...

TlNGGl BADAN ANAK BARU MASUK SEKOLAH DASAR DALAM

by user

on
Category: Documents
0

views

Report

Comments

Transcript

TlNGGl BADAN ANAK BARU MASUK SEKOLAH DASAR DALAM
TlNGGl BADAN ANAK BARU MASUK SEKOLAH DASAR DALAM HUBUNGANNYA
DENGAN KEMlSKlNAN WILAYAH Dl SUMATERA BARAT, JAWA TENGAH
DAN NUSA TENGGARA BARAT
Oleh :Djumadias Ahunain; Syarifudin Latinulu; dan Syalrudin.
B l a h dilakukan analisis data tinggi hadan anak haru masuk sekolah dasar di
tiga provinsi (TBABS) hasil penelitian 1986-1986 dan data PODES 19% dan
PODES 1990 untuk mempelajari huhungan TBABS sehagai gamharan status
gizi dan kesehatan masyarakat suatu wilayah dengan masalah kemiskinan.
Penelitian bertujuan untuk mempelajari kemungkinan penggunaan TBABS
sebagai indikator dalam mengindentifikasi wilayah miskin. Metode yang
digunakan untuk tujuan tersebut ialah melakukan analisis secara bertahap
terbadap data PODES 1986 dun PODES 1990 menmunakan analisis reeresi
ganda d i n logistikdan deugan mengikuti prosedur y&gdigunakan BPS untuk
mengidentifikasi desa miskin. Menentukan kecamatan miskin dilakukan herdasarkan persen desa miskin dalam kecamatan menurut cara yaug digunakau
oleh Departemen Dalam Negeri (Direktorat Jenderal Pembangunau Desa) dan
menurut kriteria alternatif untuk itu. Selanjutnya dilakukan uji padanan
autara hasil-hasil analisis data PODES 1986 , PODES 1990 deugan hasil
laporan BPS 1993. Analisis kemudian dilakukan antara TBABS dan hasil
penentuan wilayahldesa miskin untuk mempelajari TBABS sehagai indikator
tunggal dan sebagai salah satu indikator bersama kelompok indikator sosial
ekonomi dalam data PODE Hasil analisis data PODES dan daftar desa miskin
menurut laporan BPS 1993 memberi petunjuk babwa beberapa variabel saja
dari data PODES yaitu adanya %man Kanak-kanak, listrik, sarana utama
transportasi dan sarana jalan (tanah) di desa merupakan indikator yang
cukup baik untuk penentuan wilayahkecamatan miskin. Variabel TBABS
tampaknya tidak cukup kuat untuk digunakan sebagai indikator tunggal,
namun penambahan indikator ini pada kelompok indikator dari data PODES
memperkuat kelompok indikator tenebut untuk indeutifikasi wilayahidesa
miskin. Penggunaan variabel data PODES disertai TBABS yang juga
merupakan variabel kualitas fisik penduduk, serta kriteria Zm desa miskin
dalam kecamatan, dapat mempertajam cara untuk menideutifikasi wilayah
kecamatan yang perlu diberikan prioritas bagi program kesebatan dan gizi
dalam kaitannya dengan upaya penanggulangan kemiskinan.
w
Pendahuluan
asil penelitian menunjukkan bahwa tinggi badan anak usia masuk sekolah mempunyai korelasi
H d e n g a n keadaan sosial ekonomi penduduk dan dapat memberi gambaran umum mengenai
keadaan kesehatan dan gizi masyarakat (Beaton and Bengoa, 1976). Faktor keturunan juga mempunyai pengaruh terhadap tinggi badan, namun variasi di dalam keluarga atau antar populasi baru
akau mempunyai arti pada keadaan lingkuogan yangbaik dan scsuai untuk pertumbuhan yangoptimal
(Tanner, 1978). Hal yang senada terungkap dari hasil penelitian yang dikemukakan oleh Martorel,
1988. Keadaan yang sesuai untuk pertumbuhan optimal yang demikian itu secara umum belum
tercapai di Indonesia. Gambaran perbedaan keadaan pertumbuhan anak tersebut dapat terlihat jelas
pada kondisi sosial ekonomi tertentu dalam masyarakat maupun daerah.
TBABS Sekolah Dasar Hubungannya Dengan Kemiskinan
109
Di Indonesia, dari penelitian tentang tinggi badan anak baru masuk sekolah dasar (TBABS) di
tiga provinsi, 1986, Abunain dkk., menemukan bahwa beberapa variabel sosial ekonomi dalam data
potensi desa (PODES); seperti dukungan wilayah, mata pencaharian, transportasi, perumahan
mempunyai hubungan bermakna dengan status gizi anak baru masuk sekolah. Ditemukan rata-rata
tinggi badan anak baru masuk sekolah dasar lebih rendah di daerah yang relatif miskii dibandingkan
dengan kelompok yangsama di daerah yangrelatif sudah maju. Hasil analisis penelitian tingkat mikro
dari studi Elfindri (1989) di Sumatera Barat yang menemukan asosiasi antara TBABS dengan proksi
ekonomi rumah tangga juga mendukung temuan di atas.
Pada akhir Pelita V, telah diidentifikasi desa-desa miskin yang ada di 27 provinsi di Indonesia
menggunakan data PODES-1990 (BPS 1993). Demikian halnya penduduk miskin di provinsi-provinsi
itu. Namun belum diketahui apakah di desa-desa miskin atas dasar analisis 27 variabel (pedesaan)
juga status gizi masyarakatnya rendah, khususnya anak usia 6-7 tahun.
