https://jkp.ejournal.unri.ac.id

## MENGUKUR DAMPAK PROGRAM BANTUAN LANGSUNG TUNAI

## MEASURING THE IMPACT OF THE CASH DIRECT PROGRAM
Ahmad Zaenal Wafik 1* , I Komang Putra 2
1 Program Studi Ekonomi Pembangunan, FEB, Universitas Mataram, NTB
2 Program Studi Ekonomi Pembangunan, FEB, Universitas Warmadewa, Bali *Koresponden email: azaenal_wafik@unram.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dampak program Bantuan Langsung Tunai (BLT) yang ditujukan kepada rumah tangga miskin di Indonesia. Dampak atau outcome yang dilihat adalah besaran seluruh konsumsi jenis makanan dan  nonmakanan  rumah  tangga  miskin  per  bulan.  Penelitian  ini  menggunakan Propensity  Score  Matching  (PSM) untuk mengatasi permasalahan selection biased pada karakteristik yang tidak dapat diobservasi. Sumber utama data mikro yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder Indonesian Family Life Survey Gelombang 5 (IFLS- 5) tahun 2014 dengan tingkat observasi level rumah tangga. Hasil penelitian menunjukkan bahwa BLT di Indonesia secara umum belum memberikan dampak/pengaruh terhadap konsumsi makanan dan nonmakanan, artinya pemberian bantuan  tunai  tidak  bersyarat  ini  belum  mampu  meningkatkan  konsumsi  rumah  tangga  penerima  program sebagaimana tujuan dari program yakni meningkatkan atau mempertahankan daya beli masyarakat. Namun, apabila dipilah berdasarkan jenisnya, ternyata pemberian intervensi/treatment program BLT mampu meningkatkan konsumsi beras.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  dana  program  BLT  hanya  mampu  digunakan  untuk  memenuhi  kebutuhan konsumsi utama rumah tangga miskin, yakni beras.
Kata kunci : Bantuan Langsung Tunai (BLT), Propensity Score Matching , konsumsi beras

## ABSTRACT
This study aims to analyze the impact of the BLT  program aimed at poor households in Indonesia. The impact or outcome seen is the amount of all food and non-food consumption by poor households per month. This study uses Propensity Score Matching (PSM) to address selection-biased problems on characteristics that cannot be observed. The main source of microdata used in this study is secondary data on the fifth wave of The Indonesian Family Life Survey (IFLS-5) in 2014 with a household level observation level. The results showed that BLT in Indonesia generally has not had an impact/influence on food and non-food consumption, meaning that the unconditional cash transfers have not been able to increase the consumption of program recipient households as the program aims to increase or support people's purchasing power. However, if it was sorted by type, it turned out that the BLT intervention/treatment program was able to increase rice consumption. This indicates that BLT program funds can only be used to fulfill the main consumption needs of poor households, namely rice.
Keywords: Unconditional Cash Transfer (UCT), Propensity Score Matching, rice consumption

## PENDAHULUAN
Unconditional  Cash  Transfer (UCT)  me- rupakan  program  jaring  pengaman  sosial  untuk melindungi dan mendistribusikan kembali sumber daya  kepada  masyarakat  miskin,  serta  sebagai  in- strumen  yang  dapat  memfasilitasi  masyarakat “lulus”  atau  keluar  dari  kemiskinan  (Sabates, Bhutoria,  Sabates-Wheeler,  &  Devereux,  2019). UCT merupakan salah satu strategi yang dilakukan pemerintah dalam rangka pengentasan kemiskinan kepada masyarakat miskin. Program ini telah me- ngambil peran yang semakin penting dalam mena- nggulangi  kemiskinan  di  negara-negara  berpeng- hasilan  menengah  (Aguero,  Carter,  &  Woolard, 2006).
Program  UCT  di  Indonesia  dikenal  dengan nama Bantuan Langsung Tunai (BLT) yang mulai
diberlakukan pada tahun 2005 (Dewi & Andrianus, 2021).  Program  ini  bertujuan  untuk  memperkuat konsumsi rumah tangga miskin  dalam menghadapi kenaikan  harga  BBM  bersubsidi  (Izzati,  Surya- darma,  &  Suryahadi,  2020).  Dalam  hal  ini,  BLT bukan didesain untuk solusi jangka panjang dalam mengurangi kemiskinan, namun merupakan solusi jangka  pendek  untuk  menghindarkan  penurunan daya  beli  masyarakat  yang  bisa  berimplikasi  ke- pada penjualan aset, berhenti sekolah, mengurangi konsumsi makanan yang bergizi, pekerja anak atau aktivitas  merugikan  lainnya  (Hastuti,  Usman, Sulaksono, Mawardi, & Syukri, 2013). Lebih lanjut dalam  jangka  panjang,  penurunan  daya  beli  mas- yarakat  akan  menyebabkan  kesenjangan  antar  ke- lompok  yang  semakin  melebar,  disparitas  antar-
wilayah  akan  meningkat,  serta  berdampak  pada terjadinya kemiskinan (Putong & Wahyudi, 2022).
