Hamonangan Ritonga, Ph.D Disampaikan pada Workshop Nasional : Pengembangan dan pemanfaatan data kemiskinan DENGAN BERTUMPU PADA KEBIJAKAN serta RUANG DAN peluang Pihak lainnya Hamonangan Ritonga, Ph.D Badan Pusat Statistik Disampaikan pada Workshop Nasional : Database partisipatif dan pemanfaatannya untuk pemetaan sosial ekonomi interaktif dan Sistem Informasi dan Administrasi Desa/Kelurahan Jakarta, 27 Februari 2014

Pendahuluan (1): Manajemen Pembangunan dari Perspektif Data Statistik Administrasi Pembangunan Politik Pembangunan Perumusan Kebijakan Penentuan Kebijakan Renstra KL/Daerah/Desa Implementasi Kebijakan, program, kegiatan Disepakati Perencanaan: Desain, anggaran,dan prosedur MONEV Prioritas pembangunan Issu pembangunan Indikator Keberhasilan Implementasi kegiatan ANALISIS SITUASI: Gambaran obyektif dan kebutuhan masyarakat On Going Post Monitoring Evaluasi

Peran Data Statistik dalam Pembangunan Dalam pelaksanaan pembangunan yang baik, penentuan suatu kebijakan dan pembuatan suatu keputusan yang berdasarkan “fakta” (evidence based policy decision taking and policy-making ) menjadi suatu keharusan. Dengan tuntutan kebijakan dan pengambilan keputusan yang berdasarkan fakta, maka data yang dikumpulkan harus valid (sahih) dan reliable (dapat diandalkan atau dipercaya) Sistim Statistik Nasional sesuai UU Statistik No. 16 tahun 1997: 1) BPS bertanggung jawab atas statistik dasar, 2) K/LNK bertanggung jawab atas statistik sektoral, 3) Lembaga penelitian (termasuk perguruan tinggi) mengumpulkan statistik khusus. 3

Program Anti-Kemiskinan di Indonesia KEBIJAKAN MAKRO EKONOMI Meningkatkan kesejahteraan dan perluasan kesempatan kerja Percepatan Penanggulangan Kemiskinan 2014: 8-10 % Revisi: 9-10,5 Sangat Miskin Hampir Kluster-1 (Berbasis keluarga) Beasiswa Jemkesmas Raskin PKH BLT Bantuan Sosial Kluster-2 (Berbasis komunitas) Program Pemberdayaan Masyarakat (PNPM) Kluster-3 (Berbasis UMKM) Kredit Mikro (KUR) Sangat Miskin * Hampir Kluster-4 Perumahan Transportasi Air bersih Listrik untuk rakyat miskin Nelayan miskin *) Kelompok rentan di perkotaan*) Catatan: Klaster-4 merupakan program pelengkap dari ketiga Klaster Program yang sudah ada. Dari 6 program yang dicanangkan, 4 program pertama diatas, ditargetkan untuk mensasar seluruh Rumah Tangga Sasaran (RTS) yaitu Rumah Tangga Sangat Miskin (RTSM), Rumah Tangga Miskin (RTM), dan Rumah Tangga Hampir Miskin (RTHM). Sementara itu 2 program lainnya pada klaster-4 ini, yaitu program 5 dan 6, merupakan suatu program yang dikhususkan untuk menjangkau masyarakat tertentu yaitu nelayan dan masyarakat pinggir perkotaan. Untuk kelompok ini dimungkinkan untuk mendapatkan bantuan dari berbagai program yang ada pada Klaster-4 dan ketiga klaster lainnya. Kelompok masyarakat pada program 5 dan 6, pada umumnya masuk pada 60% masyarakat termiskin, yaitu kelompok RTSM dan RTM, serta sebagian kecil dari RTHM. Dari 3 Program tambahan pada Klaster-4, yaitu Program Surplus Beras, Transportasi Jakarta, dan Lapangan Kerja, hanya Program Lapangan Kerja yang terkait langsung dengan ke empat Program Klaster yang ada. Keterkaitan Program Lapangan Kerja terutama mencakup kebijakan-kebijakan seperti yang telah diuraikan pada bahan paparan diatas, serta sumbangan peningkatan kesempatan kerja dari Program PNPM dan KUR. Secara Makro kebijakan Peningkatan dan Perluasan Program Pro-Rakyat ini tidak terlepas dari kebijakan dalam Master Plan Ekonomi. Sumber: BAPPENAS 2011

