Vol. 4 No. 1 (2024) https://doi.org/10.35877/454RI.daengku2262

## Analysis of Child Poverty using a Multidimensional Approach in Indonesia
Mahlil Andre Putra * , Ferry Andrianus, & Melinda Noer
Faculty of Economics and Business, Andalas University, Padang, 25175, Indonesia

## Abstract
Poverty prevents children from being able to fulfill their basic rights such as their need to learn, access to basic services, obtain a better education and participate in society. This research was conducted to examine the multidimensional child poverty. The results showed  that  the  percentage  of  children  living  in  multidimensional  poverty  was  35,54  percent.  In  the  age  group  of  0-6  years,  the dimension  that  was  most  deprived  was  health,  while  in  the  age  group  of  7-17  years,  the  dimension  that  was  most  deprived  was food. On average, 32,9 percent of children aged 0-6  years are deprived in two or more dimensions, and 33.9 percent of children aged 7-17 years are deprived in two or more dimensions of basic needs. This study used logistic regression as a research method to identified  the  probability  of  child  being  poor.  The  result  showed  that  the  number of  children,  occupation  of  the  household  head, region, education of the household head and gender of the household head were significant variables affecting children's likelihood of being poor, as well as the interaction variables between the number of children*occupation of household head, the number of children*region and the number of children*education of household head. However, the gender of the kids variables did not have a significant effect.
Keywords: Child Poverty, Deprivation, Logistic Regression.

## 1. Introduction *
Kemiskinan  dan  pembangunan  ekonomi  merupakan  isu  yang  saling  terkait  erat.  Pembangunan  ekonomi  dapat membantu  mengurangi  kemiskinan  dengan  menciptakan  peluang  ekonomi,  meningkatkan  akses  ke  pendidikan  dan perawatan  kesehatan,  serta  meningkatkan  produktivitas  dan  pendapatan.  Pada  saat  yang  sama,  kemiskinan  dapat menghambat  pembangunan  ekonomi  dengan  membatasi  pengembangan  sumber  daya  manusia,  mengurangi produktivitas, dan membatasi investasi (Mansi et al., 2020).
Agenda SDGs 2030 ‘ leave no one behind’ menjadikan pengukuran kemiskinan secara multidimensi sebagai sorotan utama  diantara  para  peneliti  dan  pembuat  kebijakan  yang  berkomitmen  untuk  segera  mengakhiri  kemiskinan.  Pada tahun 2030 agenda SDGs  menargetkan setidaknya setengah dari proporsi  perempuan, laki-laki,  dan anak-anak  yang berada  dalam  jurang  kemiskinan  akan  berkurang  dan  mendapatkan  perlindungan  sosial  yang  lebih  baik  bagi  yang miskin dan rentan ( United Nation , 2015).
UNICEF  (2016)  menegaskan  bahwa  anak-anak  merupakan  kunci  dan  modal  yang  sangat  penting  agar  tujuan pembangunan  ekonomi  yang  berkelanjutan  dapat  tercapai.  Kemiskinan  yang  dialami  anak-anak  akan  menghambat mereka untuk mencapai kapasitas penuh dalam meraih potensi maksimal yang mereka miliki.
United  nation mendefinisikan  kemiskinan  anak  sebagai  serangkaian  kekurangan  gizi,  kekurangan  air  bersih  dan fasilitas  sanitasi,  akses  terhadap  layanan  perawatan  kesehatan  dasar,  tempat  tinggal,  pendidikan,  partisipasi  dan perlindungan  yang  membuat  anak-anak  tidak  dapat  menikmati  hak  mereka,  mencapai  potensi  penuh  mereka  dan berpartisipasi  penuh  sebagai  anggota  masyarakat  (Fernández  &  Chanes,  2021).  Anak-anak  yang  tumbuh  menjadi orang dewasa yang miskin lebih mungkin memiliki anak-anak yang miskin juga di masa depan (Moore, 2012).
Dari  analisis  secara  multidimensi  yang  dilakukan  oleh  (BPS,  2017),  menemukan  bahwa  anak  umur  0-4  tahun umumnya terdeprivasi sebanyak 2 atau 3 dimensi. Sementara pada umur 5-17 tahun umumnya terdeprivasi sebanyak
* Corresponding author.
E-mail address : mahlilandre90@gmail.com
1 atau 2 dimensi.  Secara rata-rata, sebanyak dua dari tiga (64,95 persen) anak umur 0-17 tahun mengalami deprivasi setidaknya  pada  2  dimensi.  Semakin  banyak  dimensi-dimensi  yang  terdeprivasi  akan  meningkatkan  risiko  semakin tinggi peluang anak untuk tetap miskin di masa depan (Birhanu et al., 2017).
Berbagai literatur kemiskinan anak menemukan bahwa factor sosial demografi seperti karakteristik anak, karekteristik rumah  tangga  dan  karateristik  kepala  rumah  tangga  diduga  menjadi  factor  yang  dapat  mempengaruhi  kemiskinan anak. Diantaranya adalah Srbinoski  et al., (2021) menemukan bahwa pendidikan orang tua dan pendidikan anak serta jumlah  anak  dalam  keluarga  merupakan  penentu  penting  kemiskinan  anak.  Ferrone  &  Chzhen,  (2015) mengungkapkan  bahwa  pendidikan,  jenis  kelamin,  status  pernikahan  dan  status  bekerja  KRT  serta  jumlah  anak, adalah faktor-faktor yang dapat memengaruhi kemiskinan anak.
Mengacu  pada  permasalah  tersebut,  maka  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  melihat  bagaimana  kondisi kemiskinan anak dari berbagai dimensi kebutuhan dasarnya di Indonesia. Serta untuk melihat faktor-faktor apa yang mempengaruhi peluang anak mengalami kemiskinan multidimensi.

