## ANALISIS SUBSIDI SOLAR PRA DAN PASCA PANDEMI

## Pre And Post Pandemic Diesel Subsidy Analysis
Dwika Darinda 1 , Aprilianto Amir 2
Pengolah Data Ekonomi Makro Senior Badan Kebijakan Fiskal, Kementerian Keuangan Republik Indonesia dwika_darinda@yahoo.com

## ABSTRACT
In  terms  of  implementing  the  government  spending  especially  for  subsidy,  continuing improvement  of  implementation is  needed to  get  more  effective  and  efficient.  The  Government Expenditure is a program that encourages and maintains public consumption, especially those with low incomes. Completion of subsidy spending is important given the limited fiscal space so that it  needs  to  be  implemented  as  well  as  possible  both  in  terms  of  optimization  and  welfare improvement.  Therefore,  we  analyze  the  diesel  subsidy  as  one  of  the  fuel  subsidies  that  the Government continues to distribute. This study aims to discuss the distribution of diesel subsidies and their impact on poverty and inequality in Indonesia, especially in the pre and post-pandemic period.  How  does social  distancing  as a  reaction  during  a  pandemic  affect  the  distribution  of diesel subsidies. We use the counter factual analysis method as done by Lustig (2018) through part of the Commitment to Equity (CEQ) method. The results of this study indicate that the diesel subsidy  program  has  a  positive  impact  on  poverty  reduction  but  is  less  effective  in  reducing inequality. This may be due to the lack of accuracy in targeting poverty targets and distributing welfare. Meanwhile, social distancing seems to have little effect on the distribution of diesel fuel due to a decrease in mobility which lowers the economic price. In the future, this research needs to be refined by involving other government social assistance programs to gain insight from these other programs.
Keywords: subsidy, Benefit Incidence, Commitment to Equity, Counter Factual Analysis

## ABSTRAK
Dalam  menyalurkan  belanja  negara  terutama  untuk  susbsidi  diperlukan  penyempurnaan  yang terus menerus dari sisi efektivitas dan efisiensi. Belanja Pemerintah tersebut merupakan program yang  bersifat  mendorong  dan  menjaga  konsumsi  masyarakat  terutama  yang  berpenghasilan rendah.  Penyempurnaan  belanja  subsidi  menjadi  penting  mengingat  ruang  fiskal  yang  masih terbatas  sehingga  perlu  dilaksanakan  sebaik  mungkin  baik  dari  sisi  sisi  optimalisasi  dan peningkatan  kesejahteraan.  Oleh  sebab  itu  kami  menganalisis  subsidi  solar  sebagai  salah  satu subsidi bahan bakar yang masih terus didistribusikan Pemerintah. Penelitian ini bertujuan untuk membahas  distribusi  penyaluran  subsidi  solar  serta  dampaknya  terhadap  kemiskinan  dan ketimpangan di Indonesia terutama di masa pra dan pasca pandemi. Bagaimana social distancing sebagai  reaksi  di  masa  pandemi  memengaruhi  distribusi  subsidi  solar.  Kami  menggunakan metode counter factual analysis sebagaimana yang dilakukan oleh Lustig (2018) melalui bagian dari metode Commitment to Equity (CEQ). Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa program subsidi solar berdampak posiif terhadap pengurangan kemiskinan namun kurang efektif dalam usaha  pengurangan  ketimpangan.  Hal  ini  mungkin  disebabkan  antara  lain  kekurang  akuratan dalam  menyasar  target  kemiskinan  dan  mendistribusikan  kesejahteraan.  Adapun social distancing tampak  sedikit  berpengaruh  pada  distribusi  solar  karena  penurunan  mobilitas  yang
menurunkan  harga  keekonomian.  Kedepannya  penelitian  ini  perlu  disempurnakan  dengan mengikutsertakan  program  bantuan  sosial  pemerintah  lainnya  untuk  mendapat insight dari program-program yang lain tersebut.
Kata kunci: subsidi, Benefit Incidence , Commitment to Equity , Counter Factual Analysis Klasifikasi JEL : E310, E630

## 1. Pendahuluan
Dalam cara pandang ekonomi,  ada yang disebut sebagai solusi jangka pendek dan solusi  jangka  panjang.  Solusi  jangka panjang  dimaksudkan  untuk  membuat rakyat  atau  individu  hidup  mandiri  dan berdikari secara ekonomi. Solusi jenis ini adalah  tujuan  akhir  dari  setiap  langkah- langkah  mensejahterakan  masyarakat. Sementara solusi jangka pendek dimaksudkan memberikan bantuan ekonomi sementara. Bantuan ini cenderung dianggap jelek dan melemahkan  karakter  individu  yang dibantu.  Seperti  halnya  pepatah  “lebih baik memberi pancing daripada umpan”, maka  dapat  diartikan  pembiayaan  untuk menunjang  kehidupan  kedepannya  yang ditolong itu lebih utama daripada sekedar memberikan bekal yang sifatnya sementara. Karena dikhawatirkan individu  yang  dibantu  merasa  aman  dan timbul  rasa  malas  ( moral  hazard )  untuk meningkatkan  taraf  hidupnya.  Dengan demikian yang bersangkutan dan keturunannya  akan  tetap  berada  pada lingkaran  kemiskinan.  Hal  ini  pernah diangkat kembali oleh Daily Mail (“Will they  ever  heed  the  voice  of  Britain?,” 2012).  Anggapan  ini  tidak  sepenuhnya benar,  bahkan  perdebatan  di  kalangan akademisi mengenai hal ini tidak pernah selesai.
Diatas  semua  kontroversi  tersebut, sebagai penjamin terselenggaranya kesejahteraan  masyarakat,  Pemerintah wajib hadir memberikan langkah praktis. Langkah  yang  diambil  Pemerintah sebagai  penyelenggara  negara  adalah berusaha  mewujudkan  solusi  jangka panjang  kesejahteraan,  namun  tetap
menjalankan  solusi  jangka  pendek. Sebab,  solusi  jangka  pendek  adalah buffer (penyangga)  kesejahteraan  saat sekarang agar tidak menjadi lebih buruk, sebelum  terwujudnya  solusi  jangka panjang. Namun demikian, solusi jangka pendek juga memerlukan formulasi yang baik  supaya  tidak  menimbulkan  efek negatif di masyarakat.
Solusi jangka pendek harus bersifat dinamis  baik  dari  segi  besaran,  jenis komoditas, kuantitas, dan target sasaran, karena  menyesuaikan  dengan  kebutuhan masyarakat  pada  jangka  waktu  tertentu. Sehingga  tepat  guna  dan  tepat  sasaran dalam  menunjang  pencapaian  solusi jangka  panjang  dan  memutus  lingkaran setan  kemiskinan  ( the  vicious  circle  of poverty ).  Lingkaran  setan  kemiskinan adalah  dimana  orang  miskin  tidak mempunyai  modal  baik  harta  maupun keahlian  yang  dapat  digunakanya  untuk memperbaiki keadaan dirinya atau keluar dari  kemiskinan.  Kemudian  kemiskinan itu  pada  gilirannya  diwariskan  ke generasi berikutnya atau intergeneration .
Oleh  karena  itu,  strategi  pengentasan kemiskinan  tidak  hanya  dari  menyasar dari  sudut  pandang  individu,  tapi  juga keluarga atau rumah tangga.
Program  pengentasan  kemiskinan yang  sudah  dirancang  perlu  dipastikan agar tidak mengalami kendala berarti saat pelaksanaan  di  lapangan  dan  semakin baik kedepannya. Oleh karena itu proses evaluasi menentukan perkembangan program  pengentasan  kemiskinan  ke depannya.  Miskalkulasi  dalam  evaluasi akan  menyebabkan  kesalahan  dalam perencanaan dan akan dilanjutkan hingga proses  pelaksanaan.  Dengan  kata  lain,
potensi efektivitas dan efisiensi program tidak maksimal.
Saat  ini  solusi  jangka  pendek kesejahteraan yang tersedia bagi Pemerintah antara lain bantuan sosial dan subsidi.  Tentu  saja  sifat  dari  bantuan sosial  dan  subsidi  adalah  memberikan tambahan  peningkatan  kesejahteraan semantara. Meskipun instrumen fiskal ini bersifat konsumtif, namun alokasi APBN untuk ini adalah vital mengingat kondisi dan  situasi  di  Indonesia  yang  masih terkendala  dalam  penyediaan  lapangan kerja  (Harmoko,  2019).  Ditambah  lagi pada  tahun  2020  dan  2021  terjadi pandemi  covid  19.  Pandemi  ini  tidak hanya mengakibatkan kehilangan nyawa namun  juga  mata  pencaharian  atau
sumber  ekonomi  masyarakat.  Tanpa kedua  instrumen  fiskal  tersebut  maka akan  sukar  bagi  masyarakat  untuk  lekas bangkit kembali dari keterpurukan.
Dapat  kita  lihat  pada  Gambar  1.1. bahwa anggaran bansos  dan subsidi dari sisi  rasio  dengan  belanja  mengalami kenaikan  pada  tahun  2020.  Pada  tahun 2020  dan  2021  pandemi  covid  19 merebak  di  Indonesia.  Jika  dilihat  dari Grafik  1.2  kemiskinan  dan  ketimpangan mengalami kenaikan dalam periode yang sama.  Namun  tidak  sampai  lebih  buruk dari  tahun  2017.  Hal  ini  kemungkinan disebabkan  adanya  perubahan  atau reformasi  kebijakan  yang  lebih  tepat sasaran.
Gambar 1.1. Subsidi dan Bansos dibandingkan total Belanja
Sumber : Kemenkeu, telah diolah kembali 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0 30,0 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 * Pers en ta se terh ad ap P DB( % ) Pe rs en ta se te rh dap Be lan ja (% ) Subsidi per Belanja Bansos per Belanja Subsidi per PDB (RHS) Bansos per PDB (RHS) )* APBN 0,41 0,413 0,406 0,408
0,397 0,393 0,389 0,382 0,381 0,384
0,12 0,114
0,113 0,112 0,109 0,106 0,098 0,094 0,098 0,101 0 0,02 0,04 0,06 0,08 0,1 0,12 0,14 0,36 0,37 0,38 0,39 0,4 0,41 0,42 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 R ate In d e ks Gini Ratio Poverty Rate (RHS)

