SEPAKAT PANDUAN PENGGUNA Modul Analisis Maret 2018

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Indikator Kesejahteraan Masyarakat
Advertisements

Pertumbuhan Pro-Kemiskinan
Metode Penarikan Contoh I (Praktikum)
DIREKTORAT STATISTIK KEPENDUDUKAN DAN KETENAGAKERJAAN
BAB 6 EKONOMI MIKRO DAN EKONOMI MAKRO.
Pesan-pesan utama Tingkat kemiskinan meningkat sedikit pada tahun 2005 dan menurun kembali ke tingkat pra-tsunami pada tahun 2006, difasilitasi oleh berakhirnya.
Indikator Kesejahteraan Masyarakat
Masalah dan Isyu Sentral dalam Pembangunan
MASALAH POKOK PEMBANGUNAN
Kemiskinan, Ketimpangan, dan Pembangunan
STATISTIK I (DESKRIPTIF) MKF
Tugas Pengendalian Mutu
Langkah-Langkah Dalam Proses Penelitian
INDIKATOR TUJUAN PEMBELAJARAN MATERI. Membandingkan PDB dan pendapatan per kapita Indonesia dengan Negara lain.
Sensus Survei Registrasi Peran & Fungsi
SURVEI SOSIAL EKONOMI NASIONAL (SUSENAS) TAHUN 2012
Asisten Pemerintahan dan Kesra
Ketidakmerataan Distribusi
GINI RASIO kabupaten gunungkidul tahun 2010
PELAKSANAAN SPF DI PROVINSI MALUKU
Dukungan Lembaga Legislatif Dalam Percepatan Program Pengentasan Kemiskinan Disampaikan oleh: Dra. Sri Marnyuni (Anggota Komisi E – F-PAN DPRD Jawa.
Kondisi Kemiskinan.
MONEV PROGRAM PENANGGULANGAN KEMISKINAN OLEH TKPK PROVINSI PAPUA BARAT
Data dan Informasi dalam Perencanaan
Kab. Jepara PEMANFAATAN PBDT 2015 UNTUK PROGRAM PENANGGULANGAN KEMISKINAN KAB. JEPARA.
Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kabupaten Gunungkidul
RANGKAIAN KEGIATAN PENJAMINAN MUTU PENDIDIKAN TAHUN 2012
Paparan Kajian Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial (PMKS) Kemiskinan di Desa Merah di Kabupaten Temanggung Ro’fah, Ph.D. Jamil Suprihatiningrum, M.Pd.Si.
Presentasi proyek 4 formulir survei web/html siswa
PENGOLAHAN & ANALISIS DATA
BAB 6 EKONOMI MIKRO DAN EKONOMI MAKRO.
Aplikasi Simpadu Kemiskinan
Rapat lanjutan penyusunan pemetaan indikator kependudukan dan keluarga berencana hasil Susenas Desember 2015.
Garapan Drs. Puji Suharjoko
PENANGGULANGAN KEMISKINAN MELALUI PENINGKATAN JIWA KEWIRAUSAHAAN
PROYEKSI PENDUDUK PROVINSI JAMBI
KEMISKINAN DAN KESENJANGAN
SISTEM INFORMASI KESEHATAN NASIONAL (SIKNAS)
Komite Mutu, Keselamatan, dan Kinerja
SUMBER DATA DEMOGRAFI (Bagian II)
Pertumbuhan Pro-Kemiskinan
DISTRIBUSI PENDAPATAN
KEMISKINAN.
Ketenagakerjaan dalam Pembangunan Ekonomi
BAHAN AJAR EKONOMI Kelas X Semester 2.
Selamat Datang di PowerPoint
? 1. Konsep Statistika STATISTIKA : Kegiatan untuk : mengumpulkan data
KETENAGAKERJAAN DALAM PEMBANGUNAN EKONOMI
Masalah dan Isyu Sentral dalam Pembangunan
RANGKAIAN KEGIATAN PENJAMINAN MUTU PENDIDIKAN TAHUN 2012
PERTUMUHAN EKONOMI DAN PENENGGULANGAN KEMISKINAN
KONSEP PEMBANGUNAN EKONOMI
Kemiskinan, Ketimpangan, dan Pembangunan
Masalah dan Isyu Sentral dalam Pembangunan
PENGANTAR EKONOMI MAKRO
Ketidakmerataan Distribusi
POVERTY AND NUTRITIONAL STATUS
PENAJAMAN PROGRAM DAN ANGGARAN
KEBIJAKAN PEMERINTAH DALAM MENGHADAPI MASALAH EKONOMI
PEMANFAATAN DATA SUSENAS MODUL KONSUMSI
Analisis Ketenagakerjaan Kabupaten Pacitan
SEPAKAT PENGANTAR SEPAKAT MARET 2018
Presentasi proyek 4 formulir survei web/html siswa
PEMANFAATAN SEPAKAT di Kabupaten Pacitan Kabupaten Pacitan
EKONOMI MIKRO dan EKONOMI MAKRO STANDAR KOMPETENSI KOMPETENSI DASAR MATERI PEMBELAJARAN.
SISTEM INFORMASI TERPADU PENANGGULANGAN KEMISKINAN JAWA TENGAH
Diambil dari Buku “Panggilan Keberpihakan”
Laksmi Yustika Devi Muhammad Iqbal Taftazani
Indikator Pembangunan Ekonomi
STATISTIK PENDIDIKAN. PARTISIPASI SEKOLAH Terdapat dua ukuran partisipasi sekolah yang utama: 1.Angka Partisipasi Kasar (APK) 2.Angka Partisipasi Murni.
Transcript presentasi:

