## ANALISIS KEMISKINAN MULTIDIMENSI DI PROVINSI JAWA TENGAH 2011-2013
(Multidimensional Poverty Analysis in Jawa Tengah Province, 2011-2013)
Lestari Indriani 1 *, Setiyono 2
1 Badan Pusat Statistik Kabupaten Magelang
2 Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Teknologi Yogyakarta E-mail: *lestari.indriani@bps.go.id

## Abstrak
Kemiskinan  merupakan  masalah  yang  kompleks,  sehingga  diperlukan  pendekatan  yang  lebih  tepat untuk mengukur fenomena kemiskinan yang kompleks dan bersifat multidimensional tersebut. Dengan menggunakan data Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) 2011—2013 dan metode Alkire-Foster, penelitian  ini  mencoba  mengukur  kemiskinan  ditinjau  dari  berbagai  deprivasi  yang  dialami  oleh penduduk di Provinsi Jawa Tengah. Penelitian ini menggunakan 3 dimensi, yaitu: nutrisi dan kesehatan, pendidikan, serta standar hidup, dengan 10 indikator, yaitu: konsumsi kalori rumah tangga, konsumsi protein rumah tangga, lama sekolah, partisipasi sekolah, bahan bakar memasak, sanitasi, air bersih, akses listrik, jenis lantai terluas, dan aset yang dimiliki. Hasil menunjukkan bahwa kemiskinan yang diukur dengan  hanya  mempertimbangkan  dimensi  moneter  ternyata  memberikan  gambaran  yang  berbeda dengan  kemiskinan  yang  diukur  dengan  mempertimbangkan  berbagai  dimensi  (multidimensi). Meskipun  keduanya  sama-sama  memperlihatkan  fenomena  perdesaan,  yang  ditunjukkan  dari  lebih tingginya besaran indikator kemiskinan di perdesaan daripada perkotaan. Persentase penduduk miskin multidimensi yang lebih besar dibanding persentase penduduk miskin moneter mengindikasikan bahwa terdapat penduduk yang tidak teridentifikasi miskin secara moneter namun masih mengalami deprivasi pada  berbagai  dimensi  kemiskinan  yang  lain.  Kontributor  terbesar  terhadap  tingkat  kemiskinan multidimensi  di  Provinsi  Jawa  Tengah  pada 2011—2013  adalah  dimensi  nutrisi  dan  kesehatan,  yang diikuti dengan dimensi standar hidup, dan pendidikan.
Kata kunci : Kemiskinan Multidimensi, Metode Alkire-Foster, Deprivasi

## Abstract
Poverty  is  a  complex  issue;  so  that  a  more  precise  approach  is  needed  to  measure  the  complex  and multidimensional  poverty  phenomenon.  Using  the  data  from  the  National  Socio-economic  Survey (Susenas) 2011—2013 and Alkire-Foster methods, the study sought to measure poverty in terms of a variety  of  deprivation  experienced  by  people  in  Jawa  Tengah  Province.  This  study  consisted  of  3 dimensions,  namely:  nutrition  and  health,  education,  and  standard  of  living,  with  10  indicators: household calorie consumption, household protein consumption, years of schooling, child enrollment, cooking fuel, sanitation, clean water, electric accessibility, largest type of flooring, and owned assets. Results  showed  a  fact  that  poverty,  measured  by  only  considering  the  monetary  dimension  gave  a different  picture  from  the  poverty  measured  by  considering  various  dimensions  (multidimensional), although  both  presented  the  phenomena  of  rural  areas,  which  is  shown  by  the  higher  magnitude  of indicators of poverty in rural areas than cities. The percentage of multidimensional poverty was greater than the percentage of monetary poverty, which indicated that there were people who were not identified as in monetary poverty, but they  were still  suffering from deprivation of other various dimensions of poverty. The biggest contributors to the level of multidimensional poverty  in Jawa Tengah Province, during  2011—2013,  were  the  dimensions  of  nutrition  and  health,  especially  coming  from  household protein consumption indicator, followed by the dimensions of the standard of living and education.
Keywords : Multidimensional Poverty, Alkire-Foster Methods, Deprivation

