Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Migrasi dan Life Course

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Migrasi dan Life Course"— Transcript presentasi:

1 Migrasi dan Life Course
Program S2 Kependudukan dan Ketenagakerjaan Pasca Sarjana Universitas Indonesia Mobilitas Penduduk, 24 April 2009

2 Migrasi & Life Course: Outline
Pendekatan Life Course secara umum Diterjemahkan ‘Siklus Hidup’?Kurang tepat Anatomi Life Course Migrasi dan Life Course Ilustrasi: Aplikasi Life Course dalam Migrasi

3 Pendekatan Life Course: Definisi
Hidup manusia dari lahir hingga mati dilihat sebagai rangkaian status dan urutan peristiwa (event), aktivitas, dan pengalaman Sejak lahir hingga menua, seorang manusia mengalami peristiwa (event) yang menandai titik-titik penting dalam hidupnya dan mengorganisasi hidupnya di sekitar peristiwa ini. Contoh: masuk sekolah, bekerja, menikah, melahirkan, pindah rumah

4 Pendekatan Life Course: Definisi
Manusia hidup di dalam konteks sejarah, politik, ekonomi, sosial, dan budaya Maka: manusia mengorganisasikan hidupnya berdasarkan munculnya peristiwa (event) dan berdasarkan konteks hidupnya  Mengkombinasikan makro dan mikro, konteks dan individu Nanti akan jelas dalam ilustrasi apa yang dimaksud dengan kombinasi makro dan mikro, konteks dan individu

5 Pendekatan Life Course: Definisi
Siklus Hidup, terjemahan dari Life Cycle Teori siklus hidup cenderung ‘deterministik’  setiap keluarga dianggap cenderung mengikuti pola yang sama yang secara normatif diterima oleh masyarakat Contoh: asumsi urutan tahap kehidupan keluarga yang dianggap universal: menikah  punya anak pertama dst anak-anak meninggalkan rumahpasangan meninggal.

6 Pendekatan Life Course: Definisi
Tahap-tahap dalam kehidupan individu yang membentuk keluarga/rumah tangga beragam dan kompleks; maka pendekatan life course diajukan; Contoh keragaman: Menikah-bercerai-menikah-punya anak-bercerai Individu tidak berpasangan dan tidak punya anak Individu punya anak tanpa pasangan (lahir di luar perkawinan) Inseminasi (punya anak tanpa pasangan) Berpasangan (union formation) tapi tidak ingin punya anak

7 Pendekatan Life Course: Definisi
Tujuan: mendeteksi pola, menjelaskan mengapa pola itu terjadi (analisis), dan memprediksi dan memproyeksikan pola tanpa mengasumsikan pola tertentu akan cenderung muncul Walaupun: ada pola regular yang bisa diobservasi, dan ada kecenderungan umum yang bisa dideteksi Contoh: Skedul migrasi berdasarkan umur yang menunjukan kecenderungan umum

8

9 Anatomi dari Life Course
Status (state) Peristiwa (event/transition) Karir (career) Life course Keterkaitan hidup (linked lives)

10 LIFE COURSE DARI NAULI SITOMPUL (Data Rekaan)
Melahirkan Anak Tidak/Belum Melahirkan Anak I II Perkawinan Tidak/Belum Kawin Kawin Pekerjaan Tidak/Belum Bekerja PWC BCA Pendidikan <SD SD SMP SMA S1 Tempat tinggal Medan Depok JakSel 1977 1982 1987 1992 2002 1997 2007 Waktu -LIFE COURSE- Lahir di Medan, 17 Februari 1977

11 Anatomi dari Life Course
Status (state): Atribut dari individu pada waktu tertentu; Contoh: Status menikah, status punya anak, status bekerja, pada waktu t

