## DAMPAK PROGRAM BANTUAN SOSIAL TERHADAP PENGENTASAN KEMISKINAN DAN PENGURANGAN KETIMPANGAN DI INDONESIA
Rizki Zul Arfandi 1 , Sumiyarti 2*
1 Progam Studi Ekonomi Pembangunan, Universitas Trisakti
2 Progam Studi Ilmu Ekonomi, Universitas Trisakti Jl. Kyai Tapa No 1, Grogol, Jakarta 11440, Indonesia *Coressponding Author Email: Sumiyarti.fe@trisakti.ac.id
ABSTRACT Purpose : Spending  on  social  assistance  (bansos)  is  one  of  the  government's strategies in alleviating poverty and reducing pain. However, there are  many  benefits  of  prohibition  programs  on  poverty  alleviation and related reductions in the benefits of prohibition programs. This study  aims  to  determine  the  impact  of  several  social  assistance programs,  namely  the  Prosperous  Rice  program  (Rastra),  Non- Cash Food Assistance (BPNT), the Smart Indonesia Program (PIP) and  the  Family  Hope  Program  (PKH)  on  poverty  alleviation  and disasters in Indonesia. Design/Methodology /Approach : This  study  was  analyzed  using  the  Benefit  Incident  Analysis  (BIA) method.  The  data  used  comes  from  the  National  Socio-Economic Survey (Susenas) released by the Central Statistics Agency (BPS) in March 2019. Findings : The  results  of  this  study  conclude  that  prohibitions  in  Indonesia have  a  progressive  impact  on  poverty  alleviation  and  impact reduction. Therefore, the government can continue the activities of the  various  social  assistance  programs.  However,  the  accuracy  of the  recipients  of  the  social  assistance  program  needs  to  be improved. Keywords : BIA, Poverty, Social Assistance JEL Classification : D63, I30

## PENDAHULUAN
Belanja  bantuan  sosial  (bansos)  merupakan  kategori  belanja  pemerintah Indonesia,  yang  salah  satunya  bertujuan  untuk  mengurangi  kemiskinan. Berdasarkan data Nota  Keuangan APBN Tahun Anggaran 2020 (NK APBN TA 2020)  yang  telah  dimutakhirkan,  jumlah  belanja  bansos  terus  meningkat  dalam
Media Ekonomi Vol. 30 No. 1 April 2022 : 1-16
DOI:  http://dx.doi.org/10.25105/me.v30i1.10304 ISSN : 0853-3970 (print) Submission date: 5 September 2021
Accepted date: 21 Maret 2022
Media Ekonomi Vol. 30 No. 1 April 2022_____________________________________________
kurun waktu 2016 hingga 2019. Namun, peningkatan jumlah bansos dalam empat tahun  terakhir  tersebut,  belum  diimbangi  dengan  penurunan  tingkat  kemiskinan. Hal ini terlihat dari  pelambatan  penurunan angka kemiskinan, serta masih cukup tingginya    tingkat  kesenjangan  meskipun  masih  berada  dalam  tren  menurun. Kondisi  tersebut  mengindikasikan  masih  diperlukannya  perbaikan  lebih  lanjut untuk meningkatkan efektivitas berbagai program bansos pemerintah.
Sumber: BPS, 2020 (diolah)

## Gambar 1 Perkembangan Kemiskinan dan Ketimpangan di Indonesia
Program utama bansos di Indonesia di antaranya berupa Program Keluarga Harapan (PKH), Program Indonesia Pintar (PIP), dan Bantuan Pangan yang terdiri atas Rastra dan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT).  Selama periode tahun 2017-2018, sasaran serta alokasi  anggaran program  utama bansos  di  Indonesia mengalami  peningkatan, seperti terlihat pada tabel 1 berikut.

## Tabel 1 Program Utama Bansos di Indonesia
Program Nilai Bantuan Sasaran Anggaran (triliun Rp) 2017 2018 2017 2018 PKH Rp1.890.000 per tahun per Keluarga Penerima Manfaat (KPM) Disabilitas/Lansia/PKH Akses Rp2.000.000 6 juta KPM 10 juta KPM 12,8 17,1 PIP SD sederajat Rp450.000 per tahun per siswa SMP sederajat Rp750.000 per tahun per siswa SMA sederajat Rp1.000.000 per tahun per siswa 18,28 juta siswa 19,7 juta siswa 10,0 10,8 Bantuan Pangan BPNT Rp110.000 per bulan per KPM 1,2 juta KPM 10,1 juta KPM 1,7 20,8 Rastra 10 kilogram per bulan per KPM - 5,6 juta KPM - Sumber:  Kementerian Keuangan,  (2018)
Dampak Program Bantuan Sosial terhadap Pengentasan Kemiskinan dan Pengurangan Ketimpangan diIndonesia__________________________________________________________
Kajian  Badan  Kebijakan  Fiskal  (BKF)  Kementerian  Keuangan  tahun  2016 mengenai  pembagian  manfaat  ( benefit  incidence )  bansos  di  Indonesia, menyatakan  secara  nasional  pemberian  bansos  sudah  dinikmati  oleh  masyarakat miskin  dan  rentan  miskin.  Hasil  ini  diperkuat  oleh  studi  Firmansyah  &  Solikin (2019)  bahwa  bantuan  sosial  di  Indonesia  berdampak  terhadap  pengentasan kemiskinan dan pengurangan ketimpangan serta bersifat progresif absolut. Namun demikian,  masih  terjadi  kebocoran  pada  beberapa  program  bansos  dan pelaksanaan di lapangan belum sesuai dengan ketentuan (Aulia et al., 2016). Pola- pola  manfaat  dan  jenis  bantuan  yang  dinikmati  mungkin  ada  berbeda  pada  level daerah  (Lanjouw  &  Sparrow,  2001).  Setidaknya  kesimpulan  ini  yang  diperoleh dari beberapa studi yang menyoroti manfaat bansos pada tingkat daerah seperti di Kabupaten Minahasa (Wiku et al., 2020).