PENGEMBANGAN DAN PEMANFAATAN DATA KEMISKINAN DI INDONESIA DATA KEMISKINAN MAKRO (tersedia sejak tahun 1976) DATA KEMISKINAN MIKRO Metodologi: Konsep: Basic Needs Approach Didasarkan pada Garis Kemiskinan: Makanan (2100 kkal per kapita perhari ) + Non Makanan Esensial Pendekatan Non-Moneter Didasarkan pada Indeks atau PMT dari ciri-ciri RT miskin (variabel non-moneter) yg dapat dikumpulksn dengan mudah Sumber data: Susenas (sampel) Sampai 2010: 68.000 rumahtangga Sejak 2011: 300.000 rumah tangga, triwulanan Sumber data: Nasional: 2005 (PSE05), 2008 (PPLS08), 2011 (PPLS2011) Lokal: Kalsel (1999); DKI (2000), Jatim (2001) Data menunjukkan jumlah penduduk miskin di setiap daerah berdasarkan ESTIMASI Estimasi terendah sampai tkt KAB/KOTA Data menunjukkan jumlah RT Sasaran (Menurut Kategori atau ranking) - by name by address Pemanfaatan: Berguna untuk target geografis, tidak operasional untuk program bantuan langsung kepada rumah tangga Berguna untuk indikator kinerja Berguna untuk target sasaran rumah tangga secara langsung, seperti Program Perlindungan Sosial (BLT, PKH, Raskin, Jamkesmas, dsb)

DATA KEMISKINAN MAKRO

PENGUKURAN KEMISKINAN MAKRO DI INDONESIA Konsep yang dipakai (BPS) dan juga beberapa negara lain adalah kemampuan memenuhi kebutuhan dasar (basic needs approach) “ Kemiskinan dipandang sebagai ketidakmampuan dari sisi ekonomi untuk memenuhi kebutuhan dasar makanan dan bukan makanan (diukur dari sisi pengeluaran)” Penduduk miskin adalah penduduk yang memiliki rata- rata pengeluaran per kapita perbulan di bawah Garis Kemiskinan, yang diperoleh dari hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) setiap tahun.

● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● A ● B ● ● ● KOMPONEN GARIS KEMISKINAN (GK): GK Makanan => setara dengan pemenuhan kebutuhan kalori 2100 kkal per kapita perhari. Paket komoditi kebutuhan dasar makanan diwakili oleh 52 jenis komoditi GK Non Makanan => kebutuhan minimum untuk perumahan, sandang, pendidikan, dan kesehatan (51 jenis komoditi di perkotaan dan 47 jenis komoditi di perdesaan) ● ● ● Tidak Miskin ● ● ● ● ● ● ● ● ● Hampir Miskin Garis Kemiskinan (beda tiap provinsi) GK Nasional 2013 = Rp. 271.626 GK NTB 2013 = Rp. 262.128 GK DKI Jakarta 2013 = Rp. 410.865 ● ● A ● B Miskin ● ● ● Catatan: Metode ini digunakan BPS sejak 1998 Sangat Miskin (kronis)

