## KERENTANAN KEMISKINAN: PENDUGAAN, PEMETAAN, PENCIRI, DAN REKOMENDASI KEBIJAKAN PADA DATA SAMPEL KECIL
(Poverty Vulnerability: Estimating, Mapping, Characterizing, and Policy Recommendation in Small Sample Data)
Arif Rahman 1 , Ika Yuni Wulansari 2
Politeknik Statistika STIS, Jakarta 1,2 Email: 1 arifrahman2808@gmail.com

## Abstrak
Ukuran kemiskinan yang biasa dinyatakan dengan jumlah kemiskinan adalah konsep yang statis karena hanya  memberikan  gambaran  kondisi  kesejahteraan  pada  waktu  tertentu.  Kenyataannya,  kemiskinan adalah kondisi yang sangat dinamis sehingga kemiskinan merupakan fenomena stokastik. Kerentanan kemiskinan  rumah  tangga  perlu  diukur,  sebagai  peluang  rumah  tangga  akan  berada  pada  status  tidak miskin  atau  justru  menjadi  miskin  pada  masa  mendatang.  Isu  kerentanan  kemiskinan  telah  menjadi perhatian setelah terjadinya krisis ekonomi di Asia Timur, termasuk Indonesia. Pengukuran kerentanan kemiskinan  rumah  tangga  pada  level  kecil,  yaitu  kecamatan,  penting  dilakukan  terkait  perlunya kebijakan regional yang tepat sasaran. Tujuan penelitian ini adalah menduga rumah tangga rentan miskin level  kecamatan,  memetakan,  dan  menentukan  penciri  rumah  tangga  rentan  miskin  sebagai  dasar rekomendasi  kebijakan.  Studi  kasus  dilakukan  pada  Kabupaten  Sambas.  Metode  analisis  yang digunakan  adalah Vulnerable  Expected  as  Poverty (VEP), Small  Area Estimation (SAE)  Fay-Herriot EBLUP,  dan  Analisis  Komponen  Utama  (AKU)  Polikhorik.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa kecamatan dengan proporsi rumah tangga rentan miskin tertinggi adalah Pemangkat dan Teluk Keramat. Hasil  ini  selanjutnya  disajikan  dalam  gradasi  peta  dengan  sumber  data  kemiskinan  lain  sebagai pembanding.  Pemetaan  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  hasil  pendugaan  kerentanan  sudah  valid. Selanjutnya, variabel penciri rumah tangga rentan miskin diperoleh 3 komponen utama yaitu wilayah dan perumahan, karakteristik KRT, serta ukuran dan konsumsi rumah tangga. Variabel penciri ini dapat menjadi dasar kebijakan sebagai upaya preventif kemiskinan di Kabupaten Sambas.
Kata kunci : kerentanan kemiskinan, VEP, Small Area Estimation (SAE), EBLUP, AKU Polikhorik

## Abstract
Poverty measurement that is usually expressed by the amount of poverty is a static concept because it only gives a picture of the welfare condition at a certain time. In fact, poverty is a very dynamic condition so  poverty  is  a  stochastic  phenomenon.  Poverty  vulnerability  of  a  household  as  opportunities  for households to be in the status of not poor or even become poor in the future needs to be measured. The issue of poverty vulnerability has become a concern after the economic crisis in East Asia, including Indonesia.  The  measurement  of  household  poverty  vulnerability  at  a  small  level  is  important  to  be carried out regarding the need for targeted regional policies. The purpose of this study was to estimate vulnerable  households  at  the  sub-district  level,  to  map,  and  to  determine  the  characteristics  of vulnerable  households  as  the  basis  for  policy  recommendations.  Case  studies  were  carried  out  in Sambas Regency, West Kalimantan. The analytical method used are Vulnerable Expected as Poverty (VEP),  Small  Area  Estimation  (SAE)  Fay-Herriot  EBLUP,  and  Polychoric  Principal  Component Analysis (PCA). The study shows that districts with the highest proportion of vulnerable households are Pemangkat and Teluk Keramat. The proportion then presented in a gradation map compared with other sources of poverty data. Mapping concludes that the vulnerability status of the estimation results are valid. Furthermore, the characteristics of vulnerable households are obtained by 3 main components: the  area  and  housing,  the  characteristics  of  the  household  head,  as  well  as  the  size  and  household consumption. These variables can be the basis of poverty preventive policy in Sambas Regency.
Keywords : poverty vulnerability, VEP, Small Area Estimation (SAE), EBLUP, Polychoric PCA

## PENDAHULUAN
Pengentasan  kemiskinan  telah  menjadi komitmen  dan  kesepakatan  bagi  semua pihak.
Secara global, kesepakatan pengentasan  kemiskinan  merujuk  pada Sustainable  Development  Goals  (SDGs) dengan sasaran indikator yang ingin dicapai yaitu pengentasan segala bentuk kemiskinan  di  semua  tempat  pada  tahun 2030.  Di  Indonesia,  komitmen  pemerintah dalam  upaya  pengentasan  kemiskinan secara  terinci  dijabarkan  dalam  Sasaran Pokok  Rencana  Pembangunan  Jangka Menengah  (RPJM)  2014-2019  yaitu  pada Sasaran Dimensi Pemerataan, dengan target mengurangi  tingkat  kemiskinan  dari  11,25 persen pada tahun 2014 menjadi 5-6 persen pada tahun 2019.