Metode Benefit  Incidence  Analysis (BIA)  adalah  sebuah  metode  penelitian  yang digunakan  untuk  meneliti  efek  dari  kebijakan  fiskal,  baik  pajak  yang  dipungut atau  subsidi  yang  disalurkan  Pemerintah  terhadap  distribusi  pendapatan  dalam masyarakat.  Dengan  kata  lain,  BIA  digunakan  untuk  melakukan  evaluasi distribusi  subsidi  pemerintah,  di  antara  kelompok  penerima  yang  berbeda  dalam populasi  khususnya  kelompok  masyarakat  yang  dibagi  menurut  kategori  tingkat pendapatannya  (Cuenca,  2008).  Hasil  BIA  menjadi  landasan  untuk  menentukan apakah  program  subsidi  Pemerintah  sudah  tepat  sasaran,  yakni  manfaatnya diterima  oleh  kelompok  masyarakat  berpendapatan  rendah.  Kelompok  termiskin yang  merupakan  sasaran  utama  dari  subsidi  Pemerintah  hanya  menikmati sebagian  kecil  dari  manfaat  belanja  tersebut  dan  sebagian  besar  manfaatnya diterima  oleh  kelompok  masyarakat  berpendapatan  menengah  dan  tinggi,  maka kebijakan  Pemerintah  ini  dapat  digolongkan  sebagai  program  yang  tidak  tepat sasaran (Mcintyre & Ataguba, 2011).
Untuk melakukan BIA belanja Pemerintah terhadap layanan yang diberikan, maka dibutuhkan  informasi  belanja  pemerintah  pada  sebuah  layanan,  pemanfaatan layanan  publik,  dan  karakteristik  sosioekonomi  dari  populasi  pengguna  layanan. Nilai  belanja  pemerintah  pada  sebuah  layanan  dapat  dihitung  dengan menjumlahkan  nilai  bersih  dari  beban  biaya  pemulihan  ( recovery  cost ),  beban yang  akan  dikeluarkan  di  masa  depan  ( out  of  pocket  expenses  by  users  of  the service ), serta biaya pengguna ( user fees )  (Davoodi et al., 2003). Menurut Demery (2000) dan (Davoodi et al., 2003) terdapat lima langkah dalam menerapkan BIA, yaitu mendapatkan  biaya  unit  rata-rata  dari  pelayanan  publik  yang  disediakan  oleh pemerintah,  mendefinisikan  rata-rata  manfaat  per  unit  dari  belanja  pemerintah, membuat  peringkat  populasi  pengguna  layanan  publik  dari  individu  atau  rumah tangga  termiskin  sampai  terkaya,  menentukan  distribusi  manfaat,  dan
Media Ekonomi Vol. 30 No. 1 April 2022_____________________________________________
membandingkan hasil distribusi manfaat antarkelompok pengguna layanan publik yang  digambarkan  melalui concentration  curve dengan  garis  diagonal  45 o serta Kurva Lorenz.
Concentration curve adalah kurva yang menggambarkan  progresivitas pajak  atau bansos  dengan  membandingkan  antara  distribusi  kumulatif  manfaat  dengan distribusi kumulatif pendapatan pasar ( market income ) (Inchauste, 2015).  Kurva Lorenz  adalah kurva  yang menggambarkan distribusi pendapatan  kumulatif pada berbagai  kelompok  populasi  (Gastwirth,  1971). Concentration  curve memiliki ketentuan,  apabila concentration  curve berada  di  atas  garis  diagonal  45 o ,  kuintil termiskin  menerima  lebih  dari  20  persen  dari  total  bansos  yang  diberikan  dan kuintil terkaya menerima kurang dari 20 persen. Bansos tersebut dapat dikatakan sebagai pro - poor  spending .  Distribusi  di atas  garis  diagonal  tersebut  merupakan distribusi  progresif  absolut.  Apabila concentration  curve berada  di  atas  Kurva Lorenz  namun  di  bawah  kurva  diagonal  45 o ,  distribusi  tersebut  merupakan progresif  relatif  terhadap  pendapatan  (atau  pengeluaran).  Hal  tersebut mengindikasikan  distribusi  akan  menjadi  lebih  adil  apabila  bantuan  yang diberikan  berbentuk  pendapatan  (uang)  dibandingkan  dalam  bentuk  natura  ( in - kind  transfer ).  Apabila concentration  curve berada  di  bawah  Kurva  Lorenz,  hal tersebut  mengindikasikan  bahwa  distribusi  tersebut  bersifat  regresif,  yaitu kelompok  masyarakat  berpenghasilan  menengah  dan  tinggi  menerima  manfaat lebih  besar  dari  belanja  Pemerintah  dibandingkan  kelompok  masyarakat berpenghasilan rendah  (Cuenca, 2008).