## Gambar 1.2. Tingkat Kemiskinan dan Rasio Gini
Sumber : BPS, telah diolah kembali
Perlu  diketahui  bahwa  program Bansos  dan  belanja  subsidi  tidak  hanya dimaksudkan untuk membantu penduduk miskin  namun  juga  untuk  membantu penduduk  yang  hampir  miskin.  Hal  ini dilakukan  sebagai  bentuk  pencegahan agar  penduduk  hampir  miskin  tidak kembali  ke  masuk  ke  golongan  miskin. Dua  grafik  di  atas  menunjukkan  secara umum  manfaat  alokasi  dana  APBN dalam  mengurangi  imbas  pandemi kepada tingkat kemiskinan dan ketimpangan.  Selanjutnya  pada  Gambar
1.3  menggambarkan  bahwa  alokasi
APBN 2014-2021
dalam usaha pengentasan  kemiskinan  baik  jumlah penduduk  miskin  di  bawah  garis kemiskinan (P0), kesenjangan penduduk miskin  terhadap  garis  kemiskinan  atau kedalaman  kemiskinan  (P1),  maupun ketimpangan  di  antara  penduduk  miskin atau keparahan kemiskinan (P2). Terlihat bahwa  terjadi  kenaikan  signifikan  pada bantuan  sosial,  bahkan  secara  nominal Bansos sempat berada diatas subsidi pada tahun 2020 (kondisi pandemi).
Gambar 1.3. Alokasi APBN dalam Mengentaskan Kemiskinan Sumber : Kemenkeu, telah diolah kembali
Dari penelitian-penelitian sebelumnya  telah  disebutkan  bahwa subsidi  memang  cenderung  kurang efektif  dalam  pengentasan  kemiskinan dan  pengurangan  ketimpangan.  Bahkan dalam kasus tertentu, subsidi justru dapat menambah besarnya ketimpangan karena salah sasaran. Subsidi solar adalah salah satu  subsidi  energi  yang  sering  disoroti karena  memiliki  skema  yang  sangat rentan  tidak  tepat  sasaran.  Selanjutnya, muncul pertanyaan berapa besar dampak
terhadap  kesejahteraan  masyarakat  jika subsidi  solar  dicabut.  Oleh  karena  itu, tujuan  umum  dari  penelitian  ini  adalah mengetahui  efek  dari  subsidi  solar terhadap  kemiskinan  dan  ketimpangan baik  pada  kondisi  pra  pandemi  ataupun pasca pandemi. Sementara tujuan khusus dari  penelitian  adalah  mengetahui  efek social  distancing terhadap  distribusi subsidi solar.
Untuk  mencapai  tujuan  tersebut, penulis  menggunakan counter  factual
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 * Triliun Ru p iah In d e ks P0 P1 P2 Subsidi (RHS)
Bansos (RHS)
analysis (CFA)  yang  digunakan  oleh
Bank Dunia dalam menghitung Commitment  to  Equity (CEQ).    Metode perhitungan ini dapat mengetahui tambahan  konsumsi  atau  penghasilan yang dialami oleh individu akibat subsidi yang  disalurkan  Pemerintah.  Dengan demikian dapat diketahui seberapa besar program  pemerintah  melalui  subsidi (dalam  hal  ini  solar)  berefek  terhadap kemiskinan dan ketimpangan.  Penelitian ini akan kami bagi menjadi lima bagian, yaitu  Pendahuluan,  Tinjauan  Pustaka, Metodologi, Hasil Analisis dan Pembahasan,  serta  Kesimpulan  dan
Rekomendasi Kebijakan.

