Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia
Address: Gedung EKP, FEB USK, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265

## ANALISIS KEMISKINAN DENGAN PENDEKATAN MULTIDIMENSI DI JAWA BARAT

## Abstract
This  paper  attempts  different  approaches  to analyzing  poverty  in  West  Java.  The  aim  is  to provide an alternative multidimensional measurement  of  poverty  using  Alkire-Foster methods  based  on  5  dimensions,  namely  health, education,  standard  of  living,  employment  and wealth.  We  estimated  multidimensional  poverty index  (MPI)  and  identified  the  poor  using  the SUSENAS 2020. We constructed the MPI using 19 indicators pertaining to 5 valuable dimensions of well-being.  We  find  that  23%  of  populations  fall below the poverty line. Another interesting result is multidimensional poverty is significantly higher in rural than in urban areas. In 2020, two-thirds of  the  multidimensional  poor  people  live  within rural  areas.  Indicators  having  the  highest contribution  on  MPI  respectively  are  years  of schooling, informal job, and health insurance.

## Gedung EKP, Prodi Ekonomi Pembangunan
FEB USK Kopelma Darussalam, Banda Aceh, Indonesia - 23111 Telp/Fax: (0651) 7551265 Email: ekapi.ekp@feb.usk.ac.id
©2023 FEB USK. All rights reserved.
Dwirani Puspa Artha 1 1 Departemen Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Negeri Padang Email: dwiranipuspa@fe.unp.ac.id

## Misdawita 2
Departemen Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Riau E-mail: misdawita@lecturer.unri.ac.id

## Keywords:
Kemiskinan multidimensi, pendidikan, kesehatan, pekerjaan, kesehatan

## INFORMASI ARTIKEL
Dikirim: April 2023 Diterima setelah revisi: Mei 2023 Diterima: Mei 2023 Dipublikasi: Mei 2023
1 Dwirani Puspa Artha (*) adalah corresponding author

## 1. Pendahuluan
Definisi kemiskinan terus berkembang menyesuaikan kebutuhan manusia dan perkembangan zaman. Kemiskinan harus dianggap sebagai kegagalan untuk mencapai batas minimum dari aspek kebutuhan  moneter  dan  non-moneter  (Bourguignon  &  Chakravarty,  2002).  Pengukuran kemiskinan  harus  mencakup  kebutuhan  dasar  untuk  kehidupan  manusia  seperti  kesehatan  dan pendidikan  (Tsui,  2002).  Kemiskinan  tidak  hanya  dilihat  dari  pendapatan  rendah.  Pendapatan adalah  alat  untuk  mencapai  kesejahteraan  tetapi  bukan  tujuan  akhir  dari  kehidupan  manusia. Pengukuran  kemiskinan  yang  didasarkan  pada  pendapatan  atau  konsumsi  (aspek  moneter)  saja tidak cukup untuk menggambarkan kemiskinan (Tsui, 2002; Naveed & Tanweer-ul-islam, 2011; Artha  &  Dartanto,  2018).  Oleh  karena  itu  kemiskinan  harus  dijelaskan  dengan  pendekatan multidimensi.  Pendekatan  yang  paling  dikenal  adalah  metode  Alkire  dan  Foster  (2007)  dimana kemiskinan dilihat dari dimensi kesehatan, pendidikan, dan standar hidup.
Pengukuran  kemiskinan  moneter  memiliki  beberapa  kelemahan.  Pertama,  pengukuran mengasumsikan bahwa pasar ada untuk semua kebutuhan dan harga mencerminkan bobot utilitas semua  individu  dalam  pengaturan  tertentu  yang  ditetapkan  untuk  kebutuhan-kebutuhan  ini. Memang  benar  bahwa  orang  berpenghasilan  tinggi  dapat  meningkatkan  kebutuhannya,  tetapi beberapa  aspek  tidak  selalu  dapat  dipenuhi  seperti  barang  publik.  Oleh  karena  itu  kemiskinan seharusnya tidak hanya tentang nilai  moneter, tetapi  juga tentang kebutuhan dan kualitas hidup masyarakat. Kelemahan lain dari pengukuran kemiskinan moneter adalah tidak ada jaminan bahwa rumah  tangga  dengan  pendapatan  di  atas  garis  kemiskinan  akan  benar-benar  mengalokasikan pendapatannya  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar  minimum.  Rumah  tangga  tersebut  dapat terdeprivasi  dalam  beberapa  kebutuhan  dasar  meskipun  tergolong  ke  dalam  kelompok  rumah tangga yang berpenghasilan tidak miskin. Dengan demikian kemiskinan harus dilihat dari berbagai dimensi tidak hanya sekedar pendapatan atau aspek moneter.
Penelitian tentang kemiskinan multidimensi telah berkembang pesat sejak munculnya indeks kemiskinan  multidimensional  (MPI)  dalam human  development  report oleh United  Nations Development Programme (UNDP) tahun 2010. Metode multidimensi yang paling dikenal adalah metode  yang  dicetuskan  oleh  Alkire-Foster.  Tahun  2022,  35  negara  telah  menggunakan  MPI sebagai  salah  satu  ukuran  kemiskinan  resmi  di  negaranya,  seperti:  Meksiko,  Bhutan,  Vietnam, Chili, El Salvador, India. Namun sayangnya Indonesia belum termasuk ke dalam negera-negara tersebut.  Ukuran  kemiskinan  resmi  di  Indonesia  masih  berupa  kemiskinan  berbasis  konsumsi (moneter). Kemiskinan didefinisikan sebagai  kegagalan untuk  mencapai  tingkat  konsumsi  yang diperlukan  untuk  memenuhi  sekelompok  kebutuhan  pokok  makanan  dan  bukan  makanan.
Pengukuran kemiskinan ini tidak dapat menggambarkan deprivasi ganda dari orang miskin. Oleh karena  itu,  penting  untuk  menggunakan  pengukuran  kemiskinan  multidimensi  untuk menyempurnakan  pengukuran  kemiskinan  yang  ada  di  Indonesia.  Jawa  Barat  sebagai  provinsi dengan jumlah penduduk terbanyak merupakan penyumbang kedua terbesar terhadap penduduk miskin  di  Indonesia.  Dari  data  publikasi  BPS  terbaru  (2023),  penduduk  miskin  di  Jawa  Barat hampir mencapai 4 juta jiwa (15% total penduduk miskin). Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk  menganalisis  kemiskinan  multidimensi  di  Jawa  Barat  tahun  2020  menggunakan  metode Alkire-Foster yang sedikit  dimodifikasi  dengan menambahkan dimensi  baru dalam penyusunan MPI yaitu dimensi pekerjaan dan kekayaan. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan alternatif analisis kemiskinan dengan pendekatan yang berbeda dengan ukuran kemiskinan yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS). Penelitian ini mencoba menggabungkan variabel moneter dan non-moneter dalam pengukuran kemiskinan.

