Download - Kertas Kerja_modul Kemiskinan

Transcript
Page 1: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

Kertas Kerja Perorangan dalam rangka memenuhi persyaratan Ujian Penyesuaian Ijazah Tahun 2009

OLEH

SUHARIADI

BADAN PUSAT SATATISTIK TAHUN 2009

NIP : 340017943

Pengukuran Kemiskinan:

Garis Kemiskinan, Indeks Kedalaman dan Keparahan Kemiskinan

di Propinsi DKI JAKARTA Tahun 2007

(dengan SPSS)

Page 2: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

i

MATERI KERTAS KERJA

Badan Pusat Statistik melakukan penghitungan jumlah dan persentase

penduduk miskin adalah pada Tahun 1984 yang mencakup periode 1976-1981.

Data yang digunakan dalam penghitungan ini adalah data modul konsumsi.

Sampai dengan Tahun 1987, data kemiskinan hanya disajikan pada

tingkat nasional yang dipisahkan berdasarkan daerah perkotaan dan perdesaan.

Mulai Tahun 1990 informasi ini sudah bias disajikan sampai tingkat propinsi dan

sejak Tahun 2002, BPS telah menyajikan data dan informasi kemiskinan

sampai tingkat kabupaten/kota dengan menggunakan data Susenas Kor.

Penjelasan sederhana mengenai pengukuran kemiskinan BPS akan

disajikan dalam kertas kerja ini. Pengukuran kemiskinan ini meliputi

penghitungan garis kemiskinan yang didasarkan pada nilai komoditi yang ril

dikonsumsi penduduk, serta beberapa indikator yang biasa digunakan untuk

menggambarkan tingkat kemiskinan dari penduduk miskin.

Banyak program statistik yang dapat digunakan untuk mengolah data:

seperti R, SAS, SPSS, STATA, dll. Program yang digunakan pada kertas kerja

ini adalah SPSS. Alasan digunakannya SPSS adalah karena menurut penulis,

SPSS relatif lebih user-friendly dibanding program statistik lainnya.

Page 3: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

ii

KATA PENGANTAR

Subdirektorat Statistik Kerawanan Sosial dibentuk Tahun 2008 dan

merupakan Subdit termuda di Direktorat Statistik Ketahanan Sosial. Subdit ini

terdiri atas dua seksi yaitu Seksi Statistik Kerawanan Sosial Baru dan Seksi

Statistik Kemiskinan. Salah satu tugas Seksi Statistik Kemiskinan adalah

menghasilkan Data dan Informasi Kemiskinan.

Data kemiskinan merupakan data yang sangat penting dan sensitif karena

keberadaannya selalu menimbulkan pro dan kontra. Berbagai macam metode

pendekatan selalu memiliki kelemahan karena memang masalah kemiskinan

merupakan masalah multi-dimensi.

Pada kertas kerja ini, penulis mencoba untuk menjabarkan langkah-

langkah penghitungan angka kemiskinan yang digunakan BPS saat ini dengan

bantuan SPSS versi 13.0. Metode yang digunakan adalah pendekatan

kebutuhan dasar.

Semoga tulisan ini dapat berguna terutama bagi mereka yang tertarik

tentang bagaiamana angka kemiskian dihasilkan.

Jakarta, 29 April 2009

Penulis

Page 4: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

iii

ABSTRAKSI

Berbagai metode penghitungan garis kemiskinan yang digunakan saat ini,

dan mungkin sampai kapanpun, selalu memiliki kekurangan. Hal itu terkait

dengan fakta bahwa masalah kemiskinan adalah masalah Multi-Dimensi yang

tidak dapat dipandang hanya dari satu sudut. Oleh karena itu, metode

penghitungan garis kemiskinan harus memperhatikan segala aspek.

Konsep kemiskinan, secara moneter, yang digunakan BPS adalah melalui

pendekatan kemampuan seseorang untuk memenuhi kebutuhan dasarnya

(Cost of Basic Needs/CBN approach). Kebutuhan dasar meliputi kebutuhan

makanan dan non makanan. Komoditi yang dipilih untuk menghitung garis

kemiskinan adalah komoditi-komoditi yang ril dikonsumsi penduduk.

Setelah garis kemiskinan didapat, beberapa indikator kemiskinan dapat

ditentukan. Indikator-indikator kemiskinan yang umum digunakan antara lain;

Proporsi Penduduk Miskin (P0), Indeks Kedalaman Kemiskinan (P1), dan Indeks

Keparahan Kemiskinan (P2).

Program yang digunakan untuk mendapatkan garis kemiskinan dan

indikator-indikator lainnya pada kertas kerja ini adalah SPSS. Alasan

digunakannya SPSS adalah karena menurut penulis, SPSS relatif lebih user-

friendly dibanding program statistik lainnya.

Page 5: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

iv

DAFTAR ISI

Halaman

MATERI MKERTAS KERJA ........................................................................... i

KATA PENGANTAR ....................................................................................... ii

ABSTRAKSI .................................................................................................... iii

DAFTAR ISI .................................................................................................... iv

DAFTAR TABEL ............................................................................................. vi

BAB 1 PENDAHULUAN .................................................................................. 1

1.1 Latar Belakang ................................................................................. 1

1.2 Maksud dan Tujuan .......................................................................... 2

1.3 Pengertian-pengertian ...................................................................... 2

1.4 Metode Pendekatan ......................................................................... 5

1.5 Batasan Aspek Materi ...................................................................... 5

BAB 2 FAKTA DAN MASALAH ...................................................................... 6

2.1 Fakta ................................................................................................. 6

2.2 Masalah ........................................................................................... 7

BAB 3 METODE PENGHITUNGAN GARIS KEMISKINAN DAN

BEBERAPA INDIKATOR KEMISKINAN ............................................. 8

3.1 Tahapan Menentukan GK Propinsi DKI Jakarta Tahun 2007

dengan dasar GKS Tahun 2006 menggunakan SPSS .................... 8

3.2 Beberapa IndikatorTingkat Kemiskinan: Proporsi Penduduk

Miskin (P0), Indeks Kedalaman Kemiskinan (P1), dan

Indeks Keparahan Kemiskinan (P2) ................................................ 17