## 2. Tinjauan Pustaka
Briggs (1961) mendefinisikan
welfare  state sebagai  negara  di  mana kekuatan  yang  terorganisir  sengaja digunakan (melalui politik dan administrasi)  dalam  rangka  mengubah permainan  kekuatan  pasar  di  setidaknya tiga arah, antara lain :
-   Pertama,  dengan  menjamin  individu dan  keluarga  dengan  pendapatan minimum  terlepas  dari  nilai  pasar pekerjaan atau properti mereka;
-   Kedua, dengan mempersempit tingkat ketidaknyamanan dengan
memungkinkan individu dan keluarga untuk  memenuhi  "kontinjensi  sosial" tertentu  (misalnya,  penyakit,  usia  tua dan  pengangguran)  yang  mengarah pada krisis individu dan keluarga; dan -   Ketiga,  dengan  memastikan  bahwa semua warga negara tanpa membedakan status atau kelas ditawarkan  standar  terbaik  yang tersedia  dalam  kaitannya  dengan berbagai  layanan  sosial  tertentu  yang disepakati.”
Dengan  kata  lain,  negara  kesejahteraan memodifikasi  dampak  pasar,  dengan memberikan semacam jaminan minimum (mengentaskan kemiskinan) yang
mencakup berbagai risiko sosial (keamanan),  dan  menyediakan  layanan tertentu (perawatan kesehatan, perawatan anak  dan  orang  tua  dan  sebagainya) dengan  standar  terbaik  yang  tersedia (Andersen, 2007)
Konsep  welfare  state  di  berbagai negara  berbeda-beda.  Hal  ini  tergantung kepada setidaknya lima faktor, antara lain :
- Pertama, transformasi mendasar dalam sikap terhadap kemiskinan
- Kedua,  penyelidikan  rinci  tentang "kontinjensi sosial" yang mengarahkan perhatian pada perlunya kebijakan sosial tertentu. - Ketiga, hubungan erat antara pengangguran dan kebijakan kesejahteraan. - Keempat,  perkembangan  filosofi  dan praktik "kesejahteraan" dalam kapitalisme pasar itu sendiri
- Kelima,  pengaruh  tekanan  kelas pekerja  pada  isi  dan  sifat  undang- undang atau peraturan "kesejahteraan".
Terkait  subsidi  energi,  banyak contoh  kasus  di  negara  maju  yang mengaitkannya  dengan  isu  kesehatan lingkungan (Ambrus & Grigonyte, 2015; Coady,  Parry,  Sears,  &  Shang,  2015; Whitley  &  Burg,  2015;  Whitley,  2013). Sebagaimana  juga  mulai  terjadi  di beberapa  negara  berkembang  (Bridle  et al.,  2018;  IEA  &  OECD,  2019;  APEC, 2012; Merrill, Bassi, Bridle, & Christensen,  2015).  Hal  ini  disebabkan kesadaran  negara-negara  tersebut  yang lebih mengedepankan perhatiannya terhadap isu kesehatan lingkungan hidup dan pemanasan global ( global warming ). Gelb  &  Mukherjee  (2019)  menyatakan bahwa  reformasi  subsidi  energi  menjadi prioritas  penting  bagi  para  pembuat kebijakan  seperti  halnya  melegislasi “pajak  hijau”  untuk  mengurangi  emisi karbon.  Namun  kenaikan  harga  energi yang  sedikit  banyak  berdampak  buruk pada orang miskin  perlu  disertai dengan
program yang mengompensasinya.
Selain  itu,  reformasi  akan  berhasil  jika meningkatkan  kesadaran  masyarakat akan masalah-masalah yang ditimbulkan subsidi,  penyebaran  yang  efektif  kepada penduduk, dan putaran umpan balik ( feed back )  yang  cepat  untuk  memfasilitasi koreksi  di  tengah  jalan.  Termasuk teknologi  digital  yang  dapat  membantu membangun  kapasitas  pemerintah  untuk melakukan  reformasi  dan  merespons perubahan pasar bahan bakar.
Coady, Parry, Le, & Shang (2019) juga melakukan perhitungan yang menyatakan  bahwa  harga  bahan  bakar fosil  yang  efisien  pada  tahun  2015  akan menurunkan emisi karbon global sebesar 28  persen  dan  kematian  akibat  polusi udara  bahan  bakar  fosil  sebesar  46 persen,  dan  meningkatkan  pendapatan pemerintah sebesar 3,8 persen dari PDB. Harga yang efisien pada bahan bakar fosil adalah  harga  yang  dijamin  oleh  biaya pasokan, biaya lingkungan, dan pertimbangan  pendapatan.  Dengan  kata lain, harga yang lebih tinggi pada bahan bakar  fosil  akan berdampak positif pada masyarakat kedepannya. Namun, mereka juga  mengetahui  bahwa  subsidi  bahan bakar  fosil  kemungkinan  besar  masih akan bertahan di masa mendatang karena tidak semua negara bersedia dan mampu menaikkan harga bahan bakar fosil,
Tetapi, meskipun tantangan reformasi subsidi energi adalah kebijakan populis  dan  politis,  Postic,  Shishlov, Ellis, Kerst, & Kumar (2017) menyampaikan bahwa pengurangan subsidi  bahan  bakar  fosil  akan  semakin diterima  dan  diperlukan  oleh  banyak negara.  Oleh  karena  itu,  dalam  rangka mencapai  tujuan  ini,  perlu  dibuat serangkai kebijakan dan skema dukungan yang  baru.  Hal  ini  diperlukan  untuk menghilangkan  ketergantungan  pada bahan bakar fosil, meningkatkan pembangunan dan akses ke modal untuk beralih  ke  sumber  energi  bebas  karbon,
dan  kompensasi  penggantian  subsidi untuk orang miskin.
Reformasi  subsidi  energi  yang sedang berjalan di Indonesia memerlukan cara  tersendiri  yang  dapat  diterima dengan  baik  oleh  masyarakat.  Terutama karena pandemi yang baru saja melanda telah  mengakibatkan  kerugian  materil maupun moril pada masyarakat. Namun, dengan  kondisi  harga  minyak  mentah yang mengalami kenaikan pasca pandemi, menjadi pertimbangan terhadap keberadaan subsidi yang sangat dipengaruhi besarnya oleh harga keekonomian.  Sementara  Pemerintah selaku leader and decision maker , harus menyiapkan skema kebijakan perlindungan  sosial  (social  protection) yang  tidak  hanya  untuk  para  golongan Pemerlu Pelayanan Kesejahteraan Sosial (PPKS)  (Tuwu,  2020).  Oleh  karena  itu evaluasi terhadap efektivitas dan efisiensi program  pengentasan  kemiskinan  perlu mendapat perhatian serius. Dalam tulisan ini kami membahas belanja subsidi solar dari tahun 2018 s.d. 2019 (pra pandemi) 2020 s.d. 2021 (pasca pandemi).

## 3. Metode Penelitian
Charles  Stauffacher  dan  Tibor  Barna masing-masing telah merintis pengembangan  analisis  insiden  fiskal ( Fiscal Incident Analysis ) untuk Amerika Serikat (1930) dan Inggris (1937). Sejak saat  itu  kualitas  dan  kekayaan  data  di kedua  negara  tersebut  meningkat  pesat. Indikator  untuk  mengukur  ketimpangan pendapatan,  kemiskinan,  dan  insiden instrumen  redistribusi  menjadi  lebih memadai.  Kini  ketertarikan  publik  atas masalah  redistribusi  kembali  meningkat karena adanya peningkatan ketimpangan pendapatan  di  berbagai  negara.  Analisis ini  menarik  karena  memungkinkan evaluasi  dampak  potensial  dari  masing- masing kebijakan atau instrumen redistribusi yang tersedia bagi pemerintah.
Metodologi  ini telah diperluas dan disesuaikan untuk
negara-negara berkembang  atau  berpenghasilan  rendah dan  menengah.  Institut  Commitment  to
Equity (CEQ), yang didirikan oleh Nora Lustig pada tahun 2008 merupakan salah satu kontributor terpenting dari pengembangan metodologi ini. Sebelumnya,  telah  banyak  upaya  yang dilakukan  untuk  mengevaluasi  peristiwa ekonomi di beberapa negara berpenghasilan  menengah  dari  aspek spesifik sistem redistribusi, transfer tunai, subsidi  tidak  langsung,  pengeluaran pendidikan publik, pajak tidak langsung, dan  sejenisnya.  Tetapi  tidak  ada  upaya yang  dilakukan  untuk  membangun kerangka  kerja  yang  memungkinkan melakukan  studi  dari  sebagian  besar instrumen fiskal yang bersifat redistributif  dan  dapat  diterapkan  untuk berbagai  negara  berkembang  secara sistematis sampai CEQ Institute mengambil  pekerjaan  ambisius  ini.  Para peneliti  di  institut  ini  mengembangkan dan  mengadaptasi  konsep  dan  indikator berbasis  mikro  yang  diperlukan  untuk mengevaluasi redistribusi dalam konteks negara  berkembang  secara  ketat.  Selain itu,  mereka  juga  merancang  alat  yang tepat untuk menghitung indikator- indikator  ini  dan  menerapkannya  pada berbagai  negara  (Lustig  &  Higgins, 2013).
CEQ  kemudian  dijadikan  sebutan cara  analisis  yang  dirancang  untuk menganalisis  dampak  perpajakan  dan pengeluaran sosial terhadap ketimpangan dan  kemiskinan,  dan  memberikan  solusi atau  langkah-langkah  bagi  pemerintah, lembaga multilateral, dan organisasi non-
pemerintah  dalam  rangka  membangun masyarakat  yang  lebih  adil.  CEQ memberikan analisis komprehensif mengenai pengaruh pajak dan pengeluaran sosial (termasuk subsidi dan pajak  tidak  langsung,  serta  belanja pendidikan  dan  kesehatan)  terhadap ketimpangan pendapatan dan kemiskinan di  suatu  negara.  Namun  pada  tulisan  ini penulis hanya melakukan analisis terkait penerimaan manfaat dari program pemerintah  kepada  masyarakat.  Lebih tepatnya  penelitian  ini  hanya  sebatas menggunakan  sebagian  perhitungan  dari CEQ  yaitu Benefit  Incidence  Analysis (BIA) untuk subsidi energi yaitu solar.

