Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265

## PENGARUH TRANSISI DEMOGRAFI TERHADAP KEMISKINAN

## Abstract
Various studies have been conducted to create policies that can reduce poverty rates, and several researchers  have  tried  to  look  at  the  role  of demography on poverty. One of them is discussing the relationship between components of demographic  variables  in  Indonesia;  cross- national regression shows that high fertility rates increase  poverty  by  slowing  economic  growth. Combined  fertility  and  mortality  are  associated with  reduced  fertility  and  mortality  rates  that simultaneously  produce  changes  in  population growth as a model of the demographic transition. Indonesia  has  almost  completed  this  first demographic transition even in several provinces and  districts,  has  passed  the  first  demographic transition  and  is  currently  in  the  second demographic transition phase. Secondary data is macro, in the form of Indonesian time series data sourced from the World Bank, and is annual data, namely  1998-2019.  An  interesting  relationship between the dependency ratio and the poverty rate is  related  to  the  term  jobless  growth,  the  more working-age,  the  more  jobs  are  needed,  but  if there  are  not  many  jobs,  unemployment  will increase even though the economic growth is quite good.
Gedung EKP, Prodi Ekonomi Pembangunan FEB USK Kopelma Darussalam, Banda Aceh, Indonesia - 23111 Telp/Fax: (0651) 7551265 Email: ekapi.ekp@feb.unsyiah.ac.id
©2022 FEB USK. All rights reserved.
Stephani Febryanna, SST, MEKK 1 1 Badan Pusat Statisti E-mail: dehaan@bps.go.id
Keywords: Fertility, Poverty, Regression,
Transition Demograph

## INFORMASI ARTIKEL
Dikirim: Mei 2022 Diterima setelah revisi: Mei 2022 Diterima: Mei 2022 Dipublikasi: Mei 2022
1 Stephani Febryanna, SST, MEKK (*) adalah corresponding author

