Judul: Study of Small Area Estimation to Measure Multidimensional Poverty with Mixed Model Poisson, ZIP, and ZINB
Abstrak: Kemiskinan adalah kondisi seseorang tidak dapat memenuhi kebutuhan dasar yang dapat dilihat dari berbagai aspek atau dimensi. Selain kemiskinan moneter, kemiskinan juga perlu dilihat dari dimensi lain seperti kesehatan, pendidikan, dan standar hidup yang disebut dengan kemiskinan multidimensi. Peneltian ini bertujuan untuk menduga kemiskinan multidimensi di Indonesia dengan menggunakan data Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) dan metode penghitungan indeks kemiskinan multidimensi yang dikembangkan oleh United Nations Development Programme (UNDP). Studi ini sejalan dengan Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs) dan tujuannya untuk memberantas kemiskinan dalam segala bentuk dan dimensinya pada tahun 2030. Penghitungan kemiskinan langsung dengan menggunakan data SUSENAS dari BPS hanya mampu mengestimasi dengan baik sampai level kabupaten/kota, sedangkan pada level dibawahnya tidak memiliki cukup sampel untuk mengestimasi dengan baik. Dalam banyak kasus, data yang diperoleh dari survei bersifat terbatas dan hanya mampu mewakili area atau domain yang lebih besar. Hal ini disebabkan untuk area yang lebih kecil, contoh yang diperoleh dari survei relatif berukuran kecil. Padahal angka kemiskinan di level yang lebih kecil dapat dimanfaatkan oleh pemerintah daerah untuk mengevaluasi atau membuat suatu kebijakan pada level yang lebih kecil, seperti pemerintah kabupaten ingin mengetahui jumlah penduduk miskin berdasarkan kecamatan. Sehingga diperlukan suatu metode untuk mengestimasi nilai kemiskinan pada level yang lebih kecil seperti level kecamatan. Pendugaan Area Kecil (SAE) merupakan sebuah metode yang penting untuk membuat kesimpulan terhadap data survei. Penelitian ini menggunakan data riil dan simulasi untuk meduga tingkat kemiskinan multidimensi di Provinsi Jawa Barat. Data riil yang digunakan dalam kajian adalah dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) 2021 dan survei Pengembangan Potensi Desa (PODES) 2021. Data SUSENAS digunakan untuk menghitung indeks kemiskinan multidimensi di tingkat kabupaten/kota dan menerapkan model pendugaan area kecil di tingkat kecamatan menggunakan mixed model. Data simulasi digunakan untuk membandingkan kinerja Model Linear Terampat Campuran (MLTC) dengan fokus pada tiga model yaitu MLTC Poisson, MLTC Zero Inflated Poisson (ZIP) dan MLTC Zero Inflated Negative Binomial (ZINB). Data simulasi dibangkitkan menggunakan dua kondisi yang berbeda, yaitu tanpa overdispersi dan dengan overdispersi. Untuk data tanpa overdispersi data dibangkitan menggunakan distribusi Poisson dan untuk data dengan overdispersi dibangkitkan dengan distribusi binomial negatif. Jumlah observasi yang dibangkitkan adalah 30 dan 100 dan dilakukan pengulangan pemodelan sebanyak 500 kali. Kebaikan model diukur dengan nilai Akaike Information Criterion (AIC). Model terbaik digunakan untuk menduga kemiskinan multidimensi tingkat kecamatan di Provinsi Jawa Barat Penghitungan kemiskinan multidimensi tingkat kabupaten/kota dimulai pengolahan data SUSENAS dengan 10 indikator. Sepuluh indikator tersebut terdiri dari tiga dimensi yaitu pendidikan, kesehatan dan standar hidup layak. Hasil studi ini menunjukkan bahwa tingkat kemiskinan multidimensi di Jawa Barat cukup beragam, dengan persentase kemiskinan multidimensi tertinggi terdapat di Garut sebesar 20,14 persen. Kota Bekasi memiliki persentase kemiskinan multidimensi terendah sebesar 1,59 persen, namun memiliki intensitas kemiskinan tertinggi sebesar 0,42, artinya setiap penduduk miskin di Bekasi lebih miskin dari segi jumlah indikator yang digunakan untuk menghitung kemiskinan multidimensi. Studi ini juga menemukan bahwa indeks keseluruhan kemiskinan multidimensi relatif rendah, dengan nilai berkisar antara 0,006 hingga 0,07. Hasil simulasi penelitian menemukan bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan pada nilai AIC dari data tanpa overdispersi antara MLTC Poisson, MLTC
Keyword: binomial negatif, GLMM, kemiskinan multidimensi, mixed model, MLTC, overdispersi, Poisson, zero inflated