## 3.1. Benefit Incidence
Analisis  insiden  manfaat (BIA) adalah alat yang populer untuk menilai bagaimana pengeluaran publik didistribusikan ke seluruh populasi. Alat analisis  ini  menyatukan  informasi  dari akun pengeluaran publik tentang layanan yang  didanai  oleh  pemerintah  dengan data  survei rumah tangga terkait penggunaan layanan ini oleh masyarakat. BIA  mengungkap  distribusi  program pemerintah ke berbagai kelompok populasi (kelompok pendapatan).
Disamping  itu,  Analysis counter  factual dalam  BIA  akan  menghitung  dampak dari  program  (bansos  dan  subsidi) terhadap  ketimpangan  dan  kemiskinan. Counter Factual Analysis adalah membandingkan  antara  kondisi  aktual (dengan  intervensi  pemerintah)  dengan kondisi  tanpa  intervensi  pemerintah. Untuk dapat lebih memahami BIA maka kita dapat melihat Gambar 3.1
Gambar 3.1. Konsep Pendapatan
Sumber : Lustig & Higgins (2013)

## 3.2. Data
Data  yang  penulis  gunakan  pada penelitian  ini  adalah  Data  Survei  Sosial Ekonomi  Nasional  (Susenas).  Karena penelitian  ini  bertujuan  menganalisis subsidi  solar  pra  pandemi  dan  pasca pandemi,  maka  set  data  susenas  yang digunakan  adalah  data  tahun  2018  dan 2019 (pra pandemi) serta tahun 2020 dan 2021  (pasca  pandemi).  Data  Susenas cukup  representatif  dalam  menjabarkan konsumsi  masyarakat  Indonesia.  Perlu diketahui bahwa dalam Gambar 3.1 data Susenas  berada  pada  level  atau  sebagai proxy dari disposable income . Meskipun idealnya, pemeringkatan populasi rumah tangga  menurut  pendapatan  seharusnya menggunakan market income atau pendapatan sebelum membayar pajak dan menerima transfer dari pemerintah. Alasan  perhitungan  menggunakan data Susenas sebagai dasar penghitungan antara lain disebabkan :
a. Tidak  tersedianya  data  pendapatan masyarakat secara bebas
b. Konsumsi  merupakan  proxy  dari pendapatan yang paling baik
Penggunaan  data  Susenas  dalam pemeringkatan  populasi  rumah  tangga menurut  penghasilan  atau  pendapatan memiliki  kemungkinan  untuk  bias  atau berdampak  terhadap incidence  curve . Oleh  karena  itu  pemeringkatan  populasi rumah  tangga  dengan  data disposable income ini  perlu  intepretasi  secara  hati- hati dan diklarifikasi. Selain itu, juga ada faktor inclusion error dan exclusion error yang  berpengaruh  terhadap  keakuratan kalkulasi. Inclusion error adalah kesalahan  yang  terjadi  karena  individu yang seharusnya tidak menerima manfaat,  namun  tercatat  dalam  database sebagai  penerima  manfaat.  Sementara exclusion  error adalah  kesalahan  yang terjadi  karena  individu  yang  seharusnya menerima  manfaat,  justru  tidak  tercatat dalam database sebagai penerima manfaat.  Kedua  jenis error ini  sangat mungkin terjadi karena sistem pendataan yang belum sempurna. Meskipun demikian,  dalam  perhitungan  sangat diharapkan agar exclussion error
Market (Prefiscal) Income Disposable Income Consumable Income Direct & Near Cash Transfer Indirect Subsidies Personal Income Taxes Indirect Taxes, VAT, Sales Tax, etc Transfer
Taxes
mendekati  nol  atau  jangan  sampai  ada individu  yang  seharusnya  menerima manfaat  tidak  tercatat  dalam  database. Oleh karena itu, apabila incidence curve menunjukkan bahwa subsidi/bansos diterima oleh desil tertinggi bukan berarti program tersebut salah sasaran.
Selanjutnya,  permasalahan  dalam menggunakan  data  survei  rumah  tangga seperti yang disampaikan oleh Lustig dan Higgins  (2013)  adalah  jumlah  penerima manfaat  yang  lebih kecil dibanding data aktual  ( underestimated ).  Contoh  kasus ada  di  negara  Brazil,  penerima  program Bolsa  Familia  tahun  2009  berdasarkan data  survei  rumah  tangga  ( Pesquisa  de Orcamentos  Familiares )  sebanyak  7,3 juta  rumah  tangga  atau  lebih  sedikit dibandingkan data dari Ministry of Social Development yaitu  12,4  juta  rumah tangga.  Demikian  juga  di  Indonesia, jumlah  penerima  PKH  berdasarkan  data SUSENAS tahun 2014 sebesar 1,48 juta rumah  tangga,  lebih  sedikit  dari  data Kementerian  Sosial  yaitu  sebanyak  2,9 juta rumah tangga.
Adapun  data  yang  kami  gunakan antara lain :
a. Data Kor Rumah Tangga
b. Data modul 42.
c. Data modul 43

## 3.3. Analisis dan Software
Penulis  menggunakan  perangkat lunak  Stata  yang  dikembangkan  oleh Stata  Corp.  Stata  adalah  alat  perangkat lunak  statistik  yang  memungkinkan analisis kompleks pada set data BIA agar perhitungan  lebih  cepat  dilakukan.  Alat ini  mampu  memanipulasi  data  sehingga dapat diinterprestasikan dengan baik oleh pengguna.  Stata  mempunyai  kelebihan dalam  pengolahan  data  statistik  yang berbentuk cross section . Hal ini berbeda dengan E-views yang mempunyai kelebihan  dalam  mengolah  data  time series.
Nilai  lebih  dari  STATA  lainya adalah  dapat  juga  digunakan  untuk
menganalisis data survey, yang biasanya pengambilan  sampelnya  tidak  dilakukan secara  acak  sederhana  (simple  ramdom sampling/SRS), misalnya adanya pembagian  strata  dan  pemilihan  cluster atau  blok  sensus  atau  wilayah  cacah. Disain  sampel  yang  non-SRS  perlu pembobotan  dan  koreksi  pada  tahap analisis data, karena perhitungan variansnya berbeda dengan disain sampel SRS.  Hal  ini  berbeda  dengan  perangkat statistik  lainnya  yang  hanya  berasumsi pada  pengambilan  sampel  yang  acak sederhana/SRS.  Ketidaksesuaian  antara disain  sampel  dengan  metode  analisis akan berakibat pada kesalahan pada hasil analisis, terutama kesalahan perhitungan varians yang berdampak pada kesalahan estimasi  interval  dan  uji  hipotesis.  Oleh karena itu, STATA sangat tepat digunakan  untuk  menganalisis  data Susenas.