Page 6: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

v

3.2.1 Proporsi Penduduk Miskin .................................................... 17

3.2.1 Indeks Kedalaman Kemiskinan ............................................. 18

3.2.1 Indeks Keparahan Kemiskinan ............................................. 20

3.3 Menentukan P0, P1, dan P2 Propinsi DKI Jakarta menurut Kota

dengan SPSS .................................................................................. 17

BAB 4 KESIMPULAN ...................................................................................... 23

PENUTUP ........................................................................................................ 25

DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................ 27

RIWAYAT HIDUP ............................................................................................ 28

Page 7: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

vi

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 1 Kode dan Nama Komoditi untuk Penghitungan GK .......................... 4

Tabel 2 Jumlah dan Persentase Penduduk Miskin, P1, P2 dan GK

Propinsi DKI Jakarta menurut Kota, Tahun 2006 ............................. 6

Tabel 3 GK Propinsi DKI Jakarta menurut Kota, Tahun 2007 ........................ 16

Tabel 4 Jumlah dan Persentase Penduduk Miskin, P1, P2 dan GK

Propinsi DKI Jakarta menurut Kota, Tahun 2006 ............................. 22

Page 8: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

1

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Masalah sosial di DKI Jakarta kerap menjadi perhatian masyarakat luas.

Peningkatan jumlah penduduk, terutama pendatang, yang diiringi peningkatan

jumlah pengangguran, pengemis dan gelandangan, memperparah kondisi

sosial ekonomi di kota Metropolitan. Hal ini menjadi pekerjaan berat bagi

pemerintah, baik pusat maupun daerah.

Kemiskinan merupakan salah satu dari masalah sosial yang sangat

mendasar. Sensitifitas kemiskinan relatif sangat tinggi dibandingkan masalah-

masalah sosial lainnya. Tidak mengherankan jika upaya pengentasan

kemiskinan menjadi agenda penting pemerintah yang sangat membutuhkan

waktu, tenaga, pikiran, dan hati nurani bagi para pengambil kebijakan.

Salah satu hal penting yang diperlukan untuk mendukung upaya

pengentasan kemiskinan adalah ketersediaan data kemiskinan yang lengkap

dan akurat. Data kemiskinan yang baik dan dapat dipercaya, dapat dijadikan

sebagai dasar bagi pengambilan kebijakan dalam menentukan jenis bantuan,

prioritas daerah, dan sebagainya. Di samping itu, data kemiskinan yang baik,

juga dapat digunakan sebagai alat untuk mengevaluasi kinerja pemerintah

dalam upaya pengentasan kemiskinan, pembanding kemiskinan antar waktu

dan daerah, serta digunakan sebagai dasar untuk menentukan target

memperbaiki kesejahteraan penduduk miskin.

Page 9: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

2

1.2 Maksud dan Tujuaan

Menjelaskan secara sederhana mengenai konsep kemiskinan, metode

pengukuran tingkat kemiskinan, dan pengukuran beberapa indikator kemiskinan

dengan SPSS.

1.3 Pengertian-pengertian

1. Kemiskinan merupakan ketidakmampuan seseorang, dari sisi ekonomi,

untuk memenuhi kebutuhan dasar makanan dan bukan makanan yang

diukur dari sisi pengeluaran.

2. Garis Kemiskinan (GK) adalah standar minimum uang yang diperlukan

seseorang untuk memenuhi kebutuhan dasarnya selama sebulan.

3. Penduduk miskin adalah penduduk yang memiliki rata-rata pengeluaran

perkapita perbulan di bawah GK.

Berikut ini ilustrasi mengenai GK dan penduduk miskin.

Gambar 1: Ilustrasi Garis Kemiskinan

GK

x

x

x

x

xx

x

x

x

Tidak Miskin

Miskin

Visualisasi GK

Page 10: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

3

4. Garis Kemiskinan Sementara (GKS) adalah GK tahun sebelumnya yang

disesuaikan dengan inflasi umum (IHK) untuk dijadikan dasar dalam

pemutakhiran GK .

5. Penduduk referensi yaitu 20 persen penduduk yang yang pengeluaran

perkapitanya berada diatas Garis Kemiskinan Sementara (GKS).

Berikut ini bagan penduduk referensi’

Gambar 2: Ilustrasi Populasi Referensi

6. Garis Kemiskinan Makanan (GKM) adalah jumlah nilai pengeluaran dari 52

komoditi dasar makanan yang riil dikonsumsi penduduk referensi yang

kemudian disetarakan dengan 2100 kilokalori perkapita perhari.

7. GKNM adalah merupakan penjumlahan nilai kebutuhan minimum dari

komoditi-komoditi non-makanan terpilih yang meliputi perumahan, sandang,

pendidikan, dan kesehatan.

POPULASI REFERENSI

GARIS KEMISKINAN PERIODE SEBELUMNYA

INFLASI UMUM (IHK)

P1 .

P20 P30

.

. P100

POPULASI REFERENSI: 20% diatas

GKS

PERSENTIL PENGELUARANPERKAPITA RUMAH

TANGGA DI ATAS GK

GK = GKM + GKNM

GARIS KEMISKINAN SEMENTARA (GKS)

RUMAH TANGGA DENGAN PENGELUARAN PERKAPITA

DI ATAS GKS DAN DI BAWAH P20

Page 11: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

4

Data komoditi makanan dan non makanan yang digunakan untuk

menghitung GK disajikan pada tabel berikut.

