Palma Sectors d10+ dan d10++ Indonesia

-
Investigasi atas ketimpangan antar kelas ternyata tidak cukup hanya dengan membagi masyarakat ke dalam tiga kelas (atas, tengah, dan bawah)

Palma (2018) kemudian menemukan dua komponen tambahan dari kelas terkaya yang justru mempengaruhi ketimpangan secara keseluhan. Kedua komponen tersebut adalah Palma Sector 1 (d10+) dan Palma Sector 2 (d10++). 

Palma sector 1 (d10+) adalah extra share di desil 10 yang sebenarnya merupakan bagian dari desil 1-4. Mereka yang tergolong d10+ adalah orang kaya yang menjadi kaya karena mengurangi share yang dimiliki D1-D4. 

Sementara Palma Sector 2 (d10++) adalah extra share yang ada di desil 10 yang sebenarnya merupakan bagian dari desil 5-9. Mereka menjadi kaya karena mengurangi proporsi kekayaan D5-D9.

Contoh berikut diambil dari Palma, J. G. (2018). Does the broad spectrum of inequality across the world in the current era of neo-liberal globalization reflect a wide diversity of fundamentals, or just a multiplicity of political settlements and market failures? Link 

Gambar 1. Palma Sector 1 (d10+)

Gambar 1 menunjukkan Jerman dan Uruguay memiliki share desil 5-9 (d5-d9) yang sama, yakni 54%. Keduanya juga memiliki nilai sama untuk share desil 10 (d10) yakni 23%. Namun adanya d10+ di Uruguay mengurangi share yang dimiliki oleh desil 1-4 (d1-d4) yakni menjadi hanya 15%.

Dampaknya, Uruguay memiliki tingkat ketimpangan lebih tinggi dibanding Jerman, baik diukur dari Gini ratio ataupun Palma ratio.

Gambar 2. Palma Sector 2 (d10++)

Gambar 2 menujukkan Brasil dan Chili memiliki komponen d10+ dan d10++ sekaligus. Kedua negara memiliki d10 yang sama. Adanya d10+ dan d10++ membuat kedua negara tersebut memiliki kondisi ketimpangan yang ekstrim.

Proporsi d10+ yang tinggi di Brasil akan mengurangi share d1-d4. Proporsi d10+ di Brasil sebesar 14% membuat d1-d4 menjadi 11%. Sementara d10+ di Chili lebih rendah yakni sebesar 12% yang membuat d1-d4 menjadi 13%.

Sementara share d10++ yang tinggi di Chili akan mengurangi share yang dimiliki d5-d9.
Nilai d10++ di Brasil sebesar 3% akan membuat d5-d9 menjadi 47%. Sementara d10++ di Chili sebesar 4,5% membuat d5-d9 menjadi 45,5%.

Bagaimana dengan di Indonesia?

Palma Sectors d10+ dan d10++ Indonesia

 Pembagian kelas di Indonesia tidak hanya tiga, melainkan lima. Ada juga komponen d10+ dan d10++.

Contoh berikut adalah perhitungan kekayaan rumah tangga di Indonesia pada tahun 2000. Jika dibuat menjadi pembagian untuk tiap desil, didapat hasil:

Desil
Proporsi (%)
D1-D4
4,4
D5-D9
41,2
D10
54,3
d10*
7,9
d10+*
39,9
d10++
6,6

Data di atas menunjukkan bahwa 40% rumah tangga termiskin di Indonesia pada tahun 2000 memiliki 4,4% dari total kekayaan. Sementara desil 5 hingga desil 9 memiliki 41,2% dari total kekayaan. Dan desil 10 memiliki 54,3% dari total kekayaan.

Namun terdapat pula d10+ dan d10++ yang nilainya akan mengurangi desil 10. Sehingga, d10 akan menjadi d10* menjadi hanya 7,9%. Sementara d10+ adalah sebesar 39,9% dan d10++ adalah 6,6%.

Hal ini berarti ada ada sekitar 39,9% penduduk yang kaya karena mereka mengambil kekayaan dari masyarakat desil 1-4. Sementara ada 6,6% penduduk kaya yang mengambil kekayaan dari masyarakat desil 5-9.