Padadasarnyamengenai masalah kemiskinandi Indonesia terdapat duapendekatan, yaituwilayah
miskin dan penduduk-miskin. Pendekatan pertama, penentuan kecamatan miskin oleh Emil Salim
(1980) dan juga oleh Departemen Dalam Negeri (Depdagri, 1981) yang kemudian discmpurnakan
atas kerjasama berbagai instansi (Depdagri dan Deptan, 1982) dan digunakan oleh pemerintah dalam
penetapan prioritas wilayah untuk berbagai kegiatan pembangunan. Terakhir studi penentuan desa
miskin di seluruh Indonesia diakukan oleh Biro Pusat Statistik (BPS 1993b) dan setelah dibahas
dengan masing-masing pemerintah daerah dilaporkan sebagai desa miskin di Indonesia (BPS, 1993~).
Pendekatan kedua, memperkirakan jumlah penduduk miskin, yaitu penduduk yang hidup di bawah
garis kemiskinan.(Sayogyo, 1 9 n , Soemitro, 1979; Emil Salim, 1979, 1980, Bank Dunia, 1986); dan
BPS-1984, BPS 1990 yang menghasilkan perkiraan jumlah penduduk miskin sebanyak 27 juta jiwa
(Ka. BPS, 1993). Pendekatan pertama memberikan gambaran distribusi penduduk miskin menurut
wilayah dan pendekatan kedua memberikan gambaran besarnya masalah kemiskinan di antara
penduduk Indonesia.
Dari kedua pendekatan tersebut dietahui besarnya masalah kemiskinan yang ada di Indonesia,
sehigga perlu d i i j i cara pendekatan penanggulangan masalah melalui program lintas sektor selain
pelaksanaan Program IDT (inpres Desa Tertinggal) yang sedang berjalan. Dalam bidang kesehatan,
khususnyagizi, dikaji suatu pendekatan untuk mengidentifiasi wilayahikeeamatan miskin yang perlu
mendapat prioritas penanggulangan dari segi gizi.
Berkaitan dengan hal di atas, Puslitbang Gizi telah melakukan studi mengenai "tinggi badan anak
baru masuk sekolah dasar (TBABS) untuk pemetaan daerah miskin" di tiga provinsi.dengan
menggunakandata statusgizi anakSD dandatapotensi desa (P0DES)-BPS. Pada artikelini disajikan
peranan status gizi-TBABS dalam penentuan wilayah miskin.
Metodc Rnelitian
Penelitian ini hanya mencakup tiga provinsi daerah yang menjadi lokasi penelitian TR \RS dalam
tahun 1986-1988(KLH-Puslitbang Gizi, 1989). yaitu provinsi Sumatera Barat, Jawa Tengah, dan Nusa
Tenggara Barat; khusus semua kecamatan-pedesaan menurut klasitikasi Biro Pusat Statistik. Hal ini
didasarkan atas data utama yang digunakan pada studi ini, yaitu data sekunder tinggi badan anak
110
Djumadias Abunain; dkk.
sekolah dasar-kelas satu-baru (data TBABS-1988) dan data PODES-1986 dan 1990 yang dikumpulkan oleh BPS.
Selain data TBABS dan data PODES BPS, data lain yang digunakan adalah daftar desa-desa
miskin-BPS 1993dan inforrnasi hasil wawancara peneliti terhadap responden-responden tertentu di
berbagai instansi yang relevan di tingkat daerah dan pusat.
Kriteria yang digunakan untuk menyatakan suatu kecamatan disebut miskin dalam penelitian ini
adalah (1) pendidikan; miskin apabila jumlah desa yang memiliki TK c 30% per-kecamatan, (2)
perkreditan, semua lembaga perkereditan yang ada di desa, seperti: Bank, KUD, Koperasi Simpan
Pinjam, dan sejenisnya. Miskin apabila jumlah desa yang memilik lembaga perkreditan < 10% di
suatu kecamatan, (3) usia 7-12 tahun, sekolah. Miskin apabila besar ratio Usia7-12 tahun yang
sekolahlusia7-12 tahun c 0.90 (4) rumah tangga tani.Miskin apabilaratio rumah tangga tani terhadap
total rumah tangga < 0.90 (5) tanah kritis. Miskin apabila ratio tanah kritis terhadap luas desa >0.02
(6) jalan tanah. Miskin apabila jumlah desa yang mempunyai jalan tanah sebagai jalan utama desa
> 15% (7) ratio sarana angkutan. Miskin apabila jumlah desa yang mempunyai sarana angkutan
utama bukan roda empat >15%, (8) ratio rumah berlistrik. Miskin apabila jumlah desa yang
mempunyai listrik ~ 5 0 % (9)
. klasifikasi desa. miskin apabila jumlah desa swadaya >20%, (10)
jumlah Anggota Rumah Tangga. Miskin apabila rata-rata anggota rumah t a n g a > 5 orang, (11).
paramedis. Miskin apabila jumlah desa yang tidak ada paramedis >SO%, dan prevalensi gizi
kurane-TBABS oada titik batas 40%.
Proses pengolahan dan analisis data dilakukan melalui beberapa tahap sebagai berikut.
I. Menentukan desa miskin dengan
variabel-variabel yang dipilih mengikuti cara dan
- menggunakan
..
prosedur yang digunakan oleh Biro Pusat Statistik.
-
2. Menentukan kecamatan miskin berdasarkan kriteria Bangdes dan mencari kriteria alternatif
3. Mencari padanan kemiskinan tingkat kecamatan berdasar persen desa miskin dalam kecamatan
hasil analisis PODES 1986 dengan prevalensi gizikurang menurut TBABS.
4. Menilai padanan antara hasil analisis PODES 1986 dan PODES 1990 dengan hasil menurut
laporan BPS 1993. Begitu pula padanan antara hasil PODES 1986 dan PODES 1990.
