskin itu manusianya baik secara individual

maupun kolektif (Simatupang dan Dermoredjo, 2003).

Pola kemiskinan ada empat yaitu, Pertama adalah persistent

poverty, yaitu kemiskinan yang telah kronis atau turun temurun. Pola

kedua adalah cyclical poverty, yaitu kemiskinan yang mengikuti

pola siklus ekonomi secara keseluruhan. Pola ketiga adalah seasonal

poverty, yaitu kemiskinan musiman seperti dijumpai pada kasus

nelayan dan petani tanaman pangan. Pola keempat adalah accidental

poverty, yaitu kemiskinan karena terjadinya bencana alam atau

dampak dari suatu kebijakan tertentu yang menyebabkan

menurunnya tingkat kesejahteraan suatu masyarakat.

Secara ekonomi, kemiskinan dapat dilihat dari tingkat

kekurangan sumber daya yang dapat digunakan memenuhi

kebutuhan hidup serta meningkatkan kesejahteraan sekelompok

orang. Secara politik, kemiskinan dapat dilihat dari tingkat akses

terhadap kekuasaan yang mempunyai pengertian tentang sistem

13

politik yang dapat menentukan kemampuan sekelompok orang

dalam menjangkau dan menggunakan sumber daya. Secara sosial

psikologi, kemiskinan dapat dilihat dari tingkat kekurangan jaringan

dan struktur sosial yang mendukung dalam mendapatkan

kesempatan peningkatan produktivitas.

Ukuran kemiskinan menurut Nurkse,1953 dalam

Kuncoro,(1997) secara sederhana dan yang umum digunakan dapat

dibedakan menjadi tiga,yaitu:

1. Kemiskinan Absolut

Seseorang termasuk golongan miskin absolut apabila hasil

pendapatannya berada di bawah garis kemiskinan dan tidak cukup

untuk menentukan kebutuhan dasar hidupnya. Konsep ini

dimaksudkan untuk menentukan tingkat pendapatan minimum yang

cukup untuk memenuhi kebutuhan fisik terhadap makanan, pakaian,

dan perumahan untuk menjamin kelangsungan hidup. Kesulitan

utama dalam konsep kemiskinan absolut adalah menentukan

komposisi dan tingkat kebutuhan minimum karena kedua hal

tersebut tidak hanya dipengaruhi oleh adat kebiasaan saja, tetapi

juga iklim, tingkat kemajuan suatu negara, dan faktor-faktor

ekonomi lainnya. Walaupun demikian, untuk dapat hidup layak,

seseorang membutuhkan barang-barang dan jasa untuk memenuhi

kebutuhan fisik dan sosialnya.

2. Kemiskinan Relatif

Seseorang termasuk golongan miskin relatif apabila telah

dapat memenuhi kebutuhan dasar hidupnya, tetapi masih jauh lebih

rendah dibandingkan dengan keadaan masyarakat sekitarnya.

Berdasarkan konsep ini, garis kemiskinan akan mengalami

14

perubahan bila tingkat hidup masyarakat berubah sehingga konsep

kemiskinan ini bersifat dinamis atau akan selalu ada. Oleh karena

itu, kemiskinan dapat dari aspek ketimpangan sosial yang berarti

semakin besar ketimpangan antara tingkat penghidupan golongan

atas dan golongan bawah, maka akan semakin besar pula jumlah

penduduk yang dapat dikategorikan selalu miskin.

3. Kemiskinan Kultural

Seseorang termasuk golongan miskin kultural apabila sikap

orang atau sekelompok masyarakat tersebut tidak mau berusaha

memperbaiki tingkat kehidupannya sekalipun ada usaha dari pihak

lain yang membantunya atau dengan kata lain seseorang tersebut

miskin karena sikapnya sendiri yaitu pemalas dan tidak mau

memperbaiki kondisinya.

Penyebab kemiskinan jika dipandang dari sisi ekonomi,

Pertama, kemiskinan muncul karena adanya ketidaksamaan pola

kepemilikan sumberdaya yang menimbulkan distribusi pendapatan

yang timpang. Penduduk miskin hanya memiliki sumberdaya yang

terbatas dan kualitasnya rendah. Kedua kemiskinan muncul akibat

perbedaan dalam kualitas sumberdaya manusia. Kualitas

sumberdaya manusia yang rendah berarti produktifitanya rendah,

yang pada gilirannya upahnya rendah. Rendahnya kualitas

sumberdaya manusia ini karena rendahnya pendidikan, nasib yang

kurang beruntung, adanya diskriminasi atau keturunan.ketiga

kemiskinan muncul karena perbedaan akses dalam modal muncul

akibat perbedaan dalam kualitas sumberdaya manusia. Kualitas

sumberdaya manusia yang rendah berarti produktifitanya rendah,

yang pada gilirannya upahnya rendah. Rendahnya kualitas

15

sumberdaya manusia ini karena rendahnya pendidikan, nasib yang

kurang beruntung, adanya diskriminasi atau keturunan.ketiga

kemiskinan muncul karena perbedaan akses dalam modal.(menurut

sharp dalam Kuncoro,2001).