## 2. Tinjauan Teoritis
Amartya  Sen  (1976)  menyusun  kerangka  kerja  untuk  mengukur  kemiskinan  menjadi  tiga tahap:  (1) memilih  dimensi  dimana kemiskinan akan dinilai, (2) mengidentifikasi  orang miskin dengan memilih batasan untuk setiap dimensi untuk membedakan orang miskin dan tidak, dan (3) menjumlahkan  hasilnya  dengan  indeks  kemiskinan  yang  sesuai.  Perbedaan  utama  antara pengukuran  kemiskinan  satu  dimensi  dan  multidimensi  adalah  pengklasifikasian  batas  untuk menentukan apakah seseorang itu miskin atau tidak. Pengukuran  satu dimensi cukup sederhana dalam  menerapkan  garis  kemiskinan.  Individu  dikategorikan  ke  dalam  kelompok  miskin  jika pendapatan  atau  pengeluaran  di  bawah  garis  kemiskinan.  Sedangkan  pengukuran  kemiskinan multidimensi memiliki seperangkat dimensi sehingga diperlukan dual cut-off (garis kemiskinan ganda)  dimana  garis  kemiskinan  pertama  digunakan  untuk  mengecek  deprivasi  pada  masing- masing dimensi atau indikator dan garis kedua menentukan seseorang miskin multidimensi.
Langkah  krusial  dalam  pengukuran  ini  adalah  menentukan  jumlah  minimum  deprivasi dimensi pada garis kedua. Ada dua pendekatan ekstrem: 1) pendekatan serikat mengidentifikasi miskin jika deprivasi setidaknya di satu dimensi, 2) pendekatan persimpangan mengidentifikasi miskin jika deprivasi di semua dimensi. Namun penentuannya akan sulit jika dimensi yang dipilih terdiri  dari  beberapa  indikator.  Selain  itu,  jika  jumlah  dimensinya  besar,  pendekatan  serikat seringkali  mengidentifikasi  sebagian  besar  penduduk  adalah  miskin  (Alkire  dan  Foster,  2007). Kemudian Alkire dan Foster (2007) menyarankan pendekatan baru dengan menggunakan sistem pembobotan. Sistem ini menetapkan bobot yang sama untuk setiap dimensi dan setiap indikator
dalam dimensi yang sama, di mana rentang bobot total antara 0 - 1. Keunggulan metode ini adalah pendekatan  identifikasi  dapat  diterapkan  pada  variabel  ordinal  dan  peka  terhadap  distribusi deprivasi bersama (Alkire dan Foster, 2011).
Dalam  perhitungan  kemiskinan  multidimensi,  tahapan  awal  yang  harus  dilakukan  adalah memilih  dimensi  dan  indikator  kemiskinan  multidimensi.  Perhitungan  MPI  versi  Alkire-Foster memiliki  tiga  dimensi:  pendidikan,  kesehatan,  dan  standar  hidup.  Setiap  dimensi  terdiri  dari beberapa indikator, masing-masing  dua indikator untuk  dimensi  kesehatan dan pendidikan, dan enam  indikator  untuk  dimensi  standar  hidup.  Indikator-indikator  dari  dimensi  kesehatan  adalah gizi  dan  kematian  anak.  Kedua  indikator  ini  menggambarkan  kebutuhan  kesehatan  dasar  yang harus  dipenuhi  oleh  setiap  rumah  tangga.  Pendidikan  memiliki  dua  indikator:  tahun  bersekolah dan  partisipasi  sekolah  untuk  semua  anak  usia  sekolah.  Kedua  indikator  pendidikan  ini  hanya menangkap  akses  rumah  tangga  ke  pendidikan,  belum  terhadap  kualitas  pendidikan  itu  sendiri. Standar hidup memiliki enam indikator: bahan bakar memasak bersih, sanitasi layak, air minum bersih, listrik, lantai, dan kepemilikan beberapa barang konsumsi (radio, televisi, telepon, sepeda, sepeda motor, mobil, truk, dan kulkas).