## 3.4. Asumsi
Cetane  Number  (CN) adalah salah satu  indikator  kualitas  BBM  (seperti RON  pada  gasoline).  Berikut  beberapa jenis Bahan Bakar Minyak (BBM) yang disalurkan  oleh  Pertamina  berdasarkan CN, antara lain :
a. Pertamina Dex memiliki CN sebesar 53.
b. Dexlite memiliki CN sebesar 51,
c. Solar memiliki kandungan CN sebesar 48
Asumsi yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah harga keekonomian (harga  tanpa  subsidi/kompensasi  dari Pemerintah)  dari  Biosolar  Industri. Penulis menggunakan harga keekonomian biosolar industri  atau high speed  diesel  yang  memiliki  cetane number sama dengan solar (CN : 48). Hal ini  sesuai  dengan  spesifikasi  yang tercantum  dalam  Surat  Keputusan  Dir. Jend.  Migas  No.  113.K/72/DJM/1999 tanggal 27 Oktober 1999.
Harga keekonomian solar industri :
a. Tahun 2018 : Rp 11.641
b. Tahun 2019 : Rp 11.410
c. Tahun 2020 : Rp 9.471
d. Tahun 2021 : Rp 12.047

## 3.5. Perhitungan
Perhitungan  besar  manfaat  subsidi solar  dilakukan  dengan  memperhatikan skema  program  subsidi.  Karena  skema penyaluran  distribusi  solar  adalah  setiap pembeli solar secara langsung memperoleh  subsidi.  Maka  perhitungan subsidi  energi  solar  adalah  dengan mengurangi  harga  keekonomian  dengan harga jual yang bervariasi di masyarakat. Hal  tersebut  untuk  mengetahui  berapa besar  jumlah  subsidi  yang  diterima masyarakat.  Namun  terdapat  batasan dalam  perhitungan  penulis,  yaitu  jika harga  solar  yang  diterima  oleh  individu atau  masyarakat  lebih  tinggi  dari  harga keekonomian, maka individu atau masyrakat tersebut dianggap tidak memperoleh subsidi (subsidi = 0). Sementara  itu,  untuk  perhitungan dampak  subsidi  terhadap  kemiskinan, kami  menggunakan counter  factual analysis . Yaitu dimulai dengan menghitung  seberapa  besar  kenaikan pendapatan  yang  dialami  oleh  rumah tangga/per  kapita.  Perlu  diingat  bahwa pendapatan  di- proxy oleh  pengeluaran. Sehingga,  secara  umum,  jika  kita mengeluarkan  manfaat  subsidi  dari pengeluaran (pendapatan) rumah tangga/individu, maka kita akan mengetahui  pendapatan  awal  (tanpa
manfaat  subsidi)  rumah  tangga/individu tersebut.  Dengan  demikian,  kita  dapat mengetahui  dampak  manfaat  subsidi terhadap  pendapatan  yang  merupakan indikator kesejahteraan masyarakat. Kemudian,  untuk  mengetahui  efeknya kepada kemiskinan, maka dapat diketahui dari jumlah pendapatan masyarakat  yang  berada  di  bawah  garis kemiskinan  setelah  manfaat  bansos  atau subsidi dikeluarkan. Hal ini juga berlaku pada  perhitungan  ketimpangan  pada pendapatan awal masyarakat.

## 4. Hasil Analisis dan Pembahasan
Subsidi  adalah  bentuk  bantuan yang  diberikan  oleh  Pemerintah  kepada suatu sektor ekonomi atau usaha / bisnis. Beberapa  subsidi  diberikan  kepada produsen  atau  distributor  dalam  suatu industri  untuk  mencegah  kejatuhan industri tersebut (antara lain karena terus menjalankan  operasi  yang  merugikan) atau  peningkatan  harga  produknya  atau untuk  mendorong  mempekerjakan  lebih banyak  buruh  (contohnya  subsidi  upah). Contoh  lain  dari  subsidi  antara  lain subsidi  untuk  mendorong  penjualan ekspor,  subsidi  untuk  menahan  harga bahan  pangan,  dan  subsidi  untuk mendorong perluasan produksi pertanian.
Dalam tulisan ini penulis membatasi  pada  subsidi  bahan  bakar minyak  yaitu  solar.  Menurut  pasal  16 Peraturan  Presiden  Nomor  191  tahun 2014,  Solar  (Gas  Oil)  diberikan  subsidi tetap dari selisih  kurang  harga dasar per liter, setelah ditambah pajak-pajak sesuai dengan  ketentuan  peraturan  perundang- undangan.  Menurut  Perpres  tersebut, peruntukan bahan bakar solar bersubsidi adalah rumah tangga, usaha mikro, usaha pertanian,  usaha  perikanan,  transportasi, dan  pelayanan  umum.  Namun  pada kenyataannya sering terjadi penyalahgunaan, misalnya angkutan transportasi  logistik  seperti  CPO,  batu
bara, dan komoditas industri lainnya yang tidak termasuk dalam kategori, juga dapat memperoleh subsidi dimaksud
(Wicaksono, 2018; Hikam, 2019).  yyyyy
Perhitungan  atas  subsidi  solar dengan  metode  BIA  menghasilkan temuan bahwa program dimaksud bersifat  sangat  regresif.  Regresif  yang dimaksud  adalah  kelompok  yang  lebih kaya (yang seharusnya tidak memeroleh) menjadi  penerima  yang  lebih  banyak. Terlihat pada Gambar 4.5 bahwa jumlah penerima  terbesar  terdapat  pada  desil
terkaya.  Pada tahun 2020 terlihat  bahwa penerima subsidi solar mengalami penurunan.  Kondisi  ini  antara  lain disebabkan  oleh  pemberlakukan social distancing atau pembatasan gerak masyarakat.  Hal  ini  juga  tampak  pada subsidi terbesar yang diterima per RT per desil.  Proporsi  terhadap  pengeluaran menunjukkan  seberapa  besar  subsidi dibandingkan  dengan  pengeluaran  RT. Meskipun  rasio  sama  namun  desil berbeda  maka  jumlah  yang  diterima  RT pun berbeda. Tampak pada h
Gambar 4.5. Jumlah Penerima Subsidi Solar per Desil
Sumber :  BPS, data diolah 28 31 48 45 72 77 92 132 150 248 27 36 42 47 62 80 88 123 161 246 23 35 36 45 49 82 83 120 147 236 23 31 39 49 47 67 103 114 165 265 0 50 100 150 200 250 300 Rib u RT 2018 2019 2020 2021 0.03 0.02 0.08 0.07 0.15 0.21 0.25 0.44 0.67 1.78 0.02 0.04 0.05 0 .0 9 0.12 0.17 0.20 0.36 0.66 1.66 0.01 0.02 0.03 0.06 0.05 0.13 0.13 0.22 0.33 0.88 0.02 0.04 0.04 0.08 0.08 0.14 0.25 0.31 0. 62 1.61 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 Triliun Ru p iah 2018 2019
2020 2021