2.3 Tolak Ukur Kemiskinan

Garis kemiskinan adalah suatu ukuran yang menyatakan

besarnya pengeluaran untuk memenuhi kebutuhan dasar minimum

makanan dan kebutuhan non makanan, atau standar yang

menyatakan batas seseorang dikatakan miskin bila dipandang dari

sudut konsumsi. Garis kemiskinan yang digunakan setiap negara

berbeda-beda, sehingga tidak ada satu garis kemiskinan yang

berlaku umum. Hal ini disebabkan karena adanya perbedaan lokasi

dan standar kebutuhan hidup.

Menurut Badan Pusat Statistik ( 2010 ), penduduk miskin

adalah penduduk yang memiliki rata – rata pengeluaran per kapita

per bulan di bawah garis kemiskinan. Penetapan perhitungan garis

kemiskinan dalam masyrakat yang berpenghasilan di bawah Rp.

7.057 per orang per hari. Penetapan Rp. 7.057 per orang per hari

tersebut berasal dari perhitungan garis kemiskinan yang mencakup

kebutuhan makanan dan non makanan. Untuk kebutuhan minuman

makanan di setarakan dengan 2.100 kilokalori per kapita per hari.

Garis kemiskinan non makanan adalah kebutuhan minuman untuk

perumahan (luas lantai bangunan, penggunaan air bersih, dan

fasilitas tempat pembuangan air besar); pendidikan (angka melek

huruf, wajib belajar 9 tahun, dan angka putus sekolah); dan

kesehatan (rendahnya konsumsi makanan bergizi, kurangnya sarana

16

kesehatan serta keadaan sanitasi dan lingkungan yang tidak

memadai).

Menurut World Bank menetapkan standar kemiskinan

berdasarkan pendapatan per kapita. Penduduk yang pendapatan per

kapitanya kurang dari sepertiga rata-rata pendapatan perkapita

nasional. Dalam konteks tersebut, maka ukuran kemiskinan menurut

World Bank adalah USD $2 per orang per hari.

Ukuran kemiskinan dipertimbangkan berdasarkan pada

norma pilihan dimana norma tersebut sangat penting terutama dalam

hal pengukuran didasarkan konsumsi (consumption based poverty

line). Oleh sebab itu, menurut Kuncoro (1997) garis kemiskinan

yang didasarkan pada konsumsi terdiri dari dua elemen, yaitu:

1. Pengeluaran yang diperlukan untuk memberi standar gizi

minimum dan kebutuhan mendasar lainnya.

2. Jumlah kebutuhan yang sangat bervariasi yang

mencerminkan biaya partisipasi dalam kehidupan sehari-hari.

Garis kemiskinan dibedakan menurut tempat dan waktu, jadi

setiap daerah baik di desa maupun di kota mamiliki nilai yang

berbeda-beda dan biasanya nilai ini bertambah pada norma tertentu,

pilihan norma tersebut sangat penting terutama dalam hal

pengukuran kemiskinan. Batas garis kemiskinan dibedakan antara

desa dan kota. Perbedaan ini sangat signifikan antara di desa dan di

kota, hal ini disebabkan pada perbedaan dan kompleksitas di desa

dan di kota. terutama dalam hal pengukuran kemiskinan. Batas garis

kemiskinan dibedakan antara desa dan kota. Perbedaan ini sangat

signifikan antara di desa dan di kota, hal ini disebabkan pada

perbedaan dan kompleksitas di desa dan di kota.

17

2.4 Faktor – Faktor Penyebab Kemiskinan

Sharp (1966) mencoba mengidentifikasi penyebab

kemiskinan dipandang dari sisi ekonomi :

1. Secara mikro, kemiskinan muncul karena adanya

ketidaksamaan pola kepemilikan sumberdaya yang

menimbulkan distribusi pendapatan yang timpang. Penduduk

miskin hanya memiliki sumberdaya dalam jumlah terbatas

dan kualitasnya rendah.

2. Kemiskinan muncul akibat perbedaan dalam kualitas

sumberdaya manusia. Kualitas sumberdaya manusia yang

rendah berarti produktivitasnya rendah, yang pada gilirannya

upahnya rendah. Rendahnya kualitas sumberdaya manusia

ini karena rendahnya pendidikan, nasib yang kurang

beruntung, adanya diskriminasi, atau karena keturunan.