Hasil analisis distribusi manfaat kebijakan bansos secara nasional yang dirilis oleh Badan  Kebijakan  Fiskal  pada  2016,  baik  Beras  Sejahtera  (Rastra),  Program Indonesia  Pintar  (PIP),  maupun  Program  Keluarga  Harapan  (PKH),  program- program  tersebut  merupakan  bantuan  yang  bersifat  progresif  absolut  (pro-poor spending),  yaitu  jumlah  manfaat  bansos  yang  diterima  kelompok  masyarakat berpenghasilan  rendah  lebih  besar  dibandingkan  kelompok  masyarakat berpenghasilan tinggi. Kebijakan PKH memiliki tingkat efektivitas tertinggi untuk menurunkan  angka  kemiskinan  dan  mengurangi  ketimpangan  sementara  Rastra memiliki  tingkat  efektivitas  terendah  dibandingkan  berbagai  alternatif  kebijakan lainnya.
Oleh  karena  itu,  diperlukan  penelitian  untuk  menilai  distribusi  manfaat  bansos serta dampak dan tingkat efektivitas berbagai alternatif kebijakan bansos terhadap pengentasan  kemiskinan  dan  pengurangan  ketimpangan.  Penelitian  ini  mencoba menjawab  permasalahan  tersebut  melalui  penilaian  dampak  dan  efektivitas berbagai  alternatif  kebijakan  bansos  terhadap  pengentasan  kemiskinan  dan pengurangan  ketimpangan  serta  distribusi  manfaat  program  bansos  termutakhir pada lingkup nasional.
Dampak Program Bantuan Sosial terhadap Pengentasan Kemiskinan dan Pengurangan Ketimpangan diIndonesia__________________________________________________________

## METODE PENELITIAN
Untuk  melakukan  BIA  belanja  Pemerintah  terhadap  layanan  yang  diberikan, terdapat  tiga  jenis  data  atau  informasi  yang  dibutuhkan  yaitu  (1)  belanja Pemerintah  pada  sebuah  layanan  (jumlah  bersih  dari  beban  biaya  pemulihan ( recovery  cost ),  beban  yang  akan  dikeluarkan  di  masa  depan  ( out  of  pocket expenses  by  users  of  the  service ),  serta  biaya  pengguna  ( user  fees );  (2) pemanfaatan  layanan  publik;  dan  (3)  karakteristik  sosioekonomi  dari  populasi pengguna layanan (Davoodi et al., 2003).  Data belanja Pemerintah diperoleh dari hasil  realisasi  belanja  Pemerintah  yang  dilaporkan  oleh  Kementerian  Keuangan, kementerian  terkait  atau  BPS,  sedangkan  pemanfaatan  layanan  publik  dan karakteristik  sosioekonomi  populasi  pengguna  layanan  diperoleh  dari  survei rumah tangga yang dirilis BPS.
Model  matematika  BIA  dapat  ditunjukkan  pada  persamaan  berikut  (State  & Okafor, 2015) :
∑ ∑ (1)
Keterangan:
Xj  adalah  total  belanja  dari  belanja  Pemerintah  pada  sebuah  layanan  tertentu (misalnya pendidikan) yang diterima kelompok j.
Eij adalah jumlah terdaftar dari kelompok j pada tingkat pendidikan i. Si adalah belanja bersih Pemerintah pada tingkat pendidikan i.
Ei adalah jumlah terdaftar pada tingkat pendidikan i.
(Si/Ei) adalah  rata-rata unit subsidi dari setiap peserta yang terdaftar pada tingkat pendidikan tertentu.
I(1,...,3) adalah tingkat pendidikan (dasar, menengah, tinggi).
Penelitian  ini  dirancang  menggunakan  metode  analisis BIA  ( Benefit  Incidende Analysis ).  Metode  BIA  dapat  menghitung  manfaat  yang  diterima  kelompok  RT penerima manfaat, membandingkan kondisi sebelum dan setelah menerima manfaat serta melakukan penilaian apakah manfaat belanja bansos sudah tepat sasaran, yakni kelompok  termiskin  menerima  sebagian  besar  dari  alokasi  belanja  bansos.  Adapun penilaian tingkat efektivitas bansos dilakukan menggunakan  persamaan berikut:
(2)
Menurut  Demery  (2000)  dan  (Davoodi  et  al.,  2003)  terdapat  lima  langkah  dalam menerapkan BIA yaitu:
1. Mendapatkan biaya unit rata-rata dari pelayanan publik yang disediakan oleh
Media Ekonomi Vol. 30 No. 1 April 2022_____________________________________________
Pemerintah  dengan  membagi  belanja  pemerintah  untuk  layanan  publik tersebut  dengan  jumlah  pengguna  layanan  publik,  seperti  total  belanja pendidikan  dasar  per  jumlah  siswa  sekolah  dasar  atau  total  pengeluaran rumah sakit rawat jalan per kunjungan rawat jalan.
2. Mendefinisikan  rata-rata  manfaat  per  unit  dari  belanja  Pemerintah  sebagai biaya  rata-rata  penyediaan  layanan  publik.  Identifikasi  pengguna  layanan sebaiknya  menggunakan  data  hasil survei  karena  membutuhkan  hal-hal  lain seperti  tingkat  kesejahteraan,  jenis  kelamin,  ukuran  rumah  tangga, pekerjaaan anggota rumah tangga dan lain-lain.