Dalam publikasi INDEF (2013), Kebijakan BLT  dinilai  belum  tepat  sasaran,  karena  di  lapa- ngan  masih  banyak  penduduk  yang  seharusnya layak  mendapatkan  bantuan  ternyata  tidak  men- dapat  bantuan  tersebut.  Hal  tersebut  tidak  sejalan dengan definisi dari kebijakan yakni sebagai upaya strategis untuk memecahkan masalah-masalah pub- lik atau pemerintah, termasuk kemiskinan (Zulkarnaini,  2012).  Namum  kompensasi  berupa BLT  ini  bukanlah  langkah  yang  bijak  dalam mengurangi  angka  kemiskinan.  Dilanjutkan  oleh penelitian  (SMERU,  2013)  menjelaskan  bahwa kekurangtepatan  sasaran  tersebut  disebabkan  oleh (i)  kurang  akuratnya  Pendataan  Program  Perlin- dungan  Sosial  (PPLS)  2011  dan  (ii)  tidak  adanya pemuktahiran data sebelum pelaksanaan  program. Selain itu, pemerintah daerah tidak memiliki daftar penerima  di  wilayahnya  sebelum/selama  periode pencairan  BLT  sehingga  menghambat  peran  pe- merintah  daerah  dalam  mendukung  pelaksanaan program.
Dalam publikasi (World Bank Group, 2017), misalokasi  program  ke  masyarakat  bukan  sasaran masih  cukup  besar  di  program  BLT  sehingga terdapat  beberapa  kritik  negatif  terhadap  program BLT, antara lain pembagian yang tidak merata dan akurat disebabkan data yang digunakan adalah data lama yaitu Basis Data Terpadu Pendataan Program Perlindungan Sosial (BDT PPLS) 2011. Kebijakan ini  menciptakan  peluang  korupsi,  dengan  jalan pemotongan  dana  bantuan  dengan  berbagai  cara, jumlah nominal insentif BLT yaitu Rp150.000 per bulan  hanya  sedikit  membantu  namun  tidak  men- stimulasi  pekerjaan  dan  keterampilan,  pemberian BLT secara tunai berpotensi terjadi penyimpangan yaitu digunakan untuk konsumsi yang kurang perlu atau sia-sia.
Penelitian  sebelumnya  oleh  (Emitasari, 2018)  meneliti  tentang  dampak  program  BLT secara  umum  hanya  pada  konsumsi  masyarakat. Adapun  penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  meng- evaluasi  ada  atau  tidaknya  dampak  dari  program BLT  dirinci  berdasarkan  konsumsi  makanan  dan non-makanan yang dikelompokkan menjadi bebe- rapa  jenis  komoditi  barang/jasa  seperti  konsumsi beras,  daging,  jagung,  dan  jasa  lainnya.    Evaluasi ini  penting  dilakukan  untuk  mengetahui  sejauh- mana dana BLT digunakan sesuai tujuan utamanya yaitu  mempertahankan  daya  beli  rumah  tangga miskin dan rentan.

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan quasi-experiment dengan metode Propensity Score Matching (PSM).  Ide  dasar  metode  PSM  adalah memasangkan  anggota  kelompok partisipan  inter- vensi  ( treatment  group )  dengan  kelompok  pem- banding yang tidak mendapat intervensi (kelompok kontrol),  yang  didasarkan  pada  karakteristik  ter- tentu  (Sulistyaningrum,  2016).  Setiap  anggota kelompok  partisipan  akan  dipasangkan  dengan anggota  kelompok  pembanding  yang  paling  men- dekati  nilai  probabilitanya.  Probabilita  ini  disebut dengan “ propensity score ”.
