## Perhubungan Preferensi Risiko dan Kemiskinan di Indonesia
Siti Aisyah Tri Rahayu 1, , Mulyanto 2, , Johadi 1, , dan Muhammad Yusuf Indra Purnama 3,4, * , 1 Prorgam Studi Ekonomi Pembangunan, Program Pascasarjana, Fakultas Ekonomi dan Bisnis,
Universitas Sebelas Maret, 57126, Surakarta, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia
2 Program Studi Ekonomi dan Studi Pembangunan, Program Pascasarjana, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Sebelas Maret, 57126, Surakarta,
Provinsi Jawa Tengah, Indonesia
3 Program Studi Manajemen Perdagangan, Program Diploma, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Sebelas Maret, 57126, Surakarta, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia
4 Pusat Teknologi Keuangan dan Perbankan, Pusat Unggulan Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Sain (PUI), Universitas Sebelas Maret, 57126, Surakarta, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia * Korespondensi: myipurnama@staff.uns.ac.id

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Info Publikasi: Artikel Hasil Penelitian
Sitasi Cantuman: Rahayu, S. A. T., Mulyanto, M., Johadi, J., & Purnama, M. Y. I. (2023). The Nexus of Risk- Preferences and Poverty in Indonesia. Society, 11(1), 28-40.
DOI: 10.33019/society.v11i1.453
Hak Cipta © 2023. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society
Artikel dengan akses terbuka.
Lisensi: Atribusi- NonKomersial-BerbagiSerupa (CC BY-NC-SA)
Dikirim: November 28, 2022; Diterima: 3 May, 2023 ;
Dipublikasi: 30 Juni, 2023;
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  hubungan antara  kemiskinan  dan  preferensi  risiko  di  Indonesia  secara empiris.  Penelitian  ini  menggunakan  Indonesia  Family  Life Survey 2014 (IFLS5) dengan menggunakan pendekatan regresi Ordinary  Least  Square  (OLS)  dan  regresi  kuantil,  salah  satu data  longitudinal  yang  paling  luas,  untuk  mendukung rancangan  penelitian  ini.  Hasilnya  mengungkapkan  bahwa rumah  tangga  miskin  lebih  risk-averse  daripada  yang  lain  di seluruh  tingkat  pendapatan.  Selain  itu,  masyarakat  miskin berpendidikan rendah dan sebagian besar berasal dari pedesaan dan  daerah  rawan  bencana.  Bukti  ini  menunjukkan  bahwa masyarakat  miskin  dari  masyarakat  pedesaan  dan  daerah rawan  bencana  harus  diprioritaskan  dan  diberdayakan  untuk keluar  dari  zona  kemiskinan  karena  kerentanan  mereka  yang relatif tinggi.
Kata Kunci: Indonesian  Family  Life  Survey  (IFLS); Kemiskinan; Preferensi Risiko; Rumah Tangga

## Society, 11 (1), 30-42, 2023
P-ISSN: 2338-6932 | E-ISSN: 2597-4874 https://society.fisip.ubb.ac.id
Hak Cipta © 2023. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v11i1.453