## PENDAHULUAN
Pesatnya pertumbuhan ekonomi yang tidak disertai  oleh  tersedianya  kesempatan  kerja produktif  bagi  penduduk  yang  tumbuh begitu  cepat,  nampaknya  kurang  berhasil mengurangi laju kemiskinan di suatu negara sedang  berkembang  (Arsyad,  2010:  280). Fakta  ini  juga  terjadi  di  Indonesia. Indonesia  adalah  negara  dengan  jumlah penduduk  terbesar  keempat  di  dunia, anggota  G-20  dengan  ekonomi  terbesar kesepuluh  berdasarkan  paritas  daya  beli. Pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  yang menguat  selama  periode  tahun  1999-2013 (Bank Dunia, 2015), ternyata hanya diikuti tingkat penurunan kemiskinan yang cenderung  melambat  dari  tahun  ke  tahun. Nampaknya,  isu  kemiskinan  ini  masih memerlukan  perhatian  serius  pemerintah Indonesia.
Isu  kemiskinan  yang  masih  perlu perhatian di antaranya adalah isu pengukurannya.  Selama  ini,  pengukuran kemiskinan, termasuk di Indonesia, seringkali  dikaitkan  dengan  kekurangan pendapatan  atau  pengeluaran,  sehingga kemiskinan  dianggap  sebagai  fenomena dimensi  tunggal  (unidimensional)  yang lebih bersifat moneter (kemiskinan moneter).  Pengukuran  kemiskinan  yang menekankan  dimensi  moneter  memang mudah  namun  hasilnya  tidak  memuaskan. Ketidakpuasan terhadap pengukuran kemiskinan  moneter  mulai  muncul  ketika bukti  empiris  menunjukkan  bahwa  laju pertumbuhan ekonomi pada tingkat nasional, ternyata tidak mampu mengurangi angka  kemiskinan  dan  pengangguran  di negara-negara  sedang  berkembang  secara langsung, sehingga perlu alternatif pengukuran untuk melengkapi pengukuran konvensional (pendekatan moneter).
Pernyataan  ini  disampaikan  dalam  World Employment Conference pada 1976 (Muro et al., 2011).
Sejalan hal tersebut, beberapa peneliti seperti  Sen  (1979;  1981)  serta  Alkire  dan Santos  (2014)  telah  merangkum  beberapa kelemahan pengukuran kemiskinan
moneter,  salah  satu  di  antaranya  adalah adanya  pola  perilaku  konsumsi  masing- masing  individu  yang  tidak  selalu  sama, sehingga  pencapaian  pada  suatu  garis kemiskinan (pendapatan atau pengeluaran) tertentu  tidak  menjamin  kebutuhan  dasar seseorang sudah terpenuhi. Oleh karena itu, pengukuran  kemiskinan  yang  melibatkan multidimensi  diperlukan  untuk  mengatasi ketidakpuasan  penggunaan  pengukuran kemiskinan moneter.
Berbagai  studi  literatur  tentang kemiskinan sebagai fenomena yang bersifat multidimensi,  tidak  hanya  terbatas  pada diskusi  akademis  murni  namun  justru semakin meluas menjadi perdebatan kebijakan, baik domestik maupun internasional  (Ferreira  dan  Lugo,  2013). Bahkan,  di  negara  seperti  Meksiko  pada 2009  dan  Columbia  di  tahun  2011  telah mengumumkan tentang penggunaan indeks kemiskinan  multidimensi  sebagai  ukuran resmi kedua negara tersebut.
Namun  demikian,  meskipun  studi mengenai  kemiskinan  multidimensi  sudah berkembang  dan  mulai  digunakan  sebagai angka  resmi  kemiskinan  di  beberapa negara, studi tentang kemiskinan multidimensi  di  Indonesia  masih  terbatas. Beberapa  peneliti  yang  tercatat  pernah melakukannya  adalah  Wardhana  (2010), Alkire-Foster (2011), Ballon dan Apablaza (2012),  serta  Hanandita  dan  Tampubolon (2015).  Meskipun  telah  tersedia  sejumlah hasil penelitian serupa sebelumnya, namun penelitian-penelitian itu cenderung dilakukan  pada  lingkup  nasional  atau provinsi  dengan  dimensi  yang  berbeda- beda.  Padahal,  untuk  menganalisis  kinerja pemerintah  tidak  cukup  hanya  dilakukan pada  tingkat  nasional  atau  provinsi  saja, melainkan  perlu  cakupan  penelitian  yang lebih spesifik, yaitu tingkat kabupaten/kota (Isard dan Burton, 1983)
Terkait hal tersebut, studi kemiskinan multidimensi dalam penelitian ini dilakukan  di  tingkat  kabupaten/kota  di wilayah  Provinsi  Jawa  Tengah.  Studi kemiskinan  multidimensi  di  Jawa  Tengah penting,  sebab  salah  satu  permasalahan
strategis yang terjadi di Jawa Tengah adalah tingginya  persentase  jumlah  penduduk miskin  (secara  moneter)  yang  melebihi persentase  rata-rata  nasional.  Laporan Badan  Pusat  Statistik  menyebutkan  bahwa pada 2007, persentase penduduk miskin di Jawa Tengah adalah yang tertinggi di Pulau Jawa, dengan besaran 17,23 persen, hampir 5 poin lebih tinggi dari angka nasional yang hanya  12,52  persen.  Kondisi  yang  sama terus  berlangsung  hingga  semester  I  2018. Ketika  pada  2018,  persentase  penduduk miskin di tingkat nasional telah mencapai 1 digit  (9,82  persen),  persentase  kemiskinan di Jawa Tengah masih bertahan di dua digit, yaitu  11,32  persen.  Berdasarkan  data tersebut  dan  munculnya  ketidakpuasan terhadap  pengukuran  kemiskinan  moneter, semakin menguatkan alasan tentang pentingnya  studi  kemiskinan  di  Provinsi Jawa Tengah. Selain itu, dengan memandang  kemiskinan  bukan  hanya sebagai fenomena yang bersifat unidimensional  namun  sebagai  bentuk deprivasi  dari  berbagai  dimensi  serta beberapa  permasalahan  strategis  yang terjadi,  maka  menarik  untuk  meneliti  dan menganalisis  variabel  kemiskinan  yang diukur dengan pendekatan multidimensi di Provinsi Jawa Tengah.
Bertitik  tolak  dari  uraian  dan permasalahan  di  atas,  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengukur,  menganalisis, dan memetakan kondisi kemiskinan multidimensi di Jawa Tengah, selama kurun waktu 2011—2013. Selanjutnya, penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi mengenai kondisi kemiskinan multidimensi di  Jawa  Tengah  beserta  sebarannya  secara spasial, selama kurun waktu 2011—2013.

## METODE

## Lokasi Penelitian
Penelitian  kemiskinan  multidimensi  ini dilakukan  di  wilayah  Provinsi  Jawa Tengah, dengan melibatkan seluruh kabupaten dan kota di wilayah tersebut.

## Data
Pengukuran kemiskinan multidimensi pada penelitian  ini  membutuhkan  data  mentah hasil  Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional
(Susenas)  Kor  dan  Modul  Konsumsi 2011—2013,  dengan  jumlah  sampel  tahun 2011 sebanyak 26.769 rumah tangga, tahun 2012  sebanyak  26.922,  dan  2013  sebesar 26.651 rumah tangga, sehingga total sampel diolah adalah 80.338 rumah tangga.

## Teori

## Konsep Dasar dan Definisi Kemiskinan
Secara  tradisional,  kemiskinan  seringkali dipandang sebagai kekurangan pendapatan atau konsumsi (Yu, 2013). Kemiskinan juga dapat mengakibatkan kurangnya
pemahaman dan komunikasi serta hilangnya  kehormatan,  rasa  kepercayaan dan  harga  diri  (Anand  dan  Sen,  1997). Sejalan  dengan  Anand  dan  Sen  (1997), menurut  Bourguignon  dan  Chakravarty (2003) kemiskinan merupakan suatu manifestasi  dari  rendahnya  kesejahteraan, yang  tergantung  pada  2  variabel,  yaitu moneter dan bukan moneter. Sementara itu, menurut  Bank  Dunia  (2001),  kemiskinan bukan hanya suatu bentuk dari kekurangan materiil  (yang  selama  ini  diukur  dengan pendekatan pendapatan maupun pengeluaran) namun juga mencakup pencapaian  yang  rendah  dalam  bidang pendidikan dan kesehatan.

