SEPAKAT PANDUAN PENGGUNA Modul Analisis Maret 2018

Presentasi berjudul: "SEPAKAT PANDUAN PENGGUNA Modul Analisis Maret 2018"— Transcript presentasi:

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

2 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

3 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 …

4 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

5 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

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

7 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

8 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.

9 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

10 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)

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

12 Panduan Penggunaan Pengenalan istilah

13 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

14 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

15 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

16 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

17 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?

18 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?

19 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

20 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

21 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)

22 Ukuran Ketimpangan: Kurva Insiden Pertumbuhan
Pacitan, Tahun 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.

23 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

24 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

25 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

26 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

27 % Antar Kuintil vs. % Dalam Kuintil
Pendidikan Tertinggi Kepala Rumah Tangga % Dalam Kuintil % _____ Kuintil % Antar Kuintil % _____ Kuintil

28 Panduan Penggunaan Modul Analisis

29 Live Demo Modul analisis

30 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?

31 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

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

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

34 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

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

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

37 Tingkat Keberlanjutan Sekolah berbasis kuintil

38 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

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

40 Hasil unduhan bentuk presentasi dapat langsung diedit dan dijadikan paparan

41 Hasil unduhan bentuk PDF bisa langsung dicetak dan dijadikan materi rapat

42 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?

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

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

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

46 Modul Analisis - Prioritisasi
Panduan Penggunaan Modul Analisis - Prioritisasi

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

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

49 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

50 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

51 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

52 Live Demo Prioritisasi

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

54 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

55 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

56 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

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

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

59 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

60 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

61 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

62 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

63 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.

64 Mohon isi evaluasi Modul Analisis SEPAKAT