I Made Giri Suyasa 1 , Lili Retnosari 2 , Nuri Taufiq 3 1, 2, 3 Badan Pusat Statistik, Indonesia
Hak Cipta © 2024 I Made Giri Suyasa, Lili Retnosari, Nuri Taufiq DOI: https://doi.org/10.55480/saluscultura.v4i1.156
Salus Cultura: Jurnal Pembangunan Manusia dan Kebudayaan, 4(1) 2024, pp. 42-52 | e-ISSN 2807-5447, p-ISSN 2807-5560

## ARTIKEL

## Tepatkah Program Bantuan Sosial dalam Pengentasan Kemiskinan di Indonesia?

## Is the Social Assistance Program Appropriate in Indonesia’s
Poverty Alleviation?

## Penulis Korespondensi
Nuri Taufiq nuritaufik@bps.go.id
Histori Artikel Diajukan: 4 April 2024 Revisi Akhir: 17 Juni 2024 Disetujui: 25 Juni 2024
Terbit: 30 Juni 2024

## Abstrak
Upaya peningkatan kesejahteraan penduduk terus dilakukan pemerintah sampai dengan saat ini. Pemerintah menggunakan berbagai skema untuk mewujudkannya, salah satunya melalui skema program perlindungan sosial dalam bentuk bantuan sosial. Penelitian ini dilakukan untuk mengisi research gap penelitian terdahulu terkait hubungan antara bantuan sosial terhadap tingkat kemiskinan pada tingkat mikro dengan melihat mekanisme bagaimana pengaruh bantuan sosial terhadap kemiskinan, khususnya terhadap tingkat pengeluaran per kapita rumah tangga yang mana merupakan variabel pokok dalam pengukuran tingkat kemiskinan. Selain itu, penelitian ini diharapkan mampu memberikan alternatif rekomendasi untuk perbaikan pelaksanaan program bantuan sosial. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan memanfaatkan data hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) Maret 2020-2023 yang dilaksanakan oleh Badan Pusat Statistik. Penelitian ini menemukan bahwa sampai dengan tahun 2023, pelaksanaan program bantuan sosial masih memiliki tantangan utama terkait dengan ketidaktepatan sasaran program ( targeting error ). Penelitian ini juga menemukan bahwa pengaruh ketepatsasaran program bantuan sosial terlihat pada simulasi capaian angka kemiskinan yang lebih rendah jika dibandingkan dengan angka kemiskinan saat ini. Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa program bantuan sosial yang saat ini dilakukan dapat dipandang sebagai salah satu strategi pengentasan kemiskinan yang tepat melalui mekanisme pengurangan beban pengeluaran. Namun dalam pelaksanaannya, masih harus terus ditingkatkan dan dilakukan perbaikan dalam hal ketepatsasaran program. Hal ini perlu dilakukan agar targeting error terus berkurang, sehingga tujuan yang diharapkan dari pemberian program bantuan sosial untuk melindungi masyarakat dari kemungkinan terjadinya risiko sosial, dan juga meningkatkan kemampuan ekonomi dan/atau kesejahteraan masyarakat dapat tercapai secara optimal.

## Kata Kunci
Bantuan Sosial; Pengeluaran; Kemiskinan; Targeting Error

## Abstract
The government continues to make efforts to improve the population's welfare to date. The government uses various schemes to achieve this, one of which is through a social protection program scheme in the form of social assistance. This study was conducted to fill the research gap of previous studies related to the relationship between social assistance and poverty levels at the micro level by looking at the mechanism of how social assistance affects poverty, especially the level of household per capita expenditure, which is the main variable in measuring poverty levels. In addition, this research is expected to provide alternative recommendations for improving the implementation of social assistance programs. This research uses a quantitative approach by utilizing data from the March 2020-2023 National Socio-Economic Survey (Susenas) conducted by the Central Statistics Agency. This study found that until 2023, the implementation of social assistance programs still has major challenges related to targeting errors. This study also found that the effect of the inaccuracy of social assistance programs can be seen in the simulation of lower poverty rate achievements compared to the current poverty rate. The results of this study indicate that the current social assistance program can be viewed as one of the appropriate poverty alleviation strategies through an expenditure reduction mechanism. However, its implementation still needs to be improved in terms of program targeting accuracy. These need to be done so that targeting errors continue to decrease, so that the expected objectives of providing social assistance programs to protect the community from the possibility of social risks, and also to improve the economic capacity and/or welfare of the community can be achieved optimally.

## Keywords
Social Assistance; Expenditure; Poverty; Targeting Error
Tepatkah Program Bantuan Sosial dalam Pengentasan Kemiskinan di Indonesia?

## 1. Pendahuluan
Upaya peningkatan kesejahteraan penduduk terus dilakukan pemerintah sampai dengan saat ini. Pemerintah menggunakan berbagai skema untuk mewujudkannya, salah satunya adalah melalui skema program perlindungan sosial. Menurut Bappenas (2014) , kebijakan sistem perlindungan sosial di Indonesia ditempuh melalui empat hal yaitu penguatan lembaga jaminan sosial, penataan bantuan sosial, pengembangan sistem pelayanan sosial yang terintegratif, serta dengan peningkatan inklusifitas penyandang disabilitas dan lansia.
Perlindungan sosial merupakan upaya pemerintah untuk mendukung masyarakat dalam menghadapi berbagai kerentanan ataupun guncangan dalam siklus kehidupan ( Badan Kebijakan Fiskal, 2022 ). Pada masa krisis, pemerintah memberikan perlindungan sosial untuk menjaga daya beli masyarakat yang terdampak secara ekonomi, terutama pada masyarakat yang tergolong sebagai kelompok miskin dan rentan. Sementara itu, salah satu bentuk dari perlindungan sosial adalah bantuan sosial, yang didefinisikan sebagai program pemberian bantuan yang bersifat non- contributory (tanpa iuran) yang bersumber dari Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN) dan/atau Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD).
Dalam Peraturan Menteri Keuangan Nomor 254/ PMK.05/2015 tentang Belanja Bantuan Sosial Pada Kementerian Negara/Lembaga bantuan sosial merupakan pengeluaran berupa transfer uang, barang atau jasa yang diberikan oleh pemerintah kepada masyarakat miskin atau tidak mampu guna melindungi masyarakat dari kemungkinan terjadinya risiko sosial, dan juga meningkatkan kemampuan ekonomi dan/atau kesejahteraan masyarakat.