## Pengukuran Kemiskinan Moneter
Terdapat  beberapa  cara  untuk  mengukur kemiskinan moneter. Menurut Bank Dunia (2015), seseorang dikatakan miskin absolut jika penghasilan per kapita per hari kurang dari US$1,9 berdasarkan paritas daya beli. Angka  ini  merupakan  revisi  dari  garis kemiskinan  sebelumnya, yang  hanya sebesar  US$1,25  per  kapita  per  hari. Hampir semua pendekatan dalam mengkaji kemiskinan masih berpusat pada paradigma yang  dimotori  oleh  Bank  Dunia  tersebut, termasuk  angka  resmi  kemiskinan  yang digunakan di Indonesia.
Angka resmi kemiskinan yang dipakai  oleh  Indonesia  hingga  saat  ini adalah pengukuran kemiskinan yang dikeluarkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik (BPS).  Jumlah  penduduk  miskin  sangat dipengaruhi  oleh  garis  kemiskinan.  Garis Kemiskinan  (GK)  tersebut  terdiri  dari  2 komponen, yaitu: Garis Kemiskinan Makanan  (GKM)  dan  Garis  Kemiskinan
Nonmakanan  GKNM).  Garis  kemiskinan (GK)  merupakan  penjumlahan  dari  GKM dan  GKNM.  GKM  merupakan  nilai pengeluaran kebutuhan minimum makanan yang  disetarakan  dengan  2.100  kilokalori per  kapita  per  hari.  Paket  komoditas kebutuhan dasar dari GKM diwakili oleh 52 jenis komoditas. GKNM adalah kebutuhan minimum  untuk  perumahan,  sandang, pendidikan, dan kesehatan. Paket komoditas  kebutuhan  dasar  dari  GKNM diwakili oleh 51 jenis komoditas perkotaan dan  47  jenis  komoditas  di  pedesaan  (BPS, 2015).

## Kemiskinan Multidimensi
Konsep tentang kemiskinan sebagai fenomena  multidimensi  sebenarnya  sudah diungkapkan  oleh  Sen  (1979)  begitu  pula Arsyad (2010: 4), yang intinya menyebutkan  bahwa  kemiskinan  itu  harus dilihat  dari  berbagai  dimensi  seperti pendidikan,  kesehatan,  kualitas  hidup, demokrasi,  dan  kebebasan  masyarakat terhadap  akses  ekonomi.  Tercatat  ada
beberapa  metode  yang  digunakan  untuk mengukur kemiskinan multidimensi tersebut,  salah  satunya  adalah  metode Alkire-Foster.  Metode  Alkire-Foster  ini merupakan metode yang banyak diaplikasikan oleh para peneliti.

## Metode Alkire-Foster dan Multidimensional Poverty Index (MPI)
Pada  tahun  2007,  Alkire  dan  Foster menciptakan suatu metode untuk mengukur kemiskinan  multidimensi  yang  disebut Metode  Alkire-Foster.  Metode  Alkire- Foster  dibangun  dengan  mengacu  pada kerangka kerja konseptual yang ditemukan oleh  Sen  (1976),  yaitu  identifikasi  dan agregasi.  Untuk  tahapan  agregasi,  Alkire dan  Foster  (2011)  mengadopsi  ukuran Foster-Greer-Thorbecke (FGT) yang disesuaikan  (adjusted  FGT).  Dua  tahapan dasar dalam metode Alkire-Foster tersebut kemudian  dijabarkan  menjadi  12  langkah pengukuran kemiskinan multidimensi (Alkire dan Foster, 2009).
Sumber: Alkire dan Foster (2011) Gambar 1. Langkah-Langkah Metode Alkire-Foster
Secara khusus, metode Alkire-Foster memperkenalkan pendekatan intuitif untuk mengidentifikasi  penduduk  miskin  dengan menerapkan  dual  cutoff/  thresholds  (garis kemiskinan  ganda),  yang  dinotasikan dengan  z  dan  k  (Alkire  dan  Foster,  2011). Cutoff  deprivasi  z,  merupakan  garis kemiskinan  pertama  untuk  masing-masing
indikator yang menunjukkan individu yang terdeprivasi  pada  indikator  dalam  suatu dimensi.  Garis  kemiskinan  kedua  adalah cutoff kemiskinan k, yaitu garis kemiskinan antardimensi  yang  menunjukkan  seberapa besar  deprivasi  seseorang  untuk  dapat dikategorikan mengalami kemiskinan multidimensi.
Metode  Alkire-Foster  menghasilkan ukuran  kemiskinan  multidimensi  yaitu: Multidimensional  Poverty  Headcount  (H), average  deprivation  shared  among  poor (A),  dan  Mα.  H  merupakan  insiden  dari kemiskinan  multidimensi,  yang  dapat diartikan sebagai persentase penduduk yang mengalami  kemiskinan  multidimensi.  A menunjukkan  intensitas  kemiskinan,  yaitu: rata-rata jumlah deprivasi yang dialami oleh orang  miskin.  A  diukur  dengan  cara menjumlahkan  proporsi  total  deprivasi yang  dialami  oleh  orang  miskin  kemudian dibagi  dengan  jumlah  total  penduduk miskin.  Mα  merupakan  ukuran  agregat yang dihasilkan oleh metode Alkire-Foster. Jika  α  =  0  maka  diperoleh  Adjusted Multidimensional Poverty Headcount Ratio (M0).  M0  inilah  yang  merupakan  cikal bakal  lahirnya  MPI  (Multidimensional Poverty  Index)  atau  Indeks  Kemiskinan Multidimensi. M0 diperoleh dari hasil kali antara  H  dan  A.  Indeks  inilah  yang disepakati  oleh  UNDP  dan  OPHI  sebagai indeks terbaru kemiskinan multidimensi.
Sejak  tahun  2010,  UNDP  dan  OPHI menyepakati  sebuah  indeks  pengukuran kemiskinan baru yang dibangun oleh Alkire dan  Santos  (2010),  yang  disebut  MPI (Multidimensional  Poverty  Index).  Dalam penghitungannya, MPI menggunakan salah satu  ukuran  dalam  metode  Alkire-Foster yaitu  M0.  Menurut  Alkire  dan  Santos (2014)  terdapat  beberapa  alasan  yang mendasari pemilihan M0 sebagai komponen  penyusun  MPI,  beberapa  di antaranya  adalah  mempunyai  ukuran  yang kuat  (robust),  dapat  diuraikan  berdasarkan kelompok dalam populasi sehingga memungkinkan untuk melakukan perbandingan  kemiskinan  antarkelompok dalam  suatu  populasi,  dan  dapat  dirinci berdasarkan dimensi atau indikator penyebab kemiskinan multidimensi.
Data yang digunakan dalam pengukuran kemiskinan menggunakan MPI adalah  data  level  rumah  tangga.  Dengan menggunakan  rumah  tangga  sebagai  unit analisis,  jika  terdapat  satu  anggota  rumah tangga mengalami deprivasi, akan berdampak  pada  seluruh  anggota  rumah tangga  tersebut.  Rumah  tangga  dikatakan
miskin  secara  multidimensi  jika  bobot indikator  yang  dialami  sama  dengan  atau lebih  dari  sepertiga  jumlah  bobot  dimensi atau ≥ 33,33 persen. Alasan pemilihan titik potong kedua (second cutoff) sebesar 33,33 persen tersebut menurut Alkire dan Santos (2014)  adalah  karena  memiliki  dasar kebenaran yang normatif, memiliki keluasan distribusi terhadap hasil pengukuran  kemiskinan,  serta  mampu menangkap  kemiskinan  akut.  Kemiskinan akut  ini  dimaknai  oleh  Alkire  dan  Santos (2014) sebagai ketidakmampuan seseorang untuk memenuhi standar minimum internasional sesuai dengan indikator yang tertera  dalam  Millenium  Development Goals  (MDGs)  dan  menjalankan  fungsi yang berarti dalam masyarakat.