12 LIFE COURSE DARI NAULI SITOMPUL (Data Rekaan)
Waktu -LIFE COURSE- Pendidikan Pekerjaan Perkawinan Tempat tinggal Melahirkan Anak Medan Depok JakSel PWC BCA Kawin I II 1997 2007 1977 1982 1987 1992 2002 SD SMP S1 SMA Tidak/Belum Melahirkan Anak Tidak/Belum Kawin Tidak/Belum Bekerja <SD Lahir di Medan, 17 Februari 1977 ‘STATUS’ (pada tahun 2007) Ibu dua anak Kawin Akuntan di BCA S1 Tinggal di Jakarta Selatan

13 Anatomi dari Life Course
Peristiwa (event) atau transisi (transition): Yaitu perubahan dari atribut atau perubahan status; Contoh: Peristiwa kawin, mengubah atribut/status dari tidak kawin menjadi kawin

14 LIFE COURSE DARI NAULI SITOMPUL (Data Rekaan)
Waktu -LIFE COURSE- Pendidikan Pekerjaan Perkawinan Tempat tinggal Melahirkan Anak Medan Depok JakSel PWC BCA Kawin I II 1997 2007 1977 1982 1987 1992 2002 SD SMP S1 SMA Tidak/Belum Melahirkan Anak Tidak/Belum Kawin Tidak/Belum Bekerja <SD Lahir di Medan, 17 Februari 1977 PERISTIWA (EVENT/TRANSITION) Kawin November 2004 Masuk SD Juli 1983 Pindah Ke Depok Juli 1995

15 Anatomi dari Life Course
Karir: Tahap-tahap urutan peristiwa, Contoh: karir pendidikan: belum sekolah-SD-SMP-SMA-S1, dst.

16 LIFE COURSE DARI NAULI SITOMPUL (Data Rekaan)
Waktu -LIFE COURSE- Pendidikan Pekerjaan Perkawinan Tempat tinggal Melahirkan Anak Medan Depok JakSel PWC BCA Kawin I II 1997 2007 1977 1982 1987 1992 2002 SD SMP S1 SMA Tidak/Belum Melahirkan Anak Tidak/Belum Kawin Tidak/Belum Bekerja <SD Lahir di Medan, 17 Februari 1977 Karir Pendidikan

17 Anatomi dari Life Course
Life course seorang individu terdiri dari Sekumpulan karir paralel

18 LIFE COURSE DARI NAULI SITOMPUL (Data Rekaan)
Waktu -LIFE COURSE- Pendidikan Pekerjaan Perkawinan Tempat tinggal Melahirkan Anak Medan Depok JakSel PWC BCA Kawin I II 1997 2007 1977 1982 1987 1992 2002 SD SMP S1 SMA Tidak/Belum Melahirkan Anak Tidak/Belum Kawin Tidak/Belum Bekerja <SD Lahir di Medan, 17 Februari 1977

19 Anatomi dari Life Course
Linked lives (keterkaitan hidup): Dalam mengatur hidupnya, life course seorang individu berhubungan dengan life course orang lain dan dapat saling mempengaruhi Contoh: Karir suami dan karir istri, karir ibu dan anak

20 LIFE COURSE DARI NAULI SITOMPUL (Data Rekaan)
Waktu -LIFE COURSE- Pendidikan Pekerjaan Perkawinan Tempat tinggal Melahirkan Anak Medan Depok JakSel PWC BCA Kawin I II 1997 2007 1977 1982 1987 1992 2002 SD SMP S1 SMA Tidak/Belum Melahirkan Anak Tidak/Belum Kawin Tidak/Belum Bekerja <SD Lahir di Medan, 17 Februari 1977 Tidak bekerja karena menikah dan ingin punya anak

21 Life Course dan Perubahan Sosial
Di dalam perspektif life course, perubahan sosial terjadi karena pergeseran dari struktur hidup dalam kumpulan life course yang ada di dalam masyarakat Misalnya, pergeseran dari waktu pertama kali bekerja, menikah, dan memiliki anak

22 KARIR PERKAWINAN Belum Kawin 10 30 Usia Kawin (Tahun) 20 Kawin
20 Kawin IBU SITOMPUL: 21 IBU JOKO: 18 IBU AMIN: 16 IBU ANDI: 18 IBU KAUNANG: 19 Rata-rata: 18.4 KOHOR IBU DARI NAULI SITOMPUL KARIR PERKAWINAN NAULI: 27 SHINTA: 22 NAILA: 18 SYLVIA: 25 LINDA: 24 KOHOR DARI Rata-rata: 23.2