## 1. Pendahuluan
Menurut penelitian dalam ilmu sosial, pilihan dan perilaku orang sering dipengaruhi oleh kelompok  sosial  yang  mereka  identifikasi  ( Akerlof  &  Kranton,  2000 ; Benjamin et  al., 2010 ). Akesaka et  al. (2021) menilai  pengaruh  perubahan  pendapatan  terhadap  perkiraan  preferensi risiko  warga  lanjut  usia  di  Amerika  Serikat  dan  Jepang.  Mereka  mengungkap  bukti  tentang varians  sekilas  tetapi  reguler  dalam  preferensi  individu  tentang  risiko.  Perubahan  preferensi risiko  dari  waktu  ke  waktu  menunjukkan  bahwa  keputusan  yang  optimal  mungkin  menjadi suboptimal.  World  Bank  memperkirakan  bahwa  685  juta  orang,  atau  lebih  dari  9,1  persen populasi dunia, hidup dalam kemiskinan pada tahun 2017 ( Aguilar et al., 2022 ). Rumah tangga miskin  seringkali  mengalami  kesulitan  untuk  keluar  dari  jebakan  kemiskinan,  seperti  yang dikemukakan  dalam  penelitian  sebelumnya  (misalkan, Dercon,  2009 ).  Salah  satu  faktor  yang mempengaruhi adalah risk aversion yang relatif tinggi di kalangan masyarakat miskin.
Menurut  penelitian  ekonomi  perilaku,  pengalaman  individu  dengan  kelangkaan  dapat memengaruhi seberapa baik mereka membuat keputusan ( Mullainathan & Shafir, 2013 ; Shah et al., 2015 ). Ada argumen yang terus-menerus bahwa orang yang mengalami kemiskinan berbeda dari masyarakat lainnya dalam beberapa hal, termasuk penghindaran risiko. Dipercaya secara luas bahwa orang yang mengalami kemiskinan lebih menghindari risiko dibandingkan dengan masyarakat  lainnya.  Orang-orang  yang  mengalami  kemiskinan  akan  memilih  pekerjaan berisiko  rendah  dengan  pendapatan  rendah  yang  akan  membuat  mereka  tetap  dalam kemiskinan  jika  mereka  sangat  tidak  menyukai  risiko.  Namun,  tidak  ada  pola  yang  berbeda dalam data empiris dan eksperimen.
Salah  satu  alasan  mengapa  begitu  banyak  orang  hidup  dalam  kemiskinan  adalah  karena pilihan  mereka  sendiri  yang  menghindari  risiko.  Ada  banyak  kekhawatiran  tentang perkembangan  ekonomi,  terutama  jika  dikaitkan  dengan  preferensi.  Individu  yang  secara signifikan  menghindari  risiko  keuangan  cenderung  menghindari  aktivitas  bisnis  yang  dapat mengancam kondisi keuangannya. Beberapa bukti empiris menunjukkan bahwa orang miskin memiliki  tingkat  tabungan  yang  rendah  ( Hubbard et  al., 1995 )  dan  investasi  yang  tidak memadai dalam perencanaan pendidikan anak ( Behrman & Srinivasan, 1998 ).
Ng  (2013) ,  yang  studinya  menggunakan  data  IFLS4  terkait  preferensi  risiko  di  Indonesia, menyimpulkan bahwa perempuan cenderung lebih menghindari risiko dibandingkan laki-laki. Ada  juga  bukti  bahwa  orang  dewasa  yang  lebih  sejahtera  kurang  menghindari  risiko  dan kurang sabar. Tingkat pendidikan yang lebih tinggi dan usia responden yang lebih muda lebih sabar dan menghindari risiko. Sanjaya (2013) menemukan bahwa preferensi risiko di Indonesia dipengaruhi  oleh  faktor  kesejahteraan  dan  demografi,  dan  preferensi  waktu  juga  berperan penting sebagai penentu. Efek guncangan ekonomi dan karakteristik penentunya diperkirakan tidak akan memengaruhi preferensi orang terhadap risiko.
Selain itu, sebagian besar penilaian kemiskinan berkorelasi tinggi dengan pendidikan dan status  pendapatan.  Pendidikan  dapat  membantu  keluarga  keluar  dari  kemiskinan  secara langsung  dengan  meningkatkan  pendapatan  rumah  tangga,  meningkatkan  produktivitas pekerja  wiraswasta,  atau  memungkinkan  akses  ke  pekerjaan  dengan  gaji  lebih  tinggi  ( Iqbal, 2006 ). Daniel (1995) dan Gray (1997), sebagaimana dikutip dalam Gorman (2000) , menunjukkan bahwa  perbedaan  status  perkawinan  dalam  penghasilan  menyatakan  bahwa  individu  yang menikah  lebih  produktif  daripada  individu  yang  tidak  menikah  dan  karena  itu  menerima penghargaan yang lebih besar. Beberapa penelitian menunjukkan bahwa pekerja yang menikah memang  melakukan  usaha  yang  luar  biasa.  Individu  yang  sudah  menikah  melaporkan mencurahkan  lebih  banyak  upaya  untuk  pekerjaan  mereka  seperti Bielby  &  Bielby  (1988), sebagaimana  dikutip  dalam  Gorman  (2000) .  Karena  pertanggungan  asuransi  formal  atas
Hak Cipta © 2023. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v11i1.453
kerusakan  yang  disebabkan  oleh  bencana  alam  terbatas,  terutama  di  negara-negara berkembang. Dengan demikian, mekanisme asuransi informal secara alami memainkan peran penting  sebagai  jaring  pengaman  di  antara  orang-orang  yang  mengalami  kemiskinan  selain skema manajemen risiko bencana publik ( Banerjee & Duflo, 2011 ).
Indonesia  merupakan  negara  dengan  luas  daratan  1.811.570  km2  yang  jumlah penduduknya setara dengan 3,51% penduduk dunia. Negara ini juga memiliki 1300 kelompok etnis  yang  berbeda  dan  lebih  dari  1000  bahasa  yang  berbeda  di  seluruh  17.000  pulau ( WORKSOL, 2022 ). Selain itu, menurut Asian Development Bank (2022) , 10,1 persen penduduk Indonesia masih hidup di bawah garis kemiskinan nasional pada tahun 2021. Oleh karena itu, penelitian  kali  ini  memilih  fokus  pada  Indonesia  karena  negara  ini  cocok  dengan  latar penelitian  kali  ini,  yang  dikaitkan  sebagai  salah  satu  negara  yang  paling  beragam  secara budaya dengan tingkat kemiskinan yang relatif tinggi dibandingkan dengan negara lainnya.
Kontribusi  penelitian  saat  ini  untuk  tubuh  pengetahuan  mencakup  fitur-fitur  berikut. Pertama,  penelitian  saat  ini  melengkapi  penelitian  sebelumnya  dengan  mendokumentasikan hubungan antara preferensi risiko dan kemiskinan (misalnya, Carvalho et al., 2016 ) di salah satu negara dengan budaya paling beragam namun keempat di dunia dengan penduduk terbanyak. Kedua, analisis penelitian kali ini mengkaji peran pendidikan, latar belakang sosial budaya, dan asuransi  informal  (arisan)  terhadap  kemiskinan.  Penelitian  saat  ini  berpendapat  bahwa menggunakan seperangkat sosiokultural dan lingkungan yang unik akan memberi penerangan baru dalam literatur tentang pengaruh preferensi risiko terhadap kemiskinan.
Penelitian saat ini mengadopsi pendekatan berikut untuk menguji apakah preferensi risiko dapat mempengaruhi kemiskinan. Pertama, penelitian kali ini berfokus pada Indonesia, negara berpenduduk  terbesar  keempat  di  dunia,  dan  tingkat  kemiskinannya  mencapai  hampir  9,1 persen  dari  total  populasi,  dan  kedua,  penelitian  ini  memasukkan  variabel  pendidikan  dan sosial budaya dalam penelitian ini sebagai variabel utama sejak pembaruan terkini melaporkan bahwa  kelompok  termiskin  biasanya  memiliki  tingkat  pendidikan  yang  rendah  ( Badan  Pusat Statistik, 2020, sebagaimana dikutip dalam Annur, 2022 ).
Temuan utama penelitian ini mengungkapkan bahwa preferensi risiko berhubungan positif dengan  tingkat  pendapatan.  Hasil  ini  mendukung  literatur,  yang  menunjukkan  bahwa  orang miskin kemungkinan besar menolak risiko. Kemudian dilakukan pengujian lebih lanjut untuk mengecek hasil robustness dengan menggunakan regresi kuantil. Hasilnya tetap sama setelah menerapkan  regresi  di  pendapatan  kuantil.  Selain  itu,  tingkat  pendidikan  berkorelasi  positif dengan  pendapatan,  menunjukkan  bahwa  tingkat  pendidikan  yang  lebih  tinggi  dapat mendorong tingkat pendapatan yang lebih baik di seluruh kelompok.