Jenis-Jenis Komoditi untuk Penghitungan Garis Kemiskinan Makanan BERAS DAGING BABI NANGKA MUDA GULA PASIR BERAS KETAN DAGING AYAM RAS BAWANG MERAH GULA MERAH JAGUNG PIPILAN DAGING AYAM KAMPUNG CABE MERAH TEH TEPUNG TERIGU TETELAN CABE RAWIT KOPI KETELA POHON TELUR AYAM RAS KACANG TANAH GARAM KETELA RAMBAT TELUR ITIK/MANILA TAHU KEMIRI GAPLEK SUSU KENTAL MANIS TEMPE TERASI/PETIS TONGKOL/TUNA SUSU BUBUK MANGGA KERUPUK KEMBUNG BAYAM SALAK MIE INSTANT TERI BUNCIS PISANG AMBON ROTI MANIS BANDENG KACANG PANJANG PEPAYA KUE KERING MUJAIR TOMAT SAYUR MINYAK KELAPA KUE BASAH DAGING SAPI DAUN KETELA POHON KELAPA ROKOK KRETEK FILTER

Jenis-Jenis Komoditi untuk Penghitungan Garis Kemiskinan Non-Makanan PERUMAHAN BENSIN HANDUK/IKAT PINGGANG LISTRIK POS DAN BENDA POS PERABOT RUMAH TANGGA AIR PENGANGKUTAN PERKAKAS RUMAHTANGGA MINYAK TANAH FOTO ALAT DAPUR/MAKAN KAYU BAKAR PAKAIAN JADI LAKI2 DEWASA ARLOJI/JAM DINDING OBAT NYAMUK, BATERAI PAKAIAN JADI PEREMPUAN DEWASA TAS BARANG KECANTIKAN KEPERLUAN MENJAHIT MAINAN ANAK PERAWATAN KULIT/MUKA ALAS KAKI PBB KESEHATAN TUTUP KEPALA PUNGUTAN LAIN PEMELIHARAAN KESEHATAN SABUN CUCI PERAYAAN HARI AGAMA PENDIDIKAN BAHAN PEMELIHARAAN PAKAIAN UPACARA AGAMA PERLENGKAPAN MANDI PAKAIAN JADI ANAK-ANAK PAJAK KENDARAAN BERMOTOR

Perkembangan Garis Kemiskinan di Indonesia (Rupiah/ Kapita/Bulan) Tahun Garis Kemiskinan Makanan Garis Kemiskinan NonMakanan Garis Kemiskinan % Konsumsi Makanan 2008 135.270 47.366 182.636 74,07 2009 147.339 59.923 200.262 73,57 2010 155.615 56.111 211.726 73,50 2011 171.834 61.906 233.740 73,52 2012 182.796 65.910 248.707 2013 199.691 71.935 271.626

Tren Data Kemiskinan di Indonesia 1996-2013

Karakteristik Kemiskinan di Indonesia: (1) Masih banyak penduduk miskin dan rentan miskin 1. Sangat Miskin (VP) < 0,8*PL 2. Miskin (P) ≤ 1*PL 3. Hampir Miskin (NP) : 1*PL - 1,2*PL 4. Tidak Miskin (U): > 1,2*PL 10,83% (26,39 juta penduduk hampir miskin) 11,96 % (29,13 juta penduduk sangat miskin dan hampir miskin

Karakteristik Kemiskinan di Indonesia: (2 ) Perbedaan Provinsi Tinggi 14

Karakteristik Kemiskinan di Indonesia: (3 ) Beberapa komoditi berkontribusi tinggi terhadap GK 2013 Makanan Kota (%) Desa (%) Beras 25,88 33,97 Rokok 8,82 7,48 Telur 3,50 2,57 Gula Pasir 2,65 3,67 Mi Instant 2,67 2,28 Tempe 2,26 1,97 Bawang merah 2,24 2,49 Daging ayam ras 2,20 1,57 Tahu Komoditi Bukan Makanan Kota (%) Desa (%) Perumahan 9,70 7,36 Listrik 3,57 2,05 Pendidikan 3,06 1,68 Bensin 2,37 1,93 Angkutan 2,13 1,25 15