Menurut  Suryahadi  dan  Sumarto (2001),  ukuran  kemiskinan  yang  biasa dinyatakan  dengan  jumlah  kemiskinan adalah  konsep  yang  statis  karena  hanya memberikan gambaran
kondisi kesejahteraan  pada  suatu  waktu  tertentu. Namun  kenyataannya,  kemiskinan  adalah kondisi  yang  sangat  dinamis  artinya  pada periode  waktu  tertentu  banyak  rumah tangga  yang sering masuk atau keluar dari kemiskinan.  Hal  ini  sejalan  dengan Chaudhuri (2003) yang menyatakan bahwa kemiskinan  merupakan  sebuah  fenomena stokastik artinya setiap rumah tangga selalu ada  kemungkinan  pada  suatu  saat  di  masa mendatang yang saat ini tidak miskin akan berada  di  bawah  garis  kemiskinan,  dan begitu  juga  sebaliknya.  Kondisi  ini membawa  kita  pada  konsep  kerentanan terhadap  kemiskinan,  yang  didefinisikan sebagai  risiko  bahwa  rumah  tangga  akan menjadi  miskin  dalam  waktu  dekat.  Oleh karena  itu,  kerentanan  kemiskinan  suatu rumah tangga diukur sebagai peluang yang menyiratkan  bahwa  rumah  tangga  tersebut memiliki  tingkat  kerentanan  yang  lebih besar atau lebih kecil.
Isu  kerentanan  kemiskinan  telah memiliki relevansi khusus setelah terjadinya  krisis  ekonomi  di  Asia  Timur, karena banyak rumah tangga yang ditemukan  lebih  rentan  daripada  yang
diperkirakan sebelumnya (Chaudhuri,
2000).  Pada  kasus  Indonesia,  jumlah penduduk  rentan  miskin  telah  bertambah sebanyak  5  juta  jiwa  pada  tahun  2011 (Badan Pusat Statistik, 2012). Pertambahan tersebut berasal dari 1 juta penduduk miskin yang naik status menjadi rentan miskin dan 4  juta  lainnya  merupakan  penduduk  tidak miskin  yang  turun  statusnya  menjadi penduduk rentan miskin. Terkait dengan kebijakan pengentasan kemiskinan, Indahwati (2006) menyarankan  agar  kebijakan  pengentasan kemiskinan  tidak  hanya  terfokus  pada rumah tangga yang miskin saja. Kebijakan pengentasan kemiskinan sebaiknya dibedakan guna merespon dinamika kemiskinan  itu  sendiri,  yaitu  membuat kebijakan  yang  berbeda  untuk  kelompok rumah  tangga  yang  miskin  maupun  yang rentan  miskin.  Kelompok  rumah  tangga miskin membutuhkan jenis kebijakan yang mampu  menunjang  kelangsungan  hidup mereka sehari-hari.
Sementara itu, kelompok  rumah  tangga  rentan  miskin membutuhkan  jenis  kebijakan  yang  dapat meredam  gejolak  pendapatan  itu  sendiri sehingga  mereka tidak  jatuh  miskin  ketika terjadi  goncangan  terhadap  perekonomian mereka.
Menurut Sumargo (2002), selama ini pemerintah  memanfaatkan  data  Badan Pusat  Statistik  (BPS)  untuk  perencanaan yang  bersifat  makro,  khususnya  dalam menentukan alokasi dan besaran dana untuk membantu  penduduk  miskin  (sebagai sasaran program pengentasan kemiskinan), baik  untuk  tingkat  nasional  maupun menurut  wilayah.  Pada  kenyataannya, tingkat  kemiskinan  yang  terjadi  secara agregat berbeda dengan tingkat kemiskinan yang  terjadi  di  setiap  wilayah.  Contohnya tingkat  kemiskinan  yang  terjadi  di  level kabupaten  akan  berbeda  dengan  tingkat kemiskinan di setiap kecamatan.
Pada  sisi  lain,  penyediaan  data melalui survei-survei yang selama ini telah dilakukan  oleh  BPS  biasanya  dirancang untuk inferensia bagi daerah (domain) yang luas. Persoalan yang muncul adalah ketika
pengguna data ingin memperoleh informasi dari  survei  untuk  area  yang  lebih  kecil, misalnya  informasi  pada  level  kabupaten, kecamatan, atau bahkan desa.  Terlebih lagi, seiring  dengan  era  otonomi  daerah, pemerintah  daerah  memiliki  kewenangan yang lebih besar untuk mengatur wilayahnya  sendiri,  khususnya  pada  level pemerintah kabupaten/kota. Dengan demikian,  kebutuhan  statistik  sampai  pada level  terkecil  menjadi  suatu  kebutuhan dasar  sebagai  landasan  bagi  pemerintah daerah  kabupaten/kota  untuk  menyusun sistem  perencanaan,  pemantauan,  dan penilaian pembangunan daerah atau kebijakan penting lainnya. Oleh karena itu, perlu diterapkan suatu metode statistik yang mampu  memenuhi  ketersediaan  informasi meskipun  sumber  daya  yang  dimiliki terbatas.  Metode  tersebut  dikenal  dengan nama Small Area Estimation (SAE).
Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan  sebelumnya,  penelitian  terkait kerentanan kemiskinan rumah tangga pada level  terkecil  yaitu  kecamatan  penting untuk  dilakukan.  Melalui  penelitian  ini, tujuan  umum  yang  ingin  dicapai  adalah menduga rumah tangga rentan miskin pada level  kecamatan  dan  juga  menentukan variabel  penciri  dari  rumah  tangga  yang rentan miskin. Hal ini merupakan salah satu upaya  untuk  mencapai  tujuan  akhir  yaitu menentukan  kebijakan  yang  tepat  sasaran sebagai  upaya  preventif  untuk  mencegah terjadinya  kemiskinan  terhadap  rumah tangga  yang  rentan  miskin.  Selanjutnya, sebagai  upaya  untuk  memfokuskan  arah penelitian,  wilayah  yang  dipilih  sebagai lokus penelitian dalam penelitian ini adalah Kabupaten  Sambas  yang  terletak  di Provinsi Kalimantan Barat.

