DAMPAK KEBIJAKAN HARGA BBM TERHADAP KEMISKINAN DI INDONESIA : Sebuah Pendekatan Model Dinamik Prof. Dr. Ir. Budisantoso Wirjodirdjo, M.Eng., Kuntum Khoiro Ummatin Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya
Kampus ITS Sukolilo Surabaya 60111 Email:
[email protected] ;
[email protected] Abstrak Gejolak perekonomian global melanda hampir seluruh negara di dunia, termasuk Indonesia. Untuk itu, berbagai kebijakan pengendalian harga BBM telah dilakukan pemerintah yang berdampak pada tingkat PDB, jumlah pengangguran, serta jumlah orang miskin. Data BPS menyebutkan jumlah orang miskin 2008 sebesar 15.42 % penduduk Indonesia. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui bagaimana hubungan antara kebijakan harga BBM dengan angka kemiskinan. Sehingga diketahui variabel-variabel yang berpengaruh terhadap sistem untuk dapat mengelaborasi pengaruh kebijakan harga BBM terhadap masyarakat miskin di Indonesia. Salah satu pendekatan yang digunakan adalah permodelan sistem dinamik untuk mengevaluasi kebijakan yang telah dilakukan. Variabel yang mempengaruhi kemiskinan antara lain adalah pendapatan, pendidikan, kesehatan dan tingkat kesempatan kerja. Hasil penelitian menyebutkan dari simulasi skenario didapatkan bahwa skenario kebijakan kompensasi BBM secara langsung pada masyarakat miskin dapat mengurangi angka kemiskinan. Dengan skenario ini jumlah orang miskin pada tahun 2015 sebesar 1.09 %. Sedangkan dengan skenario kedua yaitu penurunan harga BBM didapatkan bahwa jumlah orang miskin pada 2015 sebesar 13.2 %. Namun untuk variabel tingkat pendapatan dan tingkat kesempatan kerja, nilai yang lebih tinggi ditunjukkan pada skenario penurunan harga BBM. Kata kunci : Harga BBM, kemiskinan, Kebijakan, model, sistem dinamik ABSTRACT Global economic fluctuate stricken almost the whole state around the world include Indonesia. Because of that, vary of fuels price policies had been done that impact at PDB level, amount of unemployment, and also the amount of pauper. BPS data mention the amount of pauper at 2008 equal to 15.42 percent of total Indonesian population.This research is done to find the relation between fuels price and the poverty rate. So variables influence the system that elaborate fuels policy relation with Indonesian poverty rate could be found. One of approximation method used is dynamic system model. This method to evaluate the policy that had been done. The result of scenario simulation shows that policy of direct fuels compensation to pauper scenario could reduce the poverty rate. With this scenario amount of the pauper at 2015 is 1.09%. Whereas with the second scenario, fuels price reduction, amount of the pauper at 2015 is 13.2%. But for the rate of return and job opportunities variables, fuels price reduction scenario shows bigger value than other scenario. Keywords: fuels price, poverty, policy, model, dynamic system
1.
Pendahuluan Di Indonesia, tingkat kesejahteraan masyarakat termasuk pada urutan ke 111 dari sebanyak 174 negara di dunia (BKKBN, 2005). Terdapat tiga pilar yang menjadi parameter kualitas kesejahteraan tersebut adalah indeks pembangunan manusia (HDI) yaitu pendidikan, pendapatan dan kesehatan. Berdasarkan data
kemiskinan yang terakhir diterbitkan Badan Pusat Statistik, yang selanjutnya disebut BPS, jumlah penduduk miskin di Indonesia, pada tahun 2006 terjadi peningkatan angka kemiskinan yang tak terduga. Ada dua hal yang menjadi penyebab utama kenaikan tersebut, yaitu akibat krisis pangan yang diindikasikan dengan melonjaknya harga beras. Penyebab kedua adalah krisis energi yang diindikasikan oleh kenaikan harga BBM.
1
Diperkirakan kenaikan sekitar 33 persen harga beras yang dikonsumsi kaum miskin, antara bulan Februari 2005 dan Maret 2006, yang sebagian besar menyebabkan peningkatan jumlah penduduk miskin menjadi 17,75 persen.
Angka kemiskinan (%)
30 25 20 15 10 5
19 96 19 98 19 99 20 00 20 01 20 02 20 03 20 04 20 05 20 06 20 07 20 08
0
Tahun
Sumber: BPS (diolah)
Grafik 1.1 Angka Kemiskinan di Indonesia
Berbagai kebijakan telah dikeluarkan pemerintah dalam rangka meminimumkan jumlah penduduk miskin demi tercapainya kesejahteraan rakyat dan peningkatan pertumbuhan ekonomi. Salah satu kebijakan yang mempengaruhi angka kemiskinan adalah kebijakan penentuan harga BBM. Karena Harga BBM inilah yang mempengaruhi inflasi yang menjadi salah satu indikator kunci perekonomian. Berikut merupakan tabel fuktuasi harga BBM selama periode lima tahun terakhir. Tabel 1.1 Fluktuasi harga BBM selama periode 5 tahun Terakhir
Sumber : Data harga premium, pertamina (diolah)
Harga BBM mempengaruhi pola konsumsi masyarakat, baik konsumsi langsung dan tidak langsung. Karena dampak dari perubahan harga BBM ini mempengaruhi distribusi, transportasi, biaya produksi sehingga berpengaruh juga pada harga-harga barang yang lain. Kebutuhan bahan
makanan pokok pun juga terpengaruh, antara lain beras dan minyak goreng. Untuk mengetahui kebijakan pemerintah yang selama ini belum dilakukan dalam rangka meningkatkan kesejahteraan masyarakat di Indonesia, maka diperlukan suatu kajian atau studi yaitu dengan penghampiran permodelan sistem. Salah satu teknik yang dapat digunakan adalah melalui pendekatan sistem dinamik. Dengan demikian dapat dilakukan pengendalian pada perilaku variabel-variabel yang mempengaruhi suatu sistem tersebut. sehingga didapatkan alternatif skenario perbaikan dari kebijakan yang telah diambil sebelumnya. Maka dalam penelitian ini terlebih dahulu dilakukan pembuatan model untuk mengidentifikasi indikator-indikator yang berhubungan dengan tingkat kesejahteraan masyarakat di Indonesia kemudian disimulasikan. Dalam model simulasi tersebut dimasukkan nilainilai harga BBM tertentu dan mengevaluasi pada nilai harga BBM berapa didapatkan alternatif skenario perbaikan dari kebijakan pemerintah. Berdasarkan identifikasi masalah yang telah dilakukan maka permasalahan yang akan diangkat dalam penelitian tugas akhir kali ini adalah “ Bagaimana hubungan antara kebijakan harga BBM dengan angka kemiskinan” Adapun tujuan dari penelitian tugas akhir ini adalah sebagai berikut: 1. Mengidentifikasi variabel-variabel yang berpengaruh terhadap sistem kemiskinan khususnya terkait dengan kebijakan penyesuaian harga BBM 2. Merumuskan permodelan sistem untuk dapat mengelaborasi pengaruh kenaikan BBM terhadap masyarakat miskin di Indonesia. 3. Mengetahui perilaku sistem dari waktu ke waktu mengenai dampak harga BBM terhadap jumlah orang miskin di Indonesia 4. Memberikan alternatif evaluasi kebijakan pemerintah yang berkaitan dengan penentuan harga BBM dalam usaha untuk meminimasi bertambahnya jumlah orang miskin. Sesuai dengan permasalahan dan tujuan dari kajian ini maka terdapat beberapa hal yang menjadi batasan dalam penelitian ini, diantaranya: 1. Sistem yang dimodelkan dalam penelitian ini adalah jumlah orang miskin di Indonesia yang dipengaruhi oleh dampak fluktuasi harga BBM 2. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang didapat dari BPS, dan 2