Karakteristik kemiskinan di Indonesia: (4)Sebagian besar hidup di pedesaan, tidak produktif, dan kondisi rumah tidak baik Penduduk miskin 2013: 28.07 juta (11.37 %) 63.2% di Pedesaan 57.8 % bekerja di sektor pertanian Jumlah ART: 4.82 orang Tamat SD/Buta Huruf Jam kerja pendek Pekerjaan utama: Sektor informal Kondisi rumah: Tidak ada listrik Tidak ada fasilitas WC Tidak ada air bersih Luas lantai per kapita< 8 m2 Kualitas lantai, dinding, dan atap rendah

Pendataan Sosial Ekonomi Tahun 2005 (PSE05) DATA KEMISKINAN MIKRO Pendataan Sosial Ekonomi Tahun 2005 (PSE05) Variabel: variabel umum (karakteristik rumah tangga) Rangking RTS: Indeks dengan bobot lokal Pelaksana Pendataan: BPS

Tujuan,Instrumen, Metodologi dan Kriteria RTS Mendapatkan Rumah Tangga Sasaran (RTS ) menurut nama dan alamat KRT untuk BLT, Raskin dan Jamkesmas Instrumen pendataan Kuesioner 14 Variabel pembeda kemiskinan, dengan kesesuaian tinggi [> 83%] dengan kriteria garis kemiskinan Pendataan Kemiskinan  Ada partisipasi Ketua RT/Dusun/SLS Tahap 1: meminta Ketua RT membuat daftar rumahtangga layak diberi bantuan Tahap 2: mendata rumahtangga tersebut dengan instrumen pendataan Kriteria Rumah Tangga Sasaran (1) Cakupan: rumahtangga sangat miskin (RTSM), miskin (RTM), hampir miskin Dibuat indeks kemiskinan ≡ I RTM = Σi Wi Xi, dimana Xi = 0 (tidak miskin) atau 1 (sifat miskin) W adalah matrix koefisien dengan dimensi 450 kab/kota kali 14 variabel Kategori: RTSM (I RTM = 0,80-1,00); RTM (I RTM =0,60-0,79); RTHM (I RTM <0,60)

Variabel Kemiskinan Non-Moneter Kriteria 1. Luas lantai per anggota rumah tangga/keluarga < 8m² 2. Jenis lantai rumah Tanah/papan/kualitas rendah 3. Jenis dinding rumah Bambu, papan kualitas rendah 4. Fasilitas tempat buang air besar (jamban) Tidak punya 5. Sumber air minum Bukan air bersih 6. Penerangan yang digunakan Bukan listrik 7. Bahan bakar yang digunakan Kayu/arang 8. Frekuensi makan dalam sehari Kurang dari 2 kali sehari 9. Kemampuan membeli daging/ayam/susu dalam seminggu Tidak 10. Kemampuan membeli pakaian baru bagi setiap ART 11. Kemampuan berobat ke puskesmas/poliklinik 12. Lapangan pekerjaan kepala rumah tangga Petani gurem, nelayan, pekebun 13. Pendidikan kepala rumah tangga Blm pernah sekolah/Tidak tamat SD 14. Kepemilikan aset/barang berharga minimal Rp. 500.000,- Tidak ada

RTS Hasil PSE 2005 Menurut Kategori Rumahtangga Sasaran (RTS) Kategori Miskin Rumahtangga Sasaran (RTS) Jumlah % RTSM 3.894,3 20,4 RTM 8.237,0 43,1 RTHM 6.969,6 36,5 Total 19.100,9 100,0

Jumlah Anggota Rumah Tangga Indeks Rumah Tangga Miskin Contoh Daftar RTS Menurut Nama KRT dan Alamat: RT 002, RW 01, Desa “X”, Kab. “Y” Nama Kepala Rumah Tangga Jumlah Anggota Rumah Tangga Indeks Rumah Tangga Miskin I RTM Status Kemiskinan NURYADIH 8 0,95 Sangat Miskin DEDE .A.M 5 0,82 ROHATI 4 0,80 WARSINI 6 0,85 SUKARYADI 3 0,70 Miskin MIDAH 0,55 Hampir Miskin SAIMIN 0,58 SUANAH 0,54 SUAMAH 1 0,52