Sasaran program bantuan sosial adalah kelompok masyarakat yang tergolong sebagai penduduk miskin maupun rentan. Sampai dengan saat ini, data pensasaran penerima program bantuan sosial yang digunakan adalah Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) yang ditetapkan oleh Kementerian Sosial. Bentuk program bantuan sosial yang saat ini diberikan antara lain adalah Program Keluarga Harapan (PKH), Bansos Sembako (Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT)), Program
Indonesia Pintar (PIP), dan dalam bentuk Bantuan Program Jaminan Kesehatan Nasional (BPJS) ( Kementerian Keuangan, 2020b ).
Ditinjau secara empiris berdasarkan penelitian terdahulu, ditemukan adanya korelasi yang kuat antara program bantuan sosial dalam hal ini adalah Jaminan Kesehatan Nasional-Penerima Bantuan Iuran (JKN- PBI), program Rastra, dan PKH terhadap jumlah penduduk miskin ( Samputra & Ramadhani, 2019 ). Penelitian ini menemukan bahwa terdapat korelasi negatif antara besarnya anggaran bantuan sosial dengan jumlah penduduk miskin, yang artinya semakin tinggi anggaran pemerintah untuk bantuan sosial, maka jumlah penduduk miskin semakin rendah.
Bantuan sosial sering dihubungkan dengan kemiskinan. Kemiskinan sendiri menurut World Bank didefinisikan sebagai “ poverty is pronounced deprivation in well-being ” yang bermakna bahwa kemiskinan adalah kehilangan kesejahteraan ( Haughton & Khandker, 2009 ). Sementara itu, Bappenas (2004) mendefinisikan kemiskinan sebagai kondisi di mana seseorang atau sekelompok orang, laki-laki dan perempuan, tidak mampu memenuhi hak-hak dasarnya untuk mempertahankan dan mengembangkan kehidupan yang bermartabat. Hak-hak dasar tersebut antara lain, terpenuhinya kebutuhan pangan, kesehatan, pendidikan, pekerjaan, perumahan, air bersih, pertanahan, sumber daya alam dan lingkungan hidup, rasa aman dari perlakuan atau ancaman tindak kekerasan dan hak untuk berpartisipasi dalam kegiatan sosial- politik, baik bagi laki-laki maupun perempuan.
Penghitungan tingkat kemiskinan di Indonesia yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) sampai saat ini masih menggunakan metode kemampuan dalam memenuhi kebutuhan dasar ( basic needs method ). Dengan konsep ini, kemiskinan merupakan ukuran ketidakmampuan dari sisi ekonomi dalam pemenuhan kebutuhan dasar baik makanan maupun bukan makanan yang diukur dengan pengeluaran per kapita penduduk. Penduduk miskin adalah penduduk dengan rata-rata pengeluaran per kapita per bulan di bawah garis kemiskinan ( Badan Pusat Statistik, 2023 ).
Penelitian sebelumnya terkait bagaimana dampak bantuan sosial terhadap kemiskinan yang dilakukan dalam kurun waktu lima tahun terakhir di Indonesia,
Salus Cultura: Jurnal Pembangunan Manusia dan Kebudayaan, 4(1) 2024, pp. 42-52
sebagian besar menemukan bahwa program bantuan sosial memiliki pengaruh yang signifikan terhadap penurunan tingkat kemiskinan.
Penelitian yang dilakukan oleh Winarti dan Yaskur (2022) menggunakan analisis simulasi data pengeluaran per kapita dari Susenas Maret periode 2019-2021, menemukan bahwa program BPNT berpengaruh terhadap penurunan tingkat kemiskinan di Kota Magelang. Bantuan sosial dapat meningkatkan daya beli masyarakat sehingga mampu bertahan (tidak terjatuh pada status kemiskinan yang lebih dalam).
Sinaga et al. (2022) dalam penelitiannya di Sumatera Utara menggunakan ordinary least square , menemukan bahwa program perlindungan sosial efektif dalam menekan laju penambahan penduduk miskin dan program perlindungan sosial yang paling berpengaruh terhadap penekanan tingkat kemiskinan di Sumatera Utara adalah program Bantuan Sosial Tunai dan program Kartu Prakerja.
Nadhifah dan Mustofa (2021) menemukan bahwa program PKH dan BPNT berpengaruh negatif signifikan terhadap kemiskinan. Sementara itu, ketika dimoderasi dengan pertumbuhan ekonomi, baik program PKH maupun BPNT berdampak negatif tidak signifikan terhadap kemiskinan dalam penelitiannya yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh program PKH dan BPNT terhadap kemiskinan di Kecamatan Pucakwangi, Kabupaten Pati, Provinsi Jawa Tengah tahun 2018-2020 dengan pertumbuhan ekonomi sebagai variabel moderating.
Melalui penelitian yang berjudul Pengaruh Implementasi Bantuan Sosial BPNT dan PKH Terhadap Efektivitas Penanggulangan Kemiskinan, hasil analisis Fadhli dan Nazila (2023) menunjukkan bahwa BPNT memiliki pengaruh negatif terhadap penanggulangan kemiskinan. Hal ini karena pada dasarnya, bantuan pangan hanya memenuhi kebutuhan pangan dan menekan pengeluaran saja. Sementara itu, PKH memiliki pengaruh positif terhadap penanggulangan kemiskinan. Meski demikian, terdapat pengaruh BPNT dan PKH terhadap penanggulangan kemiskinan apabila disalurkan secara bersama-sama. Penelitian ini dilakukan dengan mengambil sampel dari populasi keluarga penerima manfaat (KPM) BPNT dan PKH desa Pucangsimo.
Selanjutnya, hasil penelitian yang dilakukan oleh Lestari dan Talkah (2020) menemukan bahwa kesejahteraan masyarakat di Kecamatan Panggungrejo Kabupaten Blitar meningkat dengan adanya PKH. Dari hasil uji t yang dilakukan dalam penelitian ini juga menunjukkan bahwa terdapat pengaruh bantuan sosial program PKH terhadap kesejahteraan.
Beberapa penelitian sebelumnya terkait hubungan antara bantuan sosial terhadap tingkat kemiskinan jika dikaji lebih dalam, terlihat bahwa penelitian-penelitian tersebut menggunakan unit observasi pada tingkat makro yaitu pada level provinsi, kabupaten/kota ataupun kecamatan. Belum dilakukan penelitian secara spesifik bagaimana keterkaitan program bantuan sosial dengan kemiskinan pada tingkat mikro jika menggunakan unit observasi adalah pada level rumah tangga.
Penelitian terkait hubungan antara bantuan sosial terhadap tingkat kemiskinan pada tingkat mikro penting untuk dilakukan guna mendapatkan gambaran secara komprehensif bagaimana pengaruh bantuan sosial terhadap kemiskinan khususnya terhadap tingkat pengeluaran per kapita rumah tangga yang mana merupakan variabel pokok untuk dibandingkan dengan garis kemiskinan dalam pengukuran tingkat kemiskinan di Indonesia.