## Gambar 1. Dimensi dan Indikator MPI Alkire-Foster
Sumber: Laporan Pembangunan Manusia UNDP (2010)

## 3. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  Indonesia  (Susenas) Provinsi Jawa Barat tahun 2020 yang terdiri atas 18 kabupaten dan 9 kota. Data ini didapatkan dari Badan Pusat Statistik (BPS) dengan sampel 87.021 individu yang merepresentasikan 49.736.554 penduduk. Data Susenas dihasilkan dengan dua jenis desain pertanyaan. Tipe pertanyaan pertama mencari  informasi  rumah  tangga,  tipe  kedua  mencari  informasi  individu.  Penelitian  ini
Kesehatan •Gizi •Kematian Anak Pendidikan •Tahun Sekolah •Partisipasi Sekolah Standar Hidup •Bahan Bakar Memasak •Toilet •Air Bersih •Listrik •Lantai
•Aset
menggunakan unit analisis individu.
Dalam  perhitungan  kemiskinan  multidimensi,  tahapan  awal  yang  harus  dilakukan  adalah memilih  dimensi  dan  indikator  kemiskinan  multidimensi.  Pemilihan  dimensi  dan  indikator  ini dilakukan dengan beberapa cara (Alkire & Foster, 2010):
1. Literatur yang muncul dari latihan partisipatif yang melibatkan perwakilan kelompok peserta sebagai agen reflektif dalam membuat pertimbangan nilai untuk memilih kemampuan focus
2. Beberapa  konsensus  abadi,  terutama  seputar  hak  asasi  manusia  dan  tujuan  pembangunan milenium (MDGs)
3. Berbasis teori, seperti dalam banyak catatan filosofis atau psikologis tentang kebutuhan dasar, nilai universal, hak asasi manusia, dan seterusnya
4. Berdasarkan ketersediaan data yang ada, kendala yang sering ditemui dalam pemilihan data adalah ada atau tidaknya data.
Berdasarkan alasan di atas, penelitian ini menggunakan lima dimensi yakni: 1) kesehatan, 2) pendidikan, 3) standar hidup, 4) pekerjaan, dan 5) kekayaan. Tiga dimensi pertama mengikuti MPI global  berdasarkan  Alkire-Foster,  sedangkan  dimensi  keempat  dan  kelima  adalah  dimensi  baru yang  ditambahkan  berdasarkan  studi-studi  MPI  sebelumnya.  Setelah  pemilihan  dimensi  dan indikator, tahap selanjutnya adalah pemilihan Batasan atau cut-off pertama untuk masing-masing indikator. Cut-off yang  digunakan  dalam  studi  ini  disesuaikan  dengan  ketersediaan  data  dan kebijakan  nasional,  sehingga  sedikit  berbeda  dengan  standar  MPI  global  yang  digunakan  oleh Alkire-Foster atau penelitian-penelitian MPI sebelumnya.
Dimensi  pertama  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dimensi  kesehatan.  Dimensi kesehatan  mengikuti  dimensi  yang  digunakan  oleh  Alkire-Foster  namun  indikator  yang  ada  di dalam dimensi semuanya berbeda. Indikator yang termasuk ke dalam dimensi kesehatan:

## 1. Indikator penolong persalinan
Indikator  penolong  persalinan  digunakan  sebagai  proksi  terhadap  indikator  angka  kematian anak (khususnya angka kematian neonatal) dalam indikator kesehatan Alkire-Foster karena data tidak  tersedia  dalam  Susenas.  Di  samping  itu,  indikator  ini  dipilih  mengikuti  penelitian penelitian MPI yang dilakukan oleh Perkumpulan Prakarsa (2015), Yusuf & Sumner (2016), dan  sejalan  dengan  tujuan  pembangunan  berkelanjutan  (SDG)  nomor  3.2  yakni  mengakhiri kematian bayi baru lahir dan anak di bawah usia 5 tahun pada tahun 2030 dan SDG nomor 3.1 yakni mengurangi angka kematian ibu saat melahirkan pada tahun 2030. Salah satu upaya yang harus dilakukan untuk mencegah kematian ibu dan anak adalah penanganan proses melahirkan yang  baik  yakni  dibantu  oleh  tenaga  medis  yang  berlisensi.  Oleh  karena  itu  batasan  yang
1. Kesehatan Penolong Persalinan Kondisi Kesehatan Jaminan Kesehatan 2. Pendidikan Partisipasi Sekolah
Melek Huruf Tahun
Sekolah 3. Standar Hidup
Sanitasi Air Bersih Listrik Bahan Bakar Memasak Kondisi Rumah Kepadatan
Rumah
4. Kekayaan Pengeluaran Kepemilikan HP/Telpon Kepemilikan Rumah Kepemilikan Barang 5. Pekerjaan Pengangguran Pekerjaan Informal
Jam Kerja
digunakan  untuk  indikator  penolong  persalinan  adalah  persalinan  wajib  dibantu  oleh  tenaga medis profesional seperti dokter, bidan, perawat, dsb.