Tabel 1. Kode dan Nama Komoditi untuk Penghitungan GK

Kode Komoditi Makanan Kode Komoditi Non Makanan (1) (2) (3) (4)

2 Beras 232 Perkiraan sewa rumah sendiri 3 Beras ketan 233 Kontrak rumah 5 Jagung 234 Sewa rumah 8 Tepung terigu 235 Perkiraan sewa rumah dinas/lainnya

11 Ketela pohon/singkong 238 Listrik 12 Ketela rambat/ubi jalar 240 Air 16 Gaplek 246 Minyak tanah 22 Tongkol/tuna/cakalang 254 Kayu dan bahan bakan lainnya 25 Kembung 255 Baterai/korek api/obat nyamuk dll 26 Teri 259 Benda pos 27 Bandeng 262 Sabun mandi/pasta gigi/dll 29 Mujair 263 Barang kecantikan 54 Daging sapi 264 Perawatan kulit/muka/kuku/dll 57 Daging babi 265 Sabun cuci 58 Daging ayam ras 266 Bahan pemeliharaan pakaian 59 Daging ayam kampung 269 RS pemerintah 68 Tetelan 270 RS swasta 72 Telur ayam ras 271 Puskesmas/Pustu/Posyandu 74 Telur itik 272 Praktek dokter/dll 80 Susu kental manis 273 Praktek petugas kesehatan 81 Susu bubuk 274 Praktek pengobatan tradisional 86 Bayam 275 dukun penolong kelahiran 91 Buncis 276 Obat yg dibeli dgn resep 92 Kacang panjang 277 Obat modern tanpa resep 93 Tomat sayur 278 Obat tradisional/jamu 96 Daun ketela pohon 284 Biaya kesehatan lainnya

103 Nangka muda 285 Sumbangan sekolah 108 Bawang merah 286 SPP, iuran BP3/POMG 110 Cabe merah 287 Iuran sekolah lainnya 112 Cabe rawit 288 Buku pelajaran 116 Kacang tanah 289 Alat-alat tulis 122 Tahu 292 Bensin/pertamax 123 Tempe 298 Transportasi/angkutan umum 129 Mangga 302 Jasa lainnya (KTP, SIM, dll) 135 Salak 304 Pakaian jadi untuk laki-lakI

Page 12: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

5

137 Pisang ambon 305 Pakaian jadi untuk perempuan 140 Pepaya 306 Pakaian jadi untuk anak-anak 152 Minyak kelapa 308 Upah menjahit pakaian 155 Kelapa 309 Alas kaki 159 Gula pasir 310 Tutup kepala 160 Gula merah 311 Handuk, ikat pinggang, dll) 161 The 315 Perabot rumah tangga 162 Kopi 316 Perkakas rumah tangga 168 Garam 317 alat-alat dapur/makan 169 Kemiri 321 Arloji, jam, kamera, dll 175 Terasi/petis 322 Payung, tas, koper, dll 182 Mie instan 324 Mainan anak 186 Kerupuk 331 PBB 193 Roti 332 Pajak kendaraan 194 Kue kering/biskuit 333 Pungutan/retribusi 195 Kue basah 340 Perayaan hari raya agama 224 Rokok kretek filter 342 Upacara agama dan lainnya

1.4 Metode Pendekatan

Konsep kemiskinan, secara moneter, yang digunakan adalah melalui

pendekatan kemampuan seseorang untuk memenuhi kebutuhan dasarnya

(Cost of Basic Needs/CBN approach).

1.5 Batasan Aspek Materi

Pengukuran angka kemiskinan ini dibatasi di Propinsi DKI Jakarta. Data

yang digunakan adalah data Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) 2007

Modul Konsumsi.

Page 13: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

6

BAB 2

FAKTA DAN MASALAH

2.1 Fakta

Sampai Tahun 2006, jumlah penduduk miskin di Propinsi DKI Jakarta

sebanyak 407,1 ribu jiwa, atau sekitar 4,57% dari total penduduk Jakarta.

Jumlah penduduk miskin terbanyak ada di Jakarta Utara. Data kemiskinan

Propinsi DKI Jakarta pada Tahun 2006 tersaji pada Table 1 berikut

Tabel 2: Jumlah dan Persentase Penduduk Miskin, P1, P2 dan GK Provinsi DKI Jakarta menurut Kota, Tahun 2006

Kota Jumlah

Penduduk Miskin

(000 jiwa)

Persentase Penduduk

Miskin P1 P2

Garis Kemiskinan

(Rp/Kapita/Bulan)

(2) (3) (4) (5) (6) (7)

1 Kab. Kep. Seribu 3,2 16,64 2,19 0,44 Rp 279.600,- 71 Jakarta Selatan 76,3 3,74 0,61 0,16 Rp 276.626,- 72 Jakarta Timur 85,1 3,55 0,60 0,16 Rp 232.826,- 73 Jakarta Pusat 43,6 4,92 0,70 0,14 Rp 218.777,- 74 Jakarta Barat 89,5 4,22 0,69 0,17 Rp 220.412,- 75 Jakarta Utara 109,4 7,58 1,22 0,31 Rp 224.708,-

DKI JAKARTA 407,1 4,57 0,75 0,19 Rp 250.298,-

Selanjutnya, dengan data Susenas 2007 dan informasi Indeks Harga

Konsumen (IHK) untuk Propinsi Jakarta (IHK Maret 2006 = 137,64 dan IHK

Maret 2007 = 145,44), data kemiskinan Tahun 2006 tersebut akan

dimutakhirkan ke Tahun 2007.

Page 14: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

7

2.2 Masalah

Berbagai metode dalam hal pengukuran kemiskinan selalu memiliki

kelemahan. Hal ini disebabkan karena kemiskinan bersifat Multi-Dimensi, yang

berarti bahwa untuk menentukan kemiskinan dibutuhkan banyak ukuran.

Definisi umum kemiskinan adalah kondisi dimana seseorang atau sekelompok

orang, tidak mampu memenuhi hak-hak dasarnya untuk mempertahankan dan

mengembangkan kehidupan yang bermartabat. Hak-hak dasar antara lain:

• terpenuhinya kebutuhan pangan,

• kesehatan, pendidikan, pekerjaan, perumahan, air bersih, pertanahan,

sumberdaya alam dan lingkungan hidup,

• rasa aman dari perlakuan atau ancaman tindak kekerasan

• hak untuk berpartisipasi dalam kehidupan sosial-politik

Dengan segala kelebihan dan kekurangnannya, BPS menggunakan

metode pendekatan pengeluaran untuk memenuhi kebutuhan dasar untuk

mengukur tingkat kemiskinan.