SEPAKAT PANDUAN PENGGUNA Modul Analisis Maret 2018 DIREKTORAT PENANGGULANGAN KEMISKINAN & KESEJAHTERAAN SOSIAL Modul Analisis Maret 2018

Siklus Pembuatan Kebijakan Publik Modul Analisis (SnaPA) Menganalisis dan mendiagnosis tantangan unik yang dihadapi masyarakat miskin dan rentan berbasis data yang representatif dan dapat dipertanggungjawabkan ke publik P e n g a r M o i t E v l u s A K m k c P e n g a r M o i t E v l u s A K m k c

Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten Pacitan Secara Umum 2,4% Rata-rata Pertumbuhan Pengeluaran per Kapita Riil per tahun selama 2006 hingga 2015 Analysis : What? Using data to find unique challenges faced by the poor so we can help them addressing their unique challenges (Growth Incidence Curve) Analysis : Why? Because the poor are lagged behind and indicator measuring average is not sufficient to capture it (existing examples) Namun ternyata …

Sumber: Susenas 2016, Perhitungan SNaPA Kesejahteraan penduduk miskin cenderung stagnan bila dibandingkan dengan penduduk kaya Analysis : What? Using data to find unique challenges faced by the poor so we can help them addressing their unique challenges (Growth Incidence Curve) Analysis : Why? Because the poor are lagged behind and indicator measuring average is not sufficient to capture it (existing examples) Sumber: Susenas 2016, Perhitungan SNaPA

Karakteristik Penduduk Kabupaten Pacitan Akses ke Air Bersih Rata-rata keseluruhan 66% Punya Akses ke Air Bersih... 40% yang tidak memiliki air minum bersih didominasi oleh penduduk 60% termiskin

Karakteristik Penduduk Kabupaten Pacitan Sanitasi baik Rata-rata keseluruhan 40% Memiliki Sanitasi Baik... Hanya 12% dari penduduk termiskin yang memiliki akses ke sanitasi berkualitas

Karakteristik Penduduk Kabupaten Pacitan Sanitasi baik Rata-rata keseluruhan 46% Memiliki Hunian Berkualitas Baik Lebih dari 70% penduduk termiskin masih memiliki kualitas bahan bangunan rumah sub-standar