data sekunder dari instasi pemerintahan yang terkait. 3. Pembuatan model sistem dalam penelitian ini hanya melihat dari sudut pandang pemerintah saja 4. Harga BBM dan harga pangan merupakan faktor yang mempengaruhi inflasi. Sedangkan asumsi yang digunakan pada penelitian ini adalah perubahan kebijakan pemerintah atas harga BBM digunakan dalam model sebagai skenario kebijakan. 2. Metodologi Penelitian 2.1 Tahap Identifikasi dan Perumusan Masalah - Identifikasi dan Perumusan Masalah
miskin yang terintegrasi. Tahapan dalam pembuatan model ini terdiri dari pengumpulan data dan pembuatan model. - Pengumpulan Data Pengumpulan data disini adalah data-data yang digunakan sebagai variabel input dalam model kemiskinan di Indonesia. Data yang dikumpulkan adalah data-data sekunder yang berkaitan dengan kondisi perekonomian di Indonesia, data demografi penduduk, serta informasi-informasi lain yang dibutuhkan untuk membangun konseptualisasi dari sistem yang diamati. - Pembuatan Model Dampak Harga BBM terhadap Kemiskinan
Tahapan awal dalam penelitian ini adalah mengidentifikasi permasalahan yang akan dijawab pada penelitian ini. Permasalahan yang akan diteliti adalah menentukan bagaimana hubungan antara dampak kebijakan harga BBM terhadap angka kemiskinan.
Berdasarkan data – data yang ada maka dapat dilakukan pembuatan model. Pembuatan model ini dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak yaitu Vensim. Setelah model dibuat, maka dilalukan percobaan dan melihat apakah model sesuai atau tidak.
- Penetapan Tujuan dan Manfaat Penelitian
2.3 Tahap Simulasi dan Evaluasi Kebijakan
Untuk dapat merencanakan langkahlangkah yang dapat diambil pada penelitian nanti maka harus ditetapkan terlebih dahulu tujuan dari penelitian ini berdasarkan permasalahan yang ada. Selain itu peneliti dapat memfokuskan diri pada langkah-langkah tersebut, sehingga penelitian dapat dijalankan dengan lancar. Adapun tujuan penelitian telah dirumuskan dan dinyatakan dalam Bab I Pendahuluan. Juga ditentukan manfaat dari penelitian yang akan dilakukan.
- Formulasi Model
- Studi Pustaka Sebagai dasar penelitian, harus ada studi literatur yang digunakan sebagai pedoman dalam menyelasaikan masalah dan mencapai tujuan penelitian. Dengan adanya studi pustaka ini, maka diharapkan dapat menjadi pembanding antara apa yang terjadi di dunia nyata dan sebagai penuntun langkah-langkah atas tindakan yang akan diambil untuk penelitian ini. Pustaka yang digunakan dapat diambil dari buku – buku teks dan jurnal yang dapat dijadikan sebagai referensi dari penelitian. - Identifikasi Variabel Pada tahapan ini dilakukan identifikasi semua variabel dari data-data sekunder yang diambil dari BPS dan informasi dari sumber sumber yang ada.
Berdasarkan diagram sebab-akibat, diagram alir disusun dan dibuat persamaan matematis dari variabel-variabel yang terdapat dalam sistem. - Menjalankan Simulasi dan validasi model Setelah semua variabel input dimasukkan, maka simulasi dijalankan. Disini variabel-variabel tersebut akan disimulasikan berdasarkan periode waktu yang telah ditentukan dan didapatkan hasil berupa berapa tingkat signifikansi kebijakan harga BBM dalam mempengaruhi kemiskin di Indonesia. Selanjutnya dilakukan validasi terhadap output dari simulasi model. - Simulasi Perubahan Kondisi dan Evaluasi Kebijakan Perubahan kondisi pada model dilakukan dengan membuat skenario kebijakan baru atau mengubah nilai parameter variabel pada model sistem. Dari perubahan kondisi yang dilakukan dihasilkan output simulasi yang berbeda. Berdasarkan output simulasi tersebut dapat dilihat pengaruh perubahan kondisi yang terjadi atau penerapan kebijakan baru terhadap sistem. 2.4 Tahap Analisa dan Kesimpulan
2.2 Tahap Pembuatan model
- Analisa dan Interpretasi Variabel
Setelah mengatahui variabel-variabel input, dan informasi-informasi yang diperoleh, maka dilakukan pembuatan model jumlah orang
Hasil yang didapat dari simulasi selanjutnya dianalisis bagaimana pengaruh
3
penyesuaian harga BBM terhadap kemiskinan di Indonesia.
Tabel 3.1. Mutasi penduduk miskin feb 2005 mrt 2007
- Kesimpulan dan Saran Ini merupakan tahapan terakir dalam penelitian. Dari hasil analisa maka dapat diambil kesimpulan dari penelitian dan dapat memberikan saran-saran untuk pemerintah berdasarkan hasil penelitian. Langkah-langkah penelitian dapat disusun dalam bentuk flowchart seperti pada Gambar 2.1.
Sumber : Susenas Panel 2005, 2006, & 2007 3.2 Kebijakan Kompensasi BBM Agenda kesejahteraan masyarakat sudah menjadi agenda yang tertuang dalam SJSN. Peran pemerintah terhadap kelangsungan sistem jaminan sosial pekerja sangat diperlukan yaitu untuk menekan tingkat inflasi serendah mungkin menyusul memberlakukan tingkat bunga pasar yang rendah dan membuat mata uang stabil sehingga investasi dapat diarahkan untuk tujuan jangka panjang. Tabel 3.2 Distribusi Pengeluaran Untuk BBM menurut kelompok Pengeluaran (orang/bulan) Kelompok Pendapatan
Distribusi Subsidi BBM
Dalam Triliun Rupiah
20 % Teratas
43 %
48.9
kedua 23 %
26.2
20 % teratas Gambar 2.1 Diagram Alir Langkah Penelitian
3. Pengembangan Model 3.1 Perkembangan Jumlah penduduk miskin Indonesia BPS menghitung jumlah dan persentase penduduk miskin. Sumber data utama merupakan hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas). Dan Metode penghitungan yang digunakan adalah Metode Head Count Index berdasarkan Pendekatan Kebutuhan Dasar (Basic Needs Approach).