Menurut  (Child,  Blundell,  Dearden,  & Sianesi, 2005), Metode PSM didefinisikan sebagai pendekatan  non-parametrik  yang  mencoba  untuk menemukan  perbandingan  kelompok  dari  semua yang  tidak  diberi  perlakuan  sehingga  kelompok terpilih  mirip  dengan  kelompok  perlakuan  dalam hal  karakteristik  yang  dapat  diamati.  Model  PSM yang  digunakan  dalam  tulisan  ini  mengacu  pada (Sianesi, 2001). Model utama akan berisi outcome treatment dan outcome kontrol dari masing–masing individual. Persamaan matematis dari model PSM dalam penelitian ini yaitu:
Yi = DiY1i + (1 – Di) Y0i Persamaan Di ∈ {0,1} merupakan indikator treatmen t.  Di  akan  sama  dengan  1  (satu)  apabila individu  i  mendapatkan  BLT  dan  akan  sama dengan 0 (nol) untuk yang tidak memperoleh BLT. Yi  adalah  hasil  yang  diharapkan  dari  seorang individu i, Y1i adalah hasil yang diharapkan ketika seorang  individu  i  tersebut  merupakan  individu yang  mendapatkan  BLT,  yaitu  hasil  dari outcome treatment atau ketika Di sama dengan 1 (satu). Y0i adalah  hasil  yang  diharapkan  ketika  individu  i tersebut  bukan  penerima  bantuan,  dan  merupakan hasil  dari  kontrol  atau  ketika  Di  sama  dengan  0 (nol).
Lebih lanjut untuk melihat dampak dari ke- bijakan,  penelitian  ini  mengestimasi Average Treatment  Effect  on  the  Treated (ATET),  yakni mengestimasi  dampak  rata-rata  dari  seseorang yang  mendapat  perlakuan  khusus,  dalam  hal  ini adalah  BLT.  Persamaan  matematis  dari  ATET adalah:
Ʈ ATET = E [ Y1i - Y0i | Di = 1] Ʈ ATET = E (Ʈ | Di = 1) = E [Y1i | Di = 1] - E [Y0i | Di = 1]
E[Y1i|D=1]  adalah  hasil  yang  diharapkan dari individu yang memperoleh BLT. E[Y0i|Di=1] adalah  hasil  yang  diharapkan  dari  individu  yang tidak  memperoleh  BLT,  namun  ini  tidak  dapat dilakukan,  karena  ini  adalah  nilai  dari  informasi counterfactual yang  hilang  tersebut.  Oleh  karena
itu,  dalam  menghitung  ATET,  diperlukan  nilai pengganti  dari  E[Y0i|Di=1]  yang  didapatkan  dari kelompok  kontrol  atau  kelompok  yang  tidak menerima  BLT  yaitu  E[Y0i|Di=0].  ATET  dapat diestimasi dengan menggunakan persamaan: E [Y1i | Di = 1] - E [Y0i | Di = 0] = Ʈ ATET Oleh  karena  itu,  diperoleh  estimasi  ATET yakni E[Y1i | Di = 1]. Kemudian dikurangi dengan hasil  yang  diharapkan  dari  individu  yang  tidak memperoleh BLT, E[Y0i | Di = 0].
Adapun untuk mengevaluasi kelayakan me- tode serta validitas temuan, maka tahapan analisis metode  PSM  adalah  sebagai  berikut  (Caliendo  & Kopeinig, 2008).
a) Mengestimasi Propensity Score
Dalam  memilih  model  terdapat  pilihan  yang dapat  digunakan,  seperti binary  logit,  probit binary,  multinomial  logit, dan multinomial probit . Lebih lanjut, variabel dalam PSM harus- lah “ satisfy ” dan memenuhi asumsi “ The Con- ditional  Independence  Assumption (CIA)”  di mana  variabel outcome haruslah  independent dari syarat intervensi dalam propensity score.
b) Memilih Matching Algorithm Matching algorithm terdiri dari 5 yaitu: Nearest Neighbour (NN), caliper and radius , stratifica- tion  and  interval , kernel  and  local  linear ,  dan weighting (Shahidur,  Samad,  &  Koolwal, 2010).  Pada  tahap  ini  dilihat  perbedaan  distri- busi  data  antara  kelompok treatment dan  ke- lompok kontrol.
c) Memeriksa Overlap atau Common Support Common support merupakan salah satu asumsi yang dipenuhi dalam PSM. Karena itu langkah ini  sangat  penting  dalam  pencocokan  estimasi. Apakah terjadi tumpang tindih ( overlap ) antara kelompok treatment dan kontrol. Dengan begitu dapat  dipastikan  bahwa  kecocokan  untuk  ke- lompok  yang  diintervensi  dan  kelompok  yang tidak diintervensi dapat ditemukan.
d) Menilai Kualitas Matching
Langkah ini harus dilakukan untuk menilai kua- litas pencocokan, antara lain uji standar bias, uji beda sebelum dan sesudah pencocokan ( t-test ), dan uji beda serentak ( F-test ), jika tidak terdapat perbedaan  berarti  sampel  cocok.  Jika  kualitas pencocokan  buruk  atau  masih  ada  perbedaan, lebih baik untuk mengulang langkah yang sama sampai kualitas pencocokan memuaskan.