3. Membuat  peringkat  populasi  pengguna  layanan  publik  dari  individu  atau rumah  tangga  termiskin  sampai  terkaya  dengan  menggunakan  ukuran kesejahteraan  dan  menggabungkannya  dalam  tiap-tiap  kelompok  dengan jumlah pengguna yang sama.
4. Menentukan distribusi manfaat dengan mengalikan rata-rata manfaat dengan jumlah  penggunaan  layanan  publik  pada  masing-masing  kelompok berdasarkan pendapatan, konsumsi, kategoti lainnya sebagaimana pada tahap ketiga.
5. Membandingkan  hasil  distribusi  manfaat  antarkelompok  pengguna  layanan publik yang digambarkan melalui concentration curve dengan garis diagonal 45 o serta  Kurva  Lorenz. Concentration  curve adalah  kurva  yang menggambarkan  progresivitas  pajak  atau  bansos  dengan  membandingkan antara  distribusi  kumulatif  manfaat  dengan  distribusi  kumulatif  pendapatan pasar  ( market  income ).  Kurva  Lorenz  adalah  kurva  yang  menggambarkan distribusi pendapatan kumulatif pada berbagai kelompok populasi (Gastwirth, 1971).
Concentration curve memiliki ketentuan sebagai berikut (Demery, 2000):
a. Apabila concentration  curve berada  di  atas  garis  diagonal  45 o ,  kuintil termiskin menerima lebih dari 20 persen dari total bansos yang diberikan dan kuintil  terkaya  menerima  kurang  dari  20  persen.  Bansos  tersebut  dapat dikatakan sebagai pro - poor spending . Distribusi di atas garis diagonal tersebut merupakan distribusi progresif absolut.
b. Apabila concentration  curve berada  di  atas  Kurva  Lorenz  namun  di  bawah kurva  diagonal 45 o ,  distribusi  tersebut  merupakan  progresif  relatif  terhadap pendapatan (atau pengeluaran). Hal tersebut mengindikasikan distribusi akan menjadi  lebih  adil  apabila  bantuan  yang  diberikan  berbentuk  pendapatan (uang) dibandingkan dalam bentuk natura ( in - kind transfer ).
Dampak Program Bantuan Sosial terhadap Pengentasan Kemiskinan dan Pengurangan Ketimpangan diIndonesia__________________________________________________________
c. Apabila concentration  curve berada  di  bawah  Kurva  Lorenz,  hal  tersebut mengindikasikan bahwa  distribusi  tersebut  bersifat  regresif,  yaitu  kelompok masyarakat  berpenghasilan  menengah  dan  tinggi  menerima  manfaat  lebih besar  dari  belanja  Pemerintah  dibandingkan  kelompok  masyarakat berpenghasilan rendah.
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  Susenas  2018  (Bungin, 2015)  yang  diolah  dengan  menggunakan  aplikasi  Stata.  Susenas  merupakan  survei yang diselenggarakan oleh BPS secara rutin setiap tahun untuk mengumpulkan data yang  berkaitan  dengan  kondisi  sosial  ekonomi  masyarakat,  yang  meliputi  kondisi kesehatan, pendidikan, fertilitas, keluarga berencana, perumahan, dan kondisi sosial ekonomi  lainnya.  Unit  analisis  terkecil  yang  digunakan  adalah  rumah  tangga  di seluruh wilayah Indonesia sampai dengan tingkat kabupaten/kota (BPS, 2016).
Data Susenas menghasilkan estimasi yang dapat disajikan pada tingkat nasional dan provinsi  yang  dicacah  menggunakan  modul  kuesioner  Susenas  inti  (KOR)  dan Konsumsi Pengeluaran (KP). Dalam penelitian ini, data yang digunakan merupakan data yang terdapat dalam modul Susenas KOR meliputi:
a.  Keterangan  tempat  tinggal  yang  mencakup  provinsi,  kabupaten/kota, kecamatan, dan klasifikasi desa/kelurahan.
b.  Keterangan  anggota  RT  (ART)  yang  mencakup  ART  yang  sedang  hamil, balita, bersekolah, dan lansia.
c.  Keterangan perlindungan sosial yang mencakup:
1)  jumlah  penerima  rastra,  jumlah  rastra  yang  dibeli  atau  diterima,  jumlah uang  yang  dibayarkan,  dan  jangka  waktu  pemenuhan  kebutuhan  dari pembelian atau penerimaan tersebut.
2)  Jumlah ART yang menerima PIP dan jumlah yang diterima.
3)  Jumlah penerima PKH.