20 % di tengah
16 %
18.2
20 % kedua 11 % terbawah
12.5
20 % terbawah
7%
7.9
Jumlah
100%
113
Sumber : Diolah dari data BPS 2002 Diagram dibawah ini menggambarkan ringkasan keseluruhan program.
4
3.3.2 Penyusunan Causal Loop Diagram
Sumber : Depkominfo Gambar 3.1. Program Pengurangan Orang Miskin 2008-2009 3.3 Konseptualisasi Model 3.3.1 Pembatasan Model (Model Boundary Chart) Pembatasan model dilakukan dengan membatasi lingkup pemodelan dengan mengidentifikasi variabel apa yang akan masuk dalam model, berupa variabel endogenous atau exogenous dan variabel apa saja yang tidak termasuk di dalam pemodelan (excluded from the model). Tabel 3.3. Model Boundary Chart
Secara Garis Besar, model yang akan dibuat nantinya akan mencakup faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan yaitu pendapatan, kesempatan kerja, pendidikan dan kesehatan. Dari masing-masing variable tersebut dapat terjadi hubungan atau keterkaitan dengan variable yang lain. Artinya satu variable dapat mempengaruhi variable yang lain. Hubungan tersebut bisa bersifat positif jika penambahan pada satu variabel akan menyebabkan penambahan pada variabel lain, namun juga bisa bersifat negatif jika penambahan pada satu variabel menyebabkan pengurangan pada variabel lain. Setelah dilakukan identifikasi terhadap variable-variabel yang terlibat dalam sistem, kemudian ditentukan hubungan yang logis antar variable tersebut. Pendekatan sistem juga dilakukan dengan mendefinisikan interaksi antar elemen sistem yang akan digambarkan dengan causal loop diagram seperti gambar 3.2 Dari konseptualisasi model melalui Causal Loop Diagram tersebut, terlihat bahwa tujuan utama pemodelan adalah untuk mengetahui seberapa jauh dampak harga BBM terhadap kemiskinan di Indonesia. Elemen-elemen yang mempengaruhi, didefinisikan sesuai dengan identifikasi variabel yang telah dilakukan sebelumnya. Tanda positif (+) di ujung tanda panah mengindikasikan bahwa kedua variabel yang terhubung memiliki hubungan yang sebanding, sedangkan tanda negatif (-) mengindikasikan bahwa kedua variabel yang terhubung memiliki hubungan yang saling berkebalikan. Misalnya variabel fraksi peningkatan harga BBM dan variabel inflasi memiliki hubungan positif, artinya semakin besar fraksi peningkatan harga BBM maka tingkat inflasi juga semakin besar. Variabel inflasi memiliki hubungan negatif dengan variable daya beli, artinya semakin besar tingkat inflasi akan semakin menurunkan daya beli masyarakat.
Model Utama "Dampak Kebijakan BBM terhadap Kemiskinan di Indonesia"
Inflasi base year Initial kapasitas produksi Fraksi peningkatan harga BBM
Inflasi Daya Beli
Kapasitas produksi
+
<Jumlah penduduk Indonesia>
+
Initial PDB
<Menjadi miskin>
+
Jumlah orang miskin
<Tidak rentan miskin>
Peningkatan + kesejahteraan + Indeks + peningkatan kesejahteraan
+
+ Keluar dari kemiskinan
-
Tingkat pengangguran
<Jumlah perusahaan industri pengolahan>
-
Total pengeluaran orang miskin + +
Pertumbuhan ekonomi
PDB +
Tingkat kesempatan kerja Peningkatan lapangan kerja + +
Pendapatan per kapita
Pendapatan riil per bulan
+
+
Pendapatan Riil +
Jumlah lapangan kerja
Pengurangan - lapangankerja
+
Gambar 3.2 Causal Loop Diagram dampak Kebijakan BBM terhadap kemiskinan 3.3.3
Penyusunan Stock and Flow Maps
Dalam pemodelan Dampak harga BBM terhadap angka kemiskinan, penyusunan Stock and Flow Maps dilakukan dengan menyusun model utama dan pembagian sub modelnya. Penyusunan sub model dimaksudkan agar model akan semakin detail. Model utama dalam Sistem ini adalah dampak harga BBM terhadap angka kemiskinan. Sedangkan submodel (subsistem) yaitu sebagai berikut : 1. Sub Model Dampak harga BBM terhadap Inflasi Dari sub model dampak harga BBM terhadap inflasi gambar 3.3, diketahui bahwa variabel yang mempengaruhi inflasi adalah adanya kenaikan harga dari berbagai komoditas. Dalam model tersebut, diasumsikan bahwa variabel yang menjadi kontrol dalam naik turunnya inflasi adalah variabel harga BBM dan harga pangan. Karena kedua komoditas tersebut adalah barang kebutuhan primer dan bukan barang substitusi sehingga bobot terhadap pengeluaran besar.
Sub Model Inflasi Fraksi peningkatan harga makanan bobot Indeks jasa transportasi Indeks jasa transportasi
Bobot indeks bahan makanan Indeks Bahan Makanan bobot makanan jadi Indeks makanan jadi bobot indeks BBM
Indeks Pendidikan bobot indeks pendidikan
+ + + ++ Inflasi + + + + + Indeks BBM
Indeks Kesehatan
Indeks Sandang <Time> bobot indeks sandang
Fraksi peningkatan harga BBM
Gambar 3.3 Stock and Flow Maps Sub Model Dampak Harga BBM pada inflasi
2. Sub Model Kemiskinan Pada sub model kemiskinan tersebut, yang menjadi variabel utama adalah banyaknya jumlah orang miskin, yang dipengaruhi oleh variabel
bobot indeks kesehatan
“menjadi miskin” dan variabel “keluar dari kemiskinan”. Variabel “menjadi miskin” dipengaruhi variabel “rentan miskin”.