3. Kemiskinan muncul akibat perbedaan akses dalam modal.

2.5 Teori Lingkaran Kemiskinan

Ketiga penyebab kemiskinan diatas bermuara pada teori

lingkaran kemiskinan (vicious circle of poverty). Yang dimaksud

lingkaran kemiskinan adalah suatu lingkaran suatu rangkaian yang

saling mempengaruhi satu sama lain secara sedemikian rupa,

sehingga menimbulkan suatu keadaan dimana suatu negara akan

tetap miskin dan akan banyak mengalami kesukaran untuk mencapai

tingkat pembangunan yang lebih baik. Adanya keterbelakangan,

ketidaksempurnaan pasar, dan kurangnya modal menyebabkan

rendahnya produktifitas. Rendahnya produktifitas mengakibatkan

rendahnya pendapatan yang mereka terima. Rendahnya pendapatan

18

akan berimplikasi pada rendahnya tabungan dan investasi, baik

invetasi manusia maupun investasi kapital. Rendahnya investasi

berakibat pada keterbelakangan dan seterusnya. Logika berpikir ini

dikemukakan oleh (Nurkse 1953), yang mengatakan “ a poor

country is a poor because it is poor” (negara miskin itu miskin

karena dia miskin).

Menurut Nurkse ada dua lingkaran perangkap kemiskinan,

yaitu dari segi penawaran (supply) dimana tingkat pendapatan

masyarakat yang rendah yang diakibatkan oleh tingkat produktivitas

yang rendah menyebabkan kemampuan masyarakat untuk menabung

rendah. Kemampuan untuk menabung rendah, menyebabkan tingkat

pembentukan modal yang rendah, tingkat pembentukan modal

(investasi) yang rendah menyebabkan kekurangan modal, dan

dengan demikian tingkat produktivitasnya juga rendah dan

seterusnya. Dari segi permintaan (demand), di negara-negara yang

miskin perangsang untuk menanamkan modal adalah sangat rendah,

karena luas pasar untuk berbagai jenis barang adanya terbatas, hal

ini disebabkan oleh karena pendapatan masyarakat sangat rendah.

Pendapatan masyarakat sangat rendah karena tingkat produktivitas

yang rendah, sebagai wujud dari tingkatan pembentukan modal yang

terbatas di masa lalu. Pembentukan modal yang terbatas disebabkan

kekurangan perangsang untuk menanamkan modal dan seterusnya.

Gambar Lingkaran Kemiskinan yang Tidak Berujung

Pangkal dari Nurske

19

Gambar 2. 1 Lingkaran Kemiskinan (suryana, 2000)

2.6 Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)

PDRB adalah nilai bersih barang dan jasa-jasa akhir yang

dihasilkan oleh berbagai kegiatan ekonomi di suatu daerah dalam

periode (Sasana, 2006).

PDRB dapat menggambarkan kemampuan suatu daerah

mengelola sumber saya alam yang dimilikinya. Oleh karena itu

besaran PDRB yang dihasilkan oleh masing-masing daerah sangat

bergantung kepada potensi sumber daya alam dan faktor produksi

Daerah tersebut. Adanya keterbatasan dalam penyediaan faktor-

faktor tersebut menyebabkan besaran PDRB bervariasi antar daerah.

Di dalam perekonomian suatu negara, masing-masing sektor

tergantung pada sektor yang lain, satu dengan yang lain saling

memerlukan baik dalam tenaga, bahan mentah maupun hasil

akhirnya. Sektor industri memerlukan bahan mentah dari sektor

pertanian dan pertambangan, hasil sektor industri dibutuhkan oleh

sektor pertanian dan jasa-jasa.

Menurut Badan Pusat Statistik (2008) angka PDRB dapat

diperoleh melalui tiga pendekatan yaitu pendekatan produksi,

20

pendekatan pendapatan dan pendekatan pengeluaran yang

selanjutnya dijelaskan sebagai berikut :

1. Menurut Pendekatan Produksi

PDRB adalah jumlah nilai barang dan jasa akhir yang

dihasilkan oleh berbagai unit produksi yang berada di suatu

wilayah/provinsi dalam jangka waktu tertentu (satu tahun).

Unit-unit produksi tersebut dalam penyajiannya

dikelompokkan menjadi 9 sektor atau lapangan usaha yaitu;

Pertanian, Pertambangan dan Penggalian, Industri

Pengolahan, Listrik, Gas dan Air Bersih, Bangunan,

Perdagangan, Hotel dan Restoran, Pengangkutan dan

Komunikasi, Jasa Keuangan, Persewaan dan Jasa

Perusahaan, Jasa-jasa.

2. Menurut Pendekatan Pendapatan

PDRB merupakan balas jasa yang diterima oleh faktor-faktor

produksi yang ikut serta dalam proses produksi di suatu

wilayah dalam waktu tertentu. Balas jasa faktor produksi

adalah upah dan gaji, sewa tanah, bunga modal dan

keuntungan; sebelum dipotong pajak penghasilan dan pajak

langsung lainnya. Dalam definisi ini PDRB mencangkup

juga penyusutan neto. Jumlah semua komponen pendapatan

per sektor disebut sebagai nilai tambah bruto sektoral. Oleh

karena itu PDRB merupakan jumlah dari nilai tambah bruto

seluruh sektor.