## Definisi Operasional Variabel Penelitian
Kemiskinan  Multidimensi,  dalam  hal  ini M0  menjadi  variabel  utama  penelitian  ini. Terdapat beberapa modifikasi untuk dimensi  dan  indikator  dari  metode  Alkire- Foster yang dikembangkan oleh Alkire dan Santos  (2010;  2014).  Modifikasi  secara lengkap dapat dilihat pada Tabel 1.
Dengan  menerapkan  metode  Alkire- Foster yang dikembangkan oleh Alkire dan Santos  (2010;  2014),  penelitian  ini menggunakan  sistem  pembobotan  nested weight,  unit  analisis,  pemilihan  indikator, dimensi,  titik  potong/cutoff  pertama,  dan titik  potong/cutoff  kedua  seperti  yang dilakukan  oleh  UNDP  dalam  menghitung MPI.  Sistem  pembobotan  nested  weight dimaksud artinya setiap dimensi mempunyai  bobot  yang  sama  dan  dalam dimensi yang sama, masing-masing indikator  mempunyai  bobot  yang  setara. Namun untuk dimensi yang berbeda, bobot antarindikator  bisa  berbeda  (Alkire  dan Santos, 2010).
Rumah  tangga  atau  individu  yang terdeprivasi  pada  titik  potong/  cutoff pertama  diberi  skor  1,  dan  yang  tidak terdeprivasi  diberikan  skor  0.  Kemudian, dengan  mengadopsi  penelitian  Alkire  dan Robles  (2015)  digunakan  cutoff  kedua sebesar 1/3 atau sekitar 33,33 persen. Suatu rumah tangga atau individu dapat dikategorikan  sebagai  rumah  tangga  atau individu  yang  mengalami  kemiskinan
multidimensi  jika  total  bobot  per  individu maupun rumah tangga lebih besar atau sama dengan 33,33 persen. Selanjutnya, meskipun  variabel  utama  dalam  penelitian
ini adalah kemiskinan multidimensi, namun kemiskinan  moneter  tetap  disertakan, sebagai  pembanding  terhadap  kemiskinan multidimensi.
Tabel  1.  Dimensi,  Indikator,  Titik  Potong  Pertama  (cutoff)  Deprivasi  dan  Pembobot  dalam Penghitungan Kemiskinan Multidimensi.
Dimensi Indikator Cutoff deprivasi/ rumah tangga terdeprivasi jika… Bobot Nutrisi dan Kesehatan Konsumsi Kalori Rumah Tangga Konsumsi  kalori  rumah  tangga  kurang  dari  70  persen Angka Kecukupan Gizi (2013) 1/6 Konsumsi Protein Rumah Tangga Konsumsi  protein  rumah  tangga  per  hari  kurang  dari  80 persen Angka Kecukupan Gizi (2013) 1/6 Pendidikan Lama sekolah Tidak ada anggota rumah tangga yang telah menyelesaikan pendidikan 9 tahun (SMP atau sederajat) 1/6 Partisipasi Sekolah Terdapat anak usia sekolah (7—15 tahun) yang putus sekolah SMP atau sederajat. 1/6 Standar Hidup Bahan bakar memasak  Bahan bakar yang digunakan kayu bakar atau arang 1/18 Sanitasi Tidak memiliki sanitasi improved 1/18 Air bersih Tidak mempunyai akses air minum improved 1/18 Akses listrik Tidak mempunyai akses listrik 1/18 Jenis lantai terluas Jenis lantai tanah, dari kotoran hewan, atau pasir 1/18 Aset yang dimiliki Tidak memiliki mobil atau perahu motor dan tidak memiliki lebih dari satu aset berikut, seperti: sepeda motor, sepeda, perahu,  televisi  kabel,  AC,  pemanas  air  ( water  heater ), tabung  gas  12  kg  atau  lebih,  kulkas/lemari  es,  dan telepon. 1/18
Sumber: Alkire dan Santos (2010; 2014), dimodifikasi

## Alat Analisis
Alat  analisis  utama  yang  digunakan  untuk menjawab  permasalahan  dalam  penelitian ini adalah analisis deskriptif.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  selama 2011—2013,  persentase  penduduk  yang mengalami kemiskinan multidimensi (H) di Provinsi  Jawa  Tengah  menunjukkan  tren yang terus menurun. Tercatat sejak 2011— 2013, H mengalami penurunan sebesar 5,72 persen,  yaitu  dari  43,74  persen  menjadi 38,02  persen  pada  2013.  Penurunan  H tersebut sejalan dengan turunnya intensitas kemiskinan multidimensi (A). Total penurunan A sejak 2011—2013 adalah 1,28 persen,  yang  artinya  penduduk  miskin  di Provinsi  Jawa  Tengah  terdeprivasi  pada jenis  indikator  yang  semakin  sedikit.  Tren penurunan H dan A tersebut berakibat pada
menurunnya
tingkat kemiskinan multidimensi di Provinsi Jawa Tengah yang ditunjukkan oleh M0. Berdasarkan klasifikasi daerah, terlihat  dari  Tabel  2  bahwa  intensitas kemiskinan  multidimensi  (A)  dan  tingkat kemiskinan  multidimensi  (M0)  di  daerah perdesaan  jauh  lebih  tinggi  daripada wilayah perkotaan, bahkan melebihi angka provinsi.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa penduduk  di  daerah  perdesaan  mengalami deprivasi dengan jenis indikator yang lebih banyak  daripada  penduduk  di  daerah perkotaan  dengan  tingkat  kemiskinan multidimensi yang lebih tinggi.
Berdasarkan  hal  tersebut  bisa  dikatakan bahwa kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah selama kurun waktu 2011—2013
merupakan  fenomena  perdesaan.  Temuan tersebut sejalan dengan kemiskinan moneter  hasil  perhitungan  dari  BPS,  yang
juga merupakan fenomena perdesaan. Hasil dari penelitian-penelitian sebelumnya,
seperti  Prabowo  (2012),  Yu  (2013),  serta Hanandito dan Tampubolon (2015), tentang
kemiskinan multidimensi sebagai fenomena perdesaan  turut  memperkuat  argumen tersebut.
Tabel 2. Kemiskinan Multidimensi di Provinsi Jawa Tengah Berdasarkan Klasifikasi Daerah, 2011—2013
Provinsi dan Klasifikasi Daerah 2011 2012 2013 H (%) A (%) Mο (%) H (%) A (%) Mο (%) H (%) A (%) Mο (%) Jawa Tengah 43,74 45,53 19,91 40,96 44,84 18,37 38,02 44,25 16,82 Perkotaan 36,4 43,11 15,69 36,18 42,24 15,28 32,18 41,64 13,4 Perdesaan 49,92 47,01 23,47 44,99 46,61 20,97 42,95 45,91 19,72 Sumber: Susenas 2011—2013, diolah Dekomposisi M0 Berdasarkan