## 2. Indikator jaminan kesehatan
Indikator  jaminan  kesehatan  dipilih  berdasarkan  target  Indonesia  untuk  mencapai Universal Health  Coverage (UHC)  pada  tahun  2020  &  SDG  nomor  3.8  yakni  mencapai  cakupan kesehatan  universal  untuk  semua  orang  dan  berdasarkan  studi  MPI  yang  dilakukan  oleh Whardana (2010) dan Artha & Dartanto (2018). Batasan yang ditetapkan untuk indikator ini adalah setiap individu memiliki jaminan kesehatan yang memastikan saat mereka sakit dapat mengakses fasilitas kesehatan baik itu melalui asuransi pribadi, asuransi dari kantor maupun jaminan kesehatan dari pemerintah.
3. Kondisi Kesehatan
Indikator ini dipilih berdasarkan penelitian MPI sebelumnya di Indonesia (Artha & Dartanto, 2018) yang mencerminkan kondisi kesehatan anggota, sehat atau tidak. Kondisi Kesehatan yang menganggu  aktifitas  akan  menyebabkan  penurunan  produktivitas  dalam  bekerja  maupun mengganggu  konsentrasi  belajar  pada  pelajar.  Batasan  yang  ditetapkan  untuk  indikator  ini adalah  kondisi  Kesehatan  yang  baik  yakni  tidak  mengalami  sakit  yang  gangguan  aktifitas sehari-hari.
Gambar 2. Dimensi dan Indikator MPI yang digunakan
Sumber: Kompilasi penulis
Dimensi kedua yang digunakan dalam  penelitian ini adalah  dimensi  pendidikan, yang juga sama dengan dimensi yang digunakan oleh Alkire-Foster. Dua indikator dalam dimensi pendidikan yakni partisipasi sekolah dan tahun sekolah serupa dengan indikator yang digunakan dalam MPI Alkire-Foster. Namun, batasan untuk kedua indikator tersebut dimodifikasi untuk menyesuaikan dengan  program  wajib  belajar  9  tahun  di  Indonesia.  Kedua  indikator  tersebut  digunakan  untuk memastikan akses terhadap sekolah didapatkan oleh semua anak dan sejalan dengan SDG nomor 4.1  yakni  menjamin  terselesaikannya  pendidikan  dasar  dan  menengah.  Indikator  partisipasi sekolah digunakan untuk menunjukkan apakah anak-anak usia sekolah terpapar pada lingkungan belajar atau tidak (Alkire & Santos, 2010) sehingga Batasan yang digunakan adalah setiap anak usia  sekolah  wajib  bersekolah.  Indikator  tahun  sekolah  digunakan  untuk  memastikan  bahwa seluruh warga negara Indonesia menyelesaikan pendidikan minimal sekolah menengah pertama (SMP) sehingga batasan yang digunakan adalah penduduk usia 18 ke atas wajib menyelesaikan pendidikan minimal sekolah menengah pertama.
Selain kedua indikator di atas, penelitian ini menambahkan satu indikator lain pada dimensi pendidikan, yaitu indikator buta huruf pada orang dewasa. Indikator tahun sekolah dan indikator buta huruf pada orang dewasa digunakan untuk melihat kualitas pendidikan di Indonesia. Indikator ini  mendukung  SDG  nomor  4.6  yakni  mencapai  literasi  dan  numerasi  dan  memastikan  bahwa semua pemuda dan sebagian besar orang dewasa, mencapai literasi dan numerasi pada tahun 2030. Indikator buta huruf juga dipilih berdasarkan beberapa penelitian tentang MPI di Indonesia yang dilakukan  oleh  Whardana  (2010),  Perkumpulan  Prakarsa  (2015),  Hanandita  &  Tampubolon (2015), dan Artha & Dartanto (2018). Batasan yang digunakan untuk indikator buta huruf adalah bisa membaca dan menulis untuk penduduk berusia 18 tahun ke atas.
Dimensi ketiga yang digunakan adalah dimensi standar hidup. Sebagian besar indikator yang digunakan di dalam dimensi standar hidup serupa dengan indikator Alkire-Foster namun batasan untuk  indikator-indikator  disesuaikan  dengan  target  nasional  Indonesia  dan  target  SDGs. Perbedaan lain adalah tidak ada indikator kepemilikan barang karena indikator ini dipindahkan ke dimensi  baru  dan  sebagai  penggantinya  studi  ini  menambahkan  indikator  baru  yakni  indikator kepadatan  rumah.  Enam  indikator  yang  terdapat  dalam  dimensi  standar  hidup  adalah  sebagai berikut:
1. Indikator Listrik. Listrik sangat penting dalam keberlangsungan hidup dan aktifitas manusia. SDG nomor 7.1 menyatakan bahwa  menjamin akses universal  terhadap layanan energi yang terjangkau,  andal,  dan  modern  pada  tahun  2030.  Indikator  sumber  penerangan  adalah  satu- satunya yang memiliki batasan yang sama dengan Alkire-Foster, yakni rumah memiliki aliran
listrik baik dari listrik produksi negara maupun listrik produksi mandiri.
2. Indikator sanitasi. Sanitasi yang layak merupakan salah satu tujuan Pembangunan berkelanjutan (SGD nomor 6.2) yakni mencapai akses terhadap sanitasi dan kebersihan yang memadai dan merata  bagi  semua  orang  dan  mengakhiri  kebiasaan  buang  air  besar  sembarangan,  dengan memberikan perhatian khusus pada kebutuhan perempuan dan anak perempuan serta mereka yang  berada  dalam  situasi  rentan.    Pada  tahun  2030.  Batasan  untuk  indikator  sanitasi  yang digunakan  telah  disesuaikan  dengan  kriteria  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  mengenai  standar toilet yang memadai adalah toilet pribadi yang berbentuk toilet leher angsa atau plengsengan. 3. Indikator air minum bersih. Batasan untuk indikator air minum bersih juga disesuaikan dengan kriteria BPS mengenai sumber air aman. Air minum dianggap bersih jika sumbernya tergolong aman. Sumber air minum dianggap tidak aman jika berupa sumur/mata air tidak terlindung, air hujan,  sungai,  dan  sumber  lain  yang  tidak  terlindungi  terletak  <  10m  dari  saluran  air limbah/septic tank, tempat pembuangan sampah, atau tempat penampungan sampah.
4. Indikator bahan bakar memasak. Pada indikator bahan bakar memasak, serupa dengan Alkire- Foster, masyarakat dikategorikan terdeprivasi atau tidak memenuhi standar jika menggunakan bahan bakar memasak tradisional (kayu, arang, atau kotoran ternak). Kemudian karena target bahan  bakar  memasak  Indonesia  yang  beralih  dari  minyak  tanah  ke  gas,  maka  penggunaan minyak tanah sebagai bahan bakar memasak juga akan dianggap tidak memenuhi standar.
5. Indikator kondisi  rumah. Kondisi  rumah merupakan indikator perluasan  dari indikator lantai yang digunakan oleh Alkire-Foster. Kondisi rumah yang harus memenuhi standar tidak hanya melihat kondisi lantai saja, tetapi juga menggunakan kondisi atap dan dinding.
6. Indikator  kepadatan  rumah.  Tingginya  tingkat  kepadatan  rumah  tangga  dapat  menghasilkan stres  yang  berujung  pada  penyakit  (Gray,  2001).  Berdasarkan  Undang-Undang  Menteri Permukiman dan Prasarana Wilayah Nomor: 403/KPTS/M/2002, standar luas rumah minimum adalah 9m 2 per anggota rumah tangga.