## METODE  (LIHAT STYLES)
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  data  sekunder  berupa raw  data hasil dari Survei Sosial  Ekonomi Nasional (SUSENAS)  Maret  2016  dan  Pendataan Potensi  Desa  (PODES)  2014  serta  data publikasi  lainnya  yang  bersumber  dari Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  SUSENAS Maret  2016  mencakup  300.000  rumah tangga sampel yang tersebar di 34 provinsi
dan  511  kabupaten/kota  di  Indonesia. Berdasarkan  jumlah  sampel  tersebut  total sampel  rumah  tangga  yang  terpilih  di Kabupaten  Sambas  adalah  613  rumah tangga.  Kemudiaan  untuk  PODES  2014 jumlah desa yang didata mencakup 73.709 desa  yang  tersebar  di  kabupaten/kota seluruh Indonesia. Sementara untuk Kabupaten  Sambas,  jumlah  desa  yang didata  sebanyak  183  desa  yang  tersebar di
19 kecamatan.
Metode  analisis  yang  digunakan dalam penelitian ini yaitu analisis kerentanan  kemiskinan  rumah  tangga menggunakan metode Vulnerable Expected as  Poverty (VEP),  analisis  pendugaan proporsi  rumah  tangga  rentan  miskin  pada level kecamatan menggunakan model Small Area  Estimation (SAE)  dengan  metode Empirical Best Linier Unbiased Prediction (EBLUP),  dan  analisis  penciri  rumah tangga rentan miskin menggunakan metode Analisis Komponen Utama (AKU)
Polikhorik.

## Perhitungan  Kerentanan  Kemiskinan dengan Metode VEP
Tingkat  kerentanan  rumah  tangga  h  pada waktu t didefinisikan sebagai peluang suatu rumah  tangga  untuk  menjadi  miskin  pada waktu 𝑡 + 1 sehingga  dapat  dinyatakan sebagai berikut:
𝑉 ℎ,𝑡 = Pr⁡(𝐶 ℎ,𝑡+1 ≤ 𝐺𝐾 𝑡 ) (1)
Keterangan:
𝑉 ℎ,𝑡 = peluang  miskin  rumah  tangga  h pada waktu t 𝐶 ℎ,𝑡+1 =  pengeluaran  per  kapita  rumah tangga ℎ pada waktu 𝑡 + 1 𝐺𝐾 𝑡 = garis kemiskinan pada waktu t
Pengeluaran  per  kapita  ditentukan oleh  karakteristik  rumah  tangga  yang diobservasi ( 𝑿 ℎ ) ,  keadaan  ekonomi  pada waktu 𝑡 (𝑺 𝑡 ) ,  berbagai  pengaruh  yang dialami oleh rumah tangga ⁡ℎ yang sifatnya tidak  berubah  sepanjang  waktu  ( time invariant )  serta  tak  terobservasi ( 𝛼 ℎ ) ,  dan faktor idiosinkratik ( shock atau guncangan) yang  berkontribusi  terhadap  kesejahteraan suatu  rumah  tangga ℎ ( 𝜀 ℎ𝑡 ) sehingga konsumsi  rumah  tangga  dapat  dituliskan yaitu:
𝐶 ℎ,𝑡 = c(𝑿 ℎ , 𝑺 𝑡 , 𝛼 ℎ , 𝜀 ℎ𝑡 ) (2)
Dengan  data cross-sectional maka tidak  ada  informasi  yang  cukup  untuk memasukkan  perubahan  dalam  struktur ekonomi  serta  guncangan  idiosinkratik  ke rumah  tangga.  Jadi,  proses  stokastik pengeluaran  per  kapita  rumah  tangga dimulai  dengan  mengasumsikan  seperti berikut:
𝑙𝑛𝑐 ℎ = 𝑿 ℎ 𝜷 + 𝜀 ℎ (3)
Keterangan:
𝑐 ℎ =  pengeluaran  per  kapita  rumah tangga h,
𝑿 ℎ =  matriks  dari  karakteristik  rumah tangga yang diobservasi,
𝜷⁡ = vektor parameter, 𝜀 ℎ ⁡ = disturbance  term atau  gangguan yang menangkap faktor idiosinkratik Pada  metode  VEP,  varians  dari residual 𝜀 ℎ ⁡ pada Persamaan  3 dibiarkan terdapat
heteroskedastisitas dan
diasumsikan  bergantung  atau  dipengaruhi oleh  karakteristik  rumah  tangga  yang diobservasi.  Oleh  karena  itu,  varians  dari residual 𝜀 ℎ ⁡ dimodelkan sebagai berikut: 𝜎 𝜀,ℎ 2 = 𝑿 ℎ 𝜃 (4)
Perkiraan  parameter 𝛽 dan 𝜃 pada Persamaan
3 dan 4 diestimasi menggunakan prosedur Feasible Generalized  Least  Squares (FGLS)  tiga tahap. Tahap pertama FGLS adalah mengestimasi  residual  dari Persamaan  3
menggunakan  prosedur Ordinary  Least Squares (OLS).  Selanjutnya,  membuat model  residual  kuadrat  yang  digunakan untuk menghitung varians dari pengeluaran perkapita  setiap  rumah  tangga  sebagai berikut:
𝜀̂ 𝑂𝐿𝑆,ℎ 2 = 𝑿 ℎ 𝜃 + 𝜂 ℎ (5) Tahap kedua FGLS yaitu menggunakan hasil estimasi Persamaan  5 untuk  mentransformasi  persamaan  5  itu sendiri untuk memperoleh penduga 𝜃 yang efisien secara asimtot sebagai berikut:
𝜀̂ 𝑂𝐿𝑆,ℎ 2
𝑿 ℎ 𝜃 ̂ 𝑂𝐿𝑆 = ( 𝑋 ℎ 𝑿 ℎ 𝜃 ̂ 𝑂𝐿𝑆 ) 𝜃 + 𝜂 ℎ 𝑿 ℎ 𝜃 ̂ 𝑂𝐿𝑆 (6)
Tahap ketiga FGLS yaitu mentransformasi Persamaan  3 untuk memperoleh penduga 𝛽 yang konsisten dan asimtotik efisien sebagai berikut:
𝑙𝑛𝑐 ℎ √𝑿 ℎ 𝜃 ̂ 𝐹𝐺𝐿𝑆 = ( 𝑋 ℎ √𝑿 ℎ 𝜃 ̂ 𝐹𝐺𝐿𝑆 ) 𝛽 + 𝜀 ℎ √𝑿 ℎ 𝜃 ̂ 𝐹𝐺𝐿𝑆 (7)
Setelah didapatkan penduga 𝛽 dan 𝜃 yang  terbaik,  maka  nilai  harapan  dari  log pengeluaran perkapita rumah tangga diperkirakan sebagai berikut:
𝐸̂[𝑙𝑛𝑐 ℎ |𝑋 ℎ ] = 𝑿 ℎ 𝛽̂ (8)
Kemudian  nilai  varians  dari  log pengeluaran perkapita rumah tangga diperoleh sebagai berikut:
𝑉̂[𝑙𝑛𝑐 ℎ |𝑋 ℎ ] = 𝜎̂ 𝜀,ℎ 2 = 𝑿 ℎ 𝜃̂ (9)
Selanjutnya  nilai  estimasi  pada Persamaan  8  dan  9 digunakan  untuk menghitung  nilai  peluang  suatu  rumah tangga  untuk  menjadi  miskin  dengan formula sebagai berikut:
𝑉̂ ℎ = 𝜙 [ ln 𝑐−⁡𝑿 ℎ 𝛽 ̂ √𝑿 ℎ 𝜃 ̂ ] (10)
dengan 𝜙⁡(. ) : kerapatan kumulatif standar normal.