## Klasifikasi Daerah
Tingkat  kemiskinan  multidimensi  yang telah  disesuaikan  (M0)  selanjutnya  dapat didekomposisi berdasarkan dimensi- dimensi  dan  indikator  pembentuknya. Kontribusi  untuk  masing-masing  dimensi terhadap M0 berdasarkan klasifikasi daerah tersaji dalam Gambar 2.

## Dimensi Nutrisi dan Kesehatan
Sumber: Susenas 2011—2013, diolah Gambar 2.  Kontribusi Masing-masing Dimensi  Terhadap  M0  di  Provinsi  Jawa Tengah  Berdasarkan  Klasifikasi  Daerah, 2011—2013 (Persen).
Gambar  2  memperlihatkan  bahwa  dimensi nutrisi dan kesehatan memberikan kontribusi  terbesar  terhadap  M0.  Selama kurun waktu 2011—2013, proporsi
kontribusi  nutrisi  dan  kesehatan  di perkotaan  selalu  lebih  tinggi  daripada proporsi  di  perdesaan.  Tingginya  proporsi dimensi  nutrisi  dan  kesehatan  di  daerah perkotaan daripada perdesaan dapat disebabkan adanya pergeseran porsi belanja kebutuhan primer, misalnya makanan, yang beralih menjadi kebutuhan sekunder ataupun  tersier.  Data  BPS  menyebutkan bahwa  pada  2013,  persentase  pengeluaran penduduk perkotaan di Jawa Tengah untuk konsumsi  makanan  hanya  sebesar  45,66 persen, lebih rendah dibandingkan perdesaan  dengan  persentase  54,61  persen (BPS, 2014: 64). Kecenderungan peralihan pemenuhan kebutuhan  tersier  ataupun  sekunder  yang semakin  tinggi  daripada  kebutuhan  primer untuk  daerah  perkotaan  bisa  diartikan sebagai  salah  satu  indikator  bahwa  tingkat kesejahteraan  penduduk  perkotaan  lebih baik jika dibandingkan penduduk perdesaan.  Namun  demikian,  temuan  ini juga  mengindikasikan  bahwa  sebagian besar deprivasi yang dialami oleh penduduk miskin  di  daerah  perkotaan  dan  perdesaan se-Provinsi Jawa Tengah adalah dalam hal pemenuhan kebutuhan konsumsi kalori dan protein.  Hal  ini  tentu  perlu  menjadi perhatian  karena  kekurangan  konsumsi kalori dan protein yang terjadi secara terus menerus  dapat  berakibat  serius  terhadap kesehatan dan daya tahan tubuh seseorang. Bahkan,  menurut  Almatsier  (2003  dalam Handono,  2010)  kekurangan  konsumsi
Pe rko ta an Pe rd es aa n
Pe rko ta an d an Pe rd es aa n
Pe rko ta an
Pe rd es aa n Pe rko ta an d an Pe rd es aa n Pe rko ta an Pe rd es aa n Pe rko ta an d an Pe rd es aa n 2011 2012 2013 59,20 40,89 47,49 64,16 41,77 50,30 66,19 43,27 51,64 16,38 23,84 21,15 14,17 23,70 20,07 13,56 22,99 19,55 24,41 35,27 31.36 21,67 34,54 29,64 20,25 33,74 28,82 Standar Hidup
kalori  dan  protein  pada  anak-anak  dapat menghambat pertumbuhan, rentan terhadap penyakit  infeksi,  dan  mengakibatkan rendahnya tingkat kecerdasan.

## Dimensi Pendidikan
Dimensi  pendidikan  merupakan  dimensi dengan kontribusi terendah untuk M0, pada periode  2011—2013.  Meskipun  masing- masing  klasifikasi  daerah  memiliki  tren yang  terus  menurun,  akan  tetapi  proporsi kontribusi  dimensi  pendidikan  terhadap tingkat  kemiskinan  multidimensi  (M0)  di perdesaan  jauh  lebih  tinggi  daripada perkotaan. Untuk daerah perdesaan, indikator lama sekolah memiliki andil yang cukup besar dalam memberikan kontribusi terhadap  M0  karena  menempati  posisi tertinggi  kedua  setelah  indikator  konsumsi protein rumah tangga. Walaupun menunjukkan  tren  penurunan,  tingginya proposi  indikator  ini  mengindikasikan bahwa  masih  banyak  penduduk  miskin multidimensi di Provinsi Jawa Tengah yang tidak  atau  belum  menamatkan  pendidikan hingga jenjang Sekolah Menengah Pertama (SMP)  atau  sederajat.  Oleh  karena  itu diperlukan  adanya  upaya  agar  pendidikan lebih mudah dijangkau oleh seluruh lapisan masyarakat  di  manapun  mereka  berada, karena selain sebagai komponen fundamental dari kualitas hidup seseorang, pendidikan  juga  memainkan  peranan penting dalam pembentukan modal manusia.

## Dimensi Standar Hidup
Dimensi yang ketiga adalah standar hidup. Selama kurun waktu 2011—2013, kontribusi  dimensi  ini  terhadap  M0 menempati  posisi  kedua  terbesar  setelah dimensi  nutrisi  dan  kesehatan.  Proporsi kontribusi dimensi standar hidup yang jauh lebih  tinggi  perdesaan  daripada  perkotaan, mengindikasikan  deprivasi  yang  dialami oleh penduduk daerah perdesaan dalam hal bahan  bakar  memasak,  sanitasi  improved, akses  air  minum  improved,  akses  listrik, lantai  rumah  yang  baik,  serta  aset  adalah lebih  banyak  daripada  penduduk  daerah perkotaan. Temuan tersebut juga menunjukkan  adanya  disparitas  dimensi standar hidup antara daerah perdesaan dan
perkotaan.  Hasil  penelitian  ini  sejalan dengan  temuan  Battiston  et  al.  (2013) tentang  adanya  disparitas  yang  cukup signifikan  antara  daerah  perdesaan  dan perkotaan dalam hal dimensi standar hidup dan  pendidikan  di  empat  negara,  seperti: Brazil, Chili, Meksiko, dan El Savador.