Tidak rentan miskin <Jumlah penduduk Indonesia> Persentase penduduk rentan miskin + Jumlah penduduk + rentan miskin Menjadi miskin +
Jumlah orang miskin
Keluar dari kemiskinan
Indeks peningkatan kesejahteraan Konsumsi makanan
Total pendapatan orang miskin + Program BOS + + + + ProgramBLT
Proporsi Konsumsi makanan
Pengeluaran pendidikan
Pendapatan orang miskin
Pengeluaran kesehatan
Laju pertambahan garis kemiskinan
rate pertambahan garis kemiskinan
Proporsi Pendidikan
Pengeluaran orang miskin
Program JAMKESMAS
Raskin
Total pengeluaran orang miskin
Garis kemiskinan
Pengeluaran RT lain-lain
Proporsi Kesehatan
Proporsi Keperluan RT yang lain
Gambar 3.4 Stock and Flow Maps Sub Model Kemiskinan Jika besar pendapatan orang miskin kurang dari garis kemiskinan, dimana dimana garis kemiskinan dihitung dari pengeluaran yang digunakan untuk memenuhi kebutuhan dasar (basic need) seperti kebutuhan pangan, pendidikan, kesehatan dan pengeluaran rumah tangga lainnya, maka penduduk yang rentan miskin akan menjadi miskin. Sedangkan jika pendapatan orang miskin bertambah (jika ada kebijakan kompensasi BBM) sehingga pendapatan orang miskin lebih besar daripada pengeluaran orang miskin maka penduduk miskin akan keluar dari kemiskinan. Jumlah orang miskin juga dipengaruhi oleh jumlah orang tidak rentan miskin. Kelompok tidak rentan ini dianggap tidak berpengaruh meskipun terjadi perubahan harga. Jumlah penduduk tidak rentan miskin adalah sebesar 51 % dari penduduk Indonesia. Jumlah ini diketahui dari data dari bank dunia 2007 yang menyebutkan bahwa jumlah penduduk miskin sebesar 49 %. 3. Sub Model Tingkat Kesempatan Kerja Dalam sub model ini, yang menjadi variabel utama adalah tingkat kesempatan kerja yang secara langsung mempengaruhi persentase jumlah pengangguran. Tingkat kesempatan kerja ini adalah perbandingan antara jumlah lapangan kerja dan jumlah tenaga kerja. Jumlah tenaga kerja akan dipengaruhi oleh laju peningkatan angkatan kerja. Sedangkan jumlah lapangan kerja dipengaruhi oleh peningkatan lapangan kerja yang disebabkan faktor pertumbuhan ekonomi, peningkatan kapasitas produksi dan peningkatan jumlah industri, dimana dalam model ini hanya
memperhitungkan jumlah industri pengolahan karena sektor ini mempunyai kontribusi cukup besar dalam lapangan kerja utama penduduk Indonesia. Sedangkan pengurangan lapangan kerja dipengaruhi oleh laju penurunan lapangan kerja yang disebabkan oleh fraksi peningkatan harga BBM. 4. Sub Model Pendapatan riil Variabel utama dalam sub model ini yaitu pendapatan riil per bulan yang akan dipengaruhi oleh pendapatan perkapita nasional per kapita dan inflasi. Pendapatan per kapita per bulan merupakan pembagian antara besar PDB dan Jumlah penduduk Indonesia. Variabel PDB dipengaruhi oleh variable pertambahan PDB yang dipengaruhi oleh Faktor pembentuk PDB dari sisi pengeluaran, yaitu pengeluaran konsumsi rumah tangga, pengeluaran konsumsi pemerintah, pembentuk modal tetap domestik bruto, serta ekspor barang dan jasa dimana nilai sektor tersebut diketahui dari proporsi masing-masing sektor tersebut berdasarkan data PDB dari BPS. (lihat gambar 3.5) Sedangkan variabel yang mempengaruhi pengurangan PDB adalah variable impor, dimana peningkatan impor dipengaruhi oleh faktor komoditas dalam negeri kurang dan faktr harga komoditas. Karena sering kali banyak dilakukan impor karena harga barang impor lebih rendah dari pada komoditas dalam negeri. Untuk bobot masing-masing faktor tersebut diasumsikan sesuai dengan subjektifitas penulis. Untuk varibel yang mempengaruhi pengurangan impor disebabkan oleh adanya kebijakan proteksi dari pemerintah. 1
Sub Model Pendapatan Riil Per kapita Laju pertambahan penduduk
Laju pengurangan penduduk + + Pertambahan penduduk
Pendapatan riil + per bulan
+ Pendapatan per kapita
+ Pendapatan Riil
Jumlah penduduk Indonesia
-
+
Pengurangan penduduk
Pengeluaran konsumsi RT
+
Inflasi + + + Pertambahan PDB + +
PDB Pengurangan PDB Komoditas dalam negeri kurang
+ + peningkatan impor
pengurangan impor
Impor
Pembentukan modal tetap domestik bruto
Ekspor barang&jasa
+
+
Pengeluaran konsumsi pemerintah
Harga komoditas Kebijakan proteksi
Gambar 3.5. Stock and Flow Maps Sub Model Pendapatan riil pendidikan, akses sarana kesehatan, dan akses pangan maka akan semakin besar pula nilai indeks kesejahteraan.
5. Sub Model Indeks Kesejahteraan Indeks Kesejahteraan ini merupakan variabel yang mempengaruhi jumlah orang miskin. Variabel ini dipengaruhi oleh indeks taraf pendidikan, indeks akses sarana kesehatan, tingkat pengangguran dan rasio peningkatan pendapatan. Semakin besar kesempatan akses sarana
Berikut adalah gambar diagram alir indeks peningkatan kersejahteraan.
Angka melek huruf Rata-rata lama sekolah
Raskin + Akses Pangan
<Jumlah perusahaan industri pengolahan>
+ Indeks taraf pendidikan
+
Akses Pendidikan
+ ProgramBOS Program JAMKESMAS
kelahiran balita ditolong tenaga medis
+
+ Indeks peningkatan kesejahteraan -
+
+
+ Akses Kesehatan
Indeks akses sarana kesehatan +
RT dengan sumber air minumdari mata air
Tingkat pengangguran
+ + Rasio peningkatan pendapatan
<Tingkat kesempatan kerja>
Gambar 3.6. Stock and Flow Maps Sub Model Indeks Kesejahteraan 3.4 Simulasi Software Vensim Simulasi ini dilakukan dengan tujuan untuk melihat perilaku dari model sistem yang
telah dibuat, dengan cara memasukkan nilainilai pada konstanta dan tabel fungsi sesuai dengan kondisi yang terdapat pada sistem nyata. 2
Untuk memudahkan dalam membandingkan perbedaan antar variabel, maka output grafik hasil running dikelompokkan menurut keterkaitan antar variabel. Hasil running atau simulasi model pada software Vensim dapat dilihat pada grafik. Pada grafik perbandingan jumlah orang miskin pada grafik 3.1 diperlihatkan perbandingan dari jumlah penduduk Indonesia, jumlah penduduk rentan miskin dan jumlah penduduk miskin. Dari aspek tersebut terlihat bahwa dengan adanya kenaikan harga BBM tanpa disertai adanya kompensasi dari pemerintah menyebabkan jumlah penduduk miskin yang selalu bertambah bahkan jika dibiarkan dalam jangka panjang, semua penduduk yang rentan miskin akan menjadi miskin. 1. Aspek Jumlah Penduduk Miskin
Perbandingan aspek tenaga kerja 80 M Unit 200 M Orang 80 persen 40 M Unit 150 M Orang 40 persen 0 Unit 100 M Orang 0 persen 2005
2007
2009 2011 Time (Year)
2013
Jumlah lapangan kerja : Model Awal Angkatan kerja : Model Awal Tingkat kesempatan kerja : Model Awal
2015 Unit Orang persen
Grafik 3.2. Output Vensim untuk Aspek Tenaga Kerja 3. Aspek Pendapatan Output yang akan diperbandingkan dalam aspek pendapatan ini adalah variabel PDB, pendapatan riil dan pendapatan per kapita. Berikut ini adalah grafik perbandingannya.