3. Menurut Pendekatan Pengeluaran

PDRB adalah penjumlahan semua komponen permintaan

akhir yaitu:

21

a. Pengeluaran konsumsi rumah tangga dan lembaga swasta

yang tidak mencari untung.

b. Konsumsi pemerintah

c. Pembentukan modal tetap domestik bruto

d. Perubahan Stok

e. Exspor neto

2.7 Indeks Pembangunan Manusia ( IPM )

Ukuran pembangunan yang digunakan selama ini, yaitu

PDB-dalam konteks nasional dan PDRB-dalam konteks regional,

hanya mampu memotret pembangunan ekonomi saja. Untuk itu

dibutuhkan suatu indikator yang lebih komprehensif, yang mampu

menangkap tidak saja perkembangan ekonomi akan tetapi juga

perkembangan aspek sosial dan kesejahteraan manusia.

Pembangunan manusia memiliki banyak dimensi. Menurut Badan

Pusat Statistik (2007), Indeks pembangunan manusia (IPM)

merupakan ukuran capaian pembangunan manusia berbasis sejumlah

komponen dasar kualitas hidup. IPM menggambarkan beberapa

komponen, yaitu capaian umur panjang dan sehat yang mewakili

bidang kesehatan; angka melek huruf, partisipasi sekolah dan rata-

rata lamanya bersekolah mengukur kinerja pembangunan bidang

pendidikan; dan kemampuan daya beli masyarakat terhadap

sejumlah kebutuhan pokok yang dilihat dari rata-rata besarnya

pengeluaran per kapita.

Penghitungan IPM sebagai indikator pembangunan manusia

memiliki tujuan penting, diantaranya:

22

- Membangun indikator yang mengukur dimensi dasar

pembangunan manusia dan perluasan kebebasan

memilih.

- Memanfaatkan sejumlah indikator untuk menjaga ukuran

tersebut sederhana.

- Membentuk satu indeks komposit dari pada

menggunakan sejumlah indeks dasar.

- Menciptakan suatu ukuran yang mencakup aspek sosial

dan ekonomi.

Indeks tersebut merupakan indeks dasar yang tersusun dari

dimensi berikut ini :

- Umur panjang dan kehidupan yang sehat, dengan

indikator angka harapan hidup;

- Pengetahuan, yang diukur dengan angka melek huruf dan

kombinasi dari angka partisipasi sekolah untuk tingkat

dasar, menengah dan tinggi; dan

- Standar hidup yang layak, dengan indikator PDRB per

kapita dalam bentuk Purchasing Power Parity (PPP).

Beberapa tahapan dalam penghitungan IPM dapat dijelaskan

sebagai berikut (IPM Jateng 2007):

Tahap pertama penghitungan IPM adalah menghitung indeks

masing-masing komponen IPM (harapan hidup, pengetahuan

dan standar hidup layak)

Indeks (Xi) = (Xi – Xmin) / (Xmaks – Xmin) (2.1)

Dimana :

Xi : indikator komponen pembangunan manusia ke-i, i =

1,2,3

23

Xmin : nilai minimum

Xi Xmaks : nilai maksimum Xi

Tahap kedua penghitungan IPM adalah menghitung rata-rata

dari masing-masing indeks Xi.

IPM = (indeks X1 + indeks X2 + indeks X3) / 3 (2.2)

Dimana :

X1 : indeks angka harapan hidup

X2 : indeks tingkat pendidikan

X3 : indeks standar hidup layak.

Tahap ketiga adalah menghitung Reduksi Shortfall, yang

digunakan untuk mengukur kecepatan perkembangan nilai

IPM dalam suatu kurun waktu tertentu.

r = { (IPMt+n – IPMt) / (IPM ideal – IPMt) }1/n (2.3)

Dimana :

IPMt : IPM pada tahun t

IPMt+n : IPM pada tahun t+n

IPM ideal : 100

Konsep Pembangunan Manusia yang dikembangkan oleh

Perserikatan Bangsa-Bangsa (PBB), menetapkan peringkat

kinerja pembangunan manusia pada skala 0,0 – 100,0 dengan

katagori sebagai berikut :

- Tinggi : IPM lebih dari 80,0

- Menengah Atas : IPM antara 66,0 – 79,9

- Menengah Bawah : IPM antara 50,0 – 65.9

- Rendah : IPM kurang dari 50,0

24

2.8 Pengangguran

Dalam standar pengertian yang sudah ditentukan secara

internasional, yang dimaksudkan dengan pengangguran adalah

seseorang yang sudah digolongkan dalam angkatan kerja yang

secara aktif sedang mencari pekerjaan pada suatu tingkat upah

tertentu, tetapi tidak dapat memperoleh pekerjaan yang

diinginkannya (Sadono Sukirno, 2000).

Oleh sebab itu, menurut Sadono Sukirno (2000)

pengangguran biasanya dibedakan atas 3 jenis berdasarkan keadaan

yang menyebabkannya, antara lain:

1. Pengangguran friksional, yaitu pengangguran yang

disebabkan oleh tindakan seseorang pekerja untuk

meninggalkan kerjanya dan mencari kerja yang lebih

baik atau sesuai dengan keinginannya.

