## Ekonomi Bisnis

## JEB

## KONTRIBUSI PROGRAM BANTUAN RASKIN TERHADAP PENDAPATAN MASYARAKAT DI INDONESIA
MENGGUNAKAN METODE PROPENSITY SCORE MATCHING (PSM)
KASUS IFLS 5

## Elsa Widia
Universitas Perintis Indonesia, Padang elsawidia@upertis.ac.id
Yosi Safri Yetmi
Universitas Islam Syekh Yusuf Tangerang ysyetmi@unis.ac.id

## Abstract
The rice subsidy program or Raskin aims to ease the burden of spending on people who are classified as poor or vulnerable on basic commodities, especially rice. However, several previous studies found  many problems  related  to  distribution  and  benefits.  In  this  study,  we  will  ascertain  how  the  impact  on  the Raskin program on people's income will be. This study uses the Propensity Score Matching (PSM) model which  can  compare  the  analysis  between  the  group  that  received  the  intervention  (treatment)  and  the group  that  did  not  receive  the  intervention  (control).  Through  data  from  the  Indonesian  Family  Life Survey 5 (IFLS 5), this study found a positive effect but only seen at the 10 percent significance level.
Keywords: Raskin, Income, PSM, IFLS 5

## Abstrak
Program  Subsidi  beras  atau  Raskin  bertujuan  untuk  meringankan  beban  pengeluaran  masyarakat  yang tergolong  miskin  atau  rentan  pada  bahan  pokok  kususnya  beras.  Namun  dibeberapa  penelitian sebelumnya ditemukan banyak masalah terkait distribusi dan manfaat yang ditimbulkan.  Pada penelitian ini  akan  memastikan  Kembali  bagaimana  pengaruh  yang  ditimbulkan  bagi  program  raskin  bagi pendapatan masyarakat. Penelitian ini menggunakan model Propensity Score Matching (PSM) yang dapat membandingkan analisis antara kelompok yang mendapat intervensi ( treatment ) dan kelompok yang tidak mendapatkan  intervensi  (kontrol).  Melalui  data Indonesian  Family  Life  Survey 5  ( IFLS  5)  penelitian  ini menemukan pengaruh yang positif namun hanya terlihat pada tingkat signifikansi 10 persen.
Kata kunci: Raskin, Pendapatan, PSM, IFLS 5

## A. Pendahuluan
Program beras untuk rakyat Miskin (Raskin)  diperkenalkan  pada  tahun  1998, sebagai  program  bantuan  beras  berubsidi akibat  terjadinya  gagal  panen  besar- besaran  tahun  1997.  Keadaan  ini  juga diperparah dengan terjadinya Krisis Keuangan  Asia  serta  masalah  stabilitas
politik.  Akibat  dari  rentetan  masalah  ini, mengakibatkan  terjadinya  krisis  pangan diberbagai  wilayah  di  Indonesia.  Program ini  merupakan  subsidi  pangan  yang bertujuan untuk mengurangi beban keluarga miskin Raskin kemudian diperkenalkan  sebagai  Pada  tahun  1998 Raskin  dikenal  dengan  nama  OPK