## 1. Pendahuluan
Angka kemiskinan di Indonesia telah mengalami penurunan yang cukup drastis sejak tahun 1976 hingga tahun 1996, meski sempat naik kembali pada tahun 1998 akibat adanya krisis, namun hingga  kini  angka  kemiskinan  menurun.  Kemiskinan  merupakan  hal  kompleks  dan  bersifat multidimensional yang membutuhkan penanggulangan sehingga menjadikan kemiskinan adalah sebuah agenda penting dalam negara, bahkan menjadikan kemiskinan menjadi tujuan utama dalam SDG’s. Berbagai penelitian dilakukan untuk membuat kebijakan yang dapat menurunkan angka kemiskinan dan beberapa peneliti mencoba melihat peran demografi terhadap kemiskinan. Salah satunya  pembahasan  mengenai  hubungan  komponen  variabel  demografi,  regresi  lintas-nasional menunjukkan  bahwa  angka  fertilitas  yang  tinggi  meningkatkan  kemiskinan,  dengan memperlambat pertumbuhan ekonomi (Eastwood & Lipton, 1999; Wietzke, 2020).
Kombinasi  fertilitas  dan  mortalitas,  terkait  dengan  penurunan  angka  mortalitas  khususnya mortalitas  anak,  dan  penurunan  angka  fertilitas  yang  secara  simultan  menghasilkan  perubahan pertumbuhan penduduk sebagai model dari transisi demografi. Indonesia berada pada kondisi yang disebut transisi  demografi, sebuah konsep yang  mengacu pada penurunan angka mortalitas dan fertilitas serta perubahan struktur usia, yaitu mendominasinya usia kerja dan memiliki implikasi mendalam bagi ekonomi suatu negara. (Lee & Reher, 2011; Monkkonen, 2012). Setengah abad yang lalu Indonesia memiliki fertilitas dan mortalitas yang tinggi, kemudian bergerak ke arah gaya pertumbuhan  Asia  Timur  disertai  dengan  pengurangan  kemiskinan  secara  progresif  (McNicoll, 2011).
Selama  bertahun-tahun,  banyak  ahli  ekonomi  memperdebatkan  pengaruh  dari  transisi demografi  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Ada  yang  berpendapat  transisi  demografi  dapat menghambat pertumbuhan ekonomi, ada pula yang berpendapat bahwa transisi demografi dapat mendukung dan mengakselerasi pertumbuhan ekonomi, dan pandangan terakhir meyakini bahwa transisi demografi tidak memiliki dampak terhadap pertumbuhan ekonomi (Setiawan, 2018).
Pada  tahun  2020  Indonesia  sudah  hampir  menyelesaikan  transisi  demografi  pertama  ini, bahkan di beberapa provinsi dan kabupaten sudah melewati transisi demografi pertama dan saat ini  ada  pada  fase  transisi  demografi  kedua  (Ananta,  2020).  Transisi  demografi  mengakibatkan perubahan struktur umur, hal tersebut berdampak pada rasio ketergantungan, yaitu rasio penduduk usia kerja dengan orang tua dan anak-anak. Sejak tahun 1970-an rasio ketergantungan Indonesia semakin  bertambah  dan  tidak  menunjukkan  tanda-tanda  penurunan,  menunjukkan  bahwa Indonesia  masih  berada  di  tengah  transisi  dan  fertilitas  dan  mortalitas  akan  terus  menurun Adietomo  (2007)  dalam  (Lewis,  2012).  Transisi  demografi  mempengaruhi  perubahan  struktur
usia, yaitu mendominasinya usia kerja seperti yang telah dinyatakan oleh Lee & Reher, 2011 dan Monkkonen (2012) atau lebih dikenal bonus demografi. Penurunan fertilitas mengurangi proporsi penduduk usia muda di bawah 15 tahun dan penurunan mortalitas meningkatkan jumlah bayi yang terus hidup ( survived ) keusia dewasa.
Jumlah penduduk yang besar berdampak pada pembangunan jangka panjang, fertilitas (angka kelahiran  bayi),  tingkat  penduduk,  angka  beban  ketergantungan  dan  angka  harapan  hidup mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  pengaruh  terhadap  PDB  per  kapita  Indonesia,  sehingga dinyatakan variabel demografi memiliki kontribusi yang besar di masa depan dalam menciptakan pembangunan  berkelanjutan  di  Indonesia  (Rusdianasari et  al., 2019).  Beberapa  penelitian mengangkat  issue  tentang  pengaruh  variabel  demografi  terhadap  kemiskinan,  namun  beberapa negara  memiliki  hasil  yang  berbeda.  Sehingga  penelitian  ini  ingin  melihat  apakah  transisi demografi memiliki pengaruh terhadap pengurangan angka kemiskinan di Indonesia.

## 2. Tinjauan Teoritis
Teori  Malthus  dalam  Eastwood  &  Lipton  (1999),  menyebutkan  interaksi  antara  populasi, produksi dan kemiskinan telah menjadi tema sentral ekonomi. Penjelaskan tren dalam ukuran dan distribusi PDB riil atau konsumsi per orang disertakan penyebab dan efek dari perubahan jumlah dan komposisi usia orang, sehingga Malthus berpendapat bahwa pertumbuhan pendapatan rata- rata  pada  penduduk  miskin  akan  meningkatkan  penawaran  tenaga  kerja  tidak  terampil  dan permintaan  makanan  sehingga  mendorong  tingkat  upah  riil  turun.  Hal  tersebut  mendorong pendapat  bahwa  dengan  adanya  penurunan  fertilitas  akan  berdampak  pada  kemiskinan. Pengukuran  kemiskinan  di  Indonesia  dalam  data  BPS  menggunakan  konsep  kemampuan memenuhi  kebutuhan  dasar  ( basic  needs  approach )  dalam  mengukur  kemiskinan.  Dengan pendekatan  ini,  kemiskinan  dipandang  sebagai  ketidakmampuan  dari  sisi  ekonomi  untuk memenuhi kebutuhan dasar makanan dan bukan makanan yang diukur dari sisi pengeluaran.