Sumber: Susenas 2015, Perhitungan Staf Bank Dunia Banyak pula penduduk yang berada hanya sedikit di atas Garis Kemiskinan (GK) Distribusi Pengeluaran per Kapita Pacitan, 2017 Distribusi Kumulatif Pengeluaran per Kapita Pacitan, 2017 P0 pacitan talking points: stating that provinces are not better than Pacitan There is vulnerable group that needs assistance (Promosi dan Proteksi) GK GK Sumber: Susenas 2015, Perhitungan Staf Bank Dunia Sekitar 8.03% penduduk Pacitan berada di antara GK dan GK + 1 Standar Deviasi. Mereka dapat dengan mudah jatuh miskin, jika terjadi shock.

2 strategi pengentasan kemiskinan dan ketimpangan Garis Kemis-kinan = 2. Perlindungan Perlindungan sosial Kesempatan dan pelayanan yang setara Perlu diberitahu siapa itu si miskin Penciptaan lapangan kerja yang inklusif 1. Promosi

5 pertanyaan kebijakan menanggulangi kemiskinan, kerentanan dan ketimpangan di tingkat daerah Bagaimana kondisi masyarakat miskin dan rentan? Mengapa mereka tertinggal? 1 Apakah mereka bekerja? 2 Apakah mereka terlayani? 3 Apakah mereka terlindungi? 4 Apakah ada pembangunan yang inklusif dan penciptaan lapangan kerja? Apakah kebijakan dan kondisi fiskal kondusif? 5 What is SNAPA (Analytical Framework + Web-based app) to do the above by answering 5 questions (Diagram)

Modul Analisis Sepakat menggunakan Sub-National Poverty Assessment (SNaPA) Kerangka analisis Aplikasi berbasis tautan internet

Panduan Penggunaan Pengenalan istilah

Apa itu KUINTIL? POPULASI RUMAH TANGGA (20% Termiskin) Kuintil 5 (20% Terkaya) Kuintil 2 Kuintil 3 Kuintil 4 POPULASI RUMAH TANGGA Kuintil membagi populasi rumah tangga menjadi LIMA kelompok sama besar

Apa itu DESIL? POPULASI RUMAH TANGGA 10% Termiskin 10% Terkaya Desil 2 Desil 3 Desil 4 Desil 5 Desil 6 Desil 7 Desil 8 Desil 9 POPULASI RUMAH TANGGA DESIL membagi populasi rumah tangga menjadi SEPULUH kelompok sama besar

Urutan fleksibel tergantung pengguna Susenas vs BDT SUSENAS 10% Termiskin 10% Terkaya Desil 2 Desil 3 Desil 4 Desil 5 Desil 6 Desil 7 Desil 8 Desil 9 SAMPEL RUMAH TANGGA Fungsi Data: ANALISIS Urutan fleksibel tergantung pengguna

Fungsi Data: TARGETING Susenas vs BDT BDT 10% Termiskin 10% Terkaya Desil 2 Desil 3 Desil 4 Desil 5 Desil 6 Desil 7 Desil 8 Desil 9 POPULASI RUMAH TANGGA Fungsi Data: TARGETING Urutan nasional

Ukuran Kemiskinan: Tingkat Kemiskinan (P0) Garis Kemiskinan (GK) Tingkat kemiskinan (P0) adalah persentase penduduk yang berada di bawah garis kemiskinan QUIZ: Berapakah P0 di atas?

Ukuran Kemiskinan: Kedalaman Kemiskinan (P1) Garis Kemiskinan (GK) Kedalaman Kemiskinan (P1) adalah persentase rata-rata selisih pengeluaran per kapita penduduk miskin terhadap Garis Kemiskinan QUIZ: Apakah P1 lebih tinggi/rendah?

