Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Laporan magang ini merupakan studi yang membahas pengukuran segitiga kemiskinan, pertumbuhan ekonomi dan ketimpangan di 19 provinsi Indonesia pada periode tahun 2003 hingga 2011 dan kemudian akan dilihat hubungan antara ketiga variabel tersebut. Laporan magang ini juga berisikan ringkasan fakta kondisi sosial-(makro) ekonomi dan kemiskinan level nasional dan daerah. Dan Sejauh mana kondisi sosial ekonomi mampu mempengaruhi pertumbuhan ekonomi, disparitas atau ketimpangan pendapatan dan pengurangan kemiskinan. Penelitian ini menggunakan metode regresi OLS pada data panel. Hal ini memiliki tujuan dan harapan agar jika angka ketimpangan dapat ditekan, maka pembangunan Indonesia akan semakin membaik dalam jangka panjang.

---

This study aims at measuring the correlation of poverty, growth and inequality in 19 provinces in Indonesia during 2003 to 2011. This study contains a summary of the facts of social conditions-(macro) economic and national and regional poverty levels. The extent to which the social and economic conditions can influence economic growth, disparities or inequalities of income and poverty reduction. This study uses OLS regression on panel data. It has a purpose and a hope that if the number of inequality can be reduced, then the development of Indonesia will be better in the long run."

"Tesis ini dilatarbelakangi oleh realisasi laju penurunan kemiskinan di Indonesia yang berjalan lambat. Konsentrasi analisis dalam penelitian ini, membahas komposisi pertumbuhan ekonomi sektoral dan migrasi terhadap pengurangan kemiskinan di Indonesia, mengingat kedua hal tersebut merupakan determinan dalam pengurangan kemiskinan. Ruang lingkup sektoral yang dicakup di sini, meliputi wilayah pedesaan dan perkotaan serta lapangan usaha. Tujuan penelitian ini, untuk menganalisis dampak pertumbuhan ekonomi sektoral dan migrasi terhadap laju pengurangan tingkat kemiskinan, baik untuk wilayah pedesaan, perkotaan dan nasional.Model penelitian ini ada dua. Model I (konsumsi perkapita riil masyarakat pedesaan dan perkotaan). Model II (PDB riil perkapita sektoral). Pada model II, sektor ekonomi dibagi menjadi 4 sektor berdasarkan keterkaitan sektor (berdasarkan Tabel Input Output Indonesia 2008). Hasilnya menunjukkan bahwa, (1) Sektor kunci mencakup sektor manufaktur. (2) Sektor forward oriented mencakup sektor pertanian. (3) Sektor backward oriented mencakup sektor listrik, gas, air bersih; sektor bangunan; sektor perdagangan, hotel, restoran; sektor transportasi, komunikasi; sektor jasa. (4) Sektor independent mencakup sektor keuangan, bank; sektor pertambangan, penggalian. Model I diestimasi dengan pooled regression residual. Model II diestimasi dengan bootstrap regression residual.Hasil pembentukan model I menunjukkan bahwa laju pertumbuhan perkotaan hanya mampu mempercepat laju pengurangan kemiskinan di perkotaan dan nasional, namun menyebabkan tingkat kemiskinan di pedesaan bertambah. Laju pertumbuhan pedesaan, mempercepat laju penurunan kemiskinan di pedesaan dan nasional, namun menyebabkan tingkat kemiskinan di perkotaan bertambah. Laju migrasi mempercepat laju pengurangan kemiskinan nasional dan menyebabkan tingkat kemiskinan di perkotaan bertambah. Hasil model II menunjukkan bahwa laju pertumbuhan sektor kunci tidak bersifat inklusif. Laju pertumbuhan sektor forward oriented bersifat inklusif di semua wilayah. Laju pertumbuhan sektor backward oriented bersifat inklusif di perkotaan dan nasional. Laju pertumbuhan sektor independent bersifat inklusif di pedesaan.

---

This thesis is motivated by the realization rate of poverty reduction in Indonesia that is still running slow. Concentration analysis in this study, discusses the sectoral composition of economic growth and migration on poverty reduction in Indonesia, since both of these are determinant of poverty reduction. Sectoral scope in this thesis, covering urban and rural areas as well as the field of business. The purpose of this study, to analyze the impact of sectoral growth and the rate of migration on poverty reduction, both for rural, urban and national.