## Variabel Demografi
Pengendalian fertilitas dapat dilakukan untuk menjaga stabilitas pertumbuhan penduduk dan beban  ketergantungan.  Sehingga  dapat  kita  lihat  dari  kenyataan  bahwa  kondisi  penduduk Indonesia yang didominasi oleh penduduk usia produktif dan beban ketergantungan yang semakin menunjukkan  kecenderungan  menurun,  maka  perlu  dilakukan  pemeliharaan  peningkatan  angka kelahiran. (Rusdianasari et al ., 2019). Dalam teori ekonomi, fertilitas tinggi pra-modern dianggap sebagai  perilaku  rasional  hingga  adanya  penurunan  permintaan  anak  yang  ditentukan  oleh
pendapatan, harga dan selera berdasarkan teori Gery S. Becker dan T.W. Schultz , menjadi dasar transisi fertilitas (Becker, 1930; Studies et al., 1996).
Wietzke (2020) merangkum bentuk kausal yang dikemukan oleh Eastwood dan Lipton (1999) dalam gambar berikut
Gambar 1. Kausalitas Penurunan Fertilitas terhadap Kemiskinan
Sumber : (Wietzke, 2020)
Penurunan fertilitas memiliki dampak positif terhadap kemiskinan, hal tersebut berada pada tahap transisi demografis menengah dan selanjutnya.
Tahap  transisi  demografi  tahap  awal  ditiap  negara  memiliki  perbedaan  ketidaksetaraan fertilitas yang dapat digambarkan dalam kurva Kuznets, dan menghasilkan pengaruh kuat dalam analisis  kemiskinan  global  (Wietzke,  2020).  Menurut  Wietzke  (2000)  teori  "kurva  Kuznets demografis," yang pertama kali dijelaskan oleh Eloundou-Enyegue, Giroux, dan Tenikue (2017). Menurut teori  ini, perbedaan fertilitas sangat  tinggi  pada tahap awal  transisi  demografis, ketika kelompok  tidak  miskin  lebih  dulu  mengurangi  fertilitas  dibandingkan    kelompok  miskin, kemudian  tahap  transisi  selanjutnya  pola  fertilitas  menjadi  tersebar  ke  seluruh  masyarakat  dan mengarah  pada  konvergensi  tingkat  fertilitas  antara  orang  miskin  dan  tidak  miskin  (Eloundou- Enyegue et al ., 2017).

## Gambar 2. Efek distribusi fertilitas terhadap kemiskinan (Perspektif demografis Kuznets)
Tahap  1  Tingkat  fertilitas  sama-sama  tinggi  untuk  penduduk  miskin  dan  tidak  miskin,  yang menyebabkan  rendahnya  tingkat  pertumbuhan  pendapatan  bagi  kedua  kelompok.  Dalam  tahap transisi  demografis  yang  menengah,  perilaku  pola  fertilitas  dan  teknik  pengendalian  kelahiran menjadi lebih tersebar luas di antara penduduk, yang akhirnya mengarah pada konvergensi tingkat fertilitas  antara  orang  miskin  dan  tidak  miskin.  Selama  proses  ini,  pengaruh  fertilitas  terhadap kemiskinan melalui saluran distribusi menurun hingga menjadi netral kembali pada titik di mana perbedaan fertilitas antara penduduk miskin dan tidak miskin tidak terlihat lagi. Dengan perspektif kurva  kuznets  mengarah  pada  hubungan  bentuk-U  terbalik  antara  kemiskinan  dan  fertilitas (Wietzke, 2020).

