Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pembangunan Desa di Indonesia mengalami penguatan dengan disahkannya UU 6/ 2014 tentang Pembangunan Desa, Dalam UU ini sedikitnya ada 3 (tiga) isu besar yang dibicarakan meliputi, Kesejahteraan, Pembangunan Infrastruktur, dan Pembangunan Ekonomi. Dan penelitian ini berusaha melihat pola keterkaitan ketiga isu tersebut. Penelitian ini dibangun menggunakan teori Cobb-Douglass pada level Kabupaten/ Kota, dengan menjadikan variabel kesejahteraan sebagai indikasi keberhasilan pembangunan infrastruktur perdesaan, dan pembangunan perekonomian, dengan rentang waktu analisistahun 2000-2014 yang di sesuaikan menjadi 6 serial waktu untuk kepentingan analisis lanjutan. Dalam tataran teknis, kesejahteraan direpresentasikan sebagai rasio gini pengeluaran konsumsi masyarakat, yang bersumber dari data SUSENAS, BPS. Sementara pembangunan ekonomi direpresentasikan melalui variabel deflator ekonomi, sebagi proxy dari data inflasi. Definisi pembangunan infrastruktur yang sangat kompleks, disimplifikasi dengan menerapkan Analisis Komponen Utama/ Principal Component Analysis (PCA) pada data-data PODES yang diklasifikasi menjadi tiga dimensi utama yang meliputi: Dimensi Sosial, Fisik, dan Finansial. Keterbatasan data terkait rentang waktu ?dalam konteks data panel, dan juga minimnya landasan teori untuk keperluan analisis lanjutan, serta potensi endogenitas dalam masing-masing isu diatas, menyebabkan model yang diterapkan memerlukan perlakuan khusus. Yakni dengan menerapkan analisis regresi instrumental dengan versi Generalized Method Moment (GMM). Hasil dari analisis yang dilakukan menunjukkan kesesuaian dengan hipotesis yang dibangun atas dasar literatur-literatur dengan kasus penelitian sejenis, yakni Infrastruktur memiliki dampak positif terhadappeningkatan kesejahteraan, sementara peningkatan harga berpotensi menurunkan kesejahteraan masyarakat perdesaan

---

Rural Development in Indonesia?s been strengthened with the enactment of Law 6/2014 on Rural

Development, In this Act there are at least three (3) major issues discussed include, Welfare, Infrastructure and Economic Development. This study tries to see the pattern of the third link issues. This research was built using the Cobb-Douglass theory at the level of Kabupaten/ Kota, by making variable welfare as goal indicator of rural infrastructure and economic development policies, during 2000-2014 which simplified into 6 serial time due to further analysis. In a technical scope, the welfare was represented as gini ratio of private consumption, taken from SUSENAS, BPS. While economic development is represented through the variable economic deflator, as a proxy of inflation data. Due to complexity of infrastructure development definition simplification was required using Principal

Component Analysis (PCA) through some of PODES data, that classified into three main dimensions which include: Social, Physical, and Financial. Limitations of data span-in panel data context, and also the lack of a theoretical basis for the purposes of further analysis, as well as the potential endogeneity in each of the above issues, causing the model is applied requiring special treatment. Namely by applying a

regression analysis with the instrumental version of the Generalized Moment Method (GMM). Results of the analysis showed conformity with the hypothesis that is built on the basis of the literature with a case similar research, the infrastructure has a positive impact on improving the welfare, while an increase in

the price of potentially reduce the welfare of rural communities."

"

Dalam ilmu ekonomi pembangunan, infrastruktur fisik dan sosial telah dikenal dapat mempengaruhi ketimpangan pendapatan walaupun hasilnya berbeda-beda. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dampak pembangunan infrastruktur fisik dan sosial terhadap ketimpangan pendapatan di Indonesia. Penelitian ini menyusun indeks infrastruktur dan mengestimasi dampak infrastruktur menggunakan panel data dari 34 provinsi di Indonesia pada periode 2009-2017. Penelitian ini menemukan bahwa infrastruktur fisik cenderung berkontribusi pada peningkatan ketimpangan pendapatan, walaupun tidak robust secara signifikansi. Pembangunan infrastruktur sosial di Indonesia juga cenderung meningkatkan ketimpangan pendapatan meskipun hasilnya juga tidak robust secara signifikansi.