23 Migrasi dan Life Course
Migrasi dengan pendekatan life course mengkombinasikan faktor-faktor di luar individu dan faktor individu dalam migrasi  mengintegrasikan makro dan mikro,  mempertimbangkan konteks dan pelaku

24 Migrasi dan Life Course
Migrasi adalah Karir Instrumental Migrasi adalah ‘cara’ atau ‘alat’ untuk tujuan tertentu, tetapi bukan merupakan tujuan itu sendiri Migrasi adalah karir tersubordinasi terhadap karir lainnya (bukan karir utama dan terpenting) karena selalu tergantung dengan karir lainnya: pendidikan, pekerjaan, pembentukan keluarga Karir utama yang mempengaruhi karir migrasi disebut karir pendorong (triggering career)

25 Migrasi dan Life Course
Karir pendorong: Sejak kecil Ida hidup di Malang, dan harus pindah ke Bandung untuk kuliah pada tahun Karir pendidikan adalah karir pendorong. Individu dengan status kawin dalam interval waktu tertentu memiliki kecenderungan pindah lebih rendah daripada individu dengan status belum kawin, jadi di sini status perkawinan adalah karir pendorong

26 LIFE COURSE DARI NAULI SITOMPUL (Data Rekaan)
Waktu -LIFE COURSE- Pendidikan Pekerjaan Perkawinan Tempat tinggal Melahirkan Anak Medan Depok JakSel PWC BCA Kawin I II 1997 2007 1977 1982 1987 1992 2002 SD SMP S1 SMA Tidak/Belum Melahirkan Anak Tidak/Belum Kawin Tidak/Belum Bekerja <SD Lahir di Medan, 17 Februari 1977 Migrasi karena Karir Pendidikan Migrasi karena Karir Perkawinan

27 Migrasi dan Life Course
Karir pendorong mempengaruhi migrasi dalam hal: Jarak: karir pendidikan dan pekerjaan biasanya mendorong migrasi jarak (relatif) jauh; karir pernikahan cenderung mendorong migrasi jarak (relatif) pendek Arah, lokasi tujuan: karir pekerjaan di bidang pertambangan mengarahkan seorang individu pindah ke lokasi pertambangan; pernikahan dengan seseorang mengarahkannya untuk pindah ke lokasi pasangannya

28 Jenis Data Migrasi Berdasarkan pendekatan Life Course, ada dua macam data: Data status (status-based data) Data peristiwa (event-based data)

29 Data Migrasi Mikro Data status (status-based data): Status saat ini:
Status migran, yaitu pernah migrasi/tidak pernah migrasi pada periode tertentu Tempat tinggal saat ini Tempat tinggal pada dua periode waktu yang berbeda Periode yang tetap (mis: 5 tahun): Tempat tinggal pada waktu sensus dan lima tahun yang lalu  migrasi risen Periode yang variabel: Tempat tinggal pada waktu sensus dan pada waktu lahir  migrasi seumur hidup Tempat tinggal pada beberapa waktu yang berbeda

30 Data Migrasi Mikro Data peristiwa (event-based data):
Migrasi atau tidak pada periode tertentu (=status migran) Pernah migrasi atau tidak Jumlah migrasi Waktu migrasi Contoh: Indonesia Family Life Survey, migrasi responden diikuti sejak usia 12 tahun

31 Data Migrasi Agregat Data status (status-based data):
- Status saat ini: Jumlah orang yang memiliki status migran; jumlah orang bertempat tinggal di lokasi tertentu saat ini Jumlah orang berdasarkan tempat tinggal pada dua periode waktu tertentu atau lebih Data peristiwa (event-based data): - Jumlah kejadian (migrasi) pada waktu tertentu

