Kita butuh Infrastruktur Pejalan Kaki yang Memadai

-

Menteri Pendidikan Sains dan Teknologi Brian Yuliarto. Sumber: Tempo 

Menteri Pendidikan Sains dan Teknologi (mendiktisaintek) menyarankan warga kampus, dosen dan mahasiswa, untuk tidak menggunakan kendaraan pribadi di tengah kondisi krisis global dan menggunakan sepeda ataupun berjalan kaki ke kampus (Tempo, 06/04).

Hal ini kemudian mendapat reaksi beragam dari netizen.

Konteks Indonesia yang memang bukan pejalan kaki. Lebih luas lagi, secara rata-rata orang Indonesia tergolong tidak banyak beraktivitas fisik. 

Padahal aktivitas fisik ini berhubungan positif terhadap kesehatan.

Penelitian di Jurnal Nature

Penelitian berjudul "Large-scale physical activity data reveal worldwide activity inequality" yang dipublikasikan di Nature (2017) menemukan hubungan antara kesenjangan aktivitas fisik dan tingkat kesehatan. 

Kesenjangan aktivitas fisik digambarkan dengan membandingkan proporsi penduduk yang beraktivitas tinggi dan beraktivitas rendah. Secara matematis, hal ini digambarkan dengan Kurva Lorenz, dimana sumbu x adalah share kumulatif pengguna dari level rendah sampai level tinggi. Kemudian sumbu y adalah share kumulatif aktivitas fisik total. 

Penelitian ini menemukan bahwa kesenjangan aktivitas fisik di suatu negara dapat diasosiasikan dengan kesehatan fisik penduduknya. Lebih lanjut, kesenjangan itu adalah prediktor terbaik untuk prevalensi obesitas di suatu negara dibandingkan dengan jumlah total aktivitas fisik.

Sumber: Large-scale physical activity data reveal worldwide activity inequality


Panel a menunjukkan bahwa tingkat obesitas penduduk berkorelasi dengan rata-rata jumlah langkah harian. Sementara panel b menunjukkan ketimpangan aktivitas fisik merupakan prediktor yang lebih baik untuk menjelaskan tingkat obesitas.

Bagaimana dengan Indonesia?  Penelitian ini menemukan bahwa semakin tinggi ketimpangan maka semakin tinggi proposi penduduk yang mengalami obesitas. Perbandingannya, ketimpangan aktivitas di Indonesia lebih rendah daripada Filipina dan India namun dengan tingkat obesitas yang juga lebih rendah dari kedua negara tersebut. 

Pengamatan lebih detail pada rata-rata jumlah langkah, Indonesia tergolong rendah dan memiliki proporsi populasi yang obesitas jauh lebih tinggi daripada negara-negara lain yang lebih aktif berjalan kaki.

Implikasi 

Implikasi dari penelitian ini adalah perlunya perencanaan perkotaan yang mendukung aktivitas fisik dan jalan kaki. 

Perkotaan yang walkable akan mengurangi gender gap dalam aktivitas fisik dan penurunan kesenjangan aktivitas fisik karena penduduknya dapat beraktivitas dalam durasi yang lebih panjang dalam satu hari, dengan frekuensi lebih sering dalam satu minggu, dan dapat lebih banyak mengakomodasi berbagai profil penduduk dari segi usia, gender, dan daya tahan fisik.

Maka saran dari Mendiktisaintek di atas akan lebih efektif jika pemerintah juga sudah membangun perkotaan yang mengakomodir warganya untuk berjalan kaki dan beraktivitas fisik luar ruang. 

Tanpa ada infrastruktur pejalan kaki yang memadai, himbauan tadi hanya dianggap angin lalu. Negara juga akan tetap gagal dalam membuat masyarakatnya lebih sehat secara fisik (TS). 


Referensi: 

https://www.tempo.co/politik/imbauan-kemendikti-ke-kampus-jalan-kaki-atau-bersepeda-2126898

Althoff, T., Sosič, R., Hicks, J. et al. Large-scale physical activity data reveal worldwide activity inequality. Nature 547, 336–339 (2017). https://doi.org/10.1038/nature23018

https://www.thejakartapost.com/life/2017/07/15/stanford-study-reveals-indonesians-laziest-walkers-in-the-world.html

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 plat...
Read more

Robustness Check

-
Image
Robustness check seringkali menjadi upaya justifikasi peneliti bahwa model dan pemilihan variabel di penelitiannya adalah secara struktural valid. Namun, sebaliknya, bila robustness check tidak dilaksanakan dengan baik, ia akan menjadi tidak informatif dan bisa jadi membawa persepsi yang keliru.  Satu artikel lama namun masih relevan membahas bagaimana core dan non-critical core variables dapat diuji untuk mendukung robustness check.  White, H. & Lu, X. (2010) Robustness Checks and Robustness Tests in Applied Economics. https://www.economics.uci.edu/files/docs/micro/s11/white.pdf
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 tan...
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

Palma Ratio Indonesia

-
Image
Koefisien Gini secara luas digunakan sebagai pengukuran kondisi ketimpangan. Hal ini didasari bahwa koefisien Gini merupakan salah satu metode pengukuran ketimpangang yang paling tua, diajukan oleh Corrado Gini pada tahun 1912. Koefisien Gini memiliki nilai dalam rentang 0 dan 1. Semakin tinggi nilai Gini maka kondisi ketimpangan semakin parah. Maka, satu negara/ daerah yang memiliki koefisien Gini lebih tinggi daripada negara/ daerah lain dianggap memiliki tingkat ketimpangan lebih tinggi. Namun koefisien Gini ternyata tidak mampu melihat lebih ke dalam bagaimana distribusi yang terjadi di setiap kelas masyarakat. Misalnya ada negara A dan B memiliki koefisien Gini yang sama. Namun bagian pendapatan yang diterima oleh masyarakat termiskin di negara A lebih sedikit daripada pendapatan yang diterima oleh kelompok yang sama di negara B. Maka, kondisi ketimpangan di negara A seharusnya lebih parah daripada negara B. Untuk mengatasi kondisi di atas, diperlukan satu indikator lain, ...
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

Papers in Quantile Estimation

-
Image
Some papers in quantile estimation, discussing economic problems within Indonesian context:  Aizawa, T. (2018). Regional disparity in the body mass index distribution of Indonesians: New evidence beyond the mean. Bulletin of Indonesian Economic Studies , 54(1), 85-112. https://doi.org/10.1080/00074918.2017.1406596 Sohn, K. (2015). Gender discrimination in earnings in Indonesia: A fuller picture. Bulletin of Indonesian Economic Studies , 51(1), 95-121. https://doi.org/10.1080/00074918.2015.1016569 Soseco, T., Olivia, S., & Oxley, L. (2024). The Determinants of Household Net Wealth in Indonesia. Journal of Southeast Asian Economies , 41(2), 152-178. https://www.iseas.edu.sg/flagship-publications/journal-of-southeast-asia-economies/ Another nice to read papers: Yu, K., Lu, Z., & Stander, J. (2003). Quantile regression: applications and current research areas. Journal of the Royal Statistical Society Series D: The Statistician, 52(3), 331-350. https://doi.or...
Read more