Perbandingan Jumlah Orang miskin
Perbandingan aspek pendapatan
400 M
20 M Rp/Year 20 M Rp/Year 4e+015 Rp/Year
300 M 200 M
13 M Rp/Year 13 M Rp/Year 2.5e+015 Rp/Year
100 M 0 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Time (Year) Jumlah penduduk Indonesia : Model Awal Jumlah orang miskin : Model Awal Jumlah penduduk rentan miskin : Model Awal
Orang Orang Orang
Grafik 3.1. Output Vensim untuk Jumlah Penduduk 2. Aspek Tenaga kerja Pada aspek tenaga kerja ini, diketahui bahwa kenaikan harga BBM akan menyebabkan meningkatnya tingkat pengangguran karena kesempatan kerja yang semakin menurun. Artinya jika laju pertumbuhan angkatan kerja yang tidak diimbangi dengan laju pertumbuhan lapangan kerja akan menyebabkan kesempatan kerja semakin menurun dari tahun ke tahun.
6 M Rp/Year 6 M Rp/Year 1e+015 Rp/Year 2005
2007
Pendapatan Riil : Model Awal Pendapatan per kapita : Model Awal PDB : Model Awal
2009 2011 Time (Year)
2013
2015 Rp/Year Rp/Year Rp/Year
Grafik 3.3. Output Vensim untuk Aspek Pendapatan Pada aspek pendapatan ini, terlihat bahwa pendapatan per kapita mengikuti pertumbuhan PDB. Faktor inflasi yang menyebabkan pendapatan riil lebih kecil dari pada pendapatan per kapita. Faktor yang mempengaruhi nilai PDB antara lain adalah perkembangan ekspor dan impor barang dan jasa. Peningkatan PDB ini yang menunjukkan tingkat pertumbuhan ekonomi suatu bangsa. 4. Aspek Kesejahteraan Pada aspek kesejahteraan, variabel yang berpengaruh antara lain adalah indeks akses sarana pendidikan dan indeks taraf pendidikan dimana menunjukkan tren meningkat setiap tahun. Peningkatan indeks akses sarana kesehatan dan taraf pendidikan menyebabkan peningkatan kesejahteraan.
2
Perbandingan indikator kesejahteraan
Jumlah orang miskin
45 Dmnl 62 Dmnl 2 Dmnl
200 M 150 M
44 Dmnl 61 Dmnl 1 Dmnl
100 M
43 Dmnl 60 Dmnl 0 Dmnl 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Time (Year) Indeks akses sarana kesehatan : Model Awal Indeks taraf pendidikan : Model Awal Indeks peningkatan kesejahteraan : Model Awal
Dmnl Dmnl Dmnl
Grafik 3.4. Output Vensim untuk Aspek Kesejahteraan 3.5
Desain Skenario Kebijakan
Dalam perancangan skenario kebijakan, terdapat variabel yang akan dijadikan indikator utama. Variabel ini merupakan variable yang berpengaruh dalam mengurangi jumlah orang miskin, yaitu:
50 M 0 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Time (Year) Jumlah orang miskin : Model Awal Jumlah orang miskin : Model Skenario 1 Jumlah orang miskin : Model Skenario 2
Orang Orang Orang
Grafik 3.5. Output simulasi model awal dan 2 skenario Dari Grafik 3.5 dapat dilihat bahwa, semua skenario memperlihatkan adanya penurunan jumlah orang miskin dibandingkan dengan model awal tanpa skenario. Pada skenario 1 menunjukkan penurunan yang lebih signifikan dibandingkan dengan skenario 2.
1. Fraksi peningkatan harga BBM 2. Adanya bantuan untuk kompensasi kenaikan harga BBM Skenario perbaikan yang akan dilakukan, diambil berdasarkan kondisi-kondisi yang memungkinkan untuk dikontrol, Skenario perbaikan yaitu sebagai berikut : 1. Skenario 1 : Harga Naik 30 % , Terdapat program kompensasi BBM 2. Skenario 2 : Harga Turun 30 % , Tidak ada program kompensasi BBM Dalam skenario ini, fraksi peningkatan harga BBM diturunkan sebesar 30% dan tidak ada program kompensasi BBM yang diberikan karena dana kompensasi ini sudah disalurkan dalam bentuk Dari kedua skenario tersebut, setelah dirunning pada Vensim, maka dapat dilihat output salah satu variabel kontrol yaitu variabel jumlah orang miskin yaitu sebagai berikut :
4. Analisa dan Intepretasi 4.1 Analisa Hasil Simulasi Model Awal 1. Aspek Jumlah Penduduk Miskin Pada aspek jumlah penduduk miskin, selama 10 tahun kedepan diperkirakan terus terjadi peningkatan. Data dapat dilihat pada tabel 5.1. Hal yang perlu diperhatikan adalah jumlah penduduk Indonesia, jumlah penduduk rentan miskin dan jumlah penduduk miskin. Dari aspek tersebut terlihat bahwa dengan adanya kenaikan harga BBM tanpa disertai adanya kompensasi dari pemerintah menyebabkan jumlah penduduk miskin yang selalu bertambah bahkan jika dibiarkan dalam jangka panjang, semua penduduk yang rentan miskin akan menjadi miskin. Oleh karena itu ketika harga BBM dinaikkan yang berarti bahwa harga kebutuhan lain ikut naik, pemerintah harus mengkompensasi hal tersebut untuk meminimasi bertambahnya jumlah orang miskin di Indonesia. Tabel 4.1. Nilai Perubahan Variabel pada aspek jumlah penduduk miskin
Tahun
Jumlah penduduk Indonesia
Jumlah penduduk rentan
Jumlah penduduk miskin
3
miskin 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
219852000 222666112 225516240 228402848 231326400 234287376 237286256 240323520 243399664 246515184 249670576
70352640 71253152 72165200 73088912 74024448 74971960 75931600 76903528 77887896 78884856 79894584
35100000 54095216 73333568 92818176 97390976 98637576 99900144 101178864 102473952 103785616 105114080