## 2. Studi Pustaka
Sen  (1999) menyatakan  bahwa  organisasi  pemerintah  dan  non-pemerintah  menggunakan banyak  metrik  untuk  mengukur  kemiskinan.  Pengukuran  dapat  berupa  absolut—mengacu pada  standar  tertentu—atau  relatif—tergantung  pada  situasi.  Secara  umum  diterima  bahwa kemiskinan  memiliki  banyak  segi,  terdiri  dari  komponen  sosial,  alam,  dan  ekonomi  yang ditempatkan  dalam  proses  sosial-politik  yang  lebih  luas.  Pendekatan  kapasitas  menegaskan bahwa memahami kemiskinan membutuhkan pemahaman terhadap perspektif orang miskin.
Ada  beberapa  keuntungan  dan  kerugian  ketika  mengukur  kemiskinan  berdasarkan pendapatan  ( Haughton  &  Khandker,  2009 ).  Ada  potensi  pendapatan  akan  tidak  dilaporkan, bahwa  guncangan  jangka  pendek  dapat  memengaruhinya,  bahwa  aspek  tertentu  dari pendapatan sulit untuk disurvei, dan bahwa hubungan antara pendapatan dan kesejahteraan dapat  menjadi  ambigu.  Namun,  para  peneliti  terkadang  mengutip  beberapa  keuntungan
Hak Cipta © 2023. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v11i1.453
menggunakan  pendapatan  sebagai  proksi  kemiskinan.  Keuntungan  ini  termasuk  sederhana untuk  diukur,  menunjukkan  tingkat  kendali  yang  dimiliki  rumah  tangga  atas  situasi keuangannya, dan membutuhkan lebih sedikit uang untuk mengumpulkan data.
Penelitian  sebelumnya  telah  menemukan  bahwa  orang  yang  mengalami  kemiskinan memiliki  toleransi  risiko  yang  lebih  tinggi—baik  dalam  eksperimen,  survei,  atau  kehidupan nyata, mereka lebih cenderung terlibat dalam aktivitas atau pilihan berbahaya. Elijah & Uffort (2007) menemukan bahwa dalam lingkungan yang tidak terkendali, orang miskin tampaknya memilih untuk hidup sebagai bagian dari underground economy . Banyak rumah tangga miskin terlibat dalam kegiatan berisiko tinggi, terutama yang terkait dengan kewirausahaan ( Banerjee &  Duflo,  2011 ).  Pada  saat  yang  sama,  bahkan  di  sektor  pedesaan,  kebanyakan  orang  tidak berspesialisasi,  dan  orang  yang  mengalami  kemiskinan  tidak  memiliki  banyak  sumber pendapatan untuk melindungi diri dari guncangan yang hanya terjadi pada mereka. Dalam hal ini,  diversifikasi  meningkatkan  perkiraan  keuntungan  sambil  menurunkan  kemungkinan keuntungan  yang  sangat  tinggi.  Tidak  adanya  diversifikasi  akibatnya  dapat  dilihat  sebagai keputusan berisiko yang mungkin dibuat karena meningkatkan kemungkinan minimum akan tertutup.
Di  sisi  lain,  penelitian  sebelumnya  telah  menyimpulkan  bahwa  individu  yang  kurang beruntung  secara  ekonomi  lebih  suka  memilih  tingkat  risiko  yang  lebih  rendah  dan menyesuaikan diri dengan perataan laba seperti yang diusulkan Morduch (1995) . Tanaka dkk. (2008)  juga  menyebutkan  bahwa  perilaku  semacam  ini,  termasuk Binswanger  (1980) ,  tidak menunjukkan  perbedaan  yang  nyata.  Selain  itu,  pembalikan  preferensi  tertentu  dikaitkan dengan pendapatan dan perubahan ukuran saham, seperti yang telah didokumentasikan oleh Bosch-Domenech & Benach (2005) .
Penelitian  sebelumnya  telah  menguraikan  beberapa  faktor  struktural  yang  dapat berkontribusi pada perangkap kemiskinan lintas generasi yang terus-menerus ( Genicot & Ray, 2017 ; Galor  &  Özak,  2016 ).  Efikasi  diri  yang  rendah  mungkin  ada  pada  mereka  yang  hidup dalam kemiskinan yang terus-menerus. Situasi ini mungkin memiliki implikasi yang signifikan pada  berbagai  hasil  yang  signifikan  secara  ekonomi,  termasuk  nilai  ujian  (Krishnan  & Krutikova,  2013),  investasi  dalam  pendidikan  ( Bernard et  al., 2014 ),  dan  perilaku  menabung ( Ghosal et  al., 2016 ).  Pandangan  budaya-kemiskinan  mengusulkan  bahwa  norma,  nilai,  dan sikap  orang  miskin  menyimpang  dari  orang  lain  dan  membentuk  preferensi  dan  perilaku mereka  ( Lewis,  1966 ).  Pandangan  modal  manusia  menunjukkan  bahwa  perilaku  ini mencerminkan  kurangnya  modal  manusia  karena  kurangnya  pendidikan,  pengalaman  kerja, dan literasi keuangan (misalnya, Lusardi & Mitchell, 2014 ). Baru-baru  ini, Banker et  al. (2020) menunjukkan  bahwa  orang  miskin  dapat  terus mendefinisikan  diri  mereka  sendiri  dengan  kemiskinan  mereka  karena  kelangkaan  yang permanen. Selain itu, mereka menyajikan kerangka teoretis berbasis identitas yang menjelaskan perilaku  pada  orang  yang  mengalami  kemiskinan  sementara  sambil  secara  bersamaan menyatakan  bahwa  perubahan  serupa  dalam  arti-penting  identitas  mungkin  tidak  secara signifikan  memengaruhi  perilaku  pada  orang  yang  benar-benar  miskin. Visser et  al. (2020) menemukan  bahwa  pendapatan  sangat  penting  dalam  adopsi  teknologi,  dengan  pendapatan yang  lebih  rendah  (baik  percobaan  maupun  dunia  nyata)  dan  kekayaan  yang  lebih  rendah mengurangi pengeluaran untuk teknologi yang diasuransikan dan tidak diasuransikan. Mereka menemukan  bahwa  asuransi  tidak  cukup  untuk  memerangi  alasan  perilaku  yang  terkait dengan pembatasan aset dan preferensi risiko yang membatasi penerapan teknologi pertanian kontemporer.  Berdasarkan  studi  yang  telah  disebutkan  sebelumnya,  masyarakat  yang  hidup dalam kemiskinan cenderung lebih menyukai tingkat risiko yang relatif lebih rendah.
Hak Cipta © 2023. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v11i1.453