## 3. Metodologi Penelitian
Hipotesis  Malthus  -  bahwa  pertumbuhan  penduduk  meningkatkan  kemiskinan  dengan meningkatkan pasokan tenaga kerja pasar dan permintaan pangan, sehingga menekan tingkat upah riil - tidak dapat diuji dengan data mikro yang menunjukkan dampak karakteristik penduduk pada pasokan  tenaga  kerja,  permintaan  pangan,  dan  kemiskinan  setiap  rumah  tangga  (Eastwood  & Lipton, 1999). Penelitian ini menggunakan data sekunder bersifat makro, berupa data time series Indonesia yang bersumber dari World Bank, dan merupakan data tahunan yaitu tahun 1998-2019.
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  STATA  14,  menggunakan  estimasi
Ordinary Least Square (OLS), regresi time series, dijelaskan dengan fungsi sebagai berikut:
ƒ(lpov) = ƒ(cbr,cdr,dr,le,pg,lgdp) , transformasi ekonometrik
lpov = α + β cbr + γ cdr + τ dr + δ le + λpg + ρ lgdp + ε (1)
Dengan  keterangan  sebagai  berikut  lpov  ( poverty )  adalah  angka  kemiskinan  sebagai variable dependent , cbr ( crude birth rate ) adalah angka kelahiran kasar sebagai variable interest , kemudian variable control terdiri dari cdr ( crude death rate ) adalah angka kematian kasar, dr ( dependency ratio ), le ( life expectation ) adalah angka harapan hidup saat lahir, pg ( population growth ) adalah pertumbuhan penduduk, lgdp (GDP) adalah PDRB per kapita dan ε adalah error. Dengan hipotesis awal  angka  kelahiran  kasar  berpengaruh  signifikan  terhadap  angka  kemiskinan  dengan  arah positif,  yaitu  semakin  tinggi  angka  kelahiran  maka  semakin  tinggi  pula  angka  kemiskinan.  Hal yang  sama  untuk variabel  mortalitas,  dependency  ratio,  dan  population  growth .  Namun  arah berkebalikan pada life expectation dan GDP per kapita, semakin meningkat life expectation dan GDP per kapita maka angka kemiskinan akan menurun.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Analisis Deskriptif Tabel 1. Tabel Deskriptif Variabel Ket Mean St.dev Min Max pov Poverty 14.99 4.19 9.4 24.2 cbr CBR 20.59 1.39 17.75 21.89 cdr CDR 6.899 0.43 6.42 7.49 dr Dependency Ratio 51.62 2.67 47.63 57.07 le Life Expectation 68.57 2.12 65.24 71.72 pg Population Growth 1.31 0.08 1.1 1.42 gdp GDP 3045.42 771.38 2071.52 4450.72
Berdasarkan  hasil  olah  data,  didapatkan  angka  kemiskinan  tahun  1998  namun  berhasil mencapai minimum 9,4 dengan angka kemiskinan rata-rata sebesar 14.99. Sedangkan untuk angka kelahiran kasar (CBR) dengan rata-rata 20,59 artinya ada sebanyak terdapat 20 hingga 21 kelahiran per 1000 penduduk. Dan angka kematian kasar (CDR) rata-ratanya 6,89 artinya ada sebanyak 6 hingga 7 kematian per 1000 penduduk. Rasio ketergantungan semakin meningkat dan pada tahun 2012  telah  mencapai  angka  50,13.  Indonesia  telah  memasuki  masa  transisi  demografi  yaitu perubahan perilaku reproduksi yang dialami ketika suatu masyarakat berubah dari keadaan pra-
industri  tradisional  menjadi  struktur  modern  (Coale,  2016).  Dan  harapan  hidup  penduduk Indonesia semakin bertambah menjadi 71,72.
Malthus (1766) berpendapat ketika pertumbuhan penduduk tinggi maka dapat mengakibatkan kondisi lingkungan yang tidak baik dan membuat tingginya angka kematian, namun hal tersebut saat  belum  memperitungkan  kemajuan  teknologi.  Dan  ahli  ekonom  demographer  modern menyatakan teori baru tentang Household Theory of Allocation of Time dan Demand for Children. Meskipun laju pertumbuhan Indonesia tetap bernilai positif yaitu 1,4% tetapi angka fertilitas sudah mulai menurun.