Two model used here. Model I (real per capita consumption of rural and urban). Model II (real GDP per capita sectoral). In model II, the economy is divided into four sectors based on it?s linkage (based on Table Input Output Indonesia 2008). The results are, (1) Key sector covering the manufacture. (2) Forward-oriented sector covering the agriculture. (3) Backward oriented sectors include electricity, gas, water; construction; trade, hotels, restaurants; transportation, communication, and the service. (4) Independent sector includes the financial sector, banks; mining, quarrying. First Model, estimated by pooled regression. Model II was estimated by bootstrap regression residual.

First modeling shows that rate of urban growth accelerate of poverty reduction in urban and national, but it causes rural poverty increased. Rural growth, accelerate of poverty reduction in rural and nationwide, but it causes urban poverty increased. Migration, accelerate of poverty reduction nationally and led to increased levels of poverty in urban areas. Second model, indicate that growth rate of key sector is not inclusive. Growth rate of forward oriented sectors is inclusive in all areas. The growth rate of the backward oriented sectors, inclusive in urban and national. The growth rate of independent sector, was inclusif in rural."

"Penelitian ini menggunakan empat periode data panel rumah tangga 1993 2007 untuk menguji keberadaan dan pola jebakan kemiskinan poverty traps di tingkat rumah tangga di Indonesia Selain itu tesis ini menguji bagaimana pola ini berubah untuk kelompok mata pencaharian dan wilayah yang berbeda Penelitian ini mengikuti pendekatan aset asset based approach yang diperkenalkan oleh Barret dan Carter 2006 serta Adato et al 2006 Pendekatan ini memerlukan penerapan metode parametrik untuk membentuk sebuah indeks aset dan metode non parametrik untuk mengestimasi pola aset dinamik dan jebakan kemiskinan Penelitian ini menemukan adanya bukti yang menunjukkan adanya jebakan kemiskinan dengan banyak titik keseimbangan di wilayah Sumatra Penemuan lain adalah bahwa seluruh rumah tangga di wilayah Sulawesi cenderung memusat ke sebuah titik keseimbangan di bawah batas kemiskinan pada periode menengah Hal ini mengindikasikan bahwa rumah tangga di wilayah Sulawesi terjebak dalam kemiskinan secara bersama sama Akan tetapi terdapat bukti bahwa rumah tangga di wilayah Jawa dan Bali Nusa Tenggara Barat serta Kalimantan cenderung memusat ke sebuah titik keseimbangan di atas batas kemiskinan Hal ini berarti rumah tangga di wilayah ini tidak terjebak dalam kemiskinan

---

Using four waves of longitudinal household panel data 1993 ndash 2007 this paper examines the existence and patterns of household level poverty traps in Indonesia and how these patterns vary across different livelihood groups and regions in the country By following an asset based approach introduced by Barrett and Carter 2006 and Adato et al 2006 this paper performs parametric to construct an asset index and nonparametric techniques to estimate dynamic asset pattern and the poverty trap Findings indicate that there is evidence for multiple equilibria poverty trap in Sumatra region Also this study finds that all households in Sulawesi region converge to a single stable equilibrium in the longer period which is below the poverty line This may indicate that households in Sulawesi are collectively trapped However the findings show that households in Java and Bali West Nusa Tenggara and Kalimantan converge to a single stable equilibrium above poverty line This means that household in these regions do not face a poverty trap "

"Studi tentang kemiskinan multidimensi telah banyak dilakukan akhir-akhir ini, namun belum terdapat studi kemiskinan multidimensi yang fokus terhadap kelompok pekerja pertanian di Indonesia. Penelitian ini berusaha melihat pengaruh determinan kemiskinan yang terdiri dari lima aspek, yaitu pertanian, pendidikan, demografi, geografis dan sosioekonomi terhadap kemiskinan multidimensi di rumah tangga pertanian Indonesia. Menggunakan data panel dari Indonesia Family Life Survey (IFLS) tahun 2014 dengan teknik regresi cross sectional dan ordinary least square, penelitian ini menunjukkan bahwa determinan luas lahan pertanian dan sistem pengairan lahan dari aspek pertanian, akses terhadap kredit di aspek sosioekonomi, dan tempat tinggal rumah tangga sebagai aspek geografis, memiliki pengaruh signifikan dan negatif terhadap status kemiskinan multidimensi rumah tangga pertanian. Selain berpengaruh ke status kemiskinan, determinan tersebut juga berpengaruh untuk mengurangi nilai kemiskinan multidimensi yang dimiliki oleh rumah tangga pertanian.

