DAMPAK SPASIAL DANA DESA TERHADAP PENGENTASAN KEMISKINAN DI INDONESIA

Ernawati Pasaribu

Abstract


Pemerintah telah mengucurkan dana desa sebagai salah satu upaya untuk mewujudkan pemerataan di seluruh Indonesia. Setiap tahun dana desa yang dianggarkan dalam APBN mengalami peningkatan, dan penyerapannya tergolong cukup tinggi. Sebagian besar dana tersebut digunakan untuk meningkatkan penyediaan sarana prasarana desa antara lain pembangunan jalan, jembatan, irigasi, dan sarana air bersih. Akan tetapi, upaya pemerataan melalui dana desa sampai saat ini masih dihadapkan pada persoalan kemiskinan. Melalui peta tematik ditunjukkan adanya ketidaktepatan pendistribusian dana desa di beberapa Kabupaten, salah satunya kabupaten Konawe Kepulauan yang justru mengalami penurunan dana desa disaat persentase kemiskinan di wilayah tersebut masih cukup tinggi. Sebaliknya, beberapa Kabupaten diantaranya Kabupaten Musi Rawas justru mendapatkan peningkatan dana desa yang besar padahal persentase penduduk miskin diwilayah tersebut tergolong rendah. Mengapa hal tersebut terjadi?. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh peningkatan dana desa terhadap jumlah penduduk miskin sekaligus mengidentifikasi karakteristik kemiskinan di setiap Kabupaten/Kota di Indonesia. Menggunakan Geographically Weight Poisson Regression (GWPR), penelitian ini mendapatkan adanya heterogenitas spasial pada pola kemiskinan Kabupaten/Kota di Indonesia. Model regresi spasial berhasil membuktikan adanya pengaruh peningkatan dana desa yang berbeda terhadap jumlah penduduk miskin dan pengaruh IPM yang konsisten terhadap penurunan jumlah penduduk miskin di seluruh Kabupaten/Kota di Indonesia.

Keywords


Dana Desa; Penduduk Miskin; Heterogenitas Spasial; GWPR, Kabupaten/Kota

Full Text:

PDF

References


Akinyemi, F. (2010). A Conceptual poverty mapping data model. Transactions in GIS, 14(SUPPL. 1), 85–100. https://doi.org/10.1111/j.1467-9671.2010.01207.x

Ani, N. L. N. P., & Dwirandra, A. A. N. B. (2014). Pengaruh Kinerja Keuangan Daerah pada Pertumbuhan Ekonomi, Pengangguran dan Kemiskinan Kabupaten dan Kota. E-Jurnal Akuntansi.

Bigman, D., & Fofack, H. (2000). Geographical Targeting for Poverty Alleviation. World Bank Regional and Sectoral Studies. https://doi.org/10.1596/0-8213-4625-3

BPS, Badan Pusat Statistik (2017). Penghitungan dan Analisis Kemiskinan Makro Indonesia. https://doi.org/10.15713/ins.mmj.3

Fotheringham, A.S., & Rogerson, P. (2009). The SAGE Handbook of Spatial Analysis. Los Angeles: SAGE Publications.

Minot, N., & Baulch, B. (2005). Spatial patterns of poverty in Vietnam and their implications for policy. Food Policy. https://doi.org/10.1016/j.foodpol.2005.09.002

Mowafi, M., & Khawaja, M. (2005). Poverty. Journal of Epidemiology and Community Health. https://doi.org/10.1136/jech.2004.022822

Nakaya, T. U. (2005). Geographically weighted Poisson regression for disease association mapping. Wiley Online Library.

Sri, M., & Suliswanto, W. (2010). Pengaruh Produk Domestik Bruto (PDB) dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Terhadap Angka Kemiskinan di Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan. https://doi.org/10.22219/JEP.V8I2.3610

World Bank. (2005). Chapter 4 . Measures of Poverty. ReVision.




DOI: http://dx.doi.org/10.24895/SNG.2018.3-0.981

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2019 Seminar Nasional Geomatika

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Prosiding Semnas Geomatika terindeks oleh:

 

Copyright of Badan Informasi Geospasial

Creative Commons License