## Ekonomi Bisnis

## JEB
(Operasi  Pasar  Khusus)  yang  berfungsi untuk ketahanan pangan akibat krisis yang terjadi tahun 1997. Pada dasarnya penerima Raskin diperuntukan pada masyarakat  miskin  dan  hampir  miskin. Data  dasar  penerima  raskin  sempat mengalami  beberapa  kali  perubahan. Namun  sejak  tahun  2007,  data  yang digunakan  adalah  data Rumah  Tangga Miskin  (RTM)  dari  Biro  Pusat  Statistik (BPS).  Sedangkan  secara  operasional program  ini  dikoordinir  oleh  Menteri Koordinator Kesejahteraan Rakyat (Menko Kesra).  Kemudian  Badan  Urusan  Logistik (Bulog) bertanggung jawab mendistribusikan beras sampai titik distribusi, dan dilanjutkan oleh pemerintah daerah sebagai penyalur ke RTM.
Sebagai salah satu program pengentasan  kemiskinan,  program  ini bertujuan  untuk  memberikan  bantuan subsidi dalam bentuk makanan pokok atau beras kepada rumah tangga berpendapatan rendah  (rumah  tangga  miskin  dan  rentan). Rata-rata  pengeluaran  masyarakat  miskin dan rentan sebagian besar digunakan untuk membeli  bahan  makanan.  Meningkatnya harga  makanan  pokok  terutama  beras melemahkan daya beli masyarakat terutama masyarakat miskin, yang kemudian  berimbas  pada  peningkatan jumlah penduduk miskin. Pada tahun 2014
dan  2015  program  ini  telah  menyentuh sebanyak 15.530.897 rumah tangga. Program  ini  telah  meliputi  sekitar  25% penduduk  dengan  peringkat  kesejahteraan terendah  secara  nasional,  yang  telah mencakup  rumah  tangga  miskin  dan hampir miskin (Kemendagri, 2021). Kemudian pada  tahun 2017 angka penerima  terus  meningkat  hingga  naik 53%  sejak  tahun  1998.  Pada  tahun  ini raskin  diubah  namanya  menjadi  Bansos Rastra dimana pemerintah telah menetapkan    bahwa  setiap  Keluarga Penerima  Manfaat  (KPM)    mendapatkan 10  kg  beras  berkualitas  medium   setiap bulannya    tanpa    dikenakan    harga/biaya tebus.
Namun  program  raskin  ini  masih menuai  pro  kontra  karena  menimbulkan dampak  sampingan.  Beberapa  penelitian menemukan  bahwa  program  subsidi  beras di Indonesia juga mem berikan  efek negative  seperti  naiknya  konsumsi adult goods ,  seperti  rokok    dan    alkohol (Pangaribowo,    2012)  dan  penurunan pendapatan  rumah  tangga  (Rasyid,  2012; Sadono,  2018).  Penurunan  harga  beras memberikan peningkatan pendapatan sehingga rumah tangga miskin mengalihkan sebagian pengeluaran mereka untuk    membeli adult    goods .  Temuan tersebut  didukung  oleh  publikasi  BPS

## Ekonomi Bisnis

## JEB
bahwa  salah  satu  pengeluaran  terbesar rumah  tangga  miskin  pada  tahun  2018 adalah rokok.
Berbagai literatur ditemukan beberapa  dampak  positif  dari  program raskin,  diantaranya  (Gowasa  &  Ritonga, 2015).  Penelitian  ini  mengungkapkan bahwa  implementasi  program  Raskin sudah  tepat  sasaran,  mampu  meringankan beban keluarga miskin dan dapat mencukupi  kebutuhan  pangan.  Selain  itu (Kurniawan,  2019)  dan  (Pangaribowo, 2012)  juga  mengungkapkan  program raskin  tidak  berdampak  pada  pengeluaran pendidikan  namun  memiliki  efek  positif dan  substansial  pada  pengeluaran  daging dan  ikan  dan  pengobatan.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa program raskin berkontribusi pada pendapatan masyarakat miskin, yang memungkinkan rumah tangga  untuk  mengalihkan  konsumsinya ke sumber nutrisi yang lebih baik.
Namun ditengah beberapa penelitian  yang  menemukan  efek  positif, beberapa  penelitian  menemukan  hal  yang sebaliknya.  Penelitian  dari  (Jensen  & Miller, 2011) menemukan bahwa program subsidi  bahan  pokok  tidak  memiliki pengaruh  dalam  perbaikan  nutirisi  rumah tangga  miskin,  tapi  dalam  salah  satu provinsi justru berdampak pada penurunan asupan  kalori  akibat  terjadinya  subsitusi
konsumsi  pada  jenis  makanan  yang  tidak mengandung  nutrisi.  Selanjutnya  (Sadono, 2018)  mengukapkan  bahwa  program raskin berpengaruh negatif terhadap pendapatan  rumah  tangga.  Hal  ini  terjadi karena  manfaat  yang  diperoleh  Rumah Tangga  Sasaran  (RTS)  sangat  kecil  akibat kecilnya  manfaat  pada  jumlah  beras  yang diterima. Penelitian ini juga mengungkapkan  jumlah  dan  harga  yang dibayarkan  untuk  mendapatakan  bantuan berbeda dari buku panduan.
Tidak hanya masalah dampak yang ditimbulkan  dan  juga  perbedaan  harga dengan  buku  panduang  yang  ada,  raskin juga memiliki perdebatan terkait penerima (Satriawan  &  Shrestha,  2018).  Penelitian mengungkapkan  bahwa  rumah  tangga sangat  miskin  (kelompok  20%  terbawah) memiliki  derajat  partisipasi  yang  lebih rendah  dibanding  rumah  tangga  rentan (kelompok  20%  teratas).  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  program  ini  lebih dinikmati oleh kelompok rentan kemiskinan  dibanding  rumah  tangga  yang paling  miskin.  Walaupun  hal  ini  sangat berefek  pada  pengurangan  kemiskinan, karena kelompok rentan kemiskinan cendrung  lebih  mudah  untuk  keluar  dari garis  kemiskinan.  Namun  perlu  untuk menjadi  prioritas  bagi  kalangan  termiskin yang  lebih  membutuhkan.  Selanjutnya