---

Research about multidimensional poverty have been carried out lately, but there are no multidimensional poverty studies that focus on agricultural labor groups in Indonesia. This research tries to see the influence of poverty determinants consisting of five aspects, namely agriculture, demography, geographical, education and socioeconomics on multidimensional poverty in Indonesian agricultural households. By using panel data from the 2014 Indonesia Family Life Survey (IFLS) with cross sectional and ordinary least square regression techniques, this study shows that determinants such as agricultural land area and land irrigation systems from the agricultural aspect, access to credit in socioeconomic aspects, and residence household as a geographical aspect, has a significant and negative influence on the multidimensional poverty status of agricultural households. In addition to influencing poverty status, the determinant also has an effect on reducing the multidimensional poverty value that is owned by agricultural households"

"ABSTRAKKebijakan subsidi bahan bakar minyak menyebabkan beban anggaran yang cukupbesar bagi pemerintah, terlebih pada saat harga minyak dunia meningkat tajam.Kebijakan untuk mengurangi subsidi BBM sampai dengan saat ini terusmemperoleh kritik dikarenakan dampak kebijakan yang diperkirakan dapatmeningkatkan angka kemiskinan. Studi ini meneliti dampak dari pengurangansubsidi BBM terhadap kemiskinan dan kesenjangan. Studi ini menunjukkanbahwa kebijakan pemberian subsidi BBM malah menimbulkan kesenjangandalam distribusi manfaat subsidi. Namun, pengurangan subsidi BBM tidak sertamertamemperbaiki kesenjangan pendapatan. Studi ini juga menunjukkan bahwapengurangan subsidi BBM dapat meringankan beban anggaran pemerintah yangtimbul dari risiko volatilitas harga minyak dunia. Dengan menerapkan kebijakankompensasi yang tepat seperti bantuan kas yang tepat sasaran, stabilisasi hargabahan pokok, dan realokasi dana ke sektor lain yang menunjang pembangunansumber daya manusia, pengurangan subsidi BBM diyakini tidak menyengsarakanrakyat miskin, tetapi menguntungkan mereka dalam jangka panjang.

---

ABSTRACTThe fuel subsidy policy creates a strong fiscal burden for the government ofIndonesia, especially when the world oil price increases significantly. A policyoption to reduce fuel subsidies hitherto receives criticism because the policy isexpected to result in the increase of poverty rate. This paper examines the impactsof fuel subsidy cuts on poverty and inequality. This study has shown that the fuelsubsidy policy has inequality issue. However, reducing fuel subsidies does notnecessarily improve income inequality. The study also found that reducing fuelsubsidies would ease the fiscal burden stemming from the volatility of theinternational oil price. By implementing appropriate compensation policies suchas well-targeted cash transfer, commodity price stabilization, and reallocation ofthe fund to other sectors supporting human capital development, the fuel subsidyreduction will not hurt the poor, but benefit the poor in the long-run instead."

"Penelitian ini bertujuan untuk melihat hubungan tingkat kemiskinan rumah tangga terhadap penelantaran anak di Indonesia dengan menggunakan data Susenas MSBP 2015. Hasil penelitian dengan menggunakan regresi logistik multinomial diperoleh bahwa tingkat kemiskinan rumah tangga berpengaruh tehadap penelantaran anak. Anak yang tinggal di rumah tangga miskin memiliki kecenderungan lebih besar menjadi anak telantar daripada anak lainnya. Variabel kontrol yang digunakan meliputi umur dan jenis kelamin anak, tingkat pendidikan ibu, status pekerjaan orang tua, keberadaan ibu kandung di rumah tangga, ukuran rumah tangga, dan daerah tempat tinggal juga signifikan berpengaruh terhadap penelantaran anak.