Ukuran Kemiskinan: Keparahan Kemiskinan (P2) Garis Kemiskinan (GK) Keparahan kemiskinan (P2) sama seperti P1 tetapi penduduk yang semakin jauh dari GK diberikan bobot semakin besar

Ukuran Kemiskinan: Kerentanan Garis Kemiskinan (GK) 1,5 x GK Semua orang dengan Pengeluaran per Kapita di bawah GK adalah MISKIN Semua orang dengan Pengeluaran per Kapita di bawah 1,5 x GK adalah RENTAN Semua penduduk dengan Pengeluaran per Kapita di atas 1,5 x GK disebut TIDAK MISKIN Pacitan, 2017 16.37% Pacitan, 2017 25.01% Miskin + Rentan 41.39% KUINTIL 2

Ukuran Ketimpangan: Koefisien/Rasio Gini Pengeluaran per Kapita 1 3 4 5 8 10 14 16 18 21 Pengeluaran per Kapita 10 Nilai Kumulatif 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Nilai Kumulatif 1 4 8 13 21 31 45 61 79 100 Luar daerah kuning = Rasio Gini Kesetaraan Sempurna (Rasio Gini = 0)

Ukuran Ketimpangan: Kurva Insiden Pertumbuhan Pacitan, Tahun 2006-2016 Kurva Insiden Pertumbuhan atau Growth Incidence Curve (GIC) mengukur pertumbuhan rata-rata tahunan masing-masing kelompok kesejahteraan (kuintil, desil, persentil, dll) dalam dua titik waktu atau tahun. Misalnya: Dari tahun 2006 ke 2016, pertumbuhan pengeluaran per kapita di Pacitan untuk Desil 1 dan 2 secara riil berada di bawah 1%, sementara Desil 10 meningkat hingga 8.5% per tahun. Akibatnya, penduduk 20% termiskin semakin tertinggal.

Jumlah Pelayanan Publik (peta) Analisis spasial Jumlah Pelayanan Publik (peta) Tahun 2014 Jumlah SMA Total [PETA] Persebaran peta digunakan untuk melihat perbedaan pencapaian antar daerah Peta disajikan dalam bentuk choropleth (peta konsentrasi) disertai dengan legenda jumlah

Keterbatasan Multidimensi Analisis terhadap kemiskinan dengan memperhitungkan beberapa faktor keterbatasan. Keterbatasan multidimensi bertujuan menunjukkan kecenderungan rumah tangga untuk memiliki keterbatasan lain saat mereka memiliki keterbatasan tertentu

Idleness Idle, berdasarkan definisi ILO, adalah penduduk usia kerja yang sedang tidak bekerja, tidak bersekolah, dan tidak mengikuti pelatihan Pada umumnya, analisis idleness dilakukan pada populasi usia muda (15-24 tahun) Karena Sakernas dan Susenas tidak memuat pertanyaan “sedang melakukan pelatihan”, idleness dalam SNaPA hanya menunjukkan individu yang tidak bekerja dan tidak bersekolah Idle dan pengangguran adalah dua istilah yang berbeda

Migran vs. Non-Migran Analisis terhadap penduduk yang bermigrasi dilakukan dengan menggunakan perwakilan Penduduk Migran diwakili oleh penduduk yang 5 tahun yang lalu tidak tinggal di wilayah Pacitan Penduduk Non-Migran diwakili oleh penduduk yang 5 tahun yang lalu tinggal di wilayah Pacitan

% Antar Kuintil vs. % Dalam Kuintil Pendidikan Tertinggi Kepala Rumah Tangga % Dalam Kuintil % _____ Kuintil % Antar Kuintil % _____ Kuintil

Panduan Penggunaan Modul Analisis

Live Demo Modul analisis

Diagnosis: Dari umum ke spesifik secara bertahap Mengapa miskin dan rentan tertinggal ? Apakah karena mereka tidak bekerja? Jika ya, mengapa mereka tidak bekerja? Apakah ada pekerjaan? Jika ya, mengapa mereka tidak bekerja? Apakah karena tidak ada keahlian ? Jika ya, keahlian apa yang diperlukan? Pengadaan pelatihan?