Sumber  utama  data  mikro  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder Indone- sian  Family  Life  Survey 5  (IFLS-5)  tahun  2014 dengan tingkat observasi level rumah tangga ( hou- sehold )  yang  diperoleh  dari RAND  Corporation melalui website resminya. IFLS merupakan survei
kesehatan  dan  sosial  ekonomi  berkelanjutan  yang dilaksanakan  di  13  provinsi  dari  33  provinsi  di Indonesia  yang  menggambarkan  83  persen  popu- lasi  yang  hidup  di  Indonesia  (Kartasasmita  & Sulistyaningrum,  2021).  Adapun  rincian  sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
a) Data Variabel Interest
Data  variabel  interest  dalam  penelitian  ini adalah  status  rumah  tangga  dalam  program BLT, dinotasikan dengan variabel dummy BLT. Variabel  BLT  akan  bernilai  1  untuk  rumah tangga  yang  menerima  BLT  dan  bernilai  0 untuk rumah tangga yang tidak menerima BLT . Data variabel BLT didapatkan dari kuesioner IFLS  Buku  I,  Section  KSR  ( Consumption ), pertanyaan  KSR17  “ Has  this  household  ever received cash transfer from […] program ?”
b) Data Variabel Kontrol Data variabel control pada penelitian ini adalah variabel  profil  kepala  keluarga  dan  variabel kondisi  kemiskinannya.  Data  profil  kepala rumah  tangga  yang  disurvei  meliputi  jenis kelamin, status pernikahan, dan aktifitas utama selama  seminggu  terakhir.  Data  yang  men- cerminkan  karakteristik  kemiskinan  yang  di- gunakan  adalah  kriteria  kemiskinan  menurut BPS,  antara  lain:  profil  rumah  tinggal  yang ditempati,  tentang  status  kepemilikan  rumah, jenis  lantai,  dinding,  atap  rumah,  keberadaan listrik,  toilet,  sistem  pembuangan  sampah,  dan pembuangan limbah rumah tangga.
c) Data Variabel Outcome
Data variabel outcome merupakan dampak BLT pada konsumsi rumah tangga. Dalam penelitian ini, satuan waktu yang digunakan adalah bulan. Pembacaan  hasil outcome ini  nantinya  adalah berapakah  dampak  atas  pemberian  bantuan tunai  tidak  bersyarat  BLT  terhadap  rata-rata konsumsi  keluarga  penerima  program  dalam satu bulan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Mengestimasi Propensity Score
Dalam memilih model terdapat pilihan yang dapat  digunakan,  seperti binary  logit,  probit  bi- nary,  multinomial  logit ,  dan multinomial  probit . Lebih  lanjut  Berdasarkan  penelitian  (Caliendo  & Kopeinig,  2008),  variabel  dalam  PSM  haruslah “ satisfy ” dan memenuhi asumsi “ The  Conditional Independence Assumption (CIA)” dimana variabel outcome haruslah  independent  dari  syarat  inter- vensi dalam propensity score.
Variabel  dependent  dalam  penelitian  ini adalah  status  rumah  tangga  dalam  program  BLT (1=menerima  BLT  dan  0=tidak  menerima  BLT)
dan  variabel  independentnya  adalah  tingkat kemiskinan serta variabel lain yang turut menentu- kan  rumah  tangga  dalam  mendapatkan  BLSM. Variabel  tingkat  kemiskinan  merupakan  hasil penjumlahan  dari  beberapa  variabel  kemiskinan berdasarkan  kriteria  BPS.  Adapun  formulasinya sebagai berikut. miskin_bps = no_rumah + no_toilet + no_listrik + no_dagingsusu + no_komporgas + no_TV + air_sumur + lantai_kayu + dinding_kayu + makan_sekali + tamat_SD
Logit (BLT)= a 1 + a 2 miskin_bps + a 3 anggota_keluarga + a 4 lakilaki_KK + a 5 BSM + a 6 jawa + ε
Tabel  3  Menjelaskan  bahwa  suatu  rumah  tangga memperoleh program BLT sangat dipengaruhi oleh karakteristik  kemiskinan  menurut  BPS.  Selanjut- nya, hanya variabel jenis kelamin kepala keluarga yang disimbolkan dengan “lakilaki_KK” tidak sig- nifikan  dalam  mempengaruhi  suatu  rumah  tangga masuk ke dalam program BLT.