## Ekonomi Bisnis

## JEB
penelitian
dari (Jamhari, 2012) mengungkapkan  program  raskin  tidak terimplikasi  dengan  baik.  Hal  ini  terlihat dalam  berbagai  masalah terkait  kurangnya sosialisasi  dan  transparansi  terkait  harga, jumlah,  frekuensi  penerimaan  raskin  dan dan  mekanisme  pengaduan  yang  kurang berfungsi.
Penelitian ini mencoba memastikan kembali  Efek  yang  timbulkan  oleh program  subsidi  raskin  di  Indonesia, menggunakan data IFLS 5. Melalui model Propensity  Score  Matching (PSM)  pada analisis data memungkinkan untuk menganalisis  hubungan  antara  program raskin dan pendapatan masyarakat.

## B. Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan propensity score matching, Dengan
menggunakan data indonesia melalui IFLS 5. Dalam mengestimasi
skor
kecenderungan, penelitian ini
menggunakan  model  logit  untuk  melihat pengaruh variabel kontrol terhadap variabel treatment .  Variabel treatment adalah  raskin,  yang  merupakan  variabel dummy  yang menunjukkan jika nilainya  1 maka  rumah  tangga  adalah  penerima raskin dan 0 jika tidak menerima. Variabel tersebut  akan  diuji  dengan  variabel outcome yaitu  pendapatan  rumah  tangga per  bulan  (Rp).  Untuk  melihat  pengaruh
variabel perlakuan terhadap variabel hasil, diperlukan beberapa variabel kontrol, yaitu tingkat pendidikan, kawasan tempat tingal, penggunaan  listrik,  sumber  air  minum, status perkawinan, jumlah jam kerja dalam seminggu, dan kepemilikam rumah. Beberapa variable  control menggukan dummy variable yang dijelaskan pada tabel dibawah ini
Tabel 1.Variabel Treatment dan Control
Treatment Variable 1 0 Raskin rumah tangga menerima raskin tidak menerima raskin Control Variable 1 0 Tingkat pendidikan kepala keluarga tidak sekolah/tidak sekolah dasar tamat SD dan/atau selanjutnya Tinggal di Jawa Tinggal di Jawa tidak tinggal di Jawa Penggunaan listrik tidak menggunakan listrik Menggunakan listrik Sumber air minum sumur, sungai, air hujan dll Sumur pompa Status perkawinan menikah belum menikah dan bercerai Kepemilikan rumah rumah milik sendiri kontrakan, rumah orang tua belum menikah dan bercerai, menumpang,
kost

## Ekonomi Bisnis

## JEB

## Metode Analisis Data
Propensity Score Matching (PSM)
Berdasarkan jenis data yang digunakan,  yakni  data non-experimental dan cross  section maka  metode  analisis yang  cocok  pada  penelitian  ini  adalah matching method. Salah satu metode untuk mengukur  rerata  dampak  suatu  intervensi dari matching  method adalah  PSM ( Propensity  Score  Matching ).  Menurut (Dearden,  2004) matching  method adalah sebuah  pendekatan  non-parametrik  yang digunakan untuk mengukur hasil perbandingan antara kelompok yang mendapat intervensi ( treatment ) dan kelompok yang tidak mendapatkan intervensi  (kontrol)  dengan  menggunakan karakteristik kelompok yang dapat diobservasi  dan  kedua  kelompok  tersebut harus memiliki  karakteristik  yang  sama.
Hasil  observasi  dari  kelompok  kontrol menjadi pembanding  yang  sesuai  untuk melengkapi informasi yang hilang ( counterfactual  effect ) dari  kelompok treatment tersebut.
PSM dapat mengurangi bias dalam penelitian karena sebuah penelitian observasi  biasanya  memiliki  masalah dalam  pengambilan  keputusan  akibat
adanya potential  cofounding .  Pengaruh cofounding bisa memperbesar atau memperkecil hubungan sebenarnya.
Sehingga  kurang  tepat  jika  dua  kondisi tersebut  dibandingkan  meskipun  sudah dilakukan adjustment melalui  regresi karena      masih      ada  potensi  bias.  Pada penelitian  ini  metode  yang  digunakan adalah Nearest Neighbor Matching (NNM). Nearest  Neighbor  Matching (NNM)  adalah  teknik  yang  paling  sering digunakan,  setiap  unit  menyesuaikan dengan  nilai    propensitas  terdekatnya, yaitu    dengan    memberikan    bobot    yang sama untuk setiap unit dengan perbandingan        nilai  propensitas  yang terdekat.  Estimasi        PSM  dirumuskan sebagai  berikut  (Rosenbaum  &  Rubin, 1984).