Jika dibuat menjadi grafik, maka pembagian kekayaan rumah tangga di Indonesia dapat dilihat pada gambar berikut. Nilai dibulatkan untuk memudahkan pengamatan.



Gambar 1. Pembagian Kekayaan Rumah Tangga di Indonesia. 2000


(Thomas Soseco)


Artikel Terkait:

Popular posts from this blog

Skewness dan Kurtosis

-
Image
Pada statistika, dikenal istilah skewness dan kurtosis. Skewness adalah ukuran ketidaksimetrisan dalam distribusi nilai. Skewness dapat bernilai positif, negatif, dan nol. Skewness yang bernilai positif berarti ekor distribusi berada di sebelah kanan nilai terbanyak. Berarti, sebagian besar distribusi berada di nilai rendah. Skewness yang bernilai negatif berarti ekor distribusi berada di sebelah kiri, menunjukkan bahwa sebagian besar nilai berada di sisi kanan kurva. Sementara skewness bernilai nol berarti nilai terdistribusi secara simetris, dengan jarak antara ekor distribusi sebelah kanan dan kiri sama besar. Sumber: https://en.wikipedia.org/wiki/Skewness Kurtosis adalah indikator untuk menunjukkan derajat keruncingan ( tailedness ). Semakin besar nilai kurtosis maka kurva semakin runcing. Nilai referensi kurtosis adalah 3. Jika nilai kurtosis lebih besar dari 3, maka kurva distribusi disebut leptokurtik. Sementara jika lebih rendah dari 3, maka disebut platikur
Read more

Siapa yang Menikmati Kenaikan Pendapatan Terbesar di Musim Mudik?

-
Image
Musim mudik ditandai dengan lonjakan jumlah pemudik dan wisatawan yang membanjiri jalanan, tempat-tempat wisata, dan tempat makan.   Saking ramainya, hal ini bisa membatasi ruang gerak warga setempat. Bahkan hal ini dibuat meme dimana warga lokal hendaknya stay at home saja dan memberi ruang bagi wisatawan untuk berwisata, seperti berikut: Jika macet dan padat adalah indikator paling sederhana untuk menggambarkan peningkatan aktivitas ekonomi saat musim mudik, siapakah yang paling banyak menikmati kenaikan aktivitas ekonomi tersebut? 80/20 Rule – The Pareto Principle 80/20 Rule atau The Pareto Principle menyatakan bahwa di berbagai kejadian, sekitar 80% dampak disebabkan oleh penyebab yang berjumlah 20%. Hubungan 80/20 ini pertama kali dicatat oleh ekonom Italia Vilfredo Pareto pada tahun 1896. Vilfredo Pareto menunjukkan bahwa sekitar 80% tanah di Italia dimiliki oleh 20% penduduknya. Menurut Prinsip Pareto, sejumlah kecil kontributor dalam sebuah kelompok berkontribusi terbesar ata
Read more

Piramida Distribusi Kekayaan Masyarakat Indonesia

-
Image
Menarik mencermati pemberitaan detikcom (19/10) yang berisi pernyataan bahwa hanya 1% masyarakat Indonesia yang menikmati kekayaan sementara 99% sisanya hidup pas-pasan bahkan sangat sulit. Sontak, berita ini menjadi perhatian publik.  Pertanyaan yang muncul berikutnya adalah bagaimana sebenarnya kondisi kehidupan mereka yang tidak termasuk dalam kelompok elit 1% ini. Apakah semuanya hidup pas-pasan? Tentu saja, pengamatan atas kondisi mereka sangat sulit. Akan lebih mudah mengamati atau mengukur orang-orang yang berada di kelompok ekstrem atas (orang yang sangat kaya) atau ektrem bawah (orang yang paling miskin).  Orang-orang yang masuk ke dalam 1% orang terkaya di Indonesia adalah mereka memiliki harta atau aset yang sangat banyak.  Artikel ini difokuskan pada kekayaan, dan bukannya pendapatan. Kekayaan rumah tangga lebih mampu merefleksikan kondisi kesejahteraan rumah tangga tersebut.  Kamus Besar Bahasa Indonesia juga memberi definisi kaya adalah mempunyai banyak ha
Read more