2. Pengangguran struktural, yaitu pengangguran yang

disebabkan oleh adanya perubahan struktur dalam

perekonomian.

3. Pengangguran konjungtur, yaitu pengangguran yang

disebabkan oleh kelebihan pengangguran alamiah dan

berlaku sebagai akibat pengurangan dalam permintaan

agregat.

Menurut Edgar O. Edwards (dalam Lincolin Arsyad, 1999),

untuk mengelompokkan masing-masing pengangguran perlu

diperhatikan dimensi-dimensi sebagai berikut:

1. Waktu (banyak diantara mereka yang bekerja ingin

bekerja lebih lama, misal jam kerjanya per hari, per

minggu, atau per bulan).

25

2. Intensitas pekerjaan (yang berkaitan dengan kesehatan

dan gizi makanan).

3. Produktivitas (kurangnya produktivitas seringkali

disebabkan oleh kurangnya sumberdaya-sumberdaya

komplementer untuk melakukan pekerjaan).

Berdasarkan hal-hal diatas Edwards memberikan bentuk-

bentuk pengangguran adalah:

1. Pengangguran terbuka (open unemployment), adalah

mereka yang mampu dan seringkali sangat ingin bekerja

tetapi tidak tersedia pekerjaan yang cocok untuk mereka.

2. Setengah pengangguran (under unemployment), adalah

mereka yang secara nominal bekerja penuh namun

produktivitasnya rendah sehingga pengurangan dalam

jam kerjanya tidak mempunyai arti atas produksi secara

keseluruhan.

3. Tenaga kerja yang lemah (impaired), adalah mereka yang

mungkin bekerja penuh tetapi intensitasnya lemah karena

kurang gizi atau penyakitan.

4. Tenaga kerja yang tidak produktif, adalah mereka yang

mampu bekerja secara produktif tetapi tidak bisa

menghasilkan sesuatu yang baik.

Salah satu faktor penting yang menentukan kemakmuran

masyarakat adalah tingkat pendapatan. Pendapatan masyarakat

mencapai maksimum apabila tingkat penggunaan tenaga kerja penuh

dapat terwujudkan, sehingga apabila tidak bekerja atau menganggur

maka akan mengurangi pendapatan dan hal ini akan mengurangi

26

tingkat kemakmuran yang mereka capai dan dapat menimbulkan

buruknya kesejahteraan masyarakat (Sadono Sukirno, 2004).

Jumlah pengangguran menurut BPS (2008) adalah jumlah

orang yang masuk dalam angkatan kerja (usia 15 tahun ke atas) yang

sedang mencari pekaerjaan dan belum mendapatkannya. Orang yang

tidak sedang mencari kerja cantohnya, seperti ibu rumah tangga,

siswa sekolah SMP, SMA, mahasiswa perguruan tinggi, dan lain

sebagainya yang karena sesuatu hal tidak/belum membutuhkan

pekerjaan.

2.9 Jumlah Penduduk

Menurut Maier (di kutip dari Kuncoro,1997) jumlah

penduduk dalam pembangunan ekonomi suatu daerah merupakan

permasalahan mendasar. Karena pertumbuhan penduduk yang tidak

terkendali dapat mengakibatkan tidak tercapainya tujuan

pembangunan ekonomi yaitu kesejahteraan rakyat serta menekan

angka kemiskinan. Ada dua pandangan yang berbeda mengenai

pengaruh penduduk pada pembangunan. Pertama, adalah pandangan

pesimistis yang berpendapat bahwa penduduk (pertumbuhan

penduduk yang pesat) dapat menghantarkan dan mendorong

pengurasan sumberdaya, kekurangan tabungan, kerusakan

lingkungan, kehancuran ekologis, yang kemudian dapat

memunculkan masalah-masalah sosial, seperti kemiskinan,

keterbelakangan dan kelaparan (Ehrlich, 1981).

Kedua adalah pandangan optimis yang berpendapat bahwa

penduduk adalah asset yang memungkinkan untuk mendorong

pengembangan ekonomi dan prolosi inovasi teknologi dan

institusional (Simon dikutip dalam Thomas,et al.,2001: 1985-1986).

27

Sehingga dapat mendorong perbaikan kondisi sosial. Di kalangan

para pakar pembangunan telah ada konsensus bahwa laju

pertumbuhan penduduk yang tinggi tidak hanya berdampak buruk

terhadap supply bahan pangan, namun juga semakin membuat

kendala bagi pengembangan tabungan, cadangan devisa, dan

sumberdaya manusia.

Menurut Todaro (2000) bahwa besarnya jumlah penduduk

berpengaruh positif terhadap kemiskinan. Hal itu dibuktikan dalam

perhitungan indek Foster Greer Thorbecke (FGT), yang mana

apabila jumlah penduduk bertambah maka kemiskinan juga akan

semakin meningkat.