## 3. Metodologi Penelitian

## 3.1. Deskripsi Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  Indonesian  Family  Life  Survey  2014  (IFLS-5)  untuk menilai  hubungan  antara  preferensi  waktu  berisiko  dan  kemiskinan.  IFLS  adalah  data  survei longitudinal  yang  bebas  akses  dan  disediakan  oleh  RAND  bekerja  sama  dengan  lembaga penelitian  dalam  negeri  Indonesia.  Walaupun  responden  hanya  berasal  dari  13  provinsi  di Indonesia, sampelnya mewakili 83% dari seluruh penduduk Indonesia.
IFLS pertama kali dirilis pada tahun 1993 dan dilanjutkan pada tahun 1997, 2000, 2007, dan terakhir  pada  tahun  2014.  Instrumen  survei  terkait  risiko  IFLS  hanya  dilakukan  pada  IFLS4 yang dirilis pada tahun 2007 dan dilanjutkan pada tahun 2014. IFLS terdiri dari dua instrumen blok, yaitu blok rumah tangga dan blok komunitas. Blok rumah tangga mengukur kehidupan sehari-hari  individu  dan  rumah  tangga,  seperti  konsumsi,  kesejahteraan,  kesehatan, pendidikan, pekerjaan, dan sebagainya. Pada saat yang sama, blok komunitas berisi informasi yang  berkaitan  dengan  kegiatan  lingkungan/pedesaan,  seperti  fasilitas  kesehatan  dan pendidikan di suatu daerah. Tabel 1 memberikan informasi lebih rinci yang menggambarkan semua variabel yang digunakan dalam penelitian ini.

## Tabel 1. Deskripsi Variabel
Variabel Deskripsi Sumber Variabel Terikat Kemiskinan Kemiskinan  diproksikan  dengan  keseluruhan pendapatan  yang  diperoleh  responden  dari pekerjaan  utama  yang  merupakan  pekerjaan yang paling menyita waktu. IFLS-5 Variabel Bebas Preferensi Risiko Preferensi  risiko,  skor  0-4  diambil  dengan menghitung setiap kemungkinan pilihan risiko yang  diambil  pada game 1  dan  2  di  bagian ― risk-taking  and  time ‖  IFLS.  Skor  yang  lebih tinggi  menunjukkan  pengambilan  risiko  yang lebih tinggi dan sebaliknya. IFLS-5 Pendidikan Pencapaian  pendidikan,  skor  1-4  diambil  dari total  tingkat  pendidikan  individu  yang diperoleh  dari  IFLS.  Skor  yang  lebih  tinggi berarti tingkat pendidikan yang lebih tinggi. IFLS-5 Variabel Kontrol Pedesaan (=1) Variabel dummy ,  1=  pedesaan  dan  0  dan sebaliknya. IFLS-5 Bencana (seberapa sering) Pengalaman  bencana,  menunjukkan  frekuensi pengalaman bencana alam yang diperoleh dari IFLS. IFLS-5 Jawa (=1) Variabel dummy , 1=java, dan 0 lainnya IFLS-5 Muslim (=1) Variabel dummy , 1=muslim, dan 0 lainnya IFLS-5 Usia Jumlah usia IFLS-5 Laki-laki (=1) Variabel dummy , 1=laki-laki, dan 0 perempuan IFLS-5
Hak Cipta © 2023. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v11i1.453
Variabel Deskripsi Sumber Menikah (=1) Status perkawinan, 1=menikah, dan 0 lainnya IFLS-5 Arisan (=1) Arisan, 1=ikut serta 0 sebaliknya IFLS-5
Variabel risk  aversion dibangun  diadopsi  dari Sanjaya  (2013) .  Variabel  ini  diukur  dengan menghitung setiap kemungkinan pilihan risiko yang diambil pada game 1 dan 2 di bagian ― risk- taking  and  time ‖  IFLS  (lihat Gambar  1 ).  Akibatnya,  kisaran  preferensi  risiko  berkisar  dari penolakan  risiko  tinggi  hingga  preferensi  risiko  yang  sangat  tinggi  (lihat Tabel  2 ).  Skor risk aversion (RA) yang lebih tinggi mengacu pada preferensi risiko yang lebih tinggi (lihat Tabel 2 ).

## Gambar 1. Jalur yang memungkinkan dapat diambil oleh responden
Sumber: Diadopsi dari Sanjaya (2013) , hasilnya dalam ribuan rupiah