2. Aspek Tenaga kerja
Pada aspek tenaga kerja ini, diketahui bahwa kenaikan harga BBM akan menyebabkan meningkatnya tingkat pengangguran karena kesempatan kerja yang semakin menurun. Pada titik perpotongan antara lapangan kerja dan jumlah angkatan kerja adalah titik kesempatan kerja sama dengan satu. Artinya jika laju pertumbuhan angkatan kerja yang tidak diimbangi dengan laju pertumbuhan lapangan kerja akan menyebabkan kesempatan kerja semakin menurun dari tahun ke tahun. Oleh karena itu perlu dilakukan peningkatan produktivitas untuk faktor yang mempengaruhi pertumbuhan lapangan kerja, sehingga dapat mengimbangi laju pertumbuhan angkatan kerja yang mengikuti laju pertumbuhan penduduk. Faktor yang mempengaruhi pertumbuhan lapangan kerja adalah besar kapasitas produksi serta pertumbuhan ekonomi yang dipengaruh oleh peningkatan ekspor dan peningkatan investasi. Jadi, ketika banyak industri pengolahan dimana industri ini banyak menggunakan BBM sebagai bahan dalam produksinya. Sehingga kapasitas produksinya berkurang disebabkan daya beli masyarakat menurun akibat adanya kenaikan harga BBM bisa ditingkatkan untuk investasi dan peningkatan ekspor untuk bidang lain, sehingga pertumbuhan lapangan kerja tetap mengesuaikan dengan laju pertumbuhan angkatan kerja. Hal ini dapat memperbesar kesempatan kerja. Tabel 4.2. Nilai Perubahan Variabel pada aspek tenaga kerja
Time (Year) 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Jumlah lapangan kerja 65900000 52456400 41755296 33237216 26456824 21059632 16763467 13343720 10621601 8454794 6730016
Angkatan kerja 107080016 108450640 109838816 111244752 112668680 114110840 115571456 117050776 118549024 120066456 121603304
Tingkat kesempatan kerja 61.542763 48.368916 38.015064 29.877558 23.481968 18.455418 14.50485 11.399941 8.9596701 7.0417619 5.5344024
3. Aspek Pendapatan Aspek pendapatan memperlihatkan kenaikan terus menerus dari tahun ke tahun. Variabel yang diperhatikan dalam aspek ini adalah PDB, pendapatan per kapita dan pendapatan riil per bulan. Pendapatan riil per bulan adalah pendapatan per kapita yang diterima setiap penduduk Indonesia setelah mendapatkan penguranan nilai dari faktor inflasi. Namun, variabel pendapatan riil ini tetap meningkat secara terus menerus dari tahun ke tahun setelah memperhitungkan faktor inflasi. Tabel 4.3. Nilai Perubahan Variabel pada Aspek Pendapatan Time (Year)
PDB
Pendapatan per kapita
Pendapatan riil per bulan
2005
1.751E+15
7963630.5
546998.8125
2006
1.847E+15
8295448
645610.5625
2007
1.949E+15
8641091
671666.0625
2008
2.056E+15
9001137
709092.5625
2009
2.169E+15
9376185
712072.25
2010
2.288E+15
9766859
741741.9375
2011
2.414E+15
10173811
772647.8125
2012
2.547E+15
10597719
804841.4375
2013
2.687E+15
11039291
838376.5
2014
2.835E+15
11499262
873308.8125
2015
2.991E+15
11978397
909696.6875
Peningkatan pendapatan ini akan menunjukkan besar pertumbuhan ekonomi suatu negara. Jadi perlu diperhatikan variabel yang mempengaruhi tingkat pertumbuhan PDB. Pada tabel 5.4 berikut besar impor yang menunjukkan peningkatan dari tahun ke tahun merupakan variabel yang mengurangi PDB. Jadi,
4
peningkatan nilai impor juga harus disertai dengan peningkatan nilai ekspor dan investasi. Tabel 4.4. Nilai Perubahan Variabel pada Aspek Pertambahan dan Pengurangan Pendapatan Time (Year) 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Impor 1E-11 1.069E-11 1.143E-11 1.223E-11 1.307E-11 1.398E-11 1.495E-11 1.599E-11 1.709E-11 1.828E-11 1.955E-11
Pertambahan PDB 9.62951E+13 1.01591E+14 1.07179E+14 1.13074E+14 1.19293E+14 1.25854E+14 1.32776E+14 1.40078E+14 1.47783E+14 1.55911E+14 1.64486E+14
4. Aspek Kesejahteraan Pada aspek kesejahteraan, variabel yang berpengaruh antara lain adalah indeks akses sarana pendidikan dan indeks taraf pendidikan dimana sesuai dengan grafik 4.6 menunjukkan tren meningkat setiap tahun. Peningkatan indeks akses sarana kesehatan dan taraf pendidikan menyebabkan peningkatan kesejahteraan. Jadi untuk mewujudkan peningkatan keejahteraan sehingga dapat meminimiasi pertambahan jumlah orang miskin diperlukan kebijakan untuk memberikan kemudahan untuk mendapatkan akses pangan, kesehatan, dan pendidikan bagi orang miskin. Peningkatan indeks kesejahteraan ini secara jangka panjang dapat mengurangi kemiskinan. Dalam model penelitian ini, diasumsikan indeks kesejahteraan bisa mengurangi jumlah orang miskin sebesar 1 %. 4.2 Analisa Skenario
Hasil
Simulasi
Model
Perancangan skenario dan running simulasinya akan dipergunakan untuk pertimbangan-pertimbangan atas kebijakan apa saja yang diperlukan dalam usaha meminimasi bertambahnya jumlah orang miskin dan peningkatan kesejahteraan sebagai dampak kebijakan BBM. Pada simulasi model skenario, variabel yang terus diamati adalah Jumlah orang miskin, besar pendapatan riil per bulan,
Persentase pengangguran, peningkatan kesejahteraan.