Sementara itu, data modul Susenas KP yang digunakan untuk menunjang penelitian ini  meliputi  keterangan  pengeluaran  untuk  barang-barang  bukan  makanan  selama sebulan dan setahun terakhir (dalam rupiah) yang terdiri atas kebutuhan daya listrik sebulan  terakhir  dan  biaya  yang  dikeluarkan,  kebutuhan  elpiji  3  kilogram  dalam sebulan  terakhir  dan  biaya  yang  dikeluarkan,  dan  kebutuhan  solar  dalam  sebulan terakhir dan biaya yang dikeluarkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan data yang dilakukan pada data Susenas tahun 2018 memberikan hasil berupa  dampak  serta  efektifiitas  pemberian  berbagai  macam  alternatif  kebijakan bansos  terhadap  pengentasan  kemiskinan  dan  pengurangan  ketimpangan  di Indonesia.  Hasil  secara  keseluruhan  ditunjukkan  dalam  Tabel  2.    Berdasarkan tabel  2  terlihat  bahwa  pemberian  bansos  pada  tahun  2018  dapat  mengurangi kemiskinan sebesar 1,19 persen serta ketimpangan sebesar 0,00561 poin. Apabila
Media Ekonomi Vol. 30 No. 1 April 2022_____________________________________________
dilihat  per  jenis  bansos,  PIP  memberikan  dampak  terbesar  terhadap  kemiskinan dan ketimpangan yaitu mampu mengurangi kemiskinan sebesar 1,09 persen serta ketimpangan  sebesar  0,00506  poin.  Sedangkan  kebijakan  yang  memberikan dampak  terendah  terhadap  kemiskinan  dan  ketimpangan  adalah  PKH.  Namun demikian apabila dilihat dari segi efektivitas, kebijakan bansos yang paling efektif untuk  menurunkan angka kemiskinan adalah PKH sementara  yang paling efektif untuk  menurunkan  angka  ketimpangan  adalah  PIP.  Di  sisi  lain,  kebijakan  yang paling  tidak  efektif  adalah  Rastra/BPNT  untuk  menurunkan  angka  kemiskinan, dan PKH untuk menurunkan angka ketimpangan. Kebijakan bansos saat ini yaitu Rastra/BPNT, PIP, dan PKH memiliki nilai tingkat efektivitas di bawah alternatif kebijakan PKH saja, PIP saja, atau Rastra/BPNT saja.

## Tabel 2
Dampak dan Efektivitas Kebijakan Bansos terhadap Pengentasan
Kemiskinan dan Pengurangan Ketimpangan Indonesia Tahun 2018
Keterangan Rastra/BPNT, PIP, PKH PKH saja PIP saja Rastra/BPNT saja Tanpa Kebijakan Nilai yang Diterima RT/bulan 2.038 M 892 M 234 M 911 M - Persentase Kemiskinan (%) 9,82 10,34 9,92 10,14 11,01 Perubahan Kemiskinan (%) 1,19 0,67 1,09 0,87 - Rasio Gini 0,38932 0,39172 0,38987 0,39134 0,39493 Perubahan Rasio Gini (poin) 0,00561 0,00321 0,00506 0,00359 - Efektivitas Pengentasan Kemiskinan 0,304 x 10 -12 0,751 x 10 -12 0,465 x 10 -12 0,100 x 10 -12 - Efektivitas Pengurangan Ketimpangan 0,143 x 10 -14 0,360 x 10 -14 0,216 x 10 -13 0,394 x 10 -14 -
Sumber: Susenas 2018 (diolah)
Berdasarkan  hasil analisis distribusi manfaat  masing-masing kebijakan bansos  di Indonesia menggunakan metode BIA, ditemukan hasil sebagai berikut:

## Rastra/BPNT
Manfaat  Rastra/BPNT  yang  diberikan  Pemerintah  lebih  banyak  dinikmati  oleh masyarakat  miskin.  Berdasarkan hasil pengolahan data sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 3, dari total penerima bansos Rastra/BPNT sebanyak 25,2 juta RT, sebesar  52,54  persen  atau  13,2  juta  RT  merupakan  40  persen  kelompok masyarakat termiskin (miskin dan rentan miskin) sedangkan 20 persen kelompok RT  terkaya  sebanyak  7,76  persen  atau  2,0  juta  RT  menerima  bansos
Dampak Program Bantuan Sosial terhadap Pengentasan Kemiskinan dan Pengurangan Ketimpangan diIndonesia__________________________________________________________
Rastra/BPNT.  Dari  total  manfaat  Rastra/BPNT  sebesar  Rp911,9  miliar  yang diberikan Pemerintah, sebesar 55,37 persen atau Rp505,0 miliar dinikmati oleh 40 persen  kelompok  RT  termiskin,  sedangkan  kelompok  20  persen  RT  terkaya menikmati  6,64  persen  atau  Rp60,5  miliar.  Namun  demikian  apabila  dilihat  dari target  penerima  bansos  Rastra/BPNT,  kelompok  yang  seharusnya  menerima manfaat bansos Rastra/BPNT yaitu RT dengan kondisi sosial ekonomi 25 persen terendah hanya menerima 34,11 persen dari total bantuan yang diberikan.
Berdasarkan  porsi  bansos  Rastra/BPNT  yang  diberikan  Pemerintah  terhadap pengeluaran RT, sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 4, RT miskin menerima porsi  yang  lebih  besar  dibandingkan  RT  terkaya.  Bansos  Rastra/BPNT berkontribusi terhadap 3,4 persen dari rata-rata pengeluaran 10 persen kelompok termiskin dan 0,54 persen terhadap rata-rata pengeluaran kelompok RT 10 persen terkaya.  Kelompok  RT  10  termiskin  rata-rata  menerima  bansos  Rastra/BPNT sebesar  Rp40.251,00  per  bulan,  sedangkan  kelompok  RT  10  persen  terkaya menerima Rp29.600,00 per bulan.