## C. Hasil Penelitian dan Pembahasan
Propensity  Score  Equation  :  Satisfying the Balancing Property
Langkah  pertama  dalam  PSM adalah menentukan skor kecendrungan dan memenuhi property penyeimbang.  Hasil yang  diperoleh  merupakan  output  dari regresi  probit,  estimasi  dan  deskripsi  skor kecendrungan, jumlah blok dan stratifikasi menggunakan  skor  kecendrungan  dan  uji keseimbangan  properti.  Output  berikut menunjukkan  bahwa  wilayah commond support adalah (0.23150348, 0.41646372),

## Ekonomi Bisnis

## JEB
dengan  jumlah  akhir  blok  adalah  3, sehingga dapat disimpulkan bahwa properti penyeimbang telah terpenuhi.
Average Treatment menggunakan
Nearest-Neighbor Matching
Seperti  yang  ditunjukkan  output pada  table  2,  program  raskin  memang memiliki pengaruh yang signifikan terhadap  pengeluaran  perkapita  rumah tangga dengan metode nearest- neighborhood matching (t=-0,219).
Average  treatment  of  the  treated (ATT) pendapatan  untuk  masyarakat  penerima raskin sebesar adalah 13,6 persen.
Tabel 2. Average Treatment menggunakan
Nearest-Neighbor Matching
n. treatment
n. control ATT Standart Error T 116 97 -0.615 2.805 -0.219

## Sumber: diolah penulis
Average  Treatment  Effect menggunakan
Stratification Matching

## Selanjutnya  dengan  menggunakan
Average  Treatment  Effect menggunakan
Stratification  Matching. Hasil  tabel  3 mendukung  hasil  sebelumnya  dimana terdapat  peningkatan  7.3  persen  dalam pendapatan  masyarakat  pada  program raskin  di  Indonesia.  Namun  hasil ini tidak signifikan pada level 5%. Dampak terlihat signifikan  pada  tingkat  10  persen  (t  = 1.156).
Tabel 3. Average Treatment Effect menggunakan Stratification Matching
N treat. N.control ATT STD. Error t 273 610 0.073 0.063 1.156

## Sumber: diolah penulis
Average  Treatment  Effect menggunakan Radius Matching
Selanjutnya Average  Treatment Effect menggunakan  Radius  Matching menunjukkan peningkatan pengaruh sebesar 1.5 persen dengan signifikansi (t = -0.217)  dari  program  subsidi  raskin terhadap pendapatan.
Tabel 4. Average Treatment Effect menggunakan Radius Matching
N treat. N.control ATT STD. Error t 269 585 -0.015 0.068 -0.217

## Sumber: diolah penulis
Average  Treatment  Effect menggunakan Kernel Matching
Hasil  konsisten  dengan  temuan sebelumnya. Dari hasil olah data menggunakan Average  Treatment  Effect menggunakan Kernel  Matching dapat disimpulkan  bahwa  program  bantuan subsidi beras dapat meningkatkan pendapatan  masyarakat  sebesar  6.4  persen pada  tingkat  signifikansi  10  persen,  Sama

## Ekonomi Bisnis

## JEB
dengan  hasil  sebelumnya  hasil  ini  tidak berpengaruh pada tingkat 5%.
Tabel 5. Average Treatment Efeect Using Kernel
Matching
N
treat. N.control ATT STD. Error T 274 609 0.064 0.058 1.099

## Sumber: diolah penulis
Checking Robustness of Average

## Treatment Effect
Hasil  sekali  lagi  konsisten  dengan temuan  sebelumnya.  Dampak  positif sebesar  11.59  persen  program  raskin berpengaruh pada pendapatan yang terlihat pada tingkat signifikansi 10 persen.
Tabel 6. Checking Robustness of Average Treatment Effect
coef.
Std. error z p>z [95% conf. interval} .11594 8 .0109 3 0.8 8 0.08
0 6.84128 5 2.60938 8
Sumber: diolah penulis