---

In the economic development field, physical and social infrastructures have been argued to affect income inequality despite the mixed results. This study examines the impact of physical and social infrastructure on income inequality in Indonesia. This study constructs infrastructure summary indices and estimates the impacts of infrastructure using 34 provincial unbalanced panel data during 2009-2017 in Indonesia. The main finding of this study is that physical infrastructure tends to increase income inequality in Indonesia, although it is not robustly significant. Similarly, social infrastructure is also positively associated with income inequality increases in Indonesia though not robustly significant.

"

"Penelitian ini bertujuan untuk menguji apakah pembangunan infrastruktur berpengaruh positif terhadap pembangunan manusia di Indonesia dalam cakupan kabupaten dan kota pada tahun 2018. Pembangunan manusia dalam penelitian ini dihitung dari besarnya Indeks Pembangunan Manusia (IPM) yang dipublikasikan oleh UNDP dan diolah oleh BPS. Dengan menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS) terbukti adanya hubungan yang positif antara pembangunan infrastruktur dan IPM di Indonesia. Variabel infrastruktur yang memengaruhi IPM secara signifikan, adalah persentase jalan beraspal, jumlah perguruan tinggi, keberadaan sinyal internet 4G, akses terhadap listrik, air bersih, dan sanitasi. Sedangkan bank dan rumah sakit tidak terbukti berpengaruh terhadap IPM. Wilayah berstatus kota memiliki IPM lebih tinggi dibandingkan dengan kabupaten dan wilayah yang berada di Indonesia bagian barat memiliki IPM lebih tinggi dibandingkan wilayah yang berada di Indonesia bagian timur. Hasil dari penelitian ini dapat dijadikan pertimbangan bagi pemerintah agar dapat meningkatkan pembangunan manusia di Indonesia melalui pembangunan infrastruktur yang signifikan memengaruhi IPM.

---

This study discusses the development of infrastructure that is positive for human development in Indonesia in the development of districts and cities in 2018. Human development in this study is calculated from the score in the Human Development Index (HDI) published by UNDP and processed by BPS. By using the Ordinary Least Square (OLS) method it is proven that there is a positive relationship between infrastructure development and HDI in Indonesia. Infrastructure variables that significantly affect HDI, are the percentage of asphalt roads, the number of universities, the presence of 4G internet signals, access to electricity, clean water, and sanitation. While banks and hospitals have not been proven to have an impact on HDI. Cities have a higher HDI compared to districts and regions in western Indonesia have a higher HDI than regions in eastern Indonesia. The results of this study can be considered by the government in order to improve human development in Indonesia through infrastructure development that significantly influences HDI."

"Penelitian ini menelaah hubungan antara lapangan kerja informal dan ketimpangan pendapatan di Indonesia. Selama satu dekade terakhir, sektor informal telah berkembang secara signifikan dan menjadi bagian yang sangat diperlukan dalam perekonomian dengan menawarkan kesempatan kepada individu yang belum memiliki pekerjaan. Dengan memanfaatkan data Badan Pusat Statistik (BPS) dan Survei Angkatan Kerja Nasional (SAKERNAS), penelitian ini menggunakan model regresi Fixed Effects (FE) untuk menguji dampak lapangan kerja terhadap koefisien Gini, yang merupakan ukuran ketimpangan pendapatan. Analisis yang dilakukan mencakup variabel-variabel seperti Lapangan Kerja Informal, Tingkat Inflasi, Produk Domestik Regional Bruto (PDRP) per Kapita, Tingkat Pendidikan Tinggi, Tingkat Urbanisasi, dan Tingkat Kemiskinan. Temuan menunjukkan bahwa lapangan kerja informal berperan sebagai penyangga perekonomian yang penting, menyediakan lapangan kerja penting disaat kesempatan kerja formal terbatas. Hal tersebut menekankan perlunya kebijakan yang mendukung pekerja informal, meningkatkan stabilitas sosial dan ekonomi. Langkah-langkah seperti itu dapat mengarah pada perkembangan ekonomi yang lebih merata di Indonesia.