Setelah masuk ke modul Analisis, pengguna dapat melihat dasbor statistik kemiskinan dan ketimpangan dasar tentang daerah mereka Pengguna dapat mengunduh grafik dengan format gambar Grafik juga bisa dimasukkan ke dasbor SNaPA yang tersedia

Tampilan Laman Modul Analisis [1] Fitur pencarian indikator/variabel Tombol untuk mengakses dasbor Icon kuning untuk memilih modul

Analisis berbasis kuintil Tombol untuk berpindah moda kuintil Tombol untuk berpindah sub-modul dalam analisis

Diagram Pohon Interaktif untuk Statistik Ketenagakerjaan (khusus 2015 ke bawah) Tombol untuk memasukkan grafik ke dasbor SNaPA Tombol untuk menyimpan gambar grafik (*.PNG) atau tabel data (*.XLS) Pilih kotak kuning untuk menjabarkan diagram pohon

Analisis rangkaian waktu (Time series analysis) Tautan ke wiki SNaPA untuk masing-masing variabel/indikator Tombol untuk menampilkan tabel

APK dan APM tingkat Pendidikan berbasis kuintil Tombol untuk mengubah APK/APM Tombol untuk melihat status pendatang/tidak

Tingkat Keberlanjutan Sekolah berbasis kuintil

Analisis Keterbatasan Multidimensi 3 macam keterbatasan multidimensi: - Air minum, sanitasi dan listrik - Padat huni, sanitasi dan listrik - Padat huni, sanitasi-air buruk, dan hunian substandar

Fitur Dasbor SNaPA Dasbor dapat langsung disimpan dalam bentuk powerpoint atau PDF untuk laporan

Hasil unduhan bentuk presentasi dapat langsung diedit dan dijadikan paparan

Hasil unduhan bentuk PDF bisa langsung dicetak dan dijadikan materi rapat

Latihan #1 Buat kelompok dengan rekan satu daerah anda Menggunakan Modul Analisis, buatlah paparan untuk Pimpinan anda yang berisi: Satu rumusan masalah kemiskinan yang dapat ditangani dinas anda Akar permasalahan kemiskinan tersebut (bisa lebih dari 1) Siapkan presentasi (max 3 slide) dan paparkan dalam 5 menit saja, mengapa isu ini penting untuk ditindaklanjuti?

Terima kasih atas perhatian anda Sesi 1 end Terima kasih atas perhatian anda

Terlalu banyak indikator dan semua terlihat penting, manakah yang harus didahulukan?

Tampilan Laman Modul Analisis [2] Alat bantu: Fitur Prioritisasi

Modul Analisis - Prioritisasi Panduan Penggunaan Modul Analisis - Prioritisasi

Dari mana urutan prioritisasi muncul? Dengan perhitungan PRIORITISASI Capaian Indikator X = 50% Capaian Indikator X = 25% Tidak punya X Punya X

Contoh: Kabupaten Pangkajene, 2017 Angka Partisipasi Murni SMP, Dalam Kuintil Kabupaten Pangkajene, Tahun 2017 Kepemilikan Jaminan Kesehatan, Dalam Kuintil Kabupaten Pangkajene, Tahun 2017

SEKILAS INFO Filter prioritisasi Fokus Inklusif Miskin Fokus SDG dan SPM Fokus Selisih Absolut Prioritas: Indikator dengan masalah ketimpangan Urutan: Skor Prioritas Prioritas: Indikator dalam SDG dan SPM, dengan masalah ketimpangan dan pencapaian rendah Urutan: Skor Prioritas, yang sudah menginkorporasi jarak ke target Prioritas: Indikator dengan masalah ketimpangan dan pencapaian rendah Urutan: Skor Prioritas, yang sudah menginkorporasi jarak ke target

Pilihan Prioritisasi Klik salah satu ikon metode Prioritisasi sesuai tujuan analisis Pilih salah satu sektor yang akan dianalisis HASIL AKHIR Muncul scorecard yang menunjukkan indikator prioritas