Page 15: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

8

BAB 3

METODE PENGHITUNGAN GARIS KEMISKINAN

DAN BEBERAPA INDIKATOR KEMISKINAN

Secara garis besar, tahapan membuat GK dengan Metode CBN adalah

sebagai berikut:

1. Menentukan indikator kesejahteraan: pengeluaran per kapita

2. Menentukan asupan energi minimum untuk hidup sehat: 2100 kalori

3. Memilih kelompok komoditi makanan yang dapat memenuhi kebutuhan

energi minimum: 52 komoditi

4. Memperkirakan biaya minimum yang diperlukan untuk membeli komoditi

makanan tersebut untuk memenuhi kebutuhan 2100 kalori: GKM

5. Memperkirakan biaya minimum untuk komponen bukan makanan (GKNM)

6. Menghitung GK: GK = GKM + GKNM

3.1 Tahapan Menentukan GK Propinsi DKI Jakarta Tahun 2007 dengan

dasar GKS Tahun 2006 menggunakan SPSS

Pertama, kita buat folder D:\Data 31\ untuk menyimpan semua file yang

kita butuhkan/hasilkan. Agar tidak kehilangan riwayat data, sebaiknya semua

perintah SPSS disimpan pada file syntax D:\Data 31\Syntax GK31.sps.

Perintah yang harus dilakukan (diketik pada file Syntax GK31.sps) akan

disajikan pada Kotak teks pada setiap langkahnya.

Page 16: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

9

Tahapan untuk membuat GK 2007 adalah sebagai berikut

1. Menyiapkan data Data yang dibutuhkan adalah: • Data GK 2006

Kabupaten/Kota GK 2006 Kepulauan Seribu Jakarta Selatan Jakarta Timur Jakarta Pusat Jakarta Barat Jakarta Utara

Rp 279.600,- Rp 276.626,- Rp 232.826,- Rp 218.777,- Rp 220.412,- Rp 224.708,-

• IHK Maret 2006 = 137,64 dan Maret 2007 = 145,44

• Data Susenas Panel Modul Konsumsi maret 2007. Ada 3 file yang disiapkan yaitu file komponen makanan (beri nama 31a.sav), file komponen non makanan (beri nama 31b.sav), dan file pengeluaran (beri nama 31c.sav). Simpan file-file tersebut dalam folder D:\Data 31\.

2. Menentukan rumah tangga yang menjadi penduduk referensi (populasi

referensi/popref).

Buka file 31c.sav.

Buat Garis Kemiskinan Sementara (GKS) dengan dasar GK Tahun 2006.

Buat variable miskin yang berkode 1 untuk rumah tangga di bawah GKS dan berkode 0 untuk lainnya.

IF (EXPF >= gks) miskin = 0 . IF (EXPF < gks) miskin = 1 . EXECUTE .

IF (KABU2 = 1) gks = 279600 * (145.44/137.64) . IF (KABU2 = 71) gks = 276626 * (145.44/137.64) . IF (KABU2 = 72) gks = 232826 * (145.44/137.64) . IF (KABU2 = 73) gks = 218777 * (145.44/137.64) . IF (KABU2 = 74) gks = 220412 * (145.44/137.64) . IF (KABU2 = 75) gks = 224708 * (145.44/137.64) . EXECUTE .

GET FILE = 'D:\Data 31\31c.sav'.

Page 17: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

10

Buat variable J_miskin (jumlah penduduk miskin) dan J_total (jumlah penduduk total) di tiap Kota.

Mengurutkan dan memberi no. urut ruta berdasarkan pengeluaran perkapita menurut Kota.

Buat variabel popref yang berkode 1 untuk ruta referensi.

Hapus ruta non referensi

Buat variabel J_popref (jumlah ruta referensi) di tiap Kota.

Urutkan menurut lokasi untuk keperluan penggabungan pada langkah berikutnya.

Simpan file dengan nama 31 popref.sav

Penduduk referensi menjadi acuan dalam pemutakhiran GK.

SAVE OUTFILE = 'D:\Data 31\31 popref.sav' /COMPRESSED.

SORT CASES BY KABU2 (A) KECA2 (A) DESA2 (A) DAER2 (A) NKS2 (A) NURT2 (A) .

AGGREGATE /OUTFILE = * MODE = ADDVARIABLES /BREAK = KABU2 /J_popref = SUM(popref).

FILTER OFF. USE ALL. SELECT IF (popref = 1). EXECUTE .

IF((no_urut>J_miskin)&(no_urut<=(J_miskin+Rnd(0.2*J_total)))) popref = 1 . EXECUTE .

SORT CASES BY KABU2(A) EXPF (A) . MATCH FILES /FILE = * /BY KABU2 /FIRST = PrimaryFirst /LAST = PrimaryLast. DO IF (PrimaryFirst). COMPUTE no_urut = 1 - PrimaryLast. ELSE. COMPUTE no_urut = no_urut + 1. END IF. LEAVE no_urut. FORMAT no_urut (f7). MATCH FILES /FILE = * /DROP = PrimaryFirst PrimaryLast. VARIABLE LABELS no_urut 'Sequential count of matching cases'. VARIABLE LEVEL no_urut (SCALE). EXECUTE.

AGGREGATE /OUTFILE = * MODE = ADDVARIABLES /BREAK = KABU2 /J_miskin = SUM(miskin) /J_total = N.

Page 18: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

11

3. Menentukan Garis Kemiskinan Makanan (GKM).

2100×=∑∑

i

i

KV

GKM

Buka file 31a.sav yang berisi data komoditi makanan.

Buat variabel komoditi yang bertipe numerik dari variabel kode yang yang bertipe string agar dapat dilakukan operasi aljabar.

Memilih komoditi makanan yang digunakan

Urutkan menurut lokasi kemudian gabung dengan file 31 popref.sav

Pilih ruta referensi

FILTER OFF. USE ALL. SELECT IF(popref = 1). EXECUTE

SORT CASES BY KABU2 (A) KECA2 (A) DESA2 (A) DAER2 (A) NKS2 (A) NURT2 (A) . MATCH FILES /FILE=* /TABLE='D:\Data 31\31 popref.sav' /RENAME (EXPF FOODF JART NFOODF PROP2 WEIND07 = d0 d1 d2 d3 d4 d5) /BY KABU2 KECA2 DESA2 DAER2 NKS2 NURT2 /DROP= d0 d1 d2 d3 d4 d5. EXECUTE.