Sumber: Susenas diolah, (2018)

## Gambar 2
Desil RT Penerima Manfaat Rastra/BPNT Sumber: Susenas  diolah, (2018) Gambar 3 Desil RT Rata-Rata Nilai
Manfaat Rastra/BPNT yang Diterima

## PIP
Manfaat PIP  yang diberikan  Pemerintah lebih banyak dinikmati oleh masyarakat miskin.  Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  sebagaimana  ditunjukkan  pada Gambar  5,  dari  total  penerima  bansos  PIP  sebanyak  7,8  juta  RT,  sebesar  57,23 persen  atau  4,5  juta  RT  merupakan  40  persen  kelompok  masyarakat  termiskin (miskin dan rentan miskin) sedangkan 20 persen kelompok RT terkaya sebanyak 6,09 persen atau 0,5 juta RT menerima bansos PIP. Dari total manfaat bansos PIP sebesar  Rp234,3  miliar  yang  diberikan  Pemerintah,  persentase  manfaat  yang dinikmati  oleh  40  persen  kelompok  RT  termiskin  sebesar  59,61  persen  atau
Media Ekonomi Vol. 30 No. 1 April 2022_____________________________________________
Rp139,7  miliar,  sedangkan  di  kelompok  20  persen  RT  terkaya  menikmati  5,23 persen atau Rp12,3 miliar.
Berdasarkan porsi bansos PIP yang diberikan Pemerintah terhadap pengeluaran RT, sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar  6,  RT  miskin  menerima  porsi  yang  lebih besar dibandingkan RT terkaya. Bansos PIP berkontribusi terhadap 4,03 persen dari rata-rata pengeluaran 10 persen kelompok termiskin dan 0,67 persen terhadap rata- rata pengeluaran kelompok RT 10 persen terkaya. Kelompok RT 10 termiskin rata- rata menerima bansos PIP sebesar Rp32.144,00 per bulan, sedangkan kelompok RT 10 persen terkaya menerima Rp22.654,00 per bulan.
Sumber: Susenas diolah, (2018)
Gambar 4. Desil RT Penerima Manfaat PIP
Sumber: Susenas diolah, (2018)
Gambar 5. Rata-Rata Nilai Manfaat PIP yang Diterima

## PKH
Manfaat PKH yang diberikan Pemerintah lebih banyak dinikmati oleh masyarakat miskin.  Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  sebagaimana  ditunjukkan  pada Gambar  7, dari total  penerima bansos  PKH sebanyak 5,7 juta RT, sebesar 65,95 persen  atau  3,7  juta  RT  merupakan  40  persen  kelompok  masyarakat  termiskin (miskin dan rentan miskin) sedangkan 20 persen kelompok RT terkaya sebanyak 3,01  persen  atau  0,1  juta  RT  menerima  bansos  PKH.  Berdasarkan total  manfaat bansos  PKH  sebesar  Rp892,4  miliar  yang  diberikan  Pemerintah,  persentase manfaat  yang  dinikmati  oleh  40  persen  kelompok  RT  termiskin  sama  dengan persentase  penerima  PKH  di  kelompok  tersebut  yaitu  sebesar  65,95  persen  atau Rp588,5  miliar,  dan  di  kelompok  20  persen  RT  terkaya  juga  menikmati  3,01 persen atau Rp26,9 miliar.
Berdasarkan  porsi  bansos  PKH  yang diberikan Pemerintah  terhadap pengeluaran RT,  sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar  8,  RT  miskin  menerima  porsi  yang lebih besar dibandingkan RT terkaya.  Bansos  PKH berkontribusi  terhadap 11,36 persen  dari  rata-rata  pengeluaran  10  persen  kelompok  termiskin  dan  2,03  persen terhadap rata-rata pengeluaran kelompok RT 10 persen terkaya. Semua kelompok
RT  rata-rata  menerima  bansos  PKH  sebesar  Rp157.500,00  per  bulan  secara merata dan tanpa terkecuali.
Sumber: Susenas diolah, (2018)
Gambar 6 Desil RT Penerima Manfaat PKH Sumber: Susenas diolah, (2018)
Gambar 7
Rata-Rata Nilai Manfaat PKH yang
Apabila merujuk pada concentration curve , dapat disimpulkan baik Rastra/BPNT, PIP, maupun PKH merupakan jenis bantuan yang bersifat progresif absolut, yaitu kelompok  masyarakat  berpenghasilan  rendah  menerima  manfaat  belanja Pemerintah  lebih  besar  dibandingkan  kelompok  masyarakat  berpenghasilan tinggi, karena concentration curve baik bantuan Rastra/BPNT, PIP, maupun PKH berada di atas garis diagonal 45 o . Secara nasional, PKH merupakan bantuan yang paling  membawa  manfaat  bagi  kelompok  40  persen  masyarakat  ekonomi terbawah  dengan  persentase  66,0  persen,  diikuti  PIP  sebesar  59,6  persen,  dan Rastra/BPNT sebesar 55,4 persen.
Sumber: Data diolah Susenas, (2018) Gambar 8 Concentration Curve Nasional
Media Ekonomi Vol. 30 No. 1 April 2022_____________________________________________
Berdasarkan  porsi  manfaat  terhadap  pengeluaran  RT,  bansos  PKH  memberikan kontribusi  tertinggi  dibandingkan  jenis  bansos  yang  lain,  dengan  11,36  persen terhadap  pengeluaran  40  persen  RT  ekonomi  terendah  dan  Rastra/BPNT memberikan  kontribusi  terendah  sebesar  3,41  persen  dari  rata-rata  pengeluaran kelompok 40 persen RT ekonomi terendah.