Untuk mengelompokkan rumah tangga  menurut  status  kemiskinannya, peluang yang dimiliki setiap rumah tangga selanjutnya  dibandingkan  dengan  nilai cut off 0,5  karena  sebuah  rumah  tangga dikatakan rentan jika menghadapi kemungkinan  50  persen  atau  lebih  untuk menjadi rumah tangga miskin dalam waktu dekat  (Pritchett,  Suryahadi,  dan  Sumanto, 2000).  Berdasarkan  hasil  perbandingan peluang rumah tangga dengan nilai cut off , maka  diperoleh  kelompok  rumah  tangga menurut status kemiskinannya seperti yang ditunjukkan oleh Tabel 1 .
Penduga  Area  Kecil  / Small  Area Estimation (SAE)
Rao  (2003)  mendefinisikan  area  kecil sebagai  himpunan  bagian  dari  populasi dengan  suatu  peubah  yang  diamati. Pendugaan  area  kecil  bertujuan  untuk meningkatkan  keakuratan  penduga  suatu parameter,  yaitu  dengan  menggunakan pendugaan tidak langsung. Pendugaan tidak langsung dapat dilakukan dengan meminjam  kekuatan  atau  memanfaatkan peubah-peubah  tambahan  dalam  menduga parameter.
Tabel 1. Klasifikasi kemiskinan rumah tangga
Pengeluaran per kapita rumah tangga sekarang (𝑐 𝑡 ) 𝑐 𝑡 < 𝐺𝐾 𝑡 𝑐 𝑡 ≥ 𝐺𝐾 𝑡 Pel u an g ren tan mi sk in r u mah t an g g a (𝑉𝐸𝑃 𝑡 ) 𝑉𝐸𝑃 𝑡 ≥ 0,5
Sangat Miskin
Rentan Miskin
𝐸[𝑐 𝑡 ] < GK Pred ik si p en g el u aran p er k ap ita ru mah ta n g g a (𝐸 [𝑐 𝑡 ])
Miskin
𝐸[𝑐 𝑡 ] ≥ GK 𝑉𝐸𝑃 𝑡 < 0,5 Tidak Miskin Sumber: Suryahadi dan Sumarto, 2001 Model Dasar pada Small Area

## Estimation
Salah  satu  model  dasar  pada  SAE  yang sering digunakan yaitu model berbasis area level  ( model  type  A ).  Model  berbasis  area level  merupakan  model  yang  didasarkan pada  ketersediaan  data  pendukung  yang hanya  ada  untuk  level  area  tertentu, misalkan 𝒙 𝑖 = (𝑥 1𝑖 , 𝑥 2𝑖 , 𝑥 3𝑖 , … , 𝑥 𝑝𝑖 ) 𝑇 , yang akan  digunakan  untuk  membangun  model 𝜃 𝑖 = 𝒙 𝑖 𝑇 𝜷 + 𝑏 𝑖 𝑣 𝑖 , dengan v i ~⁡ N  (0, 𝜎 𝑣 2 ).
Model  lain  dinyatakan  dalam  bentuk 𝑦 𝑖 = 𝜃 𝑖 + 𝑒 𝑖 dimana y i adalah penduga langsung untuk  sub-populasi  ke-i    dengan  sampling error e i ~⁡ N(0, 𝜎 𝑒𝑖 2 )  dengan 𝜎 𝑒𝑖 2 diketahui. Kemudian  kedua  model  tersebut  digabung sehingga  didapat  model  campuran  yaitu y i = 𝑥 𝑖 𝑇 𝛽 +  b i v i +  e i yang  tidak  lain  adalah bentuk  khusus  dari  model  campuran  yang terdiri  dari  pengaruh  tetap  dan  pengaruh acak (Rao, 2003).
Empirical Best Linier
Unbiased
Predictor (EBLUP)
Asumsi dasar dalam pengembangan model pendugaan area kecil adalah keragaman di dalam  area  kecil  peubah  respon  dapat diterangkan  oleh  hubungan  keragaman yang bersesuaian pada informasi tambahan yang  disebut  pengaruh  tetap.  Asumsi lainnya,  bahwa  keragaman  spesifik  area kecil tidak dapat diterangkan oleh informasi tambahan  dan  merupakan  pengaruh  acak area  kecil.  Gabungan  dari  dua  asumsi
tersebut  membentuk  model  pengaruh campuran.