Menurut Hermanto dan Dwi (2007) dalam penelitiannya

tentang pengaruh pertumbuhan ekonomi terhadap kemiskinan

dengan metode panel data mengimplikasikan bahwa jumlah

penduduk berhubungan positif dengan kemiskinan.

2.10 Pemodelan

Pemodelan matematis digunakan untuk mempelajari

dinamika suatu sistem yang memiliki kompleksitas tinggi dalam

berbagai bidang seperti biologi, kimia, fisika, kedokteran, ekonomi

dan sebagainya. Dalam bidang epidemiologi, pemodelan digunakan

untuk mengetahui pola persebaran penyakit yang diidentifikasi

melalui kontak fisik di sepanjang mobilitas individu antar lokasi

spesifik. Secara kuantitas, individu yang telah terinfeksi dapat

disimulasikan secara grafis menggunakan data sensus, data pola

perubahan tata guna lahan dan data mobilitas penduduk (Eubank,

2004). Bentuk penerapan lainnya adalah simulasi penularan penyakit

28

yang disebarkan oleh hewan, seperti penyakit tangan, kaki dan mulut

(Harvey dkk, 2007). Saat ini pemanfaatan model matematis dan

analisis statistik dalam epidemiologi difokuskan untuk membuat

prediksi faktor – faktor yang menjadi parameter terhadap transmisi

penyakit dalam populasi (vektor maupun manusia)(Maiti dkk, 2004).

Model matematis persebaran penyakit yang memiliki

validitas dan akurasi tinggi merupakan konsep dasar untuk

memahami dampak penyakit dan menyusun strategi

pengendaliannya. Dalam perumusan strategi pengendalian, model

harus sudah memiliki parameter kunci seperti struktur

sosiodemografi dalam populasi, konektivitas individu dalam

populasi dan struktur geografi dimana populasi berada(Barthelemy,

2005). Pemodelan epidemiologi terdiri dari tiga kategori, pertama

berbasis persamaan (model analisis), kedua berbasis agen (populasi

direpresentasikan sebagai suatu sistem yang dapat berinteraksi) dan

ketiga berbasis jaringan (interaksi sosial didasarkan pada teori

jaringan)( Skvortsov,2007).

Pemodelan epidemiologi berbasis persamaan (model

analisis) diawali dengan munculnya model SIR (Susceptible,

Infectious, Recovered). Model ini digunakan untuk menentukan

apakah seseorang dalam suatu populasi berada dalam fase rentan,

terinfeksi atau penyembuhan/mortalitas. Model SIR digunakan

untuk menghitung jumlah teoritis individu yang terinfeksi dan

seberapa cepat terjadi penularan dalam suatu populasi yang tertutup

(Johnson,2009).

29

2.11 Data Spasial

Data spasial mempunyai pengertian sebagai suatu data yang

mengacu pada posisi, obyek dan hubungan di antaranya dalam ruang

bumi. Data spasial merupakan salah satu item dari informasi, dimana

di dalamnya terdapat informasi mengenai bumi termasuk permukaan

bumi, di bawah permukaan bumi, perairan, kelautan dan bawah

atmosfir (Rajabidfard, 2000).

Karakteristik utama dari data spasial adalah bagaimana

mengumpulkan data dan memeliharanya untuk kepentingan. Selain

itu juga ditujukan sebagai salah satu elemen yang kritis dalam

melaksanakan pembangunan sosial ekonomi secara berkelanjutan

dan pengelolaan lingkungan. Berdasarkan perkiraan hampir lebih

dari 80% informasi mengenai bumi berhubungan dengan informasi

spasial (Wulan, 2002).

2.12 Analisis Data Spasial

Konsep statistikal banyak didiskusikan untuk

mengaplikasikan data spasial dengan teknik lebih utama yang sudah

dikembangkan untuk mengeksplorasi hubungan spasial. Analisis

data spasial dimulai dengan melihat pada titik pola dan dua teknik

yang digunakan untuk memeriksa yaitu analisis kuadrat (quadrat

analysis) dan analisis tetangga terdekat (nearest neighbor analysis)

(Moran, 1950).

Tetangga terdekat (nearest neighbor analysis) menyediakan

teknik analisis pola titik. Analisis tetangga terdekat difokuskan pada

jarak antara titik-titik daripada kepadatan titik-titik pada wilayah

studi untuk menentukan apakah titik yang diobservasi mengelompok

30

(clustered), acak (random) atau menyebar (dispersed). Jarak dij

antara tiap pasang dari titik i dan j pada sebuah pola titik dihitung

menggunakan teori Pitagoras. Tiap point i = 1,2,3,…, n, titik

tetangga paling dekat ditentukan yaitu min j dij. Mean atau rata-rata

dari observasi tetangga terdekat, . Statistik ini tidak dapat

digunakan untuk menggabungkan pola titik peta karena pengukuran

di unit sama dengan peta. Sebuah pengujian statitstik bernilai negatif

mengindikasikan sebuah mean jarak tetangga terdekat lebih kecil

dari yang diharapkan pada distribusi acak dan berisi dengan sebuah

pengelompokan titik-titik (Clark dan Evans, 1954).