DATABASE KEMISKINAN MIKRO 2. Pendataan Perlindungan Sosial Tahun 2008 (PPLS08) Variabel: 23 variabel umum (karakteristik rumah tangga dan individu) Rangking RTS: Model Proxy Means Test (Regressi) Pelaksana Pendataan: BPS BADAN PUSAT STATISTIK

Tujuan dan Informasi yang dikumpulkan Menghasilkan RTS untuk Program Perlindungan Sosial: PKH, Raskin, Jamkesmas Informasi yang dikumpulkan: data individu: - Nama dan alamat kepala rumah tangga, jumlah keluarga, dan jumlah anggota rumah tangga, dan hubungan denga kepala rumah tangga , - Jenis kelamin, umur, status perkawinan, kepemilikan kartu identitas, - Partisipasi sekolah, kelas tertinggi yang pernah/sedang diduduki, ijazah tertinggi yang dimiliki, - Jenis cacat, penyakit kronis/menahun yang diderita, - Lapangan usaha dari pekerjaan utama dan status pekerjaan utama. Informasi yang dikumpulkan: data rumah tangga Status penguasaan tempat tinggal, luas lantai, jenis dinding, jenis atap, sumber air minum, cara memperoleh air minum, sumber penerangan utama, bahan bakar utama, dan tempat pembuangan air tinja.

Metodologi Pendataan [1] Tahap 1:  Ada partisipasi Ketua RT/Dusun/SLS Daftar RTS-BLT [pre-printed] setiap RT/Dusun/SLS terendah dilakukan verifikasi dengan negative list => DROP INCLUSION ERROR Daftar RTS hasil nominasi RT/Dusun/SLS terendah untuk penyisiran RTS baru untuk verifikasi dengan metode sama => INCLUDE EXCLUSION ERROR Sekaligus perbaikan alamat jika ada mutasi Tahap 2: RTS layak hasil Tahap I dilakukan pencacahan Updating variabel rumah tangga Keterangan pokok demografi dan sosial ekonomi individu semua anggota rumah tangga

Metodologi Pendataan [2] Pengolahan Data: Metode ban berjalan: pencacahan dan pengolahan parallel Petugas Task Force melakukan pengecekan lapangan dan sekaligus membawa dokumen hasil pencacahan ke BPS kabupaten/kota untuk pengolahan Membuat prediksi pendapatan/pengeluaran per kapita setiap RTS dengan PMT [Proxy Mean Test] per kabupaten/kota Tahap 3: RTS dengan pengeluaran/kapita < 1,2*GK lolos verifikasi RTS dengan pengeluaran/kapita > 1,2*GK dilakukan verifikasi lapangan untuk memastikan kelayakan RTS lolos verifikasi difinalkan pengolahannya

PENENTUAN RTS: PROXY MEAN TEST Prediksi pengeluaran per kapita RTS berdasarkan keterangan karakteristik sosial ekonomi dan keberadaan dan kemudahan akses pada fasilitas sosial dasar Model matematika yang secara statistika diuji validitas, kecocokan [fit], dan signifikansinya [minimum error] Ykap=∑[aijXij+ bikYik] = a1X1 +….+ anXn + b1Y1 +….+ bmYm Ykap = pengeluaran per kapita a, b = koeffisien persamaan/model; i = 1, 2, …, 489; j = 1, 2, … n; k = 1, 2, … m. X = variabel sosial ekonomi, Y = variabel keberadaan fasilitas dan jarak ke fasilitas [puskesmas, SMP] 489 model berbeda untuk setiap kabupaten/kota

RTS Hasil PPLS 2008 Menurut Kategori Kategori Rumahtangga Sasaran (RTS) RTS Jumlah % RTSM 2.989,9 17,1 RTM 6.828,8 39,1 RTHM 7.665,3 43,8 Total 17.484,0 100,0