5. Melakukan analisis hubungan antara wilayah kecamatan miskin dengau prevalensi gizikurang
menurut TBABS (TBABS sebagai indikator tungal), dan memasukkan variabel prevalensi
gizikurang bersama variabel lain (Sosek-PODES) sebagai indikator untuk menentukan kemis6. Melakukan uji padanan antara hasilpenentuan kemiskinan wilayah dengan memperhatikan status
gizi (TBABS) dan hasil analisis data PODES tanpa status gizi dan hasil penentuan wilayah miskin
atas dasar laporan resmi BPS
Penentuan variabel yang berkaitan erat deugan kemiskinan dilakukan dengan analisis variabel
menggunakan uji korelasi dananalisis determinan, yaitu analisis regresi logistik. Pengujian kesesuaian
antara hasil hcrbagai cara pembuatan "peta" wilayah dan berbagai tingkat status gizi (TBABS)
dilakukan dengan menggunakan uji sensitifitas-spesifisitas(UjiSe-Sp.). Data TBABS disajikandalam
bentilk prevalensi gizikurang pada tingkat kecamatan, deugan mcngunakan "Z score" tertentu di
bawah Baku WHO-NCHS.
TBABS Sekolah Dasar Huhungannya Dengan Kemiskinan
111
Hasil dan Bahasan
Jumlah kecamatan lokasi penelitian TBABS-1988 adalah 652 kecamatan (kota dan pedesaan).
Namun untuk kepentingan studi ini hanya data PODES kecamatan-pedesaan dengan data lengkap
yang dianalisis. Alas dasar ini maka data PODES 1986 yang dapat dianalisis hanya 583 kecamatan
pedesaan dari 652 kecamatan "TBABS-1988". Jumlah kecamatan yang termasuk dalam analisis di
masing-masing provinsi disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1
Jumlah kecamatan sampel berdasarkan kelengkapan data PODESM menurut
provinsi
Sumber :
Laporan akhir penelitian Tinggi Badan dan Pertumbuhan Anak Baru Masuk Sekolah
Dasar198811989 hal. 8., Kantor KLH dan Puslitbang Gizi, Depkes R.I.
')
1.Penentuan desa miskin atas dasar variabel PODES.
Beberapa kriteria yang pernah digunakan untuk penentuan desa-desa dalam upaya pembangunan
wilayah di Indonesia sampai tahun 1993adalah kriteria pendapatan per-kapita per-daerah (Salim, E,
1980, Direktorat Bangdcs 1980, 1990) yang kemudian dimodifikasi dengan mengadaptasi garis
kemiskinan menurut Sayogyo. (Ditjen Bangdes, 1991). Setelah itu penentuan desa miskin secara
nasional dilakukan oleh Biro Pusat Statistik dengan menggunakan data PODES 1990 (BPS 199%)
yang hasilnya dikonfirmasi dengan pemerintah daerah setempat sehingga hasilnya berupa daftar dan
peta desa-desa miskin di seluruh Indonesia (BPS 1993~.1993d, 1993e).
Direktorat Jenderal Pembangunan Desa (1982) dan Emil Salim (1980) menggunakan titik batas
(cut off point) dacrah miskin adalah pendapatan perkapita penduduk kurang dari 125% harga
kebutuhan scmbilan bahan pokok setempat. Pada pendekatan ini diperhitungkan variahcl-variabcl
yang diduga berkaitan crat dengan kcmiskinan (13 variabel). Kcmudian dalam perkembangannya
Ditjen Bangdes (1991) menggunakan kriteria pendapatan perkapita per-dcsa dengan pendapatan
sctara beras kurang dari 364 Kgltahun atau desa tersehut mempunyai nilai indikator TP (tingkat
112
Djumadias Abunain; dkk.
pembangunan desa) kurang dari lima (0 - 5); sedangkan BPS menggunakan analisis komposit 29
variabel (desa dan kota) dari variabel yang terdapat dalam PODES 1990 (BPS. 1993a).
Variabel-variabel yang terdapat dalam data PODES 1986 berjumlah 203 variabel dan pada
PODES 1990 sebanyak 245 variabel. Ditemukan banyak perbedaan baik dalam macam maupun
bentuk variabel antara kedua set data. Setelah variabel-variabel tersebut dikaji dalam hubungannya
dengan masalah kemiskinan di tingkat desa, akhirnya dipilih sejumlah variabel yaug ada pada kedua
macam data PODES untuk diuji dalam penentuan kemiskinan tingkat desa.
Dengan mengikuti cara dan prosedur BPS untuk penentuan desa miskin (BPS 1993a), dilakukan
analisis data PODES 1986dan PODES 1990untuk desa-desa sampel TBABS di tiga provinsi. Analisis
korelasi dan regresi (linear dan ganda) diiakukan untuk menguji hubungan variabel-variabel yang
digunakan dalam analisis oleh BPS untuk penentuan desa-desa miskin. Dalam analisis lebih lanjut
digunakan variabel PODES hasil seleksi setelah diieluarkan variabel yang dipandang kurang relevan
dengan kemiskinan desa. Pada akhiinya hanya terdapat 10 variabel PODES untuk analiis selanjutnya, yaitu listrik, pendidikan (taman kanak-kanaWK, sekolah dasarlSD, sekolah lanjutan pertamaISLP, sekolah lanjutan atas/SLA), lembaga perkreditan, besar anggota rumah tangga, jalan
tanah, sarana utama transportasi, luas tanah kritis, jumlah rurnah tangga tani, proporsi anak usia 7-12
tahun yang sekolah terhadap total anak usia 7-12 tahun, dan tenaga kesehatan/paramedis di desa.
Isbel2.
Jumlah desa miskin pada desa sampel TBABS di tiga provinsi *'
Keterangan :
Analisis penentuan desa miskin dengan prosedur BPS
' ) ~ e n ~ aData
n PODES 1986
' ) ~ e n ~ aData
n PODES 1990
3)~erdasarPublikasi BPS 1993.
