"Gender Determinant on Multidimensional Poverty Index: Evidence from Indonesia"

-

Finally published, our latest peer-reviewed journal, Q3-Scopus indexed, entitled "Gender Determinant on Multidimensional Poverty Index: Evidence from Indonesia" in collaboration with Isnawati Hidayah and Ayu Dwidyah Rini.

 

Abstract

Poverty measurement from a non-monetary aspect is needed as low-income individuals are not always multidimensionally poor, and vice versa. The focus should also be on the gender determinant potentially related to the inequality in wage, labour market, and the return of education, which can influence the household’s ability to achieve a higher standard of living and alleviate poverty. This paper discovers the contribution of gender determinants to multidimensional poverty conditions in Indonesia. This paper used logit estimation using National Socioeconomics Survey (Susenas) 2018. The data show that approximately 10% of the Indonesian population is considered vulnerably poor, and severely poor is 3%. The vulnerably and severely poor individuals are mostly measured from years of schooling, health insurance ownership, and assets ownership. Moreover, we find that variables of household size, dependency ratio, and household head age are the better explanators of poverty’s vulnerability. However, those variables cannot explain severe poverty among female- and male-headed households, even though female-headed households are more prone to falling into poverty situations. Then, the decomposition results show that our selected variables explain the probability of being vulnerable poor. However, the probability of being severely poor is largely determined by unobservable behaviour domination not included in the study.

Keywords: Indonesia, multidimensional poverty, gender determinant, logit estimation.

JEL Codes: C31, I24, I32

Further reading: https://jurnal.ugm.ac.id/jsp/article/view/69320

Soseco, T., Hidayah, I., & Rini, A. D. Gender Determinant on Multidimensional Poverty Index: Evidence from Indonesia. Jurnal Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, 26(2), 137-151.



Popular posts from this blog

Basic Laws of Human Stupidity, Law #5: A stupid person is the most dangerous type of person. A stupid person is more dangerous than a bandit.

-
Image
Source: sproutsschools.com Pekan penerimaan mahasiswa baru perguruan tinggi sudah dimulai, sebagai pertanda akan dimulainya pekan perkuliahan di jenjang perguruan tinggi. Setiap tahunnya ada sekitar 1,8 juta siswa baru yang memulai langkah ke jenjang perguruan tinggi.  Jenjang perguruan tinggi memberi peluang lebih besar untuk berkompetisi di dunia kerja dan mendapat upah lebih tinggi dibanding mereka yang tidak pernah mengenyam bangku kuliah. Dengan besarnya harapan siswa dan orang tua tersebut, pertanyaan penting berikutnya adalah bagaimana kampus menjadi tempat yang layak bagi mereka untuk bersiap masuk ke pasar tenaga kerja 3-4 tahun lagi?  Proses perkuliahan juga akan membentuk lulusannya menjadi tipe manusia yang seperti apa.  Orang pintar Pada tahun 1976, seorang ekonom Italia Carlo Cipolla menulis sebuah esai berjudul "The Basic Laws of Human Stupidity" (Hukum Dasar Kebodohan Manusia) yang menyajikan kerangka untuk menilai kecerdasan seseorang yang sesungguhnya. C...
Read more

Penelitian Metode Location Quotient untuk Penentuan Sektor Basis di Kabupaten Malang

-
Image
Penelitian dengan judul Penentuan Sektor Basis Kabupaten Malang, 2016-2022 lolos didanai skema penelitian internal Universitas Negeri Malang tahun 2024. Ketua tim peneliti adalah Thomas Soseco, S.E., M.Sc., Ph.D. dan anggota Junita Mega Sari, S.E.  Penentuan Sektor Basis Kabupaten Malang, 2016-2022 Abstrak Untuk menentukan bagian atau subbagian mana yang paling unggul di suatu wilayah, diperlukan penilaian sektor basis. Sektor pertanian, terutama subsektornya seperti produksi tanaman pangan, peternakan, dan perikanan, memainkan peran penting dalam mendukung ekonomi Kabupaten Malang. Metode Location Quotient (LQ) digunakan dalam penelitian ini untuk menentukan subsektor basis di sektor pertanian Kabupaten Malang.  Kami membandingkan kontribusi sektor perekonomian terhadap perekonomian regional kemudian membandingkannya dengan kontribusi sektor yang sama di level yang lebih tinggi.  Nilai LQ yang lebih besar dari 1 menunjukkan sektor tersebut layak dijadikan sebagai sektor ...
Read more