Contoh Data RTS Menurut Nama KRT dan Alamat : RT 003 RW 02 Desa “X”, Kab. “Y” Nama Kepala Rumah Tangga Jumlah Anggota Rumah Tangga Perkiraan Pengeluaran Perkapita Perbulan (Rp) Status Kemiskinan Eligibilitas PKH (Ada Ibu Hamil/Balita/ Usia Wajar) NORMAN 8 100,706 Sangat Miskin Ya I MADE .ARCANA 5 116,287 ROHANA 4 140,952 Tidak SITI 6 143,696 KARYADI 3 178,865 Miskin MIRAH 202,595 Hampir Miskin SARNI 212,467 SUSANTO 196,754 AMAH 1 203,253 Catatan: Sangat Miskin : Pengeluaran/kapiya/bulan: < 0,8 GK (Rp.190.000) Miskin: Pengaluaran/kapita/bulan = 0,80 -1,00 GK Hampir Miskin: Pengeluaran/Kapita/bulan: 1,00-1,20 GK

3. Pendataan Program Perlindungan Sosial 2011 (PPLS2011) DATA KEMISKINAN MIKRO 3. Pendataan Program Perlindungan Sosial 2011 (PPLS2011) Variabel: 26 variabel umum (keterangan rumahtangga dan anggota rumahtangga) Rangking RTS: Model Proxy Means Test Pelaksana: BPS BADAN PUSAT STATISTIK

Tujuan: Menyusun Basis Data Terpadu Nasional (40 % termiskin) Pengalaman berbagai pentargetan sebelumnya RT Sangat Miskin RT Miskin RT Hampir Miskin Dilaksanakan terintegrasi oleh BPS Proses Pendataan 2011 PROSES PENDATAAN (Dilakukan 3 tahun sekali terakhir 2008, berikutnya 2011) Basis Data Terpadu untuk Program Bantuan Sosial I N P U T T A R G E BLT Jamkesmas Raskin PKH Survei penduduk digunakan untuk mempertajam sasaran rumah tangga yang menjadi sasaran proses pendataan Sebagai basis data nasional Sebagai sumber data bagi penerima semua program penanggulangan kemiskinan/perlindungan sosial Program Lain TNP2K MELAKUKAN KENDALI MUTU SISTEM PENTARGETAN

Informasi yang dikumpulan dalam PPLS 2011 Keterangan Individu Keterangan Rumahtangga Nama Kepemilikan rumah tinggal Umur Luas lantai Jenis kelamin Jenis lantai terluas Status perkawinan Jenis dinding terluas Hubungan dengan kepala rumah tangga dan keluarga Jenis atap terluas Kepemilikan kartu identitas Sumber air minum Kecacatan Cara memperoleh air minum Penyakit kronis Sumber penerangan utama Keterangan kehamilan Bahan bakar utama memasak Partisipasi sekolah Kepemilikan jamban Pendidikan tertinggi Kepemilikan asset Lama sekolah Kepesertaan dalam program KB dan program klaster 1 Mempunyai pekerjaan Lapangan usaha Status pekerjaan

Metodologi Pendataan PPLS 2011 Cakupan: Wilayah: 33 Provinsi, 497 Kabupaten/Kota 6.699 Kecamatan, 77.062 desa/kelurahan, ± 1,2 juta Satuan Lingkungan Setempat Terkecil (SLS): Rukun Tetangga, Dukuh, Jorong, dsb Calon rumahtangga untuk di survei : ± 26 juta (42,5% penduduk) Petugas: Pencacah Lapangan (PCL)= 99.365 orang; Pengawas (PML) = 16.706 Orang Mekanisme Pendataan  Ada partisipasi warga miskin verifikasi keberadaan  26 juta calon rumahtangga terindikasi rentan miskin (sangat miskin, miskin, dan hampir miskin) untuk di survei pada Ketua SLS:RT, Dukuh, Jorong, dsb. konsultasi di ruang tertutup dengan 3 rumahtangga miskin => menambah rumahtangga miskin yang belum dicakup [exclusion error] penyisiran pada saat pendataan calon rumah tangga untuk menambah rumahtangga miskin yang belum dicakup [exclusion error] pencacahan pada calon rumah tangga sasaran: => Komputer akan membuang rumahtangga mampu, misalnya PNS, Polri, TNI, Pegawai BUMN/BUMD, dan rumahtangga mampu lainnya [inclusion error]