Selain itu, menurut Kementerian Keuangan (2023) pelaksanaan program bansos masih memiliki tantangan terkait dengan ketidaktepatan sasaran program ( targetting error ). Terdapat dua jenis kesalahan dalam sasaran program, yaitu inclusion error dan exclusion error . Inclusion error adalah ketika suatu rumah tangga seharusnya tidak berhak menerima program, namun justru menerima program. Sementara itu, exclusion error adalah kesalahan sasaran program karena rumah tangga yang seharusnya menerima program, namun justru tidak menerima program.
Penelitian yang dilakukan Balqis et al. (2020) tentang Penyaluran Bantuan Pangan Non Tunai di Desa Karanganyar Kecamatan Kalibening Kabupaten Banjarnegara juga menemukan bahwa dalam proses validasi di tahun 2019, masih terdapat data dari Pusat Data dan Informasi tentang Basis Data Terpadu Penanganan Fakir Miskin yang tidak sesuai dengan kondisi di lapangan sehingga mengakibatkan data
Tepatkah Program Bantuan Sosial dalam Pengentasan Kemiskinan di Indonesia?
tersebut belum tepat sasaran terhadap calon peserta keluarga penerima manfaat.
Dengan masih adanya permasalahan dalam pensasaran program bantuan sosial, maka dalam penelitian ini juga akan menganalisis bagaimana sebaran rumah tangga penerima bantuan sosial serta bagaimana pengaruhnya terhadap tingkat kemiskinan. Penelitian ini diharapkan dapat mengisi research gap pada penelitian terkait pengaruh program bantuan sosial terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia, sekaligus menakar alternatif rekomendasi untuk perbaikan pelaksanaan program bantuan sosial sebagai salah satu instrumen dalam program penanggulangan kemiskinan di Indonesia.

## 2. Metode
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan memanfaatkan data yang berasal dari Susenas Maret 2020-2023 yang dilaksanakan oleh Badan Pusat Statistik. Data yang digunakan mencakup data KOR dan data modul Konsumsi dan Pengeluaran.
Susenas merupakan survei yang dirancang untuk menghimpun data sosial dan ekonomi yang mencakup beragam aspek. Informasi yang dikumpulkan dari Susenas mencakup bidang demografi, pendidikan, kesehatan, perumahan, konsumsi dan pengeluaran rumah tangga, serta data sosial ekonomi lainnya.
Jenis analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif dan inferensia. Secara deskriptif, penelitian ini menyajikan sebaran atau distribusi rumah tangga menurut yang terbagi dalam sepuluh kelompok desil kesejahteraan dan simulasi tingkat kemiskinan jika menggunakan beberapa skenario pelaksanaan program bantuan sosial untuk mendapatkan gambaran dampak bantuan sosial terhadap tingkat kemiskinan.
Bantuan sosial yang diikutsertakan dalam simulasi angka kemiskinan merupakan bantuan sosial yang bersifat rutin diberikan oleh pemerintah pusat kepada KPM. Dalam penelitian ini, jenis program bantuan sosial hanya dibatasi pada PKH dan BPNT yang saat ini berganti nama menjadi program sembako.
Kriteria penerima manfaat PKH menurut Peraturan Menteri Sosial Nomor 1 Tahun 2018 tentang Program Keluarga Harapan diantaranya, ibu hamil/menyusui,
anak berusia 0-6 tahun, anak yang sedang menempuh pendidikan SD/sederajat, anak yang sedang menempuh pendidikan SMP/sederajat, anak yang sedang menempuh pendidikan SMA/sederajat, anak usia 6-21 tahun yang belum menyelesaikan wajib belajar 12 tahun, lanjut usia mulai dari 60 tahun, dan penyandang disabilitas yang diutamakan penyandang disabilitas berat.
Dalam penerapannya, terdapat sedikit perubahan pada kriteria yang ditetapkan sebagai KPM pada tahun 2023, di mana pada portal www.indonesia.go.id disampaikan bahwa terdapat tujuh kriteria KPM PKH yaitu, anak usia 0-6 tahun, ibu hamil/menyusui, siswa jenjang SD/sederajat, siswa jenjang SMP/sederajat, siswa jenjang SMA/sederajat, lansia dengan usia 70 tahun ke atas, dan penyandang disabilitas berat.
Sementara itu, untuk kriteria yang ditetapkan sebagai penerima program sembako menurut Peraturan Menteri Sosial Nomor 20 Tahun 2019 tentang Penyaluran Bantuan Pangan Non-Tunai adalah keluarga yang tercantum pada data DTKS dan merupakan KPM PKH. Berdasarkan kriteria BPNT dan PKH tersebut, kemudian diterapkan pada data Susenas yang selanjutnya akan dilakukan simulasi penghitungan tingkat kemiskinan. Salah satu keterbatasan dalam simulasi kemiskinan yang dilakukan adalah bahwa pada data Susenas tidak terdapat informasi mengenai ibu hamil/ menyusui sehingga dalam penelitian ini, kriteria dalam penerapan skema bantuan sosial PKH hanya menjadi enam kriteria.
Skema simulasi penghitungan tingkat kemiskinan dalam penelitian ini menggunakan tiga skema simulasi yaitu:
a) Simulasi 1, merupakan simulasi yang dilakukan dengan perlakuan menarik sejumlah rupiah sebesar nominal program bantuan pada rumah tangga sampel Susenas yang mengaku menerima program Sembako, PKH, dan Sembako dan/atau PKH;
b) Simulasi 2, merupakan simulasi yang dilakukan dengan menambahkan sejumlah nilai rupiah sebesar nominal program bantuan pada rumah tangga sampel Susenas sesuai dengan peraturan penerima program Sembako, PKH, dan Sembako dan/atau PKH yang mencakup 100 persen rumah tangga desil
1 yang memenuhi kriteria dan belum mendapatkan bantuan sosial;
c) Simulasi 3, merupakan simulasi yang dilakukan dengan menambahkan sejumlah nilai rupiah sebesar nominal program bantuan pada rumah tangga sampel Susenas sesuai dengan peraturan penerima program Sembako, PKH, dan Sembako dan/atau PKH yang mencakup 50 persen rumah tangga desil 1 yang memenuhi kriteria dan belum mendapatkan bantuan sosial.
Pada analisis inferensia, penelitian ini menggunakan uji beda rata-rata dengan kelompok observasi yang berpasangan, yaitu dengan menguji apakah terdapat perbedaan logaritma natural dari rata-rata pengeluaran pada kondisi sebelum dan sesudah diterapkan skema simulasi 2 dan 3.