FILTER OFF. USE ALL. SELECT IF (komoditi = 2|komoditi = 3|komoditi = 5| Komoditi = 8|komoditi = 11|komoditi = 12|komoditi = 16| komoditi = 22|komoditi = 25|komoditi = 26|komoditi = 27| komoditi = 29|komoditi = 54|komoditi = 57|komoditi = 58| komoditi = 59|komoditi = 68|komoditi = 72|komoditi = 74| komoditi = 80|komoditi = 81|komoditi = 86|komoditi = 91| komoditi = 92|komoditi = 93|komoditi = 96|komoditi = 103| komoditi = 108|komoditi = 110|komoditi = 112|komoditi = 116| komoditi = 122|komoditi = 123|komoditi = 129|komoditi = 135| komoditi = 137|komoditi = 140|komoditi = 152|komoditi = 155| komoditi = 159|komoditi = 160|komoditi = 161|komoditi = 162| komoditi = 168|komoditi = 169|komoditi = 175|komoditi = 182| komoditi = 186|komoditi = 193|komoditi = 194|komoditi = 195| komoditi = 224). EXECUTE .

COMPUTE komoditi = NUMBER(KODE,F3) . EXECUTE .

GET FILE = 'D:\Data 31\31a.sav'.

Vi : Pengeluaran untuk komoditi Ki : Kalori yang di hasilkan komoditi

Page 19: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

12

Hitung pengeluaran ruta untuk makanan perkapita perbulan

Buat file 31 komoditi.sav yang berisi total komoditi dan kalori tiap Kota

Simpan file dengan nama 31 basket FOOD.sav

Buka file 31 komoditi.sav

Hitung rata-rata pengeluaran untuk komoditi perkapita

Hitung rata-rata kalori dari komoditi perkapita

Buat file 51 gkm.sav yang berisi jumlah variable vi dan ki

Simpan file 31 komoditi.sav kemudian buka file 31 gkm.sav

SAVE OUTFILE = 'D:\Data 31\31 komoditi.sav' /COMPRESSED. GET FILE = 'D:\Data 31\31 gkm.sav'.

AGGREGATE /OUTFILE = 'D:\Data 31\31 gkm.sav' /BREAK = KABU2 /vi = SUM(vi) /ki = SUM(ki).

COMPUTE ki = kalori_sum / J_popref . EXECUTE .

COMPUTE vi = J_pce_food / J_popref . EXECUTE .

GET FILE = 'D:\Data 31\31 komoditi.sav'.

SAVE OUTFILE='D:\Data 31\31 basket FOOD.sav' /COMPRESSED.

AGGREGATE /OUTFILE = 'D:\Data 31\31 komoditi.sav' /BREAK = KABU2 komoditi /J_pce_food = SUM(pce_food) /J_popref = MEAN(J_popref) /kalori_sum = SUM(kalori).

COMPUTE pce_food = ((anilai * 30) / 7) / JART . EXECUTE .

Page 20: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

13

Buat variabel gkm yaitu harga per kalori yang disesuaikan dengan 2100 kalori, lalu simpan file

Sampai dengan langkah ini, kita sudah mendapatkan GKM yaitu pada

veriabel gkm yang disimpan pada file 31 gkm.sav.

4. Menentukan Garis Kemiskinan Non Makanan (GKNM). ∑= iiVrGKNM

Buka file 31b.sav

Ubah variabel string KODE menjadi variabel numerik komoditi

Pilih komoditi non makanan

Save file dengan nama 31 basket NFOOD.sav

SAVE OUTFILE='D:\Data 31\31 basket NFOOD.sav' /COMPRESSED.

FILTER OFF. USE ALL. SELECT IF( komoditi = 232|komoditi = 233|komoditi = 234| komoditi = 235|komoditi = 238|komoditi = 240| komoditi = 246|komoditi = 254|komoditi = 255| komoditi = 259|komoditi = 262|komoditi = 263| komoditi = 264|komoditi = 265|komoditi = 266| komoditi = 284|komoditi = 285|komoditi = 286| komoditi = 287|komoditi = 288|komoditi = 289| (komoditi >= 269 & komoditi <= 278)| komoditi = 292|komoditi = 298|komoditi = 302| komoditi = 304|komoditi = 305|komoditi = 306| komoditi = 308|komoditi = 309|komoditi = 310| komoditi = 311|komoditi = 315|komoditi = 316| komoditi = 317|komoditi = 321|komoditi = 322| komoditi = 324|komoditi = 331|komoditi = 332| komoditi = 333|komoditi = 340|komoditi = 342). EXECUTE .

COMPUTE komoditi = NUMBER(KODE,F3) . EXECUTE .

GET FILE = 'D:\Data 31\31b.sav'.

ri : ratio pengeluaran barang non makanan terhadap sub-kelompok pengeluaran Vi : Pengeluaran untuk komoditi non makanan

COMPUTE gkm = 2100 * vi / ki . EXECUTE . SAVE OUTFILE = 'D:\Data 31\51 gkm.sav' /COMPRESSED.

Page 21: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

14

Gabung dengan file 31 popref.sav untuk memilih kelompok refernsi

Hapus ruta yang bukan referensi

Beri kode kategori pendidikan menjadi 997, perumahan 998, dan kesehatan 999

Buat variabel share untuk masing-masing komoditi

IF (komoditi=998) share = 0.7163 . IF (komoditi=238) share = 0.9948 . IF (komoditi=240) share = 0.9039 . IF (komoditi=246) share = 0.8115 . IF (komoditi=254) share = 0.9500 . IF (komoditi=255) share = 0.8301 . IF (komoditi=262) share = 0.9505 . IF (komoditi=263) share = 0.7091 . IF (komoditi=264) share = 0.9574 . IF (komoditi=999) share = 0.4811 . IF (komoditi=284) share = 0.4900 . IF (komoditi=997) share = 0.6223 . IF (komoditi=294) share = 0.7109 . IF (komoditi=259) share = 0.4643 . IF (komoditi=298) share = 0.9514 . IF (komoditi=302) share = 0.5534 . IF (komoditi=304) share = 1 . IF (komoditi=305) share = 1 . IF (komoditi=306) share = 1 . IF (komoditi=308) share = 1 . IF (komoditi=309) share = 0.8214 . IF (komoditi=310) share = 1 . IF (komoditi=265) share = 0.5405 . IF (komoditi=266) share = 1 . IF (komoditi=311) share = 0.6125 . IF (komoditi=315) share = 0.3243 . IF (komoditi=316) share = 0.5989 . IF (komoditi=317) share = 0.4349 . IF (komoditi=321) share = 0.9551 . IF (komoditi=322) share = 0.7322 . IF (komoditi=324) share = 1 . IF (komoditi=331) share = 1 . IF (komoditi=332) share = 1 . IF (komoditi=333) share = 1 . IF (komoditi=340) share = 0.8417 . IF (komoditi=342) share = 1 . EXECUTE.