Secara  keseluruhan  hasil  mengesankan  bahwa  kapasitas  fiskal  memiliki  peran yang  dalam  menurunkan  kemiskinan  seperti  yang  telah  disimpulkan  pada beberapa  studi  sebelumnya  (Lisna  et  al.,  2013).  Sementara  variabel  bantuan kelembagaan sosial dan budaya, bantuan infrastruktur, dan bantuan ekonomi dan dunia usaha signifikan meningkatkan pertumbuhan ekonomi di daerah tertinggal, yang  pada  akhirnya  mengurangi  tingkat  kemiskinan  (Putra  &  Purnamadewi, 2015).

## SIMPULAN DAN IMPLIKASI

## Simpulan
Kebijakan bansos di Indonesia berpengaruh terhadap pengentasan kemiskinan dan pengurangan ketimpangan. PIP merupakan kebijakan yang mampu menghasilkan pengurangan  angka  kemiskinan  dan  ketimpangan  tertinggi.  Sedangkan  PKH merupakan  kebijakan  yang  menghasilkan  pengurangan  angka  kemiskinan  dan ketimpangan  terendah.  Dilihat  dari  tingkat  efektivitasnya,  kebijakan  PKH memiliki  tingkat  efektivitas  tertinggi  untuk  menurunkan  angka  kemiskinan. Sementara Rastra/BPNT memiliki tingkat efektivitas terendah untuk menurunkan angka kemiskinan. Adapun untuk menurunkan tingkat ketimpangan, PIP memiliki tingkat  efektivitas  tertinggi  dan  Rastra/BPNT  memiliki  tingkat  efektivitas terendah.
Secara  nasional,  kebijakan  bansos  baik  Rastra/BPNT,  PIP,  maupun  PKH merupakan bantuan yang bersifat progresif absolut dan pro-poor spending , yaitu jumlah  manfaat  bansos  yang  diterima  kelompok  masyarakat  berpenghasilan rendah  lebih  besar  dibandingkan  kelompok  masyarakat  berpenghasilan  tinggi. Namun  demikian,  masih  terjadi  ketidaktepatan  sasaran  dalam  penyaluran  bansos di  Indonesia,  sebagaimana  ditunjukkan  masyarakat  kelas  menengah  dan  atas masih  menikmati  manfaat  dari  bansos  yang  ada.  Apabila  dibandingkan  dengan program bansos yang lain, Rastra/BPNT merupakan program yang paling rendah diserap  oleh  40  persen  kelompok  masyarakat  pra-sejahtera.  Hal  tersebut mengindikasikan adanya permasalahan dalam mekanisme penyaluran Rastra/BPNT  yang  masih  dalam  pengembangan.  Sementara  PKH  merupakan program  bansos  yang  paling  tinggi  tingkat  penyerapannya  oleh  40  persen kelompok termiskin.  Hal  tersebut  mengindikasikan sudah cukup baiknya sistem penyaluran bantuan yang diberikan oleh pemerintah.
Dampak Program Bantuan Sosial terhadap Pengentasan Kemiskinan dan Pengurangan Ketimpangan diIndonesia__________________________________________________________

## Implikasi
Kebijakan  bansos  memiliki  dampak  yang  berbeda-beda  pada  setiap  provinsi. Perlu dilakukan kajian lebih mendalam mengenai kombinasi dan mekanisme yang tepat  mengenai  penyaluran  bansos  di  Indonesia,  sebagai  contoh  dengan memerhatikan jumlah ART atau biaya hidup pada masing-masing daerah.
Kombinasi kebijakan bansos saat ini mampu menghasilkan angka kemiskinan dan ketimpangan  terendah.  Secara  umum,  bansos  Rastra/BPNT  sudah  lebih  tepat sasaran  dibandingkan  tahun  sebelumnya  yang  hanya  dinikmati  kurang  lebih sebesar  50  persen  kelompok  masyarakat  miskin  baik  secara  nasional  maupun provinsi (Firmansyah & Solikin, 2019).
Oleh  karena  itu,  untuk  menghasilkan  dampak  yang  lebih  besar  terhadap kemiskinan dan ketimpangan, diperlukan hal-hal sebagai berikut:
1.  Kelanjutan penerapan Rastra/BPNT  yang lebih tepat sasaran secara nasional dengan  manfaat  yang  lebih  besar  dan  memasukkan  cakupan  kategori penerima yang lebih luas, seperti penyandang disabilitas dan lansia;
2.  Sustainabilitas  PKH,  dan  bila  perlu  diintegrasikan  dengan  PIP  mengingat tujuan dan target penerimanya serupa;
3.  Perbaikan baik mekanisme maupun besaran bantuan pada bansos PIP; dan
4.  Daerah  yang  berhasil  menyalurkan  bansosnya  secara  lebih  tepat  sasaran dibandingkan level nasional patut menjadi percontohan bagi daerah lain agar kebocoran penyaluran bansos dapat terus diminimalkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Aulia,  A.  F.,  Moechtar,  A.,  Utomo,  W.,  &  Marlina,  I.  (2016).  Kajian  Benefit Incidence  atas  Subsidi  dan  Bantuan  SosialNo  Title. BKF  Kementerian Keuangan . https://fiskal.kemenkeu.go.id/kajian/2016/12/30/161215824645483-kajian- benefit-incidence-atas-subsidi-dan-bantuan-sosial
BPS.  (2016). Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  (SUSENAS)  Kor .  Badan  Pusat Statistik. https://www.bps.go.id/index.php/subjek/81#subjekViewTab5
BPS.  (2020). Kemiskinan  dan  Ketimpangan .  Badan  Pusat  Statistik. https://www.bps.go.id/subject/23/kemiskinan-dan-ketimpangan.html
Bungin, B. (2015). Metodologi Penelitian Kuantitatif: Komunikasi, Ekonomi, dan Kebijakan  Publik  serta  Ilmu-Ilmu  Sosial  Lainnya (II).  Kencana  Prenada Media Group.