Tahapan uji beda rata-rata dalam penelitian ini mengacu pada tahapan yang disampaikan oleh ( Verma & Abdel-Salam, 2019 ) dalam bukunya yang berjudul Testing Statistical Assumptions in Research, di mana tahapannya adalah sebagai berikut:
a) Memastikan bahwa distribusi data sudah normal.
Melakukan pengecekan distribusi data melalui uji normalitas menggunakan Shapiro-Wilk Test , dengan uji hipotesis H 0 : data berdistribusi normal; H 1 : data tidak berdistribusi normal. Jika p-value > 0.05 maka keputusannya adalah terima H 0 sehingga punya cukup bukti untuk mengatakan bahwa data sudah terdistribusi normal.
b) Jika secara statistik data observasi dikatakan sudah normal, maka dapat dilanjutkan ke tahapan pengujian beda rata-rata melalui t-test , dengan uji hipotesis H 0 : μ 1 = μ 2 (Tidak terdapat perbedaan ln rata-rata pengeluaran di antara 2 kelompok berpasangan); H 1 : μ 1 ≠ μ 2 (Terdapat perbedaan logaritma natural dari rata-rata pengeluaran di antara 2 kelompok berpasangan). Jika p-value < 0.05 maka keputusannya adalah tolak H 0 sehingga dengan tingkat signifikansi 5%, terdapat cukup bukti mengatakan bahwa terdapat perbedaan logaritma natural (ln) dari rata-rata pengeluaran antara 2 kelompok berpasangan.
c) Namun, jika secara statistik data observasi dikatakan tidak normal, maka alternatif yang digunakan untuk menguji perbedaan antara 2 kelompok berpasangan
adalah dengan uji statistik secara non-parametrik. Wilcoxon signed-rank test merupakan uji statistik yang sering digunakan untuk menguji perbedaan di antara 2 kelompok berpasangan ketika asumsi normalitas tidak dapat dipenuhi. Uji hipotesis yang diterapkan yaitu H 0 : μ 1 = μ 2 (Tidak terdapat perbedaan ln rata-rata pengeluaran di antara 2 kelompok berpasangan); H 1 : μ 1 ≠ μ 2 (Terdapat perbedaan ln rata-rata pengeluaran di antara 2 kelompok berpasangan). Jika p-value < 0.05 maka keputusannya adalah tolak H 0 sehingga dengan tingkat signifikansi 5%, terdapat cukup bukti mengatakan bahwa terdapat perbedaan ln rata-rata pengeluaran antara 2 kelompok berpasangan.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Peranan Bantuan Sosial Terhadap
Kemiskinan Indonesia
Dalam laporan OECD (2019) yang memuat riviu pada sistem perlindungan sosial di Indonesia, menyebutkan bahwa sistem perlindungan sosial memainkan peranan penting dalam strategi pertumbuhan inklusif di Indonesia. Dimana Indonesia dipandang telah membuat sebuah kemajuan yang signifikan dalam membangun sistem perlindungan sosial yang mencakup berbagai risiko sebagai bagian dari strategi untuk mendorong pertumbuhan inklusif dan pembangunan sosial.
Namun dalam perkembangannya, sistem ini masih belum berjalan secara maksimal. Misalnya, dengan masih adanya rumah tangga miskin yang memiliki anak seharusnya berhak atas sejumlah program perlindungan sosial yang saling melengkapi atau terintegrasi untuk mendorong mereka keluar dari kemiskinan secara berkelanjutan, namun hanya sebagian kecil penerima manfaat yang telah menerima manfaatnya secara penuh. Termasuk beberapa program subsidi pangan, yang merupakan salah satu program terbesar, sering kali tidak tepat sasaran.
Sesuai dengan Peraturan Menteri Keuangan Nomor 254/PMK.05/2015 tentang Belanja Bantuan Sosial Pada Kementerian Negara/Lembaga perlindungan sosial melalui bantuan sosial merupakan cara untuk menanggulangi kemiskinan maupun ketimpangan, dengan mencegah rumah tangga yang rentan jatuh dalam kemiskinan, dan mengurangi ketimpangan baik dalam
jangka pendek maupun jangka panjang. Namun pelaksanaan program bansos masih memiliki tantangan utama terkait dengan ketidaktepatan sasaran program ( targetting error ) ( Kementerian Keuangan, 2020a ).
Gambar 1. Perkembangan Persentase Penduduk Miskin Indonesia Menurut Daerah 2003-2023 (Sumber: Badan Pusat Statistik).
Dalam dua dekade terakhir, tingkat kemiskinan menunjukkan arah yang terus menurun, namun dalam perkembangannya, persentase penduduk miskin sejak tahun 2013 cenderung mengalami stagnasi pada kisaran 9-11 persen. Pada Gambar 1 , persentase penduduk miskin pada tahun 2003 tercatat sebesar 17,42 sementara pada tahun 2013 sebesar 11,36 persen. Perubahan persentase selama kurun waktu tersebut sebesar 34,79 persen. Namun, jika dibandingkan antara 2013 dan 2023 (9,36 persen) perubahan yang terjadi cenderung melambat yakni hanya sebesar 17,61 persen. Pola ini juga terjadi jika dilihat menurut status daerah, yaitu baik di daerah perkotaan maupun perdesaan.
Menurut TNP2K (2014) setidaknya terdapat dua hal yang menjelaskan terjadinya perlambatan dalam penurunan angka kemiskinan. Pertama, ketika tingkat kemiskinan relatif rendah maka laju pengentasan kemiskinan dengan sendirinya akan melambat dibandingkan ketika tingkat kemiskinan yang tinggi. Kedua, tingkat kemiskinan relatif rendah mengindikasikan kemiskinan kronis, yang memerlukan respon yang lebih kompleks dan waktu lebih lama dalam pengentasannya. Oleh karena itu, dalam upaya mempercepat pengentasan kemiskinan, respon pemerintah melalui reformasi pemberian bantuan sosial
sangat diperlukan utamanya dengan masih adanya ketidaktepatan sasaran program ( targetting error ).
Secara teoretis terdapat 4 strategi percepatan penanggulangan kemiskinan diantaranya yaitu (i) mengurangi beban pengeluaran; (ii) meningkatkan kemampuan dan pendapatan masyarakat miskin; (iii) mengembangkan dan menjamin keberlanjutan usaha mikro dan kecil; dan (iv) membentuk sinergi kebijakan dan program penanggulangan kemiskinan (TNP2K, 2011).
Dalam konteks bantuan sosial, pemberian bantuan sosial kepada KPM harapannya berdampak pada pengurangan beban pengeluaran rumah tangga miskin. OECD (2019) , Pinxten et al. (2020) , dan Dartanto et al.