Hasil analisis penentuan desa miskin berdasarkan data PODES 1986, PODES 1990 dan laporan
BPS 1993 untuk ketiga provinsi disajikan pada Tabel 2. Pada Tabel 2 terlihat bahwa jumlah desa di
Sumatera Barat menurut data PODES 1990 dan laporan BPS-1993 yang sesuai dengan desa sampel
TBABS jauh lebih kecil dibandingkan dengan jumlah desa dengan menggunakan PODES 1986.
Sebanyak 191 desa tidak ditemukan pada PODES-1990 dan Laporan BPS-1993, karena terjadinya
penggabungan desa di Sumatera Barat sesudah tahun 1986. Hasil analisis menunjukkan bahwa
dengan menggunakan data PODES 19!M, jumlah desa miskin untuk ketiga provinsi jauh lebih tinggi
dibandingkan dengan laporan BPS-1993. Demikian halnya pada masing-masing provinsi, jumlah desa
miskin dari hasil analisis data PODES 1990jauh lebih tinggi daripada PODES-1986 dan laporan BPS
TBABS Sekolah Dasar Hubungannya Dengan Kemiskinan
113
1993, terutama untuk Jawa Tengah. Dari hasil tersebut tampak terdapat kelemahan -kelemahan
pengunaan data PODES 1986 dan PODES 1990, sehingga perlu berhati-hati dalam interpretasi hasil
analisis. Diperkirakan akurasi dan reliabiiitas datanya tidak begitu tinggi mengingat cara pengumpulannya. dan ketentuan-ketentuan yang sangat benariasi antara satu daerah dengan yang lain.
Jika hasil analisis data PODES 1986 dan 1990 dibandingkan dengan laporan BPS 1993, juga
terlihat perbedaan yang tidak konsisten. Hal ini dapat dimaklumi karena desa miskin pada laporan
BPS 1993, tidak sepenuhnya ditentukan oleh hasil analisis data PODES-1990, tetapi juga termasuk
persepsi camat dan pctugas masing-masing daerah bersangkutan. Karena itu sukar ditelusuri indikator dan dasar pertimbangan akhir dalam penentuandesa-desa miskin tersebut di berbagai daerah
provinsi.
2. Penentuan kecamatan miskin.
Kemiskinan wilayah tingkat kecamatan ditentukan dengan mengikuti dua cara, yaitu mengikuti
cara Ditjen Bangdes dan cara alternatif. Cara Bangdes menggunakan dua pendekatan yaitu pendapatan per-kapita per-kecamatan dengan titik batas pendapatan perkapita kurang dari 125% harga
kebutuhan sembilan bahan pokok dan persentase desa miskin per-kecamatan dengan titik batas 50%;
artinya kecamatan disebut miskin apabila jumlah desa miskin lebih dari 50% desa dalam kecamatan
itu (50%-75% = miskin, 75%-100% = sangat miskii). Pendekatan pendapatan per-kapita perkecamatan tidak dgunakan dengan beberapa alasan antara lain indeks harga yang dicatat hanya
rata-rata kabupaten dan tidak semua kecamatan termasuk dalam sampel pengamatan indeks harga.
Karena itu yang digunakan dalam studi ini adalah pendekatan penggunaan persentase desa miskin
per-kecamatan. Cara alternatif meliputi dua hal, yaitu (1) mencari titik batas persentase desa miskin
yang sesuai dan (2) menggunakan variabel sosial ekonomi PODES dengan memasukkan status
gizi-TBABS sebagai salah satu varibel.
1.Penentuan kecamatan miskin mengikuti cara Bangdes.
Dari perhitungan persentase desa miskin per-kecamatan menggunakan jumlah desa miskin hasil
analisisdataPODES 1986dengan titik batas50%, diperolehjumlah kecamatan yangtergolongmiskin
sangat sedikit; dan ini tampak hanya berlaku bagi desa-desa di Sumatera dan Jawa Tengah; untuk
NusaTenggaraBarat tidak berlaku karenajumlah desa per-kecamatan umumnya "kecil-kecil"(kurang
dari 10 desa). Karena itu dalam penentuan kecamatan miskin tidak digunakan titik batas 50%. tetapi
digunakan cara alternatif.
2. Penentuan kecamatan miskin cara alternatif.
Alternatif pertama, titik batas kecamatan miskin ditentukan dengan cara menggeser titik batas
persentase desa miskin antara persentase 50 dan 10 hingga dengan uji sensitifitas-spesifisitas
diperoleh angka persentase 15 dan 20 sebagai titik batas yang dapat digunakan untuk penentuan
kecamatan miskin, yaitu apabila dalam kecamatan itu terdapat dua desa miskin. Dengan titik batas
ini maka kecamatan miskin di NTB pun dapat diidentifikasi. Selanjutnya dilakukan iji sensitifitasspesifisitas untuk mempelajari kesepadanan atau kesesuaian antara kemiskinan wilayah dan prevalcnsi gizi kurang (Miskin = f prev. gizikurang). sensitifitas-spesifisitas.
Alternatif kedua ada tiga, yaitu (a) dengan menganalisis kemiskinan (M) sebagai fungsi dari
sejumlah variabel (komposit) sosial ekonomi (MI = f(var.1 + var.2 + ....+ var.n)), (b) dengan
memasukkan prevalensi gizikurang-TBABS sebagai salah satu variabel indikator kemiskinan (M2 =
114
Djumadias Abunain; dkk.
+
f (var.1 + var.2 + ....+var.n
prev. gizikurang)), dan (c) dengan menggunakan = 2 variabel
indikator kemiskinan dari lima variabel prediktor kemiskinan (hasil M2).