32 CONTOH DATA STATUS, DATA AGREGAT

33 CONTOH DATA STATUS, DATA AGREGAT

34 CONTOH DATA STATUS, DATA AGREGAT
Sumber: Laporan Perkembangan Kependudukan Kota Groningen 2008, Belanda (http://gemeente.groningen.nl/)

35 Ilustrasi Perubahan sosial dengan perspektif life course dilihat dari adanya perubahan perilaku (life course) antar kohor. Konteks sejarah, sosial, politik, ekonomi, budaya, menyebabkan perubahan dari struktur life course: waktu, alasan, jumlah, dan urutan dari peristiwa (event)

36 Ilustrasi PERTAMA: Tingkat Migrasi
Topik: Perubahan tingkat (rate) migrasi pertama antar provinsi dari kohor ke kohor  Tingkat migrasi antar provinsi meningkat dari kohor ke kohor Perubahan sosial yang dilacak (misalnya): - Aksesibilitas antar provinsi meningkat karena pembangunan di bidang infrastruktur dan transportasi

37 Pertanyaan penelitian
Apakah kohor yang lebih muda memiliki kecenderungan untuk bermigrasi antar provinsi lebih tinggi dibanding kohor yang lebih tua? Perspektif Life course  Situasi sosial lebih maju dihadapi oleh kohor lebih muda sehingga mempengaruhi mereka dalam mengorganisasi karir tempat tinggal mereka

38 Data: responden seksi migrasi IFLS 1993 (bersih)
Data: Responden yang masuk dalam seksi migrasi IFLS 1993 Pada waktu survei berusia 15 tahun ke atas Definisi migrasi: Migrasi pertama kali setelah mencapai usia 12 tahun, antar provinsi Di tempat tujuan sedikitnya 6 bulan

39 Deskripsi Sampel IFLS 1993 Migrasi Antar Provinsi (Data Bersih)
JUMLAH SAMPEL: RESPONDEN

40 Deskripsi Sampel IFLS 1993 Migrasi Antar Provinsi (Data Bersih)
JUMLAH SAMPEL: RESPONDEN

41

42

43

44

45 Sumber: Frankenberg (1995)
Provinsi sampel IFLS Sumber: Frankenberg (1995)

46 RASIO HAZARD/RATE (HAZARD RATIO)
Model Regresi Cox Regresi Cox STATAsyntax stcox Model: RASIO HAZARD/RATE (HAZARD RATIO)

47 Model Regresi Cox Hazard atau rate adalah variabel dependen yang mengukur tingkat: Rasio Hazard adalah perbandingan antara Hazard suatu kategori dengan baseline (kategori dasar dari model regresi)

48 Spesifikasi Model Model regresi:
Rasio hazard migrasi antar provinsi terhadap hazard migrasi antar provinsi untuk kategori baseline, yaitu: Perempuan <SD Lahir <1930 Tinggal pada usia 12 di luar Sumatra, Jawa, Bali, NTB,NTT)

49 HASIL REGRESI COX Variabel Hazard Std. Difference Ratio Err. (%)
Gender Laki-laki 1.133 ** 0.054 13.27 Perempuan (Ref. Cat) - Pendidikan Tertinggi <SD (Ref. Cat) SD 1.490 0.111 48.99 SLTP 3.289 0.292 228.86 SLTA 3.503 0.314 250.28 Akademi/Universitas 4.995 0.545 399.47

50 HASIL REGRESI COX, LANJUTAN
Variabel Hazard Std. Difference Ratio Err. (%) Kohor tahun lahir <1930 (Ref. Cat) - 1.256 * 0.138 25.64 1.427 ** 0.151 42.66 1.580 0.164 58.01 1.814 0.193 81.37 3.483 0.448 248.34

51 HASIL REGRESI COX, LANJUTAN
Variabel Hazard Std. Difference Ratio Err. (%) Provinsi Sumatra 1.339 ** 0.145 33.87 tempat tinggal Jawa Barat 1.073 0.147 7.31 saat 12 tahun DKI Jakarta+ 1.848 0.200 84.80 Jawa Tengah 2.492 0.256 149.17 Yogyakarta 1.381 * 0.175 38.09 Jawa Timur 1.104 0.126 10.37 Bali, NTB, NTT 0.384 0.061 -61.61 Lainnya - Signifikansi: **0.01 *0.05