RECODE komoditi (232 thru 235=998) (269 thru 278=999) (285 thru 289=997) . EXECUTE .

FILTER OFF. USE ALL. SELECT IF(popref = 1). EXECUTE .

SORT CASES BY KABU2 (A) KECA2 (A) DESA2 (A) DAER2 (A) NKS2 (A) NURT2 (A) . MATCH FILES /FILE=* /TABLE='D:\Data 31\31 popref.sav' /RENAME (EXPF FOODF JART NFOODF PROP2 WEIND07 = d0 d1 d2 d3 d4 d5) /BY KABU2 KECA2 DESA2 DAER2 NKS2 NURT2 /DROP= d0 d1 d2 d3 d4 d5. EXECUTE.

Page 22: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

15

• Hitung pengeluaran untuk komoditi non food/bulan

• Agregatkan jumlah pengeluaran menurut kabupaten dan jenis komodit

• Simpan file dengan nama 31 basket NFOOD

• Buka file 31 aggr NF.sav

• Buat variable vi dan rivi

• Agregatkan jumlah variable rivi pada file 31 aggr NF.sav menurut kabupaten> Simpan dalam variable gknm dalam file 31 gknm.sav

• Simpan file

5. Menentukan Garis Kemiskinan (GK = GKM + GKNM).

• Menggabung file 31c.sav, gkm.sav, dan gkmn.sav

GET FILE='D:\Data 31\31c.sav'.

SAVE OUTFILE='D:\Data 31\31 basket NFOOD.sav' /COMPRESSED.

AGGREGATE /OUTFILE='D:\Data 31\31 gknm.sav' /BREAK=KABU2 /gknm = SUM(rivi).

COMPUTE vi = expcap_bln_sum / J_popref_mean . EXECUTE . COMPUTE rivi = vi * (share_mean / 12). EXECUTE .

GET FILE = 'D:\Data 31\31 aggr NF.sav'.

SAVE OUTFILE='D:\Data 31\31 basket NFOOD.sav' /COMPRESSED.

SORT CASES BY KABU2 komoditi . AGGREGATE /OUTFILE='D:\Data 31\31 aggr NFOOD.sav' /PRESORTED /BREAK=KABU2 komoditi /expcap_bln_sum = SUM(expcap_bln) /share_mean = MEAN(share) /J_popref_mean = MEAN(J_popref).

COMPUTE expcap_bln = anilai/JART . EXECUTE .

Page 23: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

16

• Gabung dengan file 31 gkm.sav

• Gabung dengan file 31 gknm.sav

• Hitung GK

• Simpan file dengan nama 31 GK.sav

Sampai dengan langkah ini, sudah didapat nilai GK tiap Kota.Nilai GK ada

di variable gk pada file D:\Data 31\31 GK.sav. Data GK Ktersebut, dapat

ditentukan indikator-indikator kemiskinan. Beberapa indikator kemiskinan

disajikan pad Tabel 3.

Tabel 3: GK Provinsi DKI Jakarta menurut Kota, Tahun 2007

Kota Garis Kemiskinan (Rp/Kapita/Bulan)

(1) (2) (3) 1 Kab. Kep. Seribu Rp 292.173,- 71 Jakarta Selatan Rp 293.628,- 72 Jakarta Timur Rp 248.622,- 73 Jakarta Pusat Rp 230.452,- 74 Jakarta Barat Rp 232.735,- 75 Jakarta Utara Rp 240.830,-

DKI JAKARTA Rp 266.874,-

SAVE OUTFILE='D:\Data 31\31 GK.sav' /COMPRESSED.

COMPUTE gk = gkm + gknm . EXECUTE .

MATCH FILES /FILE=* /TABLE='D:\Data 31\31 gknm.sav' /BY KABU2. EXECUTE.

SORT CASES BY kabu2 (A). MATCH FILES /FILE=* /TABLE='D:\Data 31\31 gkm.sav' /BY KABU2. EXECUTE.

Page 24: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

17

3.2 Beberapa Indikator Tingkat Kemiskinan: Proporsi Penduduk Miskin (P0), Indeks Kedalaman Kemiskinan (P1), dan Keparahan kemiskinan (P2)

Kebijakan pemerintah untuk mengentaskan kemiskinan senantiasa

dilakukan pemerintah melalui berbagai program. Ketersediaan data yang

memadai menjadi acuan penentuan bentuk program yang efektif dan efisien.

Beberapa indikator kemiskinan dihitung dengan Formula Foster-Greer-

Thorbecke [FGT]. Formula FGT menghasilkan data proporsi penduduk miskin,

indeks kedalaman dan keparahan kemiskinan. Bentuk umum Formula FGT

adalah:

α

α ∑=

⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ −

=q

i

i

zyz

NP

1

1

Dengan z = Garis Kemiskinan (GK)

yi = rata-rata pengeluaran/kapita/bulan penduduk di bawah GK

q = jumlah penduduk di bawah GK

N = jumlah penduduk

α = 0, Headcount Index, proporsi penduduk miskin

α = 1, Poverty Gap Index, indeks kedalaman kemiskinan,

α = 2, Poverty Severity Index, indeks keparahan kemiskinan

3.2.1 Proporsi Penduduk Miskin

Proporsi Penduduk Miskin/Headcount Index (dinotasikan P0) merupakan

proporsi dari populasi yang konsumsinya berada di bawah GK (rasio

Page 25: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

18

pendududk miskin terhadap seluruh populasi). P0 menyatakan persentase

penduduk miskin terhadap total penduduk

Kelebihan (+):

• Mudah diukur

• Mudah dimengerti

• Secara sederhana cukup untuk menggambarkan berhasil atau tidaknya

pengentasan kemiskinan

Contoh 1: Misalkan GK = 125

Daerah Pengeluaran P0

A 100 100 150 150 50%

B 124 124 150 150 50%

Dari kondisi tersebut, Daerah A lebih miskin, tapi P0 tidak bisa

menggambarkannya.