## Kemiskinan  Multidimensi  Berdasarkan Kabupaten/Kota
Pada  dasarnya,  kemiskinan  multidimensi dihadirkan  untuk  dapat  saling  melengkapi dengan  kemiskinan  moneter,  bukan  untuk menandingi  atau  bahkan  menggantikan analisis  kemiskinan  moneter  (Prabowo, 2012).  Mengingat  dimensi  moneter  juga merupakan  dimensi  yang  penting  dalam pengentasan  kemiskinan.  Oleh  karena  itu perlu  melihat  kemiskinan  tidak  hanya  dari sisi  moneter  saja  melainkan  juga  dari  sisi multidimensi.
Terkait  hal  tersebut,  analisis  untuk kemiskinan multidimensi dalam pembahasan  ini  lebih  difokuskan  pada ukuran-ukuran  seperti:  H  (persentase penduduk  yang  mengalami  kemiskinan multidimensi),
A (intensitas dari kemiskinan  multidimensi/  rata-rata  nilai deprivasi  yang  dialami  oleh  penduduk miskin  multidimensi),  dan  M0  (tingkat kemiskinan  multidimensi  yang  sudah disesuaikan  dengan  intensitasnya).  Seperti sudah  dijelaskan  sebelumnya  bahwa  M0 merupakan ukuran agregasi,  yang dihitung dengan formula FGT.
Menurut  Alkire  dan  Foster  (2011), salah  satu  keuntungan  ukuran-ukuran kemiskinan  multidimensi  (H,  A,  dan  M0) adalah dapat diuraikan berdasarkan kelompok.  Hal  ini  memungkinkan  untuk melakukan perbandingan kemiskinan antarkelompok  dalam  suatu  populasi. Dengan  alasan  tersebut,  akan  disajikan ukuran  kemiskinan  multidimensi  pada tingkat  kabupaten/kota  se-Provinsi  Jawa Tengah, yang  hasil  penghitungannya ditampilkan  di  Gambar  3.  Berdasarkan perhitungan  didapatkan  bahwa  selama kurun  waktu  2011—2013,  Kota  Salatiga, Kabupaten  Klaten,  dan  Kota  Tegal merupakan  kabupaten/kota  dengan  tingkat kemiskinan  multidimensi  terkecil  di  Jawa
Tengah, sedangkan Kabupaten Banjarnegara  selalu  menempati  posisi tertinggi.  Temuan  ini  sejalan  dengan temuan Hanandita dan Tampubolon (2015).

## Sumber: Susenas 2011—2013, diolah
Gambar 3. Ukuran  Kemiskinan Multidimensi per Kabupaten/Kota se-Provinsi Jawa Tengah, 2011—2013.
Dalam  penelitiannya,  Hanandita  dan Tampubolon  (2015)  menyebutkan  bahwa Kabupaten  Banjarnegara  merupakan  salah satu dari 5 kabupaten/kota dengan persentase  penduduk  miskin  dan  tingkat kemiskinan  multidimensi  tertinggi  di
Indonesia. Penelitian mereka menggunakan beberapa indikator berbeda seperti, pengeluaran  konsumsi  per  kapita  per  hari, jumlah  penyakit  yang  diderita,  lama  sakit yang  diderita,  dan  melek  huruf.  Namun demikian,  meskipun  indikatornya  berbeda,
15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 K ab . Ci la ca p K ab . B an yu ma s K ab . P u rb al in gg a K ab . B an ja rn e ga ra K ab . K e b u me n K ab . P u rw o re jo K ab . Wo n o so b o K ab . M ag e la n g K ab . B o yo la li K ab . K la te n K ab . S u ko h ar jo K ab . Wo n o gi ri K ab . K ar an ga n ya r K ab . S ra ge n K ab . G ro b o ga n K ab . B lo ra K ab . R emb an g K ab . P ati K ab . K u d u s K ab . J e p ar a K ab . D ema k K ab . S ema ra n g K ab . Te ma n gg u n g K ab . K e n d al K ab . B ata n g
K ab . P e ka lo n ga n K ab . P e ma la n g K ab . Te ga l
K ab . B re b e s K o ta M ag e la n g
K o ta S u ra ka rta K o ta S al ati ga K o ta S ema ra n g
K o ta P e ka lo n ga n K o ta Te ga l P ro vi n si J aw a Te n ga h H 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 K ab . Ci la ca p K ab . B an yu ma s K ab . P u rb al in gg a K ab . B an ja rn e ga ra K ab . K e b u me n K ab . P u rw o re jo K ab . W o n o so b o K ab . M ag e la n g K ab . B o yo la li K ab . K la te n K ab . S u ko h ar jo K ab . Wo n o gi ri K ab . K ar an ga n ya r K ab . S ra ge n K ab . G ro b o ga n K ab . B lo ra K ab . R emb an g K ab . P ati K ab . K u d u s K ab . J e p ar a K ab . D em ak K ab . S ema ra n g K ab . Te ma n gg u n g
K ab . K e n d al
K ab . B ata n g
K ab . P e ka lo n ga n K ab . P e ma la n g K ab . Te ga l K ab . B re b e s K o ta M ag e la n g K o ta S u ra ka rta K o ta S al ati ga K o ta S ema ra n g K o ta P e ka lo n ga n
K o ta Te ga l
P ro vi n si J aw a Te n ga h A 5 10 15 20 25 30 35 K ab . Ci la ca p K ab . B an yu ma s K ab . P u rb al in gg a K ab . B an ja rn e ga ra K ab . K e b u me n K ab . P u rw o re jo K ab . W o n o so b o K ab . M ag e la n g K ab . B o yo la li K ab . K la te n K ab . S u ko h ar jo K ab . Wo n o gi ri K ab . K ar an ga n ya r K ab . S ra ge n K ab . G ro b o ga n K ab . B lo ra K ab . R emb an g K ab . P ati K ab . K u d u s
K ab . J e p ar a K ab . D ema k K ab . S ema ra n g K ab . Te ma n gg u n g
K ab . K e n d al K ab . B ata n g K ab . P e ka lo n ga n K ab . P e ma la n g K ab . T eg al K ab . B re b e s
K o ta M ag e la n g K o ta S u ra ka rta K o ta S al ati ga K o ta S ema ra n g K o ta P e ka lo n ga n
K o ta Te ga l P ro vi n si J aw a Te n ga h Mo 2011 2012 2013
temuan ini semakin menegaskan Kabupaten Banjarnegara  sebagai  kabupaten  dengan tingkat  kemiskinan  multidimensi  yang tinggi.  Berdasarkan  hal  itu,  tentunya  perlu upaya  lebih  lanjut  dari  pemerintah  daerah setempat  bersama  dengan  pihak  swasta maupun  lembaga  terkait  agar  lebih  fokus dalam  menangani  kemiskinan,  terutama pada  beberapa  dimensi  yang  dominan mempengaruhi tingkat kemiskinan multidimensi pada wilayah tersebut.