## Analisis Inferensia
Tabel 2. Hasil Regresi dengan Variable Dependen Log Poverty
lpov 1* 2 3 4 5 6 Cbr 0.548 (0.050) 0.388 (0.050) 0.816 (0.041) 0.231 (0.031) 0.004*** (0.024) 0.057* (0.043) Cdr 0.023** (0.345) 0.001*** (0.288) 0.012** (0.248) 0.011** (0.312) 0.000*** (0.782) 0.053* (0.332) dr 0.200 (0.051) 0.001*** (0.027) 0.117 (0.038) le 0.463 (0.282) 0.003*** (0.152) 0.035** (0.115) pg 0.006*** (0.619) 0.003*** (0.620) 0.006*** (0.558) 0.004*** (0.593) 0.123 (0.718) lgdp 0.841 (1.762) 0.389 (1.355) 0.049** (0.732) 0.003*** (0.848) R 2 98.13 97.91 98.06 98.13 92.26 96.29
Ket. *** sig 1%,** sig 5%, *sig 10%
()std. error
Hasil analisis inferensia, terdapat beberapa model yang ditampilkan pada table 2, namun hasil yang  mendekati  hipotesis  awal  adalah  kolom1,  meskipun  kolom  5  dan  kolom  6  pada  variabel interest memiliki p-value dibawah 10% yang artinya berpengaruh signifikan. Namun pada kolom 5 hanya memiliki 2 variabel bebas dan fit model paling kecil diantara yang lain, sedangkan pada kolom  6,  meskipun  variabel  interest  signifikan  namun  arahnya  negatif  sehingga  tidak  sesuai dengan hipotesis awal. Maka dari itu model kolom 1 yang akan dipilih, menjadi model sebagai berikut:
lpov = 24.51 + 0.03 cbr – 0.87 cdr + 0.07 dr – 0.21 le – 1.965 pg – 0.35 lgdp
Angka kelahiran kasar memiliki hubungan positif terhadap angka kemiskinan yaitu jika angka kelahiran kasar naik 1 satuan maka angka kemiskinan akan naik sebesar 3%, sama halnya dengan rasio  ketergantungan, jika mengalami kenaikan  maka angka kemiskinan  akan naik  sebesar 7%. Tetapi untuk angka mortalitas, hasilnya menunjukkan arah negatif, yaitu jika angka kematian kasar bertambah 1 satuan maka angka kemiskinan akan berkurang sebesar 87%. Hal yang sama pada angka  harapan  hidup,  ketika  angka  harapan  hidup  bertambah  1  satuan  maka  angka  kemiskinan akan berkurang sebesar 21%.
Untuk  angka  kematian  kasar,  harapan  hidup  laju  pertumbuhan  dan  GDP,  memiliki  arah negatif  terhadap  kemiskinan.  Bertambahnya  1  satuan  keempat  variabel  tersebut  maka  akan mengurangi angka kemiskinan.

## 5. Kesimpulan dan Implikasi Kebijakan

## Kesimpulan
Beberapa  ciri  negara  yang  berhasil  memerangi  kemiskinan  telah  mendorong  pola pertumbuhan yang memanfaatkan tenaga kerja secara efisien dan telah berinvestasi dalam modal manusia orang miskin, seperti memberi kesempatan pada masyarakat miskin untuk menggunakan aset mereka yang paling melimpah yaitu tenaga kerja, kemudian meningkatkan kesejahteraan dan kapasitas mereka untuk mengambil keuntungan dari kemungkinan yang baru diciptakan (World Bank, 1990). Indonesia dengan pertumbuhan penduduk bernilai positif disertai perubahan struktur usia  penduduk  akibat  adanya  transisi  demografi  yaitu  berkurangnya  angka  kelahiran  kasar  dan angka kematian kasar, dan ditandai dengan meningkatnya angka rasio ketergantungan.
Laju  pertumbuhan  Indonesia  tetap  bernilai  positif  yaitu  1,4%  tetapi  angka  fertilitas  sudah mulai menurun. Namun, terjadi jobless growth, pengangguran meningkat meskipun pertumbuhan