Dimensi keempat adalah dimensi pekerjaan. Dimensi pekerjaan dipilih karena lapangan kerja merupakan sumber pendapatan utama dan berperan dalam menentukan kesejahteraan masyarakat. Pekerjaan yang stabil dan layak dapat meningkatkan kondisi masyarakat di dimensi lain sehingga tidak  menjadi  miskin.  Ketiga  dimensi  tersebut  didasarkan  pada  Yusuf  &  Sumner  (2016),  yaitu pengangguran,  status  pekerjaan,  dan  setengah  pengangguran.  Dimensi  ini  juga  sejalan  dengan SDG  nomor  8  yakni  mendorong  pertumbuhan  ekonomi  yang  berkelanjutan,  inklusif  dan berkelanjutan, lapangan kerja yang penuh dan produktif, serta pekerjaan yang layak untuk semua.
Dimensi  terakhir  adalah  dimensi  kekayaan.  Dimensi  kekayaan  dipilih  karena  merupakan dimensi penting dari kesejahteraan materi dan memberikan individu kendali atas berbagai barang dan jasa serta peluang untuk meningkatkan kemampuan berharga mereka (Naveed-ul-Islam dan Tanweer, 2011). Studi ini memasukkan empat indikator ke dalam dimensi kekayaan:
1. Pengeluaran.  Indikator  ini  dipilih  berdasarkan  studi  MPI  sebelumnya  (Naveed-ul-Islam  dan Tanweer, 2011; Awan, Waqas, dan Aslam, 2011) dan sejalan dengan SDG nomor 1 & 2 yakni mengakhiri kemiskinan dan kelaparan.
2. Kepemilikan  rumah.  Kepemilikan  rumah  dipilih  karena  dianggap  penting  sebagai  salah  satu penghidupan  pokok  masyarakat  (papan)  dan  digunakan  sebagai  representasi  aset  dasar  yang penting.
3. Kepemilikan  telepon.  Indikator  ini  dipilih  karena  akses  terhadap  informasi  merupakan  hak dasar manusia untuk meningkatkan kualitas hidupnya (Narayan et al, 1999) dan sejalan dengan SDG nomor 17.
4. Kepemilikan  aset.  Awalnya  indikator  ini  berada  dalam  dimensi  standar  hidup  versi  Alkire- Foster. Kepemilikan aset menunjukkan stok  kekayaan. Ada delapan aset  rumah tangga  yang digunakan  sebagai  indikator  kesejahteraan  rumah  tangga:  TV,  AC,  pemanas,  kulkas,  mobil, perahu, sepeda, dan sepeda motor.
Tahapan  berikutnya  adalah  penentuan  nilai  bobot  untuk  masing-masing  dimensi  dan  indikator yang ada. Pembobotan untuk dimensi dan indikator mengikuti standar Alkire-Foster yakni bobot yang  merata  untuk  setiap  dimensi  dan  setiap  indikator  di  dalam  dimensi  yang  sama  sehingga didapatkan  nilai  bobot  yang  sama  yakni  1/5  untuk  kelima  dimensi.  Dan  bobot  untuk  setiap indikator di dalam dimensi yang sama bernilai sama juga. Berikut tabel 1 berisikan rincian dimensi dan indikator dalam penelitian ini serta bobot dan penjabaran batas deprivasi tiap-tiap indikator.
Tabel 1. Ringkasan pemilihan dimensi, indikator, dan cut-off
Dimensi Indikator Terdeprivasi jika Kesehatan (1/5) Penolong Persalinan (1/15) Proses persalinan dalam Rumah tangga tidak dibantu oleh tenaga medis Kondisi Kesehatan (1/15) Anggota Rumah tangga mengalami gangguan kesehatan yang mengganggu kegiatan sehari-hari Jaminan Kesehatan (1/15) Rumah tangga tidak memiliki jaminan kesehatan Pendidikan (1/5) Partisipasi Sekolah (1/15) Rumah tangga memiliki anak usia sekolah yang tidak bersekolah Melek Huruf (1/15) Rumah tangga memiliki anggota yang buta huruf Tahun Sekolah (1/15) Rumah tangga memiliki anggota usia dewa yang tidak tamat SMP Sanitasi (1/30) Rumah tidak dilengkapi kamar mandi pribadi Air Bersih (1/30) Sumber air minum Rumah tangga tidak sesuai standar BPS
Standar Hidup (1/5) Listrik (1/30) Rumah tidak memiliki listrik Bahan Bakar Memasak (1/30) Rumah tangga memasak tidak dengan gas/listrik Kondisi Rumah (1/30) Kondisi atap/lantai/atap rumah tidak memadai Kepadatan Rumah (1/30) Luas rumah/jumlah anggota rumah tangga<=15.32 Kekayaan (1/5) Pengeluaran (1/20) Pengeluaran rumah tangga<garis kemiskinan (BPS) Kepemilikan Rumah (1/20) Rumah bukan milik sendiri/rumah dinas Kepemilikan Telepon/HP (1/20) Rumah tangga tidak memiliki telepon/HP Kepemilikan Barang (1/20) Rumah tangga tidak memiliki kendaraan (mobil/kapal/motor/sepeda) dan salah satu dari barang (tv/ac/pemanas/kulkas) Pekerjaan (1/5) Pengangguran (1/15) Ada anggota Rumah tangga dewasa sedang mencari kerja Pekerjaan Informal (1/15) Ada anggota Rumah tangga bekerja informal Jam Kerja (1/15) Ada anggota Rumah tangga bekerja kurang dari 35 jam/minggu
Sumber: Kompilasi penulis
Tahapan  selanjutnya  dalam  perhitungan  MPI  adalah  menetapkan  garis  kemiskinan multidimensi  yakni  batasan  akhir  yang  menentukan  seseorang  miskin  secara  multimensi  atau tidak. Studi ini menggunakan batasan yang sama dengan Alkire-Foster yakni 33%. Semua individu yang berada di bawah batas dinyatakan miskin multidimensi.
Tiga  tahapan  akhir  adalah  menghitung  persentase  penduduk  miskin  multidimensi  (H), menghitung  rata-rata  proporsi  deprivasi  yang  dialami  penduduk  miskin  (A),  dan  menghitung indeks kemiskinan multidimensi (MPI). Persentase penduduk miskin (H) atau dikenal juga dengan angka kemiskinan multidimensi dihitung dengan membagi jumlah penduduk yang dikategorikan miskin multidimensi terhadap jumlah total penduduk.
𝐻 = 𝑞 𝑘 𝑛 ;  q k = ∑ p k n i=1
Dimana 𝑞 𝑘 : jumlah penduduk yang teridentifikasi miskin berdasarkan batas k; p k : penduduk miskin multidimensi ke k; dan n: jumlah penduduk.
Rata-rata porsi deprivasi pada masyarakat miskin (A) dihitung dengan:
A = 1 q k d ∑ c i p k n i=1
Dimana 𝑑 :  jumlah  dimensi; c i :  bobot  tiap  indikator  yang  terdeprivasi;  dan p k :  penduduk miskin  multidimensi  ke  k.  Rata-rata  porsi  deprivasi  pada  masyarakat  miskin  (A)  mewakili intensitas  kemiskinan  multidimensi  pada  masyarakat  –  distribusi  gabungan  dari  deprivasi  yang dialami oleh penduduk miskin multidimensi.
Metode Alkire dan Foster (2007) mengintegrasikan persentase penduduk miskin (H) dan rata- rata  porsi  deprivasi  di  kalangan  masyarakat  miskin  (A)  untuk  memperoleh  indeksi  kemiskinan multidimensi (MPI):
𝑀𝑃𝐼 = H A = 1 nd ∑ c i p k n i=1
4. Hasil dan Pembahasan
Analisa  kemiskinan  dengan  pendekatan  multidimensi  menghasilkan  tiga  nilai  yakni persentase  penduduk  miskin  ( Headcount  Ratio /H),  intensitas  kemiskinan  yakni  rata-rata dimensi/indikator  yang  terdeprivasi  yang  dialami  oleh  penduduk  miskin  (A),  dan  indeks kemiskinan multidimensi (MPI). Gambaran umum ukuran kemiskinan multidimensi Provinsi Jawa Barat tahun 2020 disajikan pada gambar 3 di bawah ini:

## Gambar 3.  Kemiskinan Multidimensi Jawa Barat menurut Klasifikasi Daerah
Sumber: hasil olah data Susenas 2020
Jumlah  penduduk  miskin  multimensi  di  Jawa  Barat  mencapai  11,8  juta  jiwa.  Angka kemiskinan multidimensi (H) atau persentase penduduk yang tergolong ke dalam kelompok miskin secara  multidimensi  mencapai  23,85  persen.  Intensitas  kemiskinan  (A)  mencerminkan  rata-rata proporsi  deprivasi  yang  dialami  penduduk  miskin  dan  nilainya  mencapai  39,57  persen.  Hal  ini menunjukkan bahwa rata-rata penduduk miskin terdeprivasi pada 7 hingga 8 indikator dari total 19  indikator.  MPI  merupakan  hasil  perkalian  antara  angka  kemiskinan  multidimensi  (H)  dan intensitas  kemiskinan  (A)  menghasilkan  nilai  9,44  persen.  Jika  dibandingkan  dengan  angka kemiskinan yang dirilis oleh Badan Pusat  Statistik (BPS), angka kemiskinan multidimensi jauh lebih tinggi dari pada angka kemiskinan standar, lebih dari dua kali lipatnya.
Perbandingan  komponen  kemiskinan  multidimensi  di  daerah  pedesaan  dan  perkotaan menunjukkan nilai yang signifikan. Angka kemiskinan multidimensi (H) di perdesaan jauh lebih tinggi dibandingkan wilayah perkotaan. Angka kemiskinan (H) di perdesaan mencapai 36,1 persen sedangkan di perkotaan hanya 20,12 persen. Selain itu intensitas kemiskinan multidimensi (A) di
0% 20% 40% 60% H A MPI Jawa Barat Perkotaan Perdesaan
pedesaan juga sedikit lebih tinggi yang intensitas kemiskinan multidimensi (A) di pedesaan lebih besar dan parah dibandingkan perkotaan. Hal ini berarti bahwa indeks kemiskinan multidimensi (MPI) di pedesaan (14,55 persen) juga lebih tinggi dibandingkan dengan wilayah perkotaan (7,88 persen).
Kemudian  jika  dilihat  berdasarkan  kota  dan  kabupaten  di  Jawa  Barat,  tiga  daerah  dengan angka kemiskinan multidimensi (H) dan intensitas kemiskinan multidimensi (A) tertinggi adalah Kabupaten Garut, Kabupaten Tasikmalaya, dan Kabupaten Cianjur. Dan daerah-daerah ini jugalah yang  mendapatkan  nilai  MPI  tiga  tertinggi.  Selanjutnya  tiga  daerah  dengan  angka  kemiskinan terendah adalah  Kota Depok (7,19 persen), Kota  Bekasi  (8,02  persen), dan Kota Banjar  (11,78 persen). Berdasarkan nilai intensitas kemiskinan (A), yang memiliki nilai terendah adalah Kota Bogor (37,24 persen), Kabupaten Pangandaran (37,34 persen), dan Kota Banjar (37,43 persen).
Persentase  penduduk  yang  terdeprivasi  di  tiap  indikator  terlihat  pada  gambar  5.  Persentase penduduk yang terdeprivasi  tertinggi  tercatat pada indikator air bersih sebesar 68 persen, tahun sekolah  sebesar  60  persen,  pekerjaan  informal  sebesar  53  persen,  kepadatan  rumah  sebesar  50 persen, dan jaminan kesehatan sebesar 50 persen. Gambar 6 menunjukkan kontribusi indikator dan dimensi terhadap MPI di Jawa Barat tahun 2020. Kontribusi indikator terhadap MPI didominasi oleh tahun sekolah (15 persen), pekerjaan informal (14 persen), jaminan Kesehatan (13 persen), dan kondisi kesehatan (11 persen). Dua dari indikator tersebut terdapat pada dimensi kesehatan, dimana  kontribusi  dimensi  kesehatan  terhadap  MPI  mencapai  24  persen  menduduki  rangking kedua  setelah  dimensi  pekerjaan  sebesar  25  persen.  Hasil  ini  mengindikasikan  bahwa  dimensi pekerjaan  dan  kesehatan  merupakan  permasalahan  yang  menjadi  prioritas  dalam  memberantas kemiskinan di Jawa Barat.