Kekurangan (-):

• Tidak menyajikan angka mutlak banyaknya penduduk miskin

• Mengabaikan tingkat kesejahteraan antar penduduk miskin, diasumsikan

semua penduduk miskin mempunyai kondisi yang sama.

• Perubahan kondisi seseorang (membaik/memburuk) tidak akan merubah

P0 selama kondisisnya masih berada di bawah GK

3.2.2 Indeks Kedalaman Kemiskinan

Indeks Kedalaman Kemiskinan/Poverty Gap Index (dinotasikan P1)

merupakan ukuran rata-rata kesenjangan pengeluaran masing-masing

Page 26: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

19

penduduk miskin terhadap GK. Semakin tinggi nilai indeks, semakin jauh rata-

rata pengeluaran penduduk miskin dari GK.

Kelebihan (+):

• Merefleksikan kedalaman kemiskinan penduduk miskin untuk dapat

memenuhi kebutuhan dasar

• Menggambarkan berapa banyak bantuan yang diperlukan penduduk

miskin untuk dapat memenuhi kebutuhan dasar

Dari Contoh 1 (GK = 125), didapat nilai P1 sebagai berikut.

Daerah Pengeluaran P1

A 100 100 150 150 10%

B 124 124 150 150 0,4%

Tingkat kemiskinan di Daerah A lebih dalam di bandingkan Daerah B

Kekurangan (-):

• Tidak menggambarkan perbedaan keparahan antar penduduk miskin

• Mengabaikan kesenjangan antar penduduk miskin

Contoh 2: Misalkan GK = 125

Daerah Pengeluaran P1

A 100 100 150 150 10%

C 80 120 150 150 10%

Kedua daerah memiliki ndeks kedalaman kemiskinan yang sama, namun

sebenarnya kondisi kemiskinan di Daerah C lebih serius

Page 27: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

20

3.2.3 Indeks Keparahan Kemiskinan

Indeks Keparahan Kemiskinan /Poverty Severity Index (dinotasikan P2):

merupakan rata-rata dari kuadrat kedalaman kemiskinan penduduk miskin.

Semakin tinggi nilai indeks, semakin tinggi ketimpangan pengeluaran diantara

penduduk miskin.

Kelebihan (+):

• Mampu menggambarkan kesenjangan antar penduduk miskin..

• Menggambarkan keparahan kemiskinan.

Dari Contoh 2 (GK = 125), didapat nilai P2 sebagai berikut.

Daerah Pengeluaran P2

A 100 100 150 150 2%

C 80 120 150 150 3,28%

Kekurangan (-):

• Sulit untuk diinterpretasikan/dijelaskan

Dari Contoh 1 (GK = 125), didapat nilai P1 didapat ringkasan tabel P0, P1 dan

P2 dari contoh di atas adalah sebagai berikut:

Daerah Pengeluaran P0 P1 P2

A 100 100 150 150 50% 10% 2%

B 124 124 150 150 50% 0,4% 0,0%

Dengan proporsi pendududk miskin (P0) sama, kondisi ekonomi penduduk

miskin di daerah A relative lebih parah.

Page 28: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

21

3.3 Menentukan P0, P1, dan P2 Propinsi DKI Jakarta menurut Kota dengan SPSS

Langkah-langkah untuk menentukan P0, P1, dan P2 Propinsi DKI Jakarta

menurut Kota dengan SPSS adalah sebagai berikut

• Buka file 31 GK.sav kemudian simpan dengan nama 31 P012.sav

• Buat variabel zminyperz yang merepresentasikan nilai dari ⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ −

zyz i

• Buat variable p0, p1 dan p2

• Beri penimbang

• Tentukan P0, P1, dan P2 menurut Kota

• Pada langkah terakhir ini, SPSS menghasilkan output sebagai berikut

SORT CASES BY KABU2 . SPLIT FILE LAYERED BY KABU2 . DESCRIPTIVES VARIABLES=P0 P1 P2 /STATISTICS=MEAN .

WEIGHT BY WEIND07 .

IF (zminyperz = 0) p0 = 0. IF (zminyperz ~= 0) p0 = 1. EXECUTE. COMPUTE p1 = zminyperz**1. EXECUTE. COMPUTE p2 = zminyperz**2. EXECUTE.

COMPUTE zminyperz = (gk - EXPF)/gk . EXECUTE . IF (EXPF>= gk) zminyperz = 0 . EXECUTE .

GET FILE='D:\Data 31\31 GK.sav'. SAVE OUTFILE='D:\Data 31\31 P012.sav' /COMPRESSED.

Page 29: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

22

Descriptive Statistics

Kab/kota N Mean 01 p0 15.12

p1 2.48

p2 0.53

Valid N (listwise) 2080820

71 p0 3.74

p1 0.81

p2 0.27

Valid N (listwise) 2080820

72 p0 4.02

p1 0.65

p2 0.17

Valid N (listwise) 2355514

73 p0 3.99

p1 1.01

p2 0.31

Valid N (listwise) 867852

74 p0 4.04

p1 0.44

p2 0.08

Valid N (listwise) 2139158

75 p0 7.95

p1 1.20

p2 0.28

Valid N (listwise) 1415588

Keterangan: Kolom N menunjukkan banyaknya penduduk Kolom Mean menunjukkan nilai indicator sesuai kolom ke-2

Untuk memudahkan, output tersebut disajikan pada Tabel 4

Tabel 4: Jumlah dan Persentase Penduduk Miskin, P1, P2 dan GK Provinsi DKI Jakarta menurut Kota, Tahun 2007

Kota Jumlah

Penduduk Miskin

Persentase Penduduk

Miskin P1 P2

Garis Kemiskinan

(Rp/Kapita/Bulan)

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) 1 Kab. Kep. Seribu 2.9 15.12 2.48 0.53 Rp 292.173,-