## 2. Literature Review

## 2.1. Konsep Kemiskinan
Gagasan  tentang  kebutuhan  manusia  adalah  elemen  mendasar  dari  perdebatan  kemiskinan.  Kemiskinan  merupakan manifestasi dari unmet need . Namun, ada konsep kebutuhan yang berbeda dan pada gilirannya mengarah pada konsep kemiskinan yang berbeda (Landiyanto, 2019).
Secara  garis  besar,  kemiskinan  dibagi  menjadi  kemiskinan  absolut  dan  kemiskinan  relatif.  Gordon  et  al.,  (2003) mendefenisikan  kemiskinan  absolut  sebagai  kekurangan  atau  ketidakmampuan  untuk  mengakses  sumber  daya  yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan manusia yang paling mendasar. Kemiskinan absolut mengandalkan subsisten dan kebutuhan dasar sebagai dasar untuk mengidentifikasi standar hidup minimum, orang yang tidak dapat memenuhi kebutuhannya akan makanan, air, tempat tinggal berada dalam kemiskinan absolut dan mengalami kekurangan yang parah.
Sementara kemiskinan relatif merupakan sebuah standar yang ditetapkan dan ditentukan subjektif dan tergantung pada pola  penyebaran  pendapatan  masyarakat  di  wilayah  tersebut.  Kondisi  kemiskinan  ini  adalah  kondisi  kemiskinan akibat  dari  belum  tepat  atau  sempurnya  regulasi  yang  dirumuskan  sehingga  menyebabkan  terjadi  ketimpangan penyebaran pendapatan dimasyarakat karena regulasi ini tidak mencapai seluruh lapisan masyarakat. Penduduk dalam kelompok  miskin  relatif  ini  adalah  kelompok  penduduk  40  persen  atau  20  persen  lapisan  terendah  dari  semua penduduk yang diurut berdasarkan pengeluaran/pendapatan (BPS, 2017).

## 2.2. Konsep Kemiskinan Multidimensi
Ada  dua  cara  utama  untuk  mengukur  kemiskinan  yaitu  pendekatan  moneter  dan  nonmoneter.  Pendekatan  moneter memandang  kemiskinan  sebagai  ketidakmampuan  pendapatan  atau  pengeluaran  konsumsi  untuk  membiayai pengeluaran minimum kebutuhan dasar (Haughton & Khandker, 2009).
Di sisi lain, pendekatan nonmoneter berpendapat bahwa kemiskinan memiliki aspek multidimensi. Kemiskinan lebih berkaitan  dengan  kesejahteraan  dan  pemenuhan  kebutuhan  dasar  (Sen,  1983).  Berdasarkan  pendekatan  ini  individu dikatakan  miskin  ketika  tidak  memiliki  kemampuan,  memiliki  pendapatan  yang  tidak  mencukupi,  pendidikan  yang buruk,  kesehatan  yang  buruk,  harga  diri  yang  rendah,  merasa  tidak  berdaya,  atau  kekurangan  hak-hak  dasar (Haughton & Khandker, 2009).
Alkire  and  Santos  (2014),  menegaskan  bahwa  dimensi  lain  dalam  permasalahan  kemiskinan  seperti  pendidikan, nutrisi/gizi, air bersih, kesehatan, sanitasi, lingkungan, tempat tinggal, kemudahan akses terhadap fasilitas publik dan aspek lainnya harus menjadi pertimbangan dalam permasalahan kemiskinan. Pengukuran dengan satu indikator yaitu pendapatan  akan  sulit  untuk  menjelaskan  fenomena  dan  makna  kemiskinan.  Sehingga  penelitian  kemiskinan multidimensi muncul untuk memperkirakan sifat kemiskinan yang sebenarnya dan melengkapi pengukuran yang ada.