Tahapan Pendataan RTS miskin 1 2 3 Validasi dan kompilasi propinsi Prelisted RTS per SLS 1 Ketua RT 2 Konsultasi tambahan RTS Konfirmasi keberadaan RTS pada Ketua RT 3 KONSULTASI DENGAN RTS MISKIN Keliling SLS, SWEEPING Validasi dan kompilasi propinsi Updated lists RTS Data Entry Kompilasi Pusat Database PPLS 2011 Evaluasi final kelayakan RTS

Pengurutan Rumah Tangga Sasaran (RTS) Pengurutan RTS: menggunakan model Proxy Means Test (PMT), yaitu Regresi pengeluaran per kapita dengan variabel non moneter, termasuk Wealth Index.  Diperoleh Perkiraan pengeluaran perkapita setiap RTS. Formula Pengurutan RTS sebagai berikut: Dimana: yij = pengeluaran konsumsi per capita pada rumahtangga i des j α = intercept β = pekiraan koefisien karakteristik rumahtangga (Susenas 2011) Xij = vector karakteristik rumahtannga ke i pada desaj θ = perkiraan koefisien variabel wealth index (PPLS 2011) Zj = vector variabel wealth index (PPLS 2011) εij = kesalahan model

RTS Hasil PPLS 2011 Menurut Kategori Kategori Rumahtangga Sasaran (RTS) RTS Jumlah % RTSM 2.721,6 10,8 RTM 3.744,8 14,8 RTHM 6.406,8 25,4 RT Rentan Lainnya 12.346,6 49,0 Total 25.219,8 100,0

Contoh Data Cakupan RTS Menurut KRT dan Alamat: RT 002 RW 02, Desa”X”, Kab. “Y” Nama Kepala Rumah Tangga Jumlah Anggota Rumah Tangga Perkiraan Pengeluaran Perkapita Perbulan (Rp) Status Kemiskinan Eligibilitas PKH (Ada Ibu Hamil/Balita/ Usia Wajar) YADI 8 100,706 Sangat Miskin Ya DEDI . 5 116,287 ROHATI 4 160,952 Tidak WARSONO 6 163,696 KARDI 3 188,865 Miskin MIDAH 242,595 Hampir Miskin PAIMIN 268,467 WANAH 254,754 AMAH 1 263,253 Catatan: Sangat Miskin: Pengeluaran/kapita/bulan < 0,8 GK (GK 2011= Rp. 226.000) Miskin: Pengeluaran/kapita/bulan = 0,80-1.00 GK Hampir Miskin: Pengeluaran/kapita/bulan = 1,00-1,20 GK

Keterbatasan Pendataan BPS untuk Perencanaan dan Evalusi Pembangunan Tingkat Desa/Kelurahan (1) Sesuai UU Statistik No. 16 tahun 1997, BPS mempunyai tugas menyediakan statistik dasar (angka ringkasan atau agregat) untuk perencanaan pembangunan tingkat wilayah atau targer sasaran geografis dan evaluasi kinerja hasil pembangunan, bukan untuk menyediakan keterangan individu atau data mentah unit observasi; Meskipun BPS melakukan pengumpunan data secara menyeluruh atau sensus (sensus penduauk untuk tahun bekahiran 0, sensus pertanian untuk tahun berakhiran 3, dan sensus ekonomi) penyajiannya paling rendah hanya memungkinkan sampai tingkat desa. Data terendah lainnya yang dihasilkan BPS pada tingkat desa/kelurahan adalah hasil Pendataan Potensi Desa setiap 3 tahun, tetapi hanya menyajikan data potensi dan profil desa, dan tidak mencakup data individu penduduk.