## Gambar 4.  Kemiskinan Multidimensi Jawa Barat Berdasarkan Wilayah Administrasi
0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% KA B G A R UT

## KA B T A SIK M A LAY A

## KA B C IA N JUR
KA B IN D R A M A YU
KA B S UKA B U M I

## KA B C IR EB O N

## KA B K UN ING A N

## KA B C IA M IS
KA B B A N D U N G …

## KA B B O G O R

## KA B P URW A KA R TA

## KA B S UB A N G

## KA B M A JA LENG K A

## KA B S UM ED A N G

## KA B B A N D U N G

## KO TA T A SIK M A LA YA

## KA B K A R A W A N G

## JA W A B A R A T
KA B P A N G A N D A R A N

## KO TA CI R EB O N

## KOT A SU KA B UMI KO TA CI M A H I

## KO TA B A N D UN G KO TA B O G O R KA B B EKA SI KO TA B A N JA R KO TA B EK AS I KO TA D EP O K H A MPI
Gambar 5.  Deprivasi tiap indikator
Sumber: Hasil olah Susenas 2020

## Gambar 6. Kontribusi indikator terhadap MPI
Sumber: Hasil olah Susenas 2020
Gambar  7.  menunjukkan  kontribusi indikator  dan  dimensi  terhadap  MPI  di  3  teratas  dan  3 terbawah  kota/kabupaten  Jawa  Barat.  Di  tingkat  provinsi,  kontribusi  indikator  terhadap  MPI didominasi  oleh  tahun  sekolah,  pekerjaan  informal,  dan  jaminan  kesehatan.  Namun,  beberapa wilayah  menunjukkan  tren  yang  berbeda  dalam  kontribusi  indikator  terhadap  MPI.  Misalnya, kontribusi jaminan kesehatan terhadap MPI di Kota Banjar jauh lebih kecil dibandingkan wilayah
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% Penolong Persalinan Kondisi Kesehatan Jaminan Kesehatan Partisipasi Sekolah Melek Huruf Tahun Sekolah Sanitasi Air Bersih Listrik Bahan Bakar Memasak Kondisi Rumah Kepadatan Rumah Pengeluaran Kepemilikan Rumah Kepemilikan Telepon/HP Kepemilikan Barang Pengangguran Pekerjaan Informal Jam Kerja 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Jam Kerja Pekerjaan Informal
Pengangguran Kepemilikan Barang Kepemilikan Telepon/HP Kepemilikan Rumah Pengeluaran Kepadatan Rumah Kondisi Rumah Bahan Bakar Memasak Listrik Air Bersih Sanitasi Tahun Sekolah Melek Huruf Partisipasi Sekolah Jaminan Kesehatan
Kondisi Kesehatan Penolong Persalinan
lain. Indikator bahan bakar memasak dan kepemilikan telepon tidak berkontribusi terhadap MPI di Kota Depok dan Kota Bekasi namun masih memberikan kontribusi di wilayah lain. Dimensi yang memiliki kontribusi terbesar di semua wilayah kota/kabupaten Jawa Barat  adalah dimensi pekerjaan  dimana  yang  paling  besar  terdapat  pada  Kota  Depok.  Hal  ini  menggambarkan  Kota Depok  memerlukan  kebijakan  khusus  untuk  meningkatkan  kuantitas  lapangan  pekerjaan  dan kualitas  pekerjaan  untuk  menurunkan  kemiskinan  multidimensi.  Di  samping  itu,  kontribusi indikator kepemilikan rumah cukup tinggi di Kota Depok dibandingkan dengan wilayah lainnya. Hal ini mengindikasikan sulitnya warga depok untuk memiliki rumah atau banyaknya pendatang di daerah ini.
Gambar 7. Kontribusi indikator terhadap MPI pada wilayah 3 teratas dan terbawah
Sumber: Hasil olah Susenas 2020
5. Kesimpulan dan Implikasi Kebijakan