dan
indeks
Dari dua skenario yang telah dijalankan, maka akan terlihat pada skenario mana yang paling mempercepat penurunan jumlah orang miskin di Indonesia. Seperti terlihat pada tabel 5.7 di bawah ini. Variabel jumlah lapangan kerja, tingkat kesempatan kerja, menunjukkan nilai tertinggi adalah pada skenario 2. Karena dalam skenario 2, dengan penurunan harga BBM sebesar 30 % menyebabkan nilai faktor inflasi yang turun sehingga mempengaruhi variabel makro perekonomian, yaitu jumlah lapangan kerja yang meningkat, sehingga tingkat kesempatan kerja pun meningkat. Dengan penurunan harga BBM akan memberi kesempatan pada industri yang banyak membutuhkan BBM sebagai bahan utamanya untuk membuka lapangna kerja. Dengan penurunan ini pula kapasitas produksi bisa lebih besar akibat adanya daya beli masyarakat yang naik sehingga permintaan barang dan jasa meningkat pula. Namun jumlah orang miskin yang lebih kecil ditunjukkan pada skenario 1, yaitu dengan meningkatkan harga BBM sebesar 30 % namun memberikan kebijakan kompensasi pada orang miskin akibat peningkatan harga BBM tersebut. Demikian juga nilai indeks peningkatan kesejahteraan yang lebih besar pada skenario 1. Hal ini dikarenakan dengan adanya kebijakan komsensasi menyebabkan akses pada faktor penentu kesejahteraan, yaitu akses pangan, akses pendidikan dan akses kesehatan difasilitasi dengan adanya kebijakan BLT, BOS, JAMKESMAS, dan Raskin. Dengan adanya hal tersebut, maka tingkat kesejahteraan penduduk miskin akan meningkat dan jumlah penduduk miskin pun akan berkurang. Pada skenario 1, program kompensasi berupa pemberian uang tunai sebesar Rp. 100.000,00 dan dengan adanya program BOS, BLT, dan JAMKESMAS maka akses penduduk miskin dalam pendidikan, kesehatan dan pengan akan bertambah. Hasil Output Angka hasil Simulasi Skenario dapat dilihat pada tabel berikut. Tabel 4.5. Output Angka hasil Simulasi Skenario Variabel
Model Awal
Model
Model
5
Skenario 1
Skenario 2
6,730,016
348,420
65,900,000
5.53440237
0.286521465
54.19260788
Jumlah orang miskin
105114080
239658.5625
26218684
Indeks peningkatan kesejahteraa n
0.192666337
0.320559382
0.317049146
Jumlah lapangan kerja Tingkat kesempatan kerja
: nilai tertinggi
terkaya), yaitu sebesar 43 %. Meskipun hal ini tidak dimasukkan dalam simulasi model, namun dapat dilihat pada tabel 4.5 distribusi pengeluaran untuk BBM menurut kelompok pengeluaran. Berdasarkan simulasi scenario Kebijakan, Skenario 1 dengan pemberian kompensasi pada orang miskin merupakan scenario dengan jumlah orang miskin yang menurun secara signifikan, karena untuk subsidi kompensasi berupa bantuan langsung pada masyarakat miskin memberikan manfaat antara lain sebagai berikut:
Dari semua analisis yang telah dilakukan sebelumnya, ditambahkan dengan analisis hasil simulasi model skenario, dengan memfokuskan tujuan penelitian untuk meminimasi jumlah orang miskin dan meningkatkan kesejahteraan penduduk miskin maka dapat ditarik suatu kesimpulan bahwa skenario 1 yaitu pemberian kompensasi BBM ketika terjadi kenaikan harga BBM merupakan kebijakan yang paling signifikan mempercepat penurunan jumlah orang miskin di Indonesia. Walaupun dengan skenario 1, faktor penentu variabel makro mempunyai nilai yang lebih tinggi, namun untuk kesejahteraan masyarakat miskin, pemberian kompensasi secara langsung dan memberi kesempatan akses pangan, pendidikan dan kesehatan akan lebih mensejahterakan bagi penduduk miskin. 4.3
Analisa Kebijakan Kompensasi untuk Mengurangi Jumlah Penduduk Miskin di Indonesia
Untuk melihat tingkat kesejahteraan penduduk miskin, dipergunakan pengukuran jumlah penduduk miskin di Indonesia. Talah diketahui dalam skenario simulasi model kemiskinan bahwa dengan adanya program kompensasi ketika BBM dinaikkan sebesar 30 % merupakan kebijakan yang cukup efektif dalam meminimasi jumlah orang miskin. Pengalihan dana subsidi Harga BBM pada subsidi kompensasi yang diberikan langsung pada orang miskin memberikan dampak yang signifikan dalam penurunan jumlah orang miskin. Hal ini dikarenakan distribusi subsidi BBM untuk 20 % terbawah (golongan termiskin) hanya sebesar 7 % dari total subsidi BBM, sedangkan porsi terbesar adalah untuk kelompok pendapatan 20 % teratas (golongan
4.4
1. Untuk jangka pendek memberikan income effect kepada rumah tangga miskin melalui pengurangan beban pengeluaran rumah tangga miskin. 2. Untuk jangka panjang dapat memutus rantai kemiskinan antar generasi melalui: - Peningkatan kualitas kesehatan/nutrisi, pendidikan dan kapasitas pendapatan anak di masa depan (price effect anak keluarga miskin) - Memberikan kepastian kepada si anak akan masa depannya (insurance effect). 3. Merubah perilaku keluarga miskin untuk memberikan perhatian yang besar kepada pendidikan dan kesehatan anaknya. Analisa Asumsi Inflasi
Besaran inflasi sangat menentukan dalam menilai dampak kenaikan harga BBM terhadap kemiskinan. Karena faktor inilah yang langsung terkena dampak dari penyesuaian harga BBM. Dari kenaikan besaran inflasi ini akan mempengaruhi variabel makro ekonomi lain. Dalam penelitian ini, diasumsikan bahwa fraksi peningkatan harga BBM dan fraksi peningkatan harga pangan yang mempengaruhi besaran inflasi, sedangkan faktor lain dianggap konstan. Dua variabel ini yang digunakan untuk mengasumsikan besaran inflasi karena kedua komoditas tersebut merupakan kebutuhan primer dan bukan barang substitusi. Kenaikan besaran inflasi ditentukan oleh kenaikan harga BBM dan bahan pangan, namun penurunan harga BBM hanya dipengaruhi oleh penurunan
6
harga BBM namun tidak diikuti penurunan harga pangan. Sedangkan akibat buruk dari inflasi adalah besaran inflasi ini biasanya berlaku lebih cepat dari kenaikan upah para pekerja. Namun kondisi ini belum dimasukkan dalam model penelitian. 4.5
Dampak kenaikan harga BBM terhadap kinerja Ekonomi Makro
Secara teoritis, kenaikan biaya BBM akan meningkatkan biaya produksi, selanjutnya harga-harga di pasar akan naik (inflasi) dan output keseimbangan yang baru menjadi turun. Dari sisi konsumen inflasi akan menyebabkan daya beli menjadi berkurang. Sedangkan dari sisi produsen, turunnya output akan menurunkan permintaan tenaga kerja. Kondisi ini tentu saja berimplikasi terhadap tingkat pengangguran di Indonesia, yang kemungkinan besar akan meningkat dan kondisi ini juga menyebabkan pendapatan riil masyarakat yang semakin berkurang. Dari simulasi kebijakan yang telah dilakukan, maka untuk variabel makro ekonomi yaitu jumlah lapangan kerja dan dan kesempatan kerja menunjukkan bahwa penurunan harga BBM sebesar 30 % akan menyebabkan kedua variabel terebut meningkat. Berikut adalah grafik simulasi skenario kebijakan tersebut. Tingkat kesempatan kerja 80 60 40 20 0 2005
2006
2007
2008
2009 2010 2011 Time (Year)
Tingkat kesempatan kerja : Model Skenario 2 Tingkat kesempatan kerja : Model Skenario 1 Tingkat kesempatan kerja : Model Awal
2012
2013
2014
2015 persen persen persen
Grafik.4.1 Output Simulasi Skenario Kebijkan untuk variabel tingkat kesempatan kerja.