Model  dasar  dalam  pengembangan pendugaan  area  kecil  didasarkan  pada bentuk model linier campuran yaitu:
⁡𝑦 𝑖 = 𝒙 𝑖 𝜷 + 𝑣 𝑖 + 𝑒 𝑖 (11)
Keterangan: 𝑦 𝑖 = nilai pendugaan langsung, 𝒙 𝑖 = vektor variabel penyerta, 𝜷 =  vektor  parameter  bersifat fixed berukuran p x l yang tidak diketahui, 𝑣 𝑖 = pengaruh acak area kecil 𝑒 𝑖 =  vektor  random error yang  tidak terobservasi Menurut Rao (2003) penduga EBLUP bagi 𝜃 𝑖 = 𝒙 𝑖 𝑇 𝜷 ̃ + 𝑣 𝑖 sebagai berikut:
𝜃̂ 𝑖 𝐸𝐵𝐿𝑈𝑃 = 𝒙 𝑖 𝑇 𝜷 ̂ + 𝛾̂ 𝑖 (𝑦 𝑖 − 𝒙 𝑖 𝑇 𝜷 ̂) (12)
dengan 𝛾̂ 𝑖 = 𝐴̂ 𝐴̂+𝐷 𝑖 , dan 𝜷 ̂ = (∑ 𝒙 𝒊 𝒙 𝒊 𝑻 (𝐷 𝑖 +𝐴̂) 𝑚 𝑖=1 ) −𝟏 (∑ 𝒙 𝒊 𝑦 𝑖 (𝐷 𝑖 +𝐴̂) 𝑚 𝑖=1 )
Mean  Squared  Error  (MSE)  pada EBLUP
Misalkan 𝜃 merupakan suatu parameter dan 𝜃̂ merupakan  penduga  dari  parameter 𝜃 . MSE dari 𝜃̂ didefinisikan sebagai berikut: 𝑀𝑆𝐸[𝜃̂] = 𝑣𝑎𝑟[𝜃̂] + [𝑏𝑖𝑎𝑠(𝜃̂) 2 ] ; karena ⁡2𝐸[(𝜃̂ − 𝑎)] = 0
Berdasarkan  definisi  MSE  tersebut, jika 𝜃̂ yang diperoleh unbiased, maka MSE dari 𝜃̂ akan  sama  dengan  variansi  dari 𝜃̂ . Sedangkan standar error dari
𝜃̂⁡ didefinisikan sebagai akar kuadrat positif dari 𝑀𝑆𝐸[𝜃̂] .  Prasad  dan  Rao  (1990)
mendefinisakan
𝑀𝑆𝐸(𝜃̂ 𝑖 𝐸𝐵𝐿𝑈𝑃 )⁡ sebagai berikut:
𝑀𝑆𝐸(𝜃̂ 𝑖 𝐸𝐵𝐿𝑈𝑃 ) = 𝑔1𝑖(𝐴̂) + 𝑔2𝑖(𝐴̂) +2𝑔3𝑖(𝐴̂) (13)
dengan:
𝑔1𝑖(𝐴̂) = 𝐴̂𝐷 𝑖 𝐴̂+𝐷 𝑖 ,
𝑔2𝑖(𝐴̂) = (1 − 𝐴̂ 𝐴̂+𝐷 𝑖 ) 2 𝒙 𝑖 𝑇 ( 𝐴̂+𝐷 𝑖 𝒙 𝑖 𝒙 𝑖 𝑇 ) 𝒙 𝒊 , 𝑔3𝑖(𝐴̂) = 2𝐷 𝑖 2 𝑚(𝐴̂+𝐷 𝑖 )
Analisis Komponen Utama (AKU) Polikhorik
Merupakan  metode  statistik  yang  dapat digunakan  untuk  menjelaskan  struktur varians-kovarians dari sekumpulan variabel melalui  beberapa  variabel  baru  dimana variabel baru ini saling bebas. Variabel baru yang terbentuk merupakan kombinasi linier dari variabel asal. Selanjutnya variabel baru ini  dinamakan  komponen  utama  (KU). AKU  digunakan  untuk  mereduksi  dimensi data dengan cara mentransformasi variabel- variabel asli yang berkorelasi menjadi satu set  variabel  baru  yang  tidak  berkorelasi, dengan  tetap  mempertahankan  sebanyak mungkin keragaman yang dapat dijelaskan. Vektor random 𝐗 = (𝑋 1 , 𝑋 2 , … , 𝑋 𝑝 ) 𝑻 memiliki  matriks    varians-kovarians Σ dengan  akar  ciri  ( eigenvalue )  yaitu 𝜆 1 ≥ 𝜆 2 ≥ ⋯ ≥ 𝜆 𝑝 ≥ 0 .  Model  KU  ke-i  secara umum  dapat  ditulis  sebagai  berikut 𝑌 𝑖 = 𝒆 𝒊 ′ 𝑿 . Penentuan  banyaknya  KU  dengan mempertimbangkan yaitu bentuk scree plot , banyaknya eigenvalue yang lebih besar dari satu, dan kumulatif persen varians minimal 75%.

## HASIL DAN ANALISIS
Model  Pengeluaran  Per  Kapita  Rumah Tangga
Berdasarkan  hasil  regresi  dengan  metode
Feasible Generalized Least Squares (FGLS),  diperoleh  model  pengeluaran  per kapita rumah tangga sebagai berikut:
𝑙𝑛𝑐𝑜𝑛𝑠 ̂ 𝑖 = 10,85 ∗∗ + ⁡10,48⁡𝑘𝑎𝑤𝑖𝑛 𝑖 ∗∗ −0,06⁡𝑙𝑎𝑛𝑡𝑎𝑖 𝑖 ∗ − 0,08⁡⁡𝑘𝑙𝑜𝑠𝑒𝑡 𝑖 ∗ +0,19⁡𝑠𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑖 ∗∗ + 0,05⁡𝑏𝑎𝑘𝑎𝑟 𝑖
−1,03⁡𝑐𝑎𝑟𝑎 𝑖 ∗∗ + 0,02⁡𝑝𝑟𝑜𝑡𝑒𝑖𝑛 𝑖 ∗∗ (14) Nilai adjusted  R 2 yang  diperoleh adalah 0,9798 artinya sebesar 97,98 persen variabilitas  pengeluaran  per  kapita  rumah tangga  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  – variabel independen dalam model.