## Implikasi Kebijakan
Pertumbuhan penduduk dapat membuat kondisi tidak baik jika tidak dikelola dengan benar, karena  penduduk  usia  kerja  yang  tidak  memiliki  keahlian  dan  lapangan  pekerjaan.  Meskipun demikian,  angka  kemiskinan  Indonesia  semakin  menurun  sehingga  dalam  mengoptimalkan pertumbuhan penduduk, sangat diperlukan pengembangan kualitas mutu modal manusia. Sumber daya  manusia  yang  berkualitas  dapat  memicu  pertumbuhan  ekonomi  melalui  peningkatan pendapatan per kapita suatu negara (Setiawan, 2018).

## Daftar Pustaka
Ananta, A. (2020). Gagasan Konseptual Prospek Mega-Demografi Menuju Indonesia Emas 2045
(the  Outlook  of  Mega-Demography  Toward  Indonesian  Golden  Era  2045  ). Jurnal Kependudukan Indonesia , 15 (2), 119–132.
Becker,  G.  S.  (1930). A  Treatise  on  the  Family (Enlarged  E).  Harvard  University  Press, Cambridge, Massachusetts.
Coale, A. J. (2016). Pakistan Institute of Development Economics , Islamabad The Demographic Transition Author ( s ): Ansley J . Coale Source : The Pakistan Development Review , Vol . 23 , No . 4 ( Winter 1984 ), pp . 531-552 Published by : Pakistan Institute of Development E . 23 (4), 531–552.
Eastwood, R., & Lipton, M. (1999). The impact of changes in human fertility on poverty. Journal of Development Studies , 36 (1), 1–30. https://doi.org/10.1080/00220389908422609
Eloundou-Enyegue,  P.,  Giroux,  S.,  &  Tenikue,  M.  (2017).  African  Transitions  and  Fertility Inequality: A Demographic Kuznets Hypothesis. Population and Development Review , 43 , 59–83. https://doi.org/10.1111/padr.12034
Lee, R. D., & Reher, D. S. (2011). Demographic Transition and Its Consequences. In Growing Old in Egypt (Vol. 37). https://doi.org/10.5743/cairo/9789774164552.003.0002
Lewis, B. D. (2012). The Impact of Demographic Change and Urbanization on Economic Growth in Indonesia. SSRN Electronic Journal , 65 . https://doi.org/10.2139/ssrn.1639746
McNicoll,  G.  (2011).  Achievers  and  Laggards  in  Demographic  Transition:  A  Comparison  of Indonesia  and  Nigeria. Population  and  Development  Review , 37 (SUPPL.  1),  191–214.
https://doi.org/10.1111/j.1728-4457.2011.00384.x
Monkkonen,  P.  (2012).  Demographic  Transition,  Economic  Crisis  and  the  Housing  Deficit  in Indonesia. University of California, Los Angeles (UCLA) . http://ssrn.com/abstract=1991853
1
Rusdianasari, F., Komariyah, S., & Adenan, M. (2019). Does demographic transition contribute to economic  development?  Case  studi  in  Indonesia. International  Journal  of  Scientific  and Technology Research , 8 (9), 2293–2300.
Setiawan,  S.  A.  (2018).  Mengoptimalkan  Bonus  Demografi  untuk  Mengurangi  Tingkat
Kemiskinan di Indonesia. Jurnal Analis Kebijakan , 2 (2), 11–23.
Studies, S. P., Nov, N., & Kirkt, D. (1996). Demographic Transition Theory Author ( s ): Dudley Kirk Committee Stable URL : http://www.jstor.com/stable/2174639 Demographic Transition Theory * . 50 (3), 361–387.
Wietzke,  F.  B.  (2020).  Poverty,  Inequality,  and  Fertility:  The  Contribution  of  Demographic Change  to  Global  Poverty  Reduction. Population  and  Development  Review , 46 (1),  65–99. https://doi.org/10.1111/padr.12317