(2021) berpendapat hal serupa bahwa mekanisme dari bantuan sosial yang menyasar rumah tangga miskin berdampak pada peningkatan konsumsi dan memberikan pilihan lebih banyak untuk berinvestasi dan aktivitas produktif lainnya.
Studi yang dilakukan oleh Badan Kebijakan Fiskal (2021) menemukan bahwa kebijakan perpajakan, bansos, dan subsidi dapat menurunkan kemiskinan dan ketimpangan, di mana program PKH dan juga program BPNT merupakan salah satu program yang paling berdampak terhadap penurunan kemiskinan dan ketimpangan. Bahkan program PKH dipandang sebagai paling efektif dalam menurunkan kemiskinan dan ketimpangan karena bantuan ini diberikan dalam bentuk tunai dapat dimanfaatkan rumah tangga penerima manfaat untuk memenuhi kebutuhan yang bervariasi.
Dalam pelaksanaannya, saat ini pemerintah masih terus berupaya untuk menyempurnakan program bantuan sosial dari sisi ketepatsasaran program agar semakin efektif dan efisien dalam menurunkan angka kemiskinan di tengah fenomena penurunan tingkat kemiskinan yang semakin melambat. Akurasi, kelengkapan data, maupun prosedur administrasi yang lama dipandang sebagai akar masalah dari belum terintegrasinya program bantuan secara optimal ( Bappenas, 2020 ).
Secara konseptual bahwa rumah tangga yang menjadi target penerima program PKH adalah rumah tangga yang berada pada desil 1-2 sementara penerima program sembako (BPNT) adalah meliputi rumah tangga yang berada pada posisi desil 1-3. Penelitian ini menemukan
Tepatkah Program Bantuan Sosial dalam Pengentasan Kemiskinan di Indonesia?
13,57 8,42 7,29 20,23 14,28 12,22 17,42 11,36 9,36 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 Kota Desa Kota+Desa
Salus Cultura: Jurnal Pembangunan Manusia dan Kebudayaan, 4(1) 2024, pp. 42-52
bahwa berdasarkan data Susenas Maret 2023 masih terdapat ketidaktepatsasaran dalam pelaksanaan program bantuan sosial ini.
Tabel 1. Sebaran Persentase Penerimaan Bantuan Sosial Menurut Desil Pengeluaran, Maret 2023
Sumber: Susenas 2023, diolah penulis.
Tabel 1 menunjukkan bahwa pada rumah tangga desil 1 yang merupakan rumah tangga dengan status 10 persen terbawah baru sekitar 31 persennya saja yang mengaku menerima program sembako dalam satu tahun terakhir. Artinya masih terdapat sekitar 69 persen rumah tangga desil 1 yang semestinya berhak menerima program sembako namun belum menerima program sembako.
Selain itu jika dilihat distribusinya, baik program sembako maupun program PKH masih terdapat rumah tangga yang berada di atas desil 4 yang mengaku menerima program. Bahkan terdapat 3,33 persen rumah tangga yang berada pada kelompok 10 persen teratas masih menerima program sembako. Kondisi ini memberikan gambaran bahwa masalah utama dalam pensasaran program bantuan sosial terkait adanya ketidaktepatan sasaran program (targetting error) yang masih terus terjadi.
Hal ini tentunya menjadi tantangan pemerintah di tengah peranan bansos yang cukup penting dalam menekan angka kemiskinan. Besarnya dampak bantuan sosial pada capaian angka kemiskinan dalam penelitian ini digambarkan melalui hasil simulasi pertama angka kemiskinan yang ditunjukkan melalui Gambar 2 .
Terlihat secara umum, jika dibandingkan antara angka kemiskinan hasil rilis kemiskinan dengan angka hasil simulasi terlihat adanya pola tingkat kemiskinan yang mirip, namun dengan level yang berbeda. Angka kemiskinan hasil simulasi apabila bantuan sosial sembako ataupun PKH dicabut dari rumah tangga
penerima, maka menghasilkan tingkat kemiskinan yang lebih tinggi. Sebagai contoh adalah pada Maret 2023, di mana tingkat kemiskinan adalah sebesar 9,36 persen, namun pada saat simulasi tanpa bantuan sosial sembako dan atau PKH, tingkat kemiskinan yang dihasilkan berubah mencapai sebesar 10,53 persen.
Gambar 2. Simulasi Angka Kemiskinan Nasional dengan Asumsi Bansos PKH dan Sembako dicabut dari Rumah Tangga, 2020-2023 (Sumber: Susenas Maret 2020 - 2023, diolah).
Besarnya dampak bantuan sosial pada capaian angka kemiskinan juga terlihat pada simulasi selanjutnya. Simulasi kedua ini merupakan simulasi yang dilakukan dengan memberikan program sembako, PKH, dan BPNT dan/atau PKH yang mencakup 100 persen rumah tangga desil 1 yang memenuhi kriteria dan belum mendapatkan bantuan sosial. Pada simulasi kedua ini asumsi yang digunakan adalah tingkat akurasi bansos mencapai 100 persen.
Gambar 3. Simulasi Angka Kemiskinan Nasional dengan Asumsi Memberikan Program Sembako, PKH, dan Sembako dan/atau PKH yang mencakup 100 persen rumah tangga desil 1, 2020-2023 (Sumber: Susenas Maret 2020 - 2022, diolah).
Hasil simulasi kedua ini menunjukkan bahwa angka kemiskinan cukup sensitif dengan program bantuan sosial. Penelitian ini menemukan bahwa jika seluruh
Desil Program Sembako PKH 1 30,98 31,30 2 28,13 27,48 3 25,40 24,87 4 23,43 22,16 5 20,83 19,18 6 17,31 15,96 7 14,45 13,39 8 11,63 9,52 9 7,91 6,04 10 3,33 2,23
9,41 9,78 10,14 9,54 9,36 11,14 11,64 11,01 10,53
2019 (Baseline) 2020 2021 2022 2023 Hasil Rilis Tanpa BPNT Tanpa PKH Tanpa BPNT dan/atau PKH 9,41 9,78 10,14 9,54
9,36 6,54 7,18 6,87 6,70 2019 (Baseline) 2020 2021 2022 2023 Hasil Rilis Dengan BPNT Dengan PKH Dengan BPNT dan/atau PKH
Tepatkah Program Bantuan Sosial dalam Pengentasan Kemiskinan di Indonesia?
rumah tangga pada desil 1 menerima program sembako dan menerima PKH (sesuai dengan syarat yang ada) maka angka kemiskinan dapat menurun jika dibandingkan dengan angka rilis. Dengan catatan adalah garis kemiskinan yang digunakan adalah garis kemiskinan yang sudah dirilis BPS pada tahun yang bersesuaian.