## Kesimpulan
Kemiskinan  merupakan  fenomena  multidimensi  yang  tidak  dapat  diinterpretasikan  dengan satu  indikator  saja.  Pengukuran  kemiskinan  multidimensi  digunakan  untuk  melengkapi kekurangan  kemiskinan  moneter,  yaitu  berdasarkan  pendapatan  atau  pengeluaran.  Studi  ini menyetujui bahwa kemiskinan multidimensi melengkapi kemiskinan moneter di Indonesia. Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  memberikan  ukuran  alternatif  dalam  mengalisis  kemiskinan  yakni dengan pendekatan multidimensi. Studi ini mengadopsi metode Alkire-Foster dengan melakukan beberapa  modifikasi  terhadap  dimensi  dan  indikator  yang  digunakan  untuk  membangun  indeks kemiskinan  multidimensi  (MPI).  Studi  ini  telah  membangun  MPI  dengan  19  indikator  yang berkaitan dengan lima dimensi kesejahteraan yang penting: pendidikan, kesehatan, standar hidup, kekayaan, dan pekerjaan.
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Kota Depok Kota Bekasi Kota Banjar Kab Cianjur Kab Tasikmalaya Kab Garut
Penolong Persalinan Kondisi Kesehatan
Jaminan Kesehatan Partisipasi Sekolah
Melek Huruf Tahun Sekolah Sanitasi Air Bersih Listrik Bahan Bakar Memasak Kondisi Rumah Kepadatan Rumah Pengeluaran Kepemilikan Rumah
Kepemilikan Telepon/HP
Kepemilikan Barang
Pengangguran Pekerjaan Informal Jam Kerja
Studi  ini  menemukan  bahwa  sekitar  23%  penduduk  Jawa  Barat  tahun  2020  dikategorikan miskin secara multidimensi. Wilayah yang memiliki angka kemiskinan multidimensi (H) terbesar adalah Kabupaten Garut, Kabupaten Tasikmalaya, dan Kabupaten Cianjur. Hasil menarik lainnya adalah  kemiskinan  multidimensi  jauh  lebih  tinggi  di  daerah  pedesaan  dibandingkan  di  daerah perkotaan  untuk  semua  indikator  kemiskinan  multidimensi.  Jumlah  penduduk  miskin multidimensi di perdesaan hampir dua kali lebih tinggi dibandingkan perkotaan. Dua per tiga dari penduduk miskin multidimensi berasal dari daerah perdesaan. Indikator yang memiliki kontribusi tertinggi terhadap MPI adalah tahun sekolah, pekerjaan informal, dan jaminan Kesehatan sehingga aspek-aspek ini lah yang perlu dijadikan prioritas dalam menurunkan kemiskinan di Jawa Barat.

## Implikasi Kebijakan
Perhitungan  angka  kemiskinan  multidimensi  menunjukkan  nilai  yang  jauh  lebih  besar  dari pada  angka  kemiskinan  standar  yang  dirilis  BPS  menggambarkan  bahwa  perlunya  penggunaan ukuran kemiskinan multidimensi untuk menjadi pelengkap dalam menganalisis kemiskinan agar lebih  mendalam  dan  menyeluruh.  Hasil  perbandingan  daerah  perkotaan  dan  perdesaan  juga menjadi  tolak  ukur  pemerintah  dalam  penyelesaian  masalah  kemiskinan  sehingga  memberikan perhatian  lebih  terhadap  daerah  perdesaan.  Selain  itu  Pemerintah  juga  harus  memberikan perlakuan-perlakuan  khusus  untuk  beberapa  daerah  yang  memiliki  karakter  khusus  sehingga tujuan pengentasan kemiskinan dapat diraih dengan maksimal.

## Daftar Pustaka
Alkire,  S.,  &  Foster,  J.  (2007).  Counting  and  Multidimensional  Poverty  Measurement. Oxford Poverty and Human Development Initiative Working Paper No. 7 .
Alkire,  S.  and  Foster,  J.  (2011).  Understandings  and  Misunderstandings  of  Multidimensional Poverty Measurement. Oxford Poverty and Human Development Initiative Working Paper No. 43.
Alkire,  S.  and  Santos,  M.  E.  (2010).  Acute  Multidimensional  Poverty:  A  New  Index  for Developing Countries. Oxford Poverty and Human Development Initiative Working Paper No. 38.
Artha, D. R. P., & Dartanto, T. (2018). The Multidimensional Approach to Poverty Measurement in  Indonesia:  Measurements,  Determinants  and  its  Policy  Implications. Journal  of Economic Cooperation and Development , 39(3), 1-38 .
Awan, M. S., Waqas, M., & Aslam, M. A. (2011). Multidimensional Poverty in Pakistan: Case of Punjab Province. Journal of Economics and Behavioral Studies , 3(2), 133-144 .
Bourguignon, F. and Chakravarty, S. R. (2003). The Measurement of Multidimensional Poverty. Journal of Economic Inequality , 1(1), 25–49 .
Gray, A. (2001). Definitions  of  Crowding and the Effects  of Crowding on Health: A Literature Review . The Ministry of Social Policy: Wellington.
Hanandita, W. and Tampubolon, G. (2016). Multidimensional Poverty in Indonesia: Trend Over the Last Decade (2003–2013). Soc Indic Res, 128, 559 .
Narayan, D., Patel, R., Schafft, K., Rademacher, A., & Koch-Schulte, S. (1999). Can Anyone Hear Us?: Voices From 47 Countries . Newyork: Oxford University Press.
Naveed,  A.  and  Tanweer-ul-Islam.  (2011).  A  New  Methodological  Framework  for  Measuring Poverty in Pakistan. Sustainable Development Policy Institute Working Paper No. 122.
Prakarsa. (2015). Laporan Dimensi, Indikator, dan Perhitungan Multidimensional Poverty Index (MPI) Indonesia . Jakarta: Perkumpulan Prakarsa.
Sen, A. (1976). An Ordinal Approach to Measurement. Econometrica, 44(2), 219-231 .
Tsui, K. (2002). Multidimensional Poverty Indices. Journal of Social Choice and Welfare , 19, 69–
93.
UNDP.  (2010). Human  Development  Report  2010.  The  Real  Wealth  of  Nations:  Pathways  to Human Development. New York: Palgrave Macmillan.
Wardhana,  D.  (2010), Multidimensional  Poverty  Dynamics  in  Indonesia  (1993–2007) . Nottingham: The University of Nottingham.
Yusuf, A. A., & Sumner, A. (2017). Multidimensional poverty in Indonesia: how inclusive has economic growth been?. Working Papers in Trade and Development, 9 .