## Pemetaan Kemiskinan Multidimensi dan Moneter di Provinsi Jawa Tengah
Pemetaan  kemiskinan  multidimensi  dan moneter  diperlukan  untuk  memperoleh gambaran secara spasial mengenai sebaran insiden dari kedua pengukuran kemiskinan tersebut, serta tingkat kemiskinan multidimensi yang terjadi pada kurun waktu 2011—2013.  Mengacu  pada  konsep  BPS (2004  dalam  Ahmad  dan  Goh,  2007:180; Prabowo,  2012)  tentang  klasifikasi  dalam memetakan penduduk miskin di Indonesia, maka  persentase  penduduk  miskin  tiap kabupaten/kota  dikategorikan  menjadi  4 tingkatan,  yaitu:  rendah  (<  15,00  persen), sedang (15,00—24,99 persen), tinggi (25— 34,99  persen),  dan  sangat  tinggi  (≥35,00 persen).  Namun  untuk  melihat  lebih spesifik  pada  kategori  sangat  tinggi,  maka kategori  sangat  tinggi  dibedakan  lagi menjadi 2, yaitu: 35,00—41,99 persen dan ≥42,00  persen.  Terkait  penelitian  ini, dengan  menggunakan  aplikasi  progran Statplanet,  tingkat  rendah  tertulis:  <15, tingkat  sedang  tertulis:  15—25,  tingkat tinggi: 25—35, tingkat sangat tinggi: 35— 42 dan >42.
Seperti  sudah  dijelaskan  sebelumnya bahwa kedua ukuran kemiskinan, yaitu M0 dan  P0,  sama-sama  merupakan  ukuran agregasi,  yang  dihitung  dengan  formula FGT.  Selama  2011—2013,  kemiskinan  di Provinsi Jawa Tengah yang diukur dengan hanya mempertimbangkan dimensi moneter ternyata  memberikan  gambaran  yang berbeda  dengan  kemiskinan  yang  diukur dengan mempertimbangkan berbagai dimensi (multidimensi).
Pada pembahasan  ini disajikan gambaran mengenai kondisi H, M0, dan P0
pada 2013. Kondisi yang hampir sama juga terjadi  pada  dua  tahun  sebelumnya.
Berdasarkan Gambar 4, diperoleh gambaran  yang  berbeda  antara  persentase penduduk  yang  mengalami  kemiskinan secara moneter dan multidimensi. Gambar- gambar tersebut juga memberikan perbedaan  yang  cukup  mencolok.  Selama 2011—2013,  daerah  pantura  (pantai  utara) Jawa Tengah yang menunjukkan penurunan persentase kemiskinan multidimensi secara konsisten dari waktu ke waktu dan termasuk dalam  kategori  rendah  adalah  Kabupaten Pekalongan.  Secara  keseluruhan  terdapat enam  kabupaten/kota  di  wilayah  Provinsi Jawa  Tengah  yang  selama  2011-2013 tingkat  kemiskinan  multidimensinya  stabil berada  kategori  rendah,  yaitu  Kabupaten Klaten, Kabupaten Karanganyar,
Kabupaten  Pati,  Kabupaten  Pekalongan, Kota Salatiga, dan Kota Semarang.

## Sumber: Susenas 2013, diolah
Gambar 4. Peta Sebaran P0, H, dan M0 per Kabupaten/Kota di Jawa Tengah, 2013.
P 0 2013 H 2013 M 0 2013
Sementara itu, beberapa wilayah yang perlu mendapatkan penanganan lebih serius dalam hal tingkat kemiskinan multidimensi, adalah:
Kabupaten
Banjarnegara, Kabupaten Temanggung, Kabupaten Blora, dan Kabupaten Magelang. Keempat kabupaten  tersebut,  selama  3  tahun berturut-turut  terus  menunjukkan  tingkat kemiskinan  multidimensi  tinggi,  dengan persentase  penduduk  miskin  multidimensi yang sangat tinggi.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  hasil analisis kemiskinan multidimensi di Provinsi Jawa Tengah, selama 2011—2013, adalah  bahwa  secara  deskriptif,  persentase penduduk miskin multidimensi (H), intensitas  kemiskinan  multidimensi  (A), dan tingkat kemiskinan multidimensi (M0) di tingkat Provinsi menunjukkan tren yang terus menurun. Hasil berbeda akan terlihat ketika mengamati ukuran-ukuran kemiskinan  hingga  tingkat  kabupaten/kota yang  cenderung  fluktuatif  tiap  tahunnya. Kemiskinan  yang  diukur  dengan  hanya mempertimbangkan dimensi moneter ternyata  memberikan  gambaran  yang berbeda  dengan  kemiskinan  yang  diukur dengan mempertimbangkan berbagai dimensi (multidimensi).
Persentase penduduk miskin
multidimensi  yang  lebih  besar  dibanding persentase penduduk miskin secara moneter,  mengindikasikan  bahwa  terdapat penduduk yang tidak teridentifikasi miskin secara  moneter  namun  masih  mengalami deprivasi pada berbagai dimensi kemiskinan  yang  lain.  Seperti  halnya kemiskinan moneter,
kemiskinan multidimensi juga menunjukkan fenomena perdesaan,  yang  berarti:  selain  rata-rata persentase  penduduk  miskin  multidimensi di  daerah  perdesaan  lebih  tinggi,  rata-rata penduduk  miskin  di  perdesaan  juga terdeprivasi pada jenis indikator yang lebih banyak daripada di daerah perkotaan.
Kontributor terbesar terhadap tingkat kemiskinan multidimensi  di  Provinsi  Jawa Tengah  (M0)  adalah  dimensi  nutrisi  dan kesehatan,  terutama  berasal  dari  indikator konsumsi  protein  rumah  tangga,  yang
diikuti  dengan  dimensi  standar  hidup  dan pendidikan. Dengan mendekomposisi hingga  tingkat  kabupaten/kota,  diperoleh bahwa Kabupaten Banjarnegara merupakan kabupaten  dengan  tingkat  kemiskinan tertinggi di Provinsi Jawa Tengah, selama 3 tahun berturut-turut.