Selanjutnya,  pada  taraf  nyata  5  persen, semua  variabel  independen  berpengaruh signifikan terhadap pengeluaran per kapita rumah  tangga  kecuali  variabel  jenis  bahan bakar. Selain pengujian signifikansi, dilakukan  juga  pengujian  asumsi  klasik OLS.  Pada  pengujian  asumsi  klasik nonmultikolinieritas, diperoleh bahwa antar variabel independen tidak terjadi multikolinieritas. Kemudian pengujian asumsi  normalitas  tidak  dilakukan  karena pengeluaran per kapita diasumsikan berdistribusi  log-normal  sehingga  ketika pengeluaran  per  kapita  ditransformasi dengan  logaritma  natural  maka  residual hasil  pemodelan  diasumsikan  berdistribusi normal.  Asumsi  tersebut  dimaksudkan untuk  menangkap  distribusi  pengeluaran yang sebenarnya (Chaudhuri, 2003).
Setelah  diperoleh  variabel-variabel yang  memengaruhi  pengeluaran  per kapita,  selanjutnya  dihitung  nilai  harapan dan  varians  dari  pengeluaran  perkapita rumah  tangga  untuk  menghitung  nilai peluang  masing-maing  rumah  tangga menjadi  miskin  pada  masa  mendatang. Setalah  membandingkan  nilai  peluang dengan batas yang telah ditetapkan, maka diperoleh  4  kategori  status  kemiskinan, yaitu  tidak  miskin,  rentan  miskin,  miskin, dan  sangat  miskin  di  Kabupaten  Sambas tahun 2016 seperti yang dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 1. Proporsi rumah tangga menurut status  kemiskinan  di  Kabupaten  Sambas,
2016 Sangat Miskin 1% Miskin
9% Rentan Miskin 15% Tidak Miskin 75% Chart Title
Menurut Gambar 1 , proporsi rumah tangga rentan miskin di Kabupaten Sambas sebesar 15 persen. Sebagaimana tujuan dari penelitian  ini,  maka  selanjutnya  dilakukan pendugaan  proporsi  rumah  tangga  rentan miskin  pada  level  kecamatan.  Namun, jumlah  sampel  setiap  kecamatan  di Kabupaten  Sambas  yang  tercakup  dalam SUSENAS  2016  sangat  sedikit  sehingga estimasi  yang  dihasilkan  akan  menjadi kurang akurat dan tidak presisi. Oleh karena itu, diterapkan teknik Small Area Estimation (SAE)  untuk  memperbaiki presisi  dan  akurasi  dari  penduga  langsung yang  ditunjukkan  dengan  nilai  RRMSE yang lebih kecil.
Pendugaan  Proporsi  Rumah  Tangga Rentan Miskin pada Level Kecamatan
Tabel 2. Hasil pendugaan EBLUP proporsi rumah tangga rentan miskin Kecamatan Pendugaan EBLUP MSE Pendugaan EBLUP Selakau 0,1179 0,0010 Selakau Timur 0,0605 0,0008 Pemangkat 0,2277 0,0023 Semparuk 0,0828 0,0009 Salatiga 0,0566 0,0009 Tebas 0,1370 0,0016 Tekarang 0,1018 0,0013 Sambas 0,0883 0,0020 Subah 0,0608 0,0010 Jawai 0,0740 0,0022 Jawai Selatan 0,1263 0,0013 Teluk Keramat 0,2001 0,0020 Galing 0,0448 0,0008 Tangaran 0,0717 0,0008 Paloh 0,0548 0,0018 Setelah melakukan pendugaan proporsi rumah tangga rentan miskin level kecamatan  secara  langsung,  selanjutnya dilakukan pendugaan EBLUP untuk memperoleh proporsi rumah tangga rentan miskin level kecamatan. Namun sebelumnya  telah  dilakukan  pemilihan variabel  pendukung  berdasarkan  nilai korelasi  serta  signifikansinya  dengan variabel yang diteliti. Selanjutnya, dilanjutkan dengan melakukan penyeleksian variabel pendukung menggunakan metode backward
elimination dan  diperoleh  5  variabel pendukung  yang  nantinya  akan  masuk dalam  model  EBLUP,  yaitu  jumlah
penduduk  (X1),  jumlah  guru  SD  (X2), jumlah  pasangan  usia  subur  (X3),  jumlah keluarga  sejahtera  (X4),  dan  jumlah perceraian  (X5).  Nilai  pendugaan  proporsi rentan  miskin  untuk  setiap  kecamatan  di Kabupaten Sambas dengan metode EBLUP dapat dilihat di Tabel 2 .
Setelah  melakukan estimasi terhadap proporsi  rentan  miskin  baik  menggunakan pendugaan  langsung  maupun  pendugaan EBLUP, langkah berikutnya adalah menghitung  nilai  RRMSE  hasil  kedua pendugaan  tersebut.  Berdasarkan  statistik deskriptif  dari  RRMSE  penduga  langsung dan  penduga  EBLUP  pada Tabel  3 ,  nilai rata-rata RRMSE penduga langsung sebesar 63,72 persen dan rata-rata RRMSE penduga EBLUP sebesar 42,74 persen. Hal tersebut menunjukkan bahwa nilai RRMSE penduga  langsung  lebih  besar  daripada RRMSE penduga EBLUP. Oleh karena itu, pendugaan  area  kecil  dengan  metode EBLUP  dapat  memperbaiki  hasil  penduga langsung.