## 2.3. Kemiskinan Anak
Kemiskinan  menghalangi  anak-anak  untuk  dapat  memenuhi  hak  dasarnya,  memenuhi  kebutuhannya  untuk  belajar, akses terhadap pelayanan dasar, memperoleh pendidikan yang lebih layak dan berpartisipasi dalam masyarakat. Anak- anak  dari  keluarga  miskin  memiliki  kesempatan  yang  lebih  kecil  untuk  dapat  pergi  ke  sekolah,  terbatasnya  akses terhadap  pelayanan  kesehatan,  dan  mereka  juga  cenderung  tinggal  di  lingkungan  perumahan  yang  tidak  sehat  tanpa sanitasi dan air bersih yang layak (Isdijoso, 2013).
Minujin et al., (2006) merangkum defenisi kemiskinan anak dari berbagai Lembaga dan organisasi sebagai berikut:
Tabel 1. Defenisi Kemiskinan Anak dari Berbagai Organisasi/Lembaga
Organisasi/Lembaga Definisi Kemiskinan Anak The  Institute  for  Democracy  in  South Africa (IDASA), 2000 Kondisi pendapatan  yang tidak cukup dan peluang  yang kecil untuk mendapatkannya,  kurang  dapat  mengembangkan  diri,  merasa  tidak aman secara fisik dan ekonomi, dan ketidakberdayaan. The  Christian  Children’s  Fund (CCF), 2002 kebutuhan dasar hidup  anak tidak terpenuhi,  merasa tidak aman dan diperlakukan tidak adil dilingkungan mereka. Save the Children , 2003 Anak-anak yang tinggal/tumbuh di keluarga miskin The  childhood  Poverty  Research  and Policy Centre (CHIP), 2004 Anak-anak  dan  pemuda  yang  tumbuh  dilingkungan  yang  tidak mempunyai  akses  terhadap  berbagai  sumber  daya  yang  sangat penting  untuk  mengembangkan  potensi  mereka  dan  untuk meningkatkan kesejahteraan mereka. The  Canadian  International  Development Agency (CIDA), 2005 Anak-anak  yang  tidak  memperoleh  hak  dasar  mereka  seperti kesehatan, gizi dan pendidikan serta keadaan yang mencegah mereka untuk mendapatkan potensi penuh yang mereka miliki. UNICEF, 2006 Anak-anak  yang  mengalami  deprivasi  pada  sumber  daya,  material, emosional  dan  spiritual  yang  dibutuhkan  untuk  berkembang,  dan mempertahankan hidup. sehingga  tidak  memperoleh  hak-hak  mereka,  tidak  memperoleh kesetaraan  dalam  masyarakat  dan  terhalang  untuk  mendapatkan potensi penuh yang mereka miliki.
Dapat disimpulkan bahwa dari berbagai definisi kemiskinan anak Lembaga/organisasi diatas kemiskinan anak adalah kondisi tidak tercukupinya semua kebutuhan dasar anak, baik kebutuhan secara non moneter maupun moneter.

## 2.4. Pendekatan Pengukuran Kemiskinan Anak
Tidak  ada  definisi  atau  penilaian  yang  disepakati  secara  internasional  tentang  kemiskinan  anak.  Namun  demikian terdapat berbagai pendekatan dan rangkaian indikator untuk mengukur kemiskinan anak. Kurangnya kesepakatan juga merupakan cerminan dari kontroversi seputar standar global, standar nasional, dan standar lokal tentang kemiskinan anak (Landiyanto, 2020).
Adapun dimensi dan indikator yang digunakan dalam penelitian ini disajikan pada Tabel 2.
Dari  dimensi  dan  indikator  yang  digunakan,  anak-anak  dikatakan  terdeprivasi  pada  satu  dimensi  ketika  terdeprivasi pada satu indikator, dan dikatakan miskin multidimensi ketika terdeprivasi minimal pada dua dimensi (Gordon et al., 2003).

## 3. Research Method

## 3.1. Data dan Sumber Data
Dalam  penelitian  ini  menggunakan Raw data  hasil  Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  (Susenas)  tahun  2021  yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS). Unit analisis dalam penelitian ini adalah anak usia 0-17 tahun. Kelompok umur ini dipilih berdasarkan defenisi anak dari BPS dan UU nomor 35 Tahun 2014.

## 3.2. Analisis Deprivasi
Langkah  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah  melakukan  analisis  deprivasi  terhadap  dimensi  kebutuhan  dasar  anak untuk melihat apakah anak mengalami miskin multidimensi. Anak-anak dikatakan terdeprivasi pada satu dimensi jika tidak  terpenuhi  satu  indikator  kebutuhan  dasarnya,  sementara  itu  anak  dikatakan  miskin  multidimensi  jika terdeprivasi minimal pada dua dimensi kebutuhan dasarnya (Bachtiar et al., 2016; Gordon et al., 2003).
Tabel 2. Dimensi dan indikator kemiskinan anak Dimensi Indikator Konsep Terdeprivasi Fasilitas - Fasilitas Air Bersih - Fasilitas Sanitasi layak - Anak  umur  0-17  tahun  dengan  Sumber  air bersih berupa air permukaan - Anak  0-17  tahun  yang  Tidak  punya  akses terhadap fasilitas sanitasi Kesehatan Kepemilikan  Fasilitas  jaminan Kesehatan Anak  0-17  Tahun  Tidak  memiliki  Fasilitas jaminan Kesehatan Perumahan - Luas lantai - jenis lantai dari tanah - Anak  0-17  yang  tinggal  di  rumah  dengan luas lantai kurang dari 7,2 m2 - Anak  0-17  yang  tinggal  di  rumah  dengan jenis lantai dari tanah Pendidikan Partisipasi  sekolah:  Partisipasi Sekolah  dasar  dan  Sekolah Menengah Partisipasi  sekolah:  Anak  7-17  yang  tidak berpartisipasi  pada  Sekolah  dasar  dan  Sekolah Menengah Perlindungan/pelayanan dasar Kepemilikan Akta Kelahiran Anak 0-17 th yang tidak memiliki akta lahir Makanan Konsumsi kalori harian Konsumsi  kalori  harian  kurang  dari  nilai minimum dietary energy requirement (MDER)