2.13Peta

Peta adalah salah satu bentuk dokumen yang memuat

informasi tentang hubungan spasial unsur-unsur yang ada di muka

bumi, yang menggambarkan dunia nyata di atas suatu bidang datar

dalam bentuk symbol-simbol dan skala-skala tertentu yang dapat

dipertanggungjawabkan kebenarannya secara matematis (Kaneko,

1995).

Peta digital adalah suatu peta tematik yang disimpan dalam

format digital. Berbeda dengan format analog (hardcopy), peta

digital dapat diproses lebih lanjut dengan cepat, misalnya

penambahan dan koreksi data, dan kompilasi peta.

Adapun persyaratan-persyaratan geometrik yang harus

dipenuhi oleh suatu peta sehingga menjadi peta yang ideal adalah:

1. Jarak antara titik-titik

31

Jarak antara titik-titik yang terletak di atas peta harus sesuai

dengan jarak aslinya di permukaan bumi (dengan

memperhatikan faktor skala tertentu).

2. Luas

Luas suatu unsur yang direpresentasikan di atas peta harus

sesuai dengan luas sebenarnya (juga dengan

mempertimbangkan skalanya).

3. Sudut atau arah

Sudut atau arah suatu garis yang direpresentasikan di atas

peta harus sesuai dengan arah yang sebenarnya (seperti di

permukaan bumi).

4. Bentuk

Bentuk suatu unsur yang direpresentasikan di atas peta harus

sesuai dengan bentuk yang sebenarnya (juga dengan

mempertimbangkan faktor skalanya).

Pada kenyataannya di lapangan merupakan hal yang tidak

mungkin menggambarkan sebuah peta yang dapat memenuhi semua

kriteria di atas, karena permukaan bumi itu sebenarnya melengkung.

Sehingga pada saat melakukan proyeksi dari bentuk permukaan

bumi yang melengkung tersebut ke dalam bidang datar (kertas) akan

terjadi distorsi. Oleh karena itu maka akan ada kriteria yang tidak

terpenuhi, prioritas kriteria dalam melakukan proyeksi peta

tergantung dari penggunaan peta tersebut di lapangan, misalnya

untuk peta yang digunakan untuk perencanaan jaringan

telekomunikasi maka yang akan jadi prioritas peta ideal adalah

kriteria jarak dan titik, sedangkan pada peta lokasi sarana pelayanan

32

kesehatan yang akan digunakan adalah kriteria sudut dan arah

(Kurnianto, 2009).

2.14 Gi * statistik

Data spasial yang berkembang secara besar dan modern

dengan kemampuan untuk visualisasi dan manipulasi di Sistem

Informasi Geografis (SIG), menciptakan permintaan sebuah teknik

baru untuk analisis data spasial pada eksplorasi dan sebuah

penerimaan (Anselin & Getis, 1992). Statistik lokal yang berpusat

pada asosiasi pola spasial local (hotspot), untuk mendeteksi hotspot

pengukuran dengan statistik lokal memiliki kuantitas variasi pada

autokorelasi spasial daripada global (Tobler, 1965).

Hotspot (titik panas) adalah suatu kondisi yang mengindikasi

suatu wilayah membentuk clustering atau pengelompokan di sebuah

distribusi spasial. Hotspot secara sederhana dideteksi dengan cara

mengamati suatu lokasi dengan fenomena melimpah/besar. Dalam

ekologi, hotspot sering dideteksi di puncak global secara spasial,

dimana sebuah nilai pada observasi disatukan dengan semua nilai-

nilai data set. Hubungan data spasial penting dan arti dari lokal

spasial yaitu, menggabungkan nilai observasi dengan lokasi-lokasi

sekitar/tetangga dari letak yang diobservasi. Mendeteksi hotspot

adalah langkah awal untuk mengetahui proses untuk membangkitkan

kejadian dari pola spasial (Getis & Boots, 1978).

Hotspot diberikan pada lokasi dengan banyak atau beragam

kasus dalam daerah observasi, sebut saja wilayah yang paling

beragam. Umumnya, metode lokal spasial lebih efektif untuk

mendeteksi hotspot ketika area studinya luas dan proses

33

membangunnya tidak berubah-rubah atau tetap. Sedangkan

autokorelasi spasial adalah sebuah gagasan yang membuat semua

berkaitan dan segala yang dekat lebih banyak daripada yang jauh

(Tobler, 1965).

Pengukuran asosiasi spasial berdasarkan definisi dari sebuah

tetangga tiap lokasi dari observasi dari sebuah jarak. Metode Gi*

statistik z(Gi) dari Getis dan Ord merupakan metode yang

membantu mencari lokasi panas (hotspot), titik panas ini berguna

dalam menentukan nilai dari tetangga-tetangga yang berdekatan

dengan titik panas tersebut. Penentuan indikator suatu wilayah

dikatakan ekstrim tinggi hingga sangat rendah bergantung dari nilai

z(Gi), dimana z(Gi) > 2 artinya ada hubungan lokal nilai positif

signifikan, sedangkan apabila z(Gi) < -2 mengindikasikan bahwa

nilai keterkaitan sangat kecil/rendah (Getis dan Ord, 1992).