Peningkatan harga BBM akan mempengaruhi produksi industri lainnya, terutama industri yang banyak menggunakan bahan baku BBM. Industri yang mengurangi konsumsi BBM nya karena kenaikan harga ini
berdampak pada turunnya produksi di seluruh sektor. Dalam model penelitian ini diasumsikan dengan peningkatan harga BBM akan menurunkan jumlah lapangan kerja sebesar 6.8 %. 5. Kesimpulan Dari penelitian yang telah dilakukan, maka kesimpulan yang dapat ditarik sesuai tujuan penelitian yaitu sebagai berikut: 1. Variabel yang berpengaruh terhadap sistem kemiskinan khususnya terkait dengan kebijakan penyesuaian harga BBM antara lain adalah : - tingkat inflasi, yaitu adanya peningkatan harga komoditas - pendapatan nasional, yang turut mempengaruhi nilai pendapatan per kapita setiap penduduk Indonesia - Tingkat kesempatan kerja, Aspek pendidikan dan aspek kesehatan 2. Dampak kenaikan harga BBM dimulai dari fraksi peningkatan harga BBM yang mempengaruhi besaran inflasi. Kenaikan inflasi akan menyebabkan turunnya daya beli sehingga kapasitas produksi juga akan menurun. Kapasitas produksi yang menurun ini yang kemudian mempengaruhi tingkat kesempatan kerja dan kesejahteraan. Inflasi juga menyebabkan pendapatan riil yang diterima menjadi berkurang. Faktor pendapatan inilah yang menjadi faktor utama dalam menentukan kesejahteraan masyarakat. 3. Simulasi dengan menaikkan harga BBM dengan model awal tanpa scenario kebijakan untuk mengkonpensasikannya didapatkan bahwa jumlah orang miskin akan semakin meningkat dari tahun ke tahun, orang yang rentan akan menjadi miskin. Total jumlahnya mencapai 105,1 juta pada tahun 2015, meningkat hampir tiga kali lipat dari jumlah awal 35.1 juta orang 4. Dari dua skenario perbaikan yang diberikan, pada skenario 1 dimana harga BBM dinaikkan namun terdapat kompensasi berupa cash transfer sebesar Rp. 100.000, program bantuan
7
JAMKESMAS, BOS dan Raskin didapatkan hasil jumlah orang miskin menunjukkan angka paling sedikit dibanding dengan yang lain. Namun untuk variabel pendapatan riil per bulan, tingkat pengangguran, dan bahwa skenario kedua lebih baik, yaitu dengan menurunkan harga BBM sebesar 30 % namun tidak memberikan bantuan kompensasi. 6. Daftar Pustaka
Ala, Andre Bayo (1996). “Kemiskinan dan Strategi Memerangi Kemiskinan”. Liberty, 3 BAPPENAS , Desember 2007. “Kebijakan Peningkatan Kesempatan dan Kesejahteraan Masyarakat” Vol 4. No.2, 42-53 Borschev.A, & Filippov.A.2006. ‘From system dynamics and discrete event to practical agent based modelling:reason, technique, tools’. Paper of St.Petersburg Technical University&XJ Technologies, Rusia Bowerman, O’Connel, & Koehler.2005. Time Series and Regression Analysis, fourth edtion. Thomson, USA. BPS. Perkembangan beberapa indikator utama sosial-ekonomi Indonesia, BPS Maret 2008, diakses 12 Agustus 2008 BPS. 2008. Statistik Indonesia: Statistical Yearbook of Indonesia 2008. Jakarta: BPS BPS. 2008. Survey Sosial Ekonomi Nasional (Susenas Panel 2008). Jakarta: BPS Bulog (2006) Laporan Pelaksanaan Monitoring dan Evaluasi Program Raskin Tahun Anggaran 2006.Jakarta: Bulog Depkeu, Direktorat Jenderal Pengelolaan Utang. 2009. Perkembangan Utang Negara (Pinjaman Luar Negeri & Surat Utang Negara), 2001-2009. Jakarta: Depkeu Depkominfo. 2008. Enam Pertanyaan Penting Tentang Kebijakan BBM. Jakarta: Depkominfo
Deptan, 2007. Direktorat Jenderal Penelitian dan Pengembangan: Mutasi penduduk Miskin. Jakarta: Deptan Dumairy. 1997: Perekonomian Indonesia , Penerbit Erlangga. Jakarta Eriyatno (1999), Ilmu Sistem, Meningkatkan Mutu dan Efektifitas Manajemen, Bogor : IPB Press. Fajarningtyas, L (2008). “Pemodelan Sistem Pembiayaan Di Bank Syari’ah Dengan Pendekatan Metodologi Sistem Dinamik : Studi Kasus Pembiayaan Pada Usaha Sapi Perah Dan Perkebunan Tebu”.Laporan Tugas Akhir. Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya. Harimurti, T (2005). “Rekaan Kebijakan Pengentasan Masyarakat Miskin Di Kota Surabaya Dengan Pendekatan Sistem Dinamik”.Laporan Tugas Akhir. Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya. Ihsan, Muhammad. 2005< Kajian LPEM soal Kenaikan Harga BBM dan Kemiskinan.htm> diakses 2 februari 2009 Kementerian Sekretaris Negara RI. 2009,
.
Muttaqien, Arip.2006. “Paradigma Baru Pemberantasan Kemiskinan: Rekonstriuksi Arah Pembangunan Menuju Masyarakat yang Berkeadailan, Terbebaskan, dan Demokratis”. Menuju Indonesia Sejahtera.3-38. Jakarta: Khanata, Pustaka LPES Modjo , Mohammad Ikhsan. 2008. Kebijakan BTL Hanya Seperti Balsem.
8
Prihartini, Diah Aryati. 2006. Perbandingan Total Kemiskinan Versi Pemerintah Indonesia Dan Bank Dunia Dengan Peran Strategis Dari Usaha Mikro Untuk Pengentasan Kemiskinan. Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma : Jakarta Soesastro, Hadi.dkk. 2005. Pemikiran Dan Permasalahan Ekonomi Di Indonesia Dalam Setengah Abad Terakhir: Proses Pemulihan Ekonomi. Yogyakarta: Penerbit Kanisius. Suharto. 2008. ANALISIS : BLT Plus?. URL:http://kedaulatanrakyat/analisisblt.htm Sukirno, Sadono. 2004. Makro ekonomi Teori Pengantar. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada Tempointeraktif. 2008. Dewan Desak Menteri Kesehatan Tinjau Ulang Jamkesmas Utomo, Tri Widodo W. Analisis Strategis Mengenai Implikasi Krisis Moneter, Khususnya Di Sektor Pendidikan Ventana System, Inc. 2003. The Ventana Simulation Environment World Bank. 2007. Era Baru dalam Pengentasan Kemiskinan di Indonesia World Bank, indikator utama kemiskinan
diakses 2 februari 2009
9