Pada penghitungan prevalensi gizikurang-TBABS digunakan ZScore-2SD. Titik batas Z-2SD
diperoleh dari hasil analisis korelasi antara sejumlahvariabel dataPODES dengan titik batas Z-score
yang berbeda-beda.
Dengan menggunakan desa-desa miskin hasil analisis data PODES-1986 dan PODES 1990
dilakukan uji padanan antara kemiskinan dan prevalensi gizikurang.
'Isbel3.
Prevalensi gizikurang pads berbagai titik batas sebagai prediktor pada berbagai
kriteria kemiskinan wilayah (PODES 1986 dan PODES 1990)
Keterangan: ') F'ersen desa mi%kindalam kecamatan.
TBABS Sekolah Dasar Hubungannya Dengan Kemiskinan
115
Tabel 3 memperlihatkan padanan antara kemiskinan wilayah kecamatan berdasar data PODES
1986 dan PODES 1990 pada berbagai kriteria kemiskinan dengan berbagai titik batas prevalensi
gizikurang berdasarkan TBABS. Analisis ini dimaksudkan untuk mempelajari seberapa jauh
prevalensi gizikurang berdasarkan TBABS di suatu daerah dapat digunakan sebagai prediktor
kemiskinan suatu wilayah (indikator tunggal). Pada tabel tersebut terlihat bahwa hubungan antara
statusgizidan kemiskinanwilayahberdasar PODES 1986yangditunjukkan oleh nilai Se danSp sangat
be~ariasi.Hasil analisis tersebut menunjukkan bahwa bagi tiga provinsi, status gizi kurang kuat
sebagai prediktor tunggal. Nilai Se-Sp yang agak baik hanya tampak pada titik batas kemiskinan
20%.untuk gabungan ketiga provinsi ( Se = 0,62dan Sp =0,52). Salah satu alasan dari rendahnya nilai
Se-Sp tersebut ialah patokan batas kemiskinan wilayah antar provinsi berbeda (nilai range berbeda).
Padanan yang cukup baik dengan menggunakan data PODES 1986, hanya tampak pada batas
kemiskinan 20% dengan prevalensi 40% untuk Jawa Tengah (Se = 0.64 dan Sp = 0.60).
Dengan menggunakan data PODES 1990 padanan dengan nilai Se-Sp yang cukup baik terlihat
pada batas kemiskinan 40% dengan prevalensigidkurang40% untukSumateraBarat, dan pada batas
kemiskiian 20% dengan prevalensi gizikurang 30% untuk Jawa Tengah dan gabungan ketiga provinsi.
Dari hasil analisis ini tampaknya prevalensi gizikurang, kurang kuat kemampuannya sebagai
prediktor atau indikator tunggal bagi kemiskinan wilayah kecamatan. Hal ini mungkin disebabkan
antara lain kedua set data yang digunakan berasal dari data PODES dan TBABS yang dikumpulkan
dengan tujuan yang berbeda. Antara data PODES 1986 dan 1990 pun terdapat perbedaan.
Penggabungan kedua set data dalam analisis data sekunder akan mempunyai kelemahan-kelcmahan
berkaitan dengan berbagai faktor yang memungkinkan ketidak sesuaian antara kedua set data
tersebut. Walaupun demikian TBABS dapat digunakan sebagai salah satu variabel indikator yang
bersama-sama dengan indikator sosial ekonomi secara komposit hasil analisisnya dapat lebih
mempertajam penentuan daerah miskin (Tabel 6).
Alternatif kedua
a. Variabel sosial ekonomi tanpa prevalensi gizikurang.
Pada alternatif kedua ini digunakan analisis regressi logistik untuk melihat variabel-variabel sosial
ekonomi PODES yang secara komposit dapat digunakan sebagai variabel prediksi kemiskinan tanpa
memasukkan prevalensi gizikurang TBABS scbagai variabel indikator. Variabel-variabel indikator
yamgmasuk dalam persamaan (MI = f(var.1 + var.2 + ....+ var.n)) yangnilai Se-Spdan signifikansi
yang terbaik disajikan pada Tabel 4
Pada Tabel 4 terlihat bahwa kalau digunakan kriteria batas 50% desa miskin untuk menetapkan
suatu kecamatan miskin, maka variabel-variabel yang menunjukkan nilai Sc-Sp dan signifikansi baik
terdiri dari enam variabel yaitu TK, SD, jalan tanah, listrik, sarana utama transportasi dan anak 7-12
yang sekolah; sedang dengan kriteria 40%, 30% dan 20% terdapat lima variahel yaiti~TK, SD, jalcin
tanah, listrik dan sarana utama transportasi. Dari nilai Se-Sp dan signifikansi dapat disimpulkan
bahwa untuk pencntuan kccamatan miskin yang terbaik adalah 20% desa miskin dalam kecamatan.
Dengan nilai persentase desa miskin yang rendah ini akurasi identifikasi desa miskin dalam
kecamatan miskin tersebul akan menjadi besar.
116
Djumadias Abunain; dkk.
Tabel4
Nilai signifikansi huhungan variabel indikator kecamatan miskin pada berbagai
persen desa miskin dalam kecamatan untuk tiga provinsi
SP
Prediisi
0.35
0.48
0.54
0.70
0.89
0.84
0.74
0.72
Keterangan : ' = signifikan P < 0.0500
Dilihat dari segi kaitan antara signifikansi dengan resiko relatif (RR) setiap variabel dalam
kaitannya dengan kemiskinan maka tampak bahwa variabel sosialekonomi dengan nilai signitikansi
rendah, resiko relatifnya cukup tinggi.