52

53 Ilustrasi Kedua: Alasan Bermigrasi
Topik: perubahan alasan bermigrasi, terutama untuk perempuan alasan migrasi bergeser: alasan pekerjaan meningkat dibandingkan dengan alasan perkawinan Perubahan sosial yang dilacak Partisipasi perempuan dalam pasar kerja Kebebasan memilih dari perempuan (pindah bukan karena ‘ikut suami’)

54 Pertanyaan penelitian
Apakah perempuan dari kohor yang lebih muda dibanding kohor yang lebih tua cenderung untuk bermigrasi dengan alasan pekerjaan daripada dengan alasan perkawinan?  Perspektif life course: ada perubahan karir pendorong (pekerjaan vs perkawinan) dalam migrasi dari kohor ke kohor

55 Data: IFLS 1993, data migran (bersih)
Data: Responden bermigrasi pertama kali setelah mencapai usia 12 tahun dengan alasan pekerjaan atau perkawinan (hanya migran!)  Migrasi untuk alasan lain dikeluarkan  Migrasi di atas usia 30 tahun dikeluarkan (outlier, dan ‘konteks’ migrasinya berbeda) Aspek jender: responden laki-laki dan perempuan dipisahkan karena ingin melihat perubahan antar kohor dari perempuan

56 Model Logit Dari model linier Regresi logistiknya adalah
di mana P adalah probabilita kejadian tertentu dan e adalah hubungan eksponensial Model logit adalah

57 Spesifikasi Model Model regresi:
Probabilitas migrasi karena pekerjaan dibandingkan dengan probabilitas migrasi karena perkawinan

58 DESKRIPSI SAMPEL MIGRAN, IFLS 1993 (DATA BERSIH)
Variabel Jumlah (N) Mig_Kerja (%) Jender Laki-laki 1,528 61.71 Perempuan 1,367 22.17 Pendidikan <SD 438 27.40 SD 1,485 41.08 SLTP 465 49.68 SLTA+ 507 56.21 Kohor <1945 816 44.12 594 46.63 928 40.73 1965 557 41.47

59 DESKRIPSI SAMPEL MIGRAN, IFLS 1993 (DATA BERSIH)
Variabel Jumlah (N) Mig_Kerja (%) Lokasi tujuan Inter-prov. 850 76.82 Intra-prov. 2,045 29.00 Kelompok usia (tahun) 12-15 459 51.63 16-20 1,179 42.49 21-25 864 39.70 26-30 393 41.98 TOTAL 2,895 43.04

60 HASIL REGRESI LOGISTIK MIGRAN
Variabel Coef. Mean SLTA+ <SD - 0.10 SD 0.41 0.54 0.00 SLTP 1.10 0.17 1.26 0.20 <1945 0.31 -0.09 0.24 -0.02 -0.59 0.33 -0.20 1965+ -0.89 0.12 -0.11 Inter-provinsi 2.79 0.35 0.97 Usia -0.68 21.03 -14.26 Usia2 0.01 461.51 5.94 _cons 7.86 1.45 RESPONDEN LAKI-LAKI: Probabilitas migrasi karena alasan pekerjaan untuk responden berpendidikan SLTA+ adalah 81%. Berarti probabilitas migrasi karena alasan perkawinan untuk responden berpendidikan SLTA+ adalah 19% (100%-81%). --- : Tidak signifikan pada 5%

61

62

63

64

65

66

67 Kesimpulan Migrasi didorong oleh perubahan (transisi) pada karir pendorong Migrasi dengan perspektif life course mengintegrasikan analisis makro dan mikro Perubahan sosial dilihat sebagai perubahan sekumpulan individu dalam mengorganisasikan life course mereka dalam situasi sosial, politik, budaya, yang mereka hadapi


Download ppt "Migrasi dan Life Course"

Presentasi serupa


Iklan oleh Google