## 3.3. Analisis Regresi Logistik
Untuk  melihat  faktor  yang  mempengaruhi  peluang  anak  mengalami  miskin  multidimensi  dalam  penelitian  ini digunakan  analisis  regresi  logistic  biner.  Analisis  regresi  logistik  biner  adalah  suatu  regresi  logistik  antara  variabel respon (y) dan variabel prediktor (x) dimana variabel y menghasilkan 2 kategori yaitu 0 dan 1 (Hosmer & Lemeshow, 1989).
Model  yang  digunakan  diperoleh  dengan  mengadopsi  dan  mengkombinasikan  metode  dan  variabel-variabel  yang sudah  diteliti  oleh  (Adetola  &  Olufemi,  2012;  Bachtiar  et  al.,  2016).  Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  penelitian  ini menggunakan model seperti pada persamaan berikut;
Y  =  ln  ( 𝒑𝒊 𝟏−𝒑𝒊 ) = 𝜷𝟎 +  𝜷𝟏𝑱𝑲 𝒂𝒏𝒂𝒌 +  𝜷𝟐𝑱𝑼 𝒂𝒏𝒂𝒌 +  𝜷𝟑𝑳𝑼 +  𝜷𝟒𝑾𝒊𝒍 + 𝜷𝟓𝑷𝑫𝑫𝑲 𝑲𝑹𝑻 + 𝜷𝟔𝑱𝑲 𝑲𝑹𝑻 +  𝜷𝟕𝑱𝑼 𝒂𝒏𝒂𝒌 ∗ 𝑳𝑼 + 𝜷𝟖𝑱𝑼 𝒂𝒏𝒂𝒌 ∗ 𝒘𝒊𝒍 +  𝜷𝟗𝑱𝑼 𝒂𝒏𝒂𝒌 ∗ 𝑷𝑫𝑫𝑲 𝑲𝑹𝑻
Dengan defenisi masing-masing variable yang digunakan disajikan pada Tabel 3.

## 4. Results and Discussions

## 4.1. Analisis Deprivasi
Berdasarkan pengukuran secara multidimensi menggunakan enam dimensi  kebutuhan dasar anak umur 0 – 17 tahun diperoleh hasil bahwa 35,54 persen anak umur 0-17 tahun di Indonesia masih terdeprivasi pada dua dimensi atau lebih kebutuhan  dasarnya,  secara  umum  dapat  disimpulkan  bahwa  3  dari  10  anak  masih  terdeprivasi  pada  2  atau  lebih kebutuhan dasarnya dan dinyatakan miskin secara multidimensi.
Berdasarkan karakteristik wilayah, ditinjau dari wilayah tempat tinggal kota dan desa kemiskinan multidimensi yang terjadi pada anak di wilayah perdesaan lebih tinggi dibandingkan dengan wilayah perkotaan. Sementara berdasarkan kelompok  pulau  yang  tersaji  dalam  tabel  berikut,  terlihat  bahwa  kelompok  pulau  dengan  persentase  kemiskinanan
anak  tertinggi  terletak  di  kelompok  pulau  Papua  dan  Maluku  yaitu  sebesar  60,41  persen  sedangkan  persentase kemiskinan anak terendah berada di kelompok pulau jawa yakni sebesar 23,88 persen.
Tabel 3. Satuan Operasional Variable Penelitian Variabel Satuan Miskin multidimensi (Y) 1, Miskin multidimensi 0, tidak miskin multidimensi Jenis Kelamin Anak (JK anak ) 1, Perempuan 0, laki-laki Jumlah anak (JU anak ) 1, > 2 orang anak 0, 1-2 anak Lapangan usaha KRT (LU) 1, Pertanian 0, non pertanian Wilayah tempat tinggal (Wil) 1, Desa 0, Kota Pendidikan Kepala Rumah Tangga (PDDK KRT ) 1, SMP ke bawah 0, SMA ke atas Jenis Kelamin KRT (JK KRT ) 1, Perempuan 0, Laki-laki Interaksi  jumlah  anak  dan  lapangan  usaha  (JU anak *LU) 1, anak > 2 *pertanian 0,  anak  >  2*non  pertanian,  1-2 anak*pertanian, 1-2 anak*non pertanian Interaksi  jumlah  anak  dan  wilayah  tinggal (JU anak *wil) 1, anak > 2*desa 0,  anak  >  2*kota,  1-2  anak*desa, 1-2 anak*kota Interaksi  jumlah  anak  dan  pendidikan  KRT  (JU anak *pddk krt )
1, anak > 2*SMP kebawah 0, anak > 2*SMA, 1-2 anak*SMP, 1-2 anak*SMA
Tabel 4. Persentase Kemiskinan Multidimensi Anak Berdasarkan Karakteristik Wilayah
Sumber: BPS data diolah
Gambar 1. Persentase Kemiskinan Anak Multidimensi Wilayah Provinsi
Analisis  berdasarkan  wilayah  provinsi  menunjukan  bahawa  terdapat  sebelas  provinsi  dengan  rata-rata  persentase kemiskinan anak multidimensi berada di  atas  rata-rata kemiskinan anak  nasional  (33,54%). Provinsi tresebut adalah Provinsi  Papua  (70,92%),  Papua  Barat  (61,56%),  Maluku  Utara  (43,93%),  Maluku  (51,49%),  Sulawesi  Tengah (41,95%),  Kalimantan  Tengah  (36,55%),  Kalimantan  Barat  (51,90%),  Nusa  Tenggara  Timur  (53,86%),  Sumatera Utara (40,99%), Jambi (34,17%) dan Riau (36,25%).
0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% Aceh Su mater a Utar a Su ma ter a Ba rat Ri au Jamb i Su mater a Sel at an Beng ku lu Lampu n g Ke p. Ba ng ka Bel itu n g Ke p. Ri au D ki Jak ar ta Jaw a Bar at Jaw a Ten gah D i Yo gyakar ta Jaw a Ti mur Ban te n Bali Nu sa Te ng gar a Bar at Nu sa Te ng gar a Ti mur Kal iman tan Bar at Kal iman tan Te ng ah Kal iman tan S el ata n Kal iman tan Ti mur Kal iman tan Utar a Su law esi Utar a Su law esi Te n gah Su law esi S el ata n Su law esi Te n gg ar a Gor o nt al o Su law esi Bar at Maluku M aluku U ta ra P ap ua Bar at
P ap ua
Nas io na l
No Wilayah Persentase anak miskin 1 Kota 23,10% 2 Desa 40,34% Kelompok Pulau 1 Sumatera 30,01% 2 Jawa 23,88% 3 Bali & Nusa Tenggara 40,26% 4 Kalimantan 34,51% 5 Sulawesi 30,49% 6 Maluku & Papua 60,41%