71 Jakarta Selatan 76.3 3.74 0.81 0.27 Rp 293.628,- 72 Jakarta Timur 94.6 4.02 0.65 0.17 Rp 248.622,- 73 Jakarta Pusat 34.5 3.99 1.01 0.31 Rp 230.452,- 74 Jakarta Barat 85.2 4.04 0.44 0.08 Rp 232.735,- 75 Jakarta Utara 112.2 7.95 1.20 0.28 Rp 240.830,-

DKI JAKARTA 405.7 4.61 0.59 0.12 Rp 266.874,-

Page 30: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

23

BAB 4 KESIMPULAN

Metode pengukuran kemiskinan dengan pendekatan kemampuan untuk

memenuhi kebutuhan dasar (Cost of Basic Needs/CBN approach), masih

relevan dengan kondisi sosial ekonomi masyarakat. Secara garis besar,

tahapan membuat GK dengan metode CBN adalah sebagai berikut:

1. Menentukan indikator kesejahteraan: pengeluaran per kapita

2. Menentukan asupan energi minimum untuk hidup sehat: 2100 kalori

3. Memilih kelompok komoditi makanan yang dapat memenuhi kebutuhan

energi minimum: 52 komoditi

4. Memperkirakan biaya minimum yang diperlukan untuk membeli komoditi

makanan tersebut untuk memenuhi kebutuhan 2100 kalori: GKM

5. Memperkirakan biaya minimum untuk komponen bukan makanan (GKNM)

6. Menghitung GK: GK = GKM + GKNM

Setelah GK didapat, maka dapat dihitung indicator-indikator kemiskinan.

Beberapa indikator kemiskinan yang umum disajikan antara lain.

1. Proporsi penduduk miskin: pq

zyz

NP

q

i

i =⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ −

= ∑=

0

10

1

Proporsi Penduduk Miskin/Headcount Index (dinotasikan P0) merupakan

proporsi dari populasi yang konsumsinya berada di bawah GK (rasio

pendududk miskin terhadap seluruh populasi). P0 menyatakan persentase

penduduk miskin terhadap total penduduk.

Page 31: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

24

2. Indeks kedalaman kemiskinan: ∑=

⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ −

=q

i

i

zyz

NP

11

1

Indeks Kedalaman Kemiskinan/Poverty Gap Index (dinotasikan P1)

merupakan ukuran rata-rata kesenjangan pengeluaran masing-masing

penduduk miskin terhadap GK. Semakin tinggi nilai indeks, semakin jauh

rata-rata pengeluaran penduduk miskin dari GK.

3. Indeks keparahan kemiskinan: 2

12

1 ∑=

⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ −

=q

i

i

zyz

NP

Indeks Keparahan Kemiskinan /Poverty Severity Index (dinotasikan P2):

merupakan rata-rata dari kuadrat kedalaman kemiskinan penduduk miskin.

Semakin tinggi nilai indeks, semakin tinggi ketimpangan pengeluaran

diantara penduduk miskin.

Ketiga indikator tersebut memiliki kelebihan dan kekurangan, sehingga

keberadaan ketiganya akan saling melengkapi.

Salah satu program yang dapat digunakan untuk mendapatkan garis

kemiskinan dan indikator-indikator lainnya adalah SPSS. Jika semua syntax

pada BAB 3 kita gabung dalam satu file, maka dengan sekali eksekusi, GK, P0,

P1, dan P2 akan dihasilkan. Kecepatan eksekusi tergantung performa komputer

yang digunakan.

Page 32: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

25

BAB 5 PENUTUP

Metode pengukuran kemiskinan bukanlah suatu hal statis. Sebaliknya,

metode pengukuran kemiskinan adalah hal yang sangat dinamis. Mengingat

betapa strategisnya data kemiskinan, penyempurnaan harus terus dilakukan

seiring perkembangan dinamika penduduk. Hal ini dilakukan untuk

menghasilkan nilai yang lebih baik sehingga berguna terutama bagi pengambil

kebijakan.

Kritik dan saran yang bersifat meembangun akan kami terima dan menjadi

masukan yang sangat berharga. Termasuk kritik dan saran mengenai program

yang digunakan. Kritik dan saran dapat disampaikan ke Subdirektorat Statistik

Kerawanan Sosial, Badan Pusat Statistik, Jakarta.

Akhir kata, penulis berharap tulisan ini dapat bermanfaat untuk menambah

pengetahuan mengenai kemiskinan. Terima kasih.

Page 33: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

26

KEPUSTAKAAN

Badan Pusat Statistik dan World Bank Institute, 2002, Dasar-dasar Analisis

Kemiskinan, BPS: Jakarta

Badan Pusat Statistik, 2007, Data dan Informasi Kemiskinan Tahun 2007,

Buku 2: Kabupaten, BPS: Jakarta

Badan Pusat Statistik, 2008, Pelatihan Statistik Kemiskinan: Modul

Penghitungan Kemiskinan (Basic Need Approach)

dengan SPSS, BPS: Batam

Page 34: Kertas Kerja_modul Kemiskinan

27

RIWAYAT HIDUP

Nama : Suhariadi

Tempat Lahir : Jakarta

Tanggal Lahir : 19 Juni 1980

Jenis Kelamin : Laki-laki

Agama : Islam

Status : Kawin

Pendidikan

• SMA Negeri 28 Jakarta, Tahun 2000

• Universitas Indonesia, Jurusan Matematika, Tahun 2004

Pekerjaan

• Staf Pengajar Matematika SMA, BTA-Group, 2000-2006

• Editor naskah buku Matematika SMA, PT. Erlangga, 2001-2005

• Koordinator Sekretariat BTA-Group, 2002-2006

• Asisten Dosen, Universitas Indonesia, Jurusan Matematika, 2002-2004

• Guru Matematika, SMAI Al-Izhar, 2005-2006

• Staf Badan Pusat Statistik, 2006-sekarang

NIP : 340017943

Direktorat : Statistik Ketahanan Sosial

Subdit : Statistik Kerawanan Sosial

Seksi : Statistik Kemiskinan

Dengan ini saya menyatakan bahwa data di atas adalah benar.

Hormat saya,

Suhariadi

BADAN