Hasil analisis untuk masing-masing provinsi pada nilai sensitifitas dan spesifisitas terbaik (Tabel
5) menunjukkan bahwa untuk Sumatera Barat dengan data PODES 1986 hanya tiga indikator yang
secara bersama baik sebagai indikator kecamatan miskin yaitu SD, listrik dan sarana utama perhubungan pada kriteria 30% desa miskin di kecamatan. Untuk Jawa Tengah pada kategori 20% desa miskin
terdapat empat indikator yang sama yaitu TIC, jalan tanah, listrik dan sarana utama perhubungan.
Kriteria 20% tampak mendekati nilai batas kalau ketiga provinsi digahungkan. Untuk NTB terlihat
tiga indikator pada kriteriaU)% desamiskin di kecamatan yaituTK, listrik dan SLA. Pada batas-batas
lain hanya terdapat satu atau dua indikator, sekalipun nilai-nilai Se-Sp cukup tinggi.
TBABS Sekolah Dasar Hubungannya Dengan Kerniskinan
lsbel5
117
Variabel-variabel indikator yang sesuai untuk tiga provinsi :Sumbar, Jateng,
clan NTB (PODES 1986)
Keterangan :*
= signifikan P<0.0500
* * =masuk dalam persamaan M
=
f Var.kemiskinan
b.Variabel sosial ekonomi dan variabel prwalensi gizikurang.
Pada analisisjuga dipelajari kemungkinan penggunaan prevalensigizikurang berdasarkan TBABS
~ a d tingkat
a
kecamatan sebagai salah satu indikator di antara berbagai variabel data PODES yang
iiperoleh atas dasar hasil analisis gabungan ketiga provinsi (M2 = f(var.1 + var.2 + ....+var.n
+ prev. gizikurang)).
Pada lhbel6 tampak bahwa dengan masuknya prevalensi gizikurang TBABS sebagai salah satu
iariabel yang dianalisis, maka sensitifitas variabel indikator tersebut sebagai ukuran-ukuran prediksi
<emiskinan daerahtkecamatan rnenjadi lebih tajarn dengan spesifisitas 70% menjadi 74%. Artinya
nemasukkan variabel prevalensi gizikurang dapat meningkatkan ketajaman sebesar 4"1, dengan
Cemampuan kebenaran prediksi sebesar 72%. Di samping itu, untuk suatu provinsi, bata5 tertentu
~revalensigizikurang TBABS, masih dapat digunakan sebagai petunjuk dalam penentuan prioritas
tegiatan-kegiatan yang ditujukan bagi daerah-daerah miskin.
Peranan prevalensi gizikurang berdasar TBABS sebagai salah satu variabel indikator penilaian
<emiskinan wilayah kecamatan dengan berbagai batas karegori kemiskinan dan berbagai tingkat
prevalensi prevalensi gizikurang untuk ketiga provinsi dan untuk masing-masing provinsi telah
dipelajari secara cerrnat (Abunain, dkk. 1994).
. ..
Djumadias Abunain; dkk.
Ke1aj:lman TBABS sebagai prediktor kemiskinan wilayah masih perlu diuji lebih lanjut melalui
pcnelitian secara mikro pada tingkat rumah tangga dan dengan melihat TBABS tidak hanya dalam
bentuk prevalensi gizikurang tetapi juga sebagai tingkat pencapaian pertumbuhan badan disertai
variabel-variabel lain yang akurasinya lebih baik.
lsbel6
Rningkatan spesitisitas variabel indikator kemiskinan setelah prevalensi gizikurang
TRABS dimasukkan sebagai indikator penilaian kemisikinan wilayah
l s n p a prev. status gizl
Variabel
Signitikansi
Rcsiko relatif
Dengan ptwstatus gizi
Signifikansi
Resiko relatif
1.T K
0.0006'
0.44
0.0005'
0.44
2.S D
0.0010'
0.14
0.0004'
0.12
3. Jalan tanah
0.0000'
0.42
0.0001'
0.44
4.Listrik
0.0000'
0.29
0.0000'
0.29
5. Sarana utama
perhubungan
0.0000'
0.30
0.0000'
0.29
6. Rmt Tani
0.0610
0.70
0.1515
0.71
Kemampuan
Predisi
0.72
0.72
Keterangan : ' Signifikan P < 0.0500
Miskin .= 20% desa miskin per-kecamatan
Prevalensi gizikurang TBABS pada Z = -2
..
Pada Tabel 6 terlihat variabel-variabel yang cukup kuat sebagai indikator kemiskinan tingka
kecamatan pada berbagai batas kemiskinan. Pada batas kemiskinan 20% ini terdapat dua
kemungkinan prevalcnsi gizikurang dengan signifikansi < 05 yaitu prevalensi dengan batas 40% dan
batas 50%.
Pada batas kemiskinan 20% tampaknya variabel-variabel TK, jalan tanah, listrik, sarana utama
transportasi dan prevalensigizikurangdi atas40% ataudi atas 50 % secara bersama cukup kuat untuk
TBABS Sekolah Dasar Hubungannya Dengan Kerniskinan
119
digunakan sebagai indikator kemiskinan bagi wilayah kecamatan. Adanya Taman kanak-kanak (TK),
listrik dan sarana utama transportasi di desa dapat dikaitkan dengan kemampuan pendidikan dan
ekonomi masyarakat desa yang lebih baik; jalan tanah dapat dikaitkan dengan tingkat kemampuan
ekonomi masyarakat yang rendah, sedang prevalensi gizikurang yang tinggi memberikan gambaran
tingkat kesehatan dan gizi yang rendah yang erat hubungannya dengan tingkat sosial ekonorni
masyarakat yang masih rendah.