---

This study aimed to explain the effects of household poverty on child neglect in Indonesia using Susenas data of Socio cultural and Educational Module 2015. By using multinomial logistic regression in analysis, the result shows that household poverty is a significant predictor of neglected children. Children living in poor household are more likely to be neglected than others. The control variables are age and sex of child, level education of mother, employment status of parents, the presence of the biological mother in the household, family size, and residence are also significantly affected the neglect of the child."

"Studi mandiri ini membahas pengaruh kebijakan Kredit Usaha Rakyat KUR dalam menanggulangi kemiskinan di Indonesia. Untuk membuktikannya, studi mandiri ini menganalisa data 33 provinsi ditambah data nasional pada periode 2013 ndash; 2014 menggunakan model analisa regresi panel Fixed Effect. Studi mandiri ini menemukan bahwa penyaluran 1 milyar rupiah KUR mampu mengurangi hingga 174 orang miskin dan penyaluran KUR kepada 1 orang mampu mengurangi hingga 10 orang miskin. Selain itu, studi mandiri ini menemukan bahwa adanya peran jangka panjang, efek pengendapan lag , dan efek debitur dalam penyaluran KUR mampu meningkatkan efektivitas KUR dalam menanggulangi kemiskinan.

---

The focus of this study is to discuss the effect of Kredit Usaha Rakyat KUR policy in tackling poverty in Indonesia. In order to prove it, this study analyzed 33 provinces plus 1 national data in the period 2013 ndash 2014 using Fixed Effect panel regression analysis model. This study found that the distribution of 1 billion rupiahs of KUR could reduce up to 174 poor people and the distribution to 1 person can reduce up to 10 poor people. Besides that, this study also found that the existence of long term effect, lag effect, and creditor effect can actually increase KUR effectiveness in tackling poverty. "

"Masalah kemiskinan masih menjadi salah satu masalah utama dalam perekonomian negara-negara di dunia terrnasuk Indonesia. Sejalan dengan berkembangnya pendapat adanya pengaruh variabel makro terhadap kemiskinan, penelitian yang dilakukan melihat bagaimana sifat dan signifikansi dari inflasi dan pengangguran terhaddap tingkat kemiskinan di Indonesia. Selain itu juga akan dilihat adanya pengaruh variabel ekonomi lainnya yaitu pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) dan variabel demografis yaitu pendidikan terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia.Sejumlah penelitian terkait di berbagai negara seperti Cutler&Katz (1991), Powers (1995a), dan Powers (1995b) menunjukkan adanya pengaruh yang signifikan dan positif dari pengangguran dan inflasi terhadap kemiskinan. Pengukuran kemiskinan yang digunakan dalam penelitian ini adalah Foster-Greer-Thorbecke (FGT) Poverty Index yang terdiri dari Head Count Index, Poverty Gap Index, dan Distributionally Sensitive Index. Ini merupakan pengukuran kemiskinan yang digunakan secara resmi oleh Badan Pusat Statistik (BPS). Penelitian dengan model ekonometri dilakukan dengan menggunakan data 23 provinsi pada tahun 2001-2003.Hasil penelitian menunjukkan bahwa inflasi berpengaruh searah dan signifikan terhadap Head Count Index, Poverty Gap Index, dan Distributionally Sensitive Index. Pengangguran berpengaruh searah terhadap Head Count Index dan Poverty Gap Index, tetapi berpengaruh tidak searah terhadap Distributionally Sensitive Index. Variabel lainnya yaitu pertumbuhan PDRB berpengaruh searah terhadap Head Count Index, tetapi berpengaruh tidak searah terhadap Poverty Gap Index dan Distributionally Sensitive Index. Sementara pendidikan menunjukkan bahwa peningkatan pendidikan dapat mengurangi Head Count Index dan Poverty Gap Index, tetapi tidak cukup berpengaruh terhadap Distributionally Sensitive Index."