## Tabel 2. Contoh Jalur Responden
Jalur Game 1 Game 2 RA= Skor 1 + Skor 2 Pilihan Skor 1 Pilihan Skor 2 1 SI01=2; SI03=2; SI05=2 2 SI11; SI13=2; SI15=2 2 4 2 SI01=2; SI03=1; SI04=2 1 SI11=1; SI13=2 ; SI15=1 1 2 3 SI01=2; SI02=2; SI03=2 ; SI05=1 1 SI11=2; SI12=1 0 1 4 SI01=2; SI03=1; SI04=1 0 SI11=2; SI12=2; SI13=1; SI14=1 0 0 . . . . . . . . .
. . . . . . . . .
Hak Cipta © 2023. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v11i1.453
Catatan:  ada dua kesalahan penerjemahan pada pertanyaan SI12: pertama, ―1. Masih memilih opsi 1‖ harus dibaca ―1. Masih memilih opsi 2‖;  kedua, ―2. Beralih ke opsi 2‖ harus dibaca ―2. Beralih ke opsi 1‖. Huruf tebal berarti responden mengambil pilihan yang berisiko.
Tabel  3  melaporkan  nilai  rata-rata  dari  masing-masing  variabel  yang  digunakan  dalam penelitian  ini.  Kelompok  pendapatan  terbawah,  pada  kuantil  bawah  dan  kedua  (kelompok miskin),  terlihat  memiliki  perilaku  yang  relatif  menghindari  risiko  dibandingkan  dengan kelompok lainnya. Tingkat pendidikan kelompok ini juga relatif rendah dibandingkan dengan kelompok  lainnya.  Bukti  ini  sejalan  dengan  data  BPS  yang  melaporkan  bahwa  hampir  66,71 persen rumah tangga miskin tidak atau setidaknya memiliki gelar sekolah dasar ( Badan Pusat Statistik, 2020, sebagaimana dikutip dalam Annur, 2022 ). Selain itu, daerah pedesaan menjadi lokasi  dominan  tempat  tinggal  bagi  masyarakat  yang  mengalami  kemiskinan.  Fenomena  ini sesuai  dengan  laporan  Bank  Dunia  yang  menemukan  61,9%  penduduk  miskin  di  Indonesia tinggal  di  pedesaan  ( World  Bank, nd ).  Dalam  kaitannya  dengan  paparan  bencana,  kelompok berpendapatan paling rendah tampaknya lebih sering terkena dampak bencana dibandingkan kelompok  lainnya.  Bukti  yang  menarik  terkait  dengan  partisipasi  individu  dalam  arisan. Tingkat pendapatan yang lebih tinggi lebih mungkin dikaitkan dengan partisipasi yang lebih tinggi dalam arisan dan sebaliknya.

## Tabel 3. Statistik Ringkasan
Variabel Bottom Quantile Second Quantile Third Quantile Fourth Quantile Fifth Quantile Full sample Mean Std. Dev Penghasilan (dalam jutaan Rupiah) 2.02 5.67 12.5 23.6 42.5 2.98 3.42 Risk averse (0-4, lebih rendah lebih risk averse ) 0.80 0.81 0.87 0.96 1.09 0.86 1.05 Pendidikan (1-4, lebih tinggi lebih berpendidikan) 1.76 1.94 2.13 2.45 3.07 2.23 1.13 Pedesaan (=1) 0.52 0.46 0.41 0.31 0.25 0.41 0.49 Bencana (seberapa sering) 0.68 0.61 0.63 0.57 0.38 0.61 3.15 Jawa (=1) 0.49 0.46 0.47 0.43 0.39 0.44 0.5 Muslim (=1) 0.9 0.9 0.9 0.89 0.87 0.9 0.3 Usia 41.35 39.37 37.85 36.33 38.63 37.16 14.78 Laki-laki (=1) 0.39 0.56 0.69 0.7 0.71 0.47 0.5 Menikah 0.73 0.77 0.8 0.8 0.86 0.73 0.45 Arisan (=1) 0.33 0.32 0.32 0.31 0.39 0.33 0.47 Jumlah pengamatan 3479 3423 3317 3387 3401 17007 17007 Catatan: angka mewakili nilai rata-rata dari masing-masing variabel

## 3.2. Metode
Untuk menguji baseline penelitian tentang pengaruh preferensi risiko terhadap kemiskinan, penelitian ini memperkirakan model berikut dengan menggunakan pendekatan regresi kuadrat terkecil biasa seperti di bawah ini:
Pov adalah  pengukuran  kemiskinan  yang  diproksikan  dengan  tingkat  pendapatan  rumah tangga, dan RiskPref adalah preferensi risiko, diukur dengan pertanyaan hipotetik berdasarkan data  kuesioner  IFLS  4. Educ adalah  tingkat  pendidikan  menunjukkan  semakin  tinggi  nilai indikator  ini  berarti  semakin  tinggi  tingkat  pendidikan.  Penelitian  ini  juga  memasukkan  satu set variabel kontrol ke dalam model regresi dasar, termasuk beberapa variabel dummy seperti aspek  geografis  (1=pedesaan,  0=lainnya),  jenis  kelamin  (laki-laki=1,  0=lainnya),  partisipasi dalam  asuransi  informal  (arisan),  usia,  dan  intensitas  pengalaman  bencana  alam  (bencana) rumah tangga.
Selain  itu,  penelitian  ini  juga  melakukan  pemeriksaan  kekokohan  dengan  menggunakan pendekatan  kuantil  pendapatan  sebagai  proksi  kemiskinan  (kuantil  terendah  mewakili kelompok  termiskin)  dalam  sampel  penuh.  Pendapatan  total  adalah  pendapatan  keseluruhan yang  diperoleh  responden  dari  pekerjaan  utama,  pekerjaan  yang  paling  memakan  waktu diperoleh dari kuesioner bagian IFLS-TK (buku 3A).