Kalau analisis dilakukan untuk masing-masing provinsi, maka untuk provinsi Jawa Tengah hasil
analisis sangat mendekati hasil analisis gabnngan ketiga provinsi. Pada batas kemiskinan 20%, juga
terlihat nilai-nilai Se, Sp dan nilai prediksi terbaik. Begitu pula variabel indikator yang menunjukkan
signifikasi jnga sama, tetapi hanya prevalensi gizikurang dengan titik batas 40% yang baik. Fakta ini
menjadi petunjuk, bahwa indikator-indikator tertentu sangat erat hubungannya dengan perkembangan dan situasi daerah bersangkutan (Abunain, dkk. 1994).
Pada Tabel 7 disajikan hasil analisis yang memperlihatkan nilai-nilai Se dan Sp dan nilai prediksi
variabel-variabel sebagai indikator kemiskinan dan tingkat kemampuan prediksi pada masing-masing
tingkat Se-Sp. Pada Tabel ini tampak bahwa pada berbagai batas prevalensi gizikurang sebagai salah
satu indikator, nilai Se, Sp dan prediksi variabel-variabel yang menunjukkan hubungan signifikan
( < 0.05) dengan kemiskinanwilayah kecamatan, yangterbaik adalah pada batas kemiskinan 20% desa
miskii dalam kecamatan. Niai-nilai Se, Sp dan prediksi yang paling seimbang adalah pada padanan
batas kemiskinan 2Q% dan batas prevalensi gizikurang 40%.yaitu dengan Se=0,73, Sp 0,73 dan
kemampuan prediksi =0,73. (R = 0.0% dan signifkansi = 0,0022). Sekalipnn pada batas prevalensi
gizikurang50% nilai R sedikit lebih tinggi (0,1002), namun nilai Se sedikit lebih rendah (0,72).
'Igbel7
Kemiskinan kecamatan berdasarkan kesesuaian antara dua kategori Kemiskinan:
(Persentase desa miskin/kecamatan dan jumlah variabel indikator kemiskinan
Kategori kemiskinan
> = 3 var.
Titik batas kemiskinan kecamatan
..Variabel
prediktor
: 50%. 40%, 305, dan 205 desa miskin pcr-kecamatan
:
TK, Jalan tanah, listrik, dan sarana transportasi utama di desa serta, dan prevalensi gizikurang
Djumadias Abunain; dkk.
120
e. Minimal dua dari lima variabel prediktor kemiskinan
Pada analisis ini dipelajari penentuan kategori kecamatan miskin dengan menggunakan variabel
TK, jalan tanah, listrik, dan sarana transportasi utama di desa serta prevalensi gizikurang berdasar
TBABS pada titik batas 40%.
Untuk menentukan kecamatan miskin dipelajari tiga macam batasan. Pertama, kalau dua atau
lebih dari lima indikator menunjukkan nilai positif, maka kecamatan bersangkutan dimasukkan dalam
kategori miskin. Kedua, kalau tiga atau lebih dari lima indikator dan ketiga, kalau empat atau lebih
dari lima indikator. Hasil analisis kemudian dibandingkan dengan hasil menggunakan desa miskin
laporan resmi BPS 1993. Hasil tersebut juga dibandiigkau dengan menggunakan daftar desa miskin
hasil analisis data yang sudah diseleksi dari data PODES 1986.
Tabel 8 menyajikan kesesuaian antara berbagai batas kemiskinan kecamatan berdasar persen desa
miskin dalam kecamatan hasil analisis PODES 1986 dan kemiskinan kecamatan dengan
menggunakan dua alternatif yaitu:
1. Kalau 2 atau lebih dari S variabel menunjukkan nilai kemiskinan dan batas prevalensi gizikurang
40% atau 50% ( > =2var.),
2. Kalau 3 atau lebii dari 5 variabel menunjukkan nilai kemiskinan dan batas prevalensi gizikurang
40% atau SO%.(> =3var)
Pada tabel tersebut terlihat bahwa deugan > = 2 var. dan batas prevalensi gizikurang SO%, lebih
baik padanannya dari pada batas prevalensi gizikurang 40%. yaitu deugan batas-batas kemiskinan
40%, 3% dan 20% desa miskin. Namun padanan terbaik ialah = 2var deugan batas kemiskinan 20%
desa miskin di kecamatan (Se = 0.76 dan Sp = 0,69).
'IsbelS
Kemiskinan kecamatan berdasarkan kesesuaian antara dua kategori kemiskinan
(persentase desa miskinlkeeamatan dan jumlah variabel indikator kemiskinan
* Titik batas kemiskinan kecamatan: 50%.
* * Vvariahel prediktor :
40%, 30%, dan 20% desa miskin per-kecamatan.
TK. jalan tanah, listrik, dan q.tr;ina transportasi utama di desa serta, dan prevalensigizikuraug
TBABS Sekolah Dasar Hubungamya Dengan Kemiskinan
121
Berbagai cara pendekatan mengenai kemiskinan di Indonesia, khususnya dalam penentan wilayah
ataudesa miskin, hasilnyamenunjukkan perbedaanjumlah desa miskin baik keseluruhannya, maupun
untuk masing-masing provinsi. Hal tersebut juga terlihat sekalipun digunakan data yang sama dalam
analisis.
Kelemahan-kelemahan hasil berbagai cara pendekatan tersebut, juga banyak dipengaruhi oleh
akurasi dan reliabilitas data, dan analisis set data yang tujuan pengumpulannya juga berbeda. Hasil
analisis data PODES dengan daftar desa miskin dalam laporan BPS 1993, memberikan petunjuk
bahwa hanya beberapa variabel saja dari data PODES (TK, listrik, jalan tanah, sarana transportasi)
yang baik sebagai indikator untuk kemiskinan wilayah atau desa.