KKN di Desa Penari

-
Image
KKN di Desa Penari is a horror story that goes viral recently in Indonesia. This story is believed based on the real story of KKN programme in one village in East Java Province in 2009. The KKN is an abbreviation of Kuliah Kerja Nyata or translated as practical experience of community service conducted by university students. While Desa Penari is translated as a village of dancers.  The story was originally published in a serial tweet by SimpleMan in his Twitter account @SimpleM81378523, uploaded on the 24th of June 2019. The tweets are written in the local language (Javanese with eastern Java dialect) with translation in the Indonesian language.  The story focuses on six (out of 14) students who did the KKN programme in a remote village, known with traditional dance as its tradition. When they arrived at the village, they realised that the village is also inhabited by ancient spirits, with traditional dance as their tradition.  The story culminated when a couple did an unacceptabl
Read more

IFLS: Mencari Variabel

-
Image
RAND Indonesian Family Life Survey (IFLS). Sumber: Google The Indonesia Family Life Survey (IFLS) merupakan sumber data longitudinal yang banyak digunakan peneliti untuk mengetahui kondisi sosioekonomi, kesehatan, pendidikan untuk rumah tangga dan individu di Indonesia serta kondisi komunitas dalam hal karakteristik, fasilitas pendidikan, dan kesehatan.  IFLS pertama kali diselenggarakan tahun 1993 (IFLS1) yang menyurvei 7.224 rumah tangga yang tinggal di 321 Enumeration Area di 13 provinsi di Indonesia. Kemudian survei-survei berikutnya dilaksanakan di tahun 1997 (IFLS2), 2000 (IFLS3), 2007 (IFLS4), dan 2014 (IFLS5). Berbeda dengan cross section survey yang mengumpulkan informasi responden pada suatu saat tertentu, longitudinal atau panel survey mengumpulkan informasi dari responden yang sama dari waktu ke waktu.  Data, publikasi dan dokumentasi penunjang IFLS tersedia di website RAND Identifier (ID) di IFLS Ada berbagai macam identifier (ID) di IFLS, yakni ID untuk rumah tangga ( hou
Read more

Bodoh (?)

-
Image
Artikel mojok.co (31/03) menampilkan cerita tentang murid yang dicap bodoh di sekolah, yang selalu berada di peringkat 10 terendah di kelas, yang diterima di Universitas Brawijaya (UB) melalui jalur SNBP (dahulu SNMPTN) (Sumber: mojok.co ). Bukannya pujian, namun malah cemooh yang datang dari guru-guru di sekolah. Tidak ada sambutan apapun karena tidak ada yang menyangka ia justru bisa masuk UB dan menyingkirkan nama-nama lain yang digadang-gadang lolos SNBP. Tentu saja akan ada pembelaan yang muncul: tidak ada murid yang bodoh; semua murid pintar.  Kita harus berpikir lebih jernih mengingat bodoh dan pintar itu relatif.  Seseorang akan disebut bodoh jika ia memiliki nilai lebih rendah dibanding kebanyakan teman-temannya. Sebaliknya, ia akan disebut pintar jika memiliki nilai lebih tinggi dibanding dengan kebanyakan teman-temannya. Ini adalah posisi relatif seseorang terhadap kelompoknya. Dalam statistik, posisi bodoh bisa dilambangkan dengan nilai ekstrim terendah yang lebih rendah da
Read more

Perkembangan Rata-rata Bulanan Kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat

-
Image
Bagaimana perkembangan kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat dari masa ke masa? Data berikut menunjukkan perkembangan rata-rata bulanan kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat untuk periode 1967-2020. Data diambil dari Bank Indonesia via CEIC   Gambar 1. Perkembangan Rata-rata Bulanan Kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat, 1967-2020 Gambar 2. Perkembangan Rata-rata Bulanan Kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat, 1993-2014 Terlihat perubahan kurva yang sangat dramatis pada sekitar tahun 1997 hingga tahun 2000.  Gambar 3. Perkembangan Rata-rata Bulanan Kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat, 1997-2000 Perkembangan kurs untuk setiap tahun sebagai berikut: Gambar 4. Perkembangan Rata-rata Bulanan Kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat, 1997 Gambar 5. Perkembangan Rata-rata Bulanan Kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat, 1998 Gambar 6. Perkembangan Rata-rata Bulanan Kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat, 1999 Gambar 7. Perkembangan Rata-rata Bulanan
Read more