Simulasi yang sama dilakukan pada tahap selanjutnya pada simulasi tiga, dengan mengurangi target rumah tangga penerima pada desil 1 menjadi separuhnya saja yang menerima program (50 persen). Asumsi separuhnya yang menerima ini dilakukan untuk melihat perkiraan angka kemiskinan jika akurasi dari data pensasaran bansos akurasinya kurang dari 100 persen.
Gambar 4. Simulasi Angka Kemiskinan Nasional dengan Asumsi Memberikan Program Sembako, PKH, dan Sembako dan/atau PKH yang mencakup 50 persen rumah tangga desil 1, 2020-2023 (Sumber:
Susenas Maret 2020 - 2023, diolah).
Angka kemiskinan dengan simulasi ke-tiga ini menghasilkan angka yang berbeda dengan simulasi kedua yaitu menghasilkan angka kemiskinan yang lebih tinggi jika dibandingkan simulasi kedua. Kondisi ini menunjukkan bahwa ketepatsasaran program bantuan sosial menjadi sesuatu yang penting sebagai salah satu komponen penting dalam pencapaian target angka kemiskinan di Indonesia.

## 3.2. Peranan Bantuan Sosial terhadap Konsumsi Rumah Tangga
Tahapan analisis selanjutnya adalah dengan melakukan uji beda rata-rata pada pengeluaran per kapita untuk melihat signifikansi dampak bantuan sosial terhadap nilai rata-rata konsumsi pengeluaran pada rumah tangga miskin antara sebelum dan setelah diberikan bantuan sosial. Hasil uji beda rata dapat dilihat pada Tabel 2 . Namun, sebelum melakukan uji beda rata-rata, terlebih
dahulu dilakukan uji normalitas untuk mengetahui metode uji beda rata-rata mana yang perlu digunakan untuk setiap skema simulasi.
Hasil uji normalitas menunjukkan bahwa simulasi 2 memenuhi asumsi data normal, sedangkan hasil uji normalitas pada simulasi 3 berkata sebaliknya. Meskipun terdapat simulasi yang tidak memenuhi asumsi data normal, semua skema simulasi dapat dilanjutkan untuk dilakukan pengecekan perbedaan ln rata-rata pengeluaran per kapita.
Hasil uji pada simulasi 2 menunjukkan bahwa secara parametrik menggunakan metode paired t-test terdapat cukup bukti untuk menyatakan bahwa ada perbedaan ln rata-rata pengeluaran per kapita penduduk miskin sebelum dan sesudah diberikan bantuan sosial. Hasil serupa juga didapatkan ketika menggunakan uji beda rata-rata secara non-parameterik. Dengan menggunakan wilcoxon test menghasilkan keputusan tolak H0 yang berarti terdapat cukup bukti untuk menyatakan bahwa terdapat perbedaan ln rata-rata pengeluaran per kapita penduduk miskin pada skema simulasi 3.
Tabel 2. Nilai p-value Hasil Uji Beda Rata-Rata Tiap Simulasi
*Signifikansi 5% Sumber: Susenas 2023, diolah penulis.
Hasil uji statistik yang telah dilakukan terbukti mendukung hasil simulasi penambahan dan perluasan manfaat bantuan sosial dalam konteks peningkatan konsumsi rumah tangga. Sebagai salah satu strategi dalam pengurangan beban pengeluaran, bantuan sosial bersyarat yang telah lama diimplementasikan dapat dikatakan sebagai jalan pintas terbaik yang diberikan oleh pemerintah untuk menjaga daya beli masyarakat. Hal yang sama juga diungkapkan oleh ADB (2010) bahwa bantuan sosial secara umum dianggap sebagai cara yang paling efektif bagi pemerintah untuk mempertahankan paritas daya beli penduduk miskin dan rentan.
Secara empiris, temuan ini sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Fadhli et al. (2021) yang menemukan bahwa pendapatan berpengaruh positif dan
Uji Statistik Simulasi 2 Simulasi 3 Uji normalitas 0,21 0,01 Paired t-test 0,00 * Wilcoxon test 0,00 *
9,78 10,14 9,54 9,36 9,41 8,15 8,73
8,17 8,05 2019 (Baseline) 2020 2021 2022 2023 Hasil Rilis Dengan BPNT Dengan PKH Dengan BPNT dan/atau PKH
Salus Cultura: Jurnal Pembangunan Manusia dan Kebudayaan, 4(1) 2024, pp. 42-52
signifikan terhadap pola konsumsi masyarakat penerima bantuan sosial Covid-19 Desa Tampingmojo Kecamatan Tembelang Kabupaten Jombang. Hasil pengumpulan data menggunakan angket yang disebar ke 61 orang sampel yang mendapat bantuan sosial pandemi Covid-19 di Desa Tampingmojo, Fadhli et al. (2021) menemukan bahwa dengan adanya bantuan sosial dari pemerintah, tingkat konsumsi masyarakat penerima bantuan sosial meningkat. Tidak hanya konsumsi kebutuhan pokok sehari-hari, tetapi juga konsumsi pembelian barang/jasa yang kualitasnya lebih baik.
Temuan dari Oduor dan Kenyatta (2017) juga demikian, yakni bantuan tunai bersyarat berpengaruh positif dan signifikan terhadap konsumsi rumah tangga di Kabupaten Kitui, Kenya. Menggunakan desain penelitian non-eksperimental dengan memanfaatkan pendekatan dari estimasi propensity score matching (PSM) untuk mengevaluasi dampak program bantuan tunai bersyarat terhadap konsumsi pengeluaran dan strategi penanganan berbasis konsumsi di antara penerima manfaat.
Hasil penelitian dari Oduor dan Kenyatta (2017) menunjukkan bahwa program bantuan tunai bersyarat memiliki pengaruh yang signifikan terhadap peningkatan konsumsi rumah tangga dengan memberikan dampak positif pada pengeluaran konsumsi dan melindungi rumah tangga dari mekanisme penanganan yang tidak diinginkan. Misalnya, rumah tangga mungkin terpaksa menjual aset berharga atau mengambil pinjaman dengan bunga tinggi untuk bertahan hidup dalam kondisi keuangan yang sulit. Mekanisme penanganan seperti itu dapat meningkatkan risiko keuangan jangka panjang atau memperburuk kondisi ekonomi rumah tangga. Oleh karena itu, program bantuan tunai bersyarat bertujuan untuk mengurangi ketergantungan pada mekanisme penanganan yang merugikan tersebut dengan memberikan bantuan keuangan yang langsung kepada rumah tangga yang membutuhkan.