Keterbatasan Pendataan BPS untuk Perencanaan dan Evaluasi Pembangunan Tingkat Desa/Kelurahan (2) Dalam pendataan kemiskinan mikro (PSE 2005, PPLS 2008, dan PPLS 2011), BPS hanya melakukan pengumpulan dan pengolahan; sedangkan penyajiannya adalah oleh Kementerian atau Lembaga yang berwenang, misalnya PPLS 2011 oleh TNP2K. Dalam pengumpulan data kemiskinan, BPS hanya melibatkan masyarakat dan pemimpin di tingkat desa secara terbatas untuk maksud meminimalkan kesalahan inclusion error akibat nepotisme (elite capture) dan moral hazard, serta exclusion error. Dalam pengumpulan data kemiskinan mikro, untuk alasan keterbandingan antar wilayah BPS menggunakan variabel oprasional umum, tidak memasukkan variabel lokal spesifik.

Keterbatasan Data Kemiskinan BPS BPS biasanya melakuka pemantauan statistik dengan variabel-variabel operasional yang dirancang dengan asumsi seragam tentang organisasi sosial setempat, Database kemiskinan Database kemiskinan mikro yang dihasilkan BPS menggunakan variabel umum dan seragam untuk semua, dan tidak memperhatikan variabel spesifik lokal. Informasi statistik yang benar-benar menggambarkan kondisi lokal, dengan budaya berbeda secara lebar diantara populasi penduduk Indonesia, sangat tidak tersedia.  Diperlukan pendekatan berbasis komunitas, tetapi perlu fasilitator karena rawan elite capture atau moral hazard

Peluang Partisipasi Pihak Lainnya Untuk mengembangkan strategi penanggulangan kemiskinan yang efektif di tingkat desa/kelurahan, tidak hanya diperlukan identifikasi runahtangga/penduduk miskin, tapi juga penyebab kemiskinan serta dampaknya. Penyebab dan dampak kemiskinan berbeda antar wilayah, tergantung perbedaan organisasi sosial diantara wilayah/daerah; Dalam monitoring kemiskinan, perlu diperhatikan perubahan status kesejahteraan dari individu/keluarga oleh pihak lainnya; melalui partisipasi warga. Perlu verifikasi data yang dihasilkan BPS, dan kedepan desa/kelurahan dapat mengembangkan sendiri kemiskiskinan partisipatif, didukung oleh fasilitator yang kompeten dan dapat dikaitkan dengan kriteria standar nasional. Berdasarkan hsil Uji Coba BPS, bekerja sama dengan WB dan LSM Mitra Samya (2009), metode terbaik adalah Metode Hibrida

Hasil Uji Coba Pendataan Kemiskinan Mikro Kerjasama BPS, WB, dan LSM Mitra Samya (2009) INDIKATOR METODE PMT KOMUNITAS (Ada fasilitator) HIBRIDA (Kombinasi ) 1. Waktu Pelaksanaan Relatif Cepat Relatif Lama, karena harus tunggu kuota 2. Objektifitas Konsep Obyektif Kurang Obyektif 3. Komplain Massa Relatif Banyak Relatif Tidak Ada Relatif Kecil 4. Akurasi Data Akurat Sangat akurat untuk yang paling miskin, tapi kurang akurat untuk diatas sangat miskin Sangat Akurat 5. Kriteria Sama antar wilayah Beda antar kecamatan, desa, RT 6. Pemeringkatan Bisa dibandingkan antar kec, Desa, RT Tidak bisa dibandingkan antar kecamatan Bisa dibandingkan antar kec. Desa, RT

DATA ITU SULIT DAN MAHAL, TETAPI AKAN LEBIH SULIT DAN MAHAL MEMBANGUN TANPA DATA TERIMA KASIH