## Gambar 4.6. Manfaat yang diterima RT per Desil
Sumber :  BPS, data diolah
4.1. Dampak  Belanja  Bansos  dan Subsidi  Terhadap  Kemiskinan dan Ketimpangan
Dari  hasil  perhitungan  diketahui bahwa penerima subsidi solar dari tahun ke  tahun  bersifat  regresif.  Penerima masih  tersebar diantara  10 desil. Hal ini dapat  dilihat  pada  gambar  4.7.  dimana penerima  subsidi  mempunyai  sebaran yang cenderung semakin besar pada desil yang lebih kaya. Secara perhitungan, dari tahun 2018 s.d. 2021 desil terkaya selalu memliki jumlah penerima subsidi diatas 8 kali  lipat  dari  jumlah  di  desil  termiskin. Kondisi  ini  antara  lain  disebabkan  tidak adanya  batasan  akses  subsidi  solar  atau setiap  orang  yang  dapat  membeli  solar dapat dengan mudah memperoleh subsidi
solar. Bahkan shock akibat pandemi pada tahun  2020  dan  2021  tidak  berpengaruh secara  relatif  terhadap  rasio  jumlah penerima  manfaat  subsidi  solar  antar desil  di  desil  terkaya.  Kondisi  ini  logis, karena  konsumsi  desil  terkaya  memang sewajarnya  lebih resistant oleh shock seperti pandemi covid 19 dibanding desil lainnya.  Dengan  demikian  kebijakan belanja  pemerintah  untuk  mengurangi kemiskinan  dan  untuk  menjalankan fungsi  distribusi  seharusnya  akan  lebih efektif jika program yang dirancang lebih bersifat targeting .  Seandainya  dalam penyalurannya Pemerintah menggunakan data  40  persen  masyarakat  dengan penghasilan terendah di dalam data basis terpadu  seperti  Belanja  Bantuan  Sosial, tentu  subsidi  solar  akan  lebih  efektif dalam pengentasan kemiskinan.
Gambar 4.7. Proporsi RT Penerima Subsidi Solar Sumber : BPS, data diolah
Kemudian penulis merasiokan nilai moneter  subsidi  solar  yang  diterima terhadap total pengeluaran rumah tangga. Terlihat pada bahwa dari tahun 2018 s.d 2021  pada  gambar  4.8  subsidi  solar tersebar  di  seluruh  desil  dengan  rasio 2,6% s.d.  5,5% (pra pandemi) dan 1,6% s.d.  3,3%  (pasca  pandemi).  Perlu
diketahui  bahwa  harga  solar  bersubsidi dari  tahun  2018  s.d.  2021  tidak mengalami  perubahan  yaitu  tetap  pada angka Rp. 5.150 per liter. Oleh karena itu perubahan range subsidi  solar  dapat disebabkan oleh perubahan harga keekonomian dan perubahan pola konsumsi masyarakat.
3 3 5 5 8 8 10 14 16 27 3 4 5 5 7 9 10 13 18 27 3 4 4 5 6 10 10 14 17 27 3 3 4 5 5 7 11 13 18 29 0 5 10 15 20 25 30 35 2018 2019 2020 2021 p ro p o rs i p en er ima in terde si l ( %)
Gambar 4.8. Subsidi Solar per RT dan Persentase terhadap Pengeluaran Rumah Tangga 2018 s.d. 2021 Sumber :  BPS, data diolah
Terkait perubahan pola konsumsi masyarakat,  pada  Gambar  4.9.  terlihat bahwa  hanya  desil  terkaya  yang  tidak
terpengaruh oleh shock pandemi. Bahkan dengan keadaan social distancing, konsumsi desil tersebut terus mengalami kenaikan pada tahun 2020 dan 2021.
0. 4 0.5 1.4 1.1 2.3 3.3 4. 1 7. 1 10.7 29.4 0.4 0.7 0.9 1.4 2.0 3. 1 3.7 6.6 12.3 30.3 0.3 0. 6 0.9 1.5 1.5 3. 3 3.9 6. 4 10.7 31.2 0.3 0.7 0.7 1.2 1.3 2.3 4. 1 5.3 10.7 31.2 0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0 35.0 ju ta li te r p er RT 2018 2019 2020 2021 70, 700 82, 902 89 ,69 8 159, 053 15 6, 72 3 179, 631 19 0, 88 8 242, 563 341, 726 564, 043 3.53% 3.29% 3.06% 4.76% 4.42% 4.23% 3.69% 4.33% 4.7 1% 4.80% 0 100,000 200,000 300,000 400,000 500,000 600,000 0.0% 1.0% 2.0% 3.0% 4.0% 5.0% 6.0% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Subsidi per RT Persentase terhadap Pengeluaran % thd p pe n ge lu ar an Su b si d i p er R T 2019 86, 277 58, 336 138, 059 132, 231 177, 195 228, 102 228, 858 27 6, 34 4 371, 960 598, 748 4.58% 2.5 5% 4.51% 4.26% 4.64% 5.36% 4.62% 4.95% 5.52% 5.05% 0 100,000 200,000 300,000 400,000 500,000 600,000 700,000 0.0% 1.0% 2.0% 3.0% 4.0% 5.0% 6.0% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Subsidi per RT Persentase terhadap Pengeluaran % thd p pe n ge lu ar an Su b si d i p er R T 2018 40, 305 37, 608 70, 519 106, 452 85, 306 128, 107 131, 265 152, 823 186,646 310, 426 1.86% 1.56% 2.14% 3.34% 2.32% 2.71% 2.43% 2.50% 2.55% 2.20% 0 50,000 100,000 150,000 200,000 250,000 300,000 350,000 0.0% 0.5% 1.0% 1.5% 2.0% 2.5% 3.0% 3.5% 4.0% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Subsidi per RT Persentase terhadap Pengeluaran % thd p pe n ge lu ar an Su b si d i p er R T 2020 73, 311 98 ,99 5 90 ,298 134, 195 141, 294 175, 645 201, 923 227, 947 31 2, 40 9 504, 320 3.24% 3.33% 2.86% 3.82% 3.57% 3.99% 3.74% 3.91% 4.28% 3.27% 0 100,000 200,000 300,000 400,000 500,000 600,000 0.0% 0.5% 1.0% 1.5% 2.0% 2.5% 3.0% 3.5% 4.0% 4.5% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Subsidi per RT Persentase terhadap Pengeluaran % thd p pe n ge lu ar an Su b si d i p e r R T 2021