## 4. Hasil Penelitian dan Pembahasan
Karakteristik kelompok sosial memengaruhi pilihan orang. Lebih khusus lagi, orang miskin cenderung  menghindari  risiko  atau  lebih  memilih  risiko  yang  lebih  kecil.  Sebagai  hasil  awal, Gambar  2 menunjukkan  hasil  yang  berkaitan  dengan  distribusi  frekuensi  preferensi  risiko dengan  menghitung  kemungkinan  keputusan  yang  diambil  responden  dalam  segmen preferensi  risiko  IFLS5.  Terlihat  bahwa  sebagian  besar  masyarakat  di  Indonesia  masih  sangat dominan  pada  sikap  risk  averse.  Bukti  awal  ini  sejalan  dengan  banyak  kasus  di  negara berkembang, termasuk Indonesia.
Gambar 2. Distribusi Frekuensi Risk Aversion (RA) * Sumber: hasil estimasi berdasarkan IFLS5
* nilai penghindaran risiko mulai dari 0-4; nilai yang lebih tinggi menunjukkan lebih banyak pecinta risiko
Selanjutnya,  regresi  dasar  menggunakan  model  OLS  menunjukkan  bahwa  sikap pengambilan  risiko  memiliki  hubungan  yang  positif  dan  signifikan  dengan  pendapatan. Dengan kata lain, semakin banyak pilihan berisiko yang diambil akan berdampak positif pada
Hak Cipta © 2023. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v11i1.453
pendapatan. Bukti ini konsisten dalam regresi kuantil dengan informasi tambahan bahwa ada kemungkinan  hubungan  non-linier  antara  preferensi  risiko  lintas  tingkat  pendapatan. Sementara  itu,  tingkat  pendidikan  juga  tampak  berpengaruh  positif  terhadap  pendapatan (OLS),  dan  terjadi  peningkatan  pengaruh  lintas  kelompok  pendapatan  (kelompok  kuantil). Adanya shock  factor terkait  dengan  paparan  bencana  yang  semakin  berulang  ternyata berdampak negatif terhadap pendapatan (OLS), dan masyarakat yang mengalami kemiskinan tampaknya paling terkena dampaknya, berupa penurunan pendapatan, jika terkena bencana.
Selain  itu,  penghindaran  risiko  pada  kelompok  berpenghasilan  terendah  memiliki  efek yang jauh lebih kuat daripada model OLS. Artinya, peningkatan sikap berisiko (lebih banyak pecinta  risiko)  pada  kelompok  pendapatan  terendah  akan  berdampak  positif  terhadap  total pendapatan  lebih  positif  dibandingkan  kelompok  pendapatan  lainnya.  Karakteristik masyarakat miskin yang cenderung menghindari risiko juga sejalan dengan tingkat pendidikan mereka yang relatif rendah dibandingkan dengan kelompok pendapatan lainnya.
Selain  itu,  masyarakat  yang  tinggal  di  perdesaan  dan  frekuensi  bencana  ternyata berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  pendapatan.  Mereka  juga  membawa  efek  yang relatif lebih negatif pada pendapatan yang diterima di kelompok berpenghasilan rendah. Selain itu,  arisan,  salah  satu  bentuk  asuransi  diri,  berdampak  positif  pada  tingkat  pendapatan  dan sangat  berdampak  pada  kelompok  berpenghasilan  rendah.  Masyarakat  yang  mengalami kemiskinan,  yang  secara  statistik  terkonsentrasi  di  pedesaan,  juga  cenderung  memiliki pendapatan yang rendah.

## Tabel 4. OLS dan Hasil Regresi Kuantil
Quantile Income (1) (2) (3) (4) OLS Quantile 25 Quantile 50 Quantile 75 Penghindaran  risiko  (0-4,  pecinta risiko lebih tinggi) 0.0383 *** 0.0431 *** 0.0292 *** 0.0441 *** (0.0084) (0.0122) (0.0088) (0.0082) Pendidikan (1-4, lebih tinggi lebih berpendidikan) 0.3416 *** 0.3383 *** 0.3537 *** 0.3595 *** (0.0118) (0.0127) (0.0092) (0.0086) Pedesaan (=1) -0.3393 *** -0.3925 *** -0.3276 *** -0.2180 *** (0.0386) (0.0276) (0.0199) (0.0187) Bencana (seberapa sering) -0.0084 ** -0.0160 *** -0.0047 -0.0057 (0.0030) (0.0044) (0.0032) (0.0030) Usia (tahun) 0.0784 *** 0.0887 *** 0.0647 *** 0.0554 *** (0.0056) (0.0059) (0.0043) (0.0040) Usia^2 -0.0009 *** -0.0010 *** -0.0008 *** -0.0006 *** (0.0001) (0.0001) (0.0000) (0.0000) Menikah (=1) 0.1109 *** 0.1320 *** 0.0952 *** 0.0918 *** (0.0307) (0.0358) (0.0258) (0.0243) Arisan (=1) 0.1783 *** 0.2024 *** 0.1362 *** 0.0987 *** (0.0248) (0.0299) (0.0215) (0.0202) Konstan 13.4638 *** 12.5808 *** 13.9300 *** 14.7253 *** (0.1468) (0.1338) (0.0963) (0.0905) R- square 0.46 Pengamatan 17.007 17.007 17.007 17.007
Catatan: Kesalahan standar dalam tanda kurung * p < 0,05, ** p < 0,01, *** p < 0,001.
Hak Cipta © 2023. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v11i1.453
Untuk  menguji  validitas  model  regresi  kuantil  dilakukan  uji  homoskedastisitas  untuk melihat kestabilan variansi variabel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai chi-square lebih kecil  dari  5  persen  menunjukkan  adanya  heteroskedastisitas  pada  model  OLS.  Dengan demikian, varian yang tidak stabil dapat diatasi dengan menggunakan analisis regresi kuantil. Walaupun  model  kuantil  dapat  digunakan  sebagai  solusi  heteroskedastisitas,  pada  Gambar  3 terlihat  bahwa  hanya  variabel  usia  dan  desa  yang  berbeda  nyata  dengan  OLS  yang berhubungan  dengan  interval  tingkat  kepercayaan  statistik.  Dengan  kata  lain,  regresi  kuantil kami  menunjukkan  bahwa  usia  berkorelasi  positif  dengan  tingkat  pendapatan.  Selain  itu, masyarakat  yang  tinggal  di  pedesaan  cenderung  lebih  miskin  dibandingkan  dengan  mereka yang tinggal di perkotaan.