Tabel 3. Hasil Regresi Logit BLT Dependent
Variabel: BLT Koefisien  Std. Error miskin_bps 1.miskin_bps 0,58*** 0,10 2.miskin_bps 1,04*** 0,10 3.miskin_bps 1,29*** 0,11 4.miskin_bps 1,54*** 0,12 5.miskin_bps 1,50*** 0,14 6.miskin_bps 1,44*** 0,19 7.miskin_bps 2,00*** 0,29 8.miskin_bps 2,22*** 0,72 lakilaki_KK -0,10 0,08 anggota_keluarga 0,19*** 0,01 BSM 1,74*** 0,06 Jawa 0,57*** 0,06 Constant -4,22*** 0,13 Sumber: IFLS 2014 (diolah).
Keterangan: Variabel dependent adalah BLT dimana 1 untuk penerima program dan 0 sebaliknya.
*signifikan  pada  level  10  persen,  **signifikan  pada  level  5 persen, ***signifikan pada level 1 persen

## Memilih Matching Algoritm
Penelitian ini menggunakan radius and caliper matching .  Hal  tersebut  karena  distribusi  data  ter- lihat  berbeda  antara  kelompok  treatment  dan kelompok  kontrol.  Dapat  dilihat  bahwa  distribusi kelompok kontrol ( untreated ) memiliki propensity score lebih  tinggi  dibandingkan  kelompok  treat- ment ( treated ). Seperti terlihat pada Gambar 2.
Gambar  2. Perbandingan  Distribusi  Nilai Propensity Score Kelompok Treatment dan Kelompok Kontrol, IFLS 2014 (diolah).

## Memeriksa Daerah Common Support
Common support dapat diketahui dengan ada- nya  daerah  irisan  antara  kelompok  rumah  tangga yang  menerima  BLT  ( treatment )  dan  kelompok rumah tangga yang tidak menerima BLT (kontrol). Gambar 3 menunjukkan adanya overlap yang me- ngindikasikan  bahwa  terdapat  kecocokan  untuk kelompok  yang  diintervensi  dan  kelompok  yang tidak diintervensi.
Gambar  3. Distribusi Propensity  Score dan Common Support, IFLS 2014 (diolah).

## Menilai Kualitas Matching
a) Tes Standar Bias
Tes standar bias digunakan untuk menge- tahui  adanya  pengurangan  bias  setelah  proses matching .  Menurut  (Caliendo  &  Kopeinig, 2008),  belum  ada  standar  yang  jelas  untuk menentukan  keberhasilan  dalam  pengurangan standar  bias  dalam  metode matching .  Namun, diharapkan  setelah  proses matching ,  terdapat pengurangan  standar  bias  yang  mengindikasi- kan baiknya kualitas matching.
Tabel 4. Tes Standar Bias Variabel Sebelum Matching (Persen Bias) Setelah Matching (Persen Bias) beras ( outcome ) 14,83 -5,13 rokok ( outcome ) -2,34 -24,25 listrik ( outcome ) -5,91 -6,32 air ( outcome ) -16,13 -15,54 miskin_bps 42,81 1,56 Lakilaki_KK                        0,24 -0,72 Anggota_keluarga                43,13 -0,64 BSM 78,42 -0,21 jawa 9,73 -1,53 Sumber: IFLS 2014 (diolah).
Tabel 4 menunjukkan nilai standar bias sebelum dilakukan matching dan sesudah dilakukan mat- ching .  Sebagian  besar  variabel  memiliki  nilai bias  yang  lebih  kecil  seletah  dilakukan mat- ching .  Termasuk  4  dari  41  variabel outcome yang  menjadi  sample,  yakni  konsumsi  beras, rokok, listrik, dan air.
b) Uji Beda Rata-Rata Secara Parsial (t-test) Menurut (Rosenbaum & Rubin, 1985) disaran- kan  melakukan  t-test  untuk  melihat  perbedaan rata-rata  covariate  untuk  kelompok treatment dan  kelompok  kontrol  sebelum  dan  sesudah matching .  Berdasarkan  Tabel  5,  sebelum mat- ching sebagian besar covariate rata-rata berbeda antara kelompok treatment dan kelompok kon- trol  yang  terlihat  dari p-value yang  signifikan. Tetapi  setelah matching ,  semua  covariate  me- miliki  taraf  signifikansi  lebih  dari  lima  persen yang  mengindikasikan  bahwa  kelompok treat- ment dan  kelompok  kontrol  memiliki  karakte- ristik yang serupa.