## Gambar 4.9. Konsumsi Solar per Desil
Sumber : BPS, data diolah
Dengan  skala  rasio  “manfaat subsidi  solar  yang  diterima  terhadap pengeluaran  rumah  tangga”  kita  dapat mengetahui  seberapa  berarti  manfaat subsidi yang diterima oleh desil. Besaran subsidi  yang  diterima  oleh  desil  yang lebih  miskin  dapat  “lebih  berarti” dibandingkan  yang  diterima  oleh  desil yang  lebih  kaya,  meskipun  secara nominal  atau  nilai  moneter  lebih  rendah tetapi  secara  rasio  terhadap  pengeluaran lebih besar. Sebaliknya, meskipun secara nilai  moneter  jumlah  subsidi  yang diterima  desil  lebih  besar  namun diabnding rasio pengeluaran lebih rendah,  maka  jumlah  ini  menjadi  relatif
“kurang  berarti”.  Ironis  jika  melihat bahwa  rasio  manfaat  subsidi  solar  yang diterima  terhadap  pengeluaran  rumah tangga pada desil terkaya di gambar 4.10 hampir  menyamai  atau  bahkan  lebih besar  dari  desil-desil  di  bawahnya. Sedangkan  jika  rasio  tersebut  hanya bernilai  sama  maka  dapat  dipastikan manfaat  yang  diterima  akan  lebih  besar secara nominal, mempertimbangkan bahwa desil terkaya memiliki pengeluaran (proxy pendapatan) terbesar dari  10  desil.  Pada  masa  pandemi kelompok  desil  terkaya  justru  mendapat manfaat  dari  subsidi  solar  yang  cukup berarti dibandingkan desil termiskin.
Gambar 4.10. Rasio Nilai Subsidi Solar Terhadap Pengeluaran RT Interdesil Sumber : BPS, data diolah
Selanjutnya,  untuk  melihat  lebih umum,  penulis menjumlahkan total nilai manfaat subsidi/bansos yang diterima per rumah  tangga  dan  mengklasifikasikan penduduk  ke  dalam  tiga  golongan
pengeluaran.  Tiga  golongan  tersebut yaitu bottom 40%, middle 40%,  dan top 20%. Terlihat pada gambar
4.11.Konsumsi  subsidi  solar  terbesar terdapat  pada  kelas top 20%  bahkan berada diatas 50%.
9.9 5.5 9.8 9.3 10.1 11.6 10.0 10.8 12.0 11.0 8.6 8.1 7.5 11.7 10.8 10 .4 9.0 10.6 11.5 11.8 7.9 6.6 9.1 14.1 9.8 11.5 10.3 10.6 10.8 9.3 9.0 9.2 7. 9 10.6 9.9 11.1 10.4 10 .9 11.9 9.1 0 2 4 6 8 10 12 14 16 2018 2019 2020 2021 Rasi o man fa at pe r R T inter de si l ( %)
Gambar 4.11. Proporsi Total Subsidi/Bansos yang Diterima RT Sumber : BPS, data diolah
Pada Gambar 4.12 diketahui bahwa,  dari  hasil  perhitungan  BIA, efektivitas susidi solar dalam menangani kemiskinan  terbesar  terjadi  pada  tahun 2018  atau  masa  sebelum  pandemi. Kemudian efektivitas terbesar berikutnya terjadi  pada  tahun  2020.  Di  satu  sisi secara  perhitungan  matematis  hal  ini dapat  disebabkan  karena  penurunan harga keekonomian pada tahun 2020. Di sisi  lain  hal  ini  dapat  juga  disebabkan harga BBM Non Subsidi yang mengikuti pergerakan  harga  minyak  mentah  yang dapat  dilihat  pada  gambar  4.13.  Sebab harga  BBM  Non  Subsidi  berpengaruh kepada  minat  atau  pilihan  masyarakat dalam  konsumsi  BBM  (subsidi  dan  non
subsidi). Ketika harga BBM Non subsidi mendekati harga BBM bersubsidi konsumen  (mampu)  dapat  cenderung memilih ke non subsidi karena mendapat pelayanan  lebih  baik  atau  lebih  sedikit mengantri.  Namun  ketika  harga  BBM subsidi  mengalami  kenaikan,  ditambah dengan adanya shock dari sisi penghasilan  (misal  pandemi)  maka konsumen  (mampu)  dapat  cenderung beralih ke BBM bersubsidi. Hal dimaksud dapat memengaruhi efektivitas subsidi solar terhadap kemiskinan karena pengeluaran  masyarakat  (mampu)  yang terbantu dengan subsidi karena mengonsumsi  BBM  bersubsidi  tidak akan terhitung dalam capaian pengentasan kemiskinan. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 2018 2019 2020 2021
Bottom 40 Middle 40 Top 20
Gambar 4.12. Efektivitas Penurunan Angka Kemiskinan per Rp100 T penyaluran Sumber : BPS, data diolah
Gambar 4.13. Efektivitas Penurunan Angka Kemiskinan per Rp100 T penyaluran Sumber : BPS, data diolah
Sementara  itu,  pada  gambar  4.14 diketahui bahwa efektivitas subsidi solar dalam  menangani  ketimpangan  bernilai negatif.  Nilai  negatif  mempunyai  arti bahwa  subsidi  solar  justru  menambah ketimpangan.  Hal  ini  dapat  dipahami
karena  skema  pemberian  subsidi  solar yang  dapat  dinikmati  siapa  saja.  Oleh sebab  itu,  menjadi  wajar  jika  yang memiliki  penghasilan  lebih  besar  untuk membeli solar bersubsidi, akan memperoleh  manfaat  yang  lebih  besar. Karena  nilai  manfaat  subsidi  terletak
0,00 0,05 0,10 0,15 0,20 0,25 0,30 2018 2019 2020 2021 Efektivitas Penurunan Kemiskinan (%/100 tr Rp) 0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0 80.0 90.0 0.0 2000.0 4000.0 6000.0 8000.0 10000.0 12000.0 14000.0 01/2018 04/2018 07 /20 18 10/2018 01/2019 04/2019 07/2019 10 /20 19 01/2020 04/2020 07/2020 10/2020 01 /20 21 04/2021 07/2021 10/2021 USD/Bar re l Rp /Liter Solar Bersubsidi
Pertamina Dex (Non Subsidi)
Minyak Mentah Indonesia (RHS)
pada  liter  BBM  bersubsidi,  bukan  pada individu.  Sama  seperti  keefektivan terhadap kemiskinan, nilai negatif
kefektivan terhadap  ketimpangan subsidi
solar  mengalami  penurunan  atau  lebih mendekati  positif  di  tahun  2018  dan berikutnya di tahun 2020.
Gambar 4.14. Efektivitas terhadap Rasio Gini
Sumber : BPS, data diolah
Dari concentration  curve pada Gambar  4.15.  kita  dapat  mengetahui bahwa  dari  tahun  ke  tahun  subsidi  solar berkontribusi  terhadap  ketimpangan. Sementara itu, Gambar 4.16. menunjukkan  perbandingan  efektivitas dan keefisienan subsidi solar. Posisi pada kuadran 2 menjauhi titik 0 menunjukkan seberapa  besar  dampak  program  kepada kemiskinan  dan  ketimpangan.  Posisi  di kuadran  2  karena  gini  rasio  justru bertambah  dengan  distribusi  subsidi solar. Adapun besar gelembung menunjukkan  seberapa  besar  dana  yang diterima masyarakat atau yang digunakan untuk  menjalankan  program  tersebut.
Dari gambar tersebut dapat dilihat bahwa tahun  2018  memiliki  efek  terbesar kepada  penurunan  angka  kemiskinan tetapi  memiliki  efek  yang  terbesar  juga terhadap  ketimpangan.  Sementara  dana yang didistribusikan (menurut perhitungan)  untuk  subsidi  solar  pada tahun  tersebut  mencapai  Rp  3,7  Triliun. Pada  tahun  2020    subsidi  solar  berefek hampir sama dengan tahun 2021 terhadap penurunan  angka  kemiskinan,  namun memiliki  efek  yang  lebih  kecil  terhadap ketimpangan.  Sementara  dana  yang didistribusikan  (menurut  perhitungan) untuk  subsidi  solar  pada  tahun  tersebut hanya Rp 1,9 Triliun -0,70 -0,60 -0,50 -0,40 -0,30 -0,20 -0,10 0,00 2018 2019 2020 2021
Efektivitas Penurunan Gini (bps/100 tr Rp)
Gambar 4.15. Concentration Curve Sumber : BPS, data diolah
Gambar 4.16. Dampak Subsidi dan Bansos terhadap Kemiskinan dan Ketimpangan
Sumber : BPS, data diolah
5. Kesimpulan dan Rekomendasi Kebijakan
Pemerintah mengupayakan pertumbuhan  ekonomi  yang  berkeadilan dengan kebijakan yang pro-poor (pengentasan kemiskinan) guna menjaga
ketahanan  ekonomi  domestik  dari  sisi konsumsi  rumah  tangga.  Solusi  jangka pendek berupa subsidi dan bantuan sosial masih  diperlukan  namun  perlu  evaluasi untuk proses perencanaan kedepannya.
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2018 2019 2020 2021 45 degree line 0.020 0.020 0.009 0.018 0.000 0.005 0.010 0.015 0.020 0.025 -0.012 -0.010 -0.008 -0.006 -0.004 -0.002 0.000 Pe ru b ah an G ini (bp s) Perubahan Angka Kemiskinan (%) 2018 2020 2019 2021
Hasil  perhitungan  CEQ benefit incidence Analysis yang penulis lakukan menyebutkan  bahwa  subsidi  solar  tahun 2018  dan  2020  memiliki  efektivitas terbesar dalam menurunkan ketimpangan dan  kemiskinan.  Kondisi  ini  antara  lain disebabkan  harga  keekonomian  yang rendah  (mengurangi  besar  subsidi  yang harus dibayarkan pemerintah) dan meningkatnya  insentif  bagi  masyarakat (mampu) solar untuk mengonsumsi BBM Non Subsidi.
Pada tahun 2020 dan 2021 dimana social  distancing sedang  diterapkan, tampak  bahwa  konsumsi  solar  tidak mengalami  penurunan  terutama  pada rumah  tangga  desil  terkaya  yang  lebih resisten terhadap shock . Selanjutnya yang perlu  menjadi  perhatian  adalah  manfaat yang  diberikan  subsidi  solar  pada  desil terkaya “setara atau bahkan lebih tinggi” secara  relatif  jika  dibandingkan  dengan manfaat  yang  diberikan  kepada  desil termiskin
Dari  tahun  ke  tahun  program subsidi  solar  memiliki  kesamaan  yaitu efektivitas  negatif  dalam  mengurangi ketimpangan.  Karena  semakin  tinggi harga keekonomian hanya akan memberikan  insentif  yang  lebih  rendah kepada  masyarakat  (mampu)  untuk mengonsumsi BBM Non Subsidi. Begitu pula  dengan  akses  tidak  terbatas  pada subsidi tersebut.
Oleh karena itu penulis berpendapat  bahwa  ketepatan  sasaran merupakan faktor terpenting yang menentukan efektivitas program- program tersebut. Hal ini yang menyebabkan  program  Bantuan  Sosial yang dirancang untuk disalurkan langsung ke KPM diasumsikan mempunyai tingkat efektivitas yang lebih baik.  Dengan  kata  lain  program  akan bersifat  lebih pro-poor jika  distribusi langsung  diberikan  ke  individu  yang bersangkutan    dibandingkan  ke  harga jual.
Dengan basis data yang ada saat ini seharusnya  penyaluran  subsidi  dapat lebih tepat sasaran. Misalkan saja penulis mengambil  contoh  dari  subsidi  listrik yang dapat disalurkan lebih tepat sasaran dengan mempertimbangkan jumlah pemakaian  listrik,  kepemilikan  meteran, kepemilikan  bangunan,  dan  sebagainya. Begitu pula dengan subsidi solar asalkan ada  sinergi  yang  baik  dan  tidak  ada  ego sektoral  dalam  hal  pemanfaatan  basis data penyaluran.
Selanjutnya  Faktor  terberat  dalam meningkatkan  efektivitas  subsidi  solar adalah  distribusi  di  lapangan  dan politisasi  kebijakan.  Subsidi  solar  tidak akan  menjadi  efektif  selama  kendala distribusi tersebut belum dapat dieliminasi. Karena semua dapat mengakses solar bersubsidi. Sementara di sisi birokrasi selalu terdapat isu politisasi kebijakan. Kebijakan yang tidak populis (menaikkan harga  energi  di masyarakat) selalu akan menimbulkan ongkos politik yang besar.
Apabila  masalah  penyaluran  yang tidak  tepat  sasaran  dapat  diatasi,  maka penulis  optimis  kedepannya  program- program pengentasan kemiskinan Pemerintah  baik  bantuan  sosial  maupun subsidi dapat menjadi instrumen mewujudkan pertumbuhan ekonomi yang lebih berkeadillan.
Kedepannya  diperlukan  analisis yang  dapat  membandingkan  subsidi, bantuan  sosial,  dan  program-program Pemerintah  Daerah  yang  sama-sama bertujuan mengentaskan kemiskinan dan ketimpangan.  Analisis  ini  bertujuan untuk  mencari  faktor  selain  ketepatan sasaran yang dapat memengaruhi efektivitas program pengentasan kemiskinan
dan
pengurangan ketimpangan. Sehingga diharapkan
Pemerintah  Pusat  dan  Daerah  dapat merancang  program  kemiskinan  yang baik  dan  komprehensif  dan  tercipta ketahanan  ekonomi  domestik  dari  sisi konsumsi rumah tangga.