---

This study investigates the relationship between informal employment and income inequality in Indonesia. Over the past decade, the informal sector has expanded significantly, becoming an essential part of the economy by offering employment opportunities to individuals who might otherwise remain unemployed. Utilizing data from the Badan Pusat Statistik (BPS) and Survei Angkatan Kerja Nasional (SAKERNAS), this study employs a Fixed Effects (FE) regression model to examine the impact of informal employment on the Gini coefficient—a measure of income inequality. The analysis includes variables such as Informal Employment, Inflation Rate, Gross Domestic Regional Product (GDRP) per Capita, Higher Education Rate, Urbanization Rate, and Poverty Rate. Findings reveal that informal employment acts as a crucial economic safeguard, providing essential jobs where formal employment opportunities are limited. This highlights the necessity for policies that support informal workers, enhancing both social and economic stability. Such measures could lead to more equitable economic development in Indonesia. "

"ABSTRAKPenelitian ini mempelajari apakah own produced consumption menjadi strategi rumah tangga perdesaan dalam memenuhi kebutuhan pangan keluarganya. Dalam hal ini peneliti menambahkan variabel konsumsi bahan pangan yang diproduksi sendiri ke dalam sistem permintaan Linearly Approximated Almost Ideal Demand System (LA/AIDS). Dari data Susenas 2008 dan 2011, variabel konsumsi yang berasal dari produksi sendiri terbukti mempengaruhi share konsumsi rumah tangga di semua kelompok komoditi, artinya rumah tangga di perdesaan masih bergantung pada own produced consumption dalam memenuhi kebutuhan pangan keluarganya. Pada tahun 2011, semakin rendah pendapatan rumah tangga, maka own produced consumption untuk kelompok umbi-umbian menjadi semakin tinggi. Semakin tinggi pendapatan rumah tangga, maka own produced consumption untuk kelompok ikan / udang / cumi / kerang, telur dan susu menjadi semakin tinggi.

---

ABSTRACTThis studies use an additional variable of self-produced food consumption to theLinearly Approximated Almost Ideal Demand System (LA/AIDS) to test for theown produced consumption behavior in Indonesian rural households. This essayalso proposes a test which permits heterogeneity across households, by dividinghouseholds into low, middle and high income. From the 2008 and 2011 householdbudget survey data (SUSENAS core and consumption module) this study findsthat self-produced food consumption variable proved to be significant in all foodgroups. It means that own produced consumption behavior is the ruralhouseholds? strategy to make sure that their food security is guaranteed. In 2011,the lower the households? income, the own produced consumption behavior ontubers is getting higher. While the higher the households? income, the ownproduced consumption behavior on fishery, eggs and dairy products is gettinghigher."

"Penelitian ini menganalisis pengaruh anggaran infrastruktur dan anggaran modal manusia ketimpangan di Indonesia menggunakan model koreksi kesalahan vektor (VECM). Data yang digunakan adalah data sekunder di tingkat nasional untuk tahun 1980 sampai dengan 2018 yaitu anggaran pemerintah untuk infrastruktur dan sumber daya manusia, angka inflasi,tingkat pengangguran, dan rasio Gini. Penelitian ini menggunakan anggaran pemerintah untuk infrastruktur dan sumber daya manusia sebagai persentase dari total anggaran pemerintah dan sebagai persentase dari PDB. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dalam istilahAnggaran pendek pemerintah untuk infrastruktur berpengaruh positif signifikan melawan ketidaksetaraan. Namun, dalam jangka panjang anggaran pemerintah sebesar infrastruktur memiliki pengaruh yang signifikan dalam mengurangi ketimpangan. Di sisi itu jika tidak, anggaran pemerintah untuk sumber daya manusia dalam jangka pendek akan berpengaruh signifikan negatif terhadap ketidaksetaraan. Namun, dalam jangka panjang anggaran tersebut pemerintah untuk modal manusia telah memperburuk ketimpangan secara signifikan.