## 4.2. Berdasarkan Karakteristik Demografi
Berdasarkan karakteristik demografi, diperoleh hasil yang disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5 . Karakteristik Demografi Sampel Karakteristik Sampel Indikator Persentase Sampel Persentase Miskin Multidimensi Jumlah  Anak  Usia  0-17  Tahun  dalam rumah tangga 1-2 Orang >2 Orang 62,79% 37,21% 27,04% 44,51% Wilayah Tinggal Kota Desa 39,47% 60,53% 23,10% 40,34% Lapangan Usaha KRT Non Pertanian Pertanian 57,49% 42,51% 26,22% 43,44% Pendidikan Terakhir KRT ≥ SMA ≤ SMP 41,73% 58,27% 25,86% 39,04% Jenis Kelamin KRT Laki-Laki Perempuan 91,97% 8,03% 33,41% 35,00% Sumber: BPS data diolah

## 4.3. Analisis Deprivasi Dimensi
Analisis  deprivasi  menunjukan  bahwa  pada  kelompok  umur  0-6  tahun  dimensi  yang  paling  banyak  terdeprivasi adalah  dimensi  kesehatan  dengan  indikator  kepemilikan  jaminan  kesehatan,  yaitu  sebesar  48,45  persen  anak  pada kelompok  umur  ini  terdeprivasi  pada  dimensi  kesehatan,  secara  rata-rata  dapat  disimpulkan  bahwa  5  dari  10  anak umur 0-6 tahun terdeprivasi pada dimensi kesehatan. Sementara itu pada kelompok umur 6-17 tahun, dimensi yang paling  banyak  terdeprivasi  adalah  dimensi  makanan  dengan  indikator  konsumsi  kalori  kurang  dari  MDER,  dimana sebanyak 47,61 persen anak terdeprivasi pada dimensi ini, atau secara umum dapat disimpulkan bahwa 5 dari 10 anak umur 7-17 tahun masih terdeprivasi pada dimensi ini.
Gambar 2. Analisis Deprivasi Berdasarkan Dimensi
Deprivasi  multidimensi  menunjukan  bahwa  pada  kenyataannya  anak  tidak  hanya  terdeprivasi  pada  satu  dimensi. Gambar berikut menjelaskan kondisi multidimensi yang dialami anak pada setiap kelompok umur analisis.
14,67% 14,85% 48,45% 28,23% 5,08% 19,78% 19,05% 21,41% 7,91% 11,44% 47,61% 0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 0-6 tahun 7-17 Tahun Dimensi Fasilitas
Dimensi Kesehatan Dimensi pendidikan Dimensi perumahan Dimensi pelayanan dasar Dimensi Makanan
Putra et.al |  Daengku: Journal of Humanities and Social Sciences Innovation, 2024, 4(1): 84–93

## Gambar 3. Analisis Deprivasi Multidimensi
Pada  gambar  3  dapat  dilihat  bahwa  pada  kelompok  umur  0-6  tahun  35,3  persen  anak  masih  terdeprivasi  pada  satu dimensi dan pada kondisi multidimensi 21,4 persen anak terdeprivasi pada dua dimensi dan 11,6 persen anak masih terdeprivasi  pada  3  sampai  5  dimensi  kebutuhan  dasarnya.  Secara  umum  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  kelompok umur  0-6  tahun,  32,9  persen  anak  terdeprivasi  pada  2-5  dimensi  kebutuhan  dasarnya  atau  3  dari  10  anak  masih mengalami miskin multidimensi.
Sementara  itu  pada  kelompok  umur  7-17  tahun  39,1  persen  anak  terdeprivasi  pada  satu  dimensi,  22,3  persen  anak terdeprivasi  pada  2  dimensi  dan  11,6  persen  terdeprivasi  pada  3  atau  lebih  dimensi  kebutuhan  dasarnya.  Dapat disimpulkan  bahwa  33,9  persen  anak  atau  3  dari  10  anak  pada  kelompok  umur  ini  masih  mengalami  miskin multidimensi.