Tabel 5. Uji Beda Rata-Rata (t-test)
Variabel p-value dari t-test Sebelum Matching Setelah Matching beras ( outcome ) 0,00 0,18 rokok ( outcome ) 0,42 0,00 listrik ( outcome ) 0,00 0,07 air ( outcome ) 0,00 0,00 miskin_bps 0,00 0,67 Lakilaki_KK 0,95 0,85 Anggota_keluarga 0,00 0,87 BSM 0,00 0,97 Jawa 0,00 0,68 Sumber: IFLS 2014 (diolah).
Tabel  5  menunjukkan  bahwa  sesudah  proses matching masih terdapat perbedaan yang signi- fikan antara kelompok treatment dan kelompok
kontrol,  terutama  pada  variabel outcome yakni konsumsi rokok dan air. Namun, sebagian besar menunjukkan p-value yang  tidak  signifikan setelah proses matching . Hasil ini menunjukkan bahwa kualitas matching sudah cukup baik.
c) Uji Beda Rata-Rata Secara Simultan ( Hotelling test )
Hotteling test atau F-test yakni melihat apakah variabel independent secara bersama-sama ber- pengaruh  terhadap  variabel  dependent.  Hasil yang  baik  adalah  nilai p-value dari  F-test seharusnya  tidak  signifikan,  atau  lebih  besar dari  lima  persen  yang  mengindikasikan  bahwa rata-rata  kelompok treatment dan  kelompok kontrol  mempunyai  nilai  yang  hampir  sama. Tabel 6 menunjukkan bahwa nilai p-value dari F-test  lebih  kecil  dari  5  persen,  sehingga hipotesis (H0) ditolak dan dapat dikatakan bah- wa secara bersama-sama masih terdapat perbe- daan antara kelompok treatment dan kelompok kontrol.
Tabel 6. Uji Beda Rata-Rata Serentak ( Hotelling Test )
Variabel Rata-rata BLT = 1 Rata-rata BLT = 0 beras ( outcome ) 232237,12  190628,62 rokok ( outcome ) 166894,64  173195,14 listrik ( outcome ) 65893,69 88718,39 air ( outcome ) 11315,67 17530,47 miskin_bps                     2,46 1,76 Lakilaki_KK 0,82 0,81 Anggota_keluarga 4,23 3,49 BSM 0,39 0,08 jawa 0,59 0,54 Hotelling P-value 0,00
Sumber: IFLS 2014 (diolah).

## Dampak Program
Setelah  melakukan  pengecekan  kualitas matching , maka tahap selanjutnya dapat dilakukan perkiraan nilai Average Treatment  on the Treated (ATT)  karena  kelompok treatment dan  kontrol sudah  memiliki  karaktersik  yang  serupa.  Tabel  7 menunjukkan  dampak  BLT  terhadap  konsumsi makanan  dan  nonmakanan  pada  rumah  tangga. Hasil  menunjukkan  bahwa  terdapat  dampak  yang secara  statistik  signifikan  pada  level  1  persen,  5 persen,  dan  10  persen  dengan  menggunakan  me- tode matching radius caliper.
Tabel  7. Dampak  BLT  terhadap  Konsumsi Makanan dan Non Makanan Jenis Pengeluaran Matching Method Radius Kaliper Difference  Standar Error Beras 15,04* 8,04 Jagung -1,36*** 513 Tepung -1,94* 1,20 Makanan pokok lain -2,19*** 589 Sayur -11,87*** 1,70 Kacang- kacangan -2,95*** 694 Buah-buahan -20,80*** 2,59 Mie -9,38*** 1,96 Roti -19,91*** 2,08 Daging sapi -19,36*** 2,02 Daging ayam -21,56*** 3,03 Ikan segar -24,58*** 3,27 Ikan asin 872* 1,15 Abon daging -2,18*** 819 Tahu tempe -2,00* 1,53 Telur -9,51*** 1,60 Susu segar -30,23*** 3,51 Garam -62,78* 313 Saus sambal -8,31*** 2,25 Gula jawa -961,95 719,22 Gula pasir -2,68*** 1,35 Air minum -10,85*** 1,22 Kopi -164,80 990,99 Teh -1,26*** 380,24 Cokelat -2,01*** 533,54 Minuman ringan -5,32*** 876,10 Fastfood -22,25*** 2,09 Listrik -14,33 14,11 Air -4,72*** 1,06 Bahan bakar -10,33 10,04 Telepon -33,19*** 3,01 Perlengkapan pribadi -27,40*** 2,26 Perlengkapan rumah tangga -7,18*** 2,58 Gaji pembantu -41,21*** 10,01 Rekreasi -45,75*** 10,87 Transportasi -84,88*** 13,66 Arisan -43,30*** 8,55
Sumber: IFLS 2014 (diolah).