## Daftar Pustaka
Ambrus,  B.,  &  Grigonyte,  D.  (2015).
Measuring  Fossil  Fuel  Subsidies. ECFIN  Economic  Briefs ,  (40). https://doi.org/10.2765/85991
Andersen, Jorgen Goul (2007). Welfare States  and  Welfare  State  Theory. Centre  for  Comparative  Welfare Studies Working Paper
APEC. (2012). Reforming Fossil ‐ Fuel Subsidies  to  Reduce  Waste  and Limit  CO  2  Emissions  while Protecting the Poor .
Bappenas  RI.  (2005). Visi  dan  Arah Pembangunan  Jangka  Panjang (PJP)  2005-2025 .  Retrieved  from https://www.bappenas.go.id/files/1
814/2057/0437/RPJP_2005-
2025.pdf
Bridle,  R.,  Merrill,  L.,  Halonen,  M.,
Zinecker, A., Klimscheffskij, M., & Tommila,  P.  (2018). Swapping Fossil Fuel Subsidies for Sustainable Energy . Briggs, Asa (1961). “The Welfare State in Historical
Perspective”,
European Journal of Sociology, vol. 2 (2).
Coady, D., Parry, I., Le, N.-P., & Shang,
B.  (2019).  Global  Fossil  Fuel Subsidies  Remain  Large: An Update  Based  on  Country-Level Estimates. IMF  Working  Papers , 19 (89),
1–39. https://doi.org/10.5089/978148439
3178.001
Coady, D., Parry, I., Sears, L., & Shang, B.  (2015).  How  Large  Are  Global Energy  Subsidies ? IMF  Working Paper , 15 (105).
Gelb, A., & Mukherjee, A. (2019). Fuel

## Subsidy Reform and Green Taxes :
Can  Digital  Technologies  Improve State  Capacity  and  Effectiveness? Center  for  Global  Development Policy Paper , 149 (July 2019).
Harmoko.  (2019).  Masalah  Lapangan Kerja. Retrieved October 30, 2019, from Poskota News website: https://poskotanews.com/2019/03/
14/masalah-lapangan-kerja/
Hikam,  H. A. Al. (2019). Subsidi  Solar
Diramal Jebol, Ini Biang
Keladinya.  Retrieved  November 20,  2019,  from  Detik  finance website: https://finance.detik.com/energi/d- 4675512/subsidi-solar-diramal- jebol-ini-biang-keladinya
IEA,  &  OECD.  (2019). Update  on
Recent  Progress  In  Reform  of Inefficient  Fossil  Fuel  Subsidies That Encourage Wasteful Consumption .
Lustig, N. (2018). Commitment to Equity Handbook,  Estimating  the  Impact of  Fiscal  Policy  on  Inequality  and Poverty . https://doi.org/10.1007/s10888- 019-09417-7
Lustig,  N.,  &  Higgins,  S.  (2013). Commitment to Equity Assessment (CEQ):  Estimating  The  Incidence of  Social  Spending,  Subsidies  and Taxes.  In Commitment  to  Equity
Assessment : Handbook . https://doi.org/10.1017/CBO97811 07415324.004
Merrill,  L.,  Bassi,  A.  M.,  Bridle,  R.,  & Christensen, L. T. (2015). Tackling Fossil  Fuel  Subsidies  and  Climate Change:  Levelling  the  energy playing field .
Postic, S., Shishlov, I., Ellis, L., Kerst, J. F.,  &  Kumar,  A.  P.  (2017).  Fossil Fuel  Subsidy  Reforms:  State  of Play  and  Ways  Forward. Climate Brief n 50 , (October), 1–7.
Purbaya,  A.  A.  (2018).  Pindahkan  Isi LPG 3 Kg ke Tabung 12 Kg, Warga
Jepara Ditangkap. Retrieved November  20,  2019,  from  Detik News website: https://news.detik.com/berita-jawa- tengah/d-3874185/pindahkan-isi- lpg-3-kg-ke-tabung-12-kg-warga- jepara-ditangkap
Tuwu, Darmin (2020). Kebijakan Pemerintah dalam Penanganan Pandemi Covid-19. Journal Publicuho, vol 3 no. 2 Whitley,  S.  (2013). Time  to  change  the game  Fossil  fuel  subsidies  and climate .
Whitley, S., & Burg, L. Van Der. (2015). Fossil Fuel Subsidy Reform : From Rhetoric  to  Reality. New  Climate Economy Working Paper Was .
Wicaksono,  P.  E.  (2018).  Pertamina: Solar  Subsidi  Hanya  untuk  yang Berhak.  Retrieved  November  20, 2019,  from  Bisnis  Liputan  6 website: https://www.liputan6.com/bisnis/re ad/3402566/pertamina-solar- subsidi-hanya-untuk-yang-berhak
Will they ever heed the voice of Britain? (2012).  Retrieved  October  30, 2019,  from  Daily  Mail  Comment website: https://www.dailymail.co.uk/debat e/article-2206910/DAILY-MAIL- COMMENT-Will-heed-voice- Britain.html