## 4.4. Analisis Regresi Logistik
Model  regresi  logistik  dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk  melihat  faktor-faktor  apa  yang  berpengaruh  terhadap peluang anak umur 0-17 tahun untuk menjadi miskin secara multidimensi. Pengujian parameter regresi logistik secara parsial  menggunakan  uji  Wald  telah  dilakukan  untuk  melihat  variabel  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap probabilita anak usia 0-17 tahun menjadi miskin multidimensi.
Tabel 5. Hasil Estimasi Nilai Odds Ratio , Koefisien, dan Average Marginal Effect (AME) Variabel Bebas Partisipasi Murni SMP Odds Coef P>|z| AME Jenis Kelamin Anak Jumlah Anak Usia 0-17 Tahun dalam Rumah Tangga 0.988 1.980 -0.011 0.683 0.092 0.000 -0.002 0.139 Lapangan Usaha 1.558 0.443 0.000 0.090 Wilayah Tempat Tinggal 1.618 0.481 0.000 0.098 Pendidikan Terakhir KRT 1.486 0.396 0.000 0.081 Jenis Kelamin KRT 1.199 0.182 0.000 0.037 Interaksi Jumlah Anak dan Lapangan Usaha KRT 1.067 0.064 0.013 0.013 Interaksi Jumlah Anak dan Wilayah Tinggal 1.057 0.055 0.001 0.011 Interaksi Jumlah Anak dan Pendidikan Terakhir KRT 1.035 0.034 0.020 0.007 Constant 0.182 -1.750 0.000 Sumber; BPS data diolah
31,7% 27,0% 35,3% 39,1% 21,4% 22,3% 8,9% 8,1% 2,4% 2,8% 0,3% 0,7% 0,0% 0,0% 0,0% 5,0% 10,0% 15,0% 20,0% 25,0% 30,0% 35,0% 40,0% 45,0% 0-6 Tahun 7-17 Tahun Deprivasi 0 Dimensi Deprivasi 1 Dimensi Deprivasi 2 Dimensi Deprivasi 3 Dimensi Deprivasi 4 Dimensi Deprivasi 5 Dimensi Deprivasi 6 Dimensi
Hasil  uji  regresi  logistik  diperoleh  bahwa  jenis  kelamin  anak  tidak  berpengaruh  signifikan.  Sementara  itu  variabel jumlah anak umur 0-17  yang tinggal dalam rumah tangga berpengaruh positif dan signifikan dengan nilai odd ratio sebesar 1.980. Artinya, peluang anak yang tinggal dengan karakteristik rumah tangga yang memiliki anak umur 0-17 lebih  dari  2  orang  1,980  kali  menjadi  miskin  multidimensi  dibandingkan  anak  yang  tinggal  dengan  keluarga  yang memiliki 1-2 orang anak. Diihat dari nilai average marginal effect (AME) sebear 0,139 berarti bahwa probabilita anak umur  0-17  tahun  menjadi  miskin  multidimensi  meningkat  rata-rata  sebesar  13,9  persen  untuk  setiap  penambahan  1 anak  umur  0-17  tahun  yang  tinggal  dalam  satu  rumah  tangga.  Hasil  ini  mengkonfirmasi  penelitian  yang  dilakukan oleh (Bastos & Nunes, 2009) yang menemukan bahwa jumlah anggota keluarga yang cukup besar merupakan faktor yang berpeluang tinggi untuk menjadikan anak-anak jatuh pada kondisi terdeprivasi dan miskin.
Anak  yang  tinggal  dengan  KRT  yang  bekerja  pada  lapangan  usaha  disektor  pertanian  memiliki  peluang  1.558  kali anak  yang  tinggal  dengan  KRT  bekerja  disektor  non  pertanian.  Nilai  AME  sebesar  0.090  menunjukan  bahwa probabilita anak umur 0-17 tahun mengalami miskin multidimesni meningkat rata-rata sebesar 9 persen untuk setiap penambahan  KRT  yang  bekerja  pada  sektor  pertanian.  Hasil  penelitian  ini  mengkonfirmasi  penelitian  Lekobane  & Roelen  (2020)  yang  menemukan  bahwa  pekerjaan  orang  tua  adalah  salah  satu  variabel  signifikan  mempengaruhi peluang anak menjadi miskin. Rumah tangga yang bergerak di bidang pertanian meningkatkan kemungkinan seorang anak menjadi miskin multidimensi (Adetola & Olufemi, 2012).
Peluang anak yang tinggal di desa 1,618 kali anak yang tinggal diwilayah perkotaan. Nilai AME yang sebesar 0,098 berarti  bahwa  probabilita  anak  umur  0-17  tahun  mengalami  miskin  multidimensi  meningkat  rata-rata  sebesa  9,8 persen  untuk  setiap  penambahan  satu  anak  yang  tinggal  di  perdesaan.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan oleh (Ferrone & Chzhen, 2015; Isdijoso, 2013), dimana anak yang tinggal diperdesaaan lebih terdeprivasi disbanding anak yang tinggal di daerah perkotaan.
Variabel  jenis  kelamin  KRT memiliki  nilai odd ratio sebesar 1,199  yang  berarti bahwa probabilita anak mengalami miskin  multidimensi  dengan  KRT  perempuan  1,199  kali  anak  dengan  KRT  laki-laki.  Jika  dilihat  dari  nilai average marginal  effect sebesar  0,037  berarti  bahwa  probabilita  anak  menjadi  miskin  multidimensi  meningkat  sebesar  3,7 persen  setiap  penambahan  satu  anak  yang  tinggal  dengan  KRT  perempuan.  Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan penelitian yang dilakukan oleh Sharma (2023) yang menemukan bahwa rumah tangga yang dikepalai oleh perempuan memiliki persentase kemiskinan yang lebih tinggi dibandingkan dengan rumah tangga  yang dikepalai oleh laki-laki. Namun berbeda dari penelitian yang dilakukan oleh Ferrone & Chzhen (2015) yang menemukan bahwa peluang anak yang tinggal dengan rumah tangga yang dikepalai perempuan mengalami kemiskinan lebih kecil dibanding dikepalai laki-laki.
Variabel  pendidikan  KRT  memiliki  nilai odd  ratio sebesar  1.486  yang  berarti  probabilita  anak  dengan  orang  tua berpendidikan  kecil  atau  sama  dengan  SMP  adalah  1.486  kali  anak  dengan  orang  tua  berpendidikan  SMA  ke  atas. Dari hasil ini dapat ditarik sebuah kesimpulan bahwa semakin rendah pendidikan kepala rumah tangga, maka peluang seorang anak untuk mengalami miskin multidimensi akan semakin tinggi
Variable  interaksi  yang  digunakan  juga  berpengaruh  signifkan  dalam  model.  Interaksi  antara  variable  jumlah  anak dalam  rumah  tangga  dan  lapangan  usaha  KRT  menghasilkan  nilai odd  ratio sebesar  1.067,  yang  berarti  bahwa peluang anak mengalami miskin multidimensi lebih tinggi ketika rumah tangga memiliki lebih dari 2 orang anak usia 0-17 tahun dan lapangan usaha KRT adalah di sektor pertanian.
Interaksi antara variable jumlah anak dalam rumah tangga dan wilayah tinggal berpengaruh positif dengan nilai odd ratio sebesar  1.057.  Artinya,  probabilita  anak  mengalami  miskin  multidimensi  semakin  tinggi  ketika  tinggal  dalam rumah tangga yang memiliki lebih dari 2 orang anak usia 0-17 dan tinggal di desa.
Interaksi anatara jumlah anak dan pendidikan KRT juga menunjukan hasil yang berpengaruh positif dengan nilai odd ratio sebesar  1.035.  Artinya,  peluang  anak  mengalami  miskin  multidimensi  paling  tinggi  ketika  anak  tinggal  dalam rumah  tangga  yang  memiliki  lebih  dari  2  orang  anak  usia  0-17  tahun  dan  pendidikan  kepala  rumah  tangga  adalah sama atau SMP kebawah.