Hasil di atas menunjukkan bahwa BLT me- nurunkan  konsumsi  untuk  sebagian  besar  penge-
luaran  makanan  dan  nonmakanan.  Terkecuali konsumsi  untuk  beras,  di  mana  BLT  berdampak meningkatkan konsumsi beras untuk rumah tangga penerima  program.  Konsumsi  beras  mengalami kenaikan  sebesar  Rp15.045  per  bulan.  Adapun pengeluaran  untuk  konsumsi  lain  seperti  sayur menurun  sebesar  Rp11.875  per  bulan,  ikan  segar menurun  sebesar  Rp24.588  per  bulan,  telur  me- nurun  sebesar Rp9.518 per bulan, rokok  menurun sebesar  Rp6.919  per  bulan,  fastfood  menurun  se- besar Rp22.257 per bulan, daging sapi dan daging ayam  menurun  masing-masing  sebesar  Rp19.360 per  bulan  dan  Rp21.560  per  bulan,  tahu/tempe menurun  sebesar  Rp2.003  per  bulan.  Begitu  juga dengan pengeluaran untuk konsumsi nonmakanan. Pengeluaran  biaya  listrik  menurun  sebesar  Rp 14.339  per  bulan,  pengeluaran  biaya  air  menurun sebesar  Rp4.720  per  bulan,  pengeluaran  biaya telepon menurun sebesar Rp33.191 per bulan.
Hasil  analisis  yang  menunjukan  bahwa  se- bagian  besar  berdampak  negatif  mengindikasikan bahwa  dana  bantuan  BLT  sangat  kecil.  Bantuan tersebut  hanya  bisa  menambah  pengeluaran  di salah  satu  makanan  pokok,  yakni  beras.  Adapun dampak pada jenis makanan dan nonmakanan lain cenderung  kecil  atau  negatif.  Hasil  tersebut  juga mengindikasikan  bahwa  konsumsi  makanan  dan nonmakanan selain beras pada kelompok treatment lebih rendah dibanding kelompok kontrol.
BLT merupakan unconditional cash transfer yang diberikan yakni sebesar Rp150.000 per bulan dan diberikan selama empat bulan, maka diharap- kan  dengan  diberikannya  bantuan  tunai  terjadi kenaikan konsumsi makanan atau nonmakanan pa- da rumah tangga penerima program. Namun, kecil- nya besaran dana bantuan yang diberikan ternyata belum cukup untuk meningkatkan konsumsi rumah tangga  penerima  program.  Dana  bantuan  tersebut hanya  bisa  meningkatkan  konsumsi  salah  satu makanan pokok, yakni beras.

## SIMPULAN
BLT di Indonesia secara umum belum mem- berikan  dampak/pengaruh  terhadap  konsumsi  ma- kanan dan nonmakanan, artinya pemberian bantuan tunai  tidak  bersyarat  ini  belum  mampu  meni- ngkatkan  konsumsi  rumah  tangga  penerima  prog- ram  sebagaimana  tujuan  dari  program  yakni meningkatkan  daya  beli  masyarakat.  Meskipun secara total konsumsi berpengaruh negatif, namun ternyata  pemberian  intervensi/ treatment program BLT  mampu  meningkatkan  konsumsi  beras.  Hal ini  mengindikasikan  bahwa  dana  program  BLT hanya  mampu  digunakan  untuk  memenuhi  ke-
butuhan  konsumsi  utama  rumah  tangga  miskin, yakni beras.
BLT secara signifikan meningkatkan penge- luaran  untuk  konsumsi  beras  walaupun  dengan nilai  yang  sangat  kecil,  sehingga  dapat  dikatakan bahwa tujuan utama BLT untuk menjaga daya beli masyarakat  masih  jauh  dari  harapan.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  bantuan  tersebut  kurang memadai  untuk  dapat  meningkatkan  konsumsi masyarakat secara total. Alternatif kebijakan yang dapat diterapkan adalah Conditional Cash Transfer (CCT)  dalam  pemberian  bantuan  tunai  dan  mem- pertimbangkan pemberian dana dalam bentuk non tunai  ( in-kind  transfer )  jika  bantuan  bersifat unconditional ,  misalnya  seperti  kupon  atau  kartu yang dapat ditukarkan dengan beberapa jenis kebu- tuhan  pokok  rumah  tangga  miskin  pada  tempat- tempat  yang  telah  ditunjuk  untuk  bekerja  sama dengan pemerintah.