---

This study analyzes the effect of infrastructure budgets and human capital budgets inequality in Indonesia using a vector error correction model (VECM). The data used are secondary data at the national level for the years 1980 to 2018, namely the government budget for infrastructure and human resources, inflation rates,

unemployment rate, and the Gini ratio. This study uses the government budget for infrastructure and human resources as a percentage of the total government budget and as a percentage of GDP. The results of this study indicate that in terms The government's short budget for infrastructure has a significant positive effect against inequality. However, in the long run the government budget as large as infrastructure has a significant effect in reducing inequality. On the other hand, if not, the government budget for human resources in the short term will have a significant negative effect on inequality. However, in the long term the government's human capital budget has exacerbated inequality significantly."

"Indonesia mengimplementasikan konsep Community-Driven Development di wilayah perdesaan melalui Dana Desa sejak tahun 2015. Dana Desa menjadi salah satu instrumen untuk meminimalisasi dampak Covid-19 di wilayah perdesaan melalui kegiatan Padat Karya Tunai Desa dan Bantuan Langsung Tunai Dana Desa. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk memberikan gambaran evaluasi dampak Dana Desa dan BLT Dana Desa pada kesejahteraan ekonomi masyarakat perdesaan di setiap kuantil rumah tangga. Penelitian ini menggunakan data karakteristik 35.759 rumah tangga yang diperoleh dari data Susenas Maret & September 2020 yang disesuaikan dengan data Dana Desa di setiap wilayah kabupaten/kota. Data dianalisis menggunakan Smoothed Instrumental Variables Quantile Regression yang mampu mengatasi isu endogenitas dan menghasilkan estimasi yang robust. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Dana Desa dan BLT Dana Desa berdampak positif dan signifikan terhadap kesejahteraan masyarakat perdesaan, tetapi dampaknya lebih dirasakan oleh masyarakat lapisan menengah ke atas. Rumah tangga yang lebih banyak merasakan manfaat Dana Desa adalah rumah tangga di wilayah Sumatera, sedangkan rumah tangga yang lebih banyak merasakan manfaat BLT Dana Desa adalah rumah tangga di wilayah Jawa.

---

Indonesia has implemented the concept of Community-Driven Development in rural areas through Village Funds since 2015. Village Funds are one of the instruments to minimize the impact of Covid-19 in rural areas through Village Cash Labor Intensive activities (Padat Karya Tunai Desa-PKTD) and Village Fund Cash Direct Assistance (Bantuan Langsung Tunai Dana Desa-BLT Dana Desa). This research was conducted to provide an overview of the impact evaluation of Village Funds and BLT Dana Desa on the economic well-being of rural communities in each household quintile. This study uses data on the characteristics of 35,759 households obtained from merging results of the March & September 2020 Susenas data with the Village Fund data in each district/city area. Data were analyzed using Smoothed Instrumental Variables Quantile Regression which was able to overcome endogeneity issues and produce robust estimates. The study results show that the Village Fund and BLT Dana Desa have a positive and significant impact on economic well-being of rural households, but their impact is felt more by the upper middle class. Households that benefit more from the Village Fund are households in the Sumatra region, while households that benefit more from BLT Dana Desa are households in the Java region."