Penggunaan metode Gi * Statistik ini di pilih karena dengan metode

ini user atau pemakai dapat menentukan daerah rawan kemiskinanan

yang paling tinggi di bandingkan dengan daerah lainya dengan

mudah karena telah di kelompokkan per wilayah data.

Pada penelitian ini yang di jadikan titik awal adalah

Sukoharjo (xi), dimana daerah ini memiliki keragaman dan jumlah

data yang tinggi. Selain itu di hitung dengan metode queen move

didapat hasil Sukoharjo memiliki nilai rata – rata yang mendekati

dari keragaman kasus Indeks pembangunanan manusia tahun 2005.

34

Gambar 2. 2 Metode Queen Move

Dimana ,

X : Titik awal yang kita tentukan

A,B,C : Tetangga di sekitar titik X

Rumus Metode Queen Move

n

WijQ

Dimana :

Q : Rata – rata dari Queen Move

Wij : Jumlah data pada titik awal dan daerah sekitarnya

n : Jumlah daerah titik awal dan daerah sekitarnya

Tetangga pada Gi*Statistik adalah daerah-daerah yang

dikelompokkan berdasarkan titik awal sebagai titik pusatnya. Ada 2

jenis tetangga pada Gi*Statistik yaitu tetangga per region dari titik

awal dan tetangga dari luar daerah perhitungan atau tetangga

berdasarkan letak geografis (xj). Tetangga yang digunakan pada

perhitungan kali ini menggunakan jumlah kabupaten yang ada di

Provinsi Jawa Tengah.

Sedangkan tetangga (xj) yang berada diantara wilayah studi

yang di hitung berdasarkan letak geografis yang berdekatan dengan

titik awal yang telah di tentukan. Provinsi Jawa Tengah di kelilingi

oleh Provinsi Jawa Barat (26 kabupaten dan kota), Provinsi Jawa

X

A

C B

35

Timur (38 kabupaten dan kota) dan Daerah Istemewa Jogjakarta ( 5

kabupaten dan kota), sehingga jumlah kabupaten yang mengelilingi

Provinsi Jawa Tengah 69 kabupaten dan kota. Jika menggunakan

peritungan menggunakan Gi * stat menjadi 104 kabupaten dan kota

karena titik wilayah atau titik awal dihitung untuk menentukan nilai

n ( jumlah wilayah studi keseluruhan berdasarkan letak geografis).

Tetangga yang berdekatan dengan Klego dibagi menjadi 6

bagian terdekat yang dapat dilihat pada Tabel 2.2.

Tabel 2.1 Penentuan Tetangga di Provinsi Jawa Tengah

No Tetangga

Terdekat

Meliputi

Kelurahan

Jumlah

Tetangga

Jumlah

Tetangga

Dari

Tetangga

1. I Sukoharjo,wonogir

i,

klaten,karanganyar

, surakarta (kota)

6 6

2. II Sragen, magelang,

semarang, salatiga

(kota), grobogan

11 17

3. III Blora,pati,kudus,d

emak,semarang

(kota),kendal,tema

nggung,purworejo,

wonosobo,

magelang (kota)

21 38

4. IV Rembang,jepara, 26 64

36

batang,banjarnegar

a, kebumen

5. V Cilacap,

banyumas,purbalin

gga,pekalongan,pe

kalongan (kota)

31 95

6. VI Pemalang,brebes 33 128

7. VII Tegal , tegal ( kota

)

35 163

Jumlah tetangga pertama di dapat dari jumlah tetangga dari

Sukoharjo sebagai titik awal yang memiliki jumlah tetangga

termasuk klego yakni ada 6 kabupaten dan kota. Kemudian pada

jumlah tetangga kedua adalah 11 kabupaten dan kota dengan jumlah

tetangga dari tetangga 17 kabupaten dan kota ( Jumlah tetangga

pertama ditambahkan dengan jumlah tetangga kedua ). Begitu

dengan jumlah tetangga dengan tetangga – tetangga selanjutnya.

Adapun Rumus fungsi Gi * statistik dari Getis dan Ord,

j iji ww n

xx i i

n

xxs i i

2

2

( sumber : Scrucca, Luca, 2005 )

37

Dimana,

z(Gi) :nilai Gi*statistik

jij xdw )( :Jumlah data per region atau tetangga dari tetangga

X :Rata-rata seluruh kasus pada wilayah studi.

iw :Jumlah tetangga antara wilayah studi dengan tetangga

terdekatnya

s2 :variance / .perbedaan antar i (sites)

n :Jumlah tetangga yang berdekatan dengan studi area

(letak geografis)

38