## Gambar 3. Perbandingan interval kepercayaan regresi OLS-kuantil
Catatan: titik dan garis padat adalah OLS dan interval kepercayaan regresi kuantil

## 5. Kesimpulan
Penelitian ini menyelidiki hubungan antara preferensi risiko dan kemiskinan di salah satu negara  dengan  budaya  paling  beragam  di  dunia.  Ini  mengklasifikasikan  kemiskinan berdasarkan  pendapatan  keseluruhan  yang  diperoleh  responden  yang  berasal  dari  pekerjaan utama,  yang  merupakan  pekerjaan  yang  paling  menyita  waktu.  Penelitian  ini  memperluas analisis dasar dengan menggunakan analisis regresi kuantil yang mewakili berbagai kelompok pendapatan dan menganalisis data IFLS sebagai salah satu survei longitudinal terpanjang yang dilakukan  oleh  RAND.  Hasilnya  memberikan  wawasan  penting  tentang  hubungan  antara kemiskinan  dan  preferensi  risiko.  Hasil  menemukan  bahwa  efek  positif  yang  lebih  tinggi mengenai  peningkatan  preferensi  risiko  pada  kelompok  pendapatan  terendah  menunjukkan
Hak Cipta © 2023. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v11i1.453
bahwa  rumah  tangga  miskin  harus  mengubah  perspektif  mereka  tentang  preferensi  mereka. Peningkatan  preferensi  risiko  tersebut  tentunya  perlu  dibangun  melalui  peningkatan  kualitas pendidikan karena tingkat pendidikan kelompok ini relatif rendah. Hasil penelitian bermanfaat bagi pembuat kebijakan dan peneliti. Pemerintah perlu mendorong pemberdayaan masyarakat miskin  di  perdesaan  dan  daerah  rawan  bencana  mengingat  masyarakat  yang  hidup  dalam kondisi  tersebut  lebih  rentan  dibandingkan  masyarakat  di  perkotaan  dan  kurang berpengalaman  dalam  kejadian  bencana  alam.  Peran  positif  dari  asuransi  diri  (arisan)  harus dipromosikan lebih lanjut sebagai asuransi informal untuk memitigasi potensi dampak negatif dari  guncangan,  terutama  bagi  masyarakat  berpenghasilan  rendah.  Selain  itu,  penelitian  ini juga  menyarankan  penelitian  lebih  lanjut  untuk  memperbaiki  proksi  kemiskinan  dengan validitas  yang  lebih  dari  sekedar  diukur  dengan  tingkat  pendapatan.  Pengeluaran  riil  per kapita dan nilai total kepemilikan aset dapat dijadikan alternatif yang lebih baik.

## 6. Ucapan Terima Kasih
Universitas  Sebelas  Maret  mendanai  penelitian  ini  melalui  skema  Hibah  Penelitian Fundamental.  Peneliti  juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Program  Studi  Ekonomi Pembangunan Universitas Sebelas Maret yang telah mendukung penerbitan penelitian ini.

## 7. Pernyataan Conflicts of Interest
Penulis menyatakan tidak ada potensi konflik kepentingan sehubungan dengan penelitian, kepengarangan, dan/atau publikasi dari artikel ini.