SEKILAS INFO Detail Score Card Pencapaian indikator Perlindungan Sosial 29.9% Pendidikan SMA ke atas Ada masalah ketimpangan? Jarak terhadap 100%: Unit populasi: Ya 70.1% Penduduk usia 19+ Warna: berdasarkan skor Sektor Nama indikator Tag ketimpangan Disesuaikan menurut filter prioritisasi

Live Demo Prioritisasi

SEKILAS INFO Detail tampilan Scorecard yang dipilih Grafik indikator pilihan Variabel terkait

Pilihan Prioritisasi Masukkan ke dasbor grafik indikator vital yang akan dianalisis Masukkan ke dasbor grafik variabel-variabel terkait yang dapat menjelaskan pencapaian indikator vital Variabel terkait yang disarankan Variabel terkait tambahan sendiri HASIL AKHIR Dasbor yang berisi kumpulan indikator dan variabel untuk dianalisis

SEKILAS INFO Mekanisme ekspor data ke SEPAKAT Ekspor dalam bentuk dataset ke SEPAKAT 1a Analisis manual Pilihan indikator capaian dan variabel penjelas 2 3 Data dimuat di dasbor 1b 4b Dasbor diterbitkan menjadi Analysis brief Analisis otomatis menggunakan filter Prioritisasi

Ekspor Prioritisasi ke Modul Perencanaan Simpan dasbor yang berisi indikator dan variabel yang sudah dipilih sebelumnya Pilihan privasi dasbor Nama dasbor Tampilkan dasbor yang sudah disimpan Klik tombol Perencanaan yang ada di samping judul dasbor HASIL AKHIR Tampilan Modul Perencanaan yang menunjukkan fokus indikator capaian, indikator penjelas terkait, dan opsi intervensi terkait

Terima kasih atas perhatian anda Sesi 2 end Terima kasih atas perhatian anda

Pertanyaan yang sering diajukan F.A.Q Pertanyaan yang sering diajukan

Pertanyaan umum #1: Bagaimana jika semua scorecard berwarna hijau? Scorecard hijau menunjukkan indikator capaian yang dimasukkan sudah dinilai baik SOLUSI Alihkan fokus ke sektor/filter prioritisasi lain

Pertanyaan umum #2: Mengapa tidak semua indikator SDG masuk ke prioritisasi? Indikator SDG yang dimasukkan adalah indikator yang dapat dihitung menggunakan data survei yang ada dan hasilnya representatif secara statistik Data yang dipakai: Susenas, Sakernas, Podes

Pertanyaan umum #3: Bagaimana jika kami ingin memakai target daerah dalam penentuan target SDG/selisih absolut? Fitur ini merupakan fitur dalam pengembangan, dan kemungkinan akan dibuat sistem untuk memasukkan target daerah di perkembangan SEPAKAT selanjutnya

CATATAN: Bukan berarti tidak ada masalah apa-apa… Pertanyaan umum #4: Bagaimana jika muncul tulisan “Tidak ada indikator prioritas”? Data yang ada tidak bisa menunjukkan ada masalah yang perlu diprioritaskan berdasarkan filter prioritas dan sektor di daerah tersebut CATATAN: Bukan berarti tidak ada masalah apa-apa… Bisa jadi data survei yang dipakai kurang representatif di daerah tersebut SOLUSI: Alihkan fokus ke sektor/filter prioritisasi lain

Gunakan aplikasi dalam bentuk layar lebar. Pertanyaan umum #5: Mengapa saat jendela tautan diperkecil (restore) ada tulisan yang hilang? Aplikasi didesain untuk ditampilkan bentuk layar lebar (maximize), sehingga bentuk layar kecil tidak optimal. SOLUSI Gunakan aplikasi dalam bentuk layar lebar.

Mohon isi evaluasi Modul Analisis SEPAKAT https://goo.gl/QKbzcQ