Tabel 3. Statistik deskriptif RRMSE penduga langsung dan penduga EBLUP Statistik RRMSE Penduga Langsung RRMSE Penduga EBLUP Rata-rata 0,6372 0,4274 Standar deviasi 0,2820 0,1665 Minimum 0,9698 0,7760 Median 0,6813 0,3847 Maksimum 0,2015 0,2098

## Pendugaan  Proporsi  Rumah  Tangga Rentan  Miskin  yang  Tidak  Terkena Sampel
Terdapat  beberapa  kecamatan  di Kabupaten  Sambas  yang  tidak  tercakup dalam  sampel  SUSENAS  2016  sehingga proporsi  rumah  tangga  rentan  miskin  pada kecamatan tersebut perlu dilakukan pendugaan  terhadap  nilai  proporsinya. Konsep  estimasi  yang  digunakan  adalah konsep  estimasi  sintetik  dengan  asumsi kecamatan  tersebut  bersifat  homogen. Adapun    hasil  estimasi  sintetik  untuk penduga  proporsi  rumah  tangga  rentan miskin  pada  kecamatan  yang  tidak tersampel dapat dilihat pada Tabel 4 .
Tabel  4. Pendugaan  sintetik  untuk kecamatan yang tidak terkena sampe l
Kecamatan Penduga
Langsung MSE. Penduga Langsung Penduga Sintetik MSE Penduga Sintetik Sebawi 0 0 0,0047 0,00002 Sajad 0 0 0,1111 0,3848 Sejangkung 0 0 0,1157 0,2018 Sajingan Besar 0 0 0,0273 0,0007

## Pemetaan  Proporsi  Rumah  Tangga Rentan Miskin di Kabupaten Sambas
Setelah diperoleh hasil pendugaan proporsi rumah  tangga  rentan  miskin  untuk  seluruh
kecamatan  maka  hasil  estimasi  tersebut dapat  disajikan  pada  peta  tematik  sampai level  kecamatan  seperti  pada Gambar  2 . Berdasarkan hasil pemetaan pada Gambar
2 ,  terdapat  dua  wilayah  yang  memiliki gradasi warna paling gelap yang menunjukkan bahwa proporsi rentan miskin di  wilayah  tersebut  paling  tinggi  yaitu
Kecamatan  Pemangkat  dan  Kecamatan Teluk  Keramat.  Sementara  itu,  wilayah yang  memiliki  gradasi  warna  paling  cerah menunjukkan bahwa proporsi rentan miskin di  wilayah  tersebut  paling  rendah  yaitu Kecamatan Sebawi dan Kecamatan Sajingan Besar.
Gambar 2. Pemetaan proporsi rumah tangga rentan miskin per kecamatan di Kabupaten Sambas
Selanjutnya,  terdapat  dua  variabel kontrol yang digunakan sebagai
pembanding  hasil  penduga  EBLUP  yaitu variabel  keluarga  sejahtera  II yang disimbolkan dengan lingkaran dan variabel keluarga  pra  sejahtera  yang  disimbolkan dengan bar  chart .  Semakin  banyak keluarga  sejahtera  II  dan  keluarga  pra sejahtera di suatu wilayah maka dihasilkan bentuk  lingkaran  yang  semakin  besar dan bar  chart yang  semakin  tinggi.  Kedua variabel  tersebut  kemudian  di- overlay -kan dengan  hasil mapping penduga  EBLUP sehingga  diperoleh  dua  kecamatan  yang
memiliki  gradasi  warna  paling  gelap  juga diikuti oleh bentuk lingkaran yang semakin besar  dan bar  chart yang  semakin  tinggi. Sama  halnya  dengan  kecamatan  yang memiliki  gradasi  warna  paling  cerah  juga diikuti oleh bentuk lingkaran yang semakin kecil  dan bar  chart yang  semakin  rendah. Oleh  karena  itu,  hasil  penduga  EBLUP yang  diperoleh  sudah  valid  dan  cukup mampu  untuk  mewakili  keadaan  wilayah yang sebenarnya.

## Variabel Penciri Rumah Tangga Rentan Miskin di Kabupaten Sambas
Berdasarkan  hasil  analisis  menggunakan metode AKU, diperoleh 3 komponen utama yang  mencirikan  proporsi  rumah  tangga rentan  miskin  di  Kabupaten  Sambas  yaitu komponen wilayah dan perumahan, komponen karakteristik KRT, dan komponen  ukuran  rumah  tangga  seperti yang ditunjukkan oleh Tabel 5 .
Tabel 5. Komponen  utama  dari  penciri  rumah tangga rentan miskin di Kabupaten Sambas Wilayah dan Perumahan Karakteristik KRT Ukuran Rumah Tangga Tipe daerah Umur KRT Jumlah ART Jenis atap Tk.pendidikan KRT Jumlah keluarga Jenis lantai Lapangan usaha KRT Jumlah konsumsi protein Jenis kloset Luas lantai per kapita Tempat pembuangan tinja
Berdasarkan Tabel  5 ,  ada  tiga variabel  penciri  yang  kondisinya  masih kurang  baik  serta  memiliki  hubungan  satu sama  lain  yaitu  tingkat  pendidikan  KRT, lapangan usaha KRT, dan jumlah konsumsi protein.  Pada  tingkat  pendidikan  KRT, sebagian besar rumah tangga rentan miskin memiliki  KRT  dengan  tingkat  pendidikan Sekolah  Dasar  kebawah  yaitu  sebanyak 68,75 persen.