## Daftar Pustaka
Aguilar, R. a. C., Eilertsen, A., Fujs, T., Lakner, C., Mahler, D. G., Nguyen, M. C., Schoch, M., Baah, S. K. T., Viveros, M., & Wu, H. (2022). April 2022 global poverty update from the World  Bank. World  Bank  Blogs . https://blogs.worldbank.org/opendata/april-2022- global-poverty-update-world-bank
Akerlof, G. A., & Kranton, R. E. (2000). Economics and Identity*. Quarterly Journal of Economics , 115 (3), 715–753. https://doi.org/10.1162/003355300554881
Akesaka, M., Eibich, P., Hanaoka, C., & Shigeoka, H. (2021). Temporal instability of risk preference among  the  poor:  Evidence  from  payday  cycles (No.  w28784).  National  Bureau  of  Economic Research.
Annur,  C.  M.  (2022,  April  2).  BPS:  Mayoritas  Rumah  Tangga  Miskin  Memiliki  Tingkat
Pendidikan Rendah. Katadata . https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/02/04/bps-mayoritas-rumah- tangga-miskin-memiliki-tingkat-pendidikan-rendah Asian Development Bank. (2022). Indonesia: Poverty .
https://www.adb.org/countries/indonesia/poverty
Banerjee, A., & Duflo, E. (2011). Poor economics: A radical thinking of the way to fight global poverty . New York: Public Affairs.
Banker,  S.,  Bhanot,  S.  P.,  &  Deshpande,  A.  P.  (2020).  Poverty  identity  and  preference  for challenge: Evidence from the U.S. and India. Journal of  Economic Psychology , 76 , 102214. https://doi.org/10.1016/j.joep.2019.102214
Behrman,  J.,  &  Srinivasan,  T.  (1998). Handbook  of  Development  Economics (Vol.  3).  Amsterdam: North-Holland.
Hak Cipta © 2023. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v11i1.453
Benjamin,  D.  K.,  Choi,  J.  J.,  &  Strickland,  A.  J.  (2010).  Social  Identity  and  Preferences. The American Economic Review , 100 (4), 1913–1928. https://doi.org/10.1257/aer.100.4.1913 Bernard,  T.,  Dercon,  S.,  Orkin,  K.,  &  Taffesse,  A.  (2014). The  future  in  mind:  Aspirations  and forward-looking  behaviour  in  rural  Ethiopia (Vol.  10224).  London:  Centre  for  Economic Policy Research.
Binswanger,  H.  P.  (1980).  Attitudes  Toward  Risk:  Experimental  Measurement  in  Rural  India.
American Journal of Agricultural Economics , 62 (3), 395–407. https://doi.org/10.2307/1240194
Bosch-Domenech,  A.,  &  Benach,  J.  S.  (2005). Ready  to  take  risks?  Experimental  evidence  on  risk aversion and attraction . CREI.
Carvalho,  L.  S.,  Meier,  S.,  &  Wang,  S.  W.  (2016).  Poverty  and  Economic  Decision-Making:
Evidence  from  Changes  in  Financial  Resources  at  Payday. American  Economic  Review , 106 (2), 260–284. https://doi.org/10.1257/aer.20140481
Dercon,  S.  (2009). Rural  poverty:  Old  challenges  in  new  contexts .  The  World  Bank  Research Observer.
Elijah, O. A., & Uffort, L. (2007). Comparative analysis of the relationship between poverty and underground  economy  in  the  highly  developed,  transition  and  developing  countries.
MPRA Paper 2054. Retrieved from http://mpra.ub.uni-
muenchen.de/2054/1/MPRA_paper_2054.pdf
Galor,  O.,  &  Özak,  Ö.  (2016).  The  Agricultural  Origins  of  Time  Preference. The  American Economic Review , 106 (10), 3064–3103. https://doi.org/10.1257/aer.20150020
Genicot,  G.,  &  Ray,  D.  (2017).  Aspirations  and  Inequality. Econometrica , 85 (2),  489–519. https://doi.org/10.3982/ecta13865
Ghosal, S., Jana, S., Mani, A., Mitra, S., & Roy, S. (2020). Sex Workers, Stigma, and Self-Image:
Evidence  from  Kolkata  Brothels. The  Review  of  Economics  and  Statistics , 104 (3),  431–448. https://doi.org/10.1162/rest_a_01013
Gorman,  E.  H.  (2000).  Marriage  and  Money. Work  and  Occupations , 27 (1),  64–88. https://doi.org/10.1177/0730888400027001004
Haughton, J., & Khandker, S. R., (2009). Handbook on Poverty and Inequality, the International Bank for Reconstruction and Development . The World Bank.
Hubbard, R. G., Skinner, J., & Zeldes, S. P. (1995). Precautionary Saving and Social Insurance.
Journal of Political Economy , 103 (2), 360–399. https://doi.org/10.1086/261987
Iqbal, F. (2006). Sustaining gains in poverty reduction and human development in the Middle East and North Africa . World Bank Publications.
Krishnan, P., & Krutikova, S. (2013). Non-cognitive skill formation in poor neighbourhoods of urban India. Labour Economics , 24 , 68–85. https://doi.org/10.1016/j.labeco.2013.06.004
Lewis,  O.  (1966).  The  Culture  of  Poverty. Scientific  American , 215 (4),  19–25. https://doi.org/10.1038/scientificamerican1066-19
Lusardi,  A.,  &  Mitchell,  O.  S.  (2014).  The  Economic  Importance  of  Financial  Literacy:  Theory
and Evidence. Journal of Economic Literature , 52 (1), 5–44.
https://doi.org/10.1257/jel.52.1.5
Morduch,  J.  (1995).  Income  Smoothing  and  Consumption  Smoothing. Journal  of  Economic Perspectives , 9 (3), 103–114. https://doi.org/10.1257/jep.9.3.103
Mullainathan, S., & Shafir, E. (2013). Scarcity: Why Having Too Little Means So Much . New York: Henry Holt & Company. Ng,  J.  (2013). Risk  and  Time  Preferences  in  Indonesia:  The  Role  of  Demographics,  Cognition,  and Interviewers . The University of Southern Carolina.
Hak Cipta © 2023. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v11i1.453
Sanjaya, M. R. (2013). On the source of risk aversion in Indonesia using micro data 2007 (No. 2013- 33).  Economics  Discussion  Papers.  Retrieved  from http://www.economics- ejournal.org/economics/discussionpapers/2013-33/file
Sen, A. (1999). Development as freedom. In the globalization and development reader: Perspectives on development and global change . Oxford University Press.
Shah,  A.  K.,  Shafir,  E.,  &  Mullainathan,  S.  (2015).  Scarcity  Frames  Value. Psychological  Science ,
26 (4), 402–412. https://doi.org/10.1177/0956797614563958
Tanaka,  T.,  Camerer,  C.  F.,  &  Nguyen,  Q.  V.  (2010).  Risk  and  Time  Preferences:  Linking Experimental  and  Household  Survey  Data  from  Vietnam. American  Economic  Review ,
100 (1), 557–571. https://doi.org/10.1257/aer.100.1.557
Visser, M., Jumare, H., & Brick, K. (2020). Risk preferences and poverty traps in the uptake of credit  and  insurance  amongst  small-scale  farmers  in  South  Africa. Journal  of  Economic Behavior & Organization , 180 , 826–836. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2019.05.007 WORKSOL. (2022, February 15). Indonesia’s Diversity . Worksol.
https://worksol.pl/en/indonesia-s-diversity/
World Bank. (n.d.). World Bank Open Data . World Bank Open Data. https://data.worldbank.org/indicator/SP.RUR.TOTL.ZS?locations=ID

## __________________________

## Tentang Penulis
1. Siti  Aisyah  Tri  Rahayu memperoleh  gelar  Doktor  dari  Universitas  Gadjah  Mada, Indonesia,  pada  tahun  2012.  Penulis  adalah  dosen  pada  Program  Studi  Ekonomi Pembangunan,  Program  Pascasarjana,  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis,  Universitas  Sebelas Maret, Indonesia.
E-Mail: sitiasyah68@staff.uns.ac.id
2. Mulyanto memperoleh  gelar  Doktor  dari  Universitas  Diponegoro,  Indonesia,  pada  tahun 2012.  Penulis  adalah  dosen  pada  Program  Studi  Ekonomi  dan  Studi  Pembangunan, Program Pascasarjana, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Sebelas Maret, Indonesia.
E-mail: mulyanto@staff.uns.ac.id
3. Johadi memperoleh  gelar  Magister  dari  Universitas  Gadjah  Mada,  Indonesia,  pada  tahun 2015.  Penulis  adalah  dosen  pada  Program  Studi  Ekonomi  Pembangunan,  Program Pascasarjana, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Sebelas Maret, Indonesia.
E-mail: jwibisono@staff.uns.ac.id
4. Muhammad Yusuf Indra Purnama memperoleh gelar Magister dari Université de Limoges, Perancis,  pada  tahun  2012.  Penulis  adalah  dosen  pada  Program  Studi  Manajemen Perdagangan, Program Diploma, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Sebelas Maret, Indonesia.
E-mail: myipurnama@staff.uns.ac.id