## Implikasi Kebijakan
Perlunya
mengevaluasi kembali pelaksanaan program-program pengentasan kemiskinan  yang  dicanangkan  baik  oleh pemerintah  pusat  maupun  pemerintah daerah,  seperti  program  Raskin,  Desa Mandiri  Pangan,  Desa  Mandiri  Energi, Program  Keluarga  Harapan  (PKH),  dan Program  Bantuan  Operasional  Sekolah (BOS),  serta  program-program  lain  yang dicanangkan  oleh  Pemerintah  Provinsi Jawa  Tengah.  Hal  ini  dikarenakan  pada dasarnya, program-program tersebut merupakan  pogram  pemerintah  yang ditujukan untuk peningkatan kesejahteraan rumah  tangga  dan  pemenuhan  hak  dasar anak dalam hal kesehatan, pendidikan, dan kualitas hidup.

## Keterbatasan
Penyesuaian-penyesuaian  yang  dilakukan terhadap  indikator  pembentuk  kemiskinan multidimensi  di  Provinsi  Jawa  Tengah, karena  keterbatasan  data,  mengakibatkan ukuran-ukuran  kemiskinan  multidimensi yang dihasilkan tidak dapat diperbandingkan secara internasional. Namun demikian, ukuran-ukuran kemiskinan  multidimensi  yang  dihasilkan tersebut  masih  dapat  diperbandingkan secara nasional.

## DAFTAR PUSTAKA
Alkire, S., dan Foster, J. (2009). Counting and Multidimensional Poverty. In J.v. Braun, R.V.  Hill,  dan  R.  Pandya-Lorch  (Eds.). The  Poorest  and  Hungry:  Assesments, Analyses, and Actions (pp.77-89). Washington,  D.C.:  International  Food Policy Research Institute.
Alkire, S., dan Foster, J. (2011). Counting and Multidimensional  Poverty  Measurement.
Journal of  Public  Economics ,  95,  476— 487.
Alkire, S., dan Robles, G. (2015). Multidimensional  Poverty  Index-2015: Brief  Methodological  Note  and  Results. The Oxford Poverty and Human Development Initiative (OPHI).
Alkire,  S.,  dan  Santos,  M.  E.  (2010).  Acute
Multidimensional Poverty: A New Index for  Developing  Countries.  In Human Development Research Paper 2010/2011.
UNDP. Alkire,  S.,  dan  Santos,  M.  E.  (2014). Measuring Acute Poverty in the Developing  World:  Robustness  and
Scope  of  the  Multidimensional  Poverty
Index. World  Development ,  59,  251— 274.
Ahmad,  Y.,  dan  Goh,  C.-C.  (2007).
Indonesia’s  poverty  maps:  Impacts  and lessons.  In  T.  Bedi,  A. Coudouel, dan K. Simler (Eds.), More than a Pretty Picture: Using  Poverty  Maps  to  Design  Better Policies  and  Interventions (pp.  177— 187). Washington D.C.: The World Bank. Anand, S., dan Sen, A. K. (1997). Concept or Human  Development  and  Poverty!  A Multidimensional  Perspective. United Nations Developmet Programme: Human Development Papers , 1—20 Arsyad,  L.  (2010). Ekonomi  Pembangunan (5ed.) . Yogyakarta: UPP STIM YKPN. Badan  Pusat  Statistik.  (2014). Indikator Kesejahteraan  Rakyat  Jawa  Tengah 2013 .  Semarang:  Badan  Pusat  Statistik Provinsi Jawa Tengah. Badan  Pusat  Statistik.  (2015). Data  dan Informasi  Kemiskinan  Jawa  Tengah 2009—2013 .  Semarang:  Badan  Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah. Ballon,  P.,  dan  Apablaza,  M.  (2012).
Multidimensional  Poverty  Dynamics  in Indonesia.  Research  in  Progress.  Oxford
Poverty and Human Development Initiative.
Bank  Dunia.  (2001). World  Development Report  2000/2001 .  Washington,  D.C.:
Bank Dunia. Bank Dunia. (2015). Pengentasan Kemiskinan  di  Indonesia.  Diakses  pada 20 Juni 2015, dari http://www.worldbank.org/in/country/in donesia/brief/reducing-extreme-poverty-
in-indonesia Battiston, D., Cruces, G., Lopez-Calva, L. F., Lugo,  M.  A.,  dan  Santos,  M.  E.  (2013).
Income  and  Beyond:  Multidimensional Poverty  in  Six  Latin  America  Countries. Social  Indicator  Research ,  112,  291— 314.
Bourguignon,  F.,  dan  Chakravarty,  S.  R. (2003). The Measurement of Multidimensional  Poverty. Journal  of Economic Inequality , 1, 25—49. Ferreira,  F.,  dan  Lugo,  M.  A.  (2013). Multidimensional Poverty Analysis: Looking  For  a  Middle  Ground. World Bank Res. Obs ., 28, 220—235.
Hanandita, W.,  dan  Tampubolon,  G.  (2015).
Multidimensional  Poverty  in  Indonesia:
Trend Over the Last Decade (2003-2013).
Social  Indicators  Research ,  015—1044,
10.1007—11.205.
Handono,  N.  P.  (2010).  Hubungan  Tingkat Pengetahuan  Pada  Nutrisi,  Pola  Makan, dan  Energi  Tingkat  Konsumsi  dengan Status  Gizi  Anak  Usia  Lima  Tahun  di Wilayah  Kerja  Puskesmas  Selogiri, Wonogiri. Jurnal  Keperawatan ,  Vol.1 No.1, 1—7. Isard,  Walter  and  Barton,  Bruce  (1983).
Importance  of  Regional  Analysis  for National  Economic  Growth  Policies.
Monograph 83-01. Muro,  P.  D.,  Mazziota,  M.,  dan  Pareto,  A. (2011). Composite Indices of Development and Poverty: An Application  to  MDGs. Social  Indicators Research , 104, 1—18.
Prabowo,  B.  (2012).  Analisis  dan  Pemetaan Kemiskinan Provinsi Sulawesi Utara dan Gorontalo,  2008  dan  2011  (Pendekatan Multidimensional  dan  Moneter).  Tesis tidak  dipublikasikan.  MEP  FEB  UGM, Yogyakarta. Sen,  A.  K.  (1976).  Poverty:  an  Ordinal Approach to Measurement. Econometrica , 44 No.2.
Wardhana,  D.  (2010).  Multidimensional Poverty  Dynamics  in  Indonesia  (1993— 2007).  Tesis.  Tidak  Dipublikasikan.
University of Nottingham
Yu,  J.  (2013).  Multidimensional  Poverty  in China:  Findings  Based  on  the  CHNS. Social  Indicators  Research ,  112,  315— 336.