"ABSTRAKInfrastruktur dapat mempengaruhi kegiatan ekonomi dalam berbagai cara baiksecara langsung maupun tidak langsung. Penelitian ini bertujuan untukmenganalisis kondisi infrastruktur serta pengaruhnya terhadap ketimpanganpendapatan dan kemiskinan dengan menggunakan tiga indikator pengukuran,yaitu gini ratio, persentase 20% penduduk berpendapatan tinggi, dan tingkatkemiskinan. Penelitian ini menggunakan analisis regresi data panel dengan ruanglingkup penelitian di 33 provinsi dengan periode tahun 2006-2015. Variabelvariabelyang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari indikator perekonomianyaitu PDRB per Kapita, infrastruktur ekonomi yang meliputi variabel jalan danlistrik serta infrastruktur sosial yang diwakili oleh variabel kesehatan danpendidikan. PDRB per Kapita digunakan sebagai variable kontrol karenapendapatan per kapita menggambarkan tingkat pembangunan suatu daerah.Berdasarkan jenis infrastruktur ditemukan bahwa faktor yang mempengaruhikondisi ketimpangan pendapatan adalah semakin lama rata-rata lama sekolah danpeningkatan angka harapan hidup dan faktor yang mempengaruhi persentasependapatan kelompok 20% penduduk berpendapatan tinggi adalah semakin lamarata-rata lama sekolah dan semakin jarang keluhan kesehatan, sedangkan faktoryang mempengaruhi kemiskinan adalah penambahan jalan, peningkatanelektrifikasi, peningkatan ketersediaan energi listrik, semakin lama rata-rata lamasekolah, dan semakin jarang keluhan kesehatan. Berdasarkan pengukuran giniratio teridentifikasi provinsi dengan ketimpangan pendapatan tertinggi adalahadalah Provinsi Gorontalo dan berdasarkan tingkat kemiskinan teridentifikasiprovinsi dengan tingkat kemiskinan yang paling tinggi adalah Provinsi PapuaBarat. Sedangkan berdasarkan hasil regresi faktor wilayah menunjukkanbertambahnya ketimpangan dan kemiskinan di Kawasan Timur Indonesia (KTI).Sasaran pembangunan harus ditujukan bagi peningkatan kapasitas sarana danprasarana jalan, layanan akses ketenagalistrikan khususnya di daerah pelosokyang belum teraliri listrik, peningkatan akses pendidikan dasar, menengah danperguruan tinggi, serta peningkatan derajat kesehatan dengan peningkatan aksespada layanan kesehatan dan mengurangi biaya untuk berobat dengan pemberianperlindungan sosial khususnya bagi masyarakat tidak mampu atau miskin.

---

ABSTRACTInfrastructure can affect economic activity in various ways either directly orindirectly. This study aims to analyze the condition of infrastructure and its effecton income and poverty by using three measurement indicators, namely gini ratio,percentage of highest 20% income population, and poverty level. This researchuses a panel data regression analysis covering 33 provinces during period of year2006-2015. The variables used in this study consisted of economic indicators ofPDRB per capita, economic infrastructure which includes road and electricityvariables and social infrastructure represented by health and education variables.PDRB per capita is used as a control variable because per capita income reflectsthe level of development of a region. Based on the type of infrastructure it wasfound that the factors affecting income inequality are the average length ofschooling and the increase in life expectancy. The factors that affect thepercentage of income group of highest 20% income population is the averagelength of schooling and frequentcy of health complaints, while factors affectingpoverty are the addition of roads, increased electrification, increased availabilityof electrical energy, average length of schooling, and the frequencu of healthcomplaints. Based on the measurement of gini ratio, the province identified withthe highest income inequality is Gorontalo Province and based on the povertylevel identified the province with the highest poverty level is West PapuaProvince. Meanwhile, based on regression result of region factor showsincreasing inequality and poverty in Eastern Indonesia (KTI). Developmenttargets should be aimed at improving the capacity of road infrastructure andfacilities, access to electricity services especially in remote areas with noelectricity, improving access to basic, secondary and tertiary education, andimproving health status by increasing access to health services and reducing costsfor treatment the provision of social protection, especially for the poor."