## D. Simpulan
Pelaksanaan Program Raskin tahun 2007 dan tahun 2014 menunjukkan jumlah Raskin  yang  diterima  dan  frekuensi penerimaan  Raskin  setiap  rumah  tangga penerima  manfaat  sangat  jauh  dari ketentuan  yang  telah  ditetapkan.  Tahun 2007 Raskin yang diterima rata-rata hanya 7,50  kali  pertahun  sejumlah  58,19  kg
perumah  tangga,  sedangkan  tahun  2014 naik  menjadi  rata-rata  7,96  kali  dengan jumlah  yang  menurun  menjadi  53,74  kg perumah  tangga.  Ketentuan  yang  telah ditetapkan,  setiap  rumah  tangga  sasaran menerima  Raskin  sejumlah  15  kg  selama 12 kali dalam 1 tahun atau sebesar 180 kg selama 12 kali pertahun. Hal tersebut tidak jauh berbeda dengan hasil temuan TNP2K bahwa  setiap  rumah  tangga  penerima manfaat  Program  Raskin  hanya  menerima sebesar  58,88  kg  setiap  tahun  (TNP2K, 2015)
Dalam penelitian mencoba menggali pengaruh program subsidi raskin terhadap pendapatan rumah tangga. Penelitian ini menggunakan data Indonesian  Family  Life  Survey ( IFLS) menggunakan  metode Propensity  Score Matching  (PSM). Dari  hasil  olah  data dapat  disimpulkan  jika  program  raskin memiliki pengaruh pada pendapatan rumah  tangga.  Namun  pengaruh  ini  hanya terlihat  pada  tingat  signifikasi  10  persen.
Hal ini sejalan dengan temuan (Budiawan, 2020)  Progam  raskin  pada  dasarnya  dapat menurunkan beban keluarga miskin  dalam konsumsi  bahan  pokok,  terutama  beras. Dengan  adanya  subsidi  maka  akan  ada keringan  pengeluaran  sehingga  dapat meningkatkan  pendapatan  masyarakat. Sehingga  pada  praktiknya  masyarakat

## Ekonomi Bisnis

## JEB
dapat  mengalihkan pendapatan yang tersisa  pada  pengeluaran  lain  seperti
pendidikan, kesehatan dan sebagainya.

## E. Daftar Pustaka
Dearden,  L.  (2004).  Evaluating  the  Impact  of Education on Earnings in the UK : Models , Methods  and  Results  from  the  NCDS
Richard Blundell Barbara Sianesi.
Methods , December .
Gowasa,  I.,  &  Ritonga,  S.  (2015).  Implementasi
Program Raskin Untuk Membantu
Perekonomian Masyarakat Miskin di Kecamatan  Tanah  Masa  Kabupaten  Nias Selatan. Jurnal  Ilmu  Administrasi  Publik ,
3 (2), 97–111.
Jamhari,  J.  (2012).  Efektivitas  Distribusi  Raskin Di  Pedesaan  Dan  Perkotaan  Indonesia. Jurnal  Ekonomi  Pembangunan:  Kajian Masalah  Ekonomi  Dan  Pembangunan ,
13 (1),
132. https://doi.org/10.23917/jep.v13i1.187
Jensen,  R.  T.,  &  Miller,  N.  H.  (2011).  Do consumer  price  subsidies  really  improve nutrition? Review  of  Economics  and Statistics , 93 (4), 1205–1223.
https://doi.org/10.1162/REST_a_00118
Kurniawan,  R.  (2019). Dampak  beras  subsidi (raskin)  terhadap  konsumsi  makanan  pada rumah tangga miskin . April .
Pangaribowo, E. H. (2012). The impact of ‘ Rice for  the  Poor  ’  on  household  consumption. Australian Agricultural & Resource Economics Society , 16. https://doi.org/10.22004/ag.econ.124358
Rosenbaum,  P.  R.,  &  Rubin,  D.  B.  (1984). Reducing  Bias  in  Observational  Studies Using  Subclassification  on  the  Propensity Score. Journal  of  the  American  Statistical
Association , 79 (387), 516. https://doi.org/10.2307/2288398
Sadono,  E.  D.  (2018).  Impact  Evaluation  of Raskin  Program  using  Matching  Method: Case  of  IFLS  5. Jejak , 11 (1),  207–223. https://doi.org/10.15294/jejak.v11i1.9192
Satriawan, E., & Shrestha, R. (2018).
Mistargeting  and  Regressive  Take  Up  of the  Indonesian  Rice  Subsidy  Program.
Asian  Economic  Journal , 32 (4),  387–415. https://doi.org/10.1111/asej.12164