"Berdasarkan Social Accounting Matrix Indonesia 2015 dan metode micro-simulation, penelitian ini menunjukkan bagaimana pertumbuhan sektoral mempengaruhi ketimpangan pendapatan dan kemiskinan di Indonesia, serta peran Usaha Kecil Menengah (UKM) sektor manufaktur terhadap penurunan ketimpangan pendapatan. Dari 24 sektor, hanya pertumbuhan di 10 sektor saja akan menurunkan ketimpangan pendapatan, dengan penurunan terbesar di sektor pertanian tanaman lainnya. UKM tidak memiliki peran khusus terhadap penurunan ketimpangan pendapatan di Indonesia, yang berpengaruh adalah sektor dari UKM tersebut. Diketahui juga bahwa semua pertumbuhan sektor ekonomi akan menurunkan kemiskinan dengan kontribusi yang berbeda-beda. Pertumbuhan di sektor pertanian tanaman lainnya memiliki kontribusi terbesar dalam pengentasan kemiskinan di Indonesia.

---

Based on extended Indonesia’s Social Accounting Matrix (SAM) 2015 and using micro-simulation method, this study shows how sectoral growth affects income inequality and poverty in Indonesia, also the contribution of Small and Medium Enterprises (SMEs) manufacturing sector in reducing income inequality. Of the 24 sectors in Indonesia, only growth in 10 sectors can reduce income inequality, with the largest reduction is growth in other corp agricultural sector. SMEs have no special effect in reducing income inequality. The impact depends on which sector the SME is in. This study also shows that growth in all economic sectors have an impact on poverty alleviation in different contributions. Growth in other crop agriculture sector had the largest contribution to poverty alleviation in Indonesia."

"Keberhasilan program-program pembangunan sangat tergantung pada ketepatan pengidentifikasian target group dan target area. Begitu pula dalam program pengentasan kemiskinan, keberhasilannya tergantung pada langkah awal dari formulasi kebijakan, yaitu mengetahui apa saja yang menjadi karakteristik rumah tangga miskin dan bagaimana pengaruhnya terhadap kemiskinan diharapkan dari penelitian ini dapat diketahui dengan lebih baik siapa si miskin yang menjadi target pengentasan program kemiskinan. Kemudian diantara sebegitu banyak permasalahan dalam kemiskinan mana yang lebih prioritas untuk diselesaikan lebih dahulu.Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data Susenas kor Kota Solok tahun 2011. Data susenas kor diolah dengan menggunakan perhitungan Indeks Foster Greer Thorbecke dan analisis regresi logistik menggunakan program pengolahan data statistik berupa Statistical Product and Service Solution (SPSS) versi 13. Indeks Foster Greer Thorbecke digunakan untuk menentukan jumlah penduduk miskin, tingkat kedalaman kemiskinan, tingkat keparahan, dan karakteristik rumah tangga miskin di Kota Solok. Sedangkan untuk melihat bagaimana pengaruh dari karakteristik rumah tangga terhadap kemiskinan digunakan analisis regresi logistik.Hasil penelitian menunjukan bahwa dari data yang ada dapat diketahui beberapa karakteristik kemiskinan di Kota Solok secara demografi, pendidikan, ketenagakerjaan dan perumahan. Karakteristik yang paling berpengaruh terhadap kemiskinan di Kota Solok adalah pendidikan, dimana semakin tinggi tingkat pendidikan kepala rumah tangga maka resiko rumah tangga tersebut untuk menjadi miskin lebih kecil.

---

The success of development programs is highly dependent on the accuracy of the identification of target groups and target areas. Similarly, the poverty alleviation program, its success depends on the initial step of policy formulation, knowing what is the characteristics of poor households and how they affect poverty can be expected from this research known better who the poor are targeted poverty alleviation programs. Then among so many problems in which poverty is more priority to be solved first.The study was conducted using data Susenas Kota Solok 2011. Data Susenas processed using Foster Greer Thorbecke index calculation and logistic regression analysis using statistical data processing program such as Statistical Product and Service Solutions (SPSS) version 13. Foster Greer Thorbecke index is used to determine the number of poor people, the depth of poverty, severity, and characteristics of the poor households in the city of Solok. Meanwhile, to see how the effects of household characteristics on poverty used logistic regression analysis.The results showed that of the existing data can be seen some of the characteristics of poverty in the city of Solok in demography, education, employment and housing. The characteristics that most affect poverty in the City of Solok is education, where the higher the level of education of household heads, the risk of these households to become less poor."