"Tesis ini membahas keterkaitan antara ketersediaan infrastruktur pelayanan dasar terhadap jumlah penduduk miskin di Kabupaten/Kota seluruh Indonesia periode tahun 2014-2017. Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif regresi data panel dengan variabel dependen adalah jumlah penduduk miskin dan variabel independent adalah jumlah SD, jumlah SMP, jumlah SMA, jumlah SMK, Jumlah Puskesmas, Jumlah Apotek, Akses Air Minum Layak, dan Akses Air Bersih. Variabel kontrol yang digunakan adalah distribusi produk domestic bruto atas dasar harga konstan, tingkat inflasi daerah, tingkat partisipasi angkatan kerja, serta luas wilayah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh variabel independen yang dipilih tersebut berpengaruh signifikan dan negatif terhadap variabel jumlah penduduk miskin. Disarankan kepada Pemerintah agar dalam perencanaan pembangunan infrastruktur pelayanan dasar yang memiliki tujuan untuk mengurangi jumlah penduduk miskin, agar menyusun prioritas berdasarkan nilai koefisien variabel independent yang membentuk model tersebut berdasarkan pemetaan setiap kabupaten/kota.

---

The objective of this research is to analyze the relationship between the availability of basic service infrastructure to the number of poor people in the Regency / City throughout Indonesia for the period 2014-2017. This research is a quantitative research panel data regression with the dependent variable is the number of poor people and independent variables are the number of elementary schools, the number of junior high schools, the number of high schools, number of vocational schools, number of health centers, number of pharmacies, access to decent drinking water, and access to clean water. The control variable used is the distribution of gross domestic product on the basis of constant prices, regional inflation rates, labor force participation rates, and area size. The results showed that all the selected independent variables had a significant and negative effect on the variable number of poor people. It is suggested to the Government that the basic service infrastructure development plan which aims to reduce the number of poor people, so as to set priorities based on the coefficients of the independent variables that make up the model based on the mapping of each regency."

"Indonesia mengalami peningkatan pembangunan jalan tol yang signifikan sejak tahun 2014, terutama di Pulau Sumatera dan Pulau Jawa. Studi ini bertujuan untuk menyelidiki dampak infrastruktur jalan pada tingkat perdesaan di Indonesia dengan memanfaatkan data Night Time Light (NTL) dari tahun 2012 hingga 2019 sebagai proksi aktivitas  ekonomi di tingkat desa. Kami menggunakan model difference-in-difference (DiD) dan melakukan metode efek antisipasi untuk mengakomodasi efek pra-intervensi. Kami menemukan bahwa: (1) Infrastruktur Jalan Tol secara signifikan mendorong aktivitas  ekonomi pedesaan di Indonesia dimana wilayah di Jawa tumbuh lebih cepat daripada di Sumatera; (2) Dampaknya bersifat heterogen antar wilayah baik dari segi populasi, lokasi, maupun sektor unggulan. Desa yang relatif dekat dengan pusat ekonomi (yaitu ibu kota kabupaten) dan berpenduduk sedikit mengalami pertumbuhan yang signifikan, sedangkan desa yang lebih jauh dan berpenduduk padat tidak. Desa dengan industri unggulan manufaktur lebih diuntungkan daripada daerah yang bergantung pada sektor lain; (3) Terdapat bukti efek antisipasi sebelum dibukanya jalan tol khususnya di Pulau Jawa.

---

Indonesia has experienced a significant increase in toll road development since 2014. This paper investigates the impact of toll road infrastructure on rural level in Sumatera and Java Islands by exploiting the Night Time Light (NTL) data from 2012 to 2019 as a proxy for economic activities at the village level. We employ a difference-in­-difference (DiD) model and perform the anticipation effects method to accommodate the pre-treatment effects. Our findings suggest that: (1) Toll Road infrastructure significantly promotes rural economic growth with regions in Java growing faster than in Sumatra; (2) The impacts are heterogenous between regions in terms of population, location, and leading sectors. Villages relatively close to the district’s capital and less-populated experience significant growth, while villages farther and high-populated do not. Villages with manufacture-leading industries benefit more than regions dependent on other sectors; (3) There is evidence of anticipation effects before the opening of toll roads, especially in Java Island."