Secara jangka pendek, muara dari peningkatan konsumsi masyarakat tentunya penurunan tingkat kemiskinan pada tahun bersangkutan. Namun secara filosofis, ADB (2010) menjelaskan bahwa harapannya bantuan sosial bersyarat tidak hanya dipandang dari sisi konsumsi, namun sebagai bentuk investasi pada
kapabilitas masyarakat miskin. Capulong dan Cuevas (2024) menggunakan metode PSM menemukan dampak signifikan bantuan sosial bersyarat di Filipina terhadap peningkatan pendidikan KPM daerah perdesaan dan meningkatkan kualitas nutrisi makanan yang dikonsumsi KPM daerah perkotaan. Sementara itu sebagai bukti empiris di Indonesia, Cahyadi et al. (2020) menyusun sebuah kertas kerja yang mengobservasi dampak kumulatif program bantuan sosial bersyarat di Indonesia. Hasilnya menunjukkan bahwa keluarga yang memperoleh PKH secara konsisten melakukan investasi yang signifikan dalam kesehatan dan pendidikan anak mereka. Secara jangka panjang hal ini dapat berdampak pada pemutusan rantai kemiskinan terutamanya kemiskinan intergenerasi.

## 4. Kesimpulan
Perlindungan sosial dalam bentuk program bantuan sosial merupakan upaya pemerintah untuk mendukung masyarakat dalam menghadapi berbagai kerentanan ataupun guncangan dalam siklus kehidupan. Diharapkan program ini juga bermanfaat untuk menjaga daya beli masyarakat yang terdampak secara ekonomi, terutama pada masyarakat yang tergolong sebagai kelompok miskin dan rentan pada saat terjadi guncangan secara sosial ekonomi.
Penelitian ini dilakukan untuk mengisi celah penelitian terdahulu terkait hubungan antara bantuan sosial terhadap tingkat kemiskinan pada tingkat mikro dengan melihat mekanisme bagaimana pengaruh bantuan sosial terhadap kemiskinan khususnya terhadap tingkat pengeluaran per kapita rumah tangga yang mana merupakan variabel pokok untuk dibandingkan dengan garis kemiskinan dalam pengukuran tingkat kemiskinan. Selain itu penelitian ini diharapkan mampu memberikan alternatif rekomendasi untuk perbaikan pelaksanaan program bantuan sosial sebagai salah satu instrumen dalam program penanggulangan kemiskinan.
Penelitian ini menemukan bahwa sampai dengan tahun 2023, pelaksanaan program bantuan sosial masih memiliki tantangan utama terkait dengan ketidaktepatan sasaran program (targetting error). Rumah tangga yang berada pada kelompok kesejahteraan 10 persen terendah (desil 1) baru sekitar 31 persennya saja yang mengaku menerima program sembako dalam satu tahun terakhir.
Tepatkah Program Bantuan Sosial dalam Pengentasan Kemiskinan di Indonesia?
Artinya masih terdapat sekitar 69 persen rumah tangga desil 1 yang semestinya berhak menerima program sembako namun belum menerima program sembako, padahal rumah tangga desil 1 ini merupakan rumah tangga yang secara konsep mereka yang tergolong sebagai penduduk miskin. Selain itu jika dilihat distribusinya, baik program sembako maupun program PKH masih terdapat rumah tangga yang berada pada kelompok kelas menengah – atas atau desil 5 ke atas yang mengaku menerima program, di mana tercatat 3,33 persen rumah tangga yang berada pada kelompok 10 persen teratas ada yang menerima program sembako.
Pengaruh dari ketepatsasaran bantuan sosial pada capaian angka kemiskinan terlihat pada simulasi tingkat kemiskinan pada penelitian ini. Penelitian ini menemukan bahwa apabila program sembako dan atau PKH memiliki ketepatsasaran mencapai 100 persen, maka simulasi tingkat kemiskinan pada kondisi Maret 2023 dapat mencapai sekitar angka 6,7 persen. Angka ini terus akan berkurang seiring dengan menurunnya ketepatsasaran dari program, di mana apabila berkurang menjadi 50 persen saja akurasinya maka tingkat kemiskinan akan bergerak menjadi sekitar 8 persen. Dengan catatan asumsi bahwa seluruh bantuan yang diterima digunakan semuanya untuk konsumsi.
Secara inferensial hasil uji pada simulasi 2 menunjukkan bahwa secara parametrik menggunakan metode paired t-test dan wilcoxon test pada simulasi 3, penelitian ini menemukan bahwa terdapat cukup bukti untuk menyatakan bahwa ada perbedaan ln rata-rata pengeluaran per kapita penduduk miskin sebelum dan sesudah diberikan bantuan sosial.
Hasil penelitian ini mengindikasikan program bantuan sosial yang saat ini dilakukan pemerintah masih dapat dipandang sebagai strategi yang tepat sebagai salah satu strategi pengentasan kemiskinan melalui mekanisme pengurangan beban pengeluaran. Namun dalam pelaksanaan program bantuan sosial ini masih harus terus ditingkatkan dan dilakukan perbaikan dalam hal ketepatsasaran program. Hal ini perlu dilakukan agar targetting error terus turun sehingga tujuan yang diharapkan dari pemberian program bantuan sosial guna melindungi masyarakat dari kemungkinan terjadinya risiko sosial, dan juga meningkatkan kemampuan
ekonomi dan/atau kesejahteraan masyarakat dapat tercapai.

## Referensi
Badan Kebijakan Fiskal. (2021). Peran Kebijakan Fiskal pada Produktivitas, Kemiskinan, dan Ketimpangan: Ditinjau dari Efektivitas Subsidi, Bantuan Sosial, dan Perpajakan. Badan Kebijakan Fiskal. Retrieved from https://fiskal.kemenkeu.go.id/ k a j i a n / 2 0 2 1 / 1 2 / 3 1 / 2 4 4 3 - p e r a n - k e b i j a k a n - fi s k a l - p a d a - produktivitas-kemiskinan-dan-ketimpangan-ditinjau-dari- efektivitas-subsidi-bantuan-sosial-dan-perpajakan .
Badan Kebijakan Fiskal. (2022). Perlindungan Sosial. Badan Kebijakan Fiskal. Retrieved from https://fiskal.kemenkeu.go.id/fiskalpedia/ 2022/11/10/22-perlindungan-sosial .
Balqis, A. S. D., Iskatrinah, I., & Hariadi, W. (2020). Pelaksanaan Program Bantuan Pangan Non Tunai (Bpnt) Berdasarkan Permensos Ri No. 20 Tahun 2019 Tentang Penyaluran Bantuan Pangan Non Tunai Di Desa Karanganyar Kecamatan Kalibening Kabupaten Banjarnegara. Jurnal Media Komunikasi Pendidikan Pancasila Dan Kewarganegaraan, 2 (1), 172-182. Crossref | Google Scholar
Badan Pusat Statistik. (2023). Penghitungan dan Analisis Kemiskinan Makro Indonesia Tahun 2023 (Vol. 15). Badan Pusat Statistik . Retrieved from https://www.bps.go.id/id/publication/ 2023/11/30/8b8dac76525a92a21dc6568a/penghitungan-dan- analisis-kemiskinan-makro-indonesia-tahun-2023.html .