Penambahan variabel prevalensi gizikurang berdasar TBABS (dengan titik batas 40%) pada
indikator-indikator tersebut memperkuat kelompok indikator tersebut untuk penentuan wilayab
miskin. Masuknya variabel status gizi ini sebagai salah satu indikator, sekaligus memasukkan kualitas
sumher daya manusia dalam penilaian kemiskinan, sekalipun sebagai indikator tungal variabel
tersebut kurang kuat. Penggunaan variabel indikator data PODFS yang disertai variabel status gizi
untuk desa-desa miskin dalam laporan BPS 1993dan menggunakan titik batas 20% desa miskin untuk
kemiskinan wilayah kecamatan tampaknya dapat mempertajam penentuan daerah prioritas bagi
program gizi dan kesehatan.
Dengan dilaksanakannya pengukuran TBABS dalam tahun 1994 di seluruh Indonesia, di tiap
provinsi perlu dipelajari indikator dari data PODFS yang sesuai dengan keadaan setempat dengan
menggunakan prevalensi gizikurang TBABS sebagai salah satu indikator
Ucapan Terima Kasih
Peneliti ingin menyampaikan terima kasih pada berbagai pihak yang telah memungkinkan terlaksananya penelitian ini. Khusus terima kasih kami ucapkan pada Prof. Dr Soemarmo Poerwo Soedarn o , yang sewaktu menjabat Kepala Badan Litbangkes sangat menunjang agar penelitian ini
terlaksana. Tidak lupa penghargaan dan terima kasih kami sampaikan pada Sdr Abas Basuni M.Sc
dan lman Sumarno, MPS, PhD. atas saran-saran analisis data. Akhirnya kami ucapkan pula terima
kasih pada pejabat berbagai instansi yang telah membantu dalam memperoleh data yang diperlukan
untuk penelitian ini.
1. Abunain ,D.dkk. Status gizi anak baru masuk SD sebagai indikator sosial-ekonomi penduduk.
Laporan Penelitian. Jakarta : Kantor Meneg. KLH dan Puslitbang Gizi Depkes R1,1987: 33-48.
2. Abunain, D. dkk.Tinggi badan dan pertumbuhan anak baru masuk sckolah dasar. Laporan
Penelitian. Jakarta : Kantor Meneg. KLH dan Puslitbang Gizi Depkes RI,1988.
3. Abunain, D. dkk. Tinggi badan anak sekolah dasar (TBABS) untuk pemetaan daerah miskin.
Laporan Penelitian. Bogor : Puslitbang Gizi Depkes R.I., 1994.
4. Beaton, G.h. and J.M. Bengoa. Practical population indicators of health and nutrition. In:
Nutrition and preventive medicine. Beaton and Bengoa (Editors.). The major deficiency
syndromes, Epidemiology and approaches to control. WHO, Geneva, 1970.
122
Djumadias Abunain; dkk.
5. Biro Pusat Statistik. Daftar nama dan indeks petadesa miskin menurut kabupatenkotamadya dan
kecamatan provinsi di Bali, NTB, NTT,Tmtim, Maluku, dan Irja. Jakarta : BPS - PM04B, 1993.
6. Biro Pusat Statistik. Daftar nama dan indeks peta desa miskin menurut kabupatenkotamadya dan
kecamatan provinsi di pulau Sumatera. Jakarta : BPS - PM02B.1993.
7. Biro Pusat Statistik. Daftar nama desa miskin menurut kabupaten I kotamadya dan kecamatan
pulau Jawa dan Madua. Jakarta : BPS - PMOlB, 1993.
8. Biro Pusat Statistik. Laporan penentuan desa miskin. Jakarta : BPS (a), 1993.
9. Biro Pusat Statistik. Laporan penentuan desa miskin. Jakarta :BPS (b), 1993.
10.Direktorat Bangdes. Daftar kecamatan minus, rawan, padat penduduk Provinsi Nusa tenggara
Barat tahun 198111982.Mataram : Direktorat Pembangunan Desa Provinsi Dati I Nusa Tenggara
Barat, 1982.
11.Dirjen Bangdes. Data dan informasi desa dan kelurahan yang memerlukan perhatian khusus
dalam pembangunan, tahun 1989/1990.Jakarta : Dirjen Bangdes, Depdagri, 1991.
12.Elfindri. Tolok ukur tinggi badan anak baru masuk sekolah (TBABS) sebagai indikator gizi dan
kemajuan pembangunan. Makalah pada Seminar pembakuan dan pengembangan TBABS. Kantor Mentri Negara KLH. Jakarta, 11 Februari 1992.
13.Biro Pusat Statistik. Kemiskinan di Indonesia. Makalah Kepala BPSpada: Lokakaryapeningkatan
ketahanan pangan untuk menanggulangi kemiskinan. Kantor Menteri Negara Urusan Pangan dan
Kepala Bulog. Jakarta, 17Juli 1993.
14.Martorel, R.;Fernando Mendoza and RicardoCastillo. Poverty and Stature in children. In: Linear
growth retardation inlessdeveloped countries.Editor: Watorlow, J.C. NestleNutrition Workshop
Series. New York : Raven Press 1988,14.
15.Salim, E.Di bawah garis kemiskinan. Managemen usahawan Indonesia. Edisi 25,ha1 17-28.
16.Salim, E. Kebijaksanaan pemerataanmengatasi kemiskinan. Dalam: Kemiskinanstruktural,suatu
bunga rampai. YlIS dan HIPIS. Pulsar, 1980.
18.Sayogyo. Golongan miskin dan partisipasi dalam pembangunan desa. Prisma 1977,Maret (3):lO.
19.'hnner, J.M. The interaction of heredity and environment inthe control of growth. In: Foetus in
to man, physical growth from conception to maturity. Open Books 1978,pp. 117-126.
20. The World Bank. Poverty and hunger. Issues and options for foodsecurity in developing countries.
World Bank, March 10,1986.pp. 2-5.
Fly UP