Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK Kemiskinan adalah fenomena multidimensi. Ukuran kemiskinan yang berdasarkan, tingkat konsumsi (moneter), tidak cukup dalam menjelaskan multiple deprivation yang dihadapi oleh orang miskin. Dengan mengaplikasikan kerangka metodologi multidimensional Alkire & Foster pada data Survey Sosial Ekonomi Nasional Indonesia (2011), penelitian ini menegaskan bahwa ukuran kemiskinan moneter membutuhkan ukuran multidimensi untuk melengkapi ukuran kemiskinan di Indonesia. Sekitar 62,3 persen pendudukyang dinyatakan tidak miskin oleh ukuran kemiskinan moneter dinyatakan miskin secara multidimensi. Menggunakan model logit dan order logit penelitian ini menghasilkan bahwa pencapaian pendidikan yang lebih tinggi dari kepala rumah tangga meningkatkan kemungkinan untuk tidak miskin baik dalam kemiskinan moneter dan multidimensi. Makalah ini mengidentifikasi bahwa kesehatan adalah sumber utama kemiskinan multidimensi. Program asuransi kesehatan universal diperlukan. Investasi sumber daya manusia sangat penting dalam upaya penanggulangan kemiskinan.

---

ABSTRACT Poverty is multidimensional phenomenon. The poverty measurement that based on consumption level is insufficient in explaining the multiple deprivations faced by poor. Applying Alkire & Foster?s multidimensional methodology framework by utilizing the National Socio Economic Survey Indonesia data (2011), this study confirmed that the monetary measure of poverty should be complemented with multidimensional poverty measure to capture comprehensive picture of deprivation in Indonesia. Around 62.3 percent of populations that monetary poverty measurement declares them as non-poor are multidimensional poor. Using the logit and ordered logit model, this study also confirmed that a higher educational attainment of household head leads to a higher probability of being non-poor both in monetary and multidimensional poverty. The paper identifies that health is the major source of multidimensional poverty. Universal health insurance program is needed. Human investment is very important in efforts to reduce poverty.

Abstrak :
Pada model regresi data panel spasial dinamis terdapat lag dari variabel dependen dan spatial lag dari variabel dependen yang berperan sebagai variabel eksplanatori. Hal ini menyebabkan variabel eksplanatori berkorelasi dengan error, variabel jenis ini disebut variabel endogen eksplanatori. Dengan adanya variabel ini, estimasi secara ordinary least squares menjadi bias dan tidak konsisten. Oleh karena itu sebelum menaksir parameter pada model regresi data panel spasial dinamis harus dilakukan first-difference untuk menghilangkan efek individu dan selanjutnya dilakukan instrumental variabel pada variabel endogen eksplanatori. Kemudian untuk mendapatkan unbiased and consistent estimator, model ini ditaksir dengan metode Arrelano dan Bond yang menggunakan prinsip generalized method of moments optimal.