## 5. Conclusion
Hasil  penelitian  menunjukkan  tingkat  kemiskinan  multidimensi  anak  pada  tahun  2021  di  Indonesia  mencapai  35,54 persen,  yang  mengindikasikan  bahwa  sejumlah  besar  anak  masih  menghadapi  kemiskinan  dalam  berbagai  dimensi kebutuhan dasarnya. Hasil analisis deprivasi juga menunjukan adanya ketidaksetaraan terlihat antara desa dan kota, di
mana persentase kemiskinan multidimensi anak di desa lebih tinggi daripada di kota. Selain itu juga terdapat variasi besar deprivasi antar provinsi di Indonesia.
Berdasarkan analisis  deprivasi, kelompok usia 0-6 tahun paling banyak terdeprivasi pada dimensi  kesehatan dengan indikator  utama  adalah  kepemilikan  jaminan  kesehatan.  Sementara  itu,  kelompok  usia  7-17  tahun  paling  banyak terdeprivasi dalam dimensi makanan dengan indikator konsumsi kalori kurang MDER.
Sementara  itu,  hasil  analisis  regresi  logistik  menemukan  varabel  yang  signifikan  mempengaruhi  peluang  anak mengalami  miskin  multidimensi  adalah  jumlah  anak  usia  0-17  tahun  dalam  rumah  tangga,  lapangan  usaha  KRT, wilayah tempat tinggal, pendidikna KRT dan jenis kelamin KRT. Selain itu, variabel interaksi antara jumlah anak dan lapangan  usaha  KRT,  jumlah  anak  dan  wilayah  tempat  tinggal,  serta  interaksi  jumlah  anak  dan  pendidikan  terakhir KRT  juga  signifikan  dalam  analisis.  Namun,  dalam  penelitian  ini  jenis  kelamin  anak  tidak  memiliki  pengaruh signifikan.
Sebagai  upaya  untuk  mengatasi  hal  ini,  mengingat  banyak  anak  yang  masih  terdeprivasi  pada  dimensi  kesehatan pemerintah dapat memperkuat upaya promosi jaminan kesehatan untuk anak-anak dan memberikan akses yang lebih baik  ke  layanan  kesehatan  pranatal  dan  anak-anak.  Penting  juga  untuk  memperhatikan  karakteristik  demografi  dari karakteristik  anak,  karakteristik  rumah  tangga  dan  karakteristik  wilayah  sebelum  membuat  program  dan  kebijakan untuk mengatasi kemiskinan anak agar lebih tepat sasaran.