Cuenca, J. S. (2008). Benefit Incidence Analysis of Public Spending on Education in  the  Philippines :  A  Methodological  Note  Philippine  Institute  for Development  Studies  Benefit  Incidence  Analysis  of  Public  Spending  on Education  in  the  Philippines :  A  Methodological  Note. PIDS  Discussion Paper Series, No. 2008-09 . https://www.econstor.eu/bitstream/10419/127971/1/pids-dps2008-09.pdf
Media Ekonomi Vol. 30 No. 1 April 2022_____________________________________________
Davoodi, H. R., Tiongson, E. R., & Asawanuchit, S. S. (2003). How Useful Are Benefit Incidence Analyses of Public Education and Health Spending ? IMF Working Paper , 3 (227), 1–48. https://www.imf.org/external/pubs/ft/wp/2003/wp03227.pdf Demery, L. (2000). Benefit incidence : a practitioner ’ s guide. Poverty and Social Development Group Africa Region, The World Bank . https://documents1.worldbank.org/curated/en/574221468135940764/pdf/351
170Benefit0incidence0practitioner.pdf
Firmansyah, A. D., & Solikin, A. (2019). JURNAL BPPK IMPACT OF SOCIAL ASSISTANCES  ON  POVERTY  AND  INEQUALITY : JURNAL  BPPK ,
12 (1),
53–70. https://jurnal.bppk.kemenkeu.go.id/jurnalbppk/article/download/372/225/ Gastwirth, J. L. (1971). A General Definition of the Lorenz Curve. Econometrica , 39 (6), 1037–1039. https://www.jstor.org/stable/1909675
Inchauste, G. (2015). The Distributional Impact of Fiscal Policy in South Africa.
Policy Research Working Paper , 7194 (February), 1–52. https://openknowledge.worldbank.org/bitstream/handle/10986/21447/WPS7
194.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Kementerian  Keuangan.  (2018). Kerangka  Ekonomi  Makro  dan  Pokok-Pokok Kebijakan Fiskal tahun 2019 . Kementerian Keuangan RI.
Lanjouw, P., & Sparrow, R. (2001). Poverty , Education , and Health in Indonesia Who  Benefits  from  Public  Spending ? POLICY  RESEARCH  WORKING PAPER , December . https://ideas.repec.org/p/wbk/wbrwps/2739.html
Lisna,  V.,  Sinaga,  B.  M.,  Firdaus,  M.,  &  Sutomo,  S.  (2013). Dampak  Kapasitas Fiskal terhadap Penurunan Kemiskinan : Suatu Analisis Simulasi Kebijakan Impact  of  Fiscal  Capacity  on  Poverty  Reduction :  A  Policy  Simulation Analysis Pendahuluan . 14 (1), 1–26.
Mankiw  Gregory,  N.,  Romer,  D.,  &  Weil,  D.  N.  (1992).  A  contribution  to  the empirics of economic growth. Quarterly Journal of Economics , 107 (2), 407– 437. https://doi.org/10.2307/2118477
Mcintyre, D.,  & Ataguba, J. E. (2011). How to  do ( or not  to  do ) . . . a benefit incidence analysis. Health Policy and Planning , 26 (August 2010), 174–182. https://doi.org/10.1093/heapol/czq031
Putra, E. P., & Purnamadewi, Y. L. (2015). DAMPAK PROGRAM BANTUAN SOSIAL  The  effect  Of  Social  Aid  To  Economic  Growth  And  Poverty. TATALOKA , 17 (3), 161–171. https://doi.org/https://doi.org/10.14710/tataloka.17.3.161-171 State,  A.,  &  Okafor,  M.  I.  (2015).  Benefit  Incidence  Analysis  of  Government Spending  on  Education. Journal  of  Economics  and  Sustainable
Development , 6 (14), 37–45. https://www.iiste.org/Journals/index.php/JEDS/article/download/24421/2499
Dampak Program Bantuan Sosial terhadap Pengentasan Kemiskinan dan Pengurangan Ketimpangan diIndonesia__________________________________________________________
8
Wiku,  F.,  Rotinsulu,  T.  O.,  &  Walewangko,  E.  N.  (2020).  Jurnal  Pembanguan Ekonomi  dan  Keuangan  Daerah  Vol.21  No.1  (2020). Jurnal  Pembanguan Ekonomi Dan Keuangan Daerah , 21 (1), 1–16. https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jpekd/article/download/32810/31001
Media Ekonomi Vol. 30 No. 1 April 2022_____________________________________________