Kondisi tersebut
menggambarkan bahwa kualitas SDM dari KRT rentan miskin masih rendah sehingga kesempatan  untuk  bekerja  di  lapangan usaha yang lebih baik menjadi terbatas. Hal ini  terbukti  bahwa  ada  sekitar  60  persen KRT  yang  rentan  miskin  masih  bekerja di sektor  primer  terutama  pada  sektor pertanian karena mereka tidak memerlukan keterampilan khusus untuk bekerja di sektor tersebut. Namun, pendapatan rumah tangga dari  usaha  di  sektor  pertanian  masih tergolong  rendah  karena  sebagian  besar mereka adalah petani tanaman pangan (padi dan  palawija)  dengan  penguasaan  lahan yang sempit. Menurut Sajogyo dkk (1981),
rendahnya  pendapatan  merupakan  salah satu  penyebab  suatu  rumah  tangga  tidak mampu  memenuhi  asupan  kecukupan  gizi harian seperti jumlah konsumsi protein. Hal tersebut terbukti bahwa ada sebanyak 52,5 persen  rumah  tangga  rentan  miskin  di Kabupaten  Sambas  yang  jumlah  konsumsi proteinnya  masih  kurang  dari  jumlah minimal  harian  yang  telah  ditetapkan  oleh Menteri Kesehatan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan sebelumnya,  maka  kesimpulan  yang  dapat diambil  adalah  pertama,  proporsi  rumah tangga  rentan  miskin  hasil  pendugaan langsung  yang  paling  tinggi  ada  di Kecamatan  Pemangkat  dan  Kecamatan Teluk  Keramat  sementara  yang  terendah ada  di  Kecamatan  Paloh  dan  Kecamatan Subah.  Kedua,  proporsi  rumah  tangga rentan  miskin  hasil  pendugaan  SAE EBLUP  yang  paling  tinggi  ada  di Kecamatan  Pemangkat  dan  Kecamatan Teluk  Keramat  sementara  yang  terendah ada  di  Kecamatan  Sebawi  dan  Kecamatan Sajingan  Besar.  Ketiga,  nilai  MSE  dan RRMSE  pendugaan  EBLUP  lebih  kecil dibanding  pendugaan  langsung  sehingga pendugaan  EBLUP  lebih  akurat  untuk menduga  proporsi  rumah  tangga  rentan miskin pada level kecamatan di Kabupaten Sambas. Keempat, hasil pemetaan ( mapping ) penduga EBLUP yang diperoleh sudah  valid  dan  cukup  mampu  untuk mewakili keadaan wilayah yang sebenarnya.  Kelima,  penciri  utama  rumah tangga rentan miskin di Kabupaten Sambas terdiri tiga komponen utama yaitu komponen wilayah dan perumahan, komponen karakteristik KRT, dan komponen  ukuran  dan  konsumsi  rumah tangga.  Dengan  demikian,  kebijakan  yang bisa  dilakukan  oleh  Pemerintah  Daerah Kabupaten  Sambas  dalam  pengentasan kemiskinan  dari  sisi  preventif  adalah dengan membuat program prioritas terutama yang berhubungan dengan pendidikan,  lapangan  usaha  pada  sektor pertanian,  dan  kecukupan  asupan  gizi masyarakat terutama konsumsi protein.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik.  (2016). Kabupaten Sambas  Dalam  Angka  2015 .  Jakarta: Badan Pusat Statistik. Badan Perencanaan Pembangunan Nasional.  (2014). Rancangan  Awal Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional 2015-2019 . Jakarta: Badan Perencanaan Pembangunan Nasional. Chaudhuri,  Subham.  (2000), Empirical Methods  for  Assessing  Household Vulnerability  to  Poverty .  New  York: Columbia University. Chaudhuri,  Shubham.  (2003). Assessing Vulnerability  to  Poverty:  Concepts, Empirical  Methods  and  Illustrative Examples . New York: Columbia University.
Chaudhuri,  Jalan,  &  Suryahadi.  (2002). Assessing  Household  Vulnerability  to Poverty  from  Cross-sectional  Data:  A
Methodology  and  Estimates  from
Indonesia. New York: Columbia University. Chaudhuri,  Shubham  &  Datt,  Gaurav. (2001). Assessing Household Vulnerability to Poverty: A Methodology and Estimates for Philippines .  New  York:  Columbia University. Djumena,  Erlangga.  (16  September  2011).
5 Juta Orang Hampir Miskin.
Kompas.com . https://travel.kompas.com/read/2011/09/16/095 34475/5.juta.orang.hampir.miskin .  (Diakses 13 Januari 2018) Indahwati.  (2006). Identifikasi  Penciri Rumah  Tangga  Miskin  dan  Rumah Tangga  yang  Berada  Sedikit  di  Atas Garis  Kemiskinan .  Bogor:  Institut Pertanian Bogor. Pritchett,  Suryahadi,  &  Sumarto  (2000). Quantifying Vulnerability to Poverty: A
Proposed
Measure, Applied to
Indonesia. Working Paper, 2437. Rao, J.N.K. (2003). Small Area Estimation . London: John Wiley & Sons. Rao,  JNK  &  Molina  (2015). Small  Area Estimation  2nd  Edition .  New  York.: John Wiley and Sons, Inc.
Sumargo,  Bagus  (2002). Validitas  dan Reliabilitas  Pengukuran  Kemiskinan . Bogor: Institut Pertanian Bogor. Suryahdi, Asep & S. Sumarto. (2001). The Chronic  Poor,  the  Transient  Poor  and the  Vulnerable  Group  in  Indonesia, Before and After the Crisis . Jakarta: The
SMERU Research Institute. S.  Chaudhuri,  J.  Jalan,  &  A.  Suryahadi.
(2002). Assessing
Household Vulnerability  to  Poverty  from  Cross- sectional  Data:  A  Methodology  and
Estimates  from  Indonesia. New  York: Columbia University. Sajogyo.  (1981). Menuju  Kecukupan Pangan: Satu Kerangka Kebijakan Aksi atas  Pembinaan  dalam  Pembangunan Masyarakat Desa, Bagian II: 100-119 . Bogor: Institut Pertanian Bogor. United Nations. (2015). Transforming Our World: The 2030 Agenda For Sustainable  Development .  New  York: One United Nations Plaza.