## References
Adetola, A., & Olufemi, P. (2012). Determinants of Child Poverty in Rural Nigeria : A. Global Journal of Human Social Science Arts & Humanities , 12 (12).
Alkire, S., & Santos, M. E. (2014). Measuring Acute Poverty in the Developing World: Robustness and Scope of the Multidimensional Poverty Index. World Development , 59 , 251–274. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2014.01.026
Bachtiar, N., Rasbi, M. J., & Fahmi, R. (2016). Analisis Kemiskinan Anak Balita Pada Rumah Tangga Di Provinsi Sumatera Barat. Jurnal Kependudukan Indonesia , 11 (1), 29. https://doi.org/10.14203/jki.v11i1.66
Bastos, A., & Nunes, F. (2009). Child poverty in Portugal: Dimensions and dynamics. Childhood , 16 (1), 67–87. https://doi.org/10.1177/0907568208101691
Birhanu, M. Y., Mulu, Ambaw, B., & Mulu, Y. (2017). Dynamics of multidimensional child poverty and its triggers: Evidence from Ethiopia using Multilevel Mixed Effect Model. Munich Personal RePEc Archive , 79377 , 0–33.
BPS. (2017). Analisis Kemiskinan Anak dan Deprivasi Hak-Hak Dasar Anak di Indonesia . BPS.
Fernández, Y. B. G., & Chanes, D. V. (2021). Multidimensional Child Poverty from the Child Rights-Based Approach: A Latent Class Analysis to Estimating Child Poverty Groups in Mexico. Child Indicators Research , 14 (5), 1949–1978. https://doi.org/10.1007/s12187-021-09840-1
Ferrone, L., & Chzhen, Y. (2015). Child poverty and Deprivation in Bosnia and Herzegovina: Application of National Multiple Overlapping Deprivation Analysis (N-MODA). Journal of Economic Literature , 2 . http://www.ecineq.org/ecineq_lux15/FILESx2015/CR2/p138.pdf
Gordon, D., Nandy, S., Pantazis, C., Pemberton, S., & Townsend, P. (2003). The Distribution of Child Poverty in the Developing World. University of Bristol , July .
Haughton, J., & Khandker, S. R. (2009). Handbook on Poverty and Inequality . World Bank Publication.
Hosmer, D. W., & Lemeshow, S. (1989). Applied Logistic Regression. Jhon Wiley & Sons, INC . https://doi.org/10.2307/2532419
Isdijoso, W. (2013). National report Indonesia, Child Poverty and Disparities in Indonesia: Challenges for Inclusive Growth . 275.
Landiyanto, E. A. (2019). Comparison of Different Child Poverty Measures : Empirical Evidence from Indonesia. University of Bristol , May .
Lekobane, K. R., & Roelen, K. (2020). Leaving No One Behind: Multidimensional Child Poverty in Botswana. Child
Indicators Research , 13 (6), 2003–2030. https://doi.org/10.1007/s12187-020-09744-6
Mansi, E., Hysa, E., Panait, M., & Voica, M. C. (2020). Poverty-A challenge for economic development? Evidences from Western Balkan countries and the European union. Sustainability (Switzerland) , 12 (18), 1–24. https://doi.org/10.3390/SU12187754
Minujin, A., Delamonica, E., Davidziuk, A., & Gonzalez, E. D. (2006). The definition of child poverty: A discussion of concepts and measurements. Environment and Urbanization , 18 (2), 481–500. https://doi.org/10.1177/0956247806069627
Moore, K. (2012). Thinking About Youth Poverty Through the Lenses of Chronic Poverty, Life-Course Poverty and Intergenerational Poverty. SSRN Electronic Journal , 1–26. https://doi.org/10.2139/ssrn.1753655
Sen, A. (1983). Poor , Relatively Speaking Amartya Sen. Oxford Economic Papers, New Series, 35 (2), 153–169.
Sharma, M. (2023). Poverty and Gender: Determinants of Female- and Male-Headed Households with Children in Poverty in the USA, 2019. Sustainability (Switzerland) , 15 (9). https://doi.org/10.3390/su15097602
Srbinoski, B., Petreski, B., & Petreski, M. (2021). Multidimensional Child Poverty in North Macedonia .
UNICEF. (2016). Sebuah Gambaran: Sdg Dan Anak-Anak di Indonesia . 1–11. https://www.unicef.org/indonesia/sites/unicef.org.indonesia/files/2020-07/Situasi-Anak-di-Indonesia-2020.pdf
United  Nation.  (2015).  Transforming  Our  World:  The  2030  Agenda  for  Sustainable  Development.  In Sustainabledevelopment.un.org . https://doi.org/10.1201/b20466-7