Desil: Memahami Posisi Relatif dalam Data Sosial Ekonomi

-
Image
Rencana pemerintah melarang pembelian bahan bakar Pertalite bagi masyarakat yang berada di Desil 9 dan 10 memunculkan kontroversi di tengah masyarakat mengenai status desil mereka. Masyarakat yang mengecek status desilnya secara mandiri justru memunculkan keluhan baru mengenai hasil desil. Ada warga yang mengaku tinggal di rumah kontrakan, memiliki kendaraan bekas, bahkan tidak mempunyai penghasilan sendiri, tetapi tercatat dalam Desil 9 atau Desil 10. Sementara warga lain yang masih mengontrak dengan penghasilan pasangan sekitar Rp3 juta per bulan, tetapi tercatat dalam Desil 10. Kondisi tersebut membuat sebagian masyarakat mempertanyakan apakah Desil 9 dan Desil 10 memang menunjukkan bahwa seseorang tergolong kaya sehingga harus dibatasi konsumsinya. Desil dalam Data Tunggal Sosial Ekonomi Nasional (DTSEN) Berdasarkan informasi dari https://cekbansos.kemensos.go.id/ yang bersumber dari Data Tunggal Sosial dan Ekonomi Nasional (DTSEN), desil adalah kelompok kesejahteraan kelu...
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 ...
Read more

Jumlah Penduduk Pulau Jawa

-
Image
Populasi Indonesia terdistribusi tidak merata, dengan Pulau Jawa, yang hanya meliputi sekitar 7% dari luas wilayah Indonesia, merupakan tempat tinggal bagi lebih dari setengah penduduk Indonesia. Hasil Sensus Penduduk 2020, penduduk Jawa sebanyak 151,6 juta jiwa, atau lebih dari 56,10% dari total populasi Indonesia.  Jumlah penduduk yang banyak ini membawa tantangan berat bagi pemerintah untuk menyediakan sarana dan prasana serta penghidupan yang layak bagi penduduk di pulau ini.  Beratnya tantangan ini dapat dilihat dengan membandingkan kepadatan penduduk di Jawa dengan beberapa negara lain (Gambar 1).  Gambar 1. Negara dengan Populasi Lebih Sedikit dari Jawa. Sumber: wowschack.com Gambar 1 menunjukkan negara-negara yang memiliki jumlah penduduk yang lebih sedikit dari Pulau Jawa.  Secara historis, Jawa merupakan titik singgah utama di lalu lintas perdagangan dari timur (kawasan Asia Timur) ke barat (kawasan India, Timur-Tengah, dan Eropa),  menjadikan pulau i...
Read more

Peta Kemiskinan Kabupaten Malang

-
Image
Kabupaten Malang memiliki persentase penduduk miskin yang tergolong rendah di Indonesia atau di antara kabupaten/ kota lain di Provinsi Jawa Timur. Pada tahun 2021, angka kemiskinan di Kabupaten Malang mencapai 10,50%. Sementara kabupaten/ kota dengan tingkat kemiskinan tertinggi di Jawa Timur adalah Sampang (23,76%), Bangkalan (21,57%), dan Sumenep (20,51%) Namun bila dilihat dari angka absolut, Kabupaten Malang tergolong dalam jajaran kabupaten/ kota yang memiliki jumlah penduduk miskin terbanyak di Indonesia dengan jumlah penduduk miskin 276,58 ribu jiwa pada tahun 2021. Jumlah ini menempatkan Kabupaten Malang di posisi keempat nasional, sementara posisi pertama kabupaten/kota dengan jumlah penduduk miskin terbanyak tahun 2021 adalah Kabupaten Bogor dengan jumlah penduduk miskin 491,24 ribu jiwa kemudian disusul Kabupaten Brebes (314,95 ribu jiwa) dan Kabupaten Garut (281,36 ribu jiwa). Gambar 1 . Peta Kemiskinan Provinsi Jawa Timur, 2015 Banyaknya jumlah penduduk miskin di Kabupate...
Read more

Contoh Kurva Lorenz dan Gini Ratio yang Ekstrem

-
Image
Kurva Lorenz merupakan indikator sederhana untuk menunjukkan kondisi pembagian pendapatan (atau kekayaan) di satu daerah. Kurva Lorenz menggambarkan kumulatif pendapatan yang diterima oleh kumulatif penduduk di satu daerah tertentu. Pada pembagian pendapatan yang merata, 10 persen penduduk termiskin mendapat 10 persen pendapatan terendah. Kemudian, 20 persen penduduk termiskin mendapat 20 persen pendapatan terendah. Seterusnya, 30 persen penduduk termiskin mendapatkan 30 persen pendapatan terendah. Dan seterusnya. Karena setiap akumulasi penduduk mendapat pendapatan sesuai dengan proporsinya, maka setiap pendapatan akan dibagi secara merata. Jika dibentuk sebuah kurva, akan terbentuk kurva seperti gambar 1. Gambar 1 . Kurva Lorenz (Sumber: Wikipedia) Pada gambar di atas, kurva diagonal menggambarkan kondisi distribusi pendapatan yang merata. Kurva Lorenz berada di bawah kurva diagonal, berarti ada kondisi pembagian pendapatan yang tidak merata. Semakin jauh kurva Lorenz ...
Read more