## DAFTAR PUSTAKA
Aguero, J. M., Carter, M. R., & Woolard, I. (2006). The Impact of Unconditional Cash Transfers on  Nutrition:  The  South  African  Child Support  Grant. Southern  Africa  Labour  and Development Research Unit Working Paper , Number 06/08.
https://www.opensaldru.uct.ac.za/bitstream/h andle/11090/46/06_08.pdf?sequence=1
Caliendo,  M.,  &  Kopeinig,  S.  (2008).  Some practical guidance for the implementation of propensity  score  matching. Journal  of Economic Surveys , 22 (1), 31–72.  https://doi. org/10.1111/j.1467-6419.2007.00527.x Child, N., Blundell, R., Dearden, L., & Sianesi, B. (2005). Evaluating the Effect of Education on Earnings: Models, Methods and Results from the. Source:  Journal  of  the  Royal  Statistical Society.  Series  A  (Statistics  in  Society) , 168 (3), 473–512. Retrieved from https://www.jstor.org/stable/pdf/3559836.pdf ?refreqid=excelsior%3Af3c79807aace072a4 9fed46fba4d4536
Dewi,  R.,  &  Andrianus,  H.  F.  (2021).  Analisis pengaruh  kebijakan  bantuan  langsung  tunai (BLT)  terhadap  kemiskinan  di  indonesia periode  2005-2015. MENARA:  Ilmu , 15 (2), 77–84.
Emitasari,  A.  (2018).  Dampak  Bantuan  Langsung Sementara  Masyarakat  (BLSM)  Terhadap Konsumsi  Makanan  dan  Non-Makanan. Tesis ,  tidak  dipublikasi.  Yoogyakarta:  Program Magister Ekonomika Pembangunan-UGM. Hastuti, Usman, S., Sulaksono, B., Mawardi, S., & Syukri,  M.  (2013). Pemantauan  Cepat
Pelaksanaan  Bantuan  Langsung  Sementara Masyarakat  (BLSM)  2013 .  (September). Retrieved  from  http://www.smeru.or.id/id/ content/pemantauan-cepat-pelaksanaan- bantuan-langsung-sementara-masyarakat- blsm-2013
Izzati,  R.  Al,  Suryadarma,  D.,  &  Suryahadi,  A. (2020). The Behavioral Effects of Unconditional  Cash  Transfers :  Evidence from Indonesia .
Kartasasmita, F. P., & Sulistyaningrum, E. (2021).
The Impact of School Operational Assistance Program Implementation at School Level on Senior  Secondary  Education  Enrollment  by Households:  Evidence  from  Indonesia  in 2007  and  2014. Economics  and  Finance  in Indonesia , 67 (2), 163. https://doi.org/ 10.47291/efi.v67i2.846
Putong,  L.  B.,  &  Wahyudi,  K.  E.  (2022).
Implementasi Program Bantuan Sosial Tunai Pada Umkm. Jurnal Kebijakan Publik , 13 (4), 338. https://doi.org/10.31258/jkp.v13i4.8158
Rosenbaum,  P.  R.,  &  Rubin,  D.  B.  (1985).
Constructing a control group using multivariate  matched  sampling  methods  that incorporate  the  propensity  score. American Statistician , 39 (1),  33–38.  https://doi.org/ 10.1080/00031305.1985.10479383
Sabates, R., Bhutoria, A., Sabates-Wheeler, R., &
Devereux, S. (2019). Schooling responses to income changes: Evidence from unconditional  cash  transfers  in  Rwanda. International Journal of Educational Research , 93 (July 2018), 177–187. https://doi.org/10.1016/j.ijer.2018.11.011
Shahidur,  K.  R.,  Samad,  H.  A.,  &  Koolwal,  A.
(2010).  Handbook  on  Impact.  In Learning
(Vol. 1). Retrieved from http://
documents.worldbank.org/curated/en.pdf Sianesi, B. (2001). Implementing Propensity Score Matching  Estimators  with  STATA. Fiscal Studies , (May), 1–15.
SMERU. (2013). SMERU’s Report: Towards Pro- poor Policy through Research .
Sulistyaningrum,  E.  (2016).  Impact  Evaluation  of the  School  Operational  Assistance  Program (Bos) Using the Matching Method. Journal of Indonesian Economy and Business , 31 (1), 33. https://doi.org/10.22146/jieb.10319
World  Bank  Group.  (2017).  Annual  Report. The World Bank , 80.
Zulkarnaini.  (2012).  Implementasi  Kebijakan Penanggulangan  Kemiskinan  di  Kawasan Perkotaan. Jurnal Kebijakan Publik , 3 (1), 1– 55.