Bappenas. (2004). Strategi Nasional Penanggulangan Kemiskinan. Bappenas.
Bappenas. (2014). Perlindungan Sosial di Indonesia: Tantangan dan Arah ke Depan (I). Direktorat Perlindungan dan Kesejahteraan Masyarakat Bappenas.
Cahyadi, N., Hanna, R., Olken, B. A., Prima, R. A., Satriawan, E., & Syamsulhakim, E. (2020). Cumulative impacts of conditional cash transfer programs: Experimental evidence from Indonesia. American Economic Journal: Economic Policy, 12 (4), 88–110. Crossref | Google Scholar
Capulong, C. M., & Cuevas, A. C. (2024). The Effectiveness of Conditional Cash Transfer Program: A Case of Rural and Urban Beneficiaries in Philippines. Journal of Economics Research and Social Sciences, 8 (1), 96–114. Crossref | Google Scholar
Dartanto, T., Moeis, F. R., Can, C. K., Ratih, S. P., Nurhasana, R., Satrya, A., & Thabrany, H. (2021). Good intentions, unintended outcomes: Impact of social assistance on tobacco consumption in Indonesia. Tobacco Induced Diseases, 19 . Crossref | Google Scholar
Fadhli, K., Himmah, S. R., & Taqiyuddin, A. (2021). Analisis perubahan pola konsumsi masyarakat penerima bantuan sosial pada masa pandemi Covid-19. Jurnal Education and Development, 9 (3), 110–117. Google Scholar
Fadhli, K., & Nazila, L. R. (2023). Pengaruh Implementasi Bantuan Sosial Bpnt Dan Pkh Terhadap Efektivitas Penanggulangan Kemiskinan. Jurnal Education and Development, 11 (2), 196–202. Crossref | Google Scholar
Handayani, S. W., & Buckley, C. (Eds.). (2009). Social assistance and conditional cash transfers: Proceedings of the regional workshop. Asian Development Bank . Google Scholar
Haughton, J., & Khandker, S. R. (2009). Handbook on poverty+ inequality. World Bank Publications. Google Scholar
Kementerian Keuangan. (2020a). Kebijakan Ekonomi Makro dan Pokok- Pokok Kebijakan Fiskal (KEM PPKF) Tahun Anggaran (TA) 2021.Retrieved from https://fiskal.kemenkeu.go.id/files/kemppkf/ file/kem_ppkf_2021.pdf .
Kementerian Keuangan. (2020b). Program Bantuan Sosial dan Akuntabilitasnya. Retrieved from https://djpb.kemenkeu.go.id/ kppn/ketapang/id/data-publikasi/artikel/3080-program-bantuan- sosial-dan-akuntabilitasnya.html .
Salus Cultura: Jurnal Pembangunan Manusia dan Kebudayaan, 4(1) 2024, pp. 42-52
Kementerian Keuangan. (2023). Kerangka Ekonomi Makro dan Pokok- Pokok Kebijakan Fiskal Tahun 2023. Retrieved from https:// fi s k a l . k e m e n k e u . g o . i d / fi l e s / k e m p p k f / fi l e / 1684478331_kem_ppkf_2023.pdf .
Lestari, R. W., & Talkah, A. (2020). Analisis Pengaruh Bantuan Sosial PKH Terhadap Kesejahteraan Masyarakat PKH di Kecamatan Panggungrejo Kabupaten Blitar. REVITALISASI: Jurnal Ilmu Manajemen, 9 (2), 229–241. Crossref | Google Scholar
Nadhifah, L. R., & Mustofa, N. H. (2021). Pengaruh PKH dan BPNT terhadap Kemiskinan dengan Pertumbuhan Ekonomi Sebagai Variabel Moderasi. Al Maal: Journal of Islamic Economics and Banking, 3 (1), 12–24. Crossref | Google Scholar
Oduor, W. O., & Kenyatta, O. (2017). Impact of Conditional Cash Transfer Program on Household Consumption in Kitui County. A Research Project Submitted School of Economics, Department of Economic Theory in Partial Fulfilment for the Award of Masters in Economics (Policy And Management) of Kenyatta University . Google Scholar
OECD. (2019). Social Protection System Review of Indonesia. OECD Publishing. Google Scholar
Peraturan Presiden Republik Indonesia. (2020). Rencana pembangunan jangka menengah nasional 2020-2024. Peraturan Presiden Republik Indonesia.
Peraturan Menteri Keuangan Nomor 254/PMK.05/2015 Tentang Belanja Bantuan Sosial Pada Kementerian Negara/Lembaga, Pub. L. No. Peraturan Menteri Keuangan Nomor 254/PMK.05/2015 (2015).
Peraturan Menteri Sosial Nomor 1 Tahun 2018 Tentang Program Keluarga Harapan, Pub. L. No. Peraturan Menteri Sosial No. 1 Tahun 2018 (2018).
Peraturan Menteri Sosial Nomor 20 Tahun 2019 Tentang Penyaluran Bantuan Pangan Non-Tunai, Pub. L. No. Peraturan Menteri Sosial No. 20 Tahun 2019 (2019).
Pinxten, J., Sun, C., Acosta, P. A., Agnesia, P., & Khadijah, N. (2020). Social Assistance. In Indonesia Public Expenditure Review: Spending for Better Results . World Bank. Google Scholar
Samputra, P. L., & Ramadhani, A. W. (2019). Efektifitas Bantuan Sosial Dalam penanggulangan kemiskinan di Tengah Perlambatan Ekonomi Indonesia Dengan pendekatan Non-Parametrik. Jurnal Perspektif Ekonomi Darussalam (Darussalam Journal of Economic Perspec, 5 (1), 9–31. Crossref | Google Scholar
Sinaga, E., Lubis, T. A., Situmorang, E. A. O., & Harahap, A. S. (2022). Dampak Program Perlindungan Sosial terhadap Kemiskinan di Sumatra Utara. Jurnal Manajemen Perbendaharaan, 3 (2), 116–131. Crossref | Google Scholar
Verma, J. P., & Abdel-Salam, A. S. G. (2019). Testing statistical assumptions in research. John Wiley & Sons. Google Scholar
Winarti, Y. G., & Yaskur, A. (2022). Pengaruh Bantuan Pangan Non Tunai Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Kota Magelang Melalui Analisis Simulasi. Jurnal Jendela Inovasi Daerah, 5 (2), 125-143. Crossref | Google Scholar